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Zhiqiang Sha 1✉2,Evdocia anagnosou 3,Celso Bolte 4,Guillaume Auzias 5,Marlene Behramann 12,13,Calvo 14,Calvo 14,Eileen Daly 15,Eileen Daly 15,Deneuth 5,Deneuth 5,Deneuth 5,Meiyu duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan duan fitz in 31,Sarah Duris fitea forrise florothe l. jac selle l. Maria Jalbrzikowski 22,Joost Janssen 4,Joseph A.国王20 King 20,Luna 22,Sarah E. Medland 32,Filippo Muratori 12.13,Bob Orange 17,Parellada 4,Joseph C J. Taylor 40,Gregory L. Wallace 41,Jan K.King 20,Luna 22,Sarah E. Medland 32,Filippo Muratori 12.13,Bob Orange 17,Parellada 4,Joseph C J. Taylor 40,Gregory L. Wallace 41,Jan K.
了解神经系统的功能需要绘制其由功能,解剖学或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近,组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞种群。但是,手动映射这些神经元很容易偏见,并且通常不切实际。在这里,我们提出了一种开源算法,用于使用标准台式计算机硬件在鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata。我们通过绘制通过通过逆行反式突触病毒感染表达的细胞质荧光蛋白标记的大型细胞的大脑范围来证明我们方法的适用性和功能。
组合脑电图和fMRI允许整合精细的空间和准确的时间分辨率,但如果实时执行以实现神经反馈(NF)循环,则会引起许多挑战。在这里,我们描述了在运动成像NF任务中同时获得的脑电图和fMRI的多模式数据集,并补充了MRI结构数据。这项研究涉及30名健康志愿者接受五次培训。我们在以前的工作中展示了同时EEG-FMRI NF的潜力和优点。在这里,我们说明了可以从该数据集中提取的信息的类型并显示其潜在用途。这代表了NF的EEG和fMRI的第一个同时记录之一,在这里我们提出了第一个开放访问BI-MODAL模式NF数据集,该数据集整合了EEG和FMRI。我们认为,这将是(1)多模式数据集成的进步和测试方法,(2)提高所提供的NF质量,(3)改善在MRI下获得的EEG的方法论,并(4)使用多模式信息研究了运动象征的神经标志物。
大脑计算机界面(BCI)是处理大脑活动以从中解码特定命令的系统,例如在用户Image-Im-Ine运动时生成的运动成像模式。尽管对BCI的兴趣日益增加,但由于用户内部和内部的可变性,它们引起了重大挑战,尤其是在解码不同的神经模式方面。文献表明,各种预测因子与受试者的BCI绩效相关。在这些指标中,神经生理学的预测符似乎是最有效的,尽管研究通常涉及小样本,结果并未被复制,从而质疑其可靠性。在我们的研究中,我们使用了一个带有85位受试者的大型数据集来分析文献和BCI性能中确定的不同预测因子之间的关系。我们的发现表明,在此数据集中可以替换了测试的六个预测因子中的四个。这些结果强调了验证文献发现的必要性,以确保此类预测因子的可靠性和适用性。
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集,用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度,相对湿度,大气压,直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速,这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件(EPW)格式(EPW)格式的典型和极端天气年份,以及三个时期的逗号分隔价值(CSV)格式的多年预测:历史(2001- 2020年),未来的中期(2041-2060)(2041-2060),以及未来的长期(2081-2100)。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的,这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率,持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建,可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究,以进行气候变化和热浪。
传感技术和数据分析工具的最新进展已显着加速了电弧添加剂制造(WAAM)系统的开发。这种以数据为中心的方法强调了在整个生产过程中可用的传感器数据以优化性能。广泛的数据分析的集成为改善精度,减少废物和提高生产零件的质量提供了机会。此方法依赖于AI/ML模型和优化技术,这些技术是使用从各种来源收集的数据(包括原位传感器,前坐姿成像和制造过程参数)开发的。这些数据的质量和多样性以及不同数据流(通过时空注册实现)之间的对齐对于成功开发AI/ML和优化模型至关重要。在这项工作中,我们提出了在矩形块沉积过程中生成的时空注册数据集。数据集包括对沉积过程,过程参数,焊接特性和原位收集的声学数据的全面描述以及构建的X射线计算机断层扫描数据。
mantamonads被认为代表了真核生物树中的“孤儿”谱系,可能在真核生物根部最常假定的位置附近分支。最近的系统基因分析将它们与“ crums”超组的一部分以及胶状果糖和核纤维相同。这个超组似乎是在氨甲基底部分支的,这对于理解真核生物的深层进化历史至关重要。但是,缺乏代表性物种和与之相关的完整基因组数据阻碍了其生物学和进化的研究。在这里,我们隔离并描述了两种新的Mantamonads,Mantamonas vickermani sp。nov。和mantamonas sphyraenae sp。nov。,对于我们生成的转录组序列数据以及后者的高质量基因组。Sphyraenae基因组的估计尺寸为25 MB;我们的从头组装似乎是高度连续的,并具有9,416个预测的蛋白质编码基因。这个近染色体规模的基因组组装是CRUMS超级组的第一个描述。
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