水光谱组学

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  • 第四届国际水光谱组学会议召开 水光谱组学研究取得进展
    2021年3月20-22日，第四届水光谱组学会议在日本神户大学召开，本次会议主题依然延用“Exploring water molecular systems in nature(探索自然界的水分子体系)”，吸引了来自世界各地100余位代表参加，其中参会的中国学者有20余位。由于疫情的原因，本次会议采用线上和线下结合的形式召开，国际代表通过网络会议形式参加了会议。　　本次会议的主要内容是水光谱组学及相关领域的研究与应用。为了更好的普及水光谱组学的基础知识，便于初学者的理解与应用，会前进行了学习培训。来自意大利罗马萨皮恩扎大学的Marini教授和日本神户大学的Muncan助理教授呈现了题为“A closer look at preprocessing with focus on aquaphotomics”和“Aquaphotomics tutorial-from experiment to interpretetation”的报告，分别介绍了光谱预处理方法以及水光谱组学的研究进展。水光谱组学概念的提出者，日本神户大学Tsenkova教授以公开讲座(open lecture)的形式进行了题为“From non-invasive disease diagnostics to aquaphotomics”的报告，其从不同角度介绍了水光谱组学的由来、发展、优势和应用。另外，会议还安排了科学前沿讲座，介绍了近红外光谱技术及水光谱研究的研究前沿，比如Ozaki教授介绍了不同分子光谱技术用于水结构的研究进展，对于水结构复杂性的认识具有重要帮助。　　本次会议报告的参会论文共有63篇，其中大会报告43篇，墙报(poster)20篇。报告分为13个会议单元，主题分别是水光谱组学的应用(2个单元)、生物分子的水合作用与界面水的研究(4个单元)、生命中水的作用(2个单元)、基础研究与新视野(3个单元)、化学计量学(1个单元)以及量子脑动力学(1个单元)。水光谱组学的应用是本次会议的重要内容，会议安排了两场主题报告和七个口头报告，主题报告的题目分别是“From water structure and spectral patterns to diagnostics”和“Aquaphotomics for food quality control”。前者主要内容是基于水光谱组学利用水的光谱信息进行疾病诊断，后者主要包括近红外水光谱组学在食品监控方面的应用内容，包括农作物、奶制品以及水果等。　　21日的大会由南开大学邵学广教授开始，进行了题为“Analyzing the water in chemical changes by temperature-dependent near-infrared spectroscopy”的报告。邵学广教授介绍了利用温控近红外光谱技术结合化学计量学方法，通过提取随温度变化的水光谱信息，可以了解水的结构和性质，以及将水作为探针可以探测溶液或生物体系中分子的定量信息和结构变化。温控近红外光谱技术与水光谱组学的原理不谋而合，都是通过获取水对扰动的变化信息来反映分析物的变化。邵学广教授利用随温度变化的水光谱信息，对化学结构及其变化过程中水的作用及作用机理进行了分析，包括蛋白质变性、温敏性聚合物的LCST行为以及与小分子相互作用过程等。同时，还利用分子动力学模拟，提出了水的九种不同氢键结构，为未来开展水结构研究奠定了基础。　　本次会议的重点内容还包括生命过程中的水、生物分子的水合作用及界面水研究，还包括大量关于生物分子和脂质膜与水相互作用的研究内容。Yusui教授进行了题为“Water biology and medicine-roles of aquaporins in biological system”的报告，为了理解水通道蛋白(AQP)在生命过程中的作用，利用拉曼散射(CARS)成像技术直接定量通过细胞膜的水，结合水光谱组学的知识辅助理解细胞中水的动力学性质以及AQP的功能。在都柏林大学从事博士后研究的徐君丽介绍了不同细胞表面与水的相互作用，利用水的光谱建立偏最小二乘回归模型用于细胞响应值的预测，比如细胞活性、形态特征等。来自山东大学的臧恒昌教授介绍了利用近红外水光谱组学研究透明质酸与水的相互作用，研究表明透明质酸在溶液中起着结构制造者的作用，使水结构更加有序，并且在不同浓度下促进不同氢键的水结构的形成，对理解水在生物系统中功能的理解提供了参考。从会议报告内容来看，已经有很多研究人员将近红外光谱技术结合水光谱组学应用于实际细胞或者生物分子的研究，但是由于实际生物体系过于复杂，真正理解水在生物过程中的作用还需要漫长的研究。　　化学计量学一直是水光谱组学研究的重要手段，来自法国的Roger博士以“New trends in the pre-processing of near-infrared spectra”为题讲述了预处理方法的原理和作用，指出预处理的选择应该从其原理和作用出发，而不是通过枚举法来选择。同时，强调了预处理方法作为建立稳健模型的重要策略，在近红外光谱分析中起到重要作用。目前，如何选择最佳的预处理方法组合仍然是一个值得深入研究的课题，原理的理解和经验的积累对预处理方法的选择有很大帮助。来自奥地利因斯布鲁克大学的Bec研究员将非线性高斯过程回归(GPR)和人工神经网络等化学计量学方法应用于天然药物的水分测定，这些方法也帮助微小型仪器达到与实验室台式仪器相似的预测性能。　　此外，还有一些有趣的研究内容令大家印象深刻。比如来自奥地利因斯布鲁克大学的Tonauer教授进行了题目为“Extending the spectrum: NIR spectroscopy of crystalline H2O-ices”的报告，介绍了利用NIR光谱技术研究不同冰型的高压冰的结构，在不同温度和压力下观察到了不同类型冰结构之间的转变，通过实验证明OH基团的一级倍频波段是区分不同含氧亚晶格的冰以及区分晶体冰和不同非晶体冰的极好标志。这一开创性的工作填补了高压冰在近红外光谱领域的空白，对于利用近红外光谱研究天体冰幔提供了技术手段和研究基础。另外，来自日本大阪府大学Takeuchi副教授进行了题为“Investigation on the reaction mechanism of Mg(OH)2 dehydration and MgO hydration by NIR spectroscopy”的报告，介绍了自热小火锅中放置的发热包吸水发热的反应机理，通过研究Mg(OH)2脱水过程与MgO水合过程中水与MgO的相互作用，揭示了水的OH基团与MgO之间的氢键在反应中具有重要的作用。　　虽然由于疫情的影响，国际代表只能通过网络会议的形式与大家见面，但是大家的热情丝毫不减，会议期间的讨论非常热烈。在会议中场休息期间，还为Tsenkova教授举行了退休仪式，来自世界各地的友人送上了视频祝福。Tsenkova教授最突出的贡献是推动了近红外水光谱组学的发展，通过广泛的国际合作加强了世界各地水光谱研究工作者的交流，拓宽了近红外光谱技术的应用。与之前的水光谱会议相比，本次会议的学术性和科研水平明显提升。通过本次会议可以看出，水光谱组学的研究已经取得一些阶段性的进展，但是对于水在生命体系中的作用与功能仍然停留在探索阶段。随着科研工作的不断深入，研究技术与手段将不断进步，越来越多的水光谱特征将得到挖掘，成为探索和理解水在化学和生物过程中作用与功能的重要信息来源。(孙岩，段潮舒，王冕，邵学广 南开大学化学学院)
    时间： 2021-03-24
    作者： 叶子
  • 近红外水光谱组学：一种新的分析手段
    p style=" text-align: left " 　　近红外(NIR)光谱是一种分子光谱，不仅体现了分子的结构和官能团等分子本身的特征，还体现了包括氢键在内的分子间或分子内相互作用。水分子在100 nm到100 μm的光谱区间都有吸收，在大部分光谱区域有很强的吸收，导致很多光谱技术难以用于水溶液体系或含水量较多的分析体系。但是在近红外光谱区间，水的吸收相对较弱。因此，近红外光谱技术可以测量水溶液体系或含水量较多的样品。同时由于水在化学结构上的特点，其近红外光谱极易受到扰动因素的影响，比如温度、压力或者溶质。当水分子周围环境改变时，近红外光谱也会随之发生变化，从变化的光谱中我们可以获取结构及相互作用的信息。所以近红外光谱为水及含水体系的研究提供了一种新的分析手段，通过水的光谱信息随扰动条件的变动可以建立新的分析方法。 br/ /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 450px height: 300px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/29dd919c-5601-470f-91ed-83048cbc6358.jpg" title=" 579ba6a9-02f4-4ced-878f-9f5948cd9b8f.jpg" alt=" 579ba6a9-02f4-4ced-878f-9f5948cd9b8f.jpg" width=" 450" height=" 300" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 南开大学化学学院 邵学广教授 /strong /p p 　　早在1925年，Collins sup [1] /sup 和Waggener sup [2] /sup 等分别研究了液态水的吸收光谱与温度的相关性，发现温度的改变会对水的吸收光谱产生明显的影响。随着温度的升高，水的吸收峰向高波数移动并且强度逐渐增强，说明液态水是由不同氢键结构的水分子组成的混合物。Inoue等 sup [3] /sup 研究了水的结构随压力的变化，发现当压力升高时，水的近红外吸收峰向低波数移动，说明水的氢键结构增强，结构化程度升高。除了外界环境对水结构的影响，溶质的加入也会使水的结构发生变化。Gowen等 sup [4] /sup 研究了不同温度下无机盐(NaCl、KCl、MgCl2和AlCl3)水溶液的近红外光谱，通过提取与水结构相关的特征光谱信息，分析了特征光谱随温度和离子浓度的变化。