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使用 CRISPR 激活剂定制设计本氏烟叶中的代谢物组成
摘要基于 CRISPR 结构的转录调控因子扩展了我们重新编程植物内源基因表达的能力。它们的潜在应用之一是通过激活给定代谢途径中的选定酶来定制植物代谢组。使用之前描述的可多路复用的 CRISPR 激活剂 dCasEV2.1，我们测定了烟草叶中四种不同黄酮类化合物（即柚皮素、圣草酚、山奈酚和槲皮素）的选择性富集。在仔细选择目标基因和引导 RNA 组合后，我们为这四种代谢物中的每一种创建了成功的激活程序，每个程序激活 3 到 7 个基因，单个基因激活水平范围为 4 到 1500 倍。对每个多基因激活程序的黄酮类化合物谱进行代谢分析显示，目标代谢物及其糖基化衍生物的富集明显且具有选择性。值得注意的是，非目标代谢谱的主成分分析根据其活化处理清楚地区分了样品，而层次聚类将样品分成五组，对应于预期的四个高度富集的代谢物组和一个未活化的对照。这些结果表明，dCasEV2.1 是一种强大的工具，可以重新引导代谢通量以积累感兴趣的代谢物，为植物中代谢内容的定制设计打开了大门。
超快速退火改善了SNR和长期稳定性的长期逐线FBG阵列，该阵列刻在无固定纤维中，用于极度温度应用
摘要 - 这项研究报告了在高度多模型无芯光纤中使用飞秒激光铭文制造的4阶逐行线纤维Bragg Gragg Gragg（FBG）阵列，特别着重于实现实质性的多重功能。采用了超快速退火程序，从而使FBG传感器的边缘可见性的令人印象深刻的增强大约13 dB，这意味着显着改善了约4 dB。这种实质性的增强有助于在极端温度条件下多路复用FBG阵列的长期稳定性和性能。用于多路复用FBG阵列采用的系统制造方法可以保证阵列内每个单独的FBG的高信号效率比（SNR）。此FBG阵列旨在用于极端温度应用，以基于掺杂的光纤（包括SNR降解和温度诱导的边缘漂移）的传统FBG相关的限制。在高达1120°C的温度下进行测试证明了FBG阵列的稳定性，而不会在读数中发生波动。此外，它忍受了七个热周期，从500°C到1120°C，超过60小时，表现出出色的热稳定性。具有超快速退火方法的高度多路复用的FBG阵列对极端温度环境（例如钢制造）有希望，例如，精确且可靠的分布式温度监测必须进行。索引条款 - 超快速退火；无木纤维bragg graging;按线方法； Femto秒激光制造；高度多模波导。
生物传感器和生物电子学
用于汗水分析的可穿戴设备的开发在过去的两次中已经显着增长，这是锻炼过程中对运动员健康的主要重点。这些方法的主要挑战之一是在1小时以内对汗水进行持续监测。这是设计通过设计一个分析平台来解决的主要挑战，该平台结合了电位测量传感器的高性能和由塑料织物制成的流体结构，并将其与多路复用的可穿戴设备相结合。该平台包括对硅上生产的离子敏感晶体管（ISFET），量身定制的固态参考电极以及集成到类似斑块的聚合物底物中的温度传感器，以及在连续流向传感器区域的连续毛细管下轻松收集和驱动样品的组件。用于测量pH，钠和钾离子的ISFET传感器在人工汗液溶液中充分表征，提供可重复且稳定的反应。然后，通过将85分钟连续运动期间记录的ISFET响应与使用商业离子选择性电极（ISES）测量的浓度值进行比较，在某些时间收集的样品中，评估了对汗水中的生物标记物与可穿戴平台的实时和连续监测。开发的感应平台构成了对生物标志物的持续监测，并促进了对目标生物标志物浓度水平的各种实际工作条件（例如循环功率和皮肤温度）的影响的研究。
简历 ed_boyden 简历 完整版 - Ed Boyden
愿景 我擅长发明和应用技术对大脑和其他复杂生物系统进行系统映射、分析、修复和模拟。我在麻省理工学院的研究小组的理念是尝试将对这些复杂系统的观察和修复提升到“地面实况”水平，以可扩展和系统的方式解决这些系统运行的基本机制。我们正在开发一些工具，以实现纳米级精度的细胞和组织分子映射（扩展显微镜）、记录脑回路和其他生物系统的高速动态（机器人定向进化进化而来的电压指示器和其他荧光指示器，以及空间和时间多路复用的报告基因，以及使活体大脑更透明的方法），以及使用光驱动的分子工具控制脑细胞的活动（光遗传学）。我是一名神经科学家和物理学家，由于我在许多领域的跨学科培训，我精通许多工程领域，从纳米工程到化学到基因组学到光学到电气工程。我领导着一个多学科团队来解决这些问题，其中包括物理学家、化学家、计算机科学家、临床医生和硬件工程师。我们在内部将这些工具应用于分析秀丽隐杆线虫和斑马鱼幼虫等的神经系统，着眼于扩展到小鼠和人类，目标是以生物学上真实的方式模拟整个大脑。我们还致力于从根本上理解和对抗大脑衰老以及神经和精神疾病。我与世界各地的数十个实验室合作，将新技术付诸实践，并应用这些工具来解决基础和应用科学问题。我们在麻省理工学院的实验室和我们的合作伙伴已经将我们的工具分发给了世界各地的数千名研究人员。
