在计算神经科学的许多领域中,神经元通常被分析为二元电化学开关(DeWeese 等人,2003 年;Victor,2006 年;Jensen 等人,2013 年;Mayfield,2013 年;Sterling and Laughlin,2015 年;Gupta and Bahmer,2019 年)。在这个抽象层次上,脉冲神经元可以被视为具有两个稳定位置的记忆系统。神经元可能正在发射,在这种情况下,其状态通常标记为 1,或者神经元可能正在静止,在这种情况下,其状态通常标记为 0。由于神经元发射动作电位的概率受到许多不同的未知因素的影响(例如神经元的温度、其发射阈值、其与突触前输入的连接程度等),因此,在香农的通信理论中,可以将发射状态和静止状态之间的区别作为二元随机变量进行研究。因此,通常隐含地假设单个动作电位的香农熵为
双手绑在身后会对感觉运动知觉任务产生不利影响。我们在此提供的证据表明,静息状态下的 β 波段振荡活动可能在这种不利影响中发挥关键作用。我们在两种不同的身体姿势条件下测量了 30 名年轻参与者(平均年龄 = 24.03 岁)的静息脑电图活动。在一种条件下,参与者需要将双手自由地放在桌子上。在另一种条件下,参与者的双手被绑在身后。与双手自由的状态相比,在绑手状态下,左下额回的 β 功率有所增加。对照实验排除了观察到的 β 功率变化的其他解释,包括肌肉紧张。我们的研究结果为身体姿势操纵如何影响知觉任务和大脑活动提供了新的见解。
本研究的目的是调查脑电图静息状态连接是否与智力相关。165 名参与者参加了这项研究。记录了每位参与者 6 分钟的闭眼脑电图静息状态。分别计算了两个完善的同步测量 [加权相位滞后指数 (wPLI) 和虚相干性 (iMCOH)] 以及传感器和源脑电图空间的图论连接指标。使用瑞文渐进矩阵测量非语言智力。根据神经效率假设,alpha 波段范围内的大脑网络路径长度特征(平均和特征路径长度、直径和接近中心性)与传感器空间的非语言智力显着相关,但与源空间无关。根据我们的结果,非语言智力测量的差异主要可以通过从包含节点之间弱连接和强连接的网络构建的图形指标来解释。
摘要:心脏病是全球主要健康挑战之一,其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系,我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现,诸如空腹血糖,胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关,而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中,梯度提升决策树(GBDT)表现最好,具有高度的预测准确性和精确度。然而,该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是,这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性,并进行了比较分析,并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
抽象的快速淋巴细胞细胞分裂对蛋白质合成机制提出了巨大的需求。通过翻译起始抑制剂处理细胞或小鼠后,纯种核糖体相关的核糖体相关链的流式细胞仪测量表明,乳腺细胞的典型率在典型的体外静止淋巴细胞和体内细胞中,核糖体在体内延长。有趣的是,通过体内激活或体外的发热温度,可以提高长制速率30%。静止和活化的淋巴细胞具有丰富的单体群体,其中大多数在体内积极翻译,而在体外,几乎所有的都可以在激活之前停滞不前。定量淋巴细胞蛋白质量和核糖体计数表明,细胞蛋白与核糖体的矛盾之比不足以支持其快速的体内分裂,这表明活化的淋巴细胞蛋白质组在体内可能以不寻常的方式产生。我们的发现证明了蛋白质合成在淋巴细胞和其他快速分裂的免疫细胞中的全球构成的重要性。
方法和结果:共有 1,683 名有缺血症状/体征且血管造影显示冠状动脉畅通(血管造影狭窄 <40%)的患者接受了冠状动脉血管运动评估。CFVR 以 LAD 中的充血/静息平均速度来测量。用定量血管造影测量 LAD 中段直径,并计算静息 CBF(rCBF)和充血(hCBF)。静息微血管阻力(rMR)以平均动脉压/rCBF 来计算。在所有患者中,1,096 名(65%)为女性,平均年龄为 51 [42, 59] 岁。与男性相比,女性的中位 CFVR 较低(2.7 [2.4, 3.2] vs 3.1 [2.7, 3.6],p<0.001),rCBF 较高(49.7 [34.0, 71.1] vs 45.9 [31.8, 68.7] ml/min,p=0.04),hCBF 较低(139.5 [93.0, 195.2] vs 147.1 [95.7, 218.6] ml/min,p=0.02),但 rMR 相似(p=0.82)。女性是 CFVR 较低、rCBF 较高和 hCBF 较低的独立预测因素。
脑状态的定义仍然难以捉摸,从麻醉中的觉醒水平到本性神经元的活性,脑电图中的电压和fmri的血流,都在不同的子场上进行了不同的解释。这种缺乏共识给精确的神经动力学模型的发展带来了重大挑战。然而,在动态系统理论的基础上,定义了系统的“状态”,即对系统未来的规范。在这里,我们建议通过将动态因果建模(DCM)应用于静止和任务状况fMRI数据的低维嵌入,以在神经影像学的时间表中建立大脑状态。我们发现,在休息条件下约90%的受试者是通过一阶模型更好地描述的,而在任务条件下约55%的受试者可以通过二阶模型更好地描述。我们的工作质疑几乎完全在计算神经科学中使用一阶方程的现状,并在神经成像数据集中提供了一种建立大脑状态及其相关相位空间表示的新方法。
招募了36名墨西哥籍慢性神经性疼痛患者(8名男性和28名女性),平均年龄为44±13.98岁,在睁眼和闭眼静息状态下记录EEG信号。每种状态记录5分钟,总记录时间为10分钟。每位患者报名参加研究后都会获得一个ID号,他们需要根据该ID号回答painDETECT问卷,作为神经性疼痛的筛查过程以及临床病史。记录当天,患者回答了简明疼痛量表,作为疼痛对日常生活干扰的评估问卷。使用Smarting mBrain设备注册了22个按照10/20国际系统定位的EEG通道。EEG信号以250 Hz采样,带宽在0.1到100 Hz之间。本文提供了两种类型的数据:(1)静息状态下的原始脑电图数据;(2)两次试验的患者报告。
去极化通过阈值创造了动作电位。钠通道打开,并使Na+进入神经元。当电势到达0钠通道时。然后钾通道打开,钾降低。这将神经元返回到静止电位。这种化学物质的交换沿轴突延伸,动作电位通过轴突传播。
产品信息材料编号:562958替代名称:SPN;唾液磷脂; leukosialin; LY-48; ly48; galgp; LEUK大小:50 µg浓度:0.2 mg/ml克隆:S7免疫原:小鼠浆细胞瘤MOPC-315同种型:大鼠(DA X Lou)IgG2A,κQC测试:鼠标反应性:存储缓冲液:含有BSA和≤0.099%sodiuiuiuiuiuiuiuiuiuiuium a Zide a Zide sodiuiuiuium a Zide soperitive:Storage Reactivity:Storage Buffer:描述S7单克隆抗体特异性结合了CD43的115 kDa糖基化形式(LY-48,leukosialin)。CD43 is expressed on IL-7-responsive pro-B cells, plasma cells, peritoneal and splenic CD5+ B cells (B-1 cells), granulocytes, monocytes, macrophages, platelets, natural killer cells, thymocytes, peripheral T cytotoxic/suppressor cells, and most T helper cells, but not resting conventional peripheral B cells.CD43表达也已在骨髓中多能造血干细胞和髓样,淋巴样和NK细胞祖细胞上检测到。CD43缺陷小鼠的研究表明,CD43参与T细胞激活和粘附的负调控。