XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System连接性
纠缠，量子相关器和图状态中的连接性
这项工作对图状态（GSS）的纠缠和图连接性质进行了全面探索。使用伪图状态（PGSS）中的量子纠缠（PGSS）使用纠缠距离（ED）进行量化，这是一种最近引入的两部分纠缠的度量。此外，还提出了一种新的方法，用于使用Pauli矩阵量子相关器探测真正的GSS的基础图连接性。这些发现还揭示了对测量过程的有趣含义，证明了某些投射测量值的等效性。最后，重点放在该框架中数据分析的简单性上。这项工作有助于更深入地了解GSS的纠缠和连接性能，从而为量子信息处理和量子计算应用程序提供有价值的信息。在这项工作中不使用著名的稳定器形式主义，这是研究这种类型状态的通常首选框架。相反，这种方法仅基于期望值，量子相关性和投射测量的概念，这些概念具有非常直观和基本的量子理论工具。
在电影观看期间从童年到成年初观看时代和固定大脑连接性的个体差异：年龄，性别和行为协会
贡献：Kevan P. Clifford：概念化，方法论，可视化，正式分析（包括行为和MRI数据分析）；写作草稿；艾米·迈尔斯（Amy Miles）：概念化，方法论，正式分析（包括行为和MRI数据分析），写作评论和编辑； Thomas D. Prevot：调查（行为测试），写作评论和编辑； Keith A. Misquitta：调查（行为测试）；雅各布·埃勒古德（Jacob Ellegood）：调查（MRI获取）。Jason P. Lerch：调查（MRI获取）。Etienne Sibille：概念化，写作评论和编辑。Yuliya S. Nikolova：监督，资金获取，概念化，方法论写作评论和编辑Mounira Banasr：资金获取，概念化，方法论，写作评论和编辑。
数字连接性blueprint-report.pdf-新加坡
从其核心上讲，数字连接蓝图实际上是关于集成的总体规划 - 跨不同扇区和跨时间的不同基础架构层。这就是为什么我们对三类数字基础架构的计划进行了广泛的看法 - 硬连接性和计算基础架构，诸如数字公用事业等软基础架构以及物理基础架构和数字基础架构（例如传感器，中间软件和自动机器人）之间的联系。此外，整个公共和私营部门的密切合作伙伴关系将继续是我们集体数字未来增长数字连接性的关键。使我们进入了最后但同样重要的整合形式 - 跨时间 - 我们始终关注计划新加坡数字连接的发展，即使我们确保我们满足当前的需求。
一种基于荧光的新型基因编辑分子筛选方法，用于治疗连接性大疱性表皮松解症
摘要：连接性大疱性表皮松解症 (JEB) 是一种严重的起泡性皮肤病，由编码皮肤完整性所必需的结构蛋白的基因突变引起。在本研究中，我们开发了一种适用于研究 JEB 相关 COL17A1 基因表达的细胞系，该基因编码 XVII 型胶原蛋白 (C17)，C17 是一种跨膜蛋白，参与连接基底角质形成细胞和皮肤下层真皮。利用化脓性链球菌的 CRISPR/Cas9 系统，我们将 GFP 的编码序列与 COL17A1 融合，导致 GFP-C17 融合蛋白在人类野生型和 JEB 角质形成细胞中在内源性启动子的控制下组成性表达。我们通过荧光显微镜和蛋白质印迹分析证实了 GFP-C17 的准确全长表达和定位到质膜。正如预期的那样，GFP-C17 mut 融合蛋白在 JEB 角质形成细胞中的表达未产生特定的 GFP 信号。然而，在表达 GFP-COL17A1 mut 的 JEB 细胞中，CRISPR/Cas9 介导的 JEB 相关移码突变修复导致 GFP-C17 恢复，这在融合蛋白的全长表达、其在角质形成细胞单层质膜内以及 3D 皮肤等效物的基底膜区内的准确定位中显而易见。因此，这种基于荧光的 JEB 细胞系有可能作为筛选个性化基因编辑分子和体外应用以及在适当的动物模型中体内应用的平台。
探测fMRI大脑的连接性和活动在情绪调节期间的活动变化，而EEG NEUROFEFEXBACK
尽管存在使用神经反馈的几项情绪调节研究，但仍评估了少数区域之间的相互作用，因此，需要进一步研究以了解与情绪调节有关的大脑区域的相互作用。我们通过自传记忆通过自传记忆来上调积极的情绪，通过同时实现了功能性磁共振成像（fMRI）来实现脑电图（EEG）神经反馈。然后，对整个大脑区域进行了探索性分析，以了解神经反馈对大脑活动的影响以及与情绪调节有关的整个大脑区域的相互作用。对照组的参与者和实验组的参与者分别观看自传记忆的正面图像，并分别获得假或真实的（基于α不对称）的eeg神经反馈。提出的多模式方法量化了EEG神经反馈在变化EEGα功率，fMRI血液氧合水平依赖水平（BOLD）活性（枕骨，顶叶和边缘区域的活性（BOLD）活性（BOLD）活性（高达1.9％）以及实验中/额叶中的/limbic ins ins inter-preetal ins inter-pretiels组之间的影响。通过比较实验条件（上调和视图块）之间的大脑功能连通性，并通过比较实验组和对照组的大脑连通性来确定新的连通性联系。心理测量评估确定了神经反馈实验组中正情绪状态和负面情绪状态的显着变化。基于对情绪区域所有大脑区域之间活动和连通性的探索性分析，我们发现
静止的全球功能连接性与注意力有关：动脉自旋标记研究
