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工程的酵母细胞模拟CD19+癌症控制CAR T细胞激活
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
宽带中红外超局部生成在分散工程的AS2S3-Silica nanspike波导中，由2.8 m飞秒激光泵送
宽带中红外（IR）超脑激光源对于分子指纹区域的光谱学至关重要。在这里，我们报告了AS 2 S 3-Silica Nansospike Hybrid Waveguides的产生，并在2 s-Silica Nansospike Hybrid波动中产生，由定制的2.8μm飞秒纤维激光器泵送。波导是由压力辅助熔融AS 2 s 3的压力融化到二氧化硅毛细管中形成的，从而可以精确地定制分散体和非线性。连续的相干光谱从1.1μm到4.8μm（30 dB水平）时，在设计波导时会观察到2.8μm在异常的分散体状态中。首次制造和研究了线性锥形的毫米尺度为2 s-3-silica波导，据我们所知，与均匀的波导相比，具有重新的规格相干性，表现出比均匀的波导更宽。由于熔融二氧化硅鞘屏蔽了AS 2 S 3，因此波导被证明是长期的稳定和防水。他们提供了产生宽带MID-IR超孔的替代途径，并在频率计量学和分子光谱中应用，尤其是在潮湿和水性环境中。©2021中国激光出版社
从高渗透合金到具有高熵的合金：材料科学和工程的新范式，用于推进可持续冶金
高渗透合金（HEAS）的开发标志着合金设计的范式转移，从传统的方法中转移到了优先考虑较小元素增强的优先基础金属的传统方法。HEAS相反，没有单个主导成分的多个合金元素，从而扩大了合金设计的范围。这种转变导致创建具有高熵（AHES）家族的各种合金，包括高熵钢，超级合金和金属层间，每种都强调了需要考虑其他因素，例如堆叠故障能量（SFE），晶状体失误和抗形边界能量（抗形边界能量（APBE）），这是由于对显微镜的影响而产生的重大影响。在合金中利用多个元素为开发来自多组分废料和电子废物的新合金的有希望的可能性，从而减少了对关键金属的依赖，并强调了对高级数据生成技术的需求。凭借这些多组分原料提供的巨大可能性，建模和基于人工智能的工具对于有效探索和优化新合金至关重要，从而支持冶金中的可持续发展。这些进步要求重新构想合金设计框架，强调强大的数据获取，
主题基因工程的教学指南
基因表达的空间和时间模式的定义。 div>北部方法。 div>基因表达的全局分析。 div><用显微镜划分。 div>ADNC（RNASEQ）的质量测序。 div>基因表达产物的位置。原位杂交技术。 div>证人基因。 div>确定基因空间表达模式和蛋白质下位置的构造。 div>调节序列位置的方法。 div>凝胶延迟。 div>脚印与DNASA I.染色质的免疫沉淀（CHIP）。 div>组合技术用于分析基因组级别的调节序列：芯片芯片和芯片序列。 div>蛋白质之间物理相互作用的演示。 div>主题8：转基因和诱变 div>
用于量子工程的低温电子学
数千到数百万个敏感信号需要通过稀释制冷机的所有温度阶段进行传输，以操作由许多量子位组成的未来大规模量子处理器。导热同轴电缆数量的激增将超出制冷机的冷却能力，对量子核心造成不利影响。将控制电子设备降至低温允许使用现有的超导电缆，减轻低温阶段之间的热传导，并且似乎是实现操作量子位数可扩展性的明确途径。这项博士论文旨在探索在低温下将工业 CMOS 28nm 全耗尽绝缘体上硅 (FD-SOI) 技术用于量子计算应用。我们的第一个目标是将有关低温下 FD-SOI 28nm 晶体管的稀疏现有知识扩展到电路设计的实际方面，然后用于开发紧凑模型。为了加快对具有长达一小时的固有冷却周期的单个器件的表征，我们设计了一个集成电路，该集成电路多路复用了数千个具有不同几何形状和栅极堆栈类型的晶体管，用于低频测量电流-电压特性和从 300 到 0.1K 的配对分析。我们讨论并分析了不同温度下电路设计中重要量的变化趋势，例如跨导、电导和单个晶体管的跨导与漏极电流比。其次，我们探索了半导体量子器件与经典电子器件的低温共积分和全片上集成，旨在实现低至毫开尔文范围的特定测量。我们首先通过设计和表征低功耗跨阻放大器 (TIA) 来关注量子点器件的亚纳安电流测量。高增益放大器成功应用于测量单量子点和双量子点器件的电流，这些器件分别通过引线键合几毫米或片上集成几微米。为了进一步利用集成到同一基板的优势，我们将 GHz 范围的压控振荡器连接到双点的其中一个栅极，以尝试观察完全集成设备中的离散电荷泵。最后，我们提出了一种新的测量方案，利用低温电子学功能作为众所周知的反射测量法的替代方案，解决了单个量子器件栅极电容的测量问题。通过在 200 MHz 范围内集成电压控制电流激励和电压感应放大器，两者都靠近连接到 LC 槽的量子器件，器件电容变化的读出电路变成纯集总元件系统，具有谐振电路的阻抗测量，而没有任何像反射法中那样的波传播。这种方法增加了测量装置的简单性和紧凑性。我们甚至用由晶体管和电容器组成的有源电感器取代了反射法中使用的笨重无源电感器，在相同电感下面积降低了 3 个数量级，从而提供了更好的可扩展性。由此产生的电路成功测量了 4.2K 下纳米晶体管的 aF 电容变化，揭示了栅极电容中随栅极和背栅极电压而变化的振荡量子效应。在这篇论文的最后，给出了一幅与电路架构和设计相关的挑战的图景，最终目标是进入大规模量子处理时代。
