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弗朗西斯·科顿
Francesco COTTONE 是意大利佩鲁贾大学物理与地质学系的副教授。2008 年，在攻读物理学博士学位期间，Francesco 率先提出了非线性振动能量收集系统的概念。自 2013 年以来，Francesco 一直担任欧盟资助的能量收集项目（NanoPower、PROTEUS、EnABLES、IESRES）的首席研究员和当地负责人。他目前负责协调 VITALITY 创新生态系统 (PNRR) 内正在进行的“用于能量收集的纳米结构和先进材料和设备”项目，并指导物理与地质学系的微纳米能源技术实验室。他是 PowerMEMS 和 EnerHarv 国际委员会的活跃成员。他的科学经验包括 MEMS 和 NEMS、能量收集系统和创新压电材料。他的出版物被引用超过 5,000 次。
将与健康相关的生活质量改善作为关键...
通讯作者：Francesco Cottone 博士，意大利成人血液病研究组 (GIMEMA) 数据中心和健康结果研究单位，意大利罗马贝内文托大街 6 号，邮编 00161。电子邮箱：f.cottone@gimema.it
2024年6月26日至28日，意大利佩鲁吉亚
Enerharv 2024研讨会委员会由Roberto Larosa（St Microelectronics）和Mike Hayes（Tyndall）以及技术主席Francesco Cottone（Unipg）和Brian Zahnstecher（Powerrox）领导。委员会是来自工业和能源收获和相关技术学术界的国际专家小组。It is supported by a strong team of technical sponsors including the IEEE Power Electronics Society ( PELS ), IEEE Electronic Packaging Society ( EPS ), EU projects LoLiPoP IoT & UBIGIoT , US Center for Advanced Self- Powered Systems of Integrated Sensors and Technologies ( ASSIST ), Advanced Functional Fabrics of America ( AFFOA ), Manufacturing Innovation Institute and the China Power Supply Society ( CPSS ).
1个植物学组和表观遗传单位，意大利民族...
简介：头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的特征是复发的发生率很高，这是HNSCC患者死亡的常见原因。识别支持HNSCC疾病管理的生物标志物在临床肿瘤学中仍然是未满足的需求。Meetials和方法：为此，我们为下一代测序（NGS）分析设计了一个突变芯片，以检测HNSCC患者的肿瘤组织中的突变和匹配的血浆。对HNSCC TCGA队列的分析表明，TP53（72％），CDKN2A（22％）和FAT1（24％）是HNSCC中最常见的突变基因。明显的TP53突变与预后不良相关。已收集了来自HNSCC患者的250种新鲜冷冻组织。特定于每位患者的三个活检，代表非肿瘤（切除缘），周围（距肿瘤≥1cm的组织学上无肿瘤组织）和肿瘤组织。结果：该队列受到定制的突变芯片的挑战，用于NGS分析突变，其中包括TP53，CDKN2A和FAT1基因的整个CD。我们发现，我们队列肿瘤中的TP53（743％）和CDKN2A（243％）突变频率与TGCA相似。我们的数据集中FAT1（38.6％）突变的频率较高。尚未注释许多识别的FAT1突变。由于我们还在手术中收集了匹配的血浆，因此在随访期间，我们的分析正在朝着鉴定患者CCF-DNA突变的鉴定。结论：此分析正在进行中，并将介绍相关数据。F. Ganci：不。F.Stinella：不。G. Cottone：不。 E. Cotronoon：不。 A.非：不。 A.出生：不。 A. Sacconi：不。 V.睡觉：不。 M. Palloca：不。 F. Rollo：不。 A. Covello：不。 M.贝沃夫：非。 Q.春季：不。 F. F. F.：不。 G. Blandino：不。G. Cottone：不。E. Cotronoon：不。A.非：不。A.出生：不。A. Sacconi：不。 V.睡觉：不。 M. Palloca：不。 F. Rollo：不。 A. Covello：不。 M.贝沃夫：非。 Q.春季：不。 F. F. F.：不。 G. Blandino：不。A. Sacconi：不。V.睡觉：不。M. Palloca：不。 F. Rollo：不。 A. Covello：不。 M.贝沃夫：非。 Q.春季：不。 F. F. F.：不。 G. Blandino：不。M. Palloca：不。F. Rollo：不。A. Covello：不。 M.贝沃夫：非。 Q.春季：不。 F. F. F.：不。 G. Blandino：不。A. Covello：不。M.贝沃夫：非。Q.春季：不。 F. F. F.：不。 G. Blandino：不。Q.春季：不。F. F. F.：不。 G. Blandino：不。F. F. F.：不。G. Blandino：不。G. Blandino：不。
通过归一化压缩距离评估的半球同源物的功能平衡
