虽然直接细胞移植在治疗许多使人衰弱的疾病方面具有巨大的希望,但注射后细胞存活不良和植入的临床翻译有限。尽管可以保护膜破坏膜的扩展流量并提供体内支持性的3D环境,从而改善了细胞保留和治疗成本,但大多数是由合成或自然收获的聚合物产生的,这些环境是免疫原性和/或化学无限的。This work presents a shear-thinning and self-healing telechelic recombinant protein-based hydrogel designed around XTEN – a well-expressible, non-immunogenic, and intrinsically disordered polypeptide previously evolved as a genetically encoded alternative to PEGylation to “eXTENd” the in vivo half-life of fused protein therapeutics.与源自软骨寡聚基质蛋白衍生的自缔合线圈结构域进行,形成了单个成分的物理交联的水凝胶,表现出快速剪切稀疏和通过同质体系盘旋螺旋衬包的自我修复。 可变稳定线圈关联的个体和组合点突变,可以简单地对遗传编程材料进行粘弹性和生物降解性。 最后,这些材料可以通过培养,注射和经胸中植入小鼠中的培养基源性肾(HEK)和胚胎干细胞衍生的心肌细胞(HESC-CMS)保护和维持可行性。 这些基于XTEN的注射水凝胶对体外细胞培养和体内细胞移植应用都显示出希望。,形成了单个成分的物理交联的水凝胶,表现出快速剪切稀疏和通过同质体系盘旋螺旋衬包的自我修复。可变稳定线圈关联的个体和组合点突变,可以简单地对遗传编程材料进行粘弹性和生物降解性。最后,这些材料可以通过培养,注射和经胸中植入小鼠中的培养基源性肾(HEK)和胚胎干细胞衍生的心肌细胞(HESC-CMS)保护和维持可行性。这些基于XTEN的注射水凝胶对体外细胞培养和体内细胞移植应用都显示出希望。
将蛋白质材料的宏观特性与其基础分量微观结构相关联是一项重大挑战。在这里,我们利用计算设计来指定从头蛋白构建块的大小,柔韧性和价值,以及它们之间的相互作用动力学,以研究分子参数如何控制所得蛋白水凝胶的宏观粘膜弹性。我们是从对称蛋白质均对的对对称蛋白质的凝胶系统中构建凝胶系统的,每个低聚物包括2、5、24或120个单独的蛋白质成分,它们在物理或共价为理想化的步骤 - 生长生物聚合物网络中交联。通过流变学评估,我们发现多功能前体的共价连接产生的水凝胶的粘弹性取决于组成构建块之间的交联长度。相比之下,与计算设计的异二聚体相反,可逆地交联的homo-寡聚组件会导致粘弹性生物材料表现出表现出流体的粘弹性生物材料 - 如静止和较低的剪切性能,但固体 - 像较高的频率一样固体。利用这些材料的独特遗传编码性,我们证明了活哺乳动物细胞中蛋白质网络的组装,并通过光漂白后通过荧光恢复(FRAP)表明,机械性能可以在细胞内以类似于外细胞外的配方进行细胞内调节。我们预计,基于设计蛋白蛋白质材料的粘弹性构建和系统编程的能力可以在生物医学中具有广泛的效用,并在组织工程,治疗递送和合成生物学中应用。
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是,这通常需要很高的计算成本,而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程,但它们的计算成本也很高。机器学习模型(例如神经网络)在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此,在初始训练阶段之后,它们充当降阶模型,在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行,因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里,主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中,我们提出了一个循环神经网络,它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出,同时显著加快评估时间。此外,我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后,我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
