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作用于 DNA 和 RNA 的机器，分子机械学视角
当我们达到满负荷状态时，我们会进行摘要提交。西班牙国家癌症研究中心（CNIO）。 Melchor Fernandez Almagro 3, 28029 马德里
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
CSF中的 NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析 自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法 社论：海拔梯度的土壤微生物 用延迟差分分析解码想象的语音 线粒体展开的蛋白质反应（UPRMT） 免疫的概述和单臂荟萃分析 - trail及其心脏疾病的受体
脑脊液（CSF）和血浆中神经素制轻链（NFL）的浓度已成为许多神经退行性疾病的关键生物标志物，包括亨廷顿氏病（HD）。然而，CSF中NFL浓度的动力学与神经变性（全脑萎缩）的时间顺序之间的关系尚未以定量和机械的方式描述。在这里，我们提出了一种新型的半机械模型，该模型假定进入CSF的NFL量对应于受损神经元释放的NFL量，其退化导致大脑体积的减少。在数学术语中，该模型以脑组织的NFL浓度，整个大脑体积的变化率和CSF流量率表示了CSF的NFL浓度。为了测试我们的模型，我们使用了非线性混合效应方法来分析HD-CSF研究的NFL和大脑量数据，这是对具有前命中率HD，明显HD和健康对照的个体的24个月前瞻性研究。从MRI获得的整个大脑体积的时间顺序以二阶多项式在经验上表示，从中计算出其变化速率。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。 通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。 此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。 讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。我们模型与NFL和脑量数据的一致性表明，CSF中的NFL浓度反映了神经变性的速率而不是范围，而NFL浓度随时间的增加是衡量与老化和HD相关的神经变性速率加速的量度。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。
基于测量的变分量子特征值求解器的确定性分析
摘要 基于测量的量子计算 (MBQC) 是一种很有前途的方法，可以减少嘈杂的中型量子算法（例如变分量子特征值求解器 (VQE)）中的电路深度。与基于门的计算不同，MBQC 在预先准备的资源状态上使用局部测量，在电路深度和量子比特数之间提供权衡。确保确定性对 MBQC 至关重要，特别是在 VQE 环境中，因为测量模式缺乏流动性会导致在无关位置评估成本函数。本研究介绍了尊重确定性并类似于广泛使用的与问题无关的硬件高效 VQE 假设的 MBVQE 假设。我们使用 Schwinger Hamiltonian 和 XY 模型上的理想模拟来评估我们的方法，并在具有自适应测量功能的 IBM 硬件上进行实验。在我们的用例中，我们发现通过后选择确保确定性比通过自适应测量效果更好，但会增加采样成本。此外，我们提出了一种有效的 MBQC 启发式方法，用于在具有重十六进制连接的硬件上准备资源状态，特别是集群状态，需要单轮测量，并在具有 27 和 127 个量子比特的量子计算机上实现此方案。我们观察到较大集群状态的显着改进，尽管直接基于门的实现对于较小的实例实现了更高的保真度。
在新生儿重症监护室中的塞拉蒂亚·马尔斯森斯（Serratia Marcescens）簇中减少三种机会病原体的消毒以减少三种机会性病原体的来源
