有机大分子电子振动光谱和电子转移的研究:一种包含非简谐效应和赫茨伯格-特勒效应的有效方法

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项目介绍
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基本信息

  • 批准号:
    21173169
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

为了提高染料敏化太阳能电池的效率,要求作为光敏剂的有机分子的波长吸收范围宽且光电转换效率高,因此对有机分子电子光谱和电子转移速率常数的研究非常活跃。目前在研究大尺寸有机分子电子光谱和电子转移时,通常只考虑电子态的跃迁而忽略了振动能级的贡献,或者在谐振近似下研究振动能级的贡献。为了获得更精确的计算结果,有必要发展一种更加有效的理论方法。事实上所有原子间相互作用势中都有非简谐成分;而且在大尺寸有机分子的电子振动光谱中,除了强允许跃迁的Franck-Condon振动贡献外,往往还包括大量弱的禁阻跃迁,它们对光谱的影响非常大,因此赫茨伯格-特勒效应(Herzberg-Teller effect)也必须考虑。在前人工作的基础上,本项目提出一种有效的方法,将非简谐效应和Herzberg-Teller效应引入大尺寸有机分子电子振动光谱和电子转移速率常数的研究中,这对于推动该领域的发展具有重要意义。

结项摘要

本项目主要在Born-Oppenheimer近似下,发展了一种包含非简谐效应和赫茨伯格-泰勒(Herzberg-Teller)效应的、计算有机大分子精细电子振动光谱的方法,并将其用于研究染料敏化太阳能电池光敏剂的吸光效率,探索改善光敏剂吸光效率的因素。在项目执行过程中,所有研究计划都经过项目组成员认真探索,严格执行。主要内容包括:在Franck- Condon近似下,将非简谐效应和Herzberg-Teller效应引入了大尺寸有机分子电子振动光谱和电子转移速率常数的研究中,该方法不仅考虑了大分子势能面的非谐振效应,同时还可以计算大量弱的禁阻跃迁对光谱的贡献。本项目取得的成果对于人们了解影响大尺寸有机分子精细电子光谱的各种因素有理论指导作用;同时,通过对光敏剂电子振动光谱的详细研究,我们得到的一些结论还可促进人们对染料敏化太阳能电池机理的了解,并对提高太阳能电池光电转换效率有一定作用。本项目发展的方法和传统的方法相比,不仅考虑了Franck-Condon近似,同时还包含了难以处理的Duschinsky效应、Herzberg-Teller效应和非谐振近似,这对于从理论上预测有机大分子精细电子光谱非常有效,所获得的理论结果和实验结果吻合得很好。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Improving the simulation of vibrationally resolved electronic spectra of phenanthrene: A computational Investigation
改进菲振动分辨电子光谱的模拟:计算研究
  • DOI:
    10.1016/j.cplett.2015.03.020
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Chemical Physics Letters
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Yang; Pan;Shen; Wei;Li; Ming;He; Rongxing
  • 通讯作者:
    Rongxing
Franck-Condon simulation of vibrationally resolved optical spectra for zinc complexes of phthalocyanine and tetrabenzoporphyrin including the Duschinsky and Herzberg-Teller effects
Franck-Condon 模拟酞菁和四苯并卟啉锌配合物的振动分辨光谱,包括 Duschinsky 和 ​​Herzberg-Teller 效应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Chemical Physics
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Wei Shen;Ming Li;Chaoyuan Zhu;Sheng Hsien Lin
  • 通讯作者:
    Sheng Hsien Lin
Noncovalent interaction and its influence on excited-state behavior: A theoretical study on the mixed coaggregates of dicyanonaphthalene and pyrazoline
非共价相互作用及其对激发态行为的影响:二氰萘和吡唑啉混合共聚集体的理论研究
  • DOI:
    10.1016/j.cplett.2012.11.061
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Chemical Physics Letters
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Ming Li;Rongxing He;Chaoyuan Zhu;Sheng Hsien Lin
  • 通讯作者:
    Sheng Hsien Lin
Exploring photophysical properties of metal-free coumarin sensitizers: an e?cient strategy to improve the performance of dye-sensitized solar cells
探索无金属香豆素敏化剂的光物理性质:提高染料敏化太阳能电池性能的有效策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    RSC Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Dan Qi;Wei Shen;Rongxing He;Sheng Hsien Lin
  • 通讯作者:
    Sheng Hsien Lin
Electron-Deficient Pyrimidine Adopted in Porphyrin Sensitizers: A Theoretical Interpretation of pi-Spacers Leading to Highly Efficient Photo-to-Electric Conversion Performances in Dye-Sensitized Solar Cells
卟啉敏化剂中采用的缺电子嘧啶:π间隔基的理论解释可在染料敏化太阳能电池中实现高效光电转换性能
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Physical Chemistry C
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wei Shen;Ming Li;Chaoyuan Zhu;Sheng Hsien Lin
  • 通讯作者:
    Sheng Hsien Lin

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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
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  • 通讯作者:
    李明
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  • 作者:
    唐金霞;何荣幸;何玉婷;肖颖
  • 通讯作者:
    肖颖

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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。

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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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