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各向异性介质中聚焦标量和矢量涡流梁的传播：一种半分析方法
在结构化光的领域，光学涡旋及其矢量扩展（矢量涡流束）的研究因其独特的相位和极化特性而引起了很大的兴趣，这使它们对许多潜在应用有吸引力。结合了涡流束和各向异性材料的优势，可以在非线性光学，量子和拓扑光子学中实现电磁场剪裁和操纵的独特可能性。这些应用程序需要一个全面的建模框架，该框架构成了各向异性材料和矢量涡流梁的属性。在本文中，我们描述了一个半分析模型，该模型将矢量衍射理论扩展到通过单轴平板传播的聚焦涡流梁的情况，考虑到标量和矢量涡流的情况下，在laguerre-gaussian模式基础的共同框架中。该模型旨在提供对方法的全面描述，从而实现复杂的光束传输，从单轴各向异性材料中进行特定应用中的单轴各向异性材料的反射和传播。作为其多功能性的演示，我们采用了开发的方法来描述具有各种分散特征的单轴材料中高阶涡流束的传播，探索椭圆形，双曲线和epsilon-near-near-Zero机制。我们展示了培养基各向异性的变化如何因其相互作用的矢量性质而改变束结构，这是由于介质的不同介电性用于横向和纵向场的组件。如果可以通过有效的培养基参数描述，则该方法的适用性可以扩展到人工结构化的介质。开发的形式主义将有助于对复杂梁与单轴材料的相互作用进行建模，从而为多种情况提供了共同的框架，这也可以扩展到电磁波之外。
使用纳米孔直接 RNA 测序对基因治疗载体进行质量控制的优化方案
尽管最近在提高慢病毒基因疗法的疗效方面取得了进展，但相当一部分生产的载体含有不完整且可能无功能的 RNA 基因组。这可能会破坏慢病毒的基因传递，并增加制造成本，必须加以改进以促进慢病毒基因疗法的广泛临床实施。在这里，我们比较了三种长读测序技术检测载体设计问题的能力，并确定纳米孔直接 RNA 测序是最强大的。我们展示了这种方法如何识别和量化由隐蔽剪接和多聚腺苷酸化位点引起的不完整 RNA，包括广泛使用的土拨鼠肝炎病毒转录后调控元件 (WPRE) 中的潜在隐蔽多聚腺苷酸化位点。使用慢病毒 RNA 的人工多聚腺苷酸化，我们还在分析的慢病毒载体中识别出多个发夹相关截断，这些截断占检测到的 RNA 片段的大部分。最后，我们表明这些见解可用于优化慢病毒载体设计。总之，纳米孔直接 RNA 测序是慢病毒载体质量控制和优化的有力工具，可能有助于改进慢病毒制造，从而开发更高质量的慢病毒基因疗法。
优化的策略，用于实时qPCR检测池smulium sp。 blackfly矢量
1美国北安普敦史密斯学院生物科学系，美国美国，美国2号生物科学系，昆尼皮亚西亚三世大学，昆尼皮亚克大学，汉姆登，康涅狄格州，美国康涅狄格州，美国寄生疾病3实验室，美国国家医学院，美国伯兰群岛，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国。 Missouri, United States of America, 5 Laboratory of Molecular Parasitology, Lindsley F. Kimball Research Institute, New York Blood Center, New York, New York, United States of America, 6 Institute of Medical Microbiology, Immunology and Parasitology, University Hospital Bonn, Bonn, Germany, 7 German Center for Infection Research (DZIF), Partner-Site Bonn-Cologne, Bonn, Germany, 8 Center for Global Health Infectious Disease Research, University of South Florida, Tampa, Florida, United States of America, 9 Parasite and Vectors Research Unit, Department of Microbiology and Parasitology, University of Buea, Buea, Cameroon, 10 Research Foundation in Tropical Diseases and the Environment, Buea, Cameroon, 11 NTD-SC, Task Force for Global Health, Atlanta, Georgia, United States of America, 12 RLMF, The END Fund, New York, New美国，美国，美国马萨诸塞州阿默斯特大学，美国马萨诸塞州阿默斯特大学的13分子和蜂窝生物学计划
