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本發(fā)明公開(kāi)了一種萘磺酰胺類(lèi)化合物及其制備方法與在調(diào)節(jié)植物生長(zhǎng)活性中的應(yīng)用。本發(fā)明提供的萘磺酰胺類(lèi)化合物，其結(jié)構(gòu)通式如式Ⅰ所示。本發(fā)明提供的式I所示萘磺酰胺類(lèi)化合物，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有優(yōu)良的植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)活性，制備方法簡(jiǎn)單可行，利于大規(guī)模生產(chǎn)。

在完成產(chǎn)品小試驗(yàn)證后，利用小試產(chǎn)品進(jìn)行了小面積的固沙試驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)室沙模的抗壓和抗剪切試驗(yàn)。結(jié)果表明AA和AM的共聚物固沙效果要優(yōu)于PAA的均聚物。而且當(dāng)分子量大于1500萬(wàn)時(shí)，分子量對(duì)沙模抗剪切和抗壓強(qiáng)度的影響不顯著，而固沙劑溶液的粘度隨聚合物分子量的增加而顯著增加。在滿(mǎn)足固沙性能要求的前提下，確定以單體聚合濃度為7%進(jìn)行產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)試驗(yàn)，工業(yè)生產(chǎn)試驗(yàn)考核了連續(xù)三批次，共生產(chǎn)六噸產(chǎn)品。 技術(shù)指標(biāo)：聚合反應(yīng)的工藝流程為配料（按配方將單體、引發(fā)劑和溶劑混合）、充氮脫氣30分鐘、加料（將反應(yīng)液加入到各個(gè)反應(yīng)器中）和聚合。實(shí)際聚合中的液層厚度約為250mm,。工業(yè)試驗(yàn)生產(chǎn)線(xiàn)的轉(zhuǎn)化率大于98.5%，與小試設(shè)備的結(jié)果相似。應(yīng)用范圍：甘肅治沙研究所民勤治沙站實(shí)驗(yàn)林的梭梭面臨著退化的危險(xiǎn)，造成梭梭林退化的主要原因有兩個(gè)，一是梭梭根部的沙粒由于長(zhǎng)期的移動(dòng)，使得梭梭較發(fā)達(dá)的根系逐漸裸露出來(lái)，失去支撐作用，在較大的風(fēng)沙作用下容易被吹得連根拔起，；二是大量裸露在外的根部失去了吸取水分的功能，所以保護(hù)梭梭的根部和盡可能地提供水分是挽救退化梭梭的有效途徑。鑒于這種情況，將多功能保水劑，固沙劑和疏水劑組合起來(lái)，在梭梭周?chē)龀梢粋€(gè)雨水集流面，一方面保護(hù)梭梭根部，一方面集流沙漠里少量的雨水，減少地下水的蒸發(fā)，創(chuàng)造梭梭生長(zhǎng)所需的條件。

為了解決納米 TiO2 作為處理工業(yè)污染廢水的首選催化劑光催化效率不高，且必須采用波長(zhǎng)小于 387 nm 的紫外光照射的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種將上轉(zhuǎn)換紫外發(fā)光材料 Er3+:Y3Al5O12 與 TiO2 復(fù)合，提高光催化效率的 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜。并將 Er3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜應(yīng)用在催化降解有機(jī)染料中。 r3+:Y3Al5O12/TiO2 復(fù)合膜用于在可見(jiàn)光照射下催化降解有機(jī)染料。

MoTe2是由MoTe6八面體結(jié)構(gòu)單元構(gòu)成的原子層沿c方向堆疊形成的二維材料系統(tǒng)，不同的堆疊方式具有不同晶體對(duì)稱(chēng)性。1T-MoTe2在室溫時(shí)是單斜的1T’相，隨著溫度降低在250K時(shí)發(fā)生結(jié)構(gòu)相變，轉(zhuǎn)變成正交的T_d相，其中可以存在第二類(lèi)外爾費(fèi)米子。王楠林課題組通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)高強(qiáng)度的近紅外激光脈沖可以在亞皮秒時(shí)間尺度內(nèi)將中心反演對(duì)稱(chēng)性破缺的T_d相驅(qū)動(dòng)到具有中心反演對(duì)稱(chēng)的1T’相。該相變發(fā)生的最明顯的特征是時(shí)間分辨的反射率變化中橫向剪切振蕩聲子的消失和二次諧波強(qiáng)度的急劇下降。通過(guò)選擇和改變激發(fā)脈沖的脈寬和波長(zhǎng)，從實(shí)驗(yàn)上排除了激光加熱效應(yīng)。該項(xiàng)研究首次在超快亞皮秒尺度內(nèi)實(shí)現(xiàn)了激光誘導(dǎo)的非加熱效應(yīng)引起的MoTe2晶體中第二類(lèi)Weyl半金屬相與正常半金屬相的超快結(jié)構(gòu)相變。它為超快激光控制固體的拓?fù)涮匦蚤_(kāi)辟了新的可能性，使超快激光激發(fā)的拓?fù)溟_(kāi)關(guān)器件具有潛在的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 該工作于2019年5月22日在線(xiàn)發(fā)表于著名學(xué)術(shù)期刊Physical Review X（Phys. Rev. X 9, 021036 (2019)），第一作者為量子材料中心博士生張夢(mèng)瑤，王楠林教授和其研究組的董濤博士是通訊作者，量子材料科學(xué)中心王健教授研究組為該工作提供了樣品。該項(xiàng)研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)、國(guó)家重點(diǎn)研究開(kāi)發(fā)項(xiàng)目等項(xiàng)目的支持。Figure: Pump induced SHG time traces of MoTe2 at selected fluences at T=10 K. The graph shows that as the laser fluence increases, the signal of the second harmonic of the sample drops significantly. The inset is a time-resolved schematic diagram of second harmonic detection

腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性是腫瘤異質(zhì)性的重要成因之一，可導(dǎo)致腫瘤在增殖能力、侵襲能力和藥物敏感性等方面產(chǎn)生重要差異，影響腫瘤的診斷與治療，最終影響患者身體健康與生命安全。因此，腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性研究對(duì)于腫瘤的診斷和個(gè)體化治療具有重要意義。而進(jìn)行腫瘤細(xì)胞亞群分離分析是研究腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性的重要基礎(chǔ)。現(xiàn)有的基于電泳、場(chǎng)流或熒光激活式分離原理的進(jìn)行腫瘤細(xì)胞分離分析的策略存在著特異性差、操作繁瑣或需樣本量大等弊端。基于課題組在磁性梯度分離細(xì)菌、腫瘤標(biāo)志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），該研究以細(xì)胞表面標(biāo)志物Her2表達(dá)量差異化的三種乳腺癌細(xì)胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)為研究模型，通過(guò)熒光-磁性靶向仿生探針與其識(shí)別后形成不同磁性梯度，在恒定外磁場(chǎng)作用下，可分別在90 s、120 s和180 s時(shí)間內(nèi)快速逐一梯度分離出三種不同乳腺癌細(xì)胞亞型，并基于探針的熒光信號(hào)對(duì)腫瘤細(xì)胞亞群進(jìn)行了初步鑒定。該研究報(bào)道的基于磁性梯度響應(yīng)的腫瘤細(xì)胞亞群分離分析策略具有簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，為血液樣本中異質(zhì)性腫瘤細(xì)胞亞群的近同時(shí)分離與分析提供新思路，在腫瘤早期診斷、評(píng)估和預(yù)后方面具有重要的潛在應(yīng)用前景。

我校理學(xué)院大數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能與大數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究方面取得系列進(jìn)展，研究成果分別發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能頂級(jí)期刊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域中目前最為火熱的研究方向——深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)基礎(chǔ)。雖然深度學(xué)習(xí)在近幾年發(fā)展迅速，但是關(guān)于如何設(shè)計(jì)最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的問(wèn)題仍處于探索階段。該團(tuán)隊(duì)分別針對(duì)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高維大規(guī)模數(shù)據(jù)存在無(wú)效和冗余特征、難以獲取長(zhǎng)時(shí)序信息等問(wèn)題與缺陷，設(shè)計(jì)出了一系列網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、大數(shù)據(jù)特征選擇和時(shí)序循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有效改善了上述不足，提高了人工智能模型的學(xué)習(xí)性能。 題目為《帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇》（Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy）的研究論文發(fā)表在人工智能領(lǐng)域權(quán)威國(guó)際期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生張華清為該論文共同第一作者， 我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、山東自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司重大科技項(xiàng)目以及山東省高校青年創(chuàng)新科技支撐計(jì)劃的資助。 特征選擇技術(shù)也稱(chēng)屬性選擇，是指從原始特征或?qū)傩灾羞x擇出最有效的特征或?qū)傩砸越档蛿?shù)據(jù)維度的過(guò)程，它是人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)的重要步驟，也是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。該項(xiàng)工作在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入Group Lasso懲罰項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)特征冗余控制，在選出對(duì)解決問(wèn)題最有幫助、蘊(yùn)含信息量最大的特征或?qū)傩缘耐瑫r(shí)，控制所選特征子集的冗余程度，以達(dá)到降維的最優(yōu)效果，從而使模型的泛化能力更強(qiáng)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。 題目為《基于L1正則化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型設(shè)計(jì)與分析》（Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization）的研究論文發(fā)表在國(guó)際人工智能領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。碩士生謝雪濤和博士生張華清為論文共同第一作者，王健副教授為通訊作者，我校榮譽(yù)教授Nikhil R. Pal院士（印度統(tǒng)計(jì)研究所）參與指導(dǎo)，中國(guó)石油大學(xué)（華東）為第一署名單位。該項(xiàng)研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省自然科學(xué)基金和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)的資助。 該項(xiàng)工作借助L1正則子具有的稀疏表達(dá)能力，提出兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化學(xué)習(xí)模型；本項(xiàng)工作另外一個(gè)突出貢獻(xiàn)就是提出了一種簡(jiǎn)單且具有通用性的收斂性證明方法，同時(shí)保證了模型設(shè)計(jì)的合理性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出模型具有強(qiáng)大的魯棒性、廣泛的適用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力，適用處理高維大數(shù)據(jù)。該研究成果在人工智能與深度學(xué)習(xí)構(gòu)造最簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用和應(yīng)用推廣價(jià)值。

前期研究發(fā)現(xiàn)一個(gè)海洋真菌來(lái)源的，含有特殊的 N-甲基化和 D-型氨基酸片段的小分子活性環(huán)三肽化 合物 X-13，在動(dòng)物、模式生物和細(xì)胞水平均發(fā)現(xiàn)具有強(qiáng)烈的促血管生成作用；對(duì)大鼠糖尿病潰瘍損傷模 型也具有顯著修復(fù)活性。