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World File Search System定量测试
TC-TF 路线图 2012 1. 执行总论... - EURAMET
执行摘要：映射到 EMPIR 支柱 重大挑战：原子频率标准 (AFS) 和时间和频率传输 (TFT) 在网络同步和监控（例如智能电网）以及地面和太空环境监控等应用中都发挥着重要作用。研究和开发涉及欧洲工业和许多大学机构，可能比直接涉及 NMI 的还多。创新：鉴于欧洲卫星导航系统 Galileo 和增强系统 EGNOS 的持续运行和升级，预计对先进 AFS 的需求将非常强烈，优先来自欧洲生产。地球探索和基于位置的服务除了其科学参与（气候监测、大地测量）之外，还发现了商业利益，这种趋势将继续下去。基础科学：时间是基本物理维度之一，也是可以最高精度测量的物理量。因此，时钟和频率标准在物理学基本原理的定量测试中发挥重要作用也就不足为奇了。量子力学的发展很大程度上依赖于该理论在解释原子光谱的微妙特征方面的成功。其他需要不断改进 AFS 和 TFT 的科学领域包括大地测量学、射电天文学、太空探索、重力波探测。总之，未来的欧洲研究计划必须寻求
Cobas HCV（定量核酸测试用于COB
预期用途：根据Roche Diagnostics GmbH的预期用途的要求，“ Cobas HCV是用于对肝炎（HCV）RNA的检测和定量的体外核酸扩增测试，基因型1至6，在人EDTA血浆中，HCV-INFASMA或hcv-Infected个体。cobas HCV旨在用作以下种群中HCV感染的诊断：具有肝病证据的抗体证据的个体，涉嫌积极感染HCV抗体证据的人，以及患有HCV感染HCV抗体的HCV风险的个体。HCV RNA的检测表明该病毒正在复制，因此是活跃感染的证据。 该测试旨在用于治疗慢性HCV患者以及感染的临床和实验室标记。 该测试可用于预测抗病毒治疗过程中持续病毒学反应（SVR）的概率，并通过通过血清或EDTA等离子体中HCV RNA水平的变化来评估对抗病毒治疗（反应指导疗法）的病毒反应。 必须在所有相关的临床和实验室发现的背景下解释结果。 ”测定描述：根据Roche Diagnostics GmbH的测定说明的主张，“ Cobas HCV是对Cobas 5800系统，Cobas 6800 System或Cobas 8800 System进行的定量测试。 Cobas HCV可以在EDTA血浆中检测和定量受感染患者的血清中的HCV RNA。 双重探针用于检测和量化，但不能区分基因型1-6。HCV RNA的检测表明该病毒正在复制，因此是活跃感染的证据。该测试旨在用于治疗慢性HCV患者以及感染的临床和实验室标记。该测试可用于预测抗病毒治疗过程中持续病毒学反应（SVR）的概率，并通过通过血清或EDTA等离子体中HCV RNA水平的变化来评估对抗病毒治疗（反应指导疗法）的病毒反应。必须在所有相关的临床和实验室发现的背景下解释结果。”测定描述：根据Roche Diagnostics GmbH的测定说明的主张，“ Cobas HCV是对Cobas 5800系统，Cobas 6800 System或Cobas 8800 System进行的定量测试。Cobas HCV可以在EDTA血浆中检测和定量受感染患者的血清中的HCV RNA。双重探针用于检测和量化，但不能区分基因型1-6。使用非HCV装甲RNA定量标准（RNA-Q）定量病毒载荷，该标准在样品制备过程中引入每个样品。RNA-Q还用作内部控制，以监视整个样品制备和PCR扩增过程。此外，该测试还利用了三个外部控制：高滴度阳性，低滴度阳性和阴性对照。高积极和低阳性的外部对照是通过从股票材料中稀释的，具有可追溯到国际标准的HCV的滴度。每个放大/检测套件批次均可校准适用于国际标准的HCV。”测试套件内容：
