快原子轰击离子化质谱研究酚类化合物抗氧化作用

为了建立简便、快速筛选高效、低毒的新型抗氧化药物的方法,本研究采用快原子轰击离子化质谱( FAB-MS)对酚类化合物抗氧化作用强弱进行了研究。考察了基质、轰击时间和样本浓度对FAB-MS 谱中分子离子(M+·)相对强度的影响,研究了黄酮类化合物在FAB-MS谱中的I(M+·)/I([M+H]+)比值与其抗氧化活性的相关性。对12种酚类化合物的抗氧化活性进行了预测与评价,并与硫代巴比妥酸法( TBA)检测的脂质过氧化抑制率进行比较,验证 FAB-MS 方法的可靠性。结果表明,由 FAB-MS 获得的 I ( M+·)/I([ M+H]+)比值能较好地反映酚类化合物抗氧化作用的强弱,可以作为抗氧化剂的体外筛选或预测方法,有助于加速新型抗氧化药物的发现。     

固相微萃取/气相色谱/质谱联用测定水中的2,4-二硝基苯酚

研究了水中痕量2,4-二硝基苯酚的固相微萃取（SPME）方法,得到了2,4-二硝基苯酚的SPME最佳萃取条件：水溶液调pH2,并用NaCl他和,在室温下直接萃取30min,气相色谱／质谱分析时,纤维探针在270℃下脱附3min。所建立的方法适于快速、方便地测定水中2,4-二硝基苯酚,不需浓缩和预处理。     

超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法非靶向筛查苹果中苯脲类农药

建立了超高效液相色谱－四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q/Orbitrap HRMS）非靶向筛查苹果中苯脲类农药的方法。样品采用QuEChERS法提取净化,Acquity BEH C18色谱柱（100 mm × 2.1 mm,1.7 μm）分离,以甲醇和含0.1%甲酸的水溶液为流动相进行梯度洗脱,在电喷雾正离子模式下采用四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱进行检测。将13种苯脲类除草剂和9种苯甲酰脲类杀虫剂按化学结构分为4类。首先通过对4类22种典型苯脲类农药标准品的准分子离子和二级质谱碎片进行分析,总结苯脲类农药的质谱裂解规律如下：绿麦隆等9种苯脲类除草剂的主要特征离子碎片为m/z 72.044 59,可通过特征丢失中性分子二甲胺（m/z 45.058 03）产生特征离子碎片;绿谷隆等4种苯脲类除草剂可通过特征丢失中性分子甲醇［CH3OH］或卤化氢［HR1］（R=Cl,Br,F）产生离子碎片;除虫脲等7种含氟苯甲酰脲杀虫剂的主要特征离子碎片为 m/z 158.040 47、141.015 00,也可发生特征中性丢失2,6-氟苯甲酰胺结构［C8H3F2O2NH2］（m/z 183.013 21）;杀铃脲等2种含氯苯甲酰脲类杀虫剂的主要特征离子碎片为m/z 156.020 25、138.993 76、113.015 28。利用该方法对北京12份市售苹果进行非靶向筛查,在1份样品中筛查出绿麦隆。该方法可为快速筛查农产品中相似结构特征的苯脲类化合物提供参考。     

炭材料负载金属催化剂催化硅氢加成反应进展

炭材料具有比表面积大、孔径可调、取材广泛等优点,以其为载体负载金属活性组分制备硅氢加成催化剂极具发展前景.我们详细总结了近20年不同炭材料如活性炭、石墨与石墨烯、碳纳米管、富勒烯、卡宾等在硅氢加成反应中负载金属催化剂的制备方法、催化性能以及可能的催化机理,并对有望应用到该反应的新型炭材料载体进行了对比与展望.认为未来硅氢加成炭负载型催化剂的研究可聚焦于(1)探寻新型双金属活性组分以进一步提高催化活性;(2)研发更具优势的金属配体,明晰配体与载体、配体与金属之间的相互作用关系以提高催化选择性与稳定性;(3)结合科学可靠的催化机理研究,以期研发出更符合可持续发展要求的炭负载型硅氢加成金属催化剂,可使硅氢加成反应基本实现原子经济性.     

