基于独立组分分析和BP神经网络的可见/近红外光谱蜂蜜品牌的鉴别

提出了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱透射技术快速鉴别蜂蜜品牌的新方法。用独立组分分析方法获取蜂蜜的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段,作为人工神经网络的输入建立蜂蜜品牌的鉴别模型。建立了一个三层的BP神经网络模型,各层传递函数采用S型(Sigmoid)函数,并设置网络输入层节点数为9,隐含层节点数为10,输出层节点数为3。每个品牌25个样本,3个品牌共75个样本,用来建立BP神经网络模型,剩余的3个品牌各５个样本用于预测,鉴别准确率达100%,模型的拟合残差为8.245 365×10-5。说明基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为蜂蜜的品牌鉴别提供了一种新方法。     

应用不同光谱技术,动物RBC,Hb及人皮肤表面血流氧化-还原状态检测

目的:检测与分析实验动物血液RBC(RBC·O2,RBC·CO2),Hb(HbO2,HbCO2)和人体皮肤表面流动血液氧化·还原状态的成像与未成像可见光谱领域OD值特征,并为该技术对白癜风病表皮黑色素颗粒检测中的应用尊定基础。方法:利用不同光谱技术和invitro和invivo检测手段,统计分析血液不同状态下波长与位置的OD值信息。结果:invitro检测:动物血液Hb·O2和RBC·O2两者在可见领域均有367,414(Soret带)nm与541,576(Q带)nm的吸收峰位;血液Hb·CO2和RBC·CO2均有432(Soret带)与和553(Q带)nm的波长吸收峰位;血液RBC状态和Hb溶血状态波长吸收峰位无改变,只是在氧化与还原状态下有完全独立的吸收峰位,血液RBC状态和Hb溶血状态波长吸光度OD值之间,有显著性差异(p<0·01)。浓度为1·5×107cell·mL-1的RBC·O2和Hb·O2在576nm的吸收峰位吸光度(y)与红细胞浓度(x)做成两条回归曲线:既,Hb·O2(b1)^y=0·05 0·983x;RBC·O2(b2)y^=0·127 1·934x,两者之间差异有显著性(p<0·01)。invivo检测:在人手背皮肤表面ImSpector图像中RBC·O2状态在540,576nm,RBC·CO2状态在555和755nm处有吸收峰。选择(a:指甲,b:指,c:手背)三个点位分别进行波长检测,每点(n=10)545nm吸收峰的平均OD值,依次为0·83±0·001,0·73±0·001和0·62±0·001,其三处测定点的OD值之间有显著性差异(p<0·01)。结论:invitro检测的RBC与Hb两者波长吸收峰位不变,但吸光度OD值不同,认为RBC状态测定结果更接近于活体组织血管内原始状态。invivo检测对人体无任何侵袭与损伤,灵敏度高,测试时间短,并且同时获得被测样品的波长与位置信息画面等优势,有望表皮中黑素等有色颗粒的直接检测。     

基于径向基函数神经网络的高光谱遥感图像分类

从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器获得的64波段数据进行试验。首先进行了最小噪声分离变换,提取了1～20个分量的数据,使用提取后的数据（20维）、提取后数据的纹理变换（20维）和主成分分析的前（20维）,组成了60维向量数据进行分类处理,这种分类器结构简单、容易训练、收敛速度快,其分类精度达到69.27%,高于BP神经网络分类算法(51.20%)以及常用的最小距离分类（MDC）算法(40.88%)。通过对结果和过程进行分析,实验证明径向基函数神经网络在高光谱遥感分类中具有较好的适用性。     

主成分分析结合感知器在医学光谱分类中的应用

基于光谱分析技术的经典理论,应用主成分分析方法对83例(癌症42,非癌41)乳腺患者病理片的紫外吸收光谱进行主成分提取.选用其中44例(癌症22,非癌22)作为训练样本,其余的39例(癌症20,非癌19)作为测试样本,将其主成分数据作为输入向量分别对离散型和连续型感知器神经网络模型进行训练和测试.通过对比发现:离散型感知器模型由于其输出函数值只有{0,1}且算法较为简单,其癌症识别率只有43.3%,非癌识别率为38.7%;而连续型感知器模型将模糊集合理论引进了神经网络系统,将二值{0,1)扩展到隶属度函数的单位区间[0,1]上,结果表明这种模型的癌症识别率为83.6%,非癌的识别率为76.3%,取得了较为理想的识别效果.     

