唾液多肽磁珠提取标准化方法研究

唾液测试取样简单、安全可靠,对身体无危害,唾液和血液有一些共同的成分,血液中的各种蛋白质成分同样存在于唾液中,只是在唾液中的浓度较低.通过现代高科技富集和检测手段,可以检测唾液中以前无法检测的蛋白质成分,意味着唾液能准确反映血液和尿液中各种蛋白质水平的变化,但也同时存在样品前处理流程标准化的问题.本研究运用磁珠提取多肽的方法,考察样品采集和保存条件对检测结果的影响,进一步优化保存条件,使质谱检测结果更稳定、准确,有望完全依靠唾液分析进行早期诊断.     

LTD模块串联装置中部分模块不工作时的输出性能

基于10级模块串联的1 MV快脉冲直线型变压器驱动源装置,分别开展了1～3个模块在不充电或不触发时装置的整体输出参数测试。结果表明,在二极管负载阻抗基本不变的情况下,装置输出电流和电压降低的数值约为故障模块数与总模块数的比值。与所有模块正常工作时相比,脉冲上升时间分别增加10,22和32 ns,脉冲宽度分别增加13,23和48 ns。根据电路分析以及模块实际电参数建立了装置的等效电路模型,模拟得到的不同数量模块不工作时的输出电压变化趋势与实验结果基本一致,并利用电路模型对故障模块中开关两端的电压进行了模拟和分析。     

气相色谱-质谱法研究香稻品种白香糯化学成分

本文采用同时蒸馏－萃取法（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｄｉｔｉｌｌａｔｉｏｎｓ－Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ,ＳＤＥ）提取了香稻品种－白香糯的挥发性香味成分,采用气相色谱－质谱（ＧＣ／ＭＳ）联用技术鉴定了白香糯的２３种非酸性香气成分。对其中最重要的香气成分２－乙酰基－２－吡咯啉进行了定量测定。     

基于偏振成像的复杂反射率冰形三维测量

飞机机翼结冰是飞行安全的重要隐患,防冰除冰研究对于飞行器动力性能评估、安全评估等有着非常重要的意义,而准确地测量结冰外形是研究机翼结冰的基础。不同于普通物体,冰体具有复杂的反射率,冰面杂散光较为严重,传统方法难以精确提取冰面的中心线。为此,提出了一种基于偏振成像技术的复杂反射率冰形测量方法,利用偏振特性解决冰面杂散光的问题。将偏振相机捕获的原始图像分离并插值,逐像素筛选最大特征值及其特征向量,融合为最优的偏振信息,并基于Steger算法提取激光中心线,实现冰形三维重建。实验结果表明,对平板形冰面测量误差的标准差为0.123 7 mm,所提方法能够有效地重建出具有复杂反射率的冰形三维形貌。     

“一点两线三面”创新实验平台的构建与实践

传统化学实验室功能单一、分布零散、共享性差,导致实验用房和实验设备利用效率低,这种建设模式不利于多学科知识的交叉融合,一定程度上影响学生综合素质的发展。本研究秉承“建优质平台,抓实践育人,树创新理念,育创新人才”的指导思想,在化学实验室资源整合共享、利用率提升、开放式管理以及创新应用型人才培养质量提升等方面积极进行教学改革,经过多年探索,搭建起“以提升学生创新实践能力为着力点”“教学科研两条主线”“教学科研三层面”的创新实验(训)平台,取得了一定成效,将为同类高校的创新实验(训)平台建设提供参考。     

