基于荧光脉冲时延估计的流式荧光补偿和数据分析方法研究

Flow cytometry is a technology to make a rapid analysis of physical and chemical properties of cells. With the development towards multi-channel, high-throughput direction, fast and accurate analysis of multicolor fluorescence compensation and data has become an urgent demand for the flow cytometry. The methods of fluorescence compensation and data analysis based on multicolor fluorescence analysis technique are studied. The main contents are summarized as follows: (1) The characterization method of fluorescence lifetime based on delay estimation of fluorescence pulse is proposed, which can improve the accuracy of fluorescence spectrum analysis; (2) The optimization model of fluorescence compensation matrix is proposed, which can improve the accuracy of multicolor fluorescent signal’s recognition and fluorescence compensation; (3) The automatic recognition method of cell groups based on hybrid model is raised, which can analyze multidimensional data directly and accurately; (4) The experimental system to test multicolor fluorescence signal is set up, and data with the traditional analysis method of cell clustering results are compared. That can evaluate the performance of data analysis method. The research of this project will provide theory and technology basis for automation analysis of flow cell data. That can make contributions to improve the reliability of test results of flow cytometry analysis in the field of scientific research, clinical testing and industrial production.

流式细胞术是一种对流式细胞的物理和化学特性进行快速分析的技术。随着流式技术向着多通道、高通量方向发展，快速准确地进行多色荧光补偿和数据分析已成为流式技术发展的迫切需求。本项目以多色荧光分析技术为基础，开展流式细胞荧光补偿及数据分析方法研究，主要研究内容及创新包括：（1）提出基于荧光脉冲时延估计的荧光寿命表征方法，提高荧光光谱分析的准确性；（2）提出新的荧光补偿矩阵优化模型，提升多色分析时各色荧光信号识别和荧光补偿的准确性；（3）提出基于混合模型的细胞类群自动识别方法，实现多维度流式数据的直接准确分析；（4）构建实验系统完成多色荧光信号的检测，与传统数据分析方法对细胞分群结果进行比对，评价数据分析方法的总体性能水平。本项目的研究将为实现流式数据自动化分析提供理论和技术依据，为提升流式细胞分析技术在科研实验、临床检测和工业生产等领域检测结果的可靠性做出创新性贡献。

流式细胞分析系统对悬液中处于高速、直线流动的单细胞或其他微粒的散射光信号和（或）荧光信号进行检测，进而实现高速、逐一、多参数的定量分析。在多色荧光检测时，由于多色荧光分析处理流式数据量大，在数据分析中对操作者的要求更高，荧光补偿校正的复杂性也更大。目前流式数据的分析多采用人工分析方式，将所有事件投影至二维域中，然后采用区域设门的方式进行分析。效率低，主观性强，结果的可靠性和可重复性低。随着流式技术向着多通道、高通量方向发展，快速准确的荧光补偿与数据分析平台已成为流式技术发展的迫切需求。本项目针对多色多参数流式细胞分析的快速发展需求，以多色荧光数据分析为目标，开展多色多参数流式细胞数据分析的理论与方法研究：1）提出了一种基于荧光脉冲时延估计结合硬件系统时延标定的荧光寿命检测方法。利用一种基于互相关算法的高精度时延估计算法对荧光脉冲与散射光脉冲之间的时延进行测量；2）提出了一种基于时延估计的光谱重叠荧光信号表征方法。对光谱重叠导致的荧光脉冲峰值位置变化以及观测信号的组成进行了分析，提出基于荧光寿命的双色荧光补偿算法对重叠光谱进行剔除；3）提出了针对多参数流式细胞数据降维的t-SNE算法和细胞自动识别的PSO-SVM算法，以此实现多参数流式细胞数据自动化分析；4）搭建了荧光时延检测系统，进行了相关数据分析和实验验证，结果证明所提方法可有效实现多维度流式数据的直接准确分析。本项目研究成果可为实现流式数据自动化分析提供理论和技术依据，对提升流式细胞分析技术在科研实验、临床检测和工业生产等领域检测结果的可靠性有重要意义。