生物芯片（精选十篇）
生物芯片 篇1
生物芯片是继基因克隆技术、基因自动测序技术、PCR技术后, 随着生物技术的迅速发展, 电子技术和生物技术相结合诞生的。这是生命科学研究中的一次革命性的技术突破, 给我们的生活带来一场深刻的革命。
概念
生物芯片最早是在20世纪80年代初提出的, 在当时主要指分子电子器件。生物芯片 (biochip) 是生命科学领域中发展起来的一项高新技术, 主要指的是在固格体芯片表面通过微加工技术及微电子技术构建微型生物化学分析系统, 用来对细胞、蛋白质、DNA及其他生物组分实现快速准确的大信息量检测。生物芯片概念就狭义而言主要是指将生物分子 (寡核苷酸、c DNA、多肽、抗体、抗原等) 通过不同方法固着于硅片, 玻璃片 (珠) , 塑料片 (珠) , 凝胶, 尼龙膜等固相递质上进而形成的生物分子点阵。这些含有大量生物信息的固相基质称形成微阵列 (microarray) , 称作生物芯片。在此类生物芯片的基础上发展出微流体芯片 (microfluidics chip) , 也可以称作微电子芯片 (microelectronic chip) , 就是所说的缩微实验室芯片 (laboratory on a chip) 。
生物芯片的原理
根据生物分子间特异相互作用的原理, 将生化分析过程集成于生物芯片 (biochip或bioarray) 表面, 实现生物信息的存储和集成, 进而对DNA, RNA, 多肽, 蛋白质及其他生物成分实现高通量快速检测。分子杂交或/和抗原抗体反应是随之发展的生物芯片技术应用的基本原理。具体作法为利用用荧光染料的特性, 将其作为标记样本, 将DNA、c DNA或抗体, 与生物芯片杂交或反应做上标记。对杂交或反应信号, 通过激光共聚焦荧光显微镜检出, 进而通过计算机处理, 分析, 从而获得所需信息。
生物芯片的分类
按用途分类
(1) 生物电子芯片。用于实现生物电子产品, 比如生物计算机等的制造。这一类在技术和应用上还很不成熟。
按作用方式分类
(1) 主动式芯片。主要是指将样本处理纯化, 反应标记及检测等多个实验步骤进行集成, 使生物实验中通过一步反应就可主动完成。该类芯片特点是快速, 操作简单。因此又可将其称为功能生物芯片。该类芯片主要包括微流体芯片 (microfluidic chip) 和缩微芯片实验室 (lab on chip) , 也叫作“芯片实验室”, 是生物芯片技术的较高阶段。
(2) 被动式芯片。即各种微阵列芯片, 这类芯片是指在操作步骤不变的前提下, 将生物实验中的多个实验实现集成, 高度的并行性是其主要特点。就目前情况看, 大部分芯片属于此类。从这类芯片主要是为了获得大量的生物大分子信息, 进而利用生物信息学的知识手段进行数据挖掘。所以可将这类芯片称为信息生物芯片, 主要包括基因芯片, 蛋白芯片, 细胞芯片和组织芯片等。
按成分分类
(1) 基因芯片 (gene chip) 。又称为DNA芯片 (DNA chip) 或DNA微阵列 (DNA microarray) , 其制成是将c DNA或寡核苷酸固定在微型载体上形成微阵列。
(2) 蛋白质芯片 (protein chip或protein microarray) 。其制作是将蛋白质或抗原等一些非核酸生命物质固定在微型载体上形成形成微阵列。芯片上的探针构成为蛋白质或芯片作用对象为蛋白质者, 这两类统称为蛋白质芯片。
(3) 细胞芯片 (cell chip) 。将细胞按照特定的方式固定在载体上形成细胞芯片, 用来检测细胞间相互影响或/和相互作用。
(4) 组织芯片 (tissue chip) 。将组织切片等按照特定的方式固定在载体上构成组织芯片, 主要用来对免疫组织化学等组织内成分差异进行研究。
按芯片制作工艺分类
根据芯片制作工艺, 生物芯片可分为电子芯片, 三维芯片, 流过式芯片和石英谐振DNA生物传感器芯片等。
按储存信息类型分类
根据储存的生物信息的类型, 生物芯片又可分为寡核苷酸芯片 (又称DNA芯片) , c DNA芯片, 蛋白质芯片和组织芯片等类型。其中DNA芯片和c DNA芯片一起又称基因芯片。
其他
依据生物芯片的应用方式, 又可将生物芯片分为用于样品制备, 用于生物化学反应和用于检测分析的生物芯片等类型。按照芯片的用途可分为表达谱芯片, 诊断芯片, 指纹图谱芯片、测序芯片和毒理芯片等类型。就芯片所用的载体材料而言, 生物芯片又可分为玻璃芯片、硅芯片、陶瓷芯片等。
芯片实验室 (Lab on chip) , 是生物芯片技术发展的高阶段, 是将生命科学中的样品制备, 生化反应, 结果检测和数据处理的全过程, 构成一个微型全分析系统, 集中在一个芯片上进行, 称为芯片实验室。
生物芯片的制备
微点阵芯片制备
制备微点阵芯片的主要方法有原位合成法 (光刻原位合成, 分子印章原位合成等) 和合成点样法 (点接触法, 喷墨法等) 。
微流控芯片制备
微流控芯片的材料主要有单晶硅、无定形硅材料、玻璃、石英材料以及高分子聚合物材料 (如环氧树脂、聚甲基丙烯酸甲脂、聚碳酸酯、聚二甲基硅氧烷和光敏聚合物) 等。制作微流控芯片的方法主要有浇注成膜法:事先准备一个制作好的阳膜, 模具通常采用硅模具, 一般用光刻——刻蚀的方法来制得。将液态的聚合物材料胶体均匀浇注在阳膜上, 待其固化后剥离, 就可以得到一个带有微通道的基片, 将此基片与盖片的表面均经过改性处理后键合, 就形成了所需要的微流控芯片。
主要应用
基因芯片的主要应用
基因芯片的应用主要分为两大类:用于研究基因型;用于监控RNA表达。
疾病的诊断与治疗
基因芯片在疾病的诊断与治疗这一领域的应用具有广阔的应用范围和前景。可以利用芯片技术对易患某些疾病的高危人群进行普查, 还可用于对内分泌系统, 免疫系统, 血液系统等疾病进行早期诊断。
基因表达分析
基因表达是根据基因的DNA模板进行m RNA和蛋白质合成的过程。许多研究小组已利用基因芯片进行了基因转录和表达图谱的研究。基因芯片能够研究基因调控网络及其机制, 揭示不同层次多基因协同作用的生命过程。