pat肌肌腱(PT)对于维持关节的稳定性和促进运动至关重要。弹性学已被认为是评估人类和狗的PT特性的重要方法。尽管在人类研究中进行了广泛的文献,但犬研究中振荡方法的利用仍然有限。我们的研究代表了定量评估和比较肌肉松弛剂对PT在活狗中不同窒息角度的生物力学和粘弹性特征的影响。这项研究使用了五个健康的雌贝贝。生物力学(音调,刚度和降低)和PT的粘弹性(松弛时间和蠕变)在降级(0.5 mg/kg/kg/kg/kg/kg/ke)之前使用myotonpro(myoton ltd,estonia)进行了对(0.5 mg/kg/kg/k.gg/kg/kg/kg/k的体重),并在正常的,扩展的位置和弯曲位置进行。rocuronium的安全性,可控性和广泛的临床用途被选为兽医麻醉。对照组的双向方差分析表明,对照组的音调,僵硬和降低明显高于肌肉弛豫组。同时,对照组的松弛时间和蠕变明显低于肌肉松弛组。的发现表明,窒息角度位置和肌肉再含量给药从根本上改变了PT的生物力学负载条件,从而导致其粘弹性特性的变化。因此,这个新颖的定量数据可以使临床环境受益,这些临床环境需要准确,客观的方法来识别和监测狗的PT生物力学。
NACO75分别为3.85 V和3.9 V。但是,当在3-5.5 V范围内进行环状伏安法(CV)测试时(补充图11c),清楚地证明,LACO75和NACO75的氧化电流都在第一个周期后迅速减少,这意味着在高氧化潜力下产生了钝化层以防止进一步的分解。通过X射线光电子光谱(XPS)分析和密度功能理论(DFT)计算探测了该钝化层的组成。如补充图11d,比较原始和带电的LACO75-LINI 0.6 CO 0.2 Mn 0.2 O 2(NCM622)复合阴极的XPS光谱,LACO75的O 1S峰强度为
用于选择性氢化反应的丰富金属催化剂。作为一类独特的多孔分子材料,金属 - 有机框架(MOF),[7]已被探索用于广泛的应用,包括气体存储[8]和分离[8]和[9]传感,[10],[10]以及生物医学成像和癌症治疗。[10–11] MOF特别适合通过摄取其分子可调性,通过大通道进行主动位点访问以及增强的催化剂稳定性来设计可重复使用的多孔单位固体催化剂。[12]因此,MOF催化剂可以结合均匀催化剂的分子可调性和均匀的催化位点,以及异质催化剂的稳定性,易于分离以及可重复使用,以提供有机转化的新类别可持续催化剂的新类别。[13]在某些示例中,MOF允许通过位点隔离来稳定催化活性中心,以设计基于单个金属中心的溶液无接口催化物种。[14]
摘要 - 电流机器人触觉对象识别依赖于从运动相互作用信号(例如力,振动或位置)得出的统计措施。可以从这些信号估算的机械性能是可能产生更强大对象表示的内在对象属性。因此,本文提出了一个使用多种代表性的机械特性的对象识别框架:刚度,粘度和摩擦系数以及恢复原状的系数,很少被用于识别对象。这些属性是使用双重卡尔曼滤波器实时估计的(无切向力量测量),然后用于对象clasinition和clustering。通过触觉探索识别20个对象的机器人,对所提出的框架进行了测试。结果证明了该技术的有效性和效率,并且所有四个机械性能都是最佳识别率为98.18±0.424%所必需的。对于对象聚类,与基于统计参数的方法相比,这些机械性能的使用也可以提高性能。
由于空气动力学、重量和成本限制,当前太空发射系统(例如火箭)的有效载荷尺寸很小。可展开结构允许在发射和在任务地点展开时处于折叠或收起状态。聚合物复合材料与当前的金属结构相比,既能减轻重量,又能整体提高特定机械强度。然而,聚合物复合可展开结构遇到的一个问题是收起配置下聚合物基质的应力松弛。在本研究中,评估了一系列不同的环氧树脂配方作为可展开复合材料的潜在基质树脂。与最先进的航空航天环氧树脂基质相比,预计一种含有强化添加剂的新型多功能环氧树脂在 1 年后应力松弛会减少 70%。
图 1 MRE 成像和分析程序概述。第一步,通过气动驱动系统(Resoundant;明尼苏达州罗切斯特)将 50 Hz 的剪切波引入大脑。使用嵌入在 MRE 螺旋序列中的运动编码梯度捕获由此产生的组织变形,并沿三个独立轴(前 - 后、右 - 左和上 - 下)捕获位移数据。位移数据连同二元脑掩模一起提供给非线性算法,该算法将组织建模为异质粘弹性材料。子区域优化程序用于迭代更新有限元计算模型中的属性描述,以最小化模型位移和测量位移数据之间的差异。最后,将复杂剪切模量图转换为剪切刚度 μ = 2 j G * j 2/( G ' + j G * j ) 和阻尼比 ξ = G 00 /2 G 0 。提供特定主题的 T1 加权 MPRAGE 和 MRE T2 幅度图像,以说明空间标准化程序所需的图像