1。简介。内部扩散限制聚集(IDLA)是Meakin和Deutch [33]于1986年为化学应用引入的随机增长模型,然后在数学框架中,由Diaconis和Fulton在[16]中。在此模型中,通过从某个源点开始的随机步行访问的curlant聚集物中添加到汇总的第一个站点,从而递归定义了聚集体。经典IDLA模型在Z D中构建如下。我们以0 =开始; 。在步骤n,一个简单的符号随机步行从原点0开始,直到它退出电流骨料A n-1,例如在某个顶点z处,该顶点Z添加到n-1中以获取a n = a n = a n-1∪{z}。在经典的IDLA模型(以及本文)中,该单词粒子用于参考随机步行,该随机步行在退出当前汇总a -1时停止,并在新的顶点z上安顿下来。第一个定理是由Lawler,Bramson和Griffeath在[27]的经典IDLA模型中建立的。它断言骨料n(适当归一化时)会导致A.S.随着北部的影响,到达欧几里得球(W.R.T.最多线性的极限形状)。从那时起,几篇论文(由Lawler [26],Asselah和Gaudil-Lière[2,3,4]和Jerison,Levine和Shefinfield [22,23,24])改善了在2 d d d d d d d d d d d d d d d d d和Sublogarithmic in Eaverplogarithmic中的爆发的界限。最近,已经考虑了此问题的许多变体。In particular, IDLA on discrete groups with polynomial or exponential growth have been studied in [ 10 , 11 ], on non-amenable graphs in [ 20 ], with multiple sources in [ 29 ], on supercritical percolation clusters in [ 17 , 40 ], on comb lattices in [ 5 , 21 ], on cylinder graphs in [ 25 , 30 , 41 ], con- structed with drifted random walks in [ 31 ] or在[7]中具有统一的起点。
我们从西南WA的这些鱼类种群中获得了基因组数据。从中,我们确定了他们的进化历史,例如他们上次共享一个共同的祖先,以及他们过去是否有联系。单独使用计算机建模,我们调查了过去的气候如何影响该物种的居住地以及未来可能如何改变。
Siham Telitel,Jason C Morris,Yohann Guillaneuf,Jean-LouisClément,Fabrice Morlet-Savary等。激光直接编写硝基氧化物介导的pho介导的聚合物微结构的激光撰写。ACS应用材料和界面,2020,12(27),pp.30779-30786。10.1021/ac-Sami.0C06339。hal-02997174
*地址为:jgordon@wustl.edu。作者贡献O.D-B。和J.I.G.设计了gnotobiotic小鼠研究。A.C.H. 监督了肥胖人类供体的粪便样品,用于殖民无菌小鼠。 O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.,S.K.,O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计,制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.,G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.C.H.监督了肥胖人类供体的粪便样品,用于殖民无菌小鼠。O.D-B。 和N.H.进行了动物研究。 M.J.B.,S.K.,O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计,制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.,G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和N.H.进行了动物研究。M.J.B.,S.K.,O.D-B。 和J.I.G. 与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V. 谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计,制造和质量控制分析。 a.m.和S.V. 纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。 S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.,G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.J.B.,S.K.,O.D-B。和J.I.G.与D.K.H.一起设计了人类研究。和S.V.谁监督了两种人类研究中使用的纤维零食原型的设计,制造和质量控制分析。a.m.和S.V.纤维制剂的有组织的碳水化合物和糖苷连接组成分析。S.K.监督人类参与者的受控饮食研究。 与K.K.一起 和T.W. J.J.C.,G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。受控饮食研究。与K.K.一起和T.W.J.J.C.,G.C。和C.B.L. 对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。 J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。 O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。J.J.C.,G.C。和C.B.L.对小鼠饮食和粪便样品进行了质谱测定。J.C.对从食用2个含有零食的2个和4纤维的参与者那里收集的人类粪便样品进行了LC-QTOF-MS分析。O.D-B。 监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。 M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。监督了小鼠和人类生物测量的存档和处理,并从这些样品中生成了16S rDNA和shot弹枪测序数据集。M.C.H. 