本發(fā)明屬于近紅外光譜分析技術領域，涉及一種基于指甲判別哺乳動物性別的近紅外光譜分析方法。

背景技術：

性別研究是生物學的重要內(nèi)容之一。哺乳動物是動物發(fā)展的最高級階段，在哺乳動物的生態(tài)管理中，性別判別是種群動態(tài)分析的一項基本工作。人類是最高級的哺乳動物，人體的性別判別是身份識別的重要內(nèi)容，在個性化服務、醫(yī)療及公共安全管理等領域均具有重要的意義。查體是一種經(jīng)典的人體性別判別方法，但因為需要特殊的檢查場地和特定的檢查人員使這種方法具有一定的局限性。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于指甲判別哺乳動物性別的近紅外光譜分析方法，具有分析方法準確而且使用方便、受試機體順應性好的優(yōu)點。

經(jīng)研究，本發(fā)明提供如下技術方案：

基于指甲判別哺乳動物性別的近紅外光譜分析方法，包括以下步驟：

(1)收集同種哺乳動物的雄性動物指甲樣品和雌性動物指甲樣品；

(2)設置近紅外光譜儀的分辨率和掃描次數(shù)，在10000～4000cm^-1掃描范圍內(nèi)分別采集步驟(1)所得指甲樣品的近紅外光譜；

(3)對步驟(2)所得光譜，不進行預處理或進行化學計量學預處理；

(4)在步驟(3)所得光譜數(shù)據(jù)中選擇建模光譜范圍；

(5)對步驟(4)所選光譜范圍的數(shù)據(jù)進行降維；

(6)對步驟(5)所得光譜數(shù)據(jù)，采用化學計量學方法建立并驗證該種哺乳動物的性別判別模型；

(7)取未知性別該種哺乳動物的指甲樣品，按照步驟(2)所述方法采集近紅外光譜，按照步驟(3)～(5)所述方法進行光譜的多步驟處理，然后應用步驟(6)所建模型進行哺乳動物的性別判別。

在判別哺乳動物的性別時，使用哺乳動物的指甲作為樣品，具有穩(wěn)定性以及取樣無損傷性的優(yōu)點。

優(yōu)選的，步驟(2)中，所述的近紅外光譜儀的分辨率設置為2cm^-1、4cm^-1、8cm^-1或16cm^-1，掃描次數(shù)設置為32、64或128次。

優(yōu)選的，步驟(2)中，所述的近紅外光譜為近紅外漫反射光譜或近紅外透射光譜。

優(yōu)選的，步驟(3)中，所述的化學計量學預處理方法包括多元散射校正、標準正則變換、導數(shù)和平滑中的一種或多種組合。

步驟(4)中，所述的建模光譜范圍為10000～4000cm^-1中的一段或多段，可由建模軟件自動篩選或人工篩選，也可在建模軟件自動篩選的基礎上根據(jù)被分析物的近紅外特征吸收進一步人工優(yōu)化。

優(yōu)選的，步驟(5)中，采用主成分分析法對步驟(4)所選光譜范圍的數(shù)據(jù)進行降維，建模主成分數(shù)的選擇依據(jù)為其累計方差貢獻率大于85％以及步驟(6)所建判別模型的校正集正判率和驗證集正判率均大于95％。

優(yōu)選的，步驟(6)中，化學計量學建模方法為判別分析法。

優(yōu)選的，步驟(6)中，所建判別模型的性能由校正集正判率和驗證集正判率進行評價。

優(yōu)選的，所述哺乳動物為人類。

優(yōu)選的，基于指甲判別人體性別的近紅外光譜分析方法，包括以下步驟：

(1)收集男性人體的指甲樣品和女性人體的指甲樣品，分別剪碎成1～3mm²的小塊；

(2)設置近紅外光譜儀的分辨率為8cm^-1、掃描次數(shù)為64次，在10000～4000cm^-1掃描范圍內(nèi)分別采集步驟(1)所得指甲樣品的近紅外漫反射光譜；

(3)采用多元散射校正、一階導數(shù)、Norris平滑共三種方法對步驟(2)所得光譜進行預處理；

(4)在步驟(3)所得光譜數(shù)據(jù)中選擇9881～4119cm^-1為建模光譜范圍；

(5)采用主成分分析法對步驟(4)所選光譜范圍的數(shù)據(jù)進行降維；

(6)對步驟(5)所得光譜數(shù)據(jù)，以建模主成分數(shù)為3、采用判別分析法建立與驗證人體的性別判別模型，用校正集正判率和驗證集正判率評價模型的性能；

