改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线

基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱,将NPPF与PPF算法分别对两种模拟光谱进行处理比较,发现NPPF处理结果均方根误差(RMSE)小,证实NPPF较于PPF的优越性。最后,对实际样品(烯啶虫胺、罗丹明6G)的拉曼光谱进行了NPPF和PPF对比处理,发现NPPF的拟合基线较为准确,证实该算法NPPF在拉曼光谱基线校正预处理中具有广泛的实际应用价值和前景。

变工况条件下三相异步电机匝间短路故障诊断

针对三相异步电机匝间短路故障在不同工况下数据分布不一致带来的泛化识别准确率下降的问题。提出了一种基于残差-自注意力网络的迁移学习方法,通过在残差网络中嵌入自注意力机制实现特征强化并利用源域数据进行模型训练,然后利用迁移学习的微调策略使得模型能更好地适应目标域的特征分布,以此来增加模型在目标域数据中的适应性能力。此外,通过设计对比实验探究了引入微调训练以及在模型中嵌入自注意力机制对于模型诊断性能的影响。实验结果表明,所提方法在3种负载条件下迁移的平均准确率为87.5%,相较于一般的残差网络准确率提高了4.5%,同时召回率和F1分数分别提高了约10%和6%。

AB-8型大孔吸附树脂吸附葛根素过程的研究

以AB - 8型大孔吸附树脂对葛根素溶液的吸附行为为研究对象 ,对葛根素的吸附平衡和吸附动力学进行了研究 .以Fueundich和Langmuir公式拟合了不同温度下的吸附等温线 ,研究结果表明 ,用Freundilich式拟合比较理想 .同时 ,拟合了以c0 和τ为参数的吸附动力学曲线 ,这两组公式可作为在吸附树脂法分离混合物的研究中选择参数的参考和依据 .用线性方程式对吸附柱的透过曲线进行了拟合 ,这对了解床层的吸附行为特征及吸附剂性能有着重要的意义 .

葛根总黄酮中葛根素的分离研究

在对吸附分离所用吸附剂进行筛选的基础上 ,提出使用大孔吸附树脂吸附、浓度梯度洗脱分离葛根素的柱层析工艺路线。实验表明 ,高径比为 1 0∶ 1的层析柱在 30℃时以 2 .0 m L/min的流速洗脱 ,其效果最佳 ,葛根素的收率达 93.75 %。实验中以薄层层析法为定性分析手段 ,以紫外一阶导数分光光度法为定量分析手段。

甘草酸提取工艺的优化研究

以甘草中主要生理活性物质甘草酸的超声提取工艺为研究对象,在传统的正交试验方法的基础上,用人工神经网络方法进行优化,获得了超声提取甘草酸的优化工艺条件,即乙醇浓度40%、超声次数4次、提取温度20℃、提取时间20min、超声频率13kHz、固液比为1:10。该优化工艺条件操作简便、能耗低、提取率高,是合理可行的。

“医学仪器实验”课程思政教学的实践与效果评价

“医学仪器实验”是生物医学工程专业的必修实验课程,该实验课程涉及面广,为培养医疗器械行业人才奠定了重要基础。在“医学仪器实验”课程教学中结合启发式教学法,从基础性实验、设计性实验和拓展性实验三个方面挖掘思政元素,注重发挥实践环节的育人特点,将科技报国和民族复兴的使命担当、创新能力、科学精神、抗挫意识、合作意识的培养等思政内涵有机融入实验环节中,将专业教育与思想政治教育深度融合,最终实现德智相融的教学目标。实施过程中结合调查问卷对课程思政的效果进行评估,结果表明课程思政实施效果较好。

间歇式吸附与连续式脱附耦合亲和层析法研究

用间歇式吸附和连续式脱附耦合的亲和层析法分离纯化了溶菌酶。采用Langmuir Freundlich方程描述等温吸附线 ,通过间歇式吸附实验结果得到了该方程的相关参数以及蛋白质在吸附剂孔内的扩散系数。以蛋白质回收率和吸附剂利用率为基准比较了间歇式吸附和连续式吸附在操作时间上的差异。结果表明在蛋白质回收率和吸附剂利用率完全相等的情况下 ,间歇式吸附所用时间远小于连续式吸附时间。

《生物分离工程》教学过程中研究前沿知识的引入和学生创新能力的培养

培养学生的创新能力是我国高等教育的重要目标之一。作者在《生物分离工程》课堂教学过程中，结合生物分离工程学科发展前沿、交叉学科领域的发展及本人科研的进展和经验，将热点研究的新型分离手段，引入本科及6年制学硕班本科阶段的教学中，旨在提高学生的科研意识和专业技能，增强学生对所学专业的兴趣，走出一条寓创新教育于知识传授之中的教学模式。

锥形床亲和层析过程的场协同分析

为了对亲和层析过程的强化提供理论依据,应用非平衡热力学唯象理论,分析了该过程中温度场、化学势场及重力场等各种场之间的协同关系,以及各自场内不同分量之间的协同关系.得到了亲和层析过程的总熵变表达式,多场协同条件下质量通量和热量通量的唯象表达式以及相应的传质和传热系数.分析结果表明:重力场的存在,维持了体系的非平衡状态、保证了锥形床的稳定操作,避免了柱子堵塞及压密化.上流锥形床亲和层析在多场协同下,其传质、传热以及吸附反应相互影响,过程的最终传递方向将取决于各场之间综合作用的结果.

