SIMCA法在中红外癌症检测技术中的应用

人体肿瘤的中红外光谱法早期检测是生物医学领域的前沿课题之一。研究了中红外FTIR光谱技术与化学计量方法 (模式识别技术 )相结合对人体恶性肿瘤进行检测的方法 ,并讨论了如何通过采用光谱预处理方法以及波长范围的选择来提高模式识别技术 (SIMCA法 )分类判别效果。研究了 6 3个胃癌病人的癌变组织和癌旁正常组织光谱 ,选择有代表性的 4 0个样品作为训练集 ,剩余的 2 3个样品作为预测集 ,该方法的准确率为 91%。这一研究结果表明傅里叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以对良、恶性组织进行鉴别诊断 ,有希望发展成为一种肿瘤快速诊断的新方法。

基于SIMCA法的肝炎后肝硬化中医证候判别研究

目的探讨SIMCA(soft independent modeling of class analogy)法对肝炎后肝硬化中医证候判识的可行性。方法在对变量进行归一化处理的基础上,用SIMCA法对268例肝炎后肝硬化患者临床症状、体征和生物学指标进行分析,获得相应SIMCA距离并以之对肝硬化证候进行识别,再运用秩和检验分析误判原因。结果 5种中医证候(肝郁脾虚证、肝肾阴虚证、脾肾阳虚证、湿热内蕴证及瘀热蕴结证)的识别率在最近类中为72.39%,在次近类中为17.91%,总识别率为90.30%。其中,对肝肾阴虚证的识别率最高,总识别率为95.24%。秩和检验分析结果表明,在最近类中,未得到识别者与得到识别者比较,在某些对证候判识起关键作用的症状变量得分方面差异有统计学意义(P<0.05)。结论采用SIMCA法对肝炎后肝硬化中医证候进行判识,与临床实际证候拟合度较高。依据SIMCA法建立证候辨识系统可为中医证候判别提供参考。

近红外光谱结合SIMCA法溯源羊肉产地的初步研究

产地溯源是食品安全追溯制度的重要组成部分。该文采用近红外光谱结合簇类独立软模式法(SIMCA)建立了羊肉产地溯源模型。结果表明,在11995～3999cm-1波长范围内,光谱经5点平滑(Smooth)与多元散射校正(MSC)预处理,山东济宁市、河北大厂县、内蒙临河市、宁夏银川市4个产地模型的主成分数分别为5、6、5、6时,采用SIMCA模式识别方法可以建立稳健的羊肉产地溯源模型;在1%的显著水平下,4个产地校正集模型对未知样本的识别率分别为95%、100%、100%、100%,拒绝率均为100%;其验证集模型的识别率分别为100%、83%、100%、92%,拒绝率均为100%。该研究表明,近红外光谱技术作为一种羊肉产地的溯源方法切实可行。

近红外光谱结合SIMCA模式识别法检测木材表面节子

利用近红外光谱结合SIMCA模式识别法来检测马尾松木材单板节子。结果表明,通过培训集样本建立的基于主成分分析的SIMCA判别模型对有无节子两种类型样本进行回判和对未知节子类型的样本(包括无节子和有节子样本)的判别正确率均达到90%～100%,说明应用近红外光谱结合SIMCA模式识别法可以快速有效地检测木材表面的节子缺陷。

亚甲二氧基甲基苯丙胺法庭鉴定的化学模式识别研究

目的:利用化学模式识别方法对摇头丸质谱分析数据进行处理,建立一种合适的分析方法,对不同缴获途径的亚甲二氧基甲基苯丙胺进行法庭鉴定。方法:对2 0 0 3年南京市禁毒处所缴获的摇头丸按照案情进行筛选,确定以4例案件中缴获的摇头丸共4 8粒进行气质联用分析,建立模式与识别模型。结果:利用SIMCA法建立了摇头丸法庭鉴定的方法。结论:本文所应用的方法可作为摇头丸法庭鉴定的一种新手段。

化学计量学方法在中药鉴别及质量控制方面的应用

介绍了中药质量研究中常用的一些化学计量学方法的基本原理及其应用进展 。

近红外光谱结合SIMCA对不同产地枸杞溯源模型的优化

采用近红外光谱结合簇类独立软模式法(SIMCA)建立枸杞溯源模型,比较不同光谱预处理方法建立的溯源模型的优劣。结果表明,在950～1650nm波长范围内,原始光谱经二阶导数、五点平滑以及矢量归一化处理后,在波长1135、1175、1235、1335、1395、1535nm处,均有明显的特征吸收峰;新疆、中宁、甘肃、青海、南梁、惠农、固原和内蒙的8个产地模型的主成分数分别为3时,采用SIMCA法建立的枸杞溯源模型最好;在10%显著水平下,建立的8个产地模型中,固原模型最好,惠农模型最差。

