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目的:比较研究和评价富硒螺旋藻(Se SP)生物转化产生的主要富硒活性形式在体外清除自由基的活性.方法:利用富硒培养技术制备Se SP,从Se SP中分级提取纯化硒总蛋白(Se SP-TP)、硒藻胆蛋白复合体(Se SPPB)、硒藻蓝蛋白(Se SP-PC)、硒多糖(Se SP-PS)和纳米红硒(Nano-Se);电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)测定硒含量;超氧阴离子(·O2)和羟基自由基(·OH)化学发光体系检测自由基清除率,Reed-Muench算法计算半数有效浓度(EC50).结果:Se SP-TP、Se SP-PB和Se SP-PC与不含硒相同形态对自由基的清除作用均显著提高(P0.05),对·O2和·OH清除作用的EC50明显降低(P0.05),Se SP中Se SP-PB在体外对自由基的清除活性最高,其中Se SP-PC可能起主要作用;Se SP-PS硒的质量分数低,其中硒对自由基清除的增强效应尚不明确;微藻转化的NanoSe也具有较强的自由基清除活性.结论:Se SP生物转化富硒活性形式对自由基清除的增强效应与活性硒元素的掺入有关,藻体转化生成的富硒蛋白质产生了协同增效作用明显,生物转化纳米硒作为一种新型活性硒形态值得深入研究. 相似文献
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阐述了食品安全的重要性,指出SPC和HACCP的概念,通过分析辣椒粉生产过程中的潜在危害,制定HACCP危害分析表,并通过统计过程SPC分析辣椒粉生产过程中的微生物管理。 相似文献
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基于复杂网络和机器学习的P2P用户违约预测 总被引:1,自引:0,他引:1
互联网的发展不断冲击着各个行业,P2P行业作为2013年开始兴起的互联网金融中的重要组成部分最近一段时间由于信用违约等原因,给许多用户带来了不小的财产损失.对于P2P行业来说,对用户的信用预测及防范违约风险是事关公司利润的核心问题.本文利用用户手机通讯录之间的包含关系构建社交网络,并从复杂网络的视角加以分析.通过将分析结果转化为机器学习的输入特征,我们用支持向量机的方法挖掘其内在的关联,从而利用用户的社会网络结构性质预测其信用情况.我们的模型基于知名互联网金融公司闪银所提供的大规模脱敏数据,得到了很好的预测效果. 相似文献
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以2-氨基-6-甲基吡啶为初始原料,通过重氮化水解反应合成了6-甲基-2(1 H)-吡啶酮.研究了反应条件对合成产率的影响,确定了最佳反应条件:反应时间3h,温度0~5℃;光照条件下水解;饱和碳酸钠溶液调节溶液的pH值至7.合成产物的结构经熔点测定、1 H-NMR、13 C-NMR表征得到证实,产率达到91.7%. 相似文献
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针对目前研究蒸散发能力解集方面的不足,对联合期望-方差模型进行改进并进一步扩展,建立了将月蒸散发能力解集到日蒸散发能力的解集模型.将模型应用于梅山气象站,1980~1985年蒸发资料用于确定模型参数,1986~1987年资料被合并为月蒸发量用于模型解集计算.结果表明:解集产生的日蒸发量序列随季节的变化趋势与观测值一致,并且变化幅度也与观测值基本一致,日蒸发量观测值与解集值的均值和标准差很接近,部分月份二者几乎相等;所建立的解集模型能够很好地将月蒸发量序列解集到日蒸发量序列,并充分反映日蒸发量的时间变异特性. 相似文献