XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System扩散率
遗传形态和亨廷顿氏病连接发育和神经变性的皮质细胞损失
皮质细胞损失是亨廷顿氏病（HD）的核心特征，从临床运动诊断之前多年开始，在先前阶段之前。但是，尚不清楚遗传形态与皮质细胞损失有何关系。在这里，我们探讨了这种关系的生物学过程和细胞类型，并使用细胞特异性验尸数据验证它们。平均有15年的疾病发作和71个对照的八十个premifest参与者。 使用体积和扩散MRI，我们提取了HD特异性的全脑图，其中较低的灰质体积和较高的灰质平均扩散率相对于对照组，用作皮质细胞损失的代理。 这些地图与来自艾伦人脑图集（AHBA）的基因分类数据相结合，以研究与遗传折叠和皮质细胞损失有关的生物学过程。 皮质细胞损失与发育基因的表达呈正相关（即 较高的表达与更大的萎缩和增加的扩散率相关），并且与已与神经变性有关的突触和代谢基因的表达负相关。 这些发现对于扩散MRI和容积HD特异性脑图是一致的。 作为野生型亨廷汀在神经发育中起着作用，我们探索了整个AHBA野生型亨廷顿（HTT）表达（HTT）表达与发育基因表达之间的关联。 还进行了134个没有神经退行性疾病的人脑中的共表达网络分析。 这些事件导致跨脑细胞类型的年龄相关细胞死亡。八十个premifest参与者。使用体积和扩散MRI，我们提取了HD特异性的全脑图，其中较低的灰质体积和较高的灰质平均扩散率相对于对照组，用作皮质细胞损失的代理。这些地图与来自艾伦人脑图集（AHBA）的基因分类数据相结合，以研究与遗传折叠和皮质细胞损失有关的生物学过程。皮质细胞损失与发育基因的表达呈正相关（即较高的表达与更大的萎缩和增加的扩散率相关），并且与已与神经变性有关的突触和代谢基因的表达负相关。这些发现对于扩散MRI和容积HD特异性脑图是一致的。作为野生型亨廷汀在神经发育中起着作用，我们探索了整个AHBA野生型亨廷顿（HTT）表达（HTT）表达与发育基因表达之间的关联。还进行了134个没有神经退行性疾病的人脑中的共表达网络分析。这些事件导致跨脑细胞类型的年龄相关细胞死亡。htt表达与神经发育中涉及的基因的表达相关，而共表达网络分析还表明，HTT的表达与发育生物学过程有关。表达加权细胞类型富集（EWCE）分析用于探索哪些特定细胞类型与HD皮层细胞损失相关，并使用来自邮政损坏的HD脑的细胞特异性单核RNASEQ（SNRNASEQ）数据验证了这些关联。在星形胶质细胞和内皮细胞中富含皮质细胞损失的发育转录组谱，而神经退行性转录组谱则富含神经元和小胶质细胞。在HD后大脑中相对于使用SNRNASEQ的对照组差异表达的星形胶质细胞特异性基因富集于Devel-Opmental转录组谱，而神经胶质细胞和小胶质细胞特异性基因在神经变性转录组中富集。我们的发现表明，PreHD中的皮质细胞损失可能是由双重病理过程引起的，这是神经发育变化的一种结合，在生命开始时，随后是成年后的神经变性，靶向突触表达和代谢基因表达降低的区域。
PMC 30硅胶涂料系统
兴趣探索注释PMC 30硅胶涂料系统Vikram Sarabhai太空中心开发了许多专业涂料，以满足发射车和卫星的特定要求。这些涂料也可能找到各种工业应用。PMC 30是一种室温可固化的基于硅酮的涂料系统，其中包含微袋子和其他填充剂，可赋予系统低热扩散率。它们用于发射车辆和冷冻罐中的热保护系统。它们是通过在双速度混合器中制备的预加油器，以及在Sigma混合器中的填充剂和Premix的混合物进行处理。中心每年需要大约2吨PMC 30。典型属性 /特征：< / div>
电池研究和质量控制解决方案
像人体一样，电池的工作温度应始终受到监控，保护并保持最佳水平。如果环境温度太低，它将不会传递其全部功率。如果环境温度升高过高，电池甚至会膨胀，射击，爆炸并释放有毒气体。适当的电池热管理通过在存储，操作和充电期间将单元保持在有限的温度范围内，从而确保更长的寿命。了解细胞可以耗散多少热量需要了解细胞设计的基本传热特性。测量热扩散率和热导率以及特定的热容量构成了全面理解的基础。为了研究这些热物理特性，Netzsch提供了激光/光闪光分析系统（LFA）以及差异扫描量热表（DSC）。可以避免热管理系统故障。
竹材Al(Cu)合金的电迁移行为及可靠性...
具有竹节粒结构、顶部覆盖 Al 3 Ti 层并以 W 柱终止的 Al(Cu) 细线是 Si 集成电路中越来越常见的一类互连线。这些线易受跨晶电迁移引起的故障影响。电迁移引起的应力演变可以用一维扩散-漂移方程建模，该方程的解需要了解传输参数。通过开发和执行使用在氧化 Si 基板上制造的单晶 Al 互连线的实验，明确地确定了 Al 中 Al 和 Cu 的跨晶扩散和电迁移特性。在顶部覆盖多晶 Al 3 Ti 覆盖层的钝化 Al 单晶线（2.0 μm 宽，0.4 μm 厚）上进行了加速电迁移寿命测试。覆盖层由 Al 与 Ti 覆盖层的反应形成。电迁移引起失效的激活能确定为 0.94±0.05 eV。以前对没有 Al 3 Ti 覆盖层的 Al 单晶的研究得出的激活能为 0.98±0.2 eV，寿命相似。结论是，Al 3 Ti 覆盖层不会影响跨晶电迁移的动力学和机制。此外，这些结果表明，单晶 Al 互连线电迁移引起失效的限速机制不是扩散，或者令人惊讶的是，Al 沿 Al/Al 3 Ti 界面的扩散率大约等于或低于 Al 沿 Al/AlO 界面的扩散率。还通过实验研究了 Cu 在单晶 Al 线中的扩散和电迁移特性。测试结构由平行线（5.0 μm 宽，0.4 μm 厚）组成，交替线终止于共用接触垫。铜被局部添加到所有线的相同区域，并通过分析 Cu 的浓度分布来表征温度和电流密度的影响
WCX SAE 世界大会体验
氢气正迅速成为内燃机的一种有吸引力的燃料。由于燃料中不含碳，氢气燃烧时排气管的二氧化碳排放量为零。与燃料电池电动汽车相比，氢气燃烧可实现相似的效率水平，并在车辆使用寿命内实现更高的总拥有成本。此外，传统内燃机可以进行改造以运行氢气，而无需对现有生产线或劳动力技能进行重大调整。氢气作为燃料具有高扩散率、低最小点火能量、快速燃烧速度和短火焰熄灭距离。这些极端特性为燃烧科学家和工程师提供了许多新的研究途径。在本次会议中，我们将讨论氢气在交通运输领域可能发挥的作用，以及氢燃料内燃机的一些近期和长期挑战和机遇。
与液体金属纳米反应器的高凝胶合金阵列合成
作者进行了HEA阵列形成机制。在存在或不存在液体金属纳米反应器的情况下进行了hea颗粒的合成（图1（b），（c））。基于由减少表面能驱动的液体金属的合并性能，构建了动态反应环境，因此将前体转化为合金。相比之下，前体由在每个预定义的孤立区域中产生多个纳米颗粒的纯金属盐组成。为了进一步详细说明液体金属的作用，作者还进行了理论计算，表明GA与底物的键合最弱，并且含GA的系统具有最高的扩散率。这些对实现融合的颗粒运动有益。探索高渗透合金阵列的潜在光学应用，作者在广泛的频谱中展示了全息成像。
脑损伤后的短链脂肪酸补充剂通过肠道脑损伤通过肠道 - 脑 - 微神经轴
a）TBI已知会阻碍大脑中的分数各向异性（白质连接）。我们使用动物的MRI扫描通过水扩散率（60DPI）来测量FA。SCFA处理过的TBI小鼠是可比的（NS），并且与未处理的受伤动物显示出显着差异（p值<.001）（n = 3）。b）代表性3D对比T2加权MRI图像。c）。白质连接性的代表性渲染。d）用于测量焦虑/寻求行为水平的开放式测试。SCFA白质连通性保护措施与TBI行为缺陷的改善非常相关。与假手术相比，未经处理的动物表现出攻击性/寻求行为的增加（p <.0001），但SCFA治疗降低了TBI诱导的侵略性近1/3 RD
根据温度和相对湿度计算吸湿性和...使用有限元分析
摘要：近年来，半导体封装结构不断薄型化、复杂化，随着厚度减小，因材料不匹配引起的界面剥离现象会进一步增加，因此界面的可靠性是工业领域中的关键问题。尤其在半导体封装中广泛使用的聚合物受温度和湿度的影响较大。因此，本研究通过有限元分析对不同温度条件下封装结构界面的剥离情况进行预测，考虑吸湿和解吸的水分。通过吸湿试验获得了材料的扩散率和饱和含水量等性能。通过TMA和TGA分析了每种材料吸湿后的吸湿膨胀系数。进行微剪切试验，评估考虑湿度影响下各界面在不同温度下的黏附强度。进行了考虑温度和吸湿变形的界面剥离有限元分析。因此，考虑到回流过程中的原位水分解吸和温度行为，成功预测了界面分层。
在产前酒精暴露儿童的筋膜和预读语言发展
方法：总共有51名确认PAE的儿童（25名男性； 5.6±1.1岁）和116个未暴露的对照（57名男性； 4.6±1.2岁）进行了纵向扩散张量成像（DTI），总共来自PAE和381个对照组的参与者，共111次扫描。我们描绘了左右AF，并提取了平均分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）。使用年龄标准化的语音处理（PP）和NEPSY-II的加快命名（SN）评分评估了预阅读语言能力。线性混合效应模型以确定扩散指标与年龄，群体，性别和年龄相互作用之间的关系，并将受试者作为随机因素建模。二级混合效应模型分析评估了使用51个年龄和性别匹配的未暴露对照对白质微观结构和PAE对预读语言能力的影响。
使用扩散 MRI 进行多室映射的图谱和通用先验
其中 (i) wj 是体积分数，(ii) b 和 g 分别是定义扩散梯度的 b 值和方向，δ 和 Δ 是脉冲持续时间和分离 (iii) S IR 是由 [3] 中提出的 IR 扩散模型预测的 MR 信号，该模型具有两个参数：IR 扩散率（以 mm2/s 为单位）和平均细胞半径（以 为单位）；(iv) μ j 是第 j 个各向异性隔室的扩散方向。数据我们根据来自人类连接组计划的 HCP105 数据库 [4] 的数据选择了这样一个模型。先验模型我们为许多 MCM 通用的该模型参数定义先验。我们使用具有适当支持的参数分布，每个先验取决于各向异性隔室的数量。整个管道过程如图 1 所示。我们为 0、1、2 和 3 个各向异性隔室计算了它们。这样做可以确保用户最终能够根据数据选择最合适的隔间数量。