一种基于FTIR和蛹壳的种类鉴定方法

一种基于ftir和蛹壳的种类鉴定方法
技术领域
1.本发明涉及法医昆虫学技术领域，具体涉及一种基于ftir和蛹壳的种类鉴定方法。


背景技术：

2.蛹壳是犯罪现场常见的昆虫证据之一。不同物种的蛹壳相似度较高，仅凭形态特征进行种类鉴定需要有丰厚的昆虫学知识，但容易出现主观性错误，这不利于基层应用推广。麻蝇蛹壳是幼虫-蛹老落后形成，其化学成分与离食期幼虫表皮类似，主要为碳氢化合物。表皮碳氢化合物，由正构烷烃、烯烃、单甲基烷烃和多甲基烷烃组成，具有保护昆虫免受环境伤害和保水的作用。根据表皮化学信息的差异可以进行种类鉴定。传统基于傅里叶变换红外(fourier transform infrared，ftir)光谱仪进行样品检测需要对样本进行研磨、压片。蛹壳薄软，难以研磨充分，样本重复性较差。这严重限制了蛹壳生化信息在法医昆虫学领域的研究和应用。


技术实现要素：

3.鉴于目前存在的上述不足，本发明提供一种基于ftir和蛹壳的种类鉴定方法，本技术基于ftir进行种类鉴定的方法且具有高效、便捷、重复性好。
4.为了达到上述目的，本发明提供一种具体包括以下步骤：
5.步骤一：构建嗜尸性蝇类数据库：采用正己烷萃取法从已知嗜尸性蝇类的蛹壳样本中提取出碳氢化合物；将提取的碳氢化合物进行ftir分析进行光谱收集；将收集的光谱进行分析整合构成数据矩阵；
6.步骤二：样本鉴定：将未知嗜尸性蝇类的蛹壳样本采用步骤一的方法提取碳氢化合物及进行ftir分析，获得特征光谱；并将特征光谱采用步骤一的方法进行分析整合构成特征数据矩阵，将特征数据矩阵和数据矩阵应用正小二乘判别分析模型进行数据聚类分析，获得未知嗜尸性蝇类的种类；
7.其中，所述提取碳氢化合物具体为将嗜尸性蝇类的蛹壳样本进行前处理后，再完全浸入正己烷中，浸泡过夜。
8.依照本发明的一个方面，所述步骤一中的将收集的光谱进行分析整合构成数据矩阵具体为：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图，获得处理后的光谱数据汇总；将处理后的光谱数据汇总构建数据矩阵。
9.依照本发明的一个方面，所述步骤二中的应用正小二乘判别分析模型进行数据聚类分析具体为：将未知嗜尸性蝇类的蛹壳样本的特征光谱采用与步骤一相同的分析整合方法进行整合构成的特征数据矩阵与步骤一中的数据矩阵一同导入simca 14.1软件，构建正小二乘判别分析模型分析，scaling选择ctr，根据聚类分析结果获得未知嗜尸性蝇类的种类。
10.依照本发明的一个方面，所述ftir分析是采用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪进行的。
11.依照本发明的一个方面，所述光谱仪的设置参数如下：波长4000-650cm-1，分辨率为4cm-1，扫描次数102次。
12.依照本发明的一个方面，所述前处理具体为：将样品超声清洗后，用滤纸擦干。
13.依照本发明的一个方面，所述步骤一中在进行每个样品的ftir分析进行光谱收集前，用正己烷清洗金刚石液体池，随后滴加100ul正己烷，扫描作为背景光谱。
14.依照本发明的一个方面，所述正己烷萃取法具体为：将嗜尸性蝇类的蛹壳样本进行前处理后，再完全浸入正己烷中，浸泡过夜。
15.依照本发明的一个方面，所述已知嗜尸性蝇类包括棕尾别麻蝇、红尾粪麻蝇、大头金蝇、巨尾阿丽蝇、家蝇。
16.本发明的有益效果：
17.(1)本技术的检测方法为非侵入性的，有利于保存昆虫证据；
18.(2)本技术的检测方法便捷、高效、省时省力；
19.(3)本技术首次检测蛹壳萃取液ftir光谱图并进行种类鉴定，其扩展了蛹壳生化信息在法医昆虫学领域的研究和应用。
附图说明
20.图1为本发明实施例1中已知的5种蝇类的光谱图；
21.图2为为本发明实施例1的opls-da聚类模型图；
