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用于微生物生物电子学的溶液沉积和可图案化导电聚合物薄膜电极
图 3. 微生物全细胞生物电子装置的电化学分析。使用 (a) 裸 ITO 玻璃和 (b) PEDOT:PSS/PHEA 涂层工作电极对生物和非生物电化学反应器进行计时电流测量。插图显示非生物电流密度。反应器接种了 S. oneidensis 以进行生物测量，虚线标记。非生物测量包含培养基。电化学反应器的工作电极平衡在 +0.2 V vs Ag/AgCl，并使用 20 mM 乳酸作为 S. oneidensis 的碳源。在 43 小时的计时电流实验后，在 (c) 裸 ITO 玻璃和 (d) PEDOT:PSS/PHEA 涂层电极上对生物和非生物样品的循环伏安图（扫描速率：10 mV s -1）。
乙酰杆菌中的基因组工程内源性CRISPR/CAS系统，乙酰杆菌和梭状芽胞杆菌自动乙醇
乙细菌可以通过将CO 2转换为工业相关的化学物质和燃料的能力来在净零中发挥重要作用。对该潜力的全面开发将依靠有效的代谢工程工具，例如基于链球菌的链球菌CRISPR/CAS9系统的工具。然而，试图将含Cas9的载体引入木质杆菌的尝试不成功，这很可能是由于Cas9核酸酶毒性的毒性，并且存在内源性a。Woodii限制的识别位点 - cas9 Gene中的Modiiii限制（R -M）系统。作为替代方案，本研究旨在促进将CRISPR/CAS内源系统作为基因组工程工具的开发。因此，开发了一个Python脚本，以自动化杂质的邻近基序（PAM）序列的预测，并用于识别A. woodii I型I型I-B CRISPR/CAS系统的PAM候选。分别通过干扰测定和RT-QPCR在体内表征识别的PAM和本地领导者序列。由本机领导者序列，直接重复和足够的间隔者组成的合成CRISPR阵列的表达，以及用于同源重组的编辑模板，成功地导致了300 bp和354 bp的生成Pyre和Pye和PheA的架子内缺失。为了进一步验证该方法，还产生了3.2 kb的HSDR1缺失，以及在PHEA基因座的荧光激活和吸收转换TAG（快速）报告基因的敲入。同源臂长度，细胞密度和用于转化的DNA量显着影响编辑的效率。随后将设计的工作流应用于梭状芽胞杆菌的I型I-B CRISPR/CAS系统，从而使Pyre的561 bp框架内缺失具有100％的编辑效率。这是使用其内源性CRISPR/CAS系统的A. woodii和C.自身乙烷的基因组工程的第一个报告。
SnCQA：一种硬件高效的等变量子卷积电路架构
摘要 —我们提出了 SnCQA，这是一组硬件高效的等变分电路，分别针对置换对称性和空间格子对称性，量子比特数为 n。通过利用系统的置换对称性（例如许多量子多体和量子化学问题中常见的格子哈密顿量），我们的量子神经网络适用于解决存在置换对称性的机器学习问题，这可以大大节省计算成本。除了理论上的新颖性之外，我们发现我们的模拟在量子计算化学中学习基态的实际实例中表现良好，我们可以通过几十个参数实现与传统方法相当的性能。与其他传统变分量子电路（如纯硬件高效假设（pHEA））相比，我们表明 SnCQA 更具可扩展性、准确性和抗噪声能力（在 3 × 4 方格上的性能提高了 20 倍，在我们的案例中，在各种格子尺寸和关键标准（例如层数、参数和收敛时间）下节省了 200% - 1000% 的资源），这表明在近时间量子设备上进行实验可能是有利的。