钴配位聚合物[Co3(1,4-BDC)3(DMA)(H2O)]的合成和晶体结构

用中温溶剂热方法合成了一种未见报道的二维配位聚合物[Co3(1,4-BDC)3(DMA)(H2O)],通过X射线衍射技术确定了其晶体结构.在该配合物中,6个1,4一对苯二甲酸(1,4-H2BDC)配体连接着Co三聚体向各个方向延伸,形成了层状结构.结果表明:该化合物属于单斜晶系,P21/n空间群;晶胞参数α=1.560 1(3)nm,b=0.976 85(19)nm,c=1.592 6(3)nm,α=90°,β=109.819(4)°,γ=90°,V=2.283 4(8)nm3,Z=2,R1=0.069 2,ωR2=0.116 4.     

关于序列覆盖K映射的注记

利用sn覆盖和cs覆盖概念,以及度量空间的序列覆盖k-映象和1序列覆盖k-映象的内部特征,证明了度量空间上的序列覆盖k-映射是1序列覆盖映射,并构造例子说明度量空间上的序列商k-映射不是序列覆盖映射．     

用空气作绿色氧化剂合成苯并咪唑的新方法

报道了一种利用空气作为氧化剂由邻苯二胺和醛为原料合成苯并咪唑的新方法.该方法以DMF为溶剂,等物质的量的邻苯二胺和醛反应一锅合成目标产物,产率较好(64%~90%),且具有操作简单、条件温和、环境友好等优点.     

慈竹CCoAOMT基因的克隆及生物信息学分析

咖啡酰辅酶A-O-甲基转移酶是木质素生物合成过程中的关键酶之一。该研究以慈竹嫩茎为材料,采用RT-PCR及RACE方法,克隆CCoAOMT基因,并对其进行生物信息学分析。结果表明:1个慈竹CCoAOMT基因cDNA全长序列被成功克隆,该序列全长为1 080 bp,含有1个777 bp的读码框,编码了1个包含258个氨基酸的蛋白质,分子质量约为28.861 ku,等电点为5.33,二级结构中α-螺旋占42.25%,β-转角占8.91%,延伸链占15.89%、无规则卷曲占32.95%。对氨基酸多序列比对发现,慈竹与绿竹的CCoAOMT1基因亲缘关系最近,但慈竹CCoAOMT基因编码的氨基酸与绿竹相比,在第10位点上发生了缺失,5个位点发生了变异。慈竹、绿竹、毛竹、玉米CCoAOMT基因编码的氨基酸中都含有1个相对保守的无序化区域。NaC-CoAOMT1基因组织表达结果表明,其在未展开叶、笋上部和中部、茎的上部和中部的表达量较高。笔者将克隆并获得的慈竹木质素合成酶CCoAOMT基因全长序列(GenBank注册号为JF742462)命名为NaCCoAOMT1,分析认为其可能与慈竹木质素生物合成有关。     

图书借阅量的灰色回归组合模型研究

将灰色预测模型GM(1,1)和线性回归预测模型相结合,采用"误差平方和最小"作为最优准则,建立了图书借阅量的组合预测模型.结果表明,用该模型对图书借阅量进行预测,其预报精度优于各个子方法,具有很好的应用价值.     

基于NMF技术探寻早期AD基因表达调控网络

利用非负矩阵分解(NMF)技术,依据加强算法的稀疏性对患早期阿尔茨海默症(AD)样本的基因表达数据进行分析,提取对疾病早期诊断具有重要意义的显著基因,样本分类实验结果证明了算法的有效性.在此基础上,结合与炎症反应有重要关系的NF-κB等基因初步建立了与早期AD密切相关的基因表达调控网络结构图,为AD致病机理的探询、早期诊断与治疗等提供了有益的途径和方法.     

双模SU(1,1)相干态场与2原子相互作用过程中的保真度

运用全量子理论,研究了双模SU(1,1)光场和2原子相互作用模型中保真度的演化特性.结果表明,平均光子数越大,2模光子数差越大,原子和光场之间的相互作用就越大,保真度越小;原子间的耦合常数影响系统、光场和原子的崩溃和回复周期,原子间的耦合常数越大,崩溃周期越短.     

基因表达式编程用于有机化合物的毒性预测

基因表达式编程方法(GEP)是一种新型的数据挖掘和建模工具,应用GEP方法对110个有机化合物的毒性进行了构效关系研究,并与人工神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘(PLS)方法比较.结果发现,GEP方法的预测较好,且模型稳定.     

马岭油田中一区储层流动单元研究

正确划分储层的流动单元可以深化对储层非均质性的认识,对预测剩余油分布、调整开发方案、提高采收率都具有重要意义.根据流动层带指标、孔隙度、渗透率、泥质含量以及粒度中值等参数,采用神经网络模型,将马岭油田中一区砂岩储层定量划分为4类流动单元;利用该区314口井的测井精细解释成果,研究了延安组Y9,Y10砂岩储层5个油层组连通体的流动单元平面展布状况;结合该地区的实际地质和生产状况,研究了各类流动单元的主要特征;分析了流动单元与储层吸水、产液以及剩余油分布之间的关系.指出流动单元Ⅰ,Ⅱ区仍是油田目前剩余油分布的主要区域,是油田挖潜的主要目标.     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．