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91.
采用种子生长法制备Au纳米棒(GNRs),随后进行组装和煅烧得到单层致密堆积的GNRs薄膜。在煅烧过程中,组装所需有机物在煅烧过程中分解,从而使得GNRs表面具有较高的清洁度。研究中发现,煅烧前后金纳米棒表面的间隙进一步提高,增强了其SERS(表面增强拉曼光谱)活性。为了研究其SERS活性,选择了2种探针分子以研究其灵敏度和均匀性,发现其具有较高的灵敏度和高的信号稳定性。随后将所制备的SERS基底成功用于检测超低浓度的农药分子。 相似文献
92.
镍(Ni)电极在电化学中应用广泛。原位表征Ni电极表面的吸附物种有益于帮助理解电极反应历程、指导发展高效电催化剂。应用超微电极作为工作电极的电化学表面增强拉曼光谱技术结合了超微电极表面的传质特性和分子水平的高灵敏度表征,是研究Ni电化学的有力手段。本文所述的研究工作通过在金(Au)超微电极表面电吸附具有SERS活性的Au纳米粒子并恒电流沉积金属Ni薄层,制备并表征了具有SERS活性的Ni超微电极。在氢氧化钠溶液中的循环伏安实验和以4-甲基苯硫酚分子作为探针分子的SERS实验结果表明,沉积速率和沉积电量是影响超微电极表面Ni的覆盖度和SERS活性的关键因素。在吸附了直径为55 nm Au纳米粒子的、直径为10 μm Au的超微电极表面,以100 μA·cm-2电流密度电沉积厚度约为5个原子层Ni的条件下,可获得Ni覆盖完好的、具有最强SERS活性的Ni超微电极。 相似文献
93.
等离子体纳米颗粒(PNPs)具有体积小、易表面修饰、生物相容性好、毒性低等优点,在生物传感、生物成像、疾病诊断、肿瘤治疗、材料科学等领域得到了广泛的应用。PNPs的光散射光学性质可以通过调节其大小、组成、形貌和微环境来控制,可用于生化和药物分析。此外,由于单粒子散射显微技术具有高空间分辨率和高灵敏度,借助PNPs具有的独特局域表面等离子体共振(LSPR)特性,可在单颗粒水平进行实时成像。根据PNPs的大小、组成、形态、微环境或耦合变化引起的信号变化,研究人员发展了多种显微成像分析方法,主要分为4种,包括散射光谱的波长位移、单粒子散射强度的变化、高通量RGB分析和计数方法。基于纳米颗粒LSPR散射光谱位移变化的方法准确、灵敏,但需要昂贵的单颗粒散射光谱仪和复杂的操作。基于纳米颗粒散射强度变化的方法简单可行,但易受纳米颗粒粒径和曝光时间等因素的影响。高通量RGB分析方法灵敏度高、成本低,但不适用于颜色变化不明显的单颗粒分析,且重复性差。单粒子计数法灵敏度高,但有时粒子分布不均匀,背景杂质的干扰限制了方法的准确度。因此,这4种定量方法各有优缺点。此外,近年来逐渐发展了一些新的定量方法。例如,研究人员开发了新的时间分辨分析定量方法,并将暗场显微镜与偏振器、滤光片等光学器件相结合以消除背景干扰,以及与电化学、拉曼等仪器相结合以扩大应用范围。此外,为提高分析方法的准确度和灵敏度,暗场显微镜与深度学习、云计算、人工智能等现代计算机科学技术的结合,越来越受到人们的欢迎。基于以上原因,该文重点介绍了单粒子光散射显微镜在生化和药物分析领域的应用,总结了近年来的最新研究进展,讨论了单粒子光散射显微镜在定量分析中的几种主要定量方法,提出了未来的发展趋势,以期为相关研究领域的新人提供一定的学术参考。 相似文献
94.
该文在免疫遗传算法(IGA)的基础上,提出一种改进免疫遗传算法(iIGA)用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘(PLS)分析模型,并与IGA、遗传算法(GA)以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差(RMSEP)从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10-23和4.5 × 10-24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。 相似文献
95.
该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450~950 nm的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑、Z-Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析(LDA)和随机子空间-线性判别分析(RSM-LDA)分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明:不同预处理方法对RSM-LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于LDA模型,组合预处理具有更优的鉴别准确率;相比LDA模型,RSM-LDA模型分类效果更佳,训练集的平均分类准确率达100%,交叉验证平均分类准确率达99.09%,测试集的平均分类准确率达90.70%,每类样本的准确率、精准率、召回率均高于LDA模型分类结果,模型的接受者操作特征曲线下方面积(AUC值)达0.998 3,模型性能良好。因此,采用高光谱成像技术结合RSM-LDA可实现不同品牌型号黑色签字笔墨水的快速无损鉴别。 相似文献
96.
该文利用竞争性自适应加权算法(CARS)筛选重要的人血浆荧光光谱变量,并结合偏最小二乘法判别分析(PLS-LDA)建立了结直肠癌患者与非癌患者的分类模型,同时与全波长模型和基于平行因子分析(PARAFAC)建立的模型进行比较。从模型评价指标看,CARS-PLS-LDA的性能显著优于全波长模型和基于PARAFAC的模型。高波未稀释组和低波稀释组的荧光光谱结合CARS-PLS-LDA分类模型的AUC(Area under curve)值均高于0.9,可有效地识别结直肠癌患者。结果表明,CARS变量筛选能够明显改善结直肠癌分类模型的性能,有助于后续癌症临床诊断工具的开发与研究。 相似文献
97.