每年，与医疗保健相关的感染（HAIS）[1]每年都会复杂化，这会增加发病率和死亡率，延长医院住院，并膨胀医疗费用[2-5]。新生儿重症监护病房（NICUS）的新生儿是一个脆弱的人口，由于其出生体重低，早产和对众多侵入性程序的暴露，风险增加了[6-8]。在过去的几十年中，Hais成为全球的重大负担，这加剧了多药耐药病原体的惊人增加。在响应中，在医院环境中实施强大的感染预防和控制措施已成为必要。医疗设施中微型ISM的一个突出来源是水槽排水管，由于存在具有水源性机会病原体的生物膜（OPS）[9-14]，因此可以充当储层。细菌病原体的大量非疾病爆发已与位于病房中的水槽排水管联系起来[3、6、12、15-21]。当个人洗手或将液体倒入水槽中时，溅起是常见的情况，尤其是在排水管附近[3，22 - 25]。这一事件导致近距离材料和表面的潜在污染，以及附近患者和医疗保健人员的皮肤或衣服。此外，这些飞溅可以产生周围空气中含有潜在有害污染物的气溶胶[12，26，27]，构成患者造成吸毒的风险。清洁和消毒是减少排水细菌负荷并消除疫情中涉及的操作的基本策略。消毒的有效性取决于几个因素，包括消毒剂的类型，其浓度，暴露时间，应用频率以及与生物膜相关细菌对消毒剂的耐受性。生物膜为细菌提供了保护环境[28，29]，使暴露时间和动作模式对于确保有效渗透消毒剂至关重要。使用泡沫代替液体产品或使用保留P-trap中消毒剂的专用设备会导致更长的暴露时间，从而减少排水液的细菌负荷[30 - 34]。在减少排水量的细菌载荷（例如氯[35]，蒸汽[16]，乙酸[36，37]，臭氧水[34]和过氧化氢[38-40]时，已经对各种消毒剂进行了有限的测试。但是，如果进行了单一治疗，几天后，OPS通常会在排水管中收割[16、33、38、41]。因此，建立经常性清洁和消毒常规对于防止在爆发后的水槽排水管中的OP复活至关重要。更昂贵但显然更有效的替代方法是安装自distin的排水装置，以产生高温，振动和/或发射紫外线射线以防止生物膜形成[18，27，42]。
将机械理解和现实世界的影响带来极端热量与心理健康之间的联系
lmics。参与者认为研究经常忽略大多数热浪发生的地区，例如全球南方的LMIC。这种忽视可能导致理解和解决心理健康影响的差异。这些国家的人可能适应高温，并且与极端热量有关的心理健康问题的风险相对较低，尽管这是需要进行测试的假设。相反，由于较低的总体资源或获得适应性，可能会有其他人面临较高的风险。但是，缺乏数据阻止这些问题被解决，并掩盖了极端健康对不同地区心理健康的影响。因此，必须在最受影响的地区和社区中进行研究，以开发有效和量身定制的干预措施。
从添加剂制造中的第一原理
制造过程中的数字控制产生了显着数量的元数据。生产过程元数据（例如热和光学测量）比未录制的制造和反馈以进行故障检测能力更高的财产分级。本研究探讨了元数据如何使用物理扎根的模型（例如密度功能理论，环状可塑性和训练机器学习算法的断裂力学）设计抗疲劳结构。机器学习模型在训练有素的物理空间中非常有效。相比之下，机械模型对于诸如疲劳等复杂现象的计算成本上很高。我们展示了如何通过基于能量的标准在所有尺度上始终如一地施用疲劳，以及如何基于此概念来构建机械功能。能量机械函数允许在某些负载边界条件下从制造中对现有量的效应进行精确定量。由于机械函数是局部的，并且是机器学习模型的预测量表的量表，因此它可用于构建密度函数，以用于上述量表上疲劳性质的概率回归。由于沉积过程中数字控制和元数据生成的可用性，该分析应用于选择性激光熔融过程。
自然语言处理在毒理学中提取机械信息
研究化合物诱导不良影响的方式，毒理学家一直在构建不良结果途径（AOPS）。AOP可以被视为一种务实的工具，可以捕获和可视化任何类型的压力源会影响不同类型的毒性的机制，并描述关键实体之间的相互作用，从而导致多个组织生物学水平的不利结果。AOP的构建或优化是一个劳动密集型过程，目前取决于手动搜索，收集，审查和综合可用科学文献。但是，可以使用自然语言处理（NLP）在很大程度上促进此过程，以从系统，客观和快速的方式中提取科学文献中包含的信息，从而提高准确性和可重复性。这将支持研究人员通过替换NLP提取的数据进行的批判性审查来收集证据收集的时间来投资于AOP的实质性评估。作为案例示例，我们选择了在肝脏中观察到的两个频繁的逆境：即分别表示胆汁和脂质的积累，胆汁淤积和脂肪变性。我们使用深度学习语言模型来识别文本中感兴趣的实体，并在其之间建立因果关系。我们演示了NLP管道如何将命名实体识别和基于规则的关系提取模型组合在一起，有助于筛选文献中与肝脏逆境有关的化合物，同时也提取机械信息，以了解从分子到生物体的分子发展的方式。最后，我们提供了一些最新语言模型的进展以及将来如何使用这些观点。我们提出这项工作带来了两个主要贡献：1）概念证明NLP可以支持从现代毒理学文本中提取信息的信息； 2）模板开源