【摘 要】
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双异步正交样品设计(DAOSD)是通过对样品体系施加浓度的微扰,诱导光谱信号产生动态变化,并通过数学处理研究样品中物质间相互作用的二维相关光谱方法.提高二维谱图的信噪比对于谱图中交叉峰的分辨乃至物质间相互作用的考察有着十分重要的意义.在本工作中我们通过计算机模拟考察了DAOSD构建二维相关光谱的方法中样品浓度序列对光谱行为影响.结果表明,在溶液数量较少的情况下,通过改变样品的浓度和组合顺序,可以有
【机 构】
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北京分子科学国家实验室,稀土材料化学及应用国家重点实验室,北京大学化学与分子工程学院,北京 100871;辽宁中医药大学药学院,辽宁 大连 116600
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双异步正交样品设计(DAOSD)是通过对样品体系施加浓度的微扰,诱导光谱信号产生动态变化,并通过数学处理研究样品中物质间相互作用的二维相关光谱方法.提高二维谱图的信噪比对于谱图中交叉峰的分辨乃至物质间相互作用的考察有着十分重要的意义.在本工作中我们通过计算机模拟考察了DAOSD构建二维相关光谱的方法中样品浓度序列对光谱行为影响.结果表明,在溶液数量较少的情况下,通过改变样品的浓度和组合顺序,可以有效提高交叉峰的信噪比,从而得到更高质量的二维谱图。
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不相容聚合物共混物所形成的海岛结构、共连续结构等多种形貌,对材料或制品的物理机械性能有着显著影响。同时,由于共混物组分之间不相容,加工条件下所形成的相态结构极难达到热力学稳定状态,因而在使用和储存中会发生相态结构粗化并造成材料或制品物理机械性能的不稳定,从而影响使用性能。本工作研究了纳米二氧化硅粒子对聚合物共混物相态结构的稳定作用。结果表明,在具有共连续相结构的体系和海岛结构的体系中,SiO2粒子
基于分子标记技术研究牡丹花种间亲缘关系方法操作繁琐、耗时,本文采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术结合聚类分析(HCA)来研究不同品种牡丹花间的亲缘关系.聚类结果与牡丹品种的花色、花型、株型间有一定的相关性,且不同来源的牡丹品种间亲缘关系较远,建议在今后的育种工作中选择与国内品种差异较大的国外品种作为亲本.
利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对不同产地白葡萄苗进行了鉴别研究,结果显示白葡萄叶片光谱整体相似,二阶导数光谱在1800～1000cm-1范围内差异明显,根据光谱差异可以区分三个不同产地的白葡萄苗.傅里叶变化红外光谱结合统计分析有望发展成为鉴别不同产地品种的方法.
通过反相乳液聚合的方法制备了二种聚合物乳液P(AM/KAA)和P(AM/KAA/DiC6AM),粘均分子量测定结果表明,二元共聚物分子量远大于三元共聚物;通过红外光谱和核磁光谱表征了乳液共聚物的分子结构,对比分析了二种共聚物红外光谱吸收峰的些微差别;初步评价了乳液聚合物在钻井液中的应用性能,评价结果表明:乳液聚合物具有较好的抗盐降滤失效果,具有很好的应用前景.
天冬氨酸(Asparticacid,Asp)和谷氨酸(Glutamicacid,Glu)为酸性氨基酸,它们的侧链均含有羧基(COOH).在生理条件下,Asp和Glu侧链均为去质子化状态(COO-),即侧链带一个负电荷,因而经常出现在蛋白质的功能中心.而当Asp和Glu处于蛋白质内部时,其侧链则为质子化状态(COOH).研究两种状态下的侧链对蛋白质骨架二面角的影响,对揭示蛋白质的结构和功能之间的相互
利用漫反射红外光谱法研究了K对MgAl(O)复合氧化物的表面改性及CO2在KMgAl(O)上的吸脱附形态.结果表明,K的加入能够与MgAl(O)相互作用形成新的碱性位Mg—O—K和Mg(Al)—O—K,有利于CO2以双齿CO;形式吸附,从而增加了KMgAl(O)的CO2吸附量和吸脱附速率.
利用红外光谱(FTIR)结合二阶导数光谱和二维相关光谱(2D-IR),对杉木磨木木质素和慈竹磨木木质素的分子结构进行对比分析.结果表明,两种木质素的分子结构存在差异,杉木磨木木质素属于愈创木基型木质素,慈竹磨木木质素属于紫丁香基型木质素,后者对于前者的相关系数在一维红外光谱中为0.8430,在二阶导数光谱中为0.5185;在2D-IR中,二者对温度微扰的敏感区域不同.利用红外光谱分析这两种木质素,
采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)分别对7种不同木粉含量的杨木/聚丙烯复合材料进行了红外光谱分析,确定杨木的特征峰为1055cm-1处吸收峰,PP在1377cm-1处吸收峰为内标峰,建立木塑复合材料(WPC)中木粉含量和杨木特征峰相对强度间标准曲线,结果表明,WPC中木粉含量与木粉在1055cm-1处吸收峰的相对强度具有显著的线性相关性,决定系数为0.992.用已建立的标准曲线预测3个独立的WP
司法鉴定实践中纸张是常见的文检物证.本文应用傅里叶变换红外光谱技术并结合显微激光拉曼光谱技术对不同地域的银行挂失申请书进行鉴别分析,得到了令人满意的结果.该方法操作简便、结果准确、对样品没有破坏,能很好地满足司法鉴定的需要.