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1.
建立了婴幼儿果蔬米粉中17种新烟碱类杀虫剂及代谢物的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)分析方法。样品经含1%(体积分数)甲酸的乙腈提取,QuEChERS净化,氮气吹干后,用含0.1%甲酸的乙腈水溶液(1∶4,体积比)定容。采用Acquity BEH C18色谱柱(2.1 mm × 100 mm,1.7 μm)分离,0.1%甲酸水溶液和乙腈作为流动相梯度洗脱,高效液相色谱-串联质谱检测。结果表明,17种目标物在对应的质量浓度范围内线性良好,相关系数(r)均大于0.995 4;方法检出限(LOD)为0.02 ~ 0.15 μg/kg,定量下限(LOQ)为0.06 ~ 0.50 μg/kg;在LOQ、2.0 μg/kg、10.0 μg/kg 3个加标水平下,17种目标物在水果米粉中的平均回收率为62.5% ~ 103%,相对标准偏差(RSD)为3.5% ~ 17%;蔬菜米粉中的平均回收率为66.4% ~ 108%,RSD为4.3% ~ 13%。该方法灵敏、准确,简便、可靠,适用于婴幼儿果蔬米粉中17种新烟碱类杀虫剂及代谢物的同时检测。  相似文献   
2.
考察了不同加工干燥方法对杜仲整体代谢产物的影响。分别制备新鲜杜仲、堆置“发汗”、烫泡“发汗”和阴干杜仲样品,进行超高效液相色谱-串联质谱代谢组学分析。通过主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法,筛选出不同加工干燥方法下杜仲的差异代谢物,比较其相对含量。结果显示,4个组的杜仲样品在PCA得分图中可明显区分。与新鲜杜仲相比,杜仲加工干燥后有170种以上的代谢物发生显著变化,其中超过80%的代谢物表达上调。3种加工干燥方法之间,堆置“发汗”杜仲的上调代谢物数量较多,且有利于木脂素和香豆素类、环烯醚萜类、醌类成分的合成;阴干有利于酚酸类成分的保留,烫泡“发汗”则有利于黄酮类成分的保留。通过比较不同加工干燥方法下杜仲的差异代谢物,为探究杜仲药材的品质形成机制及优选其加工方法提供了科学依据。  相似文献   
3.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。  相似文献   
4.
给定2个图G1G2,设G1的边集E(G1)={e1,e2,?,em1},则图G1G2可由一个G1m1G2通过在G1对应的每条边外加一个孤立点,新增加的点记为U={u1,u2,?,um1},将ui分别与第iG2的所有点以及G1中的边ei的端点相连得到,其中i=?1,2,?,m1。得到:(i)当G1是正则图,G2是正则图或完全二部图时,确定了G1G2的邻接谱(A-谱)。(ii)当G1是正则图,G2是任意图时,给出了G1G2的拉普拉斯谱(L-谱)。(iii)当G1G2都是正则图时,给出了G1G2的无符号拉普拉斯谱(Q-谱)。作为以上结论的应用,构建了无限多对A-同谱图、L-同谱图和Q-同谱图;同时当G1是正则图时,确定了G1G2支撑树的数量和Kirchhoff指数。  相似文献   
5.
基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录,分析了研究区最小完备震级,选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a,应用图像信息(PI)法,分析了门源MS6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明,在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内,冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点,且地震热点图像颜色偏深,发震概率较高,向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日,2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗,此两断裂附近仍存在地震热点,地震热点图像颜色逐渐由深变浅,而门源MS6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源MS6.4地震前存在明显的地震热点,且地震热点相对集中,地震热点图像颜色由深变浅,震后消失;在祁连山北缘断裂附近,地震热点持续存在,分布较集中,地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂,附近有发生强震的可能。  相似文献   
6.
根据欧盟法规推荐的两种食物模拟物对纸吸管样品进行模拟迁移试验,并基于超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)对样品中的迁移物进行非靶向筛查,得到包括润滑剂、施胶剂、抗氧剂降解产物、消泡剂在内的31种有意添加物和非有意添加物。利用该课题组前期建立的风险矩阵,即风险 = 危害(毒性水平 + Cramer分级 + 4 × 致突变性) × 暴露(4 × 水溶性 + 4 × 渗透性),对纸吸管中31种迁移物进行风险分级。结果表明,未发现Ⅰ级高风险物质,Ⅱ级风险物质中得分较高的来自润滑剂(十六酸酰胺等)、施胶剂(海松酸等)和消泡剂(聚乙二醇等)中的成分,对Ⅱ级风险物质进行半定量分析,通过对比暴露量和TTC阈值,发现酰胺类润滑剂(尤其是芥酸酰胺)存在健康风险,应在纸吸管生产加工过程中引起关注。  相似文献   
7.
利用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)建立了猪肉中79种药物残留的非靶向定性筛查方法。猪肉样本采用0.5%(体积分数)甲酸-乙腈溶液先提取,甲醇后提取的组合提取方式,离心后上清液通过FAVEX-NM50兽药残留快速柱净化。以Acquity UPLC BEH HSS-C18色谱柱(2.1 mm × 150 mm,1.7 μm)进行分离,UPLC-Q-TOF MS电喷雾正离子模式电离,全信息串联质谱(MSE)模式检测。79种物质在相应范围内的线性关系良好,相关系数(r2)均不小于0.99,方法的检出限和定量下限分别为0.05 ~ 10 μg/kg和0.10 ~ 20 μg/kg。基于实验室自建质谱数据库,对模拟阳性样本以及市售猪肉样本进行筛查,同时使用高灵敏度Xevo TQ-S串联四极杆质谱多反应监测模式(MRM)对市售猪肉样本进行验证。结果表明,所建立的方法高效、快速、通量高,适用于猪肉中药物残留的筛查和鉴定。  相似文献   
8.
陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区,作为重要的生态屏障区,其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域,基于改进的生态系统服务价值(ecosystem service value,ESV)当量因子法,利用地理探测器及地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明:(1)1995—2018年,陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征,整体呈上升趋势,草地与林地对该区域ESV的贡献较大;(2)ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势,其中低级、高级ESV区域面积显著扩张,较高级ESV区域面积明显缩减;(3)地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素,平均空间解释力超过0.378 0,自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度;(4)各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性,其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减,人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。  相似文献   
9.
针对辐照杀菌会使塑料包装产生未知辐解产物的问题,该文采用顶空气相色谱-质谱法(HS/GC-MS)结合MS-DIAL软件对60Co-γ辐照(0 ~ 10 kGy)后的19种商用塑料复合包装袋中的挥发性有机物(VOCs)进行检测。以MS-DIAL软件对谱图的解卷积、峰对齐及物质定性结果,以正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)模型对辐照前后材料的VOCs组成进行分析,考察不同辐照剂量下复合包装材料中VOCs组成的变化。结果显示,复合包装中的VOCs以聚合物降解产物烷烃和烯烃为主,60Co-γ辐照前后复合包装中的VOCs组成具有显著差异,且包装产生的VOCs总量随辐照剂量的增加而递增。通过OPLS-DA模型投影变量重要度(VIP)值筛选出17种对差异贡献较大的物质,这些差异物质大多为材料的降解产物,总体呈现检出量随辐照剂量增加而递增的趋势。该研究结果为辐照包装中挥发性非有意添加物质数据库的建立提供了依据。  相似文献   
10.
对民族服饰图案进行自动分割以提取图案纹样元素,是民族服饰图案素材库构建急需解决的难题。通过融合形态学连通域标记和CV模型(MCC-CV),提出了一种民族服饰图案自动分割方法,首先对民族服饰图案进行预处理,然后采用形态学连通域标记算法获得待分割目标的位置和大致轮廓信息,对CV模型进行初始化,最后通过CV模型对不同分割目标进行边缘追踪,以实现民族服饰图案纹样元素的自动分割。实验表明,融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素自动分割方法在边界召回率(BR)为0.5时,分割准确率为60%,与其他自动分割算法相比,该算法更为有效,满足了民族服饰图案素材库建设对图案纹样元素分割的基本要求。  相似文献   
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