专利名称：用于加强有毒物质检测的方法及设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及生物传感器，用于检测水或空气中的化学、生物和/或放 射性污染物、或其前体。
背景技术：
关于使用化学、生物和放射性战用毒气袭击城市区域可能性的意识
逐渐增强。橡树岭国家实验室(ORNL)的研究人员已经开发了一种生 物传感器系统以检测饮用水源中的有毒物质(toxic agents),例如 Greenbaum等人通过分析荧光诱导曲线在美国专利No. 6,569,384中公开 的那样。Greenbaum等人的美国专利No. 6，569，384公开了一种用于检测 至少一种化学或生物战用毒气存在的水质传感器。所述传感器包括单元， 将水导入并且导出单元的设备，以便分析水中自然出现、自由生长的本 土光合生物的光合作用；荧光计，用于测定导入单元的自然出现、自由 生长的本土光合生物的光合作用。电子封装分析来自荧光计的原始数据 以及发出表示水中至少一种化学或生物战用毒气存在的信号。尽管 Greenbaum等人的美国专利No. 6,569,384中公开的水质传感器提供了非
常有用的设备，但是还需要提高设备的速度和灵敏度。
发明内容
基于生物传感器检测有毒物质的方法包括用偏压AC电渗将待分析 流体中多个光合生物的浓縮到浓縮区以及获得浓缩区中光合生物测量光 合作用的步骤，其中化学、生物或放射性物质减少了光合生物的正常光 合作用。基于检测的光合作用确定流体中至少一种物质或其前体的存在。 多个光合生物可以是流体中自然出现、自由生长的本土生物，例如水中 的本土藻类。偏压ACEO的DC偏置一般为1至10伏特。
由于光合生物的增强浓缩，根据本发明的偏压ACEO提供了重要的荧光信号增强。与先前相关的设备和方法相比，光合生物的增强浓縮显 著地提高了根据本发明设备和方法的灵敏度以及速度。
光合作用可以包括叶绿素荧光诱导。芯片实验室系统可以用于浓縮 步骤。流体可以从饮用水源获取。在该实施例中，所述方法还包括通过 提取新鲜饮用水供应更新光合生物供应以及重复所述方法的步骤。
在本发明的优选实施例中，使用了先进的信号处理算法以检测有毒 物质的存在。在该实施例中，确定步骤还可以包括以下步骤提供至少 一个时间依赖的控制信号，所述控制信号由流体介质中的生物传感器生 成，从流体介质中的生物传感器获得时间依赖生物传感器信号，所述流 体将被监测或分析以确定一个或多个化学、生物或放射性物质的存在； 使用至少一种幅度统计和时频分析处理时间依赖生物传感器信号以获得 多个特征向量，以及从基于控制信号的特征向量确定至少一种物质或其 前体的存在。时频分析可以包括小波系数分析。在实施例中，幅度统计 和时频分析都可以用于处理步骤。
所述方法还可以包括识别在流体中存在哪种物质的步骤。线性判别
方法可以用于识别步骤。线性判别方法可以包括支持向量机(SVM)分类。
水质分析仪包括偏压AC电渗(ACEO)单元，以便接收具有多个 光合生物的待分析流体以及将多个光合生物浓縮到至少一个浓縮区。光 电探测器获得浓縮区中多个光合生物的测量光合作用，其中化学、生物 或放射性物质减小了光合生物正常的光合作用。电子组件分析测量光合 作用以表示流体中化学、生物或放射性物质的存在。ACEO单元可以包 括芯片实验室器件。所述芯片实验室器件可以包括至少一个芯片上的电 子器件。还可以提供一种结构以便通过电子组件通信测量光合作用或者 分析后的测量光合作用至一个或多个远距离站点。
将从下面详细的描述以及附图中获得对本发明、特征及益处更为全
面的理解，其中
图1是根据本发明实施例的基于典型AC电渗透(ACEO)水质分
析系统100的示意图2示出了根据本发明实施例的基于平面交叉电极的典型AC电渗 透(ACEO)单元；
图3示出了根据本发明实施例的基于ACEO单元系统优选实施例以 及相关接口设备的示意图。在该优选实施例中ACEO俘获单元具体为芯 片实验室器件。
图4是典型荧光诱导曲线。
图5比较了从不同有毒物质等级的控制和暴露信号生成的平均幅度 统计。
图6示出了体现三个幅度统计特征(平均值、标准偏差以及偏度) 的3-D图。从图6可以看出，有毒物质不同等级的数据处在3D特征空 间的不同位置，可以较容易地分离。
图7示出了一些典型母波的示例，包括Daubechies小波、Coiflet 小波、Harr小波，Symmlet小波，Meyer小波以及Battle Lemarie小波。
