Xin Liu 1,2 , Alei Dang 1,2 *, Tiehu Li 1,2 *, Yiting Sun 1,2 , Weibin Deng 1,2 , Tung-Chun Lee 3 , Yong Yang 1 ,
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比(DPC)方法。在我们系统的照明模块中,可编程的LED阵列分为四个象限,并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配,可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用,我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计,实现和实验图像数据,证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。
6 Assoc.Professor,ECE部,Seshadri Rao Gudlavalleru工程学院,Gudlavalleru -521356,A.P.,印度A.P.,A.P.,India Abstract多路复用器(或MUX)是一个数字电路,它选择了几个模拟或数字输入信号之一,并将选定的输入转发到单个线条中。多路复用器也称为数据选择器。以不同方式实施的多路复用器。绝热逻辑由于热力学过程而消散了较少的能量损失,在这种过程中没有能量交换。绝热逻辑与切换活动的概念一起工作,该概念通过将存储的能量恢复到供应中来降低功率。这些电路是使用可逆逻辑来节省能量的低功率电路。在这三个多路复用器中,使用CMOS逻辑和两种绝热逻辑方法(即有效的电荷恢复逻辑(ECRL)和时钟绝热逻辑(CAL)实现。这些电路是设计,模拟和合成的。结果表明,与ECRL和CMOS逻辑相比,CAL设计消耗的功率更少。引入现代数字系统中功耗的重要性已大大增加。由于电池提供的有限电源,这些设备中涉及的电路必须设计为减少功率。还需要昂贵的噪音冷却机械,电池和电源保护电路。多路复用器是数字设计中必不可少的组成部分。收到二进制信息在数据密集型设计中广泛使用。因此,最小化多路复用器的功率耗散是低功率设计的主要关注点之一。大多数节电技术涉及电源的缩放,这会导致阈值泄漏的大幅度增加,从而在过程变化中引起了不确定的电流。因此,需要其他某些与电压缩放无关的技术。已经发现,计算和功率耗散之间存在基本联系。也就是说,如果可以以某种方式实施计算而没有任何信息损失,那么它所需的能量可能会降低到零。可以通过以可逆的方式执行所有计算来实现。因此,在充电转移阶段的最低功耗称为绝热切换。基于CMOS的常规设计在切换过程中消耗了很多能量。绝热开关技术在充电过程中通过PMOS减少了能量耗散,并重用在放电阶段存储在负载电容器上的某些能量。背景一个多路复用器是具有2N输入线和单个输出线的组合电路。简单地,多路复用器是多输入和单输出组合电路。
1. 荷兰埃因霍温理工大学生物医学工程系化学生物学实验室 2. 荷兰埃因霍温理工大学复杂分子系统研究所 (ICMS) 3. 荷兰埃因霍温理工大学生物医学工程系计算生物学组 4. 美国华盛顿州雷德蒙德市微软公司 5. 美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院 6. 荷兰埃因霍温理工大学化学工程与化学系自组织软物质实验室 7. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心内科系和拉德堡德传染病中心 (RCI) 8. 英国剑桥市微软研究院 9. 英国布里斯托尔大学化学学院原始生命研究中心和有组织物质化学中心 10. 学校上海交通大学材料科学与工程系,上海,中国 11. 上海交通大学张江高等研究院(ZIAS),上海,中国。 12. 华盛顿大学电气工程系,华盛顿州西雅图,美国 13. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学分子与材料研究所 14. 荷兰埃因霍温-瓦赫宁根-乌得勒支联盟生命技术中心 * 通讯作者 电子邮件:yuanjc@microsoft.com;tfadgreef@tue.nl 摘要 由于其寿命长和极高的信息密度,DNA 已成为一种有吸引力的档案数据存储介质。可扩展的并行随机信息访问是任何存储系统的理想特性。然而,对于基于 DNA 的存储系统,这一点还有待稳健地建立。在这里,我们开发了热约束 PCR,这是一种新方法,可以实现对分区 DNA 文件进行多路复用、重复的随机访问。我们的策略是基于将生物素功能化的寡核苷酸稳定地定位在具有温度依赖性膜通透性的微胶囊内。在低温下,微胶囊对酶、引物和扩增产物具有渗透性,而在高温下,膜塌陷可防止扩增过程中的分子串扰。我们证明,在重复随机访问和降低多重 PCR 期间的扩增偏差方面,我们的平台优于非区室化 DNA 存储。使用荧光分选,我们还通过对微胶囊进行条形码编码来展示样本汇集和数据检索。我们的热响应微胶囊技术为重复随机访问档案 DNA 文件提供了一种可扩展的、与序列无关的方法。主要虽然世界正在生成越来越多的数据,但我们存储这些信息的能力却落后了 1 。传统的长期存储介质(如硬盘或磁带)在耐用性和存储密度方面受到限制,这导致人们对小有机分子 2,3 、聚合物 4,5 以及最近的 DNA 6–8 作为分子数据载体的兴趣日益浓厚。由于其固有的信息存储能力、寿命和高信息密度,DNA 尤其成为档案数字数据存储的主要候选者 9 。用于存储信息的编码方案 7,10,11 取得了重大进展
