专利名称：转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法
技术领域：
本发明涉及一种转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法。
背景技术：
通过生物技术将克隆的外源基因人为地整合到昆虫基因组内、并稳定地遗传和表达，这样的昆虫叫做转基因昆虫。转基因昆虫能够形成一个具有相应外源基因的新的品种，其利用价值在于 (1)开展基础理论研究； (2)生产外源蛋白； (3)开展经济昆虫的分子育种； (4)开展害虫的生物防治。
在转基因昆虫研究中，多采用红色荧光基因、绿色荧光基因等作为标志基因(也称报告基因)，确定及选择转基因昆虫，荧光蛋白的含量是标志基因表达量的体现，也是很多外源基因与标志基因结合构成的融合蛋白表达量的体现。当前对转基因昆虫荧光蛋白的表达检测主要是处在肉眼观测的定性阶段，对融合蛋白表达量的检测主要是解剖昆虫，通过分子生物学或分析化学的分析检测方法得到。本发明可以在不损伤昆虫、不需分子生物学或生物化学分析测试的情况下，只需通过荧光观察和数码照像，就可获得转基因昆虫荧光基因表达相对量的观察值，达到定量地估量转基因效率、估量外源基因与标志基因结合构成的融合蛋白表达量的目的。
发明内容
本发明的目的是提供一种转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是 转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法 1)是利用荧光体视显微镜观察转基因昆虫的个体，用数码相机或数码CCD摄影设备，在暗室中按1/60秒-20秒曝光时间摄取表达荧光的转基因昆虫图像； 2)运用图像处理技术，首先将所得昆虫图像进行预处理，明确图像中昆虫部分和黑色背景界限，再将所摄取的表现荧光的转基因昆虫的RGB彩色图像转化为相应颜色分量的灰度图像，按所得灰度图像像素值的分布生成直方图，根据该直方图，按照选择能够清晰分割图像背景和昆虫部分的最小阈值的要求，确定二值化分割图像的阈值，然后利用该阈值进行二值化分割图像，得到一张与原图像素大小一样，但昆虫部分像素值为1、即为白色，背景部分像素值为0、即为黑色的二值图像，最后，利用中值滤波消除图像斑点，确定中值滤波的邻域大小； 3)根据所得的阈值和中值滤波的邻域大小，利用matlab应用数学软件，累加灰度图像中分离所得昆虫部分像素值，除以所取的像素点数，所得平均值作为转基因昆虫荧光基因表达量的相对数值。
所述的图像处理技术，使用photoshop图像处理软件、开源图像处理软件Gimp、或者matlab应用数学软件，或者采用c、python编程语言编程实现。
所述的相应颜色分量是根据转基因昆虫表达的荧光蛋白颜色确定，Red荧光基因是转化为红色颜色分量的灰度图像，GFP、EGFP荧光基因是转化为绿色颜色分量的灰度图像，CFP和ECFP荧光基因是转化为蓝色颜色分量的灰度图像。
所述的利用matlab应用数学软件，是利用matlab应用数学软件的图像处理工具箱，建立了一个可供调用的函数meanRGB，程序代码如下 function r=meanRGB(filename,rgb,threshold,neighborhood)f=imread(filename);g=f(:,:,rgb);b=im2bw(g,threshold/256);if neighborhood m=medfilt2(b,[2*neighborhood+1,2*neighborhood+1]);else m=bendr=0;n=0;h=size(f,1);w=size(f,2);for x=1:1:h for y=1:1:w<!-- SIPO <DP n="2"> --><dp n="d2"/> if m(x,y) n=n+1; r=r+double(g(x,y)); endendendr=r/n;r=int16(r); 这个函数调用的接口是 输入的参数filename为所摄取表达荧光的转基因昆虫图像的文件名。rgb表明测量是红、绿、蓝哪种颜色的荧光红色荧光则该参数值为1，绿色荧光则该参数值为2，蓝色荧光则该参数值为3。threshold为本技术方案第二步所确定的阈值。neighborhood为本技术方案第二步所确定中值滤波邻域大小。
该函数调用后返回取得的结果即为图像中昆虫部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达量的相对量的数值。
本发明具有的有益的效果是本发明可以在不损伤昆虫、不需分子生物学或生物化学分析测试的情况下，只需通过荧光观察和数码照像，就可获得转基因昆虫荧光基因表达相对量的观察值，达到定量地估量转基因效率、估量融合蛋白表达量的目的。
图1是红色荧光蛋白(Red)的转基因家蚕图像； 图2是分割图1得到的位于图1上面的转基因家蚕图像； 图3是分割图1得到的位于图1下面的转基因家蚕图像； 图4是经过预处理的图2； 图5是经过预处理的图3； 图6是图4红色颜色分量的灰度图象； 图7是图5红色颜色分量的灰度图象； 图8是图6的直方图； 图9是图7的直方图； 图10是对图6应用阈值10进行二值化所得的二值图像； 图11是对图6应用阈值11进行二值化所得的二值图像； 图12是对图6应用阈值12进行二值化所得的二值图像； 图13是对图6应用阈值13进行二值化所得的二值图像； 图14是对图6应用阈值14进行二值化所得的二值图像； 图15是对图6应用阈值15进行二值化所得的二值图像； 图16是对图6应用阈值16进行二值化所得的二值图像； 图17是对图6应用阈值17进行二值化所得的二值图像； 图18是对图6应用阈值18进行二值化所得的二值图像； 图19是对图6应用阈值19进行二值化所得的二值图像； 图20是对图6应用阈值20进行二值化所得的二值图像； 图21是对图16进行邻域的大小为10的中值滤波后所得的图； 图22是对图7应用阈值10进行二值化所得的二值图像； 图23是对图7应用阈值11进行二值化所得的二值图像； 图24是对图7应用阈值12进行二值化所得的二值图像； 图25是对图7应用阈值13进行二值化所得的二值图像； 图26是对图7应用阈值14进行二值化所得的二值图像； 图27是对图7应用阈值15进行二值化所得的二值图像； 图28是对图7应用阈值16进行二值化所得的二值图像； 图29是对图7应用阈值17进行二值化所得的二值图像； 图30是对图7应用阈值18进行二值化所得的二值图像； 图31是对图7应用阈值19进行二值化所得的二值图像； 图32是对图7应用阈值20进行二值化所得的二值图像； 图33是对图7应用阈值21进行二值化所得的二值图； 图34是对图7应用阈值22进行二值化所得的二值图像； 图35是GFP转基因家蚕RGB彩色图像； 图36是图35绿色颜色分量的灰度图象； 图37是图36的直方图； 图38是应用阈值10进行二值化分割所得的二值图； 图39是应用阈值11进行二值化分割所得的二值图； 图40是应用阈值12进行二值化分割所得的二值图； 图41是应用阈值13进行二值化分割所得的二值图； 图42是应用阈值14进行二值化分割所得的二值图； 图43是应用阈值15进行二值化分割所得的二值图； 图44是应用阈值16进行二值化分割所得的二值图； 图45是应用阈值17进行二值化分割所得的二值图； 图46是应用阈值18进行二值化分割所得的二值图； 图47是应用阈值19进行二值化分割所得的二值图； 图48是应用阈值20进行二值化分割所得的二值图； 图49是应用阈值21进行二值化分割所得的二值图； 图50是应用阈值22进行二值化分割所得的二值图； 图51是GFP转基因家蚕； 图52是图51绿色颜色分量的灰度图象； 图53是图52的直方图； 图54是应用阈值2进行二值化分割所得的二值图； 图55是应用阈值3进行二值化分割所得的二值图； 图56是应用阈值4进行二值化分割所得的二值图； 图57是应用阈值5进行二值化分割所得的二值图； 图58是应用阈值3进行二值化分割后再经过中值滤波所得的二值图； 图59是Red转基因昆虫； 图60是Red转基因昆虫红色颜色分量的灰度图像； 图61是图60的直方图； 图62是应用阈值10进行二值化分割所得的二值图； 图63是应用阈值11进行二值化分割所得的二值图； 图64是应用阈值12进行二值化分割所得的二值图； 图65是应用阈值13进行二值化分割所得的二值图； 图66是应用阈值14进行二值化分割所得的二值图； 图67是应用阈值15进行二值化分割所得的二值图； 图68是应用阈值16进行二值化分割所得的二值图； 图69是应用阈值17进行二值化分割所得的二值图； 图70是应用阈值18进行二值化分割所得的二值图； 图71是应用阈值19进行二值化分割所得的二值图； 图72是应用阈值20进行二值化分割所得的二值图； 图73是应用阈值18进行二值化分割后再经过中值滤波所得的二值图。
