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面向异步 EEG 的 BCI：检测连续 EEG 信号中的想象词段
基于想象语音的异步脑机接口 (BCI) 是一种工具，它允许通过解码想象语音的 EEG 信号来控制外部设备或在用户需要时发出消息。为了正确实现这些类型的 BCI，我们必须能够从连续信号中检测出受试者何时开始想象单词。在本文中，提出了基于小波分解、经验模态分解、频率能量、分形维数和混沌理论特征的五种特征提取方法，以解决从连续 EEG 信号中检测想象词段的任务，作为基于想象语音的异步 BCI 的后续实现的初步研究。使用四个不同的分类器在三个数据集中测试了这些方法，获得的较高 F 1 分数分别为每个数据集的 0.73、0.79 和 0.68。这些结果有望建立一个自动分割想象词段以供后期分类的系统。
审查对距离脊髓病变原发性遥控部位的细分市场的更多关注
多模式成像研究的最新发现表明，在脊髓和大脑中的脊髓损伤的震中，区域的宏观结构病理变化。正在进行研究以确定这些移位的细胞和分子机制，这些移位目前知之甚少。研究表明，重点区域中的病理过程是多方面的。此过程涉及星形胶质细胞和小胶质细胞，这有助于神经纤维从直接影响区域传播的神经纤维的变性，并参与相互激活。结果，距脊髓损伤位置的区域有突触损失。反应性星形胶质细胞产生硫酸软骨素蛋白聚糖，可抑制轴突生长和损伤细胞。但是，偏远地区的神经元死亡仍然有争议。原发性损伤面积是释放到脑脊液中的许多神经毒性分子的来源。假定这些分子（主要是基质金属蛋白酶）破坏了血脊髓屏障，从而导致偏远地区的巨噬细胞前体浸润。活化的巨噬细胞分泌促炎性细胞因子和基质金属蛋白酶，这反过来诱导了星形胶质细胞和小胶质细胞，一种促炎的表型。另外，反应性小胶质细胞与星形胶质细胞一起分泌了许多促炎和神经毒性分子，这些分子激活了炎症信号通路，从而加剧了突触耗竭和神经系统降解。似乎很可能是慢性炎症和神经退行性之间的相互作用是远离病变中心的脊髓区域中病理过程的关键特征。遥远地区的病理变化应成为潜在治疗靶标的研究对象。
从个人利益到绿色动机：企业食堂可持续发展转型的消费者细分
这项研究是研究人员与服务和食品行业合作的结果，旨在获得细致入微的消费者洞察，为未来工作场所食堂的可持续性干预提供参考。该研究采用混合方法来评估消费者在食堂环境中的态度、动机和偏好，以及对食物选择的可持续性的看法。定量数据分析确定了三个不同的消费者群体，这些群体表明消费者在食物偏好和可持续性取向方面存在差异。一个群体的动机是个人利益，第二个群体的动机是利益和对动物福利的考虑，第三个群体更明显地倾向于可持续性。定性分析为食堂菜单和运营的可行和可取变化提供了额外的观点。综合起来，研究结果强调了食堂必须考虑客户的多样性，并根据不同的动机和偏好采用灵活的策略。这反过来可以将食堂变成测试可持续性干预措施的舞台，从而进一步深入了解一系列手段的有效性。我们的目标是将食堂干预的成果扩展到其他领域，从家庭开始，最终惠及整个社会。
使用三次参数曲线段和黄金分割生成 NACA 四位数翼型截面
Charles W. Haines 博士、Panchapakesan Venkataraman 博士、Mark H. Kempski 博士、Chris Nilsen 博士（他不知不觉地引导我走上了贝塞尔曲线的道路）、George Komorowski 先生和 David Hathaway，均为 RTT 机械工程系的教职员工。
橄榄油供应链设计，涵盖有机和传统市场细分以及消费者对当地产品的偏好
Imen Nouira、Ramzi Hammami、Alina Fernandez Arias、Natacha Gondran、Yannick Frein。橄榄油供应链设计，包括有机和传统市场细分以及消费者对本地产品的偏好。国际生产经济学杂志，2022 年，247，第 108456 页。�10.1016/j.ijpe.2022.108456�。�emse-03592598�
与线粒体DNA同源的核DNA片段是检测甜菜中异质质的障碍（beta vulgaris l.）
