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N-乙酰半胱氨酸改变了天然混合物中链格孢毒素的遗传毒性和雌激素特性
目前尚不清楚链格孢属植物产生的复杂霉菌毒素混合物在生理条件下是否具有雌激素作用和/或遗传毒性，特别是考虑到它与食品中的抗氧化剂同时存在。因此，本研究重点探讨了 N-乙酰半胱氨酸 (NAC) 作为代表性抗氧化 SH 供体对特征性链格孢毒素 alter-nariol (AOH)、altertoxin-II (ATX-II) 和链格孢培养物的复杂提取物 (CE) 上述毒理学终点的影响。以石川细胞为体外模型，我们通过 LC-MS/MS 监测毒素浓度的变化，通过碱性磷酸酶测定法监测雌激素性，通过磺酰罗丹明 B 测定法监测细胞毒性，通过单细胞凝胶电泳法监测遗传毒性，并通过定量实时 PCR 监测选定的目的基因的转录。结果表明，在 NAC 存在下，携带环氧化物的苝醌（如 ATX-II）的强烈遗传毒性作用被消除。ATX-II/AOH 混合物的细胞效应主要由苝醌的遗传毒性决定。在这种混合物中，当与 NAC 共培养时，AOH 恢复了其雌激素性。相反，用 NAC 处理 AOH/CE 混合物不会导致雌激素性恢复，但会增强抗雌激素作用。这些发现与基因转录数据一致，表明芳烃受体 (AhR) 是链格孢毒素诱导的对雌激素受体信号的拮抗作用的主要介质。综上所述，进一步研究非遗传毒性苝醌的潜在内分泌干扰特性应成为这些新兴污染物领域未来的研究重点。© 2022 作者。由 Elsevier BV 代表科爱传播有限公司提供出版服务。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）。
基于多链区块链的水果和蔬菜供应链的优质可追溯性系统
为了提高水果和蔬菜行业的可追溯性效率和安全性，本文提出了一种基于多链区块链技术的优化模型。首先，对水果和蔬菜行业的供应链信息进行了分析，该信息的可追溯性代码和产品信息来自供应链的各个阶段。接下来，基于区块链技术建立了可信赖的可追溯性优化模型。最后，使用HyperLeDger Fabric实现了VFSC的信息可追溯性系统，并提出了改进的Kafka负载平衡算法来提高消息传输效率。仿真结果表明，当数据记录数量超过1000时，多链可追溯性模型就查询效率而言优于传统的单链区块链模型。在区块链上部署了10000个数据记录后，与传统的单链模型相比，多链模型的效率提高了90％以上。
格恩哈特，马尔
将 DLW 制备的微结构应用于功能设备中，需要具有不同电学、光学、机械和化学特性的各种材料。自适应性材料（即其特性可以在制造后进行定制）是人们所迫切需要的，而可降解性则是人们所最需要的自适应特性之一。[7–9] 然而，DLW 过程中产生的交联聚合物结构（尤其是使用商用光刻胶时）是永久性的。降解此类材料通常需要苛刻的条件，例如经典 (甲基) 丙烯酸网络中酯键的高温水解或激光烧蚀。[7,8] 光刻胶配方中加入了各种化学功能，使印刷结构在特定刺激下破裂，例如化学试剂、[10–12] 酶、[13] 温度或光。[14] 其中，光是首选触发器，可对降解过程进行空间和时间控制。为了将光降解性引入微结构，必须在光刻胶的化学结构中整合一个光不稳定部分。设计光可降解 DLW 光刻胶的一个关键挑战是选择合适的、在写入过程中稳定的光不稳定基团。某些光化学反应，例如香豆素、蒽和肉桂酸酯等化学实体的可逆光二聚化可能适合这些目的，因为它们的二聚化/交联可以在 300 至 400 nm 的紫外线下诱导，而环消除可以在较短波长的紫外线（≤ 260 nm）照射下发生。[15] 然而，这种高能量的 UVA/UVB 照射对于许多应用来说可能过于剧烈，特别是细胞支架。可能更合适的可见光响应光不稳定部分在紫外线下会迅速降解，因此无法在写入过程中存活，而写入过程大多采用这种紫外线波长。 [16] 到目前为止，我们团队只有一份关于从 DLW 中获得光降解网络的报告，其中书写和
乔治·瓦格斯
2020 当选为美国国家发明家科学院 (NAI) 院士 2017 当选为美国国家工程院 (NAE) 院士 2015 印度理工学院孟买分校杰出校友奖 2015 年 P4 论文荣获 SIGCOMM CCR 最佳论文奖 2014 年 SIGCOMM 终身奖，表彰其“对网络算法的持续和多样化贡献，对研究和工业界都产生了深远影响” 2014 年 Koji Kobayashi 计算机与通信奖，表彰其“对网络算法领域及其在高速分组网络中的应用所做出的贡献” 2014 年 SIGCOMM 最佳论文奖，表彰其“分布式拥塞感知负载平衡” 2014 年 IETF 应用网络研究奖，表彰其“报头空间分析” 最佳论文奖，ANCS 2013，表彰其“数据包解析器的设计原理” 2010-2011 斯坦福大学计算机科学系杰出访问学者 2008 OSDI 最佳论文奖，OSDI 2008 论文“Harnessing Memory Redundancy” 2002，当选为 ACM 会士 2001 计算机科学最佳教师奖，加州大学圣地亚哥分校，2001，由毕业本科生投票选出 1998 最佳导师奖，SIGMETRICS 1997 Big Fish，年度导师奖，华盛顿大学研究生工程学生协会 (AGES) 1997。 1996 ONR 青年研究员奖 1996（在 416 名科学领域的申请者中，有 34 人获奖，1996 年选出 2 名计算机科学家） 1996 PODC 最佳学生论文，与学生 Mahesh Jayaram 合作撰写的论文。 1993 1989-1991 DEC 研究生教育项目 (GEEP) 学者
