α-Synuclein转基因小鼠内源性儿茶酚异喹啉的高效液相色谱-串联质谱检测

建立内源性儿茶酚异喹啉类物质1-甲基-6,7-二羟基-1,2,3,4-四氢异喹啉(Salsolinol,Sal)、6,7-二羟基-1,2-二甲基-1,2,3,4-四氢异喹啉(N-methyl-Sal,NMSal)的高效液相色谱-串联质谱(HPLC-MS/MS)定量检测方法,研究α-Synuclein过表达对Sal、NMSal脑内水平的影响。实验优化了色谱及质谱条件,建立基于多反应监测(MRM)技术的Sal和NMSal的高灵敏度、高选择性、高重复性分析方法,并应用此方法对过表达人源野生型(WT)、突变型(A53T)α-Synuclein蛋白的转基因小鼠脑中Sal、NMSal含量进行测定,发现WT、A53T转基因小鼠脑内Sal、NMSal的含量与对照组相比均显著升高。结果表明:Sal、NMSal分别在6.10pmol/L~6.25nmol/L和97.70pmol/L~100.00nmol/L范围呈线性(相关系数r≥0.9995),日内、日间相对标准偏差(RSD)均小于15.0%,回收率分别为86.5%~90.7%和81.0%~91.4%,Sal、NMSal的检出限分别为1.53pmol/L和24.4pmol/L,定量限分别为6.10pmol/L和97.7pmol/L。α-Synuclein过表达会导致内源性神经毒素Sal、NMSal水平的升高,可能与帕金森病发病机制有关。     

PDMS-b-PEO两亲性嵌段共聚物的合成及溶液性质

通过正丁基锂(n-BuLi)引发的六甲基环三硅氧烷(D3)阴离子开环聚合以及单硅氢封端聚二甲基硅氧烷(PDMS)与烯丙基聚氧乙烯醚(PEO)的硅氢加成反应, 合成得到了一系列分子量分布窄的PDMS-b-PEO两亲性嵌段共聚物. 利用凝胶渗透色谱(GPC)、傅里叶变换红外(FTIR)光谱、氢核磁共振谱(1H-NMR)表征了嵌段共聚物的结构组成. 通过表面张力仪测定得到了不同结构嵌段共聚物的平衡表面张力及临界胶束浓度(cmc). 结果显示, 该系列嵌段共聚物的cmc值不仅受到憎水性嵌段的影响, 同时也受嵌段共聚物的体积效应以及嵌段共聚物的几何形状(即嵌段共聚物各嵌段的比例)的影响, PDMS-b-PEO两嵌段共聚物的cmc值表现出了随憎水嵌段增加而相应增加的趋势. 通过透射电子显微镜(TEM)表征发现, PDMS-b-PEO嵌段共聚物在选择性溶剂水中会自组装形成球状、棒状以及囊泡状的聚集体.     

数式同性,追求教学的"本心"--以"分式的加减"为例

2020年的一场疫情,让我们的学习有了诸多变化.在此期间,笔者受邀录制“分式的加减”教学微课,供学生网络学习.对于录制的微课,在授课前笔者精心设计、授课后反复思考,其间的收获颇丰,故撰文与读者交流.一、“分式的加减”教学分析“分式的加减”这节课是苏科版教材八年级下册第十章“分式”的第三节“分式的加减”的内容分式是代数式的重要组成部分.     

基于近红外光谱的粳稻种子快速鉴别方法研究

黑龙江省是我国最大的粳稻产区和商品粮生产基地。水稻种植过程中,选择合适的水稻品种是实现高产的关键环节。在农业生产中,水稻品种的选择受多方面因素影响,一般说来,同一积温带所种植的不同水稻品种在外观上差别不大,甚至没有差别,很难通过肉眼观察进行准确区分。为了快速鉴别肉眼不便区分的不同类别粳稻种子,提出了一种基于近红外光谱技术的粳稻品种快速无损鉴别方法。以黑龙江垦区大量种植的3种不同品种的粳稻种子（垦粳5号、垦粳6号和绥粳4号）作为研究对象,每个品种选取40个样本,其中30个样本做为建模集,10个样本作为预测集,扫描获取全部120个样本的近红外光谱数据。对原始光谱数据（11 520～4 000 cm-1）两端进行裁剪,选取吸光度较强的8 250～5 779cm-1范围内的光谱数据进行研究。首先建立参照模型,即直接对光谱数据建立BP模型1, 同时光谱数据经过一阶导数和Savitzky-Golay平滑预处理后建立BP模型2。模型1的分类正确率为93.3%,预测集均方根误差RMSEP=0.232 8,迭代时间t=3 882.9 s。模型2的分类正确率为100%,RMSEP=0.070 6,迭代时间t=954.5 s。比较两种模型的评价参数RMSEP发现FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,但是由于两种模型未进行降维处理,数据量过大,模型的输入节点过多,迭代时间太长,不利于实际应用。因此利用小波变换多分辨率的特点对数据进行降维处理,采用预测集残差平方和Press值作为评价指标,在多个小波类别和参数中选取分解尺度为5的sym2（symlet2）小波对光谱数据进行压缩和降维处理,将光谱数据由601维降到21维。以小波变换结果作为神经网络输入,建立模型3,并与模型1比较,模型3的分类正确率为93.3%, RMSEP=0.225 0, 迭代时间t缩短至198.9 s,比较结果显示小波降维可以减少神经网络的输入,简化神经网络的结构,从而提高迭代速度,但对提高模型的预测能力效果不明显。上述三种模型比较结果表明,FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,小波降维可以提高模型的迭代速度,综合上述三种模型的比较结果分析,最终建立“FD+SG+小波降维”的21输入、15个隐层、3个输出的神经网络鉴别模型4,其分类正确率达100%,RMSEP=0.029 3, 迭代时间为98.8 s,表明模型4能够完全实现对三种不同水稻品种的快速、准确、无损鉴别。因此,所提出的基于近红外光谱的小波降维和反向传播人工神经网络鉴别模型的方法完全可以用于粳稻种子的快速无损鉴别,同时也为其他农作物种子的快速鉴别提供了参考。     

