大数据与化学数据挖掘

数据是重要的战略资源,大数据挖掘技术已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点.本文介绍了大数据的基本概念及发展现状,综述了与化学研究有关的大数据研究状况,讨论了大数据在基础理论与关键技术2个层面上的主要问题以及大数据挖掘技术在化学各领域中的应用,并对大数据发展的未来及其在化学学科中的应用前景进行了展望.     

近红外光谱分析方法研究:从传统数据到大数据

近红外光谱分析技术作为一种绿色分析技术,在许多领域中已得到广泛应用.随着应用的深入和拓展,近红外光谱的数据类型逐渐从传统数据变成近红外光谱大数据.本文总结了近红外光谱的预处理、奇异样本筛选、多元校正和模型转移等技术及其在相关领域的应用.对近红外光谱大数据分析技术的初步研究,包括近红外光谱在工业品在线检测、不同批次产品鉴别中的应用以及近红外光谱物联网系统等也进行了综述.此外,对于近红外光谱大数据未来的发展及近红外光谱大数据云平台的基本功能、软硬件的设计与开发、建设过程中需要解决的问题等进行了详细阐述.     

甘肃省“白水江自然保护区”鸟类区系研究

1963——1964;1974年8月——1975年5月对甘肃省~*白水江自然保护区鸟类区系进行了研究。共获标本758隻,连同野外观察所得,经鉴定为16目、41科、180种。其中29种为甘肃新纪录。从所集资料初步分析:有63种鸟类属东洋界的种类,占所采鸟类35％;42种鸟类属古北界的种类,占所采鸟类23.3％;其余75种约占所采鸟类41.7％为两界兼有种。根据176种鸟胃内含物检查的结果表明:有96种鸟类为普通食虫鸟或肉食性鸟类,占全部检查用鸟54.5％。这些鸟如杜鹃、绿啄木鸟,斑啄木鸟、戴胜、雨燕、沙燕、家燕、金腰燕、红尾鸲、伯劳、鸫,柳莺、山雀等,它们都是优势种,有益于森林和农业,应予以保护;有22种鸟类,约占全部胃检用鸟类 注白水江自然保护区为原“让水河自然保护区”扩大并易命而来。12.5％纯以植物及其产物为食;其余58种,约为全部胃检用鸟类32.9％兼有上述两种营养方式。必须指出,雉科鸟类虽取食部分农作物,但像锦鸡、蓝马鸡、绿尾虹雉、红腹角雉、血雉等,都是国家保护的珍贵鸟类;他如勺鸡、雉鹑等,数量不多,亦应保护。翠鸟科、鸠鸺科、文鸟科的鸟类。大都有害,应予以控制。     

蛋白质分子的弹性表面

蛋白质分子表面的疏水性、静电性、表面积和几何形状对于分子的稳定性、分子间的相互识别(疏水性、静电和形状互补)以及预测其三维结构都起着十分重要的作用.自Connol-ly和Richards提出van der Waals表面、分子表面和溶剂可接近表面的概念以来,各种计算和表示分子表面的方法相继问世.这些方法能快速准确地分析和计算分子表面的面积和体积,但所得到的分子表面是不可变形的.我们所提出的这种方法可以得到分子的弹性三角网络表面,也就是说对于分子中原子的局部运动,不需要重新计算分子表面,而只需在已计算得到的分子表面的基础上,根据原子的运动方向局部移动与运动的原子相关的网络点.这种弹性表面对于在计算分子间相互作用时的分子表面有着特别的意义.为了得到一个易于变形的分子包络表面,我们从分布在一个包含整个分子表面的椭球上的三角网络开始,逐步收缩网络直到所有的三角形最佳贴近分子的可接近表面.为此要进行以下几步: