Galería de ilustraciones científicas de AI

Un diagrama esquemático que ilustre la síntesis de un material compuesto de polianilina/hueso de sepia. Los pasos experimentales específicos son los siguientes: (1) Pretratamiento de las materias primas, incluyendo la eliminación de impurezas y el recubrimiento con polidopamina: Primero, el material de hueso de sepia seco se sumerge en una solución de etanol al 25% para eliminar las sustancias no deseadas de la materia prima. Luego, el material sumergido se enjuaga repetidamente con agua destilada para asegurar la eliminación de cualquier solución de etanol residual. Finalmente, el material de hueso de sepia purificado se seca en un horno de secado a temperatura constante de 40 °C durante 24 h para obtener un material de hueso de sepia seco y puro, preparándolo para la formación del compuesto posterior. Posteriormente, el hueso de sepia se sumerge en una solución de dopamina de 3,2 g/L en tampón Tris 10 mM dentro de un matraz de succión, se aplica vacío y se remoja durante 6 horas. (2) Síntesis del Compuesto de Polianilina/Hueso de Sepia: Añada 150 mL de agua desionizada, 2 mL de anilina y 12 g de ácido bórico secuencialmente a un matraz de fondo redondo de 250 mL, y agite durante 1 h para obtener la solución A. A continuación, disuelva 5 g de persulfato de amonio en 10 mL de agua desionizada para obtener la solución B. Finalmente, pese 5 g del hueso de sepia purificado y añádalo junto con la solución B a la solución A. Aplique vacío durante 0,5 h, luego deje reposar durante 12 h. Después de reposar, filtre la solución de muestra utilizando una bomba de vacío y lávela repetidamente con agua desionizada y solución de etanol para eliminar las sales de anilina no reaccionadas y otras impurezas. Después del lavado, coloque el producto sólido resultante en una placa de Petri y déjelo secar al aire de forma natural. Una vez que el sólido esté seco, se obtiene el material compuesto. (3) Modificación PDMS/PANI: Se añade una cierta cantidad de prepolímero de polidimetilsiloxano y agente de curado a acetato de etilo en una proporción en peso de 10:1 y se agita bien para formar una solución homogénea (2 mg/mL). A continuación, el hueso de sepia modificado con PANI se sumerge en la solución anterior durante 10 min. Finalmente, la esponja modificada se cura a 100 grados Celsius durante 1 h.

Diagrama esquemático de un tejido absorbente, mostrando la rápida dispersión de la humedad a través de las ranuras en las fibras y los canales entre las fibras, difundiéndose hacia afuera. La imagen debe ser simple y elegante, con una diferencia de color y texto mínimos.

