白三叶草花蜜腺的发育解剖学研究

白三叶草花蜜腺突起环状，位于花丝基部并延续至花托上，属于环状花托／雄蕊蜜腺，蜜腺由分泌表皮和产蜜组织组成．在花的发育过程中，蜜腺由本身的原始细胞分裂，分化而来．分泌表皮具角质层，其上分布有变态气孔器，蜜汁经产蜜组织合成后，经变态气孔器泌出．     

瑶药野葛花中6种无机元素的测定

用原子吸收光谱法测定野葛花原生药、野葛花汤剂中的 Ca、Mg、Cu、Zn、Fe、Mn等 6种无机元素含量。结果表明 ,原药和水煎液中 Ca、Mg含量比较丰富 ;各种元素的煎出率存在着较大的差异 ,其中 Cu、Zn、Fe的煎出率较高 ,Zn最高 ,达到了 82 .5 6 % ;Ca最低 ,为 5 .5 8%。并且将其结果与葛根的无机元素做了比较。为探讨无机元素与中药药效之间的关系提供了基础数据。     

翠雀花的生物碱成分

从翠雀花根的乙醇提取物中分得两个新的C~2二萜生物碱:翠雀花定(1)和乙酰翠雀花定(2)经谱图分析(IR, ^1H和^13C NMR, )推定了它们的结构。迄今报告的C~20二萜生物碱中, 1和2在结构上是具有含氧了取代基最多的两例药理试验表明,2有镇痛作用。     

弯距翠雀花中二萜生物碱的结构鉴定

从弯距翠雀花(Delphinium campylocentrum Maxim.)全草中分离得到7种二萜生物碱, 其中弯翠生(1)和弯翠亭(2)为两个新的C₁₉-二萜生物碱, 其余5个为已知的二萜生物碱. 化合物1和2的结构通过现代波谱技术, 包括二维核磁共振谱和高分辨质谱, 予以了确证.     

多花蔷薇花净油化学成分研究

多花蔷薇(Rose multiflora. cathayensis)又名红刺玫、刺花,系多年生落叶灌木,野生于甘肃省陇南山区,生长在海拔500～1900 m的山峰、河岸或山坡缘及灌木丛林中,花的资源丰富,是甘肃省目前需开发的野生芳香植物之一,多花蔷薇花为粉红色,花期为5月中旬至5月底,花中含芳香油,可用作化妆、皂用香精等,有关多花蔷薇花的化学成分,未见文献报道,我们将多花蔷薇花的石油醚浸膏用乙醇在0℃脱蜡3次得净油,再经硅胶柱层析分离得纯     

青海翠雀花挥发油化学成分的研究

毛莨科翠雀属(Delphinium)植物主要分布在北温带,我国约有近120种翠雀属植物[1],广泛分布在西藏、四川西部、青海和甘肃,生于海拔2100～4000米山地草坡或多石砾山坡,其中许多是著名的中药,具有镇痛、消炎、抗菌治疗心血管病、抗癌等功效[2],陈耀祖院士等曾对川西翠雀和甘肃南部的蓝翠雀中二萜生物碱的提取分离及结构鉴定进行了研究[3],考虑到同一种植物生长的环境不同,所含化学成份也不尽相同,我们选择了青海翠雀进行了研究[4],以充分利用和开发我国的药用植物资源.中药的神奇功效体现在多种成分的协调作用,对中草药进行多个部位,多种成分的综合研究是中药现代研究的发展方向[5],本文用GC-MS对青海翠雀花挥发油的化学成分进行了研究.     

麝香草的新单萜配糖物的分离与合成

从麝香草(Thymus vulgaris L)的甲醇萃取物中分离出三个单萜配糖物. 用核磁共振光谱确定了它们的结构为对伞花-9-基-β-D-葡糖苷(1), 5-β-D-葡糖苷百里氢醌(2)和2-β-D-葡糖苷百里氢醌(3). 其中1是新化合物, 用以对伞花-9-醇为原料的对映体选择性合成方法确定了化合物1的8位的立体化学为R型.     

还原氧化石墨烯@泡沫镍载CoO纳米花电极制备及催化CO2性能

本文以氧化石墨烯包覆泡沫镍电极(GO@NF)作为基底,采用水热法在GO@NF基底上原位生长CoO纳米花,同时GO在水热过程中被同步热还原为还原氧化石墨烯(RGO),从而一步制得还原氧化石墨烯包覆泡沫镍负载CoO纳米花电极(CoO/RGO@NF)。使用XRD和SEM对CoO/RGO@NF电极进行表征,发现CoO纳米花均匀生长在泡沫镍三维网络结构上,CoO纳米花为大量针状纳米棒围绕一个中心而成的花状结构,纳米棒的长度约为10 ~ 15 μm,直径约为100 ~ 200 nm。使用循环伏安和线性扫描法测试了CoO/RGO@NF电极电催化CO₂的还原性能,在-0.76 V（vs. SHE）电位下,CoO/RGO@NF电极电催化CO₂还原的电流效率达到70.9%,产甲酸法拉第效率达到65.2%,甲酸产率为59.8 μmol·h^-1·cm^-2,且电极可持续稳定电催化还原CO₂ 4 h,表明CoO/RGO@NF电极对CO₂电还原有着优良的催化活性、选择性和稳定性。     

近红外光谱法用于纯化过程中鞣花酸含量的监控

采用近红外光谱技术结合遗传算法优化的小波神经网络,对大孔树脂纯化过程中橄榄果中的鞣花酸含量进行监控。通过小波变换对光谱进行去噪、压缩,作为人工神经网络的输入,同时以遗传算法优化神经网络的权值与阈值,并与常用的偏最小二乘(PLS)线性模型的建模效果进行比较。实验结果表明,两者都能够较准确的预测鞣花酸的含量,相对而言,人工神经网络(ANN)效果较好。