一种生物基因选择表达概率的数据分析方法技术

本发明专利技术涉及生物基因检测技术领域，具体地说，涉及一种生物基因选择表达概率的数据分析方法。其包括结合每项表达目标物差异，确定出各项影响物质对各项表达目标物产量的表达概率的影响；建立卷积神经网络训练集，确定每项影响物质影响表达目标物的最佳量。本发明专利技术确定表达目标物差异，建立卷积神经网络训练集，确定每项影响物质影响表达目标物的最佳量，在验证过程中通过各项影响物质浓度变化确定对表达目标物表达概率影响程度，为后期进行原始物培养提供参考依据，根据表达目标物产量峰值点以及对应的当前影响物质浓度，确定出各项影响物质浓度对表达目标物产量的影响区间，比对各项对照组数据，确定表达目标物产量最佳时对应的各项影响物质浓度。的各项影响物质浓度。的各项影响物质浓度。

【技术实现步骤摘要】
一种生物基因选择表达概率的数据分析方法


[0001]本专利技术涉及生物基因检测
，具体地说，涉及一种生物基因选择表达概率的数据分析方法。

技术介绍

[0002]生物基因选择表达是生物体在个体发育的不同时期、不同部位，通过基因水平、转录水平等的调控，表达基因组中不同的部分，其结果是完成细胞分化和个体发育，在细胞分化中，基因在特定的时间和空间条件下有选择表达的现象，其结果是形成了形态结构和生理功能不同的细胞。
[0003]细胞培养皿是一种支持细胞生长及保持细胞稳定性的特殊溶液，是化学、生物和药理科学研究中的重要体系，也是细胞活性和新药开发的重要基础，细胞培养皿的主要成分有水、营养成分和存在性因子。
[0004]在进行生物基因选择表达概率的数据预测过程中，现有的验证方式大多数通过人工进行实验操作，在细胞培养皿加入维持细胞存活的影响物质，通过改变影响物质的浓度确定不同影响物质对生物基因选择表达概率的影响，而细胞培养皿所添加的影响物质种类较多，且不同细胞所需的影响物质不同，通过人工进行逐步分析实验，任务量过于繁重，效率较低。
[0005]为了应对上述问题，现亟需一种生物基因选择表达概率的数据分析方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种生物基因选择表达概率的数据分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，提供了一种生物基因选择表达概率的数据分析方法，包括如下步骤：S1、规划培养皿视觉监控区域，配置显微视觉监控模块，对培养皿表达过程进行视觉监控；S2、采集各项表达目标物特征信息，显微视觉监控模块结合表达目标物特征信息，识别培养皿中表达目标物，并记录表达目标物产量；S3、确定原始物培养过程中的各项影响物质；S4、规划各项影响物质初始量，满足培养原始物生存需求，生成空白组数据；S5、规定每次影响物质单位调整量，采用单一变量原则，按照影响物质单位调整量进行单一变量调整；S6、显微视觉监控模块记录每次单一变量调整结果，确定表达目标物产量，生成对照组数据，比对对照组数据与空白组数据，确定表达目标物差异；S7、结合每项表达目标物差异，确定出各项影响物质对各项表达目标物产量的表达概率的影响；
S8、建立卷积神经网络训练集，确定每项影响物质影响表达目标物的最佳量。
[0008]作为本技术方案的进一步改进，所述S1中规划培养皿视觉监控区域的方法包括如下步骤：S1.1、确定表达目标物集中位置，标记为集中监控区域；S1.2、根据显微视觉监控模块反馈画面清晰度，调整监控点高度。
[0009]作为本技术方案的进一步改进，所述S2中采集各项表达目标物特征信息的方法包括如下步骤：S2.1、建立各项表达产物特征信息库；S2.2、根据表达产物特征信息库确定每项表达产物对应特征，通过特征进行表达产物区分。
[0010]作为本技术方案的进一步改进，所述S3中影响物质包括温度因子、PH值因子、存在性因子、营养液浓度、水溶液浓度以及参考溶液浓度。
[0011]作为本技术方案的进一步改进，所述S4中规划各项影响物质初始量的方法包括如下步骤：S4.1、确定原始物初始培养量；S4.2、采集原始物存在本体内所必须的各项影响物质含量，生成原始物影响物质含量数据库；S4.3、结合原始物初始培养量，规划出培养皿中各项影响物质初始量。
[0012]作为本技术方案的进一步改进，所述S5中单一变量原则包括如下步骤：S5.1、确定需要验证的影响物质，标记为变量影响物质；S5.2、确定变量影响物质调整前其余各项影响物质量，标记为恒量影响物质；S5.3、规定表达目标物变化量正常范围，按照表达目标物变化量正常范围规划变量影响物质单位调整量。
[0013]作为本技术方案的进一步改进，所述S5.3中规划变量影响物质单位调整量的方法采用平均分值算法，其算法公式包括如下步骤：步骤一、确定表达目标物变化量正常范围，标记为；步骤二、确定变量影响物质初始量状态下初始表达目标物量，并确定叠加单位调整量M后形成的叠加变量影响物质量状态下的叠加表达目标物量，计算叠加表达目标物量与初始表达目标物量的差值，标记为；步骤三、当，输出单位调整量为M；当，输出单位调整量为，确定变量影响物质初始量叠加单位调整量产生的中值表达目标物量；步骤四、重复步骤三，直至中值表达目标物量，输出对应的叠加单位调整量。