健康大脑的有效功能取决于两个半球同源区域之间的动态平衡。这种平衡是通过脊间抑制作用促进的，这是大脑组织的关键方面。本质上，一个半球的兴奋性预测激活了其对应物的抑制网络，从而有助于形成周围的侧面网络（Zatorre等，2012; Carson，2020）。这些网络的形成实现了“截然不见”机制在获得神经元皮质水平的新功能方面起着至关重要的作用。它支持运动控制的发展（Mahan和Georgopoulos，2013; Georgopoulos and Carpenter，2015年），并增强了感官感知敏锐度（Kolasinski等，2017; Grujic et al。，2022）。因此，同源半球区域之间的相互作用调节控制人体段的网络的抑制 - 激发平衡，这对于自适应可塑性和学习过程至关重要（Das和Gilbert，1999; Graziadio等，2010）。在诸如疲劳之类的慢性疾病中，半球间的平衡至关重要（Cogliati dezza等，2015； Ondobaka等，2022），它会影响中风的严重程度（Deco和Corbetta，2011; Pellegrino，2011; Pellegrino et al。，2012; Zappasodi et al。 Al。，2013）。尤其是，已经观察到旨在缓解疲劳的神经调节干预措施恢复了原发性运动区域的生理同源性（Porcaro等，2019）和皮质脊柱（Bertoli等，2023年）。
生物样本收集以推进研究和治疗：通过欧洲研究和欧洲欧洲联盟陈述
Drarell Green 1 , Roelof van Ewijk 2 , Elisa Cup 12, Lucia Cottone 13, 22:23 , Anne Gives-Mascard 24 , Stefanie Hecker-Noting 8 , Edita Kabickova 25 , Leo Kager 26,27 , Cannerva 28 , Laurence 32 , Cyril Bervat 33 , Antonin Market 18 , Marriage-Berard Merks 2.36 , Benjamin Ory 37，Pantziarca 15.39.40，Sophie Piperno-Neuman 33，Anna Raciborska 42：44，Acmal Safwat 45，Katia Scotlandi 46，Eric LSys 50，Marie-Doin 51，Miss 52，Claudia Valverde 53，Michiel A.J. van of san 54，关闭ẅ艺术1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 100 10 10 10 10 10 10 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 121 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200，clausẅArtẅArt5，56，56，56，56，56，56，56，56，56，56.60 <Sys 50，Marie-Doin 51，Miss 52，Claudia Valverde 53，Michiel A.J.van of san 54，关闭ẅ艺术1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 100 10 10 10 10 10 10 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 121 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100 200 200 200 200 200 200 200 200 200 200，clausẅArtẅArt5，56，56，56，56，56，56，56，56，56，56.60 <
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因
社论：研究和诊断中的脑电图
在神经科学中，脑电图和神经影像学技术被广泛用于提高我们对脑机制的理解，并鉴定出最多样化的神经病理性的生物标志物（Tulay等，2019）。然而，电磁脑电图（E-MEG）和神经影像学技术（例如功能磁共振成像（fMRI））是互补的[即EEG/MEG技术具有出色的时间分辨率，可以在其空间分辨率和fmri assifique Assopta insosogy和其他neuiroimimimagimimage nyuremimage nimeique andique insologys上进行良好的时间分辨率。 （SPECT），正电子发射断层扫描（PET）和功能性近红外光谱（FNIRS）]。此外，这些技术的互补性导致了多模式整合的发展（Tulay等，2019）。近几十年来，技术进步使研究人员能够更加有效地整合不同的电生理和神经影像学技术，以提供最佳的空间和时间分辨率。具有出色的空间分辨率和可移植性，EEG经常与其他方法相结合，例如fMRI（Ostwald等，2010，2011，2011； 2012; Porcaro等，2010，2011）或FNIRS，经颅磁刺激（TMS）（TMS）（TMS）（TMS）（TMS）（Giambattistelli等，2014，2014; Tecchio; Tecchio; Tecchial; Tecranial et and crranial et and Crrist and and Crrist and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and，以及2023（2023） Porcaro等人，2019b），以增强对健康和病理条件下脑过程的脑功能的理解（Buss等，2019）。此外，EEG与非侵入性脑刺激（NIB）相结合，例如TMS或TE，可以用作对脑病理学的潜在治疗和监测（Napolitani等，2014; Cottone等，2018; Porcaro et al。，2019b）。eeg加上适当和先进的数学方法，可以为神经退行性疾病提供标记并促进其诊断（Tecchio等，2015; Smits et al。，2016; Marino等，2019; Porcaro et al。本研究主题概述了当前的脑电图知识与65位作者通过11篇文章的其他技术相结合，其中包含两项评论，八个原始研究论文和一种方法（总计：30,624；截至2023年1月27日，截至2023年1月27日）。