根霉3078的代谢产物的研究

从根霉 30 78菌丝体的甲醇提取物中分离得到 9个化合物 ,通过波谱分析 ,鉴定为 5α,8α 表二氧 (2 0S ,2 2E ,2 4R) 麦角甾 6 ,2 2 二烯 3β 醇 (1)、甘油醇 1 单油酸酯 (2 )、4 羟基苯乙酮 (3)、4 羟基苯乙酸 (4 )、(2 0S ,2 2E ,2 4R) 麦角甾 7,2 2 二烯 3β ,5α ,6 β 三醇 (5 )、(S) 3 羟基 3 苯基丙酸 (6 )、胸腺嘧啶 (7)、尿嘧啶(8)和腺苷 (9

秋海棠化学成分的研究

从秋海棠中分得６个化合物，经ＴＬＣ、熔点测定、１ＨＮＭＲ和１３ＣＮＭＲ鉴定为β－谷甾醇、β－香树素、胡萝卜甙、豆甾醇、豆甾醇－３－β－Ｄ－吡喃葡萄糖甙和４′，５，７－三羟基酮－６－Ｏ－β－Ｄ－吡喃葡萄糖甙，均为首次从该植物得到

Influencing Factors on Elders Preference for Supporting: Application of an adaptive LASSO logistic Model

目的探讨adaptive LASSO; logistic回归模型在老年人养老意愿影响因素研究中的应用。方法基于厦门市60岁及以上老年人口的多阶段整群抽样调查数据,建立老年人养老意愿影响; 因素的adaptive LASSO; logistic回归模型,通过交叉验证法选择模型中的调和参数lambda;通过与全变量和逐步logistic回归结果的比较,探讨adaptive; LASSO; logistic回归模型的优势。结果共纳入1244名老年人,其养老意愿为家庭养老、社区居家养老和机构养老的比例分别为70.0%、21.1%和8.; 9%。交叉验证法选择的lambda为0.018;此时adaptive LASSO; logistic回归模型纳入的自变量为居住地、年龄、婚姻状况、文化程度、子女数、每月退休金收入、公费医疗和住院情况;; BIC和AIC分别为1931、1888,均低于全变量logistic回归(2077、1923)和逐步logistic回归(2025、1912); 。结论adaptive LASSO logistic回归模型可用于老年人养老意愿影响因素研究。老年人的养老意愿受多个因素影响。Objective This study was aimed to analyze influencing factors on elders; preference for supporting in case to provide evidence for diversified; elderly supporting. Methods This article applied an adaptive LASSO; logistic model to the multi-stage cluster sampling data of the; population aged 60 or older in Xiamen to analyze influencing factors on; elders preference for supporting. Cross validation method was used to; choose lambda for adaptive LASSO logistic model. In addition,we; evaluated the model fitting of adaptive LASSO logistic model by; comparing the BIC and AIC with full logistic model and stepwise logistic; model. Results The cross validation method resulted in lambda = 0.018; for adaptive LASSO logistic model, in which variables retained were; residence, age,marital status, education level,number of children, the; monthly pension income,medical insurance and hospitalization. BIC of; adaptive LASSO logistic model,full logistic model and stepwise logistic; model were 1931, 2077and 2025 respectively. And AIC of the three models; were 1888, 1923 and 1912 respectively. Conclusion Compared to full; logistic model and stepwise logistic model, adaptive LASSO logistic; model was the best fitting model for influencing factors on elders; preference for supporting. Adaptive LASSO logistic model could be used; to analyze influencing factors on elders preference for supporting.; There were multiple factors which influenced elders preference for; supporting.厦门大学大学生创新创业训练计划项

苯氧异丁酸类化合物的合成及其体外抗糖尿病活性(英文)

