基于非线性估计理论的纳米金免疫层析动态定量测试研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61104041
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目综合考虑金免疫层析试条动态反应过程中所具有的时变性、非线性和动力学问题的多重耦合以及由于外界工作环境、试条材料的选择和待测样本存在差异等因素,使得系统本身存在严重的不确定性和随机噪声干扰现象,通过免疫层析生化反应中物质信号传输路径机理来建立状态空间模型,揭示其生化反应相互作用的动态过程;在获得金免疫层析反应动态过程时间序列的基础上,通过研究能处理短时间序列数据并且具有约束条件的非线性估计理论来对模型进行辨识,建立金免除层析试条反应动态模型,分析模型的生化特性,预测免疫反应过程,检测并优化试条设计参数,最终实现免疫层析试条动态定量测试;在此理论研究成果的基础上,设计并实现金免疫层析动态定量测试系统,并与化学发光仪进行对照实验;最后将本项目所提出的动态定量测试方法在出生缺陷筛查项目中进行尝试性应用研究,实现科研成果与实际医学检测紧密结合,促进科技成果在免疫测定的广泛应用。

结项摘要

纳米金免疫层析测定法由于符合现代医学倡导的“床边检验”的发展潮流,具有特异性强,操作方法简单、效率高、可以单人份检测及无污染等特点而成为最常用的一种侧流免疫层析快速检测方法(Lateral flow immunoassay, LFIA)。本项目旨在解决纳米金免疫层析试条在临床定量检测中存在的问题,首先根据免疫层析试条动态反应过程的机理,利用贝叶斯滤波理论来建立试条动态反应过程的非线性状态空间模型,该模型能够指导和优化定量免疫层析试条的设计与生产;然后在基于图像识别技术的纳米金免疫层析试条的定量检测方法等方面开展创新性的研究工作。.本项目共发表论文16篇,其中SCI收录8篇(一区1篇,二区7篇),EI收录1篇,申请发明专利2项,其中授权发明专利1项。本项目的研究工作如下:.1) 首次根据纳米金免疫层析试条动态反应过程的机理结合状态空间模型理论,搭建了免疫层析试条动态反应过程的非线性状态空间模型,利用贝叶斯滤波理论实现模型参数与状态的联合估计。该模型能够使研究者们通过快速和经济的途径去预测试条反应的动态过程同时能够检测各个设计参数的影响,从而为设计与优化定量试条提供理论依据。.2) 针对采集得到的纳米金免疫层析试条反应过程中的信号特性,设计了能处理短时间序列,待估计状态与参数变量多而观测量少等问题的非线性估计算法,具有重要的实际应用价值。.3) 针对纳米金免疫层析试条图像的特点,研究并改进了几种图像分割算法来提取试条图像的检测线和质控线,结果显示本项目提出的算法都能大大提高图像的分割性能。.4) 根据朗伯比尔定律及内外部因素对试条背景区的影响,选取相对积分光密度值(RIOD)来作为最后定量检测的特征参数,最后进行对比试验,验证方法的可行性和准确性。.综上,本项目利用贝叶斯滤波理论建立了纳米金免疫层析试条动态反应过程的非线性状态空间模型,该模型能够指导和优化定量免疫层析试条的设计与生产;同时本项目提出的基于图像的纳米金免疫层析试条定量检测方法,具有重要的理论意义与应用价值,能够为临床早期诊断和及时治疗提供一种可靠的定量检测方法。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Cellular Neural Networks for Gold Immunochromatographic Strip Image Segmentation
用于黄金免疫层析条带图像分割的细胞神经网络
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-29361-0_15
  • 发表时间:
    2012-04
  • 期刊:
    Lecture Notes in Computer Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾念寅;Zidong Wang;李玉榕;杜民
  • 通讯作者:
    杜民
A novel switching local evolutionary PSO for quantitative analysis of lateral ?ow immunoassay
一种用于横向流免疫分析定量分析的新型切换局部进化 PSO
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Expert Systems with Applications
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    曾念寅;Y.S. Hung;李玉榕;杜民
  • 通讯作者:
    杜民
span id=chTitle膝骨性关节炎运动质量评估系统设计/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国生物医学工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    洪汇隆;李玉榕;陈建国;杜民
  • 通讯作者:
    杜民
span style=color:#0473A9;background-color:#FFFFFF;Image-basednbsp;quantitativenbsp;analysisnbsp;ofnbsp;goldnbsp;immunochromatographicnbsp;stripnbsp;vianbsp;cellularnbsp;neuralnbsp;netwo
基于图像
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Medical Imaging
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    曾念寅;Zidong Wang;B. Zineddin;李玉榕;杜民;L. Xiao;Xiaohui Liu;T. Young
  • 通讯作者:
    T. Young
Time Series Modeling of Nano-Gold Immunochromatographic Assay via Expectation Maximization Algorithm
通过期望最大化算法对纳米金免疫层析测定进行时间序列建模
  • DOI:
    10.1109/tbme.2013.2260160
  • 发表时间:
    2013-12-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zeng, Nianyin;Wang, Zidong;Liu, Xiaohui
  • 通讯作者:
    Liu, Xiaohui

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基于特定任务肌肉协同的用户无关肌电手势识别研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李吉祥
纳米金免疫层析试条定量检测的研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    生物医学工程研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾念寅;李玉榕;杜民
  • 通讯作者:
    杜民
随机通讯时延网络化切换系统H_∞静态输出反馈控制
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    福州大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
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  • 作者:
    蔡逢煌;李玉榕;麻毓镪;王武
  • 通讯作者:
    王武
基于sEMG信号的实时控制系统
  • DOI:
    10.16667/j.issn.2095-1302.2019.02.019
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    物联网技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈玉如;王烜;周鹏辉;张永福;李玉榕
  • 通讯作者:
    李玉榕
竞争法免疫层析试条的数学模型与仿真研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    分析化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾念寅;朱盼盼;李玉榕;姜海燕;杜民
  • 通讯作者:
    杜民

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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