离子色谱仪测定水中阴离子的实验研究

离子色谱的应用,改变了实验室中人工滴定、比色等最原始的分析方法,已经成为水质监测中的重要手段。充分发挥了使用试剂少,检测灵敏度高,多项目检出限低,能同时测定多组分的优点。针对氯化物、硝酸盐氮和硫酸盐三个检测项目进行传统化学方法和离子色谱法间的比对。根据实际情况,在保证数据精确和仪器的正常安全使用基础上,讨论通过改变淋洗液的浓度,减少阴离子的保留时间,以提高工作效率。     

浅谈针对高铁大号码道岔的季节性调整

随着高铁客运专线的开通，大量大号码道岔应用于高铁客运专线。以郑西高铁临潼东站为例，分析因季节性温度变化导致道岔故障的原因提出调整建议。     

醇酸树脂及其涂料

<正>201504001亚麻仁油醇酸树脂涂料的制备及表征[刊,英]/Iseri-Caglar,Dondu等//Progress in Organic Coatings,2014,77(1).-81~86通过脂肪油、多元醇、多元酸制备的醇酸树脂在涂料工业中应用广泛,综合性能如干燥时间、贮存性能、涂膜外观等性能良好,而且维护简便,经济实用。本研     

大“疫”面前勇担当——记奋战在新冠肺炎疫情防控一线的消防救援队伍指战员

从烈焰滚滚的火场,到没有硝烟的战场;从抢险救援的一线,到抗击病魔的“疫线”,面对突如其来的新冠肺炎疫情和春节火灾防控“双重压力”,全国消防救援指战员与时间赛跑,争分夺秒、积极投入,做到守土有责、守土担责、守土尽责。他们日夜奋战、迎难而上的作风,让人感动;他们无私奉献、顽强拼搏的精神,催人奋进。     

基于SOP的核电厂数字化主控室操纵员监视行为可靠性研究

针对数字化后主控室操纵员执行规程时不同数字化特征下的监视任务的失误率和平均执行时间进行实验研究。通过电厂实地考察、操纵员访谈,进而设计相关仿真实验。实验结果显示:颜色类监视失误概率为1.71×10~(-3),数字类监视失误概率为1.57×10~(-3),但监视目标物理形态对监视失误率没有显著影响;二类任务越复杂(导航次数越多),平均执行时间越大,导航次数为3次时显著小于1次和2次时的监视失误率;不同监视目标数量下的监视失误率及平均执行时间结果差异显著,监视目标数量越多,监视失误率越大,平均执行时间越长,即监视可靠性越低。     

2015体博会路演活动在厦门举办

2014年12月11日,2015年(第33届)中国国际体育用品博览会路演活动在厦门举办。记者在此次路演活动上了解到,继2014年武汉之后,体博会明年将移师福建省福州市。由国家体育总局、中国体育用品业联合会主办,国家体育总局体育器材装备中心、福建省体育局、福州市人民政府共同承办的以"融合拓新跃升"为主题的2015年(第33届)中国国际体育用品博览会,已定于2015年5月8日-11日在福州海峡国际会展中心     

可溶性肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体在E.coil中的表达、纯化及其生物学活性

目的表达纯化可溶性肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosisinducing ligand,TRAIL)蛋白,并测定其生物学活性。方法利用E.coli中表达C-端带有6×His标签的可溶性TRAIL蛋白,并优化诱导时间(4、6和8 h)和诱导剂IPTG的浓度(0.06、0.125、0.25、0.5、1 mmol/L)。表达产物经Ni亲和层析和离子交换层析纯化后,采用MTT法测定不同浓度TRAIL(终浓度分别为100、200、400 ng/ml)的活性,并检测亲和层析过程中两种洗脱方式(洗脱液4℃留柱过夜后进行洗脱和洗脱液进柱后直接收集流出液)及纯化过程中两次透析的时间(均为24和48 h)对TRAIL活性的影响。结果最佳诱导时间为6 h,最佳IPTG诱导浓度为0.5 mmol/L。表达产物的表达量占菌体总蛋白的20%,相对分子质量为20 000,可与兔抗人TRAIL单克隆抗体发生特异性结合。TRAIL终浓度为100、200和400 ng/ml的实验组的抑制率分别约为36%、53%和73%。亲和层析的两种洗脱方式的TRAIL活性差异无统计学意义(P0.05),透析48 h比透析24 h获得的TRAIL活性显著降低(P0.05)。结论 TRAIL蛋白成功在E.coli中表达,具有抑制肿瘤细胞生长的作用,优化后的TRAIL诱导条件和纯化方法可进一步大量生产高TRAIL蛋白的活性,满足了TRAIL的基础及临床相关研究的要求。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

好消息! 本刊正式加入OSID开放科学计划了!

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