酚氧桥联型双核Ce(Ⅲ)配合物对DNA及其模型化合物的作用

A new complex of Ce2L·6H2O(here L=2,6-bis[bis(carboxylatomethyl)amino]methylg-4-chlorophenolate and abbreviated as Cl-HXTA) was synthezied and characterized by IR and EA.Kinetic study on the hydrolysis of the phosphordiester model compound,BDNPP promoted by the Ce2(III)-L complex was investigated by UV-Vis methods at 25,37℃,and pH 7.20.The result showed that the Ce(Ⅲ) complex could hydrolyze the phosphordiester effectively,with the rate constants as k=626.7 and 821.3(mol/L)-1 min-1,and half lives as 127.65 and 97.41min,reapectively under 25 and 37℃.The investigation on the interaction between the complex and CT DNA indicated that the absorbance of CT DNA was increased and the maximum peak(λmax=260 nm) blue-shifted,while the intensity of fluorescence spectra of EB-DNA was gradually weakened.

木质素模型化合物的电化学催化研究:转化特性与产物选择性

酚类衍生物是生物油的关键组分,对其电催化加氢(ECH)性质的深入理解对于高效利用生物油至关重要。基于此种考量,本工作研究了生物油中代表性物质愈创木酚的电催化加氢性能,探讨了其电催化加氢的反应机制、转化率和产品选择性在不同反应条件下(温度:40−80℃,高氯酸浓度:0.2–1.0 mol/L,电流强度:(–10)–(–150)mA)的变化。同时,也探索了愈创木酚中间产物(2-甲氧基环己酮和环己酮)等对其电催化加氢的影响。结果表明,愈创木酚的ECH转化率随温度和电流强度的提高而增加,但高氯酸浓度的增加则对转化率具有相反的影响。同时发现,中间产物的存在增强了愈创木酚的电催化加氢转化率,尤其是2-甲氧基环己酮,其效果更为显著。在此基础上,对其他种酚类衍生物(包括苯酚、邻苯二酚、愈创木酚、丁香酚和香草醛)及其混合物的电催化加氢机制的进一步研究中发现,模型化合物的电催化转化率与苯环上官能团的复杂程度成反比。在其中结构最简单的苯酚具有最高的转化率(89.34%),而由于结构更复杂,香草醛的转化率最低,仅为46.79%。同时,在多组分混合物的电催化加氢研究中发现,模型化合物的协同和竞争机制将显著影响各自的转化率。

封装型Ni基催化剂对煤焦油模型化合物催化转化的性能研究

为提高煤热解焦油中轻质组分含量,定向调控焦油裂解产物,采用原位封装法制备了Ni基催化剂(xNi@HZSM-5,x表示Ni含量,质量分数),并考察了其对焦油模型化合物荧蒽和芘的催化转化作用。结果表明,在N_(2)气氛下,xNi@HZSM-5的荧蒽和芘的转化率区别较小;在H_(2)气氛下,2.0Ni@HZSM-5的荧蒽和芘具有最大转化率,分别为51.91%和46.21%,且2.0Ni@HZSM-5比采用浸渍法制备的2.0Ni/HZSM-5(Ni质量分数为2.0%)具有更高的稳定性。采用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和N_(2)吸/脱附等表征方法对催化剂进行了分析表征。结果表明,2.0Ni@HZSM-5比2.0Ni/HZSM-5具有更大的比表面积和总孔容,且Ni位于分子筛孔道内部,具有更高的活性和稳定性。通过不同气氛下模型化合物的转化产物的分析,推测了荧蒽与芘在催化转化过程中的反应路径。

钠及其化合物之间的转化模型探究

在当前的科技发展和生产实践中,对钠及其化合物的研究具有重要意义.本文通过实验探究,让学生通过观察实验现象,推导出钠及其化合物的性质,并掌握其转化模型.在实验中,要求学生掌握实验原理和操作方法.通过深入探究钠及其化合物之间的转化模型,有助于提高学生对化学反应原理的理解,以及分析和解决实际问题的能力.