结果表明KCl和NaCl倾向于破坏水氢键网络结构中的氢键，而MgCl2和AlCl3倾向于促进水分子之间的氢键形成。Czarnecki sup [5] /sup 采用二维相关谱技术研究了N-甲基乙酰胺与水的相互作用，通过对水溶液的近红外光谱的分析，发现了水分子和两个N-甲基乙酰胺分子相互作用形成氢键的光谱特征。这些研究都表明当加入扰动条件(如温度，压力，溶质等)时，水的近红外光谱会发生明显变化，通过变化的水光谱，可以反映出结构的改变或水与溶质之间的相互作用。 /p p 　　2006年，Tsenkova sup [6] /sup 在研究了不同质量牛奶制品的近红外光谱特征的基础上首次提出了“水光谱组学(Aquaphotomics)”并开展了一系列研究工作。水光谱组学通过研究体系中水的光谱信息在温度和溶质(种类和含量)等扰动下产生的变化，了解不同物质及含量对水结构产生的影响，再通过水的结构推断溶质的结构与功能。研究结果表明，利用水的近红外光谱随扰动条件的变动不仅可以对疾病或异常状态进行无损诊断，而且还可以作为“镜子”反映溶质的动力学过程以及外部条件对溶液产生的影响。比如，利用水化层中水结构的信息实现了对大豆花叶病潜伏期的诊断 sup [7] /sup 、通过检测大熊猫尿液中的水的光谱判断了大熊猫是否处于发情期 sup [8] /sup ，另外，也发现了细菌的代谢物也对水的光谱有影响从而实现了对溶液中细菌含量的定量分析 sup [9] /sup 。 /p p 　　在我们的研究工作中，将水作为探针，利用水的结构对温度敏感的特点，利用温控近红外光谱技术，通过提取随温度变化的水光谱信息对溶质进行了结构和定量分析。在结构分析方面，首先研究了小分子溶质(如葡萄糖、寡肽、醇等)对水结构的影响。通过水在一级倍频区吸收带的变化，发现葡萄糖使水的有序结构增强，为解释糖类化合物在生物体系中的“保护作用”提供了新的依据 sup [10] /sup 。利用温度效应，研究了寡肽(五聚赖氨酸水、五聚天冬氨酸)水溶液的近红外光谱，利用独立成分分析提取了水的特征光谱信息，观察到寡肽与水的相互作用，发现寡肽的加入会使水的热稳定性增强，五聚赖氨酸水溶液中疏水水合占主导地位，水分子在氨基酸残基的烷基侧链周围形成“水笼” 而在五聚天冬氨酸水溶液中亲水水合为主要作用，水分子通过一个氢键与寡肽分子相结合。进一步说明水可以作为探针来研究分子间的相互作用 sup [11] /sup 。 /p p 　　除了小分子之外，大分子(比如蛋白质、高分子聚合物)与水的相互作用也一直是大家关心的问题。采用连续小波变换(CWT)提高近红外光谱的分辨率，通过分析人血清白蛋白(HSA)和水的光谱信息随温度的变化，研究了HSA二级结构的热变性过程，发现水结构变化可以反映HSA的展开过程 sup [12] /sup 。进一步将该方法应用于血清分析，结合蒙特卡罗-无信息变量消除法(MC-UVE)筛选出与蛋白质特征吸收相关的变量研究了不同水结构在蛋白质的热变性过程中的作用 sup [13] /sup 。应用二维相关光谱分析了不同温度下卵清蛋白水溶液的近红外光谱，研究了卵清蛋白受热形成凝胶的过程水的作用，结果表明，含有两个氢键的水结构变化能够很好的反映蛋白质的结构转变，并且在蛋白形成凝胶的过程中促进了凝胶结构的形成 sup [14] /sup 。采用高维算法NPCA研究了具有LCST行为的高分子聚合物聚(甲基丙烯酸N，N-二甲氨基乙酯)(PDMAEMA)随温度升高聚集过程中水的作用，通过对水光谱的分析，得到了与聚合物链形成两个氢键的水分子(S2)在聚集过程中起到重要的桥联作用，当温度升高，桥联的S2氢键结构遭到破坏，高分子链发生聚集形成胶束，研究结果说明水可以作为研究聚合物聚集过程的探针 sup [15] /sup 。通过对水的温控近红外光谱进行分析，得到了水的光谱中容易受到温度影响的光谱变量，并发现所选变量可用于不同溶液的识别 sup [16] /sup 。同时，将水作为探针，采用PCA和二维相关光谱分析的方法分析了血清样品的近红外光谱，得到了与血清样品差异相关的水结构的特征光谱，并发现这种特征光谱与疾病之间的相关关系 sup [17] /sup 。 /p p 　　借助化学计量学方法提取水结构信息，对水溶液体系的定量分析开展了研究工作。在水-乙醇-丙醇体系中，温度和浓度的变动均会引起水光谱的变化，利用多级同时成分分析(MSCA)建立了两级模型，分别描述光谱与温度之间的定量关系(QSTR)和光谱与浓度之间的定量关系(QSCR)，实现了温度效应的定量描述和浓度的定量计算 sup [18,19] /sup 。提出并建立了互因子分析(MFA)方法，通过提取不同温度或不同浓度下水的吸收光谱中包含的“共同”光谱特征实现了温度或浓度的定量分析，成功应用于水溶液以及实际血清样品中葡萄糖的定量检测 sup [20] /sup 。这些研究成果都表明当施加一定的扰动因素时，水可以作为敏感的探针进行定量分析。 /p p 　　近红外水光谱组学为近红外光谱在生物和生命体系分析中应用开辟了新的领域，温控近红外光谱技术为近红外光谱的应用提供了新的思路，化学计量学为近红外光谱技术在实际复杂体系分析中的应用提供了技术手段。随着研究工作的不断深入，越来越多的水的近红外光谱特征将得到深度挖掘，成为探索和理解水在化学和生物过程中作用与功能的重要信息来源。 /p p 　 strong 　参考文献： /strong /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[1] J.R. 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Cui, W.S. Cai. Mutual factor analysis for quantitative analysis by temperature dependent near infrared spectra. Talanta 2018, 183, 142-148. /span /p p style=" text-align: right " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " （南开大学化学学院 邵学广、孙岩、崔晓宇） /span /strong /p
    时间： 2019-07-09
    作者： 叶子
  • 光谱技术“探秘”生命体系中的水分子——第三届水光谱组学国际会议(日本)随笔
    p style=" text-align: left " 　　第三届水光谱组学国际会议于2018年12月2-6日在日本兵库县淡路市梦舞台国际会议中心召开，本次会议主题为“Exploring Water Molecular Systems in Nature(探索自然界的水分子体系)”。来自22个国家的130余位代表参加了此次会议，中国有9位代表参加了会议，其中南开大学邵学广教授团队3人、山东大学臧恒昌教授团队3人、北京大学医学部韩晶岩教授1人和华为技术有限公司2012实验室的2位技术人员。 br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/f4a9b752-bfdb-4806-ad38-4dfce88ab096.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" / /p p 　　本次会议着重阐述了水光谱组学的重要性和应用，“水光谱组学(aquaphotomics)”是指以生命体系中的水作为研究对象，利用光谱技术探测水分子在不同环境下的结构变化，在分子水平上反映生命体系中水分子与其他分子的相互作用或水在生命体系中的功能。为了更好普及水光谱组学的基本知识，提高参与者的应用技能，正式会议前进行了6个小时的学习培训。来自日本神户大学的水光谱组学概念的提出者Roumiana Tsenkova教授在学习培训班和大会开幕式时分别呈现了题目是Open for public lecture: Aquaphotomics introductory course (公开讲座：水光谱组学介绍)和Why Aquaphotomics? (为什么进行水光谱组学研究)的报告。报告从不同角度介绍了水光谱组学的前世今生，以及水光谱组学的优势和应用，尤其强调了在近红外光谱技术方面的应用。 /p p 　　本次会议参会论文68篇，其中主题报告(keynote lecture)14篇，邀请报告(invited lecture)26篇，墙报(poster)28篇。报告分为11个会议单元(session)，主题分别是水光谱组学的应用(2个单元)、x射线/紫外/太赫兹/电磁波光谱(4个单元)、化学计量学(1个单元)、基础研究与新视野(2个单元)、生命中水的作用(2个单元)。 /p p 　　水光谱组学的应用作为会议的第一大主题，会议安排了两场主题报告，题目分别是Recent trend in NIR spectroscopy including quantum chemistry and 2D-COS and its future potential for aquaphotomics(近红外光谱技术在量子化学和2D-COS方向的最新发展趋势及其在水光谱组学中的应用前景)和Applications of aquaphotomics in biodiagnostics, biomeasurements and biomonitoring(水光谱组学在生物诊断、生物测量和生物监测中的应用)。前者强调了量子化学和2D-COS在水光谱组学分析过程中的重要作用，后者介绍了水光谱组学实时在线分析的优势。在本研究方向有14场口头报告，分别介绍了如何利用水光谱组学对近红外光谱数据进行分析，并应用于农作物、食品、饮用水以及相关产品分析中。在这些研究工作中，“实用性”是最突出的特点，但是很多研究工作不仅仅是使用商用仪器开展研究工作，而是针对自己的研究对象开展了深入的研究工作，例如在线测量农产品中营养物质含量，实时监测温泉中心的水质和在位监测地下水浇灌的大棚蔬菜生长情况的装置设计。 /p p 　　基于其他光谱技术的水光谱组学方面的研究也是本次会议的重点，此次会议中有十几篇与x射线/紫外/太赫兹/电磁波光谱技术相关的论文，分别介绍了利用各种不同的光谱技术研究表界面水、水化层、水团簇以及大体积水(bulk water)中水的结构及性质。