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神经胶质瘤网络中的自主节奏活动驱动脑肿瘤生长
弥漫性神经胶质瘤，尤其是胶质母细胞瘤，是无法治愈的脑肿瘤1。它们的特征是通过Ca 2+瞬变2-6进行通信的相互联系的脑肿瘤细胞网络。但是，网络的体系结构和通信策略以及这些影响肿瘤生物学如何仍然未知。在这里，我们描述了胶质母细胞瘤细胞网络如何包括高度活性胶质母细胞瘤细胞的少量塑料种群，这些细胞显示有节奏的Ca 2+振荡并特别连接到其他振荡。它们的自主周期性CA 2+瞬态先于其他网络连接细胞的Ca 2+瞬变，从而激活了频率依赖性的MAPK和NF-κB途径。数学网络分析表明，胶质母细胞瘤网络拓扑遵循无尺度和小世界的特性，周期性肿瘤细胞经常位于网络中心中。这种网络设计使阻力能够抵抗随机损坏，但容易丢失其关键枢纽。通过定期肿瘤细胞的选择性物理消融或通过遗传或药理干扰钾通道KCA3.1（也称为IK1，SK4或KCNN4）来靶向自主节奏活性。这导致整个网络中肿瘤细胞活力的显着降低，降低了小鼠的肿瘤生长并扩展了动物生存。胶质母细胞瘤网络对周期性Ca 2+活性的依赖性产生了一种脆弱性7，该脆弱性7可以用于开发新型疗法，例如使用KCA3.1抑制药物。
该公司开发的“ FPC类型母线模块”的汽车新闻节奏奖2024年
Yazaki Corporation（总部：东京Minato-ku；总裁：Riku Yazaki）赢得了由Automotive News（America）赞助的Automotive News Pace Award 2024年为灵活的印刷电路（以下简称Werminafter，FPC）类型Busbar模块开发的公司。汽车新闻节奏奖颁发给了在汽车行业开发创新技术和制造流程的供应商，并以改变游戏方式的方式为汽车行业的发展做出了贡献。在上一个财政年度获得了双重奖励后，Yazaki Corporation现在已经获得了两年的奖项。，我们将继续努力开发将客户放在首位的产品，并致力于改善移动社会的安全性和舒适性。FPC型母线模块混合电动汽车和电池电动汽车的传播在汽车行业围绕汽车行业的转型中迅速发展。随着这些车辆对延长范围的需求增加，预计电池容量将变得越来越大。与更大的电池容量相关，需要较小的组件才能提高安装效率并具有较低的轮廓以确保机舱空间。此外，还必须确保高压电池的安全性。yazaki开发了一种产品，可以通过在母线模块上使用FPC替换电压检测电路的普通电线来减少电池尺寸和重量，并确保安全性，并具有检测电池电压和温度的功能，同时在电动汽车高电压中连接多个电池。结束产品功能1）较小且较轻采用FPC可以消除线型模块所需的多余空间，并降低高度。自行的母线模块比线型产品轻约50％。2）确保安全性在靠近电池附近的FPC上安装芯片融合，可以保护整个电路。独特的公差和消除振动结构可提高组装特征和可靠性。FPC可以完全自动化生产，这对于电线型产品很难。
上下！mu 节奏是否指示了正在发育的运动系统中的门控机制？
运动皮层动作处理的发展研究依赖于一个关键的神经标记——6-12 Hz 活动的减少（称为 mu 抑制）。然而，最近的证据表明 mu 功率有所增加，具体表现为观察他人的动作。作为对 mu 抑制研究结果的补充，这提出了 mu 节律在发育中的运动系统中的功能作用这一关键问题。我们在此讨论了这一看似有争议的问题的潜在解决方案，即提出 mu 节律的门控功能：mu 功率的减少可能指示促进作用，而增加可能指示对运动过程的抑制，这在动作观察过程中至关重要。这一解释可能推进我们对早期大脑发育中动作理解的认识，并为未来的研究指明关键方向。
Anodal M1 TDCS增强了在线学习的节奏计时电子游戏技能
经颅直流刺激（TDC）已被证明可以改变一级运动皮层（M1）的兴奋性并影响在线运动学习。但是，对TDC对运动学习的影响的研究主要集中在简化的运动任务上。本研究的目的是研究在犯罪课程中对M1的阳极刺激是否会影响对相对复杂的节奏定时视频游戏的在线学习。五十八名健康的年轻人被随机分配到A-TDC或假条件下，并进行了2个熟悉块，在接受分配的刺激的同时进行了20分钟的5块练习期，并用非优势的手进行了测试后块。为了评估性能，计算了一个绩效指数，该指数结合了定时精度元素和不正确的密钥输入。结果表明，M1 A-TDCS比在练习过程中的假刺激以及在测试后的整体学习中增强了基于视频游戏的技能的学习。这些结果提供了证据，表明M1 A-TDC可以增强对技能的获取，在这种情况下，绩效的质量或成功取决于技能组成部分之间的优化时机，这可能对在许多现实世界中的应用中的应用有影响。
我们的脑电波如何感知时间的流逝？在节奏表演任务中量化时间的神经相关性
3 设计 6 3.1 先前的工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 实验数据....................................................................................................................................................................................9 3.2 数据预处理....................................................................................................................................................................................................10 3.2.1 数据分离....................................................................................................................................................................................................11 3.2.2 数据分割....................................................................................................................................................11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 15 3.4 自回归模型.