近红外无创血氧定量计

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近红外无创血氧定量计相关的厂商

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    北京格致同德科技有限公司于2015年成立,是一家专业从事实验设备、科学器材贸易与研发的高科技企业。公司以近红外光谱技术为主要的发展方向。依托强大的近红外技术力量,代理了美国VIAVI公司的MicroNIRTM系列微型近红外光谱仪,包括了用于在线分析的PAT-W、PAT-Wx、PAT-U、PAT-Ux、PAT-L、PAT-Lx以及用于现场分析的手持式MicroNIR OnSite W、用于实验室分析的MicroNIR PRO ES等多种产品,并成功将该系列产品推广到制药、食品、粮油、烟草等行业。公司在开展贸易工作的同时也投入大量精力于产品研发,到目前为止公司已经研发出了OLNIR-1700在线近红外光谱仪,TTNIR-1700台式近红外光谱仪等一系列近红外产品。在烟草、发酵、食品、军工等行业拥有众多业绩。
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  • 丹阳慧创医疗设备有限公司是一家专注于为神经科学提供创新、专业解决方案和服务的高科技企业,拥有一支由行业专家领军的高水平队伍。我们围绕近红外光谱脑功能成像核心技术开展了研究和开发工作,受到国内外专家的广泛认可,形成了产学研用一体的完整规划。目前公司产品覆盖领域包括神经科学、心理学、生理学、人机工效、康复、精神疾病,管理和营销学、以及其它相关医学学科。公司近红外光谱脑功能成像产品已在清华大学,香港理工大学,宣武医院,北医六院,中国康复研究中心等五十余家单位示范应用,已支持发表SCI论文10余篇。公司目前参与国家重点研发计划一项、主持江苏省双创人才计划、丹阳市丹凤朝阳计划、丹阳科技支撑计划等人才和产业转化课题。慧创医疗依托北京航空航天大学的一流专家团队,专注于近红外脑功能成像与评价的研究工作,已获得参与国家级课题项目3项,并获得数十家临床及科研机构的业内肯定,支撑发表SCI论文20余篇。
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  • 400-860-5168转3703
    北京伟创英图科技有限公司位于中关村科技园区丰台园,是一家专业从事近红外光谱、图像快速分析技术及仪器研发设计、生产制造、系统集成、销售和服务为一体的中关村高新技术企业。公司秉承“信仰、勤奋、敬业、专注”的核心价值观,贯彻“品质生活、臻智见我”的服务理念,专心推广,精心设计,匠心制造,为用户提供按需设计、定制生产的服务。 公司的发展宗旨:专注于制造与系统集成技术;专注于一对一定制化体验式服务;专注于关键核心技术的传承与发展;专注于现场快检技术的研发与融合。公司吸收、传承了国内外先进制造技术和系统集成经验,推出了便携式、实验室式、手持式、在线式、特种行业应用等多款近红外光谱仪及专业化学计量学软件、测量软件、在线综合监控软件等。。
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近红外无创血氧定量计相关的仪器

  • 无线近红外光谱仪来了。MicroNIR OnSite-W无线手持近红外光谱仪产品设计符合人体工程学原理,结构紧凑,坚固抗震。无论生产现场还是野外应用,OnSite-W均是理想的近红外解决方案,其软件功能强大,用户界面直观,可在平板电脑或笔记本电脑上方便使用。操作人员仅需极少的培训即可在现场完成快速检测及分析。MicroNIR OnSite-W是目前世界上最小的全集成近红外光谱仪,该产品的核心技术是美国VIAVI Solutions公司的线性渐变技术(LVF),其优势是整机无任何移动部件,符合IP65 / IP67防尘防水等级要求。MicroNIR OnSite-W可广泛应用于食品,农业,医药和安防领域的现场快速检测。技术特点? 快速,实时,无损的近红外光谱分析技术;? 无线传输,超紧凑,符合人体工程学的手持式近红外光谱仪;? 具有用于一键式数据采集的多功能按钮;? 内置可充电电池,工作时间大于10小时;? IP65和IP67等级,适用于潮湿和多尘的复杂环境;? 可通过蓝牙或USB接口与平板电脑或者笔记本电脑连接,操作方便;? 与原装MicroNIR OnSite配件兼容;? 用户界面直观,方便用户使用。
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  • 产品概述  SupNIR-1520TM便携式近红外分析仪,也是纺织品纤维成分快速分析仪,采用近红外光谱分析技术进行纺织品成分含量检测,可解决现有方法检测周期长,检测成本高,破坏样品等问题。该仪器简化检验过程,分析准确度高,可用于现场和实验室纺织品成分快速检测。  SupNIR-1520TM采用全息镀金凹面光栅扫描和高灵敏探测技术,基于光学漫反射方式进行样品分析。仪器可通过外接电脑或者独立工作实现样品分析,不仅可进行定性判别,同时还可进行定量分析,是纺织品检验检测的好帮手。  仪器配备简洁明了的RIMP分析操作软件,该软件全中文显示、操作简单,将仪器控制、模型维护和数据管理高度集成。该软件支持业内主流化学计量学技术,包括用于定量分析的PLS偏最小二乘回归方法、ANN人工神经网络方法及用于定性分析的SIMCA方法、聚类分析法等。用户可自由地扩展仪器分析功能。RIMP通过数据库实现数据存储、查询、统计和报告,可供用户定制所需要的报表格式输出分析报表,并且支持近红外分析的组网应用。产品特点  快速  光学接触式检测,数秒钟内得出检测数据结果;  无损  布样无需预处理,样品无损;不使用化学试剂;  方便  便携式设计,方便现场和实验室检测;  仪器一键操作,简单易用。产品获奖自主创新金奖
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  • 从药品到食品,从聚合物到石油,各个行业里,对于从事QA/QC工作和更高端的化学计量学测试的分析人员而言,通常需要在样品所在的地方进行实验操作——既可能是在现场,亦可能是通过远程控制。但是您愿意为了便携性而牺牲仪器的性能吗?事实上你无需纠结,无论是在实验室内还是在户外,Spectrum Two N&trade 傅里叶变换近红外光谱仪都能提供相同水准的灵敏度、分辨率和样品通量。这正是该系统秉持的设计理念。这套系统可以充分满足实验室对高端性能的迫切需求,同时又是方便易用的便携式仪器,实在是你的理想之选。无论是初出茅庐的新手,还是经验丰富的专业研究人员,都能立刻上手熟练操作。还有多种软件供您选择,包括结合了触屏简易性和安全性的软件包,这尤其适合法规严格控制的实验室。但真正让Spectrum Two N分外引人注目的是其即插即用的前沿应用附件。它配备了近红外反射附件、专供液体和油品使用的可加热透射附件(含三个样品位)、以及直接穿透包装进行测量的远程采样附件。另外,基于业界备受青睐的红外光谱平台,它还可以使用第三方附件。Spectrum Two N系统:高性能、随时随地为您所用的傅里叶变换近红外光谱仪。食品行业Spectrum Two N系统能确定调味料、食用油等食品的安全性和可靠性,可现场筛查营养指标以及潜在的污染物或掺杂物。多种可选择的软件和可替换的附件相结合,比如食用油专用的可加热透射附件(HTM)和很容易清洗的近红外反射附件(NIRM),意味着你可以在同一个系统中检测多种样品类型。药品行业Spectrum Two N系统尤其适合受法规管控的实验室,可以使用简单的工作流方法进行配置,是对原材料定性定量的理想之选,同时还能提供审查跟踪、电子签名和权限控制,协助您遵循21 CFR Part 11的严格要求。另外,远程采样附件(RSM)可实现直接透过包装分析和直接采样分析,无需取样检测。石油和能源行业对于建筑设备、柴油和燃气发动机制造商而言,坚固耐用的Spectrum Two N系统能对燃料油和生物燃料进行高性能的测量。对于炼油厂、配送中心和检测实验室而言,高性能液体分析系统可使用ASTM或定制化方法,提供高灵敏度、高成本效益的解决方案。聚合物和回收利用行业Spectrum Two N系统能够定性和定量分析工业/聚合物应用中的大量相关化合物,是一种检测物理和化学性能的非破坏性方法。无论您处于制造链中的哪一个环节,Spectrum Two N系统都能配合不同的采样附件(例如,适用于聚合物颗粒的NIRM,单体溶液的HTM和聚合物识别的RSM),帮您完成聚合物的分析工作。Spectrum Two N系统结构紧凑,灵敏度高,可以容纳各种各样的采样附件。包括即插即用的近红外反射附件、可加热液体采样附件和远程直接采样附件,是目前市场上功能齐全的傅里叶变换近红外光谱仪,把仪器和附件从箱子里拿出来,您就可以轻松对安装在仪器上的固体反射、液体透射或远程样品分析附件进行切换。首屈一指的反射附件Spectrum Two N系统可配置基于高灵敏度、方法可转移性和易清洁特性而设计的近红外反射附件(NIRM)。它的测量操作快速简单,非常适合制药行业的原材料检验,以及对奶制品、坚果、调味料和其他食品中的掺杂物进行定性和定量分析。我们的NIRM技术采用一次性玻璃瓶和塑料培养皿,表面易清洁。