摘要:神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统,从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态,那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是,重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑,因此,模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一,实际上是梦想。要做到这一点,我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上,但这些大脑极其复杂,只能记录微小的子系统。我们在此认为,现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是,已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动,并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变,因此可以合并不同群体和行为的数据。然后,基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计,从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
摘要:有许多关于如何由神经元控制行为的理论。测试和完善这些理论将很大程度上促进。此外,模拟神经系统本身就是系统神经科学中的大梦想之一。但是,这样做需要我们确定每个神经元的输出如何取决于其输入,这是我们称之为反向工程的过程。目前对哺乳动物神经系统的关注,但是这些大脑令人难以置信,仅允许记录微小的子系统。在这里,我们认为,系统神经科学的时间已经成熟,可以努力进行较小的系统,而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统,因为既定的餐水生理学技术可以捕获和控制每个神经元的活性并扩展到成千上万的实验。可以组合跨种群和行为的数据,因为整个个体神经系统在形式和功能上都在很大程度上保守。现代基于机器学习的建模应该可以对秀丽隐杆线虫的脑状态和行为的令人印象深刻的广度进行模拟。对整个神经系统进行逆向工程的能力将使人工智能系统和所有系统的设计有益于神经科学的设计,从而实现基本见解以及新的方法来研究逐渐更大的神经系统。
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子(BIS)的免费试验,我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天(SD = 4.5)(称为“自由审判研究”)。在第二项研究中,我们以91个家庭对BIS的使用平均468天(SD = 153),他们以大约三分之一的家庭月收入(称为“购买后研究”)购买的价格购买了BI(SD = 153)。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现,在自由审判研究中,有34%的家庭(n = 88)过度报告了双BIS的使用,分别在第一次(n = 75)和第二次(n = 69)的调查中,在允许后期研究的第一个(n = 75)和第二个家庭中使用了46%和28%的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少,但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是,在购买后的研究中,传感器表明,即使他们用自己的钱购买了大多数家庭,他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上,调查表明,在研究期间,CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省,快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应,例如每周0、7或14个烹饪事件(对应于每天0、1或2次),这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外,我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现,从而导致我们高估了影响。这些发现表明,根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力,调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
瞄准性心外膜脂肪组织(EAT)是一种代谢高度活性的组织,可调节许多病理生理学。这项研究的目的是研究整个射血分数频谱中心力衰竭(HF)的饮食厚度和内皮功能之间的关联。总共有258例HF患者在整个光谱中具有射血分数[HF的射血分数降低(HFREF),n = 168,年龄60.6±11.2岁; HF具有保留的射血分数(HFPEF),n = 50,平均年龄65.1±11.9岁;包括轻度减少射血分数(HFMREF),n = 32,平均年龄65±12]的HF。用经胸膜超声心动图对饮食进行了微不足道的表现。血管功能通过视网膜弧(Fidart%)的闪光灯诱导的血管舒张评估,并在导管动脉中流动介导的扩张(FMD%)。与HFPEF患者相比,HFREF患者的饮食量较少(分别为4.2±2 vs. 5.3±2 mm,p <0.001)。有趣的是,饮食与微血管功能受损(Fidart%; r = 0.213,p = 0.012)和FMD%(r = 0.186,p = 0.022)显着相关fidart%的0.049和src = 0.178,fmd%的p = 0.043)在HFREF中,但在HFPEF中不进行。结论虽然HFREF中的饮食少于HFPEF中的饮食,但仅在HFREF EAT中就与血管功能障碍有关。EAT在HF中的不同作用及其转向功能有害的组织促进HF进展提供了与特定靶向EAT的比例,尤其是在射血分数降低的患者中。
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由于它们通常形状和结构难以辨别,因此无法通过形态学检查对化石微生物类群进行精确识别 (Xie & Kershaw, 2012 )。此外,即使是对化石记录中得到很好体现的类群,如有孔虫门,由于存在由裸露的未化石物种组成的演化支,因此仅基于化石数据也无法正确解释它们随时间的演化模式 (Pawlowski et al., 2003 )。因此,与古老的动植物群 (McElwain & Punyasena, 2007 ; Raup & Sepkoski, 1982 ; Signor, 1994 ) 不同,可分类的古生物标本的稀有性只能揭示过去真实的微生物多样性的一小部分,并且难以研究不同地质时代的微生物演化、多样化和功能意义。
4. 个性化完成后,将爱心锁和马尼拉回邮信封带到主街的 Terhune Park Love、Matawan 项目围栏展示区。将信封放入展示区围栏上悬挂的邮箱中,然后取下锁塞,将爱心锁锁在展示区的铁丝网上。请勿将锁放在围栏上。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人,波士顿儿童医院,马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目,是哈佛医学院的附属机构,也是其生物医学信息学系的合作项目,正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人,他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情,从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师,并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内,周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI,包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年,是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法,涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程,但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的,借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
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