Anti-alzheimer’s disease constituents research fromCarex kobomugi Ohwi

阿尔茨海默病（Alzheimer’sdisease，AD）又称为老年痴呆症，是一种进行性发展的神经退行性疾病。Appoptosin是AD致病过程中的关键新蛋白，APP-Appoptosin通路多靶点活性评估体系是筛选抗老年痴呆活性成分的有效手段。茋类化合物是一类具有良好的抗老年痴呆活性的天然产物，前期研究发现宫部苔草酚C等茋类化合物能够通过抑制β-分泌酶的活性，降低与老年痴呆密切相关的Aβ蛋白的产生。本课题在前期研究的基础上，选择了宫部苔草酚C含量丰富的砂钻苔草作为研究对象，对其中的茋类化合物进行化学成分研究，以期发现更多结构多样的茋类化合物，通过APP-Appoptosin通路多靶点活性评估...Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease. Appoptosin is a key new protein in the process of AD pathogenesis. Themulti-target activity evaluation system of APP-Appoptosin pathway is an effective way to screen active constituents with anti-Alzheimer'sactivity. Stilbenoids are a class of natural products with good anti-Alzheimer's activity. Previous studies have found that ...学位：医学硕士院系专业：药学院_药物化学学号：3232014115340

Chemical constituents and cytotoxicity assay research in small polar substances from Vitis thunbergii var. taiwaniana

该文对小叶山葡萄地上部分化学成分进行了研究,运用硅胶柱色谱,OdS中低压柱色谱,SEPHAdEX lH-20凝胶柱色谱,分析型和制备型HPlC从小叶山葡萄60%乙醇提取物大孔树脂95%乙醇-水洗脱部位分离得到12个化合物,利用高分辨质谱,核磁共振等波谱手段鉴定其结构分别为:(1)bETulInIC ACId,(2)2,2,2'-bIS(4-HydrOXyPHEnyl)PrOPAnE bIS(2,3-EPOXyPrOPyl)ETHEr,(3)ErIOdICTyOl,(4)TrAnS-ε-VInIfErIn,(5)(+)-CIS-ε-VInIfErIn,(6)kObOPHEnOl A,(7)AMPElOPSIn A,(8)nEPAlEnHEnOl,(9)CIS-MIyAbEnOl C,(10)CIS-VITISIn b,(11)CIS-gnETIn H和(12)(+)-HOPEAPHEnOl。化合物2,5,6,8,9,10,11均为首次从为葡萄属中分离得到的化合物,化合物3,7,12为首次从小叶山葡萄中分离得到的化合物。在作用浓度为50μMOl·l-1下,化合物6,7和11对MCf-7(乳腺癌细胞株)具有较明显的体外生长抑制作用,其抑制率分别为66.58%,57.16%,52.84%。This article studied the chemical constituents from the aerial part of Vitis thunbergii var.taiwaniana.The 60% ethanol extract was eluted with 95% ethanol though HP-20 macroporous adsorption resin column.12 compounds,including( 1) betulinic acid,( 2) 2,2,2'-bis( 4-hydroxyphenyl) propane bis( 2,3-epoxypropyl) ether,( 3) eriodictyol,( 4) trans-ε-viniferin,( 5)( +)-cis-ε-viniferin,( 6) kobophenol A,( 7) ampelopsin A,( 8) nepalensinol B,( 9) cis-miyabenol C,( 10) cis-vitisin B,( 11) cis-gnetin H and( 12)( +)-hopeaphenol,were separated by using normal phase silica gel,ODS,Sephdadex LH-20 column chromatographies and semi-preparative or preparative HPLC.Compounds 2,5,6,8,9,10,11 were separated from the genus Vitis for the first time and compounds 3,7,12 were separated from Vitis thunbergii var.taiwaniana for the first time.At a concentration of 50 μmol·L-1,compound6,7 and 11 showed strong cytotoxicity against MCF-7 cell lines with the inhibition rate of 66.58%,57.16%,52.84%,respectively.国家自然科学基金青年基金项目(81202419

