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多种mRNA-1273疫苗接种造血细胞移植受者中尖峰特异性记忆B细胞反应：一项纵向观察性研究
1分子微生物学和生物技术实验室，锡耶纳大学医学生物技术系，意大利锡耶纳53100； annalisa.ciabattini@unisi.it（A.C。）; firino4@unisi.it（F.F.）; jacopo.polvere@student.unisi.it（j.p。）; gabiria.pastore@unisi.it（G.P.）; donata.medaglini@unisi.it（d.m.）2卢姆大学医学和外科系“朱塞佩·德纳罗（Giuseppe degennaro），意大利巴里70010号3蜂窝治疗部门，创新，实验，临床和转化研究系，锡耶纳大学医院，意大利53100锡耶纳； m.tozzi@ao-siena.toscana.it（M.T。）; g.marotta@ao-siena.toscana.it（G.M.）; Alessandro.bucalossi@ao-siena.toscana.it（A.B。）4锡耶纳大学医学生物技术系，意大利锡耶纳53100； francesca.montagnani@unisi.it 5感染和热带疾病部门，锡耶纳大学医院医学系，意大利锡耶纳53100 *通信 *通信：pettini5@unisi.it
loihi> thrductive尖峰图神经网络
图形神经网络已成为深度学习的专业分支，旨在解决对象之间成对的对象至关重要的问题。最新进步利用图形卷积神经网络在图结构中提取特征。尽管结果有希望，但由于稀疏特征，在资源利用效率低下的情况下，这些方法在现实世界应用中面临挑战。最近的研究从哺乳动物的大脑中吸收了吸收性，并采用尖峰神经网络来建模和学习图形结构。但是，这些副本仅限于传统的基于von Neumann的计算系统，这些计算系统仍然面临硬件效率低下。在这项研究中，我们提出了专为Loihi 2.我们使用熔岩贝叶斯优化优化网络参数，这是一种与神经形态计算体系结构兼容的新型超参数优化系统。我们展示了将神经形态贝叶斯优化与使用固定精确尖峰神经元进行引用图分类的方法相结合的性能优势。我们的结果证明了整数精确，Loihi 2兼容尖峰神经网络在执行引文图分类中具有与现有浮点实现相当的精度。
具有多尺度扩散动力学的高级离子尖峰模式
抽象的流体离子基质是成为实现神经形态回路的独特平台，其特征是它依赖于与大脑相同的水性培养基和离子信号载体。借助了离子尖峰电路的最新理论进步以及形成流体回忆录的锥体离子通道的动态电导，我们扩大了离子型电路中提出的神经元尖峰动力学的曲目。通过模型的电路包含带有双极表面电荷的通道，我们提取阶段爆发，混合模式尖峰，补品爆发和阈值可变性，所有这些都带有哺乳动物神经元典型范围内的尖峰电压和频率。由于典型的电导记忆保留时间在通道长度上的强烈依赖性，因此这些特征是可能的，使得时间表从单个尖峰到单个电路中多个尖峰的爆发不等。这些高级形式的神经元状尖峰支持探索水离子化作为神经形态回路的有趣平台。
探索尖峰蛋白免疫球蛋白G4抗体与癌症进展之间的可能联系
用信使RNA（mRNA）疫苗反复接种引起免疫球蛋白G4（IgG4）抗体的产生。这种特异性和非特异性IgG4抗体浓度的浓度会增加，从而通过阻止效应免疫细胞的激活来增长某些类型的癌症。这项工作提出了这样的假说，即通过以下机制可以通过增加非特异性IgG4抗体浓度来间接促进癌症的生长：1）IgG4抗体可以与抗肿瘤IgG1抗体结合并阻止其与受体相互作用上的抗体相互作用，从而与效应细胞相互作用，从而与癌细胞的相互作用相互作用，从而阻止其与Crym cym cym cym cym cym cy的相互作用，从而限制癌细胞的dectaliz cy cy 4抗体。 IIB（FcγRIIB）抑制受体，因此可以降低先天免疫细胞的效应子功能，3）通过诱导可以促进癌症发展的微环境的产生，可以通过诱导IgG4来靶向特定表位。本文回顾了支持文献，并提出了几种实验方案，以在反复接种mRNA疫苗的情况下评估该假设。此外，这项工作提出了一些管理方案，旨在减少遇到高浓度IgG4抗体时介导癌症发展的不利分子后果。
基准的尖峰神经网络学习方法具有不同的位置
摘要 - 提供更现实的神经元动力学的启用神经网络（SNN）已证明在几个机器学习任务中实现了与人工神经网络（ANN）相当的性能。信息在基于事件的机制中以显着降低能源消耗的基于事件的机制而作为SNN中的峰值进行处理。但是，由于尖峰机制的非差异性质，训练SNNS具有挑战性。传统方法，例如通过时间的反向传播（BPTT），已显示出有效性，但具有额外的综合和记忆成本，并且在生物学上是难以置信的。相比之下，最近的作品提出了具有不同程度的地方性的替代学习方法，在分类任务中表现出成功。在这项工作中，我们表明这些方法在培训过程中具有相似性，同时它们在生物学合理性和性能之间进行了权衡。此外，这项研究研究了SNN的隐式复发性质，并研究了向SNN添加显式复发的影响。我们在实验上证明，添加显式复发权重可以增强SNN的鲁棒性。我们还研究了基于梯度和非梯度的对抗性攻击下本地学习方法的性能。索引术语 - 启用神经网络，本地学习，培训方法，集中的内核对齐，Fisher信息。
palacios-castrillo R.对ModRNA疫苗的全面见解：持续的PP尖峰重组蛋白，高免疫/炎症反应，血小板性血管血管病，慢性器官并发症和过多的死亡。 Ann Immunol Immunother 2024，6（1）：000181。
最近的一项研究表明，在50％接受ModRNA注射的个体中，PP尖峰重组蛋白持续存在，与未接种的对照（无论是否感染SARSCOV-2）对比，注射后长达187天。这些发现的含义是在PP尖峰重组蛋白诱导的高免疫/炎症反应和血小板血管炎的背景下讨论的，作为阐明严重的副作用，长期器官并发症以及施用Covid Modrna产品后观察到的严重副作用，长期器官并发症的机制。这些结果强调了迫切需要对ModRNA注射的风险效果的全面重新评估，包括立即停止使用任何人，并重新强调理解和解决他们对人类健康的长期影响。
1个尖峰材料1。简介2。空间中的晶体
当我开始研究这个主题时，我不知道NASA科学家已经在太空中制造了半导体晶体。1992年，美国宇航局在航天飞机哥伦比亚船上推出了第一个美国微重力实验室，那里的宇航员生产了两种晶体，其中包括一种称为艾森尼甘露尼德岛的材料。最近，科学家在太空中制造了光纤电缆材料，可以以增强的清晰度传输激光器和互联网信号。加快速度后，我致力于设计自己的空间实验。挑战之一是找出我在车站上可以使用哪些工具。制造半导体晶体或材料通常需要高温，这可能是危险的。ISS上的大多数设备都是针对以冷却器更安全温度运行的生物学实验量身定制的。对我和我的团队来说，幸运的是，有一台名为“ subsa”的小机器（使用密封座椅中的挡板固化），类似于您在半导体的清洁室中可以看到的炉子。它可以达到850摄氏度 - 出于我们的目的而热。
使用生物启发和尖峰浅网络
摘要：对医学的贡献可能来自不同的领域，其中大多数领域都充满了渴望贡献的研究人员。在本文中，我们的目标是通过机器学习与网络开发的交集做出贡献。我们使用基于JavaScript的库Tensorflow.js，使用从Kaggle获得的神经网络对生物医学数据集进行建模。本研究的主要目的是介绍TensorFlow.js的功能，并在开发为基于Web的应用程序定制的复杂机器学习模型的开发中促进其实用性。我们对三个数据集进行了建模：糖尿病检测，手术并发症和心力衰竭。虽然Python和R当前占主导地位，但JavaScript及其衍生物迅速增长，提供了可比的性能和与JavaScript相关的其他功能。Kaggle是我们下载数据集的公共平台，提供了广泛的生物医学数据集集合。因此，读者可以通过对所兴趣的任何情况进行较小的调整，轻松地测试我们讨论的方法。结果表明，糖尿病检测的准确性为92％，手术并发症几乎为100％，心力衰竭的精度为80％。可能性很大，我们认为这是专注于Web应用程序的研究人员，尤其是在医学领域的绝佳选择。关键字：生物信息学 - 张力流 - JavaScript - 糖尿病 - 药物 - 机器学习 - Angular
检测结核分枝杆菌DNA在结核病接触中的PBMC不关联 胎盘转移动力和母体共证的疫苗诱导的婴儿抗体的耐用性 使用生物启发和尖峰浅网络的心脏异常检测的设备边缘学习
此预印本版的版权持有人于2023年12月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.26.23296131 doi：medrxiv preprint
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。