全缘叶绿绒蒿挥发性组分定量结构-色谱保留关系研究

提出顶点及顶点相互作用矢量的概念,并将该矢量用于复杂样本的分子结构表征。采用逐步回归结合统计检测对变量进行筛选后,再用多元线性回归建立了定量结构-色谱保留(QSRR)关系的7变量模型,模型的建模计算值复相关系数(R)为0.990,标准偏差(SD)为1.325;留一法(LOO)交互检验复相关系数(RCV)为0.983,标准偏差(SDCV)为1.696。结果表明该矢量具有较强的分子结构表达能力,模型具有良好的估计能力与稳定性。     

柠檬皮香气成分结构表征与色谱保留指数预测

通过有机化合物分子顶点及顶点原子之间的关系对柠檬皮香气成分中的67个化合物进行了结构表征,采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建立了化合物结构与色谱保留指数关系(QSRR)模型,模型稳定性及预测能力经内部及外部双重检验进行了评价。两模型的建模复相关系数(R)分别为0.951和0.938,留一法交互检验复相关系数(R_(CV))分别为0.925和0.900,外部预测的复相关系数(Rtest)分别为0.955和0.940。结果表明所采用的分子结构描述符具有较强的分子结构表达能力,两模型具有良好的估计能力、稳定性和外部预测能力。     

黄酮化合物色谱保留时间与其三维结构的关系研究

利用比较分子相似性指数分析（CoMSIA）方法,结合黄酮类化合物含有较多羟基、易形成较强分子内氢键的特点,建立了黄酮类化合物色谱保留时间与其三维结构的关系模型,以探讨黄酮类化合物色谱保留时间预测的新方法。模型交叉验证相关系数q2值为0．705,非交叉验证相关系数r2为0．981,表明模型具有较好的预测能力。该研究结果对进一步开展黄酮类化合物液相色谱保留参数与三维结构关系的研究提供了思路和方法。     

灯盏花挥发性组分结构与保留时间关系研究

通过对有机化合物非氢原子进行分类、参数化染色、建立非氢原子之间的关系得到新的结构描述符。对灯盏花的64种挥发性有机化合物结构进行了参数化表征,运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)方法构建了化合物结构与色谱保留时间的关系模型。通过“留一法”交互检验对模型的稳定性进行了评价,利用外部样本集对模型的预测能力进行了检验。两模型的相关系数(R²)、交互检验的相关系数(R_CV²)、外部预测的相关系数(R_test²)值均较为理想,表明所建模型具有良好的拟合能力、稳定性和外部预测能力。分析了影响化合物色谱保留时间的结构因素,结果表明化合物的伯、仲碳原子越多,该化合物可能具有较大的色谱保留时间(tR)值。本文对于天然产物中的挥发性有机化合物结构与性质关系研究具有一定的参考价值。     

基于保留指数的GC-MS分析毛蕊花挥发性成分

采用水蒸气蒸馏法采集毛蕊花中的挥发性成分,气相色谱/质谱联用技术(GC-MS)结合保留指数对其进行分析鉴定,共鉴定出38种主要的挥发性成分,含量较高的组分分别为柠檬烯26.57%、茴香酮24.81%、桉叶素7.24%、石竹烯氧化物5.91%和蒎烯4.72%。GC-MS结合保留指数对毛蕊花挥发性成分进行定性分析,使定性结果更为准确。     

HPLC法测定新疆贯叶连翘中绿原酸和芦丁的含量

采用液相色谱法测定贯叶连翘中绿原酸和芦丁含量。用Hyperil ODS色谱柱(12.5 cm×6.0 mm i.d.,5μm)进行分离。流动相为甲醇-1%冰醋酸梯度洗脱,流速为0.6 mL/min。检测波长为343 nm。绿原酸线性范围为0.0076~0.3040μg,相关系数R=0.9997。芦丁线性范围为0.312~3.120μg,相关系数R=0.9999。样品的平均回收率分别为101.2%,99.8%。此方法准确、快速,适用于绿原酸和芦丁的定量分析。     

芹菜根中一种具有抗癌活性的双氨基甲酸酯

研究芹菜根(Apium graveolens L.)乙醇提取物的化学成分及其体外抗肿瘤活性。利用多种色谱方法进行分离纯化,现代波谱技术对分离得到的化合物进行结构鉴定;采用MTT法对分离出的单体化合物进行抗肿瘤实验。从芹菜根的乙醇提取物中分离得到3个单体化合物,它们的结构分别为双氨基甲酸酯AG-01 (1)佛手柑内酯(2)芹菜素(3)。化合物1为一新化合物,MTT细胞毒活性显示其对人体胃癌细胞SGC-7901和肝癌细胞BEL-7402的IC50分别为29. 6μM和32. 4μM。     

珠兰花挥发成分的分离与鉴定

用改进的循环吹气吸附法捕集珠兰鲜花的顶空挥发物,溶剂冼脱后用 GC/Ms 分析,在两种毛细管色谱拄上(OV-101,PEG-20M)利用质谱和程序升温保留指数鉴定化合物。共鉴定了32种成分,包括11种单萜烯,11种倍半萜烯,7种含氧化合物。主要成分有顺-茉莉酮酸甲酯、顺-β-罗勒烯和β-蒎烯。     

银木叶精油化学成分的研究

用毛细管气相色谱-质谱-计算机联用技术、毛细管气相色谱保留指数法和标准品叠加法分析了银木叶精油的化学成分。从分离出来的250个成分中,初步鉴定出59个成分,其含量占总组成的97.27％。最主要成分是樟脑(28.57％)等。     

基于机载激光雷达与Landsat 8 OLI数据的亚热带森林生物量估算

快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(Li DAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据,借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据,首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量,34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选,然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型),并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较,讨论预测结果及其精确性。结果表明:3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时,地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上,基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高,达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量,综合生物量估算模型精度(地上生物量:R2为0.88;地下生物量:R2为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量:R2为0.73;地下生物量:R2为0.81)和Li DAR生物量估算模型(地上生物量:R2为0.86;地下生物量:R2为0.83)。     

Investigation of the mechanism of temperature sensitivity of the electroreceptors of ampullae of lorenzini

In experiments on Black Sea skates (Raja clavata), the potential of the receptor epithelium of the ampullae of Lorenzini and spike activity of single nerve fibers connected to them were investigated during electrical and temperature stimulation. Usually the potential within the canal was between 0 and –2 mV, and the input resistance of the ampulla 250–400 k. Heating of the region of the receptor epithelium was accompanied by a negative wave of potential, an increase in input resistance, and inhibition of spike activity. With worsening of the animal's condition the transepithelial potential became positive (up to +10 mV) but the input resistance of the ampulla during stimulation with a positive current was nonlinear in some cases: a regenerative spike of positive polarity appeared in the channel. During heating, the spike response was sometimes reversed in sign. It is suggested that fluctuations of the transepithelial potential and spike responses to temperature stimulation reflect changes in the potential difference on the basal membrane of the receptor cells, which is described by a relationship of the Nernst's or Goldman's equation type.I. P. Pavlov Institute of Physiology, Academy of Sciences of the USSR, Leningrad. I. M. Sechenov, Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry, Academy of Sciences of the USSR, Leningrad. Pacific Institute of Oceanology, Far Eastern Scientific Center, Academy of Sciences of the USSR, Vladivostok. Translated from Neirofiziologiya, Vol. 12, No. 1, pp. 67–74, January–February, 1980.