导读:本文包含了单分子识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:异构体,单分子,量子干涉效应,尺度识别
单分子识别论文文献综述
高鸿钧[1]（2018）在《单分子尺度识别结构异构体》一文中研究指出同分异构体现象广泛存在于自然界中.在有机化学中,同分异构体是指具有相同的分子式,但是结构不同的化合物.由于部分异构体结构差异很小,但是性质差异很大,识别和鉴定同分异构体对于基础研究和实际应用具有非常重要的意义.随着科学技术的发展,识别和鉴定同分异构体的分析方法已经发展得较为成熟,比如典型的光谱、核磁共振及色谱(本文来源于《科学通报》期刊2018年23期）
王慧锋,黄飞,顾震,胡正利,应佚伦[2]（2018）在《纳米孔道单分子电化学信号在线识别与分析研究》一文中研究指出为实现纳米孔道单分子检测中对微弱电流信号的快速精准处理,考察了纳米孔道实验数据的信号特征,提出了基于双缓冲数据结构和有限冲击响应滤波的实时自适应阈值法,并基于这一算法设计了纳米孔道信号在线识别与分析系统,实现了实验数据实时采集存储和信号在线分析处理的同步进行。为验证所建立的纳米孔道信号在线识别和分析系统性能,采用噪音为20~100 p A和带宽区间为3~100 k Hz的仿真信号进行信号识别分析。结果表明,本系统能够满足强噪声、低带宽、高采样率(250 k Hz)环境下对实验数据处理的要求。将此系统应用于单个poly(dA)_4分子的Aerolysin纳米孔道分析实验中,实验结果表明,本系统能够对大数据量的纳米孔道实验数据进行实时、快速、精准的分析处理。(本文来源于《分析化学》期刊2018年06期）
汪尔康[3]（2018）在《对《纳米孔道单分子电化学信号在线识别与分析研究》的评述》一文中研究指出纳米孔道是近年来基于电化学原理发展起来的一种新的单分子电化学技术。由于纳米孔道利用单个分子在穿过孔道时产生的离子流变化来获取纳米尺度信息,其获得的数据具有信噪比低、随机性强、数据量大等特点。因此,这一技术在应用于单分子分析和研究分子间弱相互作用时,很大程度上依赖于对实验中获取的大量电化学信号数据进行分析和处理,进而给出待测物的精确信息。华东理工大学龙亿涛课题组对纳米孔道单分子电化学信号的数据处理过程和方法进行了探索,并将其研究成果"纳米(本文来源于《分析化学》期刊2018年06期）
张翔[4]（2017）在《活细胞中运动囊泡的识别和追踪算法及单分子荧光能量共振转移技术方法的研究》一文中研究指出随着显微镜成像技术的蓬勃发展,通过荧光标记某一个生物大分子,研究人员能够获得该生物大分子动态变化过程的图像序列,然而如何处理好这些长时间的动态图像序列是当今的一个难点和热点。研究人员经常手动分析荧光图像,这个过程既耗时又耗力,而且人工分析还会产生主观偏见。也就是说,分析结果在很大程度上取决于个人的技能、判断和偏好。因此本论文主要对生物图像处理算法进行了详细研究,尝试用它们来自动化处理这些复杂的生物图像数据,以及用它们定量描述生物过程,同时结合生物学研究来得到一些新的发现。本论文的第一部分主要研究了活细胞中运动囊泡的识别和追踪算法。在囊泡识别方面,我们尝试将自适应阈值算法、局部最大值算法、小波变换算法、分水岭算法、压缩感知算法和机器学习算法等应用到活细胞的囊泡识别中,通过实际对比分析,我们发现小波变换算法识别到的囊泡数目最多,小波变换加上分水岭算法以后,识别到的正确囊泡数目进一步增加。同时本论文还提出了一种“self-checking”算法用来校正其他算法的检测错误,以进一步提高检测的正确率。