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在人羊水中发现的化学物质的混合物破坏了爪蟾
摘要：甲状腺激素（Th）对于正常的脑发育，影响神经细胞分化，迁移和突触发生至关重要。在环境中发现了多种内分泌中断化学物质（EDC），这引起了人们对它们对TH信号的潜在影响以及对神经发育和行为的影响的关注。虽然大多数对EDC的研究都研究了单个化学物质的影响，但人类健康可能会受到化学物质混合物的不利影响。EDC暴露对人类健康的潜在后果是深远的，包括免疫功能，生殖健康和神经系统发展的问题。我们假设胚胎暴露于化学物质的混合物（含有酚，邻苯二甲酸盐，农药，重金属和含氟氧化，多氯化和多溴化合物）中，如在人羊膜流体中通常发现的，可能会导致大脑发育的改变。我们评估了其对两栖动物模型（Xenopus laevis）对甲状腺破坏高度敏感的影响。将受精卵暴露于TH（甲状腺素，T 4 10 nm）或羊膜混合物（在实际浓度下），直到达到NF47期，我们在其中使用RT-QPCR和RNA测序分析了thep tadpoles的基因表达。结果表明，尽管存在Th依赖性基因的某些重叠，但T 4和混合物具有不同的基因特征。免疫组织化学显示，在T 4处理的动物的大脑中增殖增加，而羊膜混合物没有观察到差异。此外，我们证明了t端的运动能力减少，以响应T 4和混合物暴露。由于组成混合物的各个化学物质被认为是安全的，因此这些结果突出了检查混合物以改善风险评估的影响的重要性。
基于DNA的福克罗诺探针，用于单次单独...
摘要：组织培养物，尤其是脑器官的分析，进行了高度的协调，测量和监测。我们已经开发了一个自动化的研究平台，使独立设备能够实现以反馈驱动的细胞培养研究实现协作目标。由物联网（IoT）体系结构统一，我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间进行连续的，交流的互动，从而实现了对体外生物学实验的准时控制。该框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官并监测其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，该腔室附着在商业微电极阵列上，用于电生理监测。使用可编程的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了抽吸培养基的计算机视觉量估计，达到了高精度，并使用了反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过比较手动和自动化方案的7天研究对系统进行了为期7天的研究。自动化的实验样品在整个实验过程中保持了强大的神经活性，与对照样品相当。自动化系统启用了每小时的电生理记录，该记录揭示了在每天一次的录音中未观察到神经元发射率的巨大时间变化。
跟踪CO 2使用地质学和流体包容定量分析
在石化沉积盆地中，CO 2与碳氢化合物之间的相互作用对碳氢化合物的产生和积累产生了显着影响。这项研究的重点是Huangqiao石油和天然气储层，该储藏室以在中国拥有最大的CO 2储备而闻名。在裂缝，碳和氧同位素分析中，方解石静脉的同位素同位素的同位素日期以及稀土元素（REE）分析用于阐明研究区域中无机和有机流体的年代学和起源。岩石学观测表明，存在各种流体夹杂物的成分，包括气态CO 2，气态CH 4，CH 4 -CO 2混合物和碳氢化合物流体。此外，通过拉曼定量测量和热力学模拟，计算了CH 4和CO 2轴承流体夹杂物的密度，成分，压力和温度特征。基于流体夹杂物和U – PB年代的捕集条件，确定了两个碳氢化合物充电的阶段：一个早期夏普阶段（大约200-185 MA），其特征是中期油和CH 4和早期始新世阶段（大约为61-41 mA），标有高成熟度和CH 4。co 2的积累事件分为两个阶段：在始新世早期（大约59-39 ma）期间高密度CO 2流体活性，而低密度CO 2流体活性则在第三级期期间（大约23-4 mA）。此外，深层流体流入储层导致水热改变，这是由异常高的均质化温度和玻璃体反射率所证明的。CO 2对原油具有提取作用，其较晚进入主要导致清除较轻的组件，尤其是CH 4。当高温水热CO 2进入油储油罐时，它会加速原油的开裂并改变液体的成分。这个热事件还加快了源岩的热演化，从而在整个储层的开发过程中导致提取，热解和气体位移。这项研究提出了一种全面的方法，用于定量研究这种性质的石化盆地的地质流体。
通过ID-LC-MS/MS开发候选参考测量程序，以用于脑脊液（CSF）中的总TAU蛋白质测量
目标：在临床上，tau蛋白测量通常依赖于免疫测定（IAS），其主要缺点是由于选择性和/或校准而缺乏因选择性和/或校准而导致的结果可比性。这强调了建立总TAU（T-TAU）测量的可追溯性链的重要性。这项工作的目的是为脑脊液（CSF）中T-TAU的绝对定量开发一个高阶候选参考测量程序（RMP）。方法：为了校准候选RMP并建立对SI单元的计量可营养性，采购了由高度纯化的重组蛋白组成的主要校准器。通过液相色谱和高分辨率质谱法（LC-HRM）评估其纯度，溶液中的蛋白质质量分数通过氨基酸分析（AAA）认证。获得了同位素标记的同位标记的同位素，以通过同位素稀释质谱法（IDM）在CSF中进行T-TAU绝对量化的候选RMP。校准混合物和质量控制（QC）材料是重量制备的，并进行了与CSF样品相同的制备工作流，然后进行
单个酶的功能分析，将可编程分子电路与液滴基微流体
