-
通过基于体长的模型的集成方法,推进亚速尔群岛的鱼类资源评估工作
本研究采用集成方法,利用长度基础模型(LBI、LBSPR、YPR)对亚速尔群岛10种商业鱼类种群进行评估,结果显示3种过渔、3种需谨慎、4种健康,为渔业管理提供数据支持。
来源:Regional Studies in Marine Science
时间:2026-02-22
-
超声辅助的胶束萃取结合壳聚糖介导的电荷絮凝:一种从欧洲落叶松(Larix gmelinii)中提取和分离二氢槲皮素的绿色高效方法
高效绿色提取分离落叶松二氢槲皮素的研究综合运用超声波辅助SDS胶束萃取和壳聚糖电荷介导絮凝技术,通过优化固液比1:25、SDS浓度8%、超声功率100W、时间40min实现高效萃取,絮凝条件优化后DHQ回收率达96.89%,结合抗溶剂重结晶得到92.82%高纯度DHQ,DFT理论计算揭示电荷中和与范德华力主导的絮凝机制,显著降低有机溶剂使用。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
利用原生的LC-SEC-UV方法对王浆中的主要蛋白质变体进行定量分析,并同时识别可能的欺诈行为,以确认王浆的质量
主要皇家蜂胶蛋白的液相色谱-SEC-UV联用新方法及其在蜂王浆掺假检测中的应用。通过FPLC纯化并LC-HRMS注释MRJP-1至-3,建立原位检测体系,可定量分析单体与聚合体蛋白(6.0-47.0 mg/g),揭示传统蛋白检测法(BCA/Bradford/Kjeldahl)因还原干扰、假阳性等问题无法检测的蛋白构象变化,并有效识别蛋奶蛋白掺假。该方法为蜂王浆质量控制和掺假溯源提供新范式。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
利用电化学阻抗谱和机器学习技术预测松茸(Tricholoma matsutake)的新鲜度及其产地可追溯性
基于电化学阻抗谱与机器学习的松茸新鲜度及地理溯源研究,建立了非破坏性快速检测框架,通过对比2℃和20℃储存条件下的阻抗谱演变与感官品质、水分流失相关性,发现KNN模型对新鲜度分类准确率达97.5%,RF模型在地理溯源中准确度达88.9%,且独立样本验证显示系统稳定性高。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
利用荧光传感阵列和化学计量学方法对同一品牌的高香型白酒进行鉴别分析
Baijiu品质鉴别研究开发基于 lanthanide metal-organic frameworks (Ln-MOF) 的荧光传感器阵列,通过检测有机小分子与 Ln-MOF 的能量转移变化生成荧光指纹图谱,结合 PCA、HCA 和 LDA 方法实现19种同品牌 SATB 等级100%准确区分,并具备1 μM甲酸检测灵敏度。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
基于太赫兹光谱技术的六堡茶年份和等级识别的多任务定制门控控制方法
提出基于THz-TDS、IHOA算法和CGC模型的联合识别框架,可同步检测Liupao茶年份与等级,相比单任务模型精度提升1.46%-14.86%,较传统多任务模型提升3.96%-10.38%,有效克服传统方法预处理复杂、单任务分析低效等问题。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
基于新型超表面技术的无标记太赫兹生物传感器,用于精确识别石蜡包埋的甲状腺肿瘤亚型
太赫兹光谱技术通过集成石蜡包埋组织与金属表面传感器,利用bright-mode耦合增强电场,实现非标记、非破坏性区分甲状腺良恶性肿瘤及亚型,准确率达96.2%。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
基于数字图像的指纹技术结合DD-SIMCA算法,用于检测巴西市场上1型大米中的食品欺诈行为
基于化学计量学辅助颜色直方图(CACHAS)的分析系统成功检测并鉴定了巴西市场Type 1大米的碎粒和米碎掺假,通过整合灰度、RGB和HSI颜色特征并应用DD-SIMCA模型,在α=0.01和0.05显著性水平下实现100%预测准确率,验证了非破坏性方法在粮食质量管控中的有效性。
来源:Microchemical Journal
时间:2026-02-22
-
利用介质阻挡放电技术增强氧化作用,分析生物柴油燃烧过程中产生的颗粒物和气体排放
非热等离子体(NTP)技术可有效降低生物柴油(B20)柴油发动机的氮氧化物(NOx)和一氧化碳(CO)排放,通过促进NO向NO2转化(最高53.57%)和细化碳颗粒(TEM分析显示)。但需注意HNO2可能催化金属部件腐蚀问题。实验表明NTP在5-7 bar IMEP下显著改善排放,且不影响碳结构长度但改变颗粒尺寸,为柴油车减排提供新方案。
来源:Journal of the Energy Institute
时间:2026-02-22
-
改良双高斯模型:基于峰形参数的色谱峰形描述方法
本文聚焦色谱分离优化中的关键挑战——复杂样品峰形难以精确描述与预测。为解决传统高斯模型对非对称峰拟合不足的问题,研究人员创新性地将线性修正高斯(LMG)模型与抛物线方差修正高斯(PVMG)模型扩展为双高斯架构,分别提出了六参数(BLMG)和七参数(BVMG)修正双高斯模型。这些模型仅依赖保留时间、峰高、以及在60%和10%峰高处的半峰宽等可预测的峰形参数,成功实现对各类色谱峰(包括显著不对称峰)的高精度(拟合误差常低于1%)拟合与形状预测。该方法为基于实验条件模拟色谱图、优化复杂分析物分离提供了更灵活、可靠的工具,尤其在预测色谱分辨率和系统优化方面潜力巨大。
