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DNA 脱氧核糖部分中的量子逻辑门
DNA 分子中核苷酸的脱氧核糖部分可以充当量子逻辑门，其中每个核苷酸的 C2-endo 和 C3-endo 构象之间的对映体位移发生在电子自旋量子比特的逻辑和热力学可逆情况下，这些量子比特相干地保持在拓扑绝缘的 DNA 晶体纳米结构内，并沿着 pi 堆叠核苷酸碱基对的离域电子相干地传导。C2-endo 和 C3-endo 构象之间的对映体对称性在逻辑和热力学上是可逆的，因为它充当对称性破坏的 Szilard 引擎，该引擎实际上是由其运作信息的物理性有效构建的，因此不需要信息擦除来维持功能。这种量子逻辑门类似于 Toffoli 门，它跨越适合 Landauer 极限的能量屏障运行，滚动 DNA 碱基对，从而破坏 DNA 分子片段上的 pi 堆叠相干性，从而实现信息的量子到经典转变。
生物制造中的稀释液：在两个部分中2
1在这些情况下，我们在悬浮在液体中且实际上并未溶解的细菌或哺乳动物细胞等项目中使用术语“浓度”和“密度”互换。在生物环境中可以接受此术语。化学家可能会避免术语“浓度”来指代悬浮细胞。
ZX 微积分中的 QECC 的规范形式和等价类
需要量子纠错码 (QECC) 来对抗影响量子过程的固有噪声。使用 ZX 演算，我们将 QECC 表示为一种称为 ZX 图的形式，该图由节点和边组成。在本文中，我们给出了环面码和某些曲面码的 ZX 图的规范形式。我们通过使用双代数规则（该规则删除了多余的内部节点并通过 Quantomatic 实现）和边局部补充规则（该规则交换两个节点的颜色）重写这些形式来推导这些形式。接下来，我们将等价类制成表格，包括它们的大小和二分形式是否存在等属性，以及 QECC 的一般 ZX 图。这项工作扩展了之前在 ZX 图表示中探索 QECC 的规范形式的工作。
政治环境对组织绩效的影响（重点关注阿南布拉州的部分中小企业）
摘要 本文评估了政治环境对组织绩效的影响，重点关注阿南布拉州的选定中小企业。这项研究的主要问题是政治风险和不稳定性，它们影响了商业组织的增长、利润和目标。这项研究的目的是确定政治环境与小型企业效率之间的相关性，确定政治环境与客户满意度之间的关系，调查政治环境与工作满意度之间的关系，并评估政治环境与员工保留之间的关系。测试了四 (4) 个假设，并提出了研究问题。研究人群为 371 人，占全州选定行业的工人人数。采用判断抽样技术，选取 356 名受访者作为样本量。这项研究使用了主要和次要数据收集，并使用相关系数进行数据分析。研究结果表明，中小企业的效率依赖于政治环境，并且对政治环境敏感。同样，稳定的政治环境会影响客户满意度，也会促进工作满意度和员工保留。我们建议组织应具有环保意识，并不断监测和进行环境扫描，以确保企业组织能够适当适应。关键词：政治环境、组织绩效、工作满意度
用于药物研发的多组分中药配方：现状和未来前景
数百年来，药物研发行业一直致力于寻找具有明确作用机制的单一成分作为潜在药物的理想候选物。然而，这种传统的药物研发策略面临着成功率低和开发成本高的挑战。本文，我们批判性地回顾了基于多组分中药方剂的药物研发的最新进展。我们回顾了美国、中国和欧盟基于多组分中药的新药政策和申请现状。此外，我们还列举了一些正在进行申请的优秀案例。我们讨论了可能促进基于多组分中药方剂的药物研发的生物医学技术，包括网络药理学、整合组学、CRISPR 基因编辑和化学计量学。最后，我们讨论了基于多组分中药方剂的药物研发在临床前和临床研究中的潜在问题和解决方案。我们希望这篇综述能够促进人们对多组分中药方剂在发现和开发用于治疗人类疾病的新药中的作用的讨论。
人工智能驱动的多基因风险评分中的伦理分层——新……
研究人员的目标是开发多基因风险评分，作为预防和更有效地治疗严重疾病、病症和状况（如乳腺癌、2 型糖尿病和冠心病）的工具。最近，机器学习技术（尤其是深度神经网络）得到了越来越多的发展，可以使用电子健康记录以及基因组和其他健康数据来创建多基因风险评分。虽然使用人工智能进行多基因风险评分可以提高准确性、性能和预测能力，但它也带来了一系列日益复杂的伦理挑战。许多多基因风险评分在医学中的应用的伦理和社会问题已被广泛讨论。然而，在文献和实践中，它们与人工智能的使用所产生的影响的伦理影响尚未得到充分考虑。基于对现有文献的全面回顾，我们认为这需要紧急考虑，以便进行研究并随后转化为临床环境。考虑到所涉及的许多伦理层面，我们将首先简要概述人工智能驱动的多基因风险评分的发展、相关的伦理和社会影响、人工智能伦理方面的挑战，最后探讨人工智能驱动的多基因风险评分的潜在复杂性。我们指出了公平性方面的新复杂性、建立信任方面的挑战、解释和理解人工智能和多基因风险评分以及监管不确定性和进一步的挑战。我们强烈主张采取积极主动的方式，将伦理纳入人工智能驱动的多基因风险评分的研究和实施过程中。
利用从虚拟现实任务中获得的眼球运动特征，应用机器学习来区分中风患者和健康对照组
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量，并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里，我们指示参与者（83 名中风患者和 103 名健康对照者）在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品，同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型，我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征，我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的（3 件或 7 件物品）时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中，重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此，从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征，可用于检测认知缺陷，为潜在的临床应用打开了大门。
医疗保险 D 部分中的制药公司付款和医生处方行为
我们非常感谢 Judy Hellerstein、Seth Freedman、Sean Nicholson、Ashley Swanson、Benedic Ippolito、Thuy Nguyen 以及哈佛大学、康奈尔大学、密歇根大学、杜克大学、约翰霍普金斯大学、马里兰大学、2020 年美国经济协会会议、2015 年国际卫生经济协会会议、2015 年美国卫生经济会议、2016 年公共政策分析和管理协会年会的研讨会参与者的有益评论。Anup Das 提供了出色的研究协助。Colleen Carey 感谢罗伯特伍德约翰逊基金会的财政支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
阿尔茨海默氏症的诊断，在细分中使用深度学习...
数学和计算机科学学院，科学大学，越南国立大学，胡志明市，越南B越南b计算机科学系，SAI GON大学，越南C计算机科学系，C Chonnam国立大学电子和计算机工程系，韩国韩国d tatuan@hcmus.edu.vn，https://orcid.org/000000-0001-9994-8077