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以2-氯-5-硝基苯甲酸为原料,在碱性条件下经催化水解、酸化合成5-硝基水杨酸,考察了催化剂K2CO3/KOH的质量比、原料配比、反应温度、反应时间对产率的影响,获得了最佳的反应条件:原料配比(质量比)为K2CO3/KOH:2-氯-5-硝基苯甲酸=80:100,反应温度为130～140℃,反应时间为15 h.在最佳反应条件下,产品收率可达95%以上.

关键词： 5-硝基水杨酸 2氯-5-硝基苯甲酸合成工艺

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2-(3-苯甲酰基苯基)丙腈的合成

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精细与专用化学品 2005年第23期13卷 25-27页

作者：付中林伍杰武汉化工学院湖北武汉430074 湖北科兴医药化工股份有限公司湖北襄樊441021

以间甲基苯甲酸甲酯为原料,经溴化、氰化、甲基化、水解和付-克反应合成了2-(3-苯甲酰基苯基)丙腈,并考察了有关反应条件对溴化反应和甲基化反应的影响,获得了最佳的反应条件.在最佳反应条件下进行合成实验,所得产品2-(3-苯甲酰基苯基)... 详细信息

以间甲基苯甲酸甲酯为原料,经溴化、氰化、甲基化、水解和付-克反应合成了2-(3-苯甲酰基苯基)丙腈,并考察了有关反应条件对溴化反应和甲基化反应的影响,获得了最佳的反应条件.在最佳反应条件下进行合成实验,所得产品2-(3-苯甲酰基苯基)丙腈的总收率为56.7%,熔点52～54℃,含量98.6%.

关键词： 2-(3-苯甲酰基苯基)丙腈间甲基苯甲酸甲酯溴化

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5-硝基水杨酸的合成新工艺研究

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浙江化工 2005年第6期36卷 15-16,24页

作者：付中林伍杰武汉化工学院湖北武汉430073 湖北科兴医药化工股份有限公司湖北襄樊441021

以2-氯-5-硝基苯甲酸为原料,在碱性条件下经催化水解、酸化合成5-硝基水杨酸,考察了K2CO3/KOH的浓度、原料配比、反应温度、反应时间对产率的影响,获得了最佳的反应条件原料配比(质量比)为K2CO3/KOH2-氯-5-硝基苯甲酸=80100,反应温度为... 详细信息

以2-氯-5-硝基苯甲酸为原料,在碱性条件下经催化水解、酸化合成5-硝基水杨酸,考察了K2CO3/KOH的浓度、原料配比、反应温度、反应时间对产率的影响,获得了最佳的反应条件原料配比(质量比)为K2CO3/KOH2-氯-5-硝基苯甲酸=80100,反应温度为130～140℃,反应时间为15h,并对分离提纯方法进行了讨论。在最佳反应条件下进行合成实验,所得产品的收率≥95%,熔点232￣234℃,其钾盐的质量分数≥98.5%。

关键词： 5-硝基水杨酸新工艺研究硝基苯甲酸最佳反应条件原料配比反应温度反应时间催化水解碱性条件提纯方法合成实验质量分数质量比分离收率

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温度对隐甲藻DHA比例调控机制

温度对隐甲藻DHA比例调控机制

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作者：付中香河北大学

学位级别：硕士

DHA(Docosahexaenoic Acid,二十二碳六烯酸)是大脑和视网膜发育所必须的一种ω-3型多不饱和脂肪酸(Polyunsaturated Fatty Acids,PUFAs),对胎儿和儿童的智力及视力发育至关重要。目前,裂壶藻、寇氏隐甲藻和吾肯氏壶藻已被中国卫生部批... 详细信息

