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文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
通过基于连接组的预测建模确定的不良适应儿童侵略的大规模功能性脑网络
在支持情绪调节的额叶网络中的破坏长期与适应不良的儿童侵略有关。然而，尚未测试人类连接组中的大规模功能网络与侵略性行为之间的连通性。通过使用数据驱动的机器学习方法，我们表明情绪处理过程中连接组的功能组织预测了儿童侵略性的严重性（n = 129）。在涉及认知控制（额叶），社会功能（默认模式）和情感处理（皮层）的大规模网络内和之间确定了侵略性的连接性预测。在青少年脑认知发展研究的独立样本中，在功能连接的发现中进行了样本外复制和概括（n = 1,791; n = 1,701）。这些结果定义了基于新连通性的儿童侵略网络，该网络可以用作生物标志物，以告知有针对性的治疗以进行攻击。
功能性磁共振成像（fMRI）
这些服务可能包含在所有 Medica 计划中，也可能不包含在内。保险范围受适用联邦或州法律的要求约束。请参阅会员的计划文件，了解其他具体保险范围信息。如果此一般信息与会员的计划文件存在差异，则将以会员的计划文件为准来确定保险范围。对于 Medicare、Medicaid 和其他政府计划，除非这些计划要求不同的保险范围，否则将适用此政策。会员可以拨打会员身份证上列出的电话号码联系 Medica 客户服务部，以更具体地讨论他们的福利。有疑问的提供商可以拨打免费电话 1-800-458-5512 联系 Medica 提供商服务中心。Medica 保险政策不是医疗建议。
标题：免疫疗法后，AML患者的长期生存与功能性T和B细胞反应相关
中值无复发生存期为30.4个月。目前尚未达到总体生存期（OS）（OS）（图1A）。 7例患者的MRD反应（转化为MRD阴性或MRD值降低了10倍），这些患者仍然活着。 ifny 的疫苗诱导的T细胞响应目前尚未达到总体生存期（OS）（OS）（图1A）。7例患者的MRD反应（转化为MRD阴性或MRD值降低了10倍），这些患者仍然活着。ifny
功能性脑状态中的能量与青少年性精神分裂症的认知相关
青少年发作的精神分裂症（AOS）是一种相对罕见且研究不足的精神分裂症，与成人发作的精神分裂症相比，认知障碍更严重，预后较差。几项神经影像学研究报道了区域激活的变化，这些区域激活解释了各个区域（一阶模型）的活性和功能连接性，这些连通性揭示了与对照组相比，AOS的成对共激活（二阶模型）。成对的最大熵模型（也称为ISING模型）可以同时集成一阶和二阶项，以阐明神经动力学的全面图片，并将单个和成对的活动度量捕获到一个称为能量的单个数量中，这与状态出现的概率成反比。，我们将MEM框架应用于与53位健康对照受试者相比，在执行Penn条件排除测试（PCET）的同时，在23个AOS个体上收集的任务功能MRI数据，该数据衡量了与成人精神分裂症相比，AOS反复证明的执行功能。与预期的对照组相比，AOS的PCET性能的准确性显着降低。在fMRI过程中，参与者获得的平均累积能量与任务绩效负相关，并且该关联比任何一阶关联都更强。在这两种情况下的能量景观都具有吸引子，它们与两个不同的子网相对应，即额叶和帕特托运动。AOS组的单个试验轨迹还显示出与AOS之间的浅层吸引子盆地的一致性变化更高。AOS受试者在较高的能量状态下花费了更多的时间，这些时间代表了较低的发生概率，并且与执行功能受损和精神病理学的严重程度相关，这表明与在较高概率发生的较低能量状态下花费更多时间的对照组相比，神经动力学的效率可能较低，因此神经动力学效率更高，因此，神经动力学效率更高。吸引子盆地在对照组中的含量大于AOS。此外，额叶盆地的大小与对照中的认知性能显着相关，但在AOS中无关。这些发现表明，AOS的神经动力学具有更频繁地发生具有较浅吸引子的状态，这与控制受试者中吸引者相关的执行功能缺乏关系，这表明AOS能力降低了AOS产生任务有效的大脑状态。
提高国产基因组编辑工具“锌指-ND1”的功能性......
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas，应用最为广泛；其次是TALEN；最后是ZFN，应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚，因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面，ZFN的基本专利已于2020年到期，它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease（由广岛大学自主开发）相结合，可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而，构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上，创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而，创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间，这需要大量的时间和精力。另外，人们设计了一种称为“模块化组装”的方法，用于将 ZF 在基因上连接起来，但在制作三指 ZFN（三个 ZF 连接在一起）时，获得功能性 ZFN 的概率约为 5%，由于生产效率低，该方法无法使用。我们假设，手指数量少导致可识别的碱基数量减少，从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此，在本研究中，我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1（图1），以增加其识别的碱基数量。结果，我们构建的10个ZF-ND1中，有两个被证实具有基因组DNA切割活性，这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能，我们使用结构建模技术（AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模）来模拟ZF和DNA之间的相互作用（图2）。通过与 Zif268（一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF）的 DNA 相互作用模型进行比较，确定了五种候选突变。此外，通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸，确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时，发现其中三个突变（图 3）可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%，并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
开发喷雾干酸奶，并添加肉桂提取物作为功能性饮料
添加肉桂提取物是为了改善酸奶的功能特性。酸奶的限制因素是保持分配过程中质量的困难。喷雾干燥技术适合在分发过程中保持酸奶的质量。这项研究旨在通过在喷雾干燥过程前后通过添加肉桂提取物来评估酸奶的特性和抗氧化活性。使用完全随机设计的阶乘模式2×3（提取水平和酸奶类型）进行了研究。评估样品的pH值，水活性，粘度，可滴定酸度，总乳酸细菌，通过DPPH抑制，总酚类化合物（TPC），营养素含量和感觉特性，抗氧化活性。通过扫描电子显微镜分析了从喷雾干燥过程中获得的酸奶粉的视觉外观。结果表明，pH，粘度，可滴定酸度，可行的乳酸细菌，蛋白质和灰分含量受到喷雾干燥过程的显着影响，而水分含量和TPC受到喷雾干燥和酸奶类型的显着影响。总体而言，在喷涂干燥过程之后，肉桂酸奶还原的水分仍然具有抗氧化能力和质量，根据印度尼西亚标准和法典满足了要求。
调整功能性微生物合成社区的策略
自然生态系统藏有大量的分类学微生物，这对植物生长和健康很重要。土壤微生物及其复杂的相互作用的大量多样性使确定对生命支持功能重要的主要参与者可以为植物提供重要的挑战，包括增强对（a）生物应激因素的耐受性。设计简化的微生物合成群落（Syncoms）有助于降低这种复杂性，从而揭示特定微生物组功能的分子和化学基础和相互作用。尽管已经成功地使用了Syncom来剖析微生物相互作用或再现微生物组相关的表型，但这些社区的组装和重建通常是基于通用的丰度模式或分类的认同，并共同出现的，但仅由功能特征提供了很少的信息。在这里，我们回顾了有关设计功能性阴谋的最新研究，以揭示共同的原理并讨论社区设计的多维方法。我们提出了一种基于与微生物菌株的高通量实验测定和其功能能力的计算基因组分析的集成，以定制功能性触体设计的策略。