CN107389626A - 荧光免疫层析测试数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种处理荧光免疫层析测试数据的方法,包括提供一免疫层析试纸条、一激发光源和一受激光读取装置,通过所述控制装置,控制光斑从而使得所述光斑沿所述层析试纸条的长度方向进行移动,将对应于有效光斑的各信号强度进行数据处理,从而获得免疫层析试纸的检测结果。本发明方法排除了质控线上引入的批次间样品损失量、批次间加样量差异、抗体标记过程中的部分干扰因素等,使得最终的数据结果具有合理的物理意义和更高的灵敏度。
Description
技术领域
本发明属于检测领域,具体地说,本发明涉及一种荧光免疫层析测试数据优化处理方法。
背景技术
在色谱分析、原子吸收、核磁等领域,参照检测仪器的线性范围和灵敏度,选用峰高和峰面积都可以用作精准的定量方法。
目前输出的谱图(图2(d))中,各处信号强度未做任何处理,直接输出的结果包含了部分重复读取的荧光信号,样本的数据处理方式是采用TAP法进行计算,其中TA、CA分别表示现有谱图中测试线和质控线上信号峰的积分面积,其物理意义是将图2中光斑与测试线、质控线相交的阴影部分面积反馈的信号进行积分加和,因此在TA和CA的计算中部分测试线和质控线上的局部荧光信号区会在光斑移动前后被重复计算多次(约20次)。图3(a)所示,光斑从左至右移动,得到图2(d)所示图谱,光斑圆心在测试线中点处时,反馈的信号强度值最大。图3(b)中红色光斑与测试线相交反馈的有效信号表示为区域1,光斑继续移动到黄色标识位置处,此时反馈的有效信号是区域1+2,此时区域1即是重复读取的信号,区域2为增值信号强度。当光斑继续移动时,区域1和区域2都会成为重复信号。直接将重复读取的信号进行数据计算,物理意义不明确,并且实验结果不准确。
在仪器输出的谱图中,各数据点反馈的信号强度表示该处光斑与测试线相交时阴影面积覆盖的所有荧光信号;当光斑移动距离小于光斑直径时,会有部分之前阴影面积覆盖的荧光信号被重复读取。此外,选用质控线进行定量计算,引入了质控线上的干扰因素,容易产生较大的批间误差。由于微球的添加量(约为0.2-0.4μL)较少,在加样时容易因为微球附着于加样枪头而产生批间添加量的误差,或是在制备过程中样品批间损失率不一致,使得最终添加的微球总量存在差异。虽然微球在测试时是过量的,当批间添加量不同时,微球与测试线上的结合量基本一致,但与质控线上的结合量却存在较大的差异,最终计算数据时,就会使得批间样品的差异变大,数据可比性降低。
综上所述,本领域迫切需要研发出一种物理意义明确,并且能够直观反映样品最高信号强度和总信号强度的数据处理方式,同时排除质控线上伴随着的批次间样品损失量、批次间加样量差异、抗体标记过程中的部分干扰因素等,减少重复读取的荧光信号对实验结果的误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种荧光免疫层析测试数据优化处理方法。
本发明第一方面,提供一种荧光免疫层析测试数据的处理方法,包括步骤:
(1)提供一免疫层析试纸条、一激发光源和一受激光读取装置,其中,
所述激发光源用于产生激发光,所述激发光被照射在所述层析试纸条上,从而形成光斑;
并且所述的激发光源配有控制装置,用于控制所述的免疫层析试纸条和所述激发光源的相对位置,从而使得所述光斑沿所述层析试纸条的长度方向进行移动;
其中,所述的免疫层析试纸条设有测试线,其中,所述试纸条长度为L0,宽度为W0,所述测试线长度为Lt;
(2)使所述激发光源产生激发光,照射在所述层析试纸条的近端上,从而形成光斑,并通过所述受激光读取装置读取光斑区域发出的受激光;
(3)通过所述控制装置控制光斑在试纸条上沿层析试纸条的近端至远端方向,从当前位置移动到下一位置,并读取下一位置处光斑区域发出的受激光,移动步长为St;
(4)重复步骤(3)Z-1次,Z为≥10的正整数,直至所述光斑扫过所述测试线;
(5)基于读取的受激光信号强度,确定出光斑照射到所述测试线的各个光斑,定义为有效光斑,
所述有效光斑首次与测试线相交时,所述有效光斑与测试线的重叠区域定义为第一有效子区域;
所述第一有效子区域与测试线沿层析试纸条近端的相交线定义为有效光斑长度Le;在所述第一有效子区域内,垂直于所述有效光斑长度的最大线段值定义为有效光斑宽度We;
其中,对应于有效光斑面积的区域为有效光斑单元区域;
有效光斑单元面积Ae1=k3×有效光斑长度Le×有效光斑宽度We,
式中所述k3为常数,且0.8≤k3≤1.2(较佳地0.9≤k3≤1.1,更佳地k3=0.95≤k3≤1.05,最佳地k3=1);
