Линеаризация информативных сигналов в микроаналитических приборах и методы их обработки

• Автор: Буляница, Антон Леонидович
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 278 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Лист.
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПРИБОРЫ С ИНФОРМАТИВНЫМИ СИГНАЛАМИ ТИПА ЛИНЕЙНЫЙ ТРЕНД
1.1. Экстракционные методы и приборы
1.1.1. Базовые схемы экстракции
1.1.2. Применение операторного метода (преобразования Лапласа) при построении уравнений экстракции
1.1.3. Формирование информативного сигнала в приборах химического экспресс-анализа с оптическим детектированием
1 Л.4. Приборы химического и биологического экспресс-анализа
1.1.4.1. Универсальные фотометрические приборы серии SEN
1.1.4.2.Портативные специализированные приборы серии pSEN (mhkpoSEN)
1.2. Определение степени кислородного насыщения крови и измерение пульса
1.2.1. Основы фотоплетизмографических измерений
1.2.2. Измеритель частоты пульса и кислородного насыщения артериальной крови (CADIX OXI)
1.3. Прибор для регистрации результатов полимеразной цепной реакции (ПНР) в реальном масштабе времени
1.3.1. Назначение метода полимеразной цепной реакции
1.3.2. Общая концепция построения амплификаторов ДНК, позволяющая реализовывать технологии и методы ГЩР
1.3.3. Модель логистического роста Ферхюльста-Пирла
1.3.4. Информативные сигналы приборов регистрации результатов ПЦР в реальном масштабе времени
1.3.5. Оценивание сигналов прибора ПЦР как обобщенных линейных трендов
1.4. Аналитические масс-спектрометрические пики и способы их аппроксимации
1.5. Метод электрофореза на микрофлюидных чипах
1.5.1. Информативные сигналы микрофлюидного анализатора
1.5.2.Математическая модель процесса конвективно-диффузионного массопереноса вещества в микроканале чипа
1.5.3. Модели аналитических (информативных) сигналов при реализации электрофореза на микрофлюидном чипе
1.6. Общее заключение

ГЛАВА 2. БИОТЕСТИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ КОЛОНИИ НЕСОВЕРШЕННЫХ МИЦЕЛИАЛЬНЫХ ГРИБОВ
2.1. Базовые теоретические положения
2.1.1.Результаты исследований по культивированию мицелиальных грибов
2.1.2.Самоорганизация и самоорганизующиеся системы
2.1.3.Теория фазовых превращений
2.1.4. Явление полиморфизма в несовершенных мицелиальных грибах
2.1.5.Системы дифференциальных уравнений: стационарные состояния (аттракторы) и классификация решений
2.2. Экспериментальное изучение морфогенеза у несовершенных грибов
2.2.1. Экспериментальные данные по выращиванию колоний грибов
2.2.2. Использование оптических методов измерений колоний
2.2.3. Общий подход к проведению экспериментов и методы исследования
2.2.4. Экспериментальная проверка обоснованности применения закона логистического роста Ферхюльста-Пирла
2.3. Математическая модель самоорганизации в колониях мицелиальных грибов
2.3.1. Базовые положения математической модели
2.3.2.Математическая модель пространственного роста колонии мицелиальных грибов
2.3.3.0ценка связи параметров модели и выбранной стратегии развития самоорганизующейся колонии
2.3.3.1. Влияние величины интенсивности производства метаболитов на самоорганизацию колонии
2.3.3.2.Влияние начальной концентрации субстрата на стратегию развития колонии мицелиальной формы несовершенных грибов
2.3.3.3. Влияние закона выработки продуктов метаболизма на процесс самоорганизации колонии несовершенных мицелиальных грибов
2.З.З.4. Влияние адаптационной способности на самоорганизацию колоний мицелиальных грибов
2.3.4. Количественные меры колоний несовершенных грибов
2.3.5. Оценивание коэффициента диффузии метаболитов
2.4. Математическая модель кооперативного развития двух диморфных форм
2.4.1. Математическая модель диморфного (мицелий-дрожжи) перехода на базе модели Лотки-Вольтерра

