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FMRI的创造性数学推理研究：不同级别的认知能力的行为和大脑效应
背景：许多数学推理的学习方法鼓励模仿程序（算法推理，AR），而不是更具建设性的推理过程（创造性的数学推理，CMR）。最近的研究表明，与AR相比，使用CMR学习会导致在随后的测试中提高性能和差异性大脑活动。在这里，我们考虑了个体差异在认知能力中与CMR影响有关的作用。方法：我们采用了受试者内干预（n = 72，M = 18.0），然后在一个星期后进行大脑成像会（fMRI）。一系列认知测试在干预之前。参与者根据其认知评分（低，中级和高）分为三个认知能力群。结果：与AR相比，在先前使用CMR实践的数学任务上，我们观察到了更好的性能，并且在数学认知的关键区域中的大脑活动较高，例如左角回和左下/中额回。CMR效应没有与认知能力相互作用，尽管对性能的影响是由中间和高认知能力组驱动的。结论：在学习数学推理时鼓励学生参与建设性过程，这赋予了对脑激活的持久学习影响，而与认知能力无关。但是，缺乏对低认知能力组的CMR影响，表明未来的研究应集中于个性化的学习干预措施，从而为与CMR进行艰苦的斗争提供了更多的机会。
探索三种冥想传统的大脑网络测量方法
对各种冥想练习之间的相似性和差异性的研究仍处于早期阶段。在这里，我们利用功能连接和图形测量，展示了对三种冥想传统的研究：喜马拉雅瑜伽 (HT)、Isha Shoonya (SNY) 和内观 (VIP)。冥想区块的 EEG 活动用于建立功能性大脑连接，以利用各种冥想传统和对照组之间的网络。支持向量机用于二元分类，并使用通过图论测量生成的特征构建模型。我们在 HT、SNY 和 VIP 中分别获得了 84.76% 的最大准确率（gamma1）、90% 的最大准确率（alpha）和 84.76% 的最大准确率（theta）。我们的主要发现包括：（a）内观禅修者的 delta 连接更高，（b）经检查，所有禅修者的左半球前额叶区域的 θ 网络同步性更强，（c）喜马拉雅禅修者和内观禅修者更多地参与了 γ2 处理，（d）所有禅修者的 θ 和 γ 波段左额叶活动贡献增加，（e）所有禅修传统的 γ 处理都广泛涉及模块化。此外，我们还讨论了这项研究对神经技术产品的意义，以便让初学者能够进行引导式冥想。关键词：EEG 信号；冥想；功能连接；图形测量；支持向量机；机器学习；脑电波；喜马拉雅瑜伽；Isha Shoonya；内观
消费者对采用新植物工程技术生产的新奇食品的评价和态度：综述
摘要：我们遵循 PRISMA 扩展范围审查，审查了新兴的国际实证证据，这些证据涉及消费者对采用新工厂工程技术 (NPET) 生产的新型食品的态度和支付意愿 (WTP)。NPET 包括基因组/基因编辑、同源、基因内和 RNA 干扰。这些新型食品通常对环境和人类健康有益，在日益普遍的极端气候下更具可持续性。这些技术应用于动物时还可以改善动物福利和抗病能力。尽管 NPET 具有这些能力，但有证据表明，许多（但不是全部）消费者相对于传统食品而言，会低估这些新型食品。我们的审查对调查结果进行了整理，以确定可以增加大量消费者对这些新型食品的接受度和支付意愿的条件因素。确定了国际接受模式。我们还分析了信息和知识如何与消费者对这些新型食品和技术的接受度相互作用。消费者的差异性（跨文化、跨国家，对科学和创新的态度）成为接受度和 WTP 的关键决定因素。当 NPET 产生社会有益属性（而不是以生产者为导向的成本节约属性）时，接受度和 WTP 往往会增加。NPET 改良食品的折扣通常低于转基因食品。大多数估值估计都基于假设性实验和调查，有待通过食品零售环境中实际购买中显示的偏好进行验证。
一种用于跨领域脑电情绪分类的领域自适应稀疏表示分类器
脑机接口（BCI）解读人脑在意识活动过程中的生理信息，建立大脑与外界之间的直接信息传输通道。脑电图（EEG）作为最常见的非侵入式BCI模式，在BCI的情绪识别中起着重要作用；然而，由于EEG信号的个体差异性和非平稳性，针对不同受试者、不同会话和不同设备构建基于EEG的情绪分类器是一个重要的研究方向。领域自适应利用来自多个领域的数据或知识，专注于将知识从源域（SD）转移到目标域（TD），其中EEG数据可能来自不同的受试者、会话或设备。在本研究中，提出了一种新的领域自适应稀疏表示分类器（DASRC）来解决基于EEG的跨域情绪分类问题。为了减少域分布的差异，利用局部信息保留标准将来自SD和TD的样本投影到共享子空间中。在投影子空间中学习一个通用的领域不变字典，从而在 SD 和 TD 之间建立内在联系。此外，还利用主成分分析 (PCA) 和 Fisher 标准来提升学习字典的识别能力。此外，还提出了一种优化方法来交替更新子空间和字典学习。CSFDDL 的比较表明，该方法对于跨受试者和跨数据集的基于 EEG 的情绪分类问题具有可行性和竞争性性能。
开发四链体实时定量RT- ...
