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扭曲角驱动的电子结构的扭曲双层的演变
图1 |在紧张的扭曲的双层石墨烯设备中，隧道光谱的演变具有连续变化的扭曲天使，跨越了多个魔法角度。a，样本示意图。tbg堆叠在HBN底物上，而在STM尖端和TBG之间的偏置电压V B通过石墨电极应用。底部显示了三种类型的堆叠配置（AA，AB和DW）。b，TBG上的大面积的STM地形图，由两个图像（200 nm×200 nm和100 nm×100 nm，偏置电压v B = -800 mV，隧道电流I T = 20 PA），未锁定的黄色盒子标记了研究区域，而黑点则表示扩展区域（见图。S1用于整个研究区域）。c，莫伊尔三角波长及其相应计算的扭曲角。左图是b中的黄色虚线盒中的区域。B和C中的两个红色三角形对应于同一位置。l 1，l 2，l 3定义为每个Moiré三角形的三个边的长度，这些长度绘制在右图中。每个Moiré三角形的相应计算的扭曲角和应变值显示在右Y轴上。d，七个AA站点中心的隧道光谱，在c中以红点为标志。魔法角度为红色。e，d i /d v colormap沿着C，AA，AB，DW，BA和AA站点的橙色虚线采集。e的上面板详细指示了虚线的路由。f，d i /d v colormap沿C中的箭头白色虚线采集，其中还标记了七个AA位点的位置。设定点：d -f，v s = -200 mV，i t = 200 pa。
纳米孔：从 DNA 测序到工业过滤的协同作用
粒子和细胞。2,3 在传感原理中，单个分析物在电诱导下通过一个充满电解质的小孔（图 1，左图）会导致电解质离子阻塞而导致电阻瞬时可检测到的增加，这在 DNA 测序中可以区分非常相似的核碱基。4 单纳米孔研究通常受到生物通道和孔的启发，它们具有极高的离子选择性和通量，另外还可用作离子信号的开关、放大器和中继系统。5 因此，纳米孔用于制备模拟生物通道特性和控制溶液中离子传输的系统。6–9 此外，单纳米孔提供了一个模型系统来揭示纳米限制引起的新物理和化学现象、传输特性和传输模式。10–12 研究离子、小有机分子、折叠蛋白质、DNA 和 RNA 以及延伸有机聚合物和生物聚合物的传输。由于单纳米孔在生物传感和仿生学中的应用，人们主要在水性和明确定义的溶液中探测单纳米孔。根据应用的不同，单纳米孔的开口直径可为 0.3 至数百纳米，长度可从单个原子层到微米级。多孔膜在技术上与单孔系统截然不同。多孔膜的应用可能需要数千平方米的膜。多孔膜每年创造 100 亿美元的市场，在水基和非水过滤、气体分离、燃料电池和电池组以及包括小分子和折叠蛋白质在内的生物材料纯化（用于食品加工、生物技术和生物医学）中必不可少。15–18 在这些应用中，膜用作选择性屏障，允许一种或多种分子通过，同时主要将其他分子保留在表面上
对高空旋翼空气力学的基本理解...
