高效液相色谱法同时测定鸭梨种子中3种内源激素

建立了高效液相色谱同时测定鸭梨种子中3种内源激素赤霉素(GA3)、生长素(IAA)和脱落酸(ABA)含量的方法.采用C18反相色谱柱,柱温35 ℃,以甲醇-水(含1%乙酸)(4∶ 6, V/V)为流动相,流速为1 mL/min, 检测器波长开始用254 nm, 2.5 min时将波长切换至210 nm,至3.8 min,GA3出峰结束后,再次将波长切换回254 nm测定IAA和ABA.GA3、IAA和ABA的平均回收率分别为92.8%、91.6%和94.7%.为快速、准确分离和测定鸭梨种子内源激素提供了一种可靠方法.     

二进制蜻蜓算法-直接校正算法优选标样集在小麦粉蛋白质近红外模型传递中的应用

为了实现小麦粉蛋白质含量近红外分析模型的传递，探究二进制蜻蜓算法(Binary Dragonfly Algorithm, BDA)与直接校正算法(Direct Standardization, DS)相结合构成的BDA-DS算法挑选标样集对模型传递结果的影响。以棱光S450光栅型近红外光谱仪为主机，NeoSpectra Micro傅里叶变换型近红外光谱仪为从机，采集了126个小麦粉的近红外光谱，用偏最小二乘回归法建立了主机近红外光谱与小麦粉蛋白质的关联模型。经BDA-DS算法模型传递后，主机模型对从机样品预测决定系数为0.9812,预测标准偏差为0.1838,从机与主机的光谱集合平均马氏距离由22.34下降到1.40,均接近于主机模型精度水平。该研究同时与采用Kennard/Stone(K/S)挑选标样集再结合DS构成的传统K/S-DS算法进行了对比，结果表明：相对于K/S-DS算法，BDA-DS算法挑选出较少的标样集就能表征仪器的差异，有效地提高了主机模型对从机样品的预测精度，为近红外模型传递提供了一种更加有效的标样集选择方法。