脂肪族氨基酸二肽与水团簇的理论研究

用ABEEMσπ/MM模型和MP2/6-31+G(d)//B3LYP/6-31G(d)方法研究水合效应对脂肪族氨基酸二肽的影响.从结构和能量两方面说明Leu残基在蛋白质中起成旋作用,Val和Ⅱe残基在蛋白质中起解旋作用.同时得出:水分子严重影响了二肽分子的骨架二面角;对于结合相同数目水分子的团簇倾向于形成含有环状氢键的结构,并且含有环状氢键团簇的结合能大于含有链状氢键团簇的结合能.     

凝胶渗透色谱净化/液相色谱-串联质谱法对动物脂肪中111种农药残留量的同时测定

建立了液相色谱-串联质谱法同时测定动物脂肪中111种农药残留的分析方法.样品经乙腈均质提取2次,旋转蒸发浓缩后经过凝胶渗透色谱净化.111种农药在Atlantis T3柱上以乙腈和0.1%甲酸溶液为流动相,梯度洗脱条件下完成分离,采用电喷雾电离串联质谱在正离子多反应监测模式下进行测定.目标化合物的保留时间为2.4 ～33.8 min,线性相关系数为0.984 5 ～0.999 9;在4种动物脂肪中分别添加1倍、2倍、4倍定量下限3个水平的平均回收率为60% ～120%,相对标准偏差为0.6% ～19.8%;111种农药在动物脂肪中的检出限为0.20 ～960 μg/kg,定量下限为0.40 ～2 400 μg/kg.该方法操作简单、灵敏度高、选择性好,符合农药多残留分析的要求.     

生物降解高分子——一类重要的生物材料 2.生物相容性及脂肪族聚酯的表面改性

脂肪族聚酯是一类越来越受到关注的生物可降解生物材料。由于所有的医疗和药物制品在临床应用时都将不同程度地同机体组织或血液接触,而其表面又将是首先与机体组织或血液接触的部分,因此脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性更是同制品生物安全性和有效性有直接关系的性质。本文在分析脂肪族聚酯自身特性及对其制品表面生物相容性影响因素的基础上,介绍了采用物理、化学和等离子体处理方法对脂肪族聚酯制品表面生物相容性的改进。在分析和讨论各表面改性方法优点的同时,也指出了该法所存在的缺点、不足和应用的局限性。从而可为提高具体的脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性提供可供选择的表面改性方法。     

STUDY ON THE BLOOD FAT REGULATION OF THE FUCOIDA—GALACTOSAN SULFATE（FGS） FROM LAMINARIA JAPONICA

FGS was isolated and purified from laminaria japonica by enzymolysis,chromatography methods and so on.The high blood fat model was established by feeding mouse on high fat feedstuff.Compared with control group,the concentration of HDL-C.the ratio of HDL-C.TC increased.while the concentration of TC,LDL-C and TG decreased in experimental groups,Conclusion:FGS was an effective serum lipid regulator and can be developed as medicine and health food.     

硝基芴酮与脂肪胺的光化夺氢反应的ESR研究

本文用自旋捕捉技术与ESR方法研究了五种硝基芴酮与五种不同的伯、仲、叔脂肪胺的光化夺氢反应中的活泼自由基。结果表明,当胺中有N上氢和α—C上氢时,优先形成N—中心自由基:仅当无N上氢时,才形成C—中心自由基。     

