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1999年 | 1篇 |
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1.
目的:建立反向高效液相(RP-HPLC)色谱法同时测定延胡索中黄连碱、去氢延胡索甲素、延胡索乙素的含量测定方法。方法:采用Agilent HC-C_(18)(200×4.6mm,5μm)色谱柱,流动相为乙腈-0.3%乙酸水溶液(三乙胺调pH值为5.0),梯度洗脱,流速为1mL·min~(-1),检测波长282nm。结果:40min内延胡索药材中黄连碱、去氢延胡索甲素、延胡索乙素3个成分完全分离,峰面积与浓度呈现良好的线性关系(r=0.9995~0.9999);平均加样回收率在95.5%~98.8%,RSD为2.0%~3.0%。测定延胡索中黄连碱、去氢延胡索甲素、延胡索乙素含量分别为1.94%、2.23%、0.53%。结论:该方法快捷可靠,适用于延胡索中黄连碱、去氢延胡索甲素、延胡索乙素3个生物碱类成分的含量测定。 相似文献
2.
激光散斑衬比血流成像技术是在动态光散射理论及近似模型的基础上,通过分析散斑强度空间或时间起伏特性,实现活体组织中血流成像的技术。该技术具有成像面积大、速度快、分辨率高等优点,在生物医学成像研究及临床诊断中应用广泛。研究人员针对激光散斑成像技术的理论模型、成像方法与应用进行了大量研究。综述了近年来激光散斑成像方法及应用方面的主要进展,并针对提高激光散斑衬比成像分辨率、对比度、成像深度和定量能力进行了讨论。同时对该方法在眼科、微循环、脑科学、皮肤科及术中监测等各领域的应用进行了总结。 相似文献
3.
本研究以去除多酚的核桃粕为原料,利用均匀试验优化核桃粕碱溶性蛋白提取条件,利用二次通用组合旋转设计优化双酶法制备核桃粕多肽制备条件,结合项目组前期建立的模拟胃肠道消化体系及模拟胃肠道消化体系+混合乳酸菌两种体系,制备核桃粕蛋白酶解液,采用体外实验对比三种体系制备核桃粕蛋白酶解液的抗氧化活性。核桃粕蛋白质最佳提取条件为:提取溶液的pH11、料液比为1:21 (g/mL)、提取温度65 ℃、提取时间70 min,提取2次,在此条件下提取液蛋白含量为221.6233 mg/g。双酶法制备核桃粕多肽工艺条件分为两个阶段,第一阶段胃蛋白酶酶解阶段,其最佳条件为:底物质量浓度为1 g/100 mL、pH2.4、加酶量为133.53 U/g、温度为40 ℃、时间139 min,在此条件下酶解,核桃粕多肽酶解液水解度25.90%;第二阶段胰蛋白酶酶解阶段,其最佳条件为:加酶量800 U/g、温度20 ℃、pH为6、酶解时间240 min,在此条件下酶解,核桃粕多肽酶解液的水解度为35.57%。三种酶解液的总抗氧化能力VC当量值分别为:双酶酶解液0.0516 mg/mL,体外模拟胃肠道消化酶解液0.0634 mg/mL、体外模拟胃肠道消化+混合乳酸菌酶解液0.0411 mg/mL,用双酶、体外模拟胃肠道消化、体外模拟胃肠道消化+混合乳酸菌三种体系制备的核桃粕蛋白酶解液均具有抗氧化性活性,而双酶法制备的核桃粕酶解液具有较强的抗氧化活性。 相似文献
4.