包边盖板设计可以阻止样品进入系统。磁性可拆卸的旋转台使得采样表面和旋转台本身易于清洁,因此可有效节省做样时间。食用油检测的理想之选可加热透射附件(HTM)是为全球食用油生产商而量身定制的。5/8/12mm采样瓶均可以加热,可容纳多种食用油。您可以一次性加热三个玻璃瓶,在预热两个玻璃瓶的同时分析第三个玻璃瓶,从而提高样品分析通量。更便捷的透过包装直接分析远程采样附件(RSM)是便携式测试有用的功能之一,无论身处何地您都能透过包装直接分析样品。触发式探针使得操作简单无误,无需取样和样品制备,尤其适合在收货区的新手用户。另外RSM配备了一个固定支架,能够在移动小车或推车上安全地使用该系统。为功能而造就的强大技术我们的Spectrum Two N系统基于久经考验的红外光谱技术,它为各种日常应用提供卓越的光谱,具有超高的信噪比,先进的电子设计和极高的灵敏度。凭借其强大的便携式设计和无与伦比的易用性,它可以部署在您需要的地方。创新的旋转干涉仪免除动态校正,长期可靠工作拥有Dynascan&trade 干涉仪设计,系统无需通过动态校正来补偿动镜在运动中造成的的误差。通过实际验证和久经考验的干涉仪技术融合了可靠的旋转轴承,能在仪器的整个使用寿命中提供可靠的服务。先进的数据处理算法干扰更少,结果更准确、更一致Spectrum Two N系统拥有大气背景校正(Atmospheric VaporCompensation)&trade 技术,能够实时自动补偿水分吸收。这一特性能在日常使用中帮助得到更准确、更一致的结果。光学卫士(OpticsGuard)&trade 技术提供了一道防潮屏障,能够保护Spectrum Two N系统不受环境影响,确保系统能在严峻的工作环境下正常使用。即便是在严苛的条件下,长效除湿技术能够保障仪器运行时间。保障不同仪器之间的数据精度绝对标准仪器(Absolute Virtual Instrument&trade )技术采用了以气体光谱为基准的标准化技术,能确保仪器准确校准,与传统的方法相比较,仪器的波数和线形能够更精确地实现标准化。有了AVI技术,不管使用哪一台仪器,你都能得到同样的数据结果。强大且直观的Spectrum 10&trade 软件结合了高效操作和多种傅里叶变换近红外的功能。帮助具有不同经验水平的分析人员获得样品的近红外光谱,只需片刻时间即可与参照光谱进行对比验证。快速定性定量检测不仅可以保证获得高品质的光谱结果,还能让您留有时间执行其他的QA/QC程序。一键式的简单操作和强大的数据与结果管理相结合,无论是新手还是高级光谱专家,它都是理想的软件之选。同时,Spectrum 10 ES软件还具备更强的安全性与数据完整性,确保符合21 CFR Part 11的规定。软件具有增强型访问控制特征,能够自动保存数据、实验参数,在SQL安全数据库中保存审计跟踪信息,以便日后检索。另外,您还能获得完整的电子签名功能和全面的软件验证文档,尤其适合受法规管控的实验室。应对不同应用的解决方案您可以选择多种专业软件模块,包括: ? Spectrum Touch&trade ,用于反式脂肪、润滑油、奶制品和碳氢化合物测试的触摸式简化工作流软件,带有预设方法和起始校准? Spectrum Adulterant Screen,用于简便灵敏地检测掺杂物? Spectrum Quant&trade Advanced Algorithms Pack,用于开发多元定量方法? Spectrum AssureID,用于开发Spectrum 10的SIMCA产品验证方法、宏命令或AssureID工作流另外,Spectrum Two N系统融合了云技术,支持远程诊断和方法开发与校准,因此您可以随时随地上传和下载全部傅里叶变换近红外方法。我们正在引入方法开发服务,将您的投资转化成专用分析仪。
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  • 【我与近红外的故事】杨季冬:初识近红外 神奇峰叠嶂
    p   strong  1、初识神奇 /strong /p p   在读博时的主攻方向聚焦在分子光谱分析同时测定多组分的研究工作上,主要手段是荧光(FL)与共振瑞利散射光谱(RRS)分析技术。我曾做了很多同系物、相似物、同分异构体的同时测定的工作,以及后来专攻手性对映体不经分离而同时测定的研究。读博时我师从刘绍璞先生,研习RRS分析方法。这项有意思的工作非常满足我的好奇心,因为在日常生活中我们所看到的灿烂朝阳、绚丽晚霞、蓝天白云、湛蓝大海等等都可以用瑞利散射(RS)去分析解释。可是在荧光分析仪上,共振瑞利散射(RRS)一直是令人讨厌的杂散光,直到上世纪九十年代初,美国人Pasternack才把它用作为定量分析手段,随后刘绍璞先生又发展了二级散射(SOS)和倍频散射(FDS)等共振非线性散射(RNLS)分析技术,把RRS分析方法的研究推向了极致。为此我对分子光谱分析的研究保持了极大的兴趣,并激发集聚起我潜在的巨大能量。而在把RRS用于多组分同时测定的长期研究工作中,我一直很困惑的是RRS的灵敏度虽很高,但并不很快捷,且利用单一的RRS分析技术乏陈特异性和选择性。 /p p   当我在查阅参考文献拓展其他分子光谱分析同时测定的工作之时,偶看到近红外光谱分析的参考文献,其中也有袁洪福、韩东海、梁逸曾、邵学广、吴海龙等老师的大作,更有国内近红外光谱研究的大师、令人钦佩的陆婉珍院士和严衍禄教授的经典著作。神奇的近红外光谱使我眼前一亮,它本身就是一种多种组分同时测定的快检方法。于是我订购了大量的近红外光谱分析的书籍,开始了废寢忘食的恶补近红外光谱基础知识。机缘巧合我就这样结识了近红外工作且深陷不能自拔。 /p p   近红外光谱是神奇的,有人说近红外光谱就好似一锅粥,在我看来,它好似婉约飘逸的彩虹,风姿绰约述陈着它本身的曼妙和神奇。形同诗人观瀑布,疑是银河落九天。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/f833d39d-e4ad-4f79-9b54-585a0719b2a6.jpg" title=" 图谱. 自建中成药多组分体系的近红外光谱图数据库.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 图谱. 自建中成药多组分体系的近红外光谱图数据库 /strong /p p   因为在近红外波段内若干X-H键的倍频与合频的共舞构成近红外光谱尤如远处的崇山峻岭,神奇峰叠嶂,美仑美奂。近红外光谱分析非同于常规的特征分析方法我们虽然找不到一个特征峰来入手作分析,也难怪这是人类最早发现的一段可见光外的光波段(1800年),却一直莫可奈何,无助于分析。现在有了化学计量学帮忙把近红外光谱的美与数学建模的妙,有机关联起来,于是演变成了一个让人无限推测暇想近乎完美的二次分析。 /p p   正因为它是大量样本的多指标统计建模,从大数据中抽取有效信息,所以它不需要再作选择性实验,直接可得出定性定量的结果 正因为它是大量校正集样本的近红外光谱与经典方法测量的标准值相关联建模,所以它的分析精度直接依赖于经典方法,所以它不需要再作针对性的偏差分析 也正因为它是大量样本的多组分的可区分指标的统计建模,可以从相互重叠的信息中提取差异信息,所以它能够按模型进行混合物中多组分定性定量分析,也可以进行区分真伪或优劣的聚类分析鉴定。 /p p   近红外光谱分析有独特的分析过程,由于是大量样本的统计建模后,须经内部校正和外部检测,得到精干的数学模型,能够做出快速、简便、准确、无损、清洁的分析,同时由于它的精干建模可搭载光纤的轻便,最适宜承载互联网加进行远程在线分析。 /p p   正是近红外的这些不含糊的优势吸引了我,或许可以开辟一条多组分同时测定的便捷之路,于是我安排研究生和我一起着手近红外光谱分析的研究工作。后来我就开始招收近红外光谱分析方向的研究生,开始了饶有兴趣的新知识的学习研发和拓展,每一个假期带领我的研究生参加近红外光谱培训,于是我的团队开启了在近红外领域里的长途跋涉。终于在2008年我带领学生参加了全国近红外光谱第二届年会,学生杨琼带着我们的第一篇论文《近红外光谱法同时测定废水中的化学需氧量(COD)和生化需氧量(BOD)》与会交流,获得了梁逸曾等老师的好评,得到优秀墙报奖鼓励,并得到了陆婉珍院士的赞赏。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/c239b545-2968-4877-ab1b-3c5a3e0c938e.jpg" title=" 10.jpg" / /p p   这以后我们每届都参加国内的近红外光谱大会,也出席了在泰国、南非、法国和韩国等国际近红外光谱大会,在学术届广泛交流我们的研究成果。 /p p    strong 2、拓展关联 /strong /p p   记得师从刘绍璞老师读博前,曾有同门师姐报道过两篇近红外光谱的研究论文,经查阅文献那实际是在近红外波段内的分光光度法测定白酒的纯度以及物理参数,尚未涉及近红外建模解决问题的实质进展的方法。而我所关注的是用近红外光谱建模的方法建立多组分体系同时快速检测的方法,在我看来这是近红外光谱分析技术应用的特点,建模分析解决问题也是近红外光谱分析过程的特色和优势,也是我的兴趣所在。