为各种任务设计的多用途应用程序,可用于水平,倾斜和垂直激光应用。可以在X或Y轴上使用±5%(使用倾斜板的±15%)。将其转向其一侧,并将其用于布局和对齐作业。
Si 基光子集成电路 (PIC) 将光学活性元件单片集成在芯片上,正在改变下一代信息和通信技术基础设施 1。在寻找基本的直接带隙的过程中,人们对 IV 族半导体合金进行了深入研究,以获得电泵浦连续波 Si 基激光器。沿着这条路径,已经证明可以通过化学计量和应变工程将新开发的 GeSn/SiGeSn 异质结构的电子带结构调整为直接带隙量子结构,从而为激光提供光增益 2。在本文中,我们介绍了一种多功能电泵浦激光器,它在低温下发射近红外波长为 2.35 µm 的低阈值电流为 4 mA(5 kA/cm 2)。它基于 6 周期 SiGeSn/GeSn 多量子阱结构,沉积在具有弛豫 Ge 缓冲层的 Si 衬底上。通过定义一个圆形台面结构来制作小尺寸微盘腔激光器,该结构蚀刻穿过层堆栈直至 Si 衬底。随后,通过去除此区域的 Ge 缓冲层,将盘的边缘蚀刻 900 nm。剩余的 Ge 基座用作 p 接触区以及激光器的散热器(图 1 a、b)。在这个简单的结构中,由于 SiGeSn 的导热性较差,有源区的实际晶格温度比热浴 T b 高约 60K。但是,激光器在 T b =40K 以下以连续波 (CW) 模式工作,但也可以在 T b =77K 时以直接调制模式高效工作至 ns 脉冲。
我们很高兴欢迎您参加第13届高级激光和光子源会议(阿尔卑斯山2024年)。阿尔卑斯山会议涵盖了与激光和光子来源有关的科学技术,涵盖了基本研究和工业应用。被广泛认可的是,特殊光源的发展对于推进新的科学发现和应用至关重要。在阿尔卑斯山会议上,参与者有宝贵的机会来交换有关最新技术进步和潜在新应用的想法和信息。这种交流在过去的三年中一直在维持会议的上诉。阿尔卑斯山会议是作为光学与光子学国际大会(OPIC 2024)的一部分组织的,该国际会议由13个与光学相关的科学会议组成。在第13阿尔卑斯山中,我们将有210多个出色的演讲,以涵盖该科学领域的最新高级演讲,其中包括36次受邀演讲。所包括的场是新型的光学材料,高平均功率激光器,高峰值激光器,新颖的固态,纤维,二极管激光器,较短的波长光源,Terahertz设备,新型光学设备,光学频率梳子,量子量,量子光学器件及其应用。在Covid-19限制放松后,我们计划以面对面的格式组织会议。我们预计在第13届阿尔卑斯山会议上为所有参与者举行富有成果的讨论。,您受到邀请加入我们,并在阿尔卑斯山会议上享受您的时光。
摘要:实现SI上有效的片上光源是基于SI的光子集成电路(PICS)的关键。通过MOCVD(001)硅启用硅在硅启用的III-V材料(SOI)的III-V材料的选择性外观陷阱(LART)是一种有希望的技术,用于在硅和基于SI的PIC的硅的单层整合。在本报告中,通过LART Technique在行业标准(001)面向以行业标准(001)为导向的Soi Wafers上的GAAS膜的选择性生长获得了整体上的显微镜GAAS/SI平台。GAAS膜横向从{111}的面向氧化物沟渠内的{111}式的Si表面生长,其尺寸由光刻定义。GAAS微台面激光器(MDLS)在GAAS膜上通过光泵来在室温(001)SOI Lase上侧面生长的GAAS膜。rt脉冲激光以880μj/ cm 2的阈值实现。这项工作为完全集成的SI光子学提供了关键的步骤。■简介
摘要:很少有模型可以研究人类中枢神经系统中的神经突损伤。我们在这里使用多巴胺能LUHMES神经元来建立一个培养系统,该系统允许(i)观察高度富集的神经突,(ii)为生化研究制备神经突级分的生化研究,以及(iii)轴突造口后神经酸盐标记物和代谢物的测量。luhmes的球体,在培养皿中镀以数千m的长度,而所有somata均保持聚集。这些培养物可以轻松地观察活的神经突或固定神经突。纯神经突(NOC)。通过确定其蛋白质和RNA含量来说明这种培养物的潜在应用。例如,线粒体TOM20蛋白高度丰富,而核组蛋白H3则没有。同样,在相对较高的水平上发现了线粒体编码的RNA,而在NOC中,组蛋白或神经元核标记NEUN(RBFOX3)的mRNA相对耗尽。NOC的另一种潜在用途是神经突变性的研究。为此,开发了一种量化神经突完整性的算法。使用此工具,我们发现烟酰胺的添加大大降低了神经突变性。另外,NOC中Ca 2+的螯合延迟了变性,而Calpains的抑制剂也没有作用。因此,NOC被证明适用于生化分析和在定义的切割损伤后研究变性过程。
1自动化与电视学院,俄罗斯科学院的西伯利亚分支,1 AC。Koptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P. ); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。 ); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。 ); wolf@iae.nsk.su(a.a.w. ); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M. ); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a. ); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t. ); babin@iae.nsk.su(s.a.b。) 2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.suKoptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P.); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。); wolf@iae.nsk.su(a.a.w.); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M.); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a.); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t.); babin@iae.nsk.su(s.a.b。)2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.su
