我们开发了一种用于自动处理和分配原始 13C 和 1H NMR 数据的强大系统 DP4-AI,并将其集成到我们的计算有机分子结构解析工作流程中。从具有未定义立体化学或其他结构不确定性的分子结构开始,该系统可实现完全自动化的结构解析。开发了使用客观模型选择进行 NMR 峰值拾取的方法以及用于将计算出的 13C 和 1H NMR 位移与嘈杂实验 NMR 数据中的峰值进行匹配的算法。当使用一组具有挑战性的分子测试进行严格评估时,DP4-AI 的处理速度提高了 60 倍,并且几乎不需要科学家的时间。DP4-AI 代表了 NMR 结构解析的一次飞跃,也是 DP4 功能的一次重大变化。它可以对数据库和大量分子进行高通量分析,这在以前是不可能的,并为通过机器学习发现新的结构信息铺平了道路。此新功能与直观的 GUI 相结合,可作为开源软件在 https://github.com/KristapsE/DP4-AI 上使用。
补充图5。低温促进混合DS/HT121- 6中的IM折叠。在(a)IC缓冲液和(b)从HELA细胞中获得的杂种-DS/HT121-6的1d 1 H NMR光谱的 Imino区域作为温度的函数(指示)。红色和灰色框分别突出显示针对Im-和dsDNA分析的Imino信号。Note that while the signal intensity pertinent to iM (highlighted in the red box) observed at 4 °C was essentially reduced to zero when the temperature was increased to 37 °C, the alterations in the NMR signal intensities (integral intensities – considering temperature- dependent line broadening and the inherently low signal-to-noise ratio in the in-cell NMR spectra) corresponding to the dsDNA segment (gray box) were最小。
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结果:吗啡引起MPFC和NAC中许多代谢产物的浓度的显着变化。MPFC和NAC中谷氨酰胺 - 谷氨酸-GABA兴奋性抑制周期的谷氨酰胺成分增加。在MPFC上也观察到谷氨酸的显着增加,但在NAC中却没有观察到。在MPFC和NAC中,磷酸化,能量代谢标记和神经元生存力和能量代谢的N-乙酰天冬氨酸标记显着降低。甘油磷胆碱 +磷酸,细胞膜完整性的标志物在吗啡后的NAC和MPFC中显着增加。NAC中的抗氧化神经量代谢物牛磺酸和谷胱甘肽显着增加。然而,牛磺酸减少,吗啡后MPFC中的谷胱甘肽不变。肌醇,一种神经炎症的标志物,在NAC中显着增加。
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复杂的混合物在化学家的日常生活中至关重要。在分析化学领域尤其是这种情况,在该领域遇到了多种混合物,用于在广泛的领域中应用:药物或医学科学,食品或环境化学,微生物学等。生物学兴趣的混合物(提取物,生物流体等)特别复杂,因为它们包含各种浓度的多种化学结构,从小分子(氨基或有机酸,糖等)到较大的分子结构,例如脂质和蛋白质。天然产品的环境或食物样品或混合物也是如此。在合成化学中,复杂性具有不同的含义。的确,虽然混合物成分的数量更有限,但混合物的复杂性来自反应物,产物和中间体的非常相似的分子结构。同样,在药物科学中,由于存在杂质,其结构接近主要化合物之一,因此看似简单的纯化药物样品可能非常复杂。
反应混合物的仪器分析通常是化学过程优化中的速率控制步骤。传统上,反应分析采用气相色谱 (GC)、高效液相色谱 (HPLC) 或高场波谱仪上的定量核磁共振 (qNMR) 波谱法。然而,色谱法需要复杂的后处理和校准方案,而高场 NMR 波谱仪的购置和操作成本高昂。我们在此公开了一种基于低场台式 NMR 波谱法的廉价高效分析方法。其主要特点是使用氟标记的模型底物,由于 19F 具有宽的化学位移范围和高灵敏度,即使在低场永磁波谱仪上也能对产物和副产物信号进行独立、定量的检测。外部锁定/垫片装置无需使用氘代溶剂,只需极少的后处理即可直接、非侵入性地测量粗反应混合物。低场强可在较宽的化学位移范围内实现均匀激发,从而最大限度地减少系统积分误差。添加适量的非位移弛豫剂 Fe(acac)3 可最大限度地减少全分辨率下的弛豫延迟,将每个样品的分析时间缩短至 32 秒。正确选择处理参数也至关重要。本文提供了分步指南,讨论了所有参数的影响,并重点指出了潜在的陷阱。文中通过三个示例说明了该分析方案在反应优化中的广泛适用性:Buchwald-Hartwig 胺化反应、Suzuki 偶联反应和 C–H 官能化反应。
核磁共振可以说是实现简单量子计算实验的最佳量子技术,也是有史以来最差的构建大规模量子计算机的技术。经过几年的快速发展,最终在七自旋系统中实现了 Shor 的量子因式分解算法,该领域开始达到其自然极限,进一步发展变得具有挑战性。现在,人们的兴趣不再是在更大的系统上追求更复杂的算法,而是主要转向开发精确高效地操纵自旋状态的技术,目的是开发可应用于其他更具可扩展性的技术和传统 NMR 中的方法。然而,NMR 实现的用户友好性意味着它们仍然很受欢迎,可用于简单量子信息协议的原理验证演示。