钛及钛合金表面增强技术的研究进展

综述了钛及钛合金表面增强技术的研究现状,如表面纳米化处理、表面扩渗和离子注入、表面涂层技术。论述了钛及钛合金表面强化技术今后的研究方向。通过研究集成计算材料工程、膜层设计和多技术复合工艺在表面增强技术中的应用,将扩展钛及钛合金在各行业领域的应用。

钛及钛合金表面增强技术的研究进展

本文针对钛及钛合金表面增强技术的研究进展进行研究,目前以表面纳米化处理与表面扩渗和离子注入为主,而未来发展则以集成计算材料工程、膜层设计、多技术复合为主,旨在推动我国工业健康发展。

钢铁基表面碳化物陶瓷增强层的制备和性能研究现状

近年来,出现了多种钢铁表面增强的新技术。本文深入探究了钢铁基表面碳化物陶瓷增强层的制备技术、形成机理、力学性能等,提出了当前面临问题和解决方案,旨在改善钢铁在苛刻工况条件下的力学性能和使用性能,以推动钢铁基复合材料在耐磨材料领域的进一步发展。

表面增强拉曼光谱技术在果蔬真菌毒素残留检测中的研究进展

果蔬在采摘后的加工、贮藏、运输等环节中易受到环境中微生物的污染,造成果蔬腐败变质,其中部分产毒真菌在增殖过程中会产生大量真菌毒素,给消费者身心健康造成了严重威胁,因此建立快速、准确的真菌毒素检测方法对保证果蔬品质安全至关重要。近年来,表面增强拉曼光谱技术(surface-enhancement Raman spectroscopy, SERS)因具有高灵敏性、快速性、无破坏性、不受水分干扰等优点备受关注。本文阐述了SERS概况和增强机制,对SERS检测果蔬真菌毒素领域常用的金属溶胶基底和固体复合基底进行了简单介绍,以检测方法、基底制备技术、检测结果和遗留问题为切入点强调了SERS对不同果蔬食品真菌毒素痕量检测的应用,并介绍了SERS在真菌毒素检测领域的应用前景和局限性,对现有问题提出了解决思路,旨在为今后SERS应用于真菌毒素检测领域提供帮助。

水果中农药残留的表面增强拉曼光谱技术快速检测研究

为了建立水果中农药残留的快速检测方法,通过过氧化氢和浓硫酸处理制备疏水化的硅片基底,采用静电吸附法将金纳米粒子组装到硅片基底表面,形成硅片/金纳米粒子复合基底,将水果中残留的福美双、百草枯和啶虫脒等3种农药经抽提后滴加到复合基底上,采用表面增强拉曼光谱技术进行检测。结果表明,福美双、百草枯和啶虫脒的方法线性范围分别为0.20~2.00、0.05~0.50、0.20~2.00 mg/kg,最低检测浓度分别为0.20、0.05、0.20 mg/kg。该方法应用于苹果、橘子和梨等水果的农药残留量分析,回收率在94.5%~120.0%之间,相对标准偏差均在15%以下。该方法具有较高的准确度和精确度,适用于水果农药残留的快速检测。

离子交换与常用陶瓷表面增强技术的对比研究

目的 对比单重离子交换增强技术与常用牙科陶瓷表面增强技术的增强效果。方法 制备VitaVMK 95 ,ShofuVintage标准试件各 3 0个 ,将标准试件随机分 3组 ,A组涂布HX -I型增强剂处理 ,B组进行自身上釉 ,C组进行表面抛光 ,分别测定三点弯曲强度。结果经统计学分析 ,对比不同处理方法的增强效果。结果 A组三点弯曲强度值高于B组 ,B组高于C组 ,结果具有统计学意义 ( p <0 .0 5 )。

表面增强拉曼光谱技术应用于环境污染物检测的研究进展

表面增强拉曼光谱(Surface-enhanced Raman Spectroscopy,SERS)技术作为一种单分子水平的检测技术在众多领域都有广泛的应用.SERS技术的高灵敏性、可实时检测等特点,在环境领域有着巨大的应用前景.本文从增强基底材料的SERS效应、提高其选择性和优化实用性的三个方面介绍了SERS技术应用于环境污染物检测的最新研究进展,并在此基础上提出了今后SERS技术在环境领域的可能发展方向.

表面增强拉曼光谱技术

如果将一束光聚焦在一个固态或者一个液态物质的表面上时,会发生些什么事情呢？科学家们已经知道这样一些事实,物质中的分子暴露在光中时要被迫做微小的振动,这些振动着的分子将照射在其上的光向四周散射出去.其所以称为散射,是因为有一些入射光被偏折到另外一些方向上去了.

