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TEM高分辨相分析方法之晶面间距标定

TEM高分辨相

晶面间距的测量与标定

1.打开DigitalMicrograh软件

2.采用DigitalMicrograh软件打开**.dm3图片,

并进行傅立叶变换

注意:**.dm3图片是透射分析产生的原始图片,一定要保存,可以进一步分析。

3.进行傅立叶变换后产生如图所示衍射花样

4.对傅立叶变换后产生的衍射花样进行标定

注意:先点击工具栏中的“角度”按钮,然后依次用鼠标点击衍射光斑的中心位置,这样每一个光斑到中心点的距离就是与其垂直晶面的晶面间距。

5. 在高分辨图中进行晶面间距的标定

注意:先点击工具栏中的“直线”按钮,然后用鼠标点击两个对称的衍射光斑,这样就产生一条直线,这条直线可以平移到高分辨相中,在高分辨相中找出与直线垂直的原子面并继续用直线工具标识。用箭头工具指定该晶面,并输入晶面间距值。

5. 将标定好高分辨图dm3转存为jpeg格式

判别分析-四种方法

第六章 判别分析 §6.1 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法,其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料,对所研究的对象进行分类。例如在经济学中,根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型;在市场预测中,根据以往调查所得的种种指标,判别下季度产品是畅销、平常或滞销;在地质勘探中,根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代,由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿,是铜矿或铁矿等;在油田开发中,根据钻井的电测或化验数据,判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层;在农林害虫预报中,根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常; 在体育运动中,判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等;在医疗诊断中,根据某人多种体验指标(如体温、血压、白血球等)来判别此人是有病还是无病。总之,在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型(或组别)并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说,一批给定样品要划分的类型事先并不知道,正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此,判别分析和聚类分析往往联合起来使用,例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类,当总体分类不清楚时,可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类,然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富,方法很多。判别分析按判别的组数来区分,有两组判别分析和多组判别分析;按区分不同总体的所用的数学模型来分,有线性判别和非线性判别;按判别时所处理的变量方法不同,有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题,因此有不同的判别准则,如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等,按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 §6.2 距离判别法 基本思想:首先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心即分组(类)的均值,判别准则是对任给的一次观测,若它与第i 类的重心距离最近,就认为它来自第i 类。 距离判别法,对各类(或总体)的分布,并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体(或称两类)G 1、G 2,从第一个总体中抽取n 1个样品,从第二个总体中抽取n 2个样品,每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品,实测指标值为),,(1'=p x x X ,问X 应判归为哪一类? 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离,分别记为),(1G X D 和),(2G X D ,按距离最近准则

高分辨熔解曲线

高分辨熔解曲线(high-resolution melt,HRM)分析技术是近几年来在国外兴起的一种用于突变扫描和基因分型的最新遗传学分析方法。它是一种高效稳健的PCR 技术,不受突变碱基位点与类型局限,无需序列特异性探针,在PCR 结束后直接运行高分辨熔解,即可完成对样品突变、单核苷酸多态性-SNP 、甲基化、配型等的分析。因操作简便快速,使用成本低,结果准确,实现了真正的闭管操作,HRM技术受到普遍关注。 HRM 原理 HRM 的主要原理是根据DNA 序列的长度,GC 含量以及碱基互补性差异,应用高分辨率的熔解曲线对样品进行分析,其极高的温度均一性和温度分辨率使分辨精度可以达到对单个碱基差异的区分。同许多荧光 PCR 技术一样,HRM 是利用了特定的染料可以插入DNA 双链中的特性,通过实时监测升温过程中双链DNA 荧光染料与PCR 扩增产物的结合情况记录高分辨率熔解曲线,从而对样品进行检测。如在SNP 的检测中,SNP 位点由于不匹配双链DNA 在升温过程中会先解开,荧光染料从局部解链的DNA 分子上释放,从荧光强度与时间曲线上就可以判断是否存在SNP,而且不同SNP 位点、杂合子与否等都会影响熔解曲线的峰形,因此HRM 分析能够有效区分不同SNP 位点与不同基因型。随着高精度PCR 仪(LightCycler 480 和Rotor-Gene 6000)和饱和性染料(LC Green 、Eva Green 等)的出现为HRM 这一技术的普及使用成为可能。 HRM 特点 由于HRM 完全是基于核酸的物理性质进行分析,因而无需序列特异性探针。基于这种检测原理,HRM 检测不受突变碱基位点和种类的局限,既可以对未知突变进行筛查、扫描,又可以对已知突变进行分析,亦可用于短片段重复序列的分析,所需要的只是在常规 PCR 基础上增加一个饱和染料。所以,相比传统的SNP 或突变分析法和定量探针法,简化了操作时间和步骤,大大降低了使用成本,并且实现了闭管操作,使其用于临床常规化检测成为可能。高分辨率熔解曲线分析可以鉴别出PCR 产物中杂合的单碱基突变 这种方法比起普通的技术来说有更好的灵敏性和特异性。采用这种方法进行的突变的检测不依赖于突变在片段中所在的位置。当片段的大小在400 bp 或者更小时,灵敏性最高。除了能鉴定出未知的杂合突变,高分辨率熔解曲线还可以被用来鉴定特定位点的突变,在这种情况下,扫描未知突变和进行基因分型可以结合在一起,使得分析更为简单。对于目前绝大多数的突变分析方法来说,都很难鉴定出纯合子序列突变。在一些不同种类的小的扩增片段中,高分辨率熔解曲线则显示出了鉴定纯合子序列突变的能力,这种方法能鉴定出大多数的纯合突变。HRM 技术在遗传学研究方面也带来很大便利,只需在PCR 反应体系中加入双链DNA 饱和荧光染料,在PCR 反应之后再花15 分钟,就可以完成96 或384 个样品的DNA 变异扫描。HRM 在这些方面的优势使其具有极强的可操作性,成为近年来国外新兴的遗传学、方法学研究和应用热点。 HRM 技术优势

