植物细胞壁拉曼光谱大数据分析取得新突破

      绿色新闻网报道 近期，我校材料学院许凤教授团队在植物细胞壁拉曼光谱大数据处理技术上取得新突破。该技术成果构建了基于主成分分析的植物细胞壁拉曼光谱聚类分析方法，相关研究成果“Method  for  Automatically  Identifying  Spectra  of  Different  Wood  Cell  Wall  Layers  in  Raman  Imaging  Data  Set”发表在《Analytical  Chemistry》上。该期刊为美国化学会旗下国际分析化学领域顶级期刊，最新影响因子5.636，五年影响因子5.966。

      拉曼光谱成像技术具有信息丰富、制样简单、对样品无损伤等特点，近年来已成为研究植物细胞壁局部化学的重要工具。然而，拉曼光谱分类技术落后，严重制约了光谱数据的深入挖掘及科学运用。传统的分类技术通过导出实验数据进行手动分析，不但费时费力，人为因素干扰严重，更会造成数据浪费，甚至丢失重要信息。针对这一问题，许凤教授团队经过探索创新，基于细胞壁超微结构特点，率先采用数学统计学结合自主研发的计算机程序分析处理植物细胞壁拉曼光谱数据，建立了快速分辨细胞壁不同形态学区域拉曼光谱的新方法。该方法能够根据植物拉曼光谱的自身特点，对所获海量拉曼光谱数据进行自动、准确、快速分类，将为植物细胞壁化学组分拉曼光谱定量研究提供理论依据。论文投稿期间，审稿人一致评价该方法创新性突出，对生物质相关领域的研究具有重要意义。

      发表在《Analytical  Chemistry》上的论文第一作者为我校材料学院林产化学加工工程学科2014级博士研究生张逊，论文发表获得国家杰出青年科学基金的资助。目前，在许凤教授的指导下，张逊正开展基于该技术的相关研究，希望在植物细胞壁拉曼光谱的定量分析上能有新的突破。

      论文链接： http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ac504144s

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