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以聚乙二醇400二丙烯酸酯和三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为原料,加入底物月桂酸和正丁醇对脂肪酶进行活性构象诱导,再经紫外光引发聚合、抽提和干燥后,获得了双底物诱导脂肪酶构象的聚合物(DSLP),对DSLP在30~60℃对配体的吸附能力进行研究。结果表明,DSLP对月桂酸和正丁醇的吸附能力大于空白聚合物(BP)和固定化酶聚合物(ILP),显示底物诱导使DSLP对其配体具有较好的吸附能力。升温有利于增加DSLP对配体吸附量,当温度从30℃升高到40℃时,DSLP对月桂酸的平衡吸附量由25.83mg/g提高到36.08mg/g,DSLP对正丁醇的平衡吸附量由16.82mg/g提高到20.46mg/g。但随着温度的进一步上升,吸附量增加不明显。 相似文献
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63.
本文采用~(57)Fe Mssbauer谱学方法研究原煤微波辐照结合磁分离与化学方法脱硫的机理和规律。结果表明,随着微波辐照时间的增加,原煤中黄铁矿分解反应FeS_2→Fe_(1-x)S→FeS不断向右进行,整个微波脱硫过程分为初始、突跃、饱和三个阶段。微波辐照后磁分离或化学处理的脱硫效果分别以微波脱硫的突跃阶段和饱和阶段为最佳。 相似文献
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本研究成功地将一种有机小分子表面活性剂RapiGest SF(Waters)用于改进电泳分离的蛋白质的鉴定效率。通过基质辅助激光解析电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)的肽质量指纹谱,考察了酶切时间、加入量、加样次序、点靶方法对方法灵敏度、蛋白质鉴定率的影响。RapiGest SF浓度为0.5%~1%,在酶切之前加入可获得更多的肽段峰和更高的鉴定率。本方法考染体系的总灵敏度为332fmol,银染体系为664fmol。比较了RapiGest SF与MALDI-TOF-MS和电喷雾质谱(ESI-MS)兼容性,未观察到明显的负影响。方法操作简便,重复性较好,适合鉴定电泳分离的低丰度蛋白质。 相似文献
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掺杂离子对聚吡咯膜的电化学容量性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
用电化学方法制备了分别以对甲基苯磺酸根(TOS-), 高氯酸根(ClO-4)和氯离子(Cl-)掺杂的聚吡咯(PPy)膜. 用循环伏安(CV)、恒电流充放电和电化学阻抗谱(EIS)等测试了它们的电化学容量性能. 用扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分别研究了这三种PPy膜的形貌和结构. 研究发现, 由于具有疏松多孔的形貌和更有序的分子链结构, PPy-TOS和 PPy-Cl膜具有较好的充放电能力, 在深度充放电时仍具有很小的电化学电阻, 其离子扩散接近理想电容器的离子扩散机理. PPy-Cl(聚合电量2 mAh·cm-2)的比容量在扫描速率为5 mV·s-1时高达270 F·g-1, 扫描速率200 mV·s-1时仍高达175 F·g-1, 特别是, 其比能量高达35.3 mWh·g-1. PPy-TOS由于有质量较大的掺杂离子(TOS-)因而比容量略低(146 F·g-1, 扫描速率5 mV·s-1), 但具有超快速充放电能力, 在扫描速率为200 mV·s-1时, 比容量为123.6 F·g-1, 其比功率高达10 W·g-1. 并且, 两种电极材料均具有稳定的电化学循环性能. 相似文献
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67.
68.
EMF measurement of cell (A) and cell (B) Pt, H_2(g,101.325 kPa) |HCl(m_1),20 mass% Glucose, 80 mass% H_2O|AgCl-Ag (A) and Pt, H_2(g,101.325 kPa)|HGCl(m_1),G(m_2), 20 mass% Glucose, 80 mass% H_2O|AgCl-Ag (B) at 5 temperatures ranging from 278.15 to 318.15 K were used to derive (a) the standard emf of the cell with 20 msas% glucose-water. (b) the dissociation constant of glycine by two methods, that is, tradition Debye-Hückel extrapolation and polynomial approximation proposed by us in our former paper. The results obtained from both methods are in good agreement within experiment error. 相似文献
69.
随着观测设备的不断完善,人们获得的光谱数量持续上升,如何进一步提高光谱自动分类的性能引起广泛关注.为此,以恒星光谱为研究对象,在近年来新出现的BERT和CNN等深度学习模型的基础上,试图融合了BERT模型和CNN模型在特征提取和智能分类方面的优势,提出高性能混合深度学习网络BERT-CNN,用以探讨该模型在提升光谱分类... 相似文献
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