检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

语文

2012年

作者：张毅民

本书分为六部分, 主要内容包括: 记叙文 (四) ; 说明文 (四) ; 议论文 (四) ; 现当代诗歌与外国诗歌 ; 戏剧文学 ; 医卫文书。

ISBN: (纸本)9787565006036

本书分为六部分, 主要内容包括: 记叙文 (四) ; 说明文 (四) ; 议论文 (四) ; 现当代诗歌与外国诗歌 ; 戏剧文学 ; 医卫文书。

关键词：大学语文课

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

在线全文

畅想之星图书光盘版（南通市图书馆镜像）

学校读者我要写书评

暂无评论

生物质水解液中糖酸分离方法的研究进展

太阳能学报 2007年第5期28卷 532-537页

作者：吕学斌张毅民张书廷天津大学化工学院绿色合成与转化教育部重点实验室天津300072 天津大学环境科学与工程学院天津300072

对生物质酸水解发酵制燃料乙醇过程中关键技术糖酸分离的方法进行了综述,对中和法、溶剂萃取法、离子排斥色谱法和双极性膜电渗析法的分离工艺过程以及优缺点进行了讨论。指出生物质浓酸水解制燃料乙醇工艺中使用离子排斥色谱法进行水... 详细信息

对生物质酸水解发酵制燃料乙醇过程中关键技术糖酸分离的方法进行了综述,对中和法、溶剂萃取法、离子排斥色谱法和双极性膜电渗析法的分离工艺过程以及优缺点进行了讨论。指出生物质浓酸水解制燃料乙醇工艺中使用离子排斥色谱法进行水解液中的糖酸分离以及酸回收是经济的;在生物质稀酸水解工艺中使用双极膜电渗析法分离水解液较使用离子排斥色谱法更为经济。同时,提出采用何种分离方法应根据所采用的水解条件和工艺要求进行选择才能达到经济实用的目的。

关键词：生物质酸水解糖酸分离离子排斥色谱法电渗析法

一种简便、有效的合成6－OTs－β－CD的新方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高等学校化学学报 1995年第10期16卷 1567-1568页

作者：刘育张毅民孙世新陈荣悌南开大学化学系

一种简便、有效的合成６－ＯＴｓ－β－ＣＤ的新方法刘育，张毅民，孙世新，陈荣悌（南开大学化学系，天津，３０００７１）关键词β－环糊精，６－ＯＴｓ－β－环糊精，合成天然的和人工合成的β－环糊精（简称β－ＣＤ）在模拟酶和超... 详细信息

一种简便、有效的合成６－ＯＴｓ－β－ＣＤ的新方法刘育，张毅民，孙世新，陈荣悌（南开大学化学系，天津，３０００７１）关键词β－环糊精，６－ＯＴｓ－β－环糊精，合成天然的和人工合成的β－环糊精（简称β－ＣＤ）在模拟酶和超分子体系的分子识别方面［１，２］倍...

关键词：环糊精合成四氢呋喃

超分子体系中的分子识别研究 Ⅴ.单-[6-(1-吡啶)-6-脱氧]-α-和γ-环糊精对氨基酸分子识别的热力学性质

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

化学学报 1997年第8期55卷 779-785页

作者：刘育张毅民孙世新张智慧陈荣悌南开大学化学系天津300071

本文用分光光度滴定法测定了单-[6-(1-吡啶)-6-脱氧]-α-和γ-环糊精(1)和(3)与一系列氨基酸在磷酸缓冲溶液中(pH=7.20),25.0～40.0℃时形成超分子体系的稳定常数,进而计算了配位焓和配位熵,并与单-[6-(1-吡啶)-6-脱氧]-β-环糊精(2)的... 详细信息

