肠道病毒71型感染重症手足口病临床指标的应用研究

目的探讨《肠道病毒71型（EV71）感染重症病例临床救治专家共识（2011年版）》中推荐的临床指标对早期区分危、重型患儿的指导意义。方法回顾性分析东莞市人民医院2011年6月-2013年5月收治的EV71感染的第2期和第3期重症手足口病患儿的临床资料。结果两组患儿均不同程度出现指南中提出的甄别指标,其中2期组出现上述11项甄别指标中的数量为（3.78±1.61）项,3期组为（6.07±1.55）项,两组比较差异存在统计学意义（P〈0.05）。3期组出现精神萎靡、呕吐、易惊、血压升高、CRT〉2秒的例数明显高于2期组（P均〈0.05）,其余临床指标在2、3期组间差异无统计学意义（P〉0.05）。3期组出现2项或以上神经系统表现的例数明显高于2期组（P〈0.05）,尤其出现3项或以上神经系统表现的例数,2期组仅占7.23%,3期组高达61.36%。结论对于专家共识中推荐的甄别第2、3期的指标,临床中应着重观察精神萎靡、呕吐、易惊、血压升高和CRT〉2秒这5个表现,尤其是呕吐、CRT〉2秒和＂出现3项或以上神经系统表现＂这3个指标最具区分性。

导数同步荧光法测定鸭蛋蛋清中金霉素残留含量

为实现鸭蛋蛋清中金霉素残留含量的快速测定与检测模型精度的提高,应用导数同步荧光法结合支持向量回归(SVR)建立鸭蛋蛋清中的金霉素含量的预测模型。首先在280～400 nm光谱范围内对三维同步荧光指纹图谱与三维同步荧光光谱进行分析,确定检测鸭蛋蛋清中的金霉素含量的最佳波长差△λ为70 nm;然后对原始的同步荧光光谱进行一阶导数预处理,并用联合区间偏最小二乘法(siPLS)结合遗传算法(GA)优选出11个特征波长;最后应用支持向量回归(SVR)建立了鸭蛋蛋清中的金霉素含量的预测模型,其模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.973 mg/L和1.501 1 mg/L。试验结果表明,本研究方法能够满足鸭蛋蛋清中金霉素残留含量快速测定要求。

新生儿重症监护室新生儿呼吸机相关性肺炎的临床分析

目的针对新生儿重症监护室中行以呼吸机机械通气的新生儿发生呼吸机相关性肺炎进行研究。方法选取广东东莞市人民医院于2012年1月—2016年1月期间收治的重症监护室行呼吸机机械通气新生儿730例做观察对象,对其发生呼吸机相关性肺炎的临床情况和致病菌分类做研究分析。结果 30例在重症监护室行呼吸机机械通气新生儿,其中有9例出现呼吸机相关性肺炎,发病率是1.23%;致病菌分为:肠道革兰阴性杆菌8例,占致病菌比例为88.89%;其他致病菌为1例,占致病菌比例为11.11%。9例患呼吸机相关性肺炎的患儿,痊愈出院有8例,1例转院治疗。结论对重症监护室的新生儿行呼吸机机械通气所发生的呼吸机相关性肺炎情况和致病菌分类进行研究,能够对降低其病发率起到有效作用,提前做好防控措施。

新生儿阵发性室上性心动过速28例临床分析

目的分析新生儿阵发性室上性心动过速（PSVT）的临床特点、治疗过程及临床预后情况，提高临床的诊治水平。方法对我院2010年1月～2015年6月28例新生儿PSVT的病历资料进行回顾性分析，分别采用冰敷（n=23）、ATP（n=10）、普罗帕酮（n=13）、胺碘酮（n=10）治疗，比较各种不同治疗方法的成功转复率、复发率及随访情况。结果在PSVT新生儿中，男多于女，于新生儿早期≤7d，发病的以早产儿为主，于新生儿后期〉7d发病的以足月儿为主。出现预激综合征的发生率较高67．9％。在新生儿PSVT治疗上，ATP、普罗帕酮、胺碘酮比较，以胺碘酮复律成功率最高，复发率最低，其中冰敷与ATP、普罗帕酮、胺碘酮比较，差异有统计学意义（X^2=6．231,6．865，7．231，P〈0．05）；胺碘酮与冰敷、ATP治比较，差异有统计学意义（X^2=4．931，4．164，P〈0．05），胺碘酮与普罗帕酮比较，差异无统计学意义（X^2=2．643，P〉0．05）。在随访中发现新生儿PSVT的复发率较高，达33．3％，感染为主要诱因，达78．9％。结论新生儿PSVT如及时处理，较少发生心力衰竭及心源性休克，预后良好。于新生儿PSVT发作时，胺碘酮可作为一线药物应用。感染为患儿出现PSVT后期复发的主要诱发因素。

