测定植物提取液中生物碱含量的间接萃取比色法研究

本文报告了在非离子表面活性剂存在下，用溴甲酚绿离子缔合萃取光度法测定植物提取液中生物碱的总量．比较了五种提取方法，探讨了测定的优化条件，确定用水饱和的正丁醇溶液提取效果最佳．测得一些植物的生物碱含量约０．１－０．９％．加标回收率９２％，相对标准偏差７％，结果令人满意．     

功劳木中总生物碱固-液萃取动力学研究

研究功劳木药材中总生物碱的固-液萃取动力学特征,为总生物碱的萃取条件选择和优化提供依据。基于Fick第一扩散定律,以萃取体系溶液中总生物碱浓度为目标函数,建立功劳木中总生物碱的固-液萃取动力学方程,探讨药材原料粒度、液固比、萃取温度及时间等因素对总生物碱萃取的影响。实验结果表明,所建立的动力学方程完全能够描述功劳木中总生物碱的固-液萃取过程,减少原料粒度、提高萃取温度有利于功劳木中总生物碱的萃取,在5~20 m L/g范围内,液固比总生物碱的萃取影响不大。研究结果对功劳木中总生物碱的工业萃取条件选择具有指导作用。     

微波联用超临界萃取菊三七生物碱工艺的实验研究

采用微波联用超临界 CO2萃取菊三七生物碱,将菊三七粉末用乙醇水溶液浸泡、微波辐照处理后,再用超临界 CO2萃取,对乙醇浓度、浸泡时间和微波辐照时间等实验条件进行单因素实验,得出浸泡液乙醇浓度为90;,浸泡时间为10 h,微波处理时间为2 min 为优化条件,并与单一采用超临界 CO2萃取的试验进行了比较。结果表明,微波联用超临界萃取技术用于菊三七生物碱的提取效率优于单一采用超临界萃取技术。     

超声-微波协同萃取-HPLC检测掺罂粟壳肉汤中的生物碱

为建立食品中可能出现的罂粟壳生物碱成分--吗啡、可待因、罂粟碱的提取和测定方法,用超声-微波协同萃取的方法提取罂粟壳中的生物碱,高效液相色谱法(HPLC)进行含量分析.其平均回收率分别为97.87%,96.80%,94.47%;精密度相对标准偏差(RSD)分别为0.070%,0.037%,0.029%;重现性相对标准偏差(RSD)分别为0.040%,0.209%,0.665%.本方法具有回收率高、灵敏度高、精密度高等优点,可适用于食品中罂粟壳生物碱的检测.     

长春花总生物碱的提取方法研究

采用酸水冷浸法、乙醇冷凝回流法提取长春花中的总生物碱,并通过沉淀反应、显色反应对提取出来的生物碱进行定性检测,通过紫外分光光度法测其相对含量。结果显示酸水冷浸法与乙醇冷凝回流法都能提取长春花中生物总碱,乙醇冷凝回流法比酸水冷浸法提取长春花生物碱含量高,效果更好。     

长春花总生物碱的提取方法研究

采用酸水冷浸法、乙醇冷凝回流法提取长春花中的总生物碱,并通过沉淀反应、显色反应对提取出来的生物碱进行定性检测,通过紫外分光光度法测其相对含量。结果显示酸水冷浸法与乙醇冷凝回流法都能提取长春花中生物总碱,乙醇冷凝回流法比酸水冷浸法提取长春花生物碱含量高,效果更好。     

藜芦胺和12β-羟基藜芦酰棋盘花碱在小鼠体外肝代谢研究

采用LC-MS/MS方法对小鼠肝微粒体中藜芦胺(veratramine,VAM)和12β-羟基藜芦酰棋盘花碱(12β-hydroxylveratroylzyga-denine,VOG)的代谢产物进行分析,结合体内VAM和VOG及其代谢物的分析结果,推测VAM和VOG在小鼠体外肝代谢规律.结果显示,VAM在小鼠肝微粒体孵化体系中检测到7个代谢产物,其代谢途径为羟基化、磺酸化、甲基化,其中甲基化是VAM I相代谢的主要代谢途径.VOG在小鼠肝微粒体孵化体系中检测到7个代谢产物,其代谢途径为酯键水解、脱氢、酯键水解加脱氢、羟基化、酯键水解加乙酰化,其中酯键水解是其I相代谢的主要代谢途径.以上结果表明,VAM和VOG在小鼠肝微粒体孵化体系中主要进行I相代谢反应,VAM和VOG的主要代谢产物分别为甲基化代谢产物和酯键水解产物.     

