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二氨基二酰胺酸盐酶（DAPE）的环丁酮抑制剂作为潜在的新抗生素
抗生素耐药细菌的兴起强调了药物库中新抗生素的需求，以治疗细菌感染[1，2]。2018年，世界卫生组织（WHO）估计，每年大约1000万人中有150万人遭受结核病感染屈服于这种毁灭性的慢性感染[3，4]。尤其是紧迫的是需要具有新作用机理的抗生素。一个非常有吸引力的靶标是Dizinc酶二氨基二氨基二氨基酸酯酶（DAPE），[5]，它是所有革兰氏阴性细菌和最革兰氏阴性细菌中原代赖氨酸合成途径中的一种酶[6]。因此，Div> dape是赖氨酸以及L，L-二二酰胺酸（L，L-DAP）的生产所必需的，这是细菌细胞壁生产中的关键组成部分。在幽门螺杆菌和分枝杆菌中进行的敲除实验表明，即使在赖氨酸柔软的培养基中，细菌也无法生存[7，8]。作为哺乳动物，人类不表达dape，赖氨酸是必不可少的饮食氨基酸。早些时候，我们筛选了一个潜在的DAPE抑制剂的少量库，并鉴定了含硫醇的血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂药物Captopril作为DAPE [9]的低微摩尔抑制剂[9]，此后已报道了与BOND-CASTOPRIL的DAPE的dape [10]。有趣的是，Diaz-Sanchez具有Dape与avonoids [11]以及孤立甲基和拆卸纤维的研究相互作用[12]。环丁酮是具有独特特性的中间体和合成靶标的重要类别[14，15]。最近，我们还报道了替代DAPE底物N 6，N 6-二甲基-SDAP的不对称合成以及基于DAPE的新的基于Ninhydrin的测定法[13]。紧张的四元环将环丁酮具有构象刚性的固定性，还使酮羰基相对于未经培养的酮而言更高。环丁酮在药物化学中已证明了实用性是共价但可逆的丝氨酸蛋白酶抑制剂，当时是由亲电的酮羰基来实现的，而SP 2
影响载脂蛋白AI淀粉样蛋白行为的进化和结构限制Gisonno RA a，#，Masson T b，#，*，Ramella N a，Barrera EE c，Romanowski V b，Tricerri MA a，*
摘要载脂蛋白 AI (apoA-I) 在高密度脂蛋白 (HDL) 颗粒介导的胆固醇逆向转运中起着关键作用。然而，apoA-I 单点突变体的聚集可导致遗传性淀粉样蛋白病理。尽管已有多项研究探讨了这些突变引起的生物物理和结构影响，但很少有信息涉及导致 apoA-I 淀粉样蛋白行为的进化特征和结构特征之间的关系。我们结合进化研究、计算机模拟饱和诱变和分子动力学 (MD) 模拟，对 apoA-I 中存在的聚集易发区 (APR) 的保守性和致病作用进行了全面分析。序列分析表明，N 端 ɑ 螺旋束内 APR（此处称为 APR1）具有普遍的保守性。此外，使用 FoldX 引擎进行的稳定性分析表明，该基序有助于 apoA-I 的边缘稳定性。全长 apoA-I 模型的结构特性表明，通过将 APR 放入其结构中高度密集和刚性的部分可以避免聚集。与从 gnomAD 数据库中提取的 HDL 缺乏或天然沉默变体相比，与淀粉样蛋白病理相关的 apoA-I 点突变的热力学和致病影响表现出更高的不稳定效应。淀粉样蛋白变体 G26R 的 MD 模拟证明了 ɑ 螺旋束的部分展开和 apoA-I C 端出现 β 链次级元件。我们的研究结果强调了 APR1 是 apoA-I 结构完整性的相关成分，并强调了导致 APR 暴露的淀粉样蛋白变体的不稳定作用。这些信息有助于我们了解具有高度结构灵活性的 apoA-I 如何在其天然结构和形成淀粉样蛋白聚集体的内在趋势之间保持微妙的平衡。此外，我们的稳定性测量可以用作解释影响 apoA-I 的新突变的结构影响的代理。关键词：聚集、淀粉样变性、载脂蛋白、进化保守、变体。
3D 打印患者专用颅骨轮廓脑活检指南的可行性和准确性
