偏最小二乘-同步荧光光谱法同时测定鳗鱼组织中三种喹诺酮药物残留量

应用偏最小二乘(PLS)算法对同步荧光光谱严重重叠的诺氟沙星、盐酸洛美沙星和乳酸左氧氟沙星药物三组分混合体系进行波谱解析,建立了该混合体系含量同时测定的新方法。在pH 2.87 B-R缓冲溶液中,波长差Δλ=190 nm 时,诺氟沙星、盐酸洛美沙星和乳酸左氧氟沙星的测量线性范围分别为0.016～0.40 μg·mL-1,0.01～0.336 μg·mL-1和0.01～0.336 μg·mL-1;检出限分别为0.012 6,0.006和0.007 2 μg·mL-1。采用PLS法结合同步荧光法对鳗鱼样品进行测定,结果令人满意。     

利用可见近红外光谱多指标综合预测生鲜牛肉储存期

建立了牛肉基于TVB-N、菌落总数、pH值和肉色参数L*多个指标的储存期预测模型,利用可见近红外光谱(Vis/NIR)技术结合区间偏最小二乘(iPLS)和遗传算法(GA)建立了各个指标的PLS预测模型,实现了多指标综合无损快速预测4 ℃下牛肉的储存期。用iPLS和iPLS-GA提取有效波长变量建立PLS预测模型,以预测相关系数和预测标准差作为模型评价标准,结果表明用iPLS-GA选择变量建立的各个指标的PLS预测模型均优于全波段和iPLS组合的PLS模型。由多个指标的预测值和储存期的预测模型,对校正集和预测集样品储存期进行预测,其预测相关系数和标准差分别是0.903, 0.897和1.88, 2.24。说明利用光谱技术结合得出的储存期预测模型可以实现多指标综合预测牛肉储存期,为无损快速检测牛肉储存期或货架期提供了一种新方法。      

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

基于OSC-PLS算法对大麦蛋白质含量进行定量分析的研究

用色散扫描型仪器采集大麦样品的近红外光谱,扫描出的光谱携带了大量样品化学值信息,采用正交信号校正(OSC)预处理方法对这些原始光谱进行处理,剔除噪声等不相关因子以后建立偏最小二乘(PLS)近红外光谱分析模型(OSC-PLS),预测大麦蛋白质的含量,并与传统PLS建模方法进行对比。基于OSC-PLS算法的蛋白质含量近红外光谱分析模型的测定系数R2为0.901,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r达到0.971 7,分析模型的预测标准偏差SD为0.545 0,相对标准偏差RSD为4.2%。结果表明,OSC-PLS回归方法能在较大程度上消除无关因素的影响,在简化模型的同时提高了模型的可解释性,能够建立准确的大麦蛋白质含量近红外预测模型,可代替经典分析方法,满足农产品快速分析的需要。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

不确定度评估在中药近红外定量分析中的应用

采集六一散混合过程中样品近红外光谱,建立甘草酸含量近红外(NIR)偏最小二乘(PLS)定量模型。结果校正集相关系数r_cal=0.998 5,RMSEC=0.044 0 mg·g-1,预测集r_val=0.947 4,RMSEP=0.124 mg·g-1,表明近红外光谱法可作为六一散混合过程中甘草酸含量的快速测定方法。在定量模型建立的基础上,设计验证试验,采用由Liao等提出的基于蒙特卡罗仿真的方法,估计β-容度-γ-置信容许区间,并计算NIR定量分析不确定度,绘制不确定度轮廓。结果表明甘草酸含量高于1.56 mg·g-1时,测量不确定度在可接受范围(λ=±20%)内,表明所建不确定度评估方法可有效评价不同浓度水平下的甘草酸含量NIR定量模型的准确性和可靠性,可为其他中药NIR定量分析方法的不确定度评估提供借鉴。     

鱼粉中掺杂豆粕的可见和近红外反射光谱分析研究

探讨了基于可见和近红外反射光谱分析技术检测鱼粉中是否掺有植物饼粕的可行性。收集了我国常用的鱼粉和豆粕,将豆粕按不同浓度掺杂到鱼粉中制备试验样本,分别进行了定性和定量分析研究。定性分析用206个样本作为校正集,103个样本作为检验集,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围建立了定性判别分析模型,模型对外部检验集的正确判断率为96.12％。定量分析用掺杂有豆粕的130个鱼粉样本作为校正集,65个鱼粉样本作为检验集,采用偏最小二乘法(PLS)建立了定量分析模型。以变量标准化处理(SNV)与二阶导数(2, 4, 4, 1)相结合处理效果最佳,其预测值和测量值的决定系数R2和标准差SEC分别为0.989 0和1.539 0;检验集进行外部验证的决定系数R2和标准差SEP分别为0.988 8和1.786 0,RPD为8.61。结果表明,利用近红外光谱分析技术可以成功检测鱼粉中豆粕的存在和含量。     

