中国科学院兰州化学物理研究所分离分析科学技术研究室甘肃省天然药物重点实验室

正简介中国科学院兰州化学物理研究所分离分析科学技术研究室/甘肃省天然药物重点实验室是集基础研究与应用研究于一体的高技术科研机构。基础学科属分析化学领域,主要研究方向有分离分析科学,天然药物化学,分子识别化学等。研究内容重点涉及现代分离理论、分离机理、分离新模式;分离分析用新材料、痕量分析技术、复杂样品分析技术、联用分析技术;样品前处理与纯化制备技术;有机化合物结构鉴定光谱与波谱技术等。甘肃省天然药物重点实验室是在中国科学院兰州化学物理研究所分离分析科学技术研究室的基础上经甘肃省科技厅批准挂牌运行的省级重点实验室。实     

分子印迹阵列式传感器的研究进展

分子印迹阵列式传感器具有识别率高、选择性好、价格低廉等优点,受到研究者们的极大关注,已经在食品分析、环境分析、药物分析、临床诊断等研究领域中得到应用。分子印迹阵列式传感器是以分子印迹聚合物作为识别元素的集成化传感器,通过各传感单元对分析物响应后产生的特征图谱实现对目标化合物的识别,不仅可用于单一目标化合物的选择性识别,还可以用于多种目标化合物同时存在时的测定。分子印迹阵列式传感器的响应信号机制主要划分为光信号、质量敏感信号和电化学信号等。本文简要介绍了分子印迹技术的产生和发展,重点评述了基于三种信号机制的分子印迹阵列式传感器的研究进展,并展望了分子印迹阵列式传感器的应用前景和研究方向。     

食品中禁限用药物及环境污染物识别检测技术获进展

<正>针对食品安全和北京市环境污染现状,北京市科委启动实施了"食品中禁限用药物及环境污染物识别检测技术研究"课题。目前该课题研究工作在食品中禁限用药物识别检测技术研究和环境污染物识别检测技术研究等方面取得了新的进展。该课题建立了肾上腺素受体激动剂、性激素、精神药品等60种药物的禁限用药物识别谱库,建立了动物肌肉、肝     

基于单(6-巯基-6-去氧)-β-环糊精修饰金电极对L-半胱氨酸的快速灵敏检测

将单(6-巯基-6-去氧)-β-环糊精(HS-β-CD)通过金硫键自组装在金电极(GE)表面, 构建了一种简单、 快速、 灵敏的超分子识别L-半胱氨酸(L-Cys)的电位型电化学传感器. 通过循环伏安法和交流阻抗法研究了膜表面的电化学行为; 通过扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)表征了电极表面的膜组装效果, 其作用机制是固定在金电极表面的HS-β-CD空穴可通过分子间作用力吸附结合带负电的L-Cys, 使电极表面的膜电位发生改变, 导致对L-Cys的超分子选择性识别作用, 从而实现对L-Cys的定量分析. 在优化的实验条件下, 该电极在pH=6.0的磷酸盐缓冲溶液中对L-Cys有良好的电位响应性能, 线性范围为1.0×10 ^-7~1.0×10 ^-4 mol/L, 斜率为(-65.29±1.0) mV/pc(25 ℃), 检测下限达到6.0×10 ^-8 mol/L; 电极响应速度快、 稳定性和重现性好、 抗干扰能力强. 将该电极用于实际猪血清和猪尿液样品中L-Cys含量的测定, 回收率为95.0%~104.7%, 表明该新型电极在生命科学等领域具有良好的应用前景.     

烯醇-酮互变异构型亚胺衍生物对Co2+的高选择性识别

设计合成了新型烯醇-酮互变异构型亚胺衍生物R, 考察了受体R对18种阳离子的紫外光谱及裸眼识别性能. 结果表明, 该受体对Co²⁺, Fe²⁺和Ni²⁺表现出良好的紫外光谱识别能力, 且可实现对Co²⁺相对明显的裸眼单一识别. Job曲线表明, 受体R与Co²⁺形成了1:1型金属配合物, 且检出限可达4.14×10^-7 mol/L. 制备了受体R裸眼比色识别试纸; 根据理论计算及核磁滴定实验结果阐述了Co²⁺离子识别过程中烯醇-酮互变异构机理.     

