噬菌体悬浮液:如果排序噬菌体的“活跃培养”,或者仅以这种形式可用,我们的噬菌体作为宿主生长培养基中无细菌裂解物的1 ml部分进行。细菌细胞和碎屑通过离心和随后的过滤在单速用乙酸纤维素注射器过滤器(0.2或0.45 µm孔径)中消除。所有噬菌体库存都经过滴度和斑块形态/斑块纯度的测试。向我们的客户交付的噬菌体悬挂是可以使用的,可以在收件人的实验室中传播,通常效率在1 x 10 8-1 x 10 11 11 pfu/ml(pfu = p laque f laque forming units)。我们实验室对一些更困难的噬菌体商定的最低允许的滴度限制为10 6 pfu/ml。我们不提供噬菌体滴度数据,因为在我们的实验室的测试间隔期间滴度可能会下降。噬菌体应在收到后立即冷却和黑暗。不要在不添加冷冻保护剂的情况下冷冻噬菌体悬浮液。当存储冷却时,大多数噬菌体将保持活跃,而几个月内没有明显的活动损失。但是,DSMZ不能保证在较长的存储期内噬菌体生存,请参阅我们的主页信息。如果添加了冷冻保护剂,例如,无菌甘油的10%(v/v),最终浓度,可以将噬菌体裂解物存储为长期目的。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.13.13.532460 doi:Biorxiv Preprint
在大脑中如何形成情节记忆是神经科学界的出色难题。对于情节学习至关重要的大脑区域(例如海马)的特征是经常连通性并产生频繁的OfflINE重播事件。重播事件的功能是主动争论的主题。循环连接性,计算模拟显示,当与合适的学习算法(例如通过时间反向传播)(BPTT)结合使用时,可以实现序列学习。bptt在生物学上并不合理。我们第一次在这里描述了在可逆的复发性神经网络R2N2中,BPTT的生物学上是一个合理的变体,它严重利用了o ine-ine-ine-Replay来支持情节学习。该模型使用向前和向后的o ffl ine重播,分别执行快速的一次性学习和统计学习的两个复发神经网络之间传递信息。不喜欢标准BPTT中的重播,此体系结构不需要人工外部存储器存储。此体系结构和方法的表现优于现有解决方案,并说明了海马重播事件的功能意义。我们使用计算机科学的基准测试来演示R2N2网络属性,并模拟啮齿动物延迟交替的T-Maze任务。
上下文。自适应光学器件(AO)是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器(WFS)是此类系统的关键组成部分之一,驱动基本的性能限制。目标。在本文中,我们专注于特定类别的WFS:傅立叶过滤波前传感器(FFWFSS)。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而,缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声,我们得出了一个简单而全面的模型,使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF,它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外,还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类:Zernike WFS(ZWFS)和金字塔WFS(PWFS),从而带来了对其行为的新理解。
如今,掺杂稀土离子的石英光纤激光器,尤其是 Y b 3+ 光纤激光器,其平均功率已达到数千瓦量级,许多技术应用已开始显现可行性。例如:医疗手术、岩石钻探、远程云感测、射电天文学、太空无线电通信、卫星通信、无线电传输、远程激光通信以及用于远程充电电池的激光器。因此,其中一些应用需要研究与激光束大气传播相关的现象 [1]、[2]、[3] 和 [4]。最近,一些研究开始对速度场作为动态变量的数值解进行建模 [5],这与先前研究规定流体速度 [6]、[7] 不同。当激光束传播通过吸收介质时,会发生称为热晕的效应。尽管介质的吸收效应非常小,但当流体为空气时,会促进激光束附近的温度和密度场的变化。温度变化会引起折射率的变化,从而
