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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
使用来自诱导性多能干细胞的人类心肌细胞对 CACNB2 变异型布鲁格达综合征进行临床前研究
1 德国海德堡大学曼海姆大学医学中心（UMM）医学院第一医学系，邮编 68167 曼海姆；rujia.zhong@medma.uni-heidelberg.de (RZ)；schimanski.t@gmail.com (TS)；feng.zhang@medma.uni-heidelberg.de (FZ)；huan.lan@medma.uni-heidelberg.de 或 lh6402196@126.com (HL)；alyssa.hohn@web.de (AH)；qiang.xu@medma.uni-heidelberg.de (QX)；mengying.huang@medma.uni-heidelberg.de (MH)；zhenxing.liao@medma.uni-heidelberg.de (ZL)；lin.qiao@medma.uni-heidelberg.de (LQ)； zhen.yang@medma.uni-heidelberg.de (ZY); yingrui.li@medma.uni-heidelberg.de (YL); zhihan.zhao@medma.uni-heidelberg.de (ZZ); xin.li@medma.uni-heidelberg.de (XL); roselena1996@gmail.com (LR); sebastian9876@googlemail.com (SA); lasse-maywald@web.de (LM); jonasnelsonmueller@googlemail.com (JM); hendrik.dinkel@yahoo.de (HD); yannick.xi@medma.uni-heidelberg.de (YX); siegfried.lang@umm.de (SL); ibrahim.akin@umm.de (IA) 2 DZHK（德国心血管研究中心），合作伙伴网站，68167 曼海姆，德国； narasimha.swamy@mdc-berlin.de (NS); mandy.kleinsorge@gwdg.de (MK); sebastian.dieck@mdc-berlin.de (SD); lukas.cyganek@gwdg.de (LC) 3 西南医科大学心血管研究所，教育部医学电生理重点实验室，四川省医学电生理重点实验室，泸州 646000，中国 4 苏黎世大学心脏中心心脏病学系，Rämistrasse 100，8091 苏黎世，瑞士；ardan.saguner@usz.ch (AS); first.duru@usz.ch (FD) 5 海德堡大学人类遗传学研究所人类遗传学系，69120 海德堡，德国； johannes.jannsen@uni-heidelberg.de 6 马克斯·德尔布吕克分子医学中心，13125 柏林，德国 7 哥廷根大学医学中心心脏病学和肺病学诊所干细胞科，37075 哥廷根，德国 8 波鸿鲁尔大学贝格曼希尔大学医院，44789 波鸿，德国；ibrahim.elbattrawy2006@gmail.com * 通讯地址：xiaobo.zhou@medma.uni-heidelberg.de；电话：+49-621-383-1448；传真：+49-621-383-1474 † 这些作者对本文的贡献相同。‡ 这些作者为高级作者。
使用来自欧盟ET的拍卖收入进行气候行动
虽然ET的主要目的不是收入产生，而是减少排放的目的，但存在理论上的论点以及经验证据，这些证据支持使用拍卖收入进行气候行动的好处。作为Wiese等人等科学家。 （2020）或Gilligham和Palmer（2013）指出，仅碳价格并不一定会导致对气候友好解决方案的投资。 还有其他障碍，例如行为故障，信息不对称和流动性限制，需要互补的政策。 拍卖收入可以提供资金来促进这些政策，从而应对这些障碍。 此外，他们还可以解决目前在ETS之外的部门，从而扩大了朝着气候过渡的推动，并可能通过较低的能源法案增加社会接受（Wiese等人。作为Wiese等人等科学家。（2020）或Gilligham和Palmer（2013）指出，仅碳价格并不一定会导致对气候友好解决方案的投资。还有其他障碍，例如行为故障，信息不对称和流动性限制，需要互补的政策。拍卖收入可以提供资金来促进这些政策，从而应对这些障碍。此外，他们还可以解决目前在ETS之外的部门，从而扩大了朝着气候过渡的推动，并可能通过较低的能源法案增加社会接受（Wiese等人。2020）。此外，有证据表明，使用收入进行气候友好的投资减少了缓解政策的经济损失（例如，Corradani等人。2018）。