本文用分光光度滴定法测定了单-[6-(1-吡啶)-6-脱氧]-α-和γ-环糊精(1)和(3)与一系列氨基酸在磷酸缓冲溶液中(pH=7.20),25.0～40.0℃时形成超分子体系的稳定常数,进而计算了配位焓和配位熵,并与单-[6-(1-吡啶)-6-脱氧]-β-环糊精(2)的实验结果作了比较.化学计量法表明,所有的氨基酸均与环糊精衍生物形成了1:1的超分子体系.从热力学的观点,讨论了化学修饰环糊精和客体氨基酸的尺寸或形状适合、疏水效应、范德华力和氢键等几种弱相互作用力对形成超分子体系的贡献.研究结果发现,具有正电荷环糊精衍生物的吡啶基,作为一种分子探针不仅可以识别氨基酸生物分子的尺寸或形状之间的差异,而且还可以识别L/D-型手性对映体之间的差异,进一步表明了主-客体间的诱导楔合、几何互补在分子受体选择性键合底物形成超分子体系中的重要作用.

关键词：环糊精氨基酸超分子体系分子探针热力学

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

抗组胺药敏感性的细胞色素P450研究进展

中国药理学通报 2005年第4期21卷 397-400页

作者：张毅民王乃平广西医科大学药理学教研室广西南宁530021 广西中医学院广西南宁530001

HP450具有细胞色素P450特征和抗组胺药敏感的双重性,它在不同的大鼠肝脏疾病模型中有明显的变化规律,与肝脏疾病的发展具有一定的相关性,在肝癌发生过程中HP450基因的转录及表达均发生了变化。HP450有可能作为诊断肝癌的新指标,在预防... 详细信息

HP450具有细胞色素P450特征和抗组胺药敏感的双重性,它在不同的大鼠肝脏疾病模型中有明显的变化规律,与肝脏疾病的发展具有一定的相关性,在肝癌发生过程中HP450基因的转录及表达均发生了变化。HP450有可能作为诊断肝癌的新指标,在预防和治疗肝癌中可能作为一个新靶点。

关键词：抗组胺药敏感性细胞色素P450(HP450) 细胞色素 P450 组胺 H1受体

用ICP-AES方法测定淀粉中铅、砷的含量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光谱学与光谱分析 2006年第3期26卷 554-556页

作者：张毅民姜晖吕学斌王虹天津大学化工学院绿色合成与转化教育部重点实验室天津300072

采用ICP-AES(电感耦合等离子体发射光谱)法,以硝酸镍作为基体改进剂,对淀粉中的铅、砷含量进行了测定;探讨了样品灰化方法及灰化原子化温度、基体改进剂对测定结果的影响。实验结果表明,用ICP-AES方法测定淀粉样品中铅、砷一类有害重金... 详细信息

采用ICP-AES(电感耦合等离子体发射光谱)法,以硝酸镍作为基体改进剂,对淀粉中的铅、砷含量进行了测定;探讨了样品灰化方法及灰化原子化温度、基体改进剂对测定结果的影响。实验结果表明,用ICP-AES方法测定淀粉样品中铅、砷一类有害重金属含量,数据、结果的重现性好,方法简便易行、测定结果准确。

关键词： ICP-AES法淀粉铅砷

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自催化水解反应精馏制草酸工艺

化学工程 2004年第3期32卷 71-73,78页

作者：徐艳许根慧张毅民天津大学化工学院碳一国家重点实验室天津300072

开发了草酸二乙酯水解反应精馏技术制备草酸的工艺过程,研究了塔顶出料量、进料配比、回流比及进料位置等工艺条件对草酸二乙酯转化率的影响,确定较好工艺条件:塔顶采出率0.17—0.20、进料摩尔比:18—24、回流比2—3,草酸二乙酯的转化... 详细信息

开发了草酸二乙酯水解反应精馏技术制备草酸的工艺过程,研究了塔顶出料量、进料配比、回流比及进料位置等工艺条件对草酸二乙酯转化率的影响,确定较好工艺条件:塔顶采出率0.17—0.20、进料摩尔比:18—24、回流比2—3,草酸二乙酯的转化率可达到97%以上。

