质谱预测

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质谱预测相关的厂商

  • 400-860-5168转6112
    质谱佳科技是国内专业从事分析仪器维修等技术服务、进口二手分析仪器销售和租赁的领先企业,原厂工程师团队为客户在色谱、光谱、质谱仪的维护保养、维修、仪器认证、技术升级、仪器搬迁,软硬件操作培训等多方面提供完善的技术支持和整体解决方案。 质谱佳科技在美国、欧洲、日本有着良好的合作伙伴,凭借优质的进货渠道和专业的选品团队为客户提供优质的二手仪器。主营品牌有:Thermo(赛默飞)、AB Sciex(爱博才思) 、Agilent (安捷伦)、Waters(沃特世)、Shimadzu(岛津)等,另外质谱佳科技还提供分析仪器配件、耗材的销售。 质谱佳科技总部位于长沙,通过设在上海、海口等地的分公司,形成服务全国的网络。为制药、食品、环保、三方检测、新能源等多个行业以及高校、科研院所、政府实验室等客户提供方便快捷的本地化服务。
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  • 合肥迪泰质谱检漏仪专业生产厂家。氦质谱检漏仪用于真空检漏、如电厂汽轮机组,镀膜机,高压真空柜,真空炉,如有需要请联系 15056044460 王小姐合肥迪泰真空技术有限公司是专业氦质谱检漏设备供应商。主要产品有:氦质谱检漏仪,充氦回收系统,真空箱检漏系统,高真空设备,真空零配件等。公司拥有专业化的研发团队和科技人才队伍。所生产的新一代全自动高灵敏度氦质谱检漏仪采用多项国际先进技术。真空箱氦检漏系统设计科学,产品性能稳定。氦质谱检漏广泛应用于航天航空,汽车制造,真空应用等领域。
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  • 400-860-5168转4496
    衡昇质谱专注无机质谱等分析仪器的研发和制造。公司业务聚焦在质谱领域的自主研发,既定战略是:只专注发展有自主知识产权的质谱仪器。 以“衡昇”命名,是将“张衡”“毕昇”两位我国古代科技创新的杰出代表作为榜样,希望继承先贤之创新精神,立足科学研究,促进创新发明,为我国科学仪器事业做贡献。
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质谱预测相关的仪器

  • Thermo Scientific LTQ XL质谱与Ultimate 3000高速液相色谱系统联用,是高通量分析的最佳工具。结合多种解离技术,包括脉冲碰撞解离(PQD)和电子转移解离(ETD),LTQ XL提供最丰富的结构信息。广泛应用于蛋白质组学、代谢物鉴定、药物研发定量分析、法医和临床分析等领域。LTQ XL功能简介:1.可升级的电子转移裂解(ETD)模块可以提供传统裂解方法无法得到的蛋白质翻译后修饰信息;2.脉冲碰撞能量诱导解离(PQD)功能可以提供低质量端碎片离子信息;3.高选择MS/MS分析给谱图在数据库和谱库检索更好的匹配,提高了结构确证的可靠性。另外快速极性切换,母离子相关MS3数据关联扫描,可以对翻译后修饰和代谢物组成的鉴定进行智能、快速分析,还可以和高端的回旋共振质谱组合成最先进的多级高分辨杂交质谱仪;4.自动数据依赖性多级质谱采集技术不仅为用户提供预测代谢物(母离子列表)结构信息,也能提供未预测到的代谢物结构信息。此外使用自动固定中性丢失数据依赖性(CNL)扫描触发三级质谱扫描能检测某一类的代谢物。使用MetworksTM 和Mass Frontier分析软件增强复杂基质中代谢物筛选和鉴别功能,使谱图解析更简便。离子化技术:* IonMax离子源:ESI(电喷雾电离),APCI(大气压化学电离)和APPI(大气压光电离)探头都是基于革新的Ion Max离子源而设计。它具有超高性能,结构简单以及无需工具就可进行ESI和APCI探头更换的特点,探头在x,y,z三个方向均可调节。无论对于低流速还是高流速,都可以优化最佳位置获得最好的灵敏度。* 满足各种需要的离子源配置:ESI(电喷雾电离源),APCI(大气压化学电离源),APPI(大气压光电离源),纳喷电离源(NSI)。主要应用:* 应对代谢物鉴定和确证,LTQ系列质谱可自动查找到所有可能的代谢物。* 基于离子/离子化学的电子转移解离(ETD),LTQ XL离子阱是实现此技术的最完美仪器。ETD与CID互为补充,提高蛋白序列覆盖率;保护不稳定PTM翻译后修饰基团,简化数据分析;单次进样自动启动CID和ETD。* 母离子智能选择:自动数据依赖多级质谱采集技术不仅能为用户提供预测代谢物(母离子列表)结构信息,也能提供提供未预测的代谢物结构信息。此外,使用自动固定中性丢失数据依赖性(CNL)扫描触发三级质谱扫描能检测某一类的代谢物。使用MetWorks和MassFrontier分析软件增强复杂基质钟代谢物筛选和鉴别功能,使谱图解析更加简便。* 应对蛋白质组学和生物标记问题,ETD解离技术使LTQ XL成为蛋白质组学研究更强大的分析工具。* LTQ和LTQ XL质谱均可配置ETD裂解源,ETD能够为线性离子阱提供类似ECD(电子捕获解离)的裂解碎片,在生成大量肽段碎片的同时,保护不稳定的PTM翻译后修饰集团,例如磷酸化翻译后修饰。ETD功能与赛默飞世尔线性离子阱的高离子储存量相结合,是蛋白质和肽类分析的新型有效工具。