目的设计及合成新型苯氧异丁酸类抗糖尿病化合物。方法关键步骤采用亲核取代反应或M itsunobu缩合反应把亲脂性片段和酸性片段连接成一体,共合成了8个新目标物。用核磁共振、红外、质谱进行结构确认。结果体外胰岛素增敏活性测试(3T3-L1脂肪细胞)结果显示,分别将罗格列酮、吡格列酮、目标物A和B加入已经存在胰岛素抵抗脂肪细胞培养液中,用GOD-POD方法分析得到上清液葡萄糖浓度分别为5.942,6.339,6.226和6.512mmol.L-1。结论目标物A在胰岛素抵抗实验(3T3-L1脂肪细胞)中抗糖尿病活性介于市售PPARγ激动剂罗格列酮和吡格列酮之间,而目标物B的活性略低于吡格列酮

细锥香茶菜化学成分的研究

从细锥香茶菜（Ｒａｂｄｏｓｉａｃｏｅｔｓａ（Ｂｕｃｈ．Ｈａｍ．ｅｘＤ．Ｄｏｎ）Ｈａｒａ）的叶中分离到９个化合物，通过波谱分析阐明其结构，其中１个为新的二萜酸———７α，１２α，１４β三羟基１５酮对映贝壳杉１８羧酸，命名为细锥香茶菜酸（ｃｏｅｔｓａｎｏｉｃａｃｉｄ）。另外８个化合物分别为二氢昆明香茶菜丙素、昆明香茶菜丙素、白柔毛香茶菜甲素、大萼香茶菜丙素、４羟基Δ８，９（Ｚ）鞘氨醇２′羟基正二十（二十一二十六）碳酸酰胺、乌苏酸、２α，３β二羟基乌苏酸和胡萝卜甙。神经酰胺类化合物

搭棚藤的化学成分研究

从搭棚藤(Prana discifera Schneid)茎叶的乙醇提取物中分离得6个化合物,经波谱分析和与 已知品对照,分别确定为scopoletin(1)、scopolin(2)、cassiachromone(3)、4’-羟基汉黄芩素(4)、β-谷甾醇 (5)和胡萝卜苷(6)。其中化合物1,2,3和4均为首次从该植物中分离得到

山荔枝化学成分的研究

从山荔枝 (Dendrobenthamiacapitata(Wall.)Hutch .)的叶和皮的乙醇提取物中分离得到 6个化合物 ,经波谱分析鉴定为双氢杨梅苷 (dihydromyricetin ,1)、儿茶素 ((+) gallocatechin ,2 )、表儿茶素((- ) epicatechin ,3)、异槲皮苷 (isoquercitrin ,4 )、乌苏酸 (ursolicacid ,5 )和胡萝卜苷 (daucosterol,6 ) ,其中化合物 1,2 ,3和 4均首次从该植物中分

曲霉sp.136的化学成分研究(英文)

从曲霉sp.136的固体发酵物中分离得到6个化合物.应用波谱分析及与已知品对照的手段将它们鉴定为烟曲霉酸(1)、(20S,22E,24R)-5α,8α-表二氧-麦角甾-6,22-二烯-3β-醇(2)、β-谷甾醇(3)、(2S,3S,4R)-2-[(2′R)-2′-羟基二十四烷酰氨基]-1,3,4-三羟基十八烷(4)、4-羟基苯乙酸(5)和烟碱酸(6).图1参

柳叶忍冬的化学成分研究(英文)

从柳叶忍冬95%乙醇提取物中首次分离并鉴定了20个化合物: ( +)-cycloolivil (1)、( +)-fraxiresinol (2)、prinsepiol(3)、软脂酸(4)、对甲基苯酚(5)、2,4-二羟基-3,6-二甲基苯甲酸甲酯(6)、洋芹素(7)、木犀草素(8)、5,7,4′-三羟基黄酮醇7-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(9)、槲皮素(10)、染料木素(11)、5,4′-二羟基-7-甲氧基异黄酮(12)、染料木素5-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(13)、5,4′-二羟基-7-甲氧基异黄酮5-

红花绿绒蒿的非生物碱成分

本文对红花绿绒蒿的非生物碱成分进行了研究。分离并用波谱法鉴定了的其中6个成分为:21α-羟基熊果酸(1),肉豆蔻酸2,3-二羟基丙酯(2),豆甾醇(3),β-香树精(4),熊果酸(5)及胡萝卜甙(6)