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扩展聚合物视野
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小溢出物穿着防护设备，以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂（干净的抹布或纸巾）擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故，立即清理。穿防护设备，以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收（惰性材料，沙子或土壤）覆盖。扫掠或真空，但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物，下水道或水道的污染，请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号：不适用
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乙烯基聚合物的光催化升级和解聚
这项迷你审查将重点放在过去3年中乙烯基聚合物的光催化升级和解聚的发展。首先简要讨论聚苯乙烯的升级，以及有关其他不可生物降解聚合物的升级的最新报道。有关聚苯乙烯升级的全面摘要，鼓励读者参考最近的出色评论。[6,7b，c，8]相反，这项迷你综述旨在对乙烯基聚合物的光催化降解进行严格讨论，包括聚甲基丙烯酸酯，聚丙烯酸酯，聚丙烯酸酯和其他材料，例如聚乙烯基醚。尽管当前的聚合物晶体降解策略不会像聚苯乙烯那样产生高增值的小分子，但它们可以通过高效的光催化过程将其完全解散回成单体。最后但并非最不重要的一点是，在讨论我们对令人兴奋的新方向的愿景中提供了关键的未来前景。
基于3D打印树脂的表面刻度聚合物，用于选择性细菌检测
摘要表面刻度聚合物（SIPS）是模仿抗体的分子识别能力但具有增强稳定性的仿生受体。传统的接触印记，用于sip fabripation是劳动力密集的，由于手动聚合物合成，可能会产生不一致的结果。为未来的SIP奠定基础，并用三维（3D）打印机印刷，我们的研究先驱者使用FormLabs清除3D打印树脂来创建针对细菌检测的SIP，从而消除了手册的综合步骤。我们使用大肠杆菌作为基准模板细菌生产SIP，分析其结构，并通过荧光显微镜评估其重新固定能力。为了测试交叉选择性，产生了五个其他细菌菌株的SIP，随后暴露于每种细菌菌株，突显了SIPS的特定属性针对其原始细菌模具。鉴于其3D打印适用性和材料的商业可用性，我们设想在复杂的表面上使用bacte-ria结合烙印，从而加强了生物技术，工业和环境单调的生物传感。
钙化温度对由锆石矿物质合成的NASICON化合物的结构和辐射屏蔽特性的影响
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构，晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明，单斜晶相出现在250 c的钙化温度下，500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响，当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时，线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218％。©2023韩国核协会，由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
开发载脂蛋白E模拟肽 - 脂质结合物，以有效地递送L
抽象脂质体是可以封装各种药物的多功能载体。但是，要向大脑传递，必须通过靶向配体或其他修饰进行修饰，以提供血脑屏障（BBB）的渗透性，同时避免通过聚乙烯甘油（PEG）修饰通过网状内皮系统快速清除。BBB渗透肽充当脑靶向配体。在这项研究中，为了实现脂质体有效的大脑递送，我们基于使用体外BBB通透性评估系统的高通量定量评估方法，筛选了先前报道的八个BBB渗透肽的功能，该方法使用Transwell，在原位脑灌注系统等。For apolipoprotein E mimetic tandem dimer peptide (ApoEdp), which showed the best brain-targeting and BBB permeability in the comparative evaluation of eight peptides, its lipid conjugate with serine–glycine (SG) 5 spacer (ApoEdp-SG-lipid) was newly synthesized and ApoEdp-modified PEGylated liposomes were准备。apoEDP修饰的卵子脂质体有效地与人脑毛细血管内皮细胞通过ApoEDP序列有效相关，并在体外BBB模型中渗透了膜。此外，在大脑中积累的apoEDP修饰的卵形脂质体比小鼠中的脂肪体高3.9倍。此外，通过三维成像和组织清除，证明了apoEDP修饰的pe乙型脂质体在小鼠中局部将BBB局部局部到脑实质中的能力。这些结果表明，ApoEDP-SG脂质修饰是一种有效的方法，它可以赋予具有脑靶向能力和BBB渗透性的质脂质体。
头颈squa中PHT-427抑制剂的聚合物纳米颗粒的体内抗肿瘤活性
关于头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）肿瘤发生的摘要最近的研究揭示了几种分子途径失调。磷脂酰肌醇-3-激酶（PI3K）信号传导途径经常在HNSCC中激活，使其成为疗法的有吸引力的靶标。PHT-427是PI3K的双重抑制剂，也是AKT/PDK1的哺乳动物靶标。这项研究评估了抑制剂PHT-427的抗癌疗效，该抑制剂基于肿瘤内注射中施用α-TOS（NP-427）中的聚合物纳米粒子（NP）（NP），该抗癌器的疗效（NP-427），该抑制剂纳米粒子（NP-427）的抗癌纳米颗粒（NP-427）施加到肿瘤内注射中的抗癌纳米粒子（NP-427）。合成了基于N-乙烯基吡咯烷酮（VP）的块共聚物和α-TOS（MTOS）的甲基丙烯酸衍生物（MTOS）的纳米载体系统，并将PHT-427加载到递送系统中。首先，我们通过测量肿瘤的体积，小鼠体重，存活以及肿瘤溃疡和坏死的发展来评估NP-427对肿瘤生长的影响。此外，我们测量了PI3KCA/AKT/PDK1基因表达，PI3KCA/AKT/PDK1蛋白水平，表皮生长因子受体（EGFR）和肿瘤组织中的血管生成。PHT-427封装提高了药物功效和安全性，如肿瘤体积减少，PI3K/AKT/PDK1途径的降低所证明，并改善了小鼠异种移植模型中的抗肿瘤活性和坏死诱导。EGFR和血管生成标记物（因子VIII）表达显着降低。在肿瘤部位施用封装的PHT-427证明有望用于HNSCC治疗。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
智能聚合物性能研究及其应用
摘要 当今科技发展迅速，各种新奇有趣的材料层出不穷。智能聚合物就是其中一种材料。智能聚合物是具有特殊分子结构的聚合物材料，这些分子结构可以响应不同的外部影响并改变形状。这些聚合物可以响应环境变化而改变形状、体积或其他特性。智能聚合物最显著的特点是它们能够直接响应环境刺激。智能聚合物的形状改变能力通常取决于环境因素，例如热量、湿度、pH 值、光或电。当聚合物分子内的键发生结构变化时，就会发生这种情况。智能聚合物的使用领域非常广泛。它们在医药、纺织、汽车、电子和能源等许多行业中发挥着重要作用。人们对智能聚合物的兴趣日益浓厚，智能聚合物经常用于药物输送系统、生物材料和智能材料的开发。考虑到这些因素，本综述提供了有关智能聚合物、其特性和应用领域的信息。