Galeria de Ilustrações Científicas de AI

Um diagrama esquemático ilustrando a síntese de um material compósito de polianilina/osso de siba. As etapas experimentais específicas são as seguintes: (1) Pré-tratamento das matérias-primas, incluindo remoção de impurezas e revestimento de polidopamina: Primeiro, o material de osso de siba seco é imerso em uma solução de etanol a 25% para remover substâncias não desejadas da matéria-prima. Em seguida, o material imerso é repetidamente enxaguado com água destilada para garantir a remoção de qualquer solução de etanol residual. Finalmente, o material de osso de siba purificado é seco em uma estufa de secagem de temperatura constante a 40 °C por 24 horas para obter material de osso de siba seco e puro, preparando-o para a formação subsequente do compósito. Subsequentemente, o osso de siba é imerso em uma solução de dopamina de 3,2 g/L em tampão Tris 10 mM dentro de um frasco de sucção, submetido a vácuo e embebido por 6 horas. (2) Síntese do Compósito Polianilina/Osso de Siba: Adicione 150 mL de água deionizada, 2 mL de anilina e 12 g de ácido bórico sequencialmente a um balão de fundo redondo de 250 mL e agite por 1 h para obter a solução A. Em seguida, dissolva 5 g de persulfato de amônio em 10 mL de água deionizada para obter a solução B. Finalmente, pese 5 g do osso de siba purificado e adicione-o junto com a solução B à solução A. Aplique vácuo por 0,5 h e, em seguida, deixe repousar por 12 h. Após o repouso, filtre a solução da amostra usando uma bomba de vácuo e lave-a repetidamente com água deionizada e solução de etanol para remover sais de anilina não reagidos e outras impurezas. Após a lavagem, coloque o produto sólido resultante em uma placa de Petri e deixe-o secar ao ar naturalmente. Uma vez que o sólido esteja seco, o material compósito é obtido. (3) Modificação PDMS/PANI: Uma certa quantidade de pré-polímero de polidimetilsiloxano e agente de cura são adicionados ao acetato de etila em uma proporção de peso de 10:1 e agitados completamente para formar uma solução homogênea (2 mg/mL). Em seguida, o osso de siba modificado com PANI é imerso na solução acima por 10 min. Finalmente, a esponja modificada é curada a 100 graus Celsius por 1 h.

Diagrama esquemático de um tecido de absorção de umidade, mostrando a rápida dispersão da umidade através de sulcos nas fibras e canais entre as fibras, difundindo-se para fora. A imagem deve ser simples e elegante, com mínima diferença de cor e texto.

Pesquisa progressiva em três etapas: da análise do mecanismo básico → design de novas moléculas → desenvolvimento de formulação e verificação da aplicação, com cada etapa construindo sobre a anterior, alcançando, em última análise, a criopreservação eficiente da vitrificação da pele. Etapa 1: Análise da Relação Estrutura-Atividade e Mecanismo Regulatório de Agentes de Vitrificação Objetivo Central: Elucidar a relação "estrutura-propriedade" e o mecanismo sinérgico molecular de agentes de vitrificação. Conteúdo e Métodos de Pesquisa: Caracterização Básica do Desempenho da Vitrificação: Determinar a concentração crítica de vitrificação e analisar as características de transição de vitrificação usando calorimetria diferencial de varredura. Simulação do Mecanismo Molecular: Simulação computacional (otimização da estrutura molecular, minimização de energia, distribuição do potencial eletrostático, cálculo da energia de interação, análise da hidratação e do tempo de residência das moléculas de água). Resultado da Etapa: Modelo da relação estrutura-atividade e mecanismo regulatório sinérgico de agentes de vitrificação. [Ilustração Sugerida]: Modelo de estrutura molecular + diagrama esquemático da interação energia/hidratação Etapa 2: Design e Síntese de Novas Moléculas de Vitrificação Baseadas na Relação Estrutura-Atividade Objetivo Central: Estabelecer uma nova estratégia de design de moléculas de vitrificação e obter moléculas candidatas de alto desempenho. Conteúdo e Métodos de Pesquisa: Design e Síntese Molecular: Projetar e sintetizar quimicamente novas moléculas de vitrificação com base na relação estrutura-atividade da Etapa 1. Verificação da Estrutura e Desempenho: Caracterizar a estrutura molecular usando espectroscopia de infravermelho, ressonância magnética nuclear (RMN de hidrogênio/carbono) e espectrometria de massas de alta resolução; testar seu desempenho de vitrificação (taxa crítica de resfriamento/aquecimento) e capacidade de inibição de cristais de gelo (nucleação/crescimento de gelo, inibição da recristalização). Resultado da Etapa: Moléculas candidatas com excelentes propriedades de vitrificação e inibição de cristais de gelo. [Ilustração Sugerida]: Fluxograma de design molecular + espectros de caracterização estrutural + imagens microscópicas da inibição de cristais de gelo Etapa 3: Desenvolvimento de Formulações Crioprotetoras Eficientes e Verificação do Efeito da Criopreservação da Pele Objetivo Central: Otimizar formulações crioprotetoras, estabelecer um protocolo de criopreservação da vitrificação da pele e verificar sua eficácia. Conteúdo e Métodos de Pesquisa: Otimização da Formulação e do Processo: Otimizar formulações crioprotetoras com base nas moléculas candidatas da Etapa 2; testar a permeabilidade dos agentes protetores e desenvolver protocolos de carregamento/descarregamento. Criopreservação e Avaliação da Pele: Projetar um procedimento de criopreservação da vitrificação da pele e avaliar o efeito da criopreservação por meio de testes de viabilidade celular, coloração histológica e análise de propriedades mecânicas. Resultado da Etapa: Formulação crioprotetora de vitrificação eficiente e protocolo otimizado de criopreservação da pele. [Ilustração Sugerida]: Diagrama esquemático da otimização da formulação + cortes de tecido da pele + curvas de propriedades mecânicas Relação Progressiva A Etapa 1 fornece a base de design "estrutura-propriedade" para a Etapa 2, a Etapa 2 fornece as moléculas funcionais centrais para a Etapa 3 e a Etapa 3 verifica o efeito da aplicação de todo o processo, formando um ciclo fechado "mecanismo-design-aplicação". Estilo da Ilustração: Fluxograma claro, com três etapas distintas por cor, setas indicando a lógica progressiva e nós-chave acompanhados por diagramas esquemáticos simplificados.

SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2, Dengue, Zika, morcegos, camelos, porcos, civetas, macacos, mosquitos Aedes, humanos

Imagem representando a disrupção da camada lipídica do envelope viral do HBV, resultando em maior exposição dos antígenos de superfície e um número maior de sítios de ligação de anticorpos.

**Título:** Dissecando as Interações de Proteínas do Hospedeiro que Mediam a Fuga Lisossomal de LNPs Usando a Tecnologia de Marcação por Proximidade **Questões Científicas Chave:** 1. Como os componentes lipídicos das LNPs influenciam especificamente sua eficiência de fuga lisossomal? Existem características estruturais lipídicas chave que determinam a eficiência da fuga? 2. Quais proteínas da célula hospedeira interagem funcionalmente com as LNPs nos nós espaço-temporais críticos da fuga lisossomal? Como essas proteínas interagentes mediam ou dificultam o processo de fuga? **Métodos de Pesquisa:** Primeiro, uma biblioteca de lipídios multicomponente será construída e rastreada em células LLC-luc usando o sistema repórter Siluc para identificar LNPs de "alta fuga" e "baixa fuga" com eficiências de fuga lisossomal significativamente diferentes. A localização subcelular das LNPs será rastreada dinamicamente usando microscopia confocal para determinar precisamente sua janela de tempo de fuga. Subsequentemente, no ponto de tempo crítico da fuga, a tecnologia de marcação por proximidade fotoativada por Ce6 será usada para marcar espaço-temporalmente as proteínas do hospedeiro próximas às LNPs, e grupos de proteínas interagentes serão identificados por análise de espectrometria de massas. Proteínas regulatórias candidatas serão rastreadas comparando as proteínas interagentes diferenciais de LNPs de alta e baixa fuga. Finalmente, a tecnologia de nocaute genético CRISPR-Cas9 será usada para verificar o papel funcional de proteínas chave na fuga lisossomal de LNPs. **Conclusões Esperadas:** Espera-se que este estudo estabeleça um mapa de correlação direta entre a composição lipídica das LNPs e a eficiência de fuga lisossomal, revelando características químicas lipídicas chave que afetam a eficiência da fuga. Pela primeira vez, a rede de interação dinâmica entre as LNPs e as proteínas do hospedeiro será capturada no nó espaço-temporal preciso da fuga lisossomal, e vários fatores chave do hospedeiro (como proteínas de fusão de membrana específicas, proteínas de transferência de lipídios ou canais iônicos) que mediam ou dificultam o processo de fuga serão identificados. Essas descobertas elucidarão o mecanismo molecular da fuga lisossomal de LNPs, fornecerão uma base teórica e novos alvos de engenharia para o design racional de sistemas de entrega eficientes e promoverão o desenvolvimento da tecnologia de entrega de fármacos de ácido nucleico.

