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World File Search System神经模型
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
dtsyn：一个基于双转化器的神经网络，可预测协同药物组合
抽象的药物组合疗法在解决肿瘤异质性问题时在许多方面都优于单一治疗癌症治疗。对于湿lab实验，由于可能的药物对搜索空间，筛选新型的协同药对具有挑战性。因此，已经开发了计算方法来预测具有潜在协同功能的药物对。尽管当前模型取得了成功，但对其他数据集的概括的力量以及了解化学化学相互作用或化学样本相互作用机制的理解是缺乏研究，从而阻碍了实际应用的当前算法。在本文中，我们提出了一种基于多头注意力机制的DTSYN（药物对协同预测的双变压器模型）的深神经模型，以鉴定新的药物组合。我们设计了一种细粒状变压器，用于捕获化学下结构基因和基因 - 基因关联以及一种用于提取化学化学化学和化学细胞线相互作用的粗粒状变压器。dtsyn在曲线（ROC AUC）下达到了最高的接收器工作特征区域，为0.73，0.78。0.82和0.81在四个不同的交叉验证任务上，表现优于所有竞争方法。此外，DTSYN在五个独立数据集中实现了最佳的真实正率（TPR）。消融研究表明，两个变压器块都导致了DTSYN的性能。此外，DTSYN可以在化学物质和细胞系之间提取相互作用，这可能代表了药物作用的机制。因此，我们设想模型是通过使用化学物质和转录组数据来确定协同药物对优先级的有价值工具。
nn-Steiner：一种与直线施托纳最小树问题的混合神经算法方法
最近几年见证了使用神经网络来解决组合优化概率的快速进步。尽管如此，设计可以有效处理给定优化问题的“正确”神经模型可能具有挑战性，而且通常没有理论上的理解或对所得神经模型的理由。在本文中，我们专注于直线施剂最小树（RSMT）问题，这在IC布局设计中至关重要，因此吸引了VLSI文献中的许多启发式方法。我们的贡献是两个方面。在方法论方面，我们提出了NN-Steiner，这是一种用于计算RSMT的新型混合神经偏金属框架，该框架利用Arora的著名PTAS算法框架来解决此问题（以及其他几何优化问题）。我们的nn-Steiner用合适的神经成分代替了Arora PTA中的关键al-grolithmic成分。特别是，NN-Steiner仅需要四个神经网络（NN）组件，这些组件在算法框架内反复称为。至关重要的是，四个NN组件中的每个组件中的每个组件仅具有限制的尺寸，独立于Intop尺寸，因此易于训练。此外，随着NN组合正在学习一个通用的算法步骤，一旦学会了，因此所产生的混合神经 - 算象框架一般 - 在培训中看不到的更大实例。据我们所知，我们的nn-Steiner是有限尺寸的第一个神经体系结构，具有大约解决RSMT（和变体）的能力。在经验方面，我们展示了如何通过与最先进的方法（包括神经和非神经性的）相比，如何实现NN-Steiner，并证明我们所产生的方法的有效性，尤其是在一代化方面。
用于可扩展模型推理的统一神经数据接口
随着最近高通量多通道神经生理学和神经成像技术产生的神经数据的复杂性和数量级不断增加，数据存储和处理的标准化是促进神经科学可重复性和协作的重要因素。尽管“无边界神经数据”计划等项目在神经科学数据标准化方面取得了长足进步，但仍存在一些悬而未决的挑战：（1）鉴于元信息的组合数量不断增加，高效存储和快速检索之间的矛盾越来越难以调和；（2）单细胞和多通道技术的空间和时间分辨率的高维性阻碍了本地机器和硬盘上可行的分析流程；（3）分析流程正在采用深度学习等资源密集型模型，这会带来额外的带宽和计算限制。在认知神经科学中尤其如此，其中神经反应的记录通常伴随着高维刺激输入、分层元信息和用于神经生物学推断的精细认知模型架构。在这项工作中，我们提出了一种解决所有三个挑战的新数据格式，并提供了一个名为 Xneuro 的开源 Python 工具箱，作为统一的神经数据接口，以促进可扩展的数据导入、标准化、搜索和检索。我们在几个高通量数据集上对 Xneuro 进行了基准测试，这些数据集以不同的方式在各种刺激类型和行为任务下收集，而传统的分析管道很难整理这些数据集。我们通过以快速且可扩展的方式将这些数据集与一系列认知模型进行比较，证明了我们框架的有效性和可扩展性，这是首次可以执行这种规模的神经模型推理。
线粒体功能障碍和疾病中的氧化应激...
