CN111242538B - 一种动态的全流程细胞库存转移方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据转移技术领域,特别涉及一种动态的全流程细胞库存转移方法及系统;其一种动态的全流程细胞库存转移方法,包括如下步骤:S1:接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;S2:获取库存转移需求数据,根据库存转移数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单。本发明提供一种新的动态的全流程细胞库存转移方法及系统,该动态的全流程细胞库存转移方法及系统可以基于多种因素综合判断,快速准确的进行细胞的库存转移,且库存转移的发生不是在某一特定模块中完成,而是动态的穿插在有可能发生库存转移操作的每一个环节。
Description
技术领域
本发明属于数据转移技术领域,特别涉及一种动态的全流程细胞库存转移方法及系统。
背景技术
细胞在培养过程中存在着不同代次存入不同实体库(液氮罐、超低温冰箱、4℃冰箱)的需求。也就是说,当细胞在培养过程中存在着多种形态(代次),如种子细胞、工作细胞等。种子细胞如果需要长期存储则存储环境是-196°的液氮中,在正式存储前种子细胞需要在超低温冰箱中暂存,等待相关质检结果。这种不同实体环境间的转移,被称作细胞库存转移。以往采用的是仓储系统的库存转移,这种库存转移方法考虑的因素较少,无法实现快速且精确的库存转移。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种新的动态的全流程细胞库存转移方法及系统。
本发明具体技术方案如下:
本发明提供一种动态的全流程细胞库存转移方法,包括如下步骤:
S1:接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
S2:基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的类型、位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移。
一种动态的全流程细胞库存转移系统,包括如下部分:
调取模块,被配置为接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
转移模块,被配置为基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并在获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移。
本发明的有益效果如下:
本发明提供一种新的动态的全流程细胞库存转移方法及系统,该动态的全流程细胞库存转移方法及系统可以基于多种因素综合判断,快速准确的进行细胞的库存转移,且库存转移的发生不是在某一特定模块中完成,而是动态的穿插在有可能发生库存转移操作的每一个环节。
附图说明
图1为本发明其中一实施例动态的全流程细胞库存转移方法的流程图;
图2为本发明动态的全流程细胞库存转移方法的流程图;
图3为本发明步骤S2的流程图;
图4为本发明步骤S231-步骤S233的流程图;
图5为本发明步骤S234-步骤S235的流程图;
图6为本发明动态的全流程细胞库存转移系统的结构框图;
图7为本发明转移模块的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细说明。
至少一实施例提供一种动态的全流程细胞库存转移方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1:接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
S2:基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的类型、位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移。
本发明提供一种新的动态的全流程细胞库存转移方法,该动态的全流程细胞库存转移方法可以基于多种因素综合判断,快速准确的进行细胞的库存转移,且库存转移的发生不是在某一特定模块中完成,而是动态的穿插在有可能发生库存转移操作的每一个环节。
如图2所示,上述方法的具体步骤为:
(1)获取库存转移需求,并跳转到库存转移页面,实验人员在该页面记录库存转移需求来源;
(2)根据库存转移需求来源判断转移类型,转移类型包括生产-种子细胞入正式库以及种子细胞正式库-生产;
(3)在转移类型为生产-种子细胞入正式库时,获取暂时库待转移冻存管的位置,并判断是否完成质检,若未完成,则反馈信息,流程结束,若完成,则判断质检是否合格;
(4)在质检合格时,选择正式库的位置,并转移入库;
(5)在转移类型为种子细胞正式库-生产,获取正式库待转移冻存管位置,并选择暂存库类型/位置,转移入库。
细胞在培养过程中存在着不同代次存入不同实体库(液氮罐、超低温冰箱、4℃冰箱)的需求。也就是说,当细胞在培养过程中存在着多种形态(代次),如种子细胞、工作细胞等。种子细胞如果需要长期存储则存储环境是-196°的液氮中,在正式存储前种子细胞需要在超低温冰箱中暂存,等待相关质检结果。这种不同实体环境间的转移,被称作细胞库存转移。而细胞库存转移和以往仓储系统中的库存转移存在着巨大区别,最主要的区别在于需要根据细胞实际培养状态、培养阶段等因素综合考虑,由具体实验人员决定存入何种实体环境或进行库存转移。因此,库存转移的发生不是在某一特定模块中完成,而是动态的穿插在有可能发生库存转移操作的每一个环节。
