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树枝状聚合物 - 药物输送的新兴工具
i ntroduction树状聚合物，也称为级联聚合物，它们是三维结构，在1978年首次报道[1]。这些分子胶束也是1990年代构建的聚丙烯亚胺（PPI）树枝状聚合物的想法。1983年，Tomalia等。 还报道了一种从胺和酰胺的组合制备的一种非常有趣的树枝状聚合物，这些形式称为poly（amido胺）或PAMAM树枝状聚合物。 树枝状聚合物由三个不同的拓扑部分组成，这些拓扑部分是焦点芯，具有多个内部层的构建块由重复单元组成和多个外围官能团。 术语在1985年提出的树状大分子术语源自两个希腊语“ dendron”（树状）和“梅罗斯（Meros）”（一部分），并且由于其结构形状而被选择。 由于该药物在人体水性环境中的溶解度差，因此某些药物的治疗有效性通常受到其无法以适当剂量获得行动部位的限制。 为了克服这一缺点，在过去的二十年中，开发了大量的树枝状聚合物结构并研究了生物学和药物传递应用的生物系统的支持灵感。 此外，许多有关分析树枝状聚合物的药物持有能力的报告，无论是物理负荷还是化学连接，以及它们以非常控制的方式释放的能力。 它们提供了单声道分散性和多价作为药物输送车辆的明显优势，这取决于它们的大小，发电和表面官能团。1983年，Tomalia等。还报道了一种从胺和酰胺的组合制备的一种非常有趣的树枝状聚合物，这些形式称为poly（amido胺）或PAMAM树枝状聚合物。树枝状聚合物由三个不同的拓扑部分组成，这些拓扑部分是焦点芯，具有多个内部层的构建块由重复单元组成和多个外围官能团。术语在1985年提出的树状大分子术语源自两个希腊语“ dendron”（树状）和“梅罗斯（Meros）”（一部分），并且由于其结构形状而被选择。由于该药物在人体水性环境中的溶解度差，因此某些药物的治疗有效性通常受到其无法以适当剂量获得行动部位的限制。为了克服这一缺点，在过去的二十年中，开发了大量的树枝状聚合物结构并研究了生物学和药物传递应用的生物系统的支持灵感。此外，许多有关分析树枝状聚合物的药物持有能力的报告，无论是物理负荷还是化学连接，以及它们以非常控制的方式释放的能力。它们提供了单声道分散性和多价作为药物输送车辆的明显优势，这取决于它们的大小，发电和表面官能团。此外，它们良好的结构可能会降低与分子的形状和大小相关的不确定性，并提高药物递送的准确性。因此，可以将树突聚合物用作基因递送车，可以探索更多的可能性。
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•普通的（Neossance squalane/hemisqualane）•蔬菜护发（karmatin [b-silk]）•生物疗法（Neossance scalane/hemisqualane）•JVN头发（Neossance sclecalane/hemissqualane/hemissqualane） （Neossance squalane/hemisqualane）•4U tia Hairircare（Hemi15 hemi15 hemisqualane）•yoil-cream（yoil棕榈油）•Haeckels rewild the Rewild tove soap肥皂（无棕榈树状油）•节省f＃$ $ $ $ $ $ $ $ $ $％的雨林油（无棕榈毛皮）•beebe boil（beebe torula oil）•b-sil divepte
目的：本文全面回顾了使用金属粉末制造产品的增材和混合技术的文献，
目的：本文全面回顾了使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术的文献。设计/方法/方法：对传统粉末工程技术进行了广泛的文献研究。通过使用知识工程方法，指出了各个技术的发展前景。结果：作为先进数字化生产 (ADP) 技术，使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术分别位于“宽阔的橡树”和“根深蒂固的矮山松”技术树状矩阵的四分之二。这证明了它们具有最大的潜力和吸引力，以及它们在这方面的充分利用吸引力或巨大的发展机会。原创性/价值：根据增强的整体工业 4.0 模型，许多材料加工技术，其中包括使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术，在产品制造技术中变得非常重要。它们不仅是粉末工程的重要组成部分，也是工业 4.0 概念下制造业发展的重要组成部分。关键词：粉末工程、粉末产品制造、粉末混合技术、粉末增材制造技术、技术潜力和吸引力的树状矩阵、整体增强型工业 4.0 模型对本文的引用应按以下方式给出：LA Dobrzański、LB Dobrzański、AD Dobrzańska-Danikiewicz，使用金属、合金和陶瓷粉末制造产品的增材和混合技术，材料科学与工程档案 102/2 (2020) 59-85。DOI：https://doi.org/10.5604/01.3001.0014.1525
