最新刊期
-
摘要：G四链体（G4）的拓扑结构多样性与其生物学功能密切相关，建立高灵敏度检测方法对解析其结构-功能关系至关重要。该研究系统评估耻垢分枝杆菌孔蛋白A（MspA）、气溶素（AeL）与α-溶血素（HL）三种纳米孔对G4的检测性能，成功构建以HL为核心的单分子无标记纳米孔G4传感体系。该体系可高效区分单链DNA（ssAf17）与平行结构c-Myc、反平行结构TBA及混合型结构H24A等不同拓扑类型的G4。针对c-Myc27bp阻塞时间过长的问题，通过在序列两端各引入25个腺嘌呤（A）构建c-Myc77bp结构，该结构在过孔过程中呈现特征性“二级台阶信号”，显著提升信号辨识度与过孔效率。该研究为G4拓扑结构单分子解析提供新策略，拓展了纳米孔技术在核酸高级结构分析领域的应用，可为相关疾病靶向药物的研发提供技术支撑。关键词：纳米孔技术;G四链体;单分子传感;拓扑结构区分;α-溶血素7|3|0更新时间：2026-04-30 -
摘要：通过比较不同提取溶剂、净化填料组合及定容溶剂比例的色谱响应差异，建立了铁皮石斛鲜叶和鲜茎中氯氟醚菌唑及其4种代谢物（1，2，4-三氮唑、三唑乙酸、三唑丙氨酸和三唑丙酸）的残留分析方法，并成功用于田间实际样品检测。样品经2%甲酸乙腈提取，盐析处理后，采用C18、GCB与MgSO4混合填料净化过滤，浓缩近干后用乙腈-5 mmol/L乙酸铵水溶液（体积比1∶1）定容，通过HSS T3色谱柱实现目标物分离，采用超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）检测，基质外标法定量。结果显示：氯氟醚菌唑在0.005~2 mg/L、代谢物在0.05~5 mg/L范围内，不同基质标准曲线的相关系数（r2）均不小于0.991 0；低、中、高3个添加水平下，平均回收率为73.1%~107%，相对标准偏差（RSD）为1.9%~10%；除4种代谢物在鲜茎中的定量下限（LOQ）为0.1 mg/kg外，其余LOQ均为0.01 mg/kg。大棚试验中，铁皮石斛喷施400 g/L氯氟醚菌唑·吡唑醚菌酯悬浮剂后，氯氟醚菌唑在鲜叶和鲜茎中消解均符合方程C=69.641 7e-0.093t（r2=0.983 2，半衰期7.45 d）和C=30.864 63e-0.052t（r2=0.905 3，半衰期13.33 d）。该方法准确、灵敏、可靠，满足残留分析的技术要求，可用于铁皮石斛实际样品中氯氟醚菌唑及其代谢物的残留检测。关键词：铁皮石斛;农药残留;氯氟醚菌唑;代谢物;超高效液相色谱-串联质谱法4|0|0更新时间：2026-04-30 -
摘要：肝毒性千里光碱（SEN）的快速检测对食品安全与公共卫生至关重要。该研究基于前期筛选获得的SEN特异性核酸适配体，构建了一种新型、免标记荧光适配体传感器。其设计核心在于利用硫黄素T（ThT）与适配体的特异性结合产生强荧光信号，当靶标SEN存在时，可竞争性置换ThT，导致荧光显著降低（“信号关闭”模式）。该传感器具有优异的SEN筛查能力，其检出限低至40 nmol/L，样本亦可在蓝光照射下直接观察，且特异性高。在蜂蜜实际样本中，该方法仍保持良好的线性响应（0~10 μmol/L，r²=0.98），检出限为414 nmol/L，加标回收率为99.2%~103%，相对标准偏差低于3.0%，证实了其在复杂基质中应用的准确性与可靠性。该研究发展了一种灵敏度高、特异性强、操作简便的SEN检测新方法，为食品及中药材中吡咯里西啶类生物毒素的现场快速筛查提供了具有潜力的技术平台。关键词：千里光碱;硫黄素T;荧光传感器;核酸适配体9|5|0更新时间：2026-04-30 -
