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人类皮层和皮层下区域的扩展人类连接组计划多模态分区图谱
摘要 HCPex 是基于表面的人类连接组计划-多模态分割人类皮质区域图谱 (HCP-MMP v1.0, Glasser 等人，2016) 的修改和扩展版本。原始图谱包含 360 个皮质区域，HCPex 对其进行了修改，以便于与体积神经成像软件（例如 SPM、FSL 和 MRIcroGL）一起使用。HCPex 也是原始图谱的扩展版本，其中添加了 66 个皮质下区域（每个半球 33 个），包括杏仁核、丘脑、壳核、尾状核、伏隔核、苍白球、乳头体、隔核和基底核。 HCPex 为 SPM 和 FSL 等体积软件的用户提供了 HCP-MMP v1.0 中皮质区域的出色划分，并添加了一些皮质下区域，提供了人类大脑的标记冠状视图。
颅内脑膜瘤有好发部位吗？基于人群的图谱
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤，被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱，以探索颅内脑膜瘤的分布，并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间，所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人（≥ 18 岁）均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割，以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者，以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀，额区肿瘤较多，尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性（p < 0.001），她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大（p < 0.01），而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大（p < 0.01）。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级，但可能与性别有关。
分类器的地图集 - 用于大脑MRI分割的机器学习范式
摘要我们介绍了分类器（AOC）的地图集，这是一个概念上新颖的脑MRI分割框架。AOC是从标记的数据中学到的素数逻辑回归（LR）函数的体素逻辑回归（LR）函数的空间图。收敛后，所得的固定LR权重，每个体素的几个代表训练数据集。因此，它可以被视为一种轻量级学习机器，尽管其容量较低并不削弱问题。AOC结构独立于测试图像的实际强度，提供了在可用标记的数据上训练它的灵活性，并将其用于分割来自不同数据集和模式的图像。从这个意义上讲，它也不会过分贴上培训数据。该提出的方法已应用于众多可公开可用的数据集，用于分割脑MRI组织，并被证明对噪声和外展具有鲁棒性。也获得了多模式的跨模式MRI分割的有希望的结果。最后，我们展示了如何利用对健康受试者的大脑MRI训练的AOC来用于对多发性硬化症患者的病变分割。
根据二维数据构建和优化三维图谱并应用于小鼠大脑发育
摘要 3D 成像数据需要 3D 参考图谱才能进行准确的定量解释。现有的从 2D 衍生图谱生成 3D 图谱的计算方法会产生大量伪影，而手动管理方法则需要大量劳动力。我们提出了一种 3D 图谱构建的计算方法，通过识别底层成像数据中的解剖边界并使用这些边界来指导 3D 转换，大大减少了伪影。解剖边界还允许将图谱扩展到完整的边缘区域。将这些方法应用于 Allen 发育小鼠大脑图谱 (ADMBA) 中的八个发育阶段，可以得到更全面、更准确的图谱。我们从 15 个完整的小鼠大脑生成了成像数据来验证图谱的性能，并观察到了定性和定量的改进（图谱和解剖边界之间的一致性提高了 37%）。我们提供 MagellanMapper 软件和八个 3D 重建的 ADMBA 图谱作为流程。这些资源有助于在样本之间和整个发育过程中进行全器官定量分析。
bsgatlas：统一的枯草芽孢杆菌基因组和转录组注释图集，具有增强的信息访问
