乙酰基六肽 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:33:29乙酰基六肽: 乙酰基六肽是一种生物活性肽，由六个氨基酸残基组成，具有特定的乙酰基修饰。它在化妆品中常被用作抗皱成分，能有效抑制神经递质的过度释放，减少面部肌肉收缩，从而减轻皱纹的形成。乙酰基六肽具有高度的生物相容性和稳定性，通过减少表情纹和细纹，使皮肤看起来更加光滑和年轻。此外，它还能促进皮肤弹性和紧致度的提升，是美容护肤领域的重要成分之一。

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2023-06-12 10:35:36转载 | 高光谱遥感数据处理系列（六）监督分类: 高光谱遥感数据处理系列（六）非监督分类是一种面对数据本身的分类方法，与之相对应的：监督分类，则是面向先验知识的分类方法。监督分类是指给定已知类型的数据，通过建模的方式将这些数据与对应的类型建立映射关系，并将这种关系应用到未知类型的数据上的过程。如果每种类型用一个数字来表示，分类任务可以看做回归分析的一种特例。主界面分区ROI工具监督分类需要有已知类型的数据集作为先验知识进行训练，称为训练集。一般可以通过目视解译，或者实地样方调查的方式获取训练集。构建训练集的方法如下：在主菜单②工具栏中点击打开Region of Interest（ROI) Tool，进行兴趣区选取：ROI工具最基本的ROI选取过程如上图所示，首先选择①工具添加新的ROI范围，在②中调整ROI的名称和颜色，在③中选择绘制ROI的图形形状，④在图上绘制ROI，完成后右键Accept shape type。如果想要绘制带有空洞的图形，可以点击复选框⑤所示的Multi Part复选框，然后在影像上绘制两个叠加的图形，完成后右键 Accept。使用File可以进行ROI图层的读取与保存如果选取好了ROI可以使用Options可以利用对ROI本身进行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,计算离散度（Compute ROI Separability），或者使用对ROI范围内的图像进行统计（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI对图像进行裁剪。除了使用不同形状进行框选，还可以使用像元，自动区域生长，阈值选取等方式产生ROI。在ENVI的帮助文件中详细介绍了这些工具的使用方法。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，请读者自行查阅。监督分类在训练集选择完毕后就可以进行监督分类，ENVI中提供了多种监督分类的工具，包括：平行六面体（Parallelepiped）最小距离（Minimum Distance）马氏距离（Mahalanobis Distance）最大似然（Maximum Likelihood）神经网络（Neural Net）支持向量机（Support Vector Machine）波谱角（Spectral Angle Mapper）这里我们介绍两种监督分类方法，最大似然法和波谱角方法。01最大似然法在ENVI的帮助文件中详细介绍了各种分类方法的原理。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中Classification->Supervised Methods中，最大似然法定义为:最大似然分类假设每个波段中每个类别的统计数据呈正态分布，并计算给定像素属于特定类别的概率。每个像素被分配到具有最高概率（即最大似然）的类别。根据该定义，最大似然法将每个类别投影到特定的分布上，分类问题被转化为分布相似性问题。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打开最大似然分类工具。