无针水光仪

仪器信息网无针水光仪专题为您提供2024年最新无针水光仪价格报价、厂家品牌的相关信息， 包括无针水光仪参数、型号等，不管是国产，还是进口品牌的无针水光仪您都可以在这里找到。 除此之外，仪器信息网还免费为您整合无针水光仪相关的耗材配件、试剂标物，还有无针水光仪相关的最新资讯、资料，以及无针水光仪相关的解决方案。
当前位置: 仪器信息网 > 行业主题 > >

无针水光仪相关的厂商

  • 常州无有实验仪器有限公司 银牌8年
    400-860-5168转3974
    常州无有实验仪器有限公司简介 常州无有实验仪器有限公司是一家专业从事生产环境监测、卫生防疫用的分析仪器、医疗器械，以及实验室仪器、比色皿、烧杯、量筒、移液管、玻璃仪器的生产企业、公司的所有产品通过国家ISO9001认证。无有实验仪器公司从成立以来、将优秀的环境监测仪器、分析仪器和实验室仪器推入市场、为出入境检验检疫局、全国数以千计的卫生防疫站、疾病控制中心、环境监测站、大专院校提供了大量技术先进的便携式仪器以及县级卫生机构设备。无有实验仪器公司是一家专业生产有毒有害气体检测仪，可吸入颗粒物检测仪，粉尘测定仪的公司。公司主要产品有：（1）民用建筑和公共场所室内空气质量检测仪：甲醛分析仪、测氡仪、测氨仪、射线测量仪、有机挥发气体检测仪。（2）公共场所检测系统箱红外一氧化碳分析仪、红外二氧化碳分析仪、垃圾处理气体检测仪、有害气体检测仪。（3）声级计、温湿度计、风速计、照度计。（4）大气采样器、粉尘采样器、呼吸性粉尘采样器、粉尘测定仪。（5）瓶式深水采样器、全自动深水采样器、污泥采样器。（6）PHS-3C酸度计、肺活量计、电导仪、测汞仪、恒温消解仪。（7）实验室仪器和辅助设备：l 生化培养箱、光照培养箱、恒温恒湿培养箱、振荡培养箱。l 磁力搅拌器、 集热式磁力搅拌器、微量振荡器、电动搅拌器、脱色摇床。l 离心机、高速离心机、 高速匀浆机、组织捣碎机、固体样品粉碎机。l 恒温水浴锅、三用恒温水箱l 水浴恒温振荡器、气浴恒温振荡器、 超级恒温水浴、超级恒温油浴l 石英亚沸蒸馏器、双重蒸馏水器、我们将用最好的仪器、优质的服务提供给广大客户。常州无有实验仪器有限公司地址：常州市金坛区华兴路180号电 话：19941810269 传 真：0519－80199588E-mail：wuyoushiyanyiqi@163.com 联系QQ：535508540 网址：www.wuyou17.com
    主营产品： CO、CO2   水质采样器   土壤采样器   多气体分析仪  
    留言咨询
  • 深圳市厚物科技有限公司
    深圳市厚物科技有限公司立足中国深圳，持续专注于PXIe PXI CPCI VPX模块化仪器测控系统平台的研发与生产，提供便携式、车载式、台式、手持式、机架式五大系列MCS测控系统平台，包括外场便携式测试设备、加固机架式测试设备、手持式仪器、车载式设备等，多款创新型设备已列装到国防科技、航空航天、兵器电子、船舶舰载等装备保障领域，是专业的测控系统平台服务商。厚物科技是国际PXISA正式成员，持续开发严格满足行业需求的、安全可靠的、易于管理的测量测试测控设备及仪器，在国防科技、航空航天、兵器电子、船舶舰载、智能航电、核电工程、轨道交通、智慧互联等行业积累了十几年产品开发经验，对仪器设备、总线标准、产品设计及开发有深入研究，具有专业的PXIe PXI CPCI VPX模块化仪器技术研发团队，来自国内外测控仪器行业头部企业，团队带头人有海外留学及在国外头部技术公司工作的背景。厚物科技量身定制，快速响应，坚持用先进的技术为行业用户提供一揽子解决方案，持续为各行业用户提供专业完善的一站式交钥匙ODM定制服务，交付严格符合用户要求的全生命周期的产品及技术解决方案。厚物科技既服务于重要基础行业，也服务于国防科技领域。自强不息、厚德载物，是厚物科技的企业文化；作为中国的民族企业，厚物科技将牢记使命，为科技的进步和民族的复兴贡献所有力量。
    留言咨询
  • 深圳云传物联技术有限公司
    深圳市云传物联技术有限公司，是一家创新型技术企业，是深圳市环境检测公共技术服务平台依托单位，是国家科技支撑计划项目承担单位，云传物获得了CMA认证和CNAS认可证书。公司通过了“IS09001质量管理体系”当前，云传物联正致力于实施两大战略性项目。一个是基于“环保+物联网”和“大数据”的先进理念，通过自主创新,率先在业内推出的领先国内外的大气污染防治网格化精准监控及决策支持系统，它采用最新的微型化、小型化产品组合监测技术，通过科学合理的“组合布点”，组成“群体式”协同监测网络和专业性的“数据校准体系”，达到环境监测网络全覆盖，是对传统大气监测理念的创新实践。另一个是在产业集群区域VOCs第三方治理新模式，实现了VOCs污染减排、溶剂回收增效、环保产业发展的多赢。
    留言咨询
查看更多厂商

无针水光仪相关的仪器

  • 德玛莎三代水光针补水美白美容仪器
    德玛莎三代是一款韩国生产的补水美容仪器，具有较高的知名度，在美容院深受老板们的喜爱，今天，我就给大家讲解一下，韩国德玛莎三代水光仪器。德玛莎三代水光仪器简介德玛莎三代水补水光仪是由韩国新研制的德玛莎系列水光仪器，采用的是负压技术，结合独有的九针针头技术，可以准确的在镇皮层1.28mm深度下补充肌肤营养物，微针进入皮肤前利用负压仪将皮肤提起，然后多针头再准确的进入到镇皮深层。德玛莎三代水光仪器优势拥有国际首例负压专利技术镇皮层吸收补充的营养物高达98.3%以上，比传统补充疗法的高出68.3%补充深度控制精确度高达0.1mm、剂量控制精确的量高达0.01cc，是目前高科美容注射仪器精确度高的美容仪器，让注射简单、便捷。德玛莎三代水光仪器特点1、手柄设计，比枪式操作更简单方便2、操作时间短。3、LED触摸控制。4、功能多程序选择。5、不影响正常生活，做后恢复快。6、动传感系统，全自动化。7、准出药到0、01cc剂量。8、9针32G,最细针头,可调节深浅度9、痛感极小，并减小出血量。10、不漏药。关于德玛莎三代水光补水仪器，相信大家对此都有了一定的了解，如果还有什么不明白的问题，欢迎前来咨询。
    留言咨询
    厂商： 河北飞嘉医疗器械科技有限公司
    品牌： 未知
    型号： 德玛莎三代
    价格： 1800元
  • 德玛莎四代水光仪原理
    德玛莎四代水光仪原理一射频微针美容结合了微针微创、分段式飞梭技术以及电波功能，利用可调整不同深度的微针电波探头。当探头里的微针深入皮肤时，会同时释放100万HZ的无线电波。此电波仅在底部释放，不会加热表皮，所以可安全、准确、均匀有效的加热深层肌肤的胶原蛋白，促进胶原蛋白变性、重组、凝结。另外，微针所造成的微创，刺激多种赋活因子，使肌肤由表皮至深层筋膜，达到肌肤再生、紧致提拉、淡化皱纹以及重塑脸部轮廓效果。德玛莎四代水光仪原理二通过降低代谢率、抑制减缓细胞活动，使末梢神经敏感性降低，起到镇静安抚的作用，抵消减轻皮肤的、肿 、胀、痛，强化胶原纤维，使肌肤变得紧致有弹性，抚平皱纹、鱼尾纹。尤其对过敏性肌肤有很好的疗效。德玛莎四代水光仪原理三采用负压技术，准确地在肌肤层1.28mm深度下补充肌肤营养物，很大程度地满足消费者“变美”的美容需求。微针进入皮肤前利用负压仪将皮肤提起，然后9针头再准确地进入到皮肤深层。注入剂量、注射频率可在LED显示屏上调节。另外，针头在出来前就已经放开了注射器的压力，因此不会有营养物的损耗。
    留言咨询
    厂商： 河北飞嘉医疗器械科技有限公司
    品牌： 未知
    型号： 德玛莎四代
    价格： 1600元
  • 德玛莎三代水光美容仪
    打水光针是目前最常见的美容项目，但是市场上很多水光仪器参差不齐，很多美容院老板不知道怎么选。今天，我给大家科普一下，德玛莎三代水光美容仪。德玛莎三代水光美容仪德玛莎三代水光仪让您全脸充满紧实、水嫩感，效果更持久、更自然。德玛莎三代水光仪使用范围：有效改善脸部、颈部、手部皱纹（针对鱼尾纹、法令纹等敏感部位，刺激较小）；美白嫩肤，改善暗沉肤色；有效补充脸颊、脖颈、胸部、手背、唇部等部位所需水分；收缩毛孔，增加弹力，紧致皮肤；充分补水，使皮肤水润柔嫩、有光泽，更显年轻通透；淡化色斑，改善青春痘，针对黑眼圈、青春痘、毛孔粗大、炎症；长久维持白皙水嫩肌肤。德玛莎三代水光美容仪特点更全面：透明质酸+N种选择。更立体：深层注射，精确注射。更有效：实现饱满水嫩Q弹肌。更整体：面部完整覆盖，效果更全面更持久。德玛莎三代水光美容仪功能改善肤色：德玛莎三代水光仪能够刺激肌肤新陈代谢加快，改善暗黄干燥的肌肤，提亮肤色，使肌肤光感亮白。收缩毛孔：德玛莎三代水光仪能够加速肌肤新陈代谢，起到收缩细化毛孔的效果，令肌肤更加紧致光滑。祛除皱纹：德玛莎三代水光仪可减缓面部细纹，紧致肌肤。关于德玛莎三代水光美容仪。我就给大家讲到这里了，如果有什么明白的问题，或者想了解的问题，欢迎前来咨询。
    留言咨询
    厂商： 河北飞嘉医疗器械科技有限公司
    品牌： 未知
    型号： 德玛莎三代
    价格： 1000元
查看更多仪器