经济适应度：概念、方法和应用
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法，最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作，现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术，以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型，特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法，考虑没有经济意识形态的具体问题，并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题，为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是，它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样，人们必须首先仔细识别病理，然后实施适当的治疗，没有一种万能药可以解决所有问题。同样，对于一个国家的经济发展，人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
欧洲药典
关于总则的说明 本章的目的是根据欧盟委员会关于在欧洲议会和理事会指令 2001/83/EC 第 31 条框架内对含有这些活性成分的人用药品营销授权的实施决定 (EMA/248364/2019 Rev 1) 制定的针对带有四唑环的“沙坦”活性成分中 N-亚硝胺杂质进行限度测试。在 Pharmeuropa 32.2 上发表时，根据法规 (EC) No 726/2004 第 5(3) 条关于人用药品中亚硝胺杂质的推荐，发表了 CHMP 的最新意见，在某些情况下需要对 N-亚硝胺杂质进行定量测定。 2020 年 11 月 13 日，EMA 发布新闻，宣布“EMA 人用药物委员会 (CHMP) 已将限制沙坦药物中亚硝胺杂质的建议与其最近针对其他类别药物发布的建议相一致。”为了向用户提供进一步的支持，并且鉴于程序 C (GC-MS/MS) 最初是作为定量测试开发和验证的，因此已将程序定量使用的条件和计算添加到该章节中。因此，欧洲药典中将列出拟议通则的部分需要从“2.4 极限测试”更改为“2.5 测定”，并且通则将包含新的参考 2.5.42（以前为 2.4.36）。01/2022:20542
社会支持在年轻的糖尿病治疗中
基础：在各种慢性疾病中，社会支持可以显着影响治疗，疾病管理和情绪健康的康复。 div>目的：分析感知到的社会支持与年轻人自我管理的有效性之间的关系。 div>方法：进行了描述性研究，在2023年2月至4月，在城市北部和市中心的两个糖尿病诊所进行了相关横向切割。。进行选择性抽样。 div>该研究包括对16至18岁的100名年轻糖尿病患者的评估。 div>用于数据收集的技术是调查。 div>社会支持问卷和糖尿病自我管理问卷被用来表征样本。 div>定量测试以作为医学指标进行葡萄糖基化血红蛋白测量。 div>通过非参数测试和使用SPSS 25.0统计软件包的方差分析对结果进行统计分析。 div>结果：对测试结果的分析并未揭示自我控制的患者之间的社会支持显着差异。 div>治疗结果不佳的患者的社会支持网络较少，但比具有良好糖尿病控制的患者更满意，此外，糖尿病发病率的持续时间中度且与支持网络和满意程度相关。 div>结论：尽管治疗结果不良的患者预计得到较少的支持，但结果表明，两组都得到了相同的支持，并且对他同样满意。 div>
