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目的:利用六通道光纤药物溶出度过程监测仪,建立盐酸胺碘酮片剂的溶出度测定方法。方法:将6个光纤公共端部分别降入盛有900 mL0.25%十二烷基硫酸钠溶液的溶出杯,分别投入盐酸胺碘酮片,采用桨法,转速100 r·min~(-1),测定波长305 nm,参比波长为550 nm,通过计算机监视溶出过程。结果:光程6 mm,在305 nm 处胺碘酮于20.00~200.00 mg·L~(-1)范围内线性关系良好(r=0.9999),回收率试验与中国药典2000年版溶出度测定方法比较,2种测定方法无统计学意义(P>0.05)。结论:该法实现同时检测6片胺碘酮的溶出度,可直接从溶出曲线上提取相关参数;六通道光纤药物溶出过程监测系统原位、实时、连续、定量地反映了溶出迅速的特性,获得的数据信息更加完整、真实,相应软件的使用实现了体外溶出过程监测的自动化、智能化。 相似文献
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茹克亚·吐尔洪 《中国民族医药杂志》2006,12(4):68-69
《黄帝内经》是中医学最早的经典著作,奠定了中医学的理论基础。《内经》深入讨论了风、寒、暑、湿、燥、火等外邪.喜、怒、忧、思、悲、恐、惊等情志刺激,以及饮食、劳逸等多种致病因素所引起的疾病。还指出,人的体质状态与疾病的发生与演变也有着密切的关系。内伤病因是指因人的情志或行为不循常度,直接伤及脏腑而发病的致病因素。包括七情,劳逸,饮食等。体质系指形成于先天,定型于后天的个体在形态结构、代谢和生理机能上相对稳定的个体机体特性。 相似文献
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蜀葵花为锦葵科蜀葵属植物蜀葵Althaea rosea的干燥花,据记载不仅可以外敷消肿,还有润肺止咳、发汗平喘、消肿透疹、安神益心等功效,是维药中常用药材之一.目前针对蜀葵花有效成分研究甚少,尚无其挥发油化学成分及药理活性研究的文献报道.该文采用化学蒸馏萃取的方法,提取了蜀葵花挥发油;利用气相色谱-质谱联用技术对其化学成分进行了分离和鉴定;利用紫外-可见分光光度法测定了其对自由基的抗氧化活性,并通过滤纸扩散法检测了该挥发油的抑菌活性.实验结果显示,蜀葵花挥发油中含有近70种化合物,其化学成分较为复杂,且每种物质的含量均较低,主要为一些芳香族和脂肪族化合物及其衍生物.蜀葵花具有较强的抗氧化活性,对常见的菌种也具有很明显的抑菌效果,具有较广的抗菌谱.结果表明天然维药蜀葵花挥发油在医药、食品、化妆品等工业上将具有良好的应用价值,并为开发天然维药蜀葵花资源提供了重要的科学依据. 相似文献
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病原微生物引起的食源性疾病是影响食品安全的重要原因之一.为了掌握细菌性食物中毒的发生动向和规律,我们每年5-10月对和田地区餐饮业食品,特别是"三凉"食品进行监测.现将监测结果报告如下. 相似文献
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黄竞 徐丽 阿依姆妮萨?阿卜杜热合曼 海热萨?阿不力米提 维尼拉?吐尔洪 刘志 努尔阿米娜?依明尼亚孜 努尔比亚?阿布都热西提 艾克拜尔?阿布都热衣木 《检验医学与临床》2016,(Z2):22-25
目的:探讨维吾尔族骨髓增生异常综合征(MDS)患者粒、单核细胞免疫表型特点及其在诊断分型和预后中的临床意义。方法应用多参数流式细胞术(flow cytometry ,FCM ),对41例MDS患者和30例非MDS(non-MDS)患者粒、单核细胞免疫标志的表达率进行检测。结果 MDS与 non-MDS相比,粒细胞群比例显著降低(P=0.021),单核细胞比例显著升高(P=0.000);粒、单核细胞群比例在MDS亚型间均无显著差异(P>0.05);CD10、CD11b、CD15、CD16和CD66d在成熟粒细胞群表达显著增高(P值分别为:0.012、0.027、0.016、0.005和0.024),CD33、CD13、HLA-DR、CD56及CD117表达均无显著差异(P值分别为0.058、0.337、0.649、0.096和0.081),CD10在RAEB-II型表达显著低于RAEB-I型(P=0.001),CD13和 HLA-DR在RC-MD型表达显著低于RAEB-I和RAEB-II型(P分别为0.013、0.005和0.018、0.003),其余抗原亚型间比较均无显著差异(P>0.05);CD15、CD33和CD64在单核细胞群表达均显著升高(P值分别为:0.001、0.007和0.000),CD7、HLA-DR、CD14、CD13、CD61和CD56表达均无显著差异( P值分别为:0.075、0.066、0.408、0.153、0.137和0.322),所有抗原亚型间比较均无显著差异( P>0.05)。结论多参数FCM检测能够发现维吾尔族MDS患者粒、单核细胞异常免疫表型特点,为临床上对MDS患者诊断分型和预后评价提供更多有价值的客观信息。 相似文献
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颅内动脉瘤是一种常见的脑血管疾病, 如发生破裂出血可导致高致死率和高致残率, 因此开发能够准确评估颅内未破裂动脉瘤不稳定性风险的预测模型至关重要。随着人工智能技术在神经系统疾病领域的逐步应用, 使用该技术对颅内动脉瘤的不稳定性风险进行预测成为可能。本文旨在介绍应用人工智能技术预测颅内未破裂动脉瘤不稳定性风险的现状和展望。 相似文献