Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Naturalny hydroksyapatyt - właściwości, zmiany podczas ogrzewania

Haberko K., Bućko M.M., Brzezińska-Miecznik J., Haberko M., Mozgawa W., Panz T., Pyda A., Zarębski J.

Materiały Ceramiczne

2004

R. 56, nr 3

93-97

Naturalny hydroksyapatyt ekstrahowano z kości zwierzęcych drogą ich traktowania gorącym roztworem Na-OH. Pozostająca po tej obróbce część organiczną kości utleniono w umiarkowanych temperaturach w warunkach ogrzewania preparatu w atmosferze powietrza. Pozostający po tej obróbce materiał wykazywał obecność grup węglanowych i niewielkiej ilości magnezu. Stosunek Ca/P w materiale świńskiej kości korowej był wyraźnie wyższy niż w stechiometrycznym hydroksyapatycie. Udział grup węglanowych zmniejszał się ze wzrostem temperatury prażenia. Równocześnie pojawiał się wolny tlenek wapnia (CaO). Pomimo tego struktura charakterystyczna dla hydroksyapatytu została zachowana. Transmisyjna mikroskopia elektronowa pokazała, że uzyskany opisaną drogą hydroksyapatyt ma postać krystalitów o rozmiarach mniejszych od 20 nm. Intensywny rozrost tych krystalitów obserwuje się w temperaturach > 750 stopni C. Równocześnie wypraski z tego materiału wyraźnie się kurczą.

Natural origin hydroxyapatite (HAp) was extracted from animal bones by their treatment with hot NaOH solution. The remaining organic matter oxidizes in air atmosphere at moderate temperatures. In the material of this kind carbonate groups and small amounts of magnesium were found. Ca/P ratio in pig cortical bones was higher than in the stoichiometric HAp. Fraction of carbonate groups decreases with temperature and CaO appears at higher temperatures, but structure of hydroxyapatite becomes preserved. Transmission electron microscopy showed that natural HAp powders consisted of nanosized crystallites (<20 nm). Crystallite growth becomes intensive at temperatures >750 Celsius degrees and simultaneously compacts of such powder show large shrinkage.

Remarks on using pattern recognition methods in biology

Międzobrodzki J., Panz T., Kasprowicz A., Tadeusiewicz R.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

2000

Vol. 20, no. 2

5-16

This paper makes an attempt to present new possibilities for biology, and especially for microbiology, which derive from applying the procedure used in a pattern recognition. There are straightforward advantages to this approach when compared to using standard statistical methods. Firstly, the amount of data needed for the pattern recognition procedure is much smalIer, and moreover, pattern recognition algorithms can deal with incomplete and even erroneous data. Secondly, pattern recognition method leads directly from raw data to strong and easy-to-interpret results that allow definitive statements on the results to be made as "the drug is effective" or "such a way of drug administration is more promising" . The classic statistical methods usually provide only numeric data, forcing further speculations and interpretation or demanding further tests, often failing because of insufficient amounts of data. This paper introduces the logic behind pattern recognition and explains the usefulness of this method in mathematical analysis and interpretation of biological experiments, especially in microbiology.

Przedstawiona praca jest próbą zaprezentowania nowych możliwości w biologii, szczególnie w mikrobiologii, a polegających na wprowadzeniu metody stosowanej w rozpoznawaniu wzorca. W porównaniu ze standardowymi metodami statystycznymi, prezentowana metoda przynosi bezpośrednie korzyści. Po pierwsze, liczba eksperymentów wymaganych do sposobu rozpoznania wzorca jest dużo niższa niż dla tradycyjnych metod statystycznych i co więcej, algorytmy rozpoznania wzorca radzą sobie z danymi doświadczalnymi częściowo niekompletnymi, a nawet błędnymi. Po drugie, metoda rozpoznawania wzorca prowadzi od danych doświadczalnych do obrazów populacji, które pozwalają na bezpośrednią ocenę skuteczności i wagi analizowanych czynników. Klasyczne metody statystyczne dostarczają zwykle tylko danych liczbowych wymagających następnych spekulacji lub prowadzą w zasadzkę nowych testów statystycznych często zawodzących z powodu niewystarczającej liczby danych. Praca przedstawia logiczny wywód rozpoznawania wzorca i wyjaśnia użyteczność tej metody w analizie matematycznej oraz interpretacji eksperymentów biologicznych, szczególnie w mikrobiologii.