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LiDRoSIS एक स्वचालित MATLAB-Python प्लेटफॉर्म है जो इमेज प्रोसेसिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण को एकीकृत करता है ताकि गोल्ड-आधारित नैनोकणों से उपचारित विकिरणित कोशिकाओं में लिपिड ड्रॉपलेट्स और रिएक्टिव ऑक्सीजन स्पीशीज के पुनरुत्पादक, उच्च-थ्रूपुट मात्रात्मक निर्धारण को सक्षम किया जा सके।
यह अध्ययन एक व्याख्या योग्य मल्टी-स्केल डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो नैनोडोज़िमेट्रिक और माइक्रोडोज़िमेट्रिक मात्राओं को एकीकृत करके प्रोटॉन और कार्बन आयन विकिरण के बाद कोशिका उत्तरजीविता और RBE की सटीक भविष्यवाणी करता है, जिससे यह पता चलता है कि पारंपरिक LET मेट्रिक्स की तुलना में छोटे स्थानिक ऊर्जा निक्षेपण पैमाने जैविक परिणामों पर अधिक प्रभाव डालते हैं।
यह शोध पत्र एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, लेबल-मुक्त क्वांटम इमेजिंग तकनीक प्रस्तुत करता है जो शोर में कमी और स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के बीच पारंपरिक समझौते को दूर करती है, जिससे जैविक कोशिकाओं की एक तेज़, स्थिर और गैर-व्यतिकरण (नॉन-इंटरफेरोमेट्रिक) वाइड-फील्ड कॉन्फ़िगरेशन में सब-शॉट-नॉइज़ मात्रात्मक चरण इमेजिंग सक्षम होती है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि स्तनधारियों की तुलना में ज़ेब्राफिश में उत्कृष्ट पुनर्योजी फागोसाइटिक सिग्नलिंग, बड़े पैमाने पर संरचनात्मक परिवर्तनों के बजाय, उन्नत इलेक्ट्रोस्टैटिक विशेषताओं और साल्ट-ब्रिज घनत्व के माध्यम से TAM रिसेप्टर-लिगैंड इंटरफेस के विकासवादी ट्यूनिंग से उत्पन्न होती है।
आणविक गतिशीलता सिमुलेशन (molecular dynamics simulations) प्रकट करते हैं कि एक सीमित निकट-क्रांतिक लेनार्ड-जोन्स (near-critical Lennard-Jones) तरल में विकसेक-प्रकार की संरेखण गतिविधि (Vicsek-type alignment activity) को सम्मिलित करने से सामूहिक डोमेन परिवहन (collective domain transport) को सक्षम करके निष्क्रिय चरण पृथक्करण (passive phase separation) की गतिज अरेस्ट (kinetic arrest) पर विजय प्राप्त होती है, जिससे प्रसार से प्रक्षेप्य विकास (diffusive to ballistic growth) की ओर बढ़ने और पूर्ण चरण पृथक्करण को सुगम बनाने के लिए कोआर्सनिंग (coarsening) में तेजी आती है।
क्वांटम सेंसरों के ऊर्जा रिज़ॉल्यूशन सीमाओं को मानव मस्तिष्क की चयापचय शक्ति के साथ जोड़कर, यह शोध पत्र मैग्नेटोएन्सेफालोग्राफी की सूचना क्षमता पर लगभग 2.2 Mbit/s का एक तकनीक-स्वतंत्र मौलिक बंधन स्थापित करता है, जो एक अंतर्निहित स्थानिक-कालिक व्यापार-बंद (spatio-temporal trade-off) को प्रकट करता है जो पता लगाने योग्य तंत्रिका पैटर्न की स्थानिक जटिलता को सीमित करता है।