基于“证据推理与模型认知”的硅及其化合物教学设计

文章基于元素周期表与元素周期律,探讨硅及其化合物的性质。通过实验证实,构建观点、结论和证据之间的逻辑关系;从材料的角度引导学生建立原子结构、元素位置、元素性质、物质性质、物质用途之间的关联,培养学生的“证据推理与模型认知”核心素养。

基于SMD模型预测全/多氟烷基化合物的正辛醇-水分配系数

全/多氟烷基化合物(PFASs)是备受关注的新污染物.正辛醇-水分配系数(K_(OW))是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋的重要参数,但大多数PFASs缺少K_(OW)的实测值.发展可靠的K_(OW)预测方法,对填补PFASs的K_(OW)数据缺失具有重要意义.本研究通过基于溶质电子密度的溶剂化模型(SMD)描述溶剂化效应,以19种PFASs的lgK_(OW)实测值为参照,从哈特里-福克自洽场和密度泛函理论与不同基组的组合中,筛选适于预测PFASs的lgK_(OW)方法.比较lgK_(OW)实测值与不同方法所得预测值之间的相关系数(r)和均方根误差(RMSE),发现当用B3LYP泛函结合6-31+G(d,p)基组优化几何结构,B3LYP泛函结合MIDI!6D基组计算能量时,预测效果最好(r=0.980,P<0.001,RMSE=0.273).发现溶剂形成空穴、溶质-溶剂色散作用和溶剂局部结构变化,为PFASs的K_(OW)值的主要影响因素.本研究为预测PFASs的K_(OW)提供了一种可行的方法.

基于证据推理建构元素化合物模型——以“探究SO_(2)的性质”为例

元素化合物教学基于“证据推理与模型认知”理念,通过建立程序化的元素化合物预测与实验模型发展学生核心素养。以学习SO_(2)性质为例,通过初识SO_(2)应用、推测SO_(2)的性质、实验验证SO_(2)的性质、探究SO_(2)应用等环节揭示元素化合物的一般规律,提升科学思维,为元素化合物教学提供经验与策略。

济南市区典型污染时期大气中醛酮化合物的组分特征及生成机制

利用2,4-二硝基苯肼采样管采样-高效液相色谱仪分析的方法,在济南市夏季典型臭氧污染时期(2022年6月14~22日)对两个不同市区点位(建大和创业园)大气中醛酮化合物开展同步采样分析,利用基于观测的化学箱式模型(OBM)对主要醛酮化合物的光化学反应进行模拟,识别主要醛酮化合物的二次生成途径及重要前体物.采样期间醛酮化合物总浓度为(19.78±9.83)×10^(-9),甲醛、乙醛和丙酮贡献率分别为36.75%、21.39%、14.64%,是最主要的醛酮化合物.建大点位甲醛浓度存在午间与夜间双峰高值,创业园点位甲醛浓度存在早晚高峰变化特征,两点位乙醛浓度呈“夜高昼低”日变化特征.两点位甲醛和乙醛特征比值(C1/C2)分别为1.97、1.47,乙醛和丙醛特征比值(C2/C3)分别为9.27、8.76,建大点位C1/C2存在明显的午间峰值.OBM模拟结果显示,甲醛最大生成速率为6.17×10^(-9)h^(-1),乙醛最大生成速率为1.67×10^(-9)h^(-1),丙酮最大生成速率为0.66×10^(-9)h^(-1),烷氧自由基(RO)+O_(2)反应是二次生成的主要途径.结合相对增量反应活性(RIR)结果发现,烯烃对济南市大气中甲醛和乙醛的二次生成有重要影响,乙烯、异戊二烯和丙烯是甲醛的重要前体物,丙烯和2-丁烯是乙醛的重要前体物,对人为烯烃重点排放行业进行科学合理管控将有利于阻抑大气中主要醛酮化合物的二次生成.

