Taura 综合征病毒主要结构蛋白的表达与纯化

根据Taura综合征病毒(TSV)基因组,设计特异性引物,从感染病毒组织中提取组织总RNA后扩增,分别将3个主要结构蛋白基因VP1、VP2和VP3克隆到pGEM TEasyVector.与表达载体连接后,导入大肠杆菌中诱导表达,并纯化目的蛋白.诱导表达的融合蛋白分子量分别为54.2×103、43×103和57.1×103,在变性条件下过柱纯化VP1和VP2,一次可以纯化10mg以上纯度较高的蛋白.     

玉米叶片铜铅污染元素种类光谱判别的EC-PB规则

随着人类生活质量的提高,农产品重金属污染问题备受关注。农作物中的重金属元素会通过食物链侵害人体健康,而不同重金属元素对人体毒害差别较大,因此农作物中含有重金属元素的类别识别至关重要。传统重金属元素检测方法存在环节多、耗时长、成本高等缺点,但高光谱遥感技术具有信息使用量大,理化反演能力强,分析速度快,无损监测等优势,逐渐成为农作物重金属污染分析的重要手段之一。以不同CuSO₄·5H₂O和Pb(NO₃)₂浓度梯度土壤胁迫下典型农作物玉米生长的叶片光谱为研究对象,引入光谱包络线去除（CR）、光谱比值（SR）、分数阶微分（FOD）同时结合改进红边比值指数（MSR）构建铜铅元素识别指数（CLI）;通过挑选与铜铅元素种类相关性最强的三个分数阶微分阶数的CLI值建立铜铅元素判别特征点（CLDFP）;再利用欧式聚类（EC）将训练集样本分为铜污染与铅污染两类并结合圆心连线的垂直平分线（PB）,建立基于EC-PB识别铜铅元素种类的二维坐标系下判别规则线（CLDRL）和三维坐标系下判别规则面（CLDRP）,从而实现玉米叶片光谱信息的重金属铜铅元素种类准确识别。研究结果表明,CR-SR-FOD光谱变换处理增加了玉米叶片光谱信息与铜铅元素种类之间的相关性;各阶次FOD对应的CLI与铜铅元素种类相关系数各不相同,随着阶次的增加,相关性呈现先递增后递减的趋势,其中相关系数最高的三个阶次分别为1.2阶,0.7阶,1.0阶;在二维坐标系下训练集样本判别正确率为78.95%,验证集样本判别正确率为75.0%;在三维坐标系下训练集样本判别正确率为76.32%,验证集样本判别正确率为75.0%,证明了基于EC-PB构建的二维CLDRL和三维CLDRP光谱判别规则可以有效识别玉米叶片中铜铅污染元素种类。     

气体放电阴极鞘层氩离子的自洽蒙特卡罗模拟

建立了气体放电阴极鞘层离子的自洽蒙特卡罗模拟模型,考虑了离子与中性原子的电荷交换碰撞和弹性散射,用到了精确依赖于离子能量的电荷交换和动量输运截面。模拟了氩离子在阴极鞘层中的运动,得到了不同气压下自治电场分布,离子的能量分布和角分布,发现:离子由鞘层边界向阴极运动过程中,离子能量分布的高能部分逐渐增大,角分布向小角度部分压缩,鞘层中的强电场加速和聚焦了离子;在鞘层边界附近的电场呈非线性。     

抗疲劳类保健品中非法添加药物的拉曼检测法

本文采用拉曼光谱方法研究抗疲劳类保健品中非法添加化学药物的快速筛查方法。该方法结合拉曼光谱初筛、光谱叠加分析和增强拉曼光谱以获取样品的特征拉曼信息,通过分析样品和化学药物的拉曼信息的匹配程度,判断抗疲劳类保健品中是否非法添加了化学药物。采用这种方法对北京公安在市场上抽样送检的上百种保健品进行了测试,检测的准确性大于95%,这表明拉曼光谱方法可用于快速筛查抗疲劳类保健品中是否非法添加药物。     

表面增强拉曼光谱快速检测毒品海洛因

荧光的干扰使得毒品海洛因难以直接进行拉曼光谱检测。本文将表面增强拉曼散射(SERS)技术引入到毒品海洛因的快速检测,首次获得它的表面增强拉曼特征峰。采用此法成功检测了来自海关的20批毒品海洛因样品,对其它粉末的检测中没有出现误报现象。这表明表面增强拉曼光谱可用于对海洛因的准确检测。     