颅内肿瘤是狗发病和死亡的一个重要原因，每 100,000 只动物的发病率为 14.5。1随着磁共振成像（MRI）的普及，认识到诊断的局限性非常重要，因为颅内病变可以具有相同的 MRI 信号特征和形态。2-4例如，Cervera 等人发现多达 47% 的脑血管事件被诊断为神经胶质瘤，12% 的组织学证实的神经胶质瘤被归类为中风。4 Rodenas 等人发现在 89% 患有原发性脑肿瘤的狗中可以区分肿瘤性病变和非肿瘤性病变，但只有 70% 的原发性脑肿瘤能够正确区分肿瘤类型。 2 由于每种颅内疾病的治疗方案和预后会因病因不同而有很大差异，因此获得组织病理学诊断对于患者和客户来说都是至关重要的一步。在人类中，脑活检通常通过立体定向手术进行。5 基于框架的立体定向脑活检 (SBB) 被认为是脑活检的黄金标准，6 它利用刚性的外部头架固定患者，并使用立体定向协调系统获取样本。基于框架的 SBB 已在狗身上进行了研究，并得到有效利用，其精度和诊断产量可与人类研究相媲美。7-9 然而，据报道，人体存在一些局限性，例如灵活性和患者不适，这表明需要采用不同的方法，包括采用机器人辅助或图像引导的神经导航的无框架技术。6,10 立体定向设备在兽医学中的使用进一步受到商用设备的可用性和患者体型范围广泛的限制。进一步研究替代性脑活检方法和立体定向设备可以促进对狗脑损伤的诊断，一种潜在的替代方案是针对特定患者的 3D 打印活检指南。针对特定患者的 3D 打印模型和手术指南已在兽医学中用于各种目的，并取得了巨大成功。11-18 还有两项犬类尸体研究测试了 3D 打印患者特定立体定向系统的可行性，但需要在 MRI 之前放置钛骨锚和基准标记以规划 3D 指南。19,20
在大流行>中，农业食品供应链的可持续性
大流行在全球供应链中暴露了潜在的效率低下和脆弱性（Leach等，2021）。首先，受到限制运动，锁定和边界关闭而导致的粮食损失和浪费是对环境的危险（FAO，2020； UNEP，2020）。第二，每天有6.9亿人上床睡觉的时候，大约有7.4亿人饿了，饮食不安全，有20亿人无法定期获得安全，营养和足够的食物。预测表明，如果这种趋势继续下去，上床睡觉的人数将在2030年增加到8.4亿。还估计，大流行将在2020年在世界上增加83 - 1.32亿营养不良的人，具体取决于经济危机情景（FAO，IFAD，IFAD，UNICEF，WFP，WFP和WHO，2020年）。不幸的是，发展中国家，尤其是在撒哈拉以南非洲，占据了许多粮食不安全和营养不良负担（Akombi等，2017）。此外，撒哈拉以南非洲国家的贫困水平很高，因此，预计Covid-19的遏制措施有望使情况恶化（Ayanlade and Radeny，2020年）。最后，由于气候变化的双重悲剧和对全球供应链的过度依赖的投入和食品进口的双重悲剧，预计影响在农业部门会很糟糕（Nchanji和Lutomia，2021A； Shimeles等人，2018年）。这种挑战和情况为思考策略提供了重要的教训，以便现在和将来开发弹性和可持续的食品系统。这表明可持续性是一个多维概念。但是，Schmitt等人。大流行的影响也催化了围绕可持续性话语的讨论，并引起了很多关注，以使发展中国家能够颠覆恶化的情况。农业食品连锁店中持续能力的主流定义涵盖了为当代和后代提供经济，社会和环境成果的系统（FAO，2018年）。（2016）指出，这种定义是刚性的，在动态农业食品链的背景下对可持续性没有明确的理解。因此，可持续性应包括各种概念，以适应食品系统的动态和复杂性。在这方面，Schmitt等人。（2016）强调了根据一组指标进行评估的可持续性属性。根据现象，可测量性，国家和相关性，预计属性和指标将根据情况，相关性，分析性声音进行调整。与这些论点一致，可持续性定义被扩展以捕获健康和道德方面（Schmitt等，2016）。
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式
自主独轮车：建模，动力学和控制
