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2023年全球变暖尖峰是由ElNiño/ ... div>驱动的
表A1：picontrol模型和每月均值表面温度的年数（“ TS”）。仅对于GFDL CM2.1，Flor和CCSM3，由于特别虚假的模型漂移，我们排除了头20年。百年千年的长度漂移对于Δ𝑇）是无关紧要的，因为尖峰被定义为年际变化，并通过降低来解释在ONI中。模型名称实现年度
2023年全球变暖尖峰是由厄尔尼诺（ElNiño）驱动的 -
摘要。全球均值的表面温度从2022年至2023年迅速增加0.29±0.04K。在观测记录中，如此大的年际全球变暖尖峰并不是前所未有的，先前的实例发生在1976 - 1977年。但是，为什么出现如此大的全球变暖尖峰是未知的，而2023年的全球快速变暖引起了人们的担忧，因为它本来可以是外部驱动的。在这里，我们表明，仅受内部变异性约束的链式模型会产生这种尖峰，但它们并不常见（p = 1.6％±0.1％）。然而，当延长的拉尼娜（LaNiña）紧接在模拟中的厄尔尼诺现象之前，如1976 - 1977年和2022- 2023年本质上所发生的那样，此类尖峰变得越来越普遍（p = 10.3％±0.4％）。此外，我们发现几乎所有模拟的尖峰（p = 88.5％±0.3％）与当年发生的厄尔尼诺现象有关。因此，我们的结果强调了厄尔尼诺 - 南方振荡在推动全球变暖尖峰（例如2023年）发生的情况下的重要性，而无需调用人为的强迫，例如大气浓度的温室气或气溶胶的变化，例如探索。
植物生产的SARS-COV-2尖峰蛋白在仓鼠中引起异源免疫
疫苗的分子种植已被宣布为廉价，安全且可扩展的生产平台。与哺乳动物细胞相比，植物生物合成机制的差异可能使病毒糖蛋白的产生复杂化。重塑分泌途径为支持关键的翻译后修改和量身定制糖基化和糖基化指导的折叠方面提供了机会。在这项研究中，我们应用了一种综合的宿主和Glyco工程方法NXS/T Generation™，以在Nicotiana Benthamiana中生产SARS-COV-2预融合峰值峰值培养剂作为新兴病毒的模型抗原。通过透射电子显微镜查看时，尺寸排除蛋白的蛋白质表现出特征性的预灌注结构，这与等效的哺乳动物细胞生产的抗原是无法区分的。植物生产的蛋白质用未加工的寡素糖N-聚糖装饰，并表现出与哺乳动物细胞培养中产生的等效蛋白相媲美的位点占用率。复合型聚糖几乎完全不存在于植物衍生的材料中，这些材料与在哺乳动物细胞培养的衍生蛋白质上观察到的主要成熟，复杂的聚糖形成鲜明对比。在免疫仓鼠中，植物来源的抗原引起对匹配的武汉和异源Delta sars-cov-2变体的中和抗体，尽管滴度低于比较哺乳动物哺乳动物抗原诱导的滴度。接种植物衍生的抗原接种的动物在挑战后表现出降低的病毒载量，以及对SARS-COV-2疾病的显着保护，这一点可通过降低的肺病理学，较低的病毒载荷和
用于植入式神经接口的精确且硬件高效的双尖峰检测器
摘要 — 尖峰检测在神经数据处理和脑机接口 (BMI) 中起着核心作用。未来一代可植入 BMI 面临的挑战是构建一个既具有低硬件成本又具有高性能的尖峰检测器。在这项工作中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的新型硬件高效且高性能的尖峰检测器。所提出的设计基于具有自适应阈值估计的双检测器架构。双检测器包括两个独立的基于 TEO 的检测器，它们根据尖峰在高噪声和低噪声场景中的判别特征来区分尖峰的发生。我们在 Wave Clus 数据集上评估了所提出的尖峰检测算法。它实现了 98.9% 的平均检测准确率，在高噪声场景中超过 95%，确保了我们方法的可靠性。当在采样率为 16kHz 和分辨率为 7 位的硬件中实现时，检测准确率为 97.4%。基于该架构的256通道探测器采用TSMC 65nm工艺设计，面积仅682μm2/通道，功耗0.07μW/通道，与目前最先进的尖峰探测器相比，功耗降低39.7%，面积减少78.8%，同时保持了较高的精度。
l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
脉冲频率自适应支持时间分散信息的网络计算
为了解决诸如识别歌曲、回答问题或反转符号序列等任务，皮层微电路需要整合和处理前几秒内分散的信息。为底层计算（尤其是使用脉冲神经元）和与行为相关的整合时间跨度创建生物学上真实的模型是出了名的困难。我们研究了脉冲频率适应在此类计算中的作用，发现它具有令人惊讶的巨大影响。大脑皮层中相当一部分神经元（尤其是在人类大脑皮层的较高区域）都具有这一众所周知的特性，这使得脉冲神经网络模型对时间分散的网络输入的计算性能从相当低的水平提升到人类大脑的性能水平。
可溶性刺突 DNA 疫苗可提供长期保护性免疫，
此预印本的版权所有者于 2020 年 10 月 10 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.10.09.334136 doi: bioRxiv preprint
表达全长刺突蛋白的改良安卡拉痘苗 SARS-CoV-2 疫苗
摘要 迫切需要开发疫苗来预防 SARS-CoV-2 感染并减轻 COVID-19 大流行。在这里，我们开发了两种基于改良安卡拉痘苗 (MVA) 的疫苗，它们表达在融合前状态稳定的膜锚定全长刺突蛋白 (MVA/S) 或形成三聚体并分泌的刺突的 S1 区 (MVA/S1)。两种免疫原都含有受体结合结构域 (RBD)，这是抗体介导的中和的已知靶标。用 MVA/S 或 MVA/S1 免疫后，两种刺突蛋白重组体均诱导了针对纯化的全长 SARS-CoV-2 刺突蛋白的强 IgG 抗体。MVA/S 对纯化的 RBD、S1 和 S2 诱导了强烈的抗体反应，而 MVA/S1 诱导了对 RBD 区域外的 S1 区域的抗体反应。两种疫苗均在肺部诱发抗体反应，并与支气管相关淋巴组织的诱导有关。接种 MVA/S 而非 MVA/S1 疫苗的小鼠对 SARS-CoV-2 产生了强大的中和抗体反应，这与 RBD 抗体结合滴度密切相关。从机制上讲，S1 与 ACE-2 的结合很强，但在室温下长时间预孵育后会降低，这表明 RBD 会随时间发生变化。这些结果表明 MVA/S 是针对 SARS-CoV-2 感染的潜在候选疫苗。
SARS-CoV2 刺突蛋白多表位疫苗的计算机设计和表征
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2020 年 6 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.03.131755 doi：bioRxiv preprint