SPOQC：一种自旋光量子计算体系结构
建筑Paul Hilaire，Grégoirede Gliniasty，Pierre- Emmanuel Emeriau，Stephen Wein，Stephen Wein，Alexia Salavrakos，Shane Mansfield Quandela，7 RueLéonardde Vinci，Massy，Massy，Massy，France paul.hilaire@quandela eactormand paul and comply-distuts量子量子量子（FTRESMBLY量子） 噪音。实现此目的，需要仔细安排组件，以便易于故障的量子信息处理，而无需过多的硬件。光子技术显示出大规模量子计算的希望，但是当前有效的全光FTQC体系结构[1]具有较大的资源足迹，这是由于基于广泛的硬件多路复用的资源状态生成器的严重依赖。基于Quantum-Emitter的单光子源最近在单光子质量方面优于传统方法，它们的旋转充当量子记忆，从而增强了发射光的纠缠。当前最大的光子纠缠状态是用这种来源产生的[2-3]。我们提出了针对基于量子发射机的平台量身定制的自旋光量子计算（SPOQC）体系结构，从而大大降低了资源足迹和硬件复杂性而不依赖多路复用。它利用旋转的光子发射和有效的重复范围，直至成功范围，以处理量子信息。SPOQC的性能与全光音架构相匹配。它评估它是模块化的，可扩展的，并且可以实现任何稳定器量子误差纠正（QEC）代码。量子信息在量子发射器的旋转中编码，光子促进了长距离两旋式门，从而促进了高级QEC代码的实现
基于光频率梳的具有量子多模资源的复杂量子网络模拟 Valentina Parigi J. Nokkala、F. Arzani、F.
使用基于光频率梳的量子多模资源模拟复杂量子网络 Valentina Parigi J. Nokkala、F. Arzani、F. Galve、R. Zambrini、S. Maniscalco、J. Piilo、C. Fabre、N. Treps，我们目前正在开发一个多功能实验光子平台，用于模拟复杂的量子网络。该平台由基于光频率梳泵浦的参数过程的内在多模系统组成。这些激光器的光谱由数十万个频率成分构成。非线性晶体中的参数过程将所有这些光频率耦合起来，并产生非平凡的多模高斯量子态 [1]。这些也可以同样描述为一组不同的光的光谱-时间模式，可以单独寻址并同时被压缩真空占据。这种资源可以被描绘成一个网络，其中每个节点都是一个电磁场模式，连接是涉及场正交的纠缠关系。网络结构将通过在参数化过程中塑造泵和多模同差测量来控制。该策略已部分用于在基于测量的量子计算场景中实现集群状态 [2,3]。多模状态的 Bloch-Messah 简化（对于纯态）将资源描述为单模压缩器和多端口干涉仪的集合，这是我将介绍的建立资源与复杂网络之间映射的方法的核心 [4]。我们将研究复杂结构中量子信息协议的优化，并模拟复杂有限量子环境的动态 [5]。最后，允许波长和时间多路复用的参数化过程的特定实现将模拟表现出社区结构的网络。
![arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aa6a96e88b19e56e99a1bb2ab7390398bd7b3575.webp)
arxiv：2412.03206v1 [CS.ET] 2024年12月4日
简介。对非经典硬件进行脑力启发的计算的研究已在统计中引起了人们的关注。光子平台由于可能实现高带宽，能源效率以及对光学的内在平行性1-3的可能性的可能性而表现出巨大的潜力。在我们的方法中，我们将衍射耦合（DC）1，3 - 6的概念与垂直腔表面发射激光器（VCSELS）结合在一起。DC提供了并行性，并具有高能实施神经网（NNS）的潜力。使用DC的实验实现包括组合的光电模拟计算4，衍射深NNS 3、5，相干VCSEL NNS 1和储层计算（RC）6。vcsels用于多样化的实验实现，用于神经启发的信息处理，最近出现了1、7 - 11。vc- sels可以用作光学深NN体系结构1的节点或RC实现9 - 11中的单个神经元的尖峰行为7。RC 12 - 14的概念简单性允许实施具有当前或近期技术的大规模光子NN，并是研究涉及进一步优化的更复杂方案的理想跳板。许多光子RC实现基于长外部腔体内的时间多头型的高维度15。在这些方法中，提高网络会降低处理速度。我们的方案基于外部空腔16 - 18中的DC，该腔体已证明对更多的发射器可扩展。在这里，我们提出了一种方法，该方法使用24个耦合VCSEL的网络来利用光合并行性，其中每个VCSEL都与一个储层节点相对应，从而避免了时间多路复用的速度惩罚。尽管对于单独的可寻址VCSEL，电气接触设计的局限性可防止
