无创血液成分检测中基于VIP分析的波长筛选

自变量筛选是定量光谱分析领域的研究热点,简便且高效的自变量筛选方法不但可以降低分析计算量,提高分析精度,同时还可以减轻对仪器光谱分辨能力的依赖,降低分析成本。波长筛选也是光谱法无创血液成分检测研究的重要环节。动态光谱理论为血液无创检测提供了极佳的思路,但长期局限于使用宽带光源和高分辨率的光谱仪器,分析中需要大量波长限制了动态光谱法的进一步发展。为了去除冗余信息,使检测走向低成本化和集成化,提出了基于变量投影重要性(variable importance in projection,VIP)分析的波长筛选方法。通过分析PLS模型中各维自变量对因变量的解释能力,从而剔除重要性较低的变量保留解释能力强的波长。以232例受试者的临床实验数据为基础,以血红蛋白含量为分析对象,经投影重要性分析后将波长数由586降至64,波长筛选后血红蛋白预测模型的测试集平均相对误差(MREP)为1.82%,使用了极少的波长便可得到满意的结果;结合Bootstrap方法对模型进行显著性检验后验证了波长变量的解释能力。首次指出了使用动态光谱法检测血红蛋白的敏感波长带。基于投影重要性分析的波长筛选迈出了动态光谱走向实用的重要一步,为实现低成本在线分析打下了基础,同时也为其他领域的光谱分析提供了重要的参考和新的思路。     

利用EGEE网格系统寻找对抗禽流感的药物

 亚洲和欧洲的实验室通力协作,利用科学电子化整合计划(EnableGridforE-science,EGEE)网格系统分析了30万种可能对抗禽流感病毒H5N1的药物成分,目的是寻找有效抑制禽流感病毒表面酶(即神经氨酸酶N1亚型)活性的成分。用网格系统确定最适于进行生物试验的成分,将加快药物的研制速度。这次计算机模拟开发新药的一个挑战,是确定能够与病毒活性位点对接以抑制其活动的分子。在4月的4个星期里,科学家利用2000台计算机(相当于1台计算机100年的运算量)研究了30万种对抗A型流感病毒神经氨酸酶8种结构的成分的分子对接,关系数据库中产生并存储了数据总量为600GB的6万多个文件。     

用量子筛选码直接进行秘密通信

提出与身分认证的同时进行单向通信密码校正方法,由此可以实现用量子筛选码的直接秘密通信.本方法用周期结构的破损报告错误信息.具体操作时,发信方用"一次一密"的方式发送信息,重复的信息由不同密码加密.在误码率在允许的范围内,合法收信方用量子筛选码和收到的密文就能发现某种周期结构,由此就可自己校正其中的错误了.结果是误码的定位和校正,误码率的测量,安全性的判断,身份的认证可以一次性地完成了.计算中产生的误码矩阵,等效于一种特殊的密钥,只有合法的收信方能根据安全地收到的量子筛选码准确地得到.这个误码矩阵可以用于校正密钥,也可以直接用于校正收到的文件.这个通信过程对双方是对称的.收信方也可以用他的量子筛选码以一次一密的方式加密有周期结构的信息回答发信方,她可以按照完全相同的方式找到误码矩阵,完成一次无差错的秘密通信.本方法不需要存储正确的密钥,也因此没有存储密钥被复制的危险.     

Resonance reaction rate of 21Na(p, γ)22Mg

By using the new Coulomb screening model and most recent experimental results, this paper calculates the resonance reaction rates of ^21Na（p,γ）^22Mg. The derived result shows that the effect of electron screening on resonant reaction is prominent in astrophysical interesting temperature range. In conjunction with the experimental results, the recommended rates of^21Na（p,γ）^22 Mg would increase at least 10%, which undoubtedly affect the nucleosynthesis of some heavier nuclei in a variety of astrophysical sites.[第一段]     

Grey screening-photovoltaic soliton-induced waveguides

This paper shows that waveguides induced by grey screening-photovoltaic solitons are always single mode for all intensity ratios, which are the ratio between the peak intensity of the soliton and the dark irradiance. It finds that the confined energy near the centre of the grey soliton and the propagation constant of the guided mode increase monotonically with increasing intensity ratio. On the other hand, when the soliton greyness increases, the confined energy near the centre of the grey soliton and the propagation constant of the guided mode reduce monotonically. When the bulk photovoltaic effect is neglected for short circuits, these waveguides become waveguides induced by grey screening solitons. When the external bias field is absent, these waveguides become waveguides induced by grey photovoltaic solitons.[第一段]     

微腔型PCR芯片的多体系集总热容法分析

本文采用多体系集总热容法分析了微腔型PCR芯片的热循环过程,研究了芯片的温度变化规律,并提出了芯片功耗的预测方法。数值模拟表明,多体系集总热容法可以被用来估计微腔型PCR芯片的温度变化,并能够准确地预测芯片所需功耗。     

植物生长调节剂生物筛选方法的初步构建

通过对13种植物生长调节剂的试验，建立了用于筛选植物生长调节剂的生物检测方法，该方法第1步采用萝卜、黄瓜、小麦、油菜4种幼苗生长法联合筛选，第2步采用萝卜子叶扩张法、黄瓜子叶生根法联合筛选，这样能保证有生长调节剂活性的化合物在普筛中不被漏筛，而且方法简便，测试周期短。     

基于局部轮廓特征的无人机头部检测跟踪算法

针对无人机的结构特点,提出了一种基于目标轮廓提取、轮廓自动分段、头部定位以及头部模板匹配四个模块的目标头部检测跟踪算法.首先对第一帧图像提取目标轮廓,并通过计算轮廓点的变化率,对轮廓进行自动分段,得到目标的4个局部轮廓点列,进而根据头部轮廓点列的特点,完成头部轮廓筛选,然后利用基于目标中轴的二次曲线拟合,实现头部顶点的...     

应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选

采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。