黄瓜中溴离子的离子色谱法测定

在优化前处理方法的基础上,研究了以水为提取溶剂,SAX-SPE柱净化,AS 9-HC柱分离,电导检测器测定黄瓜中溴离子含量的离子色谱分析方法。Br-标准溶液浓度0.5~300 mg.L-1,标准曲线方程为Y=-306 756+2 639 978X,r=0.998 4,方法的最低检出浓度为0.2 mg.kg-1。样品(低于方法最低检出浓度)添加1,100 mg.kg-1Br-的平均回收率分别为98.6%,90.6%;相对标准偏差为13.47%,9.67%,准确度和精密度符合要求。测定的青岛5个菜市场黄瓜样品中溴离子浓度均低于方法的最低检出浓度。     

采前水杨酸处理对哈密瓜果实防御酶的诱导

采用1.0、2.0、3.0 mmol/L水杨酸分别在"蜜农9号"哈密瓜开花前1周、幼果期(花后2周)、果实迅速膨大期(花后3周)和网纹形成期(花后4周)对植株进行4次喷洒.依次在幼果期、膨大期、网纹形成期和成熟期进行取样.分析不同浓度水杨酸处理后果实体内3种防御性酶活性的变化.结果表明:采前1.0、2.0、3.0 mmol/L水杨酸处理均能有效地提高哈密瓜果实中过氧化物酶(POD)、多酚氧化酶(PPO)和苯丙氨酸解氨酶(PAL)活性,尤其以2.0 mmol/L水杨酸处理酶活性增加最为显著.     

语义Web作为背景知识的本体匹配

提出了一个基于语义网为背景知识的本体匹配模式,即自动寻找和检索各种网络的知识资源得出映射,根据一些关键问题获得可行的模式、提供一个良好性能的匹配方法.采取了一个大规模的匹配为实验背景,检验了以语义网为背景知识的本体匹配模式的可行性、局限性、与其他技术的结合性.实验结果表明以语义Web为背景知识的方法本体匹配的精确度为70%.说明以语义Web为背景知识的本体匹配是对现有技术的补充,并可兼容于其他方法,其匹配的精确度也有了进一步的提高.     

Meso-四（3，4 二甲苯基）卟啉金属配合物的合成

为筛选催化环己烷氧化合成己二酸用仿生催化剂,研究了以吡咯、3,4 二甲基苯甲醛和金属盐为原料,合成一种带多个疏水性短碳链对称卟啉化合物meso-四（3,4 二甲苯基）卟啉（简称TDMPP）金属钴（Ⅱ）、铜（Ⅱ）配合物的方法,探讨了溶剂配比、反应时间、反应物的物质量浓度等对产率的影响;并利用UV Vis和IR对合成的物质结构进行了表征.结果表明合成TDMPPCo的适宜工艺参数为：v（丙酸）∶v（冰乙酸）等于2∶1;n（吡咯）∶n（3,4 甲基苯甲醛）∶n（醋酸钴）等于100∶104∶029;吡咯的物质量浓度为0.25mol/L;反应时间为50min;反应温度为125～130℃;产率达32％.合成TDMPPCu的适宜工艺参数为：v（丙酸）∶v（冰乙酸）等于3∶1,n（吡咯）∶n（3,4 甲基苯甲醛）∶n（醋酸铜）等于100∶104∶027;吡咯的物质量浓度为0.25mol/L,反应时间为50min,反应温度为130～135℃,产率达38％.     

一种基于无线传感器网络的目标跟踪调度算法*

基于无线传感器网络的IPv4/IPv6混合组网的视频监控系统的调度算法可以有效地增强视频监控的智能控制功能。在综合考虑无线传感器网络的自身特性和监控系统功能扩展清晰度要求的基础上,对原有的后来先服务调度(LCFS)算法进行改进,并设计和实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案,提出了清晰度最优负载平衡的调度算法(DOLB)。理论分析及实验结果表明,该算法性能明显优于原有的调度算法。     

酵母多基因表达载体在纤维素生物转化中应用

构建含酿酒酵母组成型强启动子PGK、G418抗性基因及rDNA片段的整合型载体pScIKP,利用rDNA多个同源重组位点,将外源基因以多拷贝整合到酵母染色体上,无需诱导即可持续表达;利用载体位于表达盒两端同尾酶,可插入多个基因表达盒,实现多基因稳定共表达.为检验共表达情况,反转录从绿色木霉中获得纤维素酶基因eg3和cbh2, 克隆并转化获得重组酵母菌株S.cerevisiae-ec. 该重组酵母能降解羧甲基纤维素形成水解圈;用羧甲基纤维素还原糖法和滤纸酶活力法测定酶活力,其最适温度和最适pH值与所表达单酶相似,表明共表达未影响两种酶的生物学特性;且双酶具有协同作用,能更有效降解非结晶纤维素.pScIKP载体能成功用于多个外源基因共表达和产物协同作用的研究,为构建能直接降解纤维素的酿酒酵母菌株,实现纤维素可再生能源的生物利用奠定了基础.     

浅谈大学生科技创新活动中存在的问题及对策

大学生科技创新活动是大学科技创新活动的重要组成部分,也是国家创新体系不可缺少的组成部分。本文主要阐述了大学生科技创新活动的重要性以及我国当前科技创新活动过程中存在的问题,并提出了推进大学生创新活动深入开展的措施。     

基于互信息和众数的类间关系研究

簇间关系的评估对于确定许多现实中的关键未知信息具有重要作用,可被广泛应用在犯罪侦查、进化树、冶金工业和生物嫁接等领域。提出了一种称为“众数模式+互信息”的方法对簇间关系进行排序。该方法使用众数模式从每个簇中寻找具有代表性的对象,使用互信息衡量簇间的关联程度。由于该方法利用簇间关系判断簇与簇的联系程度,所以它不同于传统的分类和聚类。在图形和癌症诊断数据上的实验表明了该算法的有效性。     

主题式学习的特点与作用分析

本文通过对主题式学习概念现有观点的梳理和对主题式学习的界定,分析了主题学习的特点、优势与作用,进而对主题式学习做全面剖析。     

和利时DEH在型钢50MW发电机中的应用

介绍和利时DEH的系统构成,及其在50MW发电机系统中的主要控制功能和实现方法.