色谱预测

p　　在当前的中国超高效液相色谱仪市场上，主流厂商主要是沃特世、安捷伦、岛津、赛默飞、日立高新等外国品牌。国产品牌超高效液相色谱仪主要是上海伍丰的产品，但是市场占有率还比较低。/pp　　当前，超高效液相色谱在科研及工业领域都有着广泛的应用，第十七届北京分析测试学术报告会暨展览会(BCEIA2017)召开期间，仪器信息网邀约中国超高效液相色谱仪市场的部分主流厂商，汇总了各品牌超高效液相色谱仪主流产品的技术特点和应用案例，并请各厂商预测了未来一段时间内超高效液相色谱仪的市场热点及潜力。本文所归纳的是各产品的应用案例及市场预测情况(strong下文按约稿回复先后排序/strong)。/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "一、各品牌超高效液相色谱仪应用案例/span/strong/pp　　span style="text-decoration: underline "strong日立高新/strong/span与中科院大连化物所建立了合作应用实验室，主要使用日立超高液相系统进行水解蛋白的肽图法研究，研究的难点在于如何高分辨率地快速分离水解蛋白的各个肽段，通过日立ChromasterUltra Rs超高效液相色谱仪与日立新开发的色谱柱(LaChromUltra II ODS C18，填料粒径1.9 µ m，长250 mm)相配合，可在30min内实现对所有BSA水解肽段的分析，实现了高分辨率地快速分离分析，解决了客户难题。另外，还可用UHPLC对茶碱中的微量有关物质进行的高灵敏度分析的研究，使用日立ChromasterUltra Rs超高效液相色谱仪，配备65mm高灵敏度流通池，可对茶碱中0.001%的有关物质的进行痕量检测，进而实现高灵敏度分析检测。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong赛默飞/strong/span则主要涵盖制药(奈韦拉平0.008%的杂质与主成分一起分析)、食品(快速高效同时检测乳制品中的痕量维生素A/D/E)、环境(在线故相萃取检测环境水中的微囊藻毒素)、化工(电雾式检测器检测化工品中无紫外吸收、无荧光化合物)等领域 在满足各种常规检测的基础上，还可完成定制化研发工作及高通量监测工作。特异型、针对性的检测手段及质谱兼容设计可满足各种检测需求。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong安捷伦/strong/span可帮助精细化工客户，通过方法转换和优化，缩短分析时间至原来的十分之一，大幅提升中控样品的检测速度，提高实验室效率。另外，针对食品和制药行业对仪器利用率较高的需求，安捷伦仪器还可在实验室无人值守的情况下自动切换色谱柱及流动相等，将仪器利用率大幅提高的同时，还获得高可靠性和重现性的数据。/pp　　span style="text-decoration: underline "strongWaters/strong/span在制药领域内，其超高效液相色谱仪产品在药检所可用于建立药品的质量标准、基因毒性杂质、药物相关物质研究等 在中药领域常用于复方丹参滴丸质量控制研究 在生物制药企业可用于常规指标检测与辅料检查 在医院、高校临床学院等药物代谢研究机构可用于体内体外活性指标检测。另外还可用于第三方检测机构、高校与科研院所的科研课题以及化工企业的检测当中。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong上海伍丰/strong/span的超高效液相色谱仪产品用于某军工厂火炸药中“四氮烯”成分含量分析。由于此物不溶于水，极微溶于有机溶剂，要在含有极其微量此成分的溶液中分析其含量，用超高效液相色谱仪，出峰快，效率更高。/pp　　strongspan style="text-decoration: underline "岛津/span/strong超高效液相色谱已经进入各个行业、各个领域的千余家实验室，比如在很多的政府实验室，如很多省部级的商、质、农检实验室，承担这非常多的、涉及到液相分析条件的标准起草和制定工作，很典型的是“国家食品安全风险评估中心”，利用超快速质谱LCMS-8050并配合前端的“方法开发系统”，快速的优化并建立了不同畜肉基质中十种兽药镇静剂液相色谱质谱联用分析方法。又如在药物分析领域，全二维液相色谱系统在某知名高校的国家中重点实验室承担着中药材中天然产物的超精细分离工作 超高效液相色谱与超临界流体色谱切换系统在大赛璐、药明康德、康龙化成等企业帮助用户实现手性化合物方法的快速建立及日常分离工作。再比如在某大型的第三方医学检测机构，基于岛津超高效液相色谱的平行液相系统帮助用户实现分析速度提近一倍的提升，极大提升用户在同行业间的业务竞争能力。/pp　　strong由各品牌应用案例的归纳可以看出，当前超高效液相色谱仪主要用于复杂样品、痕量物质等的分析中。应用范围则覆盖了制药、食品与环境等重要领域，其应用优势主要在于提高分析效率、提高分辨率等方面。/strong/pp　　strongspan style="color: rgb(0, 112, 192) "二、超高效液相色谱仪市场预测/span/strong/pp　　span style="text-decoration: underline "strong日立高新/strong/span认为：今年以及2018年，超高效液相色谱的市场重点仍然会在食品和制药行业。因为食品和药品安全一直是人们关注的热点问题，国标和药典中许多食品，药品的检测都采用的是高效液相色谱法，在食品，药品检测中实现高分辨率，高灵敏度的检测意义重大。超高效液相色谱在分辨率，灵敏度以及分析时间上都要优于常规液相，因此超高效液相色谱在食品和制药行业潜力巨大。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong赛默飞/strong/span认为：常规检测基础上更加倾向于超快速液相检测，更加灵活的研发需求及更加高通量的监测需求，更加无缝衔接的液质联用及数据的智能、合规化管理。与全球超快速液相发展趋势同步及日益增长的检测需求，驱使常规液相逐渐趋向超快速液相 越来越多的监控领域对单独色谱检测提出极大的挑战，液质联用逐渐渗透至各个应用领域 国内法规监测及大众舆论加强对数据的监测及控制，合规性将从制药行业逐步扩大至食品、环境、化工等领域。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong安捷伦/strong/span认为：对现有常规方法和标准方法的提升已经逐渐成为市场共识，而且也看到最近很多新标准中引入UHPLC，在未来的几年应该会有更多的标准跟进，对UHPLC的需求也会增加。制药和食品化工领域应该是受影响最大的市场。/pp　　span style="text-decoration: underline "strongWaters/strong/span认为：UPLC未来将持续发展，尤其在USP收录152种UPLC方法、中国药典收录更多UPLC检测药品之后，各市场各行业对于提速增效的追求使得UPLC将继续成为热点：(1)药物分析方法开发：实时检测、快速方法开发结果 (2)食品检测：多种成分同时快速在线检测的需要(3)生物药分析：快速常规检测，以缩短产品生命周期 (4)中药配方颗粒：更高的峰容量、分离度及更快的速度，用于指纹图谱分析 (5)天然产物研究：基质复杂，需要更高效灵敏 (6)基因毒性杂质：低含量，需要更高灵敏度的检测手段 (7)农残筛查：提高分析速度、减少溶剂使用 (8)代谢组学分析：追求更快分离、更高峰容量及灵敏度。/pp　　span style="text-decoration: underline "strong上海伍丰/strong/span认为未来超高效液相色谱仪的市场还将继续在食品、制药、化工等领域发展。/pp　　strongspan style="text-decoration: underline "岛津/span/strong认为：在诸多行业对分析效率、分析通量需求越来越高的大市场环境下，超高效液相必将越来越受到重视。就目前来看，食品安全领域、药物分析领域、环境保护领域等诸多关系到大众安全、健康的相关行业都会越来越多启用超高效液相色谱方法来提升效率。/pp　　由strong各品牌超高效液相色谱仪厂商对未来市场的预测可以看出，大家普遍认同随着标准的驱严、对分析工作效率要求的不断提高，未来一段时间内，超高效液相液相色谱仪将在制药、食品等领域继续得到广泛的应用，同时也将有更多应用超高效液相色谱法的标准问世。另外，数据合规性也是各家厂商非常重视的问题。随着超高效液相色谱法越来越普遍的应用趋势，其与质谱等的联用也将更频繁。/strong/pp　　strong(注：内容若有所欠缺，欢迎读者补充。)/strong/ppbr//p

p　　近日，国外研究机构发布研究报告显示，至2022年，色谱数据系统(CDS)市场预计将达到4.174亿美元，2017-2022年之间，CDS市场年复合增长率预计达到7.8%。/pp　　色谱数据系统帮助研究人员和实验室工作人员对色谱数据进行快速精确的分析，并且实现无纸化操作。逐渐增多的实验室仪器自动化需求降低了手动输入数据失误概率，同时提升了成本效率。并且，临床和生命科学研究实验室研究对信息流通和分析的需求不断上升的趋势对CDS市场的增长起到积极作用。/pp　　该报告将全球色谱数据系统市场从产品，交付模式，最终用户和地理四方面进行了分析。/pp　　从产品类型分类，色谱数据系统分为标准软件和集成软件。标准软件在2016年的色谱数据系统市场占有绝对的市场份额，并且，因其易用性，预期在报告期内继续霸占该市场。/pp　　按交互模式分类，色谱数据系统主要分为基于网络化的内置系统和基于云的解决方案。报告预计，报告期内，基于云的数据处理系统将以最快的年复合增长率增长，主要是由于其易用性增加了数据隐私安全和成本效益。/ppbr//p

p　　近日，国外研究机构发布2017-2021年手性色谱柱市场研究报告，报告指出，安捷伦、赛默飞、岛津和默克是手性色谱柱市场的主流厂商，其他供货商包括：BD、Daice、GE医疗、珀金埃尔默、菲罗门、Regis Technologies、Regis Technologies、东曹、VWR、沃特世、W.R Grace和 ZirChrom Separations。/pp　　一位研究分析师在报告中指出：“蛋白质组学市场和生命科学部分的增长是手性色谱住市场发展的趋势之一。过去几年中，蛋白质组学已经表现出强劲的增长态势，预期，到2018年，蛋白质组学市场将达到近2000万美元，主要是由于蛋白质组学在诊断、药物发现以及其他领域中的应用。手性色谱柱在蛋白药物发现过程中扮演着重要的角色，主要用于分离对映异构体，以进一步分析其疗效。人口增长、慢性疾病种类增多、预期寿命延长以及可支配收入的增多刺激医疗保健费用增长，进而促使生命科学工业的快速增长。随之而来的便是药物批准试验中所用到的手性色谱柱增多。因此，蛋白质组学和生命科学工业的发展导致全球手性色谱柱市场的增长。”/pp　　报告指出，药物批准试验中色谱分析是驱动手性色谱柱市场发展的因素之一。制药工业中手性化合物的分离越来越重要，药物中对映异构体的分子手性往往导致生物系统表现出不同的反应。人体也对手性化合物具有选择性，其与外消旋药物不同的相互作用使对映异构体代谢出不同的最终产物。因此，一个对映异构体可产生预期的疗效，也可以无效甚至有毒的结果。外消旋药物中的对映异构体在生物活性如药理、毒理和代谢研究可表现出不同的结果。/pp　　报告进一步指出，手性色谱柱市场面临的挑战之一是强有力的替代技术。寿命长、成本高的仪器设备需要频繁的定期维修保养。现代仪器对环境变化和原材料老化非常敏感和脆弱，企业通过提供维修服务和技术支持为其带来很大一部分收益。通过在仪器服役期间提供技术维修服务，企业可以获得额外的收入和利润。例如，2015年，因服务支持、耗材配件以及客户培训的交易，沃特世公司的售后服务部门的销售额增加了30%，这部分业务包括手性色谱柱业务。然而，对客户而言，尤其是重视价格的终端用户，仪器维修保养是一个挑战。因此，任何能够提高性能、改善使用寿命、降低价格的替代技术的出现都将对手性色谱柱市场形成威胁。/ppbr//p