摘要：通过水热法合成SnO2纳米颗粒并将其滴涂到掺氟氧化锡（FTO）上，再通过循环伏安法在电极上电聚合中性红（NR）成聚中性红（PNR）薄膜，制得PNR/SnO2/FTO光阳极。利用含氨基PNR和氨基化卡那霉素（KAN）适体（Apt）与戊二醛（GLD）交联剂的席夫碱反应，制得Apt/GLD/PNR/SnO2/FTO光阳极。基于Apt特异性识别KAN所致构象变化和空间位阻效应，实现了KAN的高敏PEC适体传感。利用光谱学、电化学和电子显微镜等法对所制材料和电极进行了表征。优化实验条件后，阳极光电流变化值与0.01 nM ~ 750 nM范围的KAN浓度的常用对数值呈良好的线性关系，检测下限（LOD，S/N = 3）为3 pM。将该法用于实际牛奶样品中KAN的检测获较好的回收率结果。关键词：光电化学;SnO2;聚中性红;适体传感;空间位阻效应;卡那霉素4|0|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：建立了燃气爆炸现场常见载体中痕量加臭剂的顶空-固相微萃取/气相色谱-质谱（HS-SPME/GC-MS）分析方法，系统研究了燃气爆炸现场复杂基质中的背景干扰效应。结果显示，四氢噻吩（THT）、甲硫醚（DMS）及乙硫醇（EM）的线性关系良好（r²>0.99），检出限为0.05~37.59 ng/g，加标回收率为87.3%~115%。日内及日间相对标准偏差（RSD，n=3）分别为4.4%~8.3%和4.2%~8.9%。采用质量比为1~200的梯度加标法构建干扰体系，建立了信号响应值随干扰物浓度变化的一阶指数衰减模型（r²⩾0.93），揭示了基质干扰下的信号抑制规律。结果表明，信号抑制的主导机制为涂层位点的竞争吸附，抑制强度呈现显著选择性：萘>甲苯>正十五烷；加臭剂的抗掩盖能力排序为：THT>DMS>EM。基质影响方面，棉纤维表现出最佳的抗干扰能力，而土壤的基质抑制效应最为显著。全尺寸模拟爆炸实验进一步证实，土壤与海绵凭借其微孔结构的物理包裹作用，在爆炸2 h后仍能检出THT。该文首次量化了常见基质的抗性边界条件，为燃气爆炸案事件调查及现场物证鉴定提供了科学依据与采样策略建议。关键词：燃气加臭剂;基质效应;HS-SPME/GC-MS;模拟爆炸实验4|0|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：建立了饮料、压片糖果、蜜饯、果冻4种基质 中比沙可啶环丙甲酰替代物和西布曲明二氯代异戊基替代物的便携式质谱分析方法。样品经甲醇超声提取，取适量提取液置于专用试剂盒中进行仪器测定。2种化合物在50~2 500 ng/mL范围内线性良好，相关系数（r2）均大于0.99，检出限均为0.5 mg/kg，定量下限均为2.5 mg/kg。在1、2、10倍定量下限水平下的平均加标回收率为80.2%~111%，相对标准偏差为10%~18%。采用该法检出2批次阳性样品，与液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）进行比较，西布曲明二氯代异戊基替代物和比沙可啶环丙甲酰替代物的含量相对偏差分别为10.6%和17.2%，表明两种方法结果一致。虽然便携式质谱法在灵敏度、精密度及线性方面低于常规LC-MS/MS法，但其操作简便、便于现场快速筛查，适用于非法添加物的初筛与现场监管，为食品安全监管提供及时有效技术支撑。关键词：便携式质谱技术;食品;新型减肥药物14|2|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：建立了气相色谱-质谱联用同时检测化妆品中81种香料组分含量的分析方法。样品以乙酸乙酯为溶剂超声提取，以DB-WAX毛细管色谱柱（30 m×0.32 mm×0.50 μm）进行分析，采用选择离子监测模式进行测定，根据保留时间和特征离子的相对丰度比定性、定量离子峰面积定量，以内标法计算含量。