无针水光仪相关的资讯

  • 第四届国际水光谱组学会议召开 水光谱组学研究取得进展
    2021年3月20-22日，第四届水光谱组学会议在日本神户大学召开，本次会议主题依然延用“Exploring water molecular systems in nature(探索自然界的水分子体系)”，吸引了来自世界各地100余位代表参加，其中参会的中国学者有20余位。由于疫情的原因，本次会议采用线上和线下结合的形式召开，国际代表通过网络会议形式参加了会议。　　本次会议的主要内容是水光谱组学及相关领域的研究与应用。为了更好的普及水光谱组学的基础知识，便于初学者的理解与应用，会前进行了学习培训。来自意大利罗马萨皮恩扎大学的Marini教授和日本神户大学的Muncan助理教授呈现了题为“A closer look at preprocessing with focus on aquaphotomics”和“Aquaphotomics tutorial-from experiment to interpretetation”的报告，分别介绍了光谱预处理方法以及水光谱组学的研究进展。水光谱组学概念的提出者，日本神户大学Tsenkova教授以公开讲座(open lecture)的形式进行了题为“From non-invasive disease diagnostics to aquaphotomics”的报告，其从不同角度介绍了水光谱组学的由来、发展、优势和应用。另外，会议还安排了科学前沿讲座，介绍了近红外光谱技术及水光谱研究的研究前沿，比如Ozaki教授介绍了不同分子光谱技术用于水结构的研究进展，对于水结构复杂性的认识具有重要帮助。　　本次会议报告的参会论文共有63篇，其中大会报告43篇，墙报(poster)20篇。报告分为13个会议单元，主题分别是水光谱组学的应用(2个单元)、生物分子的水合作用与界面水的研究(4个单元)、生命中水的作用(2个单元)、基础研究与新视野(3个单元)、化学计量学(1个单元)以及量子脑动力学(1个单元)。水光谱组学的应用是本次会议的重要内容，会议安排了两场主题报告和七个口头报告，主题报告的题目分别是“From water structure and spectral patterns to diagnostics”和“Aquaphotomics for food quality control”。前者主要内容是基于水光谱组学利用水的光谱信息进行疾病诊断，后者主要包括近红外水光谱组学在食品监控方面的应用内容，包括农作物、奶制品以及水果等。　　21日的大会由南开大学邵学广教授开始，进行了题为“Analyzing the water in chemical changes by temperature-dependent near-infrared spectroscopy”的报告。邵学广教授介绍了利用温控近红外光谱技术结合化学计量学方法，通过提取随温度变化的水光谱信息，可以了解水的结构和性质，以及将水作为探针可以探测溶液或生物体系中分子的定量信息和结构变化。温控近红外光谱技术与水光谱组学的原理不谋而合，都是通过获取水对扰动的变化信息来反映分析物的变化。邵学广教授利用随温度变化的水光谱信息，对化学结构及其变化过程中水的作用及作用机理进行了分析，包括蛋白质变性、温敏性聚合物的LCST行为以及与小分子相互作用过程等。同时，还利用分子动力学模拟，提出了水的九种不同氢键结构，为未来开展水结构研究奠定了基础。　　本次会议的重点内容还包括生命过程中的水、生物分子的水合作用及界面水研究，还包括大量关于生物分子和脂质膜与水相互作用的研究内容。Yusui教授进行了题为“Water biology and medicine-roles of aquaporins in biological system”的报告，为了理解水通道蛋白(AQP)在生命过程中的作用，利用拉曼散射(CARS)成像技术直接定量通过细胞膜的水，结合水光谱组学的知识辅助理解细胞中水的动力学性质以及AQP的功能。在都柏林大学从事博士后研究的徐君丽介绍了不同细胞表面与水的相互作用，利用水的光谱建立偏最小二乘回归模型用于细胞响应值的预测，比如细胞活性、形态特征等。来自山东大学的臧恒昌教授介绍了利用近红外水光谱组学研究透明质酸与水的相互作用，研究表明透明质酸在溶液中起着结构制造者的作用，使水结构更加有序，并且在不同浓度下促进不同氢键的水结构的形成，对理解水在生物系统中功能的理解提供了参考。从会议报告内容来看，已经有很多研究人员将近红外光谱技术结合水光谱组学应用于实际细胞或者生物分子的研究，但是由于实际生物体系过于复杂，真正理解水在生物过程中的作用还需要漫长的研究。　　化学计量学一直是水光谱组学研究的重要手段，来自法国的Roger博士以“New trends in the pre-processing of near-infrared spectra”为题讲述了预处理方法的原理和作用，指出预处理的选择应该从其原理和作用出发，而不是通过枚举法来选择。同时，强调了预处理方法作为建立稳健模型的重要策略，在近红外光谱分析中起到重要作用。目前，如何选择最佳的预处理方法组合仍然是一个值得深入研究的课题，原理的理解和经验的积累对预处理方法的选择有很大帮助。来自奥地利因斯布鲁克大学的Bec研究员将非线性高斯过程回归(GPR)和人工神经网络等化学计量学方法应用于天然药物的水分测定，这些方法也帮助微小型仪器达到与实验室台式仪器相似的预测性能。　　此外，还有一些有趣的研究内容令大家印象深刻。比如来自奥地利因斯布鲁克大学的Tonauer教授进行了题目为“Extending the spectrum: NIR spectroscopy of crystalline H2O-ices”的报告，介绍了利用NIR光谱技术研究不同冰型的高压冰的结构，在不同温度和压力下观察到了不同类型冰结构之间的转变，通过实验证明OH基团的一级倍频波段是区分不同含氧亚晶格的冰以及区分晶体冰和不同非晶体冰的极好标志。这一开创性的工作填补了高压冰在近红外光谱领域的空白，对于利用近红外光谱研究天体冰幔提供了技术手段和研究基础。另外，来自日本大阪府大学Takeuchi副教授进行了题为“Investigation on the reaction mechanism of Mg(OH)2 dehydration and MgO hydration by NIR spectroscopy”的报告，介绍了自热小火锅中放置的发热包吸水发热的反应机理，通过研究Mg(OH)2脱水过程与MgO水合过程中水与MgO的相互作用，揭示了水的OH基团与MgO之间的氢键在反应中具有重要的作用。　　虽然由于疫情的影响，国际代表只能通过网络会议的形式与大家见面，但是大家的热情丝毫不减，会议期间的讨论非常热烈。在会议中场休息期间，还为Tsenkova教授举行了退休仪式，来自世界各地的友人送上了视频祝福。Tsenkova教授最突出的贡献是推动了近红外水光谱组学的发展，通过广泛的国际合作加强了世界各地水光谱研究工作者的交流，拓宽了近红外光谱技术的应用。与之前的水光谱会议相比，本次会议的学术性和科研水平明显提升。通过本次会议可以看出，水光谱组学的研究已经取得一些阶段性的进展，但是对于水在生命体系中的作用与功能仍然停留在探索阶段。随着科研工作的不断深入，研究技术与手段将不断进步，越来越多的水光谱特征将得到挖掘，成为探索和理解水在化学和生物过程中作用与功能的重要信息来源。(孙岩，段潮舒，王冕，邵学广 南开大学化学学院)
    时间： 2021-03-24
    作者： 叶子
  • 全国第一届水光谱组学学术研讨会在济南召开
    p style=" text-align: left " 　　2019年7月21-23日，全国第一届水光谱组学学术研讨会在山东济南成功召开。本次研讨会在山东大学臧恒昌教授、南开大学邵学广教授的精心组织下，由中国仪器仪表学会近红外光谱分会主办，山东大学药学院、华熙生物科技股份有限公司共同承办。来自22所高校、研究院所的100余位代表参加了此次研讨会。 br/ /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/fcb5f966-d080-41f3-b31e-8a70524f9b70.jpg" title=" 01 (1).jpg" alt=" 01 (1).jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 合影 /strong /p p 　　“水光谱组学(aquaphotomics)”是指以生命体系中的水作为研究对象，利用光谱技术探测水分子在不同环境下的结构变化，在分子水平上反映生命体系中水分子与其他分子的相互作用或水在生命体系中的功能。近年来，国内外研究者以水为研究对象，基于水光谱组学和多种光谱技术为生物世界的研究打开了新的视野。 /p p 　　本次会议着重阐述了水光谱组学的重要性和应用，邀请了国内外有丰富经验的水光谱组学分析专家、学者以及从事光谱技术研究与应用的一大批专业人士参会。作为邀请嘉宾，日本神户大学Roumiana Tsenkova教授、韩国汉阳大学Hoeil Chung教授、华东理工大学杜一平教授、山东大学臧恒昌教授、南开大学邵学广教授、北京大学韩晶岩教授、南京大学夏兴华教授、长春应用化学研究所姜秀娥研究员、天津大学徐可欣教授，以及华熙生物科技股份有限公司郭学平研究员分别进行了专题报告。与会人员对本次论坛给予了极大的关注，会议期间整个报告厅座无虚席，气氛十分热烈。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/8466360f-64d5-45b1-9f08-36cde26d26f5.jpg" title=" 02 (1).jpg" alt=" 02 (1).jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 会议现场 /strong /p p 　　本次会议主题分为水光谱组学方法与应用研究、谱学技术在水相关研究中的应用研究、水在生命及化学等过程中作用与功能研究、化学计量学方法与应用研究等四个方面。作为水光谱组学的提出者Tsenkova教授首先进行了报告“Aquaphotomics: New Integrative Platform in Science”，详细介绍了水光谱组学的前世今生以及水光谱组学的优势，并强调了近红外光谱技术的重要作用；针对水光谱组学方法研究，Chung教授详细阐述了如何利用水的扰动信息定量溶质浓度；关于水在生命体系中的重要作用，韩晶岩教授从中医的角度讲解了水如何影响生命生理活动，对于理解水在生命活动中的重要性有了更加清楚的了解，并提出建立水分子状态检测技术平台，通过检测水的状态，可以为疾病诊断提供更多新的信息。 /p p 　　化学计量学在水光谱组学的研究分析中起到重要作用，邵学广教授的报告强调了温控近红外光谱分析中化学计量学的作用，并提出了今后的问题与机遇。而且提出了“扰动光谱学”这一概念，重点讲述了温度改变引发光谱变化的深层次原因，即溶液中水结构变化引发的光谱变化，该变化和温度高度相关，因此可以建立模型进行定量分析；对于利用近红外光谱和水光谱组学的定性定量分析，臧恒昌教授基于生物药物生产纯化过程中常用的水醇体系，提出了一种利用水光谱信息的变化定量发酵过程中低含量甲醇的方法。 /p p 　　水作为探针反映分析目标物的信息也是水光谱组学的中心思想，夏兴华教授和姜秀娥研究员讲述了水分子作为红外探针在界面分析中的应用，将界面水在中红外的强干扰转变成探测界面相互作用机制的新探针，得到了更多有用的信息。这两场报告拓宽了水光谱组学的研究范围，使其不再局限于近红外光谱领域的研究。更多技术手段的加入，使科研工作者可以从不同角度，不同层面认识水的性质、结构和功能。 /p p 　　本次会议得到了参会各方的热烈响应，秉持“充实、轻松、有效”的特点，学术报告严谨认真，会后交流轻松愉悦，大家收获满满。总体来看，经过近几年的发展，水光谱组学的研究已取得一些阶段性成果，并将部分研究成果成功转化到实际应用中。然而一些成果仅是基于表面现象的观察和总结，对水在生命体系中重要作用的研究尚未上升到科学理论高度。因此，需要各个学科科研工作者的团结协作和共同努力，进一步理解作为生命体系中的重要组成部分—水的性质、结构与功能。 /p p 　　会后，与会专家与华熙生物进行了深入的座谈交流，进一步探讨水光谱的应用领域和发展前景，并提出成立水光谱组学协会的设想，以促进学科进一步发展。相信这次会议的顺利召开，将会吸引更多的研究者加入到水光谱组学的研究工作中，建立水光谱研究方法，并将其转化应用到实际生产和生活中，推动社会的进步。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/282cf6fd-b3cb-4b18-a3c1-6ab842fd6d40.jpg" title=" 03.png" alt=" 03.png" / /p p style=" text-align: center " strong 会后讨论 /strong /p p style=" text-align: right " strong style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " （孙岩 sup 1 /sup ，董芹 sup 2& nbsp /sup & nbsp /span /strong /p p style=" text-align: right " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " sup 1 /sup 南开大学化学学院， sup 2 /sup 山东大学药学院） /span /strong /p
    时间： 2019-07-29
    作者： 叶子
  • 近红外水光谱组学：一种新的分析手段
    p style=" text-align: left " 　　近红外(NIR)光谱是一种分子光谱，不仅体现了分子的结构和官能团等分子本身的特征，还体现了包括氢键在内的分子间或分子内相互作用。水分子在100 nm到100 μm的光谱区间都有吸收，在大部分光谱区域有很强的吸收，导致很多光谱技术难以用于水溶液体系或含水量较多的分析体系。但是在近红外光谱区间，水的吸收相对较弱。因此，近红外光谱技术可以测量水溶液体系或含水量较多的样品。同时由于水在化学结构上的特点，其近红外光谱极易受到扰动因素的影响，比如温度、压力或者溶质。当水分子周围环境改变时，近红外光谱也会随之发生变化，从变化的光谱中我们可以获取结构及相互作用的信息。所以近红外光谱为水及含水体系的研究提供了一种新的分析手段，通过水的光谱信息随扰动条件的变动可以建立新的分析方法。 br/ /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 450px height: 300px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/29dd919c-5601-470f-91ed-83048cbc6358.jpg" title=" 579ba6a9-02f4-4ced-878f-9f5948cd9b8f.jpg" alt=" 579ba6a9-02f4-4ced-878f-9f5948cd9b8f.jpg" width=" 450" height=" 300" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 南开大学化学学院 邵学广教授 /strong /p p 　　早在1925年，Collins sup [1] /sup 和Waggener sup [2] /sup 等分别研究了液态水的吸收光谱与温度的相关性，发现温度的改变会对水的吸收光谱产生明显的影响。随着温度的升高，水的吸收峰向高波数移动并且强度逐渐增强，说明液态水是由不同氢键结构的水分子组成的混合物。Inoue等 sup [3] /sup 研究了水的结构随压力的变化，发现当压力升高时，水的近红外吸收峰向低波数移动，说明水的氢键结构增强，结构化程度升高。除了外界环境对水结构的影响，溶质的加入也会使水的结构发生变化。Gowen等 sup [4] /sup 研究了不同温度下无机盐(NaCl、KCl、MgCl2和AlCl3)水溶液的近红外光谱，通过提取与水结构相关的特征光谱信息，分析了特征光谱随温度和离子浓度的变化。结果表明KCl和NaCl倾向于破坏水氢键网络结构中的氢键，而MgCl2和AlCl3倾向于促进水分子之间的氢键形成。Czarnecki sup [5] /sup 采用二维相关谱技术研究了N-甲基乙酰胺与水的相互作用，通过对水溶液的近红外光谱的分析，发现了水分子和两个N-甲基乙酰胺分子相互作用形成氢键的光谱特征。这些研究都表明当加入扰动条件(如温度，压力，溶质等)时，水的近红外光谱会发生明显变化，通过变化的水光谱，可以反映出结构的改变或水与溶质之间的相互作用。 /p p 　　2006年，Tsenkova sup [6] /sup 在研究了不同质量牛奶制品的近红外光谱特征的基础上首次提出了“水光谱组学(Aquaphotomics)”并开展了一系列研究工作。水光谱组学通过研究体系中水的光谱信息在温度和溶质(种类和含量)等扰动下产生的变化，了解不同物质及含量对水结构产生的影响，再通过水的结构推断溶质的结构与功能。研究结果表明，利用水的近红外光谱随扰动条件的变动不仅可以对疾病或异常状态进行无损诊断，而且还可以作为“镜子”反映溶质的动力学过程以及外部条件对溶液产生的影响。比如，利用水化层中水结构的信息实现了对大豆花叶病潜伏期的诊断 sup [7] /sup 、通过检测大熊猫尿液中的水的光谱判断了大熊猫是否处于发情期 sup [8] /sup ，另外，也发现了细菌的代谢物也对水的光谱有影响从而实现了对溶液中细菌含量的定量分析 sup [9] /sup 。 /p p 　　在我们的研究工作中，将水作为探针，利用水的结构对温度敏感的特点，利用温控近红外光谱技术，通过提取随温度变化的水光谱信息对溶质进行了结构和定量分析。在结构分析方面，首先研究了小分子溶质(如葡萄糖、寡肽、醇等)对水结构的影响。通过水在一级倍频区吸收带的变化，发现葡萄糖使水的有序结构增强，为解释糖类化合物在生物体系中的“保护作用”提供了新的依据 sup [10] /sup 。利用温度效应，研究了寡肽(五聚赖氨酸水、五聚天冬氨酸)水溶液的近红外光谱，利用独立成分分析提取了水的特征光谱信息，观察到寡肽与水的相互作用，发现寡肽的加入会使水的热稳定性增强，五聚赖氨酸水溶液中疏水水合占主导地位，水分子在氨基酸残基的烷基侧链周围形成“水笼” 而在五聚天冬氨酸水溶液中亲水水合为主要作用，水分子通过一个氢键与寡肽分子相结合。进一步说明水可以作为探针来研究分子间的相互作用 sup [11] /sup 。 /p p 　　除了小分子之外，大分子(比如蛋白质、高分子聚合物)与水的相互作用也一直是大家关心的问题。采用连续小波变换(CWT)提高近红外光谱的分辨率，通过分析人血清白蛋白(HSA)和水的光谱信息随温度的变化，研究了HSA二级结构的热变性过程，发现水结构变化可以反映HSA的展开过程 sup [12] /sup 。进一步将该方法应用于血清分析，结合蒙特卡罗-无信息变量消除法(MC-UVE)筛选出与蛋白质特征吸收相关的变量研究了不同水结构在蛋白质的热变性过程中的作用 sup [13] /sup 。应用二维相关光谱分析了不同温度下卵清蛋白水溶液的近红外光谱，研究了卵清蛋白受热形成凝胶的过程水的作用，结果表明，含有两个氢键的水结构变化能够很好的反映蛋白质的结构转变，并且在蛋白形成凝胶的过程中促进了凝胶结构的形成 sup [14] /sup 。采用高维算法NPCA研究了具有LCST行为的高分子聚合物聚(甲基丙烯酸N，N-二甲氨基乙酯)(PDMAEMA)随温度升高聚集过程中水的作用，通过对水光谱的分析，得到了与聚合物链形成两个氢键的水分子(S2)在聚集过程中起到重要的桥联作用，当温度升高，桥联的S2氢键结构遭到破坏，高分子链发生聚集形成胶束，研究结果说明水可以作为研究聚合物聚集过程的探针 sup [15] /sup 。通过对水的温控近红外光谱进行分析，得到了水的光谱中容易受到温度影响的光谱变量，并发现所选变量可用于不同溶液的识别 sup [16] /sup 。同时，将水作为探针，采用PCA和二维相关光谱分析的方法分析了血清样品的近红外光谱，得到了与血清样品差异相关的水结构的特征光谱，并发现这种特征光谱与疾病之间的相关关系 sup [17] /sup 。 /p p 　　借助化学计量学方法提取水结构信息，对水溶液体系的定量分析开展了研究工作。在水-乙醇-丙醇体系中，温度和浓度的变动均会引起水光谱的变化，利用多级同时成分分析(MSCA)建立了两级模型，分别描述光谱与温度之间的定量关系(QSTR)和光谱与浓度之间的定量关系(QSCR)，实现了温度效应的定量描述和浓度的定量计算 sup [18,19] /sup 。提出并建立了互因子分析(MFA)方法，通过提取不同温度或不同浓度下水的吸收光谱中包含的“共同”光谱特征实现了温度或浓度的定量分析，成功应用于水溶液以及实际血清样品中葡萄糖的定量检测 sup [20] /sup 。这些研究成果都表明当施加一定的扰动因素时，水可以作为敏感的探针进行定量分析。 /p p 　　近红外水光谱组学为近红外光谱在生物和生命体系分析中应用开辟了新的领域，温控近红外光谱技术为近红外光谱的应用提供了新的思路，化学计量学为近红外光谱技术在实际复杂体系分析中的应用提供了技术手段。随着研究工作的不断深入，越来越多的水的近红外光谱特征将得到深度挖掘，成为探索和理解水在化学和生物过程中作用与功能的重要信息来源。 /p p 　 strong 　参考文献： /strong /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[1] J.R. Collins. Change in the infra-red absorption spectrum of water with temperature. Phys. Rev. 192. 26, 771-779. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[2] W.C. Waggener. Absorbance of liquid water and deuterium oxide between 0.6 and 1.8 microns. Anal. Chem. 1958, 30, 1569-1570. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[3] A. Inoue, K. Kojima, Y. Taniguchi, K. Suzuki. Near-infrared spectra of water and aqueous electrolyte solutions at high pressures. Solution Chem. 1984, 13, 811-823. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[4] A.A. Gowen, J.M. Amigo, R. Tsenkova. Characterisation of hydrogen bond perturbations in aqueous systems using aquaphotomics and multivariate curve resolution-alternating least squares. Anal. Chim. Acta 2013, 759, 8-20. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[5] M.A. Czarnecki, K.Z. Haufa. Effect of temperature and concentration on the structure of n-methylacetamide-water complexes: Near-infrared spectroscopic study. J. Phys. Chem. A 2005, 109, 1015-1021. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[6] R. Tsenkova. Aquaphotomics and chambersburg. NIR news 2006, 17, 12-14. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[7] B. Jinendra, K. Tamaki, S. Kuroki, M. Vassileva, S.Yoshida, R. Tsenkova. Near infrared spectroscopy and aquaphotomics: Novel approach for rapid in vivo diagnosis of virus infected soybean. Biochem Biophys Res Commun. 2010, 397, 685-690. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[8] K. Kinoshita, M. Miyazaki, H. Morita, M. Vassileva, C.X. Tang, D.S. Li, O. Ishikawa, H. Kusunoki1, R. Tsenkova. Spectral pattern of urinary water as a biomarker of estrus in the giant panda. Sci. Rep. 2012, 2, 856. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[9] Y. Nakakimura, M. Vassileva, T. Stoyanchev, K. Nakai, R. Osawa, J. Kawanod, R. Tsenkova. Extracellular metabolites play a dominant role in near-infrared spectroscopic quantification of bacteria at food-safety level concentrations. Anal. Methods 2012, 4, 1389-1394. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[10] X.Y. Cui, X.W. Liu, X.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Water can be a probe for sensing glucose in aqueous solutions by temperature dependent near infrared spectra. Anal. Chim. Acta. 2017, 957, 47-54. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[11] D. Cheng, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the interaction between oligopeptide and water in aqueous solution using temperature-dependent near-infrared spectroscopy. Appl. Spectrosc. 2018, 72, 1354-1361. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[12] M.L. Fan, W.S. Cai, X.G. Shao. Investigating the structural change in protein aqueous solution using temperature-dependent near-infrared spectroscopy and continuous wavelet transform. Appl. Spectrosc. 2017, 71, 472-479. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[13] X.W. Liu, X.Y. Cui, X.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the thermal stability of human serum proteins with the related near-infrared spectral variables selected by Monte Carlo-uninformative variable elimination. Chin. Chem. Lett. 2017, 28, 1447-1452. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[14] L. Ma, X.Y. Cui, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the function of water during the gelation of globular proteins by temperature-dependent near infrared spectroscopy. Phys. Chem. Chem. Phys. 2018, 20, 20132-20140. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[15] L. Wang, X.W. Zhu, W.S. Cai, X.G. Shao. Understanding the role of water in the aggregation of poly (n, n-dimethylaminoethyl methacrylate) in aqueous solution using temperature -dependent near-infrared spectroscopy. Phys. Chem. Chem. Phys. 2019, 21, 5780-5789. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[16] X.Y. Cui, J. Zhang, W.S. Cai, X.G. Shao. Selecting temperature-dependent variables in near-infrared spectra for aquaphotomics. Chemom. Intell. Lab. Syst. 2018, 183, 23-28. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[17] X.Y. Cui, Y.M. Yu, W.S. Cai, X.G. Shao. Water as a probe for serum-based diagnosis by temperature-dependent near-infrared spectroscopy. Talanta 2019, 204, 359-366. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[18] X.G. Shao, J. Kang, W.S. Cai. Quantitative determination by temperature dependent near-infrared spectra. Talanta 2010, 82, 1017-1021. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[19] J. Kang, W.S. Cai, X.G. Shao. Quantitative determination by temperature dependent near-infrared spectra: A further study. Talanta 2011, 85, 420-424. /span /p p span style=" font-family: " times=" " new=" " 　　[20] X.G. Shao, Y.M. Yu, X.Y. Cui, W.S. Cai. Mutual factor analysis for quantitative analysis by temperature dependent near infrared spectra. Talanta 2018, 183, 142-148. /span /p p style=" text-align: right " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " （南开大学化学学院 邵学广、孙岩、崔晓宇） /span /strong /p
    时间： 2019-07-09
    作者： 叶子
查看更多资讯

