摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-7页 |
第1章 绪论 | 第10-26页 |
1.1 水环境污染 | 第10-14页 |
1.1.1 水环境无机物污染 | 第11-12页 |
1.1.2 水环境有机物污染 | 第12-13页 |
1.1.3 水环境复合污染 | 第13-14页 |
1.2 国内外水质评价现状 | 第14-15页 |
1.3 环境急性毒性检测 | 第15-21页 |
1.3.1 环境污染物传统急性毒性检测方法 | 第15-16页 |
1.3.2 水环境污染物急性生物毒性的研究现状 | 第16-17页 |
1.3.3 水生生物急性毒性检测技术 | 第17页 |
1.3.4 酶反应在环境急性毒性检测中的应用 | 第17-19页 |
1.3.5 发光细菌在环境急性毒性检测中的应用 | 第19-21页 |
1.4 高通量快速检测技术 | 第21-23页 |
1.4.1 高通量快速检测技术的种类和发展 | 第21页 |
1.4.2 生物芯片在高通量快速检测中的应用 | 第21-22页 |
1.4.3 化学打印技术在高通量快速检测中的应用 | 第22-23页 |
1.4.4 其他技术在高通量快速检测中的应用 | 第23页 |
1.5 人工智能 | 第23-25页 |
1.5.1 人工神经网络 | 第23-24页 |
1.5.2 深度学习 | 第24-25页 |
1.6 研究目的及内容 | 第25-26页 |
第2章 方法学构建及机理分析 | 第26-30页 |
2.1 方法学构建 | 第26-27页 |
2.2 技术路线 | 第27-28页 |
2.3 机理分析 | 第28-30页 |
第3章 生物化学芯片检测混合污水的急性生物毒性试验 | 第30-44页 |
3.1 试验材料 | 第30-31页 |
3.1.1 主要试验药品与试剂 | 第30页 |
3.1.2 主要试验仪器 | 第30-31页 |
3.2 试验方法 | 第31-39页 |
3.2.1 芯片的制备 | 第31-34页 |
3.2.2 生物化学芯片检测混合污水的急性生物毒性 | 第34-37页 |
3.2.3 生物化学芯片急性生物毒性的后续检测 | 第37-39页 |
3.3 结果与分析 | 第39-41页 |
3.4 讨论 | 第41-42页 |
3.5 小结 | 第42-44页 |
第4章 混合污水对发光细菌的急性毒性试验 | 第44-56页 |
4.1 试验材料 | 第44-45页 |
4.1.1 供试细菌 | 第44页 |
4.1.2 主要试验药品与试剂 | 第44-45页 |
4.1.3 主要试验仪器 | 第45页 |
4.2 试验方法 | 第45-49页 |
4.2.1 发光体系的构建 | 第45-47页 |
4.2.2 混合污水对发光细菌的急性毒性效应 | 第47-49页 |
4.2.3 混合污水胁迫下发光体系的复苏 | 第49页 |
4.3 结果与分析 | 第49-51页 |
4.4 讨论 | 第51-54页 |
4.5 小结 | 第54-56页 |
第5章 神经网络模型的建立 | 第56-60页 |
5.1 结果与分析 | 第57-58页 |
5.2 小结 | 第58-60页 |
第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
6.1 结论 | 第60-61页 |
6.2 创新点 | 第61页 |
6.3 展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-70页 |
致谢 | 第70-72页 |
攻读硕士期间研究成果 | 第72页 |