三維熒光差譜分析法在毒品檢測中的應(yīng)用

摘?要：生物體液中毒品的快速檢測和分析是關(guān)注焦點和研究課題，要引入一種基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析方法，利用具有良好熒光特性的銀納米團簇作為熒光信號源，將其引入含有毒品的待分析尿液之中，捕獲采集三維熒光差譜中毒品分子的指紋信息，進行不同毒品的快速定性定量檢測和分析。

關(guān)鍵詞：三維熒光差譜分析法;計算;檢測

毒品檢測是禁毒工作中的重要組成內(nèi)容，要充分利用具有強大能力的人工智能技術(shù)，將基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法引入到毒品檢測之中，利用完整、豐富的熒光信息捕獲采集三維熒光差譜，進行毒品的定性定量檢測和分析。

一、 毒品檢測及三維熒光差譜分析法概述

毒品檢測通常采用生物體液檢測的方法，主要檢測方法包括有：（1）基于分離的檢測方法，如：色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法、毛細管電泳法、薄層色譜法等。（2）基于特異性識別的檢測方法，如：基于電化學(xué)測試的免疫分析法、基于膠體納米金粒子的免疫分析法。（3）復(fù)雜樣本直接分析法，如：表面增強拉曼光譜分析法、熒光膜檢測法等。

三維熒光光譜法以激發(fā)波長和發(fā)射波長為自變量，發(fā)射強度為因變量，利用激發(fā)-發(fā)射矩陣表達豐富、完整的光譜檢測信息，可以應(yīng)用于毒品檢測領(lǐng)域之中，挖掘其巨大的潛能。

二、 基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法在毒品檢測的應(yīng)用

（一）檢測實驗（1）提供五種實驗毒品，即：3，4-亞甲基二氧基苯丙胺、3，4-亞甲基二氧基-N-甲基苯丙胺-可待因、哌替啶、甲基卡西酮，對試劑進行反復(fù)清洗，包括自來水清洗、超純水潤洗。（2）合成銀納米團簇。在錐形瓶中置入磁子和30mg AgNO3，添加50mL的水使之溶解，制備形成0.6mg/mL的稀溶液，對其進行攪拌，攪拌速率為2000r/min，再添加54mg GSH、5mL的水，生成白色乳狀濁液，10min后添加0.6mL的0.5mol/L氫氧化鈉溶液，使白色乳狀濁液變?yōu)槌吻鍫?，在室溫條件下反應(yīng)24h再進行銀納米團簇的純化，具體操作為：在離心管中置入1mL反應(yīng)混合物，添加3mL甲醇，在8000r/min轉(zhuǎn)速下離心10min，去除溶解于溶液中的游離試劑分子，取下層沉淀物并分散于水體中備用。（3）三維熒光光譜及三維熒光差譜檢測。檢測試驗相關(guān)參數(shù)為：激發(fā)波長210～380nm、測試間隔2nm;發(fā)射波長350～550nm、測試間隔2nm;掃描速度12000nm/min;PMT電壓750V;激發(fā)波長與發(fā)射波長的狹縫寬度5nm。檢測步驟為：進行純品銀納米團簇的稀釋，稀釋比例為30倍，將0.45mL的稀釋品置于樣品池中，隨機抽取一種尿液樣本，將0.15mL稀釋10倍的銀納米團簇、稀釋10倍的尿液樣本與毒品樣本進行1∶1∶1的混合，獲取混合物的整體熒光三維熒光，將其與純品銀團簇的三維熒光光譜相減，即可獲得三維熒光差譜。

（二）檢測計算采用深度學(xué)習(xí)方法進行毒品三維熒光差譜檢測的計算，具體步驟包括有：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過矩陣展開、標準化處理、數(shù)據(jù)降維的流程，進行人體尿液中毒品檢測數(shù)據(jù)的預(yù)處理，并通過三維熒光差譜激發(fā)發(fā)射矩陣進行表達，該矩陣通過主成分分析、線性判別分析的方法進行數(shù)據(jù)降維和優(yōu)化。（2）分類算法。建模數(shù)據(jù)集涵蓋有若干個樣本，要在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后進行分類，主要采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)分類和優(yōu)化。（3）定量算法。在將建模數(shù)據(jù)集進行毒品樣本分組的前提下，依照4∶1的比例分為訓(xùn)練集和測試集，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建定量模型并進行評估。

（三）檢測結(jié)果討論基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法體現(xiàn)出良好的熒光性能，能夠在毒品檢測中形成熒光發(fā)射峰，將該納米作為熒光信號發(fā)射源，將不同毒品的特異化三維熒光光譜變化反映在熒光激發(fā)發(fā)射矩陣的三維圖譜上，并將相互作用后的三維光譜與純銀納米團簇的三維光譜做差，形成特定的三維熒光差譜，表達甲基卡西酮、MDA、MDMA、可待因、哌替啶這五種不同毒品的三維熒光差譜位置、形狀和強度，進行生物體液中不同毒品的定性定量分析，完成對不同毒品的測定。同時，在經(jīng)過數(shù)據(jù)的預(yù)處理之后，采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行毒品三維熒光差譜信息的數(shù)學(xué)模型建構(gòu)，并采用外部驗證集中的數(shù)據(jù)，優(yōu)化生成對抗網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如：訓(xùn)練批尺寸、對抗次數(shù)等，通過實驗分析可知，當對抗次數(shù)為50時，三維熒光差譜數(shù)學(xué)模型的泛化能力達到最優(yōu)狀態(tài)。并由于生成對抗網(wǎng)絡(luò)堆疊有一個生成器，能夠通過生成虛擬數(shù)據(jù)點來訓(xùn)練辨別器，因而具有更強的泛化能力。另外，在訓(xùn)練集的測試中，ANN算法、CNN算法、GAN算法的準確性較高，穩(wěn)定性差異較小，相較而言，GAN算法的泛化能力更強，外部測試集表現(xiàn)更優(yōu)，準確率和穩(wěn)定性最佳。最后，進行測試毒品種類的數(shù)量對模型測試的影響分析，發(fā)現(xiàn)當待分類毒品數(shù)量增至4～5種時，測試模型的準確率降至89%左右。

三、 小結(jié)

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法利用熒光性能較佳的銀納米作為信號源，將其與待測毒品進行相互作用，生成并改變所測毒品的三維熒光光譜，無須考慮復(fù)雜體系中的瑞利散射和光譜重疊問題，實現(xiàn)對多種毒品的快速、準確而穩(wěn)定的定性定量檢測和分析。后續(xù)還要進一步深入探討信號源團簇與待測復(fù)雜體系中小分子的深層作用機理，利用深度學(xué)習(xí)方法探討未知復(fù)雜的非線性關(guān)系和內(nèi)容。

參考文獻：

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作者簡介：席長娜，宿遷子淵司法鑒定所。