敏捷性和可操作性是移动机器人的高度期望特征。实现此目的的一种方法是使不稳定的系统不稳定和利用高性能控制器来稳定所需的操作。可以利用一个独轮车平台来实现这种行为。本文着重于为相应的多体系统建立建模和分析框架，该系统由滚轮，车身（要平衡）以及两个用于平衡和操纵的飞轮；参见图1。提出了一种反馈设计，该设计使独轮车沿着直径的直立位置沿着直径的路径行驶。随着人类缠身的电动环境的兴起，我们设想在城市环境中使用自主无人独轮的货运。在对独轮车进行建模时，我们假设一个刚性的车轮滚动而没有在地面上滑动，也就是说，我们假设车轮的单个接触点的速度为零。这种所谓的运动学约束导致了所谓的非固有系统。可以通过Lagrangian方法引入Lagrange乘数（每个运动学结合）来模拟非单学系统，其中乘数的大小代表约束力的幅度[29，39]。但是，这会导致通常难以处理的差异代数方程。相反，在本文中，我们采用了Appellian方法[1，10]，该方法消除了约束力并代表最少数量状态变量的系统。在[13，17，37]中也开发了类似的方法，[6-8，16]中讨论了不同方法之间的关系。可以在[2、3、5、9、11、18、19、22、24、25]中找到有关非独立系统的更多详细信息。已经开发了针对包括汽车[4、27、36]，自行车[14、20]，类似蛇的机器人[12、40]甚至游泳机器人的不同类别的移动设备，甚至是游泳机器人[26、28、34]。关于独轮车，过去已经研究了一些不同的设计[33]。例如，在[31]中，独轮车是用滚轮，车身和头顶飞轮构造的，后者代表了骑手的扭曲躯干。在[21，38]中使用了相同的设置，其中提出了线性二次调节器以平衡直立位置。在[41]中采取了另一种方法，其中考虑了横向飞轮以进行平衡。在[15，30]中使用了此配置，其中还提出了控制器进行路径跟踪。最后，在[23，32]中还做出了努力，为人类动力的独轮车的动态建模，后者的出版物还包括对人类受试者的实验。在本文中，我们第一次研究了一个自主的无人独轮车，其中包括平衡的飞轮和高架飞轮（后者从现在开始我们称为转向飞轮）。通过应用上诉方法，我们选择了描述动力学所需的最小数量状态变量数（即广义坐标和伪速度）。我们整体构建了多体系统的加速能，从主动力量计算伪反应，并得出
帕金森氏病的临床诊断-Thieme Connect
在1817年，詹姆斯·帕金森（James Parkinson）描述了6例患有神经系统综合征的患者的临床特征，该患者尚未得到很好的特征，他称之为“麻痹脂肪”或“震动麻痹” 1。在他的观察中，帕金森帕金森（Parkinson）捕获了主要的临床特征，例如阴险的发作，具有渐进的残疾课程，存在不对称身体受累的休息震颤，随着躯干，颈部和四肢的流向，姿势变化，异常步态，带有节日，持续性疾病，疾病和droloolloolloolloroollior and droloollorooling。他还描述了便秘和认知保存的存在。对这种新综合征的描述逐渐被逐渐了解当时的医学文献，在19世纪末，两位作者做出了重要的贡献。2 - 4 Trousseau描述了肌肉刚性的存在和重复运动的逐步减慢，还指出患者随着条件的进行而认知能力下降。charcot定义为疾病最重要的表现和运动障碍的主要来源。他建议同名的帕克森病（PD）庆祝原始描述符。charcot还指出，该综合征的临床变异型具有非典型表现，没有震颤，较长的刚度，偏瘫和“惊人的脸”。在20世纪初，即1917年至1926年之间，脑炎脑炎大流行使后帕金森氏症作为后遗症，这是帕金森主义的第一个认可的次要原因。当时，像Critchley这样的作者试图表征各种帕金森氏综合症，例如“动脉粥样硬化帕金森氏症”，已经认识到该综合征的异质性及其可能的病因。4此外，许多作者的研究包括Lewy，Tretiakoff，Marinesco，Foix和Nicolesco，可以确定可以确定的是Nigra nigra compacta的改变以及Lewy Bodies（LBS）的存在是PD的基本病理底物。在1967年，霍恩和雅尔在levodopa时代就撰写了有关帕金森氏症的开创性研究。5他们描述了802例患者的临床特征，“所有接受的基本症状迹象：休息震颤，塑性刚度，稀少或延迟运动，缓慢以及姿势和矫正后的爆发”。pd被定义为疾病的主要或“特发性”形式。对诱导临床症状或存在相关或非典型神经系统异常的存在的基本过程的怀疑，排除了这个特发性诊断类别的给定病例。作者定义了二次帕金森氏症，当该综合征与潜在病因学剂相关时和/或有迹象表明帕金森氏症是影响不参与原型综合征通常不涉及的系统的病理上更广泛的疾病的一部分。这些次要病例被塞在后脑帕金森氏症或“其他”中。最后，一定比例的病例被分类为具有不分散的帕金森氏症，因为它们被认为无法确定临床迹象是否是主要的
对...