qPCR

完善中的基因变异分析 简介 - 基因变异研究的重要性基因变异分析方法概述检测已知突变 1.基本方法:终点法基因分型 2.高级方法:基于熔解曲线的基因分型 3.基本方法和高级方法的利弊HRM 法检测未知突变 1.基于高分辨率熔解曲线基因扫描的原理和定义 2.HRM 测定优化 3.HRM 高级应用和下游技术参考文献及更多推荐 目录 1244567781315

简介 – 基因变异研究的重要性 人类在不同层次的个体基因组上存在差异:DNA序列在较长或较短重复单元的拷贝数中可能带有单核苷酸多态性(SNP)的插入、缺失或变异。此外还包括DNA的共价键修饰方式的改变,比如通过CpG岛甲基化。实时PCR提供不同的方法来检测此类不同类型的变异。 造成人类个体差异的基因序列变异90%以上属于单核苷酸多态性(SNP)。虽然有许多SNP对细胞功能无影响,但科学家们认为其他一些SNP可能增加人类患病的可能性或影响他们对药物的吸收。近年来,SNP基因分型成为动植物取证、育种等领域基因研究的重要部分,特别是在药物基因组学上。 定义 SNP及其分类 单核苷酸多态性,即SNP(发音为“snips”),是基因组序列中的单核苷酸(A,T,C或G)发生变化时产生的DNA序列变异(见表1)。被视为SNP的变异必定发生于至少1%的人群中。SNP约占所有人基因变异的90%,发生于共300万个碱基人基因组中的每100-300个碱基。SNP可发生于基因组的编码(基因)和非编码区。根据广泛使用的定义,SNP可被分为以下4级: 1级 SNP包括C/T和G/A转换,由此生成C::G和A::T同质双链以及C::A和T::G异源双链。 2级SNP(C/A和G/T)包括生成C::T和A::G异源双链的颠换。 3级SNP(C/G)生成带有C::C和G::G异源双链的C::G同质双链。 4级SNP(A/T)生成带有A::A和T::T异源双链的A::T同质双链。 在可能存在的单碱基多态性中,A突变成T的 4级SNP是最难解决的,因为纯合基因型在其TM中的差 异最小(通常仅约为0.2°C)(有关在LightCycler? 480实时PCR系统上成功检测4级SNP的示例请参见参考文献3,6)。 在对特异性SNP做基因分型之前(如采用测序或探针基因分型 法,详见第2节),通常先扫描整个基因或某些亚片段,查看在 相关区域是否已产生之前未知的变异。采用PCR扫描,对于没有 出现任何未知变异的区域则不必进行测序,因此可减少测序样本 的数量及成本。 另一方面,实时PCR基因分型还常被用来验证之前在测序或微阵列平台上得到的结果,此方法能从少量样本研究全基因组转换成更有针对性的目标区域和更大量样本数量的研究。