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45 ℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144 h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化＋正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(R_C)与验证集相关系数(R_P)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。     

紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维近红外分析模型的建立

采用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法(PLS),以152个来源不同的紫花苜蓿样品建立了粗蛋白和粗纤维含量的近红外定量分析校正模型。在近红外光谱范围内(950～1 650 nm)对紫花苜蓿样品采集光谱数据时,分别设置了粗磨样、细磨样两种样品的状态和1,2,5 nm三种光谱扫描间隔,对建立的模型进行准确性和重复性的验证,比较其优劣。结果显示：光谱扫描时样品为细磨样,光谱扫描间隔为2 nm时所建立的粗蛋白和粗纤维含量的校正模型最佳,其相关系数(R2_cal)分别是0.97和0.94,最佳因素数时的定标标准差(SECV)分别是0.42和0.78。所建近红外定量分析模型对独立检验集样品粗蛋白和粗纤维含量的预测值与化学值的相关系数(R2_val)分别为0.96和0.92,预测标准差(SEP)分别为0.43和0.79。该研究结果表明：利用近红外漫反射光谱法测定紫花苜蓿内在主要品质性状是可行的,为紫花苜蓿粗蛋白和粗纤维含量的检验提供了新的方法模式。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

系数倍率-光谱法同时测定绞股蓝中总黄酮和总皂甙

文章对绞股蓝主要化学成分黄酮类化合物和总皂甙进行了分析测定。这两种化合物在香草醛-高氯酸作用显色后加入冰醋酸, 分别在451和547 nm处有良好的吸收, 但吸收曲线相互重叠, 难以同时测定。采用系数倍率-光谱法以芦丁和人参皂甙R_b1为对照品, 对绞股蓝中的总黄酮和总皂甙进行分析, 以达到同时测定的目的。所得回归方程分别为: ΔA_黄=0.013 3+4.417 0c_黄, 相关系数r_黄=0.999 4,黄酮的浓度0～0.16 μg·mL-1范围内, ΔA_黄与浓度c_黄之间呈良好的线性关系; ΔA_皂=2.775 5c_皂-0.888 1×10-2, 相关系数r_皂=0.999 1, 在总皂甙的浓度0～0.30 μg·mL-1范围内, ΔA_皂与浓度c_皂之间呈良好的线性关系。它们可按标准曲线法进行定量分析。该法的回收率分别为104.0%～113.0%, 86.8%～94.6.0%, 相对标准偏差分别小于0.58%(n=9), 0.35%(n=9)。方法简便, 快速,准确而且操作简便易行。     

高效液相色谱化学发光测定中药制剂中2，3，5，4′-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷

研究了2,3,5,4′-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷在硝酸介质中与高锰酸钾的发光行为和光谱现象,甲醛的存在可使化学发光强度大大增强。由于中药制剂成分复杂,干扰大,文章首次采用反相高效液相色谱化学发光技术,建立了一种测定中药制剂中2,3,5,4′-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷含量的新方法。对于不同中药制剂样品中2,3,5,4′-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷测定的回收率为102%～108%。方法的检出限为 11.83 μg·mL-1,线性范围为15.75～136.5 μg·mL-1,相对标准偏差为3.45 %(Cs=21.0 μg·mL-1,n=3)。此法简便、快速,重复性好,结果令人满意。     