与高效液相色谱法（HPLC）等更传统的方法相比，这种研究人员所描述的新方法具有在线和实时监测的优点。《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》杂志上的一项新研究探讨了将双氯芬酸钠球体作为给药系统时，双氯芬酸钠的药物载量和包衣过程中的释放率。该研究通过使用近红外（NIR）光谱技术，不仅对药物负载和释放率进行了监测，还对二者进行了实时在线预测。双氯芬酸在屏幕上展示|图片来源：© JoyImage -stock.adobe.com这项研究由13位来自山东大学和山东SMA制药有限公司的研究人员共同合作完成（均位于中国山东）。他们在报告中首先介绍了近年来制药行业如何将过程分析技术（PAT）越来越多地纳入到生产实践中，无论是使用近红外光谱、拉曼光谱还是光学相干断层扫描（OCT），PAT都被誉为药品生产过程中在线实时监测所不可或缺的工具。双氯芬酸钠肠溶片在美国通常以Voltaren的商品名处方，其也以凝胶形式提供。它是一种非甾体抗炎药（NSAID），用于缓解关节炎，提供抗炎、镇痛和解热作用（根据美国专利申请号5，000，000），美国食品药品监督管理局（FDA）。与此同时，山东的研究小组报告称，双氯芬酸钠微球作为一种多单元薄膜包衣给药系统，具有良好的流动性和稳定的释放速率，流化床包衣广泛用于工业生产。双氯芬酸钠肠溶片是美国常用的处方药，其品牌名称为 Voltaren，也有凝胶剂型提供。根据美国食品和药物管理局（FDA）的规定，这是一种非甾体抗炎药（NSAID），用于缓解关节炎，具有消炎、镇痛和解热作用。与此同时，山东的研究团队报告称，双氯芬酸钠球作为一种多单元薄膜包衣给药系统，具有良好的流动性和稳定的释放率，且流化床包衣技术已广泛应用于工业生产中。流化床喷涂是将功能聚合物与涂层分散体喷涂在一起，一般会形成均匀的薄膜涂层。它具有传热传质快、气相固相接触面积大、温度梯度小等优点。研究人员说，作为过程中的一环，对药物负载量和释放率（双氯芬酸钠的关键质量属性（CQAs））的测试和分析可确保给药系统的安全性和有效性，但离线方法耗时过长，影响分析测试效率。在这一应用中，使用近红外光谱的实时在线预测模型具有很强的抗干扰性，进而允许将蔗糖球以不同的投料量引入实验。研究人员说，这种设计将证明模型的稳健性。近红外光谱用于在存在干扰物质的情况下需要进行多组分分子振动分析的场合。近红外光谱由在中红外区域中发现的基本分子吸收的泛音和组合带组成。近红外光谱通常由非特异性和分辨差的重叠振动带组成。尽管存在这些明显的光谱限制，但化学计量学数学数据处理的使用可用于校准定量分析的定性。在流化床涂层过程中使用了带有漫反射模块和高温外部探头的微型近红外光谱仪。据说这次实验的结果是成功的，研究小组发现它能够验证模型的分析能力。因此，作者建议在这一领域开展进一步研究，为智能化的现代药物生产过程提供更多科学依据。参考文献(1) Sun, Z. Zhang, K. Lin, B. et al. Real-Time In-Line Prediction of Drug Loading and Release Rate in the Coating Process of Diclofenac Sodium Spheres Based on Near Infrared Spectroscopy. Spectrochim. Acta, Part A 2023, 301, 122952. DOI: 10.1016/j.saa.2023.122952(2) Voltaren® (diclofenac sodium enteric-coated tablets) – Tablets of 75 mg – Rx only – Prescribing Information. U.S. Food and Drug Administration. https://www.accessdata.fda.gov/drugsatfda_docs/label/2009/019201s038lbl.pdf (accessed 2023-09-07).(3) Voltaren Arthritis Pain Relief Gel & Dietary Supplements | Voltaren. https://www.voltarengel.com/ (accessed 2023-09-07).

近日，首都医科大学附属北京妇产医院曹正临床质谱团队在JCR Q1区内科权威期刊《Annals of Medicine》在线发表题为“Delivery prediction by quantitative analysis of four steroid metabolites with liquid chromatography tandem mass spectrometry in asymptomatic pregnant women”的研究论文，第一作者为2020级检验专业研究生孟兰兰，该研究通过应用液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）平台建立了四种类固醇代谢物（E3-16-Gluc、17-OHP、THDOC、A-3,17-Diol）的方法学并进行了一系列的方法验证，证实E3-16-Gluc 和 17-OHP 的类固醇代谢物组对于预测没有任何临产临床迹象的单胎妊娠妇女（简称无症状孕妇）一周内的分娩具有极大价值。早产机制尚不明确标志物发现推动早产预测根据世界卫生组织统计，全球每年出生的早产儿有1500多万，我国的早产儿出生率约为10%，早产是造成围产儿及5岁以下儿童死亡的最主要原因。但目前早产发病机制尚不明确，作为早产临床诊疗中的重要环节，此前临床亦无可靠的短期早产预测标志物。分娩预测对评估预产期、提供充分产前护理建议，以及早产和过期妊娠干预诊疗都具有重要意义。而随着三胎政策的落地，高龄、高危以及有妊娠并发症或合并症者孕妇比例逐渐增高，早产预测的临床意义和必要性也进一步提高。首都医科大学附属北京妇产医院曹正、翟燕红临床质谱团队，联合产科刘晓巍团队以及美国康纳尔大学医学院赵贞团队，利用自建LC-MS/MS方法，对招募的585名30孕周（GW）及以上无症状单胎自然分娩孕妇进行血浆中的四种类固醇代谢物的定量检测，评估其在分娩预测中的临床价值，在采集血浆后 7 天内分娩为阳性组，在采样后 7天内未分娩的为阴性组。实验结果表明，THDOC和A-3,17-Diol的浓度在阳性组和阴性组之间没有显著差异。相比之下，阳性组的血浆E3-16-Gluc 和 17-OHP水平显着高于阴性组，具有统计学差异。根据ROC分析确定的临界值，E3-16-Gluc和17-OHP组合测量的阴性预测值(NPV)高达95.7%。本论文对E3-16-Gluc 和 17-OHP 的类固醇代谢物在相对较短的窗口（即7天）内准确排除自然分娩能力的发现，对推动开发简单而准确的早产诊断检测手段有着重大意义，能够为无症状孕妇住院与门诊监测以及门诊强度的临床决策提供重要参考。主要作者介绍 曹正，主任技师，副教授，硕士生导师，首都医科大学附属北京妇产医院临床质谱检验中心主任、检验科副主任。博士毕业于美国马里兰大学帕克分校，随后进入美国休斯敦卫理公会医院进行检验住院医师培训，并取得美国临床化学医师执照。主要社会任职：首都医科大学临床检验诊断学系青年委员会副主任委员，北京市临床检验中心临床质谱规范化应用专家委员会副主任委员，北京内分泌代谢病学会检验医学专业委员会副主任委员等。

利用Resonon Pika XC2高光谱成像预测新鲜姜黄根茎中姜黄素浓度姜黄素是一种天然化合物，具有良好的抗炎、降血脂、抗氧化和抗癌等特性。姜黄素是从姜科、天南星科中一些植物的根茎中提取的一种二酮类化合物。其中，姜黄中约含姜黄素3%～6%，是植物界很稀少的具有二酮结构的色素。了解栽培根茎中姜黄素的水平并确定高产品种非常重要。传统上测量姜黄素是通过从新鲜根茎或干粉中将其提取出来，并使用高效液相色谱（HPLC）或紫外-可见分光光度法进行分析。从植物材料中分离姜黄素费事、费力、成本高，且需要专门的实验室设备和有经验的操作人员。而高光谱成像（HSI）是一种快速且无损的技术，已成功用于土壤和农产品（坚果、水果和蔬菜）各种化学成分和质量指标的评估。然而，目前尚未探索使用新鲜姜黄根茎的HIS图像来预测姜黄素。基于此，为了填补研究空白，在本文中，来自澳大利亚的一组研究团队进行了相关研究，旨在(1) 比较澳大利亚东部不同采样点3个姜黄品种（黄色、橙色和红色）的总姜黄素浓度和不同类姜黄素的分布；（2）评估利用可见-近红外（Vis/NIR）光谱（400-1000 nm）建立的PLSR模型预测新鲜姜黄根茎中总姜黄素浓度的潜力。作者在2018年11月至2019年11月，从五个研究地点共收集了190个样本，以捕捉生长周期的变化。利用光谱范围为400-1000 nm，光谱采样间隔为1.3 nm，光谱分辨率为2.3 nm的Resonon Pika XC2高光谱相机获取样品的高光谱图像。扫描后，提取根茎中的姜黄素，分析其总浓度和分布。建立偏最小二乘回归（PLSR）模型来预测总姜黄素浓度，并通过R2和RMSE来评估模型的准确度。图1 高光谱成像系统Resonon Pika XC2高光谱相机扫描姜黄根茎（a），选择根茎肉（横截面）（b）和皮（c）感兴趣区域（ROI），用于提取每个样品的平均光谱反射率。 图2 实验设计和模型开发流程图。【结果】表1 校准和测试集中不同品种和采样地的总姜黄素 (%) 浓度的描述性分析。图3 不同姜黄品种中三种姜黄素类化合物：双去甲氧基姜黄素 (a)、去甲氧基姜黄素 (b) 和姜黄素 (c) 的百分比分布。 图4 使用三个姜黄品种的原始反射光谱和根茎皮（a）与根茎肉（b）的所有可用波长开发的模型；测试集中单个样本的姜黄素（%）预测值（实心圆）（利用根茎肉模型）和测试数据集中单个样本测量值（“×”）和偏差线（与校准样本的相似度）分布图（c）表2 使用各种光谱分析技术的PLSR模型预测性能。 图5 仅使用橙色姜黄品种的原始反射光谱和根茎皮（a）与根茎肉（b）的所有可用波长开发的模型；测试集中单个样本的姜黄素（%）预测值（实心圆）（利用根茎肉模型）和测试数据集中单个样本测量值（“×”）和偏差线（与校准样本的相似度）分布图（c）。【结论】红色姜黄品种姜黄素最高，建议农民可以培育该品种。本研究结果表明Vis/NIR高光谱成像结合PLSR有潜力仅使用根茎肉图像而不是根茎皮图像预测新鲜姜黄中的姜黄素。在收获和清洗过程中，指状根茎通常从母根茎中折断，仍可销售，因此，通过扫描从加工批次中随机选择的任何折断的根茎碎片，并使用所开发的PLSR模型，可以在两级系统下基于农场手段对包装根茎进行分级。针对每个品种开发模型可以提高预测性能和可靠性。使用单一姜黄品种（橙色）开发的模型预测结果更准确，预测性能和可靠性更高。波长选择（Jack knifing）进一步改进了这些方法，使其适用于更小、更便携的多光谱成像系统。然而，在未来的研究中，应针对每个特定品种采集更大的样本量，并对从其他光谱区域收集的数据进行调查。此外，该方法应被用于预测单个姜黄素类化合物，未来新兴的图像深度学习算法可能会进一步提高模型预测性能。请点击如下链接，阅读全文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650310032&idx=1&sn=18f01ae402460e5da378f1ca6611014e&chksm=bee1a96f8996207988d67e735544aa15e26988c1a3cbb97e8aef9859a4a796e09c2f2202826e#rd

