摘要：能源危机和环境恶化是人类社会面临的两大难题。多孔炭材料因孔隙发达、结构易调和化学性质稳定等特点在能源存储和生态环境治理等领域具有重要作用,其应用性能高度依赖碳源的选择及其合成方法和条件优化。生物质富含有机碳元素且具有成本低、可再生等优点,以生物质为碳源构建多孔炭材料符合绿色化学理念、具备实现大规模工业化应用前景,特别是藻类生物质因富含杂原子纤维组分被认为是构建杂原子掺杂多孔炭材料的优良前驱体。通过有效调控合成方法和工艺过程,设计具有孔径结构和表面化学性质可控的藻类生物炭材料并在能源存储和生态环境治理等应用领域表现出优异性能,有效实现能源资源与生态环境和谐共存,特别是有研究报道海带基多孔炭的比表面积高达4000 m2/g。本文系统评述了藻类生物炭材料的制备方法及其孔径结构形成机理,并着重介绍这类多孔炭材料在电化学储能和吸附等方面的研究进展及其性能调控策略。提出藻类生物质衍生多孔炭材料面临的新趋势与挑战,并对未来开发低成本、高效率的高性能生物质基多孔炭材料的探索方向进行了展望。

摘要：利用Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验和中心组合设计对产香叶醇重组大肠杆菌的发酵培养基进行了优化。首先运用Plackett-Burman设计对7种培养基组分进行了筛选;然后运用最陡爬坡法使关键因素的浓度接近最佳响应区域;最后通过中心组合设计确定了关键因素的最佳浓度及回归模型。结果表明柠檬酸铁铵、硫酸镁和微量元素混合液为影响香叶醇产量的关键因素,其最佳浓度分别为0.13 g/L,2.12 g/L和16.7 m L/L,在此条件下香叶醇的产量可达223.24 mg/L,是优化前香叶醇产量(68.5 mg/L)的3.26倍。

摘要：在二氧化硅颗粒表面通过原子转移自由基可控聚合(ATRP)的方法接枝类天然碳水化合物簇,利用多个糖配体与多个蛋白受体的多价结合来获得稳定的相互作用,可以有效富集蛋白及其水解产物^([1])。基于此,设计了一种含糖聚合物单体2-葡糖酰胺基乙基甲基丙烯酰胺盐酸盐(GAEMA),通过ATRP的方法接枝到SiO_2表面,并通过湿法填柱,将木糖水解液实际体系注入。应用傅里叶变换红外光谱研究了含糖聚合物形成过程以及根据化学键的归属,对酰胺Ⅰ带进行解卷积处理,再对各个峰去指认,判断所属蛋白。

摘要：随着电子技术的持续发展,对供电设备的要求也相应提高。超级电容器(SCs)具有较高的能量密度和优异的功率输出性能,是新一代小型化、智能化、可穿戴电子设备的理想供电装置。开发能够快速充放电、性能稳定的SCs产品是储能领域的研究重点。电极材料作为SCs最重要的组成部分,是进一步提升其性能的关键。导电金属有机骨架(MOFs)作为新型SCs电极材料,具有规整的孔道结构、大比表面积、多种形貌及维度、可调控的导电性能等优异性质,展现出巨大的潜力并引起了广泛关注。本文结合SCs的储能机理,介绍了导电MOFs的结构、制备及导电机制,进一步阐述了其作为SCs电极材料的设计策略,重点综述了其在SCs领域的研究进展,并展望了其应用前景与发展方向。

摘要：酿酒酵母全蛋白制备方法多样,破碎细胞和制备温度等操作条件差异很大,有必要进行综合比较和量化分析,从而有利于选择适于双向电泳的最优制备方法。文中以蛋白释放率、全蛋白浓度为指标,对制备酿酒酵母全蛋白的常用方法进行了比较分析。在文献报道的玻璃珠破碎制备全蛋白方法的基础上,采用单因素和正交试验设计对破碎次数、玻璃珠用量、装液比等进行了优化,得到了制备酿酒酵母提取全蛋白的最佳条件,蛋白释放率达到了9.23%,蛋白质量浓度为1.21 g/L,较优化前的方法分别提高了0.46倍和0.32倍。通过蛋白质双向电泳进行验证,优化后的电泳图像低丰度蛋白分辨率高,总蛋白点个数由124个增加到181个,35 kDa以下的低丰度蛋白的数量提高了1倍。结果表明,该制备方法可以很好地满足酿酒酵母蛋白质组学研究要求。

摘要：为了提高α-蒎烯的产量,对YJM28菌株的发酵培养基进行了响应面优化。通过单因素实验筛选出了适合发酵α-蒎烯的最佳碳、氮源,分别为葡萄糖和蛋白胨。利用Design-Expert软件设计Plackett-Burman实验方案筛选出了影响α-蒎烯产量的3个重要因子;通过中心组和实验及响应面分析法确定了3个因子的最佳浓度:微量元素溶液63.78μL/100m L,蛋白胨9g/L,葡萄糖2.77g/L。用优化后的培养基发酵产α-蒎烯,48h后的α-蒎烯产量达33.26mg/L,比优化前提高了6.75倍。

摘要：利用响应面法对α-蒎烯发酵培养基进行优化。先利用单因素实验法筛选出MD牛肉粉为最有利于发酵产α-蒎烯的N源。此后用Plackett-Burman(P-B)实验方法对相关影响因素效应进行评估,筛选出有显著效应的3个因素:柠檬酸用量、牛肉粉用量以及培养基初始pH。然后用最陡爬坡实验逼近以上3因素最优水平。最后由中心组和实验设计法及响应曲面分析法确定主要因素的最佳条件。在优化后的培养条件下,发现α-蒎烯产量从1.710mg/L提升到7.053 mg/L,发现产量提高了3倍左右。