南非统计局转型战略进展报告
实验室服务 测试新测试方法。2022/23 年期间，认证范围增加了两种新测试方法，即 SANS 1713（中压架空捆绑导体）和 SANS 51276（用于评估化学消毒剂和防腐剂杀菌活性的定量测试）。 实验室服务部门的收入为 9740 万兰特，而第三季度的目标是 9210 万兰特。这比预算多出 530 万兰特。 符合证书 (CoC) 和电磁兼容性 (EMC) 服务在实施前经过了 WTO/TBT 磋商程序，符合 2022 年 1 月发布的 ICASA 公报，并于 2022 年 11 月 1 日起开始实施 这是为了将签署国际实验室认可合作 (ILAC) 协议认证的认可机构认可的实验室纳入计划 将货物检验服务扩展到该地区的国家标准机构。SABS 已获得认可，可为博茨瓦纳标准局 (BOBS) 的食品领域提供货物检验服务，作为其出口计划的一部分，以支持当地制造商进入市场。 这创造了与非洲大陆其他国家达成类似安排的机会，并扩展到其他领域，即电工技术 实施本地内容验证分级计划。该计划针对私营部门实体，影响采矿采购模式等，从而为市场参与者提供主动验证 正在进行探索性研究，以建立医疗器械、大麻和大麻行业以及能源管理检查和相关合格评定服务范围内的检验和认证服务能力
储存血液 DNA 的数量和质量测试... - ETD UGM
DNA分析在遗传疾病诊断、法医鉴定、生物技术和分子生物学等研究中有多种用途。在这项生物分子研究中，使用储存的不同年份的血液样本进行 DNA 分析。本研究旨在确定血液样本保存时间与DNA数量和质量之间的相关性，并确定保存血液样本中的DNA是否可以作为模板进行进一步分析，即通过测量DNA的浓度和纯度来查看数量，通过扩增AMEL基因来查看DNA的质量。从储存的血液样本中提取 DNA 的方法对于生产高质量的 DNA 非常重要。两种常见的方法是使用 chelex 和商业试剂盒。 Chelex 方法使用树脂结合金属离子并去除蛋白质，而商业试剂盒则使用硅胶柱来纯化 DNA。试剂盒中存储了 9 个血液样本，商业试剂盒中存储了 9 个血液样本。该方法包括提取，然后用分光光度计测量 DNA 的浓度和纯度，基因组电泳，用 PCR 进行 DNA 扩增，以及 PCR 电泳。对DNA提取结果进行定量和定性分析。使用 IBM SPSS for Windows 版本 25 应用程序执行定量数据分析。定量测试采用分光光度法进行。使用重复测量方差分析检验 (Anova Test) 来处理浓度值，而使用 Krukal Wallis 检验 (Krukal Wallis Test) 来测试纯度值。根据琼脂糖凝胶电泳结果进行定性检测。使用 Chelex 方法发现 2022 个样本中的 DNA 含量最高，平均浓度值为 341.69 ng/µL。 2023个商业试剂盒样本的DNA质量最好，平均纯度值为1.797。所有样本均成功扩增并显示出雄性和雌性。关键词：牙釉蛋白，储存血液，DNA，提取。
什么是社会工作中的假设
假设的概念起源于古希腊语，表示对现象的拟议解释。在现代用法中，假设是必须测试或评估以确定其有效性的初始思想或解释。假设应伪造，可以通过观察证明它是错误的。即使被确认，假设仍然是临时的，不一定是确定的。在社会工作评估中，假设建设是至关重要的活动。从业者收到推荐人的推荐，受到实践智慧，个人价值观和正式知识等因素的影响，就开始形成假设。Munro强调了承认最小化错误的可能性的重要性。从业人员应考虑所有可能的假设并解决每个假设，只有在有明确的证据时才将其丢弃。评估过程应包括记录可能的假设，清楚地表明它们是临时的，并且基于当时的可用信息。