Investigación progresiva en tres etapas: desde el análisis del mecanismo básico → diseño de nuevas moléculas → desarrollo de la formulación y verificación de la aplicación, con cada etapa construyendo sobre la anterior, logrando finalmente una criopreservación eficiente de la vitrificación de la piel. Etapa 1: Análisis de la relación estructura-actividad y el mecanismo regulador de los agentes de vitrificación Objetivo principal: Dilucidar la relación "estructura-propiedad" y el mecanismo sinérgico molecular de los agentes de vitrificación. Contenido y métodos de investigación: Caracterización básica del rendimiento de la vitrificación: Determinar la concentración crítica de vitrificación y analizar las características de transición de la vitrificación mediante calorimetría diferencial de barrido. Simulación del mecanismo molecular: Simulación por computadora (optimización de la estructura molecular, minimización de la energía, distribución del potencial electrostático, cálculo de la energía de interacción, análisis de la hidratación y el tiempo de residencia de las moléculas de agua). Resultado de la etapa: Modelo de la relación estructura-actividad y el mecanismo regulador sinérgico de los agentes de vitrificación. [Ilustración sugerida]: Modelo de estructura molecular + diagrama esquemático de la interacción energía/hidratación Etapa 2: Diseño y síntesis de nuevas moléculas de vitrificación basadas en la relación estructura-actividad Objetivo principal: Establecer una nueva estrategia de diseño de moléculas de vitrificación y obtener moléculas candidatas de alto rendimiento. Contenido y métodos de investigación: Diseño y síntesis molecular: Diseñar y sintetizar químicamente nuevas moléculas de vitrificación basadas en la relación estructura-actividad de la Etapa 1. Verificación de la estructura y el rendimiento: Caracterizar la estructura molecular mediante espectroscopia infrarroja, resonancia magnética nuclear (RMN de hidrógeno/carbono) y espectrometría de masas de alta resolución; probar su rendimiento de vitrificación (velocidad crítica de enfriamiento/calentamiento) y su capacidad de inhibición de cristales de hielo (nucleación/crecimiento de hielo, inhibición de la recristalización). Resultado de la etapa: Moléculas candidatas con excelentes propiedades de vitrificación e inhibición de cristales de hielo. [Ilustración sugerida]: Diagrama de flujo del diseño molecular + espectros de caracterización estructural + imágenes microscópicas de la inhibición de cristales de hielo Etapa 3: Desarrollo de formulaciones crioprotectoras eficientes y verificación del efecto de la criopreservación de la piel Objetivo principal: Optimizar las formulaciones crioprotectoras, establecer un protocolo de criopreservación por vitrificación de la piel y verificar su eficacia. Contenido y métodos de investigación: Optimización de la formulación y el proceso: Optimizar las formulaciones crioprotectoras basadas en las moléculas candidatas de la Etapa 2; probar la permeabilidad de los agentes protectores y desarrollar protocolos de carga/descarga. Criopreservación y evaluación de la piel: Diseñar un procedimiento de criopreservación por vitrificación de la piel y evaluar el efecto de la criopreservación mediante pruebas de viabilidad celular, tinción histológica y análisis de propiedades mecánicas. Resultado de la etapa: Formulación crioprotectora de vitrificación eficiente y protocolo optimizado de criopreservación de la piel. [Ilustración sugerida]: Diagrama esquemático de la optimización de la formulación + secciones de tejido cutáneo + curvas de propiedades mecánicas Relación progresiva La Etapa 1 proporciona la base de diseño "estructura-propiedad" para la Etapa 2, la Etapa 2 proporciona las moléculas funcionales centrales para la Etapa 3 y la Etapa 3 verifica el efecto de aplicación de todo el proceso, formando un circuito cerrado de "mecanismo-diseño-aplicación". Estilo de ilustración: Diagrama de flujo claro, con tres etapas distinguidas por color, flechas que indican la lógica progresiva y nodos clave acompañados de diagramas esquemáticos simplificados.

SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2, Dengue, Zika, murciélagos, camellos, cerdos, civetas, monos, mosquitos Aedes, humanos

Imagen que representa la disrupción de la capa lipídica de la envoltura viral del VHB, resultando en una mayor exposición de los antígenos de superficie y un mayor número de sitios de unión de anticuerpos.

**Título:** Disección de las Interacciones de Proteínas del Huésped que Median el Escape Lisosomal de las LNP Utilizando la Tecnología de Marcaje por Proximidad **Preguntas Científicas Clave:** 1. ¿Cómo influyen específicamente los componentes lipídicos de las LNP en su eficiencia de escape lisosomal? ¿Existen características estructurales lipídicas clave que determinen la eficiencia del escape? 2. ¿Qué proteínas de la célula huésped interactúan funcionalmente con las LNP en los nodos espaciotemporales críticos del escape lisosomal? ¿Cómo median o dificultan estas proteínas interactuantes el proceso de escape? **Métodos de Investigación:** Primero, se construirá y se analizará una biblioteca de lípidos multicomponente en células LLC-luc utilizando el sistema reportero Siluc para identificar LNP de "alto escape" y "bajo escape" con eficiencias de escape lisosomal significativamente diferentes. La localización subcelular de las LNP se rastreará dinámicamente utilizando microscopía confocal para determinar con precisión su ventana de tiempo de escape. Posteriormente, en el punto de tiempo crítico del escape, se utilizará la tecnología de marcaje por proximidad fotoactivada con Ce6 para marcar espaciotemporalmente las proteínas del huésped próximas a las LNP, y los grupos de proteínas interactuantes se identificarán mediante análisis de espectrometría de masas. Las proteínas reguladoras candidatas se seleccionarán comparando las proteínas interactuantes diferenciales de las LNP de alto y bajo escape. Finalmente, se utilizará la tecnología de eliminación de genes CRISPR-Cas9 para verificar el papel funcional de las proteínas clave en el escape lisosomal de las LNP. **Conclusiones Esperadas:** Se espera que este estudio establezca un mapa de correlación directa entre la composición lipídica de las LNP y la eficiencia de escape lisosomal, revelando características químicas lipídicas clave que afectan la eficiencia del escape. Por primera vez, se capturará la red de interacción dinámica entre las LNP y las proteínas del huésped en el nodo espaciotemporal preciso del escape lisosomal, y se identificarán varios factores clave del huésped (como proteínas específicas de fusión de membrana, proteínas de transferencia de lípidos o canales iónicos) que median o dificultan el proceso de escape. Estos hallazgos elucidarán el mecanismo molecular del escape lisosomal de las LNP, proporcionarán una base teórica y nuevos objetivos de ingeniería para el diseño racional de sistemas de administración eficientes y promoverán el desarrollo de la tecnología de administración de fármacos de ácidos nucleicos.

