铜(Ⅱ)-茜素红S络合物与蛋白质作用的光谱性质及应用研究

在pH 3.80~4.20的Clark-Lubs缓冲介质中,蛋白质与Cu(Ⅱ)-ARS络合物作用,其吸收光谱发生大幅度变化,生成的深红色三元复合物,λmax为538 nm,比试剂本身红移118 nm,比络合物λmax红移30 nm。研究了有生物大分子参与的三元复合物反应体系的光谱性质及其影响因素,解释了初步机理,在确定的最佳实验条件下,建立了以Cu(Ⅱ)-ARS络合物为光谱探针光度法测定人血清蛋白质的新方法。蛋白质在0~300 mg/L的范围内符合比尔定律,表观摩尔吸光系数5ε38=2.37×105L.mol-1.cm-1(人血清白蛋白)。用于实际人血清样品的测定基本无干扰,灵敏度比茜素红S探针法高23.7倍。     

人血清白蛋白-硝基磺酚C-TX-100体系的吸收光谱及临床分析应用

在Triton X-100存在下,红色染料硝基磺酚C与无色血清白蛋白在pH 2.5～3.5的酸性介质中生成可溶性蓝色缔合物,其最大吸收波长为683 nm,比试剂本身红移128 nm,摩尔吸光系数为2.7×105 L·mol-1·cm-1,线性范围为0～140 mg/L.探讨了反应的最佳条件及初步反应机理.方法可用于临床中尿液总蛋白和脑脊液白蛋白的定量测定.     

基于机器学习的金属材料划痕响应预测

确定材料的划痕响应对评价其抗划擦及摩擦磨损性能有着重要的价值.采用有限元仿真与经典多输出多层感知器(MLP)神经网络的方法，建立了划痕输入参量(材料的屈服应力、应变硬化指数和界面摩擦系数以及划痕过程中施加的法向加载力)与划痕响应(表观深度、划痕宽度以及划痕切向力)之间的关系.由有限元结果与机器学习预测结果的对比可知：采用960组金属材料划痕仿真数据集训练的MLP神经网络预测结果与有限元仿真结果吻合较好.采用304不锈钢、黄铜和18CrNiMo7-6合金钢的划痕试验对MLP神经网络进行了试验验证.结果表明：MLP神经网络预测的划痕响应与试验中获得的结果较为接近.本文中结果可为评价材料抗划擦性能提供了1种可行的方法.     

一种无氰化物测定血红蛋白的分光光度法

在pH 2.3～5.2的酸度条件下,红色的氯磺酚S能与血红蛋白作用,生成蓝色离子缔合物,其最大吸收波长为637 nm,摩尔吸收系数(为2.8×105L·mol-1·cm-1;最小吸收波长为560 nm,摩尔吸收系数(为3.5×105 L·mol-1·cm-1,线性范围均为0～100 mg/L.优化了反应条件,测定了主要分析参数并探讨了初步反应机理.该法克服了使用KCN剧毒和高白细胞、高球蛋白血症干扰的弱点.用于临床人血液中血红蛋白含量的测定,结果满意.     

血清蛋白质与氯磺酚K反应及其分析应用的研究

发现有机小分子氯磺酚K与生物活性物质蛋白质能发生染色反应 ,在pH4.30的缓冲溶液中 ,红色的氯磺酚K与无色的牛血清白蛋白形成蓝紫色复合物 ,其最大吸收波长为624nm ,较试剂本身红移约74nm ,表观摩尔吸光系数达2.49×105L·mol -1·cm -1,线性范围为0～240μg/mL。实验制定的几种蛋白质的工作曲线 ,其灵敏度和线性范围与牛血清白蛋白基本一致 ,用于临床中人血清蛋白质的测定 ,结果令人满意。