关键词：草酸二乙酯草酸水解反应精馏

倍他司汀、西咪替丁对大鼠原发性肝癌及组胺受体基因表达的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

倍他司汀、西咪替丁对大鼠原发性肝癌及组胺受体基因表达的影响

作者：张毅民广西医科大学

学位级别：硕士

目的:研究倍他司汀(BET)、西咪替丁(CIM)对大鼠原发性肝癌及原发性肝癌中组胺受体基因表达的影响,以从组胺受体激动剂、拮抗剂以及药物代谢酶方面探讨新的肝癌预防与治疗方法。方法:以二甲基氨基偶氮苯(DAB)诱发大鼠肝癌模型,观察BET 和... 详细信息

目的:研究倍他司汀(BET)、西咪替丁(CIM)对大鼠原发性肝癌及原发性肝癌中组胺受体基因表达的影响,以从组胺受体激动剂、拮抗剂以及药物代谢酶方面探讨新的肝癌预防与治疗方法。方法:以二甲基氨基偶氮苯(DAB)诱发大鼠肝癌模型,观察BET 和CIM 对大鼠第一相酶细胞色素P450(CYP450)、第二相酶谷胱甘肽S-转移酶(GST)的活性、原发性肝癌(PLC)的血清标志物甲胎蛋白(AFP)的含量、α-L-岩藻糖苷酶(AFU)的活性、存活率、成癌率的影响;并以逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)半定量法研究BET、CIM 对肝癌中组胺受体mRNA 表达的影响。结果:(1)整个实验过程中,BET 组和CIM 组大鼠CYP450 含量处于低水平并呈下降趋势;(2)BET组和CIM 组大鼠GST 的活性在诱癌早期升高缓慢,但持续升高,32 周前与模型组比较水平较低(p<0.01)。(3)诱癌32 周时各组存活率分别为模型组16.5%,BET 组38.7%,CIM 组45.2%;(4)32 周时各组成癌率分别为模型组68.7%,BET 组24.6%,CIM 组21%;(5)BET 组和CIM 组大鼠AFU 的活性和AFP 的浓度显著低于模型组(分别为p<0.01 和p<0.05);(6)BET 组、CIM组和模型组的组胺H1、H2受体mRNA 表达均显著低于对照组(p<0.01),BET组和CIM 组H1受体mRNA 表达显著高于模型组(p<0.05)。结论:BET、CIM可以下调大鼠的CYP450 含量;延缓大鼠的GST 活性升高,降低大鼠AFU 的活

关键词：原发性肝癌 BET CIM 组胺受体基因表达 α-L-岩藻糖苷酶

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

局部和峰值高效用项集挖掘

局部和峰值高效用项集挖掘

作者：张毅民哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

数据挖掘的一个基础研究方向就是频繁项集挖掘。频繁项集挖掘指从交易数据库中挖掘出频繁出现的项集,从而为下一步关联规则挖掘或序列挖掘提供支持。传统的频繁项集的挖掘的一个局限是它假定所有的项都是同样重要,并且最多出现一次。为... 详细信息

