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螯肢动物的进化生物学
螯肢动物门是一类古老、生物多样性丰富且生态意义重大的节肢动物。过去十年，螯肢动物进化研究经历了一次复兴，使我们对高级系统发育和生物目内部关系的理解发生了重大变化。这些概念上的进步包括在螯肢动物目子集中发现多个全基因组复制事件，例如马蹄蟹、蜘蛛和蝎子。因此，螯肢动物进化的长期假设和教科书场景，例如蛛形纲的单系性和蛛形纲共同祖先的一次陆地殖民，引起了争议。该谱系中古老的重复基因的保留也为研究基因复制在螯肢动物宏观进化中的作用提供了沃土。这一新的研究前沿与第一种针对蛛形纲动物模型的基因编辑协议的及时建立相同步，促进了新一代实验方法的出现。
IMX560 -AAMV-索尼半导体解决方案
IMX560-AAMV是一种对角线6.25 mm（1/2.9）单光子雪崩二极管（SPAD）TOF深度传感器，带有信号放大像素。通过将597×168的蜘蛛数驱动并求和它们的输出，可以从距离信息中生成3D距离图像，并且可以实现高达300 m的测量距离。可以根据应用程序调整范围操作时的SPAD（宏像素大小）数量。范围操作是通过1 GHz采样操作的，并且生成具有TOF宽度为2024 BIN的直方图（2024 ns）的直方图和12位灰度宽度的宽度，并且可以从结果中检测到Echo的ECHO和峰值。其环境光消除功能可确保其在阳光下更稳定，并且可以在高动态范围内实现距离测量值。其光发射时间控制功能能够补偿激光发射和接收之间的时间延迟。配备了回声和峰值检测功能，数据输出模式，数字信号处理等等，它已进行了优化，以满足LIDAR所需的性能和功能。（应用：FA LIDAR摄像机，工业激光摄像头）
科学期刊
质子转移使自然界和人造技术中的重要过程成为可能。然而，控制质子传导和利用生物材料制造设备仍然是一项挑战。更困难的是设计基于蛋白质的块状材料，没有任何功能性起始支架供进一步优化。在这里，我们展示了质子传导蛋白质材料的合理设计，超过了已报道的蛋白质系统。通过探索从内在无序线圈到超荷电纳米桶到包含蛋白质超荷电多肽嵌合体的分层蜘蛛片的各种序列，一步步进化出富含羧酸的结构。后一种材料的特点是相互连接的片纳米域，其表面由羧酸基团修饰，形成自支撑膜并允许在水合状态下进行质子传导。在 RH = 90% 时，膜显示出 18.5 ± 5 mS/cm 的非凡质子电导率，比其他蛋白质装置高一个数量级。这种设计范例为连接人工和生物系统的生物质子装置制造提供了巨大的潜力。
边缘系统抑郁症的神经基础 (CN I) 实验室 6
摘要：尽管临床观察表明杏仁核受损的人有异常的恐惧反应和减少的恐惧体验，但这些印象尚未得到系统研究。为了填补这一空白，我们对一位罕见的人类患者 SM 进行了一项新研究，她患有局灶性双侧杏仁核损伤。为了激起 SM 的恐惧感，我们让她接触活蛇和蜘蛛，带她参观鬼屋，并向她展示能引起情感共鸣的电影。SM 从未表现出恐惧，她也从未承认过超过最低限度的恐惧感。同样，在大量自我报告问卷、3 个月的真实生活体验样本和充满创伤事件的生活史中，SM 反复表现出缺乏明显的恐惧表现和总体上缺乏恐惧体验。尽管她没有恐惧感，但 SM 能够表现出其他基本情绪并体验相应的感受。研究结果支持了这样的结论：人类的杏仁核在引发恐惧状态方面起着关键作用，而缺乏这种状态就会阻碍恐惧体验本身。
职业安全与健康杂志 - NIOSH
