生物芯片信号处理与检测系统设计

2017-02-23 19:31吴沣恒张正平
电子技术与软件工程 2016年24期
关键词:生物芯片数据处理

吴沣恒+张正平

随着科技的发展,生物芯片技术已经成功应用在很多领域,比如:食物,制药等等。为了系统操作更便捷,价格更低廉,性能更实用,我们提出了基于生物芯片的荧光信号采集与处理系统。

【关键词】生物芯片 信号采集 数据处理

生物芯片是一种通过微加工或微型化的方法在固相支持物表面实现对生物分子的快速、准确、高通量检测和系统化分析的技术。国内研究生物芯片技术和光谱处理系统相对较晚,但发展很快,但大多无法满足市场的要求,在这样的背景下,研究一种便捷,低廉,高效的信号检测系统就显得尤为重要。

1 需求分析

生物芯片的检测过程为:

(1)在上位机上打开检测系统软件,打开对应的串口和USB,初始化电机和光谱仪,将生物芯片放置在检测平台上。

(2)打开CCD,配合电机定位第一个量子点的位置,依次确认边角四点的位置,然后通过位置算法算出25个点阵列的位置。检查每个点的位置是否准确,如果没有在量子点的中心的话,通过微调将定位到准确位置。

(3)确定生物芯片检测点以后,需要光学原理来检测,需要激发光源,由于光信号在传输过程中对角度精度要求较高,所以采用三相伺服电机和旋转电机来控制。这样光谱仪采集到的信号才准确。

(4)开启六轮检测,由于抗原抗体结合需要一定的时间,所以通过六轮光谱检测来做最后分析,绘出波形曲线。

(5)保存数据,显示光谱图,特征值,偏振角的波形曲线。

2 检测系统设计

整体检测系统分为五个模块,第一个模块是观测物滑动模块,即采用三相X、Y、Z方向电机控制生物芯片的位置,实现检测系统的高精准度,第二个模块是激光源,分为照明光源和激发光源。照明光源主要用于CCD定位每个量子点的精准位置,采用无连续白光LED;激发光源主要是用于检测过程中,需要激发光源的照射光谱仪才可以精确检测抗原抗体结合过程中光谱发生的变化。然后是微型光谱仪,光谱仪与上位机是通过USB口连接,实现对光谱数据的采集和传输。CCD数据传输采用串口方式。落射式的显微镜是整个检测的主体,光谱仪和CCD是放在目镜上来检测和观察。旋转电机的作用是控制偏振片旋转到特定角度的控制,在不同的偏振角度时光谱反馈的数据是不同的,会随着角度的变化而变化,因为光源的入射角度发生变化时,对光的吸收是不同的。

检测系统中分为上位机和下位机。PC用于上位机,整个软件部分荧光信号的采集和处理算法是通过Qt Creator来开发,Qt Creator平台由于其开放性、图形化、可移植、多线程、灵活性而得到广泛的应用。下位机采用STM32F103VE处理器,来配合上位机控制电机以及反馈。

该系统的整体框图如图1。

3 上位机与下位机通信

上位机是一台电脑,包括键盘,鼠标,显示屏等等。采用PC作为上位机是因为需要稳定的数据采集和数据处理的环境,并且需要对大量数据进行快速分析、处理的能力。与此同时考虑到整个系统的高效、便捷、微型化等需求。下位机是采用STM32为核心处理器,STM32具有高性能、低成本、低功耗的优点,可以满足检测系统的需求。上位机与下位机通信传输采用RS232方式。由于量子点的特性,要求电机的精度必须达到0.5 um。

具体通信过程如图2。

4 数据采集与处理

在与下位机通信和CCD操作都需要用到串口通信,这势必会造成串扰,是传输数据的准确性和稳定性受到影响,这样就导致整个检测系统的稳定性和精准性,为此通过严格控制数据传输间隔时间,校验方式和波特率的形式来解决这个问题。首先我们设置数据传输间隔时间为30ms,这样在30ms中上位机可以相应出相应的处理。通过添加帧头和帧尾校验的方式来验证数据的正确性。

数据采集是指将指令发送至光谱仪,通过USB連接在上位机上接收光谱数据。首先通过编写USB驱动来实现对USB口的打开、读和写等操作。整个光谱采集是光源激发量子点,通过显微镜的目镜连接至准直镜,光信号通过光纤跳线收集到微型光谱仪,信号采集卡分析通过USB口传输至计算机系统,整个系统对精度要求很高,必须保持在同一轴线上,这样才能保证光信号传输的准确度。

需要对采集到的大量光谱数据进行处理,首先对25个矩阵点进行通道划分,每五个为一个通道。我们需要对标记最强中心光强与波长,以及每一个通道特征值和旋转角度进行处理和绘图。波长计算公式:

λp=I+C1p+C2p2+C3p3

其中p为像素pixel的序号,p的取值1~1024;系数 I、C1、C2、C3通过USB接口命令获得。

计算出波长之后分析出每个量子点的特征波长,然后在对每个通道内的量子点的特征波长进行分析,取出这个通道的特征值。并且对不同时刻该通道的特征值进行比较,分析出特征值的差值。判断抗原抗体的结合情况。根据特征波长来确定最优偏振角,同时我们需要对每个量子点的最优偏振角进行记录并且处理,绘制出一轮测试每个通道的最优偏振角图。

在算法中加入了多线程,多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程,进而提升整体处理性能。整个检测系统中代码不仅繁琐,还比较多。加入多线程是为了优化数据处理部分的代码,即使有将近20万的数据分析,整个程序运行顺畅。

5 结果分析与对比

上位机分别分析出实时波形、特征值、偏振角、波长-角度四种曲线,如图3。

这四种图形分别代表不同的含义,第一个波形显示是检测过程中每一个点波长、光强变化值的实时显示。特征值曲线是检测完之后通过算法分析出每一轮的特征值曲线。偏振角曲线是每一轮每个通道检测中的最优偏振角变化图。波长-角度图是检测完分析出的二者的关系图。通过算法分析的波形图与光谱仪自带的软件对比图如图4。

通过对比图可以看出两款软件在光谱采集和处理上已经相差无几,并且在噪声处理方面我们开发的软件处理的更加好一些,对细节处理更加精准。

6 结束语

本文从生物芯片的原理和市场的需求提出了检测系统的设计,基于量子点生物芯片的荧光信号采集与处理系统精度高、速度快、更自动化、操作更便捷来进行量子点生物芯片的检测。

参考文献

[1]Jasmin Blanchette,Mark Summerfield.C++ GUI Qt 4编程(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2013.

[2]马立人,蒋中华.生物芯片-第二版[M].北京:化学工业出版社,2002.

[3]高西全,丁玉美.数字信号处理(第三版)[M].西安:西安电子科技大学出版社,2008.

作者简介

吴沣恒(1992-),男,黑龙江省铁力市人。现为贵州大学硕士研究生在读。主要研究方向为数据通信与处理。

作者单位

贵州大学 贵州省贵阳市 550025

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