XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemenables
量子隐藏变量的知识可实现向后的信号
摘要：贝尔的定理意味着，使用隐藏变量的量子力学的完成（即，所有可观察物的先前存在值）在爱因斯坦的意义上都必须是非本地的。这通常表明对隐藏变量的了解将允许超光通信。可以预期这种超亮信信号传导，类似于首选参考框架的存在。但是，在这里我们提供了一个协议，该协议允许了解隐藏变量的知识与她自己的因果关系通信，而无需超光信号传导。也就是说，这种知识将与因果关系矛盾，而无意义的相对论理论的有效性。我们提出绕过悖论的方式，即使状态不在状态不改变其值也可能会改变其值，这意味着在Bohmian力学中禁止及时向后发信号。
Medable Enables>疫苗试验中的90％ECOA依从性
除了这些决定外，Medable还寻求其患者护理人员网络（PCN）的观点，他们帮助设计了一个由两部分组成的入职过程，该过程使参与者在试验开始之前熟悉Medable的应用程序。此入职过程与员工现场完成，以确保其工作正常，并且参与者可以舒适地完成任务。
量子点混合薄膜可实现高效的三线态激子
摘要：由有机半导体和无机量子点 (QD) 组成的混合物适用于许多光电应用和设备。然而，有机 QD 混合物中的各个组分在薄膜加工过程中很容易聚集和相分离，从而损害其结构和电子特性。在这里，我们展示了一种 QD 表面工程方法，该方法使用与有机半导体主体材料相匹配的电子活性、高溶解度半导体配体来实现分散良好的无机 - 有机混合薄膜，其特征是通过 X 射线和中子散射以及电子显微镜来表征的。这种方法保留了有机相和 QD 相的电子特性，并在它们之间创建了优化的界面。我们在两个新兴应用中对此进行了举例说明，即基于单线态裂变的光子倍增 (SF-PM) 和基于三线态 - 三线态湮没的光子上转换 (TTA-UC)。稳态和时间分辨光谱表明，三线态激子可以以接近 1 的速度高效地跨有机 - 无机界面传输，而有机薄膜在有机相中保持高效的 SF（产率为 190%）。通过改变有机和无机成分之间的相对能量，在 790 nm NIR 激发下观察到黄色上转换发射。总体而言，我们提供了一种高度通用的方法来克服有机半导体与 QD 混合的长期挑战，这对许多光学和光电应用都具有重要意义。■ 简介
量子点混合薄膜可实现高效的三线态激子
摘要：由有机半导体和无机量子点 (QD) 组成的混合物适用于许多光电应用和设备。然而，有机 QD 混合物中的各个组分在薄膜加工过程中很容易聚集和相分离，从而损害其结构和电子特性。在这里，我们展示了一种 QD 表面工程方法，该方法使用与有机半导体主体材料相匹配的电子活性、高溶解度半导体配体来实现分散良好的无机 - 有机混合薄膜，其特征是通过 X 射线和中子散射以及电子显微镜来表征的。这种方法保留了有机相和 QD 相的电子特性，并在它们之间创建了优化的界面。我们在两个新兴应用中对此进行了举例说明，即基于单线态裂变的光子倍增 (SF-PM) 和基于三线态 - 三线态湮没的光子上转换 (TTA-UC)。稳态和时间分辨光谱表明，三线态激子可以以接近 1 的速度高效地跨有机 - 无机界面传输，而有机薄膜在有机相中保持高效的 SF（产率为 190%）。通过改变有机和无机成分之间的相对能量，在 790 nm NIR 激发下观察到黄色上转换发射。总体而言，我们提供了一种高度通用的方法来克服有机半导体与 QD 混合的长期挑战，这对许多光学和光电应用都具有重要意义。■ 简介
平衡的稳态无动力可以使高级...
