1 印度特里苏尔禧年传教团医学院与研究所社区医学系 2 印度特里苏尔禧年传教团医学院与研究所药理学系 3 印度班加罗尔圣约翰医学院社区医学系 4 印度焦特布尔国家非传染性疾病实施研究所 5 印度新德里印度医学研究理事会 6 印度曼杰里政府医学院社区医学系 7 印度新德里全印度医学科学研究所社区医学中心 8 印度迪布鲁加尔阿萨姆医学院社区医学系 9 印度浦那爱德华国王纪念医院研究中心 10 印度特里苏尔禧年传教团医学院与研究所 11 印度特里凡得琅 Sree Chitra Tirunal 医学科学与技术研究所 Achutha Menon 健康科学研究中心 * 这些作者的贡献相同
摘要 — 量子计算机有望有效解决传统计算机永远无法解决的重要问题。然而,为了利用这些前景,需要开发一个完全自动化的量子软件堆栈。这涉及到许多复杂的任务,从量子电路的经典模拟到它们在特定设备上的编译,再到要执行的电路的验证以及获得的结果。所有这些任务都极其复杂,需要高效的数据结构来处理固有的复杂性。从相当直接的决策图数组(受设计自动化社区的启发)到张量网络和 ZX 演算,已经提出了各种互补方法。这项工作提供了当今工具的“幕后”视角,并展示了如何在其中使用这些方法,例如,用于量子电路的模拟、编译和验证。索引术语 — 量子计算、数据结构、数组、决策图、张量网络、ZX 演算
摘要:从理论上讲,可以区分等于或超过16 bp的DNA序列的DNA序列特异性识别蛋白可能是哺乳动物基因组独有的。长期序列的核酸酶,例如天然存在的归巢核酸酶和人工设计的ZFN,TALEN和CAS9-SGRNA。与其他对应物(通过蛋白质部分识别DNA靶位点的其他对应物相比,CAS9使用单个指南RNA(SGRNA)作为DNA靶标识别的模板。由于设计和合成目标位点的SGRNA的简单性,CAS9-SGRNA已成为基因组编辑的最新工具。此外,Cas9-SgrNA的RNA引导的DNA识别活性与HNH结构域和RUVC结构域的非平均链中的核酸酶活性无关,而HNH核酸酶无核酶无效无效无效活性无效(H 840 A)和RUVC核酸酶核酸酶活性无效null null突变(识别10 A)。与SGRNA,CAS9,Cas9(D 10 A),Cas9(H 840 A)和Cas9(D 10 A,H 840 A)一起用于实现双重链断裂,互补的链断管破裂,非满足链破裂,并且分别在TARPEC上进行破裂。基于这种独特的特征,可以在靶位点内或周围引入许多工程酶活性,例如DNA甲基化,组蛋白甲基化,组蛋白乙酰化,胞苷脱氨酸,腺嘌呤脱氨基和启动引导突变。为了防止Cas9衍生物的持久表达靶向,开发了许多瞬态表达方法,包括直接递送Cas9-SgrNA核糖蛋白。生物安全问题在体内应用中是必不可少的;已经设计了包装到病毒样颗粒或细胞外囊泡中的CAS9-SGRNA,已经报道了一些体内治疗试验。
科学、技术和创新秘书处在推动发展国家太空能力的举措方面发挥着关键作用。该国对太空技术的兴趣源于改善通信、农业监测、灾害管理和环境保护的需求。作为利用太空科学和技术的努力的一部分,乌干达政府通过航空航天局向布西特马大学提供了一笔赠款,用于开发“基于太空天气的预警工具”。
多个序列比对(MSA)是对齐两个或多个序列的过程,目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因,序列可以通过插入,缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA,RNA或基因。今天,MSA是一个重要的程序,用作分子生物学,计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构,蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准,然后再进行多个序列对齐,然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因,后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行,我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
轻度认知障碍(MCI)是正常和痴呆症之间中间的条件,是指认知下降,不会干扰正常的日常活动(Anderson,2019; Jongsiriyanyong和Limpawattana,2018; McKhann et al。在该人群中对MCI的分类和误诊一直是科学界的挑战。一个重要的问题是健康个体中MCI诊断污染的潜力。的确,一些MCI患者可能会损害无法进展的记忆功能。但是,由于缺乏纵向数据,长期记忆力下降的MCI患者比例太小,无法客观。其中一些患者可以归类为MCI(Petersen等,1999)。关于MCI的难度的第二个重要问题涉及使用不是线性或对温和条件变化不太敏感的工具的使用。如前所述,MCI组可能会被基本健康的受试者“污染”,这些受试者没有发展为阿尔茨海默氏病(AD)。MCI的个人比例每年为10%至15%(Okello等,2009)。60-64岁的MCI发病率为6.7%,65–69岁的MCI发病率为8.4%,年龄在70-74岁的MCI发病率为10.1%,80-84岁的MCI发病率为70-74岁,25.2%。MCI年龄在65岁及以上的患者痴呆症的累积发生率随后2岁左右为14.9%。没有高质量的证据来支持MCI的药理治疗。生活方式也扮演在MCI,身体和认知运动训练(6个月)的患者中,可以提高认知功能(Petersen等,2018)。