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World File Search System扰动
人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集
Hope A. Tanis是1：2.3.4，Anna S.E.1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M. Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,1,2,3,5,5，Ben Weisbur 7,2,3，Angli Xue 12,13，Michael Gray 12.13和Andre L.M.Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,Reiz 3,14，Jonathan Margoliash 15，John Marshall 1：2,3，Bakiris Vivian 3：14，12：14，Stuart I. Alexander 4.24 4.24，Owen M. Siggs 1,2,3，Hannah R.Nicholas 1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，1：2,3，3，2，3，2,3，2,3，2.2，3，2,
扰动量子染色体动力学中颜色的量子模拟
量子计算具有广泛的兴趣，因为它为从素数分解[1]到非结构化搜索[2]提供了指数或多项式加速。量子计算机的自然使用是对其他量子系统的模拟，在计算化学中具有众所周知的应用[3，4]和冷凝物质物理学[5，6]。近年来已经看到了量子计算机在基于晶格的Quanty场理论（QFT）模拟中提出的应用（参见参考文献。[7，8]及其参考文献，包括量子染色体动力学的模拟（QCD），该理论描述了夸克和胶子的基本相互作用。晶格QCD非常适合研究QCD的低能量（子GEV）行为，但是晶格尺寸的计算成本的迅速增加使得QCD QCD极具挑战性，可用于模拟碰撞，以在诸如大型Hadron Collider（例如LHC）等较高的高级胶卷中探测的最短长度量表（LHC）。在这些能量下，QCD耦合常数αs变小，因此扰动计算成为选择的方法。使用量子计算机在扰动QCD中模拟硬散射过程已在很大程度上尚未探索。一种模拟量子计算机上通用扰动QCD进程的方法仍然缺失，但由于多种原因是可取的。其次，此功能还意味着量子模拟可以很好地适合对具有高质量最终状态的过程具有完全干扰效应的计算。每个贡献都可以分解为颜色部分和运动部分。This may be in part because the aims of perturbative QFT calculations differ from the aims of most quantum simulations: most quantum simulations (including lattice QCD) aim to take a known Hamiltonian and use it to perform the (unitary) evolution of a quantum system, whereas perturbative QFT calculations aim to calculate the (Hermitian, but not unitary) transition matrix describing the scattering of specified external states and hence研究基本颗粒的产生或衰减。首先，扰动QCD计算需要评估许多不可观察的中间状态的贡献，这使得这种计算使自然候选者从量子计算机操纵量子状态的折叠的能力中受益。第三，通用扰动QCD过程的量子模拟可以通过利用已知量子算法（例如量子振幅估计）提供的加速度来提高扰动QCD预测的速度和精度[9-12]。本文的目的是采取步骤使用量子计算机模拟通用扰动QCD进程。扰动QCD中的计算可以通过求和Feynman图的贡献来执行。颜色部分比运动部分更简单，并且实际上存在有效的程序[13 - 18]，用于计算经典计算机上的颜色因子。尽管如此，颜色部分仍然提出了在量子计算机上模拟扰动QCD过程的一些通用挑战。1作为例如，形成量子计算机的量子门必须始终是统一的，而feynman规则（颜色和运动学部分都）描述了Feynman图的组成部分，并非完全单位。这意味着颜色部分提供了一个有用的简化设置，可以使用该设置来开发Feynman图的量子计算的框架，因此它们将成为当前工作的重点。本文的主要结果是两个量子门Q和G，它们分别代表了描述Quark-gluon和Triple-Gluon相互作用顶点的Feynman规则的颜色部分。要实施这些门，我们介绍了一个单位化寄存器U的新概念，该概念可以模拟夸克和胶子的非空间相互作用。
下一代正向遗传筛选：单细胞分析将高通量扰动统一
可编程基因组工程技术，例如CRISPR（群集的阶层间隔短的短质体重复序列）核酸酶和大量平行的CRISPR筛选，这些筛选利用了这种可编程性，已经改变了生物科学。这些筛选将基因和非编码基因组元素连接到与疾病相关的表型，但直到最近才限于单个表型，例如生长或基因表达的流通记者。通过将大规模平行筛选与单细胞类型/状态的高维度配对，我们现在可以测量单个遗传扰动或扰动的组合如何影响细胞转录组，蛋白质组和表观基因组。我们审查了CRISPR屏幕与单细胞多组合和使用深层多模式表型扩展的汇总屏幕提供的独特机会。
通过混合深度学习框架统一遗传和化学扰动代表
b，unipert（黑色框架面板）和ESM（灰色框架面板），在1级药理类别的蛋白质嵌入（n = 4,417）的T-SNE可视化比较（左）和类别分布（右）。颜色突出显示了前7个类别，其余少数和未分类蛋白的可视化在扩展数据中详细介绍。2。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
微生物代谢影响农业土壤中溶解有机物的微塑性扰动
估计每年有2.58亿吨塑料进入土壤。连接持续类型的微型塑料（MP），对可生物降解的塑料的需求将增加。仍然有许多关于塑料污染的未知数，并且一个很大的差距是从国会议员释放的溶解有机物（DOM）的命运和组成以及它们与农业系统中土壤微生物的相互作用方式。在这项研究中，将聚乙烯MPS，在不同程度上进行照片，并在不同水平的不同水平的农业土壤中添加了牙乳酸MP，并孵育100天以解决该知识差距。我们发现，添加MP后，降解低芳香性的不稳定成分，导致芳香和氧化程度增加，分子多样性降低，并改变了土壤DOM的氮和硫含量。terephathate，乙酸，草酸盐和L-乳酸在多乙烯MPS释放的DOM释放的DOM中，是由聚乙烯MPS释放的DOM和硝酸盐的，是土壤微生物组的主要分子。MPS释放的DOM代谢的细菌主要集中在蛋白质细菌，静脉杆菌和杆菌中，而真菌主要集中在Ascomycota和Basidiomycota中。我们的研究提供了对MPS释放的DOM的微生物转化及其在农业土壤中DOM进化的影响的深入了解。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
使用因果启发神经网络对治疗扰动进行组合预测
作为靶点驱动药物发现的替代方案，表型驱动方法通过分析表型特征来识别可抵消整体疾病影响的化合物。我们的研究为该领域引入了一种新方法，旨在扩大新治疗药物的搜索空间。我们介绍了 PDGrapher，这是一种受因果启发的图神经网络 (GNN)，旨在预测能够逆转疾病影响的组合扰动因素（治疗靶点集）。与学习对扰动的反应的方法不同，PDGrapher 解决了逆问题，即推断实现特定反应所必需的扰动因素，即通过了解哪些扰动会引起期望的反应来直接预测扰动因素。通过编码基因调控网络或蛋白质-蛋白质相互作用，PDGrapher 可以预测看不见的化学或遗传扰动因素，有助于发现新药或治疗靶点。对九种具有化学扰动的细胞系进行的实验表明，PDGrapher 成功预测了多达 13.33% 的额外测试样本中的有效扰动剂，并将治疗目标的排名提高了多达 35%，并且该方法在十个遗传扰动数据集中表现出了竞争力。PDGrapher 的一项关键创新是其直接预测能力，这与传统上用于表型驱动药物发现的间接、计算密集型模型形成鲜明对比，这些模型只能预测由于扰动导致的表型变化。直接方法使 PDGrapher 的训练速度比 scGEN 和 CellOT 等方法快 25 倍，代表着效率的显著飞跃。我们的结果表明，PDGrapher 可以推进表型驱动的药物发现，提供一种快速而全面的方法来识别有治疗用途的扰动。