所述有效光斑在下一位置与测试线相交时,所述有效光斑与测试线的重叠区域定义为第n有效子区域,其中2≤n≤Z;其中,第n有效子区域与第n-1有效子区域的非重叠区为第n增量子区域,即第n增量子区域=第n有效子区域-第n-1有效子区域;
对应于所述第n增量子区域的所述有效光斑单元区域定为第n有效光斑单元区域,其中,第n有效光斑单元区域与第n-1有效光斑单元区域是邻接、位于同一轴线上且形状相同;
当n为1至Z-1的正整数时,有效光斑的信号强度Tn用公式(iii)计算,
Tn=Tn-a+Tn-b (iii)
式中,
Tn-a为所述第n有效光斑单元区域与所述第n增量子区域的重叠区域的信号强度,
Tn-b为所述第n有效光斑单元区域与第n+1增量子区域的重叠区域的信号强度;
(6)将对应于各有效光斑的信号强度Tn进行数据处理,从而获得选自下组的一个或多个信号测量值:总信号强度Ttotal、平均信号强度Taverage、或其组合;
(7)任选地,将上一步骤获得的信号测量值与标准值或标准曲线进行比对,从而获得免疫层析试纸的检测结果。
在另一优选例中,所述有效光斑宽度We=(0.8-1.0)St,较佳地We=(0.85-0.95)St。
在另一优选例中,所述公式(iii)中:
式中,所述Ashadow(n)、Ashadow(n+1)、Ashadow(n+2)为相应的各有效光斑与所述测试线重叠区域的面积;
所述In为第n有效子区域的信号强度值,(In-In-1)为第n增量子区域的信号强度值;
所述k1和k2是不为零的常数。
在另一优选例中,k1=0.0336且k2=0.0163。
在另一优选例中,所述的各次移动的移动步长是相等的或不等的。
在另一优选例中,所述的各次移动的移动步长是相等的。
在另一优选例中,所述受激光为荧光。
在另一优选例中,所述步骤(6)中,对数据进行处理的方法为积分处理。
在另一优选例中,所述Z为≥30的正整数。
在另一优选例中,所述光斑形状为正x边形或圆形,其中4≤x≤10。
在另一优选例中,x为选自下组的正整数:4、6、8或10。
在另一优选例中,所述光斑形状为圆形,且所述光斑的半径为R。
在另一优选例中,所述步骤(1)中还包括:(1.1)测定光斑半径R的步骤。
在另一优选例中,所述步骤(1.1)包括:让所述光斑按相等的移动步长St0扫过免疫层析试纸条的整个长度,读取P个数据点的荧光值,并且按公式(vi)确定移动步长:
公式(vi)中,所述试纸条长度为L0,
根据P个数据点对信号峰微分,由测试峰拐点确定信号峰宽d0,按公式(i)计算光斑半径R,
2R+Lt=d0×St0 (i)。
在另一优选例中,所述测试线长度Lt的范围为0.45-1.55mm,较佳地为0.50-1.50mm,更佳地为0.80-1.30mm,最佳地为0.95-1.05mm。
在另一优选例中,所述测试线宽度W0范围为1.5-5.0mm,较佳地为2.0-4.5mm,更佳地为2.5-4.0mm,最佳地为3.0-3.5mm。
在另一优选例中,所述试纸条的长度L0的范围为12.5-14.5mm,较佳地为13.0-14.0mm,更佳地为13.2-13.7mm。
在另一优选例中,所述光斑半径R≥0.5Lt。
在另一优选例中,所述光斑半径R的范围为0.225-0.995mm,较佳地为0.250-0.900mm,更佳地为0.400-0.800mm,最佳地为0.550-0.790mm。
在另一优选例中,所述数据点P的范围为100-500,较佳地为120-450,更佳地为150-400,最佳地为170-300。
在另一优选例中,所述步长St的范围为0.025-0.145mm,较佳地为0.030-0.113,更佳地为0.034-0.09mm,最佳地为0.045-0.079mm。
在另一优选例中,所述步长St与测试线宽度之比的范围为1:2-1:100,较佳地为1:4-1:80,更佳地为1:6-1:70。
在另一优选例中,所述光斑半径R、试纸条长度L0、测试线长度Lt满足以下条件:2R+Lt≥3St。
应理解,在本发明范围内,本发明的上述各技术特征和在下文(如实施例)中具体描述的各技术特征之间都可以互相组合,从而构成新的或优选的技术方案。限于篇幅,在此不再一一累述。
附图说明
图1显示了荧光侧向流层析原理示意图。
图2显示了荧光测试仪检测原理示意图,(a)、(b)、(c)、(d)分别表示光斑在移动过程中与测试线相交时的信号反馈情况,横坐标表示光斑移动过程中采集的数据点,纵坐标表示各数据点处的信号强度。
图3显示了(a)光斑在测试线上的移动方式;(b)光斑与测试线相交时反馈的信号区域示意图。
图4显示了SDA法计算方式示意图。
图5显示了TAP法和SDA法处理校准品实验结果,(a)采用TAP法对校准品系列进行处理的结果;(b)采用SDA法对校准品系列进行处理的结果。
