神经递质类相关物质的毛细管电泳分离及实际尿液的检测应用

建立了单胺类神经递质（5-羟色胺、多巴胺和肾上腺素）、神经递质类代谢产物（高香草酸、5-羟吲哚乙酸和香草扁桃酸）及神经递质类前体（精氨酸和酪氨酸）混合物的毛细管电泳（CE）分离方法. 利用标准试剂混合样考察了缓冲体系的组成、pH值及添加剂对分离的影响,并探讨了尿液中基体成分如肌酸酐、尿酸和乙酰乙酸对分离的干扰. 在Na₂B₄O₇-NaOH缓冲体系（pH=9.90）及紫外（UV）检测（波长200 nm）条件下对8种神经递质类相关物质的分析获得了良好的定量线性关系,检出限（LOD）为0.04~0.60 μmol/L,迁移时间和峰面积的相对标准偏差（RSD,n=5）范围分别为0.09% ~0.48%和0.47% ~3.34%. 利用该方法对实际尿液中的精氨酸和香草扁桃酸进行了定性和定量分析,其定量结果分别为（95.8±3.8）和（44.6±3.5） μmol/L,加标回收率为96.65%~104.5%.     

微流体芯片电泳技术对人血清蛋白的快速分离

通过微流体芯片电泳技术分离人血清蛋白,探讨了常见十字形微流体芯片上样品的电动进样与分离过程,分析了在十字芯片上的进样时间和电压设置对后续样品检测和定量的影响。采用的缓冲体系为:100mmol/L H3BO3,50mmol/L NaCl,5%Dextran(以NaOH调至pH 8.3),该缓冲液能够有效分离人血清蛋白中的白蛋白(Albumin)和4种球蛋白(α1-,α2-,β-,和γ-globulin),并且给出了它们在该缓冲体系中的淌度估算范围为5.15×10-5～47.2×10-5 cm2/(V.s)。在芯片上2min之内可以完成进样和分离,相比于常用的毛细管区带电泳,提高了分析速度。     

基于低秩表示的图像修复方法

现实场景中, 存在很多原因导致所获图像信息并不完整, 其中会存在少许的破损, 这对基于此数据进行下一步的研究造成了障碍. 针对图像存在的破损问题, 提出一种基于低秩表示的图像修复方法. 通过图像的矩阵存储方式, 由稀疏理论获取其低秩表示, 提取到图像的全局特征. 根据所获的低秩表示, 结合缺损区域与其相邻区域的相似性, 将缺损区域逐步缩小, 并对缩小区域进行强制校正, 从而完成修复图像任务, 最后得到补全后的最终图像. 在二维图像上设计对比实验进行验证, 结果证明该方法在结构简单图修复、破损老照片修复、去除叠加文字以及大块物体移除等方面都具有良好的性能. 实验结果表明, 低秩表示在图像修复方面具有获取全局信息的优势, 修复效果良好.