AI 科学插画廊

**标题：** 利用邻近标记技术解析介导LNP溶酶体逃逸的宿主蛋白互作 **关键科学问题：** 1. LNP的脂质成分如何特异性地影响其溶酶体逃逸效率？是否存在决定逃逸效率的关键脂质结构特征？ 2. 哪些宿主细胞蛋白在溶酶体逃逸的关键时空节点与LNP发生功能性互作？这些互作蛋白如何介导或阻碍逃逸过程？ **研究方法：** 首先，构建多组分脂质库，并在LLC-luc细胞中使用Siluc报告系统进行筛选，以鉴定具有显著不同溶酶体逃逸效率的“高逃逸”和“低逃逸”LNP。利用共聚焦显微镜动态追踪LNP的亚细胞定位，精确确定其逃逸时间窗口。随后，在逃逸的关键时间点，使用Ce6光激活邻近标记技术，对LNP附近的宿主蛋白进行时空标记，并通过质谱分析鉴定互作蛋白群。通过比较高逃逸和低逃逸LNP的差异互作蛋白，筛选候选调控蛋白。最后，利用CRISPR-Cas9基因敲除技术验证关键蛋白在LNP溶酶体逃逸中的功能作用。 **预期结论：** 本研究有望建立LNP脂质组成与溶酶体逃逸效率之间的直接关联图谱，揭示影响逃逸效率的关键脂质化学特征。首次在溶酶体逃逸的精确时空节点捕获LNP与宿主蛋白之间的动态互作网络，并鉴定出若干介导或阻碍逃逸过程的关键宿主因子（如特定的膜融合蛋白、脂质转移蛋白或离子通道）。这些发现将阐明LNP溶酶体逃逸的分子机制，为高效递送系统的合理设计提供理论基础和新的工程靶点，并促进核酸药物递送技术的发展。

微藻来源生物材料的应用：此图直观地展示了源自微藻的生物材料的多种应用。中心图像描绘了微藻，并向外延伸展示其在药物递送（例如，局部药物释放系统）、伤口愈合（例如，应用于伤口的水凝胶贴片）和组织再生（例如，促进新组织生长的支架）中的应用。

低浓度化合物Af可以刺激肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）转变为M1样抗肿瘤表型。此外，Af诱导的多形性胶质母细胞瘤（GBM）细胞释放的“寻找我”和“吃掉我”信号可以进一步增强M1样TAMs对GBM细胞的杀伤作用。Af可以通过这种TAM依赖性效应发挥对GBM细胞的毒性。高浓度Af会使TAMs失活，并破坏GBM细胞和TAMs之间的相互作用，例如IL-6/STAT3介导的正反馈环路，从而消除其促GBM功能。通过使用载有Af的血小板靶向GBM进行Af递送，可以与化疗和免疫疗法协同产生抗GBM疗效。通过将Af与声敏剂荧光素（Flu）共同加载到血小板上，然后将这些双重加载的血小板与GBM的定向超声照射相结合，Af和Flu可以通过“超声控制释放”被靶向并主动递送到GBM，从而增强Flu介导的GBM声动力疗法（GBM-SDT）的活性。

一张示意图，展示细胞外基质蛋白纤连蛋白 (FN) 促进病毒感染的分子机制。FN与草鱼呼肠孤病毒 (GCRV) 外壳蛋白VP7和宿主膜受体蛋白ITGB1相互作用，激活NF-κB信号通路和细胞骨架蛋白重排，诱导细胞表面“伪足”的形成，从而促进病毒感染。FN的促病毒机制具有进化保守性，也适用于其他水生病毒，如SVCV和KHV，以及哺乳动物病毒VSV。

