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18-132Q.pdf
1。预期的使用该参考试剂用于定量PCR（QPCR）定量慢病毒矢量拷贝数。The Reference Reagent was established in 2022 by the Expert Committee on Biological Standardization of the World Health Organisation (WHO) and consists of ampoules containing lyophilised, purified genomic DNA for the quantitation of Lentiviral Vector copy number by quantitative PCR (qPCR) (18/132q) accompanied by ampoules of lypholisied, purified genomic DNA diluent (18/142) for将参考试剂的进一步稀释量18/132Q的材料编码18/132q和稀释剂18/142包括含有冻干的，纯化的基因组DNA（约5µg）的安木木，从人类细胞中提取。外部实验室对参考试剂进行了测试，以证明适用性是基于QPCR的LV整合定量的标准。编码18/132Q的安培中应在无核酸酶的水中重构，建议的重建体积为200 µL/amboule，以使大约25 ng/µl的最终DNA浓度约为25 ng/µl。在基因组DNA稀释剂（18/142）中应进行参考试剂的进一步稀释（18/142），并配备参考试剂（约5 µg；此安培值也应在相同的200 µL/AmpOule核酸酶的相同体积中重新构成相同的最终dna浓度，以提供相同的最终DNA浓度。基因组DNA的相等质量（Ng），例如125 ng基因组DNA/井。数据分析必须集中在每5 µg基因组DNA的慢病毒载体拷贝数测定上。2。建议最终用户使用提供的基因组DNA稀释剂（18/142）进行18/132Q的连续稀释，以产生基因组DNA计算标准曲线，以估计未知样品中LV拷贝数的估计，这些材料不应将其提供给任何其他用途。注意，这种准备不用于人类食物链中的人类或动物。制剂包含人类来源的材料，而最终产物或源材料是从中得出的，已经过测试并发现HBSAG，抗HIV和HCV RNA为阴性。与生物起源的所有材料一样，这种制剂应被视为对健康有可能危害。应根据您自己的实验室的安全程序使用和丢弃它。这样的安全程序应包括戴防护手套并避免发出气溶胶的产生。应在打开安木木或小瓶时要注意，以避免切割。3。分级参考试剂（18/132Q）和基因组DNA稀释剂（18/142）均在一项国际合作研究中进行了测试，其中涉及来自13个国家和64个研究方案的31个实验室。
生平背景
我是一名科学家。我帮助开创了量子计算和现代开放科学运动。我对人工智能也有浓厚的兴趣。所有这些都是我对帮助人们发现和创造的系统和工具的更广泛兴趣的一部分，无论是个人还是集体。我对量子计算的兴趣始于 1992 年。我在这个领域最为人所知的身份可能是与 Ike Chuang (麻省理工学院) 合著的《量子计算标准文本》。这是过去 30 年物理学中被引用次数最多的著作，也是物理学史上被引用次数最多的十部著作之一（基于截至 2015 年左右的 Google Scholar 数据）。我对量子计算方面的三项研究贡献特别感到自豪：(1) 控制纠缠量子态操纵的基本定理；这引发了人们对主要化数学及其与量子力学的关系的广泛兴趣；(2) 将量子计算重新表述为一种在非常高维弯曲空间中的测地线运动；这项工作目前正在接受量子引力研究人员的深入研究，他们利用它来理解黑洞； (3) 发现和早期开发量子计算的光簇状态方法，目前由 PsiQuantum 公司研究（最新一轮融资额约为 2.3 亿美元）。其他贡献包括参与开发量子门隐形传态、量子过程层析成像（用于实验性地表征量子门）以及最早的量子隐形传态实验之一，该实验被《科学》杂志评为 1998 年度十大突破之一。作为这项工作的一部分，我与他人共同创立并指导了量子信息科学计划，担任昆士兰大学量子信息科学基础教授。当时，它是南半球最大的以理论为重点的量子计算小组，也是世界上最大的量子计算小组之一，成员人数不断增加，目前大约有 30 人（教师、博士后、学生）。更广泛地说，通过招聘、指导和会议，我帮助澳大利亚发展成为世界领先的量子计算国家之一。虽然量子计算通常被认为是一种有前途的技术，但这并不是激发我兴趣的原因。我对计算机很着迷，因为它是一种表示和运用知识的手段，可以执行我们称之为人类认知的过程。量子计算机强烈地挑战我们去理解这些过程的根本限制。从历史上看，另一条研究路线也探讨了同样的问题，尽管角度截然不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart)、伊万·萨瑟兰 (Ivan Sutherland) 和艾伦·凯 (Alan Kay) 等早期的计算研究人员开始将计算机设想为增强人类认知的工具。他们开发了许多最强大的想法，这些想法构成了现代用户界面的基础，这些工具扩展了人类的创造力和发现能力。受这些想法的启发，在 20 世纪 90 年代，我对互联网的承诺感到兴奋，它有助于改变科学研究的方式——通过新的工具进行协作，共享数据、代码和想法，以新的方式创造意义。我看到这个承诺在开源编程社区内迅速实现。但很明显，许多障碍阻碍了科学界的这一目标。科学已经开发了一些强大的知识共享系统和规范（例如期刊文章），但也有许多系统在关键方面（例如数据、软件和工具，以及在发现中往往至关重要的隐性知识）对共享的激励作用较弱或完全不鼓励共享。