The changes of mineral components, internal structure and water content of the rock after heating lead to the variation of the physical and mechanical properties. This paper aims to study the thermal effect (from 25 °C to 500 °C) on physical and mechanical properties (such as mass, density, porosity, P-wave velocity, compressive strength, peak strain, elastic modulus) of rock. A lot of reported results about it were summarized and many complementary tests have been carried out, the results indicated that: (1) Based on the temperature interval of the escaping of adhered water, bound water and structural water, the temperature range in 25 °C–500 °C can be divided into three stages: from room temperature to 100 °C, 100 °C–300 °C and 300 °C–500 °C. In the second and third stages, the porosity, permeability and acoustic emission of rock increase significantly, while the wave velocity is keeping falls. The temperature ranges in three previous stages are corresponding. (2) The physical and mechanical properties of rocks such as compressive strength, tensile strength, permeability and wave velocity change apparently in temperature from 200 °C to 500 °C. In the range of 200 °C–300 °C, the strong bound water's loss leads to the increasing number of micro fracture and a better connectivity. In the temperature range of 400 °C–500 °C, the change of rock's property is related to the dehydroxylation of the losing constitution water and solid mineral's expansion, which can be described as the volume becomes bigger and the number of micro-cracks increases rapidly, at the same time, the tensile strength, compressive strength and wave velocity decrease.

Nonlinear optical (NLO) properties and environmental stability are two important issues in the application of Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO nanocomposites for NLO devices. We present an easy-to-operate and efficient approach to improving these two issues. The Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO nanocomposites were synthesized by a hot injection method. The ZnO, Rb0.25Cs0.75PbBr3 quantum dots (QDs) and Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO nanocomposites were dispersed into methyl methacrylate (MMA) to fabricate the (ZnO)4/polymethyl methacrylate (PMMA), (Rb0.25Cs0.75PbBr3)4/PMMA, and (Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO)4/PMMA organic glasses (OGs). The nonlinear absorption (NLA) and nonlinear refraction (NLR) properties of the samples were investigated by using the open-aperture and closed-aperture Z-scan technique. The results showed that the NLO properties of the (Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO)4/PMMA OG were significantly improved compared with those of (ZnO)4/PMMA and (Rb0.25Cs0.75PbBr3)4/PMMA OGs, which can be attributed to the positive synergistic effects between ZnO and Rb0.25Cs0.75PbBr3 QDs. Due to the protective effect of PMMA, the linear absorption properties of the (Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO)4/PMMA OG showed little change after 28 days to 4 months. In general, the results demonstrate that Rb0.25Cs0.75PbBr3/ZnO nanocomposites have enormous application potential in NLO devices.

Background: Bovine mastitis is a key disease restricting developing global dairy industry. Genomic-wide association studies (GWAS) provided a convenient way to understand the biological basis of mastitis and better prevent or treat the disease. 2b-RADseq id a reduced-representation sequencing that offered a powerful method for genome-wide genetic marker development and genotyping. This study, GWAS using two-stage association analysis identified mastitis important genes' single nucleotide polymorphism (SNP) in Chinese Holstein cows. Result: In the selected Chinese Holstein cows' population, we identified 10,0058 SNPs and predicted their allele frequencies. In stage I, 42 significant SNPs screened out in Chinese Holstein cows via Bayesian (P<0.001), while logistic regression model identified 51 SNPs (P<0.01). Twenty-seven significant SNPs appeared simultaneously in both analytical models, which of them only three significant SNPs (rs75762330, C>T, PIC=0.2999; rs88640083, A>G, PIC=0.1676; rs20438858, G>A, PIC=0.3366) located on non-coding region (introns and intergenic) screened out associated with inflammation or immune response. GO enrichment analysis showed that they annotated to three genes (PTK2B, SYK and TNFRSF21), respectively. Stage II, case-control study used to verify three three important SNPs associated with dairy cows mastitis traits in independent population. Data suggested that the correlation between these three SNPs (rs75762330, P<0.025; rs88640083, P<0.005; rs20438858, P<0.001) and mastitis traits in dairy cows were consistent with stage I. Conclusion: Two-stage association analysis approved that three significant SNPs associated with mastitis traits in Chinese Holstein cows. Gene function analysis indicated that three genes (PTK2B, SYK and TNFRSF21) involved in inflammation and immune response of dairy cows. Suggesting that they as important candidate genes have an impact on mastitis susceptibility (PTK2B and SYK, OR>1) or resistance (TNFRSF21, OR<1) in Chinese Holstein cows.

Microbially induced calcium carbonate precipitation (MICP) is a nature-based biomineralization method with significant potential in geotechnical engineering. Despite the extensive previous studies on this technology, the stability of calcium carbonate crystals formed during the MICP process and its impact on cementation effectiveness remains unclear. This study investigates the effects of varying curing conditions and durations on the stability of microbially induced calcium carbonate crystals. Throughout the curing period, pH levels of the solutions and the mass of calcium carbonate samples were monitored. Crystal morphology, crystalline composition, and cementation properties were examined using scanning electron microscopy, X-ray diffraction, and ultrasonic oscillation tests. The findings reveal that vaterite remained stable in MICP or bacterial solution but quickly dissolved in deionized water. While most vaterite underwent dissolution and recrystallization within the first day of curing, the presence of organic matter in the crystals led to 10-20% of the vaterite remaining undissolved after 28 days. The dissolution of vaterite tended to promote the growth of pre-existing calcite polymorph rather than forming new ones. Extended curing periods in deionized water increased the proportion of dissolved vaterite, resulting in higher calcite content and enhanced cementation properties, which provides new insights for optimizing MICP applications in geotechnical engineering.

Stroke, a sudden cerebrovascular ailment resulting from brain tissue damage, has prompted the use of motor imagery (MI)-based Brain-Computer Interface (BCI) systems in stroke rehabilitation. However, analyzing EEG signals from stroke patients is challenging because of their low signal-to-noise ratio and high variability. Therefore, we propose a novel approach that combines the modified S-transform (MST) and a dense graph convolutional network (DenseGCN) algorithm to enhance the MI-BCI performance across time, frequency, and space domains. MST is a time-frequency analysis method that efficiently concentrates energy in EEG signals, while DenseGCN is a deep learning model that uses EEG feature maps from each layer as inputs for subsequent layers, facilitating feature reuse and hyper-parameters optimization. Our approach outperforms conventional networks, achieving a peak classification accuracy of 90.22% and an average information transfer rate (ITR) of 68.52 bits per minute. Moreover, we conduct an in-depth analysis of the event-related desynchronization/event-related synchronization (ERD/ERS) phenomenon in the deep-level EEG features of stroke patients. Our experimental results confirm the feasibility and efficacy of the proposed approach for MI-BCI rehabilitation systems.