3-(2''''-氧代丁基)异苯并呋喃-1(3H)-酮的合成

通过邻甲酰苯甲酸在碱性条件与丁酮发生Claisen-Schmidt缩合反应，经酸化环合合成了3-(2’一氧代丁基)异苯并呋喃-1(3H)-酮。     

水相中6-甲基-6-苯基-7-烯-1,5-辛二醇的合成

以DHP为原料,通过在锌介入下水相中的烯丙基化反应,合成目标产物6 甲基 6 苯基 7 烯 1,5 辛二醇.产物结构经核磁共振光谱、红外光谱和质谱得到了证实.     

关于几类图的L(3,2,1)-标号问题

图G的L(2，1)-标号是一个从顶点集V(G)到非负整数集的函数f(x)，使得若d(x，y)=1，则|f(x)-f(y)|≥2；若d(x，y)=2，则|f(x)-f(y)|≥1．图G的三(2，1)-标号数λ(G)是使得G有max{f(v)：v∈V(G)}=k的L(2，1)-标号中的最小数k．该文将L(2，1)-标号问题推广到更一般的情形即L(3，2，1)-标号问题，并得出了Kneser图、高度不正则图、Halin图的λ3(G)的上界．     

维生素B1在磷酸盐介质中的极谱吸附波及应用

在pH 6.6的NaH2PO4-Na2HPO4缓冲溶液中,维生素B1在单扫描极谱上于-1.5 V(vs.SCE)产生一个灵敏的吸附还原峰,维生素B1的含量在7×10-8～1×10-5mol/L范围内与波高有线性关系(r=0.999).运用该法测定了维生素B1药片和复合维生素B药片中维生素B1的含量,结果令人满意.机理研究表明:该极谱波是由吸附在滴汞电极表面的维生素B1还原产生的,电极反应是双电子不可逆过程.     

用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

Spindlin 1编码的蛋白质定位于细胞核并使NIH3T3细胞发生恶性转化

研究了卵巢癌中高表达的新基因spindlin1的亚细胞定位及其对小鼠NIH3T3细胞生物学行为的影响, 并探讨了人spindlin1基因的生物学功能. 采用脂质体转染法将构建的融合蛋白表达载体pEGFP-N1/ pEGFP-N1-spindlin1瞬时转染COS-7细胞,观察spindlin1基因的亚细胞定位;同时稳定转染NIH3T3细胞,经G418抗性筛选后,用RT-PCR筛选并鉴定表达spindlin1的稳定细胞株;通过细胞增殖活性、流式细胞检测、软琼脂克隆形成、迁移实验及裸鼠成瘤等对转染细胞的生物学行为进行检测. 结果表明,spindlin1定位于胞核;并促进NIH3T3细胞的增殖,使其处于G2/M期的细胞比例显著增加;同时证实过表达spindlin1的NIH3T3细胞不仅具明显的克隆形成及迁移能力,而且能使裸鼠成瘤. 由此我们得出结论:spindlin1基因过表达可促使NIH3T3细胞发生恶性转化,提示spindlin1可能是一种与肿瘤形成相关的原癌基因.     

非线性l1 问题的光滑近似算法

利用“ ”函数的光滑近似函数和无约束优化方法给出非线性l1的一种算法．在适当的假设下，算法是全局收敛的．初步的数值试验结果表明算法的有效性．     

K-拟可加模糊数值积分的零可加性与绝对连续性

在K-拟可加模糊测度空间的任一子集上,针对给定的某一个μ-可积模糊数值函数,建立所谓的K-拟可加模糊数值积分.进而将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数值的集函数,应用其积分转换定理,讨论它们的零可加性和绝对连续性等.     

烯烃捕获不饱和卡宾及其反应机理的研究

介绍了一种制备不饱和卡宾的新的方法，即用1，1-二氯代烯烃与金属钠反应，产生的不饱和中间体用烯烃进行捕获．对捕获的产物经IR，GC—MS及^1HNMR等分析鉴定后证实，各产物主要是通过卡宾中间体或类卡宾中间体与烯烃加成反应或重排反应而得到．     

约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。