土壤水力参数，如田间持水量（FC）和永久萎蔫点（PWP），在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的，随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力，而土壤传递函数（PTF）作为一种替代方法，已被用于使用易测量的土壤特性（如土壤粒级、有机碳和容重）来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展，因其快速、低成本和无损测量，许多研究者已经利用可见近红外（Vis-NIR）光谱预测了土壤特性，而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此，在本研究中，一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本，在实验室中测量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中，2/3的数据集用于校准（368个样品），1/3的数据集用于验证（190个样品）。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。研究区域图【结果】卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布（平均值和标准偏差）（N = 558）。FC和PWP预测模型的性能（50 次迭代）验证集FC和PWP预测值和观测值散点图（RF方法）（变性土-绿点，淋溶土-红点，弱育土-蓝点，新成土-黄点）。传统PTF方法预测验证集FC和PWP含水量的性能。【结论】验证结果表明，与PLSR模型相比，RF和SVM性能较好。与田间持水量（R2=0.66-0.69和RMSE=7.25-7.51%）相比，永久萎蔫点预测良好（R2=0.70-0.74，RMSE=5.44-5.74%）。在土纲中，Vis-NIR光谱（R2=0.34&0.42）对变性土FC和PWP的预测不佳，对淋溶土（0.44&0.52）和弱育土（0.55&0.65）的预测结果一般，而对新成土（0.83&0.76）预测结果较好。总体而言，结果与传统PTF方法相当。目前结果表明，可见近红外光谱有助于快速准确地估计该国半干旱地区的水力特性。

Ⅱ型糖尿病早期预测研究获突破中科院上海生科院营养科学研究所林旭团队和生物化学与细胞生物学研究所吴家睿、曾嵘团队在Ⅱ型糖尿病早期预测研究方面取得新进展。相关成果日前在线发表于《糖尿病护理》杂志。肉碱是转运长链脂肪酸进入线粒体内膜进行β氧化的重要载体，在线粒体脂肪代谢中起到重要作用。酰基肉碱作为肉碱代谢的中间产物，在动物研究中能反映早期的脂肪酸氧化失衡和线粒体应激状况。然而，酰基肉碱谱能否预测Ⅱ型糖尿病的发生仍不清楚。在“中国老龄人口营养健康状况研究”前瞻性追踪队列样本库的基础上，研究人员采用液相色谱—串联质谱法，对该项目2103名志愿者的血浆酰基肉碱谱进行了检测，并发现34种游离肉碱和酰基肉碱。分析发现，血浆特定酰基肉碱，尤其是长链酰基肉碱能显着增加Ⅱ型糖尿病的6年发病风险，并且独立于体质指数（BMI）、空腹血糖、糖化血红蛋白（HbA1c）等多种已知的传统风险因素。此外，受试者工作特征曲线（ROC）分析发现，若仅采用传统风险因素（如年龄、BMI、空腹血糖、HbA1c、糖尿病家族史等）建立的模型，其曲线下面积（AUC）仅为0.74。而当模型中加入特定酰基肉碱后，AUC显着增加到0.89（AUC越接近1，表示模型的预测效果越好）。因此，研究表明，酰基肉碱谱能显着增加Ⅱ型糖尿病早期预测的效能。

中科院上海生科院营养科学研究所林旭团队和生物化学与细胞生物学研究所吴家睿、曾嵘团队在Ⅱ型糖尿病早期预测研究方面取得新进展。相关成果日前在线发表于《糖尿病护理》杂志。　　肉碱是转运长链脂肪酸进入线粒体内膜进行β 氧化的重要载体，在线粒体脂肪代谢中起到重要作用。酰基肉碱作为肉碱代谢的中间产物，在动物研究中能反映早期的脂肪酸氧化失衡和线粒体应激状况。然而，酰基肉碱谱能否预测Ⅱ型糖尿病的发生仍不清楚。　　在“中国老龄人口营养健康状况研究”前瞻性追踪队列样本库的基础上，研究人员采用液相色谱—串联质谱法，对该项目2103名志愿者的血浆酰基肉碱谱进行了检测，并发现34种游离肉碱和酰基肉碱。分析发现，血浆特定酰基肉碱，尤其是长链酰基肉碱能显著增加Ⅱ型糖尿病的6年发病风险，并且独立于体质指数(BMI)、空腹血糖、糖化血红蛋白(HbA1c)等多种已知的传统风险因素。　　此外，受试者工作特征曲线(ROC)分析发现，若仅采用传统风险因素(如年龄、BMI、空腹血糖、HbA1c、糖尿病家族史等)建立的模型，其曲线下面积(AUC)仅为0.74。而当模型中加入特定酰基肉碱后，AUC显著增加到0.89(AUC越接近1，表示模型的预测效果越好)。因此，研究表明，酰基肉碱谱能显著增加Ⅱ型糖尿病早期预测的效能。

Research and Markets发布的最新研究报告显示，预计红外光谱市场将在2022年达到12.6亿美元，2016年至2022年之间复合年增长率为6.5%。　　红外光谱广泛应用于生物、制药、化学、食品饮料、环境、半导体等不同的领域，其中预计生物领域的复合年增长率最高。美国、德国、英国、意大利等国家在生物技术和制药工业方面的发展与进步将推动该行业的增长。　　预测期内，预计便携红外的市场增长速度将高于其他类型的红外光谱仪，这个市场的增长主要是由于便携式光谱仪具有很多优势，如工作流程的改善、空间需求的减小、维护更加简单等。市场中常见的便携红外主要是傅里叶变换原理的，称为便携FT-IR。不过，2015年，台式谱仪占据最大的市场份额。　　2015年，北美占据红外光谱最大的市场份额。预计，预测期内北美市场将主导红外光谱仪全球市场。政府在科研方面的投资增加，更加严格的药品管理法规和越来越多的食品安全问题是红外光谱北美市场增长的主要驱动因素 而亚太区预计市场增长速度最高。

卡内基梅隆大学和俄罗斯圣彼得堡国立大学的研究人员提出一种算法——MolDiscovery，提高了小分子识别的效率和准确性。该算法使用分子的质谱数据来预测未知物质的「身份」，在研究早期告诉科学家他们是偶然发现了新事物，还是仅仅重新发现了已知事物，可节省发现新的天然医药产品的时间和金钱。　　该研究于6月17日以「MolDiscovery: learning mass spectrometry fragmentation of small molecules」为题发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。 MS 是一种电离化学物质并根据其质荷比（质量-电荷比）对其进行排序的分析技术。广泛应用于各个学科领域中通过制备、分离、检测气相离子来鉴定化合物。　　质谱图是小分子的指纹，可以用一组质量峰表示，但与指纹不同的是，没有庞大的数据库来匹配它们。尽管已经发现了数十万种天然分子，但科学家们无法获得他们的质谱数据。　　目前，已经出现了包含数万个小分子注释质谱的谱库，为开发基于机器学习的方法来提高计算机数据库搜索的灵敏度和特异性铺平了道路。然而，现有方法对于超小分子（ 400 Da）表现不佳，并且对于「重」小分子（1000 Da）在计算上不足。　　现在，该研究团队提出一种质谱数据库搜索方法—— MolDiscovery，通过学习概率模型来将小分子与其质谱相匹配，大大提高了小分子识别的准确性，同时使搜索效率提高了一个数量级。　　从全球天然产物社会分子网络（GNPS；http://gnps.ucsd.edu) 搜索了 800 万个串联质谱后，MolDiscovery 以 0% 的错误发现率 (FDR) 鉴定了 3185 个独特的小分子，与现有方法相比，增加了 6 倍。在具有已知基因组的 GNPS 存储库的一个子集上，MolDiscovery 正确地将 19 个已知和三个假定的生物合成基因簇与其分子产物联系起来。　　MolDiscovery 框架　　MolDiscovery 框架主要分两个过程：训练过程和评分过程。具体步骤：　　从构建代谢物图和生成碎片图开始。对于后者，MolDiscovery 使用一种新的高效算法来查找代谢物图中的桥接和 2-cuts；　　MolDiscovery 继续学习匹配碎裂图和质谱的概率模型；　　对小分子光谱对进行评分，计算 FDR。基准测试　　MolDiscovery 与其他五种最先进的方法进行了比较，数据库搜索结果显示，MolDiscovery识别效果最好，平均可以正确识别测试 GNPS 和 MoNA 数据中的 43.3% 和 64.3% 的小分子。所有测试方法的最高 K = 1、3、5 和 10 准确度。（来源：论文） MolDiscovery 也是针对 DNP 搜索 GNPS 的最快和最节省内存的方法之一。在预处理阶段，MolDiscovery 比其中一种方法快 300 倍以上。　　还根据正确分子匹配的质量范围评估了运行时间。对于质量 1000 Da 的分子光谱，相同质量范围内，MolDiscovery 平均只需 6 分钟和 24 秒。　　注释 8 倍多的光谱，识别出 6倍多的独特化合物　　从GNPS 搜索了 800 万个串联质谱，在严格的 0% FDR 水平下，MolDiscovery 注释了 8 倍多的光谱，并识别出比 Dereplicator+ （一种从MS中识别小分子的数据库搜索复制器）多6倍的独特化合物。　　MolDiscovery 搜索在 10 个线程上花费了 34 天，与单线程上的预测 329 天非常接近。值得注意的是，在搜索如此大规模的光谱数据集时，MolDiscovery 比其他方法要高效得多，只需要对分子数据库进行一次预处理，可以有效地搜索未来的光谱。　　节省新药研发时间、成本　　「科学家们浪费了大量时间来分离已知的分子。」研究团队成员 Hosein Mohimani 说。「早期检测分子是否已知，可以节省时间和数百万美元，并有望使制药公司和研究人员更好地寻找可能用于新药开发的新型天然产品。」　　Mohimani 解释说：「例如，科学家检测出一种在海洋或土壤样本中有望成为潜在药物的分子后，可能需要一年或更长时间才能识别出这种分子，而不能保证该物质是新的。MolDiscovery 使用质谱测量和预测机器学习模型快速准确地识别分子，且无需依赖质谱数据库进行匹配。」　　该团队希望 MolDiscovery 将成为实验室发现新型天然产物的有用工具。MolDiscovery 可以与 Mohimani 实验室开发的机器学习平台 NRPminer 协同工作，帮助科学家分离天然产物。

