猪样本

代谢组学样本收集需要注意哪些？有什么注意事项？

本人接触液相色谱不久，遇到一个问题：2013年8月份新柱子，做了一段时间后，发现原本分离度很好的样本，这几天分析时候出现双峰、异常峰等问题，我的样本pH值在2左右。我想请假老师，出现这样的问问题，可能是因为我的样本pH值过低才造成的吗？

[font=宋体][font=宋体]代表性样本是指能够覆盖待测样本中关键特征的样本，通常是拓展模型预测范围、覆盖检测体系中各种变动因素的样本。可以采用[/font][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]、[/font][font=Times New Roman]SPXY[/font][font=宋体]等方法选择，每种方法的原理具体参考本章第[/font][font=Times New Roman]2[/font][font=宋体]节。代表性样本选择方法主要通过方法的原理、观察法和建模效果来选择。观察法是对分组后的校正集和预测集样本进行主成分分析（[/font][font=Times New Roman]P[/font][/font][font='Times New Roman']CA[/font][font=宋体]），观察主成分空间中校正集和预测集样本的分布情况来选择更合理的样本选取方法。根据建模效果先采用数据分组方法将总体数据进行分组，然后采用一种合适的建模方法建立模型，根据模型预测的误差来选择合适的代表性样本选择方法。[/font]

一． 取材和编号/标签部分 在本环节进行组织和血液的取材，并制作条形码标签，将样本进行分装。1. 取材单：手术医生根据临床病例情况在术前一日通知样本库次日取样本，同时在医嘱中注明需要抽取血样数量、种类。样本库根据次日样本情况预先准备样本提取单，并预先定义好流水编号。样本提取单上的信息可包含并不仅限于以下内容中的一部分：A. 个体流水编号B. 个体基本信息：如住院号，病理号，手术科室，手术医生，病人姓名，性别等C. 样本特征信息：如脏器名称，样本类型（肿瘤，癌旁，正常，淋巴结，息肉，囊壁），样本性质（原发/复发/转移）等D. 样本采集信息：如样本份量，体积，分管数，术前/术后等E. 诊断信息：如临床诊断，病理诊断，分化程度，UICC 分期，ICD10/ICDO-3 代码等F. 治疗信息：如放疗，化疗，手术等G. 生物安全信息：有/无传染性H. 时间信息：采集时间，样本离体时间，低温时间，等I. 工作人员信息：取材员，记录员等J. 以及备注信息。2. 组织样本：从手术室收集组织样本，填写取材表。在组织库冻存管理软件上登记部分栏目，如通过输入住院号码，软件从HIS 中自动调入该病例的个体信息（基本信息、临床信息等）。如果输入部分信息，由系统自动生成连续于上次的个体编号，如选择脏器名，样本类型，样本保存方式，以及分管数，软件按照规则生成样本编号，如1012345D19TF1~1012345D19TF4，在对应的样本信息栏中输入各分管的样本采集信息等特性，点击保存将所有信息存入数据库，同时自动在手术室的耐液氮的条形码标签上生成样本条形码信息。将离体的组织样本存入耐液氮冻存管，贴好标签后，在30分钟内浸入液氮。当天样本采集完成后，使用小型液氮转移罐或者冰盒将样本转移到实验室。【组织样本的编号命名1012345D19TF1，代表该1012345 号病收集的D19 脏器的癌旁样本（T肿瘤，P 癌旁，N 正常，L 淋巴结，Y 息肉，C 囊壁）用F 方式（Frozen Tissues/OCT/RNAlater/DNA/Paraffin embedding 等）保存的第一份。】

最近做的植物样本多，遇到这么几个问题，跟论坛里面的大佬请教：1.植物样本甲醇水提取后，离心，上清普遍是颜色偏深，色素太多，对这种植物提取样本怎么怎么净化能有效去除色素？有那些下方案？望大佬指点，目前做过的萃取、过SPE柱（C18，和GCB）效果都不是太理想（过C18的还好点）。2.有些植物样本经过上述处理后经0.22um滤膜过滤后，-80℃冷冻，复溶，会有很多絮状物产生，这种絮状物可能会是什么？为什么冷冻复溶后会出现呢？（手机拍摄照片不清晰，看不清楚）希望论坛里面做前处理的大佬指点下，谢谢[img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/default/em09509.gif[/img]

请教各位老师，硅烷化完的样本进样一定数量后，发现待检测的乳清酸、尿嘧啶、4-羟基苯丙酮酸的响应显著下降，甚至无出峰（相同浓度）。发现更换进样针或者将色谱柱进样口端切一小段，这些物质能恢复一定响应。现在想通过更改洗液或空白来解决吗，请问换成那种物质会比较好？目前使用的洗液是正己烷，柱子是RXI-5MS，硅烷化试剂是N.O-双三甲硅基三氟乙酸铵。

