【摘 要】
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在后工业时代幸福导向型的生活背景下,经济快速发展的同时带来了环境污染的加剧,其中重金属污染是当下水体污染中较为严峻的问题。贝类泥蚶作为常见的一种水生产品,对重金属具有聚集的作用,可以富集重金属于肝脏与鳃中。本课题以泥蚶活体为研究对象,采用对照养殖（健康组）和实验养殖（重金属胁迫组）两种方式进行,分别提取健康泥蚶和重金属胁迫泥蚶的全蛋白样本,对其进行识别分析。当重金属离子进入水产动物体内,通过与膜蛋
【基金项目】
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国家自然科学基金（61705168）“基于表面增强拉曼散射技术的复杂体系中贝类重金属污染的快速检测及机理研究”；
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在后工业时代幸福导向型的生活背景下,经济快速发展的同时带来了环境污染的加剧,其中重金属污染是当下水体污染中较为严峻的问题。贝类泥蚶作为常见的一种水生产品,对重金属具有聚集的作用,可以富集重金属于肝脏与鳃中。本课题以泥蚶活体为研究对象,采用对照养殖（健康组）和实验养殖（重金属胁迫组）两种方式进行,分别提取健康泥蚶和重金属胁迫泥蚶的全蛋白样本,对其进行识别分析。当重金属离子进入水产动物体内,通过与膜蛋白结合,引起体内一些解毒蛋白的大量合成,造成分子结构内部变化,同时以温度作为胁迫因素,通过红外光谱表征分子结构的相应变化,进一步对不同样本进行定性分析。主要内容和研究结论如下:第一,本课题以泥蚶活体为研究对象,将健康泥蚶分别培养在不同重金属溶液中,提取健康泥蚶和重金属胁迫泥蚶的四类全蛋白样本。利用温控近红外光谱仪采集从25℃～60℃四类样本的光谱数据,并以5℃为间隔。将采集的原始光谱数据利用偏最小二乘（Partial least squares,PLS-DA）模型和线性回归（Liner Regerssion Classification,LRC）模型进行分类判。第二,全变量建模分析:将原始数据进行四种光谱预处理（多元散射矫正,导数,标准正态变换,均值中心化）;再利用PLS-DA模型和LRC算法对数据进行建模分类,通过多元散射校正和均值中心化处理后的模型分类准确性更高。基于特征变量建模分析:利用竞争性自适用重加权法（Competitive adaptive reweighting sampling,CARS）、无信息变量消除（Uninformative variable elimination,UVE）、遗传算法（Genetic algorithm,GA）、连续投影算法（Successive projection algorithm SPA）四种方法对四类泥蚶全蛋白样本原始数据进行处理,构造了一系列具有不同数量以及波长变量的模型,再使用PLS-DA和LRC进行数据建模分类。对比原始数据预测结果,通过CARS、UVE变量筛选后的建模效果更优,模型鲁棒性更强。第三,为进一步区分和对比不同类别之间光谱,本研究又采用了二维近红外光谱进行分析,将温度的变动作为胁迫因素,利用二维光谱图中的同步谱图和异步谱图分析光谱中重叠以及相似的峰。结果发现通过二维光谱图能够更直观清晰的识别出不同类别的泥蚶全蛋白样本。
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