基于溶剂诱导萃取,使用响应面法优化水系基质中棒曲霉的提取工艺,并对4种不同水系基质的料液比(V/V)进行选择。在单因素试验基础上,以棒曲霉素转移率为指标,响应面法优化溶剂诱导萃取的条件,并在不同料液比的4种水系基质中进行加标回收...基于溶剂诱导萃取,使用响应面法优化水系基质中棒曲霉的提取工艺,并对4种不同水系基质的料液比(V/V)进行选择。在单因素试验基础上,以棒曲霉素转移率为指标,响应面法优化溶剂诱导萃取的条件,并在不同料液比的4种水系基质中进行加标回收实验。通过溶剂诱导分层,获得棒曲霉素的最佳萃取条件为乙腈-样品体积比7∶3、Na Cl添加量1.4?g/3 m L样品、提取温度34℃,此条件下,棒曲霉素转移率为90.47%。在此最优条件下,苹果基质的最优料液比为7∶3,浓缩苹果汁、酿酒葡萄和葡萄酒基质的最优料液比均为1∶9,加标回收率分别为91.08%、85.51%、88.74%、89.17%。同时与中华人民共和国出入境检验检疫行业标准SN/T 2008—2007《进出口果汁中棒曲霉毒素的检测方法高效液相色谱法》进行比较,结果显示该前处理方法溶剂使用量少、操作简单且重复性好。综上,响应面法优化溶剂诱导分相萃取棒曲霉素的结果可靠,为水系基质中棒曲霉素的萃取提供了一种全新、快速的前处理方法。展开更多
文摘针对现有序列推荐模型忽略用户的长期偏好和短期偏好,导致推荐模型不能充分发挥作用,推荐效果不佳的问题,提出一种基于用户长短期偏好的个性化推荐模型.首先,针对长期偏好序列长且不连续的特点,采用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)对长期偏好建模;针对短期偏好序列短且与用户交互的间隔时间较短,具有易变性,采用垂直水平卷积网络对短期偏好建模;在得到用户的长期偏好和短期偏好后,利用激活函数进行动态建模,然后利用门控循环网络对长短期偏好进行平衡.其次,针对用户在日常交互中的误碰行为,采用稀疏注意力网络进行建模,在对长短期偏好建模前使用稀疏注意力网络进行用户行为序列处理;用户特征偏好对推荐结果也会有影响,使用带有偏置编码的多头注意力机制对用户特征进行提取.最后,将各部分得到的结果输入到全连接层得到最后的输出结果.为验证本文模型的可行性,在数据集Yelp和MovieLens-1M上进行实验,实验结果表明该模型优于其他基线模型.
文摘基于溶剂诱导萃取,使用响应面法优化水系基质中棒曲霉的提取工艺,并对4种不同水系基质的料液比(V/V)进行选择。在单因素试验基础上,以棒曲霉素转移率为指标,响应面法优化溶剂诱导萃取的条件,并在不同料液比的4种水系基质中进行加标回收实验。通过溶剂诱导分层,获得棒曲霉素的最佳萃取条件为乙腈-样品体积比7∶3、Na Cl添加量1.4?g/3 m L样品、提取温度34℃,此条件下,棒曲霉素转移率为90.47%。在此最优条件下,苹果基质的最优料液比为7∶3,浓缩苹果汁、酿酒葡萄和葡萄酒基质的最优料液比均为1∶9,加标回收率分别为91.08%、85.51%、88.74%、89.17%。同时与中华人民共和国出入境检验检疫行业标准SN/T 2008—2007《进出口果汁中棒曲霉毒素的检测方法高效液相色谱法》进行比较,结果显示该前处理方法溶剂使用量少、操作简单且重复性好。综上,响应面法优化溶剂诱导分相萃取棒曲霉素的结果可靠,为水系基质中棒曲霉素的萃取提供了一种全新、快速的前处理方法。
