论文部分内容阅读
关节软骨是骨与骨之间的功能性连接,对于缓冲人体运动时关节之间产生的摩擦以及压力等具有重要的作用。关节软骨的损伤会导致关节运动功能的逐步丧失,由此引发骨关节炎疾病,给病人带来极大的痛苦并会严重影响病人的正常生活。目前大多数患者在出现临床症状时已处在骨关节炎的中后期,且难以有效治疗;而对于早期骨关节炎则较难发现,早期研究及诊断尚缺乏特异性的工具,导致相关早期研究较少。傅里叶变换红外光谱显微成像技术(FTIRI)已被广泛应用于材料科学、化学、药理学、法医学和生物医学等研究领域。该技术可同时获取样本组织的红外光谱信息和显微结构信息。化学计量学算法可用于光谱信息的定性和定量分析,将FTIRI技术与化学计量学算法相结合用于软骨组织中主成分(胶原蛋白和蛋白多糖)含量的定量研究和病变识别,对于探究正常和病变的关节软骨组织内生物大分子的分布变化和骨关节炎的变化过程具有显著的优势。基于此,本文旨在将FTIRI技术与偏最小二乘算法(PLS)相结合,定量研究牛鼻软骨(BNC)样本、正常和病变的关节软骨样本中胶原蛋白和蛋白多糖两种生物大分子的含量与分布;通过建立的PLS判别模型(PLS-DA),实现对正常和病变的关节软骨组织的分类识别。论文的主要研究内容以及创新点如下:1.通过胶原蛋白和蛋白多糖的标准红外光谱矩阵建立这两种生物大分子的吸收光谱与浓度之间的PLS回归模型。建模过程中采用多种光谱预处理方法减少光谱矩阵中的不利因素,采用留一交叉验证方法验证PLS模型的预测能力。文章用BNC的红外光谱数据结合其生化分析结果验证PLS模型对软骨组织的预测能力。2.通过PLS模型,对正常关节软骨组织和病变关节软骨组织的红外光谱进行计算,可以得到胶原蛋白和蛋白多糖在正常和病变样本中的含量分布情况。通过对比计算结果可知,在病变软骨组织中,蛋白多糖的丢失主要集中在软骨的表层区和过渡区。3.建立了稳定的PLS-DA模型,实现对正常关节软骨组织和病变关节软骨组织的判别。PLS-DA模型在校正集矩阵中的判别准确率为100%,在验证集矩阵中的判别准确率为90.24%(18光谱)。这也是FTIRI与PLS-DA联用技术被首次应用于关节软骨病变的判别研究。本文研究结果表明该联用技术有潜力发展成为一种新型的骨关节炎诊断工具,对骨关节炎的(早期)诊断及研究具有重要意义。