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近红外光谱法（NIRS）是一种非破坏性、快速、无需样品处理的光谱分析技术。它利用近红外光在780-2500 nm的波长范围内与样品相互作用，通过测量样品中的光吸收和散射来分析样品的成分和性质。近年来，NIRS在生物医学领域中的应用日益广泛，其中包括血浆蛋白含量的测定。
血浆蛋白是血液中最重要的成分之一，对于维持机体的正常功能具有重要作用。因此，准确测定血浆蛋白含量对于临床诊断和治疗具有重要意义。传统的测定方法通常需要复杂的样品处理步骤，时间长且耗费资源。而NIRS作为一种非破坏性、快速、无需样品处理的技术，具有广泛的应用前景和潜力。
血浆蛋白含量的NIRS建模策略研究可分为光谱预处理和数据建模两个方面。光谱预处理是指对采集到的光谱数据进行处理，以消除仪器和环境引起的干扰，并提取与目标成分相关的信息。常用的光谱预处理方法包括散射校正、基线校正、SNV（标准正态变换）以及光谱差异法等。这些方法能够有效地改善光谱数据质量，提高建模的准确性和鲁棒性。
数据建模是指利用已预处理的光谱数据与蛋白含量之间的关系，建立起定量模型。常用的数据建模方法包括多元回归分析（如偏最小二乘回归PLSR、支持向量回归SVR等）和人工神经网络（ANN）等。PLSR是一种经典的多元回归方法，通过最小化光谱与蛋白含量之间的预测误差来建立模型。SVR是一种基于统计学习理论的回归方法，具有较强的非线性建模能力。ANN是一种通过模拟人脑神经元网络来实现学习和计算的方法，具有较强的适应性和泛化能力。
在建立模型过程中，需要合理选择光谱波长范围和样本集。波长范围的选择应考虑蛋白质对近红外光的吸收特性，以及光谱仪器的波长覆盖范围。样本集的选择应包括不同蛋白含量水平和样本类型，以保证模型的可靠性和适用性。同时，交叉验证和外部验证是评估模型性能的重要手段，可以有效地评估模型的预测精度和稳定性。
血浆蛋白含量的NIRS建模策略研究还需要注意一些潜在的干扰因素。例如，样品的温度、水分和氧气浓度等参数可能会对光谱测量和成分分析产生影响，因此需要在实验设计和数据处理过程中予以考虑和校正。
总之，近红外光谱法是一种具有广泛应用前景的新兴技术，对于血浆蛋白含量的快速测定具有潜在的优势。通过合理选择光谱预处理方法、数据建模方法和波长范围，并进行合适的样本集选择和交叉验证，可以建立准确、稳健的血浆蛋白含量预测模型。随着技术的不断进步和研究的深入，NIRS在临床诊断和治疗中的应用前景将更加广阔。