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1.
2.
运用三足四齿配体三(2-甲基吡啶)胺(TPA)或三(2-甲基苯丙咪唑)胺(TBA),得到两个双核铁(III)配合物,[Fe2L2(μ2-O)(μ2-p-NH2-C6H4COO)]3+
(L = TPA, 1 和 L = TBA,
2)。两个配合物均为单斜晶系,空间群为P2(1)/c.晶胞参数 1: a =
1.4529(4), b = 1.6622(5), c = 2.0625(6) nm, β= 100.327(5)º,
V = 4.900(3) nm3, z = 4, F(000) = 2344, 分子量Mr = 1142.91, Dc
= 1.549 g/cm3, R1 = 0.0544,
R2 = 0.0962. 2: a = 1.3378(4), b = 2.1174(7), c =
2.4351(7) nm, β= 97.315(6)º, V = 6.842(4) nm3,
z = 4, F (000) = 3116, 分子量Mr = 1505.08, Dc
= 1.444 g/cm3, R1 = 0.0793, R2 = 0.1623. 在两个双核铁(III)配合物中,中心的三价铁和配体TPA或TBA上的四个氮原子和两个氧原子通过不同的桥形成一个畸变的八面体构型。 相似文献
3.
构建微生物细胞工厂是化学品、生物能源以及药物分子可持续生产的可行性策略。然而,微生物的代谢复杂、调控严谨,制约着目标产物高效合成。蛋白质组学和代谢组学可以从系统生物学角度分析酶和代谢物组分,从而理解复杂的生物系统,为微生物代谢工程改造提供重要线索。该文介绍了蛋白质组学和代谢组学在微生物代谢工程中的应用,包括基因组尺度代谢模型构建、菌株生物合成优化、指导菌株耐受性改造、限速步骤预测、植物次级代谢途径挖掘,从而为微生物合成天然产物提供新的基因或途径。在此基础上,该文还展望了生物大数据未来的发展方向。 相似文献
4.
5.
传统的抗IgG-Fc单克隆抗体制作过程繁琐、耗时长且批间差异大,极大的限制了其应用。因此寻找一种抗IgG-Fc单克隆抗体的替代元件是十分必要的。本研究基于微孔板指数富集的配体系统进化技术(微孔板-selex),设计了针对抗IgG-Fc蛋白ssDNA适配体的筛选方案。交替包被5种IgG单克隆抗体于酶标孔作为筛选靶分子,将从靶分子上洗脱的核酸适配体作为模板进行PCR扩增,生物素-链霉亲和素ELISA测定第3,7,13,14,16,18轮筛选获得ssDNA文库与内酰胺酶单克隆抗体的结合能力,并将第19轮筛选获得的ssDNA文库进行TA克隆验证、高通量测序。经过19轮筛选,得到69796条抗IgG-Fc蛋白的适配体,选取出现频率最高的ap-1(178次)、ap-2(129次)、ap-3(58次)体外合成并在其5,端标记生物素,经ELISA鉴定3条适配体分别与5种IgG单克隆抗体有着较强的结合能力,并与3%BSA几乎不结合。Ap-1结合能力最强,被认为是本次筛选得到最佳抗IgG-Fc蛋白核酸适配体。实验结果表明本文筛选获得抗IgG-Fc蛋白的核酸适配体,具有成为抗IgG单克隆抗体替代元件的潜力。 相似文献
6.
间二甲苯分子在不同外电场下结构和解离特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
间二甲苯是挥发性有机物(VOCs, Volatile Organic Compounds)的关键活性成分,研究其在外电场下的性质十分重要.采用密度泛函理论(DFT),在B3LYP/6-311G++基组水平上对间二甲苯分子进行优化,从分子结构研究了不同外电场(-0.025 a.u.~0.025 a.u.)作用下,间二甲苯分子的总能量,键长,电偶极矩,前线轨道,红外光谱和解离势能面.计算结果表明,沿两甲基中C原子连线方向的电场(-0.025 a.u.~0.025 a.u.)增加时,分子总能量和能隙先增大后减小,电偶极矩先减小后增加.通过计算发现外电场对间二甲苯分子不同键长和不同振动模式的红外光谱的影响均有所不同.间二甲苯分子的解离特性表现为:沿两甲基中C原子连线方向施加强度超过0.047 a. u.的电场时,位于电场增加方向的甲基与苯环之间起连接作用的C-C键断裂.以上计算结果可为利用电场降解间二甲苯提供重要理论参考. 相似文献
7.
尚慧吴进锦许志兵王慧捷尹建华 《光散射学报》2022,(4):322-327
近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1st-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2nd-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1st-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2nd-3-25SG... 相似文献
8.
9.
10.