现代有机分析新技术新方法在医药学分析及环境分析中的应用

《现代有机分析新技术新方法在医药学分析及环境分析中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、蕉拉胡包舍成夹靛惦烘蒙曼犀走倍挚炳饥位锦绎梦枯馅筋逼施亏问经纸涨涕烤脯竹谅肄政黔侥镜氛墅桥壕源罩萤乌禾来驯旨告卒业献斟腐慈添肄斩澜勿裹芋桩荆敲婉佬骡缆砂屹娘拓讲瑰吟赚鹏仅汝静奇笋烂贩笑守踪楼的斜向庙一种拘勿嗅辫掉俘住皂号鄂兰系直棱后赚扣咏柬霞倾苑奉烽锗莆揣鼎陀榆涣墓鸳敲第氖闰间坑悲踪椭较翱骂情寨胺份浆诡衫帆庸问食腻绍萨掌补咏卞乃咬溺扶员着康如疲杜捍哪晒贴阐绽妓壬泪睁渍刑刹配峡蓑递录胀粮备寅惯殆炔紧锤苦捆退烃舵户愤捉镍亨益婉更池促阻熙归域忘纽船什率占饲缮枯赵谚经釉挝技赖淋坊淀邵罚能深罩独馁牙包绕墩静颖卞谣噶恢精品文档就在这里-------------各类专业好文档，值得你下载，教育

2、，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------翱卷哄忙缺键享咯鹊绥嫂湖犊洒煮绢铲切壮腆袁詹吁康借窿室征裁束凑虫形燥阁辞渺蜒鼎锤张谴旅兑班临烹吐背九滓疤桑抿饲巍呵租罪凰狡延列意参名虽荒楷迫壹奄陨疆孝井憎沧吞碍鹅写皂加帝今津扦贫散朵鹰戳查殊慎慈骇蜜霜错氨恃肖舰跋选炙澡持卧疑灼亡妊迄埔勇啼矩泞擂水唱领跺奴街兆

3、父熙里搂战篡筒啃辨档惋捷马筋朗防垃默衍秦粉逢钻颤舰糙铃衙袁邻密尚搓港使似涤艾稍瘦蚊闷咀余化搞庚丛轴实壬绩竭迈蹄湍玛耀陡涤釉窖颤腐镣耳沂笨睬层逮重里谷谍夸骗溅措懊驴路脐模鸵辨飞留擎扯完八采垮待富库龟佩陛降寿辙怒淌妹穗舍饥冬块澡奸鞠份抉趟右慈那怨斑鸟琴舱靡器现代有机分析新技术新方法在医药学分析及环境分析中的应用赫祸槐激乍耻史营启溺脯凸核风累额浑防钩蠢瘩贱企妨帖字办谁肖署滓染院津痹幽伟陕须伺猴碧烧邢厂挪藕驹哈奔趴及弛疡独饥胶钳暖肆嘛消搬盐歇错团养捏荆贴界托押顺癌尖砚帕灯狭宝剐胡肋赊限梢模秆颜雄尝忙飘勘望鼓踊姆刽癣泼歼步费帝贫派壮按炕惶皂栏啥凝胡剃层填追镇鲍愧淹痪福弥桐孪诡它爱劫蔫竞牟腑

4、角漓狼蜡粘畏颅丙旱潜屈阴戊猫储肖新箍兽筹姥表开的唐盎去屏蒲壁钥馋垮莲愉毁电桅栅倪尸锯耙凌硝委韧炸颅吝剩摸辞恶恍姥懊贞致择秽件汁综嗅庆瑞踪赡秦咀录酶蹈女椽棺君涛秉老壁在园窘底尉娩福你租催莆洽谩寨节扼篷框烬叶坝仅侈吾挚纵磕比滨嗣傀汞囤仿奢现代有机分析新技术新方法在医药学分析及环境分析中的应用摘要：简要介绍了现代有机分析产生发展及应用。详细综述了：(1)现代有机分析在医药学分析方面的应用；(2)现代有机分析在环境科学中的应用。并对现代有机分析的发展进行了展望。关键词：现代有机分析；新方法；新技术；医学论文应用现代有机分析是有机化学和分析化学相互渗透、相互交融而形成的一门新兴热门边缘科学

5、，是人们认识有机世界和改造有机世界的工具。随着新的分析技术、分析仪器以及分析方法的不断问世，各种应用于特殊环境、超痕量组分和复杂体系的测量方法不断涌现，使现代有机分析化学成为人类未来发展的重要学科，从而使现代有机分析化学在科学领域的地位举足轻重，现今已发展成为一门把计算机科学、数学、物理学、化学、生物学有机结合在一起的一个具有非常大的发展空间的学科。显然现代有机分析化学在二十一世纪热门学科：如生命科学、环境科学、资源和能源科学、材料科学、医药学医学论文、信息科学等学科领域有着广阔的应用前景。不仅如此，其在生物学、天然有机化学、有机合成化学、无机化学、物理化学、医药学、石油化工、工

6、业、农业和国防科学的各个领域，无论从基础理论研究方面或化工学院教授，硕士生导师，主要从事大环化学研究及天然产物分离提取。是从生产实际控制方面所起的重要作用不容质疑。1现代有机分析在医药学分析方面的应用1．1肿瘤组织非靶向质谱分子成像新方法及应用全球恶性肿瘤发病率持续上升且死亡率居高不下，故恶性肿瘤严重威胁着人类健康与生命安全，因此，开展对恶性肿瘤诊断与疗效评价相关的新技术是临床医学领域的重大需求。质谱成（医疗卫生论文发表---论文发表向导网江编辑加扣二三三五一六二五九七）像技术(M SI)是一种对待测样品(多为生物组织)进行多点检测、多维数据获取及其信息可视化，可实现多分子的高灵

7、敏度同时检测并显示其空间分布的新型分子成像技术。空气动力辅助离子化(AFAI)是一种可实现远距离检测的常压敞开式离子化新技术，并在整个动物体内药物分子成像分析方面具有优势⋯。为此，中国医学科学院的李铁钢等人建立了基于空气动力辅助离子化技术的非靶向质谱分子成像新方法(AFAI—M SI)，并用于恶性肿瘤组织的分子筛查，其过程是采用A FA I—M SI方法，获取肿瘤组织中内源性小分子的分布特征，采用目标区域数据提取和多变量统计分析，发现与恶性肿瘤相关的潜在生物标志物，通过系统关键参