光谱法研究4-羟基香豆素类杀鼠剂与蛋白的结合模式

利用光谱法对4-羟基香豆素(4-HC)和杀鼠剂溴敌隆(BRD)、溴鼠灵(BDF)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用进行了研究.依据Foerster能量转移理论计算了3种药物与BSA 212位Trp残基的结合距离.利用光谱探针,通过竞争实验判断4HC、BRD、BDF主要结合于BSA的Subdomain ⅡA结构亚域的Site Ⅰ.实验初步探讨了该类药物与蛋白的结合模式与作用机制.     

溴鼠灵与DNA作用机制的光谱研究

农用化学物质残留可能会与DNA结合形成加和物,从而对动物和人类造成危害。文章利用紫外光谱和荧光光谱研究了溴鼠灵(BDF)与小牛胸腺DNA(ct-DNA)的作用机理。结果表明,低浓度的ct-DNA可使BDF的吸收光谱发生减色,ct-DNA对BDF的稳态荧光有明显的的猝灭作用,属于静态猝灭方式,27 ℃时K_SV=1.21×104 L·mol-1;根据热力学参数推测BDF与ct-DNA之间的相互作用主要是范德瓦耳斯力作用;猝灭试验发现ct-DNA对BDF无明显保护作用;离子强度改变时,BDF/ct-DNA体系的荧光强度也随之改变;ct-DNA对β-CD/BDF包络物的荧光也有猝灭,但猝灭程度比游离的BDF有所降低,表明β-CD对BDF具有保护作用,也说明BDF与ct-DNA或β-CD的结合具有竞争性。各试验结果一致表明BDF与ct-DNA之间主要是以沟区结合方式发生作用。另外,试验结果也表明BDF与ct-DNA之间还存在静电作用。范德瓦耳斯力和静电作用的共同作用,为BDF在沟区与DNA的相互结合提供了更好条件。     

近红外光谱结合LSTSVM算法判别不同等级烟叶

本文用近红外光谱结合最小二乘双胞胎支持向量机(LSTSVM)算法建立了烟叶等级分类模型。从三个等级共210个烟叶样品中,取出120个样品作为建模集,剩余90个样品作为预测集。为了建立最优模型,对光谱预处理方法和模型参数进行筛选优化,最优模型对预测集样品的平均识别率为95.56%,结果表明该方法可以作为烟叶等级分类的一种有效方法。此外,将该算法与SIMCA、PLS-DA、SVM等三种常见的模式识别算法进行了比较,结果表明基于样品的原始光谱,同等条件下,LSTSVM算法的预测效果优于其他三种算法。     

杀鼠剂溴鼠灵与牛血清白蛋白相互作用的光谱法研究

利用紫外吸收光谱,荧光光谱和同步荧光技术研究了牛血清白蛋白和杀鼠剂溴鼠灵的相互作用.结果表明溴鼠灵对牛血清白蛋白的内源荧光有较强的猝灭作用,两者形成了新的复合物,属于静态荧光猝灭,并且伴随着分子内的非辐射能量转移.通过双倒数及双对数曲线计算了不同温度下的猝灭速率常数Ksv,结合位点数n,结合常数KA,并根据相对应的热力学参数判断二者之间主要为疏水作用力.依据F(o)rster非辐射能量转移理论求出了溴鼠灵和蛋白质问的结合距离r,确定了溴鼠灵在蛋白质上的结合位置.在20和30℃时r分别为2.84和2.87 nm.同步荧光光谱显示,与溴鼠灵作用后BSA分子的二级结构发生了改变.初步探讨了二者的结合模式与作用机制:溴鼠灵分子通过静电引力靠近蛋白质的疏水腔,并以疏水作用力与疏水腔中的氨基酸残基发生相互作用,导致色氨酸残基微环境极性变化.其结果不但阻止了酪氨酸残基与色氨酸残基间的能量转移,而且使色氨酸残基与溴鼠灵分子间产生非辐射能最转移,从而猝灭BSA的内源荧光.     