1.1 复合直升机示例。........................3 1.2 倾转旋翼飞机示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3 前飞对后退叶片速度的影响。.........4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称，每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后退叶片升力来平衡旋翼力矩的需要，可以缓解后退叶片失速，就像在单旋翼飞行器中一样（左图）[5]。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子测试装置 [11]。.9 1.6 带有悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞测试装置 [12]。.............................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件，显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾取器 [12]。.12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的测试装置 [13]。.14 1.10 高前进比时转子推力和 H 力系数与总距 (A0) 的关系，显示总距推力反转 [13]。..........15 1.11 反向速度转子风洞模型中使用的“可逆”翼型截面轮廓 [16]。.........................18 1.12 为反向速度转子风洞模型开发的每转两个斜盘 [16]。.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...19 1.13 在恒定盘面载荷下测量的有效转子升阻比，以提高前进比 [16]。.......................21 1.14 升力对总距比与前进比的敏感度变化 [16]。....22 1.15 位于 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中的仪表化 UH-60A 空气负载旋翼 [17]。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。...................................26 1.18 不同推进比下的升阻比与升力零和正 4 度轴，40% NR [18]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
鉴定印度药用植物中的植物化学物质
图 2. A) 条形图显示来自印度药用植物的对接得分最高的植物化学物质的百分比。横轴表示植物化学物质的百分比。纵轴是印度药用植物的名称。B) Heatmapper 根据 21 种药物与 SARS-COV-2 的 10 个结合位点的对接得分生成相关性（平均链接，皮尔逊距离测量）热图。左侧纵轴中的数字代表 SARS-COV-2 靶标：1：蛋白酶；2：刺突蛋白，3：NSP 10；4：NSP 12 催化位点；5：NSP 12-NSP7 界面；6：NSP 12-NSP 8 界面；7：NSP 16；8：NSP 9；9：NSP 15； 10：NSP 3。横轴代表21种药物，缩写为：磷酸氯喹（CP）；氯喹（CL）；阿比多尔（AR）；瑞德西韦（REM）；法匹拉韦（FAV）；洛匹那韦（LOP）；利托那韦（RIT）；利巴韦林（RIB）；奥司他韦（OSE）；扎那米韦（ZAN）；帕拉米韦（PER）；更昔洛韦（GAN）；甲基强的松龙（MEP）；地塞米松（DEX）；巴瑞替尼（BAR）；羟氯喹（HCL）；索非布韦（SOF）；干扰素α-2b（INA）；卡莫司他甲磺酸盐（CAM）；达芦那韦（DAR）；加利地西韦/BCX-4430（GAL）。颜色代表对接分数的z分数。 C) 21 种药物（缩写为 F1…Fn）和植物化学物质（缩写为 P1…Pn）的 8 个 ADME 概况的成对互相关图（Elucidian 距离测量）。橙色框表示图中显示药物和植物化学物质之间相关性的区域，其 ADME 概况显示标准规则的违反程度非常低。D) 比较条形图显示 21 种药物（左图）和植物化学物质（右图）的 13 个毒性概况。是：显示毒性的化合物百分比，否：未显示毒性的化合物百分比。横轴表示化合物的百分比，纵轴是从 vNN ADMET 服务器获得的各种毒性概况。
防御脂液滴：专为抗菌免疫设计的细胞器
fi g u r e 1脂质液滴：代谢，形态和组成。（a）主要代谢途径和中间代谢产物的简化方案参与LDS的生物发生和消耗。有关其他详细信息，请参见文本。fa，脂肪酸； FA-COA，酰基辅酶A； CPT1，肉碱棕榈转移酶I； CAC，柠檬酸周期； FASN，脂肪酸合酶； Oxphos，氧化磷酸化； ACC，乙酰辅酶A羧化酶； GPAT，甘油-3-磷酸酰基转移酶； AGPAT，1-酰基-SN-甘油-3-磷酸酰基转移酶； PAP，磷脂酸磷酸酶； DGAT，二甘油类酰基转移酶-1和-2； ACSL，酰基-COA合成酶； ATGL，脂肪甘油三酸酯脂肪酶； HSL，激素敏感脂肪酶； MAGL，单酰基甘油脂肪酶； NCEH，中性胆固醇酯水解酶。（b）内质网中发生的LD生物发生的示意图（ER）。酯化后，中性脂质积聚在ER双层中，形成透镜结构，该结构在ER双层内经过相位分离并成长为形成新生LD的细胞质。细胞质和ER蛋白被募集到LDS表面，促进其生长并萌芽到成熟的LDS中。附件蛋白在此过程中合作。在上面板（红色：TAG的化学结构）中说明了脂肪酸（FA）到三酰基甘油（TAG）中的酯化。（c）。用油酸处理肝HuH7细胞以诱导LD形成16小时（左图）。plin2（绿色）用特异性抗体定位，并用Lipidtox染色中性脂质。（n）表示细胞的核。箭头标记高放大倍数插图中的LD。THP-1细胞进行TEM分析（右图）。脂质液滴由它们的球形形态，相对较低的电子密度和通过单个磷脂单层界定。（d）代表LDS上主要蛋白质的简化方案。（e）该方案包含一些由病原体在宿主细胞中分泌的毒力因子操纵的LD蛋白（黑色）的例子（红色）（有关详细信息，请参见文本）。
揭开利用光学的大脑的复杂性...