首先要选择进行训练的数据，需要强调的是，我们选择在上篇文中生成的主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：02波谱角方法光谱角映射器 (SAM) 是一种基于物理的光谱分类，它使用 n 维角度将像素与参考光谱进行匹配。该算法通过计算光谱之间的角度并将它们视为维数等于波段数的空间中的向量来确定两个光谱之间的光谱相似性。SAM 使用的端元光谱可以来自 ASCII 文件或光谱库，或者您可以直接从图像中提取它们（作为 ROI 平均光谱）。SAM 比较端元谱向量与 n 维空间中每个像素向量之间的角度。较小的角度代表与参考光谱更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打开光谱角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中导入选取的ROI，将上一步选取的ROI所在范围的光谱均值作为特定类别的标准光谱。SAM的本质是将分类问题转化为对比未知类别数据与标准光谱的余弦距离的问题。需要强调的是，我们选择主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：小结本文中我们介绍了两种监督分类的方法，相对于非监督分类，监督分类通过融入先验知识，提供了有明确类别的结果，这大大减少了进行后续处理的成本。但是对于遥感应用来说，获取地面真值的成本较高，通过目视解译的方式会不可避免地引入人为误差，给结果带来不确定性。正如上一篇文章提到，数据和特征决定了分类的上限，而分类的方法只能逼近这个上限。如何构建质量高、数量多的训练集，权衡成本是监督分类需要考虑的问题。

2022-12-15 12:32:01新品速递（六）——安谱优选：免疫亲和柱产品: 1、产品介绍免疫亲和柱是一种利用抗原 - 抗体特异性结合的前处理柱，其原理主要为：抗体与凝胶结合形成固相化载体，样品通过免疫亲和柱时目标物与抗体结合，非目标物不会结合而直接通过亲和柱，之后通过淋洗去除非目标物，最后加入洗脱液将目标物洗脱下来，该产品广泛用于食品、中药、饲料等行业。安谱实验根据食品中桔青霉素的测定（GB 5009.222-2016、T/SATA 032-2022）、食品中叶酸的测定 (GB 5009.211-2022) 等标准开发相关产品，持续为您奉上优质新品！2、产品特点柱容量高流速快操作简单适用于食品等基质完全满足国标、团体等标准3、产品实验方法备注：具体方法请询业务员4、产品订购信息

2022-08-30 14:38:05四环冻干机—真空冷冻干燥传热传质原理（六）: 2.2.3微纳尺度冻干过程的传热传质以往的研究大都是研究宏观参数，如压力、温度和物料的宏观尺寸等对冻干过程热传递的影响，物料微观结构的影响忽略不计或被简化，因此，只是对于均质的液态物料和结构单一固态物料比较适用。对于一般生物材料,冻干过程已干层多孔介质实际上不是均匀的，而是具有分形的特点。然而分形多孔介质中的扩散已不再满足欧式空间的Fick定律，扩散速率较欧式空间减慢了，扩散系数不是常数，与扩散距离还有关。已干层分形特征如何确定，以及怎么影响冻干过程热质传递，都是有待研究的问题。从考虑生物材料的微观结构出发，根据已干层的显微照片分析生物材料已干层多孔介质的分形特性，确定已干层多孔介质的分形维数和谱维数，推导分形多孔介质中气体扩散方程，然后在1998年Sheehan和Liapis提出的非稳态轴对称模型的基础上建立了考虑了已干层的分形特点的生物材料冻干过程热质传递的模型，即惰性气体和水蒸气在已干层中的连续方程采用的是分形多孔介质中的扩散方程，扩散系数随已干层厚度的增加呈指数下降。为了验证模型的正确性，以螺旋藻为研究对象，用Jacquin等的方法根据螺旋藻已干层的显微照片确定螺旋藻已干层分形维数，用张东晖等人的方法求分形多孔介质的谱维数。模型的求解借助Matlab和Fluent软件，模拟了螺旋藻的冻干过程。 2.2.3.1分型多孔介质中气体扩散方程的推导通常流体的扩散满足Fick定律，固相中的扩散也常常沿袭流体扩散过程的处理方法。如果气体的分子直径自由程远大于微孔直径，则分子对孔壁的碰撞要比分子之间的相互碰撞频繁得多。