请教各位，我在看文献资料是，总会看到阳性样本（样品）和阴性样本（样品），这两个分别指的是什么呢？谢谢！

基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization-time of flight mass spectrometry, MALDI-TOF MS)是20世纪80年代发展起来的一种新型软电离有机质谱, 作为一种新兴的蛋白质组学检测技术, 现已广泛应用于生命科学及相关领域。同时作为一项新兴的微生物鉴定技术, 受到了国内外的广泛关注。与传统的生化表型鉴定方法和分子生物学方法相比, MALDI-TOF MS具有操作简单、快速、准确和经济的特点。早在1975年, ANHALT等[1]利用质谱仪结合高温裂解技术第1次完成了细菌的鉴定, 从此拉开了质谱鉴定细菌的“ 序幕” 。随着质谱检测技术的不断完善和发展, 近年来, MALDI-TOF MS已经成功应用于微生物的鉴定, 显示了其在细菌、酵母菌等鉴定方面均具有良好的应用价值。众多的研究表明, MALDI-TOF MS技术对培养出的纯菌落进行菌种鉴定具有很高的稳定性及准确性, 对常见细菌和酵母菌的属的鉴定率能达到97%~99%, 种的鉴定率也能达到85%~97% 另外, MALDI-TOF MS大大缩短了细菌鉴定的时间, 而且其成本也较常规鉴定方法低[2, 3]。除此之外, MALDI-TOF MS已经能够成功地用于部分微生物亚种水平的鉴定和细菌耐药性的检测, 但这种方法在大多数情况下是应用于培养出的纯菌落的鉴定[3]。　　如果能够从临床样本中直接检测细菌/真菌, 突破细菌/真菌培养阳性率低、培养时间长的瓶颈, 为细菌/真菌感染性疾病的诊疗提供更快、更准确的病原学依据, 将对临床及时控制细菌/真菌感染性疾病起到更大的作用。国内外学者已尝试将质谱技术应用于临床样本的直接检测, 并取得了显著的进展。本文就MALDI-TOF MS技术在临床样本的直接检测应用作一综述。一、MALDI-TOF MS检测原理　　MALDI-TOF MS技术用于微生物鉴定的实质就是检测具有属、种或亚型特异性的生物标志的质量信号, 主要是微生物菌体内高丰度、表达稳定和进化保守的核糖体蛋白。MALDI-TOF MS 仪器主要由基质辅助激光解吸离子源(MALDI)和飞行时间质量检测器(TOF)两部分组成。MALDI的原理是用一定强度的激光照射样本与基质形成的共结晶薄膜, 基质从激光中吸收能量而汽化, 并迅速降解, 使样本分解吸附, 基质和样本之间发生电荷转移从而使样本分子发生电离 TOF的原理是带有电荷的样本分子在电场作用下加速飞过飞行管道, 因为离子的质荷比与离子的飞行时间呈正比, 所以不同质量的离子因达到检测器的飞行时间不同而被检测, 以离子峰为纵坐标、离子质荷比为横坐标形成特征性的质量图谱。将不同种属微生物经MALDI-TOF分析所形成的质量图谱与数据库中的参考图谱进行比较, 从而实现对目标微生物种或菌株的区分和鉴定[2]。二、MALDI-TOF MS直接检测临床样本的流程　　临床样本直接检测的流程主要包括3个部分:临床样本的预处理、样本上机检测和对比蛋白质指纹图谱数据库得出鉴定结果。由于目前报道最多的临床样本是阳性血培养瓶和中段尿样本, 下面将以这二者为例介绍其直接检测的流程, 其它临床样本的检测流程与之类似。(一)临床样本预处理　　MALDI-TOF MS直接用于临床样本的检测有2个基本的要求:(1)临床样本中细菌的量。为了得到准确的鉴定图谱, MALDI-TOF MS技术对置于靶板上的细菌的最低检测限约为(1× 104)~(1× 106)cfu/mL。若要直接检测拟似血流感染的血液样本以及拟似泌尿系统感染的中段尿等临床样本中的病原菌, 首先必须富集细菌 (2)临床样本的质。由于血液和血培养瓶中的大分子成分如血红蛋白和其它蛋白成分、尿液中的白细胞等有机成分会干扰细菌的谱峰, 所以直接检测前需要采取预处理措施去除这些干扰因素。1.阳性血培养瓶直接检测 直接检测阳性血培养瓶的细菌浓度常常需要1× 107 cfu/mL[2, 4]。由于在血流感染患者血液中的细菌量常常很低(最低可 1~10 cfu/mL), 因此对血样本的直接检测需要一个增菌的过程, 即采用血培养瓶增菌。目前已报道的阳性血培养病原菌预处理程序各不相同, 但预处理过程主要包含了以下2个步骤:(1)将细菌从血细胞中分离出来。先应用温和去污剂(如吐温-80、十二磺基硫酸钠、皂素等)将血液中的血细胞溶解, 然后通过不同的流程(离心、洗涤)去除其它的干扰因素, 纯化要鉴定的细菌样本 (2)将菌体中的蛋白质抽提出来。最常用的是混合溶剂处理法, 使用甲酸/乙腈溶液对样本进行处理来抽提蛋白, 利用2种溶剂的混合作用将菌体表面的蛋白和存在于细胞内的低相对分子质量的高丰度蛋白提取出来, 实现对菌株的鉴定。虽然至今尚没有规范化的处理程序, 不过目前市场上已有商品化的阳性血培养瓶预处理试剂盒Sepsityper kit(Bruker)可以提高鉴定分数和鉴定准确率, 但是花费比较高, 处理程序也费时较长[5]。另外, HAMMARSTR? M等[6]建立了一种基于声学捕捉和集成选择性富集目标(integrated selective enrichment target, ISET)的新方法用于富集样本中的细菌, 快速、准确并且简化了人工操作, 有望替代传统的以离心为基础的分离方法。2.中段尿样本 要取得一个较高的鉴定成功率, 直接检测中段尿样本中病原菌至少需要的细菌数量是1× 105 cfu/mL[7, 8]。对尿样本的预处理程序较为简单, 主要有下面几个步骤:低速离心去除白细胞, 高速离心收集细菌, 沉淀, 经过洗涤、离心之后进行蛋白质的提取(常用的是甲酸、乙腈), 经高速离心后取1 μ L上清涂布到MALDI的靶板上, 在室温下干燥后即可进行检测。