计划信息的性质和来源可以帮助检验所有可能的假设，从而使从业者证明或反驳其有效性。在此阶段，从业者应该问：“我们担心什么？可能对孩子有什么危险或伤害？”如果我们的假设正确，需要发生什么？”本文讨论了社会工作者如何利用定性研究方法来更好地理解和解决诸如人际暴力之类的复杂问题。因果关系是指了解一个事件如何导致另一个事件。它突出了考虑此类研究中考虑主观经验和上下文因素的重要性。####原始文章：**标题：**有关社会工作研究方法的各种文章**作者/贡献者：** Jane F. Gilgun，Christopher M. Murphy，K。O'Leary，Cibele Cheron，Cibele Cheron，Julice Salvagni，Julice Salvagni，R.K. K. K. Colomby，R.K. colomby，R.K. colomby，desc，desc，s. s. s. s. s. s. s. shore n. sill n. shore n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n。 Davis，H。Leitenberg，Claudio Consuegra **出版年：**各个年份（1992，1994，2002，2022）在生活的任何阶段都可以有益，从而导致情感支持的关系。对儿童抗压力因素的研究随着时间的流逝而发展，从研究成人精神分裂症到确定儿童的危险因素。受研究范式影响的解释因果关系有不同的方法。实证主义范式具有客观性，而社会建构主义范式则认为真相主观。因果关系，这意味着报告人们对什么原因的看法。但是，如果多个人见证了一个事件并提供不同的解释，那么从社会建构主义的角度来看，这两种观点都是正确的。这种观点的重点是因果关系解释，其中涉及根据参与者的主观理解来描述现象。印度研究很强大，因为它对现象的背景有深刻的了解。研究参与者建立的关系的概念在科学界似乎是非常规的。这种类型的解释对于帮助我们在各种情况下估计真理至关重要。然而，印度研究的思想已经存在了几个世纪的哲学，并且仅在上个世纪被应用于科学。像牛顿和达尔文这样的著名科学家从未将真理视为主观，而是寻求普遍适用的客观性真实定律。实证主义范式主导了科学景观，研究人员寻求适用于所有人的广泛解释。名义上的因果解释非常强大，使科学家可以对未来事件进行预测，并将发现从较小的样本概括为较大的人群。例如，想象一个基于社区的非营利机构为残疾人服务。为了支持他们有关额外资金的论点，他们可以使用名义研究来表明以前的研究如何将基于社区的计划与更好的健康和就业成果联系起来。另外，印度研究将在这些计划中提供个人的故事和经验，从而详细介绍成为基于社区计划的一部分的生活经验。例如，一个人可能会分享他们在代理机构感到宾至如归的人，因为它像对待家人一样对待他们，或者帮助他们确保了第一支薪水。名义解释都具有价值，并提供了更深入的深度和名义方法，从而提供了更大的广度。在社会工作中，两种方法对于理解复杂的社会世界都是至关重要的。描述性研究可以提供统计数据，而解释性研究的目的是使用数学通用语言进行干净的“ X引起Y”解释。一名社会工作者帮助患有药物滥用问题的客户可能会通过探索个人的生活故事来寻求独立知识，而另一位社会工作者可能会使用名义上的研究来了解滥用药物的更广泛趋势。社会工作者也将其独特的物理环境或探究他们如何理解成瘾的方式来指导干预措施。名义上的研究可以通过使用依赖有关有助于解决此类问题的人的经常知识的循证疗法来帮助最大程度地减少危险因素并最大化药物滥用问题的保护因素。在名义上的因果关系中，学生可以通过认识到概括的特征，包括使用定量方法，演绎推理和解释性研究来了解如何概念化和设计其研究项目。名义上的因果关系旨在将现象减少到通用语言，数学，允许在社会世界中进行精确度量，但并非所有定量研究都是解释性的。