8、纸基核酸即时检测技术:原理、应用与挑战

纸基核酸即时检测技术:原理、应用与挑战

一、引言

核酸检测在诊断、食品和水安全以及法医学等关键生物传感应用中得到了广泛应用。传统的核酸检测通常在实验室中进行,以灵敏、可靠地检测核酸。然而,随着在传统实验室环境之外进行核酸检测的需求不断增加,“芯片实验室”(即微流控芯片)的概念应运而生,为现场诊断提供了便携式平台。微流控芯片使用少量试剂和较短的流体传输路径,推动了即时诊断的快速发展。但目前,微流控技术在主流诊断中的广泛应用仍面临诸多挑战,其中一个关键瓶颈是设备材料和运行诊断设备所需的外设。

目前,聚二甲基硅氧烷(PDMS)是微流控应用中常用的材料。尽管它具有出色的光学性能以及易于成型和键合的优点,但这种材料本质上具有疏水性,除非在填充前进行处理使其暂时变为亲水性,否则需要压力源来驱动样品流体进入微通道。此外,材料成本也是限制PDMS广泛应用的一个因素。

相比之下,纸张具有显著的优势。它相对便宜且易于获取,与聚合物材料相比具有成本效益。更重要的是,纸张具有两个独特的物理化学性质:亲水性和作为微通道的多孔网络结构。这些特性使得纸张能够实现以下功能:
1. 通过毛细作用力在纸张基底上轻松运输流体,无需外部泵。
2. 通过网络结构进行样品和试剂的存储与过滤。
3. 由于多孔网络具有高的表面积与体积比,增加了可能的试剂数量,从而提高了检测速度。

因此,纸张已被部分或全部用于微流控分析设备,即纸基微流控(µPAD),并在分析领域,特别是基于核酸的即时检测(POC)应用中得到了广泛应用。

二、纸基微流控设备用于核酸检测的关键方面
2.1 样品制备/纯化

在过去的十年中,有大量研究表明纸基微流控技

【故障诊断】【pytorch】于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程础和深度学习础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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