傅里叶变换衰减全反射红外光谱检测血液样本在疾病筛查及诊断的应用进展

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力。该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断。ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断。ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%。采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%。采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATRFTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等。ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战。未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用。

应用衰减全反射红外光谱无损鉴别中国传统手工纸的方法研究

纤维种类鉴别是古代纸张保护的重要基础工作。探究中国传统手工纸的无损纤维鉴别的方法对中国古籍、档案及纸质文物的研究和保护具有重要意义。该研究应用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATRFTIR)对已知纤维成分的17类64种中国传统手工纸标准样品进行了无损分析,参考纤维素和木质素的红外峰位及部分纸样的X射线衍射(XRD)分析结果确认纸样中的所有红外谱峰归属;并采用分波段比较分析的方法对相似度极高的谱图进行比对分析,分别总结各类纸张在4000~1800、1800~1500、1500~1200和1200~600cm^(-1)四个波段的谱图特征;同时对4cm^(-1)精度的谱图进行二阶导数处理,分别总结各类纸张在1500~1200和1200~900cm^(-1)两个波段的二阶导数谱图特征;最后通过红外结晶指数及其他峰高和峰面积比值计算结果实现对纸类更细致的区分。应用上述方法对16个盲测样品进行了有效性测试,红外分析结果与显微纤维鉴别结果一致,初步证明了该方法在中国传统手工纸无损纤维鉴别上的可行性和有效性。实验结果表明,应用ATR-FTIR无损分析法可对麻、桑构皮、檀皮、瑞香皮和竹几大类原料的传统手工纸纤维类型作出快速而准确的鉴别,对于混料的宣纸也同样适用;但对于显微分析也难以鉴别的亲缘关系较近的植物原料如桑、构皮之间的精细鉴别仍有一定局限性。

原位衰减全反射表面增强红外光谱示踪单原子催化二氧化碳电还原反应中间体的研究进展

电催化二氧化碳还原反应(CO_(2)RR)涉及多个电子和质子转移,动态演变过程复杂.具有结构简单性和均匀性的单原子催化剂(SACs)是研究上述复杂过程的理想模型催化剂,有利于理解催化构效关系.原位衰减全反射表面增强红外光谱技术为识别单原子催化CO_(2)RR的动态演变过程提供了有利方法.本文总结了原位红外光谱在电催化CO_(2)RR研究中的应用:首先,简要介绍了电化学衰减全反射表面增强红外光谱的表面增强机制;详细探讨了原位衰减全反射表面增强红外光谱技术在研究原子级金属催化剂催化CO_(2)/CORR反应动态演变过程的关键作用;简述了原位红外谱图确定界面水的相关信息以及电极局部pH值的定量方法.原位电化学红外光谱技术加深了对CO_(2)RR反应机制的理解,揭示了催化剂结构、电解质种类、分子吸附方式等对反应活性和选择性的调控规律.尽管研究已取得较大进展,但由于电催化CO_(2)RR的复杂性,学者对该反应的认知仍不够全面和深入,面临的机遇和挑战如下:(1)精准辨识CO_(2)RR关键中间体/生成物.特别是当中间体/生成物的特征峰与其他峰重叠时,精准识别相关特征峰将极具挑战.一方面,需进一步提高原位光谱技术分辨率;另一方面,近年来深度学习算法在光谱分析领域的应用为中间体/生成物混合特征峰的精准识别提供了有效方案,此类算法能建立变量之间的关系,实现光谱中特征信息的智能、精准提取;(2)深入解析CO_(2)RR机理和复杂的反应路径.目前,研究者尚难以通过直接实验手段明确CO_(2)RR路径.原位电化学红外光谱技术结合密度泛函理论(DFT)是明确CO_(2)RR中间体和反应途径的可行方案,能够进一步指导反应条件优化和催化剂结构设计;(3)建立工况下的原位CO_(2)RR机理研究方案.膜电极组件(MEA)电解槽通过使用膜直接连接阴极气体扩散电极和阳极,有效解决了H型反应器的局限性,具有工业应用前景.然而,基于MEA的工况条件CO_(2)RR机制研究鲜有报道.因此,需要开发工况条件下的原位电化学光谱技术,以探究三相界面分子尺度关键中间体/生成物动态演变,并建立工况条件的CO_(2)RR催化构效关系,这将有助于提高工况下的选择性、转化效率,以及实现更高价值的多碳产品的规模生产,并进一步指导高效反应器设计.综上,本文详细综述了原位红外光谱在电化学CO_(2)RR研究中的应用,并对电催化CO_(2)RR目前遇到的问题提出了解决方案,希望对广大科研工作者利用原位红外光谱进一步深入研究电催化CO_(2)RR提供参考和借鉴.