判别分析三种方法

作业一: 为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况,按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区.分为两种类型。试建立判别函数,判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位:元/人 x1:人均生活费收入 x6:人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2:人均国有经济单位职工工资 x7:人均各种津贴(国有+集体) x3:人均来源于国有经济单位标准工资 x8:人均从工作单位得到的其他收入 x4:人均集体所有制工资收入 x9:个体劳动者收入 x5:人均集体所有制职工标准工资

一、距离判别法 解:变量个数p=9,两类总体各有11个样品,即n1=n2=11 ,有2个待判样品,假定两总体协差阵相等。由spss可计算出:协方差和平均值

合计x1 123.2881 23.27817 22 22.000 x2 80.4895 22.04796 22 22.000 x3 50.8709 6.14867 22 22.000 x4 10.1450 3.11887 22 22.000 x5 6.0659 2.72297 22 22.000 x6 14.6060 6.73264 22 22.000 x7 15.7215 6.64603 22 22.000 x8 8.7895 3.02700 22 22.000 x9 1.5291 1.31496 22 22.000 知道了均值和协方差可利用matlab计算线性判别函数W(x)的判别系数a和判别常数。程序如下: v=[1.000,0.217,0.299,0.045,-0.054,0.688,0.212,0.121,-0.245;.217,1,.102,-.234,-.211,. 136,-.052,.116,.154;.299,.102,1,-.296,-.062,.091,-.017,-.607,-.034;.045,-.234,-.296,1,. 762,-.172,-.297,.103,-.554;-.054,-.211,-.062,.762,1,-.156,-.342,.022,-.654;.688,.136,.0 91,-.172,-.156,1,.235,.384,-.098;.212,-.052,-.017,-.297,-.342,.235,1,-.040,.424;.121,.1 16,-.607,.103,.022,.384,-.040,1,-.071;-.245,.154,-.034,-.554,-.654,-.098,.424,-.071,1]; >> m1=[139.2664;93.0918;53.9882;11.2073;6.7645;17.9345;17,8327;11.0018;1.6736];m 2=[107.3099;67.8873;47.7536;9.0827;5.3673;11.2775;13.6102;6.5773;1.3845]; >> m=(m1+m2)/2; >> arfa=inv(v)*(m1-m2);

两种SNP分型方法的比较及其在柚品种鉴定中的应用_杨润婷

园艺学报 2013,40(6):1061–1070 http: // www. ahs. ac. cn Acta Horticulturae Sinica E-mail: yuanyixuebao@https://www.wendangku.net/doc/2815962545.html, 两种SNP分型方法的比较及其在柚品种鉴定中的应用 杨润婷1,2,吴波1,2,李翀1,曾培1,曾继吾2,钟云2,姜波2,周碧容2,钟广炎2,* (1西南大学园艺园林学院,重庆 400715;2广东省农业科学院果树研究所,农业部热带南亚热带果树生物学与遗传资源利用重点实验室,广州 510640) 摘 要:用两种常用的SNP分型方法,等位基因特异性PCR法(Allele-specific PCR,AS-PCR)和高分辨率熔解曲线分析(High resolution melting analysis,HRMA),对16个柚栽培品种和8个柚杂种后 代材料进行了7个SNP位点的分型研究。结果表明这两种方法所得的分型结果相同,都将24个样本分成 了22种基因型。值得一提的是,样本‘八朔’与‘红八朔’,‘红甘夏’与‘川野夏橙’之间在所测位点 无差别,表明其应当是同一来源的无性系变异。‘早熟真龙柚’和‘中熟真龙柚’的分型结果表明它们的 基因型不同,看来并非是起源同一基因型的不同芽变品种,也不存在亲子关系。可见,AS-PCR和HRMA 均适用于柚类品种的区分和鉴定。AS-PCR法是一种准确、低成本的SNP分型方法,适合普通实验室使 用,惟对PCR反应体系要求严格。HRMA分型法具有准确、快速、简便、分析量大的特点,但需要专门 的设备,试剂成本也高。 关键词:柚;单核苷酸多态性;等位基因特异性PCR;高分辨率熔解曲线分析;基因分型 中图分类号:S 666 文献标志码:A 文章编号:0513-353X(2013)06-1061-10 Comparison of Allele-specific PCR and High Resolution Melting Analysis in SNP Genotyping and Their Application in Pummelo Cultivar Identification YANG Run-ting1,2,WU Bo1,2,LI Chong1,ZENG Pei1,ZENG Ji-wu2,ZHONG Yun2,JIANG Bo2,ZHOU Bi-rong2,and ZHONG Guang-yan2,* (1College of Horticulture and Landscape,Southwest University,Chongqing 400715,China;2Key Laboratory of Tropical and Subtropical Fruit Biology and Genetic Resource Utilization,Ministry of Agriculture,Fruit Tree Institute,Guangdong Academy of Agricultural Sciences,Guangzhou 510640,China) Abstract:Allele-specific PCR(AS-PCR)and high resolution melting analysis(HRMA)are two widely used SNP genotyping methods but no research has been done to compare them in terms of genotyping efficiency. In this study,16 pummelo cultivars and 8 pummelo hybrids were genotyped using AS-PCR and HRMA respectively on two different sets of 7 SNP loci. It was shown that both methods generated the same genotyping results in which 24 accessions were assigned into 22 genotypes. It was noteworthy that Hassaku and Red Hassaku were identical at all SNP loci,indicating both accessions should 收稿日期:2013–03–07;修回日期:2013–06–04 基金项目:国家自然科学基金项目(30971992);国家重点基础研究发展计划(973)项目(2011CB100600) * 通信作者Author for correspondence(E-mail:gy_zhong@https://www.wendangku.net/doc/2815962545.html,)

