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对手指小米盐度压力管理的最新进展和未来方向的回顾
盐分压力是影响农作物生长和生产的主要环境障碍。手指小米是在世界上许多干旱和半干旱地区种植的重要谷物，其特征是降雨不稳定和优质水的稀缺性。手指小米盐度胁迫是由由于没有适当的排水系统而导致的可溶性盐的积累引起的，再加上具有高盐分含量的基础岩石，这导致了可耕地的盐水。预计气候变化会加剧此问题。使用新的和有效的策略，这些策略可在各种环境中提供稳定的盐度耐受性，可以保证未来的纤维小米的可持续生产。在这篇综述中，我们分析了用于生产的盐度压力管理的策略，并讨论了耐盐纤维纤维小米品种开发的潜在未来方向。本评论还描述了如何使用高级生物技术工具来开发耐盐植物。本综述中讨论的生物技术技术很容易实施，具有设计灵活性，低成本和高度有效。此信息提供了增强纤维小米盐度耐受性和提高产量的见解。
从多指双极晶体管中的测量数据中提取真实的手指温度
摘要 - 在此简介中，我们提出了一种逐步策略，以准确估计基于硅的多纤维双极晶体管结构中的纤维温度，从常规的调查中。首先，我们在给定的环境温度下提取几乎零动力的自加热电阻（r TH，II（t a））和热耦合因子（C IJ（t a））。现在，通过将叠加原理应用于几乎零功率的这些变量上，其中保留了热扩散方程的线性，我们估计有效的热电阻（r th，i（t a））和相应的修订后的效率温度t i（t a）。最后，Kirchhoff在T I（t a）上的trans形得出每个纤维处的真实温度（t i（t a，p d））。所提出的提取技术自动包括晶体管结构中存在的后端金属层和不同类型的沟渠的影响。该技术是针对具有不同发射极尺寸的双极晶体管的3D TCAD模拟结果验证的，然后应用于从stmicroelectronics B5T技术中从最先进的多纤维sige HBT获得的实际测量数据。可以观察到，原始测量数据在40 mW左右的叠加量低估了真正的纤维温度约10％。
用于手指小米的新型基于GBS的SNP标记及其在遗传多样性分析中的使用
eleusine coracana（L。）Gaertn。（通常称为纤维小米）是一种用于食物和饲料的多功能作物。基因组工具对于作物基因库的表征及其基因组主导的繁殖需要。基于高通量测序的表征代表多种农业生态学的纤维细胞种质，被认为是确定其遗传多样性的有效方法，从而提出了潜在的繁殖候选者。在这项研究中，使用基因分型（GBS）方法同时鉴定新型的单核苷酸多态性（SNP）标记和基因型288纤维小米辅助量，从埃塞俄比亚和津巴布韦收集。使用5,226个BI-Callelic SNP在个人和组水平上进行表征，最小等位基因频率（MAF）高于0.05，分布在2,500个纤维小米参考基因组的2,500支支架上。SNP的多态性信息含量（PIC）平均为0.23，其中四分之一的PIC值超过0.32，这使得它们非常有用。基于地理位置的288个加入分为七个种群和种质交换的潜力显示，观察到的杂合性范围狭窄（HO; 0.09 - 0.11）和预期的杂合性（HE），其范围超过了Twofold，从0.11到0.26。等位基因在不同群体中独有的等位基因也得到了识别，这值得进一步研究其与理想性状的潜在关联。在AMOVA，群集，主要坐标和人口结构分析中，埃塞俄比亚和津巴布韦附属之间的高遗传分化很明显。分子方差的分析（AMOVA）揭示了基于地理区域，原产国，流动式，泛质类型和易耐受性的种类群之间的高度显着遗传分化（p <0.01）。菲格尔小米附属的遗传多样性水平在埃塞俄比亚内部的位置中适度变化，北部地区的加入水平最低。在邻居加入聚类分析中，这项研究中包括的大多数改进的品种都非常紧密，这可能是因为它们是使用遗传学上不同的种质和/或以类似性状（例如谷物产量）选择的。通过来自两国不同地区的跨植物上不同的遗传学加入来重组等位基因，可能会导致出色品种的发展。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是开发一种解码方法，以同时估计单个手指的屈曲和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解确定了电动机（MUS）发射信息，并将MUS进一步分为不同的池中，以通过细化程序屈曲和扩展单个手指。MU发射速率，然后通过双变量线性回归模型（神经驱动方法）估算单个手指力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能明显更好（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵巧的手指运动提供了可靠的神经解码方法。的意义：进一步探索我们的方法可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
环手指149相关是咽部肌肉命运规范的FGF/MAPK独立调节
摘要：在胚胎发育过程中，细胞敏化的规范产生了组织形成的专用谱系。在构成双膜和脊椎动物的olfactores中，心脏型纤维壁是由心脏和分支肌肉的多能祖细胞形成的。海囊ciona是一个具有细胞分辨率的心咽命运规范的强大模型，因为只有两个双侧双脑脑咽后祖细胞会引起心脏和咽肌肉（也称为咽肌肉（也称为鼻鼻涕siphon siphon suscles assm assm）。这些祖细胞是多琳的，就像它们表达了早期的ASM和心脏特异性文字的结合，这些文字限于其相应的前体，即定向和不对称的划分。在这里，我们确定了引发基因环149相关的基因环（RNF149-R），后来限于心脏祖细胞，但似乎调节心脏咽中脑中咽部中的咽部肌肉命运的规范。CRISPR/CAS9介导的RNF149-R功能的损失会损害心房的虹吸肌肉形态发生，并下调TBX1/10和EBF，这是咽肌命运的两个关键决定因素，同时上调心脏特异性基因的表达。These phenotypes are reminiscent of the loss of FGF/MAPK signaling in the cardiopharyngeal lineage, and an integrated analysis of lineage-specific bulk RNA-seq profiling of loss-of-function perturbations has identified a significant overlap between candidate FGF/MAPK and Rnf149-r target genes.但是，功能交互分析表明RNF149-R不会直接调节FGF/MAPK/ETS1/2途径的活性。相反，我们提出RNF149-R在共享目标上以及通过（a）单独的途径（s）上平行于共享目标的FGF/MAPK信号传递。
人类后顶叶皮层和运动皮层十指运动的解码和几何学
摘要 目的. 为上肢瘫痪的参与者实现对单个假肢手指的神经控制。方法. 两名四肢瘫痪的参与者分别在左后顶叶皮层 (PPC) 植入一个 96 通道阵列。其中一名参与者还在左侧运动皮层 (MC) 的手旋钮附近植入了一个 96 通道阵列。在数十个疗程中，我们记录了参与者尝试移动右手单个手指时的神经活动。离线时，我们使用交叉验证的线性判别分析根据神经发放率对尝试的手指运动进行分类。然后，参与者在线使用神经分类器来控制脑机接口 (BMI) 的各个手指。最后，我们描述了双手单个手指运动过程中的神经表征几何形状。主要结果. 两名参与者在 BMI 控制对侧手指期间的在线准确率分别为 86% 和 92%（概率 = 17%）。离线时，线性解码器使用各自的 PPC 记录实现了 70% 和 66% 的十指解码准确率，使用 MC 记录实现了 75% 的解码准确率（机会 = 10%）。在 MC 和一个 PPC 阵列中，分解代码将对侧手和同侧手的相应手指运动联系起来。意义。这是第一项从 PPC 解码对侧和同侧手指运动的研究。对侧手指的在线 BMI 控制超过了以前的手指 BMI。PPC 和 MC 信号可用于控制单个假肢手指，这可能有助于四肢瘫痪患者的手部恢复策略。
人类后顶叶皮层和运动皮层十指运动的解码和几何学
摘要 目的. 为上肢瘫痪的参与者实现对单个假肢手指的神经控制。方法. 两名四肢瘫痪的参与者分别在左后顶叶皮层 (PPC) 植入一个 96 通道阵列。其中一名参与者还在左侧运动皮层 (MC) 的手旋钮附近植入了一个 96 通道阵列。在数十个疗程中，我们记录了参与者尝试移动右手单个手指时的神经活动。离线时，我们使用交叉验证的线性判别分析根据神经发放率对尝试的手指运动进行分类。然后，参与者在线使用神经分类器来控制脑机接口 (BMI) 的各个手指。最后，我们描述了双手单个手指运动过程中的神经表征几何形状。主要结果. 两名参与者在 BMI 控制对侧手指期间的在线准确率分别为 86% 和 92%（概率 = 17%）。离线时，线性解码器使用各自的 PPC 记录实现了 70% 和 66% 的十指解码准确率，使用 MC 记录实现了 75% 的解码准确率（机会 = 10%）。在 MC 和一个 PPC 阵列中，分解代码将对侧手和同侧手的相应手指运动联系起来。意义。这是第一项从 PPC 解码对侧和同侧手指运动的研究。对侧手指的在线 BMI 控制超过了以前的手指 BMI。PPC 和 MC 信号可用于控制单个假肢手指，这可能有助于四肢瘫痪患者的手部恢复策略。
使用循环脉冲神经网络从皮质脉冲序列解码手指速度
摘要 — 侵入式皮质脑机接口 (BMI) 可以显著改善运动障碍患者的生活质量。尽管如此，外部安装的基座存在感染风险，因此需要完全植入的系统。然而，这样的系统必须满足严格的延迟和能量限制，同时提供可靠的解码性能。虽然循环脉冲神经网络 (RSNN) 非常适合在神经形态硬件上进行超低功耗、低延迟处理，但它们是否满足上述要求尚不清楚。为了解决这个问题，我们训练了 RSNN 来解码两只猕猴的皮质脉冲序列 (CST) 中的手指速度。首先，我们发现大型 RSNN 模型在解码精度方面优于现有的前馈脉冲神经网络 (SNN) 和人工神经网络 (ANN)。接下来，我们开发了一个微型 RSNN，它具有较小的内存占用、较低的发放率和稀疏连接。尽管计算要求降低了，但生成的模型的性能明显优于现有的 SNN 和 ANN 解码器。因此，我们的结果表明，RSNN 在资源受限的情况下提供了具有竞争力的 CST 解码性能，并且是完全植入式超低功耗 BMI 的有希望的候选者，具有彻底改变患者护理的潜力。索引术语 — 脉冲神经网络、脑机接口、皮质脉冲序列解码、神经形态硬件
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。