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World File Search System变异型
MRS 琼脂，改良型（乳酸杆菌异型筛选琼脂）
原理和解释 蛋黄酱、类似蛋黄酱的熟淀粉基调料和可倒出的调料是可用的沙拉酱类型。沙拉酱中的微生物来自生产设备的成分和空气。导致沙拉酱变质的微生物群似乎非常有限，由少数乳酸杆菌、酿酒酵母和接合酵母组成。APHA (1) 推荐的改良 MRS 琼脂（乳酸杆菌异型筛选琼脂）用于从沙拉酱中分离和培养乳酸杆菌种（2）。改良 MRS 琼脂是 deMan 等人的 MRS 培养基的改良版（3）。蛋白胨和葡萄糖提供乳酸杆菌生长所必需的氮、碳和其他元素。聚山梨醇酯 80 是一种油酸酯混合物，可提供乳酸杆菌所需的脂肪酸。柠檬酸铵、乙酸钠、2-苯乙醇和环己酰亚胺可抑制革兰氏阴性菌、霉菌和某些革兰氏阳性菌。某些酵母菌也因环己酰亚胺的存在而受到抑制。溴甲酚绿是 pH 指示剂，在酸性条件下，颜色会从绿色变为黄色。
项目 9 驯服花卉同源异型基因的 miRNA
背景：花的结构显著影响被子植物与环境的相互作用，尤其是因为它决定了植物授粉的物种集合。花器官特征如何发展的遗传基础在很大程度上已被阐明：主要有三类花同源基因，称为 A 类、B 类和 C 类基因，它们以组合方式决定在花中形成哪些器官 [1, 2]。根据所谓的花发育 ABC 模型，仅 A 类基因的表达会导致萼片的发育，A 类和 B 类基因的共同表达会导致花瓣的形成，B 类和 C 类基因的共同表达决定雄蕊，而 C 类基因的单独表达则会产生心皮。所有 ABC 基因都编码转录因子。然而，编码微小 RNA (miRNA) 的基因也已被证明对发育具有重要意义 [有关综述，请参阅参考文献 3]。ABC 基因和 miRNA 甚至可以一起起作用。已发现一种 miRNA，即 miR5179，可以调控 B 类基因的一个分支的成员，即兰花中的 DEF 样基因 [4]。这种 miRNA 非常引人注目。虽然编码 miRNA 的基因（miR 基因）通常具有较高的出生和死亡率，因此在进化时间尺度上仅存在很短的时间，但很少有基因获得重要的发育功能，因此在广泛的分类群中保存了数亿年。然而，miR5179 并不符合这两种模式。我们实验室对基因组、转录组和 miRNome 数据的分析表明，miR5179 可能起源于大约 2 亿年前的开花植物茎群，并在多个植物谱系中得到保存。因此，它出现在许多现存物种中，如猕猴桃（猕猴桃）、柑橘（橙子）、野芭蕉（香蕉）和水稻（水稻），表明 miR5179 具有重要作用。然而，相比之下，miR5179 在许多其他开花植物谱系中已经独立消失，例如在 Vitales、Malvales 和 Pandanales 目中，这表明 miR5179 在这些情况下是可有可无的。因此，miR5179 提出了一个有趣的难题：它很古老，但并未普遍保存。为什么它在某些植物中具有重要的功能，但在其他植物中却可有可无？
与海变斗争
虽然对海洋二氧化碳去除（MCDR）的研究扩大了速度，但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望，重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈，我们重点介绍了四个主题紧张关系，这些主题紧张局势使他们的思维定向，但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的：（1）“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性； （2）通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要； （3）MCDR作为一种废物管理形式的框架，反过来又将产生新的（目前知之甚少）的环境污染物形式； （4）对包容性治理的承诺，在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能，但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
变分量子奇异值分解
奇异价值分解对于工程和科学领域的许多问题至关重要。已经提出了几种量子算法来确定给定基质的奇异值及其相关的奇异向量。尽管这些算法是有希望的，但是在近期量子设备上，所需的量子子例程和资源太昂贵了。在这项工作中，我们提出了一种用于奇异值分解（VQSVD）的变分量子算法。通过利用奇异值的变异原理和ky fan定理，我们设计了一种新型的损失函数，以便可以训练两个量子神经网络（或参数化的量子电路）来学习奇异向量并输出相应的奇异值。更重要的是，我们对随机矩阵进行VQSVD的数值模拟以及其在手写数字的图像压缩中的应用。最后，我们讨论了算法在推荐系统和极地分解中的应用。我们的工作探讨了仅适用于Hermitian数据的量子信息处理的新途径，并揭示了矩阵分解在近期量子设备上的能力。
椎间盘退变的基因治疗
摘要：椎间盘 (IVD) 退化可引起慢性下腰痛 (LBP)，从而导致残疾。尽管在治疗椎间盘源性 LBP 方面取得了重大进展，但当前治疗的局限性引发了人们对生物方法的兴趣，包括生长因子和干细胞注射，作为因 IVD 退化 (IVDD) 导致慢性 LBP 患者的新治疗选择。基因疗法为 IVDD 治疗带来了令人兴奋的新可能性，但治疗仍处于起步阶段。使用 PubMed 和 Google Scholar 进行文献检索，以概述 IVDD 基因治疗的原理和现状。回顾了体外和动物模型中基因向退化椎间盘细胞的转移。此外，本综述描述了 RNA 干扰 (RNAi) 基因沉默和成簇规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 系统基因编辑以及哺乳动物雷帕霉素靶 (mTOR) 信号在体外和动物模型中的应用。近年来重大的技术进步为新一代椎间盘内基因治疗慢性椎间盘源性腰痛打开了大门。
变分量子脉冲学习
摘要 — 量子计算是解决传统硬件上难以计算的问题的最有前途的新兴技术之一。现有的大量研究集中在使用门级变分量子算法进行机器学习任务，例如变分量子电路 (VQC)。然而，由于参数数量有限，VQC 的灵活性和表达能力有限，例如，在一个旋转门中只能训练一个参数。另一方面，我们观察到量子脉冲在量子计算堆栈中低于量子门，并提供更多控制参数。受 VQC 良好性能的启发，本文提出了变分量子脉冲 (VQP)，这是一种直接训练量子脉冲以完成学习任务的新范式。所提出的方法通过在优化框架中拉动和推动脉冲幅度来操纵变分量子脉冲。与变分量子算法类似，我们训练脉冲的框架在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上保持了对噪声的鲁棒性。在二分类示例任务中，与 qiskit 脉冲模拟器（使用来自真实机器的系统模型）和 ibmq-jarkata 上的 VQC 学习相比，VQP 学习分别实现了高达 11% 和 9% 的准确率，证明了其有效性和可行性。在存在噪声的情况下，VQP 获得可靠结果的稳定性也得到了验证。索引术语 — 变分量子电路、量子计算、量子机器学习、变分量子脉冲、量子最优控制