[font=宋体][/font][font=宋体][/font][size=5][b][font=黑体]样本前处理在样本分析中的地位[/font][/b][/size][size=3][font=宋体]在分析化学发展的过程中，样本前处理技术一直没有受到重视，相对与现代分析技术的快速发展，样本前处理技术以及仪器的发展滞后并制约了分析化学的发展，在过去的很多年中，分析化学的发展集中在研究分析方法的本身：如何提高灵敏度、选择性以及分析速度；如何应用物理、化学、生物学等方面的理论来发展新的分析方法与技术，以满足新技术对分析化学提出的新目标与高要求；如何采用新技术的成果改进分析仪器的性能、速度、以及自动化的程度。长期以来忽视对前处理方法与技术的研究，是样本前处理技术成为制约分析化学发展的瓶颈。[/font][/size][size=3][/size][size=3][font=宋体]现代分析化学所面临的样本性质的复杂程度是前所未有的，分析的对象不仅包括气、液、固相中的所有物质，而且往往以多相形式存在；其组成不但复杂，而且测定的时往往相互干扰；同时被检测物的浓度要求越来越低，稳定性随时变化，因而给分析带来了一系列困难，尤其是各种环境与生物样本采集后直接进行的可能性很小，一般都要经过样本制备与前处理以后才能测定[/font][/size][size=3][/size][size=5][b][font=黑体]样本前处理的目的[/font][/b][/size][size=3][font=Times New Roman] [/font][/size][size=3][font=宋体]一个完整的样本分析过程，从采样开始到写出分析报告，大致可以分为[/font][/size][size=3][font=Times New Roman]4[/font][/size][size=3][font=宋体]个步骤：[/font][/size][size=3][font=Times New Roman]1[/font][/size][size=3][font=宋体]、样本采集、样本前处理、分析检测；数据处理与报告结果。统计结果表明，这个步骤中样本前处理占用了相当多的时间，有的甚至可以占有全程时间的[/font][/size][size=3][font=Times New Roman]70%[/font][/size][size=3][font=宋体]，甚至更多；比样本本身的检测分析多近一半的时间。因此近些年来样本前处理方法和技术的研究引起了分析学家的关注。各种新技术与新方法的探索与研究已经成为当代分析化学的重要课题与发展方向之一，快速、简便、自动化的前处理技术不仅省时、省力，而且可以减少由于不同人员操作以及样本多次转移带来的误差，同时可以避免使用大量有机溶剂并减少对环境的污染，样本前处理技术的深入研究必将对分析化学的发展起到积极的推动作用。[/font][/size][size=3][/size]

网上搜到的，有参考意义。1．粉碎 用绞肉机、磨粉机、粮谷粉碎机等将块状的或颗粒较大的动植物样本细化的过程。目的是增大样本表面积，有利于待测组分的提取。 2．提取 是使待测组分与样品分离的过程。提取的方法较多，有静置法、匀浆法、振荡提取法、专用装置提取法等。现将常用的提取方法简要介绍如下。 组织捣碎法是食品检测中最常用的一种提取方法，将经粉碎的样品与等量或数倍于其体积的溶剂混合，通过高速旋转的叶片(100r／min)将样本中的待测组分与溶剂有充分的接触机会，使待测组分被提取出来。该方法提取效率高。使用的主要设备有高速组织捣碎机、组织匀浆机、高速均质器等。在AOAc农药残留量分析中几乎都采用组织捣碎法提取，每次提取的时间约为3～5min，次数1～2次。在本操作过程中，需要注意以下事项：试样和溶剂的总体积不应该超过捣碎钵容积的2／3，以免内容物溅出；捣碎机的旋转速度，一般是先慢后快；整个操作要在通风良好的环境下进行。 索氏提取法也是食品检测中最常用的提取方法之一。此法通过专用装置——索氏提取器提取待测组分，提取效率高，操作简便，但提取时间长。采用索氏提取法时，应充分考虑待测组分的热稳定性。 振荡法在食品检测中也较为常用。即将装有试样和提取溶剂的具塞容器，放在振荡机上，进行往返振荡或旋转振荡，使容器内的提取溶剂与试样充分接触，以深入到样本组织内部提取待测组分。一般情况下，振荡10~30min，重复提取2～3次。据报道，振荡法与组织捣碎法和索氏提取法的提取效率相当。日本的食品分析方法中几乎都采用振荡法。 超临界流体萃取仪、强化溶剂萃取仪是近二十年来发展起来的提取技术。另外还有一些辅助手段，如超声波辅助提取、微波辅助提取等。 3．净化 经过提取的待测组分，提取物中通常含有与该组分结构相似的杂质，将待测组分与杂质分离的过程，称为净化。该步骤是样本前处理的技术难点，也是关系到检测结果的真实性及检测方法可靠性的重要步骤。主要方法有固相萃取法、液一液分配法、化学处理法、扫集共蒸馏法、低温冷冻净化法、前置色谱柱净化法等。 固相萃取法是目前应用最多的净化方法之一，通过吸附柱、分配柱、凝胶渗透柱、薄层板等实现，其原理是样本的待测组分在层析柱中吸附剂上被吸附与被解吸的反复过程。常用的吸附剂有佛罗里硅土、氧化铝、活性炭、硅胶、氧化镁和纤维素等。 液一液分配法也是一种十分常用的净化方法，其原理是利用待测组分在一组互不相溶的溶剂对内的分配系数不同，通过反复多次分配，使待测组分与杂质分离，以达到净化目的。常用的溶剂对有乙腈提取液的正已烷分配、乙腈提取液的三氯甲烷分配、丙酮提取液的石油醚分配、丙酮提取液的二氯甲烷分配等。 4．浓缩 由于净化过程所引入的溶剂，可能会降低待测组分的浓度或不适宜直接进样，需要去除部分或全部溶剂及进行溶剂转换，此过程为浓缩或富集。主要通过旋转蒸发器蒸干或惰性气体（如氮气）吹干除去溶剂。

