钙调蛋白抑制剂预测模型研究

选用30个结构多样的caM抑制剂分子作为数据集,采用多元线性回归(MLR)方法及主成分回归分析(PCA)方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析,分别建立了各自的最优预测模型.结果表明:多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法?该方法所建模型统计结果良好(R2=0.952,SEE为0.289),应用于检验集时结果也比较令人满意(R2=0.941,SEP为0.295),模型表现出较强的可靠性和预测性.     

噻吩和三唑酮类Chk1抑制剂的特征结构研究

检验点激酶1（Chk1）是一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,可使受损癌细胞发生细胞周期阻滞并促进DNA损伤修复,降低放射治疗对肿瘤细胞的杀伤作用。抑制Chk1活性可消除细胞周期阻滞,阻碍肿瘤细胞的自我修复,导致其有丝分裂紊乱最终凋亡。本文采用多元线性回归(MLR)和主成分回归分析(PCA)法,对164个噻吩和三唑酮类Chk1抑制剂分子的698个参数进行回归分析,分别建立定量构效关系预测模型。结果表明,多元线性回归中的forward法（向前选择法）是最佳建模方法,所建模型的预测能力较强（训练集R=0.851,检验集     

吡唑啉酮类衍生物对c-Met抑制活性的特征结构研究

肝细胞生长因子(HGF)/酪氨酸蛋白激酶(c-Met)介导的细胞信号是导致肿瘤细胞产生和转移的主要途径之一。c-Met抑制剂能够阻断HGF/c-Met信号,抑制人类肿瘤的转移发生。本文选用77个结构多样的吡唑啉酮类衍生物作为c-Met抑制剂分子的数据集,随机选取其中16个分子作为检验集,其余作为训练集,采用多元线性回归(MLR)和主成分回归分析(PCA)法对每个分子的648个参数进行回归分析,分别建立定量构效关系的最优预测模型。结果表明,多元线性回归中的逐步筛选法是最佳的建模方法,其所建模型统计结果良好(R2=0.81,SEE=0.37),应用于检验集的结果也较理想(R2=0.83,SEP=0.42),模型可靠性和预测能力较强,能直观反映影响活性的主要因素。此模型的确立有助于指导新型高效c-Met抑制剂药物的筛选和开发。     

基于定量结构-性质关系方法预测氨基酸的比旋光度

运用定量结构-性质关系(quantitative structure-property relationsh ip,QSPR)方法对人体必需的氨基酸比旋光度进行了预测,同时运用交互检验(LOO)方法对所建立的模型进行了检验。应用启发式算法对描述符进行筛选并建立线性回归模型,所建立的模型的相关系数(R2)为0.918,但分别用 1、-1代表左旋和右旋的分子手性后,重新建立多元线性回归模型,其相关系数(R2)变为0.970。本研究所建立的QSPR模型为预测手性化合物比旋光度提供了一种有效的新方法。     

紫杉烷二萜类化合物的定量构效关系研究

紫杉醇是从紫杉或红豆杉树中提取的一种天然抗癌原料药,具有独特的抗癌机理。由于紫杉醇的种种限制,开发具有更高抗癌活性的类紫杉醇药物具有广阔的前景。紫杉烷二萜是以紫杉醇为母体,通过对其结构的不断修饰得到的一些二代紫杉醇类化合物。本文选用30个结构多样的紫杉烷二帖类化合物作为数据集,随机选取其中24个作为训练集,其它分子作为检验集,采用多元线性回归法(MLR)及主成分回归分析法(PCA)对每个化合物的195个分子参数进行回归分析,分别建立了定量构效关系的最优预测模型;并用检验集检验了所建模型的预测能力。结果表明,多元线性回归法所建模型与主成分回归法所建模型相对比,发现逐步筛选法为最优建模方法。该方法所建模型统计结果良好(R=0.782,SEE=0.202),应用于检验集时结果也比较令人满意(R=0.764,SEP=0.114),模型表现出较强的可靠性和预测性。模型的建立和主要影响因素的确定有助于指导新型紫杉醇类似物药物的筛选和研发。     

噻吩和三唑酮类Chk1抑制剂的特征结构研究

检验点激酶1(Chk1)是一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶,可使受损癌细胞发生细胞周期阻滞并促进DNA损伤修复,降低放疗对肿瘤细胞的杀伤作用。抑制Chk1活性可消除细胞周期阻滞,阻碍肿瘤细胞的自我修复,导致其有丝分裂紊乱最终凋亡。本文采用多元线性回归(MLR)和主成分回归分析(PCA)方法,对164个噻吩和三唑酮类Chk1抑制剂分子的698个参数进行回归分析,分别建立定量构效关系预测模型。结果表明,多元线性回归中的逐步回归(stepwise)是最佳建模方法,所建模型的预测能力较强(训练集R=0.85,检验集R=0.88),运用拓扑电荷指数、原子核片段等20个参数直观反映了影响活性的主要因素。此模型的确立对设计和开发新型高效Chk1抑制剂具有指导意义。     

