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标题页激光残余变形和缺陷形成的多尺度过程建模
前言................................................................................................................................................ xviii
Cortico -cortical网络中的多尺度通信-Serval
大脑网络中的信号传导在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过本地电路交换信息，涵盖了具有相似功能的直接邻居和区域，或者在全球电路上，涵盖了具有不同功能的遥远邻居。在这里，我们研究了Cortico-cortical网络的组织如何通过参数调整信号在白色物质Connectome上传输的范围来介导本地化和全球通信。我们表明，大脑区域的首选沟通量表有所不同。通过调查大脑区域与跨多个尺度进行交流的倾向，我们自然揭示了它们的功能多样性：单峰区域显示对本地交流和多模式区域的偏爱显示了对全球交流的偏好。我们表明，这些偏好表现为区域和规模特异性结构函数耦合。也就是说，单峰区域的功能连通性来自小型电路中的单突触通信，而跨模态区域的功能连通性来自大型电路中的多突触通信。总的来说，目前的发现表明，沟通偏好在整个皮质中是高度异质的，从而塑造了结构功能耦合的区域差异。
使用综合的DICECT和组织学工作流对大鼠大脑的多尺度成像
pH 7.4）并在4ºC下与以下主要抗体一起孵育：（1）小鼠单克隆抗白蛋白（PRV）抗体（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。） 3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。 SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。 在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。 SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。 冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。A32766 Thermo Fisher Scientific）稀释1：500;或（2）Alexa Fluor 488驴抗山羊（no。705-545-147杰克逊实验室，
考虑多尺度不确定性的电力系统容量扩张嵌套交叉分解算法
现代电力系统见证了可再生能源、储能、电动汽车和各种需求响应资源的迅速普及。因此，电力基础设施规划面临着更多挑战，因为各种新资源带来了多变性和不确定性。本研究旨在开发一个多阶段多尺度随机混合整数规划 (MM-SMIP) 模型，以捕捉电力系统容量扩张问题的粗时间尺度不确定性，例如投资成本和长期需求随机性，以及细时间尺度不确定性，例如每小时可再生能源产出和电力需求不确定性。要应用于实际电力系统，所得到的模型将导致极大规模的混合整数规划问题，不仅遭受众所周知的维数灾难，而且每个阶段的大量整数变量也会带来计算困难。针对MM-SMIP模型的此类挑战，我们提出了一种嵌套交叉分解算法，该算法由两层分解组成，即Dantzig-Wolfe分解和L形分解。该算法在我们的数值研究中表现出良好的计算性能，并且特别适合并行计算，这也将通过计算结果得到证明。
定向能量沉积制备 Inconel 718 的多尺度微观结构异质性和力学性能散射
定向能量沉积 (DED) 是一种增材制造技术，可以快速生产和修复具有灵活几何形状的金属零件。DED 期间热和材料传输的复杂性会产生不必要的微观结构异质性，从而导致零件性能分散。在这里，我们研究了使用不同沉积速率通过粉末吹制 DED 生产的 Inconel 718 在不同长度尺度上的微观结构变化。我们量化了零件内晶粒结构、纹理、成分和凝固结构的空间趋势，并将它们与硬度、屈服强度和杨氏模量的变化相关联，以突出凝固过程中热环境的影响。我们发现，使用高沉积速率时采用的高能量输入有利于沿构建和横向方向产生显着的微观结构异质性，这源于所使用的沉积策略产生的不对称冷却速率。我们还发现，在 Inconel 718 上采用的标准热处理不适合使微观结构均质化。这些结果对于开发工业相关的增材制造零件的构建速率策略具有重要意义。© 2021 作者。由 Elsevier BV CC_BY_NC_ND_4.0 出版
肿瘤生长和血管生成的多尺度建模
