气相色谱-串联质谱法测定柑橘中5种杀螨剂残留

建立了气相色谱-串联质谱法(GC-MS/MS)检测柑橘中5种杀螨剂残留分析方法。样品经乙腈提取、氯化钠盐析后,取有机相用Qu EChERS方法净化,利用GC-MS/MS在多反应监测(MRM)模式下进行测定,外标法定量。5种杀螨剂在0.005~0.5mg/L浓度范围内呈现良好的线性关系,相关系数r^2均>0.996,方法定量限为0.005 mg/kg。在0.005、0.01和0.1mg/kg 3种添加水平下,加标回收率为70.6%~111.3%,相对标准偏差(RSD)为1.07%~14.64%。本方法简便、重现性良好,可用于柑橘类水果样品中杀螨剂的日常检测。     

大豆种荚应答镰刀菌侵染的叶绿素荧光成像规律

  目的  种荚是大豆Glycine max防御霉菌侵染的第1道防线，部分大豆品种种荚具有极佳的田间霉变抗性，本研究目的在于寻找与豆荚霉变抗性相关的快速鉴定指标。  方法  采用叶绿素荧光成像技术，以高抗大豆‘QWT15-2’、中抗大豆‘E1’和易感大豆‘E314’为研究对象，对离体种荚接种轮枝镰刀菌Fusarium verticillioides，监测其叶绿素荧光参数变化情况。  结果  大豆种荚接种霉菌24 h后，通过叶绿素荧光成像系统可清晰观察到豆荚表皮病斑，叶绿素荧光参数发生显著变化。霉菌侵染后0~5 d，大豆种荚初始荧光参数初始荧光(F_o)、最大荧光(F_m)、可变荧光(F_v)大幅降低，非光化学猝灭系数q_N上升、Q_NP下降，最大光化学量子产量(F_v/F_m)、实际光化学效率(Φ_PSⅡ)及电子传递速率(R_ET)均呈下降趋势。  结论  高抗大豆‘QWT15-2’维持了较健康的组织形态，各荧光参数表现稳定；中抗大豆‘E1’和感病大豆‘E314’受霉菌侵染影响，其表皮组织破坏严重、荧光参数变化幅度大；其中F_v/F_m、F_m、F_v、q_N和Q_NP荧光参数对霉菌侵染响应敏感，可作为评价大豆种荚田间霉变抗性的鉴定指标。图4参17     

白扁豆总皂苷的含量测定与成分分析

[目的]对白扁豆进行提取分离纯化以及含量测定与成分分析.[方法]用石油醚对粉碎的白扁豆脱脂,80％乙醇进行回流提取,正丁醇萃取,浓缩正丁醇得白扁豆总皂苷.白扁豆总皂苷粗提物通过硅胶柱、中压C18色谱柱进行进一步纯化,用薄层监测收集富集皂苷类成分的洗脱液,得到需要成分.采用紫外可见分光光度计(UV)测定,以0.5％香草酸-冰醋酸溶液和高氯酸为显色剂,测定波长为540 nm,并采用四极杆-静电场轨道肼高分辨质谱仪(UHPLC-Q-Exactive Orbitrap MS)在负离子模式下对总皂苷进行成分分析.[结果]白扁豆总皂苷通过硅胶柱、中压C18色谱柱纯化得到较纯的总皂苷.总皂苷UV测定的线性范围为0.0096～0.0192 mg/mL(R2=0.9981);平均回收率为98.15％.白扁豆总皂苷共鉴定出18个化合物.[结论]采用硅胶柱干法上样及中压C18色谱柱分离纯化,该方法纯化度高.UHPLC-Q-Exactive Orbitrap MS技术与UV法可用于白扁豆总皂苷的定性与定量分析,为后续白扁豆总皂苷生物活性研究提供数据支撑.     

超高效液相色谱-串联质谱法测定饲料中洛克沙胂、阿散酸和硝苯砷酸

建立了采用超高效液相色谱-串联质谱测定饲料中洛克沙胂、阿散酸和硝苯砷酸的方法。样品用1%甲酸水-乙腈(25∶75, V∶V)溶液提取两次,上清液经旋转蒸发浓缩后,用10%甲醇水溶液定容,供高效液相色谱-串联质谱仪测定,外标法定量。洛克沙胂和阿散酸在5~200μg/kg浓度范围内呈现良好线性,在3个添加浓度上的平均回收率在62.7%~81.7%之间,RSD≤15%,检出限为5.0μg/kg,定量限为10.0μg/kg;硝苯砷酸在50~2 000μg/kg浓度范围内呈现良好线性,在3个添加浓度上的平均回收率为72.5%~83.3%, RSD≤15%,检出限为50.0μg/kg,定量限为100.0μg/kg。方法操作简便、灵敏、准确、重现性好,适用于饲料样品中洛克沙胂、阿散酸和硝苯砷酸的检测。     

