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制造和优化藻酸盐膜以改善废水处理
藻酸盐是一种从棕色藻类中提取的自然存在的生物聚合物，它提出了一种有希望的途径，用于开发可持续和效率的废水处理膜。本综述全面研究了基于藻酸盐的膜在制造，修饰和应用有效的水纯净方面的最新进展。纸张研究了各种制造技术，包括铸造，静电纺丝和3D打印，这些印刷不存在所得藻酸盐膜的结构和功能特性。为提高性能，采用了交联，掺入诸如诸如效果，并且采用了表面功能化。这些修改优化了至关重要的特性，例如机械强度，孔隙率，选择性和防毒性抗性。此外，响应表面方法论（RSM）已成为系统地优化制造参数的宝贵工具，使研究人员能够确定达到所需膜特性的最佳条件。将藻酸盐膜与生物处理过程的整合，例如植物修复（利用微藻）和霉菌修复（采用真菌），提供了一种协同方法，以增强废水处理能力。通过将这些微生物固定在藻酸盐基质中，它们的生物修复能力得到扩增，从而改善了污染物降解和营养去除。总而言之，基于藻酸盐的膜表现出显着的潜力，作为废水处理的可持续和有效技术。持续的研究和开发，重点是优化制造过程，并与生物系统探索创新的整合策略，将进一步推动藻酸膜膜在应对水污污染的全球压力挑战时的应用。
细菌基于纤维素的复合材料
获得了2024年4月4日的细菌纤维素（BC），由于其独特的结构属性和显着的物理机械特性引起了极大的关注，使其在生物医学应用中非常流行，例如人造皮肤，血管，血管，组织支架和伤口敷料。但是，其在各种领域的广泛应用通常受到机械性能和功能特性差的限制。通过合并合成材料的基于BC的复合材料的发展已广泛研究以解决这些局限性。本评论论文总结了卑诗省合成材料的制造策略，其开发方法和前地图方法，并突出了它们在不同领域的广泛应用。已经设计了各种策略，用于合成BC复合功能化材料，该材料是根据其预期应用的特定性质量身定制的。在BC复合材料的合成中，原位将增强材料添加到合成培养基中，或者主要涉及这些材料中的这些材料中的微丝。各种材料已被用作增强材料，从有机聚合物到无机纳米颗粒。这些复合材料有可能用于组织再生，伤口愈合，固定酶和医疗设备的发展。近年来已经看到了包含导电材料的BC复合材料的发展，这些材料用于生产各种电气产品，例如生物催化剂，酶，电子纸纸，显示器，显示器，电气仪器和光电设备。总而言之，BC复合材料及其应用的合成为生产具有增强性能和不同功能的先进生物材料提供了途径，从而探索了它们作为跨多个部门适用的环保和多功能材料的潜力。关键词：细菌纤维素，可持续性，生物材料，BC-Composites，功能化简介
微生物代谢中的渗透和生活方式过渡
†dv（dv2121@cumc.columbia.edu）摘要微生物物种的对应关系在其代谢特性，基因组组成和生态分布方面具有显着的多样性。系统生物学的一个核心挑战是了解细菌的基因组，代谢和表型特性之间的关系。但是，目前尚不清楚代谢网络的结构如何定义并反映了整个生命树中各种细菌物种的生活方式。通过分析细菌的数千种基因组规模的代谢模型，我们发现了它们在约800个代谢反应或约2000蛋白质编码基因上在独立碳源上生长的渗透样过渡。观察到的过渡的特征是代谢网络功能连通性的显着变化主要与中央碳代谢和TCA循环的完成有关。引人注目的是，细菌的实验观察到的表型特性在过渡下和之上也表现出两种明显不同的状态。物种在过渡时代以下具有代谢网络大小的物种通常是强制性共生体，并且需要复杂的最小培养基才能生长。相比之下，网络高于过渡的物种主要是自由生活的通才。观察到的渗透转变也反映在多种其他基因组特性中，例如，调节基因的比例大大降低了过渡到过渡的低于过渡的新代谢表型的较高的可变性。此外，我们发现来自公正的环境宏基因组测序的细菌基因组大小的分布也反映了与观察到的过渡相对应的基因组簇。总体而言，我们的工作确定了微生物代谢和生活方式的两个质量不同的制度，其特征在于其代谢网络的不同结构和功能特性。
DNA损伤，修复和癌症代谢
DNA损伤反应（DDR）与代谢之间的复杂相互作用，对管理基因组完整性维持的基本机制有深刻的了解[1]。细胞不断遇到诱导DNA损伤的内源性和外源性威胁，如果未修复，可能会导致突变，基因组不稳定性，并最终导致癌症等疾病[2]。代谢为DNA修复过程提供了必要的能量和构建块[3]。值得注意的是，DDR和代谢中的关键信号通路和酶促活性都紧密相关。例如，ATM和ATR激酶对DNA损伤的激活直接通过调节MTOR途径和细胞能量来直接影响细胞代谢状态[4]。此外，DNA修复酶（例如PARP1）与NAD+代谢相关，其活性会影响细胞生物能学[5]。DDR和代谢之间的这种复杂的串扰不仅确保基因组稳定性，而且还低估了细胞稳态在保护遗传信息中的重要作用，这使其成为对人类健康和疾病有深远影响的关键研究领域。本期特刊介绍了DNA损伤反应和癌症代谢领域领先专家的九篇论文。这些论文重点介绍了特定DNA破坏药物的药代动力学和药效学分析的最新进展，以及在DDR中发现新因素和调节机制的发现，包括DNA修复，检查点途径，复制应激，细胞死亡，细胞死亡和癌症代谢。Park等。Park等。此外，这些论文阐明了这些系统之间复杂的串扰，为基因组稳定性和针对DNA损伤的细胞代谢的广泛景观提供了宝贵的见解。在依托泊苷（ETO）处理中探究锌纤维蛋白Zatt的作用，揭示其在修复拓扑异构酶II（TOP2）的双重功能 - DNA共价复合物（TOP2CC）并在ETO治疗后促进细胞存活。ETO稳定瞬态top2cc，导致DNA双链断裂（DSB）。TOP2CC的修复涉及酪酶-DNA磷酸二酯酶2（TDP2），它从DSB的5'末端去除磷酸酪糖基肽。这项研究采用了全基因组CRISPR筛选，并证明Zatt在ETO处理后促进细胞存活中起着至关重要的作用，与TDP2-KO细胞相比，Zatt敲除（KO）细胞显示对ETO的敏感性提高。对Zatt的结构方面的进一步研究表明，N末端1-168残基对于与TOP2相互作用至关重要，显着影响ETO敏感性。在ETO或环己二酰亚胺处理后加速了TOP2降解，表明其在提高TOP2稳定性的作用，并可能导致TOP2周转率。这些发现表明，Zatt是对ETO治疗的反应的关键决定因素，其承诺是增强ETO在癌症治疗中效率的策略。Yeom等。 研究了与DNA聚合酶η相关的三种人Polh种系变体的功能特性，DNA聚合酶η是一种关键酶，负责无错误的跨性别DNA合成（TLS）。Yeom等。研究了与DNA聚合酶η相关的三种人Polh种系变体的功能特性，DNA聚合酶η是一种关键酶，负责无错误的跨性别DNA合成（TLS）。这些变体与易皮肤癌的结合（即，静脉表色素变体（XPV））和对顺铂的敏感性增加。生化和基于细胞的测定法用于评估这些种系的影响
1 4D 打印简介：概念和材料系统
2013 年，Tibbits 提出了“四维打印”（或 4D 打印）的概念 [1]。他使用喷墨打印机打印活性（或可编程）聚合物复合材料，其形状可以在水下随时间演变。不久之后，Qi 等人提出了打印活性复合材料 (PAC) 的概念，该复合材料可以利用形状记忆聚合物 (SMP) 转变为各种复杂的结构 [2]。这些开创性的工作开辟了 4D 打印的新领域，引起了研究界和工业界越来越多的关注。在图 1.1a 中，示意图显示了从一维 (1D) 到 4D 的结构差异。结构在从一维到三维 (3D) 的维度上显示出更高的复杂性。4D 打印最初被定义为“3D 打印形状 + 时间”，其中第四维是时间 [2–6]。目前，4D打印的定义已经扩大，不仅包括形状，还包括打印后在预定刺激下随时间变化的3D打印结构的属性和功能。在4D打印技术中，刺激响应性材料和适当的结构设计通常用于形状可编程结构的3D打印。与传统的3D打印静态物体相比，4D打印结构能够在外界刺激下随时间改变其形状、大小、颜色或其他功能特性。打印后按需改变形状和属性有几个突出的优势。首先，它允许直接制造智能结构/设备。其次，它节省了打印时间和材料，特别是对于薄壁结构制造。第三，它可以节省打印部件的储存和运输空间[7]。由于这些原因，4D打印已成为智能材料和先进制造等各个学科中快速发展的研究领域。得益于 3D 打印技术、刺激响应材料以及基于设计和建模的方法的巨大进步，4D 打印在过去几年中取得了重大进展 [3, 8–11]。3D 打印或增材制造 (AM) 已成为先进制造业的颠覆性技术 [12, 13]。
深层生成模型用于功能蛋白的分析和工程
蛋白质是通过各种功能，从结构支持到催化生化反应的不同功能来维持生命的重要生物分子。它们的催化效率使它们对于工业应用来说是无价的，在这些应用中，它们通常需要优化才能在特定条件下运行。虽然实验和计算方法在蛋白质工程方面取得了进展，但由于蛋白质结构和功能的复杂性，不存在通用方法。机器学习的最新进展通过利用大量蛋白质序列数据提供了新的可能性。然而，仍然存在关键挑战，包括描述酶活性和热稳定性等基本特性的高质量标签的有限可用性和不均匀分布。解决这些问题对于开发能够精确特征选择的模型至关重要。我的工作重点介绍了蛋白质工程的两个关键步骤：多样化和选择。为了改善选择，使用转移学习，数据增强和蛋白质语言模型（PLM）开发了深度学习模型，以预测物理和功能特性，例如熔化温度，酶温，蛋白质丰度和体外活性。这些模型不仅可以实现精确的性状选择，而且还提供了有关序列，热适应性和构象稳定性之间关系的见解。为了多样化，创建了一个深层生成模型，以捕获自然序列多样性并扩展其以生成跨蛋白质家族的新型变体库。这种方法优先考虑功能序列，并允许具有增强特性的蛋白质的靶向工程。超越了一般序列的生成，开发了一个框架来创建针对特定性状优化的变体池，例如增加的热稳定性。通过整合这些进步，我们从各种野生型序列中设计了功能性蛋白质变体，达到熔化温度的36°C升高。这项工作突出了生成机器学习的潜力，以完善和加速蛋白质工程周期，为更高效，更可扩展的生物技术应用铺平了道路。
通过各种钛酸钡增强PVDF聚合物性能...
背景：由于其压电性能，聚乙烯二烯氟化物（PVDF）在电子设备中广泛使用，可以通过掺入钛酸钡（BT）来增强其。然而，各种制造方法对PVDF/BT纳米复合材料的结晶度和β相含量的影响尚未得到充分忽视。特定背景：不同的制造技术，包括3D打印，静电纺丝，溶剂铸造和压缩成型，影响PVDF/BT复合材料的结构和功能特性。PVDF的结晶度和β-相对于优化这些材料的介电和压电性能至关重要。知识差距：缺乏全面的研究，比较了这些制造技术对PVDF/BT复合材料的结晶度和β相增强的影响，尤其是与它们的介电，压电和机械性能有关。的目的：本研究旨在使用各种制造方法对结晶度和β相形成进行将BT整合到PVDF中的影响。目标是确定这些修饰如何影响材料的结构特征，从而影响其电子特性。结果：X射线衍射（XRD）和傅立叶转换红外光谱（FTIR）分析表明，与溶剂铸造和压缩成型相比，3D打印和电纺丝方法显着增强了PVDF/BT复合材料的β相含量和结晶度。扫描电子显微镜（SEM）证实了使用这些技术改善了PVDF矩阵中的形态特征。新颖性：这项研究提供了有关不同制造方法如何优化PVDF/BT纳米复合材料的结晶度和β期的新见解，这对于增强压电性能至关重要。的含义：研究结果表明，3D打印和静电纺丝优于制造具有增强压电特性的PVDF/BT复合材料的传统方法。这些结果可以通过选择适当的制造技术来实现所需的材料特性来指导更有效的电子设备的开发。
白皮书：用于超导组件的工艺设计套件
引言在过去十年中，我们观察到了基于超导体的量子计算平台的快速发展[1,2]。的确，拥有400多个超导码头的量子计算机现在是现实[3]。量子计算机的实现涉及将约瑟夫森结与其他量子限制的超导组件（例如读取线和参数放大器）的整合。要在量子限制下运行，超导电路组件需要满足有关组件S的物理（例如比例和维度），电气（例如临界电流和连接电容）和功能特性（例如，谐振频率和偶数效率）的某些要求。因此，包括组件要求，设计环境和设计规则检查的精确制造指南对于生成功能性超导量子计算机设备至关重要。制造指南与过程设计套件（PDK）相关。PDK不仅包含有关制造过程中使用的所有掩模层的一组规则，还包含铸造厂提供的基本组件库，以促进设计过程。此外，PDK环境还提供自动设计规则检查（DRC），以确保未违反铸造规则。例如，它包括检查指定层或两个不同层之间的间距允许的最小宽度的规则。PDK组件库提供参考设计和/或参数化的单元格（P细胞），以帮助设计师以时间效率的方式构建其布局。PDK中有更多组件，但是本文的重点将放在P细胞或布局设备上。PDK。在这份白皮书中，我们简要概述了SIEEMENS L-EDIT内置的超导组件PDK [4]，用于Star Cryoelectronics的制造过程[5]。我们首先提供了不同超导设备的简要概述，然后对L-Edit的描述进行了描述，并讨论了如何在L-Edit中使用Caliber执行DRC。接下来，我们介绍为星际冷冻电子制造过程创建的各种固定和自动化的参考设计单元。最后，我们讨论了如何使用L-EDIT中的Coplanar波导（CPW）执行自动路由。
创伤后应激障碍动物模型中的钾通道：机械和治疗意义
频道，导致兴奋性和超极化降低。当代分类基于其亚基组成，跨膜域的数量和功能特性，识别K +通道的三到五个亚型的任何地方。四个最广泛认识的亚型是：（a）电压门控k通道（k v），（b）钙（Ca ++）激活的K通道（k CA），（c）内部矫正K通道（K IR）和（d）两孔域K通道（k 2p）。除此之外，还有一些由特定分子激活的配体K通道，例如环状核苷酸（Kuang等，2015）。k +通道在几个大脑区域都高度表达，包括额叶皮层，基底神经节，海马和杏仁核，在那里它们影响神经元填充，发射器释放和神经可塑性。涉及大脑中K +通道相关突变的孟德尔疾病与发育延迟，癫痫和症状有关，表明焦虑，多动症和自闭症谱系障碍（Alam等，2023）。这使研究人员研究了K +通道功能对非芒德尔精神病综合症的可能贡献。此类研究发现了精神分裂症，抑郁症和自闭症谱系障碍中K +通道活性改变的可能证据。这增加了旨在调节这些通道功能的新型治疗方法的可能性（Vukadinovic和Rosenzweig，2012; Cheng等，2021; Meshkat等，2024）。最近的研究强调了K +通道在与焦虑和恐惧相关的过程中的重要性。在动物模型中，已经发现K V通道在恐惧条件和类似焦虑的行为中起着关键作用（Stubbendor Q.等，2023； Page and Coutellier，2024）。在人类中，编码K V和K IR通道亚基的基因中的多态性与青年人的焦虑症脆弱性有关（Thapaliya等，2023）。本文研究了最近的翻译证据，暗示了创伤后应激障碍发病机理中K +通道功能的变化。
使用LLMS生成具有特定任务的新蛋白质
Halima Bensmail卡塔尔计算研究所的目的：蛋白质的产生在诸如药物设计和蛋白质工程等领域具有广泛的应用前景，可以使用机器学习或深度学习，可以产生蛋白质序列。希望生成的序列具有良好的可折叠性，以便它们可以形成稳定的三维结构。此外，预期所需的蛋白质将表现出特定的功能特性，包括酶活性和抗体结合能力。大语言模型的进步和条件模型的整合已显着推动了蛋白质产生领域的进步。该模型（称为后代）将Uniprotkb关键字包含为2020年的条件标签。这些标签包括一个由各种类别组成的词汇，包括“生物过程”，“细胞成分”和“分子功能”。总共有条件的标签包含超过1,100个不同条款。在评估使用指标相似性，二级结构准确性和构象能产生的蛋白质序列时，它们表现出所需的结构特性。在2022年，受到生成变压器模型（例如GPT-X系列）的显着成就的启发，Protgpt2的发展出现了。值得注意的是，Protgpt2产生的蛋白质表现出符合天然原理的氨基酸倾向。看来Protgpt2已经获得了特定于蛋白质的语言。拟议的工作将重点介绍对这两种术语和Protgpt2的评估。涉及疾病和二级结构预测的评估表明，Protgpt2生成的蛋白质的绝大多数（88％）具有球形特征，与自然序列中的属性保持一致。在Protgpt2序列上采用AlphaFold会产生折叠的非思想结构，包括存在广泛的回路的存在以及当前结构数据库中不存在的以前看不见的拓扑结构。我们还将使用llms使用蛋白质序列作为输入来进行蛋白质功能预测，并为多种蛋白质任务（例如同源性预测）以及二级结构预测，蛋白质溶解度和蛋白质结晶微调模型，并将其与Sproberta进行比较。