图8示出了离散小波变换的滤波器组的实现。
图9示出了暴露于10 mM KCN的荧光诱导曲线以及相应的三级小 波分解的示例。
图10 (a)至(d)示出了暴露于有毒物质4个等级的荧光诱导曲线 以及这些信号相应的小波变换。
具体实施例方式
如背景指出，常规水中生物传感器通过在光合作用期间分析来自健 康藻类的荧光信号特征监测饮用水源的水质。健康藻类发出的荧光不同
于暴露于有毒物质藻类发出的荧光。通常使用基于psn效率的相对简单 算法以表征荧光信号特征。然而，有毒检测中遇到的主要问题是微藻类 以低浓度处在导致往往不可能获得可靠的检测。
灵敏度和选择性是有毒物质事实检测的关键。对于选择性，优选地 利用基于检测系统的组织，所述组织使用自然出现的水生光合组织作为 传感材料(微藻类)以检测水中的拮抗剂。对于灵敏度，微生物浓縮方 案使用最近发现且近来处于电动微流体研究前沿的偏压ac电渗
(ACEO)。 ACEO通过加快扩散快速富集本地微藻类浓縮，所述扩散经 由微流体对流至某些区域从而允许浓缩。浓縮的生物传感器提高了结果 信号的水平，与电子电路中放大器的功能类似。从而优选地，荧光技术 用于评定生物传感器的代谢健康。
根据本发明用于实时检测的水质分析仪包括偏压AC电渗(ACEO) 单元，用于接收具有多个光合生物的待分析流体，以及浓缩多个光合生 物到至少一个浓缩区。提供诸如照度计或荧光计之类的光电探测器，以 便获得浓縮区中多个光合生物的测量光合作用，其中化学、生物或放射 性物质减小了光合生物正常的光合作用。电子组件分析测量光合作用以 表示流体中化学、生物或放射性物质的存在。也可以识别特定物质。例 如，对于给定物质库，使用特征荧光诱导曲线可以识别特定物质。假定 物质是某一最低浓度，也可以确定物质的浓度。
图1是根据本发明实施例的基于典型AC电渗(ACEO)水质分析 系统100的示意图。系统100包括发射光束的光源105，分光镜152以 使发射光束改向至聚焦透镜153。该聚焦透镜153在从分光镜反射之后 将光束聚焦在偏压AC电渗(ACEO)俘获单元154上。当光合生物是 生物发光的，则不需要光源105、分光镜152以及聚焦透镜153。 ACEO 单元154接收具有多个光合生物的待分析流体以及浓缩多个光合生物至 至少一个浓縮区。引导光线至ACEO单元154的浓縮区，从而在ACEO 单元154上出现光合生物以生成荧光155。提供聚焦透镜156，聚焦荧光 在检测荧光的光电探测器157上。计算设备158接收由光电探测器157 检测的测定荧光信号。
优选地，ACEO单元154设置在平台169上。所述平台在计算设备
158的控制下通常可以移动。计算设备通常装有算法以分析荧光数据以 及控制平台169的移动。
一般有两种类型的ACEO颗粒俘获，包括平面交叉电极和平行板电 极的配置。对于本发明，平面交叉电极通常是优选的。平行板电极典型 地生成电极表面法线方向的均匀电场。在该配置中，通过平板上的不对 称电极生成切向电场。优选地，提供构图电极，如Bhatt等人(Bhatt, K.H., Grego, S.， Velev, O.D. 2005; An AC electrokinetic technique for collection and concentration of particles and cells on patterned electrodes. :G"gww>% 21(14):6603 -6612)在论文中所公开的。电极以平行板的形式彼此相对。 Bhatt等人利用纯AC信号生成电场。Bhatt没有公开或建议DC偏压。 通过对带有不导电材料的电极进行构图实现不均匀电场梯度，例如光致 抗蚀剂或二氧化硅。当流速相对较低时，颗粒聚集在围栏中心。
与Bhatt等人的方法相反，本发明优选地使用AC信号与DC偏压， 参见"偏压ACEO"以偏置电极。偏压ACEO利用不同电极极化，所述计 划不可能仅基于Bhatt等人公开的ACEO的AC。显然，本发明偏压ACEO 可以生成颗粒的特征线，因此高度浓缩颗粒。对于大约0.5mm的平板分 离，DC偏压通常在1至IO伏特的范围内，而AC信号具有低于20伏 特的峰峰振幅以及50Hz至1MHz的频率。优选地，对于DC和AC组件 组合，电压范围在10Vrms的范围内。
