1-取代苯基-1,4-二氢-6-甲基-4-哒嗪酮-3-酰肼的合成及其抗烟草花叶病毒活性

植物病毒;抑制活性;1-取代苯基-1;4-二氢-6-甲基-4-哒嗪酮-3-酰肼的合成及其抗烟草花叶病毒活性     

1,3,2-二氮磷杂环戊-4-酮-2-硒(硫)代化合物的合成及生物活性

五元磷杂环;1;3;2-二氮磷杂环戊-4-酮-2-硒(硫)代化合物的合成及生物活性;烟草花叶病毒;除草活性;杀菌活性;抗药草花叶病毒活性     

转小鼠金属硫蛋白(MT)基因烟草不同器官中金属离子铅和锌的分布

转金属硫蛋白(MT)基因植物具有清除重金属污染的能力,但是金属离子在植物体内的分布研究较少。文章以多代培育纯合的转MT烟草为材料,研究了转MT基因烟草积累铅和锌以及铅和锌在不同器官的分布情况。结果表明转基因植株的老叶、茎部和根部铅和锌积累量显著高于普通烟草植株,整株的铅和锌含量分别提高了21.8%和27.2%。铅和锌在植物体内的分布也发生了变化,转基因植株老叶和根中的铅含量分别高出普通烟草同位置的30.2%和47.8%,锌在转基因植株老叶、茎和根中的含量分别高出普通烟草同位置的44.7%,29.2%和21.6%,说明铅更容易在转基因植株老叶和根中积累,而锌更容易在转基因植株的老叶和茎中积累。     

阴离子交换色谱-积分脉冲安培检测法分离测定烟草料液中的山梨醇和糖

采用阴离子交换色谱-积分脉冲安培检测法分离测定了烟草料液中山梨醇、葡萄糖、果糖、蔗糖和麦芽糖,研究了山梨醇和糖在阴离子交换色谱中的保留行为。采用优化的水和氢氧化钠二元梯度淋洗条件,CarboPac PA10阴离子交换色谱柱进行分离,积分脉冲安培检测器检测一次进样测定烟草料液样品中的山梨醇、葡萄糖、果糖、蔗糖和麦芽糖。各组分在测试条件下线性关系良好,线性范围为0.005～20 mg/L,检测限为0.2～1.0 μg/L,加标回收率为95.1%~102.4%,相对标准偏差为1.2%～1.9%。     

反相高效液相色谱法分离测定烟草中的多酚类化合物

对植物中9种多酚类化合物的色谱分离条件进行了优化,分别探讨了流动相组成、流动相中醋酸浓度、醋酸溶液与甲醇的比例对保留时间的影响,确定了梯度分离条件,并对9种天然多酚类化合物进行了定量分析。该方法的检测限为13.26~59.29 mg/kg (S/N=3)。在3.0～100.0 mg/L 范围内呈良好的线性关系,相关系数r2为 0.9979~0.9999。9种待测化合物的加标回收率为96.8%~108%,相对标准偏差(RSD)小于3.8% (n=3)。用80%甲醇超声提取烟草样品,并通过优化的色谱条件对其进行分析,测定了实际烟草样品中芸香苷和绿原酸的含量。结果表明,该方法具有一定的实用价值。     

微波消解-电感耦合等离子体质谱法测定烟草中的重金属元素

用微波消解法处理样品,电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）测定了11种卷烟烟草中的6种重金属元素．研究了微波消解和ICP-MS的测定条件．方法的检出限均小于1μg／L,各元素测定的RSD（n=6）在0．29％～3．55％,样品加标回收率为90．6％～104．9％．方法简便、快速、准确,适合用于测定烟草中的微量重金属元素．     

高效薄层色谱扫描法测定烟草中β-胡萝卜素

摘要：建立了测定烟草中β-胡萝卜素的高效薄层色谱扫描方法,以V（苯）:V（丙酮）=4:4为展开剂,检测波长450nm,线性范围50ng～0.5μg,最低检测限20ng。方法简便、灵敏、快速、重现性好。     

二[4-羟基-5,6-二氢-6-烷基(芳基)-2H-吡喃-2-酮-3-]烃的合成及生物活性的研究

采用5,6-二氢-6-烷基(芳基)-2H-吡喃-2,4-二酮和醛进行缩合反应,合成了二[4-羟基-5,6-二氢-6-烷基(芳基)-2H-吡喃-2-酮-3-]烃.其结构经¹HNMR和元素分析证实.对反应条件(反应温度、反应时间)进行了探讨.生物活性初步测定表明,该类化合物具有一定的杀菌和抗烟草花叶病毒的活性.     

气相色谱-飞行时间质谱快速鉴定和定量测定烟草中43种农药

建立了烟草中43种农药的气相色谱-飞行时间质谱(GC-TOF MS)分析方法。采用改进的Qu EChERS前处理方法,样品以丙酮-正己烷(1∶1)进行萃取,萃取液经N-丙基乙二胺(PSA)吸附剂分散固相萃取净化后,用GC-NCI-TOF MS进行检测。通过高分辨飞行时间质谱的精确质量数测定,建立了农药的特征离子数据库,结合目标物保留时间、碎片离子的丰度比、裂解规律、同位素离子峰簇等进行目标物定性鉴定。配制基质匹配标准曲线,以磷酸三苯酯(TPP)为内标进行定量测定。43种农药的线性相关系数(r2)均不小于0.993,相对标准偏差不大于9.6%,定量下限为1.3~5.0μg/kg;在3个水平下的加标回收率为76.4%~96.6%。该方法简单快速,准确性和灵敏度高,满足烟草中多农药残留的定性和定量检测要求。     

基于OSC–WT–PLS近红外光谱法测定烟草中芸香苷

采用正交信号校正(OSC)结合小波变换(WT)对烟草光谱进行光谱预处理,将预处理后的烟草光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了烟草光谱对芸香苷的预测模型。利用OSC滤除光谱中与芸香苷含量无关的光谱信息,确定OSC提取的最佳主成分数为7,再选择WT中的最佳小波基函数bior1.1对OSC预处理后的光谱进行压缩及进一步滤噪,然后进行PLS建模,OSC–WT–PLS所建模型决定系数r~2=0.874,校正标准偏差RMSEC=0.85,预测均方根误差RMSEP=0.743,交互验证系数Q_(ext)~2=0.887。结果表明,用OSC–WT–PLS可滤除光谱信息中与待测样品含量无关的信息、减少光谱数据量,降低建立模型的复杂度、提高建模速度及模型的预测能力、准确度。