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  • Thermo Scientific Prima PRO和Sentinel PRO:开启质谱新时代依托超过 30年在线质谱仪的成功研发应用经验,新一代 Thermo Scientific Prima PRO和Sentinel PRO在线质谱仪可从容应对石油化工应用的众多挑战,其中包括: 天然气处理 烯烃生产 裂解炉优化 环氧乙烷 /乙二醇 聚烯烃生产 合成氨 有毒挥发性有机化合物(VOC)的泄漏 凭借着经实践证明的更快、更全面的在线气体成分分析能力,Prima PRO可以对多流路气体进行精确分析,进而提高产量。它维护量少、易于操作并且可提供可靠、实时的数据到 DCS系统,从而确保投资回报率。基于和Prima PRO相同的操作平台, Sentinel PRO环境质谱仪以其众多同样的优势,被设计用于满足微量泄漏环境监测的需要。半连续监测 60-120个取样点及高灵敏度的检测能力,确保可靠的泄漏检测,从而提高生产装置的安全性和生产制度的规范性。此外,单台 Sentinel PRO或 Prima PRO可以轻松取代多台气相色谱仪(GC),减少取样时间,简化维护程序,更重要的是降低整体投资成本。操作原理Prima PRO、Sentinel PRO进行稳定、快速气体分析首选技术的基础是扫描磁扇质谱技术。利用这种技术,气体可以通过一个多流路进样阀源源不断的从取样系统到达离子源,在这里,气体分子被离子化和碎片化。离子被高能电场加速后进入电磁质量分析器,目标离子进入检测器。分子碎片能够产生重复性极好的“指纹”谱图,这可以让具有相似分子量的气体被精确测量而不受干扰。内置控制器使用一系列的工业标准协议,将气体浓度数据和其他诸如热值和碳平衡的计算数据直接传送到过程控制系统。耐用性和容错性设计在显著降低维护要求的同时,可以保证 99.7%以上的投用率。新型号带来更高的投资回报率 快速在线气体分析(每个取样点 1至20秒),准确反映工艺 动态 全组分气体分析,提供更多的数据给先进过程控制系统(APC)高稳定性,90天的标定间隔(自动) 可靠,容错设计,确保投用率超过99.7% 占地面积小 最少的维护量需求,降低运营成本天然气加工原料气可能来源于附近的气田或其他加工过程(如炼油厂的尾气),以及油田收集的伴生气。因此,气体工厂来料的体积和成份会有很大的差别。通常天然气含有 85%的甲烷和数量不定的天然气凝液( NGL),包括液化乙烷(C2H6)、丙烷(C3H8)、正丁烷(n-C4H10)、异丁烷(i-C4H10)、戊烷和更重烃(C5+)、惰性气体(典型的是氮和氦),和硫化氢(H2S)、二氧化碳(CO2)等酸性气体。酸性气体通过采用膜分离技术或氨水溶液进行脱除。硫是通过硫装置(或 Claus装置),采用加热和催化两步法将硫化氢中的硫还原为单质硫。对于剩余气体(通常称之为尾气),要对其残留的硫化氢进行处理,随后焚烧。气体工厂在把原气分馏为残留气体、乙烷、丙烷、丁烷和天然汽油产品前要去除水蒸汽、微量的汞和氮气。分馏系统的各阶段依靠馏份的沸点差来分馏各个烷烃。Prima PRO:快速、精确的气体成分分析利用Prima PRO,可对加工气体的成分进行快速、高精度的在线分析。分析包括全面和精确的成分分析以及热值(粗热值和净热值)、密度、比重、华比指数、化学需气量和燃烧需气量指数(CARI)的计算。燃烧需气量用于加工厂燃烧气体时对燃烧的控制。Prima PRO还能为控制气体加工阶段的物料平衡方程提供精确的气体组成数据。Prima PRO还有下列优点: 减少能源消耗(燃气和电能) 提高液化产品的回收 精确测量产品的能值 减少向环境中的排放烯烃生产典型的烯烃厂有两个基本工段:裂解炉和分馏系统。烯烃裂解炉或热解炉将饱和烃裂解成较小的不饱和烃。生产较轻的烯烃,包括乙烯、丙烯和丁烯所用的主要工业方法是蒸汽裂解法。在这一过程中,用蒸汽稀释气态或液态的烃原料(即石脑油、液化石油气、氢裂粗柴油或简单乙烷和丙烷混合物),并在裂解炉内短时加热。典型的反应温度很高(约为 850℃),反应时间限制在一秒钟内。在现代的裂解炉中,驻留时间缩短到毫秒级,产生超音速气流,从而提高所需产品的产量。当达到裂解温度以后,气体在传输线热交换器中急速骤冷以停止反应。反应时的产量取决于进料的成份、烃与蒸汽的比例、裂解温度和炉内驻留时间。轻烃物料,包括乙烷、液化石油气或轻石脑油,产生的产品富含轻烯烃,包括乙烯、丙烯和丁二烯。石脑油和炼油厂液态原料不仅可生产出这些轻质烯烃的一部分,还能生产出富含芳香烃产品,适于高温热解汽油或燃油。较高的裂解度,有利于乙烯和苯的生成,而较低的裂解度则生产较多数量的丙烯、C4烃和液态产品。这一过程也会导致焦炭慢慢沉积在炉管或裂解盘管壁上。由于炭层会限制热传导和增加压降,因此反应器的效率会降低。设计反应条件时应使焦炭沉积的速率减小到最低。采用动力学模型预测焦炭层的厚度,以保证依赖炉温的裂解效果能被预测。蒸汽裂解炉通常只能运行几个月,就需从裂解线上分离出来除炭。蒸汽或蒸汽 /空气混合气通过裂解炉盘管,可以使硬质固体的炭层转化为一氧化碳和二氧化碳。当这一反应完成后,裂解炉就可重新使用。另一种方法是离线的低温机械式清除法,用低温碱性清洗剂去除盘管上的沉积炭是有效的。不管用何种方法,在除炭过程中每一台炉要至少停炉27小时。以下的内容介绍了如何利用Prima PRO使裂解炉的使用得以优化。裂解炉优化的基本原理在任何给定时刻,产量取决于许多因素,包括原料成份、稀释蒸汽流量、烃流量、盘管温度分布(即炉子燃烧率和燃料能量)、炉子抽力和盘管焦炭成份。模型预测控制(MPC)利用多种测量参数,如盘管出口温度和进料率等来预测上述因素。这样,温度和驻留时间可以优化,在使焦炭沉积率最小的同时,实现烯烃的最高产量。虽然众多过程变量的关系是复杂的,但如果裂解度太低,乙烯产量将会很低。如果裂解度太高,则积炭率也会高,产量的减少也将是不可接受的。裂解度技术比较当动力学模型没有成份反馈时,实际的裂解度如何随时间变化。在这种情况下,一台气体裂解装置通常有62%的乙烯产率。使用在线气相色谱仪(GC)测量实际裂解度指数的益处(如丙烯/乙烯比和丙烯/甲烷比)。采用这种六分钟间隔的定时测量,就能通过提高裂解度的设定值来强化对裂解度的控制。这种升级一般能使气体裂解装置的产量提高 5%。这就是为什么世界上多数乙烯装置将气相色谱仪用于过程控制的原因。图4c说明了在一个更现代化的装置上用 Prima PRO取代气相色谱仪所带来的更强的控制。由于Prima PRO快速分析,可以用一台在线质谱仪(MS)取代 5台气相色谱仪,并把取样间隔从6分钟缩减到2分钟,从而得到另外 2%的增产。