基因型及多态性分析
同一物种不同种群和个体之间在生物进化过程中存在着不同的基因型, 对应不同的基因型, 生物个体间表达出各种不同的性状, 各种不同的性状与基因型有着密切的关系。利用基因芯片可以对基因型与性状之间的关系进行研究。
杂交测序
由A、T、C、G四种核苷酸单体组合所形成的所有可能八体寡核苷酸探针共有65536种。通过基因芯片与样品进行杂交, 进而利用计算机对杂交模式进行分析, 最终就可以得出样品的核苷酸序列信息。
药物开发
通过比较正常组织与疾病组织的表达情况, 可以发现许多与疾病相关的基因, 成为寻找药物的靶分子提供了一条途径。
蛋白芯片的主要应用
蛋白芯片的出现与发展, 推动了蛋白诊断和蛋白质组学等方面研究的发展。蛋白芯片的主要应用有免疫检测与酶活性测定, 抗体筛选, 蛋白质组研究, 生物分子间的相互作用研究, 蛋白质与小分子之间的相互作用, 可进行高灵敏的表达和抗体特异性筛选, 物靶标及其作用机理的研究, 疾病诊断。其它如蛋白芯片在食品分析方面, 毒理学, 如研制出毒理芯片 (Tox Chip) , 卫生检验等方面也具有较好的应用前景。
其他如细胞芯片, 组织芯片等生物芯片也得到很好应用。
作用和意义
生物芯片以其可以快速、及时、同时、准确地分析大量生物信息的特点而在诸多领域得到大量的应用。在生命科学领域, 为分子生物学、生物医学等提供了技术手段和技术支持, 使生命科学的发展进入一个崭新的阶段。
生物芯片技术使生命科学研究中许多不连续的分析过程, 采用微电子、微机械等工艺集成到芯片中, 使其连续化, 集成化, 微型化。
生物芯片已经在基因测序, 基因表达分析, 基因突变和多态性检测, 转基因食品的检测, 食品中微生物的检测, 临床医学, 药物开发, 疫苗研制, 免疫检测与酶活性测定, 抗体筛选, 蛋白质组研究, 生物分子间的相互作用研究, 蛋白质与小分子之间的相互作用, 可进行高灵敏的表达和抗体特异性筛选, 物靶标及其作用机理的研究, 毒理学等众多领域得到广泛的应用。随着相关技术的发展和投入, 在生命科学界, 工业界, 医学界, 生物芯片得到很多应用, 具有广阔的前景, 必将因新的技术和理念的发展而发展。
我被植入了生物芯片作文 篇2
这是21的暑假，我和爸爸妈妈来到外公家。外公是个发明家，整天忙得晕头转向，因而家里被数量庞大的发明弄得就像个狗窝。
我一来就往外公的书房跑，因为外公的许多新发明都放在这儿。这时，我被一块芯片吸引住了。它就放在一堆乱七八糟的书旁，上面还贴着字条：千万不能碰!“这是什么呢?”我好奇地走上前去。心想，越不能碰越好玩，说不定这藏着外公的研究秘密。于是，我把芯片拿起来，有种麻麻的感觉。瞬间，芯片居然在我手指间消失了，一股热气从手指一直流向心脏。我有点害怕了。过了一会儿，什么感觉都没了，一切恢复了正常。这时外婆叫我吃饭，我就把这件事忘了。
回家这几天，我特别反常。早上起来像猫一样舔舔身体，然后像蜗牛一样慢慢地穿衣服、鞋子，接着像猴子一样活蹦乱跳地去洗手间刷牙、洗脸；吃饭时，有时像山羊专夹青菜吃，有时像小狗一样专吃骨头，而且要把骨头咬碎后吃到肚子里；有时还像狼一样眼睛里放出凶光，不时咬咬手指；到了晚上我会不时发出猪一样的鼾声，眼放蓝光；看见蚊子就伸出长舌头粘住它，津津有味地吃起来，早上吃饭时见了苍蝇，也会流点口水。怪了，我脑子里怎么老想着一句话：我是一棵猪笼草。我怎么也控制不住自己，也不敢去上学了，吓得大哭起来。
爸爸妈妈见我如此怪异，就急忙把我送到医院。检查结果令医生大跌眼镜，各项生理指标都十分古怪，却又找不出原因。于是医生带我到全功能“CT”房，准备用光波把我全身都透视一遍。医生把透视机拍下的图片仔细地看了半天，终于发现心脏部位有一块奇怪的芯片。
“怎么回事?”妈妈问。我这时才想起来，只好一五一十地吐出了实情。“如果是你外公发明的，他应该知道怎么拿出来。”爸爸说完就急忙打电话给外公。没过多久，外公就到了。他见我这个样子，还开玩笑说：“我的.新发明不错吧?”“爸，别得意了，快把孩子心脏里的芯片拿出来吧。”妈妈有些生气地说。于是，外公拿出类似打火机一样的东西。只见一道蓝光照在我胸前，一股热气从胸前慢慢地移到手指上。呵呵，芯片不知不觉就出来了。“这是我放在书房里的新发明——生物芯片。里面有30种动物和40种植物的特性，不过还不够完善呢。怎么在你身体里?”外公问。我调皮地吐了吐舌头。
生物芯片 篇3
2000年4月，根据国务院领导的批示精神，国家发展改革委瞄准生物高技术产业领域的战略制高点，经过认真研究、筹划，向国务院上报了组建生物芯片国家工程研究中心的建议。2000年10月，国务院正式批准启动该工程中心的建设，依托清华大学、华中科技大学、中国医学科学院和军事医学科学院等四家单位共同组建，注册并成立博奥生物有限公司，首次试点按独立法人的研究开发实体来实施中心建设。中心的主要目标是研制出具有我国自主知识产权的生物芯片设计、加工和测试成套技术，研制出一系列可供研究、诊断和药物开发等领域应用的生物芯片，实现产业化。项目总投资3.9亿元，其中国家发展改革委安排资金2亿元。
几年来，该工程中心边建设、边运行，取得了一大批具有自主知识产权和高水平的创新成果。累计申请专利102项，授权专利60项。建立起了包括基因、蛋白、细胞和组织“四位一体”的系统化生物芯片技术服务平台，形成了生物芯片、配套仪器设备、试剂耗材、软件数据库等四个系列50余项具有自主知识产权和较强国际竞争力的产品，中心的年销售收入逐年翻番。中心以市场为导向，成功地探索出了一条“公司＋中心”的企业化运行模式，基本具备了持续的技术创新能力和成果转化能力，走上了良性循环的发展轨道。
基于生物芯片技术的食品安全管理 篇4
生物芯片技术
1. 生物芯片技术的概念及原理
