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大脑，行为和免疫力 - Manolis Kellis Lab
杜克大学衰老和人类发展研究中心，杜克大学医学院，Busse Bldg RM 3502，北卡罗来纳州达勒姆市，27710，美国B Durham VA医疗中心，老年医学研究教育和临床中心，508 D北卡罗来纳大学教堂山神经病学系，170 Manning DR，CB 7025，北卡罗来纳州教堂山，27599，美国E E longevity＆“老化研究所”，Charles Katz 4939 Charles Katz RM 1041 RM 1041 RM 1041 Technology, 32 Vassar St., Cambridge, MA, 02139, USA g Division of Infection Medicine, University of Edinburgh Medical School, Edinburgh BioQuarter, Little France, Edinburgh, EH16 4SB, UK h Department of Neurology, Yale University School of Medicine, 300 George Street, Room 8300, New Haven, CT, 06510, USA i Genetics and Aging Research Unit, Massachusetts美国马萨诸塞州查尔斯敦16号街114号综合医院，美国北卡罗来纳大学J大学 - 北卡罗来纳大学 - 北卡罗来纳大学170曼宁大道170号，校园盒7025，北卡罗来纳州教堂山，27599-7025，美国，
2024 年夏季学者简介：Alice Zhang
我叫 Alice Zhang，是韦尔斯利学院的一名大四学生，主修数据科学，侧重于生物信息学。在学校，我在 Manolis Kellis 教授的 Kellis 实验室工作，与我的导师 Yosuke Tanigawa 博士一起研究包容性多基因风险评分模型 (iPGS) 及其在脑 MRI 衍生性状中的系统应用。我的项目涉及使用 iPGS 分析脑 MRI 衍生性状，例如脑体积测量值。该项目正在扩展到许多脑 MRI 衍生性状，与脑 eQTL 数据集整合，并同时对多个响应变量/脑 MRI 衍生性状进行建模。在巴克研究所，我在 Birgit Schilling 教授的 Schilling 实验室实习，我的导师是 Joanna Bons 博士和 Mark Watson 博士。Schilling 实验室通过使用质谱技术揭示蛋白质特征和通路，研究衰老和与年龄相关的疾病的分子机制。
ALS和FTLD中的人类电机和前额叶皮层的单细胞解剖
S. Sebastian Pineda, 1,2,3,4 Hyeseung Lee, 3 Maria J. Ulloa-Navas, 5 Raleigh M. Linville, 3,4 Francisco J. Garcia, 3,6 Kyriakitsa Galani, 2,4 Erica Engelberg-Cook, 5 Monica C. Castanedes, 5 Brent E. Fitzwalter, 3 Luc J. Pregent, 5 Mahammad E. Gardashli, 5迈克尔·德鲁尔（Michael Duck），5戴安娜·V·维拉·加西亚（Diana V. Vera-Garcia），5安德烈·T.S。Hucke，5 Bjorn E. Oskarsson，7 Melissa E. Murray，5 Dennis W. Dickson，5 Myriam Heiman，3,6,9， * Veronique V. Belzil，5,8， *和Manolis Kellis *和Manolis Kellis 1,2,4，1,2,4 *马萨诸塞州马萨诸塞州剑桥市的人工智能实验室，马萨诸塞州剑桥市02139，美国3科沃学习与记忆研究所，马萨诸塞州技术研究院，剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州02139，美国4美国麻省理工学院和哈佛大学研究所，哈佛大学，哈佛大学，坎布里奇，坎布里奇，马萨诸塞州坎布里奇，马萨诸塞州02141，美国5号部门，脑电图，302141，美国5号部门。马萨诸塞州科技研究所，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7神经病学系Mayo Clinic，美国杰克逊维尔32224，美国8现在的地址：Vanderbilt大学医学中心，NASHVILLE，TN 37232，USA 9 LEAD CONCECTENCE conteracnence *socustract *socorlight *socutience *，），veronique.belzil@vumc.org（v.v.b。），manoli@mit.edu（M.K。）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.031
接受猪心脏异种移植的两个人类死者的综合多摩尼克分析显示，早期免疫细胞和细胞代谢反应中的强烈扰动
Eloi Schmauch 1,2* , Brian Piening 3* , Bo Xia 1,4* , Chenchen Zhu 5* , Jeffrey Stern 6,7* , Weimin Zhang 4* Alexa Dowdell 3 , Bao-Li Loza 8 , Maede Mohebnasab 9 , Loren Gragert 9b , Karen Khalil 6 , Brendan Camellato 4 , Michelli Faria de Oliveira 10 , Darragh O'Brien 11 , Elaina Weldon 6,7 , Xiangping Lin 5 , Hui Gao 8 , Larisa Kagermazova 4 , Jacqueline Kim 6,7 , Alexandre Loupy 12 , Adriana Heguy 13 , Sarah Taylor 10 , Florrie Zhu 4 , Sarah Gao 8 , Divya Gandla 8 , Kriyana Reddy 14 ，安德鲁·昌（Andrew Chang 8），罗勒·迈克尔（Basil Michael）5，lihua jiang 5，Ruiqi Jian 5，Navneet Narula 6,15，Suvi Linna-Kuosmanen 16，Minna Kaikkonen-Määttä1616，Marc Lorber 17，Marolis Kellis 1,18 Massimo Mangiola 6,7，Harvey Pass 20，Michael P. Snyder 5†，Robert A. Montgomery 6,7†，Jef D. Boeke 4†，Brendan J. Keating 4,6,7,7,8†
全基因组体内中枢神经系统筛查可识别出...
