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通过活性自旋团簇测量退相干效应下的量子信息扰乱动态
开发量子技术需要控制和理解多体系统中量子信息的非平衡动力学。局部信息通过创建复杂的关联（称为信息扰乱）在系统中传播，因为此过程阻止从局部测量中提取信息。在这项工作中，我们开发了一个改编自固态 NMR 方法的模型来量化信息扰乱。扰乱是通过时间反转 Loschmidt 回波 (LE) 和多重量子相干实验来测量的，这些实验本质上包含缺陷。考虑到这些缺陷，我们推导出非时间序相关器 (OTOC) 的表达式，以基于测量信息传播的活跃自旋数量来量化可观察的信息扰乱。基于 OTOC 表达式，退相干效应自然是由 LE 实验中未反转项的影响引起的。退相干会导致可测量程度的信息扰乱的局部化。这些效应定义了可观测的活跃自旋数量的局部化簇大小，从而确定了动态平衡。我们将模型的预测与使用固态 NMR 实验进行的量子模拟进行了对比，该实验测量了具有受控缺陷的时间反转回波的信息扰乱。从实验数据确定的量子信息扰乱的动态和其局部化效应之间具有极好的定量一致性。所提出的模型和派生的 OTOC 为量化大型量子系统（超过 10 4 个自旋）的量子信息动态提供了工具，与本质上包含缺陷的实验实现一致。
寄生虫负荷对绦虫及其蚂蚁中间宿主转录活性和形态的影响
图 2 对 122 个蚂蚁差异表达基因中的 120 个进行聚类和可视化。根据基因的表达模式，可将其分为三个簇：（a）簇 1、（b）簇 2 和（c）簇 3。使用 topGO 和 weight01 算法计算这些簇的 GO 富集分析（簇 1 为 d、簇 2 为 e、簇 3 为 f），并使用 Fisher 精确检验将簇的生物学过程的 GO 注释与整个转录组进行比较。每个条形图代表每个簇中显著富集的 GO 术语，x 轴代表显著基因的数量。
用广义簇相关展开法对纺丝浴中氮空位中心进行纵向弛豫
对于高纯度样品，NV 中心拥有很长的相干时间，通过动态解耦可以进一步延长到接近 1 秒[3,4]。它可由微波场进行相干控制，并且对外界电场和磁场高度敏感。这些优越的特性使 NV 中心成为量子信息处理 [5-10]、超衍射极限成像 [11] 以及电场和磁场 [12-14]、温度 [15]、应力 [16]、生物结构 [17] 和化学反应 [18] 的量子传感的有希望的候选材料。此外，NV 中心可以与其他类型的量子系统耦合，例如碳纳米管 [19]、通量量子比特 [20] 和压磁超晶格 [21]，可以构建有前途的混合量子器件 [22,23]。此类有吸引力的应用需要充分了解其退相干行为，包括横向和纵向弛豫[24-26]，以及广泛的物理参数，如温度、磁场、杂质类型和浓度。在用于多自旋浴动力学的量子多体理论中[27-30]，例如密度矩阵团簇展开[31-33]、对关联近似[34-36]和链接团簇展开[37]，由作者之一 WY 发展的团簇关联展开（CCE）[38-40]已成功用于描述在大失谐区域中中心自旋耦合到多自旋浴的纯失相过程[41]。利用CCE方法，理论上预测了量子自旋池中NV中心的异常退相干效应[42]，并通过实验验证了该现象[43]。有趣的是，NV中心的退相干曾被认为是实现量子计算的障碍[44,45]，但现在它已被用于探测遥远的核自旋二聚体[46]，并提出利用弱地磁场进行导航[40]。类似地，最近有研究表明，可以探索诸如NV中心之类的量子系统来获取玻色子池的信息[47]。
TiOx/Pt3Ti(111)表面定向形成电子响应的氧化钨簇超分子组装体