inthototic因果关系，变量定义为一个自变量（原因），而另一个变量为因变量（效果）。这些关系的强度是通过统计意义（关系强度）来衡量的，反映在P值中，这有助于研究人员对他们的发现充满信心。假设形成应基于社会世界的现有理论或模型。例如，假设为临床客户提供温暖和积极的评价，促进治疗进展与卡尔·罗杰斯（Carl Rogers）的人文理论保持一致。这种方法例证了演绎研究，而先前理论为假设提供了信息。如果罗杰斯的理论是正确的，那么假设的关系应该成立。研究人员经常探索性骚扰等领域的因果关系。例如，对该主题的研究可能会提出，基于女权主义的观点，女性比男性更有可能经历特定的行为。在这种情况下，性别是独立变量，而经历骚扰的可能性是因变量。研究人员还可以假设变量之间的方向关系。研究年龄和对大麻合法化的支持之间的联系的研究可能旨在证明老年人不太可能认可合法化。这意味着随着年龄的增长，对合法化的支持减少。必须认识到假设形成可能具有挑战性。提出假设可以帮助澄清期望。但是，一旦数据收集开始，基于结果改变或更改初始假设是不道德的。如果一项研究发现年龄和对大麻合法化的支持之间没有相关性，那么即使挑战现有文献，这些信息仍然很有价值。它强调了进一步研究的必要性，以发现影响合法化态度的潜在因素。与研究中的协方差，合理性，时间性和虚假有关。我们的示例从图7.3中重点放在变量变化的协方差上。但是，这些不是艰难的规则。在我们的研究，对大麻合法化的年龄和支持都存在，但相关性并不一定意味着因果关系。合理性是声称一个事件使另一个事件可信的关键。我们发现，来自不同一代人的人们对大麻的态度有所不同，嬉皮时代的人培养的人更加开放。建立时间性或因果关系的顺序也很重要。在这种情况下，年龄先于对药物政策的意见。支持大麻合法化不会导致一个人的年龄，因为它们是两个不同的概念。此外，研究人员需要研究非宽容性，这是在关联出现因果关系时发生的，但可以用另一个因素来解释。例如，我们发现较旧的人群往往对合法化的支持较少，这可能是由于先前使用的大麻而不是年龄。这被称为第三个变量问题，其中真正原因是最初未考虑的变量。控制变量用于说明这些虚假关系的影响。通过测量和控制外部因素，研究人员可以提供更准确的结果并排除其他解释。通常存在一种相关性意味着因果关系的误解，但实际上，仅必须满足三个标准才能被视为因果关系：变量必须变化在一起，关系必须是合理的，原因必须先于及时的效果。但是，研究人员很少声称自己以绝对的确定性证明了他们的假设。相反，他们说他们的假设是否得到了支持。为了建立因果关系，研究人员可能会诉诸于印度方法，这些方法的重点是个人经验和解释，而不是对较大的人群进行概括。独立因果关系受到人们的故事的束缚，通常是通过单词来表达的，而不是使用数学语言来减少复杂的社会现象。根据研究，诸如一年中的时间之类的因素有时会导致高冰淇淋销售和增加溺水死亡之间的明显关系，而马萨诸塞州的其他变量（如工资增加）可能与哈瓦那的价格变化有关。但是，必须考虑存在可能解释观察到的关系的其他变量的存在。最终，研究人员经常通过讨论无效的假设或探索其发现的替代解释来客观地证明因果关系的挑战。一些研究人员解释视觉或表现艺术以了解社会现象，而大多数社会科学研究依靠单词数据。但是，我预测，印度因果关系将用于描述性或探索性研究。是否有必要进行解释性研究建立名义上的因果关系？探索性和描述性定性研究可以确定某些因果关系，但实际上它们对参与者的经历的描述受到时间，环境和主观经验等各种因素的影响。作为社会科学研究人员，我们的工作是准确地描述参与者故事中的模式。让我们考虑一个例子：当被问及为什么成为社会工作者时，我会说这是由于我对高中以来对心理健康的兴趣，再加上第二次实习顾问的建议。这不是一个简单的解释，但它提供了使我成为社会工作者的复杂因素的洞察力。