XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSPME
使用
这项研究报告了对商业树脂3D打印机的简单修改，可显着减少生产提取吸附剂所需的前聚合物材料的量。在印刷两个基于咪唑的离子液体（IL）单体的印刷中证明了修改的打印平台。打印了两个类似于薄膜微萃取的刀片型PIL吸附剂和固相微剥离（SPME）的纤维类型吸附剂。SPME聚合物离子液体（PIL）吸附剂用于从水中提取十种有机污染物，包括增塑剂，抗菌剂，紫外线过滤器和农药，然后进行高性能液态色谱分析。要比较SPME吸附剂的提取性能，评估了用相同的打印批次和不同批次的七个纤维印刷的七个纤维。结果揭示了所有测试吸附剂的高度可重复提取效率，其提取性能没有统计学差异。方法验证显示所有分析物的可接受线性性（R 2> 0.92）分别为0.13至45μgL -1和0.43至150μgL-1。
通过清除和诱捕气相色谱法 - 质谱（PT-GC-MS）对饮用水中发霉的气味化合物的高敏感分析
地球素和2-甲基异位酚是地表水中藻类和细菌产生的化合物，已知会在饮用水中引起味道和气味问题。在日本，饮用水质量的监管标准将这些化合物的可接受浓度设置为10 ng/l。因此，用于检测这些物质的分析工具需要高灵敏度和准确性。GC-MS通常用作分析方法，样品制备技术包括固相提取（SPE），固相微拔液（SPME）和顶空（HS）。但是，这些方法需要在制备过程中测量样品水量，而SPME和HS方法都需要进行盐分外的操作以增强灵敏度，从而使过程变得麻烦。因此，作者使用P＆T-GC-MS（最简单的VOC分析方法）优化了该方法，并报告获得令人满意的结果。
创新的固相提取策略，用于改善挑战性生物样品中药物的先进色谱测定
摘要：在过去的几十年中，在人类生物学样本中的药物分析方面已经取得了相当大的科学进步。但是，患者的药物血浆水平不正确仍然是一个重要问题。本综述论文试图研究基于固体吸附剂（包括固体相萃取（SPE）和固相微剥夺（SPME），在过去十年中的常见样品制备技术（SPT）中取得的进步，尤其是在分子刺激的刺激（包括MIPS）（包括MIPS）（MIPS）（MIPS），包括固体相（SPME），包括固体相。吸附剂。这类材料被称为“智能吸附剂”，对各种刺激（例如磁场，pH，温度和光线）表现出量身定制的反应。提供了有关这些高级SPT如何与液相色谱质量质谱法（LC-MS）分析技术结合使用的现代药物分析的局势的详细信息，该技术包括高性能液相色谱（HPLC）和超高性能液相色谱（UHPLC）以及任何MS，例如MS，MS MS，MS MS，包括高性能液相色谱（HPLC）和MS MS MS，高分辨率（HRMS）质谱。还提供了一些笔记，以效果较低的技术（例如带有紫外线（HPLC-UV））和二极管阵列检测（HPLC-DAD）检测的高性能液相色谱。最后，我们对拟议方法和该研究领域的未来前景的困难和收益进行了一般综述。
南部非洲发展共同体的战略制定、规划、监测政策……
1.1 南部非洲发展共同体（SADC）是一个区域经济共同体，由 16 个成员国组成：安哥拉、博茨瓦纳、科摩罗联盟、刚果民主共和国、斯威士兰、莱索托、马达加斯加、马拉维、毛里求斯、莫桑比克、纳米比亚、塞舌尔、南非、坦桑尼亚联合共和国、赞比亚和津巴布韦。南部非洲发展共同体成立于 1992 年，致力于通过经济发展和确保和平与安全，实现区域一体化并消除南部非洲的贫困。1.2 南部非洲发展共同体条约（第 14 条）将南部非洲发展共同体秘书处定义为南部非洲发展共同体的主要执行机构，其核心职能是领导履行“南部非洲发展共同体计划的战略规划和管理、区域政策和计划实施情况的监测和评估”等核心职能。履行这些职能的框架以《南部非洲发展共同体条约》和《区域指示性战略发展计划》（RISDP）中的政策和计划规定为基础。1.3 2012 年 2 月，南部非洲发展共同体部长理事会（理事会）批准了《南部非洲发展共同体战略制定、规划、监测和评估政策》（SPME 政策）。该政策旨在加强秘书处履行条约规定的以下职责的框架：i. 南部非洲发展共同体计划的战略规划和管理；ii. 监测和评估区域政策和计划；iii. 调动资源、与合作伙伴协调和统一计划和项目；iv. 管理特别计划和项目。1.4 根据 2012 年 3 月理事会批准 SPME 政策的决定，秘书处引入了基于结果的管理（RBM）方法，旨在将“结果”作为实施南部非洲发展共同体区域一体化议程的核心，正如区域战略、议定书和计划中所倡导的那样。 1.5 根据对结果的新重视，‘报告’和‘项目管理’被引入为实施本政策修订版的重要组成部分。
