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1 脉冲快速充电法的理论基础理论和实践证明，蓄电池的充放电是一个复杂的电化学过程。
一般地说,充电电流在充电过程中随时间呈指数规律下降,不可能自动按恒流或恒压充电。
充电过程中影响充电的因素很多,诸如电解液的浓度、极板活性物的浓度、环境温度等的不同,都会使充电产生很大的差异。
随着放电状态、使用和保存期的不同,即使是相同型号、相同容量的同类蓄电池的充电也大不一样。
1972年，美国科学家马斯在第二届世界电动汽车年会上提出了著名的马斯三定律，即1）对于任何给定的放电电流，蓄电池充电时的电流接受比a与电池放出的容量的平方根成反比，即式中：K1为放电电流常数，视放电电流的大小而定；C为蓄电池放出的容量。
由于蓄电池的初始接受电流Io=aC，所以I0=aC=K1(根号C)（2）2）对于任何给定的放电量，蓄电池充电电流接受比a与放电电流Id的对数成正比，即a=K2logkId（3）式中：K2为放电量常数，视放电量的多少而定；k为计算常数。
3）蓄电池在以不同的放电率放电后，其最终的允许充电电流It（接受能力）是各个放电率下的允许充电电流的总和，即：It=I1＋I2＋I3＋I4＋ (4)式中：I1、I2、I3、I4...为各个放电率下的允许充电电流。
综合马斯三定律,可以推出，蓄电池的总电流接受比可表示为α=It/Ct（5）式中：Ct=C1＋C2＋C3＋C4＋...为各次放电量的总和，即蓄电池放出的全部电量。
马斯三定律说明，在充电过程中，当充电电流接近蓄电池固有的微量析气充电曲线时，适时地对电池进行反向大电流瞬间放电，以消除电池的极化现象(当电池有电流通过，使电极偏离了平衡电极电位的现象，称为电极极化。
在电极单位面积上通过的电流越大，偏离平衡电极电位越严重。
通电前和通电后电极电位的差叫作过电位。
阳极电流产生的电极极化叫作阳极极化；阴极电流产生的电极极化叫阴极极化。
平衡电极电位是一个没有电流流过时，静止的、相对理想化的状态时的一个电极电位。
一、二元有机酸H2X的电离常数及其意义二元有机酸是指同时含有两个羧基（-COOH）的有机酸。
H2X是二元有机酸的一种，其结构为R-COOH和R'-COOH。
在溶液中，二元有机酸会发生电离反应，形成两种离子：R-COO-和R'-COO-，同时释放出带负电荷的氢离子H+。
H2X的电离常数Ka1是描述其电离性的一个重要参数，它表示在给定温度下H2X分子中的一个羧基电离的平衡常数。
Ka1的数值大小反映了H2X分子中一个羧基电离的程度，是评价其强酸性的重要指标。
二、Ka1的测定方法及结果测定二元有机酸H2X的电离常数Ka1的方法主要有两种：电动势法和pH法。
电动势法是通过测定电解质溶液的电动势变化，利用Nernst方程和电极电位计来计算Ka1的值；pH法是通过测定溶液的pH值随二元有机酸H2X浓度的变化而变化，从而得到Ka1的值。
实验结果表明，H2X的电离常数Ka1为1.67。
三、Ka1的影响因素及解释对于二元有机酸H2X的电离常数Ka1来说，其值受到各种因素的影响。
首先是温度的影响，温度升高会促进反应的进行，使Ka1的数值增大；其次是H2X的分子结构，不同的分子结构会表现出不同的Ka1值，与分子内羧基的位置、取代基的种类和位置等有关；溶剂的性质也对Ka1的数值有一定影响，溶剂的极性越大，Ka1通常越大。
四、Ka1的应用领域及意义电离常数Ka1不仅是理论化学的重要参数，在实际应用中也具有广泛的意义。
Ka1的大小可以用来评价H2X的酸性强弱，指导有关化学反应的设计和研究；Ka1也与H2X的溶解性、稳定性和生物活性等有一定的关系，对于其在医药、食品、环境等方面的应用具有一定的指导作用；Ka1的测定也为与H2X相关的其他化学研究提供了重要的实验数据基础，为进一步深入了解H2X的性质和应用提供了重要参考。
五、结语二元有机酸H2X的电离常数Ka1是评价其酸性强弱的重要指标，其测定方法和数值的意义与应用都具有一定的重要性。
第一章核酸(一)名词解释1．单核苷酸：核苷与磷酸缩合生成的磷酸酯称为单核苷酸。
2．磷酸二酯键：单核苷酸中，核苷的戊糖与磷酸的羟基之间形成的磷酸酯键。
3．不对称比率：不同生物的碱基组成由很大的差异，这可用不对称比率（A+T）/（G+C）表示。
