用于半导体、制药、化学品或饮料生产的超纯水对氧化剂或还原剂等污染物的存在有严格的限制。进水源水通常经过氯化处理,并使用颗粒活性炭 (GAC) 或亚硫酸氢钠 (SBS) 等化学品进行脱氯。脱氯水经过额外处理,通常涉及 RO 过滤,此时操作员应保持低浓度的消毒剂,同时不允许过量的氧化剂损坏膜。研究表明,RO 过滤器长时间暴露于浓度超过 38 ppb 的氯(基于 3 年内 1000 ppm-hr)会对膜结构和完整性造成损害,而缺乏消毒剂会促进生物生长并导致恢复损失。为了保持这种微妙的平衡,操作员必须能够准确监测氯浓度和脱氯化学品的添加。
相比之下,TL1E UV固化过程通过链条加成聚合实现了从液体到固体的过渡。这种聚合是由低浓度的成分的反应触发的,称为光吸剂。光引发剂吸收并反应紫外线。在紫外线材料中,树脂粘合剂被液体单体和低聚物的配方取代,这些液体和低聚物的表述被光引发剂的反应引起了“交叉链接”。要创建墨水,颜料可能会分散在液体配方中。涂层是完全反应性的,湿润的厚度基本与Cur,Ing之后的厚度相同。在紫外线墨水中,颜料确实会进入交联反应,但实际上是“锁定的”,没有传质,没有溶剂的蒸发,只是通过暴露于紫外线光源来“湿”到“干”。
为了确保金属污染物不会对IC器件产生不利影响,必须监测和控制晶圆表面微量金属的浓度。晶圆表面的裸硅层在暴露于大气中的氧气和水分时会迅速氧化为SiO 2 ,这层自然氧化层的厚度小于2纳米(一个SiO 2 分子)。如果IC设计中需要绝缘膜,则晶圆在O 2 或蒸汽存在下被加热到900–1200°C,从而在晶圆表面形成更厚的氧化层。这层热氧化层的厚度可达100纳米(0.1微米)。气相分解(VPD)结合ICP-MS可用于测量自然和热氧化的SiO 2 中极低浓度的微量金属。
抽象的姜黄素化合物是生姜中重要的生物活性化合物,但它们的分析受到低浓度的限制。在当前的研究中,使用超高绩效液相色谱和串联质谱法(UHPLC-MS/MS)建立了一种高度敏感和可靠的方法,用于同时定量检测三种姜黄素化合物。通过单个因子实验优化了提取溶剂,提取溶剂的量,超声处理时间和振荡时间。方法验证结果表明,回归系数高于0.9990,线性度令人满意。矩阵效应可忽略不计,值为94.6%–98.8%。三个峰值水平的回收率在81.7%至100.0%之间,精度小于5.4%。该方法可用于确定姜样品中的姜黄素成分,因为结果表明它易于使用,可行,可重复和准确。
电子束粉末床熔合 (E-PBF) 是一种用于金属零件增材制造的极具吸引力的技术。然而,工艺改进需要精确控制电子束传递给粉末的能量。在这里,我们使用可调谐二极管激光吸收光谱 (TD-LAS) 来测量 E-PBF 期间蒸发的钛原子的速度分布函数。激光二极管发射的窄光谱范围允许对蒸发原子进行高分辨率吸收分布分析,从而准确确定它们在熔化过程中的多普勒展宽、密度和温度。获得的蒸汽温度表明熔池表面相对于钛的低压 (0.1 Pa) 沸点过热,表明蒸发发生在非平衡条件下。我们表征了线性能量密度对钛蒸发的影响,发现它与饱和蒸汽压一致。我们对蒸汽特性的表征为熔池模拟提供了可靠的输入。此外,可进一步利用TD-LAS来防止低浓度合金元素的蒸发,从而防止打印部件出现缺陷。
Schroeder 等人 [4] 最近发现,在南极肉杆菌中,一种核糖开关参与了胞嘧啶核苷 (Q)(一种高度修饰的 7-脱氮嘌呤核碱基,对翻译保真度至关重要)浓度的调节,该核糖开关可与两个前体 preQ1 分子结合。之前发现的 preQ1 核糖开关可与单个效应物分子结合,鉴于 preQ1 核糖开关是最小的核糖开关之一,这一新发现令研究界感到惊讶。X 射线晶体结构显示,核糖开关在一个结合口袋中可容纳两个堆叠的 preQ1 分子。生化和微生物学实验揭示了配体结合的正协同性,并表明双配体结合对于低浓度配体时的反应非常重要。值得注意的是,双 preQ1 结合核糖开关已在其他几种细菌中得到证实,并且可能存在于更多物种中。
摘要。高质量基因组DNA(GDNA)的分离是植物分子生物学中的一种关键技术。GDNA的质量决定了实时聚合酶链反应(PCR)分析的可靠性。在本文中,我们报告了针对各种植物物种中实时PCR优化的高质量GDNA提取方案。在96孔块中执行,我们的协议提供了高吞吐量。不需要苯酚 - 氯仿和液氮或干冰,我们的方案比传统的DNA提取方法更安全,更具成本效益。该方法需要10毫克的叶片组织才能获得5-10μg高质量的GDNA。光谱测量和电泳用于证明GDNA纯度。提取的DNA在限制酶消化法和常规PCR中有资格。实时PCR扩增足以以非常低浓度(3 pg/μl)检测GDNA。我们的无苯酚 - 氯仿方案的GDNA稀释液标准曲线显示出比苯酚 - 氯仿方案更好的线性(R 2 = 0.9967)(R 2 =
摘要:作为具有巨大经济价值的成分,Matsutake已受到广泛关注。然而,其中重金属残留物和防腐剂会影响甲状腺肿的毛毛和危害消费者健康的质量。在这里,我们提出了一种基于表面增强的拉曼光谱(SERS)和荧光(流感)光谱的方法,用于同时检测低浓度的山梨酸钾和铅毛的铅和铅。数据融合策略与多种机器学习方法相结合,包括部分最小二乘回归(PLSR),深森林(DF)和卷积神经网络(CNN)进行模型培训。结果表明,基于决策水平融合的CNN预测模型结合了最佳性能,将相关系数(r 2)提高到0.9963和0.9934,并且根平均方误差(RMSE)被减少到0.0712 g·kg - kg-1和0.0712 g·k-1和0.0712 g·k-1和0.0795 m g。本文提出的方法准确地预测了Matsake中剩余的防腐剂和重金属,并为其他食品安全测试提供了参考。
图1强烈和弱耦合的LH2含有微腔的表征。(a)半透明的λ/2 fabry-pérot腔的结构,该腔由两个半透明的Au镜(22nm)组成,该镜子封闭了一个包含LH2的300 nm厚PVA层; (b)裸露的LH2膜在玻璃样品上的稳态吸收光谱,该玻璃样品具有良好的B800带和B850 LH2的B850带,高(中间,低)浓度LH2膜是使用相同的自旋涂层溶液制备的,与强(中间,虚弱)相同的LH2 CAVITY样品; (c)实验测量(散射标记)和拟合(实线)含有微腔样品的高浓度LH2的角度分散曲线; (d)含有微腔样品的高浓度LH2膜的稳态传播光谱,其中含有样品的低浓度LH2显示B850频带的分裂可忽略不计,证实了弱光 - 光接相互作用。