癫痫大鼠海马神经元生化分子的同步辐射显微红外光谱成像研究

癫痫是影响所有年龄段的慢性脑功能障碍,主要特征为整个或局部脑区神经元异常同步化高频群集动作电位发放。利用神经毒素海人藻酸（KA）立体定位注射入大鼠海马,诱导大鼠产生癫痫持续状态,建立颞叶癫痫大鼠模型。应用同步辐射显微光谱和同步辐射显微光谱成像分析癫痫持续状态发作后24小时的颞叶癫痫大鼠海马角（CA）1区神经元生物化学分子的胞内浓度和分布是否改变。结果显示反映蛋白质二级结构的酰胺Ⅰ在1 655 cm-1的振动频率和属于脂类功能集团的2 800～3 000 cm-1振动频率,在正常对照大鼠海马CA1神经元胞体内呈高浓度分布,但在癫痫大鼠海马CA1神经元胞体,反映蛋白质二级内呈低浓度分布,并且以细胞核分布浓度最低,但在神经元胞体外围分布浓度相对较高。属于核酸集团的1 055～1 054 cm-1 PO₂反对称拉伸振动在正常和癫痫大鼠海马CA1神经元胞体内分布趋势没有差异,都在胞体内呈高浓度分布,尤其在细胞核分布浓度最高。对属于酰胺Ⅰ的吸收频率进行二级导数分析显示癫痫海马神经元的酰胺Ⅰ相对于正常对照多出1个1 653 cm-1附近的负峰。以上结果提示在发生癫痫持续发作后海马神经元生物化学分子的细胞分布会出现变化。     

陈皮年份的高光谱技术鉴别研究

市场上陈皮以次充好现象时有发生,而年份是衡量陈皮品质的重要指标。研究用高光谱技术结合化学计量学算法,在380~1 023及874~1 734nm两波段对不同放置方式的陈皮进行年份鉴别。为了寻找更合适的波段和模拟实际生产检测中陈皮放置的随机性,采集了四个年份共180个样本在380~1 023及874~1 734nm的正、反面高光谱图像(720幅)。用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对陈皮光谱信息进行定性分析,发现不同年份陈皮基于正反面光谱有明显的聚类;而后以回归系数法(regression coefficient,RC)选取陈皮年份相关的特征波段以减少变量;用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)基于全波段、特征波段对三种放置方式(正、反、正反混合)的样本建立模型,最后对特征波段建立线性PLS-DA模型和非线性ELM模型并进行比较分析。研究表明:在380~1 023nm的预测效果大多高于874~1 734nm,基于非线性ELM的判别结果均高于线性PLS-DA模型,准确率最高可达到建模集100.00%,预测集98.33%,陈皮正、反、正反混合三种放置方式预测准确率多数可高于85%,故采用高光谱技术可实现对不同放置方式的陈皮年份进行无损鉴别,为进一步开发便携仪器或在线生产设备提供方法和理论依据。     

高纯TiO2超微粉体的制备

以廉价的TiCl4为原料,液体石蜡为纯化剂,氨水作形核剂,制备出高纯TiO2超微粉体。用XRF分析了样品的物相组成;XRD和SEM等手段表征了粉体合成过程的物相变化和形貌特征。结果表明,TiCl4经过矿物油(液体石蜡)除钒和精馏除铁等杂质后进行水解,当TiCl4溶液浓度0.65 mol/L,水解温度60℃、反应时间2 h、pH值=7、在800℃煅烧2 h条件下,制备出TiO2的纯度达到99.9952%,晶型为金红石相,晶粒尺寸约0.65μm,形貌近球形。     

同步辐射显微红外光谱研究6-OHDA诱导帕金森病细胞模型

神经毒素6-hydroxydopamine (6-OHDA)处理的人神经瘤母细胞系SH-SY5Y是一种经典的帕金森病细胞模型。利用同步辐射红外显微光谱研究6-OHDA处理的SH-SY5Y细胞系的生物化学成分。与正常细胞相比较,所含磷脂的平均饱和水平显著提高,蛋白质的二级结构发生显著变化,其中的β-sheet的比例明显增高,核酸的含量明显下降,提示神经毒素6-OHDA对细胞造成了严重的氧化损伤。同步辐射红外显微光谱能够精确有效的检测到细胞生化成分的改变,从而对细胞的病理损伤进行评估。     

浸入式可见/近红外光谱技术的藻种鉴别研究

对藻类的识别分类及其生化分析已成为海洋生物学的研究热点之一。以普通小球藻、蛋白核小球藻、微绿球藻、莱茵衣藻为样品,通过便携式USB4000微型光纤光谱仪、Y形光纤和探针,卤素光源构建的光谱采集系统对不同浓度梯度的120个微藻样本进行浸入式可见/近红外透射光谱的原位采集,比较去基线、卷积平滑等光谱预处理方法的效果,并基于连续投影算法(SPA)筛选特征波长,通过偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)进行建模,探讨采用透射光谱原位快速鉴别四种不同藻种的可行性。结果表明：卷积平滑的处理效果较为理想,有效波长可用于代替原始光谱建立微藻种类判别分析模型。SPA-LV-SVM和SPA-ELM的预测效果显著高于SPA-PLS,三者的平均预测正确率分别是80%,85%,65%。浸入式可见/近红外光谱技术和便携式光纤探针结合的藻种鉴别方法,有效实现了对四种微藻的鉴别,为藻种鉴别和藻种分类研究领域提供了一种新思路。     

基于高光谱图像多光谱参数的草莓成熟度识别

为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980 nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数：i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。