摘要 在脊椎动物胚胎发生过程中,胚层由分泌的 Nodal 信号形成图案。在经典模型中,Nodal 通过与由 I/II 型激活素受体 (Acvr) 和辅助受体 Tdgf1 组成的复合物结合来引发信号。然而,目前尚不清楚受体结合是否也会影响 Nodal 本身在胚胎中的分布,并且尚不清楚哪些假定的 Acvr 旁系同源物介导斑马鱼中的 Nodal 信号。在这里,我们表征了三种 I 型 (Acvr1) 和四种 II 型 (Acvr2) 同源物,并表明 - 除 Acvr1c 外 - 所有受体编码转录本都是母体沉积的,并且在斑马鱼胚胎发生过程中存在。我们生成了突变体并将它们与组合吗啉代敲低和 CRISPR F0 敲除 (KO) 方法一起使用以评估化合物的功能丧失表型。我们发现 Acvr2 同源物在形成早期斑马鱼胚胎的过程中,部分冗余地、部分独立于 Nodal 发挥作用,而 I 型受体 Acvr1b-a 和 Acvr1b-b 冗余地充当 Nodal 信号的主要介质。通过结合定量分析和表达操纵,我们发现反馈调节的 I 型受体和辅助受体可以直接影响 Nodal 的扩散和分布,为胚层模式形成过程中 Nodal 信号的空间限制提供了一种机制。
摘要 — 量子机器学习仍然是量子计算领域中一个非常活跃的领域。其中许多方法已经将经典方法应用于量子设置,例如 QuantumFlow 等。我们推动这一趋势,并展示了经典卷积神经网络对量子系统的适应性——即 QuCNN。QuCNN 是一个基于参数化的多量子态的神经网络层,计算每个量子滤波状态和每个量子数据状态之间的相似性。使用 QuCNN,可以通过单辅助量子比特量子例程实现反向传播。通过在一小部分 MNIST 图像上应用具有数据状态和滤波状态的卷积层、比较反向传播的梯度并针对理想目标状态训练滤波状态来验证 QuCNN。索引术语 — 量子计算、量子机器学习、卷积神经网络
通过脑皮层电图 (ECoG) 进行皮层刺激可能是在双向脑机接口 (BD-BCI) 中诱导人工感觉的有效方法。然而,电刺激引起的强电伪影可能会显著降低或掩盖神经信息。详细了解刺激伪影通过相关组织的传播可能会改进现有的伪影抑制技术或启发开发新的伪影缓解策略。因此,我们的工作旨在全面描述和模拟硬膜下 ECoG 刺激中伪影的传播。为此,我们收集并分析了四名患有癫痫并植入硬膜下 ECoG 电极的受试者的雄辩皮层映射程序数据。从这些数据中,我们观察到伪影在所有受试者的时间域中都表现出锁相和棘轮特性。在频域中,刺激导致宽带功率增加,以及基频刺激频率及其超谐波的功率爆发。伪影的空间分布遵循电偶极子的电位分布,在所有受试者和刺激通道中,拟合优度中值为 R 2 = 0.80。高达 ± 1,100 µ V 的伪影出现在距离刺激通道 4.43 至 38.34 毫米的任何地方。这些时间、光谱和空间特性可用于改进现有的伪影抑制技术,启发新的伪影缓解策略,并有助于开发新的皮质刺激方案。总之,这些发现加深了我们对皮质电刺激的理解,并为未来的 BD-BCI 系统提供了关键的设计规范。
相互作用的多体量子系统表现出丰富的物理现象和动力学特性,但众所周知,很难研究:它们在分析和指出的方面都在挑战,很难在古典计算机上模拟。小规模的量子信息处理器有望有效地模拟这些系统,但是表征其动力学是实验性的挑战,需要超越简单相关功能和多体层析成像方法的探针。在这里,我们演示了测量超定分的相关因子(OTOC),这是研究量子系统演化和量子疗法等过程的最有效的工具之一。我们用超级导管电路实施了3x3二维硬核玻色式晶格,通过执行洛夫米德(Loschmidt)回波研究其时间可逆性,并测量OTOC,使我们能够观察到量子信息的繁殖。我们实验的中心要求是能够连贯逆转时间演变的能力,我们通过数字模拟模拟方案实现了这一目标。在存在频率障碍的情况下,我们观察到可以通过更多的粒子来部分克服定位,这是在二维中多体定位的可能标志。
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