激光光镊对生物体的光操纵研究

根据光镊捕获电介微粒的理论研究结果 ,简析了光对生物体的力学作用 ,给出了用不同参量的激光陷阱操纵不同种类的微生物的实验结果 .分析比较表明 ,生物体的预培养是实现光操纵的重要环节 .     

角度误差影响运动角锥棱镜反射特性的理论分析

角度误差对运动角锥棱镜反射特性有何影响,国内未见报导。本文根据矩阵光学理论证明了,角度制造误差将引起运动角锥棱镜反射光束空间方位的随机改变,但其改变属于高阶小量。这个结论对于将角锥棱镜作为He-Ne激光频率分裂位移传感器动镜使用,具有指导意义。     

激光微束细胞操作系统

提出构建一种用于生物细胞操作的激光微束系统.即由Nd:YAG激光经物镜聚焦形成的光刀和He-Ne激光器经物镜聚焦形成的光镊组成的激光微束系统,进行了总体设计、关键部件设计和选择.在构建的激光微束操作实验系统上实现了非接触细胞操作,验证了光镊的力学效应.采用Nd:YAG经显微物镜会聚形成光刀可以对细胞或细胞器进行打孔或切割染色体.     

块菌的傅里叶变换红外光谱研究

块菌是珍稀野生食用菌,其蛋白质和糖类含量较高,块菌多糖具有潜在的药用价值。文章利用傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)对五种云南野生块菌作了研究。结果表明,块菌属真菌有其独特的光谱特征,全谱最强峰为出现在1 042和1 077 cm-1附近的强双峰。在脂分子的羰基峰1 742 cm-1及糖类异构体的指纹区1 200～750 cm-1,不同种类、不同产地块菌的光谱有明显差异,另外,正常块菌和霉变块菌的光谱亦有明显差异,主要体现在谱峰吸收强度的变化上,部分谱峰吸收强度比的变化表明,块菌样品变质前后,其蛋白质和糖类物质的含量发生了变化。FTIR光谱提供了块菌成分的有关化学信息,为鉴别块菌和区分块菌的种类、质量提供了简便快捷的手段。     

激光微束操纵电介小球的实验研究

介绍用几何方法分析、论述激光微束产生捕陷力的原理,通过实验的方法研究了激光功率、电介质小球（微米数量级）与捕陷力之间的关系,本文研究的内容为实现对微米量级的生物活细胞、细胞器的捕获,悬浮、分选、操纵以及对染色体的捕捉等方面的研究提供了实验数据。     

组氨酸电离能与红外光谱的密度泛涵理论计算研究

采用混合密度泛涵理论中的B3LYP方法,结合4种基组6-31G(d),6-31G(df, p),6-31+G(d)和6-311+G(2d, 2p),系统计算了光合反应中心叶绿素的配位体-组氨酸在空气、四碌化碳、四氢呋喃、水和蛋白质模拟环境中的几何结构、电离能、红外光谱及同位素标记谱。计算及分析结果表明：组氨酸分子的几何参数在不同计算基组和介质中略有不同,且C₂—N₃,N₃—C₄的键长在空气中最大;同一介质中,增大计算基组和采用扩散函数,均使计算的单点势能和振动频率降低,电离能增加,对应光谱强度增高;而同一计算方法下,介质的电介常数越高,分子的单点势能越低,电离能越小,对应的振动频率减小强度增加;另外,电离能和主要特征峰位及其15N和13C标记谱的计算结果与文献中的实验结果相吻合。所有计算均显示,高基组和施加扩散函数的计算结果与实验更接近。该研究为深入探索叶绿素与组氨酸配位后在光合反应中心的功能与振动光谱特性提供理论参考依据。     

鹅膏菌的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱对云南野生鹅膏科蘑菇子实体及孢子进行了研究,二者的光谱差异显著。子实体光谱的最强峰出现在蛋白质酰胺Ⅰ的特征峰1 655 cm-1附近,在碳水化合物的C—O特征振动峰1 077, 1 042 cm-1附近也有强吸收,表明鹅膏科蘑菇子实体的主要成分是蛋白质和碳水化合物;孢子的三个强峰在2 926,2 855,1 747 cm-1,归属为脂类物质的吸收。在1 800～750 cm-1,不同属、不同种的鹅膏科蘑菇光谱有区别,以此可以区分不同种类的蘑菇。此外,隐花青鹅膏菌不同部位的光谱也有差异,表明蘑菇的化学组分在子实体的不同部位有不同分布。利用傅里叶变换红外光谱可以区分不同种类的蘑菇。     

组氨酸四种质子化结构振动光谱特性的密度泛函理论计算研究

本文采用混合密度泛函理论中的B3LYP方法，结合6-31G（df,p）基组，首次系统地分析了组氨酸的四种质子化结构在空气、四氯化碳、四氢呋喃和水中的几何结构和红外光谱。为进一步探索质子化状态、介质和脊骨对组氨酸红外特征光谱的影响，我们对不同情况下的计算结果进行了比较，同时与文献中4-甲基咪唑环在水中的实验结果进行对比分析。结果表明，N1C2键的键长和C2N3键的键长在N1H—His和N3H-His这两种结构优化后的结果刚好相反；介质的相对介电常数越大，计算得到的红外振动频率越低，而振动强度则越强；脊骨的存在，使得咪唑环上大多数分子键的振动频率向下偏移，上移情况多数出现在阴离子状态。该研究为深入理解组氨酸在光合反应中心的蛋白质环境中的作用与功自莹提供珲论参考依椐。     

基于BP神经网络的数码相机特性化

由于数码相机的颜色空间是依赖于设备的,对于一个具体的数码相机,其光谱响应与设备独立的CIE标准观察者颜色匹配函数是一个非线性关系,因此不能真实复制场景的颜色。特性化彩色图像设备是提高图像的颜色复制质量的一个重要方法。介绍一种基于BP神经网络数码相机特性化方法。采用Munsell颜色系统作为目标色,大样本训练空间。测试了不同的网络结构和样本空间分布。训练样本平均色差为1.75CMC(1∶1)色差单位,测试样本为2.16。该方法在数码相机颜色测量、光谱重建等领域有广泛的应用前景。