生物芯片技术 (Biochip Technology) , 是福德教授在20世纪90年代提出、并逐步发展起来的一种新型现代化生物微量分析技术。这种技术是分子生物学、微电子、计算机技术、物理、化学等多种学科的综合, 是结合生命科学与信息技术的跨学科前沿技术[1]。相比其他生物技术, 生物芯片技术具有精度高、智能高、柔性强、微型处理等优点, 它在现代医学、食品安全检测应用等方面具有很大的潜力。因此, 尽管生物芯片技术还很年轻, 其用途已经超过其他许多生物技术。
生物芯片技术的原理, 就是应用微型矩阵采点、或原位合成等方法, 使一簇生物分子 (例如生物细胞、组织切片、核酸片段等) 按照一定的顺序排列在胶体的表面, 这种排列则会形成一个二维分子序对, 将预先给定的生物样本的目标分子与二维分子序对进行杂交, 并用激光扫描仪等特殊仪器, 对产生的信号进行快而准的强度检测, 根据检测值判断样本中目标分子的数目, 完成分析检测[2]。而生物芯片则是附着在固定载体上的由高密度脱氧核糖核酸、高纯度蛋白质及细胞等物质组成的一种微型序列矩阵。
2. 生物芯片技术的类别
(1) DNA芯片。DNA芯片 (基因芯片) , 是多种DNA片段按照一定的次序排列在固定胶片而形成的一种DNA微阵列。它的原理是将样本标记分子根据碱基互补配对方式进行杂交, 对得到的生物信息进行分析, 具有精确度高、灵敏性强、速度快等特点。在基因工程快速发展和分子生物学迅速崛起的环境下, DNA芯片技术已然是所有生物芯片技术中最重要的一种, 其优点是:可操作DNA数量多、技术简单、自动化及效率较高、应用范围很广。
(2) 蛋白质芯片。蛋白质芯片, 是一定量的蛋白质大分子按一定次序排列于载体物质上的蛋白质微阵列。它的运作原理是以蛋白质大分子与样本进行反应, 将得到的新分子作为标号分子保存以备检测分析[3]。由于蛋白质分子之间存在抗体与抗原反应, 因此, 一般的DNA芯片技术很难进行检测, 而蛋白质芯片技术却弥补了这一点。蛋白质芯片具有如下优点:为研究提供充分可靠的信息, 便于全面检测;具有高灵敏度, 可以快速检测蛋白质;低样本投入, 即只需极少样品便可完成实验。但是蛋白质芯片在制作上十分复杂。
(3) 芯片实验室。芯片实验室, 是把功能不同的芯片结合、并固定在统一的载体胶片上而形成一个面向多功能的复合型芯片。它的实质就是多种芯片 (如DNA芯片、蛋白质芯片、组织芯片等) 的统一, 并将一般芯片技术过程组成一个整体, 即芯片实验室系统。芯片实验室的工作原理是, 通过计算机控制将各种芯片之间由微流等特殊手段进行关联, 实现整个系统的检测。由于芯片实验室将样本制备、分子提取及标记、反应及检测分析结合成一体, 所以, 它是现代生物芯片发展的最高境界。而且, 这种芯片技术也有实验样品需求量少、效率高、成本低等优点, 在科研、诊断、航空、食品安全等领域有卓越的贡献。
3.生物芯片制备的基本原理
(1) 生物芯片列阵的构造, 是整个生物芯片制作的起点和基础, 它直接影响后面生物分子在其上面反应的效果。一般而言, 生物芯片列阵的构造可分为微矩阵分点和原位合成两种:微矩阵分点, 就是采用液相化学合成实验探针或待反应标记分子, 然后, 用列阵机或其他设备对实验探针或标记分子进行点样, 并置于胶片的固定点上, 用紫外线进行交联可得到高密度列阵的芯片[4]。微矩阵分点芯片具有很强的灵活性, 它不受探针或标记分子种类或体积的限制, 可以自动根据分子的不同而按次序排列, 得到需要的列阵;原位合成, 是指用光导化学技术在胶体表面合成实验探针, 它也具有高密度、低成本、高效率等优点, 但对于错配碱基对产生的反应很强。因此, 这种芯片构造技术适用于杂交测序、检测细胞突变等多探针式实验, 而对于一般只需少量探针分子的实验用微矩阵分点则更适合。
(2) 实验样本的制取。由于一般的生物样本是从生物体直接切除下来的, 因此, 属于混合型物质, 它不能直接置于芯片载体表面而进行反应, 所以, 需事先对样本进行萃取得到可以反应的分子。就DNA芯片来说, 一般采用荧光标记或同位素标记等方法对样本分子进行标记;而蛋白质芯片则通过一定手段将蛋白质溶解于特殊溶液, 便于蛋白质的保存。
(3) 生物分子堆反应, 是针对探针分子的类型而选择或创造符合反应的条件, 然后, 将样本分子的DNA与芯片载体列阵DNA进行互补杂交的过程。生物分子堆反应, 也是生物芯片制作中较关键的一步, 它将直接影响分子反应谱的分析。这个过程本身非常复杂, 其程度及需要具备的反应条件, 是根据芯片DNA的类型及芯片的种类而决定的, 若检测DNA表达, 则反应必须在盐浓度高、温度低的环境下进行;若检测蛋白质, 则必须满足抗体和抗原特异性反应所需的条件。
(4) 实验结果检测与分析。首先由生物芯片中DNA发生杂交反应, 并由芯片扫描仪得到实验图像及信息, 然后根据图像及数据信息进行检测和分析。一般检测和分析结果分为数据标准化处理、筛选和鉴定三个步骤。标准化数据是为了便于比较;筛选是为了提取充分信息;鉴定是解释信息。生物芯片结果分析需要一个专门的系统, 包括图像信息分析、数据统计及生物学分析等。
生物芯片技术在食品安全管理中的应用
1.在食品营养学中的应用
生物芯片技术在食品营养学中发挥了举足轻重的作用, 如疾病的预防及治疗、营养素之间的关系、食品抗生素反应等, 都需借助生物芯片技术来完成实验。在蛋白质检测方面, 通过生物芯片技术, 可以发现营养素与蛋白质碱基互补配对的关系, 为预防疾病提供了有效的方案;另外, 对于转基因食品进行有效的营养学鉴定, 生物芯片也发挥了重要作用。如Rudi发明了一种基于PCR的生物芯片并用于食品中转基因玉米含量检测:他对混合有Bt176、Bt11、CBH、DBT、Mon810、GA21和T25这7种转基因成分的17份玉米种子样品进行检测, 发现有10份呈阳性, 说明含有Mon810和Bt11等成分;有1份样品中则含有GA21[5]。这种方法测定转基因成分具有高效性, 一般能测量出0.1%~2%的转基因物质。
2. 在食品微生物检测中的应用
