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增强了玄武岩岩石的风化作为大气二氧化碳去除的方法
在扩散1k吨基线之前，进行了彻底的土壤测量和采样，以建立土壤化学和物理特性（例如，pH，土壤类型等）。通过采取额外的土壤样品来确定测量与土壤化学和物理特性相关，这导致生成的尺度图（例如，图2中所示的土壤pH值），这突出了该序列序列序列的高度差异。分析
在正确的时间刺激在皮质 - 基质神经节 - 丘脑电路模型中恢复网络状态
神经振荡的同步被认为可以促进大脑的交流。神经退行性病理（例如帕金森氏病（PD））会导致运动回路的突触重组，从而导致神经元动力学改变并受损神经通信。PD治疗旨在通过诸如多巴胺替代的药理方法恢复网络功能，或通过深层脑刺激抑制病理振荡。我们检验了以下假设：大脑刺激可以超越简单的“可逆病变”效应来增强网络通信。具体来说，我们检查了β带（14–30 Hz）活性的调节，这是一种已知的运动障碍生物标志物，以及帕金森氏症刺激的潜在控制信号。为此，我们在皮质 - 基质神经节 - 丘脑（CBGT）电路内设置了人口活动的神经质量模型，其参数约束至产生光谱特征，可与实验性帕金森氏症相当。我们调节了已知在PD中破坏的两种主要途径的连通性，并构建了所得自发活动的光谱和功能连通性的统计摘要。然后使用这些来评估净工作范围的闭合环刺激结果，这些闭合环刺激输送到运动皮层并锁定到丘脑下β活性。我们的结果表明，β合成的空间模式取决于对STN的输入强度。精确的时机刺激具有恢复网络状态的能力，刺激相可引起具有不同光谱和空间特性的活性。这些结果为旨在恢复疾病中神经交流的下一代脑刺激剂设计提供了理论基础。
通过亚型和分期推断揭示皮层基底节综合征和进行性核上性麻痹的脑萎缩时间进展模式 (SuStaIn)
区分表现为皮层基底节综合征 (CBD-CBS) 的皮层基底节变性与伴有理查森综合征的进行性核上性麻痹 (PSP-RS)，尤其是在早期阶段，通常很困难，因为这两种神经退行性疾病在临床表现和病理方面非常相似。尽管已经对 CBS 和 PSP-RS 患者的脑磁共振成像 (MRI) 体积测定进行了研究，但评估脑萎缩进展的研究有限。因此，我们旨在纯粹基于横断面数据，使用亚型和阶段推断 (SuStaIn)——一种集成了聚类和疾病进展模型的新型无监督机器学习技术，揭示 CBS 患者和 PSP-RS 患者脑萎缩时间进展模式的差异。我们将 SuStaIn 应用于 25 名 CBS 患者、39 名典型 PSP-RS 患者和 50 名健康对照者的横断面区域脑体积，以估计 CBS 和 PSP-RS 两种疾病亚型和轨迹，它们具有不同的萎缩模式。将 CBS 和 PSP-RS 的进展模型和分类准确度与之前的研究进行比较，以评估 SuStaIn 的性能。SuStaIn 确定了 CBS 和 PSP-RS 脑萎缩的不同时间进展模式，这与之前的证据基本一致，在交叉验证下具有高可重复性（99.7%）。我们基于横断面结构性脑 MRI 数据对这些疾病进行了高精度（0.875）和高精度（分别为 0.680 和 1.000）分类，其精度高于之前研究的报告值。此外，SuStaIn 分期正确反映了疾病的严重程度，而无需疾病分期标签，例如疾病持续时间。此外，SuStaIn还表现出了分化能力
基础和边缘网络的变性是行为变体额颞痴呆