如果我们就他们的决定采访了许多社会工作者，我们可能会注意到模式。我们可能会发现，许多人由于个人经验，积极的互动或帮助他人的愿望而开始了职业。没有一个因素至关重要；取而代之的是，在解释人们的故事时，数据中出现了与上下文相关因素的网络。在单词数据中查找模式是归纳推理的关键。研究人员收集数据并注意模式，这些模式为社会工作理论提供了信息。独立因果关系类似于仅适用于特定参与者，环境和时间时刻的小“ T”理论。虽然它们可能不适用，但它们为该领域提供了宝贵的见解。研究和位置导致更高级的理论，这些理论解释了各种环境的现象。这使定性研究人员使用基于个人的解释来进行理论发展或通过归纳推理创建新理论。相比之下，定量研究人员通过基于现有知识（大t或小t）的假设来采用一般模式进行理论测试，并通过数学（演绎推理）对其进行验证。在研究家庭和性暴力时，可能会遇到权力和控制轮。该模型说明了权力和控制与身体暴力关系的运作方式。是根据明尼苏达州德卢斯（Duluth）对性和家庭暴力进行的定性讨论进行的，这是从参与者那里获得的见解，而不是研究人员的先入为主的观念。随着定性询问的展开，随着研究人员从参与者的贡献中学习，假设变得更加清晰。一旦从定性数据中发展出理论，就可以使用定量研究来检验该理论。例如，研究人员可能假设具有传统性别角色的男性更有可能从事家庭暴力，与权力和控制轮模型保持一致。定性理论可以激发定量项目的假设。与形式标准（协方差）建立因果关系的一般模式不同，基于个人的解释依赖于较少的僵化标准。研究人员认识到诸如互惠关系或非流行性之类的复杂性，并承认原因并不总是很简单。然而，在二世解释中突出的关系应保持合理和协方差。的假设比可检验的预测更为暂时。 研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。 定性研究可以定量测试。的假设比可检验的预测更为暂时。研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。定性研究可以定量测试。随着研究人员在整个定性研究过程中学习更多信息，这些假设可能会发生变化。在与参与者进行研究时，他们可能会介绍其他人讨论的新概念。作为创新因果关系的专家，研究人员应开放，以相应地调整他们的问题和假设。印第安和名义上的方法构成了研究设计元素的“两个篮子”。主要是，将一个篮子的组件与另一个篮子结合在一起是没有意义的。使用定量方法来解决学科问题，无法提供所需的深刻理解。知道一个人在抑郁症状指数上的得分并不能解释抑郁症对他们意味着什么。定性方法通常不用于演绎推理，因为他们寻求参与者的观点而不是测试现有理论。有定性研究以定量方法检验理论和社会建构主义研究。关键范式中的研究人员可以根据他们的问题而适合任何一个水桶，重点是人们从压迫力量中解放。印度研究的重点是主观性，上下文和意义，而名义研究则侧重于客观性，预测和推广。在定性研究中，目标是了解特定实例的众多原因。在定量研究中，目标可能是了解更多的一般原因而不是特质。对于致命的因果关系，这种关系必须是合理的，不宽容的，并且在其及时的原因之前。假设是理论的陈述，描述了研究人员对变量之间关系的期望。选择性或名义因果解释的选择需要考虑方法，范式和推理。取决于您是否寻求名义或双学因果解释，您可能会采用特定的研究设计组件。因果关系是指一个事件将导致另一个事件，随后的事件。控制变量是可能影响您研究结果的潜在因素。要检查变量之间的关系，数据分析控制统计效应。这突出了共同体的独立变量和相关变量的变化，这意味着它们一起改变。因变量依赖于自变量的变化来产生结果。通过将发现从样本概括为较大的人群，研究人员可以对更广泛的趋势提出主张。假设根据现有知识提出了预期的结果。存在两种研究方法：印度，详尽地探讨了个人观点；和名义上的，它提供了适用于所有人的普遍解释。为了使索赔合理，它们必须从逻辑上遵循数据。虚假关系似乎是因果关系，但可以用第三个变量来解释。统计意义表明研究人员对数学关系的信心。时间性要求引起效果。理论建设涉及通过归纳推理创建新理论，而理论测试涉及从现有理论中开发假设，并在数学上验证它们。
