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ZZ 生成门中的相干和非单一错误
变分算法（例如量子近似优化算法）因其有可能使用近期的量子计算机解决问题而备受关注。在这种算法中，ZZ 相互作用通常会生成原始的两量子比特门，该门的作用时间通常是变分参数 γ 。在两量子比特门的实现方面，存在不同的编译技术。由于 ZZ 门的重要性，我们提出了一个误差分析，比较连续角度控制相位门（ CP ）与固定角度控制 Z 门（ CZ ）。我们在相干过度旋转和去极化噪声的影响下分析了这两种技术。我们表明，如果非相干误差低于 0.03 % 且相干误差低于 0.8 %，则 CP 和 CZ 编译技术可实现相当的 ZZ 门保真度。因此，我们认为，对于较小的相干和非相干误差，非参数化的双量子比特门（如 CZ）与单量子比特门的虚拟 Z 分解相结合，可以显著减少所需的校准，从而减少量子设备的错误率。我们表明，当相干误差超过 0.04 π（2%）时，CZ 门保真度显著依赖于 γ。
与牛津纳米孔测序和甲基化诱导的误差的降低的准确细菌爆发
我们的研究调查了牛津纳米孔技术的有效性，通过重新陈述33个长达3年的克雷伯氏菌肺炎爆发的33个分离株，并以Illumina的短阅读测序数据作为参考点。我们通过对牛津纳米孔技术测序的基因组进行CGMLST和系统发育分析检测到相当大的基本误差，从而导致从暴发群集中错误排除某些与暴发有关的菌株。附近的甲基化位点会导致这些误差，也可以在肺炎K. k. tneumoniae以外的其他物种中找到。基于这些数据，我们探讨了基于PCR的测序和掩盖策略，这些策略既成功解决这些不准确性，又可以确保准确的爆发追踪。我们将掩盖策略作为生物信息学工作流（MPOA），以无参考的方式识别和掩盖有问题的基因组位置。我们的研究强调了使用牛津纳米孔技术对原核生物进行测序的局限性，尤其是用于研究暴发。对于牛津纳米孔技术无法等待进一步的技术发展的时间关键项目，我们的研究建议我们基于PCR的测序或使用我们提供的生物信息学工作流。我们建议在发布结果时应提供基于质量的基因组质量基因组。
预测误差的层次决定了情境相关感觉表征的学习
如何解释感官信息取决于环境。然而，环境如何影响大脑中的感觉处理仍然难以捉摸。为了研究这个问题，我们结合了计算建模和小鼠皮质神经元的体内功能成像，这些神经元在触觉感官辨别任务的逆转学习过程中发挥作用。在学习过程中，第 2/3 层体感神经元增强了对奖励预测刺激的反应，这可以解释为顶端树突的增益放大。奖励预测误差减少，对结果预测的信心增加。在规则逆转后，外侧眶额皮质通过去抑制 VIP 中间神经元编码了一个表示信心丧失的环境预测误差。皮质区域中预测误差的层次结构反映在自上而下的信号中，这些信号调节初级感觉皮质中的顶端活动。我们的模型解释了大脑中如何检测到环境变化，以及不同皮质区域中的错误如何相互作用以重塑和更新感官表征。
对奖励预测错误和1加强学习的雌激素控制2
图1：大鼠的试验开始时间是由状态和发情阶段的值调节的。a。行为范式的示意图。b。任务的块结构带有示例会话（顶部）和每个块中的奖励分布（底部）。c。一个示例大鼠的跨块的平均降解试验启动时间。在低和高块中的起始时间显着不同，p << 1×10-20，双面Wilcoxon秩和测试，误差线是置信区间（CIS）。d。跨population的启动时间对块（低 - 高块）的敏感性与零，一侧Wilcoxon签名的等级测试p << 1×10-20，n = 303。e。示意图描述强化学习模型。启动时间与试验（t）中的状态价值（V t）成反比，当该试验提供奖励（R T）时，该启动时间通过奖励预测错误（δ）而更新。学习率（α）确定在状态值估计中权衡先前的奖励（r t-n）的程度。f。在所有大鼠的混合块期间，在混合块中，脱机试验启动时间的中值回归系数是奖励的函数。
AI在优化药物剂量和减少药物错误