Aplicaciones de Biomateriales Derivados de Microalgas: Esta ilustración representa visualmente las diversas aplicaciones de los biomateriales derivados de microalgas. La imagen central representa microalgas, ramificándose para mostrar su uso en la administración de fármacos (p. ej., un sistema de liberación localizada de fármacos), la cicatrización de heridas (p. ej., un parche de hidrogel aplicado a una herida) y la regeneración de tejidos (p. ej., un andamio que promueve el crecimiento de tejido nuevo).

Bajas concentraciones del compuesto Af pueden estimular a los macrófagos asociados a tumores (TAMs) para que adopten un fenotipo antitumoral similar a M1. Además, las señales de "encuéntrame" y "cómeme" liberadas por las células de glioblastoma multiforme (GBM) inducidas por Af pueden mejorar aún más la eliminación de células GBM por los TAMs similares a M1. Af puede ejercer toxicidad sobre las células GBM a través de este efecto dependiente de TAMs. Altas concentraciones de Af desactivan los TAMs e interrumpen la interacción entre las células GBM y los TAMs, como el bucle de retroalimentación positiva mediado por IL-6/STAT3, eliminando así sus funciones pro-GBM. Al dirigir Af a GBM con plaquetas cargadas con Af para su administración, puede sinergizar con la quimioterapia y la inmunoterapia para producir eficacia anti-GBM. Al cargar Af junto con el sonosensibilizador fluoresceína (Flu) en las plaquetas y luego combinar estas plaquetas con doble carga con irradiación de ultrasonido direccional de GBM, Af y Flu pueden ser dirigidos y administrados activamente a GBM a través de la "liberación controlada por ultrasonido", mejorando así la actividad de la terapia sonodinámica de GBM mediada por Flu (GBM-SDT).

Un diagrama esquemático que ilustra el mecanismo molecular por el cual la proteína de la matriz extracelular Fibronectina (FN) promueve la infección viral. La FN interactúa con la proteína VP7 de la cápside externa del reovirus de la carpa herbívora (GCRV) y la proteína receptora de la membrana del huésped ITGB1, activando la vía de señalización NF-κB y la reorganización de las proteínas del citoesqueleto, induciendo la formación de "pseudópodos" en la superficie celular y promoviendo la infección viral. El mecanismo pro-viral de la FN está evolutivamente conservado y también se aplica a otros virus acuáticos como SVCV y KHV, así como al virus de mamíferos VSV.

Como experto en ilustración científica, crea una figura de resumen para una revista científica al estilo de revistas de primer nivel como *Nature* o *Nature Materials*. La imagen debe estar conectada por una "flecha de evolución técnica" que vaya desde la parte inferior izquierda hasta la parte superior derecha. El fondo general debe ser un degradado gris claro y limpio. El estilo debe ser de visualización científica 3D de alta precisión, con estructuras atómicas/moleculares precisas, texturas de materiales realistas y una sensación minimalista pero tecnológica. Utiliza una combinación de colores coordinada: tonos cálidos naranja/rojo para el panel del problema, tonos azul/cian para el panel del mecanismo y tonos verde/púrpura para el panel de la solución. * **Parte Superior Izquierda: Fallo por Fricción y Desgaste de Dispositivos MEMS:** Una vista transversal 3D detallada de un dispositivo MEMS basado en silicio, con una vista ampliada de la interfaz de contacto entre dos microcomponentes móviles (microvigas). Muestra los efectos de "fricción" y "desgaste" en la interfaz de contacto. * **Parte Inferior Izquierda: Mecanismo de Lubricación por Hidratación:** La parte superior muestra una superficie de sustrato de silicio injertada con cepillos de polímero zwitteriónico densos en forma de hongo (poli(metacrilato de sulfobetaína), PSBMA). Los extremos de los cepillos de polímero tienen centros de carga positiva y negativa (representados por esferas "+" y "-"). Alrededor de los cepillos de polímero, dibuja una fina capa de moléculas de agua translúcidas azules (H2O) en un modelo de bolas y varillas, formando una fina "capa de hidratación". La capa de hidratación se deforma bajo la presión de la microviga y las moléculas de agua se exprimen en la ubicación comprimida. * **Derecha: Mecanismo de Lubricación Mejorado con Líquido Iónico:** La parte superior también muestra un sustrato injertado con cepillos de polímero. Muestra tres tipos de cepillos uno al lado del otro: cepillos zwitteriónicos (PSBMA), cepillos catiónicos (cloruro de poli(2-(metacriloiloxi)etiltrimetilamonio), PMETAC) y cepillos aniónicos (sal de potasio de poli(3-sulfopropil metacrilato), PSPMA). Distingue cada cepillo con colores y etiquetas de carga ligeramente diferentes. Alrededor de los cepillos, los cationes de imidazolio cargados positivamente ([BMIM]+) y los aniones de hexafluorofosfato cargados negativamente ([PF6]-) son fuertemente atraídos y enriquecidos por los sitios de cepillos de polímero con carga opuesta. Estas moléculas de líquido iónico están dispuestas de forma estrecha y ordenada, formando una "capa de lubricación de líquido iónico" gruesa, densa y colorida que llena completamente el espacio de contacto. La capa de líquido iónico se deforma ligeramente bajo la presión de la microviga y la capa de líquido iónico permanece continua en la ubicación comprimida. * **Parte Inferior (Validación Experimental):** Coloca un gráfico de líneas simple con "Carga" o "Tiempo" en el eje X y "Coeficiente de Fricción" en el eje Y. Muestra dos líneas: una línea alta y fluctuante (etiquetada como "Lubricación con Agua") y una línea significativamente más baja y plana (etiquetada como "Lubricación con Líquido Iónico"). * **Iconos y Leyendas:** Agrega una leyenda simple en la parte inferior para explicar el significado de las moléculas, las cargas y los diagramas de datos.

