10、纳米生物传感器:诊断传染病与生活方式相关疾病的前沿技术

纳米生物传感器:诊断传染病与生活方式相关疾病的前沿技术

1. 传染病病原体检测

纳米科学和纳米技术推动了纳米材料的发展,为传染病病原体的检测提供了新的手段。
- 结核分枝杆菌检测 :为了无创地增强对结核分枝杆菌(MTB)Ag85蛋白的检测,可收集外周气道和肺泡腔中含水分和固体的痰液,将其与传统互补金属氧化物(CMOS)结合的硅纳米线场效应晶体管(SiNW - FET)用于实际环境中MTB的检测。
- 其他病原体检测
- 利用附着在玻璃微球上的碳纳米纤维,可检测低至0.01 ng/ml的恶性疟原虫富含组氨酸蛋白 - 2(PfHRP - 2)抗原。
- 将金属氧化物纳米颗粒(MONp)沉积在金电极上,可检测疟疾和伤寒临床样本中的β - 血红素生物标志物和伤寒沙门氏菌抗血清VI。

以下是不同传染病对应的纳米生物传感器及生物标志物的表格:
| 序号 | 疾病类别 | 病原体 | 疾病 | 纳米生物传感器 | 生物标志物及来源 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 病毒 | SARS - CoV - 2 | COVID - 19 | 基于石墨烯FET的免疫传感器 | 抗原刺突蛋白S1、SARS - CoV - 2核酸、鼻咽拭子、血液 |
| 2 | 病毒 | HIV | AIDS | 纳米结构光学光子晶体生物传感器 | sTNFR - 1、sTNFR - 2、hsCRP、D - 二聚体、sCD27、IP - 10、sCD14和透明质酸、血浆 |
| 3 | 病毒 | MERS

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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