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化学教学大纲Nep_syllabus.pdf
Nomenclature for acyclic compounds only (trivial and IUPAC), DBE, hybridization(sp", n= 1,2,3) of C, N, O, halogens, bond distance, bond angles, VSEPR, shapes of molecules, inductive and field effects, bond energy, bond polarity and polarizability, dipole moment, resonance, resonance energy, steric inhibition of resonance,过度结合，𝞹 -M.环，带电的系统3,4,5,7环，融合点，熔点，沸点，氢化热，燃烧热，氢键（内部和分子间），冠 - 酸，酸度的概念，碱性反应中间体：碳定位，碳纤维，自由基，卡宾和硝基的结构和稳定性。
1. 入学考试日期
脂肪族烃：烷烃 - 命名法、异构现象、构象（仅乙烷）、物理性质、化学反应（包括卤化、燃烧和热解的自由基机理）。烯烃 - 命名法、双键（乙烯）结构、几何异构现象、物理性质、制备方法、化学反应：氢、卤素、水、氢卤化物（马尔可夫尼科夫加成和过氧化物效应）的加成、臭氧分解、氧化、亲电加成机理。炔烃 - 命名法、三键（乙炔）结构、物理性质、制备方法、化学反应：炔烃的酸性、氢、卤素、氢卤化物和水的加成反应。芳香烃：简介、IUPAC 命名法、苯：共振、芳香性、化学性质：亲电取代机理。硝化、磺化、卤化、Friedel Craft烷基化和酰化、单取代苯中功能团的指导影响。致癌性和毒性。
量热法和差分热分析的参考材料
本出版物是ICTAC工作组“热化学” 1期间1997年至1998年期间努力的结果。它涉及用于量热法和差异疗法分析的参考材料（缩写形式：RM）。它代表了IUPAC致命的“物理化学测量和标准”制作的两个先前的文档的更新版本：第一个发表于1974年的Pure and Applied Chemistry [1]，第二本书在书籍中，标题为“重新认可的参考材料，用于实现物理学属性的实现” [2]。量热法和差分热分析与涉及物理，化学和生物学过程的广泛科学和技术研究领域相关。量热法通常会产生高度可再现的结果，但是由于测量系统的校准故障，可能是无法降低的。校准是每项热分析研究的基本要求。需要在测量仪器指示的值与正确值之间建立定义定义的关系。通过量化产生的
Thomas J.Kempa奖和荣誉
DARPA年轻教师奖2021 35 PIS 35材料科学贡献认可，Matter 2021 Discovery Award，Johns Hopkins University 2020 Discovery Award，Johns Hopkins University 2019 2019年新兴研究员J.mater。化学。2019 NSF职业奖2018 Toshiba杰出年轻研究者2018 Dreyfus Foundation in Remuntional Chemistal in Environmental Chemistry 2015 IUPAC年轻化学家最佳博士学位奖。 2013年研究2013 Dudley R. Herschbach教学奖，哈佛大学2011 2011 Fieser奖，哈佛大学2011年材料研究协会研究生奖2011 NSF研究生研究研究生研究员2006 - 2009年Marshall Scholar（2004年）2004 - 2004 - 2004年 - 2004年Matthew Copithorne ewnerovship，Matthew Copithorne ewnerowship，2004年，波士顿学院2004 Phi Beta Kappa Kappa 2003 Arnold and Mabel Scholar and Mabel Beckman 2003
JSP邀请奖学金2023 Zachary Hudson
ZAC完成了他的学士学位在安大略省金斯敦的皇后大学。他仍在女王攻读博士学位。 Suning Wang教授在无机化学上，也与日本的Yue Wang和Nagoya University一起在中国的Jilin大学与Shigehiro Yamaguchi一起拥有研究生奖学金。，他随后搬到了布里斯托尔大学（University of Bristol），担任玛丽·库里（Marie Curie）博士后研究员伊恩·曼纳斯（Ian Manners）教授，随后在加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的加利福尼亚纳米系统研究所与克雷格·霍克（Craig Hawker）教授一起在加利福尼亚大学圣塔芭芭拉（Santa Barbara）的加利福尼亚纳米系统学院进行了第二次博士后研究金。他于2015年加入UBC的教职员工，在那里他担任加拿大可持续化学研究主席。他的研究计划开发了用于光电，生物成像和光催化的发光材料。最近的作品奖项包括聚合物科学的ACS Herman Mark奖，Polymer International IUPAC奖，以及最近获得UBC高级研究人员40岁以下的科学和工程研究人员的Charles McDowell奖章。
