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人Dickkopf-3（DKK-3）在发育，免疫调节和癌症中的多面作用
对诱导的，特定于频率的神经活动的经典分析通常在试验中平均带限制功率。 最近，已广泛理解的是，在个别试验中，β频段活性是作为瞬态爆发而不是振幅调节的振荡而发生的。 大多数Beta爆发研究将它们视为单一，并具有刻板印象的波形。 但是，我们表明爆发形状各不相同。 使用爆发产生的生物物理模型，我们证明了波形可变性是通过产生β爆发的突触驱动器的可变性来预测的。 然后，我们使用一种新颖的自适应爆发检测算法来识别基于操纵杆的到达任务中记录的人类MEG传感器数据的爆发，并应用主成分分析以爆发波形来定义一组维度或图案，以最能解释波形方差。 最后，我们证明了特定范围的波形图案的突发，生物物理模型未完全解释的波形基序，差异化有助于运动相关的β动力学。 感觉运动β爆发不是均匀的事件，并且可能反映了不同的计算过程。对诱导的，特定于频率的神经活动的经典分析通常在试验中平均带限制功率。最近，已广泛理解的是，在个别试验中，β频段活性是作为瞬态爆发而不是振幅调节的振荡而发生的。大多数Beta爆发研究将它们视为单一，并具有刻板印象的波形。但是，我们表明爆发形状各不相同。使用爆发产生的生物物理模型，我们证明了波形可变性是通过产生β爆发的突触驱动器的可变性来预测的。然后，我们使用一种新颖的自适应爆发检测算法来识别基于操纵杆的到达任务中记录的人类MEG传感器数据的爆发，并应用主成分分析以爆发波形来定义一组维度或图案，以最能解释波形方差。最后，我们证明了特定范围的波形图案的突发，生物物理模型未完全解释的波形基序，差异化有助于运动相关的β动力学。感觉运动β爆发不是均匀的事件，并且可能反映了不同的计算过程。
单一短音爆发可实现最佳药物输送......
1 利兹医学研究所，医学和健康学院，圣詹姆斯大学医院，贝克特街，利兹 LS9 7TF，英国；20mcveigh@gmail.com（LEM）；jrmclaughlan@leeds.ac.uk（JRM）；afmarkham@leeds.ac.uk（AFM）2 利兹大学物理和天文学院，利兹 LS2 9JT，英国；rhsaleh@gu.edu.eg（RHA-S.）；py13db@leeds.ac.uk（DVBB）；sdevans@leeds.ac.uk（SDE）3 加拉拉大学理学院纳米科学和技术组，加拉拉 43711，埃及 4 曼苏拉大学物理系，曼苏拉 35516，埃及 5 布拉德福德大学癌症治疗研究所，布拉德福德 BD7 1DP，英国； pmloadman@bradford.ac.uk 6 利兹大学电子电气工程学院，利兹 LS2 9JT，英国 * 通信地址：n.ingram@leeds.ac.uk (NI)；plcoletta@leeds.ac.uk (PLC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
GHz爆发模式是否会为飞秒激光处理创造新的途径吗？
飞秒激光器由于其独特的特征（例如超短脉冲宽度和极高的峰值强度）开辟了新的材料加工途径，这为将各种材料加工到其他常规激光器提供了卓越的性能[1，2]。具体而言，飞秒激光处理的最重要特征之一是它能够通过抑制受热影响区域（HAZS）的形成，以高质量地进行超高精确的微型和纳米化。飞秒激光器广泛用于商业应用，包括电子，汽车和医疗组件的微加工和修剪；玻璃和蓝宝石基材的涂抹和划分智能手机和显示器；通过纳米结构的Si太阳能电池，硒化铜硅化铜，硒化铜和无机太阳能电池制造抗反射表面；微光发射二极管显示的缺陷修复和边缘切割；和医疗支架的制造。迫切要求提高吞吐量，以进一步加速其商业化和工业应用。可以想象，可以通过增加激光脉冲的强度和/或重复率很容易地增加吞吐量。然而，较高的强度遭受了血浆屏蔽的影响，降低了消融效率，并且由于沉积过量的能量而经常诱导热损害[3]。重复率高于数百kHz会诱导热量积累会产生较大的HAZ，这不适用于高精度或高质量的微分化[4]。他们称此过程消融冷却。这些结果具有ilday的小组最近证明，具有GHz重复率的飞秒激光脉冲的突发可以提高消融效率，如图1 [5]所示。他们声称，在先前的脉冲沉积的残留热量之前，将目标材料从加工区域扩散，以提高消融效率（一阶较高）。他们进一步声称，消融材料的物理去除将消融质量中包含的热能带走，导致高质量消融，没有热效应。
伽马射线爆发喷流传播、角结构发展和光度函数
