在体内记录和调节神经活动可以研究行为和疾病背后的神经生理学。然而,目前缺乏用于同时记录和局部受体特异性调节的转化工具。我们通过将以前仅用于啮齿动物研究的多功能纤维神经技术转化为恒河猴的皮层和皮层下神经记录和调节来解决这一限制。我们在运动前皮层和壳核的颅内 GABA 输注期间记录了单个神经元和更广泛的振荡活动。通过应用状态空间模型来表征电生理学的变化,我们发现即使是适度的局部抑制也会重塑工作记忆任务引起的神经活动。这些记录提供了对清醒恒河猴皮层和皮层下结构中神经递质受体调节的电生理效应的详细见解。我们的研究结果首次证明了多功能纤维在行为非人类灵长类动物神经活动因果研究中的应用,并为基于纤维的神经技术的临床转化铺平了道路。
摘要:在单喷丝头静电纺丝均匀混合溶液的过程中,通过 PEO 和 BW 的自组织,制备了由聚环氧乙烷 (PEO)、蜂蜡 (BW) 和 5-硝基-8-羟基喹啉 (NQ) 制成的芯鞘纤维组成的纤维材料。此外,采用同样的方法,还可以制备由 PEO、聚(L-丙交酯) (PLA) 和 NQ 或 5-氯-7-碘-8-羟基喹啉 (CQ) 以及 PEO、聚(ε-己内酯) (PCL) 和 NQ 制成的芯双鞘纤维组成的纤维材料。分别用己烷和四氢呋喃对 BW 和聚酯进行连续选择性萃取,结果表明 PEO/聚酯/BW/药物的芯双鞘纤维由 PEO 芯、聚酯内鞘和 BW 外鞘组成。为了评估 PEO/BW/NQ、PEO/PLA/BW/NQ、PEO/PCL/BW/NQ 和 PEO/PLA/BW/CQ 纤维材料用于植物保护的可能性,使用植物病原微生物(皱褶假单胞菌、禾谷镰刀菌和燕麦镰刀菌)和有益微生物(绿针假单胞菌、解淀粉芽孢杆菌和棘孢木霉)进行了微生物学研究。发现纤维材料对植物病原微生物和有益微生物均具有抗菌和抗真菌活性。这是首次报道装载 8-羟基喹啉衍生物的纤维材料不仅对植物病原微生物具有活性,而且对农业中重要的有益微生物也具有活性。
图1:制造多功能基于纤维的探针。 a,将纤维预成型放在热图烤箱中,将其加热至320°C。Capstan在速度v Capstan处的预形式向下拉动,而在v downfeed处的预形成型则进一步降低了烤箱。 所产生的纤维的横截面区域,纤维=(v Capstan /v Downfeed)×A预成型。 钨(W)微管通过收敛(方法)掺入纤维中。 b,由此产生的纤维(D纤维=187。 1±2。 5 µm)具有与预形式相同的横截面几何形状(d Preform = 7。 5毫米)。 e,每个设备都有用于电气接口的电极连接器,一个不锈钢液体连接器(ID = 304 µm,OD = 457 µm),不锈钢支撑管(ID = 432 µM,OD = 635 µM)和纤维(D Fiber = 187。 1±2。 5 µm)。 我们使用了7个纤维长度。 0±0。 在这项研究中, 3 cm,但从0-2 m开始的长度是可行的。 d,纤维的横截面,被嵌入环氧树脂包围。 纤维的外径用虚线的白线表示。 e,纤维尖端的侧视图。 f,将设备组装在带有商业微训练的皮质网格中。 皮层网格组件包括用于硬脑膜穿透G的导管,所得纤维中电极的阻抗光谱表明,电极在10 2至10 5 Hz上具有特征性的1/F阻抗曲线。 插图显示600-1600 Hz之间的阻抗。 阻抗为1000 kHz = 223。 9±36。 7±22。图1:制造多功能基于纤维的探针。a,将纤维预成型放在热图烤箱中,将其加热至320°C。Capstan在速度v Capstan处的预形式向下拉动,而在v downfeed处的预形成型则进一步降低了烤箱。所产生的纤维的横截面区域,纤维=(v Capstan /v Downfeed)×A预成型。钨(W)微管通过收敛(方法)掺入纤维中。b,由此产生的纤维(D纤维=187。1±2。5 µm)具有与预形式相同的横截面几何形状(d Preform = 7。5毫米)。e,每个设备都有用于电气接口的电极连接器,一个不锈钢液体连接器(ID = 304 µm,OD = 457 µm),不锈钢支撑管(ID = 432 µM,OD = 635 µM)和纤维(D Fiber = 187。1±2。5 µm)。 我们使用了7个纤维长度。 0±0。 在这项研究中, 3 cm,但从0-2 m开始的长度是可行的。 d,纤维的横截面,被嵌入环氧树脂包围。 纤维的外径用虚线的白线表示。 e,纤维尖端的侧视图。 f,将设备组装在带有商业微训练的皮质网格中。 皮层网格组件包括用于硬脑膜穿透G的导管,所得纤维中电极的阻抗光谱表明,电极在10 2至10 5 Hz上具有特征性的1/F阻抗曲线。 插图显示600-1600 Hz之间的阻抗。 阻抗为1000 kHz = 223。 9±36。 7±22。5 µm)。我们使用了7个纤维长度。0±0。3 cm,但从0-2 m开始的长度是可行的。d,纤维的横截面,被嵌入环氧树脂包围。纤维的外径用虚线的白线表示。