CN105588827A - 活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 - Google Patents
活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105588827A CN105588827A CN201410579147.0A CN201410579147A CN105588827A CN 105588827 A CN105588827 A CN 105588827A CN 201410579147 A CN201410579147 A CN 201410579147A CN 105588827 A CN105588827 A CN 105588827A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cell
- raman
- coordinate
- unicellular
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
本发明涉及单细胞分选领域，具体的说是一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法。***包括仪器控制模块、细胞图像识别分析模块、拉曼分析处理模块和单细胞筛选控制模块；方法包括：输入样本、数据采集、边缘检测和坐标识别、仪器控制模块根据细胞坐标控制XYZ轴移动到细胞所在的位置；将单细胞拉曼光谱与拉曼图谱数据库进行对比，获得该单细胞信息；当满足条件的单细胞到达微流控芯片的选择分叉部位时，利用仪器控制模块控制电磁阀将单细胞推入筛选细胞出口，否则单细胞流入废液池。本发明的应用将会形成***化的、完整的操控平台，全面支撑和完善高通量原位活体单细胞光钳筛选***的控制部分，进而提速单细胞分析的研究。
Description
技术领域
本发明涉及单细胞分选领域，具体的说是一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法。
背景技术
单细胞分析对重大疾病早期诊断、治疗、药物筛选和细胞生理、病理过程的研究有重要意义，目前已成为研究的热点之一。由于细胞极小，直径一般为5-500μm，体积在fL-nL，组分含量少(fmol-zmol)、种类繁多，使得操纵和分析难度比较大。因此，要开展单细胞水平的研究，细胞分选成为必要的前提条件。
单细胞的识别与分选，其基础在于正确的采集表征细胞信息的指标。现有传统流式细胞仪中，细胞和颗粒信息的识别主要采用普通光信号，单位时间对目标的信息获得率较低，因此在满足工程应用的识别效率前提下，缺乏足够信息量，只能对细胞/颗粒的形态、折光率、反射率或荧光强度等有限指标进行区分，而难以区分活体细胞的细胞类型和生理特性，更无法提供细胞水平的基因表达与功能信息。
基于拉曼的活体单细胞拉曼分选仪，可以实现在单细胞水平上对具备特定化合物图谱的细胞个体或群体进行计数、功能区分和物理分离，实现从表观型和基因型两个方面同时考察和验证单个细胞(及其群体)的功能，从而为科研链条和产业链条中对这些细胞的组学分析、改造和利用奠定根本的基础。该机器由激光器、拉曼光谱仪、落射荧光显微镜、微流控细胞分选***组成，是世界上第一台基于细胞拉曼指纹图谱的细胞分选的仪器。目前国内外没有商品化的同类科研设备。目前分选仪已可实现单细胞拉曼图谱采集、细胞种类及生长状态鉴别、拉曼-落射荧光不可培养功能微生物鉴定、拉曼光钳单细胞操纵、拉曼光钳单细胞分选、基于表面增强拉曼散射(SERS)技术的拉曼信号等功能。
发明内容
针对目前分选单细胞出现的时间和精度上偏差、效率低下的问题，同时解决现有的细胞分选设备对目标的信息获得率较低等问题，本发明要解决的技术问题是提供一种可自动化、智能化对活体单细胞进行图像拉曼采集分析并分选的活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法，尤其适合应用于对活体单细胞进行原位细胞分选。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制***，包括：
仪器控制模块，用于采集显微镜、EMCCD、三维调节平台的参数信息，并将采集到的参数信息发送给细胞图像识别分析模块，接收细胞图像识别分析模块的细胞坐标信息，根据所述细胞坐标信息生成三维调节平台的XYZ轴移动量；
细胞图像识别分析模块，用于根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
拉曼分析处理模块，用于根据细胞坐标扫描细胞并获得其拉曼光谱，将拉曼光谱利用SVM分类算法得到的数据与已知的拉曼图谱数据库中的数据进行比对，获得单细胞种类及培养条件信息，将单细胞种类及培养条件信息传送给单细胞筛选控制模块；
单细胞筛选控制模块，根据拉曼分析处理模块提供的单细胞种类及培养条件信息进行单细胞筛选，从而获得所需种类单细胞。
所述将拉曼光谱利用SVM分类算法得到的数据与已知的拉曼图谱数据库中的数据中，均记录单细胞的4类信息：A、项目信息，包括序号，测试时间；B、样品制备信息，包括细胞名字，温度；C、仪器参数，包括激光器波长，光栅，积分时间；D、细胞信息，包括位置、图像、拉曼谱图。
一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制方法，包括以下步骤：
输入样本：输入不同种类的单细胞；
仪器控制模块采集显微镜及EMCCD、三维调节平台的参数，并将采集到的参数发送给细胞图像识别分析模块；
根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
仪器控制模块根据细胞坐标控制XYZ轴移动到细胞所在的位置；拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱；
将单细胞拉曼光谱与拉曼图谱数据库进行对比，获得该单细胞信息；
当满足条件的单细胞到达微流控芯片的选择分叉部位时，利用仪器控制模块控制电磁阀将单细胞推入筛选细胞出口，否则单细胞流入废液池。
