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急性代偿性肝硬化患者的外周血单核细胞的单细胞RNA测序揭示了与ACLF进展风险增加有关的特定单核细胞子集
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年2月7日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321370 doi：medrxiv preprint
从比特到量子比特：经典量子集成的挑战
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力，但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段，该阶段能够将经典信息转换为量子态，以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型：相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI)，以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试
回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测
背景：基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成，候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论（GO）函数图。对于植物而言，这可能是有问题的，因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的（例如，鉴于植物缺乏神经的神经），似乎不太可能映射到植物生物学过程）。为了平衡功能特异性的需求，同时限制了与植物生物学相关的功能，研究人员通常会限制植物植物子集，但是，通过设计，该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是，有时研究人员选择与植物生物学无关的术语（而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语）。结果：我们创建了Go Big，一种基因本体学子集类型，以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性，同时限制了适用于植物生物学的术语。简要
评论文章，纳米粒子集中在工业规模上的跨学科角色穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）Javed 1，tahira batool 2，saeed ahm
评论文章纳米颗粒集中在工业规模的穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）1，塔希拉（Tahira）batool 2，萨伊德·艾哈迈德（Saeed Ahmad）3，iqra noreen 4*，Seemab Javed 5，Zahid Asghar Bajwa 5，Rimimsha 6，Rimimsha 6，rimimsha 6，kinza nazir 7，Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Ecoly of Seemab javed 5，Seemab Noreen 4*，Seemab Noreen 4*热带岛屿，海南省热带动物和植物生态学的主要实验室，海南师范大学，海顿师范大学，海顿571158，中国2，巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学化学研究所纯化学，政府大学大学法萨拉巴德5化学系，巴基斯坦政府大学法萨拉巴德大学法萨拉巴德大学6号化学系，巴基斯坦政府学院拉合尔政府学院7学院，旁遮普大学，旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦8号。 https://doi.org/10.36348/sjls.2024.v09i12.004 |收到：08.11.2024 |接受：14.12.2024 |发表：26.12.2024 *通讯作者：IQRA Noreen纯化学系Faisalabad摘要
量子集合的猜测
I. 引言 我们考虑一个涉及两方 Alice 和 Bob 的通信场景。给定一个量子态集合 ρ，其标签位于集合 M 中，双方均已知该集合。在每一轮中，Alice 以概率 Tr[ ρ ( m )] 选取一个标签 m ∈M，并将状态 Tr[ ρ ( m )] − 1 ρ ( m ) 交给 Bob。Bob 的目标是正确猜出标签 m，并允许他一次查询 M 中的一个元素，直到他的查询正确，此时该轮结束。Bob 承担的成本函数是猜测的平均次数，直到他正确猜出 m 。Bob 最通用的策略是执行量子测量 π，从 M 的编号集合 NM 中输出一个元素 n，然后按照 n 指定的顺序查询 M 中的元素。因此，猜测由标签 m 在编号 n 中的出现次数给出，对所有编号取平均值。使用量子电路的形式化[1]，设置如下：
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征
连贯的光学元件对从通信，激光雷达到量子计算的多种应用深远影响。但是，在硬件集成和能量效率方面，在集成光子学中开发一致的系统付出了很大的代价。在这里，我们演示了高级集成相干系统的高稳态并行化策略，成本最低。通过使用自注射锁定的微型尸体对注射锁定反馈激光器，我们获得了创纪录的高芯片上增益60 dB的高位，而连贯性没有降解。此策略使高度连贯的通道可下降至10 Hz，并在20 dBm上进行功率。总体电到光学效率达到19％，可与晚期半导体激光器相当。与传统的IIII-V激光泵方案相比，该方法以超过60 tbit/s的前所未有的数据速率支持硅光子通信链接，并将与相关的DSP消耗降低99.99999％。这项工作为实现可扩展，高性能相干的集成光子系统铺平了道路，可能会构成众多应用。
基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
哺乳动物肠道微生物群的摘要成员代谢宿主没有消化的各种复杂碳水化合物，这些碳水化合物被集体标记为“饮食纤维”。虽然每个菌株用来在肠道中建立营养生态位的酶和转运蛋白通常是非常特异的，但碳水化合物结构与微生物生态学之间的关系是不完美的。本研究利用了复杂的碳水化合物结构确定的最新进展来测试纤维单糖组成对微生物发酵的影响。在72小时的时间内，在改良的小型反激阵阵列系统中，通过合并的猫粪接种物在经过72小时的经过修改的小型粪便中发酵了具有不同单糖组成的55个纤维。单糖葡萄糖和木糖的含量与发酵过程中pH的降低显着相关，这也可以从短链脂肪酸乳酸，丙酸，丙酸和信号传导分子吲哚二乙酸的浓度中预测。微生物组的多样性和组成也可以通过单糖含量和SCFA浓度来预测。尤其是，乳酸和丙酸的浓度与最终α多样性相关，并且与包括乳杆菌和dubosiella在内的几个属的相对丰度显着相关。我们的结果表明，单糖的组成提供了一种富裕方法，以比较饮食，肠道微生物群和代谢产物产生的饮食纤维纤维和发现的联系。
光子集成电路的稳健表征
关键词：可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要：光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽，可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境，调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能，通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单，例如使用可调激光器和光功率计，但由于各种因素（包括测试连接中的相位变化和仪器限制），测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战，提出了一种通用且稳健的表征技术，该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径，其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练，克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案，有助于加快物理参数训练，以用于通信和光学神经网络中的高级应用。
扩展了分子集合的Tavis – Cummings模型 - 探索偶极子自我能量和静态偶极矩的效果
有机分子与纳米级腔的真空场的强耦合可用于修饰其化学和物理性质。我们扩展了分子集合的Tavis – Cummings模型，并表明，静态偶极矩和偶极子自我能量产生的经常被忽视的相互作用术语对于正确描述了极化化学中的光 - 肌肉交互作用至关重要。在完整的量子描述的基础上，我们模拟了MGH +分子的激发态动力学和光谱，并共偶联与光腔。我们表明，对于获得一致的模型来说，必须包含静态偶极矩和偶极子自我能量。我们构建了一种有效的两级系统方法，该方法重现了真实分子系统的主要特征，可用于模拟较大的分子集合。