高能脉冲可见光激光器在各种应用中都有很高的需求,包括但不限于光学显微镜 [ 1 ]、激光显示器 [ 2 – 4 ]、医疗应用 [ 5 ] 和激光通信 [ 6 ]。此外,高功率、高光束质量的红光激光器可以作为掺杂 Cr 3 和 Ho 3 离子的透明材料的泵浦源,例如 Cr:LiSAF(Cr 3 :LiSrAlF 6 )[ 7 ] 和 Ho:ZFG(Ho 3 掺杂的氟化锆玻璃)[ 8 ]。早期研究中,产生红光常用的技术是利用非线性光学晶体如KTP(KTiOPO 4 )、LBO(LiB 3 O 5 )等,通过Nd 3 掺杂激光晶体产生1.3 μm基频激光[9,10]。该方法已被许多研究者报道,利用Q开关操作调节脉冲宽度,输出功率大多在数百毫瓦范围内。到目前为止,已报道了一些稀土离子掺杂晶体,如Pr 3 、Dy 3 和Sm 3 离子,在红色光谱区产生有效发射[11]。近年来,通过蓝色激光源泵浦Pr 3 掺杂激光材料直接产生红光技术发展迅速,具有结构紧凑、转换效率高、稳定性好等优点。 Pr3掺杂材料由于其大的发射截面和四能级激光系统可见光跃迁,已被证明是直接产生可见激光辐射最有效的解决方案之一[12]。
dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / for发布版本(APA):Hong,Y.,Y.,Zhong,Z。,&Shore,K。A. < / div>(2024)。延迟反馈半导体激光器中的时间延迟签名抑制,作为复杂生理网络中反馈控制的范式。网络生理学的边界,第3条,第1330375条。https://doi.org/10.3389/fnetp.2023.1330375
重新排列,副本编号变体和序列变化(Newman,1985)。在2%的冠心病病例中,可以鉴定出非遗传原因,而20% - 30%的冠心病病例可以追溯到遗传原因(Cowan and Ware,2015年)。Qiao等。 报道说,VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD,而36.8%的VSD与遗传因素有关(Qiao等,2021)。 尽管大多数VSD都是可修复的,并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后,但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者,预后不令人满意(van Nisselrooij et al。,2020; Mone等,2021)。 因此,遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要,因为它可以提供更准确,更适当的遗传咨询,这可能会影响父母在持续/终止怀孕,产前监测和围产期护理方面的决策。 胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标(Fu等,2022)。 具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性,染色体重排和序列变化的发生率(Fu等,2018)。 常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术,诊断率在5.4%至15.5%之间(Hanna等,1996; Beke等,2005)。 但是,G带核型分析的分辨率很低,并且耗时且艰辛。 CMA具有很高的分辨率,并且时间很短。Qiao等。报道说,VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD,而36.8%的VSD与遗传因素有关(Qiao等,2021)。尽管大多数VSD都是可修复的,并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后,但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者,预后不令人满意(van Nisselrooij et al。,2020; Mone等,2021)。因此,遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要,因为它可以提供更准确,更适当的遗传咨询,这可能会影响父母在持续/终止怀孕,产前监测和围产期护理方面的决策。胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标(Fu等,2022)。具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性,染色体重排和序列变化的发生率(Fu等,2018)。常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术,诊断率在5.4%至15.5%之间(Hanna等,1996; Beke等,2005)。但是,G带核型分析的分辨率很低,并且耗时且艰辛。CMA具有很高的分辨率,并且时间很短。在基于阵列的分子细胞遗传学技术(例如CMA)发展后,小基因组缺失和重复的检测率增加了10%,无法通过标准结构畸形胎儿核型分析来检测(Hillman等,2013; Liao等,2014; Liao等,2014)。