作为科学插图领域的专家，请创作一张科学期刊摘要图，风格类似于*Nature*或*Nature Materials*等顶级期刊。图像应通过一根从左下到右上的“技术演化箭头”连接。整体背景应为干净的浅灰色渐变。风格应为高精度3D科学可视化，具有精确的原子/分子结构、逼真的材料纹理以及简约而富有科技感。使用协调的配色方案：暖橙色/红色调用于问题面板，蓝色/青色调用于机制面板，绿色/紫色调用于解决方案面板。 * **左上：MEMS器件摩擦磨损失效：** 硅基MEMS器件的详细3D横截面视图，并放大显示两个可移动微组件（微梁）之间的接触界面。显示接触界面处的“摩擦”和“磨损”效应。 * **左下：水合润滑机制：** 上部显示接枝了密集蘑菇状两性离子聚合物刷（聚磺基甜菜碱甲基丙烯酸酯，PSBMA）的硅基底表面。聚合物刷的末端具有正负电荷中心（用“+”和“-”球体表示）。在聚合物刷周围，绘制一层薄薄的蓝色半透明水分子（H2O），采用球棍模型，形成一层薄薄的“水合层”。水合层在微梁的压力下变形，水分子在压缩位置被挤出。 * **右：离子液体增强润滑机制：** 上部也显示接枝了聚合物刷的基底。并排显示三种类型的刷子：两性离子刷（PSBMA）、阳离子刷（聚（2-（甲基丙烯酰氧基）乙基三甲基氯化铵），PMETAC）和阴离子刷（聚（3-磺丙基甲基丙烯酸钾盐），PSPMA）。用略微不同的颜色和电荷标签区分每种刷子。在刷子周围，带正电荷的咪唑鎓阳离子（[BMIM]+）和带负电荷的六氟磷酸根阴离子（[PF6]-）被带相反电荷的聚合物刷位点强烈吸引和富集。这些离子液体分子紧密有序地排列，形成一层厚实、致密且色彩鲜艳的“离子液体润滑层”，完全填充接触间隙。离子液体层在微梁的压力下略微变形，并且离子液体层在压缩位置保持连续。 * **底部（实验验证）：** 放置一个简单的折线图，X轴为“载荷”或“时间”，Y轴为“摩擦系数”。显示两条线：一条高而波动的线（标记为“水润滑”），以及一条明显更低且更平坦的线（标记为“离子液体润滑”）。 * **图标和图例：** 在底部添加一个简单的图例，以解释分子、电荷和数据图的含义。

已批准 概念示意图，展示了在乳腺癌中鉴定和验证鬼臼毒素III潜在治疗靶点的流程。该示意图采用《自然》杂志风格，具有干净的白色背景和从左到右的水平流程，起始于公共乳腺癌队列和临床数据集，例如TCGA和METABRIC，以数据库图标和患者轮廓表示。中心模块描绘了亚型分层基因表达分析的生物信息学整合，重点关注潜在靶点，包括HER2、STAT3、Bcl-2家族蛋白和HIF-1α，涵盖Luminal A、Luminal B、HER2富集型和TNBC亚型。概念性关联链接将靶点表达水平与临床终点（特别是总生存期和无复发生存期）联系起来，使用抽象的生存曲线图标。一个平行分支展示了紫杉醇敏感和紫杉醇耐药队列之间的比较，突出了差异性靶点表达及其与治疗反应的关联。该示意图强调了这些发现的临床相关性。