在1817年，詹姆斯·帕金森（James Parkinson）描述了6例患有神经系统综合征的患者的临床特征，这些患者尚未得到很好的特征，他称其为“麻痹性脂肪”或“震动麻痹” 1。在他的观察中，帕金森帕金森（Parkinson）捕获了主要的临床特征，例如阴险的发作，具有渐进的残疾课程，存在不对称身体受累的休息震颤，随着躯干，颈部和四肢的流向，姿势变化，异常步态，带有节日，持续性疾病，疾病和droloolloolloolloroollior and droloollorooling。他还描述了便秘和认知保存的存在。对这种新综合征的描述逐渐被逐渐了解当时的医学文献，在19世纪末，两位作者做出了重要的贡献。2 - 4 Trousseau描述了肌肉刚性的存在和重复运动的逐步减慢，还指出患者随着条件的进行而认知能力下降。charcot定义为疾病最重要的表现和运动障碍的主要来源。他建议同名的帕克森病（PD）庆祝原始描述符。charcot还指出，该综合征的临床变异型具有非典型表现，没有震颤，较长的刚度，偏瘫和“惊人的脸”。在20世纪初，即1917年至1926年之间，脑炎脑炎大流行使后帕金森氏症作为后遗症，这是帕金森主义的第一个认可的次要原因。当时，像Critchley这样的作者试图表征各种帕金森氏综合症，例如“动脉粥样硬化帕金森氏症”，已经认识到该综合征的异质性及其可能的病因。4此外，许多作者的研究包括Lewy，Tretiakoff，Marinesco，Foix和Nicolesco，可以确定可以确定的是Nigra nigra compacta的改变以及Lewy Bodies（LBS）的存在是PD的基本病理底物。在1967年，霍恩和雅尔在levodopa时代就撰写了有关帕金森氏症的开创性研究。5他们描述了802例患者的临床特征，“所有接受的基本症状迹象：休息震颤，塑性刚度，稀少或延迟运动，缓慢以及姿势和矫正后的爆发”。pd被定义为疾病的主要或“特发性”形式。对诱导临床症状或存在相关或非典型神经系统异常的存在的基本过程的怀疑，排除了这个特发性诊断类别的给定病例。作者定义了二次帕金森氏症，当该综合征与潜在病因学剂相关时和/或有迹象表明帕金森氏症是影响不参与原型综合征通常不涉及的系统的病理上更广泛的疾病的一部分。这些次要病例被塞在后脑帕金森氏症或“其他”中。最后，一定比例的病例被分类为具有不分散的帕金森氏症，因为它们被认为无法确定临床迹象是否是主要的
脑肿瘤分割与 3D 可视化
1 计算机工程系，1 通用工程学院，瓦塞，印度 摘要：脑肿瘤分割在医学图像处理中起着重要作用。脑肿瘤的早期诊断有助于改善治疗可能性并提高患者的存活率。从医疗常规生成的大量 MRI 扫描中手动分割脑肿瘤可能非常耗时。这导致需要一个自动脑肿瘤图像分割系统来进行顺利诊断。从磁共振成像 (MRI) 扫描中定位和分割脑肿瘤对于医学分析领域的多种应用来说是一项艰巨而重要的任务。每种脑成像模态都提供与肿瘤每个部分相关的独特和关键细节。许多最近的方法使用了四种模态，即 T1、T1c、T2 和 FLAIR。NeuroVision 是一个灵活有效的脑肿瘤分割和可视化 Web 应用程序。该系统使用基于 CNN 的 UNET 模型进行脑肿瘤分割并显示不同的肿瘤区域。其次，使用 Python 图形库以 2-D、3-D 和 360 度视图可视化肿瘤的不同区域。生成的医疗报告包括肿瘤在脑内的位置和肿瘤相对于脑的占有率。在 BRATS 2020 数据集上进行了全面的实验，结果表明，所提出的模型获得了有竞争力的结果。