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国际空间站大型离心机设施的开发，三菱重工技术评论第58卷第4期（2021年）
太空生命科学实验的重要目的之一就是研究重力对生命的影响，因为生命始终受到地球引力的影响。在轨道运行的人造卫星和航天飞机上都进行过这样的实验。为了确定重力本身对轨道的影响，重要的是创造稳定的控制实验环境，其中其他参数（例如宇宙射线和电磁波）尽可能相同，并且只指定重力的影响。在地面实验中很难创造在轨实验条件，但在轨道实验室中创造重力更容易，可以确保更好的对比实验。为了在轨道实验室中创造重力环境，可以通过旋转部件产生离心力来创造重力。旋转直径越大越好，以减少科里奥利力和重力梯度的影响，但航天器可用空间有限。在国际空间站（ISS）的日本实验舱“希望号”中，有一个用于离心生命科学实验的轨道实验设施。该设施通过优化可用的实验室空间，拥有国际空间站中最大的旋转直径之一。该设施可以通过离心力产生小于 1G 的重力，这在地面设施中很难产生，并能长时间保持稳定。该设施还可以模拟相当于月球表面和火星的重力。三菱重工有限公司 (MHI) 开发了带有大型离心机（旋转半径：38 厘米）的实验设施，该设施自 2020 年以来一直在运行。本报告概述了该设施的开发和首次任务。| 1. 简介
通过合成向大脑的合成递送衰老的衰老的分子和认知特征
摘要：添加剂制造是一个制造过程，它包括从一层从材料沉积中获得三维对象，这与常规的减法制造方法不同。电弧添加剂制造在制造金属零件的添加剂制造技术中脱颖而出。另一方面，过量的热量输入促进了剩余应力水平的增加，并且缺陷的发生，例如孔，空隙，缺乏融合和分层。这些缺陷在此过程中导致异常，例如电反应的干扰。因此，对于确保产品质量和证明此过程的高生产率特征，制造物品中缺陷和失败的检测至关重要。因此，这项工作旨在表征不同污染对电弧添加剂制造过程的电弧行为的影响，以及该过程制造的薄壁中微观缺陷的发生。为了研究金属预形成中缺陷的存在，使用实验条件来促进缺陷的出现，例如插入污染物。通过直方图和循环图来表示电弧行为分析，电压和当前时间数据，并根据短路的Vilarinho指数评估了弧稳定性。结果证实，可以通过电弧数据分析在线弧添加剂制造过程中识别污染的引入。有效地引入污染物引起了电弧干扰，导致制造缺陷的出现，例如夹杂物和孔隙度，通过金属图表观察到。
同时杂交液体液体液体提取PAH，OCPS ...
a b s t r a c t，以预浓缩一些持续的有机污染物（POP），例如有机氯农药（OCP），多环芳香芳烃，多氯苯基碳氢化合物（PAHS）和多氯二氯的分析（PCB），然后通过胃char（PCB）（PCB）（PCB）（PCB）分析（PCB）。 （GC – MS）。所研究的变量是提取溶剂类型和音量以及提取步骤的复制。HLLE方法的最佳实验条件为15 ml二氯甲烷，两种重复为第一个提取溶剂，而10 mL N-己烷则具有两个重复作为第二个提取溶剂。在最佳条件下，计算出的校准曲线给出了所有目标分析物的高级线性，平均相关系数高于0.996的平均相关系数，为0.998，ʃPAH为0.998，ʃPCB的平均相关系数为0.998，为0.999。ʃOOCPS的平均量为4.3％，ʃPCB的平均值为5.01％，PAHS的平均相对偏差为5.01％，而检测限为0.09–58.67 ng l -1，PAHS为0.1-45.6 ng l -1，对于OCPS和0.03 ng l -1，对于OCPS和0.03-14.14.14.14.14.14.14.5 ng l -14.51。此外，使用相对恢复的方法的准确性分别高于95.6％，87.8％和105.7％的ʃOOCPS，ʃPAH和ʃPCB。恢复的结果表明该方法的准确性是合适的，并且在理论预浓缩因子中表示低不确定性（PF = 1000）。
CRISPR-CAS9方法确认钙调神经蛋白响应锌指1（CRZ1）转录因子是抗棘candin的candida candida glabrata
热解转化是通往碳基纳米构造的最有希望的可持续途径之一，包括碳点（CDS）。然而，功能化碳点的分子组成仅限于杂原掺杂，并掺入了几个单一金属前体。此外，大多数这些修改都是通过剧烈的后移植程序进行的，需要有机溶剂来用于碳扩散，并且由于不兼容的实验条件而占据了大型潜在反应物的库。在与知名文献的显着差异中，我们在这里披露了一种创新且高度用途的方法，以丰富碳点功能。这种简单的方法将壳聚糖作为碳前体和金属烷氧化物融合为陶瓷前体，并通过碳水化合物溶液的热液转化来探索两个不同的“金属氧化物@碳点”相的双胞胎生长。由于壳聚糖朝金属烷氧化物前体的结构导向效应，一组晶体金属氧化物，包括二氧化钛，氧化钛和氧化铁簇，在原位形成的氮含量碳框架中直接融合。独特的方法，以下方法将水作为溶剂和可再生生物量作为碳源，并有望阐明废弃的生物废物在工程功能性纳米材料方面的隐藏才能。
