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量子信息扰乱动力学中的退相干标度转变
为了开发量子技术，可靠地处理量子信息需要精确控制非平衡多体系统。这是一项极具挑战性的任务，因为量子态对外部扰动的脆弱性会随着系统规模的增大而增加。在这里，我们报告了一系列实验性量子模拟，这些模拟量化了受控汉密尔顿演化对驱使系统偏离目标演化的扰动的敏感性。基于非时间有序关联，我们证明过程保真度的衰减率随着关联量子比特的有效数量 K 的增加而增加，即 K α 。作为扰动强度的函数，我们观察到两个不同动力学状态之间指数 α 的退相干缩放转变。在低于临界扰动强度的极限情况下，指数 α 急剧下降到 1 以下，并且可控制的量子比特数没有固有限制。量子信息受控动力学的这种弹性量子特性有望实现对大型量子系统的可靠控制。
甲状腺功能障碍和糖尿病对非酒精性脂肪肝纤维化和脂肪变性阶段的影响
甲状腺功能减退症仍然是一个全球性问题，在成人和新生儿中发病率不断上升，表现为甲状腺分泌甲状腺激素不足导致代谢率下降 [5]。研究表明，甲状腺功能障碍超过十年的患者罹患肝细胞癌的几率显著升高 [6]，NASH 和慢性乙型肝炎感染者的甲状腺功能障碍发生率高于对照组 [7]。下丘脑-垂体-甲状腺轴在许多代谢途径中起着重要作用，尤其是那些涉及脂质和碳水化合物的代谢途径。NAFLD 被描述为代谢综合征的肝脏表现。因此，长期以来，甲状腺功能减退症与 NAFLD 之间的关系一直被假设和研究 [8]。
整个HCP队列中白质的与性别相关的变异性
1。Archer J.人类心理性别差异的现实和进化意义。Biol Rev Camb Philos Soc。2019年8月; 94（4）：1381–415。2。Hyde JS。 性别相似性假设。 am Psychol。 2005; 60（6）：581–92。 3。 giudice MD，Booth T，IrwingP。火星与金星之间的距离：测量全球性别差异。 PLOS ONE。 2012年1月4日； 7（1）：E29265。 4。 van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。 Wu-Minn Human Connectome项目：概述。 神经图像。 2013年10月15日; 80：62–79。 5。 Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。 与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。 MED图像肛门。 2008年2月; 12（1）：26–41。 6。 Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。 登录元。 2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。Hyde JS。性别相似性假设。am Psychol。2005; 60（6）：581–92。3。giudice MD，Booth T，IrwingP。火星与金星之间的距离：测量全球性别差异。PLOS ONE。 2012年1月4日； 7（1）：E29265。 4。 van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。 Wu-Minn Human Connectome项目：概述。 神经图像。 2013年10月15日; 80：62–79。 5。 Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。 与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。 MED图像肛门。 2008年2月; 12（1）：26–41。 6。 Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。 登录元。 2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。PLOS ONE。2012年1月4日； 7（1）：E29265。4。van Essen DC，Smith SM，Barch DM，Behrens Tej，Yacoub E，Ugurbil K等。Wu-Minn Human Connectome项目：概述。神经图像。2013年10月15日; 80：62–79。5。Avants BB，Epstein CL，Grossman M，Gee JC。与交叉相关的对称差异图像注册：评估老年人和神经退行性大脑的自动标记。MED图像肛门。2008年2月; 12（1）：26–41。6。Descoteaux M，Angelino E，Fitzgibbons S，DericheR。正规化，快速和可靠的分析Q-Ball成像。登录元。2007年9月; 58（3）：497–510。 7。 Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。 神经图像。 2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。2007年9月; 58（3）：497–510。7。Koch MA，Norris DG，Hund-Georgiadis M.使用磁共振成像研究功能和解剖连通性的研究。神经图像。2002年5月1日; 16（1）：241–50。 8。 Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。 使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。2002年5月1日; 16（1）：241–50。8。Guevara P，Poupon C，RivièreD，Cointepas Y，Marrakchi-Kacem L，Descoteaux M等。使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。 2010年1月1日; 13：550–7。 9。 （计算机科学中的讲义）。使用两级聚类策略推断Hardi Fiber束地图集。2010年1月1日; 13：550–7。9。（计算机科学中的讲义）。MED图像计算计算辅助间隔MICCAI INT CONC MED MED MED IMAGE计算计算辅助间隔。Campello RJGB，Moulavi D，Sander J.基于层次密度估计的基于密度的聚类。in：PEI J，Tseng VS，Cao L，Motoda H，Xu G，编辑。知识发现和数据挖掘的进步。柏林，海德堡：施普林格； 2013年。 160–72。10。Zhang H，Schneider T，Wheeler-Kingshott CA，Alexander DC。 noddi：实用的体内神经突导向分散和人脑的密度成像。 卷。 61，神经图像。 2012。 1000–16。Zhang H，Schneider T，Wheeler-Kingshott CA，Alexander DC。noddi：实用的体内神经突导向分散和人脑的密度成像。卷。61，神经图像。2012。 1000–16。
使用相位可调图像驱动器对量子相干性的实验保护
在开放的量子系统中，自旋速度的连贯性受自旋旋转相互作用，自旋扩散，静态和微波磁场1的含量和电荷噪声2的限制。使用不同的电子自旋共振（ESR）脉冲3 - 7，通过动态去耦（DD）量子量来实现相干时间的增加。然而，这种脉冲具有固有的缺陷和波动，因此需要自己的DD层，从而导致了倍增的量子。已提出了辅导DD 8、9的技术，用于氮空位（NV），中心至8、10-12的第二阶。在这里，我们演示了一种基于浮力模式的脉冲协议，该模式成功地增加了与量子的初始状态，在具有不同自旋的汉密尔顿和环境的材料中，与量子的初始状态无关，例如低和高旋转轨道耦合。我们使用非常弱的脉冲并改变了整个系统的动力学，而不是通过强烈的激发与浴缸的脱钩。对于我们的测量设置（在40 K左右）可以访问的短自旋松弛时间，可以与连贯性时间进行直接比较，我们演示了制度tr≈t1。在磁性稀释系统中t 1≫T 2，例如t 1，例如y 2 Sio 5：ER 3 + 13和y 2 Sio 5：Yb 3 + 14或28 Si：bi，具有可调的t 1千秒钟15。因此，我们的一般方法可以使用单个圆形极化图像脉冲导致很长的持久性狂欢振荡。这种方案将保护常规量子门之间的量子量的连贯性。已经提出了强烈的连续微波激励的使用作为保护量子位16、17的一种方式，尽管量子门需要正确的重新设计。在相关研究中，使用任意波形发生器的复杂脉冲设计在研究浮力拉曼转变18、19和氮气空位（NV）中心的两级系统20的量子指标中被证明至关重要。值得注意的是，在串联DD的情况下，第二阶（n = 2）激发的频率必须与第一个激发的Rabi频率匹配（n = 1）；同样，这两种激发是线性极化的，彼此垂直（该方法扩展到n中的较高阶）。在实验上，该协议在脉冲设计和频率稳定性方面很快变得复杂且要求，高于第二阶。我们的协议使用两种连贯的微波脉冲：主脉冲驱动量子狂犬动物，而低功率，圆形极化（图像）脉冲连续维持自旋运动。图像驱动器的频率靠近主驱动器，其幅度为1-2个数量级。以这种方式，量子门可以由常规脉冲驱动，而无需图像脉冲，而门之间的时间间隔可以用整数使用我们的保护协议来填充整数的Rabi Nutations。我们注意到，两种脉冲之间的初始相位差可以通过增强（或减少）第二次敷料的浮标模式来调整自旋动力学。
紧急情况下的人为无人机合作案件
（过度的）酒精和其他成瘾性物质通常被概念化为自我控制低的问题（即人们无法抑制不必要的冲动）。根据这种观点，人们喝酒是因为他们无法抗拒。在本研究中，我们从不同的角度解决了这一点，并测试了饮酒是否可能也是享乐能力低的问题（即人们通常由于思想造成的，人们无法体验愉悦和放松）。根据这种观点，人们喝酒是因为它可以帮助他们享受或应对负面的想法或情感。在两项有害饮酒风险的个体之间的两项研究中（例如，审计<7），我们一直发现特质享乐的能力与酒精的征服无关，但与应对动机有负相关（饮酒以应对负面的思想和感受；研究1：n = 348;研究2：研究2：n = 302，预先确定）。研究2中的探索性分析（在COVID-19大流行期间进行）还表明，享乐性享乐的人低（但不是很高）的人会响应压力而喝更多的酒精。我们的发现与人们的饮酒动机和行为不仅是自我控制不良的问题，而且还具有低特质享乐能力的问题一致。他们符合预防和治疗研究方面的新方向，该研究探讨了帮助人们寻求和品尝与非药物相关的增强剂的享乐主义体验（例如，从事休闲活动）。
巨噬细胞与非酒精性脂肪性肝病的发生发展
肝脏是首过代谢的部位，它对来自肝门静脉和肝动脉的血液中的成分进行解毒和代谢。肝脏由多种细胞类型组成，包括库普弗细胞 (KC)，它们是稳定状态下肝脏的主要免疫细胞。这些巨噬细胞与肝细胞、肝星状细胞和肝窦内皮细胞广泛相互作用。它们可以促进白细胞趋化和粘附，并产生诱导白细胞活化的细胞因子。KC 在生理上吞噬来自门脉循环的异物和碎片，并参与红细胞循环。它们的异常功能也会导致非酒精性脂肪肝 (NAFLD) 的发展。NAFLD 是指影响肝脏的一系列疾病，从良性脂肪变性到脂肪性肝炎和肝硬化。在 NAFLD 中，多重打击假说认为肠道和脂肪组织同时产生影响，导致肝脏脂肪沉积，炎症在疾病进展中起关键作用。单核细胞、募集的巨噬细胞和 KC 参与影响肝脏脂质积累和引发炎症打击。本文，我们回顾了该领域关于这些细胞在 NAFLD 发展和进展中的作用、NAFLD 患者的特征、研究中使用的动物模型以及 NAFLD 研究中出现的问题的文献。与人类 NALFD 进展相关的特征分为三类：第一，代谢综合征；第二，特定的肝脏特征，如脂肪变性、肝细胞膨胀、小叶炎症和肝纤维化；第三，全身性炎症，影响肝脏本身、脂肪组织、肠道和其他组织。研究中使用的 NAFLD 小鼠模型也分为三大类或三者的组合：饮食、化学和遗传模型，本文将讨论这些模型的优缺点。新兴研究领域包括肠-肝-脑轴，该轴一旦被破坏，会导致所有相关器官系统功能下降。本综述涵盖了上述研究领域的最新发现，重点关注巨噬细胞，将其功能和适应性置于每个讨论主题的中心。
非裔美国人酒精使用障碍的基于基因的多基因风险评分分析
在非裔美国人 (AA) 等混血人群中开展的全基因组关联研究 (GWAS) 样本量有限，导致多基因风险评分 (PRS) 表现不佳。根据 AA 和欧洲血统 (EA) 人群之间共享许多致病基因，并且一些致病变异位于这些基因边界内的观察结果，我们利用位于疾病相关基因内的变异，提出了一种基于基因的新型 PRS 框架 (PRS 基因)。使用百万退伍军人计划的酒精使用障碍 (AUD) AA GWAS 和问题酒精使用的 EA GWAS 作为发现 GWAS，我们从 410 个基因中鉴定出 858 种与 AA 和 EA 中均与 AUD 相关的变异。使用这些变体计算的 PRS 基因与三个 AA 目标数据集中的 AUD 显著相关（ P 值范围从 7.61E − 05 到 6.27E − 03；Beta 范围从 0.15 到 0.21）并且优于使用所有变体计算的 PRS（ P 值范围从 7.28E − 03 到 0.16；Beta 范围从 0.06 到 0.18）。PRS 基因也与 EA 目标数据集中的 AUD 相关（ P 值 = 0.02，Beta = 0.11）。在 AA 中，与最低十分位数的个体相比，最高 PRS 基因十分位数的个体患上 AUD 的优势比为 1.76（95% CI：1.32 – 2.34）。这 410 个基因在 54 个基因本体生物学过程中富集，包括乙醇氧化和涉及突触系统的过程，这些过程已知与 AUD 相关。此外，26 个基因是用于治疗 AUD 或其他疾病的药物的靶标，这些药物可能被考虑用于治疗 AUD。我们的研究表明，基于基因的 PRS 在评估 AA 中的 AUD 风险方面表现更好，并为 AUD 遗传学提供了新的见解。
个性化的，同类的精神神经影像学设计...