[0014]作为本技术方案的进一步改进，所述S7中确定出各项影响物质对各项表达目标物产量的表达概率的影响的方法包括如下步骤：
第一步、通过所述步骤二确定各项影响物质初始量与其对应单位调整量M的比值率；第二步、确定各项影响物质叠加位调整量M后产生的叠加表达目标物量，计算出各项影响物质影响值；第三步、比对各项影响物质影响值大小，对各项影响物质影响表达目标物产生进行排序。
[0015]作为本技术方案的进一步改进，所述S8中卷积神经网络训练集包括输入层、卷积层以及输出层。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：该生物基因选择表达概率的数据分析方法中，确定表达目标物差异，建立卷积神经网络训练集，确定每项影响物质影响表达目标物的最佳量，在验证过程中通过各项影响物质浓度变化确定对表达目标物表达概率影响程度，为后期进行原始物培养提供参考依据，根据表达目标物产量峰值点以及对应的当前影响物质浓度，确定出各项影响物质浓度对表达目标物产量的影响区间，比对各项对照组数据，确定表达目标物产量最佳时对应的各项影响物质浓度。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的整体流程步骤图；图2为本专利技术的整体运行示意图；图3为本专利技术的规划培养皿视觉监控区域的方法步骤图；图4为本专利技术的采集各项表达目标物特征信息的方法步骤图；图5为本专利技术的规划各项影响物质初始量的方法步骤图；图6为本专利技术的单一变量原则步骤图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]请参阅图1
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图6所示，提供了一种生物基因选择表达概率的数据分析方法，包括如下步骤：S1、规划培养皿视觉监控区域，配置显微视觉监控模块，对培养皿表达过程进行视觉监控；S2、采集各项表达目标物特征信息，显微视觉监控模块结合表达目标物特征信息，识别培养皿中表达目标物，并记录表达目标物产量；S3、确定原始物培养过程中的各项影响物质；S4、规划各项影响物质初始量，满足培养原始物生存需求，生成空白组数据；
S5、规定每次影响物质单位调整量，采用单一变量原则，按照影响物质单位调整量进行单一变量调整；S6、显微视觉监控模块记录每次单一变量调整结果，确定表达目标物产量，生成对照组数据，比对对照组数据与空白组数据，确定表达目标物差异；S7、结合每项表达目标物差异，确定出各项影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物基因选择表达概率的数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、规划培养皿视觉监控区域，配置显微视觉监控模块，对培养皿表达过程进行视觉监控；S2、采集各项表达目标物特征信息，显微视觉监控模块结合表达目标物特征信息，识别培养皿中表达目标物，并记录表达目标物产量；S3、确定原始物培养过程中的各项影响物质；S4、规划各项影响物质初始量，满足培养原始物生存需求，生成空白组数据；S5、规定每次影响物质单位调整量，采用单一变量原则，按照影响物质单位调整量进行单一变量调整；S6、显微视觉监控模块记录每次单一变量调整结果，确定表达目标物产量，生成对照组数据，比对对照组数据与空白组数据，确定表达目标物差异；S7、结合每项表达目标物差异，确定出各项影响物质对各项表达目标物产量的表达概率的影响；S8、建立卷积神经网络训练集，确定每项影响物质影响表达目标物的最佳量。2.根据权利要求1所述的生物基因选择表达概率的数据分析方法，其特征在于：所述S1中规划培养皿视觉监控区域的方法包括如下步骤：S1.1、确定表达目标物集中位置，标记为集中监控区域；S1.2、根据显微视觉监控模块反馈画面清晰度，调整监控点高度。3.根据权利要求1所述的生物基因选择表达概率的数据分析方法，其特征在于：所述S2中采集各项表达目标物特征信息的方法包括如下步骤：S2.1、建立各项表达产物特征信息库；S2.2、根据表达产物特征信息库确定每项表达产物对应特征，通过特征进行表达产物区分。4.根据权利要求1所述的生物基因选择表达概率的数据分析方法，其特征在于：所述S3中影响物质包括温度因子、PH值因子、存在性因子、营养液浓度、水溶液浓度以及参考溶液浓度。5.根据权利要求1所述的生物基因选择表达概率的数据分析方法，其特征在于：所述S4中规划各项影响物质初始量的方法包括如下步骤：S4.1、确定原始物初始培养量；S4.2、采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玲芳，
申请(专利权)人：苏州凌点生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：