XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System包覆
芘包覆过渡金属二硫化物以防止光氧化和环境老化
摘要：过渡金属二硫化物 (TMD) 的环境降解是一系列应用中的一个关键绊脚石。我们展示了一种简单的一锅非共价芘涂层工艺，可保护 TMD 免受光诱导氧化和环境老化。芘以非共价方式固定在剥离的 MoS 2 和 WS 2 的基面上。通过电子吸收和荧光发射光谱评估 TMD / 芘的光学特性。高分辨率扫描透射电子显微镜结合电子能量损失光谱证实了广泛的芘表面覆盖，密度泛函理论计算表明 TMD 表面上有约 2-3 层的强结合稳定平行堆叠芘覆盖。在环境条件下以 0.9 mW / 4 µ m 2 照射时，对剥离的 TMD 进行拉曼光谱分析，结果显示由于 Mo 和 W 的氧化状态而产生新的强拉曼谱带。但值得注意的是，在相同的暴露条件下，TMD / 芘保持不受影响。目前的发现表明，在 MoS 2 和 WS 2 上物理吸附的芘可充当环境屏障，防止 TMD 中由水分、空气和激光照射催化的氧化表面反应。拉曼光谱证实，在环境条件下储存两年的混合材料在结构上保持不变，证实了芘不仅可以阻止氧化，还可以抑制老化，具有有益作用。
介孔碳包覆的铝掺杂磁铁矿：在温和条件下固定床反应器中用于苯酚 CWPO 的长效芬顿催化剂
封装在介孔碳 (MC) 中的 Al 掺杂磁铁矿尖晶石纳米粒子被认为是一种有前途的非均相 Fenton 催化剂，可用于实际应用中的连续苯酚降解。在固定床反应器内的工作条件下，制备的 21%γ-Fe 2 O 3 /28%FeAl 2 O 4 @MC 材料中的铁铝尖晶石与 H 2 O 2 发生反应。在该反应中，Al 离子占据了 γ-Fe2O3 组分框架中的空八面体阳离子位，将其转化为 Al 取代的磁铁矿尖晶石。获得的 Fe 3+ 0.66 Fe 2+ 0.33 (Fe 2+ 0.33 Fe 3+ 0.33 Al 3+ 0.33 ) 2 O 4 @MC 中的 Al 通过其路易斯酸特性使铁离子的电子极化，从而使铁离子 (Fe n+(δ+) ) 带上更多的正电荷。这加快了具有挑战性的还原反应 Fe 3+ → Fe 2+ 与 H 2 O 2 生成 HOO˙ 的速度，并加强了尖晶石中铁离子的键合，提高了它们的活性和稳定性。因此，在温和的操作条件下（pH5、40°C、8.6 mlwater/mlcat*h、0.036mol H 2 O 2、200ppm 苯酚），原位生成的催化剂 Fe(Fe 0.66 Al 0.33 ) 2 O 4 @MC 为 35 nm，含有 19.9%Fe 和 2.4%Al，表面积为 335 m 2 /g，在 500 小时的运行中表现出持久的高催化活性和稳定性。在催化性能没有明显变化的情况下，获得了 80% 的 TOC 转化率和处理水中约 1ppm 的浸出 Fe。
环氧基光刻胶薄膜纳米复合材料与碳包覆 Cu@C 纳米粒子的优异介电性能
C. L APEYRONIE 1*，MS A LFONSO 1，B. VIALA 2，J.-H. T ORTAI 1 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CNRS、CEA/LETI-Minatec、格勒诺布尔 INP、格勒诺布尔阿尔卑斯大学工程与管理学院、LTM、格勒诺布尔 F-38054、法国 2 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、LETI、38000 格勒诺布尔、法国
免疫细胞膜包覆纳米粒子用于靶向心肌缺血/再灌注损伤治疗
4 这些作者贡献相同 *通信：darcy_pann@hotmail.com 收到：2023 年 5 月 8 日；接受：2023 年 6 月 8 日；在线发表：2023 年 6 月 19 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2023.100015 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。引用：Lu H.、Wang Y. 和 Yu R. (2023)。免疫细胞膜包被的纳米粒子用于靶向心肌缺血/再灌注损伤治疗。创新医学 1(1)，100015。急性心肌梗死 (MI) 仍然是一种严重的疾病，在世界范围内造成大量死亡和残疾。早期有效地应用血栓溶解疗法或直接经皮冠状动脉介入治疗（PCI）进行心肌再灌注可以减少MI的规模。然而，恢复缺血心肌血流的过程可能导致心肌细胞死亡，即心肌再灌注损伤。由于治疗缺乏靶向性和细胞因子相互作用的复杂性，目前仍然没有有效的治疗方法来保护心脏免受心肌缺血/再灌注损伤（MIRI）。纳米医学一直走在医学的前沿。然而，纳米粒子（NPs）具有几个局限性，例如靶向性差，生物稳定性差以及在体内易被免疫系统清除。因此，提出了一种免疫细胞膜包裹NPs的方法来解决这些问题。最近，通过细胞膜包裹药物进行疾病的靶向治疗受到越来越多的关注。免疫细胞膜包覆纳米粒子的技术进展可实现对病灶的高靶向性、高特异性和低副作用，在治疗MIRI方面具有巨大潜力。本文讨论了细胞衍生的膜包覆纳米系统、其制备工艺以及这些仿生系统在减轻MIRI损伤方面的适用性。最后，还介绍了其临床转化的前景和挑战。
聚合物包覆的共价有机骨架作为气体储存的多孔液体
摘要：最近出现了几种合成方法，将高表面积固态有机骨架材料开发成具有永久孔隙率的自由流动液体。这些多孔液体 (PL) 材料的流动性使它们在某些储存和运输过程中具有优势。然而，大多数基于骨架的材料需要使用低温来储存弱结合气体（例如 H 2 ），而在该温度下 PL 会失去流动性。基于共价有机骨架 (COF) 的 PL 可以在接近环境温度的条件下与 H 2 可逆地形成稳定的复合物，这将代表气体储存和运输应用的有希望的发展。我们在此报告一种基于负载 Cu(I) 的 COF 胶体的具有这些卓越特性的材料的开发、表征和评估。我们的合成策略需要使用原子转移自由基聚合 (ATRP) 来定制条件以在 COF 胶体周围生长坚固的聚（二甲基硅氧烷）-甲基丙烯酸酯 (PDMS-MA) 涂层。我们展示了对胶体COF涂层厚度的精准控制，并通过透射电子显微镜和动态光散射进行了量化。随后，将涂覆的COF材料悬浮在液体聚合物基质中，制成PL。CO 2 等温线证实，涂层在自由流动液体中保留了COF的总体孔隙率；而采用漫反射红外傅里叶变换光谱 (DRIFTS) 进行的CO吸附测量证实了Cu(I)配位点的保留。随后，我们使用DRIFTS和程序升温脱附测量评估了基于Cu(I) − COF的PL中的气体吸附现象。除了证实这些材料可以在温和制冷温度下或接近温和制冷温度下进行H 2 传输外，我们的观察还表明，H 2 扩散受到涂层和液体基质的玻璃化转变温度的显著影响。后者结果强调了PL在通过涂层成分调节气体扩散和储存温度方面的另一个潜在优势。
使用刀豆球蛋白 A 包覆的壳聚糖纳米粒子靶向递送短抗菌肽 (CM11) 对抗幽门螺杆菌胃部感染
摘要 幽门螺杆菌是大多数胃溃疡的病因，也是一些消化系统癌症的病因。幽门螺杆菌抗生素耐药菌株的出现和传播是治疗其感染的最重要挑战之一。本研究旨在开发一种基于刀豆球蛋白 A (ConA) 包覆的壳聚糖 (CS) 纳米载体的药物递送系统，用于将肽靶向释放到幽门螺杆菌感染部位。因此，以壳聚糖为包封剂，采用离子凝胶化法递送 CM11 肽。Con-A 用于涂覆 CS 纳米粒子以靶向幽门螺杆菌。通过 FTIR、动态光散射 (DLS) 和扫描电子显微镜 (SEM) 表征了 CS NPs 和 ConA-CS NPs。体外分析了 CM11 负载的 ConA-CS NPs 对幽门螺杆菌 SS1 菌株的 MIC。为了评估体内治疗效果，在小鼠中建立了H. pylori SS1菌株的胃部感染模型，并进行了组织病理学研究和IL-1β细胞因子测定。根据结果，CS NPs和ConA-CS NPs的尺寸频率分别约为200和350 nm。制备的CM11负载ConA-CS NPs对浓度为32 µg/ml的H. pylori SS1菌株表现出抗菌活性。在合成的CM11负载ConA-CS NPs治疗中观察到最高的愈合过程，并且观察到IL-1β显着降低。我们的研究结果突出了壳聚糖纳米粒子作为药物递送载体在治疗H. pylori SS1菌株胃部感染模型中的潜力。
一种制备聚离子液体包覆固体聚合物的简便方法
图3. （a）室温下电流密度为50 µ Acm -2 时，原始离子凝胶（黑色）和LbL-SiO 2 - g -poly(PEG 4 -VIC)（橙色）的Li||Li电池中锂金属电镀/剥离的循环性能；（b）室温下不同电流密度（50/100/200 µ Acm -2 ）下LbL膜的锂金属电镀/剥离性能比较。
A04-0491 - 降低锂离子电池阳极用沥青碳包覆硅纳米粒子的电解质反应性
本研究由美国能源部硅谷联盟项目下的车辆技术办公室资助，由 Brian Cunningham 指导，Anthony Burrell 管理。本研究部分由可持续能源联盟有限责任公司 (Alliance for Sustainable Energy, LLC) 开展，该公司是美国能源部 (DOE) 国家可再生能源实验室的管理者和运营商，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；出版商接受本文发表即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。
用于金属增材制造中包覆特性预测的混合机器学习框架
在过去十年中，金属增材制造 (MAM) 经历了重大发展并引起了广泛关注，因为它能够制造复杂零件、使用功能梯度材料制造产品、最大限度地减少浪费并实现低成本定制。尽管具有这些优势，但由于 MAM 工艺的复杂性，预测工艺参数对 MAM 打印覆层特性的影响仍然具有挑战性。机器学习 (ML) 技术有助于将工艺和工艺参数背后的物理特性与覆层特性联系起来。在本研究中，我们介绍了一种混合方法，该方法利用经过校准的多物理计算流体动力学 (CFD) 模型和实验研究提供的数据来准备必要的大数据集，然后使用由各种 ML 模型组成的综合框架来预测和理解覆层特性。我们首先通过将实验数据融合到使用为本研究开发的 CFD 模型生成的数据中来编译一个大量数据集。该数据集包含关键的包层特性，包括宽度、高度和深度等几何特征、标识包层质量的标签以及加工参数。其次，我们使用两组加工参数来训练 ML 模型：机器设置参数和物理感知参数，以及多功能 ML 模型和可靠的评估指标，以创建一个全面且可扩展的学习框架来预测包层几何形状