摘要
本发明涉及一种单分子肽识别与酶活性检测方法,具体为基于荧光闪烁指纹与深度学习识别的β‑分泌酶活性检测方法。所述方法通过将自发闪烁型荧光染料标记于特定肽底物,并利用点击化学将其固定于功能化玻片表面,实现单个肽分子的稳定锚定;随后,采用全内反射荧光显微镜采集其时间序列荧光轨迹,获得酶切前后状态下的单分子闪烁指纹。结合深度学习模型对轨迹数据进行分类分析,可准确判断肽分子是否发生酶切,进而实现酶活性的定量检测。相较于传统方法,本发明在检测灵敏度、特异性及对复杂样本的适应性方面具有显著提升。以β‑分泌酶为模型,验证准确率超过88%,为酶活性分析与相关疾病早期诊断提供了新的技术路径,具有广阔的应用前景。
技术关键词
酶活性检测方法
指纹智能识别
全内反射荧光
深度学习模型
轨迹
指纹特征
分子
自动特征提取
深度学习识别
深度神经网络模型
疾病早期诊断
荧光染料标记
底物
长短期记忆网络
闪烁特性
指纹数据库
深度学习方法
显微镜
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