。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年3月3日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.640868 doi:biorxiv preprint
该方案概述了干细胞衍生神经祖细胞的冷冻保存程序。它可用于在液氮罐中分化的第13天或第17天的腹中脑中脑多巴胺神经元祖细胞的冷冻保存和长期存储。
29使用定制的光度计设置进行记录(如下所示)。蓝色激发(470 nm LED,THOR LABS M70F3)和紫色激发灯(对于同学控制)(405 nm LED,Thor Labs M405fp1)耦合到光纤纤维中,以使从纤维尖端发出的0.75 MW的功率为0.75 mW。470和405 nm激发使用波形生成器(Rigol DG812)和由LabView程序触发的5V供电的逆变器在100 Hz处交替使用,每个逆变器都用相应的过滤器(SEMROCK FF01-406/15-25)和SEMROCK FF02-472/30-25(CHRMOCK)和组合(chrock ff01-406/15-25)过滤。 T425LPXR)。绿色荧光通过二角镜(Chroma Tech Corp T505LPXR)与激发光分离,并在收集GAASP PMT(H10770PA- 40,HAMAMATSU,HAMAMATSU; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu;信号使用Stanford Research Systems Systems sr570 preamplifier preamplifier pp pmt''收集之前。使用Picoscope数据采集系统以4 kHz的采样速率记录和同步荧光和跑步机速度。波形发电机的输出也输入到Picoscope中,以及用于奖励,空气和光刺激传递的触发信号。
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hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据,为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感,这将导致重建图像中出现伪影(模糊、重影和振铃)。因此,CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏,可能无法使用。由于扫描次数太多,无法手动检测它们,因此有必要开发工具来自动排除(或至少识别)带有运动的图像,以充分利用 CDW。在本文中,我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法,用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤:使用合成运动对研究数据进行预训练,然后进行微调步骤,以将我们的预训练模型推广到临床数据,这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像,(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率,平衡准确率几乎与注释者的准确率相似(平衡准确率 > 80 %)。然而,对于第二个目标,其表现较弱,远低于人类评分者。总体而言,我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW,并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
简介:自由放养的白尾鹿(Odocoileus virginianus)是位于密歇根州东北部(美国)的牛结核病(BTB)的自我维持的水库,(美国)不断使该地区的牛业陷入困境。自由娱乐鹿的收获,诱饵禁令和农场的缓解措施减少了但没有消除鹿的BTB,也没有消除向牛的传播。鹿的明显患病率很低(1-2%),但恒定,疫苗接种可能是帮助解决该问题和值得研究的附加工具。结核分枝杆菌Calmette-guérin(BCG)疫苗是一种广泛使用的人类疫苗用于结核病,在家庭牲畜和野生动植物中也接受了很好的研究。它是主要的疫苗候选者,口服输送是将其交付给自由放养鹿的逻辑手段,尽管以前从未尝试过。
尽管有希望的表现,但仅当隐含高风险时,很少使用加强学习(RL)。I型糖尿病中的糖症控制就是这样的一个例子:已证明各种RL药物可以准确调节胰岛素的递送,但无法看到现实生活中的应用。 对于此类应用程序,管理风险是关键。 在本文中,我们使用进化策略算法来训练一个用于血糖控制的政策网络:它具有最先进的结果,并且在没有任何先验知识的情况下恢复了胰岛素治疗和血糖管理的基础知识。 我们提出了一种将政策网络配备认识论不确定性度量的方法,这不需要进一步的模型培训。 我们说明了如何使用这种认知不确定性估计来提高设备的安全性,从而为现实生活中的临床试验铺平了道路。糖症控制就是这样的一个例子:已证明各种RL药物可以准确调节胰岛素的递送,但无法看到现实生活中的应用。对于此类应用程序,管理风险是关键。在本文中,我们使用进化策略算法来训练一个用于血糖控制的政策网络:它具有最先进的结果,并且在没有任何先验知识的情况下恢复了胰岛素治疗和血糖管理的基础知识。我们提出了一种将政策网络配备认识论不确定性度量的方法,这不需要进一步的模型培训。我们说明了如何使用这种认知不确定性估计来提高设备的安全性,从而为现实生活中的临床试验铺平了道路。
粗体:血氧水平依赖性 SDF:侧流暗场 CLE:共聚焦激光显微内镜 DSA:数字减影血管造影 ICG-VA:吲哚菁绿视频血管造影 MDU:微血管多普勒超声 FUS:功能性超声 CEU:造影增强超声 声明:所有作者均已阅读并批准稿件,并同意以下要求:
1干细胞生物学中心,2个发育生物学计划,纪念斯隆 - 凯特林癌症中心,纽约,纽约,纽约,10065,美国。3大韩民共和国Daegu Gyeongbuk科学技术学院(DGIST)跨学科工程系(DGIST)。4神经外科部,5癌生物学和遗传学计划,纪念斯隆 - 凯特林癌症中心,纽约,纽约,纽约,10065,美国。6哥伦比亚大学医学中心神经病学系,纽约,美国。 7计算机生物医学研究所,血液学/肿瘤科,医学系,威尔·康奈尔医学院,纽约,纽约,纽约,纽约,纽约,10065,美国。 8纽约州纽约的计算生物学三机构博士学位课程。 9神经科学计划,纽约州威尔·康奈尔医学院医学科学研究生院6哥伦比亚大学医学中心神经病学系,纽约,美国。7计算机生物医学研究所,血液学/肿瘤科,医学系,威尔·康奈尔医学院,纽约,纽约,纽约,纽约,纽约,10065,美国。 8纽约州纽约的计算生物学三机构博士学位课程。 9神经科学计划,纽约州威尔·康奈尔医学院医学科学研究生院7计算机生物医学研究所,血液学/肿瘤科,医学系,威尔·康奈尔医学院,纽约,纽约,纽约,纽约,纽约,10065,美国。8纽约州纽约的计算生物学三机构博士学位课程。9神经科学计划,纽约州威尔·康奈尔医学院医学科学研究生院