在分子生物學(xué)和生物化學(xué)領(lǐng)域，凝膠電泳技術(shù)凝膠電泳可以使帶已經(jīng)成為不可缺少的技術(shù)之。電質(zhì)點(diǎn)在電場中向與其電荷相反的電極泳動(dòng)。在生
命科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，技術(shù)人員可通過凝膠電泳技術(shù)來分析、純化和鑒定生物實(shí)驗(yàn)樣品，該技術(shù)現(xiàn)已成為分析DNA、RNA的方法。
近幾年來，尤其是在生物大分子方面，人們用肉眼觀測不明顯的圖像時(shí)，可通過計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)、利用生物科學(xué)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，得到更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果。計(jì)算機(jī)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使操作人員更方便的控制電泳，并得到更加精確的電泳分析結(jié)果；現(xiàn)已成為生物大分子研究領(lǐng)域不可缺少的技術(shù)。盡管近些年來凝膠電泳技術(shù)與圖像分析技術(shù)的結(jié)合有了較多研究成果，但光電檢測技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)應(yīng)用仍具有定的局限性。同時(shí)在實(shí)際的應(yīng)用過程中，需充分考慮實(shí)際應(yīng)用條件對計(jì)算機(jī)視覺的適應(yīng)性和可靠性。在傳統(tǒng)的凝膠電泳圖像處理中，大的個(gè)難題就是如何高質(zhì)量的獲取原始圖像。因?yàn)樵诓杉紙D像的時(shí)候，很容易摻雜進(jìn)各種噪聲，摻雜進(jìn)來的各種噪聲勢必會(huì)影響圖像的分析結(jié)果，甚至不能得到正確的DNA片段的分子量和光密度值，因此圖像處理環(huán)節(jié)顯得尤為重要。
2 DNA 凝膠電泳分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法
電泳儀分析軟件系統(tǒng)是通過采集到的圖像信息，進(jìn)行分析、計(jì)算，終得到對樣本的分子量以及密度的定量。通過對圖像上泳道的Marker條帶的已
知分子量標(biāo)注，自動(dòng)擬合成標(biāo)準(zhǔn)曲線，并以此作為標(biāo)準(zhǔn)，得到位置條帶的分子量。未使用自動(dòng)分析軟件系統(tǒng)時(shí)，實(shí)驗(yàn)人員通過用肉眼觀察，估計(jì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出的結(jié)果不完全準(zhǔn)確；使用自動(dòng)分析軟件系統(tǒng)能夠得到相對準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過對已知標(biāo)準(zhǔn)帶的積分等參數(shù)的調(diào)節(jié)，進(jìn)行密度標(biāo)定。標(biāo)定以后可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)條帶計(jì)算出其他條帶的灰度值、積分面積以及光密度值 ，進(jìn)而計(jì)算出核酸或者蛋白質(zhì)的含量。通過對電泳以及電泳圖片的了解和分析，即將實(shí)現(xiàn)的電泳分析系統(tǒng)主要分為4個(gè)不同的層面：用戶接口層、數(shù)據(jù)處理層、處理連接層和數(shù)據(jù)層。
3 DNA 凝膠電泳圖像的預(yù)處理
圖像的灰度變換處理是圖像增強(qiáng)技術(shù)中非常直接的空間域圖像處理方法。圖像像素的特基礎(chǔ)、征可以用灰度值和空間坐標(biāo)來表示。因此，對像素
的運(yùn)算實(shí)際上也是對像素灰度值或坐標(biāo)值的運(yùn)算。根據(jù)某種預(yù)先設(shè)置的規(guī)則，將輸入圖像各個(gè)像素本身的灰度逐轉(zhuǎn)換成輸出圖像中對應(yīng)像素的灰
度值。輸入與輸出的關(guān)系可以用公式 1）（ 表示：G outy）y）（x， =f [G in（x， ]（1）其中G outy）y）（x， 和G in（x， 分別表示輸入圖像
