Direct Chiral Separation of γ-Schizandrin Enantiomers by RP-HPLC Using Chiralcel OD-RH

采用反相手性色谱柱Chiralcel OD-RH(纤维素3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯涂敷在5μm硅胶上)建立了五味子乙素对映体的反相高效液相色谱拆分方法.考察了流动相组成、柱温和流速对五味子乙素手性对映体拆分的影响.以甲醇-水(90∶10)为流动相,流速0.5 mL/min,柱温20℃,检测波长254 nm,在Chiralcel OD-RH手性柱上成功拆分了五味子乙素对映体,其中R-构型先出峰.用Ink对1/T作图得到的Van’t Hoff曲线具有良好线性,相关系数(r)均大于0.99,计算了对映体与固定相相互作用的焓变以及焓变差值和熵变差值等热力学参数.结果显示,五味子乙素对映体的拆分过程为焓控过程,即氢键、π-π及偶极-偶极等作用方式对对映体的拆分起重要作用.     

4-(10-乙酰氧基-2-癸烯酰基)哌嗪季铵盐的合成及其抗菌活性

蜂王酸经醋酐酯化后与己基哌嗪发生酰化反应,再与不同的卤代烃季铵化,合成了8个己基哌嗪季铵盐(5a～5h),其结构经NMR,MS和IR表征。考察了5对乙酰胆碱酯酶(AChE),丁酰胆碱酯酶(BuChE),金黄色葡萄球菌的抑制作用,结果表明5对AchE和BuchE都有一定的抑制活性,其中5c对AChE的抑制能力最强(IC50=4.23μmol.L-1);5e对BuChE的抑制效果最好(IC50=2.81μmol.L-1);5c,5e和5f在用量为0.05g·L-1时,对金黄色葡萄球菌均具有较好的抑制作用。     

补阴类中草药中四种微量元素的测定

为测定补阴类中药中Zn、Fe、Cu、Mn 4种微量元素的含量,采用V(HNO3)+V(HClO4)=4+1混合酸常压微沸条件下消解样品,运用火焰原子吸收光谱法测定了补阴类中草药女贞子、桑寄生、木蝴蝶中Zn、Fe、Cu、Mn 4种微量元素的含量。结果表明,3种中草药Fe含量最高,Zn、Mn次之,Cu含量最低。该法的加标回收率在95.2%～105.4%之间,RSD<2.000 0%,具有良好的准确度和精确度。结果为这类中药保健作用的进一步开发提供了参考。     

《应用化学》29卷(2012年)投稿简则

《应用化学》是经国家科委批准向国内外公开发行的学报类期刊。《应用化学》由中国科学院主管,中国化学会和中国科学院长春应用化学研究所主办,科学出版社出版。着重报道化学及交叉学科有应用前景的创新性基础科学研究和创造性科研技术成果,介绍该领域中的新发现、新理论、新方法、新技术、新产品及相关科技信息,为推动应用化学学科的     

酰肼类抗结核病药物的3D-QSAR研究

采用三维全息原子场作用矢量(3D-HoVAIF)对115个酰肼类抗结核病药物进行定量构效关系(QSAR)研究.运用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLS)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行了深入分析和检验.MLR建模和PLS建模的复相关系数(R2cum)、留一法交互校验复相关系数(Q2LOO)以及外部样本校验复相关系数(Q2ext)分别为0.766、0.663、0.748和0.733、0.614、0.715.结果表明,3D-HoVAIF能较好表征抗结核药物分子结构信息,所建QSAR模型具有良好稳定性和预测能力,为抗结核病药物的研发提供一定的理论基础.     

张量对称类上诱导算子的y-数值半径(英文)

本文研究了诱导矩阵K(A)的y-数值半径ry(K(A))、y-可分数值半径ryχ(K(A))与范数A2、广义矩阵函数dχG(A)之间的关系问题.利用ry(K(A))及ryχ(K(A))的概念,得到了ry(K(A))、ryχ(K(A))、‖A‖2、dGχ(A)它们之间的两个不等式.     

拟线性双曲方程类Wilson非协调元的高精度分析

主要研究类Wilson元对拟线性双曲方程的逼近.首先证明了当问题的解u∈H~3(Ω)或u∈H~4(Ω)时,u与其双线性插值之差的梯度与类Wilson元空间任意元素的梯度,在分片意义下的内积可以达到O(h~2)这一重要结论.其次运用能量模意义下该元的非协调误差可以分别达到O(h~2)/O(h~3),即比插值误差高一阶/二阶这一性质,并利用对时间t的导数转移技巧,结合双线性元的高精度结果及插值后处理技术,获得了O(h~2)阶的超逼近性和整体超收敛性,从而进一步拓广了该元的应用范围.     

蚂蚁聚类算法在炮兵阵地选择中的应用

针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中,具有较强的可操作性,利于计算机实现,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

主编致辞

亲爱的读者、作者以及所有关心和支持《化学学报》的朋友们：你们好!《化学学报》创刊于1933年,原名《中国化学会会志》（Joumal of the Ctubese Chemical Society）,是我国创刊最早的化学学术期刊,1952年更名为《化学学报》,并从外文版改成中文版。目前,《化学学报》是由中国化学会和中国科学院上海有机化学研究所主办的学术类期刊,面向国内外发行,是中国自然科学核心期刊,也是中国第一个被美国《科学引文索引》（ScienceCitationIndex,sci）收录的化学类期刊。