简介:近年来,石墨烯(GN)由于具有非凡的物理和化学性质而受到广泛关注,这为分析化学的发展带来了新的活力。电化学器件与GN的耦合提供了一个很好的平台,来实现对许多生物材料的诊断和检测。我们小组首次报道,利用石墨烯电极电化学自发检测存在于ssDNA和dsDNA的所有4个DNA碱基,该检测是在生理pH条件下,并且不需要预水解步骤。我们研究证明了利用独特的GO/适配体相互作用和特异性核酸适体目标识别,GO/适配子系统可以程序化地完成较复杂的ORandINHIBIT逻辑门。在不同输入相同波长的不同荧光强度下,进行多靶点调节荧光强度和ORandINHIBIT逻辑门,从而组合成组合逻辑门。组合逻辑门可利用荧光成像进行高通量诊断。在组合逻辑门的输出的基础上,我们可以找出ATP和凝血酶是否存在。这个概念的证明可以为多重分析和纳米生物医学器件对多个输入的化学物质响应提供一种新方法。
简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.