CN116144742A - 用于提供靶标定量信息的方法和使用该方法的装置 - Google Patents

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李泰宰
李文根
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Abstract

提供了一种用于提供靶标定量信息的方法和根据本公开的示例性实施方案使用该方法的装置。根据本公开示例性实施方案的用于提供靶标定量信息的方法包括使多个微滴流动进入包括检测区域的腔室或通道，使得包含靶标的多个微滴作为单层存在；获取微滴的单个层，其中多个微滴作为单层存在；以及基于微滴的单层图像提供靶标的定量数据；并且检测区域的高度为多个微滴的直径的一倍至约两倍并且被定义为多个微滴分散成多个列以填充检测区域的区域。

Description

用于提供靶标定量信息的方法和使用该方法的装置
相关申请的交叉引用
本申请要求于2021年11月18日向韩国知识产权局提交的韩国专 利申请号10-2021-0159529的优先权，该韩国专利申请的公开内容通过 引用并入本文。
技术领域
本公开涉及一种用于提供靶标定量信息的方法和使用该方法的 装置。
背景技术
数字测定是指将靶标分割成数千个微结构，根据靶标的存在/ 不存在检查信号，然后使用泊松过程量化信号的方法。这种数字测定 具有比其他分析方法更高的准确度和灵敏度并且无需标准样本即可实 现绝对定量的优点。
数字测定方法的示例包括数字聚合酶链反应(数字PCR)、数字 酶联免疫吸附测定(数字ELISA)、数字邻位连接测定(数字PLA)和数字 环介导的等温扩增测定(数字LAMP)，并且这些数字测定方法已应用于 各种诊断。
例如，数字PCR被广泛用于生命科学、基因工程和医学领域 中的研究开发或诊断的目的。
具体地，PCR是一种从分离的生物样本中复制DNA的分子生 物学技术，通常可用于各种任务，如传染病的诊断、遗传性疾病的检 测、基因指纹的识别、基因克隆、亲子鉴定、基因分型鉴定、基因测 序测试和DNA计算。
具体地，数字聚合酶链反应(dPCR)技术是一种将现有样本分 割成具有纳升体积的微滴并观察其中靶标的荧光变化的基因检测方 法。这种数字PCR具有非常高的灵敏度并且实现绝对定量分析，从而 其在基因分析、生物标志物开发和基因测序中具有很高的适用性。
同时，在包括数字PCR的一些数字测定技术中，通过读取器 的微滴之间的间隔的配置和程序对于避免诸如光检测中的光学相干性 之类的问题是必不可少的。也就是说，根据该方法，测量通过读取器 的每个微滴的光学峰并由此确定靶标定量信息，从而需要很长时间来 分析。
因此，一直需要开发一种能够克服相关技术的数字测定的限制 并且以高精度分析样本中的靶标的用于提供新靶标定量信息的系统。
描述本公开的背景是为了更容易理解本公开。不应理解为承认 本公开背景中描述的事项为现有技术。
相关技术文献：US 20140221239 A1
发明内容
同时，本公开的发明人已经注意到相关技术的数字测定技术的 局限性在于，在使其上完成特定步骤(例如PCR)的微滴流到通道类型 检测单元的同时，基于几何光学读取器进行靶标的定量分析。
更具体地，本公开的发明人已经认识到，根据相关技术的数字 测定技术，当分析流到检测单元的每个微滴的荧光材料的强度时，需 要很长时间进行分析，需要昂贵的光电倍增管(PMT)，可能需要液滴的 再现，并且由于光学相干性，定量分析中可能出现错误。
本公开的发明人已经注意到对微滴的基于图像的定量分析可以 解决上述问题。
具体地，本公开的发明人已经注意到获取包含靶标的微滴的图 像以进行定量分析，从而可以克服相关技术的数字测定在特定波长范 围内检测峰值以进行定量分析的局限性。
结果，本公开的发明人已经开发出一种新的基于微滴图像的定 量信息提供系统。
更具体地，本发明的发明人可以设计定量信息提供系统以将微 滴流到结构设计为使得微滴作为单层存在的腔室或通道，然后进行特 定的反应或分析(例如PCR、ELISA、PLA、LAMP等)并获取单层图像 以检测包括靶标的阳性微滴。
此外，本公开的发明人可以设计定量信息提供系统以将在其上 完成特定反应或分析的微滴流到被设计为使得微滴作为单层存在的腔 室或通道，然后获取单层图像以检测包括靶标的阳性微滴。
