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利用人工神经网络进行量子启发基态近似回火
大量研究表明，参数化人工神经网络 (ANN) 可以有效描述众多有趣的量子多体汉密尔顿量的基态。然而，用于更新或训练 ANN 参数的标准变分算法可能会陷入局部极小值，尤其是对于受挫系统，即使表示足够具有表现力。我们提出了一种并行调节方法，有助于摆脱这种局部极小值。这种方法涉及独立训练多个 ANN，每个模拟由具有不同“驱动器”强度的汉密尔顿量控制，类似于量子并行调节，并且它将更新步骤纳入训练中，允许交换相邻的 ANN 配置。我们研究了两类汉密尔顿量的实例，以证明我们使用受限玻尔兹曼机作为参数化 ANN 的方法的实用性。第一个实例基于置换不变汉密尔顿量，其地形阻碍了标准训练算法，使其逐渐陷入假局部最小值。第二个实例是四个氢原子排列成一个矩形，这是使用高斯基函数离散化的第二个量化电子结构哈密顿量的一个实例。我们在最小基组上研究了这个问题，尽管问题规模很小，但它表现出了假最小值，可以捕获标准变分算法。我们表明，通过量子并行回火来增强训练对于找到这些问题实例基态的良好近似值非常有用。
动量空间中连续时间量子行走的量子搜索
硬币赋予的自由度，如 [3, 9] 所述。这与所谓的离散时间 QW 形成对比，在离散时间 QW 中，额外的硬币自由度会定期翻转 [3]。我们特意保留这种命名法，以便与 QW 社区建立联系。这也是合理的，因为周期性驱动的 Floquet 问题 [10] 的物理实现仍然会随时间不断演变，例如参见下面等式 (1) 中的 QKR 哈密顿量。我们现在利用 AOKR 实验的多功能性来实现基于这种 CTQW 的量子搜索协议。但我们的主要目标不是提高高度专业的计算机科学算法的性能，而是提出一种方法，通过该方法可以使用玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 的标准实验在由 BEC 形成的一维离散动量态网格基组内进行简单的量子搜索。该基础由周期性势能定义，该势能以双光子反冲为单位，以离散步骤改变 BEC 的动量。本文结构如下：第 2 部分，在简要介绍量子共振条件下 AOKR 的时间演化之后，我们介绍了适用于我们实验系统的搜索协议。因此，我们提出了两种不同的技术，以通过测量特定演化后的动量分布来获得所需状态。在第 3 部分，我们讨论了搜索协议的时间缩放，最后对用于搜索的 CTQW 的实现的重复性和命中时间进行了一般性评论。第 4 部分总结了本文。
实时计算脑电场以实现增强经颅磁刺激神经导航和优化
经颅磁刺激 (TMS) 线圈位置和脉冲波形电流通常用于在目标大脑区域实现指定的电场剂量。通过包括皮质上电场剂量的实时精确分布，可以改进 TMS 神经导航。我们介绍了一种方法并开发了软件来实时计算大脑电场分布，使其易于集成到神经导航中，并具有与一阶有限元法 (FEM) 求解器相同的精度。首先，将头部和允许的线圈位置之间的表面上的白噪声磁流产生的电场的跨度基组 (< 400) 正交化以生成模式。随后，利用互易和惠更斯原理通过 FEM 计算头部和线圈之间的表面上的模式引起的场，这些场与分离表面上的在线（实时）计算的一次场结合使用以评估模式扩展。我们对 8 名受试者的 FEM 和实时计算的 E 场进行了比较分析，使用了两种头部模型类型（SimNIBS 的“headreco”和“mri2mesh”管道）、三种线圈类型（圆形、双锥和 8 字形）和 1000 个线圈位置（48,000 次模拟）。任何线圈位置的实时计算都在 4 毫秒 (ms) 以内，适用于 400 种模式，并且需要 GPU 上不到 4 GB 的内存。我们的解算器能够在 4 毫秒内计算 E 场，使其成为将 E 场信息集成到神经导航系统中的实用方法，而不会对帧生成造成重大开销（分别在 50 毫秒和 20 毫秒内每秒 20 帧和 50 帧）。
自旋化学的量子算法：具有破缺对称波函数的贝叶斯交换耦合参数计算器
2005 年报道了一种基于量子相位估计 (QPE) 的算法，可在多项式时间内解决全配置相互作用 (full-CI)，该算法可以在所使用的基组内给出变分最佳波函数，但在经典计算机上求解的计算成本随着系统规模的增加而呈指数增加。3 2014 年提出了一种可在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 设备 4 上执行的量子 - 经典混合算法，称为变分量子特征求解器 (VQE)。5,6 此后，出现了许多关于通过改进量子算法 7 – 21 来降低计算成本并提高速度的报道，并且已经记录了使用各种量子设备 22 – 30 的相关实验演示。尽管量子计算机上的量子化学计算理论 (QCC-on-QCs) 取得了快速进展，但有效处理开壳层电子结构的方法仍处于起步阶段。开壳层系统在化学中无处不在。例如，有机双自由基可用作分子自旋量子计算机的原型 31,32、动态核极化 (DNP) 中的极化剂 32,33、有机发光材料 34,35 等等。开壳层多核过渡金属配合物经常作为反应中心参与酶的合成。36,37 单分子磁体作为分子存储装置已被广泛研究。38 为了揭示它们的电子结构，复杂的从头算量子化学计算是强大而必要的工具。然而，在携带自旋-b 不成对电子的开壳层系统中，波
揭示用于氧化还原流的苯醌衍生物......
