CN111811998B - 一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 - Google Patents
一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111811998B CN111811998B CN202010901746.5A CN202010901746A CN111811998B CN 111811998 B CN111811998 B CN 111811998B CN 202010901746 A CN202010901746 A CN 202010901746A CN 111811998 B CN111811998 B CN 111811998B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- biological
- electromagnetic wave
- wave absorption
- band
- frequency point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 133
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 180
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 89
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 41
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 42
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 claims description 30
- 150000004676 glycans Chemical class 0.000 claims description 27
- 229920001282 polysaccharide Polymers 0.000 claims description 27
- 239000005017 polysaccharide Substances 0.000 claims description 27
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 22
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 22
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 8
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000003320 cell separation method Methods 0.000 claims description 6
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims description 4
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims description 4
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 claims description 3
- 239000012620 biological material Substances 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 2
- 241000228245 Aspergillus niger Species 0.000 description 1
- 241000235527 Rhizopus Species 0.000 description 1
- 238000001856 aerosol method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
本发明公开了一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法,包括:构建生物物质‑电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质‑构成比例样本空间和生物颗粒‑电磁波吸收特性样本空间;获取各个生物物质在目标波段下的电磁波吸收值后排序;确定目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量;获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例;获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值;选择最大电磁波吸收值对应的生物物质构成比例作为目标波段下强吸收性生物颗粒组分。本发明能够快速准确得到吸收能力最强的生物颗粒的最佳组分。
Description
技术领域
本发明属于生物技术领域,具体涉及一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法。
背景技术
生物气溶胶是由大量悬浮在空中的生物颗粒构成的气溶胶结构,其产生有自然生成和人工生成两种途径。生物颗粒主要由水、蛋白质、多糖、脂质等物质构成,这些物质在不同的频段和频点具有一定的吸收效果,甚至是强吸收效果。以生物颗粒为原料,将能生成在目标频段具有强吸收性(强吸收性是指相同测试条件下,单位质量生物颗粒对目标波段或目标频点电磁波的吸收强度是相同质量纯水对目标频段或频点电磁波的吸收强度的110%以上)的生物气溶胶,具备对目标频段或频点电磁波的强衰减能力,可用于特定环境下目标频段或频率电磁场的防护。
目前,主要是利用光谱仪采集特定生物颗粒在可见光频段的光谱,通过吸收峰来分析其物质成分的构成。但基于光谱学技术分析生物颗粒的电磁吸收特性,存在以下三个问题:一是成本高,每次测量都需要使用光谱仪或者离心机等设备,需要支付较高的实验费用;二是耗时长,每次测量都需要完成从生物颗粒培养、分离、压片和离心等多个程序;三是测试结果不具备推广意义,只代表特定某种生物颗粒的电磁吸收特性,或者有限类型生物颗粒电磁吸收特性的相对强弱。假设需要针对目标频段利用光谱学技术筛选具有强吸收特性的生物颗粒,则需要选择多种(假设为M种)生物颗粒进行培养,然后根据设备测试的需要将这M种生物颗粒制成相应的样品进行吸收曲线测定,最后再比较它们的吸收能力,确定出这M种生物颗粒中在目标频段吸收能力相对较强的类型。筛选出的生物颗粒在目标频段的电磁吸收特性仅在这M种生物颗粒中相对较强,并不能确保其在更多类型生物颗粒中也是吸收能力最强的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法,该方法能够快速准确得到吸收能力强的生物颗粒的最佳组分。
