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全国关于凝结进展的最新进展会议...
Important Deadlines: Registration Fee: ▪ Artificial Intelligence and Machine Learnings ▪ Quantum Computing ▪ Quantum Many Body Systems ▪ Topological Phases of Matter ▪ Strongly Correlated Systems ▪ Lattice Models and Electronic Structure Calculations ▪ Two Dimensional (2D) Materials ▪ Disordered Systems ▪ Magnetism and Superconductivity ▪ Electronics, Spintronics, Optoelectronics, Sensors and Actuators Devices ▪超冷原子系统▪液晶▪光谱技术▪纳米和功能材料▪可再生能源（生产，存储和应用）
通过混合仿生从头预测分子设计加速 ELP 基材料的工程设计
受自然启发而设计高性能蛋白质材料的努力主要集中在改变自然发生的序列以赋予所需的功能，而从头设计则明显落后，需要非常规的创新方法。在这里，使用部分无序的弹性蛋白样多肽 (ELP) 作为初始构建块，这项工作表明，可以通过混合仿生设计加速蛋白质材料的从头工程，这项工作通过整合计算建模、深度神经网络和重组 DNA 技术实现了这一点。这种可推广的方法涉及整合一系列具有 𝜶 螺旋构象的从头设计序列，并将它们遗传编码为受生物启发的内在无序重复基序。新的 ELP 变体保持结构构象，并在体外表现出可调节的非热平衡超分子自组装和相行为。这项工作说明了预测的分子设计在结构和功能材料中的有效转化。所提出的方法可应用于广泛的部分无序生物大分子，并可能为发现新的结构蛋白铺平道路。
自旋模型的机器学习研究
随着机器学习的最新发展，Carrasquilla 和 Melko 提出了一种与研究自旋模型的传统方法相补充的范式。作为研究宏观物理量的热平均值的替代方法，他们使用自旋配置通过机器学习对相变的无序相和有序相进行分类。我们扩展并概括了这种方法。我们专注于长程关联函数的配置而不是自旋配置本身，这使我们能够对多组分系统和具有向量序参数的系统提供相同的处理。我们使用相同的技术分析了 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 转变，以将三个相分类为：无序相、BKT 相和有序相。我们还使用不同模型的训练数据对模型进行了分类。
通过连贯控制的光定位动力学
这项研究研究了Lyapunov的传播，吸收和结构障碍之间的动态关系，以利用光子晶体中的定位现象。我们研究系统的系统，其中一个双层引入障碍的重分索引的随机变化，而缺陷层具有与λ型原子的不均匀掺杂，并且可以使有效的折射指数的相干调节。相干控制允许在无序方案中积极调整吸收，Lyapunov指数和定位特征。在吸收和lyapunov spec中，对于带隙和带缘频率观察到了显着的对比，突出了不同的定位行为。这些发现提高了对无序系统中光 - 物质相互作用和现场定位的理解，为定制的光子设备提供了途径。
低肌肉质量指数与拉丁美洲人群中的2型糖尿病风险有关：横断面研究
简介：大约3200万美国人患有2型糖尿病，这一数字继续增长。在某些亚组中观察到较高的患病率，包括边缘化的种族/族裔成员以及无序社区的居民（即那些垃圾和故意破坏的人）。与非西班牙裔白人相比，在无序社区中边缘化的种族/族裔群体对边缘化的种族/族裔群体的代表性不成比例。这些邻里差异可能会部分导致健康差异，因为邻里障碍的迹象通常与从社区的普遍退出有关，从而最大程度地减少了身体和社会参与的机会。然而，研究表明，在邻里障碍的报告率以及邻里障碍被解释为对健康和福祉构成威胁的程度上，种族/族裔群体之间的变异性。
![Ph.D.入学手册[2024年7月]Ph.D.入学手册[2024年7月]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d4b1dfe19ede19e6d2f134680a89e16ff9aea8a0.webp)
Ph.D.入学手册[2024年7月]Ph.D.入学手册[2024年7月]
通过体外和计算机方法探索疾病的分子机制：抗微生物抗性，神经退行性疾病，在人类疾病中固有无序蛋白质的蛋白质，重点是癌症，小分子配体筛查，微生物筛查，微生物基因组学和生物分量学习
piovesan damian
div> damiano piovesan damiano.piovesan@unipd.it orcid：0000-0001-8210-2390当前职位：帕多亚大学生物化学副教授（BIOS-07/A），帕多亚大学（自2022年以来）教育：Ph.D.。博洛尼亚大学生物技术，药理学和毒理学博士学位（2013）博洛尼亚大学生物信息学（2009年）B.Sc.博洛尼亚大学生物技术学院（2007）先前职位：帕多亚大学助理教授（2019-2022）帕多亚大学博士后研究员（2015-2019）博士学位。学生，博洛尼亚大学（2009-2013）研究兴趣：生物信息学，计算生物学，蛋白质本质上无序的蛋白质，机器学习，蛋白质功能注释核心竞争力：结构性生物信息和计算分析蛋白质的蛋白质开发的蛋白质开发方法，用于预测蛋白质特征和培训蛋白质的培训的方法，以实验性数据的培训，以实验性的研究：研究蛋白质的培训和标准化的培训，以实验性数据的研究：用于研究的培训，以实验性的研究：用于研究的培养基：结构生物信息学，生物数据分析奖和荣誉：CAFA 2019蛋白质功能预测挑战在生物化学（2021-2032）中排名第二。
手性旋转纹理中的无定形铁 - germanium厚膜
抽象的拓扑孤立场（例如磁性和极性天空）被设想为革新微电子。这些配置已在具有全局反转对称性破坏的固态材料中稳定，该材料将磁性材料转化为称为dzyaloshinskii – Moriya Interaction（DMI）的矢量自旋交换（DMI），以及旋转手学选择和同型溶质词。这项工作报告了3D手性旋转纹理的实验证据，例如螺旋旋转和具有不同手性和拓扑电荷的天空矩阵，在无定形的Fe – Ge厚膜中稳定。这些结果表明，具有随机DMI的结构和化学无序的材料可以类似于具有SIMI磁性特性，力矩和状态的反转对称破碎系统。无序的系统与具有全球反转对称性的系统通过其退化的旋转心脏破裂的区别，可以在RE Manence时形成各向同性和各向异性拓扑纹理，同时在材料合成，伏特，伏特，应变和菌株操纵方面具有更大的灵活性。