利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类

恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。     

基于单元破裂的岩石裂纹扩展模拟方法

传统离散元方法在处理破裂问题时, 采用界面上的准则进行判断, 裂纹只能沿着单元边界扩展. 当物理问题存在宏观或微观裂隙时, 在界面上应用准则具有其合理性; 而裂纹沿着单元边界扩展, 使得裂纹路径受网格影响较大, 扩展方向受到限制. 针对上述情况, 可以基于单元破裂的方式, 构建连续- 非连续单元法, 并应用于岩石裂纹扩展问题的模拟. 该方法在连续计算时, 将单元离散为具有物理意义的弹簧系统, 在局部坐标系下由弹簧特征长度、面积求解单元变形和应力, 通过更新局部坐标系和弹簧特征量, 可进一步计算块体大位移、大转动, 连续问题计算结果与有限元一致, 同时提高了计算效率. 在此基础上, 引入最大拉应力与莫尔—库伦的复合准则, 判断单元破裂状态和破裂方向, 并采用局部块体切割的方式, 在单元内形成初始裂纹. 裂纹两侧相应增加新的计算节点, 同时引入内聚力模型描述裂纹两侧的法向、切向作用与张开度及滑移变形之间的关系. 按此方式, 裂纹尖端处的扩展路径可穿过单元内部和单元边界, 在扩展方向的选取上更为准确. 最后, 通过三点弯曲梁、单切口平板拉伸、双切口试样等典型数值试验, 模拟裂纹在拉伸、压剪等各种应力状态下的扩展问题, 并对岩石单轴压缩试验的破坏过程进行模拟, 分析裂纹形成与应力—应变曲线各阶段之间的对应关系. 结果表明: 连续—非连续单元法通过单元内部破裂的方式, 可以显示模拟裂纹萌生、扩展、贯通直至形成宏观裂缝的过程.      

单克隆抗体-白介素2融合蛋白一级结构的确证

建立单克隆抗体-白介素2融合蛋白一级结构确证的方法.用基质辅助激光解吸飞行时间质谱测定单克隆抗体-白介素2融合蛋白的精确相对分子质量,毛细管等电聚焦方法测定其等电点,通过N-末端氨基酸序列的测定以及肽图分析,证实了抗体-白介素2融合蛋白一级结构表达的正确性,同时为单克隆抗体-白介素2融合蛋白的质量标准研究奠定了基础.     

8-羟基喹啉对碘离子修饰的B-Z化学振荡体系的扰动

研究了用碘化钾溶液对B-Z化学振荡反应的修饰,以8-羟基喹啉为被检测化合物考察了修饰前后B-Z化学振荡体系对环境的敏感性变化.结果表明,修饰后的B-Z化学振荡体系对8-羟基喹啉的灵敏度大为提高,在2.50×10~(-9)～3.16×10~(-11)mol/L范围内,振荡体系的周期变化值与8-羟基喹啉浓度的负对数呈现良好的线性关系,相关系数为0.9980.     

基于非天然氨基酸的蛋白质生物正交标记

生物正交化学反应正日益成为在活体内对生物大分子进行特异标记的一种有效方法. 最近涌现出的一个突出的例子是将金属钯催化的碳碳偶联反应这一在有机合成领域具有里程碑意义的反应拓展到生物大分子的标记上. 在活细胞上进行生物正交反应的一个先决条件是需要将参与这类反应的正交官能团特异地引入到目标生物大分子当中. 遗传密码子拓展技术是将多种生物正交活性基团引入到蛋白质当中的一种先进的手段; 最近发展出的基于吡咯赖氨酸氨酰合成酶和tRNA的体系能够将携带有生物正交官能团的非天然氨基酸有效地引入到原核生物、真核生物, 甚至是动物体内的蛋白质上. 在这一展望中, 我们首先介绍在生物正交反应和遗传密码子拓展这两个领域内的研究前沿与进展. 接着我们将讨论将这些新发展的研究工具, 尤其是基于钯催化的生物正交反应和基于吡咯赖氨酸氨酰合成酶的遗传密码子拓展技术, 应用于标记和修饰哺乳动物细胞蛋白质上的优势和诱人前景. 生物相兼容性更好的正交反应和更为灵活的非天然氨基酸引入技术必将有力地增强和拓宽人们在活细胞环境下特异操纵蛋白质的能力.