对3种单核钌配合物[Ru(bpy)2(paH)]PF6(1), [Ru(dmb)2(paH)]PF6(2), [Ru(phen)2(paH)]PF6(3) (bpy=2,2''-联吡啶, dmb=4,4''-二甲基-2,2''-联吡啶, phen=菲咯啉, paH=2-吡啶甲酸)进行合成,并通过元素分析、红外、核磁和电喷雾质谱对其进行表征。此外,对配合物进行了光谱学和电化学测试,电化学实验表明1~3在0.7~1.0 V范围内均有1个氧化还原峰,说明钌中心发生了氧化还原反应。最后通过MTT法(MTT为3-(4, 5-二甲基噻唑-2)-2,5-二苯基四氮唑溴盐)对配合物进行了体外细胞毒性实验,结果表明:1~3对人乳腺癌细胞、胃癌细胞和肺癌细胞都表现出浓度依赖性,即随着配合物浓度的逐渐增大,细胞的存活率逐渐降低。值得注意的是2对乳腺癌细胞表现出非常明显的抑制作用(IC50=2.85 μmol·L-1)。 相似文献
98.
以2,4-二甲基吡咯、原甲酸三乙酯以及对甲苯磺酸为原料,无溶剂下合成了1,3,5,7-四甲基对甲苯磺酸二吡咯甲川(T1);以T1、三氟化硼乙醚以及三乙胺为原料,无溶剂下合成了1,3,5,7-四甲基氟硼二吡咯甲川(F1)。利用1H NMR和X射线单晶衍射对其进行了表征。结果表明:T1属于单斜晶系,P21/c空间群,晶胞参数为a=0.777 3(3)nm,b=1.518 5(5)nm,c=1.612 2(5)nm,β=91.923(12)°,V=1.901 9(11)nm3,Z=4;F1属于单斜晶系,P21/n空间群,晶胞参数为a=0.775 02(1)nm,b=1.444 20(3)nm,c=1.174 35(2)nm,β=107.779 5(9)°,V=1.251 65(4)nm~3,Z=4。在4种不同溶剂中,测定了T1的紫外可见光谱、F1的紫外可见光谱和稳态荧光光谱。将密度泛函计算与前线轨道理论相结合,研究了T1和F1可能的衍生方式。 相似文献
99.
以2,3-二苯基吡嗪(H_2dpp)、5-甲基-2,3-二苯基吡嗪(H2mdpp)和2,3-二苯基喹喔啉(H_2dpq)为配体,乙酰丙酮(Hacac)为辅助配体,合成了一类单核和双核金属铂配合物[Pt(Hdpp)(acac)](1)、[Pt2(dpp)(acac)2](2)、[Pt(Hmdpp)(acac)](3)和[Pt(Hdpq)(acac)](4),并且得到了配合物2、3和4的晶体结构数据。通过对单核配合物1的类似物配合物3和双核配合物2的配位平面、分子扭曲程度等的晶体结构分析,我们合理地推断以2,3-二苯基吡嗪为配体的双核配合物2具有比相应的单核配合物1更加扭曲的分子平面。通过对配合物1和2的紫外-可见吸收光谱和激发光谱的比较,发现由于双核配合物2在激发态的构型变化造成了激发光谱中最低能带比相应的最低能量吸收带光谱红移了18 nm。因此,尽管双核配合物2具有与单核配合物1类似的紫外-可见吸收光谱,最低能吸收带仅比单核配合物1红移5 nm,但是双核配合物2的最大发射峰值λmax为609 nm,比单核配合物1(λmax=546 nm)红移了63 nm。双核配合物2的发射光谱红移现象与配合物的分子构型直接相关。分子扭曲程度更大的双核配合物2在激发态可能发生了一个向平面性更好的构型转变过程,从而进一步降低了激发态能量,造成了发射光谱的红移。 相似文献
100.
为考察根据不同类型光谱信息进行黄芩质量快速分析的适应性,采用高效液相色谱(HPLC)法测定了73批黄芩样品中的黄芩苷含量并作为y值,以各样品的近红外、紫外-可见光谱及包含紫外、可见及近红外的多源复合光谱信息作为x值;根据各类光谱信息分别采用偏最小二乘回归(PLSR)与K最近邻样本保形映射(KNN-KSR)方法进行样品中黄芩苷的预测,根据验证集样本真实值与预测值的均方根偏差(RMSEP)、平均相对误差(MRE)与相关系数(R)评价预测精度。结果表明,采用KNN-KSR方法根据各类光谱信息预测黄芩苷时,各项指标均优于PLSR方法的结果;其中基于近红外光谱对黄芩苷的分析结果最好,紫外-可见光谱次之,基于多源复合光谱信息对黄芩苷的预测误差最大,但其MRE仍在6%以下,可满足工业分析的精度要求。由于多源复合光谱仪具有体积小、重量轻、成本低及便携等优点,通过优化仪器波长范围及建模方法,有望改进该仪器的分析精度,使之适应更多药材现场采购的快速检测及后续产品的质量分析与监控需求。 相似文献