无针水光仪相关的方案

  • 理化公司无源、负刚度隔振技术解决航空低频隔振难题
    理化公司无源、负刚度隔振技术解决航空低频隔振难题日前，理化公司采用无源、负刚度隔振技术解决了北京航天航空大学真空、旋转的环境下的低频隔振需求。北京航天航空大学某课题组的研究，目标是解决太空领域的相关技术难题，根据太空环境的特点，课题研究不仅需要避免高频振动的影响，难点在于如何消除低频的振动带来的干扰因素，同时隔振设备要能在旋转的环境中使用。因此，如何在真空、旋转的环境下实现低频减振成为了课题研究能否进行的先决条件。据此，理化公司分析了其真空、旋转的环境，结合产品特点，为其定制了一套无源隔振方案，这套解决方案不仅可以消除高频振动的影响，而且可以实现0.5-1 Hz或更低频率振动的影响，不受其旋转环境的影响，同时负载也可以高达几吨。之所以提供无源隔振是因为航空领域对隔振效果要求极高，需要实现低频隔振，同时要适应其旋转的环境。而目前其他的隔振技术最优的隔振效果也只能达到1.5-2.5 Hz，而理化公司提供的无源隔振方案不需要电源和气源，采用负刚度组件实现隔振，不仅可以实现高频隔振，而且能解决低频隔振的难题，实现0.5-1 Hz或更低的谐振频率，同时负载也可以高达几吨。从此案例可以看出，理化公司很好的应用了无源负刚度技术为客户提供了定制隔振解决方案。在隔振领域理化公司拥有专业的服务人员，会在客户提出需求后，根据现场情况，量身定做解决方案，尤其适合精密仪器和特殊环境的要求，比如真空等环境。理化公司无源、负刚度隔振技术在航空航天领域得到了广泛的应用，其使用效果如下图所示，不仅解决了高频的振动，同时解决了难度更大的低频振动带来的影响，可实现0.5-1 Hz或更低。 理化公司是MinusK隔振平台在国内的代理商，其产品在显微镜微观领域、光学领域、生物学领域、航天航空等领域应用广泛，为科研提供了更精密的实验环境。MinusK产品的特点即是无源，无需提供电源和气源，采用负刚度技术，不仅可以实现高频隔振，而且能解决难度更大的低频隔振，可实现0.5-1 Hz或更低频率的隔振，负载从几十公斤到几吨，均可在真空和洁净室使用。
  • 气相色谱-离子迁移谱对不同储存时间松针挥发性化合物的分析
    松针作为传统中草药，在抑菌、降血压、降血脂及抗感染方面作用突出[1]。松针中含有较多挥发性的萜类，小分子醇类，酯类，含氮类等化合物，特别是萜类和含氮生物碱等已被证实在药理方面的重要作用，对松针挥发性化合物的分析有较大意义。然而在储存过程中，挥发性组分的流失或变化时刻影响松针的品质，不损坏待测物的情况下，对其组分快速分析显得尤为重要，气相色谱-离子迁移谱联用技术（GC-IMS）为快速并高效检测松针挥发性组分提供一种可靠手段。其原理为：使用具有高分离能力的GC对待测物进行预分离，从GC预分离出组分再被IMS检测[2]。GC作为预处理的仪器弥补IMS交叉灵敏度的问题，IMS作为GC的检测器则增强了GC对待测物鉴定的能力，这都使得二者联用成为可能。我们选取了新鲜马尾松针，分别于顶空瓶中放置0天、8天15天和25天作为四组样品，每组样品3个平行样，采取顶空进样的方式，使用GC-IMS联用仪对松针样品进行分析。以储存8天后的松针为例，图1给出其相应GC-IMS分离图，共分离出27处峰，结合计算机软件中的NIST气相数据库及IMS数据库进行定性分析，鉴定到了较多萜类和醇类，及少量羰基类化合物。我们还选取储存时间的不同的松针样品的GC-IMS信号峰，通过软件模拟得到指纹图谱，能清晰直观看出储存时间的不同而造成的组分的差异，如实验发现醇类物质随储存时间变长而显著减少。为了更加直观区分不同样品，对4组不同储存时间样品的进行动态主成分分析（PCA），其结果如图2所示，4组不同储存时间的马尾松松针样品聚集在不同位置，根据PCA软件建模，可较简单直观就区分出松针的储存时间。GC-IMS为快速并高效检测松针挥发性化合物提供了可靠手段，对快速分析中草药等的储存过程中挥发性组分的变化有较大意义。
  • 贝士德仪器：基于探针气体吸附等温线的矿物岩石表征技术Ⅳ
    基于探针气体吸附等温线的矿物岩石表征技术Ⅳ 比表面积的测定和应用摘要：矿物的比表面积是决定矿物表面反应能力和吸附容量的重要参数，但因其测定方法多样、分析结果受多种因素影响，致使分析结果有时会偏离实际值。为全面认识和更好地利用比表面积数据，本文在对比表征矿物材料比表面积的几种常用技术的基础上，重点介绍了基于探针气体吸附等温线的比表面积测定方法。以方解石粉体、石英粉体、蒙脱石等常见矿物材料和铁锰结壳为例，根据各类材料的比表面积测定数据，研究了探针气体种类、脱气温度和吸附平衡时间等测试条件的影响。并从表面能量非均质性和孔隙结构的角度，提出了在应用测定结果时需要注意的问题。关键词：比表面积；矿物材料；表征；探针气体吸附等温线中图分类号：TB303 文献标识码：A 文章编号：1007—2802(2008)01—0028—07
查看更多方案

无针水光仪相关的资料

查看更多资料

无针水光仪相关的试剂

查看更多试剂

无针水光仪相关的论坛

  • 【原创大赛】水光谱组学的简介及研究方法

    水光谱的概念是由日本Tsenkova教授在2005年提出，通过研究水分子在不同环境下的光谱信息，为水体系的结构和相关功能性质提供巨大的信息来源。大多数工作利用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术，尤其在O-H伸缩一级倍频带（1300-1600 nm，即6250-7692cm-1）。 在研究方法方面，往往通过对体系施加扰动的方法，显示出隐藏的信息，常见的扰动包括温度变化，浓度变化，不同金属离子等等。测量了[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]之后，往往要进行一系列的谱图处理，数据分析步骤主要包括：观察原始谱图，数据处理，传统光谱分析（建立、验证定性定量模型），计量学方法的应用（求导，差谱，回归矢量，载荷矢量等等）。在近红外区域，水的原始光谱主要包含5个峰值，为OH的吸收信息：5150 cm-1（v2+v3），5620 cm-1（v2+v3+vL），6900 cm-1（v1+v3），8310 cm-1 （v1+v2+v3），10300 cm-1（2v1+v3）。接下来可以先进行一些传统的光谱分析，比如光谱平均化，对重复测量的样品光谱进行平均化，目的在于消除非分析物带来的变动影响，如不同的温度，湿度，或连续光照；计算不同组样品的平均光谱可以更好显示不同组样品间的差异。另外还有光谱的差减，即差谱操作，经典方法是从所有样品中扣除平均光谱，还可以建立所有溶液-纯溶剂之间的差谱，找到差异最小的光谱，然后从剩余光谱中减去这条光谱。求导是解决谱带重叠和基线变动的有效方法（二阶导表现最为明显），但副作用是会降低信噪比，因此要适当选择求导阶数和窗口大小。[color=#002060]在水光谱组学应用中，二阶导是非常流行和有效的方法以发现在原始谱图中观察不到的活化水吸收带。之后可以应用各种化学计量学的方法进一步提取想要得到的信息，比如主成分分析，偏最小二乘回归，高斯拟合，以及高维计量学算法。[/color][color=#002060] 未来该研究方向的发展前景主要包括，提高[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的灵敏度；理解水分子与其它分子之间相互作用；开发[/color][color=#002060]分离水和不同溶质相互作用的计量学方法；研究由溶质引起的水化动力学变化，从水的角度理解基本已知的物理现象或化学反应。[/color]

