微课堂中药农残检测培训周：一周系统学习农残检测核心关键点及样品前处理实操技巧

铁皮石斛鲜条的农残检测有哪些项目啊？

你在进行光纤记录实验时，是否有如下烦脑：

◆ 记录好的数据看着很杂乱，不知如何整理？

◆ 数据处理包含哪些步骤？

◆ 如何确定数据分析的baseline

◆ ΔF/F指的是什么？

◆ 信号出现了“漂白效应”怎么办？

无需困惑，对以上问题，我们最近总结了一份实操步骤，这份操作指南可帮你迅速上手数据处理

常见光纤记录数据处理过程

让我们来看一张原始数据案例图，下图显示数据整体波动过于密集，其中410nm对照通道数据不够稳定；对应事件标记（线条标记处）的peak也不是很突出，针对这种数据情况，我们立刻开始数据处理吧。

（▲本文实操分析案例图）

（*以下分析过程以瑞沃德双色多通道光纤记录系统操作界面为主要示例）

01.第 一步

我们将数据根据需要分析的时间段进行裁剪，此步骤也可跳过。

02.第二步

数据预处理。常见数据预处理过程包含平滑处理，基线矫正，运动矫正。平滑处理可以将数据中的过多杂信号去除，ZD限度的突出目标peak。如下图所示，原始数据经平滑处理后目标peak更加突出，更容易观察分析。

基线矫正多数针对的是荧光信号因长时间记录导致漂白信号逐步下降，或者光纤的自发荧光在长期记录下逐步被漂白基线逐步下降等情况。此情形的数据因为整体呈现下降趋势，不利于后续数据作图分析，所以需要进行基线矫正。如下图所示，基线矫正可以直接将下降趋势的数据通过算法拟合后恢复成平整状态。

运动矫正用于采用410nm对照通道的数据，410nm数据可以用于反应背景噪音信号，运动矫正即将410nm数据与470nm数据进行拟合，通过算法从470数据中去除410nm数据的波动，得到真实的荧光数据。当不选择运动矫正功能或者实验未记录410nm的数据，可以选择一定时间范围内的信号作为对照进行算法处理。

03.第三步

数据预处理后即可得到整体数据的ΔF/F或者Z-score，用于反应数据的波动幅度。二者采用了不同的算法，数据的呈现结果略有不同。

ΔF/F=（F-F1）/F0：

（1）当数据进行基线矫正后：

◆ 若对照选择为410，F1=fitted410，F0=median（raw data）

◆ 若对照选择非410：F1为基线矫正曲线值，F0=median（Baseline）

（2）当数据未进行基线矫正：

◆ 若数据对照为410，则F1=F0=fitted410，

◆ 若数据对照非410，则F1=F0=median（Baseline）

Z-score：

使用标准分数计算方式，即z-score=（x-mean）/std，x=ΔF/F，mean为ΔF/F的均值，std为相应标准差。

04.第四步

将荧光数据与动物行为数据同步对比，选择事件标记或者增加事件标记。

05.第五步

选择事件分析的时间区间和baseline区间，用于事件相关信号分析作图。

06.第六步

将不同组的数据进行组间对比，即可分析不同处理因素下荧光数据的差异。

通过以上步骤，原始的荧光数据就可以直接出图啦。

空军军医大学光纤记录系统培训现场

（▲瑞沃德双色多通道光纤记录系统）（▲瑞沃德双色多通道光纤记录系统）

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