原位水热合成的二(2,4-二(对硝基苯)-1,3,5-环戊二烯铜配合物的实验和理论研究

以4-硝基对苯腈,氨水和铜盐反应于在原位水热条件下合成了二（2,4-二（对硝基苯）-1,3,5-环戊二烯铜配合物,通过单晶X射线衍射,元素分析,红外,核磁光谱和热重分析等手段对其进行了表征。结构分析表明,铜与四个源自原位合成的配体上的氮原子配位形成平面四边形构型。基于密度泛函的理论计算对配合物的热力学稳定性进行了阐释。     

离子液体中13-芳基-5,7,12,14-四氢二苯并[b, i]氧杂蒽5,7,12,14(13H)-四酮衍生物的绿色高效合成

在离子液体[bmim+][BF4-]中高产率的合成了一系列13-芳基-5,7,12,14-四氢二苯并[b, i]氧杂蒽-5,7,12,14(13H)-四酮类化合物。该反应操作步骤简单,离子液体易于与产物分离,并且离子液体可以循环使用。     

二茂铁-噻吩和联噻吩桥连吡啶盐类化合物的合成与电化学性质

设计并合成了3个二取代和三取代的二茂铁-噻吩、二茂铁-联噻吩吡啶盐类化合物： 碘化(E,E)-N-甲基-2,4,6-三{2-[5-(2-二茂铁乙烯基)噻吩-2-基]乙烯基}吡啶盐、 碘化(E,E)-N-甲基-2,6-二{2-[5’-(2-二茂铁乙烯基)-2,2’-联噻吩-5-基]乙烯基}吡啶盐、碘化(E,E)-N-甲基-2,4,6-三{2-[5’-(2-二茂铁乙烯基)-2,2’-联噻吩-5-基]乙烯基}吡啶盐。初步研究了这些化合物的电化学性质,结果表明,该类多取代二茂铁吡啶盐具有很好的氧化-还原可逆性,是潜在的电化学分子材料。     

人面果树皮中口 山 酮 化合物及其DPPH自由基的清除活性

从人面果乙酸乙酯提取物中分离出5个新的口 山 酮 化合物garcinenone A (1), B (3), C (4), D (7) and E (8)和7个已知化合物,其结构经过波谱技术,特别是2D-NMR技术来鉴定。Jacareubin (2), 1,4,6-trihydroxy-5-methoxy-7-(3-methyl-2-buteny1)xanthone (6), subeliptenone B (11) 和symphoxanthone (12)为首次从该植物中分离出来。在DPPH自由基的清除活性实验中,所有的化合物都显示抗氧化活性,其IC50的值在 6.0-23.2 mM。结果表明人面果是潜在的有前景的天然抗氧化剂。     

微量热法研究二价铅对两种不同土壤微生物的毒性作用

本次研究采用微量量热技术分析了铅对两种常见土壤微生物（假丝酵母菌、枯草杆菌）的毒性作用。实验结果表明,低浓度Pb(Ⅱ) (10.0 µg mL-1) 对两种土壤微生物的生长均有促进作用;而当Pb(Ⅱ) 浓度较高时（假丝酵母菌 20.0~320.0 µg mL-1、枯草杆菌20.0~160.0 µg mL-1）,微生物的生长则明显被抑制了,此时微生物的生长速率常数k与Pb(Ⅱ) 的浓度c呈现线性相关。同时,细胞干重法和浊度法也应用于本次研究中,并与微量量热曲线拟合,充分证明了微量量热技术对研究铅对土壤微生物毒性作用的准确性和有效性。     

取代苯丙酮肟衍生物的合成、QSAR研究以及优化

本文介绍了用结合化学、生物实验以及计算机辅助分子设计方法优化对瓜类白粉病毒有抑制作用的先导化合物的研究。用3－取代氨基－1－芳基丙酮－1－肟以及卤代烃合成了44个取代苯丙酮肟衍生物。生物测试的结果表示这些化合物大部分对瓜类白粉病毒有抑制作用。基于这些生物测试,对这44个化合物做了QSAR研究。根据所得CoMFA (rcv2, S 以及 r2 分别为0.577, 0.258, 0.962) 和 CoMSIA (rcv2, S 以及 r2 分别为0.583, 0.343, 0.932) 模型,设计了3个新化合物,而且预测结果显示,它们无致癌和致突变毒性。测试结果显示预测活性与实验活性相对应,说明这两个模型具有较高的预测准确率。     

Erratum to "Aerosol pollution in China: Present and future impact on environment"

PARTICUOLOGY regrets that the above paper was mistakenly classified as a ‘Review’ rather than an ‘Invited paper’ when originally published in volume 7, issue 6, 426–431.     

Adaptable Bayesian classifier for spatiotemporal nonparametric moving object detection strategies

Electronic devices endowed with camera platforms require new and powerful machine vision applications, which commonly include moving object detection strategies. To obtain high-quality results, the most recent strategies estimate nonparametrically background and foreground models and combine them by means of a Bayesian classifier. However, typical classifiers are limited by the use of constant prior values and they do not allow the inclusion of additional spatiodependent prior information. In this Letter, we propose an alternative Bayesian classifier that, unlike those reported before, allows the use of additional prior information obtained from any source and depending on the spatial position of each pixel.