摘要:有许多关于如何由神经元控制行为的理论。测试和完善这些理论将很大程度上促进。此外,模拟神经系统本身就是系统神经科学中的大梦想之一。但是,这样做需要我们确定每个神经元的输出如何取决于其输入,这是我们称之为反向工程的过程。目前对哺乳动物神经系统的关注,但是这些大脑令人难以置信,仅允许记录微小的子系统。在这里,我们认为,系统神经科学的时间已经成熟,可以努力进行较小的系统,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统,因为既定的餐水生理学技术可以捕获和控制每个神经元的活性并扩展到成千上万的实验。可以组合跨种群和行为的数据,因为整个个体神经系统在形式和功能上都在很大程度上保守。现代基于机器学习的建模应该可以对秀丽隐杆线虫的脑状态和行为的令人印象深刻的广度进行模拟。对整个神经系统进行逆向工程的能力将使人工智能系统和所有系统的设计有益于神经科学的设计,从而实现基本见解以及新的方法来研究逐渐更大的神经系统。
抽象不可逆的逻辑与统一的量子进化不一致。通过经典测量模拟此类操作可能会导致干扰和高度资源需求。为了克服这些局限性,我们提出了协议,即利用耗散实现不可逆转的门操作所需的无政府进化。使用其他激发态,可能会衰减,我们设计了在最小稳定的希尔伯特空间上执行所需的门操作的有效衰减过程。这些以确定性和自主的方式运行,而无需进行测量。我们考虑了几种经典逻辑操作,例如OR,NOR和XOR Gates。朝着实验实现,我们讨论了量子点中可能的实现。我们的研究表明,不可逆转的逻辑操作可以在逼真的量子系统上有效地执行,并且耗散工程是获得非洲发展的必要工具。拟议的操作扩展了量子工程师的工具箱,并在NISQ算法和Quantum机器学习中具有有希望的应用。
摘要:神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统,从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态,那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是,重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑,因此,模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一,实际上是梦想。要做到这一点,我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上,但这些大脑极其复杂,只能记录微小的子系统。我们在此认为,现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是,已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动,并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变,因此可以合并不同群体和行为的数据。然后,基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计,从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的治疗,在原本难治的疾病中提供了显著的缓解率。然而,将其扩展到更广泛的肿瘤学应用面临着重大障碍,包括在实体瘤中的疗效有限、与毒性相关的安全问题以及制造和可扩展性方面的后勤挑战。本综述严格审查了旨在克服这些障碍的最新进展,重点介绍了 CAR T 细胞工程的创新、新的抗原靶向策略以及在肿瘤微环境中的递送和持久性的改进。我们还讨论了同种异体 CAR T 细胞作为现成疗法的开发、减轻副作用的策略以及 CAR T 细胞与其他治疗方式的整合。这项全面的分析强调了这些策略在提高 CAR T 细胞疗法的安全性、有效性和可及性方面的协同潜力,为其在癌症治疗中的进化轨迹提供了前瞻性的视角。
兹证明,Sagarika Khamkar 女士提交的论文“研究噬菌体和纳米颗粒作为生物防治剂在不同栖息地对硫酸盐还原菌 (SRB) 的影响”是生物工程学士学位的部分内容,该论文由我监督和指导,在浦那 Agharkar 研究所生物能源组完成。
目前,噬菌体的抗菌和治疗效果有限,主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里,我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先,我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来,我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体,以递送抗菌“有效载荷”蛋白(例如序列特异性核酸酶)以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后,我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法,这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
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