当然在短波长的近红外光谱中也是能找到分析特征峰的,这说明在短波近红外波段内是可以发展分光光度法分析,近年来报道近红外成像分析如雨后春笋、朝霞璀璨,也说明近红外光谱分析方法尚有广阔的拓展空间。 /p p   我们也注意到同样是散射分析方法,拉曼光谱(RS)与红外光谱(IR)有内在关联,RS与IR存在互补关系 而共振瑞利散射(RRS)与荧光(FL)确有内在关联,与荧光相互作用,存在能量转移和补偿。而在生物大分子参与作用的体系中,多有本源荧光,则多发生在近红外波段内,尤其是上转换荧光神奇地在红外、近红外、可见与紫外多个波段内的受激与发光的特异转换,这似乎在荧光或散射与近红外之间有一定的内涵关系,值得我们去探索,这样或许会更好地利用近红外光谱的分析作用和功能。 /p p   目前,在我们的工作中,荧光散射与近红外的做法上是迥然不同的,但在我看来,它们彼此是内涵相通的。受神奇峰叠嶂的近红外光谱分析技术的鼓舞,我一直在寻求两者之间融合。为此这使我愿意乐此不疲的探窥其中的奥秘和精华。于是我将每一届研究生都分为两组两个方向,而在多组分体系的同时测定的方法推进演变中,致力寻求高灵敏度与特效选择性的结合,或许在近红外波段内建塑荧光、散射方法的运用是一个不错的选择 同样在生物大分子参与作用的体系中,多有近红外波段内的本源荧光,或许我们在这特定的波段范围内找到特效的区分方式,来仿生解决同时测定中较难的手性识别问题。因而我在申报第三项自然科学基金资助上表述了“探索在近红外波段内利用荧光、散射方法仿生检测生命体中的手性环境”的设想。事实上这几年要感谢国家自然科学基金委连续资助我们在这方面的探索工作。 /p p   strong  3、明确方向 /strong /p p   实际上我们于2004年在长江师范学院建立起近红外光谱分析实验室,在市地两级政府和中央与地方共建项目资助下已逐步培育建设市级重点实验室。一直致力于近红外光谱、荧光、散射和化学发光等分子光谱分析,以及化学计量学方面的研究工作。经过多年的努力攀登,并与太极集团和涪陵乌江榨菜集团合作,形成高校与企业结合的产学研一条龙研究体系,组建一支研究服务地方充满活力的可持续发展的研究团队,这得到重庆市科委、市教委的大力支持,在2010年获批重庆市高校创新团队。团队在近红外光谱检测技术发展及应用的长期探索中,结合三峡库区和乌江流域资源丰富的地方特点,形成以下三个具有地域特色的研究方向: /p p   (1)以近红外光谱分析技术同时测定水环境中的多种监控指标 /p p   利用近红外光谱技术具备多组分多指标同时检测、测定速度快、测试重现性好等优点开发水环境中多种监控指标的同时测定的研究。我们试验以近红外光谱分析技术结合多种分析手段开发了垃圾处理声渗滤液中多种组分如金属离子和有机多苯酚、酸类的快速监测。尤以近红外光谱分析技术建立同时测定垃圾渗滤液中的COD和BOD指标,经《理化检验.化学分册》、《JWARP》报道后得到国内外广泛的转录引用。这项工作在2010年得到重庆市政府科技进步三等奖的表彰。 /p p   (2)以近红外光谱分析技术同时测定中成药中的多种活性成分 /p p   在重庆市科委攻关项目的资助下,利用近红外光谱分析技术对各种天然药用植物进行品质和产地鉴定,以及对中成药的活性成分发展了快速检测。根据近红外光谱分析技术的特点,建立天然药用植物和中成药的多种活性成分与近红外光谱数据之间的数学关联模型,从而建立起其中多种组分的定性鉴别和定量测定的新方法。至今为止,我们已经建立了近红外光谱快速分析检测藿香正气液、黄芪精口服液、通天口服液等九种中成药口服液以及药丸、片剂的活性成分,对本地区盛产的黄莲、虎杖等二十多种地方天然药用植物进行品质和产地鉴定,同时开发集成了天然药用植物的近红外光谱谱图数据库。为进一步实现中药现代化的质量监控研究奠定了基础,并对中药化学动力学和药理学的研究提供科学依据。 /p p   (3)以近红外光谱分析技术同时测定榨菜品质的多种成分 /p p   创新团队协同太极集团、涪陵榨菜集团,利用近红外光谱分析技术对地方农副产品如涪陵榨菜和山地烤烟品质进行分析测定,通过实验采集榨菜和烤烟品质指标的近红外光谱图数据,建立榨菜品质指标与近红外光谱数据之间的关联模型,建立对榨菜中多种指标的定性鉴别和定量测定的新方法,并开发近红外光谱分析测定榨菜品质的简便快速、在线及无损检测的实用技术。对享有中国榨菜之乡涪陵的榨菜做了深入的研究,利用近红外光谱技术评价涪陵榨菜品质、同时测定了涪陵榨菜中果胶和总糖的含量、快速鉴别涪陵榨菜品牌的研究。 /p p    strong 4、工作成就 /strong /p p   自团队被批准为重庆市高校创新团队以来,以《近红外光谱分析检测技术及其应用研究》的平台建设工作取得较大成果。主持完成了重庆市科委攻关项目《快速无损在线检测中成药活性成分的研究》(CSTC, 2010AC5170)和重庆市教委攻关项目《近红外光谱快速在线检测榨菜品质的研究》(KJ101303),以及在研其它省部级项目和地方合作项目十余项。近年来在国内外发表近红外领域专业论文三十余篇,曾在泰国(2009年14届国际近红外学会)和南非(2011年15届国际近红外光谱学会)两次国际学术会上交流论文。 /p p   令人欣慰的是,我们在融合荧光、散射与近红外光谱分析技术推进多组分体系同时测定的研究中取得长足的进展,受近红外光谱“神奇峰叠嶂”的启发,我们自主研发了“同原射线计量分析法”,并申报发明专利《谱峰完全重叠的双组分混合物同时测定的光谱分析方法》,解决了教科书中谱峰完全重叠的双组分混合物不能同时测定的岐见,也使我们在“不经分离而同时测定手性对映体”的研究有重大突破。之后我们又相继申报了《近红外光谱法同时测定废水中的COD和BOD指标》、《近红外光谱法测定农副食品中的无机盐》、《一种增氧缓释肥的制备和应用》、《一种利用污水处理产生的淤泥生产肥料的方法》等十一项发明专利,现已获授权八项 自2009年以来曾三次获重庆市、区两级政府科技进步奖项 培养近红外方向的硕士生6名,博士生2名,这些学生毕业后都继续从事近红外研究工作。与此同时,与国内外同行广泛交流,2009年在泰国参与14届国际近红外光谱学会,2013年赴法国、2015年赴韩国参与两次国际学术会,并交流论文 国内每两年一届的近红外光谱学会都有大会交流文章,所带研究生的报展均获优秀奖。与此同时,创新团队也在发展壮大,近年来晋升高级职称多人。使团队切实形成了充满活力而具备可持续发展的研究队伍。 /p p   strong  5、研究展望 /strong /p p   目前,创新团队将继续发展对三峡库区生态的各种环境指标、区域天然植物的药用成分和地方农副产品质地检测的研究工作,并致力于更深入的与太极集团、涪陵乌江榨菜集团合作,力争尽快把近红外在线检测推广应用到制药和农副产品加工的生产线上。同时拓展近红外光谱的研究工作:①加强基础研究,攻克近红外光谱分析理论上的局限。如近红外光谱与分子结构的关联,近红外光谱与其它光谱的联系,近红外光谱技术与其它分析技术的联用。这些研究工作的突破都有可能推进近红外光谱分析技术更加完美和更为广泛的应用。②加强应用推广,促进近红外光谱分析的实际应用。结合我们已在环境监测分析、中成药活性成分分析和榨菜品质分析上做了大量的前期研究工作。我们期待把近红外光谱分析的实用技术真正推广到实际生产线上,要解决建立一些实际分析模式,利用近红外光谱分析的优势,切实解决实际应用上的难题。③加强自主创新,开发和改进近红外光谱分析的硬软件。要加快推广近红外光谱分析应用,要发展普适的近红外光谱仪器和便携式分析仪器,以及对某些专门特殊的仪器的改进 建立适宜筛选各种算法的建模软件,建立普适的分析模型 研究改进适应各种分析对象的光谱采集手段。④近红外用于生命和生物科学的选择性分析,这是我的第三个自然科学基金的出发点。为探索生命体系中自然的手性匹配、手性降解和手性转化的选择性行为,及其自发的手性拆分和自聚集的手性复制的自然规律,以启迪人们对生命体系天然手性识别的新思维,这将破解手性均一化机制对生命进化的重要作用。为此本项目利用近红外波段内的吸收、荧光和散射光谱分析及其成像技术对生命体中的手性环境进行测量及其相关检测研究,建立近红外光谱检测生物大分子手性及其手性识别的新方法。前期研究已表明,近红外光谱分析技术适宜生物活性分析,结合多种光谱分析拓展技术手段的优势,可作为探究生命体中手性环境的特效工具,检测生命体中的手性环境及其机制效能,或将有利于人类进一步窥见生命的奥秘,揭示手性起源,也有助于开启手性分析应用的广阔前景。 /p p   回顾与展望,结识近红外,人生平添翼。驾驭新技术,学研任翱翔。感谢近红外领域里的前辈和同仁,有你们结伴同行真好! /p p style=" text-align: right "   杨季冬 重庆三峡学院环境与化学工程学院 /p p style=" text-align: right " 二〇一七年三月三日 于重庆三峡学院 芳香居 成稿 /p p br/ /p
  • 第二届近红外纤维定量分析比对试验结果公布