1．粉碎 用绞肉机、磨粉机、粮谷粉碎机等将块状的或颗粒较大的动植物样本细化的过程。目的是增大样本表面积，有利于待测组分的提取。 2．提取 是使待测组分与样品分离的过程。提取的方法较多，有静置法、匀浆法、振荡提取法、专用装置提取法等。现将常用的提取方法简要介绍如下。 组织捣碎法是食品检测中最常用的一种提取方法，将经粉碎的样品与等量或数倍于其体积的溶剂混合，通过高速旋转的叶片(100r／min)将样本中的待测组分与溶剂有充分的接触机会，使待测组分被提取出来。该方法提取效率高。使用的主要设备有高速组织捣碎机、组织匀浆机、高速均质器等。在AOAc农药残留量分析中几乎都采用组织捣碎法提取，每次提取的时间约为3～5min，次数1～2次。在本操作过程中，需要注意以下事项：试样和溶剂的总体积不应该超过捣碎钵容积的2／3，以免内容物溅出；捣碎机的旋转速度，一般是先慢后快；整个操作要在通风良好的环境下进行。 索氏提取法也是食品检测中最常用的提取方法之一。此法通过专用装置——索氏提取器提取待测组分，提取效率高，操作简便，但提取时间长。采用索氏提取法时，应充分考虑待测组分的热稳定性。 振荡法在食品检测中也较为常用。即将装有试样和提取溶剂的具塞容器，放在振荡机上，进行往返振荡或旋转振荡，使容器内的提取溶剂与试样充分接触，以深入到样本组织内部提取待测组分。一般情况下，振荡10~30min，重复提取2～3次。据报道，振荡法与组织捣碎法和索氏提取法的提取效率相当。日本的食品分析方法中几乎都采用振荡法。 超临界流体萃取仪、强化溶剂萃取仪是近二十年来发展起来的提取技术。另外还有一些辅助手段，如超声波辅助提取、微波辅助提取等。 3．净化 经过提取的待测组分，提取物中通常含有与该组分结构相似的杂质，将待测组分与杂质分离的过程，称为净化。该步骤是样本前处理的技术难点，也是关系到检测结果的真实性及检测方法可靠性的重要步骤。主要方法有固相萃取法、液一液分配法、化学处理法、扫集共蒸馏法、低温冷冻净化法、前置色谱柱净化法等。 固相萃取法是目前应用最多的净化方法之一，通过吸附柱、分配柱、凝胶渗透柱、薄层板等实现，其原理是样本的待测组分在层析柱中吸附剂上被吸附与被解吸的反复过程。常用的吸附剂有佛罗里硅土、氧化铝、活性炭、硅胶、氧化镁和纤维素等。 液一液分配法也是一种十分常用的净化方法，其原理是利用待测组分在一组互不相溶的溶剂对内的分配系数不同，通过反复多次分配，使待测组分与杂质分离，以达到净化目的。常用的溶剂对有乙腈提取液的正已烷分配、乙腈提取液的三氯甲烷分配、丙酮提取液的石油醚分配、丙酮提取液的二氯甲烷分配等。 4．浓缩 由于净化过程所引入的溶剂，可能会降低待测组分的浓度或不适宜直接进样，需要去除部分或全部溶剂及进行溶剂转换，此过程为浓缩或富集。主要通过旋转蒸发器蒸干或惰性气体（如氮气）吹干除去溶剂。

