微生物单细胞种类鉴定方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种微生物单细胞种类鉴定方法、装置、介质及设备，方法包括将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的拉曼光谱数据；将筛选出的拉曼光谱数据作为样本，根据光谱数据样本中特定的光谱特征值进行计算，得到样本的最小样本光谱检测数量；采集光谱检测数量对应的光谱数据，将光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化；将标准化光谱数据以及实时采集的单细胞图像数据，存储到组学数据库中；基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据对图像和光谱的特征值进行多模态特征融合，实现单细胞表型数据的种类鉴定，增加了数据的完整性，从而提高单细胞种类鉴定准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
微生物单细胞种类鉴定方法、装置、介质及设备


[0001]本专利技术涉及微生物检测
，尤其涉及一种微生物单细胞种类鉴定方法、装置、介质及设备。

技术介绍

[0002]临床上传统的致病菌的鉴定主要是通过培养法，该方法存在检测时间长、必须达到不含有其他微生物的纯培养程度，才能进行系统鉴定。系统鉴定就是通过病原菌的形态结构、生长特性、抗原性和病原性等检测，并用已知标准免疫血清确定分离细菌的属、种和型。微生物鉴定的程序通常是根据其形态，生长、生化特性等定种，最后根据抗原的免疫血清学检查定型。一般需要14
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40小时才能到鉴定，对于难培养的更长。另外，纯培养株可以直接采用质谱的方式鉴定微生物的种类，或者采用DNA扩增测序手段进行鉴定。这些方法采用先培养再鉴定的方式通常需要一到两天时间拿到鉴定结果，虽然结果可控，但是存在耗时长或成本高或对操作人员要求高等缺点。
[0003]目前现有的“单细胞拉曼”检测技术，即跳过细胞培养增殖，直接针对样品中原有单细胞的“生长”或“代谢”表型、进行单细胞精度的表征，从原理上实现快速、基于表型、适用范围广的目标。拉曼光谱是一种高效的信息识别技术，通过对特定入射光线对化合物的非弹性散射谱线分析，拉曼显微光谱可以直接检测化合物分子振动或转动能级，通过对拉曼特征谱线的分析，可以获得化合物分子构成和结构的信息。但病原菌的种类鉴定，特别是难培养的病原菌如幽门螺旋杆菌等，其培养时间长、菌量少，因此需要在单细胞尺度下进行种类快速检测。
[0004]拉曼光谱是一种高效的信息识别技术，通过特定入射光线对化合物的非弹性散射谱线分析，拉曼显微光谱可以直接检测化合物分子振动或转动能级，通过对拉曼特征谱线的分析，可以获得化合物分子构成和结构的信息。而现有采用拉曼技术对单细胞样品检测方法，存在无法将单一细胞图像和光谱数据相结合，数据完整性差、鉴定准确性低的问题。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种微生物单细胞种类鉴定方法、装置、介质及设备，能够将单一细胞图像和光谱数据相结合，构成多模态特征，增加了数据的完整性，从而提高单细胞种类鉴定鉴定准确性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
[0007]一种微生物单细胞种类鉴定方法，所述方法包括：
[0008]将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的拉曼光谱数据；
[0009]将筛选出的所述拉曼光谱数据作为样本，根据样本中特定的光谱特征值进行计算，得到样本在特定的光谱特征值下稳定的最小样本光谱检测数量；
[0010]采集光谱检测数量对应的光谱数据，将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数
据标准化，得到标准化光谱数据；
[0011]基于标准化光谱数据以及实时采集的单细胞图像数据构建单细胞表型组学数据库；
[0012]基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据对图像和光谱的特征值进行多模态特征融合；
[0013]将多模态特征融合以后的数据进行分类获得细胞种类，实现单细胞表型数据的种类鉴定。
[0014]优选地，将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的拉曼光谱数据，包括：
[0015]构建参考图谱数据库，将筛选的图谱存入参考数据库中；
[0016]利用CNN算法对采集的光谱数据和参考图谱数据库中数据进行比较分析，筛选出相似度高的图谱筛选。
[0017]优选地，利用CNN算法对采集的光谱数据和考图谱数据库中数据进行比较分析，筛选出相似度高的图谱筛选，包括：
[0018]将采集的拉曼光谱数据作为测试数据，输入到所述参考图谱数据库，经过计算输出一个对应N个物种的N维输出向量，N为自然数；
[0019]将向量作为输入映射到Softmax函数，对一特定测试数据Softmax输出的最大概率值为P，所述测试数据中同一类别的所有数据的Softmax函数最大值的均值为M，方差S，若M
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S/2≤P≤M+S/2，则所述拉曼光谱数据为筛选出符合条件的拉曼光谱数据。