图6显示了采用TAP法和SDA法处理临床病人样本数据结果。
具体实施方式
本发明人通过广泛而深入地研究,首次意外地发现一种光斑信号处理方法,数据处理时只选用测试线数据,不选用质控线数据,避免质控线上的部分干扰因素,减少重复读取的荧光信号对实验结果的误差,增强数据的准确度。在此基础上完成了本发明。
术语说明
除非另外定义,否则本文中所用的全部技术与科学术语均具有如本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
如本文所用,在提到具体列举的数值中使用时,术语“约”意指该值可以从列举的值变动不多于1%。例如,如本文所用,表述“约100”包括99和101和之间的全部值(例如,99.1、99.2、99.3、99.4等)。
如本文所用,术语“含有”或“包括(包含)”可以是开放式、半封闭式和封闭式的。换言之,所述术语也包括“基本上由…构成”、或“由…构成”。
免疫层析
图1、图2为本发明中荧光免疫层析测试仪产生荧光信号峰的原理示意图。图1显示了荧光侧向流层析上荧光标记微球与测试线/质控线上抗体结合的原理,标记在微球上的抗体特异性识别样本中的目标物,然后被测试线上的另一抗体识别,形成双抗夹心复合物;未识别目标物的微球经过质控线,微球上抗体的结晶片段被质控线上的抗体识别。反应结束后,将试纸条放进荧光测试仪中,经过激光激发,反馈不同的信号强度,信号强度与荧光微球数量成正比。
图2描述了测试仪读取信号和反馈信号的原理,激光光斑扫到测试线上的荧光信号后,检测器以电压的形式反馈阴影部分的荧光信号,随着阴影面积的变化,形成对称的信号峰,横坐标表示光斑移动过程中采集的数据点,纵坐标表示各数据点处的信号强度。
数据处理方法
如本文所用,“本发明的数据处理方法”、“SDA法”、“信号差值分析法(SignalDifference Analysis Method)”可以互换使用。
本发明的数据处理方法只选用测试线数据,无需选用质控线数据。
在另一优选例中,采用长度为13.5mm宽度为3.2mm的试纸条进行检测。
在另一优选例中,所述有效光斑首次与测试线相交时,恰好为相切位置。
在另一优选例中,所述有效光斑首次与测试线相交时,有效光斑宽度We<0.8St(较佳地<0.6St,更佳地<0.5St)时,可以忽略不计,以下一位置时,有效光斑与测试线的重叠区域定义为第一有效子区域。
本发明的主要优点在于:
(1)本发明的数据处理方法将仪器输出结果转化为能够直观反映样品总信号强度物理意义的峰面积值;
(2)本发明的数据处理方法只需采用测试线数据,无需采用质控线数据,能够排除质控线上引入的批次间样品损失量、批次间加样量差异、抗体标记过程中的部分干扰因素等,使得最终的数据结果具有合理的物理意义,减少重复读取的荧光信号对实验结果产生的误差,增强数据的可比性。
下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。下列实施例中未注明具体条件的实验方法,通常按照常规条件,或按照制造厂商所建议的条件。除非另外说明,否则百分比和份数是质量百分比和质量份数。
以下实施例中所用的实验材料和试剂如无特别说明均可从市售渠道获得。
实施例1
1.1确定光斑尺寸
由于不同的仪器之间存在组装误差,映射光斑尺寸存在差异,故首先计算光斑尺寸。
荧光测试仪中机电设备控制光斑在长度L0为13.5mm、宽度W0为3.2mm的试纸条上按相等的步长移动并读取180个数据点,移动步长St0即为0.075mm,数据点的信号数据如表1所示。
表1抗原添加量为0.5ng/mL时的信号峰数据表
根据表1中的数据点对信号峰作微分,找出测试峰、质控峰的拐点(即微分值=0),然后计算光斑半径。
测试线长度Lt约为1mm,光斑移动方式如图3(a)所示,按照如下公式(i)计算得到光斑半径R为0.775mm,
2R+Lt=d0×St0 (i)
其中,信号峰宽d0由测试峰拐点位置确定。
如表2所示,CX表示质控峰峰高处对应的数据点;TX表示测试峰峰高处对应的数据点;CY表示质控峰峰高值;TY表示测试峰峰高值。
表2测试峰和质控峰数据信息
信号峰峰高对应的X坐标 | 数据点值 | 信号峰峰高对应的Y坐标 | 峰高值 |
TX | 40 | TY | 154.9530 |
CX | 123 | CY | 1371.842 |
1.2计算有效光斑与测试线相交的重叠区域面积
在移动过程中,有效光斑与测试线相交的重叠区域面积如表3所示。
表3有效光斑与测试线相交的重叠区域面积结果
如上述表1中的测试峰信号数据为例,第23个数据点-第57个数据点为完整测试线信号峰。
因此,上述表3中,序号1对应第23个数据点处有效光斑与测试线相交的重叠区域面积,序号18对应第40个数据点处有效光斑与测试线相交的重叠区域面积。
