具有黏滞性的相互作用Sharma-Mittal全息暗能量模型的宇宙学演化

深入研究了具有黏滞性的相互作用Sharma-Mittal全息暗能量(SM HDE)模型的宇宙学演化和几何诊断.具体地,在平坦的FRW宇宙中,通过选取暗能量和暗物质之间的相互作用项分别为Q1=3b2 Hρde和Q2=3b2 Hρdeρdm/(ρde+ρdm),讨论了不具有黏滞性、仅暗能量具有黏滞性和仅暗物质具有黏滞性这3...     

配合物[Cd (H2O) (PA)(3-dpye)0.5]的合成,结构和荧光性能

本文以合成具有荧光性能的金属-有机配合物为目标,分别选择帕莫酸(PA)和1,4-双(3-吡啶)酰胺乙烷(3-dpye)为羧酸和含氮配体,在溶剂热的反应条件下与Cd(Ⅱ)离子反应,得到了一个分子式为[Cd(H2O) (PA) (3-dpye)0.5]的金属-有机配合物.结构分析表明,配合物是一个一维的链状结构.其中,PA...     

羧基改性聚丙烯腈纳米纤维的制备及其对Cd2+吸附性能的研究

通过自由基聚合结合静电纺丝技术制备了羧基化改性聚丙烯腈纳米纤维膜,并用傅里叶变换红外光谱（FTIR）、扫描电子显微镜（SEM）对膜的结构进行了表征和分析,探索了PAN羧基化改性后对镉离子（Cd²⁺）的吸附性能。研究发现PAN-COOH-a（丙烯酸与丙烯腈2:8共聚）、PAN-COOH-b（丙烯酸与丙烯腈3:7共聚）吸附量比纯PAN分别增加了65%和95%。以PAN-COOH-b为研究对象,对其热力学、动力学吸附机理进行了研究,探索了金属离子浓度、pH值、温度、循环对Cd²⁺吸附性能的影响。热力学结果符合Langmuir模型,预测的理论最大吸附容量为204 mg∙g^-1。动力学研究表明该反应符合二级动力学模型,主要受化学吸附控制,并在5 h达到平衡。最佳吸附条件为pH = 6,T= 25℃,金属离子浓度为400 mg∙L^-1。循环实验表明,PAN-COOH-b纤维膜经4次循环后仍能保持初始吸附能力的93%,表现较好的循环效果。实验结果证明该材料对废水中Cd²⁺净化具有较大的潜力。     

结构和价态调控的Ce-MOFs及其衍生物吸附水中氟离子的机理

严控饮水氟浓度,可以有效降低人体罹患氟骨症和氟牙症的风险。近年来,铈基吸附材料在解决氟污染问题中表现优异,而铈盐与有机酸反应生成的铈基金属有机框架材料（Ce-MOFs）或其衍生物,能有效去除水中的氟离子。硝酸铈铵（Ce(NH₄)₂(NO₃)₆）和均苯三甲酸（H₃BTC）在不同反应时长下生成了Ce-MOFs CeT1及其衍生物CeT2,更换H₃BTC为对苯二甲酸（H₂BDC）,反应生成2种Ce-MOFs,CeD1和CeD2。利用XRD、BET、SEM、XPS和FTIR对材料的结构、比表面积、元素含量和组成基团,进行系统的表征;通过控制吸附时间、溶质初始浓度、溶液pH值和竞争离子种类研究4种材料的吸附性能;对实验数据进行吸附动力学模型和吸附等温模型拟合,探究吸附机理。表征结果显示,CeT1为高度配位不饱和的Ce(Ⅳ)-MOFs,CeD1为比表面积最大（1 003.10 m²/g）的Ce(Ⅳ)-MOFs,而CeT2和CeD2则同为Ce(Ⅲ)占比较高的吸附材料。吸附实验中,CeT1、CeT2、CeD1和CeD2的最大吸附容量分别为99.38 mg/g、142.45 mg/g、60.45 mg/g和124.55 mg/g,CeT1、CeT2和CeD2符合假二级动力学模型,CeD1符合假一级动力学模型。4种材料对氟离子的吸附机理主要为静电吸引、离子交换和沉淀。其中,CeT1的不饱和配位可提供吸附位点进行离子交换和静电吸引,CeD1的大比表面积增加了污染物与材料的碰撞几率,而CeT2和CeD2中含有的Ce(Ⅲ),可通过形成溶度积常数极小的CeF₃（K_sp=8×10^-16）,以沉淀作用固定氟离子。实验分析了4种材料的特点与吸附性能之间的关系,为Ce-MOFs及其衍生物的制备与优选提供参考。     

论系统相互作用的基本形式与过程

考察相互作用中物质、能量、信息的流通过程以及系统如何通过相互作用实现自己的生成、存在与发展进化的目的 ,那么 ,就可发现 ,系统相互作用的基本形式与过程由输入→协同与竞争→输出→反馈四个环节构成。     

基于团渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法

算法CPM (clique percolation method)作为一种有效的识别复杂网络中交叠模块结构的算法在社会网络和生物网络中得到了广泛应用. 但, CPM算法应用于蛋白质相互作用网络时蛋白质复合物识别准确率不高, 且不利于识别规模适中的蛋白质复合物. 为克服CPM算法的不足, 本文通过引入距离限制约束识别的蛋白质复合物的规模, 进而提出了一种基于团 渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法CPM-DR. 基于酵母蛋白质相互作用网络平台的实验结果表明, 算法CPM-DR比CPM能够更准确、更有效、更全面的识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物.     

融合PPI网络和基因表达的复合物识别算法

从大规模相互作用网络中识别蛋白质复合物,对解释特定的生物进程和预测蛋白质功能具有重要作用,同时也是后基因组时代一 个最重要的研究课题. 考虑到传统仅基于蛋白质相互作用网络（PPI网络）的蛋白质复合物识别算法可靠性不高,本文提出 了一种新的融合PPI网络和基因表达数据的蛋白质复合物识别算法IPCIPG. 区别于之前用基因表达数据评估PPI网络可靠性的做法,本文提出在蛋白质复合物的识别过程中将PPI网络和基因表达数据有机地结合起来. 算法IPCIPG首先根据边聚集系数（ECC）与蛋 白质间共表达的相关性（PCC）计算PPI网络中每个节点的权重,权重最大的节点作为种子,然后从种子节点开始扩充生成稠密子图. 基于酵母数据集的实验结果表明,算法IPCIPG较其他算法HUNTER,HC-PIN,CMC,SPICI,MOCDE,MCL能够更准确,更有效地 识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物.     

离子液体辅助合成α-Fe_2O_3纳米立方体及其低温气敏性能研究

以Fe Cl3·6H2O和Na OH为原料,以离子液体溴化1-十二烷基-3-甲基咪唑(C12mim Br)为诱导剂,采用水热合成法在150℃下反应4 h制备出具有立方体形貌的α-Fe2O3,立方体尺寸较均一,平均粒径为55~75 nm。通过热重分析(TG)、X-射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、扫描电子显微镜(SEM)对产物的结构和形貌进行了表征,并对其气敏性能和机理进行了研究。结果表明,离子液体对产物的形貌产生了影响,该立方体形状的α-Fe2O3在92℃低温条件下对正丙醇气体显示出优异的气敏性能。