上海地区副溶血性弧菌大流行菌株血清型及分子特征研究

了解上海地区大流行副溶血性弧菌(VP)大流行菌株血清型分布及分子特征。方法 对2010—2012年分离自腹泻患者和食品中的VP菌株进行血清分型,以GS-PCR辨别大流行株,以PCR检测菌株的毒力基因tdh、trh和大流行株分子标识f237噬菌体orf8基因,以PFGE分型来分析菌株间的遗传关系。结果 1136株VP可分为52个血清型(群),其中64.5%的菌株GS-PCR阳性,判定为大流行菌株,其血清型有11种,主要集中于O3∶K6(76.8%)、O4∶K68(9.4%)、O1∶K25(6.8%)、O1∶K36(4.5%)4种血清型。相对于非流行菌株,O10∶K60、O3∶K3、O1∶K33三种血清型的菌株其PFGE图谱与已报道的大流行株更为接近,为新检测到的大流行血清型变种。大流行产毒株中仅能检测到tdh基因,未检测到trh基因,94.3%的大流行菌株携带噬菌体f237的orf8基因,但有5.7%的大流行株orf8基因缺失。相同血清型的大流行菌株其PFGE图谱存在差异,且orf8基因的携带与否不能以PFGE进行区分。结论 上海地区VP大流行菌株血清型相对集中,且不断有新的血清型变种出现。从PFGE图谱的差异和orf8基因的携带与否上来看,大流行菌株仍在演变。     

气相色谱-串联质谱法同时分析葡萄基质中 196种农药残留

目的建立同时分析葡萄基质中196种农药残留的气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)方法。方法葡萄样品经乙腈提取,QuEChERS方法净化,加入内标环氧七氯,采用GC-MS/MS在多反应监测模式(MRM)下分析,38 min内即可完成196种农药的分离,内标法定量。结果 196种农药在10~1000μg/L的浓度范围内线性关系良好,相关系数(r~2)大于0.99,各农药的检出限(S/N=3)为0.1~2.5μg/kg,各农药的定量限(S/N=10)为0.3~8.3μg/kg,在10.0μg/kg和50.0μg/kg 2个水平的添加浓度下,回收率在60.5%~126.2%之间,相对标准偏差0.2%~16.1%(n=6)。结论该方法准确可靠,灵敏度高,可用于葡萄基质中196种农药残留的同时检测。     

没食子酸及其衍生物对α-淀粉酶作用机制研究

实验采用碘-淀粉比色法研究没食子酸及其衍生物对α-淀粉酶的影响,结果显示:没食子酸和焦性没食子酸对α-淀粉酶具有明显的促进作用,而没食子酸酚羟基被甲基化后对α-淀粉酶的作用消失,说明酚羟基起到关键作用。当把没食子酸换成水杨酸后,对α-淀粉酶的作用由原来的促进变为抑制,说明没食子酸的三个酚羟基是缺一不可的。在探讨作用机制时发现,没食子酸的三个酚羟基可能是与α-淀粉酶三个催化所必需的酸性氨基酸残基形成稳定氢键、从而起到促进作用,而只有一个羟基的水杨酸与α-淀粉酶形成单键,可以旋转,不利于稳定α-淀粉酶的构象,从而起到抑制作用。根据本实验结果及大量文献资料可以得出以下结论:绝大多数具有酚羟基的化合物都能影响α-淀粉酶的活性,并且其作用机制都可能是通过与α-淀粉酶催化所必需的三个酸性氨基酸残基相结合来实现,其中只有一个酚羟基类的化合物可能只起到抑制作用。     

可拓多过滤器融合方法

垃圾过滤问题备受研究人员的关注,已有方法通常都具有较低的误拒率,但同时误收率也较高.本文基于可拓学,提出了一种多过滤器融合方法.比较实验的结果表明,该方法的误拒率和误收率较其它方法都低.     