公司最新样本已印出，综合样本里面有各种国产和进口（韩国英麟、大韩仪器、赛多利斯、梅特勒等），还有韩国英麟的小样本，如需要请与本公司联系索取，有电子版。

目前，公安部从浙江、山东等地查获的多份可疑“食用油”样本，正在陆续送北京市食品安全监控中心检测。昨天，本报记者走进市食品安全监控中心，探访地沟油的检测过程。　　在处理室，技术人员将每种油样分别称取两次，标注了相同的编号。“每个油样须同时做两份，两次检测结果在误差范围内，结果才可信。”　　不过，要在上千个油样试管中，搜寻地沟油的踪迹，“最关键是展开四大类核心指标检测”，市食品安全监控中心副主任张卫民介绍，这四类核心指标分别是多环芳烃、胆固醇、电导率和特定基因组成，如同四面“照妖镜”，由不同实验小组同时工作，任何一分样本在任何一类指标项目中检出异常，“说明含地沟油风险极大”，还须再接受数层复核关，直至确认，最终让地沟油“李鬼”无处遁形。　　照妖1 胆固醇　　记者在一个实验室看到，超高效液相色谱串联质谱仪，正在对十几个处理好的油样，进行胆固醇分析。科研人员通过与仪器相连的电脑屏幕，随时监测每个试管中的胆固醇含量，“真正的食用植物油中一般不含胆固醇或含量极低，如果某份油样中的胆固醇含量高出预设的正常限值，即可高度怀疑该油脂中含有地沟油”。　　照妖2 电导率　　电导率的检测原理类似。科研人员介绍，正常油脂几乎不导电的，但油脂酸败后产生的各种极性物质可使油脂导电。地沟油由于反复烹炸，成分复杂，掺杂大量金属离子而产生导电性，电导率较高。　　照妖3 多环芳烃　　致癌物多环芳烃是目前地沟油安全风险中已被证实的最大危害成分。张卫民说，“多环芳烃”这类关键检测指标，是在地沟油检测体系建立过程中，由科研人员查阅相关文献，模拟地沟油生产过程及风险描述后预设的，包括16个具体的指标检测项。但由于在北京地区食用油风险监测中，这些指标均未检出，研究团队还一度怀疑这个指标的设置意义，“直到今年7月底，我们在公安部送检的首批黑窝点缴获的油样中，检出含有地沟油成分和多环芳烃”，才证实了它们的风险相关性”。　　照妖4 特定基因组成　　最有意思的检测指标，是可疑“食用油”样本中的“特定基因组成”。张卫民介绍，地沟油是多种不同来源的废弃油脂混合而成，往往含动物油脂，因此，科研人员依据分子生物学基因鉴定原理，尝试很多方法，搜寻油样中是否含动物性基因，再对检测出的基因片段进行测序，以判定食用油中是否含有动物源性成分。在公安部送检的多份样本中，“我们曾检测到有样本含有猪的基因”。　　幕后　　科研人员架锅还原地沟油生产　　由于一直未找到“地沟油”样本，张卫民回忆，科研人员只好在实验室外支起大锅，从市场买来动物内脏、肥膘，油条、薯条，放在花生油、大豆油等普通植物油中反复烹炸熬炼、搁置，直到油发出酸臭味道；再分离油水，用碱性白土等吸附剂去除杂质，用活性炭除味……试图还原“地沟油”收集、生产的全过程。　　在这样反复的模拟过程中，科研人员反复检测、论证，最终在食用植物油国家卫生标准之外，确立了四大类20多项特殊的检测指标，专为搜索“地沟油”影踪。　　经过一番提炼，技术人员确实发现了不少问题。一是“地沟油”经过几番处理，再依据现有食用油国标检测，指标上确实是“合格品”。第二，吸附剂等材料较便宜，提炼“地沟油”背后，确实存在暴利。　　采写/本报记者魏铭言 摄影/本报记者 王嘉宁 摄

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样品法A（%）法B(%)样10.25660.2477样20.28890.2786样30.45010.4334样40.42110.4025样50.21480.2061样60.46620.4433请问上面的6个样本，分别用两种方法测定某物质含量，怎样判断B方法与A方法一样能准确测定?在EXCEL中能操作吗?应该是多样本的显著性分析吧？分析化学书上都是单样本的显著分析。t检验？好像都是同一样本的哦。

各位，领导让我做产品对比，电话打到WTW中国技术服务中心后，让我打到他的代理公司，可代理公司不给样本，难道不买就不能看吗？要样本怎么这么难啊。谁有在线COD、氨氮、总磷总氮、五参的样本啊，贡献一下吧。