微生物检测, 是食品检测一个重要的组成部分, 它对维护人类的身体安全至关重要。目前, 有很多传统微生物培养和检测方法, 但检测的精确度不太理想, 而生物芯片技术正是以精确的测量水平而受欢迎。生物芯片检测食品微生物表现在很多方面, 如检测食源性微生物、疾病病原菌等。SARS病毒是一类可以迅速污染食品致使疾病流行的病毒, 庆幸的是目前已研发出一种基于SARS病毒的DNA芯片技术, 它可应用于早期的SARS感染检测, 其检测精度可高达0.1kao/μL。这种检测技术避免了对细菌单独培养, 尤其适用于大样品的检测。在检测病原菌方面, 目前已有科学家研制出一种DNA芯片, 可以检测马病病毒等动物疫病病毒, 而且这种芯片是同时检测各种病毒的, 在极短的时间内可以保证测量的精确度。
3. 在食品毒理学中的应用
传统的食品毒理学技术需要用到大量的样品, 而且由于不同种类的样品混合在一起, 也直接增加了研究的复杂度, 影响实验结果。而生物芯片的引入, 弥补了这种缺陷, 它可以对上万个DNA同时进行检测分析, 而且精确度极高。目前, 美国研制出一种新型毒理芯片, 它可以在尽可能低消耗的前提下, 为食品毒理学研究提供充分的信息。这种芯片的微阵列可以检测出急性病与慢性病之间的关系, 而且观测DNA谱可以检测毒性反应。图德斯应用DON制作了人工抗原芯片, 在检测食品真菌毒素具有很高的实用价值, 其检测范围为2.5~30ng/ml。
4. 生物芯片技术的前景
随着生物芯片技术的不断发展, 其自身的缺陷也逐渐会被克服, 加之芯片集成性能的增强必然使样品大量减少, 分子反应速度也会越来越快。但样品量的降低, 可能会使反应信号降低, 这直接影响食品企业安全检测的灵敏度。因此, 生物芯片研发过程中必须解决这个问题。总体而言, 生物芯片技术的发展前景是可观的, 芯片载体微阵列的发展潜力是很大的, 而且, 这种技术最终会走向完善, 并代替传统生物技术。
摘要：本文通过分析生物芯片的相关原理, 并讨论其在食品企业安全管理中的应用, 认为生物芯片在食品安全管理方面具有很大的应用价值。
关键词：生物芯片技术,食品企业,安全管理
参考文献
[1][2][3]张奇志, 邓欢英.生物芯片技术及其在食品检测中的应用[J].中国食品学报, 2007 (4) .
[4]丁立群, 冯丽娟.生物芯片及其在食品安全检测中的应用[J].辽宁农业职业技术学院学报, 2007 (3) .
生物芯片 篇5
研究了曝气生物滤池处理模拟生活污水稳态运行时反应器内生物膜的形态特征、生物量和微生物的活性变化特征,分析了生物膜及微生物种群的空间变化规律.结果表明,曝气生物滤池的生物膜形态、颜色和厚度具有沿水流方向渐变的.特点,而生物膜密度则在垂直方向上分布不均匀,靠近载体表面部分空隙较大;生物量沿水流方向出现逐步递减的趋势,生物膜活性变化呈现明显的倒“V”型特点;微生物种群组成多样,食物链长且相互交叉,系统营养结构复杂,高端营养级微生物种群所占比例较高,底物利用范围大,沿水流方向可形成不同代谢类型微生物的优势群落.
作 者：邱立平马军 QIU Li-ping MA Jun 作者单位：邱立平,QIU Li-ping(济南大学土木建筑学院,山东,济南,250022;哈尔滨工业大学市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090)
马军,MA Jun(哈尔滨工业大学市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090)
远古生物水藻也存在生物钟 篇6
这一研究不仅让我们对与生物钟被打乱（如飞行员和轮班工人）相关健康问题有了更深的认识，而且还发现，在人类细胞中发现的24小时生物钟与藻类是相同的，并且可以追溯到数百万年前地球上的早期生命。
两项发表在《自然》杂志上、分别由英国剑桥大学和爱丁堡大学完成的研究，使我们对控制日常模式和季节活动（从睡眠周期到蝴蝶向花开的地方迁移）的生理节奏时钟有了进一步的认识。
剑桥大学新陈代谢研究所的一项研究，首次在红细胞中发现了24小时节奏。这一点非常重要，因为生理节奏常被认为与DNA和基因的活动有关，但红细胞却与身体中其它细胞不同，它没有DNA。
剑桥大学的阿赫莱什•雷迪说：“我们知道我们的细胞中存在时钟；它们与细胞密切相连。想象没有时钟指导我们能做什么，如果没有时钟协调每天的活动，细胞也一样。
“生物钟对健康的影响是多方面的。我们知道，生物钟被打乱会引起代谢性疾病如糖尿病、心理问题，甚至癌症。通过对细胞中生物钟作用的认识进一步加深，我们希望能搞清楚与这些疾病以及其它疾病之间的关系。这将会形成新的理论，而且在几年之前我们都想象不到。”
科学家对来自健康志愿者的纯化红细胞在暗处、体温状态下进行了孵化，几天时间里定期抽样检查生化标记物过氧化物氧还酶水平（血液中产生较多），并且发现，该物质存在24小时周期。实际上过氧化物氧还酶存在于所有已知的生物体中。科学家进一步研究发现，海洋水藻中也存在一种类似的24小时周期。这说明体内时钟是很重要的，即使对于远古生物。
研究人员是在定期抽样检查水藻中的过氧化物氧还酶发现它们也存在生物钟的。当水藻一直处于黑暗中时，它们的DNA就不再具有活性，但没有活性基因的水藻仍然保持着生物钟的节奏。科学家们认为，生物钟是受基因活性驱动的，但水藻和红细胞没有基因一样会保持生物节奏。
爱丁堡大学生物学学院的安德鲁•米勒说：“这项突破性研究证明，身体的生物钟是种远古的机制，经过几亿年的进化仍然和我们在一起。生物钟的重要性和复杂性要远远超出我们的想象。有关生物钟如何和为什么会出现在我们人类和其它生物中，以及它在控制人体中扮演什么样的角色等问题还有待进一步的研究。
生物芯片 篇7
图像倾斜是生物芯片样点图像的一种很常见的缺陷。一般情况下,倾斜角度都不大,但是由于芯片上包含数量巨大的微小样点,很小的倾斜都可能造成后续算法无法精确定位各个样点。为此一些学者提出了自动倾斜校正算法[1,2,3],这些办法能够准确地搜寻出图像倾斜角。但它们都不是针对实时处理而设计,因此运算速度都比较低。
