近红外光谱结合化学计量学评价胚胎发育潜能

使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。     

气相色谱-质谱结合活数据库法测定煤直接液化加氢改质油中C7C9馏分的组成

采用中心切割二维气相色谱,以PONA色谱柱为一维预分析柱与氢火焰离子检测器连接,以DB-35MS色谱柱为二维分析柱与MS连接,对煤直接液化加氢改质油中C7~C9馏分进行了分离与分析,并将质谱谱库检索和活数据库法相结合对60种组分进行了定性分析。同时采用标准物质和烃类化合物在PONA柱上的保留规律对上述定性结果作了验证。还采用面积归一化方法对油样中各化合物进行了定量分析和碳数分布以及族组成分析,其中C8及C9的化合物含量分别为32.3%和51.7%,主要族组成为环烷烃(77.3%)和正构烷烃(9.63%)。     

二维薄层色谱-表面增强拉曼散射联用技术用于饮料及水果中糖精钠的快速分析

采用高稳定、高灵敏的纳米金/多孔二氧化硅复合材料作为SERS基底,构建了一种二维薄层色谱-表面增强拉曼散射(TLC-SERS)联用方法,该技术结合了薄层色谱(TLC)的快速分离功能和SERS定性定量分析的优点,提高了分离能力。采用对巯基苯胺作为探针分子研究了基底的均匀性和批-批重复性。Mapping扫描实验表明,24个测量点峰强度的相对标准偏差(RSD)为5.9%,说明该基底具有良好的点-点重复性。9个批次基底信号值的RSD为7.5%。将该基底用于糖精钠的检测,线性范围为0.1～200 mg/L,检出限为0.06 mg/L。用于实际样品测定,检测出饮料中糖精钠为141 mg/L,水果中为18 mg/L,10 min内能完成分析测试。该方法灵敏度高,特异性强,前处理方式简单,实现了饮料及水果中糖精钠的快速检测。     

以戊二醛为间隔臂的万古霉素键合手性固定相制备

基于戊二醛具有双官能团、高反应活性的特征,以其为间隔臂将万古霉素键合到氨基二氧化硅填料表面,制备了万古霉素键合手性固定相,制备方法简单易行。采用元素分析及扫描电子显微镜对制备的万古霉素键合手性固定相进行了表征。在高效液相色谱分离模式下,分别对谷氨酸、天冬氨酸、苯丙氨酸和异亮氨酸等4种手性氨基酸和手性药物罗格列酮进行拆分,其中谷氨酸和罗格列酮的分离度分别达到了2.0和2.3。系统考察了流动相条件对对映体拆分的影响,证实有机改性剂、缓冲液种类和浓度、pH值及温度对所测样品的保留行为和手性选择性均有显著影响。     

β-环糊精包覆碳纳米管基质用于氨基酸及小分子聚合物的MALDI-FT MS研究

制备了可用作氨基酸及小分子聚合物的MALDI-FTMS分析基质的β-环糊精包覆多壁碳纳米管.通过引入β-环糊精改善其碳纳米管亲水性.所制备的β-环糊精包覆多壁碳纳米管的扫描电镜图表明,该碳纳米管呈现纳米带状结构.与通常的氧化碳纳米管相比,所制备的β-环糊精改性CNT具有更低的背景信号.进一步采用氨基酸及聚乙二醇等小分子化合物对所制备的碳纳米管进行评价,得到很强的氨基酸及聚乙二醇的碱金属离子加合峰,表明该材料可使小分子化合物解吸离子化,且背景干扰小不会影响到小分子化合物检测.由此可见,制备的β-环糊精包覆多壁碳纳米管适于小分子化合物的MALDI-MS分析.     

