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护理连接：映射心脏途径
测试：要清楚您将如何知道您正在实现或未达到目标您需要哪些数据点？从哪里？由谁收集？何时和多久？数据或工具是否已验证？有更好的选择吗？对于什么将使用？您是否应该使用通用和特定的指标来广泛比较？请注意您的假设和偏见。
重新审视量子电路的映射
量子计算代表了计算领域的一种范式转变，它有可能解决传统计算机无法解决的复杂问题。尽管目前的量子处理器已经包含几百个量子比特，但它们的可扩展性仍然是一个重大挑战。模块化量子计算架构已成为一种有前途的量子计算系统扩展方法。本文深入探讨了分布式多核量子计算的关键方面，重点研究了量子电路映射，这是一项基本任务，可成功跨核心执行量子算法，同时最大限度地减少核心间通信。我们推导出随机量子电路所需的非局部通信数量的理论界限，并介绍了匈牙利量子比特分配 (HQA) 算法，这是一种多核映射算法，旨在优化对核心的量子比特分配，以减少核心间通信。我们对 HQA 与模块化架构的最新电路映射算法进行了详尽的评估，结果表明，与性能最佳的算法相比，HQA 在执行时间和非局部通信方面分别提高了 4.9 倍和 1.6 倍。 HQA 是一种非常有前景的可扩展方法，用于将量子电路映射到多核架构中，使其成为大规模利用量子计算潜力的宝贵工具。
绘制植物中的调控决定因素图谱
许多植物物种的驯化和改良经常涉及转录输出的调节，并继续为靶向性状工程提供许多希望。然而，控制这些性状相关转录变体的顺式调控元件 (CRE) 位于非编码区内，目前大多数植物物种对这些区域的注释很少。这在大型作物基因组中尤其如此，因为调控区仅占整个基因组空间的一小部分。此外，人们对 CRE 如何调节植物转录的了解相对较少。因此，了解调控区在基因组中的位置、它们控制哪些基因以及它们的结构是可用于指导传统和合成植物育种工作的重要因素。在这里，我们描述了调控实例的经典示例以及植物调控基因组学的最新进展。我们重点介绍了有价值的分子工具，这些工具可以大规模识别 CRE，并提供有关基因如何在不同植物物种中受到调控的前所未有的见解。我们重点关注染色质环境、转录因子 (TF) 结合、转座因子的作用以及调控区域与靶基因之间的关联。
GMP 仓库绘图分步说明...
第一种方法是使用分布在整个仓库中的相对较少的湿度传感器（每六个温度传感器中就有一个）。在这种情况下，您将依靠温度均匀性来证明湿度也在范围内。这种方法应该基于不同季节的温度映射历史记录，并具有一致的结果。有了这些历史记录，了解湿度测量的专家可以有效地向审计员或检查员说明不需要在所有数据点进行湿度测量。如果您决定采用这种策略并减少湿度传感器的数量，那么将您使用的少数湿度传感器放置在空气流通不良的区域、暖通空调风扇或扩散器之间以及温度变化最大的区域至关重要。
绘制意大利氢能计划地图
摘要：全球对氢能的热情推动了各种旨在利用氢能潜力的举措。特别是，低碳氢因其在减少钢铁、水泥和重型运输等难以减排行业的温室气体排放方面的关键作用而受到认可。本研究重点介绍意大利所有与氢相关的融资计划，全面概述各种活动及其地理位置。所审查的资金来自国家复苏和复原力计划 (PNRR)、直接由欧洲共同利益重要项目 (IPCEI) 资助的项目以及由私营公司或其他资金来源 (氢谷) 支持的多项举措。PNRR 计划中的具体征集提案概述了资金的分配，重点是棕地地区的氢气生产（到 2026 年预计有 52 个氢气生产厂）、难以减排行业的氢气使用以及为公路 (到 2026 年有 48 个加油站) 和铁路运输 (10 条氢能铁路线) 建立加氢站。本文详细描述了获得资助的举措（共 150 个），包括它们的地理位置、类型和规模（如有）以及它们获得的资金。本概述揭示了哪些地区优先考虑重型运输中的脱碳工作，尤其是跨境商业路线，例如意大利北部地区。相反，一些地区更注重当地交通（通常是公共汽车）或工业部门（主要是钢铁和化学工业）。此外，该研究还提出了旨在加强国家氢相关技术制造能力的举措，以及新的氢能监管和激励计划。这项分析的最终目标是促进现有和计划中项目之间的联系，刺激整个氢能价值链上的新举措，提高利益相关者对氢能的认识，促进合作和国际竞争力。
映射DSI数据库的景观：
