- 2025-01-21 09:33:29乙酰基六肽-
- 乙酰基六肽-是一種生物活性肽，由六個氨基酸殘基通過肽鍵連接而成，含有乙酰基修飾。它在化妝品和護膚領域中被廣泛應用，因其具有顯著的抗皺效果而備受矚目。乙酰基六肽-能夠通過抑制神經遞質的釋放，減少面部肌肉的收縮，從而減輕細紋和皺紋的出現。此外，它還具有良好的穩定性和安全性，適合各種膚質使用。作為科學儀器信息服務專家，雖然我們不直接生產這種肽，但我們的平臺可以幫助您找到相關的研究和生產檢測儀器。
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- 2023-06-12 10:35:36轉載 | 高光譜遙感數據處理系列（六）監督分類
- 高光譜遙感數據處理系列（六）非監督分類是一種面對數據本身的分類方法，與之相對應的：監督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監督分類是指給定已知類型的數據，通過建模的方式將這些數據與對應的類型建立映射關系，并將這種關系應用到未知類型的數據上的過程。如果每種類型用一個數字來表示，分類任務可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區ROI工具監督分類需要有已知類型的數據集作為先驗知識進行訓練，稱為訓練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調查的方式獲取訓練集。構建訓練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進行興趣區選取：ROI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復選框⑤所示的Multi Part復選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內的圖像進行統計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選，還可以使用像元，自動區域生長，閾值選取等方式產生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。監督分類在訓練集選擇完畢后就可以進行監督分類，ENVI中提供了多種監督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最 小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神經網絡（Neural Net）支持向量機（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監督分類方法，最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:最 大似然分類假設每個波段中每個類別的統計數據呈正態分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類別。根據該定義，最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進行訓練的數據，需要強調的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數等于波段數的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標準光譜。SAM的本質是將分類問題轉化為對比未知類別數據與標準光譜的余弦距離的問題。需要強調的是，我們選擇主成分分析的結果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細描述。分類結果如下所示：小結本文中我們介紹了兩種監督分類的方法，相對于非監督分類，監督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結果，這大大減少了進行后續處理的成本。但是對于遙感應用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數據和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構建質量高、數量多的訓練集，權衡成本是監督分類需要考慮的問題。
