摘要 使用简化的分层理论、通道模型实验和近陆架边缘系泊的观测诊断来研究内潮在驱动大陆坡示踪物输送中的作用。内潮的影响可以用斯托克斯漂移来解释,斯托克斯漂移分为两个不同的分量:一个由层厚度和速度的协方差驱动的弹丸分量,以及一个由速度跟随界面运动驱动的剪切分量。对于三层海洋,在模型实验和观测中,内潮的向岸传播驱动斯托克斯输送,该输送在表面和底层向岸,在跃层向离岸。这种反转结构是由于弹丸分量在边界附近占主导地位,而剪切分量在跃层占主导地位。在观测诊断中,斯托克斯输送不会被欧拉输送抵消,欧拉输送主要沿着测深轮廓线方向。如果大陆架上有示踪剂汇,则内潮的斯托克斯漂移会提供系统性的大陆架示踪剂输送,这些示踪剂汇在表面层或底层中携带。相反,如果大陆架上有示踪剂源,并且大陆架示踪剂羽流预计会沿着跃层被带到海上,则示踪剂输送会导向海上。内潮导致的示踪剂输送被诊断为热量、盐和硝酸盐。深度积分硝酸盐通量被导向大陆架,为富饶的大陆架海提供营养物质。
o -glcnacylation被认为在阿尔茨海默氏病中的tau病理发展中起作用,因为它可以调节Tau的聚集倾向。o -Glcnacylation由2种酶调节:O -GlCNAC转移酶和O- Glcnacase(OGA)。开发宠物示踪剂将是开发OGA治疗性小分子抑制剂的必要工具,从而实现靶向参与和剂量选择的临床测试。方法:筛选小分子化合物的集合,以抑制活性和与OGA的高度结合,以及有利的宠物示踪剂(多药耐药蛋白1 ef toplip of,中枢神经系统宠物系统宠物系统宠物多组合表的优化)等)。选择了两种具有较高属性的铅化合物,并且选择了OGA的选择性,以进一步实现,包括使用放射性访问结合测定法与组织匀浆的OGA结合。使用大鼠未标记化合物的微剂量方法建立了体内药代动力学。在带有11个标记化合物的啮齿动物和非人类培养物(NHP)中进行了体内成像研究。结果:两个选定的候选者Bio-735和Bio-578在体外显示出有希望的属性。用Tritium进行放射性标记后,[3 H] Bio-735和[3 H] Bio-578在啮齿动物脑匀浆中结合的结合分别表现出0.6和2.3nm的解离结合体。的结合被同源化合物和硫代thiamet G抑制了浓度,这是一种良好的特征和结构上多样的OGA抑制剂。成像研究表明,在非二型活性化合物存在下,这两种示踪剂在大脑中都具有很高的吸收,并且抑制了与OGA的结合。然而,只有BIO-578在具有11 c标记分子的PET研究的时间范围内显示出可逆的结合动力学,以使用动力学建模来实现定量。示踪剂摄取的植物与10 mg/kg的阻塞剂量结合在一起。铅化合物BIO-578在啮齿动物和人类后脑组织中对OGA的高度和选择性表现出很高的选择性,从而在NHP中进行了进一步的测试。NHP PET成像研究表明,示踪剂具有出色的脑动力学,并完全抑制了硫胺素G的特定结合。这些结果表明,示踪剂[11 C] Bio-578非常适合在人类中进一步表征。
摘要由于其高生产成本高的特异性刚度和强度,短纤维增强塑料(SFRP)取代了越来越常见的材料,例如技术设备中的钢或铝。即使SFRP在宏观水平上均匀地作为材料起作用,由于纤维形态(方向,长度和体积含量),在微观水平上形成各向异性。结果,由SFRP制成的组件在焊接线处具有较低的强度和刚度,或者厚度的差异可能导致组件故障。因此,SFRP中纤维形态的知识对于组件设计至关重要。确定纤维形态的一种方法是计算机断层扫描(CT)。由于几微米(〜7-20 µm)的纤维直径较小,因此由于必要的高放大倍率,层析成像的视野降低了。因此,标准CT系统只能用于检查具有较大体积的组件的成分和纤维形态的代表性,破坏性的样品,不能非破坏性地分析。在这项工作中,研究了一种方法,其中将少量衰减的示踪剂纤维添加到塑料中的增强纤维中,从而增加了对比度与噪声比率。这允许减少几何放大倍率,并可以实现更大的视野。
Brain/MINDS 数据门户已经启动,用于共享 Brain/MINDS 项目中产生的数据和知识。该门户旨在为公众提供综合知识,并为开放研究和合作提供原始数据。