其微孔内的扩散阻力主要来自分子对孔壁的碰撞，这就是克努森扩散，传统的冻干模型已干层中水蒸气和惰性气体的扩散都是按传统的欧氏空间的克努森扩散处理的，但对于生物材料已干层中的孔隙一般都具有分形的特征，使气体在其中的扩散也具有分形的特点，下面从确定已干层分形特征入手，来推导已干层分形多孔介质中的气体扩散方程。 2.2.3.2已干层多孔介质结构特性生物材料冻干过程已干层多孔介质的结构特性是影响冻干过程传热传质的很重要的一个因素。当孔隙具有分形特点时, 多孔介质中的热质传递不仅与为孔隙率有关, 还与孔隙的大小和排列有关，与孔隙的分形维数和谱维数有关。（1）孔隙率的确定与计算机所产生的图像不同，实验图噪声比较大，不便于直接利用软件对图像进行数字处理。在分析图像之前，需要恰当地处理图像，目的就是减少噪声，使图像主要信息表达更加清楚。利用 Matlab 图像处理把彩色图像转换为黑白图像（二值图)时，要给出黑与白的分界值，即像素的颜色阈值，低于阈值的像素定义为白色，代表孔隙，否则为黑色，代表固体物料。转化工具为Mat-lab的im2bw命令。图2-18为螺旋藻已干层显微照片，当颜色阈值取0.35时，图2-18对应的二值图如图2-19所示，考虑到在显微镜下观测螺旋藻已干层结构时有一定的厚度，固体物料有重叠，为了使处理的图像更接近实际结构，这里阈值取偏小值0.35。在Matlab中二值图是用1和0的逻辑矩阵存储的，0为黑, 1为白，且很容易对矩阵进行各种运算。通过统计矩 0和1的数可得螺旋藻已干层孔隙率为0.83。 (2)分形维数的确定多孔介质孔隙分形维数的计算用常规的盒子法，即用等分的正方形网格覆盖所读人的图像，网格单元的尺度为r。然后检测每个网格单元中0和1的值，统计标记为1的单元数N(r)。N(r)和1/r分别取成对数后，在以lnN(r)为Y轴坐标，以In(l/r)为X轴的坐标上产生一个点，从两个像素开始，以一个像素为步长逐步增加，对应每一个r值，重复上述过程，得到一系列这样的点，再根据这些点拟合成一直线，其斜率即为分形维数。为了减小计算量，取图2-18—小部分进行计算,选中的小图对应的二值图2-19所示。按这种方法计算的图2-20的所示多孔介质的分形维数的结果见图2-21,图中离散点用上述方法得到, 计算中,覆盖网格分别取5X5～14X14。回归直线方程为相关系数为0.99628，其斜率即孔隙分形维数df= l. 722。(3)谱维数的确定 Anderson等通过分形网格的模拟，得到时间t内，物质粒子所访问过的不同格子数Din(t)与谱维数d存在下述关系：根据此式，就可以计算得到分形结构的谱维数d。具体过程为从分形结构中某一孔隙格子处发出一个物质粒子，物质粒子在分形结构中的孔隙中各自随机行走，计算时采用近似的蚂蚁行走模型。如果行走到的格子以前没有访问过，那么就在独立访问过的格子数总和中加1[Din(t)=Din(t)+1]; 如果行走到的格子以前访问过，那么就在访问过的格子数总和中加 1(Null=Null+1)；如果行走碰到分形结构的边界，那么行走终止，再在上面初始处发出一个物质粒子，由于是随机行走，此粒子的行走轨迹与刚才是不同的，最后对某时刻Din(t)求平均值，得到一组[Din(t),t]对应值，取对数坐标，可以看到两者是直线关系，由式(2-91)可知，直线的斜率就是d/2。谱维数与孔隙分形维数有很大关联，孔隙分形维数越小，意味着分形结构中孔隙的比例少，相同时间内，粒子行走越狭窄，重复过的弯路越多，其所经过的不同格子数越少，那么谱维数也就相应小一些。对于孔隙分形维数相同的分形结构，如果孔隙分布排列不一样，两者之间的谱维数值一定也会有差别。从图2-20分形多孔介质中孔隙部分任取一点，依次发出1000个物质粒子，覆盖网格重40x40,由上面的测定方法统计计算的结果见图2-22中的离散点，回归直线方程为：直线斜率为0.67405，从而可得孔隙的谱维数d=1.348。 2.2.3.3分型多孔介质中的扩散系数扩散系数的实质是单位时间粒子所传输的空间，在普通扩散过程中，随机行走的平均平方距离与时间成正比的关系：式中，为随机行走的平均平方距离。