高温高压条件下单一CO_(2)体系的傅里叶红外光谱定量模型及天然包裹体应用

傅里叶红外光谱是可以用于定性识别天然流体包裹体组分的原位无损分析技术,目前针对于天然包裹体的温度—压强—组分的定量分析是激光谱学地质应用的重点和难点以及发展方向,傅里叶红外光谱对于天然流体包裹体的定量方法和模型尚未建立。通过高压毛细硅管封装技术结合傅里叶红外光谱仪,对单一CO_(2)体系2ν2+ν3和ν1+ν3伸缩振动双峰进行40~80℃,60~500 bar压强范围下红外光谱的采集和观测,获取了不同温度和压强范围下红外光谱参数,通过拟合和计算获取该体系下傅里叶红外光谱的峰面积和峰位移,建立了CO_(2)的2ν2+ν3和ν1+ν3伸缩振动双峰体系下傅里叶红外光谱流体的密度与峰面积,压强与峰面积的标定模型,并明确CO_(2)的2ν2+ν3和ν1+ν3伸缩振动双峰形态随温度压强的变化特征,讨论了峰位移随温度和压强的变化。通过单一CO_(2)组分傅里叶红外光谱定量技术,在40℃下,采集莺歌海盆地黄流组储层中石英裂隙内纯CO_(2)包裹体的伸缩振动双峰峰面积来计算的密度,同时在室温下,采集包裹体的拉曼光谱,对比利用两种不同原位分析测试方法所计算密度,验证了傅里叶红外光谱定量分析的可行性,傅里叶红外光谱定量分析相比于拉曼光谱定量分析具有不受实验仪器和环境限制的优点,其定量方法可以避免由于仪器所处不同实验室之间产生的误差。

变压器游离气体傅里叶变换红外光谱分析

针对目前变压器游离气体气相色谱法分析需要人工取气、耗时过长等问题,文中提出了一种采用傅里叶红外光谱法对游离气体进行在线监测的方法。该方法通过电磁阀控制与气体继电器相连的集气器的工作,从集气器中自动取气进行光谱分析。游离气光谱分析过程中,采用分段比基线校正法对游离气吸收光谱进行校正,采用Tikhonov正则化特征变量方法从混合气体吸收光谱图冗杂的谱线中挑选特征变量,最后利用最小二乘支持向量机法建立定量分析模型,分析计算红外吸收光谱图,得到变压器游离态气体中各组分的体积分数。实验室实验结果表明,变压器游离气体傅里叶红外光谱在线监测系统可以完成对游离气体的自动取气和气体检测功能,实现对游离气体的在线监测以及多组分游离气体的高精度检测,具有实际应用价值。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法分析艾叶

应用同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法对艾叶样品的热分解过程和热解产物进行了研究。分别在氮气、氧气气氛下监测艾叶样品在程序升温下的热失重和红外变化,并将274和312℃时的热解产物切入到气相色谱/质谱仪进行同步检测和分析,两种气氛下共检测到了41个主要化合物,不同气氛下下检测到的化合物的种类是有差别的,在氮气气氛下检测到29个主要化合物,其中γ-松油烯、α-松油醇、马鞭草烯醇、对伞花烃、萜品油烯等含量较高。在氧气气氛下,共检测到27个主要化合物,其中对聚伞花素、γ-松油烯等含量较高。本方法操作比较简单,不需要对样品进行前处理,并可以对热解产物进行实时检测,为艾叶的研究提供了一种新的方法。

基于傅里叶变换红外光谱的鸦胆子主要成分分析

基于傅里叶变换红外光谱原理方法,对不同产地鸦胆子石油醚提取物成分差异进行分析。对比分析不同产地鸦胆子红外光谱数据,其成分含量变化与9个特征峰强度的变化相关,分别是3 471、2 931、2 854、1 743、1 463、1 377、1 238、1 165、723 cm^(-1)。不同产地鸦胆子在特征峰上的含量具有明显的差异,广西玉林和广东湛江产地鸦胆子的油酸和亚油酸含量相对较高,其次为广西百色的靖西、右江,广西田林与广州,含量最低为广西柳州。

傅里叶变换红外光谱在微塑料检测中的应用

塑料制品的生产在为日常生活提供便利的同时也产生了大量塑料废物,其降解产生的微塑料(Microplastics,MPs)的健康效应和生态系统效应已成为全球关注的环境问题。伴随MPs污染问题的严重性和日益突出的环境影响,开发MPs的有效检测技术或方法尤为重要。傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)技术开发已较为成熟,因其高灵敏度、快速分析、非破坏性等优点,在MPs检测中得到广泛的应用。焦平面阵列-傅里叶变换红外光谱(Focal Plane Array Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FPA-FTIR)技术作为FTIR的一项新技术,具有短时间内对大量样品进行高通量光谱扫描的优势,目前用于MPs的鉴定、分析与表面特性研究,为研究MPs与环境间的相互作用机制提供了新的研究方法。对FPA-PFTIR技术在MPs检测中的应用进行着重介绍,同时对其在未来的发展前景进行展望,以实现FTIR技术在识别MPs污染问题上的新突破。

