CN115985396B - 一种实时荧光定量pcr扩增数据的分析处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及分子生物学技术领域，特别是指一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法及装置，一种实时荧光定量PCR扩散数据的分析处理方法包括：通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线；对原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据拟合曲线进行计算，得到基线终点；根据原始曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到扩增曲线；根据扩增曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值。本发明中根据采集的原始数据稳定分析出扩增曲线的基线终点，精准划分出基线范围，有效地提高了PCR检测的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及分子生物学技术领域，特别是指一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法及装置。
背景技术
实时荧光定量聚合酶链反应(Real-Time PCR)，是以聚合酶链反应(PolymeraseChain Reaction,PCR)为基础的分子生物学实验技术，实时监控PCR过程中目标DNA分子的扩增，具有准确、灵敏度高、特异性强、简便快速及易于自动化等优点，被广泛应用于临床及生命科学等领域的核酸分子检测，如基因表达研究、传染病和癌症基因异常的检测、食品安全相关的微生物检测、植物病原体的检测、临床病毒感染的定量和基因分型等。
Real-Time PCR是在PCR反应体系中加入荧光基团，利用荧光信号积累实现实时监测整个PCR过程，利用合适的数据分析方法，对起始模板进行定量分析。用于Real-Time PCR的荧光基团包括荧光染料和荧光探针。荧光染料与所有双链DNA的PCR产物结合后发出荧光，每个循环的荧光强度被测量，从而检测PCR产物的量。
传统Real-Time PCR通过在一段数据长度内满足一定增长条件来确定一个标定点，根据标定点前后位置分割扩增曲线的基线期和指数期，从而实现对数据的分析。然而，传统Real-Time PCR确定的基线范围不精准，导致不能准确检测PCR反应Ct值。
发明内容
本发明实施例提供了一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法及装置。所述技术方案如下：
一方面，提供了一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，该方法由电子设备实现，该方法包括：
通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线。
对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点。
根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线。
根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值。
可选地，所述根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线，包括：
根据所述原始数据信息中的数据采样间隔和采集的样本数据进行绘制，获得原始曲线；根据所述原始数据信息通过Levenberg-Marquardt算法进行数据拟合，获得拟合曲线。
可选地，所述对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断之后，方法还包括：
当标准不符合时，采用预设的传统计算方法进行PCR反应Ct值的计算。
可选地，所述对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，包括：
根据所述原始曲线计算平均绝对误差；根据所述拟合曲线计算均方误差；判断所述平均绝对误差和所述均方误差是否同时小于预设阈值，当所述平均绝对误差和所述均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准。
可选地，所述根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点，包括：
对所述拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据所述拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将所述左零点的前一个点确定为基线终点。
可选地，所述根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线，包括：
将所述原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和所述基线终点计算基线斜率；根据所述平滑曲线和所述基线斜率，获得扩增曲线。