SPSS操作方法:判别分析例题95239

实验指导之二 判别分析的SPSS软件的基本操作 [实验例题]为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况,按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区.分为三种类型。试建立判别函数,判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位:元/人 x1:人均生活费收入 x6:人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2:人均国有经济单位职工工资 x7:人均各种津贴(国有+集体) x3:人均来源于国有经济单位标准工资 x8:人均从工作单位得到的其他收入 x4:人均集体所有制工资收入 x9:个体劳动者收入 x5:人均集体所有制职工标准工资

6 湖南124.00 84.66 44.05 13.5 7.4 7 19.11 20.49 10.3 1.76 待判1 广东211.30 114.0 41.44 33.2 11.2 48.72 30.77 14.9 11.1 2 西藏175.9 3 163.8 57.89 4.22 3.37 17.81 82.32 15.7 0.00 贝叶斯判别的SPSS操作方法: 1. 建立数据文件 2.单击Analyze→Classify→Discriminant,打开Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示: 图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3.从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框,作为判别分析的基础数据变量。 从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框,并点击Define Range...钮,在打开的Discriminant Analysis: Define Range 对话框中,定义判别原始数据的类别数,由于原始数据分为3类,则在Minimum(最小值)处输入1,在Maximum(最大值)处输入3(见图2)。。 选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框 4、选择分析方法

PCR实验室建设设备参数

PCR实验室建设设备参数 序号设备名称数量参数要求 1实时荧光定 量PCR 1台 一、主要技术指标: ★1、样品容量96孔; 2、适用耗材0.2ML96孔板,8联管,单管(乳白色管、透明管、磨砂 管无可适用); ★3、检测通道≥4; 4、反应体系:1—100UL 5、光源:免维护LED光源; 6、荧光检测方式:光电二极管作为检测器,顶部激发,顶部扫描,无 荧光边缘效应; ★7、温度精准性:≤±0.1℃; 8、模块控温范围:0—100℃ ★9、温度均匀性:≤±0.1℃ ★10、操控方式:(1)单机运行:全彩触摸屏,可独立运行; (2)PC直连:可用软件与设备连接,进行设置、分析等。 ★11、软件分析功能:定性分析、定量分析、终点荧光分析、熔解曲线分析、SNP分析、高分辨熔解曲线等; ★12、实验数据在仪器内实时保存,具备断电再来电时自动恢复实验功能,以避免实验数据丢失及试剂损失; ★13、具有国家食品药品监督管理局颁布的三类医疗器械注册证; 14、需提供由厂家加盖公章的售后服务承诺书原件。 15、试剂耗材完全开放,支持普通的单管、8联管、96孔板。