基于蚁群-遗传算法的光谱选择方法与应用

脂肪作为牛奶中的重要营养成分,是评价牛奶质量的一项重要指标。高光谱图像技术能够提供几十到数千波长的数据,能够反映牛奶中不同组成成分细微的光谱差异;另一方面,相邻波段之间往往具有很强的相关性,不仅增加了计算量,而且容易造成维数灾难等问题,因此对高光谱数据进行波段选择非常重要。工作中提出了PLS-ACO特征波段选择方法,并与遗传算法结合,组合成了PLS-ACO-GA的特征波段选择新方法。提出的两种方法以蚁群算法为基础,PLS回归模型回归系数的绝对值作为评价波长重要性的主要依据,以此作为蚁群算法的启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,结合遗传算法,产生更多优秀的特征波段组合,避免PLS-ACO算法得到的只是局部最优解,得到的最优波段组合能够更好的反映牛奶中脂肪成分的信息;通过计算波长贡献率,筛选出最优波段组合,并与遗传算法,CARS算法和基本蚁群算法光谱特征选择方法比较,最后比较不同特征选择方法下的PLS回归模型预测效果。PLS-ACO, PLS-ACO-GA, CARS, GA和ACO分别筛选了牛奶样品光谱中的18,16,40,43和42个特征波段。其中PLS-ACO-GA筛选波段后的PLS预测模型效果最好,预测集R2_p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2,PLS-ACO次之,预测集R2_p和RMSEP分别为0.997 0和0.077 8。PLS-ACO和PLS-ACO-GA不仅减少了特征波段数量,而且提高了模型的精度。对PLS-ACO-GA进行特征波段选择后的数据,建立MLR,RFR和PLS回归预测模型。MLR预测模型的R2_p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 3。RFR回归模型R2_p和RMSEP分别为0.999 9和0.003 0,PLS回归模型的R2_p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2。RFR模型在三种回归预测模型中表现最好。研究结果表明PLS-ACO和PLS-ACO-GA这两种方法可以实现光谱数据特征波段选择,高光谱技术可以实现牛奶中脂肪含量的检测,为牛奶脂肪含量检测提供了一种新的、快速无损的方法。     

原子序数拓扑指数与脂肪族醛酮沸点的定量关系研究

按自定的编号规则,给醛酮分子中的碳原子和氧原子编号,并在此基础上建立新的拓扑指数(m^M),其中1^M对醛酮分子具有良好的结构选择性,并与72种醛酮的沸点显著相关：lg(660-Tbp)=5.8581-0.0111^M,γ=0.9970。引入0^M及其碳原子数的三元线性方程为：Log(679-Tbp)=6.045+0.0940^M-0.0201^M-0.194N,R=0.9991,明显优于文献的研究结果。并为预测脂肪族醛酮的沸点提供了有效的方法。     

海绵Polymastia Sobustia的化学成分研究

首次报道从中国南海海绵Polymas tia sobustia中分离得到5个纯化合物,经过MS,IR,1H NMR,13C NMR (DEPT),HMQC和HMBC等波谱技术鉴定为：豆甾-5-烯-7-羰基-3β-甾醇(1 ),N-(1-羟甲基-2,6-二羟基)十七烷基-5-羟基二十四脂肪酰胺([ ST5”HZ 2),胸腺嘧啶(3),尿嘧啶(4[ ST5”BZ ),对羟基苯甲酸(5);其中化合物1和化合 物2为新化合物。     

水性聚氨酯乳化过程中相转变的研究

本文合成了单官能团小分子物质封端的脂肪族水性聚氨酯预聚物 ,通过考察预聚物加水乳化过程中粘度及电导率的变化 ,研究了其相转变行为 .实验结果表明 ,随着软段分子量升高 ,体系的相转变点后延 ;聚酯体系的相转变比聚醚体系的相转变发生得早 ;[NCO]/ [OH]值越接近 1,体系的粘度就越高 ,相转变发生所需的水含量也越高 ;羧基含量及中和度也会对分散体系的相转变产生影响 .通过选择合适的条件 ,可以实现对乳化过程的优化     

应用近红外技术测定黄豆粕中水分、蛋白质和粗脂肪

应用近红外分析仪（NIR）快速测定黄豆粕中水分、蛋白质和粗脂肪的含量,通过光谱扫描统计分析,分别找出测量黄豆粕水分、蛋白质、粗脂肪的波长及校准常数值,经数理统计分析结果表明：近红外法与常规水分测定法经典凯氏定氮法、索氏浸提法所测定的结果呈密切的线性相关,检测结果令人满意。