搜索结果: 16-30 共查到“无机化学”相关记录5445条 . 查询时间(0.852 秒)
中国科学院研究揭示果实成熟后更易腐烂的分子机理(图)
分子机理 生理功能 生物合成
2024/2/22
对植物自身而言,果实的重要生理功能是为种子的发育提供庇护场所(成熟前)和传播载体(成熟后)。因而,多数果实成熟前并不好吃,而且含有各种对动物和微生物有害的防御性物质。这是因为在果实成熟前,种子还未发育成熟,植物利用包括茉莉酸信号通路在内的多种防御机制保护种子的正常发育。一旦种子发育成熟,果实就进入成熟阶段,变得色香味俱全,同时将抗性“解除”。植物展示的这些“友好”信号会吸引动物和微生物“取食”,从...
中国科学院近代物理所在医用同位素锕-225的制备分离方面获进展(图)
同位素锕 离子加速器
2024/2/22
2024年2月1日,中国科学院近代物理研究所核化学室研究员秦芝团队,利用兰州重离子加速器研究装置(HIRFL)提供的束流轰击金属钍靶,采用自主研制自动化分离设备,制备出医用同位素锕-225。相关成果申请授权了一项发明专利《一种分离锕-225的自动化处理装置及其操作方法》。
中国科学院福建物构所光学加密和防伪材料研究取得进展(图)
光学 磷光分子 核磁共振 元素分析
2024/1/26
荧光/磷光分子的快速发展丰富了安全油墨的研究,显著推进了数据加密和防伪技术。早期的例子采用单色和多色发光团(或发光材料的混合物)作为构建数据图案的油墨。为了进一步提高安全级别,研究者开发了大量具有动态和刺激响应型的荧光分子,同时可产生超长室温磷光(RTP)的发光材料也备受关注,并已广泛应用于通过时域门控读数的方式进行数据加密和防伪。
中国科学院大连化学物理研究所专利:一种硫化镉纳米花阵列的制备方法
中国科学院大连化学物理研究所 专利 硫化镉 纳米花阵列
2024/1/22
中国科学院研究揭示肠癌“非同步”胆固醇合成通路诱导炎性微环境的新机制(图)
肠癌 胆固醇合成 通路诱导 炎性微环境
2024/1/19
2024年1月17日,中国科学院分子细胞科学卓越创新中心研究员许琛琦、中国科学院上海有机化学研究所研究员朱正江与上海交通大学附属第六人民医院教授王志刚在《欧洲分子生物学学会-分子医学》(EMBO Molecular Medicine)上以Shaping immune landscape of colorectal cancer by cholesterol metabolites为题发表最新研究成...
江苏理工学院化学化工学院硕士生导师贡洁副教授
江苏理工学院化学化工学院 硕士生导师 教授 无机材料
2024/3/19
中国科学院科学家揭示步氏巨猿绝灭之谜(图)
步氏巨猿绝灭 定同位素 微量元素
2024/1/12
步氏巨猿曾经成群结队地漫步于中国南方的喀斯特地区。步氏巨猿的直立身高可达3米,体重最大可达300公斤,是地球上有史以来体型最大的灵长类。这个“远房亲戚”在我们人类到达这片土地之前便已绝灭了。迄今,只有将近2000颗牙齿和4件不完整的下颌能够向人们证明步氏巨猿曾经存在。步氏巨猿绝灭的原因,我们更是知之甚少。
2023年1月9日,中国科学院昆明植物研究所杨玉荣研究员团队在国际著名期刊《美国化学会志》(J. Am. Chem. Soc.)发表了题为Enantioselective Total Synthesis of (-)-Daphenylline的研究论文,报道了从简单易得原料出发,只需14步反应即可实现复杂虎皮楠生物碱(-)-Daphenylline不对称合成新路线。
中国科学院城市环境研究所在“稀土城市矿产支撑碳中和研究”取得重要突破(图)
稀土城市 碳中和 金属 稀土元素
2024/1/16
稀土,特别是镨、钕、镝、铽等永磁元素是支撑低碳能源技术发展的战略性矿产资源,被国际学界称为“关键金属”。在全球同步推进碳中和转型的背景下,稀土资源安全供应及高效利用对国家低碳产业发展和能源安全转型至关重要。因此,厘清稀土元素-能源转型-气候目标间的关联关系,解析稀土元素从“自然矿产”到“城市矿产”转化迁移规律,识别稀土城市矿产开发利用关键措施及支撑碳中和目标的路径潜力,对稀土等战略资源安全保障及其...
中国科学院稀土城市矿产支撑碳中和研究获进展(图)
矿产 碳中和 稀土元素
2024/1/7
稀土,特别是镨、钕、镝、铽等永磁元素是支撑低碳能源技术发展的战略性矿产资源,被国际学界称为“关键金属”。剖析稀土元素-能源转型-气候目标间的关联关系,解析稀土元素从“自然矿产”到“城市矿产”转化迁移规律,识别稀土城市矿产开发利用关键措施及支撑碳中和目标的路径潜力,尤为关键。
中国科学院软件所在因果图表示学习方面获进展(图)
软件 合成数据集
2024/1/7
2024年1月4日,中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室研究团队撰写的题为Rethinking Causal Relationships Learning in Graph Neural Networks的研究成果,被人工智能领域顶级学术会议Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI)接收。该研究首次提出...