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特定的电能消耗为(11.5 - 13 kWh/kg SI),进入该工艺的碳材料代表相似的能源贡献。将大约一半的能量保留为Si金属中的化学能。碳足迹范围从4.7 kg CO 2 /kg Si到16千克CO 2 /kg Si),具体取决于该过程中使用的能源的类型(Xiao等,2010;Sævarsdottir等人,2021年)。由碳热过程产生的MG-SI的纯度约为98%和99%。电子级硅(杂质含量<1 ppb)和太阳级硅(杂质含量<1 ppm)用于各种应用,例如在光伏和电子产品中(Suzdaltsev,2022年)。用于从MG-SI生产高纯度硅的常规技术是西门子的工艺,它具有高能量消耗和低生产率(Chigondo,2018),或者使用流体化的床工艺(Arastoopour等,2022年)。另一种方法是Si在熔融盐中的电沉积,预计会产生高纯硅。如果所使用的阳极不耗时并且不产生CO 2,则与常规过程相比,碳足迹可以显着降低,如果用于电解的电力是可续签或核能的。已经证明,具有不同形态学的si膜可以电化学地沉积在不同的熔融盐中,例如氯化物,氟化物和氯化物 - 氟化物(Juzeliu Nas和Fray,2020年)。这些盐中的每一个都有优势和缺点;氯化物熔体是高度水溶性的,但沉积的胶片薄(<10 µm)。同时,沉积在浮力物中沉积的胶片是致密的,但是粘附在沉积物上的盐很难轻易去除。si可以通过将Si源/前体(例如SiO 2,Na 2 Sif 6,K 2 SIF 6和SICL 4)添加到熔融盐中来沉积。Si前体分解为Si(IV)电活性离子,该离子通过基于盐类型的一步或两步减少机制减少。
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氯化物盐具有在高达 800 C 的极高温度下使用的巨大潜力(例如 MgNaK//Cl 混合物),但也可用作低熔点 HTF,例如共晶 ZnNaK//Cl(T m = 200 C)的情况。[12] 由于具有足够的热容量,氯化物盐是熔融盐催化转化过程中最有前途的 HTF。 尽管如此,其化学性质也带来了技术挑战。 在热能存储领域,由于氯化物盐在高温下对金属合金的腐蚀性质,人们对其进行了深入研究。 人们普遍认为,腐蚀机理受许多参数的影响,主要是温度、盐纯度以及主要基于氧和/或水分的杂质的存在(例如,参见 Ding 关于熔融氯化盐腐蚀的综述 [12])。在未来的热能存储中发挥重要作用的MgCl 2基熔盐中,主要的腐蚀性杂质已被鉴定为羟基氯化物(MgOHCl),并且假定它是水合MgCl 2水解的产物。 [12,13]可以使用不同的方法显着降低杂质水平,例如电解盐净化[14]或添加牺牲剂,例如元素Mg,[15]与杂质反应形成惰性MgO。以类似的方式,添加固体氧化物(例如ZnO和CaO)可显着减少
摘要:对于地球上存在的大多数水,影响其行为的两个最重要的因素是无机或有机基质中的确定性以及溶质的存在。在这里,我们研究了3 nm孔中的结构对水溶液中水溶液的水分的影响,浓度高达1.0 m。已知在这种浓度范围内的大量水溶液中的水分差异在NaCl存在下会非常略微降低,并且在KCL存在下非常略微增加。然而,在这里,我们观察到与纯水的使用率相比,在同一置换中相比,在共有h 2 o -kcl中的水差增加了2倍。这种异常强烈的累积作用和破坏添加剂的结构可能对自然界水性物种的流动性和运输具有深远的影响。
1天文学,科学,技术,工程和数学学院,开放大学,米尔顿·凯恩斯MK7 6AA,英国; s.filippidou@imperial.ac.uk(s.f.); a.price@microbiologysociety.org(a.p.); charlotte.l.spencer-jones@durham.ac.uk(C.S.-J.); anthony.scales@open.ac.uk(A.S。); Michael.macey@open.ac.uk(M.C.M.); susanne.schwenzer@open.ac.uk(s.p.s.)2伦敦帝国学院,伦敦帝国学院,英国伦敦帝国学院,英国3号地理系,达勒姆大学,达勒姆DH1 3LE,英国4地球与环境科学系,博茨瓦纳国际科学技术大学,帕利帕里10071,博茨瓦纳; franchif@biust.ac.bw 5 Geosciences,Witwatersrand大学,约翰内斯堡,2001年,南非6号,南非6个生物科学与生物技术系,博茨瓦纳国际科学技术大学,帕利西斯大学10071年,博茨瓦纳帕利帕; lebogangl@biust.ac.bw 7博洛尼亚大学生物,地质和环境科学系,意大利博洛尼亚40126; barbara.cavalazzi@unibo.it 8地质系,约翰内斯堡大学,约翰内斯堡,2006年,南非 *通信:k.olsson-francis@open.ac.ac.uk2伦敦帝国学院,伦敦帝国学院,英国伦敦帝国学院,英国3号地理系,达勒姆大学,达勒姆DH1 3LE,英国4地球与环境科学系,博茨瓦纳国际科学技术大学,帕利帕里10071,博茨瓦纳; franchif@biust.ac.bw 5 Geosciences,Witwatersrand大学,约翰内斯堡,2001年,南非6号,南非6个生物科学与生物技术系,博茨瓦纳国际科学技术大学,帕利西斯大学10071年,博茨瓦纳帕利帕; lebogangl@biust.ac.bw 7博洛尼亚大学生物,地质和环境科学系,意大利博洛尼亚40126; barbara.cavalazzi@unibo.it 8地质系,约翰内斯堡大学,约翰内斯堡,2006年,南非 *通信:k.olsson-francis@open.ac.ac.uk