异质性是细胞中多个线粒体DNA（mtDNA）序列的共存，在植物中有充分的文献证明。下一代测序技术（NGS）使得整个基因组对整个基因组进行了可行。因此，NGS具有检测异质的潜力。但是，异质检测中的方法和陷阱尚未得到充分投资和确定。异质检测的一个障碍是线粒体，塑料和核DNA之间的序列同源性，其中核DNA片段与mtDNA同源（NOMT）的影响需要最小化。为了检测异质，我们首先排除了从糖甜菜mtDNA序列中排除甜菜甜菜（Beta fulgaris）系EL10的核DNA序列。ngs读数是从甜菜线NK-195BRMM-O和NK-291BRMM-O的单个植物中获得的，并映射到未分解的mtDNA区域。通过基因组浏览分析检测到的1000多个位点表现出个体内部多态性。我们专注于一个309 bp的区域，其中12个个体内多形态位点彼此紧密相关。尽管通过NK-195BRMM-O和NK-291BRMM-O的PCR扩增在12个位点存在变异等位基因的DNA分子的存在，但这些变体并不总是由六个变体呼叫程序调用，这表明这些程序不适合内部个体个人个性化的多种形式检测。当我们更改核DNA参考时，发现EL10缺乏的数字包括309 bp区域。NK-195BRMM-O X NK-291BRMM-O的F 2种群的遗传分离支持了变体等位基因的NOMT起源。使用四个参考文献，我们发现NUMT检测表现出参考依赖性，而甜菜线中存在NOMT的极端多态性。EL10中没有发现的numts之一与NK-195mm-O中的另一个个体内多态位点有关。我们的数据表明，在甜菜中，糖的多态性意外高，导致对杂质的真实程度的混乱。
使用离子迁移率质谱技术探索tau蛋白的PHF6肽段的聚集倾向
摘要：肽和蛋白质聚集涉及寡聚物种的形成，但是不同构象的低聚物和大小之间的复杂相互作用使它们的结构阐明变得复杂。使用离子迁移率质谱法（IMMS），我们旨在揭示与tau蛋白的Ac-PHF6-NH 2肽段聚集的早期步骤，从而区分不同的寡聚物种并获得聚集途径的不足。通常被忽略但可以改变肽的聚集倾向的重要因素是末端上限组。在这里，我们证明了IM-MS的使用来探测AC-PHF6-NH 2，AC-PHF6，PHF6-NH 2和未映射的PHF6肽段的骨料形成的早期阶段。使用硫酸氟T荧光测定法和透射电子显微镜确定了四个PHF6段的聚集倾向。开发了一种基于IM后片段化和四极杆选择的新方法 - 开发了QQ-TOF（捕获的离子迁移率）光谱仪，以增强低聚物分配，尤其是对于高阶聚集体。这种方法推动了同种物种的IM识别限制，它们的签名显得彼此近距离，并随着越来越多的低聚物大小而近距离，并为IM-MS数据的解释提供了新的见解。此外，将TIMS碰撞横截面值与波动波离子迁移率（TWIMS）数据进行比较，以评估被困离子迁移率结果中潜在的仪器偏置。这两个IM-MS仪器平台基于不同的离子迁移率原则，并具有不同的配置，从而为我们提供了对保存弱界生物分子复合物（如肽聚集体）的宝贵见解。
在非洲棕榈象鼻虫幼虫（Rhynchophorus phoenicis）的不同肠道段中具有木质素降解潜力的细菌的细菌群落分析和鉴定
昆虫肠道内的微生物群对其宿主起有益的作用，例如促进消化和从饮食中提取能量。非洲棕榈象鼻虫（APW）生活在内部，并以高木质素树干为食。因此，他们的胆量可以藏有大量降落木质素的微生物社区。在这项研究中，我们旨在探索APW幼虫肠道内的细菌群落，特别是在各个肠道段中木质素降解的可能性方面，作为确定采矿细菌细菌木质素降解酶的生存能力的第一步，以使生物体生物素生物素生物素生物群生物体生物群生物体至生物群生物群至生物群生物群至生物素的生物分解。从APW幼虫的前身，中肠和后肠上提取细菌宏基因组DNA，并使用Illumina Miseq平台对16S rRNA基因的V3 -V4高变量区域进行了测序。对生成的数据进行了分析和分类分类，以鉴定肠道群落内的不同细菌系统型累积和每个肠道细分市场。然后，我们确定了每个幼虫肠室内与木质素降解相关的细菌的存在，多样性和丰度，作为建议木质素降解最多的肠段的基础。所有序列均分类并属于细菌王国。FIREICITES（54.3％）和蛋白杆菌（42.5％）是肠内最优势的门，随后是杆菌（1.7％）和静脉细胞杆菌（1.4％）。前身和中肠有许多类似的属，而后肠似乎是独一无二的。肠球菌，左骨杆菌，乳酸菌，Shimwellia，Megasphaera，Klebsiella，klebsiella，pectinatus，沙门氏菌，Lelliotia和肠杆菌构成了所有肠内最具幼虫的属。总体而言，含有21个属的总肠道细菌的29.5％是木质素降解者，主要是在企业和蛋白质细菌的门中发现的（分别为56.8和39.5％），然后在肌动杆菌（2.5％）和细菌（2.5％）和细菌（1.1％）中适度。最丰富的木质氨基利因属是Levilactobacillus（46.4％），克雷伯氏菌（22.9％），肠杆菌（10.7％），乳杆菌（5.9％）（5.9％），柑橘类杆菌（2.2％），corynenebacterium（1.8％），paucilactocillus（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％，1.8％，1.8％，综合综合综合症，综合体）在不同肠道室中发现了不同量的细菌（1.1％）和白细胞（1.0％）。前肢具有最多样化和最高的木质素降解系统型，
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为