[发明专利]基于小波分析法处理溶解曲线的方法、装置和电子终端有效

专利信息
申请号: 201210273620.3 申请日: 2012-08-02
公开(公告)号: CN102880812A 公开(公告)日: 2013-01-16
发明(设计)人: 李欣;刘长胜 申请(专利权)人: 北京华生恒业科技有限公司
主分类号: G06F19/26 分类号: G06F19/26
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 戴云霓
地址: 100083 北京市海淀区中*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 分析 处理 溶解 曲线 方法 装置 电子 终端
【说明书】:

技术领域

发明涉及筛查突变(mutation scanning)、基因分型(MutationGenotyping)、SSR分析、检测甲基化等领域,具体涉及一种基于小波分析法处理溶解曲线的方法、装置和电子终端。

背景技术

在溶解曲线的有效温度范围内,由于SNPs(Single-nucleotide ploymorphisms,单核苷酸多态性)的基因型是“成对”检测的,因此纯合型时,就会发生其中的一个峰缺失(形成峰谷),而另一峰抬高的情形。

以下描述产生SNPS或实验数据的设备/仪器的相关工作过程:

1、在实验过程中首先提取样本。

2、将提取的样本放入到毛细管中。

3、在毛细管中加入内标、模版、荧光染料以及DNA扩增酶等。

4、放入仪器,首先进行PCR(Polymerase Chain Reaction,聚合酶链式反应),通过温度的调节和扩增酶的作用将需要分析的STR(short tandem repeat,短串联重复序列)片段进行扩增。同时,此过程也是一个荧光染料与其相对应的DNA片段充分结合的过程。

5、扩增反应完成后,通过逐渐增加温度,随着反应中双链DNA变性,荧光染料又回复到游离状态导致荧光信号降低,实验仪器将自动检测该过程中荧光强度随时间的变化细节,也就是在整个检测过程中,单位时间所对应的荧光强度数值。

6、最后使用的是荧光信号改变的负的一次导数与温度的关系进行原始DNA分型图的绘制。

这个设备与计算机通信,把实验数据传给计算机的过程如下:整个实验完成后,相关的实验数据可以通过用户的设置,存储到与该实验仪器联网的任意一台计算机上。相关的实验数据可以通过机器自带的软件进行相关的输出,其格式具有多样性,比如excel,xml或txt等。

图1为现有技术的溶解曲线图,关于图1中的术语解释如下:A:Adenine腺嘌呤;C:Cytosine胞嘧啶;G:Guanine鸟嘌呤;T:Thymine胸腺嘧啶。纯合型:指两条染色体在同一位点上拥有相同的核苷酸;杂合型:指两条染色体在同一位点上拥有不同的核苷酸。CC纯合型:两条染色体在该位点上具有相同的核苷酸,该核苷酸为胞嘧啶。就峰图而言,CC纯合型表示在标准参考序的某个C下面出现了一个峰,并且这个峰具备纯合型峰的特征(比如强度较高,以及在其参考序左右相邻的核苷酸下没有出峰等)。TT纯合型:两条染色体在该位点上具有相同的核苷酸,该核苷酸为胸腺嘧啶。就峰图而言,TT纯合型表示在标准参考序的某个T下面出现了一个峰,并且这个峰具备纯合型峰的特征(比如强度较高,以及在其参考序左右相邻的核苷酸下没有出峰等)。CG杂合型:两条染色体在该位点上具有不同的核苷酸,该核苷酸为胞嘧啶。就峰图而言,CG杂合型表示在标准参考序的相邻两个核苷酸C,G下面分别出现了一个峰。图1中X轴表示PCR产物的退火温度,单位为摄氏度,Y轴表示荧光浓度(RFU)对温度的一阶导数,单位为mmol/L/摄氏度。

如图1所示,对于杂合型,由于两峰同时出现,且峰高相近,因此融合后致使峰型不明显,峰高较纯合型低,因此,箭头10所指的两个峰就表示了杂合型,该SNP3就判为CG型。另外,箭头20所指即为峰谷,注意相应的配对峰抬高,其中箭头20的左箭头所指的SNP4判断为CC纯合型,箭头20的右箭头所指SNP2为CC纯合型,SNP1为TT纯合型。图1中箭头10表示“峰抬高”,箭头20表示“峰缺失”。

通常情况下,我们用肉眼判断的经验是先看“峰缺失”和“峰抬高”,对于纯合型,这两种情况是同时出现的。对于没有出现峰缺失的连续峰,就直接判断为杂合型。其中,峰缺失和峰抬高都是针对原始数据曲线而言的,具体解释如下:峰缺失就是指非常明显不是峰的地方,可以理解为非常明显的波谷;峰抬高就是指非常明显的是峰的地方,可以理解为非常明显的峰。

目前,市面上还没有专门的设备能够对如上所述的溶解峰进行有效分离。发明人在实现本发明的过程中发现,现在技术的不足至少在于:纯合型峰变换后旁边会出现杂峰,从而使分析人员受到干扰;当没有出现明显“峰缺失”和“峰抬高”,而只是总体峰型较低,现有的分析技术不能给出正确的结果;目前的实验人员都是直接通过人眼查看原始数据曲线(如图1中的黑色曲线),然后通过经验来判断哪里出了峰,以及峰的具体位置,从而找到SNP位点,这样非常的消耗时间,并且可能因为经验的不足容易造成误判。

发明内容

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