和C.D. 实现了宏基因组装/注释管道。 D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。M.C.H.和C.D.实现了宏基因组装/注释管道。D.A.R.,S.A.L。和A.O. 进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L. 和B.H. 提供了cazyme注释。 A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。D.A.R.,S.A.L。和A.O.进行了粪便微生物的McSeed途径重建,而V.L.和B.H.提供了cazyme注释。A.S.R. 开发了HOSVD和R.Y.C. O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。A.S.R.开发了HOSVD和R.Y.C.O.D-B。 和R.A.B. 分析了数据。O.D-B。和R.A.B.分析了数据。应用于由小鼠和人类生成的数据集的CC-SVD分析平台。对人类研究产生的血浆蛋白质组数据集进行了COMPBIO分析。o.d-b。,C.D.,M.J.B。和J.I.G.O.D-B。 和J.I.G. 在合着者提供的协助下写了这篇论文。O.D-B。和J.I.G.在合着者提供的协助下写了这篇论文。
方法:在麻醉的雄性新西兰白兔子(n = 44)的角膜中诱导碱性燃烧(直径8毫米),将浸入1M NaOH的滤纸持续60 s。立即用平衡的盐溶液冲洗角膜后,伤口接到:(1)未治疗; (2)AM移植;或(3)基于加载AM蛋白提取物(AME)的金硫代酸盐的动态透明质酸水凝胶;或(4)带有相同AME的物理交联的眼水凝胶插入物。对侧未受伤的眼睛用作对照。在显微照片中评估了伤口区域和愈合角膜的比例。此外,通过苏木精 - 欧生和Masson的三色染色评估了角膜组织学,检查上皮和基质厚度,内皮层以及早期(第2天)和愈合阶段的早期(第2天)(第2天)。
使用悬垂引物在PCR产物的末端添加悬垂序列来扩增感兴趣的序列。悬垂序列的长度取决于用于吉布森组件的商业套件。如果使用了来自新英格兰Biolabs(NEB)的HIFI组装主混合物,则足够的20个碱基对。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,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17日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.638297 doi:biorxiv Preprint
情绪是我们精神生活和大脑功能的重要组成部分。它们可以用以下三要素来定义:(1)情感(有意识的体验)、(2)运动和行为适应以及(3)自主神经系统反应(Hamann,2001;Lang,1995)。具有正价的情绪对生活质量和幸福感有重要影响。它们可以通过促进决策、解决问题、社交互动和创造力来提高认知和社交能力(Ashby 等人,1999;Carpenter 等人,2013;Fredrickson,2004;GROSS,2002))。积极情绪的产生和调节主要使用功能性磁共振成像进行研究,其中不同的任务会引起愉悦的感觉,包括感官体验(Koelsch & Skouras,2014)、观看亲人的图像(Bartels & Zeki,2000;Nitschke 等,2004)或其他图像或影片(Brassen 等,2011;Garavan 等,2001;Kim & Hamann,2007)、回忆或想象愉快的情景(Matsunaga 等,2016;Pelletier 等,2003;Zotev 等,2011)或社会关系(Scharnowski 等,2020)。尽管根据所用范例会有所不同,但这些研究强调了腹侧“情绪”皮质-皮质下网络的含义,包括眶额皮质、前扣带皮质、岛叶、杏仁核以及尾状核、壳核、苍白球和脑干。在用皮层电图或立体定向脑电图 (SEEG) 对耐药性癫痫患者进行术前评估的背景下,也已使用直接脑电刺激 (EBS) 研究了愉悦意识感觉的神经基础。通过 EBS 对清醒患者进行脑部探索有几个优势。SEEG 具有比功能性 MRI(Mercier 等人,2022 年)更好的时间分辨率,并且靶向 EBS 允许建立直接的因果“刺激临床事件”关系。然而,只有少数研究表明 EBS 可以引起情绪感觉,重现常见的发作症状或罕见的癫痫发作期间不会遇到的感觉。Penfield 和他的合作者是描述患者在手术前刺激期间对 EBS 的反应中的体验和情绪现象的先驱之一(Penfield & Jasper,1954)。最近关于 EBS 对情绪影响的研究提供了所涉及皮质区域的功能性大脑图(Drane 等人,2021 年;Gordon 等人,1996 年)。特别是,杏仁核一再参与触发情绪反应,这些反应主要被认为是负面的(Bujarski 等人,2022 年;Inman 等人,2020 年;Lanteume 等人,2007 年)。大脑的其他区域也已被证明能产生情绪影响,比如其他内侧颞叶区域(鼻极皮质和颞极皮质)(Bartolomei 等人,2004 年;Meletti 等人,2006 年;Smith 等人,2006a 年)和岛叶(Bartolomei 等人,2019;Mazzola 等人,2019)。然而,与基于刺激的涉及其他认知和情绪功能的大脑区域的研究相比,关于 EBS 引发的积极情绪的研究仍然非常稀少(Drane 等人,2021),而且我们缺乏大脑网络对愉悦感觉影响的因果证据。
AI的最新进展开发了生物医学研究的新途径。AI,使用机器学习(ML)算法,可以分析广泛的生物数据集以增强早期检测,个性化治疗和疫苗开发(Wang等,2024; Hu等,2024; Yu等,2022; Holzinger等,Holzinger等,2019)。机器学习算法尤其在构建复杂的非线性模型中与大型数据集中的特征与疾病相关的危险因素联系起来,这表明效率和准确性都将其联系起来(Li等,2024)。作为AI的子场,ML包含各种算法类别,链接到不同的学习任务。这些包括监督的学习,无监督的学习和强化学习。其中,人工神经网络的家族具有灵活的结构,可以适应所有三种机器学习中的各种情况(Janiesch等,2021)。深度学习(DL)涉及具有多层计算神经元的神经网络,从而使其能够处理像图像这样的非结构化数据(Petersen等,2022)。单细胞技术的出现增加了全长配对B细胞受体(BCR)序列的可用性。因此,将免疫曲目测序与AI结合起来具有改善与免疫相关和传染病的诊断和治疗的重要潜力(Irvine and Reddy,2024;图1)。