利用全年账单信用来提高您的底线。
如果负载控制装置被绕过或篡改以避免中断，SCE 可随时自行决定将客户从 AP-I 计划中移除。本情况说明书旨在帮助理解 SCE 的定价计划。它不能取代 CPUC 批准的关税。请参阅费率表 AP-I 以获取完整的服务条款和条件列表，可在 sce.com/tariffbooks 在线查看。
瑞德西韦、齐多夫定 (AZT) 和奈韦拉平通过与聚合酶 L 的 RdRp 结构域进行高能相互作用来抑制 Chandipura 病毒复制
1 PDM 大学，巴哈杜尔加尔，哈里亚纳邦 2 德里大学生物物理系，南校区，新德里 3 德里大学南校区生物化学系，新德里 *通信地址：Dibyakanti Mandal 博士 PDM 大学生命科学学院微生物学系，3A 区，巴哈杜尔加尔哈里亚纳邦 - 124507 电子邮件：dkmandal2000@yahoo.com 电话：+918584000652 # 通信地址也可以是：Manish Kumar 博士 德里大学生物物理系，南校区 Benito Jaurez Marg，新德里 - 110021 电子邮件：manish.imt@gmail.com 关键词：Chandipura 病毒 L、瑞德西韦、AZT 和奈韦拉平 标题：瑞德西韦、AZT 和奈韦拉平对 CHPV 复制的抑制
扩展队列：在首次人类临床试验中使用来加快肿瘤药物和生物制剂的发展
I.引言本指南的目的是向赞助商提供有关人类（FIH）（FIH）临床试验的设计和行为的建议，旨在通过多个扩展队列群体试验设计有效地加快包括生物产品在内的肿瘤学药物的临床开发。2这些是采用多种，同时获得主题同类群体的试验设计，在该设计中，各个同类群体评估了药物的安全性，药代动力学和抗肿瘤活性的不同方面。本指南提供了FDA关于（1）在多重扩展队列试验下最适合考虑开发的药品特征的当前思想； （2）将包括在研究新药应用中包括的信息（IND）支持单个队列的使用； （3）何时与FDA进行计划和进行多次扩展队列试验的互动； （4）保护参加FIH扩展队列试验的受试者的保障措施。本指南并未解决与临床试验设计，统计分析或生物标志物开发过程有关的所有问题。这些主题在其他指南中涉及包括国际统一委员会（ICH）行业E9临床试验统计原理（1998年9月）和E10对照组和相关问题的选择
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
使用来自 PubMed 的词嵌入进行监督学习可以捕获有关蛋白激酶和癌症的潜在知识。
多年来，抑制导致癌症的蛋白激酶 (PK) 一直是癌症治疗的重要课题。到目前为止，FDA 批准的药物已经针对了 530 多种 PK 中的近 8%，大约 150 种蛋白激酶抑制剂 (PKI) 已经在临床试验中进行了测试。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习的方法来研究 PK 和癌症之间的关系，预测抑制哪些 PK 可以有效治疗某种癌症。我们的方法根据 PubMed 摘要中的单词和概念邻域将 PK 和癌症表示为具有语义意义的 100 维向量。我们使用 ClinicalTrials.gov 中有关 I-IV 期试验的信息来构建随机森林分类的训练集。我们使用历史数据的结果显示，可以提前数年准确预测 PK 与特定癌症之间的关联。我们的工具可用于预测抑制 PK 对特定癌症的相关性，并支持设计有针对性的临床试验，以发现用于癌症治疗的新型 PKI。
OMICS方法的作用来表征稀有卵巢癌的分子机制：最近的进步和未来观点
1临床与分子医学系分子炎症研究中心（CEMIR），挪威科学技术大学，挪威2号，挪威2号Trondheim，MASD 2080 MSIDA，MALTA，MASD 2080 MSDA，MASD 2080 MSDA； riccardo.difore@um.edu.mt 3 Sbarro癌症研究与分子医学研究所生物技术中心，科学技术学院，宾夕法尼亚州费城，坦普尔帕克斯大学，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州19122年，美国4医院药房，Trento，38122 Trento，Trento，Trento，Itento trento省Trento综合医院silvanaurru@gmail.com 5萨萨里大学医院药学院化学和药学系，意大利萨萨里大学07100 *通信：yashwanth.subbannayya@ntnu.no.no.no（y.s.）; jean.calleja-agius@um.edu.mt（J.C.-A。）