食品蛋白质含量的快速测定

作者们突破了惯用凯氏定氮法操作繁琐，测定时间的框框，实验应用了双缩脲光谱法，简化了步骤，缩短了时间，降低了成本，两法结果相符。     

土壤成分近红外光谱检测的重点和难点

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速的检测分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景.该文主要介绍了土壤成分近红外光谱检测的重点和难点,并对发展动向进行了展望.     

酚藏花红与DNA作用的光谱研究

用光谱法研究了带有吩嗪基团的酚藏花红与DNA的相互作用.研究表明,酚藏花红能嵌入到DNA骨架的碱基对之间,在实验允许的误差范围内,用不同的光谱法测得的结合常数一致,均为104L·mol-1数量级,结合位点数约为7.阴离子KI的荧光猝灭实验进一步证实了酚藏花红与DNA之间的嵌入作用.该研究为以DNA为靶的药物设计提供了一种新的嵌入剂功能团.     

荧光探针法测定碳酸饮料中邻苯二甲酸二异壬酯含量

塑化剂邻苯二甲酸二异壬酯(DINP)能够与荧光试剂荧光桃红在水溶液中发生作用,使荧光桃红的荧光强度增强,且在一定浓度范围内,荧光强度与邻苯二甲酸二异壬酯的浓度成线性关系,据此建立了一种新的测定碳酸饮料中塑化剂DINP的荧光分析方法.该方法的回归方程为F=-2.5+134.6C,相关系数r=0.999 5,线性范围为5.0×10-7~2.0×10-5 mol/L,相对标准偏差为2.0%~3.9%,检出限为7.3×10-9 mol/L.采用该方法的加标回收率为107.3%~111.7%.     

光谱法研究卟啉-蒽醌化合物及其金属锌配合物与DNA的相互作用

用光谱法研究以二肽链连接的卟啉-蒽醌化合物及其金属锌配合物与DNA的相互作用.结果表明:卟啉-蒽醌化合物及其金属锌配合物与DNA发生外部结合.由紫外-可见光谱滴定数据进行拟合计算出卟啉-蒽醌化合物及其金属锌配合物与DNA相互作用的结合常数分别为2.2×105(mol/L)-1和6.7×105(mol/L)-1.     

光谱法研究马来酸氯苯那敏与牛血清白蛋白的相互作用

采用紫外光谱和荧光猝灭光谱研究了马来酸氯苯那敏(CM)与牛血清白蛋白(BSA)的相互作用机理.结果表明,CM对BSA是动态猝灭机理,以疏水作用为主;通过计算获得二者在不同温度下的结合常数及结合位点数;利用同步荧光光谱探讨了作用前后BSA的构型变化,确定结合位置位于BSA的亚结构ⅡA中;Hill系数nH1,表明CM有正协同作用.此外,讨论了共存金属离子Mn2+,Fe3+,Cr3+,Pb2+,Ni 2+对CM与BSA结合作用的影响.     

光电直读光谱仪测定不锈钢中元素含量不确定度评定

利用直读光谱仪测定不锈钢中各个元素,分析其不确定度,即由于误差的存在被测量值不能肯定的程度,一方面便于评定其检测结果的可靠性,另一方面增加了检测结果的可比性。笔者检测结果的不确定度主要来源包括仪器的精密度、标准物质以及工作曲线校准过程所引起的不确定度,并通过数学模型计算出各种不确定度的分量并将其合成,以此计算出测定不锈钢中各元素含量的置信范围,即K=2时,此区间包含了测定结果可能值的95%。     

熔融制样-X线荧光光谱测定Al_2O_3中Fe_2O_3,SiO_2,Na_2O的含量

应用熔融制样-X线荧光光谱法测定Al2O3中主要杂质Fe2O3,Si O2和Na2O的含量。采用Li2B4O7挂壁制备熔剂坩埚,分散剂溶解并分散Al2O3样品,蒸干过量水分后加混合熔剂(Li2B4O7∶Li BO2以12∶22的质量比混合),低温蒸干,并加热熔融制成厚度为2.5 mm的玻璃状熔片,用X线荧光光谱仪对Al2O3中Fe,Si,Na等元素同时进行测定。通过对此方法精密度及精确度的考核,其测量结果与化学值相吻合,三者杂质的标准偏差均小于10%,测定值与已知值之间的误差均符合标准规定。     

基于近红外光谱的人体血液酒精含量无创检测方法研究

研发一种人体血液酒精含量无创检测方法迫在眉睫.近些年来,随着近红外光谱在定量分析化学物质含量方面的迅速发展,以及人工神经网络在电子信息领域的延伸,可以利用近红外光谱的方法,在MATLAB软件环境下,用神经网络方法进行建模,然后将适当的样本数据训练后,最终预测人体血液酒精含量.就如何在BP神经网络和RBF神经网络建模的基础上,对人体血液酒精含量的数据处理作了详细论述.     

近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.