可选地，所述根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值，包括：
对所述扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与所述基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将所述计算阈值代入所述规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
另一方面，提供了一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理装置，该装置应用于一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，该装置包括：
数据准备模块，用于通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线。
基线终点计算模块，用于对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点。
扩增曲线计算模块，用于根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线。
Ct值计算模块，用于根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值。
可选地，所述数据准备模块，进一步用于：
根据所述原始数据信息中的数据采样间隔和采集的样本数据进行绘制，获得原始曲线；根据所述原始数据信息通过Levenberg-Marquardt算法进行数据拟合，获得拟合曲线。
可选地，所述基线终点计算模块，还用于：
当标准不符合时，采用预设的传统计算方法进行PCR反应Ct值的计算。
可选地，所述基线终点计算模块，进一步用于：
根据所述原始曲线计算平均绝对误差；根据所述拟合曲线计算均方误差；判断所述平均绝对误差和所述均方误差是否同时小于预设阈值，当所述平均绝对误差和所述均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准。
可选地，所述基线终点计算模块，进一步用于：
对所述拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据所述拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将所述左零点的前一个点确定为基线终点。
可选地，所述扩增曲线计算模块，进一步用于：
将所述原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和所述基线终点计算基线斜率；根据所述平滑曲线和所述基线斜率，获得扩增曲线。
可选地，所述Ct值计算模块，进一步用于：
对所述扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与所述基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将所述计算阈值代入所述规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
本发明中根据采集的原始数据获得关于PCR反应中DNA或RNA增殖数量随时间变化的原始曲线和拟合曲线，根据原始曲线和拟合曲线稳定的分析出扩增曲线的基线终点，精准划分出基线范围，有效地提高了PCR检测的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理装置框图；
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明实施例提供了一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，该方法可以由电子设备实现，该电子设备可以是终端或服务器。如图1所示的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法流程图，该方法的处理流程可以包括如下的步骤：
S1、通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线。
可选地，根据原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线，包括：
根据原始数据信息中的数据采样间隔和采集的样本数据进行绘制，获得原始曲线；根据原始数据信息通过Levenberg-Marquardt算法进行数据拟合，获得拟合曲线。
一种可行的实施方式中，实时荧光定量聚合酶链反应(Rea l-T ime PCR)，是以聚合酶链反应(PCR)为基础的分子生物学实验技术，实时监控PCR过程中目标DNA分子的扩增，被广泛应用于临床及生命科学等领域的核酸分子检测，如基因表达研究、传染病和癌症基因异常的检测、食品安全相关的微生物检测、植物病原体的检测、临床病毒感染的定量和基因分型等。当工作人员采用PCR技术对实验对象的目标DNA或RNA进行实时监测时，需要在PCR反应过程中加入荧光基团，荧光基团本身不发光，当荧光基团与DNA或RNA在PCR反应中的产物结合时，发出荧光信号。通过传感器采集发出的荧光信号，根据荧光信号可以间接获得关于PCR过程中DNA或RNA的增殖情况。根据采集到的荧光信号的原始数据信息，获得原始曲线，原始曲线表示时间与荧光信号表示的DNA或RNA增殖数量之间的关系；根据原始曲线，采用合理的数据模板表示PCR过程中时间与荧光信号表示的DNA或RNA增殖数量之间的关系，获得拟合曲线。
