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81.
一种新型季胺盐壳聚糖纳米载药体系的制备与性能 总被引:1,自引:0,他引:1
在制备壳聚糖衍生物N,N,N-三甲基壳聚糖盐酸盐(TMC)的基础上,通过将两种性质相反的电解质溶液进行共混,制备了一种新型的 TMC/CMC(羧甲基壳聚糖)纳米载药颗粒体系.用激光散射仪和透射电镜表征了空白颗粒和载药颗粒的粒径、粒径分布、Zeta 电位和形态结构.栽药体系纳米颗粒的粒径在 200~600 nm 范围,表面可带正或负电荷,且 Zeta 电位具有可调性.研究表明:牛血清蛋白(BSA)的包封率与起始的 TMC、BSA 浓度相关;纳米载药颗粒对 BSA 的释放表现为,先爆释而后缓释并可保持 40 h 以上的释放. 相似文献
82.
研究了不同色温LED照明时节律效应随年龄的变化规律。在节律因子计算公式中,引入不同年龄人眼的透射谱,分析LED色温和年龄对节律因子的影响。然后,测量了12名老年和18名青年男性在黑暗状态下以及照度为500 lx、不同色温LED照明时的心率,采用黑暗状态与照明状态的心率变化表征节律效应,来验证所得的理论规律。结果表明:色温为6 500,5 500,4 500,3 500 K的LED照明时,青年人(20岁)的节律因子分别为1.1,0.7,0.5,0.44,不同色温LED照明时心率变化率差异明显;老年人(65岁)的节律因子分别为0.5,0.3,0.25,0.2,不同色温下心率变化较小。在同一色温LED照明时,节律效应随着年龄的增加而减小。LED色温不同时,青年人节律因子的变化较大,老年人则变化较小。 相似文献
83.
用动态光散射方法研究了酚酞型聚醚砜(PES-C)在良溶剂DMF中的稀溶液性质。在稀溶液中,PES-C分子由于内旋转发生链折叠,整体上表现出柔性链的性质,较好的符合球形模型;而分子链的局部刚性结构又使分子尺寸稳定;它的扩散行为随温度的变化符合Arrehnius方程。表征了PES-C分子在稀溶液中的形态结构,且给出了PES-C分子在DMF中的扩散系数、扩散活化能、无限稀时的扩散系数和流体力学半径等重要特征参数。 相似文献
84.
85.
86.
在现代酸性光亮镀锡工艺中,必须在镀液中加入活性炭以吸附除去有机杂质;但同时大量的表面活性剂和Sn^2 也会被吸附除去,重新电镀时必须补充足量的表面活性剂和硫酸亚锡,因此加入活性炭的多少、吸附多长时间就是一个值得探讨的问题。本文进行了活性炭对表面活性剂 相似文献
87.
八棱丝瓜蛋白1的二级结构及其生物活性 总被引:4,自引:0,他引:4
测定了八棱丝瓜蛋白1的N端顺序为Asp-Val-Ser-Phe-Ser-,用CD谱测定了八棱丝瓜蛋白 1的α螺旋,β-折叠和无规卷曲含量分别为37.1%,33.4%,29.5%。实验表明,八棱丝瓜蛋白 1具有RNA N-糖苷酶活性,体外抑制肿瘤细胞生长活性表明其对肿瘤细胞株B16,MGC,Bel的半数抑制浓度分别为1.78×10-7mol/L,2.11×10-7mol/L和4.21×10-7mol/L。并在N端顺序,二级结构和生物活性方面对八棱丝瓜蛋白 1和天花粉蛋白进行了比较。 相似文献
88.
基于不同波长的光闪烁,采用修正的大气湍流Hill谱模型,提出了一种同时反演大气湍流内尺度及折射率结构常数的方法。假定内尺度在某一个范围内取值,对于不同波长的闪烁指数,如果当内尺度取某一定值时,由光传输理论计算的C2n(λ1,…)和C2n (λ2,…)相等,反演成功。根据此原理设计了三波长闪烁计并在某地进行了外场测量。近地面大气湍流的内尺度一般在2~10 mm之间,且随折射率结构常数(其量级为10-16~10-13)的变化而变化,两者之间存在一定的正相关;任意两波长组合进行反演得到的内尺度(或折射率结构常数)值具有自洽性,其相关系数的最小值为0.81,因此证明了该方法的可行性。 相似文献
89.
在大田条件下,研究了重茬净、微生物菌剂、锦能菌宝、自制活性生物肥料4种不同微生物肥料对西红花产量、代谢物和根际微生物生态的影响。结果表明,与对照组相比,施用微生物肥料后,根际土壤中好酸性的细菌呈减少趋势,而嗜中性或碱性的细菌呈增加趋势,4种微生物肥料均能提高西红花有效球比例,表明增施微生物肥料具有缓解西红花连作障碍的功效。同时,增施重茬净、微生物菌剂、锦能菌宝和自制活性生物肥料分别引起2,3,3和13种代谢物含量上调和2,3,2和4种代谢物含量下调。 相似文献
90.
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。 相似文献