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- 2022-12-15 12:32:01新品速遞（六）——安譜優選：免疫親和柱產品
- 1、產品介紹免疫親和柱是一種利用抗原 - 抗體特異性結合的前處理柱，其原理主要為：抗體與凝膠結合形成固相化載體，樣品通過免疫親和柱時目標物與抗體結合，非目標物不會結合而直接通過親和柱，之后通過淋洗去除非目標物，最 后加入洗脫液將目標物洗脫下來，該產品廣泛用于食品、中藥、飼料等行業。安 譜 實 驗 根 據 食 品 中 桔 青 霉 素 的 測 定（GB 5009.222-2016、T/SATA 032-2022）、 食 品 中 葉 酸 的 測 定 (GB 5009.211-2022) 等標準開發相關產品，持續為您奉上優質新品！2、產品特點柱容量高流速快操作簡單適用于食品等基質完全滿足國標、團體等標準3、產品實驗方法備注：具體方法請詢業務員4、產品訂購信息
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- 2022-08-30 14:38:05四環凍干機—真空冷凍干燥傳熱傳質原理（六）
- 2.2.3微納尺度凍干過程的傳熱傳質以往的研究大都是研究宏觀參數，如壓力、溫度和物料的宏觀尺寸等對凍干過程熱傳遞的影響，物料微觀結構的影響忽略不計或被簡化，因此，只是對于均質的液態物料和結構單一固態物料比較適用。對于一般生物材料,凍干過程已干層多孔介質實際上不是均勻的，而是具有分形的特點。然而分形多孔介質中的擴散已不再滿足歐式空間的Fick定律，擴散速率較歐式空間減慢了，擴散系數不是常數，與擴散距離還有關。已干層分形特征如何確定，以及怎么影響凍干過程熱質傳遞，都是有待研究的問題。從考慮生物材料的微觀結構出發，根據已干層的顯微照片分析生物材料已干層多孔介質的分形特性，確定已干層多孔介質的分形維數和譜維數，推導分形多孔介質中氣體擴散方程，然后在1998年Sheehan和Liapis提出的非穩態軸對稱模型的基礎上建立了考慮了已干層的分形特點的生物材料凍干過程熱質傳遞的模型，即惰性氣體和水蒸氣在已干層中的連續方程采用的是分形多孔介質中的擴散方程，擴散系數隨已干層厚度的增加呈指數下降。為了驗證模型的正確性，以螺旋藻為研究對象，用Jacquin等的方法根據螺旋藻已干層的顯微照片確定螺旋藻已干層分形維數，用張東暉等人的方法求分形多孔介質的譜維數。模型的求解借助Matlab和Fluent軟件，模擬了螺旋藻的凍干過程。 2.2.3.1分型多孔介質中氣體擴散方程的推導通常流體的擴散滿足Fick定律，固相中的擴散也常常沿襲流體擴散過程的處理方法。如果氣體的分子直徑自由程遠大于微孔直徑，則分子對孔壁的碰撞要比分子之間的相互碰撞頻繁得多。其微孔內的擴散阻力主要來自分子對孔壁的碰撞，這就是克努森擴散，傳統的凍干模型已干層中水蒸氣和惰性氣體的擴散都是按傳統的歐氏空間的克努森擴散處理的，但對于生物材料已干層中的孔隙一般都具有分形的特征，使氣體在其中的擴散也具有分形的特點，下面從確定已干層分形特征入手，來推導已干層分形多孔介質中的氣體擴散方程。 2.2.3.2已干層多孔介質結構特性生物材料凍干過程已干層多孔介質的結構特性是影響凍干過程傳熱傳質的很重要的一個因素。當孔隙具有分形特點時, 多孔介質中的熱質傳遞不僅與為孔隙率有關, 還與孔隙的大小和排列有關，與孔隙的分形維數和譜維數有關。