通过增加各种扰动，如温度、光照、压力、溶质等，观察水光谱的变化，将水作为“物质和能量的镜子”，反映不同体系中物质和能量的变化。此主题很大程度上拓宽了水光谱组学的研究范围，使其不在局限于近红外光谱领域的研究。更多实验手段的加入，使科研工作者可以从不同角度，不同层面认识水的性质、结构和功能。 /p p 　　化学计量学在水光谱组学的研究分析中起到重要作用，但一直是“非常困难”的主题。本次会议邀请了南开大学邵学广教授作报告，题目是Extracting quantitative information from temperature dependent near infrared spectra (提取温控近红外光谱数据中的定量信息)。报告强调了温控近红外光谱分析中化学计量学的作用，并提出了今后的问题与机遇。重点讲述了温度改变引发光谱变化的深层次原因，即溶液中水结构变化引发的光谱变化，该变化和温度高度相关，因此可以建立模型进行定量分析。同时，从数据结构出发介绍了从二维到高维的化学计量学方法对温控近红外光谱数据进行定量信息的提取。会议还有十余篇化学计量学方面的论文，研究内容涉及了大数据平台构建、实验设计、变量选择方法以及各种定量模型的建模方法。这些方法无疑对拓展水光谱组学的应用范围和改善近红外光谱的模型具有非常重要的作用，因此，化学计量学的培训和普及仍是近红外光谱水光谱组学研究和应用领域中的重要任务之一。 /p p 　　基础研究与新视野是本次会议的重要主题，本次会议安排了两场大会邀请报告，题目分别是“Nano-ice” forms in cold water and causes the density maximum anomaly (在冷水中形成的“纳米冰”是导致水密度异常的主要原因)和A brief story of the theory of torsion field and technology, resulting from it-an attempt to explain some of water anomalies (简要介绍扭转场理论及由此产生的技术-试图解释一些水的异常现象)。前者强调了在温度降低的过程中水结构的变化会导致类似于冰结构的小团簇形成，并将这种结构形式称为“纳米冰”，重点讲述了“纳米冰”的形成可能是导致水在降温过程中密度发生异常变化的主要原因。后者从扭转场理论出发讨论了水密度、溶解度和粘度的异常现象。本专题还有十几篇论文，通过不同手段研究了从溶液到凝胶，从大体积水到限域水的性质，探索水的神奇特性。 /p p 　　生命体系中水的作用是本次会议中独具特色的主题。华盛顿大学的Gerald Pollack教授作为特别邀请嘉宾，对水的“第四相”进行了一个半小时的专题报告(The fourth phase of water: a central role in health)。Pollack教授通过简单而严谨的实验，揭示了水分子的排布结构以及性质。他通过对话的方式建立了一个简洁的框架，展示了水的结构是如何影响我们的世界的。区别于传统的固相、液相和气相，Pollack提出的“第四相”水即EZ water(Exclusion zone water)是发生在亲水表面附近。这种广泛存在的水的性能与大量水的性质明显不同，基于此，提出了未来可能的能源转换模式，为生命的起源、运输和渗透等自然现象提供了基础。在此主题的报告中，有论文对病变部位周围的水结构进行了分析，也有论文对冠心病病理学过程中水起到的作用进行了研究。 /p p 　　此次会议还有一项重要内容是成立了第一届国际水光谱组学协会，旨在促进水光谱组学和相关学术领域的研究与应用，并利用这些研究成果促进社会的发展。日本神户大学的Roumiana Tsenkova教授当选为第一届理事长，日本庆应义塾大学医学院Masato Yasui教授和奥地利因斯布鲁克大学Christian Huck教授当选为副理事长，德国水科学研究室Everine van de Kraats教授当选为秘书，同时还有来自8个不同国家和地区的14位科研工作者当选为理事，其中南开大学邵学广教授被推荐为理事，主要负责化学计量学方法的研究开发工作。因本次会议的成功召开，当场吸纳会员50余名，可以看出科研工作者对水光谱组学研究抱有极大的热情。希望国内正在进行与水科学相关工作的科研人员积极加入国际水光谱组学协会，共同推进水光谱组学及相关学科的发展。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/851e38be-0347-4a94-8802-c092e1651214.jpg" title=" 2.jpg" alt=" 2.jpg" / /p p 　　本次会议得到了参会各方的积极响应，秉承紧张、有序、充实、有效的特点，会后交流非常活跃，开诚布公，干货满满。总体来看，经历了多年的发展，对水光谱组学的研究已取得一些阶段性成果，并将一些研究成果成功转化到实际生产应用中。但是，很多成果只是表面现象的观察和总结，对水在生命体系中重要作用的研究尚未上升到科学理论高度。因此，需要各个学科的科研工作者的团结协作共同努力，探索研究作为生命体系中不可或缺的组成部分的水的性质、结构与功能。相信这次会议的顺利召开，将吸引更多的研究者加入到水光谱组学的研究工作中，建立水分子基质的科学网络，并将其转化应用到人们的实际生产生活中，推动社会的进步。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " strong （崔晓宇 sup 1 /sup ，董芹 sup 2 /sup ，李丹阳 sup 2 /sup /strong /span /p p style=" text-align: right " sup span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " strong 1 /strong /span /sup span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " strong 南开大学化学学院， sup 2 /sup 山东大学药学院） /strong /span /p p br/ /p
    时间： 2018-12-12
    作者： 叶子
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    通过impact II Q-TOF 质谱进行蛋白组学和代谢组学研究，可以深入观察到合理的菌种如何设计提高了生物生产效率。基于代谢组学和蛋白组学的组学研究，可以找到精氨酸合成途径改变的理由和解决生化合成途径存在的瓶颈。
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    水光谱的概念是由日本Tsenkova教授在2005年提出，通过研究水分子在不同环境下的光谱信息，为水体系的结构和相关功能性质提供巨大的信息来源。大多数工作利用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术，尤其在O-H伸缩一级倍频带（1300-1600 nm，即6250-7692cm-1）。 在研究方法方面，往往通过对体系施加扰动的方法，显示出隐藏的信息，常见的扰动包括温度变化，浓度变化，不同金属离子等等。测量了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]之后，往往要进行一系列的谱图处理，数据分析步骤主要包括：观察原始谱图，数据处理，传统光谱分析（建立、验证定性定量模型），计量学方法的应用（求导，差谱，回归矢量，载荷矢量等等）。在近红外区域，水的原始光谱主要包含5个峰值，为OH的吸收信息：5150 cm-1（v2+v3），5620 cm-1（v2+v3+vL），6900 cm-1（v1+v3），8310 cm-1 （v1+v2+v3），10300 cm-1（2v1+v3）。接下来可以先进行一些传统的光谱分析，比如光谱平均化，对重复测量的样品光谱进行平均化，目的在于消除非分析物带来的变动影响，如不同的温度，湿度，或连续光照；计算不同组样品的平均光谱可以更好显示不同组样品间的差异。另外还有光谱的差减，即差谱操作，经典方法是从所有样品中扣除平均光谱，还可以建立所有溶液-纯溶剂之间的差谱，找到差异最小的光谱，然后从剩余光谱中减去这条光谱。求导是解决谱带重叠和基线变动的有效方法（二阶导表现最为明显），但副作用是会降低信噪比，因此要适当选择求导阶数和窗口大小。[color=#002060]在水光谱组学应用中，二阶导是非常流行和有效的方法以发现在原始谱图中观察不到的活化水吸收带。之后可以应用各种化学计量学的方法进一步提取想要得到的信息，比如主成分分析，偏最小二乘回归，高斯拟合，以及高维计量学算法。[/color][color=#002060] 未来该研究方向的发展前景主要包括，提高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的灵敏度；理解水分子与其它分子之间相互作用；开发[/color][color=#002060]分离水和不同溶质相互作用的计量学方法；研究由溶质引起的水化动力学变化，从水的角度理解基本已知的物理现象或化学反应。[/color]