APROBADO Esquema conceptual que ilustra el flujo de trabajo para identificar y validar posibles dianas terapéuticas de la Polifilina III en el cáncer de mama. El esquema, diseñado en un formato estilo Nature con un fondo blanco limpio y un flujo horizontal de izquierda a derecha, comienza con cohortes públicas de cáncer de mama y conjuntos de datos clínicos, como TCGA y METABRIC, representados por iconos de bases de datos y siluetas de pacientes. Un módulo central representa la integración bioinformática del análisis de la expresión génica estratificada por subtipos, centrándose en posibles dianas como HER2, STAT3, proteínas de la familia Bcl-2 y HIF-1α, en los subtipos Luminal A, Luminal B, enriquecido en HER2 y TNBC. Enlaces de asociación conceptual conectan los niveles de expresión de las dianas con los criterios de valoración clínicos, específicamente la supervivencia global y la supervivencia libre de recurrencia, utilizando iconos abstractos de curvas de supervivencia. Una rama paralela ilustra una comparación entre cohortes sensibles a paclitaxel y resistentes a paclitaxel, destacando la expresión diferencial de las dianas y su asociación con la respuesta a la terapia. El esquema enfatiza la relevancia clínica de estos hallazgos.

2.2 Dilucidar los mecanismos moleculares clave de la acción de la polifilina III en diferentes subtipos de células de cáncer de mama. ① Basándose en resultados previos de diferencias de sensibilidad, seleccionar cuatro líneas celulares: MCF-7 (Luminal A), BT-474 (Luminal B), SK-BR-3 (enriquecido en HER2) y MDA-MB-231 (TNBC). Utilizar la tecnología de RNA-seq para comparar sistemáticamente los cambios del transcriptoma de cada subtipo antes y después del tratamiento con polifilina III. Centrarse en el enriquecimiento de la apoptosis, el estrés oxidativo y las vías de señalización específicas del subtipo (como ER, HER2, STAT3), y seleccionar los genes clave expresados diferencialmente. Combinar Western blotting y qRT-PCR para verificar los cambios de expresión de los objetivos candidatos (como los miembros de la familia Bcl-2, NOXA, PUMA, EGFR, p-STAT3, etc.), e identificar las moléculas efectoras centrales con la respuesta más significativa en cada subtipo. ② Realizar experimentos de intervención funcional dirigidos a los mecanismos dominantes de cada subtipo: En TNBC, establecer un grupo de control, un grupo de polifilina III, un grupo de NAC (eliminador de ROS) y un grupo de polifilina III + NAC para detectar la apoptosis (Caspasa-3/PARP clivada), los niveles de ROS, el potencial de membrana mitocondrial y el estado de fosforilación de JNK/p38. En células HER2⁺, establecer un grupo de control, un grupo de polifilina III y un grupo de sobreexpresión/silenciamiento de HER2 para evaluar la actividad de la vía HER2-AKT/ERK y la tasa de supervivencia celular. En células Luminal A, combinar inhibidores de ER (fulvestrant) o siRNA de ERα para observar si se revierte la resistencia a los fármacos. Al mismo tiempo, evaluar los cambios fenotípicos funcionales a través de citometría de flujo Annexin V/PI, análisis del ciclo celular y experimentos de scratch/Transwell. ③ Construir líneas celulares de knockout o sobreexpresión estables de genes de nodos clave (como HIF-1α, STAT3 o HER2) para verificar su necesidad en la muerte celular inducida por polifilina III, la inhibición de la señal y los cambios fenotípicos, y detectar la ubiquitinación de proteínas relacionadas o los cambios de localización subcelular, estableciendo así el eje del mecanismo molecular central que impulsa las diferencias de eficacia del fármaco en cada subtipo.