高效的多重编辑：8x烟熏本尼亚和12倍拟南芥突变体的单发生成
通过RNA引导的核酸酶（例如SP Cas9）编辑的基因组编辑，已用于许多不同的植物特种中。然而，尚未得到充分记录在多大程度上可以通过多重独立基因座对准。在这里，我们基于高度内含器优化的ZCAS9I基因开发了一个工具包，该基因允许组装核酸酶构建体，该核酸酶构建体表达高达32个单导RNA（SGRNA）。我们使用此工具包探索了两个主要模型物种中多路复用的限制，并报告了无基因八个八个八杆的分离（8 3）Nicotiana Benthamiana和Duodecuple（12 3）拟南芥Thaliana thaliana突变线（分别是T 1和T 2，分别是T 1和T 2）。我们开发了新的本坦氏菌（N. benthamiana）的新颖的反式标记，最重要的是SL -Fast2，可与良好的拟南芥种子植物植物标记物和FCY-upp相当，并基于在存在先例的情况下产生有毒的5-氟中性含量。用九个不同的sgrNA靶向八个基因，并依靠fcy-upp选择非转基因t 1，我们确定了n。benthamiana突变型的n。benthamiana突变线，并具有惊人的高效效率：所有ana-属于所有基因的植物（大约112/11/11/11 target serited）。此外，我们在A. thaliana的24个sgrnas阵列获得了12个基因。效率在a中的显着较低。thaliana，我们的结果表明CAS9的可用性是这种高阶多路复用应用程序中的限制因素。我们通过表型筛选和扩增子测序的结合来识别十二指肠突变系。所呈现的资源和结果为如何使用多路复用来生成复杂的基因型或在功能上询问候选基因的基团。
声力谱揭示碳水化合物结合模块的纤维素解离行为的细微差异
蛋白质吸附到固体碳水化合物界面对许多生物过程至关重要，特别是在生物质分解中。为了设计更有效的酶将生物质分解成糖，必须表征复杂的蛋白质-碳水化合物界面相互作用。碳水化合物结合模块 (CBM) 通常与微生物表面束缚的纤维素小体或分泌的纤维素酶相关，以增强底物的可及性。然而，由于缺乏机制理解和研究 CBM-底物相互作用的合适工具包，人们并不十分了解 CBM 如何识别、结合和与多糖分离以促进有效的纤维素分解活性。我们的工作概述了一种使用高度多路复用的单分子力谱分析研究 CBM 从多糖表面解离行为的通用方法。在这里，我们应用声学力谱 (AFS) 来探测热纤梭菌纤维素体支架蛋白 (CBM3a)，并测量其在生理相关的低力加载速率下从纳米纤维素表面的解离。展示了一种自动微流体装置和方法，用于将不溶性多糖均匀沉积在 AFS 芯片表面。野生型 CBM3a 及其 Y67A 突变体从纳米纤维素表面解离的断裂力表明不同的多峰 CBM 结合构象，并使用分子动力学模拟进一步探索结构机制。应用经典动态力谱理论，推断出零力下的单分子解离率，发现其与使用带有耗散监测的石英晶体微天平独立估算的本体平衡解离率一致。然而，我们的研究结果也强调了应用经典理论来解释纤维素 - CBM 键断裂力超过 15 pN 的高度多价结合相互作用的关键局限性。
3072 电极多路复用 μECoG 阵列，用于高... - Lirias
Paoline.Coulson@nerf.be 脑皮层电图能够记录来自大脑表面的高质量信号。该技术可覆盖广泛的大脑，这对于临床应用至关重要，例如癫痫发作区的划定、皮层功能的映射或脑机接口神经信号的解码。提高这些记录的分辨率有望提高性能，但需要增加电极密度。1 在被动方案中，每个电极都单独连接到读出系统，从而产生笨重而复杂的连接器。在这里，我们引入了一种主动连接方案，其中使用薄膜晶体管来互连多路复用电极，从而使电极与导线的比率呈指数增加。此前，我们已经开发了一种概念验证设备，其中集成了 256 个电极和氧化铟镓锌 (IGZO) 晶体管，仅使用 32 条导线即可寻址。增量 ΔΣ CMOS 读出集成电路是定制设计的，复用率为 16:1。该系统通过记录小鼠体感皮层的信号在体内进行了验证，其噪声水平低于类似的多路复用设备。2 在这里，我们的技术已适应柔性半导体代工厂建立的外部生产流程。借助此流程，该设备将工业制造的晶体管整合到柔性聚酰亚胺基板上，从而实现低成本、可扩展且快速生产的技术。我们设备的新版本目前正在开发中，它整合了 3,072 个电极，仅用 128 根电线即可寻址，多路复用率为 32:1。电极间距减小到 200 µm，电极直径从 100 到 30 µm。整个阵列覆盖 2×1 cm² 的面积，厚度为 30µm，这使其能够符合人脑曲率。我们的设备展示了多路复用的潜力，可以通过简化的连接方案实现高密度和大面积记录，而这是传统无源电极技术无法实现的。该设备为改进诊断和治疗铺平了道路，例如升级的神经假体，具有增强的解码性能。改进的制造流程实现了可扩展性，从而促进了该技术的使用，并使其更接近临床转化。