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大脑皮层锥体神经元的计算能力
皮质锥体神经元的电活动由结构稳定、形态复杂的轴突树突树支持。轴突和树突在长度或口径方面的解剖差异反映了神经信息输入或输出的底层功能特化。为了正确评估锥体神经元的计算能力，我们分析了 NeuroMorpho.Org 数据库中的大量三维数字重建数据集，并量化了小鼠、大鼠或人类大脑皮层不同区域和层次的基本树突或轴突形态测量值。根据获得的形态测量数据对参与神经元电脉冲的离子总数和类型的物理估计，结合活动大脑消耗的葡萄糖所驱动的神经递质释放和信号传导的能量，支持在热力学允许的 Landauer 极限下进行高效的大脑计算，从而实现不可逆的逻辑运算。电压感应 S4 蛋白 Na + 、K + 或 Ca 2+ 离子通道 α 螺旋中的单个质子隧穿事件非常适合用作单个 Landauer 基本逻辑运算，然后通过穿过开放通道孔的选择性离子电流进行放大。这种计算门控的小型化允许在人类大脑皮层中每秒执行超过 1.2 个 zetta 逻辑运算，而不会因释放的热量而燃烧大脑。
模拟格子施温格模型的量子算法
Schwinger 模型（1+1 维量子电动力学）是研究量子规范场论的试验平台。我们给出了可扩展的显式数字量子算法来模拟 NISQ 和容错设置中的格子 Schwinger 模型。具体而言，我们使用最近推导的交换子界限对 Schwinger 模型的低阶 Trotter 公式模拟进行了严格分析，并给出了两种情况下模拟所需资源的上限。在格点中，我们发现在 N/2 个物理点上具有耦合常数 x − 1 / 2 和电场截止 x − 1 / 2 Λ 的 Schwinger 模型可以在量子计算机上使用 e O ( N 3 / 2 T 3 / 2 √ x Λ) 中的多个 T 门或 CNOT 进行模拟，时间为 2 xT，操作数为固定算子误差。这种使用截断 Λ 的缩放效果优于量子比特化或 QDRIFT 等算法的预期效果。此外，我们给出了可扩展的测量方案和算法来估计可观测量，这些可观测量在 NISQ 和容错设置中都是通过假设一个简单的目标可观测量（平均对密度）来计算的。最后，我们将通过模拟估计此可观测量的均方根误差限制为理想和实际 CNOT 通道之间的菱形距离的函数。这项工作提供了对模拟 Schwinger 模型的严格分析，同时还提供了可以测试后续模拟算法的基准。
视网膜纤毛病和潜在的基因疗法
摘要：人类感光细胞的功能依赖于高度特化的纤毛。纤毛功能的紊乱通常会导致感光细胞死亡和视力丧失。视网膜纤毛病是一种遗传多样性的视网膜遗传病，会影响感光细胞纤毛的各个方面。尽管利用动物疾病模型对视网膜纤毛病的理解取得了进展，但它们往往无法准确模拟观察到的患者表型，这可能是由于结构和功能与人类视网膜存在偏差。人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 可用于生成替代疾病模型，即 3D 视网膜类器官，其中包含所有主要的视网膜细胞类型，包括带有纤毛结构的感光细胞。这些视网膜类器官有助于研究人类衍生系统中的疾病机制和潜在疗法。三维视网膜类器官仍是一项发展中的技术，尽管取得了令人瞩目的进展，但仍存在一些局限性。本综述将讨论 hiPSC 衍生的视网膜类器官技术现状，该技术可准确模拟与基因（包括 RPGR 、 CEP290 、 MYO7A 和 USH2A ）相关的主要视网膜纤毛病。此外，我们还将讨论针对视网膜纤毛病的新型基因治疗方法的开发，包括大基因的传递和基因编辑技术。
MSCs 与 iPSC：治疗应用潜力
在过去的 20 年里，间充质干细胞 (MSC) 作为一种治疗多种疾病的独特方法引起了广泛关注。MSC 具有自我更新和多谱系分化能力、免疫调节和抗炎特性，使其能够在再生医学中发挥作用。此外，MSC 的致瘤性低且具有免疫特权，这使得同种异体 MSC 可用于治疗，而无需直接从患者身上采集 MSC。诱导性多能干细胞 (iPSC) 可以通过基因重编程从成体细胞中生成，并异位表达特定的多能因子。iPS 技术的进步避免了破坏胚胎来制造多能细胞，使其免于伦理问题。iPSC 可以自我更新并发展成大量特化细胞，使其成为再生医学的有用资源，因为它们可以从任何人类来源产生。 MSC 还被用于治疗感染 SARS-CoV-2 病毒的个体。由于 MSC 具有高致瘤性（可引发致癌转化），因此其临床试验比 iPSC 多。在这篇综述中，我们讨论了间充质干细胞和诱导性多能干细胞的概况。我们简要介绍了使用 MSC 和 iPSC 的治疗方法和 COVID-19 相关疾病。
标题 1 罕见癌症靶点发现框架 2 ...
