微型片上生化反应检测装置的组件布置方法和系统的制作方法

微型片上生化反应检测装置的组件布置方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于生化反应检测领域，尤其设及微型片上生化反应检测装置的组件布置 方法和系统。
【背景技术】
[0002] 现有生物巧片由于片上反应资源有限，组件布局是否合理直接影响检测完成时 间，为了针对不同检测更好的利用有限的片上资源W减小检测时间，需要设置合理的组件 的物理位置布局及其连接路径的布置方案。

【发明内容】

[0003] 本发明提供一种微型片上生化反应检测装置的组件布置方法和系统，W通过合理 设计组件的物理位置及其连接路径实现减小整个生化反应检测过程的时间。
[0004] 本发明的第一个方面是提供一种微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，包 括：
[0005] 产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的概率分布参量；
[0006] 计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间；
[0007] 选取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分 布参量得到更新后的概率分布参量；
[0008] 根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本；
[0009] 重复执行m次所述产生布局、所述计算时间、所述选取并更新组件物理位置布局 的概率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的组件物理位 置布局；
[0010]其中，N〉l，l<k<N，m> 1。
[0011] 本发明的第二个方面是提供一种微型片上生化反应检测装置的组件布置系统，包 括：
[0012] 位置布局模块，用于产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对 应的概率分布参量，调用路由布局模块执行完成的生化完成时间计算的结果并据此选取并 更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量得到更新 后的概率分布参量，根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本，和重复执行m次所述 产生布局、所述调用路由布局模块的生化反应完成时间计算结果、所述选取并更新组件物 理位置布局的概率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的 组件物理位置布局；其中，N〉l，Kk<N，m> 1;
[0013] 路由布局模块，用于计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间。
[0014] 本发明的有益效果为：
[0015] 本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法通过将待优化的生化反应组 件的物理位置布局变量用概率分布表示，再最小化反应完成时间来优化所述组件布局变量 的概率分布，进而根据该组件物理位置布局下的反应时间来更新布局样本集，并反复迭代 该一优化过程直至布局样本集对应的概率分布给出确定的布局，实现了对组件物理位置及 其连接路径的合理设计，从而能够减小整个生化反应检测过程的时间。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一的流程图；
[0017] 图2为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中PCR测试样 例的流程图；
[0018] 图3为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中PCR生化实 验的架构综合图；
[0019] 图4为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中迷宫算法 的示意图；
[0020] 图5为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中PCR生化实 验初始布局；
[0021] 图6为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中PCR生化 实验的初始交换概率分布；
[0022] 图7为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一中一次迭代 后PCR生化实验初始交换概率分布图；
[0023] 图8为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置系统实施例一的结构框图。
【具体实施方式】
[0024] 图1为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一的流程图，图 2为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法实施例一的流程示意图，如图巧口 图2所示，本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法包括：
