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为明确大豆蛋白纳米纤维的结构形成和扩宽铁强化剂的食品工业应用,以大豆分离蛋白(soy protein isolate,SPI)为原料,通过5 h的酸热处理制备纳米纤维(soy protein isolate fibrils,Fib SPI),系统研究纤维形成前后蛋白结构的变化,并进一步制备铁纳米颗粒(iron nanoparticles,Fe NPs),探究Fib SPI对铁的稳态化作用。研究结果表明:在酸热处理过程中,SPI产生大量的β-折叠结构,其与硫磺素T结合,显示出增强的荧光强度;此外,7S组分先发生降解,利于纤维成核形成,随后11S逐渐被水解,促进纤维生长;同时水解产生大量的小肽组分,提高了产物的还原力。研究进一步利用Fib SPI递送铁纳米颗粒(Fe NPs),发现与原始SPI相比,铁纳米颗粒可在Fib SPI原位形成胶体稳定的铁-大豆蛋白纳米纤维复合物(Fe FibSPI),并以Fe(II)形式存在,其对乳液体系色泽及稳定性的影响较硫酸亚铁或氯化铁小。该研究可为构建新型植物基铁强化剂递送体系提供理论和方法指导。 相似文献
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在不考虑等离激元诱导效应的情况下,利用玻尔兹曼平衡方程方法从理论上研究了金属光栅结构对石墨烯光电导率的直接影响。研究发现由于光栅对入射光的动量补偿作用,光栅对石墨烯的带内光电导率产生了显著的影响,使得在石墨烯的太赫兹吸收窗口区域出现光电导率峰,并且该光电导率峰可由光栅周期、电子浓度以及温度来调控。该研究有助于深入理解光栅结构对光电材料的影响,并表明光栅-石墨烯体系可以应用于可调谐的太赫兹光电器件,如太赫兹探测器。 相似文献
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死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库,从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3%。 相似文献
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