在PCR扩增的过程中，一般采用理想扩增模型曲线为J型曲线反应采样时间与PCR产物数量的关系，J型曲线是一个指数函数。但是在实际观测当中，DNA或RNA的扩增导致反应体系中资源的减少，从而减缓扩增速度直至停止。在这个过程中一般符合S型增长曲线即逻辑斯蒂方程，数学表达式如下式(1)所示：
其中，N为传感器采集的数据个数，在扩增曲线中体现为荧光强度；r为增长潜力指数；K为环境最大容量。
对式(1)解N关于t的微分方程可以获得PCR增长拟合的数学表达式，用常数用a、b、c和d取代数学表达式中的系数转换为一般形式，可以获得目标PCR增长数据的拟合模型数学表达式(2)如下式：
通过对原始数据进行Levenberg-Marquardt算法拟合，可以获得a、b、c和d四个常数的解，通过再带入式(2)，即可获得拟合曲线。
其中，Levenberg-Marquardt的拟合迭代过程是在观测噪声存在的情况下拟合推导PCR观测到的产出量与时间的关系，包括下述步骤S11-S13：
S11、设函数关系x＝f(p),给定f(.)与含噪声的观测向量x，估计p；取初始点p0，设置终止控制常数ε0，计算ε0＝||x-f(p0)||,定义k1＝0,λ0＝10-3，v＝10；
S12、计算雅可比矩阵Jk1,计算构造增量正规方程/>
S13、求解增量正规方程得到δk1，包括下述步骤S131-S133；
S131、判断||x-f(pk1+δk1)||＜εk1，判断成功执行步骤S132，否则执行步骤S133；
S132、令pk1+1＝pk1+δk1,若||δk1||＜ε,停止迭代，输出结果p；否则令λk1+1＝λk1/v,转到步骤S12；
S133、令λk1+1＝λk1v,重新解正规方程得到δk1，返回步骤S11。
S2、对原始曲线和拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据拟合曲线进行计算，得到基线终点。
一种可行的实施方式中，在实时荧光定量聚合酶链反应(Rea l-Time PCR)过程中，对观测到的荧光信号进行分析，使用原始曲线和拟合曲线表示时间与PCR反应过程中DNA或RNA的数量增殖情况。但本文中的观测方法并不能应用在所有的表示PCR增殖情况的原始曲线和拟合曲线中，所以需要对原始曲线和拟合曲线进行判断。当原始曲线和拟合曲线符合DNA或RNA的扩增规律时，通过表示DNA或RNA随时间变化关系的拟合曲线，对监测DNA或RNA在PCR反应过程中的基线期和指数期进行阶段的划分，并根据代表PCR反应增殖产物的拟合函数数学表达式，计算处于基线期的截止时间。
可选地，对原始曲线和拟合曲线进行标准判断之后，方法还包括：
当标准不符合时，采用预设的传统计算方法进行PCR反应Ct值的计算。
一种可行的实施方式中，预设的传统计算方法，假设N为实验测试获得的数据个数，每个循环的数据由y(N)表示，包括下述步骤S21-S28；
S21、从第一个周期遍历数据，寻找点n(0<n<N+1)为基线终点，点n应满足数学关系表达式如下式(3)所示：
其中，e为常数，不同厂商设定值不同；
S22、设定基线终点Be＝n-g，g为预设常数；
S23、根据基线终点判断基线起点Bs，Bs通常为一个或几个定值；
S24、根据基线起点和基线终点，计算基线斜率k，计算公式如下式(4)所示：
S25、旋转曲线一个角度来矫正基线使其平直，计算扩增曲线公式如下式(5)所示：
y'(x)＝y(x)+kx……(5)
其中，x取值为1到N；
S26、根据归一化方法计算出规格化扩增曲线；
S27、去基线终点和起点之间的数据计算标准差std，并记录T＝std*10；
S28、规格化扩增曲线与y＝T的交叉点，交叉点横坐标为PCR反应Ct值。
传统计算方法存在一些方法上的问题，包括：抗干扰能力弱，要求信号噪声维持在较低水平；不同厂家的标准不同，计算过程中的常量取值也不同，不同设备对Ct值的判断可能不同；求解的基线范围不精准。
可选地，对原始曲线和拟合曲线进行标准判断，包括：
根据原始曲线计算平均绝对误差；根据拟合曲线计算均方误差；判断平均绝对误差和均方误差是否同时小于预设阈值，当平均绝对误差和均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准。
一种可行的实施方式中，在本方案中使用原始曲线和拟合曲线表示PCR产量的增长。在进行后续计算前，需要对使用的原始曲线和拟合曲线判断是否符合PCR产量的增长趋势的理论模型。评价原始曲线标准是通过计算原始曲线的平均绝对误差MAE是否超过所设阈值，评价拟合曲线标准是通过计算拟合曲线的均方误差MSE是否超过所设阈值。若MAE和MSE同时未超过所设阈值，采用的原始曲线和拟合曲线满足要求，可使用本文方法进行PCR反应Ct值的计算；若MAE和MSE不能同时小于所设阈值，需要采取预设的传统方法进行PCR反应Ct值的计算。
