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研究文章：新型PCR程序的良好肝脏肝脏坏死性疾病（AHPND）和突变体-AHPND快速检测的新型PCR程序的建立前的提取方法和DNA提取方法
在2009年中国急性肝癌坏死病（AHPND）的第一次爆发后，这种疾病仍被认为是虾类水产养殖业的全球危险疾病。当前，没有有效的方法来预防和治疗AHPND。因此，可以避免并控制这种疾病的快速检测方法被认为是最有效的策略。在2021年，建立了一种新的PCR反应，可以同时检测AHPND和突变体AHPND。为了开发PCR试剂盒，建立了包括富集前步骤和DNA提取方法的PCR程序以进行PCR反应。新的PCR程序被验证，检测极限为5.10 3 CFU/mL。此检测极限是当前用于检测AHPND的常规PCR方法的两倍。弧菌溶血性在37°C的肉汤中显示出最佳的生长，并伴有虾的肝癌。也修改了用虾组织中提取DNA的简单沸腾方法。PCR程序已在42个AHPND的样本上成功验证。使用PCR试剂盒快速检测AHPND和相关的突变体AHPND，用于快速诊断虾农场的AHPND和相关突变体-AHPND。关键字：AHPND，突变体-AHPND，DNA提取，PCR，Vibrio parahaayticus 1-分子和环境生物技术的部门，生物学和生物技术学院，生物学实验室，生物传感器，生物传感器，科学大学，Ho Chi Minh City，Viet Nam，生物传感器。2-越南胡志明市科学大学分子生物技术实验室。3-越南国立大学，林格·沃德（Linh Trung Ward），越南城，越南城，越南 *
分子医学时代的肉瘤治疗
白质区构成了大型大脑网络的结构基础。，我们将脑部全面的拖拉术应用于30,810名成年人（英国生物银行）的扩散图像，并发现90个节点级别和851个边缘级网络连接度量的遗传力显着。多元基因组的关联分析鉴定了325个遗传基因座，其中80％以前与脑指标没有相关。富集分析涉及神经发育过程，包括神经发生，神经分化，神经迁移，神经投射引导和轴突发育，以及产前脑表达，尤其是在干细胞，天文细胞，小细胞，小胶质细胞和神经元中。多元关联概要文件牵涉到31个基因座，这是左眼语言网络核心区域之间的连通性。的精神病，神经系统特征的多基因评分也显示出与结构连通性的显着多元关联，每种都暗示了与特征相关的功能曲线的不同大脑区域集合。这项大规模的映射研究揭示了对人脑结构连接的变异的共同遗传贡献。
小胶质细胞介导的突触修剪作为神经发育障碍的关键缺陷：炒作还是希望？ Mordelt，A。; Witte，L.D。 DE 2023，文章 /信函< / div>
摘要在该领域达成共识，即小胶质细胞在神经发育过程中起着杰出作用，例如突触修剪和神经元网络成熟。因此，出现了当前将小胶质细胞缺陷与神经发育障碍（NDDS）相关的动量。这个概念受啮齿动物的研究和临床数据的挑战。有趣的是，小胶质细胞的数量减少或小胶质细胞功能不一定会导致明显的NDD表型，而神经精神病症状似乎主要在成年期发展。因此，仍然开放讨论小胶质细胞是否确实是健康神经发育必不可少的。在这里，我们批判性地讨论了小胶质细胞在突触修剪中的作用，并突出区域和年龄依赖性。我们提出了在NDD的背景下的小胶质细胞介导的突触修剪的更新模型，并讨论了针对这些疾病治疗这些疾病的小胶质细胞的潜力。
关于泌尿科人工智能的前100篇文章
在医学领域，人工智能（AI）迅速变得突出，其对泌尿科的影响是深远的。与传统方法相比，经过验证和优化的AI可导致更快，更个性化，高效和专注的搜索（1）。AI领域继续迅速发展。患者的关系以及患者的结果正在改善（2）。AI有效地处理大量数据的能力，结合向电子患者记录的转变，导致越来越大的“大数据”集。将来，AI将能够分析和检测新颖的诊断和治疗模式（3）。当前的计算机科学进步已经导致了多个高度复杂的非医疗过程的研究和自动优化。如果正确应用，AI模型的开发可以导致对患者相关数据的更有效的处理和分析，以及对泌尿科患者的优化诊断和治疗（4）。
文章：David Sling 防空系统 - 2023 年 10 月 17 日
以色列的“大卫吊索”防空系统是一种多级拦截器，由一个固体燃料火箭发动机助推器和一个具有先进转向装置的非对称拦截弹组成，在拦截阶段具有超机动性。该系统以前被称为“魔杖”，旨在拦截敌机、无人机、战术弹道导弹、中远程火箭和巡航导弹。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
使用 ZX 演算简化稳定器分解模拟量子电路 Kissinger, A.; Wetering, JMM van de 2022，文章 / 致编辑的信
摘要 我们介绍了一种用于量子电路强经典模拟的增强技术，该技术将“稳定器求和”方法与基于 ZX 演算的自动简化策略相结合。最近有研究表明，通过将电路中的非稳定器门表示为魔法状态注入，并将它们一次分解为 2-6 个状态的块，可以对量子电路进行经典模拟，从而获得（可有效模拟的）稳定器状态的总和，并且比简单方法的项少得多。我们将这些技术从具有魔法状态注入的 Clifford 电路的原始设置改编为通用 ZX 图，并表明通过将这种“分块”分解与基于 ZX 演算的简化策略交错，我们可以获得比现有方法小几个数量级的稳定器分解。我们说明了这种技术如何对具有多达 70 个 T 门的随机 50 和 100 量子比特 Clifford + T 电路的输出以及 Bravyi 和 Gosset 先前考虑过的具有超过 1000 个 T 门的隐藏移位电路系列执行精确范数计算（从而进行强模拟）。
减少量子电路中非 Clifford 门的数量 Kissinger, A.; Wetering, John van de 2020，文章 / 致编辑的信（Physical Review A
我们提出了一种减少电路中非 Clifford 量子门（特别是 T 门）数量的方法，这是有效实现容错量子计算的重要任务。此方法与大多数基准电路中无辅助 T 计数减少的先前方法相当或优于后者，在某些情况下可带来高达 50% 的改进。我们的方法首先将量子电路表示为 ZX 图，这是一种张量网络结构，可以根据 ZX 演算规则进行变换和简化。然后，我们扩展了最近的简化策略，添加了一个不同的成分，即相位小工具化，我们使用它通过 ZX 图传播非 Clifford 相位以找到非局部抵消。我们的程序可不加修改地扩展到任意相位角和变分电路的参数消除。最后，我们的优化是自检的，也就是说，我们提出的简化策略足够强大，可以独立验证输入电路和优化输出电路的相等性。我们已经在开源库 P y ZX 中实现了本文的例程。