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早期预测
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早期预测相关的方案
通过早期发现筛选预测抗体可开发性
Merck的研究人员在mAbs杂志分享了抗体可开发性评估流程。在早期筛选阶段使用高通量分析方法对抗体进行表征(比如纯度、热稳定性、结合活性等)之后将产生的大量实验数据上传至数据管理系统,进行关联分析排序,从而选择具有最小风险的抗体进行开发。
高光谱成像技术应用于预测小麦氮和水的分布与含量
高光谱成像作为一种新兴的高通量、大尺度作物表型研究技术,它提供了一种快速、准确和无损的方法来评估作物生理和生化状况,可以应用于作物生命的整个周期。目前高光谱成像技术已经成功地应用于作物研究,如大麦的早期干旱胁迫、油菜中的宏量营养素含量和分布、黄瓜叶片中的氮分布等植物性状的预测,以及植物生理生化分析。
样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响
通过采用不同样品量不同定标集和验证集比例以3 2 5期 党文新等: 样本集选择对稻谷千粒重NIR模型预测精度的影响及不同定标集选择方法对稻谷千粒重NIR模型影响的试验研究,可以得出以下结论:样品数量对稻谷千粒重的NIR模型有明显的影响,采用合适数量的样品进行光谱扫描,可以提高模型的预测精度当样本总数一定时,定标集与验证集的比例不同,所建模型的预测能力有明显的差异在总样本中,以70%的样本建立定标模型,其余30%样本作为验证样本,可以获得较好的预测效果定标集选择方法明显影响稻谷千粒重NIR模型的预测能力在含量梯度法K-S算法和随机抽取法中,采用K-S算法选取定标集进行建模,稻谷千粒重的NIR模型具有较好的预测能力
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
MilkoScan™ FT3 奶油预测模型
基于电子鼻的苹果低温贮藏时间及品质预测
研究利用电子鼻对苹果低温贮藏时间及品质的预测效果,为苹果低温贮藏品质的无损检测及合理加工利用提供参考.
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 乳清和渗透物预测模型
MilkoScan™ FT3 糖溶液预测模型
MilkoScan™ FT3糖溶液预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 牛奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
MilkoScan™ FT3 浓缩和强化配方奶预测模型
ADC14铝合金变速轮组合肋条早期断裂失效分析
采用化学成分分析、扫描电镜断口观察、金相检验等方法对某公司 ADC14铝合金变速轮组合肋条的早期断裂原因进行了分析。结果表明,大量不均匀分布的粗大块状初晶硅、沿晶分布的块状脆性相、针状的脆性铁相以及较多的疏松铸造缺陷,严重割裂基体,使肋条的塑性降低、脆性增大,导致肋条产生早期脆性断裂。在此分析的基础上提出了铸造工艺的改进措施。
快速预测体系物理悬浮稳定性来缩短产品上市周期
介绍悬浮液体系广泛应用于许多产品中,如制药、化妆品和食品行业。为了使新产品可以符合市场需求,悬浮液体系需要在保质期内保持化学和物理稳定性(例如,在制药行业通常为3年)。如果实际用3年时间来评估产品是否具有足够的稳定性显然是不可行的。因此,快速上市需要更有效的预测方法。化学稳定性可以用众所周知的阿伦纽斯方程来预测。但预测物理稳定性是比较困难的问题,例如没有沉降或颗粒聚集。Zeta电位测量在一定程度上可用于预测是否存在聚集,但它们不能提供有关沉降行为的信息。即使是药典也缺乏合适的方法来预测是否存在沉淀。有些悬浮液产品可以在使用前简单地晃动。然而,很多产品只有在没有沉淀的情况下才能上市使用。药品中的沉淀可能会导致用药错误,而消费品中的沉淀是由于其可用性的原因而避免的。在本研究中,利用LUMiSizer® 进行了测试,以预测smartPearls® 悬浮液的稳定性。smartPearls® 是一种多孔二氧化硅颗粒,含有无定形活性物质,可增强皮肤渗透性。这些颗粒的尺寸为50μ m及以上,因为它们的粒径较大,在没有沉淀的情况下很难形成悬浮液。LUMiSizer® 能够以预测和识别稳定的非沉淀悬浮液配方。因此,我们尝试对LUMiSizer® 预测物理长期悬浮稳定性的这一方法进行评估,同时以此来确定上市产品(胶凝剂类型)最佳配方。