[00巧]S101、产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的概率分布 参量；所述生化反应组件包括但不限于输入或输出储液槽、稀释反应槽（沟道）；所述路由 布局包括但不限于用于传导生化反应试剂或发生生化反应的设置于储液槽之间的沟道的 布线方法；所述组件布置方法可W应用在包括但不限于生物巧片上；
[0026] 优选的，所述产生N个组件物理位置布局（样本）且生成所述组件物理位置布局 对应的概率分布参量包括：
[0027] 随机产生N个第一次组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的第 一次概率密度参量；
[002引或者，
[0029] 根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量产生N个第（i+1)次组件 物理位置布局，优选的，包括：根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量由蒙 特卡洛模拟产生N个第（i+1)次组件物理位置布局。
[0030] S102、计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间；具体计算时，各组件物 理位置布局的生化反应完成时间与组件物理位置布局的函数关系可W用各组件物理位置 布局的生化反应完成时间与组件物理位置布局的概率分布参量来表示；为简化描述，W下 将生化反应完成时间函数的组件物理位置布局的概率分布参量简称为组件物理位置布局 的概率分布参量；优选的，所述计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间包括；
[0031] 分别根据迷宫算法计算每个所述组件物理位置布局对应的多个路由布局中的生 化反应完成时间；
[0032] 选取最小的生化反应完成时间作为所述组件物理位置布局的生化反应完成时间， 同时选取最小的生化反应完成时间对应的路由布局为所述组件物理位置布局中各组件的 连接方案；
[0033] 优选的，下面结合一具体组件布局实例说明如何使用迷宫算法计算生化反应完成 时间：
[0034] 生物巧片的设计由架构综合和物理综合两部分构成。架构综合实现了有限的片上 资源对各种基本操作的分配，每一个基本操作与实际巧片中的每一个组件（例如混合器和 加热器等）的一一对应关系如图2所示。整个生物巧片由一系列组件及微阀构成。组件完 成生化试验所需的各种操作，微阀控制试剂在生物巧片中按既定路径传输。物理综合包含 各个组件在巧片上的布局W及连接各个组件的沟道布线。
[00巧]架构综合（architec化ralsynthesis)用于确定每个操作到具体巧片组件的-- 映射。此综合可由一个简单的贪婪算法实现。此贪婪算法按照生化试验流程图的拓扑排 序，将有限的组件一一分配。一个简单的架构综合实例如图7所示。按照拓扑排序，操作 1，2, 4, 5, 7, 8, 10, 11没有前序操作，可W给予片上组件。由于该巧片的资源限制（只有6 个输入储液槽），操作1，2, 4, 5, 7, 8分别被分配至输入1，2, 3, 4, 5, 6,在第1时间周期完成。 操作10, 11被分配至输入5和6,在第2时间周期完成。操作3, 6和 9分别被分配至稀释器 1，2和3完成，在此时间周期，片上的=个稀释器全部被使用。在时间周期3,操作17, 18和 19分别被分配至输出1，2和3。此时稀释器资源被释放，操作12得W在稀释3进行。此后 的资源分配W此类推。当片上资源不足W满足当前可W进行的所有操作时，一部分当前可 执行的操作将被延迟到下一时间周期执行。
[0036] 如图4所示，当生物巧片布局确定之后，我们需要将有时序关系的器件用沟道连 接。确定器件间连线的过程与化SI布线过程非常相似，唯一的区别在于；VLSI电路中的连 线不能交叉，而生物巧片中的连线允许交叉。当交叉发生时，试剂的传导不能在交叉处同 时进行。该意味着试验完成时间的延长。因此，沟道交叉应予W避免。
[0037] 化SI布线中的迷宫布线算法可W用来解决生物巧片中的布线问题。针对每一对相 互连接的器件，迷宫布线算法可W找到布线交叉数量最小的最短路径。该算法从起始点向 外传播标记布线代价，直到目标的周围的每一点被标记。在某一迭代，上一次迭代访问过的 节点的每个邻居节点都被标记。一个简单的迷宫布线算法（mazeroutingalgorithm)实 例如图4所示。
[0038] 在此例中，输入5需要与稀释3连接。已有的连接包括输入1与稀释1，稀释1与 稀释3。每一次迭代中的标记用同一颜色表示。在第一次迭代中，输入5上下的位置被标记 为1，表示从输入5布线到此的代价为1。在第二次迭代中，从输入5上下的位置开始向外 传播，图中3个位置标记为2。为了避免沟道交叉，布线在已经被其他沟道占据的位置节点 代价为2。例如输入1下方的位置，从输入5传播到此的代价为化2 = 4。当标记完成后， 可W由目标点回溯发现最优路径。到达稀释3的最低代价为7。从此点开始，每次寻找邻近 的最低代价节点。在图4的例子中，代价为7的节点的最低代价邻近节点为6。W此类推， 直到到达输入5。最终路径由红线标记。
[0039] 下面来简要介绍一下生物巧片时序分析：
[0040] 生物巧片的时序分析与架构综合非常类似。与架构综合不同之处在于，时序分析 需要考虑沟道传导试剂的时间W及沟道分时并用带来的延迟。例如图4中，输入1-稀释1 的沟道与输入5-稀释3的沟道交叉。因此，该两个沟道无法在同一时间周期运作。该导致 输入5和输入6需要从第一时间周期移至第二时间周期进行。输入5与输入6之后的操作 因此顺延。