Aplicações de Biomateriais Derivados de Microalgas: Esta ilustração representa visualmente as diversas aplicações de biomateriais derivados de microalgas. A imagem central representa microalgas, ramificando-se para mostrar seu uso em liberação de fármacos (por exemplo, um sistema de liberação localizada de medicamentos), cicatrização de feridas (por exemplo, um adesivo de hidrogel aplicado a uma ferida) e regeneração de tecidos (por exemplo, um arcabouço promovendo o crescimento de novos tecidos).

Baixas concentrações do composto Af podem estimular macrófagos associados a tumores (TAMs) a adotarem um fenótipo antitumoral semelhante a M1. Além disso, os sinais de "me encontre" e "me coma" liberados por células de glioblastoma multiforme (GBM) induzidas por Af podem aumentar ainda mais a destruição de células de GBM por TAMs semelhantes a M1. Af pode exercer toxicidade em células de GBM através deste efeito dependente de TAMs. Altas concentrações de Af desativam os TAMs e interrompem a interação entre as células de GBM e os TAMs, como o ciclo de feedback positivo mediado por IL-6/STAT3, eliminando assim suas funções pró-GBM. Ao direcionar o GBM com plaquetas carregadas com Af para a entrega de Af, pode-se sinergizar com quimioterapia e imunoterapia para produzir eficácia anti-GBM. Ao carregar Af juntamente com o sonossensibilizador fluoresceína (Flu) em plaquetas e, em seguida, combinar essas plaquetas com dupla carga com irradiação ultrassônica direcional do GBM, Af e Flu podem ser direcionados e ativamente entregues ao GBM através de "liberação controlada por ultrassom", aumentando assim a atividade da terapia sonodinâmica do GBM mediada por Flu (GBM-SDT).

Um diagrama esquemático ilustrando o mecanismo molecular pelo qual a proteína da matriz extracelular Fibronectina (FN) promove a infecção viral. FN interage com a proteína VP7 do capsídeo externo do reovírus da carpa capim (GCRV) e a proteína receptora da membrana hospedeira ITGB1, ativando a via de sinalização NF-κB e o rearranjo da proteína do citoesqueleto, induzindo a formação de "pseudópodes" na superfície celular e promovendo a infecção viral. O mecanismo pró-viral da FN é evolutivamente conservado e também se aplica a outros vírus aquáticos, como SVCV e KHV, bem como ao vírus de mamíferos VSV.

Como um especialista em ilustração científica, crie uma figura de abstract para um periódico científico no estilo de periódicos de ponta como *Nature* ou *Nature Materials*. A imagem deve ser conectada por uma "seta de evolução técnica" que vai do canto inferior esquerdo ao canto superior direito. O fundo geral deve ser um gradiente cinza claro e limpo. O estilo deve ser de visualização científica 3D de alta precisão, com estruturas atômicas/moleculares precisas, texturas de materiais realistas e uma sensação minimalista, mas tecnológica. Use um esquema de cores coordenado: tons quentes de laranja/vermelho para o painel do problema, tons de azul/ciano para o painel do mecanismo e tons de verde/roxo para o painel da solução. * **Canto Superior Esquerdo: Falha por Atrito e Desgaste de Dispositivos MEMS:** Uma visão detalhada em corte 3D de um dispositivo MEMS baseado em silício, com uma visão ampliada da interface de contato entre dois microcomponentes móveis (microvigas). Mostre os efeitos de "atrito" e "desgaste" na interface de contato. * **Canto Inferior Esquerdo: Mecanismo de Lubrificação por Hidratação:** A parte superior mostra uma superfície de substrato de silício enxertada com escovas de polímero zwitteriônico densas em forma de cogumelo (poli(sulfobetaína metacrilato), PSBMA). As extremidades das escovas de polímero têm centros de carga positiva e negativa (representados por esferas "+" e "-"). Ao redor das escovas de polímero, desenhe uma fina camada de moléculas de água translúcidas azuis (H2O) em um modelo de bola e bastão, formando uma fina "camada de hidratação". A camada de hidratação se deforma sob a pressão da microviga, e as moléculas de água são espremidas no local comprimido. * **Direita: Mecanismo de Lubrificação Aprimorado por Líquido Iônico:** A parte superior também mostra um substrato enxertado com escovas de polímero. Mostre três tipos de escovas lado a lado: escovas zwitteriônicas (PSBMA), escovas catiônicas (poli(cloreto de 2-(metacriloiloxi)etiltrimetilamônio), PMETAC) e escovas aniônicas (poli(metacrilato de 3-sulfopropil sal de potássio), PSPMA). Distinga cada escova com cores e rótulos de carga ligeiramente diferentes. Ao redor das escovas, cátions imidazolium carregados positivamente ([BMIM]+) e ânions hexafluorofosfato carregados negativamente ([PF6]-) são fortemente atraídos e enriquecidos pelos sítios de escova de polímero com carga oposta. Essas moléculas de líquido iônico são dispostas de forma próxima e ordenada, formando uma "camada de lubrificação de líquido iônico" espessa, densa e colorida que preenche completamente a lacuna de contato. A camada de líquido iônico se deforma ligeiramente sob a pressão da microviga, e a camada de líquido iônico permanece contínua no local comprimido. * **Inferior (Validação Experimental):** Coloque um gráfico de linhas simples com "Carga" ou "Tempo" no eixo X e "Coeficiente de Atrito" no eixo Y. Mostre duas linhas: uma linha alta e flutuante (rotulada como "Lubrificação com Água") e uma linha significativamente mais baixa e plana (rotulada como "Lubrificação com Líquido Iônico"). * **Ícones e Legendas:** Adicione uma legenda simples na parte inferior para explicar o significado das moléculas, cargas e gráficos de dados.

