大脑信号不可逆性已被证明是研究神经动力学的一种有前途的方法。然而,尚不完全了解与皮质层次结构的关系以及不同电生理特征的影响。在这项研究中,我们使用植入雪貂中的自定义微皮层图(μECOG)阵列记录了自发行为(包括清醒和睡眠期)的本地田间电位(LFP)。与人类相比,在整个睡眠效果周期中,雪貂在每个状态中的时间保持较小。我们部署了各种指标,以衡量不同行为状态的复杂性水平。尤其是,大脑不可逆性是由信号的箭头捕获的非平衡动态的标志,揭示了雪貂皮层的分层组织。我们发现在三种不同的大脑状态(主动清醒,安静的清醒和深度睡眠)的不可逆性和功能性层次结构的不同签名,与另一个相比,在深度睡眠阶段的不可逆性水平较低。不可逆性也使我们能够在此过程中解散不同皮质区域和频带的影响,显示顶叶皮层和theta带的占主导地位。此外,当通过隐藏的马尔可夫模型检查嵌入式动态时,深度睡眠阶段被发现具有较低的开关速率和较低的熵产生。这些结果表明组织中的功能层次结构可以通过热力学特征和信息理论指标来揭示。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年2月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.05.577568 doi:Biorxiv Preprint
摘要:对流感的治疗至关重要的是使用抗病毒药,例如Oseltamivir(Tamiflu)和Zanamivir(Relenza);但是,对于这些治疗剂而言,抗病毒药抗性正成为越来越多的问题。RNA依赖性RNA聚合酶酸性N末端(PA N)核酸内切酶是流感病毒复制机制的关键成分,是一个抗病毒靶标,最近经批准Baloxavir Marboxil(BXM)经过验证。尽管BXM取得了临床成功,但BXM表现出对抗性突变的敏感性,特别是PA n的I38T,E23K和A36 V突变体。为了更好地了解这些突变对BXM抗性的影响并改善了更健壮的治疗剂的设计,本研究研究了蛋白质 - 抑制剂与两个抑制剂的关键差异,以及I38T,E23K和A36 V突变体。通过使用两种生物物理方法测量与PA N结合的变化来评估抑制剂结合的差异。用野生型和突变形式的Pa n晶体学确定了两个不同抑制剂的结合模式。总的来说,这些研究对这些突变体的抗病毒抗性机理有了一些深入的了解。■简介流感病毒导致疾病的重大负担,仅在2018/19季节,在美国造成了约3550万例,500,000例住院和35,000例死亡。1个儿童和老年人群特别容易受到复杂的流感病例,占住院和死亡的最大百分比。3,42在19009年大流行期间,非药物干预措施(NPI),例如在家中订单,掩盖,社会疏远和增加的消毒措施在公共场所实现,以防止SARS-COV-2的传播。这也导致全球流感感染在2020/21和2021/22季节中大大减少,这对流感疫苗的年度重新印象产生了影响。重新制作在很大程度上取决于循环菌株的先前传染病季节的数据,以预测即将到来的流感季节最有效的疫苗组成。3因此,预测最佳2022/23疫苗的数据较少,这解释了2022/23季节观察到的流感的实质性复苏。
石英底物。为了提供有关此差异的详细讨论,即σyy与κxx的比率,即σyy /κxx < / div < / div < / div < / div>
垂直堆叠的范德华(VDW)异质结构具有独特的电子,光学和热特性,可以通过扭曲角工程来操纵。然而,双层界面处的弱语音耦合施加了基本的热瓶颈,以实现未来的二维设备。使用超快电子衍射,我们直接研究了照片诱导的MOS 2 /WS 2中的非平衡声子动力学,在4°扭曲角度和WSE 2 /Mose 2的旋转角度为7°,16°,16°和25°和25°。,我们确定了一个层间传热通道,其特征时间尺度为约20个皮秒,假设初始内部内部热化的分子动力学模拟比分子动力学模拟快约一个数量级。涉及声子散射的原子计算表明,此过程起源于初始层间电荷转移和散射之后的非热声子种群。我们的发现通过调整非平衡声子种群来提出VDW异质结构中热管理的途径。
研究文章:新研究 | 感觉和运动系统 对本体感受和视觉扰动的快速在线校正会在初级运动皮层中招募类似的回路 https://doi.org/10.1523/ENEURO.0083-23.2024 收到日期:2023 年 3 月 11 日 修订日期:2023 年 12 月 22 日 接受日期:2024 年 1 月 9 日 版权所有 © 2024 Cross 等人。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当的署名。
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摘要。神经模型技术预测学习者绩效的利用已在包括自然语言处理在内的各种技术领域取得成功。最近,研究人员逐步将注意力集中在采用这些方法来促进社会经济可持续性的贡献,尤其是在预测学生学业成绩的背景下。此外,教育数据经常涵盖众多分类变量,预测模型的功效与适用于管理和解释该数据的可持续编码技术息息相关。这种方法符合促进教育中可持续发展的更广泛的目标,强调负责和公平的实践,以利用先进的技术来增强学习成果。基于这种见解,本文介绍了一篇文献综述,该文献综述深入研究了使用机器学习技术来预测在线培训课程中学习者的成果。目的是提供针对预测学生绩效,分类编码方法和所使用的数据集设计的最新模型的摘要。研究进行了实验,以相互评估建议的模型,并且与使用替代机器学习算法的某些预测技术相比,同时同时进行了预测技术。调查结果表明,采用编码技术转换分类数据会增强深度学习体系结构的有效性。值得注意的是,当与长期短期内存网络集成时,该策略会为所检查的问题产生出色的结果。
妊娠糖尿病(GDM)及其相关的并发症,大糖症,在怀孕期间面临重大挑战。本评论探讨了这些疾病的流行病学方面,病理生理学,并发症和长期后果,重点是对早期检测和高级管理策略的需求。GDM的流行率在全球范围内有所不同,特别关注印度,在大巨粒和GDM之间的相关性很明显。早期产前监测和血糖控制已被确定为减少大糖体发生率的有效策略。了解GDM的病理生理学揭示了β细胞功能障碍和慢性胰岛素抵抗的复杂相互作用,从而导致血糖水平升高。这种干扰有助于大粒细胞,其特征在于异常大的婴儿的出生。与大型症相关的并发症不仅限于分娩;母亲可能会遇到旷日持久的劳动,子宫和泪水的风险增加,而新生儿则面临着肩膀肌张力障碍和新生儿黄疸的挑战。此外,子宫内GDM暴露的持久意义与儿童肥胖和代谢综合征有关。该评论还讨论了有希望的研究方向。糖基化标记的研究旨在改善大型症预测,从而更好地管理和护理受影响的妊娠。此外,移动技术的集成(例如GDM Health智能手机解决方案)提供了对血糖水平和量身定制的反馈的远程监控,并有可能革新GDM管理。在应对GDM和宏观疾病提出的挑战时,必须采用多方面的方法。早期有效的产前护理,再加上警惕的血糖控制,对于母亲及其婴儿的福祉至关重要。继续研究创新筛查和管理方法将进一步增强妊娠结局和长期健康。医疗保健专业人员对这些疾病及其广泛影响有了全面的了解,在支持准妈妈并确保母亲和儿童的光明和健康的未来方面发挥着关键作用。
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