对单分子水平的蛋白质的分析发现了在合奏平均技术中掩盖的异质行为。传统上，酶的数字定量涉及通过促荧光底物的转化将单个分子划分为微室的单分子的观察和计数。基于线性信号扩增的策略仅限于几种酶，其周转率足够高。在这里我们表明，通过将指数分子放大器的敏感性与DNA-酶电路的模块化和液滴读数结合，允许在单分子水平上特异性检测几乎任何D（R）NA与NA相关的酶促活性。该策略（表示为数字PUMA）已通过十几种不同的酶进行了验证，其中包括许多催化速率缓慢的酶，并降低到Pyogenes cas9的明显单周转极限。数字计数独特地产生绝对摩尔定量，并在所有经过测试的商业制剂中揭示了很大一部分非活性催化剂。通过实时监测单个酶分子的扩增反应，我们还提取了催化剂种群中活性的分布，从而揭示了各种应力下的替代失活途径。我们的方法极大地扩大了可以从单分子分辨率下的定量和功能分析中受益的酶的数量。我们预计数字puma将作为一种多功能框架，用于在诊断或生物技术应用中进行准确的酶定量。这些数字测定也可以用于研究蛋白质功能异质性的起源。
评估几乎没有分层的氧化石墨烯纳米复合材料，以改善高压高温井中的水性钻井液
对于解决地热井中HPHT条件引起的钻井问题的可能性，需要进行热稳定的地热钻泥系统的发展。这是由于高温对HPHT条件下泥流体的降解影响而发生的。挑战在于设计一种可以承受高压，高温（HPHT）条件的合适钻孔液。本研究旨在提供既便宜又环保的新添加。在应用于HPHT钻井环境时，添加剂有可能匹配或超过现有添加剂的性能。几层石墨烯（FLRGO）是通过根据Hummer方法制备的氧化石墨烯获得的。然后，还用两种类型的纳米颗粒装饰了还原的石墨烯表面，以通过简单的溶液混合技术获取两种不同组合物的纳米复合材料。使用氮化硼（BN）纳米颗粒制备了第一个石墨烯纳米复合材料（RGB），其比率不同，以产生三组从1到3。使用氮化钛（TIN）纳米颗粒获得了第二个（RGBT），其百分比不同，以产生六组从1捐赠至6。The prepared reduced graphene oxide along with its nitrides nanocomposites were intensively investigated using several characterization techniques including scanning electron microscope (SEM), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), Fourier transfer infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD), and thermal gravimetric analysis (TGA).因此，0.2、0.6和1 wt。在高温和压力下（230°C，17000 psi）到（80°C，2000 psi），研究对纳米复合材料均研究了如何影响水基钻孔液的流变学和过滤特性。％用作泥样样品的添加剂，并相对于参考泥浆进行了评估。的结果强调，在温度和压力升高时，带有60％石墨烯的RGBT样品，参考样品塑料粘度，20％硝酸硼和20％氮化钛的含量增强了10％至59％，17％至17％至61％至61％至61％和20％至67％（0.2 wt％），（0.2 wt％），浓度（0.6 wt），（0.6 wt tostive）和（0.6 wt t t t t t t t。同样，产量点分别提高了44％至88％，49％至88％和50％至89％。两种纳米复合材料在HPHT条件下均显着降低了滤液损失。这些发现表明，发达的纳米增强钻孔液可以抵抗高级钻孔操作中遇到的严重条件，并在较高温度下具有更好的热稳定性。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
再现微生物和流体流
微生物种群的生长和进化通常会受到空间周期环境中流体流的对流，对海洋生态学，木板的多样性和固定时间的空间种群遗传学产生了直接的影响。我们回顾了在两种受液体流动的竞争遗传微生物菌株的简化环境中，在理解这个丰富问题的情况下取得的最新进展。我们首先回顾了对液体底物的微生物范围扩展实验，然后继续讨论拮抗作用，即两个杀手微生物菌株，每种毒素分泌的毒素会阻碍其竞争者的生长（竞争性排斥），无论是在有或没有平稳流体的情况下。揭示了遗传线张力的存在的最新实验。耦合反应扩散方程，包括由二维中由特征流动基序组成的简单稳定细胞流对流的对流，揭示了局部流动剪切和可压缩性效应如何与选择性优势相互作用，从而对空间分支群体中的遗传竞争产生巨大影响。我们分析了包括来源，水槽，涡流和鞍座在内的各种一维和2D流量的几何形状，并显示了遗传界面动力学的简单分析模型如何使用来阐明核滴的成核，共存和流动驱动的遗传下降不稳定性。
从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征
颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体G.B.汤普森1,2*，J。Lee1*，K.M。Kamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。 Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduKamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduHarley 1,2,3 1 Dept.化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C.哈雷部of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.edu