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巨噬细胞极化肿瘤微环境 人脑中情感的依赖编码 在小量子计算机上的地球观测图像的组装 肠道菌群在骨关节炎，类风湿关节炎和脊椎关节炎中的作用：肠道轴的更新 对人工智能的看法（AI）对审计师的使用... o r i g i n a l r e s a r c h人间充质干细胞衍生的外泌体促进了 2021; 12（23）：6949-6963。 doi：10.7150/jca.64205人类乳腺癌的进步靶向治疗和免疫疗法 力量到达和X的力量 - 开发新存储概念的历史和结果 微生物
普通语言摘要巨噬细胞是源自血液中单核细胞的先天免疫系统的重要组成部分，并有助于宿主的炎症和肿瘤发育。巨噬细胞经常转化为肿瘤微环境中与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM），这不仅促进了肿瘤的生长和转移，而且还导致对化学疗法和免疫疗法的抗性，从而使巨噬细胞具有吸引人的巨噬细胞，以吸引肿瘤学的组合疗法。巨噬细胞重编程是指通过改变其功能和表型来调节其在免疫反应和肿瘤微环境中的作用，并涉及多种机制，包括经典的M1/M2极化，代谢重新编程，表观遗传调节，表观遗传调节，途径调节，路径调节和肿瘤微观环境中的路径调节。在这里，我们回顾了肿瘤中巨噬细胞极化和治疗的最新研究，巨噬细胞重编程的不同机制，并展望巨噬细胞重编程的未来。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
1 Fondazione Policlinico Universitorio Campus Bio-Medico，经Alvaro del Portillo，200，意大利罗马00128； g.longo@policlinicocampus.it（U.G.L.）; albertolalli30@gmail.com（A.L.）; benedettabandini.000@gmail.com（B.B.）2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it
GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒(小量试剂盒)
GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒适用于提取和纯化各式不同样品的 DNA/RNA 。 GF-1 试剂盒最主要的 GF-1 硅胶膜离 心柱能在高盐缓冲液的裂解帮助下有效地离心吸附 DNA/RNA 。硅胶膜离心柱法以及洗涤缓冲液可去除残余蛋 白质和各种杂质，让吸附在离心柱的 DNA/RNA 更进一步地被纯化。最后通过洗脱液把 DNA/RNA 洗脱下来。提 取的 DNA/RNA 可用在各种不同的后续实验。
最小量子玻璃模型的光谱统计
在量子场理论的背景下，研究了最近提出的可集成性破坏性扰动的分类。使用随机矩阵方法诊断所得的量子混沌行为，我们通过考虑poissonian和wigner-dyson分布之间的交叉分布在被截断为有限的二维Hilbert空间的系统中，研究了大规模标量的φ4和φ6相互作用。我们发现，跨界耦合与旋转链中的体积的缩放缩放的天真延伸并不能为量子场理论带来令人满意的结果。相反，我们证明，考虑到交叉耦合与粒子数量的缩放率会产生强大的特征，并能够区分φ4和φ6量子场理论中的可集成性破坏的强度。
使用小量子计算机的高维量子机学习
量子计算机具有增强机器学习的巨大希望，但是它们当前的量子计数限制了这一诺言的实现。为了应对这种限制，社区生产了一组技术，用于评估较小的量子设备上的大量子电路。这些技术通过评估较小的机器上的许多较小的电路来起作用，然后将其组合成多项式，以复制较大的machine的输出。此方案需要比通用电路更实用的电路评估。但是，我们调查了某些应用程序的可能性，许多这些子电路都是多余的，并且较小的总和足以估计全电路。我们构建了一个机器学习模型，该模型可能是近似较大电路的输出，并且电路评估要少得多。使用模拟量子计算机比数据维度小得多，我们成功地将模型应用于数字识别的任务。该模型还应用于将随机10量子PQC近似于5量子计算机的随机10量子PQC，即使仅使用相对较少的电路，我们的模型也可以准确地近似于10 Qubit PQC的输出，而不是神经网络尝试。开发的方法可能对于在NISQ时代实现较大数据的量子模型可能很有用。
对小量子处理器的连续参数化量子门的样本有效验证
大多数近期量子信息处理设备将无法实现量子误差校正和相关的逻辑量子门集。相反，量子电路将使用设备的物理NATIVE GATE直接进行。这些天然门通常具有参数化（例如，旋转角度），该参数为执行连续的操作范围提供了效果。验证对于在这些设备的可靠性中获得信心很重要。在这项工作中，我们展示了一种方法，用于对小量子处理器的连续参数化量子的样本验证，最多约为10吨。此过程涉及生成从设备的天然门集中选择的随机参数层的随机分析，然后随机堆积与此序列的近似近相，以便执行该设备上的完整座位应在其初始状态附近离开该设备。我们表明，通过这项技术进行的估计值的差异低于通过跨凝结基准标记进行的实现估计值。这提供了实验 -
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
在小量子计算机上模拟大量子电路
有限的量子存储器是近期量子设备的最重要约束之一。了解小量子计算机是否可以模拟较大的量子系统，或者执行需要比可用的量子更多的量子的算法，这既是理论上的重要性，又是实际的重要性。在这封信中，我们引入了量子电路的群集参数K和D。这种电路的张量网络最多可以分解为d的群集，其中最多只能使用集群间量子通信。我们提出了一个可以模拟任何ðk的群集模拟方案； d - d -Qubit机器上的聚集量子电路的时间大约为2oðkÞ，在考虑更多细粒电路结构时，可能会进一步加速。我们展示了如何使用我们的方案来模拟聚类的量子系统（例如大分子），这些系统可以分为多个显着较小的群集，它们之间的相互作用较弱。通过使用合适的聚类ANSATZ，我们还通过实验表明，量子变异的特征索仍然可以实现所需的性能，以估算Beh 2分子的能量，同时在物理量子设备上运行，而所需码头的数量为一半。