碳水化合物的定性和定量分析PDF
碳水化合物的定性分析。碳水化合物的定性和定量测试。碳水化合物的定性和定量分析。碳水化合物定量分析。碳水化合物PDF的定性分析。碳水化合物是在动物和植物中都可以发现的复杂分子。它们的特征是其化学配方cn（H2O）N，其中n代表碳原子和水分子的数量。这些化合物通过氧化提供了能量，并用作储存的化学能源。除了作为主要能源外，碳水化合物还在细胞成分的合成中起着至关重要的作用。碳水化合物分为三个主要类别：单糖，二糖和多糖。单糖由包含3至7个碳的单个碳水化合物分子组成，而二糖是通过将两个单糖连接在一起而形成的。多糖由许多单糖单元组成。当我们食用碳水化合物时，它们在我们的体内分解，最终形成水和二氧化碳，释放出用于各种身体功能的能量。多余的碳水化合物可以在肝脏中存储为糖原或转化为脂肪。植物通过光合作用产生碳水化合物，该过程利用来自太阳的能量来从水和二氧化碳中构建这些化合物。单糖结构可以使用Fischer投影来表示，这显示了分子中每种手性碳的立体化学。这有助于轻松比较单糖结构。例如，葡萄糖和半乳糖是两个糖，它们的名称不同，因为它们在碳4。在溶液中，大多数单糖作为环状半含量存在，其中醛或酮基在同一分子的另一端与一个羟基反应。有两种主要形式的D-葡萄糖：α-D-葡萄糖和β-D-葡萄糖。这些结构在解决方案中不断互相互连。化学测试可以确定糖是否还原。还原糖含有一个游离的异源碳，该碳可以与Fehling的试剂（如Cu2+还原引起的红色变红）反应。Barfoed的测试相似，但与各种糖的反应不同。Seliwanoff的测试涉及脱水，并形成带有酮的樱桃红色复合物，而Aldose的反应较慢。化学测试还可以识别特定类型的碳水化合物。例如，碘形成带有淀粉的蓝色复合物，表明淀粉糖或其他螺旋盘绕的多糖。产生的颜色取决于多糖的结构和碘溶液的强度/年龄。与酵母配对时，许多碳水化合物可以进行发酵，从而产生乙醇和二氧化碳作为副产品。C6H12O6→2 CH3CH2OH + 2 CO2（G）发酵用于酿造啤酒和葡萄酒，在这里生产的酒精可作为所需的结果。但是，并非所有糖都可以用酵母作为食物来源。注意：有些测试需要热水浴。确定在存在酵母菌的情况下发酵哪些糖，哪些糖不得进行，您将进行一系列测试。发酵的证据将表现为二氧化碳气体的进化。在每个测试中，一个含有酵母和要测试的糖的溶液将被困在倒置的小试管中。几天后，检查测试管中的气泡形成。如果存在，则表明发酵发生。二糖和多糖暴露于酸或特定酶时可以水解。当水解二糖时，其产物是单个单糖。多糖在水解后产生葡萄糖，麦芽糖和葡萄糖的混合物。如果完全水解，则产品将是葡萄糖。在本实验中，您将水解蔗糖，然后测试是否存在还原糖。您还将水解淀粉并同时测试减少糖和淀粉。实验过程中始终戴安全护目镜。在实验的结论中，将所有废物处理在指定的无机废物容器中。在热板上加热几个烧杯，在需要时准备好它们。1。发酵：本部分描述了如何制备测试。大型测试管已被标记并填充了要测试的每个溶液。将一个小试管倒置在每个大型试管中，使其完全填充溶液。记录演示开始的日期和时间。接下来是Barfoed的测试！大型试管的每个顶部都被覆盖并倒置，以便内部的小试管完全充满溶液。加入并溶解到每个试管，0.5 g的碳水化合物样品，50 mL实验室水和0.02-0.03 g的酵母菌。检查小型测试管中的任何气泡。如果存在，则表明在反应过程中产生了气体，在管中发生了表示发酵。您的任务是进行一些观察！