diy beio（Techno）Logy-演员和Perspektives。第六章。 。共同生物学 - 生物技术和基因工程的下一阶段。
这些方面的未来意义自然很难精确地预测。但是，在可预见的将来将它们驳回诸如“这将保持不变”或“这将永远不会构成任何事物”之类的陈述似乎越来越不合适，而在沟通和行为模式在全球范围内以及以前所未有的速度变化以及所有社会阶层的变化时（Sauter 2013，第20页，第20页）。以下讨论的起点是Engelhard/Hagen（2012）的报告，该报告通过对公共和私人研究机构的参与者的访谈，探讨了他们对DIY生物学运动的影响以及如何影响。首先通过RüdigerTrojok（2012）的简短专业知识进行了对该主题的首次加深，以及Christof Potthof（2013）的评论报告（2013年）（Gen-Ethisches netzwerke。V.）。最终阐述是由RüdigerTrojok在另一个短期专业知识（Trojok 2014）的过程中进行的，并在最终报告准备中作为ITAS员工进行了。
关于安全功能工程的探索性研究
摘要 - 软件安全对于大多数软件系统至关重要。开发人员必须系统地选择，计划，设计，实施，尤其是维护和进化安全功能 - 减轻攻击或保护个人数据（例如加密术或访问控制）的功能，以确保其软件的安全性。尽管库中通常可以使用安全功能，但是集成安全功能需要编写和维护其他关键安全代码。虽然已经对此类库的使用进行了研究，但令人惊讶的是，开发人员如何工程师的安全功能，如何选择要实现哪些安全功能以及哪些可能需要自定义实施以及对维护的影响知之甚少。结果，我们目前依靠主要基于常识或个体示例的假设。但是，为了为他们提供有效的解决方案，研究人员需要艰苦的经验数据，以了解从业人员的需求以及他们如何看待安全性 - 我们目前缺乏的DATA。为了填补这一空白，我们对26位知识渊博的工业参与者进行了探索性研究。我们研究如何在实践中选择和设计软件系统的安全功能，其代码级别的特征以及从业人员面临的挑战。基于收集的经验数据，我们提供了有关工程实践的见解，并验证了四个常见假设。索引术语 - 安全功能，软件安全性，安全软件开发，设计安全性，开发人员研究
生物医学工程的新兴趋势和观点
更高的跨学科整合。生物医学工程继续与生物学，医学，计算机科学，材料，物理，化学，数学和工程科学等各个领域合并。例如，与人工智能和机器学习的结合可以开发算法和系统，以分析医疗数据并做出预测或建议[1，2]。量子计算基于量子力学，可以比传统计算机更有效地执行和加速复杂计算，从而有可能解决具有高计算复杂性的问题，例如模拟分子相互作用，分析大规模基因组学，了解蛋白质折叠和错误折叠和错误折叠和预测药物行为。纳米技术在药物输送和靶向疗法中的应用代表医疗中的范式创新。生物医学工程师利用纳米颗粒和纳米载体来提供精确的治疗剂，最大程度地降低副作用并最大化治疗功效。这种靶向方法在癌症治疗和其他医疗干预措施中尤其重要[3]。
使用腺病毒 - 抗体分子胶结合物在体内靶向基因递送 CDP-DAG合酶调节植物生长和宽... 生物工程的可见聚合物网格以增强泌尿原始健康 阿尔茨海默氏病的α-核蛋白副病理学... 使用油脂矩阵的高吞吐量蛋白串行晶体学 通过呼吸阶段增强运动皮层可塑性... 小分子控制基因表达
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月1日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635969 doi：Biorxiv Preprint
合成基因电路工程的机器学习
合成生物学利用工程原理来编程生物学，并在医学，能源，食物和环境中采用新功能。合成生物学的一个主要方面是创建合成基因回路 - 能够执行操作，检测信号和调节细胞功能的工程生物回路。它们的开发涉及大型设计空间，在电路组件和宿主蜂窝机械之间具有复杂的相互作用。在这里，我们讨论了机器学习在解决这些挑战中的新兴作用。我们表达了机器学习如何增强合成基因电路工程，从单个组件到电路级的方面，同时突出相关的挑战。我们讨论了将机器学习与机械建模相结合的潜在混合方法，以利用基于机制的模型的规定能力来利用数据驱动模型的优势。机器学习及其与机械建模的集成有望提高合成生物学，但是要努力实现其潜力，需要克服挑战。