也就是说，本公开的发明人可认识到，新的定量信息提供系统 可以定量分析靶标，而无需间隔包括在其上完成反应或分析的靶标的 微滴。
具体地，本公开的发明人已经尝试应用能够使用微滴图像进行 分割的深度学习来分割图像中的阳性微滴和阴性微滴的模型。
结果，本发明的发明人可以设计一种新的定量信息提供系统， 该定量信息提供系统通过应用预测模型不仅能够区分和计数阳性微 滴，而且能够区分和计数在微滴图像(例如，荧光图像)中不包括靶标基 因的阴性微滴。
本公开的发明人期望使用新的定量信息提供系统可以精确地定 量分析微滴以及微滴中的靶标。
具体地，本公开的发明人期望允许以微滴为单位的分析检测极 少量的病毒并且容易区分无症状病毒感染的患者。
因此，本公开要实现的一个目的是提供一种用于提供靶标定量 信息的方法和一种用于提供靶标定量信息的装置，该装置被配置为使 多个微滴流到腔室或通道，接收微滴的单层图像，并使用该单层图像 对靶标进行定量分析。
本公开的目的不限于上述目的，本领域技术人员通过以下描述 可以清楚地理解以上未提及的其他目的。
为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供了一种用于 提供靶标定量信息的方法。
该方法包括使多个微滴流入腔室或通道，该腔室或通道包括检 测区域，使得包括靶标的多个微滴作为单层存在；获取微滴的单层图 像，其中多个微滴作为单层存在；以及基于微滴的单层图像提供靶标 的定量数据。此时，检测区域的高度为多个微滴的直径的一倍至约两 倍，并且被定义为这样的区域，其中多个微滴分散成多个列以填充检 测区域。
根据本公开的特征，腔室或通道进一步包括控制多个微滴的移 动的阀，并且获取微滴的单层图像进一步包括：调节该阀以阻止腔室 或通道中的多个微滴；以及获取其中存在被阻止的多个微滴的腔室或 通道图像。
根据本公开的另一特征，腔室或通道进一步包括多个微滴流动 进入腔室或通道的入口，以及将多个微滴排放到腔室或通道外部的出 口。此时，该流动包括使多个微滴从入口流向出口，获取微滴的单层 图像进一步包括：获取其中多个微滴从入口移动到出口的腔室或通道 图像。
根据本公开的又一个特征，腔室具有其宽度朝向入口或出口减 小的锥形结构。
根据本公开的又一个特征，该方法进一步包括，在流动之前， 诱导包括靶标的样本与具有和样本不混溶性质的荧光材料和油的接触 以产生多个微滴。进一步地，该方法可以进一步包括，在流动之后， 控制温度以对腔室或通道中的多个微滴中的靶标进行聚合酶链反应(PCR)。此外，获取微滴的单层图像进一步包括：获取包含扩增靶标的 多个微滴的单层图像。
根据本公开的又一特征，该方法进一步包括，在流动之前，诱 导包括靶标的样本与具有和样本不混溶性质的荧光材料和油的接触以 产生多个微滴，以及控制温度以对多个微滴中的靶标进行PCR。此 时，流动包括使包括扩增靶标的多个微滴流到腔室或通道而不间隔微 滴。
根据本公开的又一个特征，提供靶标的定量数据进一步包括： 使用基于人工神经网络的预测模型基于微滴的单层图像来预测阳性微 滴的区域和阴性微滴的区域，该预测模型被配置为以微滴的单层图像 作为输入来分割阳性微滴和阴性微滴的区域；基于阳性微滴的区域和 阴性微滴的区域来确定多个微滴的数量；以及基于多个微滴的数量来 提供靶标的定量数据。
根据本公开的又一个特征，阳性微滴被定义为包括靶标和荧光 材料的微滴，阴性微滴被定义为仅包含荧光材料的微滴或空滴。此 时，提供靶标的定量数据进一步包括：基于阳性微滴和阴性微滴的数 量来确定靶标的浓度。
根据本发明的又一特征，预测模型被进一步配置为基于阳性微 滴的区域和阴性微滴的区域对靶标进行定量分析，并且提供靶标的定 量数据进一步包括：使用预测模型基于多个微滴的数量来确定靶标的 定量数据。
为了实现上述目的，提供了根据本公开示例性实施方案的用于 提供靶标定量信息的装置。
该装置包括腔室或通道，其接收多个微滴并且包括其中多个微 滴作为单层存在的检测区域；在腔室或通道的检测区域内照射光的光 源；图像传感器，其被配置为提供微滴的单层图像，其中多个微滴作 为单层存在于检测区域中；以及可操作地连接到图像传感器的处理 器，该处理器被配置为基于微滴的单层图像来提供靶标的定量数据。 同时，检测区域的高度为多个微滴的直径的一倍至约两倍，并且被定 义为这样的区域，其中多个微滴分散成多个列以填充检测区域。