伽马射线爆发喷流的命运和可观测特性主要取决于它们与围绕中央引擎的前身物质的相互作用。我们提出了这种相互作用的半解析模型（该模型建立在之前的几项解析和数值工作的基础上），旨在根据周围物质和发射时喷流的特性，预测爆发后喷流和茧能量以及洛伦兹因子的角度分布。利用该模型，我们构建了合成的结构化喷流群，假设前身是坍缩星（用于长伽马射线爆发 - LGRB）或双中子星合并（用于短伽马射线爆发 - SGRB）。我们假设所有前身都是相同的，并且我们允许发射时喷流特性几乎没有变化：因此我们的群体具有准通用结构。这些群体能够重现观测到的 LGRB 和 SGRB 光度函数的主要特征，尽管仍有几个不确定性和注意事项需要解决。我们向公众开放我们的模拟人口。
theta爆发刺激促进了实验性自身免疫性脑脊髓炎
抽象背景/目标。多发性硬化症（MS）是一种神经系统的免疫介导的疾病，在神经退行器过程中，肌鞘被破坏。实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）是MS的动物模型，其中保存髓磷脂和轴突的再髓质可以改善神经元的存活。该研究的目的是通过自身免疫性炎症和间歇性（i）Theta爆发刺激（TBS） - ITB或连续TBS（CTB）来评估神经元组织的激活能力，并基于巢穴中的星形胶质细胞，寡头胶质细胞和neuu-rocys和neuu-rons和Neuy-rocys和neuu-rocys的表达谱。方法。使用两种形式的TBS（ITB和CTB）来延长轴突可以重新送轴突的周期。已经研究了ITB或CTBS原始菌种如何用胶质原纤维酸性蛋白，髓磷脂碱性蛋白（MBP）和neu-ronal核蛋白在大鼠脊髓中影响巢蛋白的表达谱。在骨科水平下的变化。结果。获得的结果表明，两种方案（ITB和CTB）都增加了NESIN和MBP的表达，并降低了EAE大鼠脊髓中的星形胶质细菌。结论。TBS在EAE中的治疗潜力有助于提高从脊髓损伤中恢复的内在能力。关键词：脑脊髓炎，自身免疫性，实验性；多发性硬化症;神经再生； Nestin;老鼠；脊髓;经颅磁刺激。
周期性间歇性theta爆发刺激在阿尔茨海默氏病中的影响
抽象背景先前的研究表明，兴奋性重复的经颅磁刺激（RTMS）可以改善阿尔茨海默氏病（AD）患者的认知功能。间歇性theta爆发刺激（ITB）是一种新型的兴奋性RTMS方案，用于脑活动刺激，具有诱导长期增强性可塑性的能力，代表了AD的有希望的治疗方法。但是，ITB对AD患者认知能力下降和大脑结构的长期影响尚不清楚。我们旨在探讨每三个月重复加速ITB是否会减慢AD患者的认知能力下降。在这项随机，评估者，对照试验中的方法，ITB是针对42例AD患者的左背外侧前额叶皮层（DLPFC）的14天。测量值包括蒙特利尔认知评估（MOCA），全面的神经心理电池和海马的灰质体积（GMV）。在基线和随访后评估患者。SPM的计算解剖工具箱的纵向管道用于检测随着时间的推移与治疗相关的显着变化。结果ITBS组相对于对照组（t = 3.26，p = 0.013）保持MOCA评分，并减少了海马萎缩，这与全球变性量表的变化显着相关。基线迷你群体检查（MMSE）评分，载脂蛋白E基因型和临床痴呆症评级表明随访时MOCA得分。试用注册号NCT04754152。此外，在活动组中维持左侧的GMV（t = 0.08，p = 0.996）和右（t = 0.19，p = 0.977）海马，但在对照组中有显着下降（左：t = 4.13，p <0.001； p <0.001;右：t = 5.31，p <0.001）。GMV在左侧（r = 0.35，p = 0.023）和右（r = 0.36，p = 0.021）的海马跨干预措施与MOCA变化呈正相关；左海马GMV变化与全球变性量表（r = -0.32，p = 0.041）的变化负相关。结论DLPFC-ITB可能是可行且易于实施的非药物干预措施，可以减慢AD患者的总体认知和生活质量的逐步下降，提供新的AD治疗选择。
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）
人类单神经元活性受基底外侧杏仁核的颅内theta爆发刺激调节
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.11.622161 doi：Biorxiv Preprint
使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。