酶法改变大豆皂甙糖基的研究

研究了用酶水解大豆皂甙分子上的部分糖基,使皂甙部分水解生成低糖、高活性皂甙的方法,探讨了八种霉菌菌株对七种糖苷链及对皂甙糖基的水解能力,得到三种具有较高活性的菌株,用于水解大豆皂甙,它们分别是A.niger848s,A.oryzae慢s,A.oryzae39s。并通过TLC和HPLC分析得到大豆皂甙酶解最佳反应条件为pH=5,温度40℃,时间12h。     

重铬酸钾法测定辛基二茂铁中铁含量的不确定度应用

对重铬酸钾法测定辛基二茂铁中铁含量的不确定度进行评定,计算出个不确定度分量,得到扩展不确定度。结果表明铁含量测量重复性引入的标准不确定度为不确定度的主要来源。独立测定的结果极差超过0.4%时会带来0.6%的不确定度。极差不大于0.1%时,扩展不确定度为0.2%。     

硫代碳酰肼缩邻香草醛的合成、晶体结构及非线性光学性质的研究

报道合成了一种新的化合物硫代碳酰肼缩邻香草醛(1)(C19H22N5O4S,Mr=416.48),通过元素分析、红外光谱、紫外光谱和氢核磁共振谱对其结构进行了表征。用X-射线单晶衍射测定了其晶体结构。结果表明:晶体属于三斜晶系,P1-空间群,晶胞参数:a=0.9983(1)nm,b=1.0509(1)nm,c=1.0748(1)nm,α=90.089(2)°,β=110.033(2)°,γ=103.069(2)°。用开孔Z-扫描技术在523 nm脉冲激光波长下研究了该化合物的DMF溶液的三阶非线性光学性质。单晶数据注册编号:CCDC 240088。     

粉煤灰基防滑粒料的改性及其应用研究

把改性粉煤灰制备成防滑涂层的防滑粒料是对固体废弃物综合利用的一种新尝试。通过两种不同的表面改性剂对粉煤灰进行表面改性,考察改性效果,尝试作为防滑粒料与高分子乳液复合,分析所得到涂层的性能。结果表明:粉煤灰的双重改性是成功的;同时可以通过调整粉煤灰与树脂的比例,添加硅溶胶的方法,对涂层的表面性能和防滑性能进行调控。当颜料体积浓度与临界颜料体积浓度相近时,得到具有良好防滑性能的涂层,其最大湿摩擦系数达到了0.885。添加硅溶胶的涂层的亲水性得到较好改善,其湿摩擦系数也有较大提高,最大值达到了1.054。其涂层的铅笔硬度在3H左右,经过100次磨擦后湿摩擦系数仍能达到了0.821,具有良好的防滑效果,同时防滑涂层通过了72h的耐水性测试。因此,改性粉煤灰可作为防滑粒料应用于防滑涂层中,其不仅具有很好的经济效益,而且综合利用了固废,具有很好的环境效益。     

水解淫羊藿苷糖基的土壤细菌筛选

从20种土壤细菌中筛选出了对淫羊藿苷水解能力高的菌株Rhodanobactersp.GS3054.该菌株30℃下发酵3~4 d的发酵液提酶后对淫羊藿苷水解能力最佳;水解淫养藿苷成低糖基苷的最适反应条件为:50℃、pH 6.0、底物20 mg/mL,反应时间24 h.     

大孔吸附树脂纯化黄芪皂苷生物转化物质的研究

利用AB-8大孔吸附树脂和D-280离子交换树脂从黄芪皂苷生物转化产物中富集黄芪甲苷,采用薄层层析和高效液相色谱进行检测.测得AB-8树脂吸附容量为27.8 g/L,确定了洗脱剂为70%的乙醇溶液;黄芪皂苷生物转化产物经AB-8和D-280树脂纯化后,最终得率为24.92%,黄芪甲苷相对含量得到明显提高.     

浅谈江苏盐业的人本管理

通过对人本管理内容的理解，提出江苏盐业在实施人本管理工程中的措施及应建立的管理机制。     

中空纤维膜反应器转化L-天冬氨酸生成L-丙氨酸

采用中空纤维膜反应器 ,利用假单胞菌P dacunhaeDQ p1转化L 天冬氨酸生成L 丙氨酸 ,最适pH6 0 ,最适温度 3 0℃ ,EDTA和Tween 80对细胞产酶有促进作用 ,游离细胞半衰期为 93h。采用对流扩散式中空纤维膜反应器转化L 天冬氨酸生成L 丙氨酸 ,转化率超过 90 %。     

微生物产大豆异黄酮糖苷酶分离纯化的研究

利用离子交换层析法分离纯化了由菌种Absidia sp.SI39d发酵所产的1种高活性大豆异黄酮糖苷酶,经SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳检验得到电泳单点的纯酶,并对其酶性质进行了研究。提纯酶的活力达173U/ mL,酶蛋白的分子量为61ku,最适反应温度为40℃,最适pH值为5.0,在20～60℃,pH4.0～7.0之间酶活力相对稳定。Co~(2+)、Ca~(2+)、Zn~(2+)对酶活性无影响;Ag~+、Cu~(2+)对酶活性有抑制作用;C_([Fe~(3+)])<50mmol/L时,对酶活性无影响;当C_([Fe~(3+)])>50mmol/L时,有抑制作用。该酶的酶反应动力学方程为V=2.07[s]/(1.45+[s])。     

基于神经网络的精纺毛纱性能预测模型比较

为比较BP与RBF神经网络对精纺毛纱性能的预测能力,采集前纺与后纺的工艺参数作为输入节点,表征精纺毛纱性能的条干不匀率与断裂强力分别作为输出节点,采用软件计算工具中的反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络分别建立细纱条干不匀率与断裂强力的预测模型,从统计学角度反映2种模型的预测性能。实验结果表明,在输入样本数较大、输入维数较高、精度要求相同的情况下,RBF神经网络模型的训练速度明显快于BP神经网络模型,但BP神经网络模型的预测性能略优于RBF函数神经网络模型,特别是遇到异常样本时,BP神经网络模型表现出更强的容错能力。