  • 【原创大赛】水光谱组学应用于发酵体系的可行性研究

    【原创大赛】水光谱组学应用于发酵体系的可行性研究

    [align=center][b]水光谱组学应用于发酵体系的可行性研究[/b][/align][b]本研究拟对[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合水光谱组学用于一系列甲醇-培养基（YPD，LB，YPPG）体系中甲醇含量测定的可行性进行分析。[b]1 材料1.1 仪器与软件[/b] [/b][table][tr][td]仪器[/td][td]生产厂家[/td][/tr][tr][td]Antaris Ⅱ傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url][/td][td]美国Thermo Fisher 公司[/td][/tr][tr][td]1 mm比色皿[/td][td]Hellma Analytics[/td][/tr][tr][td]TW12数显恒温水浴锅[/td][td]JULABO[/td][/tr][tr][td]Milli-Q 纯水仪[/td][td]美国 Millipore 公司[/td][/tr][tr][td]分析天平[/td][td]梅特勒-托利多有限公司[/td][/tr][tr][td]高压蒸汽灭菌锅[/td][td]日本Panasonic公司[/td][/tr][tr][td]pH计[/td][td]梅特勒-托利多仪器有限公司[/td][/tr][tr][td]SHB-III型循环水式多用真空泵[/td][td]郑州长城科工贸有限公司[/td][/tr][tr][td][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/9p][color=#3333ff][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/9p][color=#3333ff]移液枪[/color][/url][/color][/url][/td][td]德国 Eppendorf 股份公司[/td][/tr][tr][td]Matlab 2015b[/td][td]Mathworks[/td][/tr][tr][td]PLS_Toolbox工具箱[/td][td]Eigenvector Research[/td][/tr][tr][td]RESULT[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]采集软件[/td][td]美国Thermo Fisher公司[/td][/tr][/table][b]1.2 试剂[/b]甲醇（色谱纯，山东禹王实业有限公司化工分公司），trypton（胰化胨或称胰蛋白胨，OXOID）、葡萄糖（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、yeastextract（酵母提取物，OXOID）、氯化钠（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、甘油（分析纯，天津市富宇精细化工有限公司）、乙醇（分析纯，国药集团化学试剂有限公司）、去离子水（实验室自制）。[b]2 方法2.1 样品的制备[/b]甲醇使用时没有进一步纯化，利用三种不同的培养基配备体积分数为0.1-2.5%（直接稀释）[color=#444444]，[/color]间隔为0.1%的甲醇溶液，共75个样品。三种培养基如下：（1）YPD培养基（2）LB培养基（3）YPEG培养基[b]2.2 光谱的采集[/b]用AntarisⅡ傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]透射模块采集样品光谱，以空气为背景参比，每测一个样本扣除一次背景，随机将样品注入一个光程为1mm的石英比色皿中，利用控温附件将采谱温度控制在30[sup]o[/sup]C。每个样品采集10张光谱，取其平均作为样品的原始[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图。[b]2.3 考察甲醇扰动对水光谱的影响[/b]结合水光谱组学，选择12个适用于低含量甲醇溶液的水基质坐标（water matrixcoordinates，WAMACS）。在甲醇扰动下，利用WAMACS的吸光度作雷达图，观察不同浓度的甲醇水溶液在不同波数下对水光谱的影响。[b]2.4 定量分析模型的建立[/b]首先对原始光谱进行依次相减法差谱处理，其次利用基于欧氏距离的Kennaed-Stone (KS)[sup][/sup]法对样品进行校正集和验证集的划分。而后筛选最佳的光谱预处理方法，以提高模型的准确性和有效性。[b]3 实验结果3.1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图3-1为用FT-NIR光谱仪采集得到的25个样品的近红外原始光谱图。从图中可以看出，不同样品光谱的差异性很小，所以需要采用一些化学计量学方法来使不同样品之间的光谱差异放大化[/b][align=center][b]。[img=,663,220]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161605214991_1509_3237657_3.png!w663x220.jpg[/img][/b][/align][b][/b][align=center]图3-1 甲醇-培养基（YPD）溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图（a：原始光谱图；b：差谱图）[/align][b]3.2 甲醇扰动对水光谱的影响[/b]水的吸收峰较强，容易掩盖住其它扰动对其产生的影响，因此我们必须借助化学计量学手段对光谱进行处理。首先通过依次相减法对样品和溶剂光谱进行差谱之后，再对其进行一阶导数处理，以便突出光谱间的差异。如图3-2所示，从中可以看出，经过差谱和一阶导数处理之后，一些重叠峰显现出来，光谱的分辨能力提高。[align=center][img=,563,284]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161605533127_3501_3237657_3.png!w563x284.jpg[/img][/align][align=center]图3-2 预处理之后的甲醇-YPD溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图[/align][align=center][img=,558,267]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161607071488_951_3237657_3.png!w558x267.jpg[/img][/align][align=center]图3-3 预处理之后7700-6250 cm[sup]-1[/sup]波段的甲醇-YPD溶液样品[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]图[/align][align=center] [/align][align=center]表3-1 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]中水的特征峰的归属[/align] [table][tr][td] [align=center]序号[/align] [/td][td] [align=center]波数（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]解释[/align] [/td][td] [align=center]参考文献[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]6400-6200[/align] [/td][td] [align=center]与甲醇多聚体的数目有关[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]低于这个波数，溶液中氢键增多，水的结构更加稳定[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]6836、6711[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]2-3[/sub]，指含有两、三个氢键的水物种[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]水分子中OH的对称和反对称伸缩振动的组合频[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]1[/sub]，指含有一个氢键的水物种[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]7070、6845、6850[/align] [/td][td] [align=center]水分子中对称和反对称OH伸缩振动的一级组合谱带、甲醇和水形成的环状二聚体[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]7070[/align] [/td][td] [align=center]（H[sub]2[/sub]O）[sub]0[/sub]，不含有氢键的水分子，即自由的水分子[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]7082、6702、6954[/align] [/td][td] [align=center]弱氢键、强氢键、第三种（受温度影响较大）[/align] [/td][td] [/td][/tr][tr][td] [align=center]9[/align] [/td][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]被称为捕获水的7168和7128 cm[sup]-1[/sup]之间的是脱水波段[/align] [/td][td] [/td][/tr][/table]我们选定12个WAMACS用于低含量甲醇的测定，分别为7149 cm[sup]-1[/sup]、7082 cm[sup]-1[/sup]、6954 cm[sup]-1[/sup]、6940 cm[sup]-1[/sup]、6900 cm[sup]-1[/sup]、6871 cm[sup]-1[/sup]、6836 cm[sup]-1[/sup]、6773 cm[sup]-1[/sup]、6702 cm[sup]-1[/sup]、6667 cm[sup]-1[/sup]、6509 cm[sup]-1[/sup]和6400 cm[sup]-1[/sup]。[b]图3-4为根据低含量的甲醇-YPD溶液在12个WAMACS下的吸光度的差异所做的雷达图。[/b][align=center][b][img=,489,319]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161615375161_9631_3237657_3.png!w489x319.jpg[/img][/b][/align][b][/b][align=center]图3-4 甲醇-YPD溶液雷达图[/align][align=center] [/align]为了进一步证实所选波数的正确性，我们将具体波数下的吸光度与一级数据进行关联。如表3-2所示，相关系数均大于0.965，说明这12个波数的吸光度与一级数据之间关联度极高，证实了这12个波数的有效性。进一步验证了雷达图用于表征低浓度甲醇溶液的可靠性，说明水光谱组学用于发酵过程可能是一种较好的选择。[align=center] [/align][align=center]表3-2 甲醇-YPD溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.972[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.967[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.978[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.985[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.985[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.986[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.979[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.969[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.976[/align] [/td][/tr][/table][b]3.3 定量分析模型的建立[/b]应用KS样品集划分方法，将25份样品按照2:1的比例划分为校正集和验证集，17个校正集样品用于PLSR模型的建立，剩下的8个样品用于模型的预测，PLSR模型用5-倍交叉验证进行检验。在水的第一倍频区(7600-6250cm[sup]-1[/sup])和甲醇的CH[sub]3[/sub]组合频区(4550-4250cm[sup]-1[/sup])两个波段分别建立模型。两个模型的预测结果很相似，证明了可以水为探针对甲醇浓度进行监测，表3-3和表3-4为只对数据进行均值中心化处理时两个模型的预测结果。[align=center] [/align][align=center]表3-3 样本在7600-6250 cm[sup]-1[/sup]波段模型的预测结果[/align] [table][tr][td] [align=center]No.[/align] [/td][td] [align=center]Reference value (%)[/align] [/td][td] [align=center]Prediction value(%)[/align] [/td][td] [align=center]Deviation (%)[/align] [/td][td] [align=center]Relative deviation(%)[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]0.100[/align] [/td][td] [align=center]0.156[/align] [/td][td] [align=center]0.056[/align] [/td][td] [align=center]56.000[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]0.800[/align] [/td][td] [align=center]0.865[/align] [/td][td] [align=center]0.065[/align] [/td][td] [align=center]8.125 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]1.300[/align] [/td][td] [align=center]1.341[/align] [/td][td] [align=center]0.041[/align] [/td][td] [align=center]3.153 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]1.500[/align] [/td][td] [align=center]1.523[/align] [/td][td] [align=center]0.023[/align] [/td][td] [align=center]1.533 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]1.600[/align] [/td][td] [align=center]1.652[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]3.250 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]1.800[/align] [/td][td] [align=center]1.868[/align] [/td][td] [align=center]0.068[/align] [/td][td] [align=center]3.778 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]2.000[/align] [/td][td] [align=center]2.018[/align] [/td][td] [align=center]0.018[/align] [/td][td] [align=center]0.900 [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]2.400[/align] [/td][td] [align=center]2.414[/align] [/td][td] [align=center]0.014[/align] [/td][td] [align=center]0.583 [/align] [/td][/tr][/table][align=center]表3-4 样本在4500-4250 cm[sup]-1[/sup]波段模型的预测结果[/align] [table][tr][td] [align=center]No.