额颞痴呆的行为变异是一种临床综合征，其特征是行为，认知和功能能力的变化。尽管额叶和时间区域的萎缩似乎是一个定义的特征，但神经影像学研究已经鉴定出分布在皮质大部分地区的体积差异，从而导致分类为不同的神经解剖学亚型。在这里，我们扩展了这些神经影像学研究，以检查皮质萎缩图的分布模式如何在脑网络中心上。我们使用了基线结构磁共振成像数据，这些数据是从213种额颞痴呆症患者的行为变体收集的，符合共识诊断标准，并有明确证据证明了从额叶和/或颞叶萎缩的明确证据，从全球临床试验中，在加拿大，美国澳大利亚，澳大利亚，美国，亚洲和欧洲和欧洲和欧洲和欧洲，在70个地点进行的全球临床试验。将这些与来自特征良好的队列研究的244名健康老年受试者的数据进行了比较。我们使用了68个区域皮质和皮质下体积（每个半球34个）的层次集聚集的统计方法来确定一项全球研究中先前描述的神经植物亚型的可重复性。我们还尝试将结构发现与使用精心验证的临床尺度系统地定义定义的临床特征（Addenbrooke修订了认知考试，小精神状态检查，额颞痴呆率评估量表和功能评估问卷调查问卷和subscales）和subscales car sud。虽然我们可以证实亚型是强大的，但它们在解释综合征的临床异质性方面具有有限的价值。我们发现，在高度连接的网络中影响少量的皮层，边缘和额叶节点的常见模式（大多数先前鉴定为富俱乐部成员或功能结合节点）都由所有解剖学亚型共享。变性与认知和功能障碍相关，但与行为障碍较少。这些发现表明，高度连接的基础，边缘和额叶网络的变性是额颞痴呆型势型行为变体的核心特征，无论神经解剖学和临床异质性如何，并且可能在认知，func- temant and sann synder sann prancy nime nime nime nime nimpers inte Inseignt inte Inseignt inte Insignt的损害中的基本损害，并且可能是基本的损害。
角质形成细胞癌（基底细胞癌或鳞状细胞癌）患者的最佳护理途径
最佳护理路径描述了澳大利亚所有接受治疗的癌症患者应获得的护理标准。这些路径支持患者和护理人员、卫生系统、卫生专业人员和服务，并鼓励在患者旅程的每个阶段始终如一地进行最佳治疗和支持性护理。路径中提供的指导基于七项关键原则：以患者为中心的护理；安全和优质的护理；多学科护理；支持性护理；护理协调；沟通；以及研究和临床试验。
虚拟深部脑刺激：使用虚拟大脑对尖峰基底神经节模型和全脑平均场模型进行多尺度联合模拟
- 我们实现并验证了一种针对基底神经节内和周围皮层下区域的脉冲网络模型的联合仿真方法，并将其与每个皮层区域的平均场网络模型相结合。 - 我们的模拟基于一个规范的连接组，包括皮层和基底神经节区域之间的详细路径，并结合了健康对照者和帕金森病患者的特定受试者优化权重。 - 我们通过证明所实现的模型在静息状态下显示出生物学上合理的动态来提供概念证明，包括虚拟患者的丘脑活动减少，以及虚拟深部脑刺激期间的丘脑活动正常化和主要在额叶区域的分布改变的皮层活动。 - 所提出的联合仿真模型可用于为个别患者定制深部脑刺激。摘要深部脑刺激 (DBS) 已成功应用于各种神经退行性疾病，作为一种有效的对症治疗。然而，它在大脑网络中的作用机制仍然知之甚少。许多虚拟 DBS 模型将基底神经节周围的子网络及其动态分析为脉冲网络，其细节由实验数据验证。然而，连接组学证据表明 DBS 的广泛影响影响了许多不同的皮质和皮质下区域。从临床角度来看，除了运动影响之外，DBS 的各种影响也已得到证实。神经信息学平台虚拟大脑 (TVB) 提供了一个建模框架，使我们能够虚拟地执行刺激（包括 DBS），并在进行 DBS 导线置入的侵入性手术之前从动态系统的角度预测结果。为了准确预测 DBS 的影响，我们实施了一个详细的基底神经节脉冲模型，并通过我们之前开发的联合仿真环境将其与 TVB 相结合。这
脑损伤后皮质中神经元活性的快速和生物绝见
