李雪莹 1,2,3,*范萍萍 1,2,3刘岩 1,2,3王茜 1,2,3吕美蓉 1,2,3
作者单位
摘要
1 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省科学院海洋仪器仪表研究所, 山东 青岛 266061
2 山东省海洋环境监测技术重点实验室, 山东 青岛 266061
3 国家海洋监测设备工程技术研究中心, 山东 青岛 266061
光谱已经应用于土壤养分速测的分析, 但是如何寻找土壤光谱特征波段, 尽最大可能避免无用信息干扰、 保留有用信息, 建立准确度高、 预测效果好的模型仍是一个亟需解决的问题。 以青岛三个不同地区土壤样品为例, 测定土壤样品的紫外-可见-近红外光谱及其总碳(TC)、 总氮(TN)、 总磷(TP)含量; 分别采用连续投影算法(SPA)、 无信息变量消除法(UVE)、 遗传算法(GA)、 相关系数法(CC)四种算法(四种单分类器)对土壤光谱提取特征波长; 再引入投票法和加权投票法的多分类器融合方法将四种算法融合得到特征波长; 以偏最小二乘回归(PLSR)建立各土壤养分含量的模型, 通过对模型效果的评价标准(建模集绝对系数R2c、 校正均方根误差RMSEC、 检验集绝对系数R2p、 预测均方根误差RMSEP和相对分析误差RPD值)来判别各单分类器算法和多分类器融合算法对土壤养分含量特征波长的提取效果。 分别对四种算法、 筛选其中三种算法、 最优二种算法进行融合, 分析融合后模型效果和特征波长个数, 结果表明: 将四种单分类器经投票法融合后, 其模型效果大部分不如单分类器, 且相对好的模型特征波长个数较多; 相较于投票法多分类器融合, 四种单分类器经加权投票法融合模型效果有了一定的提高, TC和TN都能够在较少的波长中获得较好的预测效果, 但仅TN经融合后, 模型效果优于每个单分类器; TC, TN, TP分别在取SPA+UVE+GA, SPA+UVE+GA(或SPA+GA+CC)、 SPA+UVE+GA三种单分类器进行加权投票法融合后, 均能获得最优模型效果, 且明显优于每个单分类器, 模型效果有了显著提高; 各土壤养分含量经两个最优单分类器加权投票法融合后, 仍能得到好于最优单分类器的建模效果, TC和TP建模效果略差于三个单分类器融合结果, TN建模效果与三个单分类器融合结果相同。 因此, 在筛选三种算法融合, 且其中包含最优两种算法的情况下, 能够以较少的特征波长个数获得明显高于单分类器的建模效果。 该方法为寻找土壤养分以及其他复杂物质成分的光谱特征波段提供了新方法, 也为多种算法的综合运用提供了新思路。
多分类器融合 土壤养分 光谱技术 特征波长提取 Multi-classifier fusion Soil nutrients Spectral techniques Characteristic wavelength extraction 
光谱学与光谱分析
2019, 39(9): 2862
作者单位
摘要
1 中央民族大学生命与环境科学学院, 北京 100081
2 中央民族大学北京市食品环境与健康工程技术研究中心, 北京 100081
在模拟人体生理条件下, 应用光谱法和分子对接技术对氟罗沙星(FIE)与溶菌酶(LYSO)的相互作用进行了研究。 结果表明, FIE与LYSO的猝灭方式是静态猝灭, 且在298和310 K温度下的猝灭常数Ka分别为410×104和074×104 L·mol-1。 根据热力学参数的计算结果可知, FIE与LYSO的结合作用力主要是氢键和范德华力, 结合距离(r=316 nm, <8 nm)表明从LYSO到FIE发生了非辐射能量转移。 希尔系数的计算结果表明, 在不同温度下的nH<1, LYSO和FIE的相互作用属于负协同作用。 圆二色谱结果表明, LYSO和FIE的结合使LYSO的α-螺旋的含量由211% 减少到 88%。 紫外光谱、 三维荧光光谱、 同步荧光光谱结果表明, LYSO和FIE的相互作用改变了LYSO的构象和微环境。 分子对接进一步显示FIE通过氢键、 极性键、 疏水作用力等与LYSO活性部位的ASP-52, TRP-62, TRP-63等氨基酸残基相互作用。 溶菌酶的活性实验表明, 由于以上实验结果说明FIE引起了LYSO的构象改变, LYSO的活性随着FIE浓度的增大而降低, 抑制了LYSO的活性。 该研究结果为阐明FIE在机体内与LYSO的结合机理提供了可靠的实验数据和结果, 为FIE对溶菌酶的的毒性评价和毒理学研究提供了理论依据。
氟罗沙星 溶菌酶 多光谱技术 分子对接 希尔系数 Fleroxacin Lysozyme Multi-spectral techniques Molecular docking Hill’s coefficient 
光谱学与光谱分析
2018, 38(2): 654

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!