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一级方程式空气动力学开发方法
下压力可用于增加车辆转弯时轮胎的侧向力极限和车辆减速时的制动力极限。空气阻力是决定车辆加速性能的重要因素。前后下压力平衡也有助于车辆稳定性。空气动力学开发的目的是考虑这三个要素之间的平衡，最大化下压力或升阻比。在开发过程中，使用 50% 比例模型在风洞试验中优化车辆形状，然后使用全尺寸风洞试验验证效果。使用 CFD 和粒子图像测速 (PIV) 同时分析气动现象有助于模型比例风洞的开发以有效的方式向前推进。在一定程度上，使用 CFD 定量评估气动载荷也成为可能，使其成为能够支持部分优化过程的工具。作为风洞试验和赛道上实际行驶的车辆之间的桥梁，CFD 的重要性也在日益增加。例如，使用CFD再现轮胎因侧向力而变形时的气流，而这在风洞中用实车是无法再现的，因此对在赛道上行驶的车辆周围的气流有了新的认识。其中一部分认识已在风洞试验中得到验证。
一级方程式空气动力学开发方法
下压力可用于增加车辆转弯时轮胎的侧向力极限和车辆减速时的制动力极限。空气阻力是决定车辆加速性能的重要因素。前后下压力平衡也有助于车辆稳定性。空气动力学开发的目的是考虑这三个要素之间的平衡，最大化下压力或升阻比。在开发过程中，使用 50% 比例模型在风洞试验中优化车辆形状，然后使用全尺寸风洞试验验证效果。使用 CFD 和粒子图像测速 (PIV) 同时分析气动现象有助于模型比例风洞的开发以有效的方式向前推进。在一定程度上，使用 CFD 定量评估气动载荷也成为可能，使其成为能够支持部分优化过程的工具。作为风洞试验和赛道上实际行驶的车辆之间的桥梁，CFD 的重要性也在日益增加。例如，使用CFD再现轮胎因侧向力而变形时的气流，而这在风洞中用实车是无法再现的，因此对在赛道上行驶的车辆周围的气流有了新的认识。其中一部分认识已在风洞试验中得到验证。
一级方程式空气动力学开发方法
下压力可用于增加车辆转弯时轮胎的侧向力极限和车辆减速时的制动力极限。空气阻力是决定车辆加速性能的重要因素。前后下压力平衡也有助于车辆稳定性。空气动力学开发的目的是考虑这三个要素之间的平衡，最大化下压力或升阻比。在开发过程中，使用 50% 比例模型在风洞试验中优化车辆形状，然后使用全尺寸风洞试验验证效果。使用 CFD 和粒子图像测速 (PIV) 同时分析气动现象有助于模型比例风洞的开发以有效的方式向前推进。在一定程度上，使用 CFD 定量评估气动载荷也成为可能，使其成为能够支持部分优化过程的工具。作为风洞试验和赛道上实际行驶的车辆之间的桥梁，CFD 的重要性也在日益增加。例如，使用CFD再现轮胎因侧向力而变形时的气流，而这在风洞中用实车是无法再现的，因此对在赛道上行驶的车辆周围的气流有了新的认识。其中一部分认识已在风洞试验中得到验证。
一级方程式空气动力学开发方法
下压力可用于增加车辆转弯时轮胎的侧向力极限和车辆减速时的制动力极限。空气阻力是决定车辆加速性能的重要因素。前后下压力平衡也有助于车辆稳定性。空气动力学开发的目的是考虑这三个要素之间的平衡，最大化下压力或升阻比。在开发过程中，使用 50% 比例模型在风洞试验中优化车辆形状，然后使用全尺寸风洞试验验证效果。使用 CFD 和粒子图像测速 (PIV) 同时分析气动现象有助于模型比例风洞的开发以有效的方式向前推进。在一定程度上，使用 CFD 定量评估气动载荷也成为可能，使其成为能够支持部分优化过程的工具。作为风洞试验和赛道上实际行驶的车辆之间的桥梁，CFD 的重要性也在日益增加。例如，使用CFD再现轮胎因侧向力而变形时的气流，而这在风洞中用实车是无法再现的，因此对在赛道上行驶的车辆周围的气流有了新的认识。其中一部分认识已在风洞试验中得到验证。
