2025年

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。

本研究使用牛血清白蛋白（BSA）、穀胱甘肽（GSH）、金離子合成金奈米螢光團簇，並修飾上葡萄糖氧化酶（GOx）。此金奈米團簇上的葡萄糖氧化酶與葡萄糖反應，製造出過氧化氫，改變金奈米螢光團簇表面特性使螢光強度減弱，偵測葡萄糖濃度。 本研究探討不同條件金奈米團簇和不同濃度的葡萄糖反應，知道此材料可檢測到最低濃度的葡萄糖，且金奈米團簇在血液中對葡萄糖具有專一性，可穩定進行血糖檢測。另外，與不同濃度的人體血清樣本反應，發現血清濃度越高的螢光訊號下降明顯，因此可知修飾上葡萄糖氧化酶的穀胱甘肽輔助之牛血清白蛋白金奈米團簇（BSA/GSH-Au NCs）可用於人體血糖檢測。本研究開發出靈敏、快速、穩定的葡萄糖檢測材料，並期待未來能運用於實際的人體血糖檢測上。

睡眠相關問題常見於現代緊張的社會，傳統睡眠分析方法需要腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）、眼電圖（EOG）等信號，量測複雜度高。本研究透過 Python 程式語言以深度學習和階層式投票機器學習方法，開發一套自動分析程式，僅透過心電圖（ECG）信號分析睡眠階段。並結合睡眠評估標準，製訂一可量化的睡眠品質評估表，提供臨床醫師判讀睡眠品質的指標。本研究的優點是僅透過一種信號便能準確、客觀、快速分析，且操作介面簡易。研究結果顯示，本研究清醒和睡眠狀態之辨識準確率高達約90%，與其他類似睡眠品質評估研究的論文比較，準確率高出10～17%，整體睡眠階段分析準確度高達87%。本研究方法未來可應用於臨床醫療，協助醫師做精準的患者睡眠品質診斷。

此實驗在研究一條環狀鏈條被吊起並開始旋轉時，在不同轉速下敲擊後所產生擾動波的現象。其中主要分析鏈條上波速和鏈條旋轉速度之間的關係。首先我們利用雷射切割機自製轉盤，並觀察到旋轉鏈條在不同轉速、敲擊不同位置時，在鏈條上所產生的波。我們接著用手機拍下此現象並用Tracker標記波的位置變化，放入Excel用回歸分析作圖之後，推測波速和鏈條轉速之間的關係。我們接著研究金屬鏈條碰觸地面受到摩擦力作用產生的週期性振盪，我們提出理論模型並估算週期，計算的結果與實驗數據吻合。最後研究旋轉鏈條被挑出圓盤後在地面移動的情形，分析移動距離、移動時間與轉速之間的關係。

我們以實驗室及生活上容易取得的重物與乒乓球模擬網路上跳水彈射手中球體的沃辛頓射流實驗。結果發現以圓形的類天然海棉托住乒乓球丟入水中可成功產生射流，因此選擇此為托球的載體進行實驗。依據我們的實驗結果，至少需要15公分水深才能形成完整的射流彈射出乒乓球，原則上在下落軌跡完全垂直於水面時，落下高度越高，球體彈射高度越高，實際實驗水深15公分以上時，落下高度50公分彈射高度約可達47公分，但結果受限於托球的海綿在落下高度40公分後下落軌跡不穩定，若期望更高的射流強度需要尋找更穩定下落的載體。最後我們將實驗影片逐格分析計算，證實球體彈射過程是一個反覆受到重力及空氣阻力等因素影響降速，又受到下方射流水柱力量推擠而加速的過程，初步建立以乒乓球標示射流噴射過程運動模式的邏輯。

生物時鐘可對生物體的行為與生理造成影響，在探討晝夜節律特徵的差異時，過去研究常侷限於北美大陸的品系，缺少赤道及南半球品系的晝夜節律特徵探討。有鑒於黑腹果蠅在全球各大洲的廣泛分佈，因此我們以黑腹果蠅（近赤道與中高緯度品系）為材料，研究果蠅是否因緯度而有相異的晝夜節律特徵？結果顯示不同緯度的果蠅品系展現出相異的晝夜節律特徵。赤報品系在全暗狀態下仍維持原本光暗12小時的穩定節律，而南北半球的中高緯度品系則具有相似節律特徵，即在全暗狀態下的節律不對齊原本正常光源的穩定節律，其他如活動量、週期、及節律強度等皆有著品系間的差異。更進一步比對實驗中各個品系基因序列，研究發現per和tim在調控區段有許多SNP變異，顯示其與晝夜節律特徵的關係，有助於後續尋找更多造成晝夜節律特徵差異的可能遺傳變異並探討。

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。

「在格狀平面中用矩形以互不重疊的方式鋪滿(2D rectangle tiling problem)」為一NP-complete問題(Dani`ele Beauquier et al ,1995)，目前多項式時間只能求出盡可能覆蓋最大面積的近似解。本研究所創的階梯演算法 stair algorithm 透過改變動態規劃紀錄狀態的方式，使狀態數大幅減少，進而改善求準確解的時間複雜度，也成功證明此演算法的正確性。本研究的演算法可被應用於平行計算中的負載平衡、積體電路設計等方面。隨後，本研究寫了一個互動展示品清楚呈現此演算法的功能。且以階梯演算法成功檢驗並比較 RTILE PROBLEM 的 7/3-approximation algorithm (Krzysztof Lorys and Katarzyna E. Paluch,2000 [4]) 與 11/5-approximation algorithm (Piotr Berman et al,2001[7])進行比較與分析。

本研究旨在探討單車輪胎摩擦係數與各物理量之間的交互關係。由於摩擦係數的公式在多年以來備受許多質疑，我們決定透過實驗深入探討影響摩擦係數的各種物理量(如：接觸面積、正向力…等)是否有實質關聯。研究方法採用實徵研究進行試驗，調整輪胎胎壓並測量各狀態下的摩擦力、正向力和接觸面積，對不同胎壓下的摩擦力變化量與胎溫上升量進行比較，藉此驗證摩擦係數與胎壓、接觸面積間的非線性關係，找出單車輪胎的摩擦圓(friction circle)，並將實驗值與理論值進行一系列的比對。研究結果發現：隨著胎壓增加，輪胎的接觸面積減小，摩擦力會隨之減少，輪胎升溫量也著減少。此外，透過數值模擬和自製轉動儀器實驗分析並比較側向、切向摩擦力與摩擦係數的各項關聯性。總的來說，做好適當胎壓的調整對行駛的穩定和安全性具有直接影響，據此提供更多生活應用的良方。

本研究目標在建構可以識譜及吹奏中國笛的吹笛機器人。中國笛演奏必須協調吹法及指法；藉由控制吹氣流速、吹嘴角度及六指按壓音孔的變化來控制音高以完美地吹奏樂曲，是一項複雜的演奏技術。機器人以模擬吹笛口型的吹嘴，搭配兩個風箱往復送氣到一個壓力調節風箱送氣，以微控制板控制六個機械手指來蓋放完成演奏，為在音尾可確實止氣，設計一個風門，利用風門開闔也可模仿吐音技巧讓笛聲明確發音。辨識樂譜方面收集樂譜樣本，樣本分成譜線、音符、節奏三套，透過多任務學習MTL的深度學習架構進行訓練，建構可以辨識五線四間上下三線及全音符到16分音符及休止符的樂譜辨識模型。經測試若樂譜在符合音域範圍內，可以完整的辨識，轉換成音符資料傳送給吹笛機器人吹奏。