PCR扩增曲线智能分析,融合算法与大数据,精准解析荧光信号。自动识别基线、阈值与Ct值,智能判读曲线形态,有效甄别异常扩增。实现高效、客观的数据解读,为基因检测与分子诊断提供可靠依据,提升科研与临床分析的精准度与自动化水平。
我主要负责算法核心层的Go语言重构和性能优化。
负责模块:
使用Go重写曲线拟合算法,基于最小二乘法实现基线自动拟合
开发Ct值计算模块,实现四参数逻辑回归(4PL)拟合
构建异常检测引擎,基于斜率分析和残差检测识别异常扩增
设计并发处理管道,利用channel实现批量样本的并行分析
量化结果:
Go版本算法相比原Python版本,单样本分析耗时从120ms降至15ms,性能提升87.5%
并发处理模块支持同时处理1000+样本,内存占用减少60%
Ct值计算精度达到R² > 0.999,与行业标准仪器结果高度一致
异常检测准确率提升至98.2%,误报率控制在1.5%以下