厚朴酚近红外光谱的2D-COS解析及其在藿香正气口服液模型中应用

以氘代氯仿为溶剂,以中药化学标准品厚朴酚为载体,采用二维相关光谱(Tow-dimensional correlation spectroscopy, 2D-COS)技术,采集近红外光谱(near infrared spectroscopy, NIR),由氘代氯仿纯溶剂与厚朴酚原始光谱的二维相关同步谱可知,厚朴酚在1 365～1 455, 1 600～1 720, 2 000～2 181和2 275～2 465 nm处有特征吸收,其中1 440 nm为酚基O—H伸缩振动基频的一级倍频谱带,1 679 nm为芳基C—H及与芳基相连的甲基C—H伸缩振动一级倍频谱带,2 117, 2 304, 2 339和2 370 nm为芳基C—H伸缩振动、弯曲振动和变形振动的组合频,2 445 nm为芳基相连的甲基C—H弯曲振动基频二级倍频谱带,这些波段为厚朴酚的特征归属。以藿香正气口服液复杂体系为载体,以厚朴酚光谱解析的特征波段与间隔偏最小二乘(interval partial least squares, iPLS)和组合间隔偏最小二乘(synergy interval partial least squares, SiPLS)筛选的特征波段分别建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)定量模型,模型的决定系数R2_cal 和R2_pre均大于0.99,校正均方根误差(root mean of square error of calibration, RMSEC),交叉验证均方根误差(root mean of square error of cross validation, RMSECV)和预测均方根误差(root mean of square error of prediction, RMSEP)均较小。结果表明,2D-COS技术解析厚朴酚所得波段建立的定量模型与iPLS和SiPLS波段筛选的模型均相对稳定,这使定量模型的波段选择更具有解释性。该研究为中药化学成分NIR光谱解析特征波段的归属提供方法参考,同时为NIR建模波段筛选提供借鉴和指导。     

DPPH自由基清除活性的光度微量滴定模型及应用

传统的DPPH自由基清除活性评价方法以半数清除浓度EC₅₀为评价指标,但EC₅₀随DPPH初始加入量增加而增加,随分析体积增加而减小,因此,不同条件EC₅₀值不具有可比性。提出以DPPH与抗氧化剂相互反应的化学计量数比(R)作为评价DPPH清除活性的指标,该指标只与DPPH与抗氧化剂相互反应的化学计量关系有关,与DPPH初始加入量和分析体积等因素无关,解决了EC₅₀可比性差的问题。提出了测定化学计量数比(R)的光度微量滴定法,建立了利用滴定过程吸光度差(ΔA)与抗氧化剂加入量之间的滴定方程计算R值、以R计算EC₅₀的光度微量滴定模型,并利用芦丁对模型进行验证。结果：芦丁与DPPH反应R值在1.817～1.846之间,当DPPH加入量为1.12×10-7,2.24×10-7,4.48×10-7和6.72×10-7 mol时,分别计算得EC₅₀值分别为1.196×10-3,2.392×10-3,4.819×10-3和7.292×10-3 mg·mL-1。在此基础上,基于文献报道的芦丁清除DPPH条件,利用得到的芦丁R值计算出相应EC₅₀,结果与文献报道EC₅₀值相当。方法可比性好,样品消耗量明显降低,简单、成本低,结果可靠,为自由基清除活性评价提出了一种新的思路。     

辽东湾海冰反射特性

海冰反照率是研究海冰表面特性、海冰分布、海冰厚度和极地气候的重要光学量之一。将卫星于不同位置所测量到的海冰双向反射率准确地转化为相应的反照率的值,对于获得大规模海冰的时空特性是非常重要的。研究了辽东湾海冰反照率与海冰双向反射分布函数之间的相关关系。结果表明：(1)反照率与海冰组分密切相关,海冰表层颗粒物浓度越高,反照率α(λ)的值越小,气泡的含量越高,α(λ)越大;(2)当仪器探头天顶角θ为0°时,所测量的双向反射因子R_f与反照率α(λ)的值是相似的;随着θ的增大,R_f的值逐渐增大,且与探头方位角的相关性逐渐增强;当θ的值等于太阳天顶角63°时,R_f的值最大,且与探头方位角的相关性最强;(3)不同类型的冰具有不同的各向异性反射因子。     

亚热带土壤铬元素的高光谱响应和反演模型

高光谱遥感技术已成为当前遥感领域的前沿技术,因其高分辨率的特点,可利用地物反射光谱特征定量反演地物的物理化学性质。目前土壤环境质量愈来愈受到关注,土壤重金属含量与土壤环境质量安全密切相关,以往土壤高光谱遥感技术研究多注重于土壤有机成分如土壤碳氮的光谱反演模型,对土壤重金属含量的高光谱反演研究普遍较少。土壤重金属污染已经成为影响土壤质量安全的关键因素,对土壤重金属尤其是污染元素普查是当务之急。传统土壤重金属的测试方法要求条件较高,测试周期较长,试图建立土壤高光谱与土壤铬元素(ICP-MS测定)含量之间的定量预测模型,以实现土壤铬元素的快速准确预测。采集福州市土壤样品135个,对土壤样品在350～2 500 nm的光谱反射率进行倒数、对数、微分等六种变换,筛选出对土壤总铬含量敏感的光谱波段,最后获得福州土壤铬元素高光谱反演优化模型。研究结果表明：亚热带红壤总铬的敏感光谱波段为：可见光520～530 nm和近红外1 440～1 450,2 010～2 020,2 230～2 240 nm;亚热带地区土壤总铬—高光谱反演的优化模型为: y=120.768e-7.037x(相关系数R为0.568,均方根误差为0.619 μg·g-1,检验相关系数R为0.484,均方根误差为1.426 μg·g-1),该模型可以用于福州地区土壤全铬的光谱快速监测。     