此算法的主要思想是构建一个由多核函数迭加构成的模型,然后用这个模型去拟合无法分辨时刻的数据,通过拟合后的模型与真实数据的残差及拟合得到的核函数的参数来确定该时刻囊泡的数目及各囊泡的中心位置。在囊泡追踪算法方面,我们详细研究了多假设追踪算法、卡尔曼滤波算法以及交互多模型算法,并提出了一个优化的囊泡轨迹追踪流程图。通过优化的囊泡识别和追踪算法,我们对葡萄糖刺激前后小鼠β细胞囊泡运动轨迹进行了分析。通过分析发现,葡萄糖刺激后,囊泡的轨迹数量将会增加,囊泡的平均锚定时间会减少,这是由于胰岛细胞需要借助囊泡的转运和分泌来调控血糖平衡。同时我们对加入刺激后,WT细胞和KO细胞中囊泡的锚定时间进行分析,发现Spire1 KO细胞中囊泡的平均锚定时间比WT细胞中的减少一半,这表示Spire1可能参与了囊泡锚定,并在稳定囊泡锚定中发挥了作用。总的来说,通过囊泡识别追踪算法,我们在亚细胞水平定量分析了活细胞中囊泡的活动。本论文的第二部分主要研究了单分子荧光能量共振转移技术(smFRET)在生物学中的应用。在本部分中,我们主要分析了小波变换算法和滚球算法在单分子荧光图像中去除背景噪声及提取单分子信号的性能,并且提出了自动处理单分子FRET的算法流程图。同时我们计算了 15bpDNA的FRET效率的统计直方图,通过高斯拟合得到15bp DNA的FRET效率约为0.634,对应的距离为5.47nm。该计算距离与实际距离有0.37nm的偏差,可能是由于标记染料的取向所引起的。同时我们还计算了Syntaxin1的FRET效率的统计直方图,通过高斯拟合发现在静息状态下Syntaxin1有两个不同的状态,其中一个是距离较大的“开”状态,另一个是距离较小的“闭”状态。本论文的第叁部分主要研究自动对焦算法评估线虫脂滴图像。在本部分中,我们系统评估了常用的16种自动对焦算法,以确定最适合线虫脂滴荧光图像的自动对焦算法。我们发现,WT算法精度较差,计算时间较长,因此它不适合于评价线虫脂滴荧光图像。综合考虑计算时间和精度,我们认为ATEN、MDCT和TEN比较适合线虫脂滴荧光图像。其中,ATEN的精度最好。在一个自动化筛选系统中,我们经常需要较高的精度和较快的采集速度,在这种情况下,也可以先使用速度比较快的TH算法进行粗搜索,再使用ATEN算法进行细搜索。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
陈利刚[5]（2017）在《海马神经元表面受体识别的单分子力谱方法建立研究》一文中研究指出海马区是大脑的重要组成部分,参与调节了短期记忆、学习、认知及情绪等多种生理功能。海马神经元是海马区的主要成分,其表面分布着各种重要的功能性受体,当这些受体与相应配体作用后会传导生物信号,从而影响学习、记忆等各种重要的神经活动。当前,如何深入、完整理解受体和配体之间的识别作用及作用过程中的生物、物理机制已成为人们关注的一个热点。对这些问题的深入认识需要从单分子水平开展研究工作。目前传统的检测方法只能对受体与配体的作用进行统计分析,得到受体与配体相互作用的平均信息,难以在单分子层面对其进行精确的认识。基于原子力显微镜(Atomic force microscopy,AFM)的单分子力谱技术的出现弥补了这一空白。AFM单分子力谱技术已经开始被用于细胞表面受体识别作用的研究,但是将这种技术应用于神经细胞表面受体识别研究还处在起步阶段,需要对其进一步发展。海马神经元表面分布了许多受体,比如酪氨酸激酶受体B(Receptor tyrosine kinase B,TrkB),N-甲基-D-天冬氨酸-型谷氨酸(N-methyl-D-aspartate-type glutamate receptors,NMDA)受体和γ-氨基丁酸(Gamma-aminobutyric acid B,GABA B)受体等,其中TrkB受体是海马神经元表面的一种重要受体,该受体与脑源性神经营养因子(Brain-derived neurotrophic factor,BDNF)有高度的特异性。