偏高岭土对高强机制砂混凝土性能的影响

利用扫描电子显微镜(SEM)、压汞法(MIP)、快速氯离子迁移系数法(RCM)等手段,研究了偏高岭土(MK)掺量对高强机制砂混凝土抗压强度以及抗氯离子渗透性能的影响.研究发现: 掺入MK能够有效改善高强机制砂混凝土的力学性能和抗氯离子渗透性能:随MK掺量增加,抗压强度与抗氯离子渗透性能均呈先增大后减小的趋势,最佳MK掺量为8%,此时28 d抗压强度为98.5 MPa,较基准组增加13%,氯离子迁移系数为1.89×10^-12 m²/s,较基准组减小60%.微观结构试验表明适宜的偏高岭土掺量能够有效促进水泥水化;偏高岭土颗粒的晶核效应和微集料填充效应协同作用,使得机制砂混凝土的微观结构更加均匀密实,机制砂混凝土的多害孔、有害孔减少,少害孔增加,从而提高了机制砂混凝土抗压强度和抗氯离子渗透性能.     

扁蓿豆叶绿体基因组密码子偏好性分析

为阐明扁蓿豆（Medicago ruthenica）叶绿体基因组密码子使用模式，以其50条蛋白编码序列（CDS）为对象，利用软件CodonW 1.4.2、Excel以及在线程序对其ENC，RSCU，GC含量、中性绘图、PR2-plot、最优密码子等进行分析得到以下结果：基因组平均GC含量为40.58%，其中GC1>GC2>GC3；ENC的取值介于35.77～56.62之间，表明密码子使用偏好性较弱；基因组中共有30个密码子RSCU>1，其中29个以A/U结尾；ENC-plot绘图分析结果中多数基因分布于标准曲线下方，22个基因ENC比值在—0.05～0.05之间，密码子偏好性主要受选择影响；PR2-plot分析表明碱基T的使用频率大于A，G大于C，说明密码子偏好性还受其他因素影响；该基因组中共有UUU，UUA，ACU等11个最优密码子并均以A/U结尾。以上研究结果可为扁蓿豆叶绿体基因组优良基因利用提供理论与基础。     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。     

几种添加物对蛋清蛋白热诱导不可逆凝胶性质的影响

以蛋清蛋白为原料,制备热诱导制取不可逆性凝胶,在单因素试验基础上,采用三因素二次正交旋转组合设计研究了三聚磷酸钠(X1)、瓜尔胶(X2)、酪蛋白酸钠(X3)对蛋清蛋白热诱导不可逆性凝胶性质的影响,建立了二次回归模型。结果表明,X12,X22在0.01水平上差异极显著,X32在0.05水平上差异显著;最佳配比为三聚磷酸钠质量分数0.100%,瓜尔胶质量分数0.100%,酪蛋白酸钠质量分数0.250%,此时蛋清蛋白凝胶强度预测值为550 g/cm2,实际值为542 g/cm2,二次正交旋转组合设计法可信度强,具有很好的预测意义。     

古老月季叶绿体基因组密码子分析

我国古老月季月月粉具有连续开花、重瓣和标志性茶香等优良性状，是重要的育种材料。为明确月月粉叶绿体基因组密码子的特点，从NCBI网站获得了完整的叶绿体基因组信息，并对所有基因的密码子使用偏性进行计算分析。结果表明，月月粉叶绿体包含53个基因，1～3位密码子GC含量平均值分别为47.08%、39.54%、29.14%,绝大多数密码子前2位的GC含量较高。编码区有效密码子数平均值为46.86,表明其偏性较弱。相关性分析显示密码子第3位与前2位存在明显差异，可能对密码子使用偏性具有关键作用。29个RSCU>1的密码子中以A、U结尾的有28个。中性绘图分析表明，GC₁₂与GC₃间相关系数为0.088,相关性不显著，ENC-plot分析、PR2-plot分析结果表明自然选择在月月粉叶绿体基因组密码子使用模式中起决定性作用，并筛选到16个最优密码子。结果可为月季遗传转化过程中提高外源基因的表达提供有用信息。     

煤矿区土壤有机碳含量的高光谱预测模型

可见—近红外光谱已被证明是一种快速、及时、有效的土壤有机碳含量预测工具。利用Field Spec4对济宁鲍店矿区的104个土壤样品进行光谱测量,采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)及数学变换等多种方式组合对光谱预处理,并运用偏最小二乘回归分析建立土壤有机碳含量预测模型,进而探讨煤矿区土壤有机碳含量的高精度预测方法。结果表明:(1)不同的光谱预处理方法对建模结果影响差异较大,建模结果以SG加MSC预处理再结合光谱反射率的一阶微分变换最优,建模R~2=0.86,RMSE=2.0g/kg,验证R~2=0.78,RMSE=1.81g/kg,RPD=2.69。(2)倒数和倒数的对数与土壤有机碳含量的相关性曲线接近重合,与反射率曲线成反比,但是建模效果远低于反射率;光谱反射率的一阶微分能明显提高500~600nm波段相关性。(3)光谱反射率随土壤有机碳的含量减少而增大,当有机碳含量较低时,其波谱的近红外波段反射率响应能力也随之降低,反射率直接建模难度加大。     

