荧光水凝胶传感器及其传感响应机制研究进展

荧光水凝胶是一类具有三维交联网络、荧光发射性能的新型高分子复合材料,能够在外界目标分析物的刺激下发生荧光强度或荧光发射颜色的改变。因此,荧光水凝胶能够作为定量检测目标分析物浓度的重要工具,并且表现出良好的荧光稳定性与检测便携性。近年来,研究人员开发出了多种基于不同类型响应机制的荧光水凝胶传感探针,并应用于各种类型目标分析物的检测。在传统的荧光水凝胶传感器的设计过程中,大多数是基于目标分析物与水凝胶内部的荧光材料间高度的特异性识别功能,这需要目标分析物与荧光材料之间的高度一一对应关系,限制了此类荧光水凝胶传感器的检测广泛性。然而,通过间接性作用构建的荧光水凝胶能够引入一个中间媒介作为桥梁进一步实现各类目标分析物的特异性识别与响应。该种级联响应目标分析物的方式打破了传统荧光水凝胶传感器的局限性。本文根据荧光水凝胶传感体系构建过程中所涉及到的信号响应机制,将荧光水凝胶传感器分为三大类,主要包括直接响应型、竞争性响应型、非竞争性响应型,这对于启发人们构建新型荧光水凝胶传感器具有重要的参考意义。最后,对荧光水凝胶传感器在检测领域所面临的机遇与挑战进行了总结与展望。

基于CARS-MIV-SVR的库尔勒香梨可溶性固体含量预测方法

为了实现库尔勒香梨依据可溶性固体含量(SSC)分级定等和按质论价,推动采后处理向标准化、产业化方向健康发展,利用高光谱成像技术研究出了一种快速、有效、无损检测库尔勒香梨SSC的方法。以表面无损伤的157个库尔勒香梨作为研究样本,应用高光谱成像采集系统获取400~1 000nm波长范围内高光谱图像并用ENVI5.3软件提取感兴趣区域(ROI),获得高光谱数据。采用Kennard-Stone(KS)样本集划分方法将全部样本按照2∶1的比例划分为校正集(105)和预测集(52)。对比标准变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等数据预处理方法对建模精度的影响,最终选用SNV方法对光谱曲线进行平滑去噪。该研究提出竞争性自适应重加权算法与平均影响值算法的组合算法(CARS-MIV)选择特征波长。在竞争性自适应重加权算法(CARS)方法中,建模样本由蒙特卡罗算法随机选择生成,变量回归系数会随之发生变化,因而回归系数的绝对值不能全面反映变量重要性,从而影响模型检测精度。为降低这种影响,应用平均影响值(MIV)算法对选出的自变量进行二次筛选,筛选出相关性较大的变量用以建模分析,并与CARS、连续投影算法(SPA)、蒙特卡罗无信息变量消除算法(MCUVE)等经典特征波长选择算法进行比较。最后分别以全波长(FS)光谱信息和四种特征波长选择方法得出的光谱信息作为输入矢量,应用支持向量回归(SVR)建立库尔勒香梨可溶性固体含量定量预测数学模型,以校正集相关系数(Rc)、校正集均方根误差(RMSEC)、预测集相关系数(Rp)和预测集均方根误差(RMSEP)四个参数来评估模型的预测精度。比较分析发现,CARS-MIV-SVR模型效果最佳,校正集相关系数(Rc)为0.985 94,预测集相关系数(Rp)达到0.946 31,校正集和预测集均方根误差分别为0.185 85和0.403 33。结果证明:CARS-MIV特征波长选择方法能够有效增强库尔勒香梨光谱数据特征波长选择的稳定性和精确性,提高模型的预测精度。利用高光谱技术结合CARS-MIV-SVR模型能够满足库尔勒香梨可溶性固体含量测定需求,实现库尔勒香梨的分级定等和按质论价。

基于SI模型分析高校采购需求发布渠道的影响

采购信息发布渠道是指采购机构通过公开渠道向供应商发布采购需求和相关信息。高校后勤零星采购项目的信息公开渠道的有效性对于采购过程中的供应商响应和竞争力具有重要影响。文章通过SI模型,探讨需求发布渠道在高校零星采购项目中供应商响应的影响要素及其机制,并提出相应的建议具有重要研究意义。