[0041] 时序分析可W由一个简单的贪婪算法实现。与架构综合类似，各个操作按流程图 的拓扑排序依次处理。每个操作的完成时间由下式定义：
[0042]
(1)；
[0043] Tptw是前序操作中最晚的完成时间，Ttutt是当前操作的操作时间，Td是由于沟道分 时并用带来的延迟。最后一个完成的操作定义了整个生化试验的完成时间。
[0044]S103、选取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概 率分布参量得到更新后的概率分布参量；
[0045] 优选的，所述选取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布 局的概率分布参量得到更新后的概率分布参量包括；
[0046] 选取前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量；
[0047] 根据由交叉滴算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述 选取的k个概率分布参量进行更新；优选的，包括：
[004引 S1031、根据生化反应完成时间最小得到第一中间函数1一0的条件（1):
[0049]
(4);
[0050]S1032、根据第一中间函数1 一 0的条件得到第二中间函数
与近似函数gx(x)的交叉滴（KuHback-LeiblerDiffenrence，KL 散度）最小的条件（2);
[0051]
[0052]S1033、确定所述交叉滴最小条件下的概率分布参量V':
[005引
（11);
[0054] S1034、对概率分布参量V用V'进行更新；
[0055] 其中，fx(x;v)表示生化反应完成时间对组件物理位置布局x(或Xi)的函数、简记 为f狂)，V表示组件物理位置布局X对应的概率分布参量，g, (Xi)表示f；(X;v)的近似函数， 丫表示生化反应完成时间的最小值，P表示概率，I|f〇〇《Y二1表示指示函数、IIY二 1、I|f〇〇>Y= 0,N表示产生的组件物理位置布局X i的个数；
[0056] 为了更清楚的说明所述方法的执行过程，下面我们给出S1031~S1034详细的推 导过程：
[0057] 对于定义在XGX上的目标函数f狂)，所有XGX均独立。定义XGX的分布遵 循概率密度函数fy(X;V)，其中有限维向量V是f；(x;v)的参数。交叉滴方法的目标是确定 是否存在常数丫使得fOO《丫成为小概率事件，即；
[005引1 =P(f狂）《丫）=E[I江(。<丫}] =/I江扭)<丫}fx(x;v) (2)；
[0059] 由于我们需要分析1成为小概率的情况，我们引入另一个概率密度函数g(x)，对 于所有的X，ig(.、-) = 〇二乂（-v;v) = 〇,应用g(x)的定义，1可W表示为：
[0060]
(3)，
[006。由于X。…而都是对于g(x)相互独立的随机向量，1的重要性抽样可W估算为：[006引
（5);
[0063] 我们需要找到一个特定的g(x)，使r最小。随机变量X在f狂）《丫情况下的密 度表示为：
[0064]
(6)，
[006引我们需要使g与g'之间的KuUback-Leibler差异最小，也就是最小化W下公 式：
[0066]
[0067] 我们需要找到一个特定的V使得-/ g ' (X) Ing (X) dx最小化，也即最小 化-/ g' 001]^(又:￥)(1又，也就是最大化1^下公式
[0068]
[0069] 也即
[0070]maXvD(v)= maXv Eul江扭)<丫}lnf(X;v) (9)；
[0071] 利用重要性抽样得到，
[007引
。0);
[0073] 其中w是任意参数，是-
巧能性比率。因此，V'可W由下式估算
[0074]
[00巧]现在随机变量XGX服从概率密度函数f (X;w)。
[0076]为解决生物巧片布局，我们提出了基于交叉滴方法的算法。该算法从一个生物巧 片初始布局迭代优化，直至无法进一步优化该布局。为简单起见，原始生物巧片在逻辑上被 分割成N(N〉=N。）个网格。其中N。为生物巧片上的器件总数，它可由架构综合获得。一个 PCR初始布局如图5所示。由图可见，每一个器件单独占用一个网。
[0077] 此算法中的样本特指两个不同器件的位置交换。例如将输入1与输入2交换位置。 器件交换的效果由交换分数表征。交换分数用于评估当前交换的效果，它与当前布局导致 的试验完成时间成线性反比。对于每一次交换，我们根据当前的生物巧片布局完成布线综 合与时序仿真，得到整个生化试验的完成时间。不同的布局规划会产生不同的布线规划，布 线规划影响完成时间。一个好的器件交换有利于减小试验完成时间。
[0078] 每一对器件的交换选择服从特定概率分布。我们在算法实现中采样了正态分布。 在每一次迭代中，我们随机选择n个样本（器件交换）。对于每一个样本，按照其分布产生 一个随机数，如果该数大于常数阔值，该样本被选中。对于每一个选中的样本，我们对其新 产生的布局应用布线规划和时序分析。得到交换分数后，该个器件交换的概率分布根据交 换分数更新。我们从所有选中的样本中选出最好的k个，更新他们的概率分布，即增加正态 分布的均值与减小方差。该将导致该些器件交换在下一迭代中更有机会被选中。在此次迭 代结束前，最好的样本被执行。新产生的布局成为下一次迭代的基础布局，所有器件交换在 此布局上产生。