DHA(Docosahexaenoic Acid,二十二碳六烯酸)是大脑和视网膜发育所必须的一种ω-3型多不饱和脂肪酸(Polyunsaturated Fatty Acids,PUFAs),对胎儿和儿童的智力及视力发育至关重要。目前,裂壶藻、寇氏隐甲藻和吾肯氏壶藻已被中国卫生部批准用于DHA的发酵生产,但脂肪酸比例均有待优化。其中寇氏隐甲藻除DHA外几乎没有其他多不饱和脂肪酸积累,是DHA生产的重要原料。温度是影响微藻脂肪酸比例变化的一个关键因素。温度变化会影响微藻中脂肪酸合成途径的表达,从而改变脂肪酸比例。此外,二酰甘油酰基转移酶(Diacylglycerol acyltransferase,DGAT)负责专一性地将酰基Co A连接至二酰甘油(DAG),从而合成三酰甘油(Triacylglycerol,TAG),其底物偏好性是决定脂肪酸比例的关键因素之一。然而在隐甲藻中,DHA的生物合成途径和脂肪酸比例调节机制尚不明确。因此,本研究旨在通过改变隐甲藻培养温度,测定DHA比例变化,同时根据比较转录组学分析,构建隐甲藻DHA合成途径。最后解析隐甲藻不同DGAT底物偏好性,以阐明DHA比例的温度调控机制。本实验研究结果如下:(1)低温和高温抑制了隐甲藻的生长,降低了总脂肪酸含量,提高了DHA在总脂肪酸中的比例。在15℃和35℃时DHA占总脂肪酸的比例分别为43.6%和40.46%,是25℃时的1.28倍和1.18倍。此外,三种主要脂质组分中脂肪酸比例变化趋势相似。在低温和高温时,C22:0在GLs(Glycolipids)和NLs(Neutral lipids)中比例升高,在PLs(Phospholipids)中比例降低,DHA比例在NLs,PLs和GLs中比例相当。影响NLs中各脂肪酸比例变化的原因,可能与TAG合成途径中DGAT酶的底物偏好有关。(2)比较转录组分析显示15℃和35℃与25℃相比,共有8616个DEGs(Differentially expressed genes)。对DEGs的KEGG富集分析结果显示,富集程度最高的前20条途径中,包括脂肪酸延伸途径和脂肪酸降解途径,均与脂肪酸代谢相关。低温和高温时,FAS通路中的基因大多下调,PUFA synthase通路中的基因大多上调,在TAG合成通路中发现了四个显著下调的编码DGAT的基因。隐甲藻FAS途径缺少合成DHA所必需的酶,而PUFA synthase途径中具备合成DHA合酶所必需的结构域,说明DHA的合成是通过PUFA synthase途径完成的。此外,WGCNA分析表明,腺苷酸环化酶、c AMP依赖性蛋白激酶调节因子和丙二酰辅酶A合成酶可能是隐甲藻与温度相关的关键调控基因。(3)隐甲藻DGAT基因家族系统发育树结果表明,其蛋白序列同源性从原核生物到细菌,原生生物,真菌再到动物植物,都能找到共同的祖先。基因定位和基因结构分析显示,它们的基因结构复杂程度和表达调控模式的不同。此外,它们的保守结构域长度和motif的数量存在差异,表明它们的功能可能不同。(4)对低温和高温时基因表达显著下调的三个编码DGAT的基因进行了克隆并测定了它们的底物偏好。结果表明,三个DGAT均偏好饱和脂肪酸Co A,这可能是低温和高温条件下SFA比例较低而DHA比例较高的原因。综上所述,低温和高温均提高了DHA比例,这与其它DHA生产藻株的结果不一致,说明隐甲藻中温度调控机制不同。此外,隐甲藻中同时存在FAS途径和PUFA synthase途径,DHA的合成由PUFA synthase途径负责。FAS通路相关基因表达下调和PUFAs通路相关基因表达上调,以及饱和脂肪酸偏好的DGAT的编码基因表达下调可能是温度调控DHA比例提高的原因。总之,我们的研究为DHA的生产策略提供了理论基础,为隐甲藻的分子生物学改造提供了潜在靶点。

