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重叠的大脑状态揭示了躁郁症和精神分裂症患者大脑动态的改变
异常的大脑动力学被认为是双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症 (SCZ) 的特征。先前的研究在研究个体如何招募重复出现的大脑状态时，通常采用状态离散化方法。由于多种大脑状态可能在任何给定时刻同时参与，因此专注于主导状态可能会掩盖临床人群中不太突出但关键的大脑状态的变化。为了解决这一限制，我们引入了一个新框架来同时评估多种大脑状态的大脑状态参与度，并研究了 BD 或 SCZ 患者与健康对照 (HC) 相比的大脑状态参与度有何不同。使用来自人类连接组计划的基于任务的数据，我们应用非线性流形学习和 K 均值聚类来识别四种重复出现的大脑状态。然后，我们在另外两个国际开源数据集中研究了这四种状态的参与度和转换变异性在 BD、SCZ 和 HC 患者之间的差异。比较各组之间的这些测量结果发现，在静息状态和基于任务的 fMRI 中，患有 BD 和 SCZ 的个体在所有四种状态下的状态转换变异性发生了显著改变，但参与度没有改变。在我们的事后和探索性分析中，我们还观察到状态转换变异性与年龄以及意志消沉之间的关联。我们的结果表明，中断的状态转换变异性会影响 BD 和 SCZ 中的多种大脑状态。通过同时研究几种大脑状态，我们的框架更全面地揭示了不同个体和精神疾病中的大脑动态差异。
行为灵活性与猕猴额叶皮质网络结构和功能的变化有关 Sallet, J.; Noon
1 威康综合神经影像中心，牛津大学实验心理学系，英国牛津，2 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，法国布隆，3 威康综合神经影像中心，脑功能磁共振成像中心 (FMRIB)，牛津大学临床神经科学系纳菲尔德，约翰拉德克利夫医院，英国牛津，4 国家心理健康研究所，马格努森临床中心，美国马里兰州贝塞斯达，5 麦戈文脑研究所和麻省理工学院脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥，6 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津，7 奥托冯格里克大学，德国马格德堡，8 莱布尼茨研究所fuèr 神经生物学，马格德堡，德国，9 Donders 脑、认知和行为研究所，奈梅亨拉德堡德大学，奈梅亨，荷兰
心力衰竭射血分数谱中的蛋白质组学途径：一项 EXSCEL 子研究
1 杜克大学医学院心脏病学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 2 杜克临床研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 3 杜克大学医学院杜克分子生理学研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 4 杜克大学医学院内分泌、代谢和营养学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 5 邓迪大学人口健康与基因组学系，英国苏格兰邓迪 6 北卡罗来纳大学医学院内分泌学系，美国北卡罗来纳州教堂山 7 奥地利格拉茨医科大学内分泌和糖尿病学系 8 英国格拉斯哥大学心血管和医学科学研究所 9 英国牛津大学拉德克利夫医学系糖尿病试验组
BusinessLDN/WSP：创新融资模式可为新交通项目释放 45 亿英镑资金，并释放全国范围内的投资
BusinessLDN 首席执行官 John Dickie 表示：“交通投资对于提高伦敦和英国的生产力和增长至关重要。在公共财政紧张的背景下，政府需要考虑创新方法来开始建设。让地方政府以投资将产生的未来税收为抵押借款，为投资提供资金，这是支持增长的常识性方法。这种模式有可能在整个英国推广，包括伦敦，它可以帮助实现关键项目（例如 DLR 和 Bakerloo 线以及地上铁路网络的延伸）并解锁新住宅，创造技术性工作并刺激增长。”
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
不同自闭症谱系亚型的大脑耦合模式的独特占有率
LEiDA 的独特功能在于它能够捕捉瞬时耦合模式，这些模式是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于驻波模式的矢量，表示一些大脑区域相位共变而其他大脑区域相位反变的配置。通过根据特定时间间隔内发生的概率来描述这些模式，LEiDA 提供了一种统计上稳健的方法来比较不同条件、群体和个体之间的大脑动态（Cabral 等人，2017 年）。这种敏感性使 LEiDA 成为识别潜在神经标记（可测量且无偏的大脑动态特征）的宝贵工具。此类生物标记有望改善诊断、监测治疗结果（治疗诊断）和预测认知功能。
科学家揭示多种癌症转移的遗传驱动因素
更广泛的治疗选择：针对共同的基因驱动因素可以开发出对多种癌症类型都有效的治疗方法。更快的药物获取：重新利用现有药物可以缩短新疗法到达患者手中的时间。个性化风险评估：使用基因特征，医生可以根据患者特定的转移风险量身定制治疗方案。
潮间带食物网的生物多样性，以响应纬度的变暖
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。