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血清中胆固醇的近红外光谱测量及模型适用性研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:光谱学与光谱分析
  • 时间:2011
  • 页码:375-378
  • 分类:O651.3[理学—分析化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,应用光学国家重点实验室,吉林长春130033, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60878052) 国家自然科学基金重点项目(60938002); 应用光学国家重点实验室开放基金(O9Q13FQ090)资助
  • 相关项目:人体血糖无创伤检测的基础理论与方法研究
中文摘要:

使用近红外光谱分析方法进行了血清中胆固醇含量的快速、无试剂测量研究,并考察、分析了模型的适用性。利用傅里叶光谱仪测量1,2和6.5mm厚血清的近红外光谱,在合频与第一、第二倍频波段内,结合偏最小二乘方法(PLS)对胆固醇建立了模型。1,2,6.5mm厚血清模型的预测标准差(RMSEP)分别是0.15,0.16,0.29mmol.L-1,相对预测误差平均值(MPEP)是2.9%,3.1%,4.8%。为测试模型的适用性,模型建立后一个月内分别测量了其他两批血清的光谱,使用已建立的模型对样品进行预测,1mm模型的预测效果最好。实验结果表明,对于血清中胆固醇的含量,可以建立较高精度的分析模型。此外,建模采用的样品厚度较薄时,分析模型适用性更好。

英文摘要:

To study rapid analysis of cholesterol concentration in human serum with no reagent,near-infrared spectroscopy was used.Applicability of analytical models was studied.Spectra of serum were measured by a FT-NIR spectrometer with 1,2 and 6.5 mm optical path length respectively.Partial least-square(PLS) models were calibrated for cholesterol in combination,first overtone and second overtone spectral regions.Root mean square error of prediction(RMSEP) of these models is 0.15,0.16 and 0.29 mmol·L-1,and mean percent error of prediction(MPEP) is 2.9%,3.1% and 4.8%,respectively.To validate applicability of these models,other two groups of serum spectra were measured in one month after the models were calibrated.These two sample groups were calculated using calibrated models.Prediction result of 1mm model is the best.The result of this experiment indicates that it's possible to calibrate precise models for cholesterol.If model is based on thinner samples,applicability is better.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
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