板球gryllus bimaculatus中的靶向基因标记
8 1美国田纳西州纳什维尔大学医学中心上皮生物学中心，美国田纳西州纳什维尔市9 2托德比尔特大学，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔大学10 3 Vanderbilt免疫生物学中心，病理学系，微生物学系，微生物学，微生物学系，和范德比尔特大学医学中心，纳什维尔，医学中心，美国3723 24 2423.232323232222222222222222222222.美国田纳西州纳什维尔中心13 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6美国纳什维尔大学医学院生物化学系14号生物化学系，美国田纳西州纳什维尔，美国16 7 7 7美国田纳西州纳什维尔18
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
了解AAV载体免疫原性
基因疗法对遗传性单基因疾病，癌症和罕见遗传疾病的患者有希望。天然存在的腺相关病毒（AAV）为临床基因转移提供了合理的载体，因为它缺乏明显的临床致病性和可在多种细胞类型的治疗基因进行长期持续表达的治疗基因的工程性。AAV已被生物工程，以生产许多经批准或晚期发育的基因疗法的重组AAV（RAAV）载体。然而，持续的挑战会更广泛地使用RAAV载体介导的疗法。这些包括对RAAV载体的免疫力，有限的转基因包装能力，亚最佳组织转导，插入诱变的潜在风险和载体脱落。本综述的重点是针对RAAV的免疫力，抗AAV中和抗体（NAB）介导，自然暴露于AAVS或RAAV载体给药后引起。我们对决定AAV血清阳性的因素进行了深入的分析，并检查了管理抗AAV NAB的临床方法。还讨论了用于量化抗AAV NAB水平和克服现有AAV免疫力的策略的方法。广泛采用RAAV媒介介导的基因疗法将需要更广泛的临床欣赏，以减轻其影响。
第 2 讲：状态空间和向量空间
简单地说，计算机的状态可以用 0 和 1 的序列来表示，其中每个数字称为一个位。对于量子情况，答案由量子力学的第一和第四个假设给出。要理解这些假设，我们需要先了解线性代数中的几个概念。这些笔记假设读者熟悉向量空间、基和线性独立性的概念。Strang 的书《线性代数及其应用》是复习这些概念的好资料。本讲解将重点介绍向量和矩阵。狄拉克符号在量子计算中被广泛用于表示这些线性代数量，因为它简化了对量子力学概念的理解。在这些笔记中，我们将在标准向量符号和狄拉克符号之间切换。
通过二进制分类检测肺炎：支持向量机（SVM）的经典，量子和混合方法
早期肺炎的早期诊断对于增加生存机会并减少患者的恢复时间至关重要。胸部X射线图像是实践中最广泛使用的方法，它具有挑战性地进行分类。我们的目的是开发一种机器学习工具，该工具可以准确地将图像分类为属于正常或受感染的个体。支持向量机（SVM）很有吸引力，因为二进制分类可以表示为优化问题，特别是作为二次不约束的二进制二进制优化（QUBO）模型，而这又自然地映射到Ising模型上，从而使退火 - 级别，阶级，量子，量子和杂种 - 以探索有吸引力的方法。在这项研究中，我们进行了不同方法之间的比较：（1）SVM（LIBSVM）的经典最新实施； （2）用经典求解器（Gurobi）求解SVM，有或没有分解； （3）用模拟退火解决SVM； （4）用量子退火求解SVM（D-WAVE）； （5）使用Graver增强多种子算法（GAMA）求解SVM。使用模拟退火和量子退火，尝试了几个不同数量的graver元素和许多种子。我们发现模拟的退火和GAMA（带有模拟退火）是可比的，可以快速提供准确的结果，与LIBSVM竞争，并且优于Gurobi和Quarobi和Quantum退火。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。