FLIR® 红外热像仪用于电子设备早期故障检测
热像仪早在多年前就体现了其在电子行业的应用价值。事实上,热像仪在许多电子实验室中已越来越普及。例如,TEST srl是一家位于意大利佩鲁贾(Perugia)的公司,专业从事电子元件及测量设备的销售,租赁和维修业务。该公司多年前就开始使用FLIR红外热像仪对电路板进行早期故障检测。
PlantScreen用于番茄干旱胁迫早期监测
日前,西北农林科技大学、农业农村部农业物联网重点实验室借助PlantScreen植物表型成像分析系统和干旱胁迫状态识别模型,对番茄的干旱胁迫进行早期监测和等级判定,获得了较高的识别准确率。研究成果发表在2021年6月的《农业工程学报》杂志上。
基于电子鼻技术的山核桃陈化指标预测模型研究
通过分析电子鼻采集的多传感器信号与自然陈化指标间的关联特征,建立基于电子鼻检测的山核桃陈化指标预测模型,实现对其陈化指标的预测,快速区分辨别山核桃贮藏年限。
电子鼻对中式传统奶酪货架期进行预测
电子鼻技术与普通成分分析仪器相比,它不需进行样品前处理,很少或者几乎不用任何有机溶剂,快速提供被测样品的整体信息, 指示样品的隐含特征。通过模型参数的建立,可以快速观察到乳制品在贮藏期间的气味变化,进而预测产品货架期。实验通过一些理化和感官分析的结果,来判断电子鼻在预测中式传统奶酪中的正确性。分别用主成分分析法( PCA) 、线性判别分析法(LDA) 和Loadings分析法用于货架期的预测。
鲳鱼货架期预测模型的电子鼻评价与研究
利用电子鼻对鲳在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,并对电子鼻测定获得的数据进行了主成分分析( PCA )与判别因子分析(D FA ) 。将电子鼻PCA 与D FA分析获得的鲳的气味变化突变点作为气味变化的切分点与理化品质指标值(菌落总数)相结合,建立了鲳在273~283 K下的Q10货架期预测模型
光谱成像技术应用于植物病害早期检测
传统的通过肉眼识别经验评估病害已经远远不能满足需求,而一般的实验室检测费时费力。光谱成像技术具有高通量(可大范围快速检测)、非接触非损伤、高灵敏度(可以早起检测诊断)、可视化与数字化等特点,已成为植物病害检测的热点前沿技术。易科泰生态技术公司致力于光谱成像技术创新应用,提供植物病害早期检测光谱成像全面解决方案:FluorCam叶绿素荧光成像技术/多光谱荧光成像技术、Specim高光谱成像技术、Thermo-RGB红外热成像技术。
基于电子舌法对中药苦味化合物苦度的预测
以盐酸小檗碱为参比,苦参碱和氧化苦参碱为模型药物,基于25位口尝评价员的口感评价结果和TS-5000Z电子舌传感器的味觉信息数据建立相应的苦度预测模型(BMP),并使用交互验证和残差分析法对模型拟合精度和优度进行评价,对电子舌预测苦味化合物苦度能力进行探索和评价。
叶绿素荧光成像应用于花生耐寒相关转录因子挖掘早期表型评估
植物通过调节控制细胞和生理性状的基因网络以应对寒冷,其中的转录因子是诱发相关响应的关键,挖掘耐寒相关转录因子有利于作物耐寒育种等研究。沈阳农业大学3月份发表的文章中,通过对花生品种进行耐寒性早期表型评估,利用比较转录组分析的方法,对两个耐寒能力不同的花生品种(NH5 and FH18)的87个转录因子家族共2328个转录因子进行分析,以发现表达差异显著的转录因子,为转录因子在花生应对寒冷中的复杂机制、研究耐寒花生的生物学功能等提供了依据与资源。
叶绿素荧光成像实例——水稻盐胁迫早期检测鉴定
当前土壤盐碱化严重,盐胁迫通过离子伤害、渗透伤害与糖分积累造成反馈抑制等途径影响光合作用,严重影响作物产量。近日,我公司(Eco-Lab实验室)就针对盐胁迫对水稻幼苗光合的影响检测开展了实验,结果表明盐胁迫降低了幼苗的光合效率,叶绿素荧光成像作为直接测量光合效率的有效手段,可以在胁迫早期灵敏检测盐胁迫下作物的光合生理状态,获得光合效率等数据的同时,获取二维图像,直观显示变化。
多变量预测烫漂甜玉米硬度的低场核磁研究
