本研究以人類肺癌A549細胞株和纖維母細胞模擬體內腫瘤微環境，挖掘纖維母細胞如何促進癌細胞的生長。從病人的正常和癌組織提取癌相關纖維母細胞（cancer-associated fibroblasts, CAFs） 和 正常纖維母細胞（Normal Fibroblasts, NFs），經過基因序列一對對作分析，開發新的治療策略和潛在的靶點。利用核糖核酸定序（RNA-Seq）分析發現CAFs會比NFs分泌更多SNARE 蛋白 YKT6，而更深入地探究獲悉YKT6會透過活化YKT6+CAFs途徑促進肺癌A549細胞惡化，此惡化過程包括誘導及提升癌細胞的生殖（proliferation），轉移(migration)和入侵(invasion)能力。 此外，在 CAFs 中敲除 YKT6基因，減弱CAFs 的外泌體（exosome）釋放，從而調節了其對肺癌細胞A549的腫瘤促進作用。本研究發現靶向YKT6並抑制外泌體分泌，從而降低CAFs對肺腺癌細胞的腫瘤支援功能可以為肺癌治療提供一種新的策略。

本研究報告，從酪梨葉利用柱層分析技術萃取出葉綠素-a、葉綠素-b以及類胡蘿蔔素，用來研究其物理性質以及測量非線性折射率(n2)。 當雷射光束照射在置於比色管中的樣本時，中央軸上的強度最高，導致溶液產生了溫度梯度和折射率梯度。雷射光束穿過溶液後，在屏幕上產生了遠場繞射圖樣。這些繞射圖樣的最大半徑(Rm)和暗條紋的數目(N)隨雷射光的功率(P)、光徑長度 (𝓵)、溶液的熱吸收係數(μ)和溶劑的熱光係數(dn/dT)變化。從N對𝓵和N對P的關係圖中，可以計算出溶液的n2。 在本研究中，從酪梨葉中萃取的色素濃度分別是從菠菜和朱槿葉中萃取色素濃度的4.0倍和3.1倍。更令人驚訝的是測得的n₂ 值比石墨烯大100倍。結果顯示，該樣品具有顯著的非線性折射率，使其成為各種光學開關應用的理想材料。

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。

海洋中有許多重金屬汙染，其中汞元素因為濃度低很容易被忽略，但卻容易經由飲食進入人體，造成嚴重傷害。也因其濃度低不易被測量，現今也少有海洋中汞汙染的完整資料。然而，在生物體中汞濃度會因生物累積及放大作用而較海水的濃度來得高，故本研究利用魚體汞累積速率（MAR）當作追蹤海洋污染之生物指摽，此方法將魚體總汞濃度除以年齡得到的汞累積速率，以去除生長時間的影響因素。 本研究利用習性不常移動之底棲魚種之MAR，分析與生物放大作用相關的掠食階級（Trophic Levels）之相關趨勢，經過篩選，研究分析了31篇過去於大西洋、太平洋及地中海採樣的文獻，將其中資料整理成趨勢圖，比較各區域汙染程度，發現各區的汙染程度呈現差異，同時提供觀測區域海汞汙染的新方法。

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。

本研究專題利用混沌電路所產生的信號來實現混沌雷達偵測物體的距離，在實作上面，使用運算放大器、電阻、電感及電容來實現蔡氏電路，並證明可用其混沌狀態發生的紊亂振盪來產生混沌雷達所需的信號，其產生的電壓信號，經由數位儲存示波器取出資料再加上軟體MATLAB的資料處理及信號分析，並使用了類神經網路中的循環神經網路，嘗試回復電路的設計參數，可證實蔡氏電路所產生的混沌信號，用於雷達信號的偵測不容易被破解、干擾且具有高度的安全性，未來極具發展潛力。

本研究改編自2015 EGMO P2，探討在𝑛 × 𝑚的棋盤中放入最多的1 × 𝑡或𝑡 × 1的骨牌，並使得每一個𝑡 × 𝑡還有空間再放入一個骨牌的方法數。原本題目是𝑡 = 2, 𝑛 = 𝑚為偶數的情況。於是我先從𝑡 = 2開始研究，推導出 (1)𝑛, 𝑚皆為偶數、(2)𝑛, 𝑚一奇一偶、(3)𝑛, 𝑚皆為奇數的答案。接著再推廣到 (4)任意的𝑡且𝑡∣𝑛 = 𝑚的結果。最後再討論 (5)𝑛, 𝑚分別為𝑡的倍數、模𝑡餘1的數，或其他數等不同可能性得出的不同答案。

本研究旨在開發一個綜合系統，利用電化學還原技術將水中硝酸鹽轉化為氨氮，並結合薄膜蒸餾技術進行氨氮的濃縮與回收，實現資源循環利用與廢水處理的雙重目標。研究首先評估了不同操作電壓對電化學還原效率的影響，優化了將硝酸鹽轉化為氨氮的效果，當驅動電壓為1.2V時，可有較完全的硝酸鹽還原效果，並無硝酸鹽的中間產物亞硝酸鹽，硝酸鹽去除率最佳接近90%，氨氮產率亦可達7000mg-N/h/m2加上其能源消耗亦較低，因此1.2 V為最佳操作參數之選擇。隨後，針對薄膜蒸餾技術的應用效果進行測試，評估其氨氮回收效能。最終，綜合評估了電化學還原與薄膜蒸餾技術的整合應用，結果顯示該系統能有效實現氨氮的資源化回收，對廢水中的氮污染治理具備潛在應用價值。

本研究以電紡絲法製作光動力活性的碳量子點（carbon quantum dots, CQDs）螢光蠶絲，用於光降解環境染劑汙染物與抗菌的應用探討。不同顏色螢光的碳量子點 紅、綠、藍色）的合成是以檸檬酸作為主要碳源，分別參雜尿素與葉綠素用以合成三種螢光的碳量子點。接著將絲素蛋白、聚乙二醇與量子點溶液為原料，以電紡絲法分別製作成藍色、綠色與紅色的螢光蠶絲。螢光光譜儀 PL）與穿透式電子顯微鏡 TEM）結果呈現量子點的光學特性與尺寸呈現預期的量子效應。拉曼光譜則證實電紡絲法之螢光蠶絲具有絲素蛋白、聚乙二醇與量子點的特徵訊號。本研究使用之電紡絲法製備之螢光蠶絲，與我們之前使用蠶寶寶桑葉餵食法生產之螢光蠶絲來比較，電紡絲螢光蠶絲具有更加優異及穩定的光降解環境汙染物效率，未來可用於自清潔、抗菌織物與醫療敷料之應用。

本研究利用Slow Earthquake Database長微震資料探討日本南海海槽長微震事件發生的特性、嘗試找出造成此區長微震發生的原因。我們將日本西南部的四國島、紀伊半島、愛知縣依空間細分為八個小區，分區將長微震的資料繪製成圖表，並利用快速傅立葉轉換Fast Fourier Transform進行頻譜分析，尋找該區長微震的活躍程度及復發週期，復發週期為一季至一年不等。另外，我們也將環境參數與長微震的月平均發震時長做比較，發現兩地皆與風速呈負相關、和累積雨量推遲1～2個月後兩者間成正相關、和地下水位高度呈負相關。潮汐與長微震的相關性上，潮位高度的影響較漲退潮狀態顯著， 但兩者均對長微震的發生有著正相關。