CN110580599A - 一种生物样本存储空间规划的智能定位算法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及存储位置的分配技术领域，具体涉及一种生物样本存储空间规划的智能定位算法及装置。包括：步骤S1，根据生物样本的样本信息选择存储区域；步骤S2，在步骤S1中选出的存储区域中根据生物样本所需要的存储类型选择可用的存储单元；步骤S3，在步骤S2中选出的存储单元中根据它们的占有率、空位率以及最近操作时间中的至少一项，选择存储单元；步骤S4，按照将步骤S3所选择的存储单元中的有效存储位置按照预定策略分配给各所述生物样本。上述技术方案中，在步骤3中根据占有率空位率以及最近操作时间中的至少一项选择存储单元，有助于将相关批次的样本集中存放，便于集中取出，有助于提高同批次样本的存储环境的一致性，并且减少存储空间的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及存储位置的分配技术领域，具体涉及一种生物样本存储空间规划的智能定位算法及装置。
背景技术
生物样本库主要是指标准化收集、处理、储存和应用健康和疾病生物体的生物大分子、细胞、组织和器官等样本（包括人体器官组织、全血、血浆、血清、生物体液或经处理过的生物样本（DNA、RNA、蛋白等）以及与该生物样本相关的临床、病理、治疗、随访、知情同意等资料及其质量控制、信息管理与应用***。传统的生物样本库存储方式，由人主观辨别，将存储生物样本的冻存盒，放入对应存储设备当中，包括液氮罐，超低温冰箱或切片柜中。然而随着国家对于人类遗传资源存储管理要求的提高，生物样本库要实现大样本（样本量百万级以上）的规范化标准化的存储，仅依靠传统的存储空间规划分配方案，既会造成存储空间的不合理，带来存储资源的浪费，也易造成各类生物安全事故。
现有的生物样本资源库主要通过人工手动选取容器存储位置，存储空间的利用率较低，人工无法很好判断盒内存储情况，需要反复手动选取进入容器内进行查看，效率低下且容易出错，不能很好地判断相关的生物样本资源最优的存储位置，也容易误将传染性生物样本资源与其他生物样本资源存放在一起导致交叉污染，很难做到合理规划生物样本资源存储位置。
授权公告号CN104142996B，授权公告日2018年2月16日的发明专利公开另一种样本存储位置的分配方法及装置，用于实现样本存储位置的自动分配以提高样本存储效率和存储空间利用率。该分配方法仅根据样本属性和样本存储要求分配存储位置，不利于样本的集中存放和集中取出。
发明内容
本发明的目的在于提供一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，包括：
步骤S1，根据生物样本的样本信息选择存储区域；
步骤S2，在步骤S1中选出的存储区域中根据生物样本所需要的存储类型选择可用的存储单元；
步骤S3，在步骤S2中选出的存储单元中根据它们的占有率、空位率以及最近操作时间中的至少一项，选择存储单元；
步骤S4，按照将步骤S3所选择的存储单元中的有效存储位置按照预定策略分配给各所述生物样本。
上述技术方案中，在步骤3中根据占有率空位率以及最近操作时间中的至少一项选择存储单元，有助于将相关批次的样本集中存放，便于集中取出，有助于提高同批次样本的存储环境的一致性，并且减少存储空间的浪费。
进一步的，所述步骤S3包括：步骤S3-1，在步骤S2中选出存储单元中占有率最高的存储单元。能够尽量保证存储单元在较短的时间内被存满。
进一步的，如果所述步骤S3-1中选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：步骤S3-2，在步骤S3-1所选出的存储单元中选出连续空位数最多的存储单元。能够使得同一批次的生物样本尽量集中存储，在取出的时候同一批次的生物样本可以集中取出。
进一步的，如果所述步骤S3-2所选出的存储单元中选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：步骤S3-3，在步骤S3-2所选出的存储单元中选出最近操作时间距离当前时间最近的存储单元。同一时间段内被频繁操作的生物样本被用于同一科研或者检测目的的可能性较高，有助于将它们批量集中存放。
进一步的，所述存储单元包括超低温冰箱中的存储单元、液氮罐中的存储单元、切片柜中的存储单元、石蜡柜中的存储单元和冷藏柜中的存储单元。
