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全局连接的囚禁离子量子计算机的高效量子比特路由
在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备中实现连接的成本是决定计算能力的重要因素。创建了一种量子比特路由算法，该算法可以在先前提出的捕获离子量子计算架构中实现高效的全局连接。该路由算法的特点是与严格下限和基于位置交换的路由算法进行比较。提出了一种误差模型，该模型可用于估计设备可实现的电路深度和量子体积作为实验参数的函数。一种基于量子体积但具有原生双量子比特门的新度量标准用于评估相对于自由、全部到全部连接的上限的连接成本。该度量标准还用于评估方格超导设备。对这两种架构进行了比较，发现对于所使用的穿梭参数，捕获离子设计与连接相关的成本要低得多。
I 型神经元定向兴奋网络中全局同步的出现
神经网络的集体行为取决于神经元的细胞和突触特性。相位响应曲线 (PRC) 是一种可通过实验获得的细胞特性测量方法，它量化了神经元的下一个尖峰时间的变化，该变化与刺激传递到该神经元的相位有关。神经元 PRC 可分为纯正值 (I 型) 或具有不同的正负区域 (II 型)。1 型 PRC 网络往往不会通过相互兴奋的突触连接进行同步。我们研究了相同的 I 型和 II 型神经元的同步特性，假设突触是单向的。通过对扩展的 Kuramoto 模型进行线性稳定性分析和数值模拟，我们表明前馈环路基序有利于 I 型兴奋和抑制神经元的同步，而反馈环路基序则破坏了它们的同步趋势。此外，大型有向网络（没有反馈基序或有许多反馈基序）已从相同的无向主干构建，并且对于具有 I 型神经元的有向无环图观察到高同步水平。结果表明，I 型神经元的同步性取决于网络连接的方向性和其无向主干的拓扑结构。前馈基序的丰富性增强了有向无环图的同步性。
原核生物中温度和营养限制的全局DNA签名
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月13日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632720 doi：Biorxiv Preprint
全局连接的囚禁离子量子计算机的高效量子比特路由
在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备中实现连接的成本是决定计算能力的重要因素。创建了一种量子比特路由算法，该算法可以在先前提出的捕获离子量子计算架构中实现高效的全局连接。该路由算法的特点是与严格下限和基于位置交换的路由算法进行比较。提出了一种误差模型，该模型可用于估计设备可实现的电路深度和量子体积作为实验参数的函数。一种基于量子体积但具有原生双量子比特门的新度量标准用于评估相对于自由、全部到全部连接的上限的连接成本。该度量标准还用于评估方格超导设备。对这两种架构进行了比较，发现对于所使用的穿梭参数，捕获离子设计与连接相关的成本要低得多。
通过全局-局部功能对齐增强跨受试者 fMRI 到视频解码
摘要。脑成像技术的进步使得从神经活动中解码思想和意图成为可能。然而，跨多个受试者的脑信号的 fMRI 到视频解码遇到了挑战，因为个体大脑之间存在结构和编码差异，而配对 fMRI 刺激数据的稀缺进一步加剧了这一挑战。为了解决这个问题，本文介绍了 fMRI 全局-局部功能对齐 (GLFA) 投影，这是一种将来自不同受试者的 fMRI 帧对齐到统一的大脑空间的新方法，从而增强了跨受试者解码。此外，我们还提供了一个精心策划的 fMRI-视频配对数据集，其中包含来自 8 个人的总共 75k 个 fMRI-刺激配对样本。这个数据集大约是以前基准数据集的 4.5 倍。在此基础上，我们用扩散视频生成器增强了基于变压器的 fMRI 编码器，深入研究了基于跨受试者 fMRI 的视频重建领域。这种创新方法忠实地捕捉了来自不同脑信号中的语义信息，从而生成了生动的视频，并在跨主题语义分类任务中实现了令人印象深刻的 84.7% 的平均准确率。
一种加速裂纹钢结构非侵入式全局-局部模拟的替代模型
摘要 基于物理的数字孪生通常需要大量计算来诊断结构中的当前损伤状态并预测未来的损伤状态。本研究提出了一种新颖的迭代全局局部方法，其中局部数值模型被替代模型取代，以快速模拟大型钢结构的开裂。迭代全局局部方法将尺度从大型钢结构的操作层面扩展到开裂部件的层面。使用静态凝聚可以有效地模拟线性全局域，使用本文提出的自适应替代建模方法可以快速模拟开裂的局部域。本研究将所提出的替代迭代全局局部方法与参考模型、子模型和没有替代模型的迭代全局局部方法的求解时间和准确性进行了比较。研究发现，替代迭代全局局部法求解速度最快，结果也相对准确。
使用化学发光生物测定法直接免疫检测全局 A-to-I RNA 编辑活性