e,纤维尖端的侧视图。f,将设备组装在带有商业微训练的皮质网格中。皮层网格组件包括用于硬脑膜穿透G的导管,所得纤维中电极的阻抗光谱表明,电极在10 2至10 5 Hz上具有特征性的1/F阻抗曲线。插图显示600-1600 Hz之间的阻抗。阻抗为1000 kHz = 223。9±36。7±22。分别以蓝色和黄色显示了高压灭菌前后的平均阻抗±标准误差。在高压灭菌和206之前6kΩ。9kΩh,探针微流体的流体特性的表征表明,探针能够以10-100 nl/min的速度准确注射。每个点显示了测得的输注率和95%的置信区间;左上角插图显示在50 nl/min时的输注率误差。右下角插图显示了处于稳态状态下的输注曲线 - 数量以接近恒定的速率流动,而设定体积和测量体积之间的平均绝对误差(MAE)为1.77 nl。i,动态材料分析表明,纤维(n = 3)比不锈钢毛细管(ID = 51 µm,OD = 203 µM OD)刚性较硬。
de ci d ci de Maternals de Barcelonal(ICMAB-CSIC),UAB校园,Bellaterra,Bellaterra 08193,西班牙B alkek宏基因组学与微生物学研究中心,分子病毒学和分子病毒学和微生物学系 homico (CNAG), C/Baldiri Reixac 4, 08028 Barcelona, Spain D University Aut `ONOMA DE BARCELONA, Biophysics Unit, Department of Biochemistry and Molecular Biology, Faculty of Medicine, Avingua de Can Dom` Enech, 08193 Cerdanyola del Vall `Ex, Spain and Program in Development, Disease Models and Therapeutics, Baylor College of Medicine, 1贝勒广场,德克萨斯州休斯敦,美国德克萨斯州休斯敦,美国医学院,维克 - 中心加泰罗尼亚大学(UVIC-UCC)(UVIC-UCC),西班牙08500 VIC,西班牙G研究所,加泰罗尼亚中部的生命科学与健康研究所Aut'Onoma de Barcelona,08193,西班牙贝拉特拉,I Deprodoment debioquímicai生物学分子,大学Aut ot'Onoma'Onoma de Barcelona,08193 Bellaterra,西班牙de ci d ci de Maternals de Barcelonal(ICMAB-CSIC),UAB校园,Bellaterra,Bellaterra 08193,西班牙B alkek宏基因组学与微生物学研究中心,分子病毒学和分子病毒学和微生物学系 homico (CNAG), C/Baldiri Reixac 4, 08028 Barcelona, Spain D University Aut `ONOMA DE BARCELONA, Biophysics Unit, Department of Biochemistry and Molecular Biology, Faculty of Medicine, Avingua de Can Dom` Enech, 08193 Cerdanyola del Vall `Ex, Spain and Program in Development, Disease Models and Therapeutics, Baylor College of Medicine, 1贝勒广场,德克萨斯州休斯敦,美国德克萨斯州休斯敦,美国医学院,维克 - 中心加泰罗尼亚大学(UVIC-UCC)(UVIC-UCC),西班牙08500 VIC,西班牙G研究所,加泰罗尼亚中部的生命科学与健康研究所Aut'Onoma de Barcelona,08193,西班牙贝拉特拉,I Deprodoment debioquímicai生物学分子,大学Aut ot'Onoma'Onoma de Barcelona,08193 Bellaterra,西班牙
摘要:芯鞘电纺丝是一种生产含有一种或多种封装功能材料的复合纤维的强大工具,但许多材料组合很难甚至不可能一起纺丝。我们表明,成功的关键是确保明确界定的芯鞘界面,同时保持该界面上恒定且最小的界面能。使用热致液晶作为模型功能芯,使用聚丙烯酸或苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物作为鞘聚合物,我们研究了使用水、乙醇或四氢呋喃作为聚合物溶剂的影响。我们发现理想的芯和鞘材料是部分可混合的,其相图显示内部可混合间隙。完全不混溶会产生相对较高的界面张力,这会导致芯断裂,甚至阻止芯进入产生纤维的喷射流,而在完全混溶的情况下,由于缺乏明确的界面,会消除芯-鞘形态,并将芯变成鞘溶液的凝固浴,导致泰勒锥中过早凝胶化。此外,为了最大限度地减少由于局部界面张力变化而导致的泰勒锥中的马兰戈尼流,在纺丝之前应在芯中添加少量鞘溶剂。我们的发现解决了长期以来关于在芯-鞘静电纺丝中选择芯和鞘流体的指导方针的困惑。这些发现可以应用于除本文研究的材料组合之外的许多其他材料组合,从而能够制备出具有广泛兴趣和应用潜力的新型功能复合材料。■ 简介