APROVADO Esquema conceitual ilustrando o fluxo de trabalho para identificar e validar potenciais alvos terapêuticos da Polifilina III no câncer de mama. O esquema, projetado em um formato estilo Nature, com um fundo branco limpo e fluxo horizontal da esquerda para a direita, começa com coortes públicas de câncer de mama e conjuntos de dados clínicos, como TCGA e METABRIC, representados por ícones de banco de dados e silhuetas de pacientes. Um módulo central representa a integração bioinformática da análise de expressão gênica estratificada por subtipo, com foco em alvos potenciais, incluindo HER2, STAT3, proteínas da família Bcl-2 e HIF-1α, nos subtipos Luminal A, Luminal B, enriquecido com HER2 e TNBC. Links de associação conceitual conectam os níveis de expressão dos alvos com endpoints clínicos, especificamente sobrevida global e sobrevida livre de recorrência, usando ícones abstratos de curvas de sobrevida. Um ramo paralelo ilustra uma comparação entre coortes sensíveis e resistentes ao paclitaxel, destacando a expressão diferencial dos alvos e sua associação com a resposta à terapia. O esquema enfatiza a relevância clínica dessas descobertas.

2.2 Elucidar os principais mecanismos moleculares da ação da polifilina III em diferentes subtipos de células de câncer de mama. ① Com base nos resultados anteriores de diferença de sensibilidade, selecionar quatro linhagens celulares: MCF-7 (Luminal A), BT-474 (Luminal B), SK-BR-3 (HER2-enriquecido) e MDA-MB-231 (TNBC). Utilizar a tecnologia de RNA-seq para comparar sistematicamente as alterações do transcriptoma de cada subtipo antes e após o tratamento com polifilina III. Concentrar-se no enriquecimento de apoptose, estresse oxidativo e vias de sinalização específicas do subtipo (como ER, HER2, STAT3) e rastrear genes-chave diferencialmente expressos. Combinar Western blotting e qRT-PCR para verificar as alterações de expressão de alvos candidatos (como membros da família Bcl-2, NOXA, PUMA, EGFR, p-STAT3, etc.) e identificar as moléculas efetoras centrais com a resposta mais significativa em cada subtipo. ② Realizar experimentos de intervenção funcional visando os mecanismos dominantes de cada subtipo: Em TNBC, estabelecer um grupo controle, um grupo polifilina III, um grupo NAC (removedor de ROS) e um grupo polifilina III + NAC para detectar apoptose (Caspase-3/PARP clivada), níveis de ROS, potencial de membrana mitocondrial e status de fosforilação de JNK/p38. Em células HER2⁺, estabelecer um grupo controle, um grupo polifilina III e um grupo de superexpressão/silenciamento de HER2 para avaliar a atividade da via HER2-AKT/ERK e a taxa de sobrevivência celular. Em células Luminal A, combinar inibidores de ER (fulvestranto) ou siRNA de ERα para observar se a resistência ao medicamento é revertida. Ao mesmo tempo, avaliar as alterações fenotípicas funcionais através de citometria de fluxo Annexin V/PI, análise do ciclo celular e experimentos de scratch/Transwell. ③ Construir linhagens celulares estáveis de nocaute ou superexpressão de genes de nódulos-chave (como HIF-1α, STAT3 ou HER2) para verificar sua necessidade na morte celular induzida por polifilina III, inibição de sinal e alterações fenotípicas, e detectar a ubiquitinação de proteínas relacionadas ou alterações de localização subcelular, estabelecendo assim o eixo molecular central que impulsiona as diferenças de eficácia do medicamento em cada subtipo.

