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用于脑源定位的头皮电磁传感器阵列的优化设计
图 4 全头部 OPM 和混合 OPM/EEG 设计。（a – d）OPM 和混合 OPM/EEG 系统的误差指标与所考虑的头皮磁力仪数量的关系。两个系统的 r 95 的中值和最大值均与市售阵列（不同颜色）相对应的指标一起显示，这些指标是恒定的并且与 OPM 的数量无关。（e – g）仅 OPM（e）、混合 OPM/EEG（f）和完整 OPM ABC 160（g）阵列的等效不确定半径的空间分布，前两个阵列采用 100 个头皮磁力仪。（h – i）所有源的等效不确定半径的归一化直方图，采用线性（h）和半对数（i）尺度。（j）三个系统的 r 95 平均值与源深度的关系（每 5 毫米分箱一次）。 （k – l）最佳混合 OPM/EEG 阵列传感器位置（k）和布局（l）。EEG 电极和 OPM 分别用蓝点和红点表示
使用环形谐振器进行被动光定位的小尺寸光电极
摘要 电生理学和光遗传学的结合使我们能够探索大脑如何运作，直至单个神经元及其网络活动。神经探针是体内侵入式设备，它集成了传感器和刺激部位，以高时空分辨率记录和操纵神经元活动。最先进的探针受到其横向尺寸、传感器数量和访问独立刺激部位的能力等方面的限制。在这里，我们实现了一种高度可扩展的探针，它具有小尺寸传感器阵列和纳米光子电路的三维集成，与最先进的设备相比，每个横截面的传感器密度提高了一个数量级。我们首次通过将一个波导耦合到众多光环谐振器作为无源纳米光子开关，克服了纳米光子电路的空间限制。通过这种策略，我们实现了精确的按需光定位，同时避免了对波导束的空间要求，并通过概念验证设备证明了其可行性及其对高分辨率和低损伤神经光电极的可扩展性。
通过小型 CZT 传感器网络进行放射源定位的人工智能方法
我们提出了一种小型 (0.5 𝑐𝑚 3 ) 静态 CZT 传感器网络，由多个无方向性探测器 (NDD) 组成，能够在 3D 中定位固定辐射源。定位采用基于 AI 技术的融合算法执行。该算法基于多层 Perseptron 神经网络 (MLP) 和梯度提升决策树 (BDTG)。它们已使用基于 Geant4 框架的 SWORD 模拟软件生成的模拟数据进行训练。使用我们实验室使用的 137 𝐶𝑠 源 180 𝜇𝐶𝑖 的实验数据验证了算法的定位效率。在 5m x 2.8m x 2m 的监测范围内，垂直和水平方向的定位分辨率分别达到 10cm 到 15cm 量级，深度方向的定位分辨率小于 20cm 量级。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。
癌症中自噬和Wnt/β-catenin信号传导之间的相互作用：通过药物重新定位的治疗潜力
已经解剖了癌细胞的广泛失调，并深入描述了多种癌症类型的许多调控途径。Wnt/β -catenin信号传导和自噬，这有助于肿瘤生长和对抗癌疗法的抗性。当前，靶向Wnt/β -catenin信号传导或自噬的几种治疗策略处于发展的各个阶段。有针对性的疗法阻止参与这两种途径的特定元素；受体外研究以及临床前和早期临床试验的约束。令人惊讶的是，专为其他疾病设计的药物也影响了这些途径，这很重要，因为它们已经被FDA批准了，有时甚至在诊所中常规使用。这一微型审查的主要重点是强调药物重新定位以抑制Wnt/β -catenin和自噬途径的重要性，重点是它们之间的相互作用。我们发现的数据强烈表明该领域值得进一步检查。
multicrispr：用于主要编辑和数千个目标的并行定位的 gRNA 设计