[/align] [/td][td] [align=center]Reference value (%)[/align] [/td][td] [align=center]Prediction value(%)[/align] [/td][td] [align=center]Deviation (%)[/align] [/td][td] [align=center]Relative deviation(%)[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]0.100[/align] [/td][td] [align=center]0.110[/align] [/td][td] [align=center]0.010[/align] [/td][td] [align=center]10.000[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]0.800[/align] [/td][td] [align=center]0.852[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]6.500[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]1.300[/align] [/td][td] [align=center]1.306[/align] [/td][td] [align=center]0.006[/align] [/td][td] [align=center]0.462[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]1.500[/align] [/td][td] [align=center]1.499[/align] [/td][td] [align=center]-0.001[/align] [/td][td] [align=center]-0.067[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]1.600[/align] [/td][td] [align=center]1.627[/align] [/td][td] [align=center]0.027[/align] [/td][td] [align=center]1.688[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6[/align] [/td][td] [align=center]1.800[/align] [/td][td] [align=center]1.804[/align] [/td][td] [align=center]0.004[/align] [/td][td] [align=center]0.222[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7[/align] [/td][td] [align=center]2.000[/align] [/td][td] [align=center]1.996[/align] [/td][td] [align=center]-0.004[/align] [/td][td] [align=center]-0.200[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]8[/align] [/td][td] [align=center]2.400[/align] [/td][td] [align=center]2.399[/align] [/td][td] [align=center]-0.001[/align] [/td][td] [align=center]0.042[/align] [/td][/tr][/table][b]表3-5为水的第一倍频波段的预处理方法优化建模结果，RMSCV值作为模型的评价标准，其值越小说明模型越优。其中导数和SG平滑的点数（3-25点）也经过了优化，如图3-5所示，一阶导数SG平滑的最优点数是13点，过少会使光谱的无效信息滤除的不完全，点数过多会使一些信息有效信息被滤除掉。如图3-6所示，二阶导数SG平滑的最优点数是25点。基于水光谱组学建立的PLSR模型，其最佳预处理方法是二阶导数25点平滑，此时主成分数是4。由图3-7可知，RMSECV随着主成分数的增加而降低，当主成分数选择4时，RMSECV达到最低点，因此，甲醇-YPD溶液中甲醇的定量分析模型的最佳主成分数为4，相关参数(RMSEC、RMSECV、RMSEP、R[sub]c[/sub][sup]2[/sup]、R[sub]cv[/sub][sup]2[/sup]和R[sub]p[/sub][sup]2[/sup])分别是0.014%，0.038%，0.047%，1.000，0.997，0.999，结果证明[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术结合水光谱组学可能为低含量甲醇的测定提供一个新的思路，最佳模型结果如图3-8所示。[/b][align=center][img=,535,271]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161615048367_8587_3237657_3.png!w535x271.jpg[/img][/align][align=center]图3-5 一阶导数平滑窗口宽度优化结果[/align][b][/b][align=center][img=,550,285]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614446326_5887_3237657_3.png!w550x285.jpg[/img][/align][align=center]图3-6 二阶导数平滑窗口宽度优化结果[/align][align=center][/align][align=center]表3-5 不同预处理方法下的建模结果比较[/align] [table][tr][td=1,2] [align=center]预处理方法[/align] [/td][td=7,1] [align=center]模型评价参数[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]RMSEC[/align] [/td][td] [align=center]RMSECV[/align] [/td][td] [align=center]RMSEP[/align] [/td][td] [align=center]R[sub]c[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]R[sub]cv[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]R[sub]p[/sub][sup]2[/sup][/align] [/td][td] [align=center]RPD[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]autoscaling[/align] [/td][td] [align=center]0.045[/align] [/td][td] [align=center]0.052[/align] [/td][td] [align=center]0.118[/align] [/td][td] [align=center]0.996[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][td] [align=center]6.093[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]mean center[/align] [/td][td] [align=center]0.041[/align] [/td][td] [align=center]0.050[/align] [/td][td] [align=center]0.123[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]0.995[/align] [/td][td] [align=center]0.988[/align] [/td][td] [align=center]5.846[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SNV[sup]a[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.529[/align] [/td][td] [align=center]0.657[/align] [/td][td] [align=center]0.424[/align] [/td][td] [align=center]0.481[/align] [/td][td] [align=center]0.339[/align] [/td][td] [align=center]0.651[/align] [/td][td] [align=center]1.696[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]MSC[sup]a[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.530[/align] [/td][td] [align=center]0.688[/align] [/td][td] [align=center]0.426[/align] [/td][td] [align=center]0.479[/align] [/td][td] [align=center]0.337[/align] [/td][td] [align=center]0.653[/align] [/td][td] [align=center]1.688[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SG(13,1,1)[sup]a, b[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.017[/align] [/td][td] [align=center]0.044[/align] [/td][td] [align=center]0.035[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]0.996[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]20.543[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SG(25,2,2)[sup]a, b[/sup][/align] [/td][td] [align=center]0.014[/align] [/td][td] [align=center]0.038[/align] [/td][td] [align=center]0.047[/align] [/td][td] [align=center]1.000[/align] [/td][td] [align=center]0.997[/align] [/td][td] [align=center]0.999[/align] [/td][td] [align=center]15.298[/align] [/td][/tr][/table]a) 预处理之前，对光谱先进行了meancenter处理。b)SG(a1，a2，a3)：a1是平滑的窗口宽度，a2是多项式次数，a3是导数。[align=center][img=,612,341]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614063851_5860_3237657_3.png!w612x341.jpg[/img] [/align][align=center]图3-7 主成分数的选择[/align][align=center][b] [img=,608,296]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161614195255_712_3237657_3.png!w608x296.jpg[/img][/b][/align][align=center]图3-8 甲醇-YPD溶液最佳定量模型[/align][align=center][/align][b]3.4 其它[/b]利用甲醇-LB溶液和甲醇-YEPG溶液得到的结果均和上述甲醇-YPD溶液得到的结果类似，显示水光谱组学可以用于甲醇-培养基溶液中甲醇含量的测定，为水光谱组学应用于目标物质含量低的毕赤酵母发酵过程奠定了基础。甲醇-LB溶液和甲醇-YEPG溶液的雷达图分别见图3-9和图3-10，不同浓度甲醇溶液在选定的12个WAMACS下的吸光度显示出了差异性。特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性分别见表3-6和表3-7，相关系数均大于0.91，相关度较高，证实了所选WAMACS的正确性。两种培养基溶液的甲醇最佳定量模型分别见3-11和3-12，由表可知RMSE值均很低，R[sup]2[/sup]都大于0.97，说明模型的误差很低，准确度很高。[align=center][img=,690,352]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161612071351_5227_3237657_3.png!w690x352.jpg[/img][/align][align=center]图3-9 甲醇-LB溶液雷达图（见实验记录0005497-p97）[/align][align=center][img=,664,348]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161612456091_8187_3237657_3.png!w664x348.jpg[/img][/align][align=center]图3-10 甲醇-YEPG溶液雷达图（见实验记录0005497-p97）[/align][align=center] [/align][align=center]表3-6 甲醇-LB溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.991[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.962[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.969[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.978[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.980[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.984[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.977[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.987[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.964[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.989[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.950[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.964[/align] [/td][/tr][/table][align=center]表3-7 甲醇-YEPG溶液特定波数下的吸光度和一级数据之间的相关性[/align] [table][tr][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][td] [align=center]wavenumber（cm[sup]-1[/sup]）[/align] [/td][td] [align=center]correlation coefficient[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7149[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][td] [align=center]6836[/align] [/td][td] [align=center]0.962[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]7082[/align] [/td][td] [align=center]0.968[/align] [/td][td] [align=center]6773[/align] [/td][td] [align=center]0.990[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6954[/align] [/td][td] [align=center]0.958[/align] [/td][td] [align=center]6702[/align] [/td][td] [align=center]0.993[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6940[/align] [/td][td] [align=center]0.957[/align] [/td][td] [align=center]6667[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6900[/align] [/td][td] [align=center]0.935[/align] [/td][td] [align=center]6509[/align] [/td][td] [align=center]0.994[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]6871[/align] [/td][td] [align=center]0.918[/align] [/td][td] [align=center]6400[/align] [/td][td] [align=center]0.991[/align] [/td][/tr][/table][align=center][img=,583,308]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161613128067_1312_3237657_3.png!w583x308.jpg[/img][/align][align=center]图3-11 甲醇-LB溶液最佳定量模型[/align][align=center][img=,603,303]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/08/201908161613369595_3970_3237657_3.png!w603x303.jpg[/img] [/align][align=center]图3-12 甲醇-YEPG溶液最佳定量模型[/align][b]4 讨论与结论[/b]本章研究中采用AntarisII傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]对水光谱组学在甲醇-培养基（YPD、LB、YEPG）体系中的可行性进行了探究，以便确定其能否用于毕赤酵母发酵过程。首先，实验室条件下直接稀释法配制0.1-2.5%（[i]v[/i]/[i]v[/i]）甲醇-培养基（YPD、LB、YEPG）溶液，间隔0.1%。其次，利用雷达图选定12个活化的水吸收峰（7149 cm[sup]-1[/sup]、7082 cm[sup]-1[/sup]、6954 cm[sup]-1[/sup]、6940 cm[sup]-1[/sup]、6900 cm[sup]-1[/sup]、6871 cm[sup]-1[/sup]、6836 cm[sup]-1[/sup]、6773 cm[sup]-1[/sup]、6702 cm[sup]-1[/sup]、6667 cm[sup]-1[/sup]、6509 cm[sup]-1[/sup]和6400 cm[sup]-1[/sup]）用于反应甲醇的存在对水光谱的影响，结果显示即使甲醇的变化量是0.1%，仍可以在雷达图中观察到特定波数下吸光度的变化。然后，利用PLSR建立了水光谱组学用于低含量甲醇测定的NIR分析模型，以甲醇-YPD溶液为例，光谱的最佳预处理方法是二阶导数SG25点平滑，最佳主成分数为4，最佳模型的R[sup]2[/sup][sub]c[/sub]，R[sup]2[/sup][sub]cv[/sub]，R[sup]2[/sup][sub]p[/sub]，RMSEC、RMSECV和RMSEP值分别是1.000，0.997，0.999，0.014%，0.038%，0.047%。甲醇-LB培养基溶液和甲醇-YEPG培养基溶液得到的结果和上述甲醇-YPD培养基溶液得到的结果极其相似，结果证明水光谱组学可以用于甲醇含量的测定，为低含量甲醇的测定提供了一个新的视角。由于样品是在实验室所配的简单体系，距离真正应用于发酵生产中还需要进一步的研究。考虑到实际发酵过程的复杂性，下一步将探讨上述方法在实际动态发酵过程中的应用。