图2示出了根据本发明实施例的基于平面交叉电极的典型AC电渗 (ACEO)单元200。提供了具有至少半导体导电性的衬底支撑205，以 便提供底电极，例如n-型或p-型掺杂硅晶片205。诸如二氧化硅之类的 电气绝缘材料构图层210沉积在衬底支撑205上。电气绝缘衬隔材料215 围绕密封单元200的外围，以允许分析单元中的液体。只要导电层置于 在衬底205顶部以及导电层暴露于流体，通常可以使用任何衬底205。
通常通过应用另一绝缘层或者通过刻蚀导电层实现暴露构图电极。 流体停滞形成于光合生物223浓縮的电极模式225的中心。
衬隔材料的标称高度通常为几百微米的数量级。感兴趣波长范围内 的光学透明顶电极220，例如铟锡氧化物覆盖的玻璃层，沉积在衬隔材 料上以完成单元围隔。多个光合生物223置于单元200内。提供带有DC 偏压的AC信号的电源231应用于穿过顶电极220和底电极205的电信 号。尽管未示出，可以使用用于AC信号和DC偏压的单独电源。
图3示出了基于ACEO单元系统优300的优选实施例以及相关接口 设备的示意图。在该实施例中ACEO俘获单元表示为芯片实验室器件 320。芯片上实验室Gab-on-chip)提供在单个小型设备上的快速、灵敏 的生物和临床分析。芯片上实验室设备是MEMS设备的子集。
芯片上实验室实施例和微藻类传感器具有若干优点，包括来自电动
富集的快速检测时间、使用微藻类作为传感器结果的特征，以及由于检 测组件位于单个平台上带来的简便。芯片上实验室技术还提供了便携性 及减少的分析时间。样品和反应物体积的减小提高了效率，以及降低了 与分析化学和分析生物化学相关的成本。此外，微细加工提供了大规丰莫 生产的可能。如图3表示单个芯片的虚线所示，芯片上实验室设备320，
以及诸如光电探测器157之类的电子组件和计算设备158可以制造在同 一芯片上。
通过外电极321和322提供了与芯片上实验室设备320的电连接。 AC电源231提供了所需偏压以实现ACEO以及把生物传感器施加进至 少一个浓縮区。在实施例中，电池(未示出)为系统300的不同组件供 电。
芯片上实验室设备320包括进水口 315和出水口 318。通常通过小 的内部泵316从进水口 315将水导入，所述泵通常用于芯片上实验室设 备。同样通过小的内部泵317从出水口 318将水导出。定期地，优选地 使用系统100分析新鲜水样，所述系统100使用"批处理模式"而非"连续 模式"。本发明独特的方面是不同于常规的传感设备，该传感器材料在检 测设备之外而且可以连续更新。因此这种系统可以用作暴露在阳光下饮 用水源中化学战用毒气检测的连续快速预警哨兵。
系统100包括用于通信测定和/或分析数据至一个或多个远距离站 点359的结构。远距离站点可以是军用或者民用站点。例如，在军事应 用中，军事人员可以在战地使用本发明。在民用中，水利人员可以在远 离水处理厂或配送设施的水库入口使用本发明。例如通信结构359可以 包括Wi-FFM卡150。当靠近网络接入点，卡150与局域网(LAN)相连。 通过射频信号实现所述连接。如果局域网与Internet相连，Wi-Fi设备也 可以具有Internet接入。替代地，用于通信的结构359可以包括RS232
或者等同接口用于测定数据和/或分析数据的串行二进制数据互连。
在一个实施例中，接收自光电探测器157的原始数据用Wi-FiTM359
从LAN传送至处理器/计算机(未示出)所在的远距离站点。处理器/计
算机获得浓縮区中光合生物的测量光合作用，以及基于测量光合作用运
行算法以检测化学、生物或放射性物质，或其前体的存在，以及在优选
实施例中还可以确定特定物质及其浓度。
在本发明的一个实施例中，可以存储水样以及印时戳。在本发明 的优选实施例中，操作员可以检测样品是在哪天的什么时间收集的，以 便允许在严重有毒物质检测事件中符合调控命令(例如联邦、州、城市、
工业等)的进一步分析。芯片上实验室320上的微通道可以用于此目的。 在本发明的优选实施例中，系统允许操作者去除指定芯片/弹壳，所述芯 片/弹壳包括存储有收集自这些事件水样的微通道。通过活化某一内部泵 或者打开某一水线以及无效其他泵或关闭某些水线，可以指定系统引导 水从微通道的主机组至用于存储目的的其他机组。
为了检测有毒物质的存在，传统方法是测量所谓的"psn (光合体系
ii)光化学的效率"；
