一种HOCs的被动加标方法及其在测定平衡分配系数中的应用

    公开(公告)号:CN107064357A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710244667.X

    申请日:2017-04-14

    Applicant: 暨南大学

    CPC classification number: G01N30/02 G01N30/06 G01N30/70 G01N30/86 G01N2030/062

    Abstract: 本发明公开了一种HOCs的被动加标方法及其在测定平衡分配系数中的应用,包括以下步骤:将硅酮前聚物和固化剂充分混合,加入适量目标化合物,充分搅拌后用涂膜器均匀涂布在不锈钢板上,涂布厚度为0.1~0.5mm,固化得到PDMS膜,揭下并裁剪成合适大小,得到载样PDMS膜;将载样PDMS膜置于介质中,摇晃促使PDMS膜中HOCs扩散进入分配介质,根据分配介质特性调整水平摇动速率,直至平衡,测定平衡分配系数;本发明的HOCs的被动加标方法及其在测定平衡分配系数中的应用,基于平衡分配原理,使预先载入PDMS聚合物的HOCs持续释放进入测试介质,直至平衡,从而测定其平衡分配系数。

    一种HOCs的被动加标方法及其在效应导向分析中的应用

    公开(公告)号:CN106970171A

    公开(公告)日:2017-07-21

    申请号:CN201710244276.8

    申请日:2017-04-14

    Applicant: 暨南大学

    CPC classification number: G01N30/06 G01N30/88 G01N2030/8809

    Abstract: 本发明公开了一种HOCs的被动加标方法及其在效应导向分析中的应用,包括以下步骤:步骤一,PDMS膜的制备;步骤二,被动加标载样;步骤三,效应导向分析;步骤四,毒性组分中有机污染物的定性与定量分析;步骤五,毒性确认。本发明基于平衡分配原理,使载入聚合物PDMS的HOCs不断释放进入水体,弥补水体中HOCs随时间的损耗,能够有效维持相对恒定的HOCs水浓度,有效克服常规溶剂加标方法在HOCs水毒性测试中浓度不稳定的问题,同时考虑HOCs的生物可利用性;在效应导向分析中,可提供更为准确的生物毒性测试数据。

    一种水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物的固相萃取检测方法

    公开(公告)号:CN110196294B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201910462706.2

    申请日:2019-05-30

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明属于杀虫剂检测技术领域,公开了一种水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物的固相萃取检测方法。具体包括以下步骤:(1)活化固相萃取小柱;(2)调节水样pH值后加入回收率指示物,然后在固相萃取小柱中,对水样进行萃取;(3)将固相萃取小柱真空干燥后,进行洗脱得到洗脱液,然后加入内标化合物;(4)检测目标化合物浓度。本发明采用自行装填的混合吸附剂固相萃取小柱操作方法简便,可同时分析水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物,对新烟碱类杀虫剂及其转化产物具有较好的吸附性能,在地表水中的检测限为0.56~5.43ng/L,基质效应为‑7.58%~21.1%。

    一种水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物的固相萃取检测方法

    公开(公告)号:CN110196294A

    公开(公告)日:2019-09-03

    申请号:CN201910462706.2

    申请日:2019-05-30

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明属于杀虫剂检测技术领域,公开了一种水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物的固相萃取检测方法。具体包括以下步骤:(1)活化固相萃取小柱;(2)调节水样pH值后加入回收率指示物,然后在固相萃取小柱中,对水样进行萃取;(3)将固相萃取小柱真空干燥后,进行洗脱得到洗脱液,然后加入内标化合物;(4)检测目标化合物浓度。本发明采用自行装填的混合吸附剂固相萃取小柱操作方法简便,可同时分析水中新烟碱类杀虫剂及其转化产物,对新烟碱类杀虫剂及其转化产物具有较好的吸附性能,在地表水中的检测限为0.56~5.43ng/L,基质效应为-7.58%~21.1%。

    基于朴素贝叶斯模型的大肠杆菌利福平抗性突变预测方法

    公开(公告)号:CN112749833A

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN202011427488.8

    申请日:2020-12-09

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯模型的大肠杆菌利福平抗性突变预测方法,该方法包括以下步骤:收集现有报道中大肠杆菌RNA聚合酶β亚基利福平抗性阳性突变体;搜集现有报道中细菌RNA聚合酶β亚基的突变体,剔除与大肠杆菌阳性突变一致的位点后,作为阴性突变体;预测所得阳性突变体和阴性突变体的蛋白性质参数数据集;利用得到的蛋白性质参数数据集训练朴素贝叶斯模型,利用上述模型对大肠杆菌RpoB中利福平抗性区间内每个位置的氨基酸突变后的突变表型进行预测。本发明构建的模型对大肠杆菌利福平抗性突变表型的预测性能较好,模型评价中ROC曲线下的AUC值为0.77;准确度较高,可达75.4%。

    一种分析尿液样品中有机污染物的前处理方法

    公开(公告)号:CN110514491A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910711460.8

    申请日:2019-08-02

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明属于尿液检测技术领域,公开了一种分析尿液样品中有机污染物的前处理方法。具体包括以下步骤:(1)将尿液、回收率指示物、乙酸乙酸钠缓冲溶液与β-葡萄糖醛酸酶混合后反应得到预处理后的尿液样;(2)将丙酮与步骤(1)所得尿液样混合至出现沉淀且溶液变为无色状态;(3)在步骤(2)所述溶液中加入干燥剂继续混合,分离固体沉淀物,取上清液A;然后在所得固体沉淀物中加入丙酮继续混合,过滤后取上清液B,再将上清液A和上清液B混合。本发明可同时分析尿液中烟碱类杀虫剂新烟碱、氟虫腈、氨基甲酸酯等有机污染物及其代谢产物,当加标浓度为2~100μg/L时,回收率为69.1±1.1%~114.9±6.2%。

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