(2024 年 6 月 22 日收到；2024 年 10 月 27 日修订；2024 年 11 月 6 日接受)摘要。醌具有高氧化还原电位，使其适用于有机氧化还原液流电池。它们在充电过程中的氧化和放电涉及两个可逆的电子转移反应。本研究利用密度泛函理论 (DFT) 与 B3LYP 函数和 6-31G(d) 基组来计算苯醌 (BQ) 的第一和第二还原电位。通过添加电子给体取代基 (-NHCH 3 、-NH 2 、-OCH 3 、-NHCOCH 3 、-OCOCH 3 ) 生成各种 BQ 衍生物。通用溶剂化模型 (SMD) 评估了溶剂效应，而锂盐、溶剂化自由能和 HOMO-LUMO 能量影响还原电位。 -OCOCH₃ 取代的 BQ 显示出最高的第一和第二氧化还原电位，分别为 2.81 V 和 2.27 V。添加三氟化硼 (BF 3 ) 盐可将这些电位升高到 3.99 V 和 3.84 V。在三种溶剂中检查了 BQ 及其衍生物的电化学行为：四氯化碳 (CCl₄)、乙腈 (ACN) 和水 (H₂O)。这些溶剂中的平均还原电位遵循 CCl₄ < ACN < H₂O 的趋势，其中水由于其氢键和极性而最有效。这些发现强调了溶剂特性对电化学过程的重大影响。关键词：苯醌衍生物、DFT、电子亲和力、还原电位、氧化还原液流电池、溶剂化自由能、SMD 溶剂化模型
粪便钙染色素升高与肠道微生物营养不良，血清标记改变和老年人的临床结局有关
粪便钙染色素是炎症性肠病（IBD）中肠道炎症的既定标志。粪便钙染色素水平升高以及肠道微生物营养不良。然而，与老年人相关的系统性和多词与粪便钙蛋白钙质升高有关的变化尚不清楚。这项研究全面研究了粪便钙染色素水平，肠道微生物组组成，血清炎症和靶向代谢组学标志物，以及大量老年人同类的相关生活方式和医学数据（n = 735;平均年龄±SD：68.7±6.3）。低（0–50 µg/g; n = 602），中度（> 50–100 µg/g; n = 64）和高（> 100 µg/g; n = 62）粪钙钙蛋白钙蛋白钙钙蛋白钙钙蛋白棒彩（N = 62）组。在高钙甲染素组中，几个促炎性肠道微生物属显着增加，短链脂肪酸产生属的属。在高粪便钙蛋白酶基组中，血清中的IL-17C，CCL19和毒性代谢产物硫酸硫酸盐含量增加。这些变化是由肠道菌群部分介导的。此外，高钙染色素组显示出心脏病和肥胖症患病率更高，疾病患病率更高。我们的发现有助于理解粪便钙染色素作为肠道营养不良的标志及其在老年人中的更广泛的系统性和临床意义。
TET3是神经2a细胞中线粒体呼吸的正调节剂
10-11转倾性（TET）酶通过连续氧化5-甲基胞嘧啶（5MC）对衍生物的连续氧化有助于调节甲基，这些酶在缺乏细胞分裂的情况下可以通过基础外观修复（BER）机制积极去除。这在有丝质神经元中尤其重要，因为DNA甲基化的变化与神经功能的变化相关。tet3，具体来说，是发育中神经元分化的关键调节剂，并介导了与认知功能相关的成年神经元的甲基甲基组的动态变化。虽然将DNA甲基化理解为调节转录，但对神经元中TET3依赖性催化活性的特定靶标几乎一无所知。我们报告了神经胚瘤衍生细胞系的无偏转录组分析的结果； Neuro2a，其中TET3被沉默。氧化磷酸化（OXPHOS）被确定为最显着下调的功能典型途径，并且通过测量海马生物能源分析仪的氧消耗率来证实这些发现。通过TET3-SiLencing降低了核和线粒体编码的OXPHOS基因的mRNA水平，但我们没有发现这些基因基因座的差异（羟基）甲基化沉积的证据。然而，在没有TET3的情况下，已知与线粒体质量控制相关的基因的mRNA表现也显着下调。这些基因之一；内生被认为是其基因体内非CPG甲基化位点TET3催化活性的直接靶标。因此，我们提出，异常的线粒体稳态可能有助于Oxphos的降低，而神经2a细胞中TET3降低了调节。
在患有慢性阻塞性肺部疾病的患者中开发和验证基于机器学习的预测模型