图2。从复杂媒体社区中常用的工具的代表性进步，以应对大脑光学探测中的挑战。（a）深度：使用计算技术的散射和像差补偿，以通过活小鼠脑114中的头骨增强皮质髓磷脂的反射成像。之前：通过小鼠头骨的常规反射显微镜。左图：之后：计算偶联的自适应光学校正后的反射显微镜通过头骨在小鼠脑中的皮质髓磷脂。右图：通过头骨重建无标签结构信息的3D重建。比例尺：40μm。（b）速度：快速3D体积成像，具有标记为钙指示剂（GCAMP6F）的小鼠皮层中的神经元的靶向照明，以增加记录的神经元的信号。以前：用电透镜和反卷积后提取的痕迹的常规容积钙成像。之后：靶向的体积钙成像和反卷积30后提取的痕迹。比例尺50μm。（c）生物相容性：上图：增强信号给定相同的激光功率，由自适应光学功能启用54。之前：海马中荧光标记的神经元的低信噪比背景约1 mm深度通过常规的三光子荧光显微镜经经经经颅的1 mm深度成像。之后：自适应光学元件成像的海马中的高信噪比神经元。比例尺：20μm。比例尺：30μm。右：异常校正的相模式。较低面板：使用基于多模纤维的内窥镜结合使用遗传编码的钙指示剂GCAMP6标记的深层皮层神经元的脑成像，并结合了波前形状，用于微创成像115。（d）视场：与没有结合的计算自适应光学元件相比，计算共轭自适应光学元件（以后）启用了具有衍射限制的高分辨率成像的视野扩大场，而没有共轭（之前，白盒之前）114左：左：髓磷脂的图像。SLM：空间灯调制器，DMD：数字微旋转设备，MMF：多模纤维。面板（a）根据CC-BY 4.0的CC-114改编。面板（b）根据CC-BY 4.0的CC-BY 30改编。面板（c）改编自参考文献54的顶部图像和根据许可证CC-BY 4.0改编的Ref 115的底部图像。面板（D）根据许可证CC-BY 4.0改编的参考文献114。
利用合成细菌孢子进行细胞特异性货物运输
图 1. 通过靶向 HER2 阳性细胞的 SSHEL 递送阿霉素可减轻小鼠肿瘤异种移植模型中的肿瘤负担。 (A) SSHEL 粒子组装示意图。 1 µm 直径的介孔二氧化硅珠 (灰色，SiO 2 ) 装载货物 (阿霉素，红色)，然后将脂质双层 (磷脂酰胆碱) 应用于表面 (黄色) 以创建货物包裹的球形支撑脂质双层 (SSLB)。 然后将 SSLB 与 SpoVM 肽 (蓝色) 和 SpoIVA 蛋白 (绿色) 和 ATP 一起孵育以促进 SpoIVA 聚合。 插图：SpoIVA 含有与反式环辛烯 (TCO) 结合的工程 Cys。与同源点击化学分子四嗪结合的抗 HER2 亲和体 (蓝色星号) 孵育会形成共价二氢哒嗪键，从而导致亲和体显示在 SSHEL 表面。(B) 显示用 Alexa Fluor 488 (AF488) 荧光染料标记的共价连接亲和体的 SSHEL 的荧光显微照片。左图：使用 DIC 可视化的 SSHEL；右图：来自 AF488 的荧光。(C) 使用流式细胞术测量显示抗 HER2 AF488 (绿色) 的 SSHEL 的荧光，并与显示已知数量的等效可溶性荧光染料分子 (MESF) 的珠子产生的荧光进行比较，以计算每个 SSHEL 颗粒显示的抗 HER2 AF488 的数量。(D) 用 SpoIVA AF488 制成的载阿霉素 SSHEL 的荧光显微照片。左上：DIC；右上：SpoIVA AF488 的荧光；左下：阿霉素的荧光；右下：叠加，阿霉素和 SpoIVA AF488 。B 和 D 中的比例尺：1 µm。（EF）无胸腺裸鼠皮下（sc）接种 SKOV3 HER2 阳性卵巢癌细胞。当肿瘤体积达到 ~100 mm 3 时，在异种移植后的几天内，用 PBS（黑色圆圈）、(E) 60 µg 或 (F) 120 µg 阿霉素（红色方块）、含有等效剂量阿霉素的载阿霉素 SSHEL（绿色三角形）或不含货物的等效数量 SSHEL（蓝色倒三角形）对小鼠进行静脉内 (iv) 治疗，箭头所示（试验 1 为 18、21、25、28、32、35、39、43、46、50、54；试验 2 为 13、16、20、23、27、30、34、37），并测量肿瘤体积。