具体实施例方式 实施例1 1、利用OLYMPUS SZX9体视显微镜(解剖镜)观测，激发光滤光片波长为545-580nm，发射光滤光片波长为610-的荧光装置，用NiKon公司的COOLPIX4500数码照相机观察转基因家蚕1龄幼虫，在暗室中按1/2秒曝光摄取表达红色荧光蛋白(Red)的转基因家蚕图像(图1)。
图1中有两条转基因家蚕1龄幼虫，将图1分割成图2，图3。
2、利用photoshop软件分别对图2、图3进行预处理。
2.1利用photoshop工具箱中的画笔工具进行预处理，得到图4，图5，使得图像中昆虫部分和黑色背景界限分明。
2.2因为本实施例中转基因家蚕表达的荧光基因为红色荧光(Red)基因，所以将RGB彩色图像转换为红色颜色分量的灰度图象，得到图6，图7。在photoshop中操作为选择界面中左边的浮动面板的“通道”的红色选项。
2.3按所得灰度图像像素值的分布生成直方图，得到图8，图9。在photoshop中操作即为选择界面中左边的浮动面板的“直方图”。
仔细观察以上两幅直方图，发现它们都有两个峰。因为图片是在黑暗环境中摄取，背景为黑色并且像素值大小越低，该像素值所代表的颜色就越黑。所以可以认为第一个峰代表图像中的黑色背景部分，第二个峰代表图像中的家蚕部分。选择第一个峰和第二个峰之间的谷底靠近第一峰的一个像素数值开始，以1为梯度，不断增大该值，直到能将图像中背景部分和家蚕部分清晰的分开为止，选择该值作为进行图像二值化的阈值。
对于图6，我们选择像素值10作为开始尝试的阈值，得到应用阈值10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20对图6进行二值化的二值图图10，图11，图12，图13，图14，图15，图16，图17，图18，图19，图20。在photoshop中操作为选择“菜单栏→图像→调整→阈值”，在跳出的对话框中输入所用的阈值，按“确定”就得到相应的二值图像。
比较观察二值图10至图20，当用阈值10-15进行二值化图像分割时(图10～图15)，所得的二值图家蚕形体周围有比较多的小白色斑点，家蚕部分的轮廓不清晰，说明这些值不是好的阈值。当阈值为16时(图16)，所得的二值图家蚕形体周围的小的白色斑点减少，昆虫部分的轮廓比较清晰。但是当阈值为17-20时(图17～图20)，虽然家蚕形体周围小的白色斑点消失，但是家蚕部分出现较大的黑色斑点(家蚕尾部)，也即在当阈值为17-20时图像的家蚕部分有较大部分像素点会被误认为背景。所以，选择16作为图6的阈值。为了清除图16中的白色斑点，需要对图16进行中值滤波，取能够将斑点去掉的最小值作为中值滤波邻域的大小。在photoshop中选择“菜单栏→滤镜→杂色→中间值”，在跳出的对话框中输入所用的滤波邻域的大小，从1开始不断增大该值，直到能够将斑点完全去掉为止。记取此时所用的邻域的大小。对于图片11，选择的邻域的大小为10，得到图21。
也就是说对于图4(即图6的原图)，按照技术方案第二步对其进行处理，确定它二值化分割的阈值为16，中值滤波的邻域大小为10。
同理对于图7，我们同样选择像素值10作为开始尝试的阈值，得到应用阈值10-22对图7进行二值化的二值图(图22～图34)。
同样地，比较观察二值图22至图34，当阈值大于20后，即图32、图33、图34，图片中家蚕部分和黑色背景部分能够清晰地分开。在这种情况下，为遵循“选择能够清晰分割图像背景和家蚕部分的最小阈值”的要求，所以选择20作为阈值。
因为用阈值20进行二值化图像分割得到的图32，没有小的白色斑点，所以没有必要进行中值滤波，也就是中值滤波的邻域的大小为0。
也就是说对于图5(即图7的原图)，按照技术方案第二步对其进行处理，确定它二值化分割的阈值为20，中值滤波的邻域大小为0。
3、根据第二步所得的阈值和中值滤波的邻域大小，调用matlab函数meanRGB，计算图像中家蚕部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达量的相对量的数值。