肿瘤生长和相关事件的动力学涵盖了多个时间和空间尺度，通常包括细胞外，细胞和细胞内修饰。这项研究的主要目标是在正常健康组织的存在下对肿瘤进化的生物学和身体行为进行建模，考虑到该过程中涉及的各种事件。这些包括在肿瘤生长过程中的信号传导途径的过度和低均活化，囊泡的生长，肿瘤内血管形成以及癌细胞与健康宿主组织的竞争。这项工作涉及肿瘤发育中的两个独特阶段 - 血管和血管阶段 - 在每个阶段都考虑了两种情况，并没有诺尔健康细胞。由于肿瘤诱导的血管形成，肿瘤生长速率在肿瘤细胞周围形成封闭的血管环（吻合）。考虑到肿瘤周围的宿主组织时，结果表明，正常细胞和癌细胞之间的竞争会导致在相对较短的时间内形成低氧肿瘤核心。此外，在整个病变中形成了密集的肿瘤内血管网络，这是高恶性肿瘤等级的标志，这与报告的几种类型的固体癌的实验数据一致。与其他肿瘤发育的其他数学模型相比，在这项工作中，我们引入了一个多尺度模拟，该模拟将细胞相互作用和细胞行为模拟为肿瘤基因激活的结合以及每个细胞中基因信号通路的失活。模拟阻止相关信号通路的治疗，导致进一步的肿瘤生长，并导致其大小的表达性降低（模拟中为82％）。
虚拟深部脑刺激：使用虚拟大脑对尖峰基底神经节模型和全脑平均场模型进行多尺度联合模拟
- 我们实现并验证了一种针对基底神经节内和周围皮层下区域的脉冲网络模型的联合仿真方法，并将其与每个皮层区域的平均场网络模型相结合。 - 我们的模拟基于一个规范的连接组，包括皮层和基底神经节区域之间的详细路径，并结合了健康对照者和帕金森病患者的特定受试者优化权重。 - 我们通过证明所实现的模型在静息状态下显示出生物学上合理的动态来提供概念证明，包括虚拟患者的丘脑活动减少，以及虚拟深部脑刺激期间的丘脑活动正常化和主要在额叶区域的分布改变的皮层活动。 - 所提出的联合仿真模型可用于为个别患者定制深部脑刺激。摘要深部脑刺激 (DBS) 已成功应用于各种神经退行性疾病，作为一种有效的对症治疗。然而，它在大脑网络中的作用机制仍然知之甚少。许多虚拟 DBS 模型将基底神经节周围的子网络及其动态分析为脉冲网络，其细节由实验数据验证。然而，连接组学证据表明 DBS 的广泛影响影响了许多不同的皮质和皮质下区域。从临床角度来看，除了运动影响之外，DBS 的各种影响也已得到证实。神经信息学平台虚拟大脑 (TVB) 提供了一个建模框架，使我们能够虚拟地执行刺激（包括 DBS），并在进行 DBS 导线置入的侵入性手术之前从动态系统的角度预测结果。为了准确预测 DBS 的影响，我们实施了一个详细的基底神经节脉冲模型，并通过我们之前开发的联合仿真环境将其与 TVB 相结合。这
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响
多尺度相互作用分析与脱靶药物预测相结合，揭示了人类冠状病毒病的药物重新利用候选
1。加拿大多伦多的瑞尔森大学化学与生物学系。2。加拿大多伦多大学多伦多大学计算机科学系3。 矢量研究所，加拿大安大略省多伦多，4。 Cyclica Inc.，加拿大安大略省多伦多，5。 分子医学计划，加拿大安大略省多伦多的病儿童研究所医院6. 加拿大多伦多多伦多大学生物化学系。 7。 Biofisika Institute（CSIC，UPV/EHU）和西班牙毕尔巴奥的巴斯克大学（UPV/EHU）生物化学与分子生物学系。 8。 加拿大多伦多大学医学生物物理学系9. Precision心脏病学实验室，拜耳美国有限责任公司，美国马萨诸塞州剑桥市10。 加拿大多伦多的瑞尔森大学分子科学研究生课程。 11。 phoenox Pharma，多伦多，安大略省，加拿大12。 加拿大多伦多多伦多大学药理学与毒理学系13。 基南生物医学研究中心，加拿大多伦多，圣迈克尔医院。 14。 生物医学工程，科学技术研究所（IBEST），瑞尔森大学与加拿大安大略省多伦多的圣迈克尔医院之间的合作伙伴关系。 15。 加拿大多伦多的瑞尔森大学物理系。 16。 加拿大多伦多多伦多大学外科系。 17。 免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。 彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.加拿大多伦多大学多伦多大学计算机科学系3。矢量研究所，加拿大安大略省多伦多，4。Cyclica Inc.，加拿大安大略省多伦多，5。 分子医学计划，加拿大安大略省多伦多的病儿童研究所医院6. 加拿大多伦多多伦多大学生物化学系。 7。 Biofisika Institute（CSIC，UPV/EHU）和西班牙毕尔巴奥的巴斯克大学（UPV/EHU）生物化学与分子生物学系。 8。 加拿大多伦多大学医学生物物理学系9. Precision心脏病学实验室，拜耳美国有限责任公司，美国马萨诸塞州剑桥市10。 加拿大多伦多的瑞尔森大学分子科学研究生课程。 11。 