(7)取未知性別人體的指甲樣品并剪碎，按照步驟(2)所述方法采集近紅外漫反射光譜，按照步驟(3)～(5)所述方法進行光譜的多步驟處理，然后應用步驟(6)所建模型進行人體的性別判別。

本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明基于指甲的近紅外光譜，結合化學計量學技術，判別哺乳動物的性別，具有分析方法準確、快速、操作簡便的優(yōu)點，而且受試機體的順應性好。

附圖說明

圖1為5份人體指甲樣品的近紅外漫反射原始光譜圖。

圖2為本發(fā)明所建人體性別判別模型的判別圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面結合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行詳細的描述。

實施例1基于指甲判別人體性別

1.指甲樣品的收集與處理

分別收集3位男性和2位女性共5位志愿受試者的指甲樣品，逐一編號并記錄相應性別信息。將不同編號的指甲樣品分別置于培養(yǎng)皿中，用純化水浸泡30min，用濾紙吸干指甲樣品表面的水，再用蘸有體積百分濃度95％乙醇的棉簽擦拭，于37℃干燥60min，剪碎成1～3mm²的小塊。

2.近紅外漫反射光譜的采集

儀器：Antaris II傅立葉變換近紅外光譜儀(美國Thermo公司)，配有積分球附件，信號采集軟件為Result 3.0。

光譜測量條件：分辨率為8cm^-1，掃描次數(shù)為64次，光譜掃描范圍為10000～4000cm^-1。

光譜測量方法：取同一編號的指甲樣品適量，置一個清潔干燥的無色透明圓柱形平底玻璃小瓶中，使樣品填充高度約為1.0cm，將已填裝樣品的玻璃小瓶置于安裝了支架的積分球檢測窗上方，調整支架的內(nèi)徑，使其與玻璃小瓶的底部直徑相吻合，再在上述光譜測量條件下測定指甲樣品的傅里葉變換近紅外漫反射光譜，每份指甲樣品重復測量6次，每次樣品測量前均采用相同測量條件掃描并扣除背景。5份人體指甲樣品的30張近紅外漫反射原始光譜如圖1所示。

3.光譜的預處理

用TQ Analyst 8.0軟件對所采集的近紅外漫反射光譜進行多元散射校正、一階導數(shù)、Norris平滑的預處理。

4.建模光譜范圍的選擇

對預處理后的光譜數(shù)據(jù)，用TQ Analyst 8.0軟件自動選取的建模光譜范圍為9881～4119cm^-1。

5.光譜數(shù)據(jù)的降維

使用TQ Analyst 8.0軟件，采用主成分分析法在所選建模光譜范圍9881～4119cm^-1內(nèi)對預處理后的光譜數(shù)據(jù)進行降維，所選建模主成分數(shù)為3時，其累計方差貢獻率為98.3％，而且所建模型的校正集和驗證集的正判率均為100.0％。

6.判別模型的建立與驗證

將所收集的2位男性和1位女性共3位志愿受試者的指甲樣品作為校正集樣品，其余1位男性和1位女性共2位志愿受試者的指甲樣品作為驗證集樣品。分別使用以上校正集樣品和驗證集樣品，以建模主成分數(shù)為3，采用判別分析法建立并驗證人體性別的判別模型。結果如圖2所示，所建判別模型的校正集正判率均為100.0％，驗證集正判率為100.0％，表明所建模型具有良好的判別性能，能夠根據(jù)人體的指甲樣品準確地判別人體性別。

7.未知性別人體指甲樣品的分析

取未知性別人體指甲樣品1個，按照上述相同方法處理樣品、采集樣品的近紅外漫反射光譜、對光譜進行多步驟處理，然后應用所建判別模型進行該指甲樣品的人體性別判別，結果正確顯示其為女性。

最后說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案而非限制，盡管通過參照本發(fā)明的優(yōu)選實施例已經(jīng)對本發(fā)明進行了描述，但本領域技術人員應當理解，可以在形式上和細節(jié)上對其作出各種各樣的改變，而不偏離所附權利要求書所限定的本發(fā)明的保護范圍。