16、售后服务:仪器安装、技术培训和售后服务要求由厂家经过专业培训工程师负责。 17、配套1000样品检测耗材,配备可以至少3台设备稳压电源1台。 18、配备笔记本电脑一台,且安装好原装软件。 2自动核酸提 取仪1台 一、仪器技术参数: 1、可从咽拭子、血清、血浆、全血、增菌液、组织、干血斑等多种类型 的样本中实现全自动、快速提取到所需要的目标核酸; ★2、运行原理:利用磁棒的磁性吸附技术将试剂中的磁珠在各个孔位中进行转移和反应,运行中不进行任何液体的转移工作即可完成整个提取过 程; ★3、处理能力:一次性完成1-96个样本的提取;可完成1-96可自由搭配。 4、操控方式:可通过仪器内置的液晶触摸屏进行触控操作; ★5、混合方式:通过微型电机带动磁棒保护套持续旋转使样本与试剂的充 分混合;分6区提取。 6、运行噪音:运行最大噪音不超过60分贝; 7、程序管理:仪器内置10组常用实验程序,且用户可根据需要灵活进 行新建、编辑、删除程序等操作; 8、实验舱内置紫外灯,最大灭菌时间可设置为60分钟; ★9、实验舱具备外排式独立风路,其中的生物滤棉可吸附其中的核酸气溶 胶; 10、数据接口:USB; ★11、配套试剂:具有预封装的病毒、全血、细菌、组织、干血斑等配套 提取试剂盒,其中病毒、全血、细菌提取试剂盒具备医疗器械注册证; 12、配套耗材要求:单条六联管、96深孔板两种不同耗材; 13、取得医疗器械注册证; 14、生产厂家已通过ISO:9001和ISO:13485体系考核; 15、免费质保时间不少于24个月; 16、需提供由厂家加盖公章的售后服务承诺书原件。 二、配置要求: 1、主机*1台;

spss进行判别分析步骤

spss进行判别分析步骤 1.Discriminant Analysis判别分析主对话框 如图1-1 所示 图1-1 Discriminant Analysis 主对话框 (1)选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量),

按上面的一个向右的箭头按钮,使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。 此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮,按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示,供指定该分类变量的数值范围。 图1-2 Define Range 对话框 在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。按Continue 按钮返回主对话框。 (2)指定判别分析的自变量

图1-3 展开Selection Variable 对话框的主对话框 在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量,按下面一个箭头按钮。 把选中的变量移到Independents 矩形框中,作为参与判别分析的变量。 (3)选择观测量 图1-4 Set Value 子对话框

如果希望使用一部分观测量进行判别函数的推导而且有一 个变量的某个值可以作为这些观测量的标识, 则用Select 功能进行选择,操作方法是单击Select 按钮展开Selection Variable。选择框如图1-3 所示。 并从变量列表框中选择变量移入该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮, 展开Set Value(子对话框)对话框,如图1-4 所示,键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值, 一般均使用数据文件中的所有合法观测量此步骤可以省略。(4)选择分析方法 在主对话框中自变量矩形框下面有两个选择项,被选中的方法前面的圆圈中加有黑点。这两个选择项是用于选择判别分

判别分析-四种方法

第六章 判别分析 § 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法,其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料,对所研究的对象进行分类。例如在经济学中,根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型;在市场预测中,根据以往调查所得的种种指标,判别下季度产品是畅销、平常或滞销;在地质勘探中,根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代,由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿,是铜矿或铁矿等;在油田开发中,根据钻井的电测或化验数据,判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层;在农林害虫预报中,根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常; 在体育运动中,判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等;在医疗诊断中,根据某人多种体验指标(如体温、血压、白血球等)来判别此人是有病还是无病。总之,在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型(或组别)并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说,一批给定样品要划分的类型事先并不知道,正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此,判别分析和聚类分析往往联合起来使用,例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类,当总体分类不清楚时,可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类,然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富,方法很多。判别分析按判别的组数来区分,有两组判别分析和多组判别分析;按区分不同总体的所用的数学模型来分,有线性判别和非线性判别;按判别时所处理的变量方法不同,有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题,因此有不同的判别准则,如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等,按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 § 距离判别法 基本思想:首先根据已知分类的数据,分别计算各类的重心即分组(类)的均值,判别准则是对任给的一次观测,若它与第i 类的重心距离最近,就认为它来自第i 类。 距离判别法,对各类(或总体)的分布,并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体(或称两类)G 1、G 2,从第一个总体中抽取n 1个样品,从第二个总体中抽取n 2个样品,每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品,实测指标值为),,(1'=p x x X ,问X 应判归为哪一类 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离,分别记为),(1G X D 和),(2G X D ,按距离最近准则