    纺织品纤维含量分析是决定纺织产品标识准确度的重要因素,多国制定相关技术法规,要求纺织服装产品上贴有永久性的标签,并在标签上按照规定的方法注明产品的纤维成分及含量。传统纺织品成分定量方法采用的化学溶解法存在着使用化学试剂、对环境污染、检测周期长、破坏样品等缺点。近红外光谱分析技术作为一种新兴检测技术已经开始迅速被应用于纺织品成分定性和定量检测,具有快速、无损、环保、便捷等优点。该技术主要利用在近红外光的照射下,不同的纤维成分呈现不同吸收峰,其成分含量不同则体现出不同大小、缓陡的吸收峰,利用相应的化学计量学方法和纤维成分数据库,即可获得准确的纤维成分及含量。但在纺织品纤维定量方面,由于近红外模型受仪器类型、实验室环境、织物结构、颜色、染料、纤维含量、检测条件等因素影响,校正模型建立好坏程度直接影响其预测效果,且目前仍存在定量模型无法统一或互通的问题。中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所联合深圳市菲雀兰博科技研究中心有限公司,在中国仪器仪表学会近红外光谱分会的大力支持下,于2021年成功举办了第二届(2021)近红外纤维定量分析比对试验,以期推动近红外光谱分析技术的发展和应用。本次比对试验,共涉及棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维、锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维/氨纶 5 大类别,4 类二组分,1 类三组分。分别是棉/氨纶(1-3#)、聚酯纤维/氨纶(4-6#)、棉/聚酯纤维(7-9#)、锦纶/氨纶(10-12#)、棉/聚酯纤维/氨纶(13-15#),五组面料均由中国海关科学技术研究中心工业与消费品安全研究所提供。本次比对试验共有16个机构报名参加,包括中纺标检验认证股份有限公司、北京市毛麻丝织品质量监督检验站、天纺标检验认证股份有限公司、青岛市产品质量监督检验研究院、江苏省纺织产品质量监督检验研究院、南通市纤维检验所、上海英柏检测技术有限公司、上海冉紫实业有限公司、上海纺织集团检测标准有限公司、国家纺织服装产品质量监督检验中心(浙江桐乡)、浙江中纺标检验有限公司、福建省纤维检验中心晋江检验部、中山海关技术中心、广州亚诺检测技术有限公司、中纺标(深圳)检测有限公司、深圳市英柏检测技术有限公司等。在规定期限内有15家实验室反馈了测试结果,1家实验室取消了比对。在15个实验室中,Lab 1、2、3、7、11参加了全部模型比对;Lab 6、8、9、10、12参加了4个模型的比对;Lab 4、5、14、15参加了3个模型比对;Lab16参加1个模型比对。执行标准FZ/T 01144-2018。结果Z比分数图:从参试实验室比对结果可以看出,棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶两类样品,各参试实验室所建模型预测结果较为理想,锦纶/氨纶、棉/聚酯纤维、棉/聚酯纤维/氨纶样品,存在少数参试实验室所建模型预测结果不理想的情况。由于纺织纤维种类众多,且复合织物的种类和比例各不相同,使得近红外光谱校正模型的建立难度较大,需要大量的样本数据,校正数据的准确性及合理的计量学方法都对测试结果有影响。针对此次近红外纤维定量分析比对计划,对于相关模型的建立,给出以下建议:1)样品筛选:某些较厚双层针织结构的织物,其谱图看不到明显的吸收峰,或与其他的谱图偏差较大,在建模过程中,此类样品对模型的建立会造成很大影响,不适宜做校正样品,应该去除。2)样品采集: 样品采集过程中,建议将样品折叠适宜厚度,一般4层,水平放置测试窗口上,并在样品上施加一固定压力。采集中对于吸收峰不明显、谱图偏移或漂移严重、光谱形态异常的应提前剔除。3)光谱数据预处理:仪器采集的原始光谱中除包含与样品组成有关的信息外,同时也包含来自各方面因素所产生的噪音信号。这些噪音信号会对谱图信息产生干扰,从而影响校正模型的建立和对未知样品组成或性质的预测。光谱数据预处理主要解决光谱噪音的滤除、数据的筛选、光谱范围的优化及消除其他因素对数据信息的影响,为下步校正模型的建立和未知样品的准确预测打下基础。常用的数据预处理方法有导数、滤噪(平滑)、多点基线校正、归一化处理等。在近红外分析中,对于样品不同组分之间的相互干扰导致吸收光谱谱线重叠的现象,可采用求导的方法进行处理。其中常用的是一阶导数和二阶导数。4)定量校正算法: 近红外光谱分析常用的计量方法有主成分分析(PCR),偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络法(ANN)等,其有着各自的优点和局限。选择适合的校正算法,对模型的适用性,有效性有着显著帮助。比如:TQ Analyst提供了定量校正算法,包括了比尔定律、最小二乘法(CLS)、偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)等。其中在纺织纤维定量检测模型中,偏最小二乘法(PLS)较为经典和常用。5)光谱波长范围的选择:光谱范围的选择在NIR定量分析模型的建立中是最难的一步。至今为止,化学计量学领域仍无完美算法来选择最佳的光谱范围。目前,已有一些配套软件可实现自动化选择光谱范围。例如:TQ Analyst软件中自带Suggest向导进行自动选择光谱范围。光谱波长范围的选择会直接影响模型的精度,即相关系数与均方差。6)建模及模型优化:近红外光谱存在谱带宽、重叠较严重、吸收信号弱、信息解析复杂等问题,它依赖于化学计量学方法,在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个校正模型,再通过模型对未知样品的近红外光谱进行预测来得到各性质成分的预测值。目前,近红外建模方法大都以“光谱数据预处理,波长筛选进行特征降维和突出,再通过PLS、SVM算法进行建模”的方法为主。建模的优化常见于如何使用预处理算法对光谱进行预处理,来消除仪器变异所引起的偏差;如何使用波长选择算法,提取光谱中的有效特征;如何利用化学计量方法建立稳定可靠的模型。除此之外,随着人工智能技术的发展,深度学习可以利用现有的大规模已标记数据集训练出一个预测能力强、鲁棒性好的多层网络结构模型。此外深度学习方法建模,其对预处理、波长选择等依赖性很低,该法也将为近红外光谱检测带来新的机遇。
  • 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. Collins. Change in the infra-red absorption spectrum of water with temperature. Phys. Rev. 192. 26, 771-779. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [2] W.C. Waggener. Absorbance of liquid water and deuterium oxide between 0.6 and 1.8 microns. Anal. Chem. 1958, 30, 1569-1570. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [3] A. Inoue, K. Kojima, Y. Taniguchi, K. Suzuki. Near-infrared spectra of water and aqueous electrolyte solutions at high pressures. Solution Chem. 1984, 13, 811-823. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [4] A.A. Gowen, J.M. Amigo, R. Tsenkova. Characterisation of hydrogen bond perturbations in aqueous systems using aquaphotomics and multivariate curve resolution-alternating least squares. Anal. Chim. Acta 2013, 759, 8-20. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [5] M.A. Czarnecki, K.Z. Haufa. Effect of temperature and concentration on the structure of n-methylacetamide-water complexes: Near-infrared spectroscopic study. J. Phys. Chem. A 2005, 109, 1015-1021. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [6] R. Tsenkova. Aquaphotomics and chambersburg. NIR news 2006, 17, 12-14. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [7] B. Jinendra, K. Tamaki, S. Kuroki, M. Vassileva, S.Yoshida, R. Tsenkova. Near infrared spectroscopy and aquaphotomics: Novel approach for rapid in vivo diagnosis of virus infected soybean. Biochem Biophys Res Commun. 