非水溶剂中稀土大环四胺配合物的电导研究

用电导法研究了30℃时二甲基甲酰胺、二甲基亚砜认中稀土硝酸盐与5，7，7，12，14，14－六甲基－1，4，8，11－四氮杂十四环二烯（4，11）的配位作用，测定了1：1配合物的稳定常数lgKML及摩尔电导率AML。同一配合物在极性较小的二甲基甲酰胺溶液中稳定性较高，摩尔电导率AML较小，两种溶剂中，随着稀土离子RE^3 半径的减小，配合物的稳定性均在增大，摩尔电导率AML在逐渐减小。     

如何提高青少年篮球比赛中掩护配合的质量

在篮球比赛中，掩护进攻是一种进攻的方式，好的掩护可以打乱对方的防守阵形，在一定程度上改变场上的局面，获得更多的进攻机会。青少年的篮球比赛就其性质而言，掩护配合在一定程度上运用的机会较为多一些，而如何提高掩护的质量，加强进攻的实效性是关键所在。经济贸易     

加强饲料安全管理提高畜产品质量

畜产品的安全性是畜牧业可持续发展的基本要求,是解决餐桌污染,提高人民生活质量的关键所在.针对畜产品的品质与饲料的品质密切相关性,提出了饲料卫生安全问题的对策.     

疏水色谱法及其在生物大分子分离纯化中的应用

综合评述了疏水相互作用色谱法（hydrophobic interaction chromatography,HIC)的理论及其在生物大分子分离纯化方面的研究进展。     

含铁氨羧螯合树脂配体交换除氟研究

报道了以D401型氨羧螯合树脂螯合固载铁(Fe^3+)，利用水溶液中F^-可与Fe^3+形成稳定配合物性质，实现了配体交换固液分离去除高氟水中的氟．实验研究了该种分离材料在含氟水的除氟性能和条件．结果表明，含氟10-20mg／L左右的水溶液中，除氟率可达99％以上，可使氟含量降至0．05mg／L以下，经测定，树脂对氟的吸附量可达2．7mg F^-／gR，水中常见共存离子对氟离子的吸附无影响，表现出树脂除氟过程的高度选择性．     

人工全髋置换术的手术配合

人工全髋置换术是治疗晚期髋关节病变的较为有效的方法，但由于该手术难度高，创面大，无菌要求高，患者对手术顾虑多，因此，对手术的配合也提出了更高的要求。本文总结了自2000年以来开展的人工全髋置换术43例的手术配合，并对患者准备，手术配合及术后评估等问题进行了一些探索。     

蛋白质凝聚结晶和致病的动力学机制

这本书涉及了蛋白质在溶液中的相转变、自组装和聚集行为等问题。其主要目的是向跨学科的读者介绍这一领域的研究现状。书中主要讨论了蛋白质优质结晶的问题，指出其瓶颈在于晶体的成核。由于蛋白质的结构决定了它的功能，因此非常有必要培养出优质的晶体来确定其结构，其中遇到的主要挑战是确定具备最佳成核条件的溶液初始状态。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.