和輸出圖像 ；函數(shù) f 表示輸入和輸出圖像像素灰度之間的映射關(guān)系，稱為灰度轉(zhuǎn)換函數(shù)。電泳實(shí)驗(yàn)后，凝膠在紫外光 245nm）照射下拍（攝的DNA凝膠電泳圖像如圖1所示。上方排黑色孔是加樣孔，在電泳實(shí)驗(yàn)之前向加樣孔中加入定量的樣品；電泳時(shí)通過外加電場，加樣孔中的樣品會(huì)向電場的相反電極方向移動(dòng)，即照片中加樣孔的下方；樣品經(jīng)電場移動(dòng)形成的垂直區(qū)域稱為泳道，多個(gè)加樣孔下就形成了多條泳道，泳道中的白色區(qū)域稱為電泳條帶。4 分段線性變換算法為突出圖像中感興趣的目標(biāo)或者灰度區(qū)間，相對抑制不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段 線性變換，它將圖像灰度區(qū)間分成兩段甚至多段分別作線性變換。變換時(shí)，把整個(gè)灰度值區(qū)間分為若干線段，每個(gè)直線段都對應(yīng)個(gè)局部的線性變換關(guān)系。分段線性變換算法具有很強(qiáng)的靈活性、算法簡單，對目標(biāo)和背景相差較小的圖像進(jìn)行變換 ，可以取得很好的分離效果。因此，在使用分段線性算法進(jìn)行灰度變換之前，先要確定感興趣目標(biāo)區(qū)域的灰度值范圍。經(jīng)過對DNA凝膠電泳圖像的灰度值數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，得出該圖的灰度直方圖，如圖2所示。
由凝膠電泳圖像的灰度直方圖我們得到，該圖的灰度值均值為58.08，方差為36.58，灰度值出現(xiàn)幾率比較高的灰度值范圍大約在 20， ）90 之間。圖像（的灰度直方圖的峰值靠近低灰度區(qū)，色調(diào)正如看到的樣偏暗；灰度直方圖圖形比較尖銳，說明了該圖1 DNA凝膠電泳圖像圖像的灰度對比度較小，大多數(shù)灰度值都集中在個(gè)小區(qū)間中，根據(jù)本課題研究的圖像的特點(diǎn)，該區(qū)間的像素點(diǎn)正是所要研究的區(qū)域。我們可以把圖像分
割為三個(gè)部分：背景區(qū)、目標(biāo)區(qū)、過渡區(qū)。對背景區(qū)和過渡區(qū)，由于后續(xù)不需要將其進(jìn)行計(jì)算，因此可以將背景的像素灰度值通過灰度轉(zhuǎn)換，使其輸出為不影響以后計(jì)算用到的灰度值；而對目標(biāo)區(qū)域則采用灰度拉伸等方法。具體的設(shè)計(jì)思路如表達(dá)式 2）（所示，其中f（x， ，y） G（x，y）分別表示原圖像和變換后的圖像的灰度，灰度區(qū)間 1，2）（f f 為要增強(qiáng)的灰度范圍，即目標(biāo)區(qū)域， （f1，2）對f 進(jìn)行線性拉伸后，變換使其灰度范圍擴(kuò)展至 1， 2）（g g 。在本文中，根據(jù)對圖像直方圖的特點(diǎn)，可得出目標(biāo)區(qū)域的像素值分布范圍在區(qū)間 20， ） ，90 內(nèi) 接下（來的主要工作是對該區(qū)域進(jìn)行線性拉伸。由直方圖中得出的目標(biāo)區(qū)域范圍的像素值為90 ，同時(shí)設(shè)置g 1和f（20， ） 那么可以令f1=20， 2 =90，
由于圖像是8位灰度圖像 ，所以灰度范g 2 的值。圍為0 ~255，由此可以令兩端灰度值保持不變 ，即f0 =0， 0 =0； 3=255， 3=255。gfg當(dāng)f1=30， 2=90時(shí)，設(shè)置相應(yīng)的像素點(diǎn)灰度值為f 此時(shí)凝膠電泳圖像的增強(qiáng)結(jié)果如圖g 1=10， 2 =150，g3 a）當(dāng)g結(jié)果如圖3 b）g（ 所示； 1=10， 2 =200時(shí)，（所示； 1=10， 2=250時(shí)，當(dāng)g結(jié)果如圖3 c）凝膠電g（ 所示。泳圖像的增強(qiáng)結(jié)果如圖3所示。具體實(shí)現(xiàn)方法使用例子說明如下： f 1 =30 ，當(dāng) 此時(shí)有：f2=90時(shí)， 1=10在邊緣模糊的現(xiàn)象 ， （c）圖3明顯的損失了很多信息；相對而言， （b）圖3的效果較好；很明顯地看到各個(gè)凝膠電泳圖像的增強(qiáng)效 果圖的區(qū)別 。在本課題中，通過大量的對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了圖像處理中因
閾值不同，凝膠電泳圖像的增強(qiáng)效果也不同，并且選取了合適的閾值。因此，在利用分段線性算法對凝膠電泳圖像進(jìn)行處理時(shí)， 1=30， 2=90， 1=10，當(dāng)ffg