它们之间的相互作用对海马神经元的功能发挥具有非常重要的作用。本课题将以海马神经细胞表面的TrkB受体和BDNF分子为研究对象,以AFM力学检测技术为研究手段,旨在建立一种可用于该体系检测的单分子力谱技术。首先,我们建立了海马神经元培养体系。我们选用刚出生的乳鼠作为实验对象,解剖分离出乳鼠的海马组织,经过消化和培养后,成功得到了海马神经元的原代细胞。然后利用AFM高分辨率成像技术,对培养成熟的神经元进行了AFM成像,获得了海马神经元的细胞形貌信息。接着,我们采用了化学修饰方法将α,ω-二羧基聚乙二醇(HOOC-PEG3500-COOH)分子的一端通过羧基连接到AFM探针上,再将另一端羧基与无机金基底的氨基作用进行单分子力谱检测。对单分子力谱数据进行拟合和统计分析后,我们得到α,ω-二羧基聚乙二醇分子脱离基底的作用力大小为102.90±7.03 pN;α,ω-二羧基聚乙二醇分子长度为17.96±0.93 nm[自由连接链模型(Freely jointed chain,FJC)拟合]和19.40±1.68 nm[蠕虫链模型(Worm-like chain,WLC)拟合]。所测到的α,ω-二羧基聚乙二醇与金基底作用力大小以及其长度均与对应的理论值相吻合。上述实验证明,我们成功地将α,ω-二羧基聚乙二醇分子连接在了AFM探针上,为进一步将BDNF蛋白连接在AFM探针上奠定了基础。完成上述工作后,我们研究了海马神经细胞膜表面TrkB受体与BDNF蛋白识别的单分子力谱。先将BDNF蛋白通过α,ω-二羧基聚乙二醇分子的另一个末端连接到AFM探针,再通过AFM力学测量技术将修饰蛋白的探针与海马神经元表面TrkB受体作用,开展单分子力谱识别实验。对单分子力谱数据进行拟合和统计分析后,我们得到BDNF蛋白与TrkB受体作用解离作用力大小为206.81±8.13 pN,该数值处于受体与配体作用力范围之内;α,ω-二羧基聚乙二醇与BDNF蛋白连接复合物的长度为25.34±1.21 nm(FJC模型)和26.56±1.52 nm(WLC模型),这些实验得到的长度数值与α,ω-二羧基聚乙二醇与BDNF蛋白连接形成的复合物的的理论值相吻合。上述实验证明,我们将BDNF蛋白连接到了AFM探针上,成功地利用BDNF对海马神经元表面TrkB受体在单分子水平进行了识别。综上所述,我们发展了海马神经元培养体系,将BDNF蛋白通过α,ω-二羧基聚乙二醇修饰到了AFM探针,研究了海马神经细胞膜表面TrkB受体与BDNF蛋白的识别作用,成功建立神经细胞膜表面受体识别的单分子力谱方法。该工作为进一步深入研究神经元表面受体与配体之间相互作用的生物物理机制奠定了技术基础。(本文来源于《西南大学》期刊2017-03-25）
张亚男[6]（2017）在《生物降解与植物细胞壁结构的AFM单分子识别研究》一文中研究指出在大规模生物质的生化转化过程中,主要挑战包括:纤维素酶的昂贵价格以及植物细胞壁复杂结构中多糖成分的酶解效率。这些挑战使越来越多的人对酶解的主导模式研究产生了浓烈兴趣。在单分子层面上研究生物能源的转化机理尤其重要。修饰分子的原子力显微镜(AFM)探针与样品特定成分之间的相互作用会引起探针在轻敲扫描过程中的共振振幅减小,信号处理之后会产生相应的识别图像。结合AFM高分辨形貌图像和特异性识别图像对生物分子进行分析的技术被命名为PicoTREC技术。