1 马克斯普朗克研究组 NeuroCode,马克斯普朗克人类发展研究所,柏林,德国;2 马克斯普朗克 UCL 计算精神病学和老龄化研究中心,柏林,德国;3 汉堡大学心理学研究所,汉堡,德国;4 高等师范学院物理实验室,法国国家科学研究院,ENS,PSL 大学,索邦大学,巴黎西岱大学,法国巴黎;5 牛津大学实验心理学系,牛津,英国;6 伯明翰大学心理学学院,伯明翰,英国;7 伯明翰大学人类大脑健康中心,伯明翰,英国;8 伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部,伦敦,英国;9 伦敦大学学院 Sainsbury Wellcome 中心,伦敦,英国;10 CIFAR Azrieli Global加拿大多伦多 CIFAR 学者
模块化结构和功能在生物学中无处不在,从动物体和大脑的组织到生态系统的规模。然而,模块化的机理尚不清楚。在这里,我们介绍了峰值选择的原理,该过程纯粹是局部相互作用和光滑的梯度可以导致全球模块化组织。可以从平稳的全局梯度中导致不连续模块边界的自组织,从而统一了形态发生的位置假设和图灵模式形成假设。应用于大脑的网格细胞网络,峰选择会导致具有离散间隔空间周期的功能不同模块的潮流出现。应用于生态系统,该过程的概括导致离散的系统级别的壁ni。动力学表现出对系统大小和“台式鲁棒性” [1]的新自我缩放,从而使模块出现和模块属性对大多数参数不敏感。此外,峰选择赋予模块内的鲁棒性。即使在单个网格细胞模块中,它也对连续吸引力动力学的微调需求进行了评估。它做出了一个独立于细节的预测,即网格模块周期比率应近似相邻的整数比率,并提供迄今为止最准确的数据匹配。其他可测试的预测有望弥合生理学,连接组学和转录。总的来说,我们的结果表明,与低信息全局梯度相结合的局部交互可以驱动强大的全局模块出现。
重印和许可信息可在 http://www.nature.com/reprints 上找到。通信和材料请求应发送至 Yogesh Goyal 或 Arjun Raj。yogesh.goyal@northwestern.edu;arjunrajlab@gmail.com。作者贡献 YG 和 AR 构思并设计了这个项目。YG 设计、执行和分析了所有实验,由 ARMP 监督,GTB 和 EIG 协助 YG 进行 FateMap 实验和分析。RHB、PTR、JL 和 MP 协助 YG 进行批量 RNA-seq 实验和分析。MP 根据 YG 和 ARIPD 的意见对修订进行了特定分析,GTB、SSA、EIG、MCD 和 CC 协助 YG 进行组织切片以及自动 RNA FISH 和 DAPI 扫描和分析。YG、BE 和 KK 设计并优化了 PCR“副反应”引物,以从 scRNA-seq 文库中恢复条形码。 RHB、GTB 和 JL 提取了 gDNA 用于 WGS 实验,NB 在 YG 的输入下进行了 WGS 分析,ARAK 协助 YG 设计和实施球体实验。GTB、NJ、JL、JB、MP 和 IAM 协助 YG 准备条形码库并完成计算流程。YG 设计了小鼠条形码实验,DF、HL、YC、GMA 和 MEF 在 YG、MH、AR 和 ATWYG 的输入下进行了小鼠实验,GTB 为小鼠实验准备了条形码库。MC、RHB、RGW、RL、DRI、SBJ、KW、MP、AJL 和 JAW 在 YG 和 ARYG 的输入下进行了人类患者实验和分析,GTB 和 EIG 准备了本研究中使用的所有插图。YG 和 AR 在所有作者的帮助下撰写了手稿。
生命和人造生命的起源领域都质疑生活是什么,以及它是如何从独特的“预生命”动态中出现的。出现生命的大多数底物的一个共同特征是当出现自我复制时动态的明显变化。虽然有一些关于自然复制者在自然界中产生的假设,但我们对自我复制者出现的一般动态,计算原理和必要条件知之甚少。在“计算基材”中尤其如此,其中相互作用涉及逻辑,数学或编程规则。在本文中,我们朝着了解自我复制者如何通过基于各种简单编程语言和机器指令集研究几种计算基板来了解自我复制的一步。我们表明,当随机,非自我复制程序放置在缺乏任何明确健身景观的环境中时,自我复制者往往会出现。我们证明了这是如何由于随机相互作用和自我修饰而发生的,并且可以在有或没有背景随机突变的情况下发生。我们还展示了自我复制器兴起后,日益复杂的动态如何继续出现。最后,我们展示了一种简约的编程语言的反例,在该语言中可以自我复制,但尚未观察到出现。
摘要 - 在啮齿动物的导航研究中,在海马次区域CA1和下毛(Sub)中都鉴定出空间反应,但这两个大脑区域似乎对空间特征进行了不同的编码。位于子位置细胞的位置比CA1更大且特异性较少。此外,子神经元显示出针对行进标题和轴的更强定向调制。基于记录在“ Triple-T”迷宫上执行导航任务的神经和行为数据,我们提出了一个尖峰的神经网络建模框架,以复制在CA1和SUB中观察到的响应属性。将峰值定时依赖性可塑性和同源缩放(STDP-H)的参数进化,以使两种不同的SNN类似于CA1的录音的响应,当大鼠穿越Triple-t Maze时。我们的结果表明,位置输入在形成CA1位置细胞中可能更具影响力,而Sub似乎同时集成了同类中心位置信息和自我运动提示,以编码“位置类别”。此外,我们的结果预测,这些区域中不同的空间响应可能部分归因于不同的stdp-H学习参数。此处介绍的框架可以用作自动参数调整系统,用于复制其他大脑区域的响应。