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    [align=center][b]水光谱组学应用于发酵体系的可行性研究[/b][/align][b]本研究拟对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合水光谱组学用于一系列甲醇-培养基（YPD，LB，YPPG）体系中甲醇含量测定的可行性进行分析。[b]1 材料1.1 仪器与软件[/b] [/b][table][tr][td]仪器[/td][td]生产厂家[/td][/tr][tr][td]Antaris Ⅱ傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url][/td][td]美国Thermo Fisher 公司[/td][/tr][tr][td]1 mm比色皿[/td][td]Hellma Analytics[/td][/tr][tr][td]TW12数显恒温水浴锅[/td][td]JULABO[/td][/tr][tr][td]Milli-Q 纯水仪[/td][td]美国 Millipore 公司[/td][/tr][tr][td]分析天平[/td][td]梅特勒-托利多有限公司[/td][/tr][tr][td]高压蒸汽灭菌锅[/td][td]日本Panasonic公司[/td][/tr][tr][td]pH计[/td][td]梅特勒-托利多仪器有限公司[/td][/tr][tr][td]SHB-III型循环水式多用真空泵[/td][td]郑州长城科工贸有限公司[/td][/tr][tr][td][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/9p][color=#3333ff][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/9p][color=#3333ff]移液枪[/color][/url][/color][/url][/td][td]德国 Eppendorf 股份公司[/td][/tr][tr][td]Matlab 2015b[/td][td]Mathworks[/td][/tr][tr][td]PLS_Toolbox工具箱[/td][td]Eigenvector Research[/td][/tr][tr][td]RESULT[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]采集软件[/td][td]美国Thermo Fisher公司[/td][/tr][/table][b]1.2 试剂[/b]甲醇（色谱纯，山东禹王实业有限公司化工分公司），trypton（胰化胨或称胰蛋白胨，OXOID）、葡萄糖（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、yeastextract（酵母提取物，OXOID）、氯化钠（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、甘油（分析纯，天津市富宇精细化工有限公司）、乙醇（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、去离子水（实验室自制）。[b]2 方法2.1 样品的制备[/b]甲醇使用时没有进一步纯化，利用三种不同的培养基配备体积分数为0.1-2.5%（直接稀释）[color=#444444]，[/color]间隔为0.1%的甲醇溶液，共75个样品。三种培养基如下：（1）YPD培养基（2）LB培养基（3）YPEG培养基[b]2.2 光谱的采集[/b]用AntarisⅡ傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]透射模块采集样品光谱，以空气为背景参比，每测一个样本扣除一次背景，随机将样品注入一个光程为1mm的石英比色皿中，利用控温附件将采谱温度控制在30[sup]o[/sup]C。每个样品采集10张光谱，取其平均作为样品的原始[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图。[b]2.3 考察甲醇扰动对水光谱的影响[/b]结合水光谱组学，选择12个适用于低含量甲醇溶液的水基质坐标（water matrixcoordinates，WAMACS）。在甲醇扰动下，利用WAMACS的吸光度作雷达图，观察不同浓度的甲醇水溶液在不同波数下对水光谱的影响。[b]2.4 定量分析模型的建立[/b]首先对原始光谱进行依次相减法差谱处理，其次利用基于欧氏距离的Kennaed-Stone (KS)[sup][/sup]法对样品进行校正集和验证集的划分。而后筛选最佳的光谱预处理方法，以提高模型的准确性和有效性。[b]3 实验结果3.1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图3-1为用FT-NIR光谱仪采集得到的25个样品的近红外原始光谱图。从图中可以看出，不同样品光谱的差异性很小，所以需要采用一些化学计量学方法来使不同样品之间的光谱差异放大化[/b][align=center][b]。[img=,663,220]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161605214991_1509_3237657_3.png!w663x220.jpg[/img][/b][/align][b][/b][align=center]图3-1 甲醇-培养基（YPD）溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图（a：原始光谱图；b：差谱图）[/align][b]3.2 甲醇扰动对水光谱的影响[/b]水的吸收峰较强，容易掩盖住其它扰动对其产生的影响，因此我们必须借助化学计量学手段对光谱进行处理。首先通过依次相减法对样品和溶剂光谱进行差谱之后，再对其进行一阶导数处理，以便突出光谱间的差异。如图3-2所示，从中可以看出，经过差谱和一阶导数处理之后，一些重叠峰显现出来，光谱的分辨能力提高。[align=center][img=,563,284]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161605533127_3501_3237657_3.png!w563x284.jpg[/img][/align][align=center]图3-2 预处理之后的甲醇-YPD溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图[/align][align=center][img=,558,267]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161607071488_951_3237657_3.png!w558x267.jpg[/img][/align][align=center]图3-3 预处理之后7700-6250 cm[sup]-1[/sup]波段的甲醇-YPD溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图[/align][align=center] [/align][align=center]表3-1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中水的特征峰的归属[/align] [table][tr][td] [align=center]序号[/align] [/td][td] [align=center]波数（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]解释[/align] [/td][td] [align=center]参考文献[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]6400-6200[/align] [/td][td] [align=center]与甲醇多聚体的数目有关[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]低于这个波数，溶液中氢键增多，水的结构更加稳定[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]6836、6711[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]2-3[/sub]，指含有两、三个氢键的水物种[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]水分子中OH的对称和反对称伸缩振动的组合频[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]1[/sub]，指含有一个氢键的水物种[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]7070、6845、6850[/align] [/td][td] [align=center]水分子中对称和反对称OH伸缩振动的一级组合谱带、甲醇和水形成的环状二聚体[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]7070[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]0[/sub]，不含有氢键的水分子，即自由的水分子[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]7082、6702、6954[/align] [/td][td] [align=center]弱氢键、强氢键、第三种（受温度影响较大）[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]9[/align] [/td][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]被称为捕获水的7168和7128 cm[sup]-1[/sup]之间的是脱水波段[/align] [/td][td] [/td][/tr][/table]我们选定12个WAMACS用于低含量甲醇的测定，分别为7149 cm[sup]-1[/sup]、7082 cm[sup]-1[/sup]、6954 cm[sup]-1[/sup]、6940 cm[sup]-1[/sup]、6900 cm[sup]-1[/sup]、6871 cm[sup]-1[/sup]、6836 cm[sup]-1[/sup]、6773 cm[sup]-1[/sup]、6702 cm[sup]-1[/sup]、6667 cm[sup]-1[/sup]、6509 cm[sup]-1[/sup]和6400 cm[sup]-1[/sup]。[b]图3-4为根据低含量的甲醇-YPD溶液在12个WAMACS下的吸光度的差异所做的雷达图。