水液相环境下羟自由基诱导的苯丙氨酸分子损伤机理

在MP2/ SMD/6-311++g(3df, 2pd)//WB97X-D/SMD/6-311++G(d, p)理论水平上,研究了水液相环境下羟自由基诱导的苯丙氨酸分子的损伤机理。研究发现,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢、β-氢、苯环-氢以及羟自由基与苯环加成均可致苯丙氨酸分子损伤。势能面计算表明,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢和β-氢的最低能垒分别为68.4和89.3 kJ·mol^-1,羟自由基抽取苯环-氢的最低能垒为111.6 kJ·mol^-1,羟自由基加成到苯环不同位点碳的能垒大约在106.5~110.2 kJ·mol^-1,羟自由基（水分子簇）抽α-氢和β-氢是显著的放热反应。结果表明,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢是苯丙氨酸分子损伤的主要途径。     

水液相环境下羟自由基诱导的苯丙氨酸分子损伤机理

在MP2/ SMD/6-311++g(3df, 2pd)//WB97X-D/SMD/6-311++G(d, p)理论水平上,研究了水液相环境下羟自由基诱导的苯丙氨酸分子的损伤机理。研究发现,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢、β-氢、苯环-氢以及羟自由基与苯环加成均可致苯丙氨酸分子损伤。势能面计算表明,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢和β-氢的最低能垒分别为68.4和89.3 kJ·mol^-1,羟自由基抽取苯环-氢的最低能垒为111.6 kJ·mol^-1,羟自由基加成到苯环不同位点碳的能垒大约在106.5~110.2 kJ·mol^-1,羟自由基（水分子簇）抽α-氢和β-氢是显著的放热反应。结果表明,羟自由基（水分子簇）抽取α-氢是苯丙氨酸分子损伤的主要途径。     

水液相环境下α-丙氨酸Mn（Ⅱ）配合物旋光异构的理论研究

采用密度泛函理论的明尼苏达泛函2006（M06）和明尼苏达泛函2015（MN15）方法，结合自洽场理论的溶质全电子密度溶剂化（solvation model based on desity，SMD）模型，研究了水液相下两性α-丙氨酸二价锰配合物（Mn（Ⅱ））的旋光异构。研究结果表明，S-Ala·Mn²⁺（S-Mn（Ⅱ））可在a、b、c和d 4个通道旋光异构，a通道H以O为桥迁移，b通道H以O和N顺次为桥迁移，c通道H以N为桥迁移，d通道H以Mn（Ⅱ）为桥迁移。势能面计算结果表明，c通道最具优势，决速步能垒为220.8 kJ·mol^-1；a和b通道同为亚优势通道，决速步能垒为254.8 kJ·mol^-1；d通道为劣势通道，决速步能垒为293.3 kJ·mol^-1。在水分子（簇）作用下，c通道决速步能垒降至155.1 kJ·mol^-1；a和b通道决速步能垒降至165.8 kJ·mol^-1；d通道仍为劣势通道，且S-A·Mn无法在该通道旋光异构。水液相下S-A·Mn很难消旋，Mn（Ⅱ）用于生命体补充二价锰和α-丙氨酸具有较好的安全性。     

多种深度学习方法组合应用于小样本空间目标分类研究

随着近年来光谱探测仪器灵敏度、精确度和易用度的不断提升,光谱技术已经深入到各行各业的物质成分的鉴定与分析中。对于空间目标的光谱观测是传统光学观测的重要拓展之一,因其具有的非接触、无损伤等优点而备受关注,然而由于观测条件所限,空间目标的光谱数据量极小,通过传统方法对其进行分类分析达不到较好效果,必须探求提高分类精度的方法。首先,通过1.2 m空间目标光学望远镜上搭载的光谱相机终端获取空间目标高光谱图像;再通过天文学测光IRAF方法,提取空间目标的一维光谱数据;为对空间目标光谱进行分类,提出一种结合多种深度学习方法解决小样本数据量的空间目标分类问题。该方法应用密度聚类方法将空间目标粗糙分类,一维生成对抗网络方法增加空间目标数据,一维卷积神经网络方法将空间目标精细分类,三者组合进而达到较好的实验效果,整体精度约为79.1%（基于密度聚类、过采样、一维卷积神经网络方法组合、基于K-means、一维生成对抗网络、一维卷积神经网络方法组合和基于K-means、过采样、一维卷积神经网络方法组合的整体精度分别约为78.4%,77.9%和77.2%）。粗糙分类模型中,密度聚类方法比K-means方法整体精度平均高出约为0.67%;数据增广模型中,一维生成对抗网络方法比过采样方法整体精度平均高出约为1.52%;精细分类模型中,一维卷积神经网络方法二层网络比三层网络整体精度平均仅高出约为0.003%,但是运算时间更长。四种组合方法精度均高于单一方法。实验结果表明本文提出的组合方法在小样本空间目标类别未知情况下,可实现细分类且精度较高,为实现空间目标极小数据量下的图谱一体化分析,提供一定参考价值。