本發(fā)明涉及干細胞，具體為一種面向干細胞培養(yǎng)的數據分析方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、干細胞研究屬于生物醫(yī)學工程領域的一個重要分支，尤其在再生醫(yī)學和組織工程中，干細胞培養(yǎng)技術被廣泛應用。干細胞具備自我更新和多向分化的能力，是研究疾病模型構建、藥物篩選、組織修復的重要材料。在這一領域，干細胞的生長模式和培養(yǎng)環(huán)境的監(jiān)控至關重要，直接影響著培養(yǎng)效果和研究結果的可靠性。因此，如何有效地分析和預測干細胞的生長模式，成為干細胞培養(yǎng)技術中的核心問題之一。

2、現階段干細胞培養(yǎng)技術主要依賴于靜態(tài)監(jiān)測和人工經驗指導，這種方法存在多項不足。首先，培養(yǎng)過程中的數據采集主要依賴定期手動記錄，導致實時性不足，難以及時發(fā)現異常情況。其次，現有的分析方法往往是基于單一因素或簡單的統(tǒng)計模型，忽略了干細胞生長環(huán)境的復雜性和多因素交互作用，導致預測結果不夠準確，在實際操作中，這種不足可能導致干細胞生長異常，例如過度生長或生長停滯，從而影響實驗的重復性和可靠性。

技術實現思路

1、針對現有技術的不足，本發(fā)明提供了一種面向干細胞培養(yǎng)的數據分析方法及系統(tǒng)，解決了背景技術中提到的問題。

2、為實現以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現：包括數據采集模塊、特征分析模塊、干細胞生長預測模塊、自適應與實時預測模塊和迭代優(yōu)化模塊；

3、所述數據采集模塊用于采集干細胞的生長數據，并將生長數據傳輸到中央處理中心，并進行特征提取獲取生長特征集；

4、所述特征分析模塊用于定義非線性映射函數φ，并將生長特征集的原始特征空間映射到高維特征空間，并進行結合計算獲取綜合特征向量fcom；

5、所述干細胞生長預測模塊通過綜合特征向量fcom，基于集成學習方法進行構建生長預測模型，并設置預測模型公式計算獲取生長預測模值g(t+n)；

6、所述自適應與實時預測模塊構建自適應調整公式，進行動態(tài)調整生長預測模型公式的動態(tài)權重γi(t+1)，再依據實時提取的生長特征集，進行計算獲取的實際綜合特征向量fcomreal-time，帶入生長預測模型計算獲取實際預測值greal-time，預設第一生長閾值g1和第二生長閾值g2與實際預測值greal-time進行初步對比評估，并生成初步標簽提示；

7、所述迭代優(yōu)化模塊用于實時接收初步評估生成的標簽提示，依據標簽提示對干細胞的生長環(huán)境進行調整優(yōu)化，優(yōu)化后重新執(zhí)行系統(tǒng)計算獲取優(yōu)化預測值gopt，再與標準預測值gactual，進行誤差計算獲取預測誤差值mse，并預設優(yōu)化閾值e進行二次對比評估。

8、優(yōu)選的，所述數據采集模塊包括數據采集單元、數據傳輸單元和特征提取單元；

9、所述數據采集單元用于在干細胞培養(yǎng)皿的周圍安裝干細胞檢測設備，實時采集干細胞的生長數據；所述干細胞檢測設備包括微電極、afm探針、微型ph傳感器、酶聯(lián)免疫吸附試驗、熒光共振能量轉移和光學顯微鏡；

10、所述生長數據包括干細胞內電位值vin、干細胞外電位值vout、探針力響應值fpr、細胞外基質接觸面積aecm、ph值ph、細胞體積vtj和信號分子濃度csi；

11、所述干細胞內電位值vin和干細胞外電位值vout通過使用顯微鏡定位干細胞，并使用微電極插入干細胞內，同時另一電機放置在培養(yǎng)皿中，記錄干細胞內外電位值數據；