医疗垃圾焚烧飞灰的重金属浸出特性及其稳定化处理研究

通过对医疗垃圾飞灰的浸出特性和高温熔融处理实验,研究了浸出时间、液固比、pH值和颗粒尺寸对重金属浸出特性的影响以及飞灰熔融对重金属稳定化处理效果.结果表明,随着浸出时间的增加,飞灰绝大部分重金属的浸出浓度增高,浸出毒性增强;液固比（L/S）增加,大部分重金属的浸出率大大提高,其中重金属Cd的浸出率最大,在液固比为90时,飞灰中的Cd的浸出率达到70%以上;pH为中性左右的时候,医疗垃圾飞灰中的大部分重金属的浸出液浓度最低;颗粒尺寸在较大或者较小时,医疗垃圾飞灰中的大部分重金属浸出浓度较小,大部分重金属在颗粒尺寸250-900μm时,重金属的浸出浓度较高;飞灰高温熔融后,重金属的浸出毒性大大降低,说明熔融对重金属有很好的固化效果

西南山地红外相机监测网络建设进展

中国西南山地是全球生物多样性热点区。西南山地红外相机监测网络是我国生物多样性监测的区域性红外相机网络之一。该网络由北京大学牵头,始建于2002年,合作单位包括科研院所、高校、保护组织、政府部门、保护地管理机构等。网络主要覆盖青藏高原东缘大横断山区域的秦岭、岷山、邛崃山、相岭、凉山、沙鲁里山、云岭7大山系。网络内目前共有41个监测样区,包括自然保护区、社区保护地、林场等多种类型。网络内监测样区均采用标准的网格化布设规程,采取统一数据结构与数据库结构、建立离散式数据库进行分散管理的总体架构,所有监测样区的数据库保持一致的结构和统一的核心字段,由每个监测样区建立并维护各自独立的数据库。截至2019年12月,网络内布设有效调查/监测位点5,738个,已处理数据中调查工作量(以有效相机日计)合计约120.74万天,积累红外相机照片/视频(删除连续空拍后) 302.59万份,另有111.16万份待处理。共记录到分属7目21科的63种野生哺乳动物与分属10目35科的182种野生鸟类物种,其中国家一、二级重点保护野生动物分别有18与39种。西南山地网络今后的重点工作方向包括:(1)基于通用元数据结构建立统一的在线数据库平台;(2)加强网络内保护地数据管理与分析能力建设;(3)为区域内生物多样性保护与保护地管理提供持续支持;(4)针对野生动物种间关系、群落构建机制以及大型食肉动物的生态功能开展深入的动物生态学研究

中国农田的温室气体排放

中国是一个农业大国 ,拥有约 1 .33百万平方公里的农田。这些田地的种植、翻耕、施肥、灌溉等管理措施不仅长期改变着农田生态系统中的化学元素循环 ,而且给全球气候变化带来影响。农业生态系统对全球变化的影响主要是通过改变 3种温室气体 ,即二氧化碳(CO2 )、甲烷 (CH4)和氧化亚氮 (N2 O)在土壤 -大气界面的交换而实现的。为了分析多种因素(如气候、土壤质地、农作物品种及各种农田经营管理措施等 )对农业土壤释放CO2 ,CH4和N2 O的综合影响 ,一个生物地球化学过程模型 (DNDC)近年发展起来 ,用于预测这一复杂系统的动态。DNDC模型可对农业生态系统中的碳 (C)、氮 (N)循环进行计算机模拟 ,并计算农田温室气体的释放量。通过与一个地理信息系统数据库的连接 ,DNDC完成了对中国农田 1 990年温室气体排放的估算。结果表明中国农业生态系统的CO2 净排放量约 95百万吨C/年、CH4约 9.2百万吨C/年、N2 O约 1 .3百万吨N/年。根据全球增温潜势 (GWP)计算 ,中国农田释放的N2 O对全球增温的影响高于CO2 和CH4。模拟结果还发现中国农业对减缓全球温室效应的最大贡献发生在 1 980～ 2 0 0 0年间 ,在这 2 0年中 ,全国水稻田的灌溉方法由持续淹灌逐渐改为晒田间灌 ,DNDC计算的中国农田CH4的年排放量由 1 980年的 1 2百

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel