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将SiO_(2)包覆的Fe_(3)O_(4)磁性纳米材料(SiO_(2)@Fe_(3)O_(4))表面偶联识别黄曲霉毒素B_(1)(AFB_(1))的抗体(Ab),用于特异性分离富集谷物中的AFB_(1),进而与高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)结合,用于大米、玉米和小麦中AFB_(1)的高效准确检测。采用微波辅助水热合成法制备得到Fe_(3)O_(4)磁性纳米颗粒,并用100μL正硅酸乙酯(TEOS)对其进行SiO_(2)的包覆,得到SiO_(2)@Fe_(3)O_(4)磁性纳米材料,随后进行抗体的偶联得到Ab-SiO_(2)@Fe_(3)O_(4);以pH=7.4的磷酸盐缓冲液(PBS)作为富集缓冲液,加入8 mg Ab-SiO_(2)@Fe_(3)O_(4),在37℃下反应10 min进行AFB_(1)的分离富集,随后采用甘氨酸-盐酸(Gly-HCl)缓冲液对Ab-SiO_(2)@Fe_(3)O_(4)分离富集的AFB_(1)进行洗涤,将洗涤液氮吹后复溶,采用高效液相色谱-串联质谱法检测。在最佳条件下,方法检测AFB_(1)的线性范围为2~50μg/L,相关系数(R^(2))>0.99,检出限为0.04μg/kg,定量限为0.13μg/kg。在4个不同加标水平下,AFB_(1)在3种谷物基质中的加标回收率为76.21%~92.85%,RSD≤5.29%。大米、玉米和小麦等实际谷物样品中AFB_(1)的测定结果显示,在1个小麦样品和2个玉米样品中检出AFB1,其含量分别为0.38、0.13和0.47μg/kg,其他样品中并未发现AFB_(1)。方法将磁性纳米材料与HPLC-MS/MS相结合,实现了AFB_(1)的高效分离富集,富集材料成本低廉,储存性能好,在30 min内即可完成前处理过程,可在较短的时间内实现大批量样品的实际分析,在谷物中真菌毒素的检测方面具有良好的应用前景。 相似文献
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三苯基烷基硼盐作引发剂的染料光敏聚合陈汉清,李妙贞,汪秀智,常志英,王尔鉴(中国科学院感光化学研究所北京100101)关键词染料光敏作用,三苯基烷基硼盐,高分子光聚合近年来,光诱导电子转移光解反应已在光敏聚合方面得到重要应用’‘’,作者过去已报道了采... 相似文献
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近年来,氮化钼作为催化新材料引起了人们的广泛兴趣.Bafrali等[1,2]在超高真空体系中制备了Mo(100)-c(2×2)N模型表面,并应用热脱附谱(TDS)研究其加氢脱氮等催化性质.他们指出,NH3分解生成的氮原子Nads与Mo(100)-c(2×2)N表面结合牢固,Nads化合形成的N2在1 200 K以上从表面脱附.最近,朱俊发等[3,4]也成功地制备了Mo(100)-c(2×2)N表面,并研究了CO和15NO分子在其上的吸附和反应.他们在研究氮在含氧Mo(100)面上的吸附时发现,吸附了氮的表面经1 100 K退火后形成了有序的c(2×2)N表面结构[5].这些工作各自描述了Mo(100)-c(2×2)N模型表面的制备条件,所需氮的暴露量相差很大.本文在前人工作的基础上,应用俄歇电子能谱(AES)、低能电子衍射(LEED)和热脱附谱等表面分析手段研究了含氧Mo(100)单晶的氮化过程. 相似文献
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根据蠕变损伤试验和相关的研究资料,确定出影响材料蠕变损伤的随机参数;建立了蠕变损伤失效的概率模型.其次根据分层抽样法的基本思想,建立了一种考虑对蠕变损伤失效概率区间分情况抽样的蒙特卡洛分层抽样方法.并且在蠕变损伤模型中选择等效应力作为一个分层抽样变量.随后根据工程实际情况,提出了一种在统计意义下确定抽样变量的安全区域和失效区域的分层抽样的策略,以减少抽样次数.并推导出确定分层抽样区间的计算方法.然后对选择区间大小进行了讨论,可知如果所选择的分层抽样区间太小,会漏掉许多导致蠕变损伤失效的等效应力抽样值,从而使计算结果误差增大;但是如果分层抽样区间选择太大,会增加无效抽样次数,因而降低抽样效率.最后的算例表明了该方法在同样的计算精度下,其计算效率比直接抽样法的效率要高. 相似文献
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光弹性贴片法研究钢纤维活性粉末混凝土断裂性能 总被引:2,自引:0,他引:2
采用预制裂缝的三点弯曲试件,应用光弹性贴片法研究了不同纤维掺量活性粉末混凝土RPC200的断裂性能.实验获取了光弹贴片所显示的裂缝扩展全过程,由光弹性条纹分析了不同纤维掺量试件的初裂荷载及临界有效裂缝长度的变化规律.实验表明,利用光弹性贴片法可以有效的获取钢纤维混凝土裂缝扩展的全过程;随着钢纤维掺量的增加,试件的初裂荷载和峰值荷载得到相应提高,且峰值荷载呈近似线性的增加;当纤维掺量为1%时,临界有效裂缝长度值最大;纤维掺量继续增加,其分布均匀性下降,试件的韧性降低,临界有效裂缝长度减少. 相似文献
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数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机(Entropybased Learning Machine,ELM)。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明:ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻(k Nearest Neighbor)和支持向量机(Support Vector Machine)等传统分类方法。 相似文献
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