Диссертация (1150291), страница 15
Текст из файла (страница 15)
50 представлены типичные зависимости отклика от времени для 4-хсенсоров при кондиционировании. Зависимости для остальных сенсоров выглядятаналогично.107120Отклик сенсора, мВ115110105А3100А1595С790С11858075051015202530Время, минРис. 50. Зависимость отклика сенсора от времени при кондиционировании(выдерживании сенсоров в образцах мочи).После этого проводилась процедура отмывки сенсоров дистиллированнойводой до постоянных значений потенциалов.
После трехкратного повторенияэкспериментавыяснилось,чтополучасовогокондиционированиявполнедостаточно, сенсоры отмываются до постоянного значения потенциалов в воде(показания отличаются на ±5 мВ).Для оценки необходимого времени анализа мультисенсорная система втечение 5 мин выдерживалась в 10%-ном растворе образца (с интервалом 7 сзаписывался отклик для каждого сенсора).На рис.
51 представлены типичные зависимости отклика тех же 4 сенсоров отвремени. Соответствующие зависимости для остальных сенсоров аналогичны.108115Отклик сенсора, мВ110105А3А15100С7С11959085050100150200250300Время анализа, сРис. 51. Зависимость отклика сенсора от времени при определениинеобходимого времени анализа.После двух минут анализа значения потенциалов практически не изменяются.Поэтому именно это время выбрано для анализа.Для оптимизации процедуры регенерации (отмывки) сенсоров сопоставленырезультаты с использованием 0,05%-ного раствора Tween-20 и дистиллированнойводы.
Первый - является поверхностно-активным веществом, способен вымыватьиз мембран возможные органические соединения, извлеченные из мочи [16].Однако, оказалось, что использование 0,05%-ного раствора Tween-20 неоправдано – сенсоры отмываются дольше. В итоге электроды промывали водой (3раза по 2 мин).Проведенаоценкасодержанияаналитоввмочеисоотнесенаконцентрацией, на которую способны откликаться сенсоры (табл.
17).с109Таблица 17. Содержание определяемых аналитов в моче и диапазонконцентраций, определяемых массивом сенсоровНорма содержания вмоче∙10-3, моль/лОксалатЦитратУратКалийНатрийКальцийМагнийАммонийСульфатФосфатХлоридКреатинин0,1-0,251,25-2,850,45-211,55-52,582,6-1351,35-2,51,65-3,34,7-257,3-17,78,35-17,556,35-126,753,5-9,0Диапазон концентраций,определяемыхединичными сенсорами,моль/л10-4-10-210-4-10-2не опр.5*10–5 – 0,55*10–5 – 0,55*10–5 – 0,15*10–5 – 0,15*10–5 – 0,510–4 – 0,1не опр.10–5 – 1не опр.Выяснилось, что для определения различных компонентов мочи приисследованииеемультисенсорнойсистемойнеобходимоосуществлятьразбавление в 5-20 раз. Проведена серия соответствующих экспериментов присодержании образца 5, 10 и 20%.
Один и тот же образец последовательноизмерялся 5 раз, и при выбранной процедуре отмывки измерялись показания вводе.Для каждого сенсора вычислялось относительное отклонение результатов вобразце и в воде для пяти измерений. В табл. 18 приведено суммарное отклонениепотенциалов сенсоров в образце и при отмывке водой для 5, 10 и 20 % растворов.Таблица 18.
Суммарное отклонение потенциалов сенсоров (n=5)разбавление5%10%20%образец154.680.527.9вода29.240.1132.2110Результаты, приведенные в табл. 15 подтверждают, что при увеличениисодержания мочи в растворе при исследовании ее мультисенсорной системойсуммарное относительное отклонение потенциалов сенсоров в образце падает, а вводе при отмывке сенсоров растет. Оптимальным вариантом для данного случаяявляется десятикратное разбавление образцов мочи.Согласноразработаннойметодике(п.2.7)каждыйобразецбылпроанализирован 4 раза наряду с другими образцами в произвольном порядке.Затем вычислялось среднее значение потенциала каждого сенсора в каждомобразце.В специальной серии экспериментов контролировалась стабильностьпоказаний сенсоров на контрольном образце биологической жидкости. Для этогоподготовленные 70 аликвот по 10 мл одного и того же образца замораживали, азатем подвергали ежедневному анализу мультисенсорной системой 3-4 раза впроизвольном порядке.На рис.