2020年7月29日收到； 2021年1月11日接受；于2021年2月4日出版：作者隶属关系：1个非编码RNA技术与健康中心，哥本哈根大学兽医和动物科学系，1871年，丹麦Frederiksberg，哥本哈根大学； 2荷兰荷兰癌症研究所的致癌基因组学司，荷兰阿姆斯特丹1066； 3哥本哈根大学生物学系计算和RNA生物学部分，丹麦哥本哈根1165；丹麦的Bagsværd4 Novozymes。*通信：Jan Gorodkin，Gorodkin@rth。DK关键字：B。uttilis;基因组注释；非编码和结构化RNA；操纵子。缩写：Asrna，反义RNA； CD，编码序列；去，基因本体论； GRNA，导向RNA； Ji，Jaccard索引； ncRNA，非编码RNA； SRNA，小RNA； TMRNA，转移Messenger RNA； TSS，转录开始站点； TTS，转录终止位点； TU，转录单元； UTR，未翻译区域。†目前地址：英国索尔福德大学科学，工程与环境学院。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用四个补充表和九个补充数据。000524©2021作者
goalatlas.com 战略的六个要素
• 战略需要做出选择。在众多战略可能性中，您要将哪些纳入您的战略？又要排除哪些？• 这些选择需要通过分析得出，并需要综合起来明确您的战略定位。• 战略不仅仅是在您面前的选项之间做出选择。战略还涉及创造目前尚不存在的可能性。战略设计一个您努力实现的未来。• 战略不仅仅是思考。它需要将思想转化为行动，并协调众多个人行动以实现变革。这需要变革者的承诺，如果您的战略讲述了一个他们可以参与、支持和实现的故事，那么这种承诺将更容易获得。
通过能力支付有序地退休中国的燃煤电力能力，以支持可再生能源扩张
Magellanmapper是一款软件套件，旨在以内存有效的方式进行大型，3D脑成像数据集的视觉检查和端到端自动处理。迅速增长的大容量，高分辨率数据集需要在宏观和微观水平上可视化原始数据，以评估数据和自动化处理的质量，以量化数据的方式，以对大量样品进行比较。为了促进这些分析，MagellanMapper提供了用于手动检查的图形用户界面，也提供了用于自动图像处理的命令行界面。在宏观级别上，图形接口允许研究人员在每个维度中同时查看完整的体积图像并注释解剖标签位置。在显微镜水平上，研究人员可以在高分辨率下检查感兴趣的区域，以构建细胞位置（例如核位置）的地面真相数据。使用命令行界面，研究人员可以在体积图像上自动化细胞检测，改进解剖图集标签以适合基本的组织学，将这些地图集注册以采样图像，并通过解剖区域进行统计分析。MagellanMapper利用建立的开源计算机视觉库，本身就是开源，可以免费下载和扩展。
人类大脑粘弹性特性的标准空间图谱
图 1 MRE 成像和分析程序概述。第一步，通过气动驱动系统（Resoundant；明尼苏达州罗切斯特）将 50 Hz 的剪切波引入大脑。使用嵌入在 MRE 螺旋序列中的运动编码梯度捕获由此产生的组织变形，并沿三个独立轴（前 - 后、右 - 左和上 - 下）捕获位移数据。位移数据连同二元脑掩模一起提供给非线性算法，该算法将组织建模为异质粘弹性材料。子区域优化程序用于迭代更新有限元计算模型中的属性描述，以最小化模型位移和测量位移数据之间的差异。最后，将复杂剪切模量图转换为剪切刚度 μ = 2 j G * j 2/( G ' + j G * j ) 和阻尼比 ξ = G 00 /2 G 0 。提供特定主题的 T1 加权 MPRAGE 和 MRE T2 幅度图像，以说明空间标准化程序所需的图像
基于 MRI 的蜥蜴大脑 3D 图谱 1 2 标题
我们感谢国家成像设施、西悉尼大学和昆士兰大学中心提供的设施和科学技术援助。B. Moroney（西悉尼大学纳米尺度小组）设计了蜥蜴脑支架，使 MRI 扫描成为可能。DH 获得了澳大利亚政府（APA#31/2011、IPRS#1182/2010）、加拿大国家科学与工程研究委员会（PGSD3-415253-2012）、魁北克自然与技术研究基金（208332）和澳大利亚国家成像设施（补贴访问补助金）的资助。ED 和 LM 获得了西班牙经济和竞争力部和欧洲发展区域基金（BFU2015- 68537-R）的资助。 ED 和 LM 是 Serra Húnter 研究员。MJW 和 JSK 感谢澳大利亚 39 研究委员会的持续支持。40