1.3 SDA法计算
本实施例中,起始点为第23个数据点,信号强度为I23=88.88246,此时有效光斑与测试线相交的重叠区域面积为Ashadow(1)=0mm2。
有效光斑如图3(a)所示方式移动至测试线中点处时,各处增值信号为正值,有效光斑继续移动,增值信号为负值(图4d),设第40数据点为结束点,信号强度为I40=154.9530,此时有效光斑与测试线相交的重叠区域面积为Ashadow(18)=1.4345mm2。
用SDA法处理第23至第40信号数据,处理后得到的曲线积分面积即为总信号强度。
由图4(a)可以看出,有效光斑第一次与测试线相交时(即红色圈),区域A即为第一有效子区域;
当有效光斑移动到第二位置(即黄色圈)时,区域B即第二有效子区域与第一有效子区域的差值,
则第一信号强度T1(图4b)可根据公式(ii)计算:
由区域A(图4b中区域1)和区域B(图4b中区域2和3)中的信号强度共同组成,:
式中,Ashadow-c1表示图4(b)中区域1,或者图4(c)中区域4的面积,由半径R和步长St0值可以确定为常数0.0336mm2;
Ashadow-c2表示图4(b)中区域2、3,或者图4(c)中区域5、6的面积之和,由半径R和步长St0值可以确定为常数0.0163mm2。
以此类推,对于数据点∈[23,40],n∈[1,16],根据公式(iii),各有效光斑的信号强度Tn:
则根据公式(iv),最终数值结果为Ttotal(图4e):
1.4校准品实验实施例
1.4.1校准品实验步骤
(1)将校准品母液稀释成以下浓度待用:0、0.1、0.5、2.5、10、20、50ng/mL;
(2)在0.5mL离心管中加入0.4μL荧光微球(固含量为5mg/mL)后,加入90μL配好浓度的校准品;
(3)用移液枪反复吹打30s,取60μL混合液加入到试纸条上,反应900s后,将试纸条放置在荧光测试仪上读取结果;
(4)每个浓度平行测定三次,用SDA法分别处理三次所得结果,采用三次结果的平均值评估性能。
1.4.2SDA法处理校准品实验结果
抗原抗体反应的趋势图是S型曲线,故采用Logistic函数对校准品曲线进行拟合,并对比SDA法和TAP法的拟合效果。
Logistic函数的表达式为:
式中,A1、A2、A3和p为函数的相关参数。
图5显示了本实施例中SDA法和TAP法处理同一组校准品信号时的结果,(a)显示了采用TAP法对该系列校准品进行处理的结果;(b)采用SDA法对该系列校准品进行处理的结果。
表4为采用Logistic函数拟合校准品曲线的相关参数结果。可以看出,采用SDA法处理信号的拟合效果(R2=0.9987)略优于TAP法处理信号的拟合效果(R2=0.9983)。
表4 Logistic函数拟合校准品曲线的相关参数结果
1.5临床样本实验实施例
(1)取20μL医院临床血浆样本于0.5mL离心管中,加入60μL含0.4μL荧光微球(固含量为5mg/mL)的稀释液;
(2)用移液枪反复吹打30s,取60μL混合液加入到试纸条上,反应900s后,将试纸条放置在荧光测试仪上读取结果;
(3)用SDA法处理临床样本信号结果,最终考察处理值与参考值之间的相关性。
表5为采用TAP法和SDA法处理临床样本信号的结果。第一列参考值为医院提供的病人样本靶值,第二列为TAP法处理该样本信号的数值结果,第三列为将处理后的数值结果代入表4的拟合曲线中回算得到样本中抗原的含量;第四列为SDA法处理该样本信号的数值结果,第五列为将处理后的数值结果代入表4的拟合曲线中回算得到样本中抗原的含量。
图6比较了采用TAP法和SDA法处理临床病人样本的处理值和参考值之间的相关性结果,可以看出,SDA法的相关性(R2=0.9749)明显优于TAP法的相关性(R2=0.8936),与医院提供的参考值更为接近。
表5临床样本数据处理结果
从上述结果可以看出,无论在校准品实验还是临床样本实验中,采用SDA法处理的数据结果相关性都优于TAP法,并且SDA法只选用测试线数据而无需选用质控线数据进行计算,使得仪器输出的结果转化为能够直观反映样本信号强度,同时排除质控线上引入的加样和标记过程中的部分干扰因素,使得最终的数据结果具有合理的物理意义,增强数据间的可比性和准确性。
在本发明提及的所有文献都在本申请中引用作为参考,就如同每一篇文献被单独引用作为参考那样。此外应理解,在阅读了本发明的上述讲授内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (10)
1.一种处理荧光免疫层析测试数据的方法,包括步骤:
(1)提供一免疫层析试纸条、一激发光源和一受激光读取装置,其中,
