2022年

本研究結合奈米合成技術及生物醫學應用，以牛血清蛋白（BSA）為載體，裝載具化學動力療法的金屬氧化物（CuFe2O4, CFO）及具光治療功能的光敏劑（IR780），製備CFO@BSA-IR780多功能奈米複合材料。 材料鑑定方面由TEM、DLS與UV-Vis等儀器進行組成及光學性質分析。特性方面，CuFe2O4在腫瘤環境由芬頓反應，促使H2O2產生活性極高的氫氧自由基（•OH）。並且IR780在近紅外光照射下同時具光熱與光動力治療特性，可殺死癌細胞。同時CuFe2O4中的Fe3+ 和Cu2+ 進行氧化還原將腫瘤部位的穀胱甘肽（GSH）轉化成氧化型穀胱甘肽，強化化學動力療法及光動力治療效果。 最後，本研究將CFO@BSA-IR780奈米材料實際運用於细胞毒性測試與細胞螢光顯影，確認其效果及低毒性。成功發展出同時具備化學動力療法、光動力治療、光熱治療及細胞螢光顯影之多功能奈米複合材料，期許在醫學治療提供一項新興藥物材料。

組蛋白脫乙醯基酶 (HDAC) 會調節染色體結構，提升基因表現。除了調控基因表現以外，HDAC基因家族中的 I 類已知有調節細胞週期的功能，但 II 類調節細胞週期之研究甚少。而癌症臨床用藥HDAC抑制劑會同時阻斷 I 和 II 類之功能而產生副作用。因此本研究以釀酒酵母為對象，分析 I 類的RPD3、 II 類的HDA1基因對細胞週期之影響，以及HDAC基因剔除菌株在面臨DNA複製壓力時的變化。結果顯示同時失去 RPD3 、HDA1 基因的菌株 S 期檢查點功能損壞、細胞滯留於 G2/M 期，且在DNA複製壓力環境下死亡。爲釐清此菌株死亡的原因，實驗剔除在S期和G2/M期皆具調節功能的 MAD2 基因。得知 HDAC 基因和 MAD2 在S期的DNA複製起步期分別調控不同路徑；在DNA複製衝刺期則調控同一路徑。也發現RPD3 基因在維持細胞S期檢查點正常作用扮演較重之角色，而 HDA1 則扮輔助的功能。

本研究使用實驗室自製的配基與銠金屬結合為催化劑後，在一次使用銠金屬催化劑下，同時催化烯炔類與苯硼酸進行加成、不對稱環化、chain walking、以及消去反應，在保持鏡像選擇性下獲得具有末端烯的產物。透過改變鹼的加入方式、催化劑的種類等變因，篩選適合的反應條件。 實驗結果顯示，銠金屬催化劑能催化烯炔類與苯硼酸進行不對稱環化反應，最高產率可達88%且e.e.值可達86%。未來希望能將此反應路徑應用於其他不對稱合成，使銠金屬催化劑的應用達到省時、高效的目的，有助於天然物和藥物的研究發展。

在國中及高一的數學課程當中，我們都學過「等差數列」這個單元，而本文的研究著重於在某些限制條件下等差數列的產生時機。在本篇報告中，我們從給定整數範圍(如：從0到n)的條件下出發，去探索在給定的範圍當中至少要加進去多少正整數才能確保其中存在三個數字成等差，進而定義等差指標等概念。我們研究了各個數字n的等差指標，並找出其關係，進而延伸出相關的不等式，然後進行推論。最後，我們藉由發現了一些規律得到了一些可增進最小等差指標的估計，我們大略估計了其上下界，並嘗試往探討不存在三正整數成等差數列的自然數集合密度去做發展，用集合密度的角度去切入討論，以幫助我們的估計和定理推導。

AtSAP5是阿拉伯芥中壓力相關蛋白(Stress Associated Protein)的成員之一，其表現與鹽分、乾旱、滲透壓、病毒等壓力相關。已知 SALK053644 突變株的SAP5表現量上升，此突變株的T-DNA嵌入於SAP5的3’UTR，我提出的假設是T-DNA破壞了他原本長3’UTR的NMD特性，造成SAP5的表現量改變。本研究將SAP5的3’UTR引入報導基因GFP中，利用菸草的短暫性表現了解不同3’UTR對於表現量的影響。本研究定序了T-DNA嵌入在SALK053644的位置，研究結果顯示SAP5的3’UTR受到NMD機制調控，而SALK053644的T-DNA上有一個新的SAP5多腺苷酸化位點，使用此位點的mRNA可能不會被NMD機制所降解，進而造成SAP5表現量上升。我提出三種可能的模式來解釋這樣的現象，分別是(1)T-DNA造成SAP5轉錄量上升，(2)T-DNA改變多腺苷酸化位點的使用，(3)T-DNA破壞SAP5 3’UTR後方的NMD特徵，相關的研究發現有助於了解可能影響SAP5基因表現之調控因素，也指出未來的研究方向。

本研究發現玉米粒受熱爆開的時間分布圖形，不符合普松分布圖形，證明玉米粒爆開不是一個隨機事件。研究亦發現玉米粒爆開的時間，會受玉米粒內水分的多寡與加熱時油溫的影響。從玉米粒在加熱的過程中，尖端的小孔會冒出氣泡，我們建立了「玉米粒壓力鍋模型」、發現玉米粒冒出氣泡的速率改變，符合白努力定律。再將玉米粒內產生的水氣莫耳數減掉溢出的水氣莫耳數，配合理想氣體方程式，我們得到一公式，可以解釋玉米粒在加熱過程中的壓力變化。並從此公式可解釋為何玉米粒在水分多、高油溫、孔徑小的情形下容易爆開。最後我們將推論的物理模型做數值模擬，發現模擬結果與實驗所觀察的現象相符。

本研究利用平行電板建立電場，觀察在外加電場下環形泡膜的各種形變運動。電場越大時，形變越大；分別使用不同大小的環形框架觀察，發現形變量與框架半徑的比值會隨著框架半徑增加而減小，推論與表面電荷密度的分布變化有關連。將泡膜從薄到厚分成五個區域，針對不同厚度的泡膜與運動型態做分析，發現運動狀態可以大致分成，穩定震動、提升點，以及急遽增加後碰到電板破裂三個階段。針對電場26,666 V/m-33,333 V/m時的震動現象做深入分析，利用簡諧運動的模型來詮釋泡膜運動，藉以預測不同表面張力液體對應的彈性係數。未來期望利用不同電解質去改變泡膜組成，探討不同電解質在電場下的運動行為。

本作品自行開發組立氣體輔助彈性氣膜球實驗系統，並研製可調控之類複眼陣列結構母模具系列實驗設備，藉以複製出類昆蟲複眼之陣列微結構，同時複合石墨烯(graphene)並將其裝設於太陽能板上進行系統化實驗，探討類昆蟲複眼之陣列微結構對太陽能板發電效率之影響。實驗結果顯示，類複眼陣列透鏡結構，其單一特徵形狀愈小、密度愈高(週期愈小)，其發電效率愈佳，本實驗條件下，發電效率最高可提升達7.86%，此外，本研究在光捕捉上再為仿生類透鏡穿上自然界的類透明外衣複合石墨烯情況下，其發電效率更佳，透鏡面噴塗石墨烯複合薄層1μm厚度，發電效率短時間提升最佳為14.21%，但隨著光照時間的增加(24小時)後，發電效率提升最佳為12.45%，本研究同時增能探討調控菲涅爾透鏡(Fresnells)聚焦方式，並獲得經最佳聚焦位置的獲得，將有助於對太陽能板發電效率提升。

本研究由文獻[1]的一道題目進行發想。題目是給定正方形ABCD，E在¯AB上，E^'在¯BC上，且¯BE=¯(CE^' )。若¯DE交對角線¯AC於P且¯(DE^' )交對角線¯AC於Q，則存在點R，使得¯AP=¯PR，¯CQ=¯QR，則∠PRQ=60^∘。我們改變正方形這個條件，考慮等長線段的特徵，再推廣到菱形。並在矩形與平行四邊形中，將「等長線段」這個條件改為「等比例線段」討論其保角特徵。最後將上述性質推廣到空間中的正方形、菱形、矩形與平行四邊形。 我們證明不論 點的位置在¯AB線段的何處，∠PRQ恆為60^∘。我們也發現在平面上R點的可能位置有兩個，且滿足R點的軌跡正好是1/3圓弧，且此圓弧只與對角線長有關。在空間中，E點固定時，R點的位置在一個圓上，隨著E點在¯AB線段移動。此時R點軌跡是1/3圓弧繞此圓弧所在的弦旋轉360^∘所在曲面，此曲面也只與對角線長有關。

According to CNN Indonesia 2020, the demand for e-Commerce in Indonesia has nearly doubled during this pandemic. This surge in demand calls for a time-efficient method for warehouse order-picking. One approach to achieve that goal is by incorporating automation in their warehouse systems. Globally, the market of warehouse robotics is expected to reach 12.6 billion USD by 2027 (Data Bridge Market Research, 2020). In this research, the warehouse system studied would utilize AMR (Autonomous Mobile Robots) to lift and deliver movable shelf units to the packing station where workers are at. This research designed a heuristic algorithm called A.N.T.s (Algorithm for Navigating Traffic System) to conduct task assigning and pathfinding for AMR in the automated warehouse. The warehouse layout was drawn as a two-dimensional map in grids. When an order is placed, A.N.T.s would assign the task to a robot that would require the least amount of time to reach the target shelf. A.N.T.s then conducted pathfinding heuristically using Manhattan Distance. A.N.T.s would help the robot to navigate its way to the target shelf unit, lift the shelf and bring it to the designated packing station. A.N.T.s algorithm was tested in various warehouse layouts and with a varying number of AMRs. Comparison against the commonly used Djikstra’s algorithm was also conducted (Shaikh and Dhale, 2013). Results show that the proposed A.N.T.s algorithm could execute 100 orders in a 27x23 layout with five robots 9.96 times faster than Dijkstra with no collisions. The algorithm is also shown to be able to help assign tasks to robots and help them find short paths to navigate their ways to the shelf units and packing stations. A.N.T.s could navigate traffic to avoid deadlocks and collisions in the warehouse with the aid of lanes and directions.