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近红外光谱法测定血浆蛋白含量建模策略研究

发布时间:2022-02-12 07:23
  近红外光谱分析技术作为一种过程分析技术,在药品、食品和农产品的质量控制等领域广泛应用。其分析过程为:使用近红外光谱仪器采集样品光谱;采用标准参考方法测定样品中特定成分的浓度或性质参数;然后将测定的光谱数据和浓度或性质参数进行预处理,选择合适的化学计量学方法,建立校正模型。随后利用校正模型对未知含量或性质参数的样品进行近红外光谱模型预测,得到未知待测样品特定成分浓度或性质参数,进而评价近红外光谱模型的预测能力和有效性。从上述过程可发现,近红外建模所需的原始光谱和参比数据的稳定性,数据处理中的波段选择方法,都会影响最终的近红外光谱模型预测能力。血浆蛋白含量检测是日常血浆采集和生产的重要检测项目,先前的研究已将近红外光谱分析技术应用于血浆蛋白含量的检测中,但只是运用常规的近红外建模方法进行预测,无方法上的创新,本研究旨在创新近红外光谱法测定血浆蛋白含量,提出建模策略,该策略包括“数据均值化”和“吸光度-浓度变化率”两种方法,对影响近红外光谱建模的是三方面因素进行讨论,具体研究内容如下:(1)基于“数据均值化”方法提高近红外光谱建模参比数据稳定性“数据均值化”方法的提出基于“统计学”中在实际测... 

【文章来源】:山东大学山东省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】:75 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

近红外光谱法测定血浆蛋白含量建模策略研究


图1-2针对生物样品的近红外建模策略对比??且从实验物质的角度来说,血浆原料其来自于不同的浆站,不同的人群,因??

过程图,软件模拟,数据分析,过程


获得数据组,首先对异常数据进行剔除(四分位法箱线图法),后利用概率论和??统计分析方法对数据处理,从而得到不同模拟误差下,参比数据稳定并接近真值??的平均统计次数。参比数据模拟流程简图如图2-1所示,具体如下:??(1)

光谱,凯氏定氮法,测量误差,血浆蛋白质


图2-2血浆样品原始光谱??(见实验记录000548?l-p48)??图2-2为20份原料血浆样品的原始近红外光谱图。原始光谱中在7400?cm-1??和5000?cnr1出现两个强吸收峰,这两个峰是典型的水的0-H的一级倍频和合频??的吸收峰,并且在6800?cm-1附近峰强度大,说明此时样品受水分影响较大。5000??cnrMOOO?cm-1区间主要是反应C-H键的伸缩振动的组合频。且光谱间随着浓度??的降低,其吸光值也有部分降低的趋势。??4.2凯氏定氮法与双缩服法蛋白含置检测结果对比??利用凯氏定氮法和双缩脲法测量血浆蛋白质标准品的结果如图2-3所示。双??缩脲法和凯氏定氮法的平均测量误差分别为1.676?g/L和0.672?g/L,可见凯氏定??氮法的稳定性比双缩脲法更好。因此,对于测量误差更大的双缩脲法来说,如果??想获得增加稳定的累积平均值,应增加测量数据,即将数据均值化方法应用到双??缩脲法的测量中去。??28??

【参考文献】:
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本文编号:3621285

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