为了达到上述目的,本发明采用如下技术方案实现:
一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法,所述确定方法包括如下步骤:
步骤一、构建生物物质-电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质-构成比例样本空间和生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间;
步骤二、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取各个生物物质在目标波段下的电磁波吸收值后排序,得到目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质;
步骤三、根据生物物质含量约束条件,确定目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量;
步骤四、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例;
步骤五、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值;
步骤六、从生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值中选择最大电磁波吸收值对应的生物物质构成比例作为目标波段下强吸收性生物颗粒组分。
进一步的,所述生物物质包括水、蛋白质、糖类和脂质。
进一步的,步骤三中,所述生物物质含量约束条件为:
70%≤C 波段/重要频段/重点频点,水含量 ≤95%;
2%≤C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量 ≤20%;
1%≤C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量 ≤10%;
1%≤C 波段/重要频段/重点频点,脂质含量 ≤10%;
C 波段/重要频段/重点频点,水含量+C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量+C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量+C 波段/重要频段/重点频点,脂质含量=1;
其中,C 波段/重要频段/重点频点,水含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中水重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中蛋白质重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中多糖重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中脂质重量比例。
进一步的,所述波段包括可见光、红外波段和毫米波。
进一步的,所述生物物质-电磁波吸收特性空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的各种生物颗粒样本进行细胞分离,得到每种生物物质的N份样本;
对每种生物物质的每份样本在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量;
对每种生物物质在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量的N份数值样本分别计算均值,从而得到生物物质-电磁波吸收特性空间。
进一步的,所述生物颗粒生物物质-构成比例样本空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的每种生物颗粒样本进行细胞分离后称重,得到每种生物颗粒中各个生物物质对应的重量比例,从而得到生物颗粒生物物质-构成比例样本空间。
进一步的,所述生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,对每种生物颗粒样本整体在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量,从而得到生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间。
本发明的有益效果:
本发明采用生物物质-电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质-构成比例样本空间、生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间以及生物物质含量约束条件,能够快速准确确定生物颗粒成分的最佳构成比例,进而筛选出强吸收效果生物颗粒,且方法简单,耗时短;本发明基于所有可用的生物颗粒中每类生物颗粒的物质构成百分比,可以在所有可用的生物颗粒中确定最佳类型的生物颗粒,筛选范围广。
附图说明
图1为本发明的目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法流程示意图;
图2为生物物质-电磁波吸收特性空间构建过程示意图;
图3为生物颗粒生物物质-构成比例样本空间构建过程示意图;
图4为生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间构建过程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作出详细说明。
本实施例的原理:生物气溶胶主要由生物颗粒组成,生物颗粒主要由水、蛋白质、糖类和脂质等物质构成,构成生物颗粒的每种生物物质由于具有不同的化学结构,因而具有不同的电磁波吸收特性。因此,生物颗粒的生物物质的比例不同,则生物颗粒的整体电磁波吸收特性不同。
基于上述原理,本实施例给出了一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法,参考图1,该确定方法包括如下步骤:
S1、构建生物物质-电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质-构成比例样本空间和生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间。
本实施例的生物物质-电磁波吸收特性空间的构建过程,如图2所示,包括:
S111、选取N种菌种进行生物颗粒培育;
