关于一元酸准确滴定判据的商榷

化学分析教科书中给出的弱酸能被准确滴定的条件是cKa≥1.0×10-8。本文根据这一判据的来源(滴定突跃≥0.3pH单位),对一元酸体系的滴定情况进行了严格数学处理。计算结果表明,只有同时满足弱酸的浓度c1.0×10-3mol/L和cKa≥1.0×10-8条件下,弱酸才能被准确滴定。对于浓度极稀的酸溶液(c≤1.4×10-4mol/L),无论强酸还是弱酸都不能被准确滴定。对教材很少涉及的不同浓度酸碱互相滴定的情况也给出了有价值的结论。     

药物-靶标网络的节点角色表征

基于系统生物学的方法对药物及其蛋白质靶标进行网络化的系统研究将有助于我们从生物信息学的角度来理解药物研发的现况.     

互信息诱导子空间集成偏最小二乘在近红外光谱定量校正中的应用

在集成框架下,提出了一种联合自助采样和基于互信息变量选择的子空间回归集成偏最小二乘算法MISEPLS.此算法的核心是通过训练集自助采样和随后计算互信息的方式来引入成员模型的差异性.由于互信息量小于一个特定阈值的变量被淘汰,每个成员模型在原始变量的一个子空间得到训练.模型融合考虑了简单平均和加权平均两种方式.通过两个近红外光谱定量校正实验,与建立单模型的全谱偏最小二乘算法(PLS)和基于互信息变量选择的偏最小二乘算法(MIPLS)进行了比较.结果表明,在不增加模型复杂度的情况下,MISEPLS能建立起更精确、更稳健的校正模型.     

化学计量学研究及其应用

本文介绍了化学计量学的产生、发展、研究内容及主要应用,对有关工作进行了评述。     

主成分分析-支持向量机用于肝病分类模型

将主成分分析(PCA)用于肝功能检测数据特征提取,然后用支持向量机(SVM)对乙肝、丙肝、肝硬化、正常人样本建立分类模型。采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,调节核函数参数C及σ以建立最佳支持向量机模型。该模型对训练集的识别率为99.3%,对预测集的预测率为96.4%。结果表明:PCA-SVM法建立的肝病分类模型能较好的区分乙肝、丙肝、肝硬化及正常人,且分类效果优于传统支持向量机及人工神经网络(ANN)分类模型。     

基于Delaunay三角法的电压门控钾离子通道的分类和拓扑结构识别

本文构建了一个Delaunay模型对电压门控钾离子(Kv)通道进行预测。该方法通过建立一系列带有隐含变量的单纯形来分类电压门控钾离子通道,然后通过未知序列在主成分空间里面的投影来预测结构。结果表明该模型无论是在分类和结构预测上均可以得到很好的结果。     

Schiff碱非铂抗癌络合物初步筛选的荧光法研究

依据药物与DNA发生相互作用能抑制DNA的复制、合成和增殖且这种作用在体内与在体外的一致性,用荧光探剂溴化乙锭(EB,EthBr)示踪药物/DNA作用而提出了荧光筛选新方法。该法具有可靠性强、灵敏度高、操作简便、耗费很小、周期较短等特点,适合于抗癌药物的初步筛选。以所合成的Schiff碱非铂抗癌络合物为例,考察了方法的可行性,并进一步确定了Schiff碱络合物与DNA的结合常数K_M,发现其大小与抗癌活性顺序相一致。这一结果为解释络合物抗癌作用的生化基础提供了初步依据,同时还说明络合有利于抗癌并以载体或整体起作用。