12、所述探針力響應值fpr和細胞外基質接觸面積aecm通過使用afm探針輕輕接觸ecm表面，施加力后記錄探針在不同位置的力響應獲??；

13、所述ph值ph通過微型ph傳感器測量干細胞不同區(qū)域的ph值；

14、所述細胞體積vtj和信號分子濃度csi通過酶聯(lián)免疫吸附試驗檢測細胞因子或其他分泌物的濃度，同時通過熒光共振能量轉移檢測細胞間信號分子的物理相互作用，再使用光譜顯微鏡實時觀察細胞間信號的空間分布和強度獲?。?/p>

15、所述數據傳輸單元用于將所采集到的生長數據，通過無線傳輸機制發(fā)送到中央處理中心；

16、所述特征提取單元用于實時提取中央處理中心中的生長數據，并對生長數據進行特征提取獲取生長特征集，所述生長特征集包括細胞內外電位差△vcell、細胞外基質張力tecm、ph梯度和細胞間通訊信號強度scomm；

17、所述細胞內外電位差△vcell通過對生長數據中的干細胞內電位值vin和干細胞外電位值vou進行差值處理獲取，具體提取方式△vcell＝vin-vout；

18、所述細胞外基質張力tecm通過對生長數據中的針力響應值fpr和細胞外基質接觸面積aecm，進行特征提取獲取，具體提取方式

19、所述ph梯度通過對生長數據中的所獲取的干細胞不同區(qū)域的ph值ph，使用偏導數計算獲取，具體提取方式式中，x表示干細胞橫軸坐標，y表示干細胞縱軸坐標，表示偏導數；

20、所述細胞間通訊信號強度scomm通過對生長數據中的所獲取的細胞體積vtj和信號分子濃度csi，進行特征提取獲取，具體提取方式

21、優(yōu)選的，所述特征分析模塊包括映射函數構建單元和綜合特征分析單元；

22、所述映射函數構建單元用于將所獲取的生長特征集，并使用徑向基函數rbf核構建非線性映射函數φ將生長特征集映射到高維特征空間；

23、所述非線性映射函數φ通過以下算法公式進行映射；

24、

25、所述綜合特征分析單元用于依據映射后的生長特征，構建綜合特征向量算法公式，進行計算獲取綜合特征向量fcom；

26、所述綜合特征向量fcom通過以下算法公式計算獲取；

27、

28、式中，a1表示細胞內外電位差△vcell和細胞外基質張力tecm交互項的權重值，a2表示了ph梯度和細胞間通訊信號強度scomm交互項的權重值，β表示所有生長特征集中相關特征的平方項之和的權重值；具體數值由用戶進行設置；

29、a1·(δvcell×tecm)表示結合細胞內外電位差△vcell和細胞外基質張力tecm，反映細胞膜內外電位差與機械力相互作用對細胞行為的影響；

30、表示結合了ph梯度和細胞間通訊信號強度scomm，反映了微環(huán)境的化學和信號調控對細胞代謝和群體行為的影響；

31、表示綜合分析生長特征集中參數的非線性效應，通過平方項體現每個參數單獨對系統(tǒng)的貢獻，并捕捉其潛在的非線性關系。

32、優(yōu)選的，所述干細胞生長預測模塊通過采用集成學習方法，并使用綜合特征向量fcom進行構建生長預測模型，并設置預測模型公式獲取生長預測模值g(t+n)，將歷史綜合特征向量fcom作為預測模型的輸入項，訓練多個決策樹模型，每個樹fi通過最小化損失函數進行學習歷史綜合特征向量fcom和目標輸出之間的關系；

33、所述生長預測模值g(t+n)通過以下預測模型公式獲??；

34、

35、式中，g(t+n)表示預測的第t+n時刻的細胞生長值，fi表示基于綜合特征向量fcom的非線性函數，γi表示預測模型權重，m表示預測模型中使用的非線性函數fi的總數量，i表示第i個綜合特征向量fcom的非線性函數fi。

