光散射技术及其在生化药物分析中的应用

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出版者:西南师大
作者:黄承志
出品人:
页数:258
译者:
出版时间:2007-10
价格:35.00元
装帧:
isbn号码:9787562139836
丛书系列:
图书标签:
  • 光散射
  • 生物物理学
  • 药物分析
  • 生化
  • 纳米技术
  • 光谱学
  • 粒度分析
  • 蛋白质
  • 聚合物
  • 胶体
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具体描述

《光散射技术及其在生化药物分析中的应用》介绍了光散射分析技术的方法、原理及其在生物大分子、有机小分子和药物中的分析应用,散射光产生于光子与微小粒子的相互作用。当光子作用于任何不均匀介质时,都有散射光产生。结合激光技术,散射光已在胶体化学、高分子化学等粒子大小表征和分子量测定方面得到了应用,但在吸收和发射(荧光)光谱分析中,散射光却是严重的干扰因素。1993年,美国学者Pasternack及其合作者发现使用普通荧光光度计获得的光散射信号可应用于生物色素聚集体研究。在此基础上,我们把普通荧光光度计测定的光散射信号与物质的量联系起来,建立了以散射发光为检测信号的光谱分析法。近十年来,基于散射光信号的光谱分析法已为分析工作者广泛应用于无机离子、蛋白质和核酸、药物的9n,4定中,发展十分迅速,并随着纳米科学的发展取得了新成就。

作为近年来工作的总结,我们选编了本论文集。内容主要涉及到我攻读博士学位期间完成的工作和我在西南大学所指导的研究生的论文。在此,感谢我的恩师北京大学童沈阳教授及其课题组的李克安教授、刘锋教授、赵凤林教授和李娜教授等的指导和帮助,感谢我的研究生们近年来为光散射分析所付出的努力,并希望他们在今后的工作中取得优异成绩。

《环境光谱监测与污染溯源:新型传感器的开发与应用》 图书简介 本书聚焦于现代环境科学领域的前沿课题——利用先进光谱技术对环境介质中的污染物进行实时、高灵敏度的监测与溯源分析。随着工业化进程的加速和新型化学物质的广泛应用,环境污染物的种类日益复杂、浓度不断降低,对传统的监测手段提出了严峻的挑战。本书旨在系统梳理和深入探讨如何设计、制造并部署基于新型光学原理和材料科学的传感系统,以期实现对大气、水体及土壤中痕量污染物的精准识别与定量评估。 第一部分:环境光谱监测的理论基础与挑战 本部分首先回顾了经典的光谱分析方法(如紫外-可见吸收光谱、荧光光谱、拉曼散射光谱)在环境监测中的基本原理和局限性。随后,重点阐述了当前环境监测面临的几大核心挑战:一是超低浓度(ppt级甚至ppq级)污染物的检出限问题;二是复杂基质(如高盐度水体、复杂气溶胶)对信号的干扰与背景抑制难题;三是如何实现现场、便携式、连续在线监测的需求。 为应对这些挑战,本书引入了增强型光谱技术的概念。这包括表面等离子体制备增强拉曼散射(SERS)、基于纳米孔隙的荧光增强技术、以及利用中红外傅里叶变换光谱技术对温室气体和挥发性有机物(VOCs)的特异性识别。详细解析了光与物质相互作用的量子力学基础,并结合实际环境参数(温度、湿度、基质效应)对光谱信号的影响模型进行了深入探讨。 第二部分:新型环境光谱传感器的设计与构建 本书的第二部分是技术核心,详细介绍了如何将理论转化为实用的高性能传感器。 2.1 纳米结构与光学界面工程: 重点讲解了贵金属纳米粒子(金、银)的形貌控制、表面功能化修饰技术,以及如何将其稳定地固定在固体基底(如光纤末端、微流控芯片)上,以最大化检测效率。探讨了局域表面等离子体共振(LSPR)在实时、无标记检测中的应用潜力,以及如何通过调控纳米结构尺寸和间距来优化共振峰位,以匹配特定污染物的特征吸收或散射波长。 2.2 痕量离子与生物标志物检测: 针对水体中的重金属离子(如铅、汞、镉)和新兴的内分泌干扰物(如双酚A、某些农药残留),本书介绍了基于分子印迹聚合物(MIPs)或特定螯合剂负载的荧光探针设计。详细阐述了如何利用光诱导电子转移(PET)或FRET(Förster共振能量转移)机制,实现对目标分析物浓度变化的清晰、高对比度光学信号响应。 2.3 便携式光谱系统集成: 讨论了微型化光谱仪、高性能LED/激光光源以及光纤耦合技术在构建野外快速检测设备中的应用。特别关注了时间分辨光谱技术如何有效滤除环境中的自发荧光背景,提高复杂样品中的信噪比。 第三部分:污染溯源与数据分析 有效的光谱数据不仅需要高质量的采集,更依赖于先进的数据处理方法。本部分侧重于将光谱信息转化为环境决策支持。 3.1 多变量数据解析: 阐述了化学计量学在环境光谱分析中的关键作用。内容涵盖主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLS)、以及先进的非线性模型如人工神经网络(ANN)在处理高维、多变量光谱数据集中的应用。重点展示了如何利用这些工具从混合污染物的光谱叠加信号中解混出单一污染物的准确浓度信息。 3.2 光谱指纹与污染源解析: 介绍了一种将“光谱指纹”与地理信息系统(GIS)相结合的方法论。通过建立大型环境光谱数据库,利用机器学习算法对特定污染源排放特征形成的光谱签名进行识别和分类。这对于快速追踪非法排放点、识别大气颗粒物的主要贡献源具有实际指导意义。 3.3 在线监测与早期预警系统: 探讨了如何构建基于物联网(IoT)框架的光谱监测网络。设备部署、数据实时传输、异常信号的自动识别和预警机制的建立是本节的重点。这为政府和环保机构提供了动态、宏观的环境质量评估工具。 总结与展望 全书最后总结了新型光谱技术在环境治理中的巨大潜力,同时也指出了未来研究的方向,包括开发更具环境稳定性的光敏材料、提高传感器的多路复用能力,以及将量子点技术等新兴光学材料引入到环境传感领域,以期实现更低成本、更高灵敏度和更长寿命的污染监测解决方案。本书适合环境科学、化学工程、应用物理以及仪器分析等领域的科研人员、研究生及相关行业工程师参考使用。

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