【摘 要】
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生物标志物指的是可供检测的一个普通生理过程或病理过程中的生化指标,检测生物标志物可以确定生物体所处生理状态,生物标志物的检测一直是生物医学的热点问题之一。现在常用的检测方法大多存在检测时间长、仪器设备昂贵等缺点,无法满足于生物标志物的现场快速检测。表面增强拉曼光谱（SERS）技术凭借其设备便携、成本低、检测快、精度高等优点,极好地满足医学上对生物标志物检测的要求。本论文以SERS技术为主,结合机器
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生物标志物指的是可供检测的一个普通生理过程或病理过程中的生化指标,检测生物标志物可以确定生物体所处生理状态,生物标志物的检测一直是生物医学的热点问题之一。现在常用的检测方法大多存在检测时间长、仪器设备昂贵等缺点,无法满足于生物标志物的现场快速检测。表面增强拉曼光谱（SERS）技术凭借其设备便携、成本低、检测快、精度高等优点,极好地满足医学上对生物标志物检测的要求。本论文以SERS技术为主,结合机器学习算法,实现了对腺嘌呤、多巴胺两种生物标志物的快速、准确检测及定性半定量分析。基于密度泛函理论,对两种生物标志物的分子空间结构进行了优化,计算了它们的理论拉曼光谱。将理论拉曼光谱、SERS初步光谱、空白对照光谱和固体粉末常规拉曼光谱进行对比,确定了特征峰并进行了峰位归属工作。制备了银溶胶作为SERS检测基底,使用扫描电镜、紫外可见近红外分光光度计两种仪器对银溶胶形貌、粒径等方面进行了表征;使用罗丹明6G（R6G）作为探针分子,表征银溶胶的增强因子为7.22×10~5,连续检测以表征其稳定性,所得检测结果相对标准偏差（RSD）为2.29%。使用SERS技术对腺嘌呤和多巴胺的水溶液及尿液进行了检测。腺嘌呤水溶液和尿液的检测极限均为0.1μg/m L,多巴胺水溶液和尿液的检测极限均为5μg/m L。对两种生物标志物进行半定量分析,得到腺嘌呤水溶液和尿液的回收率分别在95.0%～106.0%和95.0%～102.5%之间波动,RSD均小于3%。多巴胺水溶液和尿液回收率分别在97.3%～106.0%和94.7%～106.8%之间波动,RSD均小于6%。使用主成分分析（PCA）算法和t-分布式随机邻居嵌入（t-SNE）算法对腺嘌呤水溶液和尿液数据集进行降维与可视化,使用K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）三种模型对腺嘌呤尿液数据集进行定性与半定量分类识别。在定性分类识别中,KNN模型与SVM模型的准确率与f1-score等指标均为100%;在半定量分类识别中,PCA-SVM模型表现最好,对尿液半定量分类识别的准确率达94.2%,f1-score为94.2%。
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