超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱定性研究茶叶籽中的酚类化合物

采用超高效液相色谱(UHPLC)-四极杆-飞行时间质谱(Q-TOF/MS)技术定性分析茶叶籽中的酚类化合物。茶叶籽样品经乙醇水溶液提取后经反相色谱分离,通过Q-TOF/MS进行化合物的鉴定。基于山茶属及相关植物化学组成的文献,建立了一个含有106种酚类化合物的数据库。对UHPLC-Q-TOF/MS采集得到的一级质谱数据进行数据库检索,然后对检索到的化合物色谱峰进行二级质谱扫描,根据得到的碎片离子推断化合物的结构。初步推断出茶叶籽提取物中的24种酚类化合物,包括13种酚酸类、4种儿茶素类和7种黄酮类化合物,并通过与标准品比对,进一步确证了这些化合物。结果表明UHPLC-Q-TOF/MS技术可以用于对茶叶籽中酚类化合物进行快速、准确、可靠的定性分析,促进新化合物的发现与鉴别。     

从图形处理器到基于GPU的通用计算

对GPU(graphic process unit)、基于GPU的通用计算(general purpose GPU,GPGPU)、基于GPU的编程模型与环境进行了界定;将GPU的发展分为4个阶段,阐述了GPU的架构由非统一的渲染架构到统一的渲染架构,再到新一代的费米架构的变化;通过对基于GPU的通用计算的架构与多核CPU架构、分布式集群架构进行了软硬件的对比.分析表明:当进行中粒度的线程级数据密集型并行运算时,采用多核多线程并行;当进行粗粒度的网络密集型并行运算时,采用集群并行;当进行细粒度的计算密集型并行运算时,采用GPU通用计算并行.最后本文展示了未来的GPGPU的研究热点和发展方向——GPGPU自动并行化、CUDA对多种语言的支持、CUDA的性能优化,并介绍了GPGPU的一些典型应用.