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基于刺突蛋白的亚基 SARS-CoV-2 宠物疫苗
推荐的校准对照。血细胞分析包括 20 个参数：白细胞 (WBC)、淋巴细胞数 (LYM#)、中等细胞数 (MID#；MID 细胞包括与单核细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、原始细胞和其他特定大小范围内的前体白细胞相关的较少出现和稀有细胞)、粒细胞数 (GRA#)、淋巴细胞百分比 (LYM%)、中等细胞百分比 (MID%)、粒细胞百分比 (GRA%)、红细胞 (RBC)、血红蛋白 (HGB)、平均红细胞血红蛋白浓度 (MCHC)、平均红细胞血红蛋白 (MCH)、平均红细胞体积 (MCV)、红细胞分布宽度-变异系数 (RDW - CV)、红细胞分布宽度-标准差 (RDW - SD)、血细胞比容 (HCT)、血小板 (PLT)、
用于非受限脑机接口的可扩展脉冲分类
摘要 脉冲分类是解析来自神经元的电生理信号以确定是否、何时以及哪些特定神经元激发的过程。由于记录技术规模不断扩大以及传统脉冲分类算法的复杂性不断增加，脉冲分类在计算神经科学中是一项特别困难的任务。以前的脉冲分类器可分为基于软件和基于硬件的解决方案。软件解决方案具有很高的准确性，但事后对记录进行操作，并且通常需要利用高功率 GPU 来及时处理，并且它们不能用于便携式应用程序。硬件解决方案在准确性方面受到影响，因为为了实施而简化了机制，并且只能处理最多 128 个输入。这项工作回答了以下问题：“需要多少计算能力和内存存储来对来自 1000 个通道的脉冲进行分类，以跟上探针技术的进步？”我们分析了现代软件脉冲分类器的计算和内存需求，以确定其潜在的瓶颈 - 即模板内存存储。我们设计了 Marple，一种高度优化的用于尖峰分类的硬件管道，它采用一种新颖的机制，将模板内存存储量从 8 倍减少到 11 倍。Marple 是
选择神经尖峰检测的有效幅度阈值
脑机接口正在利用细胞外记录中的神经尖峰波形或尖峰时间实现重要的新功能 [1]，[2]。尖峰检测是从记录中提取神经尖峰的重要步骤。它不仅可以提取用于神经活动解码的信息，还可以将数据带宽减少数百甚至数千倍，从而实现无线传输并实现完全植入神经接口而无需经皮导线突破皮肤。尖峰检测性能对于保存神经信息和避免解码精度下降至关重要。阈值是尖峰检测的最常用方法，超过阈值的值被视为尖峰。面对不断变化的大脑环境，自适应且稳健的阈值至关重要。文献中提出了许多用于定义阈值的算法。一种方法是使用计算算法 [3]，[4]，例如短时傅立叶变换、小波变换和模板匹配。还有一些算法方法，例如反馈控制阈值 [5]。最常见的方法是根据信号统计数据设置阈值。噪声统计数据被广泛用于设置阈值。还提出了一种硬件高效估计方法，使用乘数将平均值/中位数/标准差/均方根值设置为阈值 [6]。其他人选择使用稳健统计估计来设置阈值 [7]。将阈值设置为 T = αN ，其中 N 是噪声统计数据，α 是用户定义的参数，这是设置阈值的常用方法 [8]。由于其简单性，这种方法在植入体实施中尤其受欢迎 [9]。然而，这种算法的自适应性
刺突蛋白识别受体 ACE2 靶向识别...