Las medidas específicas para la investigación sobre el análisis inteligente de datos multi-modales para potenciar la reforma y la práctica del modelo de enseñanza universitaria son las siguientes: Para asegurar la consecución de los objetivos de la investigación, este proyecto se centrará en tres niveles centrales: "construcción de la base de datos, investigación de métodos de análisis y ciclo cerrado de la práctica docente", que corresponden respectivamente a la resolución del problema de la caja negra de la evaluación docente, el problema latente de los datos docentes y el problema del ciclo abierto de la optimización docente. El marco general de la investigación se muestra en la Figura 1, y las medidas específicas para la implementación paso a paso incluyen: (1) Construcción de una base de datos de enseñanza multi-modal unificada y estandarizada. En primer lugar, nos centraremos en la apertura y gestión de los datos dispersos en las aulas inteligentes. La tarea principal es formular e implementar la "Especificación de Gobernanza de Datos Multi-modales de Enseñanza y Seguridad de la Privacidad" para limpiar, desensibilizar y alinear espacio-temporalmente sistemáticamente los datos originales, como vídeos de clase, audios, material didáctico y textos interactivos. Sobre esta base, y apoyándonos en la tecnología de almacén de lago de datos, construiremos una base de datos temática de enseñanza estandarizada y segura para compartir. Esta base de datos no sólo permite el almacenamiento centralizado y la gestión eficiente de los datos, sino que también garantiza que todas las aplicaciones de datos se lleven a cabo dentro del marco de cumplimiento a través de estrictos protocolos de seguridad de datos, proporcionando una base de datos sólida y fiable para el análisis inteligente posterior. (2) Desarrollo de herramientas de análisis inteligente que se integren profundamente con las teorías educativas. El objetivo de esta etapa es transformar la tecnología de la información de vanguardia en herramientas analíticas con poder explicativo educativo. Introduciremos sistemáticamente modelos en los campos de la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural, y los adaptaremos profundamente y los aplicaremos de forma innovadora a los escenarios educativos. Los detalles incluyen: ① Análisis dinámico del comportamiento docente: Yendo más allá de las simples estadísticas de "tasa de levantamiento de cabeza", utilizando la tecnología de reconocimiento de poses para analizar los cambios dinámicos de los patrones de comportamiento del grupo de estudiantes (como escuchar, escribir y colaborar) bajo eventos de enseñanza específicos (como debates en grupo y preguntas del profesor), y visualizar la trayectoria del movimiento del profesor en el aula y el rango de interacción. ② Evaluación del nivel cognitivo en el aula: Aplicando la tecnología de procesamiento del lenguaje natural para analizar en profundidad el texto transcrito del diálogo profesor-alumno para realizar la identificación automatizada del nivel cognitivo de las preguntas y la construcción del mapa de la estructura lógica de los debates en el aula, con el fin de evaluar cuantitativamente la profundidad y la calidad del pensamiento en los diálogos en el aula. El resultado final se reflejará en un conjunto de paneles de visualización interactivos integrados en el proceso de enseñanza, que proporcionarán a los profesores "informes de análisis de la enseñanza en el aula" intuitivos y fáciles de entender para ayudarles a reflexionar sobre su enseñanza. (3) Llevar a cabo la iteración del ciclo cerrado de la práctica docente basada en datos y la verificación de los efectos. Con el fin de promover la transformación efectiva de los resultados del análisis en productividad docente, formaremos una "comunidad de investigación-práctica" con profesores de primera línea y llevaremos a cabo investigaciones empíricas utilizando métodos de investigación-acción. Seleccionando cursos típicos en carreras de ingeniería, trabajaremos con profesores cooperantes para establecer conjuntamente un ciclo cerrado iterativo de "retroalimentación de datos-intervención docente-evaluación de efectos". Proporcionaremos regularmente a los profesores informes de análisis de datos y organizaremos seminarios conjuntos para interpretar conjuntamente los datos, diagnosticar los problemas de enseñanza y diseñar e implementar estrategias precisas de intervención docente (como la optimización del diseño de las preguntas y el ajuste de los métodos de interacción). Comparando sistemáticamente los datos del proceso (indicadores conductuales y cognitivos), los datos de los resultados (rendimiento académico) y la retroalimentación subjetiva (encuestas y reflexiones de profesores y alumnos) antes y después de la intervención, verificaremos exhaustivamente el efecto real de la mejora de la enseñanza impulsada por el análisis de datos, y optimizaremos continuamente el modelo y el método de análisis en la iteración. A través de las medidas anteriores.