PicoTREC是一种很重要的新型生物化学探测技术,该技术可以将AFM探针上配体相互作用的特定分子从复杂的样品结构中区别出来,同时可以对分子的特定动态过程进行实时观察。在本论文中,结合一系列随时间变化的AFM形貌、振幅和识别图像,在单分子层面上实时观察生物质样本的原位酶解过程。另外,利用该识别技术观察原生质体细胞膜表面的类细胞壁结构的再生过程,特异性识别不同成分多糖和糖蛋白的生成状况,为进一步了解植物细胞壁的成分和结构奠定了良好实验基础。本论文研究成果如下:1)研究了糖结合模块分子(CBM 3a)在晶体纤维素表面的单分子动力学过程,并利用AFM单分子动态力学谱(SMDFS)测量了该分子与纤维素之间的相互作用力;证实了CBM 3a与晶体纤维素之间具有特异性相互作用,其解离力大小为44.96±18.80 pN,以及绑定纤维素最经济的CBM 3a浓度值5.1Χ10~-77 M。对CBM-纤维素相互作用的单分子识别研究有利于对生物质-酶单分子相互作用的深入探索。2)将CBM 3a修饰于AFM探针,从而利用CBM 3a与晶体纤维素之间存在的特异性相互作用获得晶体纤维素的有效识别信号。通过AFM扫描自然细胞壁以及转基因细胞壁样品,进行对比分析其结构成分的不同。并在植物细胞壁酶解实验中,分析一系列随时间变化的AFM图像,得到不同酶水解细胞壁过程的单分子细节。纤维素内切酶(EG)会有效移除自然样品中的非晶体纤维素,使晶体纤维更完整地暴露出来,从而有利于晶体纤维素的进一步水解。纤维素外切酶(CBH I)水解自然细胞壁样品的过程与样品表面结构的接触面积有关。然而由于自然细胞壁复杂结构,所以很难从中提取纤维素水解信息的细节。3)实时观察并定量检测预处理提取的纤维素被不同成分酶溶液完全水解的过程,不同种类水解酶之间的协同作用会显着加速纤维素水解。在对提取纤维素水解过程中,含有纤维素外切酶(CBH I)和β-葡糖苷酶(β-G)的酶溶液,与全酶溶液(主要成分为纤维素内切酶和纤维素外切酶)相似的水解能力。利用功能化的AFM形貌图像和识别图像对提取的单个纤维素进行了全面的实时水解动态分析。根据纤维素基底表面的裂隙,将单个晶体纤维素分成几段不同的区域。在水解过程中,同时观察到两种不同的水解模式:有序的纤维素解聚和拥堵酶分子引起的纤维素剥落。重点观察和分析纤维素微纤维的剥落过程,总结出造成该现象的主要影响因素。一个区域的纤维素被剥落后,新的裂缝会产生,从而使酶分子再次被固定。纤维剥落现象与纤维素纤维宽度有很大关系。对剥落纤维酶解过程中产生的纤维高度进行统计测量,剥离的纤维高度范围为11~24 nm。当纤维高度超过11 nm的时候,酶分子不再对纤维素微纤维进行有序解聚,而是会形成酶分子的拥堵从而使得纤维素纤维剥落。4)用植物细胞壁中不同多糖和糖蛋白的多种单克隆抗体修饰AFM探针(阿拉伯半乳糖蛋白的单克隆抗体为JIM 14,JIM 13和LM 2;果胶的单克隆抗体为LM 5和LM 13),并继续利用CBM 3a分子修饰AFM探针对晶体纤维素进行识别扫描。实时观察在植物细胞壁再生过程中不同多糖和糖蛋白的生成和分布状况。在没有细胞壁结构的原生质体细胞膜上未发现纤维素的识别信号,但是观察到了阿拉伯半乳糖蛋白(AGP)和果胶的识别信号。在植物细胞壁再生过程中,根据相应的AFM图像,计算得到不同时间点样品表面粗糙度和识别面积百分比,从而量化不同成分的生成信息。通过扫描观察被磷脂酶C(PLC)处理的原生质体,发现原生质体表面的果胶和AGP相辅相成存在。最后,观察不同成分识别信号在细胞壁再生过程中的变化,并总结出不同成分在细胞壁再生过程中出现的大致顺序:首先生成果胶,其次是AGP,最后为纤维素。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
