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算子代数量子误差校正的稳定器形式
我们引入了一种稳定器形式，用于称为算子代数量子纠错 (OAQEC) 的通用量子纠错框架，它概括了 Gottesman 对传统量子纠错码 (QEC) 的公式和 Poulin 对算子量子纠错和子系统代码 (OQEC) 的公式。该构造生成混合经典量子稳定器代码，我们制定了一个定理，该定理完全描述了给定代码可纠正的 Pauli 错误，概括了 QEC 和 OQEC 稳定器形式的基本定理。我们发现了受形式主义启发的 Bacon-Shor 子系统代码的混合版本，并应用该定理得出了给出此类代码距离的结果。我们展示了一些最近的混合子空间代码构造如何被形式主义捕获，我们还指出了它如何扩展到量子比特。
用于将过程分布到多个温度层的量子误差校正的量子计算机体系结构
摘要 — 量子计算机能够比传统的经典计算机在更短的时间内完成大规模计算。由于量子计算机是在微观物理系统中实现的，因此由于环境之间的相互作用，量子态不可避免地会发生意外变化，从而导致计算错误。因此，需要量子误差校正来检测和纠正已发生的错误。在本文中，我们提出了用于量子误差校正的量子计算机架构，考虑到硅量子点量子计算机的组件在稀释制冷机内外分为多个温度层。控制量子位的模拟信号在稀释制冷机内的 4 K 台上精确生成，而实时数字处理在稀释制冷机外进行。然后，我们通过实验演示了用于量子误差校正的数字控制序列，并结合了在量子计算过程中模拟量子态的模拟器。包括确定前馈操作和传输前馈操作命令在内的实时处理由稀释制冷机外的 FPGA 在 0.01 毫秒内进行，以进行位翻转误差校正。与假设的弛豫时间相比，这是一个足够短的时间，而假设的弛豫时间是量子态可以保留的近似时间，这意味着我们提出的架构适用于量子误差校正。索引术语——量子计算机、量子计算、架构、量子误差校正、前馈
用于设计和验证量子误差校正的图形结构
摘要我们引入了一个高级图形框架，用于设计和分析量子误差校正代码，该代码为中心，以我们称为相干奇偶校验检查（CPC）。图形公式基于量子可观察物的ZX -Calculus的示意工具。最终的框架导致了稳定器代码的构造，该框架使我们能够根据经典的框架设计和验证广泛的量子代码，这提供了一种使用分析和数值方法来发现大量代码的方法。我们特别关注较小的代码，这将是近期设备首次使用的代码。我们展示了CSS代码如何形成CPC代码的子集，更一般而言，如何计算CPC代码的稳定器。作为此框架的明确示例，我们提供了一种将几乎所有经典[N，K，3]代码转换为[[2 N -K + 2，K，3]] CPC代码的方法。此外，我们提供了一种简单的机器搜索技术，该技术产生了数千个潜在的代码，并演示了距离3和5代码的操作。最后，我们使用图形工具来说明如何在CPC代码中执行Clifford计算。由于我们的框架提供了一种新的工具，用于构建具有相对较高代码速率的中小型代码，因此它为可能适合新兴设备的代码提供了新的源，而其ZX-钙库基础则可以自然地与图形编译器工具链进行自然误差校正。它还提供了一个有力的框架，用于推理所有尺寸的所有稳定器量子误差校正代码。
在存在临时或永久缺陷的情况下进行量子误差校正的自适应表面代码
无论是在制造阶段还是在量子组合过程中，例如由于诸如宇宙射线之类的高能量事件，因此构成错误校正代码的Qubits可能会呈现。此类缺陷可能对应于单个Qubits或簇，并可能充分破坏代码以生成逻辑错误。在本文中，我们探索了一种新型的自适应方法，用于在有缺陷的晶格上进行表面代码量子误差校正。我们表明，结合适当的缺陷检测算法算法和确定区域的隔离，使人们可以以量子代码量的大小保留量子误差校正的优势，而量子的费用为量子的尺寸，该量子尺寸与缺陷大小相比。我们的数字表明，代码的阈值不必受到显着影响；例如，对于某个SceNario，在每个逻辑量子位中以相对较高的速率反复出现小缺陷，噪声阈值为2。7％（与2.9％）。我们还与强大的子阈值缩放相关，仅降低了缺陷尺寸的代码距离。这些结果为大规模量子计算机的实验实施铺平了道路，在该实施中将是不可避免的。
社论：CRISPR 及其他：治疗应用中基因校正的尖端技术