所提出的方法分别实现了平均整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心骰子得分 88.3%、75.3% 和 79.0%。索引术语 - 脑肿瘤、UNET、BRATS、MRI、分割、可视化、模态、骰子得分。I. 介绍脑肿瘤是一组异常细胞以不受控制的方式繁殖的阶段。磁共振成像 (MRI) 是一种非侵入性测试，医生可以使用它来诊断患者的病情。 MRI 提供高分辨率和软组织高对比度的图像。MRI 提供有关脑肿瘤形状、大小和位置的重要信息，以便对患者进行有效的诊断和治疗计划。因此，脑肿瘤医学领域的大部分研究都是使用 MRI 图像进行的。可以创建各种 MRI 模式，这些模式可以称为加权图像。这些模式是 T1 加权、T2 加权、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR)。T1 加权图像在脑组织的灰质和白质之间具有高对比度，这有助于更好地分割脑肿瘤。T1 加权对比度增强了 T1 图像，而 FLAIR 使肿瘤区域变得高强度，这就是它用于脑肿瘤结构诊断的原因。研究需求 MRI 图像代表了诊断和治疗计划中一项关键且具有挑战性的任务，有助于准确分割脑肿瘤。图像分割是医学成像中的一个动态领域，包括从图像中提取一个或多个肿瘤区域，这使得肿瘤区域对治疗很有吸引力。为了进行脑肿瘤检测，文献中已经开发了各种算法，包括基于阈值的方法、基于区域的方法、可变形方法、分类方法和深度学习。但在这项工作中，UNET 已用于脑肿瘤的检测和分割。图像可视化在医学领域也起着非常重要的作用。这有助于确定治疗或手术的可能结果。医疗专业人员可以很容易地与患者沟通他们的问题是什么以及如何治疗。因此，脑肿瘤的检测、分割、可视化以及肿瘤占据了大脑某个区域的百分比，所有这些过程都在一个名为 NeuroVision 的平台上执行。可以使用脑肿瘤分割从健康脑组织中提取肿瘤区域并检测脑肿瘤。因此，肿瘤可以有不同的大小和位置，准确有效地分割肿瘤成为一项具有挑战性的任务。肿瘤可以具有各种外观特性，例如其结构可以是非刚性的并且可以具有复杂的形状。
当您的大脑停止发展时会发生什么
很长一段时间以来，科学家认为成年大脑是刚性的，不能产生新的神经细胞。但哥伦比亚大学的研究人员刚刚发现了证据，证明大脑的海马在青春期后继续产生新的神经元。这意味着老年人在精神上可能比我们想象的要敏锐。一项研究研究了14至79岁之间的28名男女，重点是参与记忆创造的海马区。该团队使用几种技术来分析齿状回的形成数量的新血管，细胞体积和细胞成熟度水平。首席研究员毛拉·鲍尔里尼（Maura Boldrini）说，老年人仍然可以像年轻人一样从干细胞中制造出数千个新的神经元。这些发现可能引发辩论，一些专家表明，增长可能是由于现有神经元变大或扩大血管而不是创造全新的神经元。其他人声称神经影像学的结果表明，旧大脑中的新神经元可能是由于先前无法检测到的年轻大脑水平的结果。如果我们的大脑确实确实按照哥伦比亚大学的建议保持增长，我们如何解释形成记忆和随着年龄的学习新技能的下降？研究表明，老脑的血管发育较少，形成更少的新神经联系。研究人员认为，这可能是老年人认知情感韧性降低的原因。为了支持他们的主张，他们发现较低的蛋白质与旧海马中的大脑柔韧性相关。这种可塑性的丧失可能解释了为什么即使健康的人也会随着年龄的增长而变得更加情感上。研究表明，我们天生的干细胞数量有限，能够变成神经细胞，但是一旦这些细胞繁殖，它们就会产生相同的副本。研究人员发现，尽管成年大脑中的干细胞较少，但它们的数量并没有减少。