摘要
本发明涉及抗体检测技术领域,提供了一种用于人血清脑脊液GFAP抗体的量子点标记检测方法。该方法首先采集样本并进行预处理,包括离心分离、稀释处理及低温保存;接着将GFAP抗体的两种抗体分别与不同量子点荧光染料结合,制备标记物并避光保存;然后将预处理后的样本与标记物混合,经孵育和洗涤处理后,获得用于检测的沉淀样本;随后,将沉淀样本置于双波长荧光检测设备中,采集并记录荧光信号,获取荧光强度数据;针对采集到的荧光数据进行信号去噪及非线性校正,通过计算信号比值建立GFAP抗体的浓度分布模型并输出其概率分布;最后,利用训练好的深度强化学习模型对检测数据进行优化分析,输出GFAP抗体的预测浓度值。
技术关键词
标记检测方法
深度强化学习模型
人血清
荧光强度值
荧光强度数据
双波长荧光
荧光染料
样本
后验概率
蛋白酶抑制剂
量子点荧光标记
羟基琥珀酰亚胺酯
深度学习模型
荧光检测设备
抗体检测技术
低温保存
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