基因编辑有望通过直接纠正致病变异来最终治愈遗传病。然而，首次临床试验追逐的是“唾手可得的果实”，使用的编辑策略依赖于基因破坏，即通过引入双链 DNA 断裂，导致 NHEJ 通路插入和删除 (indel)。由于 NHEJ 在整个细胞周期和默认 DNA 修复通路中都处于组成性活跃状态，因此与同源定向修复 (HDR) 相比，这是迄今为止最有效的传统基因编辑类型。HDR 依赖于外源修复模板的递送，并且该通路仅在细胞周期的 S 和 G2 期活跃。这两个参数对 HDR 的临床应用构成了挑战，因为外源 DNA 在大多数治疗相关细胞类型中都是有毒的，并且 NHEJ 和 HDR 之间的固有竞争可能成为瓶颈。然而，HDR 的优势在于能够对基因组进行精确编辑，从而代表真正的基因编辑，并可控制结果。尽管如此，在这两种方式中，DNA 断裂都被认为是潜在的基因毒性来源，因为存在脱靶编辑和染色体畸变（如易位和染色体碎裂）的可能性。依赖于 DNA 单链切口的下一代基因编辑工具（如 Base Editing 和 Prime Editing）降低了此类有害事件的风险，但它们可以生成的编辑范围仍然有限（Anzalone 等人，2020 年）。基于 CRISPR 相关转座酶或 CRISPR 指导的整合酶的最新类型的编辑器可以促进更大规模的编辑，但仍在开发中，尚不成熟，无法用于临床实施（Yarnall 等人，2022 年；Tou 等人，2023 年）。这个快速发展的工具箱有望扩大基于 CRISPR 的工具和其他位点特异性工程核酸酶在治疗人类疾病中的应用。然而，在实现精准基因校正的这一过程中，仍存在一些尚未解决的问题和挑战需要克服，其中一些问题我们希望通过基于 CRISPR 系统或其他工程化位点特异性核酸酶的治疗性基因校正策略这一研究课题来解决。本研究课题涵盖了一系列贡献，包括精准基因工程的重大科学进展以及专家对最新进展的看法。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
基因校正的 p.A30P SNCA 患者来源的同基因...
帕金森病 (PD) 的特征是 A9 多巴胺能神经元退化和 α-突触核蛋白的病理性积累。p.A30P SNCA 突变会产生致病形式的 α-突触核蛋白，从而导致常染色体显性 PD。在患者来源的同源细胞模型中，评估致病性 SNCA 突变的研究有限。在这里，我们对来自携带 p.A30P SNCA 突变的患者的多巴胺能神经元进行了功能评估。使用两种克隆基因校正的同源细胞系，我们确定了基于图像的表型，这些表型显示神经过程受损。病理神经元表现出神经元活动受损、线粒体呼吸减弱、能量不足、对鱼藤酮易感以及脂质代谢的转录改变。我们的数据首次描述了 p.A30P SNCA 突变对神经元功能的仅有突变的影响，支持使用同源细胞系识别基于图像的病理表型，这可以作为未来疾病修饰化合物筛选和药物发现策略的切入点。
错误校正的Qubit的耐故障控制
量子误差校正通过将其编码为较大的量子系统1,2来保护脆弱的量子信息。这些额外的自由度可实现错误的检测和校正，但也增加了编码逻辑量子的控制复杂性。容忍故障的电路在控制逻辑量子位时包含错误的传播，对于在实践3-6中实现错误抑制至关重要。尽管容忍故障设计原则上有效，但以前尚未在具有本机噪声特征的错误校正物理系统中证明它。在这里，我们实验表明，使用13个捕获的离子量子箱进行了培根 - 逻辑量子量的制备，测量，旋转和稳定剂测量的耐断层电路。当我们将这些容忍故障的方案与非耐受耐受的协议进行比较时，我们会看到在存在噪声的情况下逻辑原则的错误率显着降低。易于故障设计的结果是在离线误差校正后的平均状态准备和测量误差为0.6％，克利福德门误差为0.3％。此外，我们准备了超过蒸馏阈值7的忠诚度的魔术状态，证明了通用耐断层控制所需的所有关键单量成分。这些结果表明，耐断层电路可以在当前量子系统中高度准确的逻辑原始素。有了改进的两倍大门和中间测量的使用，可以实现稳定的逻辑量子。
人类造血干细胞中β-珠蛋白基因校正的发展是镰状细胞病的潜在耐用治疗
镰状细胞疾病（SCD）是最常见的严重单基因疾病，每年在全球范围内有300,000个出生。SCD是一种常染色体隐性疾病，是由-珠蛋白基因的第六个点突变（HBB）引起的。ex vivo -Globin基因校正在自体患者衍生的造血干细胞和祖细胞（HSPC）中可能有可能为SCD提供治疗性治疗。我们以前开发了一种CRISPR-CAS9基因靶向策略，该策略使用具有化学改良的指南RNA预处理的高保真性CAS9诱导重组腺相关病毒血清型6（RAAV6） - 介导的HBB基因校正HSPCS中的SCD引起的突变。在这里，我们证明了来自健康和SCD患者供体（GCHBB-SCD）的Plerixafor-Mobilized CD34 +细胞中HBB基因校正的临床前可行性和毒理学。我们在临床规模的GCHBB-SCD制造中最多可实现60％的HBB等位基因校正。移植到免疫缺陷型NSG小鼠中后，通过多核植入实现20％的基因校正。长期安全性，肿瘤性和毒理学研究表明，没有来自植入的GCHBB-SCD药物的造血，遗传毒性或肿瘤性异常的证据。一起，这些临床前数据支持该基因校正策略的安全性，功效和再现性，以启动SCD患者的1/2期临床试验。