（1）孔隙率的確定 與計算機所產生的圖像不同，實驗圖噪聲比較大，不便于直接利用軟件對圖像進行數字處理。在分析圖像之前，需要恰當地處理圖像，目的就是減少噪聲，使圖像主要信息表達更加清楚。利用 Matlab 圖像處理把彩色圖像轉換為黑白圖像（二值圖)時，要給出黑與白的分界值， 即像素的顏色閾值，低于閾值的像素定義為白色，代表孔隙，否則為黑色，代表固體物料。轉化工具為Mat-lab的im2bw命令。圖2-18為螺旋藻已干層顯微照片，當顏色閾值取0.35時，圖2-18對應的二值圖如圖2-19所示，考慮到在顯微鏡下觀測螺旋藻已干層結構時有一定的厚度，固體物料有重疊，為了使處理的圖像更接近實際結構，這里閾值取偏小值0.35。在Matlab中二值圖是用1和0的邏輯矩陣存儲的，0為黑, 1為白，且很容易對矩陣進行各種運算。通過統計矩 0和1的數可得螺旋藻已干層孔隙率為0.83。 (2)分形維數的確定 多孔介質孔隙分形維數的計算用常規的盒子法，即用等分的正方形網格覆蓋所讀人的圖像，網格單元的尺度為r。然后檢測每個網格單元中0和1的值，統計標記為1的單元數N(r)。N(r)和1/r分別取成對數后，在以lnN(r)為Y軸坐標，以In(l/r)為X軸的坐標上產生一個點，從兩個像素開始，以一個像素為步長逐步增加，對應每一個r值，重復上述過程，得到一系列這樣的點，再根據這些點擬合成一直線，其斜率即為分形維數。為了減小計算量，取圖2-18—小部分進行計算,選中的小圖對應的二值圖2-19所示。按這種方法計算的圖2-20的所示多孔介質的分形維數的結果見圖2-21,圖中離散點用上述方法得到, 計算中,覆蓋網格分別取5X5～14X14。回歸直線方程為相關系數為0.99628，其斜率即孔隙分形維數df= l. 722。(3)譜維數的確定 Anderson等通過分形網格的模擬，得到時間t內，物質粒子所訪問過的不同格子數Din(t)與譜維數d存在下述關系： 根據此式，就可以計算得到分形結構的譜維數d。具體過程為從分形結構中某一孔隙格子處發出一個物質粒子，物質粒子在分形結構中的孔隙中各自隨機行走，計算時采用近似的螞蟻行走模型。如果行走到的格子以前沒有訪問過，那么就在獨立訪問過的格子數總和中加1[Din(t)=Din(t)+1]; 如果行走到的格子以前訪問過，那么就在訪問過的格子數總和中加 1(Null=Null+1)；如果行走碰到分形結構的邊界，那么行走終止，再在上面初始處發出一個物質粒子，由于是隨機行走，此粒子的行走軌跡與剛才是不同的，最后對某時刻Din(t)求平均值，得到一組[Din(t),t]對應值，取對數坐標，可以看到兩者是直線關系，由式(2-91)可知，直線的斜率就是d/2。譜維數與孔隙分形維數有很大關聯，孔隙分形維數越小，意味著分形結構中孔隙的比例少，相同時間內，粒子行走越狹窄，重復過的彎路越多，其所經過的不同格子數越少，那么譜維數也就相應小一些。對于孔隙分形維數相同的分形結構，如果孔隙分布排列不一樣，兩者之間的譜維數值一定也會有差別。從圖2-20分形多孔介質中孔隙部分任取一點，依次發出1000個物質粒子，覆蓋網格重40x40,由上面的測定方法統計計算的結果見圖2-22中的離散點，回歸直線方程為：直線斜率為0.67405，從而可得孔隙的譜維數d=1.348。 2.2.3.3分型多孔介質中的擴散系數擴散系數的實質是單位時間粒子所傳輸的空間，在普通擴散過程中，隨機行走的平均平方距離與時間成正比的關系：式中，為隨機行走的平均平方距離。在分形多孔介質中，由張東暉等人的研究可知，平均平方距離和時間存在指數關系，α被稱為與分形布朗運動相關聯的行走維數，Orbach等發現由此也可看到：譜維數是分形介質靜態結構和動態特性的一個中間橋梁。在處理具有分形特征介質的擴散系數時，一般都是在普通的擴散系數上加上分形特征的修正，由張東暉等人的模擬結果可知，分形多孔介質中的擴散系數已不是常數，而是隨徑向距離的增大而呈指數下降：式中，D。為歐氏空間的擴散系數；Ddf為分形結構中的擴散系數；r為擴散的距離；θ為分形指數，與多孔介質分形維數df和譜維數d有關，由張東暉等人的推導可知θ=2(df-d)/d。這實際表明：在分形結構中隨著擴散徑向距離的增大，擴散變得越來越困難，這是由于分形結構孔隙分布的不均勻性造成的。