近年来,由于环境意识,天然纤维及其复合材料吸引了研究人员。必须识别新的纤维素纤维以进行潜在的聚合物增强。在这项研究的第一步中,从阿尔及利亚贝贾亚市山区收集的龙舌兰植物(AALLF)的叶片中提取了新的生态友好纤维素纤维,已被确定为生物 - 复合物的潜在增强材料。通过傅立叶变换红外(FTIR)光谱,Thermos Gravimetric Analysis(TGA/DTG)分析了提取的未处理和碱处理的AALLF的化学,热稳定性和机械礼节,分析了差异扫描(TGA/DTG),差异扫描卡路里量热量(DSC)和单个光纤纤维测试。在FTIR分析中,我们可以观察到在治疗的各个时间的化学处理对峰位置和强度的影响很小。热力计(TGA/DTG)和差异扫描量热法(DSC)分析有助于预测未经处理的AALLF的热行为,并建议热稳定性直至256°C,显而易见的激活能为6.14 J/g。拉伸强度,失败时的应变和Young的模量分别从单个未处理的纤维拉伸试验确定为196±41 MPa,41.45±5.98%和2756±517 MPa。其次,研究了研究纤维分数(x 1),NaOH浓度(x 2),树脂类型(x 3)和治疗时间(x 4)对聚合物生物复合材料的拉伸和弯曲性能的影响。然后使用响应表面方法(RSM)开发了生物复合材料的机械性能的数学模型。
已经进行了一项研究,以制造和化学修改Torlon®4000T和Torlon/p84共聚酰胺 - 酰亚胺混合的空心纤维作为异丙醇(IPA)脱水的新材料。已经发现,Torlon/p84混合物是可混杂的,正如通过单玻璃过渡温度(T G S)确认的,这些温度(T G S)通过差分扫描量热法(DSC)检测到。由干式湿旋转工艺制造的纯和混合空心纤维都不显示出对抑制水和IPA诱发的肿胀的能力,而交联的纯Torlon空心纤维仅显示边缘改善。然而,借助p- xylenadiamine,Torlon/P84混合纤维在化学交联修饰后表现出增强的分离性能。据信P- Xylenenediamine诱导的交联反应会导致更大的链条堆积和自由体积的减少。对于85/15 wt。%ipa/h 2 o进料溶液,获得的最高分离系数为185±8,所获得的总渗透量为1000±45 g/m 2 h。 ©2007 Elsevier B.V.保留所有权利。
在COVID-19大流行期间,基于聚丙烯基的个人保护设备(PPE)的使用显着增加到超过一千万吨。通常,一次使用后,大多数PPE都会被丢弃,以防止用户自感染和传播剂的传播。但是,为了在不损害PPE保护性能的情况下最小化塑料废物,探索新的可重复使用或寿命更长的材料至关重要。在这里,提出了PPE的可见光可见抗菌光动力染料涂层。在这种情况下,发现通过引入两个硫酚单元衍生而来的硫酚甲基甲基蓝(TMB)涂层,发现显示出较高的抗菌活性。TMB被整合到旋转印刷悬浮液中,这是一种基于硝酸盐的商业印刷矩阵。优化了粘合剂中TMB的浓度,并发现5%TMB适用于涂层PPE,可在白光光辐照6小时后将革兰氏阳性和阴性细菌的数量降低99.99%。根据EN 14683测试的细菌效果效率和透气性,证实了TMB涂层不会影响过滤器的性能。因此,这种抗菌光动力染料涂层技术为PPE的更安全,更扩展的使用以及PPE产生的塑料废物的减少提供了有希望的解决方案。
图1:通过Elvim可视化的模拟结构的构象相空间。(a)投影中存在的不同种类,蓝色为aβ-40,红色的β-42和绿色的aβ-40突变体。(b)每个构象作为回旋半径的函数,其最显着的构象o周围显示每个区域。
聚合物驱动材料的各向异性一维收缩运动引起了从软机器人到仿生肌肉等领域日益增长的兴趣。尽管光驱动液晶聚合物(LCP)是实现远程和空间触发收缩(<20%)的有希望的候选者,但开发具有超大收缩率的 LCP 系统仍然存在许多挑战。这里提出了一种结合形状记忆效应和光化学相变的新策略,在一种新设计的线性液晶共聚物中实现了高达 81% 的光驱动收缩,其中偶氮苯和苯甲酸苯酯的共晶液晶原自组织成近晶 B 相。重要的是,这种高度有序的结构作为开关段牢牢锁住了应力诱导的应变能,该能通过可逆的反式 - 顺式光异构化迅速释放,从而破坏层状液晶相,从而导致这种超大收缩。纤维作为光驱动的构建块,可以实现精确的折纸,模仿“破损”蜘蛛网的恢复,并筛选不同尺寸的物体,为光驱动 LCPs 从仿生机器人到人类助手的高级应用奠定了新的基础。
