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铂纳米线/mxene纳米片/多孔碳三元纳米复合材料，用于原位监测从神经元细胞释放的多巴胺
floquet（周期性）驾驶最近已成为工程量子系统的强大技术，并实现了物质的非平衡阶段。在这种系统中稳定量子现象的核心挑战是需要防止驾驶场上的能量吸收。幸运的是，当驱动器的频率明显大于多体系统的局部能量尺度时，会抑制能量吸收。这种所谓的prethermal制度的存在敏感地取决于相互作用的范围和多个驱动频率的存在。在这里，我们报告了在钻石中强烈相互作用的偶极自旋合奏中浮质细胞化的观察，其中偶尔偶联的角度依赖性有助于减轻相互作用的长期性质。此外，我们将实验性观察扩展到具有多个不稳定频率的准浮动驱动器。与单个频率驱动器相反，我们发现prethermalization的存在对应用场的平滑度极为敏感。我们的结果打开了稳定和表征非平衡现象的大门。
无序有机半导体的新型状态密度（DOS）
摘要：在这项工作中，我们提出了一种基于边界轨道理论和概率统计数据的无序有机半导体的DOS新理论。通过与其他DOS替代方案和实验数据进行比较，已验证了所提出的DOS，而所提出的DOS计算的迁移率比传统DOS更接近实验数据。此外，我们还提供了一种详细的方法来选择DOS参数，以更好地使用所提出的DOS。本文还包含了DOS参数的预测，并且已经通过实验数据进行了验证。更重要的是，已提出的DOS参数的物理含义已通过平衡能理论和运输能源理论来解释，以使该提出的模型更加理性。与基于高斯和指数DOS的改进的DOS相比，这项工作是将概率理论与与无序有机有机半导体中DOS相关的物理理论相结合的新尝试，显示出对DOS性质进一步研究的重要意义。
基于内在无序区域的 SARS-CoV-2 药物发现
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 是 SARS-CoV-1 的近亲，它导致了 2019 年冠状病毒病 (COVID-19)，截至本文撰写时，该病已蔓延至全球 1990 多万人。在这项工作中，我们旨在通过相互作用建模和统计方法发现能够抑制 SARS-CoV- 2 的药物。目前，许多药物发现方法遵循典型的蛋白质结构-功能范式，设计药物以结合固定的三维结构。然而，近年来，这种方法未能解决耐药性问题，并限制了可能的药物靶点和候选药物的范围。出于这些原因，我们转而专注于靶向缺乏稳定结构的蛋白质区域，称为内在无序区域 (IDR)。此类区域对于导致各种病毒毒性的众多生物途径至关重要。在这项工作中，我们发现了 11 种针对 IDR 的新型 SARS-CoV-2 候选药物，并为 IDR 参与病毒过程（例如酶促肽裂解）提供了进一步的证据，同时证明了我们独特的对接方法的有效性。
驱动无序玻色气体中的能量空间随机游动
摘要。受实验观察 [1] 的启发，驱动具有弱无序性的 3D 盒子中的非相互作用玻色气体会导致幂律能量增长，E ∝ t η，η = 0.46(2)，以及显示动态缩放的压缩指数动量分布，我们对该系统进行了系统的数值和分析研究。薛定谔方程模拟表明，随着无序强度的增加，η ≈ 0.5 到 η ≈ 0.4 的交叉，暗示存在两种不同的动力学状态。我们提出了一个半经典模型，该模型可以捕捉模拟结果，并允许从能量空间随机游动的角度理解动力学，从中可以分析获得从 E ∝ t 1/2 到 E ∝ t 2/5 缩放的交叉。这两个极限对应于随机游动受到弹性无序引起的散射速率或驱动器可以改变系统能量的速率的限制。我们的结果为进一步的实验提供了理论基础。
内在无序蛋白质导致膜弯曲的来龙去脉
膜曲率对于多种细胞功能至关重要。虽然传统上将其归因于结构化域，但最近的研究表明，本质上无序的蛋白质也是膜弯曲的强大驱动因素。具体而言，无序域之间的排斥相互作用驱动凸弯曲，而吸引相互作用（导致液体状凝聚物）驱动凹弯曲。包含排斥和吸引域的无序域如何影响曲率？在这里，我们研究了结合吸引和排斥相互作用的嵌合体。当吸引域更靠近膜时，其凝聚会放大排斥域之间的立体压力，导致凸曲率。相反，当排斥域更靠近膜时，吸引相互作用占主导地位，导致凹曲率。此外，随着离子强度的增加，从凸曲率到凹曲率的转变发生了，这降低了排斥力同时增强了凝聚。与简单的机械模型一致，这些结果说明了无序蛋白质膜弯曲的一组设计规则。
肽：解锁本质上无序蛋白的治疗潜力
围绕二鸟类蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白体（包括许多在健康和疾病中至关重要的人）都是IDP的，并且在整体或部分结构上都在结构上不稳定，假设其形状和形式取决于其细胞上下文。在隔离时没有固定结构，它们不适合经典的DrugdiscoveryMethods，而遗传序列则无法准确预测其结构特性。因此，寻找和开发靶向靶向和结合这些蛋白质的严格设计的药物的努力可能会失败。转化生物物理公司peptone正在改变这一切。通过结合实验性生物物理学，原子级别的应用程序，高性能超级计算（HPC）和机器学习（ML），Peptone可以解锁IDP的潜力，并开拓了NovelepelapeuticsAgainStthisEntthisEntthisEntthisEntthisenterelynewlelynewclass的潜力。
