原子电性作用矢量用于呋喃糖核磁共振碳谱化学位移计算

从分子二维拓扑结构出发, 借助用于描述原子所处分子微观化学环境的原子电性作用矢量(Atomic Elementary Electronegativity Interaction Vector, AEIV)对25种呋喃单糖中共计148个等价共振碳原子进行了表征,并以此建立起用于模拟单糖分子¹³C NMR化学位移的两参数多元线性回归方程, 所得模型的复相关系数R_cum、交叉检验Q_LOO及均方根误差RMS分别达到0.907、0.901和6.757,并采用对半划分样本集交叉验证的方法来测试模型的稳定性能和预测能力. 结果表明AEIV能够很好的模拟糖类物质¹³C化学位移值.      

原子电性作用矢量用于吡喃糖化学位移计算

从分子二维拓扑结构出发,借助原子电性作用矢量(AEIV)描述原子所处分子微观化学环境,对54种吡喃单糖中共338个等价共振碳原子进行表征并以此建立起用于模拟单糖分子¹³C NMR化学位移三参数多元线性回归方程,所得模型复相关系数为R_cum=0.969 6. 为检验该模型对外部样本集预测能力,采用留一法(LOO)作交互校验(CV)检测,其复相关系数为Q_cum=0.968 7.     

应用糖基化碳量子点研究甘露糖与致病菌之间的相互作用

以柠檬酸为碳源,通过水热法制备得到荧光碳量子点(CQDs),基于其表面的—COOH,将4-氨基苯基-α-D-吡喃甘露糖苷以共价键的方式固定在CQDs表面,得到甘露糖基化碳量子点(Man-CQDs),并通过荧光竞争法,结合Scatchard方程计算了Man-CQDs与大肠杆菌JM109、大肠杆菌DH5a和沙门氏菌S.123443的结合常数Ka。实验得到CQDs的粒径为26 nm,最大发射波长为445 nm,荧光产率相较于54%硫酸奎宁为76%,Man-CQDs荧光强度与CQDs相比基本保持不变,通过苯酚-硫酸法计算得到Man-CQDs浓度为2.832 mmol/L,Man-CQDs纳米颗粒中甘露糖含量约为40%。根据Man-CQDs、D-Mannose与致病菌竞争结合实验,结合Scatchard模型方程,计算得到Man-CQDs与大肠杆菌JM109的结合常数Ka=2.39×103L/mol,Man-CQDs与沙门氏菌S.123443的结合常数Ka=1.17×105L/mol,Man-CQDs与大肠杆菌DH5a无有效结合。研究结果显示,该方法可用于甘露糖与致病菌非共价结合的结合常数测定,为研究糖与致病菌相互作用提供了参考。     

石墨烯负载Pt催化剂的制备及催化氧还原性能

采用直接化学还原法, 以金属钠为还原剂, 四氯乙烯为碳源, 在石蜡油中不经氧化石墨(GO)和氧化石墨烯(GrO)而直接制备石墨烯(Gr), 然后将Pt纳米粒子担载在Gr基体上, 得到Pt/Gr催化剂, 并对其催化氧还原(OR)性能进行了研究. 通过X射线衍射(XRD), 透射电镜(TEM)和电化学测试对合成催化剂的结构、形貌和电化学性质进行了表征. 实验结果表明: 所制备的Pt/Gr催化剂具有较好的分散性, 平均粒径为3.1 nm; 氧还原起始电位比商业JM-Pt/C催化电极正移了24 mV; 交换电流密度达到1×10^-3 mA·cm^-2, 是商业JM-Pt/C催化电极的2.5倍.     

微流控芯片在食品安全分析中的应用进展

微流控芯片技术可以实现从样品处理到检测的微型化、自动化、集成化及便携化,因而在食品安全检测方面展现出强大的发展活力。目前微流控芯片技术在农药残留、兽药残留、重金属、食品添加剂等食品安全检测方面已取得了一系列重要进展。该文着重介绍了微流控芯片技术在食品安全分析中的研究进展,并展望了其在食品安全分析中的应用前景。     

微流控芯片分析及其在酶抑制剂筛选中的应用*

微流控芯片以其消耗少、易于微型化和集成化等优点在酶分析领域占有重要地位。近年来随着新检测技术的不断出现,酶抑制剂筛选芯片的结构也从简单的“混合-反应”和“分离-检测”,变得更加多样化和多功能化。微流控芯片上分子固定化酶、细胞培养等技术的进步为微流控芯片上实现酶抑制剂的高通量和高内涵筛选带来了巨大优势。本文对用于酶分析的微流控芯片的种类和构型进行简介和归纳总结,重点讨论和综述了其在酶抑制剂筛选中的应用及其最新研究进展。     

原子电性作用矢量用于氨基酸化学位移计算

提出了用于表征分子内部化学微环境的结构描述子：原子电性作用矢量(AEIV)，并将其应用于20个天然氨基酸103个¹³C 原子核磁共振化学位移CS建模：δ =-190.514+7.352×ν₁+63.998×ν₂+49.252×ν₃+39.678×ν₄，取得优良效果. 模型值、留一法(LOO)和留分法(LMO)交互校验的复相关系数分别为R_MM=0.966 0,RLOO=0.957 7和R_LMO=0.957 7.     