81种香料组分在0.5~10 mg/L范围内线性关系良好（r2>0.99），检出限（LOD）为1.0~3.0 mg/kg，定量下限（LOQ）为3.3~10 mg/kg。在10、40、100 mg/kg加标水平下，水基类、膏霜类、油基类3种基质中的回收率为80.2%~123%，RSD为0.80%~7.5%（n=6）。该方法操作简单、实用性好、灵敏准确，可应用于化妆品中81种香料组分的含量检测。关键词：化妆品;香料组分;气相色谱-质谱联用法;含量测定6|1|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：宰后肌肉糖酵解速率异常是异质肉（PSE/DFD）形成的重要驱动因素之一。磷酸甘油酸激酶1（PGK1）与丙酮酸激酶M2（PKM2）分别催化糖酵解过程中两步关键底物水平磷酸化反应，可在一定程度上表征宰后能量代谢状态。该研究以滩羊肌肉为对象，测定PGK1与PKM2的免疫反应性水平，构建可见-近红外高光谱成像（Vis-NIR HSI）结合二维相关光谱（2D-COS）的无损评估框架以增强关键谱段解析与模型可解释性。2D-COS识别出5个敏感特征波段（476、562、605、715和800 nm），其光谱响应可能与肌红蛋白状态变化以及水分结合状态/组织结构差异相关。进一步系统比较了多种预处理与特征提取方法在偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）以及卷积神经网络（CNN）中的预测效果。结果表明，结合变量组合群体分析-迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）的CNN模型表现最佳：PGK1预测集RP2=0.892 0，RMSEP=38.365 3，RPD=3.093 5；PKM2预测集RP2=0.903 0，RMSEP=18.177 8，RPD=3.265 9。基于最优模型实现像素级伪彩色可视化，直观呈现了不同贮藏阶段两种酶水平的空间异质性与动态变化趋势。本研究表明，Vis-NIR HSI结合2D-COS与深度学习方法可实现羊肉PGK1和PKM2水平的无损预测，为代谢相关指标的快速分级与过程监测提供技术支撑。关键词：可见-近红外高光谱;滩羊;磷酸甘油酸激酶1;丙酮酸激酶M2;二维相关光谱;深度学习;无损检测20|4|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：中药质量控制体系的建立对于阐明其药效物质基础、保证用药安全及提升复方制剂质量水平具有重要意义。传统的中药质量控制方法多依赖于“辨状论质”的外观鉴别以及对外源性成分的定性与定量分析，难以全面反映中药在体内真实的作用过程。仅凭体外化学成分的表征，不足以真实、准确地评价中药的整体质量与疗效。近年来，随着大语言模型等人工智能技术的快速发展，其知识整合与语义表征的优势为中药成分体内过程的精准预测提供了关键技术支撑。该文系统综述人工智能在中药体内成分预测与中药质量标志物（Q-marker）筛选中的应用，涵盖规则模型、机器学习、深度学习及多组学数据整合策略，并对人工智能驱动下的中药质量控制研究进行展望，以期为推动该领域向智能化、精准化方向提供参考。关键词：中药质量控制;人工智能;体内成分预测;中药质量标志物11|6|0更新时间：2026-04-29 -
摘要：为解决新精神活性物质结构多样化、传统检测技术谱库依赖性强、未知物识别弱的问题，该文基于机器学习模式和气相色谱-质谱联用技术，以卡西酮类新精神活性物质为例，选择气相色谱-质谱联用法分析得到的谱图特征为基础，结合分子结构与质谱分析裂解规律，通过总结、提炼碎片离子规律，构建二级分类特征，借助Python与PySide6，开发建立了新精神活性物质精准鉴识智能平台，实现了卡西酮类新精神活性物质的特征刻画。结果显示，建立的用于刻画卡西酮类新精神活性物质特征的智能分析系统，模型准确率为98.41%，精确率为94.03%，召回率为100%，特异度为97.88%，F1分数为96.92%，平衡准确率为98.94%。该方法兼具高识别精度与强可解释性等特点，不仅弥补了传统检测技术与模型的短板，而且为新精神活性物质鉴定提供了新的策略。关键词：卡西酮类;气相色谱-质谱;机器学习;特征刻画;Python11|0|0更新时间：2026-04-28 -