导数同步荧光光谱-小波-SGA-LSSVR联用快速测定鸭蛋蛋清中新霉素残留含量

新霉素在巯基乙醇存在的条件下与邻苯二甲醛生成的衍生物具有强荧光特性,可实现鸭蛋蛋清中新霉素残留含量的荧光测定。在模型建立过程中,分析了波长为280～390 nm光谱范围内的三维同步荧光光谱,确定检测鸭蛋蛋清中的新霉素含量的最佳波长差Δλ为110 nm;然后利用db10小波的2层分解对一阶导数同步荧光光谱进行去噪处理,并利用分段遗传算法(SGA)优选出了14个特征波长;最后应用最小二乘支持向量回归(LSSVR)建立了鸭蛋蛋清中的新霉素含量的预测模型,其模型预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9671和1.713。结果表明,SGA能有效提取出鸭蛋蛋清中新霉素对应的特征波长,有利于提高LSSVR模型预测精度,可实现鸭蛋蛋清中新霉素残留含量的快速测定。

同步荧光光谱结合CARS变量优选预测猪肉中四环素残留含量

为快速检测猪肉中的四环素残留含量,采用同步荧光法结合竞争适应重加权采样(CARS)变量优选法建立了预测猪肉中四环素残留含量的支持向量回归(SVR)模型。从样本的三维同步荧光光谱中确定了最佳波长差为65nm,采用CARS方法从中挑选出与四环素相关的特征波长变量,并与连续投影算法(SPA)及遗传算法(GA)进行比较。最后,应用SVR算法对优选出的16个波长变量建立猪肉中四环素含量的预测模型。分析发现,多元散射校正(MSC)光谱预处理后的CARS方法优于SPA及GA变量选择方法,可以有效地筛选出全光谱中的特征波长变量。CARS-SVR建立的四环素预测模型优于原始光谱的SVR模型,其预测集的决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.961 2和10.94mg/kg。研究结果表明,采用同步荧光法结合CARS-SVR模型可以预测猪肉中的四环素残留含量,且CARS-SVR能有效地简化模型并提高预测精度。

基于APTLD的猪肉中莱克多巴胺残留含量的三维同步荧光光谱快速测定

应用三维同步荧光光谱法结合交替惩罚三线性分解(APTLD)来建立猪肉中莱克多巴胺残留含量的定量测定模型,以实现猪肉中莱克多巴胺残留含量的快速测定。首先分析了莱克多巴胺的荧光光谱产生机理和样本的三维同步荧光光谱;其次对猪肉提取液中的莱克多巴胺荧光的浓度猝灭现象进行了分析;然后应用核一致诊断法确定了APTLD的三线性分解组分数为2,并建立了猪肉提取液中莱克多巴胺的相对荧光峰值强度与训练样本中莱克多巴胺的相对荧光峰值强度之间的标定曲线,用于待测样本中的相对荧光峰值强度的校正;最后,建立了基于APTLD的猪肉中莱克多巴胺残留含量的三维同步荧光光谱预测模型。试验结果表明,该方法可以较好的解决猪肉样本中莱克多巴胺与背景之间的同步荧光光谱严重重叠的问题,省去了一些烦琐的"化学分离"过程,模型预测集的决定系数(R^2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.986 3和0.496 6 mg·L^(-1),达到了猪肉中莱克多巴胺残留含量快速定量测定目的。