如图3所示,在至少一实施例中,步骤S2的转移方法可以采用神经网络的方式完成,具体步骤如下:
S21:采集细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据,并构建2个或2个以上的训练集;
S22:通过至少一种降维算法对每个所述训练集进行降维,所述降维算法包括但不限于PCA理论;并通过至少一种学习算法对降维后的训练集进行学习,顺序建立2个或2个以上的库存转移模型,所述学习算法包括但不限于人工智能深度学习技术;
S23:将实际的库存转移需求数据输入到对应的库存转移模型中,输出初步库存转移数据,待完全通过验证后,进行步骤S24;当部分验证通过后,将实际的库存转移需求数据以及输出的部分初步库存转移数据顺次输入到下一库存转移模型中,输出进一步库存转移数据,待完全通过验证后,并进行步骤S24;当还有部分未通过验证时,循环将实际的库存转移需求数据以及前面输出的部分库存转移数据顺次输入库存转移模型的步骤,直至输出全部的库存转移数据并进行步骤S24;
S24:通过数据转移工具将待转移库表单中的数据转移到确定库表单中。
本实施例中通过细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据降维后进行智能学习顺序建立2个或2个以上的库存转移模型,并将实际的库存转移需求数据顺次输入各库存转移模型,输出库存转移数据,待验证通过后进行库存数据的转移;该设计可以自动的依次输出全部库存转移数据,以达到快速、精准、稳定实现数据转移的目的。
本实施例所述库存转移数据包括待转移库表单、待转移库表单中冻存管的位置、确定库表单以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,待转移库表单为正式库表单或暂存库表单,所述确定库表单为暂存库表单或正式库表单;所述库存转移需求数据包括细胞实际培养状态数据、培养阶段数据、质检合格数据、待转移冻存管的编号中的一种或多种。
如图4所示,为了进一步说明通过神经网络实现数据转移的方法,本实施例中步骤S23包括如下步骤:
S231:将实际的库存转移需求数据输入到第一顺序的库存转移模型中,输出待转移库表单和确定库表单,并判断根据待转移库表单和确定库表单数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则,进行步骤S232;
S232:将实际的库存转移需求数据和待转移库表单输出到第二顺序的库存转移模型中,输出待转移库表单中待转移冻存管的位置,并判断根据待转移库表单、确定库表单以及待转移库表单中待转移冻存管的位置数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则进行步骤S233;
S233:将实际的库存转移需求数据和确定库表单输出到第三顺序的库存转移模型中,输出确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,并判断根据待转移库表单、确定库表单、待转移库表单中待转移冻存管的位置以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则向用户发送数据有误转移失败的提醒。
如图5所示,本实施例中步骤S23还包括如下步骤:
S234:判断确定库表单为暂存库表单还是正式库表单,若是暂存库表单,则进行步骤S233,若是正式库表单,则进行步骤S235;
S235:在输出确定库表单中待转移过来的冻存管的位置并判断不能完成库存转移时,将实际的库存转移需求数据输出到第四顺序的库存转移模型中,输出库存转移指令,并判断根据待转移库表单、确定库表单、待转移库表单中待转移冻存管的位置、确定库表单中待转移过来的冻存管的位置数据以及库存转移指令是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则向用户发送数据有误转移失败的提醒。
本实施例中将库存转移需求数据顺次输入各库存转移模型中,使得数据识别更加的快速、准确,且可以快速找出哪一步的数据发生了错误;在将数据自暂存库转移到正式库时,需要对细胞进行质检,只有完成质检且质检合格后才可在正式库中存储,这样可以保证正式库中存储的细胞的质量。
本实施例中步骤S235中库存转移指令是基于质检合格数据输出的,所述库存转移指令包括质检合格时的库存转移以及未质检或质检不合格时的库存不转移。
本实施例中所述正式库表单端创建有正式端外部表,暂存库表单端创建有暂存端外部表,所述正式端外部表与正式库表单内冻存管的编号相关联,暂存端外部表与暂存库表单内冻存管的编号相关联,第二顺序的库存转移模型通过待转移冻存管的编号与相应待转移库表单的外部表进行匹配,通过外部表确定相应待转移库表单内待转移冻存管的位。
至少一实施例提供一种动态的全流程细胞库存转移系统,如图6所示,包括如下部分:
调取模块10,被配置为接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
转移模块20,被配置为基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并在获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移。
本发明提供一种新的动态的全流程细胞库存转移系统,该动态的全流程细胞库存转移系统可以基于多种因素综合判断,快速准确的进行细胞的库存转移,且库存转移的发生不是在某一特定模块中完成,而是动态的穿插在有可能发生库存转移操作的每一个环节。
