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调节线粒体钙通道（TRPM2/MCU/...
有效的蜂窝通信对于大脑调节肌肉收缩，记忆形成和回忆，决策和任务执行等多种功能至关重要。通过电气和化学信使（包括电压门控通道和神经递质）的快速信号传导来促进这种通信。这些使者通过传播动作电位和中介突触传播来引起广泛的反应。钙涌入和外排对于释放神经递质和调节突触传播至关重要。与氧化磷酸化有关的线粒体和能量产生过程也与内质网相互作用，以存储和调节细胞质钙水平。不同细胞类型中线粒体的数量，形态和分布根据能量需求而变化。线粒体损伤会导致过量的活性氧（ROS）产生。mitophagy是一个选择性过程，它通过自噬体 - 散糖体融合靶向并降解损坏的线粒体。线粒体中的缺陷会导致ROS和细胞死亡的积累。许多研究试图表征神经退行性疾病中线粒体功能障碍与钙失调之间的关系，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，亨廷顿氏病，黑肿瘤疾病，肌萎缩性侧面硬化症，脊髓灰质球脑性脑脑性无动脉症，染色。减少线粒体损伤和积累的介入策略可以作为治疗目标，但是需要进一步的研究来揭示这一潜力。本综述提供了与线粒体在各种神经元细胞中有关的钙信号传导的概述。它严格检查了最新发现，探讨了线粒体功能障碍可能在多种神经退行性疾病和衰老中起的潜在作用。此外，评论还确定了知识中现有的差距，以指导未来研究的方向。
神经退行性疾病中的氧化应激和离子通道
许多神经退行性疾病是由于离子通道功能和突变改变引起的。细胞内氧化还原状态可以显着改变离子通道的门控特征。已经记录了与氧化应激相关的丰富神经退行性疾病，包括帕金森氏症，阿尔茨海默氏症，脊椎脑性共济失调，肌萎缩性侧面硬化症和亨廷顿病。活性氧和氮种化合物触发了靶向负责通道组装的亚基内特定位点的翻译后变化。这些改变包括通过活性氧（ROS），硝化和S-硝基化诱导的氧化还原反应调整半胱氨酸残基，并通过过氧亚硝酸盐的酪氨酸残基的一氧化氮辅助。几个离子通道已直接研究了其对氧化剂和氧化应激的功能反应。本综述主要探讨氧化应激与离子通道之间的关系和潜在联系，例如小脑共济失调和帕金森氏病。氧化应激与离子通道之间的潜在相关性可以保持开发常见神经退行性疾病的创新疗法的希望。
FET通道中的电子散射效应-IUE
有关能量分布函数（EDF）的准确知识对于建模半导管设备中热载体损伤的形成至关重要[1]。电子 - 电子散射（EES）可以实质上影响EDF [2-4]，并且必须正确地包括在运输模型中。在EES存在下变为非线性的Boltzmann方程的解决方案方法是基于确定性的迭代方法[2]或集合Monte Carlo方法[5-7]。 在这项工作中，我们求助于两个粒子动力学方程，该方程在粒子间相互作用的情况下也保持线性。 该方程溶液的蒙特卡洛算法基于轨迹对的计算和策略。 两个波向量𝐤1和𝐤2被同时考虑，这意味着该方法实际上是在对六维动量空间进行采样。 然而，将Momentum空间的维度加倍，不会降低Monte Carlo方法的效率，因为它与确定性方法形成鲜明对比，因此它不会遭受维度的诅咒。解决方案方法是基于确定性的迭代方法[2]或集合Monte Carlo方法[5-7]。在这项工作中，我们求助于两个粒子动力学方程，该方程在粒子间相互作用的情况下也保持线性。蒙特卡洛算法基于轨迹对的计算和策略。两个波向量𝐤1和𝐤2被同时考虑，这意味着该方法实际上是在对六维动量空间进行采样。将Momentum空间的维度加倍，不会降低Monte Carlo方法的效率，因为它与确定性方法形成鲜明对比，因此它不会遭受维度的诅咒。
泡利通道和动力学图的量子模拟