虽然大规模功能性基因筛选已经发现了许多癌症依赖性，但罕见癌症在这些努力中表现不佳，而且许多罕见癌症的依赖性状况仍然不清楚。我们对一种典型的罕见癌症——TFE3- 易位肾细胞癌 (tRCC) 进行了基因组规模的 CRISPR 敲除筛选，揭示了与线粒体生物合成、氧化代谢和肾脏谱系特化相关的途径中以前未知的 tRCC 选择性依赖性。为了推广到其他可能不易获得实验模型的罕见癌症，我们采用机器学习根据肿瘤或细胞系的转录谱推断其基因依赖性。通过将依赖性预测应用于肺泡软组织肉瘤 (ASPS)，一种也是由 TFE3 易位驱动的独特罕见癌症，我们发现并验证了 MCL1 代表 ASPS 中的依赖性，但不代表 tRCC。 24 最后，我们应用我们的模型预测了 TCGA 中的肿瘤（11,373 个肿瘤；28 25 个谱系）和多种其他罕见癌症（16 种类型的 958 个肿瘤，包括 26 种肾癌的 13 种不同亚型）中的基因依赖性，从而确定了几种特征不明显的癌症类型中可能存在的潜在可操作漏洞。27 我们的研究结果将无偏功能性基因筛查与预测模型结合起来，建立了 28 种癌症候选漏洞的概况，包括几种目前缺乏潜在靶点的罕见癌症。29
1.1.1. 项目成果和课程...
院系：植物学系 课程：植物学理学硕士 PSO 1. 毕业生将展示对植物科学专业领域的深入理解和熟练掌握，例如植物分类学、植物生理学、植物病理学和微生物学、植物遗传学和植物生态学。 2. 毕业生将具备设计和开展独立植物学研究项目的能力，包括制定研究问题、设计实验、收集和分析数据以及得出科学有效的结论。 3. 毕业生将能够使用统计和计算方法解释和分析复杂的植物数据，并通过书面报告和口头陈述有效地传达他们的研究结果。 4. 毕业生将熟练掌握植物研究中常用的各种实验室技术和方法，包括显微镜、分子生物学技术、组织培养、色谱和光谱学。课程代码 课程成果 BOT1016 多样性 I (藻类、真菌、苔藓植物) 1. 认识真菌的特化、它们的互利关系、分解过程和经济重要性。 2. 对不同藻类群体进行分类，了解它们的形态、繁殖和生态作用。 3. 解释真菌、细菌和病毒的特征，理解它们不同的繁殖方式和最近的分类趋势。 4. 分析地衣的结构、功能和繁殖，认识它们作为生态指标的作用。 5. 评估苔藓植物的进化和多样性，以及它们作为污染指标和在环境监测中的作用。 BOT1026 多样性 II (蕨类植物、裸子植物)
重组小鼠DLL1（无载体）
描述 DLL1（Delta 样蛋白 1）是一种 I 型膜蛋白，属于 Notch 配体的 DSL（Delta/Serrate/Lag2）家族。它是胚胎发育和成体干细胞维持所必需的。哺乳动物中有五种 Notch 配体（DLL1、DLL3、DLL4、Jagged-1 和 Jagged-2）和四种 Notch 受体（Notch-1 至 Notch-4）。DLL1 广泛表达，小鼠 DLL1 与人类和大鼠 DLL1 的氨基酸序列同一性分别为 91% 和 95%。Notch 受体与其配体的相互作用导致 ADAM（一种解整合素和金属蛋白酶）和早老素/γ 分泌酶依次进行蛋白水解，导致细胞外结构域脱落并产生可溶性 ICD（细胞内结构域）信号片段，这些片段转位到细胞核中与转录因子相互作用。 DLL1 在其细胞外结构域中以与 Notch 受体类似的方式由 ADAM10 进行蛋白水解加工，其 ICD 可能参与双向信号传导。DLL1 诱导的 Notch 信号通过其对分化和增殖的影响来调节细胞谱系、细胞特化、细胞模式和形态形成。DLL1 在大脑发育的许多不同层面上发挥着重要作用。在小脑发育过程中，DLL1 是伯格曼神经胶质层形成及其形态成熟所必需的。在新皮质发育过程中，DLL1- Notch 信号协调祖细胞在径向和带状边界上的分裂和分化。
在量子计算机上模拟有效 QED
