摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 癌症的早期诊断与肿瘤标志物的检测 | 第10-11页 |
1.1.1 肿瘤标志物在癌症的早期诊断和治疗中的意义 | 第10页 |
1.1.2 肿瘤标志物检测技术的发展现状 | 第10-11页 |
1.2 表面增强拉曼散射(SERS)光谱技术 | 第11-13页 |
1.2.1 SERS光谱的基本原理和特点 | 第11页 |
1.2.2 SERS肿瘤标志物检测的基本原理和发展 | 第11-13页 |
1.3 SERS活性基底 | 第13-14页 |
1.3.1 SERS活性基底的特性 | 第13页 |
1.3.2 SERS活性基底在检测方面的应用 | 第13-14页 |
1.4 用于肿瘤标志物检测的微流控芯片平台 | 第14页 |
1.4.1 微流控芯片及其主要特点 | 第14页 |
1.4.2 微流控芯片在肿瘤标志物检测中的应用 | 第14页 |
1.5 机器学习在生物检测方面的应用 | 第14-15页 |
1.6 本论文的研究思路和主要研究内容 | 第15-17页 |
第二章 SERS高灵敏度探针的SERS特性及其在免疫检测中的应用 | 第17-22页 |
2.1 引言 | 第17页 |
2.2 SERS高灵敏度探针的制备 | 第17-18页 |
2.2.1 银纳米粒子的制备 | 第17页 |
2.2.2 SERS探针的制备 | 第17-18页 |
2.3 SERS高灵敏度探针的表征 | 第18-19页 |
2.3.1 透射显微镜(TEM)表征 | 第18-19页 |
2.3.2 消光谱表征 | 第19页 |
2.4 SERS高灵敏度探针在免疫检测的应用 | 第19-21页 |
2.4.1 免疫检测原理与方法 | 第19页 |
2.4.2 定性检测方法和实验过程 | 第19-20页 |
2.4.3 定性检测结果与讨论 | 第20页 |
2.4.4 定量检测方法和实验过程 | 第20-21页 |
2.4.5 定量检测结果与讨论 | 第21页 |
2.5 本章小结 | 第21-22页 |
第三章 基于SERS活性基底和空间编码的SERS微流控多元检测平台 | 第22-35页 |
3.1 引言 | 第22-23页 |
3.2 SERS微流控芯片基底的构建与表征 | 第23-26页 |
3.2.1 微流控芯片的设计与预处理 | 第23页 |
3.2.2 微流控芯片基底的制备 | 第23页 |
3.2.3 微流控芯片基底制备与表征 | 第23-26页 |
3.3 微流控多元检测平台在多元肿瘤标志物同时检测中的应用 | 第26-34页 |
3.3.1 基于空间编码的多元检测原理 | 第26-28页 |
3.3.2 微流控多元检测平台在多元肿瘤标志物同时检测中的应用 | 第28-32页 |
3.3.3 微流控多元检测平台在实际样本检测中的应用 | 第32-34页 |
3.4 本章小结 | 第34-35页 |
第四章 制备具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底阵列及其在检测中的应用 | 第35-46页 |
4.1 引言 | 第35-36页 |
4.2 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底阵列的制备和表征 | 第36-39页 |
4.2.1 有序阵列结构的制备 | 第36-37页 |
4.2.2 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底阵列的制备 | 第37-38页 |
4.2.3 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底的表征 | 第38-39页 |
4.3 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底在肿瘤标志物检测中的应用 | 第39-45页 |
4.3.1 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底在无标SERS检测中的应用 | 第39-40页 |
4.3.2 具有SERS“热面”性质的有序微流控芯片基底在有标免疫检测中的应用 | 第40-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 基于机器学习在乳腺癌细胞分类方面的应用 | 第46-51页 |
5.1 引言 | 第46页 |
5.2 基于机器学习在乳腺癌细胞分类方面中应用 | 第46-49页 |
5.2.1 乳腺癌细胞分类的原理 | 第46-47页 |
5.2.2 基于机器学习在乳腺癌细胞分类方面中的应用 | 第47-49页 |
5.3 本章小结 | 第49-51页 |
第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
研究生期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
致谢 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-61页 |