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.1 通道间相关性.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.2 通道自相关性.................................................................................................................................................................................... 16
节奏Allegro：非水氧化还原流量电池的液体天主解多氧化物
作者的完整列表：Zhao，Yuyue； Argonne国家实验室，化学科学与工程部Zhang，Jingjing； Argonne国家实验室Agarwal，Garvit； YU材料科学部Argonne National Laboratory； Argonne国家实验室，MSD Corman，Rebecca；伊利诺伊大学的伊利诺伊大学，Yilin的Urbana-Champaign王；伊利诺伊大学伊利诺伊大学，莉莉机械科学与工程学的乌尔巴纳·坎普恩（Urbana-Champaign）； Zhangxing的Argonne国家实验室，化学科学与工程部Shi； Argonne国家实验室Doan，Hieu； Argonne National Laboratory，材料科学部Ewoldt，Randy；伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利亚的乌尔巴纳·坎普恩·萨克罗布（Urbana-Champaign Shkrob）； Argonne国家实验室，化学科学与工程Surendran Assary，Rajeev；莱伊材料科学部Argonne国家实验室； Argonne国家实验室，Venkat材料科学部Srinivasan； Argonne National Laboratory，Babinec，Susan； lu的Argonne National Laboratory，Argonne Argonne Concormation Socories Science Zhang； Argonne国家实验室
脑电图上的前额叶高伽马标记感知和想象中的音乐节奏周期性
摘要 已知有节奏的听觉刺激能引发神经群体中匹配的活动模式。此外，最近的研究表明高伽马大脑活动在听觉处理中具有特殊重要性，因为它参与了听觉短语分割和包络跟踪。在这里，我们使用来自 8 名人类听众的皮层脑电图 (ECoG) 记录来查看在节奏感知和想象过程中高伽马活动的周期性是否跟踪音乐节奏包络中的周期性。通过指示参与者想象节奏在几次重复的停顿期间继续，可以引发节奏想象。为了确定高伽马活动周期跟踪音乐节奏周期的电极，我们计算了音乐节奏和神经信号的自相关 (ACC) 之间的相关性。参与者听白噪声的条件用于建立基线。颞上回听觉区和两个半球额叶区域的高伽马自相关与音乐节奏的自相关显著匹配。总体而言，在右半球观察到大量重要的电极。特别有趣的是右前额叶皮层中的一大群电极在节奏感知和想象时都处于活跃状态。这表明有意识地处理节奏的结构，而不仅仅是听觉现象。自相关方法清楚地表明，从皮层电极测量的高伽马活动既跟踪注意的节奏，也跟踪想象的节奏。
图理论大脑连通性措施研究与恐惧和愤怒相关的音乐节奏的神经相关性
大脑连接性估计是通过在整个皮质上的短（2秒）和长（6秒）的脑电图分析中使用功能和有效的连通性估计器获得的。在测试中，通过频段特定的脑网络网络测量识别离散的情绪和休息状态，然后与5倍的交叉验证的长期短期记忆网络进行了深入分类。逻辑回归建模也已经进行了介绍，以提供强大的性能标准。通常，通过在伽马中使用部分定向连贯性获得最佳结果（31。5-60。5 Hz）较短的脑电段的子频段。尤其是恐惧和愤怒的准确性为91.79％。因此，我们的假设得到了所有结果的支持。总而言之，与恐惧相比，愤怒的特征在于γ波段中较低的模块化外，愤怒的特征是增加了局部效率和局部效率。局部效率是指功能性大脑分离起源于大脑在本地交换信息的能力。传递性指的是与神经种群相互联系的大脑的总体概率，从而揭示了存在紧密连接的皮质区域的存在。模块化量化了大脑可以分配到功能性皮质区域的状态。总而言之，提出了PDC
对我唱歌，宝贝：婴儿表现出神经跟踪和节奏的运动，以实现生存和动态的孕产妇唱歌
婴儿指导的唱歌具有独特的声学特征，即使是非常年轻的婴儿也能够对通过看护人的声音携带的节奏做出反应。这项研究的目的是检查7个月大的婴儿中对生活和动态孕产妇唱歌的神经和运动反应及其与语言开发的关系。在两个唱歌条件下（Playsong和Lullaby）总共观察到60个母亲二元组。在研究1（n = 30）中，我们测量了婴儿脑电图，并使用脊回归来测量神经跟踪的编码方法。在研究2（n = 40）中，我们编码了婴儿的节奏运动。在这两项研究中，我们都评估了20个月大的儿童词汇。在研究1中，我们发现了孕产妇歌唱的阈值高于阈值的神经跟踪，其摇篮曲的跟踪比playsongs出色。我们还发现，婴儿定向唱歌调制跟踪的声学特征。在研究2中，婴儿表现出比摇篮曲的节奏运动更多。重要的是，对剧本的神经协调（研究1）和节奏运动（研究2）在20个月时与婴儿的表达词汇呈正相关。这些结果强调了幻想的大脑和运动协调对其护理人员的音乐演示的重要性，这可能是音乐可变性的函数。
12 周 SURT 前培训计划概述一般准则
1 英里热身（无计时） 1 英里@短节奏 1 英里轻松（无计时） 1 英里@短节奏 1 英里轻松（无计时） 1 英里@短节奏 1 英里冷静（无计时） 热身和冷却 英里速度缓慢且无计时。除了这些热身/冷却英里之外，您仍然需要进行一般热身和冷却。短节奏速度比您的 5 英里评估时间慢 20 秒。中速速度比您的 5 英里评估时间慢 40 秒。