本实施例的N≥50,生物颗粒具有代表性,选取优质菌种进行培育。
S112、在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的各种生物颗粒样本进行细胞分离,得到每种生物物质的N份样本;
S113、对每种生物物质的每份样本在单位质量下各个波段的平均吸收值、重要频段的平均吸收值以及重点频点的吸收值进行测量;
本实施例利用压片法、悬浊液法和气溶胶法等手段,使用光谱仪等设备对每份样本在单位质量下可见光、红外波段和毫米波等各个波段、每个波段中重要频段的平均吸收值、以及重要频段的重点频点的吸收值进行测量。
S114、对每种生物物质在单位质量下各个波段的平均吸收值、各个波段的重要频段的平均吸收值以及各个波段的重点频点的吸收值的N份数值样本分别计算均值,从而得到生物物质-电磁波吸收特性空间。
本实施例的生物颗粒生物物质-构成比例样本空间的构建过程,参考图3,包括:
S121、选取N种菌种进行生物颗粒培育;
S122、在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的每种生物颗粒样本进行细胞分离后称重,得到每种生物颗粒中各个生物物质对应的重量比例,从而得到生物颗粒生物物质-构成比例样本空间。
本实施例使用高精度称重设备称量,获取每种生物颗粒中水、蛋白质、多糖和脂质等物质的构成比例(如重量比例或重量百分比)。
本实施例的生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间的构建过程,参考图4,包括:
S131、选取N种菌种进行生物颗粒培育;
S132、在生物颗粒处于成熟健康的状态下,对每种生物颗粒样本整体在非破坏的自然状态下的单位质量下各个波段(如可见光、红外波段和毫米波)的平均吸收值、各个波段的重点频段的平均吸收值以及重点频段的重点频点的吸收值进行测量,从而得到生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间。
本实施例的生物物质包括水、蛋白质、糖类和脂质。
S2、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取各个生物物质在目标波段下的电磁波吸收值后排序,得到目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质。
本实施例的波段包括可见光、红外波段和毫米波。不同的生物物质在不同波段下的电磁波吸收能力不同,通过按照电磁波吸收值的大小排序,确定目标频段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质,如在3~5μm目标波段下最大电磁波吸收值对应的生物物质为水,最小电磁波吸收值对应的生物物质为多糖。
S3、根据生物物质含量约束条件,确定目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量。
本实施例中,生物物质含量约束条件为:
70%≤C 波段/重要频段/重点频点,水含量 ≤95%;
2%≤C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量 ≤20%;
1%≤C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量 ≤10%;
1%≤C 波段/重要频段/重点频点,脂质含量 ≤10%;
C 波段/重要频段/重点频点,水含量+C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量+C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量+C 波段/重要频段/重点频点,脂质含量=1;
其中,C 波段/重要频段/重点频点,水含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中水重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中蛋白质重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中多糖重量比例;C 波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中脂质重量比例。如水含量越高的生物颗粒在1~3μm的吸收能力越强,但是受生物颗粒中生物物质含量约束条件,最大电磁波吸收值对应的水的最高含量为95%,多糖的吸收能力最弱,最小电磁波吸收值对应的多糖的最低含量为1%。
S4、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例。
本实施例中,生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中的生物颗粒生物物质-构成比例样本的数量大于50。
S5、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值。
本实施例中,生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中的生物颗粒-电磁波吸收特性样本的数量大于50。
S6、从生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值中选择最大电磁波吸收值对应的生物物质构成比例作为目标波段下强吸收性生物颗粒组分。
如1~3μm频段强吸收生物颗粒的最佳组分分别为95%水、3%蛋白质、1%多糖和1%脂质。
需要说明的是,当与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例只有一组时,则该组对应的生物物质构成比例即为目标波段下强吸收性生物颗粒组分。本实施列中的强吸收性,是指相同测试条件下,单位质量生物颗粒对目标波段或目标频点电磁波的吸收强度是相同质量纯水对目标频段或频点电磁波的吸收强度的110%以上。
本实施例采用生物物质-电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质-构成比例样本空间、生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间以及生物物质含量约束条件,能够快速准确确定生物颗粒成分的最佳构成比例,进而筛选出强吸收效果生物颗粒,且方法简单,耗时短;本实施例基于所有可用的生物颗粒中每类生物颗粒的物质构成百分比,可以在所有可用的生物颗粒中确定最佳类型的生物颗粒,筛选范围广。
下面以目标频段为 1~3μm目标波段、 3~5μm目标波段以及22GHz频点的强吸收生物颗粒为例,说明上述实施例给出的技术方案:
实施例1:
1、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取水、蛋白质、多糖和脂质在 1~3μm目标波段下的电磁波吸收值分别为:
按照电磁波吸收值排序后,得到1~3μm目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质分别为水和脂质,即水吸收的能力最强,脂质的吸收能力最弱。
2、根据生物物质含量约束条件,确定1~3μm目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的水和脂质含量:水的最高含量为95%,脂质的最低含量为1%。因此,1~3μm频段内理想强吸收生物颗粒中水的含量为95%,脂质含量为1%,蛋白质和多糖的总含量为4%。
3、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例:
4、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在1~3μm目标波段下的电磁波吸收值:
5、选择黑曲霉物质组分作为1~3μm下强吸收性生物颗粒。
实施例2:
1、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取水、蛋白质、多糖和脂质在 3~5μm目标波段下的电磁波吸收值分别为:
按照电磁波吸收值排序后,得到3~5μm目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质分别为蛋白质和水,即蛋白质吸收的能力最强,水的吸收能力最弱。
2、根据生物物质含量约束条件,确定3~5μm目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的蛋白质和水:蛋白质的最高含量为20%,水的最低含量为70%。因此,3~5μm目标波段内理想强吸收生物颗粒中蛋白质的含量为20%,水含量为70%,脂质和多糖的总含量为10%。
3、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例:
4、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在3~5μm目标波段下的电磁波吸收值:
5、选择芽孢物质组分作为3~5μm下强吸收性生物颗粒。
实施例3:
1、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取水、蛋白质、多糖和脂质在 22GHz频点下的电磁波吸收值分别为:
按照电磁波吸收值排序后,得到22GHz频点下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质分别为水和脂质,即水吸收的能力最强,脂质的吸收能力最弱。
2、根据生物物质含量约束条件,确定22GHz频点下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的水和脂质含量:水的最高含量为95%,脂质的最低含量为1%。因此,22GHz频点内理想强吸收生物颗粒中水的含量为95%,脂质含量为1%,蛋白质和多糖的总含量为4%。
3、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例:
4、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在22GHz频点目标波段下的电磁波吸收值:
5、选择根霉菌物质组分作为22GHz频点下强吸收性生物颗粒。
以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制,尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法,其特征在于,所述确定方法包括如下步骤:
步骤一、构建生物物质-电磁波吸收特性空间、生物颗粒生物物质-构成比例样本空间和生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间;
步骤二、从生物物质-电磁波吸收特性空间中获取各个生物物质在目标波段下的电磁波吸收值后排序,得到目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质;
步骤三、根据生物物质含量约束条件,确定目标波段下最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量;
步骤三中,所述生物物质含量约束条件为:
70%≤C波段/重要频段/重点频点,水含量≤95%;
2%≤C波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量≤20%;
1%≤C波段/重要频段/重点频点,多糖含量≤10%;
1%≤C波段/重要频段/重点频点,脂质含量≤10%;
C波段/重要频段/重点频点,水含量+C波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量+C波段/重要频段/重点频点,多糖含量+C波段/重要频段/重点频点,脂质含量=1;
其中,C波段/重要频段/重点频点,水含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中水重量比例;C波段/重要频段/重点频点,蛋白质含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中蛋白质重量比例;C波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中多糖重量比例;C波段/重要频段/重点频点,多糖含量为对应波段/重要频段/重点频点的生物颗粒中脂质重量比例;
步骤四、从生物颗粒生物物质-构成比例样本空间中获取与最大电磁波吸收值和最小电磁波吸收值对应的生物物质含量接近的多组生物物质构成比例;
步骤五、从生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间中获取每组生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值;
步骤六、从生物物质构成比例组成的生物颗粒在目标波段下的电磁波吸收值中选择最大电磁波吸收值对应的生物物质构成比例作为目标波段下强吸收性生物颗粒组分。
2.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述生物物质包括水、蛋白质、糖类和脂质。
3.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,所述目标波段包括可见光、红外波段和毫米波。
