臺灣

本研究利用 Verapamil 誘導斑馬魚胚胎心衰竭模式，並探討 Dapagliflozin 對斑馬魚胚胎表皮離子細胞的調控機制，以加深對 SGLT2 inhibitors 機制的了解。受精後第四天的斑馬魚在暴露於Verapamil 24小時後，除了抑制卵黃囊吸收以及造成心包膜水腫以外，對心臟整體功能(HR, EDV,ESV, SV, EF, CO)具負面影響。以粒線體染劑標記離子細胞，發現Verapamil使其密度上升，使用掃描式電子顯微鏡觀察，則可看到離子細胞頂端開口有明顯的萎縮，影響到正常功能。以抗體標記染色的方式檢測不同離子細胞亞型，顯示 Dapagliflozin 使富含 Na⁺-K⁺ ATPase 的 HR 細胞和富含 H⁺-ATPase 的 NaR 細胞密度上升。同時，心臟功能診斷標誌物的 mRNA 水平(naap, nppb,gata4, vmhc)暴露於Verapamil後上升，促進離子細胞代償性上調。

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。

硫磺菇（Laetiporus sulphureus）和桑黃菇（Sanghuangporus sanghuang）是東亞，特別是台灣森林中的兩種真菌。這些真菌的次級代謝物，特別是多醣，具有抗炎和抗癌的生物效應；其地面子實體長期被當地人作為傳統藥物使用。然而，這些藥用特性及其機制尚未充分研究。本研究旨在分析和量化這些真菌多醣的抗炎效果。從硫磺菇中提取硫酸化多醣，從桑黃菇中提取非硫酸化多醣，並使用水和乙醇進行多步純化。隨後，將純化後的產品餵給巨噬細胞進行體外測試以檢查其抗炎性。硫酸化多醣的最佳濃度為150 ppm，能夠最大程度地降低自由基濃度21.6%，且不影響細胞活力。相比之下，桑黃菇的所有多醣濃度均顯示出增強的細胞炎症，顯示其作為藥物無效，因為沒有去除真菌毒素。相比之下，硫磺菇的硫酸化多醣顯示出其藥用潛力，對生物醫學和生物探索領域具有新啟示。

背景：預測分子性質如溶解度、毒性及熔沸點對於基礎科學至關重要。然而，實驗測量這些性質耗時且昂貴，因此本研究使用多種機器學習模型藉由調整變相來準確預測熔、沸點。 方法：本研究使用超過一萬筆數據及兩種類型的機器學習方法：淺度與深度學習。淺度學習由 PyCaret實現，並以Mordred作為分子描述器；深度學習使用圖神經網路，包括（CMPNN和GCN），並調整隱藏層參數。 結果：CMPNN在目前嘗試的模型中表現最佳。發現影響沸點預測的關鍵特徵是piPC1，與鍵級相關；熔點則是AATS0d，與σ電子的 Moreau-Broto自相關有關。 結論：CMPNN模型在沸點與熔點預測中均表現最佳。沸點中深度學習模型優於淺度學習模型（p<0.05）。此外，使用SHAP成功找出piPC1和AATS0d對最關鍵。本研究不僅得出了高準確性的模型，還發現了影響分子性質的關鍵特徵，且可擴展至其他預測。

本研究中，我們對模型逆向攻擊在語音辨識系統中的影響及風險進行深入分析。隨著Siri、Google Home等智能助理設備在日常生活中的廣泛使用，其語者辨識系統的安全隱患引起了我們的注意。本研究目的在於深入理解模型逆向攻擊的運作機制，並探討其對語音辨識系統的攻擊效果。我們透過實施多樣化的攻擊策略，對不同的模型架構和數據處理方法進行了評估，並對人聲與非人聲的數據集進行了攻擊效果的比較。此外，我們亦實現了基於差分隱私的防禦算法，在多數模型架構下達到接近50%的防禦效果，顯著提高攻擊代價。研究整體揭示了語音辨識系統在面對模型逆向攻擊時的脆弱性，並藉由實驗分析推論出可能的防禦策略，期待能通過策略來增強模型的安全性。

肺癌是世界上死亡率第一的癌症。根據近期研究發現，環形RNA (circular RNA；circRNA)比一般的線狀 mRNA穩定，並且會調控癌細胞。但circRNA於肺癌中的調控機制仍不清楚，因此我們決定挑選一個circRNA作為研究對象。首先，我們從 GEO 公開資料庫中篩選肺癌病人中差異表現的 circRNA，經 qPCR在肺癌細胞株驗證後，最終找到circACTN4 進行後續的研究。實驗結果顯示 circACTN4 在肺癌細胞株中確實為環狀結構，內生性表現量上升，且大都分布在細胞質。使用siRNA降低 circACTN4 表現量後，會增加細胞停留在細胞週期之G1期的數量，且 CDK4 和 CCND1 蛋白量也會降低。因此我們推測 circACTN4 可以促進肺癌細胞增殖的效果。更進一步的研究揭示，circACTN4能與LRPPRC蛋白結合，這種相互作用可能是circACTN4在肺癌中發揮調控作用的關鍵機制。總上所述，circACTN4 會促進肺癌細胞的生長，盼未來能作為預後的指標，並發展為治療肺癌的新標的。

研究旨在檢測牛樟芝菌絲萃取物4-Acetylantroquinonol B和Antrodin C對口腔癌幹細胞的影響。過去研究發現細胞膜蛋白CD44的表現與癌幹性有密切關係，因此本實驗著重於追蹤CD44的表現情況。透過3D懸浮培養獲得腫瘤球來擴增癌幹細胞群並用流式細胞儀分析。隨著兩種牛樟芝萃取物的濃度增加，CD44表現量下降，顯示此二化合物可能可以抑制其表現。實驗顯示牛樟芝萃取物不僅抑制癌幹細胞的存活率，且在低濃度下顯著抑制成球效率，還能促進癌幹細胞的凋亡。研究結果說明牛樟芝萃取物對癌幹細胞有影響，而這個發現可能可以提供潛在的治療靶點，有益未來口腔癌治療發展。

本研究設計與合成一系列的電子供體分子，以研究分子單體的化學結構對於所形成的激發複合體光物理性質的影響。 五個所設計的供體分子已被成功的合成並確定均具有分子內電子轉移的性質 其躍遷偶級距變化分布範圍在17.6-28.6D之間。 將此五個供體分子分別與兩種電子受體分子在溶液聚集在一起，利用在長波長處所新生的螢光發光，推測激發複合體的形成。研究的成果並顯示，具有類似三角形結構的供體分子將更容易形成激發複合體，而具有棒狀結構的分子則較不易形成之。此成果有效的提供有關於單體分子結構的設計對於所需激發複合體光物理性質的影響，形成可快速地提供各式不同發光波長的材料，將可作為在發光二極體發光層材料、螢光感測器、生物成像等領域需求時的分子設計藍圖與指引。

現代工業對稀土元素需求增加，主要有兩種來源：稀土礦物的開採會產生大量廢棄物，對環境造成污染；回收稀土元素的主要來源是從廢棄的電子產品，添加有毒和放射性的酸洗液。相比之下，海水中的稀土元素也是個近年正在發展的回收來源，具有潛力的電化學沉積法具備選擇性、低能耗與環保優勢。本實驗利用電化學原理，從低濃度硝酸鈰溶液中沉積稀土金屬，探討不同條件、電極的影響，再以EDTA滴定測定鈰離子濃度變化以計算電化學沉積效率。最後在以氯化鈉水溶液模擬海水測試。 實驗發現，添加25mg硝酸鉀使用表面積大的碳氈、10mA電流電解並攪拌能成功沉積出鈰金屬氧化物，最後成功在模擬淡海水溶液中沉積出金屬，表示其應用潛力。

在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。