(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221024020 3.2 (22)申请日 2022.03.10 (71)申请人 中国科学院青岛生物能源与过程研 究所 地址 266101 山东省青岛市崂山区松岭路 189号 (72)发明人 任立辉　李远东　张磊　孙利军　 籍月彤　马波　徐健　 (74)专利代理 机构 北京纪凯知识产权代理有限 公司 11245 专利代理师 刘维 (51)Int.Cl. G01N 21/65(2006.01) G01N 21/01(2006.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 微生物单细胞种类鉴定方法、 装置、 介质及 设备 (57)摘要 本发明涉及一种微生物单细胞种类鉴定方 法、 装置、 介质及设备， 方法包括将采集的单细胞 拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱 数据进行比较 分析， 筛选出符合条件的拉曼光谱 数据； 将筛选出的拉曼光谱数据作为样本， 根据 光谱数据 样本中特定的光谱特征值进行计算， 得 到样本的最小样本光谱检测数量； 采集光谱检测 数量对应的光谱 数据， 将光谱数据经校准转移模 型进行光谱 数据标准化； 将标准化光谱 数据以及 实时采集的单细胞图像数据， 存储到组学数据库 中； 基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和 光谱数据对图像和光谱的特征值进行多模态特 征融合， 实现单细胞表型数据的种类鉴定， 增加 了数据的完整性， 从而提高单细胞种类鉴定准确 性。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 114660040 A 2022.06.24 CN 114660040 A 1.一种微 生物单细胞种类鉴定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进行比较分析， 筛 选出符合条件的拉曼光谱数据； 将筛选出的所述拉曼光谱数据作为样本， 根据样本中特定的光谱特征值进行计算， 得 到样本在特定的光谱特 征值下稳定的最小样本光谱检测数量； 采集光谱检测数量对应的光谱数据， 将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标 准化， 得到标准 化光谱数据； 基于标准 化光谱数据以及实时采集的单细胞图像数据构建单细胞表型组学 数据库； 基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据对图像和光谱的特征值进行多 模态特征融合； 将多模态特征融合以后的数据进行分类获得细胞种类， 实现单细胞表型数据的种类鉴 定。 2.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法， 其特征在于， 将采集的单细胞拉曼 光谱数据和参考图谱数据库中的拉曼图谱数据进 行比较分析， 筛选出符合条件的拉曼光谱 数据， 包括： 构建参考图谱数据库， 将筛 选的图谱 存入参考数据库中； 利用CNN算法对采集的光谱数据和参考图谱数据库中数据进行比较分析， 筛选出相似 度高的图谱筛 选。 3.如权利要求2所述的微生物单细胞种类鉴定方法， 其特征在于， 利用CNN算法对采集 的光谱数据和考图谱数据库中数据进行比较分析， 筛 选出相似度高的图谱筛 选， 包括： 将采集的拉曼光谱数据作为测试数据， 输入到所述参考图谱数据库， 经过计算输出一 个对应N个物种的N维输出向量， N 为自然数； 将向量作为输入映射到Softmax函数， 对一特定测试数据Softmax输出的最大概率值为 P， 所述测试数据中同一类别的所有数据的Softmax函数最大值的均值为M， 方差S， 若M ‑S/2 ≤P≤M+S/2， 则所述拉曼光谱数据为筛 选出符合条件的拉曼光谱数据。 4.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法， 其特征在于， 采集光谱检测数量对 应的光谱数据， 将所述光谱数据经校准转移模型进行光谱数据标准化， 得到标准化光谱数 据， 采用分段直接标准 化PDS算法， 包括： 将光谱数据分为目标集 光谱和待调整集 光谱； 选择以某个波数为中心， 根据设定的范围左右扩展作为窗口， 将目标集光谱第 i个波数 的强度值与待调整集光谱以i为中心的窗口矩阵构建多元回归模型， i为自然数； 通过偏最 小二乘回归进行求解， 将回归模型中的回归系 数置于变换矩阵的主对角线上， 并将其他元 素置为0， 得到转换矩阵； 将采集光谱数据通过转换矩阵变换成标准 化光谱数据。 5.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法， 其特征在于， 将多模态特征融合以 后的数据进采用CN N分类器进行分类获得细胞种类。 6.如权利要求1所述的微生物单细胞种类鉴定方法， 其特征在于， 利用ReliefF算法对 图像和光谱的特 征值进行权 重确定以进行融合操作， 构成多模态特 征。 7.一种微 生物单细胞种类鉴定装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114660040 A 2筛选拉曼光谱图谱模块， 被配置为将采集的单细胞拉曼光谱数据和参考图谱数据库中 的拉曼图谱数据进行比较分析， 筛 选出符合条件的所述拉曼光谱数据； 分析光谱检测数量模块， 被配置为将筛选出的所述拉曼光谱数据作为样本， 根据光谱 数据样本中特定的光谱特征值进 行计算， 得到样本在特定的光谱特征值下稳定的最小样本 光谱检测数量； 光谱数据标准化模块， 被配置为采集光谱检测数量对应的光谱数据， 将所述光谱数据 经校准转移模型进行光谱数据标准 化， 得到标准 化光谱数据； 构建通用性单细胞表型组学数据库模块， 被配置为将标准化光谱数据以及实时采集的 单细胞图像数据， 构建单细胞表型组学 数据库； 多模态特征融合模块， 被配置为基于单细胞表型组学数据库中的细胞图像和光谱数据 对图像和光谱的特 征值进行多模态特 征融合； 分类模块， 被配置为将多模态特征融合通过CNN分类器进行分类获得细胞种类， 实现单 细胞表型 数据的种类鉴定 。 8.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1 ‑6任一项所述 微生物单细胞种类鉴定方法的步骤。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1‑6任一项所述微 生物单细胞种类鉴定方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114660040 A 3