4.根据权利要求1~3中任意一项所述的确定方法,其特征在于,所述生物物质-电磁波吸收特性空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的各种生物颗粒样本进行细胞分离,得到每种生物物质的N份样本;
对每种生物物质的每份样本在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量;
对每种生物物质在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量的N份数值样本分别计算均值,从而得到生物物质-电磁波吸收特性空间。
5.根据权利要求4所述的确定方法,其特征在于,所述生物颗粒生物物质-构成比例样本空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,采取细胞分离方法对培养出的每种生物颗粒样本进行细胞分离后称重,得到每种生物颗粒中各个生物物质对应的重量比例,从而得到生物颗粒生物物质-构成比例样本空间。
6.根据权利要求4所述的确定方法,其特征在于,所述生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间的构建过程为:
选取N种菌种进行生物颗粒培育;
在生物颗粒处于成熟健康的状态下,对每种生物颗粒样本整体在单位质量下各个波段的平均电磁波吸收值、各个波段的重点频段的平均电磁波吸收值以及重点频段的重点频点的电磁波吸收值进行测量,从而得到生物颗粒-电磁波吸收特性样本空间。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010901746.5A CN111811998B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010901746.5A CN111811998B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111811998A CN111811998A (zh) | 2020-10-23 |
CN111811998B true CN111811998B (zh) | 2020-12-01 |
Family
ID=72859859
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010901746.5A Active CN111811998B (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111811998B (zh) |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2826783B1 (fr) * | 2001-07-02 | 2005-04-22 | Aldivia | Applicateurs d'energie adaptes aussi bien au chauffage dielectrique de composes aux constantes dielectriques elevees qu'a celui des composes absorbant peu les ondes electromagnetiques |
JP5172467B2 (ja) * | 2008-05-22 | 2013-03-27 | 日本電信電話株式会社 | 血液中成分の定量分光分析法 |
CN107149689A (zh) * | 2009-11-10 | 2017-09-12 | 免疫之光有限责任公司 | 对可辐射固化介质进行固化的***和产生光的方法 |
CN201555802U (zh) * | 2009-11-19 | 2010-08-18 | 浙江大学 | 基于特征波段的黑木耳蛋白质含量快速检测装置 |
CN103119422B (zh) * | 2010-09-30 | 2015-11-25 | 泰尔茂株式会社 | 成分测定装置 |
JP5645125B2 (ja) * | 2011-01-24 | 2014-12-24 | 国立大学法人名古屋大学 | 発汗測定方法 |
CN102759535B (zh) * | 2011-04-27 | 2014-12-17 | 航天信息股份有限公司 | 基于无线射频识别技术的检测粮食水分含量的装置及方法 |
CN102435564B (zh) * | 2011-09-19 | 2013-09-18 | 南京农业大学 | 一种基于三波段光谱指数估测植物氮含量的方法 |
CN103234877B (zh) * | 2013-04-10 | 2015-03-18 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种大气颗粒物粒径谱时空分布激光雷达数据反演方法 |
CN104181622A (zh) * | 2014-07-07 | 2014-12-03 | 浙江大学 | 一种大带宽强吸收超材料近红外吸波材料的设计方法 |
PL3183571T3 (pl) * | 2014-08-18 | 2021-06-28 | Foss Analytical A/S | Oznaczanie właściwości związanej ze składnikiem wieloskładnikowej próbki |
CN104849232B (zh) * | 2015-04-27 | 2019-02-01 | 中国农业科学院蜜蜂研究所 | 一种快速检测蜂王浆水分和蛋白质含量的方法 |
SE540878C2 (en) * | 2015-06-29 | 2018-12-11 | Briano Floria Ottonello | A sensor device and a method of detecting a component in gas |
CN105510241B (zh) * | 2015-11-25 | 2019-04-16 | 中国矿业大学(北京) | 一种多光谱遥感反射率影像吸收特征提取方法 |
US9851287B2 (en) * | 2016-03-03 | 2017-12-26 | International Business Machines Corporation | Size distribution determination of aerosols using hyperspectral image technology and analytics |
JP7086092B2 (ja) * | 2016-11-14 | 2022-06-17 | オルカ バイオシステムズ インコーポレイテッド | 標的粒子を選別する方法および装置 |
CN106770004A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-05-31 | 福建医科大学 | 基于近红外光谱技术检测乳制品中微生物的种类和含量的方法 |