2010, 397, 685-690. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [8] K. Kinoshita, M. Miyazaki, H. Morita, M. Vassileva, C.X. Tang, D.S. Li, O. Ishikawa, H. Kusunoki1, R. Tsenkova. Spectral pattern of urinary water as a biomarker of estrus in the giant panda. Sci. Rep. 2012, 2, 856. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [9] Y. Nakakimura, M. Vassileva, T. Stoyanchev, K. Nakai, R. Osawa, J. Kawanod, R. Tsenkova. Extracellular metabolites play a dominant role in near-infrared spectroscopic quantification of bacteria at food-safety level concentrations. Anal. Methods 2012, 4, 1389-1394. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [10] X.Y. Cui, X.W. Liu, X.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Water can be a probe for sensing glucose in aqueous solutions by temperature dependent near infrared spectra. Anal. Chim. Acta. 2017, 957, 47-54. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [11] D. Cheng, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the interaction between oligopeptide and water in aqueous solution using temperature-dependent near-infrared spectroscopy. Appl. Spectrosc. 2018, 72, 1354-1361. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [12] M.L. Fan, W.S. Cai, X.G. Shao. Investigating the structural change in protein aqueous solution using temperature-dependent near-infrared spectroscopy and continuous wavelet transform. Appl. Spectrosc. 2017, 71, 472-479. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [13] X.W. Liu, X.Y. Cui, X.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the thermal stability of human serum proteins with the related near-infrared spectral variables selected by Monte Carlo-uninformative variable elimination. Chin. Chem. Lett. 2017, 28, 1447-1452. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [14] L. Ma, X.Y. Cui, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the function of water during the gelation of globular proteins by temperature-dependent near infrared spectroscopy. Phys. Chem. Chem. Phys. 2018, 20, 20132-20140. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [15] L. Wang, X.W. Zhu, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the role of water in the aggregation of poly (n, n-dimethylaminoethyl methacrylate) in aqueous solution using temperature -dependent near-infrared spectroscopy. Phys. Chem. Chem. Phys. 2019, 21, 5780-5789. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [16] X.Y. Cui, J. Zhang, W.S. Cai, X.G. Shao. Selecting temperature-dependent variables in near-infrared spectra for aquaphotomics. Chemom. Intell. Lab. Syst. 2018, 183, 23-28. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [17] X.Y. Cui, Y.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Water as a probe for serum-based diagnosis by temperature-dependent near-infrared spectroscopy. Talanta 2019, 204, 359-366. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [18] X.G. Shao, J. Kang, W.S. Cai. Quantitative determination by temperature dependent near-infrared spectra. Talanta 2010, 82, 1017-1021. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [19] J. Kang, W.S. Cai, X.G. Shao. Quantitative determination by temperature dependent near-infrared spectra: A further study. Talanta 2011, 85, 420-424. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" "   [20] X.G. Shao, Y.M. Yu, X.Y. 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

近红外无创血氧定量计相关的方案

  • 近红外在纺织品定量分析中的应用
    本文举例了使用近红外对混纺织品中棉氨的快速分析方法进行可行性研究。使用传统分析方法对纤维成分定量测定程序烦杂、效率低、成本高,检测结果有时认为误差较大。通过对近红外光谱图进行化学计量学偏最小二乘回归,并结合相关一阶导数或二阶倒数及Norris平滑虑噪的光谱预处理方法,在一分钟就可以得出混纺织品中各种组分含量结果。各组分模型建立后的化学实测值和近红外光谱预测值的相关系数r均在0.90以上,各组分模型的相关性很好,各项成分的校正均方差(RMSEC)均较小;模型预测结果误差符合国家标准《纺织品纤维含量的标识》要求。
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  • 【原创大赛】人凝血因子Ⅷ酸沉淀过程分析和近红外定量模型的建立

