可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析(MVPA)来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务,我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是,原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征,而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关,而对感知过程的关注感也影响。
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0,其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换,以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U(1)然后将其标识为全球仪表对称组,即u(1)本身。然而,在数学上还是概念上,这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是,限制g i的要求不仅源于能量的有限,而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求,以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外,我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成,即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后,我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论,并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
*通信:1720 2nd Ave S,伯明翰,AL 35294-0019,美国。nrg2@uab.edu(N.R.加斯曼)。信用作者身份贡献声明Kimiko L. Krieger:概念化,方法论,调查,可视化,数据策划,写作 - 原始草案准备,写作 - 评论和编辑。Elise K. Mann:方法,调查,数据策划。凯文·李(Kevin J.Elyse Bolterstein:资源,写作 - 原始草案准备。Deborah Jebakumar:资源,调查。Michael M. Ittmann:资源,调查。Valeria L. Dal Zotto:资源,调查,可视化。Mohamed Shaban:概念化,方法论,调查,可视化,写作 - 原始草案准备,写作 - 评论和编辑。Arun Sreekumar:调查,可视化,监督,写作 - 原始草案准备。Natalie R. Gassman:概念化,方法论,调查,可视化,数据策划,监督,验证,写作,原始草案准备,写作 - 审查和编辑。
。cc-by 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本发布的版权所有,于2023年5月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.05.09.539950 doi:Biorxiv Preprint
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†这些作者同样贡献了 *对应:bennie.lemmens@ki.se摘要DNA复制对于生活至关重要,并确保了遗传信息的准确传播,这在癌症发育和化学疗法中受到了严重干扰。虽然DNA复制在时间和空间中受到严格控制,但缺乏可视化和量化3D人类细胞内复制动力学的方法。在这里,我们引入了3D空间测定,以进行复制动力学(3D Spark),这是一种实现DNA合成动力学的纳米级分析的方法。3D Spark与超分辨率显微镜相结合,以检测,分类和量化单细胞中的复制纳米结构。通过将免疫荧光技术与基于化学的新生DNA标记和荧光核苷酸衍生物转染的转染相结合,我们绘制了与已建立的复制蛋白,局部RNA-蛋白辅助蛋白或大型亚核域相关的多色DNA合成事件。我们证明了化学治疗,CDC6癌基因表达和染色质组织者RIF1的尺寸,相对丰度和空间排列的定量变化。3D Spark的灵活性,精度和模块化设计有助于弥合空间细胞生物学,基因组学和基于2D纤维的健康和疾病的复制研究。引言DNA复制是一个基本的生物学过程,对于细胞增殖,基因组稳定性和整体生物体健康至关重要。它确保每个细胞周期一次完全,准确地重复基因组,并遵循定义的时间和空间顺序,称为复制时序(RT)程序。该程序在脊椎动物物种中是高度保守的(Masai和Foiani,2017年),并引起在早期,中期和晚期S-相细胞中观察到的特征复制焦点模式
游戏描绘了一个智能的家庭厨房环境。玩家有一个与客人计划的晚餐约会,灯光熄灭。为了完成游戏,需要在客人到来之前准备一顿饭菜,完全在黑暗中。数字语音助手会在整个体验中引导用户,提醒他们食谱,烹饪程序,时间限制以及如何找到每种所需的成分和餐具。智能家居使声音能够以数字腹膜式的方式从不同的对象投影[6],可帮助用户在没有任何视觉提示的情况下找到必要的资源。语音助手能够对与任务相关的玩家问题进行语音识别,理解和答复。所有用户任务都需要用户的微观运动感,即感知障碍和危害的直接环境[13],这是由智能家居通过辅助技术方式提供的。大多数任务只是基于发现和重新定位的对象,例如将意大利面放入锅中。难度依赖于缺乏愿景:需要仅根据声音和触觉指导找到资源。游戏中代表的大多数物体都是真实的,例如食物,水和厨房用具,通过被动性触觉改善玩家的存在感[5]。
致谢:本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施,以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。