5种农作物锈病孢子的扫描电镜观察

应用扫描电子显微镜观察小麦叶、蒜叶、蚕豆叶、玉米叶和葱叶上的锈病孢子形态特征,观察指标包括孢子的形状、孢子的表面特征以及孢壁纹饰等。结果表明孢子形状各异但以不规则椭圆状为多,孢子表面均具有刺和芽孔,孢壁呈光滑状、浅波状、皱波状和颗粒状纹饰。不同的孢子在形态上呈现一定的差异,通过形态的差异可以区分不同的孢子,为锈病病原体鉴别提供一定的依据。     

钌掺杂对氧化锡纳米线的光学和气敏性能的影响

采用热蒸发气相沉积法,以Au为催化剂制备了Ru掺杂SnO₂(SnO₂∶Ru)纳米线。研究了SnO₂∶Ru纳米线的晶体结构、微观形貌、光学特性和气敏性能。结果显示,纳米线具有完整的金红石结构,且表面平整。SnO₂∶Ru纳米线由O、Sn和Ru构成,它们的原子分数分别为62.60%、36.49%、0.91%。Ru掺杂引入施主型杂质能级导致SnO₂纳米线禁带宽度变窄,紫外波段的吸收系数明显增加,对丙酮、乙醇、乙二醇的气敏响应明显高于纯SnO₂纳米线,对丙酮的响应灵敏度最强。SnO₂∶Ru纳米线的最佳工作温度为210 ℃,对丙酮的响应/恢复时间短,理论探测极限为927×10-9,适合丙酮等挥发性有害气体的检测。     

藜麦产地的红外光谱鉴别

种植环境差异导致不同产地的藜麦有差异,故对不同产地的藜麦进行区分鉴别对商家、消费者具有重要参考价值。将中红外光谱与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及混淆矩阵结合对不同产地藜麦进行鉴别研究。结果显示:藜麦的红外光谱主要由淀粉、蛋白质和脂质谱峰组成,且在蛋白质和糖类谱峰上有差异。用600~4000 cm^-1范围的原始光谱进行PCA分析,前两个主成分(PC)取得了92%的累计方差贡献率,基于PCA分析生成的PC进行LDA分析,取得了96.25%的分类精度。基于预测结果的混淆矩阵作为综合评价指标,得到PCA-LDA分类模型的精确度、召回率及特异性分别为96.25%、96.59%和99.48%,说明使用PCA-LDA模型可以对藜麦产地进行有效鉴别。研究表明红外光谱结合多元统计分析方法是鉴别藜麦产地的有效方法。     

藜麦产地的红外光谱鉴别

种植环境差异导致不同产地的藜麦有差异,故对不同产地的藜麦进行区分鉴别对商家、消费者具有重要参考价值。将中红外光谱与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及混淆矩阵结合对不同产地藜麦进行鉴别研究。结果显示:藜麦的红外光谱主要由淀粉、蛋白质和脂质谱峰组成,且在蛋白质和糖类谱峰上有差异。用600~4000 cm^-1范围的原始光谱进行PCA分析,前两个主成分(PC)取得了92%的累计方差贡献率,基于PCA分析生成的PC进行LDA分析,取得了96.25%的分类精度。基于预测结果的混淆矩阵作为综合评价指标,得到PCA-LDA分类模型的精确度、召回率及特异性分别为96.25%、96.59%和99.48%,说明使用PCA-LDA模型可以对藜麦产地进行有效鉴别。研究表明红外光谱结合多元统计分析方法是鉴别藜麦产地的有效方法。     

基于R6G探针表面增强拉曼散射的pH传感

用金纳米粒子(Au NPs)作为基底,基于罗丹明6G(R6G)探针分子拉曼特征峰随pH的变化,构建了一种具有表面增强拉曼散射(SERS)信号输出的pH传感器。由于(闭)开环形式下存在的(去)质子化R6G分子吸附于增强基底表面的倾斜度取向不同,R6G在不同pH下表现出了不同的SERS活性。根据寻找到的R6G在1363 cm-1和1314 cm-1位置处的SERS光谱峰面积比与pH的线性关系,设计出pH传感器。实验结果表明:R6G的SERS信号在室温下可以稳定2 h以上;当样品溶液pH在7和3之间转换时,传感器表现出了较好的恢复性。在pH检测过程中引入其他金属阳离子后,该探针表现出了对H+较好的选择性。通过检测实际样品的pH发现,该探针的分析性能良好,适于在酸性介质中检测pH。     

低温胁迫对谷物种子萌发影响的红外光谱研究

种子萌发作为植物生命历程的开端，直接影响作物的最终产量。种子萌发常遭遇低温的影响，严重威胁粮食生产安全。利用傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合研究低温对谷物种子(藜麦、青稞、水稻和小麦)萌发的影响。研究结果显示，4种谷物种子的发芽势、发芽率和发芽指数都随温度的降低而下降，青稞种子在4℃低温下的发芽率和发芽指数仍然较高，表明青稞种子的耐低温能力更强。红外光谱结果显示，低温胁迫下的谷物种子原始红外光谱整体特征相似，主要由多糖、脂肪和蛋白质的特征吸收峰组成。对低温胁迫下的谷物种子多糖(1200～950 cm^-1)和酰胺Ⅰ带(1700～1600 cm^-1)进行曲线拟合，结果显示：藜麦种子的多糖含量上升，蛋白质含量下降；青稞种子的多糖和蛋白质含量均呈先升后降的趋势；水稻种子的多糖含量下降，蛋白质含量上升；小麦种子的多糖含量呈先升后降的趋势，蛋白质含量呈先降后升的趋势。另外，在低温胁迫下，藜麦、青稞、水稻和小麦种子中都有不同比例的蛋白质二级结构从无序转向有序。因此，傅里叶变换红外光谱结合曲线拟合是一种研究低温胁迫对种子萌发影响的有效方法。