Por favor, crea un diagrama de modelo teórico editable. El diseño y flujo general deben ser horizontales, de izquierda a derecha, demostrando claramente la cadena lógica causal desde "Entrada" a "Entorno" a "Resultados". Divide el lienzo horizontalmente en tres áreas principales: "Entrada", "Entorno" y "Resultados", correspondientes a las variables de control, los procesos centrales de intervención y los efectos del desarrollo del aprendizaje en el marco teórico, respectivamente. Elementos específicos y pasos de dibujo: Dibuja la sección "Entrada": En el extremo izquierdo del lienzo, dibuja un cuadro rectangular titulado "Entrada: Variables de Control". El cuadro se puede dividir en dos o tres subelementos, como "Antecedentes Familiares (p. ej., nivel educativo de los padres, estatus socioeconómico)", "Características Demográficas (p. ej., género, disciplina)" y "Base Académica Previa (Bachillerato)". Estos elementos están dispuestos en paralelo, lo que indica que son variables antecedentes que deben controlarse en el modelo de investigación. Dibuja la sección "Entorno": En el centro del lienzo, primero dibuja una forma prominente (p. ej., rectángulo redondeado o diamante) que represente el "Evento de la Beca Nacional" como el punto de partida central de la intervención en el entorno. Desde esta forma, dibuja un gran cuadro rectangular discontinuo hacia la parte inferior derecha, titulado "Cambios Dinámicos en la Estructura de Capital (Mecanismo Mediador Central)". Dentro de este cuadro discontinuo, dibuja cuatro flechas paralelas que apuntan hacia la derecha y que representan "Apreciación del Capital Cultural (Formas Internalizadas/Objetivadas/Institucionalizadas)", "Expansión del Capital Social (Redes/Recursos)", "Incremento del Capital Económico" y "Dotación de Capital Simbólico (Honor/Etiqueta)". Estos cuatro rectángulos deben distinguirse utilizando colores o tonos ligeramente diferentes para indicar que son procesos paralelos e interconectados. En la sección "Entorno", dibuja una flecha desde el "Evento de la Beca Nacional" que apunte hacia abajo a este cuadro discontinuo de "Cambios Dinámicos en la Estructura de Capital", lo que indica que el evento desencadena el proceso de transformación de capital posterior. Dibuja la sección "Resultados": En el extremo derecho del lienzo, dibuja un gran cuadro rectangular titulado "Resultados: Efectos del Desarrollo del Aprendizaje". Dentro del cuadro, organiza tres subcuadros en paralelo de arriba a abajo, que representan "Desarrollo Cognitivo (p. ej., exploración del conocimiento, desarrollo de habilidades, claridad de los objetivos profesionales)", "Desarrollo Afectivo (p. ej., autoeficacia, responsabilidad social, resiliencia psicológica)" y "Desarrollo Conductual (p. ej., rendimiento académico, producción de resultados, aprendizaje autodirigido)". Estos tres subcuadros deben utilizar una combinación de colores coordinada para reflejar que pertenecen a la misma dimensión de efecto, pero están en diferentes niveles. Conecta las rutas centrales: Desde el cuadro discontinuo "Cambios Dinámicos en la Estructura de Capital" en la sección "Entorno", dibuja tres flechas (o utiliza una flecha principal y luego ramifícala) que apunten a los tres subcuadros de efectos en la sección "Resultados", indicando claramente que los cambios en los tres capitales principales son el mecanismo mediador directo que conduce al desarrollo de las dimensiones cognitiva, afectiva y conductual.

Un resumen gráfico que ilustra la neurotoxicidad inducida por BPS en ratones a través del eje intestino-cerebro.

