本文關(guān)鍵詞：基于STM32的核酸檢測系統(tǒng)研究

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【摘要】：目前，疾病預防和治療往往基于生物樣品如血液和尿液中的化學參數(shù)的測量。通常，樣品需要送到中心實驗室由熟練的技術(shù)人員進行分析，檢測結(jié)果也需要幾個小時甚至幾天才可以得到。因此，需要小型、快速和易于操作的設備來降低成本和提高效率。床旁快速檢測(POCT)，一種緊湊和靈活的臨床檢測設備，把疾病診斷從中心實驗室?guī)У讲∪松磉叢⒛芸焖俚墨@得檢測結(jié)果。核酸檢測可以為傳染性和遺傳性疾病提供快速、靈敏和特異的檢測。聚合酶鏈反應(PCR)為核酸擴增提供了一種簡單和優(yōu)雅的方法。這種方法通過使用耐高溫的聚合酶和溫度循環(huán)使DNA鏈變性和復性。不幸的是，PCR反應所需要的溫度循環(huán)使設計變得復雜、耗能和笨重，，從而使微觀尺度的PCR不能很好的集成到POCT平臺上。為了克服傳統(tǒng)PCR擴增的局限性，等溫的核酸擴增成為最新的研究方向。它避免了由核酸擴增階段的溫度循環(huán)帶來的額外復雜性和相關(guān)的控制機制，從而為基于POCT平臺的核酸擴增提供了強大的支持。本論文主要設計一種基于滑移芯片技術(shù)和環(huán)介導等溫擴增(LAMP)技術(shù)的POCT設備，該設備包含了核酸擴增、光學檢測和溫度控制。 本文完成了基于STM32的核酸檢測系統(tǒng)的設計。該系統(tǒng)主要由微流控芯片、溫控模塊和光學模塊組成。本文在滑移芯片上實現(xiàn)了環(huán)介導等溫擴增；微流控芯片采用了滑移芯片技術(shù)，為核酸擴增提供反應平臺，實現(xiàn)了對微量試樣的靈活操作，通過旋轉(zhuǎn)即可反應并得到結(jié)果的特點使其具有使用簡單、快速和高效的優(yōu)點；核酸擴增采用環(huán)介導等溫擴增，使溫控模塊的設計得到簡化。溫控模塊對核酸反應的溫度進行控制，為了簡化加工工藝和便于產(chǎn)品化，采用了基于熱電制冷器(TEC)的接觸式加熱方法，通過改變熱電制冷器的電流方向來改變其制冷和加熱的工作狀態(tài)。光學模塊主要對試樣中的熒光染料進行激發(fā)并檢測其發(fā)射光從而判斷目標檢測物的有無。 系統(tǒng)的硬件設計以基于Cortex-M3內(nèi)核的STM32F103ZET6為核心，實現(xiàn)了溫度采集、溫度控制、光電信號檢測、LCD顯示、串口、按鍵等功能。系統(tǒng)的軟件設計使用了標準外設庫從而大大提高了開發(fā)效率。溫控精度是核酸擴增成功與否的關(guān)鍵，本文采用了增量式PID溫控算法和PWM技術(shù)實現(xiàn)了對溫度的精確控制，并通過遺傳算法和粒子群算法實現(xiàn)在線PID參數(shù)自整定。 本系統(tǒng)的溫控解決方案能夠?qū)怂岱磻臏囟冗M行精確控制，并能夠在線對微弱的熒光信號進行檢測，實現(xiàn)了用于核酸檢測的便攜式的POCT設備。
【關(guān)鍵詞】：POCT 微流控芯片 STM32 溫度控制
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP274;R197.39
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 引言10
• 1.2 床旁快速檢測（POCT）10-11
• 1.3 環(huán)介導等溫核酸擴增（LAMP）11-12
• 1.4 微流控 PCR 芯片12-15
• 1.5 微流控 PCR 芯片的溫度控制系統(tǒng)15-18
• 1.6 本文的主要工作18-19
• 2 系統(tǒng)總體設計方案19-24
• 2.1 溫控模塊19-20
• 2.2 光學模塊20-22
• 2.3 微流控 LAMP 芯片22-24
• 3 系統(tǒng)硬件設計24-45
• 3.1 ARM Cortex-M3 內(nèi)核24-26
• 3.2 STM32F103 微處理器26-27
• 3.3 最小系統(tǒng)設計27-32
• 3.4 溫度采集模塊設計32-34
• 3.5 溫度控制模塊設計34-42
• 3.6 光電信號檢測模塊42-43
• 3.7 TFT-LCD 顯示模塊43-45
• 4 系統(tǒng)軟件設計45-52
• 4.1 系統(tǒng)軟件總體設計45-46
• 4.2 溫度采集模塊設計46-48
• 4.3 溫度控制模塊設計48-49
• 4.4 光電信號檢測模塊49-50
• 4.5 TFT-LCD 顯示模塊50-52
• 5 溫度控制算法的研究52-63
• 5.1 PID 控制的基本原理52-54
• 5.2 增量式 PID 控制54-55
• 5.3 PID 控制算法的改進55-56
• 5.4 基于遺傳算法的 PID 控制器參數(shù)整定56-59
• 5.5 基于粒子群算法的 PID 控制器參數(shù)整定59-63
• 6 實驗和結(jié)論63-71
• 7 總結(jié)與展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-76

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本文編號：562108