摘要：室内植物的栽培已成为全球研究人员关注的话题，因为它具有改善室内空气质量（IAQ）的潜力。然而，需要研究每种植物的环境因素适应性以与原生环境相对应。本研究调查了所选植物在室内生存的能力。在进行实验之前，所有选定的植物都与室内环境同化了两个月。本实验中的光合作用过程将作为确定每种植物的比较的指导。使用便携式光合作用系统设备（LI-COR 6400）确定每种植物的光合作用率水平。因此，在所有测试的植物中，蜘蛛植物在室内环境中生长的效果较差，光合作用率值高达 -0.15。此外，吊兰的光补偿点（LCP）也表明其光强度消耗为 2960 勒克斯，远高于 300 勒克斯。综上所述，本研究中只有红掌、哑藤、黄金葛、卡达卡蕨、祈祷植物和合果芋六种植物能够在室内环境中生存。在下一阶段的研究中，这六种植物可能会对改善室内空气质量产生良好的效果。
![arxiv：2502.02572V1 [CS.DS] 2025年2月4日](/simg/6\68691a142bc84b5b40d7b2290991240b592dc7cc.webp)
arxiv：2502.02572V1 [CS.DS] 2025年2月4日
摘要。连接的图具有（k，ℓ） - 覆盖，如果其每个边都包含在至少在k级的cliques中。以极端组合学的最新进展和边缘修改问题的文献的推动，我们研究了（k，ℓ） - 结构问题的算法版本。给定连接的图G，（k，ℓ） - 覆盖问题是识别g的最小子集，以使其在g中添加的添加结果会导致具有A（k，ℓ）覆盖的图形。对于每个常数k≥3，我们表明（k，1） - 覆盖问题是通用图的NP综合。此外，我们表明，对于每个常数k≥3，（k，1）cover问题承认，除非p = np，否则不接受多项式时间恒定因子近似算法。但是，我们表明（3，1） - 覆盖问题可以在输入图是和弦时在多项式时间内解决。对于树的类别和K的一般值，我们表明（K，1） - 覆盖概率是NP-HARD，即使对于蜘蛛也是如此。但是，我们表明，对于每个k≥4，（3，k-2） - 覆盖和（k，1） - 跨性问题是恒定的，当输入图是树是一棵树时。关键字：计算复杂性，图形算法，最佳算法，边缘修改问题和近似算法。
STEM：支持儿童的学习经验
•重力；例如，一个婴儿放下自己的杯子或一组钥匙，以查看将捡起多少次•因果；例如，以或多或少的努力或不同的方向扔一个球，并就球每次何地和多远进行对话•热和冷；例如，将寒冷的天气与戴着帽子，手套，外套和围巾连接起来•照顾环境；例如，为回收箱进行排序•声音；例如，敲打罐子，金属汤匙，塑料瓶和沙沙作响；识别环境中的声音，例如，熟悉且陌生的声音，鸟鸣声，门打开或音乐播放以表示过渡•生物；例如，在窗外看鸟；在花园里发现蜘蛛的网和昆虫；在户外探索草，植物，草药和花朵•动力；例如，在秋千上可以体验到户外动力，在幻灯片上的重力和在室内的重力可以通过玩具的非正式活动来探索，探索诸如推动和拉动•操纵之类的力量；例如，探索诸如Playdough之类的物体形状或零食的形状如何通过挤压，拉动或咬伤来改变；当与他人混合时，颜色如何变化，或者如何撕裂或将纸撕成碎片。通过播放和与不同纹理，形状，颜色等的对象进行交互来探索对象的属性。
细胞和发育生物学研讨会 - Mann 实验室