含有1,4,7-三苄基-1,4,7-三氮杂环壬烷的两个双核铜配合物的合成、表征及其与DNA的相互作用

合成了2个含有1,4,7-三苄基-1,4,7-三氮杂环壬烷（Bn₃tacn）的双核铜配合物：[Cu₂（Bn₃tacn）₂（m-bdc）（CH₃CN）₃（H₂O）₂]ClO₄（1）和[Cu₂（Bn₃tacn）₂（OH）₂]（ClO₄）₂（2）。配合物1由间苯二甲酸采取单双齿方式桥连Cu（Ⅱ）离子,配合物2由OH桥连。配合物1和2晶体均属于单斜晶系,分别为P2₁/c空间群和C2/c空间群。分别对2个配合物进行了红外光谱、紫外-可见光谱和元素分析表征。研究了配合物1与DNA的相互作用,对配合物2进行了循环伏安测试。     

延性单晶非均匀变形的三维有限元模拟

对延性单晶在拉伸载荷作用下的应变局域化和颈缩等非均匀变形过程进行了三维有限元数值模拟。将相关晶体塑性本构模型及一种新的数值积分方法补充到ABAQUS6.1商用有限元软件中。该方法的特点是，利用晶体塑性的动力学方程，获得一个关于晶体弹性变形梯度的演化方程，采用半隐式积分方案进行求解。本文推导出一种新的应力变本构矩阵。按此方式更新本构矩阵，计算速度和计算稳定性大大提高。加载方式，边界条件和变形程度等因素影响着滑移系的启动状况，这是平面模型所不能预测的。本文利用三维有限元方法模拟了不同取向下滑移系的启动状况，全面地考虑了FCC单晶材料12个可能滑移系在变形过程中的启动状况，合理地模拟了FCC面心立方单晶沿不同取向加载时晶轴旋转导致的应变局域化和颈缩等非均匀变形过程。     

基于二维光栅分光的同步移相干涉测量技术

为了干涉测量的抗振目的,提出了一种新的同步移相干涉测量方案并搭建了实验装置。整个测量系统在迈克耳孙偏振移相干涉仪的基础上,利用一个正交的二维光栅产生对称分光,选取对于理想光栅衍射效率一致的(±1,±1)级衍射光作为测量分光路,使之分别通过偏振方向依次相差45°的一个偏振片组,从而分别形成0°、90°、180°和270°相移的四幅移相干涉图,按照传统的四步移相算法,对被测波面进行了复原。分析了光强畸变和移相误差对系统的测量误差的影响。利用该系统测量一球面系统,结果与在ZYGO干涉仪上相比较,球面系统的均方根误差相差0.012λ,峰谷值相差0.051λ。     

碲基掺铒光纤放大器对于渐变输入信号的瞬态响应

为了抑制输出信号功率的瞬态波动,提出了调理脉冲信号边沿变化方式的思想.通过有限差分法数值模拟四能级模型下的粒子数速率-光功率传输方程组,理论研究了宽带碲基掺铒光纤放大器(Erbium-doped Tellurite-based Fiber Amplifier,EDTFA)对于低频脉冲输入信号的瞬态响应.研究表明,相比具有阶跃上升沿的方波脉冲,选择一个合适的渐变上升沿脉冲信号可以有效地抑制EDTFA输出端信号功率的瞬时上冲幅度.在多信道系统中,选择渐变的信道功率上传和下载方式,可以延缓其余信道输出功率的瞬态响应速度,从而为后续增益箍制技术的实施提供了便利.     

同位素稀释结合固相萃取快速测定动物组织中β2-兴奋剂

本文采用同位素稀释结合固相萃取技术,测定动物组织中特布他林、克伦特罗、沙丁胺醇、莱克多巴胺4种β2-兴奋剂。动物组织加同位素内标D3-沙丁胺醇和D9-克伦特罗,经甲醇提取后,正己烷脱脂,过SLS离子交换固相萃取柱净化,用BSTFA 1%(φ)TMCS衍生,采用GC/MS进行测定,内标法定量。实验表明,动物组织中添加2.0~10.0μg/kg浓度水平的β2-兴奋剂,方法回收率在72.5%~97.9%,相对标准偏差1.0%~11.4%,线性范围为12.5~500μg/L,样品中特布他林、克伦特罗、沙丁胺醇、莱克多巴胺最低检出限分别为0.5μg/kg、1.0μg/kg、0.5μg/kg和1.0μg/kg。     

Prediction of interaction between small molecule and enzyme using AdaBoost

The knowledge of whether one enzyme can interact with a small molecule is essential for understanding the molecular and cellular functions of organisms. In this paper, we introduce a classifier to predict the small molecule– enzyme interaction, i.e., whether they can interact with each other. Small molecules are represented by their chemical functional groups, and enzymes are represented by their biochemical and physicochemical properties, resulting in a total of 160 features. These features are input into the AdaBoost classifier, which is known to have good generalization ability to predict interaction. As a result, the overall prediction accuracy, tested by tenfold cross-validation and independent sets, is 81.76% and 83.35%, respectively, suggesting that this strategy is effective. In this research, we typically choose interactions between small molecules and enzymes involved in metabolism to ultimately improve further understanding of metabolic pathways. An online predictor developed by this research is available at . Electronic supplementary material The online version of this article (doi:) contains supplementary material, which is available to authorized users.