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- 2023-02-24 14:47:07四環凍干機—真空冷凍干燥特性參數測量與分析（六）
- 4.5.1.3 熱重分析法熱重分析法(TG，TG/MS)是在程序控溫下，測量物質的質量隨溫度（或時間）的變化關系，用來研究材料的熱穩定性和組分。檢測質量最常用的辦法就是天平。熱重分析儀如圖4-47所示。May等人描述了在稱量過程中，如何區分質譜儀的讀數是解吸出來的水的還是揮發性物質的，揮發性物質有可能來自殘余溶劑或部分產品的分解。當前鹵素快速水分測定儀是一種新型快速的水分檢測儀器，其原理就是利用熱重分析法。May等人用TG，TG/MS，KF法和一種命名為“蒸氣壓濕度測量法”(VPM)的新型測量方法研究了α-干擾素和美國標準百日咳疫苗的殘余水分(RM)。VPM測量密閉小瓶中物料上面的空間中水的蒸氣壓。來自紅外二極管的光線穿過小瓶到達圖像探測器。小瓶的溫度從室溫以固定的速率冷卻到一55℃。當水蒸氣冷凝的時候，由于凝結物使光束變暗，從而改變圖像探測器的信號。凝結溫度可轉化為壓力，從而可計算出頂部空間中水的微觀圖。圖4-48表示α-干擾素的TG值。抽取的三種不同樣品中，發現RM的平均值為1.15%土0.15%。利用KF法發現一種樣品中的RM為1.28%。圖4-49表示百日咳疫苗樣品9的相應數據。水的最終解吸溫度和開始分解的溫度由重量隨時間變化的函數的導數曲線確定(%/mi)；當導數曲線偏離水平線時可認為水的解吸結束。在表4-1總結了不同方法我得的結果，VMP不能提供關于產品RM的值息。該方法可重復測量同樣的小瓶在一段時間內產品上空的水分，從而確定水分的變化量。4.5.1.4 紅外光譜學Lin和Hsu描述了用近紅外線(NIR)光譜學確定密封的玻璃瓶中蛋白質類藥品的殘余水分的方法。研究了五種蛋白質：人類單克隆抗體重組細胞(ruhMAb)E25、ru- hMAb HER2、rubMAb CDI1a、TNKase和rt-PA，在小瓶壁的水平位置上加入適量的MilliQ水可使殘余水分的量增加，使水蒸氣擴散到已干產品。一般情況下，1～2天后可達到平衡狀態。利用常用的三種數學工具來確定復雜光譜（不同成分的重合部分或它們之間的化學反應)。研究了下列因素對IR標準的影響結果：賦形劑的濃縮，塊狀產品的疏松度，厚度和直徑以及賦形劑和蛋白質的比率，Karl Fischer滴定數（也叫RF)被用來作為與NIR數相比較的標準。圖4-50中(a)～(e)表示5種產品RF和RNIF之間的關系。Karl Fischer滴定法依每日的操作者的不同其波動范圍為士0.5%。因此，RF和RNIR之間的差別≤0.5%認為是較好的。在30～100mg/mL之間疏松度的變化≤0.5%。塊狀物的尺寸必須超過NIR的透深，否則測得的RNIR太小。制劑成分允許有小的變化，然而變化較大時，例如，蔗糖由42.5mmo/L變為170mmol//L，隨著濃度的增加吸收率增加（圖4-51）。因此對85mmol/L的RNIR的標準不能用于蔗糖的濃度較低(42.5mmo/L)或較高(>120mm0l/L)的情況；在520cm-1時水的信號隨著產品信號的改變而變化。通常情況下，對于給定的制劑和產品尺寸RNIR標準是一定的，只有在NIR測量對于充足的被反射光線具有足夠長的光程以及校準產品的光譜隨組分濃度的改變沒有被改變的情況下，變化才是允許的。4.5.1.5 殘余水分測量方法的比較干燥產品中的水以多種形式結合：如存在于表面的水，或多或少與干物質結合的水或以結晶水的形式存在著的水。因此，對于不同的物質，各種方法有可能會產生不同的結果。利用重量分析法和Karl Fischer滴定法測得的有些物質的RM值幾乎是沒什么不同的。