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具有固定电荷的混合态的量子关联与经典关联的有效分离
纠缠是量子技术的关键资源，是令人兴奋的多体现象的根源。然而，当现实世界的量子系统与其环境相互作用时，量化其两部分之间的纠缠是一项挑战，因为后者将跨边界的经典关联与量子关联混合在一起。在这里，我们使用混合态的算子空间纠缠谱有效地量化了这种现实开放系统中的量子关联。如果系统具有固定电荷，我们表明谱值的子集编码了不同跨边界电荷配置之间的相干性。这些值的总和，我们称之为“配置相干性”，可用作跨边界相干性的量化器。至关重要的是，我们证明了对于纯度非增映射，例如具有 Hermitian 跳跃算子的 Lindblad 型演化，配置相干性是一种纠缠度量。此外，可以使用状态密度矩阵的张量网络表示有效地计算它。我们展示了在存在失相的情况下在链上移动的无自旋粒子的配置相干性。我们的方法可以量化广泛系统中的相干性和纠缠，并激发有效的纠缠检测。
生物作为复杂微生物和病毒关联的介体
微生物真核生物（又称生物学家）以其在不同生态系统中的营养循环中的重要作用而闻名。然而，原始人相关的微生物组的组成和功能在很大程度上仍然难以捉摸。在这里，我们采用了与培养无关的单细胞分离和基因组分辨的宏基因组学，以详细的见解对目前从不同环境中分离出的目前无法培养的纤毛和Amoebae的100多个未倍增的微生物组和病毒膜。我们的发现揭示了独特的微生物组组成，并暗示了复杂相互作用以及与细菌共生体和病毒关联的复杂网络。我们观察到纤毛和变形虫在微生物组和病毒蛋白组成方面存在明显的差异，突出了原生物 - 微生物相互作用的特异性。超过115个回收的微生物基因组与已知的真核生物的内共生体相关，其中包括多元化的众多成员，人力体，军团菌，衣原体，依赖性和250个以上的人与可能的宿主相关细菌属于phylylyscibac的细菌。我们还确定了属于多种病毒谱系的80多个巨型病毒，其中一些病毒在单细胞转录组中积极表达基因，这表明可能与采样的生物有关联。我们还揭示了广泛的其他病毒，这些病毒被预测会感染真核生物或宿主相关的细菌。我们的结果提供了进一步的证据，表明生物是复杂的微生物和病毒关联的介体，在生态网络中起着至关重要的作用。我们的样品中巨型病毒和多种微生物共生体的频繁同时出现表明多部分关联，尤其是在变形虫中。我们的研究提供了与鲜为人知的原生物谱系相关的微生物多样性的初步评估，并为对原生生态学及其在环境和人类健康中的作用有了更深入的理解铺平了道路。
肥胖基因及其互作microRNA与疾病发生关联的生物信息学研究
目的：探索基于生物信息学的肥胖与疾病发生之间的关联。方法：主要目标是从相关疾病数据库（Genecards，TTD，Omim，Uniprot）中获得的，其中具有“肥胖”，“心血管疾病”，“心脏病”，“癌症”和“肝脏代谢障碍”的关键词。Based on the STRING database, the protein-protein interaction network of dis- ease and obesity cross-targets was constructed, the core targets were screened, and the DAVID data- base was used to analyze the gene ontology function (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Ge- nomes (KEGG) pathways, so as to predict the non-coding RNA and transcription factors acting on the core targets, and construct基因调节网络。结果：在肥胖和心血管疾病之间筛选了总共25个核心目标和58个相互作用的miRNA。有30个肥胖和心脏病的核心目标，有81个相互作用的miRNA。有25个肥胖和癌症的核心靶标，以及84个相互作用的miRNA。有30个肥胖和肝脏代谢疾病的核心靶标，还有73个相互作用的miRNA。肥胖和心血管疾病的核心靶标主要富含脂质，动脉粥样硬化，腺苷酸激活的蛋白激酶，信号传导途径等。肥胖和心脏病的核心靶标主要富含胆固醇代谢，脂质动脉粥样硬化和其他信号通路。肥胖和癌症的核心靶标主要在腺苷酸激活的蛋白激酶和磷脂酰肌醇3-激酶-akt信号通路中富含。肥胖和肝脏代谢性疾病的核心靶标主要富含非酒精性脂肪肝病和脂肪细胞因子信号通路。本研究为肥胖与疾病之间复杂关系的后续探索提供了一个新的方向和新思路。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
Brainbox——一种促进脑磁共振成像特征与组织病理学关联的工具
