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使用质子-质子碰撞产生的轻子+喷流事件测量极化和自旋关联并观察顶夸克对中的纠缠
使用单个电子或μ子事件和处于终态的喷流来测量顶夸克对 ( t ¯ t ) 的极化和自旋关联。测量基于 CMS 实验收集的 LHC 在 ffiffiffi sp ¼ 13 TeV 处的质子-质子碰撞数据，对应于积分光度 138 fb − 1 。通过对数据进行分箱似然拟合，同时提取极化矢量和自旋关联矩阵的所有系数。测量是全面进行的，并包含其他可观测量，例如 t ¯ t 系统的质量和 t ¯ t 静止框架中的顶夸克散射角。测得的极化和自旋关联与标准模型一致。从测得的自旋关联中，应用佩雷斯-霍罗德基标准得出关于 t ¯ t 自旋纠缠的结论。标准模型预测在生产阈值和 t ¯ t 系统质量较高时，t ¯ t 态将发生纠缠自旋。这是首次在高 t ¯ t 质量事件中观察到纠缠，其中大部分 t ¯ t 衰变是空间分离的，预期和观测显著性均高于 5 个标准差。
RB1序列变体中的视网膜母细胞瘤。分析数据库中的RB1变体，以与PRB蛋白质结构域和临床表现相关性
视网膜母细胞瘤（RB）是由于RB1肿瘤抑制基因的双重失活而发生的最常见的小儿眼肿瘤。rb可能是单侧的或双侧的，在50％的病例中是遗传性的。RB1基因的灭活可能是由于总重排（20％）或小长度变化（80％）而发生的：单核苷酸取代（SNV）和插入/缺失（Indels）。我们分析了在数据库中注释的生发起源的SNV和Indels，http://rb1-lovd.d-lohmann.de，以找到不同变体的频率，它们与蛋白质PRB功能领域的相关性和临床表现。分析的突变变体的数量为2103，其中34％是胡说八道，34％的indels，22％的剪接场所和10％的错位。所有这些变体主要产生双侧RB（88％），它们与PRB结构域相关的频率和分布在双侧（BI）和单侧遗传（UG）RB之间有所不同。无意义的变体在BI与UG中更频繁地发生，而在UG与BI中，错义变体更为频繁。indels和剪接位点变体没有显着差异。突变变体的最常见的PRB位置是在袖珍域（E2F转录因子的结合位点），胡说八道的58％，64％的失误，50％的剪接位点和45％的Indels。最突变的共有序列的切片位点是供体的第一个核苷酸，这是剪接过程的驱动力。关键词双侧 /单侧视网膜母细胞瘤，RB1变体，PRB结构域，简介视网膜细胞瘤（RB）是最常见的眼科小儿肿瘤。2024）。结论：RB中变体的最高百分比对应于胡说八道和indels，主要影响口袋结构域，这是PRB调节过程的主要功能部位，这些结果表明视网膜母细胞瘤中最具致病性变体的占主导地位。它是通过双重抑制RB1基因在一个或多个视网膜前体细胞中抑制RB1基因而发生的，从而诱导了不受控制的细胞分裂。rb是发育肿瘤的原型，因为它发生在产前年龄到5岁。它可以显示为单侧（60％）或双侧（40％），很少像三边形（在眼睛中，大多在松果腺中）。rb的发生率大约为每年在世界上活着的约20,000名儿童（Dimaras 2012），据报道，美国和欧洲的发病率分别为每百万分之12和4.0（Fernandes等人（Fernandes等）2018; Gianni Virgili等。视网膜母细胞瘤肿瘤在50％的病例中是遗传性的，包括所有双侧病例和15-25％的单侧病例，其中大多数是非遗传性的。在遗传性RB中，第一个RB1突变是种系，第二个是躯体的，在非遗传性RB中，这两个突变都是躯体。遗传RB的百分之十是继承，而30％的“从头”出现，平均年龄为
新型大平面离子晶体的量子相关性...
存储在射频阱中的线性离子库仑晶体已导致量子信息科学领域的最先进实验，对单个粒子及其之间的相互作用具有出色的控制。这使得线性离子晶体成为量子计算、模拟、计量和传感领域实验的主要平台之一。然而，将这些系统扩展到超过 50 个粒子同时保持对它们的精确实验控制已被证明具有挑战性，但对于执行超出传统计算能力的计算或模拟而言是必需的，这是实验量子信息科学的主要目标。本论文报告了一种新的实验装置的设置，该装置通过摆脱传统的线性离子晶体配置并改为捕获平面离子晶体，实现对射频阱中比以前更大的离子库仑晶体的量子控制。利用第二空间维度的方法开辟了缓解线性离子晶体中遇到的一些与缩放相关的技术限制的方法。另一个好处是可以自然地实现二维粒子的相互作用，特别是用于扩展可在量子模拟中直接研究的模型范围。虽然之前在射频阱中对平面离子库仑晶体的量子控制方面的努力仅限于小系统，但我们的工作标志着首次将这种控制扩展到 100 个离子之外。这篇论文提供了证据，表明可以克服平面离子库仑晶体中出现的已知挑战，例如射频加热、微运动和结构相变，从而为量子模拟应用构建一个强大的实验装置。该装置的功能在表征测量和利用量子关联（尤其是纠缠）的实验中得到证明。
量子能量隐形传态中量子关联的稳健性
在本文中，我们探索了不同量子场论 (QFT) 中的反馈控制协议，以研究量子系统非幺正演化中的量子关联。传统的 QFT 研究侧重于幺正演化下纯态的量子纠缠，然而，我们使用量子能量隐形传态 (QET)（一种利用基态纠缠的能量传输协议）来研究混合态中的量子关联，并引入量子不和谐作为度量。QET 涉及中间电路测量，这会破坏纯态纠缠。尽管如此，我们的分析表明，量子不和谐在整个 QET 过程中保持关联。我们使用包括 Nambu-Jona-Lasinio (NJL) 模型在内的基准模型进行了数值分析，揭示了量子不和谐始终充当相变的序参数。该模型被扩展为同时具有手性化学势和化学势，这对于研究模拟与手性密度算子耦合的左夸克和右夸克之间的手性不平衡的相结构很有用。在我们研究的所有情况下，量子不和谐都表现为相变的序参数。
S-亚硝化与2型糖尿病的相关性...
糖尿病是一种复杂的慢性代谢性疾病，以高血糖和各种并发症为特征[1]。它主要表现为两类：1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM），其中2型糖尿病约占所有糖尿病病例的90%[2]。1型糖尿病的病因在于细胞免疫的破坏，而2型糖尿病则是由胰岛素敏感性降低和胰岛素抵抗（IR）引起的[3]。糖尿病是全球面临的重大健康挑战，近年来由于生活方式和饮食习惯的改变，糖尿病的发病率和患病率显著上升。预计到2045年，全球将有约6.93亿人患有糖尿病[4]。糖尿病不仅影响患者的生活质量，也给医疗系统带来巨大的经济负担。根据受影响组织的不同，糖尿病并发症可分为糖尿病肾病 (DN)、糖尿病周围神经病变 (DPN) 和糖尿病心血管疾病 (DCD) 等 [5–7]。糖尿病的管理相当困难，因为影响其发病的因素众多，其病理学的复杂性
平均血小板体积与HBA1C及其...
平均血小板体积与HBA1C的原始研究文章相关性及其在2型糖尿病中检测微血管并发症中的应用。Maramreddy Vijay Kumar Reddy 1，Mallang Manzoor Sharieff 2，Uma M A 3，Mythreini B S 4，V Sai Nikhileshwar 5，Idimadakala Sai Preethi 6 1 1 1研究生，科医学系，Pesimsr，Pesimsr，Pesimsr，Pesimsr，Kuppam，Kuppam，Kuppam，Inageshra Pradesh，印度。2印度库普姆市Pesimsr通用医学系高级居民。 3印度库帕姆市PESIMSR的普通医学系教授兼总监。 4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。 5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。2印度库普姆市Pesimsr通用医学系高级居民。3印度库帕姆市PESIMSR的普通医学系教授兼总监。4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。 5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。
根据转录组学与转移性实体肿瘤患者生存期的相关性识别关键预后基因的中心网络枢纽