应注意到,由于在这个动力特性很强的过程中速度是很重要的,气相色谱分析将限定在 C1到C3分析。它能满足对于实际裂解度指数的测量,但不能提供足够的数据使动力学模型能精确地预测由于重烃的凝结和聚合作用所产生的焦炭沉积率。因此,在一般的装置中,对于速度很低的 C1烃到C4烃的扩展分析要用附加的气相色谱仪,以提供动力学模型所需数据。对于液态物料裂解炉,这种分析还要进一步扩展到 C5烃,以计算动力裂解因子(KSF),这一因子用于根据市场条件优化特种烯烃的生产。通常会将附 加的扩展分析色谱仪多路配置,使每一台气相色谱仪能监测 4到5台炉。然而,使用一台Prima PRO就能监测炉内裂解产物而无需额外的装置。Prima PRO的扩展分析还能提供对重烃进行监测的附加功能,重烃通常被 Thermo Scientific PyGas自清洗取样器所去除。这一数据能预测当样品处理系统发生故障时的维护能力,从而保证更可靠的运行。裂解度控制成本/效益分析Prima PRO解决方案一台配置了60个取样口和24个标定口的Prima PRO 在线质谱仪。如图7所示,一对有类似配置的冗余质谱仪系统可以取代15个气相色谱仪,这能节省约33%的成本,并具有更先进的分析性能。另外,两台Prima PRO可安装在相对便宜的分析小屋中,大约是气相色谱仪的分析小屋成本的25%。维护成本也只有气相色谱仪方案成本的20%左右。虽然Prima PRO的标定气体消耗要高一些,但与气相色谱仪的购置成本和维护费用相比,其费用是极低的。另外,Prima PRO不需要助燃气或载气,这是一种更经济的解决方案。气相色谱仪解决方案气相色谱仪的典型配置,用10台气相色谱仪控制裂解度,5台气相色谱仪提供所需数据用于APC动力模型分析。此方案的成本约100万美元;另外,在所有季节中都要进行维护。有些气相色谱仪能够完全补偿气候的影响,装在室外无需庞大、昂贵的分析小屋,而大多数则不能。一个预制的分析小屋包括全套的样品预处理系统、通讯设施及其他必要的公用工程,分析小屋在为维护人员提供良好工作环境的同时,大的分析小屋也带来了更高的制造成本。如果有很多气相色谱仪需要维护,总拥有成本就会很高:每年每台气相色谱仪大约要7000美元的维护费,这还不包括载气、助燃气和标定气体的消耗等费用。环氧乙烷 /乙二醇环氧乙烷(EO)是通过氧化银催化剂直接氧化乙烯而成的。由于环氧乙烷分子活性极强,因此生产通常与容易运输的乙二醇生产结合在一起。先对乙烯、压缩氧气和循环气预热,然后将这些气体注入装有氧化银催化剂环管反应器中的一个。由于生产中的目标分子不是二氧化碳和水,所以可通过氯化合物添加剂来改进选择性。催化剂的活性随时间而降低,要求逐步提高反应温度。为了增强反应器的燃烧率,要加入甲烷。 Prima PRO:最佳气体分析解决方案 Prima PRO能利用精确测量选择性和测量碳氧分子平衡实现气体分析过程的最优化。采集的数据经常用于控制氯添加剂。Prima PRO也能用于催化剂的开发研究,其目的是在高活化率的条件下增加催化效率。聚烯烃生产聚乙烯(PE)主要按其密度和支链分为几种不同的类别。聚乙烯的物理性能主要取决于几个变量,包括支链的长度和类型,晶体结构和分子量。高密度聚乙烯(HDPE)的支链少,因此具有较强内部分子力和抗拉强度。选择适当的催化剂和反应条件可以减少支链。线性低密度聚乙烯(LLDPE)是一种有大量短支链的聚合物,通常由乙烯与短链α烯烃(如:1-丁烯、1-己烯和1-辛烯)发生共聚作用形成。可利用一个或两个流化床气相反应器的交换工艺来制造全范围聚合物。这些聚合反应器的进料为乙烯、氢气、共聚单体和循环气。聚合物的质量是通过气体组份来控制的,这就需要准确、快速在线分析Prima PRO:精确,快速和多流路监测实验期间生成的数据。其中将专为监测五个工艺流路而配置的Prima PRO与专为监测反应器进料气体组分而整理的GC数据进行比较。Prima PRO清楚追踪了氢气/乙烯比的变化,精度高于GC。此外,Prima PRO更新DCS的速度要比单流路GC快九倍,即便Prima PRO测量五个流路亦是如此。在前四十个PMS数据点中,DCS试图利用GC数据来控制这个比率。当控制切换至Prima PRO数据时,此比率变化的监测得到显著改进,包括: 产品质量更稳定 分子量分布更集中 不合格产品更少 稳态动力学有所改进合成氨从烃进料中除去硫,然后与蒸汽混合通过镍基催化剂,生成氢气和一氧化碳。通过将蒸汽 /碳比维持在 3:1以上,将单质碳的形成减至最低限度,从而保护催化剂。未反应的甲烷(称作“损耗”)亦需控制在较低水平,以便优化转化炉 /变换炉的性能。在次级重整 /裂化装置中,空气在流量控制条件下引入,使氢 /氮比为 3:1。空气中的氧气可将大部分 CO氧化成 CO2,同时加入蒸汽,以便将剩余的 CO转化为CO2和氢气。在吸收塔中除去大部分CO2,微量的碳在催化剂作用下转化成甲烷。转炉进料气与循环气混合,转炉入口处的氢 /氮比(H:N)再次受到严格控制,以实现NH3转化效率的最大化。进气中所包含的惰性气体(如:氩气和氦气)的聚集情况需要予以监测,因为这些气体如果不定期清除的话,会成为重要的稀释剂。Prima PRO:稳定,可靠的在线气体分析 进气组分和热值计算精度最高;因严格控制蒸气/碳比(±0.01%)而减少消耗掉的能量 精确控制氢 /氮比(±0.003%),使产量最大准确测量甲烷损耗,以降低生产成本与较慢的色谱或稳定性较差的质谱控制作用相比,高取样率(在不到两分钟内10至12流路)可使产量提高1%至2%总成本极低 快速收回成本 有毒挥发性有机物(VOC)的泄漏只要化学品生产装置存在,就存在有毒挥发性有机物泄漏的潜在危险,监管机构通常都会要求工厂监测环境气体成分,以避免工人受到长期接触的伤害。有各种形式的捕获装置包括真空罐(苏玛罐)、可挥发性有机物报警器或吹扫和捕获装置。收集到的样品需要送往环境实验室进行分析。另外,还可利用电化学传感器来即时显示是否存在浓度超过预定水平的目标分子。还有一种定量方法是使用开路式傅利叶变换红外光谱仪测定VOC是否在警戒线以内。利用这些不同技术获得的数据,通常都用来满足当地法规的要求。然而,这些技术都不能提供满足诉讼依据要求的时间和空间的分辩率。Sentinel PRO环境质谱仪:简单全面的数据采集Sentinel PRO环境质谱仪能够在15分钟以内监测100个以上的取样点,并在0.01至1ppm精度范围内检测特定物质。凭借其速度和精度,它可监测所有关键区域的短时泄漏,并提供准确的8小时、时间加权平均泄露数据。由于具有大量可用的取样点,许多取样点可位于靠近潜在泄漏点的地方,如:阀杆处等,以便在有毒危害发生之前进行泄漏检测和修复。尽管安装这种装置的主要目的是为了保护操作人员和符合环保法规,但其使用效果往往超越了对泄露防护的要求。
