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41.
将近红外漫反射光谱与偏最小二乘法结合建立了判别保质期内和过期奶的检测方法。分别准备君乐宝、蒙牛和伊利纯牛奶样品,并采集所有样品过期前后三个月的近红外漫反射光谱。研究了牛奶在保质期内与过期后的近红外光谱特性,并进行差谱分析,指出随过期时间增长,牛奶中脂肪和蛋白质含量减少。在此基础上,分别建立了保质期内和过期奶的判别模型,未知样品的判别正确率为91.6%,过期程度拟合相关系数为0.994。 相似文献
42.
采用密度梯度离心法及DNaseⅠ、RNase消化法制备并纯化了长吻鮠 (LeiocassisLongirostris)肝脏线粒体DNA(mtDNA).用9种限制性内切酶对mtDNA进行了分析.XhoⅠ、BglⅡ、EcoRⅠ、PstⅠ、BglⅠ、BamHⅠ、XbaⅠ、HindⅢ、SalⅠ在长吻 mtDNA分子上分别具1、3、3、2、1、2、4、7、0个切点.mtDNA分子量约10.31×105道尔顿,大小为16.69kb.根据单酶和双酶解片段的数目和分子量,建立了长吻 mtDNA的限制性酶切图谱. 相似文献
43.
对嗜麦芽假单胞菌P2菌株(PseudomonasmaltoohiliaP2)的质粒pSH1进行了限制酶切分析,确定了BglⅡ、EcoRⅠ、PstⅠ、XbaⅠ、BamHⅠ、BglⅠ、及PvuⅡ共7种限制性内切酶在pSH1、质粒上的切割位点,前4种酶均为单一切点;后3种依次为2、7、5个切点.通过双酶切和部分酶切的方法绘制了pSH1质粒的限制酶切图谱.将pGP1-2质粒上的卡那霉素抗性基因(kmr)片段插入pSH1,获得了重组质粒pSH2.pSH2是由pGP1-2质粒上大小为2.90kb的DNA片段(含kmr)和ghH1经BamHⅠ-PstⅠ双酶切产生5.70kb大片段组成,它能够重新转化到喀麦芽假单胞菌受体(kmr)中,其kmr标记能够得到稳定的表达. 相似文献
44.
45.
人类指尖的指纹图案以及互锁的表皮-真皮微结构在放大触觉信号并将其传递给各种机械感受器方面发挥着关键作用,从而实现对各种静态和动态触觉信号的时空感知。本文报道了一种受指尖皮肤微结构启发的微纳光纤柔性触觉传感器,该传感器具有环形脊的指纹状表面、错峰互锁的微结构以及刚度差异化的树脂/聚二甲基硅氧烷多层结构。通过这些设计特征,传感器能够以高耐久性、高灵敏度(20.58%N-1)、快速响应(86 ms)及大动态范围(0~16 N)检测多种时空触觉刺激,包括静态、动态压力和振动,并能够识别物体的硬度和表面纹理差异。该传感器具有结构紧凑、制作简便、易集成、抗电磁干扰等优点,可被应用于机器人皮肤、可穿戴传感器和医疗诊断设备中。 相似文献
46.
小菜蛾颗粒体病毒DNA用BamHI和XhoI酶切,经0.75%琼脂糖凝胶电泳,分别得到12条带和8条带,平均分子量为113.0kb.用Supercos1Cosmid作载体,将Sau3AI部分消化的PxGV-DNA随机片段插入该载体的BamHI酶切位点,转化于XL1-Blue受体菌,经Amp平板筛选转化子,挑出256个Amp+菌落,以32P-dCTP标记的PxGV-DNA为探针,斑点杂交筛选得到59个阳性重组体,再经电泳检测,得到了59个不同大小的PxGV-DNA片段克隆. 相似文献
47.
建立了高效液相色谱-串联质谱法(HPLC-MS/MS)测定卷烟中甘草酸的分析方法。采用甲醇-5mmol/L醋酸铵水溶液(4∶1)为萃取溶剂,经Agilent ZORBAX Eclipse XDB-C18色谱柱(2.1 mm×150 mm,3.5μm)分离后,串联质谱多反应离子监测模式(MRM)检测,外标法定量。甘草酸在0.05~2.50 mg/L浓度范围内线性良好,相关系数大于0.999 4,方法的定量下限为4.8 mg/kg;回收率为89.1%~105.0%,日内、日间相对标准偏差(RSD)均不大于5%。 相似文献
48.
49.
采用电感耦合等离子体原子发射光谱法测定胡蜂酒中20种无机元素,建立无机元素对照指纹图谱,对重金属元素进行风险评估。结果表明,胡蜂酒中无机元素种类丰富,其中P、K、Na元素占测定总元素的96.14%。有害元素Pb、Cd、As、Hg、Cu含量符合国家药典标准要求,Cu的靶标危险系数(THQ)为1.00×10-2,THQ<1说明摄入的重金属对人体健康造成的影响不明显。不同产区胡蜂酒金属元素含量存在差异,根据金属元素图谱得出元素含量按原子序数顺序出现相似的分布态势。结果表明,胡蜂酒中含有丰富的金属元素,很多为营养微量元素,有害元素(Pb、Cd、As、Hg、Cu)含量符合药典要求,从金属元素方面单一来看,饮用胡蜂酒没有明显的健康风险。胡蜂酒无机元素指纹图谱可为胡蜂酒的鉴别提供一定的的参考依据。 相似文献
50.
基于不同的机器学习方法探索识别抗肿瘤药的合适的特征筛选方法。收集了200个抗肿瘤药和600个非抗肿瘤药,形成三组不同的平衡数据集。采用斯皮尔曼系数与谷本系数计算的相关性矩阵与6个特征重要性指标结合进行相关性特征筛选。筛选后的数据集使用自适应提升树、随机森林、支持向量机进行分类。基于三个平衡数据集,采用的特征筛选方法对不同的机器学习方法获得的评价指标均有不同程度的提升。特别是自适应提升树,与其他筛选操作相比,至少有一种改进的特征筛选方法提升了六个评价指标的所得值。根据三个数据集的结果分析,重要性指标中整体方差和信息熵表现得更好,为将来的抗肿瘤药物识别提供一定的参考。 相似文献