摘要：关注的神经标志物，包括与事件相关的潜在P3（P300）或P3B组件相关的摘要，在参与者内部和参与者内部差异很大。了解导致P3的关注的神经机制对于更好地理解与注意力相关的脑部疾病至关重要。所有10名参与者用静止状态的PCASL灌注MRI和具有视觉奇数的ERP进行了两次扫描，以测量脑静止状态功能连接性（RSFC）和P3参数（P3振幅和P3延迟）。全局RSFC（整个大脑的平均RSFC）都与P3振幅（r = 0.57，p = 0.011）和P3发作潜伏期（r = -0.56，p = 0.012）相关。观察到的P3参数与全局RSFC的预测P3振幅相关（幅度：r = +0.48，p = 0.037；延迟：r = +0.40，p = 0.088），但与最显着的单个边缘相关。p3发作潜伏期主要与前额叶和顶叶/边缘区域之间的远距离连接有关，而P3幅度与前额叶和枕叶/枕骨之间的连接有关，感觉运动和皮层和下皮层和下层/皮质/皮层/皮层/皮层和枕骨/枕骨区域有关。这些结果证明了静止状态PCASL和P3与大脑全局功能连接的相关性。
使用大脑连接性估计器改善基于EEG的驱动器分心分类
摘要：本文讨论了通过使用大脑连接估计器作为特征来讨论脑电图（脑电图）基于脑电图分散分类的新方法。有超过一年的驾驶经验和平均年龄为24.3的健康志愿者参加了具有两个条件的虚拟现实环境，简单的数学解决问题任务和一项骑行任务，以模仿分心的驾驶任务和一项非分布驾驶任务。独立的组件分析（ICA）是在与额叶，中央，顶，枕骨，左运动和右运动区域相关的六个选定组件的选定时期进行的。Granger – Geweke因果关系（GGC），定向转移函数（DTF），部分定向相干（PDC）和广义部分定向相干性（GPDC）大脑连接估计器用于计算连接性矩阵。这些连接矩阵被用作具有径向基函数（RBF）的支持向量机（SVM）的功能，并将分心和非分布驾驶任务分类。GGC，DTF，PDC和GPDC连接估计器的分类精度分别为82.27％，70.02％，86.19％和80.95％。进行了PDC连接估计器的进一步分析，以确定分散注意力和非分布驾驶任务之间的最佳窗口。这项研究表明，PDC连接性估计器可以为驾驶员分心提供更好的分类精度。
确定单个认知性状的四个混杂因素和功能连接性：探索性研究
静止状态功能连接性（RSFC）已被广泛用于个性化性状预测。但是，多个混杂因素可能会影响预测的脑行为关系。在这项研究中，我们研究了4种混杂因素的影响，包括时间序列长度，功能连通性（FC）类型，脑部细化选择和预测目标的差异。使用人类Connectome项目的数据，包括1,206名健康受试者，具有3个认知特征，包括流体智能，工作记忆和图片词汇能力，作为预测目标。我们使用部分最小平方回归比较了这4个因素的不同设置下的预测性能。结果表明，适当的时间序列长度（300个时间点）和脑部分割（独立组件分析，ICA100/200）可以实现更好的预测性能而不会消耗太多时间。FC由Pearson，Spearman和部分相关计算得出的精度和更低的时间成本比共同信息和连贯性更高。认知性状在受试者之间具有较大差异的认知性状可以更好地预测，这是由于对个体变异性的良好阐述。此外，增加扫描持续时间到预测的有益效果部分是由RSFC的重新测试可靠性提高的。综上所述，该研究强调了基于RSFC的预测中确定这些因素的重要性，这可以促进基于RSFC的预测管道的标准化。
在说话和聆听过程中，额颞区域的连接性在句法结构构建中的作用
已发现，句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中，会使用相同的区域，但根据模态的不同，它们的激活强度会有所不同。在本研究中，我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强，并且在生成过程中上调，可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低，并且仅在成分较大时才增强，这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此，这些结果表明，额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调，为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
CRISPR Prime编辑的自动设计，用于56,000人的病原变体 使用优化的CAS9在病原体中使用的简短同源指导修复，Neoformans可以实现快速的基因缺失和标记 BBB捆绑包 - 与父母交谈 b'' 小胶质细胞：神经回路的活动依赖性调节剂 微型无线神经界面：教程 认知大脑的两个观点 孕产妇虐待：与后代大脑体积和白质连接性的关联 新生儿皮质表面的功能性分割 2025年脑蜂脑科学活动知识大纲 心脏研究所的2025年年度超声心动图和... rwmpc+2025+call+for+prograted+Talks.pdf Levidian的循环技术将在世界上的一个... 中播放 spar3d：来自单个图像的3D对象的稳定点感知重建 1。来自一个月TB006治疗方案的TOPLINE数据... 遗传综合征的基因治疗 七个原始问题 探索Go Gryptography
摘要Prime Editor（PES）是定期间隔的短篇小说重复序列（CRISPR）基于基于基于）的基因组工程工具，可以引入精确的基本配置编辑。我们开发了一条自动管道，以纠正（治疗性编辑）或引入（疾病建模）人类的致病变异，该变异能够阐明主要编辑所需的几种RNA构建体的设计，并避免了人类基因组中预测的非目标。但是，使用最佳的PE设计标准，我们发现只有一小部分这些致病性变体才能得到焦油。通过使用替代CAS9酶和扩展模板，我们将可靶向的病原变体的数量从32,000增加到56,000个变体，并使这些预先设计的PE构建体可通过基于Web的门户（http://primeedit.nygenome.org）访问。鉴于具有治疗基因编辑的巨大潜力，我们还评估了开发通用PE构建体的可能性，发现常见遗传变异仅影响少数少数设计的PE。