湖南省的染料助劑成分分析需要多久

未知物成分分析是通過綜合的分離和分析手段對復雜的未知化學品的成分進行定性和定量分析，為科研、產品生產、產品開發、改進生產工藝提供科學依據，為企業引進、消化吸收再創新提供強大技術支撐。

未知物成分分析覆蓋電子、紡織、日化、塑料、橡膠等各個領域，具體包括：

? 助劑產品：紡織、皮革助劑（柔軟劑、勻染劑、整理劑等）；電鍍（鋅、銅、鉻、鎳、貴重金屬）助劑（前處理添加劑、光亮劑、輔助光亮劑等）；塑料和橡膠制品助劑（增塑劑、抗氧劑、阻燃劑、光和熱穩定劑、發泡劑、填充劑、抗靜電劑等）；涂料助劑（乳化劑、潤濕分散劑、消泡劑、阻燃劑等）；線路板制造化學品助劑；電子助焊劑；陶瓷助劑；鋁合金表面處理助劑；其它精細化工助劑

? 油墨產品：墨水，感光油墨等

? 化妝品：洗發、護發用品、護膚用品、美容用品、口腔衛生制品等

? 香精、香料

? 表面活性劑、民用和工業用清洗劑

? 有機溶劑: 油漆稀釋劑，天那水，脫漆劑，電子、紡織、印刷行業用溶劑

? 水處理劑：緩蝕劑、混凝劑和絮凝劑、阻垢劑等

? 石油化學品：潤滑油，切削液等

? 氣霧劑、光亮劑、殺蟲劑、脫模劑、致冷劑、空氣清新劑等

? 高分子材料

? 其它化工產品

工業診斷分析是指通過樣品或生產過程中微量污染物的鑒定，來查找工業生產過程中的質量事故原因的方法。工業診斷分析需要綜合運用各類常量、微量和痕量檢測技術，主要成分與雜質成分鑒定并舉，有機分析與無機分析并重，成分分析與生產工藝流程分析結合，尤其是對檢測結果的分析和綜合判斷能力要求很高，才能對產品質量事故原因進行分析診斷。

工業診斷分析業務已涉及精細化工、醫療制品及臨床、造紙、電鍍、精密儀器制造、汽車生產等工業領域。

行業資訊：

為了進一步增強對單細胞異質性的理解，采用己基谷胱甘肽作為內標，對 TCCSUP單細胞中的代 謝物含量進行分析，結果顯示 10 個單細胞中天冬氨酸、谷氨酸、谷胱甘肽等物質的含量具有明顯差 異，其中Cell5、Cell6代謝物含量顯著高于其他細胞（見圖4），表明即使來源于同一類細胞，單個細胞 之間的代謝特征仍存在較大差異。

　基于機器學習的膀胱癌細胞分型結果　 本文建立了LDA、RF、SVM和LR分類模型預測單細胞的類型，并對每個模型采用網格搜索法和5 折交叉驗證進行超參數調優，得到具有*優超參數的分類模型。LDA算法采用奇異值分解“svd”作為 求解器求解*優化問題。RF算法中決策樹的構建是模型建立的關鍵，決策樹個數 n_estimators 為其* 重要參數，直接影響RF的運行速度和分類效果。本文對n_estimators在10 ~ 500之間進行網格搜索，分 類準確率在50 ~ 500間趨于穩定，故選擇50作為*優參數。SVM算法分類結果的好壞主要取決于核函 數 Kernel、核函數系數 Gamma 以及懲罰系數 C 的取值，對其進行多次網格搜索，*終確定當 Kernel = ‘poly’，GGamma = 1 000，C = 100 000時為*優模型。對于LR算法，選擇‘lbfgs’作為損失函數的優 化方法，懲罰系數 C = 120。經上述模型調優后，對所有預處理后的數據集進行五次十折交叉驗證， 表1顯示了平均分類結果。結果顯示，4個模型均獲得了良好的預測精度，分類準確率≥ 94. 9%，顯示 了其有效鑒別 5637、UMUC3、TCCSUP 3 種膀胱癌細胞亞型的潛力。其中，RF 模型的預測精度高于

單細胞異質性分析　 本文對單個膀胱癌細胞的代謝譜進行分析，并在二維空間可視化細胞間的差異。圖3A顯示了每個 單細胞代謝物離子的相對強度。采用 t-SNE 算法對數據進行降維分析，經 999 次迭代后高維和低維的 KL散度為0. 326，表明數據從高維空間降至低維空間的損失函數較小，兩空間分布差異較小，降維效 圖2　不同樣品中3種代謝物（鳥氨酸、谷氨酸、谷胱甘肽）的MS2 譜圖 Fig. 2 MS2 spectra of three metabolites （ornithine，glutamic acid，L-glutathione） in different samples A－C：blank sample；D－F：standard；G－I：single cell 624 第 5 期 孫佳琪等：基于單細胞質譜分析的膀胱癌細胞分型研究 果較好。圖 3B 顯示了不同膀胱癌細胞亞型的 t-SNE 聚類結果，可以看出不同細胞亞型能夠明顯區分， 不同組間的距離明顯大于組內的距離。