量子点液态芯片成功实现国产

量子点液态芯片成功实现国产这一成果不仅有望提高我国的体外诊断技术水平，还打破了国际上的技术垄断。量子点是一种半导体发光材料，通常指直径小于10纳米。去年，美国三位科学家因“发现和合成量子点”而获得诺贝尔化学奖，从而使量子点成为备受瞩目的发光材料。液态生物芯片技术是一种新兴的检测技术，适用于核酸和蛋白类标志物，具有高通量和高灵敏度的特点。该技术可同时分析单管样本中的数十种目标物，从而显著提高了检测效率。该技术的核心在于特殊的荧光聚合物微球以及相应的信号解析。这项技术长期以来一直被国外垄断，具有较高的技术壁垒和制造难度，是一个典型的“卡脖子”问题。目前，基于这一检测系统，已经进行了癌症、自身免疫疾病、心血管疾病和感染性疾病等系列蛋白/核酸的多指标检测试剂的开发。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425094.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425094.htm

英诺特声明：一直要求合作单位依法经营肺炎支原体 IgM 抗体等体外诊断检测产品

英诺特声明：一直要求合作单位依法经营肺炎支原体IgM抗体等体外诊断检测产品英诺特发布声明，公司研发生产的甲型流感病毒、肺炎支原体抗原检测试剂盒(胶体金法）及肺炎支原体IgM抗体等体外诊断检测产品属于第三类医疗器械。公司一直要求各合作单位严格按照协议依法从事经营活动，合理合规制定销售价格，严禁恶意囤货、大幅提高价格、破坏产品完整性、无证经营等违规行为。如有合作单位违背或超出与公司签署协议的约定范围或违反相关法律法规从事经营活动，包括但不限于未取得经营资质进行销售、超出国家药品监督管理局批准适用范围进行销售等行为，因此产生的一切不利后果和法律责任均由其自身承担，与我司无关。我司一经发现此类行为，将有权停止供货，并依法追究法律责任。

东方生物：哈尔滨前沿技术联合实验室成立

东方生物：哈尔滨前沿技术联合实验室成立东方生物消息，近日，中国农业科学院哈尔滨兽医研究所与东方生物共同创建的“哈尔滨前沿技术联合实验室”在哈经开区正式挂牌成立。联合实验室致力于创新畜禽动物疫病和人畜共患病诊断与检测技术，创制诊断新产品。结合新型液态芯片等前沿技术，对已有畜禽动物疫病诊断检测技术进行迭代更新，建立多种动物疫病诊断与检测新方法，为我国畜禽养殖业提供更加精准、高效的疫病诊断与检测解决方案。