但是，他们确实发现了静态干细胞的下降，这些干细胞产生了与老脑血管生长和脑部柔韧性相关的物质。神经发生随着年龄的增长而持续，但是随着人们的年龄增长，神经联系的形成不太有效。这可能是为阿尔茨海默氏症和精神病问题开发治疗方法的关键。####研究表明，大脑发育不会在18岁时停止，而许多人认为18岁生日是一个里程碑标记成年，新的研究表明，这只是大脑发育漫长旅程的开始。研究表明，大脑需要数十年才能成熟，而不同的区域以不同的速度发展。####了解神经塑性和大脑发育负责社会互动和情绪调节的前额叶皮层，一直持续发展到年轻的成年期。然而，大脑的其他部位（例如小脑）需要更长的时间才能成熟，并且受环境的影响更大。####小脑在认知成熟度研究中的作用表明，小脑在认知过程的协调中起着至关重要的作用。曾经被认为主要参与电动机控制，但其作用扩展到了思维和解决问题等心理过程。相反，个人遵循独特的生长和成熟轨迹。这突出了环境在塑造大脑发育中的重要性，尤其是在青春期。####当我们继续了解有关大脑如何发展的更多信息时，了解大脑发育的重要性，很明显，没有独特的“童年”或“成年”。随着个人在童年到成年期的发展，就会出现问题，即何时应该被认为对自己的行为完全负责。此查询与认知发展及其如何影响我们对罪犯和惩罚的理解密切相关。研究表明，年轻男性的大脑平均比女性的大脑平均生长两年，导致一些专家认为，由于大脑的成熟不完全，年轻的罪犯可能不太责任。精神病学教授霍华德·福尔曼（Howard Forman）博士指出，年轻人中暴力犯罪的普遍性可能与他们发展中的大脑有关。这提出了有关我们是否应该以与35岁的35岁犯罪的方式相同的方式负责的疑问。心理学教授劳伦斯·斯坦伯格（Laurence Steinberg）强调，罪魁祸首不仅取决于内gui或无罪，而是由个人的责任程度决定。单独的少年司法系统的概念突出了确定惩罚时考虑年龄和认知发展的重要性。这就提出了一个问题，即为什么我们不会修改对罪魁祸首的理解，以更好地与大脑成熟的科学发现保持一致。最终，社会需要对成年的定义来区分儿童和成人。实际上，大多数国家都有不同的少年司法系统，承认儿童和成人应受到不同的待遇。但是，在法律背景下，此定义可能没有意义。琼斯指出，这些定义通常是基于便利而不是实质的。实际上，从童年到成年的过渡是复杂而细微的，发生在数十年中。在奥运会上，25岁是一个自我强加的极限，不一定与生物学相关，而是背景。有人认为这只是一个令人愉悦的数字，并且由于普遍的看法而被采用。同样，像在年轻时只使用10％的大脑的神话在没有科学支持的情况下传播。大脑发育不会在25岁时停止；它一直持续到成年。人脑由以不同速度成熟的各个区域组成，因此很难确切地确定发展何时结束。与建造房屋不同，大脑发育不是线性的。这更像是进化，在下一个物种之前出现和繁荣。即使25岁以下的人认为在某些领域的能力较低，也不应将他们排除在重要的决策或机会之外。例如，有些人可能在身体上没有强大，但仍然可以显着贡献。根据25岁以下的人没有充分发展的假设基于立法或政策，这具有严重影响的先例。许多人在二十多岁之前选择并完成教育，某些职业允许招募未成年人。25岁是做出重要决策的最低限度的想法需要重新评估。此外，随着年龄的增长，认知能力下降是不可避免的，但是研究表明，我们的认知在二十多岁时开始下降，而不是在预定年龄之后。短暂的时间窗口，当我们自信地信任个人做出决定时，但是这种观点过度简化了人类判断的复杂性。同样，仅依靠一个人的年龄在25岁以下的年龄可能并不完全准确，因为它无法说明个人的成熟度和能力。