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Bo Bai
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A Near-Infrared and Temperature-Responsive Pesticide Release Platform through Core–Shell Polydopamine@PNIPAm Nanocomposites

Xiaohui Xu et al.Jan 26, 2017
Controlled stimuli-responsive release systems are a feasible and effective way to increase the efficiency of pesticides and help improve environmental pollution issues. However, near-infrared (NIR)-responsive systems for encapsulation of pesticides for controlling release have not been reported because of high cost and load ability of conventional NIR absorbers as well as complicated preparation process. Herein, we proposed polydopamine (PDA) microspheres as a photothermal agent owing to their abundant active sites, satisfactory photothermal efficiency, low cost, and easy fabrication, followed by capping with a PNIPAm thermosensitive polymer shell. In this core-shell PDA@PNIPAm hybrid system, the PDA core provided excellent temperature and NIR-light sensitivity as well as high loading capacity, while the PNIPAm applied as both a thermosensitive gatekeeper and a pesticide reservoir. The structure of the PDA@PNIPAm nanocomposites was characterized by transmission electron microscopy, scanning electron microscopy, Fourier transform infrared spectroscopy, ultraviolet-visible spectroscopy, dynamic light scattering, and thermogravimetric analysis; the results showed that the nanocomposites had a well-defined core-shell configuration for efficient loading of small pesticide molecules. Moreover, the core-shell PDA@PNIPAm nanocomposites exhibited high loading capacity and temperature- or NIR-controlled release performance. Overall, this system has significant potential in controlled drug release and agriculture-related fields as a delivery system for pesticides with photothermal responsive behavior.
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Metformin: A Novel Weapon Against Inflammation

Bo Bai et al.Jan 29, 2021
It has become widely accepted that inflammation is a driving force behind a variety of chronic diseases, such as cardiovascular disease, diabetes, kidney disease, cancer, neurodegenerative disorders, etc. However, the existing nonsteroidal anti-inflammatory drugs show a limited utility in clinical patients. Therefore, the novel agents with different inflammation-inhibitory mechanisms are worth pursuing. Metformin, a synthetic derivative of guanidine, has a history of more than 50 years of clinical experience in treating patients with type 2 diabetes. Intense research efforts have been dedicated to proving metformin’s inflammation-inhibitory effects in cells, animal models, patient records, and randomized clinical trials. The emerging evidence also indicates its therapeutic potential in clinical domains other than type 2 diabetes. Herein, this article appraises current pre-clinical and clinical findings, emphasizing metformin’s anti-inflammatory properties under individual pathophysiological scenarios. In summary, the anti-inflammatory effects of metformin are evident in pre-clinical models. By comparison, there are still clinical perplexities to be addressed in repurposing metformin to inflammation-driven chronic diseases. Future randomized controlled trials, incorporating better stratification/targeting, would establish metformin’s utility in this clinical setting.
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Uncertainty Analysis of Laser Drilling Imperfection and Impacts on the Cooling Performance of a Transonic Turbine Vane

Ming‐Yang Hao et al.Nov 21, 2024
Abstract This work uses a double-coolant-temperature model to evaluate the cooling performance of a double-row film holes scheme employed in a high-pressure turbine nozzle guide vane, subjecting to the variability of film hole geometric parameters set by manufacturing deviation range. The numerical predictions are performed at engine-representative Maexit =0.85, inlet turbulence intensity of 16%, and Reexit, Cx =1.5%, design blowing ratio (BR=2.5) and typical high density ratio of DR=1.95. A dual non-deterministic analysis is conducted in this paper to analyze the cooling performance robustness under uncertain conditions of consistent and inconsistent film hole characteristic parameters. First, a fundamental uncertainty quantification framework, which combines a conical nozzle parameterized model, non-intrusion Polynomial Chaos UQ methodology, and k-Nearest Neighbor clustering algorithm, is built to quantify the cooling performance while geometric parameters of all film holes are consistent. With the same film hole imperfection characteristic parameters, the likelihood of all holes being on the edge of their tolerance range increases dramatically, which further leads to more extreme MFR fluctuations being observed, ranging from 0.51% to 2.31% (μ ± 3σ). Second, a flow parameter dimensionality reduction UQ approach (FPDR), which transforms the deviations of multiple geometric parameters into the fluctuations of several key flow parameters, is proposed to address the curse of dimensionality phenomenon in predicting the cooling performance under uncertain conditions of inconsistent film hole imperfection characteristic parameters.