可转移的深层生成模型的内在无序蛋白构象
本质上无序的蛋白质具有动态结构，它们扮演着关键的生物学作用。阐明其构象合奏是一个具有挑战性的问题，需要综合使用计算和实验方法。分子仿真是用于构建无序蛋白质结构集合但资源密集型的有价值的计算策略。最近，基于深层生成模型的机器学习方法已成为生成结构合奏的有效替代方法。但是，当训练数据中缺乏建模序列和构象时，此类方法当前的可传递性有限。在这里，我们开发了一种新型的生成模型，该模型可实现固有无序蛋白质集合的高水平可传递性。该方法称为IDPSAM，是基于变压器神经网络的潜在扩散模型。它结合了自动编码器，以学习蛋白质几何形状的表示和扩散模型，以在编码空间中采样新型构象。iDPSAM在使用Absinth隐式溶剂模型进行的大型模拟蛋白质区域的模拟数据集上进行了训练。由于其神经网络的表现力及其训练稳定性，Idpsam忠实地捕获了测试序列的3D结构集合，在培训集中没有相似之处。我们的研究还证明了从数据集中产生完全构象合奏的潜力，并强调了训练集大小对概括的重要性。我们认为，IDPSAM通过机器学习代表了可转移蛋白质集合建模的重大进展。
从水果蜡开花的组装，无序的结构颜色
许多视觉引导的节水剂具有高度适应蓝色灵敏度的眼睛，这使得蓝色有色水果并不更常见，这也许令人惊讶。但是，有些水果是蓝色的，即使它们不包含蓝色颜料。我们研究了带有蜡盛开的深色色素水果，例如蓝莓，李子和杜松锥，发现结构性颜色机制是其外观负责的。色度蓝色的硫酸反射率是由随机布置的非球形散射器与光的相互作用产生的。我们通过重结晶的蜡绽放来重现实验室中的结构颜色，从而使其可以自组装产生蓝色外观。我们证明，蓝色水果和结构上有色水果不受蓝色亚细胞结构或色素的约束。此外，尽管形态多种多样，但趋同的光学特性仍在整个系统发育范围内出现。层状蜡是未来生物工程工具箱的要素，可持续且具有生物相容性，自组装，自我清洁和自我修复的光学生物材料。
通过机器学习对无序机械超材料的自原子发现
跨数长度规模的构建材料设计在其自然体积状态下不存在异常的机械响应。然而，当降低到原子或微粒水平时，所谓的机械超材料在很大程度上尚未探索，并且通常从其粗分辨率中掉出了订购的模式设计空间。Here, combining high-throughput molecular dynamics (MD) simulations and machine learning (ML) strategies, some intriguing atomistic families of disordered mechanical metamaterials are discovered, as fabricated by melt quenching and exemplified herein by lightweight-yet-stiffcellular materials featuring a theoretical limit of linear stiffness–density scaling, whose structural disorder—rather than顺序 - 是减少缩放指数的关键，并且仅由粘结相互作用及其方向性控制，这些相互作用及其方向性可以通过实验来实现灵活的可调性。重要的是，力场景观中的系统导航表明，在方向性和非方向键之间（例如共价键和离子键）之间，适度的键方向性最有可能促进多面体，拉伸伸展的结构的无序堆积，负责促进伸展的结构。这项工作先驱者是一种最初的原子方案，以设计机械超材料的格式化，以在主张原子质的原子质和可能对常规上尺度上的原子质上仿制的原子质中，在利用结构障碍方面取消了一个未开发的场合。
通过高级表征探索无序岩盐电池正极材料的特性
由于阳离子无序金属氧化物限制了锂离子的扩散，导致其电化学性能较差，因此早期研究较少重视阳离子无序金属氧化物作为锂离子电池正极材料的研究。然而，一种新的无序岩盐 (DRX) 结构材料 Li 1.211 Mo 0.467 Cr 0.3 O 2 的发现，其在 0.05 C 时具有 > 260 mAh g − 1 的高容量，为这一新兴领域开辟了新的研究前景，并确立了 DRX 材料作为一种有前途的替代品的地位，与目前广泛使用的层状正极材料相比，它具有更广泛的过渡金属元素选择。DRX 材料的一些主要障碍包括阻碍锂离子扩散的𝜸-LiFeO 2 型阳离子短程有序性、不可逆氧损失和过渡金属溶解，这些也对适当的表征技术提出了挑战。人们已经采用了多种性能优化策略，包括氟掺入、高熵改性和表面涂层。本评论文章重点介绍表征技术的进步，以揭示锂离子扩散和DRX正极材料降解的潜在机制，以解决上述挑战，并为未来对此类材料的研究提供启发。