一种基于群感效应的微生物燃料电池系统开发方法   0    0

本发明属于生物电化学系统开发技术领域，公开了一种基于群感效应的微生物燃料电池系统开发方法，所述基于群感效应的微生物燃料电池系统包括：供电模块、图像采集模块、中央控制模块、图像增强模块、信号分子测定模块、数据存储模块、显示模块。本发明满足细菌快速检测需要；实现过程只需要注射泵和阻抗分析仪即可完成，所需设备简单、易于操作；同时，通过信号分子测定模块本发明利用高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)，建立了同时测定细菌群体感应分泌的AHLs类信号分子的分析方法，具有快速、准确、灵敏度高的优点。

1.一种基于群感效应的生物电化学方法，其特征在于，所述基于群感效应的生物电化学方法包括：
第一步，利用光学显微镜采集细菌图像数据；
第二步，通过信号分子测定模块利用质谱联用仪测定细菌群感效应信号分子和浓度；
利用图像处理软件对采集的细菌图像进行清晰度增强处理；
第三步，根据上述的检测数据和图像，对上述的实验的菌落进行生物现象分析，得出相应的实验结果数据；
第四步，利用存储器存储采集的细菌图像、测定的细菌群感效应信号分子数据信息、相应的实验结果；
第五步，通过显示模块利用显示器显示生物电化学系统界面及采集的细菌图像、测定的细菌群感效应信号分子数据信息、相应的实验结果。

2.如权利要求1所述的基于群感效应的生物电化学方法，其特征在于，数据存储模块通过存储器存储采集的细菌图像、浓度、测定的细菌群感效应信号分子数据信息，采用SS-SVM算法，具体过程如下：
设D为n类m维数据集，D＝T∪TE，T为训练集，T＝T1∪T2∪…Tn，Ti表示训练集中的第i类数据样本；TE为测试集，TE＝TE1∪TE2∪…TEn，TEi表示测试集中的第i类数据样本；
步骤一，给定D，T，T＝Tm∪Tl，Tm表示多类数据的集合，Tl表示少类数据的集合；
步骤二，归一化T中数据，将样本每一维数的值归一化在[-1，1]范围内；
步骤三，分别统计Tm及Tl中类的数目，若Tl包含的类少于Tm中包含的类，则执行步骤五；
步骤四，约减Tm，利用边界阈值的方法约减Tm得到新的Tm；
步骤五，扩展Tl中的每一类数据；
(1)令M＝Ti， 按照交叉原则进行扩展得到新的；
(2)按照空间扩展原则扩展M；
(3)判断是否需要进行梯度扩展，若需要梯度扩展M；
(4)返回执行(1)，令i＝i+1，扩展Ti；
步骤六，在新的Tm和Tl上进行多分类SVM训练，并进行测试，算法结束。

3.一种实现权利要求1所述基于群感效应的生物电化学方法的基于群感效应的微生物燃料电池系统，其特征在于，所述基于群感效应的微生物燃料电池系统包括：
供电模块，与中央控制模块连接，用于为生物电化学系统供电操作；
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过光学显微镜采集细菌图像数据；
中央控制模块，与供电模块、图像采集模块、浓度检测模块、图像增强模块、信号分子测定模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
图像增强模块，与中央控制模块连接，用于通过图像处理软件对采集的细菌图像进行清晰度增强处理；
信号分子测定模块，与中央控制模块连接，用于通过质谱联用仪测定细菌群感效应信号分子；
数据存储模块，与中央控制模块连接，用于通过存储器存储采集的细菌图像、浓度、测定的细菌群感效应信号分子数据信息；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示生物电化学系统界面及采集的细菌图像、浓度、测定的细菌群感效应信号分子数据信息。

4.一种应用权利要求1～3任意一项所述基于群感效应的生物电化学方法的生物电化学系统开发平台。