合肥本源量子“悟空”即将问世 央视探秘国内首条量子芯片生产线

合肥本源量子“悟空”即将问世央视探秘国内首条量子芯片生产线量子计算机对比现有计算机算力，大致相当于现有计算机算力对比算盘。中国科学院院士郭光灿介绍，在特定运算任务下，量子计算机只需大约200秒就能完成最强超算需1万年才能完成的任务。近年来，我国在量子芯片的研发进展颇多。2023年1月，国内首个专用于量子芯片生产的MLLAS-100激光退火仪研制成功，可解决量子芯片位数增加时的工艺不稳定因素，像“手术刀”一样精准剔除量子芯片中的“瑕疵”；2022年底，华为公布的超导量子芯片专利，此项技术可有效降低量子比特之间的串扰难题，大幅提升量子芯片的良率，这是英特尔等美芯片大厂都未曾取得的成果。“中国最强量子计算机”即将上线虽然春节假期刚过，在安徽合肥，国内首条量子芯片生产线上这几天已经是一片繁忙景象。我国最新量子计算机“悟空”即将在这里面世，生产线正在紧锣密鼓生产量子芯片。据了解，“悟空”有望成为国内顶尖的实用量子计算机，部分报道甚至称之为“中国最强量子计算机”。1月31日中午11时15分，中国第一条量子芯片生产线通过央视新闻客户端首次向公众亮相！让我们一起跟随央视，探秘超算“心脏”如何诞生！（图自：央视新闻直播，下同）据了解，合肥本源量子已研发出多台中国量子计算机，并成功交付一台24比特超导量子计算机给用户使用，使我国成为世界上第三个具备量子计算机整机交付能力的国家。本源量子计算机这条产线2022年1月投入运营，在这一年的时间里，陆续导入24台量子芯片生产相关的工艺设备，孵化出了3套自研的量子芯片专用设备，生产了1500多个批次流片试制的产品，交付了多个批次的量子芯片以及量子放大器等产品。据微信公众号“合肥日报”的报道，走进本源量子实验室，偌大的空间里，4台国产量子计算机一字排开，在量子计算机的对面，是国内第一条量子芯片生产线的测试线。洁净无尘的实验室里，技术人员正在仔细地调试每一块量子芯片。今年春年前夕，利用这条产线研发出的“悟空”芯量子芯片，目前正在悟空量子计算机中调试，不久后即将面世。“我们正月初七就开工了，因为团队在紧急攻关，现在正在测试量子芯片，记录参数。新的一年，我们希望能够尽力去建造更实用的量子计算机，让量子计算尽早走入百姓生活。”本源量子的一位工程师说道。在央视直播的视频中可以看到，量子芯片生产线上的量子计算机“悟空”的外观与传统的计算机大不相同。此外，专门为“悟空”配套的量子芯片——“悟空芯”也在此次直播中展示给了众多观众。自研国内首个专用于量子芯片生产的无损探针电学测量平台为高质量生产我国完全自主可控的量子芯片，在这条量子芯片生产线上采用了一双“火眼金睛”——国内首个专用于量子芯片生产的NDPT－100无损探针电学测量平台，简称“无损探针台”。可实现量子比特电阻快速精准测量，像孙悟空的“火眼金睛”一样近乎零损伤识别量子芯片的质量优劣，从而进一步提高量子芯片良品率。据了解，该无损探针台由合肥本源量子计算科技有限责任公司完全自主研发，最小测量范围缩至微米级，探针造成的薄膜伤痕直径最小在1微米（μm）以内，测量过程不影响超导量子比特相干性能，具备高稳定性和高运动精度的优势，也适用于半导体芯片、半导体器件等精密电气测试。目前，该无损探针台已在国内第一条量子芯片生产线上投入使用。“无损探针台对量子芯片的生产具有重要作用。它就像孙悟空的火眼金睛识别‘妖怪’一样，能快速、精准识别量子芯片上哪些量子比特是合格的，哪些是不合格的。”安徽省量子计算工程研究中心副主任贾志龙博士介绍，就像光刻机是传统芯片制造的工业母机，这台仪器也是量子芯片的工业母机之一，是生产量子芯片的必要工具，可以大大缩短量子芯片的研发周期，进一步提高量子芯片良品率。中国对量子力学前期战略性的关注和投入，正在取得回报量子计算机被誉为新一轮科技革命的战略制高点，能够在众多关键技术领域提供超越经典计算机极限的核心计算能力，在新材料研发、生物医疗、金融分析乃至人工智能领域将发挥重要的作用。据了解，在经典计算机的早期研发过程中，中国十分遗憾地处于跟随者位置。不过，中国对量子力学前期战略性的关注和投入，正在取得令人瞩目的回报。当前，量子计算机的量子比特数量以指数增长的形式快速上升，目前非通用型量子计算机的已经实现了1000位量子比特，在特定算法上计算效率比经典计算机要快一亿倍。量子计算可高速处理大数据，实现人工智能移动化。量子芯片的大数据处理能力将实现人工智能的移动化。主要的应用场景包括：车载智能系统，无人机的智能系统，或者手机上的人工智能系统。国内外量子科技主要在3个方向展开激烈竞争：量子计算、量子通信、量子测量。“量子计算工程化产业化的推进，要求从科学研究到技术，从技术到产品，从产品到商品，到产业链的各个环节，每一步都要走得极为认真。我们已经成功交付一台量子计算机，但在实现更高位量子计算机上，还有很多技术难点需要攻克。”本源量子张辉博士表示。比特是衡量量子计算机性能的国际公认标准。理论上说，比特数越高，量子计算机的算力越高。当量子芯片比特数达到50~100时，量子计算机就有可能进行有价值的量子计算，并且有希望解决某些经典计算机难以解决的重要问题。这也是为什么我国近些年来大力发展量子计算技术的原因。“去年，我们持续在金融、生物医药、人工智能领域做了相应的探索，与移动通信、金融等行业伙伴开始合作。”张辉说。未来3-5年，量子芯片的好处就能看到资料显示，本源量子是中国第一家量子计算公司，2017年成立于合肥市高新区，团队技术起源于中科院量子信息重点实验室，该团队一直致力于超导与硅基半导体两条产线工艺的量子计算芯片的研发，先后研发出中国首个超导量子计算机本源悟源、中国首款量子计算机操作系统本源司南、中国首条量子芯片生产线等。量子计算机本源悟源内景这几年，本源量子始终保持在国际量子计算“第一方阵”：2020年，本源量子上线首台国产超导量子计算机“本源悟源1号”，搭载超导6比特量子处理器和本源量子测控一体机；2021年发布“本源悟源2号”量子计算机沿用了“本源悟源 1 号”的设计架构；2022年，64比特量子计算机“悟源”三代在合肥完成研制……本源悟源量子计算机外景本源量子创始人、首席科学家郭国平表示，接下来的3-5年内，量子计算将发挥加速器价值，大幅降低计算时间和成本，在人类实际生产生活中产生看得见的效益。除了本源量子外，我国国盾量子于2021年在世界制造业大会展示的光量子芯片，是量子保密通信系国盾量子联合光迅科技共同开发的芯片产品，用于量子密钥分发、量子随机数及其他相关量子信息领域，量产投用后可提高量子密钥分发设备和高速量子随机数发生器的集成度，减少体积、能耗。三安光电的量子芯片也处于研发阶段。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1342453.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1342453.htm