基于近红外光谱技术的石油组分定量分析新方法

针对石油化工产品生产控制和质量检查的需要,为提高测定产品组成的效率,将近红外光谱法作为基础测定方法,以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,测定其中饱和烃、胶质、单环芳烃、双环芳烃、三环芳烃和环烷烃的组成,论述了采用模糊神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性。基于dSPACE硬件平台,用验证样本对模糊神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明,该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6。该方法可用于石油化工产品的生产工艺研究中。     

新型生物黏附性材料巯基壳聚糖的合成与表征

巯基聚合物利用二硫键的形成, 以共价键黏附于黏膜表面, 可以延长药物在黏膜上的滞留时间, 有利于药物分子的吸收. 本文合成了一种新型巯基聚合物——N-乙酰基-L-半胱氨酸-g-壳聚糖(CS-NAC), 并进行了表征, 同时对材料的溶胀度、黏附性和细胞毒性进行了测试. 结果表明, 这种巯基聚合物具有较高的巯基含量, 最高可达到589.3 μmol/g; 具有快速的溶胀性能; 黏附性显著增强, 黏附时间和黏附力分别是壳聚糖的30和3倍; 无明显的细胞毒性. 因此, CS-NAC是一种很有应用前景的生物黏附性材料.     

乙二醛诱导细胞凋亡的近红外表面增强拉曼光谱

将60 nm金纳米粒子导入到活的人骨肉瘤细胞中, 用近红外表面增强拉曼散射(SERS)技术获取细胞内化学成分的高分辨SERS信息. 对正常活性细胞和乙二醛诱导的凋亡细胞的比较研究表明, 对于正常活性的细胞, 金纳米探针主要分布在细胞质内(围绕细胞核), 而凋亡细胞内的金纳米探针的分布较为均匀, 在遍布凋亡细胞内的各个位置包括细胞表面均容易找到DNA片段的信息.     

溶酶体靶向荧光碳点的制备及细胞成像应用

通过简单的一步功能化修饰制备了具有溶酶体靶向功能的发射蓝色荧光的水溶性荧光碳点,并成功用于活细胞内溶酶体的长时程成像。利用浓HNO₃氧化剥离炭黑得到富含羧基碳点,采用酰胺化反应,将N,N-二甲基乙二胺(N,N-Dimethylethylenediamine,DMEDA)修饰到碳点上,得到了DMEDA功能化的纳米荧光碳点(M-CDs)。红外光谱表征显示,与原始的羧基碳点相比,M-CDs在1658 cm^–1处出现了酰胺键(O=C-NH-)的特征振动峰,表明DMEDA成功修饰到碳点上。DMEDA的引入显著提高了碳点的荧光发射效率,量子产率达到15.6%,比修饰之前提高了约27倍,满足了细胞成像需求。M-CDs通过温度依赖的内吞方式进入细胞,与商业化染料Lyso-Tracker red的共定位实验表明,M-CDs定位在溶酶体内,并且是一种通用的溶酶体定位探针。与商业化染料Lyso Traker blue相比,M-CDs具有更强的光稳定性,在激光共聚焦显微镜下进行时间成像,设置扫描间隔为5 min,在长达120 min时间内对细胞进行25次激光扫描成像...     

纳米药物载体聚酰胺胺的细胞毒性研究

聚酰胺胺(PAMAM)是具有双亲性的树枝状大分子,载药能力良好,已成为纳米药物转运体系中重要的药物载体.在近生理环境下,实时测量不同代数(G2、G5和G7)、不同末端基团(—OH、—NH2和—COOH)PAMAM的细胞毒性,对于其作为药物载体的应用尤为重要.本研究利用原子力显微镜(AFM)纳米压痕技术可以在生理条件下测...     

pH/光热双重响应的纳米递送系统构建及对耐药膀胱癌细胞的联合治疗

以介孔聚多巴胺(MPDA)的制备为出发点,通过搭载化疗药物阿霉素(DOX)和包覆相变材料 1-十四醇(PCM),构建了 pH/光热双重响应的 MPDA-DOX@PCM 纳米递送系统,实现了对耐药膀胱癌细胞(BIU-87/ADR)的光热治疗(PTT)和化疗。结果表明,MPDA-DOX@PCM 尺寸约为 179 nm,DOX的最大搭载率为 22%,光热转换效率高达 49.1%。在 pH=7.4和温度为 25 ℃的条件下,DOX的累积释放率为4.57%;当pH值降为5.5和温度升高到45 ℃时,DOX的累积释放率可提高到60.13%。在808 nm激光辐照下,MPDA-DOX@PCM孵育的BIU-87/ADR细胞存活率降低至9.5%,证明了其优异的PTT/化疗联合治疗性能。