实时分析是生物芯片信息处理的研究趋势。P.Arena等提出了运用细胞神经网络(CNN)的生物芯片图像处理方法[4],初步实现了实时生物芯片图像处理,但不能处理倾斜的样点图像。文献[5]设计了一种基于CNN的图像倾斜校正算法,但其中只能针对上下边缘特征比较明显的图像,无法运用于生物芯片样点图像倾斜校正。
本文基于CNN设计了具有一定程度的通用性的倾斜校正算法,目的是快速准确地检测生物芯片样点图像倾斜角。
2 细胞神经网络(CNN)简介
细胞神经网络(CNN)是1988年由L.O.Chua(蔡少堂)和L.Yang(杨林)提出的一种神经网络模型[6,7],其结构相比其他神经网络模型更容易制作成为大规模集成电路,现在已经有了成熟的商用芯片。CNN用于图像处理时,由于其并行处理模拟信号的方式,速度远高于基于微处理器的算法。其最主要的应用领域便是视频图像实时处理。
典型的细胞神经网络是二维阵列,每个细胞只与邻近细胞相连,连接权值称为模板,决定了整个网络的运行规则。做图像处理时,将图像输入CNN阵列,再加入某特定功能的模板,最终输出结果图像。关于CNN的详细介绍可以参考文献[6,7]。
目前已研究出许多CNN模板,例如CSL CNN software library[8]集中了众多学者的研究成果,运用各种模板作为序列使用可以构建为功能复杂的CNN算法,算法中还可以加入自行设计的模板。
3 倾斜校正算法设计
3.1 算法设计思路
对生物芯片样点图像进行分析,最终必须将样点的强度作为数据输出。采用CNN可以达到极高的处理速度,但是其输出结果却是模拟信号,因此,若要制成生物芯片信息分析系统,必须用CNN与微处理器协同工作。首先用CNN完成繁杂的图像处理任务,再输入微处理器进一步处理,最终输出所需要的数据。CNN输出的图像必须具有简单概括的特点,以便于设计快速的后续处理算法,这样才能让CNN与微处理器的运算同步进行。
倾斜校正的关键是找到图像倾斜角度。Hough变换是探测倾斜角度的常用方法,但是其运算量大,运算消耗的资源多,很难用于视频图像实时处理。但若对有限的离散点进行Hough变换却可以达到很高的速度。本文算法就是首先利用CNN的高速性能求得各个样点的中心点,然后对各中心点进行Hough变换,再运用方差来寻求倾斜角,最后采用CNN灰度图像旋转模板对每帧图像进行倾斜校正。
3.2 算法步骤
第一步:去除噪声。参照文献[4]以及CNN模板库[8],发现分别采用中值滤波(Median)、扩散(Diffus)和逆扩散(D_aniso)三个模板可以良好地消除噪声。
第二步:寻求样点中心。运用阈值(Threshold)模板将图像二值化,然后运用中心(Center)模板求得各个样点的中心。
第三步:对各个样点中心进行Hough变换。
芯片样点都是排列在二维网格上的,每一行样点中心大致处于一条直线上,只要探测出这些直线的倾斜角度,便得到了整幅图像的倾斜角。对于图2右图,容易得到全部n个样点中心的坐标:
然后,对其中每一个坐标做霍夫变换:
每一个坐标对应一个表达式,也即对应一条正弦曲线。将这些曲线显示再同一张图中,如图3左图。根据霍夫变换检测直线的原理[9],这些曲线集中的位置对应的角度就表示了整幅图像的倾斜角,如图3左图中位置1所示,对应的倾斜角度为-3°。
第四步:运用方差寻求倾斜角度。
用Hough变换寻求倾斜角,通常是对Hough变换后的图像寻求极大值位置。但我们只是对有限点进行Hough变换,变换结果的极值特征很不明显,并且为了避免图像清晰度对于计算精度的制约,Hough变换后保留曲线方程的表达形式,不生成灰度图像,导致无法使用寻求极值的方法。因此,我们设计了以下运用方差的方法来求得倾斜角。
在图3(a)中寻求位置1,直观上看即是寻求某个θ下曲线最集中,例如图3(a)中曲线在1位置比2位置更加集中。通过试验发现,可以用相邻曲线距离的方差来衡量曲线集中程度。首先选定某θ角,将式(1)中每个坐标带入式(2),得到每个坐标对应的ρ值,并按照ρ从小到大排列得:
然后求出以上序列的相邻元素的差值si(θ)=ρi+1(θ)-ρi(θ),i=,1,2n-1,得:
如图3(b)所示(为了便于说明,将左图放大并截取虚线方框中的部分显示),在θ处作一竖线,则与每条曲线相交,从上至下,相邻交点的距离即排列为数组S,其实质是序列R的一阶差分。然后,求数组S的方差:
其中:mid(s(θ))为数组(4)的均值。在一定的θ角范围内,可以求得D2(θ)最大值,其对应的角度θ便是图像的倾斜角。如图3中位置1对应的D2(θ)最大,则倾斜角度为-3o。
第五步:根据求得的倾斜角度对每帧图像进行倾斜校正。只需要求得一帧图像的倾斜角,便可以据此对每一帧图像进行图像旋转,可以采用文献[10]提出的一种CNN灰度图像旋转模板来实现,如图4所示。另一种更便捷的做法是采用机械调整来旋转芯片,这需要在硬件系统中加入自动机械调整功能。
4 试验与分析
4.1 算法精度测试
我们采用四种幅面的样点图像来测试算法准确性,方法是将原图倾斜多个指定角度θ,范围为-3°≤θ≤3°,将算法测得倾斜角与实际倾斜角度的差值求出,并取平均值,结果如表1。
样点越多,对倾斜校正的精度要求也越高。而以上测试结果恰好表明,算法的精度与样点阵列规模成正比,则对于任何幅面的图像,算法都能得到符合精度要求的倾斜角。
4.2 算法速度估算与测试
首先介绍CNN算法的运算时间估算方法。CNN芯片的运算是通过模板周期迭代而进行的[6],设模板进行一次迭代运算的时间为τ,对于灰度图像和二值图像的运算τ不相同,算法中每个模板都有其迭代次数T,并且对于大于CNN芯片的图像,需要将图像分解为不大于芯片胞元阵列的子图像分别进行处理,设图像分解为c块,那么,整套算法的运算时间为:
