基于色素萃取液三维荧光光谱的浮游藻群落组成分析技术

基于色素萃取液三维荧光光谱的浮游藻群落组成分析技术

作者:师大云端图书馆 时间:2015-10-31 分类:硕士论文 喜欢:3133
师大云端图书馆

【摘要】浮游植物是海洋生态系统食物网的基础,在全球碳循环和海洋生态过程中发挥着重要作用。浮游植物的过度增长会对当地的生物多样性和生态系统功能造成破坏,特别是有毒赤潮的爆发会对经济和人类的健康构成重大威胁。浮游植物丰度和群落组成的实时快速监测对于评估沿海地区海水的生态状况至关重要,因此,建立一种快速、低成本的分类技术实现浮游植物群落组成的现场识别测定是近海生态环境监测的迫切需要。三维荧光光谱(EEM)技术因其测定速度快、设备简单、灵敏度高、指纹特性强等优点,近年来作为识别测定浮游植物类群的分析技术越来越受到关注。本文在对我国近海海域浮游植物群落结构分析的基础上,选择了分属于5个门28个属的41种浮游藻进行研究,分别测得所选择的浮游藻在不同温度、光照和生长周期条件下的色素萃取液EEM。首先,利用Daubechies7(db7)小波分解色素萃取液EEM,将分解的尺度分量最佳特征谱代替HPLC色素分析,结合CHEMTAX方法,建立区分浮游藻分类群的荧光识别分析技术,其次,将平行因子(PARAFAC)模型应用于EEM,解析得到14个荧光成分,将所得的14个荧光成分代替HPLC色素比值矩阵,分别结合CHEMTAX程序和非负最小二乘(NNLS)方法,建立EEM-PARAFAC-CHEMTAX和EEM-PARAFAC-NNLS荧光分析技术用于浮游藻群落组成的识别测定分析。所建立的荧光技术能够在门类水平上(硅藻门、甲藻门、绿藻门、蓝藻门和隐藻门)对浮游藻群落组成进行定性、定量识别测定。主要研究成果如下:1.利用db7小波对浮游藻色素萃取液EEM进行特征提取,得到具有种类特征性的尺度分量,使用Bayesian判别分析选择浮游藻色素萃取液的最佳识别特征光谱。然后,构建适用于CHEMTAX的浮游藻色素萃取液的参考识别特征光谱,在此基础上,使用CHEMTAX方法建立浮游藻色素萃取液的荧光分析技术。该技术对307个单种藻样品在门类水平上的平均识别正确率是96.3%,测定的平均相对含量是81.0%。对于195个实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为89.9%和77.3%,当次优势藻测定的相对含量低于20.0%时,大约一半的样品在门类水平上不能被正确识别,所以相对含量低于20.0%的测定结果是不可信的,但当测定的次优势藻相对含量高于20.0%时,次优势藻的识别正确率达到88.7%,所以测定的相对含量高于20.0%的结果是可信的。从长江口采集的85个膜样中选择16个样品分别使用HPLC-CHEMTAX和所建立的荧光技术进行分析,分析结果基本一致,硅藻是16个站位的优势藻,次优势藻包含有甲藻、绿藻和蓝藻。2.将PARAFAC分解模型应用于41种浮游藻色素萃取液EEM,通过残差分析和荧光成分谱形分析确定浮游藻色素萃取液EEM由14种荧光成分组成;然后,利用Bayesian判别分析表明浮游藻色素萃取液的14个荧光成分的组成具有明显的门类特征性;将获得的14个荧光成分构建相对应于CHEMTAX的浮游藻色素萃取液“荧光成分比值矩阵”,结合CHEMTAX建立浮游藻色素萃取液荧光识别分析技术(EEM-PARAFAC-CHEMTAX),该技术对单种藻样品在门类水平上的平均识别正确率是96.3%,识别的平均相对含量是79.2%。对于实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为88.6%和74.9%,然而,当估算的次优势藻的相对含量低于15.0%时,次优势藻的识别正确率低于50%,所以当测定某类浮游藻相对含量低于15.0%时测定结果不可靠,当只考虑相对含量高于15.0%的测定结果时,次优势藻的平均识别正确率提高到88.4%,所以测定的相对含量高于15.0%的结果是可靠的。将2013年3月从长江口采集的16个样品分别使用HPLC-CHEMTAX和所建立的EEM-PARAFAC-CHEMTAX荧光技术进行分析,结果表明,优势藻群和相对丰度高于15.0%的次优势藻群在门类水平上的识别结果与HPLC-CHEMTAX分析结果能够保持较好的一致性。3.基于PARAFAC模型应用于浮游藻色素萃取液EEM获得的14种荧光成分,通过系统聚类分析将所有浮游藻的荧光成分组成聚为61条参考特征光谱,组成标准谱库,利用NNLS解析的多元线性回归建立浮游植物群落组成分析技术。通过测试表明,5个门类的单种藻样品在门类水平上的识别正确率都是100.0%,识别的相对含量范围为81.1%~94.0%。对于实验室混合样品,优势藻和次优势藻的平均识别正确率分别为91.7%和74.3%。当参与混合的浮游藻比例为20.0%时,识别正确率和测定的平均相对含量范围分别为50.0%~84.2%和18.9%~44.3%,即使混合比例低于20.0%,硅藻门、绿藻门和隐藻门的识别正确率也会达到80.0%。然而,由于测定的相对丰度低于15.0%的次优势藻识别正确率小于50%,所以低于15.0%的测定结果不可靠,但当测定的次优势藻相对丰度高于15.0%时,次优势藻的识别正确率高于89.0%,所以测定的相对丰度高于15.0%的结果是可靠的。将此荧光技术应用于长江口采集的16个膜样品进行分析,此荧光技术对优势类群和相对丰度高于15.0%的次优势类群的分析结果与HPLC-CHEMTAX分析结果基本一致。4.通过将三种荧光分析技术的测定结果进行比较,得到EEM-PARAFAC-NNLS分析技术无论对于优势类群还是次优势类群进行识别测定都是较好的方法,将此技术应用于从长江口、黄海和东海采集的现场样品,得到优势类群和高于15.0%的次优势类群的识别结果与历史资料的研究结果相一致。综上所述,荧光分析技术能够在门类水平上正确区分浮游藻分类群,同时表明此荧光技术可以用于现场大批量浮游藻膜样品的快速分析。
【作者】陈小娜;
【导师】苏荣国;
【作者基本信息】中国海洋大学,分析化学,2014,硕士
【关键词】三维荧光光谱;db7;平行因子分析;非负最小二乘;CHEMTAX;浮游藻群落组成;色素;

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