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1.
肌酐是肾脏疾病诊断和监测的关键生物标志物,因此,快速、灵敏的肌酐检测非常重要.本文提供了一种通过提高低温下的光子诱导电荷转移效率来促进表面增强拉曼散射光谱(SERS)活性的有效策略.采用种子生长法获得纳米金二十面体(Au20),以此作为SERS活性基底.采用极低温(98 K)SERS检测技术实现对染料分子结晶紫(CV)和生理盐水中的肌酐含量的快速、灵敏检测.实验结果表明:常温296 K下, Au20基底对CV分子的检测限(LOD)低至10–12 mol/L,并且信号均匀;低温98 K时, CV分子的LOD可达10–14 mol/L,比296 K时降低2个数量级.最后,使用Au20基底对生理盐水中的肌酐进行无标记检测.结果表明,常温296 K时该SERS基底对肌酐的LOD为10–6 mol/L, 1619 cm–1峰的线性相关系数为0.9839.低温98 K时,肌酐的浓度探测极限低至10–8 mol/L, 1619... 相似文献
2.
本文主要概述了近年来核酸工具酶辅助的基于金属稳定同位素标记的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测方法在生物分析中的发展和应用,简要介绍了该方法在蛋白质、核酸及一些生物小分子检测中的应用。最后对核酸工具酶辅助的基于金属稳定同位素标记的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)检测方法的发展前景做了展望。 相似文献
3.
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数Rp,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。 相似文献
4.
大豆水分含量的高光谱无损检测及可视化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用近红外高光谱成像技术对大豆水分含量进行快速无损检测,实现大豆水分含量可视化。采集了96个不同品种大豆样本在900~2 500 nm的高光谱图像,采用直接干燥法测量每个大豆样品的水分含量。利用系统自带的HSI Analyzer软件提取图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱信息,代表样品的光谱信息。利用SPXY算法划分样品校正集和预测集,并保留938~2 215 nm波段范围内的光谱数据。采用移动平滑(moving average)、S-G平滑、基线校正(baseline)、归一化(normalize)、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)、多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)、去趋势(detrending)共7种光谱预处理方法,发现Normalize方法处理后的PLSR模型效果较好。为了去除光谱冗余信息,简化预测模型,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)、无信息消除变量法(UVE)提取特征波长,其中SPA,CARS和UVE三种算法优选出14,16和29个波长,分别占总波长的6.5%,7.4%和13.4%。分别对938~2 215 nm波段光谱和特征波长建立预测模型,并将效果较优的模型与Normalize方法结合。建立的14种预测模型效果相比较,发现SPA算法筛选的特征波长建模预测效果较好,并优选出Normalize-SPA-PCR模型,模型的R2C和R2P值较高,分别为0.974 6和0.977 8,RMSEP和RMSECV值较低,分别为0.238和0.313,模型的稳定性和预测性较好,可以对大豆水分含量进行准确预测。将Normalize-SPA-PCR模型作为大豆水分含量可视化预测模型,计算高光谱图像每个像素点的水分含量,得到灰度图像,对灰度图像进行伪彩色变换,得到大豆水分含量可视化彩色图像。对预测集的24个大豆品种进行可视化处理,发现不同水分含量大豆的可视化图像颜色不同,水分含量变化对应的颜色变化较为明显。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学可以准确快速无损预测大豆水分含量,实现大豆水分含量可视化,为大豆收获、贮藏加工过程中水分含量检测提供了技术支持。 相似文献
5.
延安是中国共产党领导革命的中心和战略总后方,是革命的红色摇篮。延安时期出版了大量具有历史、文化以及教育意义的红色文献,这些红色文献记载了中国共产党波澜壮阔的发展历程,也反映了延安时期不断发展的科技生产水平与独特的制浆造纸工艺,具有重要的研究价值。然而,延安时期出版的红色文献虽距今不到百年时间,但其保存现状不容乐观,普遍存在纸张老化、焦脆易碎等问题,大量文献急需科学检测与修复保护,以延长其保存寿命。目前,针对延安时期红色文献的检测研究仍存在较大空白。考虑到红色文献的珍贵性与特殊性,应当尽可能选择无损检测方法对其分析检测。基于衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR),以木素1 510 cm-1处特征峰与纤维素1 030 cm-1处特征峰的强度作为定量依据,建立了造纸原料与红色文献纸张中木素相对含量的无损检测方法。通过检测不同碱强度与碱浓度处理后的构皮、苦竹与杨木的木素含量,考察了制浆过程中碱处理条件对造纸原料脱木素程度的影响,同时体现了红外光谱法测定木素相对含量的普适性。以复旦大学图书馆藏的76册延安时期红色文献为研究对象,分析了红色文献的纸张木素含量与纸张pH值以及纸张氧化度的相互关系。结果表明,木素相对含量高于25%的红色文献,其纸张pH集中在3~4之间且纸张氧化度较高,文献整体保存状况堪忧;而木素相对含量低于25%的红色文献,其纸张氧化度与酸度较低,文献整体保存情况较好。以上结果验证了红外光谱无损检测法用于延安时期红色文献木素含量分析的可行性,并结合纸张氧化度与酸度数据提出了纸张木素含量的合适范围,为制浆造纸中植物原料的脱木素过程提供参考。拓展了红外光谱法在红色文献无损检测中的应用范围,以期为延安时期红色文献的修复与保护研究提供科学依据。 相似文献
6.
近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。 相似文献
7.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。 相似文献
8.
10.
随着核酸自组装领域的飞速发展,除了作为遗传信息的载体外,核酸成为了一种具有高操作自由度和无限可能性的功能材料.基于核酸自组装原理的DNA纳米技术凭借其强大的可编辑性已经广泛应用于生物传感、纳米材料工程、医学诊疗以及分子计算机等领域.纳米孔作为一种新兴的单分子分析技术具有高分辨、高通量、免标记等特点,近年来在基因测序、分子物理化学性质分析等领域展示出了极大的应用潜力.作为一种新型高分辨表征技术,纳米孔已经在DNA纳米技术研究中崭露头角,被用于原位追踪和分析核酸分子的自组装行为.另一方面,DNA纳米技术也为纳米孔传感所面临的技术瓶颈提供了更多样化的解决思路,如借助功能核酸(Aptamer或DNAzyme)和无酶扩增核酸分子线路实现纳米孔对待测物的特异性增敏检测.本专论旨在通过对近期纳米孔技术与核酸自组装的跨领域研究成果进行系统性回顾,总结并展望纳米孔传感领域内核酸自组装的研究进展,以期为单分子生物分析、信息检索、基因分型和临床诊断等领域提供新思路和新方法. 相似文献