基于纳米银粒子增强荧光测定鸭肉中土霉素残留量

在纳米银粒子(AgNPs)和乳化剂OP-10的作用下,土霉素(OTC)与Eu(Ⅲ)生成的配合物可产生较强的荧光强度,本文将此荧光增强机理用于检测鸭肉中残留的OTC。首先,分析了OTC+Eu+AgNPs+OP-10体系和OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光光谱特性。然后,分别分析了AgNPs加入量、Eu3+加入量、乳化剂OP-10和反应时间对OTC+Eu+AgNPs+OP-10+duck meat extract体系的荧光强度的影响,确定了最佳实验条件。最后,建立了预测鸭肉中OTC残留量的标准曲线。实验结果显示:鸭肉提取液中OTC含量与617nm处峰面积之间呈良好的线性关系,其预测集的相关系数(r)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.996 6和0.622 3mg/L。该结果表明,提出的研究方法可满足鸭肉中OTC残留量的快速测定要求。

基于表面增强拉曼光谱的鸭肉中螺旋霉素残留检测

利用表面增强拉曼光谱(SERS)法结合自适应迭代重加权惩罚最小二乘法(air-PLS)快速检测鸭肉中的螺旋霉素残留。首先采用OTR202作为SERS活性基底,确定了螺旋霉素的1 622 cm-1峰可以作为其在鸭肉提取液中残留检测的拉曼特征峰;然后,通过单因素分析法确定了实验的最佳条件,并在该条件下建立了螺旋霉素浓度范围介于4.0~50.0 mg/L之间的鸭肉提取液加标样本的标准曲线,并获得了良好的线性关系且线性回归方程为y=26.681x+1233.5,决定系数R2=0.980 2,最低检测限为4 mg/L,预测样本的平均回收率为73.38%~105.25%。研究表明,采用SERS技术可以实现鸭肉中螺旋霉素残留的快速检测。

应用表面增强拉曼光谱法检测鸭肉中萘夫西林残留的研究

采用金胶颗粒作为活性基底,氯化钠溶液作为活性剂,并采用表面增强拉曼光谱(SERS)技术建立一种检测鸭肉中萘夫西林残留的检测方法。首先分析了奈夫西林水溶液的SERS特征峰及其归属。然后分析了奈夫西林在鸭肉提取液中的SERS特征峰,确定了鉴定鸭肉中奈夫西林残留的拉曼特征峰,并选取521与1 449cm^(-1)处的拉曼峰强度进行条件的优化。最后应用内标法对鸭肉提取液中萘夫西林的残留量进行定量分析。结果表明,鸭肉提取液中萘夫西林的质量浓度范围在0.2~10mg·L^(-1)时,应用拉曼峰强度比值所建立的四种标定曲线均具有良好的线性关系,决定系数均大于0.95。其中三种标定曲线具有较高的准确度,其回收率介于88%~144%。由此可见,应用SERS检测鸭肉中萘夫西林的残留是可行的,该方法简便、快速,为检测禽肉类食品中萘夫西林的残留提供了技术支持。

鸭肉中金霉素残留量LSSVR-同步荧光法测定

为实现鸭肉中金霉素残留含量的快速测定,提出了应用同步荧光法结合最小二乘支持向量回归(LSSVR)来建立鸭肉中金霉素残留含量的定量分析模型。首先应用三维同步荧光法对波长250～450 nm的同步荧光光谱进行分析,确定检测鸭肉中的金霉素含量的最佳波长差Δλ为70 nm;然后使用sym8小波的2层分解对原始同步荧光光谱进行光谱预处理,对预处理后的光谱采用遗传算法(GA)结合交互验证均方根误差(RMSECV)方法选择了16个波长作为检测模型的输入特征向量;最后对LSSVR、BP和SVM_SteveGunn 3种模型进行性能比较,以LSSVR模型的预测效果最好,其预测集的决定系数R2和预测均方根误差分别为0.9491和2.5660。试验结果表明,同步荧光法结合LSSVR模型检测鸭肉中的金霉素残留含量是可行的。

应用粒子群优化算法对鸭肉中四环素残留含量的同步荧光光谱快速测定

四环素在NaOH存在的条件下能降解生成具有强荧光特性的异四环素,应用同步荧光光谱结合小波去噪、粒子群优化算法(PSO)和支持向量回归(SVR)建立鸭肉中四环素残留含量的预测模型,可实现鸭肉中四环素残留含量的快速测定和提高预测模型的精度。首先应用平行因子分析法(PARAFAC)确定检测鸭肉中四环素含量的最佳波长差Δλ为70nm;然后对同步荧光光谱进行db6小波的2层分解的小波去噪及去噪后的光谱归一化处理,并利用PSO筛选出了6个荧光特征波长;最后应用PSO优化SVR模型参数(c,g),进而对在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR,PLS,PCR模型以及在全光谱条件下建立的PSO-SVR模型进行性能比较,结果表明,以在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR模型预测能力更强,其预测集的相关系数(r)和均方根误差(RMSEP)分别为0.952 0和17.6mg·kg-1。说明PSO能够有效提取鸭肉中残留四环素所对应的荧光特征波长,且PSO-SVR预测模型能满足鸭肉中残留四环素的快速测定要求。

