XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System副反应
2024–2025公式辉瑞-biontech covid-19疫苗
15分钟：所有其他人的晕厥可能与注射疫苗有关。应该制定程序，以避免受伤并管理副反应。有一项书面方案来管理疫苗接种后的医疗紧急情况。受过训练和有资格识别过敏反应的体征和症状以及管理肌内肾上腺素的症状和症状的医疗保健人员应始终在疫苗接种位置可用。
使用杜邦™ AmberChrom™ 层析树脂纯化单向导 RNA 寡核苷酸手册
由于寡核苷酸合成是一个连续过程，如果步骤效率低于 100%，则目标寡核苷酸的理论产量会随着序列长度的增加而降低。顺序固相寡核苷酸合成技术适用于长度最多约为 150 nt 的寡核苷酸，每一步都有可能因副反应和原材料杂质而引入失败序列。据估计，每个合成循环的效率约为 98.5-99%。3 如表 1 所示，即使步骤效率高达 99%，在 100 个循环后，总理论产量也只有 37%。由于失败序列可能对目标特异性有害，因此应在配制前通过纯化将其去除。序列杂质可能难以去除；但是，反相 HPLC (RP-HPLC) 等强大的纯化技术可用于各种序列和长度的寡核苷酸。
水性锌离子电池中 Zn2+ 溶剂化结构的调控综述
摘要 水系锌离子电池因其高功率密度、本质安全、低成本和环境友好等优点,近年来受到了广泛的关注。然而,其能量密度低、循环寿命短等缺点严重阻碍了其应用,这主要归因于锌枝晶、界面副反应、水分解引起的电位窗口窄等问题,而这些问题都与水系电解液中Zn 2 +的溶剂化结构密切相关。因此,本文全面总结了近年来调控Zn 2 +溶剂化结构的策略的研究进展,特别是锌盐、非水系共溶剂和功能添加剂对Zn 2 +溶剂化结构及其对水系锌离子电池电化学性能的影响。此外,本文还对具有独特溶剂化结构的水系电解液的设计和商业化所面临的挑战和可能的解决方案进行了展望。
通过选择支架序列来优化 DNA 折纸组装，以最大限度地减少脱靶相互作用
摘要。DNA 折纸是 DNA 纳米技术的支柱，人们已经投入了大量精力来了解自组装反应的各种因素如何影响目标折纸结构的最终产量。本研究分析了碱基序列如何通过在自组装过程中产生脱靶副反应来影响折纸产量。脱靶结合是一种未被充分探索的现象，可能会在折纸折叠途径中引入不必要的组装障碍和动力学陷阱。我们开发了一种多目标计算方法，该方法采用给定的折纸设计，并对不同的支架序列（及其互补的钉书钉）进行评分，以确定四种不同类型的脱靶结合事件的发生率。使用我们在 DNA 折纸上的方法，我们可以选择生物序列（如 lambda DNA 噬菌体）的“坏”区域，当用作折纸支架序列时，每种形状的脱靶副反应数量过多。我们利用高分辨率原子力显微镜 (AFM) 显示，尽管支架序列具有完全互补的订书钉组，但这些支架序列在体外大多无法折叠成目标三角形或矩形结构。相反，使用我们的方法，我们还可以选择生物序列的“良好”区域。这些序列缺乏脱靶反应，当用作折纸支架时，可以更成功地折叠成其目标结构，如 AFM 所表征。这些结果已在两个不同实验室的“盲”折叠实验中得到验证，其中实验者不知道哪些支架是好的或坏的折叠者。为了进一步研究组装行为，光镊实验揭示了不同的机械响应曲线，与支架特定的脱靶相互作用相关。虽然 GC 含量较高的变体显示出较高的平均展开力，但脱靶结合较低的变体表现出更均匀的力-延伸曲线。我们的分析证实，高脱靶结合会导致结构异质性增加，如 OT 实验展开轨迹的聚类行为所示。总体而言，我们的工作表明，如果脱靶反应足够普遍，碱基序列中隐含的脱靶反应会破坏折纸自组装过程，并且我们提供了一种软件工具来选择支架序列，以最大限度地减少任何 DNA 折纸设计的脱靶反应。
食品级卡波姆-E-1210-三聚氰胺-证书。......
下列 Lubrizol 的食品级卡波姆 (E 1210) 并非使用三聚氰胺制造，这些聚合物的原材料、工艺或化学成分中不会产生三聚氰胺残留物、副产品或副反应。氮含量测试不属于对其身份、纯度或强度进行的测试，它们不被视为三聚氰胺污染的风险成分。因此，这些产品中既不含有三聚氰胺，也没有进行三聚氰胺检测。我们不会定期分析购买的原材料或我们制造的产品是否含有三聚氰胺；但是，根据从供应商处获得的信息以及对我们制造工艺的了解，我们预计产品中三聚氰胺的含量不会达到或超过 0.1 wt.%，无论是有意还是作为杂质。
通过Operando气体分析研究的石墨和金属电池电极的界面反应性差异
先前的研究表明，锂离子电池中容量褪色的主要原因是石墨电极处发生缓慢的侧面反应，这不可逆地消耗了锂库存。18-24这些副反应是由于石墨SEI的稳定性有限或保护效率而发生的；因此，对石墨SEI的研究是电池研究中最重要的领域之一。25 - 29同样，对锂金属阳极上SEI形成的研究对于高能锂金属阳极电池的发展至关重要，以及改善对锂镀层反应的理解，这些反应严重限制了石墨基锂离子电池的寿命。30-33然而，当前对这些复杂反应的理解受到限制，对于石墨和金属阳极的SEI反应机理和气体形成特性的差异知之甚少。在这项工作中，我们结合了操作数压力测量和在线电化学质谱法，以研究在含有石墨和金属电极的电池中进化和消耗的气体。通过比较锂半细胞中石墨的气体形成特性，在具有LifePo 4计数器电极的细胞中，我们证明了锂
预测锂离子电池的容量褪色行为
锂离子电池的容量降解和安全危害的发生与各种不良侧电化学反应密切相关。尽管如此，这些副反应彼此之间是非线性交织的，并随着循环的增加而动态地发展，这对锂离子电池容量衰减的快速预测施加了主要的障碍。通过将电池视为黑匣子，以机器学习为导向的方法可以以有希望的准确性来实现预测。此处是一个数值模拟 - 基于基于的机器学习模型是为了预测故障之前的电池容量的开发。基于电池的恶化机制，将数值模型应用于仅测试25个电池的数据，以扩展144个组数据，从而导致数字双重数据集，该数据集可以可靠地预测锂离子电池的最大累积能力，误差小于2％。迭代培训的工作流程极大地加速了容量预测过程，并节省了99％的实验成本。©2022电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac95d2]
关于从实验室研究到商业化的灵活锌离子电池的见解
医疗保健，汽车和航空等领域。其中，灵活且耐磨的电子设备表现出越来越多的兴趣，例如可植入的医疗设备，[1]可穿戴健康监测系统，[1,2]柔性显示器，[3]和智能服装。[4]使用刚性且相对不安全的锂离子电池（LIB）作为电源的常规设备，无法满足生物友善和灵活特征的未来需求。此外，柔性液体的瓶颈，例如高成本，安全问题和复杂的制造要求限制了灵活性液体的商业化。作为有希望的替代品，锌离子电池（Azibs）引起了人们的关注。由于锌金属的高容量容量（5855 mAh cm-3），它们被视为柔性设备的竞争候选者及其易于制造的工艺。与此同时，对于Azibs的$ 25/kWh [5]，与LIBS相比，$ 135/kWh [6,7]，对在不同规模的设备尺度上应用Azibs是有益的。锌离子电池（Azibs）通常会遭受不利的水引起的副反应，从而导致锌树突形成，阴极构造的溶解以及在阴极上的副产物形成，从而导致快速容量淡出。由于水电解（稳定