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MOF基光学生物传感器的构建及其在农产品农药残留检测中的应用研究

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MOF基光学生物传感器的构建及其在农产品农药残留检测中的应用研究

作者：陈冬妍集美大学

学位级别：硕士

农药残留问题不仅是农产品安全领域的核心议题,也是环境安全领域备受关注的化学污染问题。因此,开发高效、灵敏且实用的农残检测方法显得尤为重要。以酶为识别元件的光学生物传感器因响应速度快而在农残检测中备受瞩目,但同时酶也存在... 详细信息

农药残留问题不仅是农产品安全领域的核心议题,也是环境安全领域备受关注的化学污染问题。因此,开发高效、灵敏且实用的农残检测方法显得尤为重要。以酶为识别元件的光学生物传感器因响应速度快而在农残检测中备受瞩目,但同时酶也存在稳定性差、重复利用难以及成本高昂等问题,限制了酶基光学生物传感器的进一步发展。为了克服这些不足,研究人员将具有高稳定性和结构多样性的金属有机框架（MOFs）材料与酶基识别元件相耦合,旨在充分发挥两者的优势,以提高生物传感器的性能,为农残检测提供新的视角和方法。在此基础上,本论文从酶@MOFs复合材料的设计以及光学传感平台的构建两方面入手,设计了一系列新型MOF基光学生物传感器,包括级联放大生物传感器、比色/荧光双模式传感器和便携式水凝胶传感器等,并成功实现了农产品中农残的高灵敏、准确和现场化检测。论文研究工作主要包括三个部分:（1）为了提高酶基传感器的稳定性并实现痕量农药的高灵敏检测,探索了基于多酶的共固定化策略,构建了一种ZIF-8纳米生物反应器,成功实现了甲基对硫磷（MP）的高灵敏检测。以ZIF-8为固定化载体,将乙酰胆碱酯酶（AChE）和胆碱氧化酶（CHO）同时封装在ZIF-8中。制备的AChE/CHO@ZIF-8显著提高了酶的稳定性,并表现出极佳的级联催化性能。同时,合成的双发射荧光探针GSH-Au NCs@ZIF-8具有高荧光强度、量子产率和稳定性,能够消除复杂基质背景荧光的干扰,使检测结果更加可靠。在MP的抑制作用下,底物乙酰胆碱（ATCh）与AChE/CHO@ZIF-8和Fe（II）之间的级联反应被中止,导致产生的羟基自由基（·OH）急剧减少,进而引起GSH-Au NCs@ZIF-8荧光的恢复。通过级联放大系统的辅助,最终实现了MP的高灵敏检测,检出限低至0.23μg/L。（2）尽管MOFs在保护酶方面表现优异,但MOFs载体的亲/疏水性对酶活性的影响仍不明确。为了优化酶@MOFs材料的性能,通过实验和分子动力学（MD）模拟,探究亲水性ZIF-90和疏水性ZIF-8对碱性磷酸酶（ALP）的催化活性、稳定性和构象的影响。结果表明,ALP@ZIF-90的各项性能均优于ALP@ZIF-8,且ZIF-90的亲水界面还能驱动ALP转变为催化反应所需的有利构象。与此同时,为解决单信号模式易受干扰的问题,将ALP@ZIF-90与具有自校准功能的双模式传感策略相结合。利用ALP@ZIF-90催化水解甲基对氧磷（MPO）的P-O键,所产生的对硝基苯酚（PNP）作为比色信号输出。此外,基于PNP对双发射荧光探针硅-异硫氰酸荧光素纳米粒子（Si-FITC NPs）在412 nm处荧光发射的猝灭作用,实现了比率型荧光信号输出。比色模式和荧光模式对MPO的检出限分别为7.75μg/L和4.15μg/L。这种双模式传感器确保了检测结果的准确性和高精度,并成功应用于卷心菜样品中MPO的加标回收检测。（3）为了消除MOFs对酶构象的束缚,以提高包埋体系中酶的分子识别能力,本研究提出了一种MOF模板牺牲策略。该策略借助可消化分解的ZPF-2和共价有机框架（COF）成功将L-乳酸脱氢酶（LDH）和烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NAD）封装在COF-42空心胶囊内。这种空心结构为LDH/NAD提供了宽阔的微环境,有利于保持构象自由,并促进底物传质。在此基础上,为了提高传感器的集成度和便携性,本研究结合水凝胶传感平台以及智能手机图像采集的优点,构建了一种用于莠去津（ATZ）检测的便携式传感平台。底物L-乳酸经LDH/NAD@COF-42水凝胶和2,4-二硝基苯肼（DNP）反应后可生成棕红色的丙酮酸二硝基苯腙（PDNPH）,而ATZ作为LDH的抑制剂可调节体系的比色信号。通过分析颜色强度I与ATZ浓度之间的定量关系,在10.00～20000.00μg/L范围内实现了对ATZ的快速检测,检出限为4.52μg/L。最后,本传感平台成功实现了苹果中ATZ的高效检测。

