基于四组分同时测定的PARAFAC和SWATLD算法及比较

邻苯二酚和对苯二酚是有毒物质,酪氨酸和色氨酸是天然氨基酸中仅有的会发光的组分,由于四组分光谱重叠,很难用常规方法直接定量检测。实验中采用三维荧光光谱结合平行因子和自加权交替三线性分解算法,邻苯二酚、对苯二酚、酪氨酸和色氨酸进行直接定量测定;同时,比较两种算法在定性测定和定量测定上的差别。当测量体系的成分数预估计值为4时,两种方法分辨后的回收率分别为(101.2±2.7)%,(99.3±3.0)%,(98.7±4.5)%,(101.6±4.7)%和(109.0±8.0)%,(91.3±11)%,(99.7±13)%,(98.1±11)%。试验结果表明,两种方法可用于四组分直接快速定量测定;通过对两种算法的比较,PARAFAC算法更具优势。     

PARAFAC法解析太湖水体DOM三维荧光光谱

采用平行因子法(PARAFAC法)对太湖水样溶解性有机质(DOM)三维荧光光谱进行解析。通过比较因子数分别为3,4和5时,PARAFAC模型的核一致函数、 激发和发射光谱误差平方和、 各水样模拟的三维荧光光谱和残差谱图等情况,选择因子数为3作为太湖水样DOM三维荧光光谱PARAFAC模型的最佳因子数。太湖水样DOM的3类主要荧光组分分别是类腐殖质荧光物质、 类色氨酸荧光物质、 类酪氨酸荧光物质。     

鸡肝脏谷胱甘肽转移酶的荧光光谱分析

谷胱甘肽转移酶是生物体内一种重要的解毒酶,排除外源和内源毒素,维护肌体的正常功能。文章从荧光角度研究了谷胱甘肽转移酶光谱性质,得到谷胱甘肽转移酶的三维荧光谱图,确定了色氨酸、酪氨酸的荧光峰,以及肽链骨架荧光峰。根据其峰位的红移或蓝移,以及在不同pH条件下氨基酸荧光峰强度、位置变化,推断谷胱甘肽转移酶构象变化以及色氨酸在酶分子中的位置。     

六味地黄丸三维同步荧光光谱特性的研究

应用英国Edinburgh公司FLS920P荧光光谱仪,实验测定了六味地黄丸组分中熟地黄、山茱萸、山药、泽泻、茯苓、牡丹皮等六味中药的三维同步荧光光谱,并提取荧光特征参数,发现六味中药均为荧光物质,谱图线形各不相同,具有指纹特性,且与药理相吻合。进一步,实验测定六味地黄丸的标准水煎剂及非标准水煎剂的三维同步荧光光谱,发现两者差异明显,可用于区分不同组方的中成药水煎剂。实验与理论均表明：将三维荧光光谱分析方法与同步荧光光谱分析方法相结合,可以进一步提高荧光光谱技术的灵敏度和选择性,在多组分复杂混合物的荧光光谱分析中有明显的优势。因此,本文的工作为建立完整信息中药材指纹图谱提供了一种方便快捷可靠的方法,也可为中成药的品质鉴别和成分分析提供帮助。     

店埠河农业小流域水体溶解性有机质三维荧光光谱的平行因子分析

店埠河农业小流域是巢湖的主要水源地之一,研究该流域水体溶解性有机质（DOM）组分及来源对了解巢湖水生生态系统至关重要。本研究结合水体的三维荧光光谱,利用平行因子分析（PARAFAC）方法对测定的三维荧光光谱矩阵进行拉曼及瑞利散射校正、组分提取等相关处理,实现对店埠河农业小流域水体DOM的分析,包括三维荧光光谱特征分析、三维荧光组分比例分析、三维荧光特征参数分析以及荧光特征与水质参数的相关性分析,以探究该流域水体DOM的组分及来源。实验结果显示：店埠河农业小流域水体DOM包含两个有效的荧光组分,分别为类蛋白质物质（类色氨酸组分）和类腐殖质物质（类富里酸组分）,荧光组分比例表明类色氨酸组分是该流域水体DOM的主要组成部分;水体的荧光指数FI、自生源指标BIX以及腐殖化指标HIX指明该水体中DOM具有强自生源特性和弱腐殖化特征,其内源主要来源于藕塘内部植物及水体其他微生物代谢活动,外源来自于生活污水及养殖饲料的输入,其中内源为水体DOM来源的主要贡献;溶解性有机碳（DOC）与DOM中类色氨酸组分C1呈现极显著正相关,类蛋白质荧光组分可用于该流域水体的DOC动态追踪;pH值与类富里酸组分C2呈现正相关,故水体pH值和类富里酸组分同步增加,说明该流域内水体碱化会伴随着溶解性有机质中类腐殖质物质的增加;溶解氧（DO）与类色氨酸组分C1呈现负相关,说明类色氨酸组分受到水体溶解氧含量的影响。该研究示踪了店埠河农业小流域水体DOM的荧光特征及其组分来源响应机制,可以更好的理解其在生态系统的功能及其环境地球化学循环过程,从而为该流域环境综合治理提供一定的科学依据。     