该文旨在结合化学计量学和低场核磁(LF-NMR)技术研究不同温度烫漂的甜玉米粒区分和硬度预测效果,探讨多变量方法用于低场核磁定量测量分析的可行性。本研究通过主成分分析可以将不同烫漂温度的样品被大致分成三类;多元模型能够提高预测甜玉米硬度的精度,其中偏最小二乘法模型(PLSR)优于逐步回归模型(MSR)的预测能力。结果表明,化学计量学能很好的利用低场核磁数据进行样品分辨和理化参数的定量建模,为拓展低场核磁应用范围提供了良好的参考依据。
电力设备蒸汽冷凝水中乙二醇泄漏的早期探测
早期发现针孔大的热交换器泄漏,对于保持维护电力设施与工艺设备的完整性,非常重要。虽然很多工厂使用痕量水平的胺来中和,来控制回路的pH,但是这些胺常规地都是按照控制来自二氧化碳溶解产生的碳酸,来给药的。乙二醇泄漏造成的有机酸的大量流入,很容易压垮这种pH控制,并造成冷凝液明显的酸化。
用蒙特卡洛方法预测疏水表面G B1蛋白分子的取向
采用立陶宛Ekspla公司的SFG系统。对在疏水表面的G B1蛋白分子的取向,进行了测量。同时和SFG理论预测结果,以及蒙特卡洛法进行模拟的结果进行了对比分析。
基于逐步判别分析和BP神经网络的电子鼻猪肉储藏时间预测
摘 要:旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法 本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间( 0 ~ 7 d) 的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min 提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品 同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75% 研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
电子鼻用于逐步判别分析和 BP 神经网络的猪肉储藏时间预测
旨在探讨一种快速检测猪肉储藏时间的电子鼻方法。本研究采用德国 Airsense 公司的 PEN 2 型便携式电子鼻对不同储藏时间(0 ~7 d)的猪肉样品进行检测, 每天检测42 个样品, 每个样品质量为10 g, 密封时间为5 min。提取第60 s 数据进行线性判别分析, 结果显示电子鼻能较好的区分不同储藏天数的猪肉样品。同时用逐步判别分析和 BP 神经网络对猪肉储藏时间进行预测, 训练集的准确率, 前者为 100%, 后者为 94. 17%, 而预测集的准确率, 前者为 97. 92%, 后者为 93. 75%。研究表明电子鼻技术有望在猪肉新鲜度快速检测上得到广泛的应用。
MilkoScan™ FT3 果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3果汁和蜂蜜预测模型
MilkoScan™ FT3 酸奶和发酵产品预测模型
MilkoScan™ FT3酸奶和发酵产品预测模型
基于LB技术制备用于临床早期诊断阿尔茨海默症测试平台
在这篇文章中,作者使用Langmuir-Blodgett膜分析仪成功制备出密集排列的碳纳米管(CNT)。而相对于传统商业化的ELISA方法检测,LB自组装CNT阵列方法可以将检测灵敏度提升10-1000倍。这项工作证明了基于LB方法的碳纳米管阵列生物传感器可用于早期AD诊断。
电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用
:利用电子鼻分析了猪肉在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性成分变化,利用主成分分析(’())与货架期(*+)分析的方法,预测猪肉的货架期。将电子鼻*+ 分析获得的依据猪肉气味变化判定的货架期与理化指标( 挥发性盐基氮值)分析相结合,建立猪肉的货架期预测模型。实验结果表明,不同贮藏温度条件下猪肉的菌落总数值与,-./值均随着贮藏时间的延长而呈现上升的趋势,且均符合一级化学动力学模型(0! 1 "23)。将电子鼻测定的数据经’() 分析后证明电子鼻能较好地区分贮藏于不同温度下的猪肉。
基于电子鼻技术预测草莓采后品质
实验以不同保藏时间的草莓为研究对象,采用电子鼻技术,研究气味与草莓品质等级的关系, 通过主成分分析、多元统计相关性分析建立了基于草莓气味的品质等级预测模型,从而确立一种基于电子鼻判别草莓品质等级的无损检测方法。
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