所述激发光源用于产生激发光,所述激发光被照射在所述层析试纸条上,从而形成光斑;
并且所述的激发光源配有控制装置,用于控制所述的免疫层析试纸条和所述激发光源的相对位置,从而使得所述光斑沿所述层析试纸条的长度方向进行移动;
其中,所述的免疫层析试纸条设有测试线,其中,所述试纸条长度为L0,宽度为W0,所述测试线长度为Lt;
(2)使所述激发光源产生激发光,照射在所述层析试纸条的近端上,从而形成光斑,并通过所述受激光读取装置读取光斑区域发出的受激光;
(3)通过所述控制装置控制光斑在试纸条上沿层析试纸条的近端至远端方向,从当前位置移动到下一位置,并读取下一位置处光斑区域发出的受激光,移动步长为St;
(4)重复步骤(3)Z-1次,Z为≥10的正整数,直至所述光斑扫过所述测试线;
(5)基于读取的受激光信号强度,确定出光斑照射到所述测试线的各个光斑,定义为有效光斑,
所述有效光斑首次与测试线相交时,所述有效光斑与测试线的重叠区域定义为第一有效子区域;
所述第一有效子区域与测试线沿层析试纸条近端的相交线定义为有效光斑长度Le;在所述第一有效子区域内,垂直于所述有效光斑长度的最大线段值定义为有效光斑宽度We;
其中,对应于有效光斑面积的区域为有效光斑单元区域;
有效光斑单元面积Ae1=k3×有效光斑长度Le×有效光斑宽度We,
式中所述k3为常数,且0.8≤k3≤1.2;
所述有效光斑在下一位置与测试线相交时,所述有效光斑与测试线的重叠区域定义为第n有效子区域,其中2≤n≤Z;其中,第n有效子区域与第n-1有效子区域的非重叠区为第n增量子区域,即第n增量子区域=第n有效子区域-第n-1有效子区域;
对应于所述第n增量子区域的所述有效光斑单元区域定为第n有效光斑单元区域,其中,第n有效光斑单元区域与第n-1有效光斑单元区域是邻接、位于同一轴线上且形状相同;
当n为1至Z-1的正整数时,有效光斑的信号强度Tn用公式(iii)计算,
Tn=Tn-a+Tn-b (iii)
式中,
Tn-a为所述第n有效光斑单元区域与所述第n增量子区域的重叠区域的信号强度,
Tn-b为所述第n有效光斑单元区域与第n+1增量子区域的重叠区域的信号强度;
(6)将对应于各有效光斑的信号强度Tn进行数据处理,从而获得选自下组的一个或多个信号测量值:总信号强度Ttotal、平均信号强度Taverage、或其组合;
(7)任选地,将上一步骤获得的信号测量值与标准值或标准曲线进行比对,从而获得免疫层析试纸的检测结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述公式(iii)中:
<mrow>
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<mi>d</mi>
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<mo>(</mo>
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<mi>I</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
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<msub>
<mi>I</mi>
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</mrow>
</mrow>
<mrow>
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<mo>(</mo>
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<mi>A</mi>
<mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>+</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>a</mi>
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<mi>o</mi>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>;</mo>
</mrow>
式中,所述Ashadow(n)、Ashadow(n+1)、Ashadow(n+2)为相应的各有效光斑与所述测试线重叠区域的面积;
所述In为第n子区域的信号强度值,(In-In-1)为第n增量子区域的信号强度值;
