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具有高时间分辨率的年轻女性生殖器人乳头瘤病毒感染的病毒和免疫动态
1 CIRB、CNRS、INSERM、法国学院、PSL 大学，法国巴黎，2 MIVEGEC、CNRS、IRD、法国蒙彼利埃大学，3 瑞士热带与公共卫生研究所，瑞士巴塞尔，4 CNRS UMR 5203，功能基因组学研究所，法国蒙彼利埃，5 PCCEI，大学。蒙彼利埃，INSERM，EFS，法国蒙彼利埃，6 妇产科系，蒙彼利埃大学中心医院，法国蒙彼利埃，7 细胞和分子免疫学实验室，GIGA 研究所，列日大学，列日，比利时，8 IAME，INSERM，巴黎大学，法国巴黎，9 医学微生物学系，曼尼托巴大学，温尼伯，加拿大，10 弗朗什孔泰大学，CNRS，Chrono-environnement，法国贝桑松，11 法国国家乳头瘤病毒研究中心，贝桑松 CHRU，法国，12 UMR996，炎症、趋化因子和免疫病理学，INSERM，巴黎萨克雷大学，法国奥赛，13 CHU de Nîmes，法国尼姆、14 法国索邦大学、15 英国牛津大学纳菲尔德医学系李嘉诚健康信息与发现中心大数据研究所、16 法国蒙彼利埃大学 INM RMB-PPC、法国蒙彼利埃大学 CHU 蒙彼利埃国家健康与医学研究院、17 法国蒙彼利埃大学中心医院医学信息系 (DIM)、18 法国蒙彼利埃大学中心医院传染病和热带病系、19 法国蒙彼利埃大学中心医院免费信息筛查与诊断中心 (CeGIDD)、20 德国海德堡感染与癌症流行病学德国癌症研究中心 (DKFZ)、21 加拿大公共卫生署 (PHAC) 国家微生物实验室 (NML)、加拿大
提高时间序列域适应性的可传递性和可区分性
无监督的域适应性在将知识从标记的源域转移到未标记的目标域，在时间序列应用中起关键作用。现有的时间序列域适应方法要么忽略频率特征，要么平等地处理时间和频率特征，这使得充分利用这两种功能的优势变得具有挑战性。在本文中，我们深入研究了可传递性和可区分性，这是传递表示学习中的两个至关重要的特性。可以洞悉频率特征在特定域内更具歧视性，而时间特征则在跨域上显示出更好的可传递性。基于发现，我们提出了一个dversarial co-co-co-n n etworks（acon），以通过协作学习方式在三个方面通过协作学习方式来增强可转移的表示：（1）考虑到时代的多个过度差异，提出了多个频率频率特征学习，以增强频率特征的辨别能力； （2）提出了时间域互助学习，以增强源域中时间特征的可区分性，并提高目标域中频率特征的可传递性； （3）域对抗学习是在时间频率特征的相关子空间中进行的，而不是原始特征空间，以进一步增强这两个特征的可传递性。在广泛的时间序列数据集和五个常见范围内进行的广泛实验证明了ACON的最新性能。代码可从https://github.com/mingyangliu1124/acon获得。
具有高时间精度的神经元的双色光学激活和抑制
光遗传学工具箱中的一种众所周知的现象是，所有光门控离子通道（包括红移的通道旋转蛋白（CHRS））都被蓝光激活，而蓝移Chrs对更长的波长的响应最小。在这里，我们利用此功能创建了一个系统，该系统允许具有红光脉冲的神经元高频激活，同时允许通过Blue Light的毫秒精度抑制动作电位。我们通过将超快速的红色CHR与适当匹配的动力学匹配的蓝色光敏感阴离子通道配对来实现这一目标。这需要筛选几个阴离子选择性CHRS，然后进行基于模型的诱变策略，以优化其动力学和光谱。海马中的切片电生理学以及对颤音运动的行为检查表明，蓝光的激发最少。允许对具有红光的神经元进行高频光学遗传激发，而蓝光抑制动作电位在光脉冲的持续时间内被罚款。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
神经相关性和预测婴儿在自闭症可能性升高时的言语和语言发展：系统评价
