碳量子点 (CQDs) , 一类具有显著荧光性能的零维碳纳米材料, 是近年来生物传感应用研究的热点材料。 铅在化妆品、 工业污染等环境的来源众多, 吸入或误食吸附在颗粒物上的铅都会造成铅中毒, 从而引发各种疾病, 因此快速检测Pb2+含量在临床医学应用中极其重要。 基于CQDs的荧光特性, 提出了一种新型蓝、 红双发射比率荧光探针用于快速检测Pb2+含量, 采用透射电子显微镜、 荧光光谱等多种手段对探针的形态结构与性质进行表征、 检测和分析, 对Pb2+响应探针的光学特性以及应用可行性等进行了深入研究。 双发射碳点通过与自身的对比标定, 有效避免外界环境的干扰, 从而提高对被测物浓度的检测效果和灵敏度。 该探针采用水相合成, 步骤简单可重复性高, 且能够在短短几秒内对Pb2+实现快速响应, 检测过程无需借助大型仪器, 仅在紫外灯辅助下便可裸眼观测到比率探针荧光从蓝色到红色的变化, 可用于即时检测。 在符合目前医学应用的Pb2+浓度范围0~0.5 mg·L-1内, 两种荧光基团之间的荧光强度比IBCDs/IRCDs与其浓度具有良好的线性关系, R2=0.987 44, 检出限为0.013 6 mg·L-1。 选取Zn2+、 Fe3+、 K+等十种金属干扰离子对探针的荧光传感性能进行研究, 分析表明该探针对Pb2+具有良好的特异选择性, 并在不同pH环境和孵育时间下测量铅响应, 研究探针的稳定性。

中红外衰减全反射光谱技术在人体血糖检测方面具有快速、绿色的天然优势。但人体血液中其他组分的存在会影响葡萄糖含量检测的准确度。因此，研究了人体血液中胆固醇、白蛋白以及尿素的存在对红外光谱法血糖检测的干扰程度。以117份含有不同干扰物以及不同质量浓度的葡萄糖仿体溶液为研究对象，对原始光谱进行SG（Savitzky-Golay）平滑处理后构建偏最小二乘回归模型，并构建Clarke Error Grid以及预测值与真实值对比图进行进一步分析。结果表明：全干扰物模型预测集相关系数（R_p）以及预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.9785和40.0187，有85.7%的预测结果落在Clarke Error Grid可靠区（A区）；缺失胆固醇模型的R_p以及RMSEP分别为0.9042和175.7292，有40%的预测结果落在A区；缺失白蛋白模型的R_p以及RMSEP分别为0.9616和103.6627，有42.9%的预测结果落在A区；缺失尿素模型的R_p以及RMSEP分别为0.9742和38.6716，所有预测结果都落在A区。由此可以看出，胆固醇的干扰程度最大，白蛋白次之，尿素产生的干扰较小。本研究对提高红外光谱法葡萄糖检测的准确度具有一定帮助以及参考价值。

基于反向传播（BP）神经网络模型结合联合区间等间隔偏最小二乘法（SiPLS），设计了SiPLS-BP模型定量分析复杂背景下血红蛋白含量。以186个不同浓度血红蛋白的血液样本和39个不同浓度的血红蛋白仿体溶液样本的近红外光谱数据为研究对象，优选出最佳的数据集划分方法、最佳划分比例和最佳预处理方法，利用SiPLS优选波段，构建SiPLS、SiPLS-BP、全谱偏最小二乘法（PLS）和全谱BP四种定量分析模型，并进行分析对比。实验结果表明：两种样本的最佳定量分析模型均为SiPLS-BP。即使采用相同的特征波长优选方法，每个模型优选的波段也并不完全相同。对于背景复杂、样本差异性较大的混合溶液和血液，SiPLS-BP模型具有更好的预测效果，能更准确地定量分析血红蛋白浓度。研究结果为复杂背景下的血红蛋白定量分析提供了参考。

