在量子处理器中,在所需量子比特之间设计并行、可编程操作的能力是构建可扩展量子信息系统的关键 1,2 。在大多数最先进的方法中,量子比特在本地交互,受与其固定空间布局相关的连接的限制。在这里,我们展示了一种具有动态、非局部连接的量子处理器,其中纠缠的量子比特在两个空间维度上以高度并行的方式在单量子比特和双量子比特操作层之间相干传输。我们的方法利用光镊捕获和传输的中性原子阵列;超精细态用于稳健的量子信息存储,激发到里德堡态用于纠缠生成 3–5 。我们使用这种架构来实现纠缠图状态的可编程生成,例如簇状态和七量子比特 Steane 码状态 6,7 。此外,我们穿梭纠缠辅助阵列,以实现具有十三个数据和六个辅助量子比特的表面代码状态 8 以及具有十六个数据和八个辅助量子比特 9 的环面上的环面代码状态。最后,我们利用这种架构实现了混合模拟 - 数字演化 2 ,并将其用于测量量子模拟中的纠缠熵 10-12 ,通过实验观察与量子多体疤痕相关的非单调纠缠动力学 13,14 。这些结果实现了长期目标,为可扩展量子处理提供了一条途径,并实现了从模拟到计量的各种应用。
研究已提供证据表明,人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑,但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台,可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里,我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动,并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外,我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如,我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络,并为它们的功能表征提供新方法。
背景:多电极阵列被广泛用于分析潜在的有毒化合物的影响,并评估神经保护剂对短期和长期培养中神经网络活性的影响。多电极阵列提供了一种对自发性和诱发神经元活性的非破坏性分析的方法,从而可以在体外对神经退行性疾病进行建模。在这里,我们提供了有关这些设备当前如何用于淀粉样蛋白β肽及其在阿尔茨海默氏病中的作用的概述,这是最常见的神经退行性疾病。主体::此处分析的大多数研究表明,神经元培养物对淀粉样蛋白β的聚集形式的快速反应,从而导致长期增强的峰值频率和障碍的增加。这反过来表明,该肽可能在引起阿尔茨海默氏病患者中观察到的典型神经元功能障碍方面起着至关重要的作用。
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量,自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标,我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现,用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值,采用时间滤波来增强传感器读出动态,并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能,我们创建了 MicroBeTa(微传感器味道测试),这是一个用于饮料分类的新数据集,包含 3 天内进行的 7 小时时间记录,包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍,在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度(97%)。
摘要 CRISPR-Cas 系统是一种原核免疫系统,不仅在细菌和古细菌中广泛增殖,而且最近在人类生物学研究和应用中也广泛存在。迄今为止,许多工作都利用了合成的 sgRNA 和 CRISPR 核酸酶 Cas9,但阵列处理核酸酶的发现现在允许在异源宿主以及具有内源系统的生物体中使用更紧凑、天然的 CRISPR 阵列。不幸的是,多重天然 CRISPR 阵列的构建在技术上仍然具有挑战性、成本高昂和/或耗时。这种限制阻碍了在天然和异源宿主中涉及天然 CRISPR 阵列的研究。为了解决这个问题,我们提出了一种组装 CRISPR 阵列的方法,这种方法简单、快速、经济实惠且高度可扩展——我们用一天的工作组装了 9 间隔阵列。我们利用这种方法来利用高能力细菌 Acinetobacter baylyi 的内源性 CRISPR 系统,结果表明虽然单个间隔区并不总是能够完全有效地阻止通过天然能力获取 DNA,但多重天然 CRISPR 阵列可以实现几乎完全的 DNA 排除和基因组编辑,包括两者的多个靶标。除了展示一种将使各种应用受益的 CRISPR 阵列组装方法之外,我们还发现了一种潜在的对冲策略,用于平衡 CRISPR 防御与天然能力的 A. baylyi 中的 DNA 获取。CRISPR(成簇的规律间隔的短回文重复序列)-Cas 系统是一种适应性免疫机制,通常通过检测和切割确定的靶序列 1 来保护细菌和古菌免受核酸入侵。CRISPR 系统包括 Cas(CRISPR 相关)蛋白,以及与同样短的 DNA 间隔区交替的同名短直接重复序列阵列。间隔序列被转录成较长的前体crRNA,然后前体crRNA被加工成单个crRNA(CRISPR RNA),每个crRNA由与特定核酸靶标互补的单个间隔序列以及通常源自重复序列的发夹柄组成。这些crRNA与Cas效应蛋白(如Cas9)或蛋白质复合物(如CASCADE)结合。一旦结合,它们就会根据系统引导效应子到互补的DNA或RNA上,效应子通常会切割这些DNA或RNA。很快,许多实验室就将CRISPR介导的DNA切割应用于从精确的基因组工程到基因回路2到靶向的细菌菌株去除3-6等各种应用。自扩散的CRISPR构建体也被用于快速产生纯合二倍体敲除(诱变链式反应)7,初步研究表明