本文中采用的MAE和MSE并不是直接由拟合数据和原始数据进行求解。其中，设拟合数据为yfit(t)，原始数据为y(t)。评价函数数学表达式如下式(6)所示：
代入原始数据，得到一组新的数据f(t)，则MSE和MAE的计算公式如下式(7)、(8)所示：
其中，t＝0,1,2,3…N，N为采集的数据个数，由采集的原始数据信息得到。
当计算的MAE＜0.3，MSE＜0.09时，原始曲线和拟合曲线符合S拟合标准；否则，都为不符合S拟合标准。
可选地，根据拟合曲线进行计算，得到基线终点，包括：
对拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将左零点的前一个点确定为基线终点。
一种可行的实施方式中，本文采用原始曲线和拟合曲线来表征PCR反应中DNA或RNA随时间增殖的过程。
拟合曲线的四阶导数左零点为三阶导数增长的最高点，则四阶倒数左零点的出现预示着PCR反应中DNA或RNA的增殖速度的加速度将达到最大，函数曲线也进入高速增长区间，拟合曲线四阶导数左零点是PCR增长基线期与直线期的分割标志，所以左零点前的第一个点代表基线期的最后一个点，因此将左零点前一个点记为基线终点。
S3、根据原始曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到扩增曲线。
可选地，根据原始曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到扩增曲线，包括：
将原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和基线终点计算基线斜率；根据平滑曲线和基线斜率，获得扩增曲线。
一种可行的实施方式中，在实时荧光定量聚合酶链反应过程中，根据荧光基团与DNA或RNA在PCR反应中产物结合产生的荧光信号进行数据分析，划分出PCR反应的基线期和指数期。根据表示观测的PCR反应过程的原始数据曲线，和上述步骤得到的PCR反应基线期的终点，得到DNA或RNA在PCR反应中具体的基线期。根据PCR反应的基线期具体的起始时间和终止时间，以及起始时间和终止时间间接观测到的DNA或RNA在样品中的浓度，可以获得在PCR反应中体现时间与DNA或RNA产物量关系的数学表达式。其中，DNA或RNA产物量通过传感器观测到的荧光信号强度间接可知。上述过程中，表示PCR反应中时间与DNA或RNA产物量关系的数学表达式即为扩增曲线，扩增曲线表示的PCR产物量情况符合DNA或RNA随时间的扩增规律。
根据传感器采集的关于PCR增殖的数据信息，获得PCR增殖的原始曲线，但在实际观测中原始的PCR增殖数据信息存在一定的噪声干扰，所以在应用时使用者会根据实际情况选择一定程度的滤波操作，对原始数据进行优化，使其成为平滑曲线，平滑曲线为ysmooth(t)。
根据上述步骤已知观测基线的基线终点，基线终点为Be，基于实验的历史经验设置观测基线的起点为3，Bs＝3，基线斜率k计算公式如上式(4)所示；
基于以上数据，PCR增殖信息可以用扩增曲线表示出来，扩增曲线的数学表达式如下式(9)：
y'smooth(t)＝ysmooth(t)+kt……(9)
S4、根据扩增曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值。
可选地，根据扩增曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值，包括：
对扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将计算阈值代入规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
一种可行的实施方式中，在实时荧光定量聚合酶链反应过程中，DNA或RNA在PCR反应过程产物与荧光基团相结合，传感器接收荧光信号表示反应产物浓度。在分子生物技术的科学观测实验中，选取合适的计算阈值是非常关键的，计算阈值过低，不能很好的区分基线期和指数期，影响Ct值的计算；计算阈值过高，前期观测中的误差扰动都会在后期放大，同样不能准确地计算Ct值。本文中采用DNA或RNA在PCR反应中基线期标准差的数值作为计算Ct值的计算阈值，计算阈值的数值为标准差的十倍；当表示DNA或RNA随时间扩增数值规律的扩增曲线，达到计算阈值时，由扩增曲线上可获得DNA或RNA在PCR反应过程中的Ct值。
将表示PCR扩增数量的扩增曲线进行规格化操作，具体操作包括：
根据用户设置使用相对值l og法对扩增曲线进行规格化得到规格化扩增曲线；
根据基线起点Bs和基线终点Be之间的位置进行计算，两点间距离为标准差std，设定阈值为10*std；
直线y＝10*std与扩增曲线的交点的横坐标即为PCR反应Ct值。
一种可行的实施方式中，在传统计算方法中，由于外部因素干扰，通过人肉眼观察和经验分析，扩增曲线的基线期有较大的扰动，存在不正常起伏。
采用传统计算方法计算基线区在0-26左右的PCR反应扩增曲线，为了避免实验开始的波动，起点可以选择3-6，通过计算得到基线区是6-11，Ct值计算结果为14.32。
根据历史经验判断，计算结果不符合扩增曲线规律，并且出现了本应属于基线的20-25区间没有很好的规格化到0附近的异常情况。通过对传统计算方法原理的了解，我们可以直接推断出产生这样的结果的主要原因是15-20区间的凸起对处理产生了影响，从而出现不合理的基线数值。