表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术对肝细胞癌诊断价值的系统评价

目的系统评价当前研究表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术（surfaceenhancedlaserdesorption/ionizationtimeofflightmassspectrometry，SELDI—TOF—MS）诊断肝细胞癌文献的质量，了解SELDI—TOF—MS技术对诊断肝细胞癌的准确性.方法采用计算机和手工全面检索收集当前研究SELDI—TOF—MS对肝细胞癌诊断的文献，并根据诊断性研究质量评价工具（qualityassessmentofdiagnosticaccuracystudies，QUADAS）质量评价标准评价符合纳入标准的文献的质量，根据可供分析的资料，进行Meta分析.结果共检索到相关文献134篇，符合纳入标准的文献10篇，其中中文文献7篇、英文文献3篇.在合并分析中综合灵敏度、特异度和优势比（DOR）分别为87．00%，94．00%和196．42，SROC曲线下面积为0．98.结论SELDI—TOF—MS技术对肝细胞癌具有较好的诊断价值.

表面增强拉曼光谱技术在口腔癌病理中的应用体会

目的:探讨表面增强拉曼光谱技术在口腔癌病理中的应用效果。方法:对我院收治的31例口腔癌患者资料进行分析,将其设置为对照组,选择同期医院的31例正常患者作为对照组,采用主成分分析和线性判别分析方采用表面增强拉曼光谱技术进行分析,比较两组患者组织间的差异。结果:光谱的测量范围400~1750cm^(-1)波数。且和没有加入胶体组织样本常规拉曼光谱信号相比能够明显的观察谱峰,并且则会增强谱峰强度,金胶与肿瘤病理组织之间具有较强的作用;31例正正常者口腔组织和口腔癌组织SERS光谱及其标准差具有较大的相似性和其他光谱峰强度差异显著(P<0.05)。结论:口腔癌患者在进行口腔癌病理分析时采用表面增强拉曼光谱技术效果理想,能够提高临床确诊率,值得推广使用。

表面增强拉曼光谱技术检测隐球菌脑膜炎患者血清中CD93^+外泌体及其意义

目的利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)检测隐球菌脑膜炎患者血清中CD93^+外泌体,以优化该病的监测手段。方法收集2013年12月~2017年3月在上海长海医院和长征医院确诊的38例隐球菌脑膜炎患者的血清作为实验组,同期体检的38例健康者血清作为对照组。用ELISA法检测血清中的IFN-γ,TNF-α的蛋白表达水平;用超高速离心法分离血清外泌体;用磁珠连接抗体法捕获CD93^+外泌体并进行标记,于拉曼光谱仪下检测样本的SERS信号。实验组与对照组计量资料间的比较采用两独立样本的t检验,用Origin75软件对两连续变量进行线性拟合,两变量之间的相关性以Pearson系数表示。结果 SERS检测隐球菌脑膜炎患者血清中外泌体最低浓度为5 500个/ml,最低量为110个/ml,log(SERS信号)与log(外泌体浓度)进行线性拟合的R值为0.995 96,P<0.0001;SERS检测实验组与对照组血清外泌体CD93的信号值取对数分别为2.75±0.59vs 2.47±0.15,差异具有统计学意义(t=2.835,P=0.005 9);SERS检测实验组血清CD93^+外泌体得到的数据与ELISA法检测实验组血清中IFN-γ,TNF-α的结果呈正相关,差异有统计学意义(r=0.389,0.478,P<0.05)。结论该方法可初步提高隐球菌脑膜炎患者血清标本检测的灵敏度,为该病监测提供新的技术思路。

