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布兰斯特酸催化轴手性连萘胺衍生物的高对映选择性的动力学拆分
在轴手性化合物不对称构建研究方面的重要研究进展：由于轴手性化合物是不对称催化反应的常用催化剂，广泛应用于不对称催化反应中，这些轴手性化合物的不对称合成一直是此领域的研究热点之一。刘心元、谭斌课题组成功实现了在手性磷酸催化下利用Hantzsch酯不对称还原现场生成的亚胺来动力学拆分连萘胺。这样一来，就能高效、高立体选择性地合成重要用途的手性连萘胺。
南方科技大学
2021-04-13
过模拟生物受体的空腔特征，合成了一对空腔内具有氢键位点的手性大环主体
手性分子识别是生命功能的基础，这源于生物受体对手性底物的高选择性识别。但对于合成受体来说，水相手性识别仍然是一个巨大的挑战。该课题组通过模拟生物受体的空腔特征，合成了一对空腔内具有氢键位点的手性大环主体（图1）。该大环主体在水中实现了手性分子的选择性识别。同时，该大环主体也可用于非手性环境污染物—二恶烷的光谱检测和手性化合物ee值的光谱测定。
南方科技大学
2021-04-14
喹啉与异喹啉类杂环化合物的邻位芳基衍生物的经济高效合成方法
2-芳基喹啉、1-芳基异喹啉是一系列药物或生物活性化合物的结构，也是重要的有机材料骨架，比如2-苯基喹啉与不同的金属-配体络合会形成不同颜色的发光材料，因而具有良好的市场发展前景。但这些化合物的合成比较困难，大多数采用非常昂贵的2-溴喹啉和1-溴异喹啉与相应的芳香卤化物在昂贵且对环境有害的过渡金属催化下反应合成；或者由2-溴喹啉和1-溴异喹啉类化合物与不同的金属化合物在过渡金属催化下偶联；再或者先把喹啉与异喹啉首先氧化为相应的N-氧化物，然后与芳基格氏试剂反应，最后再脱掉氧得到2-芳基喹啉、1
兰州大学
2021-04-14
广西大学合成生物学团队发现绿色植物中广泛保守的Met1泛素链水解分子开关
8月9日，我校生命科学与技术学院、亚热带农业生物资源保护与利用国家重点实验室何正国教授领衔的合成生物学团队与北京理工大学和北京科技大学相关团队合作联合在国际著名学术期刊《自然-通讯》（Nature Communications）发表题为《绿色植物OTUB亚家族中保守的Met1特异性基序使水稻OTUB1能够水解Met1泛素链》（Met1-specific Motifs conserved in OTUB subfamily of green plants enable rice OTUB1 to Hydrolyse Met1 Ubiquitin Chains）的研究论文。
广西大学
2022-09-27
中山大学黄立南课题组在环境病毒群落的生物地理学研究中取得进展
中山大学黄立南教授课题组利用大规模宏基因组数据，探究酸性矿山废水（acid mine drainage, AMD）底泥环境中病毒物种和功能的生物地理分布及其对原核微生物群落、理化因子、气候条件以及地理距离的响应，促进了对于自然环境中病毒-宿主-环境三者间相互作用关系的理解。
中山大学
2022-05-30
一种用于合成生物柴油的硫酸酸化介孔SiO2胶体球催化剂的制备方法
（专利号：ZL 201410468864.6） 简介：本发明公开了一种酸化介孔SiO2胶体球催化剂的制备方法，属于化学催化剂制备领域。该催化剂制备方法如下：首先，在室温下使CTAB与磷钼酸在溶剂无水乙醇中反应，两者混合后立刻产生沉淀，过滤，干燥，得到表面活性剂M-6，将M-6分散到具有一定比例的乙醇/水的混合体系中，加入TEOS，使其在碱性条件下水解，过滤，干燥，煅烧得到介孔SiO2胶体球，最后再用酸处理，便得到酸化介孔SiO2胶体球催化
安徽工业大学
2021-01-12
2 ,5 ,6位取代嘧啶酮衍生物的制备方法及其作为抗乙肝病毒药物的应用
本发明公开了一类新的2，5，6位取代嘧啶酮衍生物，其具有良好的抗乙肝病毒（HBV）活性。目前临床用于治疗乙肝病毒的药物皆为核苷类化合物。而抗HBV非核苷类化合物还处于研发阶段。探究其作用机制，对于发展新型非核苷类抗HBV药物，特别是对抗临床常用药物耐药的问题，具有特别重要的意义。
北京大学
2021-04-13
科洛（CROR） 生物医学实验室急救箱 BC-L-004B 壁挂款 348*338*147mm
杭州科洛生物技术有限公司
2024-03-18
装配式桥梁结构设计建造关键技术及桥梁抗震减震理论与技术
北京工业大学
2021-04-14
基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期
2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判，该预测与钟南山院士的判断互相印证。虽然预测结果的准确度得到验证，课题组团队并没有因此松懈，而是不断根据最新的数据变化调整参数、优化拟合结果，同时积极联络政府相关科技、数据信息等部门，让预测结果成为施策者有力的决策参考。2月1日，清华大学深圳国际研究生院马兆远课题组首次公布基于AI技术的对全国疫情扩散情况及高峰期预测模型。根据后续一周内国家卫计委公布的疫情实时数据反馈，该模型在一周（2月1日至2月7日）之内的预测结果与真实情况吻合度较高，平均准确率达98%以上。团队比较早地对疫情高峰期及拐点出现时间做出“2月7-12日内达到峰值，疫情拐点最迟于2月16日前后出现，总感染人数或达7万”的预判。
清华大学
2021-04-10