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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--色谱—质谱联用仪数据处理关键技术的研究
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色谱—质谱联用仪数据处理关键技术的研究
 
     论文目录
 
中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·本课题的研究背景与意义第10-12页
   ·色谱-质谱联用技术第12-17页
     ·色谱-质谱联用技术的分类第12-13页
     ·色谱-质谱联用仪器的优势和数据处理的特点第13-14页
     ·国内外色谱-质谱联用数据处理技术发展的现状第14-17页
   ·本文的研究目的和内容第17-19页
第二章 基于折返法的 GC-MS 数据退卷积算法第19-45页
   ·GC-MS 谱图特点第19-27页
     ·单一化合物的 GC-MS 谱图第20-22页
     ·GC-MS 数据的表达第22-24页
     ·GC-MS 色谱峰重叠对 GC-MS 数据分析的影响第24-27页
   ·重叠色谱峰的折返分离算法第27-36页
     ·色谱峰折返分离算法的基础-差分算法第27-29页
     ·色谱峰折返算法原理第29-30页
     ·折返算法对色谱分辨率的改善效果第30-32页
     ·折返算法中移位值的选择第32-33页
     ·折返算法对随机噪声的敏感度第33-35页
     ·实验第35-36页
   ·GC-MS 数据折返退卷积算法第36-44页
     ·GC-MS 数据退卷积的矩阵运算第37-38页
     ·GC-MS 数据退卷积的折返算法第38-41页
     ·折返退卷积算法的实验验证第41-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 基于 K-medoids 聚类分析的 GC-MS 数据退卷积算法第45-58页
   ·K-medoids 聚类算法原理第45-49页
     ·K-means 算法和 K-medoids 算法原理第46-48页
     ·聚类算法的 Silhouette 评价[105]第48-49页
   ·基于 K-medoids 聚类的 GC-MS 数据退卷积算法第49-54页
     ·GC-MS 数据峰检测第49-51页
     ·GC-MS 数据质量色谱图的聚类算法第51-54页
     ·峰形校正第54页
   ·实验第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第四章 蛋白质在 HPLC-MS 分析中肽段保留时间预测模型的建立第58-81页
   ·蛋白质 HPLC-MS 分析的过程及数据特点第59-63页
     ·蛋白质分析的一般流程第59-60页
     ·蛋白质肽段质谱谱图特点第60-62页
     ·蛋白质的 HPLC-MS 分析中保留时间预测的意义第62-63页
   ·蛋白质肽段保留时间预测初级模型的建立第63-69页
     ·实验条件和样品第63-65页
     ·初级预测模型的建立第65-66页
     ·初级预测模型的优化第66-68页
     ·模型准确度的验证第68-69页
   ·保留时间预测模型的进一步优化第69-73页
     ·样品与实验条件第69页
     ·模型的多因素校正第69-71页
     ·模型的效果及应用第71-73页
   ·不同烷化剂下保留时间预测模型的修正第73-79页
     ·实验流程与样品第73-75页
     ·保留时间预测模型的修正第75-78页
     ·修正结果的分析与讨论第78-79页
   ·本章小结第79-81页
第五章 2D-HPLC 提取蛋白质 N 端和 C 端肽段的新方法第81-98页
   ·蛋白质保留时间模型中保留时间因子的分析第81-84页
     ·氨基酸在色谱不同离子配对试剂下保留时间因子的分析第81-84页
     ·蛋白质肽段带电荷性质分析第84页
   ·电荷数不同的蛋白质肽段分类法第84-92页
     ·不同带电荷肽段分离的实验设计第85-86页
     ·样品和实验条件第86-87页
     ·实验结果和分析第87-92页
   ·利用不同离子配对试剂组合提取蛋白质两端肽段的方法第92-97页
     ·不同酸性配对离子试剂组合提取蛋白质首末端的方法设计第92-93页
     ·实验样品和设备第93-94页
     ·实验结果分析第94-97页
   ·本章小结第97-98页
第六章 总结与展望第98-101页
   ·研究工作总结第98-100页
   ·创新点总结第100页
   ·下一步的研究方向第100-101页
参考文献第101-111页
发表论文和科研情况说明第111-113页
附录 1第113-115页
附录 2第115-118页
致谢第118页

 
 
论文编号BS2203969,这篇论文共118
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