目的研究花生红衣中提纯的原花青素(peanut skin procyanidins,PSPs-1)在化学模拟体系和食品体系中对丙烯酰胺产生的抑制效果,并对PSPs-1的组成成分进行鉴定。方法以天冬酰胺和葡萄糖反应产生丙烯酰胺作为化学模拟体系,以油炸薯条生成丙烯酰胺作为食品体系,通过HPLC分析PSPs-1对2种体系中丙烯酰胺的抑制效果,并采用反相高效液相色谱-电喷雾-质谱联用(RP-HPLC-ESI-MS/MS)技术对PSPs-1进行鉴定。结果在化学模拟体系中,PSPs-1具有明显的抑制丙烯酰胺生成的效果,并显示出非线性浓度效应,在添加量为0.1 mg/m L时达到最大抑制率,为(51.22?3.15)%;在食品体系中,PSPs-1的浓度及浸渍薯条时间皆对丙烯酰胺的产生有明显抑制效果,并显示一定的量效关系,PSPs-1浓度为0.1 mg/m L达到最大抑制率,为(51.03?2.97)%,且当浸渍时间为90 s时抑制效果最好(50.79±1.86)%。PSPs-1经RP-HPLC-ESI-MS/MS分析和与对照品比较,其可能是由含有儿茶素和表儿茶素的黄烷醇多酚组成。结论由儿茶素和表儿茶素组成的PSPs-1在2种体系中具有明显抑制丙烯酰胺产生的效果。 相似文献
5.
采用扫描电镜、透射电镜、涡流金属电导仪及显微硬度计等研究了退火温度对Cu-Cr-X合金带材硬度、导电率、抗拉强度以及微观组织的影响规律。结果表明:原始冷轧态合金带材经过370℃退火处理后,在保持高的导电率情况下,合金带材硬度由152.6 HV0.1升高到164.5 HV0.1、强度由532 MPa升高到544 MPa。随着退火温度升高到420℃,合金导电率变化不大,但强度和硬度明显降低,其中强度下降到519 MPa,硬度下降到154.8 HV0.1。微观组织分析表明:经过370℃退火后合金中出现了亚晶组织,晶界增多,增加对位错阻碍作用,有利于力学性能的提升。 相似文献
7.
根据国家对绿色冶金的倡导,对如何高效无污染回收含锌电炉粉尘中的金属锌及K、Na元素进行研究,采用水浸预处理回收粉尘中K、Na元素,再进行真空碳热还原回收金属锌。试验结果表明,水浸最佳方案为固液比为1∶10(g/ml)、搅拌速度为300 r/min、水浸时间为70 min。此条件下,K元素浸出率达91.09%,Na元素浸出率达85.68%。通过FactSage 8.0软件模拟真空碳热还原电炉粉尘在不同含碳条件下热力学行为,并结合前期探索试验表明,水浸渣添加质量分数为10%的焦炭、还原温度为950 ℃、保温时间为60 min的条件下进行真空碳热还原试验可有效分离Fe、Zn元素,获得金属锌锭(Zn质量分数为98.15%)及高品质铁精粉(Fe质量分数为61.93%)。 相似文献
8.
借助手机中的App,就可以自建WiFi热点将求救信号发送出去,对于在地震等大型灾难中受困的人们而言,这无疑是一个非常有效的求救方式。 相似文献
9.
基于DenseNet的低分辨CT影像肺腺癌组织学亚型分类 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现在低剂量、低分辨率CT扫描影像中对肺腺癌组织学亚型的分类鉴别,提出一种基于DenseNet的深度学习方法,从混合性磨玻璃结节(mGGNs)5 mm层厚的低分辨率CT影像中预测IAC和MIA病理分类. 从丽水市中心医院105例患者的105个5 mm层厚低分辨率CT图像中选取样本,划分训练集和测试集后,对训练集进行数据扩展,构建深度学习2D和3D DenseNet模型,分类鉴别IAC和MIA. 2D DenseNet模型的分类准确度为76.67%,敏感性为63.33%,特异性为90.00%,受试者工作特征曲线下的区域面积为0.888 9,显著优于3D DenseNet模型和其他几种深度学习网络模型. 深度学习技术,尤其是2D DenseNet模型,可辅助并指导医生在肺癌CT筛查中对患者的肺腺癌组织学亚型进行预判,特别是在图像分辨率较低的情况下,仍能够快速提供较为准确的诊断. 相似文献
10.