    摘要: 目的 对人凝血因子Ⅷ酸沉淀过程效价和总蛋白建立近红外模型,实现效价和总蛋白的快速检测,并以此确定酸沉终点。 方法 实验室模拟人凝血因子Ⅷ酸沉淀过程,对不同酸沉程度下的效价和总蛋白进行测定,同时采集近红外光谱,建立模型。结果 酸沉淀过程中FⅧ比活性达到最高时的pH值并不固定,在6.1-6.5范围内波动,所以将固定的pH值作为酸沉淀的终点并不能达到最佳的效果。结论 建立的人凝血因子Ⅷ酸沉过程中效价和总蛋白模型,固定加酸法不能准确判断酸沉最佳终点,所建立的近红外分析模型为在线实时监控溶解液中的FⅧ比活性提供参考方案。 关键词:近红外光谱分析技术 人凝血因子Ⅷ 酸沉 效价 总蛋白人凝血因子Ⅷ(coagulationfactor Ⅷ,FⅧ)是治疗甲型血友病和获得性凝血因子Ⅷ缺乏而致的出血症状等的不可或缺的药品,而目前国内生产工艺相对落后,在国内29家血液制品企业中仅有4家有能力生产FⅧ,采用离子交换层析法从人血浆冷沉淀中分离纯化FⅧ的生产工艺,收率低(平均9%)、比活低。因此,针对生产现状,将现代过程分析与控制技术引入到FⅧ生产过程中的关键环节当中,增加对生产工艺过程的了解,有效控制工艺过程,提升FⅧ的收率及比活性。生产人凝血因子Ⅷ以人血浆的冷沉淀为原料,一般用含肝素钠的溶解液溶解,溶解液pH为7.2±0.1。溶解完全后依据不同蛋白质的等电点不同,加0.05M的醋酸溶液进行酸沉淀,使以纤维蛋白原为主的大量杂蛋白沉淀出来,而FⅧ大部分保留在上清液中,从而大大提升溶液的FⅧ比活性。在生产中,酸沉淀终点的控制依据经验以溶液的pH值为参考,当溶液的pH值为6.3±0.1时加酸过程终止,此时上清液中的蛋白含量较低而FⅧ的活性损失较少,因此能够得到FⅧ比活性高的产品。但是单纯以pH值为控制参数的终点控制方法,不一定能够保证不同批次的酸沉淀过程都达到最理想的状态,本试验将对FⅧ的酸沉淀过程进行分析,以检验是否不同批次溶解液的FⅧ比活性在pH=6.3时都达到最高值,并试图找到与比活性直接相关的物料参数——蛋白质含量作为酸沉淀终点的控制标准,使溶解液中FⅧ的比活提升和活性损失达到更均衡的状态。同时,利用近红外光谱分析技术,建立溶解液蛋白含量的PLS定量分析模型,进行蛋白含量的实时监控,从而实现以新参数为指标的酸沉淀终点控制。1 材料1.1 试剂 冷沉淀溶解液(山东泰邦生物制品有限公司),批号分别为201435、201436、201437、201438、201439,每批留样200mL;BCA试剂盒(碧云天生物技术研究所);凝血因子Ⅷ促凝活性检测试剂盒(成都协和生物技术中心);醋酸(国药集团化学试剂有限公司,分析纯);三蒸水。1.2 仪器 Antaris II傅里叶变换近红外光谱仪(美国ThermoFhisher公司);PB-10酸度计(德国sartorius公司);BF300恒流泵(保定齐力恒流泵有限公司);JB-3A型恒温磁力搅拌器(上海雷磁创益仪器仪表有限公司);Legendmicro 17R离心机(美国ThermoFhisher公司);TW12恒温水浴箱(德国Julabo公司);3001-1890酶标仪(美国ThermoFhisher公司)。2 方法2.1 样品的制备2.1.1 配制醋酸溶液 量取醋酸约3.0mL,加入适量蒸馏水中,然后加蒸馏水至1.0L,得到浓度约为0.05M的醋酸溶液,混匀后用0.22 μm膜过滤。2.1.2 酸沉淀过程 参照实际生产过程,在实验室进行小试规模的酸沉淀过程。将超低温冻存的冷沉淀溶解液约100mL放至室温融化,缓慢倒入烧杯中,将烧杯置于低温水浴中,用酸度计监测溶解液的pH值和温度,然后以1mL/min的速度滴加配制好的醋酸溶液,边加边搅拌,使溶液的pH值由7.2左右降低至5.9左右,此过程中溶解液的温度由室温(25℃)均匀降低至15 ℃。重复进行此实验10次,每次实验过程之间保证相同的环境温度、水浴温度、醋酸浓度、加酸速度和搅拌速度。每次酸沉淀过程中pH值每变化0.1取样800μL,取样后立即进行离心(10000 rpm,5min),保留上清液作为样品,进行后面的光谱采集和蛋白含量及FⅧ效价的测定。2.2 近红外光谱的采集 选择AntarisII光谱仪的透射模块进行上清液光谱的采集。选用4 mm光程的比色皿,加样量约为400μL,光谱扫描范围为10000-4000 cm-1,扫描次数为32次,分辨率为8cm-1,以空气为参比进行采集,每隔1小时校正一次背景,测量环境为室温,湿度30%-50%。2.3 FⅧ效价的测定 使用凝血因子Ⅷ促凝活性检验试剂盒对上清液中的FⅧ效价进行检测,试剂盒中包含正常凝血质控血浆、缺凝血因子Ⅷ血浆,APTT试剂b/a、稀释液、CaCl2溶液,现用现配。2.3.1 标准曲线的制作 除氯化钙溶液在37℃水浴预热外,其余样品、试剂均置冰水浴中。 1)将正常凝血质控血浆用稀释液1作1/2、1/5、1/10、1/20、1/40、1/80倍比稀释,其对应FⅧ:C百分活性为500%、200%、100%、50%、25%、12.5%。 2)取某一稀释度正常凝血质控血浆0.1mL、缺凝血因子Ⅷ血浆0.1 mL、APTT试剂0.1mL于透明小试管,混匀后即置37℃水浴温浴10min。 3)迅速加入氯化钙溶液0.1mL,同时启动秒表,在水浴中以1-2次/秒的频率摇动小试管,当观察到凝固出现时,立刻停表记录凝固时间。 4)以不同稀释度正常凝血质控血浆FⅧ:C百分活性为X,对应的凝固时间(秒)为Y,按照统计学方法作直线回归方程,方程形式为Y=blog X+ a,即得标准曲线。2.3.2 样品效价的测定 1)将上清液用稀释液1作1/100倍稀释,即取10µL样品液加稀释液990µL,以此代替标准曲线制作项中某一稀释度正常凝血质控血浆,按照同样方法测定凝固时间。 2)将样品凝固时间(秒)代入标准曲线方程,计算X值,即得样品FⅧ:C百分活性水平。2.4 总蛋白含量的测定样品上清液中总蛋白质的含量测定采用Bicinchoninicacid(BCA)法。BCA法是应用较为广泛的蛋白定量方法之一,其原理是在碱性条件下,蛋白质与Cu2+络合,使之还原成Cu1+,Cu1+可与BCA形成稳定的蓝紫色复合物,复合物在561nm处有强吸收且吸收值与蛋白浓度成正比。BCA法原理与Lowery法相似,但是灵敏度高,操作简单,稳定性好,干扰物质对其影响也较小。2.4.1 配制工作溶液 将BCA试剂盒铜试剂按照体积比50:1混合,得到嫩绿色的标准工作试剂(WorkingReagent,WR),WR在室温条件下十分稳定。2.4.2 配制标准蛋白溶液配制0.5 mg/mL的BSA蛋白溶液,在96孔板中用PBS缓冲液对BSA溶液进行稀释,得到相同体积的BSA标准溶液0、25、50、100、200、300、400、500μg/mL,每个浓度的BSA标准溶液再各加200μL WR。具体稀释方案如表1所示。2.4.3 测定蛋白浓度每个样品取2 μL置于96孔板中,加18μL PBS缓冲液,然后加200 μL WR,在37℃培养箱中放置30min。将反应温度冷却至室温,用酶标仪测定标准蛋白溶液和样品溶液在561 nm处的吸光度值,绘制标准曲线,计算样品的蛋白浓度。表1 标准蛋白溶液和待测样品的加样量和比例 孔数 蛋白浓度(μg/mL) 标准或待测蛋白溶液体积(μL) PBS缓冲液体积(μL) WR体积(μL) 1 0 [ali

  • 【资料】近红外光谱无创血糖检测技术研究

    摘要 对现有的一些使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]无创离体和在体测量葡萄糖的研究结论,结合我们的研究结果进行评述。首先介绍建立葡萄糖光谱检测的基本理论。在光谱检测的分析研究中,离体测量表现出良好的结果;在体葡萄糖检测和预测,结果精度较差,离临床和家庭使用还有一些距离。 关键词 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url];血糖无创检测 1 简介 糖尿病是一种内分泌疾病。据报导,1997年全世界的糖尿病患者超过1.2亿,到2010年将会增长到2.2亿以上。现有对糖尿病较有效的治疗手段是通过频繁的检测和胰岛素注射来对血糖浓度进行控制,从而减少或减轻由糖尿病导致的并发症。目前检测血糖的方法主要是从体内抽取血液通过生化检测进行分析,这属于有创伤检测,有创伤检测给患者带来的痛苦和不便。无创性血糖检测已引起人们极大的关注,其意义是:(1)减少患者每天采血测量的痛苦,提高病人的生存质量;(2)可提高测量次数,提高血糖控制精确度,降低糖尿病并发症发生的危险;(3)降低每次测量的成本;(4)有可能形成含有检测器和胰岛素注射的闭环循环系统;(5)其测量方法和原理可以推广应用到其它血液成分的检测。在无创性血糖检测研究中使用较多的是红外光谱分析方法,通过对一束红外光透过人体组织或者由其反射的光谱信号分析,确定组织内葡萄糖的含量。目前较有效的光谱范围是近红外区(波长为0.7um-2.5um)。 2 红外光谱检测葡萄糖的原理和方法 2.1 水溶液中葡萄糖的近红外吸收 有机分子在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区的吸收主要是由于含氢基团的分子振动的倍频与合频吸收造成的[1]。有机分子的倍频和合频光谱能够得到分子结构、组成状态的信息。有机物[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],其特征性强,受分子内外环境的影响小,但倍频和合频比基频吸收带宽得多,使得多组分样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在不同组分的谱带、同一组分中不同基团的谱带以及同一基团不同形式的倍频、合频谱带发生严重的重迭,从而使[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的图谱解析异常困难。