52 в качестве примера приведены зависимости значенийпотенциалов от дня эксперимента для 4 сенсоров.Cl160NO3140NaNH4E, мВ12010080600510152025день измеренияРис. 52. Проверка стабильности показаний сенсоров на протяжении экспериментаОтклонение в значениях потенциалов для всех 19 сенсоров используемого вэтом эксперименте массива составило 2-10 мВ (3-7%), что является приемлемымпри проведении измерений такого характера.111Для того чтобы убедиться в наличии чувствительности сенсоров массива кразличным полифенолам, которые планировалось количественно определять вобразцах чая, проведены измерения в индивидуальных растворах галловойкислоты и катехина в расширенном диапазоне концентраций (10–3 – 10–6 моль/л).Эксперимент проводился по схеме: в ячейке на 100 мл последовательноувеличивали концентрацию водного раствора определяемого аналита в заданномдиапазоне.
Отклики массива сенсоров - значения потенциалов - для каждойконцентрации стабилизировались в течение 3 мин.На рис. 53 приведен вид зависимости потенциалов сенсоров от логарифмаконцентрации галловой кислоты. Данные сенсоры обладают чувствительностью кгаллат-аниону. Измерения проводились при фиксированном значении рН = 6.7,поэтому наблюдаемая разница в величинах потенциалов связана с изменениемконцентрации галлата, а не с различными значениями рН.600OHA1500OHA5E, mVHOA8A11400COOHA12300-6-5-4-3lg С(GA)Рис. 53. Зависимость потенциалов сенсоров от концентрации галловой кислоты.Зависимость потенциала от концентрации катехина приведена на рис.
54.Абсолютныевеличинынаклоновлинейныхучастковкалибровочныхзависимостей сенсоров в растворах катехина несколько ниже по сравнению сгалловой кислотой, что может быть обусловлено меньшей ионизацией катехина внейтральной среде (для галловой кислоты значения рКа составляют 4.27; 8.68;11.45; для катехина рКа=8.64; 9.41; 11.26; 13.26).112600А1А5А12OH500HOE, mVOHO400OHOH300-7-6-5-4lg С(Cat)Рис. 54. Зависимости потенциалов сенсоров от концентрации катехина.Подобные измерения в индивидуальных растворах проведены и дляалкалоида кофеина, присутствующего в образцах чая наряду с полифенолами. Внейтральной среде чувствительность сенсоров к неионизированной формекофеина практически отсутствует, в кислой – катион-чувствительные сенсорыдают отклик на изменение концентрации протонированной формы кофеина (рис.55).а)OH3CCH3NNOб).ONH3CNOCH3NNNNH+CH3CH3500600400A8A11400A12300С10E, mVA1E, mV500С11С12300200-5-4-3lgCaf-2-5-4-3-2lgCafРис.
55. Зависимости потенциалов сенсоров от концентрации кофеина:а)рН=7; б)рН=3113Чтобы проверить, сохраняется ли чувствительность сенсоров в массиве кгалловой кислоте в сложной многокомпонентной системе, изучена зависимостьпотенциала сенсоров в реальном образце черного чая от концентрациидобавляемой к образцу галловой кислоты в диапазоне концентраций 10 -5 до 10-4моль/л. Согласно рис. 56, чувствительность сенсоров к галлату сохраняется и всложной многокомпонентной системе.180,0E, мВ160,0A1140,0A17A24120,0100,00246810C(GA), *10^-5 моль/лРис.