全球范围内，大多数国家已经报告了全国范围内的社区传播 [5]。这种传染性致病性病毒感染了全球 213 个国家和地区，感染了约 7,436,895 人，导致 417,861 人确诊死亡（2020 年 6 月 10 日，21:38 GMT），并发生了 2 起国际传播 [6]。新型 COVID-19 的出现导致对新抗病毒策略的需求增加 [7]。但迄今为止，尚未开发出可以预防或治疗这些病原体引起的感染的特定药物、疫苗和疗法 [8]，[9]。
SARS-COV-2尖峰蛋白的广谱大环肽抑制剂
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年2月28日。 https://doi.org/10.1101/2022.11.11.11.516114 doi：Biorxiv Preprint
利用自适应噪声估计进行体内神经尖峰检测
摘要 目的. 能够从受噪声污染的相对大量的神经元中可靠地检测出神经尖峰对于可靠地解码记录的神经信息至关重要。方法. 本文首先分析了各种潜在的尖峰检测技术在体内实现的准确性和可行性。然后介绍了一种准确且计算效率高的尖峰检测模块，该模块可以自主适应记录通道统计数据的变化。主要结果. 使用合成和真实神经记录评估所选候选尖峰检测技术的准确性。在备选检测方法中，设计的检测器还在两个动物行为数据集上提供了最高的解码性能。意义. 在标准 180 nm CMOS 工艺中设计的 128 通道尖峰检测模块的实现结果是面积和功率效率最高的尖峰检测 ASIC 之一，并且在脑植入物的组织安全约束范围内运行，同时提供自适应噪声估计。
用于高效尖峰分类的部分二值化神经网络
摘要 虽然可以使用高效算法实现脑植入式神经尖峰分类，但是噪声的存在可能使得使用传统技术难以保持高性能分类。在本文中，我们首次探讨了使用部分二值化神经网络 (PBNN) 对神经尖峰特征向量进行分类。结果表明，与基于波形模板的方法相比，PBNN 可在各种数据集和噪声水平上提供稳健的尖峰分类。介绍了基于 PBNN 的尖峰分类系统在标准 180 nm CMOS 工艺中的 ASIC 实现。后布局和布线模拟结果表明，合成的 PBNN 在 24 kHz 下工作时仅消耗 1.8 V 电源下的 0.59 휇 W 功耗，占用 0.15 mm 2 的硅面积。结果表明，所设计的基于 PBNN 的脉冲分类系统不仅在各种噪声水平和数据集上提供与最先进的脉冲分类系统相当的精度，而且占用的硅面积更小，功耗更低。这使得 PBNN 成为实现可植入大脑的脉冲分类系统的可行替代方案。
血清学测试名称：SARS COV-2 SPIKE抗体
阳性：SARS-COV2峰值蛋白的抗体检测到这些结果表明最近或先前的SARS-COV2感染或疫苗接种。抗体水平大于或等于0.80 u/ml，在此测定中被认为是阳性的。不是建立了最低抗体水平或阈值，以表明对重新感染的长期保护性免疫。血清学结果不应用于诊断最近的SARS-COV-2感染。可能是由于现有抗体或其他可能的原因的交叉反应而发生的IgG抗体的假阳性结果。
尖峰谈话：创世纪和神经编码方案翻译
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施，信息和通信技术（ICT）的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中，我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话，作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源（DER）通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发，Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性，尤其是当神经元（建模为DERS）通过突触（模型为Tie Line）传输信息（从每个DER上测量的功率流）发射信息（从每个DER测量）。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈，而且还提供了基础设施，计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此，本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制，因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
SARS-COV-2尖峰抗原特异性B细胞和抗体...
1 Department of Immunology and Cell Biology, Faculty of Medicine and Health Sciences, Sherbrooke, QC, Canada, 2 Department of Microbiology and Infectious Diseases, Faculty of Medicine and Health Sciences, Sherbrooke, QC, Canada, 3 Department of Biology, Faculty of Science, University of Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada, 4 Unite ´ de Recherche Clinique et e 'pide·Miologique，北卡罗来纳州夏尔布鲁克市中心，加拿大省夏尔布鲁克，5微生物学和免疫学系，北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州教堂山教堂山，北卡罗来纳州教堂山，6哺乳动物细胞表达，6个哺乳动物细胞表达，人类健康治疗中心，人类健康研究委员会，加拿大国家医学，QC，QC，QC，QC，QC，QC，QC，QC。 Sherbrooke, QC, Canada, 8 Laboratoire de Microbiologie, CIUSSS de l ' Estrie – CHUS, Sherbrooke, QC, Canada, 9 Faculty of Physical Activity Sciences, University of Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada, 10 Research Centre on Aging, Af fi liated with CIUSSS de l ' Estrie-CHUS, Sherbrooke, QC, Canada