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World File Search System类动物
对头足类动物的观点模仿和生物启发的技术，用于本体感受自主软机器人
科学界。[1-7]无论如何，每次活着都会揭示出新颖的适应性和动态反应性的模仿行为，它都会激发并促进未来派和不受欢迎的技术成果。[8-12]在生物学水平上，视觉crypsis是物种通过与栖息地的颜色和几何图案相匹配而与周围环境相似的能力。从这个意义上讲，生物可以通过色素沉着或散发性元素在介观尺度上的布置和优化结构进行光学控制（这可以在体内表现出身体上的皱纹和质地以逃避检测或观察）。[13–18]这两种机制的特征在于时间响应，范围从毫秒到数百秒。在自然界中，几个物种都利用了隐性能力，例如，在头足类动物中，[7] crustaceans，[19]爬行动物，[1,20,21]昆虫，[22,23]鸟类，[24,25]贝壳，[26,27]植物，[26,27]植物，[28,29]。生物色彩变化和身体模式与生殖，交流，防御和/或掠夺性策略有关。不幸的是，在动物和植物中引导这些行为的神经或中央控制链系统仍然以某种方式引起了科学家的雾。[7,30–32]关于其中央信息过程系统的完整知识，可以对许多科学分支的惊人开发，从神经生物学[33,34]到量子生物学。更重要的是，章鱼是一种杰出的智能物种，例如，可以按照部分的顺序打开罐子或避免掠食者。[35]毫无疑问，自然世界中最讨论的研究案例是头足类动物，不仅可以高度进化和专门从事快速自适应色彩更改的显示器，而且还可以在暴露于特定的机械，热，光学，光学或化学刺激的情况下会使他们的皮肤生成3D模式。软肌肉排列，[36–38]空间分布和可扩展的吸收成分（即染色体），[39,40]虹彩元素（即虹膜phores）[41,42]，[41,42]和亮白色散射剂（即亮白色散射器（即负责）[43] [43]是负责的。[44]因此，由于其身体的力学和形态之间的共生以及分离的感觉神经运动控制系统，头足类通常被视为体现智力的完美例子[45]。他们的“学习”，“机械”和“物质智力”将是我们的评论，从而使我们的lodestars成为
一种自扩增 mRNA COVID-19 疫苗在低剂量下即可引发强效而广泛的免疫反应，保护非人类灵长类动物免受 SARS-CoV-2 感染
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情继续在全球蔓延，凸显了对安全有效的疫苗的迫切需求，这些疫苗可以迅速动员起来为大量人群进行免疫。我们报告了一种自扩增 mRNA (SAM) 疫苗的临床前开发，该疫苗编码了融合前稳定的严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 刺突糖蛋白，并在小鼠和恒河猴中以低剂量表现出强大的细胞和体液免疫反应。3、10 和 30 µg SAM 的同源初免-加强接种方案在恒河猴中诱导了强大的中和抗体滴度，在所有剂量水平的两次 SAM 疫苗接种后，10 µg 剂量产生的几何平均滴度 (GMT) 比一组 SARS-CoV-2 恢复期人血清的 GMT 高 48 倍。在所有剂量水平下都观察到了刺突特异性 T 细胞反应。 SAM 疫苗接种可作为同源初免-加强和 ChAd 初免后的单次加强，对 SARS-CoV-2 攻击提供保护作用，表明上呼吸道和下呼吸道中的病毒复制均减少。使用 10 和 30 µ g 的 SAM 初免-加强疫苗接种方案以及使用 ChAd/SAM 异源初免-加强方案可获得最有效的保护。目前正在临床试验中评估 SAM 疫苗作为低剂量同源初免-加强方案和异源初免后的加强。
u-net用于大脑提取的模型：对人类进行训练，以转移到非人类灵长类动物
*相应的作者：sandywang.rest@gmail.com（X。Wang），ting.xu@childmind.org（T。Xu）。信用撰稿人贡献声明Xindi Wang：概念化，方法，软件，正式分析，写作 - 原始草案，写作 - 评论和编辑。Xin-Hui Li：正式分析，研究，可视化。Jae Wook Cho：正式分析，研究，可视化。Brian E. Russ：写作 - 评论和编辑。Nanditha Rajamani：调查。 Alisa Omelchenko：调查。 Lei AI：调查。 Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Nanditha Rajamani：调查。