25、苯并呋喃 - 3(2H) - 酮衍生物与爱因斯坦场方程守恒定律研究

苯并呋喃 - 3(2H) - 酮衍生物与爱因斯坦场方程守恒定律研究

苯并呋喃 - 3(2H) - 酮衍生物的合成与抗癌活性

在抗癌药物的研究领域,科学家们一直致力于寻找具有高效抗癌活性的化合物。苯并呋喃 - 3(2H) - 酮衍生物就是其中一类备受关注的化合物。

首先,研究人员合成了 3 - 苯并呋喃酮衍生物 3a - n。合成过程如下:
- 反应条件:1 - (2 - 羟基苯基)己酮衍生物 1(1 mmol)、对硝基苯甲醛衍生物 2(1 mmol)、哌啶(3.5 当量)、乙醇(3 - 4 mL),回流 12 小时。
- 分离产率:在 80 °C 下获得,不同衍生物产率有所不同,如 3a 产率为 95%,3c 产率为 92% 等。

接着,研究人员对这些新合成的化合物进行了多方面的研究。
- 结合亲和力研究 :使用 AUTODOCK4.2 程序进行构象采样,研究化合物与雌激素(PDB: 3EQM)和孕酮受体(PDB: 1ZUC)的结合亲和力。结果发现,金雀花素 4 的结合能为(−5.43, −5.23 kcal/mol),而 3a 与孕酮(1ZUC)和雌激素(3EQM)受体的结合能分别为 - 11.07 和 - 1.15 kcal/mol。并且,引入烷基链和芳香环到 2 - 位时,疏水相互作用增加,体外抗增殖活性得到增强。
- 体外抗癌活性研究 :采用 MTT 测定法,以阿霉素作为参考药物,对所有合成化合物进行体外抗增殖活性筛选,针对雌激素非依赖性乳腺癌细胞系(MDA - MB - 231)和雌激素反应性乳腺癌细胞系(MCF - 7)。筛选结果以 IC50 值表示,具

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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