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原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
蛋白质 - 聚糖相互作用的原子级机器学习糖生物学中的蛋白质 - 聚糖相互作用和跨性识别
糖生物学中的跨性识别是生物学上常规蛋白质与生物聚糖的对映异构体之间的相互作用（例如，L蛋白与L-己糖结合的L蛋白质与L-Hexoses结合）与生命王国的生物体中的相互作用。通过对称性，它还描述了手性镜面蛋白与正常D-聚糖的相互作用。跨性识别的知识对于理解现有生命形式与人造镜像形式的潜在相互作用至关重要，但是目前已知的蛋白质 - 聚糖相互作用规则不足。为了构建一种学习这种相互作用的方法，我们构建了机器学习模型，以预测代表原子图的蛋白质和聚糖之间的结合强度，而不是单糖。基于聚糖的基于原子Q -gram和Morgan指纹（MF）表示，可以训练ML模型，以预测所有天然聚糖的聚糖，糖化化合物和对映异构体的凝集素结合特性。对此训练的关键是将不同的数据合并 - 某些数据与来自Glycan微阵列的相对荧光单元（RFU），而来自ITC的K d值的其他数据则是在特定的凝集素浓度下使用通用的“分数结合”参数F。MCNET是一个完全连接的神经网络体系结构，将MF和浓度（C）作为输入，并返回147个凝集素的F。MCNET的性能与Glynet模型相媲美，并且通过代理与其他最新的最先进的模型来预测蛋白质 - 聚糖相互作用的强度。MCNET有效预测了糖化化合物与甘叶蛋白1、3和7的结合。糖化化合物）。从基于单糖的描述中脱离，使MCNET可以预测跨性识别。我们使用液态聚糖阵列来验证一些预测，例如L-甘露糖与D-Mannose结合凝集素，纯化的CONA和DC-SIGN显示在细胞上的DC-SIGN以及L-MAN与半乳糖糖结合的凝集素的弱结合。MCNET的原子级输入使得从生活和非聚糖结构的所有王国中的各种聚糖中结合蛋白质 - 聚糖数据是可能的（例如，通用分数结合参数使得可以统一不同的定量观测值（K D / IC 50，RFU，色谱保留时间等）。我们认为，这种方法将有助于从不同的糖生物学数据集中合并知识，并预测与当前ML模型无法获得的不常见/不自然的聚糖的蛋白质相互作用。
用于可扩展量子器件的锗原子级精度操控
量子计算将彻底改变技术，改变从密码学到制药等各个行业。然而，要发挥量子计算的潜力，需要在物理量子比特实现方面取得突破。在众多有前途的系统中，包括超导电路、分子和光阱，还没有一个系统能够展示大规模量子计算所需的可扩展性。半导体中的自旋态是迄今为止发现的最稳定、抗噪声的量子比特之一。此外，半导体中的供体原子基本相同，使其成为可扩展量子设备的有力候选者。这项研究旨在利用锗的原子级精密制造来开发下一代量子设备，锗是一种有望克服当前可扩展性挑战的材料。
原子级薄晶体银纳米结构中的超受限等离子体
将光限制到原子尺度的能力对于光电子学和光学传感应用的开发以及纳米级量子现象的探索至关重要。厚度仅为几个原子层的金属纳米结构中的等离子体可以实现这种限制，尽管亚纳米级的制造缺陷阻碍了实际发展。在这里，通过预图案化硅基板并外延沉积厚度仅为几个原子层的银膜制造的原子级薄结晶银纳米结构中展示了窄等离子体。具体而言，对硅晶片进行光刻图案化以引入按需横向形状，对样品进行化学处理以获得原子级平坦的硅表面，并外延沉积银以获得具有指定形态的超薄结晶金属膜。按照此程序制造的结构可以对近红外光谱区域的光场约束进行前所未有的控制，这里通过观察具有极端空间约束和高品质因子的基阶和高阶等离子体来说明这一点，这些因子反映了金属的晶体性。本研究在空间约束程度和品质因数方面取得了实质性的改进，这将有助于设计和利用原子级纳米等离子体器件用于光电子、传感和量子物理应用。
纤锌矿铁电体中的原子级极化切换
铁电纤锌矿具有彻底改变现代微电子学的潜力，因为它们很容易与多种主流半导体平台集成。然而，为了与互补金属氧化物半导体 (CMOS) 电子产品兼容，需要大幅降低反转其极化方向和解锁电子和光学功能所需的电场。为了了解这一过程，我们用扫描透射电子显微镜在原子尺度上观察并量化了代表性铁电纤锌矿 (Al 0.94 B 0.06 N) 的实时极化切换。分析揭示了一种极化反转模型，其中纤锌矿基面中褶皱的铝/氮化硼环逐渐变平并采用瞬态非极性几何结构。独立的第一性原理模拟揭示了通过反极性相的反转过程的细节和能量。该模型和局部机械理解是这种新兴材料类别的属性工程工作的关键初始步骤。B
DNA 在原子级平面二维材料表面的扩散
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 11 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.01.565159 doi：bioRxiv preprint
碘化铅钙钛矿与碘化铅之间相干界面的原子级理解
金属卤化物钙钛矿半导体在太阳能电池中表现出色，在薄膜中添加过量的碘化铅 (PbI 2 )，无论是作为介观粒子还是嵌入域，通常都会提高太阳能电池的性能。甲脒碘化铅 (FAPbI 3 ) 钙钛矿薄膜的原子分辨率扫描透射电子显微镜显微照片显示，FAPbI 3：PbI 2 界面非常相干。结果表明，这种界面相干性是通过 PbI 2 偏离其常见的 2H 六方相形成三角 3R 多型体来实现的，这是通过包含近八面体单元的弱范德华力层堆叠中的微小移动实现的。揭示了精确的晶体学界面关系和晶格错配。进一步表明，这种 3R 多型 PbI 2 具有与钙钛矿相似的 X 射线衍射 (XRD) 峰，因此基于 XRD 对 PbI 2 存在的量化不可靠。密度泛函理论表明，该界面不会在带隙中引入额外的电子态，因此在电子上是良性的。这些发现解释了为什么在钙钛矿薄膜生长过程中 PbI 2 略微过量可以帮助模板钙钛矿晶体生长并钝化界面缺陷，从而提高太阳能电池的性能。
高保真、超精确和进化的突变体在 CRISPR-Cas9 中重新连接原子级通信
此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 8 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.25.554853 doi：bioRxiv preprint
纤锌矿铁电体中的原子级极化切换
极化和铁电转变温度之间的关系 ( 5 ) – 即它们可能不是软模式铁电体；(ii) 实现铁电性的新物理机制几乎肯定会带来不同的物理缩放趋势表现和不同的温度、压力和时间特性依赖性；(iii) 这些材料可以在室温或接近室温下加工，具有稳健的特性响应，在某些情况下（例如、Al 1-x B x N）为 40
通过原子级厚度 MoS 2 场效应晶体管的电测量进行尿酸检测的微流体方法
完整作者列表： Nasiruddin, Md；东北大学，化学 Waizumi, Hiroki；东北大学，化学系 Takaoka, Tsuyoshi；东北大学，先进材料多学科研究中心 Wang, Zhipeng；东北大学，化学 Sainoo, Yasuyuki；东北大学 - Katahira 校区，先进材料多学科研究中心 Mamun, Muhammad Shamim Al；库尔纳大学，化学 Ando, Atsushi；国家先进工业科学技术研究所，纳米电子研究所 FUKUYAMA, MAO；东北大学，先进材料多学科研究中心；Hibara, Akihide；东北大学，先进材料多学科研究中心 Komeda, Tadahiro；东北大学，先进材料多学科研究中心