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可控凹度的微碗，用于精确的微尺度质谱分析
激光能量的作用下，基质的性质（包括其化学性质、电导率和微图案）会影响样品的电离效率，从而影响测量灵敏度。[8–11] 例如，微米级孔可用于分离不同成分的样品，以便分别进行分析。[12–14] 孔阵列还兼容主动 [15,16] 或被动上样技术，[12,17] 以简化分析样品的制备。然而，MALDI-MS 要求在分析前将样品干燥。当液滴在平面上干燥时，由于咖啡环效应，它们往往会将分析物分布在周边。[18,19] 圆柱形孔中也会发生类似的过程，导致沿周边出现沉淀 [20,21]，因为激光被孔壁遮挡，信号受到抑制。这两种情况下的结果是灵敏度降低，测量变异性增加，这是由于样品点的不均匀性造成的。 [18,22]
连接辅助同源重组通过部署 MMEJ 和 HDR 实现精确的基因组编辑
CRISPR / Cas12a 是一种单效应核酸酶，与 CRISPR / Cas9 一样，由于其能够产生靶向 DNA 双链断裂 (DSB) 而被用于基因组编辑。与 Cas9 产生的平端 DSB 不同，Cas12a 产生的粘性末端 DSB 可能有助于精确的基因组编辑，但这一独特功能迄今为止尚未得到充分利用。在当前的研究中，我们发现，短双链 DNA (dsDNA) 修复模板包含一个与 Cas12a 产生的 DSB 末端之一匹配的粘性末端和一个与 DSB 另一端相邻的基因组区域具有同源性的同源臂，能够精确修复 DSB 并引入所需的核苷酸替换。我们将这种策略称为“连接辅助同源重组”(LAHR)。与单链寡脱氧核糖核苷酸 (ssODN) 介导的同源定向修复 (HDR) 相比，LAHR 的编辑效率相对较高，这在报告基因和内源基因中均有体现。我们发现 HDR 和微同源介导的末端连接 (MMEJ) 机制都参与了 LAHR 过程。我们的 LAHR 基因组编辑策略扩展了基因组编辑技术的范围，并更广泛地了解了基因组编辑中涉及的 DNA 修复机制的类型和作用。
利用逆转录衍生 DNA 对生命界进行精确的基因组编辑
外源 DNA 可以作为精确编辑细胞基因组的模板。然而，将体外产生的 DNA 输送到靶细胞可能效率低下，模板 DNA 的低丰度可能是精确编辑率低的原因。在细胞内产生模板 DNA 的一个潜在工具是逆转录子，这是一种参与噬菌体防御的细菌逆转录元件。然而，很少有人致力于优化逆转录子以产生设计序列。在这里，我们确定了逆转录子非编码 RNA 的修饰，这些修饰会产生更丰富的逆转录 DNA。通过测试能够实现高效逆转录的逆转录子操纵子架构，我们发现 DNA 产量的提高可以从原核细胞移植到真核细胞，从而实现更高效的基因组编辑。最后，我们表明逆转录子 RT-DNA 可用于精确编辑培养的人类细胞。这些实验为使用逆转录子产生 DNA 进行基因组修饰提供了一个通用框架。
Cas9 融合可实现精确的体内编辑
Cas9 以高特异性靶向基因组位点。然而，当用于敲入时，Cas9 通常会导致非预期的靶向敲除，而不是预期的编辑。这种不精确性是无法进行克隆选择的直接体内编辑的障碍。在这里，我们展示了一种高通量工作流程，以比率方式评估编辑结果的靶向效率和精度。使用这种工作流程，我们筛选了供体 DNA 和 Cas9 变体的组合，以及与 DNA 修复蛋白的融合。这产生了新的高性能双链断裂修复编辑剂和组合优化，敲入精度提高了几个数量级。Cas9-RC 是一种与 eRad18 和 CtIP 融合的新型 Cas9，在发育中的小鼠大脑中，体外和体内的敲入性能提高了 3 倍以上。继续使用这种效率和精度的比率框架对现有和新型编辑剂进行比较评估，将进一步促进直接体内敲入和未来基因疗法的发展。
针对哺乳动物基因组中的针对性，可编程和精确的串联重复
基因特异性DNA串联重复序列（TRS）的扩展，于1991年首次描述为人类引起疾病的突变，现在已知会引起60型表型，不仅是疾病，而不仅仅是在人类中。tr是遗传变异的一种常见形式，并在人类，狗，植物，牡蛎和酵母中观察到生物学后果，并观察到。重复疾病表现出非典型的临床特征，遗传预期以及家庭成员中多种和部分渗透的表型。发现引起疾病的重复扩张基因座通过DNA测序和综合分析中的技术进步加速。在2019年至2021年之间，报告了17种新的引起疾病的TR扩张，总共有63个TR基因座（> 69个疾病），可能发现更多的发现，以及更多的生物体。最近和历史课程表明，正确评估的临床表现，再加上遗传和生物学意识，可以指导发现引起疾病的疾病的发现。我们强调了TR突变的批判性但不足的方面。重复基序可能不存在于当前的参考基因组中，而是即将到来的无间隙长阅读参考。重复基序尺寸可以是单个核苷酸到千目标/单位。在给定的基因座，重复基序序列纯度可能会随结果而变化。致病性重复可以是非patheogenic TR中的“联系”。TRS的扩展，收缩和体长期变化可能会带来临床/生物逻辑后果。TR不稳定性发生在人类和其他生物中。TR可以表观遗传修饰和/或染色体脆弱的位点。我们讨论了与疾病相关的TR不稳定性的扩大领域，突出了前景，临床和遗传线索，工具和挑战，以进一步发现引起疾病的TR不稳定性并了解其生物学和病理学影响 - 即将扩大的远景。
