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来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
来自随机测量的量子Fisher信息
首先在量子计量学中引入，以衡量量子状态执行超过射击限制的干涉法[1,2]的能力，量子Fisher信息（QFI）在不同领域（包括量子信息理论和多体物理学）中起着基本作用。作为对计量学和感应的增强的敏感性，需要产生多部分纠缠状态[3]，QFI引起了重大兴趣作为纠缠的见证。特别是，纠缠“深度”的概念 - 在给定状态下的纠缠颗粒的微型数量 - 以及多部分纠缠的基础结构可能与QFI的值有关[4,5]。在多体物理学中，QFI揭示了混合状态的纠缠的能力使其成为旋转模型研究的关键数量，特别是在有限的温度[6]上跨越相变的量子态的普遍纠缠特性[6]，并突出了多部分范围的作用，在拓扑相转变[7]中。这封信提供了一项协议，以通过随机测量值估算最先进的量子设备中的QFI。测量QFI的挑战是由于它是密度矩阵的高度非线性函数而产生的。QFI是针对给定的Hermitian操作员A和量子状态ρ定义的，可以以以下封闭形式写入：
双向孟德尔随机化的应用来评估肠道微生物组和食管癌之间的关系
此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321825 doi：medrxiv preprint
朝鲜语中的14年累积遗传高血压和2型糖尿病的风险：观察和门德尔随机证据
摘要本研究旨在评估血压（BP）与2型糖尿病（T2D）的因果关系，并评估韩国未来临床的高BP或血糖的遗传倾向的累积作用。评估大型生物库中禁食血糖（FBS）和收缩压（SBP）之间的双向因果关系，五个MR方法（一个2阶段最小二乘（2SL）回归（2SLS）回归，逆变量（IVW），2个基于中位数（IVW），2个基于中间的（简单和MR的评分）和MRSCRETS和MRSCERTS和MR ISCERT SPERT SPERT SPERT SPERT SPERT SEPTIED（WISCERT）。在所有五种方法中都发现了双向因果关系，并且没有水平的多效性。使用2SLS回归方法，基因确定的10 mm/hg SBP升高导致0.63 mmol/L FBS增加（P <0.0001）。男人的双向因果关系特别牢固。使用基于组的轨迹建模（GBTM）确定基于遗传确定的SBP和FBS水平的不同预测轨迹。进行了每种轨迹中随后的高血压或T2D的风险，COX比例危害模型和调整后的协变量（包括WGR）。一个不控制的SBP模式（浮动图）的子序列T2D风险高于对照预测的模式（HR：1.25，95％CI：1.00 - 1.58）。在韩国中年，有明显的证明，高BP和T2D之间存在双向因果关系，这与以前的欧洲研究不同。特别是，遗传变异的累积高血压倾向可能会影响T2D发病率的风险。必须在寿命中遵循高bp的预防。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
任务共享和心理治疗的远程医疗治疗围产期抑郁症：务实的非降低性随机试验
任务共享和远程医疗可以增加获得有效心理治疗的机会。通过增加获得治疗的机会来扩展孕产妇的心理保健（峰会）是务实的，多站点，非劣质性，四臂试验，该试验测试了提供者（非专业人士与专家提供者）的非效率（远程医疗与个人与个人与个人与内在与内在的心理疗法）的非效率。在美国和加拿大的三个大学附属网络中，孕妇和产后成年参与者被随机分配给每个手臂（472个非专业远程医疗，145个非专业主义者，469个非专业主义者，469 469 tememist Tememedicine和144个专业人士和144个专业人士），并提供周刊的周刊行为行为激活疗法。主要结果是抑郁症状（爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）），第二结果是在随机化后3个月时焦虑（普遍焦虑症（GAD-7））症状。在2020年1月8日至2023年10月4日之间，招募了1,230名参与者。的非效率（EPD：非专业人士9.27（95％CI 8.85–9.70）） 8.39–9.45））用于意向性治疗和每个协议分析。非劣质性的焦虑症状。没有与试验有关的严重或不利事件。该试验提出了令人信服的证据，证明了任务共享和远程医疗，以改善围产期抑郁症和焦虑症状的心理治疗的机会。clinicaltrials.gov nct04153864
孟德尔随机化意味着白细胞端粒长度和肌萎缩性侧索硬化症之间没有直接因果关系
我们利用孟德尔随机化（MR）来评估白细胞端粒长度（LTL）和肌醇侧面硬化症（ALS）之间的因果关系以及基因组范围研究的汇总统计数据（n = 〜38,000 n = 〜38,000 for ltl and 〜31,000 for ltl and 〜81,000，欧洲人群中的ltl;我们进一步评估了脂质在从LTL到ALS的途径中的介导作用。在欧洲人群中，ALS上LTL的每标准偏差降低为1.10（95％CI 0.93-1.31，p = 0.274），在亚洲人群中为0.75（95％CI 0.53–1.07，p = 0.116）。在欧洲人口中的LTL和额颞痴呆之间也发现了这种无效的关联。但是，我们发现LTL对ALS的间接影响可能是由低密度脂蛋白（LDL）或总胆固醇（TC）介导的欧洲人群。这些结果对广泛的灵敏度分析是可靠的。总的来说，我们的MR研究不支持LTL与ALS风险之间的直接因果关系，而是为LDL或TC对LTL和ALS在欧洲人群中的影响提供了暗示性的证据。