所述k1和k2是不为零的常数。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的各次移动的移动步长是相等的或不等的。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述光斑形状为正x边形或圆形,其中4≤x≤10。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(1)中还包括:(1.1)测定光斑半径R的步骤,和/或所述步骤(1.1)包括:让所述光斑按相等的移动步长St0扫过免疫层析试纸条的整个长度,读取P个数据点的荧光值,并且按公式(vi)确定移动步长:
<mrow>
<msub>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mn>0</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>L</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mi>P</mi>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
公式(vi)中,所述试纸条长度为L0,
根据P个数据点对信号峰微分,由测试峰拐点确定信号峰宽d0,按公式(i)计算光斑半径R,
2R+Lt=d0×St0 (i)。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试线长度Lt的范围为0.45-1.55mm。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述光斑半径R≥0.5Lt。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步长St的范围为0.025-0.145mm。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步长St与测试线宽度之比的范围为1:2-1:100。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述光斑半径R、试纸条长度L0、测试线长度Lt满足以下条件:2R+Lt≥3St。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108732559A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-02 | 北京邮电大学 | 一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN110208229A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 清华大学天津高端装备研究院 | 微流控生物芯片扫描信号检测装置 |
CN111340091A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-26 | 上海艾瑞德生物科技有限公司 | 基于cnn原理的免疫数据分类技术 |
CN113659993A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-16 | 深圳市康立生物医疗有限公司 | 免疫批次数据处理方法、装置、终端及可读存储介质 |
CN116973563A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 宁波奥丞生物科技有限公司 | 一种基于正交锁相放大的免疫荧光层析测定方法及装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101514962A (zh) * | 2009-03-31 | 2009-08-26 | 东北电力大学 | 荧光标记免疫试纸条检测器 |
CN102253015A (zh) * | 2011-03-23 | 2011-11-23 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 嵌入式免疫层析荧光检测系统及检测方法 |
CN102565386A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-07-11 | 北京康美天鸿生物科技有限公司 | 一种磁性荧光微球免疫层析定量检测方法 |
CN103063834A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-24 | 三诺生物传感股份有限公司 | 一种免疫定量层析试条的分析方法及系统 |
CN103954753A (zh) * | 2014-05-12 | 2014-07-30 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种免疫层析试纸条的定量检测方法 |
CN105866403A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-17 | 宁波瑞源生物科技有限公司 | 一种干式荧光免疫试剂卡的检测光强算法 |
-
2016
- 2016-11-14 CN CN201611000283.5A patent/CN107389626B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101514962A (zh) * | 2009-03-31 | 2009-08-26 | 东北电力大学 | 荧光标记免疫试纸条检测器 |
CN102253015A (zh) * | 2011-03-23 | 2011-11-23 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 嵌入式免疫层析荧光检测系统及检测方法 |
CN102565386A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-07-11 | 北京康美天鸿生物科技有限公司 | 一种磁性荧光微球免疫层析定量检测方法 |
CN103063834A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-24 | 三诺生物传感股份有限公司 | 一种免疫定量层析试条的分析方法及系统 |
CN103954753A (zh) * | 2014-05-12 | 2014-07-30 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种免疫层析试纸条的定量检测方法 |
CN105866403A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-17 | 宁波瑞源生物科技有限公司 | 一种干式荧光免疫试剂卡的检测光强算法 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108732559A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-11-02 | 北京邮电大学 | 一种定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN110208229A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-09-06 | 清华大学天津高端装备研究院 | 微流控生物芯片扫描信号检测装置 |
CN110208229B (zh) * | 2019-05-17 | 2021-07-06 | 清华大学天津高端装备研究院 | 微流控生物芯片扫描信号检测装置 |
CN111340091A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-26 | 上海艾瑞德生物科技有限公司 | 基于cnn原理的免疫数据分类技术 |
CN111340091B (zh) * | 2020-02-21 | 2022-08-23 | 上海艾瑞德生物科技有限公司 | 用于分类免疫数据的cnn模型的训练方法及其应用 |
CN113659993A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-16 | 深圳市康立生物医疗有限公司 | 免疫批次数据处理方法、装置、终端及可读存储介质 |
CN116973563A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 宁波奥丞生物科技有限公司 | 一种基于正交锁相放大的免疫荧光层析测定方法及装置 |
CN116973563B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-19 | 宁波奥丞生物科技有限公司 | 一种基于正交锁相放大的免疫荧光层析测定方法及装置 |
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