多元校正结合质谱数据进行四种有机物快速含量分析研究

质谱法和化学计量学方法相结合对混合物中苯甲醛,异辛烷,乙酸丁酯,苯乙酮四种物质进行定量分析。将混合物的质量色谱图数据分别用特征选择-多元线性回归（MLR）和全谱-偏最小二乘法（PLS）这两种方法对四种物质进行定量分析。苯甲醛特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.062和0.091; 异辛烷特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.048和0.057; 乙酸丁酯特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.021和0.020; 苯乙酮特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.010和0.032。结果表明苯甲醛,异辛烷,苯乙酮特征选择的结果均优于全谱建模的结果,乙酸丁酯特征选择的结果和全谱建模的结果相近。     

单纯形优化高效液相色谱分离混合酚与吡嗪烷基化产物的研究

本文详细地研究了用改进单纯形与加权形心单纯形优化高效液相色谱法分离苯酚、邻-苯二酚、对-苯二酚、邻-甲基苯酚、邻-硝基苯酚与α-萘酚混合物及吡嗪烷基化产物的条件,讨论了各种参数对优化分离的影响,提出了一个优化综合评价指标,建立了混合酚及吡嗪烷基化产物的分离方法。     

近红外光谱法分析土壤中的有机质和氮素

应用近红外光谱技术测定土壤中的全氮、有机质、碱解氮，分别测定了2mm、0.15mm粒度的风干土在4000cm^-1～12000cm^-1波数范围的近红外光谱，用偏最小二乘法建立数学模型来进行含量预测，结果表明近红外光谱与土壤有机质、全氮、碱解氮具有良好的相关性，2mm风干土碱解氮建模的决定系数R^2为92.39，相对标准偏差为7.5%；2mm风干土全氮建模的决定系数R^2为88，相对标准偏差为8.2%;0.15mm的全氮建模的决定系数R2为89.86，相对标准偏差为7.2%;0.15mm风干土有机质建模的决定系数R^2为96.41，相对标准偏差为8.3%。因此，用近红外光普法测定土壤有机质、全氮、碱解氮的含量是可行的。     

13种易制毒化学品红外光谱快速定性分析

建立了可用于13种易制毒化学品快速定性鉴定分析的衰减全反射傅立叶变换红外光谱（ATR-FTIR）方法。长期以来,由于缺乏定性判别依据,红外光谱法仅被用于快速定性筛查分析。为扩大红外光谱法在法庭科学领域的应用,本研究收集并分析了152份各类缴获麻黄碱样品,对匹配度系数法和特征吸收峰法这两种定性判别依据进行了考察和比较。麻黄碱样品与标准品的匹配度系数区间为0.437～0.981,整体趋势为纯度越高匹配度系数越高,但匹配度系数与纯度并不成线性关系,所以匹配度系数的阈值很难确定。特征吸收峰的挑选原则为在2 500~650 cm-1范围内挑选8个相对吸收强度较高且不受常见掺杂物干扰的吸收峰。当以全部特征吸收峰均检出为阳性检出依据时,152份麻黄碱样品的阳性检出率为98.7%。综合评价结果表明采用特征吸收峰法作为判别依据,专属性强、适用范围宽、定性结果准确可靠。确定了1-苯基-2-丙酮、3,4-亚甲基二氧苯基-2-丙酮、胡椒醛、N-乙酰邻氨基苯酸、邻氨基苯甲酸、麻黄碱、伪麻黄碱、3-氧-2-苯基丁腈、1-苯基-2-溴-1-丙酮、N-苯乙基-4-哌啶酮、4-苯胺基-N-苯乙基哌啶、1-苯基-1-丙酮、N-甲基-1-苯基-1-氯-2-丙胺这13种易制毒化学品的特征吸收峰。采用基于特征吸收峰的ATR-FTIR法对易制毒化学品进行快速定性鉴定分析,将极大提高易制毒化学品定性检验的鉴定效率、降低检验鉴定成本。     

近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展

随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到了广泛的验证,发展成为了近红外光谱分析建模过程中一个越来越重要的步骤。为此,化学计量学家们近些年来开发了大量原理不同的新型变量选择算法,基于各种原理的衍生算法也层出不穷。为了让近红外光谱分析研究人员能够较为迅速地对这些算法的特点有所认识,对目前常见的各种变量选择算法的算法原理和优缺点进行了梳理。根据各种算法依据的原理不同,将目前近红外光谱领域常见的变量选择算法大致分为基于偏最小二乘模型参数,基于智能优化算法,基于连续投影策略,基于模型集群分析策略和基于变量区间等五类。在梳理的过程中,我们发现变量选择算法的发展趋势目前主要集中在以下两点：第一,算法的复杂程度不断提高;第二,不同变量选择算法之间的联用开始逐渐增多。此外,作者结合自身在应用变量选择算法时的体会和思考,还总结了变量选择算法在应用层面上存在的一些问题。例如光谱预处理方法对变量选择算法使用效果的影响,以及部分算法存在的稳定性较差,选择变量的可靠性存疑等。