来源:Journal of Chromatography Open
时间:2026-02-22
-
碳化后的MOF涂层碳纤维用于在线管内SPME-HPLC-DAD方法,以检测水中的多环芳烃
碳纤维表面负载碳化ZIF-8材料显著提升多环芳烃吸附效率,建立在线SPME-HPLC检测系统,优化参数后检测限达0.01μg/L,成功应用于环境水样分析。
来源:Journal of Chromatography A
时间:2026-02-22
-
通过在线综合二维液相色谱-四极杆飞行时间质谱联用技术,结合逐步采集工作流程和多变量数据挖掘方法,对香菊如萍胶囊进行了系统的多组分分析
本研究开发了一种基于深度学习的DPM工作流程,结合在线二维液相色谱-四极杆飞行时间质谱(2DLC-Q-TOF-MS)技术,系统表征了香菊溶聚胶丸(XRC)的化学成分。通过优化RP-LC×RP-LC系统、生成九类优先离子列表(PILs)、采用DDA分步采集与多窗DIA扫描模式,结合分子网络可视化分析,最终鉴定了191种化合物,并标注其潜在来源。
来源:Journal of Chromatography A
时间:2026-02-22
-
基于挥发性指纹的机器学习辅助HS-GC-IMS技术,用于婴儿奶瓶的鉴别与追溯
婴儿奶瓶挥发性有机物(VOCs)分析采用HS-GC-IMS结合机器学习,成功鉴别九个品牌材料差异,建立高效分类溯源模型,为食品安全与反假冒提供新方法。
来源:Journal of Chromatography A
时间:2026-02-22
-
综述:从整合到创新:分子标记在大蒜 (Allium sativum L.) 表征与保存中的作用
本文是一篇关于分子标记技术在大蒜遗传研究应用方面的系统性综述。文章梳理了从早期RAPD、AFLP、ISSR、SRAP、SSR等标记,到近期SNP、DArTseq、SLAF-seq及GWAS等高通量技术的研究历程,阐释了这些工具如何揭示大蒜远超预期的遗传多样性,并支撑了品种鉴定、种质资源管理和核心种质筛选。文章进一步强调,这些进展不仅强化了农业生物多样性保护,也为育种项目和本地品种的价值提升提供了有力工具,并展望了组学整合对未来可持续利用大蒜的广阔前景。
来源:Genetic Resources and Crop Evolution
时间:2026-02-22
-
通过分子检测方法,识别抗锈病基因位点及特定病毒序列,以此筛选用于防治甘蔗花叶病、黄叶病和锈病的种质资源
针对甘蔗主要病害,本研究筛选91份种质,通过田间试验和分子检测发现,携带Bru1和G1标记的种质抗性显著,其中3份完全无症状且无病毒感染,为抗病育种提供新资源。
来源:Euphytica
时间:2026-02-22
-
用于测定葫芦巴碱的绿色RP-HPLC方法:基于AQbD的开发、验证及其在纳米制剂中的应用
开发并验证了基于AQC与AQbD原则的绿色RP-HPLC法用于三萜宁纯品及纳米制剂的定量分析,优化流动相比例与流速,线性良好(r²=0.9986),检测限0.628 µg/mL,降解实验显示对酸碱敏感,绿色评估工具证明方法环保且适合常规分析。
来源:BMC Chemistry
时间:2026-02-22
-
基于AQbD技术开发了一种用于尼罗加塞stat(nirogacestat)的绿色RP-HPLC方法,并通过LC–MS进行了结构鉴定
Nirogacestat (NGT)的绿色HPLC方法通过Analytical Quality by Design优化,实现高分离效率与稳定性验证,关键参数包括乙醇比例、缓冲液浓度和流速,符合ICH Q2(R2)标准。
来源:BMC Chemistry
时间:2026-02-22
-
在水介质中,利用容量法和傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术评估咖啡因存在下L-抗坏血酸的分子相互作用
抗坏血酸与咖啡因在水溶液中的热力学及光谱相互作用机制研究,通过密度热力学参数和FTIR光谱证实存在氢键及协同溶剂化效应,为功能食品设计提供理论依据。
来源:BMC Chemistry
时间:2026-02-22
-
宽带高性能非周期时变阵列的多波束调控技术与应用
为了应对传统阵列在宽带、高分辨率及多波束同步生成方面的挑战,研究人员开展了针对非周期时调制阵列的研究。该研究提出了一种概率设计方法,利用非周期间距结合开-关RF开关,实现了大孔径、无栅瓣的宽带工作特性,并能通过开关时序独立控制阵列因子,最终构建出可同时生成多波束的可重构阵列系统,为下一代通信与感知系统提供了新的天线解决方案。
来源:IEEE Journal of Microwaves
时间:2026-02-22
-
生成式AI驱动的零样本群体情感识别方法GEM-AI:一项评估框架研究
本文针对群体情感识别领域长期存在的评估难题——传统二元指标难以捕捉情感状态的语义细微差别——介绍了一种创新方法。研究人员开发了名为GEM-AI的零样本群体情感识别框架,通过将精确率、召回率转化为“软指标”,对多种开源VLM(包括LLaVA、MiniCPM等)进行了系统性评估。结果显示,在该框架下,模型展现出了约80%的语义准确性,其理解能力远超传统指标所评估的约60%水平,揭示了当前模型被低估的、对群体情感的深层理解能力。
来源:IEEE Transactions on Computational Social Systems
时间:2026-02-22