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脑科学
人类脑网络的终身适应可以应对生命周期特定的挑战。这可以在衰老过程中发育和补偿过程中越来越复杂的认知功能。增强的神经可塑性在发育过程中发生，或者是由改变生活的事件引起的，可能会对生命的后期持续影响。最近的研究越来越多地反映了大脑发育和功能如何受社会经验的影响。人类脑发育进一步涉及新兴的心理健康障碍或加速心理衰老的风险。通过生活中人类脑网络中适应的这些多重元素可以通过事件相关和振荡性脑电图或MEG测量来表征。他们的高时间分辨率专门可以确定多个神经激活模式的时间协调的年龄相关变化及其在功能神经网络中的整合。这个特刊的目的是汇集大量的脑电图/MEG研究，以更好地了解整个生命周期的大脑变化的机制和功能。
医用磁学研究及其在导管领域的应用
SQUID：约瑟夫森效应是由于量子力学隧道效应，超电流在两个弱连接的超导体之间流动的现象。 B.D.约瑟夫森因发现这一效应获得了1973年诺贝尔物理学奖。 SQUID（超导量子干涉装置）利用约瑟夫森效应产生的量子干涉，被称为超灵敏磁场传感器，其分辨率可达5aT（5×10-18T）。这是一种广泛用作MEG（脑磁图）和MCG（心磁图）的传感器。 心磁图 (MCG) 自 2003 年起在日本纳入保险范围。用于诊断心律失常、心力衰竭和心肌梗塞。脑磁图 (MEG) 于 1990 年代引入日本。自 2000 年以来，它已成为多通道。2004 年，术前神经磁诊断设备纳入保险范围。2012 年，保险范围扩大到包括感觉和运动障碍的诊断。
Wood 荣获 Greater Sunrise 发展概念研究奖
2023 年 11 月，当伍德赛德宣布将进行这项研究时，伍德赛德首席执行官梅格奥尼尔表示：“伍德赛德能源理解、尊重并全心全意支持东帝汶希望 Sunrise 项目为人民带来真正利益的愿望，我们非常高兴就该项目的下一步重要工作进行合作。”
一夜睡眠不足会改变大脑连接并影响特定的执行功能
摘要 睡眠是有效的认知功能所必需的基本生理过程，尤其与记忆巩固和执行功能有关，如注意力和切换能力。睡眠不足会严重改变一些静息态网络的连接性，如默认模式网络和注意力网络。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 和特定的认知任务，研究了 24 小时睡眠剥夺 (SD) 如何影响大脑拓扑结构和认知功能。32 名年轻男性在 SD 之前和之后接受了静息态 MEG 记录，并进行了字母取消任务 (LCT) 和任务切换 (TS) 评估。结果显示，LCT 中的执行准确性和速度变差，TS 中的反应时间减少，从而证明注意力变差，但没有变差。此外，我们观察到 24 小时的 SD 会引起功能网络的大规模重排。这些发现证明，24 小时的 SD 能够改变大脑的连接，并有选择地影响受不同大脑网络控制的认知领域。
今天的噪音明天的信号
神经元快速（1 毫秒）动作电位（“尖峰”）的可检测性定义了侵入性（微观）和非侵入性（宏观）EEG 之间的鲜明对比：虽然非侵入性记录反映了总突触后电位（反映神经元输入），但侵入性微电极也揭示了神经计算的输出 - 尖峰。最近，基于高频 EEG/MEG，这种微观/宏观差距已经缩小：本讲座将 (i) 讨论区分慢速和快速神经元活动的基本神经物理学，(ii) 详细说明高频（> 600 Hz）体感反应作为非侵入性尖峰相关记录的关键范例，以及 (iii) 报告新型神经技术，该技术能够对甚至高于 1 kHz 的 EEG/MEG 活动进行高分辨率头皮映射，从而反映人类新皮层群体尖峰的非侵入性相关性。至关重要的是，当记录条件提供最佳 SNR 时，单次试验（非平均）高频突发事件检测变得可行，从而为非侵入性监测人类新皮层群体峰值提供了独特的视角。
活动位点胰蛋白酶的质谱分析...
