目的建立基于微滴式数字PCR(droplet digital PCR,ddPCR)技术快速检测重症患者侵袭性念珠菌感染的方法。方法基于微滴式数字PCR平台建立检测体系,设计四种念珠菌(白色念珠菌、光滑念珠菌、近平滑念珠菌和热带滑念珠菌)特异性引物探针;(1...目的建立基于微滴式数字PCR(droplet digital PCR,ddPCR)技术快速检测重症患者侵袭性念珠菌感染的方法。方法基于微滴式数字PCR平台建立检测体系,设计四种念珠菌(白色念珠菌、光滑念珠菌、近平滑念珠菌和热带滑念珠菌)特异性引物探针;(1)对无模板对照(no tmplate contral,NTC)样品进行检测,确定空白限(limit of blank,LOB)范围和阳性判断值;(2)通过对阳性样本进行稀释,每个浓度梯度各进行10次重复提取检测,确定检测限(limit of detection,LOD)范围;(3)重复检测稀释后的样本,确定定量限(limit of quantitation,LOQ)范围;(4)对阳性样品进行梯度稀释,确定线性范围;(5)通过2个高低浓度的阳性样本提取检测,进行12次重复性测试,计算结果浓度对数值的变异系数(CV);(6)通过具有真菌培养结果的临床样本进行检测,评估方法可靠度。结果ddPCR检测念珠菌LOB在0~81 copies/mL之间,阳性判断值为≥3个阳性微滴;LOD为3×10^(2) copies/mL;LOQ为3×10^(2) copies/mL;不同浓度梯度检测线性范围是3×10^(2)~3×10^(7)copies/mL,相关系数为:白色念珠菌R^(2)=0.9995、光滑念珠菌R^(2)=0.9989、近平滑念珠菌R^(2)=0.9994、热带滑念珠菌R^(2)=0.999;结果浓度对数值的CV<5%,满足精密度要求;通过检测建立方法初步验证临床标本,结果与临床培养结果一致。结论ddPCR对重症患者侵袭性念珠菌感染的检测灵敏度高、重复性好,特异性高。展开更多
树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条...树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条件下的树高提取精度,提出将稀疏特征匹配和稠密像素匹配相结合,并使用对极约束过滤外点的方法,得到稠密且精度较高的匹配结果,并通过三维重建算法得到森林场景点云.该方法在少量图像的情况下就可以较为完整地重建森林场景并提取树高,将提取的树高与机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的结果进行对比,相关系数为0.91,最大误差为1.64 m.该算法只需要少量的重叠图像,这表明了该算法在处理高分辨率卫星图像方面具有一定潜力.展开更多
文摘目的建立基于微滴式数字PCR(droplet digital PCR,ddPCR)技术快速检测重症患者侵袭性念珠菌感染的方法。方法基于微滴式数字PCR平台建立检测体系,设计四种念珠菌(白色念珠菌、光滑念珠菌、近平滑念珠菌和热带滑念珠菌)特异性引物探针;(1)对无模板对照(no tmplate contral,NTC)样品进行检测,确定空白限(limit of blank,LOB)范围和阳性判断值;(2)通过对阳性样本进行稀释,每个浓度梯度各进行10次重复提取检测,确定检测限(limit of detection,LOD)范围;(3)重复检测稀释后的样本,确定定量限(limit of quantitation,LOQ)范围;(4)对阳性样品进行梯度稀释,确定线性范围;(5)通过2个高低浓度的阳性样本提取检测,进行12次重复性测试,计算结果浓度对数值的变异系数(CV);(6)通过具有真菌培养结果的临床样本进行检测,评估方法可靠度。结果ddPCR检测念珠菌LOB在0~81 copies/mL之间,阳性判断值为≥3个阳性微滴;LOD为3×10^(2) copies/mL;LOQ为3×10^(2) copies/mL;不同浓度梯度检测线性范围是3×10^(2)~3×10^(7)copies/mL,相关系数为:白色念珠菌R^(2)=0.9995、光滑念珠菌R^(2)=0.9989、近平滑念珠菌R^(2)=0.9994、热带滑念珠菌R^(2)=0.999;结果浓度对数值的CV<5%,满足精密度要求;通过检测建立方法初步验证临床标本,结果与临床培养结果一致。结论ddPCR对重症患者侵袭性念珠菌感染的检测灵敏度高、重复性好,特异性高。
文摘树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条件下的树高提取精度,提出将稀疏特征匹配和稠密像素匹配相结合,并使用对极约束过滤外点的方法,得到稠密且精度较高的匹配结果,并通过三维重建算法得到森林场景点云.该方法在少量图像的情况下就可以较为完整地重建森林场景并提取树高,将提取的树高与机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的结果进行对比,相关系数为0.91,最大误差为1.64 m.该算法只需要少量的重叠图像,这表明了该算法在处理高分辨率卫星图像方面具有一定潜力.