一种新型的信号拟合方法--免疫算法

通过对免疫系统免疫机制的模拟,提出了一种新型的信号拟合算法。该算法根据所提供的标样信息对重叠分析化学信号进行拟合,从重叠信号中提取单一组分的信息,从而实现了多组分混合信号的解析。对模拟信号的实验信号的处理结果表明,该方法可方便地用于多组分重叠色谱信号的解析。     

一种基于免疫算法的新型因子分析算法

基于免疫算法的基本思想,提出了新的免疫主成分分析法(IPCA),该方法将免疫算法中抗体对抗原的消除运算应用于二维数据矩阵的正交分解,可得到矩阵的特征值和特征向量.结果表明,IPCA与传统的主成分分析法比较,对HPLC-DAD模拟信号的计算结果基本一致.对HPLC-DAD实验信号的解析结果表明,将IPCA与窗口因子分析技术结合比传统的WFA具有更强的解析能力.     

免疫算法: 一种新的多组分重叠色谱信号的解析方法

色谱及其联用技术的快速发展使其成为复杂样品分析的重要手段,但在复杂样品分析中仍难以避免多组分色谱信号的重叠。化学计量学利用数学方法对复杂重叠信号进行解析,为复杂样品的色谱分析提供了新的手段。本文对免疫算法研究的近期进展进行了总结,并以具体的实例介绍了其在多组分重叠色谱信号解析方面的应用。     

一种新型交替迭代算法用于农药GC-MS信号快速分析

化学计量学算法为重叠GC-MS信号解析提供了有效手段. 免疫算法(IAs)可根据标准样品的信号(色谱或质谱)对重叠GC-MS信号进行解析并得到重叠信号中各组分的信息. 但是标样信号与实际测量信号之间的差别会造成解析结果出现偏差. 针对标样信号与测量信号不一致的问题, 作者提出了一种交替迭代算法用于重叠GC-MS测量信号的直接解析. 该方法在不提供标样信号的情况下可以解析出组分的质谱和色谱信息. 计算过程中, 采用随机产生的质谱作为初始输入, 利用最小二乘和IA算法交替计算质谱和色谱, 直到满足终止条件. 采用所建立的方法对40种组分的农药混合物进行了分析, 使用快速升温程序在10 min保留时间内得到了全部组分的色谱和质谱信息.     

免疫算法用于多组分二维色谱数据的解析

通过对免疫系统抗体对抗原消除作用及其记忆功能的模拟,提出了解析二维数据矩阵的新方法。采用模拟的EMG公式作为抗体输入,对二维信号逐行进行迭代消除,从重叠峰中提取单一组分的色谱信息和光谱信息。通过对二维色谱数据的解析,结果表明,该方法可方便地用于多组分重叠二维色谱的解析。     

免疫-遗传算法用于混合物重叠核磁共振信号解析

通过对免疫系统中抗体对外来抗原的识别、消除等过程的模拟,建立了一种新型的免疫算法模型.将标样信号作为抗体,混合物重叠信号作为抗原输入免疫算法模型,通过迭代运算,从抗原中消除抗体所表示的信息,当抗原被抗体完全消除时,即实现了混合物重叠信号的解析.对多组分混合氨基酸NMR谱图的解析结果证明,该算法可方便地用于多组分重叠信号的解析,为利用数据库解析混合物或生物大分子等物质的复杂NMR谱图开辟了一条全新的途径.     

免疫算法用于复杂样品的GC-MS快速分析

建立了一种基于免疫算法的复杂样品气相色谱-质谱联用(GC-MS)快速分析方法, 该方法采用快速温度程序测定复杂样品的GC-MS信号, 再通过快速解析得到各组分的信息. 计算过程中, 采用各种可能存在于混合物中的组分质谱作为算法的输入, 按照保留时间的顺序逐一对重叠的质谱信号进行解析, 得到各组分的色谱信息. 对于混合物中实际存在的组分可得到该组分的色谱流出曲线, 而对于混合物中不存在的组分所得色谱流出曲线几乎为零. 采用所建立的方法对含有16个组分的有机磷农药混合物进行了分析, 在保留时间10 min内得到了所有组分的色谱信息.     

一种基于免疫识别的主因子数判断方法

根据免疫算法的基本思想,提出了一种基于免疫识别(IR)的主因子数判断方法.对模拟数据和HPLC-DAD数据的处理结果表明,IR比嵌入误差(IE)、因子指示函数(IND)和交叉验证(CV)更能有效地克服噪音的影响.当实际数据中的非线性和不等性方差噪音使其它方法失效时,IR仍能得到正确的主因子数.     

小波包分析用于重叠分析化学信号的处理

对小波包分析的算法进行了改进,并将此算法成功地应用于多组分重叠色谱信号的解析.结果表明,本文提出的算法解决了MRSD算法的不足,更适合处理分析化学信号,用于重叠信号的解析时不需重构(逆变换),简化了数据处理步骤,加快了数据解析速度,具有较强的解析能力.对于重叠色谱信号的解析,小波包分析比小波分析具有更强的解析能力.     

小波变换在重叠化学信号解析中的应用

将小波变换应用于重叠化学信号的分辨与处理,由于在噪声较大的情况下二阶导数法很难从噪声中区分出微弱信号峰,故通过小波卷积法确定各个组成峰的位置.在信噪比相对较低的情况下明显优于二阶导数法,然后利用小波滤波器处理数据,处理后的峰可达到基线分离,峰位置和面积基本不变.将此方法应用于单一成分的正丁酮、正丁醛以及乙醇、正丙醇、异丙醇、正丁醇、正戊醇和仲辛醇6种醇类物质的混合物处理,得到了满意结果.     

