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World File Search System神经元
脑脊液接触神经元：在CNS
Cerebrospinal fluid-contacting neurons: multimodal cells with diverse roles in the CNS Claire Wyart 1† , Martin Carbo-Tano 1 , Yasmine Cantaut-Belarif 1 , Adeline Orts-Del'Immagine 1 and Urs L. Böhm 2 1 Institut du Cerveau (ICM), INSERM U1127, UMR CNRS 7225巴黎，索邦大学，法国巴黎。2卓越神经集群，柏林柏林Charité大学，德国。†电子邮件：claire.wyart@icm-institute.org摘要|脑脊液（CSF）是一种复杂的解决方案，可在CNS周围循环
c12orf57：突触AMPA电流和兴奋性神经元体内稳态的新型主要调节剂
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月28日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.632037 doi：biorxiv preprint
对盐孢胺的结构见解介导的抑制人类20S蛋白酶体 组合的统计生物物理建模将离子通道基因与皮质神经元类型的生理学联系
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
AI加快运动神经元分析和筛查ALS Research
https://www.gengnews.com/topics/topics/topininc.inte-mene-mene---nenely--tenely--tenest-settery- settery- syst>https://www.gengnews.com/topics/topics/topininc.inte-mene-mene---nenely--tenely--tenest-settery- settery- syst>
神经元细胞外囊泡的分子分析揭示了脑组织特异性信号
神经元 (nEV) 释放的细胞外囊泡 (EV) 为测量周围循环的脑生物标志物提供了机会。目前还没有研究直接比较脑组织中的分子货物与人类循环中发现的 nEV。我们比较了 microRNA 和环境化学物质的水平，因为 microRNA 是研究最多的 nEV 货物之一，具有作为生物标志物的巨大潜力，而 nEV 中的环境化学负荷研究不足，可以揭示大脑中的化学物质水平。为此，我们利用匹配的脑组织和血清组，并分离血清总 EV 和血清 nEV。我们还生成并比较了不同匹配血清、血清总 EV 和血清 nEV 中的代谢组学谱，因为 nEV 中的代谢物货物也研究不足，但可以提供潜在的生物标志物。高表达的脑组织 miRNA 与 nEV 的相关性比血清或总 EV 更强。我们在 nEV 中检测到了几种环境化学污染物类别。 nEV 中的化学污染物浓度与脑组织水平的相关性比脑组织与血清或总 EV 之间的相关性更强。我们还在 nEV 中检测到了几种内源性代谢物。与血清和总 EV 相比，具有已知信号传导作用的代谢物有所丰富，例如胆汁酸、油酸、磷脂酰丝氨酸和类异戊二烯。我们提供的证据表明 nEV 货物与脑组织内容密切相关，进一步支持了它们作为脑液体活检的实用性。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
用低亲和力荧光指示剂测量神经元钙和钠信号的空间和时间方面
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
零信任访问入门指南的神经元
End User Agreement 5 Preface 6 Document conventions 6 Text formatting conventions 6 Requesting Technical Support 8 Self-Help Online Tools and Resources 8 Opening a Case with Support 8 Reporting Documentation Issues 8 What's New 9 Version 22.6R1 9 Version 22.5R1 9 Version 22.4R3 10 Getting Started with Ivanti Neurons for Zero Trust Access 11 What is nZTA 11 Deploying and Using nZTA 11 Manually Configuring Your nZTA部署13创建用户身份验证服务15工作流程：创建本地身份验证策略16工作流程：与Azure AD AD AD 26工作流程创建SAML身份验证策略26工作流程：使用本地ICS创建SAML身份验证策略43工作流程43工作流程：将TOTP添加到身份验证策略63中的用户组73与用户组合78启用78的启用78 Inders Offect 78 Indust Inderion 78 Inders Offect of Demant 78 Submistion 84 Inders Exprion 74 Gateway in VMware vSphere 89 Workflow: Creating a Gateway in Amazon Web Services 98 Workflow: Creating a Gateway in Microsoft Azure 108 Workflow: Creating a Gateway in KVM/OpenStack 126 Workflow: Creating a Gateway in Google Cloud Platform 141 Workflow: Creating a Gateway in Oracle Cloud Platform 163 Next Steps 261 Creating Device Policies and Device Rules 262 Introduction 262 Creating Device Policies 264 Creating Device Rules 268 Next Steps 284创建应用程序和应用程序组285简介285将应用程序添加到控制器285将应用程序组添加到控制器289下一步291
I 型神经元定向兴奋网络中全局同步的出现
神经网络的集体行为取决于神经元的细胞和突触特性。相位响应曲线 (PRC) 是一种可通过实验获得的细胞特性测量方法，它量化了神经元的下一个尖峰时间的变化，该变化与刺激传递到该神经元的相位有关。神经元 PRC 可分为纯正值 (I 型) 或具有不同的正负区域 (II 型)。1 型 PRC 网络往往不会通过相互兴奋的突触连接进行同步。我们研究了相同的 I 型和 II 型神经元的同步特性，假设突触是单向的。通过对扩展的 Kuramoto 模型进行线性稳定性分析和数值模拟，我们表明前馈环路基序有利于 I 型兴奋和抑制神经元的同步，而反馈环路基序则破坏了它们的同步趋势。此外，大型有向网络（没有反馈基序或有许多反馈基序）已从相同的无向主干构建，并且对于具有 I 型神经元的有向无环图观察到高同步水平。结果表明，I 型神经元的同步性取决于网络连接的方向性和其无向主干的拓扑结构。前馈基序的丰富性增强了有向无环图的同步性。