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PA-01
PA-01 湿式机械路线合成形貌可控的 NH 4 ZnPO 4 及其在氨气吸收中的应用 Tai Hashiba *、Takahiro Kozawa、Makio Naito 大阪大学焊接研究所，日本 PA-02 陶瓷浆料在干燥过程中不均匀内部结构的演变 ~ 通过 OCT-TG 组合系统从操作数观察的方法 ~ Hiromasa Kuroda* 1、Junichi Tatami 2、Motoyuki Iijima 2、Takuma Takahashi 3 1 横滨国立大学工程科学研究生院，日本 2 横滨国立大学环境与信息科学研究生院，日本 3 神奈川工业技术研究所，日本 PA-03 通过机械化学路线简便快速合成金属有机骨架 CALF-20 用于 CO2 捕获和分离 Shota Kitai * 1、Shunsuke Tanaka 1,2、Miki Sugita 3 、 Takahiko Takewaki 3 1 日本关西大学理工学研究生院 2 日本关西大学创新科学技术研究与开发组织 3 三菱化学公司横滨研究中心 PA-04 合成表现出用于 CO 2 吸附的结构灵活性的 PHI 型沸石 Yuto Higuchi * 1 、 Shunsuke Tanaka 1、2、3 1 日本关西大学理工学研究生院 2 日本关西大学化学、能源与环境工程系 3 日本关西大学创新科学技术研究与开发组织 PA-05 增强 Li-M-Ti-O:Mn 4+（M = Ta 或 Nb）荧光粉的光致发光强度 Fumiaki Shirakawa* 1 、 Kai Kameyama 1 、 Hiromi Nakano 2 1 丰桥技术科学大学应用化学与生命科学系日本 2 丰桥技术科学大学合作研究设施中心，日本 PA-06 晶体结构对 Ca 2 (Si, P)O 4 :Ce 3+ 荧光粉光致发光性能的影响 Atsushi Higashide* 1、Shota Ando 1、Hiromi Nakano 2 1 日本丰桥技术科学大学应用化学与生命科学系 2 日本丰桥技术科学大学合作设施中心 PA-08 具有长期稳定性的颗粒间光交联 SiO 2 悬浮液的设计 Kengo Nishiyama* 1、Junichi Tatami 2、Motoyuki Iijima 2 1 日本横滨国立大学工程科学研究生院 2 日本横滨国立大学环境与信息科学学院 PA-09 不同结构梳状聚合物分散剂稳定的浓缩 TiO 2 水性浆料的流变性能 Fumiya Ito* 1、Takuya Honda 2 、Haruka Komuro 2 、Fumitaka Yoshikawa 2 、Junichi Tatami 3 、Motoyuki Iijima 3 1 横滨国立大学工程科学研究生院，日本 2 日本日油公司 3 横滨国立大学环境与信息科学学院，日本
京都制药大学的教育研究成就记录
Professor Associate Professor Lecturer Assistant Professor Assistant President Goto Naomasa Vice President Akaji Kenichi Pharmaceutical Chemistry Furuta Takumi Kobayashi Yusuke Hamada Shohei Pharmaceutical Manufacturing Yamashita Masayuki Kojima Naoto Iwasaki Hiroki Pharmaceutical Chemistry Oishi Shinya Kobayashi Kazuya Herbal Medicine Nakamura Masahiro Pharmaceutical Analysis Takekami Shigehiko Konishi Atsuko Metabolic Analysis Yasui Hiroyuki Kimura Hiroyuki Naito Yukiyoshi Pharmaceutical Physical Chemistry Saito Hiroyuki Nagao Kojiro Ogita Takashi Takayama Takaya Morito Katsuya Public Health Watanabe Tetsushi Matsumoto Takahiro Microbiology and Infection Control Yahiro Kinnosuke Kamoshida Tsuyoshi Cell Biology Fujimuro Masahiro Sekine Yuichi Biochemistry Nakayama Yuji Saito Yohei Yuki Ryuzaburo Pathophysiology Ashihara Eiji Hosoki Masayuki Toda Yuki Pathobiochemistry Akiba Satoshi Ishihara Keiichi Kawashita Eri Pharmacology Kato Shinichi Matsumoto Kenjiro Yasuda Hiroyuki Clinical pharmacology Nakata Tetsuo Ohara Yuki Toba Yue Pharmacology Tanaka Tomoyuki Fujii Masanori Tamura Yuho Clinical oncology Nakata Shinshin Ii Hiromi山原药理学MASARU KATSUMI EIMASA MORISHITA MASATERU药理学EITA tomoyuki Ito ito Yukako Kawabuchi Kawabuchi Shinji临床药理学Westguchi koji koji tsujimoto Sciences Nagasawa Yoshinori Tanahashi Takaichiro Physics Arimoto Shigeru Mathematics Ueno Yoshio General Education Sato Takeshi Imai Chiju Iwasaki Daisuke Asahina Yuko Mimikawa Mariko Sakamoto Naoshi Kishino Ryoji Nozaki Akiko Pharmaceutical Education Research Center Hosoi Nobuzo Kai Akihiro Yoshimura Noriko临床药物教育研究中心Kusumoto Masaaki Tsushima Miyuki Imanishi takashi takasaki chizaki yugo yugo hashizume tsutomu tsutomu nakamura nakamura nobuhiko nobuhiko yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano matsumura matsumura chikaka chikako chikako intraption trienlation triping sesight inij issey CENTERIOD教育研究中心。