颜色编码液滴阵列的机器学习解码及其在多重数字化核酸分析中的应用

为了解决数字化核酸分析的通量限制问题，在三原色组合液滴编码技术基础上，本研究发展了一种基于机器学习的颜色编码液滴阵列自动化解码方法。此方法借助机器学习赋予计算机程序自动获取液滴颜色-位置-数量信息的能力，通过关联核酸扩增前后液滴颜色-位置-数量信息，快速确定每种检测靶标对应的阳性液滴比例。将这种液滴解码策略用于多重数字化核酸分析，实验结果表明，本方法快速、准确，其解码流程可在2 min内完成，液滴识别准确率> 99%。基于此液滴解码方法获得的核酸定量分析结果与商品化数字PCR仪的定量分析结果具有良好的相关性（R2> 0.99）。