(二)泌尿系统感染病原菌的快速检测　　因泌尿系统感染的中段尿样本中的细菌量相对很高, 中段尿样本也是MALDI-TOF MS直接检测的理想选择[30], 并且常常是单一菌种感染, 避免了MALDI-TOF MS在鉴定混合菌样本的不足[31]。泌尿系统感染是人类常见的感染性疾病, 临床泌尿系统感染最常见的病原菌为大肠埃希菌(70%~95%)、腐生葡萄球菌(5%~10%)以及其它肠杆菌科细菌, 如奇异变形杆菌和肺炎克雷伯菌。有研究表明MALDI-TOF MS对尿液样本中这些细菌的鉴定效率和准确率要优于传统鉴定方法和其他鉴定系统[7, 32, 33]。1.鉴定效能 FERREIRA等[7]选取尿液中细菌大于1× 105 cfu/mL的样本进行直接的MALDI-TOF MS鉴定, 结果显示尿液样本经过差速离心法处理后, 可将91.8%的菌株鉴定到种、92.7%的菌株鉴定到属的水平。　　杨溪等[33]使用MALDI-TOF MS技术对临床收集到的1 040份尿液样本进行直接快速检测, 共鉴定出含细菌的样本526份, 其中尿细菌培养菌落数≥ 1× 105 cfu/mL, 培养出1种/2种菌的尿液样本MALDI-TOF MS的直接鉴定率分别为92.7%(430/464)和75%(96/128)。MALDI-TOF MS直接检测法的鉴定结果与尿细菌培养法鉴定出的细菌菌种一致, 符合率为100%。2.与流式细胞术联用 怀疑泌尿系统感染的尿液样本一般经离心后取沉淀直接进行检测, 但考虑到临床上有60%~80%的尿液样本是阴性的, 为了减少分析的时间和人工的工作量, 有学者将MALDI-TOF MS与流式细胞术联用检测, 用流式细胞术筛除细菌数量不足的尿液样本, 而MALDI-TOF MS用来检测筛选结果为阳性的尿液样本, 取得了良好的鉴定效果[34, 35]。MARCH ROSSELLó 等[34]建立了这样一种微生物鉴定程序:先用流式细胞仪进行菌落计数筛查出单一细菌阳性的尿液样本, 然后再进行MALDI-TOF MS检测, 发现细菌数在1× 107 cfu/mL时是足够的细菌浓度, 有87.5%的敏感性, 而细菌数在(1× 105)~(1× 107)cfu/mL之间的样本经过4 h的预增菌, 得到用于分析的足够的细菌数量后, 可以达到91.7%的敏感性。3.细菌含量对鉴定结果的影响 由于中段尿中病原菌数 2.0), 而随着样本中细菌数的降低, 鉴定成功的比例和鉴定分数也在下降, 当菌落数 1× 104 cfu/mL的中段尿样本, 应用MALDI-TOF MS直接检测即可取得满意的鉴定效果。4.中段尿样本直接检测的新方法 DEMARCO等[31]近期描述了一种透析过滤的方法, 通过脱盐、分馏、富集等步骤对100例阳性尿液样本在MALDI-TOF MS分析前进行了预处理, 实验结果表明这种预处理方法能够正确地鉴定阳性尿液样本, 并且正确分类了所有临床相关菌尿症的阴性尿液样本, 包括一组污染的尿液样本和一组临床上无关紧要的定植菌。敏感性和特异性分别是67%和100%。5.中段尿样本直接检测的不足之处 与直接检测培养阳性的血样本一样, 对于含有2种或2种以上细菌感染的中段尿样本, MALDI-TOF MS常常表现为鉴定能力不足[33, 35] 尿液蛋白质如α -防御素[8]会造成鉴定结果不能正确匹配数据库 对酵母菌的鉴定能力也有待于进一步提高 对于核糖体蛋白序列差异很小的菌种也常常不能区分。(三)其它无菌体液　　MALDI-TOF MS直接检测和鉴定其它无菌体液样本如脑脊液、胸腹水和关节液等中细菌的报道尚不多。NYVANG HARTMEYER等[37]首次报道了通过直接将脑脊液样本离心取上清直接进行MALDI-TOF MS分析, 肺炎链球菌性脑膜炎可以在30 min内做出诊断, 为后续治疗方案的选择和结果的解释提供了重要的参考依据。SEGAWA等[38]也用同样的方法对一例肺炎克雷伯菌引起的脑膜炎做出了诊断, 但同时也指出在实际应用中能获得的样本量少, 细菌数少可能会限制它的应用。另外, 还可将无菌体液样本转移到血培养瓶中进行孵育, 待报阳后进行检测也是可行的。有研究应用MALDI-TOF MS检测了46份液体, 包括移植养护液、关节液、深部脓疱样本、骨小孔样本用血培养基孵育, 发现44/46(96%)能鉴定到种的水平, 余下的2份被鉴定到属的水平[18]。四、总结与展望　　MALDI-TOF MS是一种简单、快速、高通量和高效的微生物鉴定手段, 在临床样本直接检测方面较传统的鉴定方法具有更大的优势, 能显著降低样本检测的周转时间和成本, 但尚存在着一些不足之处, 主要表现在:(1)MALDI-TOF MS在检测和鉴定细菌方面的敏感性还不高, 不能直接鉴定患者血样本中的病原菌(细菌数量太少) (2)对于一些核糖体蛋白差异较小的细菌用其辨别有较大的困难 (3)目前的研究都有各自不同的操作过程, 在样本处理、质谱图采集和分析等方面没有统一的标准, 可能会影响分析结果在实验室内和实验室间的可重复性 (4)标准的鉴定参考图谱数据库尚不够完善, 需要进一步拓展 (5)对一些细胞壁难以破坏的细菌(如革兰阳性菌、酵母菌)和混合菌等的鉴定能力还不够高。但是相信随着更加有效的样本预处理方法、更加严格的检测过程控制和更高分辨率的图像处理技术的实现, MALDI-TOF MS用于直接检测临床样本中的微生物会有更广阔的前景。

