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1.
由于色谱分离需要耗费大量的时间,导致传统LC-MS研究中药成分的分析通量较低,而多级质谱全扫描(MS/MSALL)采用了气态分段技术(GPF),可以在直接注射(DI)模式下,采集每个表观质量数MS1信号的MS2图谱,实现MS1-MS2数据列表的高通量构建。为快速表征枸杞子化学成分组,本研究采用DI-MS/MSALL全面采集枸杞子提取物中各化学成分的多级质谱数据,根据高分辨MS1和MS2碎片离子信息推导质谱裂解途径,结合数据库检索以及相关文献,从枸杞子中初步鉴定了38个化学成分,包括1个氨基酸类、19个有机酸类、2个糖脂类、6个苯丙素类、1个黄酮类、6个生物碱类以及3个酰胺类化合物。DI-MS/MSALL可作为中药等复杂体系快速全面定性分析的有力工具。 相似文献
2.
乳酸菌是重要的食品发酵剂,其传统的基因遗传操作技术为同源重组,该技术为后续的基因编辑工作奠定了基础,但是也存在操作繁琐、效率低等不足。成簇的规则间隔短回文重复序列(clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR)及其相关蛋白(CRISPR-associated protein, Cas)以其高效、便捷性推动了乳酸菌基因编辑的发展。该文综述了CRISPR的原理、分类,重点阐述了CRISPR操作系统在乳酸菌方面的应用。 相似文献
3.
阪崎克罗诺杆菌污染婴幼儿食品可能导致新生儿和婴幼儿脑膜炎、败血症和坏死性小肠结肠炎,对其健康造成严重威胁。采用脉冲场凝胶电泳(PFGE)、多位点序列分型(MLST)和肠杆菌间保守重复序列PCR(ERIC-PCR)对分离于婴幼儿配方乳粉、米粉和辅食中的阪崎克罗诺杆菌进行分子分型,计算3种分型方法的辛普森多样性指数(DI)值,评价3种方法的分型效率,以便精确和快速开展阪崎克罗诺杆菌流行病学研究。PFGE、MLST和ERIC-PCR可分别将37株阪崎克罗诺杆菌分为35个PFGE基因型、28个ERIC-PCR型和23个序列(ST)型,分型结果的DI值分别为99.55%,96.40%和98.05%。3种方法对阪崎克罗诺杆菌均具有较高的分型能力,其中PFEG分型能力最高,分型效率最佳。 相似文献
4.
端信息扩展被用来解决高速端信息跳变系统中同步认证难的问题.其使用多项端信息组成的扩展序列来表征身份信息并使得各项端信息与所表示数据本身无关,达到隐藏真实信息的目的.然而,现有算法生成的端信息扩展序列存在伪随机性差、抗分析能力弱等弊端,不利于保障原始数据的安全与隐私.针对上述问题,首先将m序列引入端信息扩展序列的生成过程中,提出了基于m序列的端信息扩展序列生成机制,使其具有良好的机密性与伪随机性;其次,详细介绍了基于m序列的端信息扩展序列生成机制中包含的消息预处理、m序列生成与调制、端信息扩展序列生成等模块;随后,对其所具有的机密性、容失性及抗截获性等特性进行了理论分析;最后,对所提出机制生成的端信息扩展序列进行了性能测试实验并以现有端信息扩展序列生成算法作为对比方案.实验结果表明基于m序列生成的端信息扩展序列具有更好的伪随机性及鲁棒性,对保障秘密信息的安全可靠传输具有重要意义. 相似文献
5.
6.
以无水SnCl4为主要原料,采用溶胶-凝胶法直接制备出了(Zn, La)共掺杂的SnO2气敏元件,并采用X射线衍射、透射电子显微镜、拉曼光谱和气敏性能测试仪等对样品进行了表征。结果表明,(Zn, La)共掺杂SnO2的物相仍为正方金红石型结构,共掺杂有效地抑制了制备过程中SnO2晶粒的长大。共掺杂SnO2样品的最佳操作电流为110 mA,共掺杂样品SL-5对100 mg/L乙醇气体的选择性最好(灵敏度为100),远远优于未掺杂SnO2(灵敏度为48)的,且样品SL-5的响应时间和恢复时间都比较短,分别为9和7 s,而未掺杂SnO2相应的响应时间和恢复时间分别为15和11 s。 相似文献
7.
8.
直接力/气动力复合控制的本质是利用直接力响应速度快的特性提升被控飞行器的机动性和快速性,能够有效补偿气动力不足导致的气动力控制响应慢问题.本文阐述了直接力/气动力复合控制系统的特性及关键问题,从发动机配置方式、国内外直接力建模研究现状、以及直接力控制干扰建模三方面介绍了直接力/气动力复合控制系统建模方法,从控制方式、国内外直接力/气动力复合控制研究现状、以及脉冲发动机点火算法三方面介绍了直接力/气动力复合控制方法,给出了可行的发动机复合系统稳定性分析方法,对直接力/气动力复合控制未来的发展趋势进行了展望,并对其关键技术进行了总结. 相似文献
10.
针对滚动轴承故障诊断在工程实际中故障数据稀缺的问题,提出一种基于shapelets时间序列的多源迁移学习滚动轴承故障诊断方法。首先利用典型故障信息丰富、标记样本充足的滚动轴承数据构建多源域数据集,使用不同源域的数据对源域特征提取器与分类器进行预训练;然后利用基于动态时间规整的shapelets学习算法提取源域与目标域的shapelets作为判别结构,通过度量判别结构优化源域数据,对源域网络进行微调以得到诊断模型;最后根据每个源域与目标域的shapelets之间的差异,利用自适应域权重对各分类器的结果进行聚合得出诊断结果。实验结果表明,该方法在小样本与强噪声的情况下具有较高的故障诊断准确率。 相似文献