2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

电压对纯镁微弧氧化膜层电化学腐蚀行为的影响

采用循环伏安(CV)、动电位极化(Tafel)和电化学阻抗谱(EIS)技术、结合纯镁微弧氧化膜微观形貌,研究电压对膜层电化学腐蚀行为的影响.结果表明:电压对膜层耐蚀性影响显著,随着电压升高,膜层耐蚀性增强,这是因为较厚的膜层厚度为抵御腐蚀介质的侵蚀提供了良好的物理屏障.在整个腐蚀试验过程中,高电压下制备的膜层经历三个阶段:腐蚀介质逐渐渗入膜层,腐蚀介质渗透膜层到达膜基面侵蚀基体,腐蚀产物填充微孔和微裂纹等缺陷.相比而言,低电压下制备的膜层随着浸泡时间的延长,膜层外部疏松层和内部致密层的电阻均逐渐减小,致使耐蚀性降低,最终膜层完全失效.     

辛夷芳香性双四氢呋喃成分研究

为阐明辛夷药材中芳香性双四氢呋喃化学成分,采用溶剂萃取、高速逆流分段、大孔树脂和半制备高效液相色谱分离和纯化,得到了4个高纯度芳香性双四氢呋喃木脂素单体化合物.通过1H NMR、13C NMR、MS等现代波谱学方法分别鉴定为:松脂醇二甲醚(1),木兰脂素(2),里立脂素B二甲醚(3),epimagnolin B(4).辛夷芳香性成分的鉴定为其在医药、食品工业中的应用提供了更好的理论依据.     

从本科毕业论文查重结果看大学生信息素养教育

以桂林电子科技大学的794份送检毕业论文为样本,对当前大学生信息素养现状进行了调查分析,阐述了图书馆在提高大学生信息素养过程中所发挥的作用.     

非线性不确定多时滞切换奇异系统的鲁棒H_∞保性能控制

对非线性不确定多时滞切换奇异系统的鲁棒H∞保性能控制问题进行了研究。假设系统是正则的和无脉冲情况下有一个范数有界的非线性函数式满足相应的切换规则和Lyapunov函数,应用线性矩阵不等式(LMIs)的方法,得到闭环系统的零解是渐进稳定的,给出鲁棒H∞保性能控制器存在的充分条件和设计方法。最后通过仿真例子,验证所用方法的有效性。     

基于化学计量学黄花白及和小白及HPLC指纹图谱分析

采用高效液相色谱（HPLC）法建立6批黄花白及和8批小白及指纹图谱并比较Militarine含量，利用相似度（SA）、聚类分析（HCA）和主成分分析（PCA）对黄花白及和小白及进行综合评价。结果显示HPLC指纹图谱共生成26个共有峰，利用对照品指认12号色谱峰为Militarine，且其含量在二者之间具显著性差异（P<0.01）；SA分析显示黄花白及和小白及相似度大于0.912，具较高的相似性；HCA和PCA将黄花白及和小白及分为两类，表明两者存在一定的差异性，分析结果相互验证。结果表明黄花白及和小白及化学组成类似，HPLC指纹图谱技术结合化学计量学方法适用于两者的区分和内在质量评价。     

慕萨莱思标准研究及规模化生产示范

"慕萨莱思"是新疆维吾尔族人取地方葡萄(环塔里盆地主要本土酿酒葡萄)取汁、熬煮、自然发酵而成的一种纯天然酒精饮料,为民族传统食品之一.慕萨莱思保留有葡萄酒的保健功效.慕萨莱思具有悠久的历史,是葡萄酒的活化石,是刀郎文化重要组成部分,承载着少数民族文化传承之重任.随着我国经济及人民消费需求的迅速增长,传统慕萨莱思逐步暴露出其产量不足,质量层次不齐等先天性缺陷,已经不能保证慕萨莱思的规模化持续发展.     

宗务隆构造带西段物质组成及演化特征

为查明宗务隆构造带西段物质组成、变形特征及演化特征,运用野外地质剖面测制、岩石组合分析、LA-ICP-MS锆石U-Pb同位素定年等手段进行了调查研究,认为宗务隆裂谷带是在初始小洋盆或有限小洋盆的基础上发展起来的,是基于南祁连陆块与欧龙布鲁克陆块之间的前寒武纪结晶基底和早古生代加里东褶皱基底的基础上经历了陆内拉张、有限洋盆发育、俯冲—碰撞和碰撞后推覆造山等过程演化而发展起来的华力西—印支期造山带。研究结果为宗务隆构造带西段物质组成及演化特征提供了理论依据。     

ARIMA乘积季节模型在我国麻疹发病预测中的应用

为了了解我国麻疹月发病数变化规律,预测其变化趋势,为麻疹的防控与监测提供决策依据,主要采用2004年1月至2018年8月我国麻疹月发病数据,利用图示法和单位根检验判断序列是否平稳,根据差分后的平稳序列作出的ACF图和PACF图估计模型中的待估参数,以最小信息量准则(an information criterion,AIC)值最小为最优模型选择标准,以绝对误差、相对误差来评价模型精度,最终建立的模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1,2)_(12),利用此模型做短期预测,预测得到的结果可为我国更好地制定麻疹预控方案和评估麻疹防控及监测效果提供科学参考依据。