摘要：中药复杂体系包含小分子、蛋白质、多糖、高阶自组装体等多种化学成分。当前，这些成分的分析受限于谱库覆盖度不足与人工解析效率低下，制约了物质基础研究的深度。人工智能（AI）凭借强大的多源数据整合与深度表征学习能力，推动中药化学成分解析从“经验驱动”向“数据驱动”的新范式转变。该文系统综述了AI在中药成分分析中的学习范式和核心架构，重点剖析了分子表征学习方法、谱图数据处理策略以及在智能分析与化学空间拓展方面的前沿应用。最后，探讨了数据标准化、数据共享和多模态整合等关键挑战与未来发展路径。关键词：人工智能;中药化学成分;深度学习;表征学习;智能分析38|3|0更新时间：2026-04-27 -
摘要：人工智能深度融入中医辨证论治体系，正驱动其从依赖经验的传承模式向数据与知识双轮驱动的现代化范式演进。该文系统梳理了这一转型的核心路径：通过多模态技术实现四诊信息的客观化融合，利用时序建模与知识增强捕捉证候的动态演变与理论逻辑，并基于“方证相应”的智能计算实现处方的推荐、生成与优化，进一步结合网络药理学解析配伍机制与发现新药。尽管当前研究在数据质量、模型可解释性及临床验证层面仍存局限，但人工智能已为构建可计算、可验证且人机协同的中医智能诊疗系统奠定了坚实基础，有力推动了中医药的守正创新与科学发展。关键词：人工智能;中医药;辨证论治;四诊;处方推荐15|2|0更新时间：2026-04-27 -
摘要：该研究建立了一种固相萃取/高效液相色谱-串联质谱（SPE/HPLC-MS/MS）方法，用于同时测定乳制品中的多种全氟和多氟烷基物质（PFAS）。牛奶、酸奶和奶酪样品在提取前均进行冷冻干燥处理。采用有机溶剂进行3次涡旋振荡提取，每次30 min。其中，牛奶和酸奶首次提取使用甲醇，后续2次提取使用酸化甲醇，奶酪和乳清蛋白粉首次提取使用乙腈，后续2次提取使用酸化乙腈，随后使用弱阴离子交换萃取柱净化。酸化提取显著降低了基质效应，提高了方法的准确性和重复性。目标化合物在多反应监测模式下检测，采用同位素内标法定量分析。优化条件下，各目标PFAS在0.05~10 ng/mL范围内线性关系良好，相关系数（r2）均大于0.99，方法检出限为0.001 8~0.068 ng/g，定量下限为0.005 9~0.23 ng/g。待测物的回收率为31.0%~154%，相对标准偏差（RSD）为0.10%~20%。将该方法用于实际样品检测，PFAS在不同乳制品中均有检出，牛奶和酸奶中以全氟壬酸（PFNA）为主，奶酪和乳清蛋白粉中以短链PFAS为主，总PFAS浓度为小于检出限~3.31 ng/g。该方法具有良好的灵敏度和稳定性，可为乳制品中PFAS的污染监测及膳食暴露评估提供可靠的技术支持。关键词：全氟和多氟烷基物质;乳制品;固相萃取;高效液相色谱-串联质谱18|6|0更新时间：2026-04-24 -
摘要：为解决中药浸膏生产中依赖单一指标或经验判断浓缩终点的局限，该研究以血府逐瘀浸膏为对象，创新性提出“物理指纹图谱+机器视觉+大语言模型”多模态融合策略的智能质控体系。通过筛选密度、pH值等7项核心物理指标，并进行标准化处理构建物理指纹图谱；然后结合马氏距离剔除异常样本，使用“CRITIC-熵权-TOPSIS法”计算综合得分，并以0.6为合格阈值，将100批样本分为62批合格与38批不合格样本；同时采集并提取浸膏图像特征构建了6种机器学习模型，对比结果显示，XGBoost模型的性能最优，准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC分别达0.933 3、1.000 0、0.833 3、0.909 1、0.963 0。在此基础上进一步开发集成了大语言模型的智能评估平台，可在10 s左右完成分析并生成可操作的工艺建议。该体系为血府逐瘀浸膏提供了“客观分级-快速预测-智能建议”一体化质控方案，也为中药浸膏类中间体的多维度质量评价提供了可复用的技术范式，将有力推动中药生产向“数据驱动”转型。关键词：血府逐瘀浸膏;物理指纹图谱;机器视觉;大语言模型;质量控制66|58|0更新时间：2026-04-24 -
摘要：采用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱（UPLC-QTOF MS）检测涉嫌吸毒人员尿液中2-（2-氟苯基）-2-乙氨基环己酮（2-FXE）及其代谢产物。将尿液经乙腈稀释后离心，过0.22 μm滤膜后，使用UPLC-QTOF MS分析2-FXE及其代谢物，获得每种代谢产物的精确质量、特征离子、质量误差（ppm）和化学式。结果表明，尿液中2-FXE主要通过羟基化、羰基还原、脱氢、脱烷基化、氧化及其组合和葡萄糖醛酸结合等方式进行代谢，主要产生23种I相代谢产物和12种II相代谢产物，并给出了可能的代谢途径，其中羰基还原和葡萄糖醛酸结合代谢产物M32可作为2-FXE的标志性代谢产物。该文对真实案件中涉嫌吸毒人员尿液中2-FXE及其代谢产物和代谢途径进行了研究、归纳和总结，可为相关案件的检验鉴定提供参考。关键词：新精神活性物质（NPS）;2-FXE;尿液;超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱（UPLC-QTOF MS）;代谢产物21|39|0更新时间：2026-04-23 -
摘要：基于75批复方甘草片的高效液相色谱-二极管阵列检测器（HPLC-DAD）色谱数据，该研究提出并验证了一种3D指纹构建方法：将200~348 nm范围内的38个波长通过AI全谱积分融合，同时结合二值三谱法计算宏定性相似度（Sm）与宏定量相似度（Pm），以开展质量一致性评价。同时用标准曲线法和比率指纹法对9个药效物质进行了定量测定并进行差异比较。结果显示，与单波长220 nm指纹图谱相比，3D指纹在保持宏观定性一致性的同时显著提高了Pm的区分能力，主成分分析（PCA）与雷达图表明，其对批次与厂家的判别更敏感。同时，比率指纹法与标准曲线法在9个目标成分定量上高度一致（r>0.99），验证了定量策略的可靠性。3D指纹图谱融合38个波长检测信息，能较为全面和灵敏地表征复方甘草片的化学组成与质量差异，显著增强批次与厂家的判别能力。该方法与二值三谱法结合，为中药质量一致性评价与标准化控制提供了基于大数据的植物药质量一致性监控方法，为基于人工智能与大规模色谱数据的质量监测研究提供了实证支撑和可推广的技术路径。关键词：复方甘草片;二值三谱法;3D指纹图谱;质量一致性评价;多组分含量测定;高效液相色谱21|6|0更新时间：2026-04-23 -
摘要：为了同时实现高时空尺度分辨的材料超快动力学表征，该文自主设计并搭建了一套基于共聚焦显微拉曼荧光光谱仪的皮秒时间分辨超快荧光光谱测量系统，集成飞秒激光激发源、共聚焦显微拉曼光谱模块及时间相关单光子计数探测模块，通过光路耦合与信号同步采集，实现了亚微米空间分辨的拉曼光谱与成像、光致发光光谱与成像以及皮秒级时间分辨的荧光寿命测量。实验结果表明，该系统可获得皮秒量级的载流子复合动力学信息，同时支持拉曼与荧光的多模式扫描成像，构建了“空间-时间-光谱”三位一体的表征平台，为各类先进光电材料与器件的创新设计及性能优化，提供了关键理论支撑与实验范式。关键词：时间分辨荧光;拉曼光谱;共聚焦显微;光谱仪设计18|28|0更新时间：2026-04-23 -
