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World File Search System光催化
μMap-Red：通过红光光催化进行邻近标记
摘要：现代邻近标记技术在理解生物分子相互作用方面取得了重大进展。然而，当前的工具主要使用与复杂生物环境不兼容的激活模式，限制了我们在动物模型中研究细胞和组织水平微环境的能力。在这里，我们报告了 μ Map-Red，这是一个邻近标记平台，它使用红光激发的 Sn IV 二氢卟酚 e6 催化剂来激活苯基叠氮化物生物素探针。我们通过展示体外通过多层组织的光子控制蛋白质标记来验证 μ Map-Red，然后我们将我们的平台应用于纤维素以标记 EGFR 微环境，并通过 STED 显微镜和定量蛋白质组学验证性能。最后，为了展示复杂生物样本中的标记，我们在小鼠全血中部署了 μ Map-Red 来分析红细胞表面蛋白。这项工作代表了在复杂组织环境和动物模型中基于光的邻近标记方法的重大进步。
在设计中推进光催化混凝土技术...
光催化混凝土技术在可持续建筑和基础设施中引起了人们的关注，因为其在催化有害空气污染物的分解和改善空气质量方面的关键作用。它结合了拟催化剂，例如二氧化钛（TIO 2）和氧化锌（ZnO），以净化空气并提供自我清洁的限制。本综述研究了光催化混凝土的污染物去除能力，分析了影响其功效的因素，探索了不同的制备方法和机械性能，并包括生命周期评估（LCA）以评估其环境影响。基于水的材料，作为光催化剂的载体，基于光催化剂的类型，尤其是不同类型的TIO 2和ZnO晶体，表现出不同的作用。对制备方法的分析，包括混合，喷涂和浸渍，强调了旨在提高涂层的活性寿命和粘结强度与混凝土底物的粘合强度的必要性。讨论涵盖了通过表面修饰增强光催化剂性能的策略，以应对相关的技术和未来挑战。创新方法，例如使用再生玻璃来增加氮氧化物去除率，并纳入了多孔材料（例如沸石）来提高二氧化硫（SO 2）和二氧化碳（CO 2）的光催化效率。TIO 2纳米颗粒的馏分显着影响水泥基材料的水合和整体性能，最佳范围为4-10 wt％的水泥质量。LCA分析表明，有必要探索更环保的设计选项，以增强光催化技术在混凝土基础设施中的应用，例如建筑外墙，道路，隧道和其他基础设施。
单原子光催化为何比传统光催化效果更好？超快激发载流子和结构动力学研究
摘要：随着单原子引入光催化，基底电子和几何结构的微小变化可以带来更高的能量转换效率，而其背后的微观动力学却很少被阐明。本文采用实时时间相关密度泛函理论，探索了微观尺度上单原子光催化剂（SAPC）在水分解中的超快电子和结构动力学。结果表明，与传统光催化剂相比，负载在石墨相氮化碳上的单原子Pt大大促进了光生载流子，并有效地将激发电子与空穴分离，延长了激发载流子的寿命。灵活的氧化态（Pt 2+ 、Pt 0 或Pt 3+ ）使单原子作为活性位点来吸附反应物并在光反应过程的不同阶段作为电荷转移桥催化反应。我们的研究结果为单原子光催化反应提供了深刻的见解，并有利于高效SAPC的设计。关键词：单原子光催化剂、热电子/空穴电荷转移、超快载流子和结构动力学、时间相关密度泛函理论、水分解
二维 Mxenes 光催化研究的最新进展：综述
1美国阿拉巴马大学的民事和环境工程系，亨茨维尔，阿拉巴马州亨茨维尔，美国35899，美国2卡塔尔环境与能源研究所（QEERI），哈马德·本·哈利法大学（HBKU），邮政信箱5825，多哈，多哈，QATAR 3，QATAR 3 FASD），Teknologi petronas，Bandar Seri Iskandar 32610，马来西亚Perak 5民用与环境工程系，Seri Iskandar 32610，Perak，Perak，Malaysia 6 Malaysia 6 Urban Resource for Selfsiation，Servine Isiiti peteiia，伊普萨拉大学材料科学与工程系，邮箱35，SE-75103 Uppsala，瑞典∗作者任何信件都应该寄给谁。
小分子光催化可实现药物靶标识别
识别可用于治疗的细胞靶标（广义上称为靶标识别）仍然是药物发现的基本目标。近年来，加速靶标识别的新型化学和生物技术的应用已成为药物发现计划中的常见现象，因为全面了解分子在细胞环境中的反应方式可以提高结合选择性、改善安全性和临床疗效。使用光亲和标记 (PAL) 的既定方法通常成本高昂且耗时，因为信噪比差，再加上探针优化繁琐。在处理低丰度膜蛋白或多蛋白靶标结合时，此类挑战会加剧，通常导致靶标识别不可行。在此，我们描述了一种用于光催化小分子靶标识别的通用平台，该平台取决于通过可见光介导的 Dexter 能量转移产生高能卡宾中间体。通过将反应弹头与药物分离，催化信号放大可导致每种药物发生多次标记事件，从而实现前所未有的靶标富集水平。通过开发可穿透细胞的光催化剂结合物，该方法能够定量识别多种药物的靶标和脱靶，包括(+)-JQ1、紫杉醇和达沙替尼。此外，该方法还能够识别两种 GPCR（ADORA2A 和 GPR40）的靶标，这是一类在小分子 PAL 活动中很少成功发现的药物靶标。正文：识别生物靶标并了解它们在分子水平上的相互作用（靶标 ID）对于成功设计新的候选药物及其进入临床至关重要 1,2 。