2.2 明确重楼皂苷Ⅲ对不同分型的乳腺癌细胞作用机制的关键分子机制 ① 基于前期敏感性差异结果，选取MCF-7（Luminal A）、BT-474（Luminal B）、SK-BR-3（HER2-enriched）和MDA-MB-231（TNBC）四株细胞，采用RNA-seq技术系统比较重楼皂苷Ⅲ处理前后各亚型的转录组变化，聚焦凋亡、氧化应激及亚型特异信号通路（如ER、HER2、STAT3）的富集情况，筛选关键差异基因；结合Western blotting和qRT-PCR验证候选靶点（如Bcl-2家族成员、NOXA、PUMA、EGFR、p-STAT3等）的表达变化，锁定各亚型中响应最显著的核心效应分子；② 针对各亚型主导机制开展功能干预实验：在TNBC中设置对照组、重楼皂苷组、NAC（ROS清除剂）组及重楼皂苷+NAC组，检测凋亡（Cleaved Caspase-3/PARP）、ROS水平、线粒体膜电位及JNK/p38磷酸化状态；在HER2⁺细胞中设置对照组、重楼皂苷组、HER2过表达/敲低组，评估HER2-AKT/ERK通路活性及细胞存活率；在Luminal A细胞中联合ER抑制剂（氟维司群）或ERα siRNA，观察是否逆转耐药；同时通过Annexin V/PI流式、细胞周期分析及划痕/Transwell实验评估功能表型变化；③ 构建关键节点基因（如HIF-1α、STAT3或HER2）的稳定敲除或过表达细胞系，验证其在重楼皂苷Ⅲ诱导的细胞死亡、信号抑制及表型改变中的必要性，并检测相关蛋白泛素化或亚细胞定位变化，从而确立各亚型中驱动药效差异的核心分子机制轴。

多模态数据智能分析赋能高校教学模式改革与实践研究的具体举措如下：为确保研究目标的实现，本项目将围绕“数据基础建设、分析方法研究、教学实践闭环”三个核心层面展开，分别对应解决教学评价的黑盒问题、教学数据的沉睡问题和教学优化的开环问题。整体研究框架如图1所示，分步实施的具体举措包括：（1）构建统一规范的多模态教学数据库。首先，聚焦于打通和治理散落在智慧教室中的数据。核心任务是制定并实施《教学多模态数据治理与隐私安全规范》，对课堂视频、音频、课件、互动文本等原始数据进行系统清洗、脱敏和时空对齐。在此基础上，依托数据湖仓技术，构建标准化、安全可共享的教学主题数据库。该数据库不仅实现数据的集中存储和高效管理，而且通过严格的数据安全协议，确保所有数据应用都在合规框架内进行，为后续的智能分析提供坚实可靠的数据基础。（2）开发与教育理论深度融合的智能分析工具。本阶段的重点是将前沿信息技术转化为具有教育解释力的分析工具。我们将系统性地引入计算机视觉和自然语言处理领域的模型，并将其深度适配和创新性地应用于教育场景。具体包括：①教学行为的动态分析：超越简单的“抬头率”统计，利用姿态识别技术分析特定教学事件（如小组讨论、教师提问）下学生群体行为模式（如听讲、书写、协作）的动态变化，并可视化教师的课堂移动轨迹和互动范围。②课堂认知水平评估：应用自然语言处理技术，深度分析转录的师生对话文本，实现对问题认知水平的自动识别和课堂讨论逻辑结构图的构建，从而量化评估课堂对话中思维的深度和质量。最终结果将体现在嵌入教学过程的一系列交互式可视化仪表盘中，为教师提供直观易懂的“课堂教学分析报告”，帮助他们反思教学。（3）开展数据驱动的教学实践闭环迭代与效果验证。为了促进分析结果有效转化为教学生产力，我们将与一线教师组成“研究-实践共同体”，并采用行动研究方法开展实证研究。通过选取工科专业的典型课程，与合作教师共同建立“数据反馈-教学干预-效果评估”的迭代闭环。我们将定期向教师提供数据分析报告，并组织联合研讨会，共同解读数据、诊断教学问题，并设计和实施精准的教学干预策略（如优化问题设计、调整互动方式）。通过系统比较干预前后的过程数据（行为和认知指标）、结果数据（学业成绩）和主观反馈（师生调查和反思），全面验证数据分析驱动教学改进的实际效果，并在迭代中不断优化分析模型和方法。通过以上举措