[/b][align=center][b][img=,489,319]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161615375161_9631_3237657_3.png!w489x319.jpg[/img][/b][/align][b][/b][align=center]图3-4 甲醇-YPD溶液雷达图[/align][align=center] [/align]为了进一步证实所选波数的正确性，我们将具体波数下的吸光度与一级数据进行关联。如表3-2所示，相关系数均大于0.965，说明这12个波数的吸光度与一级数据之间关联度极高，证实了这12个波数的有效性。进一步验证了雷达图用于表征低浓度甲醇溶液的可靠性，说明水光谱组学用于发酵过程可能是一种较好的选择。[align=center] [/align][align=center]表3-2 甲醇-YPD溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.972[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.967[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.978[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.985[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.985[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.986[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.979[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.969[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.976[/align] [/td][/tr][/table][b]3.3 定量分析模型的建立[/b]应用KS样品集划分方法，将25份样品按照2:1的比例划分为校正集和验证集，17个校正集样品用于PLSR模型的建立，剩下的8个样品用于模型的预测，PLSR模型用5-倍交叉验证进行检验。在水的第一倍频区(7600-6250cm[sup]-1[/sup])和甲醇的CH[sub]3[/sub]组合频区(4550-4250cm[sup]-1[/sup])两个波段分别建立模型。两个模型的预测结果很相似，证明了可以水为探针对甲醇浓度进行监测，表3-3和表3-4为只对数据进行均值中心化处理时两个模型的预测结果。[align=center] [/align][align=center]表3-3 样本在7600-6250 cm[sup]-1[/sup]波段模型的预测结果[/align] [table][tr][td] [align=center]No.[/align] [/td][td] [align=center]Reference value (%)[/align] [/td][td] [align=center]Prediction value(%)[/align] [/td][td] [align=center]Deviation (%)[/align] [/td][td] [align=center]Relative deviation(%)[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]0.100[/align] [/td][td] [align=center]0.156[/align] [/td][td] [align=center]0.056[/align] [/td][td] [align=center]56.000[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]0.800[/align] [/td][td] [align=center]0.865[/align] [/td][td] [align=center]0.065[/align] [/td][td] [align=center]8.125 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]1.300[/align] [/td][td] [align=center]1.341[/align] [/td][td] [align=center]0.041[/align] [/td][td] [align=center]3.153 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]1.500[/align] [/td][td] [align=center]1.523[/align] [/td][td] [align=center]0.023[/align] [/td][td] [align=center]1.533 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]1.600[/align] [/td][td] [align=center]1.652[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]3.250 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]1.800[/align] [/td][td] [align=center]1.868[/align] [/td][td] [align=center]0.068[/align] [/td][td] [align=center]3.778 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]2.000[/align] [/td][td] [align=center]2.018[/align] [/td][td] [align=center]0.018[/align] [/td][td] [align=center]0.900 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]2.400[/align] [/td][td] [align=center]2.414[/align] [/td][td] [align=center]0.014[/align] [/td][td] [align=center]0.583 [/align] [/td][/tr][/table][align=center]表3-4 样本在4500-4250 cm[sup]-1[/sup]波段模型的预测结果[/align] [table][tr][td] [align=center]No.[/align] [/td][td] [align=center]Reference value (%)[/align] [/td][td] [align=center]Prediction value(%)[/align] [/td][td] [align=center]Deviation (%)[/align] [/td][td] [align=center]Relative deviation(%)[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]0.100[/align] [/td][td] [align=center]0.110[/align] [/td][td] [align=center]0.010[/align] [/td][td] [align=center]10.000[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]0.800[/align] [/td][td] [align=center]0.852[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]6.500[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]1.300[/align] [/td][td] [align=center]1.306[/align] [/td][td] [align=center]0.006[/align] [/td][td] [align=center]0.462[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]1.500[/align] [/td][td] [align=center]1.499[/align] [/td][td] [align=center]-0.001[/align] [/td][td] [align=center]-0.067[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]1.600[/align] [/td][td] [align=center]1.627[/align] [/td][td] [align=center]0.027[/align] [/td][td] [align=center]1.688[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]1.800[/align] [/td][td] [align=center]1.804[/align] [/td][td] [align=center]0.004[/align] [/td][td] [align=center]0.222[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]2.000[/align] [/td][td] [align=center]1.996[/align] [/td][td] [align=center]-0.004[/align] [/td][td] [align=center]-0.200[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]2.400[/align] [/td][td] [align=center]2.399[/align] [/td][td] [align=center]-0.001[/align] [/td][td] [align=center]0.042[/align] [/td][/tr][/table][b]表3-5为水的第一倍频波段的预处理方法优化建模结果，RMSCV值作为模型的评价标准，其值越小说明模型越优。