1. 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院遗传学系 2. 美国康涅狄格州西黑文耶鲁大学系统生物学研究所 3. 美国康涅狄格州西黑文耶鲁大学癌症系统生物学中心 4. 医学博士 (MD-Ph.D.)耶鲁大学免疫生物学项目,美国康涅狄格州西黑文 5. 耶鲁大学免疫生物学项目,美国康涅狄格州纽黑文 6. 耶鲁大学免疫生物学系,美国康涅狄格州纽黑文 7. 耶鲁大学分子细胞生物学、遗传学与发展项目,美国康涅狄格州纽黑文 8. 耶鲁大学耶鲁学院,美国康涅狄格州纽黑文 9. 耶鲁大学医学院神经外科系,美国康涅狄格州纽黑文 10. 耶鲁大学医学院耶鲁综合癌症中心,美国康涅狄格州纽黑文 11. 耶鲁大学医学院耶鲁干细胞中心,美国康涅狄格州纽黑文 12. 耶鲁大学医学院耶鲁生物医学数据科学中心,美国康涅狄格州纽黑文 ^ 现地址:中国湖南长沙湘雅医学院 * 共同第一作者 @ 通信:
蛋白质的来源:从大肠杆菌的菌株中纯化,该菌株过表达了噬菌体T4的基因32蛋白。分子量:33,506 Daltons质量控制分析:使用带有单链,荧光标记的寡核苷酸标记的凝胶移位测定法测量了单链DNA的DNA结合。Serial dilutions of the enzyme were made in 1X T4 GP32 reaction buffer(50mM Potassium Acetate, 20mM Tris Acetate, 10mM Magnesium Acetate, 1mM DTT pH 7.9) and added to 10 µL reactions containing a 5'-FAM labeled oligonucleotide substrate, and 1X T4 GP32 Reaction Buffer.在37°C下孵育20分钟,将其浸入冰上,并在15%的TBE-TEREA凝胶上耗尽。DNA结合能力被视为在TBE-rea凝胶上寡核苷酸的表观分子量中的带移。蛋白浓度(OD 280)由OD 280吸光度确定。物理纯度,然后进行银色染色检测。通过比较浓缩样品中污染物带的聚集质量与稀释样品中蛋白蛋白蛋白带的质量来评估纯度。
大规模平行的第二代短阅读DNA测序已成为基因组研究生物学的积分工具。以最有竞争力的价格提供高度准确的基础配对分辨率,该技术已广泛。然而,多路复用DNA文库的高通量构成可能是昂贵且繁琐的。在这里,我们提供了一种具有成本意识的协议,用于使用来自Illumina的珠子链接的转座体生成多路复用的短阅读DNA库。,我们准备在高通量的图书馆中,与Illumina DNA准备标记协议相比,使用小反应量的小反应量使用1/50。通过减少转座体的使用并将协议优化为基于磁珠的基于磁珠的清理,我们降低了成本,劳动时间和DNA输入要求。开发我们自己的双重指数引物进一步降低了成本,并使96孔微孔板组合可实现。这有助于有效地使用大型测序平台,例如Illumina Novaseq 6000,该平台可提供每个S4流动池的三个测序的三个terabase。与传统的Illumina方法相比,提供的协议大大降低了每个库的成本约1/20。
θ 0 其中是斜入射角。一般来说,绕行相位全息图由许多散射体(像素)组成,每个散射体都可以实现所需的相位延迟。因此,由一系列错位的纳米结构形成超表面以实现真正的相位调制全息术。在我们的例子中,研究作为一种基本和未修饰的构建块的各向同性纳米结构,纯粹是为了验证空间频率正交性作为一个新的自由度。根据巴比涅原理 S1,S2,已知尺寸和形状的纳米孔和纳米盘可以看作是一对互补的构建块。除了前向散射强度外,互补孔径和不透明体的衍射图案非常相似。除了纳米制造的简易性和衍射效率之间的权衡之外,还相应地采用反射配置。
摘要 感觉受体场足够大,可以容纳多个可感知的刺激。那么,大脑如何编码在特定时刻可能存在的每种刺激的信息?我们最近表明,当存在多个刺激时,单个神经元可以在某个时间段内对一个刺激和另一个刺激进行编码,这表明存在一种不同刺激的神经多路复用形式 (Caruso 等人,2018)。在这里,我们研究 (a) 这种编码波动是否发生在早期视觉皮层区域;(b) 编码波动如何在神经群体中协调;(c) 协调的编码波动如何取决于将刺激解析为独立对象还是融合对象。我们发现编码波动确实发生在猕猴 V1 中,但仅当两个刺激形成独立对象时才会发生。这种独立的物体会引起一种新的 V1 尖峰计数(“噪声”)相关性模式,涉及正值和负值的不同分布。这种双峰相关模式在表现出编码波动或多路复用最强证据的神经元对中最为明显。给定的一对神经元是否表现出正相关或负相关取决于这两个神经元是否对同一物体反应更好或具有不同的物体偏好。在 V4 中,对于单独的物体也观察到基于刺激偏好的尖峰计数相关性的不同分布,但当两个刺激融合形成一个物体时则不会出现这种情况。这些发现表明多个物体引起的反应动力学与单个刺激引起的反应动力学不同,这为多路复用假设提供了支持,并提出了一种尽管感觉编码明显粗糙但仍可以保留有关多个物体的信息的方法。
10 处理视觉信息的大脑神经网络具有与人工智能中常用于视觉处理的神经网络(例如卷积神经网络 (CNN))的结构特性截然不同的结构特性。但这些结构差异与网络功能之间的关系仍不得而知。我们分析了 V1 区大规模模型的视觉处理能力,该模型可以说是目前最全面的解剖和神经生理数据积累。事实证明,其网络结构可以诱导大脑的许多典型视觉处理能力,特别是能够多路复用不同的视觉处理任务,也可以处理时间分散的视觉信息,并且对噪声具有显著的鲁棒性。该 V1 模型还表现出大脑的许多典型神经编码特性,这解释了其出色的噪声鲁棒性。由于大脑中的视觉处理比常见计算机硬件中 CNN 的实现更加节能,这种类似大脑的神经网络模型也可能对技术产生影响:作为更节能的神经形态硬件中视觉处理的蓝图。