56. Зависимости потенциалов сенсоров от концентрации добавкигалловой кислоты в образец чая.Схемы разработанных методик представлены в табл. 19.Таблица 19. Схемы проведения измерений с помощью мультисенсорныхсистемОбъектПодготовкаобразцаРазбавление,%Времяизмерения,минПроцедураотмывки водой,минЧайзаваривание3031+3+3Китайскиетравызаваривание2031+2+3Мочаразмораживание1022+2+2Согласно разработанным методикам все образцы проанализированы 4 раза впроизвольном порядке, после чего вычислялось среднее значение потенциалакаждого сенсора для каждого образца. Результаты анализа мультисенсорной114системой каждого из объектов представляются в виде матриц, где число строк –это количество исследуемых образцов, а число столбцов – количество сенсоров вмассиве.Обработку данных проводили с помощью программного обеспечения«Unscrambler 9.7» (CAMO, Norway), а также RStudio (Version 0.98.501) и R(Version 3.0.2).Общую логику работы мультисенсорных систем можно представить в видесхемы (рис.57).Рис.
57. Общая логика работы мультисенсорных систем.Объектисследуютданнойсистемойиреферентнымметодом(хроматография, электрофорез, оценка дегустаторов). Далее – обработка,результат которой - модель, связывающая данные от мультисенсорной системы иреферентного метода. Такую процедуру называют обучением.Затем – мультисенсорной системой исследуется неизвестный объект.Полученные данные подставляют в модель и, наконец, результат! Таким образом,при исследовании неизвестного объекта от референтного метода можноотказаться.115ГЛАВА 5.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ НА РАСПОЗНАВАНИЕ ПРИ АНАЛИЗЕОБЪЕКТОВ СО СЛОЖНОЙ МАТРИЦЕЙНа первом этапе исследования проведён анализ 3-х различных образцовзеленого чая с использованием мультисенсорной системы по схеме, описанной вп. 2.8; для каждого образца получено 5 реплик. Для интерпретации результатов –значений потенциалов от мультисенсорной системы – использовали методглавных компонент (МГК) (рис. 58).ГринфилдТессПринцесса ЯваГК2 (12%)20100-10-20-30-60-40-2002040ГК1 (79%)Рис.
58. График счетов МГК для 3 сортов зеленого чая. Объясненнаядисперсия: 79%, 12%.Из рис. 58 видно, что мультисенсорная система позволяет четко различатьисследуемые три сорта зеленого чая: все реплики в одном образце образуютотчетливые неперекрывающиеся кластеры на графике счетов МГК.Затем аналогичным образом изучались и 3 образца черного чая.Соответствующий график счетов МГК представлен на рис. 59:116- «Индийский со слоном»- «Принцесса Нури»- «Гринфилд»Рис.
59. График счетов МГК для 3 сортов черного чая. Объясненнаядисперсия: 58%, 25%, 9%.Как и в случае образцов зеленого чая, видно формирование отчетливыхкластеров по репликам в одном образце. Для наглядности график МГК приведен вкоординатах 3-х первых главных компонент [186].Построен график счетов и для 8 образцов растительных препаратовтрадиционной китайской медицины (рис. 60).- реманния клейкая- хризантема китайская- семена горького абрикоса- ветки кассии- корень одуванчика- корень солодки- хвойник китайский- коптис китайский150ГК2 (9%)100500-50-2000200400ГК1 (77%)Рис.
60. График счетов МГК для 8 образцов растительных препаратов ТКМ.Объясненная дисперсия: 77%, 9%.117Однако четкое разделение на соответствующие кластеры наблюдается невсегда. Так, при построении графиков счетов МГК для образцов мочи пациентов спатологией мочекаменной болезни и здоровых доноров выяснилось, чторазделения между классами не наблюдается (рис. 61).- здоровый донор- пациент с патологиейГК2 (14%)МКБГК1 (44%)Рис. 61. График счетов МГК для 136 образцов мочи. Объясненнаядисперсия: 43%, 14%.Длярешенияклассификационнойзадачипримененалогистическаярегрессия. Такой подход для обработки данных от мультисенсорных системприменен впервые.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
