毛细管电泳径向基神经网络校正法定量分析核苷

采用径向基神经网络算法对一组已知样品的核苷及内标物浓度与毛细管电泳峰面积数据进行回归计算，建立峰面积与核苷浓度之间的关系模型，对未知样品中待测核苷浓度作出预测，形成了毛细管电泳定量分析新方法．将其用于鸟嘌呤核苷含量测定，所建模型预测结果平均相对误差为0．86％，明显低于线性回归及BP神经网络模型的2．60％和1．07％．研究结果表明，本方法简便易用，能有效提高毛细管电泳定量分析的准确度，优于线性回归及BP神经网络法．     

乳腺癌代谢物组模式特征发现方法及HPLC/M S/M S分析

提出一种基于单独最优特征组合和BP神经网络的代谢物组模式特征发现方法,并用其寻找到尿样中与乳腺癌最为相关的4种核苷,组成一组特异性检测参数.经HPLC/MS/MS联用法鉴定,它们是乳清酸核苷、1-甲酰化腺苷、S-腺苷-L-蛋氨酸及N²-甲酰化鸟苷.将这4种核苷作为输入变量,用BP神经分类网络建立乳腺癌诊断模型.留一法交叉验证和独立验证结果表明,该模型预测准确率达到90%以上.     

预测毛细管区带电泳有效淌度的支持向量回归建模方法

提出预测毛细管电泳迁移行为的支持向量回归建模方法。以核苷为实际研究对象,利用正交试验获得的数据,结合二标记物技术,用支持向量回归算法建立毛细管区带电泳的柱温、电压、缓冲液浓度和pH值与3种核苷的有效淌度之间的相关模型。将其与偏最小二乘回归和人工神经网络方法相比较,结果表明所建模型的预测准确性优于后两者,适宜用于毛细管电泳迁移行为的预测。     

基于图像特征和数学形态学的蛋白质组双向电泳分析法

针对复杂样品蛋白质组分析需求, 提出一种用于双向电泳图像中蛋白质点自动识别新方法. 在根据电泳图像灰度值变化、蛋白质点大小等特征参数对蛋白质点进行预识别基础上, 引入形状特征作为区分蛋白质点和非蛋白斑点的判据, 从而将图像锐化、边缘分析和形态特征识别方法集成用于自动识别双向电泳图谱蛋白质点, 可用于非蛋白斑点干扰较严重的凝胶图像处理. 细胞、组织和血清样品蛋白质组双向电泳分析实验结果表明, 文中方法优于现有电泳图像处理软件算法, 明显降低了蛋白质点的误识率.     

一种测定MDR肿瘤细胞内外阿霉素浓度的方法

研究提出K562／A细胞内外阿霉素浓度的反相高效液相色谱-荧光测定法．细胞内阿霉素浓度测定采用Lichrospher C18色谱柱，甲醇-0．01％醋酸(50：50，V／V)流动相,流速1．0mL／min，柱温35℃；细胞外阿霉素浓度测定采用Lichrospher C18色谱柱，甲醇-0．01％醋酸(55：45，V/V)流动相，流速0．8mL／min，柱温35℃．荧光检测器波长λex=495nm，λem=560nm，均以盐酸柔红霉素为内标．研究结果表明，该方法简单、准确、线性范围宽、检测限低，精确度和回收率良好，可用于多药耐药肿瘤细胞内外阿霉素浓度的动态变化规律研究．