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细菌聚酮合酶间的杂合方式及聚酮化合物生物合成逻辑

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合成生物学 2024年第3期5卷 548-560页

作者：张瑞金文铮陈依军中国药科大学生命科学与技术学院化学生物学教研室江苏南京211198

聚酮化合物(polyketide)是一类来源广泛、结构多样的活性天然产物,聚酮合酶(polyketide synthase,PKS)负责聚酮骨架的生物合成。细菌次级代谢中PKS广泛存在,不同类型的PKS在组成和生物合成机制上各不相同,从而产生截然不同的聚酮骨架。... 详细信息

聚酮化合物(polyketide)是一类来源广泛、结构多样的活性天然产物,聚酮合酶(polyketide synthase,PKS)负责聚酮骨架的生物合成。细菌次级代谢中PKS广泛存在,不同类型的PKS在组成和生物合成机制上各不相同,从而产生截然不同的聚酮骨架。根据细菌PKS功能和生物合成途径的不同,可以将其分为Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型。PKS通常能与其他生物合成酶系杂合以产生结构更为复杂的天然产物。同时,不同类型PKS之间也可以形成多种内部杂合,产生更多样的聚酮骨架。本文总结和比较PKS间的内部杂合,包括Ⅰ型PKS内部杂合、Ⅰ型/Ⅱ型PKS杂合以及Ⅰ型/Ⅲ型PKS杂合,归纳各种杂合基因簇的形成方式及其杂合特征。通过比较杂合聚酮化合物的生物合成机制并讨论杂合聚酮工程化改造的进展,展望了多种潜在的聚酮杂合模式,合理假设存在合成过程相反的Ⅰ型/Ⅱ型PKS杂合模式,或随着化合物的挖掘发现迄今未报道的Ⅱ型/Ⅲ型PKS杂合模式等,指出可以充分和全面地利用细菌基因组信息,通过酶和基因的生物勘探,发现更多更特殊的PKS杂合化合物等一系列针对新颖聚酮化合物进行基因组挖掘的方向,同时也提出了工程化改造trans-AT PKS在cis-AT模块中实现不同寻常的骨架修饰等多种PKS的工程化改造设想,为后续PKS内部杂合基因簇挖掘和表征提供一些新思路。

关键词：天然产物聚酮化合物聚酮合酶聚酮内部杂合

早期介入丹佛模式治疗孤独症谱系障碍研究进展

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吉林大学学报（医学版） 2024年第1期50卷 273-279页

作者：刘宇默苗春越单玲刘万霞欧阳钰铃贾飞勇吉林大学护理学院康复教研室吉林长春130021 吉林大学第一医院发育行为儿科吉林长春130021

早期介入丹佛模式(ESDM)是一种早期干预12~36月龄孤独症谱系障碍(ASD)儿童的综合性干预方法,建立于应用行为分析、丹佛模式(DM)和核心反应训练等理论基础之上,属于自然发展行为干预的一种,与其他早期干预方法比较,ESDM不受干预场所的限... 详细信息

早期介入丹佛模式(ESDM)是一种早期干预12~36月龄孤独症谱系障碍(ASD)儿童的综合性干预方法,建立于应用行为分析、丹佛模式(DM)和核心反应训练等理论基础之上,属于自然发展行为干预的一种,与其他早期干预方法比较,ESDM不受干预场所的限制,在教学实践中能够涵盖所有的发育领域,目前已经被广泛应用于ASD儿童的早期干预中,并取得了较好疗效。ESDM通常采用一对一密集训练干预模式,但在实际应用中延伸出多种干预模式,如小组ESDM(G-ESDM)、父母实施的ESDM (P-ESDM)和同伴介导的ESDM,特别是G-ESDM和P-ESDM为更多家庭提供了学习机会,应用前景十分广阔。现结合国内外相关研究成果,从ESDM的理论基础、教学模式和多种干预模式的干预效果等方面介绍ESDM治疗ASD的研究进展,以期为进一步研究ESDM干预ASD的机制提供参考。

关键词：早期介入丹佛模式孤独症谱系障碍干预模式疗效儿童

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机动飞行下磁流变阻尼器-转子系统动力学特性

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振动工程学报 2024年第5期37卷 747-755页

作者：王俊刘云飞秦朝烨马梁洪芳芳褚福磊北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029 清华大学机械工程系北京100084 中国民航大学航空工程学院天津300300 天津仁爱学院天津301636

