服务于精子载体法转基因相关研究的猪精子人工智能识别与预测平台的建立

【作者】 刘红波； 吕培茹； 杨小淦； 朱姿英； 胡林林； 宁淑芳； 左二伟； 陆阳清； 卢晟盛； 卢克焕；

【机构】 广西亚热带生物资源保护利用重点实验室广西大学动物繁殖研究所；

【摘要】 ICSI介导的载体法是进行转基因动物的研究的重要方法之一,多种处理策略都会对精子造成一定程度的损伤,建立合适的精子损伤检测平台非常重要。本研究旨在建立精子破膜智能优化策略,为精子载体法转基因研究相关奠定基础。方法:首先,采集来自于健康猪的精子,冻融和热处理后,检测其顶体的完整性,再利用激光光镊拉曼光谱对之无损化光谱测定;其次,对拉曼光谱处理数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)分析;最后,利用BP人工神经网络对处理精子进行识别和预测。顶体检测结果显示:冻融处理会显著对顶体造成破坏,热处理则破坏较小。拉曼光谱检测显示,特征峰1657(非饱和脂肪酸C=C伸缩振动或蛋白质酰胺Ⅰ)、1615(酪氨酸/色氨酸C=C伸缩振动)、1441(脂类和蛋白CH2变形振动)、1259(蛋白质酰胺Ⅲ)和1003(苯丙氨酸)峰值在冻融精子处理组和热处理组均明显降低。这说明随着顶体破坏率升高,造成了蛋白质和脂类的丢失,拉曼光谱检测结果与实际情况是一致的。核酸各特征峰在各组的变化,说明DNA发生了不同程度的解链。特征峰493(糖原),926(葡萄糖)的波动可以反映精子的基本能量代谢状况。BP网络对新鲜、热处理和冷冻处理精子预测的准确率分别为100%(10/10),90%(9/10)和100%(10/10)。总之,本研究初步了建立基于近红外激光光镊拉曼光谱检测的猪精子人工智能识别和预测平台,为优化精子破膜策略为精子载体法转基因相关研究相关奠定基础。更多还原