8β-hydroxyeremophil-7(11)-ene-12,8α(4β,6α)-diolide分子的晶体结构

运用层析法、结晶法从狭苞橐吾全草中分离得到艾里莫芬烷型倍半萜8β-hydroxyeremophil-7(11)-ene-12,8α(4β,6α)-diolide化合物,并通过质谱、核磁共振氢谱和碳谱、氢核-氢核相关谱、异核多量子相干谱和异核多键相干谱进行结构鉴定．其单晶经X射线衍射测试表明,其晶体属正交晶系,空间群为P212121,晶胞参数为: a=6．8519(5),b=10．7191(8),c=18．5942(14)A,V=1365．67(18) A3,Z=4,Dc=1．354 mg／m3．F(000)=592,μ=0．101 mm-1     

疏水色谱法及其在生物大分子分离纯化中的应用

综合评述了疏水相互作用色谱法（hydrophobic interaction chromatography,HIC)的理论及其在生物大分子分离纯化方面的研究进展。     

基于协方差矩阵的自适应盲分离算法

提出了一种新的线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离.该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明:该算法具有很好的分离效果.     

新一代X射线激光器可用于观察分子构造

英国《新科学家》杂志日前刊载文章称，新一代X射线激光器能用于研究蛋白质和其他生物分子的构造和行为。新一代X射线激光器的能量将是现有设备的100亿倍，能使科学家观察到最微小最精妙的分子构造。利用这种技术可以破解复杂的蛋白质和完整的病毒结构，甚至可能获得DNA的三维图像。X射线激光器被称作自由电子激光器。与传统激光器不同，自由电子激光器并不是通过光照或电流刺激某种物质发射光子，而是使用粒子加速器让极小的电子云穿过磁铁组，这些磁铁把电子推来推去，直到电子释放出光脉冲。传统激光器的激光波长是由发射光子的物质本…     

机翼大攻角下失速颤振的气动弹性研究

本文采用流固耦合的数值方法研究了机翼在0°～50°攻角下的颤振。计算结果表明,随着来流攻角α0的增大,机翼的固有频率对颤振的影响越来越大,颤振由线性的强迫振动逐渐发展成为非线性的自激振动,而当α0增加到一定程度以后,大尺度分离流交替地从机翼头部和尾部产生,机翼和流场会发生共振,引起机翼的失速颤振。     

噬菌体展示禽流感病毒抗原变异性基因片段文库的构建

构建T7噬菌体展示禽流感病毒抗原变异性基因片段文库. 首先， 从Gene Bank中查找筛选禽流感病毒抗原变异性基因, 将其截短、 修饰、 简并后得到禽流感病毒抗原变异性基因微阵列. 其次， 将合成的禽流感病毒抗原变异性基因片段文库扩增、 酶切, 链接到双酶切后的T7噬菌体载体基因上, 构成重组噬菌体DNA. 最后， 重组噬菌体DNA经体外包装和扩增, 得到T7噬菌体展示文库, 并进行T7噬菌体展示文库滴度、 重组率和免疫活性测定. 实验结果表明, 从Gene Bank中查找、 筛选、 剪切和修饰共获得96 258条序列构建T7噬菌体展示文库, 原始文库滴度为3.6×107个菌落/mL, 重组率大于90%. 用禽流感病毒H5N1抗体进行捕获, 经聚合酶链式反应(PCR)鉴定, 得到理想目的条带, 证明噬菌体表面展示蛋白具有抗原活性, 可用于禽流感病毒感染患者的快速检测及抗原表位筛选.     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

《毛细管电色谱理论基础》

毛细管电色谱作为一种新型微分离分析技术,其分离过程具有多种机理协同作用的特征。对于毛细管电色谱的理论研究不仅要考虑系统的电属性,还要兼顾溶质的两相分配特征。该书系统地阐述了毛细管电色谱的基本理论,讨论了分离过程中影响峰展宽的因素及其规律。基于作者发展的弛豫理     

萃取精馏分离芳烃和非芳烃技术

<正>技术简介本技术提出了一种新的溶剂,采用萃取精馏方法分离芳烃和非芳烃。新溶剂来源容易,物化性质稳定。采用新溶剂,分离效果明显优于NMP(N-甲基吡啶烷酮),分离后的芳烃和非芳烃可作为基本有机化工原料使用。     

数字

30皮瓦美国密歇根大学宣布,该校研究人员开发出一种超级节能微型芯片,在正常工作模式下耗电量是普通芯片的十分之一,在"睡眠模式"下用电量则低至三万分之一。这一名为"凤凰处理器"的芯片创造了低耗电量的新纪录。在"睡眠模式"下,它的能耗仅为30皮瓦(1皮瓦为