磁共振成像 (MRI) 在识别潜在组织病理方面存在局限性，这与多发性硬化症、中风或脑肿瘤等神经系统疾病有关。然而，目前没有将 MRI 特征与组织病理学相关联的标准化方法。因此，我们旨在开发和验证一种可以促进脑 MRI 特征与相应组织病理学相关联的工具。为此，我们设计了 Brainbox，这是一种防水且与 MRI 兼容的 3D 打印容器，具有集成的 3D 坐标系。我们使用 Brainbox 对八个人类大脑（新鲜的和福尔马林固定的）进行死后离体 MRI，并使用内置的 3D 坐标系将局部成像特征与组织病理学相关联。凭借其内置的 3D 坐标系，Brainbox 可以将 MRI 特征与相应的组织基质相关联。 Brainbox 用于将不同的 MRI 图像特征与相应的组织基质关联起来，包括正常的解剖结构，例如海马或血管周围空间，以及腔隙性中风。固定后脑体积减少了 7%（P = 0.01）。Brainbox 能够在扫描前对标本进行脱气，减少磁化伪影并最大限度地减少扫描过程中的体积运动。总之，我们的原理验证实验证明了 Brainbox 的可用性，它有助于提高 MRI 的特异性以及标准化死后离体人脑 MRI 与组织病理学之间的相关性。我们的机构可应要求提供 Brainbox。
雷达目标检测 现实世界中隐性关联的任务，用于研究思想感知：社会机器人技术的见解 教授EFL教室的21世纪技能 薄荷油含油的多乳酸膜 - 开放式元 使用微生物组RNA-seq数据的元文字分析
i特此声明，本文档中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得并介绍。我还声明，根据这些规则和行为的要求，我已经完全引用并引用了这项工作不是原始的所有材料和结果。
维生素 B2 摄入量与糖尿病之间关联的性别影响修正：2013-2020 年国家健康和营养检查调查的结果
糖尿病 (DM) 已成为全球主要死亡原因之一，全球有 520 万人死于糖尿病，死亡率为每 100,000 人 82.4 人 (1,2)。它是一种影响世界各地区人口的代谢性疾病 (3,4)。越来越多的证据表明维生素与糖尿病有关。例如，维生素 A 和维生素 D 已被证明是糖尿病的保护因素 (5-7)。糖尿病患者的血浆中几乎所有 B 族维生素的水平都低于其他患者 (8,9)。维生素 B2 (VB2)，也称为核黄素，存在于多种食物中，尤其是牛奶、水果、蔬菜和动物内脏 (10,11)。它具有抗氧化、抗衰老、抗炎、抗损伤和抗癌特性 (12,13)。缺乏 VB2 的饮食可升高小鼠的血糖水平 (14)。细胞实验表明，核黄素缺乏会诱导脂肪细胞功能变化，从而加剧其促炎和促胰岛素抵抗 (15)。中国上海的一项队列研究显示，膳食 B 族维生素 (B1、B2、B6、B9、B12) 摄入量与 2 型糖尿病风险呈负相关 (16)。最近的一项研究报告称，摄入更多的 VB2，尤其是从食物中摄入，可能会略微降低 2 型糖尿病的风险 (17)。然而，这项研究基于社会经济同质人群，因此外部效度未知。此外，一项日本研究报告称，仅对女性而言，VB2 摄入量与糖尿病呈负相关 (18)。有趣的是，关于 VB2 与其他疾病关联的研究也表明 VB2 可能仅对女性有益。例如，Hou 等人的研究报告称，VB2 与女性青光眼呈负相关，但与男性无相关性（19）。另一项横断面研究也显示，仅在女性中 VB2 与早发性肌肉减少症呈负相关（20）。VB2 与糖尿病的关系结果不一致，值得进行更多研究，特别是在多种族人群中。因此，我们旨在使用 2013-2020 年国家健康和营养检查调查 (NHANES) 的数据，评估饮食和补充剂摄入量中的 VB2 与糖尿病之间的关联，并研究性别对影响的潜在改变。
当前关于子宫内膜异位症与自身免疫性疾病之间关联的观点：系统评价Paulo Vytor CardosoNobreκ，Ana Carolina Cansa
原始文章摘要简介：子宫内膜异位症是一种慢性妇科疾病，其特征是子宫腔外子宫内膜组织的存在，导致症状，例如骨盆疼痛，不育和月经变化。尽管其病因尚未完全理解，但遗传，免疫学和环境因素在其发病机理中被认为很重要。方法：它由使用描述符氯胺酮，双相情感障碍和治疗的Scopus，PubMed®和Scielo Bases进行的系统审查。在过去的18年中，以英语，西班牙语或葡萄牙语为主题，已将研究包括在内。结果和讨论：子宫内膜异位和自身免疫性疾病之间的关联是不一致的。一些研究表明，全身性红斑狼疮和Sjögren综合征的风险增加，尤其是在年轻女性和子宫内膜异位症后的早期。炎症性肠道疾病与子宫内膜异位症显示出更明显的关系，而类风湿关节炎和多发性硬化症没有显示出明显的证据。结论：子宫内膜异位症与自身免疫性疾病之间的关系很复杂，需要进一步的研究才能理解潜在的机制并确认这些发现，尤其是考虑到年龄和荷尔蒙治疗等因素。关键字：子宫内膜异位症；自身免疫性疾病；自身免疫性；肠道炎性疾病；全身性红斑狼疮。
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
用于发现与脑成像表型的遗传关联的多模态基础模型
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂，使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL，这是一种对比学习方法，利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联，并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重（支持迁移学习）可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。