摘要 在 Pt 3 Ti(111) 合金表面生长的高度有序氧化钛薄膜被用于纳米 W 3 O 9 团簇的受控固定和尖端诱导电场触发的电子操控。根据操作条件，产生了两种不同的稳定氧化物相 z'-TiO x 和 w'-TiO x 。这些相对 W 3 O 9 团簇的吸附特性和反应性有很大的影响，这些团簇是在超高真空条件下 WO 3 粉末在复杂的 TiO x /Pt 3 Ti(111) 表面上热蒸发形成的。发现物理吸附的三钨纳米氧化物是位于金属吸引点上的孤立单个单元或具有 W 3 O 9 封盖的六边形 W 3 O 9 单元支架的超分子自组装体。通过将扫描隧道显微镜应用于 W 3 O 9 –(W 3 O 9 ) 6 结构，单个单元经历了尖端诱导还原为 W 3 O 8 。在高温下，观察到大型 WO 3 岛的聚集和生长，其厚度被严格限制为最多两个晶胞。这些发现推动了使用操作技术在表面上实现模板导向成核、生长、网络化和功能分子纳米结构的电荷状态操控的进展。
基因编辑：成簇规律间隔短回文重复序列技术对当代社会的影响
分子，由圣保罗州梅斯基塔大学（UNESP）完成；德国明斯特大学法医学研究所（DAAD/CNPq 奖学金获得者）；临床分析硕士学位，重点领域：分子生物学，毕业于圣保罗大学。 2004 年获圣埃斯皮里图联邦大学药学-生物化学学位（学士学位）。她是圣埃斯皮里图联邦大学阿雷格里校区的副教授。从事遗传学和分子生物学领域的工作，具有人类和非人类法医遗传学、SNP分析、通过DNA条形码进行物种识别以及开发新DNA分析技术的经验。 ORCID：https://orcid.org/0000-0001-8035-4199。 CV Lattes：http://lattes.cnpq.br/8176374147579841。 ggpaneto@gmail.com
dlk1-dio3簇miRNA调节杜钦肌营养不良症的营养不良肌肉中的线粒体功能
divenne肌肉营养不良（DMD）是由肌营养不良蛋白表达受损引起的严重肌肉疾病。虽然线粒体功能障碍被认为在DMD中起着重要作用，但这种功能障碍的机制仍然有意义。在这里我们证明，在DMD和其他肌肉运动障碍中，大量的DLK1-DIO3聚集的miRNA（DD-MIRNA）在再生肌纤维和血清中的再生。为了表征这种功能障碍的生物学作用，在小鼠肌肉中同时在体内过度表达了14个DD-MIRNA。转录组分析揭示了肌肉异位过表达14个DD-MIRNA和MDX diaphragm的高度相似的变化，具有自然上调的DD-MIRNA。在通常失调的途径中，我们发现抑制线粒体代谢，尤其是氧化磷酸化（OXPHOS）。在IPS衍生的骨骼肌管中击倒DD-MIRNA导致OXPHOS活性增加。数据表明（1）DD-MIRNA是DMD肌肉中营养不良变化的重要介体，（2）线粒体代谢，尤其是通过协调的上调节的DD-MIRNA在DMD中靶向DMD。这些发现提供了有关肌肉营养不良中线粒体功能障碍的机理的洞察力。
基于云边协同架构的配变供电区域群实时分布式调度策略
针对配电网长期尺度预测偏差问题，提出一种基于智能变压器供电区域边一致性算法的云边协调快速调节策略。云对边缘变压器供电区域簇进行全局初始优化分配，簇对边缘区域进行二次协同优化分配。建立基于一致性算法的簇内快速功率交互模型，以调度费用微增长率为一致性变量，使得簇调节量最优分配到各个变压器供电区域，使得所有变压器供电区域总调度费用最小。仿真算例验证了本文基于智能站簇边一致性算法的云边协同快速控制策略的有效性。