王楠,刘慧卿,张喆,唐纪琳[7]（2016）在《在单分子水平上研究DNA适配体识别上皮细胞黏附分子》一文中研究指出上皮细胞黏附分子(EpCAM)属于黏附分子家族,参与调节细胞问黏附,介导信号转导、细胞迁移、增殖和分化等功能。EpCAM作为肿瘤诊断和治疗的候选蛋白,正受到越来越多的关注。基于原子力显微镜(AFM)的单分子力谱技术(SMFS)在生物样品检测方面具有独特优势。利用单分子力谱我们在单分子水平上研究了上皮细胞粘附分子与其DNA适配体(SYL3C)的特异性识别能力,并获得了相应的过程动力学参数,丰富了我们对配基与其配体的结合性质的理解。(本文来源于《中国化学会第30届学术年会摘要集-第四分会：生物分析和生物传感》期刊2016-07-01）
田慧慧[8]（2015）在《二茂铁硫醇自组装单分子膜中的分子间作用力及其表面识别》一文中研究指出自组装单分子膜（Self-assembled Monolayers，简称SAMs）是利用分子在固体表面上自发吸附形成的高度有序的分子聚集体，是近叁十年发展起来的一种新型有机单分子膜。由于SAMs具有良好的稳定性以及制备简单等特点，使其在电子转移动力学、膜的渗透性、表面科学等理论研究中受到了广泛关注，并在生物仿生学、化学传感器、非线性光学器件、分子主客体识别等应用领域展现出其应用前景。氧化还原基团修饰的硫醇分子在金电极表面的SAMs是研究电子转移，尤其是研究氧化还原中心与电极表面之间长程电子转移的理想模型，其中二茂铁硫醇自组装单分子膜是较常用的一种。本文主要运用电化学方法研究了单组份以及双组份二茂铁硫醇SAMs中的非均一性问题、二茂铁硫醇SAMs中分子间作用力与微环境的关系，以及二茂铁硫醇SAMs中分子分布的表面识别等内容。主要研究内容如下：1、研究了11-二茂铁基十一烷基-1-硫醇分子在金电极表面形成的单组份自组装单分子膜（FcC11S-Au SAMs）的电化学行为，发现其循环伏安（CV）曲线中出现两对迭加的氧化还原峰，说明FcC11S-Au单组份SAMs中存在两种11-二茂铁基十一烷基-1-硫醇（FcC11S-）分布区域。选用有机小分子硝基苯（NB）或短链醇类分子辛醇（C8OH）作为干扰物，进一步研究自组装膜中两种FcC11S-区域的电化学行为。研究表明：低电位处的峰其峰形随着有机小分子的加入明显变高、变窄，说明在此区间FcC11S-分子间排斥力减小，对应FcC11S-Au SAMs中疏松排列的FcC11S-区域；而高电位处的峰其峰形不受电解质中有机分子的加入或浓度变化的影响，对应紧密排列的FcC11S-区域。基于两种区域中FcC11S-分子间作用力随有机小分子的加入产生的不同响应，可以得到每种区域中分子的分布信息。2、二茂铁硫醇自组装单分子膜是研究氧化还原中心到电极表面的长程电子转移常用模型之一。为了减弱相邻的二茂铁硫醇分子间电子传递对二茂铁基团与电极之间电子转移测量的影响，常采用降低混合SAMs中二茂铁硫醇分子表面覆盖度（ΓFc）的方法进行解决，目的是利用硫醇的表面分散作用，减小二茂铁硫醇分子之间的相互作用力。在制备二茂铁硫醇/硫醇混合SAMs的方法中，置换法和共吸附法是比较具有代表性的两种。本文研究了十一烷基硫醇（C11SH）分子与FcC11S-Au SAMs中FcC11S-分子的置换反应动力学，并通过置换法制备了一系列具有不同FcC11S-表面覆盖度的FcC11S-/C11S-Au SAMs。实验发现，通过置换反应或者共吸附反应，均能得到FcC11S-表面覆盖度较低、具有“理想”单峰CV曲线的FcC11S-/C11S-Au SAMs。