面料的鉴别方法及织物面料小样分析(1)

面料的鉴别方法及织物面料小样分析 面料的鉴别方法 1、面料原料鉴别方法有:手感目测法、化学溶解法、显微镜观测法、药品着色法、燃烧法等。具体鉴别方法在纺织材料资料中有详细说明。 2、面料的经纬向区别 (1)、如被鉴别的面料是有布边的,则与布边平行的纱线方向便是经向,另一方是纬向。 (2)、上浆的是经纱的方向,不上浆的是纬纱的方向。 (3)、一般织品密度大的一主是经向,密度小的一方是纬向。 (4)、筘痕明显的布料,则筘痕方向为经向。 (5)、对半线织物,通常股线方向为经向,单纱方向为纬向。 (6)、若单纱织物的成纱捻抽不同时,则Z捻向为经向,S捻向为纬向。 (7)、若织品的经纬纱特数、捻向、捻度都差异不大时,则纱线条干均匀、光泽较好的为经向。 (8)、若织品的成纱捻度不同时,则捻度大的多数为经向,捻度小的为纬向。 (9)、毛巾类织物,其起毛圈的纱线方向为经向,不起毛圈者为纬向。 (10)、条子织物,其条子方向通常中经向方向。 (11)、若织品有一个系统的纱线具有多种不同的特数时,这个方向则为经向。 (12)、纱罗织品,有扭绞的纱的方向为经向,无扭绞的纱的方向为纬向。 (13)、在不同原料的交织物中,一般棉毛或棉麻交织的织品,棉为经纱;毛丝交织物中,丝为经纱;毛丝绵交织物中,则丝、棉为经纱;天然丝与绢丝交织物中,天然线为经纱;天然丝与人造丝交织物中,则天然丝为经纱。由于织物用途极广,品种也很多,对织物原料和组织结构的要求也是多种多样,因此在判断时,还要根据织品的具体情况来定。 3、面料的正反面区别

(1)、一般织物正面的花纹、色泽均比反面清晰美观。 (2)、具有条格外观的织品和配色花纹织物,其正面花纹必然是清晰悦目的。 (3)、凸条及凹凸织物,正面紧密而细腻,具有条状或图案凸纹;而反面较粗糙,有较长的浮长线。 (4)、起毛面料:单面起毛的面料,起毛绒的一面为正面。双面起毛的面料,则以绒毛光洁、整齐的一面为织品的正面。 (5)、观察织品的布边,布边光洁、整齐的一面为织品的正面。 (6)、双层、多层织物,如正反面的经纬密度不同时,则一般正面肯有较大的密度或正面的原料较佳。 (7)、纱罗织物:纹路清晰、绞经突出的一面为正面。 (8)、毛巾织物:毛圈密度大的一面为正面。 (9)、印花织物:花型清晰,色泽较鲜艳的一面为正面。 (10)、整片的织物:除出口产品以外,凡粘贴有说明书(商标)和盖有出厂检验章的一般为反面。多数织物,其正面反面有明显的区别,但也有不少织品的正反面极为相似,两面均可应用,因此对这类织物可不强求区别其正反面。 面料印染与后整理是非常重要的一道工序,曾几何时,我国纺织品后处理非常落后,现在应该说已经有了重大的突破。 织物面料小样分析 织物小样分析纱支的测定 客户提供小样一般都很小,长*宽都在2*2厘米左右,有的甚至更小1.5*1.5厘米,这样给纱支的确定带来了困难,在实践中不断摸索,怎样能够准确的分析出纱支对能否接下定单,能否达到客户满意非常重要。 测定纱支工具: 修布钳扭力天平剪刀钢板尺 目的:通过测试纱线重量,来确定纱支。 测定纱支时必须考虑以下因素: 1.小样是坯布还是成品布,成品布染色对纱支的影响。 2.织物组织是平纹、斜纹、缎纹还是其他另外变化组织,织缩率对纱支的影响。