As medidas específicas para a pesquisa sobre análise inteligente de dados multimodais para potencializar a reforma e a prática do modo de ensino universitário são as seguintes: Para garantir a realização dos objetivos da pesquisa, este projeto se concentrará em três níveis principais: "construção da base de dados, pesquisa de métodos de análise e ciclo fechado da prática de ensino", que correspondem, respectivamente, à solução do problema da caixa preta da avaliação do ensino, do problema do dado dormente do ensino e do problema do ciclo aberto da otimização do ensino. A estrutura geral da pesquisa é mostrada na Figura 1, e as medidas específicas para a implementação passo a passo incluem: (1) Construir uma base de dados de ensino multimodal unificada e padronizada. Primeiro, nos concentraremos em abrir e gerenciar os dados dispersos em salas de aula inteligentes. A tarefa principal é formular e implementar a "Especificação de Governança de Dados Multimodais de Ensino e Segurança da Privacidade" para limpar, desensibilizar e alinhar espaço-temporalmente os dados originais, como vídeos de sala de aula, áudios, materiais didáticos e textos interativos. Com base nisso, contando com a tecnologia de data lake warehouse, construiremos um banco de dados temático de ensino padronizado e compartilhável com segurança. Este banco de dados não apenas realiza o armazenamento centralizado e o gerenciamento eficiente de dados, mas também garante que todas as aplicações de dados sejam realizadas dentro da estrutura de conformidade por meio de protocolos rígidos de segurança de dados, fornecendo uma base de dados sólida e confiável para análises inteligentes subsequentes. (2) Desenvolver ferramentas de análise inteligente que se integrem profundamente com as teorias educacionais. O foco desta etapa é transformar a tecnologia de ponta da informação em ferramentas analíticas com poder explicativo educacional. Introduziremos sistematicamente modelos nas áreas de visão computacional e processamento de linguagem natural, e os adaptaremos profundamente e os aplicaremos de forma inovadora a cenários educacionais. Os detalhes incluem: ① Análise dinâmica do comportamento de ensino: Indo além das simples estatísticas de "taxa de cabeça erguida", usando a tecnologia de reconhecimento de pose para analisar as mudanças dinâmicas dos padrões de comportamento do grupo de alunos (como ouvir, escrever e colaborar) sob eventos de ensino específicos (como discussões em grupo e perguntas do professor), e visualizar a trajetória de movimento em sala de aula do professor e o alcance da interação. ② Avaliação do nível cognitivo da sala de aula: Aplicar a tecnologia de processamento de linguagem natural para analisar profundamente o texto transcrito do diálogo professor-aluno para realizar a identificação automatizada do nível cognitivo das perguntas e a construção do mapa da estrutura lógica das discussões em sala de aula, de modo a avaliar quantitativamente a profundidade e a qualidade do pensamento nos diálogos em sala de aula. O resultado final será refletido em um conjunto de painéis de visualização interativos incorporados ao processo de ensino, fornecendo aos professores "relatórios de análise do ensino em sala de aula" intuitivos e fáceis de entender para ajudá-los a refletir sobre seu ensino. (3) Realizar iteração de ciclo fechado da prática de ensino baseada em dados e verificação de efeitos. Para promover a transformação eficaz dos resultados analíticos em produtividade de ensino, formaremos uma "comunidade de pesquisa-prática" com professores da linha de frente e realizaremos pesquisas empíricas usando métodos de pesquisa-ação. Ao selecionar cursos típicos em cursos de engenharia, trabalharemos com professores cooperativos para estabelecer conjuntamente um ciclo fechado iterativo de "feedback de dados - intervenção de ensino - avaliação de efeitos". Forneceremos regularmente aos professores relatórios de análise de dados e organizaremos seminários conjuntos para interpretar dados, diagnosticar problemas de ensino e projetar e implementar estratégias precisas de intervenção de ensino (como otimizar o design de perguntas e ajustar os métodos de interação). Ao comparar sistematicamente os dados do processo (indicadores comportamentais e cognitivos), os dados de resultado (desempenho acadêmico) e o feedback subjetivo (pesquisas e reflexões de professores e alunos) antes e depois da intervenção, verificaremos de forma abrangente o efeito real da melhoria do ensino orientada pela análise de dados e otimizaremos continuamente o modelo e o método de análise na iteração. Através das medidas acima

