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征集大脑合作研究项目
• 研究人员必须在整个资助期间隶属于 CIHR 定义的加拿大合格机构并在那里开展研究。 • 首席研究人员必须在魁北克的研究机构（大学和附属医院、研究机构、公共研究中心）工作。他们必须与至少一名在其他加拿大省或地区的研究机构工作的独立研究人员以及至少一家魁北克中小型企业 (SME) 密切合作。请注意：大学技术转移中心 [CCTT] 和联邦政府资助的公共实验室（如 NRC）没有资格作为主办机构，但这些机构的团队成员和合作者可以作为子站点获得高达 50% 的总预算。 • 研究人员必须被视为其机构的独立研究员。这样的个人通常拥有助理、副教授或正教授的职称；可以作为首席研究人员发起和指导自己独立的研究方向；全面负责管理其研究小组；全面控制其研究资金；并被允许指导受训人员（如适用，根据其机构的政策）。博士后研究员或兼职教师没有资格申请。符合条件的项目：
数据集大小和长期基于 ECoG 的 BCI 使用对深度学习解码器性能的影响
通过思维与效应器进行交互，可以使这些患者在日常生活中恢复一定的自主权。例如，基于运动想象的 BCI 已被用于控制脊髓损伤后截瘫或四肢瘫痪患者的上肢（ Hochberg 等人， 2012 年； Collinger 等人， 2013 年； Wodlinger 等人， 2014 年； Edelman 等人， 2019 年）、下肢（ López-Larraz 等人， 2016 年； He 等人， 2018 年）和四肢（ Benabid 等人， 2019 年）的假肢或外骨骼。在本研究中，我们重点研究基于皮层脑电图 (ECoG) 的运动 BCI，这是一种很有前途的工具，与更具侵入性的方法相比，它可以实现神经假体控制的连续 3D 手部轨迹解码，同时降低植入风险 ( Volkova 等人，2019)。BCI 记录神经元活动并将其解码为效应器的控制命令。解码器通常以监督的方式使用机器学习算法进行训练。在绝大多数研究中，由于对记录的访问有限，训练数据集受到严格限制。同时，数据集大小是机器学习分析中的一个重要因素，会极大地影响整个系统的性能。与最近的计算机视觉和自然语言处理研究（Kaplan 等人，2020 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Hoiem 等人，2021 年）相比，对于 BCI，很少研究训练数据的最佳数量，即解码器性能在给定应用中达到稳定状态的数量（Perdikis and Millan，2020 年）。尤其是学习曲线，它提供了对模型性能和训练集大小之间关系的洞察，但却很少被提出。学习曲线可用于模型选择、减少模型训练的计算量或估计向训练数据集添加更多数据的理论影响（Viering and Loog，2021 年）。考虑到人类记录的数据集的访问权限有限，最后一点在 BCI 中尤为重要。如果不知道系统性能和数据集大小之间的关系，就很难确定提高解码器准确性的策略：增加训练数据量还是增加模型容量。对于基于 ECoG 的运动 BCI，大多数模型的容量有限。所使用的解码器是卡尔曼滤波器（Pistohl 等人，2012 年；Silversmith 等人，2020 年）并且大多是线性模型的变体（Flamary 和 Rakotomamonjy，2012 年；Liang 和 Bougrain，2012 年；Nakanishi 等人，2013 年、2017 年；Chen 等人，2014 年；Bundy 等人，2016 年；Eliseyev 等人，2017 年）。在大多数这些研究中，解码器优化都是在包含几分钟或几十分钟信号的数据库上进行的。这会产生可用的模型，但并未提供有关可以通过更多数据实现的性能提升的任何信息，也没有比较多个解码器之间的数据量/性能关系。在 BCI 中，模型特征和学习曲线并不是影响解码器性能的唯一因素。人类生成独特脑信号模式的能力对于 BCI 系统至关重要。近年来的研究主要集中在开发越来越高效的解码器上，例如深度学习 (DL)（Bashivan 等人，2015 年；Elango 等人，2017 年；Schirrmeister 等人，2017 年；Du 等人，2018 年；Lawhern 等人，2018 年；Pan 等人，2018 年；Xie 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Rashid 等人，2020 年；´ Sliwowski 等人，2022 年），而不是耐心学习或共同适应（Wolpaw 等人，2002 年；Millan，2004 年），尽管一些研究表明
natora，一种相关性的方法，可最大程度地减少遗传和法学分析中数据集大小的损失
图1：通过Elvim可视化的模拟结构的构象相空间。（a）投影中存在的不同种类，蓝色为aβ-40，红色的β-42和绿色的aβ-40突变体。（b）每个构象作为回旋半径的函数，其最显着的构象o周围显示每个区域。
活细胞中GAGA转录因子的先驱功能的动力学原理 从神经1 的局部记录中解码皮质范围的脑活动 natora，一种相关性的方法，可最大程度地减少遗传和法学分析中数据集大小的损失 使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维 视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的 远程连接镜子和链接人脑中的微体系结构和认知层次结构 使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据 组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织 胎盘纳米粒子介导的IGF1基因治疗纠正豚鼠模型中的胎儿生长限制 使用多模式变压器网络的药物目标相互作用预测显示出高的蛋白质的普遍性
在体内对先锋因素与染色质的接口如何促进转录控制的可及性。在这里，我们通过活果蝇血细胞中的原型GAGA先驱因子（GAF）直接可视化染色质关联。单粒子跟踪表明，大多数GAF是染色质结合的，稳定的结合分数显示出在染色质上存放在染色质上的核小体样限量超过2分钟，比大多数转录因子的动态范围更长。这些动力学特性需要GAF的DNA结合，多聚化和本质上无序的结构域的完全补充，并且是招募的染色质重塑剂NURF和PBAP的自主性，其活动主要使GAF的邻居受益于HSF，例如HSF。对GAF动力学的评估及其内源性丰度表明，尽管有势动力学，但GAF组成且完全占据了染色质靶标，从而提供了一种时间机制，从而维持对体内稳态，环境和发育信号的转录染色质的开放式染色质。