式中:下标tem表示算法中特定的模板,求和符表示对算法中所有模板进行求和。τtem可以根据实际芯片的参数确定。本文选用具有代表性的细胞神经网络芯片ACE4K来估算速度。ACE4K芯片单位运算速度为98M(XPS/cell),其灰度运算符分辨力为8 bit,二值图像运算分辨力为1 bit,则对于灰度运算,单次模板迭代时间为τtem=8(bit)/98M(XPS/cell)=81 ns,对于二值运算,单次模板迭代时间为τtem=1(bit)/98M(XPS/cell)=10 ns。参数Ttem则根据具体算法的设定而确定,参数c则根据处理图像的大小而确定。本文选用斯坦福公共基因数据库(http://genome-www5.stanford.edu/)中的样点图像用于测试,图像规格为:尺寸1 916 pixel×5564pixel,样点数120 spots×360 spots,倾斜角度:0.3o,因为图像尺寸1 916 pixel×5 564pixel远大于芯片可用胞元阵列规格63×63,则需要将图像分割为c=(1 916/63)×(5 564/63),即2 685块子图像分别处理。
算法前两步用CNN模拟仿真软件CNN Visual Mouse Platform测试,通过编写CNN专用程序语言Alpha Code实现[11]。根据算法调试得到的模板迭代次数,采用上述的运算时间估算方法,可得对整幅图像进行处理的总时间为22.5 ms。算法三四步用微处理器实现,计算机配置为CPU intel celeron 2.13 GHz,RAM 504Mb。测得时间为0.81 s。计算倾斜角时间为前四步的总和,为0.83 s。虽然实时处理需要对每一帧图像进行校正,但由于只需要计算一次倾斜角度,则0.83 s的处理时间能满足芯片信息实时分析的要求。
之后对每一帧图像进行倾斜校正,采用CNN灰度图像旋转模板,其模板迭代次数与图像大小和旋转角度成正比,以每幅子图像中心作为旋转基点,旋转0.3o倾斜总时间约为4 ms。
我们在本文所述的硬件条件下测试了文献[2]的算法,搜寻倾斜角与图像旋转的总耗时95 s。其算法需要对所有象素做运算,而本文算法只对各个样点的中心做运算。对于选用的试验图,图像大小为1 916 pixel×5 564 pixel,而样点数只有120×360,则计算量减少到原图的(120×360)/(1916×5564)=1/246.77。这正体现了本文算法的思想,利用CNN芯片的高速性能提取样点中心,大幅度减少了Hough变换的运算量。
4.3 倾斜校正对于识别率的提升
为了测试倾斜校正算法对于样点识别的作用,我们参考文献[4]的思想设计了两套样点识别算法,两种算法的区别仅仅在于是否引入了倾斜校正。我们用一幅倾斜2o的图像做测试,比较两套算法的效果。由于倾斜的影响,两次结果将出现差别,如图5所示。没有倾斜校正的情况下,一些强样点被错误的辨别为阴性,如图5(b),原图右上角的样点被判为阴性,而采用倾斜校正后便得到正确的结果,如图5(c)。并且还发现,样点阵列规模越大,倾斜对结果的影响也越大,对于一幅120×360样点的图像,0.01o的倾斜都有可能造成错误的结果,因而对校正精度的要求也很高。
5 结论
为了满足生物芯片信息实时分析的要求,需要有高速的倾斜校正算法。本文算法有以下特色:1)运用细胞神经网络提取样点中心,大幅减小Hough变换运算量;2)针对离散点Hough变换后的极值特征不明显,设计了用方差来寻求倾斜角的方法。试验以及估算结果显示,算法精度高,能提高样点识别正确率,最重要的功效在于其速度远超过以往采用的算法,适用于生物芯片信息实时分析系统。
参考文献
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生物芯片 篇8
1 基因芯片
基因芯片是生物芯片技术中发展最成熟且最先进入应用和实现商品化的技术, 它的两个主要分支技术——寡核苷酸芯片技术与DNA微阵列技术分别于20世纪90年代先后问世。这一技术在短短十多年的发展进程中不仅加速了生物科学的发展同时自身也得到了飞速提高。这一技术是基于核酸互补杂交原理研制而成的一种使待分析样品通过与芯片中已知碱基顺序的DNA片段互补杂交, 从而确定样品中的核酸序列和性质, 并对基因表达的量及其特性进行分析的技术。基因芯片根据功能的不同可分为基因表达谱芯片和DNA测序芯片, 根据基因芯片所用基因探针的不同可分为c DNA微阵列芯片和寡核苷酸阵列芯片两类, 根据固相支持物的不同可分为无机 (玻璃、硅片等) 芯片与有机 (聚丙烯膜、硝酸纤维素膜等) 芯片, 根据点样方式不同可分为原位合成芯片、微矩阵芯片 (分喷点和针点) 和电定位芯片, 根据应用领域的不同又可将其分为各种专用型芯片, 如表达谱芯片、病毒芯片等。
基因芯片技术革新主要包括芯片微阵列制备、样品制备、生物分子反应及信号的检测与分析这4个环节。基因芯片的优点主要体现在快速准确、微型化、自动化、多功能这四个方面[4]。该技术主要应用于基因差异表达分析和基因鉴定, DNA测序、基因突变及多态性扫描, 肿瘤的发生、分型与诊断, 基因组的比较及细菌学、病毒学等的多项研究中。
2 蛋白芯片
20世纪80年代, Ekin和Chu为检测多种蛋白的表达首先提出了以抗体为基础的“微阵列”概念, 并证实了基于抗体微阵列的技术可以同时高度敏感的检测多种蛋白质。1994年澳大利亚Wilkin和Williams提出了“蛋白质组”的概念, 它与90年代中期发展起来的生物芯片相结合后即产生了新的生物研究技术——蛋白质芯片技术。这一技术虽只有十多年的发展历程, 但其已在蛋白质间相互作用、蛋白质与小分子相互作用等多个研究领域发挥出了巨大的作用。蛋白质芯片又称蛋白质阵列或蛋白质微阵列, 它是将大量的蛋白质、蛋白质检测试剂或检测探针以预先设计的方式固定在玻片、硅片及纤维膜等固定载体上组成密集的阵列, 能够高通量地测定蛋白质的生物活性, 蛋白质与大分子和小分子的相互作用, 或者用于高通量定性和定量检测蛋白质[5]。它与基因芯片的不同之处在于芯片上固定的分子是蛋白质抗原/蛋白质抗体, 其检测原理是蛋白质分子之间、蛋白质与核酸、蛋白质与其他分子的相互作用[10]。