简介。神经退行性疾病是中枢神经系统无法治愈的疾病，这会导致患者日常生活的严重干扰，导致严重的残疾甚至死亡。这些条件的原因没有完全阐明，但是越来越多的理论参与涉及氧化应激。工作的目的。研究，分析和确定氧化应激和线粒体功能障碍在神经退行性麦芽糖原病原体中的作用。材料和方法。为了实现拟议的目标，分析了超过170个书目来源，这些书目来源在USMF“ Nicolae Testemitanu”的医学科学和电子库Medline，Hinari，Hinari，PubMed，PubMed，Google Academic的资源中确定。重点一直放在过去10年的出版物上。结果。大脑是人体的重要器官，需要持续的氧气，但是缺乏抗氧化剂的储量以及无法再生其容易受到氧化损伤的影响。活性氧，例如：过氧化氢（H 2 O 2），超氧化物（O 2 - ）和羟基自由基（OH-）是细胞代谢的生理产物。但是，ROS和抗氧化剂之间的失衡会导致氧化应激，对所有组织，尤其是对大脑的不利影响。在神经模型产生疾病中，例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏症，观察到增加的抗氧化剂并增加了金属离子浓度，例如铁和铜，这会导致不可逆的脑损伤。结论。随后的研究对氧化应激的致病性是神经退行性疾病发展的主要因素，目前将无疑在治疗这些疾病的治疗方面无法治愈。关键字：线粒体 - 内部功能障碍，神经退行性疾病，活性氧，氧化应激。
认知功能神经网络模型的生物学限制
2 pulvermüller等人，b earlagical c o n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n o o f c o g o ognitive f unctions摘要|神经网络模型是提高我们对复杂大脑功能的理解的潜在工具。要解决这个目标，这些模型必须在神经生物学上是现实的。然而，尽管近年来神经网络在复杂的感知和认知任务上取得了类似人类的表现，但它们与脑解剖学和生理学方面的相似性并不完美。在这里，我们讨论了不同类型的神经模型，包括本地主义，自动缔合性和异性恋，深度和全脑网络，并确定可以改善其生物学合理性的方面。这些方面范围从模型神经元的选择以及突触可塑性和学习的机制到实施抑制和控制以及神经解剖学特性，包括区域结构以及局部和远距离连接。我们重点介绍了开发生物学上的认知理论的最新进展以及基于这些脑部约束的神经模型的机械解释，迄今为止，关于较高脑功能的性质，本地化以及本质，本地化以及个性和系统发育的迄今未解决的问题。在结束时，我们指出了脑约束建模的未来临床应用。简介
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
工具用于定量分馏哺乳动物细胞的一般方法
引言真核核被核包膜（NE）包围，并以染色体形式包含大部分细胞的遗传物质（Clark等，2019; Webster等，2009）。它代表了几个膜 - 分隔的细胞器中最突出的，每个细胞器都有其自身和动态的组成（Cohen等，2018; Cole，2016; Schrader等，2015）。大分子的核质运输是在cy- toplasm和核之间发生的连续高度调节过程（Alberts等，2002; Christie等，2016; MacAra，2001; MacAra，2001; Silver，1991; Silver，1991; Wente and watee and Rout，2010; Yoneda; Yoneda》，1997年）。每种大分子的正确核细胞质定位是维持细胞稳态的关键（Bauer等，2015； Park等，2011）。分子进出核的转运是由嵌入在NE中的核孔复合物（NPC）所介绍的。单个NPC由约30种不同蛋白质的多个拷贝组成，称为核苷（Nups; Dultz等，2022; Stewart，2022; Tingey et al。，2022; Wing et al。，2022），并且不仅对核细胞的运输量不仅对核细胞的依恋; Al。，2022）。蛋白质的异常核细胞质定位已与许多人类疾病的发病机理有关，例如癌症，代谢，心血管和神经模型 - 生成性疾病（Chung等，2018; Holmes et al。有几种机制可能导致蛋白质错误定位，例如贩运机制的改变，蛋白质靶向信号的改变以及蛋白质的变化更具体地说，癌蛋白，抑制剂和其他与癌症相关的蛋白质的错误定位会干扰正常的细胞稳态，并导致肿瘤发育和转移（Wang and Li，2014）。
急性和慢性DNA诱变和修复的单裂化解
为了构建脑细胞，电路和区域的生物物理详细模型，越来越多地采用数据驱动的方法。这有助于获得一项模拟活动，该活动尽可能忠实地重现实验记录的神经动力学，并将模型转变为基于控制神经细胞性质的原理进行预测的有用框架。在这种情况下，对现有神经模型和数据的访问有助于计算神经科学家的工作，并促进了其新颖性，因为科学界的增长越来越大，神经模型的类型，大小和数量逐渐增加。尽管如此，即使保证可访问性，数据和模型也很少重复使用，因为很难检索，提取和/或了解相关信息，并且通常需要下载和修改单个文件，执行神经数据分析，优化模型参数，并借到自己的资源。虽然着重于构建海马细胞的生物物理和形态准确模型，但我们创建了一个在线资源，即Hippocampus Hub的构建部分 - 一种用于研究海马的科学门户网站，用于研究海马的数据，从不同的在线开放式存储库中收集了来自不同的在线开放式存储库，并允许他们作为单个蜂窝模型构建单个模型构建单个模型的收集。工具和数据的互操作性是我们介绍的工作的关键功能。通过简单的单击和收集程序，例如填写在线商店的购物车，研究人员可以直观地选择感兴趣的文件（即电生理记录，神经形态和模型组件），并开始构建数据驱动的海马神经元模型。这样的工作流程重要的是一个模型优化过程，该过程利用了透明授予用户的高性能计算资源，以及用于运行优化模型的模拟的框架，均通过Ebrains Hodgkin-Huxley神经元建筑商在线工具获得。