进一步的，在所述步骤S1之前还包括：步骤S0，获取所述生物样本的样本所属科室、样本相关病种和样本类型作为其样本信息。
进一步的，所述步骤S1中选择所述样本所属科室所对应的存储区域。
进一步的，所述步骤S2中根据所述样本类型选择对应的存储单元。
本发明还提供了一种生物样本存储空间规划的装置，其特征在于：应用上述任一项所述的智能定位算法为生物样本分配存储空间。
本发明具有如下技术效果：
根据占有率空位率以及最近操作时间中的至少一项选择存储单元，有助于将相关批次的样本集中存放，便于集中取出，有助于提高同批次样本的存储环境的一致性，并且减少存储空间的浪费。
具体实施方式
这里使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而不意图限制本发明。除非另外定义，否则本文使用的所有术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同的含义。将进一步理解的是，常用术语应该被解释为具有与其在相关领域和本公开内容中的含义一致的含义。本公开将被认为是本发明的示例，并且不旨在将本发明限制到特定实施例。
实施例一
本发明的目的在于提供一种生物样本存储空间规划的智能定位算法适用于生物样本库中生物样本存储位置的分配。该方法包括：
步骤S0，获取生物样本的样本所属科室、样本相关病种和样本类型作为其样本信息。其中样本类型包含：血液、组织、尿液、唾液、口腔细胞等各种体腔液和关节液样本。样本所属科室是指生物样本的来源，即产生或者提交或者使用该生物样本的具体科室。样本相关病种是指跟该生物样本相关的疾病种类信息。本实施例中，在步骤S0中定义样本信息：
其中，是样本向量，是的三个不同维度的信息：是样本所属科室信息，是样本相关病种信息，是样本类型信息。
步骤S1，根据生物样本的样本信息选择存储区域。生物样本库的存储空间A被按照科室分为n个存储区域a1、a2、…an，该步骤中根据样本所属科室选择该科室所对应的存储区域。例如，某个生物样本是来自科室a1的则选择存储区域a1。如果存储区域a1已处于样本饱和状态（即没有空余的存储位置），则按照科室关联度排序，选择出与科室a1最接近的科室对应的存储区域(例如存储区域a2)，直到有空余存储位置的存储区域。
步骤S2，在步骤S1中选出的存储区域中根据生物样本所需要的存储类型选择可用的存储单元。存储单元包括超低温冰箱中的存储单元、液氮罐中的存储单元、切片柜中的存储单元、石蜡柜中的存储单元和冷藏柜中的存储单元。根据样本类型选择对应的存储单元。本发明中所述的存储单元是作为一个存储基本单元来讲的，在该存储单元内部还可以包括一个或者多个用于存放生物样本的存储位置。通常来讲，样本入库出库过程中，最小的出入库单位即是一个存储单元，也就是说，当需要取用某个存储单元内某个生物样本时，该存储单元内的其他样本也会被同时出库。在实际应用过程中，存储单元可以体现为生物样本库中的冻存盒，当然，存储单元的级别还可以提升为比冻存盒还大的冻存架，或者在一个冻存管内可以同时隔离存放多个样本的情况下，存储单元的级别还可以降低为冻存管。本实施例中所述存储单元为冻存盒，各个生物样本保存在冻存管内，冻存盒包括一个或者多个用于存放冻存管的存储位置。根据样本类型确定样本的存储温度和存储条件，进而选择合适的可用存储单元，这里的“可用的存储单元”即是指具有空闲存储位置来放置冻存管的存储单元。
步骤S3，在步骤S2中选出的存储单元中根据它们的占有率、空位率以及最近操作时间中的至少一项，选择存储单元。根据占有率空位率以及最近操作时间中的至少一项选择存储单元，有助于将相关批次的样本集中存放，便于集中取出，有助于提高同批次样本的存储环境的一致性，并且减少存储空间的浪费。进一步的，步骤S3包括：
步骤S3-0，获取步骤S2中所选出的各存储单元的存储单元信息，它们包括占有率P（d）、连续空位数N和最近操作时间T。其中，占有率是指该存储单元已使用的存储位置与总的存储位置之比，其大于等于0小于等于1；连续空位数是指该存储单元中编号（用于唯一标识该存储位置）连续的空闲存储位置的数量；最近操作时间T，是指该存储单元最后一次***作（被取出或者被存入）的时间。
步骤S3-1，在步骤S2中选出存储单元中占有率最高的存储单元。能够尽量保证存储单元在较短的时间内被存满。如果选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：