Alisa Omelchenko：调查。Lei AI：调查。 Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Lei AI：调查。Annachiara Korchmaros：调查。 Stephen Sawiak：资源。 R. Austin Benn：资源。 Pamela Garcia-Saldivar：调查。 郑王：资源。 Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Annachiara Korchmaros：调查。Stephen Sawiak：资源。R. Austin Benn：资源。Pamela Garcia-Saldivar：调查。郑王：资源。Ned H. Kalin：资源。 Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。 R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。 Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Ned H. Kalin：资源。Charles E. Schroeder：资源，写作 - 评论和编辑。R. Cameron Craddock：写作 - 评论和编辑。Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。 Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。 亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。 Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Andrew S. Fox：资源，写作 - 评论和编辑。Alan C. Evans：写作 - 评论和编辑。亚当·梅辛格（Adam Messinger）：资源，写作 - 审核和编辑，资金获取。Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。 ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。Michael P. Milham：写作 - 审查和编辑，资金获取。ting Xu：概念化，方法论，正式分析，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑，资金获取。
u-net用于大脑提取的模型：对人类进行训练，以转移到非人类灵长类动物
摘要：精神分裂症患者通常会严重缺乏社会局限性的动力，这是负面症状的方面，会损害功能。然而，社会经济规定的基本的机械主义仍然很少理解，尤其是在现实的社会背景下。在这里，我们调查了现场社交互动期间精神分裂症的主观报告和脑电图（EEG）的连通性。精神分裂症（n = 16）和健康对照（n = 29）的人在记录脑电图时完成了与同盟的面对面相互作用。参与者被随机分配到旨在通过自我披露引起亲密感的亲密条件，或者以最少的脱节感引起亲密感。与对照组相比，患者报告的情绪经历较低和跨条件的亲密感，但对于亲密关系（与小话）条件相比，他们显示出相当更大的主观后期反应。此外，接近度（与小话）状况的患者在Theta和Alpha频带中的连通性全球增加，而对照组未观察到。重要的是，更大的theta和α连通性与患者的主观症状反应更大，负面症状更大以及较低的混乱症状有关。总体发现，发现患者，由于明显的负面症状，患者利用了一种有效的，自上而下的介导策略来处理社交效果。
俄勒冈州国家灵长类动物研究中心
