模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法与流程

本发明属于干细胞移植技术领域，尤其涉及一种模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法。

背景技术：

骨髓中包含有两类干细胞，即造血干细胞和间充质干细胞。间充质干细胞属于混杂细胞群，其作为多功能干细胞具有可塑性，可以再体外诱导分化为骨骼肌细胞、脂肪细胞、心肌细胞、上皮细胞和血管内皮细胞，并参与体内组织新生、损伤修复和重建。

目前，对于间充质干细胞的体外模型构建一般采用密度梯度离心法、差异贴壁法和酶消化法建立。寻找高度特异性的表面抗原，有利于间充质干细胞在体外的培养和移植。在模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建过程中，需要大量的相关数据，但现在缺少高效简便的数据系统及完整的数据控制方法，从而使间充质干细胞在体外培养和模型的建立增加了难度。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)缺少高效简便的数据系统及完整的数据控制方法，给骨髓间充质干细胞在体外培养和模型的建立增加了难度，对数据进行分类时分类不明确，为后续的细胞处理增加了难度。

(2)传统的抗原检测器采用的单片机在进行检测时，迭代次数较大，计算速率较慢，工作效率较低。

(3)数据处理器由于处理的数据较多产生的功耗较大，无法对处理器产生的功耗进行计算，降低了处理器的处理效率，对相关性分析的误差较大。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统及控制方法。

本发明是这样实现的，一种模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法，所述模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法为：

步骤一：通过模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器将所需要的模拟骨髓间充质干细胞的数据分离出来，将数据传递至模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器中，汇集分离出来的数据，并进行收集整理；数据收集器能够对数据进行收集与分离，对数据进行分类的数据分类方法采用基于神经网络的分类算法；

步骤二：将收集好的数据传递至数据存储器中进行存储保存，再将数据发送至骨髓间充质干细胞表面抗原检测器中，进行骨髓间充质干细胞表面抗原表达的数据检测，将与抗原表达先关的数据进行检测并提取；抗原检测器通过内部的单片机对数据进行检测；

步骤三：通过骨髓间充质干细胞表面抗原对比器与数据存储器中的数据进行对比分析，找出与骨髓间充质干细胞相关的生物特性及增值特点相关的数据；

步骤四：通过骨髓间充质干细胞表面抗原分析器找出不同抗原表达的影响程度大小以及抗原所占百分比大小，将数据传送至数据存储器中进行保存；

步骤五：将筛选出来的抗原数据发送至数理统计处理器中进行梳理统计，并进行相关性分析，通过图表绘制器画出线性拟合函数曲线，找出骨髓间充质干细胞的体外培养与哪种抗原表达更为相关。

进一步，所述步骤一中，对数据进行分类的数据分类方法采用基于神经网络的分类算法，具体为：神经网络对输入加权系数的量进行求和，根据最终的值和阈值的比较输出相应的量，输入值x1，x2，……，xn，其对应的权系数分别为w1，w2，……，wn，求和计算xi*wi，则产生了激发层a＝(x1*w1)+(x2*w2)+…+(xi*wi)+…+(xn*wn)，其中wi为代表评估模型中的权系数；xi为各条记录出现频率；

步骤二中，单片机采用改进的pos算法，改进的pos算法模型为：

式中：wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值,t表示迭代次数,itermax表示最大迭代次数；

步骤五中，处理器在进行数据的梳理时功耗较大，处理器的动态功耗估算模型为：

式中：c为处理器核的编号；n为处理器所处的vf等级；vn为在vfn下的电压值；i为硬件事件编号；ei为第i个硬件事件的频度；wdyn(i)为事件ei对应的系数。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法的计算机程序。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法的信息数据处理终端。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统，设置有模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器，通过梯度离心数据模拟，将分离后的数据传递至模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器中，收集关键的信息数据；模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器连接至数据存储器，数据存储器与骨髓间充质干细胞表面抗原检测器连接；骨髓间充质干细胞表面抗原检测器与骨髓间充质干细胞表面抗原对比器连接，骨髓间充质干细胞表面抗原对比器与骨髓间充质干细胞表面抗原分析器连接，并通过骨髓间充质干细胞表面抗原分析器可将数据返回至数据存储器中存储；骨髓间充质干细胞表面抗原分析器又分别与数理统计处理器和图表绘制器连接。

进一步，所述骨髓间充质干细胞表面抗原检测器，用于检测模拟培养的过程中，骨髓间充质干细胞表面抗原的种类及数量。

进一步，所述骨髓间充质干细胞表面抗原对比器，用于与数据存储器中存储的数据进行对比，分析表面抗原表达相关性。

本发明的另一目的在于提供一种搭载所述模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统的造血干细胞移植体外模型构建终端。

本发明的另一目的在于提供一种搭载所述模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统的间充质干细胞移植体外模型构建终端。

本发明的优点及积极效果为：

(1)该模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统及控制方法，通过该数据控制系统及控制方法可以快速的分析并找到骨髓间充质干细胞与表面抗原相关性，降低骨髓间充质干细胞移植培养及建模的难度，采用神经网络的分类方法，对数据的分类明确，为后续细胞的处理奠定了基础。