金花茶花朵和叶片UPLC-QTOF-MS分析

[目的]鉴定分析金花茶花朵和叶片中主要化学成分、含量及其变化特征,为金花茶资源的进一步开发利用提供科学依据。[方法]利用超高效液相色谱-飞行时间质谱联用(UPLC-QTOF-MS)技术定性定量分析金花茶花瓣、雄蕊、老叶和新叶中花青苷、类黄酮及儿茶素类成分与含量。[结果]花青苷天竺葵素-3-O-葡萄糖苷和矢车菊素-3-O-葡萄糖苷均为金花茶中首次发现,其中,矢车菊素-3-O-葡萄糖苷仅存在于紫红色新叶中。类黄酮木犀草素-7-O-芸香糖苷和染料木苷为金花茶中首次发现,槲皮素-3-O-葡萄糖苷、槲皮素-7-O-葡萄糖苷、槲皮素-3-O-芸香糖苷和山柰酚-3-O-葡萄糖苷为金花茶叶片中首次发现。金花茶花瓣与雄蕊中花青苷相差不大,但却低于叶片尤其新叶;花朵中儿茶素类远高于叶片尤其新叶。金花茶花瓣和雄蕊中总黄酮及槲皮素-3-O-葡萄糖苷、槲皮素-3-O-芸香糖苷和山柰酚-3-O-葡萄糖苷均相差不大,但却远高于叶片。金花茶新叶中主要类黄酮成分木犀草素-7-O-芸香糖苷及总类黄酮明显高于老叶。[结论]金花茶中共鉴定出2种花青苷、6种类黄酮和2种儿茶素;槲皮素-3-O-葡萄糖苷等类黄酮是金花茶花朵呈现黄色的主要原因,矢车菊素-3-O-葡萄糖苷是金花茶新叶呈现紫红色的主要原因。     

草莓镶脉病毒外壳蛋白抗原表位预测、克隆、表达及鉴定

为实现草莓镶脉病毒(Strawberry vein banding virus,SVBV)的简单和快速检测,应用生物信息学方法分析了SVBV外壳蛋白的线性抗原表位及其理化性质,以大肠杆菌的优势密码子对所预测的优势抗表原位进行设计并合成,同时进行了最佳异源表达条件优化。结果表明,第218~238位的氨基酸残基序列为SVBV外壳蛋白的优势抗原表位,其编码片段为5-AE。十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis,SDS-PAGE)检测结果表明,重组融合蛋白的分子量约为24.8 kD,与其理论分子量20.5 kD基本一致。异源表达优化的结果表明,当IPTG浓度为0.5 mmol/L、温度为40℃、诱导时间为4 h时,重组融合蛋白的表达量最高,为23.6 mg/L。Western blot结果表明重组融合蛋白能与His多克隆抗体起特异性反应。串联质谱结果表明,5-AE肽段氨基酸残基序列正确。     

狭叶菖蒲乙醇提取物对棉铃虫卵和幼虫的生物活性

为筛选安全高效的棉铃虫防治药剂,选用狭叶菖蒲Acorus calamus var.angustatus乙醇提取物对棉铃虫Helicoverpa armigera卵和幼虫的触杀活性、胃毒作用、拒食效果和生长抑制作用进行了测定,同时以0.5%藜芦碱为药剂对照,对比分析狭叶菖蒲提取物的杀虫效果。结果表明,狭叶菖蒲乙醇提取物对棉铃虫3龄幼虫有显著的触杀、胃毒、拒食和生长抑制活性以及杀卵效果,且生物活性随浓度升高和处理时间延长而增加;狭叶菖蒲提取物对棉铃虫触杀活性、胃毒活性、杀卵活性的致死中浓度LC_(50)分别为20.50、19.26和31.39 mg/m L,对棉铃虫生长抑制中浓度EC_(50)和拒食中浓度AFC_(50)分别为7.15、10.43 mg/m L;0.5%藜芦碱药剂对棉铃虫触杀活性、胃毒活性和杀卵活性LC_(50)分别为12.19、16.90和29.87 mg/m L,对棉铃虫EC_(50)和AFC_(50)分别为3.99、8.32 mg/m L,均低于菖蒲根茎提取物。气相色谱-质谱分析结果显示,狭叶菖蒲乙醇提取物主要成分为α-细辛醚、β-细辛醚、菖蒲酮和白千层醇。表明狭叶菖蒲乙醇提取物有开发为新型植物源农药的潜力。     

基于QuEChERS-超高效液相色谱-串联质谱法检测依维菌素在杨梅上的残留

为评价依维菌素在杨梅上的残留风险，开发了依维菌素在杨梅上的残留分析方法，并结合田间试验对依维菌素在浙江、福建、江西和云南4地杨梅上的残留消解状况进行了研究。采用改进的QuEChERS方法，结合超高效液相色谱-串联质谱 (UPLC-MS/MS) 对伊维菌素在杨梅上的残留量进行分析。结果表明:在0.001~0.5 mg/L范围内，依维菌素的质量浓度与对应的峰面积间呈良好线性关系，相关系数 (r) 为0.999 9。在0.005~1 mg/kg添加水平下，依维菌素在杨梅中的平均回收率为80%~95%，相对标准偏差为9.9%，表明该分析方法的准确度和精密度均符合残留分析的要求。方法检出限 (LOD) 为0.15 ng，定量限 (LOQ) 为0.005 mg/kg。田间试验结果表明，依维菌素在杨梅上的平均初始残留量为0.21~0.88 mg/kg，半衰期为2.1~6.1 d，表明依维菌素属易降解农药，但由于其在杨梅上初始残留量相对较高，因此应对其潜在的残留风险予以关注。     

红外热成像技术在农业中的应用

介绍了红外热成像技术的基本原理和常用热图像处理方法，总结了红外热成像技术在作物水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫以及产量预测等领域中的应用，分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来的发展趋势，以期为红外热成像技术在农业上的实际开发应用提供参考。      

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。