根据本公开的特征，腔室或通道进一步包括控制多个微滴的移 动的阀。此时，处理器被配置为调节该阀以阻止腔室或通道中的多个 微滴，并且图像传感器被进一步配置为获取其中存在被阻止的多个微 滴的腔室或通道图像。
根据本公开的另一特征，腔室或通道进一步包括多个微滴流动 进入腔室或通道的入口，以及将多个微滴排放到腔室或通道外部的出 口。此时，处理器被配置为使多个微滴从入口流向出口，并且图像传 感器被进一步配置为获取其中多个微滴从入口移动到出口的腔室或通 道图像。
根据本公开的又一个特征，腔室具有其宽度朝向入口或出口减 小的锥形结构。
根据本公开的又一个特征，该装置进一步包括微滴产生单元， 该微滴产生单元被配置为诱导包括靶标的样本与具有和样本不混溶特 性的荧光材料和油的接触以产生多个微滴；以及温度调节单元，该温 度调节单元被配置为控制温度以对腔室或通道中的多个微滴中的靶标 进行聚合酶链反应(PCR)。此时，图像传感器被进一步配置为获取包含 扩增靶标的微滴的单层图像。
根据本公开的又一个特征，该装置进一步包括微滴产生单元， 该微滴产生单元被配置为诱导包括靶标的样本与具有和样本不混溶性 质的荧光材料和油的接触以产生多个微滴；以及温度调节单元，该温 度调节单元被配置为控制温度以对多个微滴中的靶标进行PCR。此 时，在腔室或通道中，包括扩增靶标的多个微滴移动或被接收而不间 隔微滴。
根据本公开的又一个特征，处理器被进一步配置为使用基于人 工神经网络的预测模型基于微滴的单层图像来预测阳性微滴的区域和 阴性微滴的区域，该预测模型被配置为以微滴的单层图像作为输入来 分割阳性微滴和阴性微滴的区域；基于阳性微滴的区域和阴性微滴的 区域来确定多个微滴的数量；以及基于多个微滴的数量来提供靶标的 定量数据。
根据本公开的又一个特征，阳性微滴被定义为包括靶标和荧光 材料的微滴，阴性微滴被定义为仅包括荧光材料的微滴或空滴。此 时，处理器被进一步配置为基于阳性微滴和阴性微滴的数量来确定靶 标的浓度。
根据本公开的又一个特征，预测模型被进一步配置为基于阳性 微滴的区域和阴性微滴的区域来对靶标进行定量分析。此时，处理器 被进一步配置为使用预测模型基于多个微滴的数量来确定靶标的定量 数据。
示例性实施方案的其他详细事项包括在详细描述和附图中。
本发明可以提供一种新的基于微滴图像的靶标定量系统，该靶 标定量系统能够在不包括用于在微滴之间进行间隔的单元的情况下检 测微滴中的靶标。
更具体地，根据本公开，可以在不使用用于固定所产生的微滴 的分区(例如阵列)的情况下检测包括靶标的阳性微滴，并且可以以提高 的准确度对基因进行定量分析。
也就是说，根据本公开，可以比基于串行计数的读取方法更容 易地检测靶标，在该读取方法中，在检测在通道中移动的每个微滴的 光学信号时，间隔是基本需要的。
此外，根据本公开，不仅可以单独提供阳性微滴，而且可以单 独提供在微滴图像(例如，荧光图像)中不包括靶标的阴性微滴。
因此，可以高精度地检测包括靶标的微滴。
此外，本公开基于微滴图像提供靶标的绝对定量值以在无需用 户干预的情况下自动执行定量分析，这可有助于诊断技术的高度进 步。
具体地，根据本公开，阳性信号被清楚地识别以检测极少量的 病毒并且容易区分无症状病毒感染的患者。
根据本公开的效果不限于以上例示的内容，并且本说明书中包 括更多各种效果。
附图说明
通过以下结合附图进行的详细描述，将更清楚地理解本公开的 上述和其他方面、特征和其他优点，其中：
图1A和1B示例性地示出了用于本公开的各种示例性实施方案的 用于提供靶标定量信息的装置的结构和配置；
图2A至2C示例性地示出了用于本公开的各种示例性实施方案的 用于提供靶标定量信息的装置的腔室的结构和配置；以及
图3、4A、4B和5示例性地示出了使用根据本公开的各种示例性 实施方案的用于提供靶标定量信息的装置来提供靶标定量信息的过 程。
具体实施方式
通过参考以下详细描述的示例性实施方案并结合附图，本公开 的优点以及实现这些优点和特征的方法将变得清楚。然而，本公开不 限于在此公开的示例性实施方案，而是将以各种形式实施。示例性实 施方案仅通过举例提供，使得本领域普通技术人员能够充分理解本公 开的内容和本公开的范围。因此，本公开将仅由所附权利要求的范围 限定。