4．碱基互补规律：在形成双螺旋结构的过程中，由于各种碱基的大小与结构的不同，使得碱基之间的互补配对只能在G…C（或C…G）和A…T（或T…A）之间进行，这种碱基配对的规律就称为碱基配对规律（互补规律）。
5．反密码子：在tRNA链上有三个特定的碱基，组成一个密码子，由这些反密码子按碱基配对原则识别mRNA链上的密码子。
反密码子与密码子的方向相反。
6．顺反子:基因功能的单位；一段染色体，它是一种多肽链的密码；一种结构基因。
7．核酸的变性与复性：当呈双螺旋结构的DNA溶液缓慢加热时，其中的氢键便断开，双链DNA便脱解为单链，这叫做核酸的“溶解”或变性。
在适宜的温度下，分散开的两条DNA链可以完全重新结合成和原来一样的双股螺旋。
这个DNA螺旋的重组过程称为“复性”。
8．退火：当将双股链呈分散状态的DNA溶液缓慢冷却时，它们可以发生不同程度的重新结合而形成双链螺旋结构，这现象称为“退火”。
9．增色效应：当DNA从双螺旋结构变为单链的无规则卷曲状态时，它在260nm处的吸收便增加，这叫“增色效应”。
10．减色效应：DNA在260nm处的光密度比在DNA分子中的各个碱基在260nm处吸收的光密度的总和小得多（约少35%~40%）, 这现象称为“减色效应”。
11．噬菌体：一种病毒，它可破坏细菌，并在其中繁殖。
也叫细菌的病毒。
12．发夹结构：RNA是单链线形分子，只有局部区域为双链结构。
这些结构是由于RNA单链分子通过自身回折使得互补的碱基对相遇，形成氢键结合而成的，称为发夹结构。
13．DNA的熔解温度：引起DNA发生“熔解”的温度变化范围只不过几度，这个温度变化范围的中点称为熔解温度（T m）。
马基的实验报告引言马基（Machi）实验是一项经典的心理学实验，以其对人类决策行为的洞察力而著名。
该实验以人类集体对待资金的使用方式作为研究对象，从而探究人们在不同情境下的决策倾向。
本实验旨在揭示人们对风险的态度以及人类对预期效用理论的违背程度。
实验设计受试者选择本实验邀请了100名年龄在18至40岁之间、具备一定经济常识的受试者参与。
受试者被随机分成两组，每组50人。
实验材料准备实验以货币为主要材料，使用相对较小但具有一定实际价值的纸币，如10和20纸币。
实验步骤1. 将实验组的50名受试者随机分为两组：正向组和负向组。
2. 正向组受试者接受一项称为“实验A”的任务，目的是给他们提供一个积极的背景。
3. 负向组受试者接受一项称为“实验B”的任务，目的是给他们提供一个消极的背景。
4. 实验A的任务如下：受试者获得1000，并需要在两个决策中选择：A1、将金额增加10%的风险决策，或A2、将金额保持不变的确定性决策。
5. 实验B的任务如下：受试者开始时获得2000，需要在两个决策中选择：B1、将金额增加50%的风险决策，或B2、将金额减少20%的确定性决策。
6. 在每个决策后，受试者将收到实际支付该金额的一半，作为实验的奖励。
实验结果正向组实验结果在正向组中，结果显示80%的受试者选择了A1，只有20%的受试者选择了A2。
这表明正向组受试者更倾向于冒险。
负向组实验结果在负向组中，结果显示有70%的受试者选择了B1，仅30%的受试者选择了B2。
这表明负向组受试者更倾向于冒险。
结论通过分析实验结果，可以得出以下结论：1. 正向组受试者对于获得盈利的决策更倾向于冒险。
2. 负向组受试者对于避免更大亏损的决策更倾向于冒险。
这些结果与预期效用理论存在偏差，该理论假设人们会根据预期盈利或亏损的大小来做出决策。
然而，实验结果表明人们对风险持有不同的态度。
讨论马基实验的结果表明了人们在不同情境下的决策心理。
其中，正向组倾向于冒险的行为可能是基于对盈利机会的乐观估计，而负向组倾向于冒险的行为可能是基于对亏损机会的忧虑。
