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采用混合密度泛函B3LYP方法,在6-31G**水平上和URHF溶剂半径中优化乙腈溶剂中四种芳酰基硫脲及其氟离子复合物的几何构型,从几何结构参数、电荷布居、前线轨道、结合能以及热力学参数等角度探讨复合物形成过程中主客体间的相互作用,结果表明,芳酰基硫脲在乙腈溶液中识别氟离子是一个自发过程,识别作用主要是硫脲氮氢与氟离子的氢键作用。受体分子识别氟离子能力与取代基密切相关,以N-对硝基苯基-N’-对硝基苯甲酰基硫脲氟离子复合物最稳定。在基态结构的基础上用相同的理论水平计算了乙腈溶剂中四种受体分子及氟离子复合物的电子吸收光谱。结果表明,有取代基的芳酰基硫脲识别氟离子后的光谱行为变化大,有利于使用比色法检测阴离子。光谱理论计算值很好地反映了实测值,这为实验室开展工作提供了依据。 相似文献
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以硝酸镍为镍源,硫酸钴、硫酸铜、硫酸铝为掺杂原料,采用超声波辅助沉淀法分别制备了单元和多元取代纳米氢氧化镍。用X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、激光粒度仪(PSD)及电子显微镜(TEM、SEM)对样品晶相结构、形貌、粒度分布等进行了表征,研究了单元或多元取代对产物晶相及其结构稳定性的影响。结果表明,样品均为纳米级Ni(OH)2,随着掺杂元素种类的增多,其一次粒子变得细小,团聚加重,二次粒子粒径增大。样品中α-Ni(OH)2比例随取代元素增多而增大。相对于Co单元和Co/Cu双元取代,Co/Cu/Al三元取代的样品其晶相结构更稳定,在碱液中浸泡3周后仍为纯α-Ni(OH)2。在相同掺杂比例下,Cu取代比Co取代更有利于α-Ni(OH)2的生成,但Co取代的样品结构稳定性优于Cu取代的样品。 相似文献
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建立了反相高效液相色谱法(RP-HPLC)测定发酵液中赤霉素GA4,GA7的方法。探讨了流动相缓冲盐与甲醇的比例、缓冲盐pH、温度、流速等对两种赤霉素分离的影响,结果表明在Kromasil C18(250 mm×4.6 mm,5μm)色谱柱下,以V(甲醇):V(pH3.0,0.05 mol/L KH2PO4)=60:40为流动相,柱温35℃,流速1.0 mL/min,检测波长228nm,进样量20μL,分离度良好。GA4,GA7标准品质量浓度分别在0.1~8.0 mg/mL,0.1~3.0 mg/mL范围内线性关系良好,线性回归方程为Y4=1.58878+7.06978X4,Y7=0.48281+7.12931X7;GA4,GA7检出限分别为19.6,14.3μg/mL,平均加标回收率分别为98.8%,99.9%,相对标准偏差RSD分别为1.5%,0.34%。 相似文献
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基于探针底物法,将蚯蚓微粒体悬浮液加入至含有混合探针底物香豆素(50μmol·L^(-1))、安非他酮(25μmol·L^(-1))、阿莫地喹(50μmol·L^(-1))、右美沙芬(5μmol·L^(-1))的孵育体系中(微粒体蛋白质量浓度需控制在32~96 mg·L^(-1)内),于37℃孵育20 min后,加入甲醇终止反应,静置10 min后过0.22μm滤膜,采用高效液相色谱-串联质谱法测定对应的代谢物7-羟基香豆素、羟基-安非他酮、N-脱乙基阿莫地喹、右啡烷的生成量。根据相应代谢物的生成量分别评价蚯蚓CYP2A6、CYP2B6、CYP2C8及CYP2D6酶活力。采用Acquity UPLC HSS T3柱作为分离柱,以不同体积比的含1 mmol·L^(-1)乙酸铵的0.05%(φ)甲酸溶液和甲醇的混合溶液作为流动相进行梯度洗脱,串联质谱中采用电喷雾离子源正离子模式和多反应监测模式检测,并用基质匹配法配制混合标准溶液系列。结果显示:7-羟基香豆素、羟基-安非他酮、N-脱乙基阿莫地喹、右啡烷的质量浓度均在2.5~50μg·L^(-1)内与其对应的峰面积呈线性关系;对空白样品进行3个浓度水平的加标回收试验,回收率为73.7%~103%,日内相对标准偏差(RSDs,n=5)为2.1%~11%,日间RSDs(n=5)为4.6%~10%。方法用于分析分别暴露于多壁碳纳米管染毒土壤(暴露组)和普通土壤(对照组)21 d后蚯蚓体内4种CYP同工酶的活力,CYP2C8酶活力明显高于CYP2A6、CYP2B6及CYP2D6,暴露组中CYP2A6及CYP2C8酶活力显著(P<0.05)高于对照组,而CYP2B6及CYP2D6酶活力与对照组的无显著性差异,因此推测可将CYP2A6及CYP2C8作为一套生物标记物,用于定性诊断土壤的多壁碳纳米管污染。 相似文献
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In this paper, an approach to straight and circle track reconstruction is presented, which is suitable for particle trajectories in an homogenous magnetic field (or 0 T) or Cherenkov rings. The method is based on fuzzy c-regression models, where the number of the models stands for the track number. The approximate number of tracks and a rough evaluation of the track parameters given by Hough transform are used to initiate the fuzzy c-regression models. The technique effectively represents a merger between track candidates finding and parameters fitting. The performance of this approach is tested by some simulated data under various scenarios. Results show that this technique is robust and could provide very accurate results efficiently. 相似文献
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