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价值键固体的变异量子模拟
我们引入了一种杂种量子古典变异算法，以模拟热力学极限中沮丧的量子自旋模型的地面状态相图。该方法基于群集 - gutzwiller ansatz，其中群集的波函数由一个组成的量子电路提供，其关键的目标是允许在最近的neighbor qubits上产生价值的两倍真实的Xy闸门允许。附加可调的单量Z-和双Qubition Zz-旋转门允许描述杂志有序和顺磁性相，同时将变化优化限制为U（1）子空间。我们将其替补 - 标记了针对正方形晶格上的J 1 - J 2 Heisen-Berg模型，并覆盖了其相图，该模型的相图设有长距离订购的Néel和柱状反铁磁相，以及由2×2 我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。 杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。 它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -
ONE-seq 用于变异感知治疗指南选择
ONE-seq 利用计算工具和生化分析，以高灵敏度在数千个基因组中提名候选脱靶位点。在这里，我们介绍了 ONE-seq 的一种应用，用于识别具有最低潜在脱靶编辑风险的指南。生化体外裂解数据通过生物学注释得到增强，以便根据其潜在影响对高分位点进行优先排序。我们以变异感知的方式应用 ONE-seq，在全球人类群体中提名三种针对 PCSK9 基因的治疗相关向导 RNA 的脱靶位点。通过筛选 HG38 参考序列和来自 1000 基因组和人类基因组多样性项目数据集的 4000 多个基因组，生成了全面的 ONE-seq 文库，其中包括与靶位点相比最多有 6 个差异的位点。通过 ONE-seq 分析确定候选脱靶位点，并根据其 ONE-seq 编辑分数和组合注释关注分数将其分为多个层级。使用 ONE-seq Screen 在一次运行中筛选多个指南的方法简化了指南选择过程并降低了分析大量候选指南的成本。
BNT162B2疫苗诱导变异特异性免疫，安全性...
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B14-变异与进化考试实践1名称：得分
从河流中产卵的野生鲑鱼孵化。小鲑鱼，然后向下游游泳。3 - 4年后，他们返回繁殖，通常在孵化的同一条河流中。如果鱼回到另一条河流，它们不会像返回同一河那样成功繁殖。这意味着每条河都有自己的鲑鱼种群。每个繁殖种群与其他所有种群都略有不同。
顺式调控变异影响基因表达动态......
摘要 顺式调控序列的进化取决于它们如何影响基因表达，并促使人们识别和预测导致物种内和物种间表达差异的顺式调控变体。虽然在将顺式调控变体与表达水平联系起来方面取得了很大进展，但基因激活和抑制的时间对顺式调控序列的进化也可能很重要。我们研究了双生期转变期间酵母菌物种内和物种间的等位基因特异性表达 (ASE) 动态，发现基因表达动态中存在明显的顺式作用变化。物种内 ASE 与基因间变体相关，ASE 动态与插入和缺失的关联性比与 ASE 水平的关联性更强。为了完善这些关联，我们使用高通量报告基因检测来测试启动子区域和单个变体。在重现内源表达的区域子集中，我们识别并表征了影响表达动态的顺式调控变体。在不同物种之间，嵌合启动子区会产生新的模式，并表明基因表达动力学的进化受到限制。我们得出结论，顺式调控序列的变化可以调节基因表达动力学，而表达动力学与表达其他方面之间的相互作用与顺式调控序列的进化有关。
通过变异分析检测阿尔法波的闭眼活动
已经开发了多种技术来帮助和改善瘫痪和严重运动障碍患者的交流。BCI 是一种不依赖于大脑正常的周围神经和肌肉输出通路的通信系统。在 UFES/巴西，我们正在开发一种基于诱发视觉刺激的自动驾驶汽车 BCI 系统（Castillo 等人 2013），这可能会导致视觉疲劳。一个很好的替代方法是通过用户命令切换 BCI，该命令可以通过闭眼来执行。这样，就采用了脑电图信号 (EEG)，其中包含允许检测闭眼的信息。通过频率范围为 8 Hz 至 13 Hz 的 alpha 波分析，可以在枕叶上感知眼睛睁开和闭眼活动。alpha 波的高能量对应于清醒受试者的闭眼（90% 的健康和残疾人士）（Alaraj 和 Fukami 2013）。阿尔法波已被用于操作电子设备，然而，与睁眼（EO）和闭眼（EC）相关的自动识别并不是一件容易的事，因为阿尔法波的带宽受自然变化和电噪声以及肌肉伪影的影响。已经开发出几种自动检测阿尔法波的方法，例如：模拟滤波和平滑（AFS）、峰值检测和计数、功率谱分析、分形维数、KM2O-Langevin 和近似熵（Kirkup 等人 1998 年、Craig 等人 2005 年、Sakai 等人 2010 年、Alaraj 和 Fukami 2013 年）。所有上述方法都使用取决于每个受试者和实验条件的阈值作为参考。这项工作的目的是提出一种基于 EEG 阿尔法波变化信息的自动方法，用于识别清醒受试者的闭眼事件，以激活 BCI。
野生和驯化大麦泛基因组的结构变异