36、優(yōu)選的，所述自適應與實時預測模塊包括自適應調整單元、實時預測單元和預測評估單元；

37、所述自適應調整單元用于構建自適應調整公式，動態(tài)調整預測模型公式中在不同時間點的動態(tài)權重γi(t+1)；

38、所述動態(tài)權重γi(t+1)通過以下自適應調整公式計算獲??；

39、

40、式中，γi(t+1)表示在時間t+1更新后的動態(tài)權重，反映子模型的非線性函數fi在新的時間步中的重要性，γi(t)表示在時間t是的權重，表示偏導數，η表示學習率，l表示損失函數。

41、優(yōu)選的，所述實時預測單元用于在對預測模型的進行動態(tài)調整后，將實時提取到的生長特征集輸入到綜合特征向量算法公式，進行計算獲取實際綜合特征向量fcomreal-time，再將實際綜合特征向量fcomreal-time輸入自適應調整后的預測模型中，進行計算獲取實際預測值greal-time；

42、所述實際預測值greal-time值通過以下算法公式計算獲取；

43、

44、式中，greal-time(t+n)表示預測時間點為當前時間后的n時間步的干細胞實際預測值；

45、所述預測評估單元通過用戶基于實驗目標進行預設第一生長閾值g1和第二生長閾值g2，再與所獲取的實際預測值greal-time進行初步對比評估分析當前干細胞生長情況，并對評估結果進行標注標簽，具體評估內容如下所示；

46、當實際預測值greal-time＞第一生長閾值g1時，預測出干細胞生長異常，此時生成“過度生長”標簽，并執(zhí)行優(yōu)化機制，對預測模型進行調整；

47、當第二生長閾值g2≤實際預測值greal-time≤第一生長閾值g1時，預測干細胞生長正常，此時生成“正常生長”標簽，無需執(zhí)行優(yōu)化機制；

48、當實際預測值greal-time＜第一生長閾值g2時，預測出干細胞生長異常，此時生成“生長停滯”標簽，并執(zhí)行優(yōu)化機制，對預測模型進行調整。

49、優(yōu)選的，所述迭代優(yōu)化模塊包括優(yōu)化單元、誤差分析單元和誤差評估單元；

50、所述優(yōu)化單元用于實時接收初步評估所生成的標簽，并根據標簽生成優(yōu)化報告，對干細胞生長環(huán)境進行調整優(yōu)化，具體生成內容如下；

51、當接收到“過度生長”標簽時，生成第一優(yōu)化報告，提示反向調整優(yōu)化干細胞培養(yǎng)皿內的營養(yǎng)成分濃度和刺激因子，反向調整為對培養(yǎng)皿內的營養(yǎng)成分濃度和刺激因子進行降低處理；

52、當接收到“正常生長”標簽時，無需生成優(yōu)化報告；

53、當接收到“生長停滯”標簽時，生成第二優(yōu)化報告，提示正向調整優(yōu)化干細胞培養(yǎng)皿內的營養(yǎng)成分濃度和刺激因子，正向調整為對培養(yǎng)皿內的營養(yǎng)成分濃度和刺激因子進行增加處理。

54、優(yōu)選的，所述誤差分析單元用于在對干細胞生長環(huán)境優(yōu)化后進行二次數據采集執(zhí)行預測模型，輸出優(yōu)化預測值gopt，再基于第一生長閾值g1和第二生長閾值g2區(qū)間，由用戶進行定義標準預測值gactual，進行均值誤差計算獲取預測誤差值mse；

55、所述預測誤差值mse通過以下算法公式計算獲??；

56、

57、式中，n表示樣本數量，表示在某個時間段內集到的優(yōu)化預測值gopt(t+n)和實際預測值greal-time(t+n)對應的數據點數量。

58、優(yōu)選的，所述誤差評估單元用于預設優(yōu)化閾值e與預測誤差值mse進行二次對比評估，分析優(yōu)化后干細胞的生長數據情況，具體評估內容如下；

59、當預測誤差值mse＞優(yōu)化閾值e時，表示優(yōu)化后的干細胞生長預測值正常，此時則迭代執(zhí)行優(yōu)化單元，進行提示優(yōu)化；

