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World File Search System炭化
pH反应性和叶酸涂层脂质体封装伊立替康（Irinotecan
irinotecan（IRN）是camptothecin的半合成衍生物，充当拓扑异构酶I抑制剂。irn在全球范围内用于治疗几种类型的癌症，包括大肠癌，但是其使用可能导致严重的不良反应，例如腹泻和骨髓抑制。脂质体被广泛用作药物输送系统，可以改善化学治疗活性并降低副作用。脂质体也可以在酸性环境（如肿瘤）中优先释放其含量，并以靶向目的进行表面官能化。在此，我们开发了一种叶酸涂层的pH敏感脂质体作为药物输送系统，以使IRN达到改善的肿瘤疗法，而无需潜在的不良事件。脂质体，含有IRN，并针对粒径，多分散性指数，Zeta电位，浓度，封装，细胞摄取和释放曲线进行了炭化。在大肠癌的鼠模型中研究了抗肿瘤活性，并通过血液学/生化测试和主器官的组织学分析评估其毒性。结果显示，小于200 nm的囊泡，几乎没有分散，表面电荷接近中性，高包装速率超过90％。该系统以pH值依赖性方式显示出延长和持续的释放，并具有高细胞内药物输送能力。重要的是，叶酸涂层的pH敏感制剂的抗肿瘤活性明显优于pH依赖性系统或游离药物。含有IRN的组的肿瘤组织呈现大量坏死。肿瘤组织呈现大量坏死。此外，没有发现对所研究组的全身毒性的证据。因此，我们开发的纳米果IRN递送系统可能是传统结直肠癌治疗的一种替代方法。
车辆路由问题优化...
这项研究的目的是在货物货车途径问题中引起的组合选择问题。在这项研究中，提出的解决组合优化概率的方法包括多个阶段：数据清洁，数据预处理，K-NN和无能的车辆路由问题模型。结果表明，机器学习方法可以优化组合选择问题问题，尤其是在产生车辆路线点和交付能力时。通过考虑纬度和经度点来确定车辆路线的炭化。本研究构建了一个框架，并将其实现在多级优化模型中，以减少由不平衡的多种分类而导致的过度拟合和错误分类结果，这是由于“节点”对车辆路线的影响，并通过机器学习对车辆路线的影响。该模型的目的通常是了解问题中的机甲nism，以便它可以基于Jalur Nugraha Ekakurir交付路线对不平衡的车辆路线数据进行分类。因此，借助模型可以是基于货物运输数量的容量限制来确定车辆路线的模型。使用机器学习模型和测试k值的车辆路由问题的研究结果11，13，15。其具有k = 11精度的百分比为57.3265％，k = 13精度为57.3265％，k = 15精度为81.8645％。与奇数k值的测试结果相比，K 15 K = 15值更好，而K 11 K = 11，而13 k = 13，k 15 k = 15。结果，开发的模型在Cavaci Ty车辆路由问题模型的准确性方面的准确性为93.80％，时间序列的平均预期为93.31％，召回率为93.80％。获得的结果对于开发更现代的模型，机器学习>的车辆路线问题
参考：MI/24/18职位：主要生物信息学家1。...
在38,000英镑至每年48,000英镑以内的起薪（取决于经验）工作参考：MI/24/18持续时间：固定期限至2027年3月31日关于角色：CRUK National Biomarker Center（NBC）具有液体标志物的国际液体标志物，旨在通过开发癌症和实施癌症癌症，该癌症的癌症是癌症，癌症癌症的癌症是癌症癌症，癌症的癌症是癌症的癌症，该癌症是癌症的癌症。预测，预测和监测患者对治疗的反应。我们的研究将临床，分子和计算科学整合到一个高度收敛的程序中，而先进的计算生物学在我们的生物标志物议程中起着至关重要的作用。现在，一个激动人心的机会为主要的生物信息学家提供了加入NBC内生物信息学和生物统计学（BBS）团队的机会。您将与一个由临床医生，生物学家，统计学家，生物信息学家和计算科学家组成的跨学科团队一起工作，分析由患者样本引起的基因组，表观基因组和转录组数据；包括无细胞的DNA和RNA（CFDNA，CFRNA），单细胞数据以及与癌症相关的细胞。主要重点是进一步开发已经建立的计算方法，用于检测和分析液体活检中的肿瘤信号。这将包括使用计算统计数据和机器学习/AI方法的一系列多素数据（DNA甲基化，RNA-SEQ，片段组学）的分析。这项工作将需要在涉及癌症早期检测，治疗反应，分子炭化肿瘤和检测治疗相关毒性的广泛研究中进行合作。关于你：这是一个独特的机会，可以在翻译和协作团队中工作，并为研究与诊所的相互作用开发数据分析。
成果报告便携式超紧凑型生物质气化发电系统开发