基于电性距离矢量研究多氯联苯生物降解速率常数

通过多元线性回归和人工神经网络方法建立66种多氯联苯生物降解速率常数(K1)的定量构效关系(QSAR). 基于电性距离矢量(Mk),建立了lnK1的最佳三参数(M91、M25和M15)线性模型,其传统相关系数(R2)、交叉验证系数(Rcv2)分别为0.833、0.809。经R2、Rcv2、VIF、FIT、AIC检验,所建模型具有较强的稳定性和良好的预测能力. 将M91、M25、M15作为人工神经网络的输入层结点,采用3:10:1的网络结构,利用BP算法获得了一个令人满意的lnK1模型,训练集、验证集、测试集和总体的R2依次为0.991、0.995、0.997和 0.993。与多元线性回归模型相比,非线性lnK1-BP模型具有更好的预测能力。这两种回归方法相辅相成,线性回归方法为神经网络模型提供了具体的物理解释,而神经网络方法为线性模型提供了更准确的预测结果。     

醇类化合物热值改进剂的定量结构-性质关系研究

醇类化合物燃料作为一种新型的可再生清洁能源,目前是代替燃油及煤的优良环保型燃料.本文计算表征了醇类化合物热值改进剂的4个分子连接性指数和5个量子化学参数,用多元线性回归方法对参数进行了优化筛选,获得了醇类化合物热值改进剂的定量结构与热值性质的关系模型,其相关系数R为0.961.计算结果表明:与醇类化合物热值改进剂的热值显著相关的变量是最低空轨道能量ELUMO、最低空轨道能量与最高占有轨道能量差△E、总能量ET,预测值与相应的实验值较好吻合,所建模型具有良好稳定性和预测能力,与分子连接性指数等的相关程度较好.     

喷气燃料的化学组成与理化性质的定量关系研究

利用GC/MS分析了80个喷气燃料样品的烃族化学组成,将其分为直链烃、异构烃、环烷烃、芳烃、十氢萘五大类,并测定了燃料的密度、苯胺点、热值、冰点、闪点及沸程等主要理化性质.构建了喷气燃料组成和性质关系的数据库,考察了喷气燃料的烃族组成及沸程对各种性质的影响.结合Cookson等的理论,建立了八个模型方程,通过多元线性回归预测烃族化学组成与理化性质关系, 与已报道的其他方程比较,新模型的相关系数明显提高.     

全球新能源市场中的“香饽饽”

生物质成型燃料是将农林生物质原料(包括农作物各种残余物、林木枝叶及加工剩余物、草类、粪便等)进行加工,使其具有人们方便使用的形状、大小和密度。同其它形式的生物质能利用技术相比,生物质成型燃料技术因生产过程简单,其产品更容易直接使用。根据国际能源理事会预测,到2020年,在全球可再生能源中生物质能的比重接近60%,而生物质成型燃料则占生物质能利用的60%。目前,欧盟各国都建立了生物质成型燃料相应的行业标准、技术规范和产品标准,产业发展已经进入了成熟商业化的快速发展阶段。据统计,去年全球生物质成型燃料销售量达1.8亿吨,市场规模超过500亿欧元。在全球经济放缓的背景下,生物质成型燃料产业以年均18%的速度高速成长,已经成为全球新能源市场中的“香饽饽”。全球新能源市场中的“香饽饽”@高     

激光诱导击穿光谱结合CARS变量选择方法定量检测倍硫磷含量

利用双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测。采用二通道高精度光谱仪采集不同浓度倍硫磷样品在206.28~481.77 nm波段的LIBS光谱,并对光谱进行多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)及3点平滑预处理,根据偏最小二乘(PLS)建模确定最优的预处理方法。在此基础上,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选与倍硫磷相关的重要变量,然后应用PLS回归建立溶液中倍硫磷含量的定量分析模型,并与单变量定量分析模型及未变量选择的PLS定量分析模型进行比较。结果表明,相比单变量定量分析模型及原始光谱PLS定量分析模型,CARS-PLS定量分析模型的性能更优,其模型的校正集和预测集的决定系数及平均相对误差分别为0.969 4、15.537%和0.995 9、5.016%。此外,与原始光谱PLS模型相比,CARS-PLS模型仅使用其中1.9%的波长变量,但预测集平均误差却由9.829%下降为5.016%。由此可见,LIBS技术检测溶液中的倍硫磷含量具有一定的可行性,且CARS方法能简化定量分析模型,提高模型的预测精度。     