近年来，化学和凝聚态材料的模拟已成为量子计算的一项重要应用，为某些强关联电子系统的电子结构求解提供了指数级加速。迄今为止，大多数处理方法都忽略了这样一个问题：相对论效应（最常由量子电动力学 (QED) 描述）是否也可以在多项式时间内在量子计算机上模拟。本文我们表明，在合理假设下，在正确处理费米子场波函数的所有四个分量的情况下，等效 QED（相当于微扰理论中的二阶 QED）可以在多项式时间内模拟。特别是，我们使用 Trotter-Suzuki 公式对位置和动量基础上的此类模拟进行了详细分析。我们发现，在 ns 位点的 3D 晶格上执行此类模拟所需的 T 门数量在最坏情况下缩放为 O ( n 3 s /ϵ ) 1+ o (1)（对于位置基础模拟，在热力学极限下），在动量基础上缩放为 O ( n 4+2 / 3 s /ϵ ) 1+ o (1)。我们还发现，量子比特化的缩放效果略好一些，对于晶格 eQED，最坏情况缩放为 e O ( n 2+2 / 3 s /ϵ )，而准备电路的复杂性导致动量基础上的缩放效果略差，为 e O ( n 5+2 / 3 s /ϵ )。我们进一步提供了用于模拟均匀电子气的相对论版本的具体门数，表明可以使用少于 10 13 个非 Clifford 操作模拟具有挑战性的问题，并详细讨论了如何在有效 QED 中准备多参考配置交互状态，这可以为基态提供合理的初始猜测。最后，我们估计了准确模拟金等重元素所需的平面波截止。
系统生物学将指导肥胖症的血管靶向治疗
体重增加期间健康的脂肪组织扩张和代谢需要协调的血管生成和淋巴管生成。这些血管生长过程依赖于血管内皮生长因子 (VEGF) 家族的配体和受体 (VEGFR)。多项研究表明，通过调节 VEGF：VEGFR 信号传导来控制血管生长可能有利于治疗肥胖症；然而，失调的血管生成和淋巴管生成与多种慢性组织炎症症状有关，包括缺氧、免疫细胞积聚和纤维化，从而导致肥胖相关的代谢紊乱。理想的肥胖治疗应尽量减少脂肪组织扩张和不良代谢后果的出现，这可以通过使 VEGF：VEGFR 信号传导正常化来实现。为了实现这一目标，需要系统地研究肥胖中血管和代谢系统的相互依赖性，并预测个性化治疗范围的工具，以通过血管靶向疗法改善患者预后。系统生物学可以识别关键的 VEGF:VEGFR 信号传导机制，这些机制可以作为逆转脂肪组织扩张的靶点，并且可以预测不同血管靶向方法的代谢后果。建立一个预测性、生物学忠实的平台需要适当的计算模型和定量的组织特异性数据。在这里，我们讨论了 VEGF:VEGFR 信号传导在血管生成、淋巴管生成、脂肪生成和巨噬细胞特化中的作用——这些是调节脂肪组织扩张和代谢的关键机制。然后，我们提供了模拟这些机制的有用计算方法，并详细介绍了获取组织特异性参数的定量技术。通过计算模型和定量数据，系统生物学将能够准确地表示肥胖脂肪组织，可用于指导肥胖和相关代谢紊乱的血管靶向疗法的开发。
脑部疾病中的神经血管单元、神经炎症和神经退行性标志物
通过激活神经胶质细胞和神经元损伤而引起的神经血管单元 (NVU) 炎症在神经退行性疾病中起着关键作用。虽然疾病发病的确切机制尚不明确，但某些生物标志物为了解疾病的发病机制、严重程度、进展和治疗效果提供了宝贵的见解。这些标志物可用于评估脑细胞的病理生理状态，包括神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞、特化微血管内皮细胞、周细胞、NVU 和血脑屏障 (BBB) 破坏。BBB 的紧密连接 (TJ)、粘附连接 (AdJ) 和间隙连接 (GJ) 成分的损伤或错位会导致包括神经退行性疾病在内的各种脑部疾病的通透性和神经炎症增加。因此，可以评估血液、脑脊液 (CSF) 或脑组织中的神经炎症标志物，以确定神经系统疾病的严重程度、进展和治疗反应。慢性炎症在与年龄相关的神经退行性疾病中很常见，包括阿尔茨海默病 (AD)、帕金森病 (PD) 和痴呆症。神经创伤/创伤性脑损伤 (TBI) 也会导致急性和慢性神经炎症反应。一些标志物的表达也可能在神经退行性疾病发作前很多年甚至几十年发生改变。在这篇综述中，我们讨论了与急性和慢性脑部疾病相关的神经炎症和神经退行性疾病的标志物，尤其是与神经血管病变相关的标志物。这些生物标志物可以在脑脊液或脑组织中进行评估。神经丝轻链 (NfL)、泛素 C 末端水解酶-L1 (UCHL1)、神经胶质纤维酸性蛋白 (GFAP)、离子钙结合衔接分子 1 (Iba-1)、跨膜蛋白 119 (TMEM119)、水通道蛋白、内皮素-1 和血小板衍生生长因子受体 β (PDGFR β ) 是一些重要的神经炎症标志物。最近的 BBB 芯片建模提供了有希望的