几种模式识别方法在豆酱近红外光谱鉴别中的应用

为建立快速鉴别豆酱品质的适用方法,利用近红外光谱技术,针对市场上常见的四类豆酱样本,分别进行异常样本剔除和预处理,采用判别偏最小二乘法(DPLS)、相似分析法(SIMCA)和误差反向传播神经网络(BPANN)定性模式识别方法,进行豆酱类别的识别研究。研究结果表明:3种识别方法的校正集正确识别率分别为99.10%、98.20%、100%,预测集识别率为94.55%、89.09%、90.91%。综合比较3种不同的识别算法,采用判别偏最小二乘法(DPLS)时校正集和验证集的正确判别率效果都较好。研究结果表明采用近红外光谱分析技术实现豆酱的快速准确分类和鉴别是可行的。

傅里叶变换红外光谱结合模式识别法在食用油真伪鉴别中的实践分析

探讨在食用油真伪鉴别中,傅里叶变换红外光谱(FTIR)联合模式识别法(SIMCA),建立FTIR-SIMCA分类识别模型的实践应用效果。方法:选取各品牌合格食用油15种和伪食用油5种,抽取样品进行FTIR检验,并根据图谱完成SIMCA模型的建立。结果:训练集真伪食用油模型中,拒绝率与识别率均为100%,两种食用油有较高独立性,互不交叉;验证集模型识别,拒绝率与识别率同为100%。结论:FTIR-SIMCA分类识别模型具有较高的可行性,可有效实现食用油真伪的鉴别,且具有较高的可操作性。

六味地黄丸中缺味药材的模式识别研究

运用BP网络和SIMCA法对中药六味地黄丸中的熟地黄、山茱萸和牡丹皮三味药进行了缺味药材的模式识别方法学研究。采用HPLC中样品成分峰与内标峰面积的比值作为样本特征。结果两种方法的识别正确率分别为99.4％和96.5％。

甾体化合物结构活性相关性的SIMCA方法研究

本文用模式识别(PR)技术中的SIMCA法对甾类抗炎药物进行了结构活性相关性的研究。“训练集”和“测试集”分别为50个和27个甾类药物。利用模型化能力(MP)、判断能力(DP)和变化幅度权重(VW)三个因子从16维特征中选取了11维,分别对“训练集”和“测试集”进行了SIMCA法分类,平均识别率和平均预测率分别为95％和85％。通过SIMCA法所得到的参数“得分scores”与这类药物的活性相关联,对于新的8个甾类药物进行了类别的划分以及活性预报。

基于近红外光谱的脐橙产地溯源研究

为研究近红外光谱分析技术鉴别脐橙产地的可行性,该文采用江西、重庆和湖南3个产地脐橙样品1140～1170nm波段的近红外光谱经一阶导数(9点平滑)预处理,分别建立了簇类独立软模式法脐橙产地鉴别模型。在5%显著水平下,模型对3个产地训练集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为85.7%、83.3%、100%;对验证集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为100%、89.5%、100%,表明簇类独立软模式法模型基本能够判别脐橙产地。将江西、重庆和湖南3个产地的脐橙样品分别赋值0、1、?1,在全波段范围内建立原始光谱脐橙产地的偏最小二乘判别模型,其预测值与真实值的决定系数为0.973,校正标准差为0.110,预测标准差为0.159,模型对训练集和验证集样品的识别率达到100%。因此,应用近红外光谱分析技术可准确、快速地追溯脐橙产地来源。

基于电子舌的料酒味觉特征辨识与定量分析

为探明电子舌对调味料酒生产工艺的判别能力和理化指标的预测能力,本研究采用电子舌和理化检测手段,结合不同统计方法,对54份料酒样品分别建立定性和定量分析模型。结果表明,应用主成分分析(PCA)可以区分不同生产工艺的料酒样品,第一主成分为鲜味,贡献率62.4%,第二主成分为酸味,贡献率33.2%;应用簇类独立软模式法(SIMCA)可以准确判别酿造料酒和配制料酒,各传感器区分能力(DP)>5,识别率达到100%;应用偏最小二乘法(PLS)将传感器信号与行标方法检测结果进行拟合,总酸、氨基酸态氮和食盐的验证集标准偏差与预测标准偏差的比值(RPD)分别为12.1、6.5和14.1,建立的模型效果良好,可进行准确的定标和预测;酒精度RPD值为2.7,也可进行定量分析,但模型稳定性较弱。本研究结果为应用电子舌对调味料酒进行品质区分和检测提供了理论和实践基础。

基于智舌的水产品中创伤弧菌快速检测体系的构建

以创伤弧菌为研究对象,探讨智舌在致病性弧菌快速检测中的可行性。首先用基于脉冲伏安法的智舌监测创伤弧菌的生长趋势,并以常规的浊度法验证其可行性;再用智舌鉴别11种致病性弧菌的液体培养物,以确定智舌结合主成分分析法能否将致病性弧菌区分开及其所需的最短时间;最后用智舌结合SIMCA法构建创伤弧菌的模式识别单元。结果显示,可用智舌监测液体培养基中创伤弧菌的生长情况;当在特异性培养基中培养弧菌8h后,智舌能很好地区分11种致病性弧菌;7种电极与其频率段组合下的PCA模型,对所有样本的判别准确率达到100%,说明所建模型可用于创伤弧菌的快速筛检。智舌快速检测创伤弧菌的方法切实可行。