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trpv3和cav3.2离子通道在小鼠卵中功能相互作用
6 Centro de Investigación de Estudios Avanzados del Maule, Universidad Católica del Maule, 3480112 Talca, Chile Oocyte maturation or the acquisition of meiotic competence requires a controlled expression of proteins that supports this process in preparation for fertilization.两者均由高度调节的离子稳态确定卵母细胞的成熟和受精。几个离子通道，调节多种细胞过程，据报道在包括哺乳动物在内的不同物种的卵中表达。受精始于成熟卵母细胞中的精子 - 特异性磷脂酶（PLC）。Ca 2+流入需要在卵母细胞中积聚Ca 2+以准备受精，并在受精过程中补充其细胞内存储，从而支持Ca 2+振荡和卵子激活。卵子激活包括在其他过程之间形成前核，皮质颗粒外胞菌病，多植物的封闭性和减数分裂II，以支持向早期胚胎发育过渡的其他过程。电压门控活化的钙通道Cav3.2通道已被表达，并有助于对钙储存的补充，以准备小鼠卵中的受精。此外，已经显示出在小鼠卵中表达的阳离子非选择性通道TRPV3的瞬态受体通道TRPV3（一种阳离子非选择性通道），但是其生理功能目前尚不清楚。在这里，我们表明TRPV3和CAV3.2在小鼠卵中功能相互作用。使用缺乏TRPV3和CAV3.2蛋白的卵，我们评估它们在皮质颗粒分布中的作用。方法：使用KO动物模型，共焦显微镜，生物信息学和斑块钳电生理学，我们测试了离子通道在小鼠卵中的表达和功能，并评估了它们在皮质颗粒动力学中的作用。结果：TRPV3KO卵中的Cav3.2 -20 mV时的Cav3.2电流显着降低（8pa/pf wt卵，trpv3ko卵中的3,75 pa/pf）。TRPV3电流（41 pa/pf在wt中为41 pa/pf，而在cav3.2ko卵中的30,5 pa/pf）。trpv3ko卵显示，与WT卵相比，标记为透镜culinaris凝集素的荧光强度测量的质膜中的CG密度显着降低。生物信息学方法揭示了CAV3.2和TRPV3蛋白之间物理相互作用的可能位点/残基。我们的结果表明，Cav3.2和TRPV3的功能和/或物理相互作用可能将关键细胞过程调节为皮质颗粒分布，在哺乳动物中卵向胚胎过渡的基础。致谢：Fondecyt 1221308; Fondequip Anid EQM200122
模拟北极雪地微波辐射在表面敏感大气通道中的表现
1 英国诺森比亚大学地理与环境科学系，泰恩河畔纽卡斯尔 2 英国埃克塞特气象局 3 英国爱丁堡大学地球科学系，爱丁堡 4 法国格勒诺布尔阿尔卑斯大学 IGE 5 魁北克大学三河市环境科学系，加拿大魁北克省三河市 6 舍布鲁克大学应用测绘系，加拿大舍布鲁克 7 加拿大环境与气候变化部气候研究部，加拿大多伦多 div>
阿片类药物引起的痛觉过敏：丘脑 T 型钙通道是治疗目标吗？
阿片类药物引起的痛觉过敏 过去几十年来，阿片类药物在手术室和诊所的使用量稳步增长，使该类药物成为美国最常用的处方药之一。最常用的注射全身麻醉药不能提供外科手术所需的镇痛水平，因此需要在围手术期使用其他药物，如阿片类镇痛药。具体而言，在手术室中，最好使用药代动力学快的阿片类药物，如瑞芬太尼，与静脉麻醉药（如丙泊酚）结合使用，因为它们可以滴定到所需的镇痛水平和心血管参数。此外，由于瑞芬太尼在输注完成后会迅速从血浆中消除，因此即使输注时间很长，其效果也会很快消散。尽管阿片类药物可有效治疗与外科手术相关的急性疼痛，但它们对慢性疼痛疾病只有部分效果，并且它们的使用
无限维量子信息理论及其在光通道中的应用
摘要 | 信息论涉及信息源的有效表示，并为通过信道可靠地传输的信息量提供基本限制。这些源和信道通常是经典的，即由标准概率分布表示。量子信息论将其提升到一个新的水平，我们允许源和信道是量子的。从量子态的表示到量子信道上的通信，该理论不仅从本质上概括了经典的信息论方法，而且还解释了叠加、纠缠、干涉等量子效应。在本文中，我们将回顾并重点介绍无限维量子信道的信息论分析。需要无限维来模拟当今实用网络、分布式量子通信和量子互联网中无处不在的量子光信道。与有限维信道相比，无限维引入了一些独特的问题，并且尚未在文献中从量子信息理论的角度进行深入探讨。对于这些信道，我们提供了基本概念和最先进的信道容量结果。为了使本文自成体系，我们还回顾了有限维结果。
电压门控钾通道在与年龄相关的神经退行性疾病中的治疗作用
电压门控离子通道对于膜电位维护，体内平衡，电信号产生和控制Ca 2+流过膜至关重要。在所有离子通道中，神经元兴奋性的关键调节剂是最大的K +通道家族的电压门控钾通道（K V）。由于大脑衰老的ROS高水平，K +通道可能受氧化剂的影响，并且是衰老和神经变性过程的关键。本综述提供了有关研究最多的神经退行性疾病中的通道病的新见解，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，亨廷顿疾病或脊椎脑性共济失调。这些神经退行性疾病中的主要受影响的K V通道是K V 1，K V 2.1，K V 3，K V 4和K V 7。此外，为了防止或修复这些神经退行性疾病的发展，已经提出了先前的K V通道调节剂作为治疗靶标。
Kalman Feltering 的动力学方案的贝叶斯推理
由于数据中的信息有限，从集合电流的离子通道门控的足够的离子通道门控的足够动力学方案是一项艰巨的任务。我们通过使用并行的贝叶斯过滤器来解决此问题，以指定隐藏的Markov模型以进行当前和荧光数据。我们通过包括不同的噪声分布来证明该算法的灵活性。当应用于具有逼真的开放通道噪声的贴片夹数据时，我们的广义Kalman滤波器的表现优于经典的Kalman滤波器和速率方程方法。衍生的概括还可以包含正交荧光数据，使无法识别的参数可识别，并将参数估计值的精度提高到数量级。通过使用贝叶斯最高信誉量，我们发现我们的方法与速率方程方法相比产生了现实的不确定性量化。此外，贝叶斯过滤器可为更广泛的数据质量提供可忽略的偏差估计。对于某些数据集，它标识了比速率方程方法更多的参数。这些结果还证明了总体上贝叶斯信誉量评估算法的有效性的力量。最后，我们表明，与速率方程方法相比，在模拟转换之前通过模拟转换或荧光数据的有限时间分辨率引起的模拟过滤引起的误差更强大。
量子纠缠讲义：从稳定态到稳定通道
我们研究量子信息和量子计算中出现的稳定器形式主义的数学、物理和计算方面。给出了泡利可观测量的测量过程及其算法。结果表明，要检测真正的纠缠，我们需要一整套稳定器生成器，并且稳定器见证比 GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）见证更粗糙。我们讨论了稳定器代码，并从给定的线性代码构造了一个稳定器代码。我们还讨论了量子纠错、错误恢复标准和综合征提取。建立了稳定器形式的辛结构，并证明了任何稳定器代码都酉等价于一个平凡代码。通过获得相应的稳定器生成器，可以识别图代码作为稳定器代码的结构。获得了可嵌入稳定器代码在格中的距离。我们讨论了 Knill-Gottesman 定理、表表示和框架表示。利用稳定矩阵计算稳定门的模拟运行时间，并给出全局相位更新算法。给出了量子信道分解为稳定信道的过程。讨论了容量实现码，从而得到量子擦除信道的容量。最后，讨论了阴影层析成像问题，并给出了构造经典阴影的算法。
基于组合基序的 DNA 存储优惠券收集器通道编码
摘要 — 将信息编码在预先合成的脱氧核糖核酸 (DNA) 链 (称为基序) 组合中是一种有趣的 DNA 存储方法，有可能避免逐个核苷酸 DNA 合成的高昂成本。基于对 HelixWorks 经验数据集的分析，我们为这种设置提出了两种通道模型 (有干扰和无干扰)，并分析了它们的基本限制。我们提出了一种编码方案，通过利用通道输出处可用的所有信息来接近这些限制，这与 Preuss 等人为类似设置开发的早期方案不同。我们强调了通道容量曲线与合成 (写入) 和测序 (读取) 成本之间的基本权衡之间的重要联系，并提供了一种方法来缓解解码复杂性随基序库大小而呈指数增长的问题。
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
虚拟脑电图电极：卷积神经网络作为上采样或恢复通道的方法
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 4 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.20.049916 doi：bioRxiv 预印本