基于主成分分析和多元曲线分辨的蓝细菌流式荧光光谱分析方法

利用流式细胞术对细胞进行多色荧光分析时,往往获得的是由多种组分荧光光谱混合的多元荧光光谱。在对蓝细菌进行光谱流式检测时,所测得的荧光光谱同时包含了多种未知荧光光谱,且存在严重的光谱混叠。为了获得蓝细菌中的主要组分光谱及其浓度,提出主成分分析和多元曲线分辨相结合的方法,对蓝细菌的流式荧光光谱进行处理。该方法通过主成分分析获得蓝细菌的主要纯组分数量,然后利用渐进因子分析寻找各组分的起始点和终止点,并估计纯组分的初始光谱,最后利用交替最小二乘结合其纯组分光谱的单峰性和非负性,对初始估计的纯组分光谱进行迭代修正,从而得到纯组分光谱及其组分浓度。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地估计混合光谱中纯组分的个数并对其谱峰进行拟合,进而准确地估计各个组分的浓度。该方法不但适用于蓝细菌的光谱分析,还可用于其他多元混合光谱体系的解析。     

武汉市不同类型天然水体中溶解性有机质的三维荧光光谱特征

基于三维荧光光谱（3D-EEM）技术,结合荧光区域积分法（FRI）和荧光特征参数,研究了武汉市4种不同类型（河流、湖泊、水源水、雨水）的天然水体中溶解性有机质（DOM）的三维荧光光谱特征,并和近十年武汉东湖相关的研究数据进行了比对。结果表明,5种荧光组分均有检出,分别为类酪氨酸荧光组分（C1）、类色氨酸荧光组分（C2）、类富里酸荧光组分（C3）、溶解性的微生物代谢物类荧光组分（C4）和类腐殖酸荧光组分（C5）。从荧光特征上来看,水质较差、存在轻中度富营养化、受污染较重的湖泊类水样中C1、C2和C3组分的荧光强度最高,相对较清洁的水源水、雨水与作为对照的自来水中DOM的荧光组分相似,仅C5组分存在差异;从DOM的来源上看,武汉市内不同类型天然水体中DOM具有显著的陆源（陆生植物和土壤有机质等）为主、内源（微生物、藻类等）为辅的混合输入特征;河流、湖泊、雨水和水源水中DOM的陆源组分占比均值分别为46.2%,56.4%,54.2%和51.6%,内源组分占比均值分别为12.3%,10.1%,10.4%和9.7%。相关性分析表明,C1,C2和C3组分之间具有显著的相关性（R2>0.98）,主要来自陆地来源,具有同源性;C4、C5组分分别和总磷（TP）、总有机碳（TOC）之间具有较强的正相关性（R2>0.73）。与历史数据进行对比分析发现,近10年武汉东湖湖水中DOM的陆源组分（类酪氨酸、类色氨酸、类富里酸）呈逐步上升的趋势,但是在2020年东湖湖水DOM组分的陆源组分骤降,类腐殖酸和微生物代谢组分明显上升。     

三维荧光结合自组织映射神经网络考察自来水厂有机物去除效果

三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、自学习的神经网络,具有自稳定性高、抗噪声能力强等特点。使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析,可以将三维荧光光谱聚类成三类,分别对应为络氨酸类蛋白有机物、色氨酸类蛋白有机物、紫外富里酸类物质。整个自来水处理工艺能够有效的去除水体中的有机物,其中络氨酸类、色氨酸类、紫外富里酸类物质的去除率分别为84.6%,79.9%,69.1%。研究结果表明,SOM网络可以作为一种有效的水体荧光光谱分析工具,有助于优化水处理工艺参数,提高水处理工艺性能、以及自来水厂的监测和管理。     