摘要：人类接触DNA烷基化剂的特征很差，部分原因是仅量化了有限的特定烷基DNA加合物范围。人类DNA修复蛋白，O 6-甲基鸟氨酸O 6-甲基转移酶（MGMT），不可逆地将烷基从DNA O 6-烷基鸟氨酸（O 6-烷基）转移到受体半胱氨酸上，从（ASP）。重组MGMT与含有不同O 6-烷基，替莫唑胺 - 甲基化小牛胸腺DNA（ME -CT -DNA）或已知O 6-甲基G（O 6- meg）水平的人类结肠直肠DNA或人结直肠DNA的寡脱氧核苷酸（ODN）孵育。用胰蛋白酶消化，并通过基质辅助激光解吸/飞行飞行时间质谱检测和定量ASP。ASP含有S-甲基，S-乙基，S-丙基，S-羟基乙基，S-羧甲基，S-苯甲酰苯基和S-吡啶糖丁基半胱氨酸基团，通过将MGMT与含有相应的O 6-烷基的OD孵育来检测到MGMT。在MGMT与ME-CT-DNA孵育后检测到的含有S-甲基半胱氨酸的ASP的LOQ <0.05 pmol O 6 -meg每mg CT-DNA。将MGMT与人类结直肠DNA孵育，该ASP产生的ASP含有S-甲基半胱氨酸的水平，与先前由HPLC -RadioMumunoAseay确定的O 6 -MEG相关的水平（r 2 = 0.74; P = 0.014）。o 6 -CMG，一种推定的O 6-羟基乙基加合物和其他潜在的未鉴定MGMT底物。4最近在结直肠癌中描述了类似的突变签名，这意味着AA暴露为这种新颖的方法是对人DNA中O 6 -ALKG的鉴定和定量的方法，揭示了人类DNA烷基加合物的存在，尚待充分表征。该方法建立了一个表征人DNA O 6 -Alkg加合体的平台，并且鉴于O 6 -Alkgs的诱变潜力可以提供有关癌症发病机理的机械信息。■简介烷基化剂（AAS）是已知的人类诱变剂和致癌物，其作用在很大程度上是由DNA中烷基加合物形成的介导的。1 - 3在用化学治疗甲基化剂Temozolomide治疗后，在恶性黑色素瘤和胶质母细胞瘤多种形式的患者中观察到的突变景观，替莫唑胺，主要由DNA中O 6-甲基鸟嘌呤（O 6-meg）产生的G -A转变。
解决儿童疫苗接种焦虑
1. 梅格基金会的《局部麻醉药和麻醉霜指南》：www.megfoundationforpain.org/2022/7/22/topical-anesthetics-infographic/ 2. Immunize.org 的《疫苗禁忌症和注意事项筛查清单》：www.immunize.org/clinic/screening-contraindications.asp 3. AboutKidsHealth（加拿大）的《改善疫苗接种体验：医疗服务提供者的看法》：assets.aboutkidshealth.ca/AKHassets/CARD_HCP_WhatYou
使用脑磁图源级长程相位耦合模式解码工作记忆任务条件
摘要 目的。本研究的目的是通过机器学习方法识别受试者之间共享的相位耦合模式，该方法利用来自工作记忆 (WM) 任务的源空间脑磁图 (MEG) 相位耦合数据。事实上，神经振荡的相位耦合被认为是远距离大脑区域之间通信的关键因素，因此在执行认知任务（包括 WM）时至关重要。以前研究认知任务期间相位耦合的研究通常集中在几个先验选择的大脑区域或特定频带上，并且已经认识到需要数据驱动的方法。机器学习技术已成为分析神经成像数据的宝贵工具，因为它们可以捕捉多元信号分布中的细粒度差异。在这里，我们期望这些应用于 MEG 相位耦合的技术可以揭示个体之间共享的 WM 相关过程。方法。我们分析了作为人类连接组项目的一部分收集的 WM 数据。当受试者 (n = 83) 在两种不同条件下执行 N -back WM 任务时收集 MEG 数据，即 2-back（WM 条件）和 0-back（控制条件）。我们估计了这两种条件以及 theta、alpha、beta 和 gamma 波段的相位耦合模式（多元相位斜率指数）。然后使用获得的相位耦合数据训练线性支持向量机，以便使用跨受试者交叉验证方法对受试者正在执行的任务条件进行分类。分类是根据来自各个频带的数据和所有频带的组合（多频带）分别进行的。最后，我们通过特征选择概率评估了不同特征（相位耦合）对分类的相对重要性。主要结果。分别根据 theta（62% 准确率）和 alpha 波段（60% 准确率）中的相位耦合模式成功地对 WM 条件和控制条件进行了分类。重要的是，多波段分类表明，不仅在 theta 和 alpha 波段，而且在 gamma 波段中的相位耦合模式也与 WM 处理有关，分类性能的提高 (71%) 证明了这一点。意义。我们的研究使用 MEG 源空间功能连接成功解码了 WM 任务。我们的方法结合了跨主题分类和我们小组最近开发的多维指标，能够检测到个体之间共享的连接模式。换句话说，结果可以推广到新的个体，并允许对与任务相关的相位耦合模式进行有意义的解释。
嘈杂环境中的有效量子态跟踪
摘要 量子态断层扫描旨在找到量子态的最佳描述——密度矩阵，是量子计算和通信中必不可少的组成部分。状态断层扫描的标准技术无法跟踪变化的状态，并且在存在环境噪声的情况下通常表现不佳。尽管理论上有不同的方法可以解决这些问题，但迄今为止实验演示很少。我们的方法，矩阵指数梯度 (MEG) 断层扫描，是一种在线断层扫描方法，允许状态跟踪，从第一次测量开始动态更新估计的密度矩阵，计算效率高，即使数据非常嘈杂也能快速收敛到良好的估计值。该算法通过单个参数控制，即其学习率，它决定了性能，并且可以在模拟中根据单个实验进行定制。我们展示了在以光子横向空间模式编码的量子系统上进行 MEG 断层扫描的实验实现。我们研究了我们的方法在静止和演化状态以及显著的环境噪声下的性能，并发现在所有情况下保真度约为 95%。
脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。