摘要:CRISPR-Cas 系统是一种原核生物免疫系统,不仅在细菌和古菌中广泛存在,而且最近也在人类生物学研究和应用中得到应用。迄今为止,许多研究都利用了合成的 sgRNA 和 CRISPR 核酸酶 Cas9,但阵列处理核酸酶的发现现在允许在异源宿主以及具有内源系统的生物体中使用更紧凑、天然的 CRISPR 阵列。不幸的是,多重天然 CRISPR 阵列的构建在技术上仍然具有挑战性、成本高昂和/或耗时。这种限制阻碍了在天然和异源宿主中涉及天然 CRISPR 阵列的研究。为了解决这个问题,我们提出了一种组装 CRISPR 阵列的方法,该方法简单、快速、经济实惠且高度可扩展我们用 1 天的工作时间组装了 9 间隔阵列。我们利用这种方法来利用高能力细菌 Acinetobacter baylyi 的内源性 CRISPR-Cas 系统,结果表明,虽然单个间隔物并不总是能够完全有效地阻止通过天然能力获取 DNA,但多重天然 CRISPR 阵列可以实现几乎完全的 DNA 排除和基因组编辑,包括对两者的多个目标。除了展示一种将有益于各种应用的 CRISPR 阵列组装方法外,我们还发现了一种潜在的双赢策略,用于在天然能力的 A. baylyi 中平衡 CRISPR 防御与 DNA 获取。
在这项工作中,我们报告了一种新颖的技术,用于直径小于30 nm的纳米木制造技术,其长宽比大于20,而制造面积不受限制。更重要的是,可以同时制造具有多个直径的纳米柱。在我们的技术中,图案是由电子束光刻(EBL)编写的,在离子耦合等离子体(ICP)蚀刻期间,铬(Cr)lm被沉积为硬膜。在Cr边缘发生的天线效应会导致较小的硬面膜,因此随后可以形成直径较小的纳米膜。由于我们的技术独立于底物材料,因此它也可以应用于其他半导体材料,从而在许多领域中提供了有希望的应用。此外,还提供了基于本文中制造的纳米阵列的SERS模拟,以揭示拉曼频谱强度增强的起源。
作为微电子领域的一个总体趋势,产品小型化越来越重要,并能带来成本和系统优势。顺应这一总体趋势,新型红外凝视阵列越来越紧凑,并能为不同的红外波段提供系统解决方案。在法国,HgCdTe(碲化汞镉/MCT)材料和工艺以及混合技术已达到更先进的水平,以提供这些新型凝视阵列。因此,对于中波(MW)应用,15µm 间距电视格式(640×512)HgCdTe 探测器(称为 Scorpio)配有 1/4-W 微型冷却器和小型化低温技术。这种优化的杜瓦瓶已扩展到 TV/4 格式,使用自 2000 年以来已大规模生产的成功的焦平面阵列。关于长波阵列,Sofradir 多年来一直提供 320×256 LW 探测器,其截止波长在 9 到 12 µm 之间调整,具体取决于所需的应用。基于这一经验,2004 年开发了两种新的 LW HgCdTe 产品,并从 2005 年初开始提供。依靠具有最新改进的标准 HgCdTe 生产工艺和优化的杜瓦瓶系列,现在推出了 Venus LW 探测器。这是一款分辨率更高的 25 µm 间距 384×288 LW IDDCA,配备 0.5 W 微型冷却器,截止波长在 9 到 10 µm 之间,工作温度在 77 K 到 85 K 之间,规格
1荷兰神经科学研究所,Meibergdreef 47,1105 Ba Amsterdam,荷兰BA阿姆斯特丹2号,荷兰2匹兹堡医学院,匹兹堡医学院,1622年,匹兹堡大学,匹兹堡,匹兹堡,匹兹堡,宾夕法尼亚州15219,Unity the Unity the Underiation Instrucation,University Instrucation,Unterional Instrucation,Utrrytry unmort ushort ushortzt荷兰4视觉脑疗法实验室,索邦大学,国家德拉·桑特(National de laSanté等人) Freiburg, Germany 6 BrainLinks-BrainTools Center, University of Freiburg, Georges-Köhler-Allee 201, 79110 Freiburg, Germany 7 Freiburg Institute for Advanced Studies (FRIAS), University of Freiburg, Albertstraße 19, 79104 Freiburg, Germany 8 Chalmers University of Technology, Chalmersplatsen 4, 412 96瑞典哥德堡9号综合神经生理学系,VU大学,DE BOELELAAN 1085,1081 HV AMSTERDAM,荷兰10号HV Amsterdam,荷兰10精神病学系,学术医学中心,Postbus 22660,1100 DD Amsterdam,荷兰1100 DD Amsterdam,荷兰11.这些作者为这项工作贡献了同等的贡献。∗作者应向谁解决任何信件。
R. Dong、Prof. S. Liu、Prof. X. Jiang 哈尔滨工业大学生命科学与技术学院 中国哈尔滨市南岗区益矿路 2 号 150001 电子邮件:shaoqinliu@hit.edu.cn; jiang@sustech.edu.cn 董荣军,杭聪,陈哲,刘晓玲,钟玲,齐建军,黄勇,蒋晓玲教授 南方科技大学生物医学工程系 中国广东省深圳市南山区学院路 1088 号 518055 王林博士,王林教授,陆英教授 中国科学院脑连接组与操控重点实验室,脑认知与脑疾病研究所 中国科学院深圳先进技术研究院 深港脑科学研究院-深圳基础研究中心 深圳 518055,中国 电子邮件:lp.wang@siat.ac.cn; luyi@siat.ac.cn