[0079] 在第一次迭代开始前，PCR测试样例的器件交换概率分布如图6所示。即每对交 换有相同机会被选中。一次迭代后，各交换组合的概率分布如图7所示。设k= 4,最好的 k个样本被更新了概率分布，使他们在下一次迭代中有更大概率被选中。
[0080] 该算法的迭代过程一直持续到无法进一步优化布局。选中的每一个交换组合均不 能在时序仿真中产生更快的试验完成时间。该表示该算法已无法继续优化现有布局。我 们认为现有布局已经接近最优。
[0081] 下面举例说明在给出具体的概率密度参量函数后，根据S1031~S1034给出的概 率分布参量的更新结果V'(3)，所得到得V'更新的具体方式如下所述：
[0082] 优选的，所述概率密度参量为多维高斯分布参数矢量，所述根据由交叉滴算法最 小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述选取的k个概率分布参量进行 更新包括：
[0083] 将前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量中 的物理位置参数设置为前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率 分布参量中的物理位置参数的平均值，和减小前k个最短的生化反应完成时间对应的组件 物理位置布局的概率分布参量中物理位置方差参数的值；
[0084]S104、根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本；
[0085]S105、重复执行m次所述产生布局、所述计算时间、所述选取并更新组件物理位置 布局的概率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的组件物 理位置布局；其中，N〉l，l<k<N，m> 1 ;该里通过，该样迭代多次优化的结果是。
[0086] 本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置方法通过将待优化的生化反应组 件的物理位置布局变量用概率分布表示，再最小化反应完成时间来优化所述组件布局变量 的概率分布，进而根据该组件物理位置布局下的反应时间来更新布局样本集，并反复迭代 该一优化过程直至布局样本集对应的概率分布给出确定的布局，实现了对组件物理位置及 其连接路径的合理设计，从而能够减小整个生化反应检测过程的时间。
[0087] 图1为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置系统实施例一的流程图，图 2为本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置系统实施例一的流程示意图，如图巧口 图2所示，本发明微型片上生化反应检测装置的组件布置系统包括：
[0088] 位置布局模块21，用于产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局 对应的概率分布参量，调用路由布局模块执行完成的生化完成时间计算的结果并据此选 取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量得到 更新后的概率分布参量，根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本，和重复执行m次 所述产生布局、所述调用路由布局模块的生化反应完成时间计算结果、所述选取并更新组 件物理位置布局的概率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确 定的组件物理位置布局；其中，N〉l，Kk<N，m> 1 ;
[0089] 路由布局模块22,用于计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间。
[0090] 所述生化反应组件包括但不限于输入或输出储液槽、稀释反应槽（沟道）；所述路 由布局包括但不限于用于传导生化反应试剂或发生生化反应的设置于储液槽之间的沟道 的布线方法；所述组件布置方法可W应用在包括但不限于生物巧片上；
[0091] 优选的，所述位置布局模块21具体用于：
[0092] 随机产生N个第一次组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的第 一次概率密度参量、或者根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量产生N个 第（i+1)次组件物理位置布局，选取前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置 布局的概率分布参量，根据由交叉滴算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布 参量对所述选取的k个概率分布参量进行更新，和根据更新后的第i次组件物理位置布局 的概率分布参量由蒙特卡洛模拟产生N个第（i+1)次组件物理位置布局。
[0093] 优选的，所述位置布局模块21具体用于：
[0094] 根据由交叉滴算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述 选取的k个概率分布参量进行更新包括：
[0095] 根据生化反应完成时间最小得到第一中间函数1一0的条件（4);
[0096]
(4)；
[0097] 根据第一中间函数1一0的条件得到第二中间函蠻
与近似 函数gx(x)的交叉滴（KuUback-LeiblerDiffenrence，KL散度）最小的条件（7);
