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11.
12.
微量元素对胎儿发育影响的临床研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为了解小于胎龄儿的血锌、铜、铅的变化 ,对 3 8例小于胎龄儿 (其中 1 2例有先天缺陷 )进行了血锌、铜、铅三种微量元素检测 ,并与 3 1例健康足月适于胎龄儿比较。结果表明 ,3 8例小于胎龄儿血锌、铜、铅结果分别为 49 4± 1 9 88μmol/L、 1 0 7± 3 3 μmol/L、 1 5± 0 83 μmol/L ;与正常对照组 (分别为 62 3 9± 1 5 2 9μmol/L、 1 1 0 2± 1 73 μmol/L、 0 82± 0 3 9μmol/L)比较 ,血锌明显低于正常组 ,t=-2 88,P <0 0 1 ;血铅明显高于对照组 ,t =4 6,P <0 0 1 ,有显著性差异。两组血铜无明显差异。小于胎龄儿血锌降低 ,血铅增高 ,而且其先天性缺陷者占3 5 .5 8% ,证明胎儿的低锌高铅状态对其生长发育有重要影响。 相似文献
13.
硬木热解过程中颗粒内部二次反应的数值研究Ⅱ.数值模拟结果 总被引:1,自引:4,他引:1
为了研究生物质(硬木)热解过程中颗粒内部的二次反应,对流化床环境下单颗粒生物质热解模型进行了求解。计算针对典型大颗粒和典型小颗粒在流化床反应器反应条件下的热解过程,对不同大小颗粒内部各种产物的生成、消耗、积累以及逃逸行为进行了定量描述。计算结果表明:对于直径为2mm的小颗粒,颗粒内二次裂解的份额可以忽略,但是对于直径10mm的大颗粒,热争过程中有超过20%的一次焦油参加了颗粒内部二次反应,颗粒内二次裂解显著地改变了热解产物分布,改变了热解产物的品质。 相似文献
14.
15.
16.
目的 探讨钙蛋白酶-10 基因(CAPN-10)单核苷酸多态性-19(SNP-19)与多囊卵巢综合征(PCOS)的相关性。
方法 采用聚合酶链反应- 限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)技术,对107 例PCOS患者(PCOS 组)及111 例健康体检者(对照组)的CAPN-10 SNP-19 进行分析,并测定其性激素和生化指标。PCOS组再根据BMI与胰岛素抵抗(IR)稳态模型指数(HOMA-IR)分为肥胖组与非肥胖组、IR 组与非IR 组,分析CAPN-10 SNP-19 与其关系。结果 与对照组相比,PCOS 组BMI、空腹血糖(FPG)、TG、TC、LDL、黄体生成素(LH)、黄体生成素/ 卵泡刺激素(LH/FSH)、睾酮(T)均升高(均P<0.01)。PCOS 组CAPN-10 SNP-19 1等位基因及1/2基因型频率均高于对照组(均P<0.05);且CAPN-10 SNP-19 1/2基因型PCOS 发病风险较1/1、2/2 基因型增加约2倍(OR=1.9,95%CI=1.1~3.3,P<0.05)。CAPN-10 SNP-19 1、2等位基因频率PCOS 肥胖组与非肥胖组、IR 组与非IR组比较均无统
计学差异(均P>0.05);PCOS 肥胖组和IR组CAPN-10 SNP-19 1/2基因型频率分别高于非肥胖组和非IR 组,但差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论 CAPN-10 SNP-19 与PCOS 遗传易感性有关,可能与PCOS 肥胖及IR 无关。 相似文献
17.
采用ICP-MS以无水氯化镁、碳镁摩尔为5~8:1的氯化镁醇合物丙烯聚合催化剂载体和碳镁摩尔比为12:1的六乙醇合氯化镁为对象,分别在普通模式、He模式下采用外标曲线加内标校正法和He模式下标准加入法测定其中的镁含量,并取几个典型样品采用ICP-OES进行镁含量测定。考察了采用ICP-MS测定丙烯聚合催化剂载体中镁含量时碳可能产生的影响。实验结果表明,对于碳镁摩尔比从5~8∶1到12∶1样品,碳对镁含量分析的影响均很小,其镁含量均可以在普通模式下采用外标曲线加内标校正法进行快速、简单、准确的测定。 相似文献
18.
以天然产物α蒎烯为原料,经多步反应合成了9个新型α-蒎烯基苯磺酰胺类化合物(7a~7i),其结构经1H NMR、 13C NMR、 FT-IR和MS(ESI)表征。采用离体法测试了化合物的抗真菌活性。结果表明:在50 μg·mL-1浓度下,目标化合物对黄瓜枯萎病菌、花生褐斑病菌、苹果轮纹病菌、小麦赤霉病菌以及番茄早疫病菌等5种植物病原菌有一定的抑制活性,其中化合物α-蒎烯基p-氯苯基磺酰胺(7d, R=p-Cl)和α-蒎烯基o-硝基苯基磺酰胺(7h, R=o-NO2)对苹果轮纹病菌的抑制率分别为83.9%和79.6%(B级活性水平),优于阳性对照百菌清(75.0%);化合物α-蒎烯基m-甲基苯基磺酰胺(7b, R=m-Me)对番茄早疫病菌的抑制率为82.2%(B级活性水平),优于阳性对照百菌清(73.9%)。- 相似文献
19.
20.
基于光谱技术的杨梅汁品种快速鉴别方法的研究 总被引:6,自引:6,他引:0
为了实现杨梅汁品种的快速无损鉴别,提出了一种用可见和近红外光谱技术快速鉴别杨梅汁品种的新方法。首先采用偏最小二乘法进行模式特征分析,经过交互验证法判别,确定最佳主成分数为9。完成特征提取后,将这9个主成分作为神经网络的输入变量,建立了三层BP神经网络,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。3个品种的杨梅汁样本数均为20,共计60个样本。在神经网络学习中,将其分成训练集样本51个和预测集样本9个。对9个未知样本进行预测,准确率为100%。说明本文提出的基于光谱技术和模式识别的方法具有很好的分类和鉴别能力。 相似文献