三种烟草品种基因组DNA傅里叶红外光谱研究

利用傅里叶红外光谱(FTIR)研究三种烟草品种DNA的差异,旨在对烟草品种进行亲缘关系分析和品种鉴定。研究结果显示,三种烟草品种DNA红外光谱较为相似,均有四个明显的特征峰,1 103 cm~(-1)是DNA磷酸二酯键的对称伸缩振动,1 236 cm~(-1)是DNA磷酸二酯键的非对称伸缩振动,1 400 cm~(-1)是DNA糖苷键的伸缩振动,I 622 cm~(-1)是DNA中是胞嘧啶C4—C5=C6的环伸缩振动。通过平滑、标准化处理、二阶求导、提取主成分和系统聚类分析建立了DNA FTIR光谱数据聚类分析模型。使用该模型对三个烟草品种进行鉴定,鉴定正确率为100%。使用该模型对三个烟草品种进行亲缘关系分析,云烟87与K326聚为一类,距离系数为0.003,DNA相似度为99.7%,红大单独聚为一类。聚类正确率达100%。该项研究为烟草品种鉴定及遗传育种提供了参考。     

物理学咬文嚼字之五十二 Alloy成就人类历史

Alloy,和ally同源,结合的意思,汉译合金.Alloy不一定含有金属元素或是金属性的.合金成就了人类的历史.关于合金有许多未解之谜.     

"1"在中学数学中的妙用

自然数单位“1”是人类认识最早的一个数,它有一些特殊的性质,例如任意数乘以或除以1仍等于原数.解某些数学题时运“1”的某些特殊性质,可达到化繁为简,化难为易的目的.本文主要通过举例,从教师的角度探析在数学教学中如何引导学生巧妙利用“1”来简捷地解决问题.     

低同源性蛋白质结构预测

基因组计划在实施产生了大量的DNA序列信息,如何有效地利用这些信息来研究基因的产物－蛋白质的结构与功能成为引入注目的研究领域,同源蛋白质结构预测及蛋白质折工识别是在基因组水平上进行蛋白质结构预测的有效方法,酵母基因组中约有50％的基因可以通过这类方法来确定其表面产物蛋白质的结构[1],但是目前所采用的方法在低同源性蛋白质的结构预测方面尚存在较大困难。     

铝对人类智能的损害及其对策的研究

论述了铝对人类智能的影响。铝的来源主要包括环境铝,食物性铝,炊具中的铝和药源性铝。铝对人类智能危害的基本原理是铝可进入大脑,与脑神经结合形成脑组织神经原纤维缠结和老年斑。防治的方法是减少污染,及时应用铝络合剂排出体内的铝。     

人类基因组和DNA序列分析新进展

0世纪 90年代世界各国纷纷将人类基因组研究列为国家重大研究项目。很多人认为这是当代也可能是整个时代最重要的科学事业[1] ,因为它是全面揭开人类自身奥秘的划时代研究 ,对人类的生命和生存具有极其重大而深远的影响。1 990年美国制定了世界上最庞大的人类基因组项目 (Ｈｕｍａｎｇｅｎｏｍｅｐｒｏｊｅｃｔ) ,计划在 1 5年内投资 30亿美元 ,完成人类基因组全部脱氧核糖核酸 (ＤＮＡ)测序、定位及遗传学研究。由于计划庞大 ,人们称其为“人的阿波罗”计划。英国、日本和德国都有较大的人类基因组研究项目。我国在北京和上海分别建立了人…     

新课程理念下的教学过程设计实例

以新课程理念指导教学,着眼于从"知识与技能"、"过程与方法"、"情感态度和价值观"等方面提高学生的科学素养.从学生已有的经验和将要经历的社会生活实际出发,帮助学生认识化学与人类生活的密切关系,关注人类面临的与化学相关的社会问题,培养学生的社会责任感.     

BASF-魅力化学课程教学改革的尝试

化学是一门专业性很强且对人类享受的现代文明有决定性贡献的科学,但在化学与公众的关系上,化学人,尤其是身在大学的化学人却缺乏有效的沟通方式和手段.     

高效液相色谱-串联质谱联用测定人血液中的全氟化合物

采用HPLC-ESI-MS/MS联用技术,建立了分析血样中9种全氟化合物(PFCs)的方法.以13C4标记的PFOS (MPFOS)作为内标物.以C18反相柱为分析柱,甲醇、醋酸铵为梯度洗脱淋洗液,9种分析物包括全氟己烷磺酸(PFHxS)、全氟庚酸(PFHpA)、全氟辛酸 (PFOA)、全氟辛烷磺酸(PFOS)、全氟壬酸(PFNA)、全氟癸酸(PFDA)、全氟十一酸(PFUnDA)、全氟十二酸(PFDoDA)和全氟十四酸(PFTA),在15 min内即可达到良好的分离.在血样前处理中,采用MTBE液-液萃取和固相萃取相结合的方法,进一步净化样品以延长色谱柱寿命;比较了4种固相萃取小柱对全氟化合物的萃取性能,最终选定HLB柱(Waters).本研究还讨论了两种C18反相柱Acclaim 120(50 mm×4.6 mm, 3 μm)和Acclaim120 (250 mm×4.6 mm, 5 μm)(Dionex) 对PFCs的分析性能,在本实验条件下,两种色谱柱具有相似的分离性能及检出限,线性范围在0.1～50 μg/L之间 (r≥0.9957);对于血液样品该方法的检出限在0.03～0.8 μg/L之间.本研究将该方法成功地应用于血样实际样品中全氟化合物的测定,加标回收除PFTA较低外,其它化合物均在74.2%～118.1%之间.     

计算化学中的机器学习

机器学习带来的技术革命波及甚广,计算化学也从中受益.正确地将机器学习引入计算化学,有望突破现有方法在计算精度和计算效率上的瓶颈.本文针对计算化学中的机器学习方法及其应用,从势能面计算、分子动力学模拟和材料基因组工程中的分子设计三个方面进行了概述.