(2)抗原检测器中的单片机采用改进的pos算法，大大降低了迭代次数，提高了检测器的检测速率，提高了检测器的工作效率。

(3)通过对数据处理器的功耗模型的建立，明确了处理器的功耗，能够根据处理器的功耗对数据进行传输，提高了处理器的效率，避免了相关性分析产生的误差。

附图说明

图1是本发明实施例提供的模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统及控制方法的结构示意图；

图中：1、模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器；2、模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器；3、数据存储器；4、骨髓间充质干细胞表面抗原检测器；5、骨髓间充质干细胞表面抗原对比器；6、骨髓间充质干细胞表面抗原分析器；7、数理统计处理器；8、图表绘制器；

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

由图1所示，本发明实施例提供的模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统，包括：模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器1、模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器2、数据存储器3、骨髓间充质干细胞表面抗原检测器4、骨髓间充质干细胞表面抗原对比器5、骨髓间充质干细胞表面抗原分析器6、数理统计处理器7、图表绘制器8；

该模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制系统及控制方法设置有模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器1，通过梯度离心数据模拟，将分离后的数据传递至模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器2中，收集关键的信息数据。模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器2连接至数据存储器3，数据存储器3与骨髓间充质干细胞表面抗原检测器4连接。骨髓间充质干细胞表面抗原检测器4与骨髓间充质干细胞表面抗原对比器5连接，骨髓间充质干细胞表面抗原对比器5与骨髓间充质干细胞表面抗原分析器6连接，并通过骨髓间充质干细胞表面抗原分析器6可将数据返回至数据存储器3中存储。骨髓间充质干细胞表面抗原分析器6又分别与数理统计处理器7和图表绘制器8连接。

本发明的工作原理是：通过模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器1将所需要的模拟骨髓间充质干细胞的数据分离出来，将数据传递至模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器2中，汇集分离出来的数据，并进行收集整理。将收集好的数据传递至数据存储器3中进行存储保存。再将数据发送至骨髓间充质干细胞表面抗原检测器4中，进行骨髓间充质干细胞表面抗原表达的数据检测，将与抗原表达先关的数据进行检测并提取。通过骨髓间充质干细胞表面抗原对比器5与数据存储器3中的数据进行对比分析，找出与骨髓间充质干细胞相关的生物特性及增值特点相关的数据。通过骨髓间充质干细胞表面抗原分析器6找出不同抗原表达的影响程度大小以及抗原所占百分比大小，将数据传送至数据存储器3中进行保存。之后，将筛选出来的抗原数据发送至数理统计处理器7中进行梳理统计，并进行相关性分析，通过图表绘制器8画出线性拟合函数曲线，从而可以找出骨髓间充质干细胞的体外培养与哪种抗原表达更为相关。

下面结合具体分析对本发明的应用作进一步描述。

本发明实施例提供的模拟骨髓间充质干细胞移植体外模型构建中的控制方法，为：

步骤一：通过模拟骨髓间充质干细胞密度梯度离心分离器将所需要的模拟骨髓间充质干细胞的数据分离出来，将数据传递至模拟骨髓间充质干细胞培养数据收集器中，汇集分离出来的数据，并进行收集整理；数据收集器能够对数据进行收集与分离，对数据进行分类的数据分类方法采用基于神经网络的分类算法；

步骤二：将收集好的数据传递至数据存储器中进行存储保存，再将数据发送至骨髓间充质干细胞表面抗原检测器中，进行骨髓间充质干细胞表面抗原表达的数据检测，将与抗原表达先关的数据进行检测并提取；抗原检测器通过内部的单片机对数据进行检测；

步骤三：通过骨髓间充质干细胞表面抗原对比器与数据存储器中的数据进行对比分析，找出与骨髓间充质干细胞相关的生物特性及增值特点相关的数据；

步骤四：通过骨髓间充质干细胞表面抗原分析器找出不同抗原表达的影响程度大小以及抗原所占百分比大小，将数据传送至数据存储器中进行保存；

步骤五：将筛选出来的抗原数据发送至数理统计处理器中进行梳理统计，并进行相关性分析，通过图表绘制器画出线性拟合函数曲线，找出骨髓间充质干细胞的体外培养与哪种抗原表达更为相关。

所述步骤一中，对数据进行分类的数据分类方法采用基于神经网络的分类算法，具体为：神经网络对输入加权系数的量进行求和，根据最终的值和阈值的比较输出相应的量，输入值x1，x2，……，xn，其对应的权系数分别为w1，w2，……，wn，求和计算xi*wi，则产生了激发层a＝(x1*w1)+(x2*w2)+…+(xi*wi)+…+(xn*wn)，其中wi为代表评估模型中的权系数；xi为各条记录出现频率；

单片机采用改进的pos算法，改进的pos算法模型为：

式中：wmax和wmin表示惯性权重最大和最小值,t表示迭代次数,itermax表示最大迭代次数；

步骤五中，处理器在进行数据的梳理时功耗较大，处理器的动态功耗估算模型为：

式中：c为处理器核的编号；n为处理器所处的vf等级；vn为在vfn下的电压值；i为硬件事件编号；ei为第i个硬件事件的频度；wdyn(i)为事件ei对应的系数。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。