长期施肥对土nir S型反硝化细菌的影响及其与N_(2)O排放的关系

土壤反硝化作用是土壤N_(2)O产生的重要过程,亚硝酸盐还原酶(NIR)催化的亚硝态氮(NO_(2))还原为一氧化氮(NO)是反硝化作用的关键环节,研究长期施肥对反硝化微生物的影响及其与N_(2)O排放的关系对于全面理解土壤反硝化过程具有重要意义。基于28年的旱作雨养长期施肥试验,通过常规监测、定量PCR和高通量测序等探讨了长期不同施肥(不施肥CK、偏施肥的单施氮肥N和氮钾配施NK、以及氮磷钾平衡施肥NPK)下土N_(2)O排放和nir S反硝化细菌群落特征及两者之间的关系。结果表明:长期化肥施用(N,NK和NPK)均显著提高了N_(2)O累积排放量,其中平衡施肥(NPK)最高。长期化肥施用对nir S基因丰度和nir S型反硝化细菌的α-多样性无显著影响,但长期平衡施用化肥提高了uncultured_bacterium_2303和Rhodanobacter_sp._D206a的相对丰度,降低了unclassified_k_norank_d_Bacteria和unclassified_p_Proteobacteria的相对丰度,从而改变了nir S型反硝化细菌的群落结构组成。雨养旱作条件下,土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、有效磷(AP)和pH等土壤性质是土nir S型反硝化细菌群落结构组成变化的主要影响因素。土nir S型反硝化细菌群落结构组成对土壤N_(2)O排放具有显著影响,而nir S基因丰度和nir S型反硝化细菌多样性并没有显著影响。

基于nir S基因的反硝化细菌快速定量检测

为解决现有油田污水以及反硝化相关的生物反应器中,反硝化细菌定量检测周期长、检测费用高的问题,以nir S基因为靶基因,采用聚合酶链式反应(PCR)技术与倍比稀释法(MPN)相结合的nir S-MPN-PCR法,对反硝化细菌进行快速定量检测研究.从污水中制备直接用于PCR扩增的菌液,保证定量准确性;以832F和1606R为通用引物,优化反应体系和扩增条件.结果表明,该方法检测结果明显比MPN-Gries法灵敏,真实地反映污水中实际的DNB菌的数量,整个操作过程需要3～4h,检测结果非常稳定,降低了检测费用,可以在生产工艺中应用.

基于siPLS的强化生物除磷污泥胞内糖原近红外分析

为了快速、准确地测定强化生物除磷(EBPR)过程中污泥胞内糖原的含量,采用4种预处理方法分别对污泥近红外光谱进行预处理,并结合联合区间偏最小二乘(si PLS)进行变量优选,建立光谱吸光度数据与糖原含量的定量分析模型。结果表明,将一阶S-G(Savitzky-Golay)平滑处理后的光谱等分为20个子区间,联合子区间[10 13 16 19]建立的si PLS模型预测效果最优,预测集的均方根误差(RMSEP)和相关系数(rp)分别达到0.0048、0.9105,且该模型的交互验证和外部验证相对分析误差(RPD)均大于3.0。一阶平滑处理后的光谱si PLS模型预测精度高、建模变量少,可实现糖原含量的快速测定。

基于RF-DS图谱信息融合的孵化早期鸡胚蛋性别无损检测

针对图像或光谱单一信息检测孵化早期胚蛋性别识别率不高的问题,该研究提出一种随机森林(Random Forest,RF)和证据理论(Dempster-Shafer,D-S)的图谱信息融合的无损检测方法。利用机器视觉和光谱仪分别采集孵化期第4天水平横放的胚蛋信息,在对胚蛋图像和光谱预处理的基础上,提取图像纹理特征和光谱特征,再分别以2类单特征的RF分类结果作为独立证据构造基本概率分配函数,运用D-S证据理论进行决策级融合,根据分类判决门限得出最终的识别结果。试验结果表明,图像和光谱单特征RF模型识别准确率最高分别达78.00%和82.67%,多特征决策融合识别法准确率达到88.00%,其中雌雄识别率分别达到90.00%和86.25%,单个鸡蛋的平均判别用时为2.843 s。结果表明,该光谱-图像信息融合方法可以提高孵化早期胚蛋雌雄识别准确率。

