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噬菌体防御系统的丰富度各不相同，随着病毒密度的增加
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经同行评审的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月16日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.16.633327 doi：Biorxiv Preprint
GWAS信息的数据整合和非编码CRISPRI筛选骨矿物质密度的遗传病因
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于12月29日，2024年。 https://doi.org/10.1101/2024.03.19.585778 doi：Biorxiv Preprint
电荷密度波在Kagome Magnet Fege中的不稳定性
抽象的kagome金属显示出由于几何挫败感，扁平带，多体效应和非平凡拓扑而引起的竞争量子阶段。最近，在FEGE的抗铁磁阶段深处发现了一种新型的电荷密度波（CDW），这引起了由于与磁性密切的关系而引起的强烈关注。在这里，通过扫描隧道显微镜（STM），我们发现FeGE中的2×2 CDW非常脆弱，并且很容易被破坏到最初的1×1相中。发现小√3×√3CDW水坑与在生长样品中的2×2 CDW并存，并且也可以在CDW中断的中间过程中诱导，最终将转变为最初的1×1相。此外，在中断过程中，异国情调的中间CDW状态和独立的CDW核出现了。我们的第一原则计算在CDW波矢量周围的大动量区域中发现平面光学声子模式的平等软化，对应于具有近距离能量的众多竞争CDW。这可能导致CDW基态的强烈不稳定，负责STM观测。我们的发现提供了更多新颖的实验方面，以了解FEGE中的CDW，并建议类似Fege的Kagome金属是研究竞争CDW不稳定性物理学的理想平台。
在正向采样方案密度的近乎密度的下限
方案（Schleimer等，2003; Roberts等，2004）是正向方案，可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力，因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担，同时维护窗户保证，大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度，即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中，已经提出了许多新方案，其密度明显低于原始随机最小化方案。For example, there are schemes based on hitting sets (Orenstein et al., 2016; Marçais et al., 2017, 2018; DeBlasio et al., 2019; Ekim et al., 2020; Pellow et al., 2023; Golan et al., 2024), schemes that focus on sampling positions rather than k -mers (Loukides and Pissis, 2021; Loukides等，2023），在t -mers（t 尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
中子配对与密度梯度依赖性的作用在中子星的内皮的半显微镜处理中
使用具有Strutinsky-Intolal壳和配对校正的四阶延长的托马斯 - 弗米方法和配对校正，我们将中子恒星与BSK31的内在外壳计算出功能的功能，其配对具有两个术语：（i）在同质核问题上对同质核效应的结果（均具有更高的核化效应）（i）对中等效应的术语（i），并且是在核问题上的效果（功能； （ii）一个经验术语取决于密度梯度，这允许对核质量的出色拟合。质子和中子配对都考虑在BCS理论中，而后者则在局部密度近似中。我们发现，在考虑中子配对的整个密度范围内，质子数Z的平衡值保持40。新的状态方程和组成与我们先前首选的功能BSK24非常相似。但是，预测的中子配对场完全不同。特别是发现簇对中子超级流体不可渗透。对中子超级流体动力学的含义进行了讨论。由于新配对更现实，因此功能性BSK31更适合研究中子星形壳中的中子超级流动性。
通过估计态密度进行量子拓扑数据分析
我们开发了一种基于组合拉普拉斯算子的状态密度 (DOS) 估计的量子拓扑数据分析 (QTDA) 协议。计算图和单纯复形的拓扑特征对于分析数据集和构建可解释的人工智能解决方案至关重要。由于组合缩放，对于具有超过 60 个顶点和高阶拓扑特征的单纯复形，这项任务在计算上变得困难。我们建议通过将底层超图嵌入为有效量子汉密尔顿量并从时间演化中评估其状态密度来完成这项任务。具体来说，我们使用有效汉密尔顿量的 Cartan 分解将传播器组合成量子电路，并使用多保真协议对时间演化状态的重叠进行采样。接下来，我们开发各种后处理例程并实现类似傅里叶的变换以恢复汉密尔顿量的秩（和核）。这使我们能够估计贝蒂数，揭示单纯复形的拓扑特征。我们在无噪声和有噪声的量子模拟器上测试了我们的协议，并在 IBM 量子处理器上运行了示例。我们观察到，即使在没有错误缓解的情况下，所提出的 QTDA 方法对真实硬件噪声的弹性也很大，这显示了近期设备实现的前景，并凸显了基于全局 DOS 的估计器的实用性。
心肌梗塞和预后后非高密度脂蛋白胆固醇的强化早期和持续降低：SwedeHeart注册表
动脉粥样硬化脂蛋白包括LDL，脂蛋白（A）和富含甘油三酸酯的残留颗粒，每个颗粒均携带单个载脂蛋白B（APOB）分子。所有含APOB的脂蛋白都与动脉粥样硬化事件的风险相关。1 - 4可以用固结度量非HDL-C估计含ApoB的脂蛋白中发现的总体动脉粥样硬化凝结剂Terol含量。大多数含APOB的脂肪蛋白由LDL颗粒组成；因此，大多数动脉粥样硬化的Chol酯货物都包含在LDL颗粒中，因此，大多数非HDL-C包含LDL-C。因此，LDL-C的分布通常与非– HDL-C一致。在其他含APOB脂蛋白浓度的浓度很高的情况下，尤其是当含甘油三酸酯的脂蛋白丰富时，LDL-C和非HDL-C不一致，而LDL-C则变得不足以捕获总脂质相关的风险，而这种风险更好地使用了非– HDL-COB或APOB。不容易获得非– HDL-C，并通过从测量的总胆固醇中减去测量的HDL-C提供。此外，它可以在非快速状态下报告，即使三甘油酸升高也可以报道。
${\rm UTe}_2$ 中不存在向密度波相的本体热力学相变
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室，纽约州伊萨卡 14853，美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室，F-91128 Palaiseau，法国 4 安第斯大学物理系，波哥大 111711，哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心，马里兰州帕克分校，20742，美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心，100 Bureau Drive，盖瑟斯堡，马里兰州 20899，美国 8加拿大高级研究院，加拿大安大略省多伦多，M5G 1M1
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
葡萄糖度功能曲线优于传统连续葡萄糖监测指标
涉及健康和糖尿病种群的临床研究。但是，有效利用CGM概况的高时间分辨率仍然是一个重大挑战。已提出了许多指标，例如时间范围的指标和葡萄糖可变性度量，但证据表明这些指标忽略了glu-Cose动态稳态的关键方面。作为一种替代方法，本文探讨了葡萄糖度指标在捕获glu-cosos动力学时的临床价值（特别是CGM时间序列的速度和加速度），这是预测长期葡萄糖结果的新生物标志物。我们的结果表明，与传统的非CGM和CGM Glucose Biomarkers相比，在五年和八年的五年和八年中，在预测糖基化血红蛋白（HBA1C）和空腹血浆葡萄糖（FPG）方面，超过20％的信息获得了20％。这些发现强调了纳入更复杂的CGM功能指标的重要性，例如葡萄糖度方法，以完全捕获跨不同时间尺度分辨率的连续葡萄糖波动。关键字：葡萄糖动力学；连续葡萄糖监测数据；葡萄糖代谢；功能数据分析。