航空发动机在机动飞行过程中,工作条件非常恶劣,飞行过程会产生不规则的瞬态振动,易引发故障。采用有限元法建立机动飞行下基于双线性本构方程的磁流变阻尼器-转子系统有限元模型,并利用Newmark-β数值方法进行求解,研究转子系统在机动... 详细信息

航空发动机在机动飞行过程中,工作条件非常恶劣,飞行过程会产生不规则的瞬态振动,易引发故障。采用有限元法建立机动飞行下基于双线性本构方程的磁流变阻尼器-转子系统有限元模型,并利用Newmark-β数值方法进行求解,研究转子系统在机动飞行过程中的动态特性。在此基础上,考虑磁流变阻尼器作用,研究其对冲击载荷下转子系统瞬态及稳态响应的影响。结果表明,机动飞行开始和结束瞬间会产生瞬态冲击,激发转子系统一阶模态响应。在合适的电流作用下,变阻尼器可以有效抑制机动飞行过程中转子系统瞬态及稳态响应。此外,在机动飞行下,由于轴颈离心率较大,易导致磁流变阻尼器产生非线性行为。

关键词：航空发动机机动飞行磁流变阻尼器转子系统瞬态冲击

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机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其在锂离子电池研究中的应用

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储能科学与技术 2024年第9期13卷 2933-2951页

作者：何智峰陶远哲胡泳钢王其聪杨勇厦门大学固体表面物理化学国家重点实验室化学与化工学院化学系厦门大学能源材料化学协同创新中心(iChEM) 化学与化工学院化学系厦门大学能源学院厦门大学信息学院计算机系福建厦门361005

随着电气化的发展,全球动力电池和储能电池的需求迅猛增加。然而,人们对电池使用安全性和可靠性的关注使得电池老化状态的精准诊断和预测成为电池界重要且富有挑战的研究领域之一。电化学阻抗谱(EIS)因其可以解耦电池内部不同频域过程... 详细信息

随着电气化的发展,全球动力电池和储能电池的需求迅猛增加。然而,人们对电池使用安全性和可靠性的关注使得电池老化状态的精准诊断和预测成为电池界重要且富有挑战的研究领域之一。电化学阻抗谱(EIS)因其可以解耦电池内部不同频域过程常被用于电池复杂老化过程状态的解析,而通过机器学习方法不仅可以高效获取和解析EIS数据,而且可促进对电池老化和失效机制的深入理解。本文综述了近年来机器学习方法在EIS技术中的应用,重点讨论了通过机器学习获取和解析EIS数据,进而实现对电池寿命评估预测。此外,本文讨论了数据融合方法在实现电池老化行为分析和寿命预测中的前景,当前机器学习在EIS研究中存在的局限性,以及对未来基于EIS实现电池寿命预测进行了展望。

关键词：锂离子电池电化学阻抗谱机器学习寿命预测数据驱动

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蛋白质解折叠的拉伸分子动力学模拟效率优化

高分子学报 2024年

作者：许超郑斌李森淼郑鹏南京大学化学与化工学院化学与生物医学创新中心配位化学国家重点实验室

拉伸分子动力学(SMD)模拟是揭示生物大分子在机械力作用下行为的一种重要计算方法，与蛋白质展开的单分子力谱实验技术相似.尽管SMD模拟已经广泛应用，但由于模拟大分子系统的计算需求，研究范围受到限制.最近计算机硬件的技术进步使得... 详细信息

拉伸分子动力学(SMD)模拟是揭示生物大分子在机械力作用下行为的一种重要计算方法，与蛋白质展开的单分子力谱实验技术相似.尽管SMD模拟已经广泛应用，但由于模拟大分子系统的计算需求，研究范围受到限制.最近计算机硬件的技术进步使得更广泛且经济的模拟成为可能.本研究基于白细胞介素-6(IL-6)的解折叠过程，寻找使用GROMACS进行SMD模拟的最佳硬件配置.研究表明，目前八核中央处理器(CPU)与一块图形处理器(GPU)的配置能提供最高效的性能.此外，具有更高频率的CPU和更强FP32计算能力的GPU可以显著提升模拟效果.此外，模拟体系原子数与模拟效率呈负相关，体系原子数小于1.2×10～7时这种相关性较为明显.本研究不仅明确了进行蛋白质展开的SMD模拟的最佳硬件设置，还将这种详细分子研究的可行性扩展到更广泛的研究中，为分子水平理解力学机制提供了一条更高效的途径，也为未来理解和研究更复杂的高分子在力学作用下的行为提供了重要基础.