Genera un diagrama esquemático del efecto del gradiente de humectación. La diferencia en hidrofilicidad e hidrofobicidad en los dos lados del tejido se puede utilizar para construir una estructura de gradiente de humectación. Cuando el interior del tejido es hidrofóbico y el exterior es hidrofílico, la fuerza capilar de la capa exterior hidrofílica puede impulsar la humedad a través de la capa interior hidrofóbica. Además, la capa interior hidrofóbica repele la humedad, aumentando la fuerza impulsora, lo que provoca que la humedad se transporte direccionalmente hacia el exterior sin la aplicación de fuerza externa.

APROBADO Guía de estilo y representación para ilustración científica: Las ilustraciones deben adherirse a un estilo de ilustración científica, caracterizado por gráficos vectoriales planos, líneas limpias y un fondo blanco. Todas las figuras deben ser de alta resolución y adecuadas para su publicación. La codificación de colores debe ser coherente con el siguiente esquema: * Procesos biológicos: verde * Procesos electroquímicos: azul * IA e inteligencia de control: cian Se prohíben los elementos decorativos o artísticos. Diseño: La ilustración debe constar de cuatro paneles verticales dispuestos de izquierda a derecha con un espaciado equilibrado y separadores delgados. El panel 3 (IA e integración) debe ser visualmente dominante. Panel 1 – Entrada circular de materia prima: Este panel debe representar una entrada circular de materia prima utilizando iconos científicos estándar para representar residuos de alimentos, estiércol animal y aguas residuales. Estas entradas deben converger en un solo embudo etiquetado como "materia prima orgánica de alta concentración". Se debe incluir un motivo de flecha circular para indicar el concepto de bioeconomía circular. No se permite texto explicativo en este panel. Panel 2 – Conversión bioelectroquímica en dos etapas: * Superior: Se debe mostrar un biorreactor de fermentación oscura (recipiente cilíndrico). Las flechas deben indicar la conversión de materia orgánica en H₂ (burbujas de gas) y un efluente rico en AGV. * Inferior: Se debe mostrar un esquema de una celda de electrólisis microbiana, incluyendo el ánodo, el cátodo, la membrana de intercambio de protones y el circuito externo. Mostrar electro-

Un diagrama esquemático que ilustre el mecanismo de un tejido de absorción de humedad, diseñado con acción capilar diferencial. Este tejido consta de dos capas con una estructura de fibra gruesa a fina desde el interior hacia el exterior. Esta estructura crea diferencias en la finura de la fibra y el tamaño de los poros, facilitando la difusión de la humedad desde la capa interna a la capa externa, seguida de la evaporación.

Diseñar un resumen gráfico limpio y de alta resolución adecuado para publicación en revistas (estilo científico plano, gradientes suaves, fondo blanco, elementos decorativos mínimos) que ilustre un sistema de fermentación oscura–celda de electrólisis microbiana (DF–MEC) integrado con IA para la producción de biohidrógeno. Diseño (4 paneles verticales, izquierda → derecha): Panel 1 – Entrada Circular de Materia Prima: Iconos que representen residuos de alimentos, estiércol de ganado y aguas residuales convergiendo en un embudo etiquetado como "residuos orgánicos de alta concentración", enfatizando un enfoque de bioeconomía circular. Emplear un etiquetado mínimo e iconos científicos estandarizados. Panel 2 – Bioproceso de Dos Etapas: Arriba: Reactor de fermentación oscura que representa la producción de H₂ y la generación de efluente rico en AGV (flechas simples, burbujas de gas). Abajo: Celda de electrólisis microbiana (MEC) que ilustra la oxidación anódica de los AGV, el flujo de electrones a través de un circuito externo, el transporte de protones a través de una membrana y la evolución de hidrógeno en el cátodo. Utilizar símbolos electroquímicos esquemáticos y anotaciones mínimas. Panel 3 – Inteligencia Habilitada por IA e Integración del Sistema (Foco Central): IA Central

Crea un diagrama científico claro y estéticamente agradable para un póster escolar, en un estilo de ilustración académica vectorial, dividido en tres paneles verticales u horizontales conectados por flechas de progresión, que representen los niveles de organización de la cáscara de un huevo de gallina. A la escala de la cáscara (panel central o intermedio): Vista transversal detallada de la cáscara del huevo. Etiqueta claramente las capas desde el exterior hacia el interior: • Cutícula externa (barrera antibacteriana) • Capa de empalizada (columnas verticales de calcita) • Núcleos mamilares (puntos de anclaje) • Membranas de la cáscara (fibras de proteína entrelazadas) Añade una pequeña lupa o zoom que muestre los cristales de calcita organizados. A nivel del sistema (en el útero) – panel izquierdo o superior: Diagrama simplificado del útero del oviducto de la gallina. Muestra el huevo formándose rodeado de fluido uterino. Anotaciones: • Formación completa en ≈ 20 horas • Proteínas específicas (ovocleidina)