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  • solariX MRMS高场 MRMS 质谱平台在 12T 或 15T 磁场强度下工作 —— 用于高度复杂混合物分析,如石油和溶解性有机物。常规的同位素精细结构( IFS )获得明确的结果常规的 IFS: 通过 XR 技术实现 高可信度: 准确的分子式结果 MRMS 技术:使您的研究走在前沿通过 XR 技术实现 IFS 日常化与其它 MRMS 技术相比,solariX 和 solariX 2xR 结合了磁共振质谱、和谐阱分析池和磁场离子轨迹控制技术,这是实现超高的质量分辨率的先决条件,由此获得宽质量范围同位素精细结构( IFS )常规测定的结果。专利的 ParaCell 检测器 ParaCell 是 solariX XR 和 2xR 的核心技术之一。此检测器采用了与传统 MRMS 检测器结构完全不同的离子控制设计,提供其它检测器无法获得的宽质量范围稳定性,实现分辨率性能的数量级飞跃。ParaCell 和 AMP 吸收模式信号处理相结合保证了同位素精细结构( IFS )的常规化分析。2xR 技术实现科学目标并提高效率布鲁克 2xR MRMS 采用了控制离子运动的优化技术和更高的灵敏度、低噪声前置放大器,实现了科学家长久以来追求的和谐检测方案的目标,从而在不损失分辨率的情况下提高了分析速度和效率。 可选的 ESI/MALDI 双源模式solariX 系列质谱仪可以进行 ESI/MALDI 双离子源模式工作。这个可选择的双离子源配置,既可以使用电喷雾电离( ESI )模式分析液体样本,也可以使用 MALDI 模式分析经过处理的样本。这种高灵敏度的 MALDI 源使用了布鲁克专利的 smartbeam-II 激光技术,提供不同尺寸的激光聚焦,满足不同样品制备的各种应用。MALDI 和 ESI 操作通过软件控制快速切换,甚至可以进行程序化的 ESI/MALDI 交替工作。探索未知信息的能力明确的分子式测量IFS 提供了其它类型质谱仪测定数据中丢失的额外信息。利用 solariX XR 和 solariX 2XR 卓越的 IFS 检测能力,不仅可以获得待分析物的精确质量,还可以确定其元素组成。结合布鲁克 SmartFormula 算法,可以在最大置信度下给出明确的分子式。 把 MRMS 的先进技术应用到您的研究工作中7T solarix XR MALDI 质谱仪独特的 ESI/MALDI 双离子源,是非标记小分子 MALDI 成像分析的高标准。该系统可用于研究药物和代谢物在组织中分布,并将组学研究和空间位置关联。7T solariX 2XR 和流动注射分析的 FIA-MRMS 工作流程不需要连接耗时的色谱,简化了仪器方法并提高了表型组和非目标代谢组研究的分析通量。了解石油的分子组成可以预测其表现和性质以及环境特征。采用 15T 高场磁共振质谱仪可以进行复杂分子分类,解决了石油加工中的问题。发现隐藏信息和寻找真相布鲁克超高分辨率的磁共振质谱( MRMS )技术使科学家能够看到重要的 “ 隐藏 ” 信息,这些信息在其它类型质谱仪的分析中难被发现的。这项先进的技术与专家在各个重点领域的需求一致,即为他们的分析问题找到高效和精确的解决方案。这项技术的独特性在于获得同位素精细结构( IFS ),消除了化合物鉴定时的猜测和不可靠性。
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质谱预测相关的资讯

  • 新算法助力质谱数据准确高效预测小分子 助力新药研发
    卡内基梅隆大学和俄罗斯圣彼得堡国立大学的研究人员提出一种算法——MolDiscovery,提高了小分子识别的效率和准确性。该算法使用分子的质谱数据来预测未知物质的「身份」,在研究早期告诉科学家他们是偶然发现了新事物,还是仅仅重新发现了已知事物,可节省发现新的天然医药产品的时间和金钱。  该研究于6月17日以「MolDiscovery: learning mass spectrometry fragmentation of small molecules」为题发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上。 MS 是一种电离化学物质并根据其质荷比(质量-电荷比)对其进行排序的分析技术。广泛应用于各个学科领域中通过制备、分离、检测气相离子来鉴定化合物。  质谱图是小分子的指纹,可以用一组质量峰表示,但与指纹不同的是,没有庞大的数据库来匹配它们。尽管已经发现了数十万种天然分子,但科学家们无法获得他们的质谱数据。  目前,已经出现了包含数万个小分子注释质谱的谱库,为开发基于机器学习的方法来提高计算机数据库搜索的灵敏度和特异性铺平了道路。然而,现有方法对于超小分子( 400 Da)表现不佳,并且对于「重」小分子(1000 Da)在计算上不足。  现在,该研究团队提出一种质谱数据库搜索方法—— MolDiscovery,通过学习概率模型来将小分子与其质谱相匹配,大大提高了小分子识别的准确性,同时使搜索效率提高了一个数量级。  从全球天然产物社会分子网络(GNPS;http://gnps.ucsd.edu) 搜索了 800 万个串联质谱后,MolDiscovery 以 0% 的错误发现率 (FDR) 鉴定了 3185 个独特的小分子,与现有方法相比,增加了 6 倍。