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甘 迪,黄 辉,李承智,等 .脑机接口对义指精细动作控制的研究进展 [ J ] .中国临床医学 , 2025, 32(1): 114-119.GAN D, HUANG H, LI C Z, et al.Advances in research on fine motion control of prosthesis fingers with brain-computer interface [ J ] .Chin J Clin Med, 2025, 32(1): 114-119.DOI: 10.12025/j.issn.1008-6358.2025.20241119
接口技术[j]。信号处理期刊,2023年,39 (8):1386-1398。doi:10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
Auto-Mag® DNA 片段分选纯化回收试剂(磁珠法)是一款基于顺磁珠技术开发的高性能试剂,专为满足 下一代测序 (NGS) 文库构建中的 PCR 产物、DNA 片段和 RNA 的纯化需求而设计,同时支持 DNA 片段的大 小分选与高效回收。在 PCR 产物纯化方面,该试剂提供了单管和 96/384 孔板两种灵活格式,通过优化的缓 冲液选择性地结合 >100 bp 的 PCR 扩增产物,利用简便的清洗步骤去除多余引物、核苷酸、盐和酶,最终 使用低盐洗脱缓冲液或水进行温和高效的洗脱。在 DNA 片段大小分选中,用户可通过调整试剂与 DNA 样 本的体积比,精准选择目标 DNA 片段范围,并通过结合、洗涤和洗脱的简单操作回收分布均匀、符合实验 需求的目标 DNA 片段。
土著藏族已经开发了自适应生理机制,以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道,与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因(EPAS1)内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗,特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中,招募了135名年轻土著藏族(62名男性和73名女性)作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道,选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后,使用磁共振成像(MRI)获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明,藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此,藏族被归类为遗传适应的藏族(GHA-tibetans)和遗传适应性较低的藏人(GLA-tibetans)。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比,Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去,右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大,在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中,右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高,包括体育体网络,腹侧注意网络,视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系,表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知,运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
在本文中,我们提出了一个可解释的脑图对比学习框架,旨在通过无监督的方式学习脑图表征,以用于疾病预测和病因分析。我们的框架包含两个关键设计:首先,我们利用可控的数据增强策略来扰动不重要的结构和属性特征以生成脑图。然后,考虑到健康和患者脑图的差异较小,我们引入硬负样本评估来加权对比损失的负样本,这可以学习更具判别性的脑图表征。更重要的是,我们的方法可以观察到显著的大脑区域和连接以用于病因分析。我们在三个真实的神经影像数据集上进行了疾病预测和可解释分析实验,以证明我们框架的有效性。
对脑图进行统计比较是神经成像中的标准程序。在评估图间相似性时,已开发出多种推理方法来解释空间自相关的影响。旋转测试是一种常用的生成保留空间自相关的替代图的方法。本文我们表明,该程序的一个关键部分——将脑图投影到球面——会扭曲顶点之间的距离关系。这些扭曲会导致替代图不能完美地保留空间自相关,从而导致假阳性率过高。然后我们确认,有针对性地去除具有高扭曲的单个旋转可降低假阳性率。总的来说,这项工作强调了在生成用于图间比较的替代图时准确表示和操纵皮质几何形状的重要性。
本文提出了一种功能连接网络 (FCN) 分析框架,用于对静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据进行脑部疾病诊断,旨在减少噪声、受试者间差异和受试者间异质性的影响。为此,我们提出的框架研究了一种多图融合方法来探索两个 FCN,即全连接 FCN 和 1 最近邻 (1NN) FCN 之间的共同信息和互补信息,而之前的方法仅侧重于从单个 FCN 进行 FCN 分析。具体而言,我们的框架首先进行图融合以生成具有高判别能力的 rs-fMRI 数据表示,然后使用 L1SVM 联合进行脑部区域选择和疾病诊断。我们进一步评估了所提框架在各种神经疾病数据集上的有效性,例如额颞叶痴呆症 (FTD)、强迫症 (OCD) 和阿尔茨海默病 (AD)。实验结果表明,与最先进的 FCN 分析方法相比,所提框架通过为分类任务选择合理的大脑区域实现了最佳诊断性能。
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