基于同步荧光光谱的鸡肉中抗生素残留量快速检测

研究应用同步荧光技术对鸡肉中盐酸沙拉沙星(SARH)和盐酸强力霉素(DCH)残留快速检测的可行性。首先,分析了SARH标准溶液、DCH标准溶液、空白鸡肉提取液和含SARH及DCH的鸡肉提取液的三维同步荧光光谱,确定了鸡肉中SARH和DCH残留检测的波长差Δλ都为110 nm,荧光激发峰分别为320 nm和381 nm。其次,采用单因素试验考察了硫酸镁溶液浓度和SDS溶液浓度及时间对荧光强度的影响,确定了鸡肉中SARH和DCH残留的最佳检测条件为:硫酸镁溶液浓度0.375 mol/L、SDS溶液浓度0.300 mol/L和采集时间12 min。最后,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)算法分别建立了鸡肉中SARH和DCH残留的预测模型。试验结果表明,与基于MLR和SVR的预测模型相比,基于PLSR的预测模型综合评价更好。基于PLSR的SARH残留预测模型的预测集决定系数R^(2)_(P)为0.8465,预测集均方根误差(RMSEP)为0.3441 mg/kg,相对预测误差(RPD)为2.5882。基于PLSR的DCH残留预测模型的R^(2)_(P)为0.9141,RMSEP为5.8909 mg/kg,RPD为3.2435。由此可见,应用同步荧光技术检测鸡肉中SARH和DCH残留是可行的,该方法简便、快速,为鸡肉中SARH和DCH残留的快速检测提供了参考。

大直径灌注桩桩身轴力试验研究

结合单桩载荷试验,通过在桩身中分层、均匀埋设钢筋计,将试桩沿深度分成多个截面,推算桩身不同深度的轴力大小,并测量桩在各级荷载作用下的桩顶沉降,详细分析了单桩的Q-S曲线特征、桩身轴力的分布规律等。结果表明,在竖向荷载作用下,桩身轴力沿桩的深度逐渐衰减,随着荷载等级的加大,轴力沿桩身衰减的速率也在加大,且桩的深度越深变化速率也就越大。

表面增强拉曼光谱法测定鸭肉中氧氟沙星残留

建立一种鸭肉中氧氟沙星(OFX)残留的表面增强拉曼光谱(SERS)检测方法。样本经过前处理后,利用QE65000便携式拉曼光谱仪采集样本的SERS光谱。采用单因素实验分析法优化实验条件,并建立预测鸭肉中OFX残留的线性回归方程。结果表明:金胶加入量、待测液样本加入量、NaCl溶液加入量及吸附时间的较优条件分别为500μL、10μL、120μL和1min,线性回归方程为y=1357.9x+33.737,相关系数(R2)为0.9946,样本回收率为89%~106%。

基于同步荧光光谱法的鸭肉中西维因残留含量检测研究

为了快速测定鸭肉中西维因残留含量,提出应用同步荧光光谱法检测鸭肉中西维因残留含量,同时运用遗传算法-支持向量回归(GA-SVR)建立了鸭肉中西维因残留含量的回归预测模型。首先,通过荧光分光光度计分别采集了西维因水解物和含有西维因的鸭肉的三维同步荧光光谱图,经过分析确定了最佳波长差Δλ都为140nm;其次,分析了鸭肉中西维因的浓度猝灭现象;最后采用GA进行同步荧光光谱的优化和选择,根据交互验证均方根误差(RMSECV)选择出了21个特征波长,并分别用全波长和21个特征波长作为SVR回归预测模型的输入特征变量,发现通过GA选择的特征波长可以得到更好的预测效果,并且其预测集的相关系数(R2)达到0.976 4,均方根误差(RMSECP)为12.232 2。试验结果表明利用同步荧光技术结合GA-SVR方法能有效、快速的检测鸭肉中西维因残留含量。