中心（Fujiwara Yoichi）Kimura Toru Kinseong Kaoru Tokuyama Yuki Yuki kono kono kyoko takao takao ikuko tokada tetsuya hirayama hirayama eetsuko图书馆（西exit exit koji koji koji koji） Kawashima Hidekazu生物科学研究中心（Kato Shinichi）Saito Michiko Pharmaceutical Science Frontier Research Center（Yamashita Masayuki）联合设备中心（Furuta Takumi）
Semaphorin 6D 调节杏仁核回路，以产生情绪、代谢和炎症输出
Yoshimitsu Nakanishi，1，2，3，4，18 Mayuko Izumi，1，2，2，3，4，18 Hiroaki Matsushita，3，5 Yoshihisa koyama，4，6，6，6 diego diez，7 dieoge diez，8 hyota takamatsu，8 hyota takamatsu，1，2 shohei koyama，1 shehei koyama，1 yumay 1，2 yumay 1，2 yum 1，2 Yumy 1，2 Yum.2 Yumiik，1，1，2 Yuta Yamaguchi，1，2 Tomoki Mae，1 Yu Noda，1 Kamon Nakaya，1 Satoshi Nojima，9 Fuminori Sugihara，10 Daisuke Okuzaki，4，11，11，12，12，15，15，15 Mashito，13 ，19， * 1呼吸医学和临床免疫学系，大阪大学，大阪大学565-0871，日本2号免疫病理学系，世界首要国际研究中心免疫研究中心倡议倡议中心研究中心（WPI-IFREC） Chugai Pharmaceutical Co. Ltd.研究部门有限公司，在247-8530，日本6神经科学与细胞生物学系，大阪大学医学研究生院，大阪565-0871，日本7成瘾研究单位，大阪精神病学研究中心，大阪医学中心，大阪大学，osaka apai Osaka 565-0871，日本10生物功能成像实验室，意愿单细胞基因组学），WPI-IFREC，大阪大学，大阪大学565-0871，日本12基因组信息研究中心，研究所研究所（RIMD），大阪565-0871，OSAKA 13 565-07，大阪大学565-0871，日本15号教育与研究中心（CIDER），大阪大学，大阪565-0871 NOLOGY（AMED- CRIEST），大阪大学，大阪大学565-0871，日本日本17号高级模态和DDS（CAMAD），Osaka 565 CORS
BrainForge：用于综合神经影像采集、分析和共享的在线数据分析平台
1. Morita T、Asada M、Naito E。神经影像学研究对理解人类认知大脑功能发展的贡献。Front Hum Neurosci。2016；10：464。doi：10.3389/fnhum.2016.00464 2. Bandettini PA。神经影像学方法有什么新进展？Ann NY Acad Sci。2009；1156：260-293。doi：10.1111/j.1749-6632.2009.04420.x 3. Verner E、Baker BT、Bockholt J 等人。使用 BrainForge 加速神经影像学研究。Gateways 2020，会议改善生物医学研究的数据使用； 2020 年 10 月 21 日。4. Poldrack RA、Baker CI、Durnez J 等人。扫描地平线：迈向透明和可重复的神经影像学研究。Nat Rev Neurosci。2017；18(2):115-126。doi: 10.1038/nrn.2016.167 5. Gorgolewski K、Poldrack R。提高神经影像学研究透明度和可重复性的实用指南。PLOS Biol。2016；14:e1002506。doi: 10.1371/journal.pbio.1002506 6. Baker M。1,500 名科学家揭开可重复性的面纱。Nature。2016；533(7604):452-454。 doi: 10.1038/533452a 7. Scott A、Courtney W、Wood D 等人。COINS：为大型异构数据集构建的创新信息学和神经成像工具套件。Front Neuroinform。2011；5：33。doi: 10.3389/fninf.2011.00033 8. Yoo AB、Jette MA、Grondona M。SLURM：用于资源管理的简单 Linux 实用程序。引自：Feitelson D、Rudolph L、Schwiegelshohn U 编。并行处理的作业调度策略。JSSPP 2003。计算机科学讲义。Springer；2003：44-60。9. Avesani P、McPherson B、Hayashi S 等人。开放扩散数据衍生物、通过衍生物的集成发布和可复制的开放云服务进行脑数据升级。 Sci Data 。2019；6(1)：69。doi：10.1038/s41597-019-0073-y 10. Flywheel。为医疗和研究领域的数字化转型提供动力。2021 年 5 月 14 日访问。flywheel.io 11. Kurtzer GM、Sochat V、Bauer MW。Singularity：用于移动计算的科学容器。PLoS One。2017；12(5)：e0177459。doi：10.1371/journal.pone。