Abstract About half of present-day cloud condensation nuclei originate from atmospheric nucleation, frequently appearing as a burst of new particles near midday 1 . Atmospheric observations show that the growth rate of new particles often accelerates when the diameter of the particles is between one and ten nanometres 2,3 . In this critical size range, new particles are most likely to be lost by coagulation with pre-existing particles 4 , thereby failing to form new cloud condensation nuclei that are typically 50 to 100 nanometres across. Sulfuric acid vapour is often involved in nucleation but is too scarce to explain most subsequent growth 5,6 , leaving organic vapours as the most plausible alternative, at least in the planetary boundary layer 7,8,9,10 . Although recent studies 11,12,13 predict that low-volatility organic vapours contribute during initial growth, direct evidence has been lacking. The accelerating growth may result from increased photolytic production of condensable organic species in the afternoon 2 , and the presence of a possible Kelvin (curvature) effect, which inhibits organic vapour condensation on the smallest particles (the nano-Köhler theory) 2,14 , has so far remained ambiguous. Here we present experiments performed in a large chamber under atmospheric conditions that investigate the role of organic vapours in the initial growth of nucleated organic particles in the absence of inorganic acids and bases such as sulfuric acid or ammonia and amines, respectively. Using data from the same set of experiments, it has been shown 15 that organic vapours alone can drive nucleation. We focus on the growth of nucleated particles and find that the organic vapours that drive initial growth have extremely low volatilities (saturation concentration less than 10 −4.5 micrograms per cubic metre). As the particles increase in size and the Kelvin barrier falls, subsequent growth is primarily due to more abundant organic vapours of slightly higher volatility (saturation concentrations of 10 −4.5 to 10 −0.5 micrograms per cubic metre). We present a particle growth model that quantitatively reproduces our measurements. Furthermore, we implement a parameterization of the first steps of growth in a global aerosol model and find that concentrations of atmospheric cloud concentration nuclei can change substantially in response, that is, by up to 50 per cent in comparison with previously assumed growth rate parameterizations.

Abstract Atmospheric aerosols and their effect on clouds are thought to be important for anthropogenic radiative forcing of the climate, yet remain poorly understood 1 . Globally, around half of cloud condensation nuclei originate from nucleation of atmospheric vapours 2 . It is thought that sulfuric acid is essential to initiate most particle formation in the atmosphere 3,4 , and that ions have a relatively minor role 5 . Some laboratory studies, however, have reported organic particle formation without the intentional addition of sulfuric acid, although contamination could not be excluded 6,7 . Here we present evidence for the formation of aerosol particles from highly oxidized biogenic vapours in the absence of sulfuric acid in a large chamber under atmospheric conditions. The highly oxygenated molecules (HOMs) are produced by ozonolysis of α-pinene. We find that ions from Galactic cosmic rays increase the nucleation rate by one to two orders of magnitude compared with neutral nucleation. Our experimental findings are supported by quantum chemical calculations of the cluster binding energies of representative HOMs. Ion-induced nucleation of pure organic particles constitutes a potentially widespread source of aerosol particles in terrestrial environments with low sulfuric acid pollution.

Significance A mechanism for the formation of atmospheric aerosols via the gas to particle conversion of highly oxidized organic molecules is found to be the dominant aerosol formation process in the preindustrial boundary layer over land. The inclusion of this process in a global aerosol model raises baseline preindustrial aerosol concentrations and could lead to a reduction of 27% in estimates of anthropogenic aerosol radiative forcing.

Abstract This study investigated the applicability of the area of spheroids and hypoxic regions for efficient evaluation of drug efficacy using machine learning. We initially developed a high-throughput detection method to obtain the area of spheroids and hypoxic regions that can handle over 10,000 images per hour with an error rate of 2-3 %. The machine learning models were trained using cell growth of six cell lines ( i.e. , HepG2, A549, Hep3B, BEAS-2B, HT-29, and HCT116) and hypoxic region variations of two cell lines ( i.e. , HepG2 and BEAS-2B); our model can predict the area of spheroids and hypoxic region of certain growth date with high precision. To demonstrate the applicability, HepG2 spheroids were treated with sorafenib, and the efficacy of the drug was evaluated through a comparison of differences in areas of cell size and hypoxic regions with the predicted results. Furthermore, our ML approach has been shown to be applicable to provide the model-driven evaluative criterion for toxicity and drug efficacy using spheroids.