黄原胶水凝胶的分子网络模型

本文结合二次采油中作为压裂液的黄原胶水凝胶,从其成胶机理着手分析,以Carreau-Bird模型为基点,在分子网络模型中引进了吸附反应动力学项以及计及流体触变性质的函数f(t),并把自由链、迷向链及破碎网络对应力的贡献模拟成牛顿性,从而导出本构方程。方程中的参数值由凝胶的粘弹性性质及非线性物质函数决定,用有约束的优化方法进行优化后得到,模型计算的结果与实验数据大致相符。     

反向分子设计方面涌现的新方法

在化学,物理,生物和材料科学中,分子设计是必不可少且无处不在的．然而,由极多候选分子组成的巨大空间需要新颖的优化方法去搜索,以便实现高效的分子设计．本文首先总结了分子设计领域内已发展成熟的优化算法,比如穷举算法、分支定界算法、蒙特卡罗类似算法及基因算法．通过若干有代表性的分子设计实例,我们介绍了上述算法的具体应用．其次,本文主要侧重于介绍最新发展的反向分子设计的策略,比如反向能带结构优化算法以及线性展开原子势场方法,并且对后者展开了详细阐述．线性展开原子势场方法选择了核电吸引势场做为优化变量,因为每个中性分子包含的原子类型和原子的空间位置均由此势场决定．本质上,核电吸引势场决定了分子以及分子的所有化学和物理性质．但是核电吸引势场本身不是一个任意的势场,它必须包含合理的分子结构信息．因此,此势场由原子的或者功能团的核电吸引势场做线性展开．通过优化线性展开系数,所感兴趣的分子性质得以最大化或者最小化,同时每个原子的或者功能团所对应的系数包含了最终分子的组成信息．基于密度泛函理论和一个简单的分子模型,我们成功地应用线性展开原子势场方法优化了分子的超极化率．然而,当所感兴趣的分子性质变得复杂或者线性展开中的功能团变得多样化,分子性质曲面也会包含更多的局部最优值．为了有效地搜索复杂的分子性质曲面,我们发展了梯度引导的蒙特卡罗算法．经典的蒙特卡罗算法每次随机地产生新的分子,而梯度引导的蒙特卡罗利用上述方法构造的分子性质曲面,首先计算当前分子所在处的局部梯度相对于所有官能团的展开系数,然后基于此梯度产生下一个分子,最后利用Metropolis规则接受或者拒绝新产生的分子．换句话说,梯度引导的蒙特卡罗算法是一个“半随机”的算法．我们首先应用梯度引导的蒙特卡罗算法,结合线性展开原子势场方法计算的局部梯度,优化了带有普林环的分子框架的超极化率．此外,对于任何一个可构造出分子性质曲面的全局优化问题,梯度引导的蒙特卡罗算法均可适用．比如,我们应用此算法优化了蛋白质的氨基酸序列并探讨了蛋白质的折叠问题．这些具体的应用实例证明了梯度引导的蒙特卡罗算法能够有效地搜索分子空间,根据所感兴趣的分子性质,筛选出最优的分子．总之,本文综述了反向设计的方法近况及其基本原理,将有助于促进分子设计的进程．     

药物分子设计和核酸的分子识别分析

分子识别分析理论应用于药物分子设计是新药开发的要求，也是分析化学一个极具潜力的发展方向，分子识别分析不仅为药物分子设计提供了生物大分子的组成，结构基基本信息，还为了解药物分子与生物大分子相互作用位点及作用方式提供了模型，本文评述了与药物分子设计中有关的核酸物质的分子识别分析，它们是设计好的抗癌药物的基础。     

