传感器能在 3D 生物打印组织内定位

传感器能在 3D 生物打印组织内定位 据科技日报，以色列特拉维夫大学团队设计并生产了一种受折纸启发的创新结构。该结构可在组织周围折叠，允许将传感器精确插入预定义位置，以检测记录细胞活动和细胞之间的交流。研究成果发表在最新一期《先进科学》杂志上。

科学家研制出世界上首个3D打印 "大脑模型"

科学家研制出世界上首个3D打印 "大脑模型" 在维也纳医科大学和维也纳工业大学的一个联合项目中，开发出了世界上第一个三维打印的"大脑模型"，该模型以脑部纤维结构为模型，可以使用一种特殊的磁共振成像（dMRI）进行成像。由维也纳医科大学和维也纳工业大学领导的科研团队在一项研究中表明，这些大脑模型可用于推进神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症和多发性硬化症）的研究。这项研究成果发表在《先进材料技术》（Advanced Materials Technologies）杂志上。磁共振成像（MRI）是一种广泛使用的诊断成像技术，主要用于检查大脑。核磁共振成像可在不使用电离辐射的情况下检查大脑的结构和功能。在磁共振成像的一种特殊变体扩散加权磁共振成像（dMRI）中，还可以确定大脑中神经纤维的方向。然而，在神经纤维束的交叉点很难正确确定神经纤维的方向，因为不同方向的神经纤维会在那里重叠。为了进一步改进流程以及测试分析和评估方法，一个国际团队与维也纳医科大学和维也纳工业大学合作开发了一个所谓的"大脑模型"，该模型是利用高分辨率三维打印工艺制作的。带有微通道的小立方体维也纳医科大学的研究人员作为核磁共振成像专家，维也纳工业大学的研究人员作为三维打印专家，与苏黎世大学和汉堡大学医疗中心的同事密切合作。早在2017年，维也纳工业大学就开发出了一种双光子聚合打印机，可以实现升级打印。在此过程中，还与维也纳医科大学和苏黎世大学共同开展了脑模型的使用案例研究。由此产生的专利构成了脑模型的基础，该模型现已开发完成，并由维也纳工业大学的研究与转让支持团队负责监督。从外观上看，这个幻影与真正的大脑并无太大区别。它要小得多，形状像一个立方体。它的内部是非常细小的、充满水的微通道，大小与单个颅神经相当。这些通道的直径比人的头发丝还要细五倍。为了模仿大脑中精细的神经细胞网络，第一作者迈克尔-沃莱茨（Michael Woletz）（维也纳医科大学医学物理和生物医学工程中心）和弗兰兹斯卡-查鲁帕-甘特纳（Franziska Chalupa-Gantner）（维也纳工业大学3D打印和生物制造研究小组）领导的研究小组使用了一种相当不寻常的3D打印方法：双光子聚合。这种高分辨率方法主要用于打印纳米和微米级的微结构，而不是打印立方毫米级的三维结构。为了为 dMRI 制作合适尺寸的模型，维也纳科技大学的研究人员一直在努力扩大三维打印工艺的规模，以便能够打印出具有高分辨率细节的更大物体。高比例三维打印为研究人员提供了非常好的模型，在 dMRI 下观察时，可以确定各种神经结构。Michael Woletz 将这种提高 dMRI 诊断能力的方法与手机相机的工作方式进行了比较："我们看到，手机相机在摄影方面取得的最大进步并不一定是新的、更好的镜头，而是改进所拍摄图像的软件。dMRI 的情况也类似：利用新开发的大脑模型，我们可以更精确地调整分析软件，从而提高测量数据的质量，更准确地重建大脑神经结构。"改进 dMRI分析软件因此，真实再现大脑中的特征神经结构对于"训练"dMRI 分析软件非常重要。使用三维打印技术可以创建可修改和定制的各种复杂设计。因此，大脑模型描绘的是大脑中产生特别复杂信号并因此难以分析的区域，如交叉的神经通路。因此，为了校准分析软件，需要使用 dMRI 对大脑模型进行检查，并像分析真实大脑一样分析测量数据。由于采用了三维打印技术，模型的设计是精确可知的，分析结果也可以检查。作为联合研究工作的一部分，维也纳医科大学和维也纳理工大学已经证明了这一点。所开发的模型可用于改进 dMRI，从而有利于手术规划和神经退行性疾病（如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症和多发性硬化症）的研究。尽管概念得到了验证，但团队仍然面临着挑战。目前最大的挑战是扩大这种方法的规模："双光子聚合的高分辨率使得打印微米和纳米范围的细节成为可能，因此非常适合颅神经成像。但与此同时，使用这种技术打印一个几立方厘米大小的立方体也需要相应的时间，"Chalupa-Gantner 解释说。"因此，我们不仅要开发更复杂的设计，还要进一步优化打印过程本身"。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