产甲烷古菌 Methanosarcina acetivorans 中的 Feâ•fiS 簇生物合成不需要最小的 SUF 系统
铁硫 (Fe–S) 蛋白对于产甲烷菌进行甲烷生成和生物固氮（固氮）的能力至关重要。尽管如此，产甲烷菌中 Fe–S 簇生物合成所涉及的因素仍然很大程度上未知。最小 SUF Fe–S 簇生物合成系统 (即 SufBC) 被假定为产甲烷菌中的主要系统。本文研究了 SufBC 在含有两个 sufCB 基因簇的 Methanosarcina acetivorans 中的作用。CRISPRi-dCas9 和 CRISPR-Cas9 系统分别用于抑制或删除 sufC1B1 和 sufC2B2 。在任何测试条件下，包括固氮，无论是 sufC1B1 和 sufC2B2 的双重抑制还是同时删除 sufC1B1 和 sufC2B2 都不会影响 M. acetivorans 的生长。有趣的是，仅删除 sufC1B1 在所有生长条件下都会导致生长延迟表型，这表明 sufC2B2 的删除在没有 sufC1B1 的情况下起到了抑制突变的作用。此外，删除 sufC1B1 和/或 sufC2B2 不会影响 M. acetivorans 细胞中的总 Fe-S 簇含量。总体而言，这些结果表明最小 SUF 系统不是 M. acetivorans 中 Fe-S 簇生物合成所必需的，并挑战了 SufBC 在产甲烷菌中 Fe-S 簇生物合成中的普遍作用。
来自静息状态脑功能网络重叠群落结构改变的生物标志物可用于检测阿尔茨海默病
图 4：在不同 k 值下检测到的社区的层次结构。（A）上图和下图分别显示了 k 从 5 到 16 变化时 AD 和 NC 得出的社区层次结构的树状图。X 轴表示不同的簇，Y 轴表示簇之间的距离。截止距离设置为 0.5，其中所有社区合并为每组 16 个簇。这些簇涵盖 11 个常见的 RSN，包括视觉网络 (VN)、眶额皮质 (OFC)、显着网络 (SN)、DMN、执行控制网络 (ECN)、左/右额顶叶网络 (L/RFP)、感觉运动网络 (SEN)、边缘系统 (LIM)、腹侧注意网络 (VAN) 和基底神经节 (BG)。两组之间每个 RSN 的相似性显示在底部，每个 RSN 用一种颜色标记。 (B) 和 (C) 分别通过对 AD 组和 NC 组的每个簇内的社区进行平均来显示结果簇。列表示社区指数，行表示矩阵表示中的节点指数。红色框突出显示了两组在簇内层次结构方面的差异。
研究论文膀胱癌免疫浸润特征及其临床意义：综合基因组分析
肿瘤浸润免疫细胞与膀胱癌预后密切相关。肿瘤浸润免疫细胞的分析通常基于免疫组织化学分析。由于许多免疫细胞标记蛋白对不同的免疫细胞并不具有特异性，这可能会引起误导或不完整。CIBERSORT 是一种使用基因表达数据估计混合细胞群中特定细胞类型的算法。在本研究中，CIBERSORT 算法用于识别免疫细胞浸润特征。基因表达谱、突变数据和临床数据均来自 Cancer Genome Atlas (TCGA) 数据库。使用无监督共识聚类根据 22 种免疫细胞类型的分数获得膀胱癌的免疫细胞浸润亚型。确定了四个具有不同免疫浸润和突变特征的免疫细胞簇。此外，这种分层具有预后相关性，其中簇 2 的结果最好，簇 1 最差。这些簇显示出不同的 mRNA 表达模式。亚型簇1中的特征基因主要参与细胞分裂，亚型簇2中的特征基因主要参与抗原加工和呈递，亚型簇3中的特征基因主要参与表皮细胞分化，亚型簇4中的特征基因主要参与体液免疫反应。这些差异可能影响膀胱癌的发展、对治疗的敏感性以及预后。通过进一步验证，本研究可能有助于个性化治疗和精准医疗的发展。