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完善版本引用（APA）：Filice, F., Schwaller, B., Michel, TM, & Grünblatt, E. (2020)。使用 iPSC 对小白蛋白中间神经元进行分析：
自闭症谱系障碍 (ASD) 是由神经发育紊乱/改变导致的持续性疾病。ASD 的多因素病因及其众多并发症增加了确定其根本原因的难度，从而阻碍了有效疗法的开发。越来越多的动物和人类研究证据表明，表达小白蛋白 (PV) 的抑制性中间神经元的功能发生了改变，这是某些形式的 ASD 的共同且可能统一的途径。表达 PV 的中间神经元（简称：PVALB 神经元）与皮层网络活动的调节密切相关。它们特定的连接模式，即它们优先针对锥体细胞的周围区域和轴突起始段，以及它们的相互连接，使 PVALB 神经元能够发挥精细控制，例如，尖峰时间，从而产生和调节伽马范围内的节律，这对感官知觉和注意力很重要。诱导性多能干细胞 (iPSC) 和基因组编辑技术 (CRISPR/Cas9) 等新方法已被证明是了解神经发育和/或神经退行性疾病和神经精神疾病机制的宝贵工具。这些技术进步使得能够从 iPSC 生成 PVALB 神经元。标记这些神经元将允许追踪它们在发育过程中的命运，从前体细胞到分化（和功能性）的 PVALB 神经元。此外，它还可以使用来自健康供体或已知 ASD 风险基因突变的 ASD 患者的 iPSC 来更好地了解 PVALB 神经元的功能。在这篇概念论文中，简要讨论了希望能够更好地理解 PVALB 神经元功能的策略。我们设想，这种基于 iPSC 的方法与新兴（遗传）技术相结合，可以提供机会详细研究 PVALB 神经元和 PV 在“离体神经发育”过程中的作用。
艾伯塔省出台新法规，将可再生能源政策目标纳入法典
2024 年 12 月 6 日，艾伯塔省政府出台法规，对该省新发电厂的开发施加新的限制，并制定新的监管要求。这些变化是在艾伯塔省公用事业委员会 (AUC) 完成其对艾伯塔省电力生产持续经济、有序和高效发展的调查“模块 A”并发布其关于适用于该省发电厂开发的土地使用考虑因素的模块 A 报告 [PDF] 大约 10 个月后发生的。
简要审查了煤层的井眼稳定性
煤层甲烷是重要的能源，在过去的二十年中一直在迅速发展。此外，印度成为基于天然气的经济的承诺更加强调增加国内天然气的生产。因此，可以从煤层气体中利用巨大的潜力。井眼稳定性是任何井生命周期的关键因素，尤其是在地下存在煤层形成的地方，因为煤层面临一些挑战，主要是因为煤的断裂梯度低，并且煤层中存在几个天然裂缝网络。本综述论文概述了影响不同类型的井眼建模技术的井眼稳定性的因素，即分析模型，波利亚弹性模型，它是最广泛使用的技术，并以合理的准确性提供了围绕模型和其他数值模型的元素，并以合理的准确性提供了诸如Hydo-Hydro-Hydro-Mechanical（Themo-Hydro）和其他元素的限制元素。垂直和水平井的情况，因为这是计算断裂梯度的关键标准。中，THM耦合方法是最先进的建模技术，当存在高热应力时使用。之后，它讨论了用于在油基泥浆（例如油性泥浆），可降解聚合物基于聚合物的钻孔液（具有最小地层损伤和具有泡沫的基于泡沫的钻孔液）中使用的不同钻孔液，具有有效的切割能力。此外，它们的局限性和优势以及对钻孔液引起的渗透性损伤和拉伸裂缝的影响。因此，对CBM提取过程的技术改进进行了整体审查。
SPM 计算解剖工具箱
Jäger AP 等人（2024 年）静息状态功能性磁共振成像血氧水平依赖性信号中长程时间相关性的降低反映了训练后长达 2 周的运动序列学习。人脑映射，45(4)，e26539。
定量的生物年代学通过欧洲晚期阿尔比亚氨及其生物多样性的统一关联
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。
艾德斯白菜正在法国迅速入侵其气候利基市场：西欧对刺激和刺激性病毒的更广泛影响
适用于蚊子生命周期的小型，天然或人造的水库（从卵形孵化到幼虫，pupe，p和未成熟的成年人的出现）。roc auc相对工作特征的曲线下的面积是一个度量标准，可以量化缺陷数据集与建模的连续变量（例如E 0）之间的一致性。cohen的k是一个指标，它量化了对存在模型的存在的准确性，它可以充分利用混淆矩阵（图3中的传说）。MJJASO从5月到10月（AE的季节性活动。在大多数欧洲地点）。薄板样条回归
761325orig1s000lbl.pdf -AccessData.fda.gov
注射后低血糖症的风险与胰岛素的作用持续时间有关，通常，当胰岛素的葡萄糖降低作用最大时，最高。与所有胰岛素一样，葡萄糖降低效果的胰岛素阿斯帕特产物的时间过程在不同个体或不同个体的不同时间可能会有所不同，并且取决于许多情况，包括注射区域以及注射部位的血液供应和温度[见临床药理学[见临床药理学（12.2）]。其他可能增加低血糖症风险的因素包括进餐方式的变化（例如，大量营养素含量或进餐时间），体育锻炼水平的变化或同时服用药物的变化[请参见药物相互作用（参见7）]。肾脏或肝损伤患者可能患低血糖的风险较高[请参见特定人群的使用（8.6，8.7）]。
健康，福祉和环境可持续性
老年人口的增长 - 目前，威廉王子地区约有16％的人口年龄在60岁及以上。到2030年，预计约有20％的人口将年龄在60岁及以上。越来越关注健康的生活，人口每年的生活更长。这样，作为长期服务的模型和支持从机构模型转变为更个人选择的模型，生活在具有慢性条件的社区的能力将是最大的挑战。阿尔茨海默氏病，智力/发育障碍患者的老龄化以及其护理人员的老龄化将需要更多的多学科方法以及综合专业知识，这很可能会增加成人虐待，忽视或剥削的报告。
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。