LightScanner 高分辨溶解曲线分析系统参数

LightScanner 高分辨溶解曲线分析系统技术参数 一、功能描述: 1、*不带荧光定量的独立的高分辨溶解曲线分析仪 2、非标记探针法(LunaProbe)进行位点基因分型(Genotyping) 功能;小片段扩增+温度内标法(Small Amplicon)进行位点基因分型(Genotyping)功能 3、针对PCR产物的未知基因突变筛查功能 二、硬件配置: 1、*标准8行x 12列的96孔板模式,高精度96孔板半导体电 加热温控方式,而非空气热循环模式 2、自动侦测、载入样品板装置 3、122阵列光源 4、CCD检测系统 5、cGMP认证并严格按照cGMP标准生产,CE认证 三、技术参数:

1、需配备可PCR前加入的LC Green Plus高分辨溶解曲线分析 荧光染料 2、控温精度:±0.01℃,温度范围:室温-100 °C 3、高分辨溶解曲线分析要求的缓慢升温方式:0.1℃/秒,降温 速率:95°到60 °C (非线性)~ 180 秒(室温25 °C条件下) 4、数据采集密度:100个数据/℃ 5、激发波长:470±20nm,发射波长:510 和600 nm 6、*非标记探针法(LunaProbe)进行位点基因分型(Genotyping) 功能,成本小于1.5元人民币/样本;小片段扩增+温度内标法(Small Amplicon)进行位点基因分型(Genotyping)功能。 7、DNA Genotype特异性99.5%(片段大小小于400bp) 8、反应体系5-100ul 9、分析时间:6分钟内完成96孔板(96个样品)的高分辨溶 解曲线分析 四、数据控制系统及软件: 1、*软件必须具有对PCR产物进行未知突变扫描和针对已知 SNP为点进行非标记探针(LUNA Probe)进行基因型鉴定的功能。 2、*软件必须具有进行低端和高端内标PCR产物进行校正的功 能,从而对小片段PCR扩增产物直接进行基因型鉴定(Genotyping)。 3、戴尔台式电脑,奔腾2.0G CPU,1G内存,80G硬盘,1280x1024

药物分析实验-药物鉴别

药物分析鉴别方法总结 一、葡萄糖注射液 1、用斐林试剂(0.1 g/ml的氢氧化钠和0.05 g/ml的硫酸铜试剂)反应生成砖红色沉淀加热的条件下 原理:具有醛基,醛基遇斐林试剂有砖红色沉淀生成。 2、班氏试剂:在试管中加入葡萄糖注射液0.1mL,加入班氏糖定性试剂1mL,混合均匀后,将试管放入盛有开水的烧杯中,加热煮沸1min~2min,若试管中溶液在加热后产生了砖红色沉淀,说注射液中含有葡萄糖。 3、可用溴水来鉴别葡萄糖,葡萄糖能被溴水氧化成葡萄糖酸,使溴水褪色。 原理:葡萄糖的醛基具有还原性,溴水能将其氧化,使溴水褪色。 结果:三小时后,溴水褪色。 4、分光光度法:利用分光光度计测量容易的吸光度,与标准溶液吸光度比较。 5、银镜反应:葡萄糖分子中的醛基,有还原性,能与银氨溶液反应: 被氧化成葡萄糖酸。 6、比旋度测定法:原理:葡萄糖分子结构中有5个不对称碳原子,具有旋光性,为右旋体。比旋度是旋光性物。 7、红外光谱:测量样品溶液的红外光谱,与标准溶液的红外光谱图比较。 8.薄层色谱法 9.高效液相色谱法 二、阿司匹林肠溶片 1、三氯化铁法:本品水溶液加热放冷后,与三氯化铁溶液反应,呈紫堇色。 原理:受热分解产生水杨酸和乙酸,水杨酸的酚羟基与三氯化铁,呈紫堇色。 2、水解反应:阿司匹林与碳酸钠溶液加热水解,得水杨酸钠及醋酸钠,加过量稀硫酸酸化后,则生成白色水杨酸沉淀,并产生醋酸的臭气。 3、红外光谱法 4、薄层色谱 5、高效液相色谱法:在含量测定项下记录的色谱中,供试品溶液主峰的保留时间应与对照品溶液主峰的保留时间一致。

