摘要:唾液腺腺样囊性癌 (ACC) 是第二大最常见的唾液腺癌,其特点是预后不良和病理不明。ACC 发病率很低,占所有唾液腺肿瘤的 10-15%,主要影响 50 至 60 岁之间的患者。年发病率估计为每 100,000 人约 4.5 例。由于其罕见性以及在以前的研究中使用了受污染的细胞系,ACC 的确切病因仍不清楚。目前的治疗方式通常包括手术,有或没有术后放疗,但由于局部复发和延迟远处转移的可能性,通常效果不令人满意,这可能在治疗后 3-5 年显现,并构成现有治疗方法的主要失败。惰性生长模式以及神经周围和血管周围侵袭可能是转移延迟发生的原因。目前尚无有效的全身治疗方法。因此,ACC 的治疗是
我们如何利用经典的分子动力学模拟来模拟和分析控制多晶硅沉积参数对沉积多晶硅膜结构的影响的现象和机制。多晶硅膜的晶粒形状和大小、结晶度、晶粒边界结构和应力取决于生长温度、生长膜中的温度分布、沉积通量、通量变化以及由于沉积通量而传递到膜表面的能量。主要结果包括:(i)沉积的多晶硅薄膜的结晶度分布对应力、温度和沉积流不同参数的依赖性,(ii)沉积初期的生长模式,(iii)多晶硅薄膜沉积初期种子晶粒的相互作用和稳定性以及从孤立晶粒生长到多晶硅生长的过渡,(iv)不同硅相的温度、结晶度、晶体形状和热导率的相互作用,(v)描述了晶粒生长的四个不同阶段:成核、生长、消失和延迟。
摘要 电池寿命估算对于有效的电池管理系统至关重要,可帮助用户和制造商进行战略规划。然而,准确估算电池容量非常复杂,因为容量衰减现象多种多样,与温度、充放电速率和休息时间长度等因素有关。在这项工作中,我们提出了一种创新方法,将现实世界的驾驶行为融入循环测试中。与缺乏休息时间并涉及固定充放电速率的传统方法不同,我们的方法涉及 1000 个针对特定目标和应用量身定制的独特测试循环,捕捉温度、充放电速率和休息时间对容量衰减的细微影响。这可以全面了解电池级电池的退化,揭示受循环测试参数影响的固体电解质界面 (SEI) 层和锂镀层的生长模式。结果产生了用于评估特定测试条件下容量衰减的关键经验关系。
摘要 儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 是最常见的儿童脑肿瘤组。当无法进行根治性切除时,其自然病程是一种慢性疾病,肿瘤稳定期和肿瘤进展期交替出现。虽然总体存活率很高,但许多患者会经历严重的、可能终生的疾病。由于突变事件,大多数 pLGG 具有潜在的 RAS/MAPK 通路激活,导致在临床试验中使用分子靶向疗法,最近监管机构批准了 BRAF 和 MEK 抑制组合用于 BRAFV600E 突变的 pLGG。尽管活动令人鼓舞,但由于药物耐药性,治疗期间可能会发生肿瘤复发,停止治疗后可能会出现肿瘤复发,或者据报道,一些患者在停止靶向治疗后 3 个月内出现快速反弹生长。在 pLGG 中,这些再生模式的定义尚未得到很好的描述。因此,国际儿童低级别胶质瘤联盟(一个由全球医生和科学家组成的团体)成立了耐药性、反弹和复发 (R3) 工作组,以研究耐药性、反弹和复发。采用改良的德尔菲方法,针对 pLGG 的再生模式制定了基于共识的定义和建议,并特别提到了靶向治疗。
健康与疾病(DOHAD)框架的发展起源现在是成人生活中许多非传染性疾病的进化和表观遗传学的基础。2型糖尿病,肥胖,高血压,心脏病和中风尤其是与生命前1000天的事件有关的联系,并且随着世界目睹这些疾病的流行病,确定能够减少这些NCD在我们老化中发展的潜力的措施变得更加重要。孕育的父母健康以及整个怀孕期间的良好孕产妇健康和营养在以后的生活中是正常婴儿的发展和健康不可或缺的一部分,但是最近,婴儿营养的核心重要性已得到认可。在这种情况下,为避免肥胖症发作或生命的前1000天发育的婴儿实现生长模式似乎是一个可实现的目标,具有巨大的潜力,可以避免以后的许多NCD。因此,健康促进计划的相关性是在医疗保健提供者中分享这一知识,并教育父母有关最佳婴儿营养的好处。
远程外观的概念涉及覆盖底物表面的二维范德华层,这仍然使Adatoms能够遵循基础基板的原子基序。必须将生长模式仔细地定义为缺陷,例如,针孔,在二维材料中可以允许从遗产中直接外观,该遗物与外侧外延过度生长结合在一起,也可以形成粘层。在这里,我们显示了几种独特的情况,只能对远程外观进行观察,可与其他基于二维材料的外交机制区分开。我们首先在图案化石墨烯上生长Batio 3,以建立最大程度地减少外侧过度生长的条件。通过观察与高分辨率扫描透射电子显微镜证实的整个纳米尺度的核与无针孔的亚纤维相一致,我们在视觉上确认远程同育在原子尺度上是可操作的。宏观上,我们还显示了依赖于底物的离子性和差异层数的GAN微晶阵列的密度变化。
本研究探索了 SrF 2 在高取向热解石墨 (HOPG) 上的分子束外延 (MBE) 生长,重点介绍了生长形态、晶体结构和电子特性随温度的变化。使用原子力显微镜 (AFM)、反射高能电子衍射 (RHEED)、紫外光电子能谱 (UPS) 和 X 射线光电子能谱 (XPS) 对 SrF 2 /HOPG 界面进行了全面表征。光谱数据表明,氟化物与基底的化学相互作用在沉积过程中的每个沉积厚度和基底温度下都很弱,表明在范德华外延状态下生长。沉积在 HOPG 上的 SrF 2 纳米结构在晶体度和成分方面表现出独特的块状特征,即使在最初的生长阶段也是如此。值得注意的是,温度在驱动生长模式中起着至关重要的作用,从室温下树枝状岛的聚结转变为在较高温度(400 ◦ C)下沿 HOPG 梯田台阶边缘诱导近 1D 行。