步骤S3-2，在步骤S3-1所选出的存储单元中选出连续空位数最多的存储单元。能够使得同一批次的生物样本尽量集中存储，在取出的时候同一批次的生物样本可以集中取出。如果选出的存储单元中选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：
步骤S3-3，在步骤S3-2所选出的存储单元中选出最近操作时间距离当前时间最近的存储单元。同一时间段内被频繁操作的生物样本被用于同一科研或者检测目的的可能性较高，有助于将它们批量集中存放。
步骤S4，按照将步骤S3所选择的存储单元中的有效存储位置按照预定策略分配给各生物样本。这里的具体分配方式可以由多种，比如为便于后续样本的出库和管理，可以将待存储的一个或者多个生物样本进行编号，并按照顺序与一个或者多个存储单元内的一个或多个空闲存储位置相关联以将该存储位置分配给对应的生物样本。确定了存储位置后，可以自动或者人工的进行样本存储操作。
实施例二
本发明还提供了一种生物样本存储空间规划的装置，该装置实施例一种所述的智能定位算法为生物样本分配存储空间。
虽然描述了本发明的实施方式，但是本领域普通技术人员可以在所附权利要求的范围内做出各种变形或修改。
Claims (9)
1.一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，包括：
步骤S1，根据生物样本的样本信息选择存储区域；
步骤S2，在步骤S1中选出的存储区域中根据生物样本所需要的存储类型选择可用的存储单元；
步骤S3，在步骤S2中选出的存储单元中根据它们的占有率、空位率以及最近操作时间中的至少一项，选择存储单元；
步骤S4，按照将步骤S3所选择的存储单元中的有效存储位置按照预定策略分配给各所述生物样本。
2.根据权利要求1所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S3-1，在步骤S2中选出存储单元中占有率最高的存储单元。
3.根据权利要求2所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，如果所述步骤S3-1中选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：
步骤S3-2，在步骤S3-1所选出的存储单元中选出连续空位数最多的存储单元。
4.根据权利要求3所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，如果所述步骤S3-2所选出的存储单元中选出的存储单元不止一个，则进行下述步骤：
步骤S3-3，在步骤S3-2所选出的存储单元中选出最近操作时间距离当前时间最近的存储单元。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于：
所述存储单元包括超低温冰箱中的存储单元、液氮罐中的存储单元、切片柜中的存储单元、石蜡柜中的存储单元和冷藏柜中的存储单元。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于，在所述步骤S1之前还包括：
步骤S0，获取所述生物样本的样本所属科室、样本相关病种和样本类型作为其样本信息。
7.根据权利要求6所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于：
所述步骤S1中选择所述样本所属科室所对应的存储区域。
8.根据权利要求6中所述的一种生物样本存储空间规划的智能定位算法，其特征在于：
所述步骤S2中根据所述样本类型选择对应的存储单元。
9.一种生物样本存储空间规划的装置，其特征在于：
应用权利要求1-8中任一项所述的智能定位算法为生物样本分配存储空间。
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| CN201910670815.3A Pending CN110580599A (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种生物样本存储空间规划的智能定位算法及装置 |
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