大气压固体分析探头离子源-串联质谱法快速检测蔬菜中多种农药残留

将大气压固体分析探头离子源(ASAP)与多级质谱耦合(ASAP-MS/MS), 在无需净化或浓缩等前处理及无需色谱分离的条件下, 建立了蔬菜中13种农药残留的乙腈提取直接质谱分析方法, 单个样品检测在数分钟内即可完成. 针对常压直接分析质谱易受环境影响和上样精度差的问题, 对ASAP电离源条件如脱溶剂气温度、电晕放电电流、样品溶液组成和进样模式等进行了优化; 采用多反应监测扫描(MRM), 通过产物离子丰度比进行定性, 用内标标准曲线法定量; 对韭菜、油菜和芹菜3种基质进行了考察, 结果表明存在明显的基质效应. 本方法在5.0~500 μg/L浓度范围内的线性相关系数均高于0.995, 检出限为0.04~0.89 μg/kg, 精密度(RSD, n=7)为5.1%~13.0%. 超高效液相色谱-电喷雾串联质谱法对实际样品的检测结果与ASAP-MS/MS的检测结果一致. 该方法分析速度快, 灵敏度高, 无需有机溶剂且结果可靠, 可应用于大批量农药残留的筛查和应急监测任务.     

基于脑功能连接和SAE的自闭症分类

为了对自闭症(autism spectrum disorder,ASD)的计算机辅助诊断提供参考,本文探讨了基于大数据和深度学习的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)的数据分类研究。研究从国际自闭症专业数据库(ABIDE)中获取了306名ASD和350名正常受试者(typically developing,TD)的rs-fMRI数据。通过对预处理之后的rs-fMRI数据提取脑功能连接(Functional connectivity,FC)相关矩阵,再利用堆栈自编码(Stacked autoencoder,SAE)进行训练,最后对ASD和TD进行了分类,得到了准确率高达95.27%的识别。本文的结果表明,基于相关矩阵和SAE的ASD分类系统已经达到了较高性能,可以为计算机辅助诊断ASD提供参考。     

柱后衍生-高效液相色谱法测定玉米中伏马菌素B1和B2

建立了邻苯二甲醛(OPA)柱后衍生-高效液相色谱测定玉米中伏马菌素B1和B2(FB1和FB2)的方法。采用ZORBAX SB-C18色谱柱,以0.1 mol/L磷酸二氢钠溶液(pH 3.3)-甲醇为流动相,梯度洗脱。流动相流速为0.8 mL/min,柱温40 ℃;衍生剂的流速为0.4 mL/min,衍生温度为室温。实验对衍生剂缓冲液的pH、衍生剂的浓度和流速、激发和发射波长等重要条件进行了优化。结果表明,衍生剂的pH在10.5、OPA的质量浓度为2 g/L、流速为0.4 mL/min、激发波长335 nm、发射波长440 nm时测定效果良好,FB1、FB2在0.2～20 mg/L范围内线性关系良好,相关系数大于0.999; FB1和FB2的检出限均为0.02 mg/kg;在0.1～ 4.0 mg/kg范围内,3个添加水平的平均回收率为82.5%～89.8%。该方法精确、简单、快速,适合玉米中FB1和FB2的测定。     

磁性侧流层析技术在食品污染物快速检测中的研究进展

磁性侧流层析技术（MLFA）是一种将磁性纳米材料与侧流层析检测平台相结合的快速分析技术。在保留了传统侧流层析技术操作简单、快速实时、低成本优势的基础上,引入功能化磁性纳米材料,实现了复杂基质中目标物的选择性分离和富集,从而提高检测灵敏度和准确性。该文重点关注了近五年来MLFA技术在食品分析领域的研究进展,总结了磁性纳米材料的主要种类及MLFA的主要检测原理,并对食源性病原菌和真菌毒素、兽药等小分子有害物质的检测进行了介绍。最后,总结了MLFA技术的研究现状并对未来的发展方向进行了展望。     

基于多圆快速分割眼底视盘的自动算法

青光眼和糖尿病视网膜病变可以通过视盘来反映情况,自动快速的定位和分割视盘无疑给眼科医生带来了便利。提出了基于多圆分割视盘的方法,利用视盘具有高亮度和垂直血管发布的特点定位到视盘中心,对形态学方法移除血管后的视盘区域进行Hough圆变换,对检测到的多个圆进行半径调整,通过计算多圆的最小凸包从而分割出视盘。在DRIONS-DB数据库上,该算法准确定位到视盘中心,并且分割的平均覆盖率、Dice系数、精确度、灵敏度、特异性分别达到87.97%,93.33%,99.61%,94.74%,99.75%,平均处理时间仅为1.1s,表现出较高的准确性和快速性,适合自动化的视盘分割处理。