多波长红外尿糖检测技术研究

糖尿病一直以来是人们关注的重点,尿糖是衡量糖尿病的关键指标,针对糖尿病的快速精准检测的迫切需求,研究多波长红外尿糖检测技术,推动近红外光谱技术应用于尿糖浓度的检测以及糖尿病的预防与诊断;选取吸收光谱特性与葡萄糖浓度变化相关性较好的近红外光源(940 nm、1150 nm、1310 nm、1550 nm),进行硬件选型、光学结构系统、信号探测电路以及软件设计,并进行光谱信息预处理以及浓度模型研究,最终配合上位机实现尿糖浓度的处理、存储和实时检测等功能;通过实验测试环节,检测得到了尿糖浓度值,并经过计算R^(2)=0.9928,误差不大于4.2%,验证了此检测技术具有出色的相关性、准确性;该技术研究最终证实了多波长红外尿糖检测的可行性以及稳定性,相比传统检测方法有较好的创新性,同时可以满足糖尿病快速准确检测的需求,保障了人们的健康安全,有利于推动近红外光谱应用于临床尿糖检测的进程。

三维电极生物膜-硫自养耦合脱氮系统中反硝化细菌多样性研究

通过对比运行三维电极生物膜-硫自养耦合脱氮系统和常规三维电极生物膜工艺,并运用反硝化基因nir S克隆文库方法,研究了耦合脱氮系统脱氮性能和反硝化细菌的多样性,为揭示耦合脱氮系统反硝化机理和优化系统运行参数提供参考.研究结果表明:三维电极生物膜与硫自养耦合脱氮系统具有较高的脱氮效率和平衡系统酸碱度的能力.系统中反硝化菌群的Shannon-Wiener指数和Simpson指数分别为2.436和0.894;Beta proteobacteria在耦合脱氮系统中起主导作用;有35个克隆子(61.49%)与陶厄氏菌属(Thauera)有较高的同源性;脱氮硫杆菌(Thiobacillus denitrifican)的比例为3.5%;11个克隆子(19.29%)与食酸菌属(Acidovorax)有一定的同源性.说明当耦合系统碳源充足时,脱氮作用主要以异养反硝化过程为主,以单质硫和氢为电子供体的自养反硝化脱氮作用也占有一定比例.

北运河沉积物中主要脱氮功能微生物的群落特征

应用分子生物学技术研究北运河沉积物中主要脱氮功能微生物,反硝化细菌和厌氧氨氧化细菌(Anammox)的群落特征,探讨了微生物群落的季节变化及其与环境因子的响应关系.结果表明,沉积物中反硝化细菌和Anammox的丰度和群落组成随季节变化差异显著.从夏季到冬季,反硝化细菌丰度逐渐增加,Anammox的丰度却逐渐降低;反硝化细菌的多样性均显著的高于Anammox的多样性,反硝化细菌是北运河沉积物中主要的脱氮微生物.从夏季到冬季,沉积物中氮和TOC含量均逐渐升高,温度是决定脱氮微生物群落特征季节变化的关键因子,TN与反硝化细菌的群落丰度显著正相关,C/N与Anammox的丰度显著正相关;反硝化细菌的群落结构主要受到硝氮和p H的影响,p H也是影响Anammox物种时空分布的主要因子.系统发育分析表明,两种脱氮微生物的主要类群均具有较高的耐污性和良好的脱氮效率,反硝化细菌主要从属于Pseudomonas和Halomonas,Anammox物种发育多样性较低,主要为浮霉菌门的Candidatus Brocadia.

近红外光谱仪中的微弱信号检测技术

介绍了近红外光谱仪的应用和近红外光谱仪中的信号特点。自然光的干扰是在开发此类仪器时遇到的主要困难 ,在了解近红外光谱分析仪中的信号和噪声特点后 ,采用切光的办法来对光信号进行调制可有效的克服这一问题 ,使信号变得容易处理。而通过采用相敏检测的方法又可大大提高信噪比。文章系统的介绍了弱信号的提取方法 ,解决了近红外光谱仪中信号提取问题 。

