XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑区
信息受限的神经语言模型揭示不同大脑区域对语义、句法和上下文的敏感性
神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域，包括词汇（文字处理）和超词汇层面（句子和话语处理）。这些区域在多大程度上是分离的或交织的？为了解决这个问题，我们引入了一种新方法，利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说，我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2，我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后，我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外，为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口，我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明，虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感，但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外，与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开，而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究，并为其空间组织提供了新的见解。
大脑区域中的异质运动 BOLD-fMRI 反应......
'引言，对二氧化碳 (CO 2 ) 表现出负血氧水平依赖性脑血管反应 (BOLD-CVR) 反应的脑区被认为患有完全耗尽的自调节脑血管储备能力并表现出血管窃取现象。如果这个假设是正确的，那么血管窃取现象的存在随后应该会导致在基于运动任务的 BOLD-fMRI 研究期间在其他功能性脑组织中产生相等的负 fMRI 信号响应（由于储备能力耗尽，代谢增加但不导致脑血流量增加）。为了研究这个前提，本研究的目的是进一步研究表现出负 BOLD-CVR 的脑区中基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应。 %材料和方法，纳入了 71 例无运动缺陷的脑血管狭窄闭塞症患者的数据集，这些患者在同一 MRI 检查期间接受了基于 CO 2 校准的运动任务的 BOLD-fMRI 研究（采用指敲范式），以及随后的 BOLD-CVR 研究（采用精确控制的 CO 2 激发）。我们比较了双侧中央前回和中央后回（即感兴趣区域（ROI））的 BOLD-fMRI 信号响应与该 ROI 中的相应 BOLD-CVR。使用对接受相同研究方案的 42 名健康个体的 BOLD-fMRI 任务研究的二级组分析来确定 ROI。结果，BOLD-CVR 的整体下降与 ROI 内的 BOLD-fMRI 信号响应的下降有关。对于表现出负 BOLD-CVR 的患者，我们发现基于运动任务的 BOLD-fMRI 信号响应既有正的也有负的。结论，我们发现，对 CO 2 的 BOLD-CVR 负反应的存在与异质性运动任务 BOLD-fMRI 信号反应有关，其中一些患者表现出更可能的负 BOLD-fMRI 信号反应，而其他患者表现出正 BOLD-fMRI 信号反应。这一发现可能表明
引用Wang Y，Li R，Fu F，Huang R，Li D和Liao C（2023），与胎儿心室间隔缺陷有关的产前遗传诊断：评估人员 基于可持续性指标的生物燃料分析 具有可控重复速率的高峰值脉冲的产生Q-S-Switched激光器具有AOM/ SNSE 2 div> 对中国数字贸易发展和影响因素的评估 使用临床前效率和身体表面积的转化预测肿瘤学上近似临床有效剂量：回顾性分析 种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活 约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究 引用Sukkar D，Kanso A，Laval-Gilly P和Falla-Angel J（2023）在收费途径上发生冲突：农药与Zymosan之间的竞争动作A O
重新排列，副本编号变体和序列变化（Newman，1985）。在2％的冠心病病例中，可以鉴定出非遗传原因，而20％ - 30％的冠心病病例可以追溯到遗传原因（Cowan and Ware，2015年）。Qiao等。 报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。 尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。 因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。 胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。 具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。 常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。 但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。 CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。Qiao等。报道说，VSD是一种与遗传原因最常相关的CHD，而36.8％的VSD与遗传因素有关（Qiao等，2021）。尽管大多数VSD都是可修复的，并且患者可以在优化的手术和医疗条件下实现良好的长期预后，但对于某些患有患有相关遗传异常的VSD的患者，预后不令人满意（van Nisselrooij et al。，2020; Mone等，2021）。因此，遗传异常的产前定义在VSD的诊断中非常重要，因为它可以提供更准确，更适当的遗传咨询，这可能会影响父母在持续/终止怀孕，产前监测和围产期护理方面的决策。胎儿结构异常是侵入性产前基因检测的指标（Fu等，2022）。具有结构异常的胎儿具有较高的非整倍性，染色体重排和序列变化的发生率（Fu等，2018）。常规的核型分析是一种鉴定染色体重排的有效技术，诊断率在5.4％至15.5％之间（Hanna等，1996； Beke等，2005）。但是，G带核型分析的分辨率很低，并且耗时且艰辛。CMA具有很高的分辨率，并且时间很短。在基于阵列的分子细胞遗传学技术（例如CMA）发展后，小基因组缺失和重复的检测率增加了10％，无法通过标准结构畸形胎儿核型分析来检测（Hillman等，2013; Liao等，2014; Liao等，2014）。在患有产后和产前CHD的患者中，它可以识别非整倍性，染色体重排和拷贝数变化（CNV）。在7％ - 36％的冠心病患者中检测到致病性CNV（Fu等，2018； Wang等，2018）。对于大多数结构异常的胎儿，在基因检测之前尚不清楚异常的根本原因。作为下一代测序（NGS）的显着进步，外显子组测序（ES）是评估产后患者的有效工具。这种检测技术用于产前诊断（Best等，2018）。In addition to improving diagnostic rates, using ES for assessing a large sample size can analyze single nucleotide variations (SNVs)/ insertions and deletions (indels) in the gene coding regions and help in the identi fi cation of novel pathogenic genes or novel variants in well-known genes in VSD patients ( Sifrim et al., 2016 ; Jin et al., 2017 ; Fu et al., 2018; Lord et al。，2019年;三项广泛的研究表明，ES可以为异常超声发现，正常核型和阴性CMA结果提供诊断率提高8.5％ - 11.6％（Lord等，2019; Petrovski et al。，2019; Fu等，202222）。最近对产前CHD的研究表明，ES的诊断率为20％（6/30）（Westphal等，2019）。In the present research, we used CMA and ES to assess the detection ef fi ciency of fetuses with VSD at the chromosomal (aneuploidy), sub-chromosomal (microdeletion/ microduplication), and single gene (point variants) levels and evaluated perinatal prognosis to facilitate more accurate genetic counseling in clinical practice.