基于高通量解析算法的复杂样品重叠气相色谱-质谱信号的快速分析

化学计量学算法为重叠气相色谱-质谱(GC-MS)信号的解析提供了有效手段,但其在计算过程中一般需要将数据进行分段处理,然后只对信号的某些区间进行解析,难以实现真正意义上的高通量分析。该文结合移动窗口目标转换因子分析(MWTTFA)和非负免疫算法(NNIA),建立了一种高通量解析方法。首先,根据所有可能存在的目标组分的标准质谱信息,利用MWTTFA检验复杂信号中存在的组分,并确定目标组分的质谱信息和洗脱时间区域。以得到的质谱信息作为后续计算的输入值,利用NNIA解析得到相应的色谱信息。采用快速升温程序对17种和42种农药混合标准样品的GC-MS信号进行分析,利用所建立的方法可在10 min内得到全部组分的色谱和质谱信息。     

信号处理技术在重叠化学信号解析中的应用*

重叠峰解析是目前分析化学中亟须解决的一个重要问题,化学计量学用于重叠峰解析就是借助某些数学或统计学方法,把通过化学方法和仪器未能完全分离的复合量测信号分解成几个单儿组分的信号,从而从重叠谱中获取每个组分的相关信息。本文综述了几种常见信号处理技术在重叠化学信号分辨中的应用,引用文献146篇。     

基于酪胺信号放大的新型免疫传感器

将酪胺应用于酶联免疫分析,建立了一种新的高灵敏伏安型免疫传感器。利用纳米金的静电吸咐和己二硫醇、巯基乙胺的自组装,将羊抗人IgG抗体固定到金电极表面上,以辣根过氧化物酶标记羊抗人IgG抗体为酶标抗体,以生物素化酪胺为酶底物,利用催化酪胺沉积反应,在传感界面沉积大量生物素,使原始信号得到几何级数的放大。结果表明,通过生物素化酪胺催化放大后,制得的免疫传感器对H2O2的催化能力增大近20倍,检测hIgG在1.5μg/L～22 mg/L范围内有良好的线性关系,检出限为0.1μg/L。用于实际试样的回收率的测定,结果良好。     

用于电分析化学重叠信号分辨的样条小波自卷积法

以正弦函数为分辨因子与样条小波滤波器相作用,使其构成样条小波自卷积法的峰分辨器,利用样条小波峰分辨器可以直接分开计算机模拟的不同类型的重叠双峰,分峰前后峰面积和峰位置的相对误差均小于5．0％;将其应用于电分析化学重叠信号的实验数据处理,得到较满意的结果。同时,为样条小波峰分辨器分辨因子提供了新的选择。     

一种基于纳米二氧化硅增强凝集反应的压电免疫传感器

本文提出了一种基于抗体包被纳米粒子的简单快速的压电免疫凝集法,用于蛋白质检测。该方法原理是利用羊抗人IgG（G-anti-hIgG）包被的二氧化硅（或金）纳米粒子和人IgG（hIgG）发生免疫凝集反应而使得压电晶体频率发生改变进行测定。当凝集反应发生时,修饰在探针表面的G-anti-hIgG通过hIgG与G-anti-hIgG包被的纳米粒子结合,将质量效应和粘弹性因素叠加作用于压电晶体。结果表明这使得背景值大幅减小而信号明显增强。另外,对修饰后了抗体及结合免疫复合物的探针表面进行了SEM表征,对使用聚乙二醇作为增敏剂和实验最佳离子强度、pH值进行了优化选择。该传感器检测hIgG线性范围是0.26-16.7 mg mL-1,最低检出限为84 ng mL-1。     

小波变换与分析化学信号处理

介绍了小波变换的基本理论并对小波变换的常用算法和应用进行了评述。由于小波变换的时2频局部化性质, 使其成为信号处理的强有力工具。在分析化学领域中, 小波变换在流动注射分析、伏安分析、高效液相色谱、红外光谱、质谱、核磁共振谱、可见-紫外光谱、光声光谱、扩展X-射线吸收精细结构(EXAFS) 谱等分析化学信号的平滑滤噪、数据压缩、重叠信号解析等方面都有成功的应用。     

压电液相免疫传感信号放大技术研究进展

本文简要介绍了压电液相生物传感器的理论基础,并对近年来压电液相免疫传感技术中所采用的质量效应信号放大技术和非质量效应信号放大技术的研究进展作系统综合评述。引用文献46篇。     

基于小波神经网络的新型算法用于化学信号处理

基于紧支集正交小波神经网络的构造思想,用具有紧支集的Ｂ－样条函数的伸缩和平稳替代小波函数,提出了一种新型算法,并将其应用于化学信号的处理,实现了信号的压缩和滤噪,适应小波神经网络相比,学习速度得到了大幅度的提高。     

熵最小算法解析中药挥发油GC-MS谱中同分异构体的研究

采用以熵最小算法为基本原理的化学计量学方法,结合气相色谱-质谱联用分析法,对玫瑰精油及茉莉花挥发油中的2对同分异构体重叠峰进行重建分析,并分别得到各组分的重建质谱,同时采用NIST数据库相似度检索、质谱碎片信息比对及程序升温指数对分析得到的各组分进行定性分析。通过分析,分别从玫瑰精油和茉莉花挥发油的GC-MS重叠峰中分离得到1对同分异构体。分析结果显示,采用熵最小算法可以成功地对重叠峰中的各组分进行定性分析。该研究为类似同分异构体混合物中各组分的测定提供了参考。