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使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。
张量网络状态的量子压缩
摘要 我们为张量网络状态的参数族设计量子压缩算法。我们首先建立存储给定状态族中的任意状态所需的内存量的上限。该上限由合适流网络的最小割确定，并与从指定状态的参数流形到状态所体现的物理系统的信息流有关。对于给定的网络拓扑和给定的边维度，当所有边维度都是同一整数的幂时，我们的上限是严格的。当不满足此条件时，该上限在乘法因子小于 1.585 时是最佳的。然后，我们为一般状态族提供了一种压缩算法，并表明该算法对于矩阵乘积状态在多项式时间内运行。
整个研究摘要HGVS net net Zero.docx
这项研究牢固地表明，HGV车队的电池电动卡车未来是一个可以实现的目标。还表明，就支持新卡车购买的业务案例而言，这种过渡可能是可以实现的，远远领先于现有的2035年和2040英国英国逐步淘汰日期，用于销售新的非零排放HGV。，但我们处于气候紧急情况和全球性动荡的全球经济状态，因此研究人员还研究了广泛的近期政策干预措施，这些干预措施可以加速并提出这种过渡，从而为碳预算和空气质量改善做出更大的贡献，同时促进经济增长和能源安全。如果实施了所有八个建议，则建模表明，所有类型的电池电力HGV的TCO均等日期通常会提出2 - 5年，具体取决于特定情况，这可能会大大增加2030年英国道路上零发射HGV的数量。
双层中的拓扑和磁相变...
我们研究了双层kitaev蜂窝模型的相图，并通过层间相互作用，通过扰动理论得出有效的模型，并执行majoragarana含义层次的理论计算。我们表明，会发生各种磁性和拓扑相变的阵列，具体取决于层间相互作用的方向以及Kitaev相互作用的相对符号。当两个层具有相同的基塔夫相互作用的迹象时，就会发生从基塔耶旋转液体到磁序状态的一阶过渡。沿Ising轴的磁性点，它是（反）铁磁相互作用的（抗）铁磁。但是，当两个层具有相反的基塔夫相互作用的迹象时，我们观察到磁有序趋势的显着削弱，而基塔伊夫自旋液体可以生存，直至更大的层中层交换。我们的平均值分析表明，中间间隙z 2旋转状态的出现，最终在粘膜凝结后变得不稳定。通过高度沮丧的120°指南针模型来描述汇总阶段。我们还使用扰动理论来研究模型，沿着z ˆ轴或位于xy平面的ising轴指向。在这两种情况下，我们的分析都揭示了一维伊斯丁链的形成，这些链在扰动理论中保持脱钩，从而导致了典型的地面变性。我们的结果突出了双层量子自旋液体中拓扑顺序和磁性顺序趋势之间的相互作用。
重症监护临床医生的药代动力学/药效学
研究药物从给药部位移动到药理作用部位并从体内消除的过程称为“药代动力学”。影响药物在体内移动（动力学）和命运的因素有：（1）从剂型中释放；（2）从给药部位吸收进入血液；（3）分布到身体各个部位，包括作用部位；（4）通过代谢或排泄原形药物从体内消除的速率。这些过程通常用首字母缩略词 ADME 来表示：吸收、分布、代谢和排泄。药物的 ADME 参数用各种术语来描述，例如 Cmax（血清中药物的最大浓度）；Tmax（达到最大药物浓度的时间）
博士论文药代动力学-药效学建模...
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键，在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此，开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此，近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注，需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究，这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发，必须验证现有工具并开发新工具。然而，用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
引用SU Q，Wang R，Luo Y，Tang Q和Wang K（2024）降低脂质药物靶基因与勃起功能障碍和雄性repret
勃起功能障碍（ED）被定义为阴茎持续无法实现和/或保持勃起的性生活，是泌尿科中最常见的疾病之一（1）。尽管Ed不会对生命构成威胁，但它对社会构成了重大的安全隐患。 它不仅会影响患者的身心健康，而且会给性伴侣带来极大的困扰，从而导致患者及其伴侣的生活质量下降，家庭中的不和谐，更认真地，工作生产力的下降，家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。 与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。 先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。 因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。 有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。 几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。 近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。尽管Ed不会对生命构成威胁，但它对社会构成了重大的安全隐患。它不仅会影响患者的身心健康，而且会给性伴侣带来极大的困扰，从而导致患者及其伴侣的生活质量下降，家庭中的不和谐，更认真地，工作生产力的下降，家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。 先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。 因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。 有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。 几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。 近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。与心血管危险因素高度相关，例如高脂血症，糖尿病和血压异常。先前的研究发现，ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的，均以血管内皮功能障碍为中心，最终导致血管性动脉粥样硬化（2-4）。因此，ED和心血管疾病具有共同的危险因素。脂质，包括总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL），在此过程中起着至关重要的作用。烟酸，他汀类药物，纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症（5-8）。有临床证据表明，降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能（9，10）。几个荟萃分析也显示了相似的结论（11，12）。近年来，药物靶标MR分析已成为有效的工具。但是，一些学者发现，高脂血症的患者在使用降低脂质药物期间可能会降低睾丸激素水平，这反过来又可能导致ED发生。此外，一些研究表明他汀类药物可能通过影响自主神经功能或心理因素而间接导致ED的发生（13）。随机对照试验（RCT）是确定药物效率和不良反应的标准方法。但是，目前缺乏降脂药物和ED之间的大规模随机对照试验。降低脂质药物对ED和性激素水平的发生的影响尚不清楚，需要进一步探索。随着全基因组关联研究（GWAS）的日益普及，门德尔随机化（MR）可能是用于解决问题的RCT研究的有效替代方法。由于遗传变异（等位基因）是在减数分裂过程中随机分配的，因此MR研究的参与者根据等位基因的存在“随机”。这类似于随机对照试验，该试验将参与者随机分配到实验治疗组或对照组（14、15）。因此，MR分析的优点是，与其他研究方法相比，MR分析不易受到混杂因素的影响。它用于推断针对蛋白质编码基因，拮抗剂，激动剂或抑制剂对疾病风险的药物的影响（16）。该工具对破译药物治疗的潜力和促进药物开发非常有帮助。
安全光网络的量子技术
随着人们越来越关注政府和金融系统、医疗保健系统和军事通信等关键基础设施的安全通信，QKD 安全光网络的潜在社会影响也十分巨大。QKD 可以保护敏感的个人信息（例如医疗记录和财务信息）免受各种量子攻击和未经授权的访问。此前，印度空间研究组织 (ISRO) 成功演示了两个地面站之间的 QKD 链路，这是朝着开发安全的卫星通信系统迈出的重要一步。2020 年，印度政府宣布成立国家量子技术和应用任务 (NM-QTA)，这是一项多机构倡议，旨在促进印度量子技术的开发和部署。NM-QTA 的重点是量子通信，其中可能包括 QKD。在启动 iCET 之后，印度内阁已批准约 6000 亿卢比用于国家量子任务，以加快该国在八年内量子技术的发展。虽然世界上第一个建立的量子网络是由美国国防高级研究计划局 (DARPA) 通过光纤在哈佛大学、波士顿大学和 BBN Technologies 之间建立的量子网络，但目前美国正在开展多个 QKD 计划和研究项目，这些计划和研究项目由美国能源部 (DOE)、美国国家科学基金会 (NSF) 等政府机构资助。
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