量子纠缠是实现光量子信息处理 (QIP) 不可或缺的资源 [1-7]。传统上,通过利用符合波粒二象性的光的两个不相容方面之一来实现纠缠,两类方法同时发展起来。因此,这些发展导致了信息编码的两个不同方向,即使用有限维的离散变量 (DV) 状态(如光子数、时间箱和光偏振)[1-4] 或无限维希尔伯特空间的连续变量 (CV) 状态(如场正交分量)[5-7]。在实践中,这两种编码都展示了各自的优势,但也暴露了各自的弱点。由于不太担心光子丢失,涉及单光子的 DV 协议通常享有几乎单位保真度,但依赖于概率实现和高效的单光子探测器。相比之下,CV 替代方案使用电磁场的正交分量,具有明确的状态鉴别、无条件操作和完美的同差检测效率,但由于与真空耦合,存在光子损失和固有的低状态保真度。最近,人们做出了显著的努力 [8-22],利用这两种方法的优点来克服固有的个体局限性。在统一的混合架构中集成 DV 和 CV 技术方面取得的进展表明,我们能够分配和互连光学 DV 和 CV 量子态(或量子比特)。我们可以设想一个异构量子网络,要求在两种编码之间进行匹配的信息传输。因此,这些混合技术为实现可扩展的 QIP 和量子通信提供了新的思路。虽然将 DV 工具箱与 CV 框架相结合的努力早在二十年前就已开始用于生成非高斯状态,但它
在过去十年中,对便携式电子设备的需求迅速增加,这促使电池生产的增长增长。自从1990年代开发作为商业能源储能解决方案以来,锂离子电池(LIB)由于其较长的周期寿命,高能量密度,低自我放电速率和高工作电压而引起了科学和工业的极大关注。生产LIB需要大量的聚合物粘合剂 - 通常是聚偏二氟乙烯(PVDF),以进行处理和性能。但是,由于该材料是石化衍生的,因此它远非“绿色”或可持续性。另一方面,聚合物及其构建块在整个自然界中被广泛发现,并且可以以低成本从生物量中获得。因此,用生物质衍生的粘合剂代替PVDF是减少LIB环境足迹的一种有前途的方法。此外,聚合物粘合剂在下一代电池性能中起着至关重要的作用。例如,硅(Si)是一种有前途的大容量阳极材料,因为它具有高理论能力(4200 mahg -1),工作势较低,并且在地壳中具有很高的丰度。但是,由于传统的粘合剂仅与硅的天然表面相互作用,并且无法维持电极的长期完整性,因此其在电荷/放电期间的巨大变化往往会导致循环寿命缩短。自然衍生的聚合物由于其高结构优势而在该角色上取得了更好的成功。在这篇综述中,我们总结了源自各种生物质源的硅阳极粘合剂的最新发展,重点是聚合物特性及其对电池性能的影响。我们根据自己对这些作品的评估提出了各种观点,并对该领域的未来前景进行了简要评论。
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genetic systems. The components of a host-orthogonal genetic system include but are not limited to orthogonal DNA polymerase, orthogonal RNA polymerase, orthogonal aminoacyl tRNA synthetases, orthogonal transcription factors, and unnatural amino acids. Constructing a host-orthogonal genetic system is of great significance to the devel- opment of synthetic biology. Similar to a computer program, the genetic system needs to be modified and rewritten to meet different needs in synthetic biology. [2] However, the native genetic system is rigid and complex, [1] which brings challenges to genetic engineering for a fine-tuned con- trol of the genetic system. First, the heterogeneous elements and devices are often incompatible with or interfere with native biological systems. This is like a computer program that is suit- able for one operating system cannot be read in another oper- ating system. It is common for a genetic element which func- tions well in its host organism fails to work in another organism that is more suitable for large-scale industrial applications. [3–4] Second, massive modifications of the native genetic system may lead to the death of the host organism. For example, large phenotypic changes are often inaccessible in the host organism because the substantial genetic changes could harm the expres- sion of host genes. [4–5] To address these limitations, researchers set out to construct host-orthogonal genetic systems. Just like a virtual machine, the orthogonal genetic system separates from the large and unwieldy host operating systems, and shows operational flexibility and minimal impact on the host biolog- ical system. In this review, we will describe the design and con- struction of host-orthogonal genetic systems, highlight some of their applications in the synthetic biology field, and discuss the associated challenges and opportunities.
纠缠现象是量子物理学的显着特征,在量子信息理论的许多领域中已被识别为关键成分,包括量子密钥分布[4],超密集编码[1]和传送[2]。然而,如何构建真正的多部分纠缠状态的一般问题仍未解决。在某种程度上取得了一些进展[5] - [7],[10],[20],但是手头的任务通常被认为是一个困难的任务。常常是这种情况[15],[17],组合学对于量子信息理论很有用,而正交阵列(OAS)是构建其他有用的组合对象的基本成分[9]。最近,已经提出了许多新的构建强度K的OA,尤其是混合正交阵列(MOAS),并且已经获得了许多新的OA类[3],[16],[18],[19],[19]。正是OAS中的这些新事态发展表明,在许多新的真实多部分纠缠的状态中构建的可能性。如果每次减少对K派对的每一次减少均最大混合,则据说由n> 2政党组成的异质多部分系统的高度纠缠量子状态被认为是均匀的[6]。这些状态与混合字母的量子误差校正代码密切相关。最近,作者在[8],[11],[12],[22]中引入了量子拉丁正方形,立方体,高管和量子正交阵列。他们还证明了
摘要:核酸的光刻原位合成可以使极高的寡核苷酸序列密度以及复杂的表面图案和合并的空间和分子信息编码。不再限于DNA合成,该技术允许在表面上完全控制化学和笛卡尔空间组织,这表明杂交模式可用于编码,显示或加密多种化学正交水平上的信息信息。永不超过跨杂交降低了可用的序列空间,并限制了信息密度。在这里,我们引入了一个与原位-DNA合成的表面图案中的其他完全独立的信息通道。镜像DNA双链形成的生物形成性在嵌合l-/ d-dna mi-croarrays上都进行了交叉杂交,还会导致酶促正交性,例如表面上的基于核酸酶的基于核酸酶的耐核酸酶DNA签名。我们展示了如何使用嵌合L-/ D -DNA杂交来创建内容丰富的表面模式,包括QR码,高度伪造的抗性真实性水标记以及在高密度D -DNA微阵列中的隐藏信息。
最近发现的反复突变的表观遗传调节基因 (ERG) 支持它们在肿瘤发生中的关键作用。我们对 33 种癌症类型的 426 个 ERG 进行了一项泛癌症分析,包括 10,845 个肿瘤和 730 个正常组织。我们发现,除了突变之外,ERG 中的拷贝数变异比之前预期的更频繁,并且与表达异常紧密相关。新的生物信息学方法整合了各种驱动预测和多组学算法的优势,以及针对所有 ERG 的正交体外筛选 (CRISPR-Cas9),揭示了在恶性肿瘤内和跨恶性肿瘤具有驱动作用的基因以及在多种癌症类型和特征中起作用的共享驱动机制。这是迄今为止最大、最全面的分析;这也是首次专门识别 ERG 驱动因素 (epidrivers) 并描述其在致癌过程中的失调和功能影响的实验。
完整作者列表:Arkenberg, Matthew;普渡大学,生物医学工程 Nguyen, Han;普渡大学,生物医学工程 Lin, Chien-Chi;普渡大学,生物医学工程;印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校,生物医学工程