基于分子印迹技术的Ru（bpy）2+3/MWCNTs-Nafion-SiO2纳米粒子电化学发光传感器高效检测17β-雌二醇

17β-雌二醇等环境内分泌干扰物在水体中分布广、浓度低,对生态系统及人体危害性大。本研究在金电极表面通过多壁碳纳米管( MWCNTs)的静电吸附作用与Nafuon膜的离子交换作用结合纳米二氧化硅( SuO2),固定化Ru( bpy)2＋3,制备Ru( bpy)2＋3/MWCNTs-Nafuon-SuO2修饰电极,提高了修饰电极的灵敏性。通过溶胶-凝胶法制备分子印迹膜提高修饰电极的选择特异性,制得分子印迹-电化学发光传感器( ECL-MIPs)。在优化条件下,即pH 7.4磷酸盐缓冲溶液中,以扫速100 mV/s富集20 mun,对17β-雌二醇进行检测,电化学发光强度与17β-雌二醇浓度在0.03~2.00μg/L范围内有良好线性关系,检出限为0.006μg/L。此传感器可用于实际水样中的17β-雌二醇雌二醇的检测,回收率为88.7%~105.0%。     

基于上下文时序关联的时序知识图谱嵌入方法

时序知识图谱的嵌入表示是知识工程领域的研究热点之一,现有的时序嵌入模型大多通过不同的方式将时间信息融入静态嵌入模型中,以此学习实体和关系的时间演化过程,但是难以挖掘和学习细粒度的时序关联信息。因此本文在之前研究的基础上,提出一种在复数空间下上下文时序关联的时序图谱嵌入表示模型,将细粒度时序信息细分为知识开始时间的相关性和知识时间间隔的一致性。设计了一种上下文感知时序关联信息挖掘方法,筛选语义相似的上下文四元组,挖掘训练四元组中包含的时间信息与上下文四元组时序关联信息,增强嵌入模型对于细粒度时序信息的学习。将本文方法与已有的方法在两个公开的时序知识图谱数据集YAGO11k和Wikidata12k上进行了实验。实验结果表明,对于MRR(mean reciprocal rank)和Hits@k(k=1,3,10)指标,本文方法与已有方法相比都有一定的提升。