对于图4(文件名为“ph4.jpg”)，调用matlab函数meanRGBmeanRGB(‘ph4.jpg’，1，16，10)，调用所得的结果为132。
对于图5(文件名为“ph5.jpg”)，调用matlab函数meanRGBmeanRGB(‘ph5.jpg’，1，20，0)，调用所得的结果为148。
本实施例在同样条件下对2个转基因家蚕个体进行摄影，获得2个转基因家蚕荧光基因表达量的相对数值，图4的结果为132，图5的结果为148，说明图5对应的转基因家蚕表达的红色荧光蛋白含量高于图4，也即图5对应的转基因家蚕荧光基因表达的效率较高。
实施例2 1、利用OLYMPUS SZX9体视显微镜(解剖镜)观测，荧光装置的激发光滤光片波长为460-490nm，发射光滤光片波长为510-550，用NiKon公司的COOLPIX 4500数码照相机观察转基因家蚕2龄幼虫，在暗室中按1秒曝光时间摄取表达绿色荧光蛋白(GFP)的转基因家蚕图像(图35)。
2、利用photoshop软件对图35按上面说明的技术方案步骤二进行处理。
2.1因为该图像中昆虫部分和黑色背景界限已经比较分明，所以就无需再作图像预处理。
2.2因为本实施例中转基因家蚕表达的荧光基因为绿色荧光(GFP)基因，所以将RGB彩色图像转换绿色颜色分量的灰度图象，得到图36。在photoshop中操作为选择界面中左边的浮动面板的“通道”的绿色选项。
2.3按所得灰度图像像素值的分布生成直方图，得到图37。在photoshop中操作为选择界面中左边的浮动面板的“直方图”。
直方图37有两个峰，其中第一个峰代表图像中的黑色背景部分，第二个峰代表图像中的家蚕部分。所以，选择第一个峰和第二个峰的谷底靠近第一峰的一个值，10，为开始尝试的阈值，得到应用阈值10-22对图36进行二值化的二值图，得到图38至图50。在photoshop中操为选择“菜单栏→图像→调整→阈值”，在跳出的对话框中输入所用的阈值，按“确定”就得到相应的二值图像。
比较观察二值图38至图50，当阈值大于20后，即图48、图49、图50，图片中家蚕部分和黑色背景部分能够清晰地分开。在这种情况下，为了减少人为原因造成的误差，遵循“选择能够清晰分割图像背景和家蚕部分的最小阈值”的要求，所以选择20作为阈值。
因为用阈值20进行二值化图像分割得到的图48，没有小的白色斑点，所以没有必要进行中值滤波，也就是中值滤波的邻域的大小为0。
也就是说对于图35(即图36的原图)，按照技术方案第二步对其进行处理，确定它二值化分割的阈值为20，中值滤波的邻域大小为0。
3、根据第二步所得的阈值和中值滤波的邻域大小，调用matlab函数meanRGB，计算图像中家蚕部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达量的相对量的数值。
对于图35(文件名为“ph35.jpg”)，调用matlab函数meanRGBmeanRGB(‘ph35.jpg’，2，20，0)，计算所得的结果为140。
实施例3 1、利用OLYMPUS SZX12体视显微镜(解剖镜)观测，激发光滤光片波长为460-490nm，发射光滤光片波长为510-550的荧光装置，用数码CCD摄影设备，按8秒曝光摄取转基因家蚕3龄幼虫，在暗室中摄取表达绿色荧光蛋白(GFP)的转基因家蚕图像(图51)，该图比实施例2中的图像暗，说明GFP基因的表达比实施例2弱。
2、利用photoshop软件对图51按上面说明的技术方案步骤二进行处理。
2.1因为该图像中家蚕部分和黑色背景界限已经比较分明，所以就无需再作图像预处理。
2.2因为本实施例中转基因家蚕表达的荧光基因为绿色荧光(GFP)基因，所以将RGB彩色图像转换绿色颜色分量的灰度图象，得到图51。在photoshop中操作为选择界面中左边的浮动面板的“通道”的绿色选项。
2.3按所得灰度图像像素值的分布生成直方图，得到图53。在photoshop中操作为选择界面中左边的浮动面板的“直方图”。
直方图52有两个峰，其中第一个峰代表图像中的黑色背景部分，第二个峰代表图像中的家蚕部分。但是，由于本图中转基因家蚕gfp基因表达量较少，家蚕部分较为暗淡，所以两个峰之间间隔较小，我们选择第一个峰和第二个峰的谷底靠近第一峰的一个值，2，为开始尝试的阈值，按应用阈值2、3、4和5对图52进行二值化，得到图54至图57。在photoshop中操为选择“菜单栏、图像、调整、阈值”，在跳出的对话框中输入所用的阈值，按“确定”就得到相应的二值图像。