Mary H. Wertz，2、3 Mollie R. Mitchem，2、3 S. Sebastian Pineda，3、7、8 Lea J. Hachigian，1、2、3 Hyeseung Lee，2、3 Vanessa Lau，2、3 Alex Powers，2、3 Ruth Kulicke，2、3 Gurrein K. Madan，1 Medina Colic，4 Martine Therrien，2、3 Amanda Vernon，1、2、3 Victoria F. Beja-Glasser，1、3、5 Mudra Hegde，3 Fan Gao，2、6 Manolis Kellis，3、7 Traver Hart，4 John G. Doench，3 和 Myriam Heiman 1、2、3、9、* 1麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 02139 2 皮考尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02139 3 麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02142 4 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030 5 麻省理工学院麦戈文脑研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02139 6 加州理工学院贝克曼研究所生物信息学资源中心，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 7 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139 8 麻省理工学院电气工程与计算机科学系，美国马萨诸塞州剑桥 02139 9 主要联系人 *通信地址：mheiman@mit.edu https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.01.004
Benyamin Haghi，Fenette：提取...
Presenter: Benyamin Haghi, MICS lab Title: FENet: Feature Extraction Neural Network for Brain Machine Interfaces Author(s): Benyamin Haghi, Tyson Aflalo, Spencer Kellis, Charles Guan, Kelly Kadlec, Nader Pouratian, Richard Andersen, Azita Emami Abstract: Clinical neural prosthetic systems decode brain signals recorded from implanted电极阵列使瘫痪的人参与者控制外部设备。此过程以两个基本步骤发生。首先，传达有关电极尖端周围神经元活动的信息的电信号被转化为“神经特征”。其次，学习神经特征与参与者的意图之间的关系，随后被解码以控制外部设备。在这里，我们提出了Fenet，这是一种紧凑的（f）食品（E）Xtraction（Net）工作，该作品学习了电信号和神经特征之间优化的映射，与经典特征构造方法相比，它显着改善了解码性能。fenet使用一种新型体系结构进行参数化，该新体系结构共同优化了神经解码过程的特征提取和特征解码阶段，同时限制了特征提取算法将相同的参数化用于我们训练集中使用的所有电极。这种方法是基于这样的理解：尽管不同神经元的活性将以不同的方式对参与者的意图进行解码，但将神经活动转化为被电极检测到的电气波动的基础过程是在不同的电极，记录时间和大脑区域的跨电极保守的。在这项工作中，我们通过使用植入人类皮质中的电极阵列记录的神经数据来预测计算机光标运动的运动学来验证FENET架构。我们比较了从FENET计算出的神经特征的性能与两个当前的金标准：1）通过计算宽带神经信号的阈值交叉所计算出的神经尖峰事件的速率； 2）宽带神经数据的小波分解。我们发现，基于FENET的特征的表现使这两种方法的表现分别降低了50％和47％，而R2的特征分别超过了51％和47％。我们进一步介绍了超参数选择对FENET性能的影响的评估，包括训练数据的数量和质量以及参数初始化的选择。我们的结果表明，受过训练的FENET可用于新的数据集，而无需修改，并且可以提高训练的性能，概括和效率。此外，我们的方法演示了如何受域特定知识约束的机器学习技术可以显着改善泛化性能。
APE基因组的完整测序
第二，Solar 2，Antipov 2，11，Riley J. Mangan 12，13，14，头盔3，Gracela Mofort 15，16，Laura Carrel 23，Agnes P. Chan 24，Juyun Crawford 19，26，26，26，26，27，Gage H. Gage H. Garcia H. Garcia Gabrielle A. Alexandra P. Lewis 1，Juan F. I.25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren25 25 Szpiech 11，Christian D. Huber 11，Tobias L. Lenz 9，Miriam K. Conchel 41,42，Soojin V. Yi 55，Stefan 26 Canzar 48，Corey T. Watson 57，Erik Garrison 30，Craig B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.Lowe 8 8，Mario Ventur 4，Rachel J. O'Neill 10,17，58，Sergey Corren16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。16 Martinez 6 , Patrick Masterson 32 , Rajiv C. McCoy 18 , Barbara McGrath 11 , Sean Mckinney 15 , Britta 17 S. Meyer 9 , Karen H. M. MATT 18 PENNELL 47 , Pavel A. PEvzner 31 , David Porusky 1 , Tamara Potapova 15 , Francisca R. Ringeling 48 , 19 Joana L. Rocha 49 , Oliver A. Ryder 35 , swalti 29 , swarms 1 32 , Edmundo 22 Torres-González 11 , Mihir Trivedi 1, 59 , Wenjie Wei 51, 52 , Julie Wertz 1 , Muyu yang 44 , Panpan 23 Zhang 2 Zhhang Zhang 31 , Sarah A. Zhao 12 , Yixin Zhu 47 , 24 Erich D. Jarvis 37, 53，詹妮弗·L·格顿15，伊克·里瓦斯·冈萨雷斯54，扎卡里·A。