小米米粉的主要营养成分为淀粉，淀粉和水混合成悬浮液，在经历加热、溶解、吸水膨胀过程后会出现淀粉糊化的现象，其糊化特征指标能为评价小米米粉食味品质、确定加工工艺提供重要数据支撑。目前，小米米粉糊化特征指标测定主要采用快速黏度分析（RVA），但在糊化特征指标测定过程中，待测样品的制备会破坏其理化特性，且样品制备操作流程繁琐，人工、时间成本较高，因此实现待测样品批量、快速检测存在一定困难。山西农业大学农业工程学院的王国梁、王文俊、李志伟*等设计一种高光谱数据提取、预处理分步运算程序，并提出利用SSA优化BP算法进行待测样品糊化特征指标回归、预测，旨在寻求一种简化高光谱数据提取、预处理流程的方法，并探讨SSA优化BP算法在小米米粉糊化特征指标回归、预测方面的优势，为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特性预测方面应用提供理论支撑。1、小米米粉糊化特征指标测定结果数据集统计结果如表1所示。小米米粉中淀粉含量占比不同会导致糊化特性不同，从表中糊化特征指标数据统计结果可以看出样本间糊化特性存在差异，而高光谱技术可以利用各样本反射率变化反映样本间成分含量的不同，因此通过运用数据处理技术利用高光谱反演样本糊化特征指标，可以实现小米米粉糊化特性的高光谱预测。2、高光谱数据提取与预处理01 小米米粉高光谱数据提取样品表面像素点间反射率存在差异，导致建模时若以少量点绘制成光谱特征曲线误差较大，为提高模型精度，结合高光谱成像技术优点，本研究采用图2所示采样方式。在ROI内提取大量像素点过程的选点规则如式（8）～（10）所示。02 小米米粉高光谱数据预处理采用小米米粉高光谱数据各个波段下反射率的算术平均值集合成平均光谱曲线。算术平均值在数据统计与分析过程中具有反应灵敏、确定严密、容易获得和受抽样变动影响小等特点，计算如式（11）所示。如图3所示，光谱曲线吸收峰主要集中在980、1 200 nm以及1 450 nm波长处，980 nm和1 200 nm波长处吸收峰主要受小米米粉淀粉含量的影响，而1 450 nm波长处为样品中水分子敏感波段。3、小米米粉糊化特征指标预测设置发现者、加入者和预警者比例为0.7∶0.3∶0.2，运行SSA优化BP算法。根据式（12）可得出运用SSA优化BP算法预测小米米粉糊化特征指标的最优适应度值。图4显示出小米米粉糊化特征指标随SSA优化BP算法迭代次数增加误差变化趋势，即随迭代次数的增加，7 条曲线均呈下降收敛态，其中SB、PT预测结果误差偏大，GT误差变化率较大，PV、BD预测结果误差较小。小米米粉糊化特征指标的最优迭代次数及适应度值如表2所示。以PV为例，从表2中可以看出，最优迭代次数为13，最优适应度值能达到0.050 8。为进一步显著观察预测值与测试值的关系，突出SSA优化BP算法优势，分别在测试样本集第1、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100点设置观察窗口，将测试集PV、BP算法预测PV及SSA优化BP算法预测PV输出对比，如图5所示。如表3所示，SSA优化BP算法预测值MSE为0.017 5，而BP算法预测值MSE为0.026 6，SSA优化BP算法预测值MSE比BP算法明显降低。由表3可知，相较于BP算法，运用SSA优化BP算法求得其他小米米粉糊化特征指标预测值MSE均降低，表明SSA优化BP算法在提高小米米粉糊化特征指标预测精度、降低MSE方面具有普适性。综上所述，运用该优化算法可为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特征指标预测方面提供理论支撑。结 论本实验以山西省长治市武乡县所收获小米研磨后的小米米粉为研究对象，获取358 份小米米粉高光谱数据集，通过光谱数据提取、预处理，并以该数据矩阵为基础，分别运用BP算法、SSA优化BP算法进行待测样品糊化特征指标预测，得到以下主要结论：1）运用光谱数据提取、预处理分布运算程序，对样本高光谱原始数据集进行批处理，能够标准化并简化光谱数据提取、预处理过程，从数据处理结果可以看出，该程序在粉末及小颗粒样本光谱数据的提取、预处理过程中具有普遍适用性；2）分别运用BP算法及SSA优化BP算法对小米米粉糊化各特征指标进行预测，从预测值与测试值间MSE可以看出，运用SSA优化BP算法能够提高小米米粉糊化特征指标预测精度，降低MSE，其中对PV的预测值MSE最低可以达到0.0175。本研究表明，运用高光谱数据提取、预处理分步运算程序可以简化提取小米米粉平均光谱数据过程，结合SSA优化BP算法可以对待测样品糊化特征指标进行预测，能够为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特性预测方面应用提供理论支撑。

近日，中国科学院武汉植物园研究人员利用光谱技术建立了森林土壤光谱反演预测模型，从而较好地实现对高异质性森林SOC和TN的快速预测。森林土壤预测模型　　快速、廉价、准确地获取土壤中碳(C)、氮(N)含量信息是当前土壤质量评价和全球土壤碳库收支管理研究的基础和前提，而土壤空间异质性加大了人们对土壤属性动态监测的难度和成本。　　森林土壤是调控陆地生态系统碳收支平衡的重要基础。利用近地高光谱遥感技术实现多层次森林土壤C、N含量信息的快速、高效、无损、低成本建模估测，有望为当前土壤C、N动态研究及制图开辟新的途径，必将有助于加深对土壤C、N空间异质性及影响因素的理解，对于森林土壤碳库管理和持续经营具有重要意义。然而，受土壤层次的影响，土壤属性的高光谱反演模型的预测能力降低，限制了模型的应用。　　中国科学院武汉植物园助理研究员姜庆虎在研究员刘峰的指导下，以中亚热带(八大公山)森林不同层次土壤为例，利用光谱技术建立了该区表层和亚表层土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的光谱反演预测模型，从而较好地实现对高异质性森林SOC和TN的快速预测。其中，光谱模型对SOC预测的R2为0.79-0.90，对TN预测的R2为0.66-0.86。在此基础上，针对模型难以实现层次间的传递性应用问题，利用spiking法并借助加权算法，成功解决了这一难题，使得预测模型的传递性得到大幅提升。该研究的开展，为快速获取高异质性土壤属性信息提供了潜在的可能。　　该研究得到国家自然科学基金(31270515,31470526)和国家重点基础研究发展计划(2014CB954004)的资助，结果发表在Geoderma杂志上。

“沉睡三千年，一醒惊天下。”3月20日，在成都举行的“考古中国”重大项目工作进展会上，考古工作者宣布在三星堆遗址新发现了6座三星堆文化“祭祀坑”，并出土了巨型黄金面具、巨型青铜器等重要文物500余件，引起强烈震动，并持续霸屏网络热搜榜。那么这些出土文物有哪些寓意、象征和文化内涵呢？这还需要等待专家分析检测文物的材料和属性，以及结合更多的资料内容才能掀开古蜀文明的神秘面纱。图1 三星堆出土金面具（图片来源：新华网）图2 考古人员作业现场（图片来源：新华网）值得一提的是，这次三星堆遗址考古发掘和保护研究还有一大亮点，就是充分运用现代科技手段，实现考古发掘、科技考古与文物保护全过程紧密结合。在现代科技手段中，拉曼光谱作为一种无损、非破坏的分析技术，已被广泛应用在考古文物的材料鉴定和研究领域中。非常巧合的是，三星堆博物馆年初刚刚采购一台HORIBA的XploRA Plus 拉曼光谱仪，对于这批来自千年前的古代使者，如果使用了XploRA Plus 拉曼光谱仪，我们将会了解到哪些信息呢？让我们以这次三星堆出土的部分文物为例，大胆预测一下吧！预测一：丝绸——碳化机理有望揭示这次考古让人兴奋的是，在三星堆遗址祭祀坑终于发现了丝绸。而此前，在气候湿润的四川发现丝绸，似乎是遥不可及的难题。同时，埋藏地底的丝绸历经几千年，有的非常脆弱，有的甚至直接朽化，形貌很难保存，也就难以鉴别，本次丝织品痕迹也是在灰烬中被发现。如今拉曼技术却可以帮助我们做出一系列定性检测。对于最新出土的丝绸，拉曼可以帮助我们揭示古代丝织品的碳化机理，碳化程度的不同对于丝织品外观上的颜色有直接影响。而碳化过程中出现的非晶态碳质、碳化过程中蚕丝蛋白分子结构上酰胺键的变化等信息，都有助于我们了解碳化丝织品的微观上的特征，对古代丝织品的碳化机理和丝织品保护提供依据。除此之外，拉曼在古代丝织品文物的染料鉴定与分析方面也表现不凡，染料成分鉴定可以帮助我们了解其年代和工艺，为保护和修缮提供依据。 图3 三星堆发掘出的不规则碎块——丝绸的痕迹（图片来源：微博@新华视点）预测二：青铜器——制造工艺或可揭秘说起三星堆，就不得不说说青铜器。因为此前三星堆出土过大型青铜立人、青铜神树、青铜神像，轰动了国内外。另外，青铜器让人瞩目还因为青铜器时代有很多特征，开启了后来的历史。拉曼光谱在青铜器测试方面可说大有作为。譬如它在青铜器表面腐蚀物的锈蚀过程与机理的研究方面可以提供重要信息。拉曼测试可以获取腐蚀物的化学组成，这可以帮助我们了解青铜器制造工艺，例如在青铜冶炼中加入元素Pb提升流动性用于制成更精细的纹饰，青铜器表面出现PbO, PbCO3和PbCl2等腐蚀物。此外，拉曼还可以分辨有害锈蚀成分，推测青铜器的腐蚀原因，从而揭示不同地域环境影响下不同的腐蚀机理。这些信息对于文物的修复和保护极具意义。图4 此次出土的大型青铜器（图片来源：新京报网）番外：还原古风貌——XploRA Plus 优势多进入21世纪以来，拉曼光谱仪器的功能越发强大多样化，四川省文物考古研究院采购的LabRam Soleil和三星堆博物馆这次采购的XploRA PLUS全自动拉曼光谱仪，就非常具有代表性，尤其在考古领域中，优势突出：1. 针孔共焦，三维空间滤波它们的一大亮点体现在共焦针孔。共焦针孔在提升空间分辨率和抑制杂散光方面发挥着显著的作用。具体来讲，位于焦点处的信号恰好汇聚在共聚焦针孔处，全部通过共聚焦针孔，位于焦点之外的信号汇聚在共聚焦针孔以外，只有极少部分可以通过共聚焦孔。这样不仅提升了空间分辨率，适用于不均匀样品的微区分析，还能有效抑制周边物质的荧光干扰，一般文物如青铜器、象牙、丝织物等大都经历过漫长的土壤和水的侵蚀期，埋藏的环境十分复杂，会有一定的荧光背景，这正是它们的用武之地。2. 高度自动化操作, 功能强大的软件它们是一款高度自动化的拉曼光谱仪，激发波长和光栅均可一键切换，快速适应不同种类样品测试条件。功能强大的软件LabSpec 6, 提供完整的分析、测试功能，包括适用粗糙样品测试的新型EasyNav技术、数据采集、处理、分析和显示。LabStore中拥有丰富的可选应用，将软硬件智能化融合。图3 左：HORIBA拉曼光谱仪 XploRA Plus；右：LabRAM Soleil™ 高分辨超灵敏智能拉曼成像仪“蚕丛及鱼凫，开国何茫然。”古蜀国的文化起源一直披着神秘的面纱，此次考古新发现意义重大，一件件文物的亮相也逐渐揭开中华文明历史轴线。相信考古人员和现代仪器的合力，一定能够破解古蜀文明之迷。当然，希望拉曼光谱仪也可以在这次研究中助一臂之力，让炎黄子孙能够更好地了解古蜀文化，传承文明光辉。神秘的“堆堆”，拉曼光谱来了！