关于TDP1抑制剂的案例研究摘要INT
本文提出了一种计算方法，该方法可以根据其对给定案例研究的重要性生成IUPAC宣传的官能团的降序。因此，可以从从中成功启动药物发现的功能组列表。使用针对TDP1抑制剂的Pubchem生物测定法证明了适用于任何具有足够数据的研究案例的方法。Scikit学习了对随机森林分类器（RFC）算法的解释。机器学习（ML）型号RFC获得了70.9％的精度，73.1％的精度，66.1％的召回率，69.4％F1和70.8％的接收器操作特征（ROC）。除了主要研究外，还开发了CID_SID ML模型，该模型仅使用PubChem化合物和物质标识符（CID和SIDS）数据，可以以85.2％的精度预测，94.2％精度为94.2％，75％精度，F1的F1，83.5％F1和85.2％ROC的F1和85.2％ROC是否具有化合物是否具有化合物。
应用学习与教学杂志
在过去的十年中，与AI在教育中的破坏性效应相关，该效应已成倍增长。AI将自己作为一种新兴技术，除了促进有关世界各地教育机构的教育实践的辩论外，还促进了学习的个性化。与IUPAC化学术语纲要中所述的定义相比，本研究旨在探索三个聊天机器人（Chatgpt，Gemini和Copilot）的性能和准确性（Chatgpt，Gemini和Copilot）。为此，这项描述性定性研究是在三个阶段进行的。结果表明，聊天机器人对所研究的科学概念提出了连贯的反应，除了被配置为可用于化学教学和协助教学过程的资源。但是，尽管聊天机器人作为化学教学中的数字教学资源表现出了潜力，但应仔细监控其实施。在不久的将来，预计AI聊天机器人将成为教育方面的宝贵资源，帮助学生进行学习旅行并积极和批判性地使用聊天机器人。文章信息
合成肽是有价值且多功能的研究工具：我们在智利的20年旅程
根据国际纯化学和应用化学联合（IUPAC），肽是小蛋白，大小在2至50个氨基酸残基之间。它们在整个进化范围内无处不在，从而实现了各种功能，从简单生物的免疫系统效应子到高脊椎动物的信号传导或神经调节剂。按照自然的例子，肽在各个领域都出现了。一个特别相关的领域是在药物发现中，为面对抗生素耐药微生物的出现提供了替代方案。肽在其他领域（例如食品行业）也很普遍，它们可以用作食品添加剂，以增强营养特征或有助于食品保存。此外，肽越来越多地用于化妆品中。此外，肽在基础研究和应用研究中都可以作为有价值的工具，从而促进了对特定活动机制的探索以及对特定活动的验证以及其他各种应用。尽管与其他生物活性分子相比，由于其多功能性，肽与其他生物活性分子相比存在某些局限性和缺点，但在研究以及应用和发育领域中仍然是焦点。在本报告中，我们概述了合成肽的广泛应用景观，并介绍了跨不同领域内部开发的示例，其中包括有关获得的方法和结果的摘要。
dipwmsearch：用于搜索 di-PWM 图案的 Python 包
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性（矩阵形式和累积评分函数），但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系（不同于忽略任何依赖关系的 PWM）。例如，为了表示结合位点，HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前，两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch，它为这项任务提供了一种原创且高效的算法（它首先枚举 di-PWM 的匹配词，然后立即在序列中搜索它们，即使它包含 IUPAC 代码）。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装，使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本，从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施：dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。
人工智能与化学 - ePrints Soton
从我上面所说的以及那些可能已经阅读过我之前关于数字 IUPAC（i-UPAC）[2] 的文章的人可能已经清楚，我对未来的愿景来自于这样一种理念的交汇：我们所做的是使用科学方法研究化学，而我们越来越多地使用数字技术景观来做到这一点。化学家在化学空间中工作！我们可能从不同的地方开始在这个空间中导航，并根据我们的专业和目标采取不同的路径，从分子到药物，从化合物到配方，从材料到设备。我们越来越致力于更具体、更精确，无论是个性化医疗还是精准农业，寻求能源效率还是加强循环经济。我们居住的化学空间是广阔的，化学也与变化有关，所以我们不能忘记时间维度；我们真的生活在一个化学时空的世界中。化学不仅与分子的性质有关，还与分子的转变以及这些转变发生的速率有关——时间很重要。我们如何应对这个广阔的、很大程度上未开发的空间？我们需要探索一切吗？在许多情况下，化学家们都受到了大自然的启发。大自然通过反复试验，有更长的时间来探索化学空间的各个区域。但大自然也可能受到很久以前走过的路径的限制。我想我们大多数人也相信，我们自己的想象力和内在创造力使我们能够触及化学空间的不同区域，但——我们是创造、探索还是仅仅探索已经存在的路径呢？[3]