然而通过比较两种体系的峰形和峰电位，发现上述两种方法制备的自组装膜中FcC11S-的分布存在差别：置换法得到的混合SAMs电极的峰较宽且标准电位较高，说明FcC11S-分子间作用力较大，FcC11S-呈“簇状”分布；而共吸附法得到的混合SAMs电极的峰较窄且标准电位较低，说明FcC11S-分子间作用力较小，FcC11S-分子呈“分散”分布。3、瓜环分子CB[7]是一种良好的主体分子，能够与二茂铁硫醇自组装膜中的二茂铁基团（Fc）结合形成主客体包结配合物。当Fc与CB[7]形成配合物后，Fc所处的微环境会发生变化，导致其电化学信号发生变化，如峰变窄和变高、标准电位升高等。实验发现，CB[7]与Fc的结合取决于二茂铁硫醇分子在自组装膜中的分布状况:CB[7]更倾向于同二茂铁硫醇表面覆盖度（ΓFc）较低的区域中的Fc结合，原因是在这些区域中二茂铁硫醇分子呈分散分布，CB[7]与Fc的结合受到的空间位阻较小；相反地，在ΓFc较高的区域中，CB[7]分子较难与Fc结合。基于这一现象，本文利用CB[7]作为“探针”分子对一系列FcC11S-/C8S-Au SAMs中二茂铁硫醇的表面分布进行了识别。4、二茂铁硫醇修饰过的金电极表面具有疏水性，因此能在其表面吸附硝基苯（NB）非极性有机薄层。基于这一现象，利用薄层电化学（TLEC）法，研究了一系列具有不同二茂铁硫醇表面覆盖度（ΓFc）的FcC11S-/C11S-Au SAMs在有机相中的电化学信号，并与水相中的电化学行为进行比较，分析了不同微环境下FcC11S-分子间作用力的变化；研究了FcC11S-/C11S-Au SAMs在NB有机薄层中的离子对效应；进一步研究了FcC11S-/C11S-Au SAMs从水相中转移到有机相中时电子转移速率常数（k），重组能（λ）等值的变化，分析了微环境变化对自组装单分子膜中长程电子转移动力学的影响。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-01-01）
唐云青[9]（2014）在《超高分辨率荧光显微镜中单分子识别和定位算法及抗漂移方法》一文中研究指出1873年，德国物理学家Ernst Abbe发现由于光的衍射，传统远场光学显微镜空间分辨率极限大约在250nm(Abbe极限)。上世纪90年代以来，开发了多种用于突破Abbe极限的光学成像新技术和新方法。在这些技术和方法中，单分子定位显微镜(single molecule localization microscopy, SMLM)，比如光活化定位显微镜(photoactivation localization microscopy，PALM)和随机光学重建显微镜(stochasticoptical reconstruction microscopy，STORM)，基于识别和定位单分子荧光闪烁，可获得20-30nm的横向分辨率和60-70nm的轴向分辨率。在SMLM方法中，所探测的为单分子荧光事件，由于单分子荧光信号微弱，及背景和噪声的存在，单分子事件的识别是一件富有挑战的工作。本文提出了一个实时，健壮的单分子荧光识别和定位算法(SNSMIL)，该算法基于光子探测过程中噪声的内在特征(泊松噪声)的分析，即使在高背景和不均匀背景的条件下，也能极大提高单分子荧光事件的识别精度。为了完成实时数据分析，开发了运行在图形处理单元(GPU)上的软件，实现了大规模并行计算，达到数据采集和分析的同步。