所述细胞边缘检测采用Sobel/Prewitt图像处理算法。
所述细胞识别和坐标识别采用图像处理方式对细胞边缘进行检测和位置获取。
所述拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱，具体包括以下步骤：
三维调节平台移动，根据细胞坐标调节三维调节平台到细胞所在位置；
控制激光器开启，并控制EMCCD进行光谱数据采集和保存；
进行下一个细胞光谱信息采集。
本发明具有以下优点及有益效果：
1.本发明的设计、开发和优化，为自动化、智能化和高通量的单细胞检测和分选提供了技术保障。
2.本发明的应用将会形成***化的、完整的(包括单细胞图像和拉曼信号提取等)操控平台，全面支撑和完善高通量原位活体单细胞光钳筛选***的控制部分，进而提速单细胞分析的研究。
附图说明
图1为本发明的整体架构图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示，本发明***包括：
仪器控制模块，用于采集显微镜、EMCCD、三维调节平台的参数信息，并将采集到的参数信息发送给细胞图像识别分析模块，接收细胞图像识别分析模块的细胞坐标信息，根据所述细胞坐标信息生成三维调节平台的XYZ轴移动量；
细胞图像识别分析模块，用于根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
拉曼分析处理模块，用于根据细胞坐标扫描细胞并获得其拉曼光谱，将拉曼光谱利用SVM分类算法得到的数据与已知的拉曼图谱数据库中的数据进行比对，获得单细胞种类及培养条件信息，将单细胞种类及培养条件信息传送给单细胞筛选控制模块；
单细胞筛选控制模块，根据拉曼分析处理模块提供的单细胞种类及培养条件信息进行单细胞筛选，从而获得所需种类单细胞。
本发明方法包括以下步骤：
输入样本：输入不同种类的单细胞；
仪器控制模块采集显微镜及EMCCD、三维调节平台的参数，并将采集到的参数发送给细胞图像识别分析模块；
根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
仪器控制模块根据细胞坐标控制XYZ轴移动到细胞所在的位置；拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱；
将单细胞拉曼光谱与拉曼图谱数据库进行对比，获得该单细胞信息；
当满足条件的单细胞到达微流控芯片的选择分叉部位时，利用仪器控制模块控制电磁阀将单细胞推入筛选细胞出口，否则单细胞流入废液池。
所述细胞边缘检测采用Sobel/Prewitt图像处理算法。
所述细胞识别和坐标识别采用图像处理方式对细胞边缘进行检测和位置获取。图像处理方式包括灰度变换、平滑、边缘提取，以实现单细胞的定位。
所述拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱，具体包括以下步骤：
三维调节平台移动，根据细胞坐标调节三维调节平台到细胞所在位置；
控制激光器开启，并控制EMCCD进行光谱数据采集和保存；
进行下一个细胞光谱信息采集。
Claims (6)
1.一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制***，其特征在于，包括：
仪器控制模块，用于采集显微镜、EMCCD、三维调节平台的参数信息，并将采集到的参数信息发送给细胞图像识别分析模块，接收细胞图像识别分析模块的细胞坐标信息，根据所述细胞坐标信息生成三维调节平台的XYZ轴移动量；
细胞图像识别分析模块，用于根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
拉曼分析处理模块，用于根据细胞坐标扫描细胞并获得其拉曼光谱，将拉曼光谱利用SVM分类算法得到的数据与已知的拉曼图谱数据库中的数据进行比对，获得单细胞种类及培养条件信息，将单细胞种类及培养条件信息传送给单细胞筛选控制模块；
单细胞筛选控制模块，根据拉曼分析处理模块提供的单细胞种类及培养条件信息进行单细胞筛选，从而获得所需种类单细胞。
2.根据权利要求1所述的活体单细胞拉曼分析平台数字控制***，其特征在于，所述将拉曼光谱利用SVM分类算法得到的数据与已知的拉曼图谱数据库中的数据中，均记录单细胞的4类信息：A、项目信息，包括序号，测试时间；B、样品制备信息，包括细胞名字，温度；C、仪器参数，包括激光器波长，光栅，积分时间；D、细胞信息，包括位置、图像、拉曼谱图。
3.一种活体单细胞拉曼分析平台数字控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
输入样本：输入不同种类的单细胞；
仪器控制模块采集显微镜及EMCCD、三维调节平台的参数，并将采集到的参数发送给细胞图像识别分析模块；
根据仪器控制模块采集到的参数做细胞边缘检测、细胞识别和坐标识别，得到细胞坐标，并将细胞坐标发送给仪器控制模块和拉曼分析处理模块；
仪器控制模块根据细胞坐标控制XYZ轴移动到细胞所在的位置；拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱；
将单细胞拉曼光谱与拉曼图谱数据库进行对比，获得该单细胞信息；
当满足条件的单细胞到达微流控芯片的选择分叉部位时，利用仪器控制模块控制电磁阀将单细胞推入筛选细胞出口，否则单细胞流入废液池。
4.根据权利要求3所述的活体单细胞拉曼分析平台数字控制方法，其特征在于，所述细胞边缘检测采用Sobel/Prewitt图像处理算法。
5.根据权利要求3所述的活体单细胞拉曼分析平台数字控制方法，其特征在于，所述细胞识别和坐标识别采用图像处理方式对细胞边缘进行检测和位置获取。
6.根据权利要求3所述的活体单细胞拉曼分析平台数字控制方法，其特征在于，所述拉曼分析处理模块将细胞坐标提供给拉曼光谱扫描光钳，依次扫描所有细胞并获得其拉曼光谱，具体包括以下步骤：
三维调节平台移动，根据细胞坐标调节三维调节平台到细胞所在位置；
控制激光器开启，并控制EMCCD进行光谱数据采集和保存；
