• 一种用于可逆“关闭-开启”Fe³⁺/抗坏血酸氧化还原传感及斑马鱼生物成像的多功能AIE荧光探针

  ## 摘要要点 • HDB能够在99.999%的水性介质中实现基于AIE的Fe³⁺检测（检出限2.94 nM）。 • Fe³⁺和AA通过氧化还原驱动的荧光开关实现可逆传感。 • TCSPC证实了动态猝灭机制，DFT揭示了O-H···N相互作用。 • HDB支持IMP逻辑门操

  来源：Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry

  时间：2026-09-13

• 负载于三聚氰胺/噻吩改性磁性多壁碳纳米管上的碘化亚铜：一种用于可持续C-O偶联的新型高效异相催化剂

  •新颖的催化剂设计：一种独特工程化的 MWCNTs/MNPs–Mel/Thio–CuI 纳米复合材料将 Cu(I) 活性位点、富杂原子配体和磁性可回收性整合在单一系统中。 •高效的 C–O 偶联：在温和的反应条件下，实现二芳基醚的快速合成，产率高至优异。 •广泛的底物范围：有

  来源：Journal of Organometallic Chemistry

  时间：2026-09-13

• 阅读理解中指令不确定性与确定性指令的比较：对决策一致性和动机波动的影响

  摘要本研究采用混合方法的准实验设计，旨在比较中国一所公立大学本科阅读理解课程中"教学不确定性"方法与"确定性教学"方法的效果。课程持续16周，最初招募了来自两个完整班级的96名学生，随后使用《牛津快速水平测试》筛选出处于指定水平区间内的学生，最终分析样本为83名参与者，其中4

  来源：Learning and Motivation

  时间：2026-09-13

• 以NH₃BH₃为氢源的高效双催化喹喔啉转移氢化反应

  •Co(II)催化喹喔啉与NH3BH3的转移氢化反应，5分钟内完成。•仅使用1 mol%催化剂，实现TOF高达1160 h-1。•21种喹喔啉，包括天然产物衍生物，以最高97%的产率被还原。•氘标记研究揭示了单一氢转移途径。•使用NH3BH3作为氢源的温和且操作简便的方案。引

  来源：Molecular Catalysis

  时间：2026-09-13

• 具有氧空位的聚离子液体负载氧化锌促进酯交换反应合成碳酸二甲酯

  •PILs@ZnOx纳米催化剂是通过吡咯基PILs与ZnO的原位自组装构建而成，其特征为经调控的氧空位，有可能缓解反应精馏过程中的夹带现象，同时双碱性位点和独特的界面微环境有助于酯交换反应。•该催化剂在室温下由CO2衍生的环状碳酸酯合成DMC方面表现出优异的活性和良好的稳定性

  来源：Molecular Catalysis

  时间：2026-09-13

• 负载于高比表面积氮掺杂碳骨架上的铋纳米粒子用于电催化二氧化碳还原

  •通过原位水热-煅烧策略制备了一种无粘结剂的Bi@NC-T电催化剂。•高度分散的Bi纳米颗粒优先暴露(012)晶面，锚定在三维多孔氮掺杂碳上。•Bi@NC-800在-1.0 V（相对于RHE）下，甲酸甲酸的法拉第效率达到94%。•该催化剂在10 h电解过程中实现了15 mA

  来源：Molecular Catalysis

  时间：2026-09-13

• 综述：通过控制壁数在化学气相沉积（CVD）过程中选择性合成单壁碳纳米管：综述

  ``摘要单壁碳纳米管（SWCNTs）的选择性合成仍然是一个重大挑战。关于催化剂性质和工艺条件对CNT壁数影响的报道因化学气相沉积（CVD）系统的不同而有所差异。本综述通过关注与额外壁形成相关的因素，探讨了催化CVD中的壁数控制方法。我们按照催化剂尺寸、组成、相态、催化剂-载体相互

  来源：Materials Today Nano

  时间：2026-09-13

• CuBr/TBHP催化的SF-4-炔与胺交叉脱氢偶联反应的机理与热力学研究

  •通过Cu(I)/Cu(II)循环的自由基介导机理被确定为最有利的一种。•单电子转移（SET）过程在C-C键形成步骤中发挥着不可替代的作用。•M06-2X泛函能准确再现实验氧化电位。•发现还原电位（Ered）与SOMO能级之间存在强线性关系。引言四氟硫酰基（-SF4）基团具有

  来源：Molecular Catalysis

  时间：2026-09-13

• 纺织品中利用新型脂肪酸/脂肪醇超分子溶剂对维多利亚蓝R的涡旋辅助微萃取

  ## 摘要 - 开发了一种新型脂肪酸/脂肪醇基超分子溶剂。 - 首次建立了基于超分子溶剂的漩涡辅助超分子溶剂微萃取（VA-SUPRASME）方法用于测定维多利亚蓝R。 - FT-IR、¹H NMR、DFT及FE-SEM证实了氢键驱动的自组装过程。 - 实现了较高的萃取效率和优

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-09-13

• 基于溶剂敏感机器学习与领域细化的可靠溶解性有机质（DOM）荧光预测

  **溶剂感知机器学习模型提升溶解性有机质最大荧光发射波长（λem,max）预测，用于水质评估** • 靶向溶剂过采样增强XGBoost在环境相关水溶液条件下的性能 • 溶剂极性和氢键供体能力被识别为关键发射驱动因素 • 开发了溶剂加权适用域（AD-SAL）框架，用于可靠预测和

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-09-13

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