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全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
https://doi.org/10.5194/amt-2020-222 预印本。讨论开始日期：2020 年 6 月 22 日 c ⃝ 作者 2020。CC BY 4.0 许可。
心脏的形成：在单细胞分辨率下定义心肌细胞祖细胞
成人弥漫性神经胶质瘤是最困难的脑部疾病之一，部分原因是缺乏对肿瘤迁移的解剖学起源和机制的明确性。虽然研究神经瘤传播网络的重要性至少已久至80年，但直到最近才出现了在人类进行此类调查的能力。在这里，我们全面回顾了脑网络映射和神经胶质瘤生物学的领域，为有兴趣合并这些调查领域的研究人员提供了入门，以进行转化研究。具体来说，我们追踪了脑网络图和神经胶质瘤生物学中思想的历史发展，突出了探索网络神经科学，弥漫性神经胶质瘤和神经胶质瘤 - 神经元相互作用的临床应用的研究。我们讨论了已合并神经肿瘤学和网络神经科学的最新研究，发现神经胶质瘤的空间分布模式遵循内在的功能和结构性脑网络。最终，我们呼吁从网络神经影像中做出更多贡献，以实现癌症神经科学的转化潜力。
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
基于电阻的超稳定空间实验微开尔文温度分辨率
高精度温度测量正成为应用物理和基础物理等众多领域的横向需求。在大多数情况下，高精度与对高稳定环境的需求相伴而生，以确保实验的长期运行，例如系外行星探测仪器的情况 [1]。为了实现更高的稳定性，将这些实验转移到太空是一种自然的选择。事实上，越来越多的任务正在寻求在轨实验提供的稳定性，这是实现其科学目标的关键要求 [2-5]。在太空任务中，LISA 等引力波探测器 [6] 代表了温度传感中一个特别具有挑战性的领域，主要原因是这些天文台的设计目标是在毫赫兹频率范围内实现最高灵敏度。在这些超稳定操作状态下，温度波动会通过各种现象干扰科学测量，包括直接施加到测试质量上的热感应力和干涉仪中温度引起的路径长度变化 [ 7 – 10 ]。近年来，人们对开发能够实现高温度分辨率的新技术的兴趣日益浓厚。光学计量实验已证明温度精度为 80 nK / √
稳健自适应量子限制超分辨率成像
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干涉测量超高分辨率3D成像通过脑部
1美国北京技术学院，北京技术研究所，北京100081，北京技术研究所的光学和光子学院，西拉顿大学生物医学工程学院 美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学神经科学6，美国6号癌症研究所，普渡大学，西部拉斐特，美国，美国，†这些作者同等贡献：hao-cheng gao，fan Xu
分辨率增强，用于询问纤维bragg光栅...
在纤维bragg光栅（FBG）传感器网络中，反射光谱的信号分辨率与网络的感应精度相关。审讯器确定信号分辨率限制，并且更粗糙的分辨率导致感应测量的巨大不确定性。此外，来自FBG传感器网络的多峰信号通常被重叠。这增加了分辨率增强任务的复杂性，尤其是当信号具有较低的信噪比（SNR）时。在这里，我们表明，使用U-NET体系结构进行深度学习可以增强信号分辨率，以询问FBG传感器网络而无需修改硬件。信号分辨率有效地增强了100倍，平均根平方误差（RMSE）<2.25 pm。因此，提出的模型允许FBG设置中的现有低分辨率询问器起作用，就好像它包含了更高分辨率的询问器一样。
核微探针的质子束微机械分辨率标准
追求更小的光斑尺寸一直是全球许多核微探针小组的目标，因此需要高质量的分辨率标准。此类标准必须与最先进的核微束光斑尺寸的精确测量相一致，即对于卢瑟福背散射光谱和质子诱导 X 射线发射等大电流应用，光斑尺寸为 400 nm，对于扫描透射离子显微镜或离子束诱导电荷等低电流应用，光斑尺寸为 100 nm。因此，构建高质量核微探针分辨率标准的标准非常严格：该标准必须是三维的且表面光滑，边缘清晰度优于最先进的束斑分辨率，并且侧壁垂直。质子束微加工 (PBM) 是一种具有巨大潜力的制造精确 3D 微结构的新技术。最近的发展表明，可以从这些微形状中形成金属微结构（镍和铜）。新加坡国立大学核显微镜研究中心已经制造了镍 PBM 分辨率标准原型，这些新标准在表面光滑度、垂直壁和边缘清晰度方面远远优于许多团体目前使用的 2000 目金网格。使用 OM2000 微探针终端站/HVEE Singletron 系统使用新 PBM 标准进行的光束分辨率测试结果显示，对于 50 pA 2 MeV 质子束，光斑尺寸为 290 nm 450 nm。2002 年由 Elsevier Science BV 出版
细胞分辨率的全脑空间转录分析
RNA 分析的最新进展加深了我们对生物组织中细胞状态的理解。然而，在将 RNA 表达数据与器官间的空间背景相结合方面仍然存在很大差距，这主要是由于在完整组织体积内检测 RNA 的挑战。在这里，我们开发了 Tris 缓冲液介导的透明器官中原位杂交链反应信号的保留 (TRISCO)，这是一种有效的组织透明化方法，专为全脑空间三维 (3D) RNA 成像而设计。TRISCO 解决了几个关键问题，包括保持 RNA 完整性、实现统一的 RNA 标记和增强组织透明度。我们使用各种细胞身份标记、非编码和活性依赖性 RNA，在不同大小和物种的不同器官内测试了 TRISCO。因此，TRISCO 成为单细胞、全脑、3D 成像的强大工具，可对整个大脑进行全面的转录空间分析。
启动子的全基因组核小体分辨率图
摘要 增强子-启动子环路模型长期以来一直主导着基因调控领域，其中增强子通过物理接触激活其靶基因。然而，由于存在替代机制的证据以及缺乏系统验证（主要是由于缺乏合适的实验技术），该模型的普遍性受到了质疑。在本研究中，我们提出了一种新的基于 MNase 的邻近连接方法，称为 MChIP-C，该方法可以在基因组范围内以单核小体分辨率测量蛋白质介导的染色质相互作用。通过应用 MChIP-C 研究 K562 细胞中以 H3K4me3 启动子为中心的相互作用，我们发现与基于限制性内切酶的 C 方法相比，它具有大大提高的分辨率和灵敏度。这使我们能够将 EP300 组蛋白乙酰转移酶和 SWI/SNF 重塑复合物确定为建立和/或维持增强子-启动子相互作用的潜在候选者。最后，利用已发表的 CRISPRi 筛选数据，我们发现大多数经过功能验证的增强子确实与其同源启动子发生物理相互作用，支持增强子-启动子环路模型。