<formula>formula see original document page 10</formula>其中，R是稳定时间的数值以及i^^是图4所示荧光诱导曲线的
最大值。psii效率代表了荧光信号"特征"的基于诱导曲线的简单计算， 以及显著的偏差表示水中可能存在有毒物质。
尽管psii效率在检测有毒物质存在是通常是有效的，但是在由于某 些有毒物质造成的非显著光化产量的情况下，它会失效。此外，它通常 不会在不同物质之间或者同一物质不同浓度之间进行分类。还有，使用
这一参数将花费长达60分钟以获得关于污染物检测的结果。在较短响应
时间分类不同物质具有重要的作用，例如减小污染事件的响应事件。具 有有关有毒物质类型的知识，可以及时使用合适的药物以及救援策略， 以便挽救生命，对抗恐怖袭击。
在优选实施例中，使用了先进的信号处理算法以检测有毒物质的存 在。该先进分析方法包括提供至少一个由液体(例如水)或者气体(例 如空气)中生物传感器产生的时间依赖控制信号，以及从气体或液体介 质中的生物传感器获得时间依赖生物传感器信号以便监测或分析一个或 多个有毒物质的存在，所述有毒物质选自化学、生物或放射性物质。使 用至少一种幅度统计和时频分析方法处理时间依赖生物传感器信号以获 得多个特征向量。然后参考所提供的控制信号从特征向量确定至少一个
与空气或液体介质毒性相关的参数。如此处使用的，短语"特征向量，，定 义为(1)基于如下所述统计方法(幅度统计)的总和以及(2)系数(例 如小波系数)或者统计参数，所述参数源自应用于时间依赖传感器信号 的时频分析生成的系数(例如小波系数标准偏差)。
第一新的算法包括时间域中光信号的高阶统计分析(以下称作"幅 度统计")。如此处使用的，短语"幅度统计"定义为源自信号曲线中多个 (N〉时间点基于统计方法的总和，例如
例如第一阶(平均值)、第二阶(标准偏差)、第三阶(偏度)，以
及第四阶(峭度)。如Greenbaum等人在美国专利No. 6",5狄3W中公 开的那样，PSII效率明显不是幅度统计，因为此处的测定基于荧光诱导 曲线最大值(Fmax)的离散点与稳定时间荧光值(K)之间的简单差分。
幅度统计可以俘获比PSII效率更多的信号动态特征，包括信号多快 到达最大值和最小值，样品离平均值多远，以及信号体现的对称性如何。 在涉及不同有毒物质存在的检测和识别中通常需要这些特征。
第一新的算法包括在时频域中光信号的小波分析，以下称作"时频 分析"。由于水中生物传感器俘获光信号的本质，时频分析可以揭示信号 的频率何时变化以及如何变化。在优选实施例中，算法中仅使用了从小 波系数中提取的三个特征，替代信号特征系数的全部集合。
根据本发明的幅度统计和时频分析可以独立地用于提供检测结果， 所述结果与基于荧光信号特征的算法相比具有明显改进。然而，通过结 合幅度统计和时频分析，置信检测和识别可以提高甚至更高的水平。
待监测或分析的气体或液体介质在气体情况下通常是空气而在液 体情况下通常是水。水可以是饮用水源。在本发明优选实施例中，藻类 是用于生成诸如荧光诱导曲线之类时间依赖生物传感器信号的生物传感 器，所述荧光诱导曲线通过提取特征向量进行分析以允许基于特征向量 对暴露于阳光的饮用水源中不同有毒物质迸行分类。研究的物质包括 Clinch河(田纳西州)样品和实验室生长的莱茵衣藻(C7z/a^yc/omo"w m'n/^必Y)样品中的甲基对硫磷(MPt)、氰化钾(KCN )、敌草隆(DCMU ) 以及百草枯。
生物传感器通常是基于单元的，以及可以包括转基因单元。例如，
可以使用/UX基因改变的细菌。在荧光诱导中，可以使用自然出现或者 转基因的藻类。自然出现的水生藻类通常不需要培养。
暴露于阳光的水源都包括众多光合微生物(例如浮游植物和藻类)，
浓度从10至100,000生物体/ml。尽管通常存在于暴露阳光的水中，这 些微生物通常是肉眼不可见的。浮游植物发射特征荧光信号，如果在低 微生物浓度溶液中是可检测的，则所述特征荧光信号可以用作化学和/ 或生物战用毒气水源的原地指示剂。当在待监测或分析的气体或液体介 质中时生物传感器提供时间依赖生物传感器信号，用于表示一个或多个 化学、生物或放射性物质的存在。例如，水溶性有毒化学和/或生物物质 可以包括血液物质(例如氰化物)、杀虫剂(例如甲基对硫磷)以及除草 剂(例如DCMU)或者可以对饮用水源造成威胁的放射性核。