自诞生以来，量子计算机就被认为是模拟量子系统的有力工具 [1]。作为具有基础意义 [2,3] 和实际意义 [4] 的开放量子系统，人们一直致力于模拟开放量子系统的演化 [5-7]，特别是量子信道 [8-11]，可用于研究和建模退相干。此类量子算法可以用所谓的量子电路 [12] 来表示，我们将在第 3 节中对其进行研究。由于此类系统具有许多应用，例如研究多体纠缠的出现 [13,14]、研究耗散过程 [15] 和建模非马尔可夫动力学 [16]，因此对其进行了模拟。在量子系统中，最简单的情况是量子比特 [ 12 ]，其中产生退相干的最简单的信道类型是泡利信道 [ 17 – 19 ]。事实上，它们是影响量子设备的噪声的有效模型 [ 20 ]。在本文中，我们提出了一种模拟泡利信道的量子算法，并在 IBM 的一台量子计算机上实现它。所提出的算法很简单，只需更改其执行操作中的几个参数即可用于任何泡利信道。为了表示算法，我们使用量子电路，这是一种表示用于量子计算机的算法的常用方法。[ 12 ]。此外，我们还将模拟泡利动力学图，它们是泡利信道的连续参数化曲线。
DNA存储通道中误差球尺寸的研究
摘要 — 最近的实验证明了在 DNA 和蛋白质等大分子中存储数字信息的可行性。然而，DNA 存储通道容易出现删除、插入和替换等错误。在 DNA 字符串的合成和读取阶段，会生成许多原始字符串的噪声副本。从这些噪声副本中恢复原始字符串的问题称为序列重建。该问题中的一个关键概念是错误球，它是所有可能序列的集合，这些序列可能由对原始序列应用有限数量的错误而产生。Levenshtein 表明，给定通道恢复原始序列所需的最小噪声副本数等于两个错误球交集的最大大小加一。因此，推导任何通道和任何序列的错误球大小对于解决序列重建问题至关重要。在 DNA 存储系统中，字符串中的多种错误（例如删除、插入和替换）可能同时发生。在这项工作中，我们旨在推导具有多种错误类型和最多三次编辑的通道的错误球大小。具体来说，我们考虑具有单删除双替换、单删除双插入和单插入单替换错误的通道。
在碳化硅上集成石墨烯和MOS2
péterTelek1摘要：为了满足社会和经济环境的不断增长的要求，必须开发物质处理过程中使用的设备。几十年前，这些机器完全适用于某些制造程序，在高级版本中找不到，它们的角色由其他较早使用的计算机控制设备发挥作用。本文概述了有关特殊的材料处理机 - 传输渠道的概述，并介绍了其操作特征和应用可能性，以涵盖其在高级处理系统中的可用性。在本文中提出的陈述是研究这些机器的特殊参数和应用优势的研究结果，可以显示它们的开发方向。
药物靶向基因组：离子通道和 GPCR 的可变性
摘要：离子通道和 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 的突变并不少见，可导致心血管疾病。鉴于先前报道的与高突变率相关的多种因素，我们根据 (i) 靠近端粒和/或 (ii) 高腺嘌呤和胸腺嘧啶 (A+T) 含量对多个人类基因的相对易变性进行了排序。我们使用基因组数据查看器提取基因组信息，并根据与因素 (i) 和 (ii) 的关联检查了 118 个离子通道和 143 个 GPCR 基因的易变性。然后，我们用 31 个编码离子通道或 GPCR 的基因评估了这两个因素，这些基因是美国食品药品管理局 (FDA) 批准的药物所针对的。在所研究的 118 个离子通道基因中，80 个符合因素 (i) 或 (ii)，匹配率为 68%。相比之下，143 个 GPCR 基因的匹配率为 78%。我们还发现，FDA 批准药物靶向的 GPCR 基因（n = 20）的突变性相对低于编码离子通道的基因（n = 11），而编码 GPCR 的靶基因长度较短。本研究结果表明，使用因子药物基因组的匹配率分析来系统地比较 GPCR 和离子通道的相对突变性是可行的。通过两个因子对染色体的分析确定了 GPCR 的一个独特特性，它们的核苷酸大小与端粒的接近程度之间存在显着关系，这与大多数易患人类疾病的基因位点不同。
1 使用自动化测试多个高速通道...