使用相同的PCR反应扩增曲线采用本专利的计算方法进行计算，获得的基线区域比较相近。同时，基于经验判断的基线区几乎都分布在0附近，证明基线的水平校准是较为有效的。同时观察获得的Ct值，也是落在了指数期以内的。这种算法其实就避免了15-20区间内数据波动的影响。
本专利中的PCR反应扩增数据分析处理方法其实是在全局的角度分析和判断扩增曲线。从全局的角度切入，只要在宏观上趋势是正确的，那么对局部的波动对于基线的判断的影响是远远小于基于传统方法分析的，拥有对外部环境更好的抗干扰能力。因为是基于全局的角度判断，我们也同时获得了符合PCR反应扩增规律曲线的解析式，进行分析获得的数据信息也是更加准确的。
在实际的PCR反应检测中，获得的扩增曲线并不是理想的，很容易受到外界或者不规范操作的干扰，包括：操作震动、电压波动、试剂挂壁、气泡以及反应管没盖紧导致试剂蒸发。本专利主要解决的就是在有这些外部干扰的情况下，尽可能的得出最准确的目标Ct值。
本发明中根据采集的原始数据获得关于PCR反应中DNA或RNA增殖数量随时间变化的原始曲线和拟合曲线，根据原始曲线和拟合曲线稳定的分析出扩增曲线的基线终点，精准划分出基线范围，有效地提高了PCR检测的准确度。
图2是根据一示例性实施例示出的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理装置框图。参照图2，该装置包括：
数据准备模块210，用于通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线。
基线终点计算模块220，用于对原始曲线和拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据拟合曲线进行计算，得到基线终点。
扩增曲线计算模块230，用于根据原始曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到扩增曲线。
Ct值计算模块240，用于根据扩增曲线、预设的基线起点和基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值。
可选地，数据准备模块210，进一步用于：
根据原始数据信息中的数据采样间隔和采集的样本数据进行绘制，获得原始曲线；根据原始数据信息通过Levenberg-Marquardt算法进行数据拟合，获得拟合曲线。
可选地，基线终点计算模块220，还用于：
当标准不符合时，采用预设的传统计算方法进行PCR反应Ct值的计算。
可选地，基线终点计算模块220，进一步用于：
根据原始曲线计算平均绝对误差；根据拟合曲线计算均方误差；判断平均绝对误差和均方误差是否同时小于预设阈值，当平均绝对误差和均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准。
可选地，基线终点计算模块220，进一步用于：
对拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将左零点的前一个点确定为基线终点。
可选地，扩增曲线计算模块230，进一步用于：
将原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和基线终点计算基线斜率；根据平滑曲线和基线斜率，获得扩增曲线。
可选地，Ct值计算模块240，进一步用于：
对扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将计算阈值代入规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
本发明中根据采集的原始数据获得关于PCR反应中DNA或RNA增殖数量随时间变化的原始曲线和拟合曲线，根据原始曲线和拟合曲线稳定的分析出扩增曲线的基线终点，精准划分出基线范围，有效地提高了PCR检测的准确度。
图3是本发明实施例提供的一种电子设备300的结构示意图，该电子设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessing units，CPU)301和一个或一个以上的存储器302，其中，所述存储器302中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器301加载并执行以实现上述一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法的步骤。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，其特征在于，所述方法包括：
通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线；
对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点；
其中，所述对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，包括：
根据所述原始曲线计算平均绝对误差；根据所述拟合曲线计算均方误差；判断所述平均绝对误差和所述均方误差是否同时小于预设阈值，当所述平均绝对误差和所述均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准；