MCI can be classified as amnestic or non-amnestic and can be divided into four subtypes: (i) single-domain amnestic if only the memory domain is impaired, (ii) single-domain non-amnestic if the memory domain is not impaired but single cognitive domain is impaired, (iii) multiple- domain amnestic if memory and other cognitive domain showed impairment, and (iv)如果记忆域不受损害并且其他认知域受到损害,则多域非固有。多域羊膜MCI和单域非固有MCI的亚型与两种诊断的痴呆症的发展显着相关。特别是,AD与诊断单域氨基和非静态MCI有关(Jak等,2016; McCarten,2013);非杀菌性认知能力下降相对较少,通常更难诊断(McCarten,2013; Holsinger等,2007)。缺乏普遍接受的方法来客观地识别认知障碍以及对MCI的广泛概念和诊断方法,导致了高度可变的患病率从1到30%(Cabeza等,2018)。然而,其他研究采用了较大的神经心理测试电池,它们正式评估了多个认知领域,这表明使用全面的神经心理学评估作为定义亚型和重力水平的重要变量的重要性(Sherman等,2017; Liao等,2020)。另一个重要问题是对个体MCI进展的预测,临床医生的主要目标应是早期筛查和诊断前的诊断,因为它代表了可以鉴定和治疗以防止或延迟潜在痴呆症的主要危险因素(Plaza-Zabala等人,2017年)。一项关于多种症状的研究和MCI的发展发现,患有四种或多种慢性疾病,尤其是高血压,高脂血症,冠状动脉疾病和骨关节炎的患者对MCI的风险最高(Winblad等人,2004年)。
电子邮件:21BCS2259 [at] cuchd.in摘要:本文介绍了开放源加密工具,特别是GNUPG和Veracrypt的比较分析,重点介绍其性能,可用性和安全功能。我们的目标是通过测试各种参数(包括加密/解密时间和资源利用率)来确定它们对不同数据类型和用例的有效性。关键字:加密,加密,解密,安全性,gnupg,veracrypt 1。简介密码学涉及将明文(正常,可读文本)转换为密文的过程,即一种称为加密的方法,并随后将其转换回明文,被称为解密。加密算法可以通过各种方式进行分类,最常见的类型是秘密密钥密码学也称为对称密钥密码学和公共密钥密码学,也称为非对称密钥密码[1]。这是一门侧重于编码和解码数据的数学科学,允许在网络或渠道上进行安全的存储和关键信息转换,除了预期的接收者[2]以外,任何人都无法阅读。目前,各个安全领域的研究人员,尤其是在身份验证和关键交换方面,正在开发各种协议,以增强和保护物联网(IoT)环境并有效地实施此方法[3]。本文比较了两种广泛使用的开源加密工具:GNU隐私保护罩(GNUPG)和Veracrypt。gnupg是一种使用公共/私钥密码学来确保文件和通信的加密标准,我们将与AES(Veracrypt)进行比较。该研究将证明,尽管这两种工具在不同的情况下都表现出色,但它们的优势和劣势使它们适合于不同的用例,这是通过多个测试案例研究强调的。将通过动手测试比较性能,可用性和安全功能。这两个工具将在不同的方案下进行评估,包括多种大小的加密文件,其中包括文本文件以及诸如“ MP4”和JPG图像之类的媒体。我们将测量加密/解密速度和系统资源使用情况。详细的测试案例提供了这些工具如何在现实世界环境中运行的深入观点。
本文介绍了“电子电路”教育支持工具的开发过程。该工具名为 iCASS(交互式电路与系统研讨会)。iCASS 可通过简单的 GUI(图形用户界面)操作,使用交互式动画和“声音”了解模型的“运动”。由于此工具使用 WWW(万维网)系统作为 IT(信息技术)教育,因此可以作为电子学习工具引入。在此工具中,不使用键盘上的数值。因此,学生无需处理超过需要的繁琐数值即可了解物理现象(工程模型的“运动”)。此外,通过将实际模型与网络上的动画连接起来,iCASS 可以避免模拟的“混乱”。在这里,为了连接实际模型和 iCASS,我们使用 PICNIC(使用外围接口控制器的网络接口卡)。通过在实际课堂上使用 iCASS,可以提高学生的理解水平,并可能吸引更多学生的兴趣。建议的电子学习工具可在 http://www.sia.co.jp/~icass/index. html 找到。
本文介绍了“电路”教育支持工具的开发过程。该工具名为iCASS(交互式电路与系统研讨会)。iCASS可以通过简单的GUI(图形用户界面)操作,利用交互式动画和“声音”来了解模型的“运动”。由于该工具使用WWW(万维网)系统作为IT(信息技术)教育,因此可以作为电子学习工具引入。在此工具中,不使用键盘上的数值。因此,学生无需处理超过必要范围的繁琐数值,即可了解物理现象(工程模型的“运动”)。此外,iCASS可以通过将实际模型与网络上的动画连接起来,避免模拟的“混乱”。在这里,为了连接实际模型和 iCASS,我们使用 PICNIC(使用外围接口控制器的网络接口卡)。通过在实际课堂上使用 iCASS,可以提高学生的理解水平,并可能吸引更多学生的兴趣。建议的电子学习工具可在 http://www.sia.co.jp/ ~ icass/index 找到。html。