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无线脑机接口尖峰检测算法的硬件评估
摘要 — 当前，植入式脑机接口 (BMI) 的趋势是增加通道数量，以改进信息传输速率的下一代设备。然而，这会增加有线或无线系统的原始数据带宽，最终影响功率预算（和热耗散）。因此，植入物上的特征提取和/或压缩对于降低数据速率至关重要，但处理能力令人担忧。皮层内 BMI 的一种常见特征提取技术是尖峰检测。在这项工作中，我们通过实证比较了三种硬件高效的尖峰强调器、非线性能量算子 (NEO)、幅度斜率算子 (ASO) 和导数能量 (ED) 以及两种常见的统计阈值机制（使用平均值或中位数）的性能、资源利用率和功耗。我们还提出了一种新颖的中位数近似法来解决中位数算子硬件效率不高的问题。这些都已在可重构硬件 (FPGA) 上实现和评估，以估计它们在最终 ASIC 设计中的硬件效率。我们的结果表明，采用平均阈值的 ED 提供了最高效的硬件（低功耗/资源）选择，而使用中值则具有更高的检测精度和更高的阈值乘数设置稳健性的优势。这项工作意义重大，因为它是首次实现和比较硬件和算法权衡，在将算法转化为硬件实例以设计无线植入式 BMI 之前必须做出这些权衡。
重新利用针对Covid-19的尖峰受体的药物进行治疗：一种计算机方法
摘要：新颖的SARS-COV2逐渐大流行的速度遍布全球。需要迫切需要治疗。最初，该病毒首先出现在中国武汉，后来在全球187个国家中出现。冠状病毒是人类呼吸道和神经系统疾病的原因。新型引起人畜共患病的冠状病毒是单链的RNA病毒。冠状病毒的外部结构由由糖蛋白组成的峰值蛋白组成，糖蛋白与人类感染时与ACE（血管紧张素转化酶）蛋白结合。在当前的研究中，使用生物信息学工具观察到了生物领域中已经使用的37种化合物。通过分子对接将重新利用的药物对接针对尖峰受体。从蛋白质数据库中检索配体结构和受体结构。补丁码头服务器是可用于对接过程的开放免费软件。结果包括加速和匹配特性的得分，显示了针对SARS-NCOV使用药物的可行性。用于可视化最终停靠产品，Pymol和Raswin软件。针对受体的每个配体的得分显示出针对COVID-19疾病的兼容性。
SARS-COV-2中的突变导致峰值蛋白质的抗原变异：疫苗发育的挑战 双向孟德尔随机研究 世界第一阶段I临床试验crispr-cas9 pd-1 ...
目的是严重的急性呼吸综合征冠状病毒-2（SARS-COV-2）病毒的传播是空前的，在3个月内扩散到180多个Coun的尝试，严重程度可变。归因于这种变异的主要原因之一是遗传突变。因此，我们旨在预测全球可提供的SARS-COV-2基因组的峰值蛋白突变，并分析其对抗原性的影响。材料和方法几个研究小组生成了全基因组测序数据，这些数据可在公共存储库中获得。从1,325个完整的基因组中提取了1,604种尖峰蛋白和NCBI中的SARS-COV-2的279个部分尖峰编码序列，直到2020年5月1日，在2020年5月1日提供，并经过多个序列一致性，以发现与报告的单核Otiide多晶型（SNEPS）相对应的突变。此外，推断出的预测突变的抗原性，并且表位叠加在尖峰蛋白的结构上。结果序列分析导致高SNP频率。显示出高抗原性的预测表位中的显着变化是受体结合结构域（RBD）中的A348V，V367F和A419S。在表现低抗原性的RBD中观察到的其他突变为T323i，A344S，R408I，G476S，V483A，H519Q，A520S，A522S和K529E。RBD T323I，A344S，V367F，A419S，A522S和K529E是这项研究中首次报道的新型突变。此外，在Heptad重复域中观察到A930V和D936Y突变，并在Heptad重复域2中指出了一个突变D1168H。结论S蛋白是疫苗发育的主要靶标，但是在全球所有可用的基因组中，S蛋白的抗原表位中预测了几种突变。在短时间内各种突变的出现可能会导致蛋白质结构的构象变化，这表明开发通用疫苗可能是一项具有挑战性的任务。
今年圣诞节会出现新冠疫情浪潮、高峰还是低谷？这取决于你住在哪里
例如，如果您要拜访年长的亲戚或免疫系统较弱的人，如果您有呼吸道症状，请谨慎。优质口罩和使用 RAT 测试仍然是一种选择。无论您的症状如何，聚集在通风良好的房间（或室外）都会降低您感染和感染他人的机会。
用蛋白体辅助的SARS-COV2峰值蛋白质疫苗具有免疫原性和有效性的小鼠和仓鼠
Felicity C. Stark 1，Akache Bassel *1，1 1 1，Anh Tran 1，Mathew Stuible 1，Yves Ducher 1，5 Michael J. McCluskike 6 Makinen 1，Joseph 2，David 7 Zarley 7，Terrence R.8
基于隧道的CMOS浮动门突触，用于低功率尖峰时序依赖性可塑性
正在实施几种硬件方法，以用于Ma-Chine学习，从von Neumann- Zuse计算机架构上的速率神经元[1]，[2]，FPGA [3]和ASICS [3]和ASICS [4]到从一侧到替代方法，到诸如Neu-Romorphic硬件[5] - [5] - [7]和量子计算机的替代方法，以及量子计算机的量子[8] [8] [8] side Inselum Machine [9] [9]在需要低功耗或准备脑机界面准备的涉及应用程序中，尖峰神经元的电路[10]占据着重要作用。尖峰神经网络（SNN）通过尖峰代替有限的数字传输信息。这种编码方法模拟了生物神经元的效率，在能量管理方面具有巨大的效率[11]。过去，通过设计必要的神经元或突触[12] - [15]或详细阐述复杂网络[16]，[17]来解决低功耗。我们通过设计与商业CMOS技术完全兼容并能够存储多个权重的电路来实现此类目标。该设备旨在永久存储跨神经元的连接，但在我们的情况下，在其一生中，在其一生中对它们进行了修改，在我们的情况下，作为峰值时间依赖性的可塑性（STDP）。后者是一种著名的方法，用于根据所涉及的神经元的相对时间来修饰突触的强度[18]。内存元件是一个浮动的门，可存储准通电，它是神经形态电路的主要候选者之一[19] - [21]，这要归功于与当前CMOS技术的完整兼容性。不同于先前报道的磁性门突触
三萜衍生物作为SARS-COV-2的RBD尖峰蛋白的潜在抑制剂：一种硅方法
摘要：2019年新的冠状病毒SARS-COV-2的出现启动了国际公共卫生紧急情况。尽管疫苗接种的迅速进展减少了死亡人数，但仍需要替代治疗以克服该疾病的疗法。众所周知，感染始于峰值糖蛋白（病毒表面）和血管紧张素转化酶2细胞受体（ACE2）的相互作用。因此，促进病毒抑制的直接解决方案似乎是寻找能够废除这种附着的分子。在这项工作中，我们通过分子对接和分子动力学仿真，测试了18种三萜衍生物作为SARS-COV-2对SARS-COV-2对受体结合结构域（RBD）的潜在抑制剂，从而对RBD-ace2 Complex2 Complect2 Complexs2 Complect的X射线结构进行了建模RBD S1亚基。分子对接表明，每种类型的至少三个三萜衍生物（即少氨酸，草皮和ursolic）具有与参考分子相似的相互作用能，即糖酸。分子动力学表明，来自丁香酸和ursolic酸OA5和UA2的两种化合物可以诱导能够破坏RBD-ACE2相互作用的构象变化。最后，物理化学和药代动力学特性模拟显示出有利的生物学活性作为抗病毒药。
使用循环脉冲神经网络从皮质脉冲序列解码手指速度
摘要 — 侵入式皮质脑机接口 (BMI) 可以显著改善运动障碍患者的生活质量。尽管如此，外部安装的基座存在感染风险，因此需要完全植入的系统。然而，这样的系统必须满足严格的延迟和能量限制，同时提供可靠的解码性能。虽然循环脉冲神经网络 (RSNN) 非常适合在神经形态硬件上进行超低功耗、低延迟处理，但它们是否满足上述要求尚不清楚。为了解决这个问题，我们训练了 RSNN 来解码两只猕猴的皮质脉冲序列 (CST) 中的手指速度。首先，我们发现大型 RSNN 模型在解码精度方面优于现有的前馈脉冲神经网络 (SNN) 和人工神经网络 (ANN)。接下来，我们开发了一个微型 RSNN，它具有较小的内存占用、较低的发放率和稀疏连接。尽管计算要求降低了，但生成的模型的性能明显优于现有的 SNN 和 ANN 解码器。因此，我们的结果表明，RSNN 在资源受限的情况下提供了具有竞争力的 CST 解码性能，并且是完全植入式超低功耗 BMI 的有希望的候选者，具有彻底改变患者护理的潜力。索引术语 — 脉冲神经网络、脑机接口、皮质脉冲序列解码、神经形态硬件
探索尖峰蛋白免疫球蛋白G4抗体与癌症进展之间的可能联系
用信使RNA（mRNA）疫苗反复接种引起免疫球蛋白G4（IgG4）抗体的产生。这种特异性和非特异性IgG4抗体浓度的浓度会增加，从而通过阻止效应免疫细胞的激活来增长某些类型的癌症。这项工作提出了这样的假说，即通过以下机制可以通过增加非特异性IgG4抗体浓度来间接促进癌症的生长：1）IgG4抗体可以与抗肿瘤IgG1抗体结合并阻止其与受体相互作用上的抗体相互作用，从而与效应细胞相互作用，从而与癌细胞的相互作用相互作用，从而阻止其与Crym cym cym cym cym cym cy的相互作用，从而限制癌细胞的dectaliz cy cy 4抗体。 IIB（FcγRIIB）抑制受体，因此可以降低先天免疫细胞的效应子功能，3）通过诱导可以促进癌症发展的微环境的产生，可以通过诱导IgG4来靶向特定表位。本文回顾了支持文献，并提出了几种实验方案，以在反复接种mRNA疫苗的情况下评估该假设。此外，这项工作提出了一些管理方案，旨在减少遇到高浓度IgG4抗体时介导癌症发展的不利分子后果。
半自动化的MEA Spike Sorting（SAMS）方法用于高吞吐量评估培养的神经元
1美国威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，美国威斯康星州53705，美国2威斯康星大学麦迪逊分校，威斯康星州麦迪逊大学，威斯康星州53705，美国3美国神经科学系，医学院，医学和公共卫生学院威斯康星州麦迪逊，威斯康星州麦迪逊市，美国威斯康星州53705，美国5这些作者同样贡献了6个铅接触 *通信：Xinyu Zhao（Waisman中心和威斯康星大学麦迪逊大学医学与公共卫生学院神经科学系，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊大学，麦迪逊，麦迪逊大学，美国西澳州53705，USA; AVIAD HAI（威斯康星大学麦迪逊分校工程学院生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊，美国53706，美国；电话：（608）890-3411;电子邮件：ahai@wisc.edu）;或阿里·罗森伯格（Ari Rosenberg）（威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院神经科学系，美国威斯康星州麦迪逊市53705；电话：（608）265-5782；电子邮件：ari.rosenberg@wisc.edu）