Se requiere crear un diagrama de flujo vectorial detallado y un resumen gráfico que ilustre un proceso de laboratorio de varios pasos para preparar y recubrir una solución de dispersión de nanotubos de carbono (CNT) sobre una muestra de tela. Siga estas instrucciones con precisión: 1. Paso 1: Represente una balanza digital precisa que se utiliza para pesar 0,15 gramos de polvo de CNT. 2. Paso 2: Muestre un vaso de precipitados que contenga 30 ml de agua destilada a la que se añade el polvo de CNT. 3. Paso 3: Ilustre un dispositivo ultrasónico tipo sonda que opera a 150 vatios, dispersando las partículas de CNT uniformemente en el agua. Enfatice la suspensión uniforme de partículas de CNT en la solución. 4. Paso 4: Represente la muestra de tela sumergida en la dispersión de CNT dentro del vaso de precipitados, que se coloca sobre un agitador magnético a temperatura ambiente. Ilustre los ciclos de recubrimiento secuenciales, mostrando claramente una fina capa de CNT que se deposita en la superficie de la tela. 5. Paso 5: Represente gráficamente la colocación de la tela recubierta dentro de un horno ajustado..."

APROBADO. Este documento describe un proceso de laboratorio de varios pasos para preparar y recubrir una solución de dispersión de nanotubos de carbono (CNT) sobre una muestra de tela, adecuado para su ilustración como un diagrama de flujo vectorial y un resumen gráfico. El proceso incluye: 1) Pesar 0.15 gramos de polvo de CNT utilizando una balanza digital. 2) Añadir el polvo de CNT a 30 mL de agua destilada en un vaso de precipitados. 3) Dispersar las partículas de CNT en el agua utilizando un dispositivo ultrasónico tipo sonda que opera a 150 vatios, asegurando una suspensión uniforme. 4) Sumergir la muestra de tela en la dispersión de CNT dentro del vaso de precipitados, colocado sobre un agitador magnético a temperatura ambiente, e ilustrar ciclos de recubrimiento secuenciales con una fina capa de CNT depositándose sobre la superficie de la tela. 5) Colocar la tela recubierta dentro de un horno.

APROBADO. Este documento describe un procedimiento de laboratorio de varios pasos para preparar y recubrir una solución de dispersión de nanotubos de carbono (NTC) sobre una muestra de tela. El proceso implica: 1) Pesar 0.15 gramos de polvo de NTC utilizando una balanza digital. 2) Añadir el polvo de NTC a 30 mL de agua destilada en un vaso de precipitados. 3) Sonicar la mezcla utilizando un dispositivo ultrasónico tipo sonda a 150 vatios para lograr una dispersión uniforme de las partículas de NTC en el agua. 4) Sumergir la muestra de tela en la dispersión de NTC dentro del vaso de precipitados, que se coloca sobre un agitador magnético a temperatura ambiente, ilustrando ciclos de recubrimiento secuenciales y la deposición de una fina capa de NTC en la superficie de la tela. 5) Colocar la tela recubierta dentro de un horno.

Resumen Gráfico Resumen Debido a la alta toxicidad y baja degradabilidad de los compuestos fenólicos, incluyendo la hidroquinona (HQ), en muestras ambientales, existe una fuerte necesidad de desarrollar sistemas catalíticos eficientes para la oxidación de hidroquinona a benzoquinona (BQ). La oxidación catalítica utilizando catalizadores a nanoescala basados en metales ha sido reconocida como un enfoque eficaz para la eliminación de tales contaminantes. En este estudio, se sintetizaron nanocompuestos de óxido de hierro, nitruro de hierro y ferrita de cobalto basados en óxido de grafeno reducido utilizando métodos de coprecipitación, pirólisis e hidrotermales. Los nanocompuestos obtenidos se caracterizaron mediante espectroscopía UV-Vis, difracción de rayos X (XRD), análisis de área superficial de Brunauer-Emmett-Teller (BET) y microscopía electrónica de barrido de emisión de campo (FESEM). Se evaluaron comparativamente los rendimientos catalíticos de los nanocompuestos sintetizados hacia la oxidación de hidroquinona a benzoquinona utilizando H₂O₂ en solución acuosa. Los resultados