是什么原因导致同卵双胞胎的外貌和健康状况随着年龄的增长而出现差异?在本课中,学生们将了解到环境可以改变我们基因的表达方式,甚至使同卵双胞胎也有所不同。在观看 PBS 视频《两只老鼠的故事》并查阅《环境健康展望》文章《母体染料木黄酮通过修改胎儿表观基因组改变皮毛颜色并保护 Avy 小鼠后代免于肥胖》中提供的数据后,学生们将了解表观遗传学及其在调节基因表达中的作用。作者 Dana Haine,MS 北卡罗来纳大学教堂山分校超级基金研究计划 审稿人 Dana Dolinoy,博士 密歇根大学 Rebecca Fry,博士 北卡罗来纳大学教堂山分校超级基金研究计划 Banalata Sen,博士、Audrey Pinto,博士、Susan Booker、Dorothy Ritter 环境健康展望 本课的开发资金由国立环境健康科学研究所和北卡罗来纳大学超级基金计划提供。学习目标 学完本课后,学生应能够:
量子材料具有优异的光学特性。它们可用于显示器、传感器、辐射探测器以及生物成像和离子检测。量子材料的光学特性会根据其尺寸而改变。因此,单分散量子材料的合成是一个主要目标。多年前,微流体反应器已被证明是一种有效的工具,可用于生产纳米级功能材料,并合成具有可控形态和定制特性的纳米材料。因此,本综述重点介绍量子材料微流体制造的最新进展和前景。本文通过实例展示了如何制造量子材料,包括半导体纳米晶体、碳量子点、金属纳米粒子(尤其是金属簇)、稀土掺杂纳米磷光体和荧光氧化物,以及如何控制它们的质量和性能。本综述旨在为对量子材料合成和大规模生产领域感兴趣的科学和行业研究小组提供指导。
有向网络中节点的营养水平可以揭示其功能特性。此外,根据营养水平定义的网络的营养相干性与循环结构,稳定性和渗透等性质有关。但是,从生态学借来的营养水平的标准定义遭受了诸如需要基础节点之类的缺点,这限制了其适用性。在这里,我们提出了可以在任何有向网络上计算的简单改进的营养水平和连贯性的定义。我们演示了该方法如何在包括生态系统,供应链网络,基因表达和全球语言网络在内的示例中识别节点功能。我们还探讨了营养水平和连贯性与其他拓扑特性(例如非正态性和循环结构)的关系,并表明我们的方法揭示了有向网络中的边缘在全球方向上对齐的边缘。
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新生儿护理变得越来越复杂,需要大量丰富的常规记录的生理、诊断和结果数据。人工智能 (AI) 有潜力利用这些大量且广泛的信息,成为支持临床决策、个性化护理、精确预测和增强患者安全性的有力工具。目前新生儿医学中的 AI 方法包括疾病预测和风险分层工具、神经诊断支持和新型图像识别技术。将 AI 融入新生儿医学的关键是了解其局限性并对 AI 工具进行标准化的批判性评价。这方面的障碍和挑战包括所用数据集的质量、绩效评估以及适当的外部验证和临床影响研究。需要提高医疗保健专业人员的数字素养和跨学科合作,以充分利用 AI 的潜力,帮助采取下一步重要措施,改善高危婴儿的新生儿结果。
摘要:来自极端生物的冰结合蛋白(IBP)可以调节冰的形成和生长。从冷冻保存到缓解冻结 - 混凝土中的冻结到冷冻食品质地修饰符,IBP的技术应用很多(Bio)。提取或表达IBP可能具有挑战性地扩展,因此出现了聚合物仿生。但是,希望在聚合物中使用生物原样的单体和含杂种骨架的主体进行体内或环境应用来允许降解。在这里,我们研究了高分子量多发性作为冰结晶抑制剂(IRI)。低分子量多发性元素是弱的IRI。它的活性被认为是由于其采用的独特PPI螺旋而引起的,但尚未得到彻底研究。这里采用开放式N-羧基水溶液聚合的开放水性水溶液,以获得高达50000 g mol-1的分子量的多生产。这些聚合物的IRI活性低至5 mg ml -1,这与多肌醇的对照肽不同,多肌氨酸的对照肽并未以高达40 mg ml -1的抑制所有冰的生长。多产品在室温下观察到较低的临界溶液温度行为和组装/聚集,这可能有助于其活性。带有多发性的单冰晶体测定导致刻面,这与特定的冰面结合一致。这项工作表明,非乙烯基聚合物可以设计用于抑制冰的重结晶,并且可以提供更可持续或环境可接受的,同时合成可扩展的大规模应用途径。■简介
随着现代数字技术的出现,正在从便携式可穿戴设备中获取生理信号(例如心电图),这些设备用于非侵入性慢性疾病管理(例如1型糖尿病)。糖尿病管理需要对血糖进行实时评估,这对于临床复杂性和侵入性而导致小儿人群繁琐。因此,实时非侵入性血糖估计现在对于有效的糖尿病管理是关键的。在本文中,我们提出了一个自动提取的BEAT形态的小儿种群实时非侵入性血糖估计的自我发作的深神网络回归。第一阶段基于由卷积神经网络驱动的基于自我注意的长短期记忆的形态学提取器,以根据时间上下文突出局部特征。第二阶段基于由多层感知器驱动的形态回归剂,并具有辍学和批准化,以避免过度拟合。我们通过logit模型进行了特征选择,然后是Spearman在功能之间的相关性,以避免功能冗余。我们对我们的模型进行了培训,该模型是从T1D儿科人群中获得的公开可用的MIT/BIH-PHYSIONET数据库和生理信号。我们通过Clarke的网格误差进行了评估,以分析不同血糖条件下血值范围的估计精度。结果表明,在临床上可接受的范围内,我们的工具以89%的精度优于现有的回归模型。基于BEAT形态的建议模型显着超过了基于HRV特征的模型。
在室温下制备 p 型氧化锡 (SnO) 薄膜对传统方法提出了重大挑战,这主要是由于 SnO 的电各向异性和亚稳态。由于这种各向异性,在 SnO 中产生具有最佳迁移率的有效空穴载流子需要细致的热退火,但这受到 SnO 亚稳态的制约。在这项工作中,我们采用离子束辅助沉积 (IBAD) 在室温下制备 p 型 SnO 薄膜。这些薄膜具有纳米晶结构,表现出良好的电学性能,霍尔迁移率为 2.67 cm2V-1s-1,空穴浓度为 5.94×1017cm-3,尤其是无需退火处理。我们的研究揭示了霍尔迁移率和载流子浓度随 IBAD 过程中氩气流量变化而呈现的独特火山形趋势。这种关系与薄膜的光学性质、结构相和化学状态的变化相关,对于理解室温制备的 SnO 薄膜中 p 型导电性的起源至关重要——这一主题在当前文献中仍未得到解决。我们观察到迁移率增强与晶格无序性降低之间存在直接相关性,而空穴载流子浓度增加与氧间隙形成之间存在很强的相关性。我们还强调,中间相组成在确定 SnO 薄膜的无序程度方面起着至关重要的作用,这对于创建传输路径和空穴载流子形成所需的氧环境至关重要。这些见解有助于指导室温制备的 p 型 SnO 薄膜的设计和表征,从而推动大面积柔性电子领域的进步。
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