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World File Search System大量冗余
通过体内 CRISPR 编辑剖析 Fgf8 调控环境，揭示了增强子内和增强子之间的大量冗余
发育基因通常由多种具有重叠活性的元件调控。然而，在大多数情况下，这些元件的相对功能及其对内源基因表达的贡献仍未得到很好的表征。这种现象的一个例子是，已经提出了不同的增强子组来指导肢体顶端外胚层脊和中脑-后脑边界中的 Fgf8。利用体内 CRISPR/Cas9 基因组工程，我们从功能上剖析了这个复杂的调控集合，并展示了两种不同的调控逻辑。在顶端外胚层脊中，Fgf8 表达的控制似乎分布在不同的增强子之间。相反，我们发现在中脑-后脑边界中，三个活性增强子中的一个是必需的，而另外两个是可有可无的。我们进一步剖析了必需的中脑-后脑边界增强子，揭示它也是由必需和可有可无的模块混合组成的。该增强子的跨物种转基因分析表明，其组成可能发生在脊椎动物谱系中。
纳米级电路和系统的可靠性
集成电路的发明及其制造工艺的持续进步是推动当今信息社会半导体技术发展的基本引擎。当今绝大多数微电子应用都采用了成熟的 CMOS 工艺和制造技术，这些技术具有很高的可靠性。在过去几十年中，这一事实使得设计由数百万个组件组成的高度复杂系统成为可能，其中每个组件都可以被视为基本可靠，而无需大量冗余。CMOS 技术的稳步缩小导致了纳米尺寸器件的发展。未来的集成电路有望由新兴纳米器件及其相关互连构成。预计未来的集成电路将具有更高的故障概率以及对噪声和变化的更高灵敏度，这可能使未来的集成电路极不可靠。要制造的系统将由不可靠的组件组成，实现 100% 的操作正确性不仅成本极高，而且可能根本无法实现。从全球来看，可靠性已成为未来集成计算系统设计的主要威胁之一。要用不可靠的组件构建可靠的系统，需要逻辑设计师和架构师加强合作。
NOGEA：一种面向网络的基因熵方法，用于解剖疾病共病和药物重新定位
摘要 高通量技术的快速发展使得人们能够识别越来越多的疾病相关基因（DAG），这对于了解疾病的起始和开发精准治疗至关重要。然而，DAG 通常包含大量冗余或假阳性信息，导致难以量化和优先考虑这些 DAG 与人类疾病之间的潜在关系。在本研究中，提出了一种面向网络的基因熵方法（NOGEA），通过定量计算主基因在有向疾病特异性基因网络上的扰动能力来准确推断导致特定疾病的主基因。此外，我们证实了 NOGEA 识别的主基因对于预测疾病特异性的起始事件和进展风险具有很高的可靠性。主基因还可用于提取不同疾病的底层信息，从而揭示疾病共病的机制。更重要的是，已批准的治疗靶点在相互作用组网络中拓扑定位在主基因的小邻域中，这为预测药物-疾病关联提供了一种新方法。通过此方法，11 种旧药被重新鉴定并预测对治疗胰腺癌有效，然后通过体外实验进行验证。总的来说，NOGEA 有助于识别控制疾病起始和共现的主基因，从而为药物疗效筛选和重新定位提供了有价值的策略。NOGEA 代码可在 https://github.com/guozihuaa/NOGEA 上公开获取。
马约拉纳量子比特的一维纠错码
实现量子计算的主要障碍 [1] 是处理量子误差。从环境中分离出一点量子信息已经够具挑战性的了；然而，为了实现一台有用的量子计算机，必须维持数千个纠缠量子比特的相干性。拓扑量子比特的用途在于它们内置了容错能力，这是由于任意子和边界模式之间的空间分离 [2]。马约拉纳零模式 [3-5] 是 p 波超导纳米线的端模式，是拓扑量子计算中最有前途的方向之一 [4,6-14]。这些马约拉纳端模式可以非局部地存储信息，并且可以编织起来执行受拓扑保护的逻辑门 [15-22]。尽管拓扑量子比特具有一定程度的防错能力，但它们仍然需要纠错才能完全实现为计算量子比特。完美的马约拉纳量子比特将具有无限长，并保持在零温度下。非零温度会导致有限的准粒子密度，从而导致量子比特出现错误。存在诸如环面码 [ 2 ]、表面码 [ 23 – 26 ] 和颜色码 [ 27 – 29 ] 之类的纠错码，它们可以在马约拉纳量子比特上实现 [ 30 – 37 ] 或平面码 [ 38 , 39 ] 等其他方案。然而，这些纠错方案需要大量开销，需要大量冗余量子比特来捕获和纠正错误。正如 Kitaev 指出的那样 [ 2 ]，物质的任何拓扑相都可以识别为纠错码。在这一脉络中，我们要问，由马约拉纳纳米线链构建的一维 (1D) 费米子拓扑相 [40, 41] 是否可以与“费米子宇称保护的纠错码”联系起来。只要费米子宇称守恒，这样的链就可以防止量子误差，而且只需要一行物理量子比特，而不是一个表面。在本文中，我们展示了如何使用马约拉纳纳米线链来显著提高量子比特的寿命，因为马约拉纳量子比特中存在不同错误类型的层次结构。由于观察到的密度出乎意料的高