物理系统,离子作为量子比特载体在子系统之间传递量子信息,因此离子穿梭是在多个离子限制区域内或多个子系统之间实现量子比特扩展方案的必要控制手段,由此可见离子穿梭的重要性。因此,我们制定了一种计算离子穿梭过程中分段直流电极时变电压的方法。在方法的设计中,我们不从纯理论的角度研究离子穿梭,还考虑到电子学的实际约束,使实验方法更加简洁明了。实验结果表明,该方法可以使离子按照预期的路线穿梭,说明了该方法是可行的,产生的直流电极电压是可靠的。
*根据hvitved -jacobsen,Vollertsen和Nielsen(2013) - 下水道过程:下水道网络的微生物和化学过程工程和Li,Kappler,Jiang,Jiang和Bond(2017) - 腐蚀性污水缝隙环境中酸性微生物的生态学
Tianyu 等 [24] 报道了一种基于金属液滴的毫米级热开 关 , 如图 7(a) 所示 , 热开关填充热导率相对较高的液
Hutchmed(NASDAQ/AIM:HCM; HKEX:13)是一家创新的商业阶段,生物制药公司。它致力于对癌症和免疫疾病治疗的靶向疗法的发现,全球发展和商业化。自成立以来,Hutchmed一直专注于将候选药物从内部发现带给世界各地的患者,其前三种药物在中国销售,其中首先在美国,欧洲和日本获得了批准。有关更多信息,请访问:www.hutch-med.com或在LinkedIn上关注我们。
设计,优化和制造。数值技术,例如有限元分析,验收动力学,第一原理计算和多尺度建模,可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时,人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合,实现了生产过程的自动化和实时优化,从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足,但随着技术的进步,材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
多氯联苯 (PCB) 和多溴二苯醚 (PBDE) 是持久性有机污染物 (POP),以复杂混合物的形式存在于所有环境区域,包括水生生态系统中。然而,人们对这种复杂混合物对硬骨鱼类行为的影响知之甚少。在这项研究中,斑马鱼 (Danio rerio) 从受精后 5 天起通过饮食长期接触含有 22 种 PCB 和 7 种 PBDE 同源物的环境相关混合物 (MIX)。暴露于 MIX 的 F0 鱼产下的后代 (F1 和 F2 代) 以普通食物喂养并长大至成年。在每一代中,通过不同实验设置的平均值评估五种行为特征 (即大胆、活跃、社交、探索和焦虑)。确定了两种不同的行为综合征:大胆,与活动和探索呈正相关;焦虑,与低社交性有关。 F0 代鱼没有表现出任何因接触持久性有机污染物而导致的行为紊乱,而 F1 代混合鱼则比其他代鱼更大胆,但与 F1 代对照组并无明显差异。F2 代混合鱼表现出的焦虑综合征比 F2 代对照组更严重。这一点尤为重要,因为后代的此类行为变化可能会产生持久的生态后果,可能会影响健康,从而对接触持久性有机污染物混合物的野生鱼类种群造成不利影响。
背景和目标:印度尼西亚南苏拉威西的Jeneponto Regency的沿海地区受到微塑性污染的严重影响,这对海洋生物(如贝类和鱼类)构成了威胁。这项研究的目的是鉴定存在微塑料聚合物的存在,包括乙烯基氯化物,聚乙二醇,聚氯二氯甲基乙二醇,聚丁乙烯二甲酸酯,聚(异生丁基),异生酯基乙酸甲酸酯,乙酸纤维素硫酸酯和聚硫酸酯,以及鱼类属硫乙烯,和柔化壳壳酸酯,粘依乙烯基酸酯,粘硫乙烯基乙烯基乙烯基酸酯,和乙烯基硅酸盐酸胺壳酸酯,乙烯酸酯乙烯基酸酯,乙烯酸乙烯基酸酯,乙烯基酸磷脂酸酯,乙烯酸酯和硫乙烯基。印度尼西亚的詹蓬托区。方法:直接从Jeneponto Regency沿海水域的12个地点收集了60种贝类和鱼类样品。进行样品制备,包括酶消化和机械破坏,以将鱼类和贝类的有机组织分离为小颗粒。光学显微镜(以100倍和400倍的放大倍数为单位)用于观察形态,并使用改良的Neubeuer改进的计数室来观察每个样品体积的颗粒数。傅立叶转换红外光谱法用于确定聚合物的类型。发现:羽毛蛤clum含有最高数量的微塑料,总计58个项目范围从0.027到4.587毫米。羽毛蛤中微塑料的总丰度范围为0.25至2.14克。kurisi鱼包含22个物品,尺寸为0.085至2.127毫米,总丰度在0.01至0.08件范围内。乙烯基氯化物是微塑料聚合物的主要类型,占所有微塑料聚合物的42%。在鱼类和蛤中鉴定的聚合物的类型包括乙烯基氯,聚乙二醇,聚氯二氯乙二醇,聚丁烯二苯二甲酸酯,聚(异丁基甲基丙烯酸酯),乙酸酯纤维素丁酸丁酯,丁酸丁酯,聚丁二烯,聚二烯丙烯和聚乙烯基和聚氯乙烯。结论:这项研究成功地鉴定出了Jeneponto沿海地区的贝类和鱼类中发现的八种类型的微型聚合物。最常见的是氯化乙烯。这些发现表明,海洋生物和人类暴露于微塑料中,这可能是有害的,但是需要进一步的研究以了解相关的环境健康影响和风险的全部程度。
识别导致神经遗传疾病的 DNA 变异的主要瓶颈是 VUS 的功能分析。本研究的目的是通过在 NPC 和斑马鱼中使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑来开发一种方法,以对在巨脑回患者中观察到的候选致病变异进行建模。通过 aCGH 和 WES 分析了 20 名巨脑回/无脑回患者的 DNA,并确定了变异的优先级。通过使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑在 NPC 和斑马鱼中生成突变系,并与已知在巨脑回/无脑回中发挥作用的三个关键基因(TUBG1、LIS1、DAB1)之一的模型进行了比较。使用 3D 基质胶腔系统 (ICChip) 对 NPC 进行表征,并在 3 dpf 和 5 dpf 时观察到发育中的斑马鱼的表型变化。使用 qPCR 对目标突变系和选定的变体系进行了比较。与对照组相比,在 3 个选定基因的突变 NPC 系中观察到迁移延迟。WES 确定了两个候选变体,CGREF1 和 NOL9。观察到 CGREF1KO 斑马鱼和 CGREF1KONPC 中无脑畸形和小头畸形相关基因和神经元分化基因的表达变化。在 Tubg1 突变斑马鱼中观察到严重的表型,包括小头和小眼,以及肝脏/肠道发育异常。我们的研究结果证明,使用 NPC 和斑马鱼模型可以以省时省钱的方式测试导致与 NPC 迁移相关的缺陷的变异。多组学分析可以进一步将这种方法的使用范围扩展到其他神经遗传缺陷组。该项目由 TUBITAKCOST Action 资助,代码号为 217S944。
该预印本版的版权持有人于2021年10月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.10.12.464038 doi:Biorxiv Preprint