其中导数和SG平滑的点数（3-25点）也经过了优化，如图3-5所示，一阶导数SG平滑的最优点数是13点，过少会使光谱的无效信息滤除的不完全，点数过多会使一些信息有效信息被滤除掉。如图3-6所示，二阶导数SG平滑的最优点数是25点。基于水光谱组学建立的PLSR模型，其最佳预处理方法是二阶导数25点平滑，此时主成分数是4。由图3-7可知，RMSECV随着主成分数的增加而降低，当主成分数选择4时，RMSECV达到最低点，因此，甲醇-YPD溶液中甲醇的定量分析模型的最佳主成分数为4，相关参数(RMSEC、RMSECV、RMSEP、R[sub]c[/sub][sup]2[/sup]、R[sub]cv[/sub][sup]2[/sup]和R[sub]p[/sub][sup]2[/sup])分别是0.014%，0.038%，0.047%，1.000，0.997，0.999，结果证明[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合水光谱组学可能为低含量甲醇的测定提供一个新的思路，最佳模型结果如图3-8所示。[/b][align=center][img=,535,271]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161615048367_8587_3237657_3.png!w535x271.jpg[/img][/align][align=center]图3-5 一阶导数平滑窗口宽度优化结果[/align][b][/b][align=center][img=,550,285]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614446326_5887_3237657_3.png!w550x285.jpg[/img][/align][align=center]图3-6 二阶导数平滑窗口宽度优化结果[/align][align=center][/align][align=center]表3-5 不同预处理方法下的建模结果比较[/align] [table][tr][td=1,2] [align=center]预处理方法[/align] [/td][td=7,1] [align=center]模型评价参数[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]RMSEC[/align] [/td][td] [align=center]RMSECV[/align] [/td][td] [align=center]RMSEP[/align] [/td][td] [align=center]R[sub]c[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]R[sub]cv[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]R[sub]p[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]RPD[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]autoscaling[/align] [/td][td] [align=center]0.045[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]0.118[/align] [/td][td] [align=center]0.996[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][td] [align=center]6.093[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]mean center[/align] [/td][td] [align=center]0.041[/align] [/td][td] [align=center]0.050[/align] [/td][td] [align=center]0.123[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][td] [align=center]5.846[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SNV[sup]a[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.529[/align] [/td][td] [align=center]0.657[/align] [/td][td] [align=center]0.424[/align] [/td][td] [align=center]0.481[/align] [/td][td] [align=center]0.339[/align] [/td][td] [align=center]0.651[/align] [/td][td] [align=center]1.696[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]MSC[sup]a[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.530[/align] [/td][td] [align=center]0.688[/align] [/td][td] [align=center]0.426[/align] [/td][td] [align=center]0.479[/align] [/td][td] [align=center]0.337[/align] [/td][td] [align=center]0.653[/align] [/td][td] [align=center]1.688[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SG(13,1,1)[sup]a, b[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.017[/align] [/td][td] [align=center]0.044[/align] [/td][td] [align=center]0.035[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]0.996[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]20.543[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SG(25,2,2)[sup]a, b[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.014[/align] [/td][td] [align=center]0.038[/align] [/td][td] [align=center]0.047[/align] [/td][td] [align=center]1.000[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]15.298[/align] [/td][/tr][/table]a) 预处理之前，对光谱先进行了meancenter处理。b)SG(a1，a2，a3)：a1是平滑的窗口宽度，a2是多项式次数，a3是导数。[align=center][img=,612,341]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614063851_5860_3237657_3.png!w612x341.jpg[/img] [/align][align=center]图3-7 主成分数的选择[/align][align=center][b] [img=,608,296]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614195255_712_3237657_3.png!w608x296.jpg[/img][/b][/align][align=center]图3-8 甲醇-YPD溶液最佳定量模型[/align][align=center][/align][b]3.4 其它[/b]利用甲醇-LB溶液和甲醇-YEPG溶液得到的结果均和上述甲醇-YPD溶液得到的结果类似，显示水光谱组学可以用于甲醇-培养基溶液中甲醇含量的测定，为水光谱组学应用于目标物质含量低的毕赤酵母发酵过程奠定了基础。甲醇-LB溶液和甲醇-YEPG溶液的雷达图分别见图3-9和图3-10，不同浓度甲醇溶液在选定的12个WAMACS下的吸光度显示出了差异性。特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性分别见表3-6和表3-7，相关系数均大于0.91，相关度较高，证实了所选WAMACS的正确性。两种培养基溶液的甲醇最佳定量模型分别见3-11和3-12，由表可知RMSE值均很低，R[sup]2[/sup]都大于0.97，说明模型的误差很低，准确度很高。