使用自动测试设备 (ATE)、SOC 93K 并行测试多个高速通道 Ratan Bhimrao Umralkar、Li Kangrong。新加坡 A*STAR 微电子研究所 2 Fusionopolis Way, #11 Innovis Tower，新加坡 138634 ratan_bhimrao_umralkar@ime.a-star.edu.sg，li_kangrong@ime.a-star.edu.sg，摘要高带宽存储器 (HBM) 需要在安装在中介层上的 IO 芯片和 IO 到存储器堆栈之间进行高速数据传输。来自不同供应商的 KGD HBM 堆栈和 IO 芯片安装在高数据速率/带宽中介层上。在多芯片设备封装过程中，将测试从最终测试转移到晶圆级需要高昂的设备成本[4]，例如探测器、探测卡，但废品成本较低。就目前的封装技术（如 2.5D/3D 和 Chiplets）而言，较低的废料成本意味着更高的产量。一旦将 KGD 安装在中介层（和基板）上，如果中介层经测试有故障，则无法将其移除，从而浪费整个封装 [4]。本文讨论了在安装 KGD HBM、IO 芯片和其他芯片之前测试中介层上高速数据速率互连的测试方法（见下图 1）。高端 DSO（数字存储示波器）可以相对轻松地测试 1 到 4 个通道。但是，当通道数为 8、16 位总线等组时，使用 ATE 会变得更有优势。其中一个主要优势是，ATE 可以同时测试多个通道，因此使用 ATE 测试多个通道变得更加可行。不同通道的结果可以叠加在单个图上。最终的叠加图提供了有关哪个通道输出影响高速总线整体性能的重要信息。眼图 [2] 是一种重要的信号完整性测试，可用于了解数字系统中通信信道的质量，眼图提供有关传输线质量和信道带宽的信息。本文讨论了如何有效地使用 ATE 来构建眼图，使用 ATE 的 shmoo 图功能，恰当地称为眼图 shmoo 图。此外，由于 ATE 可以同时测试多个通道，因此可以加快大规模测试速度，例如测试整个晶圆。此处开发的测试方法是细间距高速通道项目的一部分，其中使用 24 个高速通道构建晶圆测试，以模拟具有 55um 凸块间距的 HBM（高带宽存储器）应用，以展示使用 ATE 的细间距 [3] 探测和功能。对于同时测试的 24 个通道，结果显示 2 条迹线的眼宽和眼高小于其余迹线，但本文的重点不是这些结果，而是如何在 ATE 级别测试中实现眼图。当前设置使用 Advantest 93K 测试仪和 12 英寸 Tel 探测器。ATE 包含 3 个 PS1600 卡，最大数据速率为 1.6Gbps。对于高达 9G 的更高数据速率，可以使用 PS9G 卡。使用 PS1600 卡，我们能够测试高达 1Gbps 的速度，并为所有 24 条迹线绘制眼图。构建了一个细间距、55um 的探针卡，具有 24 个 HBW 通道，用于测试 HBM 晶圆并验证测试方法。下图 1 显示了使用 shmoo 图为其中一个通道 P9 绘制的眼图。基本参数如
通过量子信道相干控制进行通信
完全去极化的量子通道始终输出完全混合态，因此无法传输任何信息。然而，在最近的一封信 [D. Ebler et al. , Phys. Rev. Lett. 120, 120502 (2018) ] 中，却表明如果量子态通过两个具有不同阶量子叠加的通道（这种装置称为“量子开关”），则信息仍然可以通过这些通道传输。在这里，我们表明，当人们相干地控制通过两个相同的去极化通道之一发送目标系统时，可以获得类似的效果。虽然人们很容易将量子开关中的这种效应归因于通道之间不确定的因果顺序，但因果不确定性在这种新场景中不起作用。这引发了人们对其在量子开关相应效应中的作用的质疑。我们详细研究了这一新场景，发现当量子信道被相干控制时，有关其具体实现的信息可以在联合控制目标系统的输出状态中访问。这允许区分通常被认为是同一信道的两种不同实现。更一般地，我们发现，要完整描述相干控制量子信道的作用，不仅需要指定信道的描述（例如，以 Kraus 算子的形式），还需要根据其实现指定一个额外的“变换矩阵”。
置换不变的量子删除通道的量子编码
摘要 - 在许多现实的设置中都出现了比擦除错误更难纠正的Quantum删除。因此，为量子缺失通道开发量子编码方案是相关的。迄今为止，对于哪些显式量子误差校正代码可以打击量子删除，尚不了解。我们注意到，具有t + 1距离的任何置换量量子代码都可以纠正量子和Qudit设置中任何正整数t的t量子删除。利用在擦除误差下的置换不变量子代码的编码属性时，我们得出了量子缺失下置换量的量子代码的相应编码边界。我们将注意力集中在n个Qubit置换不变的量子代码的特定家族上，我们称之为转移的GNU代码。这项工作的主要结果是它们的编码和解码算法可以在O（n）和O（n 2）中执行。