[0098]
[0099] 确定所述交叉滴最小条件下的概率分布参量V' (11):
[0100]
(11)；
[0101] 和对概率分布参量V用V'进行更新；
[0102] 其中，f,(x;v)表示生化反应完成时间对组件物理位置布局x(或Xi)的函数、简记 为f狂)，V表示组件物理位置布局X对应的概率分布参量，g, (Xi)表示f；(X;v)的近似函数， 丫表示生化反应完成时间的最小值，P表示概率，I|f〇〇《Y二1表示指示函数、IIY二 1、I|f〇〇>Y= 0,N表示产生的组件物理位置布局Xi的个数。
[0103] 优选的，所述路由布局模块22具体用于分别根据迷宫算法计算每个所述组件物 理位置布局对应的多个路由布局中的生化反应完成时间；
[0104] 相应的，所述位置布局模块21具体用于选取最小的生化反应完成时间作为所述 组件物理位置布局的生化反应完成时间，同时选取最小的生化反应完成时间对应的路由布 局为所述组件物理位置布局中各组件的连接方案。
[0105] 最后应说明的是；W上各实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对其限制； 尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其 依然可W对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征 进行等同替换；而该些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技 术方案的范围。
【主权项】
1. 一种微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于，包括： 产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的概率分布参量； 计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间； 选取并更新前k个最短的生化反应完成时 间对应的组件物理位置布局的概率分布参 量得到更新后的概率分布参量； 根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本； 重复执行m次所述产生布局、所述计算时间、所述选取并更新组件物理位置布局的概 率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的组件物理位置布 局； 其中，N>l，l〈k〈N，m 彡 1。2. 根据权利要求1所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 所述产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的概率分布参量包括： 随机产生N个第一次组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的第一次 概率密度参量； 或者， 根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量产生N个第（i+1)次组件物理 位置布局； 相应的，所述选取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的 概率分布参量得到更新后的概率分布参量包括： 选取前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量； 根据由交叉熵算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述选取 的k个概率分布参量进行更新。3. 根据权利要求2所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量产生N个第（i+1)次组件物理位置 布局包括： 根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量由蒙特卡洛模拟产生N个第 (i+1)次组件物理位置布局。4. 根据权利要求2所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 所述根据由交叉熵算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述选取 的k个概率分布参量进行更新包括： 根据生化反应完成时间最小得到第一中间函数1 - O的条件（4):根据第一中间函数1 - O的条件得到第二中间函I_近似函 数8!￡(义）的交叉摘最小的条件（7):确定所述交叉熵最小条件下的概率分布参量V (11): 对概率分布参量V用V进行史新；其中，fx(X;v)表示生化反应完成时间对组件物理位置布局以或Xi)的函数、简记为 f (X)，V表示组件物理位置布局X对应的概率分布参量，gx (Xi)表示fx(X ;v)的近似函数， γ表示生化反应完成时间的最小值，P表示概率，I If00 < γ = 1表示指示函数、11 f〇〇 < γ = 1、I |?(χ)>γ = 0, N表示产生的组件物理位置布局χ啲个数。5. 