對圖像進(jìn)行區(qū)域增強(qiáng)的效果好。g 2=200時(shí)， 小波閾值收縮法去噪算法小波變換在信號(hào)消噪中的思想同傅里葉變換濾波去噪思想相似，但是只有進(jìn)行小波分解才能實(shí)現(xiàn)等步長頻譜去噪。由于變換的基波不樣，經(jīng)典的濾波去噪效果和小波變換去噪的效果也不樣，在小波去噪處理中，選用的小波不樣，去噪效果也不樣。小波去噪的些實(shí)例有力的證明了小波變換是種非常好的去噪方法。般來說，把含噪信號(hào)經(jīng)過預(yù)處理，然后利用小波變換在各個(gè)尺度上進(jìn)行信號(hào)的分解，在每個(gè)尺度上都有含噪信號(hào)的小波系數(shù)和信號(hào)本身的小波系數(shù)。我們所需要的操作就
是在每尺度下，把屬于噪聲的小波系數(shù)濾除掉，并且保留增強(qiáng)屬于信號(hào)本身的小波系數(shù)，后再經(jīng)過小波逆變換恢復(fù)信號(hào)，圖4為小波變換去噪原理圖。小波變 換具 有很強(qiáng)的去除數(shù)據(jù)相關(guān)性 ，它能使信號(hào)的能量集中在小波域中較大的系數(shù)中，而噪聲的能量卻分布于整個(gè)小波域內(nèi)，因此，經(jīng)小波分解后的信號(hào)的小波系數(shù)幅值 ，會(huì)大于噪聲的系數(shù)幅值。在很大程度上，幅值比較大的小波系數(shù)通常會(huì)以信號(hào)為主，而幅值比較小的系數(shù)通常以噪聲為主。所以，采用小波閾值去噪的方法可以保留信號(hào)本身的系數(shù)，并且可以將大部分噪聲系數(shù)縮小到零。在小波閾值去噪算法中，關(guān)鍵步驟是對閾值函數(shù)和閾值的選取。收縮函數(shù)決定了如何應(yīng)用閥值來調(diào)整小波系數(shù)。有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的收縮函數(shù)：軟閾值函數(shù)、硬閾值函數(shù)，它們都通過設(shè)定閾值，然后比較系數(shù)和閾值的大小。小波閾值收縮法去噪是由以下3部分組成：
計(jì)算含有噪聲信號(hào)的正交小波變換；（1）
對小波系數(shù)進(jìn)行非線性閾值處理；（2）
進(jìn)行逆小波變換。（3）
圖5分別顯示的是利用硬閾值法和軟閾值法，分別對含有噪聲的圖像進(jìn)行去噪的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。由以上兩種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖可知：盡管小波域軟閾值算法的收縮函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是具有連續(xù)性，去噪效果相對比較明顯，但是它的缺點(diǎn)是自身抑制大信號(hào)的特性，使它無法避免嚴(yán)重的信號(hào)鈍化、過度光滑、失真等問題，嚴(yán)重破壞了邊緣部分的信息利于目標(biāo)識(shí)別等后續(xù)的圖像處理環(huán)節(jié)。小波域硬閾值算法并沒有丟失有用的高頻信息，而且將邊緣信
息保護(hù)得非常好，定程度上克服了軟閾值法過于光滑的缺點(diǎn)。
6 結(jié)論
基于凝膠電泳的特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了凝膠電泳圖像分析系統(tǒng) 。該系統(tǒng)主要分為4個(gè)層面：用戶接口層、數(shù)據(jù)處理層、處理連接層、數(shù)據(jù)層；各個(gè)層面相圖5 硬閾值法和軟閾值法去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果互關(guān)聯(lián) ，缺不可。其中數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)是本軟件的設(shè)計(jì)重點(diǎn)，在數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)中，建立了數(shù)據(jù)庫E-R
模型，并在此基礎(chǔ)上將各個(gè)實(shí)體模型轉(zhuǎn)化為相應(yīng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的支持?jǐn)?shù)據(jù)模型，即數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)。具有很好的實(shí)用性能。