近日，记者从中国科学院东北地理与生态研究所了解到，该所在水体总悬浮颗粒物光谱预测研究中取得进展，相关成果发表在国际期刊《Journal of Environmental Management》上，中国科学院东北地理与农业生态研究所王翔博士为第一作者，宋开山研究员为通讯作者。据介绍，良好的水质是人类社会发展的关键，总悬浮颗粒物（TSM）是一个关键的水质参数，可以影响水的透明度、真光层深度和初级生产者，与水生态环境问题息息相关。传统的水体TSM研究主要通过大量的野外调查，费时费力。与传统的TSM分析相比，光谱和遥感技术在水体TSM估算研究中具有很大的优势。任何基于卫星影像的遥感估算都需要光谱特征分析，光谱研究是遥感制图的基础。针对TSM的遥感估算研究已有很多，大多都是以单波段或波段运算构建的经验模型。光谱微分技术也被广泛应用于水质参数的预测，但都是一阶微分或二阶微分的整数阶微分。尽管整数阶微分被应用于多个领域，但也会导致一些光谱信息丢失和噪声放大。本研究以从全国103个湖泊水库采集的392个水体样本光谱数据为研究对象，在光谱微分技术可以有效预测TSM的基础上，尝试使用以0.25阶为增量的分数阶微分技术构建TSM预测模型，可以弥补整数阶微分的缺点，在任意阶扩展，从而捕捉到更多的光谱变化信息。研究表明，分数阶微分增强了对TSM响应的500-600nm和800nm处的光谱特征；分数阶微分也提高了TSM与光谱信息的相关性；并且分数阶微分提高了模型的预测能力，0.5阶至1.25阶的预测精度较高。本研究可为其他水质参数预测和基于高光谱影像的水质参数制图提供参考。该研究得到了国家重点研发项目和国家自然科学基金项目共同资助。

ASD | 利用高光谱反射率预测温带落叶阔叶树木的叶片性状：通用模型可适用于整个生长季节吗？追踪生长季和地理区域中叶片性状的变化是理解陆地生态系统功能的关键。野外光谱法是原位监测叶片功能性状的有力工具，在农业、林业和生态学中都有许多应用，例如，叶片光谱已用于表征许多叶片理化特性，预测倍体水平，估计叶龄，甚至可以预测入侵植物对凋落物分解的影响。但目前尚不清楚是否可以开发通用统计模型来根据光谱信息预测性状，或是否需要根据条件变化进行重新校准。特别是，生长季多个叶片性状同时变化，是否可以从高光谱数据成功预测这些时间变化是一个悬而未决的问题。基于此，为了填补研究空白，在本研究中，一组国际研究团队利用标准实验室方法（包括光捕获和生长：N（%），δ15N（‰），δ13C（‰），叶绿素，可溶性C（%）和叶片含水量（LWC）；防御和结构：每单位面积的叶片质量（LMA g m-2）、总C（%）、半纤维素（%）、纤维素（%）、木质素（%）、总酚类（mg g-1）和单宁（mg g-1）；岩石衍生营养素：P（%）、K（%）、Ca（%）、Mg（%）、Fe（μg g-1）、Mn（μg g-1）、Zn（μg g-1）和B（μg g-1））和叶片光谱（利用光谱范围为350-2500 nm的ASD FieldSpec 3进行测量，在350-1000 nm，采样间隔为1.4 nm，在1000-2500 nm，采样间隔为2 nm）追踪了整个生长季的变化，研究了温带落叶树木多种叶片性状和光谱特性之间的联系。旨在回答以下问题：（1）常见物种叶片的理化性状在生长季如何变化？（2）叶片反射率在生长季如何变化？（3）生长季叶片理化性状和光谱之间是否存在可预测的关系，从而使叶片光谱能够不受时间限制地远程追踪森林生态系统功能的变化？然后评估叶片光谱是否可以在季节效应的影响下稳定地捕获叶片性状，为通过机载和星载传感器的高光谱成像进行大尺度叶片性状调查奠定基础。【结果】理化性状和光谱在整个生长季变化很大，虽然6月和9月之间收获的成熟叶片变化较小。重要的是，叶片光谱可以准确预测大多数叶片性状的季节性变化，成熟叶片的预测精度通常较高。然而，对于一些性状，PLSR估算模型因物种而异，单一PLSR模型不能用于物种水平的准确预测。8个落叶树种叶片光谱及其变异性（平均反射率（a）和变异系数（b））的季节模式。2017 年 5 -10 月，不同季节对英国剑桥Madingley林地21种叶片性状全/特定光谱数据最佳PLSR性能的影响。2017 年 5-10 月，不同物种对英国剑桥Madingley林地21种叶片性状全/特定光谱数据最佳PLSR性能的影响。【结论】叶片光谱可成功预测整个生长季多种功能性叶片性状，为机载和星载成像光谱技术监测和绘制温带森林植物功能多样性奠定了一定基础。请点击下方链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650309890&idx=1&sn=9bddcb74cbb31a26c18ad6aee87f4344&chksm=bee1a9fd899620ebd02f200799a9370626a1d8b6fee07375ad2580b562fa8ad686a495393775&token=1524960455&lang=zh_CN#rd

孙旭东华东交通大学机电与车辆工程学院 南昌 330013采收期预测源于精准农业的理念，适时采收是水果提质增效的重要技术手段。过早采收，果实内营养成分未转化完全，影响水果的品质和产量。过迟采收，增加落果、贮藏易烂，加重树体养分的消耗，使树势衰弱，影响次年生产。手持式近红外光谱仪器具有快速、无损和原位测量等优点，是树上水果品质原位检测的最佳技术手段。目前，手持式近红外光谱仪器的模型多在实验室条件下建立。果园环境与实验室相比，存在多种影响因素，诸如温度、阳光等。果园环境下，阳光由早到晚，均处于动态变化中。阳光变化同时影响果实和参比的能量谱。吸光度(A=-log(S-D)/(R-D))，S为果实能量谱，D为暗电流，R为参比能量谱。在实验室建模时通常认为参比能量谱R不变，间隔若干采样次数采集一次参比能量谱，计算吸光度A。但果园环境中阳光是变化的，阳光一方面通过果实进入检测器探头，另一方面阳光变化导致参比能量谱动态变化，这往往容易导致实验室建立的模型在果园中部分失效。我们前期研究发现，果实尺寸越小，阳光的影响越显著，例如透过葡萄果实进入探头的平均阳光信号约占果实信号的1%，而脐橙约为1‰[1,7]。因此，可以从化学计量学角度，视阳光为外部影响参数，应用外部参数正交化(EPO)等方法进行校正，探索实验室模型的果园应用，提高历史数据的利用率，减少重复性的工作。采收期预测是手持式近红外光谱仪果园应用的典型案例之一。澳大利亚Walsh教授团队将手持式仪器成功用于芒果采收期预测，以干物质含量作为采收期预测指标，芒果协会将芒果增收的40%归结为采收期的创新应用[2]。日本、比利时和意大利的科研团队也从事采收期预测的应用研究[4-6]。我们近年也在探索手持仪器的柑桔采收期预测应用，例如验证满足采收标准脐橙果实占比随采收期的变化（图1）[7]、生成采收决策处方图（图2）。果农可以依据采收处方图，合理安排采摘，未来也可以将处方图配对的品质指标和果树位置，下载至采收机械，按图采收，但某种程度上取决于采摘机械的产业应用进程。图1 满足采收标准脐橙随采收期变化曲线图2 脐橙采收决策处方图（紫色代表完熟、橙色代表成熟、粉色代表近熟）我国水果采收期预测尚处于基础研究阶段。技术、仪器和标准等都有待深入。例如，采收期预测标准应视水果种类、用途做出科学调整，例如出口的后熟型水果、立即上市销售和贮藏型水果的采收标准不同，采收期预测也应做相应的调整。参考文献[1] Sun, X., Wang, Z., Aydin, H., Liu, J., Chen, Z., Feng, S. First step for hand-held NIRS instrument field use: Table grape quality assessment consideration of temperature and sunlight chemometrics correction[J]. Postharvest Biology and Technology, 2023, 201: 112374.[2] Granger, A. A. Plant & food research: New Zealand kiwifruit breeding programme [J]. Acta Hort., 2011, 913: 59-62.[3] Walsh, K. B., McGlone, V. A., Han, D. H. The use of near infra-red spectroscopy in postharvest decision support: A review [J]. Postharvest Biology and Technology, 2020, 163: 111139.[4] Osborne, B. G. Applications of near infrared spectroscopy in quality screening of early-generation material in cereal breeding programmes [J]. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 2006, 14: 93-101.[5] Bertone, E., Venturello, A., Leardi, R., Geobaldo, F. Prediction of the optimum harvest time of ‘Scarlet’ apples using DR-UV-Vis and NIR spectroscopy [J]. Postharvest Biology and Technology, 2012, 69: 15-23.[6] Peirs, A., Lammertyn, J., Ooms, K., Nicolaï, B.M. Prediction of the optimal picking date of different apple cultivars by means of VIS/NIR-spectroscopy. Postharvest Biology and Technology, 2001, 21: 189–199.[7] 宮本久美. 果樹の生育診断への近赤外分光法の応用 [J]. 農業機械学会誌, 2007, 69(3): 11-14.[8] Sun, X., Guo, F., Liu, J., Chen, Z., Abobatta, W. F., Nawaz, M. A., Feng，S. From lab to orchard use for models of hand-held NIRS instrument: A case for navel orange quality assessment considering ambient light correction[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 219: 108797.