在具有已知基因组的 GNPS 存储库的一个子集上,MolDiscovery 正确地将 19 个已知和三个假定的生物合成基因簇与其分子产物联系起来。  MolDiscovery 框架  MolDiscovery 框架主要分两个过程:训练过程和评分过程。具体步骤:  从构建代谢物图和生成碎片图开始。对于后者,MolDiscovery 使用一种新的高效算法来查找代谢物图中的桥接和 2-cuts;  MolDiscovery 继续学习匹配碎裂图和质谱的概率模型;  对小分子光谱对进行评分,计算 FDR。基准测试  MolDiscovery 与其他五种最先进的方法进行了比较,数据库搜索结果显示,MolDiscovery识别效果最好,平均可以正确识别测试 GNPS 和 MoNA 数据中的 43.3% 和 64.3% 的小分子。所有测试方法的最高 K = 1、3、5 和 10 准确度。(来源:论文) MolDiscovery 也是针对 DNP 搜索 GNPS 的最快和最节省内存的方法之一。在预处理阶段,MolDiscovery 比其中一种方法快 300 倍以上。  还根据正确分子匹配的质量范围评估了运行时间。对于质量 1000 Da 的分子光谱,相同质量范围内,MolDiscovery 平均只需 6 分钟和 24 秒。  注释 8 倍多的光谱,识别出 6倍多的独特化合物  从GNPS 搜索了 800 万个串联质谱,在严格的 0% FDR 水平下,MolDiscovery 注释了 8 倍多的光谱,并识别出比 Dereplicator+ (一种从MS中识别小分子的数据库搜索复制器)多6倍的独特化合物。  MolDiscovery 搜索在 10 个线程上花费了 34 天,与单线程上的预测 329 天非常接近。值得注意的是,在搜索如此大规模的光谱数据集时,MolDiscovery 比其他方法要高效得多,只需要对分子数据库进行一次预处理,可以有效地搜索未来的光谱。  节省新药研发时间、成本  「科学家们浪费了大量时间来分离已知的分子。」研究团队成员 Hosein Mohimani 说。「早期检测分子是否已知,可以节省时间和数百万美元,并有望使制药公司和研究人员更好地寻找可能用于新药开发的新型天然产品。」  Mohimani 解释说:「例如,科学家检测出一种在海洋或土壤样本中有望成为潜在药物的分子后,可能需要一年或更长时间才能识别出这种分子,而不能保证该物质是新的。MolDiscovery 使用质谱测量和预测机器学习模型快速准确地识别分子,且无需依赖质谱数据库进行匹配。」  该团队希望 MolDiscovery 将成为实验室发现新型天然产物的有用工具。MolDiscovery 可以与 Mohimani 实验室开发的机器学习平台 NRPminer 协同工作,帮助科学家分离天然产物。
  • Nature:成像质谱流式细胞术发现肿瘤微环境特征预测肺癌结果
    来自麦吉尔大学和多伦多大学等研究人员已经开发出一种方法,可以仅通过一个微小肿瘤组织样本来预测肺癌患者在手术后的发展状况。研究人员将成像质谱流式细胞术与深度学习技术相结合,分析了400 多名来自肺腺癌患者的肺癌样本的肿瘤微环境。肿瘤微环境已被确定为影响治疗进展的异质性来源。通过在空间和单细胞水平上表征肿瘤微环境,研究人员揭示了与临床特征(如生存率)相关的不同细胞状态和特征。正如他们在Nature杂志上报道的那样,他们使用了人工智能来识别肿瘤微环境的某些特征来高精度地预测疾病进展。  Fig. 1: IMC defines the spatial landscape of LUAD.  “总的来说,这些数据表明空间分辨的单细胞转录组在未来可能具有非常大的价值,有助于为个性化的围手术期护理计划提供有价值的信息,以最大限度地减少那些能被治愈的人在治疗过程中产生的毒副作用,或提高那些会复发的人的治愈率”,麦吉尔大学的共同资深作者 Daniela Quail 和 Logan Walsh 以及拉瓦尔大学的 Philippe Joubert 领导的研究人员在论文中写道。研究人员使用 Fluidigm(现为 Standard BioTools)企业的成像质谱流式细胞技术系统,分析了 1996 年 2 月至 2020 年 7 月期间收集的 426 名肺腺癌患者的小组织核心样本。他们使用 35 重抗体组来识别各种细胞他们样本的成分,包括癌细胞本身以及基质细胞、适应性和先天性免疫细胞。研究人员总共检测到超过 160 万个细胞,并发现了 14 个不同的免疫细胞群。他们特别关注免疫细胞群与患者的临床数据之间的关联。例如,肥大细胞与延长生存期有关,虽然它们在非吸烟者和患有早期疾病的患者中更为常见。研究人员进一步注意到某些免疫细胞的频率与特定临床亚组之间的联系—例如,CD4 阳性辅助性 T 细胞在女性患者的样本中富集,她们往往会有更好的总体存活率,而老年患者的肿瘤内 CD8 较少- 阳性 T 细胞。与此同时,他们探索了肿瘤微环境中不同的细胞表型如何与生存相关,例如,发现 H1F1-α 阳性中性粒细胞将会产生不利于生存的环境。观察具有相似局部细胞类型组成的区域(邻近细胞),研究人员进一步指出,不同的组织结构与生存差异有关。例如,富含 B 细胞的邻近细胞与存活显着相关,尤其是 CN-25 邻近细胞,它也富含 CD4 阳性辅助性 T 细胞。通过应用深度学习方法,研究人员发现他们生成的空间信息可以改善对临床结果的预测。他们报告说,创建的模型(包括空间信息)预测进展的准确率高达 95.9%,而基线评分的准确率为 75%,而且他们仅仅使用了一个 1 mm²的肿瘤样本。此外,研究人员使用成像质谱流式细胞术分析了 60 名原发性肺腺癌患者的单独验证队列,并在数据集中发现该模型以 94% 的准确度预测进展。研究人员将他们模型的预测能力追溯到六个标记的组合:CD14、CD16、CD94、αSMA、CD117 和 CD20。总体来讲,准确率为 93.3%,精密度和召回率为 95.6%。研究人员写道:“我们的研究结果代表了对使用临床和病理变量的现有预测工具的重要进步,并且可以更有效地利用不断增长的围术期辅助系统来改善癌症结果。”  来源:  1.Sorin, M., Rezanejad, M., Karimi, E. et al. Single-cell spatial landscapes of the lung tumour immune microenvironment. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05672-3.  2.基因网