拉曼光谱在液体安检中的应用及发展趋势

在民航、轨道交通、重要场馆安保等领域的液体安检中,现在主要的技术有三种:介电常数测量技术、拉曼光谱分析技术以及基于X射线的检测技术,但每种技术都不能单独地满足实际需求。拉曼光谱技术可以在液体安检以及违禁品检测中发挥重要作用。未来拉曼光谱技术将在以下方面得到发展:1、采用新技术提升仪器性能;2、增加谱图库扩大技术的应用范围;3、与表面增强拉曼光谱技术结合实现违禁品的探测。     

强流脉冲离子束辐照双层靶能量沉积的数值模拟

利用拟合实验测得的TEMP Ⅱ型加速器磁绝缘二极管电压波形及其焦点附近束流密度曲线,建立了Gauss分布模型.采用Monte Carlo方法研究了强流脉冲离子束与铝材镀有不同厚度金膜的双层靶(金膜与铝材合称为双层靶)之间的相互作用,模拟了能量沉积的演化过程和随不同金膜厚度的变化情况.对脉冲离子束强化薄膜粘结性进行了探讨. 关键词： 强流脉冲离子束 双层靶 能量沉积 Monte Carlo方法     

用于吸力式基础离心机模拟的动力加载设备

吸力式桶形基础广泛地应用于海洋油气开发的海洋平台。在冬季，渤海冰排会对平台产生强烈的冲击，引起振动。本文介绍了一套用于土工离心机实验的动力加载设备，并介绍了该套设备在模拟吸力式桶形基础在受到等效动冰载作用下的响应的实验研究情况及实验结果。结杲表明，当载荷幅值超过一个临界值时，地基上部会发生软化甚至液化。超孔隙水压从土体上部到下部，从桶形基础壁面到远处逐渐减小。在动载荷作用下，桶形基础和临近土体会发生大的沉降。桶形基础尺寸越小，动载荷响应越大。     

IWD-Hankel-SVD模型下玉米叶片光谱铜污染信息预测

近年来在工业化和城镇化快速发展的地区,由重金属污染导致的环境问题尤为突出,特别是农业重金属污染更为社会所关注,因此,探索快速便捷的重金属污染甄别与监测方法极为重要。高光谱遥感作为新兴的重金属污染监测技术已有了深入研究。提出了固有波长尺度分解（IWD）概念和方法,并结合Hankel矩阵和奇异值分解（SVD）等建立了植被重金属污染程度预测的IWD-Hankel-SVD模型,该模型分为单变量模型和多变量模型。单变量模型主要是通过重金属污染的植被光谱IWD处理来获取光谱信息固有旋转分量（PRC）以提取最佳PRC的有效特征波段;在对各特征波段所构建的Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）基础上,依据获得该模型的奇异熵实现重金属污染信息预测。多变量模型是以植物叶绿素浓度相对值、单变量模型奇异熵作为参数实现重金属污染的信息预测。根据不同重金属Cu2+胁迫梯度下玉米植株污染的叶片光谱和叶绿素浓度以及叶片中Cu2+含量测定的数据,首先对不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱进行IWD分析,获得能够较好保留原始输入光谱信息的最佳PRC,并从中提取到有效特征波段553~680,681~780,1 266~1 429,1 430~1 631,1 836~1 913和1 914~2 111 nm;然后对每一个特征波段构造其Hankel矩阵并进行SVD处理,以求取单变量的IWD-Hankel-SVD模型奇异熵;最后通过各特征波段所对应模型奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的相关分析,得到依据1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段计算出奇异熵与玉米叶片中Cu2+含量的决定系数R2均高达0.9左右,说明这两个特征波段用于IWD-Hankel-SVD模型的Cu污染程度预测更具优越性和解释能力。同时,再把玉米叶片中叶绿素浓度相对值、1 266~1 429和1 836~1 913 nm特征波段相应模型奇异熵作为参数,采用偏最小二乘回归分析,得出多变量IWD-Hankel-SVD模型的玉米叶片Cu污染程度预测能力更强,决定系数R2达到0.9476,证明了多变量模型更具有鲁棒性和稳健性。