2023年9月19日，中国仪器仪表学会近红外光谱分会发布了关于开展2023年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛”的通知。通知要求参赛者于2023年10月30日前完成并提交“参赛附表”，截至目前，超过110人参加了本次竞赛。按照活动进程，中国仪器仪表学会近红外光谱分会正式公布2023年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛” 预测集实际测量值。点击下载：2023 年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛” 预测集实际测量值.xlsx测试集样本序号化学成分16.3225.95635.14445.3658.88465.96475.32886.61696.012106.828115.704126.616136.088145.788156.544165.92175.204185.672195.912205.316根据参赛者提交预测结果的准确性，本竞赛将评选出一等奖1名，二等奖2名，三等奖5名，优秀奖10名。颁发电子版获奖证书和奖金，其中一等奖奖金2000元，二等奖奖金1500元，三等奖奖金1000元，优秀奖只颁发获奖证书。本竞赛将在2023年11月5日前向参赛者公布预测集的实际浓度值，2023年11月15日前公布获奖名单。更多信息请查看：关于开展2023年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛”的通知

富勒烯C60的发现起源于人们对星际碳物质的探索，获得1996年诺贝尔化学奖的Kroto教授曾于1980年代末期提出猜想：星际空间中，富勒烯可与其他星际分子/离子通过离子-分子或分子-分子反应形成富勒烯衍生物从而存在于星际空间。事实上，研究人员已经通过化学或物理方法合成了数百上千种富勒烯衍生物。那么，如何确认富勒烯衍生物以及哪些富勒烯衍生物存在于星际空间，仍然是一个极具挑战的难题。基于此，西安交通大学侯高垒教授联合多个研究团队，利用自主发展的质谱-光谱联用实验技术，首次测量得到了气相富勒烯-金属复合物在6-25微米范围的高分辨红外谱，并通过与Spitzer空间望远镜得到的天文观测谱比对分析，发现富勒烯-金属复合物可潜在贡献于星际未证认红外发射谱带和弥散星际谱带。 七种富勒烯物种的振动频率汇编为VibFullerene数据集。（课题组供图）最近，在上述工作基础上，侯高垒教授团队将目前所有已报道的实验测量的C60、C60+、C60H+、C60O+、C60OH+、C70和C70H+等七种富勒烯物种的振动频率汇编为VibFullerene数据集。研究人员利用密度泛函理论对VibFullerene数据集中的90余个频率数据进行统计分析，在综合考虑计算成本与计算可靠性的基础上，拟合得到了各种常用理论计算水平下适合于富勒烯物种红外谱可靠预测的频率校正因子。研究人员将通过所得校正因子校正的富勒烯-金属复合物的理论红外谱与实验测量谱进行对比，发现理论与实验吻合很好，表明了研究所构建VibFullerene数据集的合理性与所得频率校正因子的可靠性。上述研究成果近期发表在国际著名天文期刊《皇家天文学会月报》。西安交通大学物理学院侯高垒教授设计领导了该研究，为论文的通讯作者，博士生徐健智为论文第一作者。该研究得到了国际知名天体物理学家美国密苏里大学Aigen Li教授与中科院新疆天文台李小虎研究员的合作与支持。西安交通大学物理学院和物质非平衡合成与功能调控教育部重点实验室为论文的通讯作者单位，研究工作得到了国家自然科学基金和西安交通大学“青年拔尖人才支持计划”等的支持。

来自麦吉尔大学和多伦多大学等研究人员已经开发出一种方法，可以仅通过一个微小肿瘤组织样本来预测肺癌患者在手术后的发展状况。研究人员将成像质谱流式细胞术与深度学习技术相结合，分析了400 多名来自肺腺癌患者的肺癌样本的肿瘤微环境。肿瘤微环境已被确定为影响治疗进展的异质性来源。通过在空间和单细胞水平上表征肿瘤微环境，研究人员揭示了与临床特征(如生存率)相关的不同细胞状态和特征。正如他们在Nature杂志上报道的那样，他们使用了人工智能来识别肿瘤微环境的某些特征来高精度地预测疾病进展。　　Fig. 1: IMC defines the spatial landscape of LUAD.　　“总的来说，这些数据表明空间分辨的单细胞转录组在未来可能具有非常大的价值，有助于为个性化的围手术期护理计划提供有价值的信息，以最大限度地减少那些能被治愈的人在治疗过程中产生的毒副作用，或提高那些会复发的人的治愈率”，麦吉尔大学的共同资深作者 Daniela Quail 和 Logan Walsh 以及拉瓦尔大学的 Philippe Joubert 领导的研究人员在论文中写道。研究人员使用 Fluidigm(现为 Standard BioTools)企业的成像质谱流式细胞技术系统，分析了 1996 年 2 月至 2020 年 7 月期间收集的 426 名肺腺癌患者的小组织核心样本。他们使用 35 重抗体组来识别各种细胞他们样本的成分，包括癌细胞本身以及基质细胞、适应性和先天性免疫细胞。研究人员总共检测到超过 160 万个细胞，并发现了 14 个不同的免疫细胞群。他们特别关注免疫细胞群与患者的临床数据之间的关联。例如，肥大细胞与延长生存期有关，虽然它们在非吸烟者和患有早期疾病的患者中更为常见。研究人员进一步注意到某些免疫细胞的频率与特定临床亚组之间的联系—例如，CD4 阳性辅助性 T 细胞在女性患者的样本中富集，她们往往会有更好的总体存活率，而老年患者的肿瘤内 CD8 较少- 阳性 T 细胞。与此同时，他们探索了肿瘤微环境中不同的细胞表型如何与生存相关，例如，发现 H1F1-α 阳性中性粒细胞将会产生不利于生存的环境。观察具有相似局部细胞类型组成的区域(邻近细胞)，研究人员进一步指出，不同的组织结构与生存差异有关。例如，富含 B 细胞的邻近细胞与存活显着相关，尤其是 CN-25 邻近细胞，它也富含 CD4 阳性辅助性 T 细胞。通过应用深度学习方法，研究人员发现他们生成的空间信息可以改善对临床结果的预测。他们报告说，创建的模型(包括空间信息)预测进展的准确率高达 95.9%，而基线评分的准确率为 75%，而且他们仅仅使用了一个 1 mm²的肿瘤样本。此外，研究人员使用成像质谱流式细胞术分析了 60 名原发性肺腺癌患者的单独验证队列，并在数据集中发现该模型以 94% 的准确度预测进展。研究人员将他们模型的预测能力追溯到六个标记的组合：CD14、CD16、CD94、αSMA、CD117 和 CD20。总体来讲，准确率为 93.3%，精密度和召回率为 95.6%。研究人员写道：“我们的研究结果代表了对使用临床和病理变量的现有预测工具的重要进步，并且可以更有效地利用不断增长的围术期辅助系统来改善癌症结果。”　　来源：　　1.Sorin, M., Rezanejad, M., Karimi, E. et al. Single-cell spatial landscapes of the lung tumour immune microenvironment. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05672-3.　　2.基因网

2022年7月25日，中国仪器仪表学会近红外光谱分会发布了关于开展2022年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛”的通知。通知要求参赛者于2022年8月20日前完成并提交“参赛附表”，截至目前，近80人参加了本次竞赛。按照活动进程，中国仪器仪表学会近红外光谱分会正式公布2022年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛” 预测集实际类别值。点击下载：2022年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛” 预测集实际类别值.xlsx序号标签1D2D3D4D5D6D7G8G9G10G11G12G13G14G15G16G17G18G19G20G21G22G23G24G25G26A27A28A29A30A31A32E33E34E35E36E37E38E39E40E41C42C43C44C45C46C47C48C49C50C51C52C53F54F55F56F57F58F59F60F61F62F63F64F65F66F67F68F69F70B71B72B73B74B75B76B本次活动最终的获奖名单将于2022年9月15日前公布。根据参赛者提交预测结果的准确性，本竞赛将评选出一等奖1名，二等奖2名，三等奖5名，优秀奖10名。颁发电子版获奖证书和奖金，其中一等奖奖金2000元，二等奖奖金1500元，三等奖奖金1000元，优秀奖只颁发获奖证书。更多信息请查看：关于开展2022年度“创和亿杯近红外光谱数据建模竞赛”的通知

p　　有国外机构研究显示，到2025年，全球气相色谱仪市场将达到43亿美元年，年复合增长率将达到6.4%。br//pp　　气相色谱市场发展的主要驱动力来自两个方面，其一，全球部分地区的政府正在开展色谱科学技术领域的投资。比如加大拿制定了一项商业创新计划，希望通过资金投入帮助企业将创新的理念产业化并推向市场；其二，色谱制造企业与研究实验室合作的联合实验室数量也在不断增加，主要开展新方法开发、评估以及确认的研究。比如，珀金埃尔默通过与沃特斯公司合作，获得实用的与可持续性的科学方法，用于优化实验室操作和满足监管。/pp　　气相色谱仪应用研究领域涵盖食品、天然产物分析、药物分析、化学、石油化工、聚合物分析以及环境分析。此外，位于英国的Hichrom有限公司与色谱仪器和色谱柱制造商以及学术机构或团体合作，提供方法开发支持，色谱方法故障排除等。/pp　　报告指出，2016年，气相色谱仪附件和消耗品获利最多。并且，由于附件和消耗品的耐用性以及重复使用寿命有限问题，报告预计，报告期内该部分的增速将非常显著。此外，由于气体色谱在生物制药行业的应用越来越多，例如挥发性和半挥发性化合物的分析，以及药物中化学物质的定量分析，预计医疗保健行业将是预测期内增长最快的部分。而加拿大政府对气相色谱市场的投资加上制药和生物技术行业的不断增长，预计北美市场将在气候色谱市场占主导地位。/ppbr//p

据国外研究报告显示 2021年全球核磁共振波谱市场规模为6.571亿美元，预计2022年至2030年将以5.1%的复合年增长率增长，2022年市场规模预测达6.9亿美元、2030年预测将达10.253亿美元。核磁共振（NMR）波谱被认为是一种评估样品中结晶和无定形材料的有效方法。预计仿制药的制造将激增市场对核磁共振波谱的需求。NMR波谱学的发展得到了大学、产品开发商和制药公司服务提供商的支持。由于对生物医学研发的需求不断增长，全球核磁共振波谱市场正在蓬勃发展。根据世卫组织2022年1月发布的一份报告，约有350.4758亿美元用于生物医学研究，其中，70.28%的资金用于非传染性疾病，24.42%用于传染病、孕产妇、围产期和营养状况。越来越多的资助者支持生物医学研究，对负担得起的仿制药的需求上升以及核磁共振波谱在非医疗部门的范围不断扩大等几个因素也促进了市场的增长。此外，大学和研究中心通过整合技术来推进诊断和生物医学研究范围的举措增多，预计将在整个预计时间框架内支持市场增长。例如，欧盟资助的TISuMR项目于2021年12月完成，总预算为31848万美元，该项目开发了一个技术平台，将核磁共振波谱与芯片实验室中培养的组织相结合。核磁共振波谱强度的增加对材料科学、结构生物学和成像等各个领域产生了巨大影响。例如，2021年7月，布鲁克宣布已收到其新型Ascend Evo 1.0 GHz NMR磁体的订单，这是一种用于单层实验室临床研究和结构生物学应用的紧凑型仪器。2022年6月，英国研究与创新（UKRI）宣布计划投资5.7661 亿美元用于30多个研究基础设施项目，包括用于购买1.2GHz NMR波谱仪的1918万美元投资，该机构表示，预计NMR波谱的使用将在生物、健康、材料和环境科学领域保持竞争力。在核磁类型方面，由于更好的灵敏度和分辨率等，高场类核磁在2021年占据了87.2%的市场主导份额。据观察，对高场NMR波谱的主要需求来自研究中心和大学。例如，日本RIKEN生物系统动力学研究中心提出了高场NMR波谱的要求，以了解样品中生物分子的动态结构，并评估生物功能与动态结构之间的关系。在用户方面，学术部门2021年占据了核磁共振波谱仪市场的最高收入份额，部分制药和生物技术公司将以5.5%的最高复合年增长率前进。加泰罗尼亚理工大学、牛津大学和马德里康普顿斯大学等机构已经建立了核磁共振中心进行研究。此外，各种设备制造商和经销商与大学合作进行诊断领域的研究和开发。例如，Lab Manager与学术和研究中心，包括牛津大学和梅奥诊所实验室进行了多次合作，利用核磁共振技术开发临床诊断测试。在产品方面，预计在2022-2030年期间，仪器部分将以4.9%的年复合增长率扩张，扩大仪器用途的创新发展是该市场的重要增长因素。例如，2022年7月，布鲁克公司宣布推出一种用于研究长COVID-19的新检测方法，该测试涉及一个Avance IVDr核磁共振波谱系统，可以在20分钟内评估各种生物机制。由于生物技术和制药公司用于临床研究的使用频率增加，预计消耗品部分在预测期内增长最快。例如，JEOL Ltd.为众多应用提供一系列液态和固态探针，并且每个探针都由该公司的软件支持。在区域市场方面，欧洲在2021年以38.8%的份额主导了区域市场。这一主要份额可归因于在该区域生物医学研究的资助者数量增加、拥有先进研究设施的大学存在以及通过战略举措不断扩大对技术发展的使用。由于印度和日本在核磁共振波技术的技术整合方面取得了重大进展，预计亚太地区将成为增长最快的地区。然而，中国监管机构对各种产品征收的关税预计将抑制该产品的区域增长，高关税加速了成本，导致制造商的毛利率下降。核磁市场的主要公司正在执行多项战略，包括发展分销网络、区域扩张和战略合作，以扩大其市场占有率。例如，2021年3月，牛津仪器公司宣布与亨利罗伊斯研究所（Royce）和牛津大学材料系合作，该计划主要是利用台式核磁共振加速未来电池技术的研究。全球核磁共振波谱市场的一些主要参与者包括：JEOL Ltd. 、Thermo Fisher Scientific Inc.、Bruker、Magritek、Oxford Instruments、Nanalysis Corp.、Anasazi Instruments, Inc.、QOneTec、Advanced Magnetic Resonance Limited 等。