  • 成果:AlphaFold2改进版与交联质谱技术预测蛋白质结构进展
    大家好,本周为大家分享一篇发表在Nature Biotechnology上的文章,Protein structure prediction with in-cell photo-crosslinking mass spectrometry and deep learning,该文章的通讯作者是德国柏林工业大学的Juri Rappsilber教授和机器人与生物学实验室的Oliver Brock团队。  由谷歌公司旗下的DeepMind团队所开发的AlphaFold2对于蛋白质结构的准确预测是一项巨大的成就,其对生命科学的影响仍然在显现。虽然AlphaFold2可以从一级序列预测准确的蛋白质结构,但对于发生构象变化或已知同源序列很少的蛋白质仍然存在挑战。  本文介绍了AlphaLink,AlphaFold2算法的一个改进版本,它将实验距离约束信息合并到其网络架构中,通过使用稀疏的实验约束作为锚点,提高了AlphaFold2在预测具有挑战性的目标方面的性能。文章通过使用非典型氨基酸光亮氨酸(Photo-L),通过交联质谱获得细胞内残基-残基接触的信息,并通过实验证实了这一点。  AlphaLink可以根据所提供的距离约束来预测蛋白质的不同构象,证明了实验数据在推动蛋白质结构预测方面的价值。该研究提出的用于集成蛋白质结构预测数据的抗噪声框架为从细胞内数据准确表征蛋白质结构开辟了新道路。  AlphaFold2基于静态输入数据预测静态模型,它在两个信息源上进行了训练,即蛋白质数据库(PDB)和多序列比对(MSA)中的蛋白质结构。这种方法受到了那些进化信息不足的目标的挑战,从而产生了不太可信或错误的预测。此外,X射线衍射分析的蛋白结构不能很好地反映结构的灵活性、多种构象和动态相互作用,而在溶液(理想状态下是在细胞内)中观察到的蛋白质的结构约束可以帮助解决这些问题。因此,在 AlphaFold2框架中添加这样的限制,可以引导预测在特定条件下发生的原位结构状态。  交联质谱(XL-MS)能够提供距离约束,可用于蛋白质结构预测。特别是,光反应氨基酸(Photo-AA)很容易被原核细胞和真核细胞结合,这为探索蛋白质的原位构象提供了可能性。此外,Photo-AA交联产生了相对紧密的距离限制,与共同进化接触良好对齐,这是大多数蛋白质结构预测方法的基础,包括AlphaFold2。  在本文中,作者介绍了AlphaLink,这是一种结构预测方法,它将Photo-AA交联的实验数据直接集成到AlphaFold2体系结构中(图1)。AlphaLink使用深度学习来合并共同进化关系的距离空间和交联数据,充分利用了数据的互补性。作者证明了AlphaLink可以利用嘈杂的实验接触来改善对模拟和真实实验数据上具有挑战性的目标的预测,从而将预测转向蛋白质的原位构象(图2)。为了测试AlphaLink,作者用光亮氨酸进行了大规模的交联质谱研究,文章表明,即使是稀疏交联的质谱数据也可以将预测锚定到特定的构象状态,从而打开了通过混合实验/深度学习方法探测动力学的可能性(图3)。该研究还进一步将 AlphaLink扩展到任意距离约束,引入了将距离约束编码为图表的二次表征(图4、5)。  AlphaLink:通过OpenFold将交联技术集成到AlphaFold2中  图 1. AlphaLink中的信息流程  集成photo-AA交联实现对具有挑战性靶点的抗噪声预测    图 2. AlphaLink与AlphaFold2的性能比较  Photo-L作为原位结构探针  图 3. 在大肠杆菌中的原位photo-L交联质谱  利用原位photo-L数据进行构造预测  图 4. 利用大肠杆菌膜部分的细胞内photo-L交联质谱数据的结构预测  原位探测构象动力学  图 5. Photo-AA数据,指导特定构象状态的预测  综上所述,本文的研究结果表明,AlphaLink成功地通过深度学习、利用实验距离约束来改善蛋白质结构的预测。文章提出了一个基于Photo-AA交联质谱的工作流程,提供了类接触距离信息,并获得了细胞内第一个大规模的Photo-AA交联质谱数据集。然后,文章在AlphaLink中实现了基于Photo-AA的蛋白质结构预测。本文的方法利用一系列通用接触,以显式距离约束或双图表示,以引导OpenFold管道走向与实验数据一致的结构。因此,本文概述的工作流程为混合实验辅助人工智能预测蛋白质结构提供了一个总体框架,直接在原位研究蛋白质的结构与功能之间的关系,而不需要任何基因操作。  撰稿:聂旻涵编辑:李惠琳  原文:Protein structure prediction with in-cell photo-crosslinking mass spectrometry and deep learning  李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin  参考文献  1. Stahl, Kolja et al. “Protein structure prediction with in-cell photo-crosslinking mass spectrometry and deep learning.” Nature biotechnology, 10.1038/s41587-023-01704-z. 20 Mar. 2023, doi:10.1038/s41587-023-01704-z.

