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人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
DNA聚合酶多样性揭示了线虫进化过程中波林顿的多次入侵
polintons/mavericks（以下称为polintons）被发现为双链DNA（dsDNA）转座子，它们编码B家族（PPOLB）（PPOLB）的自发性，蛋白质培养的DNA 2聚合酶（PPOLB）和逆转录病毒 - 元素（Int-Element-entempose（Int）（int-like Light）（polints）（polintons）（polintons）（polintons）（polintons）（horce）（horce）3个名称。到目前为止，主要在硅硅中鉴定和表征，Polinton是跨单细胞和多细胞真核生物广泛发现的4个较大的已知DNA转座子之一，范围从13-25千个酶对（KBP），具有100-1500碱基对（BP）碱基对（BP）终端倒流6（TIR）和5-8 bp tarts 1（tir）和5-8 bp dup dup dup dup dup dup dup duplic（tir）。除了PPOLB和INT外，Polintons 7通常还编码编码与病毒型形态发生的DsDNA病毒蛋白8的核心基因组合，例如腺病毒样成熟蛋白酶（Pro），基因组9包装ATPase，以及MAGID CAPSID蛋白，以及MCSID蛋白（MCPS和MCPS和MCPS）5-11。10 polinton通常占据其宿主基因组的一部分；然而，有基因组11的发生率要高得多，例如挖掘的阴道滴虫，波林顿12膨胀到占基因组3,12-18的30％以上。13
面向下一代太空应用的光子集成电路 (PIC)
即插即用：硅光子模块将电子数据转换为光子，然后再转换回来。硅电路帮助光调制器将电子数据编码为几种颜色的光脉冲。光通过光纤传输到另一个模块，光电探测器将光重新转换为电子比特。电子数据再次由硅电路处理并发送到适当的服务器。
量子容错阈值的光学演示
摘要 实际量子计算面临的一个主要挑战是量子系统与环境相互作用所导致的无法避免的错误。容错方案中，逻辑量子位由几个物理量子位编码，能够在出现错误的情况下输出更高概率的正确逻辑量子位。然而，对量子位和算子编码的严格要求使得实现完全容错计算即使对于可实现的嘈杂中型量子技术来说也是一项挑战。特别是容错计算的阈值仍然缺乏实验验证。在这里，我们基于全光学装置，通过实验证明了容错协议阈值的存在。四个物理量子位表示为两个纠缠光子的空间模式，用于编码两个逻辑量子位。实验结果清楚地表明，当错误率低于阈值时，由容错门组成的电路中正确输出的概率高于相应的非编码电路。相反，当错误率高于阈值时，容错实现没有优势。开发的高精度光学系统可以为研究具有容错门的更复杂电路中的错误传播提供可靠的平台。
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
在机械振荡器中编码的逻辑量子量
连续变量（CV）系统在实现通用量子计算的实现中引起了越来越多的关注。最近的一些实验表明，使用CV系统将值编码为捕获的离子机械振荡器并执行逻辑门的可行性[C. C. Flühmann等。，自然（伦敦）566，513（2019）]。必不可少的下一步是保护编码的量子函数免受量子反应的影响，例如，由于机械振荡器及其环境之间的相互作用而引起的运动反应性。在这里，我们提出了一种方案，以抑制单模谐波振荡器的量子反应性，该方案是通过引入非逆势泄漏消除操作员（LEO）的特定设计来编码Qubits的。值得注意的是，我们的非扰动狮子座可用于分析无近似值的精确运动方程。它还允许我们证明这些LEO的有效性仅取决于时间域中的脉冲序列的积分，而脉冲形状的详细信息在适当选择时间段时并没有显着差异。此控制方法可以在任意温度和任意系统轴耦合强度下应用于系统，这使其对于一般的开放量子系统非常有用。
发现非编码调控变异的策略
