超高效液相色谱串联质谱法测定粮食中克百威和涕灭威及其代谢物的残留

1 引言 虽然国家已经禁止使用克百威和涕灭威,但作为高效广谱杀虫剂,在农业生产中使用仍较广泛,其在粮食中的残留对健康和环境造成的毒害也越来越严重.这两种农药在自然界中降解比较快,在农作物中主要以其代谢物形式存在,即3-羟基克百威、涕灭威砜、涕灭威亚砜.若仅对这两种母体化合物进行监测是达不到食品安全监控要求的.许多国家对此类农药代谢物在食品中的残留量都制定了严格的限量规定(MRL).本实验采用超高效液相色谱串联质谱法同时测定了粮食中克百威、涕灭威及代谢物的残留量.     

超高效液相色谱-串联质谱法研究阿维菌素在苹果和土壤中的残留消解动态

建立了苹果和土壤中阿维菌素残留量的超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)检测方法,并且应用本方法研究产自泰安、西安及北京的苹果和土壤中阿维菌素的代谢规律.样品经乙腈萃取后,用饱和NaCl盐析分层,静置30 min后,旋转蒸发浓缩,氨基柱净化,应用UPLC-MS/MS选择多反应监测(MRM)正离子模式扫描测定.本方法最低检出浓度(LOQ)为1.0 μg/kg(S/N=10);在2.0～100.0 μg/L范围内阿维菌素的峰强度与质量浓度的线性关系良好(r=0.9994).3个添加水平(1.0, 10和100 μg/kg)的平均回收率在79.2%～96.1%,相对标准偏差3.18%～9.14%.田间测定试验结果表明:阿维菌素在苹果中的原始沉积量为11.8～18.4 μg/kg,在土壤中的原始沉积量为44.7～54.8 μg/kg,代谢速率快,在苹果中的半衰期为2.35～3.84 d,在土壤中的半衰期为4.58～6.45 d.     

基于结合Transformer和卷积神经网络的生成对抗网络在磁共振成像中分割胎盘组织（英文）

磁共振成像(MRI)胎盘组织的准确分割对于研究妊娠和分娩并发症具有重要意义,但传统放射科医师的人工标注难以保证分割准确性和客观性,且费时费力.为了开发用于MRI中胎盘组织自动分割的深度学习模型,提出了结合Transformer和卷积神经网络(CNN)的生成对抗网络(TCGANet).将特征嵌入模块与跳跃连接相结合,缓解传统特征融合方法带来的信息丢失.在此基础上引入内容提取模块,采用Transformer的自注意力机制捕捉全局依赖关系,有效表示MRI的全局和局部信息.此外,鉴于传统分割方法难于精确界定MR影像胎盘组织边缘的问题,运用判别网络对胎盘组织分割的生成网络监督,以提高胎盘边缘界定的精度.结果表明,该模型在定量指标和边界定位精度方面显著优于现有分割方法，其中准确度为0.993±0.003,灵敏度为0.903±0.093,特异度为0.996±0.003,Dice相关性系数为0.861±0.141.对模型不同结构的消融实验验证了网络结构设计的合理性,大部分性能指标明显优于现有方法(P<0.05).该模型能够实现自动且准确地分割MRI中胎盘组织.