作为生物学家，我们一直对生物体的多样性和复杂性着迷。要了解动物界多样性的起源，我们必须了解动物的发育，而自发现以来，最能引起发育生物学家关注的一组基因可能就是 Hox 基因。这些基因编码高度保守的同源框转录因子，存在于从果蝇到人类的多种生物中。它们最早是在果蝇（Drosophila melanogaster）中发现的，最初被认为在决定生物体身体结构方面发挥着至关重要的作用 [1] 。然而，对 Hox 基因的研究已经远远超出了动物发育的范围，为至少另外两个生物学领域提供了信息。首先，它们是动物进化的关键驱动因素：它们部署方式和时间的变化，以及它们在下游基因网络中的变化，促进了动物身体结构的变化 [2,3] 。 Hox 基因研究还揭示了具有非常相似的 DNA 结合特异性的相关转录因子家族如何在体内发挥不同的功能 [4] 。可以说，没有其他任何一组基因对如此不同且重要的生物学领域产生过如此重要的影响。在本期特刊中，我们介绍了一系列文章，反映了 Hox 研究产生深远影响的所有三个领域：动物发育、动物进化和转录因子机制。在进化洞察方面，我们有三篇引人入胜的文章。第一篇由 Mulhair 和 Holland 撰写 [5，本期] ，基于一个有趣的观察结果，即大多数 Hox 基因在动物基因组中聚集在一起，并且它们沿主体轴线的表达与它们在这些簇中的位置相关。Mulhair 和 Holland 的贡献是一项杰作，他们使用不少于 243 种昆虫（代表 13 个目）的公开基因组序列来分析这些基因在簇级别组织的趋势。 Hox 基因簇大小和组织的巨大目特异性差异，以及新的同源框基因的重复、丢失和出现（例如鳞翅目中 zen 直系同源物的爆炸式增长）表明 Hox 基因具有许多物种特异性功能和调控模式，尚待发现。Wanninger 的文章 [6，本期] 探讨了 Hox 基因的进化起源以及 Hox 基因数量与动物复杂性的关系。Wanninger 首先通过描述几种可以解释当前可用序列数据的不同情景，分析了 Hox 基因在进化过程中出现和丢失的时间。一个结论是，与其仅仅依靠基因表达来确定形态性状的进化，不如包括比较形态学和基因-基因相互作用的数据集。第三，Turetzek 等人 [7，本期] 深入研究了蜘蛛中 Hox 基因的组织和表达。蜘蛛的身体结构与水果等研究较多的节肢动物不同，
人工智能和数字素养教学和学习故事 - Gov.bc.ca
教学 本课是联合教学，并结合了学生目前正在学习的短篇小说单元的内容。生成式人工智能被用来创作学生选择主题的故事。每个故事都围绕着如何在飓风等事件中生存下来。人工智能生成的故事由教师创作，学生收到印刷版以供独立创作。鼓励学生使用他们的“蜘蛛感应”来检测写作中不太合理的部分。这是该过程的关键部分，旨在帮助他们理解批判性地评估收到的文本的重要性，并认识到虽然人工智能可以支持某些任务，但它并不适合所有事情。 接下来，学生们强调了比喻性语言。这项活动帮助他们与课堂上正在研究的作者写的故事联系起来。学生的最后一项任务是从原始人工智能生成的故事中获取总体主题和情节，并创作一个他们可以自豪地称之为自己的新故事。完成故事后，学生们被要求重新审视他们最初的人工智能生成的故事和修改后的故事，与伙伴分享两个版本，并获得反馈。
ZX 演算是一种用于表面代码格子手术的语言
可扩展量子计算的首选纠错方法是使用格手术的表面代码。基本的格手术操作，即逻辑量子位的合并和分裂，对逻辑状态的作用是非单一的，而且不容易被标准电路符号捕获。这就提出了一个问题：如何最好地设计、验证和优化使用格手术的协议，特别是在具有复杂资源管理问题的架构中。在本文中，我们证明了 ZX 演算（一种基于双代数的量子图解推理形式）的运算与格手术的运算完全匹配。红色和绿色“蜘蛛”节点匹配粗糙和平滑的合并和分裂，并遵循匕首特殊结合 Frobenius 代数的公理。一些格手术操作需要非平凡的校正操作，这些操作在使用 ZX 演算时以图集合的形式原生捕获。我们通过考虑两种操作（T 门和产生 CNOT）首次体验了微积分作为格手术语言的强大功能，并展示了 ZX 图重写规则如何为这些操作提供新颖、高效且高度可配置的格手术程序。