关键词：分子动力学模拟蛋白质解折叠效率优化

高品质超大深径比小孔电火花电解复合加工实验研究

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机械工程学报 2024年第9期60卷 374-382页

作者：岳晓明臧烁赵永华刘为东尹瀛月张勤河山东大学机械工程学院济南250061 山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室济南250061 南方科技大学机械与能源工程系深圳518055 中国民航大学航空工程学院天津300300 山东省机械设计研究院济南250031 齐鲁工业大学(山东省科学院)机械工程学院济南250353

传统加工方法在难加工材料超大深径比小孔加工时面临巨大挑战,目前电火花加工依然是难加工材料深小孔加工最有效的方法之一,但存在加工表面质量差等问题。电解加工具有加工表面质量高等优点,但在深小孔加工效率和精度上不及电火花加工,... 详细信息

传统加工方法在难加工材料超大深径比小孔加工时面临巨大挑战,目前电火花加工依然是难加工材料深小孔加工最有效的方法之一,但存在加工表面质量差等问题。电解加工具有加工表面质量高等优点,但在深小孔加工效率和精度上不及电火花加工,因此将上述两种方法复合是实现深小孔高效高质高精加工最有效的方法。将低浓度盐酸工作液应用于电火花电解复合加工超大深径比小孔,实验表明低浓度盐酸工作液的加工效率和加工精度均优于传统中性工作液。为了提高超大深径比小孔的加工精度和加工表面质量,提出工具电极结构化绝缘方法,通过工艺参数实验优化实现了超大深径比小孔(深径比>50:1)的高质高精加工,本方法在难加工材料高品质超大深径比小孔加工中具有广阔的应用前景。

关键词：电火花电解复合加工酸性工作液超大深径比小孔加工表面质量

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纳米导电填料在导电胶中的应用研究进展

材料导报 2024年

作者：李萍倪艳荣李承斌周睿哲许思上河南工学院电缆工程学院河南工学院电缆工程学院河南省线缆结构与材料重点实验室

导电胶是一种由树脂基体和导电填料复合而成的先进微电子连接材料，因其环保、低固化温度和简便的应用工艺，在液晶面板、芯片组件、印刷电路和薄膜晶体管等微电子领域得到广泛应用。然而，传统导电胶存在电阻率较高的问题，限制了其性... 详细信息

导电胶是一种由树脂基体和导电填料复合而成的先进微电子连接材料，因其环保、低固化温度和简便的应用工艺，在液晶面板、芯片组件、印刷电路和薄膜晶体管等微电子领域得到广泛应用。然而，传统导电胶存在电阻率较高的问题，限制了其性能的进一步提升。纳米导电填料利用其独特的尺寸效应和表面效应，有效降低了导电胶的电阻率，同时增强了其机械性能，成为提升导电胶性能的关键技术。本文深入探讨了碳系、银基、导电聚合物和复合型纳米填料在导电胶中的应用进展，分析了填料种类、形态和表面性质对导电胶性能的影响，并阐释了导电机理。此外，本文还展望了导电胶及其填料的未来发展方向，旨在为导电胶的技术创新和工业应用提供理论指导和实践参考。

关键词：导电胶导电填料导电机理协同效应复合纳米填料

胰高血糖素样肽1受体激动剂治疗阿尔茨海默病的潜在靶点预测及验证

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中国组织工程研究 2024年第16期28卷 2568-2573页

作者：韩维娜徐晓庆史晋宁李欣儒蔡红艳邵阳学院普爱医学院(医学部)生理学教研室湖南省邵阳市422000 山西医科大学生理学系山西省太原市030000 山西医科大学基础医学院微生物与免疫教研室山西省太原市030000

背景:阿尔茨海默病的机制探究过程中揭示了生物信息学对共同靶点筛选的重要作用,能够利用其筛选结果为基础,探究药物对该疾病的治疗效果。目的:采用生物信息学与分子生物学等方法预测胰高血糖素样肽1受体激动剂利拉鲁肽治疗阿尔茨海默... 详细信息