关键词：金属有机框架光学生物传感器固定化酶农药残留

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基于生成对抗网络的人脸风格迁移研究

基于生成对抗网络的人脸风格迁移研究

作者：陈玉妍山东财经大学

学位级别：硕士

人脸风格迁移是目前计算机视觉和计算机图形学领域中极具吸引力的研究热点和具有挑战性的研究难点。人脸风格迁移旨在将一种特定的视觉风格特征从源人脸图像迁移到目标人脸图像上,同时保持目标人脸的核心内容属性,以创造出具有新颖风格... 详细信息

人脸风格迁移是目前计算机视觉和计算机图形学领域中极具吸引力的研究热点和具有挑战性的研究难点。人脸风格迁移旨在将一种特定的视觉风格特征从源人脸图像迁移到目标人脸图像上,同时保持目标人脸的核心内容属性,以创造出具有新颖风格的人脸图像。这一过程涉及诸多细分研究问题,包括人脸妆容迁移、人脸卡通化、人脸艺术风格化、年龄转换、性别转换等。随着人工智能技术的发展,基于深度学习思想特别是基于生成对抗网络方法的人脸风格迁移技术已经成为很多学者的关注重点并取得了显著进步。这项技术的发展不断推动着数字娱乐、社交媒体和个性化服务等领域的创新。人脸妆容迁移和人脸卡通化作为人脸风格迁移研究的两个细分问题,虽然在研究方法上取得了进步,但由于人脸的复杂性和多样性,仍面临着诸多挑战。在人脸妆容迁移研究中,现有的妆容迁移方法大多仅能对淡妆实现较好的迁移效果,而无法处理带有复杂图案的极端妆容的迁移,同时在生成妆容的准确性和真实感、以及对身份特征的保持方面仍存在着不足。在人脸卡通化研究中,现有的部分方法通过学习卡通域图像的整体风格,将真实人脸图像转换为卡通化图像,但无法基于示例生成指定风格的人脸卡通化图像;部分方法生成的卡通化图像丢失人脸图像的身份特征;部分方法的生成结果有面部变形的问题。针对上述问题,本文基于深度学习中的生成对抗网络模型,从人脸妆容迁移和人脸卡通化两个方面,对人脸风格迁移技术进行研究,本文的主要研究贡献如下:(1)提出一种基于局部-全局协作的多粒度面部妆容迁移模型,可对任意风格的妆容实现准确迁移且保持人脸身份与背景信息不变,另外,该模型还可以实现卸妆功能。模型对人脸进行子区域分割,提出新的局部判别器用于评估子区域妆容的真实度,并构建由多个局部判别器和一个全局判别器组成的局部-全局协作的网络架构,可同时在细粒度的微观细节和粗粒度的宏观整体上调整妆容效果,迁移生成既保留身份信息又准确自然的妆容。模型提出新的子区域损失函数用于约束图像之间对应子区域妆容颜色分布的一致性,该函数可有效保证迁移时子区域妆容风格的一致性,以及妆容颜色、纹理细节和图案的完整性。模型在网络的生成和判别阶段剔除图像背景以单独处理人脸的策略,可有效避免妆容迁移过程中两者的相互干扰,从而生成背景不变、身份准确、自然真实的上妆和卸妆结果。(2)提出一个基于多元风格融合与多层判别的人脸卡通化方法,该方法能够根据给定的示例卡通图像,将真实人脸图像转换为与给定的示例卡通图像具有相同风格的卡通化图像,同时保持真实人脸图像的内容信息。方法引入随机风格样式的思想,将从示例卡通图像中提取的真实风格特征与随机生成的风格特征进行融合,与从人脸图像中提取的真实内容特征一起送入到解码器中,使模型能够探索风格空间中的未知区域。这种多元风格融合不仅可以提高模型的泛化能力,还可以在某种程度上避免模型对训练数据中的特定风格过分敏感,从而使得生成的卡通风格更加多元化。模型中的判别器采用基于注意力图进行多层判别的思想,利用来自判别器网络的不同层次的输出特征生成注意力图,使判别器识别出真假样本之间差异较大的位置,进而引导模型专注于那些对高逼真度的卡通风格人脸图像生成有着至关影响的特定区域,从而迫使模型学习生成与示例卡通图像风格相近的人脸卡通化图像。

关键词：人脸风格迁移人脸妆容迁移人脸卡通化生成对抗网络

融合中药网络药理学与图自编码器的靶点相互作用预测方法研究

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融合中药网络药理学与图自编码器的靶点相互作用预测方法研究

作者：杜梦妍长春工业大学

学位级别：硕士

神经退行性疾病是一类以神经元受损或逐渐丧失功能导致记忆、认知、行为、感觉和运动功能受损的疾病。这些疾病给医疗系统和社会带来重大负担,目前缺乏有效的治疗方法。靶点相互作用在神经系统的正常功能和疾病发生发展中起着至关重要... 详细信息