绿色革命2.0：科学家利用人工智能创造碳捕捉植物

绿色革命2.0：科学家利用人工智能创造碳捕捉植物 索尔克研究所的科学家们正在利用一款名为 SLEAP 的人工智能软件来开发具有增强根系的植物，这些植物能够捕获和储存更多的碳，与全球应对气候变化的努力相一致。该工具大大提高了植物表型和基因型分析的效率和准确性，加快了有效碳封存植物的培育速度。资料来源：索尔克研究所为了设计这些拯救气候的植物，索尔克"利用植物计划"（Harnessing Plants Initiative）的科学家们正在使用一种名为SLEAP的先进的新型研究工具一种易于使用的人工智能（AI）软件，可以跟踪根系生长的多种特征。SLEAP 由索尔克研究员塔尔莫-佩雷拉（Talmo Pereira）创建，最初设计用于跟踪实验室中的动物运动。现在，佩雷拉与植物科学家、索尔克同事沃尔夫冈-布施（Wolfgang Busch）教授合作，将 SLEAP 应用于植物。SLEAP 和 sleap-roots 通过分析根的几何形状，预测植物根的不同部分如何相互连接。资料来源：索尔克研究所在发表于《植物表型组学》（Plant Phenomics）的一项研究中，Busch 和 Pereira 首次提出了一种使用 SLEAP 分析植物根系表型的新方案植物根系生长的深度和宽度、根系的庞大程度以及其他物理特性，而在使用 SLEAP 之前，对这些表型的测量非常繁琐。将 SLEAP 应用于植物已使研究人员建立了迄今为止最广泛的植物根系表型目录。此外，跟踪这些物理根系特征有助于科学家找到与这些特征相关的基因，以及多种根系特征是由相同基因决定的还是独立决定的。这样，索尔克团队就能确定哪些基因对他们的植物设计最有利。"这次合作真正证明了索尔克科学的特殊性和影响力，"佩雷拉说。"我们不只是'借用'不同学科的知识，而是真正把它们放在平等的地位上，以创造出比各部分之和更伟大的东西"。左起Talmo Pereira、Elizabeth Berrigan 和 Wolfgang Busch。资料来源：索尔克研究所在使用 SLEAP 之前，追踪植物和动物的物理特征需要耗费大量人力，从而减缓了科研进程。如果研究人员想要分析植物的图像，他们需要手动标记图像中属于植物和不属于植物的部分逐帧、逐部分、逐像素。只有这样，才能应用较早的人工智能模型来处理图像，并收集有关植物结构的数据。SLEAP 的独特之处在于它同时使用了计算机视觉（计算机理解图像的能力）和深度学习（训练计算机像人脑一样学习和工作的人工智能方法）。这两种方法的结合使研究人员能够在不逐个像素移动的情况下处理图像，而跳过中间的劳动密集型步骤，直接从图像输入跳转到定义的植物特征。第一作者 Elizabeth Berrigan 是 Busch 实验室的生物信息学分析师，她说："我们创建了一个在多种植物类型中验证过的强大协议，它减少了分析时间和人为错误，同时强调了可访问性和易用性 ，而且不需要对实际的 SLEAP 软件进行任何修改。"在不修改 SLEAP 基线技术的情况下，研究人员为 SLEAP 开发了一个可下载的工具包，名为sleap-roots（可在此处下载开源软件）。 有了sleap-roots，SLEAP 可以处理根系的生物特征，如深度、质量和生长角度。索尔克团队在多种植物中测试了sleap-roots软件包，其中包括大豆、水稻和油菜等农作物，以及模式植物拟南芥芥科开花杂草。在测试的各种植物中，他们发现基于SLEAP的新方法优于现有方法，注释速度快1.5倍，训练人工智能模型的速度快10倍，在新数据上预测植物结构的速度快10倍，而且准确率与以前相同或更高。这些表型数据，如植物根系在土壤中长得特别深，可以通过推断了解形成这种特别深的根系的基因。SLEAP 和 sleap-roots 可自动检测整个根系结构中的地标。资料来源：索尔克研究所这一步连接表型和基因型对于索尔克的任务至关重要，即创造出能更持久地保持更多碳的植物，因为这些植物需要根系设计得更深、更强壮。实施这一精确高效的软件将使"利用植物计划"能够以突破性的便捷和速度将理想的表型与目标基因联系起来。"我们已经能够创建迄今为止最广泛的植物根系表型目录，这确实加速了我们的研究，以创造出能应对气候变化的碳捕捉植物，"索尔克大学赫斯植物科学讲座教授布施说。"得益于 Talmo 专业的软件设计，SLEAP 的应用和使用非常简单，它将成为我实验室未来不可或缺的工具。"在创建SLEAP和sleap-roots时，可访问性和可重复性是Pereira考虑的首要问题。由于软件和sleap-ro ots工具包都是免费使用的，研究人员非常期待看到sleap- roots在世界各地的应用。他们已经开始与美国国家航空航天局（NASA）的科学家讨论，希望利用该工具不仅帮助指导地球上的碳吸收植物，还能研究太空中的植物。在索尔克，合作团队还没有准备好解散他们已经开始迎接新的挑战，利用 SLEAP 分析三维数据。在未来几年中，SLEAP 和sleap-roots 的完善、扩展和共享工作仍将继续，但其在索尔克"利用植物计划"中的应用已经在加速植物设计，并帮助研究所对气候变化产生影响。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

澳门理工大学持续教育中心开办“3D建模及打印应用”课程

澳门理工大学持续教育中心开办“3D建模及打印应用”课程 #澳门理工大学 为配合市场对3D打印学习相关技术的需求，澳门理工大学持续教育中心即将开办“3D建模及打印应用”课程，内容包括认识3D建模至打印全过程的工作流程、介绍模型制作软件及应用、认识三维模型常用格式及获取模型方式、3DS MAX基础技术及各种操作指令、练习3D建模操作、3D打印机的设定与使用、模型优化与印后处理等。课程由设计企业创意总监任教...