随着世界为了减轻环境影响,盐构造在实现能源转变目标中的重要性不能被夸大。盐轴承盆地在整个过渡过程中具有巨大的发展潜力。盐盆地可以用作氢,CO 2和废物的储存地点,并在盐体内和周围提供增强的地热能潜力。因此,表征成分的进步,了解内部盐变形,解码盐结构的演变以及理解在操作和放弃洞穴期间盐的行为对于未来的能量过渡至关重要。
15 -ürCatamama Y.等,J. Immunol。,200,2987-2999 2018-16-16-ürT.等,摩尔。 ther。 Oncolytics,12,162-172 2018-17-17-17-17-17-17-1等,等,Nat。 Society。,9,251 2018 18 -Low E.等,当前。 opine。 Biochnol。,65,25-36 (2020-19 – 19 – Mahalingam D.等,Clin。 res。,26,71-81 2020-20-Sun L.等,J。Imunother。 癌症,6,6,36 USBAND 21-储存C.和Al。,Clin。 res。,25,290-299!hang Y.和al。,mol。 ther。,27,1906-1 ther。 Oncolytics,26,265-274 2022-64-Emprot K.和Al。,Hum。 基因。15 -ürCatamama Y.等,J.Immunol。,200,2987-2999 2018-16-16-ürT.等,摩尔。 ther。 Oncolytics,12,162-172 2018-17-17-17-17-17-17-1等,等,Nat。 Society。,9,251 2018 18 -Low E.等,当前。 opine。 Biochnol。,65,25-36 (2020-19 – 19 – Mahalingam D.等,Clin。 res。,26,71-81 2020-20-Sun L.等,J。Imunother。 癌症,6,6,36 USBAND 21-储存C.和Al。,Clin。 res。,25,290-299!hang Y.和al。,mol。 ther。,27,1906-1 ther。 Oncolytics,26,265-274 2022-64-Emprot K.和Al。,Hum。 基因。Immunol。,200,2987-2999 2018-16-16-ürT.等,摩尔。ther。Oncolytics,12,162-172 2018-17-17-17-17-17-17-1等,等,Nat。Society。,9,251 2018 18 -Low E.等,当前。opine。Biochnol。,65,25-36 (2020-19 – 19 – Mahalingam D.等,Clin。res。,26,71-81 2020-20-Sun L.等,J。Imunother。癌症,6,6,36 USBAND 21-储存C.和Al。,Clin。res。,25,290-299!hang Y.和al。,mol。ther。,27,1906-1ther。Oncolytics,26,265-274 2022-64-Emprot K.和Al。,Hum。基因。
kappa光多肽基因增强子的核因子在B细胞抑制剂,alpha(NFKBIA,同义词:IKBA,MAD-3,NFKBI)中。nFKB1或NFKB2与REL,RELA或RELB的义务形成NFKB复合物。NFKB复合物被I-kappa-B蛋白(NFKBIA或NFKBIB)抑制,该蛋白通过将其捕获在细胞质中而灭活NF-kappa-b。通过激酶(IKBKA或IKBKB)在I-kappa-B蛋白上的丝氨酸残基的磷酸化标志着它们通过泛素化途径破坏了它们,从而允许激活NF-kappa-b复合物。激活的NFKB复合物可转移到核中,并在Kappa-B结合基序上结合DNA,例如5-Prime GGGRNNYYCC 3-PRIME或5-PRIME HGGARNYYCC 3-PRIME。抗体还检测到NFKBIA(IKBα)的磷酸化形式。(PMID:16904979,PMID:28990531 PMID:10455908)
抗体发现是一个漫长而劳动密集型的过程,需要大量的实验室工作,以确保抗体证明其在人类患者中用作治疗剂所必需的适当效率,生产和安全特征。传统上,此过程始于噬菌体显示或B细胞隔离运动,在该活动中,该活动是主要的选择标准。然而,通过这种方法识别的初始引线在开发性和表位定义方面缺乏足够的表征,通常在后期进行。在这项研究中,我们提出了一条管道,该管道将早期噬菌体展示筛选与基于AI的表征相结合,从而在整个选择过程中实现了更明智的决策。使用免疫检查点Tim3和Tigit作为目标,我们识别出具有相似结合特性的五个初始铅。由于表面物理化学特性不利,这些引线中的两个被预测具有较差的开发性纤维。生成了2:T4(反对Tigit)和6E9(针对TIM3),生成了及其各自目标的复合物的结构模型。预测的表位使我们能够预期与Tim3和Tigit结合伙伴进行竞争,并推断这些抗体预期的拮抗功能。这项研究奠定了从高吞吐量分析中得出的多维AI驱动的铅候选者的基础。