12、侧向/垂直流检测试纸条(LFA)技术:原理、应用与前沿进展

侧向/垂直流检测试纸条(LFA)技术:原理、应用与前沿进展

1. LFA 基本原理与格式

LFA 是一种广泛应用的检测技术,其工作原理是液体样本滴加到样本垫后,试剂样本会持续流动,直至被吸收垫吸收。剩余试剂在通过检测线和控制线后,作为废物被吸收垫吸收。

在结果解读方面,LFA 主要分为两种格式:
- 夹心式(直接)检测 :通常用于检测具有多个抗原位点的高分子量分析物,如人绒毛膜促性腺激素(hCG)、登革热抗体或抗原、HIV 等。检测线和控制线都出现信号,表明 LFA 操作正确且样本中含有目标分析物;若样本中不存在分析物,则仅控制线出现信号。
- 竞争式(抑制性)检测 :一般用于检测具有单个抗原位点的低分子量分析物,如农药或毒素等。检测线无信号表示阳性结果,即样本中存在分析物。显然,无论夹心式还是竞争式检测,若控制线无信号,则表明 LFA 故障,结果不可靠。

除了这两种常见格式,还有垂直流检测等其他格式。垂直流检测遵循与 LFA 相同的原理,但流体垂直流动。不过,这些其他格式往往需要额外的步骤,如样本加载、洗涤和添加金偶联物等,因此由于对专业技能要求较高或使用麻烦,不太受用户欢迎。

下面是 LFA 两种主要格式的总结表格:
| 检测格式 | 适用分析物 | 结果判断 |
| ---- | ---- | ---- |
| 夹心式 | 高分子量、多抗原位点分析物 | 检测线和控制线均有信号:样本含目标分析物;仅控制线有信号:样本不含目标分析物 |
| 竞争式 | 低分子量、单抗原位点分析物 | 检测线无信号:样本含目标分析物;检测线

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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