猪血凝性脑脊髓炎病毒（PHEV），猪假拟南芥病毒（PRV），经典猪发烧病毒（CSFV）和日本的脑炎病毒（JEV）导致感染猪的神经学症状相似，及其对实验性诊断的差异性诊断。设计了四对特定引物和探针，分别针对PHEV N基因，PRV GB基因，CSFV 5'非翻译区域（5'UTR）和JEV NS1基因，并且开发了四倍的实时定量RT-PCR（QRT-PCR（QRT-PCR），以检测和分化的PHEV，pRV，pRV，pRV，pRV，pRV，＆JEV。该测定显示高灵敏度，每种病原体的检测极限（LOD）为1.5×10 1拷贝/μL。该测定法仅检测到PHEV，PRV，CSFV和JEV，而没有与其他猪病毒交叉反应。测定内和测定间的变异系数（CVS）小于1.84％，可重复性很高。通过已发达的四倍体QRT-PCR测试了总共1,977个临床样本，包括组织样本和从中国广西省收集的全血样本，以及PHEV，PRV，PRV，CSFV和JEV的阳性率为1.57％（31/1,977），0.355％（7/1,1,97）， （21/1,977）和0.10％（2/1,977）。也通过先前报道的QRT-PCR分析测试了这1,977个样品，这些方法的巧合率超过99.90％。发达的测定法被证明是快速，敏感和准确的，用于检测和分化PHEV，PRV，CSFV和JEV。
电池的移动版本，用于评估听觉感觉运动能力和时机能力（Baasta）：实施和成人规范
抽象自闭症是一种神经发育状况，与大脑兴奋性（E）和抑制性（I）系统之间的总体失衡有关。这样的EI失衡会导致结构和功能性皮质偏差，从而改变大脑中的信息处理，最终导致自闭症特征。然而，尚未研究整个儿童和青春期的EI失衡的发展轨迹。因此，其与自闭症特征的关系尚不清楚。在本研究中，我们确定了EI平衡（F-EIB）的功能度量（F-EIB），从静止状态的电生理记录中，最终样本的92名自闭症儿童在6至17岁之间的最终样本和100个Allistist Allistist（即非自动主义）儿童（即按年龄，性别，性别和非Verbal-verbal-iq匹配）。我们将F-EIB的发展轨迹与自闭症特征的行为评估以及语言能力相关联。我们的结果表明，与同类儿童相比，自闭症的差异性EI伴随。重要的是，F-EIB价值观的发展轨迹与个人语言能力有关。特别是，在儿童晚期和青春期早期的兴奋性与听力理解的下降有关。我们的发现提供了反对自闭症儿童的普遍EI失衡的证据，纠正非语言智商。相反，我们表明，EI余额的发展轨迹与自闭症特征发展的差异在特定年龄范围内。这与抑制性脑活动的晚期发展是自闭症特征的关键基础的提议一致。
导航干细胞培养：见解，技术，挑战和前景
干细胞研究对再生医学和疾病建模具有巨大的希望，使对干细胞培养的理解和优化成为推进这些治疗应用的关键方面。这项全面的综述提供了对干细胞培养的深入概述，包括一般信息，当代技术，遇到的问题和未来的观点。本文首先解释了各种干细胞类型的基本特征，从而阐明了适当的培养条件在维持多能或谱系承诺中的重要性。对既定文化技术的详细探索阐明了干细胞培养方法不断发展的景观。常见的挑战，例如遗传稳定性，异质性和差异性效率，并深入讨论了旨在解决这些障碍的尖端策略和技术的见解。此外，本文深入研究了基材材料，培养基成分和生物物理线索对干细胞行为的影响，强调了微环境和细胞命运决策之间的复杂相互作用。随着干细胞研究的发展，道德考虑和监管框架变得越来越重要，从而在文化实践的背景下促使对这些方面进行了批判性检查。最后，本文探讨了新兴的观点，包括将人工智能和机器学习在优化文化条件中的整合，以及干细胞衍生产品在个性化医学中的潜在应用。这个全面的概述旨在为研究人员和临床医生提供宝贵的资源，从而更深入地了解干细胞培养物及其在推进再生医学和生物医学研究中的关键作用。