自闭症谱系障碍（ASD）是一种越来越普遍且异质性的神经发育状况，其特征是社会交流差异以及重复行为，集中兴趣和感觉敏感性的结合。早期的言语和语言延迟是年轻自闭症儿童的特征，是父母报告的第一个关注点之一。经常在孩子第二个生日之前。阐明这些延迟的神经机制有可能改善早期检测和干预工作。为了填补这一差距，这项系统评价旨在综合有关早期神经生物学的相关性和预测，并在患有和没有自闭症家族史的婴儿（EL（EL）（EL婴儿）和低可能性（LL婴儿（LL）（LL婴儿）中，分别为自闭症患者（分别为自闭症患者），分别具有自闭症的家族史（分别为自闭症），分别具有自闭症的家族病史，分别为自闭症的家族病史（分别为自闭症患者）提供了言语和语言发展的证据。使用结构磁共振成像（MRI; n = 2），功能性MRI（FMRI; n = 4），功能性近交光谱（FNIRS; n = 4）和电脑图（eegnirsography; n = 14 = 14 = n = 14 = 14。出现的结果中出现了三个主要主题：与LL婴儿相比，EL婴儿表现出（1）非典型语言相关的神经横向化； （2）结构和功能连通性的改变； （3）神经对语音和非语音刺激的神经敏感性的混合纤维，最早在6周大时发现了一些差异。这些发现表明，在明显的行为延迟出现之前，神经影像学技术可能对言语和语言延迟的早期指标敏感。未来的研究应旨在统一神经影像范围内和跨神经影像范围内的实验范式，并探讨在非学术，基于社区的环境中实施此类方法的可行性，可接受性和可伸缩性。
在异常校正的透射电子显微镜中以高时间分辨率的原位光谱开发
探索原子量表的材料的结构和物理性质之间的相应关系仍然是科学中的基本问题。随着异常校正的透射电子显微镜（AC-TEM）的发展和超快光谱技术，亚角尺度空间分辨率和飞秒尺度的时间分辨率，可以通过措施来获得。但是，结合两种优势的尝试仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们通过使用自设计和制造的TEM标本持有人来开发AC-TEM中高时间分辨率的原位光谱法，该标本持有人具有亚角尺度空间分辨率和femtosecondscale尺度的时间分辨率。我们设备的键和独特的设计是使用纤维束，它可以将聚焦的脉冲梁传递到TEM中，并同时收集光学响应。生成的聚焦点的尺寸小于2μm，并且可以在面积大于75×75μm2的平面中进行扫描。最重要的是，由玻璃纤维引起的阳性组速度分散由一对衍射光栅补偿，从而导致脉冲梁在TEM中的脉冲宽度约为300 fs（@ 3 MW）。现场实验，观察AC-TEM中CDSE/ZnS量子点的原子结构，并在此期间获得光致发光寿命（〜4.3 ns）。可以通过利用该设备在TEM中执行进一步的超快光谱法。
新研究表明：一岁儿童血液中 PFOA 浓度高时疫苗抗体浓度较低 - 2020 年 3 月 30 日德国联邦风险评估研究所第 016/2020 号通报
通过测定血液中的 PFAS 浓度可确定人类是否接触过该物质。全氟辛酸 (PFOA) 和全氟辛烷磺酸 (PFOS) 是这一类物质的主要成分。除其他影响外，它们已知会对实验动物的免疫系统产生负面影响。流行病学研究还发现，儿童血液中的 PFOA/PFOS 浓度与疫苗抗体浓度呈负相关。血液中 PFOA 浓度高的儿童疫苗抗体浓度较低。然而，对于出生后一岁末的儿童，目前仍然缺乏科学数据，相比之下，他们在长期母乳喂养期间会大量接触这些物质。由于年龄较小，他们可能对免疫系统的影响特别敏感。
分子轨道能量分离异常高时的二阶 Jahn-Teller 相互作用
完整作者列表：Wedler, Henry；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Wendelboe, Paul；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学 Tantillo, Dean；加利福尼亚大学戴维斯分校，化学；Power, Philip；加利福尼亚大学化学系