腺苷到肌苷 (A-to-I) 编辑是一种保守的真核 RNA 修饰，有助于发育、免疫反应和整体细胞功能。RNA 编辑模式在不同细胞和组织类型之间可能存在显著差异，而过度活跃的 A-to-I 特征则表明存在多种疾病，包括癌症和自身免疫性疾病。由于这些差异具有生物学和临床重要性，因此迫切需要有效的方法来测量细胞 RNA 中的整体 A-to-I 编辑水平。当前的标准方法依赖于 RNA-seq 来间接检测编辑位点，这需要大量时间和材料投入以及大量的计算分析。在这里，我们利用核酸内切酶 V (EndoV)（它特异性地与 RNA 中的肌苷结合）来开发基于蛋白质的化学发光生物测定法，以直接分析 A-to-I RNA 编辑活性。我们之前展示了 EndoV 可以在 RNA 测序之前结合并丰富 A-to-I 编辑的转录本，现在我们利用这一活性构建 EndoV 连接免疫吸附测定 (EndoVLISA)，作为一种快速的、基于板的化学发光方法，用于测量细胞 RNA 中的全局 A-to-I 编辑特征。我们首先使用化学合成的寡核苷酸优化和验证我们的测定方法，说明对 RNA 中的肌苷具有高度选择性和灵敏度的检测。然后，我们展示了对处理过的细胞系中肌苷含量的快速检测，证明了与当前标准 RNA 测序方法相当的性能。最后，我们部署了 EndoVLISA 来分析正常和患病人体组织中的差异 A-to-I RNA 编辑特征，说明了我们的平台作为诊断生物测定的实用性。总之，EndoVLISA 方法经济高效、简单易用，并且使用常见的实验室设备，为研究 A-to-I 编辑提供了一种高度可用的新方法。此外，多孔板格式使其成为第一个适用于直接高通量量化 A-to-I 编辑的检测方法，可用于疾病检测和药物开发。
甲基Flash™全局DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA Easy Kit（LOLYIMETRIC）
用途：甲基氟克拉斯™全球DNA羟基甲基化（5-HMC）ELISA易于试剂盒（LOLLIMETRIC）适用于使用从哺乳动物，植物，真菌，细菌和不受限制地培养的，包括哺乳动物，植物，真菌，细胞和弗里兹（包括）的植物，包括植物，养育和弗里兹的病毒的任何物种中分离出的DNA全球DNA羟基甲基化水平组织，血浆/血清样品和体液样品。具有200 bps至200 bps的单链DNA和双链DNA都适合使用。输入DNA：每种测定的DNA量可以为20至200 ng。为了进行最佳定量，输入DNA量应为100 ng，因为羟基甲基化DNA（HMDNA）在组织之间变化，并且在大多数物种中的总DNA占总DNA的0.6％。起始材料：起始材料可以包括各种组织或细胞样品，例如来自烧瓶或微型培养细胞的细胞，新鲜和冷冻的组织，石蜡包含的组织，血浆/血清样品，体液样品等。
eegdir：通过保留网络进行时间信息存储和全局建模的脑电图denoing网络
脑电图（EEG）信号在临床医学，脑研究和神经系统障碍研究中是关键的。然而，它们对生理和环境噪声受到污染的敏感性挑战了大脑活动分析的精度。深度学习的进步已经产生了抑制传统方法的欧EEG信号降解技术。在这项研究中，我们部署了保留网络体系结构（用于大型语言模型（LLMS）），用于EEG DENOSINGISENT，利用其强大的功能提取和全面的建模实力。此外，其固有的时间结构对准使保留网络特别适合EEG信号的时间序列性质，为其采用提供了额外的理由。为了将保留网络与EEG信号的一维特征相吻合，我们引入了一种信号嵌入策略，将这些信号重塑为有助于网络处理的二维嵌入空间。这种前卫方法不仅雕刻出EEG DENO的新型轨迹，还增强了我们对脑功能的理解和诊断神经系统疾病的准确性。此外，为了响应深度学习数据集的劳动密集型创建，我们提供了一个标准化的，预处理的数据集，该数据集准备简化该领域中的深度学习进步。
李氏度量中的信息集解码和密度的局部到全局原理
后量子密码学的主要候选方案之一是基于编码理论的，更详细地说，它的安全性基于解码随机线性码的 NP 完全问题。基于代码的密码学最早出现在 1978 年 McEliece 的开创性工作中。解决这个 NP 完全问题并从而解码随机码的最快算法是信息集解码。这些算法的输入大小成本呈指数增长。因此，它们不被视为对基于代码的密码系统的攻击，而是用作确定实现给定安全级别所需公钥大小的工具。基于代码的密码学的主要缺点是其公钥大小巨大。许多研究人员试图通过提出不同的代码系列作为密钥来解决这个问题。最近，社区将重点转向了不同的方向：改变代码的底层度量。事实上，基于秩度量的密码系统可以实现非常小的密钥大小。在论文的这一部分，我们遵循了基于代码的加密的新路径，并在李度量中提供了不同的信息集解码算法。李度量非常有前景，因为它可以纠正比汉明度量更多的错误，事实上，我们的理论比较证实了密钥大小将大幅减少。