具有可控凹度的微碗，用于精确的微尺度质谱分析
标题 可控凹度微碗可用于精确微尺度质谱分析 Linfeng Xu、Xiangpeng Li、Wenzong Li、Kai-chun Chang、Hyunjun Yang、Nannan Tao、Pengfei Zhang、Emory Payne、Cyrus Modavi、Jacqueline Humphries、Chia-Wei Lu 和 Adam R. Abate* L. Xu 博士、X. Li 博士、K. Chang 博士、C. Modavi 博士、P. Zhang 博士、AR Abate 教授 加利福尼亚大学旧金山分校生物工程和治疗科学系，美国加利福尼亚州旧金山 94158 电子邮件：adam@abatelab.org N. Tao 博士 Bruker Nano Surfaces，美国加利福尼亚州圣何塞 95134 H. Yang 博士 神经退行性疾病研究所，加利福尼亚大学威尔神经科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山 94158 W. Li 博士、J. Humphries 博士、C. Lu、 Amyris Inc. 5885 Hollis St #100, Emeryville, CA, 94608 USA E. Payne 密歇根大学化学系，美国密歇根州安娜堡 48104 AR Abate Chan 教授 Zuckerberg Biohub，美国加利福尼亚州旧金山 94158 关键词：微碗、微孔阵列、质谱成像 摘要：图案化表面可通过分离和浓缩分析物来提高激光解吸电离质谱的灵敏度，但其制造可能具有挑战性。在这里，我们描述了一种简单的方法来制造带有微米级孔图案的基底，与平面相比，它可以产生更准确、更灵敏的质谱测量结果。这些孔还可以浓缩和定位细胞和珠子以进行基于细胞的分析。 1. 引言基质辅助激光解吸电离（MALDI）是一种软电离质谱（MS）技术，常用于蛋白质组学和代谢组学的生物学研究[1–
e CIENT和精确的电子结构模拟...
量子计算机具有执行准确且有效的电子结构量的潜力，从而实现了材料性质的模拟。然而，由于存在错误，今天的嘈杂，中等规模量子（NISQ）设备的量子和门操作数量有限。在这里，我们提出了一条可系统地改进的端到端管道，以减轻这些限制。我们提出的资源资源管道结合了问题分解技术，用于紧凑的分子表示，用于编译的电路优化方法，解决高级量子硬件上的特征值问题以及在处理后处理结果时采用的误解技术。使用密度矩阵嵌入理论进行紧凑的表示，并使用一个离子陷阱量子计算机，我们在电子结构计算中同样和明确地考虑了所有电子的10个氢原子的环。在我们的实验中，我们就通过完整的CI方法计算的总分子能在化学精度内类似化学计算机上最大的分子系统。我们的方法减少了当前工作中的数量级，从而减少了高准确量子模拟所需的量子数量，从而可以使用NISQ设备对较大的，更工业相关的分子进行模拟。随着设备的计算能力继续增长，它们在系统上进一步改进。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
精确的钻孔对准系统手册
PBA用于造船厂，测量师或维护提供商，需要更高准确性才能使弹药，导航，雷达和视力系统，霍尼韦尔的精确无人驾驶对齐系统（PBAS）使用分步指导软件减少专家培训的需求，并减少完成工作时间50％。我们通过消除对视线的需求也是通过补偿船只运动和工作而无需升级的，同时为客户提供的解决方案，他们可以信任霍尼韦尔（Honeywell）在霍尼韦尔（Honeywell）世纪的经验工程高性能惯性解决方案来支持的解决方案，从而消除了对干对接的需求。PBA是海军应用程序的理想选择，海军应用程序在太空限制区域中运行，因为它会减少由运动造成的错误，设备设置时间（例如仪器级别，测量时间和相关成本），取决于应用程序，具体取决于应用程序。
部分布尔函数具有精确的量子查询复杂性一个
摘要：我们提供了两个舒适的必要条件，以表征具有精确量子查询复杂性的任何n位部分布尔函数1。使用第一个特征，我们提出所有依赖于n位的n位部分布尔函数，并且可以通过1 Query量子算法准确计算。由于第二个表征，我们构造了一个函数f，该函数f将任何n位部分布尔函数映射到某个整数，并且如果n位部分布尔函数f取决于k位，并且可以通过1 Query量子量算法准确地计算出来，则F（F）是非阳性的。此外，我们还表明，所有n-位部分均值函数的数量取决于k位，并且可以通过1 Query量子算法准确地计算出比上限取决于N和K的上限。最重要的是，上限远远低于所有有效的大n的所有n位部分布尔函数的数量。