摘要：近年来,表面增强拉曼光谱(surface enhancement Raman spectroscopy,SERS)标记技术因具有高灵敏度、可多路复用、强抗光漂白性和较好的分子指纹保真度等特性而备受瞩目,并已成功应用于传感分析及生物成像领域。本综述主要总结了基于SERS标记技术的生物传感器的原理及其在农药残留快速检测领域中的最新研究进展,重点介绍了SERS标签的设计与制备及基于不同识别元件传感系统的研究现状。同时,对其面临的挑战和解决方案进行了探讨,以期促进SERS标记技术在农药残留检测及食品安全检测方面的应用。

摘要：磺酰脲类除草剂是应用较为广泛的农药之一,其在土壤中迁移、降解、转化和滞留等多个过程受其吸附、解吸行为的影响。本文以嗪吡嘧磺隆为研究对象,采用批量平衡法研究了其在8种不同类型土壤中的吸附、解吸附行为。结果表明:嗪吡嘧磺隆与土壤溶液接触4 h内为快速吸附阶段。Freundlich模型可较好地拟合嗪吡嘧磺隆在土壤中的等温吸附解吸过程,相关系数(r)值在0.9584~0.9973之间。8种土壤对嗪吡嘧磺隆的吸附能力均为弱,吸附常数(K_(f-ads))在0.281~3.515之间。其中,以黑龙江白浆土对嗪吡嘧磺隆的吸附能力最强,且远高于其他土壤。除广西赤红壤外,嗪吡嘧磺隆在其他7种类型土壤中的滞后系数(H)均小于1,解吸过程存在滞后现象,存在潜在环境风险。单因素试验结果表明,嗪吡嘧磺隆在土壤中的吸附行为受腐殖酸的影响极显著(P0.05)。采用中心复合试验设计,建立了具有一定预测功能的嗪吡嘧磺隆在土壤中的吸附过程BP神经网络模型,并进行了验证,拟合结果较好。

摘要：金银花是清热解毒必备良药,市面上金银花来源复杂,最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。已有的鉴别方法大多耗时长、成本高且操作复杂,亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络(1D-CNN)鉴别模型存在参数量过大、模型效率过于低下、计算复杂度高,同时易产生过拟合问题,对传统1D-CNN结构作出改进。使用效率较高的VD(Very Deep)结构替代传统1D-CNN中隐含层结构,并针对NIRS数据适应性改进,使其可直接应用于一维NIRS数据。改进分为三步:(1)将特征层的设计转为2个约束优化设计:第一约束条件设每个卷积层C值(卷积核与感受野的大小比值)为1/6,可提高网络模型效率;第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小,实现更深层数据特征提取,并减小过拟合。(2)通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸;(3)使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层,进而减小参数量。采集河南、山东、河北、重庆主要产地出产的金银花为样品500份。测试光谱范围908~1 676 nm,采用KS法对样品集预处理,并用shuffle算法完成训练集、验证集、测试集划分,构建基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱的金银花产地鉴别模型。结果表明,1D-VD-CNN训练集与测试集准确率均达到100%,损失值收敛为0.001附近。与传统1D-CNN模型相比,1D-VD-CNN模型的训练集与测试集准确率分别提升为约0.5%与1.4%,参数量和FLOPs分别减少近1 M(兆)和20 M(兆)。与原始光谱数据分析法和PLS-DA法对比分析,表明1D-VD-CNN模型对金银花近红外光谱分类具有更高的效率和更好的识别性能。

摘要：采用超声波预处理玉米淀粉,研究超声对玉米淀粉分子质量分布的影响,再将超声与传统湿法阳离子淀粉制备工艺结合起来,研究超声预处理法制备阳离子淀粉的工艺条件。采用Box-Behnken中心组合响应面设计,对工艺条件进行优化,并分析超声功率、超声时间、醚化温度、醚化pH值对反应效率的影响。结果表明:超声处理降低了支链淀粉分子质量,提高了阳离子淀粉的反应效率。超声预处理法制备阳离子淀粉的最佳工艺条件为:醚化温度42.58℃,醚化pH值12.03,超声功率150 W,超声时间47.11 min。在此试验条件下实际测得的取代度为0.051 2,反应效率为74.25%。

摘要：随着自然环境保护理念逐步深入人心,建筑建设工程的节能建设迫在眉睫。节能建筑建设的发展不仅能解决环境污染问题,而且也能够合理的利用大自然赋予我们的资源,并且可以有效的解决建设浪费、生产浪费,以及建筑有毒气体的产生等问题。而实验室的通风节能的关键在于实验室的建筑建设时的设计标准、合理性,以及采用的设备和使用控制方法等。

