排序方式: 共有28条查询结果,搜索用时 8 毫秒
1.
2.
3.
合成纳米颗粒常在尺寸和形状方面具有广泛分布.在很多实验中,需要利用一定大小及形状的纳米颗粒的独特物理化学性质,因此,简便快速的纳米颗粒分离技术越来越受到诸多科学领域的重视.电泳技术以其高分辨率,被广泛用于多种生物大分子如核酸、蛋白质等的分离纯化.纳米颗粒在尺寸上与生物体中的蛋白复合物、细胞器和微生物等十分接近,考虑到带电纳米颗粒与生物分子在电场中的运动行为的相似性,运用电泳技术进行纳米颗粒的鉴定、分离和纯化是一种新的思路,并取得了良好的实验结果.本文主要介绍了琼脂糖凝胶电泳、毛细管电泳以及其他一些电泳技术在纳米颗粒分离中的研究进展. 相似文献
4.
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性(PRV)分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波(PPG)信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播(BP)神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。 相似文献
5.
采用高效液相色谱法结合一测多评法测定了隔山消发酵前后2,4-二羟基苯乙酮、2,5-二羟基苯乙酮和白首乌二苯酮等3种苯乙酮类化合物的含量。分别制备发酵前后的隔山消样品溶液,色谱分析中采用Thermo C18色谱柱作为固定相,用不同比例的水(A)、乙腈(B)和甲醇(C)的混合液作为流动相进行梯度洗脱,达到上述3种组分的良好分离。采用二极管阵列检测器在相同的检测波长(265nm处)分别测定3种组分的峰面积。分别用一测多评法(QAMS)和外标法计算所测定组分的含量,结果表明两种计算方法所得结果相似性极高,据此认为在隔山消发酵前后的样品溶液中各组分的质量评价中采用QAMS是可行的。按上述方法分析了同一批隔山消样品12份,取其中6份经发酵处理,对所得结果的平均值进行了比较,未经发酵的样品溶液中2,4-二羟基苯乙酮的质量分数为0.208mg·g^-1、2,5-二羟基苯乙酮的质量分数为0.152mg·g^-1,与经发酵的样品溶液中的质量分数(2,4-二羟基苯乙酮的质量分数为0.235mg·g^-1、2,5-二羟基苯乙酮的质量分数为0.180mg·g^-1)相比呈升高趋势,而白首乌二苯酮的质量分数由未经发酵样品溶液中的0.678mg·g^-1下降为发酵样品溶液中的0.543mg·g^-1。此外,研究结果还表明,不同含量的2,5-二羟基苯乙酮和白首乌二苯酮相对于2,4-二羟基苯乙酮(参照物)的相对校正因子和相对保留时间基本相同。 相似文献
6.
Arc root motions in generating dc argon hydrogen plasma at reduced pressure are optically observed using a high-speed video camera. The time resolved angular position of the are root attachment point is measured and analysed. The arc root movement is characterized as a chaotic and jumping motion along the circular direction on the anode surface. 相似文献
7.
本文根据文献[1]导出了有源子网络抽取定理和无源子网络抽取定理,它们是文献[2]中参数抽取定理的推广,应用它们求全符号网络函数,可以大大简化有源网络的多层撕裂拓扑分析法,更便于在计算机上实现。应用它们求部分符号网络函数,不仅可使计算机所能分析的电网络规模扩大到一般数值分析程序所能处理的阶数,而且可使其中符号子网络的规模扩大到一般拓扑分析程序所能处理的阶数。后者是目前惯用方法(参数抽取法和插值法等)做不到的。 相似文献
8.
基于前列腺癌检测中获取的表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)数据,提出一种概率主成分分析(PPCA)联合支持向量机(SVM)的分类方法。对临床322例血清样本的质谱数据进行特征提取,以随机选取训练样本集(225例)构造SVM判别模型,对剩余样本集(97例)进行测试。采用均方根误差、识别率与预测率指标,将所构造的PPCA-SVM模型分别与偏最小二乘(Partial least squares,PLS)和PCA-SVM模型进行比较,发现PLS模型的识别率和预测率分别为90.92%和76.38%,PCA-SVM模型分别为99.23%和84.63%,而PPCA-SVM模型分别为99.01%和90.41%。因此SELDI-TOF-MS技术结合PPCA-SVM在样品分类中具有准确、重复性好等优点,为前列腺癌早期诊断提供了一种新方法。 相似文献
10.