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关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
项目标题：Musigand-下一代多功能胶粘剂的多尺度建模和工程模拟
Musigand项目是一项国际合作，重点介绍了先进的生物启发处理设备的机制，并通过理论模拟和实验验证的结合方法来确保其可靠性。由于INM和Saarland University之间的广泛合作以及国际合作者的意见，该项目在实现其目标和里程碑方面取得了巨大的成功。由于与圣塔芭芭拉（Santa Barbara）的合作顺利进行，但由于先前的联合工作，与其他国际合作伙伴（包括新联系人）的沟通受到了19日大流行的限制。但是，通过主要使用虚拟方法进行内部群体互动和国际合作，该项目设法克服了这些局限性，并成功地实现了所有目标。
人类和单细胞变化的多尺度整合揭示了自然而然的辅助疫苗，自然是辅助
图1。通过集群混合模型中人类疫苗接种反应的多模式单细胞肖像比较了随时间的疫苗接种效应。人类疫苗接种反应研究大纲；由N = 52 PBMC匹配的n = 26受试者的疫苗前和疫苗后PBMC样品的CITE-SEQ数据，包括2个响应组和两个疫苗配方。框中的数字指示用cite-seq运行的样本数。从2009年TIV +大流行H1N1流感疫苗接种的10个高反应者和10个没有辅助疫苗的疫苗接种，分别在第1天和第7天分别分别在高反应者和低反应者之间均匀分裂。6受试者在基线和接种后第1天介绍了用辅助AS03配制的大流行H5N1禽流感疫苗接种的受试者。b。显示单个群集的数据的层次结构，以激发转录组分析的多级建模方法的必要性。簇基于表面蛋白（从幼稚的B细胞簇中选择蛋白）；在每个以加权混合效应模型簇建模的群集中，由由个体，时间点和不同响应组（高和低响应者）和疫苗组（无辅助与佐剂）组成的PBMC样品的细胞表示。在c的彩色列中。 e。来自CD14单核细胞中的5个基因的5个基因的示例组的方差分数，具有基因表达（Y轴）的其他可视化，与实验因子（X Axis），解释了5个基因的最大方差。c。对于通过基于蛋白质的细胞类型汇总的780个样品和单个X时间点汇总的每个样品中的每个样品，显示了每种细胞类型中的DSB归一化蛋白表达 - 细胞类型的颜色与D相同。 d。顶部：跨单元类型，个体和时间点汇总的库中的多元模型中解释的方差部分；底部：就像在顶部面板中一样，但是在此模型中适合每个蛋白质的细胞类型，即f。顶部：MSIDDB标志性基因集的途径基于根据年龄解释的差异的基因；与年龄呈正相关的基因的子集与CD8幼稚和CD161+ T细胞簇的子集；底部：选择两种细胞类型内与年龄相关的基因。
光合能转换过程从电子到单元尺度的多尺度建模和电影可视化
将阳光转化为化学能，即光合作用，是地球上生命的主要能源。基于从电子到细胞量表的多尺度计算模型的可视化形式，以fulldome show earl the planet earth的诞生的摘录形式提出。这种可访问的视觉叙述显示了外行观众，包括孩子，如何通过一系列蛋白质捕获，转换和存储阳光的能量，从而使活细胞捕获。可视化是生物物理学家，可视化科学家和艺术家之间多年合作的结果，而这反过来又基于在结构和功能建模上进行了长达十年的实验计算合作，从而产生了对细菌性生物概念性细菌性生物概要细胞器的原子细节描述。该项目需要进行的软件进步导致了大量的性能和功能进步，包括硬件加速的电影射线跟踪和实例可视化，以进行有效的单元格式建模。所描述的能量转换步骤具有从电子到单元水平的功能整合，涵盖了近12个数量级的时间尺度。此原子细节描述独特地使人对人类最早的故事之一的现代重述 - 光与生命之间的相互作用。
多尺度分子模拟，研究脑中基于腺苷酸的信号传导
要执行其功能，细胞需要感知和处理代表其外部和间环境状态的各种信号。示例是代表营养可用性，细胞损伤水平的信号，对于多细胞生物来说至关重要，这对多种通信信号非常重要，这些信号用于协调组织和/或器官之间的细胞活性。通过专门的分子电路（称为信号传输级联）来实现所需的信号处理，这些电路已演变为引起对不同刺激的适当响应。的例子包括激活细菌向营养的激活，细胞修复机制的开始以及神经系统突触中突触的增强和减弱。对于细胞外信号，级联反应通常从具有高特异性的细胞表面回收器开始，该分子（一种激动剂）在结合后会触发细胞内部的一系列化学反应，从而在整个膜上传达信号。经常，级联的开始涉及激活通过产生大量细胞内第二信使来扩增细胞外信号的酶。这样是
LS-DYNA 中的 RVE 分析用于高保真多尺度...