单词数27摘要：249 28简介：538 29讨论：2183 30 31利益冲突：J。L. Vitek担任Medtronic，Boston Scientific和Abbott的顾问，并在外科手术信息科学的科学咨询委员会上任职。33 34资金来源：NIH NINDS：R01 NS058945，R01 NS037019，P50 NS098573，R37 NS077657 35 MNDRIVE（Minnesota的发现，研究和创新经济条件）
静息态脑网络与胃基础电节律的锁相
胃体中的 Cajal 肌间质细胞网络充当着胃的“起搏器”，持续产生约 0.05 Hz 的电慢波，主要通过迷走神经传入神经传递到大脑。最近的一项研究将静息态功能磁共振成像 (rsfMRI) 与同步表面胃电图 (EGG) 相结合，将皮肤电极放置在上腹部，发现 12 个大脑区域的活动与胃基础电节律明显相位锁定。因此，我们探究使用空间独立成分分析 (ICA) 方法估计的大脑静息态网络 (RSN) 的波动是否可能与胃同步。在本研究中，为了确定任何 RSN 是否与胃节律相位锁定，对一名参与者进行了 22 次扫描；在每个会话中，获取两次 15 分钟的 EGG 和 rsfMRI 数据。三个会话的 EGG 数据具有微弱的胃信号而被排除；其余 19 个会话总共产生了 9.5 小时的数据。使用组 ICA 分析 rsfMRI 数据；估计 RSN 时间进程；对于每次运行，计算每个 RSN 和胃信号之间的锁相值 (PLV)。为了评估统计意义，所有“不匹配”数据对（在不同日期获取的 EGG 和 rsfMRI 数据）的 PLV 被用作替代数据来生成每个 RSN 的零分布。在总共 18 个 RSN 中，发现三个与基础胃节律显著锁相，即小脑网络、背部体感运动网络和默认模式网络。肠脑轴负责维持中枢神经系统与内脏之间的内感受反馈，其紊乱被认为与多种疾病有关；脑部 rsfMRI 数据中胃部亚慢节律的表现可能对临床人群研究有用。
MEK 是治疗膀胱癌基底亚型的一个有希望的靶点
补充图 4：药物反应与 CDKN2A 缺失相关。DSS 3 对 (A) 克拉屈滨、(B) 氯法拉滨、(C) 帕比司他和 (D) 莫西替诺他的反应的平均值和标准差，按 CDKN2A 状态分组（突变和深度缺失合并为缺失）。每个点代表一个单独的细胞系。中心线为平均值，括号为标准差。使用 Mann-Whitney 检验确定显著性，** p < 0.01，* p < 0.05。
皮层基底神经节中的信用分配问题......
摘要 皮质-基底神经节-丘脑 (CBGT) 通路如何使用多巴胺能反馈信号来修改未来决策的问题几十年来一直困扰着计算神经学家。通过回顾多巴胺能皮质纹状体可塑性的计算表示的文献，我们展示了该领域如何融合到一种规范的突触级学习算法，该算法可以优雅地捕捉 CBGT 回路的神经生理特性和强化学习期间的行为动态。不幸的是，导致这种规范算法模型的计算研究都依赖于使用抽象动作选择规则的简化电路。结果，将这种皮质纹状体可塑性算法应用于 CBGT 通路的完整模型会立即失败，因为整合（皮质纹状体回路）、动作选择（丘脑皮质环路）和学习（黑质纹状体回路）之间的时空距离意味着网络不知道应该强化哪些突触以支持之前的奖励动作。我们展示了神经生理学观察结果，特别是选定动作表征的持续激活，如何提供一种简单的方法来解决 CBGT 学习模型中的这种信用分配问题。使用完整 CBGT 回路的生物学现实脉冲模型，我们展示了该解决方案如何让网络学习选择最佳目标并在环境发生变化时重新学习动作-结果偶然性。这个简单的例子强调了如何扩展皮质纹状体可塑性的规范框架以捕捉学习和决策过程中的宏观网络动态。