二原子分子和三原子分子的周期表

门捷列夫元素周期表是自然科学中最重要的原则之一．然而,对于分子而言,却缺乏类似的表格．本文提出两个分别对应于二原子分子和三原子分子的周期表．这些分子周期表的格式和门捷列夫原子周期表相似．在这些表格中,分子依照它们各自的族数G和周期数P分类排列,G是价电子的数目而P则表示分子的尺寸．分子的基本性质,包括键长、结合能、力常数、电离势、自旋多重度、化学反应活性以及键角等等,都随着表中的G和P作周期性的变化．二原子分子和三原子分子的周期性因而被揭示开来．本文还进一步指出这种周期性是源出于分子的壳状电子构型．周期表中不仅包含了游离的分子,还包含了多原子分子中的“赝”分子．这些周期表可用来从本质上分类分子,广泛地预言分子的未知性质,了解在多原子分子中赝分子的作用,以及开拓新的研究领域,如芳香族、团簇或纳米微粒的周期性等．因此这些表格不仅能够引起多学科领域中科学工作者的关注,而且还能引起理科学生们的兴趣．     

基于发展初中生化学学科核心素养的“分子”教学设计 ——分子构成物质的模型建构与应用

基于化学学科核心素养理念,以宏观的实验数据和现象作为切入点,引出分子的性质与构成,在此基础上,重点介绍由分子如何构成物质的微观模型,再运用该模型解释物质的性质、变化与种类的宏观问题,并在此过程中培养学生化学学科核心素养。     

含一个手性碳的分子的旋光性和构型

一、引言物质的结构决定物质的性质,旋光性是分子的非对称结构表现出来的性质。它是非对称分子对左、右圆偏振光的折射度不同而产生的。这种不同与非对称分子中各基团的可极化度大小、排布方向和排列顺序有关,这必然与分子的波函数密切相关。在探讨旋光性与分子构型、     

单分子结的构筑及分子电导性质的测试

分子电子学已成为21世纪研究的热点. 通过将具有特定功能的分子连接在纳米尺度金属电极之间从而构筑包括分子导线、开关、整流器在内的各种分子尺度电子器件, 这引起了科学家们广泛的研究兴趣. 在分子电子学研究中, 构筑金属/分子/金属(MMM)分子结是研究分子器件中电子传输性质的关键. 尽管已经取得了很大的进展, 目前在纳米尺度下构筑稳定可靠的MMM分子结并测试单个分子的电学性质仍然面临很多挑战. 本文着重对单分子电学性质的测试技术和相关理论研究的最新进展以及存在的挑战做了概述.     

无机分子纳米材料的研究进展

无机分子纳米材料是至少在一个维度上为纳米尺寸的分子及以其为单元组成的材料。由于其特殊的结构和性质，这种材料可以作为未来纳米分子电子器件、小分子吸附及储存材料。本文将从合成、结构、性质、应用等方面, 结合最新进展对这一充满活力并有着应用前景的领域作一简要概述。     

具有分子机器、分子开关功能的自组装超分子体系

本文介绍了具有分子梭或分子开关性质的新型轮烷和索烃超分子以及具有分子机器功能的其它类型化学和生物分子的国际研究最新动态。     

药物头孢氨苄分子模板聚合物水中结合性质的研究

采用分子模板技术合成了以头孢氨苄为模板分子以三氟甲基丙烯酸和４－乙烯基吡啶同时为功能单体的分子模板聚合物。将得到的棒状聚合物研磨过筛后,运用平衡结合实验研究了头孢氨苄分子模板聚合物的结合性质,Ｓｃａｔｃｈａｒｄ分析表明,在所研究的浓度范围内,在聚合物中形成了两类不同的结合位点。头孢氨苄分子模板聚合物与其化学组成相同的非模板聚合物相比,有很高的结合容量。底物选择性实验表明,与其它结构相似的药物相比,     

分子纳米技术与金属有机分子纳米体系

基于超分子自组装的分子纳米技术是一种新兴的高新技术。本文从金属矢量操纵的自组装分子纳米体系、自组装的纳米微反应器与超分子催化和自组装金属超分子高分子纳米材料等三个方面评述了分子纳米技术及其在构筑金属有机分子纳米体系中的发展现状 ,进一步阐述了“金属矢量”的概念 ,并首次提出建立“自组装子工具箱” ,探讨了分子纳米技术的发展方向。     

