本發明涉及生物醫藥,尤其涉及一種基于外泌體的生物活性檢測系統。
背景技術:
1、生物醫藥技術領域涉及利用生物學原理進行藥物發現、疾病診斷、療法開發及其他醫療相關應用的科技。該領域結合了分子生物學、生物化學、基因工程等多個學科,專注于研究和開發新的治療方法,以及改善現有的治療和診斷技術。生物醫藥技術的核心在于理解疾病的生物機制,并開發能夠針對這些機制的生物制藥產品和診斷工具。該領域的重大突破包括基因編輯技術、個性化醫療、再生醫學以及通過生物標志物進行疾病早期診斷等技術。生物醫藥技術不僅為患者提供了更為精確和個性化的治療方案,也推動了醫療健康行業的快速發展和創新。
2、其中,生物活性檢測系統涉及開發和使用一種特定的檢測系統,該系統利用外泌體中的生物標志物來評估和監測生物活性,外泌體是細胞釋放到體液中的小囊泡,含有豐富的蛋白質、rna和生物分子,能夠反映出細胞的生理和病理狀態。這種檢測系統通過識別和分析外泌體中的特定生物標志物,可以用于疾病的早期診斷、療效監測和病理研究。其主要應用包括癌癥、神經退行性疾病和心血管疾病的診斷等領域,是生物醫藥技術中的一個前沿和高度創新的研究方向。通過這種系統,科研人員和醫生可以更快地獲取關于疾病狀態的信息,從而實現更精準的治療和更有效的病情管理。
3、現有的生物活性檢測系統在生物醫藥技術領域雖然已經取得了重大進展,但在細胞外泌體的利用上仍存在一些局限性,傳統方法依賴于廣泛的生物標志物篩選,而不是針對性的分析,這導致數據的泛濫和診斷的不精確。尤其是在早期疾病診斷和微弱生物活性信號的捕捉方面,現有技術由于信號解析度不足而難以滿足臨床需求,現有的信號處理方法未能充分優化信號中的噪聲與信號比,常導致數據質量受影響,進而影響最終的健康評估結果,技術限制不僅延遲疾病的診斷時間,也影響療效的評估和疾病管理的效率,在處理細胞外泌體所含生物分子的高通量數據時,現有技術的處理速度和準確性仍有待提升。
技術實現思路
1、本發明的目的是解決現有技術中存在的缺點,而提出的一種基于外泌體的生物活性檢測系統。
2、為了實現上述目的,本發明采用了如下技術方案:一種基于外泌體的生物活性檢測系統包括:
3、抗體配置模塊基于目標外泌體的蛋白質和核酸特征,在生物傳感器陣列中,為每個通道選擇并固定生物活性敏感抗體,用于標記關鍵生物分子,獲取抗體配準數據;
4、生物活性識別模塊通過接收所述抗體配準數據,利用生物傳感器陣列捕獲外泌體中的脂質和蛋白質,外泌體成分活性變化改變電信號強度,獲取原始生物電信號,分析所述原始生物電信號,識別生物標記,并量化其活性,獲取活性識別數據;
5、信號處理模塊處理所述活性識別數據,將原始生物電信號處理為數字化活性信號并進行分析,測量信號中的活性變化,獲取數字化活性信號,通過所述數字化活性信號提取目標頻率信號,強化信號的活性響應可靠性,獲取強化后活性信號數據;
6、活性狀態分析模塊分析所述強化后活性信號數據,解析信號中的生物活性信息,確定外泌體中核酸和蛋白質的活性狀態,生成外泌體活性狀態數據,將所述外泌體活性狀態數據與健康狀態數據對比,評估樣本的生物活性和健康狀況,生成生物活性健康評估結果。
7、作為本發明的進一步方案,所述抗體配準數據的獲取步驟具體為:
8、基于目標外泌體的蛋白質和核酸特征,選擇匹配的生物活性敏感抗體,使用相容性評估公式:
9、;
10、計算抗體的相容性得分,得到抗體的初步選擇列表,其中,是抗體的相容性得分,是第個抗體的蛋白質識別概率,是第個抗體與核酸特征的相容性指數,n表示抗體的總數;
11、基于所述抗體的初步選擇列表,固定生物活性敏感抗體到生物傳感器陣列的每個通道,使用固定優化公式:
12、;
13、獲取抗體固定的優化得分,是抗體與生物傳感器通道的距離系數,是固定閾值,是抗體固定的優化得分,是抗體的相容性得分;
14、根據所述抗體固定的優化得分,標記關鍵生物分子,使用標記效率計算公式:
15、;
16、獲取抗體配準數據,其中,是標記后的生物分子數量,是抗體數量,是標記效率。
17、作為本發明的進一步方案,所述原始生物電信號的獲取步驟具體為:
18、通過接收所述抗體配準數據,包括目標抗體與外泌體成分的結合信息,采用評分算法,采用公式:
19、;
20、計算得到抗體的綁定評分,其中,代表第個抗體的綁定強度,代表第個抗體的權重因子,表示抗體的綁定評分;
21、利用所述抗體的綁定評分調節生物傳感器陣列的設置,通過公式:
22、;
23、生成調整后的靈敏度閾值,其中,表示敏感性調整閾值,表示調整后的靈敏度閾值,表示抗體的綁定評分;
24、基于所述調整后的靈敏度閾值,通過調整后的生物傳感器陣列捕獲外泌體成分,外泌體成分活性引起電信號強度變化,通過電信號響應模型,采用公式:
25、;
26、獲取原始生物電信號,其中,表示電壓變化量,表示基礎電阻,為調節系數,表示原始生物電信號,表示調整后的靈敏度閾值。
