Insgesamt rund 25 Millionen Euro gehen an den SFB 1450 „inSight: Darstellung organspezifischer Entzündung durch multiskalige Bildgebung“ und an den SFB 1459 „Intelligente Materie: von responsiven zu adaptiven Nanosystemen“. Der SFB „Intelligente Materie“ ist von der Vision inspiriert, dass synthetische Materie künstliche Bausteine liefern könnte, die intelligente Fähigkeiten ermöglichen. Ein zentrales Gebäude ist das „Center for Soft Nanoscience“ der Universität Münster, in dem Arbeitsgruppen aus den Natur- und Lebenswissenschaften mit hochmodernen nanoanalytischen Verfahren arbeiten.
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Ein Team um den Physiker Prof. Dr. Carsten Schuck und den Studenten Lukas Schulte sowie die Doktoranden Tim Buskasper und David Lemli hat den weltweit kleinsten QR-Code hergestellt. Mit einer Größe von 5,38 Quadratmikrometern ist er rund 20 Mal kleiner als der bisherige Weltrekord. Die Arbeitsgruppe produzierte das Fabrikat mithilfe eines Elektronenstrahllithographie-Gerätes in den Reinräumen der „Münster Nanofabrication Facility“ (MNF).
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Die „Münster Nanofabrication Facility“ (MNF) der Universität Münster lädt am 7. November 2024 zu ihrem jährlichen Tag der offenen Tür ein. Das Vortragsprogramm umfasst aktuelle Forschungsthemen aus der Nanotechnologie. Unter den Referenten sind auch Vertreter der Hersteller der in der MNF eingesetzten Geräte.
Münster Nanofabrication Facility

Um den Mechanismus des Kalzium-Einstroms in die präsynaptische Membran besser zu verstehen, haben Prof. Dr. Christos Gatsogiannis und Prof. Dr. Andreas Heuer zusammengearbeitet. Sie setzten Hochleistungs-Kryo-Elektronenmikroskopie (Kryo-EM) und Molekulardynamik- (MD-) Computersimulationen ein. Sie zeigten: Beim Binden an den Rezeptor durchläuft das Toxin eine bemerkenswerte Umwandlung.
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In den Reinräumen der Münster Nanofabrication Facility haben Studierende und Forschende die Möglichkeit, mikroskopisch kleine Strukturen herzustellen, die mit bloßem Auge kaum zu erkennen sind. Sauberkeit ist das höchste Gebot: Ein Haar oder Staubpartikel könnte das Experiment zerstören. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Praktikums „Grundlagen der Nanofabrikation“ müssen sich daher an genaue Vorschriften halten.
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Der Sonderforschungsbereich 1459 lädt recht herzlich zum 3. Internationalen Münster Symposium on Intelligent Matter – MüSIM24! Dieser findet am Mittwoch, den 25. September 2024im Center for Soft Nanoscience (SoN) statt.
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Prof. Dr. Frank Glorius hat die Emil-Fischer-Medaille der Gesellschaft Deutscher Chemiker (GDCh) erhalten. Mit der mit 7500 Euro dotierten Auszeichnung würdigt die GDCh seine „wegweisenden Beiträge zur organischen Synthesemethodik und zum Design funktionaler Moleküle“. Seine Arbeiten seien sowohl in ihrer Diversität als auch in ihrer Qualität außergewöhnlich, so die GDCh.
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Zahlreiche kleine Veränderungen im Erbgut tragen dazu bei, dass eine Schizophrenie entsteht. Doch welche Veränderungen sind das genau? Und welchen Einfluss üben sie aus? Forschende in Münster suchen nach Antworten auf diese Fragen.
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Ein Forschungsteam um die Physikerin Prof. Dr. Ursula Wurstbauer untersucht, wie man die Eigenschaften zweidimensionaler Kristalle so steuern kann, dass sie sich zum Beispiel wie ein Isolator, ein elektrischer Leiter, ein Supraleiter oder ein Ferromagnet verhalten.
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Learn more about optical analysis with Filmetrics (KLA) at an upcoming online workshop on the 7th of July at 10am. This 20 minute presentation with a Q & A session is sponsored by the Münster Nanofabrication Facility (MNF):
MNF Website

Die Aufgabe der Arbeitsgruppe von Carsten Schuck besteht darin, die Empfängereinheit für das Quantenschlüsselerzeugungsverfahren zu entwerfen, zu bauen, zu testen und für den Betrieb der sicheren Kommunikation in einem Gasleitsystem der Firma PSI Software SE einzusetzen. Die Physiker bauen und testen die Chips an der Münster Nanofabrication Facility und dem Center for NanoTechnology (CeNTech) der Universität Münster.
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Ein Team um Prof. Dr. Frank Glorius hat nun einen evolutionären Algorithmus entwickelt, der die optimalen molekularen Repräsentationen nach dem Vorbild der natürlichen Evolution sucht, durch Mechanismen wie Fortpflanzung, Mutation und Selektion. Er identifiziert die Strukturen in einem Molekül, die für die jeweilige Fragestellung besonders relevant sind, und nutzt sie, um Moleküle für verschiedene Machine-Learning-Modelle zu encodieren.
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