6.紫外光谱法 7.核磁共振法 三、维生素E软胶囊 1.氧化还原法:原理:维生素E侧链上的叔碳原子易自动氧化,生成相应的羟基化合物,本品的乙醇溶液与硝酸供热,则生成生育酚,溶液显橙红色。 2、维生素E具有较强的还原性,与三氯化铁作用,被氧化成生育酚,后者与2,2'-联吡啶作用生成血红色的络合物。 3、薄层色谱法,结果供试品溶液色谱中在与对照品溶液色谱相应位置上显深蓝色的斑点,空白对照无干扰。 4、紫外光谱法:维生素E结构中具有苯环,本品的0.01%无水乙醇液,在284nm的波长处有最大吸收;在254nm的波长处有最小吸收,可供鉴别。 5、红外光谱法鉴别:其红外光吸收图谱应与对照的光谱图一致; 6、采用气相色谱法鉴别维生素E,按含量测定项下的方法试验,供试品溶液主峰的保留时间应与对照品溶液主峰的保留时间相似。 7、高效液相色谱法:维生素E样品与对照品的主峰相对保留时间一致。 8、比旋度:避光操作。取本品的内容物适量(约相当于维生素E 400mg),精密称定,照维生素E比旋度的方法测定,比旋度(按生育酚计)不得低于+24°(天然型) 四、硫酸阿托品片 1.Vitali反应: 托品酸特征性反应:原理:托烷类生物碱的酯键易水解生成莨菪酸。莨菪酸与发烟硝酸共热得黄色的莨菪酸三硝基衍生物,冷却后,加醇制氢氧化钾溶液或固体氢氧化钾作用转变成醌型产物,呈深紫色。 2、硫酸—重铬酸钾的反应:硫酸阿托品水解后生成的莨菪酸,可以与反应的试剂再加热的条件下,将水解的莨菪酸氧化成苯甲醛,从而逸出苦杏仁的臭味。 3、红外光谱:本品的红外光吸收图谱应与对照的图谱一致。 4、硫酸盐鉴别反应 原理:1.取供试品溶液,滴加氯化钡试液,即生成BaSO4的白色沉淀;分离,沉淀在盐酸或硝酸中均不溶解。

判别分析法实例

第四章判别分析 习题4.8 (1)根据数据建立贝叶斯判别函数,并根据此判别函数对原样本进行回判。(2)现有一新品牌的饮料在该超市试销,其销售价格为3.0,顾客对其口味评分为8,信任度评分平均为5,试预测该饮料的销售情况。 将数据导入SPSS,分析得到以下结果: 1.典型判别函数的特征函数的特征值表 表1-1 特征值表 表1-1所示是典型判别函数的特征值表,只有两个判别函数,所以特征值只有2个。函数1的特征值为17.791,函数2的特征值为0.720,判别函数的特征值越大,说明函数越具有区别判断力。函数1方差的累积贡献率高达96.1%,且典型相关系数为0.973,而函数2方差的贡献率仅为3.9%,典型相关系数为0.647。由此,说明函数1的区别判断力比函数2的强,函数1更具有区别判断力。 2.Wilks检验结果 表1-2 Wilks 的Lambda 上表中判别函数1和判别函数2的Wilks’Lambda值为0.031,判别函数2的Wilks’Lambda值为0.581。“1到2”表示两个判别函数的平均数在三个类间的差异情况,P值=0.002<0.05表示差异达到显著水平“2”表示在排除了第一个判别函数后,第二个判别函数在三个组别间的差异情况,P值=0.197>0.05表示判别函数2未达到显著水平。 3.建立贝叶斯判别函数

表1-3 贝叶斯判别法函数系数 上表为贝叶斯判别函数的系数矩阵,用数学表达式表示各类的贝叶斯判别函数为: 第一组: F1=-81.843-11.689X1+12.97X2+16.761X3 第二组: F2=-94.536-10.707X1+13.361X2+17.086X3 第三组: F3=-17.499-2.194X1+4.960X2+6.447X3 将新品牌饮料样品的自变量值分别代入上述三个贝叶斯判别函数,得到三个函数值为: F1=65.271,F2=65.661,F3=47.884 比较三个值,可以看出F2=65.661最大,据此得出新品牌饮料样品应该属于第二组,即该饮料的销售情况为平销。 4.个案观察结果表 表1-4 个案观察结果表

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