在分形多孔介质中，由张东晖等人的研究可知，平均平方距离和时间存在指数关系，α被称为与分形布朗运动相关联的行走维数，Orbach等发现由此也可看到：谱维数是分形介质静态结构和动态特性的一个中间桥梁。在处理具有分形特征介质的扩散系数时，一般都是在普通的扩散系数上加上分形特征的修正，由张东晖等人的模拟结果可知，分形多孔介质中的扩散系数已不是常数，而是随径向距离的增大而呈指数下降：式中，D。为欧氏空间的扩散系数；Ddf为分形结构中的扩散系数；r为扩散的距离；θ为分形指数，与多孔介质分形维数df和谱维数d有关，由张东晖等人的推导可知θ=2(df-d)/d。这实际表明：在分形结构中随着扩散径向距离的增大，扩散变得越来越困难，这是由于分形结构孔隙分布的不均匀性造成的。

2023-02-24 14:47:07四环冻干机—真空冷冻干燥特性参数测量与分析（六）: 4.5.1.3 热重分析法热重分析法(TG，TG/MS)是在程序控温下，测量物质的质量随温度（或时间）的变化关系，用来研究材料的热稳定性和组分。检测质量最常用的办法就是天平。热重分析仪如图4-47所示。May等人描述了在称量过程中，如何区分质谱仪的读数是解吸出来的水的还是挥发性物质的，挥发性物质有可能来自残余溶剂或部分产品的分解。当前卤素快速水分测定仪是一种新型快速的水分检测仪器，其原理就是利用热重分析法。May等人用TG，TG/MS，KF法和一种命名为“蒸气压湿度测量法”(VPM)的新型测量方法研究了α-干扰素和美国标准百日咳疫苗的残余水分(RM)。VPM测量密闭小瓶中物料上面的空间中水的蒸气压。来自红外二极管的光线穿过小瓶到达图像探测器。小瓶的温度从室温以固定的速率冷却到一55℃。当水蒸气冷凝的时候，由于凝结物使光束变暗，从而改变图像探测器的信号。凝结温度可转化为压力，从而可计算出顶部空间中水的微观图。图4-48表示α-干扰素的TG值。抽取的三种不同样品中，发现RM的平均值为1.15%土0.15%。利用KF法发现一种样品中的RM为1.28%。图4-49表示百日咳疫苗样品9的相应数据。水的最终解吸温度和开始分解的温度由重量随时间变化的函数的导数曲线确定(%/mi)；当导数曲线偏离水平线时可认为水的解吸结束。在表4-1总结了不同方法我得的结果，VMP不能提供关于产品RM的值息。该方法可重复测量同样的小瓶在一段时间内产品上空的水分，从而确定水分的变化量。4.5.1.4 红外光谱学Lin和Hsu描述了用近红外线(NIR)光谱学确定密封的玻璃瓶中蛋白质类药品的残余水分的方法。研究了五种蛋白质：人类单克隆抗体重组细胞(ruhMAb)E25、ru- hMAb HER2、rubMAb CDI1a、TNKase和rt-PA，在小瓶壁的水平位置上加入适量的MilliQ水可使残余水分的量增加，使水蒸气扩散到已干产品。一般情况下，1～2天后可达到平衡状态。利用常用的三种数学工具来确定复杂光谱（不同成分的重合部分或它们之间的化学反应)。研究了下列因素对IR标准的影响结果：赋形剂的浓缩，块状产品的疏松度，厚度和直径以及赋形剂和蛋白质的比率，Karl Fischer滴定数（也叫RF)被用来作为与NIR数相比较的标准。图4-50中(a)～(e)表示5种产品RF和RNIF之间的关系。Karl Fischer滴定法依每日的操作者的不同其波动范围为士0.5%。因此，RF和RNIR之间的差别≤0.5%认为是较好的。在30～100mg/mL之间疏松度的变化≤0.5%。块状物的尺寸必须超过NIR的透深，否则测得的RNIR太小。制剂成分允许有小的变化，然而变化较大时，例如，蔗糖由42.5mmo/L变为170mmol//L，随着浓度的增加吸收率增加（图4-51）。因此对85mmol/L的RNIR的标准不能用于蔗糖的浓度较低(42.5mmo/L)或较高(>120mm0l/L)的情况；在520cm-1时水的信号随着产品信号的改变而变化。通常情况下，对于给定的制剂和产品尺寸RNIR标准是一定的，只有在NIR测量对于充足的被反射光线具有足够长的光程以及校准产品的光谱随组分浓度的改变没有被改变的情况下，变化才是允许的。4.5.1.5 残余水分测量方法的比较干燥产品中的水以多种形式结合：如存在于表面的水，或多或少与干物质结合的水或以结晶水的形式存在着的水。