聚(甲基丙烯酸-乙二醇甲基丙烯酸酯)微固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法测定水中雌激素

制备了聚(甲基丙烯酸-乙二醇甲基丙烯酸酯)有机聚合材料用于微固相萃取吸附剂,结合超高效液相色谱-串联三重四级杆质谱,建立了膜保护微固相萃取快速测定水体中E1、E2、E3、EE2和BPA 5种典型雌激素的方法。详细研究了萃取条件和解析条件对萃取效果的影响。在优化实验条件下,E3的检出限为0.2μg/L,线性范围为1～500μg/L,其余4种目标物检出限为0.02μg/L,线性范围为0.1～500μg/L。相对标准偏差均小于7.4%。方法用于实际污水处理厂污水中痕量雌激素的测定,样品加标回收率大于83%。     

有机化学品的生物降解性及构效关系

介绍了描述生物降解性的主要测定参数，测定过程的影响因素及常用的结构描述符，并结合实例综述了目前应用比较广泛的定量结构－生物降解性关系（QSBR）技术，最后，分析了QSBR工作存在的主要问题及研究前景。     

基于FPGA的42英寸全色PDP存贮控制电路的实现

从等离子体平板显示器(PDP)的发光原理出发，分析和研究了存贮控制电路的工作原理，提出基于FPGA的电路设计方案，并给出数据整理电路和驱动信号产生电路的具体电路框图，最后给出部分仿真波形．     

Fe_3O_4@SiO_2-NH_2磁性复合材料对水中全氟化合物的检测研究

利用三步法(热溶剂还原法,硅烷化和氨基功能化)制备了Fe3O4@SiO2-NH2磁性纳米复合材料用于水体中全氟化合物的萃取,结合超高效液相色谱-串联三重四极杆质谱(UPLC-MS/MS)技术,建立了水体中7种典型全氟化合物的检测方法。通过扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)和傅立叶红外光谱(FT-IR)等手段对材料进行表征,详细研究了解析溶剂、解析溶剂体积、解析时间、吸附时间和p H值等因素对萃取效率的影响。结果表明:氨基被成功修饰在Fe3O4@SiO2纳米粒子的表面,Fe3O4@SiO2-NH2磁性纳米材料对目标全氟化合物有较好的萃取效果,在萃取时间为20 min,解析溶剂为3 m L×4含0.28%氨水的甲醇,解析时间为5 min,p H 5.0时,萃取效率最佳。在最优实验条件下,全氟化合物的检出限为0.2~0.5 ng/L,线性范围为1~500 ng/L。方法用于实际水体中目标全氟化合物的检测,样品的加标回收率不低于82.0%。     

苯胺及苯酚类对水生生物毒性的QSAR研究

分别测定了取代苯胺和苯酚对鲤鱼 (Cyprinuscarpio)的 96h LC50 ,对发光菌 (Photobacteriumphosphoreum)的1 5min EC50 以及对绿藻 (Scenedesmusobliquus)的 4 8h EC50 。三种水生生物的毒性之间有显著的相关。使用量子化学MOPAC 6 0 AM1法计算了分子最低空轨道能 (ELUMO)。使用ELUMO 和疏水性参数logP对毒性值进行了定量构效关系 (QSARs)研究 ,得到如下方程 :鲤鱼 :log 1 LC50 =3.30 -0 .78ELUMO+ 0 .33logP ,n =1 6 ,R2 =0 .86 9,S .E .=0 .335,F =4 3.2 2 ,P =0 .0 0 0 ;发光菌 :log 1 EC50 =2 .4 6 -0 .51ELUMO+ 0 .4 3logP ,n =1 6 ,R2 =0 .759,S .E .=0 .4 41 ,F =1 8.85,P =0 .0 0 0 ;绿藻 :log 1 EC50 =2 .52 -0 .59ELUMO+ 0 .32logP ,n=1 4 ,R2 =0 .851 ,S .E .=0 .32 6 ,F =2 8.6 0 ,P =0 .0 0 0 .对于含硝基或多个卤原子的化合物 ,其毒性主要与细胞内的反应及疏水性有关 ,而对于苯胺和苯酚 ,其毒性主要与疏水性有关。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定环境水体/污泥中5种痕量雌激素

对固相萃取条件、加速溶剂萃取条件进行了优化,采用内标法结合超高效液相色谱-串联三重四极杆质谱仪进行测定,建立了环境水样、污泥中5种典型雌激素的测定方法。在最佳条件下,水样中5种雌激素的检出限为0.8 ng/L(除E3的检出限为1 ng/L),线性范围为3～1000 ng/L,相关系数在0.9566～0.9999之间;污泥样品中5种雌激素的检出限为0.5 ng/g(除E3的检出限为0.8 ng/g),线性范围为2.5～500 ng/g,相关系数在0.9224～0.9999之间。方法用于实际环境水样、泥样中痕量雌激素的测定。     

芳香族化合物生物降解性的QSBR研究

分别采用线性基团贡献法和人工神经网络法对芳香族化合物的生物降解最大去除率QTOD进行QSBR研究。得到不同基团对生物降解性的贡献顺序为 :C6H5>COOH >OH >CO >CH3 >C1 >NH2>NO2 。线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率分别为 86%和 80 % ,总的预测正确率达85 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 94%、80 %和 92 %。结果表明 ,线性基团贡献法和神经网络法的预测效果均很好 ,而神经网络法的预测更精确。     

警惕传感器教学的几个误区

课程标准《3-2》模块[1,2]将"传感器"这一具有时代气息的内容单独列出,作为教材的第六章,突显出其重要地位.在使用教材的过程中,一些教师对本章内容不熟悉,感到它的技术性强,太高深,往往产生一种畏惧心理,教学中难免会走入种种误区.     

硝基芳烃对黑呆头鱼毒性定量构效关系的研究

用CNDO/2法计算50种硝基芳烃化合物的净电荷(Q_C、Q_N及Q_-NO2);使用MNDO法计算其中42种化合物的E_LUMO、E_HOMO、生成热之差△(△H_f)及偶极矩μ。定量分析了7种量化参数与黑呆头鱼毒性96h-LC₅₀的构效关系,通过统计分析,得到如下模式:式中:-1gLC₅₀=11. 35-1. 28E_LUMO-9.17Q_N+0. 46E_HOMO-0.12μ n=35,r=0.920,s=0.298。应用所得方程及量化参数讨论所研究系列化合物在鱼体内的毒性作用。