数据点代表平均值；误差为 SD；n=7 只小鼠。P 值：*<.05；****<.001。 (GH) 分别在 (G) 第 60 天、(H) 第 41 天 (H，左) 或第 47 天 (H，右) 从 (EF) 小鼠体内切除的肿瘤。红色星号：溃疡肿瘤；蓝色星号：肿瘤 >1500 mm 3 ；橙色星号：从体重减轻 >10% 的小鼠体内切除的肿瘤。比例尺：10 mm。
Clifford电路中的单T门驱动到通用纠缠频谱统计
在过去的几年中，对非平衡环境中纠缠增长的动力学进行了深入探索，揭示了富含等级现象的丰富结构和普遍性类别[1-5]。最近，沿着该方向的研究已从热带测量范围扩展到完整的纠缠谱（ES）[6]，后者捕获了纠缠的最终结构。已经表明，ES的动力学能够区分不同复杂性[7-9]的随机统一回路，以及基础汉密尔顿基础的热化和局部融化阶段[10-13]。此外，ES中级别排斥的开始信号是操作员前线的传播，这是量子混乱的重要诊断和信息争夺[14-16]。Clifford电路的分析提供了一个清晰的例子，即ES反映由量子电路产生的状态的复杂性。这些电路可以通过经典地进行效率模拟，因此由于单质量旋转受限而无法获得通用量子计算的能力[17，18]。尽管Clifford电路可以产生与HAAR随机状态相同的最大纠缠熵的状态[19]，但此类状态的ES要么是（对于稳定剂初始状态）[4，20]或Poisson分布（对于随机初始产品状态）[8]与Wigner-Dyson（Wigner-Dyson（W-D）相反，因此在Haar的状态下分布在Haar的情况下。重要的相关问题是降低和随机基准测试的问题，即相位检索，量子状态的区分性和量子通道速率误差的估计[21-28]。此外，如[6，8]所示，泊松和W-D之间的过渡与随机量子电路的出现不可逆性有关，这反过来又与以下事实有关，即由Clifford电路产生的最大纠缠侵入型的爆发与Haar随机状态的极大不同。这些任务需要构建T - 设计，即一组大门，它重现了HAAR测量的第一矩[29]。通用门的随机电路可以构建4 - 设计，基于Clifford组的随机电路可以构建3 - 设计，但未能是4 - 设计，这是一个人需要几种降低剂量的协议。众所周知，Clifford组产生了4-设计的良好近似[30]。因此，人们期望一个较小的扰动 - 克利福德（Clifford）外部的几个门 - 应该屈服于4个设计。特别是，受干扰的Clifford电路应该能够重现以通用量子电路演变的系统的纠缠熵的波动，通常需要比复制平均纠缠熵所需的更高级设计。在本文中，我们回答了一个问题，即人们需要添加到Clifford电路中的T门的密度，以将ES从泊松转换为W-D分布，这是通用量子电路的必要条件。此外，我们提出了一个关于过渡到未脱版性和更高T-设计的猜想。如图1（左图）。但是，在时间演变的第二阶段时，ES可能会发生变化。我们首先使用随机Clifford电路进化随机产品状态，直到它们的纠缠熵达到最大值。然后，我们将作用于一定数量的随机量子尺的T门插入电路中，然后继续随机使用Clifford电路演变。由于纠缠熵在插入T门之前已经饱和，因此无法进一步增加。我们提出一个问题：热力学极限中需要多少个t门才能将ES从泊松变为w- d分布？值得注意的是，我们使用各种ES统计量度的有限尺寸缩放分析，即单个T门有足够的能力毒化在热力学极限下纯Clifford电路的泊松统计。n量子位量表系统的W-D分布的偏差为E-γn t n，其中γ是一个阶的常数，n t是插入的T门的数量。这表明在有限的系统大小限制中，ES流向W-D分布