与不存在有毒物质的控制信号相比，有毒物质改变了时间依赖生物 传感器信号。使用本发明可以分析多种信号类型。例如，信号可以是分 光的(例如荧光)。关于分光信号，参见例如Huang, G.G., Yang, J. 2005 "Development of infrared optical sensor for selective detection of tyrosine in biological fluids",所oymso,s朋d 5z'oe/ec的m'cs, 21(3):408-418 。关于音频 信号，参见例如Doron等人的美国专利6,486,588"Acoustic biosensor for monitoring physiological conditions in a body implantation site" ， "Acoustic immunosensor for real-time sensing of neurotransmitter GAB A", 尸raceec/z'"gs o/Ae ^打画/肠謂"o朋/ Co"/er潔e, 4:2998-3000.
+ Khraiche, M.L., Zhou, A.， Muthuswamy, J. 2003以及"Acoustic sensors for monitoring neuronal adhesion in real-time",尸raceWwgj 2, 爿朋M"〃w/em加'o加/Cow/em7ce， 3:2186-2188。关于电化学信号，参见例 如Asanov等人的美国专利6,511,854"Regenerable biosensor using total internal reflection fluorescence with electrochemical control"以及 "Development and evaluation of electrochemical glucose enzyme biosensors based on carbon film electrodes" 7b/朋to， 65(2):306-312. + Xu, J.-Z., et al. 2004。
关于热检测，参见例如"Calorimetric biosensors with integrated microfluidic channels, ^〖'ose打5"o" cwd 5/oe/ec/row'cs", 19(12):1733-1743. +
Towe， B.C., Guilbe叫E丄1996。关于基于磁性传感器，参见de Oliveira， J.F.等人2005 "Magnetic resonance as a technique to magnetic biosensors characterization in Neocapritermes opacus termites" Jow厂加/ o/ M g"幼'， 朋d她g打"/c M她r油，292(2):el71-el74. + Chemla, Y.R.， et al. 2000, "Ultrasensitive magnetic biosensor for homogeneous immunoassay", iVoc. Waf/. A^wf. <SW. C/W, 97(26):14268-72。关于利用酶或抗体的表面等离子 体共振(SPR)，参见例如Shinoki等人的美国专利6，726,881"Measurement chip for surface resonance biosensor" ， Bowen 等人的美国专禾廿 6，573，107"Immunochemical detection of an explosive substance in the gas phase through surface plasmon resonance spectroscopy",以及Ivarsson等人 的美国专利5 ，313 ，264 "Optical biosensor system"。
在使用基于藻类生物传感器的空气监测情况下，藻类通常需要培 养。在该实施例中，待分析空气可以通过过滤纸提取，并在其上培养藻 类。
尽管以下描述的本发明通常涉及水中藻类生物传感器提供的荧光 诱导，但是如上所述，本发明不限于该确定的实施例。
