一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法

    公开(公告)号:CN116740705A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310359888.7

    申请日:2023-04-06

    申请人: 深圳大学

    摘要: 本发明提供一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法,属于单分子定位识别技术领域。本发明基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法包括如下步骤:单分子库的建立步骤:用于建立模拟单分子定位超分辨显微成像的单分子库;超亮光斑数据的模拟步骤:用于模拟超亮光斑;随机森林分类模型训练步骤:采用随机森林算法对所述单分子光斑和超亮光斑数据进行训练,获取所述随机森林分类模型;识别校准步骤:采用所述随机森林分类模型,对生物亚衍射极限结构单分子定位超分辨显微成像的超亮光斑进行定位数识别和定位信息校准。本发明有效提高了超亮光斑定位的准确度,改进了单分子定位超分辨显微成像对生物标本的定量和比较分析能力。

    利用成像定量检测微小体积液体中特定分子的方法

    公开(公告)号:CN118777272A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410724917.X

    申请日:2024-06-05

    申请人: 深圳大学

    IPC分类号: G01N21/64

    摘要: 本发明涉及分子检测计量领域,具体涉及了一种利用成像定量检测微小体积液体中特定分子的方法,检测对象为单个目标分子上所标记的荧光分子,定量方法包括对目标分子进行荧光分子标记和成像,通过分析检测出荧光分子数目和位置,从而数出被测微量液体所含目标分子的总数目。本发明的目的是解决对液体中特定分子定量检测过程中存在的待测样本检测体积大、目标分子上荧光分子数目无法确定、检测手段间接、流程中不确定环节多、精准度低、价格昂贵的问题,提供一种待测样本检测体积小、通过成像获得目标分子的数量和定位、流程中不确定环节少、精准度高、价格低的利用成像并直接单分子计数的方法。

    一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法

    公开(公告)号:CN116740705B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202310359888.7

    申请日:2023-04-06

    申请人: 深圳大学

    摘要: 本发明提供一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法,属于单分子定位识别技术领域。本发明基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法包括如下步骤:单分子库的建立步骤:用于建立模拟单分子定位超分辨显微成像的单分子库;超亮光斑数据的模拟步骤:用于模拟超亮光斑;随机森林分类模型训练步骤:采用随机森林算法对所述单分子光斑和超亮光斑数据进行训练,获取所述随机森林分类模型;识别校准步骤:采用所述随机森林分类模型,对生物亚衍射极限结构单分子定位超分辨显微成像的超亮光斑进行定位数识别和定位信息校准。本发明有效提高了超亮光斑定位的准确度,改进了单分子定位超分辨显微成像对生物标本的定量和比较分析能力。