三维荧光与神经网络研究城市河流沉积物孔隙水有机物组成与结构特征

应用三维荧光技术结合自组织神经网络方法,研究典型城市河流沉积物孔隙水中水溶性有机物(DOM)与颗粒性有机物(POM)组成结构及空间分布特征。自组织神经网络是一种非监督神经网络算法,能够从有机物三维光谱中提取不同的荧光组分,表征各组分的含量。沉积物是重要的有机碳库,而沉积物孔隙水中有机物的多寡可直接反映其环境特征。人们对水体中沉积物孔隙水中的DOM与营养盐特征的研究较多,而对POM的研究较少,尤其对重污染城市支流河的研究更少。因此,选取沈阳市白塔堡河为研究对象,沿河源、农村、城市区域河段采集沉积物孔隙水样品,提取DOM与POM,检测样品的三维荧光光谱。DOM的f_450/500值为1.82～1.91,表明DOM主要是微生物源;POM的f_450/500值为1.42～1.68,表明POM主要以陆地输入为主。自组织神经网络解析DOM与POM含有类酪氨酸、类色氨酸、类富里酸与类胡敏酸等物质,类酪氨酸主要源于新鲜的具有高氧化的类蛋白物质,而类色氨酸主要为微生物代谢产物。DOM的各组分丰度之和为POM的2倍,类酪氨酸平均相对丰度在50%以上,类色氨酸的平均相对丰度为18.8%～23.1%,类富里酸相对丰度比类胡敏酸的高,但两者在有机物组分所占比重小。通过主成分分析,DOM与POM特征呈现沿河源、农村、城市区域河段变化,表明白塔堡河深受人类活动的影响。     

导数荧光-偏最小二乘法同时测定注射液中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸

本文用偏最小二乘 (PLS)法对苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸混合体系的导数荧光光谱进行解析 ,提出了同时测定三种氨基酸的计算分析方法。以pH 7 4的磷酸缓冲溶液为介质 ,以 2 16 6nm为激发波长 ,对复合氨基酸注射液进行三组分同时测定 ,相对误差均在± 7 2 %以内。     

基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量的检测

为了对水中的有机污染物进行绿色、快速、准确的检测,提出了一种基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的实际水样53份,采用标准化学方法获取样本的化学需氧量的理化值,利用荧光分光光度计采集样本的三维荧光光谱并对光谱数据进行处理和建模。在200～300 nm(间隔5 nm)的激发波长范围内将三维光谱展开成二维的发射光谱(发射波长范围250～500 nm,间隔2 nm)。采用ACO-iPLS(蚁群-区间偏最小二乘)算法提取发射光谱特征,PSO-LSSVM(粒子群优化的最小二乘支持向量机)算法建立预测模型,分别建立了单激发波长下的荧光发射光谱数据预测模型、多激发波长下发射光谱的数据级融合(LLDF)预测模型以及多激发波长下发射光谱的特征级融合(MLDF)预测模型,通过对预测效果的对比,得出结论。实验结果表明,对于不同激发波长下荧光发射光谱数据而言,265 nm激发光作用下的发射谱数据的预测模型最优,其检验集决定系数R2_P和外部检验均方根误差RMSEP分别为0.990 1和1.198 6 mg·L-1;对于荧光多光谱数据级融合模型(简写为：LLDF-PSO-LSSVM)而言,在235,265和290 nm激发光作用下的发射光谱的LLDF模型效果最优,其检验集的R2_ｐ和RMSEP分别为0.992 2和1.055 1 mg·L-1;对于荧光多光谱特征级融合模型(MLDF-PSO-LSSVM)而言,在265,290和305 nm激发光作用下的荧光发射光谱的MLDF模型效果最优,其R2_p=0.998 2,RMSEP=0.534 2 mg·L-1。综合比较各类建模结果可知,MLDF-PSO-LSSVM的模型效果最优,说明基于荧光发射光谱数据,采用多光谱特征级融合模型检测水质COD时,检测的精度更高,预测效果更好。     

某半合成青霉素制药废水的水质指纹特性

近年来,地表水中时有抗生素检出,且浓度较高,因此加强抗生素废水的监管势在必行。三维荧光技术快速、简便且灵敏度高,可以反映有机物组成,其光谱被称为水质指纹。选取某典型半合成青霉素制药废水进行水质指纹特性研究。该废水共有4个主要水纹峰,分别位于激发波长/发射波长为360/445,255/445,275/305和230/300 nm附近。在一定浓度范围内,各峰强度与污染物浓度呈现良好的线性关系。该废水的两个峰275/305和230/300 nm可能源于产品中间体左旋对羟基苯甘氨酸邓钾盐、产品阿莫西林和水解产物左旋对羟基苯甘氨酸等。pH对水质指纹有明显影响,这显示出某些荧光污染物可能具有酸碱基团。水质指纹能够用于该种抗生素制药废水的监测。     

磺基水杨酸的荧光光谱与荧光量子产率

报道了磺基水杨酸 (SSA)的荧光光谱和荧光量子产率。在 pH <2时 ,SSA无荧光 ,随pH升高 ,SSA荧光增强 ,在 pH 5～ 10 5之间 ,SSA有稳定的强荧光 ,最大发射波长为 4 0 2nm ,激发波长为 2 12 ,2 38和2 97nm。在 pH >13的强碱性条件下 ,SSA转变为另一种荧光型体 ,最大激发波长 2 6 1nm ,最大发射波长390nm。SSA浓度较高时 ,荧光激发光谱发生变化 ,但发射光谱不变。在近中性条件下 ,SSA稀溶液的荧光强度与浓度之间存在良好的线性关系 ,线性范围为 5～ 2 5 0ng·mL- 1 ,检测下限为 5ng·mL- 1 。以硫酸奎宁为参比 ,测量了SSA在不同波长下的荧光量子产率 ,在最大激发波长 2 97nm处的荧光量子产率为 0 5 4。     

运动训练大鼠的自体荧光研究

首次通过激光诱导荧光光谱技术(LIF)研究运动训练大鼠心脏、肾脏、肝脏、脂肪以及前腿肌和后腿的比目鱼肌和腓肠肌的自体荧光光谱特性。测量所用的激发光波长为250～650 nm而发射波长为300～700 nm。比较参照组和3组不同运动状态组的三维荧光光谱,主要在腓肠肌的光谱中发现了和运动相关且位于激发波长(340±10)nm和发射波长(460±10)nm区域的特有荧光峰。根据这一荧光峰可以判别其对应的荧光物质是NADH(还原态烟酰胺腺嘌呤二核苷酸)。比较3组不同运动模式组的荧光光谱,发现运动模式与其峰强具有明显的相关性。研究结果表明,运动大鼠腓肠肌的能量代谢强于前腿、比目鱼肌及其他脏器,且NADH自体荧光光谱特性是判断肌肉代谢程度的有效的指标之一。     

三维荧光光谱法测定水中氯苯的研究

对三维荧光光谱法测定水中氯苯(简称CB)进行了研究.研究表明,CB的三维荧光谱图只有一个荧光峰,该峰位于激发波长(λex)210～240 nm、发射波长(λem)330～370 nm范围内.当CB溶液浓度为0.002～0.05 mg·L-1时,λex/λem为225/340 nm处荧光强度最大.在此波长处,荧光强度与浓度呈很好的线性相关,相关系数为0.999 67,表明三维荧光光谱法可用于定量分析水中的CB.该方法在置信水平为90%时的检出限为3.68×10-6mg·L-1,标准偏差为0.04%.     

中高端苏酒的紫外荧光特性对比研究

针对苏酒中最具代表性的国缘系列和洋河蓝色经典系列两种中高端白酒进行研究,得出三维荧光光谱图,并对两种白酒的各自独有的荧光特征加以分析。发现国缘白酒在280～400 nm激发波长范围内具有明显的荧光特征,包含一个主要的荧光峰;洋河蓝色经典白酒在200～450 nm激发波长范围内包含5个明显的荧光峰。两个系列白酒在激发波长310～350 nm内具有明显的荧光特征,此范围内的有机化合物为主要的呈香呈味物质,对苏酒的口感香型起决定性作用。该研究成果对改善苏酒勾兑工艺,提高苏酒品质提供了科学的参考依据和量化标准。     

菲的三维荧光光谱特性研究

多环芳烃(简称PAHs)具有高荧光量子产率,利用三维荧光光谱研究了PAHs中菲的荧光光谱特性.菲具有两个荧光峰.通过对菲的三维荧光光谱的分析,选择在激发波长255 nm、发射波长370 nm对菲进行定量分析.菲溶液在5.0～250.0 ng·mL-1的范围内工作曲线呈线性关系,检出限为3.88 ng·mL-1,相对标准偏差为4.23%(n=5),实验还尝试了对自来水样品的测定,测试效果良好,回收率为90.0%～105.4%.该研究为快速检测水源水中痕量PAHs提供了方法基础.     