请创建一个可编辑的理论模型图。整体布局和流程应为从左到右的水平流程，清晰地展示从“输入”到“环境”到“结果”的因果逻辑链。将画布水平划分为三个主要区域：“输入”、“环境”和“结果”，分别对应于理论框架中的控制变量、核心干预过程和学习发展效果。 具体元素和绘制步骤： 绘制“输入”部分：在画布的最左侧，绘制一个矩形框，标题为“输入：控制变量”。该框可以分为两到三个子项，例如“家庭背景（例如，父母教育水平、社会经济地位）”、“人口统计特征（例如，性别、学科）”和“先前学术基础（高中）”。这些元素并排排列，表明它们是在研究模型中需要控制的前置变量。 绘制“环境”部分：在画布的中心，首先绘制一个突出的形状（例如，圆角矩形或菱形），代表“国家奖学金奖励事件”，作为环境中核心干预的起点。从这个形状开始，向右下方绘制一个大的虚线矩形框，标题为“资本结构动态变化（核心中介机制）”。在这个虚线框内，绘制四个平行的向右箭头，分别代表“文化资本增值（内化/客体化/制度化形式）”、“社会资本扩展（网络/资源）”、“经济资本增加”和“符号资本禀赋（荣誉/标签）”。这四个矩形应使用略微不同的颜色或阴影来区分，以表明它们是并行且相互关联的过程。在“环境”部分，绘制一个从“国家奖学金奖励事件”指向下方“资本结构动态变化”虚线框的箭头，表明该事件触发了后续的资本转化过程。 绘制“结果”部分：在画布的最右侧，绘制一个大的矩形框，标题为“结果：学习发展效果”。在该框内，从上到下并排排列三个子框，分别代表“认知发展（例如，知识探索、能力发展、职业目标清晰度）”、“情感发展（例如，自我效能感、社会责任感、心理韧性）”和“行为发展（例如，学业成就、成果产出、自主学习）”。这三个子框应使用协调的配色方案，以反映它们属于同一效果维度，但处于不同的层次。 连接核心路径：从“环境”部分的“资本结构动态变化”虚线框中，绘制三个箭头（或使用一个主箭头然后分支），指向“结果”部分的三个效果子框，清楚地表明三大资本的变化是导致认知、情感和行为维度发展的直接中介机制。

一张图文摘要，展示BPS诱导的小鼠神经毒性通过肠-脑轴发生的过程。

生成一张润湿梯度效应的示意图。织物两侧的亲水性和疏水性差异可用于构建润湿梯度结构。当织物内部疏水而外部亲水时，亲水外层的毛细作用力可以驱动水分穿过疏水内层。此外，疏水内层排斥水分，增加驱动力，从而使水分在没有外力作用下定向向外传输。

批准 科学插图风格和渲染指南： 插图应遵循科学插图风格，以扁平矢量图形、简洁线条和白色背景为特征。所有图形必须是高分辨率且适合出版的。 颜色编码应与以下方案保持一致： * 生物过程：绿色 * 电化学过程：蓝色 * 人工智能与控制智能：青色 禁止装饰性或艺术性元素。 布局： 插图应由四个垂直面板组成，从左到右排列，间距均衡，并用细分隔线隔开。面板 3（人工智能与集成）应在视觉上占据主导地位。 面板 1 – 环形原料输入： 此面板应使用标准科学图标描绘环形原料输入，以表示食物垃圾、动物粪便和废水。这些输入应汇聚到一个标有“高浓度有机原料”的漏斗中。应包含一个圆形箭头图案，以指示循环生物经济概念。此面板中不允许出现解释性文字。 面板 2 – 两阶段生物电化学转化： * 顶部：应显示一个暗发酵生物反应器（圆柱形容器）。箭头应指示有机物转化为 H₂（气泡）和富含 VFA 的流出物。 * 底部：应显示微生物电解池的示意图，包括阳极、阴极、质子交换膜和外部电路。显示电-