目前对蛋白质芯片的分类可根据结合反应的不同将其分为化学芯片与生物芯片[6]。化学型蛋白质芯片的构想来源于经典色谱法 (反相层析、离子交换层析、金属螯合层析等) 。铺有相关介质的蛋白质芯片可以通过介质的疏水力、静电力、共价键等结合样品中的蛋白质, 用洗脱液去除杂质蛋白质, 而保留感兴趣的蛋白质。生物型蛋白质芯片则是将生物活性分子 (如:抗体、抗原、受体或配体等) 结合到芯片表面, 用于捕获靶蛋白。根据载体的不同[7,8], 将蛋白质芯片分为普通玻璃载体芯片、多孔凝胶覆盖芯片及微孔芯片。此外还可根据用途不同将其分为蛋白质功能芯片与蛋白质检测芯片[9]。
蛋白质芯片制备与检测主要包括载体的选择及抗体或抗原的固化, 抗原或抗体的标记, 封闭, 探针蛋白的制备, 抗原抗体的反应, 蛋白质芯片的检测等几个方面。蛋白质芯片技术与传统的蛋白质研究方法相比具有以下优点:高通量, 这一技术能在一次实验中提供相当大的信息量, 使研究者能全面准确的研究蛋白质表达谱;高灵敏度, 它可以检测出蛋白样品中微量蛋白的存在, 检测水平可达ng水平;Angelika Lueking等[10]用人类苷油醛-3-磷酸盐脱氢酶, 人类热休克蛋白片段和鼠免疫球蛋白重链结合蛋白抗体制作成抗体陈列, 其灵敏度的可检测下限为10 fm/m L, 而Haab[11]的试验则可将检测下限达到1 ng/m L的水平, 并有较高准确性[12]。
蛋白质芯片技术的起步虽然较晚但其发展应用的领域广, 目前这一技术主要应用于蛋白差异表达分析、蛋白质间相互作用、蛋白质修饰、蛋白质-DNA相互作用、小分子-蛋白质间相互作用、抗体检测、碳水化合物检测、疾病诊断等多个方面。
3 芯片实验室
芯片实验室是将样品制备、生化反应及检测分析等过程集约化形成的微型分析系统。现在已有由加热器、微泵、微阀、微流量控制器、微电极等组成的芯片实验室问世, 并出现了将生化反应、样品制备、检测和分析等部分集成的生物芯片[13]。虽然由于技术上的难题, 以及应用过程中的复杂性和市场接受程度的限制, 使这一技术在进行应用阶段还存在相当困难, 但这可以认为是生物芯片技术发展的最终目标。
4 组织芯片
组织芯片也称组织微阵列。这一概念于1998年由Kononen等提出, 它可以看成是基因芯片技术的发展和延伸, 与细胞芯片、蛋白质 (抗体) 芯片一样属于一种特殊形式的生物芯片技术。这一技术是将成百上千个不同个体的组织标本按预先设计或研究需要排列在一张固相载体 (载玻片) 上所形成的组织微阵列, 是一种高通量、多样本的分析工具[14]。
5 细胞芯片
细胞芯片又称细胞微阵列, 是2001年由美国麻省理工学院的Zlauddin和Sabatinl等人发明的一种高通量的基因反向转染技术[15]。其原理是首先将不同的DNA探针点在玻璃片上, 做成DNA微阵列芯片, 接着用脂质体转染方法处理该DNA微阵列芯片, 然后在脂质体处理的DNA微阵列上培养哺乳动物细胞, 点在芯片上的DNA在转染试剂的作用下原位转染哺乳动物细胞, 在DNA微阵列的每一个DNA样品点的相同位置形成了转染该DNA的细胞集群, 细胞因获得了外源DNA而获得新的表型[16]。这一技术可用于药物的高通量筛选和功能验证, 确证药物作用靶点, 寻找能改变细胞生理状态的基因产物等研究领域[17]。
6 糖芯片
糖芯片又称糖微阵列, 是一种用于糖组学研究的新兴工具, 根据芯片上糖的特征可分为单糖芯片、寡糖芯片、多糖芯片和复合糖芯片;根据用途可分为功能糖组学糖芯片和药物糖芯片。这一芯片技术可同时分析空前数量的多糖—蛋白质相互作用, 可用于功能糖组学、药物筛选、抗体结合特异性分析、细胞黏附检测和酶测定及药物糖组学等方面的研究[1]。
我国已有360余项芯片技术和检验技术的发明专利, 其中检验部分主要为医学检验和诊断。表明我国在生物芯片的研究和应用中已经具有初步的技术基础。但从技术基础和水平上来看, 我国在生物芯片的技术研究上水平还较低, 生物芯片高通量这一技术特点尚未从根本上突破, 与国外全基因芯片和极高通量的微珠芯片相比, 我国的芯片同时检测的样品数通常低于20个, 而各样品检验的指标一般不超过10个。事实上芯片技术迅速发展, 美国、德国及瑞典等国家的高技术公司在不同种类和不同技术原理各类芯片上已有了突破性的进步, 发展成如微流芯片和微珠芯片等技术上更为先进的芯片技术, 而且已开始市场应用。这些新技术的检验准确性、通量、感应器和指标间干扰等均比传统的微阵列芯片有了飞跃性发展。因此我国的研究机构和高技术医学技术公司应高度重视生物芯片技术的研究, 发展我国的准确、简便、低成本和微小生物样本量的高通量医学诊断和检验。
摘要：生物芯片检验技术具有高通量特点, 即可同时检测多个样品中的多项指标, 从而减少检测的生物样本量和检测时间。该技术快速发展, 已在医学诊断和其他分析检测得到应用, 包括基因芯片、蛋白质芯片、芯片实验室、组织芯片、细胞芯片、糖芯片等众多方面。该文综述生物芯片技术的发展和应用, 探讨其在医学诊断中应用的前景。
全自动生物芯片加样检测系统设计 篇9
生物芯片是20世纪80年代发展起来的一项融微电子学、生物学、物理学、化学、计算机科学为一体的高度交叉新技术。它是指采用光导原位合成或微量点样等方法,将大量生物大分子(如核酸片段、多肽分子等生物样品)有序地固化于支持物(如玻片、硅片、凝胶、尼龙膜等载体)的表面,形成密集二维分子探针,然后与已标记的待测生物样品中靶分子杂交,通过特定的仪器对杂交产生的荧光图像进行快速、并行、高效地检测分析,从而判断样品中靶分子的数量及组成,是一种综合性、交叉性、边缘性的分析技术,其突出特点在于高通量、多样性、微型化和自动化。
生物芯片技术广泛应用于疾病诊断和治疗、药物筛选、司法鉴定、食品卫生监督等领域。它将为人类认识生命的起源、遗传、发育与进化,为人类疾病的诊断、治疗和防治开辟全新的途径,为生物大分子的全新设计和药物开发中先导化合物的快速筛选以及药物基因组学研究提供技术支持[1,2,3]。
2 设计思想
生物芯片检测仪是通过检测杂交信号并把测定结果转变为可供分析、处理的图像数据,从而对生物芯片进行分析的一种检测装置。