傅里叶变换红外光谱技术评估玉米器官含氮量的可行性研究

探究傅里叶红外光谱(FTIR)技术评估作物器官含氮量的可行性,对快速掌握作物氮素状况、优化氮肥管理具有重要意义。利用低分子量较少的腐植酸(HA1)和低分子量较多的腐植酸(HA2)开展玉米水培试验,通过设置不同的腐植酸浓度短期内获得了器官氮素含量差异较大的植物样品;在测定/采集玉米各器官含氮量与FTIR光谱数据的基础上,利用主成分分析方法探究了玉米各器官含氮量与FTIR特定波数吸光度的相关性,以明确可用于评价玉米样品含氮量的FTIR特征参数。结果显示:(1)不同浓度HA1与HA2对玉米各器官含氮量产生了差异化影响,表现为2.5 mg·L^(–1)HA1显著提高了叶片、茎秆及根系的含氮量(P<0.05),含氮量较对照分别提高20.8%,19.9%以及64.2%,但各器官含氮量随HA1浓度的提高呈降低趋势,当HA1浓度达到25 mg·L^(–1)时,各器官含氮量均低于对照;HA2整体上提高了各器官的含氮量,其中显著提高了根系含氮量,提高幅度达到了35.0%~45.4%。(2)不同浓度HA1与HA2对玉米各器官在1 051.0、1 159.0、1 247.7、1 635.3、1 650.8、1 731.8以及2 919.7 cm^(–1)处FTIR吸光度的影响与含氮量相似,即各浓度HA2与低浓度HA1可提高玉米器官蛋白质、脂类、糖类等有机组分的含量。(3)主成分分析结果表明,与叶片含氮量高度相关的3个特征波数分别为1 635.3、1 247.7以及1 159.0 cm^(–1);茎秆为1 650.8和1 159.0以及1 247.7 cm^(–1);根系为1 635.3、1 650.8以及1 159.0 cm^(–1),即比较玉米各器官上述波数处FTIR的吸光度可用于评估玉米样品的含氮量,吸光度越高,含氮量越高。通过比较玉米各器官FTIR特定波数处的吸光度可以初步评估不同农艺措施对玉米各器官含氮量的影响,这为将来FTIR在植物氮素营养诊断方面的应用提供了重要参考。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

近红外与傅里叶变换红外光谱技术对麦麸固体发酵饲料中不同成分的监测研究

为实现光谱技术对麦麸固体发酵过程中不同成分变化的在线监测,通过国家标准方法测定61份麦麸固体发酵饲料样本的蛋白质、水分、总酚和粗纤维含量,采集样本近红外光谱(NIR)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR),经过标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、平滑(smoothing)等9种预处理方法对原始光谱进行校正,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立4种成分的NIR和FT-IR定量分析模型并进行比较分析。结果表明:所建立的4种成分NIR和FT-IR模型的训练集决定系数(Rc^(2))和验证集决定系数(Rp^(2))均大于0.8,交叉验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)小于2.0,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)小于1.0。因此,所建立的NIR和FT-IR定量分析模型具有较好的准确性和稳定性,能够对麦麸固体发酵过程中不同成分变化实行快速监测。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级

提出了傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级的方法,通过8种光谱预处理方法(去噪处理、高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数+Savitzky-Golay(SG)平滑、二阶导数+SG平滑、一阶导数+Norris Gap、二阶导数+Norris Gap)和5种模式识别方法[反向传播神经网络(BP-NN)算法、遗传优化支持向量机(SVM-ga)、粒子群优化支持向量机(SVM-pso)、随机森林(RF)算法、K-最近邻(KNN)算法]的结合对比,得到鉴别艾绒等级的最佳模型。结果表明,艾绒的指纹图谱中有11个共有峰,对其进行主成分分析,得到9个主成分,累计方差贡献率达到99.67%。标准正态变换结合SVM-pso算法的鉴别效果最好,其训练集的鉴别正确率为100%,测试集的鉴别正确率为93.3%。