进行下一个细胞光谱信息采集。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410579147.0A CN105588827B (zh) | 2014-10-24 | 2014-10-24 | 活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410579147.0A CN105588827B (zh) | 2014-10-24 | 2014-10-24 | 活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105588827A true CN105588827A (zh) | 2016-05-18 |
| CN105588827B CN105588827B (zh) | 2018-07-24 |
Family
ID=55928571
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410579147.0A Active CN105588827B (zh) | 2014-10-24 | 2014-10-24 | 活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105588827B (zh) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106769693A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-31 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种基于拉曼光谱的循环肿瘤细胞自动检测*** |
| CN108020320A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-11 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN109001180A (zh) * | 2018-08-10 | 2018-12-14 | 青岛启明生物科技有限公司 | 一种拉曼光谱结合人工智能高通量单细胞分析鉴定方法 |
| CN109266717A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-25 | 珠海彩晶光谱科技有限公司 | 一种通过单细胞分析检测细菌耐药性的方法和装置 |
| CN109929905A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-25 | 天津国科医工科技发展有限公司 | 用于细菌快速鉴定的三维拉曼增强膜及其方法和*** |
| CN109943475A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-06-28 | 广西医科大学第一附属医院 | 一种微流控分选芯片及其分选*** |
| CN110331125A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-15 | 南京航空航天大学 | 一种自动化实现多组细胞配对方法 |
| CN112308892A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-02 | 中国海洋大学 | 一种基于libs技术的贝壳纹理分析***和方法 |
| CN114184599A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-03-15 | 广州医科大学 | 单细胞拉曼光谱采集数目估计方法、数据处理方法及装置 |
| WO2023173486A1 (zh) * | 2022-03-15 | 2023-09-21 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) | 一种海洋原位环境单细胞高通量分选装置及方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1804593A (zh) * | 2006-01-18 | 2006-07-19 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 单细胞拉曼光谱判别上皮细胞癌症性质的方法 |
| US20070153268A1 (en) * | 2006-01-05 | 2007-07-05 | Chem Image Corporation | System and method for classifying cells and the pharmaceutical treatment of such cells using Raman spectroscopy |
| CN102019277A (zh) * | 2010-10-29 | 2011-04-20 | 北京惟馨雨生物科技有限公司 | 一种用于细胞和颗粒分离的分选仪及分选方法 |
| CN102183504A (zh) * | 2011-01-25 | 2011-09-14 | 山东师范大学 | 一种微流控单细胞活性氧自动分析仪 |
| CN103353452A (zh) * | 2013-07-12 | 2013-10-16 | 北京惟馨雨生物科技有限公司 | 细胞载体芯片及利用其进行单细胞快速鉴定或分选的方法 |
| US20140178924A1 (en) * | 2011-08-30 | 2014-06-26 | Battelle Memorial Institute | Identification of mycoplasm contamination in biotechnology production using raman spectroscopy |
| CN103940801A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-23 | 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 | 一种单细胞水平快速鉴定微藻的方法 |