一张示意图，展示吸湿排汗面料的机理，该面料采用差异毛细作用设计。这种面料由两层构成，从内到外纤维结构由粗到细。这种结构造成纤维细度和孔径的差异，促进水分从内层扩散到外层，然后蒸发。

设计一个简洁、高分辨率的图形摘要，适用于期刊发表（扁平科学风格，柔和渐变，白色背景，极简装饰元素），用于展示一个人工智能集成的暗发酵-微生物电解池（DF-MEC）生物制氢系统。 布局（4个垂直面板，从左到右）： 面板1 – 循环原料输入： 代表食物垃圾、畜牧粪便和废水的图标汇聚到一个标有“高浓度有机废物”的漏斗中，强调循环生物经济方法。采用极简标签和标准化科学图标。 面板2 – 两阶段生物过程： 顶部：暗发酵反应器，描绘H₂的产生和富含VFA的流出物生成（简单箭头，气泡）。 底部：微生物电解池（MEC），展示阳极对VFA的氧化、电子通过外部电路的流动、质子穿过膜的传输以及阴极的氢气析出。使用示意性电化学符号和极简注释。 面板3 – 人工智能赋能的智能与系统集成（核心重点）： 中央人工智能

为学校海报创作一张清晰且美观的科学图解，采用矢量学术插画风格，分为三个垂直或水平面板，由表示递进关系的箭头连接，代表鸡蛋壳的组织层级。 在蛋壳尺度（中间或中央面板）： 蛋壳的详细横截面视图。 从外到内清晰标注各层： • 外角质层（抗菌屏障） • 栅栏层（垂直方解石柱） • 乳头状核心（锚定点） • 壳膜（交织的蛋白质纤维） 添加一个小型放大镜或放大图，显示有组织的方解石晶体。 在系统层面（子宫内）——左侧或顶部面板： 母鸡输卵管子宫的简化图。 显示正在形成的卵子被子宫液包围。 注释： • 完全形成 ≈ 20 小时 • 特定蛋白质（卵壳蛋白）

你需要创作一幅详细的矢量图流程图和图形摘要，展示一个将碳纳米管（CNT）分散液制备并涂覆到织物样品上的多步骤实验室流程。请严格按照以下指示进行： 1. 步骤1：描绘一个精确的数字天平，用于称量0.15克碳纳米管粉末。 2. 步骤2：展示一个含有30毫升蒸馏水的烧杯，并将碳纳米管粉末添加到其中。 3. 步骤3：说明一个探头式超声波设备以150瓦的功率运行，将碳纳米管颗粒均匀地分散在水中。强调碳纳米管颗粒在溶液中的均匀悬浮。 4. 步骤4：表示将织物样品浸入烧杯内的碳纳米管分散液中，烧杯放置在室温下的磁力搅拌器上。说明连续的涂覆循环，清楚地显示一层薄薄的碳纳米管层沉积在织物表面。 5. 步骤5：以图形方式描绘将涂覆后的织物放入烤箱中，烤箱设置...

已批准。本文件概述了一个多步骤实验室流程，用于制备碳纳米管（CNT）分散液并将其涂覆到织物样品上，适合以矢量艺术流程图和图形摘要的形式进行说明。该流程包括：1) 使用数字天平称量0.15克碳纳米管粉末。2) 将碳纳米管粉末添加到烧杯中的30毫升蒸馏水中。3) 使用探头式超声设备（功率为150瓦）将碳纳米管颗粒分散在水中，确保均匀悬浮。4) 将织物样品浸入烧杯中的碳纳米管分散液中，烧杯放置在室温下的磁力搅拌器上，并说明连续涂覆循环，其中薄碳纳米管层沉积在织物表面。5) 将涂覆后的织物放入烤箱中。