在附图中示出的用于描述本公开的示例性实施方案的形状、尺 寸、比率、角度、数量等仅仅是示例，并且本公开不限于此。此外， 在以下描述中，可以省略已知相关技术的详细解释以避免不必要地混 淆本公开的主题。这里使用的诸如“包括”、“具有”和“由……组成”等术语通常旨在允许添加其他组件，除非这些术语与术语“仅” 一起使用。除非另有明确说明，否则任何对单数的引用都可以包括复 数。
即使没有明确说明，组件也被解释为包括普通的误差范围。
本公开的各个实施方案的特征可以部分地或全部地彼此结合或 组合，并且可以以本领域技术人员理解的各种方式进行技术上的互锁 和操作，并且实施方案可以彼此独立或彼此关联地执行。
为了清楚解释本说明书，本说明书中使用的术语将在下面定 义。
说明书中使用的术语“靶标”可以是特定的DNA或RNA。理 想地，靶标可以是特定病毒的RNA，但不限于此。
本公开中使用的术语“微滴”是用于数字测定的微滴，并且可 以包括待扩增的靶标(或非靶标)、荧光材料或用于特定反应(例如PCR) 的样本。
此时，可以通过样本与具有不混溶性质的油的接触来产生微 滴。
在本说明书中使用的术语“腔室或通道”可以指接收微滴或允 许微滴移动通过其中的所有配置。也就是说，不应将腔室或通道解释 为限于特定结构。同时，腔室或通道包括用于检测微滴中的靶标的检 测区域。
此时，“检测区域”可以指其中多个微滴分散成多个列以填充 检测区域的区域。例如，检测区域可以对应于可从图像传感器检测到 的腔室或通道区域。同时，当微滴存在于具有对应于微滴直径的宽度 的通道中时，多个微滴可以分散成一列。
此时，检测区域的高度可以是多个微滴的直径的一倍至约两 倍。
说明书中使用的术语“高度”可以指从通道或腔室的上表面到 下表面的垂直距离。
说明书中使用的术语“大约”可以指距特定数值±10％的范 围。
说明书中使用的术语“微滴的单层图像”可以指多个微滴的图 像，该图像包括或不包括靶标或荧光材料作为单层。也就是说，微滴 的单层图像是在腔室或通道上排列为单层的微滴的图像，并且可以指 从腔室或通道的上部捕获的图像。
同时，微滴的单层图像可以指腔室或通道中的微滴的图像，并 且理想地是腔室或通道的检测区域的图像，但是，它不是仅限于此。 此时，微滴的单层图像可以包括在通道或腔室上被阻止的微滴的图像 和在腔室或通道中作为单层移动的微滴的图像。此外，微滴的单层图 像可以是通过扩增靶标来表达荧光的微滴的荧光图像，但不限于此。
此时，微滴的图像可以包括阳性微滴和阴性微滴。
说明书中使用的术语“阳性微滴”是指具有靶标和荧光材料的 微滴，“阴性微滴”是指仅包含荧光材料的微滴或空滴。此时，阳性微 滴可通过扩增靶标来表达荧光。
在本公开中使用的术语“预测模型”可以是经训练以将微滴的 图像作为输入来对图像中表达荧光的微滴进行分割的模型。
更具体地，预测模型可以是经训练以将微滴的荧光图像作为输 入来对阳性微滴和阴性微滴或其中没有微滴的背景区域进行分割和分 类的模型。
根据本公开的特征，预测模型可以经进一步训练以基于分割结 果来输出靶标的定量数据(例如，拷贝数或浓度)。
此时，本公开的预测模型可以是基于ResNet深度神经网络 (DNN)的模型，但不限于此。例如，预测模型可以是SegNet网络、 VGG-16、深度卷积神经网络(DCNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神 经网络(RNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBN)、单次检 测器(SSD)模型或基于U-net的预测模型。
在下文中，将参考图1A和1B详细描述根据本公开的各种示 例性实施方案的用于提供靶标定量信息的装置及其配置。
此时，在数字测定方法中，将描述数字PCR作为示例，但不 限于此。
图1A和1B示例性地示出了用于本公开的各种示例性实施方 案的用于提供靶标定量信息的装置的结构和配置。
首先，参考图1A，根据本公开的示例性实施方案的用于提供 靶标定量信息的装置1000可以由以下项构成：产生微滴的微滴产生单 元110；腔室120，其中对所产生的微滴进行PCR以及包括在其上完 成靶标扩增的微滴；控制微滴移动的阀130；光源310；提供微滴图像 的图像传感器400；以及被配置为与其通信的处理器500。
此时，根据本公开的示例性实施方案的用于提供靶标定量信息 的装置1000可进一步包括控制腔室120温度的温度调节单元200和切 换光源方向的反射器320。
更具体地，通过光源310和反射器320将光照射到腔室120 (或检测区域)上的微滴上，具体地照射到通过温度调节单元200在其上 完成扩增的微滴上，并且可以从图像传感器400获取腔室120中的多 个微滴的单层图像。此时，腔室的高度可以是多个微滴的直径的一倍 至约两倍。因此，腔室120上(具体是检测区域上)的多个微滴可以设置 为单层。
此时，光源310可以是用于表现荧光材料颜色的荧光灯，但不 限于此。例如，荧光可以通过荧光滤光器(未图示)照射到腔室120上。
同时，微滴的单层图像可以包括在通道或腔室上被阻止的微滴 的所有图像和在腔室或通道中作为单层移动的微滴的图像。此外，微 滴的单层图像可以是通过扩增靶标来表达荧光的微滴的荧光图像，但 不限于此。
从图像传感器400获取的微滴的单个图像被传输到被配置为与 图像传感器400通信的处理器500，并且靶标定量信息可以由处理器 500基于图像提供。
此时，处理器500可以根据基于人工神经网络的预测模型来执 行操作。
更具体地，处理器500可以被进一步配置为通过预测模型对微 滴图像中的微滴类型进行分割，对表达靶标的阳性微滴和阴性微滴进 行计数，以及基于所计数的微滴来确定靶标的浓度(具体是靶标基因)， 该预测模型经培训以将微滴的图像作为输入来检测微滴的区域。
根据上述结构特征，可以仅对在其上完成PCR的微滴进行定 量分析，而无需调整微滴到通道型检测单元的移动过程，也无需间隔 微滴。具体地，该预测模型应用于提高靶标测试的可靠性。
同时，如上所述，根据本公开的示例性实施方案的用于提供靶 标定量信息的装置1000，在其配置不包括温度调节单元200的情况下 可以应用于除数字PCR之外的各种数字测定。
此外，用于提供定量信息的装置1000可以被配置为接收腔室 120上的在其上完成反应或分析的微滴，并且基于其单个图像来生成和 提供靶标定量信息。
例如，参考图1B，用于提供定量信息的装置1000'可以进一步 包括管140和注射器330。更具体地，可以在管140上接收包括通过 PCR反应扩增的靶基因(靶)的多个微滴142。此时，多个微滴142可以 由注射器330吸入，然后被注射到包括检测区域的腔室120上。此时，在将多个微滴142注射到腔室120中时，可以不需要用于在微滴 之间进行间隔的单独过程，例如油注射。此后，可以由图像传感器 400获取包括腔室120上的扩增靶标的多个微滴142的单个图像。
在下文中，将参考图2A至2C、3A和3B描述用于本公开的 各种示例性实施方案的用于提供靶标定量信息的装置的腔室或通道的 结构特征。
图2A至2C示例性地示出了用于本公开的各种示例性实施方 案的用于提供靶标定量信息的装置的腔室的结构和配置。
首先，参考图2A，腔室120包括多个微滴142通过其流动进 入腔室120的入口122a和多个微滴142通过其排放到腔室外部的出口 122b。此时，出口122b可以与丢弃单元(未图示)连通。同时，腔室 120可以具有锥形结构，其中宽度朝向入口或出口减小以使微滴平滑地 流动。腔室120上的多个微滴142可以通过结构特征在一个方向上移 动。
同时，多个微滴142可以在腔室120的检测区域中分散成多个 列。此时，微滴可以包括包含靶标(例如，靶标基因)的阳性微滴142a 和不包含靶标的阴性微滴142b。
上述图像传感器可以感测在腔室120中(具体是在检测区域中) 沿一个方向移动的多个微滴142的单层图像。
参考图2B，根据各种示例性实施方案，入口122a和出口 122b可进一步分别包括阀130a和130b。因此，图像传感器可以感测 在腔室120中(具体地在检测区域中)被阻止的多个微滴142的单层图 像。
进一步参考图2C，根据各种示例性实施方案，阀130b可以仅 设置在腔室120的出口122b中。因此，图像传感器可以感测流动通过 入口122a的多个微滴142的单层图像。
也就是说，根据深度为微滴直径的一倍至约两倍的结构特征， 可以获得在腔室120上以各种状态存在的多个微滴142的单层图像。
此时，单层图像可以是其中微滴作为单层分散在腔室上同时形 成多个列的图像，但不限于此。