微波、超声及其联用萃取黄柏中总生物碱的研究

采用紫外分光光度法,以黄柏中总生物碱提取量为评价指标,对微波辅助萃取、超声辅助萃取和微波．超声联用辅助萃取黄柏中总生物碱进行了对比研究,比较了3种不同萃取方式对提取量的影响．研究结果表明,微波-超声联用辅助萃取黄柏中总生物碱比单独使用微波或超声辅助萃取黄柏中总生物碱效果好．     

生物碱提取分离方法研究进展

生物碱是一类具有显著生物活性的含氮有机化合物,是许多药用植物的有效成分。利用现代技术对天然产物中的生物碱进行提取分离,对于开发其药用价值,阐明药效物质基础具有重要意义。因此生物碱的提取分离方法备受人们关注,本文对近年来生物碱提取分离方法进行综述。     

金不换中总生物碱提取方法的研究

本文通过对金不换甲醇提取、无水乙醇提取、氨性氯仿提取和酸性乙醇提取等提取方法的比较与筛选,确定溶剂用量、提取次数、pH值和提取时间为影响因素,并以L9(34)正交设计表安排试验.综合考虑各种因素,金不换总生物碱的最佳提取工艺为9倍量p=4.5 95%乙醇提取2次,每次2小时.     

数据简化中的边界提取方法

针对三维点云数据简化过程中边界特征容易丢失问题,研究了一种点云边界特征提取方法.首先,对点的k近邻进行查找,并进行点的球拟合计算,得到拟合球的半径、点的曲率、点到球心距离.其次,通过数据点周围点的分布均匀性、自适应调节参数公式中的阈值,可以达到检测边界特征的目的.由不同模型的实验数据表明,该算法提取的边界满足了后期数据简化所需.     

自适应复杂光条纹中心提取方法研究

激光条纹中心提取作为线结构光测量中最关键的环节,其提取方法的准确性及适应性直接影响着测量系统的整体性能。针对环境光干扰、待测物表面反射率差异较大引起的宽度变化的复杂激光条纹,在Steger方法的基础上,提出了一种自适应复杂光条纹中心提取算法。该方法首先根据线激光宽度选择固定的尺度因子,对图像进行高斯核卷积,得到各点Hessian矩阵;然后求得对应的法向宽度,并以此来选择对应的二阶法向偏导数的阈值,再结合一阶法向偏导为零计算出条纹在不同宽度处的中心点。实验结果表明该算法可以实现对于宽度变化的复杂光条纹中心的亚像素提取。     

提取棉酚的简易方法

本文介绍以乙醚为溶剂,使用萃取的方法自棉籽中提取棉酚;棉籽首先脱脂再用乙醚萃取,萃取液与冰醋酸的反应,制得醋酸棉酚,在室温下直接水解,可得黄色的游离棉酚。此法简便易行,产品纯度高,产率大,溶剂可循环使用,适于推广批量生产。     

缺帧环境下遮挡图像的特征优化提取方法研究

针对缺帧环境下图像的遮挡问题,提出一种新的特征优化提取方法。建立缺帧环境下遮挡图像采集模型,在此基础上,利用正方形网格建立立体模型,实现图像采集。通过阈值降噪法完成对遮挡图像的降噪滤波处理。DCS-LBP算子通过梯度方向上变化的灰度值实现编码,效果不佳,通过GCS-LDP算子对其进行优化,将二者结合在一起对缺帧环境下遮挡图像施行编码,获取最后的直方图,将该直方图看作遮挡图像的特征,完成遮挡图像特征的优化提取。实验结果表明,所提方法能够有效对缺帧环境下遮挡图像进行预处理,且识别效率高,计算量少。     

一种人脸面部特征的提取方法

在人脸精确定位的基础上,将提取出的面部图像进行积分投影,然后结合驾驶员疲劳时所特有的面部特征,有效地把人脸的特征器官区分开来,定位司机眼睛和嘴巴的位置,并且将其从面部图像中提取出来。     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

一种新的指纹纹线提取方法

指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点。文中从图像的灰度分布规律出发,提出了一种直接从灰度级指纹图像提取纹线信息的指纹纹线提取算法。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,取得了理想的提取效果。     

希尔伯特时频谱特征提取方法

为了优化高频率分辨率的希尔伯特时频谱的表达效果,提出一种基于卷积运算思想的希尔伯特时频谱平稳化和自适应增强方法.首先,由希尔伯特黄变换得到高频率分辨率的时频谱和边际谱,通过设定时域和频域平稳因子及权重得到相应的核矩阵,并依照卷积运算的过程对时频谱进行平稳化;然后,将平稳化之后的边际谱值作为时频谱中相应瞬时频率处谱线的增...     

超声提取与碱性浸泡法对小檗碱成分提出率的影响

把超声技术用于从中药黄连中提取小檗碱常规的碱性浸泡工艺中．与碱性浸泡法相比较，超声提取３０ｍｉｎ所得小檗碱提出率比碱性浸泡２４ｈ高５０％以上，且工艺简单，提取过程快速     

人体腿部表面肌电信号特征提取方法

表面肌电信号(sEMG,surface electromyography)作为人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用于康复训练福祉机器人领域。针对人体下肢动作识别的问题,提出了一种针对表面肌电信号进行小波变换的特征提取方法。在肌电信号的频域分布中,该方法选取小波子空间中活动段的平均功率组成特征向量。为验证所提出方法的有效性,设计实现了一种微型便携式多通道sEMG信号采集系统,并利用支持向量机(SVM,support vector machine)构建分类器对腿部动作进行识别。实验结果表明:该方法能有效识别腿部常见的4种动作,同一个体动作识别率能达到95%以上,不同个体识别率平均能达到85%,能够较好地应用于下肢运动障碍患者的日常康复训练。