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发现参与的 RUF6 ncRNA 相互作用蛋白......
非编码 RNA（ncRNA）是恶性疟原虫免疫逃避和传播的新兴调节因子。RUF6 是一个由 RNA 聚合酶 III 转录但积极调节 Pol II – 转录 var 毒力基因家族的 ncRNA 基因家族。目前尚不清楚 RUF6 ncRNA 如何与下游效应物连接。我们开发了一种 RNA 引导的蛋白质组学发现 (ChIRP-MS) 方案来识别体内 RUF6 ncRNA - 蛋白质相互作用。用生物素化的反义寡核苷酸纯化 RUF6 ncRNA 相互作用组。定量无标记质谱法鉴定出几种与基因转录相关的独特蛋白质，包括 RNA Pol II 亚基、核小体组装蛋白和 DEAD 盒解旋酶 5 (DDX5) 的同源物。 Pf-DDX5 的亲和力纯化鉴定出最初由我们的 RUF6-ChIRP 方案发现的蛋白质，验证了该技术在鉴定恶性疟原虫中的 ncRNA 相互作用组方面的稳健性。核 Pf-DDX5 的诱导置换导致活性 var 基因的显着下调。我们的工作鉴定出一种 RUF6 ncRNA - 蛋白质复合物，它与 RNA Pol II 相互作用以维持 var 基因表达，包括一种可能解决 var 基因中 G-四链体二级结构以促进转录激活和进展的解旋酶。
通过飞秒激光波导写入玻璃的光子集成电路
相对于激光束。图 2a 描绘了 FLW 过程的图形表示。FLW 是一种串行制造技术，与光刻相比可能并不适合大规模生产。然而，它的速度和简单性使其成为至少在量子技术等快速发展领域中规模生产的有吸引力的选择。可以实现的折射率变化很小，因此设备不如硅或氮化硅等其他平台那么小型化。然而，FLW 因允许三维电路布局（图 2b-c）、与玻璃以外的各种材料兼容（促进复合设备的混合集成）以及与标准光纤的低损耗连接而脱颖而出。FLW 只是通过超短激光脉冲与透明材料的非线性相互作用实现的几种微加工工艺之一。另一个例子是飞秒激光烧蚀，它可以精确去除材料，从而形成三维微结构，如图 2a 所示的微沟槽。将飞秒激光烧蚀与激光烧蚀相结合，可以提高集成光子器件的性能，例如可编程光子集成电路 [5]，它集成了波导、电可编程干涉仪和空心结构，从而实现了非常低的
建筑物控制中的强化学习-UCL Discovery
强化学习（RL）在建筑物控制方面发挥了巨大的潜力，以使建筑物的运作更加节能。已经研究了各种RL算法的建筑控件性能，因此在整个功能范围内对这些算法进行基准测试对于提供概述并加深对RL应用程序的理解至关重要。因此，本研究旨在比较和分析各种RL算法的有效性，其中包括基于价值的，策略梯度，参与者 - 批评和基于模型的RL考虑模型可用性和策略表示的整个RL类别。还研究了根据RL的成本函数量化累积奖励的控制绩效，研究了超参数调整的稳定性。开源的健身房ePlus框架被选为训练和测试不同RL代理的虚拟环境。结果表明，在能耗和热舒适性方面，无模型和基于模型的RL代理都超过了基线规则的控制，并且RL代理能够评估短期和长期奖励，以连续地与在线控制过程中连续实现适应性控制优化。基于模型的RL代理提高了数据采样效率，但在经过测试的夏季表现出了相对牺牲的控制性能。
自动有效发现量子内核
摘要 - 量词计算可以通过启用内核机器来利用量子kernels来代表数据之间的相似性度量来增强机器学习模型。量子内核能够捕获在经典设备上无法有效计算的数据中的关系。但是，没有直接的方法可以针对每个特定用例设计最佳量子内核。我们提出了一种方法，该方法采用了与神经体系结构搜索和自动化中使用的技术相似的优化技术，以启发式方式自动找到最佳内核。为此，我们定义了用于构建实现相似性度量作为组合对象的量子电路的算法，该算法是根据成本函数进行评估的，然后使用元效法优化技术进行了迭代修改。成本函数可以启用许多标准，以确保候选解决方案的有利统计属性，例如动态LIE代数的等级。重要的是，我们的方法独立于采用的优化技术。通过在高能物理问题上测试我们的方法获得的结果表明，在最佳情况下，我们可以相对于手动设计方法匹配或提高测试准确性，表明我们技术的潜力可以减少努力来提供卓越的结果。
定量性状基因座和候选基因的物理化学性状与大山药的块茎质量有关（Dioscorea alata L.）
遗传改进计划需要简单，快速和低成本的工具来筛选大量人群。近红外的反射光谱（NIR）已被证明是一种可靠的技术，可以预测D. alata山药物种中主要的块茎成分。9,10然而，由于光谱是由我们的样品而不是从原始样本产生的，因此该协议需要长时间的样本处理时间，并且仍然很难适用于大量基因型。标记辅助选择可能是促进育种工作的高通量方法。的确，随着新一代测序技术的发展，搜索与互动特征相关的基因组区域变得更加容易。已经对山药进行了一些研究，以阐明块茎质量相关特征的遗传决定论。通过在两个双阶层种群上使用定量性状基因座（QTL）映射方法，已经确定了与重要形态和农艺块茎质量性状相关的几个基因组区域。11在包括八种不同的二若氏种类（包括八种不同的二维体物种）上估算了DMC的遗传力。12在D. alata中进行了全基因组关联研究，可以鉴定与与DMC相关的一些单核苷酸多态性（SNP）标记。13
物理学的定量性状基因座和候选基因...
遗传改进计划需要简单，快速和低成本的工具来筛选大量人群。近红外的反射光谱（NIR）已被证明是一种可靠的技术，可以预测D. alata山药物种中主要的块茎成分。9,10然而，由于光谱是由我们的样品而不是从原始样本产生的，因此该协议需要长时间的样本处理时间，并且仍然很难适用于大量基因型。标记辅助选择可能是促进育种工作的高通量方法。的确，随着新一代测序技术的发展，搜索与互动特征相关的基因组区域变得更加容易。已经对山药进行了一些研究，以阐明块茎质量相关特征的遗传决定论。通过在两个双阶层种群上使用定量性状基因座（QTL）映射方法，已经确定了与重要形态和农艺块茎质量性状相关的几个基因组区域。11在包括八种不同的二若氏种类（包括八种不同的二维体物种）上估算了DMC的遗传力。12在D. alata中进行了全基因组关联研究，可以鉴定与与DMC相关的一些单核苷酸多态性（SNP）标记。13
物理职业专题讨论会第三女
最近任命了苏黎世EthZürich电气工程和信息技术系的助理教授，我的学术道路首先是从法国巴黎的一所工程学校毕业（Ecole Superieur superieur de Gysique de Gysique et de chimie de la la Ville de Paris）。我还拥有法语“ Ecole Polytechnique”的MSC学位。我一直在学术界和工业界之间进行导航：我在CNR和Thales之间的共同公共/私人实验室中攻读博士学位。在学术界工作了两年后，我在苏黎世IBM Research返回行业四年。我的研究目的是开发可以支持人工智能部署的硬件。我的专业知识的核心是材料科学，我在铁电氧化物方面开发了十年的专业知识。指导和网络是建立科学合作和撰写成功建议的关键要素之一。在2019年，我获得了玛丽·库里（Marie Curie）的个人奖学金，以从事人工“突触”研究。在我在IBM逗留期间，我们为国际合作撰写了三项成功的建议。终于在2023年，我收到了SNF起始赠款：我渴望讨论亲自帮助我成功提出建议的成分。
PTGB：用于脑网络分析的预训练图神经网络
人脑是神经生物系统的中央枢纽，以复杂的方式控制行为和认知。神经科学和神经影像分析的最新进展表明，人们对大脑感兴趣区域（ROI）之间的相互作用及其对神经发育和疾病诊断的影响越来越感兴趣。作为分析图结构数据的强大深度模型，图神经网络（GNN）已被应用于脑网络分析。然而，训练深度模型需要大量标记数据，由于数据获取的复杂性和共享限制，这些数据在脑网络数据集中往往很少。为了充分利用可用的训练数据，我们提出了 PTGB，这是一个 GNN 预训练框架，它可以捕捉内在的脑网络结构，而不管临床结果如何，并且很容易适应各种下游任务。 PTGB 包含两个关键组件：（1）专为大脑网络设计的无监督预训练技术，能够从没有特定任务标签的大规模数据集中学习；（2）数据驱动的分区图谱映射管道，可促进具有不同 ROI 系统的数据集之间的知识转移。使用各种 GNN 模型进行的广泛评估表明，与基线方法相比，PTGB 具有稳健且卓越的性能。
量子计算机受控门操作的初态相关优化
将量子算法编码到量子电路中没有唯一的方法。由于量子比特数、连接性和相干时间有限，量子电路优化对于充分利用近期量子设备至关重要。我们引入了一种名为 Aqcel 的新型电路优化器，旨在根据电路的初始状态从受控门中删除冗余的控制操作。特别地，Aqcel 可以通过使用量子计算机识别零振幅计算基态，从多项式计算资源中的多控门中去除不必要的量子比特控制，即使所有相关量子比特都纠缠在一起。作为基准，Aqcel 部署在用于模拟高能物理中的终态辐射的量子算法上。对于这个基准，我们已经证明 Aqcel 优化的电路可以用少得多的门产生等效的终态。此外，当将 Aqcel 与嘈杂的中型量子计算机一起部署时，它可以通过截断低于某些阈值的低振幅计算基础状态来有效地生成与原始电路近似的量子电路，并且保真度很高。我们的技术可用于各种量子算法，为进一步简化量子电路以使其对实际设备更有效开辟了新的可能性。
利用硅光子盲源分离实现高容量空分复用通信
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术，可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而，紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题，本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”，从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟，同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号，并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近，人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性，并借助训练序列。相比之下，我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题，即使接收器对任何数据速率和调制格式透明，并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在