Two new compounds from Zingiber officinale

A new cyclic diarylheptanoid,1,5-epoxy-3-hydroxy-1-(3-methoxy-4,5-dihydroxyphenyl)-7-(4-hydroxyphenyl)-heptane (1),as well as a new monoterpene,10-O-β-D-glucopyranosyl-hydroxy cineole (2) were isolated from the rhizomes of Zingiber officinale. The structures of compounds 1 and 2 were established based on their spectral data.In addition,the antioxidant activities of these compounds were also measured.     

d9配合物MOSE曲面和几何构型的研究

d~9电子构型的金属离子所形成的配合物几何构型一般为拉长八面体或平面正方形,晶体场理论和角重叠模型都对此作出了较满意的描述,但就该电子构型的中心离子与指定配体配位时易形成配合物的配位数、配体所处的位置等问题,至今尚无满意解释.本文通过分子轨道稳定化能(MOSE)的计算及其曲面的绘制,形象地解释了上述问题.     

生姜挥发性成分的分析

本文采用水蒸气蒸馏法提取了生姜挥发性成分，并用GC／MS方法对提取的挥发性成分进行了鉴定。共鉴定了30种化学成分，并进行了讨论。     

稻瘟灵单克隆抗体的制备及评价

该文制备了农药稻瘟灵的单克隆抗体,并建立了稻瘟灵的酶联免疫吸附（ELISA）检测方法。在完全保留稻瘟灵结构的基础上从二硫杂环戊烷结构中衍生不同长度的活性手臂制备了2个半抗原,并分别与载体蛋白偶联合成免疫原与包被原。通过小鼠免疫、细胞融合、淘筛、腹水制备等步骤获得特异性识别稻瘟灵的单克隆抗体mAb-DWL。结果显示,基于mAb-DWL构建的间接竞争ELISA法的半抑制浓度（IC50）为55.2 ng/mL,线性范围为4.6～530.2 ng/mL,其与结构类似物的交叉反应可忽略不计。所建立的ELISA方法对蔬菜及粮食等样品的加标回收率为77.2%～116%,可用于实际样品的快速检测。     

舞花姜的化学成分

舞花姜（Ｇｌｏｂｂａｒａｃｅｍｏｓａｓｍｉｔｈ）为姜科舞花姜属植物,产于我国南部、西南部等地。其根和果实在民间药用,有健胃、消炎的功能,用于治疗胃炎、消化不良、急慢性肾炎等［１］。尚未见有关舞花姜属植物化学成分和药理活性的研究报道,为此我们对其地下部分的化学成分进行了研究。乙醇提取物的石油醚可溶部分经硅胶柱和萄聚糖凝胶柱层析分离得到五个化合物,经光谱鉴定为木栓酮（ｆｒｉｅｄｅｌｉｎ１）,ｃｙｃｌｏｅｕｃａｌｅｎ－ｏｌ（２）、３－羟基－豆甾－５烯－７－酮（３－ｈｙｄｒｏｘｙ－ｓｔｉｇｍａｓｔ－５－…     

多粘类芽孢杆菌BS04拮抗成分分离纯化及其特性

用改良的琼脂孔扩散实验进行生物活性跟踪,分离纯化了多粘类芽孢杆菌BS04的拮抗成分,将纯化样品溶解在水中,测定其对青枯假单胞菌的拮抗作用,结果显示BS04拮抗成分能耐受广泛的pH,并且热稳定性好,活性不受蛋白酶K和胰蛋白酶影响,这些说明细菌BS04具有作为生物防治制剂的潜力。同时,拮抗成分的薄层层析、红外光谱以及质谱结果暗示此活性成分可能为4个分子量相近的肽类物质。     

热烈祝贺姜德生教授当选为中国工程院院士

金猪岁末，佳音频传。本刊编委会副主任，湖北省光学学会副理事长姜德生教授在中国工程院两年一次的院士增选中当选为中国工程院院士，在此，我们向姜德生教授表示热烈祝贺!     

高效对映体选择性合成Blastmycinone

本文报道了利用四氯化钛媒介的不对称aldol缩合为关键步骤合成抗生素antimycin A的降解产物blastmycinone，并介绍了在研究过程中所观察到的一些意外现象。     

动态表面增强拉曼光谱在敌瘟磷快速定量分析中的应用

动态表面增强拉曼光谱是在干态与湿态表面增强拉曼光谱(SERS)检测的基础上发展而来的,不仅具有极好的信号增强,还具有良好的重复性与稳定性。提出了一种基于动态SERS与多元分析方法的敌瘟磷快速定量分析方法。实验中,首先测量100,50,10,5,1,0.5和0.1 mg·L-1敌瘟磷动态SERS谱图,并使用多项式校正方法去除光谱基线漂移。然后,处理后的全范围(600~1 800 cm-1)与特征范围(674~713,890~1 195,1 341~1 399和1 549~1 612 cm-1)光谱分别利用支持向量机回归(SVR)构建定量模型,实现对敌瘟磷的定量分析。同时,实验还评估了主成分分析(PCA)对定量分析结果的影响。实验结果表明特征范围光谱所建立的模型预测误差较小,而数据经过PCA处理后预测误差得到进一步下降。最优回归模型是由特征范围光谱经PCA处理后所构建的模型(RMSECV=0.065 7 mg·L-1),模型能够准确地预测敌瘟磷溶液浓度。为了测试实际检测中的效果,该方法被用来对苹果表面的敌瘟磷残留进行检测,并通过气相色谱法进行验证。结果表明该方法对于同一样本多次检测值波动较小,且检测均值与气相色谱检测值相差较小,相对误差最大仅为5.13%。此外,动态SERS检测可在2 min内完成,且后续数据处理也可在数秒内完成,同时整个过程的试剂消耗仅在2 μL左右。因此,所提出的方法在敌瘟磷快速准确检测具有极大优势。     

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究

采用Vis-NIR技术对水稻穗颈瘟染病程度分级方法进行了研究。分别基于原始光谱,变量标准化(SNV)预处理后和多元散射校正(MSC)预处理后的光谱,应用无信息变量消除法(UVE)结合连续投影算法(SPA)对Vis-NIR光谱区进行有效波长的选择。选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明SNV-UVE-SPA建立的LS-SVM模型预测效果最好。通过SNV-UVE-SPA从全波段600个波长中选择了6个最能够反应光谱信息的波长(459, 546, 569, 590, 775和981 nm)。SNV-UVE-SPA-LS-SVM组合模型对预测集样本预测得到的确定系数(R2_p),预测集的预测标准差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别达到了0.979,0.507和6.580。结果表明,采用Vis-NIR光谱技术对水稻穗颈瘟染病程度进行分级是可行的。通过UVE-SPA得到的有效波长能够很好地代替全波长。