phoenox Pharma，多伦多，安大略省，加拿大12。 加拿大多伦多多伦多大学药理学与毒理学系13。 基南生物医学研究中心，加拿大多伦多，圣迈克尔医院。 14。 生物医学工程，科学技术研究所（IBEST），瑞尔森大学与加拿大安大略省多伦多的圣迈克尔医院之间的合作伙伴关系。 15。 加拿大多伦多的瑞尔森大学物理系。 16。 加拿大多伦多多伦多大学外科系。 17。 免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。 彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.Cyclica Inc.，加拿大安大略省多伦多，5。分子医学计划，加拿大安大略省多伦多的病儿童研究所医院6.加拿大多伦多多伦多大学生物化学系。 7。 Biofisika Institute（CSIC，UPV/EHU）和西班牙毕尔巴奥的巴斯克大学（UPV/EHU）生物化学与分子生物学系。 8。 加拿大多伦多大学医学生物物理学系9. Precision心脏病学实验室，拜耳美国有限责任公司，美国马萨诸塞州剑桥市10。 加拿大多伦多的瑞尔森大学分子科学研究生课程。 11。 phoenox Pharma，多伦多，安大略省，加拿大12。 加拿大多伦多多伦多大学药理学与毒理学系13。 基南生物医学研究中心，加拿大多伦多，圣迈克尔医院。 14。 生物医学工程，科学技术研究所（IBEST），瑞尔森大学与加拿大安大略省多伦多的圣迈克尔医院之间的合作伙伴关系。 15。 加拿大多伦多的瑞尔森大学物理系。 16。 加拿大多伦多多伦多大学外科系。 17。 免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。 彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.加拿大多伦多多伦多大学生物化学系。7。Biofisika Institute（CSIC，UPV/EHU）和西班牙毕尔巴奥的巴斯克大学（UPV/EHU）生物化学与分子生物学系。8。加拿大多伦多大学医学生物物理学系9.Precision心脏病学实验室，拜耳美国有限责任公司，美国马萨诸塞州剑桥市10。加拿大多伦多的瑞尔森大学分子科学研究生课程。11。phoenox Pharma，多伦多，安大略省，加拿大12。加拿大多伦多多伦多大学药理学与毒理学系13。基南生物医学研究中心，加拿大多伦多，圣迈克尔医院。 14。 生物医学工程，科学技术研究所（IBEST），瑞尔森大学与加拿大安大略省多伦多的圣迈克尔医院之间的合作伙伴关系。 15。 加拿大多伦多的瑞尔森大学物理系。 16。 加拿大多伦多多伦多大学外科系。 17。 免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。 彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.基南生物医学研究中心，加拿大多伦多，圣迈克尔医院。14。生物医学工程，科学技术研究所（IBEST），瑞尔森大学与加拿大安大略省多伦多的圣迈克尔医院之间的合作伙伴关系。15。加拿大多伦多的瑞尔森大学物理系。16。加拿大多伦多多伦多大学外科系。 17。 免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。 彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.加拿大多伦多多伦多大学外科系。17。免疫学系，多伦多，安大略省，加拿大，18。彼得·穆克心脏中心，加拿大安大略省多伦多大学健康中心19.加拿大多伦多大学的实验室医学与病理学系
通过轻松的电沉积方法及其对局部原子秩序的属性依赖性
摘要：金属眼镜是将超高强度与塑料样处理能力结合使用的独特材料类别。但是，当前使用的熔融淬火途径以获得无定形合金的成本基础，在制造和昂贵的组成元素方面通常需要用于达到玻璃状态，从而阻碍了广泛的采用。相比之下，多材料的电沉积物是一种低成本和多功能的替代方案，以获得无定形合金。在这里，我们通过轻松且可扩展的脉冲电沉积方法演示了模型二元无定形系统的多尺度制造。通过实验和分子动力学模拟的组合研究了电沉积Ni -P金属玻璃的结构和机械特性。属性依赖于合金化学的轻微变化是由短距离簇和几何不利的基序的比例来解释的。双原子连接具有两种原子连接的双色平方抗物簇导致Ni 90 P 10金属玻璃的更均匀变形，而Ni 85 P 15金属玻璃中三原子连接的分数相对较高的分数较高。我们方法的实用性很可能刺激了简单化学中的无定形合金的使用，用于多尺度，用于针对特定应用的系统属性优化。关键字：多尺度，制造，无定形合金，原子订购，分子动力学模拟■简介