Por favor, crie um diagrama de modelo teórico editável. O layout e o fluxo geral devem ser horizontais, da esquerda para a direita, demonstrando claramente a cadeia lógica causal de "Entrada" para "Ambiente" para "Resultados". Divida a tela horizontalmente em três áreas principais: "Entrada", "Ambiente" e "Resultados", correspondendo às variáveis de controle, aos processos de intervenção central e aos efeitos de desenvolvimento da aprendizagem no referencial teórico, respectivamente. Elementos específicos e etapas de desenho: Desenhe a seção "Entrada": No extremo esquerdo da tela, desenhe uma caixa retangular intitulada "Entrada: Variáveis de Controle". A caixa pode ser dividida em dois ou três subitens, como "Histórico Familiar (por exemplo, nível de escolaridade dos pais, status socioeconômico)", "Características Demográficas (por exemplo, gênero, disciplina)" e "Base Acadêmica Prévia (Ensino Médio)". Esses elementos são dispostos em paralelo, indicando que são variáveis antecedentes que precisam ser controladas no modelo de pesquisa. Desenhe a seção "Ambiente": No centro da tela, primeiro desenhe uma forma proeminente (por exemplo, retângulo arredondado ou losango) representando o "Evento de Premiação da Bolsa de Estudos Nacional" como o ponto de partida da intervenção central no ambiente. A partir desta forma, desenhe uma grande caixa retangular tracejada para a parte inferior direita, intitulada "Mudanças Dinâmicas na Estrutura de Capital (Mecanismo Mediador Central)". Dentro desta caixa tracejada, desenhe quatro setas paralelas apontando para a direita, representando "Apreciação do Capital Cultural (Formas Internalizadas/Objetificadas/Institucionalizadas)", "Expansão do Capital Social (Redes/Recursos)", "Incremento do Capital Econômico" e "Dotação do Capital Simbólico (Honra/Rótulo)". Esses quatro retângulos devem ser distinguidos usando cores ou tons ligeiramente diferentes para indicar que são processos paralelos e interconectados. Na seção "Ambiente", desenhe uma seta do "Evento de Premiação da Bolsa de Estudos Nacional" apontando para baixo para esta caixa tracejada "Mudanças Dinâmicas na Estrutura de Capital", indicando que o evento desencadeia o subsequente processo de transformação de capital. Desenhe a seção "Resultados": No extremo direito da tela, desenhe uma grande caixa retangular intitulada "Resultados: Efeitos do Desenvolvimento da Aprendizagem". Dentro da caixa, organize três subcaixas em paralelo de cima para baixo, representando "Desenvolvimento Cognitivo (por exemplo, exploração do conhecimento, desenvolvimento de habilidades, clareza dos objetivos de carreira)", "Desenvolvimento Afetivo (por exemplo, autoeficácia, responsabilidade social, resiliência psicológica)" e "Desenvolvimento Comportamental (por exemplo, desempenho acadêmico, produção de resultados, aprendizagem autodirigida)". Essas três subcaixas devem usar um esquema de cores coordenado para refletir que pertencem à mesma dimensão de efeito, mas estão em níveis diferentes. Conecte os caminhos principais: Da caixa tracejada "Mudanças Dinâmicas na Estrutura de Capital" na seção "Ambiente", desenhe três setas (ou use uma seta principal e depois ramifique-a) apontando para as três subcaixas de efeito na seção "Resultados", indicando claramente que as mudanças nos três principais capitais são o mecanismo mediador direto que leva ao desenvolvimento das dimensões cognitiva, afetiva e comportamental.

Um resumo gráfico ilustrando a neurotoxicidade induzida por BPS em camundongos via o eixo intestino-cérebro.

Gere um diagrama esquemático do efeito do gradiente de molhamento. A diferença na hidrofilicidade e hidrofobicidade nos dois lados do tecido pode ser usada para construir uma estrutura de gradiente de molhamento. Quando o interior do tecido é hidrofóbico e o exterior é hidrofílico, a força capilar da camada externa hidrofílica pode impulsionar a umidade a passar pela camada interna hidrofóbica. Além disso, a camada interna hidrofóbica repele a umidade, aumentando a força motriz, fazendo com que a umidade se transporte direcionalmente para fora sem a aplicação de força externa.

