含时密度泛函方法研究阴离子荧光传感器的光物理过程及机理

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11247281
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    5.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A25.基础物理
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2013-12-31

项目摘要

Fluorescent sensors for anions are molecules that can convert anion recognition behavior into their fluorescence signals. It is a frontier and challenging study to calculate the photophysical behavior and the mechanism of anion recognition by quantum mechanics. The time-dependent density functional theory is the advanced method in the excited state electronic structure calculations. In this project, we will use the time-dependent density functional theory (TDDFT) to explain recognition mechanisms of various fluorescent sensors for environmental and health-related anions. By calculating the corresponding moleculars’ ground-state and excited-state configurations, energies, and photophysical properties, sensors’ fluorescence mechanisms before and after anion recognition can be obtained qualitatively and quantitatively. We can explain the reasons why fluorescent sensors are highly sensitive and selective, thus providing strong support for the design of the sensor for anions.
阴离子荧光传感器指的是能够将阴离子识别行为通过分子的荧光信号表达的分子。使用量子力学方法描述阴离子识别过程中光物理行为和机理,是一个富有前沿性和挑战性的课题。在本项目中,我们使用激发态电子结构计算中比较领先的含时密度泛函理论(TDDFT)进行计算,解释多种与环境和健康相关的阴离子荧光传感器的传感机理。通过计算相应分子基态和激发态下的构型、能量、以及光物理性质,分析传感器和被识别阴离子结合方式以及定性和定量的解释传感器分子在识别阴离子前后的荧光响应原理,可以得到详细的阴离子识别机理。我们可以由此解释荧光化学传感器具有高灵敏度和高选择性的原因,从而为阴离子传感器的设计提供强有力的支持。

结项摘要

根据项目计划,我们针对氟离子,氰根离子和氯离子,分别设计了不同取代基的柔性咪唑盐,酞菁亚铁,以及柔性咪唑-Zn(II)三类阴离子荧光传感器分子。使用了含时密度泛函理论(TDDFT),从中选择了性能较好的荧光传感器分子并解释其传感机理。通过计算相应分子基态和激发态下的构型、能量、以及光物理性质,分析传感器和被识别阴离子结合方式以及定性和定量的解释传感器分子在识别阴离子前后的荧光响应原理,得到了详细的阴离子识别机理。研究发现,我们可以通过取代基的电子效应控制传感器分子与阴离子的结合能力,改变荧光响应机理。这为阴离子传感器的设计提供强有力的支持。现已经发表论文7篇,其中SCI检索6篇。另有数篇论文已接收或在审稿过程中。辅助培养硕士研究生1名,本科毕业生9名。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
TDDFT Study on a Fluorescent Chemosensor Based on CHF Hydrogen-Bond Interaction
基于C的荧光化学传感器的TDDFT研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Communications in Computational Chemistry
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Guang-Yue;Li Yue-Hua;Zhang Hang;Cui Guang-Hua
  • 通讯作者:
    Cui Guang-Hua
Two 3D Supramolecular Architectures from Ag(I) Coordination Polymers Constructed by Flexible Bis(benzimidazolyl)butane Ligand
柔性双(苯并咪唑基)丁烷配体构建的Ag(I)配位聚合物的两种3D超分子结构
  • DOI:
    10.1007/s10904-013-9918-6
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    Journal of Inorganic and Organometallic Polymers and Materials
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Qin Li;Li Guang-yue;Zheng Jing;Xiao Shu-lin;Cui Guang-hua
  • 通讯作者:
    Cui Guang-hua
均苯四甲酰亚胺桥联的聚酞菁亚铁的氧还原反应(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Acta Physico - Chimica Sinica
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙晓然;李光跃;夏定国;张立美;李钒
  • 通讯作者:
    李钒
Structure, spectroscopy, and theory calculations on 1,3-bis((5,6-dimethyl-1H-benzo[d]imidazol-1-yl)methyl)benzene
1,3-双((5,6-二甲基-1H-苯并[d]咪唑-1-基)甲基)苯的结构、光谱和理论计算
  • DOI:
    10.1016/j.molstruc.2012.07.014
  • 发表时间:
    2013-01
  • 期刊:
    Journal of Molecular Structure
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Guang-Yue Li;Jian-Chen Geng;Cui-Hong He;Guang-Hua Cui
  • 通讯作者:
    Guang-Hua Cui
柔性双三氮唑配体构筑的二维镉(Ⅱ)配合物的合成、结构和荧光性质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    无机化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝金明;李欢欢;李光跃;崔广华
  • 通讯作者:
    崔广华

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其他文献

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    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾鑫;孙窗舒;李光跃;李国斌;陈贵林
  • 通讯作者:
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ReaxFF动力学分析煤热反应机理
  • DOI:
    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈贵林
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    --
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    --
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤卫克;王丰;李光跃;黄淞
  • 通讯作者:
    黄淞

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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