氧化石墨烯（GO）是由SP2杂交碳原子组成的蜂窝状晶格样二维片，表面上有许多含氧的活性基，例如羰基，羟基，羧基和环氧基组（1）。层状结构和含有丰富的氧气的GO组确定其高比表面积，良好的亲水性和易于修饰（2-4）。go及其衍生物已被广泛应用于生物医学领域的许多方面，例如化学疗法药物的递送（5-7），抗菌材料的制备（8,9），体内生物成像（10,11），牙科纸浆修复（12）和肿瘤的光疗治疗（13,14）。，它们有很大的潜力用于临床实践。随着GO的进一步应用，其生物毒性和安全性已成为研究的重点。一项研究报告说，纳米级GO对斑马鱼胚胎发育有剂量依赖性毒性作用（15）。一些学者发现，GO纳米颗粒的口服给药在果蝇的后代中引起各种行为和发育缺陷（16）。一项基于人类胚胎肾细胞的研究还表明，GO对人类胚胎肾细胞具有显着的剂量依赖性细胞毒性作用（17）。研究发现，GO及其衍生物的毒性与其表面涂料，剂量，粒径和给药途径有关，其中给药途径是最关键的，口服给药的安全性最高（18,19）。但是，目前，很少有关于口服GO的生物学毒性及其对肠道菌群的影响的研究。此外，一项关于职业暴露风险的研究表明，口腔是基于石墨烯基材料的主要暴露途径之一（20）。本研究试图检查口服GO的胃肠道毒性及其对肠道菌群的影响。我们根据到达报告清单（可在https：//atm.amegroups.com/article/article/view/10.21037/atm-22-22-922/rc）介绍以下文章。
机器人辅助手臂训练对呼吸肌力量的影响，日常生活活动，
摘要背景：冲程后的临床变化不仅会影响四肢和躯干肌肉，而且会影响呼吸道肌肉。目的：确定机器人辅助的手臂训练与常规康复（COMBT）对呼吸肌肉力量，日常生活活动（ADL）的活动（ADL）以及中风患者的生活质量的影响，并将结果与常规康复（CR）进行比较。方法：这是一项两臂，单盲，随机对照试验，其中66名患者被随机分配给COMBT或CR，在6周内接受30次疗程（5/周）。在训练之前和6周之前，测量了呼吸肌强度（最大的灵感压力（MIP）和最大呼气压力（MEP），日常生活活动（Abilhand问卷）的活动（Abilhand问卷）（ABILHAND问卷）（Stroke Impact量表（SIS））。结果：与CR组相比，训练6周后，梳子组在ADL中显示出明显更好的MIP，MEP和性能（p <.01）。MIP（d = 0.9）和MEP（d = 0.9）的效果大小很大，而在ADL中进行性能（d = 0.62）。另外，在具有培养基组的CombT组中，SIS-ARM强度（P <.01），手功能（P = .04），ADL（P = .02）和恢复（p = .04）明显好得多（d = 0.6，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5和d = 0.5，d = 0.5，d = 0.5，效果尺寸）与CR组相对。结论：COMBT和CR组都改善了中风患者的呼吸肌强度，ADL的表现以及生活质量。但是，Combt似乎提供了更多的综合效果，强调了其在中风后呼吸和功能恢复中的宝贵作用。
标题：EEG-LLAMAS：一个开源、低延迟、EEG-fMRI 神经反馈平台
同时进行 EEG-fMRI 是一种强大的大脑成像多模态技术，但其在神经反馈实验中的应用受到 MRI 环境引起的 EEG 噪声的限制。神经反馈研究通常需要实时分析 EEG，但扫描仪内获取的 EEG 受到心冲击图 (BCG) 伪影的严重污染，这是一种锁定在心动周期的高振幅伪影。虽然确实存在用于去除 BCG 伪影的技术，但它们要么不适合实时、低延迟应用（例如神经反馈），要么功效有限。我们提出并验证了一种名为 EEG-LLAMAS（低延迟伪影缓解获取软件）的新型开源 BCG 去除软件，该软件调整并改进了现有的伪影去除技术，以用于低延迟实验。我们首先使用模拟在已知基本事实的数据中验证了 LLAMAS。我们发现，在恢复 EEG 波形、功率谱和慢波相位方面，LLAMAS 的表现优于目前最好的公开可用的实时 BCG 去除技术——最佳基组 (OBS)。为了确定 LLAMAS 在实践中是否有效，我们随后使用它对健康成年人进行实时 EEG-fMRI 记录，使用稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 任务。我们发现 LLAMAS 能够实时恢复 SSVEP，并且比 OBS 更好地恢复扫描仪外收集的功率谱。我们还在实时记录期间测量了 LLAMAS 的延迟，发现它引入的延迟平均不到 50 毫秒。LLAMAS 的低延迟加上其改进的伪影减少，因此可以有效地用于 EEG-fMRI 神经反馈。该平台实现了以前难以实现的闭环实验，例如针对短时间 EEG 事件的实验，并与神经科学界公开共享。