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一價銠金屬催化肉桂胺衍生物進行不對稱氫芳基化反應 Rhodium(I)-Catalyzed Asymmetric Hydroarylation of Cinnamylamine Derivatives

一價銠金屬催化反應已經被廣泛應用於有機化學合成領域中。而本研究以具保護基之肉桂胺衍生物1與四芳基硼鈉試劑2a作為起始物進行銠金屬不對稱氫芳基化催化反應,得到具有保護基的掌性2,3-雙芳基丙胺衍生物3,並探討此反應的掌性雙烯配基對於反應的影響。本研究已完成使用Ts(對甲苯磺醯基)保護基之肉桂胺衍生物1a作為起始物進行反應,並改變與銠金屬錯合的配基,發現當配基使用2,5號位為芳基取代之配基L(掌性雙環[2,2,1]雙烯配基)時,反應有較好的位置選擇性,其中最佳的是芳基取代為苯基之配基L1,其位置選擇性比例為1:0:0.09。目前將進行改變起始物1之氮上的保護基,以L1作為配基進行反應,並與1a比較,優化反應性及產率。

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從幾何分析到正n邊形線段n次方和之探討

本研究要探討在兩同心圓,大圓的內接大正五邊形和中心在小圓上移動的小正五邊形在固定邊長、圓半徑的情況下,不論小正五邊形在圓上如何移動,其對應頂點的距離平方和、四次方和為定值以及頂點至對應邊的距離的總和、平方和為定值並試著推廣至正n 邊形並找出它們的定值為何 。

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「絲溼有幾種?」—以蜘蛛絲在環境濕度變化時的電阻值差異來探究其生物學上的意義

本研究採用11種53隻蜘蛛的框架絲與築巢絲為材料,利用電學設備以電訊號偵測蜘蛛絲對環境濕度變化的電阻反應。實驗使用自行設計的器材與方法,將蜘蛛絲並聯後記錄其在相對溼度40%至90%的區間內的電阻值變化並作圖分析。結果發現所有蜘蛛絲在低濕度時電阻值都偏高,直到絕對溼度在10g/𝑚3左右電阻才會開始下降。由實驗所得的數據發現不同種類蜘蛛絲的「電阻–溼度趨勢圖」都不同,此結果說明同為蛋白質材質的蜘蛛絲,在親緣關係相近的蜘蛛中,其蜘蛛絲的電阻特性與濕度反應也有很大的種間差異。希冀本實驗結果能對未來仿生學與生態演化生物學議題上,如蜘蛛絲在環境感測之應用與蜘蛛絲蛋白質特性之演化等相關研究做出貢獻。

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泛基因組分析破囊壺菌產油基因

破囊壺菌為海洋原生生物,因可產生DHA 而被廣泛使用於藻油生產。破囊壺菌可透過18srRNA 鑑種,不同菌株之產油量相差甚大。其產油途徑主要有 FAS 及 PUFAs 二條路徑, 含有 PUFAs 之菌種通常具有較高之產油率。前人依產油途徑將破囊壺菌分為三型 (I–III 型),然而各型基因組間之差異仍待研究。本研究透過生物資訊分析 8 個破囊壺菌基因組, 發現同型之破囊壺菌其產油相關基因 (PUFAs, Desaturase, Elongase 及 Citrate lyase)之存 在具有高度相關性,基因共線性分析也顯示其產油基因間具有高度同源性,然而同屬之破 囊壺菌不一定為同一型,顯示以 18s rRNA 鑑種可能不適用於破囊壺菌。此外,Citrate lyase 僅存在於第 II 及 III 型,顯示第 I 型破囊壺菌其 DHA 合成之碳源來自不同途徑。

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The Role of Impaired SUV3 in Mitochondrial Dysfunction and Its Linkage to Insulin Resistance in Type 2 Diabetes

