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通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
用于分层 IC 图像分析的无监督域自适应与直方图门控图像转换
摘要 — 深度学习通过使用卷积神经网络 (CNN) 对电路结构进行分割，在具有挑战性的电路注释任务中取得了巨大成功。深度学习方法需要大量手动注释的训练数据才能获得良好的性能，如果将在给定数据集上训练的深度学习模型应用于不同的数据集，则可能会导致性能下降。这通常被称为电路注释的域转移问题，其源于不同图像数据集之间的分布可能存在很大差异。不同的图像数据集可以从不同的设备或单个设备内的不同层获得。为了解决域转移问题，我们提出了直方图门控图像转换 (HGIT)，这是一种无监督域自适应框架，它将图像从给定的源数据集转换到目标数据集的域，并利用转换后的图像来训练分割网络。具体而言，我们的 HGIT 执行基于生成对抗网络 (GAN) 的图像转换并利用直方图统计数据进行数据管理。实验是在适应三个不同目标数据集（无训练标签）的单个标记源数据集上进行的，并评估了每个目标数据集的分割性能。我们已经证明，与已报道的域自适应技术相比，我们的方法实现了最佳性能，并且也相当接近完全监督的基准。索引术语——深度学习、集成电路图像分析、无监督域自适应、图像到图像转换
频率响应评估溶液门控晶体管中的石墨烯 - 电解质界面Leo Salgado a
c生物工程，生物材料和纳米医学（Ciber-BBN）的生物医学研究网络中心，Calle Monforte de Lemos 3-5，马德里，西班牙leo.salgado@csic.es leo.salgado@csic.es基于石墨烯基于求解的溶液基因菲尔德型现场效应晶体管（GSGFET）（GSGFFET）（图。1）在生物医学技术中变得重要。为其应用是对石墨烯 - 电解质界面行为的更好了解[1]。此接口可能会受到几个因素的影响，从而修改最终设备的性能。在第一种方法中，可以将其建模为电容（C INT），该电容与晶体管通道面积成反比[2]。这将其直接观察限制在某些尺寸以下，这主要是由于对连接轨道的寄生作用。在这里，我们已经制造了不同尺寸（50x50，100x100和300x300μm）的独立GSGFET，以测量电化学阻抗光谱谱（EIS），以直接评估界面互动的界面电容，以及通过频率响应的频率效应，通过分析（通过分析频率）进行频率效应（通过分析频率）（通过分析）进行了频率（通过分析）。即使我们期望在频率上具有恒定的电容性行为，EIS结果显示出两个不同的电容响应，由电阻过渡隔开（图2和3）。另外，对于GM结果也观察到了相同的行为，由于这两个不同的耦合能力，即使在较小的GSGFET处，在相同的频率下，有两个不同的收益出现在相同的频率下，在较小的GSGFET下，EIS受寄生效应的限制。最后，在两种方法中，都观察到频率过渡取决于pH（图4），促使以下假设：这种现象可以与GSGFET的SIO 2底物的末端组相互作用。所有这些结果证明，GM频率响应的采用是表征小型制造设备中C INT的有价值工具。使用这种方法获得的数据将非常有用，对于鉴定制造干扰物和改进用于分析GSGFET获得的生物学数据的校准方法。参考文献[1] R. Garcia-Cortadella et al。，Small，16（2020）1906640 [2] E. Masvidal-Codina等人，Nature Mater。，18（2019）280-288个数字
病毒基因组学的进步：SARS-COV-2，SARS，MERS和EBOLA病毒的门控复发单位建模
在这场反对病毒的战争中，病毒基因组测序已被证明是有价值的。它提供了有关该病毒引起疾病的能力，传播和抗药性变化的重要信息12,13。因此，DNA测序的主要目标是发展基因组治疗剂14。这些药物试图了解遗传差异，以破译疾病的复杂性及其疗法15。正在做出重大努力，以整合测序，人群级数据和行为的基因组数据，以彻底研究遗传学与健康之间的联系。基因组研究对于理解新兴病毒变异的发展，传播动力学以及潜在的健康影响至关重要，例如SARS，Ebola，Sars-Cov-2和MERS 16。整合人工智能（AI）和相关的创新，包括机器学习，数据分析和深度学习（DL），可能会大大加速实际见解的提取，从而改善全球适应性17,18。对能够分析大型，复杂和高维遗传数据集的计算方法的需求越来越多，突显了基因组数据管道中准确标准和独特兴趣的需求。仔细使用时，AI可以揭示有关此类数据集的新发现，前提是在遗传数据评估过程的不同阶段有一套明确的要求和目标。
电压门控钾通道在与年龄相关的神经退行性疾病中的治疗作用
电压门控离子通道对于膜电位维护，体内平衡，电信号产生和控制Ca 2+流过膜至关重要。在所有离子通道中，神经元兴奋性的关键调节剂是最大的K +通道家族的电压门控钾通道（K V）。由于大脑衰老的ROS高水平，K +通道可能受氧化剂的影响，并且是衰老和神经变性过程的关键。本综述提供了有关研究最多的神经退行性疾病中的通道病的新见解，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，亨廷顿疾病或脊椎脑性共济失调。这些神经退行性疾病中的主要受影响的K V通道是K V 1，K V 2.1，K V 3，K V 4和K V 7。此外，为了防止或修复这些神经退行性疾病的发展，已经提出了先前的K V通道调节剂作为治疗靶标。