荧光诱导曲线的特征提取
通过荧光诱导曲线分析对饮用水源中不同有毒物质进行分类是一 种挑战。很难通过对曲线幅度响应的简单査看分离不同曲线。例如，根 据本发明的统计分析可以描述曲线多"快，，到达最大值，在到达最大值之 后曲线多"慢，，下降。这些特征很大程度涉及高阶统计。此外，还优选地 执行以下描述的在其他变化域(频率或时频)中的其他分析，以便提供 相关的频率随时间变化的附加信息。
幅度统计
幅度统计提供待分析生物传感器信号的统计测定，例如随时间变化
的平均荧光幅度。下面是四阶幅度统计的数学定义 平均值 =^ ,
标准偏差 -綠U
<formula>formula see original document page 14</formula>
偏度
<formula>formula see original document page 14</formula>
其中，关于荧光F(O代表在第i个时间点的相对荧光，以及N是诱 导曲线上时间点的数量。
一阶统计的平均值实际是幅度的平均。二阶统计的标准偏差反映了 每个样品与平均值的差异。三阶统计的偏度描述了曲线的对称性。四阶 统计的陡度描述了曲线的平直程度。曲线越平直，陡度越小。
图5比较了从不同有毒物质等级的控制和暴露信号生成的平均幅度 统计。图6示出了体现三个幅度统计特征(平均值、标准偏差以及偏度) 的3-D图。从图6可以看出，有毒物质不同等级的数据处在3D特征空 间的不同位置，可以较容易地分离。该数据体现了在特征提取中使用幅 度统计的效率以在不同有毒化学物质之间进行分类。
小波系数中的统计
小波变换是信号处理中的著名傅立叶变换的概括。傅立叶变换通过 将波形分解为带有不同幅度(高度)不同频率的正弦曲线表示频率域中 的信号，所述正弦曲线之和是原始波形。换言之，傅立叶变换揭示了形 成原始波形所需的每个频率组分的量。尽管内容翔实，但是傅立叶变换 不保留任何有关的时间域的信息，例如确定频率组分何时出现，出现多 久。傅立叶变换中时间域信息的缺乏提出了不稳定信号分析的关键问题， 所述不稳定信号在信号持续时间内不维持相同的频率组分。例如，除了 在相应时间域信号中存在明显的差别外，始终具有4个频率组分(例如 10Hz、 25Hz、 50Hz和100Hz)的稳定信号与具有相同4个频率组分却 在不同时间内发生的不稳定信号将具有相同的傅立叶变换。
不同于傅立叶变换，例如由小波变换提供的时频分析体现了信号的 时频表述。信号的时频表述提供了特定光谱组分出现的时间域信息。由
于诸如荧光诱导信号之类的生物传感器信号通常是不稳定信号，应用诸 如小波变换之类的时频分析有利于体现时间域和频率域信息。
不同于使用正弦和余弦函数作为基础函数的傅立叶变换，小波变换 使用同时位于时间和频率域中的函数作为基础函数。小波变换旨在用简 单、固定的模型体现时间函数，所述模型称为小波。小波源自单个称作 母波的生成函数。母波符合以T条件<formula>formula see original document page 15</formula>其中，a是比例因子(scaling factor), 6是平移因子(translation factor)。母波的平移和比例将生成一族函数。参数fl改变小波的比例， 也就是W越大，频率越小。参数6控制小波的平移。换言之，当信号频 率较高时小波转换使用较窄窗口 ，而当信号频率较低时使用较宽窗口 。 这种表述允许小波转换"增大"每个高频组分，例如信号中瞬态信号。这 是小波转换超过傅立叶变换的优点之一。小波变换可以分为连续小波变 换(CWT)和离散小波变换(DWT)，定义为
<formula>formula see original document page 15</formula>
考虑到CWT计算的复杂性，假定采样信号具有有限长度，通常优 选地使用本发明的DWT，小波族如下<formula>formula see original document page 15</formula>图7示出了一些典型母波的示例，包括Daubechies小波、Coiflet 小波、Harr小波，Symmlet小波，Meyer小波以及Battle Lemarie小波。 在这些小波中，Daubechies小波常用于工程领域。相应的Daubechies小 波参数用满足以下条件的序列(^、…，^)给出<formula>formula see original document page 15</formula><formula>formula see original document page 16</formula>
