摘要:引入非土著物种(NIS)是对欧洲沿海生态系统完整性的主要威胁之一。基于DNA的评估已越来越多地用于监视NIS。但是,基于DNA的分类学分配的准确性在很大程度上取决于DNA条形码参考库的完成和可靠性。因此,我们旨在编译和审核欧洲发生的海洋无脊椎动物NIS的DNA条形码参考库。为此,我们使用三个数据库编制了NIS列表:欧洲外星物种信息网络(EASIN),关于水生非土著和隐性物种(Aquanis)的信息系统以及引入海洋物种(WRIMS)的世界登记册。对于每个物种,我们从生命数据系统(BOLD)的条形码(BOLD)中检索了可用的细胞色素C氧化酶亚基I(COI)线粒体基因序列,并使用了条形码,审计和等级系统(BAGS)来检查形成型名称和条形码索引编号(BINS)之间的一致性。从编译的1249种物种中,大约42%的物种有BOLD的记录,其中56%是不和谐的。我们进一步分析了这些案例,以确定不一致的原因并归因于其他注释标签。成功解决了35%,这增加了元法数据集中检测到的NIS数量的12个。但是,相当数量的垃圾箱仍然不一致。参考条形码记录的可靠性在NIS的情况下尤其重要,如果不需要时,错误的识别可能会触发动作或无所作为。
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
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a、b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院放射学系 b 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院神经病学系 *通讯作者:Dmitriy A. Yablonskiy,博士 华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 4525 Scott Ave,3216 室 圣路易斯,密苏里州 63110 电话:314-362-1815 传真:314-362-0526 电子邮件:YablonskiyD@wustl.edu 关键词:功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触、人类连接组计划 摘要 虽然在研究健康人脑和广泛人群的静息态功能网络方面已经取得了重大进展尽管许多临床情况都存在这种情况,但许多有关它们与大脑细胞成分关系的问题仍未得到解决。在此,我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 来映射人脑细胞组成,并使用 BOLD(血氧水平依赖性)MRI 来探索大脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。结果表明,网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义的同步性主要与区域神经元密度有关,而功能单元间的连接强度也受到脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。具有最高神经元密度(但神经胶质细胞和突触密度最低)的视觉网络表现出最强的 BOLD 信号相干性,以及最强的网络内连接。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近,其 BOLD 信号的相干性相对较低,但细胞内容非常平衡,使 DMN 在大脑的整体组织和功能网络层次结构中发挥重要作用。
Bold Sandagdorj于2020年1月加入ADB。他涵盖了宏观经济诊断和预测,交易来源以及对主权和非主权交易的处理,知识工作,技术援助项目,并为国家合作伙伴关系策略和计划做出贡献。在加入ADB之前,他曾在Xacbank(蒙古的主要商业银行之一)担任首席经济学家,以及蒙古银行(中央银行)州长的首席经济学家和顾问。他在中央银行担任过各种职务,包括总干事,部门主管和研究经济学家在货币管理局任职10年。Bold在政府,世界银行项目和公司中也有专业经验。他拥有应用自然资源经济学的理学硕士学位,专门从事美国密歇根州技术大学的金融工程。他拥有应用自然资源经济学的理学硕士学位,专门从事美国密歇根州技术大学的金融工程。
