Abstract Memristor, based on the principle of biological synapse, is recognized as one of the key devices in confronting the bottleneck of classical von Neumann computers. However, conventional memristors are difficult to continuously adjust the conduction and dutifully mimic the biosynapse function. Here, TiO 2 films with self‐assembled Ag nanoclusters implemented by gradient Ag dopant are employed to achieve enhanced memristor performance. The memristors exhibit gradual both potentiating and depressing conduction under positive and negative pulse trains, which can fully emulate excitation and inhibition of biosynapse. Moreover, comprehensive biosynaptic functions and plasticity, including the transition from short‐term memory to long‐term memory, long‐term potentiation and depression, spike‐timing‐dependent plasticity, and paired‐pulse facilitation, are implemented with the fabricated memristors in this work. The applied pulses with a width of hundreds of nanoseconds timescale are beneficial to realize fast learning and computing. High‐resolution transmission electron microscopy observations clearly demonstrate that Ag clusters redistribute to form Ag conductive filaments between Ag and Pt electrode under electrical field at ON‐state device. The experimental data confirm that the oxides doped with Ag clusters have the potential for mimicking biosynaptic behavior, which is essential for the further creation of artificial neural systems.

With the advent of the era of big data, resistive random access memory (RRAM) has become one of the most promising nanoscale memristor devices (MDs) for storing huge amounts of information. However, the switching voltage of the RRAM MDs shows a very broad distribution due to the random formation of the conductive filaments. Here, self-assembled lead sulfide (PbS) quantum dots (QDs) are used to improve the uniformity of switching parameters of RRAM, which is very simple comparing with other methods. The resistive switching (RS) properties of the MD with the self-assembled PbS QDs exhibit better performance than those of MDs with pure-Ga2 O3 and randomly distributed PbS QDs, such as a reduced threshold voltage, uniformly distributed SET and RESET voltages, robust retention, fast response time, and low power consumption. This enhanced performance may be attributed to the ordered arrangement of the PbS QDs in the self-assembled PbS QDs which can efficiently guide the growth direction for the conducting filaments. Moreover, biosynaptic functions and plasticity, are implemented successfully in the MD with the self-assembled PbS QDs. This work offers a new method of improving memristor performance, which can significantly expand existing applications and facilitate the development of artificial neural systems.

Increased efforts have recently been devoted to developing high-energy-density flexible supercapacitors for their practical applications in portable and wearable electronics. Although high operating voltages have been achieved in fiber-shaped asymmetric supercapacitors (FASCs), low specific capacitance still restricts the further enhancement of their energy density. This article specifies a facile and cost-effective method to directly grow three-dimensionally well-aligned zinc–nickel-cobalt oxide (ZNCO)@Ni(OH)2 nanowire arrays (NWAs) on a carbon nanotube fiber (CNTF) with an ultrahigh specific capacitance of 2847.5 F/cm3 (10.678 F/cm2) at a current density of 1 mA/cm2, These levels are approximately five times higher than those of ZNCO NWAs/CNTF electrodes (2.10 F/cm2) and four times higher than Ni(OH)2/CNTF electrodes (2.55 F/cm2). Benefiting from their unique features, we successfully fabricated a prototype coaxial FASC (CFASC) with a maximum operating voltage of 1.6 V, which was assembled by adopting ZNCO@Ni(OH)2 NWAs/CNTF as the core electrode and a thin layer of carbon coated vanadium nitride (VN@C) NWAs on a carbon nanotube strip (CNTS) as the outer electrode with KOH poly(vinyl alcohol) (PVA) as the gel electrolyte. A high specific capacitance of 94.67 F/cm3 (573.75 mF/cm2) and an exceptional energy density of 33.66 mWh/cm3 (204.02 μWh/cm2) were achieved for our CFASC device, which represent the highest levels of fiber-shaped supercapacitors to date. More importantly, the fiber-shaped ZnO-based photodetector is powered by the integrated CFASC, and it demonstrates excellent sensitivity in detecting UV light. Thus, this work paves the way to the construction of ultrahigh-capacity electrode materials for next-generation wearable energy-storage devices.

The biological activity of tRNA is closely related to its mechanical folding properties. Although previous studies focused on the folding and unfolding mechanism of tRNA, its kinetics are largely unknown. In this study, combining optical tweezers and molecule dynamics simulations, we characterized the mechanical folding and unfolding processes of a single unmodified Saccharomyces cerevisiae tRNA phe . We identified the intermediates and pathways for tRNA mechanical folding and unfolding in the presence of Mg 2+ , discovering that the folding/unfolding kinetics of D stem-loop and T stem-loop but not the anti-codon stem-loop significantly affected by their upstream and downstream structures. The cooperative unfolding of the tRNA in the presence of Mg 2+ lead to a large hysteresis between the folding and unfolding pathway, and such hysteresis and unfolding cooperativity are significantly reduced by lowering the Mg 2+ concentration or mutating the nucleotides forming the 'elbow' structure. Moreover, both steered molecular dynamics simulation and optical tweezers experiment results support that, formation of tertiary interactions in the elbow region increases energy barriers of the mechanical unfolding pathway, including those in between intermediates, and determines the overall unfolding cooperativity. Our studies may shed light on the detailed tRNA chaperone mechanism of TruB and TrmA.

Objective This study used unsupervised machine learning (UML) cluster analysis to explore clinical phenotypes of endovascular aortic repair (EVAR) for abdominal aortic aneurysm (AAA) patients based on radiomics. Method We retrospectively reviewed 1785 patients with infra-renal AAA who underwent elective EVAR procedures between January 2010 and December 2020. Pyradiomics was used to extract the radiomics features. Statistical analysis was applied to determine the radiomics features that related to severe adverse events (SAEs) after EVAR. The selected features were used for UML cluster analysis in training set and validation in test set. Comparison of basic characteristics and radiomics features of different clusters. The Kaplan-Meier analysis was conducted to generate the cumulative incidence of freedom from SAEs rate. Result A total of 1180 patients were enrolled. During the follow-up, 353 patients experienced EVAR-related SAEs. In total, 1223 radiomics features were extracted from each patient, of which 23 radiomics features were finally preserved to identify different clinical phenotypes. 944 patients were allocated to the training set. Three clusters were identified in training set, in which patients had identical clinical characteristics and morphological features, while varied considerably of selected radiomics features. This encouraging performance was further approved in the test set. In addition, each cluster was well differentiated from other clusters and Kaplan-Meier analysis showed significant differences of freedom from SAEs rate between different clusters both in the training ( p = .0216) and test sets ( p = .0253). Conclusion Based on radiomics, UML cluster analysis can identify clinical phenotypes in EVAR patients with distinct long-term outcomes.

Different enantiomer forms of amino acids play different roles in multifarious fields, and improper use will cause irreversible effects. Therefore, the identification of chiral amino acids is a vital issue in the field of pharmaceutical analysis. Herein, a chiral sensing system of β-cyclodextrin coated silver nanoparticle (β-CD@AgNPs) with peroxidase-like activity was designed for the fast and efficient colorimetric identification of tryptophan (Trp) enantiomers based on the difference in binding capacity between D/L-Trp and β-CD. The results showed the satisfactory linearity for detecting D/L-Trp over the concentration range from 0.2 to 4 mM with a LOD of 0.16 and 0.18 mM, respectively. Moreover, the absorbance increased linearly with the rise of D-Trp concentration percentage in the Trp enantiomer mixture. The proposed method avoided the use of natural enzymes and improved the stability due to the protective effect of cyclodextrin, which provided a new idea for selective colorimetric recognition and detection of D/L-Trp based on cyclodextrin.