一种新型手性分子电性矩边矢量(Vmedc)的设计及其应用

根据分子中不同类型原子间电相互作用的不同, 文中提出了一种手性分子电矩边矢量(Vmedc), 进一步拓展分子电矩边性矢量(Vmed)使用范围. 为检测该手性描述矢量的结构表达特性和模型预测能力, 分别对32个培哚普利拉类血管紧张素转化酶(ACE)抑制剂的对映结构体和7对苯基哌啶类σ-受体抑制剂进行考察. 32个ACE抑制剂多元逐步回归系数R＝0.913 (R2＝0.834, SD＝0.768, F＝33.875), 留一法交互检验为Rcv＝0.877 (Rcv2＝0.769, SDcv＝0.906, Fcv＝22.473), 具有较强预测能力; 继而用BP神经网络, 对60组随机样本(23∶9)进行留分法分析取得较好结果, 训练集平均为: RTraining＝0.931 (RTraining2＝0.967), 预测集为: Rcv＝0.918 (Rcv2＝0.842); 而对14个σ-受体抑制剂多元回归(R＝0.955, Rcv2＝0.849)获得与文献一致结果. 再用Fisher线性判别方法和BP神经网络对ACE抑制剂进行判别分析, 其活性分类88.89%正确(仅9号错误), 非活性分类100.0%正确, 总分类正确率为96.87%. 两个数据集测试证明该方法与其它文献方法相当, 这为定量构效关系(QSAR)研究提供一种新选择, 扩充了Vmed描述矢量应用范围.     

通过温和的镍腐蚀制备珊瑚状FeNi(OH)x/Ni作为一种一体化高效水分解电极

高效稳定并可同时催化析氧反应(OER)和析氢反应(HER)的非贵金属催化剂对于实现廉价水分解电解槽的商业化十分重要.虽然众多研究表明FeNi(OH)x是一种极具潜力的催化剂,但是在基础研究与更有实用前景的电极之间仍有许多空白亟待填补.比如,基础研究多基于薄膜电极,其催化剂内部导电性的影响通常可以忽略.而基于实用化的电极则需要负载较厚的催化剂膜以获得更多的活性位,与此同时,其催化剂内部导电性的不利影响将会增大.此外,物质传递方面也会出现类似的情况.因此,一些在基础研究中显示出高本征活性的催化剂,在更加接近实际应用的体系下难以表现出预期的高活性.对于这一问题,目前鲜有相关的研究报道.基于上述分析,本文报道了一种经济且环保的方法,以制备珊瑚状的FeNi(OH)x/Ni催化剂.在碱性条件下,该催化剂具有同时催化OER和HER,从而实现全水分解的能力.在催化剂的制备过程中,具有高本征活性的FeNi(OH)x纳米片借助Fe(NO3)3对Ni温和的腐蚀过程,被原位负载到珊瑚状镍骨架上.这些纳米片与电沉积制备的珊瑚镍骨架以及3D泡沫镍基底一起构成了一体化的析气电极.这样的电极结构有助于暴露活性位、电解质快速传递和气体产物的迅速释放.此外,与珊瑚状金属镍骨架的复合也有利于减轻较厚的催化剂薄膜所带来的导电性降低的负面影响.在1.0mol L-1 KOH溶液中,以FeNi(OH)x/Ni同时作为阳极和阴极而构建的对称电解槽表现出了优异的催化活性,只需要施加1.52 V的槽压即获得10 mA cm-2的催化电流密度.其活性甚至优于当前最佳的由贵金属催化剂RuO2和Pt/C构建的非对称电解槽所表现出来的活性(10 mA cm-2的槽压为1.55 V).本文提供了一种简便易行且十分可靠的制备更加实用、具有潜力且可负担的水分解装置的策略.     

氨基酸结构描述子矢量VHSE及其在肽QSAR中的应用

从20种天然氨基酸的50个物化性质出发，按照疏水、立体和电性特征将其分类后分别进行主成分分析，并将产生的得分矢量即VHSE(principal component score vector of hydrophilicity,steric，and electronic properties)作为氨基酸结构描述子用于肽的定量构效关系研究。与已有方法相比，VHSE描述子具有物化意义明确、结果更易解释等特点。应用该描述子并结合逐步回归变量筛选和偏最小二乘建模方法，在对苦味二肽和血管舒缓激肽促进剂等体系的定量构效关系研究中，均取得了优于已有文献的结果。