p style="text-align: left text-indent: 2em "记者从中国科学院物理研究所获悉，该所一组科研团队开发出一种快速计算晶体材料的拓扑性质的新方法，并用此方法在近4万种材料中发现了8千余种拓扑材料，十几倍于过去十几年间人们找到的拓扑材料的总和，并据此建立了拓扑电子材料的在线数据库。成果于北京时间28日由国际权威学术期刊《自然》在线发表。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　这一成果意义重大。它改变了拓扑量子材料这一研究方向的研究范式，将该方向的重点从“寻找新材料”推进到“研究新材料”。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　拓扑量子材料被认为将在超低功耗电子元件的研究和量子信息等领域起到重要基础作用。因此，如何寻找更多的新拓扑材料也因此成为了国际凝聚态物理领域的重要问题。此前，物理所已进行了一系列探索，并在拓扑绝缘体、量子反常霍尔效应、外尔半金属等方面做出了重要贡献。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　团队的通讯作者之一、中科院物理所的方辰研究员介绍，在实验中直接测量拓扑性质是困难的，因此首先用计算的方法预测材料的拓扑性质，就成为了寻找拓扑材料的重要的一环。然而，在过去的研究中，由于不变量的表达式十分繁难，这一计算往往需要深耕于该领域的专家耗费大量时间精力才能完成。“手动搜索”的局限性，使得人们难以预测绝大部分材料的拓扑性质。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　物理所团队开发出了通过计算材料能带的对称性数据从而自动获得其拓扑不变量的一套完整的、快速的、可以全自动运行的计算流程。在经过该流程之后，任何一种非磁性晶体材料都将获得一个“拓扑标签”，写着它是否具有，以及具有哪些拓扑性质。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　大批拓扑量子材料在理论上的发现，改变了拓扑量子材料这一研究方向的研究范式，并给未来的实验研究提供了很多线索和机会。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　物理所成果由该所方辰研究员、翁红明研究员、方忠研究员等人与中国科学院计算机网络信息中心联合完成。/pp style="text-align: left text-indent: 0em "　　所谓“英雄所见略同”，另有两个研究小组，也于同一天同一刊物上发表了他们的独立研究成果。其中一个小组是来自美国的普林斯顿大学、西班牙巴斯克大学和德国马克斯-普朗克研究所的科学家，另一小组是来自南京大学和美国哈佛大学的科学家。他们两个小组的工作内容，同样是通过计算能带高对称点的对称性数据从而得到材料的拓扑性质，方法和物理所研究小组采用的方法一致，三个研究组得到的结果也彼此相洽、相互印证。/p

p style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "strong仪器信息网讯/strong 根据外网研究机构调研显示， 2020年全球高效液相色谱市场规模约为45亿美元，预计到2025年，该市场规模将达57亿美元，预测期间的复合年增长率为4.6%。高效液相色谱技术具有高灵敏度、高检测准确性等特点，由于其在药品审批中的重要性日益提高、联用技术的日益普及以及药物研发支出的不断增加等因素，推动了高效液相色谱市场的增长。但是，高效液相色谱的高成本预计也将在一定程度上限制市场增长。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 298px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/2400f784-d527-42bc-af6e-b74d20a82cfc.jpg" title="qqq.jpg" alt="qqq.jpg" width="600" height="298" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em " 报告指出，span style="background-color: rgb(255, 255, 255) "预计在预测期内，HPLC 仪器的采用率将增加。/spanspan style="text-indent: 2em "制药、生物技术、食品和农业的研究与发展必将推动高效液相色谱市场的增长，专利研究和临床试验的增长也对市场有一定的推动作用。预计在预测期内，消费品市场将以最高复合年增长率增长。/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "在预测期内（2020-2025年），北美市场预计将出现最高增长率，预计北美将占全球高效液相色谱市场的最大份额。该地区的市场增长主要是由于研发资金的增加，CRO和制药公司开展的临床前活动数量增加以及加拿大食品和农业行业的增长。另一方面，预计亚太地区将在预测期内实现最高增长率。亚洲地区的高增长率可以归因于诸如日本的生物仿制药和仿制药的广泛销售等因素，而印度和中国的制药和生物技术领域的增长是推动液相色谱市场增长的一些主要因素。/ppbr//p

有没有想象过, 我们可以预测 COVID-19 在何时何地爆发？不仅能预测到病毒的轨迹，还可以知道会在何时何地会出现一波阳性病例!这正是丹尼娜西蒙斯在加拿大安大略理工大学所研究的项目。疫情可预测，究竟是如何做到的？这位生物学助理教授分析了来自安大略省达勒姆地区的废水样本，寻找 SARS-CoV2 的踪迹，以确定引起 COVID-19 的病毒是否可检测到，并能预测人群中的 COVID 峰值。她的早期研究结果显示，在该地区报告阳性病例出现同样的峰值前大约 10 天，废水中的病毒也会出现峰值。“如果这能被证实，你可以把它看作是一个早期预警信号。” 丹尼娜在谈到测试方案时说，该方案使用安捷伦液相色谱-四极杆飞行时间质谱仪（LC/Q-TOF-MS）来测量表明研究环境中存在丰富 SARS-CoV2 的蛋白质。当丹尼娜所在的部门在 2019 年底做购买仪器计划时,她还完全没有利用安捷伦翻新的二手气相色谱质谱系统来进行疫情预测实验的想法。她之前曾计划用这台仪器来测量鱼蛋白质和代谢物中环境污染物的水平，然而所需的新仪器并不在大学预算之内。随着安捷伦官方认证翻新仪器的推出, 丹尼娜教授的购买计划变为可能。这项计划从用户的实验室购回旧仪器，送回安捷伦工厂进行升级和翻新后再次转售，为客户提供了更全面的选择，而且这不单加强了产品管理，更可以利用回收资源, 变得更为环保。翻新仪器价格打折服务品质却从未打折虽然是翻新仪器价格上获得更大优惠, 但是给客户的质量或服务支持的的要求没有降低, 。“这完全是因为能负担得起。”丹尼娜说，“这是大学的决定，购买翻新仪器。” 该大学还购买了另一台经翻新认证的二手气相色谱质谱仪（GC/MS），并计划在未来利用该计划购买一台液相色谱三重四极杆质谱仪（LC/QQQMS）。接受挑战的同时，成功的关键在哪里？事实上，当仪器到达时，丹尼娜的任务不仅仅是研究鱼的蛋白质。安大略理工大学董事会的一位成员分享了澳大利亚正在进行的 SARS-CoV2 废水分析的报告，并建议研究人员也这样做。丹尼娜很快就接受了这个挑战并有自己的想法,她把所做的研究主要集中在测量废水中SARS-CoV2 核糖核酸（RNA）的存在。图片由丹尼娜西蒙斯提供。“我认为如果能测量 RNA，就应该能够测量蛋白质，因为蛋白质通常比 RNA 更丰富，也更稳定，” 丹尼娜解释说。她的研究在 9 月开始，对安大略省五个城市阿贾克斯、克拉灵顿、皮克林、大川和惠特比的废水处理中心的样品进行分析。在样品被沉淀和离心后，剩余的半固体被分解成肽，或更小的氨基酸链。然后，丹尼娜使用 LC Q-TOF MS 测量这些肽及其序列的质量，然后将其映射到已知的基因和蛋白质序列，包括 SARS-CoV2 病毒的序列。丹尼娜说，“大多数研究人员只是在寻找 SARS-cov2rna 或棘突蛋白，即将病毒与人类细胞结合的棒状突起。这种检测方式只是增加了检测的数量而已，而我所采用的方法更有可能让公共卫生官员有时间为特定地区的 COVID-19 疫情做好准备。废水分析的好处还不止于此。”丹尼娜说：“我们发现了一两种与感染有关的人类蛋白质，而不是病毒性的，但仍需进一步研究。”。她补充说，“这种方法有可能超越 COVID-19，这表明废水可以扫描其他类型的病毒。”丹尼娜说，“如果这一点证明是成功的，那么政府（美国）可以从实验的结果中吸取经验与教训，我们可能会看到未来在疫情监测方面的变化。”。安捷伦官方认证翻新仪器计划是促成这项工作的唯一原因丹尼娜说，“这一切都是安捷伦官方认证翻新仪器计划促成的。该计划是我的团队能够完成这项工作的唯一原因，因为如果没有这项计划，我们就无法购买安捷伦 LC/Q-TOF-MS。我相当满意！”观看下方视频，更多了解安捷伦官方认证翻新仪器计划现扫描二维码提交翻新认证仪器需求,前 50 名将获得小米背包 1 个（ 1 人只有 1 个名额，不可重复领取）关注安捷伦微信公众号，获取更多市场资讯