27、作為本發明的進一步方案,所述活性識別數據的獲取步驟具體為:
28、分析所述原始生物電信號,并識別生物標記的潛在活性,計算信號的統計特征,采用均值分析公式:
29、;
30、得到加權均值,其中,表示第個信號的強度,表示第個信號的對應權重,是加權均值,n為總信號數量;
31、利用所述加權均值進行閾值判斷,使用增強型比較公式:
32、;
33、通過標準化處理增強信號與閾值的比較精度,生成信號的標準化評分,其中,是信號的標準化評分,是預期均值,是標準差,是加權均值;
34、根據所述信號的標準化評分,確定生物標記的活性程度,并量化為識別數據,采用量化公式:
35、;
36、獲取活性識別數據,其中,是活性識別數據,是量化系數,是信號的標準化評分。
37、作為本發明的進一步方案,所述數字化活性信號的獲取步驟具體為:
38、處理所述活性識別數據,將數據通過統計分析轉換為適于數字處理的形式,執行公式:
39、;
40、得到歸一化的活性數據,其中,和分別是數據集中的最小值和最大值,是從生物電信號提取的原始活性數據,是歸一化的活性數據;
41、將所述歸一化的活性數據轉換為數字信號,采用對數變換增強動態范圍,應用公式:
42、;
43、生成處理后的數字信號,其中是規避除零錯誤的小常數,是處理后的數字信號,是歸一化的活性數據;
44、測量所述處理后的數字信號中的活性變化,應用差分分析公式:
45、;
46、獲取數字化活性信號,其中,表示當前時間點,表示前一時間點的值,是數字化活性信號,是處理后的數字信號。
47、作為本發明的進一步方案,所述強化后活性信號數據的獲取步驟具體為:
48、通過所述數字化活性信號,確定目標頻率范圍并篩選關聯信號,執行公式:
49、;
50、生成目標頻率下的加權信號,其中,是在第個時間點的信號強度,是目標頻率,是相位調整參數,是時間點總數,是目標頻率下的加權信號;
51、通過所述目標頻率下的加權信號,使用高通濾波技術優化信號中目標頻率的信噪比,采用公式:
52、;
53、生成高通濾波后的信號,其中,是高通濾波后的信號,和是調節信噪比的參數,是目標頻率下的加權信號:
54、基于所述高通濾波后的信號,通過動態范圍壓縮技術,采用公式:
55、;
56、通過對數轉換減少信號的動態范圍,強化數據的處理效率和可讀性,得到強化后活性信號數據,其中,是強化后活性信號數據,是高通濾波后的信號。
57、作為本發明的進一步方案,所述外泌體活性狀態數據的獲取步驟具體為:
58、從所述強化后活性信號數據中提取關鍵特征,利用頻譜分析技術確定信號的關鍵成分,執行公式:
59、;
60、生成頻譜權重的信號特征值,其中,表示第個數據點的信號強度,是第個數據點對應的加權系數,是數據點的總數,是頻譜權重的信號特征值;
61、使用線性回歸模型對所述頻譜權重的信號特征值進行分析,估計外泌體中的核酸和蛋白質活性狀態,采用公式:
62、;
63、通過調整參數優化對生物活性的預測精度,生成活性狀態指標,其中,是活性狀態指標,和是模型系數,是頻譜權重的信號特征值;
64、將所述活性狀態指標通過邏輯函數轉換,并標準化到0到100的范圍內,采用公式:
65、;
66、獲取外泌體活性狀態數據,其中,是外泌體活性狀態數據,是活性狀態指標。
67、作為本發明的進一步方案,所述生物活性健康評估結果的獲取步驟具體為:
68、根據所述外泌體活性狀態數據,與健康狀態數據進行比對,利用公式:
69、;
70、計算兩者間的加權差異,生成活性與健康狀態的差異值,其中,和是權重因子,表示外泌體活性狀態數據,表示健康狀態數據,是活性與健康狀態的差異值;
71、分析所述活性與健康狀態的差異值的統計特性,并評估在生物活性方面的意義,通過公式:
72、;
73、生成生物活性數據的一致性評估結果,其中,是樣本數量,是活性與健康狀態的差異值,表示生物活性數據的一致性評估結果;
74、基于所述生物活性數據的一致性評估結果的值判斷生物樣本的健康狀況,采用公式:
75、;
76、通過邏輯回歸模型增加參數,將統計結果轉換為百分比評分,生成生物活性健康評估結果,其中,是生物活性健康評估結果,和是邏輯函數的調整參數,表示生物活性數據的一致性評估結果。
77、與現有技術相比,本發明的優點和積極效果在于:
78、本發明中,通過對外泌體中的生物標志物進行精確標記和捕獲,能夠實現更早期的疾病診斷和更準確的病情監控,采用定向抗體配置,直接捕捉特定蛋白質和核酸特征,使得從細胞外泌體中提取的生物信號更加豐富和具有針對性,通過電信號的強化和優化處理,確保從生物標記獲得的數據不僅穩定而且可靠,極大提高信號的解析度和診斷的準確度,該技術手段提取的目標頻率信號進一步強化了信號的活性響應,使得即使是微弱的生物活性變化也能被有效捕獲和分析。通過這種精細化的生物活性解析,可以在無需侵入式操作的前提下,對病理狀態進行早期識別,對治療方案的調整提供數據支撐,不僅提高診斷速度,還降低誤診率。