鸭肉中环丙沙星残留的表面增强拉曼光谱测定

为实现鸭肉中环丙沙星(CIP)残留的快速检测,建立了一种鸭肉中CIP残留的表面增强拉曼光谱(SERS)快速检测方法。进行了增强基底的紫外-可见吸收光谱分析和鸭肉中CIP残留检测的SERS可行性分析。通过单因素实验,确定了金胶加入量、含CIP的鸭肉提取液加入量、氯化钠溶液加入量和吸附时间。在最佳实验条件下,建立了鸭肉中CIP残留的SERS检测的标准工作曲线,决定系数(R2)为0.987 9,预测样本中CIP的平均回收率为97.0%~111.7%。实验结果表明,鸭肉中CIP残留的SERS快速检测方法是可行的。

aEEG、脐血pH及新生儿Apgar评分对新生儿窒息结局的预测价值

目的探讨振幅整合脑电图(aEEG)、脐血pH及新生儿Apgar评分对新生儿窒息结局的预测价值。方法回顾性分析2018年6月至2019年6月在东莞市人民医院儿科接受治疗的50例足月低Apgar评分新生儿的临床资料。比较不同aEEG异常分度新生儿的Apgar评分,不同Apgar评分新生儿aEEG的异常率和不同aEEG异常程度新生儿的脐动脉血气PH和剩余碱的差异。结果轻度窒息新生儿的aEEG状况明显优于重度窒息新生儿,差异有统计学意义(P<0.05);aEEG正常组新生儿的1 min Apgar评分、5 min Apgar评分和10 min Apgar评分明显高于轻度异常组和重度异常组,且轻度异常组明显高于重度异常组,差异均有统计学意义(P<0.05);1 min Apgar评分新生儿的aEEG异常率明显低于5 min和10 min Apgar评分新生儿的aEEG异常率,且5 min Apgar评分新生儿的aEEG异常率明显低于10 min Apgar评分新生儿的aEEG异常率,差异均有统计学意义(P<0.05);aEEG正常组新生儿的pH值明显高于轻度异常组和重度异常组,且轻度异常组又明显高于重度异常组,差异均有统计学意义(P<0.05);aEEG正常组新生儿的剩余碱浓度明显高于轻度异常组和重度异常组,且轻度异常组又明显高于重度异常组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论aEEG、脐血pH及新生儿Apgar评分对新生儿窒息结局具有较高的预测价值,可作为早期诊断新生儿窒息的依据之一。

柱锤冲扩桩技术在杂填土路基处理中的应用

随着城市化发展,生产建设过程中产生的大量建筑垃圾堆积形成的杂填土层不仅造成了严重的环境污染,也因其可压缩性高、成分复杂和结构松软严重影响公路工程建设。合理地利用这些建筑垃圾并且增强杂填土层的承载性是目前城市发展和工程建设的重要课题。依托山西省阳城县滨河东路延长线坡底段综合工程项目,对K0+000-K0+650路段路基下的深厚杂填土层展开研究,通过室内实验获取场地各岩土层物理力学性质,在此基础上针对不同的路基加固方案根据其在本工程中的适用性进行比选,结果显示柱锤冲扩桩作为一种在土桩挤密法和强夯技术基础上发展来的加固技术在本工程中的适用性较高。进一步对柱锤冲扩桩法的设计方案和施工工艺进行说明,最后通过单桩静荷载试验和复合地基静荷载试验验证路基加固效果,结果表明采用柱锤冲扩桩法加固后的路基,其承载力得到提高且满足设计要求。本次研究为杂填土路基的处理设计和施工提供了科学依据,同时也对柱锤冲扩桩法在杂填土路基中的应用效果进行了验证。

荧光光谱技术在肉类中抗生素残留检测中的应用研究进展

肉类中抗生素残留超标容易对人体健康造成一些潜在危害,其已成为影响肉类食用安全品质的一个重要因素。荧光光谱技术作为一种快速检测技术在肉类中抗生素残留检测当中受到了越来越多的重视。介绍了荧光及荧光发光原理,综述了抗生素检测中的主要荧光发光方法,以及同步荧光光谱、三维荧光光谱、表面增强荧光等常用的荧光光谱技术及其在肉类中抗生素残留检测中的应用情况,并对其应用前景进行了展望。