如图7所示,在至少一实施例中,转移模块20中的转移方法可以采用神经网络的方式完成,具体内容如下:
数据采集单元201,被配置为采集细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据,并构建2个或2个以上的训练集;
模型构建单元202,被配置为通过至少一种降维算法对每个所述训练集进行降维;并通过至少一种学习算法对降维后的训练集进行学习,顺序建立2个或2个以上的库存转移模型;
数据处理单元203,被配置为将实际的库存转移需求数据输入到对应的库存转移模型中,输出初步库存转移数据,待完全通过验证后,向数据转移单元204发送数据转移指令;当部分验证通过后,将实际的库存转移需求数据以及输出的部分初步库存转移数据顺次输入到下一库存转移模型中,输出进一步库存转移数据,待完全通过验证后,并进行步骤S24;当还有部分未通过验证时,循环将实际的库存转移需求数据以及前面输出的部分库存转移数据顺次输入库存转移模型的步骤,直至输出全部的库存转移数据并向数据转移单元204发送数据转移指令;
数据转移单元204,被配置为通过数据转移工具将待转移库表单中的数据转移到确定库表单中。
本实施例所述数据采集单元201中的库存转移数据包括待转移库表单、待转移库表单中冻存管的位置、确定库表单以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,待转移库表单为正式库表单或暂存库表单,所述确定库表单为暂存库表单或正式库表单;实际的库存转移需求数据包括细胞实际培养状态数据、培养阶段数据、质检合格数据、待转移冻存管的编号中的一种或多种。
本实施例中通过细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据降维后进行智能学习顺序建立2个或2个以上的库存转移模型,并将实际的库存转移需求数据顺次输入各库存转移模型,输出库存转移数据,待验证通过后进行库存数据的转移;该设计可以自动的依次输出全部库存转移数据,以达到快速、精准、稳定实现数据转移的目的。
以上所述实施例仅仅是本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
S2:基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并在获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移;
步骤S2中根据如下步骤完成数据转移:
S21:采集细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据,并构建2个以上的训练集;
S22:通过至少一种降维算法对每个所述训练集进行降维;并通过至少一种学习算法对降维后的训练集进行学习,顺序建立2个以上的库存转移模型;
S23:将实际的库存转移需求数据输入到对应的库存转移模型中,输出初步库存转移数据,待完全通过验证后,进行步骤S24;当部分验证通过后,将实际的库存转移需求数据以及输出的部分初步库存转移数据顺次输入到下一库存转移模型中,输出进一步库存转移数据,待完全通过验证后,并进行步骤S24;当还有部分未通过验证时,循环将实际的库存转移需求数据以及前面输出的部分库存转移数据顺次输入库存转移模型的步骤,直至输出全部的库存转移数据并进行步骤S24;
S24:通过数据转移工具将待转移库表单中的数据转移到确定库表单中。
2.根据权利要求1所述的动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,所述库存转移数据包括待转移库表单、待转移库表单中冻存管的位置、确定库表单以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,待转移库表单为正式库表单或暂存库表单,所述确定库表单为暂存库表单或正式库表单;实际的库存转移需求数据包括细胞实际培养状态数据、培养阶段数据、质检合格数据、待转移冻存管的编号中的一种或多种。
3.根据权利要求2所述的动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,步骤S23包括如下步骤:
S231:将实际的库存转移需求数据输入到第一顺序的库存转移模型中,输出待转移库表单和确定库表单,并判断根据待转移库表单和确定库表单数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则,进行步骤S232;
S232:将实际的库存转移需求数据和待转移库表单输出到第二顺序的库存转移模型中,输出待转移库表单中待转移冻存管的位置,并判断根据待转移库表单、确定库表单以及待转移库表单中待转移冻存管的位置数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则进行步骤S233;
S233:将实际的库存转移需求数据和确定库表单输出到第三顺序的库存转移模型中,输出确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,并判断根据待转移库表单、确定库表单、待转移库表单中待转移冻存管的位置以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置数据是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则向用户发送数据有误转移失败的提醒。
4.根据权利要求3所述的动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,步骤S23还包括如下步骤:
S234:判断确定库表单为暂存库表单还是正式库表单,若是暂存库表单,则进行步骤S233,若是正式库表单,则进行步骤S235;
S235:在输出确定库表单中待转移过来的冻存管的位置并判断不能完成库存转移时,将实际的库存转移需求数据输出到第四顺序的库存转移模型中,输出库存转移指令,并判断根据待转移库表单、确定库表单、待转移库表单中待转移冻存管的位置、确定库表单中待转移过来的冻存管的位置数据以及库存转移指令是否可以完成库存转移,若是,则进行步骤S24,否则向用户发送数据有误转移失败的提醒。
5.根据权利要求4所述的动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,步骤S235中库存转移指令是基于质检合格数据输出的,所述库存转移指令包括质检合格时的库存转移以及未质检或质检不合格时的库存不转移。
6.根据权利要求2所述的动态的全流程细胞库存转移方法,其特征在于,所述正式库表单端创建有正式端外部表,暂存库表单端创建有暂存端外部表,所述正式端外部表与正式库表单内冻存管的编号相关联,暂存端外部表与暂存库表单内冻存管的编号相关联,第二顺序的库存转移模型通过待转移冻存管的编号与相应待转移库表单的外部表进行匹配,通过外部表确定相应待转移库表单内待转移冻存管的位置。
7.一种动态的全流程细胞库存转移系统,其特征在于,包括如下部分:调取模块(10),被配置为接收库存转移的细胞数据,并在接收到细胞数据后调取库存转移表单;
转移模块(20),被配置为基于库存转移表单获取库存转移需求数据,根据库存转移需求数据和细胞数据调取与所述库存转移表单相关联的正式库表单和暂存库表单,并在获取正式库表单或暂存库表单中待转移冻存管的位置数据以及暂存库表单的类型、位置或正式库表单的位置后完成正式库表单与暂存库表单中数据的转移;在将数据转移到正式库表单时,需要获取质检数据,在质检数据合格后完成暂存库表单中的数据到正式库表单的转移;
所述转移模块(20)根据如下步骤完成数据转移:
数据采集单元(201),被配置为采集细胞的库存转移数据及其对应的历史的库存转移需求数据,并构建2个以上的训练集;
模型构建单元(202),被配置为通过至少一种降维算法对每个所述训练集进行降维;并通过至少一种学习算法对降维后的训练集进行学习,顺序建立2个以上的库存转移模型;
数据处理单元(203),被配置为将实际的库存转移需求数据输入到对应的库存转移模型中,输出初步库存转移数据,待完全通过验证后,向数据转移单元(204)发送数据转移指令;当部分验证通过后,将实际的库存转移需求数据以及输出的部分初步库存转移数据顺次输入到下一库存转移模型中,输出进一步库存转移数据,待完全通过验证后,并向数据转移单元(204)发送数据转移指令;当还有部分未通过验证时,循环将实际的库存转移需求数据以及前面输出的部分库存转移数据顺次输入库存转移模型的步骤,直至输出全部的库存转移数据并向数据转移单元(204)发送数据转移指令;
数据转移单元(204),被配置为通过数据转移工具将待转移库表单中的数据转移到确定库表单中。
8.根据权利要求7所述的动态的全流程细胞库存转移系统,其特征在于,所述数据采集单元(201)中的库存转移数据包括待转移库表单、待转移库表单中冻存管的位置、确定库表单以及确定库表单中待转移过来的冻存管的位置,待转移库表单为正式库表单或暂存库表单,所述确定库表单为暂存库表单或正式库表单;实际的库存转移需求数据包括细胞实际培养状态数据、培养阶段数据、质检合格数据、待转移冻存管的编号中的一种或多种。
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US20030101107A1 (en) * | 2001-11-29 | 2003-05-29 | Rishi Agarwal | Inventory management system and method |
US8949032B2 (en) * | 2002-03-29 | 2015-02-03 | Genomatica, Inc. | Multicellular metabolic models and methods |
CN104077307B (zh) * | 2013-03-29 | 2017-08-29 | 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 | 单细胞表现型数据库系统和搜索引擎 |
US9400971B1 (en) * | 2014-12-02 | 2016-07-26 | Amazon Technologies, Inc. | Reading station structures |
US10902356B2 (en) * | 2017-09-07 | 2021-01-26 | International Business Machines Corporation | Real-time cognitive supply chain optimization |
CN109409790A (zh) * | 2018-09-06 | 2019-03-01 | 航天信息股份有限公司 | 一种库存负出库管理控制方法及系统 |
CN110232546B (zh) * | 2019-06-11 | 2021-07-02 | 北京臻溪谷医学研究中心(有限合伙) | 一种分布式细胞智能实验室管理系统 |
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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