基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种

将不同维度光谱图像的概念首次应用于物种鉴别,建立了快速准确的黄精属鉴别方法。采集6种黄精属共计563批样品,基于傅里叶变换中红外光谱(FT-MIR)的一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、乘法散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay(SG)5种预处理方法,构建了决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法。同时构建了深度学习残差神经网络(ResNet)模型,绘制了不同维度的光谱图像,包括一维MIR,同步、异步和综合二维相关光谱、三维相关光谱、三维相关光谱投影图像的10个数据集,并将其与ResNet模型相结合进行分类。结果表明,不同预处理方法对模型结果的影响不同,MSC预处理方法可显著提高DT、RF和SVM 3种算法的准确率。基于同步二维相关光谱数据集的ResNet算法建模效果最好,准确率达到100%,损失值较小,不需要复杂的预处理,时间成本低,可以准确鉴别黄精属物种,为食品、中草药等其他领域的鉴别提供了参考。

被动式傅里叶红外光谱遥测技术在炼化企业的应用

在监测石化园区内的危险化学品气体时,常规的气体监测方式存在监测半径小、难以全覆盖、结果不够直观等问题。提出了采用被动式傅里叶红外光谱遥测成像报警系统的气体监测方案,分析了国内大型、特大型石化园区对于危险气体监测的特性需求,介绍了被动式傅里叶红外光谱遥测技术的特点,以及该系统与一体化综合监测平台网络的连接架构。阐述该系统在某炼化企业易燃易爆、有毒有害等气体监测中的应用,并探讨了后续深化应用,以期为石化产业在构建发展危险气体监控体系方面起到借鉴作用。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

傅里叶变换衰减全反射红外光谱法的应用与进展

随着傅里叶变换红外光谱仪的应用及化学计量学的发展 ,傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR FTIR)成为用传统透过法制样效果不理想 (或制样复杂 )的样品及表层结构分析的有利工具和手段。ATR FTIR技术已应用到纺织、质检、公安等各个领域。目前 ,人们正在针对ATR FTIR的特性 ,开展应用研究。为此 ,文章主要介绍了国内外应用ATR FTIR技术进行深度剖析的研究 ,对材料表面的定性分析 ,组分的定量分析 ,光学纤维与ATR附件的联用技术 ,以及在其他领域 (如运用ATR FTIR技术考察中空纤维的结构及取向变化 ,研究皮肤促进剂的作用机理 )

衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术结合模式识别进行油品鉴别

海洋溢油是主要环境灾害之一,而且近年来其发生频率呈上升趋势。快速地对油品进行种类鉴别、来源评估有利于及时采取应急措施,因此具有重要意义。采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(ATR-FT-IR)对25种不同来源的油品进行了检测,用不同数据预处理方法对原始光谱进行了预处理,继而用主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA)方法对光谱进行了分类鉴别。结果表明用多元散射校正(MSC)和连续小波变换(CWT)方法进行数据预处理可以提高分类的准确性,使分类结果与油样的实际来源一致。该方法对正构烷烃差异较大的油品进行了很好的区分,但对差异较小的油品其分辨能力仍有一定局限性。因此提供了一种快速的油品鉴别方法,可用于溢油事件的初步鉴定,从而为油品的进一步鉴定提供有用信息。

用衰减全反射傅里叶变换红外光谱定量测定PEG/PE共混物的表面组成

应用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法 (FTIR ATR)对聚乙二醇 /聚乙烯共混物 (PEG/PE)薄膜的表面组成进行测试。利用ATR校正程序 ,以相应的特征峰强度比作为定量测定的基准 ,可以减少测试误差。通过工作曲线法 ,定量地分析了共混物薄膜表面层中聚乙二醇链节和聚乙烯链节的相对组成 ,并提出了采用FTIR ATR定量分析共混物薄膜表面层组分时应遵循的基本步骤和原则。

衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法对花生仁霉变的分析

为快速检测贮藏花生的质量安全,对灭菌后的新鲜花生仁样品分别接种5种常见的有害霉菌,并于26℃、相对湿度80%条件下贮藏9 d。利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)采集不同贮藏阶段花生样品在4 000~600 cm^(-1)的光谱信息,通过权重分析阐述花生中侵染霉菌后光谱特征的变化,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析建立样品有害霉菌污染的定量分析模型。结果表明,不同贮藏阶段样品的峰谱出现明显波动,PLSR模型对单一菌株与多种菌株样品菌落总数的预测精度较高,其中对赭曲霉3.6486处理组样品预测模型相对偏优,有效决定系数(R_p^2)为0.915 7、交互验证均方根误差(root mean-square error of cross-validation,RMSECV)为0.208 0(lg(CFU/g))、剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为2.52;对多种菌株预测结果R_p^2、RMSECV、RPD分别为0.780 3、0.358 0(lg(CFU/g))与1.76。应用ATR-FTIR技术对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析具有可行性。