22.图3为对比例1中的正己烷萃取法提取蛹壳种的碳氢化合物的对应的opls-da聚类模型图(图3a)、为对比例1中的溴化钾研磨法提取蛹壳种的碳氢化合物的对应的opls-da聚类模型图(图3b)。
具体实施方式
23.为使本发明更加容易理解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另有定义，下文所用专业术语和本领域专业技术人员所理解的含义一致；除非特殊说明，本文所涉及的原料、试剂均可从市场购买，或通过公知的方法制得。
24.本技术的正小二乘判别分析模型简称opls-da；
25.本发明提供一种具体包括以下步骤：
26.步骤一：构建嗜尸性蝇类数据库：采用正己烷萃取法从已知嗜尸性蝇类的蛹壳样本中提取出碳氢化合物；将提取的碳氢化合物进行ftir分析进行光谱收集；将收集的光谱进行分析整合构成数据矩阵；
27.步骤二：样本鉴定：将未知嗜尸性蝇类的蛹壳样本采用步骤一的方法提取碳氢化合物及进行ftir分析，获得特征光谱；并将特征光谱采用步骤一的方法进行分析整合构成特征数据矩阵，将特征数据矩阵和数据矩阵应用正小二乘判别分析模型进行数据聚类分
析，获得未知嗜尸性蝇类的种类；
28.其中，所述提取碳氢化合物具体为将嗜尸性蝇类的蛹壳样本进行前处理后，再完全浸入正己烷中，浸泡过夜。
29.优选的，所述步骤一中的将收集的光谱进行分析整合构成数据矩阵具体为：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图，获得处理后的光谱数据汇总；将处理后的光谱数据汇总构建数据矩阵。
30.优选的，所述步骤二中的应用正小二乘判别分析模型进行数据聚类分析具体为：将未知嗜尸性蝇类的蛹壳样本的特征光谱采用与步骤一相同的分析整合方法进行整合构成的特征数据矩阵与步骤一中的数据矩阵一同导入simca 14.1软件，构建正小二乘判别分析模型分析，scaling选择ctr，根据聚类分析结果获得未知嗜尸性蝇类的种类。
31.优选的，所述ftir分析是采用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪进行的。
32.优选的，所述光谱仪的设置参数如下：波长4000-650cm-1
，分辨率为4cm-1
，扫描次数102次。
33.优选的，所述前处理具体为：将样品超声清洗后，用滤纸擦干。
34.优选的，所述步骤一中在进行每个样品的ftir分析进行光谱收集前，用正己烷清洗金刚石液体池，随后滴加100ul正己烷，扫描作为背景光谱。
35.优选的，所述正己烷萃取法具体为：将嗜尸性蝇类的蛹壳样本进行前处理后，再完全浸入正己烷中，浸泡过夜。
36.优选的，所述已知嗜尸性蝇类包括棕尾别麻蝇、红尾粪麻蝇、大头金蝇、巨尾阿丽蝇、家蝇。
37.实施例1
38.s1数据库构建
39.蝇类样本：棕尾别麻蝇(sarcophaga peregrina)、红尾粪麻蝇(sarcophaga africa)、大头金蝇chrysomya megacephala)、巨尾阿丽蝇(aldrichina grahami)、家蝇(musca domestica)；以上每个物种的蛹壳选取30样本进行后续操作。
40.前处理：将样品超声清洗后，用滤纸擦干；将样本完全浸入加有1ml正己烷中的玻璃瓶中，浸泡过夜。
41.光谱收集：选用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪，滴加100ul萃取液(正己烷)于液体池，光谱仪设置参数如下：波长4000-650cm-1
，分辨率为4cm-1
，扫描次数102次。每次样品收集前，用正己烷清洗金刚石液体池，随后滴加100ul正己烷，扫描作为背景光谱。
42.光谱预处理：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图。