在患有产后和产前CHD的患者中,它可以识别非整倍性,染色体重排和拷贝数变化(CNV)。在7% - 36%的冠心病患者中检测到致病性CNV(Fu等,2018; Wang等,2018)。对于大多数结构异常的胎儿,在基因检测之前尚不清楚异常的根本原因。作为下一代测序(NGS)的显着进步,外显子组测序(ES)是评估产后患者的有效工具。这种检测技术用于产前诊断(Best等,2018)。In addition to improving diagnostic rates, using ES for assessing a large sample size can analyze single nucleotide variations (SNVs)/ insertions and deletions (indels) in the gene coding regions and help in the identi fi cation of novel pathogenic genes or novel variants in well-known genes in VSD patients ( Sifrim et al., 2016 ; Jin et al., 2017 ; Fu et al., 2018; Lord et al。,2019年;三项广泛的研究表明,ES可以为异常超声发现,正常核型和阴性CMA结果提供诊断率提高8.5% - 11.6%(Lord等,2019; Petrovski et al。,2019; Fu等,202222)。最近对产前CHD的研究表明,ES的诊断率为20%(6/30)(Westphal等,2019)。In the present research, we used CMA and ES to assess the detection ef fi ciency of fetuses with VSD at the chromosomal (aneuploidy), sub-chromosomal (microdeletion/ microduplication), and single gene (point variants) levels and evaluated perinatal prognosis to facilitate more accurate genetic counseling in clinical practice.
摘要:宿主免疫系统的稳态受到白细胞的调节,具有各种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子(趋化因子)激活其受体,以唤起稳态迁移或朝向炎症组织或病原体的炎症条件下免疫细胞的趋化性。免疫系统的失调导致疾病,例如过敏,自身免疫性疾病或癌症,需要有效,快速作用的药物,以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。 在这里,我们进行了基于结构的虚拟筛选(SBV),并由Keras/Tensorflow神经网络(NN)辅助使用,以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架:CCR2,CCR3和一个CXC受体CXCR3。 keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器,而是作为有效的多级分类器,不仅可以丢弃非活性化合物,还可以丢弃低或中等活性化合物。 在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物,以确认其结合效率。 为了改善化合物的基本结合功能,提出了新的化学修饰。 将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。 已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此,除了基于结构的方法外,还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。 此外,我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性,SBV通常会失败。导致疾病,例如过敏,自身免疫性疾病或癌症,需要有效,快速作用的药物,以最大程度地减少慢性炎症的长期影响。在这里,我们进行了基于结构的虚拟筛选(SBV),并由Keras/Tensorflow神经网络(NN)辅助使用,以发现作用于三种趋化因子受体的新型化合物支架:CCR2,CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow nn在此使用不作为典型使用的二进制分类器,而是作为有效的多级分类器,不仅可以丢弃非活性化合物,还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物,以确认其结合效率。为了改善化合物的基本结合功能,提出了新的化学修饰。将修饰的化合物与这三种趋化因子受体的已知拮抗剂进行了比较。已知的CXCR3化合物是最受预测的化合物之一。因此,除了基于结构的方法外,还显示了在药物发现中使用KERAS/Tensorflow的好处。此外,我们表明KERAS/Tensorflow NN可以准确预测化合物的受体亚型选择性,SBV通常会失败。我们从Chembl和策划数据集检索到大麻素受体的跨测试趋化因子受体数据集。在从Chembl检索的大麻素受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中,CXCR3模型在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。