冬枣光谱数据的灰色关联分析及叶片氮素含量预测

采用灰色理论对冬枣叶片氮素含量和光谱反射率之间进行了灰度关联分析,分析结果显示波长560,678以及786 nm处的光谱反射率(G560,R678,NIR786)与冬枣叶片氮素含量之间的灰色关联度最高。利用上述三个特征波段光谱反射率计算得到的植被指数共计9个。进一步运用灰色系统理论分析了九种植被指数与叶片氮素含量的灰色关联度,结果显示：归一化植被指数(NDVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、归一化差异绿度植被指数(NDGI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)和组合归一化植被指数(CNDVI)等5个指数与叶片氮素含量的灰色关联度较高。利用3个特征波段的光谱反射率和5个关联度较高的植被指数,分别采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及GM(1,N)模型建立了冬枣叶片氮素含量预测模型。结果表明,采用特征波段光谱反射率(G560,R678,NIR786)建立的冬枣叶片氮素含量GM(1,N)模型的精度最高,预测R2达0.928,验证R2达0.896。     

四种藏药成方制剂中铅、砷含量的湿法消化-流动注射氢化物发生-原子吸收光谱法测定研究

选择藏族地区常用的四种藏药成方制剂安置精华散、当佐、仁青常觉和七十味珍珠丸作为研究对象,通过优化消化条件和测定条件,探索建立其铅、砷含量测定的湿法消化与流动注射氢化物发生-原子吸收光谱(FI-HAAS)联用分析方法,并对其铅砷含量进行精确测定。在优化的工作条件下,铅和砷的检出限分别为：0.067和0.012 μg·mL-1;定量限分别为：0.22和0.041 μg·mL-1;线性范围分别为：25～1 600 ng·mL-1(r=0.999 5),12.5～800 ng·mL-1(r=0.999 4);精密度(RSD)分别为：2.0%和3.2%;加标回收率范围分别为：98.00%～99.98%和96.67%～99.87%。四种藏药成方制剂的铅、砷含量测定结果如下,安置精华散中铅砷含量分别为：0.63～0.67和0.32～0.33 μg·g-1;当佐为：42.92～43.36和24.67～25.87 μg·g-1;仁青常觉为：1 611.39～1 631.36和926.76～956.52 μg·g-1;七十味珍珠丸为：1 102.28～1 119.27和509.96～516.87 μg·g-1。本研究建立了藏药成方制剂中铅、砷检测方法,并测定了四种藏药成方制剂中铅、砷含量,为其在临床安全有效使用提供了参考依据。     

人参叶总皂苷大孔树脂分离纯化工艺的近红外光谱在线监测模型及其含量测定

利用近红外(NIR)光谱技术研究并建立可在线监测人参叶皂苷类成分的大孔树脂分离纯化工艺的方法。建立人参皂苷Rg₁,Re和Rb₁的高效液相色谱(HPLC)含量测定方法,收集人参叶提取物的40%乙醇大孔树脂洗脱液,采集其近红外光谱信息,并用已建立的HPLC法测定其中人参皂苷Rg₁,Re和Rb₁的含量,结合偏最小二乘法(PLS)建立上述三种成分及人参总皂苷的定量分析模型。建模过程中,以决定系数(R2),交叉验证均方根误差(RMSECV)为指标,确定用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法,结果表明人参皂苷Rg₁,Re,Rb₁及人参总皂苷模型的最佳建模波段均为12 000.8~7 499.8 cm-1,R2分别为0.988 7,0.960 3,0.990 5和0.970 1,RMSECV分别为0.059 7,0.072 2,0.004 88和0.075 5。将1个批次的人参叶提取物大孔树脂分离纯化工艺样品用于验证人参总皂苷定量分析模型的预测性能,总皂苷的NIR预测值和HPLC测定值的相关系数为0.992 8,平均预测回收率为100.52%,表明所建的模型预测效果良好。该法快速、简便、准确,可用于生产工艺过程中人参总皂苷的含量测定和质量控制。