在ONPRC/OHSU进行的研究是为了提高对人类健康和疾病的了解。动物模型对于此追求至关重要，申请人需要意识到，在某些情况下，必须进行侵入性动物程序。与人类和其他动物研究相关的道德问题可能引起强烈的争议，但是动物研究目前是我们回答某些关键问题的唯一手段，我们希望我们希望改善疗法和/或治疗疾病的疗法。联邦法律规定遵守法规，以确保我们的研究程序是人道的，并且在知识和医学实践的贡献方面是合理的。在ONPRC申请学徒职位的人应支持按照联邦法律和法规进行的动物研究的道德行为。导师：克里斯汀·科尔曼（Kristine Coleman），俄勒冈州国家灵长类动物研究中心/OHSU：比较医学和神经科学的划分科尔曼博士在ONPRC负责行为服务部门（BSU）。本单元负责注意我们设施的猴子的行为和心理需求。BSU的研究重点是研究减轻压力并改善实验室灵长类动物心理健康的方法。这样的研究包括行为抑制（害羞与大胆）的差异如何影响猕猴的压力敏感性，可预测性如何影响行为管理实践，伴侣选择行为和群体群体中的统治性以及密度对群体动态的影响。学生将学习行为方法，包括设计和使用伦理图，如何使用专门为行为观察设计的软件以及统计方法。s/他还将了解特定物种的猴子行为以及如何改善圈养动物的心理环境。在http://www.ohsu.edu/xd/research/centers- institutes/Onprc/scientific-discovery/scientists/kristine-coleman.cfm
对超过6000万年不同的两种灵长类动物的比较分析显示出不同的速率，但全基因组紫外线修复事件的分布相似
结果：我们从小鼠狐猴中得出成纤维细胞系，将其暴露于紫外线照射，并使用XR-SEQ方案分析了整个修复事件的全基因组。小鼠狐猴修复曲线。我们发现两个灵长类动物之间的总体UV敏感性，维修效率和转录耦合修复水平有所不同。尽管如此，对人和小鼠狐猴成纤维细胞的比较分析表明，同源区域的全基因组修复谱是高度相关的，并且对于高表达基因而言，这种相关性更强。在分析中包含了从另一个人类细胞系中得出的附加XR-Seq样品，我们发现两个灵长类动物的成纤维细胞以比两种不同的人类细胞系更相似的模式修复了紫外线诱导的DNA病变。结论：我们的结果表明，小鼠狐猴和人类及可能的灵长类动物共享同源修复机制以及基因组方差分布，尽管其可变修复效率。该结果还强调了整个真核系统发育中各个组织类型的深层同源性。
利用灵长类和啮齿类动物的脊髓刺激产生人工感觉
通讯作者：Amol P. Yadav，博士，印第安纳大学医学院神经外科系，印第安纳波利斯，IN 46202，apyadav@iu.edu。致谢作者声明 Amol P. Yadav：概念化、方法论、软件、调查、形式分析、资金获取、监督、写作 — 原始草稿、写作 — 审阅和编辑 Shuangyan Li：方法论、调查、形式分析、写作 — 审阅和编辑 Max O. Krucoff：概念化、方法论、资金获取、写作 — 审阅和编辑 Mikhail A. Lebedev：概念化、写作 — 审阅和编辑 Muhammad M. Abd-El-Barr：方法论、写作 — 审阅和编辑 Miguel AL Nicolelis：资源、资金获取、监督、写作 — 审阅和编辑作者贡献 APY、SL、MOK 和 MAL 设计实验，APY 和 SL 进行啮齿动物实验和手术，MOK 和 MMA 进行灵长类动物手术，APY 进行灵长类动物实验，APY 和 SL 分析数据，APY 起草手稿，所有作者编辑手稿，MALN 监督工作。
通过玻璃体内注射靶向灵长类动物视网膜的定向演变
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2021年6月25日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.06.24.449775 doi：biorxiv preprint
大规模灵长类动物神经节记录的自然图像的非线性解码
从神经活动中解码感觉刺激可以提供有关神经系统如何解释物理环境的洞察力，并促进了脑机界面的发展。然而，神经解码问题仍然是一个重大的公开挑战。在这里，我们提出了一种有效的非线性解码方法，用于从视网膜神经节细胞（RGC）的尖峰活动中推断自然现场刺激。我们的方法使用神经网络来改善准确性和可扩展性的现有解码器。对来自1000多个猕猴RGC单元的真实视网膜尖峰数据进行了训练和验证，解码器证明了非线性计算的必要性，以准确地解码视觉刺激的精细结构。具体来说，自然图像的高通空间特征只能使用
大规模灵长类动物神经节记录的自然图像的非线性解码
从神经活动中解码感觉刺激可以提供有关神经系统如何解释物理环境的洞察力，并促进了脑机界面的发展。然而，神经解码问题仍然是一个重大的公开挑战。在这里，我们提出了一种有效的非线性解码方法，用于从视网膜神经节细胞（RGC）的尖峰活动中推断自然现场刺激。我们的方法使用神经网络来改善准确性和可扩展性的现有解码器。对来自1000多个猕猴RGC单元的真实视网膜尖峰数据进行了训练和验证，解码器证明了非线性计算的必要性，以准确地解码视觉刺激的精细结构。具体来说，自然图像的高通空间特征只能使用