利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)和衰减全反射(ATR)结合偏最小二乘(PLS)回归, 建立地中海贫血(地贫)筛查指标平均红细胞血红蛋白含量(MCH)、 平均红细胞体积(MCV)和总血红蛋白(Hb)的同时定量分析方法。 收集人外周血样品380个, 根据地贫血液学指标筛查标准, 地贫阳性180个、 阴性200个。 从全体样品中随机选取150个为检验集(阴性64, 阳性86), 余下230个为建模集(阴性136、 阳性94); 再将建模集随机划分为定标集(阴性68、 阳性47, 共计115)、 预测集(阴性68、 阳性47, 共计115), 共200次。 实验比较的结果表明, 中红外指纹区(1 600～900 cm-1)PLS模型的预测效果显著优于全扫描谱区(4 000～600 cm-1)PLS模型, 并且模型复杂性明显降低。 基于中红外指纹区PLS模型, MCH, MCV, Hb最优PLS因子个数分别为10, 10, 6; 建模预测均方根误差(M_SEPAve)分别为2.19 pg, 5.13 fL, 8.0 g·L-1; 建模预测相关系数(M_RP, Ave)分别为0.902, 0.898, 0.922; 检验预测均方根误差(V_SEP)分别为2.22 pg, 5.38 fL, 7.7 g·L-1; 检验预测相关系数(V_RP)分别为0.900, 0.895, 0.929; 地贫筛查灵敏度、 特异性分别达到100.0%和95.3%。 结论: FTIR/ATR光谱结合PLS方法可以提供一种无需试剂、 快速简便的大人群地贫筛查新技术。

以Savitzky-Golay (SG)平滑筛选, 主成分分析(PCA)分别结合有监督的线性判别分析(LDA)、 无监督的系统聚类分析(HCA), 应用于转基因甘蔗育种筛查的可见-近红外(Vis-NIR)无损检测。 提出兼顾随机性、 稳定性的定标、 预测、 检验框架; 取田间种植处于伸长期甘蔗叶样品456个, 具有Bt基因和Bar基因的转基因样品(阳)306个, 非转基因样品(阴)150个; 随机选取156个为检验集(阴性50、 阳性106), 余下为建模集(阴性100、 阳性200, 共300), 建模集再随机划分为定标集(阴性50、 阳性100, 共150)、 预测集(阴性50、 阳性100, 共150)共50次; 扩充SG平滑点数, 同时删除绝对值偏小的高阶导数模式, 共264个平滑模式用于模型筛选; 采用前3个主成分两两组合, 再根据模型效果选出最优主成分组合; 基于所有定标、 预测集划分和SG平滑模式, 建立SG-PCA-LDA和SG-PCA-HCA模型, 根据平均预测效果优选参数, 使模型具有稳定性; 最后用检验集进行模型检验。 经SG平滑后, PCA-LDA和PCA-HCA的建模精度、 稳定性均显著改善; 最优SG-PCA-LDA模型阳性、 阴性样品检验识别率分别达到94.3%和96.0%; 最优SG-PCA-HCA模型阳性、 阴性样品检验识别率分别达到92.5%和98.0%。 结果表明: Vis-NIR光谱模式识别结合SG平滑可用于转基因甘蔗叶的准确识别, 提供了一种简便的转基因甘蔗育种筛查方法。