另一方面，一个典型的SMLM测量需要记录1000-100000帧的图片(成像速度为10-1000帧/秒),每次测量需要几分钟或更长的时间，由于力学弛豫，温度变化等原因，样品漂移(通常1-10nm/s)不可避免，而SMLM成像的目标是几十纳米的超高分辨率图像，样品漂移会降低图像的分辨率，甚至使图像失真，已经成为不可忽略的问题。本文提出了一个亚纳米精度，低成本的抗样本漂移的方法。该方法同时记录荧光图像和明场图像，通过最小化明场图像之间的归一化均方根误差(normalized root-mean-square error，NRMSE)，得到样品的漂移量，该方法不仅可以用于测量完成后的漂移修正，也可以用于测量中的实时漂移补偿。(本文来源于《重庆大学》期刊2014-10-01）
唐纪琳,Andreas,Ebner,Uwe,B.Sleytr,Nicola,Ilk,Peter,Hinterdorfer[10]（2010）在《基于功能化S-层蛋白纳米阵列的单分子识别》一文中研究指出细菌的表面层(Surface layers)或称为S-层(S-layers)位于细胞壁或细胞膜外层,是由S-层蛋白质在菌体表面自装配形成的规则的晶格状结构。单体S-层蛋白可自组装形成斜线、方形和六角形对称排(本文来源于《中国化学会第27届学术年会第09分会场摘要集》期刊2010-06-20）
单分子识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现纳米孔道单分子检测中对微弱电流信号的快速精准处理,考察了纳米孔道实验数据的信号特征,提出了基于双缓冲数据结构和有限冲击响应滤波的实时自适应阈值法,并基于这一算法设计了纳米孔道信号在线识别与分析系统,实现了实验数据实时采集存储和信号在线分析处理的同步进行。为验证所建立的纳米孔道信号在线识别和分析系统性能,采用噪音为20~100 p A和带宽区间为3~100 k Hz的仿真信号进行信号识别分析。结果表明,本系统能够满足强噪声、低带宽、高采样率(250 k Hz)环境下对实验数据处理的要求。将此系统应用于单个poly(dA)_4分子的Aerolysin纳米孔道分析实验中,实验结果表明,本系统能够对大数据量的纳米孔道实验数据进行实时、快速、精准的分析处理。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单分子识别论文参考文献
[1].高鸿钧.单分子尺度识别结构异构体[J].科学通报.2018
[2].王慧锋,黄飞,顾震,胡正利,应佚伦.纳米孔道单分子电化学信号在线识别与分析研究[J].分析化学.2018
[3].汪尔康.对《纳米孔道单分子电化学信号在线识别与分析研究》的评述[J].分析化学.2018
[4].张翔.活细胞中运动囊泡的识别和追踪算法及单分子荧光能量共振转移技术方法的研究[D].华中科技大学.2017
[5].陈利刚.海马神经元表面受体识别的单分子力谱方法建立研究[D].西南大学.2017
[6].张亚男.生物降解与植物细胞壁结构的AFM单分子识别研究[D].南京航空航天大学.2017
[7].王楠,刘慧卿,张喆,唐纪琳.在单分子水平上研究DNA适配体识别上皮细胞黏附分子[C].中国化学会第30届学术年会摘要集-第四分会：生物分析和生物传感.2016
[8].田慧慧.二茂铁硫醇自组装单分子膜中的分子间作用力及其表面识别[D].北京理工大学.2015
[9].唐云青.超高分辨率荧光显微镜中单分子识别和定位算法及抗漂移方法[D].重庆大学.2014
[10].唐纪琳,Andreas,Ebner,Uwe,B.Sleytr,Nicola,Ilk,Peter,Hinterdorfer.基于功能化S-层蛋白纳米阵列的单分子识别[C].中国化学会第27届学术年会第09分会场摘要集.2010