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早期应激的持久神经生物学后果
摘要对视觉空间记忆过程的发展的研究对于设计个性化的教育干预措施以及了解以技术进步为特征的时代中的认知功能的变化很有用。目前的研究旨在调查儿童的空间工作记忆能力，这些儿童通过砖游戏任务（BGT）（BGT）是一种新颖的视觉空间工作记忆测试。bgt是一种小型生态测试，其灵感来自行为步行任务，该任务具有不同的空间配置以及CORSI敲击测试的九个白色砖。228个意大利儿童（121 F;平均年龄：7.22±1.18）根据参加的小学课分配给三组：第1组（n = 85; 40 f;平均年龄6.18±.5），第2组（n = 61; 36; 36; 36 f;平均年龄;平均年龄;平均年龄7.2±.83）和3组（n = 82; 44 f; 44 f; 4.44 f; 4.32; 4.32。所有参与者都被要求完成数字跨度测试，CORSI敲击测试，并使用矩阵，M-BGT，cluster，cl-bgt，Cross，Cr bgt的形式探索BGT的三种空间配置。Manova揭示了对组的主要重大影响（F 12,434 = 15.06; P <.0001）表明，年龄较大的组获得了比1和2组更好的全球执行绩效。多个线性回归表明CORSI敲击测试性能和年龄明显预测了M-BGT得分。CORSI敲击测试和数字跨度明显预测了CL-BGT的性能，显示了更高的分数如何导致更好的CL-BGT性能。这些结果对发展个性化的教育干预措施开放。最后，CORSI敲击测试，数字跨度和年龄与Cr-BGT性能呈正相关。目前的发现证明了新型BGT是一项明智的视觉空间工作记忆任务，因此用来以生态方式评估儿童的执行绩效。
使用AAV介导的2- ...
CRISPR-CAS基因组编辑技术的最新进展在提高效率方面产生了重要的作用，以产生基因修饰的动物模型。在这项研究中，我们结合了四种非常有前途的方法，以提出高效的管道来产生敲击小鼠和大鼠模型。四种组合方法包括：AAV介导的DNA递送，单链DNA供体模板，2细胞胚胎修饰和CRISPR-CAS核糖核蛋白（RNP）电穿孔。使用这种新的组合方法，我们能够成功地产生含有CRE或FLP重组酶序列的成功靶向敲击大鼠模型，具有超过90％的敲击效率。此外，我们能够产生一个含有CRE重组酶靶向插入的敲门小鼠模型，其效率超过50％，将效率直接比较与其他常用方法。我们使用2细胞胚胎CRISPR-CAS9 RNP电穿孔技术进行了修改的AAV介导的DNA递送，已证明对生成敲入小鼠和敲门大鼠模型非常有效。
生物和医学领域的计算机
摘要：背景运动学习实验通常在实验室环境中进行，这可能非常耗时并且需要专用的设备 / 人员，从而限制了从大样本中收集数据的能力。为了解决这个问题，一些研究人员已经转向无监督的在线实验，在不失去有效性的情况下显示出参与者招募的优势。然而，大多数在线平台需要编码经验或耗时的设置来创建和运行实验，限制了它们在该领域的使用。方法为了解决这个问题，开发了一个基于 Web 的开源平台 (https://experiments.neurro-lab.engin.umich.edu/) 来创建、运行和管理程序技能学习实验，而无需编码或设置要求。使用已建立的顺序手指敲击任务，在 41 名右撇子参与者中测试了该平台的可行性以及监督 (n=17) 和无监督 (n=24) 结果的可比性。该研究还测试了之前报道的一种程序技能学习中的快速离线巩固形式（即微尺度学习）是否可以与开发的平台复制，并评估了与手指敲击任务相关的肢体间转移的程度。结果结果表明，监督组和无监督组之间的绩效指标具有可比性（所有 p > 0.05）。学习曲线、平均敲击速度和微尺度学习与之前的研究相似。训练使平均敲击速度显著提高（2.22 ± 1.48 次按键/秒，p < 0.001），并实现了显著的肢体间学习转移（1.22 ± 1.43 次按键/秒，p < 0.05）。结论结果表明，所提出的平台可以作为开展在线程序技能学习实验的有价值的工具。
LF280K 3.2 V 280Ah LiFePO4 电池单元
警告！ 1. 不使用时，请勿将电池浸入水中并保持电池干燥； 2. 请勿敲击、投掷电池或将电池置于火中或极热的环境中； 3. 根据充电要求使用指定的电量进行充电； 4. 请勿反接正极 (+) 和负极 (-) 端子； 5. 请勿将电池投入火中或直接加热； 6. 请勿将电线或其他金属物体连接到正极 (+) 和负极 (-) 端子上造成电池短路； 7. 请勿将电池与金属物品（如项链、发夹等）一起运输或储存； 8. 请勿敲击、投掷、踩踏、弯曲等； 9. 请勿直接焊接电池端子； 10. 请勿用钉子或其他尖锐物体刺穿电池外壳。
社论：神经退行性疾病领域最先进的人工智能方法
在过去的十年中，人工智能方法已广泛应用于神经退行性疾病。人工智能方法，特别是机器学习算法，将允许放射科医生、科学家和临床医生找到早期诊断工具（1）、预测纵向大脑变化（2）以及对患有不同类型神经退行性疾病的患者的有效治疗（3）。在这个研究主题中，我们旨在介绍人工智能方法在神经退行性疾病中的最新和新颖的算法、方法和应用。我们专注于用于阿尔茨海默病 (AD)、帕金森病 (PD)、运动神经元疾病、亨廷顿病、额颞叶变性和其他神经系统疾病的先进人工智能方法，以利用人工智能模型加深我们对这些疾病的了解。总的来说，我们收到了关于这个研究主题的八篇原创研究论文；其中五篇（由全球 35 位作者撰写）经过同行评审后被选中发表。所有被接受的文章都侧重于在神经退行性疾病或老年人领域开发新的人工智能方法。在本文中，我们总结了每篇被接受的文章中提出的主要发现和观点。在该研究主题的一篇题为“从手指敲击视频自动分类和评估共济失调严重程度”的论文中，Nunes 等人证明了手指敲击视频在对帕金森病患者和健康对照者进行共济失调分类方面的可靠性。此外，作者还旨在根据手指敲击视频数据和机器学习来预测整体疾病严重程度
guide-it™长SSDNA生产系统V2协议-A ...
I.使用单链DNA（SSDNA）而不是双链DNA（DSDNA）作为CRISPR/CAS9敲击实验中同源指导修复（HDR）的供体模板的引言具有几个重要优势。ssDNA在传递到靶细胞时不会触发强烈的细胞毒性反应，与DSDNA不同，将随机整合到基因组中的可能性要小得多（Roth等人，2018年）。对于涉及较长SSDNA的应用，例如用荧光记者标记内源基因，通常以具有成本效益的方式生产无错误的长ssDNA链（超过200个基础）是一个挑战。指南长ssDNA生产系统V2（Cat。编号632666）旨在在涉及CRISPR/CAS9或其他基因编辑工具的敲击实验中生产长ssDNA寡素（从500 nt至5,000 nt）作为供体模板。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