May等人提供了四種這類物質的例子，但是如表4-2所示，利用重量分析法得到的RM值比Karl Fischer滴定法得到的小0.3%～0.6%，然而，用熱重分析方法得到的RM值在誤差范圍內與Karl Fischer滴定法得到的值是非常接近的。在圖4-52中比較了在第二階段干燥過程，利用KF測得的RM和利用DR值計算得到的dW值。用于KF測量的小瓶當時是封閉的，上面的圖表示出了平均值以及誤差條。同樣的藥品在同一臺設備上，在相同的工藝條件和相同的裝載量的情況下進行了三次試驗過程。利用KF測得的RM值在MD轉變為SD后以士1%改變，約21h后減少為土0.5%。三次試驗過程dW值都在SD階段開始后以士0.5%改變，在21h后小于0.05%。上下曲線表明，到達最終溫度后，進一步的干燥不可能再降低RM的值0.5%。根據dW也可得到相同的信息：在21h后水的解吸可忽略，由于其小于0.02%/h。此產品在所選的工藝條件下，用KF法測得1.5%的水分在此溫度下及可接受的時間內不能用解吸法除去。
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- 2023-07-06 09:40:26野生菌正當季，普瑞邦新品助力鵝膏毒肽檢測
- 野生菌又稱蘑菇、蕈，是一類大型真菌，按照能否食用，可分為食用菌和有毒菌。多數毒蘑菇的毒性較低，中毒表現輕微，但有些蘑菇毒素的毒性極高，可迅速致人死亡。一種毒蕈可能含有多種毒素，一種毒素可存在于多種毒蕈中。確定毒性較強的蘑菇毒素主要有鵝膏肽類毒素（毒肽、毒傘肽）、鵝膏毒蠅堿、光蓋傘素等。黃蓋鵝膏劇毒 有毒鵝膏基本都具有菌環和菌托這兩個特征結構，但是有些食毒不明或可食鵝膏也具有這兩個特征，一些著名的味道鮮美的可食鵝膏，例如橙蓋鵝膏、隱花青鵝膏同樣既有菌環又有菌托，而某些劇毒鵝膏又與可食鵝膏外觀長得非常相似，例如劇毒的灰花紋鵝膏和可食的隱花青鵝膏，因此對于老百姓來說，很難從外觀上來區分哪些是可食鵝膏，哪些是有毒鵝膏。 據統計，在誤食毒蘑菇導致的中毒死亡事件中，高達70％的事件是因為誤食劇毒鵝膏菌引起的。鵝膏菌的致死性毒素是鵝膏肽類毒素，根據其氨基酸組成和結構可以分為鵝膏毒肽、鬼筆毒肽和毒傘肽三類。其中，鵝膏毒肽是一種雙環八肽，其化學性質十分穩定，一般的烹調加工無法破壞其毒性。 野生菌正當季，普瑞邦順勢推出檢測鵝膏毒肽毒素快速定性檢測試紙條新品，為科學識別毒蘑菇助一臂之力。本產品采用膠體金免疫層析法，可用于快速檢測蘑菇相關樣品中鵝膏毒素的殘留量，整個檢測過程只需 10 分鐘，適用于各類企業及檢測機構進行現場快速篩查。產品編號產品名稱產品規格PRS-AM10PriboStrip?鵝膏毒肽快速定性檢測試紙條25T 普瑞邦推出α-鵝膏毒肽等6種蘑菇毒素檢測標準品。在BJS 202008方法規定中蘑菇中α-鵝膏毒肽、β-鵝膏毒肽、γ-鵝膏毒肽、羧基二羥基鬼筆毒肽、羧基三羥基鬼筆毒肽和二羥基鬼筆毒肽6種蘑菇毒素可采用液相色譜-串聯質譜方法進行測定。普瑞邦蘑菇毒素檢測標準品產品編號產品名稱STD#9101Pribolab?10 μg/mLα-鵝膏毒肽/水STD#9102Pribolab?10 μg/mLγ-鵝膏毒肽/水STD#9103Pribolab?10 μg/mL 羧基二羥鬼筆毒肽 (Phalloidin)/水STD#9105Pribolab?10 μg/mL 二羥鬼筆毒肽 (Phalloidin)/水STD#9106Pribolab?10 μg/mL β-鵝膏菌素 (β-Amanitin)/水STD#9108Pribolab?10 μg/mL 羧基三羥鬼筆毒肽 (phallisacin)/水溫馨提示： 有些毒蘑菇和食用菌的外觀相似，且并沒有快速可靠的鑒別方法，根據傳統的特定經驗和方法識別正是造成誤食毒蘑菇中毒的原因之一。因此要避免毒蘑菇中毒事件的發生，最重要的就是不吃野生菌、不自行采摘野生菌。
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