第二型糖尿病的主要致病機轉為胰島素阻抗性, 但胰島素阻抗性的機轉仍不清楚。以往研究發現胰島素阻抗性與粒線體功能異常高度相關,但是兩者➀間的關係及機轉目前仍有爭議。本研究以 SUV3來進行調控,SUV3為粒線體RNA分解體➀組成要件,負責粒線體RNA中的代謝及調控。小鼠SUV3缺失會引起粒線體DNA突變,粒線體功能下降,而這些表現型可以經由會由母系遺傳到下一代。我們發現這些經母系遺傳到粒線體DNA突變的小鼠,會產生葡萄糖不耐症與胰島素阻抗性,伴隨骨骼肌的磷酸化Akt表現量明顯下降。進一步的研究發現經母系遺傳到粒線體 DNA突變的小鼠會產生高游離脂肪酸血症及運動耐受性下降,間接卡洛里測定顯示脂肪酸燃燒的比例下降。影響胰島素信息傳遞途徑,因而引發胰島素阻抗性。這些研究結果將有助於糖尿病患者的臨床研究,並希望能夠幫助患者。

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多「圓」文化的延伸——Japanese Temple Geometry Problem

本作品靈感來自於算額(Sangaku),Sangaku中的其中一篇文獻是將一三角形的三頂點各分割出兩三角形,本研究將其延伸至於任意三角形各邊上取點 L、M、N兩兩連線段進行討論。在任意△ABC中,L、M、N分別為̅BC、̅AB、̅AC上一點,若△AMN、△BML、△CLN之內切圓半徑相等,則△ABC內切圓半徑等於△LMN內切圓半徑加三等圓半徑。此外,本研究透過代數計算,成功計算出任意△ABC各邊上三點L、M、N的位置,最後也成功計算在任意△ABC之前提下,三等圓半徑(r)的上界。

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解析水稻新穎轉錄因子調控叢枝菌根菌共生的分子機制

多數陸生植物可與微生物建立互利共生關係,以增強營養鹽的吸收並適應環境。叢枝菌根菌(arbuscular mycorrhizal fungi)已被證實可幫助水稻生長,前人已初步探索背後的調控機制,釐清植物如何透過轉錄因子調控基因表現來建立與菌根菌的共生。台大植物科學研究所一教授與其研究團隊發現一新穎的水稻不確定域轉錄因子 (OsAID1) 可正向調控共生,且其啟動子區域有可被轉錄因子 OsPHR2 結合的 DNA 序列 (P1BS),其中 OsPHR2 已被證實是在缺磷反應和菌根菌共生途徑中均扮演重要角色的轉錄因子,然而 OsAID1 與 OsPHR2 的關係尚未被釐清,另外先前研究發現 AID1 需要未知的交互作用蛋白以開啟轉錄調控,故本研究想探討 OsAID1 與 OsPHR2 間的上下游關係以及能與 AID1 交互作用的蛋白。透過觀察aid1 突變株之共生率推測 OsAID1 為 OsPHR2 的下游,並透過 BiFC 實驗證實 OsAID1 與 OsSLR1 之間有交互作用。此研究提供 OsAID1 在水稻與菌根菌共生中的基因調控更深一步的探索。

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AI時光機-利用照片轉換技術重溫在地歷史

目前網路上流傳許多使用人工智慧修復照片的網站或應用軟體。然而,由於這些訓練資料多數來自國外,導致修復中式建築照片的效果欠佳。此外,許多老舊照片因氧化、潮濕而泛黃,使得修復程序比起修復純黑白相片更加困難。因此,本研究旨在建🖂一個專門修復中式建築物的機器學習模型,主要分為以下三個部分:首先,使用機器學習模型對老舊照片進行修復,包括著色、去模糊化和降噪;其次,分析使用不同比例之有色調照片(模擬泛黃照片)訓練模型的效果;最後,研究不同的修復順序(著色、去模糊化、降噪)和模型執行次數對照片修復效果的影響,發現「著色、去噪、去模糊化」的順序修復效果最佳。此外,許多老舊照片因為受損等原因,只剩下極少的特徵,因此本研究採用機器學習模型,以延伸重建原始照片。透過這種方法,我們能夠重新建構當時建築物周圍可能的場景和情境。

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南太平洋在北半球冰川擴張事件時物理海洋與碳埋藏速率變化研究

