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M. Garín、R. Khoury、I. Martín、Erik Johnson。通过纳米颗粒定向毛细管凝聚进行纳米级直接蚀刻。纳米尺度，2020 年，
* 通讯作者：moises.garin@uvic.cat 我们报告了一种通过在纳米颗粒/基底界面的弯月面中毛细管冷凝在纳米尺度上局部输送气相化学蚀刻剂的方法。该过程简单、可扩展且不需要对纳米颗粒进行功能化。此外，它不依赖于材料的任何特定化学性质，除了溶液是水性的和所涉及表面的润湿性之外，这应该使其能够应用于其他材料和化学品组合。具体而言，在这项工作中，我们通过使用暴露于 HF 蒸汽的自组装单层聚苯乙烯颗粒定期对 SiO 2 层进行图案化来演示所提出的工艺。然后使用图案化的 SiO 2 层作为掩模来蚀刻 Si 中的倒置纳米金字塔图案。已经证明了硅纳米图案化适用于从 800 nm 到 100 nm 的颗粒尺寸，对于 100 nm 纳米颗粒，实现了尺寸小至 50 nm 的金字塔。
最初发表于：Saha, Aakash;阿兰特斯（Paul R）；许罗海恩 V； Narkhede，Yogesh B；吉内克，马丁；巴勒莫，朱莉娅（2020 年）。分子动力学
摘要：CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统，最近也被用于核酸检测，有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里，多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明，DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换，从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明，Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中，REC 叶起着关键作用。因此，REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是，REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器，类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要，从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素，我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言，我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解，并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
Victor Martinez Cagigal - 文件日期 - CVN | - FECYT
非侵入式脑机接口（BCI）系统允许使用用户的脑电波来控制应用程序，这是我在理论和实践领域研究的基本支柱。我的主要研究方向是深入研究 BCI 系统和神经科学实验软件（MEDUSA©，www.medusabci.com）的开发、不同控制信号（P300、SMR、SSVEP、c-VEP）的处理以及辅助软件（移动和桌面应用程序）的开发，以改善严重运动障碍者的生活质量。除了BCI系统之外，我的研究兴趣还集中在生物医学信号处理（尤其是脑电图）、人工智能和模式识别（机器/深度学习）、计算神经科学和软件工程（Python、Java、JavaScript、C#、MATLAB）。
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
Sarah Bertoli，EmilieBérard，Pierre Peterlin，Romain Guieze，Yohan Desbrosses，Yosr Hicheri，Omar Benbrahim，Martin Carre，Corentin Orvain，Anne B
短贝托利。劳伦斯·萨恩斯（Laurence Sanhes），玛丽格·赫南兹（Galleg-Hernanz）的玛丽亚（Maria），表达了卡罗尔（Carole），劳尔·文森特（Laur Vincent），希格林（Himberlin和克里斯蒂安·雷恩（Christian Recher）。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。接收：接收13，2024。接受：2025年1月28日。引用：Sarah Bertoli，Emilie Berard，Peter的Pierre，Rome，Yohan Desbrosses，ISR Book，Benbrahim，Martin Carre，Roth Roth，Roth Roth，Veronique。 Dorvaux，圣玛丽的劳伦斯，免费蜗牛，辛迪，阿丽亚妮矿，阿里安娜矿，安妮·惠恩，出生，伊莎贝尔·卢奎特，拉尔古斯，埃里克·德拉贝尔，阿诺德。预订，基督徒到达。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。热学。2025年2月6日。doi：10.3324/haematol.2024.286807 [第一个epub Ash]免责声明。Haematologica是已完成常规同行评审并已被接受出版的早期手稿的电子发布PDF文件。出版已由作者批准。在印刷之前发行电子版本后，手稿将进行技术和英语编辑，排版，证明校正和呈现以供作者的最终批准；然后，手稿的最终版本将出现在日记的常规期刊中。所有适用于该期刊的法律免责声明也与该生产过程有关。
Marta Lawrence 是 Salesforce 的解决方案战略高级总监，领导着一个团队，将数字销售与产品、营销和运营联系起来
Marta Lawrence 是 Salesforce 的解决方案战略高级总监，领导着一个团队，将数字销售与产品、营销和运营联系起来，以推动业务效率和成功。Marta 在 Salesforce 拥有十多年的工作经验，曾担任过产品营销、客户成功和销售支持等职务。在加入 Salesforce 之前，她曾在 DocuSign 和 NCAA 工作，负责战略沟通。她还曾担任屡获殊荣的国土安全记者，报道过伊拉克和阿富汗战争、9·11 事件后的情报失误以及对卡特里娜飓风的响应。Marta 拥有迈阿密大学跨学科研究学士学位、耶鲁大学高管领导证书，目前正在哈佛大学攻读工业组织行为学研究生。Marta 和她的丈夫 Greg 已经在这个地区生活了近二十年，有三个劳伦斯镇的学生，分别是 Bennett、Sage 和 Mavis。除了在学校董事会任职外，玛尔塔自 2016 年起还担任劳伦斯镇学校基金会董事会成员。闲暇时，玛尔塔喜欢徒步旅行、烹饪、阅读和为她的朋友和家人举办疯狂（且夸张）的派对。
使用马提尼粗粒型模型设计药物和输送系统
1分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系91分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系9
马提尼 3 粗粒度力场：小分子
Martini 粗粒度力场 Martini 3 的最新重新参数化提高了该模型在预测分子动力学模拟中的分子堆积和相互作用方面的准确性。在这里，我们描述了如何在 Martini 3 框架内精确参数化小分子，并提供了一个经过验证的小分子模型数据库。我们特别关注脂肪族和芳香族环状结构的描述，这些结构在溶剂和药物等小分子或蛋白质和合成聚合物等大分子的构成块中普遍存在。在 Martini 3 中，环状结构由使用更高分辨率粗粒度颗粒（小颗粒和微小颗粒）的模型描述。因此，本数据库构成了校准新 Martini 3 小颗粒和微小颗粒尺寸的基石之一。这些模型表现出出色的分配行为和溶剂性能。还捕获了不同本体相之间的可混溶性趋势，从而完成了参数化过程中考虑的一组热力学性质。我们还展示了新的珠子尺寸如何能够很好地表示分子体积，从而转化为更好的结构特性，例如堆叠距离。我们进一步介绍了设计策略，以构建复杂度更高的小分子的 Martini 3 模型。