对含水量极高的食物垃圾进行碳化和造粒的成功，这在以前是没有开发过的，导致了环境部项目中这项研究成果的发展，以及在这项研究成果开辟了不仅应用于灾区，而且广泛应用于世界各地民用领域的可能性。 另一方面，即使产生的气体含有微量焦油，约1至2g/Nm 3 ，在运行约50小时后，焦油沉积在各种装置上的问题变得明显，这是从未报道过的。气化炉连续运行100小时后首次变得清晰。此外，还首次发现硬质合金球团成型时添加的粘结剂会导致球团气化时焦油生成量增加。今后，我们将明确设备长期稳定运行的对策和问题。完成了。这可以说是一个为未来研发提供指导的重大成果，是短期设备运行所无法看到的。 1.4 研究成果，如论文、专利、会议报告等。该研究成果发表在《Applied Energy》杂志上两篇文章（影响因子=7.182）、《Fuel》杂志上两篇文章（影响因子=4.601）和《Energy》 & Fuels杂志（影响因子=4.601）在著名英文期刊上共发表学术论文5篇，其中影响因子=3.091）。 此外，被聘为博士后的陆丁先生在任职期间发表了三篇学术论文，如今转行其他工作，他仍在根据这项研究成果撰写学术论文，并且参与这项研究项目对年轻研究人员的发展做出了巨大贡献。 此外，作为这项研究的结果，我们已经提交了一项专利申请，如附件 3 所示。
成果报告：便携式超小型生物质气化发电系统的开发
此外，如上所述，在“气化发电系统研究”项目中，该团队成功将水分含量极高的食品垃圾碳化并制成颗粒，这在研究开始时是没有预料到的。这使得该研究成果被扩大为环境省项目，并开启了该研究开发的技术不仅可用于受灾地区，还可用于世界各地的民间领域的可能。 另一方面，即使生成的气体中含有约1至2g/Nm3的微量焦油，这种情况以前从未被报道过，但通过连续运行气化炉100小时首次发现，各设备中的焦油累积问题在运行约50小时后变得明显。此外，还首次发现，炭素颗粒成型时添加的粘合剂会导致颗粒气化时焦油生成量增加，为今后设备长期稳定运行明确了对策和课题。这是一项无法通过设施短期运行来确定的重大成果，并将成为未来研发的指导方针。 1.4 论文、专利、学术演讲等研究成果 本研究成果已在知名英文期刊上发表两篇学术论文（影响因子=7.182），两篇论文（影响因子=4.601），一篇论文（影响因子=3.091）。 另外，曾担任博士后研究员的陆丁博士在任职期间发表了三篇学术论文，目前他已转行，正在根据这项研究的成果撰写学术论文。该研究项目对年轻研究人员的培养做出了很大的贡献。 此外，根据这项研究的结果，我们提交了一份专利申请，如附录 3 所示。
技术数据表-Dowsil™ME -6820 ...
产品概述DOW的微电子硅胶粘合剂旨在满足微电子和可选的电子包装行业的关键要求，包括高纯度，耐水性，热和电气稳定性。该产品具有极高的应力松弛和高温稳定性，并且很好地粘附在各种底物材料和组件上，而无需底漆。它也适用于需要具有低模量的材料，无铅焊接温度（260°C）或其他需要高可靠性的应用。该产品是一种易于使用的单组分产品，在热固化反应过程中不会产生副产品。固化的产品表现出极好的电绝缘。 清洁底物表面以清洁底物的表面，并用诸如Dow Corning Brand OS液体，Naphtha，矿物精神或甲基乙基酮（MEK）等溶液清除油性污渍。建议在可能的情况下进行表面的光抛光，以达到由于粘附面积增加而获得稳定的粘附特性。最后，用溶剂擦拭表面有助于去除粘附于标准表面上左侧的残留物。根据贴材和周围组件的特性，其他清洁方法可能有效，因此请确定哪种方法最适合您的个人情况。 基本材料测试有多种类型的底物，底物的表面条件因一种而异，因此不可能提供对粘附条件和粘附强度的一般解释。拉伸粘附试验需要对粘附层的100％内聚力分解，以实现针对特定底物的最高粘附强度。根据确定凝聚力分解，可以确定粘合剂和靶标底物之间的兼容性以及粘附所需的加热时间。另外，可以使用凝聚力的确定来确认表面污染的存在，例如霉菌释放剂，油，油脂和氧化物涂层。 兼容性某些材料，化学物质，交联和增塑剂可能会导致添加粘合剂的固化抑制。典型的固化抑制剂包括有机素，其他有机金属化合物，含有器官蛋白催化剂，硫，多硫化物，多硫酮，其他含硫的材料，不饱和烃塑料塑料化合物和焊料磁通残留物。如果底物或材料可能会导致治疗抑制作用，我们建议您针对您的预期应用进行小规模的一致性测试。如果底物和固化产物之间的界面处有液体或未固定的部分，则其在底物上的使用是不兼容的，并且表示治愈抑制作用。 如果您需要去除DOW电子粘合剂以进行缺陷分析，则可修复性道琼斯水平的流体很有用。有关这些产品的更多信息，请联系Dow。 使用的预防措施：此数据表中不包括使用所需的安全信息。在使用之前，请仔细阅读安全数据表（SD）和容器标签，以获取有关安全使用以及身体和健康危害的信息。您可以通过访问网站Dow.com/ja-jp购买安全数据表（SD）。