2.4.1.1. Математическая модель кооперативного развития двух клеточных форм (мицелий-дрожжи)
2.4.1.2. Влияние характеристик субстрата на баланс основных клеточных форм (мицелий-дрожжи)
2.4.1.3. Выводы об адекватности моделей диморфных (полиморфных) переходов в несовершенных грибах
2.4.2. Модифицированная модель кооперативного развития клеточных форм
2.5. Фазовые переходы в колониях несовершенных мицелиальных грибов
2.6. Концепция применения сенсора на основе самоорганизующейся колонии несовершенных грибов для биотестирования среды
2.6.1. Мультисенсорные системы на основе слабо селективных чувствительных элементов
2.6.2. Интерпретация колонии несовершенных мицелиальных грибов в качестве чувствительного элемента хемосенсора
2.6.3. Модельная аппроксимация профилей колонии при различных стратегиях развития
2.6.4. Концепция градуировки мультисенсора
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Случайные аддитивные помехи и проблема выявления грубых погрешностей
3.1.1. Проверка выполнения условия (3.1) для наиболее распространенных одномодальных распределений
3.1.2. Исследование двумодальных распределений с целью проверки выполнения «замечательного» свойства квантили 95%
3.2. Порядковые статистики и их использование для первичной обработки информации
3.2.1. Вывод формулы для ПРВ порядковых статистик на основе равномерно распределенной случайной величины
3.2.2. Исследование динамики дисперсий медианных порядковых статистик
3.2.3. Критерии эффективности применения медианного алгоритма обработки
3.2.4. Эффективная Ь-оценка при учете базового распределения Симпсона
3.3. Анализ эффективности применения экстремальных порядковых статистик. Метод ПИО - простого интервального оценивания
3.4. Цифровая фильтрация и ее применение для анализа сигналов типа линейного тренда
3.4.1. Вывод аналитического выражения формы фильтрованного сигнала

а) для хемосенсора
ДОИ= егхС0ЕхГ /8т = Сц,
б) для иммуноактивного элемента ДОИ = егхСусгЕ1гх = ('/ег,
(1.4)
(1.4а)
устанавливающие связь значений оптической плотности чувствительных элементов с концентрациями искомого вещества.
Расчётным информативным параметром, предопределяющим модель сигналов детекторов иммунного или химического анализа, является оптическая плотность, определяемая инструментально как
где 1ъ,1п,1 - оценки величин электрических сигналов при фотометрировании
холостого и отработанного чувствительных элементов и фоновых (неинформативных) сигналов.
Таким образом, для вычисления искомых концентраций С(-ег и Со необходимо оценить величину электрических сигналов интенсивности световых потоков 1Ь, 1п,/уг, т.е. осуществить обработку трёх сигналов. Однако,
эти оценки не робастны к грубым помехам, статистические параметры которых, как правило, неизвестны.
Для режима работы детекторов по методу конечной точки, в терминах, используемых при проектировании устройства оценки, модель сигнала может быть представлена следующим образом.
Имеются измерения электрического сигнала хь
где С* - случайный оцениваемый параметр (величина постоянного сигнала), -независимые аддитивные случайные помехи
Для увеличения экспрессности анализа может быть применён кинетический режим работы детекторов. Введя количество извлеченного в
где <СД)> - концентрация определяемого вещества в анализируемом растворе в момент времени 1. <РД)> - количество извлечённого определяемого вещества от начала процесса до момента времени 1. При малых временах наблюдения и условии, что процесс извлечения вещества происходит в диффузионном режиме без осложняющих взаимодействий (быстрые химические реакции, отсутствие структурно-механических барьеров, расслаивания и пробоя мембранной фазы), для определения количества продиффундировавшего
(1.5)
(1.6)
процессе анализа вещества <3(1:), определяемого как 0(1) = |с(г)Л получим,

< >= (С0 - С(ОЖ / (ЗД*) =< 0(0 > !(8т1гх),
(1.7)