光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法

睡眠呼吸暂停综合征（SAS）素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪（PSG）的限制，诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化，因此利用心电图（ECG）通过心率变异性（HRV）分析可以实现SAS的自动筛查。但是，ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高，影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性（PRV）分析与HRV分析高度相关，并且光电容积脉搏波（PPG）信号相对ECG信号获取方式更加简单，不仅电极不易致敏，而且更易于穿戴，对睡眠干扰小。由此，提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号，应用相同的建模方法，比较二者的疾病识别能力。应用反向传播（BP）神经网络，分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型，并采用十折交叉验证法及受试者工作特征（ROC）曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database，共8 248个样本，其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络，默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型，使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比；然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数，建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型，从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积，采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率，隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时，PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%；隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时，ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性，由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性，为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。     

高效液相色谱法结合一测多评法对隔山消发酵前后3种苯乙酮类化合物含量变化的分析

采用高效液相色谱法结合一测多评法测定了隔山消发酵前后2,4-二羟基苯乙酮、2,5-二羟基苯乙酮和白首乌二苯酮等3种苯乙酮类化合物的含量。分别制备发酵前后的隔山消样品溶液,色谱分析中采用Thermo C18色谱柱作为固定相,用不同比例的水(A)、乙腈(B)和甲醇(C)的混合液作为流动相进行梯度洗脱,达到上述3种组分的良好分离。采用二极管阵列检测器在相同的检测波长(265nm处)分别测定3种组分的峰面积。分别用一测多评法(QAMS)和外标法计算所测定组分的含量,结果表明两种计算方法所得结果相似性极高,据此认为在隔山消发酵前后的样品溶液中各组分的质量评价中采用QAMS是可行的。按上述方法分析了同一批隔山消样品12份,取其中6份经发酵处理,对所得结果的平均值进行了比较,未经发酵的样品溶液中2,4-二羟基苯乙酮的质量分数为0.208mg·g^-1、2,5-二羟基苯乙酮的质量分数为0.152mg·g^-1,与经发酵的样品溶液中的质量分数(2,4-二羟基苯乙酮的质量分数为0.235mg·g^-1、2,5-二羟基苯乙酮的质量分数为0.180mg·g^-1)相比呈升高趋势,而白首乌二苯酮的质量分数由未经发酵样品溶液中的0.678mg·g^-1下降为发酵样品溶液中的0.543mg·g^-1。此外,研究结果还表明,不同含量的2,5-二羟基苯乙酮和白首乌二苯酮相对于2,4-二羟基苯乙酮(参照物)的相对校正因子和相对保留时间基本相同。     

聚乙二醇表面改性抑制蛋白质非特异性吸附

聚乙二醇作为一种具有特殊亲水性和电中性的聚合物,被公认为抑制非特异性吸附的重要物质基础。本文综述了近年来利用聚乙二醇对各种用途的基质进行表面改性地研究,包括聚乙二醇本身的结构特点、聚乙二醇抵抗吸附的理论解释、在疏水性表面引入聚乙二醇改性的各种策略,并展望了其发展前景。     

Arc Root Motions in an Argon--Hydrogen Direct-Current Plasma Torch at Reduced Pressure

Arc root motions in generating dc argon hydrogen plasma at reduced pressure are optically observed using a high-speed video camera. The time resolved angular position of the are root attachment point is measured and analysed. The arc root movement is characterized as a chaotic and jumping motion along the circular direction on the anode surface.     

数字微流控技术及其在生物分析中的应用

数字微流控技术是一种基于微电极阵列来实现离散液滴精确控制的新型液滴操纵技术。这种基于介电润湿现象实现的液滴电操纵体系,相比于传统微流控芯片具有自动化、可寻址、可动态配置、易集成等特点。该文介绍了数字微流控技术液滴驱动原理,总结了芯片的结构和常用的制作方法,举例阐述了现阶段该技术在生物分析化学领域的应用,并对其应用前景做了展望。     

PC／PBT共混体系的研究：Ⅰ.PC,PBT熔融共混时的酯交换反应

采用红外光谱、核磁共振等测试手段，系统地研究了ＰＣ、ＰＢＴ熔融共混时的酯交换反应，发现ＰＢＴ中残余的Ｔｉ催化剂会对酯交换反应起催化作用。通过加入能和Ｔｉ催化剂络合添加剂，可以控制酯交换程度，这为控制ＰＣ／ＰＢＴ合金的性能提供了一个非常有效的方法。     

电泳技术在纳米颗粒分离中的应用

合成纳米颗粒常在尺寸和形状方面具有广泛分布.在很多实验中,需要利用一定大小及形状的纳米颗粒的独特物理化学性质,因此,简便快速的纳米颗粒分离技术越来越受到诸多科学领域的重视.电泳技术以其高分辨率,被广泛用于多种生物大分子如核酸、蛋白质等的分离纯化.纳米颗粒在尺寸上与生物体中的蛋白复合物、细胞器和微生物等十分接近,考虑到带电纳米颗粒与生物分子在电场中的运动行为的相似性,运用电泳技术进行纳米颗粒的鉴定、分离和纯化是一种新的思路,并取得了良好的实验结果.本文主要介绍了琼脂糖凝胶电泳、毛细管电泳以及其他一些电泳技术在纳米颗粒分离中的研究进展.     

概率主成分分析联合支持向量机的前列腺SELDI-TOF质谱数据分析方法研究

基于前列腺癌检测中获取的表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)数据,提出一种概率主成分分析(PPCA)联合支持向量机(SVM)的分类方法。对临床322例血清样本的质谱数据进行特征提取,以随机选取训练样本集(225例)构造SVM判别模型,对剩余样本集(97例)进行测试。采用均方根误差、识别率与预测率指标,将所构造的PPCA-SVM模型分别与偏最小二乘(Partial least squares,PLS)和PCA-SVM模型进行比较,发现PLS模型的识别率和预测率分别为90.92%和76.38%,PCA-SVM模型分别为99.23%和84.63%,而PPCA-SVM模型分别为99.01%和90.41%。因此SELDI-TOF-MS技术结合PPCA-SVM在样品分类中具有准确、重复性好等优点,为前列腺癌早期诊断提供了一种新方法。     

低功率电弧加热发动机喷管扩张段内壁面温度测量

采用滤光成像,摒弃电弧及羽流干扰,实验获得了采用纯氮、纯氢以及氢-氮混合气为推进剂时,低功率电弧加热发动机喷管内壁面的热辐射强度分布。通过辐射强度-温度标定以及图像分析,导出了相应的温度分布。实验结果表明,喷管扩张段内壁面温度最高处位于喉道出口附近。采用不同推进剂时,喷管内壁面温度分布情况有显著区别。