使用具有敏感参数调整的电化学模型的锂离子电池最先进的估算
摘要：锂离子（Li-ion）电池的估计（SOC）准确性良好对于电池管理系统至关重要。对于基于模型的方法，电化学模型由于其准确性和描述电池内部行为的能力而被广泛使用。但是，参数的不确定性和电压缺乏校正也会在长期计算过程中引起错误。本文提出了一种基于粒子过滤器（PF）的方法，该方法使用电化学模型估算锂离子电池的SOC，并使用粒子群优化（PSO）算法实现了敏感的参数识别。首先，在这项工作中使用具有电解质动力学的单个粒子模型（SPME）来减少电池电化学模型的计算负担，该模型通过基本效应测试选择其敏感参数。然后，很难直接测量的代表性敏感参数被PSO调节以提高效率。最后，使用PF构建了基于模型的SOC估计框架，以实现准确的锂离子电池SOC。与扩展的卡尔曼滤波器和等效电路模型相比，在三个不同的驱动周期下，提出的方法显示出很高的精度。
有益微生物酵母芽孢杆菌GP-P8的潜力，可抑制炭疽病病原体和胡椒植物生长促进
这项研究是为了筛选针对colletotrichum acutatum，colletotrichum dematium和colletotrichum coccodes的抗真菌性抗真菌性。细菌ISO从胡椒土壤中的GP-P8晚期GP-P8在体外双重培养测定中的平均抑制率为70.7％有效。16S rRNA基因测序分析结果表明，有效的细菌分离株是锡安森。还进行了GP-P8的生化表征。根据结果，蛋白酶和纤维素，铁载体产生，磷酸盐溶解，淀粉水解和吲哚-3-乙酸的产生。使用特定的引物，涉及抗生素产生的基因，例如ITURIN，富霉素，艰难蛋白，比蛋白，杆菌蛋白，杆菌素，表面蛋白，大乳糖素，大糖锡和芽孢杆菌，以及siamensis gp-p8中也被检测到。通过固相微萃取/气相色谱 - 质谱法（SPME/GC-MS）对挥发性有机化合物的鉴定和分析表明，分离株GP-P8产生了乙酰酸和2,3-丁烷二醇。体内测试表明，GP-P8 SIG极大地降低了由阿司霉菌引起的炭疽病疾病，并增强了胡椒植物的生长。
数据驱动的锂离子电池盖板
准确的电池模型对于电池管理系统（BMS）应用至关重要。但是，现有模型要么不描述电池物理学，要么在实用应用上太密集了。本文提出了一个非线性等效电路模型，具有不同的使用动力学（NLECM-DI Q），该模型在现象学上描述了主要的电化学行为，例如欧姆，电荷转移动力学和固相动力学和固相。采用多键方法来确定高频动力学的元素，以及优化的分布式SOC依赖性分散分歧模型模型块被优化以说明长时间的动态。模型识别程序是在三电极实验细胞上进行的，因此为每个电极开发了NLECM-DI效率，以获取完整的电池电压。结果表明，与常规的ECM相比，NLECM-DI将电压均方根误差（RMSE）降低了49.6％，并且在长时间放电中具有与NEDC驾驶周期中参数化的SPME相当的精度。此外，在不同电流下，负电极在不同的电极下的不同特性的变化被确定为电池模型的大型低范围误差的主要原因。此外，分散过程被确定为长时间放电中的主要电压损耗，并且欧姆电压损耗被确定为NEDC驱动器下的主要动态。
MDPI书籍传单
目前正在使用的大多数分析工具为直接管理复杂矩阵（例如环境，食物和生物样品），从而使样本预处理至关重要。在从采样到数据分析的分析过程中，样本预处理在提取，分离和集中目标分析物中起着至关重要的作用。它还可以增强检测，提高灵敏度和准确性，并降低仪器的维护和运营成本，所有这些都会显着影响分析结果的可靠性和准确性。因此，开发效率的样本预处理技术并将其集成到各种分析工具中仍然是一个关键挑战。此转载包括研究小组为MDPI杂志分子的特刊撰写的三篇同行评审的评论文章和九本原始研究论文。所涵盖的主题包括有关高级涂料材料的全面审查文章，例如金属有机框架，共价有机框架，混合石墨烯基材料以及分子印刷的聚合物。此外，转载介绍了采用多壁碳纳米管液体/聚苯胺吸附剂，单曲线，共价有机聚合物混合矩阵膜，磁性玻璃叶片复合材料和墨西哥涂料材料等各种相关的SPME和相关的微萃取方法。
通过挥发性有机化合物促进植物生长促进，该化合物发出的vallismortis菌株Extn-1
挥发性有机化合物（VOC）由潜在的植物生长促进根瘤菌（PGPR）在植物相互作用中起重要作用。然而，这种现象的基础机制尚不清楚。我们的发现表明，PGPR菌株Vallismortis（Extn-1）对烟草植物生长的VOC的影响取决于所使用的培养基。从含糖媒体（例如马铃薯葡萄糖琼脂（PDA）和国王B（KB）媒体）发行的VOCs非常有效。然而，暴露于营养琼脂（NA），胰蛋白酶大豆琼脂（TSA）和Luriabertani（LB）中的VOC暴露导致氯化和发育迟缓的植物生长。这种效果是由大量氨的排放引起的，从而改变了植物生长培养基的pH值。在VOC中暴露于10天的幼苗，即使在温室条件下消除了VOC，也会表现出改善的生长。与未处理的对照相比，与未处理的对照相比，用VOC的种子启动24和48小时，与未经处理的对照相比，与24小时的治疗相比，接触48小时的种子更好。使用与气相色谱 - 质谱法（GC-MS）结合的固相微萃取（SPME）在不同培养基中发出的VOC的化学表征，显示所有光谱中存在2,3-丁烷甲苯和一氧化氢。然而，1-丁醇是在Kb和Na中生长的Extn-1的显着峰值，而Acetoin在PDA中最高，其次是KB。Heneicosane和苯甲醛是在NA培养基中仅生产的，这些合成化合物改善了I-Plate分析的生长。这项工作表明从Extn-1释放的VOC对于ExtN-1的增长效应很重要。
分子印迹聚合物：用于样品制备的选择性提取材料
在大多数分析实验室中现在都可以使用高度发达的分析仪器（即，色谱技术为质谱法进行）。因此，可以确定任何类型的有机化合物。然而，对原油提取物的直接分析对所获得的结果的质量对精度和准确性均产生了负面影响，并可能损坏检测设备。因此，在确定最终测定之前应进行适当的样品准备，以在随后的测量步骤中降低矩阵效应。此外，样本准备可以增加目标分析物的浓度（痕量富集），这又使研究人员达到了满足国家和国际当局制定的当前严格法规所需的低检测限制。其他样本预先准备的目标（例如减少了要使用的样本量和有机溶剂和玻璃器皿的量，促进自动化和增加样品吞吐量），在过去的几十年中已经建立了。对这些目标的追求导致了基于准确性和精度的改进分析方法的发展，并根据绿色样本制备的十种原则[1]，危险废物的减少。因此，开发新的小型分析技术/设备和新的吸附剂材料在去年的研究领域一直是研究领域。否则要使用的吸附剂，提取过程主要受吸附剂上存在的分析物和官能团之间的非选择性相互作用的控制。为了实现上述目的，已经开发出了几种微萃取技术，例如微型固体萃取（µ-SPE），固相微萃取（SPME），搅拌棒累积提取（SBSE）和液相微剥夺（LPME），以实现上述目标。除了这些发展之外，各种各样的新吸烟者，例如受限的访问材料，基于碳的吸附剂（碳纳米管和石墨烯），金属有机框架，涂层磁性纳米颗粒等，表现出了出色的吸附能力，可用于复杂矩阵的目标分析[2，3]。这种缺乏选择性使必要的选择对所涉及的典型步骤进行了广泛的优化，但是，即使仔细优化，某些矩阵组件也与目标分析物共同洗脱。为了提高提取过程的选择性，分子印刷聚合物似乎是一个不错的选择。分子印刷聚合物（MIPS）是量身定制的材料，可以选择性地结合目标分析物，优先与其他紧密相关的化合物结合，并在某些实验条件下[4，5]。MIP是通过在模板分子周围的聚合功能和交叉连接单体获得的，该过程导致高度交联的三维网络聚合物。单体是通过考虑与模板分子功能组相互作用的能力来选择的。一旦发生聚合，提取了模板分子，并建立了与目标分析物互补的形状，大小和功能的结合位点。此外，通过因此，所产生的印迹聚合物能够重新定位目标分析物，从而导致提取方法提高选择性[6]。