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编码淋巴细胞寄托受体CD44的基因组结构至少揭示了12个剪接外显子
摘要CD44分子已知表现出大小的异质性，这既归因于替代剪接和差异糖基在繁殖域内的差异糖基化。尽管从cDNA测序中部分推断出了几个替代外显子的存在，但据我们所知，尚未描述CD44基因的精确内含子外观。在本研究中，我们描述了人类CD44基因的结构，该基因至少包含19个外显子DNA的大约50个基因酶。我们已经确定了10个在细胞外域内的剪接外显子，包括1个以前没有报道的外显子。除了整个外显子的cluson或辩解外，还通过在单个外显子2中的内部剪接供体和受体位点的uztion产生更多的多样性。先前报道的细胞质结构域的变异表明是由2个外显子的替代剪接引起的。CD44的基因组结构揭示了显着的复杂性，我们证实了替代剪接作为CD44分子中结构和功能多样性的基础的作用。
用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
揭示免疫交响曲：通过免疫相互作用解码结直肠癌转移
结直肠癌（CRC）以其高转移潜力而闻名，仍然是癌症相关死亡的主要原因。本综述强调了免疫反应在CRC转移中的关键作用，重点是免疫细胞与肿瘤微环境之间的相互作用。我们探索免疫细胞如何通过细胞因子，趋化因子和生长因子有助于CRC转移级联反应，从而强调了肿瘤微环境在塑造免疫反应中的作用。该评论涉及CRC的免疫逃避策略，尤其是对PD-1和CTLA-4等检查点抑制剂的上调，突显了它们作为治疗靶标的潜力。我们还检查了先进的免疫疗法，包括检查点抑制剂和免疫细胞移植，以改变免疫反应并增强CRC转移的治疗结果。总体而言，我们的分析提供了对免疫分子与肿瘤环境之间相互作用的见解，对于开发新的治疗方法以控制CRC转移并改善患者预后至关重要，并特别着重于克服免疫逃避，这是该特殊问题的关键方面。
DNA条形码揭示了东北大西洋
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
基于快速脑电图的听觉方向聚焦解码...
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法，在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
视觉解码从逆转人类视觉系统
在这项工作中，我们提出了梦想，这是一种fMRI到图像的方法，用于重建从大脑活动中查看的图像，基于人类Vi-Sual System的基本知识。我们制作的反向途径模仿了人类如何看待视觉世界的高度和平行性质。这些量身定制的途径专门用于fMRI数据的解密语义，颜色和深度线索，反映了从视觉刺激到fMRI录音的前进途径。这样做，两个组件模仿了人类视觉系统中的反向过程：反向Vi-Sual Toalsosis Cortex（R-VAC）逆转了该大脑区域的途径，从fMRI数据中提取语义；反向平行的PKM（R-PKM）组件同时预测fMRI信号的颜色和深度。实验表明，从外观，结构和语义的一致性方面，我们的方法优于最新模型。代码将在https://github.com/weihaox/dream上提供。