根据权利要求4所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 所述概率密度参量为多维高斯分布参数矢量，所述根据由交叉熵算法最小化生化反应完成 时间的条件得到的概率分布参量对所述选取的k个概率分布参量进行更新包括： 将前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量中的物 理位置参数设置为前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布 参量中的物理位置参数的平均值，和减小前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理 位置布局的概率分布参量中物理位置方差参数的值。6. 根据权利要求1所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 所述计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间包括： 分别根据迷宫算法计算每个所述组件物理位置布局对应的多个路由布局中的生化反 应完成时间； 选取最小的生化反应完成时间作为所述组件物理位置布局的生化反应完成时间，同时 选取最小的生化反应完成时间对应的路由布局为所述组件物理位置布局中各组件的连接 方案。7. -种微型片上生化反应检测装置的组件布置系统，其特征在于，包括： 位置布局模块，用于产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的 概率分布参量，调用路由布局模块执行完成的生化完成时间计算的结果并据此选取并更新 前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量得到更新后的 概率分布参量，根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本，和重复执行m次所述产生 布局、所述调用路由布局模块的生化反应完成时间计算结果、所述选取并更新组件物理位 置布局的概率分布参量直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的组件 物理位置布局；其中，N>1，l〈k〈N，m彡1 ; 路由布局模块，用于计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间。8. 根据权利要求7所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置系统，其特征在于， 所述位置布局模块具体用于： 随机产生N个第一次组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的第一次 概率密度参量、或者根据更新后的第i次组件物理位置布局的概率分布参量产生N个第 (i+1)次组件物理位置布局，选取前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布 局的概率分布参量，根据由交叉熵算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参 量对所述选取的k个概率分布参量进行更新，和根据更新后的第i次组件物理位置布局的 概率分布参量由蒙特卡洛模拟产生N个第（i+1)次组件物理位置布局。9. 根据权利要求8所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置方法，其特征在于， 所述位置布局模块具体用于： 根据由交叉熵算法最小化生化反应完成时间的条件得到的概率分布参量对所述选取 的k个概率分布参量进行更新包括： 根据生化反应完成时间最小得到第一中间函数1 - O的条件（4):根据第一中间函数1 - O的条件得到第二中间函：近似函 数8!￡(义）的交叉摘最小的条件（7):确定所述交叉熵最小条件下的概率分布参量V (11):和对概率分布参量V用V进行更新； 其中，fx(X;v)表示生化反应完成时间对组件物理位置布局X(或Xi)的函数、简记为 f (X)，V表示组件物理位置布局X对应的概率分布参量，gx(Xi)表示fx(x ;v)的近似函数， γ表示生化反应完成时间的最小值，P表示概率，I If00 < γ = 1表示指示函数、11 f〇〇 < γ = 1、I |?(χ)>γ = 0, N表示产生的组件物理位置布局χ啲个数。10. 根据权利要求7所述的微型片上生化反应检测装置的组件布置系统，其特征在于， 所述路由布局模块具体用于分别根据迷宫算法计算每个所述组件物理位置布局对应的多 个路由布局中的生化反应完成时间； 相应的，所述位置布局模块具体用于选取最小的生化反应完成时间作为所述组件物理 位置布局的生化反应完成时间，同时选取最小的生化反应完成时间对应的路由布局为所述 组件物理位置布局中各组件的连接方案。
【专利摘要】本发明提供一种微型片上生化反应检测装置的组件布置方法和系统，所述方法包括：产生N个组件物理位置布局且生成所述组件物理位置布局对应的概率分布参量；计算各所述组件物理位置布局的生化反应完成时间；选取并更新前k个最短的生化反应完成时间对应的组件物理位置布局的概率分布参量得到更新后的概率分布参量；根据所述更新后的概率分布参量产生新的样本；重复执行m次直至新产生的组件物理位置布局的概率分布参量给出确定的组件物理位置布局。本发明所述方法能够通过合理设计组件的物理位置及其连接路径实现减小整个生化反应检测过程的时间。
【IPC分类】G06F17/50
【公开号】CN104881542
【申请号】CN201510279070
【发明人】谢俊, 胡师彦
【申请人】谢俊, 胡师彦
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年5月27日