精神神经影像学面临严格性和可重复性的挑战，这些挑战促使重新考虑研究设计的相对优势和局限性。由于资源的高需求和不同的推论目标，当前的设计差异强调了样本量，测量广度和纵向评估。在这个概述和观点中，我们为科学目标和资源限制的这种平衡提供了当前精神神经影像学研究设计的指南。通过启发式数据立方体对比关键设计特征，我们讨论了小样本，精确纵向研究（例如个性化研究和同伙）和大型样本，最小纵向，人口研究的折衷。精确研究通过干预和跟踪纵向过程来支持人体内机制的测试。人群研究支持跨多方面个体差异的概括测试。提出的相互验证模型（RVM）旨在递归地以顺序利用这些互补设计，以积累证据，优化相对强度并朝着改善长期临床效用而建立。
ai-ai-eenhanced-coherence-tomography-oct ...
抽象背景和目的：与光学相干断层扫描（OCT）的人工智能（AI）的整合代表了胃肠道癌（GI）癌的早期诊断和治疗中的一种变革性创新，尤其是食管和结直肠癌。OCT是一种高分辨率成像方式，可以使组织微观结构可视化，并在识别发育不良和早期癌性变化方面表现出了希望。AI算法通过实现实时自动化组织分析，提高诊断准确性并最大程度地降低丢失病变的风险来增强此过程。本综述研究了AI增强OCT在GI癌症的早期检测和治疗策略中的作用。方法：本文献综述从关键研究中综合了研究结果，该研究检查了AI在增强OCT诊断和治疗能力中的应用中的应用。通过关注OCT成像技术的进步以及机器学习算法的整合，尤其是卷积神经网络（CNN）和其他深度学习框架的整合来确定相关的研究。分析了这些算法在检测异常增生，区分良性组织和恶性组织以及促进治疗干预措施方面的有效性。审查还评估了AI增强OCT中的当前局限性，例如其狭窄的视野和操作员依赖性，同时探索未来的方向，包括具有成本效益的策略和算法改进。结果：通过提高诊断敏感性和特异性，AI增强OCT在改善GI癌的早期检测方面表现出了巨大的希望。该技术允许对组织微观结构进行高分辨率成像，这对于识别发育不良变化和早期恶性肿瘤至关重要。AI算法，尤其是卷积神经网络，通过识别微妙的组织病理学特征，在区分良性和恶性组织方面表现出了有效性。AI与OCT的整合还促进了治疗干预措施，例如内窥镜粘膜切除（EMR），通过在手术过程中提供实时见解。尽管有这些进步，但仍有挑战，包括高昂的实施成本，不同人群的诊断性能变异性以及对操作员培训的需求以标准化使用。结论：AI增强OCT是对GI癌的早期检测和治疗的有前途的工具，具有提高诊断准确性，降低对活检的依赖并实现更精确的治疗干预措施的潜力。但是，在临床实践中广泛采用将需要解决当前限制，例如成本，可访问性以及进一步完善AI算法以提高可靠性和可推广性的需求。持续的研究和创新对于释放这项技术的全部潜力在改变GI癌的管理和改善患者预后至关重要。