近年来，通过 Crispr/Cas9 技术靶向编码基因组引入单核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速催生了多种方法，例如 Prime Editing、Crispr/Cas9 辅助 APEX 邻近标记蛋白质或同源定向修复 (HDR)，但支持这些方法的生物信息学工具却落后了。新应用通常需要特定的向导 RNA (gRNA) 设计功能，而通用的 gRNA 设计工具却严重缺失。在这里，我们回顾了 gRNA 设计软件并介绍了 multicrispr，这是一种基于 R 的工具，旨在设计单个 gRNA 以及并行靶向许多基因组位点的 gRNA 库。该软件包易于使用，可检测、评分和过滤 gRNA 的效率和特异性，可视化和汇总每个目标或 Crispr/Cas9 序列的结果，最后返回基因组范围以及首选的、无脱靶 gRNA 序列。为了通用，multicrispr 定义并实施了一个基因组算法框架，作为轻松适应尚未出现的技术的基础。其性能和新的 gRNA 设计概念（例如针对 gRNA 库的目标集特定过滤）使 multicrispr 成为处理类似筛选方法时的首选工具。
RatHat：一种可自我定位的可打印大脑植入系统
几十年来，神经科学家处理立体定位方法的方式并没有发生重大变化。在这里，我们提出了一种新的立体定位方法，它为传统的 U 型框架立体定位装置提供了一种替代方法，降低了成本、缩短了手术时间并提高了可重复性。RatHat 脑植入系统是一种 3D 打印的大鼠立体定位装置，在手术前制作并适合颅骨形状。RatHat 结构直接植入大脑，无需在手术过程中进行头部调平或坐标映射。RatHat 可以与传统的 U 型框架立体定位装置结合使用，但不需要使用微操作器即可成功植入。每个 RatHat 包含几个主要组件，包括用于安装颅内组件的植入物、用于定位钻孔位置的手术模板以及用于防止撞击和碎片损坏的保护帽。每个组件都有独特的功能，可以一起使用或单独使用。我们在四个不同的原理验证实验中证明了 RatHat 的可行性：(1) 三极套管装置、(2) 光极电极组件、(3) 固定电极阵列和 (4) 四极超速驱动器。植入成功、耐用且使用寿命长（长达九个月）。RatHat 打印文件易于创建，可在计算机辅助设计 (CAD) 软件中修改以用于各种应用，并且易于共享，有助于实现开放科学目标和复制。RatHat 已在我们的实验室中适应多种实验范式，应该是一种在啮齿动物中进行立体定位植入手术的有用新方法。
使用上下文信息和多传感器数据进行室内定位的最佳地标放置
摘要 — 移动代理室内定位的最有效解决方案通常依赖于多传感器数据融合。具体而言，可以通过结合航位推算技术（例如基于里程计）和相对于给定参考系内具有已知位置和/或方向的合适地标的距离和姿态测量，实现准确性、可扩展性和可用性方面的良好权衡。此类技术的一个关键问题是地标部署，它不仅应考虑所采用传感器的有限检测范围，还应考虑错过地标的非零概率，即使它实际上位于传感器检测区域 (SDA) 内。本文重点研究最小地标放置，同时考虑可能的环境上下文信息。该解决方案依赖于贪婪放置算法，该算法可以最佳地解决问题，同时将定位不确定性保持在给定限制以下。通过在欧盟项目 ACANTO 背景下的多次模拟验证了所提出方法的正确性，该项目需要在大型、公共且可能拥挤的环境中（例如购物中心或机场）定位一个或多个智能机器人步行者。
使用最佳定位的基于视觉的对象跟踪...
在定位和跟踪应用中，位置估计的准确性受到能够提供相对目标测量值的传感器/信标数量的影响。虽然单个传感器/信标是最容易实现的系统，但必须进行多次测量才能确保位置信息的准确性。多个传感器/信标可以实现更及时的位置验证，但会增加系统复杂性。例如，传感器/信标的属性及其相对于目标物体的几何形状会影响系统的准确性。如果相同的传感器/信标太近，它们将提供几乎相同的信息，对知识库的补充很少。如果传感器/信标相距太远，可能会遗漏一些重要信息。因此，最佳传感器/信标间距介于这两个极端之间。本文将进一步探讨一种控制传感器/信标阵列几何形状的方法，以在实验期间保持最佳跟踪性能配置。