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431.
扇贝肉营养成分分析研究 总被引:7,自引:0,他引:7
应用氨基酸自动分析仪分析了扇贝肉中的氨基酸含量,用原子吸收光谱法测定了其中钙、镁、锌,硒等元素的含量,为扇贝的开发研究提供了营养学依据。 相似文献
432.
433.
基于表面等离子体子共振的B因子传感器 总被引:2,自引:0,他引:2
以分辨率较高的一米光栅单色仪为分光系统,光电倍增管为检测系统,改进了自行组装的表面等离子体子共振(SPR)传感装置,提高了仪器的检测能力约50倍,对于发展改变波长模式的SPR传感器具有重要意义。以对金和抗体均有较强吸附作用的葡萄球菌A蛋白为基底膜,观测了人的B因子抗体和抗原之间免疫反应的动力学过程,并研究了B因子的定量测定。结果表明,B因子抗原的浓度在0.02~5μg/mL范围内与信号的响应值呈线性关系。该传感器灵敏度高,选择性和重现性均好。 相似文献
434.
粗糙贵金属可以作为SERS基底,金属有机框架化合物(MOFs)是一种有周期性重复结构的孔状化合物,由于其具有较大的比表面积和可以调节孔径的特点[1],将其与金属纳米粒子结合,形成复合材料,克服了贵金属不稳定易聚集的缺点,有利于拉曼增强。该工作是以ZIF-8这种典型MOFs作为基础,利用ZIF-8超强的吸附性,在ZIF-8上通过静电吸附作用负载AuNPs,制备了ZIF-8@Au复合基底,发现由于Au的电磁增强效应[2],可以实现对氨基酸分子的较好SERS增强,从而用于杂粮中氨基酸成分的高效SERS检测。 相似文献
435.
为了探究干旱胁迫对茶树幼苗叶绿素荧光参数的影响,选取龙井茶树幼苗进行干旱胁迫实验。利用叶绿素荧光成像技术提出斜率荧光指数SFI评估茶树幼苗干旱胁迫状况,计算1~8天内同一时刻灰度均值的极差R,以R的相对误差δ<5%确定极差稳定的时间范围,建立该区间内曲线上各点斜率变化与胁迫天数的相关模型。分析比较了斜率荧光指数SFI、动态荧光指数DFI、光合功能指数PFI、荧光衰减比率Rfd与胁迫天数之间的相关性。结果表明:Rfd和PFI与胁迫天数之间没有明显的相关性,SFI和DFI与胁迫天数之间有相关性。感兴趣区域ROI为50×50pixel时,SFI与干旱胁迫的天数之间的相关性(决定系数R2=0.94)明显高于DFI与胁迫天数之间的相关性(R2=0.60)。利用SFI评估茶树幼苗受干旱胁迫状况具有更高的准确率,为现代农业中监测植物生长状况提供了参考。 相似文献
436.
437.
438.
对L-苯丙氨酸(L-Phe)为模板分子、分别以氯化1-羧甲基-3-乙烯基咪唑离子液体([VIM]Cl)、甲基丙烯酸(MAA)和4-乙烯基吡啶(4-VP)为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯(EGDMA)为交联剂的分子印迹组装体系进行分子模拟分析、荧光光谱分析,预测较优功能单体,辅助设计了L-苯丙氨酸分子印迹聚合物(L-MIPs);其次,通过实验系统研究了功能单体种类对L-MIPs的吸附性能和印迹因子的影响,并比较了分别以[VIM]Cl、MAA和4-VP为功能单体制备的L-苯丙氨酸印迹聚合物的吸附行为,运用多种表征方法对L-MIPs形貌、表面元素组成、热稳定性进行了研究。结果表明以[VIM]Cl为最优功能单体,且制备的聚合物在300 °C内具有较好的热稳定性,在浓度为1.0 mg.mL-1,饱和吸附量可达33 mg.g-1,印迹因子可达3.86。相对于结构类似物D-Phe、L-His或L-Trp,识别因子β分别达到1.24,1.41和1.30。因此,采用计算机模拟的方法对于分子印迹体系的中功能单体的筛选及分子印迹聚合物性能的预测有重要的意义。 相似文献
439.
设计正交实验,以MgCl2·6H2O和NH4HCO3为原料,采用低温水热法合成三水碳酸镁晶须.通过改变实验条件,实现了对三水碳酸镁晶须形貌的调控.利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)对产物结构和形貌进行了表征.结果表明:反应温度40~ 50℃、n(Mg2+)∶n(HCO3-)=1∶2.2、pH =8.8 ~9.0、搅拌速度130 r/min、陈化时间3h、反应时间70 min,制备出的MgCO3·3H2O晶须呈一维针状,沉降性能好,长径比可达29.60.最优实验条件同样适用于卤水资源体系. 相似文献
440.
为了实现钢结构防火涂料在流通使用领域中不同品牌的现场快速鉴别,提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别钢结构防火涂料品牌的方法。运用光栅扫描型近红外光谱仪器,通过近红外漫反射光谱获取不同品牌钢结构防火涂料的光谱曲线,并对光谱数据进行标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、Norris二阶求导等优化处理。利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对钢结构防火涂料品牌进行聚类分析,前五个主成分的累积方差贡献率已达到99.791%,以PC1,PC2和PC3×10的得分值对所有建模样品在三维空间作图,对不同品牌的钢结构防火涂料具有很好的聚类作用。利用5个品牌的各25个样品建立校正模型,用余下5个品牌的各5个样品,共计25个样品进行外部验证,通过未知样品光谱的主成分得分值计算其与校正模型中每个品牌的马氏距离值,实现未知样品的品牌鉴别。建立的定性分析模型对未知样品的外部验证正确率达到100%。说明该分析方法能够快速准确的鉴别钢结构防火涂料品牌,并为市场规范提供技术参考。 相似文献