受体相互作用蛋白激酶1(RIPK1)调控人结肠癌HT-29细胞程序性坏死的分子机制王海玉;张波【摘要】目的研究受体相互作用蛋白激酶1 (receptor interacting protein kinase 1,RIPK1)在人结肠HT-29细胞程序性坏死过程中的作用,并探讨E3泛素连接酶三重结构域包含蛋白16 (tripartite domain containingprotein 16,Trim16)对其作用的潜在调控机制.方法用肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor α,TNFα)建立HT-29细胞的程序性坏死模型,采用Annexin V-FITC/PI双染色法检测其对凋亡、坏死细胞数目的影响.分别用Western blot和qRT-PCR检测RIPK1在细胞程序性坏死中的表达.构建稳定表达Flag标记的RIPK1的HT-29细胞株,采用Flag 标记的pulldown试验结合质谱检测发现与RIPK1有相互作用的新蛋白.应用Ni-NTA pulldown试验检测筛选出的E3泛素连接酶对RIPK1泛素化的调控.结果TNFα能够成功诱导HT-29细胞程序性坏死.HT-29细胞在TNFα和半胱天蛋白酶抑制剂z-VAD处理后,表现出RIPK1、RIPK3、混合系列蛋白激酶样结构域(mixed lineage kinase domain-like protein,MLKL)表达水平显著增加,并伴随着炎性因子白介素1α(IL1α)和白介素6(IL6)水平明显升高.Flag标记的pulldown试验结合质谱检测发现一个与RIPK1有相互作用的E3泛素连接酶Trim16,体外实验表明Trim16可以增强RIPK1的泛素化程度,其可能调节RIPK1在程序性坏死过程中的作用.结论 RIPK1在TNFα和z-VAD诱导人结肠癌HT-29细胞的程序性坏死过程中起重要作用,E3泛素连接酶Trim16对此过程可能有重要调控作用.【期刊名称】《复旦学报（医学版）》【年(卷),期】2014(041)006【总页数】8页(P720-726,741)【关键词】受体相互作用蛋白激酶1 (RIPK1);人结肠癌细胞;程序性坏死;E3泛素连接酶;三重结构域包含蛋白16 (Trim16)【作者】王海玉;张波【作者单位】复旦大学附属中山医院普外科上海200032;复旦大学附属中山医院普外科上海200032【正文语种】中文【中图分类】R735.2programmed necrosis；E3 ubiquitin ligase；tripartite domain containing protein 16（Trim16）结肠癌在全球女性和男性恶性肿瘤发病率中分别居第2位和第3位［1］，进展期的结肠癌患者辅助治疗后中位生存期仅为20个月左右［2］。
第二节 酶促反应动力学一、酶促反应1913年，Michaelis 和Menten 根据Henri 等提出的酶-底物复合物学说，用简单的快速平衡或准平衡概念推导了单底物的酶促反应方程，即米-曼氏方程（Michaelis-Menten equation ）。
酶促反应可表示为：k 1 k 2E + S ES E + Pk -1酶 底物 酶-底物复合物 酶 产物根据公式进行推导，反应速率（V 0或v ）与底物浓度[S]、酶浓度[E]和产物浓度[P]的关系如下：[S]Km Vmax[S][S]Km [E][S]k dt [P]dt [S]Vo 2+=+=== 式中Vmax 为最大反应速率。
这一公式与根据快速平衡学说推导的米-曼氏原始方程形式相同，区别在于用米氏常数Km 取代了复合物ES 的解离常数Ks ，因此仍称为米-曼氏方程。
二、Km 与Vmax（一）Km若v=0.5Vmax ，则Km=[S]，可见Km 值等于酶促反应的初速率为最大速率Vmax 一半时的底物浓度。
Km 值一般在10-6～10-2mol/L 之间。
Km 只与酶的性质有关，而与酶的浓度无关。
Km 是酶的特征性常数之一，在临床酶学分析中有重要意义。
1. 1/Km 可近似地表示酶对底物的亲和力的大小，Km 值越小，表示酶与底物的亲和力越大，反之亦然。
2. 如果一个酶有几种底物，则对每一种底物各有一个特定的 Km 值，其中Km 值最小的底物大都是该酶的最适底物或天然底物。
3.如已知酶的Km ，可计算某一底物浓度时反应速率v 和最大速率Vmax 的比值，并可推知酶的活性中心被底物饱和的分数。
同样，如要求v 和Vmax 有一定的百分比，也可算出所需底物浓度为其Km 的多少倍。
4.利用工具酶来测定体液中某一成分的浓度或某一酶的催化活性浓度时，可根据米-曼氏方程或其衍变方程式来计算工具酶的用量。
5.测定Km 值可鉴别不同来源但催化相同反应的酶是同一种酶或是同工酶。
