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量子图
量子图项目提议深入探索量子信息论核心的组合方面，它位于组合学和理论计算机科学与量子物理学的交叉点上。更具体地说，我们的项目旨在对量子图概念进行几项理论发展，量子图被视为图的非交换概括。这项跨学科的提案旨在开发新的组合和代数方法来解决量子信息中的基本问题，同时阐明组合结构和量子特性之间的深层关系。在量子信息论的框架内，量子图（也称为非交换图）的概念首次由 Duan 等人在 [DSW13] 中提出，目的是将香农理论中的某个概念推广到量子情况。与经典图可视为非自反对称关系这一事实类似，Weaver [Wea21] 将量子图表述为冯·诺依曼代数上的自反对称量子关系。Musto 等人 [MRV18] 还将有限量子图表述为有限量子集上的邻接运算符。非常令人惊讶的是，这三种不同的观点指向了同一个对象，即量子图，这是本博士项目的重点。
机器图
我向作者 P. Kannaiah 博士、K.L. 教授表示祝贺。S.V.U. 的 Narayana 和 K. Venkata Reddy 先生。蒂鲁帕蒂工程学院出版了这本关于“机械制图”的书。本书首先介绍了工程制图的基础知识，然后作者系统地介绍了机械制图。在我看来，这是一种极好的方法。这本书对机械工程专业文凭、学位和 AMIE 级别的学生来说都是一本宝贵的书。P. Kannaiah 博士拥有约二十五年的丰富教学经验，这些经验得到了充分利用，正确地反映了对该主题的处理和呈现。K.L. 教授机械工程教授 Narayana 和车间主管 K. Venkata Reddy 先生明智地联手，从他们丰富的经验中提供有用的插图，这一独特之处是本书的一大财富，其他书籍可能没有这样的机会。任何绘图书都必须遵循 BIS 标准。作者在这方面做得非常细致。此外，本书毫无遗漏地涵盖了印度各大学的教学大纲。学习绘图原理并将其应用于工业实践对任何学生来说都是必不可少的，本书是工程专业学生的宝贵指南。它也是工业设计和绘图部门的参考书。本书几乎是机械绘图的完整手册。本书是学生和专业人士学习计算机图形学的基础，计算机图形学是现代的必备课程。我相信工程专业的学生会发现这本书对他们非常有用。
染色质构象的原发性骨关节炎软骨细胞图揭示了新型候选效应基因
抽象目标骨关节炎是一种复杂的疾病，具有巨大的公共卫生负担。基因组广泛的关联研究（GWAS）已经鉴定出数百个骨关节炎相关的序列变体，但是这些信号支撑的效应基因在很大程度上仍然难以捉摸。了解三维（3D）空间中的染色体组织对于以组织方式（例如，基因和调节元件之间的遥远基因组特征（例如，基因和调节元素之间）之间的长距离接触至关重要。在这里，我们生成了原发性骨关节炎软骨细胞的第一个整个基因组染色体构象分析（HI-C）图，并确定了该疾病的新型候选效应基因。方法从8例膝关节骨关节炎患者收集的原发软骨细胞进行了HI-C分析，以将染色体结构与基因组序列联系起来。然后将鉴定的环与骨关节炎GWAS结果和来自原发性膝关节骨关节炎软骨细胞的表观基因组数据结合在一起，以通过增强子启动子相互作用来鉴定与基因调节有关的变异。结果，我们确定了与77个骨关节炎GWAS信号相关的染色质环锚固中的345种遗传变异。例如，PAPPA与胰岛素类似生长因子1（IGF-1）蛋白的周转直接相关，而IGF-1是修复受损软骨细胞受损的重要因素。结论我们构建了第一张原代人软骨细胞的高图，并将其作为科学界的资源提供。Ten of these variants reside directly in enhancer regions of 10 newly described active enhancer- promoter loops, identified with multiomics analysis of publicly available chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP- seq) and assay for transposase- accessible chromatin using sequencing (ATAC- seq) data from primary knee chondrocyte cells, pointing to two new candidate effector genes SPRY4 and PAPPA（妊娠与血浆蛋白A）以及对已知参与骨关节炎的基因SLC44A2的进一步支持。通过将3D基因组学与大规模的遗传关联和表观遗传学数据相结合，我们确定了骨关节炎的新型候选效应基因，从而增强了我们对疾病的理解，并可以作为假定的高价值新型药物靶标。
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冷泉港实验室DNA学习中心（DNALC）是世界上第一个完全致力于关系教育的科学中心。超过30,000名学生参加了我们的科学营。在老师丰富的指导下，升6至12年级的学生使用先进的实验设备和电脑设备进行了同侪好几个年级的实验。
染色质构象的原发性骨关节炎软骨细胞图揭示了新型候选效应基因
自身免疫性疾病的复杂全景中的抽象目标，参与疾病进展的促进自身抗体的关键表征仍然具有挑战性。这项研究旨在采用全球抗体分析策略来识别新型抗体并研究其与系统性硬化症（SSC）的关联。方法，我们使用源自细胞裂解液的抗原池在与SSC或健康供体患者的珠子消化后进行免疫沉淀（IP）进行了免疫沉淀（IP）。使用质谱（MS）的定量蛋白质组学（MS）进行了富集的抗原抗体复合物，并通过生物信息学分析过度代表。然后，在两个独立的SSC患者组中对候选抗体进行正交验证。用靶抗原对小鼠进行免疫，随后通过组织学检查和RNA测序评估。结果IP-MS分析，然后在SSC患者中进行验证，显示SSC患者的抗PRMT5抗体显着升高。这些抗体在区分SSC和健康对照和其他自身免疫性疾病（包括全身性红斑狼疮和Sjögren综合征）方面表现出强大的诊断精度，曲线下的区域范围为0.900至0.988。使用其他方法，微阵列在随后的独立组中验证了抗PRMT5抗体的升高。值得注意的是，SSC患者中有31.11％的抗PRMT5抗体表现出血清阳性。此外，抗PRMT5抗体的滴度与SSC中的进程或回归轨迹有着相关性。PRMT5免疫在小鼠的皮肤和肺中均显示出明显的炎症和纤维化。这与多种促炎和纤维化途径的上调同时，从而强调了抗PRMT5抗体在SSC中的潜在关键作用。结论本研究将抗PRMT5抗体确定为SSC的新生物标志物。
BigPICC：一种基于图的方法，用于鉴定突变数据中的致癌基因组合
来自癌症患者的基因组数据代表了患者基因突变的存在与癌症发生之间的关系。人类中不同类型的癌症被认为是由两个至九个基因突变的组合引起的。通过传统的详尽搜索来识别这些组合，需要与组合大小成倍扩展的计算量，即使对于尖端超级计算机也是棘手的。我们提出了一种无参数的启发式方法，该方法利用基因患者突变的内在拓扑来鉴定致癌组合。通过使用它们来预测以前看不见的样品中肿瘤的存在来测量鉴定组合的生物学相关性。所得的16种癌症类型的分类器在详尽的搜索结果中表现出色，平均敏感性为80.1％的敏感性和91.6％的特异性，每种癌症类型的命中率最佳选择。我们的方法能够找到较高的致癌组合靶向，这将需要多年的计算进行详尽的搜索。