全基因组测序 (WGS) 在医疗保健和研究中的应用日益广泛，使我们能够识别非编码区域中的大量变异，从而激发了近年来人们对这些非编码变异及其生物学意义的兴趣。越来越多的证据表明，功能性非编码变异可能是外显子组测序队列中遗传性缺失的原因，其中很大一部分患者未得到分子诊断（74）。值得注意的是，全基因组关联研究 (GWAS) 发现的近 90% 的疾病相关变异位于非编码区域，它们富含转录调控元件 (TRE)，可能通过扰乱基因调控发挥作用（81）。尽管非编码变异在人类疾病中发挥着至关重要的作用，但由于我们对非编码区域的了解有限，对非编码变异的解释和优先排序长期以来一直受到阻碍。大型联盟（如 ENCODE (32) 和 FANTOM5 (5)）和独立研究小组在这一未知领域对潜在功能元件进行注释方面取得了巨大进展。在这篇综述中（图 1），我们首先讨论了调控格局的各种注释，以及这些努力如何帮助解读非编码变异的生物学影响。然后，我们描述了通过整合这些功能注释来确定非编码变异优先次序的生物信息学工具的进展。最后，我们提出了一系列实验分析来评估候选变异的调控潜力。
可编程的zwittionic液滴作为生物分子分类器和膜细胞器的模型
越来越多的证据表明，细胞可以通过产生具有明确定义的介观性能的无膜室来调节时间和空间的生化功能。该控制的基础基础的一种重要机制是由编码多价相互作用的联想无序蛋白驱动的简单共凝作。受这些观察结果的启发，基于对响应式合成聚合物的简单共凝聚的可编程液滴，这些聚合物模仿了生物无序蛋白的“贴纸和间隔者”结构。zwitterionic聚合物，并形成液滴，这些液滴明显地排除了大多数分子。从该参考材料开始，Zwitterionic聚合物中的不同函数组可以从添加添加，以编码越来越多的不同分子间相互作用。这种策略允许独立控制液滴的多个新兴特性，例如刺激反应性，极性，选择性吸收客户分子，融合时间和混杂性。通过利用这种高的可编程性，重现了细胞隔室的模型，并产生能够限制空间中不同分子而没有物理屏障的液滴。此外，这些生物分子分类器也被证明能够定位，分离和使靶分子在复杂的混合物中，在生物序列化和诊断方面开放了吸引力的应用。
与脑转移相关的肺癌驱动基因的进展
脑转移是肺癌的常见并发症之一，尽管治疗策略取得了进展，但肺癌的常见并发症是晚期癌症患者的重要原因。肺癌具有阳性驱动基因的肺癌的发生率更高和脑转移风险，这表明与这些基因相关的驾驶员事件可能是检测和预防疾病进展的生物标志物。 常见的肺癌驱动基因主要编码受体酪氨酸激酶（RTK），它们是与外部信号相互作用的重要内部信号分子。 RTK及其下游信号途径对于大脑中的肿瘤细胞存活，侵袭和定植至关重要。 此外，已经发现与RTK信号通路密切相关的重要分子的新肿瘤驱动基因已被发现与肺癌的脑转移密切相关。 在本文中，我们回顾了肺癌驱动基因与脑转移之间的关系，并总结了脑转移中驱动基因相关途径的机制。 通过了解脑转移过程中的分子特征，我们可以更好地分层肺癌患者并提醒患有脑转移的高风险的患者，这有助于促进对肺癌的个体治疗。肺癌具有阳性驱动基因的肺癌的发生率更高和脑转移风险，这表明与这些基因相关的驾驶员事件可能是检测和预防疾病进展的生物标志物。常见的肺癌驱动基因主要编码受体酪氨酸激酶（RTK），它们是与外部信号相互作用的重要内部信号分子。RTK及其下游信号途径对于大脑中的肿瘤细胞存活，侵袭和定植至关重要。此外，已经发现与RTK信号通路密切相关的重要分子的新肿瘤驱动基因已被发现与肺癌的脑转移密切相关。在本文中，我们回顾了肺癌驱动基因与脑转移之间的关系，并总结了脑转移中驱动基因相关途径的机制。通过了解脑转移过程中的分子特征，我们可以更好地分层肺癌患者并提醒患有脑转移的高风险的患者，这有助于促进对肺癌的个体治疗。
量子计算机上的对称加密
经典对称加密算法使用共享密钥的 N 位，以信息理论上安全的方式通过单向信道传输消息的 N 位。本文提出了一种混合量子-经典对称密码系统，该系统使用量子计算机生成密钥。该算法利用量子电路使用一次性密码本类型的技术加密消息，同时需要更短的经典密钥。我们表明，对于 N 量子比特电路，指定量子电路所需的最大位数以 N 3 / 2 增长，而量子电路可以编码的最大位数以 N 2 增长。我们没有充分利用量子电路的全部表达能力，因为我们只关注二阶泡利期望值。使用更高阶的泡利期望值可以编码指数数量的位数。此外，使用参数化量子电路 (PQC)，我们可以通过引入对某些 PQC 参数的密钥依赖性来进一步增加安全共享信息的数量。该算法可能适用于早期容错量子计算机实现，因为可以容忍一定程度的噪声。模拟结果与 84 量子比特 Rigetti Ankaa-2 量子计算机上的实验结果一起呈现。