不同波长激发光对血清荧光光谱影响的实验研究

采用日本岛津荧光光度计RF5301,研究了血清的荧光光谱与激发光波长的关系。实验结果表明：在不同波长的紫外光激励下,血清产生的荧光光谱线型及峰值波长基本相同,与激励光波长无关,但荧光峰强度随激励光波长变化而变化。血清的荧光光谱有两个较强的荧光发射区,其中第一个发射区处于300～410 nm,第二个发射区处于410～530 nm。当激发光波长小于310 nm,荧光主要集中在第一发射区,荧光峰位于330和370 nm处,并产生竞争现象。当激发光波长大于250 nm时,只出现330 nm处的荧光峰,其最佳激励光波长为300 nm;当激发光波长大于320 nm,第一发射区的荧光变弱,在第二发射区的荧光变强,荧光峰位于452 nm。此研究为血液的光谱特性研究提供了实验依据,对光诱导荧光光谱诊断技术中激发光波长的选择具有一定的参考价值。     

口红的荧光和拉曼光谱特性的研究

人们消费方式的变化促使电商崛起,美妆市场呈爆发式增长,口红产品的安全成为关注焦点。面对品牌口红真伪问题,市场检测化妆品方法单一,对品牌口红的特征无针对性。采用三维荧光技术和共聚焦拉曼技术对某品牌真假口红的光谱性质进行了研究。三维荧光光谱显示五组口红均存在激发光峰值波长为320 nm左右,发射峰波长在372 nm附近的荧光（Ⅰ区）。A1,A2,A3,B1,B2和B3这6个样品中,激发光峰值波长为230 nm时会发出中心波长在400 nm左右的荧光,而在A4,A5,B4和B5这4个样品中,激发光峰值波长红移到250 nm左右,其荧光发射峰也发生了相应的红移,到450~470 nm（Ⅱ区）。此外,A5还存在激发光峰值波长550 nm,发射峰在590 nm附近的荧光;B1还存在270 nm激发,292 nm左右发射的荧光峰（Ⅲ区）。采用荧光强度相对法来定量分析,若都以Ⅰ区的荧光强度为1,口红不同色号间、同色号真假口红间的Ⅱ区和Ⅲ区的相对荧光强度显著不同。拉曼光谱显示正品口红中存在TiO₂的振动峰,也还存在大量的C-C,C-N,-CH₂和-NH₂等有机化官能团的振动特征峰。相比于正品口红,部分假口红中还存在四个特异性的振动峰,分别是228,447,609和1 090 cm-1,这与Fe₂O₃的拉曼峰位吻合。实验结果表明口红不同色号间、同色号真假口红之间均存在着明显的光谱差异,利用口红光谱的指纹特性可实现对真假口红的鉴别。     

应用荧光相关光谱测定L-色氨酸的浓度

应用FLS920P型荧光光谱仪对L-色氨酸溶液进行三维荧光光谱检测,从中发现：L-色氨酸的特征荧光峰位于270/350 nm。设定发射波长为350 nm,测量激发谱。由测量结果发现在250~260 nm区间,谱线斜率较大、线性度好。因此选取250,255和260 nm三个激发波长,在每个激发波长下分别测量相应的荧光发射谱。基于三条不同的荧光发射谱,构建以激发波长为外扰变量的自相关光谱;而以浓度为外扰变量的自相关光谱,是以超纯水在不同激发波长的平均谱作为参考光谱,通过参考光谱与样本平均谱的相关计算得到。在此基础上,将相关光谱数据分别与偏最小二乘回归(PLSR)和径向基神经网络(RBFNN)相结合,建立溶液中L-色氨酸含量的预测模型,研究结果表明：采用浓度为外扰变量构造的荧光相关光谱信噪比较高,建模的预测效果要好;而在外扰变量相同时,基于径向基神经网络建立的预测模型比基于偏最小二乘回归建立的预测模型对溶液中L-色氨酸浓度的预测结果更为准确。其中,以浓度为外扰变量时的径向基神经网络预测模型准确度最高,该模型的预测相关系数为99.91%,预测均方根误差为0.033 μg·mL-1。研究结果表明,使用该方法能够对溶液中的物质含量进行准确测定,可为食品安全监管提供帮助。