摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而,许多这些发现已被证明难以复制,因为研究依赖于小规模的队列,并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战,以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断,我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法,这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法,我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断:10 个最佳算法可靠地预测了诊断,AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要,并且增加样本量可以稳步提高预测准确性,从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到,尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据,但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险:在现有数据的交叉验证中表现良好,但不能推广。最后,我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断,尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明,尽管基于大型多站点队列,但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
[1] Abdullah X. Ali、Meredith Ringel Morris 和 Jacob O. Wobbrock。2019 年。Crowdlicit:一种用于开展分布式最终用户诱导和识别研究的系统。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。ACM,美国纽约州纽约,1-12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300485 [2] Khalil J. Anderson、Theodore Dubiel、Kenji Tanaka、Marcelo Worsley、Cody Poultney 和 Steve Brenneman。2019 年。化学舱:一种用于课堂的多模式实时回顾工具。2019 年国际多模式交互会议(ICMI '19)论文集。 ACM,纽约,纽约州,美国,506–507。https://doi.org/10.1145/3340555.3358662 [3] Muhammad Zeeshan Baig 和 Manolya Kavakli。2020 年。多模态系统:分类、方法和挑战。arXiv:2006.03813 [cs.HC]
双相情感障碍 (BD) 是一种复杂的精神健康状况,其特征是情绪和精力发生剧烈变化,这种变化可能非常明显,以致于扰乱患者处理日常任务的能力,甚至使日常活动也感到难以承受 ( 1 )。双相情感障碍躁狂发作的早期症状之一是性欲亢进 ( 2 )。受此病影响的患者往往性欲增强,远远超出社会预期,这可能导致冲动甚至危险的性行为 ( 2 )。双相情感障碍患者性欲亢进的确切病因尚不完全清楚,但可能与躁狂发作期间大脑化学变化和激活的奖赏通路有关。多巴胺、内啡肽和催产素等改善情绪的神经递质激增,会产生强烈的愉悦感,这可能会驱使患者寻求性唤起 ( 3 )。躁狂期的性欲亢进可能是激素失衡以及雌激素与睾酮相互作用所致 ( 3 )。
摘要:大量研究报告称,在肥胖、2 型糖尿病 (T2D) 和衰老中,循环和组织脂质含量升高与代谢紊乱之间存在关联。这种不受控制的组织脂质积累状态被称为脂毒性。后来发现,过量的脂质通量主要在脂质滴中以甘油三酯的形式中和,而几种生物活性脂质种类,如二酰甘油 (DAG)、神经酰胺及其衍生物,通过拮抗胰岛素信号和作用在肝脏和骨骼肌等代谢器官中,与胰岛素抵抗 (IR) 的发病机制有机制上的联系。骨骼肌和肝脏是体内葡萄糖处理的主要部位,这些组织中的 IR 在 T2D 的发展中起着关键作用。在这篇综述中,我们批判性地审查了最近的文献,这些文献支持 DAG 和神经酰胺在 IR 发展中的因果作用。特别强调了转基因小鼠模型对总 DAG 和神经酰胺池的调节,以及对特定亚种的调节,与胰岛素敏感性的关系。总的来说,尽管大量研究都得出了 DAG 和神经酰胺都会导致代谢器官 IR 的结论,但它们的作用机制仍然存在一些不确定性。最近的研究表明,亚细胞定位和酰基链组成是这些脂毒性脂质生物活性的决定因素,应进一步研究。
1。van Dijk El,Jaszczyszyn Y,Naquin D,ThermesC。测序技术的第三次革命是测序技术的简短历史。遗传学趋势2018; 34:666–81。 2。 di Tommaso P,Chatzou M,Floden EW,Barja PP,Palumbo E,NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。 NAT Biotechnol 2017; 35:316–9。 3。 Chen Y,Sim A,Wan YK,Yeo K,Lee JJX,Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20:1187–95。 4。 Wucher V,Legeai F,HédanB,Rizk G,Lagoutte L,Leeb T等。 feefnc:长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45:1-12。遗传学趋势2018; 34:666–81。2。di Tommaso P,Chatzou M,Floden EW,Barja PP,Palumbo E,NotredameC。NextFlow启用可重现的计算工作流程。NAT Biotechnol 2017; 35:316–9。3。Chen Y,Sim A,Wan YK,Yeo K,Lee JJX,Ling MH等。 与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。 NAT方法2023; 20:1187–95。 4。 Wucher V,Legeai F,HédanB,Rizk G,Lagoutte L,Leeb T等。 feefnc:长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。 核酸研究2017; 45:1-12。Chen Y,Sim A,Wan YK,Yeo K,Lee JJX,Ling MH等。与BAMBU的长阅读RNA-seq数据中的上下文感知的转录本定量。NAT方法2023; 20:1187–95。4。Wucher V,Legeai F,HédanB,Rizk G,Lagoutte L,Leeb T等。feefnc:长期非编码RNA注释及其应用于狗转录组的工具。核酸研究2017; 45:1-12。