与脑年龄相关并加速脑衰老的心脏代谢危险因素
图 2 CMR 之间的关联。热图显示所有 CMR 的相关矩阵（已缩放），其中下对角线显示偏相关（通过从两个相关的抗性回归模型中取出残差并计算它们之间的相关性计算得出），上对角线显示完全相关。基于完全相关性对变量进行层次聚类，并显示五个聚类组，以括号中的数字表示。表 S3 提供了所有使用的缩写的详细概述，图 S9 提供了图中使用的层次聚类得出的树状图的概述
空气中流弹片放电分支的定量建模
抽象流放物排放是闪电和高压技术中空气电力崩溃的主要模式。流媒体通道分支多次，这决定了发展的树状排放结构。理解这些分支结构对于描述闪电研究中的流媒体冠非常重要。我们使用3D流体模型模拟了空气中的阳性流媒体，其中将光电离作为一个离散和随机过程。分支的概率和形态与专用实验非常吻合。这表明光电离确实提供了触发分支的噪声，我们表明分支对光电离的量非常敏感。因此，我们的比较是Zheleznyak光电离模型的首次敏感测试之一，证实了其有效性。
在瑞典Aspen中解码木质素
树对我们的环境至关重要，因为它们支持生物多样性，碳固存，氧气产生和许多其他环境功能。树木生产的木质纤维素生物量也是可以替代化石燃料衍生产品的绿色产品的可再生来源。最近，它们的重要性被认为是将大气二氧化碳吸收到有机生物量中的碳汇。气候变化将使树木暴露于各种环境压力和病原体上，并且由于其无柄性质，树木依赖遗传多样性来生存和适应。例如，对病原体的抗性自然变化使树木可以将重要的抗性因子传递给其后代并促进适应。全基因组方法来阐明重要树状特征的自然变化的分子机制，这些方法可用于改善森林原料。
研究以优化锂金属阳极
开发可再生能源技术是解决耗尽化石燃料带来的全球变暖和空气污染问题的有效方法。由于高理论能力（3860 mAh/g）和锂金属阳极的低电化学潜力，锂金属电池（LMB）引起了极大的研究注意，并通过电动汽车的可扩展应用和剧烈的部署。不幸的是，Li金属阳极的进一步商业化受到Li树突在锂镀层/剥离过程中的随机生长的阻碍，从而导致活跃的LI和分离器上的穿刺持续消耗。最近，MA的小组提出了一种新的方法，以系统地研究官能团与LI型树突生成之间的关系。 所提出的新方法可能是一种有效的工具，可以在电解质添加剂和Li木树状形成中获得新的见解，这对于高表现Li Metal Electrode材料的合理结构设计非常有价值。 ©2021，过程工程研究所，中国科学院。 Elsevier B.V.的出版服务代表Keai Communications Co.，Ltd. 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。最近，MA的小组提出了一种新的方法，以系统地研究官能团与LI型树突生成之间的关系。所提出的新方法可能是一种有效的工具，可以在电解质添加剂和Li木树状形成中获得新的见解，这对于高表现Li Metal Electrode材料的合理结构设计非常有价值。©2021，过程工程研究所，中国科学院。Elsevier B.V.的出版服务代表Keai Communications Co.，Ltd.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。
分类技术及其在计量学中的应用
聚类分析的目的是找到相似的观察结果组。例如，有了客户购买习惯数据库，零售商可能希望将具有相似购买模式的客户归为一组。有了这些组，就可以进行进一步的分析。聚类分析首先要衡量两个观察结果的相似性或差异性。然后将最相似的观察结果聚类在一起。在本文档中，我们介绍了两种形式的聚类分析，即 k 均值（第 1.2 节）和层次聚类（第 1.3 节）。在第 1.4 节中，我们描述了一种呈现层次聚类分析结果的图形方法，称为树状图。第 2.1 节中描述的案例研究给出了使用其中一些技术进行聚类分析的示例。聚类分析期间定义的组可用于提供对感兴趣的数据集的一些见解，或可用作其他分析技术的输入，例如判别分析。
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。