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World File Search System应变
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科，它是以数字化，连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工，设施和严格但灵活的课程，为结构，动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础，并为学生提供了分析，设计，生产，生产和服务各种产品和系统的最新工具。
应变敏感柔性磁电陶瓷纳米复合材料
先进的柔性电子器件和软体机器人需要开发和实施柔性功能材料。磁电 (ME) 氧化物材料可以将磁输入转换为电输出，反之亦然，使其成为先进传感、驱动、数据存储和通信的绝佳候选材料。然而，由于其易碎性质，它们的应用仅限于刚性设备。在这里，我们报告了柔性 ME 氧化物复合材料 (BaTiO 3 /CoFe 2 O 4 ) 薄膜纳米结构，它可以转移到可拉伸基底上，例如聚二甲基硅氧烷 (PDMS)。与刚性块体材料相比，这些陶瓷纳米结构表现出柔性行为，并通过机械拉伸表现出可逆可调的 ME 耦合。我们相信我们的研究可以为将陶瓷 ME 复合材料集成到柔性电子器件和软体机器人设备中开辟新途径。
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
参考虚拟晶格的HR-TEM和HR-STEM图像上应变和位移字段的定量映射
摘要：已经开发了一种高分辨率传输电子显微镜（HR-TEM）和高分辨率扫描传输电子显微镜（HR-STEM）图像的互惠空间处理方法。命名为“绝对应变”（Abstrain），它可以通过用户定义的Bravais晶格对平面间距离和角度，移位场以及应变张量组件进行定量和映射，并从特定于HR-TEM和HR-STEM成像的图像扭曲中进行校正。我们提供相应的数学形式主义。抽象超出了对现有方法的限制，即通过对感兴趣区域进行直接分析，而无需在同一视野上具有相似晶体结构的参考晶格边缘。此外，对于由两种或多种原子组成的晶体，每个原子都有其自身的子结构约束，我们开发了一种名为“相对位移”的方法，用于提取与一种原子类型的亚晶状体和测量原子色谱柱相关的子晶状体，并与与Bravais lattice lattice lattice lattice或另一个子结构相关的原子柱相关。证明了抽象和相对位移在功能性氧化物铁电异质结构的HR-STEM图像中的成功应用。
应变石墨烯和其他紧张的单层和多层的机械，电子，光学，压电和铁素化特性：更新
摘要这是先前评论的更新（Naumis et al 2017rep。prog。物理。80 096501）。考虑了线石墨烯和其他金属，绝缘，铁电，铁弹性，铁磁和多效2D材料的实验和理论进步。We surveyed (i) methods to induce valley and sublattice polarisation ( P ) in graphene, (ii) time-dependent strain and its impact on graphene's electronic properties, (iii) the role of local and global strain on superconductivity and other highly correlated and/or topological phases of graphene, (iv) inducing polarisation P on hexagonal boron nitride monolayers via strain, (v)通过应变，（VI）铁核2D材料（带有固有弹性（σ），电气（P）和磁性（M）极化，修饰过渡金属二色元化元素单层单层单层的光电特性，以及初期的2D多效中部和（VII）MoiréBirayflator flato seperer，以及其他分期型均型均匀的型号，并表现表现出可以通过旋转和剪切应变调整的铁从订单的系统。该更新具有可调二维量子旋转霍尔在德国，元素2D铁电抗性和2D多效性NII 2的实验实现。该文件是为了讨论单层中发生的效果的讨论，然后进行了有关BiLayers和
应变对2D-GeC电子结构的影响
使用基于密度函数理论的第一原理计算方法，我们对石墨烯，德国烯和二维石墨烯样晶晶（2D-GEC）的电子结构进行了深入探索。我们专门分析了这三种材料的元素结构，带性能和电子密度。基于密度函数理论框架内的第一原理计算，我们发现单层GEC具有独特的直接带隙特性，其直接带隙宽度预先计算为2.21 eV。通过将平面内应变应用于单层，我们掩盖了单层GEC具有可调的带结构。研究结果表明
原子较薄的谐振器中动态增强的应变
石墨烯和相关的二维（2D）材料相关的机械，电子，光学和语音性能。因此，对于将其基本激发（激发子，声子）与宏观机械模式搭配的混合系统来说，2D材料是有希望的。与较大的架构相比，这些内置系统可能会产生增强的应变介导的耦合，例如，包括一个与纳米机械谐振器耦合的单个量子发射极。在这里，使用微拉曼光谱法对原始的单层石墨烯鼓上的鼓，我们证明了石墨烯的宏观膨胀振动诱导动力学光学声子软化。这种软化是动态诱导的拉伸应变的明确填充物，在强的非线性驾驶下达到了≈4×10-4的值。这种非线性增强的应变超过了具有相同根平方（RMS）幅度的谐波振动预测的值，多个数量级。我们的工作对2D材料和相关异质结构中光 - 物质相互作用的动态应变工程和动态应变介导的控制有望。
经验依赖性突触可塑性：大脑如何适应变化。
依赖经验的突触可塑性的最引人注目的特征之一是它在学习和记忆中的作用。当我们体验新事件或从事新任务时，会激活特定的突触途径。重复激活这些途径会导致LTP，从而增强了突触更有效地传输信号的能力。这种突触增强有助于记忆巩固，从而使新学习的信息存储在大脑的神经回路中。例如，当一个人学会骑自行车或演奏乐器时，重复的练习会导致大脑突触网络的变化，从而使学习的行为更加自动和精致[3]。