上流锥形亲和层析床的流动特性研究

为了分析流体在上流锥形亲和层析床中的复杂流动情况,运用二相流理论建立了上流锥形床中液固二相流模型,对上流锥形床中的流动状况进行了数值模拟。运用FLUENT计算软件求解模型,得到了上流锥形床中直观的流场分布。分析了入口流速、溶液质量浓度及锥角等参数变化对流场的影响。以吸附剂的利用率和蛋白质的回收率为衡量标准,研究了流体流动状态改变对吸附的影响。运用计算流体力学方法分析亲和层析过程,为新型亲和层析设备的开发提供了崭新的思路。

GSH诱导的金纳米棒自组装及汞离子检测

提出了一种基于金纳米棒自组装的促进和抑制检测汞离子的方法.在合适的实验条件下,当金纳米棒胶体溶液中加入还原性谷胱甘肽(GSH)时,金纳米棒因Au-S键的形成,通过氢键和静电相互作用发生头对头(End to End)的自组装.当以上体系中加入汞离子时,这种头对头的自组装会被打破,金纳米棒重新呈分散状态.这种方法的最低检测限为1nmol/L,检测范围为1nmol/L-100μmol/L.该汞离子检测方法特异性强、灵敏度高且检测的浓度范围比较大,有望广泛用于水环境中汞离子的检测.

正交实验法在PCR反应条件优化中的应用

本研究以小肠结肠炎耶尔森氏菌为研究材料,将纯理论数学方法-正交设计实验法,应用于分子生物学技术PCR体系的优化之中.首先采用搜索性正交实验,在此实验结果基础上,进一步设计细调性正交实验来寻求PCR反应的最适条件.所得优化扩增体系稳定,重复性好,表明正交实验设计方法高效快速,科学性强,是PCR反应条件优化中值得推广使用的有效方法.

采用响应曲面法优化甘草饮片中甘草酸的超声提取工艺

根据Box-B ehnken的中心组合实验设计原理,在单因素试验的基础上,采用三因素三水平的响应曲面分析法,建立了甘草饮片中甘草酸超声提取的二次多项数学模型,并以甘草酸提取率为响应值作响应面和等高线,考察了浸泡时间、超声时间和液固比对甘草酸超声提取的影响。结果表明,甘草酸超声提取的优化工艺条件为:浸泡时间151.3 m in,超声时间48.8 m in,液固比10.2 mL/g;在此工艺条件下,甘草酸提取率为21.06%。

果实成熟过程相关调控基因研究进展

果实成熟过程中，多聚半乳糖醛酸酶（ＰＧ）参与果胶的分解，从而在果实软化中起作用，新近发现，果实软化过程中，协同伸展蛋白具有一定的作用：ＡＣＣ合成酶（ＡＣＳ）、ＡＣＣ 氧化酶（ＡＣＯ）和ＡＣＣ脱氨酶与乙烯合成直接有关，ＡＣＳ是乙烯形成的关键酶，由多基因家族编码，各个基因协同表达，每一基因都有自己的转录特性，新近不断发现果实中ＡＣＳ基因家族中的新成员；ＡＣＯ 是一种与膜结合的酶，这种酶具有结构上的立体专一性，其内部存在正反馈调控，ＡＣＯ 和ＡＣＳ基因协同表达影响着乙烯的形成，进而控制着果实的成熟过程；人们已获得了ＡＣＣ脱氨酶转基因番茄果实；番茄中ＡＣＳ和ＡＣＯ 基因受高浓度ＣＯ２ 的影响，同时人们获得了Ｅ４／Ｅ８ 结合蛋白的ｃＤＮＡ 克隆；草莓中一种成熟相关基因与某些植物的热休克蛋白基因具有同源性；芒果中一种成熟相关基因编码的蛋白质与膜通道蛋白具有相似性，芒果中存在首次报道的参与脂肪酸代谢的果实成熟调节基因；柑橘中一种成熟相关基因参与ＶＢ１ 的合成。从以上几个方面综述了近年来果实成熟相关基因的最新研究进展。

葛根中有效成分总异黄酮提取工艺研究

对提取葛根总异黄酮的不同工艺路线进行了探索，提出了一条优化的工艺路线。实验中以分光光度法为检测手段，以葛根素为检测指标。

透明质酸的制备方法

透明质酸的制备方法李稳宏李剑君熊朝晖（西北大学化工系，西安７１００６９）透明质酸（Ｈｙａｌｕｒｏｎｉｃａｃｉｄ，ＨＡ）中文别名为玻璃酸或玻璃糖醛，是由Ｎ－乙酰基－ｄ－葡糖胺和ｄ－葡糖酸结合起来的双糖单元聚合而成的一种直链多糖，属于氨基葡糖聚糖类（ＧＡ...

中空纤维膜分离有机混合物中水的研究

利用聚乙烯醇 (PVA)中空纤维膜 ,以渗透蒸发技术分离了乙醇 水、叔丁醇 水以及乙醇 叔丁醇 水混合物 .根据研究体系的实际 ,定义了分离系数、渗透通量以及渗透蒸发分离指数的数学表达式 ,并以此为基准 ,考察了分离条件与上述分离特性参数间的关系 .实验结果表明 :渗透蒸发分离指数随温度及供给液浓度的增加呈单调递增趋势 ,随供给液流速的增加呈先增后减的趋势 .

甘草酸超声提取工艺的混合神经网络模拟及优化

为研究甘草中主要生理活性物质甘草酸的超声提取过程,在正交试验的基础上,建立了混合神经网络模型,包括基本原理模型和由神经网络组成的模型参数估值器.以正交试验数据对混合神经网络模型进行了训练,获得了较好的过程模拟结果.以此为基础,得到了超声提取甘草酸的优化工艺条件,即液固比为10 mL/g、提取温度25℃、浸泡时间150 min、超声时间60 min.该优化工艺条件操作简便、能耗低、提取率高,合理可行.

基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法（英文）

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。