0177459 12. Merkel D。Docker：用于一致开发和部署的轻量级 Linux 容器。Linux J 。2014；239：2。13. Ashburner J、Barnes G、Chen CC 等人。SPM12 手册。第 2464 卷。威康信托神经影像中心；2014 年。14. Smith SM、Jenkinson M、Woolrich MW 等人。功能性和结构性 MR 图像分析进展以及作为 FSL 的实现。神经影像。2004 年；23 (Suppl 1)：S208-S219。doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051 15. Cox RW。AFNI：用于分析和可视化功能性磁共振神经影像的软件。Comput Biomed Res。1996 年；29(3)：162-173。doi: 10. 1006/cbmr.1996.0014 16. Cox RW、Hyde JS。用于分析和可视化 fMRI 数据的软件工具。NMR Biomed。 1997；10(4–5)：171-178。doi：10.1002/(SICI)1099- 1492(199706/08)10:4/5<171::AID-NBM453>3.0.CO；2-L 17. fMRI 工具箱的 Group ICA (v4.0c)。神经影像和数据科学转化研究中心。2021 年 5 月 6 日访问。https://trendscenter. org/software/gift/ 18. TReNDS 中心。Docker, Inc.访问日期：2022 年 1 月 13 日。https://hub.docker.com/orgs/trendscenter/repositories 19. 神经影像和数据科学转化研究中心。GitHub, Inc. https://github.com/trendscenter/ 20. Gorgolewski K、Burns CD、Madison C 等人。Nipype：一个灵活、轻量且可扩展的 Python 神经影像数据处理框架。Front Neuroinform。2011；5：13。doi：10.3389/fninf.2011.00013 21. GorgolewskiKJ、AuerT、CalhounVD 等人。Thebrainimagingdatastructure，一种组织和描述神经影像实验输出的格式。Sci Data。2016；3(1)：160044。 doi: 10.1038/sdata.2016.44 22. FosterI.Globusonline：通过云服务加速和民主化科学。IEEEInternetComput。2011；15(3)：70-73。doi: 10.1109/MIC。2011.64 23. Allen B、Bresnahan J、Childers L 等人。面向数据科学家的软件即服务。Commun ACM。2012；55(2)：81-88。doi: 10.1145/2076450.2076468 24. Calhoun VD、Adali T、Pearlson GD、Pekar JJ。一种使用独立成分分析从功能性 MRI 数据进行组推断的方法。Hum Brain Mapp。2001；14(3)：140-151。 doi: 10.1002/hbm.1048 25. Allen E、Erhardt E、Damaraju E 等。静息状态网络多变量比较的基线。Front Syst Neurosci。2011；5：2。doi: 10.3389/ fnsys.2011.00002 26. Allen EA、Damaraju E、Plis SM、Erhardt EB、Eichele T、Calhoun VD。跟踪静息状态下的全脑连接动态。大脑皮层。2014；24(3)：663-676。doi: 10.1093/cercor/bhs352 27. Ashburner J、Friston KJ。基于体素的形态测量——方法。神经影像学。2000；11(6)：805-821。 doi: 10.1006/nimg.2000.0582 28. Fischl B. FreeSurfer。神经影像学。2012；62(2):774-781。doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021 29. Andersson JLR、Sotiropoulos SN。一种用于校正扩散 MR 成像中的偏共振效应和受试者运动的综合方法。神经影像学。2016；125:1063-1078。doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 30. Andersson JL、Skare S、Ashburner J。如何校正自旋回波平面图像中的磁化率畸变：应用于扩散张量成像。神经影像学。 2003；20(2):870-888。doi: 10.1016/s1053-8119(03)00336-7 31. Andersson JLR、Graham MS、Drobnjak I、Zhang H、Filippini N、Bastiani M。面向扩散 MR 图像运动和失真校正的综合框架：体积运动内。神经影像学。2017；152:450-466。doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.02.085 32. CalhounVinceD、MillerR、PearlsonG、Adal 𝚤 T。Thechronnectome：时变连接网络作为fMRIdatadiscovery 的下一个前沿。神经元。2014；84(2):262-274。 doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015 33. Du Y、Fu Z、Sui J 等人。NeuroMark：一种基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别可重复的 fMRI 脑部疾病标记物。神经影像：临床。2020；28：102375。doi: 10.1016/j.nicl.2020.102375 34. Griffanti L、Zamboni G、Khan A 等人。BIANCA（脑强度异常分类算法）：一种用于自动分割白质高信号的新型工具。神经影像学。2016；141：191-205。doi：10.1016/j.neuroimage.2016.07.018