北半球冰川擴張是過去三百萬年來全球主要的氣候變遷事件之一,地球從溫暖的上新世轉變為較冷的更新世。本研究利用國際大洋發現計畫位於南太平洋 U1541 號岩芯中的有孔蟲群落分析和沉積物總碳變化,探討海水物理性質及碳埋藏速率變化受到此事件的影響。本研究發現在 2.8-2.5 百萬年前(Ma) 海水層化現象較強,2.5-2.4 Ma 受到北半球冰川擴張事件影響,海冰擴張,Neogloboquadrina pachyderma 相對豐度逐漸上升。冰期時南大洋海冰擴張後,導致換氣率下降,使得有機碳保存度高,讓總有機碳含量增加,此機制亦可能使冰期時南大洋深部碳儲藏庫開始擴張,使得全球冰川體積在第四紀時持續增長。本研究發現首次證實南大洋在北半球冰川擴張事件中扮演可能的二氧化碳儲存庫。

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AI災後現場守護通

本研究針對2024年花蓮地震後災難現場人員管控問題,開發「AI災後現場守護通」系統。研究動機源於觀察到非救災人員擅闖管制區域,危及自身,更影響救援效率。本系統採用Google Gemini API進行影像辨識,透過Arduino開發板整合攝影模組,即時辨識救災人員與非救災人員,並透過LINE BOT發送通知。 研究分兩代系統開發:第一代使用NMK99開發板,日間準確率達86.7%,但夜間僅64.4%;第二代改用AMB82mini開發板,增強夜視功能與離線警報(LED燈+蜂鳴器),日間準確率提升至94.4%,夜間達85.6%,整體平均90.0%,反應時間在3秒內。 本研究創新結合AI視覺辨識與物聯網技術,建立零訓練即可部署的災後管理系統,不僅適用於地震,亦可延伸至其他災難場景,為災難管理提供科技解決方案。

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軒嵐諾颱風2022與卡努颱風2023冷水坑成因之能量通量分析

本研究首先觀察 2022年軒嵐諾颱風與 2023年卡努颱風表面的海水溫度較低的區域,即冷水坑,以及颱風中心附近 200公里的平均風速。進而以表面海水溫度較低之區域訂定為冷水坑研究的空間範圍,計算冷水坑在六個方向(東、西、南、北、上、下)的能量收支,包括分析:水平與垂直的傳導、可感熱、水平與垂直的溫度通量。 各個能量途經在颱風滯留時全部顯示冷水坑在向外界吸收能量,同時從能量的收支量判斷出海水主要以水平溫度通量、熱傳導和可感熱進行能量交換,而東方與北方為能量向外流出的區域,且冷水坑的能量吸收在颱風滯留的第一天達到高峰,並且高峰持續至颱風滯留的最後一天,在颱風離開冷水坑後,向外匯出的能量不斷減少,約在滯留後兩天才轉為能量流入。

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使用大型語言模型生成音樂中的故事

本研究旨在探索大型語言模型如何應用於音樂生成故事。研究動機源自音樂作為文化中不可或缺的一部分,但若要以文字精準表達出音樂中的故事情緒尚屬困難,藉由本研究提出的方法可以使故事顧及到音樂的情緒起伏。隨著 AI 的發展,我 們開始看到它們在各領域的應用。這項研究的目的是製作出一個系統能以音樂作為輸入,輸出音樂內的故事,為達成目的,我們結合多個模型。研究使用 PyTorch等工具,並探討文句和音樂的共同表示方法,實現情感匹配。研究結果顯示,音樂和文句情感辨識模型表現不錯,也研發出一個完整的生成流程。目前已有直接生成音樂的模型,也有把音樂統整介紹的模型,卻沒有依據音樂中的情緒生成故事的模型。我們研究就是在解決這個問題,結合到 LLaMA2預訓練模型生成出具情緒浮動的故事,要注意的是 LLaMA2的輸出限制最多只能有 4096個token。我們將此產生過程稱為 MTSPL (Music To Story Procedure with LLaMA)。

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