Style & Rendering Select Scientific Illustration mode Flat vector, clean lines, white background High-resolution, publication quality Consistent scientific color coding: Biological processes: green Electrochemical processes: blue AI & control intelligence: cyan No decorative or artistic elements Layout Four vertical panels, left to right, balanced spacing, thin separators. Panel 3 (AI & integration) visually dominant. Panel 1 – Circular Feedstock Input Use standard scientific icons for food waste, animal manure, and wastewater converging into a single funnel labeled high-strength organic feedstock. Circular arrow motif indicating circular bioeconomy. No explanatory text. Panel 2 – Two-Stage Bioelectrochemical Conversion Top: Dark fermentation bioreactor (cylindrical vessel). Arrows show conversion of organics to H₂ (gas bubbles) and VFA-rich effluent. Bottom: Microbial electrolysis cell schematic with anode, cathode, proton exchange membrane, external circuit. Show electron flow (e⁻), proton transport (H⁺), and hydrogen evolution bubbles at cathode. Use electrochemical symbols only. Panel 3 – AI-Enabled Intelligence & System Integration (Core) Central AI core / neural-network chip icon. Four connected modules using icons only: Process control & optimization (real-time feedback loop) Microbial intelligence (DNA + microbe; enhanced EET) Electrode & materials design (surface lattice; fouling mitigation) System integration (biofilm control, electrode functionalization, substrate valorization) Closed-loop arrows connect AI core with DF–MEC stages. Panel 4 – Outcomes & Vision Icon-only summary: ↑ H₂ yield | ↑ electrochemical efficiency | microbial stability | modular low-carbon scalability | predictive autonomous operation Text Rules Use symbols and icons over words Labels only where unavoidable No full sentences

Um diagrama esquemático ilustrando o mecanismo de um tecido de absorção de umidade, projetado com ação capilar diferencial. Este tecido consiste em duas camadas com uma estrutura de fibra grossa a fina do interior para o exterior. Essa estrutura cria diferenças na finura da fibra e no tamanho dos poros, facilitando a difusão da umidade da camada interna para a camada externa, seguida pela evaporação.

–enabled computer icon with radiating lines connecting to sensors (temperature, pH, voltage, current, gas composition) on both the DF and MEC reactors. The AI icon should be visually prominent, suggesting real-time monitoring, data analysis, and process optimization. Panel 4 – Biohydrogen Output & Applications: H₂ gas molecule icon flowing into icons representing various applications: fuel cells, industrial feedstock, energy storage. Emphasize the sustainable energy aspect." Crie um resumo gráfico limpo e de alta resolução, adequado para publicação em periódicos (estilo científico plano, gradientes suaves, fundo branco, elementos decorativos mínimos) ilustrando um sistema de fermentação escura–célula de eletrólise microbiana (FE–CEM) integrado com IA para produção de biohidrogênio. Layout (4 painéis verticais, da esquerda → para a direita): Painel 1 – Entrada Circular de Matéria-Prima: Ícones representando resíduos de alimentos, esterco de gado e águas residuais convergindo em um funil rotulado como "resíduos orgânicos de alta concentração", enfatizando uma abordagem de bioeconomia circular. Utilize rotulagem mínima e ícones científicos padronizados. Painel 2 – Bioprocesso em Dois Estágios: Superior: Reator de Fermentação Escura representando a produção de H₂ e a geração de efluente rico em AGV (setas simples, bolhas de gás). Inferior: Célula de Eletrólise Microbiana (CEM) ilustrando a oxidação anódica de AGVs, o fluxo de elétrons através de um circuito externo, o transporte de prótons através de uma membrana e a evolução de hidrogênio no cátodo. Utilize símbolos eletroquímicos esquemáticos e anotações mínimas. Painel 3 – Inteligência Habilitada por IA e Integração do Sistema (Foco Central): Ícone central de computador habilitado por IA com linhas irradiando conectando-se a sensores (temperatura, pH, voltagem, corrente, composição do gás) em ambos os reatores FE e CEM. O ícone de IA deve ser visualmente proeminente, sugerindo monitoramento em tempo real, análise de dados e otimização do processo. Painel 4 – Saída de Biohidrogênio e Aplicações: Ícone de molécula de gás H₂ fluindo para ícones representando várias aplicações: células de combustível, matéria-prima industrial, armazenamento de energia. Enfatize o aspecto de energia sustentável.