[align=center][img=,690,352]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161612071351_5227_3237657_3.png!w690x352.jpg[/img][/align][align=center]图3-9 甲醇-LB溶液雷达图（见实验记录0005497-p97）[/align][align=center][img=,664,348]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161612456091_8187_3237657_3.png!w664x348.jpg[/img][/align][align=center]图3-10 甲醇-YEPG溶液雷达图（见实验记录0005497-p97）[/align][align=center] [/align][align=center]表3-6 甲醇-LB溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.991[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.962[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.969[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.978[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.980[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.984[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.977[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.987[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.964[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.989[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.950[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.964[/align] [/td][/tr][/table][align=center]表3-7 甲醇-YEPG溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.962[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.968[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.990[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.958[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.993[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.957[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.935[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.918[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.991[/align] [/td][/tr][/table][align=center][img=,583,308]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161613128067_1312_3237657_3.png!w583x308.jpg[/img][/align][align=center]图3-11 甲醇-LB溶液最佳定量模型[/align][align=center][img=,603,303]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161613369595_3970_3237657_3.png!w603x303.jpg[/img] [/align][align=center]图3-12 甲醇-YEPG溶液最佳定量模型[/align][b]4 讨论与结论[/b]本章研究中采用AntarisII傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]对水光谱组学在甲醇-培养基（YPD、LB、YEPG）体系中的可行性进行了探究，以便确定其能否用于毕赤酵母发酵过程。首先，实验室条件下直接稀释法配制0.1-2.5%（[i]v[/i]/[i]v[/i]）甲醇-培养基（YPD、LB、YEPG）溶液，间隔0.1%。其次，利用雷达图选定12个活化的水吸收峰（7149 cm[sup]-1[/sup]、7082 cm[sup]-1[/sup]、6954 cm[sup]-1[/sup]、6940 cm[sup]-1[/sup]、6900 cm[sup]-1[/sup]、6871 cm[sup]-1[/sup]、6836 cm[sup]-1[/sup]、6773 cm[sup]-1[/sup]、6702 cm[sup]-1[/sup]、6667 cm[sup]-1[/sup]、6509 cm[sup]-1[/sup]和6400 cm[sup]-1[/sup]）用于反应甲醇的存在对水光谱的影响，结果显示即使甲醇的变化量是0.1%，仍可以在雷达图中观察到特定波数下吸光度的变化。然后，利用PLSR建立了水光谱组学用于低含量甲醇测定的NIR分析模型，以甲醇-YPD溶液为例，光谱的最佳预处理方法是二阶导数SG25点平滑，最佳主成分数为4，最佳模型的R[sup]2[/sup][sub]c[/sub]，R[sup]2[/sup][sub]cv[/sub]，R[sup]2[/sup][sub]p[/sub]，RMSEC、RMSECV和RMSEP值分别是1.000，0.997，0.999，0.014%，0.038%，0.047%。甲醇-LB培养基溶液和甲醇-YEPG培养基溶液得到的结果和上述甲醇-YPD培养基溶液得到的结果极其相似，结果证明水光谱组学可以用于甲醇含量的测定，为低含量甲醇的测定提供了一个新的视角。由于样品是在实验室所配的简单体系，距离真正应用于发酵生产中还需要进一步的研究。考虑到实际发酵过程的复杂性，下一步将探讨上述方法在实际动态发酵过程中的应用。

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  • 布鲁克 timsTOF fleX 组学和成像质谱系统 400-860-5168转0230
    timsTOF fleX 实现 MALDI 引导的空间定位组学高灵敏度：timsTOF fleX 空间定位组学方案，结合特征区域 MALDI 成像和 PASEF 组学分析，能从有限样本中获得高鉴定率。空间分辨率：高空间分辨率的 MALDI 源和平台机械设计获得分子分布图，增加组学空间维度信息。多功能：双离子源设计使您在同一个质谱平台上完成分子空间分布和 ESI 多组学鉴定。microGRID -- 精准、可靠的硬件升级，使高空间分辨成像实验唾手可得实现高空间分辨的成像实验并不是一件容易的工作。布鲁克推出了全新 microGRID 技术 -- 整合了 MALDI 机械平台和 smartbeam 3D 激光器的光束定位系统，进一步提升了质谱成像实验的图像质量，可获得 5 μm 的超高空间分辨率。microGRID 是一款适用于所有 timsTOF fleX 系列质谱仪的选配功能模块，将它整合进布鲁克现有的质谱成像工作流程中，展现出了突破极限的超高空间分辨率。该技术与布鲁克的自动一体化的成像数据采集流程 SCiLS™ autopilot 无缝衔接，使它不仅适用于成像专家，也同样适用于新购入成像仪器的用户及常规的成像数据采集应用。该技术与布鲁克的 SCiLS™ Lab 软件配合使用，可实现对于高分辨成像数据的深度挖掘。从 4D-组学到分子成像的无折中解决方案双离子源设计将无标记分子定位与 PASEF LC-MS/MS 鉴定匹配，解析生物样本的分子变化。 建立在 shotgun 蛋白组学标准上的 timsTOF fleX 将布鲁克一流的 4D-组学分析与尖端的 MALDI 成像技术整合于一个平台，包括高频率的 smartbeam 3D 激光器。配置有双离子源的 timsTOF fleX，把持久稳定的 ESI 分析和组织分子空间分布集成于一体，是进行空间定位组学研究的理想平台。在此之前，没有质谱仪能为组学研究者同时提供这两种能力。 ESI 和 MALDI 的切换操作，只需在软件中开启 smartbeam 3D 激光源，仅需几秒即可完成。简单的切换操作意味着从组学深度鉴定和定量流程到组织高清成像的方便转换，又不影响效率和功能，从而发现真正有用的信息。增加 MALDI 成像新维度，挖掘更多信息由 MALDI 和 ESI 产生的离子，经过同一路径从离子源到达探测器，因此 MALDI 工作流程可以利用 timsTOF HT 的主要优势，包括根据分子碰撞截面 ( CCS ) 来进行捕集离子淌度分离（ trapped ion mobility separation，TIMS ）。调谐和校准可在 ESI 模式下进行，并用于 MALDI 模式，方便了仪器的优化。TIMS 允许根据离子形状分离分子。离子与气流一起进入双 TIMS 装置，在第一个TIMS 分析器通过电场进行累积。实际分离发生在第二个 TIMS 分离器。通过降低电位以时间和空间的方式释放离子。可变扫描速度和淌度范围适应性可对不同种类分子优化，为用户带来更多灵活性。为组学增加空间维度信息将特征区域 MALDI 成像和深度多组学分析结合现在变得容易可行。