43.数据库构建：将处理后的光谱数据汇总后，构建数据矩阵，5种蝇类光谱图见图1。
44.s2样本鉴定
45.未知蛹壳样本种类鉴定：首先需要获得特征光谱图，再结合s1构建数据矩阵，应用opls-da进行数据聚类分析，从而推断出未知样本的种类。
46.前处理：将未知样品3个，超声清洗后，用滤纸擦干。将样本完全浸入加有1ml正己烷中的玻璃瓶中，浸泡过夜。
47.光谱收集：选用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪，滴加100ul萃取液于液体池，光谱仪设置参数如下：波长4000-650cm-1
，分辨率为4cm-1
，扫描次数102次。每次样品收集前，用正己烷清洗金刚石液体池，随后滴加100ul正己烷，扫描作为背景光谱。
48.光谱预处理：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图。
49.opls-da分析：将未知物种数据同发明内容s1构建的数据矩阵一同导入simca 14.1软件，构建opls-da模型分析，scaling选择ctr。根据聚类分析结果可推断出未知样本种类。如图2所示，未知物种与红尾粪麻蝇聚为一类，因而可推断未知物种为红尾粪麻蝇。
50.对比例1
51.人工操作时间比较：
52.以大头金蝇、棕尾别麻蝇、家蝇为例，比较溴化钾(kbr)研磨与正己烷萃取人工操作时间与检测结果。
53.①
溴化钾(kbr)研磨法：
54.前处理：将样品超声清洗后，用滤纸擦干。于玛瑙研钵中加入等比例质量kbr与蛹壳混合物，充分研磨至粉末状，120℃烘箱中过夜。
55.光谱收集：选用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪，将蛹壳与kbr粉末压于atr配件上，光谱仪设置参数如下：波长4000-650cm-1
，分辨率为4cm-1
，扫描次数102次。每次样品收集前，用酒精清洗金刚石，随后滴加100ul扫描空气作为背景光谱。
56.光谱预处理：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图。
57.opls-da分析：将光谱数据导入simca 14.1软件，构建opls-da模型分析，scaling选择ctr。如图3b可知，根据聚类分析可区分不同蝇种。
58.②
正己烷萃取法(本技术)：
59.前处理：将样品超声清洗后，用滤纸擦干。将样本完全浸入加有1ml正己烷中的玻璃瓶中，浸泡过夜。
60.光谱收集：选用配备金刚石晶体atr附件的nicolet ftir-850光谱仪，滴加100ul萃取液于液体池，光谱仪设置参数如下：波长4000-650cm-1
，分辨率为4cm-1
，扫描次数102次。每次样品收集前，用正己烷清洗金刚石液体池，随后滴加100ul正己烷，扫描作为背景光谱。
61.光谱预处理：选择origin 2021作为预处理软件，对每一光谱进行savitzki-golay平滑，平滑点数为15点，随后通过多元散射校正和矢量归一化处理谱图。
62.opls-da分析：将光谱数据导入simca 14.1软件，构建opls-da模型分析，scaling选择ctr。如图3a可知，根据聚类分析可区分不同蝇种。
63.由上可发现正己烷萃取法与kbr研磨法相比，其减少了人工玛瑙研钵研磨的时间，提高了检测效率，而两者的检测效能相仿。
64.人工研磨对于粉末颗粒直径要求较高，要求颗粒尺寸小于2.5um以下，且研磨时间
过长溴化钾易吸收空气中的水汽影响样本检测，研磨时间过短则不能将样本与溴化钾研细。因此，本技术的正己烷萃取法相对传统的溴化钾研磨法提取蛹壳的碳氢化合物具有可操作性强，检测便捷、高效、省时省力等优点。
65.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。