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二甲双胍、辛伐他汀和地高辛联合用于胰腺导管腺癌的靶向治疗
胰腺腺癌 (PDAC) 患者的 5 年生存率为 8%，是美国所有癌症中最低的。传统的化疗方案，例如基于吉西他滨和氟尿嘧啶的方案，通常只能延长数月的生存期。因此，迫切需要有效的精准靶向治疗来大幅提高生存率。我们利用一个平台开发了一种新的 FDA 批准药物组合，该组合将靶向胰十二指肠同源框 1 (PDX1) 和杆状病毒凋亡重复序列抑制剂 5 (BIRC5)，利用这些靶基因的超级启动子来查询 FDA 批准的药物库。我们确定并选择了二甲双胍、辛伐他汀和地高辛 (C3) 作为 FDA 批准药物的新组合，这些药物被证明可以有效靶向小鼠人类 PDAC 肿瘤中的 PDX1 和 BIRC5，且无毒性。
市议会听证会听到西部西部混合用途计划
（1）包括秋天的街道。该市正在考虑更改秋季街地点的土地使用名称和分区（位于Downtown West Project网站以外，但在Diridon Station区域内），以允许住宅用途和大约200个负担得起的住房单位，但要经过随后的清理和酌情批准。
表征和综合用于电池能量存储峰值剃须的电池能量存储
储能系统（ESS），例如锂离子电池，如今正在可再生网格系统中使用，以提供网格应用中运行所需的容量，功率和快速响应，包括峰值剃须，频率调节，备用功率和电压支持。每个应用程序在ESS上施加了不同的占空比。这代表与能源产生和需求相关的电荷/放电文件。不同的占空比特征可能会对ESS的绩效，寿命和持续时间产生不同的影响。在锂离子电池中，存在各种化学物质，它们在特定能量，功率和循环寿命方面拥有不同的特征，最终决定了它们的可用性和性能。因此，占空比的表征是确定如何正确设计锂离子电池系统的关键。鉴于用法依赖性降解轨迹，这项研究任务是研究网格电池独特衰老行为的关键步骤。可以通过最佳应用锂离子电池在网格能量存储中实现明显的能源和成本节省，从而可以更大的利用可再生网格系统。在本文中，我们提出了一种基于无监督的学习和频域技术的方法，以表征网格特定的峰值剃须应用的占空比周期。最后，我们提出合成义务周期，以模仿用于实验室测试的电网动态行为。[doi：10.1115/1.4050192]
纳米复合材料的两光子聚合用于制造透明熔融二氧化硅玻璃微结构
F. Kotz博士，P。Risch，D。Helmer博士，B。E。Rapp Glassomer Georges-georges-köhler-Allee-Allee 103，79110弗里布尔格，德国，德国电子邮件：Frederik.kotz.kotz.kotz.kotz@glassomer.com工程（IMTEK）弗莱堡大学79110德国弗里堡电子邮件：frederik.kotz@imtek.de F. Kotz博士F. Kotz博士，D。Helmer博士，D。Helmer博士，B。E。Rapp Freiburg材料研究中心（FMF）Freiburg 79104 Freiburg，Dermany freiburg，德国弗里伯格大学Hermann-Von-Helmholtz-Platz 6，76344 Eggenstein-Leopoldshafen，德国
展望蛋白酶抑制剂的现状和前景以及它们与纳米药物输送系统的结合用于靶向治疗
摘要：在癌症治疗中，人们研究了许多天然和合成产品；其中，蛋白酶抑制剂是很有希望的抗癌剂候选物。由于失调的蛋白水解活性会促进肿瘤的发展和转移，因此用定制抑制剂拮抗蛋白酶是一种令人鼓舞的方法。尽管这些抑制剂早期设计的不良反应在下一代药物推出后消失了，但大多数拟议的抑制剂由于其非特异性毒性和缺乏药理作用而未通过临床试验的早期阶段。因此，更特异性地调节蛋白酶并服务于其程序化给药方式的新应用受到高度赞赏。在此背景下，纳米级药物输送系统引起了广泛关注，因为初步研究表明，与游离形式相比，封装制剂的抑制剂的治疗能力得到了显着提高。在这里，我们解决了这个问题，并讨论了这种潜在组合在靶向蛋白酶癌症治疗中的当前应用和未来临床前景。关键词：蛋白酶、抑制剂、纳米级药物输送系统、联合治疗、癌症治疗
教学投资组合用于大学教学证书
•您所教的课程的课程提纲，课程计划或描述。•原始作业，学生工作的示例和/或课堂技术。•一分钟论文的样本，有关课程的中期反馈问题；如果您完成了一个教学和学习奖学金摘要（SOTL）或教学作为研究（TAR）项目的摘要；样品分配，测验，测试，分级标准或型号；您对学生的反馈意见或分配的副本（仅在学生书面许可下使用）。•课程提纲，简短的课程描述，包括潜在的评估，材料，学习成果，活动或课程计划，您将来想教。•同伴或教师观察说明，视频咨询说明（来自您的CTL首席研究员）和/或学生中期反馈的摘要。用于评估您的教学包括学生评估（FCQS）（汇总到图表中的定量数据和一个以例子为例的整个班级的书面注释），对教学的教师评估或未经请求的学生反馈。
太阳能生物质气化与氧化铁还原相结合用于合成气生产和绿色铁冶金
研究了生物质与氧化铁的太阳能气化，用于合成气和铁的生产。太阳能和生物质都是很有前途的可再生能源。气化过程将固体碳质原料转化为燃料或化学品。然而，传统工艺需要原料的部分燃烧来供应能量，并且由于燃烧产物的稀释，固有的氧气生产成本高，合成气热值低。使用固体氧化物的化学循环气化是解决这些问题的另一种选择。通过提供集中的太阳能作为高温热源，可以从该过程中生产出更多的合成气，同时能够将太阳能储存成可调度的燃料。这项工作提出探索在高加热速率下在氧化铁上进行太阳能生物质气化，这代表了太阳能反应器中获得的条件。计算了 100 至 1,500 ◦ C 之间气化反应的热力学平衡，并报告了使用专门设计的感应炉在 1,100 ◦ C 下以氧化铁、水或二氧化碳作为氧化剂进行生物质气化的实验结果。固体产物分析表明，氧化铁可以根据氧载体的比例还原为金属铁。这些结果表明，氧化铁是一种有效的太阳能生物质气化材料，可通过一种新颖的绿色冶金工艺同时生产合成气和铁。
EEG/PPG有效连接融合用于分析面试中的欺骗行为
摘要 本研究使用连接测量来研究脑电图 (EEG) 和心脏参数光电容积图 (PPG) 之间的相互作用，以强调自主神经系统在欺骗过程中相对于中枢神经系统的重要性。在本调查中，应用了连接分析，因为它可以提供大脑区域的信息流；此外，说谎和真话似乎与大脑中的信息流相一致。首先，介绍了一种基于小波的 EEG/PPG 有效连接融合新方法；然后，对 41 名受试者进行了验证。对于每个受试者，在提取 EEG 和 PPG 信号的特定小波分量后，通过广义部分直接相干和直接有向传递函数生成有效连接网络。结果表明，有罪和无辜受试者在某些区域的总平均连接模式不同。分类结果表明，通过留一法可以以 84.14% 的平均准确率将说谎与真话区分开来。目前的结果为 EEG 和 PPG 信号之间的耦合提供了新的信息。