[0020]优选地，采集光谱检测数量对应的光谱数据，将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化，得到标准化光谱数据，采用分段直接标准化PDS算法，包括：
[0021]将光谱数据分为目标集光谱和待调整集光谱；
[0022]选择以某个波数为中心，根据设定的范围左右扩展作为窗口，将目标集光谱第i个波数的强度值与待调整集光谱以i为中心的窗口矩阵构建多元回归模型，i为自然数；通过偏最小二乘回归进行求解，将回归模型中的回归系数置于变换矩阵的主对角线上，并将其他元素置为0，得到转换矩阵；
[0023]将采集光谱数据通过转换矩阵变换成标准化光谱数据。
[0024]优选地，将多模态特征融合以后的数据进采用CNN分类器进行分类获得细胞种类。
[0025]优选地，利用ReliefF算法对图像和光谱的特征值进行权重确定以进行融合操作，构成多模态特征。
[0026]一种微生物单细胞种类鉴定装置，包括：
[0027]筛选拉曼光谱图谱模块，被配置为将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的所述拉曼光谱数据；
[0028]分析光谱检测数量模块，被配置为将筛选出的所述拉曼光谱数据作为样本，根据光谱数据样本中特定的光谱特征值进行计算，得到样本在特定的光谱特征值下稳定的最小样本光谱检测数量；
[0029]光谱数据标准化模块，被配置为采集光谱检测数量对应的光谱数据，将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化，得到标准化光谱数据；
[0030]构建通用性单细胞表型组学数据库模块，被配置为将标准化光谱数据以及实时采
集的单细胞图像数据，构建单细胞表型组学数据库；
[0031]多模态特征融合模块，被配置为基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据对图像和光谱的特征值进行多模态特征融合；
[0032]分类模块，被配置为将多模态特征融合通过CNN分类器进行分类获得细胞种类，实现单细胞表型数据的种类鉴定。
[0033]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述微生物单细胞种类鉴定方法的步骤。
[0034]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权所述微生物单细胞种类鉴定方法的步骤。
[0035]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
[0036]本专利技术方法通过采用将单一细胞图像和光谱数据相结合，构成多模态特征，增加了数据的完整性，从而提高单细胞种类鉴定鉴定准确性。
附图说明
[0037]图1为本专利技术一实施例提供的鉴定方法流程图。
具体实施方式
[0038]为使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微生物单细胞种类鉴定方法，其特征在于，所述方法包括：将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的拉曼光谱数据；将筛选出的所述拉曼光谱数据作为样本，根据样本中特定的光谱特征值进行计算，得到样本在特定的光谱特征值下稳定的最小样本光谱检测数量；采集光谱检测数量对应的光谱数据，将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化，得到标准化光谱数据；基于标准化光谱数据以及实时采集的单细胞图像数据构建单细胞表型组学数据库；基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据对图像和光谱的特征值进行多模态特征融合；将多模态特征融合以后的数据进行分类获得细胞种类，实现单细胞表型数据的种类鉴定。2.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法，其特征在于，将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析，筛选出符合条件的拉曼光谱数据，包括：构建参考图谱数据库，将筛选的图谱存入参考数据库中；利用CNN算法对采集的光谱数据和参考图谱数据库中数据进行比较分析，筛选出相似度高的图谱筛选。3.如权利要求2所述的微生物单细胞种类鉴定方法，其特征在于，利用CNN算法对采集的光谱数据和考图谱数据库中数据进行比较分析，筛选出相似度高的图谱筛选，包括：将采集的拉曼光谱数据作为测试数据，输入到所述参考图谱数据库，经过计算输出一个对应N个物种的N维输出向量，N为自然数；将向量作为输入映射到Softmax函数，对一特定测试数据Softmax输出的最大概率值为P，所述测试数据中同一类别的所有数据的Softmax函数最大值的均值为M，方差S，若M
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S/2≤P≤M+S/2，则所述拉曼光谱数据为筛选出符合条件的拉曼光谱数据。4.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法，其特征在于，采集光谱检测数量对应的光谱数据，将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化，得到标准化光谱数据，采用分段直接标准化PDS算法，包括：将光谱数据分为目标集光谱和待调整集光谱；选择以某个波数为中心，根据设定的范围左右扩展作...

【专利技术属性】
技术研发人员：任立辉，李远东，张磊，孙利军，籍月彤，马波，徐健，
申请(专利权)人：中国科学院青岛生物能源与过程研究所，
类型：发明
国别省市：