竭诚为您提供优质文档/双击可除马吕斯定律实验报告篇一：偏振光实验报告实验报告姓名：高阳班级：F0703028学号：5070309013同组姓名：王雪峰实验日期：20XX-3-3指导老师：助教10实验成绩：批阅日期：偏振光学实验【实验目的】1.观察光的偏振现象,验证马吕斯定律2.了解1/2波片,1/4波片的作用3.掌握椭圆偏振光,圆偏振光的产生与检测.【实验原理】1．光的偏振性光是一种电磁波，由于电磁波对物质的作用主要是电场，故在光学中把电场强度e称为光矢量。
在垂直于光波传播方向的平面内，光矢量可能有不同的振动方向，通常把光矢量保持一定振动方向上的状态称为偏振态。
如果光在传播过程中，若光矢量保持在固定平面上振动，这种振动状态称为平面振动态，此平面就称为振动面（见图１）。
此时光矢量在垂直与传播方向平面上的投影为一条直线，故又称为线偏振态。
若光矢量绕着传播方向旋转，其端点描绘的轨道为一个圆，这种偏振态称为圆偏振态。
如光矢量端点旋转的轨迹为一椭圆，就成为椭圆偏振态（见图2）。
2．偏振片虽然普通光源发出自然光，但在自然界中存在着各种偏振光，目前广泛使用的偏振光的器件是人造偏振片，它利用二向色性获得偏振光（有些各向同性介质，在某种作用下会呈现各向异性，能强烈吸收入射光矢量在某方向上的分量，而通过其垂直分量，从而使入射的自然光变为偏振光介质的这种性质称为二向色性。
）。
偏振器件即可以用来使自然光变为平面偏振光——起偏，也可以用来鉴别线偏振光、自然光和部分偏振光——检偏。
用作起偏的偏振片叫做起偏器，用作检偏的偏振器件叫做检偏器。
实际上，起偏器和检偏器是通用的。
3.马吕斯定律设两偏振片的透振方向之间的夹角为α，透过起偏器的线偏振光振幅为A0，则透过检偏器的线偏振光的振幅为A，A=A0cosɑ，强度I=A，I=A0cosɑ=Ｉ20222cosɑ=cosɑ式中I0为进入检偏器前（检偏器无吸收时）线偏振光的强度。
22这就是１８０９年马吕斯在实验中发现的，所以称马吕斯定律。
optimalk值,基于calinski-harabasz准则-回复什么是优化的k值及其意义？在聚类分析中，k值是指将数据集划分为k个簇的数量。
选择合适的k值对于聚类结果的准确性和可解释性至关重要。
优化的k值需要根据具体的数据集和分析目的来确定。
而Calinski-Harabasz准则是一种常用的评估聚类结果的指标之一，它结合了簇内的离散度和簇间的分离度，通过计算Calinski-Harabasz指数来衡量聚类结果的质量。
在这篇文章中，我们将探讨如何通过Calinski-Harabasz准则来选择最优的k值，以获得更好的聚类结果。
首先，我们需要了解Calinski-Harabasz准则的计算方法。
该准则计算的是每个簇内部的离散度和簇间的分离度的比值，即Calinski-Harabasz指数。
指数越大，则表示聚类结果的质量越好。
计算公式如下：CalinskiHarabasz Index = (BSS / WSS) ×(N - k) / (k - 1)其中，BSS（Between-Cluster Sum of Squares）表示簇间的离散度，WSS（Within-Cluster Sum of Squares）表示簇内的离散度，N表示样本数量，k表示簇的数量。
接下来，我们需要构建一个计算Calinski-Harabasz指数的函数，以便后续使用。
代码示例如下：pythonimport numpy as npfrom sklearn.metrics import pairwise_distancesdef calinski_harabasz(X, labels):n = X.shape[0]k = len(np.unique(labels))centroids = np.zeros((k, X.shape[1]))for i in range(k):centroids[i] = np.mean(X[labels == i], axis=0)WSS = np.sum(pairwise_distances(X, centroids[labels], metric='euclidean')2)BSS = np.sum(pairwise_distances(centroids, centroids, metric='euclidean')2)ch_index = (BSS / WSS) * (n - k) / (k - 1)return ch_index接下来，我们将使用该函数来选择最优的k值。
