When a leaf of a plant encounters stress, how does the plant convey the stress signal to other tissues and manage nutrient distribution? This field of study has been largely unexplored. However, the unique interconnected frond structure of Lemna trisulca, along with the use of a divided Petri dish, is very suitable for handling localized stress and investigating the mechanisms of intracellular signaling and nutrient distribution. Research has shown that when the mother leaf experiences localized stress, it releases healthy daughter leaves to minimize collateral damage to the daughter leaves. Conversely, when the daughter leaves face localized stress, the mother leaf chooses to retain them and continues supplying them with nutrients to support their survival. In-depth studies revealed that stressed daughter leaves accumulate Reactive Oxygen Species (ROS), triggering nutrient distribution by sending a distress signal to the mother leaf. This prompts the mother leaf to use Ca2+ as a signaling molecule to deliver nutrients to the daughter leaves. Selective detachment is regulated and triggered by the interaction between Ca2+ and ROS within the mother leaf. When the mother leaf undergoes stress, Ca2+ acts upstream to induce ROS accumulation at the nodes, sending a unidirectional detachment signal to the daughter leaves. This causes ROS accumulation at the daughter leaf nodes, inducing detachment and thereby reducing the collateral damage the daughter leaf could experience due to the mother leaves.

上皮細胞黏附分子（EpCAM）與上皮細胞間黏附、信息傳導、增殖與分化等功能有密切關係，已被證實會在多種上皮癌細胞中大量表達，被視為一種可行的臨床標記。透過 細胞存活率、細胞群落、轉移與侵入試驗，觀察到EpCAM能增強未分化性甲狀腺癌（ATC）的細胞增殖、生長、轉移與侵入能力。 此外實驗發現dabrafenib小分子抗癌藥物處理的ATC，其細胞增殖、生長、轉移與侵入能力均有下降的趨勢，而細胞凋亡程度則有顯著的上升。此次研究藉由西方墨點法發現，磷酸化ERK蛋白的表現量隨dabrafenib濃度的上升而逐步下降，顯示dabrafenib能夠抑制ATC細胞訊息傳遞路徑中ERK蛋白的磷酸化，進而影響ATC的生長。若能深入了解EpCAM和dabrafenib在癌細胞中的作用機轉，EpCAM相關藥物與dabrafenib未來在臨床應用上，或許能為ATC患者提供另一種新的治療方式。

這是一份將近持續四年的研究，而這一年佩爾質數的出現，讓我們的討論「突飛猛進」。 佩爾方程式是形如𝑥2−𝑚𝑦2=1的方程式，其中𝑘不為完全平方數之正整數。我們定義廣義佩爾方程式是形如𝑥2−𝑚𝑦2=𝑛 的方程式。在過去的研究中，我們主要從𝑥2−𝑘𝑦2=𝑝 (𝑘,𝑝 皆為互質的奇質數) 的正整數解開始研究，接著延伸到 𝑥2−𝑘𝑦2=2𝑚𝑝1𝑛1𝑝2𝑛2⋯𝑝𝑗𝑛𝑗，進而得到了解的唯一分解性質。而本次的研究，延續之前的工作，對佩爾質數展開了討論。利用蜈蚣彘，我們成功地發現了一些佩爾質數，猜測出一些可能的結果並證明；同時我們對佩爾質數的生成結構做了相當程度的了解。作為結束，設法利用分析的方法解決的之前的問題，以及對方程式的不可約解，是否存在較低次方根解，給出了必要條件。

植物具有綠化環境、淨化空氣的效果，並且能讓人保持愉悅、對身心健康有著正面的影響。我們好奇若藉由課室綠化布置，能否也對學生身心狀態有正面的影響，進而影響學習表現。本研究的目的在證明空氣淨化植物是否能夠吸收改善教室的環境品質與學生的學習效果。實驗分為三個階段，階段一使用各種空氣淨化植物分別吸收有機汙染物、空氣懸浮物、碳化物濃度，並進行比較。階段二分別測量生理層面：包含脈搏、血氧；而心理層面：包含樊氏壓力量表、焦慮量表和專注力量表，來分析植物與植物萃取物 例如精油 對學生生理與心理的影響。階段三利用隨堂測驗的 方式檢測植物對學生學習表現的影響。本研究結果發現植物能夠使環境中二氧化碳、苯與甲醛濃度降低，在課室中的學生們其生理、心理會受到間接的影響，對於上課的專注度及學習表現也有不同程度的改變。

