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该研究探讨了基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪快速鉴别产呕吐毒素蜡样芽胞杆菌的方法。通过对标准品进行分析,重新对特征峰进行定位并测定其灵敏度,并用正交试验分析不同培养条件下检验结果的差异,用优化后的培养条件对49株野生蜡样芽胞杆菌及3株标准菌株进行特异性检验。研究表明,MALDI-TOF MS可检测到产呕吐毒素蜡样芽胞杆菌中呕吐毒素相应m/z值为1 175的[M+Na]+和m/z值为1 191的[M+K]+加合物特征峰,具有较高的灵敏度(0.01 μg/mL),经极差分析显示,选用MYP培养基30 ℃培养12 h后的菌落能获得最稳定、响应值高(>104)的检验结果;方法应用验证表明,49株野生菌株中2株含ces基因的蜡样芽胞杆菌均检出,其余未含有ces基因的菌株均未检出。该研究建立的MALDI-TOF MS检测方法能直接快速准确检出产呕吐毒素蜡样芽胞杆菌,该方法检测特异性强(100%),灵敏度高(0.01 μg/mL),对于食品安全事故快速精准分析研判有重要的意义。 相似文献
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【摘要】 目的 探索经皮射频消融术(RFA)治疗兔椎体肿瘤模型不同消融时间的疗效及安全性。方法 采用CT引导经皮穿刺法将VX2瘤块接种入新西兰大白兔的腰椎内,成功建立20只兔椎体肿瘤模型。将其随机分为A、B两组,每组10只。测量肿瘤椎体的核素标准化摄取值(stand uptake value,SUV),然后对实验动物行消融治疗。A组消融持续时间3 min,B组为5 min,观察治疗后24 h动物急性瘫痪发生情况。治疗后第1天和第7天,实验动物再次接受PET CT检查,测定椎体肿瘤的SUV值,然后取肿瘤标本行病理检查。比较两组动物RFA术后的瘫痪率以及治疗前后不同时间点的肿瘤SUV值有无差异。结果 A、B两组动物射频后的瘫痪发生率差异有统计学意义(1/10 比 6/10、P < 0.05)。两组肿瘤模型消融前的SUV值分别为 4.60 ± 0.47、4.48 ± 0.45,治疗后第1天分别为0.94 ± 0.08、0.92 ± 0.07,治疗后第7天分别为0.93 ± 0.04、0.95 ± 0.06。两组椎体肿瘤的SUV值在治疗前、后差异有统计学意义(F = 3 257.87、P < 0.05),两组之间则差异无统计学意义。病理结果显示两组肿瘤模型的肿瘤细胞明显坏死,均未见明显残存肿瘤细胞。结论 应用RFA治疗兔椎体肿瘤,消融时间持续3 min已能有效杀伤椎体肿瘤细胞,且严重并发症的概率小。延长消融时间疗效无显著增加,但可能增加神经损伤的风险。
相似文献
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【摘要】 目的 研究经皮射频消融(RFA)治疗椎体肿瘤时椎管及椎体肿瘤内温度变化情况。方法 采用CT引导经皮穿刺法将VX2瘤块接种入8只新西兰大白兔的腰椎内,建立兔椎体肿瘤模型。CT引导下对8只建模成功动物行RFA治疗。治疗开始后每间隔30 s分别记录治疗椎体肿瘤及同水平椎管内的温度,比较不同时间点椎管及椎体内温度之间有无差异。结果 治疗过程中肿瘤内温度迅速上升至90℃并保持稳定,而消融时间持续3 min后,椎管内温度超过42℃。不同时间点的肿瘤与椎管内温度差异有统计学意义(P < 0.05)。结论 应用RFA治疗椎体肿瘤,可使病灶温度在短时间内升高至有效治疗温度,并保持相对稳定。延长消融时间将增加椎管内温度而可能造成神经损伤。 相似文献
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针对实际应用中普遍存在的阵列幅相误差扰动问题,结合子空间类波达方向估计算法,基于L型阵列,提出了一种幅相误差的自校正算法。先利用均匀阵列协方差矩阵的结构特点对幅相误差进行初步校正,再通过迭代方法得到更精确的估计值,自校正方法无需任何参数初始值,实现比较简单。仿真实验验证了算法具有良好的误差校正效果,能够比较准确地估计出波达方向角和幅相误差值。 相似文献
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基于多新息最小二乘法的同步发电机一次性抛载试验参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对同步发电机d、q轴抛载试验的不足,提出了任意工况下一次性抛载试验参数辨识方法.通过分析同步发电机抛载试验动态过程,建立了任意工况下一次性抛载试验d、q轴传递函数模型.考虑到传递函数输入/输出均可测量,通过积分变换将微分方程转化为积分方程,将同步发电机任意工况抛载试验传递函数模型转化为线性回归模型,在此基础上通过分析参数可辨识性和引入多新息最小二乘辨识算法,解决了同步发电机物理参数辨识问题.算例结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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独立分量分析-经验模态分解特征提取在水电机组振动信号中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
提取出水电机组振动信号中故障特征和微弱征兆信号,可以更好地了解机组的运行状态和故障发展趋势,但由于水电机组多源振动信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,故障特征信号提取是该领域的一个难题。为此该文提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis , ICA)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的特征提取新方法(ICA-EMD)。首先,用 ICA 将多通道振动信号分离成为统计独立分量;然后,对这些统计独立分量做自相关分析,消除环境噪声的影响;最后,对消噪后的所有统计独立分量统计逐一进行EMD分解,并将各个统计独立分量内蕴的同频本征模态函数进行累加重构,最终提取出能表征机组故障的本征模态函数。仿真信号和实测信号的试验验证表明,与其他方法相比,该方法在提取故障早期信号、微弱信号和突变信号方面更具优越性和有效性,提取结果更能满足实际工程应用需求。 相似文献