简介：以固定化人工膜（immobilizedartificialmembrane，IAM）为基质动态固定胰蛋白酶，研究缓冲液种类、浓度、pH值对胰蛋白酶在IAM上的固载率和酶活性的影响。本课题选择硼酸盐、磷酸盐、Tris？HCl三种缓冲液体系，考察了缓冲液浓度及pH值对IAM固载胰蛋白酶的影响，并建立以酪蛋白为底物测定固定化胰蛋白酶的活性的方法，优化了动态固定化胰蛋白酶的条件，为进一步研究在线固定化酶解反应器奠定基础。

简介：为了优化可用于保持绿色荧光蛋白（GFP）发光特性的理化条件,本文采用不同离心转速、温度、pH分别在不同作用时间下对表达GFP的HepG2细胞进行处理,然后在荧光酶标仪测定细胞荧光值。结果表明：转速从1000r/min提升到10000r/min,作用时间从5min到15min,GFP的发光度变化也停留在4个百分点之内;在-70℃～50℃这个范围内不会明显的破坏GFP的发光特性,但当温度达到90℃时GFP的发光明显减弱,且随着作用时间的延长发光越弱;当pH由2～12的变化过程中,GFP的发光度也由弱变强再变弱,时间越长对GFP的破坏越大,发光度值也就越小。

简介：本文采用植物复合酶酶解辅助乙醇法提取土茯苓总黄酮。以芦丁为标准品,用铝离子显色、紫外-可见分光光度法测定总黄酮含量。采用单因素实验探讨酶添加量、酶解时间和酶解pH值对总黄酮提取率的影响。结果表明：最佳提取条件为酶添加量1.0%,酶解时间3.0h和酶解pH值5.0;最佳条件下,粗提物干粉得率13.9%,干粉中总黄酮含量4.0%,总黄酮提取率为0.53%。

简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：美国一项最新调查研究发现，如果儿童在3岁以前由于手术使用麻醉药的次数达到两次或者更多，那么他们日后出现学习障碍的风险可能会比正常儿童高。

简介：本文应用偏最小二乘法（PLS）同近红外漫反射光谱法结合,对颠茄粉末药品进行无损非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了光谱的预处理方法和主成分数对PLS定量预测能力的影响,并对预测集样品含量进行预测,得到了较为满意的结果。