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聚吡咯/铁基复合材料的制备及其应用
摘要：多吡咯（PPY）是一种廉价的导电聚合物，具有有效的存储容量，但其有限的溶解度限制了其生产和应用。因此，为了扩大其应用范围，多功能PPY复合材料的设计和研究引起了极大的关注。PPY/铁基复合材料是通过水热方法，聚合方法和一锅方法等方法制备的。有关PPY/铁复合材料的应用的研究主要集中在电容器，电磁波吸收材料，吸附剂，传感器，药物和催化剂等领域。，它们在超级电容器的电极材料，电磁波的吸收，重金属离子的吸附以及催化降解，展示广泛的应用前景中表现出色。随着制备技术的持续发展和应用领域的进一步扩展，PPY/基于铁的复合材料有望在更多领域中发挥重要作用。关键字：polypyrrole;准备方法；复合材料；应用区域
靶向致病性低聚物：
本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的前瞻性陈述。本演讲中包含的所有陈述，除了与当前事实或当前情况有关的历史事实或陈述的陈述以外，包括但不限于包括Zervimesine在内的产品候选者，也称为Zervimesine，以及任何预期或隐含的收益或结果，包括我们对Zervimesine的最初临床结果以及我们在包括我们的临床范围内的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，我们的临床计划，包括我们的临床范围，包括我们的临床范围，包括我们的临床临床范围，监管计划，对潜在患者人群的期望，对我们的专利组合的期望以及我们预期的现金跑道是前瞻性的陈述。这些陈述，包括与我们临床试验的时间和预期结果有关的陈述，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果，绩效或成就与前瞻性陈述所表达的任何未来结果，表现或成就具有实质性不同。在某些情况下，您可以通过诸如“可能”，“可能”，“意志”，“应该”，“期望”，“计划”，“目标”，“ seek”，“预期”，“预期”，“目标”，“目标”，“目标”，“目标”，“项目”，“相信”，“相信”，“估计”，“估计”，“否定”，“或其他类似”，“”或“否定”，“”或“ torys”，“”或“否定”，这些风险并不详尽，我们面临已知和未知风险。您不应依靠这些前瞻性陈述作为未来事件的预测。我们将这些前瞻性陈述基于我们当前关于未来事件和财务趋势的预期和预测，我们认为我们可能会影响我们的业务，财务状况和经营业绩。这些前瞻性陈述仅在本演讲之日起说明，并且受到许多风险，不确定性和假设的约束，其中一些无法预测或量化，其中一些超出了我们的控制。可能无法实现或发生在我们前瞻性陈述中所反映的事件和情况，实际结果可能与前瞻性陈述中预测的结果有实质性的差异。此外，我们在动态的行业和经济中运作。新的风险因素和不确定性可能会不时出现，管理层无法预测我们可能面临的所有风险因素和不确定性。除了适用法律要求外，我们不打算公开更新或修改本文中包含的任何前瞻性陈述，无论是由于任何新信息，未来事件，无法正常改变情况。可能导致实际结果与当前期望有重大差异的因素包括但不限于以下因素：我们通过开发活动，临床前研究和临床试验以及与此相关的成本成功推动我们当前和未来的产品候选者的能力；初步数据，临床前研究和较早临床试验结果固有的不确定性可预测早期或晚期临床试验的结果；监管申请和批准的时机，范围和可能性，包括我们候选产品的监管部门批准；竞争，我们确保新（并保留现有）赠款资金的能力，我们的增长和管理增长，维持与供应商的关系并保留我们的管理和关键员工的能力；适用法律或法规的变化；我们可能会受到其他经济，商业或竞争因素的不利影响，包括持续的经济不确定性的可能性；我们对支出和盈利能力的估计；我们竞争的市场的发展；我们实施战略计划并继续创新现有产品的能力；我们捍卫知识产权的能力；持续的全球和地区冲突的影响； COVID-19大流行对我们的业务，供应链和劳动力的影响；以及在www.sec.gov上向美国证券交易委员会提交的年度和季度报告的“风险因素和季度报告的“风险因素”部分中，更全面描述了风险和不确定性。
文化遗产保护的新的可持续聚合物和低聚物
石墨烯尚未被视为这些应用的理想电极材料。在当代研究中，人们普遍承认，将缺陷引入石墨烯的结晶晶格是一种有效的策略，可以增强这种出色的碳同质同种异体的HET活性。7,8尽管确切的潜在机制仍然是正在进行的侵犯的主题，但通常认为缺陷工程（表示缺陷的精确和定量调节）可能会破坏高度离域的p-互共轭系统。这种破坏反过来导致在费米水平附近的状态（DOS）的局部电子密度增加，从而增强了石墨烯在催化过程中的反应性。9 - 11缺陷工程中的一个著名大道需要增加石墨烯中的内在缺陷，包括边缘站点，空缺，孔和拓扑缺陷。这些内在缺陷因其增加活性位点的密度的潜力而被认可，从而提高了石墨烯的HET活性。12到达这一目标，已经提出了各种策略，包括通过微型加工制造石墨烯纳米纤维13,14和磨球15以及多环状芳族烃的化学合成。16 - 18更重要的是，通过诸如电子束蚀刻，19氧化蚀刻，20和血浆处理等方法，在石墨烯晶格上的空缺或孔的创建，21,22
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
增强MyD88低聚是IBDV VP2诱导炎症反应
炎症反应是对防御病原体的先天免疫力的重要组成部分。传染性囊泡疾病（IBD）是鸡最重要的免疫植物疾病，是由传染性囊泡病毒（IBDV）引起的。急性炎症是IBD的典型致病过程，但是，基本机制尚不清楚。在这里，我们报告IBDV在体内和体外诱导明显的炎症反应。此外，病毒VP2被确定为重要的炎症刺激。可以观察到IBDV VP2可以激活NF-κB信号通路，然后增加IL-1β的产生。详细说，IBDV VP2与髓样分化的主要反应基因88（MyD88）相互作用，增强了MyD88的低聚和MyD88复合物的组装，这是导致NF-κB信号激活和IL-1β产生的一个重要元素。更有意义地，残基253/284的病毒VP2通过调节VP2和MYD88之间的动作强度以及以下MYD88-NF-κB-κB-IL-1β信号通路，通过调节VP2和MYD88之间的相互作用强度，参与IBDV诱导的炎症反应。这项研究揭示了一种触发IBDV感染期间炎症的分子机制，这对于更深入地了解IBDV的致病机制具有重要意义。
用于药物低偏差评估的层次聚类分割......
摘要 — 药物-靶标相互作用 (DTI) 预测在药物发现和化学基因组学研究中非常重要。机器学习，尤其是深度学习，在过去几年中极大地推动了这一领域的发展。然而，学术论文中报告的性能与实际药物发现环境中的性能之间存在显著差距，例如基于随机分割的评估策略在估计现实环境中的预测性能时往往过于乐观。这种性能差距主要是由于实验数据集中隐藏的数据偏差和不适当的数据分割。在本文中，我们构建了一个低偏差 DTI 数据集，并研究了更具挑战性的数据分割策略，以改进现实设置的性能评估。具体而言，我们研究了流行的 DTI 数据集 BindingDB 中的数据偏差，并使用五种不同的数据分割策略重新评估了三种最先进的深度学习模型的预测性能：随机分割、冷药分割、支架分割和两种基于层次聚类的分割。此外，我们全面检查了六个性能指标。我们的实验结果证实了流行的随机分割的过度乐观，并表明基于层次聚类的分割更具挑战性，并且可以在现实世界的 DTI 预测设置中提供对模型通用性的更有用的评估。索引术语——药物-靶标相互作用、数据偏差、数据分割策略、性能评估
合成 FLS2 受体低聚物增强植物先天免疫力
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 1 月 28 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634983 doi：bioRxiv 预印本
用于高度特异性检测α-突触核蛋白有毒低聚物
神经退行性疾病是全球残疾的主要原因，帕金森氏病（PD）是增长最快的神经系统疾病。在2019年，全球估计表明，有超过850万人患有PD的人。与衰老紧密相连，预计到2040年将翻一番，对整个公共卫生系统和社会造成了很大的压力（https://www.who.int/news-news-roos-rooo m/fact-seets/fact-sheets/fact-sheets/delets/parkinson-disease）。迄今为止，没有血液检查，脑扫描或其他测定方法可以用作PD的确定诊断测试，目前的诊断方法主要依赖于运动症状和神经影像学的专家临床评估[1]。不幸的是，到诊断时，该疾病已经发展到一个相对先进的阶段，在本质中，大约60％的多巴胺能神经元在不可逆地丢失。在此阶段，延迟疾病进展可能为时已晚。因此，迫切需要在早期阶段检测PD的正交分子诊断方法。pd在病理上以蛋白质聚集体在受影响的神经元中的积累，主要由α-突触核蛋白（αS）组成[2，3]。αS的低聚物，而不是神经淀粉样蛋白包含物，被认为是毒性获得的实际致病罪魁祸首，改变了细胞骨架结构，膜通透性，膜流入，钙涌入，活性氧，活性氧，突触触发和神经元兴奋性[4，5]。这导致了与可溶性单体αs不良的交叉反应，这在CSF中的确更为丰富[4，14，15]。有证据表明，与非PD对照相比，PD患者的脑脊液（CSF）中αS低聚物的升高升高，表明它们在该生物FLUID中的水平可以用作PD的生物标志物，为诊断提供了机会[6-8]。然而，我们缺乏对αs低聚物结构的知识，以及它们的短暂性，异位和动态性质，使他们的跟踪和定量成为一项具有挑战性的任务。αs的抗体的产生和使用已成为首选选项，作为诊断和治疗目的的特定元素，例如抑制蛋白质聚集[9]。因此，在早期研究中，CSF中的αS聚集体和其他生物学流体（如血浆或血清）的检测依赖于诸如ELISA [10-12]或CLIA [13]等免疫测定的检测，其抗体通常针对αs s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s。因此，这种方法显示出很大的可变性和有限的可靠性[16]。还采用了一些其他已建立的技术来检测有毒的低聚物，例如免疫组织化学，接近连接测定，基于Luminex的测定法，这也需要抗体[17，18]。同样，最近的策略同样依赖于将可用的抗体纳入具有不同感应构型（光学，电化学等）的不同生物传感器原型中。所有这些最终都可能遭受与使用这些受体相同的缺点。基于DNA的适体[19]最近为αs的低聚形式产生了另一种生物受体[20]，尽管它们也显示出对Aβ1-40低聚物的识别。超敏感蛋白扩增测定法的最新进展，例如蛋白质不满意的环状扩增（PMCA）和实时Qua King诱导的转化率（RT-QUIC），该转化率（RT-QUIC）最初是针对人类疾病疾病的诊断，已显示出可吸引蛋白质聚集的有希望的结果，该蛋白质与患者的识别和分流相关[7] [7] [7] [7] [7]。但是，它们在常规DI不可知论中的临床实施中也表现出重大局限性。首先，不可能知道哪种是在反应中放大的特定αS物种，因此，分子生物标志物在
合成FLS2受体低聚物增强植物先天免疫
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经同行评审的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月28日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634983 doi：biorxiv Preprint
聚噻吩和...
摘要 - 聚噻吩和多吡咯是两个知名的导电聚合物，具有多种特性，并且在电子，传感器和能量存储等扇区中进行了多种潜在应用。本文进一步研究了聚噻吩和多吡咯的合成和分析。息肉吡咯和聚噻吩。分析这些聚合物所采用的方法包括光谱（UV-VIS，FTIR），热分析（TGA，DSC），显微镜（SEM，TEM）和电化学分析（环状伏安法）。研究了多吡咯和聚噻吩的几种特征，并与它们的电化学，热，形态和结构特性有关。我们还讨论了这些导电聚合物如何由于其表征所揭示的独特性能而在电气设备，传感器和能源存储系统中使用。聚噻吩和多吡咯烷现在可以在广泛的高科技应用中使用，因为它们的合成和特性是更众所周知的。