背景:阿尔茨海默病的机制探究过程中揭示了生物信息学对共同靶点筛选的重要作用,能够利用其筛选结果为基础,探究药物对该疾病的治疗效果。目的:采用生物信息学与分子生物学等方法预测胰高血糖素样肽1受体激动剂利拉鲁肽治疗阿尔茨海默病的作用靶点。方法:利用DisGeNET数据库及SEA数据库获取阿尔茨海默病和利拉鲁肽作用的共同基因;利用DAVID在线数据库对共同靶点进行GO/KEGG富集分析;使用STRING数据库构建蛋白互作网络;使用CCK-8判断利拉鲁肽的最佳使用剂量;使用免疫荧光和免疫印迹技术对关键蛋白的表达情况进行分析。采用小鼠海马神经元HT22细胞系进行体外实验,细胞被随机分为3组:HT22组、HT22+Aβ组和HT22+Aβ+Lir组。HT22组不做特殊处理,HT22+Aβ组使用Aβ1-42干预HT22细胞系24 h构建Aβ损伤细胞模型,HT22+Aβ+Lir组在HT22+Aβ组的基础上添加利拉鲁肽12 h。结果与结论:①从DisGeNET数据库筛选出阿尔茨海默病相关联的基因,共得到3333个关联基因。再从SEA数据库中,得到利拉鲁肽的潜在作用靶点147个。最后使用R包筛选出阿尔茨海默病与利拉鲁肽共同靶点64个。②用DAVID数据库进行共同靶点的GO/KEGG分析,结果提示共同靶点主要富集在:神经活性配体-受体相互作用、肾素-血管紧张素系统、膀胱癌、内肽酶活性、肽受体活性、G蛋白偶联肽受体活性和转运囊泡等生物进程。③将已经得到的64个共同靶点蛋白导入至SRTING在线数据库进行蛋白互作网络构建,得到排名前3位的基因为基质金属蛋白酶2,9和白细胞介素1β。④采用CCK-8试剂盒检测了培养细胞的活性,确定利拉鲁肽拮抗Aβ1-42的最佳浓度为100 nmol/L。⑤在免疫印迹实验与免疫荧光实验中,较HT22组相比,在HT22+Aβ组内基质金属蛋白酶2,9和白细胞介素1β表达量明显上升(P<0.05);HT22+Aβ+Lir组较HT22+Aβ组相比基质金属蛋白酶2,9和白细胞介素1β的表达量显著下降(P<0.05)。⑥结合上述生物信息学数据及在GEO数据库的差异基因二次验证结果提示,基质金属蛋白酶2,9和白细胞介素1β均可作为利拉鲁肽治疗阿尔茨海默病的潜在作用靶点。

关键词：阿尔茨海默病利拉鲁肽胰高血糖素样肽1受体生物信息学 DisGeNET数据库 SEA数据库 GEO数据库 MMP9 MMP2 白细胞介素1β

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机器学习势在铁电材料研究中的应用

金属学报 2024年第10期60卷 1312-1328页

作者：刘仕黄佳玮武静西湖大学理学院物理系杭州310030 香港大学机械工程系中国香港999077

铁电材料作为一类具有自发极化且极化外场可控的功能材料,在非易失信息存储方面有着广阔的应用前景,同时也面临着许多挑战。铁电材料的性能与在外场作用下极化的动力学行为密切相关,在观测精度受限的实验条件下,高精度的原子级材料模拟... 详细信息

铁电材料作为一类具有自发极化且极化外场可控的功能材料,在非易失信息存储方面有着广阔的应用前景,同时也面临着许多挑战。铁电材料的性能与在外场作用下极化的动力学行为密切相关,在观测精度受限的实验条件下,高精度的原子级材料模拟手段显得尤为重要。分子动力学为在较大的空间和时间尺度上研究材料动力学过程提供了理想的手段,然而受制于传统力场精度差、开发难度高、可移植性差等问题,基于经典力场的分子动力学模拟在新材料上的应用受到了较大的阻碍。机器学习方法的发展为力场开发带来了新的思路。在众多机器学习势中,深度势能(DP)是一种基于深度神经网络的势能模型,具备与密度泛函理论(DFT)相媲美的精度,同时还拥有接近传统经典力场的高效计算性能。本文主要介绍了DP在铁电材料中的开发与应用,通过DP模拟,在原子尺度深入探究铁电材料中的相变机制和极化反转过程。主要工作包括重要铁电材料HfO2、经典钙钛矿铁电材料的深度势开发和测评,基于深度势能分子动力学揭示铁电HfO2中超高O2-迁移率的微观机制,以及SrTiO3极性畴界诱导的挠曲铁电和体光伏效应。

关键词：铁电材料分子动力学机器学习深度势能