新型3D打印墨水可为同一打印作业的不同部分改变颜色

新型3D打印墨水可为同一打印作业的不同部分改变颜色 运用新技术打印的一只五彩变色龙作为技术演示此外，除了少数实验性的例外情况，一个线轴上的所有聚合物丝通常都是一种颜色。这意味着，如果有人想在不同的地方 3D 打印出不同颜色的单个物体，就需要在不同的线轴之间来回切换。更重要的是，真正鲜艳的颜色（如蝴蝶翅膀上的颜色）很难以染料的形式生产出来。这是因为蝴蝶翅膀上的纳米级结构代替了颜料，它们能反射/散射和吸收周围的白光，从而呈现出鲜红、蓝或绿等色彩。在Diao Ying副教授和研究生 Sanghyun Jeon 的带领下，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员开始在光敏三维打印墨水中复制这种效果。由此产生的凝胶状物质就是所谓的"可光照交联瓶刷嵌段共聚物溶液"。之所以称其为"瓶刷"，是因为从分子上讲，它是由密集接枝的侧链"刷子"组成的，这些侧链"刷子"连接在一个共同的共享主干上。当墨水从打印喷嘴挤出后立即暴露在紫外线下，刷子顶端的分子会相互交联。当墨水迅速凝固时，这些连接在一起的分子就会在材料表面形成类似蝴蝶翅膀的纳米结构。通过同步挤出速度、打印头运动和紫外光强度等因素，可以调整工艺，使成品的不同部分在可见光光谱内呈现出从深蓝到橙色的各种颜色。这项技术还可以在颜色之间形成渐变，而这在 3D 打印中是不可能实现的。有关这项研究的论文最近发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。 ... PC版： 手机版：

人工智能设计的合成骨骼有望变革未来的骨科手术

人工智能设计的合成骨骼有望变革未来的骨科手术 在最近的一项研究中，研究人员利用机器学习、优化、3D 打印和应力实验，开发出一种可复制人类骨骼功能的材料，用于骨科股骨修复，揭示了这种复杂关系的奥秘。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员展示了这种新型生物启发材料的三维打印树脂原型，图中的原型附着在人体股骨骨折的合成模型上。图片来源：Fred Zwicky股骨骨折修复的挑战股骨（上肢的长骨）骨折是一种常见的人体损伤，在老年人中十分普遍。断裂的边缘导致应力集中在裂缝尖端，增加了骨折延长的几率。修复股骨骨折的传统方法通常是通过外科手术，用螺钉将金属板固定在骨折处，这可能会导致松动、慢性疼痛和进一步损伤。研究生贾颖琦（左）和教授张雪莉利用机器学习和三维打印技术制造出一种新型生物启发材料，这种材料可能会改善骨折愈合的传统方法。图片来源：Fred Zwicky骨科修复的创新方法这项研究由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校土木与环境工程系教授谢利-张（Shelly Zhang）、研究生贾颖琦（音译）和北京大学教授刘克（音译）共同领导。他们的研究成果发表在《自然-通讯》（Nature Communications）上，介绍了一种创新的骨科修复方法，该方法利用完全可控的计算框架来生产一种模仿骨骼的材料。"我们从材料数据库入手，使用虚拟生长刺激器和机器学习算法生成虚拟材料，然后学习其结构和物理性质之间的关系，"张说。"这项工作与以往研究的不同之处在于，我们更进一步，开发了一种计算优化算法，以最大限度地提高我们可以控制的结构和应力分布。"在实验室中，张的团队利用三维打印技术制造出了这种新型生物启发材料的全尺寸树脂原型，并将其附着在骨折人体股骨的合成模型上。尽管骨骼、鸟类羽毛和木材等天然材料的结构并不规则，但它们在物理应力分布方面具有智能。一项整合了机器学习、3D 打印和应力实验的新研究让工程师们得以深入了解这些自然奇观，开发出一种可复制人类骨骼功能的材料，用于骨科股骨修复。张说："有了切实可行的模型，我们就可以进行真实世界的测量，测试其功效，并确认有可能以类似于构建生物系统的方式生长合成材料。我们设想这项工作将有助于制造出通过提供优化的支持和保护以抵御外力作用来刺激骨骼修复的材料。""这种技术可以应用于各种生物植入物，只要需要进行应力操作。"她说："方法本身非常通用，可以应用于不同类型的材料，如金属、聚合物几乎任何类型的材料。关键在于几何形状、局部结构和相应的机械特性，这使得应用几乎无穷无尽。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：