灌注液体型光滑多孔表面制备及应用

仿猪笼草效应的灌注润滑液的光滑多孔表面(SLIPS)是将润滑液如全氟聚醚、硅油、离子液体等灌注到微/纳粗糙结构基材中制备的。SLIPS材料表面可达到分子尺度的光滑,能显著减小液滴滑动角和滞后角,具有全方位疏液、自修复、透明度高、温度和压力稳定性好等诸多优点,能够高效抑制各种基材包括油脂、血液、冰以及生物膜的黏附,在自清洁涂料、海洋防污、生物医用领域具有广阔的应用前景。近年来SLIPS材料因其具有的特殊表面润湿性能而备受研究者的关注,本文详细介绍了SLIPS材料的构建机理和制备方法,包括浸润法和溶胀法等。综述了SLIPS材料在防污、促进滴状冷凝、防霜防覆冰、油水分离等方面的最新进展,并对SLIPS目前存在的问题与发展方向进行了分析和展望。     

用分光光度计测量校正法确定薄膜基片参数

本文叙述了一种获得薄膜基片光学参数精确值的方法。在推导基片组反射和透过通量的计算结果时,考虑了二次反射。本文还图解了适用于测量的简单程序,求出了基片参量值,并用来校正在薄膜分光光度计测量中的基片影响。把校正过的薄膜测量值与所得到的光学常数计算的数据进行了比较。     

搅拌子固相吸附-热脱附-气相色谱/质谱/质谱法快速测定空气中多环芳烃

利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)涂层的搅拌子作为大气被动采样器,建立了搅拌子固相吸附-热脱附-气相色谱/质谱/质谱联用法(SBSE-TD-GC/MS/MS)快速测定室内空气中多环芳烃的方法。在搅拌子表面涂渍标准样品,待溶剂挥发后放于脱附管内,在多反应监测模式(MRM)下,对多环芳烃子离子、碰撞能量、热脱附参数(脱附温度300℃,冷阱捕集温度-60℃和脱附时间6 min)等条件进行了优化,并建立标准曲线;以12种氘代同位素PAHs为内标,建立了多窗口下16种美国环保署优先检测多环芳烃的分析方法,方法回收率在45.1%~109%之间,检出限为0.020~0.054 ng。利用本方法对模拟燃煤前后室内大气中悬挂搅拌子中的多环芳烃进行了被动吸附与检测,燃煤前后室内大气样品中16种多环芳烃含量分别为4.24~5.32 ng和172~200 ng。     

单层FeSe薄膜/氧化物界面高温超导

单层FeSe/SrTiO₃界面增强超导的发现为理解高温超导机理提供了一个新的途径,也为实现新的高温超导体开拓了新思路.本文通过在SrTiO₃（001）表面高温沉积Mg进而沉积单层FeSe薄膜,制备出了FeSe/MgO双层/SrTiO₃异质结.利用扫描隧道显微镜研究了异质结的电学及超导特性,观测到约14–15 meV的超导能隙,比体相FeSe超导能隙值增大了5–6倍,与K掺杂双层FeSe/SrTiO₃的超导能隙值相当.这一结果可理解为能带弯曲造成的界面电荷转移和界面处电声耦合共同作用导致的超导增强.FeSe/MgO界面是继FeSe/TiO₂之后的一个新界面超导体系,为研究界面高温超导机理提供了新载体.     

Zirconium Aided Epitaxial Growth of In_xSe_y on InP(111) Substrates

Layered material indium selenide(In_xSe_y) is a promising candidate for building next-generation electronic and photonic devices. We report a zirconium aided MBE growth of this van der Waals material. When codepositing zirconium and selenium onto an indium phosphide substrate with a substrate temperature of 400℃ at a constant zirconium flux rate of 0.01 ML/min, the polymorphic In_xSe_y layer emerges on top of the insulating ZrSe₂ layer. Differen...