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  • 2020-2025全球质谱市场趋势预测

    质谱市场规模预计将从2020年的41亿美元增长到2025年的56亿美元,复合年增长率为6.5%。全球药品研发支出增加,政府对药品安全的监管,对食品质量的日益重视,原油和页岩气产量增加,在预测期内,不断增长的政府污染控制和环境检测举措是质谱市场的高增长前景。[align=center][url=https://www.antpedia.com/batch.download.php?aid=285254][img]https://i2.antpedia.com/attachments/2021/02/171857_202102261424281.jpg[/img][/url][/align][align=center][font=黑体, SimHei]COVID-19的意外爆发极大地影响了质谱市场。预计到2020年,市场将见证一系列多样化的采用。在医疗保健和制药、生物研究以及食品和饮料行业,采用质谱技术进行测试应用的可能性很大。新药开发,药物再利用,以及药物制剂产量的增加,使得制药行业对安全和质量措施的需求日益增加。严格的政府法规和这些行业对质量维护需求的增加推动了质谱法的采用。然而,石化行业供应链的中断,以及污染监测监管的放松,预计将限制质谱仪的采用。[/font][/align][color=#0070c0][b]  质谱市场动态[/b][/color][b]  驱动因素:制药和生物技术行业研发投资增加[/b]  近两年来,医药企业的研发支出大幅增加几十年。研究制药和生物技术行业的活动是由对关键领域的投资推动的,如生物制药和个性化医药。根据2018年欧盟工业研发投资记分牌,制药和生物技术行业占全球研发支出总额的18.9%。从药物发现的早期阶段到药物开发和临床试验的后期阶段,质谱技术在制药工业中发挥着关键作用。因此,增加医药和生物技术行业的资金有望推动质谱市场的增长。[b]  限制:产品的高定价[/b]  质谱仪器配备了先进的特点和功能,因此价格昂贵。除了系统成本外,系统符合行业标准的成本也非常高。由于技术的进步和操作效率的提高,对质谱仪的需求在过去几年中不断增长。然而,技术的发展提高了系统的价格。质谱仪的价格影响最终用户的购买决策。制药公司需要许多这样的系统,因此,资本成本大大增加。此外,学术研究实验室发现很难负担得起这样的系统,因为它们控制着预算。这些是限制最终用户采用质谱系统的主要因素。[b]  机遇:新兴国家的增长机遇[/b]  中国和印度等发展中国家为质谱市场的增长提供了各种机会。由于在这些国家的各个终端用户行业正在建立绿地项目,中国和印度对单一质谱仪和混合质谱仪器产生了巨大的需求。这些国家的生物制药工业很强劲,预计将对质谱和色谱分析市场的增长作出重大贡献。主要行业参与者正在建立新的设施、研发中心和创新中心,以利用这一机会,并与亚洲市场的参与者进行合作。 [b] 挑战:缺乏熟练的专业人员[/b]  有效使用质谱分析设备需要有相关经验和知识的熟练人员。在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]GC-MS[/color][/url]或[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]中错误的操作会影响最终结果的质量。此外,在质谱法中,样品制备(包括等分、稀释和提取)是分离感兴趣的分析物的关键步骤。它消除了可能影响结果精度的干扰。缺乏正确选择技术的知识也会影响结果,并可能给最终用户带来直接和间接的费用。目前,在方法开发、验证、操作和故障排除活动方面缺乏熟练的人员,预计这将在未来几年在一定程度上抑制质谱市场的增长。 [b] 以终端用户分类,预计2020年至2025年,制药行业终端用户部门的复合年增长率将达到最高水平。[/b]  以终端用户为基础,质谱市场被细分为制药行业、生物技术行业、科研院所、环境检测行业、食品饮料检测行业、石化行业等终端用户。制药行业是质谱仪的主要终端用户之一。在预测期内,政府和企业为药物研究提供资金的可行性、制药行业的增长以及药物开发和安全方面存在严格的监管准则是推动该领域增长的一些关键因素。[b]  以质谱种类分类,在预测期内,混合质谱细分市场预计将以质谱市场最高的复合年增长率增长。[/b]  以产品为基础,质谱市场细分为混合质谱、单一质谱和其他技术。混合质谱部分预计在预测期内增长最快。混合质谱仪的优点,如快速和高分辨率的测试能力,更准确和精确的结果,正在增加其采用。因此,用于高通量筛选的质谱设备的需求也在增长。混合质谱部分进一步分为三重四极、四极杆飞行时间(Q-TOF)和傅里叶变换质谱(FTMS)。[b]  以应用分类,在预测期内,生命科学研究部门预计将以最高的复合年增长率增长。[/b]  以应用为基础,质谱市场已细分为生命科学研究、药物发现、环境检测、食品检测、应用产业、临床诊断等应用领域。其中,生命科学研究板块在2019年占据市场主导地位。组学技术在诊断学和生物标记物鉴定中的应用日益广泛,蛋白质组学的研发支出和政府资金的增加预计将推动这一领域的市场。  预计在预测期内,北美将是最大的市场。[b]  以地区划分,在预测期内,预测北美仍是质谱法的最大市场。[/b]  北美的质谱市场主要是由以下因素推动的:美国研究和政府举措的资金不断增长,代谢组学和石油行业中质谱的广泛使用,以及加拿大质谱项目的CFI资金。此外,美国食品和药物管理局(FDA)等监管机构正在鼓励使用分析技术,以确保市场上投放的药品符合质量要求。最近,随着油田的增加,美国页岩气和原油产量显著增加,这导致了质谱仪等分析工具的使用随之增加

  • 【讨论+大胆预测】预测2010年国内将采购多少质谱仪器?10年后呢?!

    【讨论+大胆预测】预测2010年国内将采购多少质谱仪器?10年后呢?!

