摘要
本发明涉及生物信息处理技术领域,具体为一种CIK细胞制备方法及系统,包括以下步骤:采集时间序列的细胞密度数据,计算自相关函数值与偏自相关函数值,提取一阶与二阶差分序列,依据差分序列计算ADF统计量与KPSS统计量,比较统计量范围判断时间序列的平稳性,生成平稳化细胞密度序列数据。本发明中,通过滞后相关值与偏相关值的提取及优化,增强了模型参数的精准性,对未来细胞增殖速率的动态校正和联合分析提供了可靠支持,基于差异均值与加权累积值的分析,精准识别异常点,显著提升异常检测效率,结合异常点索引和环境参数的漂移率计算,实现培养条件的动态调整,减少环境波动对细胞增殖质量的影响,保障制备质量与效率。
技术关键词
ARIMA模型
贝叶斯信息准则
异常点
代表
CIK细胞
参数
滑动窗口运算
密度
预测序列数据
Akaike信息准则
标记
生物信息处理技术
索引
特征值集合
速率
动态校正