数据挖掘的一个基础研究方向就是频繁项集挖掘。频繁项集挖掘指从交易数据库中挖掘出频繁出现的项集,从而为下一步关联规则挖掘或序列挖掘提供支持。传统的频繁项集的挖掘的一个局限是它假定所有的项都是同样重要,并且最多出现一次。为解决这一局限,一些学者提出了高效用项集挖掘,它允许不同的项有不同的效用(重要程度),同时在一次交易中各项也可以出现超过一次。高效用项集挖掘极大地拓展了频繁项集挖掘的应用范围,并能为各种决策提供更有效的支持。高效用项集挖掘的一个局限在于它忽略了每个交易产生的时间,由此可能会失去一些有用信息。项集的效用分布可能会随时间变化,传统高效用项集挖掘会找出在整个数据库中产生高效用的项集,而这会偏向那些在所有时间段都出现的项集,会忽略在局部时间段产生非常高效用的项集。例如,在超市的数据库中,可能{面包、牛奶}这一项集会是高效用项集,因为它在一年中的每个时间段都有销售,而{月饼}这一项集可能不会是高效用项集,可是它在中秋节前后这一时间段却可能产生很高的效用。基于此,本研究提出一个新的问题局部高效用项集。这将是一个新的项集衡量标准,在市场营销、网络点击分析等方面将会有广泛的应用场景。既然项集的效用会随时间变化,那么找到项集能产生显著高于平常的效用的时间段则对决策有益。例如商场经营者不仅想知道什么项集能产生高利润,他们也会想知道这些项集在哪些时间段能产生较高的利润从而更合理的安排采购与销售。为解决这一问题,本研究提出了另一个新模式峰值高效用项集。高效用项集挖掘扩展了传统的频繁项集挖掘。效用挖掘就是在频繁项集挖掘的基础上允许每次交易中单个项出现多次,同时每个项能产生不同的效用。频繁项集挖掘可以看成特殊的高效用项集挖掘。更准确的定义如下:在正文所示的交易数据库中,每个TID标识了一次交易,items记录了该交易所包含的项以及其对应的数量。第二个表是利润表,记录了每个项所产生的利润。在确定了阈值minutil后,问题的要求是找到所有产生效用高于minutil的项集。高效用挖掘被广泛承认比频繁项集挖掘更有挑战性。关键的一点在于,在频繁项集挖掘中被用来减少搜索空间的反单调性(非频繁项集的超集一定不是频繁项集)不再成立。也就是说一个项集的超集可能产生高于或低于其本身的效用。所以,大多数频繁项集挖掘算法不能直接应用在高效用项集挖掘上。目前针对这一问题,已经出现了很多高效的算法像Two-Phase,UP-Growth,FHM,EFIM等。本研究考虑到项集的效用会随时间变化而变化,并由此提出两个新问题使I={i,i,...,i}表示所有项的集合.一个交易T是被用户购买的项的集合(T?I)。交易数据库是一个交易的集合D={T,T,...,T},其中每个交易T(1≤tid≤m)都有一个标识符tid。此外,用t(T)表示交易T发生的时间。每个交易中的项i∈I都有一个与之对应的效用值u(i),表示了其产生的效用或重要程度。考虑数据库正文数据库示例表所示(后面将用它举例说明相关概念),数据库中共有8条交易(T,T,...,T)5个项(a,b,c,d,e),每个项旁边的括号表示了其的效用(注意这里定义是正文中的简化版本)。例如,交易T中项b,c,e的效用(利润)分别为4,2,3。另外,交易T,T...T后跟了一个时间戳d,d,...d,代表了发生的时间(d=第i天),这里时间单位是天,但是其他单位像秒、分钟等在一定场景下也是允许的。而且,虽然这里举例用的超市的数据,但高效用挖掘在其他领域也有着广泛的应用。如果一个项集X的效用u(X)不低于用户设定的阈值minutil≥0,即u(X)≥minutil,则该项集X被称为儎?亯?。例如在上述数据库中,如果设定minutil=60,则共有7个高效用项集{a,c,e},{b,c,d},{b,c,d,e},{b,d},{b,e},{b,d,e},和{b,c,e},它们分别产生效用62、73、85、66、62、78和74。高效用项集挖掘是经典的频繁项集挖掘的一个泛华,也比之更有挑战性,主要原因在于项集的效用不是反单调性的,由此,频繁项集挖掘的剪枝策略便不能直接应用在高效用项集挖掘上。很多算法通过找满足反单调性的效用的上界来剪枝,最经典的是TWU,一个项集的TWU为其所在交易的效用总和,显然其是反单调性的,可以用来缩小搜索空间。尽管高效用项集挖掘有着广泛的应用,它忽略了时间维度,由此不能捕捉效用随时间的变化。为了解决这一局限,本研究提出局部高效用项集和分值高效用项集,随后进一步提出去冗余峰值高效用项集。在上述数据库中,当minutil=60,项集{a,c,e}是一个高效用项集,因为u({a,c,e})=62>60,{d,e}不是一个高效用项集,因为u({d,e})=46

关键词：高效用模式挖掘局部高效用项集峰值高效用项集