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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明属于iPSCs定向分化调控技术领域，具体涉及一种基于深度学习的iPSCs定向分化调控系统及调控方法。本发明在体细胞诱导分化的过程中，实时统计干细胞的凋亡量，以此来确定干细胞的有效分化量，为评估模型的执行提供相应的数据支持，而在体细胞被诱导分化至干细胞需求量之后，会解除对其施加生物力因素，并统计后续其在自然状态下的干细胞有效分化量，避免因生物力因素诱导过程中缩短干细胞凋亡周期而导致标准参数的输出结果出现误差，之后以诱导完成后体细胞的有效分化量为依据确定最优生物力因素，从而使得iPSCs定向分化的调控效果更佳。

主权项：1.一种基于深度学习的iPSCs定向分化调控方法，其特征在于：包括：获取体细胞的生物力信息，其中，所述生物力信息包括拉伸力参数、压缩力参数以及剪切力参数；实时获取所述生物力信息下的干细胞有效分化量，并将其标定为待评估参数；将所述待评估参数输入至评估模型中，得到干细胞需求分化量下，所述拉伸力参数、压缩力参数以及剪切力参数对应的分化速率，且将所述分化速率取值最大的生物力信息标定为基准参数，将其它生物力信息标定为待评价参数；将所述基准参数以及待评价参数下已分化干细胞的干细胞有效分化量标定为待校验参数，并解除所述待校验参数对应体细胞的生物力信息；将所述待校验参数输入至校验模型中，且将校验结果标定为标准分化量，并以取值最大的标准分化量对应的生物力信息标定为标准参数；依据所述生物力信息诱导体细胞向干细胞分化时，实时获取所述干细胞的凋亡量，并将其标定为干扰参数；获取干细胞的分化总量，并与所述干扰参数进行做差处理，且将其做差结果标定为干细胞有效分化量；将所述分化速率取值最大的生物力信息标定为基准参数之前的步骤，包括：实时获取所述拉伸力参数、压缩力参数以及剪切力参数对应的干细胞有效分化量，并将其标定为待比对参数；将所述待比对参数与干细胞需求分化量进行比较；若所述待比对参数大于或等于干细胞需求分化量，则统计该所述生物力信息下干细胞的分化速率；若所述待比对参数小于干细胞需求分化量，则将所述待比对参数对应的生物力信息筛除，且不统计其对应的干细胞分化速率；所述解除所述待校验参数对应体细胞的生物力信息之后的步骤，包括：以所述生物力信息的解除节点为起始节点，构建取样时段在所述取样时段内等距设置多个取样节点，并实时获取所述取样节点下的干细胞有效分化量，且将其标定为待校验参数；获取相邻所述取样节点下待校验参数的波动量，并将其输入至评价模型中，判断所述取样节点下的干细胞有效分化量是否稳定分化；若是，则停止统计其对应的干细胞有效分化量为待校验参数；若否，则继续统计其对应的干细胞有效分化量为待校验参数。

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百度查询： 华东交通大学 一种基于深度学习的iPSCs定向分化调控系统及调控方法