表面增强激光解析离子化飞行时间质谱技术筛选的肺腺癌血清标志蛋白与传统肿瘤标志物的比较

目的比较表面增强激光解析离子化飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)筛选的肺腺癌血清标志蛋白与传统肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、糖类抗原(CA125)和细胞角蛋白19片断(CYFRA21-1)对肺腺癌诊断价值的差异。方法肺腺癌组和健康对照组各71例,按性别、年龄配对,采用SELDI-TOF-MS检测血清蛋白质质谱,筛选出血清肺腺癌标志蛋白。采用化学发光法检测血清CYFRA21-1、CEA、CA125和NSE水平。并比较联合检测对肺腺癌的诊断价值。结果①SELDI-TOF-MS检测结果:肺腺癌组有5个蛋白质峰明显呈高表达,该5个峰的相对分子质量分别为4047.79±1.60、4203.99±1.91、4959.81±2.13、5329.30±2.55和7760.12±4.11。②肺腺癌组血清CEA、CA125、NSE和CYFRA21-1水平分别为(54.38±12.79)μg/L、(130.45±54.36)mg/L、(16.85±4.65)μg/L和(23.45±5.75)μg/L,均显著高于健康对照组[(5.26±1.74)μg/L、(21.01±8.1 6)mg/L、(8.53±3.08)μg/L和(2.48±1.23)μg/L,P值均<0.05]。③5个蛋白质峰联合检测中,以3项指标阳性对肺腺癌的诊断效率最高(灵敏性、特异性分别为92.96%、90.14%);CEA、CAl25、NSE和CYFRA21-1联合检测中,2项指标阳性对肺腺癌的诊断效率较高(灵敏性、特异性分别为63.38%、56.34%)。结论SELDI-TOF-MS技术是一种快速、简便易行且高通量的分析方法,可直接筛选出相对特异的肿瘤标志蛋白,与传统肿瘤标志物相比,更利于肺腺癌早期诊断和筛查。

基于表面增强拉曼光谱(SERS)的青贮玉米原料农药残留快速检测方法研究

试验旨在建立1种基于表面增强拉曼光谱(SERS)技术检测青贮玉米原料中苯醚甲环唑、多菌灵、啶酰菌胺农药残留的方法。采用快速萃取净化的前处理方法实现了青贮玉米原料中3种农药的提取,以10 mg/kg氯化钠溶液作为SERS增强剂结合化学物质浓缩法获取了青贮玉米原料中不同农药残留的SERS信号,结合Savitzky-Golay卷积平滑法、二阶导数法、自适应迭代重加权惩罚最小二乘法(airPLS)以及SG-airPLS进行光谱数据的预处理,融合了线性判别式分析(LDA)-支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)两种算法建立了针对苯醚甲环唑、多菌灵、啶酰菌胺的识别模型,并对模型进行对比分析。结果表明,拉曼峰1 127、1 229、1 237 cm-1分别作为识别苯醚甲环唑、多菌灵和啶酰菌胺的拉曼特征峰,当青贮玉米原料中的3种农药残留含量分别为0.1 mg/kg时,仍清晰可见各农药相应的特征峰。采用SG-airPLS方法预处理后的LDA-SVM分类模型可以识别所有样本,准确度为86.67%。研究表明,SERS和SG-airPLS-LDA-SVM方法的融合可以准确、快速识别青贮玉米原料中的农药成分。

表面增强拉曼光谱技术检测食品及农产品中非法添加剂的探究

本文将对表面增强拉曼光谱技术(SERS)进行介绍,分别从不同角度出发,对此项技术的应用效果进行阐述和分析,以期为食品检测部门提供可靠参考。

表面增强激光解析离子化飞行时间质谱技术筛查早期肺腺癌的临床价值

目的探讨表面增强激光解析离子化飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)筛查结节状磨玻璃影的早期肺腺癌的临床应用价值。方法所有患者进行CT检查显示:病灶直径≤2cm,结节状磨玻璃影,且实性成分大于30%。对CT检查上述异常的患者,术前采用SELDI-TOF-MS进行血清蛋白指纹图谱检测,显示某一肺癌相关的蛋白峰增高,即考虑为早期肺腺癌。分别将SELDI-TOF-MS、CT检查检查结果与术后病理诊断结果进行对比,计算诊断的正确率、灵敏度和特异度。结果 CT检测的诊断正确率为72.29%(60/83),灵敏度为72.97%(54/74),特异度为66.7%(6/9);SELDITOF-MS检测的诊断正确率为97.50%(78/80),灵敏度为97.3%(72/74),特异度为100%(6/6)。两者比较差异均具有统计学意义(P<0.01)。结论血清蛋白指纹图谱技术筛查结节状磨玻璃影的早期肺腺癌具有较高的灵敏度和特异度,可提高早期肺癌的正确率。

表面增强拉曼光谱技术检测食品及农产品中的非法添加剂

如今,食品安全问题引起越来越多的关注。其中,食品中非法添加剂问题尤为突出,相应的检测变得愈加迫切。传统的检测方法操作复杂、检测时间长并对样品具有破坏性,而表面增强拉曼光谱检测技术相对来说操作简单、无损、所需样品量少,能够达到快速检测的目的,在食品添加剂的检测上具有广阔发展前景。故此以表面增强拉曼光谱技术对β-受体激动剂(盐酸克仑特罗、苯乙醇胺A、莱克多巴胺)、硝基呋喃类药物、孔雀石绿、镇定剂及三聚氰胺等检测项目进行概述,简述其研究进展,同时对其中存在的一些问题进行分析,并对其在食品添加剂检测领域的应用做出展望。