摘要：综述了荧光型真菌毒素检测生物传感器的研究进展,重点介绍了荧光型真菌毒素检测生物传感器的设计及其灵敏度、特异性等性能,分析了黄曲霉毒素等主要毒素的免疫荧光传感器和适配体荧光传感器的检测方法,提出将来的研究可以针对纳米材料/纳米复合材料的表面化学调节,设计用于检测各种分析物的目标特定无标签分析方法,实现毒素的多种同时检测。

摘要：为了建立可同时检测炭疽病病原菌(Colletotrichum gloeosporioides)、白粉病病原菌(Erysiphe lonicera)和褐斑病病原菌(Cercospora rhamni)3种金银花重要叶部病原菌的多重实时荧光定量PCR快速检测方法,本试验基于3种病原菌ITS片段序列分别设计特异引物和TaqMan荧光探针,并制备重组质粒建立标准曲线;对建立的多重实时荧光定量PCR检测方法进行特异性、灵敏度、准确性验证。结果表明,本研究建立的多重实时荧光定量PCR快速检测方法仅针对金银花炭疽病、白粉病和褐斑病病原菌有特异性扩增;最低检测限为2.94×10^(2)copies/μL,比普通PCR法高100倍;利用本方法检测15份有叶部病害症状的金银花病叶,与DNA测序结果完全一致。综之,本研究建立的多重实时荧光PCR检测方法特异性强、灵敏度高,为金银花炭疽病、白粉病和褐斑病的早期诊断提供了技术支持。

摘要：目的建立一种能快速准确检测牛奶中金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)、鼠伤寒沙门菌(Salmonella typhimurium)和大肠杆菌O517:H7(Escherichia coli O517:H7)的环介导恒温扩增方法(loop mediated isothermal amplification,LAMP)。方法以牛奶为研究对象,分别利用金黄色葡萄球菌nuc,鼠伤寒沙门菌invA和大肠杆菌O517:H7的rfbE保守基因设计LAMP特异引物,通过优化反应温度、时间等条件,建立检测牛奶中金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门菌和大肠杆菌O517:H7的LAMP反应体系。并验证了本方法的特异性和灵敏度。结果 LAMP法对牛奶中金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门菌和大肠杆菌O517:H7的灵敏度均为1.0×10~2拷贝/μL,比常规PCR灵敏度提高了10倍。金黄色葡萄球菌和大肠杆菌O517:H7的LAMP反应条件为60℃、30 min,鼠伤寒沙门菌为60℃、60 min。利用SYBR Green I染料在紫外光下可直接观察检测结果,金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门菌和大肠杆菌O517:H7阳性样品均呈绿色;进一步利用荧光定量PCR仪可检测到对应的扩增曲线。通过牛奶样品模拟掺杂实验,验证了方法的实用性和可靠性。结论本研究建立的检测牛奶中金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门菌和大肠杆菌O517:H7的LAMP方法具有特异性强、灵敏度高、操作简便等特点,可用于牛奶中相关致病菌的检测,对预防和控制3种致病菌的传染有重要意义。

摘要：本研究以饮用水为研究对象,利用大肠杆菌mal B保守基因设计LAMP特异引物,通过优化反应条件,建立了适用于快速检测饮用水中大肠杆菌的LAMP方法,可在60℃条件下反应60 min完成检测,检测灵敏度达到1.35 CFU/m L。利用SYBR GreenⅠ染料剂可在紫外灯下直接观察检测结果。通过检测掺入已知大肠杆菌的纯净水样品,结果表明,本研究所建立的LAMP方法具有特异性强、灵敏度高、操作简便的特点,可用于饮用水中大肠杆菌致病菌的快速检测,对预防和控制大肠杆菌的传染具有重要意义。

摘要：当前应用于近红外光谱(NIRS)数据定性分析的经典一维卷积神经网络(1D-CNN)模型,通过增加卷积核数量,导致模型臃肿、参数量巨大、计算复杂度高,同时易产生过拟合。为克服传统方法的不足,改进传统1D-CNN模型为一维超深度卷积神经网络模型。首先,采集金银花近红外光谱为样本数据,并采用KS法对样品集预处理;其次,改进传统1D-CNN中的隐含层结构为一维超深度卷积神经网络,并针对NIRS数据适应性进行改进,使其可直接应用于一维NIRS数据;最后,用分层算法完成训练集、验证集和测试集的划分,构建基于一维超深度卷积神经网络的金银花NIRS分类模型。结果表明,改进后的一维超深度卷积神经网络训练集的准确率达到100%,测试集的准确率达到99.57%,损失值收敛为0.018附近。与传统1D-CNN模型相比,本设计模型的训练集与测试集的准确率分别提升了约0.05%与1%,同时,参数量和FLOPs分别减少约47%和5%,并且可大幅度降低过拟合。