【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物制药，尤其涉及一种生物分子互作检测方法。
技术介绍
1、生物分子相互作用研究对于阐明生物反应的机理、揭示生命现象本质具有重要意义，其包括蛋白与蛋白、蛋白与核酸、蛋白与配体、核酸与配体等分子之间的相互作用等，常用的研究技术包括生物物理、生物化学及计算生物学等。在创新药研究中，这些技术手段也常常被用来研究药物分子与生物靶标(通常是蛋白靶标之间)的相互作用，这些研究对于阐明药物作用机理，进行药物优化改进具有重要的指导意义。因此，在创新药研发过程中，通常需要进行生物分子相互作用检测。
2、目前，常用的生物分子相互作用检测技术，多是借助biacore 8k及biacore s200检测平台，实时记录分子结合和解离过程中传感器芯片表面分子质量发生的变化，从而实时地检测生物分子间的相互作用。但是，无论是biacore 8k还是biacore s200检测平台，单台售价均为两三百万，导致生物分子相互作用检测成本高；另外，无论是biacore 8k还是biacore s200检测平台，均是实时记录检测，研发人员无法检查验证记录信息及检测结果，进而无法直观地确定检测结果的精准度。
技术实现思路
1、为方便研发人员直观验证检测结果并降低检测成本，本专利技术提出一种生物分子互作检测方法，该生物分子互作检测方法包括如下步骤：
2、步骤s1、在分子结合和解离过程中，连续拍摄同一视野并获得检测芯片的数字照片作为数字图像集，且所述数字图像集中所有所述数字照片具有相同的尺寸
3、步骤s2、按照拍摄时间顺序对所述数字图像集中所有所述数字照片进行编号，记为p1、p2、……、pn，其中，n表示所述数字图像集中的数字照片的编号，且n为正整数；
4、将数字照片p0设定为基准照片，数字照片p2、p3、……、pn设定为变量照片；
5、步骤s3、按照编号顺序将所述变量照片p2、p3、……、pn中的变量像素与所述基准照片中对应位置的基准像素做差得到源数像素，且所述源数像素组成与所述变量照片相对应的源数组；
6、步骤s4、从所述源数组中提取每个源数像素的三通道值相加得到所述源数像素的求和数，通过所述源数像素的红通道值除以所述源数像素的求和数得到所述源数像素对应的信号值，且所述源数组中所有所述源数像素对应的信号值组成与所述源数组对应的信号数组；
7、步骤s5、设定阈值l，且l∈[0，1]，将所述信号数组中值小于阈值l的信号值替换为0，将所述信号数组中值大于或等于阈值l的信号值替换为1，得到变换信号数组；计算出所述变换信号数组中值为0的信号在所述变换信号数组中的占比；
8、步骤s6、利用泊松分布处理所述变换信号数组中的信号值，得到所述变量照片上每个变量像素上真实发生的分子结合事件数目的平均数，输出所述平均数与所述变量照片的拍摄时间之间的对应关系。
9、本专利技术生物分子互作检测方法通过对检测芯片的成像进行图像处理，得到检测芯片上发生生物分子结合事件数目与变量照片的拍摄时间即生物分子结合事件发生时间的对应关系，从而根据该对应关系得出生物分子的互作信息。由此可见，采用本专利技术生物分子互作检测方法，只需在生物分子与检测芯片相互作用时，连续拍摄检测芯片的数字照片即可直接从拍摄得到的彩色数字照片中提取生物分子互作信号，而无需借助biacore 8k及biacore s200检测平台，可有效降低生物分子互作检测成本；提取得到生物分子互作信号可直接反应生物分子互作的过程，从而使研发人员可直观地验证检测结果。
10、优选地，在所述步骤s1中，所述检测芯片为nanospr生物传感器芯片。进一步地，在存储所述数字图像集中的数字照片时，所述数字照片的三通道值采用无符号整数uint8类型的数据表示。这样，在存储数字图像集中的数字照片时，可节省存储空间。
11、优选地，在所述步骤s3中，先对所述变量像素和所述基准像素的三通道值转换为有符号16为整数int16类型的数据。这样，可避免在对变量照片中的变量像素和基准照片中相对应的基准像素进行作差运算处理时，出现“溢出”而导致运算错误，影响运算结果。
12、进一步地，在对所述变量照片上的所述变量像素和所述基准照片上对应的所述基准像素作差得到的对应的源数像素时，作差公式如下：
13、
14、其中，
15、o'(i，j)表示所述源数像素；
16、r(i，j)表示所述变量像素的三通道值中的红通道值；
17、g(i，j)表示所述变量像素的三通道值中的绿通道值；
18、b(i，j)表示所述变量像素的三通道值中的蓝通道值；
19、rref(i，j)表示所述基准像素的三通道值中的红通道值；
20、gref(i，j)表示所述基准像素的三通道值中的绿通道值；
21、bref(i，j)表示所述基准像素的三通道值中的蓝通道值。
22、优选地，在所述步骤s4中，对所述源数组中的源数像素o'(i，j)的三通道值相加得到所述源数像素o'(i，j)的求和数sum(i，j)时，求和公式如下：
23、sum(i，j)＝(r(i，j)-rref(i，j))+(g(i，j)-gref(i，j))+(b(i，j)-bref(i，j))，
24、且当计算得到的sum(i，j)＝0时，令sum(i，j)＝1。
25、进一步地，通过所述源数像素o'(i，j)的红通道值除以所述源数像素o'(i，j)的求和数sum(i，j)得到所述源数像素o'(i，j)对应的信号值sig(i，j)时，
26、
27、优选地，在所述步骤s6中，在利用泊松分布处理所述步骤s5中的到的变换信号数组中的信号时，可到的变量照片上每个变量像素上真实发生的分子结合事件数据的平均数λ，且λ＝-ln(pr)，
28、其中，
29、pr为信号数组的阴性比例，表示信号数组中噪声信号的占比。
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1.一种生物分子互作检测方法，其特征在于，该生物分子互作检测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述检测芯片为nanoSPR生物传感器芯片。
3.根据权利要求2所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在存储所述数字图像集中的数字照片时，所述数字照片的三通道值采用无符号整数uint8类型的数据表示。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中，先对所述变量像素和所述基准像素的三通道值转换为有符号16为整数int16类型的数据。
5.根据权利要求3所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在对所述变量照片上的所述变量像素和所述基准照片上对应的所述基准像素作差得到的对应的源数像素时，作差公式如下：
6.根据权利要求5所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤S4中，对所述源数组中的源数像素o'(i，j)的三通道值相加得到所述源数像素o'(i，j)的求和数Sum(i，j)时，求和公式如下：
7.根据权利要求6所述生物
8.根据权利要求7所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤S6中，在利用泊松分布处理所述步骤S5中的到的变换信号数组中的信号时，可到的变量照片上每个变量像素上真实发生的分子结合事件数据的平均数λ，且λ＝-ln(Pr)，
...【技术特征摘要】
1.一种生物分子互作检测方法，其特征在于，该生物分子互作检测方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述检测芯片为nanospr生物传感器芯片。
3.根据权利要求2所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在存储所述数字图像集中的数字照片时，所述数字照片的三通道值采用无符号整数uint8类型的数据表示。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中，先对所述变量像素和所述基准像素的三通道值转换为有符号16为整数int16类型的数据。
5.根据权利要求3所述生物分子互作检测方法，其特征在于，在对所述变量照片上的所述变量像素和所述基准照片上对应的所述基准像素作差得到的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡文君，陈铭潜，刘钢，
申请(专利权)人：量准上海医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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