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World File Search System合成物
可再生甲醇通往绿色氢的途径
甲醇与水混合是一种致密的氢载体，很容易转化为合成物（氢和碳氧化物的混合物）。也很容易完成将纯化的氢与合成能分离的过程。甲醇是全球可用的全球生产的前十种化学商品，可以填补高碳强度燃料（如柴油）和100％可再生能源的目标目标之间的空白。可再生甲醇可商购，并且正在建造许多新植物。关于可再生甲醇的好评，包括当前的商业操作和成本预测。（27; 28）运输量表的可再生甲醇将需要时间，但是随着对可再生甲醇的需求增加，全球甲醇制造商正在投资增加产量。
脑衍生的神经营养因子在血小板富血浆的生物学活性中的含义。
19个血小板富血浆（PRP）是一种生物学血液衍生的治疗性，可在受伤的组织中释放几种蛋白质，调节炎症21过程并触发组织合成物。在中枢神经22系统（CNS）之外，这些血小板代表了脑23衍生的神经营养因子（BDNF）的主要来源。该神经营养蛋白的相关抗炎，24抗凋亡和抗氧化特性可能具有25种潜在的适用性，可用于26骨关节炎（OA）的病理生理学。在骨关节炎的关节中，建议滑膜27细胞释放BDNF，在28例患者滑液中发现该蛋白质较高。因此，将血小板视为重要的29个BDNF治疗来源，以及该神经营养蛋白30在调节的关节稳态和OA结果中的潜在作用，该研究旨在31评估BDNF在PRP修复活动中的贡献，在32个实验模型中，由MONOOIDINE（MOIA）诱导的32个实验模型。最初，PRP的表征是34进行的，获得了白细胞贫乏的血浆血浆（LP-PRP）。35之后，体外分析表明，由Ca 2+释放36 BDNF激活的血小板，LP-37 PRP诱导的M1巨噬细胞极化抑制取决于BDNF-TRKB受体。因此，结果表明43 BDNF和TRK-B受体似乎在LP-PRP诱导的44个关节修复机制中至关重要，这对关节功能45恢复也有影响。The behavioral and ex-vivo 38 analyses in EOA animals showed that functional recovery in gait 39 parameters and mitigation on tissue damage induced by LP-PRP, such 40 as downregulation of inflammatory cytokines (TNF-α), reduction of joint 41 pain and tissue damage (OARSI score and neuronal injury through ATF- 42 3 [+] cells), depends on Trk-B receptor.这些发现有助于阐明46 BDNF在联合稳态中的作用，重新利用其在中枢神经系统中修复非神经元组织中功能的受限治疗47个特性，该功能是48可以作为骨关节炎（OA）中慢性疼痛管理的一种选择。
社论：数据驱动的高熵材料集成计算材料工程
高熵材料 (HEM)，包括合金、陶瓷、氧化物和半导体，吸引了大量研究者，以研究其诱人/优异的性能和潜在的关键应用（ Zhang et al., 2014 ; Santodonato et al., 2015 ; Wang et al., 2017 ; Zhang et al., 2017 ; Ding et al., 2019 ; Qin et al., 2019 ; Shi et al., 2019 ; Li et al., 2020 ; Oses et al., 2020 ; Wright and Luo, 2020 ）。由于多个溶质原子的贡献，预计构型熵会更高，从而倾向于形成简单的固溶体（非晶态或晶体），而不是具有许多化合物的复杂微结构。除了高通量实验外，由相图计算（CALPHAD）、从头算分子动力学、相场模拟、有限元计算和蒙特卡罗组成的集成计算材料工程（ICME）方法也得到了材料基因组计划/工程（MGI/MGE）的支持，并正在增强数据库（Liu et al.，2040；The Minerals Metals Materials Society，2015；Wang et al.，2019；Wang et al.，2020）。面向可继承的集成智能制造时代，数据驱动的 ICME 对于加速新型先进 HEM 的发现和应用至关重要。本文回顾并强调了 HEM 领域的前沿研究，介绍了最近对 HEM 的成分 - 加工 - 微观结构 - 性能 - 性能关系的基本理解和理论建模的研究，HEM 具有远超传统合金的可定制性能，例如高强度、延展性、超高熔点、电导率和热导率、耐腐蚀、抗氧化、疲劳和耐磨性。这些特性无疑将使 HEM 在生物医学、结构、机械和能源应用方面引起人们的兴趣。HEM 具有新颖和令人兴奋的性质，有望实现显着增长，并为新的研讨会和研究领域提供了绝佳机会。在本期特刊中，我们汇总了五篇手稿，讨论了与新型 HEM 相关的几个关键方面。在题为“高熵合金的高通量计算：简要回顾”的评论文章中，Li 等人。重点介绍了HEM合成物开发中常用的四种计算方法，包括经验模型、第一性原理计算、CALPHAD和机器学习。经验模型和机器学习都是基于总结和分析，后者由于使用了多种算法而更可信。第一性原理计算基于量子力学和多个开源数据库，也为CALPHAD和机器学习的热力学分析提供了更精细的原子信息。