其中，拟合数据为yfit(t)，原始数据为y(t)，评价函数数学表达式如下式(6)所示：
代入所述原始数据信息，得到一组新的数据f(t)，则所述均方误差MSE以及所述平均绝对误差MAE的计算公式如下式(7)、(8)所示：
其中，t＝0,1,2,3…N，N为采集的数据个数，由采集的原始数据信息得到；
其中，所述根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点，包括：
对所述拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据所述拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将所述左零点的前一个点确定为基线终点；
根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线；
其中，所述根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线，包括：
将所述原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和所述基线终点计算基线斜率；根据所述平滑曲线和所述基线斜率，获得扩增曲线；
根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值；
其中，所述根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值，包括：
对所述扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与所述基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将所述计算阈值代入所述规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
2.根据权利要求1所述的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，其特征在于，所述根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线，包括：
根据所述原始数据信息中的数据采样间隔和采集的样本数据进行绘制，获得原始曲线；根据所述原始数据信息通过Levenberg-Marquardt算法进行数据拟合，获得拟合曲线。
3.根据权利要求1所述的一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理方法，其特征在于，所述对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断之后，方法还包括：
当标准不符合时，采用预设的传统计算方法进行PCR反应Ct值的计算。
4.一种实时荧光定量PCR扩增数据的分析处理装置，其特征在于，所述装置包括：
数据准备模块，用于通过传感器采集数据，获得原始数据信息，根据所述原始数据信息，获得原始曲线和拟合曲线；
基线终点计算模块，用于对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，当标准符合时，根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点；
其中，所述对所述原始曲线和所述拟合曲线进行标准判断，包括：
根据所述原始曲线计算平均绝对误差；根据所述拟合曲线计算均方误差；判断所述平均绝对误差和所述均方误差是否同时小于预设阈值，当所述平均绝对误差和所述均方误差同时小于预设阈值时为符合计算标准，否则为不符合计算标准；
其中，拟合数据为yfit(t)，原始数据为y(t)，评价函数数学表达式如下式(6)所示：
代入所述原始数据信息，得到一组新的数据f(t)，则所述均方误差MSE以及所述平均绝对误差MAE的计算公式如下式(7)、(8)所示：
其中，t＝0,1,2,3…N，N为采集的数据个数，由采集的原始数据信息得到；
其中，所述根据所述拟合曲线进行计算，得到基线终点，包括：
对所述拟合曲线四阶求导，获得拟合曲线四阶导数；根据所述拟合曲线四阶导数计算拟合曲线四阶导数的左零点，将所述左零点的前一个点确定为基线终点；
扩增曲线计算模块，用于根据所述原始曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到扩增曲线；
其中，所述扩增曲线计算模块，进一步用于：
将所述原始曲线进行滤波操作，获得平滑曲线；根据预设的基线起点和所述基线终点计算基线斜率；根据所述平滑曲线和所述基线斜率，获得扩增曲线；
Ct值计算模块，用于根据所述扩增曲线、预设的基线起点和所述基线终点进行计算，得到PCR反应Ct值；
其中，所述Ct值计算模块，进一步用于：
对所述扩增曲线进行规格化操作，获得规格化扩增曲线；根据预设的基线起点与所述基线终点计算标准差，根据标准差获得计算阈值；将所述计算阈值代入所述规格化扩增曲线进行计算，得到PCR反应Ct值。
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