米乐M6官网登录正版下载·基于计算机视觉的AI介导的多重微流控数字免疫分析法

　　的需求不断增长，推动了数字免疫分析的发展。目前的数字免疫分析主要包括基于微孔的数字免疫分析、基于微滴的数字免疫分析和基于荧光团的数字免疫分析，特别是由这些模型衍生的多路数字免疫分析越来越受到关注。尽管具有高灵敏度和量，但基于微孔和微滴的数字免疫分析需要微加工进行物理区隔或微流控装置进行微滴形成，这增加了成本和复杂性，不适合在资源有限的情况下进行即时检测。在基于荧光团的数字免疫分析中，荧光团在单个分子水平上被单独检测和计数，而不需要微流控装置或物理分区。然而，它们需要荧光显微镜来成像荧光团，其中激光激发是必不可少的。除了灵敏度和通量外，具有多重检测能力的免疫分析可以提高检测效率并降低成本，这对于早期诊断和治疗后监测至关重要，因为多种生物标志物可以在临床诊断或药物反应预测中提供更准确的。然而，多路数字免疫分析通常很耗时，并且需要依赖于实验室的复杂而昂贵的分析仪器，因此，具有广泛可及性、低成本、多路检测能力和高通量的数字免疫分析具有重要意义。

　　为了解决上述挑战，华中农业大学的阵翊平教授和浙江大学的鲜于运雷教授设计了基于计算机视觉AI（CAT）介导的多重微流控数字编码解码免疫分析法，可以实现在30分钟内同时分析多种炎症标志物和抗生素，具有高灵敏度和从pg/mL到μg/mL的广泛检测范围，作为下一代多重生物传感的智能生物分析具有广阔的前景。相关研究内容以“Computer Vision-Based ArtiicialIntelligence Mediated Encoding-Decoding forMultiplexed Microfluidic Digital Immunoassay”为题发表在ACS Nano期刊上。

　　具体而言，在该方法中，具有不同特征（包括颜色、大小和数量）的聚苯乙烯（PS）微球可以被编码为信号探针。此外，研究人员通过显微镜成像和基于计算机视觉的AI开发了数字免疫分析，用于信息解码，从而实现高灵敏度和方便操作的多路检测。其中，聚苯乙烯微球的大小和颜色可以编码二维信息用于目标识别，聚苯乙烯微球的数量可以实现特定目标的量化。此外，通过与磁性纳米颗粒（MNP）结合，该方法可以对生物素化聚苯乙烯微球和链霉亲和素（SA）修饰的MNP之间形成的免疫复合物进行磁分离。此外，微流控芯片被设计为用于数字免疫分析的微反应器，并且集成了混合反应通道、磁分离通道、图像采集区域和废物池。微流控技术具有反应可控性好、反应速度快、试剂消耗少等特点，可以减少检测体积，有效提高灵敏度。并且，微流控装置与光学显微镜成像集成良好，因此整个反应过程仅需要1 μL~ 10 μL的样品。

　　基于二维近似有限元法（COMSOLMultiphysics）的信号探针分选微流控芯片物理场仿真与分析

　　与目前的数字免疫分析法和其他报告方法相比，该CAT免疫分析法的分析性能具有很大的优势。它既不需要物理分区，也不需要荧光显微镜，具有多路检测和即时检测的巨大潜力。具体而言，CAT免疫分析法的优点包括：（1）光学显微镜成像识别微球的灵敏度非常高（1微球/μL）；（2）将尺寸、颜色、数量作为编码信息，实现多路检测，并且成本低、操作方便；（3）基于计算机视觉的人工智能，具有高效、高通量的图像处理能力，可以实现编码数字免疫分析，检测效率高；（4）低样品消耗（

　　此外，该研究的后续工作重点将集中在以下几个方面。首先，随着材料科学的发展，可以扩展编码能力，如对不同形状（方形、柱状、星形等）的粒子进行编码。其次，与便携式成像设备和人工智能的集成对于现实世界的应用是有益的，比如智能手机的高清摄像头。此外，还需探索有效稳定的抗体与微球的生物偶联策略，进一步提高稳定性，减少抗体的消耗。

　　文章出处：【微信号：Micro-Fluidics，微信公众号：微流控】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

　　这三者的关系 /

　　是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让机器能够像人类一样理解和解释图像。随着深度学习和神经网络的发展，人们对于如何让

　　如何识别与理解图像 /

　　类型是什么？ /

　　的三种方法 /

　　类型是什么？ /

　　应用：后装智能无线抄表模型 /

　　前景光明 /

　　正像学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，

　　体温测量系统 /

　　驱动的迪斯科开源分享 /

　　有什么关系？ /

　　【每周推荐】采用11代Intel CPU，基于youyeetoo X1开发板搭建少儿AI智能STEAM积木平台