不同的鼠疫苗接种揭示了靶向融合肽和肽长度变化的不同抗体类别，以改善HIV中和
摘要虽然中和靶向HIV-1融合肽的抗体已通过疫苗接种引起小鼠，但迄今为止报道的抗体仅来自一种可以中和的单个抗体类。 HIV-1菌株的30％。为探索鼠免疫系统产生交叉脱和中和抗体的能力并研究如何实现更高的宽度和效能，我们测试了17种利用多种融合肽载体结合物和HIV-1包膜的较高的促进疗法，并具有差异性融合型融合融合式肽。我们观察到在融合肽 - 载体结合的小鼠中启动可变的肽长度，以引起更高的中和反应，结果我们在豚鼠中构成了。从接种疫苗的小鼠中，我们分离了21种抗体，属于4种不同类别的融合肽指导的抗体，能够交叉中和。来自每个类别的顶级抗体集体中和208杆组合面板的50％以上。结构分析（X射线和冷冻EM）都揭示了每个抗体类别，以识别融合肽的独特构象，并具有能够促进多种融合肽的结合口袋。鼠疫苗接种可以引起多种中性抗体，并且在素数期间改变肽长度可以改善针对HIV-1脆弱性融合肽位点的跨层反应的启发。
投资者关系新闻
关于新集团结构的视频信息脚本 Christian Kullmann，首席执行官：女士们，先生们，欢迎收看这段视频信息，了解我们新的、更加差异化和简化的集团结构。你们中的一些人可能还记得：七年前，我们为自己设定了成为一流特种化学品公司的目标。从那时起，我们已经取得了长足的进步：我们已经或正在剥离销售额超过 50 亿美元的业务，通过有针对性的收购加强了产品组合，并向市场推出了一些突破性的创新。在此期间，成为一流特种化学品公司是一项重要的指导方针，尤其是对我们内部而言。然而，就我们今天的产品组合以及我们的未来而言，仅凭“特种化学品”这一标准是不够的，也不再具有足够的差异性。事实上，这个词在我们整个行业中的使用已经相当夸张——你甚至可以说它本身已经成为一种商品！ Maike Schuh，首席财务官：随着我们今天宣布的结构变化，我们现在将以更加差异化的方式管理我们的产品组合。我们始终以财务目标为导向来引导业务。我们将按照简单的逻辑将业务分为两个具有特定业务原型的部门。我们专注于基本要素：价值创造、客户亲近度、竞争力和增长。定制解决方案部门的活动由其创新驱动的业务模式定义，为客户提供量身定制的解决方案。先进技术部门的效率驱动型业务以其高水平的技术专业知识和卓越的运营为特色。
采用队列设计的 COVID-19 疫苗有效性研究中的偏差
关于 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 的观察性研究提供了关键的真实世界数据，为全球公共卫生政策提供了信息。这些研究主要使用预先存在的数据源，对于评估不同人群的 VE 和制定可持续的疫苗接种策略至关重要。队列设计经常用于 VE 研究。在 COVID-19 大流行期间，疫苗接种运动的快速实施引入了受社会人口差异、公共政策、感知风险、健康促进行为和健康状况影响的差异性疫苗接种，可能导致健康用户偏见、健康疫苗接种效果、虚弱偏见、易感性差异耗竭偏见和适应症混杂等偏见。医疗保健系统的巨大负担加剧了数据不准确的风险，导致结果分类错误。此外，大流行期间使用的大量诊断测试也导致了错误分类偏差。急于发表可能进一步影响了这些偏见或导致对其的疏忽，从而影响了研究结果的有效性。研究中的这些偏见因环境、数据来源和分析方法的不同而有很大差异，并且由于数据基础设施不足，在中低收入国家 (LMIC) 环境中可能更为明显。解决和减轻这些偏见对于准确估计 VE、指导公共卫生战略和维持公众对疫苗接种计划的信任至关重要。透明地沟通这些偏见并严格改进未来观察性研究的设计至关重要。