基于图像处理技术的束流剖面监视系统

 介绍了在兰州重离子加速器上利用荧光靶图像获取装置测量并计算束流剖面参数的方法，并建立了图像获取、处理、束流参数计算的实时测量软件系统。该系统具有可靠性好、测量直观、界面友好等优点。     

两个双核铁（Ⅲ）和三足配体的配合物的合成和晶体结构

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M_r = 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M_r = 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。     

HIRFL-SFC采用平顶波加速的模拟研究

近代物理研究所针对改善兰州重离子加速装置注入器（HIRFL-SFC）引出束流的品质,将主要考虑改进高频系统以提高Dee盒的加速电压、增加一个相位狭缝和采用平顶波加速等。其中采用平顶波加速可以有效地减小扇形聚焦回旋加速器(SFC)引出束流的能散并且提高其自身的传输效率。采用回旋加速器束流模拟程序AGORA对SFC进行模拟计算,并比较有无平顶波加速系统下束流品质的变化。结果表明,采用平顶波加速后,SFC的引出束流能散明显减小,而且在引出偏转板入口处束流的径向尺寸及圈间距满足单圈引出的条件。     

双2-乙酰基二茂铁合汞的合成及其晶体结构

标题化合物(C24H22Fe2HgO2)3是由2 氯汞基 1 乙酰基二茂铁与乙二胺反应得到的,其结构通过单晶X 射线衍射法确定。其晶体属三斜晶系,P 1空间群,Mr=1964 12,a=10 193(2),b=11 504(2),c=14 413(3) ,α=92 21(3),β=104 12(3),γ=102 67(3)°,V=1591 55(5) 3,Z=1,Dc=2 049mg/cm3,μ=8 583mm-1,F(000)=942,最终偏离因子为R=0 0859,wR=0 2617。该晶体中同时含有meso型及dl型分子,各分子中Hg原子的配位情况不一样。meso分子中的两个二茂铁是相互平行的,而另两分子dl型的二茂铁是相互垂直的。Hg原子以桥联形式连接两个二茂铁部分。meso型与dl型分子通过Hg O弱配位作用相连。     

兰州重离子加速器冷却储存环

 兰州重离子加速器冷却储存环HIRFL-CSR,是一个多用途、多功能的双冷却储存环同步加速器系统,由主环CSRm和实验环CSRe构成,并以兰州重离子级联回旋加速器HIRFL作注入器。CSR利用高频变谐波的方法,将重离子束的能量从7～25 MeV/u同步加速到２00～1 000 MeV/u,同时利用重离子储存环中空心电子束冷却技术将束流品质提高１个数量级,并通过储存环的快引出及慢引出,提供多种类的重离子束以及放射性次级束(RIBs),以开展范围更广精度更高的物理实验。该装置于2007年投入运行,已取得了重要的运行结果,如实现了剥离注入与多圈注入、空心电子束对重离子束的冷却与累积、变谐波宽能区同步加速、等时性环型谱仪、RIBs的产生收集与ToF高分辨质量测量以及高能重离子束的变能慢引出等。     

蛋白质组学和代谢组学在微生物代谢工程中的应用

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。     

基于近红外光谱技术和机器学习的乳腺癌原位诊断研究

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(1^st-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^nd-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+1^st-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+2^nd-3-25SG...     

缺失数据的插补调整

插补是另一类对缺失数据进行调整 ,以减小估计偏差的方法。本文介绍的插补方法有 :演绎估计 ,均值插补 ,随机插补 ,回归插补和多重插补     

抗IgG-Fc蛋白ssDNA适配体的筛选与鉴定

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。     

二元光学元件的衍射效率及其振幅矢量解法

本文用振幅矢量作图法来分析衍射问题，推导出＋１级衍射效率公式，物理图象清晰、直观。