工程生物材料 (ELM) 是一类新型功能材料,其特点是将生物成分在惰性聚合物基质内进行空间限制,以重现生物功能。了解基质内细胞群的生长和空间配置对于预测和改善其响应潜力和功能至关重要。本文研究了真核微藻莱茵衣藻 (C. reinhardtii) 在三维形状的水凝胶中的生长、空间分布和光合生产力,这些生长、空间分布和光合生产力取决于几何形状和尺寸。嵌入的莱茵衣藻细胞进行光合作用并形成受限的细胞簇,由于有利的气体交换和光照条件,当细胞簇靠近 ELM 外围时,它们生长得更快。利用位置特定的生长模式,这项研究成功设计和打印了具有更高 CO 2 捕获率的光合 ELM,具有高表面积体积比。这种控制细胞生长以提高 ELM 生产力的策略类似于多细胞植物叶片中已经建立的适应性。
薄膜................................................ .薄膜形成.................................... 6 凝聚和成核........................... 7 薄膜生长.................... ■ ................... 13 岛状阶段................................... 14 聚结阶段................................... 14 通道阶段.................... 即连续膜................................... , 1 6 生长模式........................................ 17 外延生长........................................ 19 薄膜分析技术................................... 2 0 X 射线衍射................................ 20 衍射仪方法................................... 22 薄层电阻................................... 23 四点探针法....... ' .............. 23 扫描电子显微镜.......................................2 6 俄歇电子能谱................................... 2 9 薄膜厚度测量....................... ..34 化学气相沉积.............'.................... 37 CVD 的基本步骤 .............................. 3 8 CVD 的实验参数 .................... 39 沉积温度 ........ 39 气体流速 .............................. 44 晶体取向 .............................. 47 基材位置 .............................. 48 反应物分压。................... 49 表面积 .............................. 49 化学气相沉积反应器 ................ 49 热壁反应器 ............................. 50 冷壁反应器 ............................. 50 大气压反应器 ............................. 50 低压 CVD 反应器。..'................. 52 等离子体增强 CVD 反应器 ............................. 54 光子诱导 CVD 反应器。.................. 55 钨的化学气相沉积 ................. .56 钨的 CVD 反应 .......................... 59 WF 6 的 Si 还原 ................................ 61
参考文献 1 . Coudray N, Ocampo PS, Sakellaropoulos T, Narula N, Snuderl M, Fenyö D 等。使用深度学习对非小细胞肺癌组织病理学图像进行分类和突变预测。自然医学。2018;24:1559-1567。 2 . de Haan K, Zhang Y, Zuckerman JE, Liu T, Sisk AE, Diaz MFP 等。基于深度学习将 H&E 染色组织转化为特殊染色。自然通讯。2021;12:4884。 3 . Gertych A, Swiderska-Chadaj Z, Ma Z, Ing N, Markiewicz T, Cierniak S 等。卷积神经网络可以准确区分数字幻灯片中肺腺癌的四种组织学生长模式。 Sci Rep. 2019;9:1483. 4. Kapil A, Meier A, Zuraw A, Steele KE, Rebelatto MC, Schmidt G 等.深度半监督生成学习用于非小细胞肺癌组织针吸活检肿瘤比例自动评分. Sci Rep. 2018;8:17343.