含二茂铁基荧光探针对H2S的识别

以乙酰二茂铁和蒽醛为原料,合成了一种新的反应型荧光探针1-二茂铁基-3-(9-蒽基)丙烯酮,经1H NM R,13C NM R,IR,LC-M S等手段表征确证。基于Michael加成引起的电子转移机制,利用硫化氢的强亲核性,以荧光滴定法考察了该化合物在生理条件下对硫化氢的识别作用,得出其最佳识别时间为50 min,最佳识别浓度为50μmol/L,且多数离子不会对其识别作用产生干扰。这种能稳定检测的,具有高选择性、高灵敏度的反应型荧光探针化合物,可用于生物医药领域。     

含2,6-二甲酰胺基吡啶单元的大环合成、结构及其对四面体构型阴离子的络合性质

采用前体二胺N,N’-(3-胺基苯基)-2,6-二甲酰亚胺吡啶(1)和5,5’-亚甲基双水杨醛(2)进行缩合反应得到含酚羟基的 [1+1] 席夫碱大环L1, 将其中席夫碱C=N双键还原得到环状骨架更具柔性的饱和大环L2. 通过1H NMR、FABMS和元素分析等对大环组成进行了表征, 并通过X射线单晶衍射解析了两个大环的晶体结构. 采用UV-Vis 光谱滴定技术对大环与系列阴离子的络合作用进行了考察, 结果表明席夫碱大环L1对四面体构型的阴离子H2PO4-、 HP2O73-和H2P2O72-有明显的选择性识别作用, 进一步通过UV-Vis 光谱、核磁滴定等技术获得了识别反应的配位比及平衡常数(K), L1对3个磷酸阴离子的络合能力依H2PO4-、HP2O73-和H2P2O72-顺序递增。     

表面残余应力的仪器化压入检测方法研究进展

针对表面残余应力的仪器化压入检测方法, 阐释利用压入方式检测残余应力的基本原理及其力学机制, 梳理建立残余应力压入检测方法的常用技术路线, 结合残余应力压入检测方法的不同分类, 着重分析6种代表性压入检测方法的优势与局限, 讨论验证压入检测方法可靠性的常用方法, 最后总结残余应力压入检测方法的研究进展, 展望未来的发展趋势为建立无需参考试样一体化检测材料力学参数和非等轴残余应力的仪器化压入分析方法, 探讨建立方法的四个研究要领, 即机制清楚、分析可靠、技术可行、结果可信. 仪器化压入检测技术是郑哲敏先生晚年的研究兴趣之一, 作者在中科院力学所工作期间曾受到郑哲敏先生的热切关注和提问式激励, 谨以此文纪念郑哲敏先生逝世周年.      

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征, 可以实现路面类型的在线识别, 为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础. 但越野环境地面特征复杂, 车辆响应机理分析困难, 给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战. 提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架, 通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化: 首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征; 进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征, 并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型; 利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性, 完成特征筛选; 最后, 利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器. 基于实车数据的算法验证试验表明, 设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上, 召回率在93%以上, 相比高维的随机森林路面识别模型, 各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%, 证明本文提出的SHAP-RF路面识别算法设计框架能够在选用较少特征的情况下依然保证车辆行驶路面类别的准确识别.      

矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的不确定性结构载荷识别

为了反演作用在不确定性结构上的动态激励上下界,在时域内建立了一个矩阵摄动和Newmark-β逐步积分相结合的载荷识别算法。首先依据矩阵摄动理论将动载荷近似表示为中值和摄动量相叠加的一阶泰勒多项式形式,然后引入Newmark-β逐步积分算法对振动学微分方程解耦,推导一个将输入载荷、输出响应和结构特性联系在一起的线性振动离散方程,借助该方程反求出动载荷的中值和摄动量,最终获得动载荷的上下边界。数值算例结果表明,该方法可以高效准确地重建载荷的上下边界,并具有优良的抗噪性能。