Molecular Lamps and Molecular Golf Balls

The concave shielding of the active site of enzymes has been transferred to standard reagents of organic chemistry and concave reagents have been synthesized which possess a lamp-like geometry (concave 1,10-phenanthrolines 1–2, concave pyridines 3). The special concave geometry of these reagents is responsible for their selectivity in metal ion catalyzed (Pd-catalyzed allylations, Cu(I)-catalyzed cyclopropanations) and base catalyzed (acylation of alcohols by ketenes) reactions. For an easier recovery, these reagents have been attached to Merrifield polymers and to dendrimers. Higher generations of dendrimers loaded with concave reagents will possess a golf ball geometry.     

Molecular Engineering of DNA: Molecular Beacons

Molecular beacons (MBs) are specifically designed DNA hairpin structures that are widely used as fluorescent probes. Applications of MBs range from genetic screening, biosensor development, biochip construction, and the detection of single‐nucleotide polymorphisms to mRNA monitoring in living cells. The inherent signal‐transduction mechanism of MBs enables the analysis of target oligonucleotides without the separation of unbound probes. The MB stem–loop structure holds the fluorescence‐donor and fluorescence‐acceptor moieties in close proximity to one another, which results in resonant energy transfer. A spontaneous conformation change occurs upon hybridization to separate the two moieties and restore the fluorescence of the donor. Recent research has focused on the improvement of probe composition, intracellular gene quantitation, protein–DNA interaction studies, and protein recognition.     

从分子构造到分子构型和分子构象（上）

分子构造(constitution)是指分子中原子相互联结的方式和次序,过去长期以来称为分子结构((structure),根据国际纯粹和应用化学联合会的建议,改为“构造”。“结构”一词应用在广泛的范围,例如物质结构、原子的电子结构等等。     

Prediction of Molecular Properties Using Molecular Topographic Map

Prediction of molecular properties plays a critical role towards rational drug design. In this study, the Molecular Topographic Map (MTM) is proposed, which is a two-dimensional (2D) map that can be used to represent a molecule. An MTM is generated from the atomic features set of a molecule using generative topographic mapping and is then used as input data for analyzing structure-property/activity relationships. In the visualization and classification of 20 amino acids, differences of the amino acids can be visually confirmed from and revealed by hierarchical clustering with a similarity matrix of their MTMs. The prediction of molecular properties was performed on the basis of convolutional neural networks using MTMs as input data. The performance of the predictive models using MTM was found to be equal to or better than that using Morgan fingerprint or MACCS keys. Furthermore, data augmentation of MTMs using mixup has improved the prediction performance. Since molecules converted to MTMs can be treated like 2D images, they can be easily used with existing neural networks for image recognition and related technologies. MTM can be effectively utilized to predict molecular properties of small molecules to aid drug discovery research.     

Molecular spintronics

The electron spin made its debut in the device world only two decades ago but today our ability of detecting the spin state of a moving electron underpins the entire magnetic data storage industry. This technological revolution has been driven by a constant improvement in our understanding on how spins can be injected, manipulated and detected in the solid state, a field which is collectively named Spintronics. Recently a number of pioneering experiments and theoretical works suggest that organic materials can offer similar and perhaps superior performances in making spin-devices than the more conventional inorganic metals and semiconductors. Furthermore they can pave the way for radically new device concepts. This is Molecular Spintronics, a blossoming research area aimed at exploring how the unique properties of the organic world can marry the requirements of spin-devices. Importantly, after a first phase, where most of the research was focussed on exporting the concepts of inorganic spintronics to organic materials, the field has moved to a more mature age, where the exploitation of the unique properties of molecules has begun to emerge. Molecular spintronics now collects a diverse and interdisciplinary community ranging from device physicists to synthetic chemists to surface scientists. In this critical review, I will survey this fascinating, rapidly evolving, field with a particular eye on new directions and opportunities. The main differences and challenges with respect to standard spintronics will be discussed and so will be the potential cross-fertilization with other fields (177 references).