-
2014
- 2014-10-24 CN CN201410579147.0A patent/CN105588827B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070153268A1 (en) * | 2006-01-05 | 2007-07-05 | Chem Image Corporation | System and method for classifying cells and the pharmaceutical treatment of such cells using Raman spectroscopy |
| CN1804593A (zh) * | 2006-01-18 | 2006-07-19 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 单细胞拉曼光谱判别上皮细胞癌症性质的方法 |
| CN102019277A (zh) * | 2010-10-29 | 2011-04-20 | 北京惟馨雨生物科技有限公司 | 一种用于细胞和颗粒分离的分选仪及分选方法 |
| CN102183504A (zh) * | 2011-01-25 | 2011-09-14 | 山东师范大学 | 一种微流控单细胞活性氧自动分析仪 |
| US20140178924A1 (en) * | 2011-08-30 | 2014-06-26 | Battelle Memorial Institute | Identification of mycoplasm contamination in biotechnology production using raman spectroscopy |
| CN103353452A (zh) * | 2013-07-12 | 2013-10-16 | 北京惟馨雨生物科技有限公司 | 细胞载体芯片及利用其进行单细胞快速鉴定或分选的方法 |
| CN103940801A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-23 | 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 | 一种单细胞水平快速鉴定微藻的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李波等: "苜蓿抗性变异细胞系的筛选", 《草业科学》 * |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106769693A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-31 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种基于拉曼光谱的循环肿瘤细胞自动检测*** |
| CN108020320A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-11 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN108020320B (zh) * | 2017-12-26 | 2023-08-29 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN109001180A (zh) * | 2018-08-10 | 2018-12-14 | 青岛启明生物科技有限公司 | 一种拉曼光谱结合人工智能高通量单细胞分析鉴定方法 |
| CN109266717B (zh) * | 2018-09-27 | 2022-02-22 | 上海镭立激光科技有限公司 | 一种通过单细胞分析检测细菌耐药性的方法和装置 |
| CN109266717A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-01-25 | 珠海彩晶光谱科技有限公司 | 一种通过单细胞分析检测细菌耐药性的方法和装置 |
| CN109929905A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-25 | 天津国科医工科技发展有限公司 | 用于细菌快速鉴定的三维拉曼增强膜及其方法和*** |
| CN109943475A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-06-28 | 广西医科大学第一附属医院 | 一种微流控分选芯片及其分选*** |
| CN110331125A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-15 | 南京航空航天大学 | 一种自动化实现多组细胞配对方法 |
| CN110331125B (zh) * | 2019-06-28 | 2023-04-07 | 南京航空航天大学 | 一种自动化实现多组细胞配对方法 |
| CN112308892A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-02 | 中国海洋大学 | 一种基于libs技术的贝壳纹理分析***和方法 |
| CN114184599A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-03-15 | 广州医科大学 | 单细胞拉曼光谱采集数目估计方法、数据处理方法及装置 |
| CN114184599B (zh) * | 2021-12-30 | 2024-04-26 | 广州医科大学 | 单细胞拉曼光谱采集数目估计方法、数据处理方法及装置 |
| WO2023173486A1 (zh) * | 2022-03-15 | 2023-09-21 | 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) | 一种海洋原位环境单细胞高通量分选装置及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105588827B (zh) | 2018-07-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105588827A (zh) | 活体单细胞拉曼分析平台数字控制***和方法 | |
| US20200372241A1 (en) | Systems, methods, and apparatus for in vitro single-cell identification and recovery | |
| Hennig et al. | An open-source solution for advanced imaging flow cytometry data analysis using machine learning | |
| CN110446803A (zh) | 自动收集指定数目的细胞 | |
| US9567560B2 (en) | Incubated state evaluating device, incubated state evaluating method, incubator, and program | |
| EP2476746B1 (en) | Device for classification of multiple bacterial species | |
| Chen et al. | Automated flow cytometric analysis across large numbers of samples and cell types | |
| CN107957397A (zh) | 一种基于全息图像特征的微藻分类检测装置及检测方法 | |
| Meimban et al. | Blood cells counting using python opencv | |
| Jabłoński et al. | Colour-based binary discrimination of scarified quercus robur acorns under varying illumination | |
| Otálora et al. | An artificial intelligence approach for identification of microalgae cultures | |
| CN101555515A (zh) | 基于轮廓标记图的硅藻特征描述及其分类方法 | |
| CN104077307B (zh) | 单细胞表现型数据库***和搜索引擎 | |
| CN105861729B (zh) | 一种用于凡纳滨对虾种质鉴定的分子标记组合及其应用 | |
| CN116757998A (zh) | 基于ai的ctc细胞和ctc样细胞的筛查方法及装置 | |
| Gall et al. | Fast estimation of plant growth dynamics using deep neural networks | |
| EP4299712A1 (en) | Cell processing system, cell processing method, and learning data creation method | |
| CN108795741A (zh) | 藻类观测与藻种智能识别*** | |
| Kolarčik et al. | Reproduction modes and conservation implications in three polyploid Sorbus stenoendemics in Eastern Slovakia (Central Europe) | |
| Woyzichovski et al. | A workflow for low-cost automated image analysis of myxomycete spore numbers, size and shape | |
| CN106845942A (zh) | 一种生物分析平台中的工程项目发布*** | |
| Bell et al. | Watching plants grow–a position paper on computer vision and Arabidopsis thaliana | |
| Gincley et al. | Introducing ARTiMiS: A low-cost flow imaging microscope for phytoplankton monitoring in engineered and natural environments | |
| JP2022551117A (ja) | 撮像システムおよびその使用方法 | |
| Fetter et al. | StomataCounter: a deep learning method applied to automatic stomatal identification and counting |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20210727 Address after: 266101 Shandong Province, Qingdao city Laoshan District Songling Road No. 189 Patentee after: Qingdao xingsai Biotechnology Co.,Ltd. Address before: 266101 Shandong Province, Qingdao city Laoshan District Songling Road No. 189 Patentee before: Qingdao Institute of Bioenergy and Process, Chinese Academy of Sciences |