远程控制非人类灵长类动物深部脑区域的药物释放
图 1. 超声触发非人类灵长类动物深部脑区纳米粒子载体的药物释放。A) 概念。远程应用聚焦超声能够选择性地从纳米粒子载体中释放药物，特别是在其焦点处。B) 纳米粒子配方。纳米粒子由高沸点的全氟碳 (PFC)——全氟辛基溴化物组成。全氟辛基溴化物赋予纳米粒子高稳定性和生物安全性 [20-22]。纳米粒子使用聚乙二醇/聚乳酸共聚物基质进一步稳定。C) 执行任务的 NHP 深部脑回路中的超声控制释放。256 元件超声换能器阵列 [25,26] 以编程方式将超声波传送到 NHP 的深部脑区，从而能够在特定脑区选择性释放药物。该阵列安装在植入的头柱中，以确保换能器相对于头部在每次治疗中的可重复定位。 D) 视觉选择任务。一个目标出现在屏幕左侧，另一个出现在屏幕右侧，两个目标之间有短暂的、可控的延迟。受试者看向首先出现的目标。E) 使用 MRI 测温法验证超声对左侧和右侧外侧膝状体 (LGN) 的定位。F) 大脑半球特定表示。左/右 LGN 将有关右/左视觉半场的视觉信息传递到初级视觉皮层。G) 3 分钟基线 (棕色) 和右侧 LGN 中释放异丙酚 (红色) 后 3 分钟期间的心理测量曲线示例。数据采用 S 形曲线拟合。此后，释放后的选择偏差被量化为在基线期间建立的同等偏好点的选择比例 (黑色箭头)。
种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活
注意力/多动症（ADHD）是儿童和青春期的常见神经发育障碍。两项研究与国家之间的ADHD发生率报告的发生率。儿童和青少年估计的多动症全球患病率高达7.1％（Thomas等，2015）。精神障碍的诊断和统计手册（DSM），第五版（DSM-5）通过其三种基本症状的ADHD来表征：不集中，多动症和冲动性。这些症状影响健康的心理功能，与心理健康问题以及学术和社会功能受损有关（Missiuna等，2014； Asherson等，2016）。该疾病不仅限于儿童和青少年；对于40-60％的ADHD儿童，这种疾病一直持续到成年，并导致终生障碍（Faraone等，2000； Volkow和Swanson，2013）。目前，多动症的标准诊断程序基于临床访谈和症状问卷。尽管这些问卷与DSM第四版（DSM-4）和DSM-5中列出的主观标准一起作为客观和定量措施，但诊断仍然很耗时。在临床上，诊断需要父母和老师的回顾性报告，而不是患者的自我报告（Sibley等，2012）。将临床问卷与行为和认知测试结果整合在一起是复杂且具有挑战性的，需要经验丰富的专家评估者（Morrill，2009年）。选择性使用神经心理学测试就是一种这样的辅助诊断方法。因此，必须通过经过一再观察并使用父母，老师或其他护理人员获得的报告来仔细地执行此过程。此外，评估者必须确认缺乏可能被错误标记为ADHD的任何潜在疾病（Rader等，2009）。根据Morrill（2009）的一项调查，超过85％的临床医生（初级保健医生）期望可用于多动症的辅助诊断工具。ADHD通常与各种神经心理学研究中的大量认知统计相关，例如反应时间可变性，智力和成就，警惕，工作记忆和反应抑制（Pievsky和McGrath，2018年）。因此，ADHD可能会干扰几种大脑功能结构，并且这种干扰在行为中反映了。尽管当前的诊断标准不包括生理特征，但现有的神经科学体系
强大而局部的复发控制跨大脑区域神经活动的维度
大脑包含天文数量的神经元，但1是他们的集体活动才是大脑功能的基础。这种集体活动3个储藏的自由度的2个自由度（其维度）是神经动力学和计算的基本sig-4性质（1-7）。然而，5尚不清楚是什么控制了生物-6逻辑大脑中的这种维度，尤其是复发性7突触网络是否发挥作用（8-10）。通过分析高8个密度神经偶像记录（11），我们认为9个小鼠皮层的区域以敏感的状态运行，这使这10个突触网络在控制维度-11 ality中具有非常重要的作用。我们表明，这种控制是在跨时间表达的，这是具有不同维度13个状态的状态之间的12个活动过渡。此外，我们表明控制是通过突触网络的14个高度可拖动的特征介导的。然后，我们通过大量的突触生理数据集分析了15个这些关键特征（12）。16根据细胞类型的特定网络量化了这些特征17基序，我们发现影响尺寸尺寸的突触模式在小鼠和人的大脑中都普遍存在。因此，19个本地电路系统地扩大了扩展，以帮助控制大脑网络可能探索和利用的20个自由。21
