2-丙炔基-1,3-二羰基化合物在碱催化下分子内环化生成2-亚甲基-2,3-二氢呋喃的反应,房忠雪,廖沛球,本文报道了一种新颖的、具有原子经济性的、碱催化条件下的由2-丙炔基-1,3-二羰基化合物直接、快速通过分子内环化形成杂环2-亚甲基-2,
2024-01-09 18:03:37 255KB 首发论文
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2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑与CHCl3分子间相互作用的理论研究,尹京花,周子彦,采用量子化学从头算理论在MP2/ 6-31G(d,p)水平上对2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑顺反异构体,trans-2,2’-二甲基-4,4’-联噻唑-CHCl3(Ⅰ), cis-2,2’-二
2024-01-09 17:20:39 474KB 首发论文
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我们使用GUT尺度参数突出显示了受约束的最小超对称SM(CMSSM)和次于最小超对称SM(NMSSM)(包括126 GeV希格斯玻色子)之间暗物质扇区的差异。 在暗物质领域中,这两种模型是非常正交的:在CMSSM中,WIMP在很大程度上是一个野牛,并且由于LHC约束而需要大质量。 在NMSSM中,WIMP具有较大的单线性成分,因此与LHC SUSY的质量限制无关。 对于费米数据中有关轻WIMP的提示,NMSSM中性轻的质量范围很重要。 如此低质量的WIMP无法在CMSSM中进行解释。 此外,还提供了在14 TeV发现XENON1T和LHC的前景。
2024-01-09 12:54:09 1.15MB Open Access
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γ辐射降解法制备小分子水溶性壳聚糖,康斌,戚志强,本文用γ辐射降解法成功制备了一系列小分子水溶性壳聚糖,研究了不同条件下γ射线对壳聚糖的降解效应以及辐照剂量对产物分子量和水�
2023-12-08 15:59:54 351KB 首发论文
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β-CD修饰氧化石墨烯(GO)与萘衍生物的超分子组装体的构筑,胡帅,徐健康,利用KMn04和浓H2S04的强氧化作用将石墨氧化成氧化石墨(GO),然后利用超声波将其剥离成GO片;将GO与接枝有乙二胺的β-CD(β-环糊精)进
2023-12-08 11:55:40 546KB 首发论文
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β-CD与D/L-苯丙氨酸超分子手性识别作用研究,张海容,张婧,荧光法研究了β-环糊精(β-CD)与D-苯丙氨酸/L-苯丙氨酸的在三酸缓冲溶液(pH=6.80)形成超分子体系的性质,并用Hildebrand-Benesi双倒数法�
2023-12-08 11:42:04 494KB 首发论文
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在这项工作中,我们探索了一个双重迷惑的重子Ξcc(3621)和T doublet(D1,D2 *)迷住介子之间的S波相互作用的系统研究。 我们首先分析重夸克自旋对称形成ΞccD1/ΞccD2*束缚态的可能性。 然后,我们进一步考虑一维波混频和耦合通道效应,在一个玻色子交换模型中对ΞccD1/ΞccD2*相互作用进行动力学研究。 最后,我们的数值结果符合重夸克自旋对称分析的建议:I(JP)= 0(1/2 +,3/2 +)的ΞccD1系统和I(JP)= 0( 3/2 +,5/2 +)可能是松散的三重魅力分子五夸克。 同时,我们还将模型扩展到ΞccD′1和ΞccD′2 *系统,结果表明ΞccD′1和ΞccD′2 *的等标量可能是分子候选物。
2023-12-08 09:02:07 595KB Open Access
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openmm, OpenMM是一种使用高性能GPU代码进行分子模拟的工具包 : 高性能分子动态库简介OpenMM 是一个用于分子模拟的工具包。 它可以以用作运行模拟的独立应用程序,也可以以作为你自己的代码调用的库。 它提供了极端灵活性( 通过自定义力和积分器) 。开放性和高性能( 尤其是最近的gpu
2023-10-31 17:18:11 16.13MB
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生物素-链霉亲合素系统介导的纳米材料标记和检测技术在生物分子检测中的应用,聂丽菊,傅芬,生物素-链霉亲和素系统(Biotin-(strept)avidin system, BAS)由于其高亲和性、高稳定性、高灵敏性、强特异性和极佳的生物相容性已广泛用于各种
2023-10-23 10:07:46 408KB 首发论文
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1.项目基于机器学习算法,通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比,实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境:Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块:数据预处理,创建模型并编译,模型训练 4.单模型训练:训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合:回归问题最简单的模型融合方式,取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均,最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标,经过分析,融合模型得到最低的rmse,为2.698796237546118。
2023-09-20 06:59:59 10.72MB python 机器学习 算法 回归
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