在下文中，将参考图3、4A、4B和5描述使用根据本公开的 各种示例性实施方案的用于提供靶标定量信息的装置来提供靶标定量 信息的方法的过程。
图3、4A、4B和5示例性地示出了使用根据本公开的各种示 例性实施方案的用于提供靶标定量信息的装置来提供靶标定量信息的 过程。
首先，参考图3，根据用于根据本公开的示例性实施方案提供 靶标定量信息的方法，在步骤S410中多个微滴移动到包括检测区域的 腔室或通道，并且在步骤S420中获取微滴的单层图像。接下来，在步 骤S430中基于微滴的单层图像提供靶标的定量数据。
一起参考图4A，根据各种示例性实施方案，在将多个微滴移 动到包括检测区域的腔室或通道的步骤S410之前，在微滴产生单元 110中，通过包括靶标、荧光材料、引物和聚合酶的样本与油的接触形 成用油包封的多个微滴。结果，产生了包含靶标的多个微滴。
接着，在将多个微滴移动至包含检测区域的腔室或通道中的步 骤S410，多个微滴移动至腔室120。此时，腔室120的高度可为微滴 直径的一倍至约两倍。也就是说，腔室120上的多个微滴可以作为单 层存在。接下来，提供用于扩增腔室上的微滴中的靶标的温度条件循 环，结果，腔室120中可能存在包括扩增靶标的微滴。更具体地，一 起参考图4B，作为控制温度的结果，包含例如病毒基因之类的靶标的 阳性微滴可以通过扩增基因并通过荧光材料来表达荧光。相反，在作 为空微滴的阴性微滴的情况下，即使进行了PCR，也不表达荧光。
再次回到图4A，在获取微滴的单层图像的步骤S420中，通过 图像传感器(未图示)和光源(未图示)获取在腔室120中(具体是在检测区 域中)分散成多个列的微滴的单层图像612。此时，微滴的单层图像 612可以是荧光图像。也就是说，可以通过微滴的单层图像612区分阴 性微滴与具有荧光的阳性微滴。此外，微滴的单层图像612可以包括 在腔室120上被阻止的微滴的图像或在腔室120中移动的微滴的图 像。
接着，在提供靶标的定量数据的步骤S430中，确定阳性微滴 的数量和阴性微滴的数量，即确定计数结果614，以及确定靶标的浓 度616。此时，可以提供靶标的浓度616作为靶标的定量数据。
根据各种示例性实施方案，提供靶标的定量数据的步骤S430 可以由预测模型执行。
更具体地，在提供靶标的定量数据的步骤S430中，可以通过 预测模型来预测微滴的单层图像的阳性微滴和阴性微滴的区域。
一起参考图3和5，在提供靶标的定量数据的步骤S430中， 作为获取微滴的单层图像的步骤S420的结果而获取的微滴的单层图像 612被输入到基于人工神经网络的预测模型510中。接下来，可以将阳 性微滴和阴性微滴的液滴区域和背景区域分割以由预测模型710输 出。此时，参考其中分割有微液滴区域的图像712，通过荧光材料的 表达，阴性微滴具有红色，而包含靶基因和荧光材料的阳性微滴可以 具有绿色。也就是说，当输入微滴的单层图像612时，预测模型510 可以高精度地分割微滴的图像。
同时，预测模型710可以基于深度学习算法来基于ResNet、 Segnet、Unet、较快速rcnn(faster rcnn)、FCN或Voxnet对图像进行分 割，但不限于此。
接下来，确定阳性微滴和阴性微滴的数量(714)并且可以基于 阳性微滴和阴性微滴的数量来确定靶标的拷贝数。更具体地，基于阳 性微滴的数量和阴性微滴的数量来确定每个样品的靶标浓度(拷贝数 /μl)，并且阴性微滴的数量和靶标的浓度可以作为定量数据提供。
同时，预测模型710可以是经训练以将微滴的单层图像作为输 入来输出定量分析结果(例如，拷贝数、靶标的浓度或阳性微滴的数量) 的模型。因此，在提供靶标的定量数据的步骤S430中，可以由预测模 型确定靶标的拷贝数，还有靶标的浓度。
可以通过如上所述的根据本公开的各种示例性实施方案的定量 信息提供方法来提供针对靶标的精确分析结果。
具体地，本公开可以克服相关技术的数字分析方法技术的局限 性，因为当分析流向检测通道的每个微滴的荧光材料的强度时，微滴 的间隔本质上是需要的并且这需要很长时间来分析。
也就是说，根据本公开，可以比基于串行计数方法的读取方法 更容易地检测靶标，该串行计数方法需要昂贵的光电倍增管(PMT)、要 求液滴的再现并导致由于光学相干性导致的定量分析误差。
尽管已经参考附图详细描述了本公开的示例性实施方案，但是 本公开不限于此并且可以在不脱离本公开的技术构思的情况下以多种 不同的形式实施。因此，本文公开的各种示例性实施方案并非旨在限 制本公开的技术精神，而是以由以下权利要求指示的真实范围和精神 进行描述，并且本公开的技术精神的范围不限于示例性实施方案。因 此，应当理解，上述实施方案旨在在各种意义上是说明性的，而不是 限制性的。本发明的保护范围应以所附权利要求为准，并且与其等同 范围内的所有技术构思均应理解为落入本公开的范围内。

Claims (18)

1.一种用于提供靶标定量信息的方法，所述方法包括：
使多个微滴流动进入包括检测区域的腔室或通道中，使得包括靶标的所述多个微滴作为单层存在；
获取微滴的单层图像，其中所述多个微滴作为单层存在；以及
基于所述微滴的所述单层图像提供靶标的定量数据，
其中所述检测区域的高度为所述多个微滴的直径的一倍至约两倍，并且所述检测区域被定义为所述多个微滴分散成多个列以填充所述检测区域的区域。
2.根据权利要求1所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述腔室或所述通道进一步包括控制所述多个微滴的移动的阀，
其中微滴的单层图像的所述获取进一步包括：
调节所述阀以阻止所述腔室或所述通道中的所述多个微滴；以及
获取其中存在被阻止的所述多个微滴的腔室或通道图像。
3.根据权利要求1所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述腔室或通道包括：
所述多个微滴通过其流动进入所述腔室或所述通道的入口；以及
所述多个微滴通过其被排放到所述腔室或所述通道的外部的出口，
其中所述流动包括：
使所述多个微滴从所述入口流向所述出口，以及
其中微滴的单层图像的所述获取进一步包括：
获取其中所述多个微滴从所述入口移动到所述出口的腔室或通道图像。
4.根据权利要求3所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述腔室具有其宽度朝向所述入口或所述出口减小的锥形结构。
5.根据权利要求1所述的用于提供靶标定量信息的方法，其进一步包括：
在所述流动之前，
诱导包括所述靶标和荧光材料的样本与具有与所述样本不混溶性质的油的接触以产生所述多个微滴，以及
在所述流动之后，
控制温度以对所述腔室或所述通道中的所述多个微滴中的所述靶标进行聚合酶链反应(PCR)，
其中微滴的单层图像的所述获取进一步包括：
获取包括扩增的靶标的所述多个微滴的单层图像。
6.根据权利要求1所述的用于提供靶标定量信息的方法，其进一步包括：
在所述流动之前，
诱导包括所述靶标和荧光材料的样本与具有和样本不混溶性质的油的接触以产生所述多个微滴；以及
控制温度以对所述多个微滴中的所述靶标进行PCR，
其中所述流动包括：
使包括扩增的靶标的所述多个微滴流到所述腔室或所述通道，而不间隔所述微滴。
7.根据权利要求1所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述提供靶标的量化数据包括：
使用基于人工神经网络的预测模型，基于所述微滴的所述单层图像预测阳性微滴的区域和阴性微滴的区域，所述预测模型被配置为以所述微滴的所述单层图像作为输入分割所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域；
基于所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域确定所述多个微滴的数量；以及
基于所述多个微滴的数量提供靶标的定量数据。
8.根据权利要求7所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述阳性微滴被定义为包括所述靶标和荧光材料的微滴，
所述阴性微滴被定义为仅包含所述荧光材料的微滴或空滴，并且
其中所述提供靶标的定量数据进一步包括：
基于阳性微滴和阴性微滴的数量确定所述靶标的浓度。
9.根据权利要求7所述的用于提供靶标定量信息的方法，其中所述预测模型被进一步配置为基于所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域对所述靶标进行定量分析，以及
其中所述提供靶标的定量数据进一步包括：
使用所述预测模型基于所述多个微滴的数量确定靶标的定量数据。
10.一种用于提供靶标定量信息的装置，所述装置包括：
腔室或通道，其接收包括靶标的多个微滴并且包括其中所述多个微滴作为单层存在的检测区域；
在所述腔室或所述通道的所述检测区域内照射光的光源；
图像传感器，其被配置为提供所述微滴的单层图像，其中所述多个微滴作为所述单层存在于所述检测区域中；以及
可操作地连接到所述图像传感器的处理器，
其中所述处理器被配置为基于所述微滴的所述单层图像提供靶标的定量数据，并且所述检测区域的高度为所述多个微滴的直径的一倍至约两倍，并且所述检测区域被限定为其中所述多个微滴分散成多个列以填充所述检测区域的区域。
11.根据权利要求10所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述腔室或所述通道进一步包括控制所述多个微滴的移动的阀，
其中所述处理器被配置为调节所述阀以阻止所述腔室或所述通道中的所述多个微滴；并且
其中所述图像传感器被配置为获取其中存在被阻止的所述多个微滴的腔室或通道图像。
12.根据权利要求10所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述腔室或所述通道包括：
所述多个微滴通过其流动进入所述腔室或所述通道的入口；以及
所述多个微滴通过其被排放到所述腔室或所述通道的外部的出口，
其中所述处理器被配置为使所述多个微滴从所述入口流动到所述出口，并且
其中所述图像传感器被配置为获取其中所述多个微滴从所述入口移动到所述出口的腔室或通道图像。
13.根据权利要求12所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述腔室具有其宽度朝向所述入口或所述出口减小的锥形结构。
14.根据权利要求10所述的用于提供靶标定量信息的装置，其进一步包括：
微滴产生单元，其被配置为诱导包括所述靶标和所述荧光材料的样本与具有和所述样本不混溶性质的油的接触以产生所述多个微滴；以及
温度调节单元，其被配置为控制温度以对所述腔室或所述通道中的所述多个微滴中的所述靶标进行聚合酶链式反应(PCR)，
其中所述图像传感器被进一步配置为获取包括扩增的靶标的所述微滴的单层图像。
15.根据权利要求10所述的用于提供靶标定量信息的装置，其进一步包括：
微滴产生单元，其被配置为诱导包括所述靶标和所述荧光材料的样本与具有和所述样本不混溶性质的油的接触以产生多个微滴；以及
温度调节单元，其被配置为控制温度以对所述多个微滴中的所述靶标进行PCR，
其中在所述腔室或所述通道中，包括扩增的靶标的所述多个微滴移动或被接收而不间隔所述微滴。
16.根据权利要求10所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述处理器被进一步配置为使用基于人工神经网络的预测模型基于所述微滴的所述单层图像来预测阳性微滴的区域和阴性微滴的区域，所述预测模型被配置为以所述微滴的所述单层图像作为输入来分割所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域，基于所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域来确定所述多个微滴的数量，以及基于所述多个微滴的数量提供所述靶标的定量数据。
17.根据权利要求16所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述阳性微滴被定义为包含所述靶标和荧光材料的微滴，
其中所述阴性微滴被定义为仅包含所述荧光材料的微滴或空滴，并且
其中所述处理器被进一步配置为基于阳性微滴和阴性微滴的数量确定所述靶标的浓度。
18.根据权利要求16所述的用于提供靶标定量信息的装置，其中所述预测模型被进一步配置为基于所述阳性微滴的区域和所述阴性微滴的区域对所述靶标进行定量分析，并且
其中所述处理器被进一步配置为使用所述预测模型基于所述多个微滴的数量确定靶标的定量数据。
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