【摘 要】
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在血浆和血细胞等生物组织的鉴定检验中,拉曼光谱技术有着成熟的运用。将拉曼光谱检测技术和数学分析方法结合应用是一种大趋势。因此,将其运用于拥有重要医学价值的ABO血型
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在血浆和血细胞等生物组织的鉴定检验中,拉曼光谱技术有着成熟的运用。将拉曼光谱检测技术和数学分析方法结合应用是一种大趋势。因此,将其运用于拥有重要医学价值的ABO血型鉴别中,具有特别的意义。针对ABO血型鉴别,本文提出了一种将拉曼光谱技术与数学变换结合的方法——将ABO血型的拉曼光谱数据先做沃尔什变换再进行偏最小二乘法分析。首先对23个A型血液样本、21个B型血液样本以及25个0型血液样本进行拉曼光谱检测,获得了相对应的拉曼光谱数据,接着应用上面所提到的方法对这些拉曼光谱数据进行分析,然后构建分类模型,最后采用留一法交叉验证分类模型并得到了相应的分类性能参数。作为对比,本文还采用希尔伯特变换、傅里叶变换和离散余弦变换等分别与偏最小二乘进行结合,分析所得到的拉曼光谱数据,构建分类模型,运用留一法验证所得到的分类模型并得到了相对应的分类性能参数。实验比对结果显示,运用沃尔什变换的方法得到的敏感度、特异度、分类精度以及kappa相关参数均比其他变换方法要好,说明沃尔什变换的方法分类效果均比其他变换方法有了提高。此外,本文对原始拉曼光谱分类模型构建过程进行梳理分析,获得对分类产生重要影响的拉曼光谱数据片段,并找到了片段中最具有代表性的拉曼光谱波峰,它们的波数分别为:825cm-1、936cm-1、1048cm-1、1226cm-1和 1320cm-1。物质特定的化学成分和化学结构信息与拉曼光谱波峰的位置相互对应。由此推断出酪氨酸、C-C伸缩振动、亚铁血红素以及C-H扭转振动等化学官能团或基团对ABO血型拉曼光谱的分类有着较大的影响。
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