关键词：二十二碳六烯酸温度脂肪酸比例多不饱和脂肪酸合酶二酰基甘油酰基转移酶

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基于图神经网络的区块链钓鱼节点身份识别

基于图神经网络的区块链钓鱼节点身份识别

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作者：付中奇吉林大学

学位级别：硕士

随着全球科技革命的推进,以云计算、区块链、物联网、大数据、人工智能等技术为代表的数字经济正在经历快速的发展阶段。区块链作为数字经济的支柱产业之一,具备去中心性、可溯源性、数据防篡改性等众多优良特性,可以更好地满足数字经... 详细信息

随着全球科技革命的推进,以云计算、区块链、物联网、大数据、人工智能等技术为代表的数字经济正在经历快速的发展阶段。区块链作为数字经济的支柱产业之一,具备去中心性、可溯源性、数据防篡改性等众多优良特性,可以更好地满足数字经济对于数据管理和存储的要求,对于加快数字化转型有着重要意义。目前,区块链正处于蓬勃的发展时期,各个领域也都在不断转向去中心化的环境。与此同时,区块链也面临着诸多安全问题。由于区块链的匿名性,每年因非法攻击区块链平台造成的损失不计其数,其中钓鱼诈骗行为造成的影响最为恶劣,因此亟待寻找一种有助于加强市场监管的方法。为了利用区块链的交易数据识别节点的非法行为,往往选择将交易数据构建为图的形式,以便表示区块链错综复杂的交易关系。除此之外,区块链交易的时间戳反映了交易发生的真实情况,在识别节点身份的过程中也起着重要作用。但是在现有工作中,很难找到充分利用时间信息并有效地与图拓扑结构结合的方法。基于此,本文提出了两种基于图神经网络的区块链钓鱼节点身份识别方法,旨在充分利用时序信息,并有效选取时间特征与空间特征的结合策略,学习账户的交易行为特征,提高识别区块链钓鱼节点身份的能力,具体内容如下:(1)基于图卷积与门控机制,提出了图门控循环神经网络(Graph Gated Recurrent Neural Network,GGRNN),并将其应用于区块链钓鱼节点身份识别。为了有效利用时间信息,首先将原始交易按照时序划分成多个时间片段,然后构建在时间上离散的动态交易图,图中包含丰富的时间信息。在模型实现过程中,采用循环神经网络的框架学习动态交易图的时序信息;针对每个时间片段对应的交易图,选择图卷积操作提取图的拓扑信息。然后将图卷积与循环神经网络的门控机制深度结合,使GGRNN模型既能在整体上学习时间维度的特征,又能在局部时间点上提取空间特征。最后,通过区块链交易数据集验证模型的可行性,评估模型识别区块链钓鱼节点身份的能力。由实验结果可知,GGRNN在整体上表现最佳,精确率和F1分数分别高于对比方法中表现最好的模型3.23%和1.60%。(2)针对区块链钓鱼节点身份识别,基于时序随机游走和图注意力机制提出了时序交易图注意力网络(Temporal Transaction Graph Attention Network,TTGAN)模型。首先将所有原始交易数据保存在有向图中,且允许存在重复边,并保留每条边的时间戳和交易值信息。为了提取交易的时序信息,采用时序随机游走方法学习包含时间信息的节点嵌入矩阵。然后通过图注意力机制利用边的交易信息,学习图的结构特征。最后,同时使用时间特征和结构特征预测图的身份类别。在区块链交易数据集上对模型进行了验证,具体化实验结果。由实验结果可知,TTGAN在所有对比方法中取得了最佳结果,精确率、召回率和F1分数分别高于对比方法中表现最好的模型1.68%、1.89%和2.66%。综上,本文针对区块链交易中普遍存在的钓鱼诈骗问题,提出了两种基于图神经网络的钓鱼节点身份识别方法,旨在充分利用时间信息,并选择有效的策略结合图结构信息,帮助提高身份识别效果。本文工作对于加强监管区块链的交易行为具有重要意义。

关键词：区块链钓鱼节点身份识别图神经网络循环神经网络时序随机游走

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生物医学因果效应估计及其在无袖带血压测量中的应用

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作者：付治中电子科技大学

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