通过随机编译来缓解串扰错误
我们开发并应用了随机编译（RC）方案的扩展，该协议包括对相邻Qubits的特殊处理，并大大降低了由于在IBMQ量子计算机（IBM_LAGOS和IBMQ_EHNINGEN）中使用错误门的超导QUBIT上的误解而引起的串扰效应。串扰错误，源于受控的（CNOT）两分门，是众多量子计算平台上的错误源。对于IBMQ机器，它们对给定量子计算的性能的影响通常被忽略。我们的RC协议由于串扰而变成一致的噪声变成一个去极化噪声通道，然后可以使用已建立的缓解误差方案（例如噪声估计电路）对其进行处理。我们将方法应用于Bardeen-Cooper-Schrieffer（BCS）Hamiltonian的非平衡动力学的量子模拟，以进行超导性，这是一个特别具有挑战性的模型，用于模拟量子硬件，因为Cooper Pairs的长距离相互作用。在135个cnot门的情况下，我们在一个与Trotterization或Qubit Decermence相反的串扰方面工作，主导了误差。我们对相邻量子位的旋转显示可显着改善噪声估计协议，而无需添加新的Qubits或电路，并允许对BCS模型进行定量模拟。
随机森林急性口腔毒性预测的机器学习模型
背景和目标：这项研究的重点是对急性口腔毒性的可靠和精确预测对增强化学安全性并提高可持续发展目标的重要性，特别是可持续发展目标3（良好的健康和福祉）（良好的健康和福祉），可持续发展目标6（清洁水和卫生）（清洁水和卫生），以及可持续发展的开发目标，以及可持续的开发目标，以及负责消费和生产和生产和生产。传统的毒性评估通常是耗时且昂贵的，因此需要探索更有效的方法。这项研究的重点是建立最有效的方法来构建可靠和精确的毒性预测模型。方法：评估随机森林是一种健壮的合奏方法，用于使用国家毒理学计划/机构间综合数据集进行预测急性口腔毒性，以评估替代性毒理学方法和环境保护署/国家国家能力测试中心的替代性毒理学方法和国家能力测试中心，这表现出了极大的compantance Immbalance Immbalance Immbalance Immbalance Immbalance Immbalance Immbalance Immbalance，8％非常毒素的92％不太毒性。为了解决这种不平衡，利用了诸如成本敏感的学习和数据重采样技术（包括在采样和过度采样下）之类的策略。通过合理发现套件生成的一组二维分子描述符被用作输入特征，模型预处理涉及归一化，验证和特征选择。对特征重要性的检查表明，主要分子描述符是与范德华表面积和分子量子数有关的分子描述符。使用贝叶斯优化和交叉验证进行了超参数调整，而随机森林的性能与梯度提升，极端梯度增强，人工神经网络和广义线性模型相比进行了评估。发现：随机森林模型，尤其是在采样和成本敏感学习下使用的森林模型，表现出卓越的性能，达到0.81的灵敏度，0.85的特异性，0.85的精度和接收器操作特征曲线下的面积为0.89，在独立的测试集上为0.89。由随机森林预测发展出的替代决策树，在曲线下达到了一个0.929的面积。结论：随机森林模型有效地预测了急性口腔毒性，尤其是在通过对成本敏感的学习和重新采样来解决阶级失衡时。利用可解释的人工智能技术，包括置换特征的重要性，替代决策树分析和局部可解释的模型不足的解释，这项研究确定了驱动毒性的关键分子描述符。这一进步提高了模型的解释性，并代表了增强化学安全的重要一步，同时支持可持续发展目标。
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背景：复发性妇科透明细胞癌（RGCCC）对化学疗法的客观反应率（ORR）较低。以前的临床前和临床数据表明，RGCCC中免疫检查点抑制剂与贝伐单抗之间的潜在协同作用。div> div div div>人源化的单克隆抗体靶向程序性细胞死亡蛋白1（PD-1），结合了抗血管生成贝伐单抗，呈现了一种新型的治疗方法。这项研究将研究dostarlimab +/-贝伐单抗在RGCCC中的功效。方法：Dove是一种全球，多中心，国际，开放标签，随机阶段2研究dostarlimab +/- bevacizumab，在RGCCC中具有标准化学疗法。We will enroll 198 patients with rGCCC and assign them to one of three groups in a 1:1:1 ratio: arm A (dostarlimab monotherapy), B (dostarlimab + bevacizumab), and C (investigator's choice of chemotherapy [weekly paclitaxel, pegylated liposomal doxorubicin, doxorubicin, or gemcitabine]).手臂A或C中疾病进展的患者将被允许跨越臂B。分层因素包括先前使用的贝伐单抗，先前的治疗线（1 vs.> 1）和主要部位（卵巢vs.非卵巢）。关键的纳入标准是组织学证明