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91.
金属组学是综合研究生命体内((特别是细胞内))自由或络合的全部金属原子的分布、含量、化学种态及其功能的一门学科,而大科学装置为金属组学研究提供了强有力的工具。本综述本文首先介绍了金属组学发展简史,然后介绍了基于大科学装置的同步辐射技术、中子技术、质子技术及缪子技术等,最后概述了基于大科学装置的空间金属组学、单细胞/单颗粒金属组学的应用示例。基于大科学装置的中子活化技术(NAA)NAA、X-射线荧光光谱(XRF)以及质子激发X射线谱(PIXE )等技术是开展非原位空间金属组学研究的有力手段,而XRF、PIXE以及缪子X射线荧光谱(MXA)为开展原位空间金属组学提供了有力工具,特别是基于XRF的技术,其空间分辨率可低至10 nm级别,是开展原位单细胞/单颗粒金属组学的利器。 新一代同步辐射光源、质子源及缪子源将为空间金属组学、特别是时空金属组学研究提供更强有力工具。 相似文献
92.
利用代谢组学研究大气细颗粒物的生殖毒性效应 总被引:1,自引:0,他引:1
大气细颗粒物(PM2.5)污染已成为严峻的环境问题,探究PM2.5的毒性效应和机理变得尤为重要.本研究利用基于液相色谱/质谱的代谢组学技术,分析经PM2.5悬混液气管滴注暴露后成年雄性大鼠睾丸代谢组的全局变化,采用偏最小二乘判别分析法和非参数检验进行统计分析.结果表明,PM2.5暴露组大鼠睾丸的油提和水提代谢指纹谱均可与对照组实现准确区分,表明PM2.5暴露对大鼠睾丸的整体代谢网络产生了显著影响,最终鉴定出56个差异代谢物.通路分析显示,PM2.5暴露会引起大鼠睾丸的氨基酸和核苷酸代谢紊乱、类固醇激素代谢失衡以及脂类代谢异常,而这些重要通路可能是PM2.5生殖毒性的关键分子事件. 相似文献
93.
采用液质联用(LC-MS/MS)方法,分析刺五加叶黄酮脂质体、刺五加叶滴丸和刺五加叶黄酮提取物经大鼠灌胃给药后其主要成分金丝桃苷的药代动力学和生物利用度,考察刺五加叶黄酮的适宜剂型。用PKsolver软件进行药代动力学数据处理,大鼠灌胃刺五加叶黄酮提取物、刺五加叶滴丸和刺五加叶黄酮脂质体后测得金丝桃苷的最大血药浓度(C_(max))分别为(210.24±10.3)、(254.12±9.2)、(349.34±12.5)μg/L;0~t时间内药时曲线面积(AUC_(0-t))分别为(30.7±2.7)、(35.01±1.98)、(45.2±2.8)μg/(m L·min);平均驻留时间(MRT)分别为(334.42±75.36)、(394.56±90.26)和(640.35±84.26)min。结果表明,刺五加叶黄酮脂质体血药达峰浓度增加,清除速率降低,药时曲线下面积加大,生物利用度显著提高,脂质体有望成为刺五加叶黄酮的适宜剂型。 相似文献
94.
Mingshu CHEN 《物理化学学报》2017,33(12):2424-2437
明确催化剂的活性位本质和构建多相催化的结构和反应性能之间的准确关系是催化基础研究的重点,表面科学研究基于丰富的表征测试手段能够较好地在分子原子水平测定表面结构以明确催化剂活性位本质,并通过高压原位反应池测定相关催化反应性能,获得较可靠的催化剂构效关系。本文简要总结了近年来本人参与的几个模型催化研究例子,包括贵金属表面上CO和烷烃催化氧化的活性表面、纳米Au膜的制备和CO氧化的催化活性位、VO_x/Pt(111)上丙烷氧化的协同作用、Au Pd合金上醋酸乙烯酯合成Au的助催化作用、模型氧化物上纳米Pt的庚烷脱氢环化制甲苯的粒径关系等,以及相关模型催化研究技术的进展。 相似文献
95.
普通化学教学改革与探索 总被引:1,自引:0,他引:1
结合近几年的普通化学教学实践,我们分析了普通化学教学实践过程中存在的一些问题,并提出了培养学生的创新能力,不断更新教学内容,将理论教学与实验教学相结合等几方面建议。 相似文献
96.
脂质组学的研究属于生命科学的范畴,与人类的健康密切相关。目前,脂质组学已成为代谢组学最重要的分支之一,且是一个非常活跃的研究领域,尤其在研究疾病方面的重要性已经引起了科学界的广泛关注。该文简要介绍了脂质组学的研究内容,重点评述了脂质组学分析方法,包括样品处理、轮廓分析、目标分析、成像分析以及数据处理。最后提出了脂质组学分析技术和方法的展望。 相似文献
97.
秦俊法 《广东微量元素科学》2017,24(3)
2006—2015年,是中国头发微量元素研究继续取得重要成果的10年,也是该项研究量质转变的10年。概述了10年内中国头发微量元素研究的进展、现状和发展方向,高通量微量元素组学研究和微量微区分析技术的发展将引领头发微量元素研究领域走向新的高度。 相似文献
98.
云底高度是地气系统辐射收支以及飞行安全的重要影响因素。介绍了利用FY-4A卫星的数据产品反演云底高度的方法,设计了两种云底高度反演方案:第一种方案先将云划分为卷云(Ci)、高层云(As)、高积云(Ac)、层云/层积云(St/Sc)、积云(Cu)、雨层云(Ns)、深对流云(Dc)和多层云(Multi)等8种云类型,再分别采用独立的集成学习模型反演这8类云的云底高度;第二种方案不区分云的类型,采用统一的集成学习模型反演云底高度。将CloudSat探测的云底高度作为参考值,以129515个样本对两种方案进行评估,结果表明方案一的反演模型效果更好,均方根误差(RMSE)为1304.7 m,平均绝对误差(MAE)为898.4 m,相关系数(R)为0.9214。 相似文献
99.
100.