本發(fā)明屬于近紅外光譜分析技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于毛發(fā)判別哺乳動物性別的近紅外光譜分析方法。
背景技術(shù):
性別研究是生物學(xué)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(xiàng)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(gè)性化服務(wù)、醫(yī)療及公共安全管理等領(lǐng)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?yàn)樾枰厥獾臋z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(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明的目的在于提供一種基于毛發(fā)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(zhǔn)確而且使用方便、受試機(jī)體順應(yīng)性好的優(yōu)點(diǎn)。
經(jīng)研究,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
基于毛發(fā)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毛發(fā)樣品和雌性動物毛發(fā)樣品;
(2)設(shè)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)所得毛發(fā)樣品的近紅外光譜;
(3)對步驟(2)所得光譜,不進(jìn)行預(yù)處理或進(jìn)行化學(xué)計(jì)量學(xué)預(yù)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(jìn)行降維;
(6)對步驟(5)所得數(shù)據(jù),采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立并驗(yàn)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毛發(fā)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(jìn)行光譜的多步驟處理,然后應(yīng)用步驟(6)所建模型進(jìn)行哺乳動物的性別判別。
在判別哺乳動物的性別時(shí),使用哺乳動物的毛發(fā)作為樣品,具有指紋性、積累性、穩(wěn)定性以及取樣無損傷性的優(yōu)點(diǎn)。
優(yōu)選的,步驟(2)中,近紅外光譜儀的分辨率設(shè)置為2cm-1、4cm-1、8cm-1或16cm-1,掃描次數(shù)設(shè)置為32、64或128次。
優(yōu)選的,步驟(2)中,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,化學(xué)計(jì)量學(xué)預(yù)處理方法為多元信號修正、標(biāo)準(zhǔn)正則變換、導(dǎo)數(shù)和平滑中的一種或多種組合。
步驟(4)中,所述建模光譜范圍為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(chǔ)上根據(jù)被分析物的近紅外特征吸收進(jìn)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(jìn)行降維,建模主成分?jǐn)?shù)的選擇依據(jù)為其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%以及步驟(6)所建判別模型的校正集正判率和驗(yàn)證集正判率均大于95%。
優(yōu)選的,步驟(6)中,化學(xué)計(jì)量學(xué)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(yàn)證集正判率進(jìn)行評價(jià)。
優(yōu)選的,所述哺乳動物為人類。
對于人體而言,頭發(fā)不但量大而且容易獲得。因此,在判別人體性別時(shí),所述毛發(fā)優(yōu)選為頭發(fā)。
優(yōu)選的,基于頭發(fā)判別人體性別的近紅外光譜分析方法,包括以下步驟:
(1)收集男性人體的頭發(fā)樣品和女性人體的頭發(fā)樣品,分別剪短至5~10mm;
(2)設(shè)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)所得頭發(fā)樣品的近紅外漫反射光譜;
(3)采用多元信號修正方法對步驟(2)所得光譜進(jìn)行預(yù)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(jìn)行降維;
(6)對步驟(5)所得數(shù)據(jù),以建模主成分?jǐn)?shù)為2、采用判別分析法建立并驗(yàn)證人體的性別判別模型,用校正集正判率和驗(yàn)證集正判率評價(jià)模型的性能;
(7)取未知性別人體的頭發(fā)樣品并剪短,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(jìn)行光譜的多步驟處理,然后應(yīng)用步驟(6)所建模型進(jìn)行人體的性別判別。
本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明基于毛發(fā)的近紅外光譜,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù),判別哺乳動物的性別,具有分析方法準(zhǔn)確而且使用方便、受試機(jī)體順應(yīng)性好的優(yōu)點(diǎn)。
附圖說明
圖1為12份人體頭發(fā)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(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。
實(shí)施例1基于頭發(fā)判別人體性別
1.頭發(fā)樣品的收集與處理
分別收集6位男性和6位女性共12位志愿受試者理發(fā)時(shí)剪下的頭發(fā)樣品,逐一編號并記錄性別信息。將不同編號的頭發(fā)樣品分別置于潔凈的燒杯中,用洗衣粉浸泡1h后,用純化水反復(fù)清洗3~5次以清除洗衣粉的殘留,再用純化水浸泡30min,取出,晾干。使用已用體積百分濃度為95%的乙醇擦拭干凈并晾干的剪刀將頭發(fā)樣品剪短至5~10mm。
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,掃描范圍為10000~4000cm-1。
光譜測量方法:取同一編號的頭發(fā)樣品適量,置一個(gè)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(diào)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頭發(fā)樣品的傅里葉變換近紅外漫反射光譜,每份頭發(fā)樣品重復(fù)測量3次,每次樣品測量前均采用相同測量條件掃描并扣除背景。12份人體頭發(fā)樣品的36張近紅外漫反射原始光譜如圖1所示。
3.光譜的預(yù)處理
用TQ Analyst 8.0軟件對采集的近紅外漫反射原始光譜進(jìn)行多元信號修正的預(yù)處理。
4.建模光譜范圍的選擇
對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù),經(jīng)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(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,所選建模主成分?jǐn)?shù)為2時(shí),其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為98.9%,而且所建模型的校正集和驗(yàn)證集的正判率均為100.0%。
6.判別模型的建立與驗(yàn)證
將所收集的4位男性和4位女性共8位志愿受試者的頭發(fā)樣品作為校正集樣品,其余2位男性和2位女性共4位志愿受試者的頭發(fā)樣品作為驗(yàn)證集樣品。分別使用以上校正集樣品和驗(yàn)證集樣品,以建模主成分?jǐn)?shù)為2,采用判別分析法建立并驗(yàn)證人體的性別判別模型。結(jié)果如圖2所示,所建判別模型的校正集正判率為100.0%,驗(yàn)證集正判率為100.0%,表明所建模型具有良好的判別性能,能夠使用頭發(fā)樣品準(zhǔn)確地判別人體性別。
7.未知性別人體頭發(fā)樣品的分析
取未知性別人體頭發(fā)樣品1個(gè),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(jìn)行多步驟處理,然后應(yīng)用所建模型進(jìn)行該頭發(fā)樣品的人體性別判別,結(jié)果正確顯示其為女性。
最后說明的是,以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制,盡管通過參照本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例已經(jīng)對本發(fā)明進(jìn)行了描述,但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解,可以在形式上和細(xì)節(jié)上對其作出各種各樣的改變,而不偏離所附權(quán)利要求書所限定的本發(fā)明的保護(hù)范圍。