在混合物中的化学组分,很难再分离出每种组分单一、无重叠的吸收光谱。在有强烈水的背景吸收情况下的生物混合液,常规方法很难测量出低浓度物质的含量。水是生物组织中的主要成分,不但有单一的红外光谱,还有丰富的扩展到近红外区域的合频和倍频光谱。对水的红外光谱分析可知,水在波长为2.01um-2.5um的吸收较小,形成一个被称为水传输窗的区域,所以水溶液物质最好的分析波长为2.0um-2.5um。水在3um以上其吸收率大于6 AU/mm,很难测量其它物质。 2.2 葡萄糖光谱的特异性 在葡萄糖固体和葡萄糖溶液中所得的葡萄糖红外吸收的基频早已有报导。葡萄糖伸缩振动能产生很强的合频和倍频吸收带。葡萄糖水溶液的近红外(2.0um-2.5um)光谱的测量有吸收峰,葡萄糖的光谱是唯一的,但葡萄糖红外区的合频和倍频光谱与水、脂肪和血红蛋白电子吸收波段的几个合频和倍频频率相互重迭,即被其它成分的光谱所覆盖。这是葡萄糖红外光谱测量的主要干扰。有机混合物对在近红外区吸收谱带的重迭以及漫反射光谱并不是各成分单独存在时光谱的迭加。组织吸收对葡萄糖测量也有影响,在手指这样小的部位中近红外光会削弱3-4个吸收单位,而5mmoL/L的葡萄糖浓度变化,光谱吸收的变化约10-5个吸收单位。组织光散射对葡萄糖测量的影响也很大,组织散射的光强、定位误差和身体各因素的影响是最主要的测量误差,这些都影响[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]学在血糖检测中的应用。 2.3光谱分析方法 在红外光谱分析时化学计量学方法是很有效的。化学计量学(Chemometrics)采用多元分析校正统计学方法与计算技术,解析化学测量数据,由红外光谱算出样品各成分的含量。现在常用的多元分析校正方法中,进行血糖检测光谱分析效果较好的是偏最小二乘法(PLS),它将已知的葡萄糖浓度的光谱组,用主因子分析作定量计算的方法,对光谱矩阵进行特征向量分析,然后使用多元线性回归,找出极小的光谱变化和分析物浓度之间的关系,消除与葡萄糖无关的光谱变数,得出校正光谱,通过校正光谱和样品光谱的内积(即点积)确定葡萄糖浓度。 3 离体检测和在体检测的研究现状 3.1 离体[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]混合葡萄糖溶液测量 Jonathon T.Olesberg等使用80个含有葡萄糖、乳酸盐、丙胺酸、抗坏血酸盐、尿素和乙酸甘油酯样品,测量葡萄糖溶液在2.0um-2.5um波长带宽范围内的光谱,使用PLS校正光谱预测溶液成分的浓度。结果表明,在0-35mm内葡萄糖溶液的测量预测标准差为0.39mm,乳酸盐为O.12mm,丙胺酸为0.53mm,抗坏血酸盐为0.23mm,尿素为0.11mm,乙酸甘油酯为0.12mm,结果比较满意。目前在成分从简单到复杂的水溶液中是可以预测葡萄糖浓度的,但这些溶液相对血液或血浆还很简单,研究的成分最多是5种,所以还需进一步研究更多成分的水溶液来模拟血浆或血液系统。 3.2 血浆或全血[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]葡萄糖测量 Haahand从人群中获得了4个不同的全血样本,并将葡萄糖加入其中。对每个个体,准备葡萄糖浓度从(3-743)mg/dl变化的20个血液样本,然后在(1.5-2.3)um范围内收集每个样本的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],再利用参照葡萄糖浓度,用这些光谱去创建PLS定标模型。对所得光谱进行研究之后表明,2.0um-2.3um含有很有多的葡萄糖信息。利用这段区域,所得交叉校验的SEP值为30.5mg/dL。这个误差很大,但它可以通过增加定标样本的数量和控制扫描过程中样本的温度而有所减少。

  • 近红外光谱无创血糖检测技术的研究

    对现有的一些使用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]无创离体和在体测量葡萄糖的研究结论,结合我们的研究结果进行评述。首先介绍建立葡萄糖光谱检测的基本理论。在光谱检测的分析研究中,离体测量表现出良好的结果;在体葡萄糖检测和预测,结果精度较差,离临床和家庭使用还有一些距离。 1 简介 糖尿病是一种内分泌疾病。据报导,1997年全世界的糖尿病患者超过1.2亿,到2010年将会增长到2.2亿以上。现有对糖尿病较有效的治疗手段是通过频繁的检测和胰岛素注射来对血糖浓度进行控制,从而减少或减轻由糖尿病导致的并发症。目前检测血糖的方法主要是从体内抽取血液通过生化检测进行分析,这属于有创伤检测,有创伤检测给患者带来的痛苦和不便。无创性血糖检测已引起人们极大的关注,其意义是:(1)减少患者每天采血测量的痛苦,提高病人的生存质量;(2)可提高测量次数,提高血糖控制精确度,降低糖尿病并发症发生的危险;(3)降低每次测量的成本;(4)有可能形成含有检测器和胰岛素注射的闭环循环系统;(5)其测量方法和原理可以推广应用到其它血液成分的检测。在无创性血糖检测研究中使用较多的是红外光谱分析方法,通过对一束红外光透过人体组织或者由其反射的光谱信号分析,确定组织内葡萄糖的含量。目前较有效的光谱范围是近红外区(波长为0.7μm-2.5μm)。 2 红外光谱检测葡萄糖的原理和方法 2.1 水溶液中葡萄糖的近红外吸收 有机分子在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]区的吸收主要是由于含氢基团的分子振动的倍频与合频吸收造成的[1]。有机分子的倍频和合频光谱能够得到分子结构、组成状态的信息。有机物[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],其特征性强,受分子内外环境的影响小,但倍频和合频比基频吸收带宽得多,使得多组分样品的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]在不同组分的谱带、同一组分中不同基团的谱带以及同一基团不同形式的倍频、合频谱带发生严重的重迭,从而使[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的图谱解析异常困难。在混合物中的化学组分,很难再分离出每种组分单一、无重叠的吸收光谱。在有强烈水的背景吸收情况下的生物混合液,常规方法很难测量出低浓度物质的含量。水是生物组织中的主要成分,不但有单一的红外光谱,还有丰富的扩展到近红外区域的合频和倍频光谱。对水的红外光谱分析可知,水在波长为2.01μm-2.5μm的吸收较小,形成一个被称为水传输窗的区域,所以水溶液物质最好的分析波长为2.0μm-2.5μm。水在3μm以上其吸收率大于6 AU/mm,很难测量其它物质。 2.2 葡萄糖光谱的特异性在葡萄糖固体和葡萄糖溶液中所得的葡萄糖红外吸收的基频早已有报导[2]。葡萄糖伸缩振动能产生很强的合频和倍频吸收带。葡萄糖水溶液的近红外(2.0μm-2.5μm)光谱的测量有吸收峰,葡萄糖的光谱是唯一的,但葡萄糖红外区的合频和倍频光谱与水、脂肪和血红蛋白电子吸收波段的几个合频和倍频频率相互重迭,即被其它成分的光谱所覆盖。这是葡萄糖红外光谱测量的主要干扰。有机混合物对在近红外区吸收谱带的重迭以及漫反射光谱并不是各成分单独存在时光谱的迭加。组织吸收对葡萄糖测量也有影响,在手指这样小的部位中近红外光会削弱3-4个吸收单位,而5mmoL/L的葡萄糖浓度变化,光谱吸收的变化约10-5个吸收单位。组织光散射对葡萄糖测量的影响也很大,组织散射的光强、定位误差和身体各因素的影响是最主要的测量误差,这些都影响[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]学在血糖检测中的应用。 2.3光谱分析方法 在红外光谱分析时化学计量学方法是很有效的。化学计量学(Chemometrics)采用多元分析校正统计学方法与计算技术,解析化学测量数据,由红外光谱算出样品各成分的含量。现在常用的多元分析校正方法中,进行血糖检测光谱分析效果较好的是偏最小二乘法(PLS),它将已知的葡萄糖浓度的光谱组,用主因子分析作定量计算的方法,对光谱矩阵进行特征向量分析,然后使用多元线性回归,找出极小的光谱变化和分析物浓度之间的关系,消除与葡萄糖无关的光谱变数,得出校正光谱,通过校正光谱和样品光谱的内积(即点积)确定葡萄糖浓度。 3 离体检测和在体检测的研究现状 3.1 离体[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]混合葡萄糖溶液测量 Jonathon T.Olesberg等使用80个含有葡萄糖、乳酸盐、丙胺酸、抗坏血酸盐、尿素和乙酸甘油酯样品,测量葡萄糖溶液在2.0μm-2.5μm波长带宽范围内的光谱,使用PLS校正光谱预测溶液成分的浓度。结果表明,在0-35mm内葡萄糖溶液的测量预测标准差为0.39mm,乳酸盐为O.12mm,丙胺酸为0.53mm,抗坏血酸盐为0.23mm,尿素为0.11mm,乙酸甘油酯为0.12mm,结果比较满意。