Transformations of biomass-derived platform molecules: from high added-value chemicals to fuels via aqueous-phase processing

Global warming issues and the medium-term depletion of fossil fuel reserves are stimulating researchers around the world to find alternative sources of energy and organic carbon. Biomass is considered by experts the only sustainable source of energy and organic carbon for our industrial society, and it has the potential to displace petroleum in the production of chemicals and liquid transportation fuels. However, the transition from a petroleum-based economy to one based on biomass requires new strategies since the petrochemical technologies, well-developed over the last century, are not valid to process the biomass-derived compounds. Unlike petroleum feedstocks, biomass derived platform molecules possess a high oxygen content that gives them low volatility, high solubility in water, high reactivity and low thermal stability, properties that favour the processing of these resources by catalytic aqueous-phase technologies at moderate temperatures. This tutorial review is aimed at providing a general overview of processes, technologies and challenges that lie ahead for a range of different aqueous-phase transformations of some of the key biomass-derived platform molecules into liquid fuels for the transportation sector and related high added value chemicals.     

生物油储存稳定性实验研究

对松木和玉米芯快速热解制取的生物油进行储存稳定性实验,经过储存老化后的生物油黏度增大,水分含量和固体颗粒物含量增加,pH值、热值、密度无明显变化。通过GC-MS对储存前后生物油中主要组分进行定量分析表明,生物油经过储存后,羟基丙酮、乙酸、糠醛等主要组分的含量明显下降,而2-甲氧基苯酚、4-甲基-2-甲氧基-苯酚、4-甲基-苯酚的含量有所上升。核磁共振的碳谱分析表明,经过储存后生物油中甲氧基碳和双氧-烷基碳的含量降低,而芳基碳和不饱和碳的含量增大,生物油的芳香度有所提高。     

乙烷脱氢共生电能-增值化学品固体氧化物燃料电池研究进展

天然气/页岩气供应大幅增加推动了全球由乙烷制取乙烯等增值化学品的发展,深刻改变着石化产业的格局,乙烷高效清洁地转化为更高价值化学品具有深远意义. 乙烷蒸汽裂解制乙烯是一项比较成熟的工业生产技术,但是这一过程存在耗能高、积碳严重、热力学平衡受限等问题. 电能-增值化学品共生固体氧化物燃料电池由于可以将燃料气自发反应转化为高价值化学品的同时释放电能的特点被广泛研究. 本文总结了采用共生固体氧化物燃料电池将乙烷电化学脱氢共生乙烯增值化学品和电能的最新研究进展,重点介绍了固体氧化物燃料电池在乙烷脱氢中的工作原理和优势以及电解质和电极材料的选择等方向的研究发展,表明通过燃料电池技术低能耗实现乙烷共生乙烯增值化学品与电能具有显著的优越性,在实现高效节能的工业化生产中具有非常巨大的应用潜力.     

柴油-生物质油乳化燃料最佳HLB值及理化性质研究

采用超声波乳化法制备柴油-生物质油乳化燃料,并研究了乳化燃料所需乳化剂的最佳亲水亲油平衡（HLB）值以及乳化条件对乳化燃料稳定性的影响,测定了乳化燃料的密度、黏度、闭口闪点、烟点、凝点和总热值等理化性质。结果表明,柴油-生物质油乳化燃料乳化剂的最佳HLB值为5.5~6.2;当乳化温度为50℃~60℃、单位容积输入功为180J/mL~300J/mL时,乳化燃料的稳定性最好;乳化燃料的密度、黏度、闪点和烟点随生物质油比例的增加而增大,而凝点和总热值则随生物质油比例的增加而降低。     

Alkali (NaOH) Pretreatment of Switchgrass by Radio Frequency-based Dielectric Heating