60、當預測誤差值mse≤優(yōu)化閾值e時，表示優(yōu)化后的干細胞生長預測值正常。

61、一種面向干細胞培養(yǎng)的數據分析方法，包括以下步驟：

62、s1、采集干細胞的生長數據，并將生長數據傳輸到中央處理中心，并進行特征提取獲取生長特征集；

63、s2、定義非線性映射函數φ，并將生長特征集的原始特征空間映射到高維特征空間，并進行結合計算獲取綜合特征向量fcom；

64、s3、通過綜合特征向量fcom，基于集成學習方法進行構建生長預測模型，并設置預測模型公式計算獲取生長預測模值g(t+n)；

65、s4、構建自適應調整公式，進行動態(tài)調整生長預測模型公式的動態(tài)權重γi(t+1)，再依據實時提取的生長特征集，進行計算獲取的實際綜合特征向量fcomreal-time，代入生長預測模型計算獲取實際預測值greal-time，預設第一生長閾值g1和第二生長閾值g2與實際預測值greal-time進行初步對比評估，并生成初步標簽提示；

66、s5、實時接收初步評估生成的標簽提示，依據標簽提示對干細胞的生長環(huán)境進行調整優(yōu)化，優(yōu)化后重新執(zhí)行系統(tǒng)計算獲取優(yōu)化預測值gopt，再與標準預測值gactual，進行誤差計算獲取預測誤差值mse，并預設優(yōu)化閾值e進行二次對比評估。

67、本發(fā)明提供了一種面向干細胞培養(yǎng)的數據分析方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

68、(1)該系統(tǒng)通過高精度的數據采集模塊，結合多種細胞生長特征數據，進行實時特征提取和高維特征空間映射。通過特征分析模塊中的非線性映射函數φ，將這些復雜的生物學特征數據轉化為綜合特征向量fcom，進而構建生長預測模型。該模型基于歷史綜合特征向量fcom，利用集成學習方法，構建了多重決策樹模型，有效捕捉了干細胞生長過程中的非線性關系。通過此精密的預測機制，研究人員能夠提前預見干細胞在未來時刻的生長動態(tài)，提供科學依據支持干細胞培養(yǎng)中的決策和調整，提高了預測的精度與準確性。

69、(2)該系統(tǒng)的自適應與實時預測模塊，能夠在預測模型構建后，針對不同時間點動態(tài)調整模型權重，確保模型能適應干細胞生長環(huán)境的變化。通過實時采集的生長數據，系統(tǒng)能夠計算實際綜合特征向量fcomreal-time，并將其代入自適應調整后的預測模型中，獲取即時的實際預測值greal-time。系統(tǒng)設置了第一生長閾值g1和第二生長閾值g2，通過將實際預測值greal-time與第一生長閾值g1和第二生長閾值g2進行初步對比，系統(tǒng)能夠即時判斷干細胞的生長狀態(tài)，并生成相應的提示標簽。這種實時自適應調整和即時響應機制，確保了系統(tǒng)能夠根據實際生長情況及時作出調整，保持干細胞生長的穩(wěn)定性與健康性。

70、(3)該系統(tǒng)的迭代優(yōu)化模塊不僅能夠接收初步評估的標簽提示，還能夠根據這些提示，生成針對性優(yōu)化報告，指導干細胞生長環(huán)境的調整。例如，當檢測到“過度生長”標簽時，系統(tǒng)將建議反向調整培養(yǎng)皿內的營養(yǎng)成分濃度和刺激因子，從而減少干細胞的過度生長風險；而對于“生長停滯”情況，系統(tǒng)則會建議增加營養(yǎng)成分和刺激因子的濃度，以促進細胞生長。優(yōu)化后的生長數據再次通過系統(tǒng)計算生成優(yōu)化預測值gopt，與標準預測值gactual進行對比，并計算預測誤差值mse，進而與預設的優(yōu)化閾值e進行二次對比評估。通過這種精細的迭代優(yōu)化和誤差評估機制，系統(tǒng)確保了干細胞的生長條件不斷趨于最優(yōu)狀態(tài)，實現了對干細胞培養(yǎng)過程的精準調控。