目前在成分从简单到复杂的水溶液中是可以预测葡萄糖浓度的,但这些溶液相对血液或血浆还很简单,研究的成分最多是5种,所以还需进一步研究更多成分的水溶液来模拟血浆或血液系统。 3.2 血浆或全血[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]葡萄糖测量 Haahand[3]从人群中获得了4个不同的全血样本,并将葡萄糖加入其中。对每个个体,准备葡萄糖浓度从(3-743)mg/dl变化的20个血液样本,然后在(1.5-2.3)μm范围内收集每个样本的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url],再利用参照葡萄糖浓度,用这些光谱去创建PLS定标模型。对所得光谱进行研究之后表明,2.0μm-2.3μm含有很有多的葡萄糖信息。利用这段区域,所得交叉校验的SEP值为30.5mg/dL。这个误差很大,但它可以通过增加定标样本的数量和控制扫描过程中样本的温度而有所减少。Amord等人把数字滤波技术用于牛血浆葡萄糖浓度的测定。将牛血离心以得到血浆,加入不等量的葡萄糖共配制69个样本,并在2.01μm-2.5μm范围内收集这些样本的光谱。通过对这些光谱的观察,发现有些区域含有很高的噪声,他们引人傅立叶滤波以减少噪声和基线偏移。经过PLS定标和预测得出SEP值。结果表明,[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]可用于测定血浆基质中的葡萄糖浓度,准确度和精度在允许的误差范围内。 我们用磷酸氢二钠和磷酸二氢钠配制不同浓度葡萄糖缓冲水溶液,葡萄糖浓度是18mg/dL-1800mg/dL。共配制20个溶液样本。另外还配制加有牛血清白蛋白(BSA)成分的葡萄糖溶液,配制时在900mg/dL的葡萄糖缓冲溶液中加入了70mg的BSA,制成样本,并在临床采集已知葡萄糖浓度的血样,使用MAGVA-AR560型近红外傅立叶变换光谱仪,在1.61xm-2.51xm段的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]范围进行研究。使用PLS分析也取得了较好的结果[4]。 3.3 在体[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]血糖测量 在体[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]血糖测量的关键是建立在体环境下的校正光谱,因为有很多误差来源影响测量,需要通过定标来消除或予以补偿。有些影响测量的误差却不容易合并到定标中,这样的误差来源主要有探测器定位误差、温度和脉搏的影响、检测设备的机械压力、水合作用、出汗、血容量以及血流比容积的变化等。现在主要有两种研究方法,一种是实验方法,在进行口服耐糖检测(OGTT)时从非糖尿病人群和糖尿病患者中无创地收集光谱信号,同时用有创伤的方法测量血糖浓度,最后在所得血糖值和无创性收集的光信号的关系基础上建立模型。这种方法不能测量出其它的代谢物、干扰物、生物噪声或者仪器与身体接触面的变化等信息,但它可计算出这些噪声所带来的影响。另一种方法是物理模型方法,在这种方法中,首先在一组标准葡萄糖溶液中测量葡萄糖的信号。然后逐渐增加标准液的复杂性来模拟人体组织,并描述每一步的精度和准确度,再用数学模型把数据关联起来,用于组织中的光线传播,最后把研究的测量方法和系统应用到人体中。所得的体内信号又与通过化学测量技术的有创伤数据关联起来。这种方法可以鉴别噪声成分,因此利用这种方法在使用化学测量技术之前消除噪声对信号的影响。 手背皮肤的近红外漫反射光谱特性,可知类似水溶液。人体组织在近红外区域也有一个传输窗,所以在2.0μm-2.5μm处有可能测量葡萄糖的浓度。一个含有脂肪和葡萄糖等的理论模型已经在2.0μm-2.5μm范围内用于模拟组织葡萄糖的光吸收[4]。在这些研究中所用的葡萄糖浓度通常要比生理浓度的范围高。但由于目前的几种技术还不能很好地确定所测的信号,对一个血糖浓度正在变化的个体来说,用口服耐糖试验的数据可以建立一个关于血糖浓度的无创性测量响应。在检测过程中产生的数据还可在后来的无创性测量中预测血糖浓度。由于无创性测量响应可能会带有非糖方面的生理影响,所以由口服耐糖试验和无创性测量回应关系所决定的临床定标就会产生一个定标曲线,这个曲线对被测个体来说是唯一的。但这种定标曲线可能需要通过有创伤的检测进行周期性的更新。用于定标的口服耐糖试验和饮食耐量试验会产生时间上连续的一系列测量值,但如果不能进行随机采样,这些由时间决定的数据就会影响多变量定标的结果。这样,光谱信号和噪声的临时分布可能会导致与血糖的不正确关联。在体经皮研究结果显示,到目前为止还不能鉴别直接测得的葡萄糖浓度和数据组内存在的偶然关系[5]。所以现在的研究水平用于家庭血糖监测仪还是不可接受的。 4 检测存在的问题 近红外在体检测葡萄糖浓度的缺点:(1)测量精度较低;(2)需要反复定标;(3)受到服用药物的影响,其它干扰因素较多;(4)水的近红外波段的吸收强度对溶解物

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    中红外和近红外光谱积分球(PIKE)中红外和近红外光谱的球形样品室用于进行反射测定。样品被直接放在朝上球体的样品通道中或者放在细薄红外透射窗的上方。漫透射测定也可通过将样品放在载玻片支架处的光束输入通道而进行。相关的产品套装包括基础光学部件、MCT检测器(MIR)或InGaAs检测器(NIR)和底座架。订货信息:产品描述Frontier中红外光谱积分球及ZnSe窗L1272405近红外光谱积分球及KBr窗L1272406
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    IR近红外反射附件(NIRA)和NIR探针的详细资料: 详情请联系吴小姐:15080317079 近红外反射附件(NIRA)和NIR探针 Spectrum 400/100N/One NTS用近红外反射附件(NIRA) PerkinElmer的近红外反射附件(NIRA)及相关的一系列附件尤其适合用于分析片剂、粉末、固体颗粒和气泡材料等样品,以及玻璃小瓶中、凝胶剂和粘稠液体中的样品。 对于Spectrum 400系列,有一款附件可以安装在设备的右侧,这样样品仓就能空出来留作其他用途。 特色和优势 Ø 适用于不同容器中的各种样品 Ø 设计精巧,集成化,零校准,零设置。一旦连接好了样品仓,该附件就成为了整个系统的一部分,能随时使用 Ø 可重复性更强,操作简单 Ø 水平样品台,方便采样定位 Ø 大采集角和大光斑尺寸,保证最佳采样效果 Ø 集成了性能高、稳定性好的InGaAs检测系统标准 Ø 各种能用于不纯固体或液体样品的可选附件 Ø 速拆控制杆配合自动参数设置让您在几秒钟内就能实现附件的拆卸和更换 与标准附件套件一起提供,套件中包括样品定位器,标准样和样品处理工具。 近红外反射附件 (NIRA) 右手安装型只适用于Spectrum 400 L125401N 近红外反射附件 (NIRA) 安装样品仓的用于Spectrum 400/100N/One NTS L1240050 近红外反射附件 (NIRA)右手安装的只适用于Spectrum 100 L125403L NIRA的附件和耗材 RHS NIRA用固体旋转样品支架 1 L1250042 固体旋转样品架适用于样品仓NIRA 1 L1240053 NIRA穿透反射液体采样附件启动器套件1 L1185153 备用玻璃样品盘适用于NIRA固体旋转样品架 5 L1181257 高性能样品盘适用于NIRA固体旋转样品架1 L1185305 一次性4mL带盖玻璃小瓶15mm x 45mm 100 L9001029 NIRA Spectralon校准 1 L1245028 NIR远程固体采样系统 专为远程固体或粉末采样设计,工作范围可达10m。它包含手柄用户界面和液晶显示器,让用户能够持续地进行远程操作,从而提高工作效率。该设计不仅实现了快速清洁,而且即使在危险环境中也不会导致触电事故。适用于Spectrum 400和Spectrum 100N. 特色和优势 Ø 包含高性能触发光纤探针,便于固体或粉末采样 Ø Spectrum软件光纤采样接口自动识别 Ø 手柄用户界面和液晶显示屏实现持续远程操作 Ø 危险环境中也不会导致触电事故。无电气接口 Ø 光学扫描场深更大,改善了对较厚玻璃容器内的样品的测量效果 Ø 光斑尺寸更大(-6mm),改善了对颗粒粗杂质多的样品的测量效果 Ø 配备保护盖和探针保护套,背景采集符合Spectralon标准 Ø 模块化,可拓展,智能化&mdash 与其他Spectrum 400和100高级采样选项相同。附件更换简单,完全的即插即用操作 Ø 探针尖端装有蓝宝石窗片,坚固耐用,易清洁 远程固体采样系统2m L1250030 远程固体采样系统3m L1250037 远程固体采样系统5m L1250031 远程固体采样系统10m L1250032
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