MALDI 成像适用于类型广泛的分析物，包括代谢物、脂类或聚糖，并与显微工作流程无缝衔接。针对空间定位组学，MALDI 成像可识别特征区域化合物分布。timsTOF fleX 采用双离子源设计，与可靠的高品质消耗品和用户友好软件一起使用，方便了研究工作，节省了研究人员的时间。使用布鲁克 IntelliSlides™ 预制玻片，使 MALDI 成像和空间定位组学流程在 timsTOF fleX 上完全自动化。分离相近质量或同分异构体离子捕集离子淌度谱（ TIMS ）有助于复杂样品（ 如组织切片 ）的分析。通过分离近质量或同分异构的代谢物、脂质、肽段或糖苷，以获得分析物的真实空间定位。高质量分辨率无助于这些问题的解决，timsTOF fleX 提供了唯一的机会来区分同分异构体的分布。碰撞横截面（ CCS ）是 TIMS 给出的测量结果，提供了从另一角度来验证质谱分析结果。CCS 关联软件智能地将空间 MALDI-TIMS 成像数据与多组学结果相匹配，并使鉴定结果与重要的形态学内容相关联。从色谱分离技术到在像素点的原位分析，一切变得触手可得 … … timsTOF fleX 是一台多功能的质谱仪，用于测量样品的分子情况。timsTOF fleX 建立在布鲁克开创性 timsTOF HT 平台上，功能齐全、速度快、灵敏度高的 ESI 质谱，可用于所有 多组学分析。结合了高空间分辨率的 MALDI 源和平台机械专业设计，用于解析分子分布和带来组学分析的空间维度。将蛋白质组学分析转换为空间蛋白质组学，将脂质组学转换为空间脂质组学，将代谢组学转换为空间代谢组学，并获取数据的组织学背景。与其它学科相结合，从你的分析数据中获取更多信息以达到科研目标。为质谱成像初学者量身打造的自动一体化成像数据采集流程 SCiLS™ autopilot我们提供 “ 购入即用 ” 的成像耗材和软件产品，帮您迅速采集数据，并随后挖掘出组织的分子表型信息。我们推出了基于 IntelliSlides 预制载玻片的自动一体化成像数据采集流程，不仅大大减少了对用户输入的操作要求，还能确保所采集数据的高品质和可重现性。我司还推出了预制的 fleXmatrix 基质，高品质的基质可以保证实验效果并简化基质施加过程。作为质谱成像数据处理的 “ 行业金标准 ”，SCiLS™ Lab 软件可以实现原始数据的可视化以及后续的数据统计分析操作。此外，SCiLS™ Lab 可以与 MetaboScape 软件联用，实现了通过数据库检索信息或 LC/MS 实验结果直接对高分辨的 MALDI 成像热图进行快速分子注释的功能。将这种联用机制应用于空间定位组学工作流程中，可实现生物背景信息与整体组学或单细胞组学信息的有效整合。多组学性能和高灵敏度 MALDI 的结合timsTOF fleX 实现 SpatialOMx无论蛋白组学、脂质组学、糖组学还是代谢组学，timsTOF fleX 都是空间定位组学分析的理想平台。使用专利的smartbeam 3D 技术进行快速、无标记的 MALDI 成像，以绘制样品的分子分布图，并鉴定感兴趣的区域，对它们进一步深入分析。由 PASEF 技术支持的 LC-MS/MS 分析可以进行最高水平的鉴定并得到最可靠的结果。肿瘤远比看到的还复杂癌症的微环境是由健康细胞、肿瘤细胞、结缔组织、血管和炎症在不同时间点以不同的比例组合而成。每一种成分都有其独特的化合物分子标记。研究人员对疾病状态的判断在很大程度上依赖于组织病理学的解释，并在生物分子的背景下创建这些图谱，从而在传统的组学和理解疾病之间架起了桥梁。CCS 关联空间多组学发现差异癌细胞和其它疾病状态具有显著的遗传和表观遗传修饰，影响基因组表达层次。无论你观察的是蛋白质组、脂质组还是代谢组，化合物的空间分布都包含了有价值的解释信息。要了解复杂的样品，除了质量和电荷外，还需要有 timsTOF fleX 的离子淌度功能提供无与伦比的分析深度。近质量干扰可被区分，同分异构体可被分离。这有助于组织中近质量脂质的准确定位。原位 MS/MS 以及 PASEF 技术支持的 4D 多组学研究方案使您能够识别更多感兴趣的分析物。SpatialOMx 的自动分子注释工作流程布鲁克的业界领先的应用软件，现在可以直接对组织中的目标分子注释。只需将数据导入到 SCiLS™ Lab 软件，定义感兴趣的区域，并将峰列表数据导出到 MetaboScape。使用 LC-MS/MS 建立的数据库或成分列表对各个峰进行注释，然后导出注释表并送回到 SCiLS™ Lab 进行可视化。从 SCiLS™ Lab 软件中，可以使用通路和熟悉的命名法而不是分子量可视化实验结果，从而缩短从数据到最终结果的时间。
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    厂商： 布鲁克道尔顿(Bruker Daltonics)
    品牌： 布鲁克/Bruker
    型号： timsTOF fleX&#8482
    价格： 面议
  • 定制化原位显微光学/光谱学测试系统 400-628-5299
    定制化原位显微光学/光谱学测试系统Customized In-situ Optical / Spectroscopic MicroscopeSystem我公司集成了自主研发的激光自动聚焦等自动化功能的核心光学/光谱学模组均采用模块化设计，物镜下方没有任何零部件占用空间，并且具备完整的软硬件接口，可以方便地集成到客户的工况环境或者研究机台上，为客户提供定制化的测试系统。技术特色：激光自动聚焦：&bull 显微光学和光谱学模组都可配备激光自动聚焦模块。
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 卓立汉光/ZOLIX
    型号： 定制化原位光谱测试
    价格： 面议
  • 德玛莎三代水光美容仪
    打水光针是目前最常见的美容项目，但是市场上很多水光仪器参差不齐，很多美容院老板不知道怎么选。今天，我给大家科普一下，德玛莎三代水光美容仪。德玛莎三代水光美容仪德玛莎三代水光仪让您全脸充满紧实、水嫩感，效果更持久、更自然。德玛莎三代水光仪使用范围：有效改善脸部、颈部、手部皱纹（针对鱼尾纹、法令纹等敏感部位，刺激较小）；美白嫩肤，改善暗沉肤色；有效补充脸颊、脖颈、胸部、手背、唇部等部位所需水分；收缩毛孔，增加弹力，紧致皮肤；充分补水，使皮肤水润柔嫩、有光泽，更显年轻通透；淡化色斑，改善青春痘，针对黑眼圈、青春痘、毛孔粗大、炎症；长久维持白皙水嫩肌肤。德玛莎三代水光美容仪特点更全面：透明质酸+N种选择。更立体：深层注射，精确注射。更有效：实现饱满水嫩Q弹肌。更整体：面部完整覆盖，效果更全面更持久。德玛莎三代水光美容仪功能改善肤色：德玛莎三代水光仪能够刺激肌肤新陈代谢加快，改善暗黄干燥的肌肤，提亮肤色，使肌肤光感亮白。收缩毛孔：德玛莎三代水光仪能够加速肌肤新陈代谢，起到收缩细化毛孔的效果，令肌肤更加紧致光滑。祛除皱纹：德玛莎三代水光仪可减缓面部细纹，紧致肌肤。关于德玛莎三代水光美容仪。我就给大家讲到这里了，如果有什么明白的问题，或者想了解的问题，欢迎前来咨询。
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    厂商： 河北飞嘉医疗器械科技有限公司
    品牌： 未知
    型号： 德玛莎三代
    价格： 1000元
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水光谱组学相关的耗材

  • 蛋白组学 SISPROT 试剂盒
    蛋白组学 SISPROT 试剂盒产品介绍：SISPROT，全称Simple and Integrated Spintip-based Proteomics Technology.该技术于2016年首次报道，是一种基于独特的离心移液枪头“Spintip”的集成式蛋白质组学前处理技术，可实现从原始样品出发一站式完成蛋白质组学样品前处理所有步骤，处理后的样品可直接用于色谱质谱检测。蛋白组学样品前处理从“毫克时代”迈入“纳克时代”。蛋白组学 SISPROT 试剂盒产品步骤：一站式样品前处理：集成提取、酶解、脱盐为一体的蛋白组组学样品前处理。蛋白组学 SISPROT 试剂盒产品特点：1、极高效，传统前处理方法需要16h，SISPROT法缩短至2h。2、高灵敏度，最低样本初始量可低至10个细胞或1ng，组织样本低至1mm2组织切片，鉴定能力与处理常规毫克级样品相当。3、结果具有很好的稳定性；蛋白组学 SISPROT 试剂盒适用领域：该试剂盒适用于低微克甚至纳克蛋白质样品；适用于科学研究领域如干细胞、蛋白质复合物、蛋白质翻译后修饰；临床样品检测行业如组织活检、液体活检、肠道微菌群；植物研究如经济作物、菌菇类、水果类等。蛋白组学 SISPROT 试剂盒产品图片：
    供应商： 广州莱奥实验室科技有限公司
    品牌： 莱奥
    价格： ¥530019000
  • 复杂蛋白质组学标准品
    用于LC/MS 分析的蛋白质组学试剂安捷伦复杂的蛋白质组学标准品是含有1500 种蛋白的Pfu 蛋白提取物。与我们的TPCK-处理的蛋白质组学级胰蛋白酶一起使用，为LC/MS 生物标志物发现和其它蛋白质组学研究提供了理想的工作流程验证组合。订货信息：
    供应商： 北京谱合生物科技有限公司
    品牌： 安捷伦
    价格： 面议
  • 干血斑基因组DNA提取试剂盒
    产品特点产品特点: 处理样本： 3-10 片直径为 3 mm 的干血斑样品操作便捷:采用磁珠法核酸提取，45分钟内即可获得高质量DNA高纯品质:提取的DNA片段完整性好、纯度高、质量稳定可靠安全无毒:实验全程无需使用酚/氩仿等有毒有害溶剂自动化:可整合自动化提取仪，实现高通量自动化提取 应用场景提取的核酸可适用于SNP分型、NGS、多重PCR荧光定量、芯片杂交、高通量测序等检测方法，可应用于亲权鉴定、身份识别、数据库建立、肿瘤基因检测等检测项目。 干血斑基因组DNA提取自动化解决方案 适配全自动核酸提取纯化仪平台 实验案例
    供应商： 德诺杰亿（北京）生物科技有限公司
    品牌： 德诺杰亿
    价格： 面议
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