Murukarthck Jayakodi 1,31,34 , Qiongxian Luke 2,3,34 , M. Timothy Rabanus-Wallace 1,34 , Micha Bayer 4 , Thomas Lux 5 , Benjamin Jaegle 6 , Wubishet Bekele 9,32 , Brett Chavang 10 , Boyke jørgensen 2 , Jia-wu Febig 1 , Anne Fiebig 1 , Hedrun Gundlach 5 , Georg Ha Berer 5 , Mats Hansson 13 , Axel HimMelbach 1 , iris Hoffe 1 , Robert 1 , Haifei Hu 12,14 , Sachiko Isobe 15 , Sandic M. Kale 2,33 6 , Manuela KNAAFT 1 , Simon G. Krattinger 17 , Jochen Kumlehn 1 , Chengdao Li 12,18,19 , Marone 1 , Andreas Maurer 20 , Klaus F. X. Mayer 1 , 22 , Emiko Murozuka 20 , Pierre A. Pierre A. 24 ro sato 15,27 , danta schüler 1 , Thomas Schmutzer , Uwe Scholz 1 , Miriam Schreiber 4 n 2 , Josquin F. TIBBTS 16 , Martin Toft Simmelsgard Nielsen 2 , Cynthia Voss 2 , Penghao Wang 12 , Robbie Waught 12 n 2 , Runxuan Zhang 4 , Xiao-Qi Zhang 12 , Thomas Wicker 6 ✉ , Christophy Dockter 2 ✉ , Martin Mascher 1,30 ✉ & Nils Stein 1,20 ✉
舟骨变异和腕骨力学变异的解剖学基础
我想感谢以下人员以各种形式给予我的帮助。Ray Tedman 博士是一位出色的导师，他付出了额外的时间和精力，帮助我成长为一个会走路、会说话的解剖学家。Greg Bain 博士是一位出色的联合导师，他总是说正确的话。你们对这个项目的热情给了我不可估量的帮助。Wesley Fisk 先生为博士生提供了所有可能需要的技术和社会支持。感谢你们所做的一切，希望你们能给予我更多帮助。Stelios Michas 先生（你该有自己的产品线了！）感谢你的帮助和友谊。每当事情看起来行不通时，你总能找到办法让它成功。医学和兽医学研究所的 Rob Moore 博士和他的技术人员 Greg 和 Beverly 对脱钙标本进行了 x 射线检查。妇女儿童医院的 Nick Zabanias 先生负责做所有的 x 射线和 CT 检查。 Aman Sood 博士完成了四角融合手术，并给出了许多很好的建议。医学和兽医学研究所的 Nicola Fazzalari 博士提供了所有建议并允许我使用您的大冰箱！Tavik Morgenstern 先生是一位好伙伴，不时借给我艺术眼光。我保证不会再弄乱您的扫描仪了！Maciej Henneberg 教授和阿德莱德大学解剖科学系的全体工作人员，激励我（有意或无意地）成为最好的解剖学家，让上班感觉不那么像工作。Ian Gibbins 教授看到了别人没有看到的东西，给了我工作，并时不时地问我“可怕的问题”。Don 是一位很棒的好朋友，尽管写这样的东西会让我感到疯狂，但他总是在我身边。妈妈和爸爸从第一天起就给予我所有的支持和建议。最后，但绝非最不重要的一点，感谢 Kara，她是我生命中最重要的人，我珍惜她。这是献给你的。
用变异适配器改善夹子的零弹性概括
摘要。预先训练的视觉模型（VLMS）的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现，但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱，导致不满意的可转移性。为了解决这个问题，我们提出了一种称为基于及时的变分适配器（PVA）的分裂和争议方法，该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定，我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器，以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练，我们就可以使用潜在特征的相似性度量，即将混乱任务转换为两个独立的样本（一个用于基本类别，另一个用于新颖的类别）。此外，为了提高新颖类的可传递性，我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验，以证明我们的方法的优势，并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。