DNA光复活作用机理研究中的模型化合物

用模型化合物模拟光解酶诱导的DNA光复活作用 ,能深入认识其作用机理 .介绍了用于DNA光复活机理研究的各种模型化合物的合成 ,并综述了由模型化合物研究得到的光复活机理 ,以及底物嘧啶二聚体的修复效率受外界因素的影响 .

思维模型在含氮化合物相关计算中的应用

氮及其化合物是高中化学的重要内容,是元素化合物的重要组成部分,也是高考的热点。氮及其化合物知识的计算考点较多,部分考生在解决这些问题的时候会感到困惑、迷茫,不知从何做起。现结合具体实例进行总结归纳,在含氮物质计算过程中建立思维模型,助力问题解决。

焦油模型化合物与铁基氧载体的反应特性研究

本研究以生物质/煤的焦油模型化合物(TMCs)为研究对象,在两阶段固定床实验上探究了铁基氧载体(70%Fe_(2)O_(3)/30%Al_(2)O_(3))对TMCs的转化特性,考察了不同TMCs的反应性及其转化的影响因素。研究发现,TMCs与氧载体的反应活性为:苯酚>蒽>萘,且苯酚转化生成积炭的比例最多(64%),而萘转化生成积炭的比例最少(40%);氧载体与萘的反应程度相对较高,但容易导致氧载体的烧结。此外,积炭表征显示萘生成的积炭在三种TMCs中具有最高的稳定性。增加氧载体的用量和提高反应温度不仅有利于萘和蒽的进一步转化,而且能够增加气相产物中CO_(2)的分率。由于苯酚分子具有较高的反应活性及较强的裂解效果导致其转化率随氧载体用量和反应温度的增加变化较小,然而,较高的反应温度(1000℃)导致焦油发生严重的裂解现象并产生大量积炭。三次循环实验结果表明与萘反应的氧载体失活最为严重。

基于中医证候与精液质量相关参数构建精子DNA碎片预测模型与验证

背景:中医证候与精液质量相关参数相结合,共同预测精子DNA碎片指数(DNA fragmentation index,DFI)异常增高的发生并绘制列线图,能显著提高临床的实操性与应用效能,为临床全面评估精液质量,采取积极干预措施以改善临床结局及制定个体化医疗方案提供依据。目的:探讨基于中医证候与精液质量相关参数构建精子DNA碎片的预测模型与验证。方法:回顾性分析2019年7月至2021年7月在广西壮族自治区南溪山医院中医男科接受中医证候诊断及精子DNA碎片率检查的不育患者共420例,据《人类精液检查与处理实验室手册》(第6版),将其中137例精子DFI>30%患者纳入精子DFI异常增高组,将283例精子DFI≤30%作为对照组;首先采用单因素分析筛选精子DFI异常增高的影响因素,然后采用套索算法(LASSO)校正因子共线性问题并筛选出最佳匹配因子后,将其纳入多因素向前逐步Logistic回归找出其独立影响因素并绘制列线图,最后采用受试者工作曲线、校准曲线、临床决策曲线、临床影响曲线对该预测模型进行区分度与准确度及临床应用效能验证。结果与结论:①单因素分析结果显示,年龄、体质量指数、前向运动率、精子总活率、精子浓度、精子形态学、肾阳虚衰证、湿热下注证、肾精不足证为引发精子DFI异常增高的影响因子(P<0.05);②通过LASSO回归进一步筛选出的最佳匹配因素为年龄、体质量指数、精子总活率、精子浓度、精子形态学、肾阳虚衰证、湿热下注证、肾精不足证(P<0.05);③多因素向前逐步Logistic回归结果显示年龄、体质量指数、精子浓度、精子总活率、湿热下注证、肾阳虚衰证共6项为引发精子DFI异常增高的独立影响因素;④受试者工作曲线显示,模型组曲线下面积为0.760(0.713,0.806),验证组曲线下面积为0.745(0.714,0.776),说明该预测模型具有较好的区分度;⑤校准曲线平均绝对误差0.040,Hosmer-Lemeshow检验P>0.05,表明该模型预测发生精子DFI异常增高的概率与实际发生精子DFI异常增高的概率无显著统计学差异,证实该模型具有较好的准确度;⑥临床决策曲线与临床影响曲线显示,模型组与验证组分别在阈概率值为0.08-0.84与0.09-0.78时具有临床最大净获益,且在该阈概率范围内具有较好的临床应用效能;⑦结果表明,年龄、体质量指数、精子浓度、精子总活率、湿热下注证、肾阳虚衰证为引发精子DFI异常增高的独立影响因素,通过其构建的临床预测模型列线图具有较好的临床预测价值与临床应用效能,可为临床全面评估精液质量、预后与干预及个体化医疗服务提供依据。