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）的预印本版权持有人的此版本发布于2025年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321580 doi：medrxiv preprint
前所未有的血液生物标志物助力 ALS 药物获批
美国食品药品管理局（FDA）批准Biogen公司的Qalsody（tofersen）用于治疗一种罕见的肌萎缩侧索硬化症（ALS），这对有望从这种反义药物中受益的少数患者来说是个好消息。作为第一个基于血液中的神经元损伤标志物获得批准的ALS药物，该药物还具有更广泛的意义。Qalsody的获批与其降低血浆神经丝轻链（NfL）——一种神经元损伤生物标志物——水平的效果有关，而不是与其临床疗效的确凿证据有关。实际上，该药物未能以统计学意义达到3期关键试验的主要终点，但其降低NfL水平的能力足以让监管机构相信它是有效的。这为该领域的许多其他药物开发商树立了一个重要的先例（表1）。 Qalsody 是 Biogen 从 Ionis Pharmaceuticals 获得许可的，是第四个获得批准的 ALS 药物，之前三个药物分别是 Rilutek（利鲁唑）、Radicava（依达拉奉）和 Relyvrio（苯丁酸钠和牛磺熊二醇），这些药物对病情进展都有一定程度的抑制作用。这些药物的作用机制在分子水平上不如 Qalsody 那样精确：该药物可降低超氧化物歧化酶 1 (SOD1) 的突变形式，SOD1 是一种防止氧化损伤的酶。发生突变时，有毒蛋白质聚集体的存在和酶的功能丧失都可能导致疾病病理。Qalsody 的批准依赖于大量独立研究，这些研究表明高水平的 NfL 与病情快速进展和早期死亡有关。NfL 是一种圆柱形的神经丝，大量存在于神经元的细胞质中。任何形式的神经元损伤都会导致 NfL 释放到脑脊液和血浆中，这很容易测量
广谱 CRISPR-Cas13a 可实现高效的噬菌体基因组编辑
CRISPR-Cas13 蛋白是 RNA 引导的 RNA 核酸酶，通过与互补的靶噬菌体转录本结合，然后进行一般的非特异性 RNA 降解，来防御入侵的 RNA 和 DNA 噬菌体。在这里，我们分析了 Leptotrichia buccalis 的 LbuCas13a 的防御能力，发现它具有强大的抗病毒活性，不受靶噬菌体基因的必要性、基因表达时间或靶序列位置的影响。此外，我们发现 LbuCas13a 的抗病毒活性对各种噬菌体具有广泛效果，方法是将 LbuCas13a 与来自不同系统发育群的九种大肠杆菌噬菌体进行对抗。利用 LbuCas13a 靶向的多功能性和效力，我们将 LbuCas13a 应用于广谱噬菌体编辑。使用两步噬菌体编辑和富集方法，我们在三种不同的噬菌体中实现了七次无标记基因组编辑，效率高达 100%，包括多基因删除和替换单个密码子等编辑。Cas13a 可用作编辑地球上最丰富、最多样化的生物实体的通用工具。
仿生人工自我恢复使机器能够自主恢复健康
摘要 本文探讨的工程自修复理论是在仿生学研究中应运而生的，旨在满足现代高风险流程制造和航空航天飞行器发展的巨大需求。仿生学开启了人工制品向自然物学习的新时代。随着工业互联网和人工智能技术的飞速发展，人们对故障产生和发展规律有了深刻认识，为工程自修复理论的产生提供了契机。工程自修复拓展了控制论和工程控制论的研究领域，赋予机器人类和动物特有的自我修复机制，使机器能够储存、补充和激活自我修复能量来维持机体健康。人工智能仿生研究大大加强了模仿人脑的功能，却忽视了人类和动物维持自身健康的重要系统和功能——自我修复系统和自我修复功能。人工智能模仿人脑有意识的思维控制行为，实现自动化、智能化，使机器更加聪明。人工自愈可以模仿人类无意识思维的自我恢复机制，预防和抑制运行中的故障，实现自我恢复，有可能使机器更加健康。人工自愈技术包括自我修复、补偿、自我保护和自我恢复调控等。工程自愈是机器乃至人工系统自主健康的基础，是仿生学的一个新的研究领域，在工程上有着广阔的应用前景。
小分子光催化可实现药物靶标识别
识别可用于治疗的细胞靶标（广义上称为靶标识别）仍然是药物发现的基本目标。近年来，加速靶标识别的新型化学和生物技术的应用已成为药物发现计划中的常见现象，因为全面了解分子在细胞环境中的反应方式可以提高结合选择性、改善安全性和临床疗效。使用光亲和标记 (PAL) 的既定方法通常成本高昂且耗时，因为信噪比差，再加上探针优化繁琐。在处理低丰度膜蛋白或多蛋白靶标结合时，此类挑战会加剧，通常导致靶标识别不可行。在此，我们描述了一种用于光催化小分子靶标识别的通用平台，该平台取决于通过可见光介导的 Dexter 能量转移产生高能卡宾中间体。通过将反应弹头与药物分离，催化信号放大可导致每种药物发生多次标记事件，从而实现前所未有的靶标富集水平。通过开发可穿透细胞的光催化剂结合物，该方法能够定量识别多种药物的靶标和脱靶，包括(+)-JQ1、紫杉醇和达沙替尼。此外，该方法还能够识别两种 GPCR（ADORA2A 和 GPR40）的靶标，这是一类在小分子 PAL 活动中很少成功发现的药物靶标。正文：识别生物靶标并了解它们在分子水平上的相互作用（靶标 ID）对于成功设计新的候选药物及其进入临床至关重要 1,2 。然而，近年来，全面表征药物靶标所面临的内在挑战表现为成功率低和时间长，导致整个行业的开发流程出现瓶颈 3,4 。因此，开发阐明小分子靶点的新方法有可能显著提高治疗靶点选择的成功率，从而减少临床流失，最终降低患者发病率（方案 1a）1,5,6 。在过去的二十年里，质谱 7 、化学遗传学 8 和生物信息学 9 等领域的技术进步改变了药物靶点识别，从而提高了我们对生物途径和细胞信号传导的理解 2,10 。然而，虽然这些信息为复杂的药物发现过程提供了更有针对性的途径，但对没有明确作用机制的蛋白质的靶点识别技术的需求仍然存在 11 。为了满足这一需求，基于亲和力的方法 12 ，尤其是光亲和标记（PAL），现已成为药物研发中常用的工具（方案 1a）13 。PAL 的工作原理是将化学计量的光活化基团（例如二氮丙啶）和亲和手柄（例如生物素）掺入小分子结构 14 。经过紫外线活化和基于亲和力的富集后，可以使用免疫印迹和蛋白质组学分析来收集有关目标蛋白质身份的信息 15 。