实际中，可以使用一组采样函数执行小波的前变换和逆变换，所述
函数称作数字滤波器组(^gz'to/,/fe"a"b)如图8所示。采样数据/["] 是与低通滤波器(H[n])和高通滤波器(G[n])并行的第一输入。源自 两个滤波器的输出向下采样，以及因此保持正好输入信号尺寸的一半。 在第一阶段之后，高通滤波器输出成为第一水平小波系数C1。第二阶段 使用源自前述步骤低通滤波器的输出作为输入，所述信号再次送至H[n] 和G[n]。该阶段向下采样高通滤波器的输出成为第二水平小波系数C2。 继续相同的步骤直至仅剩两个采样点。换言之，DWT使用不同切断频 率的滤波器以分析不同比例的信号。所述信号通过一系列高通和低通滤 波器以分别分析高频和低频组分。图8示出了带有4系列系数C1至C4 的三级小波变换。图9示出了暴露于10 mM KCN的荧光诱导曲线以及 相应的三级小波分解的示例。
图10 (a)至(d)示出了暴露于有毒物质4个等级的荧光诱导曲线 以及这些信号相应的小波变换。在优选实施例中，通过向下采样至信号 带有256离散样本预处理每个原始诱导曲线，然后应用DWT。假定出 现在荧光诱导信号中最大的频率组分是A"则在三级小波分解中，128 样本Cl小波系数对应于在频带a,^，U内的光谱分量，64样本C2 系数反映了频带a自"，U"的频率成分，32样本C3系数对应于频带 (/自/8>"/4)，以及32样本C4系数是频带(0，厶M")的低通组分。图9 示出了三级分解的示例。
由于荧光诱导信号主要分解为极低频组分，图IO仅考虑并示出了 对应于低频光谱分量的前64小波系数(C4和C3)。
现有方法使用小波系数本身作为分类的特征组。然而，并非需要所
有的系数。此外，所有生成系数的使用可以增加特征组的维度以及带来 计算负担和"训练样本不足"的问题。因此，通常优选地选择仅计算来自 前64小波系数的三个统计特征平均值、方差和能量。前64小波系数 的平均值在图10中绘制出来，作为示例示出了不同有毒物质等级控制和 暴露数据之间的差异。
分类器设计
优选地监督分类器用于分类不同的有毒物质。在所有现有的监督分
类算法中，优选的是线性判别方法，例如支持向量机(SVM)技术(Duda, R.O.， Hart, P.E., Stork， D.G. 2001, Pattern classification; John Wiley & Sons, 2nd edition)。该SVM分类器依赖于转换数据以便以比原始特征空间 高得多的维数中体现模式。根据适合的非线性映射(这是特定应用)至 足够高的维度，来自不同类别的数据可以用超平面分离。每两个级别之 间的最佳超平面由支持向量决定，所述支持向量是分类任务最翔实的训 练样本。与其他分类方法相比，由于分类器复杂性的特征在于支持向量 的数量而非转换空间的维度，因此SVM解决了过拟合问题。在应用分 类器之前，优选地基于特征导入正常化阶段，所述特征是通过使用上述 算法从原始数据中提取。
由于无意的工业活动或者潜在地蓄意人类行为，有毒物质通常出现 在饮用水源中，并且其实时检测非常重要，因为全球的生物恐怖袭击和 环境污染正在上升。当前的预防依赖实时监测。由于利用早期检测可以 充分地减轻有毒物质对社会的威胁，对快速检测低浓度有毒物质的民用 和军用需求发展迅速以增强国土安全。本发明可以检测极低浓度的有毒 物质，具体地当使用优选的芯片上实验室单元体现时，因此提供了先前 可能的早期预警。根据本发明的系统将向民用和军用水利设施管理者提 供独特的优势用于污染事件的早期检测。
示例
应该理解下面描述的示例仅作说明性目的而非以任何形式限定本 发明范围。
在第一实验中，使用带有低于3伏特AC偏压的ACEO单元表示高 效生物颗粒浓度。发现在30秒内从1(^颗粒/ml (五.co//单元离开溶液大 约100 pm)悬浮液中收集大约60单元埃希氏大肠菌至10 pmxl0 pm的 表面中。
在另一实验中，选择小球藻(绿藻)作为典型生物颗粒。为了最大 化检测信号，使用特征尺寸为微米和纳米的薄膜金属电极，可以与生物 颗粒相比，以研究生物颗粒的电动俘获以及在这些电极上的自动荧光。
