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背景
烟叶成熟度分为田间成熟度和烘烤成熟度。田间成熟度是烟叶在田间的生长情况。烘烤成熟度是烤制后烟叶成熟的情况。合适的田间成熟度是获得高品质烟叶的基础。

烟叶田间成熟度影响着烤后质量的好坏，包括色泽、香气、油分等。目前，鉴别烟叶田间成熟度的方法是通过烟农肉眼鉴别，鉴别质量参差不齐、效率低且可靠性差。因此，建立一种能直接在田间鉴别烟叶成熟度的方法很有必要。

研究方法

本实验采用近红外光谱技术和图像识别技术结合机器学习算法，建立相应的烟叶成熟度鉴别模型，最 后通过分析对比各个模型的分类效果，寻找最合适的烟叶成熟度检测方法。

实验主要于2019年在大理两不同烘烤工场进行，选择烤烟品种K326，上、中和下部位各采集鲜烟叶样本2431、2401和2400个，共采集7232个样本，每个样本都进行了近红外光谱的采集。

图1. 光谱采集位置分布示意图

实验用海洋光学NIRQuest近红外光谱仪采集样本光谱，配件包含标准探头和漫反射白板，积分时间为5 ms，光谱范围为900-2500 nm，开机预热30 min，优化光谱仪扫描条件后进行近红外光谱扫描，扫描时每个样本在视线范围内避开主脉在左右两侧各取3个点扫描（见图1），所有点的平均值作为该烟叶的代表光谱。

数据采集及处理

近红外光谱含大量噪声，预处理有助于提取和分析有用信息。不同预处理方法导致不同的预测结果。因此，为探索不同预处理方法对模型构建的影响，试算了一阶导数、二阶导数、标准正态变换（SNV）四种经典预处理方法、多元散射校正（MSC）结合Savitz-Golay平滑和归一化进行对比分析。

图2. 烟叶近红外光谱图(a)原始光谱,(b)预处理后光谱

从上部烟叶样本训练集中随机抽取450个样本，按2:1比例分组，选择合适的预处理方法。实验随机重复五次，取平均值作为结果。发现与原始光谱比，预处理后的光谱鉴别准确度有所提高。

经对比发现一阶导数处理的光谱数据可获得更好的分类结果。因此，在随后的分类实验中，选择其作为上、中、下烟叶光谱的预处理方法。预处理前后的光谱如图2所示。

值得注意的是，不同的预处理方法对CNN模型的分类结果影响较小。这表明，与其他方法相比，用于开发NIR模型的CNN方法对预处理的依赖性较小。

表1. 不同预处理方法的判别准确率（%）

模型对比及结论
作者随后采用主成分分析法（PCA）对烟叶各成熟度水平的光谱数据进行聚类分析，发现样本数据显著重叠，无法分离。因此，有必要开发一种更强大的多分类方法来区分不同成熟度的烟叶。考虑到CNN强大的特征提取和学习能力，它可能是一个不错的选择。

图3. 上部烟叶五个成熟度水平NIR光谱方差的PCA得分图

为对比CNN模型的性能，建立了KNN、BPNN、SVM和ELM模型进行比较分析。证实了CNN模型在区分烟叶成熟度方面的出色分类能力。

表2. CNN和其他四种方法的预测结果（%）

结论
本实验研究了近红外光谱结合深度学习方法对新鲜烟叶成熟度水平进行分类的潜力。近红外光谱技术是一种非常有用的工具，可准确、无损地测定烟叶的内部和外部品质。实验表明，CNN方法具有很强的特征提取和学习能力，对分类精度有着有利的影响。为进一步准确识别烟叶成熟度、研制烟叶采收机奠定基础，从而提高烟叶的生产效益。

特别鸣谢

特别感谢云南烟草农业研究院陈颐老师及贵州大学烟草学院老师及其实验室其他成员的工作及对海洋光学的支持和信任。

    许多包膜病毒诸如人类免疫缺陷病毒（即艾滋病毒，HIV），埃博拉病毒、流行性感冒病毒（IFV）和冠状肺炎病毒等致命性病毒对人类健康和公共卫生构成了持续的威胁。因此，关于病毒开展的各方面研究备受关注。其中，包膜病毒的细胞膜渗透行为是病毒进入宿主细胞，感染宿主细胞等一系列事件中的关键步骤。在病毒进入宿主细胞的过程中，包膜病毒如何与宿主细胞受体相互作用以及病毒膜包膜自身如何经历结构变化，Z终进入宿主细胞的病毒-细胞膜渗透行为的研究，能为开发新型抗病毒疗法和疫苗提供有利信息。

    近年来，流感病毒（IFV， 结构示意图1）已被用作包膜病毒的原型来研究病毒进入宿主细胞的过程。IFV中血凝素（HA）是嵌入IFV包膜的主要表面糖蛋白。 HA负责IFV与宿主细胞受体的连接，并在病毒进入过程中参与介导膜融合。众多研究已经为靶标和病毒膜之间的融合机制建立了一个公认的模型。该模型认为只有在靶标和病毒膜发生膜融合时才可形成孔从而介导病毒-细胞膜渗透行为。然而，其他报道也观察到在融合发生之前靶标和病毒膜的破裂。此外，关于腺病毒蛋白与宿主细胞的研究显示，宿主细胞膜可能在没有膜融合的情况下被破坏而进入病毒。另一方面，病毒包膜和靶宿主细胞膜具有不同的化学组成或结构，各个膜中形成孔的要求不同，因此靶宿主或病毒膜破裂也可能独立地被诱导。

图1 流感病毒示意图 （百度百科）

    综上所述，关于病毒-细胞膜渗透行为的机理还存在一定的争议，明确单个病毒与宿主细胞的复杂融合机制，可为设计抗病毒化合物提供有利信息。然而，常规的病毒整体融合测定法是对膜融合事件的集体响应，不能对细微、尤其是在纳米尺度复杂的融合细节进行直接和定量的研究，因此无法直接量化一些可以通过研究单个病毒、纳米尺度表面糖蛋白和脂包膜来获得的融合细节。例如，病毒感染过程在分子水平上引起的病毒膜和宿主细胞膜的化学和结构组成改变，可以通过分子特异性红外光谱技术来探测。然而，单个病毒、表面糖蛋白和脂包膜尺寸小于红外光的衍射极限，限制了单个病毒的红外光谱研究。因此，找到一个既可以提供纳米高空间分辨率，还能探测机械、化学特性（分子特异红外光谱）和环境影响的工具，使其可在单病毒水平上研究病毒膜融合过程是十分重要的。

    德国neaspec公司经多年研发的纳米分辨傅里叶红外光谱和成像系统（nano-FTIR & neaSNOM）采用ZL化的散射式核心设计和准外差技术以及独特的宽光谱高能激光器（光谱范围：650—4000 cm-1），基于传统傅里叶红外光谱的核心原理，使得光谱和成像信息直接源于光学信号，无需光-热、光-力等复杂信号的转换，能对空间分辨率低至10 nm的样品进行直接的红外光谱及成像测量，提供与传统傅里叶光谱完全一致的红外光谱测量结果。因此，德国neaspec公司的纳米分辨傅里叶红外光谱与成像系统可实现高分辨率单个病毒、表面糖蛋白和脂包膜的原位光谱、化学图谱和结构鉴定，以及病毒与环境触发因素和细胞的相互作用研究，是单病毒水平上研究病毒膜融合过程的wan美工具。

图2 德国neaspec公司纳米分辨傅里叶红外光谱与成像系统（ nano-FTIR & neaSNOM）实物图

    来自美国乔治亚大学和乔治亚州立大学的Sampath Gamage和Yohannes Abate等研究者采用 nano-FTIR & neaSNOM研究了单个原型包膜流感病毒X31在不同pH值环境中发生的结构变化。同时，还定量评估了在环境pH值变化期间,抗病毒化合物（化合物136）阻止病毒膜破坏的有效性，提供了一种YZ病毒进入细胞的新机制。

    nano-FTIR和neaSNOM对流感病毒 X31的近场红外光谱及成像研究提供了高空间分辨的优异光谱和成像结果，具体结果如下：

1. 能清楚观察到单个流感病毒的形貌（高度20-30 nm, 大小约70-100 nm）；

2. 不同红外波长下病毒红外吸收对比明显；

3. HA富集在病毒包膜外（对比图3 中f和g:包膜外1088 cm-1无红外吸收信号，1659 cm-1 有红外吸收信号，蛋白质在1659 cm-1 有吸收而在1088 cm-1没有）；

4. nano-FTIR 能获取到病毒蛋白红外光谱（1500-1750 cm-1范围 Amide I 和Amide II 峰）；

5. nano-FTIR 能获取到病毒的脂类、磷酸盐和RNA的红外光谱（1290-1050 cm-1范围）。

图3 流感病毒的neaSNOM近场光学红外成像 (pH 7.4) a)：实验示意图；b)：病毒形貌成像（标尺 100 nm）；c-e)：不同红外波长下近场光学相位成像（红外吸收）；f） 和 g)：b,c）和 b, e)红色虚线相应的截面分析

图4 流感病毒的nano-FTIR光谱及高光谱成像(pH 7.4)A)：nano-FTIR红外吸收光谱（pH 7和pH 5）； B)：病毒形貌及高光谱成像（标尺 100 nm）

    综上所述，在该研究工作中，作者对单个流感病毒颗粒进行了光谱和成像实验，研究了各种pH值变化环境中以及与抗病毒化合物相互作用时病毒蛋白和脂质双层的化学和结构变化。结果表明在不存在靶细胞膜的情况下，降低pH环境依然会造成病毒包膜破裂，这与当前的病毒融合模型相反。此外，融合YZ剂化合物136可以有效阻止低pH环境引起的病毒包膜破坏。除流感病毒外，德国neaspec公司提供的nano-FTIR和neaSNOM技术同样可能适用于其他包膜病毒（例如，HIV、冠状肺炎病毒等）的研究，并能为基础病毒学研究提供新思路。

参考文献：

[1]Sampath Gamage, Yohannes Abate et al.， Probing structural changes in single enveloped virus particles using nano-infrared spectroscopic imaging， PLOS ONE https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0199112