新技术可实现对难以捉摸的败血症进行“几乎完美”的诊断

新技术可实现对难以捉摸的败血症进行“几乎完美”的诊断加州大学旧金山分校传染病科医学副教授、CZ生物中心研究员ChazLangelier博士是一项研究的资深作者，他描述了一种非常准确的败血症诊断工具。资料来源：CZ生物孵化器这种疾病可能导致基本器官的血流减少，广泛的炎症和不规则的血液凝结。因此，如果不及时诊断和治疗，脓毒症可能导致休克、器官衰竭和死亡。然而，确定哪种病原体导致败血症，或者确定血液中或身体其他地方是否存在感染，可能是一个挑战。此外，在许多症状类似于败血症的情况下，要评估病人是否真的有感染可能很困难。来自陈·扎克伯格生物中心、陈·扎克伯格倡议和加州大学旧金山分校的研究人员现在创造了一种新的诊断方法，采用机器学习来分析来自宿主和病原体的高级基因组学数据，以识别和预测脓毒症病例。据报道，该方法出乎意料地准确，有可能远远超过目前的诊断技能。研究人员的发现最近发表在《自然-微生物学》杂志上。"败血症是人类面临的十大公共卫生问题之一，"高级作者ChazLangelier医学博士说，他是加州大学旧金山分校传染病科的医学副教授和CZ生物中心研究员。"关键挑战之一是诊断。现有的诊断测试无法捕捉到该疾病的两面性--感染本身和宿主对感染的免疫反应"。据新方法背后的研究人员称，目前的败血症诊断侧重于通过培养细菌来检测细菌，这一过程"对于适当的抗生素治疗至关重要，而抗生素治疗对于败血症的存活也至关重要"。但是培养这些病原体很耗时，而且并不总是能正确识别导致感染的细菌。这就类似于对于病毒感染而言，PCR测试可以检测到病毒正在感染病人，但并不总是能识别导致疾病的特定病毒。Langelier说："这导致临床医生在估计30-50%的病例中无法确定败血症的原因。这也导致了抗生素治疗和造成问题的病原体的不匹配"。在没有明确诊断的情况下，医生往往开出鸡尾酒式的抗生素，以努力阻止感染，但过度使用抗生素已导致全球范围内抗生素耐药性增加。加州大学旧金山分校医学和麻醉学教授、这项新研究的共同第一作者卡罗琳-卡尔菲（CarolynCalfee）说："作为医生，我们永远不想错过一个感染病例。但是如果我们有一个测试可以帮助我们准确地确定谁没有感染，那么这可以帮助我们在这些情况下限制抗生素的使用，这对我们所有人来说都是非常好的结果。"消除模糊性研究人员分析了2010年至2018年期间在加州大学旧金山分校医疗中心或扎克伯格旧金山综合医院住院的350多名重症患者的全血和血浆样本。由CZBiohub科学家NormaNeff博士和AngelaPisco博士领导的团队没有依靠培养物来识别这些样本中的病原体，而是采用了元基因组下一代测序（mNGS）。这种方法可以识别样品中存在的所有核酸或遗传数据，然后将这些数据与参考基因组进行比较，以确定存在的微生物生物。这种技术使科学家能够识别存在于同一样品中的完全不同生物界的遗传物质--无论是细菌、病毒还是真菌。然而，仅仅检测和识别病原体的存在还不足以进行准确的败血症诊断，因此Biohub的研究人员还进行了转录分析--对基因表达进行量化以捕捉病人对感染的反应。接下来，他们将机器学习应用于mNGS和转录数据，以区分脓毒症和其他危重疾病从而确认诊断。CZI的首席计算生物学家、该研究的共同第一作者KatrinaKalantar博士创建了一个综合的宿主-微生物模型，该模型是根据已确定为败血症或非感染性系统性炎症疾病的患者的数据进行训练的，这使得败血症的诊断具有极高的准确性。Kalantar解释说："我们通过查看一堆元基因组学数据和传统临床测试的结果来开发这个模型。