用RVSV二价疫苗进行口服免疫，包括ADCC在内的保护性免疫反应，包括SARS-COV-2和流感A病毒 纤维工具：快速准确的DNA-M6A使用单个... 调用 开发用于冷冻电子断层扫描的超快脉冲浮子相板 反馈驱动的IoT微流体，电生理学和脑器官研究成像平台 人类癌细胞中肉瘤外DNA物种的协调遗传 颤振刺激耳神经神经是否会增强工作记忆？行为和生理研究div> 非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放 dnagpt：用于多个DNA序列分析任务的广义预审计工具 区域间延迟在产生大... 的影响 DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合 对早产新生儿的EEG-FNIRS组合测量的多尺度熵分析
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月15日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.14.549076 doi：biorxiv Preprint
非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放
GPT系列的成功证明，GPT可以从序列中提取一般信息，从而使所有下游任务受益。这促使我们使用预训练的模型来探索DNA序列中的隐藏信息。但是，DNA序列分析中的数据和任务需求是复杂性和多样性，因为DNA相关数据包括不同类型的信息，例如序列，表达水平等，而目前尚无专门为这些特征设计的模型。在此，我们提出了DNAGPT，这是一种从9种的超过100亿个碱基对进行预训练的广义基础模型，可以对任何DNA序列分析任务进行微调。我们的模型可以同时处理或输出DNA序列和数字。此外，我们独特的令牌设计使用户可以根据自己的任务要求设计提示，从而适用于任何类型的任务。我们已经评估了我们的分类，回归和生成任务的模型。我们证明了DNAGPT受益于预训练，因此可以为任何下游任务带来绩效提高。我们的模型不仅是基因组分析领域的新尝试，而且为在生物学中应用基础模型提供了新的方向。
原创研究基于多脑区脑电信号分析的抑郁症检测
背景：脑电图作为检测脑部神经电活动的客观方法，已被成功应用于重度抑郁症（MDD）的检测，但脑电通道和脑区的选择直接影响检测算法的性能。方法：针对上述问题，提取非线性特征Lempel-Ziv复杂度（LZC）和频域特征功率谱密度（PSD）对EEG信号进行分析，并在闭眼和睁眼静息状态下研究不同脑区及脑区组合对MDD检测的影响。结果：MDD患者的平均LZC高于对照组，MDD患者的平均PSD普遍低于对照组。颞区是MDD检测的最佳脑区，检测准确率为87.4%；最佳多脑区组合的检测准确率为92.4%，由额叶、颞叶和中枢脑区组成。结论：本文验证了多脑区检测MDD的有效性，为探索MDD的病理机制、创新诊疗方法提供了新思路。
构建利用多脑区 GLCM 特征和机器学习技术的精神分裂症识别方法
摘要：准确诊断精神分裂症是一种复杂的精神疾病，对于有效管理治疗过程和方法至关重要。各种类型的磁共振 (MR) 图像都有可能作为精神分裂症的生物标志物。本研究旨在通过结构 MR 图像对精神分裂症患者和健康对照者大脑双侧杏仁核、尾状核、苍白球、壳核和丘脑区域可能出现的纹理特征差异进行数值分析。为此，使用机器学习方法对从右脑、左脑和双侧大脑的五个区域获得的灰度共生矩阵 (GLCM) 特征进行分类。此外，还分析了这些特征在哪个半球更具特色，以及 Adaboost、Gradient Boost、eXtreme Gradient Boosting、随机森林、k-Nearest Neighbors、线性判别分析 (LDA) 和朴素贝叶斯中的哪种方法具有更高的分类成功率。检查结果显示，左半球这五个区域的 GLCM 特征在精神分裂症患者中的分类性能优于健康人。使用 LDA 算法，在健康和精神分裂症患者中，分类成功率为 100% AUC、94.4% 准确率、92.31% 灵敏度、100% 特异性和 91.9% F1 得分。因此，这表明五个预定区域而不是整个大脑的纹理特征是识别精神分裂症的重要指标。