血红蛋白是人体的一项重要生理指标, 浓度异常会导致人体产生各种疾病。 红外光谱技术具有简单、 无损、 快速等优点, 非常适合用于生理参数的定量分析。 由于光谱背景复杂、 有效信息弱, 如何提取有效特征变量, 构建精准定量模型是个难题。 针对此问题, 以血液样本和血红蛋白仿体溶液样本光谱数据为研究对象, 采用SPXY法、 K_S法、 duplex法、 等间隔划分法四种数据集划分方法划分数据并通过建模对比, 优选出最佳数据集划分方法为SPXY法。 遍历了SavitzkyGolay一阶求导滤波(S_G1)+小波变换、 小波变换+S_G1、 标准正态变量变换(SNV)+S_G1三种预处理方法, 优选出SNV+S_G1预处理方法。 结合串联思想, 提出组合区间偏最小二乘法(SiPLS)与连续投影算法(SPA)串联的特征波长优选方法, 构建SiPLS-SPA-PLS预测模型, 用两组数据对模型进行验证, 依据评价指标判断模型的优劣, 并与全谱PLS, SPA-PLS和SiPLS三种定量模型相比较。 实验结果表明: (1)使用SiPLS-SPA-PLS模型进行定量分析, 血液样本的Rc, Rp, RMSEC和RMSEP值分别为0.993 6, 0.990 6, 0.199 2和0.184 6, 仿体溶液样本的Rc, Rp, RMSEC和RMSEP值分别为0.998 9, 0.998 5, 1.848 9和2.007 4。 相比全谱PLS, SPA-PLS, SiPLS三种定量模型, Rc和Rp值最大, RMSEC和RMSEP值最小, 该模型最优, 可以更精准地实现血红蛋白的定量分析。 (2)SiPLS-SPA-PLS定量模型能更加准确地筛选最优波段, 两种样本筛选出来的有效波段分别为血液(1 144~1 264, 1 606~1 798 nm)、 仿体溶液(1 018~1 390, 1 600~1 700 nm), 剔除掉仪器的影响因素, 大致相同, 此方法可以精准优选出特征波长。 (3)该模型可以提取有效变量, 去除无用噪声影响, 血液样本从全谱的700个光谱变量中优选出28个, 仿体溶液样本从全谱的1201个光谱变量优选出41个, 提高检测速度和预测效率。 该方法为血红蛋白快速精准检测提供了一种思路。

针对复杂样品光谱信号存在的杂散光、噪声、基线漂移等因素对定量分析结果的影响,提出了一种基于近红外光谱的预处理及组合方法。首先,对选取的2组数据分别进行无预处理和单一预处理。然后,将9种预处理方法按照效果分为四类,包括尺度缩放、基线校正、散射校正和平滑处理。最后,选出每类预处理方法中的最优预处理方法进行组合研究,并根据建模后的交互验证均方根误差选出最优的预处理方法。实验结果表明,针对不同数据集采用合适的预处理组合方法能提高建模效果,但不同数据集信息与复杂性间的差异会导致不同的最优预处理方法,且最优预处理方法与预测组分和原始光谱有关。因此,将预处理方法按照效果进行分类并组合可得到最佳预处理效果。

在随机蛙跳算法的基础上,提出了一种改进的窗口随机蛙跳算法,即使用连续窗口代替单个波长点,所提算法提高了原蛙跳算法的寻优精度,降低了随机蛙跳算法的迭代次数,从而提高了算法的收敛速度。血液样本的实验结果表明,相较于全波段,建立的偏最小二乘法模型的预测均方根误差下降了47.9%,预测集相关系数R_p提高了4.07%,证明了所提算法的有效性。通过对3种主流算法及改进随机蛙跳算法筛选出的特征波长建立回归分析模型,证明了改进算法在特征波长选择上的优越性。