[font=宋体][font=宋体]相较于传统分析化学方法，结合化学计量学的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析更容易出现过拟合现象。因此对化学计量模型的验证尤为重要。在建模之前通常需要将采集的样本光谱和参考值分为校正集（[/font][font=Times New Roman]calibrationset[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]）[/font][/font][font=宋体][font=宋体]和验证集（[/font][font=Times New Roman]validationset[/font][font=宋体]）。前者主要用于建立多元校正或化学模式识别模型，后者用来验证所建立模型的预测性能。通常校正集和验证集中样本个数的划分比例介于[/font][font=Times New Roman]0[/font][/font][font='Times New Roman'].5~0.8[/font][font=宋体]之间（两者的样本数量具体根据样本、模型的复杂程度来定）。常见的样本分组方法包括：随机算法、[/font][font='Times New Roman']Kennard-Stone [font=宋体]（[/font][/font][font=宋体][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]）算法、光谱[/font][font=Times New Roman]-[/font][font=宋体]理化值共生距离算法（[/font][font=Times New Roman]S[/font][/font][font='Times New Roman']ample set [/font][font=宋体][font=Times New Roman]p[/font][/font][font='Times New Roman']artitioning based on joint x[/font][font=宋体][font=Times New Roman]-[/font][/font][font='Times New Roman']y distances[/font][font=宋体][font=Times New Roman], SPXY[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]）[/font][/font][font=宋体]等。[/font][b][b][font=宋体]一、[/font][font=宋体]随机分组方法[/font][/b][/b][font=宋体]随机分组方法是从数据集中随机选择一部分样本作为校正集，其余样本作为预测集。[/font][font=宋体]其中，随机分组算法的选择过程具有不确定性，在样品量较少或者建模效果波动较大时难以建立高效的模型。[/font][font=宋体]随机分组不能保证每次选择的校正集样本都具有代表性，因而在验证新提出方法的性能时，为了保证模型性能不受分组方法的干扰，常采用多次随机分组方法进行综合评价。即将数据多次采用随机分组的方法进行分组，对校正集多次建模，计算模型预测结果的平均值。该预测结果不受数据分组的影响，能较好体现模型的性能。[/font][b][b][font=宋体]二、[/font][font=宋体]KS分组方法[/font][/b][/b][font=宋体][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]算法由[/font][/font][font='Times New Roman']Kennard[font=宋体]和[/font][font=Times New Roman]Stone[/font][font=宋体]提出[/font][/font][sup][font=宋体][font=Times New Roman][[/font][/font][/sup][sup][font='Times New Roman']2[/font][/sup][sup][font=宋体][font=Times New Roman]][/font][/font][/sup][font=宋体]，是一种基于光谱距离迭代选择样本的方法，旨在选择出覆盖范围广，且均匀分布的样本集。首先，选择一个初始样本，之后每一步都选择与已选样本光谱距离（通常为欧氏距离或者马氏距离）最远的一个样本，直到选择出的样本达到预设的数量为止。[/font][b][b][font=宋体]三、[/font][font=宋体]SPXY分组方法[/font][/b][/b][font=宋体][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]算法仅考虑了光谱的信息，没有考虑参考值的影响。当待测组分含量较低时，若光谱特征不显著，采用[/font][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]方法可能不会得到满意的校正集样本。[/font][font=Times New Roman]Galvao[/font][font=宋体]等[/font][/font][sup][font='Times New Roman'][3][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]在[/font][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]方法的基础上提出了光谱[/font][font=Times New Roman]-[/font][font=宋体]理化值共生距离算法（[/font][font=Times New Roman]SPXY[/font][font=宋体]）。该方法兼顾参考值和光谱距离，从而保证选择的样本的光谱和参考值都覆盖较大的范围并且均匀分布。[/font][font=Times New Roman]SPXY[/font][font=宋体]方法的逐步选择过程与[/font][font=Times New Roman]KS[/font][font=宋体]方法相同，只是在计算样本[/font][/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]i[/font][/font][/i][font=宋体]和样品[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]j[/font][/font][/i][font=宋体][font=宋体]之间的距离时，采用了同时考虑光谱[/font][font=Times New Roman]x[/font][font=宋体]和目标参考值[/font][font=Times New Roman]y[/font][font=宋体]的新的距离定义[/font][font=Times New Roman]d[/font][/font][sub][font='Times New Roman']xy[/font][/sub][font=宋体][font=Times New Roman]([/font][/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font=宋体][font=Times New Roman],[/font][/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font=宋体][font=Times New Roman])[/font][font=宋体]。[/font][/font][align=center][i][font='Times New Roman']d[/font][sub][font='Times New Roman']xy[/font][/sub][/i][font='Times New Roman']([/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman'],[/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font='Times New Roman'])[font=宋体]＝[/font][/font][img=,262,49]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/06/202406281001238984_1952_4070220_3.png!w262x49.jpg[/img][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman'][font=宋体]，[/font][/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font=宋体]∈[/font][font='Times New Roman'][1,...,[/font][i][font='Times New Roman']z[/font][/i][font='Times New Roman']][/font][font=宋体] [font=Times New Roman](5-1)[/font][/font][/align][font=宋体]式中，[/font][font='Times New Roman']d[/font][sub][font='Times New Roman']x[/font][/sub][font='Times New Roman']([/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman'],[/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font='Times New Roman'])[/font][font=宋体][font=宋体]是以光谱[/font][font=Times New Roman]x[/font][font=宋体]为特征参数计算的样本[/font][/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]i[/font][/font][/i][font=宋体]和[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]j[/font][/font][/i][font=宋体]之间的欧式距离，[/font][font='Times New Roman']d[/font][sub][font='Times New Roman']y[/font][/sub][font='Times New Roman']([/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman'],[/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font='Times New Roman'])[/font][font=宋体]是以目标参考值[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]y[/font][/font][/i][font=宋体]为特征参数计算的样本[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]i[/font][/font][/i][font=宋体]和[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]j[/font][/font][/i][font=宋体]之间的距离，[/font][i][font='Times New Roman']z[/font][/i][font=宋体]是样品的总数目。[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]为了对[/font]x[font=宋体]和[/font][font=Times New Roman]y[/font][font=宋体]空间中的样本分布赋予同等重要性，距离[/font][font=Times New Roman]d[/font][/font][sub][font='Times New Roman']x[/font][/sub][font='Times New Roman']([/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman'],[/font][i][font='Times New Roman']j[/font][/i][font='Times New Roman'])[font=宋体]和[/font][font=Times New Roman]d[/font][/font][sub][font='Times New Roman']y[/font][/sub][font='Times New Roman']([/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]i[/font][/font][/i][font='Times New Roman'],[/font][i][font=宋体][font=Times New Roman]j[/font][/font][/i][font='Times New Roman'])[font=宋体]除以它们在数据集中的最大值[/font][/font][font=宋体]进行标准化处理。[/font][b][b][font=宋体]四、最优[/font][font=宋体]K[/font][font=宋体]相异性方法[/font][/b][/b][font=宋体][font=宋体]在选择校正样本时，需要同时考虑样本的代表性和多样化，所谓的代表性是所选样本要尽可能反映整个数据集中所有样本的属性，而多样化是指所选样本之间的差异应尽可能大，彼此容易区分。最优[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]相异性方法（[/font][font=Times New Roman]Optimizable K-[/font][/font][font='Times New Roman']d[/font][font=宋体][font=Times New Roman]issimilarity [/font][/font][font='Times New Roman']s[/font][font=宋体][font=Times New Roman]election[/font][font=宋体]，[/font][font=Times New Roman]OptiSim[/font][font=宋体]）是一种能选择既有代表性又兼顾多样化样本的方法[/font][/font][sup][font='Times New Roman'][4][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]。最优[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]相异性算法涉及三个参数：[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]定义为每一次迭代中子样本集的大小；[/font][font=Times New Roman]R[/font][font=宋体]定义为一个有效的候选样本与任何一个已经选定的样本之间所允许的最小相似性；[/font][font=Times New Roman]M[/font][font=宋体]为所选的代表性子集样本的总数目。通过[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]值可控制所选样本代表性和多样性之间的平衡，低的[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]值能选出更具代表性的样本，较大[/font][font=Times New Roman]K[/font][font=宋体]值能选出更多样化的样本。[/font][/font]

