[发明专利]基于免疫荧光图像的蛋白质的定量分析模型和建立方法有效
| 申请号： | 202110798727.9 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113724195B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 徐莹莹;薛敏琪 | 申请（专利权）人： | 南方医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州新诺专利商标事务所有限公司 44100 | 代理人： | 周端仪 |
| 地址： | 510275 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于免疫荧光图像的蛋白质的定量分析模型和建立方法，涉及生物信息技术领域。建立方法：收集蛋白质的免疫荧光图像数据，构造具有亚细胞位置定量标注的数据集；采用深度学习模型进行特征编码，将分布在单个亚细胞位置中的图像的深度特征所代表的模式为基模式，分布在多个亚细胞位置中的图像的深度特征所代表的模式为混合模式；采用Linear、R‑NNMF、MLM、K‑nonlinear中的至少一种方法，结合基模式，对混合模式进行模式分解，得到的混合系数作为预测分布比例；选取和实际情况符合程度高的分解方法，构建定量分析模型。适用于不含定量标注的蛋白质免疫荧光图像数据集以及大规模基于免疫荧光图像的蛋白质定量预测，应用条件灵活且预测精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 免疫 荧光 图像 蛋白质 定量分析 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
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