气相色谱-质谱法测定乙二醇二缩水甘油醚中环氧氯丙烷的残留量

提出了气相色谱-质谱法测定乙二醇二缩水甘油醚中环氧氯丙烷残留量的方法。样品5.000 0 g置于10 mL容量瓶中,用乙醇稀释并定容。所得溶液经超声处理后,采用HP-5MS毛细管柱、载气程序升流和柱程序升温进行气相色谱分离。质谱分析中采用电子轰击离子源和选择离子监测模式。环氧氯丙烷的质量浓度在12.06~602.97 mg·L~(-1)范围内与其峰面积呈线性关系,测定下限(10S/N)为4.21 mg·L~(-1),测定值的相对标准偏差(n=8)为0.51%。按标准加入法进行回收试验,回收率在94.2%~97.1%之间。     

最小角回归算法(LAR)结合采样误差分布分析(SEPA)建立稳健的近红外光谱分析模型

结合采样误差分布分析(SEPA)框架和最小角回归(LAR)算法,提出了一种SEPA-LAR变量逐步筛选方法用于波长选择,并建立了稳健的近红外光谱分析模型。利用蒙特卡洛采样(MCS)获得多个数据集划分建立多个模型,对光谱各变量(波长)在所有模型的LAR系数进行统计分析,按其回归系数绝对值总和由大到小排序,选择排序靠前的波长建立偏最小二乘(PLS)模型,以未参与SEPA-LAR和建模的独立验证集对该模型进行评价。将玉米湿度、柴油密度以及奶酪脂肪的近红外光谱数据用于SEPA-LAR的性能检验,独立验证集的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.001 44%(湿度指标)、0.001 58 g/mL(密度指标)以及1.13 g/100 g(脂肪含量指标)。结果表明,相较于竞争自适应重加权采样法(CARS),该方法具有更优异的稳定性;相较于移动窗口偏最小二乘(MWPLS)以及蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)方法,该方法选择的变量更少,预测误差更低,预测性、可解释性和稳定性更优异。     

USB电源供电表面增强拉曼基底快速制备装置的开发及其在农药残留检测中的应用

利用现用现制的方法快速制备SERS基底,以解决基底因储藏而导致稳定性变差和使用寿命不长的问题。研制了快速制备银溶胶基底的装置,该装置以USB电源供电,带有加热控温以及搅拌功能,可在10 min内制备银溶胶基底。透射电镜(TEM)结果显示,利用该装置制备的银溶胶纳米颗粒(AgNPs)分布均匀,粒径约80 nm;用于对罗丹明6G进行检测,多批次制备基底的SERS信号较强且稳定,相对标准偏差(RSD)在5%左右。将该装置用于检测苹果汁中农药残留敌草快,检出限达5.3μg/L,与气相色谱-质谱联用(GC-MS)和超高效液相色谱-质谱联用(UHPLC-MS)法的检出限结果相当;且1581 cm^-1处的SERS信号强度与敌草快浓度间具有良好的线性关系,相关系数(R²)为0.992,加标回收率在107%～112%之间,RSD在1.4%～3.6%之间。使用现制的银溶胶基底检测苹果汁中的敌草快残留灵敏度和准确度较高,为农残快速检测提供了一个新途径。     

在线HILIC-RP二维液相色谱系统的构建及其评价

自1990年Jorgenson和他的学生Bushey实现了蛋白质的全二维分析以来,二维液相色谱发展迅速,已有多种联用模式出现,如SCX-RP、NP-RP、RP-RP等~([1]).其中,以NP-RP联用模式的正交性最高.由于流动相的兼容性不好,NP-RP二维系统往往采用将第一维溶剂蒸发或第一维采用低流量模式与第二维联用.     

一类自回避型随机游动的漂移速度

考虑一种直线上的随机游动模型:边的权重根据随机游动者的经过次数而相应递减.我们考察这个过程中随机游动者的漂移速度,讨论了随机游动者的位置与步数的关系.利用计算机模拟得到数据进行拟合,定量地确定出变量之间的关系.在某种条件下,随机游动者的位置的对数与步数的对数之比是一定的,不会随着边的权值递减的快慢不同而发生改变.这一点是值得进一步考虑的.