请大家看看我的加标回收率实验做得对不对我要用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]ICP-MS[/color][/url]分析全血中的某元素A，我要做加标回收率看方法的准确度。采用低、中、高（分别为5ug/l、10ug/l、20ug/l）三种浓度的加标实验。具体做法是：用已知样品A浓度（曾经测得4.8ug/l、9.8ug/l、18.8ug/l）的全血三份，把浓度为4.8ug/l的全血平行做两份，一份消解-定容-测量以获得样本测定值，一份加标-消解-定容-测定，加标体积为样本体积的1%，加标浓度为5ug/l，然后计算。另外两个浓度也这样做。这样对吗？每个样本做几次，还是每个浓度的样本需要几份？还是每个样本都加高中低浓度的标液？有些文献说做标准曲线，怎么做？

能实时监控样本的当前状态，大家有没有好点的软件推荐

[font=宋体][font=宋体]奇异样本（[/font][font=Times New Roman]outlier[/font][font=宋体]）有时也称为异常值、不规则点、离群点或界外点，至今没有严格的定义，一般是指那些落在总体之外的样本向量。[/font][/font]

[font=宋体]奇异样本的识别方法大致可以分三类：经典识别方法、稳健识别方法和基于统计学的识别方法（如蒙特卡罗交叉验证）等。经典识别方法包括残差法（包括普通残差、标准化残差、学生化残差）、马氏距离、杠杆值和主成分得分图。稳健识别方法包括基于稳健距离估计的识别方法和基于稳健回归估计的识别方法。基于稳健距离估计的识别方法包括椭球多变量修剪法、最小体积椭球估计、[/font][font=宋体]最小协方差行列式法、最小半球体积法和半数重采样法等。基于稳健回归估计的方法包括最小一乘估计、[/font][i][font='Times New Roman']M[/font][/i][font=宋体]估计、[/font][i][font='Times New Roman']S[/font][/i][font=宋体]估计、[/font][i][font='Times New Roman']MM[/font][/i][font=宋体][font=宋体]估计、最小中位方差估计和最小方差修剪估计等。基于统计学的识别方法通过蒙特卡罗交叉验证建立大量的模型，然后，通过统计参数把奇异样本识别出来，使奇异样本识别结果更加可信。[/font][/font]

问一下各位，忘记加qc样本的数据可以用不？就是混合样

普通透射室能直接接收病毒类样本吗，需要注意什么？还是只接收制到铜网的样品？大家都是怎么处理病毒类样品的？求有接样经验的老师指导交流!!!谢谢[img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em61.gif[/img][img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em61.gif[/img][img]https://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em61.gif[/img]

t检验中的“平均值的成对二样本分析”、“双样本等方差假设”、“双样本异方差假设”各自应用范围是什么？

一个废弃的化工厂需要重新整修，有些土壤已经被不同的化学原料污染过。而且周围有居民区。工厂面积12000平方米。图纸上面的比例是1:500.请教各位大侠们，1.我应该确定多少个样本。图纸上，格子图的距离应该多少？ 2.存在污染物的地方，我应该如何取样本？ 3.如何确定混合样本，以及参照样本。参照样本一般取多少？谢谢！！