山羊乳酪蛋白酶解条件优化及其抗菌活性研究

为制备山羊乳酪蛋白抗菌肽,以新鲜无抗山羊乳为原料,采用碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胰蛋白酶和胃蛋白酶在最适条件下酶解山羊乳酪蛋白,以沙门氏菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑菌圈直径为指标,筛选最适水解酶,并通过单因素实验和正交实验确定水解酶水解山羊乳酪蛋白的最适条件。结果表明:木瓜蛋白酶是酶解山羊乳酪蛋白的最佳蛋白酶,其酶解物对沙门氏菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑制作用最强;确定了木瓜蛋白酶水解山羊乳酪蛋白的最佳工艺。     

山羊乳酪蛋白抗菌肽分离纯化及结构鉴定

为制备山羊乳酪蛋白抗菌肽,阐明抗菌肽的构效关系,采用LS-106大孔吸附树脂、凝胶色谱和高效液相色谱(HPLC)对山羊乳酪蛋白酶解物进行逐级分离纯化,以对大肠杆菌、沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的抑菌圈直径、最小抑菌浓度(MIC)和最小杀菌浓度(MBC)为指标,对分离组分进行抑菌试验,采用预测软件、质谱与圆二色谱对分离抗菌肽的一、二级结构进行预测和鉴定。试验结果表明:(1)大孔吸附树脂分离酶解液,其中体积分数为60%的乙醇洗脱组分抑菌作用较强。(2)凝胶色谱将60%乙醇洗脱组分分离成3个色谱峰,峰3抑菌作用较强。(3)HPLC将峰3分离为2个组分F3-1和F3-2,其中F3-1对大肠杆菌、沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的MIC均为297.9μg/mL,MBC为1191.6μg/mL;F3-2对大肠杆菌的MIC和MBC分别为309.2,1236.8μg/mL,对沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的MIC均为154.6μg/mL,MBC为618.4μg/mL。(4)F3-1和F3-2的一级结构分别为Leu-Gly-Gly-Val-Gln-Glu-Pro-Asp-Pro-Asn-Thr-Asp-Val-Arg(1497.76)和Val-Val-Asn-Leu-Glu-GluLys-Leu-Pro-Gly(1242.66)。F3-1和F3-2均属阴离子抗菌肽,虽然其抑菌作用稍弱于阳离子抗菌肽,但是其二级结构为无毒性的无规则卷曲结构,与α-螺旋结构抗菌肽相比,在食品、药品和化妆品等安全应用方面潜力巨大。     

松花江流域极端气象水文要素分析

利用松花江流域1961—2018年逐日降水及逐日径流数据资料,基于11个极端降水指标和5个极端径流指标,采用趋势分析法、Mann-kendall非参数检验方法、Mann-kendall突变检验法、克里金插值法、皮尔逊相关系数等方法分析了松花江流域极端降水及极端径流事件的变化特征、地区性差异和规律,同时分析了极端降水和极...     

水泥窑协同处置废弃物预处理系统概述

北京金隅北水环保科技有限公司在原有的6套工业废弃物预处理系统基础上升级优化改造后形成了14类21套成熟的废弃物处置系统,能够处置《国家危险废物名录》46类中的28类危险废物,具有年处置10万t危废、10万t污染土及1万t生活污泥的能力。金隅北水预处理系统可根据废弃物物理化学特性,选择不同的预处理系统,每种废弃物均可选择多类预处理系统,每类预处理系统可适用多类废弃物。本文对金隅北水模式水泥窑协同处置废弃物预处理系统进行总结概述,可为其他水泥窑协同处置企业提供参考,具有借鉴意义。     

超高模架支撑施工安全与技术管理探究

建筑业的发展和人民生活需求有着密切的关联,近年来建筑项目规模越来越大,高支模、大跨度、大空间的现浇混凝土结构越来越多,尤其是高支模施工技术是一项比较复杂的系统,是施工安全管理的重点、难点。超高模架支撑系统的应用如今越来越普遍,但在具体实施过程的各个工序环节都存在着各种不合规的现象,导致超高模架体系的存在的风险加剧。基于此,以某项目入手,从模架施工的方案、施工、安全措施、验收、过程监督管理等方面介绍可能存在的不合规现象,总结了超高模架支撑系统的安全技术管理的具体要点。     

侧向撞击荷载作用下渡槽支承结构安全检测与评价

针对某渡槽桩柱支承结构受到船舶撞击后出现的结构破坏实例，在收集有关工程资料基础上，开展现场检测和监测分析，并利用有限元方法建立渡槽桩柱结构三维实体分析模型，考虑地基与桩基的耦合及上部结构共同作用，对桩柱碰撞过程进行数值模拟计算分析，研究并验证了支承结构受撞击损伤的分布与特征。有限元数值模拟结果表明船舶碰撞过程中渡槽桩柱的高应力区按照成因可分两类：一类是由直接接触载荷引起的高应力区，发生在撞击船与承台碰撞接触面及附近区域；另一类是由于桩柱整体弯曲变形引起，发生在桩柱与承台连接处危险截面，仿真分析和现场检测结果相吻合。通过评定船舶撞击影响，排查渡槽隐患，该研究成果可为下一步渡槽维修加固和设计提供依据。     

大数据和AI驱动的反欺诈模型体系建设实践

在数字化转型的大背景下,针对现阶段电信诈骗骚扰高发的态势,需要积极探索大数据与AI模型相结合的反欺诈数字化创新实践。通过聚焦和分析存量用户开卡、使用、换机等行为数据,构建用户特征画像、识别模型和检出规则,精准定位高风险用户并提前对其进行管控。     

构建集约增存一体化的全渠道金融营销体系

随着移动互联网红利期已过及人口红利已趋于饱和状态,运营商进入存量运营时代,老用户的保有是工作的重中之重。2010年开始,中国消费信贷市场规模增长迅速,形成了发展业务+终端+金融+X模式的市场环境,需要在现有系统上完善营销体系、丰富营销能力、更好地赋能一线生产,确保主流业务覆盖金融市场。为了扩大生产规模,丰富工具,抢占先机志在必得,依托数字化底座和两级运营能力,实现金融间的相互引流、促进,打造第三条业务增长需要。     

运营商用户投诉预判模型研究

为减少运营商用户投诉,实现对用户投诉的事前控制,可以使用决策树算法预测用户投诉的风险度及可能投诉的风险点。通过对大数据平台中海量的管道数据以及用户接触语音、上网行为、投诉行为等数据的分析,发现投诉用户的特征值。整合投诉用户的交际圈、忍耐度、情感度、业务表象等特征,最终形成用户投诉预测复合模型,预测用户整体投诉的风险度及可能投诉的风险点。借助触点平台,将模型滚动预判信息推送到客服坐席、营业前台、代理商等各服务渠道,当用户通过上述渠道进行咨询时,接待人员可以根据平台推送的投诉预警值、用户敏感内容、容忍度、历史接触记录等信息,执行相应措施,以有效减少普通投诉和升级投诉的产生。