生物芯片检测通常包括加样、反应、洗涤干燥以及检测等一系列操作。随着生物芯片技术不断发展,传统的生物芯片检测存在以下的问题和不足:
(1)生物芯片的加样效率和加样多样化之间存在矛盾;
(2)生物芯片的检测操作流程自动化程度不高;(3)生物检测图像扫描、数据图像处理不够完美;
(4)检测分析周期长、成本高,难以用于临床化检验。
以上问题直接制约着生物芯片技术的应用及发展。为了解决这些问题,改善生物芯片检测的条件,我们设计的全自动生物芯片加样检测系统将实现以下功能:
(1)集芯片检测中的加样、反应、洗涤干燥以及检测等操作于一体;
(2)实现芯片加样、反应、洗涤干燥、检测等流程的自动化;
(3)自动完成检测图像的采集、数据的分析以及报表的生成。
该系统可提高芯片检测分析的效率以及准确性,降低检测成本以及对操作人员技术水平的要求,缩短检测分析周期,促进生物芯片检测分析临床化,为人类的医疗事业提供更可靠的保障,全面推动生物芯片技术向前发展。
3 系统方案设计
3.1 检测操作流程
一块生物芯片从加样到检测报告的生成一般要经过如图1所示的流程。
首先是芯片检测系统以及样品的准备,把生物芯片和样品试剂放入工作台上对应位置,并设置好各操作所对应的参数,检测系统则按照上述流程自动完成所有检测操作。
3.2 功能模块设计
首先,根据该检测系统的功能要求以及芯片检测自身的要求,分析操作流程,对这台设备进行总体布局(如图2所示)。
由图1的芯片检测流程可以看出,生物芯片检测集机械运动控制、生物化学反应以及光学检测于一体,不同的操作具有不同的特点。为了设计上的方便,将整套系统的功能进行模块化设计。
本系统采用一个可以在X-Y-Z方向运动的机械手,完成生物芯片的加样、取样、加样针头(Tip头)的装卸以及芯片在各种操作之间的搬运。根据机械手运动操作目的,本着模块化设计的思路,将该系统分为3个模块(见表1),不同的模块完成生物芯片检测的不同操作,有利于实现芯片检测操作的集中化、自动化。
整个全自动加样检测系统的设计都将围绕着以上3个模块展开。
3.2.1 取样、加样模块
主要完成生物芯片反应所需样品的吸取与加样以及完成一次加样后废弃加样针头的拆卸。为了解决目前芯片加样效率与多样化之间的矛盾,本系统采用8个可以在X-Y-Z方向单独运动的加样针头,加样针头在主控制器的控制下既可以一起加样,又可以单独加样,并且加样头之间的间距可以根据需要自动调节。一起加样,大大提高加样的效率,消除传统手工加样的不足;单独加样,可以实现加样的多样化,这样既提高了加样的效率又不失加样的多样化,更重要的是由于加样针头间距可调节,适用于生物实验室和医疗单位不同规格的试管架,大大改善了芯片加样的条件。
3.2.2 反应、清洗模块
主要完成生物芯片的生物反应以及清洗。生物芯片对反应环境的条件要求很高,不同的芯片要求不同的反应条件,如反应舱内的温度、湿度以及芯片的振动幅度和频率。因此,在反应舱内安装精密的温度、湿度传感器进行实时监测,并通过PID调节来改变舱内的温度和湿度,同时通过调节电动机的转速以及调节振动推杆的长度来满足反应时不同振动频率和振幅的要求。
由于反应时间占整个芯片检测流程的时间比重较大,为了提高检测效率,整个检测系统安装了3个反应、洗涤模块。
3.2.3 检测、分析模块
主要完成杂交信号的图像检测、数据分析以及报表的生成。
目前,临床操作中的首要要求是芯片检测的高效性。在综合考虑成像效率和质量的前提下,本系统采用CCD相机荧光显微镜,利用面阵CCD来检测芯片盒中6×8阵列化学自发光生物芯片。在检测过程中CCD相机不需要与芯片之间的相对移动,通过调整光路自动降低分辨率,而且CCD相机的曝光时间可以缩短到零点几秒至十几秒。因此,可以大大提高系统获取荧光图像的速度,缩短检测时间,提高检测效率,检测图像通过图像采集卡采集,并经数据分析软件分析之后在数据图像显示器中显示[4,5,6]。
整个检测系统采用计算机控制,各个模块上拥有单独的CPU,不断与主控计算机进行数据信息交换,主控计算机对各个操作流程优化分配,合理有效地控制机械手的动作,实时优化各模块之间的操作,从而提高生物芯片检测效率和准确性。
4 结论
本生物芯片加样检测系统解决了传统手工加样检测中的问题,实现了生物芯片检测过程的取样、加样、反应、清洗、干燥等功能的自动化,不仅提高了芯片检测的效率,而且降低了通常手工操作的误差,提高了生物芯片检测的准确性、稳定性,简化了芯片检测操作。同时,本系统也降低了对设备操作人员的技术要求,促进了生物芯片应用的临床化,有效地推动了生物芯片的实际应用,为人类的医疗事业提供了更加可靠的保障。
参考文献
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生物芯片 篇10
基质辅助激光解析电离飞行时间质谱仪 (MALDI-TOF) 采用的指纹图谱法是一种微生物分类和鉴定方法, 可广泛应用于临床诊断、环境和分类研究或者食品加工质量控制。MALDI Biotyper高通量微生物鉴定系统根据MALDI-TOF质谱仪测得待测微生物的蛋白质指纹谱图, 通过Biotyper软件对这些指纹谱图进行处理并和数据库中各种已知微生物的标准指纹图谱进行比对, 从而完成对微生物的鉴定。与现有传统的微生物鉴定技术相比, 该技术具有操作简单、通量高、准确度好等优势。
MALDI-TOF Biotyper可选配车载支架, 安装在移动车辆上, 以满足在野外现场检测微生物和生物毒剂, 如病菌、酵母、真菌、孢子等。它可广泛用于疾控中心、应急救援、安全反恐、食品安全等领域。MALDI-TOF Biotyper可选配用于生物质谱仪分析的生物毒剂数据库 (Security Library) , 可实现快速鉴别现场反恐的生物物质, 具体包括:炭疽杆菌、鼠疫耶尔森氏菌、布鲁氏杆菌、土拉热弗朗西丝氏菌、伤寒杆菌、甲型副伤寒沙门菌、鼻疽单孢菌、鼻疽、肉毒杆菌、霍乱弧菌、白纹黄单胞菌等。