基于小波空间特征匹配及表面增强拉曼光谱技术快速检测混合物中的甲氨蝶呤和伏立康唑

为实现混合物中目标化合物的快速检测,合成了对甲氨蝶呤和伏立康唑具有普适性响应的金纳米复合(AuNPS-PDDA)基底,借助表面增强拉曼光谱技术,结合化学计量学方法,通过连续小波变换将甲氨蝶呤和伏立康唑的光谱信号转换到小波空间,依据小波空间特征匹配分析混合物的拉曼光谱,显著减轻信号中基线变化和随机噪声的影响,成功地识别出混合物中1.0×10^-8mol/L甲氨蝶呤和2.86×10^-4mol/L伏立康唑。其中,甲氨蝶呤和伏立康唑的小波特征匹配系数均大于0.96,高于传统的命中质量系数,且采用非负最小二乘法成功实现了两种物质含量比例的确定,实验的组分比例预测值与真实值之间相关性大于0.98。实验结果表明,小波空间特征匹配结合表面增强拉曼光谱技术能有效地识别且半定量混合物中的目标化合物。

表面增强拉曼光谱技术在恶性肿瘤诊断中的应用

恶性肿瘤是一种发病率和死亡率较高的疾病,其有生存期短、癌痛症状较重、治疗不良反应大等特点,严重影响患者的身体健康和生活质量。因此,恶性肿瘤的早发现、早诊断是临床诊疗工作中的关键。随着医学科学技术的不断提高,已有一些实验室检测方法、物理成像技术和病理组织活检等技术手段用于癌症诊断,但其存在误差大、效率低、成本高、耗时长、创伤大等缺点。近年来,一种高效、准确的物理技术表面增强拉曼光谱(SERS)在恶性肿瘤中的应用日益受到医学界的关注。

基于表面增强拉曼光谱技术的苹果汁中溴氰菊酯农药残留的快速定量分析

针对苹果汁中农药残留量超标问题,采用共焦显微拉曼仪,研究了针对苹果汁中溴氰菊酯农残量的快速检测方法。分别以乙醇溶液(对照)、苹果汁溶液为背景溶液,分别采用拉曼光谱技术、表面增强拉曼光谱技术(Surface Enhanced Raman Scattering,SERS)采集含农药(溴氰菊酯)的两种样本的拉曼光谱与SERS光谱,并结合一阶导加Norris求导法进行光谱预处理,进而使用偏最小二乘方法建立两种样本溶液中溴氰菊酯残留量的拉曼光谱定量分析模型与SERS光谱定量分析模型,并对两种模型进行对比分析。结果表明,乙醇中溴氰菊酯溶液样本的拉曼光谱定量分析模型的校正集相关系数可达到0.9634,而SERS模型校正集相关系数可达到0.9995,最大误差不超过0.1 mg/kg。苹果汁中溴氰菊酯样本的拉曼光谱模型校正集相关系数为0.9355,最大误差不超过0.02 mg/kg;而SERS模型校正集相关系数为0.9870,最大误差不超过0.1 mg/kg。结果表明,拉曼光谱技术对快速检测苹果汁中的农药残留量具有可行性。

拉曼光谱技术在微/纳塑料检测中的应用

塑料由于其重量轻、可塑性强、成本低等诸多优点得到广泛应用,然而,在给人们的生产生活带来便利的同时,塑料降解产生的微/纳塑料(Micro/Nano-Plastics,MNPs)颗粒也对生态环境与人体健康产生威胁。为此,发展高效且可靠的MNPs检测技术迫在眉睫,拉曼光谱技术在MNPs检测方面具有良好潜力。通过对拉曼光谱技术在MNPs检测中的应用进行综述,为后续的研究提供参考。拉曼光谱(Raman Spectroscopy,RS)是一种通过检测样品中分子振动并直接观察其振动的空间分布以确定待测样品化学结构、物相、结晶度和分子相互作用等信息的技术。随着诸如SERS、TERS、SHINERS和CARS等技术的不断发展以及拉曼光谱技术与显微镜等辅助技术或算法的结合,以拉曼散射为基础的检测技术使MNPs检测的灵敏度显著提高,并在生态环境、人生活环境和生物样品MNPs检测中发挥着重要的作用。