[发明专利]利用双S形LEVENBERG-MARQUARDT和稳健线性回归的温度阶跃校正

权利要求书

1.一种计算机实现的、校正具有基线部分和生长部分的聚合酶链反应(PCR)生长曲线的数据集中的温度阶跃变化的方法，该方法包括：

-接收聚合酶链反应生长曲线的数据集，其中所述数据集包括动态聚合酶链反应(PCR)过程的多个数据点，每一个数据点具有一对坐标值(x，y)，其中x表示周期数，并且y表示扩增多核苷酸的累积；

-计算曲线的第一部分的线性近似，所述第一部分包括数据集中的数据点，这些数据点包括小于或等于在聚合酶链反应过程中出现退火温度变化的周期数(CAC)的周期数；

-利用曲线的第一部分的线性近似针对第一x值估计第一y值；

-通过将Levenberg-Marquardt(LM)回归方法应用于数据集的第二部分和双S形函数以确定该函数的参数来计算曲线的第二部分的近似，数据集的所述第二部分包括具有大于CAC的周期数的数据点；

-利用针对曲线的第二部分所计算的近似针对第一x值估计第二y值；

-确定第一和第二y值之间的差值；以及

-从对应于曲线的第一部分的数据点的每一个y值中减去该差值，以生成修改后的数据集。

2.如权利要求1所述的方法，其中第一x值是x＝CAC+1。

3.如权利要求1所述的方法，其中第一x值是x＝CAC。

4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

-通过将LM回归方法应用于修改后的数据集来确定对应于数据曲线的第一部分的一个或多个数据点是否是异常峰值；以及

-从修改后的数据集中去除或替换所识别出的峰值的数据值。

5.如权利要求1所述的方法，其中CAC数据点被包括在数据的第一部分中。

6.如权利要求1所述的方法，其中计算线性近似的步骤包括将稳健线性回归应用于曲线的第一部分。

7.如权利要求6所述的方法，其中应用稳健线性回归包括应用求根方法。

8.如权利要求7所述的方法，其中求根方法是平分法。

9.如权利要求1所述的方法，进一步包括利用修改后的数据集来确定周期阈值(Ct)。

10.如权利要求1所述的方法，其中双S形函数具有下面的形式：

并且其中计算包括迭代地确定该函数的参数a、b、c、d、e、f和g中的一个或多个。

11.一种校正具有基线部分和生长部分的聚合酶链反应(PCR)生长曲线的数据集中的温度阶跃变化的装置，该装置包括：

-用于接收聚合酶链反应生长曲线的数据集的装置，其中所述数据集包括动态聚合酶链反应(PCR)过程的多个数据点，每一个数据点具有一对坐标值(x，y)，其中x表示周期数，并且y表示扩增多核苷酸的累积；

-用于计算曲线的第一部分的线性近似的装置，所述第一部分包括数据集中的数据点，这些数据点包括小于或等于在聚合酶链反应过程中出现退火温度变化的周期数(CAC)的周期数；

-用于利用曲线的第一部分的线性近似针对第一x值估计第一y值的装置；

-用于通过将Levenberg-Marquardt(LM)回归方法应用于数据集的第二部分和双S形函数以确定该函数的参数来计算曲线的第二部分的近似的装置，数据集的所述第二部分包括具有大于CAC的周期数的数据点；

-用于利用针对曲线的第二部分所计算的近似针对第一x值估计第二y值的装置；

-用于确定第一和第二y值之间的差值的装置；以及

-用于从对应于曲线的第一部分的数据点的每一个y值中减去该差值以生成修改后的数据集的装置。

12.如权利要求11所述的装置，其中该装置进一步包括：

-用于通过将LM回归方法应用于修改后的数据集来确定对应于数据曲线的第一部分的一个或多个数据点是否是异常峰值的装置；以及

-用于从修改后的数据集中去除或替换所识别出的峰值的数据值的装置。

13.如权利要求11所述的装置，其中双S形函数具有下面的形式：

并且其中用于计算曲线的第二部分的近似的装置包括用于迭代地确定该函数的参数a、b、c、d、e、f和g中的一个或多个的装置。