机器学习在化合物属性预测中的应用

化合物的属性预测是药物研发、毒理学研究、环境行为预测等工作的核心任务.目前,人工合成的化学物质层出不穷,相关的实验研究数据在持续扩充,但实验研究数据远无法赶超新型化学物质的研发速度.近年来,机器学习算法及模型在化合物属性预测方面展现了独特的优势和巨大的潜力,尤其在实验数据匮乏的情况下,提供了可靠的模型预测数据.本文介绍了机器学习应用于化合物属性预测的主要流程步骤和相应的模块的内容,涵盖数据集、分子描述方法、模型性能评估指标和评估方法等.同时,本文系统总结了机器学习方法在化合物物理化学性质预测、生物活性预测和毒性预测方面的应用实例,并从数据集、分子特征化、模型解释等方面分析并讨论了相关研究工作现存问题与未来挑战.

高本贯通生物课程“DNA结构模型”项目式教学与评价

高本贯通生物课程是将高中生物课程与职业专业生物课程有机结合的基础文化课程,旨在提高学生对生物学的理解和应用能力,实现职业教育从“层次”到“类型”转变。课程内容知识点零散、概念抽象、不易理解,因此,本研究通过拆解DNA结构模型构建过程中的任务点,探究项目式教学的可行性。研究结果表明,模型构建项目式教学和评价可以将知识具体化和可视化,提高学生的学习兴趣,培养学生的创新思维和实践能力,提升教学质量。

基于模型化合物的脱硫灰催化提质生物质热解气研究

该研究从清洁转化脱硫灰和生物质资源出发,利用自制的碳基固废热解炉研究了低温条件下(<600℃)脱硫灰对棉杆热解的催化效果。研究发现:脱硫灰明显促进了棉杆的热分解,提高了棉杆热解气产率和低位热值,提高了棉杆热解气中H_(2),CH_(4)和C_(2)H_(6)等富氢气的产量,同时,脱硫灰的催化效果降低了热解气中CO和CO_(2)的产量。通过模型化合物法研究发现:脱硫灰对棉杆中的纤维素和木质素成分生成热解气的过程有不同的催化效果;脱硫灰促进了脱硫灰/棉杆催化热解过程中纤维素生成H2和木质素生成CH4的化学反应,抑制了纤维素生成CO和CO_(2)的化学过程。

基于DNA损伤修复基因的膀胱癌预后风险模型构建及其在免疫治疗效果预测中的应用

目的本研究旨在探索构建一个基于DNA损伤修复相关基因(DDRGs)的预测膀胱癌患者生存预后及免疫治疗效果的风险模型。方法首先,从TCGA⁃BLCA数据集下载的RNA序列及临床信息,通过单变量Cox、最小绝对收缩与选择算法(LASSO)及多变量Cox分析,筛选出与DNA损伤修复相关的基因(DDRGs),构建预后风险模型;利用Kaplan⁃Meier生存曲线评估生存差异,通过接收者操作特征(ROC)曲线验证模型性能,并结合临床特征构建列线图进行验证。最后,对临床特征进行了分层分析,并进一步通过基因集富集分析(GSEA)、评估免疫状态和免疫检查点抑制剂(ICIs)的治疗效果。结果通过构建11个DNA损伤修复相关基因的风险模型,显示高风险得分的膀胱癌患者生存率明显低于低风险得分患者。免疫状态的分析揭示了高风险与低风险组之间存在显著差异,且低风险组患者对免疫检查点抑制剂的治疗效果更佳。结论基于DNA损伤修复构建的预后风险模型能有效预测膀胱癌患者的生存预后及其对免疫检查点抑制剂治疗的响应性。