隔室建模是定量动态PET数据的标准方法:它提供了目标组织中radiotracer动力学的数学描述,这是随着时间时间等离子体中示踪剂浓度的函数。等离子体示踪活动通常定义模型的输入函数,而模型参数描述了示踪剂动力学(Bertoldo等,2014)。在TSPO PET示踪剂的情况下,使用最广泛的动力学模型由两个可逆隔室组成,由4速率常数(即K 1,K 2,K 3,K 4; Turkheimer等,2015; Wimberley等人,Wimberley等,2021; 2021; 2021;图1A),CAILS canizz consectize等人(aizz)。如果已知输入,则可以通过将模型拟合到测量的时间活动曲线(TAC)来估计模型参数。然后将模型参数组合在一起以量化感兴趣的指标,例如分布量(V t,; Innis等,2007),在TSPO PET研究中广泛使用了TSPO密度的代理(Rizzo等人,2014年; Marques等,2014; Marques等,20211)。
非平衡浴中示踪物扩散的一般问题在从细胞水平到地理长度尺度的广泛系统中都很重要。在本文中,我们重新讨论了这种系统的典型示例:一组小的被动颗粒浸没在无相互作用的偶极微游泳体的稀悬浮液中,这些微游泳体代表细菌或藻类。特别是,我们考虑了由于微游泳体流场对示踪物的持续平流而导致的热(布朗)扩散和流体动力学(主动)扩散之间的相互作用。以前,有人认为,即使是适量的布朗扩散也足以显著减少示踪物平流的持续时间,从而导致有效主动扩散系数 DA 的值与非布朗情况相比显著降低。在这里,我们通过大规模模拟和动力学理论表明,这种影响实际上只对那些实际上保持静止但仍搅动周围流体的微型游泳器(即所谓的振动器)具有实际意义。相比之下,对于生物微型游泳器悬浮液中相关的中等和高游泳速度值,布朗运动对 DA 的影响可以忽略不计,导致微型游泳器的平流和布朗运动的影响具有累加性。这一结论与文献中的先前结果形成对比,并鼓励重新解释最近对细菌悬浮液中不同大小的示踪颗粒的 DA 的实验测量。
通过将惰性示踪粒子 (TP) 嵌入生长中的多细胞球体,可以测量癌细胞 (CC) 上的局部应力。为了使该技术有效,必须阐明 TP 动力学对 CC 的未知影响,以确保 TP 不会大幅改变 CC 上的局部应力。我们利用理论和模拟表明,由 CC 增殖和凋亡产生的自生 (主动) 力使 TP 的动力学远离平衡。在小于 CC 分裂时间的时间尺度上,TP 表现出亚扩散动力学(均方位移 ∆ TP ( t ) ∼ t β TP,β TP < 1),类似于玻璃形成系统。令人惊讶的是,在长期极限下,由于长时间持续定向运动,TP 的运动具有超扩散性(∆ TP ( t ) ∼ t α TP,其中 α TP > 2)。相比之下,CC 的增殖使其运动随机化,导致超扩散行为,α CC 超过 1。最重要的是,α CC 不会受到 TP 的显著影响。我们的预测可以使用体外成像方法来测试,其中可以跟踪 TP 和 CC 的运动。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
进行了这项描述性调查研究,以追踪菲律宾北部伊洛伊洛州立大学校园北部伊洛伊洛州立大学校园信息技术学士学位的毕业生,菲律宾,菲律宾,从2018年批次2022。采用了分层的随机抽样技术来按毕业批次将受访者分组。使用了Ched Tracer研究问卷,编码为Google™表单,并通过在线调查进行分发。在356名毕业生中,有235名受访者同意参加这项研究。使用频率计数,总和和百分比来描述数据。的调查结果表明,达到了66.01%的就业率,20.00%获得了CMO 53中定义的初级和次要职位,2015年。但是,可以指出的是,本课程中提供的各种课程的相关性为77.42%,适用于受访者当前的工作。更重要的是,确实值得注意的是,在一个月至六个月之间找到第一份工作的44.13%的等待期确实很值得注意,这表明这些毕业生具有导致就业的能力水平。主管提供了积极的反馈,这些主管缩小了BSIT毕业生的IT能力,知识态度,技术知识和积极的态度。
摘要:功率转换效率(PCE)是评估太阳能电池的输出特性的主要参数。抗反射涂层(ARC)起着抑制太阳能电池表面的光损失的作用,从而增强了PCE。本文研究了晶体硅(C-SI)太阳能电池上双层抗反射涂层(DLARC)的不同材料。使用PV Lighthouse软件的晶圆射线示踪剂完成模拟硅太阳能电池的总体过程方法。检查了具有不同类型的双层的五个光捕获(LT)方案。c-Si的最大电势光电密度(J MAX)用ARC显示出比参考c-Si(无弧)的J max的改善。lt方案II:SIO 2 /TIO 2产生J Max的最大值,其中该值为42.20 mA /cm 2。这表明方案II具有最高的J MAX增强功能,值为10.01%。这一发现意味着DLARC适用于减少光损失,因此有效地提高了太阳能电池的性能。关键字:光伏,太阳能电池,抗反射涂层,光捕获,射线跟踪1。简介