李世芳 1,2何红 1,3葛闯 4,*陈李 1,3徐溢 1,3,*
作者单位
摘要
1 重庆大学 新型微纳器件与系统技术重点学科实验室&光电技术与 系统教育部重点实验室,重庆400044
2 重庆大学 化学化工学院,重庆400044
3 重庆大学 光电工程学院,重庆400044
4 重庆大学肿瘤医院 癌症转移与个体化治疗转化研究重点实验室,重庆00030
针对致病菌快速高效的辨识和检测一直是生命科学、医疗诊断、食品安全和环境监测等领域备受关注的热点。微流控芯片分析技术为细菌等微生物的研究和检测提供了新的、高效的途径和平台,将表面增强拉曼散射(Surface Enhanced Raman Scattering, SERS)光谱检测技术与其结合,成为了具有突出优势的致病菌快速鉴别和检测途径。本文针对基于微流控芯片的SERS分析技术及其应用进行综述,首先对各种SERS增强基底材料进行了介绍和性能比较;然后,系统综述了在微流控芯片上集成SERS基底的方法和技术,分别探讨了在微流控通道中注入纳米金属溶胶的外部注入法,在微流控芯片检测区构建固体纳米结构的内嵌法和在微流控通道中原位制备纳米结构基底的原位制作法;最后,对集成SERS检测技术的微流控芯片分析方法在致病菌定性鉴别和定量检测方面的应用进展予以了综述和展望。
表面增强拉曼散射 纳米增强基底 微流控芯片 致病菌检测 surface enhanced raman scattering (SERS) nano-reinforced substrate microfluidic chip detection of pathogenic bacteria 
光学 精密工程
2022, 30(14): 1643
作者单位
摘要
1 上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院, 上海 201418
2 军事兽医研究所, 吉林 长春 130062
药品食品的安全问题一直是人们关注的重点。相比于传统的食源性致病菌光谱检测方法,拉曼光谱法具有检测范围广、检测灵活、光谱特征突出等特点。本文以常见的食源性致病菌为研究对象,利用拉曼光谱仪采集了11种食源性致病菌样品的132个拉曼光谱数据,提出了一种基于主成分分析和随机森林算法的分类模型。实验结果表明,主成分分析结合随机森林算法的分类模型可以将食源性致病菌区分开,且分类准确度可达到91.36%。
光谱学拉曼光谱 机器学习 食源性致病菌检测 主成分分析 随机森林 
中国激光
2021, 48(3): 0311002
王国青 1,2蒋迪 1,2王艳 1,2张朝辉 3[ ... ]程京 1,2,4
作者单位
摘要
1 生物芯片北京国家工程研究中心,北京,102206
2 博奥生物有限公司,北京,102206
3 北京出入境检验检疫局,北京,100026
4 清华大学医学院,北京,100084
介绍了国内生物芯片在食品安全检测中的应用情况,特别是食源性致病菌检测、动物疲病病原体检测和兽药残留检测等.
生物芯片 食品安全 检测 致病菌检测 兽药残留检测 
现代科学仪器
2007, 17(1): 7

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