(19)中华 人民共和国 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 202111579082.6 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 南京大学 地址 210093 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 缪爱军　周浩然　王川　黄彬　 林辰昕　赖丽妃　杨柳燕　 (74)专利代理 机构 江苏圣典律师事务所 32 237 代理人 徐芝强　肖明芳 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G01N 21/25(2006.01) G01N 27/626(2021.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种在单细胞水平上同时可视化和定量细 胞累积金属纳米 颗粒的方法 (57)摘要 本发明公开了一种在单细胞水平上同时可 视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的方法， 包括 步骤一： 将累积了一系 列浓度金属纳米颗粒的细 胞样品分别分为两组， 一组用ICP ‑MS定量细胞累 积的金属纳米颗粒， 另一组用高光谱技术定量细 胞累积的金属纳米颗粒； 步骤二： 根据步骤一两 种定量结果之间的对应关系建立绝对定量的标 准曲线； 步骤三： 计算高光谱图片中单个细胞内 金属纳米颗粒面积和细胞面积的比值， 根据步骤 二中的绝对定量的标准曲线， 绝对定量单个细胞 累积的金属纳米 颗粒。 权利要求书2页 说明书4页 附图4页 CN 114297919 A 2022.04.08 CN 114297919 A 1.一种在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的方法， 其特征在 于， 包括如下步骤： 步骤一： 将累积了一系列浓度金属纳米颗粒的细胞样品分别分为两组， 一组用ICP ‑MS 定量细胞累积的金属纳米颗粒， 另一组用高光谱技 术定量细胞累积的金属纳米颗粒； 步骤二： 根据步骤一两种定量结果之间的对应关系建立 绝对定量的标准曲线； 步骤三： 计算高光谱图片中单个细胞内金属纳米颗粒面积和细胞面积的比值， 根据步 骤二中的绝对定量的标准曲线， 绝对定量单个细胞累积的金属纳米颗粒。 2.根据权利要求1所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特征在于， 所述的金属纳米颗粒为在暗场高光谱成像系统下能够建立相应的参考 库并特异性识别的纳米颗粒。 3.根据权利要求1所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特 征在于， 所述的金属纳米颗粒为含金属元 素的纳米颗粒。 4.根据权利要求1所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特 征在于， 所述的金属纳米颗粒为纳米金、 纳米银或纳米氧化铁 。 5.根据权利要求1所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特 征在于， 步骤一中， 用高光谱技 术定量细胞累积的金属纳米颗粒包括以下步骤： (1)准备待成像的细胞样品； (2)利用步骤(1)准备的样品， 获取相应的高光谱图片； (3)将步骤(2)中获取的高光谱图片进行平滑处理， 再使用获取的光源光谱将平滑后的 高光谱图像进行光谱校正， 随后收集金属纳米颗粒 的光谱库， 利用该光谱库识别细胞内化 的金属纳米颗粒； (4)计算每张图片中金属纳米颗粒面积和细胞面积的比值， 统计每个处理组所有的高 光谱图片中该比值的平均值去定量细胞累积的金属纳米颗粒。 6.根据权利要求5所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特征在于， 步骤(2)中， 对于每个样 品， 随机获取不同视野的6到8张高光谱图片， 这 些高光谱图片中共 含有>50个细胞。 7.根据权利要求5所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特征在于， 步骤(3)中， 利用ENVI  4.8软件中的Adjac ent Band Averaging功能将高 光谱图像进行平 滑处理。 8.根据权利要求5所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特 征在于， 步骤(4)中， 细胞面积的计算包括如下步骤： S1： 先通过 人工处理一定数量细胞的高光谱图片， 获得细胞面积； S2： 对步骤S1的数据进行机器学习建模， 用于建模的数据 ‑标签对为细胞的高光谱图 片‑人工处理后的细胞图片； S3： 用步骤S2得到的机器学习模型自动识别新的细胞高光谱图片， 得到处理后的细胞 图片， 再以像素个数表示细胞面积。 9.根据权利要求8所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒的 方法， 其特征在于， 步骤S1 中， 使用ImageJ人工处理细胞的高光谱图片， 获得细胞面积， 用该 方法处理至少30张图片。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114297919 A 210.根据权利要求8所述的在单细胞水平上同时可视化和定量细胞累积金属纳米颗粒 的方法， 其特征在于， 步骤S2中， 基于python  3.6的sklearn包对步骤S1 的数据进行机器学 习建模； 使用的机器学习方法为决策树Decisi onTree。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114297919 A 3