测量在适合生物颗粒俘获的电信号下检测电极的阻抗，获得了优于 104细菌/ml的分辨率以及两种类型生物颗粒之间的阻抗差分。吸附在电 极上的生物颗粒减小了一对电极之间测量的阻抗。因此通过比较测量阻 抗读数与控制样本，阻抗的差异表示生物颗粒的存在。
和藻类的小球藻一起获得了视频文件。所得结果表明电聚焦可以实 时将微藻类局部浓度提高几个数量级。在获得的视频文件中，看见单元 在左侧电极上形成单行。每个电极的直径大约70微米(pm)。
应该理解当结合优选的特定实施例描述本发明时，前述描述以及随 后的示例旨在举例说明而不限定本发明的范围。本发明所属领域的普通 技术人员应该理解在本发明范围内的其他方面，优点和改进。
权利要求
1.一种基于生物传感器检测有毒物质的方法，所述方法包括以下步骤使用偏压AC电渗透将待分析流体中的多个光合生物浓缩至浓缩区；获得所述浓缩区中所述光合生物的测量光合作用活性，其中化学、生物或放射性物质减小了所述光合生物的标称光合作用活性，以及基于所述测量光合作用活性，在所述流体中确定至少一种化学、生物或放射性物质或其前体的存在。
2. 根据权利要求1中所述的方法，其中所述多个光合生物是所述流 体中自然出现、自由生长的本土生物。
3. 根据权利要求1中所述的方法，其中所述光合作用活性包括叶绿 素荧光诱导。
4. 根据权利要求1中所述的方法，其中芯片上实验室系统用于所述 的浓縮步骤。
5. 根据权利要求1中所述的方法，其中所述流体从饮用水源中提取。
6. 根据权利要求5中所述的方法，其中所述方法还包括通过提取新 鲜饮用水供应来更新所述光合生物供应、以及重复所述方法的步骤。
7. 根据权利要求1中所述的方法，其中所述确定步骤还包括以下步骤提供至少一个由所述流体中的所述光合生物生成的时间依赖控制信号；从所述流体中的所述生物传感器获得时间依赖生物传感器信号，用 于判断一个或多个所述物质的存在；使用幅度统计和时频分析中至少一种，处理所述时间依赖生物传感 器信号，以获得多个特征向量，以及基于对于所述控制信号的参考，从所述特征向量确定至少一种所述 化学、生物或放射性物质或其前体的所述存在。
8. 根据权利要求7中所述的方法，其中所述时频分析包括小波系数分析。
9. 根据权利要求7中所述的方法，其中所述幅度统计和时频分析均 用于所述处理步骤。
10. 根据权利要求7中所述的方法，其中所述方法还包括识别在所 述流体中存在哪种所述物质的步骤。
11. 根据权利要求10中所述的方法，其中线性判别方法用于所述识 别步骤。
12. 根据权利要求11中所述的方法，其中所述线性判别方法包括支 持向量机(SVM)分类。
13. 根据权利要求1中所述的方法，其中用于所述偏压ACEO的 DC偏压为1至IO伏特。
14. 一种水质分析仪，包括偏压AC电渗透(ACEO)单元，用于接收具有多个光合生物的待 分析流体以及将所述多个光合生物浓缩到至少一个浓縮区；以及光电检测器，用于获得所述浓縮区中所述多个光合生物的测量光合 作用活性，其中化学、生物或放射性物质减小了所述光合生物的标称光 合作用活性；以及电子封装，用于分析测量光合作用活性，以表示所述流体中所述化 学、生物或放射性物质的存在。
15. 根据权利要求14中所述的传感器，其中所述ACEO单元包括 芯片上实验室设备。
16. 根据权利要求15中所述的传感器，其中所述芯片上实验室设备包括至少一个在所述芯片上的电子器件。
17. 根据权利要求14中所述的传感器，还包括一种结构，用于将所 述测量光合作用活性、或由所述电子封装分析之后的所述测量光合作用 活性传送至一个或更多远程站点。
全文摘要
根据本发明用于实时检测的水质分析仪100包括偏压AC电渗(ACEO)单元154，用于接收具有多个光合生物的待分析流体，以及将多个光合生物浓缩在至少一个浓缩区域。提供光电探测器157，用于获得浓缩区中多个光合生物测定的光合作用，所述光合作用响应于来自光源105的入射光，其中，化学、生物或放射性物质减少了光合生物正常的光合作用。电子组件158分析测定的光合作用以便表示在流体中化学、生物或放射性物质的存在。
文档编号C12Q1/02GK101356282SQ200680050771
公开日2009年1月28日 申请日期2006年11月3日 优先权日2005年11月10日
发明者埃利亚斯·戈林鲍姆, 洁·简妮·吴, 米格尔·小罗德里格尼兹, 齐海容 申请人:Ut巴特勒有限公司