  • 5月26-29日《水光谱组学与温控近红外光谱》-邵学广(南开大学)

    [font=Calibri][font=宋体]仪器信息网于[/font]5[/font][font=Calibri][size=10.5pt][font=宋体]月[/font]26-29[font=宋体]日组织召开[/font][b] [size=18px][b]第九届光谱网络会议[/b][/size][/b][/size][/font][font=Calibri][size=10.5pt][font=宋体]，特邀嘉宾[url=https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/News/expert?id=6560]邵学广(南开大学)[/url][/font][font=宋体]，带来报告[b]《[url=https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/News/expert?id=6560]水光谱组学与温控[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url][/url]》[/b]；[/font][/size][/font][font=宋体]欢迎感兴趣的你，报名参会！[/font][b][font='Times New Roman'][color=#0563c1][url=https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/SCIEX522/]https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/iCS2020/[/url][/color][/font][/b]

查看更多帖子

无针水光仪相关的耗材

  • 针筒/一次性注射器/无针注射器 一次性塑料针筒 实验用无针注射器
    无针注射器（2ml一次性塑料针筒），外壳和推杆均为为PP材质，化学稳定性好，避免了传统的一次性注射器由于推杆上的橡胶与样品发生反应而污染样品。和一次性针头式滤器连用，专门用于色谱分析中样品的过滤和净化。 产品货号 产品名称 优惠价 AA-56501 2ml无针注射器（2ml一次性塑料针筒），200支/包 150 AA-56502 5ml 无针注射器（5ml一次性塑料针筒），200支/包 160 有机相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 水相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 无针注射器/一次性塑料针筒/实验用无针注射器/二件套注射器/5ml无针注射器/2ml无针注射器/
    供应商： 上海楚定分析仪器有限公司
    品牌： 楚定科技
    价格： 面议
  • 针筒 无针注射器 一次性塑料针筒 实验用无针注射器 二件套注射器
    2ml无针注射器（2ml一次性塑料针筒），外壳和推杆均为为PP材质，化学稳定性好，避免了传统的一次性注射器由于推杆上的橡胶与样品发生反应而污染样品。和一次性针头式滤器连用，专门用于色谱分析中样品的过滤和净化。 产品货号 产品名称 优惠价 AA-56501 2ml无针注射器（2ml一次性塑料针筒），200支/包 150 AA-56502 5ml 无针注射器（5ml一次性塑料针筒），200支/包 160 有机相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 水相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 无针注射器/一次性塑料针筒/实验用无针注射器/二件套注射器/5ml无针注射器/2ml无针注射器/
    供应商： 上海楚定分析仪器有限公司
    品牌： 楚定科技
    价格： ¥150
  • 2ml 无针注射器 一次性针筒
    2ml无针注射器（2ml一次性塑料针筒），外壳和推杆均为为PP材质，化学稳定性好，避免了传统的一次性注射器由于推杆上的橡胶与样品发生反应而污染样品。和一次性针头式滤器连用，专门用于色谱分析中样品的过滤和净化。 产品货号 产品名称 优惠价 AA-56501 2ml无针注射器（2ml一次性塑料针筒），200支/包 150 AA-56502 5ml 无针注射器（5ml一次性塑料针筒），200支/包 160 有机相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 水相样品针式过滤器（色谱滤头） 价格：￥100 无针注射器/一次性塑料针筒/实验用无针注射器/二件套注射器/5ml无针注射器/2ml无针注射器/
    供应商： 上海楚定分析仪器有限公司
    品牌： 楚定科技
    价格： ¥150
查看更多耗材

看了这个的用户还看了

Instrument.com.cn Copyright©1999- 2023 ，All Rights Reserved版权所有，未经书面授权，页面内容不得以任何形式进行复制