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该研究通过酶法合成一种富含1,3-二油酸-2-棕榈酸甘油三酯(OPO)、1-油酸-2-棕榈酸-3-亚油酸甘油三酯(OPL)和1,3-二亚油酸-2-棕榈酸甘油三酯(LPL)结构脂质(SL),并研究其对小鼠脂质代谢的影响。选取21只健康的C57BL/6J型实验小鼠均分为3组,喂食无脂纯合日粮,并以灌胃形式分别给予小鼠相同剂量的大豆油,InFat CC(一种富含OPO的产品)和SL(富含OPO、OPL和LPL)。喂养期间观察小鼠体重和摄食量的变化,并检测小鼠血清和肝脏中相关的脂质指标。实验表明,喂养富含OPO、OPL和LPL结构脂质(SL)的小鼠平均体重(24.97 g)低于大豆油(27.29 g)和InFat CC组(26.54 g)小鼠,SL组小鼠肝脏中的总胆固醇TC(0.05 mmol/g prot)、总甘油三酯TG(0.14 mmol/g prot)和脂肪酸合成酶(FAS)质量分数(0.13 mg/g肝脏)与大豆油和InFatCC组相比显著降低(P<0.05)。该研究表明SL能够通过促进肝脏脂质代谢来控制小鼠体重增加,为结构脂质的膳食应用提供理论依据。 相似文献
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通过4根高强混凝土管柱长柱的受压全过程试验及2根管柱的受拉全过程试验,研究了高强混凝土受压管柱的正常使用状态及极限状态的受力及变形特征、破坏过程及其承载力。并且研究了高强混凝土受拉管柱在正常使用状态下的变形规律、裂缝开展情况及受拉承载力。通过试验,发现高强混凝土管柱破坏具有突然性。同时用数值积分方法编制了非线性分析程序并分析了9根高强混凝土管柱。结果表明,计算结果与试验数据吻合较好,并且管柱承载力主要取决于混凝土强度及长细比。 相似文献
96.
针对现有的成捆棒材计数方法存在计算速度低、色差偏差大、计算量大、易受边缘模糊及残缺影响的问题,提出了一种通过对成捆棒材中的黏连棒材进行分割,然后统计连通区域,从而达到棒材计数目的的新方法。该方法首先对成捆棒材的图像进行预处理,利用Canny边缘检测获得黏连棒材的边缘轮廓,然后在此轮廓上扫描凹区域,将临近的凹点作为一个凹点群,取其中最突出的点作为此处凹点;再利用凹点匹配条件进行匹配,以匹配成功的凹点对作为界限来分割图像,最后统计分割后的连通区域,即达到计数的目的。实验结果表明,该方法对于黏连棒材的分割特别准确,分割后的图像边缘与成捆棒材的实际边缘很贴近,在无互相遮挡的情况下,直径为12 mm以上的钢筋的分割准确率达到99.99%以上,直径为10~12 mm的钢筋的分割准确率在99.80%以上,达到了企业认可的标准。 相似文献
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对正则表达式集合进行分组是解决DFA状态膨胀问题的一种重要方法.已有的分组算法大都是启发式的或蛮力的,分组效果很差.分析了DFA状态膨胀的原因,总结了某些正则表达式间的冲突状况.证明了当冲突非负和冲突独立时,正则表达式集合的最优k分组问题可归结为最大k割问题,从而说明该问题是NP-Hard的.基于局部搜索的思想,提出了一种分组算法GRELS来解决分组问题,并证明对最大k割问题,该算法的近似比是1/(1-1/k)与已有的分组算法相比,当分组数目相同时,GRELS算法分组结果的状态总数最少,并且集合发生变化时所需的更新时间最短. 相似文献
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本文以三种富硒糙米为原料,对糙米中蛋白的理化特性和富硒糙米蛋白的抗氧化活性进行分析与测定。研究发现:相较于普通糙米,富硒糙米中硒含量显著增加(P<0.05);富硒处理可提高糙米中粗蛋白含量,造成肉豆蔻酸含量降低,硬脂酸含量升高;相较于普通糙米蛋白,富硒糙米蛋白中蛋氨酸含量上升,半胱氨酸含量下降;富硒处理对蛋白质分子量及亚基组成无显著影响,但会增加β-折叠、无规则卷含量增加,降低β-转角、α-螺旋含量。富硒糙米蛋白具一定的DPPH自由基、羟自由基清除能力与还原力,且均明显高于普通糙米蛋白,表现出较强的体外抗氧化活性。 相似文献
99.
基于核磁谱峰的积分信号与产生此信号的原子核数成正比的原理,建立准确的氢定量核磁共振法(~1H-qNMR)测定金丝桃苷标准物质(CRMs)纯度,并评估不确定度。实验以二甲基亚砜(DMSO-d_6)为氘代溶剂,尼泊金乙酯GBW(E)100064为内标物,谱宽为16 ppm,激发偏置为5.23 ppm,弛豫延迟时间为12 s,扫描次数为32次,采用金丝桃苷化学位移(δ 6.21)为定量峰,尼泊金乙酯化学位移(δ 4.24)为内标峰,定量金丝桃苷纯度。~1H-qNMR测得金丝桃苷纯度为91.86%,精密度RSD为0.085%,重复性RSD为0.53%,质量浓度在9.85~32.02 g/L范围内的线性关系为:y=6.335 5x-0.155 6(R~2=0.998 8,y、x分别代表金丝桃苷与尼泊金乙酯的质量比和积分信号比),评估不确定度为0.55%。~1H-qNMR测定结果与质量平衡法一致,表明氢定量核磁共振法适用于金丝桃苷的定量分析。 相似文献
100.
任务分发作为移动群智感知领域的关键研究问题是目前的热点和难点,针对该领域中多任务分发条件下的参与者选择方法进行研究,根据参与者的历史任务完成情况,利用参与者累计信誉以及参与意愿构建参与者服务质量模型(QoS).在最大化QoS的基础上,采用启发式贪心算法解决参与者的选择问题.提出以任务为中心和以用户为中心的两种选择方案,在算法中引入距离约束因子、完整度约束因子以及信誉度约束因子,在保证任务完成质量的前提下,尽可能提升平台最终收益和参与者的收益.对两种算法的可行性和有效性进行评估,与现有的算法在选择出的参与者人数、移动距离以及数据质量等方面进行详细对比,分析各种因素对选择结果的影响.在实验过程中,建立阶跃型数据定价模型,对参与者上传的数据质量进行量化对比.实验结果表明,所提出的算法较现有的算法在服务质量方面取得了很好的效果. 相似文献