木材是一种天然复合材料,主要由三个成分,即纤维素,半纤维素和木质素组成。它表现出复杂的层次结构,其特征在于开放式通道,在生长区域排列,在微型,中,中,中和宏观尺度上具有特定的孔隙率,并且由于木质素和散射的存在,由于吸附现象而引起的不透明度,因此具有不同的折磨索引,其表征了其组合物。即使在历史时代,其某些应用已被其他材料取代,木材仍然涵盖了很大一部分常见用途,范围从生物量的能源回收到建筑部门的材料,或者从文物到家庭/家具制造。尽管其真正的发明可追溯到1992年,大约十年前,两个独立的研究小组,一个来自马里兰州大学(美国),另一个来自皇家技术学院(瑞典),并开始重新发现,并开始彻底调查所谓的透明木材(TW)。tw可以通过针对木质素的特定化学处理来源自几乎所有木材生物量。这些旨在完全从木材中清除该成分,或消除原始材料中存在的发色团基团,因此在直接致密化或用合适的聚合物树脂,具有很高透明度,韧性和亮度的新材料后获得后获得。本评论的目的是为读者提供透明木材的特征概述,描述了最新的应用程序,最后讨论了未来几年可能发展的一些具有挑战性的问题和观点。这些特征可以与其他特定功能(例如环境保护,粘贴率,光致发光和能源储能能力等)相结合,这为开发新,最新,高级,高级和可持续材料开辟了道路,以实现结构和功能目的,以实现当前的循环经济和可持续性的概念。
和短链脂肪酸的产生。为了测试这一点,采用了纵向跨界研究设计,其中健康的成年女性消耗了三种不同的饮食纤维补充剂:inulin(果酸 - 寡糖),vitafiber(Isomalto-oligosacacachiely)和一周的介入时间为2周的洗手间。每种补充剂每天消耗总共15克可溶性纤维。样品,通过16S rRNA测序和使用核磁共振测量的短链脂肪酸的16S rRNA测序和粪便水平分析肠道菌群的组成。使用光流式细胞仪进行干预后SCFA水平较高的参与者的子集研究了外周血单核细胞中的表型变化。结果表明,整个肠道细菌群落对纤维引起的变化的实质稳定性和韧性。但是,每种补充剂对肠道细菌α和β多样性,SCFA产生和免疫变化都有特定的影响。inulin始终发挥了在个体中最明显的作用,并且某些分类单元被确定为响应二氨蛋白的潜在产生指标。对于其他纤维补充剂没有观察到这种区分特征。需要进一步的大规模研究来确认这些发现。总体而言,我们的研究意味着个性化的饮食纤维干预措施可以量身定制,以促进有益细菌的生长,以最大程度地提高SCFA生产和相关的健康益处。
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摘要:越来越多地,正在用病毒介导的基因疗法治疗视网膜病理。能够以光特定针对视网膜病理区域的病毒转基因表达,我们确定了视网膜组织的体内光活化基因表达para-digm。基于诱导型Cre/Lox系统,我们发现乙基雌二醇是他莫昔芬的合适替代品,因为乙基雌二醇更适合通过光敏保护化合物(即“笼子”)修饰。在计算机结合研究中支持了突变的人雌二醇受体的乙基甲基二醇作为配体的鉴定,该研究表明笼中乙基雌二醇的结合降低。用依赖性的TDTOMATO报告基因转基因注入双转基因GFAP-CREERT2小鼠的眼睛中,然后用450 nm的光照射。光活化显着增加了视网膜TDTOMATO表达。因此,我们展示了为眼睛开发靶向的,光介导的基因治疗的第一步。
商品和服务的出口 - 比2012年(以欧元为单位)的GDP投资(百分比(以%)劳动力市场指标)高3.7倍 - 失业率最低(in%)
e.karana@tudelft.nl摘要将微生物整合到人工制品中是HCI设计师感兴趣的越来越多的领域。但是,了解复杂的微生物行为所需的时间,资源和知识限制了设计师创造性地探索生命文物中的时间表达,即生活美学。桥接生物设计和计算机图形,我们开发了FlavoMetrics,这是一种交互式数字工具,该工具支持生物签名者探索黄霉菌的生活美学。此开源工具使设计人员能够实际上接种细菌并操纵刺激,以在数字环境中调节黄素的生命色。六名生物设计师评估了该工具,并反映了其对实践的影响,例如(1)了解2D以上的微生物的时空品质,(2)生物设计教育,以及(3)生命工厂的原型化经验。使用类黄素测量法,我们希望激发新颖的HCI工具,用于可访问,时间和资源效率的生物设计,以及更好地与不同的微生物时间范围内与生存人工制品生活中的差异。
虽然最近在代理[9]和机器人文献[24]中进行手势合成的工作已将手势视为共同语音,因此依赖于口头话语,我们提供了表明手势可以利用模型上下文的证据(即导航任务),不仅取决于口头话语。这种效果在含糊不清的口头话语中尤为明显。将这种依赖性解耦可能会使未来的系统能够综合澄清手势,这些手势阐明了模棱两可的口头话语,同时使研究能够更好地理解手势的语义。我们从这个领域中的经验中汇集了证据,使我们能够首次看到需要开发哪种端到端的关注模型,以合成一声互动的手势,同时仍然可以保留用户的结果并允许机器人模棱两可。我们在“基本方向手势计划”的背景下讨论这些问题,该指示指的是人类将来必须遵循的行动。
摘要 - 通过其协同化的化学,电和热效应对医疗应用显示出巨大的前景,可以诱导治疗结果。但是,对复杂生物表面的安全且可重现的血浆治疗构成了广泛采用用于医疗应用的CAP的重大障碍。对血浆和生物表面之间相互作用的预测建模,因此,由于缺乏对血浆表面相互作用的机械理解,可以跨越大量不同的长度和时间尺度,因此在很大程度上量化和预测血浆治疗结果的系统方法仍然难以捉摸。此外,生物瓶盖设备中的实时感测能力通常受到限制,由于治疗过程中的内在血浆和表面变异性以及对外部扰动的敏感性,这可能对等离子体处理有害。所有这些挑战都可以使生物表面的可再现和有效的血浆处理难以实现,这是由于人类手持帽装置的运行而导致的错误。机器学习和数据驱动的方法在以三种主要方式解决这些挑战方面特别有用:(i)数据驱动的难以模型的等离子表面相互作用和等离子体治疗结果的建模; (ii)实时学习血浆和表面诊断的数据分析; (iii)开发可靠有效的帽处理的预测控制器。本文讨论了机器学习在这些领域加速血浆医学研究的希望,朝着机器学习辅助和自动化的帽子处理复杂的生物表面处理。
Program 10:00–10:30 Registration 10:30–10:35 Opening Remarks Mizuhiko Nishida (Tohoku University) 10:35–10:50 Introduction Minoru Ikeda (Tohoku University) 10:50–11:20 Seafloor Heterogeneity: Offshore Oil and Gas Platforms and Marine Ecosystem Dynamics in the North Sea Toyonobu Fujii (Tohoku University) 11:20–11:50多尺度海景生态方法揭开了沿挪威峡湾南部沿线海洋连通性的障碍