基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

基于近红外漫反射光谱无损检测梨可溶性固形物的光强影响探究

通过设置四种不同的光源强度研究光强对近红外漫反射无损检测梨可溶性固形物的影响,对四种类别光强的光谱定性分析显示四类光谱差异微小,肉眼几乎无法辨别。在进一步的定量分析中,通过主成分分析、逐步线性回归分析以及偏最小二乘法分析的比较,主成分分析(r值跨度：0.253～0.606;RMSEC值跨度：0.549～0.614;RMSEP值跨度：0.455～0.752)与逐步线性回归分析(r值跨度：0.249～0.551;RMSEC值跨度：0.536～0.624;RMSEP值跨度：0.646～0.734)得到的模型较差。通过对光谱进行一阶求导和二阶求导预处理,主成分分析与逐步线性回归分析建模结果仍不理想。通过二阶求导预处理,偏最小二乘法所建的模型得到优化,其中相关系数r值跨度为0.947～0.970,混合模型的相关系数r值达到了0.95 7,分析结果表明光强对梨的近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物的影响差异不大,为光谱仪的田间作业奠定了基础。     

苹果可溶性固形物近红外光谱检测的偏最小二乘回归变量筛选研究

为了提高苹果可溶性固形物含量近红外光谱校正模型的预测能力和稳健性,分别采用反向区间偏最小二乘法、遗传算法和连续投影算法,筛选苹果可溶性固形物的近红外光谱变量,并建立了偏最小二乘回归模型。利用遗传算法筛选的141个变量建立的校正模型,预测效果最好,与全谱建立的校正模型比较,预测相关系数,从0.93提高到0.96,预测均方根误差,从0.30°Brix降低到0.23°Brix。实验结果表明遗传算法结合偏最小二乘回归方法,有效地提高了苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型的预测精度。     

Reverse flow injection analysis of nanomolar soluble reactive phosphorus in seawater with a long path length liquid waveguide capillary cell and spectrophotometric detection

A novel reverse flow injection analysis method coupled with a liquid waveguide capillary cell (LWCC) and spectrophotometric detection for the determination of nanomolar soluble reactive phosphorus in seawater was established. Reagent was injected into the sample stream and detected in a 2-m path length LWCC with detection wavelength set at 710 nm. Experimental parameters, including the reagent concentration, the injection volume, the flow rate and the length of the mixing coil, were optimized based on univariate experimental design. The interference of silicate and arsenate were also investigated. Under optimized conditions, the linearity and the detection limit of the proposed method were found to be 0-165.0 nM and 0.5 nM, which was estimated to be three times the standard deviation of the measurement blanks (n = 9). The relative standard deviations for the determination of 24.7 and 82.5 nM samples were 1.54% and 1.86% (n = 9), respectively. Three seawater samples were analyzed with recoveries ranging from 87.8% to 101.8%. Using the Student's t-test at the 95% confidence level, the results of the proposed method and a segmented flow analyzer reference method for determination of the two samples showed no significant difference. The proposed method had the advantages of being less reagent consuming, more sensitive and with higher throughput (15 h⁻¹).     

不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型建立及优化

应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义。研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础。实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响。经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度。其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的。     

高光谱技术结合特征波长筛选和支持向量机的哈密瓜成熟度判别研究

可溶性固形物含量(SSC)和硬度是哈密瓜划分等级的重要指标,同时也是其成熟度的表征因子。因此,为满足哈密瓜自动化分级和适宜采摘,采用高光谱技术结合特征波长筛选的方法,同时对哈密瓜的可溶性固形物含量、硬度及成熟度进行了无损检测研究。对多元散射校正(MSC)处理后的光谱分别利用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和CARS-SPA方法筛选了哈密瓜可溶性固形物和硬度的特征波长,并将原始光谱、MSC预处理后的光谱和所筛选的特征波长作为输入变量分别建立哈密瓜可溶性固形物和硬度的支持向量机(SVM)预测模型及成熟度判别模型。结果显示,MSC-CARS-SPA方法所建立的可溶性固形物和硬度SVM预测模型最优,其R_pre, RMSEP和RPD分别为0.940 4, 0.402 7, 2.94 1和0.825 3, 35.22, 1.771。同时对哈密瓜成熟度进行了判别分析,并分别建立了基于全光谱、单一的可溶性固形物或硬度特征波长和主成分分析(PCA)特征融合的哈密瓜成熟度SVM判别模型。结果显示,CARS-PCA-SVM模型的判别结果与全光谱SNV-SVM模型相同,其校正集和预测集判别正确率分别为95%和94%。研究表明,利用高光谱技术结合特征波长筛选方法可实现同时对哈密瓜可溶性固形物和硬度的定量预测及成熟度判别。     

近红外光纤光谱技术检测西红柿果浆总酸及可溶性糖的研究

为了探索一种简捷、快速、高效的西红柿品质检测方法,应用近红外光谱技术与光纤传感技术相结合的新方法,快速测量西红柿果浆样品中营养成分的含量。实验所用的主要仪器为近红外光纤光谱仪,波长范围为900～2 500 nm。以164个西红柿样品为标准样品,进行了光谱采集及相应的化学值测定。实验数据采用偏最小二乘法(PLS)进行回归,建立西红柿果浆中总酸及可溶性糖含量的数学模型,并对回归方法进行统计分析。结果为：西红柿果浆中总酸验证集的决定系数(R2)为0.967,均方根误差(RMSEC)为0.133,预测均方根误差(RMSEP)为0.103;总糖验证集的决定系数(R2)为0.976,均方根误差(RMSEC)为0.463,预测均方根误差(RMSEP)为0.460。均达到了较好的预测结果,表明该方法对定量分析西红柿果浆中多组分含量是可行的。基于该方法快速、简便及可对同一样品多组分含量同时分析的优点,它是一种极具发展前途的传感器,正在逐渐成为国际传感器领域的研究热点。     

可溶性耐药相关钙结合蛋白的生物质谱分析与鉴定

可溶性耐药相关钙结合蛋白最初由Meyers等从长春新碱诱导的中国仓鼠多药耐药细胞株中发现,在多种耐药细胞株中均有高表达,它作为一种钙结合蛋白,一旦大量表达,即可改变细胞内钙环境,从而影响信号传导,使其它受钙调节的蛋白质的功能发生改变。     

Sol-gel synthesis and characterization of adsorbent and photoluminescent nanocomposites of starch and silica

Using sol-gel method, mesoporous and photoluminescent silica nanocomposites of soluble starch have been synthesized and characterized. Different ratios of H₂O, TEOS and EtOH were used at fixed template (soluble starch) and catalyst (NH₄OH) concentrations to obtain materials of different performances in terms of heavy metal binding from a solution which has been monitored using Cd(II) as representative divalent heavy metal ion. Optimum material was obtained when H₂O, TEOS and EtOH were used in 14:1:2 ratio. This sample was not only an efficient metal ion adsorbent but also had an intense luminescence in ultra-violet region and potentially may be used in silicon-based UV-emitting devices. Metal binding by the material was further enhanced after calcination (at 800 °C in air) while its luminescence had a multipeak profile in UV-visible region. In a batch adsorption study, calcined hybrid composite (0.25 g/L) could remove 98.5% Cd(II) from 100 mg/L Cd(II) solution in 2 h. The chemical, structural and textural characteristics of the synthesized materials have been investigated using Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), X-rays Diffraction (XRD), Thermal Analysis (TGA/DTA), Photoluminescence (PL), Brunauer-Emmett-Teller Analysis (BET) and Scanning Electron Microscopy (SEM).