ZrO_(2)改性SAPO-34负载Ru催化加氢解聚褐煤模型化合物的研究

采用无溶剂法合成SAPO-34分子筛,然后使用浸渍法制备金属氧化物改性复合载体MO_(x)-SAPO-34,并在此基础上合成双功能催化剂Ru/MO_(x)-SAPO-34.利用X-射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、透射电子显微镜(TEM)、吡啶吸附红外光谱(Py-IR)、氨气-程序升温脱附(NH 3-TPD)及其他手段对催化剂进行了结构和酸性表征.以一系列含C-O键的化合物作为褐煤的模型化合物,考察不同金属氧化物改性的催化剂Ru/MO_(x)-SAPO-34加氢解聚C-O键的反应活性.结果表明,经具有丰富Lewis酸ZrO_(2)改性所得到的双功能催化剂Ru/ZrO_(2)-SAPO-34表现出更优异的加氢解聚C-O键性能.

含有典型C—C煤炭模型化合物热解过程的自由基调控机理研究

煤本身是一种复杂的非均质混合物,含有大量的致密环状芳香烃。针对煤结构中各种C—C化学键,采用联苄、二苯甲烷、联苯作为煤C—C结构的模型化合物,分别在600℃,650℃,700℃,750℃下通过Py-GC/MS探究其热解产物分布情况;通过添加供氢溶剂(hydrogen donor solvent,HDS)捕获中间自由基验证其反应路径的存在;利用Gaussian09,Shermo,选取M06-2X泛函、def2-TZVP基组,加上D03(0)色散校正计算化学键解离焓(BDE)。通过实验与模拟相结合的方式印证自由基路径的存在。同时,用Py-GC/MS进行不同温度的模型化合物的热解实验。结果表明:模型化合物的热解均为自由基路径;由于C—C键类型不同,模型化合物的热解程度不同。各个键按能垒由大到小排序依次为C_(ar)—C_(ar),C_(ar)—C_(al),C_(al)—C_(al),因此,热解程度由大到小的化合物依次为联苄、二苯甲烷、联苯。供氢溶剂可能会降低断键能垒;模型化合物热解中间自由基如苯基自由基和苯甲基自由基等可以被供氢溶剂提供的氢自由基稳定;温度不同,断键比率发生变化,说明产生自由基比率发生改变。在700℃和750℃下,联苄两条反应路径的断链速率比分别为4.783×10^(8)和1.503×10^(8),证明温度会改变化学键的断键速率,但不改变主要热解路径。

外显分子结构模型建构思路的项目式课程教学开发——以“破解DNA的立体结构”为例

通过定位和挖掘真人真事、外显科学家的问题解决思路、进行项目式课程教学转化的“三步走”策略,完成“破解DNA的立体结构”项目式课程教学设计,并对案例进行了反思。

发展学生证据推理与模型认知素养的教学实践——以铁及其化合物为例

培养学生的化学学科核心素养成为新课改背景下学科教学的研究热点。以“铁及其化合物”教学为例,通过魔术导入,激发学生学习兴趣和思考,引导学生自主选择化学试剂等,设计实验方案,探究Fe2+与Fe3+之间转化的方法,并建构“铁三角”模型。在探究过程中引导学生从价态变化的角度,学习铁及其重要化合物互相转化的原理和条件。通过以小组为单位进行探究培养学生合作意识与沟通能力,建立变价金属化合价转化的模型,感受化学的学科价值,发展“证据推理与模型认知”素养。