已批准。本文档概述了一个多步骤的实验室程序，用于制备碳纳米管（CNT）分散液并将其涂覆到织物样品上。该过程包括：1) 使用数字天平称量0.15克碳纳米管粉末。2) 将碳纳米管粉末添加到烧杯中30毫升的蒸馏水中。3) 使用探头式超声设备以150瓦的功率对混合物进行超声处理，以实现碳纳米管颗粒在水中的均匀分散。4) 将织物样品浸入烧杯中的碳纳米管分散液中，烧杯放置在室温下的磁力搅拌器上，展示连续的涂覆循环以及在织物表面沉积薄碳纳米管层。5) 将涂覆后的织物放入烘箱中。

图形摘要 摘要 由于环境样品中包括对苯二酚（HQ）在内的酚类化合物具有高毒性和低降解性，因此迫切需要开发高效的催化体系，将对苯二酚氧化为苯醌（BQ）。使用纳米级金属基催化剂进行催化氧化已被认为是去除此类污染物的一种有效方法。在本研究中，采用共沉淀、热解和水热法合成了基于还原氧化石墨烯的氧化铁、氮化铁和钴铁氧体纳米复合材料。通过紫外-可见光谱、X射线衍射（XRD）、Brunauer-Emmett-Teller（BET）表面积分析和场发射扫描电子显微镜（FESEM）对所得纳米复合材料进行了表征。 对合成的纳米复合材料在水溶液中使用H₂O₂将对苯二酚氧化为苯醌的催化性能进行了比较评估。结果

生成有机污染物光催化降解的机理图。

此图文摘要重点展示研究方向1至4，与LAQV战略的对齐，未来教学项目的愿景陈述，以及包含最终评论的结论。

标题：延迟免疫调节逆转新生儿缺氧缺血（HI）后成年期的功能连接和运动缺陷 作者：Sanjana Mandhan, Eric Chin, Anushka Acharya, Riddhi Patel, Fabiola Beatriz Santiago Maldonado, Diana Ortega, Hawley Helmbrecht, Shenandoah Robinson, Lauren Jantzie. 背景：新生儿缺氧缺血性脑病（HIE）发生在新生儿大脑在出生前后缺氧和血流不足时。它仍然是足月婴儿终身神经和发育障碍的主要原因。由此产生的炎症、氧化应激和细胞死亡会扰乱正常的大脑发育，导致运动、学习和认知方面的长期问题。目前的治疗方法，如治疗性低温，仅提供有限的保护，并不能完全预防这些功能障碍。为此，我们重新利用了一种含有褪黑素的免疫调节混合物，以验证功能性神经受损的假设

半导体激光器直接调制过程的示意图，包括直接调制的关键步骤以及由此产生的有害影响。

基于LLM的药物推荐 + 安全性（DDI，药物间相互作用）+ 长尾/不平衡 + 分子结构对齐 + Stage2频率感知融合。 左上：LLM输出导致因药物间相互作用而产生的安全问题。 展示患者就诊't'的输入（诊断/操作/文本）→ LLM → 推荐药物集{A, B, C}。 在{A, B, C}中，用红色闪电符号突出显示一个DDI对（例如，A–B），并将其标记为“不安全组合/DDI”。 右上：为什么会发生这种情况（缺乏结构约束）。 将其标记为“原子标签嵌入 + 共现捷径”。 展示一个非结构化的标签空间：药物点杂乱无章，不安全对彼此靠近。 左下：长尾/不平衡失败。 包含来自MIMIC-IV的频率分箱直方图（0–50, 50–100…>5000），显示一个高的头部和一个长的尾部。 将其标记为“尾部标签：稀疏监督 → 召回率/校准度差”。 右下：我们的解决方案（结构 + 频率感知）。 Stage 1：药物节点图（红色DDI边，蓝色EHR共现边，虚线表示时间边），其中每个ATC3都是一个“多原型”小集群。 Stage 2：示意性条形权重，说明LLM + 频率感知融合（尾部更多地依赖于分子先验；头部更多地依赖于任务信号）。