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GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒(小量试剂盒)
GF-1 DNA/RNA 提取试剂盒适用于提取和纯化各式不同样品的 DNA/RNA 。 GF-1 试剂盒最主要的 GF-1 硅胶膜离 心柱能在高盐缓冲液的裂解帮助下有效地离心吸附 DNA/RNA 。硅胶膜离心柱法以及洗涤缓冲液可去除残余蛋 白质和各种杂质，让吸附在离心柱的 DNA/RNA 更进一步地被纯化。最后通过洗脱液把 DNA/RNA 洗脱下来。提 取的 DNA/RNA 可用在各种不同的后续实验。
在小量子计算机上模拟大量子电路
有限的量子存储器是近期量子设备的最重要约束之一。了解小量子计算机是否可以模拟较大的量子系统，或者执行需要比可用的量子更多的量子的算法，这既是理论上的重要性，又是实际的重要性。在这封信中，我们引入了量子电路的群集参数K和D。这种电路的张量网络最多可以分解为d的群集，其中最多只能使用集群间量子通信。我们提出了一个可以模拟任何ðk的群集模拟方案； d - d -Qubit机器上的聚集量子电路的时间大约为2oðkÞ，在考虑更多细粒电路结构时，可能会进一步加速。我们展示了如何使用我们的方案来模拟聚类的量子系统（例如大分子），这些系统可以分为多个显着较小的群集，它们之间的相互作用较弱。通过使用合适的聚类ANSATZ，我们还通过实验表明，量子变异的特征索仍然可以实现所需的性能，以估算Beh 2分子的能量，同时在物理量子设备上运行，而所需码头的数量为一半。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
1 Fondazione Policlinico Universitorio Campus Bio-Medico，经Alvaro del Portillo，200，意大利罗马00128； g.longo@policlinicocampus.it（U.G.L.）; albertolalli30@gmail.com（A.L.）; benedettabandini.000@gmail.com（B.B.）2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it2校园和创伤外科研究部门，医学与外科系，校园Bio-Medico di Roma，经Alvaro del Portillo，21，00128，00128，ROMA，ROMA，ITALY 3胃肠病学，内窥镜检查，IRCCS Humanitas Research Hospital，IRCCS Humanitas Research Hospital，20089 Rozzano，20089年Rozzano，Italy italy，Italy; roberto.desire@libero.it 4胃肠病学部门，临床医学与外科系，那不勒斯大学费德里科二世，意大利80126那不勒斯5号临床实验室科学科学单位，罗马，00128，罗马，00128罗马，00128； s.angeletti@unicampus.it 6骨科部，里昂北大学医院，h'how pital de la croix rousse，Hospices Civils de Lyon，103 Grande Rue de la Croix Rousse，69004，法国里昂69004； sebastien.lustig@gmail.com 7医学和外科科学系，Catanzaro大学“ Magna Graecia”，意大利Catanzaro 88100； ammendolia@unicz.it 8肌肉骨骼健康研究中心，Musculoskeletalhealth@UMG，UMG，Catanzaro University of Catanzaro“ Magna Graecia”，88100年，意大利Catanzaro，意大利9号，993333 Leiden，Nerlands，2333 Leiden; n.c.budhiparama@gmail.com *通信：alessandro.desire@unicz.it
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
使用小量子计算机的高维量子机学习
量子计算机具有增强机器学习的巨大希望，但是它们当前的量子计数限制了这一诺言的实现。为了应对这种限制，社区生产了一组技术，用于评估较小的量子设备上的大量子电路。这些技术通过评估较小的机器上的许多较小的电路来起作用，然后将其组合成多项式，以复制较大的machine的输出。此方案需要比通用电路更实用的电路评估。但是，我们调查了某些应用程序的可能性，许多这些子电路都是多余的，并且较小的总和足以估计全电路。我们构建了一个机器学习模型，该模型可能是近似较大电路的输出，并且电路评估要少得多。使用模拟量子计算机比数据维度小得多，我们成功地将模型应用于数字识别的任务。该模型还应用于将随机10量子PQC近似于5量子计算机的随机10量子PQC，即使仅使用相对较少的电路，我们的模型也可以准确地近似于10 Qubit PQC的输出，而不是神经网络尝试。开发的方法可能对于在NISQ时代实现较大数据的量子模型可能很有用。
使用 ESCORT 试剂将 Bacmid DNA 转染到 SF9 细胞中
*此程序专门适用于转染源自 Bac-to-Bac 系统 (Invitrogen) 的杆粒 DNA。我们使用的杆粒 DNA 通常使用标准小量制备程序生成，如 Bac-to-Bac 用户手册中所述。我们发现使用商用小量制备试剂盒或柱子没有好处。
意见：民主化旋转量子
我一直在硅中用电子旋转建造基于PowerPoint的量子计算机已有20年了。不幸的是，基于现实生活的量子点量子计算机更难实现。材料，制造和控制挑战仍然会阻碍进度。加速发现的方法是制造和测量更多的Qubits。在这里，我讨论了将量子的实现和测试电路与材料科学和芯片上的制造分开，最终将是必要的。这种方法应该使我们在较短的术语中可以非侵入性地对其量子相关的特性来表征瓦夫夫，以在各种不同的材料上制造小量子系统，几乎没有额外的成本，甚至可以测试旋转旋转的旋转量，以使超导型孔隙纠缠方案保持最佳的腔质量，以保留最佳的腔质量。这样的测试床可以推进半导体量子信息设备的科学，并启用小量子计算机。本文也可能是对量子点旋转量子的轻松介绍。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
精确发酵：澳大利亚食物的未来| Faba
一个典型的例子是联合利华开发冰结构蛋白，该蛋白质在2000年代中期彻底改变了冰淇淋生产。这些蛋白质与冰晶结合并保护生物在冰冻条件下免受损伤，因此也称为抗冻蛋白[6]。进行冰冻循环时会改变冰晶生长，形态和稳定性[7]。这可以使冰淇淋含量更少，糖和卡路里的冰淇淋，同时包括更多的水果[8]，从而从炎热的气候中降低了冰棒的融化时间。冰结构蛋白的商业利用仅通过精确发酵才成为可能，因为它们仅存在于植物中的微小量。本发明的成功归因于透明的沟通涉及对安全性的担忧以及对蛋白质生产的转基因酵母的使用，从而吸引了健康意识的客户。