壳聚糖的基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱分析

利用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)分析甲壳素脱乙酰化降解产物——壳聚糖,对基质、制样方法等影响MALDI-TOF-MS测定结果的因素进行了研究。实验发现,以2,5-二羟基苯甲酸(DHB)为基质,二次结晶法制样分析壳聚糖,既获得了壳聚糖的分子量信息,又可以推断壳聚糖的脱乙酰度,对壳聚糖的制备及其质量与性能控制有着十分重要的指导意义。     

液相基质辅助激光解吸电离-傅里叶变换离子回旋共振质谱研究

选用液相基质制样,考察了激光强度、回旋池开门时间等因数对基质辅助激光解吸电离-傅里叶变换离子回旋共振质谱(MALDI—FT—ICR—MS)检测结果的影响,优化了实验条件。使用液相制样方法对5类实际样品进行了MALDI—FT-ICR—MS检测,结果表明：液相基质具有很好的通用性,质谱信号稳定、持久。利用FT-ICR—MS特有的超高分辨率与准确度,能够很准确地测定化合物组成。     

广义Hamilton Lie双代数

首先证明,对于任意广义Hamilton Lie 代数H, 一阶上同调群H1( H, H H)是平凡的. 其次证明H上的 所有Lie双代数结构是上三角的.     

武器目标分配问题的离散差分进化算法

提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法. 采用整数排列建立武器-目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计. 同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对. 在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果. 在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性. 实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.      

非有限阶化无中心的超Virasoro代数

利用一个非有限阶化无中心的超Virasoro代数是非有限阶化无中心的Virasoro代数的非平凡的Z/2Z-阶化扩张,讨论了非有限阶化无中心的超Virasoro代数的结构。     

论超越性道德精神在构建和谐社会中的心理学价值

超越性道德精神引导人们向往个体心灵的自由与解放,追求社会真善美的和谐统一,直趋精神的崇高境界。在当代人类精神信仰及人格面临各种冲突的现实背景下,这种超越性道德精神是约束人类心底"阴影"过度张扬的本源性支配力量,也是消解当代信仰冲突的内在调节手段和优化国民人格的内在动力。     

基于互补变异算子的自适应差分进化算法

在参数自适应的差分进化算法的基础上,同时采用DE/rand/1和DE/best/2两种具有互补特性的差分变异算子,提出了多种采用不同分配策略的新型差分变异算法.2种变异算子的分配分别采用随机分配、基于种群规模的单调分配、适应性随机分配以及基于种群规模的适应性分配4种策略.基于标准测试函数的数值优化结果表明:双变异模式的自适应差分进化算法总体上明显优于2种标准DE算法.在4种分配策略中,单调分配策略效果最佳.所提出的DE算法利用了DE/rand/1型变异在保持种群多样性方面的优势,并继承了DE/best/2型变异局部收敛速度快的优点,较好地实现了探索与利用的平衡,而且需要人工调节的参数较少,便于在实际中使用.     

基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱研究(Ⅰ) --杯芳烃化合物

采用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)对杯芳烃化合物进行了分析. 探讨了样品的制备条件、 仪器操作参数等因素对测定结果的影响. 25种样品的质谱数据表明, 利用MALDI-TOF-MS可非常方便地得到灵敏度、分辨率、准确度均较高, 且易于识别和解析的质谱图. 为此类化合物的质谱表征提供和建立了一种新的高效分析方法.     

激光解吸电离质谱新型液相基质研究

选用包括纳米粒子在内的多种基质化合物,构成了多种不同组成的液相基质.以多肽、蛋白、大环寡糖和有机小分子等数种类型化合物为样品,系统地考察了不同液相基质在基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF)分析中的应用情况,探讨了与固体制样方法的异同点.实验结果表明,有些液相基质对多类化合物具有较好的通用性,而有些液相基质对某些特定类型化合物的分析特别有效.     

系数在结合超代数的矩阵李超代数的2-上循环

设α是域F上的结合超代数满足[α,α]=a或a=F.证明了当m+n＞1时,H2(glm|n(α),F)≌HC1(a,F).定义了一大类广义微分算子李超代数,作为W-无穷代数W∞(glN)的推广.确定了这些李超代数的2-上循环.同时给出了矩阵量子微分算子李超代数的2-上同调群.