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简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
新catlog今天03-12-2024.cdr
为什么要选择室灯电池？插图高度重视并严格控制产品质量，生产过程采用了国际通用标准。它分别通过了质量控制系统和环境系统中的ISO9001，CE，ISO14001批准，同时QCI和完整的IEC61427-1测试等。这些产品在储物电池领域众所周知，质量稳定，性能在低温下，尤其是良好的起始性能，这在印度和世界各地的客户中很受欢迎。产品被广泛用于家用电器，电源备份，办公设备，安全工具，紧急闪电，太阳能应用。他们在国内外市场上享有良好的声誉。超过50％的销售用于海外市场。我们一直在采取一个目标，寻求更好的质量，Chase在诚意上发展，在具有良好质量和服务的电池领域创建可靠的品牌。
考虑无肉计划时代红肉的营养益处和健康影响
受到感知到的健康和环境益处的驱动，从建议的饮食方式中删除红肉的举措正在越来越多地在包括学校和医院在内的美国机构实施。尽管这些旨在解决重要问题的努力，但它们可能会无意中带来意想不到的后果，尤其是关于某些人群的基本营养摄入量。这种观点考虑了红肉的营养价值，检查其潜在的健康益处，并在减少或消除摄入量时突出了营养风险。红肉是一种营养丰富的食物，可提供高度可生物利用的蛋白质，并且饮食中通常缺乏几种必需的微量营养素，包括铁，锌和维生素B 12。在许多植物源食品以及某些动物源食品中，这些营养素可能受到限制或不存在。红肉的微量营养素profle对于包括孕妇在内的幼儿和妇女而言，特别有价值。此外，红肉的蛋白质密度对管理肥胖症和老年人有肌肉减少症风险的个体有益。许多流行病学研究表明，过度的红肉消耗量与某些慢性疾病的风险增加之间的潜在关联，但是这一证据并没有最终暗示红肉在慢性疾病的发展或发展中。减少红肉消费量的营养和健康影响必须与在提出饮食建议时使用的证据的低确定性保持平衡。
加强跨大西洋能力纽带-Alexandra Keating
能源安全是这种运动的关键组成部分，也是这些跨大西洋关系的加强。考虑到俄罗斯对乌克兰的持续战争，目前对欧洲特别重要。自发作以来，欧洲国家一直争先恐后地寻找替代能源，因为俄罗斯石油长期以来一直是欧洲的主要能源提供商。新的合作伙伴关系和能源在欧洲已经出现了，但是加拿大在自然和技术资源方面的丰富性已被证明是国内资产，并且也可以证明在国外也是如此。“加拿大是大多数能源商品的净出口国，并且是常规和非常规石油，天然气，水力发电和可再生能源的特别重要生产商（欧洲委员会，北卡罗来纳州），并且与欧盟一起价值恒定的多元化，提高，能源的进步和效率。A prominent example of this is last year's signing of a bilateral agreement between Canada and Germany, focused on the acceleration of “work towards the commercial-scale trade of clean hydrogen fuel” and the establishment of “a transatlantic supply corridor while coordinating policies to attract investments in hydrogen projects” (Reuters, 2024), and emphasized the importance of “working with European allies to displace imports of Russian oil and gas并用干净的加拿大氢与气候变化作斗争”（路透社，2024年）。
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
甲壳虫乐队如何影响不同世代的文化运动？
有许多乐队可以帮助许多人克服生活中的一些挑战。最具象征意义的例子之一是甲壳虫乐队，他实际上给世界带来了新的视角，音乐。甲壳虫乐队在1957年初开始的根源和意义。很少有人知道甲壳虫乐队最初是采石场，然后是带有相邻名称“ Fabulous Four / Fab Four”的Silver Beatles，最终通过Ed Sullivan Show上的甲壳虫乐队的电视外观，他们的受欢迎程度激增，并立即获得了人们的兴趣。甲壳虫乐队离开英国并到达美国后，他们立即获得了认可和受欢迎程度，这将他们带到了远东以及欧洲其他地区。甲壳虫乐队是流行文化全球化的重要媒介，从美国人开始，以及他们如何解释乐队本身（Lebovic，2016年）。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
T细胞目标的泛伴奏组
摘要基于T细胞的免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但只有少数患者对这些方法做出反应，这受到了对肿瘤特异性抗原知识有限的有限限制。在这里，我们提出了21种癌症类型的T细胞靶标的全面图，显示了86％的肿瘤可起作用的肿瘤特异性靶标。为了定义可操作的T细胞靶标的曲目，我们进行了全面的泛伴奏分析，该分析整合了来自7,473个RNA-Seq数据集，1,564个免疫肽组和208个癌症单细胞数据集的数据，将这些数据与覆盖51个组织的17,384个普通样品进行比较，将这些数据与208个癌症单细胞数据集进行了比较。我们的分析发现了88种可行的表面蛋白靶标和15,079个肿瘤特异性HLA呈现的抗原，源自21种肿瘤类型的11种不同的分子事件，为基于T-细胞的免疫疗法发育提供了全面的资源。我们重点介绍了128个有希望的新肿瘤靶标，并在五个抗原类别中验证20个目标。在未覆盖的抗原中，我们突出显示了339个以前未表征的新抗原，这是一种新的PMEL剪接肽，我们期望它是临床靶标的优质抗原，新型的自抗原，是从前未知的ORF肽衍生而来的肽，这些肽是以前未知的，不知名的蛋白质，以及新型的肿瘤蛋白质，以及新型的肿瘤特异性微生物靶标。这些发现显着扩大了T细胞疗法的治疗景观。为了催化治疗性开发，我们使我们的泛伴奏目标地图集和随附的工具包可供科学界使用，并希望这些资源为多种癌症的免疫疗法铺平道路。
建立机械生物学的地图集：五种主要人类细胞类型中2418个激酶抑制剂的高通量收缩屏幕揭示了相关细胞类型之间的选择性发散响应
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