仪器信息网讯 根据外网研究机构调研显示， 2021年全球制备、过程色谱市场规模约为93亿美元，而到2026年，该市场规模将达128亿美元，年复合增长率约为6.7%。对例如胰岛素等生物制品需求增加，对ω−3脂肪酸的高需求，业内对制备和过程色谱认识的进一步提高，食品安全问题增多，以及政府对合成生物学和基因组项目的投资增加，都将推动预测期内市场的增长。由于印度和中国等新兴国家需求旺盛，在预测期内，亚太地区的制备和过程色谱市场将显著增长。该地区制药和生物技术公司研发投入增加，是支持市场增长的主要因素。报告指出，近年来，制备及过程色谱的市场参与者，例如色谱仪器、消耗品、配件制造商和服务提供商，正在积极提高应用行业对制备色谱和过程色谱技术进步的认识。大量相关会议和专题讨论会召开，形成了广泛的影响力。这些都有助于提高人们对制备色谱法和工艺色谱法以及即将推出和可用的先进技术产品的认识，这对于推动市场增长有着积极意义。制备色谱和过程色谱的终端用户主要集中在生物技术、制药、食品、保健品等行业以及科研实验室。其中，由于生物制药行业的蓬勃发展，药物、疫苗开发等研发活动增多，研发投入增长明显，生物技术和制药行业对制备和过程色谱的需求在各行业中最高，终端用户数量也最大。特别是目前大热的单克隆抗体对于制备色谱、过程色谱市场是一个很好的机会。单克隆抗体作为生物制药在治疗多种疾病方面显示出巨大潜力，目前主要的制药公司都增加了对单克隆抗体的关注，同时各国监管机构批准的单克隆抗体数量不断增加。制备色谱、过程色谱在纯化单克隆抗体中起着至关重要的作用，单克隆抗体市场的发展将推动制备和过程色谱市场的增长。但是也要看到，制备及过程色谱相关仪器成本居高不下限制了相关技术的应用推广。中小型的石化、食品、生物技术和制药企业等在其生产过程中需要许多此类系统，因此，采购这些系统的会使得企业资本投入显著增加。此外，由于预算控制等因素，中小型的科研实验室很难负担这些系统。同时，较高的维护成本以及一些其他间接费用也使得拥有并使用这些系统的成本变高。此外，目前使用制备色谱法和过程色谱法的制药公司也不愿投资于新仪器。在这种情况下，仪器的高成本预计会限制制备色谱和过程色谱市场的增长。同时，缺乏熟练的专业人士也对技术的推广带来了负面影响。色谱分析技术的正确使用需要具有相关经验的专业知识。特别是，色谱仪器的技术不断进步，也大大增加了其复杂性。操作维护仪器、方法开发以及分析数据等都需要具备相关知识以及有大量实践经验。专业人员的严重缺乏，将抑制色谱市场在未来几年的增长。报告也指出，制备及过程色谱的主要市场参与者包括上赛默飞、丹纳赫、默克、伯乐、安捷伦、岛津、沃特世、诺华赛、大赛璐、珀金埃尔默、日立、技尔、赛多利斯、瑞普利金等。

仪器信息网讯 根据外网研究机构调研显示， 全球色谱树脂市场2022年约为26亿美元，预计到2027年，该市场规模将达38亿美元，预测期间的复合年增长率为8.0%。对仿制药需求的不断增长，制药、生物制药研发活动的增长将成为推动市场增长的主要因素。按照应用领域来看，制药、生物技术是目前最大的细分市场，而食品市场则为第二大市场。驱动因素：不断增长的制药和生物制药研发活动在过去的十年间，越来越多的制药和生物制药研发投入推动了色谱树脂在药物发现领域的应用需求。特别是在亚太地区，仿制药的需求巨大，将持续推动市场增长。对色谱的需求是制药行业研发活动的一个重要组成部分，预计将随着研发支出的增加而增加，从而推动色谱树脂市场的发展。不利因素：缺乏足够的熟练专业人员近年来，色谱树脂市场见证了快速的技术进步。正确使用色谱设备需要具有相关经验和不同色谱技术的专业知识。因此，缺乏熟练的劳动力，可能会阻碍全球色谱树脂市场的增长。机会：药物开发和组学研究中对色谱的需求不断增长色谱是最通用的分离技术。在药物发现的早期阶段，许多相关化合物被合成出来，并需要进行进一步分离，它们的类别鉴定及提纯非常重要。色谱在原料药、活性药物成分（API）和药用辅料等分离、纯化和分析方面应用非常广泛。因此，对高质量药物日益增长的需求以及严格的政府监管的实施正在推动一些国家对色谱树脂的需求的增长。 色谱树脂行业生态报告指出，按照色谱树脂类型看，在预测期内，合成树脂预计将成为增长最快的色谱树脂类型，其需求预计将受到其在离子交换色谱中应用的推动。聚苯乙烯-二乙烯基苯是最常用的合成树脂，它越来越多地用于离子交换层析中。合成树脂部分的增长预计将受到其在分析或实验室规模应用中的使用增加的推动。而按照技术分类看，亲和色谱是 2021 年价值最大的色谱技术。Protein A亲和色谱法是抗体纯化的首选。对抗体纯化需求的不断增长，将大大推动亲和层析的市场。亲和色谱通过目标蛋白(或蛋白组)与色谱基质上的特定配体之间的可逆相互作用来分离蛋白质，具有高选择性，高分辨率和高载量等优点，使得它在蛋白纯化中具有很强优势和应用前景，所有这些因素都推动了市场对亲和色谱技术的需求。报告还指出，在预测期内，北美将占全球色谱树脂市场的最大份额。2021 年，无论是从数量和金额来看，北美都在全球色谱树脂市场中占据最大份额。美国是北美色谱树脂的主要市场，其次是加拿大。北美巨大的单克隆抗体市场是色谱树脂市场的主要驱动力之一。现代色谱技术在美国和加拿大也越来越多地应用于食品分析、医疗诊断等领域。同时，大多数主要制药公司都在北美设有研究中心。所有这些因素推动了北美对色谱树脂的需求。色谱树脂市场目前的一些主要参与者包括：丹纳赫（思拓凡）、伯乐、默克、东曹、赛多利斯、Bio-Works，钟化，艾万拓，漂莱特以及赛默飞等。

赛多利斯近日宣布，在获得美国联邦贸易委员会的批准后，已通过子公司赛多利斯斯泰帝生物技术公司于2022年2月7日完成了对Novasep（诺华赛）色谱板块的收购。相关方已于2021年初就该交易达成一致。所收购的业务在2020年创造了约4000万欧元的销售额，利润率达两位数；2021年的最终数据尚未公布。约100名员工中的大部分人在法国东部的庞贝基地工作，另有一些则在美国、中国和印度。收购的产品组合包括主要适用于生物小分子（例如寡核苷酸、多肽和胰岛素）的色谱系统，以及用于生物制剂连续制造的创新系统。自2018年以来，诺华赛和赛多利斯还致力于联合开发面向膜基色谱技术的优化系统。赛多利斯生物工艺解决方板块负责人兼执行董事Rene Faber博士说道：“诺华赛产品组合将填补我们现有色谱产品的空白领域，为我们客户的制造工艺提供更多选择。多年以来，高效的下游生物工艺一直是横亘于行业的一大棘手挑战，赛多利斯始终致力于加速和简化这一关键步骤，继而更高效地制造新药。”由于此次收购预计将在2022年带来约1个百分点的额外非有机销售收入增长，赛多利斯更新了本年度的销售收入预测，详情如下：目前预计综合销售收入将增长约15%-19%（之前预计约为14%-18%），而收购带来的非有机增长预计将贡献约2个百分点（之前预计约为1个百分点）。预计公司今年的基本息税折旧及摊销前利润率仍为34%左右。赛多利斯现预计，生物工艺解决方案板块在2022年的销售收入增长率将达到17%-21%（之前预计约为16%-20%），其中收购带来的非有机增长将贡献约2个百分点（之前预计约为1个百分点）。此板块的基本息税折旧及摊销前利润率仍预计为36%左右。对实验室产品与服务板块在2022年的增长预测将保持不变：因此，公司仍然预计销售收入增长率将达到约6%-10%，其中收购带来的非有机增长将贡献约1个百分点，并且该板块的基本息税折旧及摊销前利润率约为26%。

色谱数据系统是一套专用的数据收集工具，与实验室的色谱设备相连接，通常可分为基于网站、基于内存以及基于云计算三大类。基于网站的色谱数据系统是指使用HTTP通过网络连接访问的、而不是存在于设备的内存中的一套系统，常常在web浏览器中运行；基于内存的是指安装在本地，在公司自己的计算机和服务器上运行的；而基于云计算的软件驻留在供应商的服务器上，并通过网络浏览器访问，它提供了可伸缩性、灵活性和优化的流程。从应用领域来看，色谱数据系统行业下游各个领域分布相对均匀，没有出现集中在某一个领域的情况。数据显示，2019年用于学术和研究机构的色谱数据系统市场占比为22.68%，制药&生物制药以及生物技术行业份额分别为22.71%和20.69%，三大领域市场比重相当。环境测试行业色谱数据系统份额相对较低，为14.19%北美和欧洲市场占据主导地位，中、日市场前景可观北美是全球色谱数据系统行业最大的营收市场，2019年，该地区占据全球29.68%的市场份额，市场总值为98.91百万美元；欧洲以25.25%的市场份额排名第二；其次，亚洲的两大经济体--中国和日本分别以18.70%和10.42%的份额位居全球色谱数据系统行业的第三、第四位；南美市场占比5.14%；而中东和非洲以及印度等地区的比重较低，都在5%以下。从地区上看，未来，北美有望继续在全球色谱数据系统市场中占据主导地位。该地区的增长得益于美国和加拿大等国家的企业采取的各种有效策略，如创新产品的发布和升级现有的软件等。此外，重大的研发投入、完善的医疗运营、巨额的医疗IT支出、优秀的高科技产品的制定等因素也有助于促进市场增长。除北美和欧洲两个地区将继续保持份额第一、第二的局势外，中国和日本市场的整体趋势也较好，预计这两个国家的份额在预测期内不断上升，到2025年有望分别增至20.09%和10.63%。市总值逐年上升，预计2025年达483.19百万美元数据显示，全球色谱数据系统行业在2015年的市场总值为255.43百万美元，此后便逐年增长，到2019年增长到了333.19百万美元，2015-2019年复合年增长率（CAGR）为6.87%。结合市场环境及发展规律，我们进行了一系列函数运算并用科学模型推导了未来5年的数据，最后可预测，到2025年，行业总值将达483.19百万美元。全球色谱数据系统行业2019年收入份额TOP3企业分别为Agilent Technologies、Thermo Fisher Scientific以及Bio-Rad Laboratories Inc，收入市场比重分别为9.30%、8.05%和6.94%，市场CR3仅24.29%，可见全球色谱数据系统行业集中度较低。新型功能化产品即将面世，色谱数据系统市场空间将加速释放在过去的二十年内，由于色谱数据系统在实验室操作平稳、无障碍等优点，促使各种研究和实验操作中对色谱数据系统的需求呈指数级增长。此外，这些系统提供无纸化数据分析的功能进一步推动了全球实验室和诊断中心对色谱数据系统的需求。未来，预计各种科研试验及诊断分析对结果准确性的要求将继续提高，这也将促进全球色谱数据系统的不断更新与升级，进而促进市场增长。此外，当前许多企业面临着如何管理日益增长的数据量并将其转化为便于快速高效决策的信息的挑战。这就需要一种可以与实验室信息管理系统(LIMS)和其他工具(如企业资源计划系统(ERP)、电子实验室笔记本(ELN)、生产执行系统(MES)等)相连接的色谱数据系统。目前市面上已经出现了一种具有类似功能的色谱数据系统，该系统可以方便地连接到任何第三方软件应用程序，任何仪器、服务或第三方程序产生的数据都可以以电子形式收集并存储在中央数据库中。并且该系统兼容任何输出格式的数据，并将其转换为适合目标软件的相应格式，可使报告编制大大简化，从而让实验室人员更加关注实验室技术本身，同时让管理人员根据相关信息做出有效的决策。因此，未来随着新型功能化色谱数据系统的问世，实验室或研究机构的效率将大大提高，将进一步拉动市场增长，全球色谱数据系统市场空间将加速释放。然而，色谱数据系统的操作人员需要具备一定的专业知识和经验。为了获得更完善的数据结果，他们还需要进行日常的性能检查和维护，也需要在出现故障时进行故障排除。随着色谱系统资料使用范围的不断扩大，多数企业都将面临着诸如没有足够的人员能够熟练操作色谱数据系统以及培训新人需要时间等问题，这或将在一定程度上成为市场发展的阻碍因素。