CN107255623A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-10-17 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种便携式多组分气体红外光谱检测*** |
CN206974900U (zh) * | 2017-06-30 | 2018-02-06 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种基于太赫兹光的植株水分检测装置 |
CN107421895A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-12-01 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多波段优化组合的水质参数浓度反演方法和装置 |
CN107643263B (zh) * | 2017-08-31 | 2021-01-26 | 上海市第一康复医院(上海市杨浦区老年医院) | 基于光梳相干成像分析的生物分子检测方法 |
CN109991194B (zh) * | 2017-12-29 | 2022-04-26 | 天津先阳科技发展有限公司 | 漫反射光谱中抑制温度干扰的方法、光谱分析方法及装置 |
CN111198165A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-26 | 重庆理工大学 | 一种基于光谱数据标准化进行水质参数的测定方法 |
CN111307755A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-06-19 | 中国科学院上海高等研究院 | 一种基于太赫兹技术检测液体样品的方法 |
CN111551516B (zh) * | 2020-05-14 | 2023-03-14 | 南京邮电大学 | 一种高效可视化太赫兹探测器及其制备、测试方法 |
CN111537425B (zh) * | 2020-07-09 | 2020-11-10 | 中国人民解放军国防科技大学 | 生物气溶胶强消光特性颗粒形态的快速计算方法 |
-
2020
- 2020-09-01 CN CN202010901746.5A patent/CN111811998B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111811998A (zh) | 2020-10-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102179375B (zh) | 一种基于近红外作物单籽粒成分无损检测筛选方法 | |
Saad et al. | X-ray photoelectron spectroscopy for wheat powders: measurement of surface chemical composition | |
CN108519348A (zh) | 甘草药材近红外定量分析模型及检测方法和标准 | |
Bağcıoğlu et al. | Monitoring of plant–environment interactions by high‐throughput FTIR spectroscopy of pollen | |
CN106918572B (zh) | 马铃薯复配主食中马铃薯含量的测定方法 | |
CN104865194A (zh) | 基于近红外、荧光、偏振多光谱的蔬菜农残检测装置及方法 | |
CN106248610A (zh) | 基于太赫兹时域光谱的动态、多点草品种鉴定与认证方法 | |
CN107515203A (zh) | 近红外技术定量分析水稻单籽粒直链淀粉含量的研究 | |
CN103822935A (zh) | 一种无损测定食品中重金属镉的快速分析仪及分析方法 | |
US20220214347A1 (en) | Combined formulation kit for analyzing phenotype and function of cd1c+denrtic cell subset and use thereof | |
CN106918570A (zh) | 一种基于光谱的转基因稻谷智能分类器 | |
KR100433263B1 (ko) | 근적외선 흡수스펙트럼을 이용한 곡물 1립 비파괴 분석방법 | |
CN106959284A (zh) | 一种区分转基因玉米和非转基因玉米的检测方法 | |
Zhang et al. | Estimations of water use efficiency in winter wheat based on multi-angle remote sensing | |
CN111811998B (zh) | 一种目标波段下强吸收性生物颗粒组分的确定方法 | |
CN108613943A (zh) | 一种基于光谱形态转移的近红外单籽粒作物成分检测方法 | |
CN110470629A (zh) | 一种油茶籽中水分和含油量的近红外定量分析方法 | |
CN110231305A (zh) | 一种测定奇亚籽中dpph自由基清除能力的方法 | |
CN102768194A (zh) | 一种虫草菌粉腺苷含量快速检测方法 | |
CN116202988A (zh) | 基于近红外光谱技术的干燕窝主要成分的检测模型构建与无损检测方法 | |
CN108195793A (zh) | 植物源性饲料原料氨基酸含量的通用模型构建方法 | |
Yang et al. | A multiplex real-time PCR method applied to detect eight pollen species in food for the prevention of allergies | |
CN102175620A (zh) | 近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法 | |
Arndt-Jovin et al. | Computer-controlled cell (particle) analyzer and separator. Use of light scattering | |
Turner et al. | A critical assessment and experimental comparison of microscopic charcoal extraction methods |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |