海藻酸钠固定化根霉脂肪酶的制备及其性质

 研究了以海藻酸钠为载体,用包埋法制备固定化德氏根霉(Rhizopus delemar)脂肪酶的条件. 将酶粉和海藻酸钠溶于pH 5.0的HAc-NaAc缓冲溶液,用注射器将此混合液滴入到0.05 mol/L无菌CaCl2溶液中,静置固化45 min, 经过滤、洗涤和干燥后得到球状固定化酶. 固定化酶的活力回收约为34.1%. 酶学性质研究表明,此固定化酶的热稳定性较好. 游离酶在 60 ℃下保温1 h已完全丧失活力,而固定化酶在100 ℃下保温1 h仅损失36.2%的活力,在100 ℃下保温6 h仍可保持46.8%的酶活力. 酶经固定化后,其橄榄油水解反应的最适温度由40 ℃上升至90 ℃, Km值由13.8 mg/ml下降为8.1 mg/ml. 常见有机溶剂对固定化酶的活力影响较小. 将该固定化脂肪酶用于非水溶剂中正戊酸异戊酯的合成,重复使用6次后,固定化酶仍保持95%的酶活力.     

不同土壤物理性质下石油类污染物LIF发射特征研究

利用激光诱导荧光技术可对土壤中石油类污染物快速检测，不同土壤物理性质下，污染物荧光发射特征具有一定差异。为实现外场检测时快速制备合适的土壤样品，实验研究了土壤疏松度、颗粒度、湿度与土壤中石油类污染物荧光强度及光谱稳定性之间的关系。压片机压强大于2 MPa时土壤样品荧光光谱的稳定性较好，九种不同疏松度的土壤样品荧光强度的相对标准偏差为3.51%。不同粒径的机油土壤样品荧光强度差异较小，其中100目土壤样品的荧光光谱RSD值为2.25%。结果表明，土壤样品表面呈平整洁净时，所得样品荧光光谱的稳定性较好，土壤疏松度和颗粒度对荧光光谱的影响较小。湿度对土壤样品荧光发射的影响较大，当土壤湿度低于10%，荧光强度变化较小；湿度范围大于10%时，荧光强度变化较大。为利用LIF技术对外场土壤中石油类污染物检测时，快速有效制备土壤样品及准确测量提供参考。     

铜离子对烟草多酚氧化酶变性和复性影响的热力学研究(英)

在有无5 mmol·L^-1 CuSO₄存在的两种情况下，运用荧光光谱研究了烟草多酚氧化酶在盐酸胍诱导下的变性和复性平衡。烟草多酚氧化酶在6.0 mol·L^-1盐酸胍变性30 min(25 ℃)即完全失活。荧光光谱结果表明：铜离子能够提高烟草多酚氧化酶的结构稳定性和抗盐酸胍变性的能力，进而影响烟草多酚氧化酶在盐酸胍诱导下的变性和复性过程。没有外源铜存在的情况下，盐酸胍诱导的烟草多酚氧化酶变性和复性是一个可逆的二态过程；在5 mmol·L^-1 CuSO₄存在的条件下，由于结合了Cu²⁺的酶的中间态稳定性增加，显示特征荧光，结果显示，外源铜存在时，盐酸胍诱导的烟草多酚氧化酶变性和复性是一个可逆的三态过程。根据相应模型，进行了热力学计算。上述实验结果得到酶活性测定的进一步证实，在6 mol·L^-1盐酸胍中放置5，10，15，20，25，30 min，烟草多酚氧化酶的剩余活性分别为18.7%，11.7%，8.9%，6.6%，3.6%，0.06%，但在5 mmol·L^-1 CuSO₄存在的条件下，剩余活性则分别为60.3%，44.6%，42.5%，40.2%，25.6%，25.3%。     

Ag3PO4/GO复合材料制备及其光催化性能研究

采用原位沉淀法以GO为基体负载Ag3PO4纳米颗粒制备Ag3PO4/GO复合材料,利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)等方法对其进行表征,结果显示,Ag3PO4纳米颗粒呈现近似球状,巨在GO薄膜表面均匀分布.光催化降解RhB结果表明,Ag3PO4/GO复合材料在可见光下具有很好的光催化性能,光照60 min后,RhB降解率可达95.7;,较之纯Ag3PO4有着显著增加.催化剂重复使用4次,降解率仍然达到80.7;,表现出较好的稳定性.降解机理研究表明,h+是降解RhB的主要活性物质.     

KOH活化木屑生物炭制备活性炭及其表征

以木屑热裂解的生物质炭为原料,氢氧化钾为活化剂,采用化学活化法制备活性炭,探讨了碱炭比、活化温度和活化时间对活性炭吸附亚甲基蓝吸附值的影响。利用N2吸附实验、XRD和FTIR等实验技术,对原料与制备活性炭的结构与性能进行了表征。结果表明,在碱炭质量比为1.5、活化温度750℃、活化时间2 h的条件下,所制备的活性炭对亚甲基蓝吸附值为255 mg/g,BET总比表面积为1514 m2/g,中孔比表面积为110 m2/g,吸附总孔容为0.821 cm3/g,中孔孔容为0.117 cm3/g,吸附平均孔径为2.170 nm。     

RAFT控制合成PCL/PVP共聚物及其胶束行为的亲水链依赖性

A range of poly(ε-caprolactone)/poly(N-vinyl-2-pyrrolidone) amphiphilic block copolymers with well-de ned hydrophilic chain length were synthesized by the living/controlled reversible addition fragmentation chain transfer polymerization method. The composition and struc-ture of the targeted resultants were characterized with ¹H NMR, ¹³C NMR, FT-IR spec-troscopy and gel permeation chromatography. The various block copolymers were success-fully employed to fabricate the spherical micelle with core-shell morphological structure. The poly(N-vinyl-2-pyrrolidone) block-dependent characteristics of the copolymeric micelles were investigated by uorescence spectroscopy, dynamic light scattering, and transmission electron microscopy. The solubilization of the hydrophobic ibuprofen as a model drug in the micelle solution was also explored. It was found that the drug loading contents are related to the micellar morphology structure determined by hydrophilic chain length in the copolymer.     

岩藻多糖酶的FTIR光谱研究

通过海洋真菌LD8固态发酵获得岩藻多糖的粗蛋白,并进一步采用柠檬酸缓冲液浸提、丙酮沉淀和葡聚糖凝胶G-100层析,分离纯化至单一组分;利用傅里叶变换红外光谱(fourier transform infrared spec-troscopy,FTIR)及曲线拟合等技术研究了岩藻多糖酶的二级结构组成,增强因子为2·2,半峰宽为20·2cm-1;为提高分析测定的准确性,对酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅲ带分别进行拟合归属。结果表明:根据酰胺Ⅰ带所获得的二级结构,α-螺旋占11·5%,β-折叠为58·6%,无规卷曲14·5%,β-转角15·9%;酰胺Ⅲ带所得二级结构,α-螺旋含12%,β-折叠含57·3%,无规卷曲含14·5%,β-转角含16·3%。因此可见,酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅲ带所对二级结构的分析是十分吻合的。在室温下,岩藻多糖酶的二级结构以β-折叠的含量占优势,约占58%,β-转角和无规卷曲次之,各占15%左右,α-螺旋含量较低,仅占12%。     

山核桃外蒲壳无机成分的分析研究

采用原子吸收分光光度法(AAS)对山核桃外蒲壳的无机成分进行分析. 结果表明, 山核桃外蒲壳中含有较高的K、Ca以及Fe、Mn、Zn、Mg、Cu等微量元素. 通过单因素试验, 得出最佳湿消化法条件为: 氧化性混酸V(HNO3)∶V(HClO4)＝4∶1、体积75 mL、消解时间36 h、加热温度180 ℃;最佳干消化法条件为: 灰化温度600 ℃, 煅烧时间5.5 h.     

基于反向传播神经网络的激光诱导荧光光谱塑料分类识别方法研究

塑料具有成本低、质量好，可塑性强等优点被广泛用于生产生活等领域，但废弃塑料处置不当容易引发二次污染。回收再利用有望成为解决废弃塑料污染问题的关键手段，其前提是对废料的准确分选。传统分选手段耗费时间，效率低下，难以实现废弃塑料的快速、经济、有效分类。激光诱导荧光技术是一种快速灵敏的光谱检测技术。具有操作简便，检测效率高，样品使用量小等优点常被应用于水体、土壤中油类，多环芳烃等有机污染物的快速识别与定量分析。利用激光诱导荧光技术可以快速采集不同塑料的荧光光谱，结合相应的模式识别算法，可实现塑料材质的快速准确识别。实验采集了8种塑料（ABS，HDPE，PA66，PLA，PP，PET，PS，PVC）共358组激光诱导荧光光谱，依据特征峰信息构建358×10的光谱矩阵。利用主成份分析法削减原光谱矩阵中的线性相关量，提高数据精度。结果显示前3个主成分的累计方差贡献值达98.085%，足以表征原光谱矩阵的主要信息。将降维的主成分PC1, PC2, PC3作为输入进行光谱分类，其中同种塑料光谱聚合度高，元素构成不同的塑料如PA66，PLA，HDPE和PVC的光谱分离度较好，而元素构成相同的塑料如PET和PLA的光谱分离度较差。PCA算法并不能准确的对未知塑料进行识别。BP-神经网络具有收敛速度快，预测精度高等特点被广泛用于模式识别和分类研究。将经PCA算法得到的简化特征矩阵作为BP-神经网络算法的输入集，其中随机抽取256组数据作为BP-神经网络算法模型的训练集，剩余的102组数据作为模型检测集。BP神经网络的隐藏层设定值为1，激活函数选择双极性Sigmoid函数，输出层为8种塑料样品。识别结果显示，102组数据中只有一组HDPE光谱数据被错识为PS，其余101组数据全部正确识别。8种塑料荧光光谱的综合识别准确率达到99%。研究结果表明激光诱导荧光技术结合BP-神经网络算法可实现不同材质塑料的快速准确识别。为实现废弃塑料的自动化智能分选，降低回收成本，减少废弃塑料危害提供新的参考。