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1.
本文研究了甜菊醇、异甜菊醇抑制高血糖、高血脂代谢关键酶α-葡萄糖苷酶、HMG-CoA还原酶活性的分子机制。采用分光光度法测定甜菊醇、异甜菊醇对α-葡萄糖苷酶、HMG-CoA还原酶抑制率,用双倒数作图法研究甜菊醇、异甜菊醇的酶抑制动力学,利用AutoDock软件对甜菊醇、异甜菊醇与α-葡萄糖苷酶、HMG-CoA还原酶的结合模式进行分析。结果表明:甜菊醇、异甜菊醇对α-葡萄糖苷酶的IC50分别为70.75、49.65 mg/L,采用竞争性与非竞争性相混合的方式抑制α-葡萄糖苷酶;甜菊醇、异甜菊醇对HMG-CoA还原酶的IC50分别为46.29、36.66 mg/L,竞争性抑制HMG-CoA还原酶。分子对接的分析结果表明甜菊醇、异甜菊醇分别位于α-葡萄糖苷酶、HMG-CoA还原酶的疏水口袋中,与多个氨基酸残基结合,并存在疏水作用。本研究对于开发新型的食源性α-葡萄糖苷酶和HMG-CoA还原酶抑制剂,推动甜菊醇、异甜菊醇在食品和医药领域的应用具有一定的参考意义。 相似文献
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为了更好地调节柴油机转速,采用模型参考自适应控制(model reference adaptive control, MRAC)策略扩展的离散时间积分最小控制综合(discrete-time minimum control synthesize integration, DTMCSI)算法,来达到转速动态快速跟踪和闭环控制稳定的效果。将自适应算法在已完成精度验证的柴油机转速模型上进行仿真验证后,与传统的比例积分微分(proportion integration differentiation, PID)控制策略进行比较,并将该算法在快速控制原型系统搭建的试验平台上进行试验验证。试验结果表明该算法具有快速跟踪转速变化和抗干扰能力,控制性能达到国家二级电站标准,可以实际应用。 相似文献
5.
以人参和牡蛎中的功效成分人参糖肽和牡蛎低聚肽为主要原料,白砂糖和柠檬提取物为辅料,对人参牡蛎复合肽固体饮料的配方进行研究。通过构建BALB/c小鼠注射环磷酰胺致免疫低下动物模型,考察人参糖肽和牡蛎低聚肽质量比1∶1和1∶3的条件下小鼠免疫器官指数、细胞免疫功能、单核-巨噬细胞吞噬功能、自然杀伤细胞活性,筛选两者的最佳配比,并以感官评价为考察指标,采用单因素试验对人参牡蛎复合肽固体饮料的配方进行优化。结果显示,人参牡蛎复合肽具有提高小鼠免疫力的作用,且主要原料1∶1配比效果更为显著;固体饮料最优配方为人参糖肽0.5 g、牡蛎低聚肽0.5 g、白砂糖3 g、柠檬提取物2 g。该研究为人参与牡蛎的综合开发利用提供重要依据。 相似文献
6.
因四向穿梭车的某零件力学性能不符合设计与轻量化要求,以四向穿梭车换向支架为分析与优化对象,利用数字仿真平台,对换向支架原设计结构进行应力、应变和模态分析,并从材料、结构设计和制造工艺方面进行改进和优化,再用该数字仿真平台对结构进行动静态特性分析,通过结构-材料一体轻量化设计的方法,大大提高了工作效率,降低了成本,其优化结果满足工程要求,下线后的四向穿梭车,能够在工作中长期保持正常、稳定的运行,验证了改进与优化方法的正确性和科学性。 相似文献
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杜仲是一种重要而有价值的中药,具有多种医疗功能,多年来在中国、日本和韩国等亚洲国家被广泛用作保健食品。杜仲的功效和质量与产地密切相关。采用近中红外光谱与化学计量学相结合的方法,用于简便、快速和准确地鉴别杜仲的产地。使用k-最邻近分析(kNN)、主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型对杜仲样品进行了产地来源分类。结果表明,kNN模型更适合基于近红外光谱的不同省份杜仲样品的识别,kNN模型对来自8个省份的杜仲样本在训练集和测试集上的识别率均达到100%,交叉验证识别率为100%;PLS-DA模型更适合基于中红外光谱的不同省份杜仲样品的识别,PLS-DA模型在训练集和测试集中对来自8个省份的杜仲样品的识别率分别达到99.40%和98.61%,交叉验证识别率为99.11%。该方法可以快速、准确地确定杜仲的省份来源,有望应用于市场监督领域。 相似文献
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9.
为有效预测未来一定时间内的连续水位,提出了基于序列到序列(Seq2Seq) 的短期水位预测模型,并使用一个长短期记忆神经网络(LSTM)作为编码层,将历史水位序列编码为一个上下文向量,使用另一个LSTM 作为解码层,将上下文向量解码来预测目标水位序列。以流溪河为研究对象,针对不同预测长度分别建立水位预测模型,并与LSTM 模型和人工神经网络(ANN)模型进行了对比。结果表明:Seq2Seq 模型对连续6 h、12 h 和24 h 水位预测的纳什效率系数最高分别为0.93、0.90和0.85;当预测长度为6 h 时,LSTM 和Seq2Seq 模型预测结果相似,ANN 模型精度较低;当预测长度为12 h 和24 h 时,Seq2Seq 模型相比LSTM 模型和ANN 模型预测效果更好,收敛速度更快。 相似文献