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World File Search System双单
生物素化的双链/单链DNA杂交（17,853 nt）
•保持通道的流量1-3打开，并在〜2.5μm和6μm之间移动陷阱1，以确定是否形成了系绳，通过观察力响应。对于单个系绳，测得的FD曲线遵循双链DNA的蠕虫样链模型，轮廓Lenght为17.853 bp，并且在60 Pn处具有过度拉伸的高原。双重系数显示，距离较短的力响方面的发作将使高原过高的高原。双 - 毛线可以通过增加珠子之间的距离而打破，但是，也可能发生Tethers（部分）转换为杂种，而不是导致单个常规的Tethers。如果经常捕获多个系数，则可以降低注射器中的DNA浓度。
QuCloud+：用于单/双量子比特的整体量子比特映射方案...
对于NISQ超导量子计算机来说，量子比特映射对于保真度和资源利用率至关重要。现有的量子比特映射方案面临诸如串扰、SWAP开销、设备拓扑多样等挑战，导致量子比特资源利用不足和计算结果保真度较低。本文介绍了一种解决这些挑战的新型量子比特映射方案QuCloud+。QuCloud+有几项新的设计。（1）QuCloud+支持2D/3D拓扑量子芯片上的单/多程序量子计算。（2）QuCloud+利用串扰感知社区检测技术对并发量子程序的物理量子比特进行分区，并进一步根据量子比特度数分配量子比特，提高保真度和资源利用率。（3）QuCloud+包含X-SWAP机制，可避免串扰误差较大的SWAP，并支持程序间SWAP以降低SWAP开销。 (4) QuCloud+根据最佳实践的保真度估计来调度要映射和执行的并发量子程序。实验结果表明，与现有的典型多道程序研究[12]相比，QuCloud+可实现高达9.03%的保真度提升，并节省映射过程中所需的SWAP，减少插入的CNOT门数量40.92%。与最近的一项研究[30]相比，该研究通过映射后门优化进一步减少门数量，在使用相似门数量的情况下，QuCloud+将映射后的电路深度减少了21.91%。
双...
摘要一种未来的人造视网膜，可以恢复盲人的高敏度视力，将依靠能够使用自适应，双向和高分辨率设备来读（观察）和写入（观察）和写（控制）神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战，利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激，我们构成了一些主要的计算问题，并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先，我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置，然后有效地估计其视觉响应特性。第二，我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应，尖峰对产生的记录进行排序，并使用结果来开发诱发响应的模型。第三，我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起，这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。
叶酸和生物素单靶向与双靶向纳米粒子用于抗癌药物输送
摘要：癌症是全球主要死亡原因之一，其治疗仍然极具挑战性。癌症治疗的有效性在很大程度上取决于药物的肿瘤特异性递送。纳米粒子药物递送系统已经开发出来以避免传统化疗的副作用。然而，根据最新的建议，未来的纳米医学应主要集中在基于配体-受体识别的纳米载体的主动靶向，这可能比人类癌症治疗中的被动靶向更有效。然而，由于肿瘤微环境的复杂性，单配体纳米药物的功效仍然有限。因此，NPs 朝着额外的功能方向发展，例如 pH 敏感性（高级单靶向 NPs）。此外，还开发了在同一药物递送系统上包含两种不同类型靶向剂的双靶向纳米粒子。先进的单靶向纳米粒子和双靶向纳米载体在细胞选择性、细胞摄取和对癌细胞的细胞毒性方面表现出比传统药物、非靶向系统和没有额外功能的单靶向系统更优越的特性。叶酸和生物素被用作癌症化疗的靶向配体，因为它们可用、廉价、无毒、无免疫原性且易于修改。这些配体可用于单靶向和双靶向系统，尽管后者仍然是一种新方法。本综述介绍了用于抗癌药物输送的单靶向或双靶向纳米粒子开发的最新成果。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。