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World File Search System化学合成
生态系统：概念、结构和功能
初级生产力是指生产者光合作用和化学合成活动储存辐射能的速率；它进一步分为总初级生产力 (GPP) 和净初级生产力 (NPP)。它以重量 (g/m2/yr) 或能量 (kcal/m2) 表示。次级生产力是指消费者层面的能量储存率。了解生态学对于现代工业化社会的管理至关重要，管理方式要与环境保护和改善环境相兼容。生态学的一个分支是应用生态学，它涉及预测技术和发展的影响并提出建议，以使这些活动对生态系统产生最小的不利影响，甚至产生积极影响。这是一种多学科方法。
从三芳胺单体到 2D Coval
摘要：与传统的湿化学合成技术相比，超高真空条件下有机网络的表面合成几乎没有控制参数。分子沉积速率和基底温度通常是唯一需要动态调整的合成变量。本文我们证明，无需专用源，仅依靠回填氢气和离子规细丝即可创造和控制真空环境中的还原条件，并且可以显著影响用于合成二维共价有机骨架（2D COF）的类 Ullmann 表面反应。使用三溴二甲基亚甲基桥连三苯胺 [(Br 3 )DTPA] 作为单体前体，我们发现原子氢 (H • ) 会严重阻碍芳基 − 芳基键的形成，我们怀疑该反应可能是限制通过表面合成产生的 2D COF 最终尺寸的一个因素。相反，我们表明，控制相对单体和氢通量可用于生产大型自组装单体、二聚体或大环六聚体岛，这些单体、二聚体或大环六聚体本身就很有趣。从单一前体表面合成低聚物可避免湿化学合成时间长和沉积源多的潜在挑战。使用扫描隧道显微镜和光谱 (STM/STS)，我们表明，通过此低聚物序列的电子状态变化提供了对 2D COF（在没有原子氢的情况下合成）的深刻见解，这是单体电子结构演变的终点。关键词：扫描隧道显微镜 (STM)、共价有机骨架 (COF)、三角烯、异三角烯、DTPA、自组装单层 (SAM)
自动激光转移合成高密度微阵列的传染病筛查
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
CK2抑制剂CX-4945在抗癌联合疗法中的作用 - 潜在的临床相关性
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
广泛发现化学多样化的结构化宏观寡酰胺
具有四个或更少氨基酸的小型大环是已知的最有效的天然产品之一，但目前无法系统地生成此类化合物。我们描述了一种计算方法，用于识别由Alpha，beta，Gamma和其他17种其他氨基酸骨干化学组成的有序的大环，我们用来预测1490万个闭合周期，由> 42,000个> 42,000个单体组合组成。我们化学合成18个大环，预测将采用单个低能状态并确定其X射线或核磁共振结构。其中15个非常接近设计模型。我们通过开发具有当前感兴趣的三种蛋白质靶标的选择性抑制剂来说明这些大环设计的治疗潜力。通过开放宽敞的易于合成的类似药物的大环，我们的结果应大大增强基于结构的药物设计。m
金刚烷在药物研发中的作用
金刚烷（三环[3.3.1.1 1,7 ]癸烷；1，图 1）是分子最小的二元化合物，1933 年从原油中分离出来后首次被发现。1,2 尽管金刚烷于 1941 年首次通过化学合成，但直到 1957 年 Schleyer 报告了合成过程，金刚烷及其衍生物才开始普及。3,4 随后，该部分开始被用于药物研发计划，第一个有希望的药物突破是 1963 年发现金刚烷胺具有抗病毒活性（2，图 1）。5,6 在这份开创性报告发表后的 60 年里，金刚烷基化合物在药物化学和药物研发中得到了广泛的应用，目前有七种金刚烷基药物（3-8，图 1）用于临床。这些化合物用于治疗一系列疾病，包括病毒感染、神经退行性疾病、寻常痤疮和 2 型糖尿病。7
二维材料的人工智能与机器学习技术
摘要 — 如今，二维 (2 D) 材料及其表面特性领域的一个重要研究领域是加速寻找具有独特性质的新结构的合成参数的过程。人工智能特别是机器学习的发达水平使得使用这些技术解决广泛的问题成为可能，包括二维材料科学领域的问题。本文介绍了人工智能及其子集机器学习的现状。所提出的文献综述描述了机器学习技术在计算机设计和化学合成阶段以及对获得的二维纳米结构及其表面的诊断阶段解决二维纳米材料领域问题的能力。人们非常关注应用机器学习技术来寻找具有特定特性的新型二维材料，这些材料可成功用于许多有前景的应用领域。
用于下一代能源设备的磷烯纳米带
预计到 2050 年，全球能源需求将翻一番，全球变暖的影响不断升级，迫切需要减少排放。虽然阳光是我们最宝贵的可再生资源，但产生的能源也必须得到有效的储存和利用。为此，诸如 Power-to-X 之类的概念可以利用间歇性可再生能源并将其转化为其他能源载体（“X”），以供直接使用、化学合成和储存。这些未来技术之间的一个普遍共同点是需要新的、高性能和可持续生产的材料。在正在开发的下一代材料中，纳米级材料尤其受到关注。例如，片状二维 (2D) 材料可以拥有一系列带隙、高激子寿命、高理论电荷存储容量和大表面积。1 此外，这些特性可以与其他材料的特性相结合，用于混合功能膜、薄膜、设备和复合材料，用于一系列技术。