Radio-frequency (RF)-based dielectric heating was used in the alkali (NaOH) pretreatment of switchgrass to enhance its enzymatic digestibility. Due to the unique features of RF heating (i.e., volumetric heat transfer, deep heat penetration of the samples, etc.), switchgrass could be treated on a large scale, high solid content, and uniform temperature profile. At 20% solid content, RF-assisted alkali pretreatment (at 0.1 g NaOH/g biomass loading and 90°C) resulted in a higher xylose yield than the conventional heating pretreatment. The enzymatic hydrolysis of RF-treated solids led to a higher glucose yield than the corresponding value obtained from conventional heating treatment. When the solid content exceeded 25%, conventional heating could not handle this high-solid sample due to the loss of fluidity, poor mixing, and heating transfer of the samples. As a result, there was a significantly lower sugar yield, but the sugar yield of the RF-based pretreatment process was still maintained at high levels. Furthermore, the optimal particle size and alkali loading in the RF pretreatment was determined as 0.25–0.50 mm and 0.25 g NaOH/g biomass, respectively. At alkali loading of 0.20–0.25 g NaOH/g biomass, heating temperature of 90^oC, and solid content of 20%, the glucose, xylose, and total sugar yield from the combined RF pretreatment and the enzymatic hydrolysis were 25.3, 21.2, and 46.5 g/g biomass, respectively.     

两段式固定床富氧－水蒸气气化实验研究

以玉米芯颗粒为原料在两段式固定床气化装置上进行了气化实验,考察了当量比ER、富氧浓度OC和水蒸气配比S/B对气化温度、气化气组分、低位热值、气体产率、气化效率和碳转化率等参数的影响,并比较了两段式固定床与传统下吸式固定床的气化特性。实验结果表明,当量比为0.27时H₂的体积分数、CO的体积分数和气化效率达到最大值;增加富氧浓度能优化气化效果,但富氧浓度大于90%后,燃气质量和气化效率均提高不大;增加S/B能提高H₂的体积分数,但同时会降低CO的体积分数、气体热值、气化效率;当S/B为0.6时,氢气的体积分数达最高值33.3%,H₂/CO比为1.32;相比于传统固定床,两段式固定床气化可明显提高气化温度、氢气的体积分数、碳转化率和气化效率,降低焦油含量。     

松木预处理温度对生物油特性的影响

通过螺旋反应器低温预处理除去松木中的半纤维素和水分,然后用预处理得到的固体残渣来快速热解制生物油。固体残渣的化学组成分析和红外光谱分析表明,由于木质素含量的增加和炭化反应的发生,生物油的产率降低、焦和不可冷凝气的产率增加。随着预处理温度的升高,生物油水分含量减少,高位热值增加,运动黏度增加,密度增加,pH值先升高后降低,固体颗粒物含量增加。核磁共振碳谱分析表明,生物油的脂肪碳含量减少,芳香碳含量增加,芳香度增加。     

生物油酸性组分分离精制研究

生物油因水分含量高和呈酸性未能作为高品位能源直接规模化应用。利用分子蒸馏技术将生物油水分与酸性组分作为整体对象进行分离,既得到生物油酸性组分富集馏分,又获得了水分含量低、酸性较弱与热值较高的精制生物油Ⅰ（蒸馏重质馏分）与精制生物油Ⅱ（常温冷凝馏分）。同时,具体考察了精制前后生物油的pH值、热值和水分等参数的变化规律。研究表明,生物油的水分与酸性组分得到有效分离,精制生物油Ⅰ和Ⅱ的低级羧酸含量从原始生物油的18.85%分别降低至0.96%和2.2%     

稻杆的热溶剂提质及多级分离

采用1-甲基萘(1-MN)为溶剂,在不同温度下(250、300、350 ℃)对稻秆进行热溶剂提质及多级分离,获得3种主要固体产物:低分子量萃取物(soluble)、高分子量萃取物(deposit)和萃取残渣(residue),以及少量气体产物和液体产物。对各组分的元素组成、化学结构、物理化学特性等进行了详细分析,并采用ICP-MS测定了其碱金属和碱土金属(AAEM)含量。结果发现,低分子量萃取物收率随着温度的升高而增大,350 ℃时碳基收率达到33.48%。3种固体产物的碳含量和氧含量随着温度的升高而分别升高和降低,350 ℃时soluble、deposit的碳含量分别高达82.36%、80.59%,氧含量分别低至9.50%、12.03%,稻杆原样中高达86.99%的氧以H₂O或CO₂的形式释放。soluble几乎无灰,deposit的灰含量也低于1.50%。3种固体产物的高位发热量显著高于稻杆原样。FT-IR结果表明,稻杆热溶剂处理过程中除发生了脱水反应、脱羧基反应外,还有明显的芳香化反应。soluble和deposit的Na、Mg和K含量极低,而且随温度的升高其含量逐渐降低。总之,热溶剂提质及多级分离法实现了温和条件下的生物质脱水脱氧提质,并获得低灰低氧含量、高碳含量和发热量的多种产物,此方法有较好的应用前景。