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121.
122.
海带多糖及其纯化组分的胆酸盐吸附能力及抗氧化活性 总被引:2,自引:0,他引:2
采用pH 2的柠檬酸溶液提取海带中的多糖,将海带多糖(polysaccharide from Laminaria japonica,LPA-P)通过Sevag法除蛋白、透析除盐处理、离子交换柱处理,分离纯化得到3 种多糖组分LPA-P1、LPA-P2、LPA-P3,探讨了海带多糖的分子质量、硫酸基含量、单糖组成与其抗氧化能力和胆酸盐吸附能力的内在联系。结果表明:LPA-P及其纯化组分均含有硫酸基,且LPA-P3最多为5.36%,LPA-P1最少为1.22%;海带多糖及其纯化组分的单糖组成均以岩藻糖、半乳糖和甘露糖为主,其中LPA-P和LPA-P3主要的单糖为半乳糖,而LPA-P1和LPA-P2主要的单糖为甘露糖,海带多糖LPA-P3中岩藻糖含量最高;海带多糖LPA-P、LPA-P1、LPA-P2和LPA-P3的平均分子质量为20.13、17.55、28.71、17.14 kD。海带多糖的氧自由基吸收能力和2,2’-联氮双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)二铵盐自由基(2,2’-azinobis (3-ethylbenzothi azoline-6-sulfonic acid) ammonium salt radical,ABTS+·)清除能力从大到小依次为LPA-P3>LPA-P>LPA-P2>LPA-P1;LPA-P3具有最强的胆酸盐吸附能力,LPA-P和LPA-P2次之且无显著性差异,LPA-P1基本不具有胆酸盐吸附能力。结合LPA-P及其纯化组分的结构特性,推测高硫酸基含量、主要单糖组成为岩藻糖和半乳糖的海带多糖具有更强的胆酸盐吸附能力及抗氧化活性。 相似文献
125.
126.
迁移型阻锈剂内掺的阻锈效果及其对水泥凝结时间的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
通过电化学试验和凝结时间测定,研究阻锈剂BE掺量对阻锈性能和水泥凝结时间的影响。结果表明,BE质量浓度在0~100mg/L时,随着质量浓度的增加,反应的阻抗增大,阻锈效果增强;当BE质量浓度在100~1000mg/L时,阻抗并没有随阻锈剂质量浓度的增加而单调增大,而是在一定范围之内上下波动;当BE质量浓度高于1000mg/L时,随着BE质量浓度继续增大,反应阻抗逐渐增大,阻锈效果增强。阻锈剂BE有缓凝和减水作用,促凝剂三乙醇胺对掺加BE的水泥浆体的促凝作用不明显,钙类促凝剂对掺加BE的水泥浆体促凝作用显著,硝酸钙比乙酸钙具有更明显的促凝作用,市售速凝剂不适合用作掺加BE水泥浆体的调凝剂。 相似文献
127.
研究荧光假单胞菌(Pseudomonas fluorescens)ZX对葡萄采后灰霉病的防治效果。以“巨峰”葡萄为试材,测定P. fluorescens ZX的控病效果和生长动态,在离体条件下通过孢子萌发观察、挥发性物质抑菌测试、扫描电镜探究其对灰葡萄孢霉(Botrytis cinerea)的防治。结果表明,使用P. fluorescens ZX处理,葡萄果实的发病率仅为24.8%,明显低于对照组(发病率64.67%),病斑直径最小,可以明显抑制B. cinerea孢子萌发、芽管伸长。P. fluorescens ZX产生的挥发性物质具有较强的抑菌效果,并且能对B. cinerea有重寄生作用,破坏菌丝的正常形态。另外,无论是浸泡还是接种处理,P. fluorescens ZX都能在葡萄果实上快速地定殖生长。由此表明,P. fluorescens ZX通过抑制B. cinerea生长来控制葡萄采后灰霉病,为果实采后防腐保鲜提供一种新的选择。 相似文献
128.
通过累积叠轧工艺制备出Al/ZK60/Al复合板,采用SEM、TEM、万能拉伸试验机、动态热机械分析仪研究了变形道次对ZK60/Al复合板材的微观组织及性能的影响。结果表明,不同变形道次复合板界面结合良好,无明显颈缩,断裂现象。随道次增加,ZK60/Al复合板的抗拉强度呈现先上升后下降的趋势,ARB-1道次时复合板的抗拉强度为216 MPa,伸长率达到最大值为2.6%。ZK60/Al多层复合板的温度-阻尼谱存在两个明显的内耗峰,即150℃左右的P_1弛豫型阻尼峰,300℃左右的P_2再结晶阻尼峰;ZK60/Al多层复合板材的应变-阻尼谱呈现典型的位错阻尼机理,应变阻尼可以用G-L理论分析。 相似文献
129.
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针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和实验过程中激活函数的经验性选择造成结果不准确或计算量大的问题,提出一种改进卷积神经网络方法对遥感图像进行分类。首先,利用Inception模块的不同尺度卷积核提取图像多尺度特征,然后利用Maxout模型学习隐藏层节点的激活函数,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在美国土地使用分类数据集(UCM_LandUse_21)上进行的实验结果表明,在卷积层数相同的情况下,所提方法比传统的CNN方法分类精度提高了约3.66%,比同样也基于多尺度深度卷积神经网络(MS_DCNN)方法分类精度提高了2.11%,比基于低层特征和中层特征的视觉词典等方法分类精度更是提高了10%以上。因此,所提方法具有较高的分类效率,适用于图像分类。 相似文献