采用机器学习辅助方法在包含超过 150 000 种化合物的广泛数据集中搜索环境压力下的超导氢化物。调查结果显示约 50 个系统的转变温度超过 20 K,有些甚至达到 70 K 以上。这些化合物具有非常不同的晶体结构,具有不同的维度、化学组成、化学计量和氢的排列。有趣的是,这些系统中的大多数表现出轻微的热力学不稳定性,这意味着它们的合成需要超出环境平衡的条件。此外,在大多数这些系统中都发现了一致的化学成分,将碱金属或碱土元素与贵金属结合在一起。这一观察结果为未来在环境压力下对氢化物中的高温超导性进行实验研究提供了一条有希望的途径。
心脏起搏器细胞(CPC)启动了驱动心脏节奏跳动的电脉冲。cpcs居住在一种良好的,富含ECM的微环境中,称为Sinoatrial节点(SAN)。令人惊讶的是,关于SAN的生物化学组成或机械性能以及心脏影响CPC功能中的独特结构特征如何保持鲜为人知。在这里,我们已经确定了SAN的开发涉及构建“软”大分子ECM,该ECM专门封装了CPC。此外,我们证明,对胚胎CPC的底物刚度高于体内测量的质子刚度会导致CPC自动性所需的HCN4和NCX1离子通道的相干电振荡和失调。共同表明,局部力学在维持胚胎CPC函数方面起着关键作用,同时定义了对于胚胎CPC成熟最佳的材料属性范围。
时期激活,14光催化15和Fenton 16技术。在上述治疗系统中,用塑料废物制备的碳质材料的利用可以降低治疗成本并促进这些技术的全尺度。在这项研究中,将矿泉水塑料瓶,塑料饮水杯和塑料酸奶杯子用作制备富含碳的材料(例如石墨烯,碳球形和碳纳米管)的前体。使用能量分散X-射线光谱,X射线差异,傅立叶变换红外光谱和透射电子显微镜,研究了制备材料的化学组成,化学结构,官能团和形态。此外,通过X射线光电子体镜检查和热重分析研究了制备材料的化学状态和热稳定性。此外,使用BET表面积分析仪估算合成材料的表面积。
时期激活,14光催化15和Fenton 16技术。在上述治疗系统中,用塑料废物制备的碳质材料的利用可以降低治疗成本并促进这些技术的全尺度。在这项研究中,将矿泉水塑料瓶,塑料饮水杯和塑料酸奶杯子用作制备富含碳的材料(例如石墨烯,碳球形和碳纳米管)的前体。使用能量分散X-射线光谱,X射线差异,傅立叶变换红外光谱和透射电子显微镜,研究了制备材料的化学组成,化学结构,官能团和形态。此外,通过X射线光电子体镜检查和热重分析研究了制备材料的化学状态和热稳定性。此外,使用BET表面积分析仪估算合成材料的表面积。
负载催化活性液态金属溶液 (SCALMS) 在烷烃脱氢方面表现出色,尤其是在抗结焦方面。SCALMS 由多孔载体组成,载体上含有催化活性低熔点合金颗粒 (如 Ga-Pd、Ga-Pt),这些颗粒在反应温度下为液态。在新成立的合作研究中心 CRC1452“液体界面催化 (CLINT)”(www.sfb1452.research.fau.eu/),佛罗里达大西洋大学的跨学科科学家小组开发了此类新型催化材料,将选择性、生产率、稳健性和易加工性完美结合。需要对这些催化剂在不同长度尺度上进行高分辨率和 3D 表征,以揭示复杂的孔隙和颗粒形貌、(晶体) 结构、化学组成和催化活性位点的位置,这对于从根本上了解催化过程是必不可少的。在 IMN(www.em.tf.fau.de),我们已经开始使用 CENEM(www.cenem.fau.de)提供的最先进的电子显微镜和纳米 CT 仪器探索 SCALMS 系统的结构特性。
定向流体转运对自然界的许多物理过程具有重要意义。如何通过人造材料操纵这一过程仍然是科学家的关键挑战。在这项研究中,Janus织物是通过电钉在螺栓或纱布上的一层聚偏氟化物(PVDF)纳米纤维来构建的。Janus织物两侧的化学组成,形态和表面润湿性的特征是红外光谱,扫描电子显微镜(SEM)和接触角度测量。通过控制PVDF静电纺丝时间,测量了具有不同PVDF厚度的Janus织物的最大静水站。发现PVDF/Gauze对单向水转运更有利,并且水分也可以从疏水侧转移到脑电侧。凭借便捷制备,低成本和单向水/水分传输的优势,可以将本研究中准备的Janus织物用于水分间隔,湿度转移和从空中收集水。
摘要:生物表面活性剂是由微生物产生的两亲性表面活性分子,可以降低表面张力和界面张力。本研究重点研究了铜绿假单胞菌、藤黄微球菌和粘质沙雷氏菌产生的生物表面活性剂的生长、产生和特性。研究了这三个分离株的生长动力学和生产动力学。从生长动力学和生产动力学发现,铜绿假单胞菌的最大生物量和生物表面活性剂产量在28小时,藤黄微球菌在24小时,粘质沙雷氏菌在120小时。生物表面活性剂的HPLC分析显示,主峰和小峰的保留时间不同,这是因为样品在柱上停留的时间不同,这取决于其化学组成。本研究表明,铜绿假单胞菌、藤黄微球菌和粘质沙雷氏菌产生的生物表面活性剂被鉴定为糖脂。
在药物设计方面进行了40年的创新,QSAR已应用于农业化学,药物化学,毒理学以及最终化学的大多数方面的实践中(Bhatia R,2011; Hansch C等,1962)。在开始时,QSAR被视为物理有机化学的逻辑扩展。由于使用相对简单的回归方法将QSAR建模已应用于一系列的过同类化合物,因此它已逐渐增长并融合到对非常大的数据集的分析中,其中包括数千种不同的分子结构,使用多种统计和机器学习技术(Cherkasov A等人,2014年)。一个多世纪以前,像弗雷斯(Crum-Brown)和弗雷泽(Fraser)这样的科学家阐明了有关物质的生理作用的想法,这是化学成分和宪法的功能。在1868年,克鲁姆 - 布朗和弗雷泽(Crum-Brown)和弗雷泽(Fraser)表达了物质在某个生物系统(Ø)中的生理作用术语以及其化学组成和构成(c)的功能(f)。