P2P-SIP网络通信安全方案

P2P和SIP融合技术已经普遍应用于多媒体通信中,它解决了传统的SIP网络单点失效的问题。但是由于现有的P2P-SIP缺少有效的认证方案,给其带来很多安全隐患。现有的P2P-SIP网络的认证方案大多采用节点的真实ID,不能满足其匿名性的特殊要求。针对这个问题,提出了一种基于Diffie-Hellman算法的节点匿名认证方案DHB,该方案初始化阶段使用代理ID分发中心PIAC产生节点的假名。认证阶段采用改进的Diffie-Hellman算法和节点共享信息进行身份认证,实现了P2P-SIP中节点间的匿名认证。理论和实验分析表明,DHB可以有效抵御中间人攻击和猜测攻击,是一种安全有效的节点匿名认证方案。     

航天器热试验电源健康管理系统的设计与实现

航天器热试验对程控电源的数量需求规模较大,电源以机柜阵列形式进行配置,其运行状态的稳定性将直接影响试验的安全性与可靠性。本文对热试验用程控电源的健康管理技术进行研究,以Agilent N5750型电源为研究对象,基于程控电源历史故障类型分析,对程控电源故障检测技术进行研究,并结合电源冗余切换技术,设计电源在线切换装置。通过试验验证,该系统能够快速实现在用电源的故障检测定位,并能够在秒级时间内完成故障电源向备用电源的在线切换,系统全部工作周期小于3s,实现了控温系统大规模电源阵列的智能健康管理,提高了航天器热试验控温系统的运行可靠性。     

基于自适应粒子群算法优化DG的配网静态电压稳定性提高策略

为了改善配电网络的静态电压稳定性,提出一种接入分布式电源优化布置的方案。基于IEEE33节点配电网络和Matlab仿真测试软件平台,以静态电压稳定指标L(Voltage Stability Index)和最大电压偏差最小为目标函数,以最大电压偏差小于7%为约束条件,应用自适应粒子群算法(Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization Algorithm, AMPSO)对配电网络中DG的接入进行优化布置,从而提高了整个配电网络的静态电压稳定性。并通过重庆某地区的实际配电网络进行实例验证,证明方案的正确性和可行性。该研究所提出的方案,对配电网络静态电压稳定性的改善有一定的指导意义。     

基于核主元分析和邻近支持向量机的汽轮机凝汽器过程监控和故障诊断

提出了基于核主元分析(KPCA)和邻近支持向量机(PSVM)的汽轮机凝汽器过程监控和故障诊断新方法，将数据先用核主元法进行分析和处理，即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中进行特征提取，若数据的Hotelling'sT2和Q统计量超过控制限，说明有故障发生，则计算样本的非线性主元得分向量，并将其作为输入值送入已训练好的邻近支持向量机进行故障类型识别。该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系，过程监控和故障诊断效果明显好于PCA-PSVM法。汽轮机历史故障特征数据集仿真试验证明了该方法的有效性。     

食品中2株非常见耶尔森菌分离鉴定及耐药性分析

目的 对食品中两株Yersinia aleksiciae(Ya)进行分离鉴定及耐药性分析研究,为非常见耶尔森菌属菌株的分离鉴定提供技术储备。方法 2018年8月至2019年3月采集猪肉、牛肉、鸡肉食品样品,共300份。对分离到的疑似Ya菌株完成生化鉴定、耐药表型鉴定和全基因组测序分析。结果 食品样品中Ya的检出率为0.7%(2/300),生化鉴定中Ya与小肠结肠炎耶尔森菌(Yersinia enterocolitica,Ye)最大区别是Ye为赖氨酸脱羧酶阴性,Ya为赖氨酸脱羧酶阳性。Ya暂未发现与Ye类似的对氨苄西林、I代头孢菌素、替卡西林等抗生素的天然耐药性,两株Ya菌株的耐药性不同。全基因组测序比对16S rRNA和gyrB、rpoD基因三个片段序列,证实两株分离菌株为Ya。结论 分离到的两株Ya为国内首次发现,目前国外鲜有从食品中分离出该菌的报道。本研究提供的方法可用于其他非常见耶尔森菌的分离鉴定。     

基于综合指标TOPSIS法的电网节点脆弱性评估

提出综合改进指标和逼近理想排序法(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的方法,实现对节点脆弱度的评估。从结构和状态两个角度,分析当前节点脆弱性评估中的不足,定义电气耦合距离重新度量节点间距,从负载率、负载均衡度和失负荷等角度定义故障影响因子,用二者改进度、凝聚度和紧密度等指标,构建综合脆弱性指标体系。用指标大小对传统信息熵进行修正,解决其中的对称性问题,得到客观权重,根据指标作用设置主观权重,将二者结合得到综合权重。最后,提出多属性决策的思想,运用灰色关联度改进的TOPSIS法,实现节点脆弱度的评估。以IEEE14节点系统为例验证了所提方法的有效性和可行性。