比较观察以上的二值图，发现当用阈值2进行二值化图像分割(图54)，所得的二值图家蚕形体周围有比较多的小白色斑点，家蚕部分的轮廓不太清晰，说明该值不是好的阈值。当阈值为3时(图55)，所得的二值图家蚕形体周围的小的白色斑点减少，昆虫部分的轮廓比较清晰。但是当阈值为4、5时(图56、图57)，虽然家蚕形体周围小的白色斑点消失，但是家蚕部分出现较大的黑色斑点(家蚕胸部)，也即在当阈值大于3时图像的家蚕部分有较大部分像素点会被误认为背景。所以，选择3作为图52的阈值。
为了清除图55中的黑色背景中白色斑点和家蚕部分黑色斑点，需要对图55进行中值滤波，取能够将斑点去掉的最小值作为中值滤波邻域的大小。在photoshop中选择“菜单栏→滤镜→杂色→中间值”，在跳出的对话框中输入所用的滤波邻域的大小，从1开始不断增大该值，直到能够将斑点完全去掉为止。记取此时所用的邻域的大小。对于图片55，选择的邻域的大小为4，得到图58。
3、根据第二步所得的阈值和中值滤波的邻域大小，调用matlab函数meanRGB，计算图像中家蚕部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达量的相对量的数值。
对于图51(文件名为“ph51.jpg”)，调用matlab函数meanRGBmeanRGB(‘ph51.jpg’，2，3，4)，计算所得的结果为25。
实施例4 1、利用OLYMPUS SZX9体视显微镜(解剖镜)观测，激发光滤光片波长为545-580nm，发射光滤光片波长为610-的荧光装置，用NiKon公司的COOLPIX4500数码照相机观察转基因家蚕1龄幼虫，在暗室中按1/2秒曝光摄取表达红色荧光蛋白(Red)的转基因家蚕图像(图59)。
2、上面说明的技术方案步骤二所描述的图片处理方法不仅可以在photoshop软件中的交互界面中实现，还可以用matlab数学软件编程实现。下面我们就利用matlab按照技术方案步骤二对图59进行处理。
2.1因为该图像中昆虫部分和黑色背景界限已经比较分明，所以就无需再作图像预处理。
2.2在matlab软件环境中，读入图像，因为是dsRed转基因昆虫转入表达的是红色荧光蛋白，故将RGB彩色图像转化为R(red)值的灰度图像(图60)。Matlab代码image＝imread(‘Red.jpg’)； Red.jpg为图59的文件名 red_image＝image(:，:，1) 2.3生成直方图(图61)，直方图中存在明显的两个峰，其中第一个峰代表图像中的黑色背景部分，第二个峰代表图像中的家蚕部分。选择第一个峰和第二个峰之间的谷底靠近第一峰的区的像素值10作为开始尝试的阈值，得到应用阈值10-20对图60进行二值化的二值图图62-图72。
同样地，选用能够较为清晰分割图像背景和昆虫部分的最小阈值18。
2.4对图70进行中值滤波去噪声(即二值中的小斑点)，选择能够将斑点去掉的最小值作为中值滤波邻域的大小。在matlab中，调用medfilt2函数，从中值滤波邻域最小值1开始，以1为梯度，逐步增大中值滤波邻域值，选择能够将斑点去掉的最小值作为中值滤波邻域的大小，得数值5。Matlab代码 生成图像直方图imhist(red_image) 根据阈值二值化binary_image＝im2bw(red_image，18/255) 中值滤波medfilted_image＝medfilt2(binary_image，[5，5]) 也就是说对于图59(即图60的原图)，按照技术方案第二步对其进行处理，确定它二值化分割的阈值为18，中值滤波的邻域大小为5(图73)。
3、根据第二步所得的阈值和中值滤波的邻域大小，调用matlab函数meanRGB，计算图像中家蚕部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达量的相对量的数值。
对于图59(文件名为“ph59.jpg”)，调用matlab函数meanRGBmeanRGB(‘ph59.jpg’，1，18，5)，所得的结果为185。
权利要求
1.转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法，其特征在于