有向能量沉积过程的在线高度测量技术
摘要：定向能量沉积（DED）是添加剂制造技术的家族。使用这些过程，金属零件是按一层构建的，引入了在时间和层域传播的动力学，这意味着更复杂的性能，因此很难预测所产生的零件质量。控制沉积层厚度和高度是一个关键问题，因为它会影响几何准确性，过程稳定性和产品的整体质量。因此，需要使用适当的传感器策略的DED流程进行在线反馈高度控制。这项工作通过与640 nm波长脉冲照明激光器同步的CCD摄像头的离轴呈现出新型的基于视觉的三角剖分技术。图像处理和机器视觉技术允许金属固化后的在线高度测量。通过激光金属沉积（LMD）过程中的OFF和进程试验验证了拟议设置的线性和精度。此外，还针对基于ARC的DED过程测试了开发的在线检查系统的性能，并与实验焊珠特征数据进行了比较。在最后一个情况下，该系统还允许测量焊珠宽度和接触角，这在多层堆积的最初运行中至关重要。
针对非小细胞肺癌中驱动 KRAS 突变的有效药物组合
摘要：药物基因组学是一个快速发展的领域，其目标是为每位患者提供个性化治疗 1。此前，我们开发了新药机会计算分析 2 (CANDO) 平台，用于多尺度治疗发现，通过分析化合物与大型蛋白质库的相互作用，筛选出针对任何 3 适应症/疾病的最佳化合物。我们在 4 CANDO 5 平台内实施了全面的精准医疗药物发现流程，以确定哪些药物最有可能对非小细胞肺癌 (NSCLC) 的突变表型有效，其依据的假设是具有相似相互作用 7 特征（或特征）的药物将具有相似的行为，因此表现出协同作用。CANDO 8 预测 EGFR 抑制剂奥希替尼最有可能与四种 KRAS 抑制剂产生协同作用。 9 细胞增殖试验验证研究证实，奥希替尼与 10 ARS-1620（一种 KRAS G12C 抑制剂）和 BAY-293（一种泛 KRAS 抑制剂）联合使用，通过作用于突变型 KRAS 表现出协同作用，11 降低细胞增殖。我们的精准医疗管道可用于 12 识别能够与 KRAS G12C 抑制剂产生协同作用的化合物，并通过了解它们在蛋白质组学/相互作用组学尺度上的行为来评估它们 13 成为药物的可能性。14
跌落冲击下 3D 芯片上芯片互连微凸块接头开裂失效的特征
摘要：随着微电子封装与集成化的快速发展，封装结构中微焊点在冲击载荷作用下的失效风险日益受到关注。然而，由于尺寸减小和接头结构的演变，基于铜柱的微凸块接头的失效机理和可靠性性能很少能借鉴现有的板级焊点研究成果。本研究针对芯片上芯片 (CoC) 堆叠互连的微凸块接头的开裂行为，对 CoC 测试样品进行反复跌落试验以揭示裂纹形貌。研究发现，导致微凸块失效的裂纹首先在金属间化合物 (IMC) 层与焊料的界面处萌生，沿界面扩展一定长度，然后偏转到焊料基体中。为进一步探究裂纹扩展机理，采用围线积分法计算了IMC与焊料界面处裂纹尖端的应力强度因子（SIF），定量分析了焊料厚度和裂纹长度的影响，并与裂纹偏转准则相结合。将SIF与焊料-Ni界面和焊料基体的断裂韧性相结合，建立了裂纹偏离原始扩展路径的准则，可用于预测裂纹偏转的临界裂纹长度和偏转角。最后，通过板级跌落试验验证了焊料厚度与主裂纹临界偏转长度和偏转角之间的关系，并简要讨论了焊料基体中晶粒结构对实际失效寿命的影响。
引用：Levi R、Carli F、Arévalo AR 等人。基于人工智能的胃肠道出血患者重症监护病房输血预测。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100245。doi:10.1136/bmjhci-2020-100245
