版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、人血清中的白蛋白是人體健康狀況的重要生化指標(biāo),現(xiàn)有的臨床測(cè)定方法需要消耗生化試劑、通過(guò)生化反應(yīng)來(lái)實(shí)現(xiàn),不便于大人群的快速檢測(cè)。近年來(lái)快速發(fā)展的近紅外(NIR)光譜、傅里葉變換紅外光譜衰減全反射(FTIR/ATR)技術(shù),具有無(wú)需試劑快速檢測(cè)樣品的優(yōu)點(diǎn)。已有工作探討了采用上述方法分析人血清白蛋白的可行性。由于人血清樣品是包含多組分的復(fù)雜體系,需要采用有效的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提取信息并消除干擾。波長(zhǎng)模型的優(yōu)化方法是其中的重點(diǎn)和難點(diǎn),它對(duì)于提高分析
2、模型的預(yù)測(cè)精度十分必要。
本文分別采用可見(jiàn)-近紅外(Vis-NIR)和FTIR/ATR光譜,系統(tǒng)研究人血清白蛋白的無(wú)試劑快速定量分析方法。提出或改進(jìn)了三種波長(zhǎng)優(yōu)化方法:等間隔組合偏最小二乘(EC-PLS)法、吸光度擇優(yōu)偏最小二乘(AO-PLS)法和相關(guān)系數(shù)擇優(yōu)偏最小二乘(CCO-PLS)法)。通過(guò)對(duì)上述方法的選用或聯(lián)用,在相關(guān)光譜分析中取得了良好的分析效果。
關(guān)于Vis-NIR光譜的人血清白蛋白分析,(1)基于EC-
3、PLS方法,優(yōu)選的波長(zhǎng)模型為:起點(diǎn)波長(zhǎng)(I)、波長(zhǎng)數(shù)(N)、間隔數(shù)(G)分別為1550nm、37、5,相應(yīng)的預(yù)測(cè)均方根誤差(SEP)、預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(RP)、相對(duì)預(yù)測(cè)均方根誤差(RSEP)分別為0.52g L-1、0.995、1.32%;(2)基于AO-PLS方法,得到的最優(yōu)波段組合的波長(zhǎng)數(shù)為98,相應(yīng)的SEP、RP、RSEP分別為0.48g L-1,0.996,1.21%;(3)采用AO-EC-PLS法,得到的最優(yōu)間隔為3,波長(zhǎng)數(shù)為28
4、,相應(yīng)的SEP、RP和RSEP分別為0.46g L-1,0.996,1.17%。結(jié)果表明,聯(lián)用的AO-EC-PLS方法取得最好的預(yù)測(cè)效果,并且,模型復(fù)雜性最低。
關(guān)于FTIR/ATR光譜的人血清白蛋白分析,(1)基于EC-PLS方法,優(yōu)選的波長(zhǎng)模型為:I、N、G分別為2214cm-1、186、4,相應(yīng)的SEP、RP、RSEP分別為1.13g L-1、0.976、2.85%;(2)基于AO-PLS方法,得到的最優(yōu)波段組合的波長(zhǎng)數(shù)
5、為577,相應(yīng)的SEP、RP、RSEP分別為1.10 g L-1、0.978、2.79%;(3)基于CCO-PLS方法,得到的最優(yōu)波段組合的波長(zhǎng)數(shù)為338,相應(yīng)的SEP、RP、RSEP分別為1.10g L-1、0.976、2.79%;(4)基于AO-EC-PLS法,得到的最優(yōu)間隔為5、波長(zhǎng)數(shù)為85,相應(yīng)的SEP、RP、RSEP分別為1.09g L-1、0.979、2.76%;(5)基于CCO-EC-PLS法,得到的最優(yōu)波長(zhǎng)間隔為6、波長(zhǎng)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 近紅外光譜
- 近紅外光譜和預(yù)富集技術(shù)用于白蛋白和溶菌酶的定量分析.pdf
- 近紅外光譜分析技術(shù)用于原料血漿蛋白測(cè)定的建模方法研究.pdf
- 轉(zhuǎn)基因番茄的可見(jiàn)-近紅外光譜快速無(wú)損檢測(cè)方法.pdf
- 河套蜜瓜品質(zhì)可見(jiàn)近紅外光譜檢測(cè)研究.pdf
- 對(duì)蝦鮮度的可見(jiàn)-近紅外光譜分析研究.pdf
- 基于可見(jiàn)-近紅外光譜的外來(lái)入侵植物鑒別研究.pdf
- 近紅外光譜微量分析方法研究.pdf
- 基于近紅外光譜的中藥過(guò)程分析方法研究.pdf
- 中藥的近紅外光譜計(jì)算分析方法學(xué)研究.pdf
- 近紅外光譜特征變量選擇方法研究.pdf
- 近紅外光譜品質(zhì)檢測(cè)方法研究.pdf
- 近紅外光譜非線性建模方法研究.pdf
- 基于可見(jiàn)-近紅外光譜的生鮮豬、牛、羊肉識(shí)別方法研究.pdf
- 西瓜品質(zhì)可見(jiàn)-近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 豬肉糜中脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量可見(jiàn)-近紅外光譜檢測(cè)研究.pdf
- 水果糖度可見(jiàn)-近紅外光譜在線檢測(cè)方法研究.pdf
- 馬鈴薯環(huán)腐病可見(jiàn)-近紅外光譜檢測(cè)裝置及方法研究.pdf
- 近紅外光譜分析中模型優(yōu)化方法的初步研究.pdf
- 巴戟天近紅外光譜的研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論