然而，近年来，全面表征药物靶标所面临的内在挑战表现为成功率低和时间长，导致整个行业的开发流程出现瓶颈 3,4 。因此，开发阐明小分子靶点的新方法有可能显著提高治疗靶点选择的成功率，从而减少临床流失，最终降低患者发病率（方案 1a）1,5,6 。在过去的二十年里，质谱 7 、化学遗传学 8 和生物信息学 9 等领域的技术进步改变了药物靶点识别，从而提高了我们对生物途径和细胞信号传导的理解 2,10 。然而，虽然这些信息为复杂的药物发现过程提供了更有针对性的途径，但对没有明确作用机制的蛋白质的靶点识别技术的需求仍然存在 11 。为了满足这一需求，基于亲和力的方法 12 ，尤其是光亲和标记（PAL），现已成为药物研发中常用的工具（方案 1a）13 。PAL 的工作原理是将化学计量的光活化基团（例如二氮丙啶）和亲和手柄（例如生物素）掺入小分子结构 14 。经过紫外线活化和基于亲和力的富集后，可以使用免疫印迹和蛋白质组学分析来收集有关目标蛋白质身份的信息 15 。
CO3O4-RGO - 光催化活性的合成，表征和评估
摘要：与合成染料的水污染是全球不断升级的问题。在此，CO 3 O 4装饰的还原氧化石墨烯（CO 3 O 4 -RGO）被报告为有效的有机染料分解的有效异质光催化剂。通过包括XRD，XPS，TEM和FTIR在内的光谱技术证实了CO 3 O 4 -RGO的合成。表征后，制备的CO 3 O 4 -RGO复合材料作为光催化剂测试，以降解甲基蓝和甲基橙。CO 3 O 4 -RGO的光催化效率在60分钟后> 95％，相当于200 mg/L作为每种染料的初始浓度。通过BOD和COD测量确认了MB和MO的光降解。还研究了实验参数，例如CO 3 O 4 -RGO的可重复使用性，催化剂剂量的影响以及染料浓度对光催化活性的影响。MB降解的Co 3 O 4 -RGO的光催化活性分别比CO 3 O 4和RGO的光催化活性分别高2.13倍和3.43倍。同样，MO降解的Co 3 O 4 -RGO的光催化活性分别比CO 3 O 4和RGO的光催化活性分别高2.36倍和3.56倍。因此，发现CO 3 O 4 -rgo是一种有效且可重复使用的光催化剂，用于在水性培养基中所选染料的分解。
小分子光催化通过能量转移实现药物靶标识别
超过一半的新治疗方法由于缺乏靶标验证而在临床试验中失败。因此，开发新方法来改进和加速细胞靶标的识别（广义上为靶标ID）仍然是药物发现的一个基本目标。虽然测序和质谱技术的进步在近几十年来彻底改变了药物靶标ID，但相应的基于化学的方法在50多年里却没有改变。由于采用过时的化学计量活化模式，现代靶标ID活动经常受到受体占有率有限和交联产率低导致的信噪比差的干扰，尤其是在靶向低丰度膜蛋白或多种蛋白质靶标参与时。在这里，我们描述了一个通用的光催化小分子靶标ID平台，该平台建立在通过可见光介导的Dexter能量转移连续生成高能卡宾中间体来催化放大靶标标签交联的基础上。通过将反应弹头标签与小分子配体分离，催化信号放大可实现前所未有的靶标富集水平，从而实现对多种药物的定量靶标和脱靶识别，包括(+)-JQ1、紫杉醇 (Taxol)、达沙替尼 (Sprycel)，以及两种 G 蛋白偶联受体——ADORA2A 和 GPR40。
溶胶 - 凝胶制备和可见光驱动的光催化活性
关键字：SR 2 Femoo 6，Sol-Gel方法，合成，光催化1。引言具有2 BB'O 6结构的双钙钛矿样化合物（a：稀土/碱土阳离子； B：过渡金属； B'：过渡金属）最近成为讨论的重点，因为它们的独特结构和出色的特性。这类材料具有有希望的载体运输能力以及磁性，多效和光电特性，使其适合不同的应用[1-5]。特别是，已经报道了具有有希望的光催化特性的2 BB'O 6材料的数量越来越多。例如，2 NiWO 6（A：CA，SR）化合物显示出出色的有机分子降解的光催化活性[6]。A 2 BB'O 6化合物的催化性能提高了其原子结构。具体而言，已经发现，钙钛矿型氧化物的BO 6八面体结构促进了在光催化过程中电子过渡和氧空位的产生[7-10]。
AI和二元光催化氢产生中的量子计算
光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。
HrvojeKušić教授，博士裁缝光催化材料...
为了收获太阳光谱的更广泛的部分，是利用可见光激活的关键要求，Tio 2（或类似的半导体材料）结构 - 培训工程已经采用了各种策略，包括通过合并金属（Fe，Cu，Cu等）来修改。或非金属（N，S，C，P等）进入晶体网络或使用其他半导体开发复合材料（Bivo 4，G-C 3 N 4，SNS 2，CuO等）协同利用单个组件提供的优点。除了调整频带间隙以增加太阳照射的收获，抑制E- / H +重组和微调表面特性（例如< / div>主动区域和缺陷含量）也很高。也可以通过用贵金属（AG，PD，PT，AU等）装饰各种策略来抑制E- / H +重组和有效的电荷分离。< / div>或与（i）导电聚合物产生核心壳结构的复合材料，（II）类似石墨烯的材料（（（还原）石墨烯 - 氧化物），碳纳米管或量子点，后两者也有助于增加特定表面积。