用於確定pcr和其他數據集中的串擾係數的系統和方法
2023-12-04 12:19:46
/;++A")-々+"/)("A:=/廣(""/i+/2+"w厶)—+"/)Ac=/4-++/3)—(r+"/)其中fi是信道(i)中所測量的螢光以及G是信道(i)中串擾修正的信號。係數au表示從信道(J)到信道(I)的串擾係數。方程(7)使用為所有信道共有的增益和線性項r和s。方程(3)的線性減法模型示於下面方程(8)中,c=,-+a"+""/2C=/2-(&乂+。2J/3+a24/4)—(r2+_y2*0(8)/3c=/3-("",++/)—(5+A*0厶c=/4一(乂+a"/2+""力)—(r4+*0其中fi是信道(i)中所測量的螢光以及G是信道(i)中串擾修正的信號。係數au表示從信道(J)到信道(I)的串擾係數。方程(8)使用在每個信道中都不同的增益和線性項r和s。還要注意，這些串擾修正信號的計算有利地不要求矩陣求逆。而且，在某些方面，方程(6)-方程(8)可通過首先從基本信號和串擾信號中減去背景或基線來修改。20雙染料情況下的串擾應用的比較考慮圖3所示的染料光譜，其中光譜10代表染料1(FAM)而光鐠20代表染料2(HEX)。期望的是去除由FAM和HEX染料中的重疊區所代表的串擾。在常規方法中，對於如濾波器1內所觀測的FAM和如濾波器2內所觀測的HEX的串擾修正信號，求解上面的方程(4)和(5)分別給出了下面方程(9)和(10)所示的結果。in,C2=/2,)、,(10)使用方程(1)針對這個系統的串擾修正信號被給出為下面的方程(11)和(12):/ic(ii)/2C=/2—"2l/;(12)方程(11)克服了與方程(9)相關聯的兩個問題，即對"的乘數(l-a12)(其造成串擾過補償)不再存在，且不正確的分母不再存在。常規方法與新方法針對HPV數據集的比較使用現有方法和方程(1)-(3)來測試只有FAM和HEX信道的HPV數據集。這個數據在FAM信道中含有目標而在HEX信道中不含有目標。這些方法被應用於HEX信道中的串擾信號並且所得到的殘差圖被檢查。理想地，這些殘差將以零截距為中心，其中斜率為零。a)使用常規方法的殘差圖圖4示出了24個單獨的殘差圖，而圖5示出了首尾相連的這二十四個圖。圖6示出了所有二十四個圖的疊加。在最優的修正中，將預期這些殘差以x軸為中心，其中斜率和截距為零。然而在圖4中，大多數圖表明這些殘差從循環1到循環60顯著降低，指示非最優的串擾實施。在》見測圖6(圖4的所有二十四個圖的疊加)時，顯然可見當4吏用常規串擾方法時存在從循環1到循環60的明顯下降趨勢。b)使用方程(1)-(3)的殘差圖圖7-9分別示出了方程(1)-(3)的首尾相連的殘差圖。類似地，圖10-12示出了方程(l)-(3)的疊加的殘差圖。比較圖6和圖10-12,顯而易見，使用本發明技術的殘差範圍有利地小於常規方法。另外，使用本發明的技術，疊加圖的趨勢線具有更接近零目標的斜率和截距。在這個示例中，FAM和HEX串擾大約為2%。因而，這些圖示出了更優的修正，指示本發明技術的魯棒性。在存在更多染料並且串擾處於2-20%的範圍內的示例中本發明技術的優越性將更加明顯。常規方法與新方法針對HIV數據集的比較圖13和14分別對於FAM和HEX濾波器示出了其中目標在FAM濾波器中且在HEX濾波器中沒有目標的HIV化驗的PCR實驗。使用圖13和14中的數據，對於常規方法和方程(1),FAM-〉HEX串擾的串擾係數"21)被計算為a21=0.051。圖15、16和17分別示出了使用常規方法、方程(1)和方程(3)的HEX信道中的串擾修正信號。可以看出，使用後兩種方法中的任一種大大地減少了信號的過修正。應當明白，本文描述的包括串擾修正過程的串擾係數確定過程可以以運行在計算機系統的處理器上的計算機代碼來實施。該代碼包括用於控制處理器以實施該過程的各個方面和步驟的指令。所述代碼一般被存儲在硬碟、RAM或諸如CD、DVD等的可攜式媒介上。類似地，這些過程可以在諸如溫度循環器的PCR裝置中實施，所述PCR裝置包括執行存儲在耦合到處理器的存儲器單元中的指令的處理器。包括這種指令的代碼可通過到代碼源的網絡連接或直接連接或者使用眾所周知的可攜式媒介而被下載到PCR裝置存儲器單元。本領域技術人員應當明白，本發明的串擾係數確定和串擾修正過程能夠使用各種程式語言(諸如C、C++、C#、Fortran、VisualBasic等以及諸如MatheI^latica的應用程式(其提供對數據可視化和分析有用的預封裝例程、功能和過程))來編碼。後者的另一示例是MATLAB。雖然經由示例以及就特定實施例描述了本發明，但是要理解，本發明不限於所公開的實施例。相反，旨在覆蓋對本領域技術人員顯而易見的各種修改和類似布置。因此，所附權利要求書的範圍應當被給予最寬泛的解釋以便涵蓋所有這樣的修改和類似布置。權利要求1、一種確定具有至少兩個光學元件的聚合酶鏈反應(PCR)光學檢測系統的串擾係數的方法，每個光學元件在操作中用於隔離不同的特定電磁波長範圍，所述方法包括-對於每個光學元件在PCR生長過程的採集範圍上採集PCR數據集；-同時對於每個其他光學元件在所述採集範圍上採集串擾數據集；以及-使用所述採集範圍上的PCR數據集和串擾數據集來確定串擾係數。2、權利要求1的方法，其中數據採集範圍代表多個PCR循環，且其中確定串擾係數包括最小化在所述採集範圍上的每個PCR數據集和串擾數據集之間的平方和。3、權利要求2的方法，其中最小化平方和包括使用以下形式的方程min[Z,(燈S/g"a(-g*S一/,)2,其中i是PCR循環數，其中Signali是光學元件的PCR數據集，其中XTSignali是光學元件的串擾數據集，且其中q是乘性增益因子。4、權利要求2的方法，其中最小化平方和包括使用以下形式的方程(ATO一/3,_(r+"''+*SV'gM。/,))2其中i是PCR循環數，其中Signali是光學元件的PCR數據集，其中XTSignali是光學元件的串擾數據集，其中r是共同偏移，其中s是共同斜率，且其中ql、q2和q3是乘性增益因子。5、權利要求2的方法，其中最小化平方和包括使用以下形式的方程minZ,(;OT—/,-(/+W+W—,))其中i是PCR循環數，其中Signali是光學元件的PCR數據集，其中XTSignali是光學元件的串擾數據集，其中r是偏移，其中s是斜率，且其中q是乘性增益因子。6、權-利要求l的方法，還包括-確定每個PCR數據集和每個串擾數據集的基線；以及-在確定串擾係數之前從每個數據集中減去相應的基線。7、權利要求l的方法，還包括-使用線性減法模型對PCR數據集應用所確定的串擾係數以產生串擾修正的數據集。8、權利要求7的方法，其中線性減法模型包括以下形式的方程formulaseeoriginaldocumentpage3其中fi是信道(i)中所測量的信號以及G是信道(i)中串擾修正的信號，且其中係數aij表示從信道(j)到信道(i)的串擾係數。9、權利要求7的方法，其中線性減法模型包括以下形式的方程formulaseeoriginaldocumentpage3其中fi是信道(i)中所測量的信號以及fir是信道(i)中串擾修正的信號，其中係數aij表示從信道(j)到信道(i)的串擾係數，且其中r和s分別是為所有信道(i)共有的增益和線性項。10、權利要求7的方法，其中線性減法模型包括以下形式的方程formulaseeoriginaldocumentpage3其中fi是信道(i)中所測量的信號以及fw是信道(i)中串擾修正的信號，其中係數au表示從信道(j)到信道(i)的串擾係數，且其中ri和Si分別是對每個信道(i)均不同的增益和線性項。11、一種計算機可讀媒介，包括用於控制處理器以確定具有至少兩個光學元件的聚合酶鏈反應(PCR)光學檢測系統的串擾係數的代碼，每個光學元件在操作中用於隔離不同的特定電磁波長範圍，所述代碼包括用於執行如下操作的指令-對於每個光學元件接收在PCR生長過程的採集範圍上採集的PCR數據集，所述採集範圍包括基線區、生長區和平穩區；-同時對於每個其他光學元件接收在所述採集範圍上採集的每個濾波器的串擾數據集；以及-使用所述採集範圍上的PCR數據集和串擾數據集來確定串擾係數。12、一種動力學聚合酶鏈反應(PCR)系統，包括-具有至少兩個光學元件的光學檢測模塊，每個光學元件在操作中用於隔離不同的特定電磁波長範圍，其中所述光學檢測模塊適於-對於每個光學元件在PCR生長過程的採集範圍上採集PCR數據集，所述採集範圍包括基線區、生長區和平穩區；和-同時對於每個其他光學元件在所述採集範圍上採集串擾數據集；以及-智能模塊，適於處理所採集的PCR數據集和串擾數據集以使用在所述採集範圍上的PCR數據集和串擾數據集來確定串擾係數。13、一種核酸解鏈分析系統，包括-具有至少兩個光學元件的光學檢測模塊，每個光學元件在操作中用於隔離不同的特定電磁波長範圍，其中所述光學檢測模塊適於-對於每個光學元件在溫度採集範圍上採集解鏈數據集，以及同時對於每個其他光學元件在該溫度採集範圍上採集串擾數據集；以及-通過最小化在所述採集範圍上的每個解鏈數據集和串擾數據集之間的平方和來確定串4尤係數。14、一種確定具有至少兩個光學元件的光學檢測系統的串擾係數的方法，每個光學元件在操作中用於隔離不同的特定電磁波長範圍，該方法包括-對於每個光學元件在生長過程的採集範圍上採集第一數據集；-同時對於每個其他光學元件在該採集範圍上採集串擾數據集；以及-使用在所述採集範圍上的第一數據集和串擾數據集來確定串擾係數。15、權利要求14的方法，其中該數據採集範圍代表多個PCR循環，且其中確定串擾係數包括最小化在所述採集範圍上的每個PCR數據集和串擾數據集之間的絕對值之和。全文摘要用於確定曲線(諸如S形或生長曲線以及尤其是PCR曲線和核酸解鏈曲線)中的串擾係數、以及用於使用線性減法模型應用串擾係數來產生串擾修正的數據集的系統和方法。使用在整個信號採集範圍上採集的串擾數據來確定串擾信號係數。在所有信號曲線數據上的分析提供在整個數據採集範圍上的更魯棒的串擾修正。線性減法模型被用來修正具有串擾分量的數據集。文檔編號G01N21/64GK101688841SQ200880022522公開日2010年3月31日申請日期2008年6月27日優先權日2007年6月29日發明者A·薩尼,C·埃爾金,R·T·柯尼克申請人:霍夫曼-拉羅奇有限公司