人工智能（AI）正在通过优化药物剂量并最大程度地减少药物误差，从而显着提高患者的安全性和治疗功效来改变医疗保健。AI算法，尤其是那些利用机器学习和深度学习的算法，分析了大量患者数据，包括遗传信息，病史和实时健康指标，以确定针对个别患者量身定制的最有效的药物剂量。AI在精密医学中脱颖而出的关键领域之一。AI驱动的系统可以处理复杂的数据集，以预测不同患者将如何对特定药物做出反应，从而个性化药物剂量。例如，药物基因组学利用AI了解遗传变异如何影响药物代谢，有助于自定义剂量，以最大程度地提高治疗益处，同时最大程度地减少不良影响。此外，AI通过与电子健康记录（EHR）集成来增强临床决策支持系统（CDSS）。这些AI驱动的CDS为医疗保健专业人员提供了有关潜在用药错误的实时警报，例如不正确的剂量，药物相互作用或患者特定的禁忌症。通过不断从新数据中学习，这些系统会提高其随时间的准确性和可靠性，从而大大降低了药物错误的发生率。AI在自适应剂量算法的发展中也是关键。这些算法使用特定于患者的数据，例如肾功能和肝酶水平，以动态调整药物剂量。这种方法对于管理糖尿病和高血压等慢性病特别有益，在这种情况下，保持最佳药物水平对于有效的疾病管理至关重要。例如，AI可以通过分析其血糖水平的模式来帮助确定糖尿病患者所需的精确胰岛素剂量。除了个体的患者护理外，AI还通过识别和预测不良药物反应（ADR）来帮助更广泛的药物保护工作。机器学习模型可以通过临床试验，上市后的监视和患者报告分析大型数据集，以检测ADR的早期信号，从而及时进行干预和调整药物处方。总而言之，AI在优化药物剂量和减少药物错误方面的作用是个性化医学和患者安全方面的重大进步。通过利用AI的力量，医疗保健提供者可以提供更精确，有效和更安全的治疗方法，最终改善患者的结果并降低医疗保健费用。
具有最小基因组错误的工程化主要编辑器
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 8 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.02.606370 doi：bioRxiv 预印本
全球实验室制造质粒中错误的流行率
质粒在生命科学研究和治疗学开发中是必不可少的。目前，大多数实验室定制其质粒。到目前为止，尚无有关实验室制造质粒质量的系统数据。在这里，我们报告了全球数百个学术和工业实验室的质粒的广泛调查。我们表明其中几乎一半包含设计和/或序列错误。用于制造AAV载体的转移质粒，该质粒广泛用于基因治疗中，由于其固有的不稳定性，ITR区域中约有40％的突变，这受到GC含量侧翼的影响。，由于其毒性，我们还列出了难以克隆质粒或包装中的基因。我们的发现引起了人们对实验室制造的质粒的可信度的严重关注，这与以前报道的未被低估的支原体污染和错误识别的哺乳动物细胞系相同，并突出了社区广泛的标准，以维护这项在研究和医学中这种普遍于这种普遍剂量的质量。
风险免疫性错误及其在中国淋巴瘤儿童中的临床意义：一项单中心研究
a Hematologic Disease Laboratory, Hematology Center, Beijing Key Laboratory of Pediatric Hematology Oncology, National Key Discipline of Pediatrics (Capital Medical University), Key Laboratory of Major Diseases in Children, Ministry of Education, Beijing Pediatric Research Institute, Beijing Children ' s Hospital, Capital Medical University, National Center for Children ' s Health, Beijing, China b Medical Oncology Department, Pediatric Oncology中心，北京儿童医院，首都医学院，国家儿童健康中心，北京儿科血液学肿瘤学关键实验室，国家主要疾病儿童主要疾病的主要疾病，教育部的主要疾病，北京儿童医院儿童医疗中心，国家医院中心，国家关键疾病的主要疾病，儿童教育部的主要疾病。教育，北京，中国
症状性急性肝炎患者的I型干扰素免疫的原本误差E
以及可用的肝组织学。在免疫抑制治疗或已前往HEV -1和-2感染的地区的患者中，患者被排除在外。患有症状性急性肝炎的患者和与HEV相关的PT患者均回顾性地包括[4] [4]，并在2022年2月1日至2020年10月31日之间。献血者也被参与的瑞士卫生中心（Lausanne，Bern，Bern，Zurich）回顾性和前瞻性纳入了回顾性和前瞻性。在此期间（从1月至2021年5月），瑞士联邦公共卫生办公室记录了不寻常的急性HEV感染浪潮，主要由基因型3H_S引起。[18]