该图说明了DSI数据“转换”的简化示例。数据库名称以粗体列出。它显示了如何在科学数据库中转移和相互连接的DSI。该过程始于研究人员从欧洲核苷酸档案（ENA）中获得大肠杆菌基因组。从该基因组中，研究人员可能使用RefSeq确定了特定的感兴趣基因。然后，研究人员检查了该基因编码的酶（一种蛋白质），以及其特性，记录在Uniprot中。他们会进一步了解涉及酶的生化反应，他们咨询Brenda。研究人员利用KEGG提供的数据来编译代谢途径，这些数据与来自代谢的实验数据交叉引用。要分析与这些途径相关的化学特性（即，我们对酶破裂或将其放在一起的小分子的理解），研究人员转向Pubchem。出于药物开发的目的，它们将这些化学性质与在药品库中列出的已知药物，寻找潜在的抑制剂或激活剂进行了比较。接下来，研究人员探讨了有关这些药物的其他实验数据的临床试验。为了对上下文和含义有更广泛的了解，他们在PubMed上进行了交叉引用的发现，该发现提供了对同行评审出版物的访问。这种数据的迭代探索和交叉引用最终可帮助研究人员注释基因在基因本体论（GO）数据库中更准确地发挥作用，从而恢复了研究周期并增强了整体知识库。在这个简化的示例中，使用了11个与DSI相关的数据库，但实际上，使用DSI的科学家需要数千个。
同级...
使用7个Tesla fmri Jiahe Zhang 1，Danlei Chen 1，Philip Deming 1，Tara Srirrirangarajan 2，Jordan Theriault 3，Philip A. Kragel 4，Ludger Hartley 1，KIRE 1，KIRE kiere W.劳伦斯·L·瓦尔德（Lawrence L.马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的马提尼斯生物医学成像中心，马萨诸塞州02139 4心理学系，埃默里大学，亚特兰大，佐治亚州亚特兰大，30322 5心理与脑科学系，达特茅斯学院，达特茅斯学院，汉诺威，汉诺威，NH 03755 603755 6 603755 6 60 36 *L.F.B。和M.B.分享高级作者身份。相应的作者：马萨诸塞州波士顿的东北大学夜莺大厅125 Hallingale Hall，马萨诸塞州02115-5000的Jiahe Zhang。电子邮件：j.zhang@northeastern.edu Lisa Feldman Barrett，心理学系，马萨诸塞州波士顿东北大学夜莺大厅125号，马萨诸塞州02115-5000。电子邮件：l.barrett@northeastern.edu marta bianciardi，放射科，Athinoula A. Martinos生物医学成像中心，马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院，第149号建筑物，第2301室，Charlestown街13号，马萨诸塞州Charlestown，MA 02129。电子邮件：martab@mgh.harvard.edu作者贡献：T.W.，L.W.，A.B.S.，L.F.B。和M.B.设计的研究。J.Z.，D.C.，J.T.，L.H.，K.M.L，K.M.，A.B.S.，K.S.Q.，S.W-G.，L.F.B. 和M.B. 进行了研究。 J.Z.，D.C.，P.D.，T.S.，L.F.B。 和M.B. 分析了数据并撰写了论文。 所有作者都阅读并批准了论文。 竞争利益声明：作者声明没有利益冲突。 分类：生物科学/神经科学关键词：内脏运动，互感，内脏感，Allostasis，默认模式网络，显着网络J.Z.，D.C.，J.T.，L.H.，K.M.L，K.M.，A.B.S.，K.S.Q.，S.W-G.，L.F.B.和M.B.进行了研究。J.Z.，D.C.，P.D.，T.S.，L.F.B。 和M.B. 分析了数据并撰写了论文。 所有作者都阅读并批准了论文。 竞争利益声明：作者声明没有利益冲突。 分类：生物科学/神经科学关键词：内脏运动，互感，内脏感，Allostasis，默认模式网络，显着网络J.Z.，D.C.，P.D.，T.S.，L.F.B。和M.B.分析了数据并撰写了论文。所有作者都阅读并批准了论文。竞争利益声明：作者声明没有利益冲突。分类：生物科学/神经科学关键词：内脏运动，互感，内脏感，Allostasis，默认模式网络，显着网络