复杂混合溶液的FTIR-ATR干涉信号处理方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61032007
  • 项目类别：
    重点项目
  • 资助金额：
    230.0万
  • 负责人：
    彭思龙
  • 依托单位：
    中国科学院自动化研究所
  • 学科分类：
    F0111.信号理论与信号处理
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本课题针对傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）应用于复杂混合溶液在线分析中遇到的问题开展深入的理论研究，并结合中药注射液在线检测流程，开展该理论的应用基础研究。课题主要研究混合溶液的衰减全反射红外光谱（FTIR-ATR）信号的特点及信号处理方法，涉及以下三个方面的问题：1）FTIR-ATR光谱重建理论；2）光谱解析方法；3)中药注射液成分定量分析解决方案。其中光谱重建理论和方法又可分成若干关键问题，包括干涉图切趾方法、相位校正方法、基线漂移校正方法、ATR校正方法、模型转移方法和全局优化方法等。光谱解析问题包括分峰理论和方法（傅里叶去卷积、曲线拟合、反卷积），差谱方法和回归建模方法等。有了理论基础的保障，就可以进一步将光谱重建和解析方法运用到各种复杂混合溶液的在线检测中，切实提高现有设备的检测能力。本课题的创新之处在于，首次对光谱重建、光谱解析和应用进行整体系统研究。

结项摘要

1、课题组针对项目研究内容，按照研究计划，对傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）应用于复杂混合溶液在线分析中遇到的问题开展深入的理论研究，并结合中药注射液在线检测流程，开展该理论的应用基础研究。初步建立起了光谱重建和信号自适应表示、红外光谱建模和模型转移的理论框架和软件平台；.2. 课题组取得的阶段性理论创新主要包括：基于零空间追踪的信号自适应表示理论及其应用、红外光谱基线漂移校正理论和算法、红外光谱线性和非线性建模算法和模型转移算法等；.3. 按计划初步建立的红外光谱建模软件平台，可以进行红外光谱定量和定性建模的仿真演示；为了保证光谱模型能够稳定的应用，基于ASTM标准建立的模型在线应用系统能够实现模型在线应用中模型的实时监测。为今后工作中理论研究的技术验证和演示，提供了良好的条件；.4．在项目获得资助以来，已发表学术论文38篇，其中SCI收录26篇，EI收录38篇。培养博士6名，硕士4名；国际学术会议分组报告3次，国际访问学术报告1次

项目成果

期刊论文数量（43）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
Commutability of Blur and Affine Warping in Super-Resolution With Application to Joint Estimation of Triple-Coupled Variables
超分辨率下模糊和仿射扭曲的可交换性及其在三耦合变量联合估计中的应用
  • DOI：
    10.1109/tip.2011.2174371
  • 发表时间：
    2012-04
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Image Processing
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    Zhang, Xuesong;Jiang, Jing;Peng, Silong
  • 通讯作者：
    Peng, Silong
一种改进的非对称最小二乘基线校正算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机与应用化学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    姜安;彭江涛;谢启伟;魏纪平
  • 通讯作者：
    魏纪平
基于连续小波变换的FTIR光谱拟合算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Spectroscopy and Spectral Analysis
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    姜安;彭江涛;王怀松;彭思龙;谢启伟
  • 通讯作者：
    谢启伟
A New Method Combining LDA and PLS for Dimension Reduction
一种结合LDA和PLS的降维新方法。
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0096944.s001
  • 发表时间：
    2014-01-01
  • 期刊：
    Figshare
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Hu, Xiyuan;Tang, Liang;Shan, Peng
  • 通讯作者：
    Shan, Peng
Partial least squares and random sample consensus in outlier detection
异常值检测中的偏最小二乘和随机样本一致性
  • DOI：
    10.1016/j.aca.2011.12.058
  • 发表时间：
    2012-03-16
  • 期刊：
    ANALYTICA CHIMICA ACTA
  • 影响因子：
    6.2
  • 作者：
    Peng, Jiangtao;Peng, Silong;Hu, Yong
  • 通讯作者：
    Hu, Yong

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其他文献

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  • 通讯作者：
    彭思龙
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    彭思龙
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    彭思龙
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 作者：
    张蓬;赵书斌;彭思龙
  • 通讯作者：
    彭思龙
基于算子和局部正交约束的信号自适应分解方法
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  • 作者：
    衣晓蕾;彭思龙;栾世超
  • 通讯作者：
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图像的相空间表示及其应用
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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