在实验的这一部分中，您将测试已知的葡萄糖，果糖，乳糖，蔗糖，淀粉的样品，并将其与未知成分样品进行比较。您将使用三种不同的测试：Fehling的测试，Barfoed的测试和Seliwanoff的测试。在Fehling的测试中，您将与6 ml溶液B混合6 mL溶液A，以创建Fehling的溶液。然后，在包含未知样品的每个试管中加入2 ml的该组合溶液，以及一些已知样品进行比较。将管子在沸水浴中加热5分钟，并观察发生的事情。如果您看到红色沉淀形式，则表示正反应。您将在每个试管中将每种溶液与3 mL barfoed的试剂混合1毫升。然后，将管子在沸腾的水浴中加热5分钟，观察发生的事情。如果看到红色沉淀形式，它也表示正反应。请注意沉淀出现需要多长时间。最后，您将使用Seliwanoff的测试！然后，加入4毫升Seliwanoff试剂并充分混合。记录您的观察结果！5。6。将每种溶液添加10滴以在包含未知样品的每个试管中测试，以及一些已知样品进行比较。在沸腾的水浴中加热管子，直到看到颜色变化（这可能需要大约10分钟）。记住要仔细观察并记录您做出的任何结果或观察结果！碘测试：我们将测试葡萄糖，果糖，乳糖，蔗糖，淀粉，水，并将其与未知成分样品进行比较。首先，将每种溶液的1 ml添加到7个标记的测试管之一中。然后，将3滴碘溶液添加到每个管中并混合。比较颜色并记录您的观察结果。水解：该部分分为三个部分（6A-C）。在6A中，我们将在试管中将0.5 mL 3 M HCl与5 ml的1％蔗糖溶液混合。在沸腾的水浴中加热20分钟，然后冷却并用1 M NaOH中和混合物，直到在pH纸上测试中性。将该溶液的8-10滴转移到小试管中。接下来，将1毫升Fehling溶液A与1 mL Fehling溶液B混合，然后将其添加到包含水解的蔗糖的小试管中。在沸水浴中加热几分钟。记录您的观察结果。6b：在这一部分中，我们将在试管中将3 ml的1％淀粉与0.5 mL HCl混合。在沸水浴中加热10分钟，然后冷却并用1 M NaOH中和混合物，直到在pH纸上测试中性。将该溶液的8-10滴转移到小试管中。在沸水浴中加热几分钟。2。接下来，将1毫升Fehling溶液A与1 mL Fehling的溶液B混合，然后将其添加到包含水解淀粉的小试管中。记录您的观察结果。6C：使用步骤6B的剩余溶液，将1 mL传递到小试管中，并加入3滴碘溶液。记录您的观察结果，并将它们与尚未水解的淀粉的结果进行比较。发布实验室问题：1。基于实验每个部分的结果，确定您的未知组件并解释原因。将蔗糖的Fehling测试结果与水解蔗糖的测试结果进行了比较。您的结果告诉您什么？3。重写文本：讨论了Fehling对淀粉和水解淀粉的测试的结果。此外，在淀粉和水解淀粉上进行的碘测试进行了比较。阐明了“还原糖”的概念。此外，检查了Seliwanoff测试和碘测试中的水的目的。绘制了α-D-Fructose和β-D-Fructose的结构图。 分析了一种与Fehling试剂，Seliwanoff的试剂和Barfoed的试剂反应的未知碳水化合物。 关于碳水化合物的结论是根据其反应得出的。 对蔗糖和乳糖，葡萄糖和淀粉的区分以及葡萄糖和果糖进行了区分的测试以及每种测试的解释。 最后，检查所有二糖都不会使用酵母进行发酵的原因。绘制了α-D-Fructose和β-D-Fructose的结构图。分析了一种与Fehling试剂，Seliwanoff的试剂和Barfoed的试剂反应的未知碳水化合物。关于碳水化合物的结论是根据其反应得出的。对蔗糖和乳糖，葡萄糖和淀粉的区分以及葡萄糖和果糖进行了区分的测试以及每种测试的解释。最后，检查所有二糖都不会使用酵母进行发酵的原因。（注意：重写文本在应用“添加拼写错误（SE）”方法时保持文本的原始含义和结构。）