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人,因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的,这限制了推广研究结果的能力。首先,我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上,我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型,补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明,基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性,而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布,从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议,并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码,这对于神经康复和辅助技术至关重要。
摘要 - 婴儿过早出生或早产,可能会改变大脑的连接性,部分原因是分娩时的大脑发育不完整。研究还显示,与出生时完全成熟的同龄人相比,这些人进入青春期时,大脑的结构和功能差异。在这项研究中,我们研究了来自青少年脑认知发展(ABCD)研究的大约4600名青少年的多尺度功能连通性的功能网络能量,他们是早产或出生时的全学期。我们确定了三个关键的大脑网络,它们在早产和成熟受试者之间显示网络能量的显着差异。这些网络包括视觉网络(包括枕骨和枕骨子网),感觉运动网络以及高认知网络(包括颞叶和额叶子网)。此外,已经证明,与早产受试者相比,完善受试者表现出更大的不稳定性,从而导致功能性脑信息的动态重新配置更大,并在三个确定的规范大脑网络中提高了灵活性。相比之下,那些天生的过早表现出更稳定的网络,但在这些关键规范网络中功能性大脑信息的动态和灵活组织较少。总而言之,测量多尺度功能网络能量提供了对与出生的受试者相关的规范大脑网络的稳定性的见解。这些发现增强了我们对早期出生如何影响大脑发育的理解。索引术语 - 早产学科,完整学科,多尺度功能连接,功能网络能量,大脑发展
在细胞表面,肌动蛋白细胞骨架和质膜在与细胞表面重塑有关的多种过程中相互相互作用。已知肌动蛋白细胞骨架可调节膜组织并重塑膜。为此,肌动蛋白 - 膜连接分子在调节肌动蛋白组装中起着重要作用,并在空间上指导肌动蛋白细胞骨架与膜之间的相互作用。虽然细胞中的研究为肌动蛋白 - 膜界面的分子组成和相互作用提供了丰富的知识,但复杂的分子相互作用使阐明界面处肌动蛋白 - 膜接头的精确效果变得具有挑战性。由模型膜和纯化蛋白组成的合成重构系统已成为一种强大的方法,可以阐明肌动蛋白 - 膜连接器如何直接肌动蛋白组装以驱动膜形状变化。在这篇综述中,我们将仅专注于使用重建系统研究的几个肌动膜连接器。我们将讨论这些重构系统的设计主要范围,以及它们如何为理解肌动蛋白 - 膜连接器的细胞功能做出贡献。最后,我们将在理解复杂的肌动蛋白 - 膜相互作用的未来研究方向上提供一个观点。
上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日(星期五)CPD1.24,1/f,Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习(VPL)可以通过培训来增强任务性能,有时通过培训提高了准确性,从近乎机会到熟练程度。 鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用,因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。 然而,人类学习是一个动态过程,涉及一般学习,遗忘,快速重新学习和适应,由于许多研究中使用的粗糙时间分析,通常会忽略它们。 本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现,揭示了特定于主题的一般学习能力,会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。 为了更好地分析这些学习动力学,我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法,从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。 此外,新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合,从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。 这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。 演讲将以未来的研究方向结束,包括精炼生成模型,探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响,并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日(星期五)CPD1.24,1/f,Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习(VPL)可以通过培训来增强任务性能,有时通过培训提高了准确性,从近乎机会到熟练程度。鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用,因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。然而,人类学习是一个动态过程,涉及一般学习,遗忘,快速重新学习和适应,由于许多研究中使用的粗糙时间分析,通常会忽略它们。本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现,揭示了特定于主题的一般学习能力,会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。为了更好地分析这些学习动力学,我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法,从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。此外,新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合,从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。演讲将以未来的研究方向结束,包括精炼生成模型,探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响,并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。关于发言人Lu Zhong-lin教授是NYU上海的神经科学教授,也是纽约大学神经科学中心的全球网络教授。Lu教授于2019年加入俄亥俄州立大学的纽约大学,在那里他是艺术与科学学院杰出心理学教授,心理学,验光学和转化数据分析教授,以及认知和脑科学中心,以及认知和行为脑智慧中心的中心。lu是实验心理学家和心理科学协会的会员。Zoom会议(对于无法亲自参加研讨会的参与者)
胆管癌(CCA)是一种高度致命的恶性肿瘤,是肝胆系统中最常见的腺癌。pgm2l1属于α-D-磷酸化酶超家族,作为葡萄糖1,6-双磷酸(G16BP)合酶的作用。越来越多的证据可以提供其与癌症代谢和进展的关联。然而,PGM2L1在CCA发育中的分子机制仍然缺乏证据。在这项研究中,我们发现PGM2L1表达高的CCA患者预后最差。我们确定了PGM2L1基因中的两个甲基化位点(CG15214137和CG03699633)及其预后相关性。我们进一步研究了PGM2L1表达与肿瘤浸润的免疫细胞之间的关系,特别关注CCA中性粒细胞。功能富集分析进一步表明,高PGM2L1表达与Wnt信号通路,糖酵解代谢和中性粒细胞的募集有关。共同表明,PGM2L1可以用作独立的预后生物标志物,并且与CCA中的肿瘤免疫浸润和代谢重编程密切相关。