    [color=#00008B]今天在其他网站上看到有人将2008年和2009年的国内质谱招标需求进行了统计和分析。根据他的统计2009年国内质谱的需求比08年增长了143%,从数据上可以隐约看出国内质谱仪器使用将越来越普及,使用质谱的用户将越来越多了,质谱的队伍也将越来越大了。在2008年国内的质谱需求另外,在2010年,国内又有疯狂的采购风暴,一起接着一起,都有质谱采购的需求,由此可见质谱在2010年的需求将达到一个新高![/color]---------------------------------------------------------------[B][color=#DC143C]面对增长的质谱采购需求,你认为是什么原因导致质谱的需求量大?欢迎分析你对质谱的在应用方面的前景如何看待?会像当初的色谱一样迅速崛起嘛?欢迎评点2010,国内质谱的实际需求量将会是多少?欢迎猜测,并且发表下你猜测的观点[/color][/B]----------------------------------------------------------------[B] 友情提示:对于只拿积分和经验而不发表任何观点的水鬼,以灌水论之~[/B]---------------------------------------------------------------- 以下是艾默艾丝恩用户从招标网上统计的数据,在此表示感谢。但实际需求远远大于该数据,下面仅供参考[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/02/201002031506_200240_1622715_3.jpg[/img] [URL=http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20100203/2385389/]【讨论】2010,难道是国内仪器采购年?——广州市药检所将配备1300万色谱仪器[/URL][URL=http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20100120/2357678/]【号外号外!】“3.6亿”色谱等仪器采购大蛋糕与你分享!——记中西部地区招标[/URL][URL=http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20100121/2361559/]3.6亿仪器采购大蛋糕谁与分享?![/URL][URL=http://www.instrument.com.cn/news/20100118/037787.shtml]中西部地区将采购1亿元[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收光谱仪[/color][/url][/URL]

  • 求助高分辨质谱质量差

    [color=#444444]求助高分辨质谱质量差,chemiBioDraw预测的精确分子量是321.0885,高分辨质谱我打出来的是321,0815,那我的产品可以算对吗?[/color]

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  • EpiQuest 抗原表位预测软件
    抗原表位预测软件EpiQuest™ 目前,免疫研究者手头都有几个可用的表位预测软件。在某种程度上,一个人认为的表位仍是一个相当不清楚的定义,预测潜在的T细胞表位仍是一个艰巨的任务。EpiQuest™ 是一套独特的分析线性蛋白质序列的软件套件,用于分析B细胞、T细胞表位、区域复杂性(免疫学、功能性)。它是基于AptuumBio开发的新算法,到目前为止是其他软件所无法比拟的。欲了解更多信息,请联系我公司技术人员。关于该软件的使用请下载本文附有的PDF 文档。
  • ICP-MS质谱炬管 光谱/质谱中心管耐用 规格齐全 性价比高
    ICP-MS质谱炬管 光谱/质谱中心管耐用 规格齐全 性价比高ICP-MS质谱炬管 光谱/质谱中心管耐用 规格齐全 性价比高
  • 质谱分流阀 MRA
    MRA 精密分流阀应用于液质联用系统(LC/MS)的主动分流用于 LC/MS 的主动分流高效液相色谱(HPLC)分流器通常用于将质谱仪耦合到液相色谱仪,以降低传送到质谱仪的样品的数量和浓度。这在自动化系统中尤其有用,可避免不必要的质谱(MS)进样过载。在平行于质谱需要第二个检测器或者需要馏分收集器的应用中,也需要分流。液质联用系统(LC/MS)的分流在自动分析如组合库、药物代谢物和杂质表征时具有代表性。液质联用系统(LC/MS)的分流在单个设备中广泛的可编程分流比排除了对特定应用或流量范围的限制精确、一致的分流比,与温度、流动相粘度和管道长度的变化无关指定为一百万次采样,最小化维护停机时间用于反相和正相色谱用于制备和分析级色谱,无需权衡取舍独立设备,可轻松集成到新的或之前安装的液质联用系统(LC/MS)中主动分流的优点与传统的被动分流装置相比,MRA ® 的单个装置中提供了广泛的可重复分流比。IDEX Health & Science 创新的主动分流技术——MRA,可以在 100 : 1 到 100,000 : 1 的范围内轻松方便地选择各种不连续分流比。MRA 如何工作IDEX Health & Scinece 的创新产品MRA是一种智能、主动的切换设备,可将一小部分柱后液相色谱(LC)液流转移到另外独立的流动相液流,送往质谱仪。详见图 1 。根据不同的应用,该独立液流允许对送往质谱(MS)的流动相的组成和流速进行优化。由于MRA是一种切换以及物质转移装置,而不是基于靠静态压力分流的“T”型装置,因此不受流动相或粘度、管道长度和温度变化的影响。此外,IDEX Health & Science的MRA不易堵塞,而且提供的分流比随着时间的推移保持准确和一致。参见图2和图3。在标准分流阀中,有三种不同的定量转移体积(22nL,100nL和300nL),以及0.2Hz至2.0Hz的切换频率。在使用中,一个可用的分流比和液相色谱(LC)流动相流速由用户确定,在分流因子表中可以找到分流因子。通过RS-232通信或手动触摸板将分流因子输入MRA。基于此输入,MRA会自动选择三个可用定量体积之一和切换频率来实现所选的分流比。这种独特的技术极大简化了方法的改变。IDEX Health & Science MRA可用于多种液质联用系统(LC/MS)的应用。实际上,相对于被动分流器仅限于固定的预设分流比而言,IDEX Health & Science的MRA具有更大的灵活性和时间经济性。使用周期和维护使用时,MRA具有高占空比,最小停机时间。为了扩展性能,IDEX Health & Science 采用其专有的RPC-8™ 密封表面技术。这使得结果是,在预防性维护前,在正常的操作条件下能够以最快的切换频率转移100万个样本。当需要维护时,通过更换切换密封件可以快速轻松地完成任务。我们提供含多个密封件和说明书的套件作为维护使用。模块化设备独立设计的MRA可轻松集成到现有系统功能中。系统集成程度将取决于所需的自动化水平。MRA接受输入线控或RS-232用于自动操作,触摸板输入用于手动操作。适用性IDEX Health & Science 的MRA可作为独立的模块化设备提供给分析仪器制造商,可以集成到新的液质联用(LC/MS)系统或当前已安装的液质联用(LC/MS)系统。
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