2020年,洛杉矶县公共卫生部(公共卫生)建立了洛杉矶县Bold Initiative(LA BOLD),目的是召集一个联盟,以制定一项战略计划,以改善洛杉矶县的痴呆症护理和支持。在洛杉矶县老化和残疾部的协助下,公共卫生于2021年夏天成立了健康的Brain La联盟。该联盟包括从当地机构进行老化,卫生保健组织,卫生计划,高等教育机构以及支持痴呆症及其护理人员老年人的社区组织的代表。,联盟共同制定了洛杉矶县阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的战略计划,2023-2028(战略计划)。战略计划及其建议的行动旨在与疾病控制和预防中心的健康大脑倡议路线图系列的优先事项保持一致。战略计划涉及三个焦点领域,这些领域被确定为高优先事项又是成熟的行动:
2024 Yasoda Sai RAM Kandikonda, ABINIL GAYAL, Jessica Zegre-Hemsey, Lekshmi Kumar, David Wright, Marly van Assen, Judy Wawira, Suck Suck Suck, Mary Carey, Delgersuren Bold, Alex Fedorv, Jiaying Lu Runze Yan, Xiao Hu, and Ran Xiao. <使用心电图数据检测急性真菌梗死的机器学习算法中的性偏见。 循环,150(Suppl_1):A4141659 – A4141659,2024 2024 22024 Yasoda Sai RAM Kandikonda, ABINIL GAYAL, Jessica Zegre-Hemsey, Lekshmi Kumar, David Wright, Marly van Assen, Judy Wawira, Suck Suck Suck, Mary Carey, Delgersuren Bold, Alex Fedorv, Jiaying Lu Runze Yan, Xiao Hu, and Ran Xiao.<使用心电图数据检测急性真菌梗死的机器学习算法中的性偏见。循环,150(Suppl_1):A4141659 – A4141659,2024 2024 2
磁共振成像 (MRI) 可以非侵入性地绘制大脑的代谢氧消耗 (CMRO 2 ),这对于理解和监测健康和疾病状态下的神经功能至关重要。然而,由于缺乏稳健的方法,对 MRI 氧代谢的深入研究迄今为止受到阻碍。一种绘制 CMRO 2 的 MRI 方法基于在氧气和二氧化碳的呼吸调节期间同时获取脑血流 (CBF) 和血氧水平依赖 (BOLD) 加权图像。虽然这种双校准方法在研究环境中显示出良好的前景,但当前的分析方法在存在噪声的情况下不稳定和/或计算要求高。在本文中,我们提出了一种机器学习实现,用于对双校准 fMRI 数据进行多参数评估。所提出的方法旨在解决稳定性、准确性和计算开销问题,消除使用 MRI 研究氧代谢的重大障碍。该方法利用获取的灌注和 BOLD 加权数据的时间频率变换,从中选择适当的特征向量来训练机器学习回归器。实施的机器学习方法之所以被选中,是因为它们对噪声具有鲁棒性,并且能够映射复杂的非线性关系(例如 BOLD 信号加权和血氧之间存在的关系)。极端随机树 (ET) 回归器用于估计静息血流量,多层感知器 (MLP) 用于估计 CMRO 2 和氧提取分数 (OEF)。带有加性噪声的合成数据用于训练回归器,模拟数据涵盖广泛的生理合理参数。在模拟和体内数据(n = 30)中,将实施的分析方法的性能与已发表的方法进行了比较。所提出的
血流动力学反应函数 (HRF) 极大地影响了受试者内和受试者间大脑激活和连接的变异性,并且可能会混淆连接分析中时间优先性的估计,因此其估计对于正确解释神经影像学研究必不可少。此外,HRF 形状本身是一个有用的局部度量。然而,大多数用于 HRF 估计的算法都是针对任务相关 fMRI 数据的,只有少数算法可以直接应用于静息状态协议。在这里,我们介绍了 rsHRF,这是一个 Matlab 和 Python 工具箱,可实现从静息状态 BOLD 信号中进行 HRF 估计和反卷积。我们首先概述了主要算法和实际实现,然后通过使用公开的静息状态 fMRI 数据集进行验证实验来证明 rsHRF 的可行性和实用性。我们还提供了统计分析和可视化工具。我们相信这个工具箱可能对更好地分析和理解 BOLD 信号的成分和变异性做出重大贡献。
斜体文件名,例如setup.exe和路径名,例如c:\ Windows \ System32 \。..以斜体显示。start>在两个单词之间进行程序“大于”符号,指示从菜单或工具栏中选择菜单项,例如开始>程序。菜单项以粗体显示,例如。在“文件”菜单中,单击“打印”。输入或选择字段的密码名称以粗体显示,例如在密码字段中输入密码。[键]键盘键以方括号和粗体显示,例如[F1]。按钮以粗体显示,例如单击继续。“输入”和“值”输入或选择值在引号中显示,例如在“分辨率”菜单中,输入值“ 1280x800”。