因此，对于不同的物质，各种方法有可能会产生不同的结果。利用重量分析法和Karl Fischer滴定法测得的有些物质的RM值几乎是没什么不同的。May等人提供了四种这类物质的例子，但是如表4-2所示，利用重量分析法得到的RM值比Karl Fischer滴定法得到的小0.3%～0.6%，然而，用热重分析方法得到的RM值在误差范围内与Karl Fischer滴定法得到的值是非常接近的。在图4-52中比较了在第二阶段干燥过程，利用KF测得的RM和利用DR值计算得到的dW值。用于KF测量的小瓶当时是封闭的，上面的图表示出了平均值以及误差条。同样的药品在同一台设备上，在相同的工艺条件和相同的装载量的情况下进行了三次试验过程。利用KF测得的RM值在MD转变为SD后以士1%改变，约21h后减少为土0.5%。三次试验过程dW值都在SD阶段开始后以士0.5%改变，在21h后小于0.05%。上下曲线表明，到达最终温度后，进一步的干燥不可能再降低RM的值0.5%。根据dW也可得到相同的信息：在21h后水的解吸可忽略，由于其小于0.02%/h。此产品在所选的工艺条件下，用KF法测得1.5%的水分在此温度下及可接受的时间内不能用解吸法除去。

2023-07-06 09:40:26野生菌正当季，普瑞邦新品助力鹅膏毒肽检测: 野生菌又称蘑菇、蕈，是一类大型真菌，按照能否食用，可分为食用菌和有毒菌。多数毒蘑菇的毒性较低，中毒表现轻微，但有些蘑菇毒素的毒性极高，可迅速致人死亡。一种毒蕈可能含有多种毒素，一种毒素可存在于多种毒蕈中。确定毒性较强的蘑菇毒素主要有鹅膏肽类毒素（毒肽、毒伞肽）、鹅膏毒蝇碱、光盖伞素等。黄盖鹅膏剧毒有毒鹅膏基本都具有菌环和菌托这两个特征结构，但是有些食毒不明或可食鹅膏也具有这两个特征，一些著名的味道鲜美的可食鹅膏，例如橙盖鹅膏、隐花青鹅膏同样既有菌环又有菌托，而某些剧毒鹅膏又与可食鹅膏外观长得非常相似，例如剧毒的灰花纹鹅膏和可食的隐花青鹅膏，因此对于老百姓来说，很难从外观上来区分哪些是可食鹅膏，哪些是有毒鹅膏。据统计，在误食毒蘑菇导致的中毒死亡事件中，高达70％的事件是因为误食剧毒鹅膏菌引起的。鹅膏菌的致死性毒素是鹅膏肽类毒素，根据其氨基酸组成和结构可以分为鹅膏毒肽、鬼笔毒肽和毒伞肽三类。其中，鹅膏毒肽是一种双环八肽，其化学性质十分稳定，一般的烹调加工无法破坏其毒性。野生菌正当季，普瑞邦顺势推出检测鹅膏毒肽毒素快速定性检测试纸条新品，为科学识别毒蘑菇助一臂之力。本产品采用胶体金免疫层析法，可用于快速检测蘑菇相关样品中鹅膏毒素的残留量，整个检测过程只需 10 分钟，适用于各类企业及检测机构进行现场快速筛查。产品编号产品名称产品规格PRS-AM10PriboStrip™鹅膏毒肽快速定性检测试纸条25T 普瑞邦推出α-鹅膏毒肽等6种蘑菇毒素检测标准品。在BJS 202008方法规定中蘑菇中α-鹅膏毒肽、β-鹅膏毒肽、γ-鹅膏毒肽、羧基二羟基鬼笔毒肽、羧基三羟基鬼笔毒肽和二羟基鬼笔毒肽6种蘑菇毒素可采用液相色谱-串联质谱方法进行测定。普瑞邦蘑菇毒素检测标准品产品编号产品名称STD#9101Pribolab®10 µg/mLα-鹅膏毒肽/水STD#9102Pribolab®10 µg/mLγ-鹅膏毒肽/水STD#9103Pribolab®10 µg/mL 羧基二羟鬼笔毒肽 (Phalloidin)/水STD#9105Pribolab®10 µg/mL 二羟鬼笔毒肽 (Phalloidin)/水STD#9106Pribolab®10 µg/mL β-鹅膏菌素 (β-Amanitin)/水STD#9108Pribolab®10 µg/mL 羧基三羟鬼笔毒肽 (phallisacin)/水温馨提示：有些毒蘑菇和食用菌的外观相似，且并没有快速可靠的鉴别方法，根据传统的特定经验和方法识别正是造成误食毒蘑菇中毒的原因之一。因此要避免毒蘑菇中毒事件的发生，最重要的就是不吃野生菌、不自行采摘野生菌。

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