研究在离子 - 凝胶门控石墨烯电气双层突触晶体管中的短期突触可塑性
摘要：多末端电双层晶体管最近在模仿合成和神经功能方面引起了广泛的兴趣。在这项工作中，提出了一个离子凝胶的石墨烯突触晶体管，以通过利用石墨烯的双极性能和离子 - 凝胶的离子电导率来模仿基本的合成行为。通过自旋涂层过程将离子 - 凝胶介电作用沉积到石墨烯膜上。我们分别将顶门和石墨烯通道分别为突触前和突触后末端。基本的突触功能成功模仿，包括兴奋性突触后电流（EPSC），峰值振幅和持续时间对EPSC的影响以及配对脉冲促进（PPF）。这项工作可以促进石墨烯突触晶体管在柔性电子中的应用。
DISC1中的突变改变IPR和电压门控CA渠道功能，对主要精神疾病的影响
参与了中央神经元的各种发育过程。它也起着在成人中央神经元中认知功能为基础的关键作用。在这里，我们总结了Disc1的一般属性，并讨论了其作为理解主要精神疾病（MMI）的模型系统的用途。然后，我们讨论二氧化激进1的细胞作用，该细胞作用涉及或调节成人中央神经元中Ca 2+信号传导。尤其是我们关注的束缚角色盘在运输包含Ca 2+通道亚基RNA（包括IP3R1，CACNA1C和CACNA2D1）的RNA颗粒以及将线粒体转移到树突状和轴突过程中。我们还回顾了DISC1在调节线粒体相关的ER膜（MAM）中调节IP 3 R1活性中的作用。最后，我们讨论了中央突触下电压门控的Ca 2+通道（VGCC）的功能性的调节功能的盘状 - 糖基合酶激酶3β（GSK3β）信号传导。在每种情况下，DISC1调节影响神经元中Ca 2+信号的分子的运动。
![arXiv:2012.02219v1 [physics.app-ph] 2020 年 12 月 3 日](/simg/3\38fc3405bc9530299f5c0e6b4a3322edcbc0d604.webp)
arXiv:2012.02219v1 [physics.app-ph] 2020 年 12 月 3 日
该 MPTEM 涉及实现一种新颖的电子光学元件——门控镜，用于将电子输入和输出耦合到多通成像系统。通过快速降低电位（“打开”状态），门控镜将作为透镜工作，并且电子可以输入到 MPTEM。然后可以提高电位（“关闭”状态），门控镜现在作为反射元件工作。可以再次降低电位，将电子输出耦合。我们的设计是一个机械对称的五电极透镜，具有两个外电极、两个内电极和一个中心电极。参见图 1 中的机械加工原型。每个电极将保持在独立于其他电极的静态直流电压下，并在中心电极上施加门控脉冲。中心电极和内电极（每侧）之间的电容约为 5 pF，内电极和外电极之间的电容约为 10 pF。同心真空室将每个电极大约 2 pF 的电容引入地。该门控镜对电压有严格的要求：理想情况下，门控镜将由完美的箱车脉冲串驱动，并始终处于完全打开（透镜）状态或完全关闭（镜子）状态。当然，这需要完美的电响应和无限的驱动电子设备带宽。实际上，需要容忍有限的上升时间和有限的脉冲平坦度。上升和下降时间要求由往返时间≳10 ns 给出。我们的初步目标是实现≤3 ns的上升和下降时间。平坦度要求来自色差考虑。我们的目标是将门控镜对色差的贡献保持在与电子源中的能量扩散引入的色差大致相同的数量级 [8]。因此，目标是在最终的 100 V 驱动电压下实现优于 1 V 的脉冲平坦度，或在我们的台式测试中实现峰峰值电压的 1%。请注意，此平坦度目标不仅适用于用于电子传输的脉冲顶部，还适用于尾部
面板设计数字：溢出，传播和交叉激发的定量评估以构建更多颜色
选择用于优化的面板，该面板集中在T细胞表面抗原（CD3，CD4，CD8）上，并鉴定了具有内存（CD45RA，CD197）和激活（CD27，CD27，CD27，CD27，CD27，CD25，CD127）的亚群（CD25，CD127）的鉴定。还包括在其他谱系细胞类型（CD19，CD16，CD56，CD185）上表达的几种抗原。关于门控策略（图2），我们首先消除双重和死细胞，并根据大小和散射在淋巴细胞细胞上门控。淋巴细胞进一步分为T和B细胞。对NK细胞标记的CD3- / CD19-种群进行了询问。CD3+ T细胞被缩小到T辅助器（CD4）和细胞毒性（CD8）亚群中。CD4和CD8单阳性细胞的记忆和激活标记。CD4单阳性细胞还评估了调节性T细胞（CD25+，CD127-）。在第5和6面板中，CD28在T细胞上门控。在第6面板中，CD185在T和B细胞上门控。
脂质在冷冻EM条件下调节RYR1的开放概率
ryanodine受体（RYRS）是负责从肌质和内质网释放的细胞内四聚离子通道。在三种已知的哺乳动物RYR同工型中，RYR1对于肌肉收缩至关重要，并且已被广泛研究。RYRS的细胞质暴露多域碎片整合了多个细胞信号，这些信号调节通道门控和与Ryrs生理开放概率的小偏差导致危及生命的疾病。冷冻EM在揭示RYR门控机制的近原子细节方面发挥了作用，但在冷冻EM条件下RYR1的开放概率明显低于电生理研究中观察到的，这使RYR1门控模型的结构研究变得复杂。在这里，我们提出了一项冷冻EM研究，研究了在脂质浓度不同的CHAP中溶解的RyR1的开放概率。我们发现，将脂质浓度从0.001％增加到0.05％，将RYR1开放概率从16升至84％。但是，RYR1重组为脂质纳米盘仍关闭。我们在以最高脂质浓度重建的地图中建模了72个脂质分子。这些发现表明，脂质在冷冻EM条件下调节RYR1门控的关键作用，并提出了RYRR1门控调制的结构研究的最佳脂质模拟物。