首先，研究人员确定了确诊的败血症患者和非感染性系统性炎症患者之间的基因表达变化，这些变化在临床上看起来很相似，然后使用机器学习来确定能够最好地预测这些变化的基因。"研究人员发现，当传统的细菌培养确定了导致败血症的病原体时，在用mNGS分析的相应血浆样本中通常会有过多的来自该病原体的遗传物质。考虑到这一点，Kalantar对模型进行了编程，以确定与样本中的其他微生物相比，存在着不成比例的高丰度的生物体，然后将这些生物体与知名的败血症致病微生物的参考指数进行比较。"除此之外，我们还注意到检测到的任何病毒，即使它们的水平较低，因为这些病毒确实不应该出现，"Kalantar解释说。"有了这套相对简单的规则，我们能够做得很好。"几乎完美"的表现研究人员发现，mNGS方法和他们相应的模型比预期的效果更好。他们能够识别99%的确诊细菌性败血症病例，92%的确诊病毒性败血症病例，并且能够预测74%尚未明确诊断的临床怀疑病例的败血症。Calfee实验室的博士后研究员、该研究的共同第一作者LucileNeyton博士说："我们期待着良好的表现，甚至是伟大的表现，但这几乎是完美的，通过使用这种方法，我们对导致疾病的原因有了相当好的了解，而且我们以相对较高的信心知道一个病人是否患有败血症。"该团队还兴奋地发现，他们可以使用这种结合了宿主反应和微生物检测的方法来诊断败血症，而血浆样本是作为标准临床护理的一部分从大多数病人那里例行收集的。Langelier说："实际上可以从这种广泛可用的、易于收集的样本类型中识别败血症患者，这在实际效用方面具有重大意义。"这项工作的想法源于Langelier、Kalantar、Calfee、加州大学旧金山分校研究员和CZ生物中心主席JoeDeRisi博士及其同事之前的《国家科学院院刊》研究，在该研究中，他们使用mNGS有效地诊断危重病人的下呼吸道感染。由于该方法效果很好，"我们想看看同样类型的方法是否能在败血症的情况下发挥作用，"Kalantar说。更广泛的影响该团队希望在这一成功的诊断技术的基础上，开发一个模型，该模型也可以预测用这种方法检测到的病原体的抗生素抗性。"我们已经在呼吸道感染方面取得了一些成功，但没有人想出一个好的方法来治疗败血症，"Langelier说。此外，研究人员希望最终能够预测败血症患者的结果，"如死亡率或住院时间，这将提供关键信息，使临床医生能够更好地照顾他们的病人，并将资源匹配给最需要的病人。""像这样的新型测序方法有很大的潜力，可以帮助我们更精确地确定病人的危急疾病的原因，"Calfee补充说。"如果我们能做到这一点，这是迈向精准医疗和了解个别病人情况的第一步"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1333499.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1333499.htm

【英国量子区块链技术公司QBT：研究出新技术赢得算力的机会提高了260%】

【英国量子区块链技术公司QBT：研究出新技术赢得算力的机会提高了260%】2023年08月17日04点34分老不正经报道，英国研究公司量子区块链技术公司QBT首席执行官FrancescoGardin表示，该公司开发了算法搜索方法，可以提高比特币挖矿效率和奖励概率。在两年的时间里，该公司利用来自量子计算、机器学习、密码学、ASIC芯片设计和算法优化理论领域的约20名专家的专业知识，开发了多项不同的专利方法。QBT的机器学习团队开发了两种不同的算法搜索方法，这些方法通过提高效率和获胜结果概率来提高ASIC矿工的性能。据说“方法A”可以将矿工效率提高10%，而“方法B”则可以将矿工获胜的概率提高260%。