现代工程设计中，先进材料（如纤维/颗粒增强聚合物、金属合金、层状复合材料等）被广泛使用，其中晶粒、夹杂物、空隙、微裂纹和界面等微尺度异质性显著影响宏观本构行为。显然，准确描述材料的多尺度行为对于材料设计和结构分析的成功至关重要。代表性体积元 (RVE) 分析方法提供了一种严格的方法，可以从较低长度尺度的材料成分和结构特性中获得较高长度尺度上均匀的宏观材料特性。最近，我们在多物理场仿真软件 LS-DYNA 中开发了一个 RVE 模块（关键词：*RVE_ANALYSIS_FEM），可以在用户指定的特征长度尺度上对数值重建的材料样品进行高保真虚拟测试。在本文中，我们将简要介绍这一新功能。
一个多尺度时空模型，包括从有氧运动到厌氧代谢的转换，可再现早期婴儿肠道微生物群的继任
摘要人类肠道菌群在出生后立即形成，对宿主的健康很重要。在第一个日子里，师生的细菌种类通常占主导地位，例如肠杆菌科。这些由严格的厌氧物种（尤其是双杆菌种类）继承。早期过渡到双杆菌物种与健康益处有关；例如，双杆菌物种抑制病原竞争者的生长并调节免疫反应。替代多杆菌被认为是由于辅助厌氧菌（包括肠杆菌科）在新生儿中存在于新生儿中的氧氧氧气所致。为了研究过渡到双杆菌物种的氧气耗竭，我们在这里引入了一个多尺度数学模型，该模型考虑了代谢，空间细菌种群动力学和交叉进食。使用Agora Collection的公开代谢网络数据，该模型从头开始模拟了严格和某些厌氧物种在肠道和氧气影响下的肠道状环境中的竞争。该模型预测，新生婴儿的殖民地内氧的个体差异可以解释观察到的与厌氧物种，尤其是双杆菌物种的术中观察到的个体变异。双杆菌种类通过使用双杆分流器在模型中变为模型，这使双杆菌可以切换为次优屈服代谢，并在高乳糖浓度下快速生长，如此处使用液压平衡分析。因此，计算模型使我们能够检验婴儿结肠中细菌定植和继承的假设的内部合理性。
用于多尺度材料工程的均聚物的受控共价自组装
自组装在自然和材料科学中起着至关重要的作用。[1] 在自然界中，生物分子自组装成细胞器，细胞器进一步组织成细胞和多细胞生物体。同样，自组装也用于材料合成，将小的独立单元组织成越来越复杂的结构和材料。[2–4] 一种特别流行的分子单元是聚合物，它已用于制造纳米颗粒、纤维和水凝胶等结构。[5–9] 这些材料虽然在许多领域（特别是在生物医学应用）中都至关重要，但却具有根本的局限性：当前的方法仅报告通过弱非共价相互作用（如疏水、静电或 π-π 堆积相互作用和氢键）进行的聚合物自组装，[1] 这些相互作用都对环境条件（如溶剂极性、温度、离子强度、pH 值和共溶质）极其敏感。此外，
用于多尺度材料工程的均聚物的受控共价自组装
自组装在自然和材料科学中起着至关重要的作用。[1] 在自然界中，生物分子自组装成细胞器，细胞器进一步组织成细胞和多细胞生物体。同样，自组装也用于材料合成，将小的独立单元组织成越来越复杂的结构和材料。[2–4] 一种特别流行的分子单元是聚合物，它已用于制造纳米颗粒、纤维和水凝胶等结构。[5–9] 这些材料虽然在许多领域（特别是在生物医学应用）中都至关重要，但却具有根本的局限性：当前的方法仅报告通过弱非共价相互作用（如疏水、静电或 π-π 堆积相互作用和氢键）进行的聚合物自组装，[1] 这些相互作用都对环境条件（如溶剂极性、温度、离子强度、pH 值和共溶质）极其敏感。此外，
用于多尺度设计和制造的优化定制旋节线结构材料
需要支持多种机械和生物功能（如实现液体运输、促进再生和修复、抵抗不确定和随时间变化的机械需求）。[1–3] Wolf-Roux（机械稳态）定律表明，骨骼会随着机械需求的变化而沉积或吸收，[1,4,5] 指出优化在多尺度材料和结构的自然设计中发挥着作用。因此，结构优化是追求性能优化的仿生工程系统的一种很有吸引力的策略；然而，自然界中观察到的一系列功能极难完全融入基于优化的工程设计过程中。在这里，我们赋予结构优化方法和旋节线结构材料，这些材料模仿自然界中观察到的几种微观结构特征，这样我们就可以直接以设计中的刚度和轻量化为目标，并间接促进由微观尺度上的旋节线孔隙度和随机性促进的其他机械和生物功能。图1显示了在几种生物系统中观察到的微结构，这些微结构具有不同的孔径、孔形、密度和方向偏好，这些特征可以通过旋节线结构材料轻松模仿。旋节线结构材料是通过将旋节线相分解中的一个相解释为微结构材料而获得的。它们的非结构化、随机微结构特征已被证明可实现理想的工程性能（例如高机械弹性[9]、高能量吸收[10]和对缺陷不敏感[11]），这些性能通常超过结构化结构材料（例如桁架和板晶格）。此外，以高斯随机场（GRF）形式对旋节线相分解进行函数近似[12,13]可以广泛可调微尺度各向异性和孔隙率，从而实现显著的微结构设计自由。 [6] 底层函数表示也使得在任意方向和孔隙度的不同旋节线类（例如，图 1 中所示的各向同性、立方、层状和柱状结构）之间转换变得轻而易举。因此，旋节线结构材料为工程部件提供了一种途径，这些部件具有嵌入的、空间变化的微尺度特征，与结构化结构材料相比，这些特征提高了工程性能并增强了可制造性。旋节线结构材料的制造多功能性还使人们能够回归经典的多尺度