神经退行性疾病是一类以神经元受损或逐渐丧失功能导致记忆、认知、行为、感觉和运动功能受损的疾病。这些疾病给医疗系统和社会带来重大负担,目前缺乏有效的治疗方法。靶点相互作用在神经系统的正常功能和疾病发生发展中起着至关重要的调节作用。通过对中药靶点与神经退行性疾病靶点的交集靶点相互作用图进行链接预测,可以发现潜在的治疗靶点。现有的基于深度学习方法的靶点相互作用预测方法存在的问题有:大多数方法主要强调节点属性或图结构信息,往往忽视它们的整合;靶点相互作用数据集训练时存在正负样本不均衡问题。针对以上问题,本文提出一种基于对抗正则化图自编码器的靶点相互作用预测方法。本文的贡献如下:1、自构建2个靶点相互作用数据集。本研究选择包括阿尔茨海默病、帕金森氏病、肌肉萎缩性侧索硬化症和多发性硬化症在内的四种常见神经退行性疾病,利用网络药理学方法构建2个靶点相互作用数据集:中药靶点与神经退行性疾病靶点的交集靶点相互作用数据集,以及中药靶点与阿尔茨海默病靶点的交集靶点相互作用数据集。2、本文提出一种基于对抗正则化图自编码器的靶点相互作用预测方法。首先,该方法将靶点的蛋白质序列属性与图结构信息相结合,提高对靶点相互作用预测的准确率。其次,通过对抗性训练的方式,使其更好地应对样本不均衡问题,从而增强模型在靶点相互作用预测任务中的鲁棒性和预测准确性。实验结果表明,我们提出的方法在预测靶点相互作用方面优于其他五种深度学习方法。3、通过对预测结果的案例分析,发现新预测的靶点包括当前备受关注的靶点。这些靶点可能通过参与神经递质-受体相互作用通路或钙离子信号通路发挥对神经退行性疾病的作用。总的来说,通过融合网络药理学和对抗正则化图自编码器方法来研究靶点相互作用预测,可以帮助发现中药治疗神经退行性疾病潜在的靶点,加速新药的研发,并为中药在神经退行性疾病新治疗策略的开发提供支持和新的视角。

关键词：靶点相互作用链接预测神经退行性疾病图自编码器网络药理学

CMIP6组合情景下中国未来人口空间均衡分布研究

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地理科学进展 2024年第6期43卷 1167-1183页

作者：何湘琦顾高翔黄心妍华东师范大学人口研究所上海200241 华东师范大学教育人口实验室上海200062

人口空间均衡作为人口均衡在空间上的表现,对实现区域高质量发展具有重要意义,而作为当前全球面临的重大挑战,气候变化及其应对的政策路径将深刻影响未来世界的社会、经济和环境,进而改变中国的人口空间均衡分布格局。论文基于CMIP6中7... 详细信息

人口空间均衡作为人口均衡在空间上的表现,对实现区域高质量发展具有重要意义,而作为当前全球面临的重大挑战,气候变化及其应对的政策路径将深刻影响未来世界的社会、经济和环境,进而改变中国的人口空间均衡分布格局。论文基于CMIP6中7个典型情景,将气候变化视角纳入人口空间均衡分布研究,基于“可能—满意度”模型提出了“等可能—满意度”的人口空间均衡概念,构建了多区域计算模型。在模型的基础上,论文对气候变化及应对气候变化的社会经济发展路径下,2035年和2050年中国分省人口空间均衡分布格局及其影响因素进行研究,结果显示:(1)达到人口空间均衡时,可能—满意度最高的情景是SSP1-1.9和SSP1-2.6,表明可持续发展路径最符合中国高质量发展的需求;最低的是SSP3-7.0,表明激烈的区域竞争将以低质量发展为代价。(2)受单因素制约时,相较于2020年真实的人口分布,SSP2-4.5情景2035年和2050年在人口空间均衡状态下东部地区和西部地区人口占比下降,中部地区和东北地区人口占比相对上升。与SSP2-4.5相比,其他情景的均衡人口分布呈现东升西降的趋势,此时粮食、林地和水资源等自然资源是形塑人口空间均衡分布格局的核心。(3)而在多因素综合模式下,SSP2-4.5情景在2035年和2050年达到均衡状态时,中西部地区资源优势被削弱,人口较2020年有所下降。相对单因素制约状态,多因素模式下整体的均衡人口分布格局进一步向东倾斜。其余情景人口分布相较于SSP2-4.5变化较小。(4)在所有情景下,胡焕庸线两侧的人口占比均不会发生大幅度变化,表明未来的气候变化及应对气候变化的社会经济发展路径并不影响胡焕庸线对中国人口地理的基本分界意义。研究结果可为中国未来积极应对气候变化、实现区域协调的高质量发展提供政策依据。

关键词：人口空间均衡可能—满意度 CMIP6情景共享社会经济路径