摘要 目的 在可能出现血流动力学障碍或可能需要紧急干预的情况下，胃肠道 (GI) 出血通常需要重症监护病房 (ICU)。然而，许多进入 ICU 的患者出血停止，不需要进一步干预，包括输血。本研究提出了一种人工智能 (AI) 解决方案，用于预测入住 ICU 的胃肠道出血患者的再出血。方法 使用两个公开的 ICU 数据库（重症监护医学信息集市 V.1.4 数据库和 eICU 协作研究数据库）训练和测试机器学习算法，使用免于输血作为可能不需要 ICU 级护理的患者的代理。使用现成的数据（包括实验室、人口统计和临床参数）探索了多个初始观察时间范围，总共 20 个协变量。结果最佳模型使用 5 小时的观察期来实现接受者操作曲线下面积 (ROC-AUC) 大于 0.80。该模型在针对两个 ICU 数据库进行测试时表现稳健，所有数据库的 ROC-AUC 都相似。结论人们认识到人工智能对医疗创新的潜在破坏性影响，但在实施和部署之前，应考虑人工智能对医疗应用的风险和当前的局限性。所提出的算法并非旨在取代临床决策，而是为临床决策提供参考。前瞻性临床试验验证作为分类工具是必要的。
使用 CRISPR-Cas9 核糖核蛋白复合物编辑康乃馨中的乙烯生物合成基因。
摘要 本研究利用CRISPR/Cas9核糖核蛋白（RNP）复合体系统对康乃馨乙烯（ET）生物合成基因[1-氨基环丙烷-1-羧酸（ACC）合成酶1（ACS1）和ACC氧化酶1（ACO1）]进行编辑。首先，验证靶基因（ACS1和ACO1）的保守区域，以生成不同的单向导RNA（sgRNA），然后使用体外切割试验验证sgRNA特异性切割靶基因的能力。体外切割试验表明，sgRNA在切割各自的靶区域方面具有很高的效率。将sgRNA：Cas9复合物直接递送到康乃馨原生质体中，并对原生质体中的靶基因进行深度测序。结果表明，sgRNA 适用于编辑 ET 生物合成基因，因为 ACO1 的突变频率范围为 8.8% 至 10.8%，ACS1 的突变频率范围为 0.2–58.5%。在对用 sgRNA：Cas9 转化的原生质体产生的愈伤组织中的目标基因进行测序时，在 ACO1 中发现了不同的 indel 模式（+ 1、- 1 和 - 8 bp），在 ACS1 中发现了不同的 indel 模式（- 1、+ 1 和 + 11）。这项研究强调了 CRISPR/Cas9 RNP 复合物系统在促进康乃馨 ET 生物合成的精确基因编辑方面的潜在应用。关键词 愈伤组织，CRISPR/Cas9，乙烯生物合成基因，Indel 模式，体外裂解，原生质体
SARS-COV-2的蛋白质和主要蛋白酶作为双抑制剂
摘要：目前世界在新的SARS-COV-2感染的传播下徘徊。尽管科学家对各种病毒结构做出了不懈的努力，但这种治疗仍然难以捉摸。虽然3-偶联丙二酰蛋白酶样蛋白酶切割多蛋白和结构蛋白有助于病毒复制。同时，非结构蛋白刺激mRNA帽甲基化以逃避免疫反应。本研究旨在通过虚拟筛选，分子对接方法和分子动力学来鉴定针对这三个靶标，包括3C样蛋白酶，N-蛋白质和NSP16的新型双重抑制剂化合物。这种双重抑制剂可能会提供必要的治疗方法来减轻当前的大流行。，我们针对三种类型的CoVID-19靶标，即3C样蛋白酶（6W63），N蛋白（6VyO）和非结构蛋白16（6W4H）筛选了265种FDA批准的感染性疾病药物，即使用计算机辅助的药物重新推销在这项研究中。Schrodinger Suite 2019用于高吞吐量筛选，分子对接和通过滑行模块结合自由能。我们根据虚拟统计参数提出了27种药物，其中最常见的三种药物是建议的。我们发现三种属于两个主要类别的药物作为双重抑制剂。Plazomicin（氨基糖苷）和头孢菌素（头孢菌素）是抗生素的药物，而Vanciclovir是抗病毒。基于其有前途的对接得分曲线，对NSP16的30000PS超过30000PS进行了分子动力学模拟研究。30000PS的配体的RMSD参数在2.5Å中保持稳定。因此，这三种化合物可以通过临床试验验证为SARS-COV-2治疗。