[PMo_9V_3O_(40)]^(6-)硫代物的合成及光谱研究

通过H2 S与杂多化合物 (NH4 ) 4H2 [PM9V3 O4 0 ]·10H2 O在DMF中反应合成了其硫代产物 。

水稻脂肪含量近红外模型的创建及在航天育种上的应用

利用近红外分析仪,对59份航天水稻种子进行光谱扫描,并用国标化学法对其脂肪含量进行测定。通过近红外定标软件(WinISI III),采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,建立并优化了水稻脂肪含量测定的近红外分析定标模型,其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)和定标决定系数(RSQ)分别为0.0257、0.0645、0.9939,应用该定标方程可快速测定水稻脂肪含量,对于航天育种稻种资源的快速鉴定及营养品质改良具有重要意义。

颅脑创伤近红外实时监测技术研究

采用一套专门设计的由微创光纤探头组成的光纤光谱仪生物组织光学参数测试系统,对颅脑创伤的大鼠创伤侧和对照侧进行近红外光谱检测及脑水含量(brain water content:BWC)测定。通过采用Feeney's自由落体撞击法建立大鼠急性局灶性脑挫裂伤模型,以近红外光谱技术和干湿比重法监测伤后脑水肿的变化。实验发现:伤后1h,伤侧脑组织已发生水肿,伤后24～72h,伤侧脑水肿达高峰,随后逐渐下降;用脱水剂后,脑水肿情况逐渐好转,随着药物失效,水肿又一次发生。生物组织优化散射系数(Reduced Scat-tering Coefficient:μ′s)与BWC的变化规律一致,有很好的线性相关性,能够较好的反映脑组织水肿程度以及药物脱水效果。证实近红外光谱技术用于颅脑创伤实时监测的可行性,为颅脑创伤的研究提出了一种新技术。

近红外漫反射光谱聚类分析用于血竭的鉴别

建立用近红外漫反射光谱法鉴别血竭的方法,采用聚类分析方法进行分类鉴别,快速、准确地鉴别了不同产地的血竭。近红外漫反射光谱法快速、简便、无损,可用于血竭等中药的分类鉴别。

硝基氧化剂中四氧化二氮含量的快速测定

硝基氧化剂是一种常用的液体推进剂,由于硝基氧化剂属于无机物,具有近红外光谱区域的信号相对较弱、关联性不强的特点,因此在进行近红外光谱快速分析研究时,采用一种间隔组合式的改进型偏最小二乘法(icPLS),通过特定方法筛选特征波长或波长区间,建立了硝基氧化剂的N_2O_4含量的近红外光谱分析模型,实现了硝基氧化剂的快速定量分析。通过与利用全谱建立的近红外光谱模型的分析比较,ic PLS模型的预测均方根误差(RMSEP)和R_p^2分别为0.26%(m/m)和0.8406,预测精度明显提高。实验结果表明,针对建立复杂样品且光谱信息关联性较弱的样品,ic PLS算法优于全谱PLS算法。该方法的应用对于建立近红外区域信息量不丰富的无机物的近红外定量分析模型具有重要参考价值。

烟叶复烤在线近红外模型的建立和应用

快速准确检测烟叶水分值对烟叶复烤具有重要意义。针对复烤企业下属复烤厂比较分散,在应用近红外分析技术时,不方便进行近红外模型管理维护和数据的一致性要求,提出将各复烤厂相关数据进行整合,建立统一的近红外模型,建模过程中采用K-S方法挑选样品,优化后模型的RMSECV和RMSEP分别为0.33和0.34,R^2由原来的0.73提高至0.84,模型相关性得到改善。结果表明:文章所用方法建立统一模型检测准确度满足实际生产要求,K-S方法能有效改善样品分布情况,保持建模样品具有代表性,同时还能压缩建模光谱数据库的作用,方法可以推广到其他集团化企业的近红外建模中。

近红外光谱法测定涂料稀释剂中苯系物含量

建立使用近红外光谱法（ NIR）快速测定溶剂型木器涂料稀释剂中甲苯、乙苯、对二甲苯、间二甲苯和邻二甲苯等苯系物含量方法。收集涂料稀释剂样品，使用气相色谱法（ GC）测定苯系物含量，并采集其近红外光谱信息，采用偏最小二乘法（ PLS ）建立NIR光谱与苯系物含量的线性关系模型。苯系物校正均方差（ RM-SEC）在（0．47~1．40）%之间、相关系数（R2）在0．956~0．988之间；预测均方差（RMSEP）在（0．73~2．32）%之间、相关系数（ R2）在0．951~0．986之间。 NIR模型预测效果良好，定量方法快速、简单、准确，可在检测涂料的有毒有害物质中推广应用。