《基於三維螢光光譜的浮游藻化學分類學方法研究》是依託中國海洋大學，由蘇榮國擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於三維螢光光譜的浮游藻化學分類學方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：蘇榮國
- 依託單位：中國海洋大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目基於高效液相色譜色素分析-矩陣因子化浮游藻化學分類學技術（HPLC-CHEMTAX），以浮游藻色素萃取液普通螢光分光光度計三維螢光光譜（EEM）測定取代高效液相色譜色素分析，發展浮游藻群落組成螢光分析技術，實現浮游藻群落組成門類水平上的現場快速測定，為海洋監測、調查等提供技術支持。 基本技術路線是將三線性分解(TLD)模型套用於藻色素萃取液EEM和藻色素純品EEM組成的矩陣，獲得藻色素萃取液的螢光成分，分析藻色素萃取液螢光成分組成的種類特徵性，據此對TLD模型進行調整和最佳化，確定最優TLD模型，構建適於CHEMTAX的浮游藻螢光色素比值矩陣，在此基礎上，利用CHEMTAX分析浮游藻群落組成，從而發展現場、快速的測定浮游藻群落組成的EEM-TLD-CHEMTAX技術。該技術是目前最有可能實現現場、快速、大批量測定浮游藻群落組成的方法之一，也是我國海洋生態環境監測的迫切需要。
結題摘要
本項目將三線性分解（TLD）技術套用於浮游藻色素萃取液三維螢光光譜（EEM），構建具有種類特異性的浮游藻“螢光色素比值矩陣”或螢光特徵譜，發展浮游藻群落組成螢光分析技術，實現浮游藻群落組成門類水平上的識別測定。 利用平行因子分析（PARAFAC）模型獲得的浮游藻色素萃取液14種螢光成分，發展了EEM-PARAFAC-CHEMTAX和EEM-PARAFAC-NNLS浮游藻群落組成螢光分析技術。EEM-PARAFAC-CHEMTAX技術對單種藻樣品在門類水平上的平均識別正確率為93.9%，對浮游藻混合樣品優勢藻的平均識別正確率為89.8%，次優勢藻的平均識別正確率為66.5%，對現場採集的137個樣品的優勢藻、72個樣品的次優勢藻的識別結果與HPLC-CHEMTAX分析結果一致。EEM-PARAFAC-NNS技術對單種藻樣品在門類水平上的平均識別正確率為98.1%，對浮游藻混合樣品優勢藻的平均識別正確率為91.4%，次優勢藻的平均識別正確率為75.9%，對現場採集的136個樣品的優勢藻、68個樣品的次優勢藻的識別結果與HPLC-CHEMTAX分析結果一致。 利用非負矩陣分解（NMF）模型獲得的浮游藻色素萃取液21種螢光成分，發展了EEM-NMF-CHEMTAX和EEM-NMF-NNLS浮游藻群落組成螢光分析技術。EEM-NMF-CHEMTAX技術對單種藻樣品的識別正確率為95.7%，對混合藻樣品優勢藻識別正確率為92.4%，對混合藻樣品次優勢藻識別正確率為69.7%；對現場採集的162個樣品的優勢藻、68個樣品的次優勢藻的識別結果與HPLC-CHEMTAX分析結果一致。EEM-NMF-NNLS技術單種藻樣品的識別正確率為97.8%，對混合藻樣品優勢藻識別正確率為92.2%，對混合藻樣品次優勢藻識別正確率為76.4%。對現場採集的158個樣品的優勢藻、86個樣品的次優勢藻的識別結果與HPLC-CHEMTAX分析結果一致。 4種浮游藻螢光識別技術對實驗室浮游藻樣品的識別能力無明顯差異，但是，EEM-NMF-NNLS技術具有較高的現場浮游藻樣品識別能力。該技術能夠滿足大量樣品採集後現場或保存運輸至實驗室進行快速、低成本分析的需要，是我國近岸海域生態環境監測的迫切需要，將為海洋浮游藻群落結構演變、藻華生消機制等研究提供技術支持。