亨丁頓舞蹈症為與認知功能障礙密切相關的神經退行性疾病。本研究首次應用動態葡萄糖強化磁振造影（DGE MRI）以了解葡萄糖代謝作為亨丁頓舞蹈症神經影像生物標記的可行性，以分析大腦中不同區域之間的代謝關係。 本研究對腦區間葡萄糖代謝關聯性進行分析，並針對訊號進行自動化分群，觀察特定訊號樣態之特徵。於zQ175 KI和R6/2 KI小鼠中不同的連接性變化模式中，發現紋狀體和齒狀回之間葡萄糖代謝連接性具顯著變化，與已知病理一致，顯示DGE MRI作為臨床生物標記之潛力，以利及時診斷和監測該疾病。 這項開創性的研究探索了使用DGE MRI作為亨丁頓舞蹈症影像標記可行性，並詳細分析腦區間葡萄糖代謝相關性，不僅進一步對該疾病之病理更加深入了解，同時提高早期診斷、疾病監測和精準醫療應用發展，說明可能有針對代謝紊亂的潛在治療策略。

現代社會中，睡眠剝奪已成為普遍問題，人們對其對免疫系統及整體健康的負面影響愈加關注。本研究使用特製的旋轉鼠籠讓小鼠連續72小時保持清醒，探討急性睡眠剝奪對小鼠免疫反應的影響。研究發現NK細胞與脾臟中的記憶CD8 T細胞比例明顯減少，顯示細胞毒性功能受損或記憶免疫反應下降。與此同時，抗炎細胞因子的表達增加，而促炎細胞因子和相關基因的表達則有顯著下調。此外，雖然觀察到B細胞比例有所增加，這可能是免疫系統在細胞免疫功能受損時，維持免疫穩態的反應。這些發現揭示了睡眠剝奪可能抑制免疫系統造成損害。本研究強調適量睡眠對維持免疫平衡的重要性，並指出睡眠不足可能促進慢性免疫問題的發展。在此基礎上，後續研究可探討短期睡眠剝奪與腫瘤及免疫系統的關聯，並延伸至長期剝奪的影響。

本研究旨在優化鋅離子電池陰極材料的性能，選用沸石咪唑酯骨架材料（ZIFs）與釩氧化物（V6O13）進行複合材料的合成與應用。隨著鋰電池成本的上升，鋅離子電池因其安全性與成本效益逐漸受到重視。ZIFs 具有高比表面積及良好的離子導電性，而V6O13則因多價態和優良導電性而成為潛力材料。通過結合這兩種材料，我們開發了具有多孔結構和優異穩定性的複合陰極材料，再使用 PXRD、SEM 及 EDX 對材料進行結構表徵，並使用此新材料製作鋅離子電池進行電化學性能測試。結果顯示，熱裂解後的 PY-VxOy@ZIF-Zn/Co具有最佳的克容量及穩定性，且在500次循環後保持良好的穩定性。本研究展示了ZIFs和V6O13結合在鋅離子電池中的應用潛力，為低成本、高效能的儲能解決方案提供了新的方向。

阿茲海默症(AD)是導致失智症的主因，影響全球數千萬人。然而，AD目前的藥物大多昂貴且療效有限。目前已知腦內β類澱粉蛋白(Aβ)斑塊為AD的病理特徵，且大腦清除系統被認為對AD的治療具有重要性。先前研究發現非侵入性迷走神經刺激術(nVNS)增加腦脊髓液循環，但在神經退化疾病中的機制和應用尚不明確。本研究旨在探討nVNS增強大腦清除系統來作為AD新療法之成效，使用Aβ誘導之AD小鼠模型，利用巨視顯微鏡和免疫組織化學染色評估其膠淋巴系統功能，並以新奇事物測試評估認知功能。本研究發現於AD小鼠中，給予nVNS使大腦清除系統之水通道蛋白-4顯著增加、促進膠淋巴系統，進而改善認知功能。本研究首次發現nVNS可通過增強大腦清除系統功能，進而改善AD病理引起的失智症狀，支持nVNS作為AD新療法的可行性。

