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World File Search System气味
对从Covid-19气味丧失恢复的患者的定量和定性嗅觉功能障碍和其他症状的随访
Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃
鼻子的提示：发育中的人脑中气味驱动的视觉分类
1 ERP的信噪比低，并且受到清醒婴儿研究中对（例如，肌肉）伪影的敏感性的约束。ERP还使用事后减法在对瞬态刺激的绝对脑反应之间，使得面部选择性神经活动是间接地获得的，并且可以在减去的反应中被大噪声掩盖，或者由刺激的子集驱动。此外，ERP成分的时源通常很难从个人和年龄段的形状，潜伏期和极性方面的脑反应中客观地定义。最后，ERP研究通常使用有限的同质和编辑的刺激（即，从自然背景分割，与类别示例的相同暴露条件进行分割；请参见脚注2），并将面孔与几个非面类别进行比较。
ecocode：索纳克插件以消除Android Projects中的能量气味
气候变化似乎不是一个问题，应该涉及An-Droid移动开发人员，但事实是他们的工作确实具有碳足迹。不仅要在运行时立即过度消费能量，而且还涉及电池的电荷 /放电周期数量有限，从而偶然缩短了手持设备的寿命。的确，现在众所周知，大多数碳足迹都是在新终端制造过程中发出的，而且这种快速的步伐不再可持续。移动开发人员，甚至可能比其他开发人员更多，缺乏有关如何编写，维护和发展节能软件的知识[2]。虽然能源效率正成为一个主要质量属性，但安全性或可维护性也是如此，但我们指出了缺少类似皮棉的工具，以避免设计良好的应用程序
加速昆虫气味受体的配体发现
气味受体（OR）是昆虫外围嗅觉系统的主要参与者，使其成为通过嗅觉破坏来控制害虫的主要目标。在化学生态学背景下用于识别或配体的传统方法依赖于分析昆虫环境中存在的化合物或筛选具有类似已知配体的结构的筛选分子。但是，这些方法可能是耗时的，并受其探索有限的化学空间的约束。最新的理解或结构理解的进步，再加上蛋白质结构预测的科学突破，促进了基于结构的虚拟筛选（SBVS）技术在加速配体发现中的应用。在这里，我们报告了SBV在昆虫ORS上的首次成功应用。我们开发了一种独特的工作流程，结合了分子对接预测，体内验证和行为分析，以鉴定非热门受体的新行为活性挥发物。这项工作是概念证明，为将来的研究奠定了基础，并强调了对改进的计算方法的需求。最后，我们提出了一个简单的模型，以基于以下假设来预测受体响应光谱，即结合袖珍特性部分编码了此信息，如我们对spodoptera littoralis ors的结果所建议。
气味控制计划
1.1 NAME OF SOURCE ..................................................................................................................... 1-1 1.2 FACILITY CONTACTS AND ADDRESS ........................................................................................... 1-1 1.3 SOURCE OPERATIONS ................................................................................................................ 1-1
小鼠间歇性气味刺激的感知和神经表示
小鼠Luis Boero* 1,2，Hao Wu* 1,2,3，Joseph D. Zak 4，Paul Masset 5，Farhad Pashakhanloo 1,2，Siddharth Jayakumar 1，2美国剑桥，美国2号哈佛大学蜂窝生物学，美国剑桥大学，美国3化学与化学生物学系，哈佛大学，美国剑桥，美国4伊利诺伊州伊利诺伊大学生物科学系美国剑桥的哈佛大学工程和应用科学8肯普纳自然与人工智能研究所，哈佛大学，美国剑桥 *这些作者贡献了同样的贡献。†与Venkatesh N. Murthy（vnmurthy@fas.harvard.edu）的通信，自然界中的抽象气味线索由于动荡的运输而稀疏且高度波动。为了研究动物如何看待这些间歇性线索，我们制定了一项行为任务，在该任务中，头部约束小鼠根据几秒钟内随机提出的离散气味脉冲的总数做出了二进制决策。小鼠很容易学会这项任务，并且他们的性能被广泛使用的决策模型很好地描述。logistic在呼吸周期内针对气味脉冲时间的二进制选择的逻辑回归表明，小鼠对吸入期间刺激的感知重量更高，而不是呼气，这种相位依赖性与嗅觉感觉神经元中反应的幅度密切相关。前梨状皮层（APCX）神经元对气味脉冲的种群反应也通过呼吸阶段进行调节，尽管单个神经元表现出不同的相位依赖性水平。单个APCX神经元对气味脉冲反应，导致表示有感觉证据的特征，但没有其积累。我们的研究表明，小鼠可以在数十个呼吸中整合间歇性的气味信号，但是感觉输入的呼吸调节对信息获取施加了限制，即皮质电路无法克服改善行为。
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
工人触角中特定于任务的气味受体表达表明，感觉过滤器调节蚂蚁的劳动分裂
劳动分裂（DOL）是昆虫社会的一个特征，在该特征通常由专业人士执行。内部工人专注于育雏或巢穴护理，而其他工人则通过在外面觅食来冒险。理论提出，在面对与任务相关的刺激的情况下，工人有不同的阈值来执行某些任务，从而导致专业化并因此是DOL。工人在对与任务相关的提示的响应中的反应有所不同，而不是他们如何看待此类信息。在这里，我们检验了以下假设：DOL源于工人的效率不同以检测特定任务的刺激。我们使用转录组学来测量护士和大脑的mRNA表达水平，以及蚂蚁temnothorax longispinosus的觅食者。与大脑相比，我们发现在天线中的行为表型之间差异表达的七倍。此外，所有气味受体的一半是差异表达的，在护士触角中上调了9- exon基因家族。护士和觅食者显然在对嗅觉环境和与任务相关的信号的看法上有所不同。我们的研究支持了以下假设：触角感觉过滤器倾向于专门从事特定任务。
母亲的气味影响婴儿大脑对面部的快速分类
a 发育行为学和认知心理学小组，勃艮第弗朗什孔泰大学胃肠和营养科学中心，法国国家科学研究院，法国农业研究理事会，第戎，F-21000，法国 b 鲁汶大学神经科学研究所心理科学研究所，1348 Louvain-la-Neuve，比利时 c 洛林大学，法国国家科学研究院，CRAN，F-54000，南锡，法国 d 洛林大学，CHRU-Nancy，神经病学系，F-54000，南锡，法国 e 发展、个体、过程、残疾和教育实验室（DIPHE），发展、教育和脆弱心理学系（PsyDÉV），里昂大学（Lumière Lyon 2）心理学研究所，69676 Bron cedex，法国 * 通讯作者：Arnaud Leleu (arnaud.leleu@u-bourgogne.fr) 和 Jean-Yves Baudouin (j.baudouin@univ- lyon2.fr) 1 这些作者贡献相同 数据可用性声明