探测fMRI大脑的连接性和活动在情绪调节期间的活动变化，而EEG NEUROFEFEXBACK
尽管存在使用神经反馈的几项情绪调节研究，但仍评估了少数区域之间的相互作用，因此，需要进一步研究以了解与情绪调节有关的大脑区域的相互作用。我们通过自传记忆通过自传记忆来上调积极的情绪，通过同时实现了功能性磁共振成像（fMRI）来实现脑电图（EEG）神经反馈。然后，对整个大脑区域进行了探索性分析，以了解神经反馈对大脑活动的影响以及与情绪调节有关的整个大脑区域的相互作用。对照组的参与者和实验组的参与者分别观看自传记忆的正面图像，并分别获得假或真实的（基于α不对称）的eeg神经反馈。提出的多模式方法量化了EEG神经反馈在变化EEGα功率，fMRI血液氧合水平依赖水平（BOLD）活性（枕骨，顶叶和边缘区域的活性（BOLD）活性（BOLD）活性（高达1.9％）以及实验中/额叶中的/limbic ins ins inter-preetal ins inter-pretiels组之间的影响。通过比较实验条件（上调和视图块）之间的大脑功能连通性，并通过比较实验组和对照组的大脑连通性来确定新的连通性联系。心理测量评估确定了神经反馈实验组中正情绪状态和负面情绪状态的显着变化。基于对情绪区域所有大脑区域之间活动和连通性的探索性分析，我们发现
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
高级认知受到信息丰富但可压缩的大脑活动模式的支持
大脑活动模式高度灵活，通常是复杂的，但也高度结构化。6在这里，我们研究了大脑活动模式的基本特性与正在进行的7个认知过程之间。为此，我们将降低算法和模式8分类器应用于功能性神经成像数据，因为参与者听了一个故事的故事，该故事是故事的故事的9个故事，或进行了静止状态扫描会议。这10个实验条件旨在需要处理的深度，并激发11个不同水平的认知参与度。我们考虑了数据的两个主要方面。首先，我们将参与者的最大可实现的解码精度视为记录模式的“信息性”的指标。第二，我们处理了达到阈值解码精度所需的特征14（组件）的数量，以作为神经模式的“压缩 - 15同一性”的代理（其中较少的组件表示更大的压缩）。总的来说，16我们发现，在完整的（未散布）故事聆听条件下，峰值解码准确性（可实现而无需限制fea-17 tures的数量）是最高的。但是，在完整的19个故事聆听条件下，实现可比较分类精度所需的功能的数字也最低。23在一起，我们的工作表明，根据持续的任务需求，我们的大脑网络灵活地重新配置了，并且与与低阶任务相关的活动模式相比，与21种高阶认知和高参与度相关的活动模式都更具信息性和可压缩性22。
用于超高动态范围基因扰动的化学诱导 CRISPR/Cas9 电路
CRISPR/Cas9 技术为疾病建模和了解基因与表型之间的联系提供了独特的能力。在培养细胞中，化学介导的 Cas9 活性控制可以限制脱靶效应，并实现对必需基因的机制研究。然而，广泛使用的 Tet-On 系统通常显示“泄漏”的 Cas9 表达，导致意外编辑，以及诱导时活性较弱。泄漏在 Cas9 核酸酶活性的背景下可能是一个明显的问题，这可能导致 DNA 损伤的累积和靶细胞基因组的降解。为了克服这些缺陷，我们建立了转基因平台，以最大限度地减少 Cas9 在关闭状态下的功能，同时最大限度地提高和不损害开启状态下的基因编辑效率。通过结合条件性不稳定和 Cas9 抑制，我们开发了一种一体化（一个或多个向导 RNA 和 Cas9）超紧密、Tet 诱导系统，在各种细胞系和靶标中具有出色的动态范围（开启状态与关闭状态）。作为 Tet 介导诱导的替代方案，我们创建了一个 branaplam 调节的剪接开关模块，用于低基线和强大的 Cas9 活性控制。最后，对于需要避免 DNA 损伤的情况，我们构建了一个双重控制、Tet 诱导的 CRISPRi 模块，用于紧密和有效的转录沉默。这套升级的诱导型 CRISPR 系统可广泛应用于多种细胞类型和实验条件。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。