Comprehensive volatile organic compounds (VOCs) emission control is imperative to decreasing occupational health risks and environmental impact of the packaging and printing industries. In this work, we investigated the VOCs emission characteristics and concentrations of individual contaminants generated by the packaging and printing industries, with regard to various categories, processes, and geographic regions. VOCs emissions, ozone formation potential (OFP), and associated health risks were assessed at 10 representative packaging and printing firms across several cities in Shandong Province, China. Plastic packaging enterprises had the greatest levels of unorganized VOCs emissions, consisting predominantly of oxygenated volatile organic compounds (OVOCs), followed by alkanes and halocarbons. From metal and paper packaging enterprises, OVOCs, alkanes, and aromatics were significant components of unorganized VOCs emissions. Aromatics, halocarbons, and OVOCs contributed significantly to OFP in workshops. The potential carcinogenic risk associated with VOCs in the packaging and printing industries was not significant. However, according to the findings in this study, the workshop environment may provide a comparatively elevated non-carcinogenic risk attributable to ethyl acetate, isopropanol, acrolein, 1,1,2-Trichloroethane, 1,2-Dichloropropane, and naphthalene exposure. In particular, the endocrine-disrupting and genetic toxic effects caused by benzene, toluene, styrene, and naphthalene should not be overlooked. Thus, it is essential to provide precedence to the working environment conditions of workshop laborers, while also undertaking scientific and systematic measures to mitigate the detrimental impacts of VOCs on the environment and human welfare.

Abstract The treatment of peripheral neuropathy resulting from diabetes primarily emphasizes neurotrophic medications. However, a growing body of clinical studies indicates that neuroinflammation plays a significant role in the pathogenesis of neuropathic pain. This has spurred active exploration of treatment strategies leveraging nanomedicine for diseases, aiming for superior therapeutic outcomes. In this context, we have developed biodegradable nanoparticles made of polylactic-co-glycolic acid, loaded with triptolide (pCel), designed to alleviate somatic cell neuropathic pain induced by diabetes. Treatment with pCel notably reduced levels of reactive oxygen species (ROS) and apoptosis in vitro. Furthermore, the progression of streptozotocin (STZ)-induced diabetes, characterized by elevated renal function indices (blood urea nitrogen, creatinine), liver function indices (bilirubin, alkaline phosphatase), and decreased levels of albumin and globulin, was mitigated following pCel administration. Importantly, oral treatment with pCel significantly inhibited mechanical allodynia and the activation of the sciatic glial cells in diabetic rats. These findings indicate that this synthetic, biodegradable nanomedicine exhibits excellent stability, biocompatibility, and catalytic activity, making it a promising and innovative approach for the management of chronic pain conditions associated with diabetic neuropathy.

Hydrogel and aerogel materials have garnered significant attention in constructing effective surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) substrates due to their excellent adsorption capabilities, high specific surface area, and abundant chemical groups. However, in liquids with complex compositions, non-specific adsorption of macromolecules can lead to surface scaling and pore clogging of the substrate material, limiting the selective enrichment and SERS detection of target molecules. To address this, an innovative aerogel-chimeric hydrogel material (CH@S-CNF/SA/Ag NPs) was developed. The aerogel component, with its high specific surface area and electronegative properties, functions as a SERS "chip" for adsorption and detection of target molecules. Simultaneously, the mesoporous structure of the hydrogel "shell" effectively filters macromolecules from the solution. These CH@S-CNF/SA/Ag NPs were utilized as SERS substrate materials for detecting urine from healthy individuals and patients with chronic kidney disease stage 5 (CKD5). When combined with machine learning algorithms, the detection accuracy reached 99.50%. This work represents a significant advancement in the specific adsorption and SERS detection of small molecules in complex biological samples such as urine and blood.

Exploring the concealed subsurface structures and materials beneath the lunar surface can reveal significant insights into geological history. This study offers a comprehensive analysis of the stratigraphic interpretation and subsurface material composition at the Chang'E-4 landing site, integrating both in-situ and orbital radar with multispectral datasets. We report the identification of a subsurface structure, which resembles a buried impact crater (∼420 m in diameter) under the Yutu-2 rover's path. This crater could degrade over a period of 0.42 to 0.53 Ga, with an initial diameter of 293 to 323 m and an initial depth of 45.9 to 51.4 m. Surface material above the buried crater, evaluated by the in-situ visible and near-infrared imaging spectrometer (VNIS) detector, shows a higher abundance of clinopyroxene compared to surrounding areas, where a near-equal mix of clinopyroxene and orthopyroxene is observed. Assessment of crater diameters in proximity to the Chang'E-4 landing site, along with the mineral compositions at their epicenters, reveals a decrease in the abundance of clinopyroxene and plagioclase with depth. Conversely, the quantities of orthopyroxene and olivine increase, implying that orthopyroxene-rich Finsen ejecta significantly influenced the Chang'E-4 landing site's geological composition. Two potential stratigraphic boundary depths are identified at 13.5 and 22 m, based on pronounced variations in mineral abundance, offering fresh insights into subsurface delineation beyond radar data. Considering the VNIS and vertical mineral composition, we propose the buried crater's formation resulted from Finsen crater's ejecta. Also, we identify eight potential historical impacts by comparing subsurface relief variations with mineral composition ratios between clinopyroxene and orthopyroxene. The integration of subsurface structure, along with surface and subsurface mineral composition, enables a more robust stratigraphic interpretation, facilitates shallow material source analysis, and allows for historical impact tracing.

The identification of optimal landing sites is a critical first step for successful missions to the Moon and other extraterrestrial bodies, necessitating the integration of various environmental factors over large spatial scales. At the lunar south pole, site selection must balance engineering safety with areas of high scientific interest, requiring extensive analysis of potential locations. Although intelligent algorithms have been increasingly investigated for this purpose, the application of deep learning techniques in landing site selection remains unexplored. In this study, we employ one-dimensional convolutional neural networks (1D-CNN) to quantitatively assess potential landing sites for exploration and lunar base construction, considering both scientific and engineering criteria. We also evaluate the influence of various factors on site selection using Shapley Additive Explanations (SHAP) values. The 1D-CNN model demonstrates robust performance across training, validation and testing phases. Potential landing sites identified comprise less than 1% of the total study area, with factors such as visibility, volatile distribution, topography, and geological characteristics playing crucial roles. By applying operational constraints, we delineate sites suitable for direct landings and further refine this subset for base construction based on stringent requirements for resource utilization and energy sustainability. The combined use of CNN and SHAP enables more effective potential site screening and a deeper understanding of the factors influencing selection. Our findings offer a valuable framework for future lunar south pole expeditions, potentially minimizing manual survey efforts and enhancing the precision of landing site selection.

Numerous studies have found that depression is prevalent among correctional officers (COs), which may be related to the work-family conflict (WFC) faced by this cohort. Role conflict theory posits that WFC emerges from the incompatibility between the demands of work and family roles, which induces stress and, in turn, results in emotional problems. Thus, this study seeks to investigate the association between WFC and depression, along with examining the mediating role of stress. Further network analysis is applied to identify the core and bridge symptoms within the network of WFC, stress, and depression, providing a basis for targeted interventions. This study aims to investigate the relationship between work-family conflict (WFC) and depressive symptoms among a larger sample of Chinese correctional officers (COs), exploring the potential mechanisms of stress in this population through network analysis. A cross-sectional study of 472 Chinese COs was conducted from October 2021 to January 2022. WFC, stress, and depressive symptoms were evaluated using the Work-Family Conflict Scale (WFCS) and the Depression Anxiety Stress Scale (DASS). Subsequently, correlation and regression analyses were conducted using SPSS 26.0, while mediation analysis was performed using Model 4 in PROCESS. By using the EBICglasso model, network analyses were utilized to estimate the network structure of WFC, stress and depression. Visualization and centrality measures were performed using the R package. The results showed that (1) there was a significant positive correlation between WFC and stress and depression, as well as between stress and depression, (2) WFC and stress had a significant positive predictive effect on depression, (3) stress mediated the relationship between WFC and depression, with a total mediating effect of 0.262 (BootSE = 0.031, BCI 95% = 0.278, 0.325), which accounted for 81.62% of the total effect, and (4) in the WFC, stress, and depression network model, strain-based work interference with family (SWF, (betweenness = 2.24, closeness = -0.19, strength = 1.40), difficult to relax (DR, betweenness = 1.20, closeness = 1.85, strength = 1.06), and had nothing (HN, betweenness = -0.43, closeness = 0.62, strength = 0.73) were the core symptoms, and SWF, IT, and DH were the bridge symptoms, and (5) first-line COs had significantly higher levels of WFC, stress, and depression than non-first-line correctional officers. Our findings elucidate the interrelationships between WFC, stress, and depression among COs. The study also enhances the understanding of the factors influencing WFC in this population and provides valuable guidance for the development of future interventions, offering practical clinical significance.