自闭症是一种发展状况,其特征是社会交流困难,限制性的利益和重复行为以及感觉问题(美国心理学协会,2013年)。动物和人类研究已经鉴定了自闭症病因中涉及的遗传,表观遗传和环境因素(de la Torre-ubieta等,2016; Fern Andez等,2018; Gao等,2019; Mandy&Lai,2016; Nomi&nomi&Uddin,2015年)。然而,这些因素通过这些因素对大脑功能产生级联作用的特定机制尚未明确。中心辩论是,在神经型脑发育中是否最好理解自闭症,或者是否在质量不同的发展端口中更好地将其描述为具有重大的补偿性和适应性过程的特性不同的发育端口(Astle&Fletcher- Watson,2020年; 2020年; Johnson等)。洞悉此问题的一种方法是专注于可以精确量化大脑反应的特定神经认知领域。特别是,快速而有效的面部处理在社交互动过程中提供了至关重要的口头信息(Frith&Frith,2007),可以剖析以洞悉社会发展(Dawson等,2005a)。面部处理通常具有专业知识,因此皮质区域专门从面孔中迅速编码相关信息(Itier和Taylor,2004a,2004b; Johnson,2011; Kuefner等,2010; Mares等,2010; Mares等,2020; Pascalis et; Pascalis et al。早期生活中这种技能的改变可能会对后来的社会和语言发展产生级联影响(Chevallier等,2012; Dawson等,2005b; Mundy,2018)。研究对面部的神经反应可以提供对影响自闭症社会脑发育的机制。面部处理的一个关键要素是配置过程,其中编码面部零件之间的空间关系,可以快速检测,歧视和识别(Piepers&Robbins,2012)。以直立取向提出的面孔被识别得更快,比较比较更快,比较更快的,与倒置信息更改的倒置方向相比(Yin,1969)。这种反转效应的面对面比非面刺激更强,并且与视觉体验有关(Geldart等,2002; R€Oder等,2013)和与刺激类别的专业知识(Diamond&Carey,1986; Piepers&Robbins; Piepers&Robbins,2012; Yin,1969; Yin,1969)。与神经型个体相比,一些自闭症的内部分裂显示出降低的反转效应,具有相似的直立和倒置面的表现(Teunisse&de Gelder,2003年);在
自 2020 年以来,煤炭和天然气发电成本已上涨 12%,预计到 2050 年将继续上涨,这主要是由于碳定价机制。预计亚太发达市场的碳价将大幅上涨,到 2030 年将达到 20-55 美元/吨,而东南亚和印度的碳价预计将保持低位。到 2050 年,天然气发电成本平均仍将高于 100 美元/兆瓦时,这意味着它们在未来十年内逐渐在成本上输给海上风电。
摘要 ◥ 人们在骨肉瘤中进行了多项大规模基因组分析,以确定肿瘤发生、治疗反应和疾病复发的基因组驱动因素。肿瘤内空间和时间的异质性也可能在促进肿瘤生长和治疗耐药性方面发挥作用。我们对 8 名复发或难治性骨肉瘤患者的 37 个肿瘤样本进行了纵向全基因组测序。每位患者至少有一个来自原发部位和转移或复发部位的样本。除一名患者外,所有患者均发现了亚克隆拷贝数变异。在 5 名患者中,来自原发性肿瘤的亚克隆出现并在随后的复发中占主导地位。在 7 名具有多个克隆的患者中,6 名患者的治疗耐药性克隆中 MYC 增益/扩增富集。在耐药拷贝数克隆中还观察到了其他潜在驱动基因(如 CCNE1 、 RAD21 、 VEGFA 和 IGF1R )的扩增。染色体重复时间分析显示,复杂的基因组重排通常发生在诊断之前,支持宏观进化的进化模型,其中大量基因组畸变在短时间内获得,然后进行克隆选择,而不是持续进化。复发性肿瘤的突变特征分析表明,同源修复缺陷 (HRD) 相关的 SBS3 在每个
2023-2024 合作伙伴健康护理国家人类基因组研究所 eMERGE IV 期临床中心;NIH 拨款 U01HG008685-05 联合研究员 (PI:Elizabeth Karlson) 为了实现 PRS 开发和实施的应用,合作伙伴健康护理的 eMERGE IV 利用大型生物库、电子健康记录中的临床数据、先进的生物信息学专业知识、最先进的基因分析、返回基因组学结果的专业知识,以及使用信息技术转变临床过程和评估结果的经验。
Applanix 牵头母公司 Trimble 从 ConAgra Foods Inc.(内布拉斯加州奥马哈)手中收购 Emerge Sensor Group(马萨诸塞州安多弗)的资产。此次交易包括该公司的知识产权和产品设计。此次交易是为了生产中画幅数码相机系统。