1)是利用荧光体视显微镜观察转基因昆虫的个体，用数码相机或数码CCD摄影设备，在暗室中按1/60秒-20秒曝光时间摄取表达荧光的转基因昆虫图像；
2)运用图像处理技术，首先将所得昆虫图像进行预处理，明确图像中昆虫部分和黑色背景界限，再将所摄取的表现荧光的转基因昆虫的RGB彩色图像转化为相应颜色分量的灰度图像，按所得灰度图像像素值的分布生成直方图，根据该直方图，按照选择能够清晰分割图像背景和昆虫部分的最小阈值的要求，确定二值化分割图像的阈值，然后利用该阈值进行二值化分割图像，得到一张与原图像素大小一样，但昆虫部分像素值为1、即为白色，背景部分像素值为0、即为黑色的二值图像，最后，利用中值滤波消除图像斑点，确定中值滤波的邻域大小；
3)根据所得的阈值和中值滤波的邻域大小，利用matlab应用数学软件，累加灰度图像中分离所得昆虫部分像素值，除以所取的像素点数，所得平均值作为转基因昆虫荧光基因表达量的相对数值。
2.根据权利要求1所述的转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法，其特征在于所述的图像处理技术，使用photoshop图像处理软件、开源图像处理软件Gimp、或者matlab应用数学软件，或者采用c、python编程语言编程实现。
3.根据权利要求1所述的转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法，其特征在于所述的相应颜色分量是根据转基因昆虫表达的荧光蛋白颜色确定，Red荧光基因是转化为红色颜色分量的灰度图像，GFP、EGFP荧光基因是转化为绿色颜色分量的灰度图像，CFP和ECFP荧光基因是转化为蓝色颜色分量的灰度图像。
4.根据权利要求1所述的转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法，其特征在于所述的利用matlab应用数学软件，是利用matlab应用数学软件的图像处理工具箱，建立了一个可供调用的函数meanRGB，程序代码如下
function r＝meanRGB(filename，rgb，threshold，neighborhood)
f＝imread(filename)；
g＝f(，，rgb)；
b＝im2bw(g，threshold/256)；
if neighborhood
m＝medfilt2(b，[2*neighborhood+1，2*neighborhood+1])；
else
m＝b
end
r＝0；
n＝0；
h＝size(f，1)；
w＝size(f，2)；
for x＝1:1:h
for y＝1:1:w
if m(x，y)
n＝n+1；
r＝r+double(g(x，y))；
end
end
end
r＝r/n；
r＝int16(r)；
这个函数的调用接口是
输入的参数filename为所摄取表达荧光的转基因昆虫图像的文件名；rgb表明测量是红、绿、蓝哪种颜色的荧光。红色荧光则该参数值为1，绿色荧光则该参数值为2，蓝色荧光则该参数值为3；threshold为本权利要求书特征(2)所确定的阈值。neighborhood为本权利要求书特征(2)所确定的中值滤波邻域大小；
该函数调用后取得的结果即为图像中昆虫部分像素值平均值，也即用来衡量转基因昆虫荧光基因表达的相对量的数值。
全文摘要
本发明公开了一种转基因昆虫荧光基因表达相对量无损伤测定方法。是通过荧光体视显微镜观察转基因昆虫个体，用数码相机或数码CCD摄影设备摄取图像，利用图像处理软件，将所得图像进行预处理，再将所摄取的RGB彩色图像转化为相应颜色分量的灰度图像，确定二值化分割图像的阈值和用于消除图像二值化后斑点的中值滤波的邻域大小，用matlab应用数学软件计算所得昆虫形体部分荧光值的平均值，作为转基因昆虫荧光基因表达量的相对数值。它可在不损伤昆虫、不需分子生物学或生化测试的情况下，通过荧光观察和数码照像，可获得转基因昆虫荧光基因表达相对量，达到定量地估量转基因效率、估量外源基因与标志基因结合构成的融合蛋白表达量的目的。
文档编号G06T7/60GK1912140SQ20061005282
公开日2007年2月14日 申请日期2006年8月7日 优先权日2006年8月7日
发明者杨元杰, 钟伯雄, 鲁华云, 丁农 申请人:浙江大学