人工智能驱动的中药质量控制研究进展 AI导读
摘要：中药安全性和临床治疗效果与其质量密切相关，但药材基原复杂、道地性差异显著等因素导致中药质量参差不齐，传统质量控制方法已难以满足质量评估的复杂性和多变性要求。人工智能（AI）凭借其强大的数据处理能力、精准的模式识别与智能决策优势，与现代分析技术相结合，为中药质量检测的标准化、快速化与智能化提供了新的技术路径。该文重点关注AI驱动下的中药智能检测技术和应用场景，介绍常见的现代分析技术与AI核心算法，从真伪鉴别、质量等级评估和有害物质筛查等方面概述AI在中药全产业链质量控制中的具体应用，并分析AI在质量控制领域面临的问题和挑战，以期为构建全流程智能化的中药质控体系，助力中药产业高质量发展提供参考。关键词：中药;质量控制;人工智能;机器学习;深度学习;数据处理28|8|0更新时间：2026-04-23 -
摘要：在蓖麻毒素相关公共安全事件的应急响应工作中，迫切需要开展蓖麻子地域来源的溯源分类工作。该研究建立了基于气相色谱-质谱的蓖麻子中脂肪酸分析方法和酶联免疫吸附分析的蓖麻毒素定量方法，对中国23个不同省份来源的100批样品进行了6种脂肪酸和蓖麻毒素的定量测定。以植物生理能量代谢特征为指导，引入3个能量特征参数（不饱和指数、油酸/亚油酸含量比值、毒素/脂肪酸含量比值），有效地结合了3种机器学习算法进行来源判别。模型评估表明，L1-正则化支持向量机模型在引入能量特征参数后及明确最小特征簇条件下的受试者工作特征曲线下面积分别为73.63%和71.95%，两者的测试准确率分别为70.37%和68.52%，外部验证集准确率均为75.00%，显示出良好的泛化性能。该研究证实了高丰度代谢组分在蓖麻子溯源方面的应用潜力，引入能量特征参数的机器学习也为基于生物学特征的数据挖掘提供了可行路径。关键词：蓖麻子;蓖麻毒素;脂肪酸;地理溯源;机器学习;能量特征参数9|6|0更新时间：2026-04-21 -
摘要：该研究基于超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS/MS），结合自建化学成分分子式库和特征碎片离子库，采用Python中的NumPy矩阵运算和Matplotlib绘图技术，开发了一套特征碎片离子m/z理论值自动比对算法，实现了对伤科接骨片中多成分的快速筛查与自动解析。结合标样比对与文献分析，深入探讨了各类成分的MS/MS裂解规律。利用该方法，从伤科接骨片中鉴定出77个化合物，包括28个三萜类、16个皂苷类、9个氨基酸类、9个黄酮苷类、6个生物碱类、6个脂肪酸类、2个环烯醚萜苷类和1个色素类成分。性能验证显示，该Python算法的检出率为100%，相对标准偏差（RSD）小于3.0%、误匹配率为2.5%。此研究可为该中药复方的药效物质基础和质量评价研究提供科学数据与技术支撑。关键词：伤科接骨片;超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱;Python算法;成分自动解析;质谱裂解机理11|4|0更新时间：2026-04-21
- 地址：广州市先烈中路100号 邮编：510070
- 联系电话：020-87684776,37656606 传真：020-87684776 Email：fxcsxb@china.com
- 技术支持由北京北大方正电子有限公司提供 粤ICP备12017312号-3
京公网安备11010802024621 - 本系统建议在Chrome、 IE9+ 以上版本浏览器阅读本站内容，360浏览器请切换至极速模式
- Cookies帮助我们提供服务并提供个性化体验。使用本网站，即表示您同意我们使用Cookies
- 总访问量：857690 今日访问量：594
0