癌症幹細胞被認為是癌症會復發的主因，本研究著眼於探討新合成吲哚類化合物對癌細胞及癌幹細胞的效應與可能的作用機制。透過體外細胞實驗，我們使用不同神經膠質母細胞瘤細胞株，評估化合物對細胞增殖、存活和凋亡的作用。接著以類癌幹細胞球篩檢評估化合物對癌症幹細胞的影響。研究結果顯示，該化合物對神經膠質母細胞瘤及其癌幹細胞皆有一定程度的抑制效果。 同時，透過分子生物學技術，研究化合物的分子作用機制，結果顯示化合物能對細胞生長和凋亡的路徑產生影響。研究結果有望提供對候選抗癌藥物在細胞水平的效能、選擇性以及對癌幹細胞的特異性反應的深入理解。 期望本研究成果可為癌症治療藥物的開發提供重要參考，並促使對癌症治療新方法的探索。這將有助於確定更具潛力的藥物候選者，為癌症治療領域帶來更具前瞻性的解決方案。

本研究旨在開發一款能自動跟隨人的AI智慧運輸車，應用在 醫院、商場等環境，能減輕工作人員的負擔。本系統融合YOLOv8影像辨識技術和物聯網，使運輸車具備跟隨人體的能力。該系統通過物聯網，將車上攝影機接收的影像傳送至電腦，進行即時運算，不必在車上配備高階的微型電腦或GPU以降低成本。使用YOLOv8模型辨識人體與手勢，以arduino ESP32開發板作為主控單元控制減速馬達，使運輸車能自動跟隨人員。本研究不像傳統自動導引車（AGV），因為依賴固定路徑，而無法用在多變的場景，且不適合與人協同工作。將本系統應用於醫療院所或零售業商場等 ，經常出現 變障礙物的場所時，能與人員配合執行任務，例如當作病人的點滴架、輔助護理師工作的醫務車，以及賣場中協助工作人員上貨的籠車，能有效降低勞力負擔。

本研究欲利用機器學習演算法，透過觀察重力波訊號來判斷黑洞融合訊號的時間。本研究 的數據來源於雷射干涉引力波天文台的開放資料庫，我從中獲取最被廣為認定的64筆原始數據，並生成具有不同黑洞質量與不同訊噪比的模擬信號。我將模擬信號與不同噪聲混合 後，進行強度調整、Q轉換和資料白化等數據處理，並提取資料的統計量，將其用於訓練三種決策樹演算法和兩種迴歸演算法中。最終研究結果顯示，決策樹演算法的判斷能力優於迴歸演算法，以及指出強度差值的標準差是最關鍵的特徵，重要性達全體特徵的27%。 我們的模型在重力波訊號判斷上表現出較高的效率，並成功降低了模型的複雜度，使其更適合實際應用。

本研究旨在優化鋅離子電池陰極材料的性能，選用沸石咪唑酯骨架材料（ZIFs）與釩氧化物（V6O13）進行複合材料的合成與應用。隨著鋰電池成本的上升，鋅離子電池因其安全性與成本效益逐漸受到重視。ZIFs 具有高比表面積及良好的離子導電性，而V6O13則因多價態和優良導電性而成為潛力材料。通過結合這兩種材料，我們開發了具有多孔結構和優異穩定性的複合陰極材料，再使用 PXRD、SEM 及 EDX 對材料進行結構表徵，並使用此新材料製作鋅離子電池進行電化學性能測試。結果顯示，熱裂解後的 PY-VxOy@ZIF-Zn/Co具有最佳的克容量及穩定性，且在500次循環後保持良好的穩定性。本研究展示了ZIFs和V6O13結合在鋅離子電池中的應用潛力，為低成本、高效能的儲能解決方案提供了新的方向。