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人体血液中的血红蛋白(Hb)是一种含铁的复合变构蛋白,由四个亚基构成,具有运载氧和二氧化碳,维持血液酸碱平衡等功能。它是重要的临床生化指标,可用于判断贫血、铁营养状况及其他多种疾病。近红外(NIR)光谱分析技术具有快速、无损、无需试剂等优点,已被应用于多种领域。近年来,采用NIR光谱技术在体(In vivo)或离体(In vitro)的血红蛋白分析,由于其无创(或无需试剂)的绿色检测方式,引起了广泛的关注。但由于基础性研究不够完善,光谱预测精度尚未达到临床应用的标准。本研究侧重研究人外周血样品的血红蛋白NIR光谱分析的建模优化方法,为进一步的应用提供有价值的参考。收集到300份人外周血样品,采用氰化高铁Hb分光光度法测定Hb含量,作为建模、检验的参考值。随机选取120份用于检验,余下180份样品随机划分为定标(100份)和预测(80份)。为了避开水分子导致的近红外光谱的饱和吸收,去掉吸光度大于4的波段,剩余波段(400-1880&2100-2300nm)进一步用于建模。为了消除光谱基线漂移和倾斜,采用Savitzky-Golay(SG)校正,对进一步的谱段建立偏最小二乘(PLS)模型,依据预测效果优选出最佳SG校正模式为导数阶数d=2,多项式次数p=2,平滑点数m=31,光谱预测效果得到改善。为了进一步提取信息,提高模型预测精度,再分别结合等间隔组合(EC)、重复率优先组合(RRPC)的波长筛选方法,提出集成的SG-EC-PLS、SG-RRPC-PLS方法。关于SG-EC-PLS模型,起点波长(I),波长个数(N)、波长间隔数(G)分别为1230nm、71、6;NIR预测值与标准方法实测值检验的预测均方根偏差(RMSEPV)、相对预测均方根偏差(RRMSEPV)、预测相关系数(RP,V)分别为3.29gL-1、2.67%、0.980。关于SG-RRPC-PLS模型,波长个数(N)为41,对应的RMSEPV、RRMSEPV、RP,V分别为2.86gL-1、2.31%、0.983。结果表明:两种集成方法的血红蛋白预测值与标准方法实测值的相关性很高,偏差很低,预测精度高。在两种方法中,SG-RRPC-PLS模型,采用更少波长,达到更好的预测效果。所建立的集成优化方法,可以有效消除噪音干扰、提取信息波长,为进一步的应用提供有价值的参考。所建立的相关化学计量学方法、研究框架也可望应用到其他的领域。