摘要背景：癌症中失调的通路可能对枢纽依赖。识别这些失调的网络并加以靶向可能会带来新的治疗选择。目标：考虑到中心枢纽与致死率增加相关的假设，识别中心网络中的关键枢纽靶标可能有助于开发出对晚期转移性实体瘤疗效更高的新型药物。设计：探索 WINTHER 试验（N = 101 名患有各种转移性癌症的患者）的转录组数据（22,000 种基因产物），其中肿瘤和正常器官匹配的组织均可用。方法：对转录组中的所有基因进行回顾性计算机模拟分析，以识别肿瘤和正常组织之间表达不同的基因（配对 t 检验），并使用生存分析（Cox 比例风险回归算法）确定它们与生存结果的关联。根据已识别基因的生物学相关性，然后确定中心网络内感兴趣的枢纽靶标。根据这些基因的表达水平对患者进行分组（ K 均值聚类），并检查这些组与生存期的关联（Cox 比例风险回归算法、森林图和 Kaplan-Meier 图）。结果：我们确定了四个关键的中心枢纽基因 - PLOD3、ARHGAP11A、RNF216 和 CDCA8，与类似的正常组织相比，它们在肿瘤组织中的高表达与较差的结果具有最显著的相关性。这种相关性与肿瘤或治疗类型无关。这四种基因的组合显示出最高的显著性和与较差结果的相关性：总体生存率（风险比（95% 置信区间 (CI)）= 10.5（3.43–31.9）p = 9.12E-07 在 Cox 比例风险回归模型中的对数秩检验）。在独立队列中验证了结果。结论：PLOD3、ARHGAP11A、RNF216 和 CDCA8 的表达结合起来可构成一种预后工具，与肿瘤类型和既往治疗无关。这些基因是拦截各种癌症中枢网络的潜在靶点，为新型治疗干预提供了途径。
利用试验和行为环节之间的相关性来改善神经解码
为了找到一个可解释的解决方案，需要一个简单而有效的模型来在许多会话中共享行为相关的神经变化。同样，动物的行为不仅受当前任务的影响，也受动物以前试验的经验的影响。例如，[10]发现小鼠的决策表现出在数十到数百次试验中持续存在的内部状态，这可以通过隐马尔可夫模型（HMM）有效地建模。这些潜在状态可以在不同动物和实验会话中重现。许多神经科学实验表现出由这种可重现的潜在状态引起的试验间行为相关性。除了对会话间神经相似性进行建模之外，明确考虑连续试验中的这些行为相关性还可以潜在地提高神经解码性能。在这项工作中，我们开发了两种互补的方法来利用这些神经和行为相关性来改进神经解码。对于神经数据，我们采用多会话降秩模型，该模型在跨会话时具有相似的神经活动时间模式，同时保留会话特定的差异以适应个体差异。对于行为数据，我们使用多会话状态空间模型从多个会话中动物行为的试验间相关性中学习潜在行为状态。然后使用这些学习到的神经和行为表征来改进单次试验、单会话解码器。与现有的通过复杂黑盒模型在会话间共享数据的深度学习方法不同，我们的模型简单、可解释性强且易于拟合。我们使用来自国际脑实验室 [ 11 ， 12 ] 的小鼠神经像素记录来评估我们的神经和行为数据共享模型，其中包括 433 个会话和 270 个大脑区域。结果显示，在不同行为任务中解码准确率有所提高。我们的方法在计算上是高效的，使我们能够创建与行为相关的时间尺度的全脑图，并识别与每个行为任务相关的关键神经元。
量子间相关性的研究......
量子物理学家和神经科学家一直试图从人脑中寻找相关的量子效应。Umezawa 等提出脑细胞中存在量子动力学自由度空间分布完全有序的可能性，并针对多脑细胞系统提出了改善量子动力学自由度空间分布的物理模型 [2]。彭罗斯和萨梅罗夫的意识量子模型（ORCH OR）认为意识产生于细胞膜微管中，蛋白质电子是产生意识活动的场所。1963 年诺贝尔物理学奖获得者维格纳认为意识可以通过波函数坍缩，使不确定状态转变为确定状态，从而改变客观世界。英国南安普顿大学的脑电图（EEG）实验证实，思维过程本质上是量子化的 [3, 4]。越来越多的物理学家和认知科学家认为量子和意识之间存在着深刻而重要的内在联系。
rs121912724载脂蛋白A1基因中的多态性与糖尿病血脂异常以及血清高密度脂蛋白CHOLE
目的：确定载脂蛋白A1基因中RS121912724多态性与糖尿病血脂异常血症的关联及其与血清高密度脂蛋白胆固醇（HDL），TRIGLYCIRIDES，（TG）和低密度Lipoprotein chlestersin（ldllylesterslotol（L）的相关性。方法：服用了两组，包括150例糖尿病血脂异常（I组）患者和150个健康对照组（II组）。使用社会科学统计包26分析了人口统计学和生化数据，通过应用学生独立t检验。对两组的DNA样品进行了四个放大难治系统聚合酶链反应，并放大了RS121912724多态性的等位基因A和C。使用Fisher的精确测试和Cochran-Armitage检验研究了RS121912724多态性与该疾病的关联。使用SPSS版本27上的Pearson相关性确定了多态性和脂质水平之间的相关性。结果：HDL-C，LDL-C和TG的水平明显高于健康组（P <0.000）。纯合AA的基因型计数为137，杂合子AC的12个和1组中的1个纯合CC。在II组中，纯合AA的基因型计数为138，杂合子AC的12个，没有纯合CC。没有观察到rs121912724与糖尿病血脂异常的发展，也没有观察到rs121912724的负相关性与危险水平的HDL-C，LDL-C和TG的阴性相关性。结论：APOA1基因中的RS121912724多态性与糖尿病血脂异常无关。在HDL-C，TG和LDL-C的多态性和混乱水平之间没有发现相关性。关键字：抗炎，卵磷脂胆固醇酰基转移酶，四臂PCR，2型糖尿病