Crie um diagrama científico claro e esteticamente agradável para um pôster escolar, em um estilo de ilustração acadêmica vetorial, dividido em três painéis verticais ou horizontais conectados por setas de progressão, representando os níveis de organização da casca de um ovo de galinha. Na escala da casca (painel central ou do meio): Visão transversal detalhada da casca do ovo. Rotule claramente as camadas de fora para dentro: • Cutícula externa (barreira antibacteriana) • Camada palisádica (colunas verticais de calcita) • Núcleos mamilares (pontos de ancoragem) • Membranas da casca (fibras de proteína entrelaçadas) Adicione uma pequena lupa ou zoom mostrando os cristais de calcita organizados. No nível do sistema (no útero) – painel esquerdo ou superior: Diagrama simplificado do útero do oviduto da galinha. Mostre o ovo se formando cercado por fluido uterino. Anotações: • Formação completa em ≈ 20 horas • Proteínas específicas (ovocleidina)

Você deve criar um fluxograma detalhado em arte vetorial e um resumo gráfico ilustrando um processo laboratorial de múltiplas etapas para preparar e revestir uma solução de dispersão de nanotubos de carbono (CNTs) em uma amostra de tecido. Siga estas instruções precisamente: 1. Etapa 1: Represente uma balança digital precisa sendo usada para pesar 0,15 gramas de pó de CNT. 2. Etapa 2: Mostre um béquer contendo 30 mL de água destilada à qual o pó de CNT é adicionado. 3. Etapa 3: Ilustre um dispositivo ultrassônico do tipo sonda operando a 150 watts, dispersando as partículas de CNT uniformemente na água. Enfatize a suspensão uniforme das partículas de CNT na solução. 4. Etapa 4: Represente a amostra de tecido imersa na dispersão de CNT dentro do béquer, que é colocado em um agitador magnético à temperatura ambiente. Ilustre os ciclos de revestimento sequenciais, mostrando claramente uma fina camada de CNT depositando na superfície do tecido. 5. Etapa 5: Represente graficamente a colocação do tecido revestido dentro de uma estufa ajustada..."

APROVADO. Este documento descreve um processo laboratorial de múltiplas etapas para preparar e revestir uma solução de dispersão de nanotubos de carbono (CNTs) em uma amostra de tecido, adequado para ilustração como um fluxograma vetorial e resumo gráfico. O processo inclui: 1) Pesar 0,15 gramas de pó de CNT usando uma balança digital. 2) Adicionar o pó de CNT a 30 mL de água destilada em um béquer. 3) Dispersar as partículas de CNT na água usando um dispositivo ultrassônico tipo sonda operando a 150 watts, garantindo uma suspensão uniforme. 4) Imergir a amostra de tecido na dispersão de CNT dentro do béquer, colocado em um agitador magnético à temperatura ambiente, e ilustrar ciclos de revestimento sequenciais com uma fina camada de CNT depositando na superfície do tecido. 5) Colocar o tecido revestido dentro de uma estufa.

APROVADO. Este documento descreve um procedimento laboratorial em múltiplas etapas para preparar e revestir uma solução de dispersão de nanotubos de carbono (NTC) em uma amostra de tecido. O processo envolve: 1) Pesar 0,15 gramas de pó de NTC usando uma balança digital. 2) Adicionar o pó de NTC a 30 mL de água destilada em um béquer. 3) Sonicar a mistura usando um dispositivo ultrassônico tipo sonda a 150 watts para obter uma dispersão uniforme das partículas de NTC na água. 4) Imersão da amostra de tecido na dispersão de NTC dentro do béquer, que é colocado em um agitador magnético à temperatura ambiente, ilustrando ciclos de revestimento sequenciais e a deposição de uma fina camada de NTC na superfície do tecido. 5) Colocar o tecido revestido dentro de uma estufa.

Resumo Gráfico Resumo Devido à alta toxicidade e baixa degradabilidade de compostos fenólicos, incluindo hidroquinona (HQ), em amostras ambientais, existe uma forte necessidade do desenvolvimento de sistemas catalíticos eficientes para a oxidação de hidroquinona a benzoquinona (BQ). A oxidação catalítica usando catalisadores de nanoescala à base de metais tem sido reconhecida como uma abordagem eficaz para a remoção de tais contaminantes. Neste estudo, nanocompósitos de óxido de ferro, nitreto de ferro e ferrita de cobalto baseados em óxido de grafeno reduzido foram sintetizados usando métodos de co-precipitação, pirólise e hidrotermal. Os nanocompósitos obtidos foram caracterizados por espectroscopia UV-Vis, difração de raios X (XRD), análise de área superficial de Brunauer-Emmett-Teller (BET) e microscopia eletrônica de varredura por emissão de campo (FESEM). Os desempenhos catalíticos dos nanocompósitos sintetizados em relação à oxidação de hidroquinona a benzoquinona usando H₂O₂ em solução aquosa foram avaliados comparativamente. Os resultados