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超高速集成电路 (VHSIC) - DTIC
在此之前，国防部已经花了数年时间仔细评估其在该技术领域的需求和不足之处。其主要不足之处是国防部对最先进微电子产品的采购比其在商业市场上推出的时间晚了 10 年甚至更久。更糟糕的是，这种延迟还在随着时间的推移而增加。然而，随着所部署的武器系统越来越依赖于电子子系统的效能、响应速度和在快速变化的战斗环境中的适应性，随时获得该技术的需求对美国的国防态势越来越重要。VHSIC 计划的目标过去是、现在仍然是，通过为系统开发人员和采购经理提供与商用技术相当甚至更好的军用微电子技术来弥补这一不足。
具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
人类染色体以超高速进化，赋予我们更好的大脑，但有一个问题
人类和黑猩猩的基因组相似度高达99%。HARs占据了这1%差异的很大一部分，这可能导致培养皿中人类和黑猩猩的神经元呈现出截然不同的结果。人类神经元长出了多个神经突，这些神经突是帮助神经细胞发送和接收信号的细长突起。但黑猩猩的神经元只长出了单个神经突。当人类HARs被植入人工黑猩猩神经元后，黑猩猩的神经元长出了更多这样的神经突。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
具有超高回收效率的碘电池
在当代寻求无碳和可持续的生活方式的更广泛的背景下，基于锌水的电池以其内在的安全性，效果和环境友善而闻名。，作为一种新生的储能技术，锌 - 碘电池最近引起了大量的研究关注，以其各种基于锌的电池之间的循环寿命和速率性能出色。尽管如此，由于无法从根本上解决水溶液中高度水溶性多碘化物的溶解/扩散问题，因此，锌 - 碘电池的进步受到严重阻碍。这项研究受到提取概念的启发，提出了锌 - 碘电池的全面重新设计，包括电解质和细胞结构，以促进H级，成本效益，无班车和高度可回收的锌 - 碘电池的发展。这项工作提出了一个多功能的研究框架，用于推进锌 - 碘电池的实际实施。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
使用轴棱镜双合透镜聚焦的红外激光脉冲通过硅形成超高纵横比结构
我们描述了如何将轴棱镜和透镜直接组合起来，为激光材料加工应用提供简单而有效的光束整形解决方案。我们产生了 1550 nm 的高角度伪贝塞尔微光束，这很难通过其他方法产生。结合飞秒脉冲的适当拉伸，我们可以获得半导体内部的优化条件，从而开发出高纵横比折射率写入方法。使用超快显微镜技术，我们用 200 fs 和 50 ps 脉冲表征了硅内部传递的局部强度和触发的电离动力学。虽然两种情况下产生的等离子体密度相似，但我们表明，重复的皮秒辐照会在激光束方向上自发地产生永久性的改变，从前表面损伤到辐照硅晶片的背面。与当今为电介质演示的直接微爆炸和微通道钻孔条件类似的条件仍然无法实现。尽管如此，这项工作证明了能量密度高于以前在半导体中实现的水平，并且是一种新颖的冲击写入模式，可以在硅中创建长宽比超过 ~700 的结构，而无需任何光束运动。沿观察到的微等离子体通道估计的电导率瞬态变化和测量的接近光速的电离前沿支持了在 GHz 重复率下光学可控的垂直电连接的设想。根据测量的超过 10 −2 的正折射率变化，通过冲击写入获得的永久性硅改性是光导结构。这些发现为电气和光学硅通孔的独特单片解决方案打开了大门，而硅通孔是 3D 芯片堆栈中垂直互连的关键元件。