细胞学方法评价9种抗溃疡药的寒热药性

以9种抗溃疡药为例研究西药中药化,评价寒热药性的实验方法。用噻唑蓝(MTT)比色法检测9种抗溃疡药对SMMC7721以及MCF-7细胞增殖的影响,同时用倒置显微镜观察加药后细胞形态特征的变化。氢氧化铝、碳酸氢钠、西咪替丁、奥美拉唑、泮托拉唑为寒性;雷尼替丁、法莫替丁、兰索拉唑、雷贝拉唑为热性。形态学观察表明,氢氧化铝、碳酸氢钠、西咪替丁、奥美拉唑、泮托拉唑使细胞密度减小,固缩变圆;雷尼替丁、法莫替丁、兰索拉唑、雷贝拉唑则在低浓度时使细胞密度增加,结构致密、生长旺盛。细胞学方法能够用于西药寒热药性的评价,这为西药中药化提供了一种简单实用的评价方法。     

类人弹性蛋白在大肠杆菌中的高效表达

类人弹性蛋白是由VAPGVG六肽重复序列构成的多肽。研究通过全基因合成获得上游引入NcoI和下游引入XhoI限制性内切酶位点的[(VAPGVG)3S]4基因编码序列,通过定向递归连接技术在pMD19-T simple克隆载体中构建[(VAPGVG)3S]32基因编码序列。利用NcoI和XhoI双酶切从重组克隆载体中回收[(VAPGVG)3S]32(ELPs)基因编码序列,在T4 DNA连接酶作用下与NcoI和XhoI双酶切处理的线性化载体DNA分子pET28a(+)重组,重组混合物转化大肠杆菌Top10感受态细胞。从添加有50μg·mL-1卡那霉素的LB平板上随机挑取37℃培养过夜的转化克隆,碱法小量抽提质粒DNA,经酶切及序列测定筛选出序列正确的重组质粒DNA转化大肠杆菌BL21(DE3)感受态细胞。从添加有50μg·mL-1卡那霉素的LB平板上随机挑取37℃培养过夜的转化克隆至新鲜配制的TB液体培养基中,于37℃、200 r·min-1培养至OD600约为0.60 h,添加终浓度为100μg·mL-1的IPTG诱导类人弹性蛋白表达3 h,SDS-PAGE凝胶电泳及Western blotting分析表明,该研究成功构建了类人弹性蛋白原核表达载体,在IPTG诱导作用下以可溶性状态高效表达。灰度扫描分析显示,重组类人弹性蛋白经IPTG诱导表达3 h后,可达宿主细胞可溶性蛋白的28.3%。该工作为以大肠杆菌为表达宿主,大量制备类人弹性蛋白用于生物医学材料奠定了良好的基础。     

南瓜酶法制汁工艺研究

为提高南瓜的出汁率 ,采用二次正交旋转回归组合设计 ,研究了南瓜酶法制汁工艺 ,确定了最佳酶法制汁工艺参数。结果表明 :酶处理能显著地提高南瓜的出汁率 ,当加酶量为 0 .0 2 % ,酶解温度 49.4℃ ,p H3.8,酶解时间 2 .8h时 ,最高出汁率可达 93.5% ,并确立了各因子与研究指标间的数学模型     

提高黄芪多糖提取收率的工艺研究

分别用水提取、氧化钙水溶液提取和碳酸钠水溶液提取法制备黄芪多糖粗提物,以苯酚硫酸法测定多糖含量。结果ＣａＯ水溶液提取收率最高（１１．７％）,是水提取法收率（３．６％）的３．２５倍,是Ｎａ２ＣＯ３水溶液提取收率（５．７％）的２．０５倍。     

应用于流化床的电容探针测量系统

对应用于气固两相流局部颗粒浓度分布的电容探针测量系统进行研究,分析了探针型电容传感器工作原理,并根据国内外电容探针测量模型的发展现状,提出了一种新型电容探针测量系统,利用其完成对流化床内局部颗粒浓度分布的测量.通过作为信号获取部分的运算式调幅电路,将测量信号通过USB接口与基于虚拟仪器的数据处理部分相结合,并对该测量系统在稠相气固流动系统中进行了标定.各项实验数据表明,该系统符合设计要求,具有良好的精度和稳定性,并已成功应用于实际测量中.     

对流占优问题随流格式的研究

根据对流-扩散方程中对流速度的物理性质,建立了一套新的随流计算格式,并用它计算了Burgers方程和受驱方腔流动等典型的对流占优问题。计算结果表明,此格式较适应于对流占优问题的计算。     

BOT/PPP模式可行性指标体系研究

BOT/PPP模式是提供公共设施或服务的一种比较有效的方式,但也有相应的适用条件。其前期准备和谈判阶段的费用高、运作周期长,中途放弃的事件屡见不鲜。因此有必要在项目论证阶段即对BOT/PPP模式的可行性进行分析,避免无意义的谈判工作。本文建立了一套评价指标体系,从而更科学地评价BOT/PPP模式的可行性。     

轮辅式光纤光栅压力传感器的研制

本文报导了一种工程上可实际应用的新颖的光纤光栅压力传感器．该传感器把轮辐式结构和光纤光栅相结合，将光纤光栅粘贴于其中一片轮辐之上，室温下，在0～30kN的压力变化范围内，光纤光栅中心反射波长的变化与压力成良好的线性关系，线性度高达0．9998，灵敏度为0．02843nm／kN．研究结果表明，本传感系统具有结构简单、操作方便、精度高、滞后小、重复性好、结构高度小、重量轻等优点．     

基于AdaBoost算法的快速人脸检测研究

研究了AdaBoost算法的原理和训练过程,分析了导致算法准确性下降的原因.使用高斯混合模型对人脸肤色建模,将可能存在人脸的区域从彩色图像中分离出来,再使用AdaBoost算法对该区域进行检测能够提高检测速度和准确率.实验结果验证了算法的准确性.