四种Bt毒素蛋白对二点委夜蛾幼虫毒力测定及中肠组织病理学变化

为更好地了解苏云金芽胞杆菌Bacillus thuringiensis毒素蛋白对二点委夜蛾Athetis lepigone的毒力以及作用机理,通过饲喂含有Cry1Ac、Cry1Ab、Cry2Ab和Vip3Aa四种不同Bt毒素蛋白饲料,测定Bt毒素蛋白对二点委夜蛾幼虫的毒力,并观察取食4种毒素蛋白后幼虫中肠组织的病理学变化。结果显示,二点委夜蛾幼虫取食毒素蛋白后72 h,Cry1Ab和Cry1Ac毒素蛋白对二点委夜蛾幼虫的杀虫活性较高,校正死亡率为84.7%和76.4%;Vip3Aa和Cry2Ab毒素蛋白的毒力较弱。二点委夜蛾幼虫取食4种Bt毒素蛋白后,中肠柱状细胞微绒毛脱落,杂乱地分散在肠腔内,杯状细胞变形和腔内微绒毛脱落,线粒体和内质网等变形破裂,细胞核的核膜消失、核质凝聚和形状发生变化,经Cry1Ab和Cry1Ac毒素蛋白处理后中肠细胞的病变症状和速度明显高于Cry2Ab和Vip3Aa毒素蛋白处理。表明Cry1Ab和Cry1Ac毒素蛋白对二点委夜蛾幼虫杀虫活性较高,显著高于Cry2Ab和Vip3Aa毒素蛋白,且对其中肠细胞的破坏作用也较强。     

生菜叶片镉含量高光谱预测模型

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量，以高光谱技术为研究手段，研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先，使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像，并提取光谱数据，对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取，建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳，其中预测集决定系数为0.927 3，均方根误差为0.093 mg/kg。因此，利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的，可为实际应用提供技术支持和参考。      

基于可见/短波近红外光谱检测结球甘蓝维生素C含量

维生素C是人类必需的营养素,结球甘蓝作为主要蔬菜品种之一富含维生素C。该试验利用可见/短波近红外光谱分析技术,开展结球甘蓝维生素C含量的快速检测方法研究。首先通过Kennard-Stone(K-S)法将样本按照6:1划分为校正集(60个样本)和验证集(11个样本),分别利用反射率和吸光度的原始光谱、一阶导数(first derivative,FD)和二阶导数(second derivative,SD)光谱预处理后对应的6个数据集,建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。针对最优光谱预处理方法处理后的光谱,设置5个置信水平(0.95,0.975,0.99,0.995,0.999 5),利用逐步回归(stepwise regression,SR)进行建模波长选择,以各置信水平对应的各组优选波长进行多元线性回归建模。结果表明:利用FD光谱预处理方法可以提高PLS回归模型精度,验正集R~2从处理前的0.85提高到0.96,是该研究的最佳光谱数据预处理方法。利用降维后的7个主成分继续建立PLS回归模型,校正集R~2为0.92,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.658 0 mg/100 g,验证集R~2为0.96,预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)为1.620 4 mg/100 g。PLS回归模型预测维生素C含量,检测精度高,可以代替传统检测方法,为结球甘蓝的品质评定提供一种新的途径。进一步分别应用8,6,5个优选波长进行多元线性回归建模,校正集R~2平均为0.78,RMSECV平均为3.760 9 mg/100 g,验证集R~2平均为0.73,RMSEP平均为2.879 2 mg/100 g,虽然R~2有所降低,但波长点少,利用较少的波长变量来预测维生素C含量,降低模型复杂度,可以为便携式检测仪器开发提供技术支持,以提高结球甘蓝内部品质评定作业效率。     

二维相关红外光谱分析鉴别不同产地黑木耳

不同产地黑木耳的营养成分含量存在差异,因此对黑木耳的产地鉴别具有实用价值。选取8个不同产地的黑木耳,采用傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)和二维相关红外光谱(two-dimensional correlation infrared spectroscopy,2D-IR),对不同样本的2D-IR谱图进行处理和分析,并结合系统聚类分析以鉴别黑木耳的不同产地。结果显示,不同产地黑木耳的傅里叶变换红外光谱整体特征极为相似,偏相关系数的最小值为0.955,不能用于区分黑木耳的产地。不同产地黑木耳在1 730～1 400 cm-1、1 350～1 040 cm-1以及1 030～900 cm-1范围内的二维相关红外光谱中自动峰数目不同,它们之间的自动峰和交叉峰的强度也有较大差异;对1 700～950 cm-1范围内的FT-IR光谱进行系统聚类分析,不同产地黑木耳都得到正确归类。结果表明,二维相关红外光谱分析,结合系统聚类分析能够简单、快速、无损地鉴别不同产地黑木耳。