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通过运输特性研究的FESE中的不均匀超导性发作
抽象肥胖与神经认知功能障碍有关，包括记忆缺陷。当肥胖症在青春期发生时，这尤其令人担忧，这是认知至关重要的脑结构的成熟时期。在啮齿动物模型中，我们最近报道说，在周期期间，通过腹侧海马（VHPC）的化学遗传操纵可以逆转肥胖的高脂饮食（HFD）摄入诱导的记忆障碍。在这里，我们在HFD喂养的雄性小鼠中使用了交叉病毒方法，以使特定的特定的VHPC传播途径在记忆任务期间向伏隔核（NAC）或内侧前额叶皮层（NAC）或内侧前额叶皮层（MPFC）使用。我们首先证明了训练后HFD增强了两种途径的激活，并且我们的化学方法可以有效地使这种激活归一化。VHPC-NAC途径的失活挽救了HFD诱导的识别中的缺陷，但没有位置记忆。 相反，VHPC – MPFC途径的灭活恢复了位置，但没有HFD产生的识别记忆障碍。 操纵途径不影响探索或类似焦虑的行为。 这些发现表明，整个青春期的HFD摄入量通过过度促进特定海马传出途径而损害不同类型的记忆，并且针对这些过度活跃途径具有治疗潜力。VHPC-NAC途径的失活挽救了HFD诱导的识别中的缺陷，但没有位置记忆。相反，VHPC – MPFC途径的灭活恢复了位置，但没有HFD产生的识别记忆障碍。操纵途径不影响探索或类似焦虑的行为。这些发现表明，整个青春期的HFD摄入量通过过度促进特定海马传出途径而损害不同类型的记忆，并且针对这些过度活跃途径具有治疗潜力。
用于内存计算的完全 CMOS 兼容被动式 TiO2 忆阻器交叉开关
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献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。
数字像差校正，用于增强厚的组织成像，从光学记忆效应
光学畸变严重损害了各个领域的微观图像质量，包括细胞生物学和组织病理学诊断。传统自适应光学技术，例如波前塑形和指导星的利用，面临挑战，尤其是在成像生物组织中。在这里，我们引入了一种针对光学厚的样品量身定制的计算自适应光学方法。利用光学记忆效应的倾斜倾斜相关性，我们的方法检测到入射波中小倾斜引起的畸变中的相位差异。实验验证证明了我们技术在实质性的临界条件下使用传输模式样摄影设置在实质性临界条件下增强厚的人体组织成像的能力。值得注意的是，我们的方法对样本运动有牢固的作用，这对于提高关键生物医学应用的成像准确性至关重要。
研究人员表明大脑中的星形胶质细胞在记忆检索中发挥作用
“普遍的观点认为，记忆的形成和回忆只涉及由某些经历激活的神经元印迹，并保存和检索记忆，”通讯作者本杰明·德尼恩博士说，德尼恩博士是神经外科系教授、罗素·J 博士和玛丽安·K·布拉特纳主席、癌症神经科学中心主任、贝勒大学丹·L·邓肯综合癌症中心成员、简和丹·邓肯神经学研究所首席研究员。
通过图论构建忆阻纳米线网络连接组
神经网络的硬件实现是利用神经形态数据处理优势和利用与此类结构相关的固有并行性的里程碑。在这种情况下，具有模拟功能的忆阻设备被称为人工神经网络硬件实现的有前途的构建块。作为传统交叉架构的替代方案，在传统交叉架构中，忆阻设备以自上而下的方式以网格状方式组织，神经形态数据处理和计算能力已在根据生物神经网络中发现的自组织相似性原理实现的网络中得到探索。在这里，我们在图论的理论框架内探索自组织忆阻纳米线 (NW) 网络的结构和功能连接。虽然图度量揭示了图论方法与几何考虑之间的联系，但结果表明，网络结构与其传输信息能力之间的相互作用与与渗透理论一致的相变过程有关。此外，还引入了忆阻距离的概念来研究激活模式和以忆阻图表示的网络信息流的动态演变。与实验结果一致，新出现的短期动力学揭示了具有增强传输特性的自选择通路的形成，这些通路连接受刺激区域并调节信息流的流通。网络处理时空输入信号的能力可用于在忆阻图中实现非常规计算范式，这些范式充分利用了生物系统中结构和功能之间的固有关系。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
重组人 BMP 和激活膜
复原 我们建议在打开前先短暂离心此小瓶，使内容物沉至底部。请使用去离子无菌水复原蛋白质至浓度为 0.1-1.0 mg/mL。我们建议添加 5-50% 甘油（最终浓度）并分装以在 -20°C/-80°C 下长期储存。我们默认的甘油最终浓度为 50%。客户可以将其作为参考。
研究发现冥想可以引起与记忆和情绪调节相关的深层大脑区域的变化
“传统上，使用头皮脑电图等标准方法研究人类的这些深层边缘大脑区域一直具有挑战性。我们的团队能够通过利用从独特患者群体收集的数据来克服这一挑战：癫痫患者通过手术植入设备，可以通过植入杏仁核和海马深处的电极进行慢性脑电图记录，”伊坎医学院生物医学科学研究生院神经科学博士生、论文第一作者克里斯蒂娜·马赫 (Christina Maher) 表示。
大脑如何将随机性转化为强大的记忆
之前对模仿大脑的人工智能系统（即神经网络）的研究表明，在神经网络活动中注入随机波动实际上可以提高它们在学习执行任务时的表现。然而，之前的研究是在相对简单的神经网络上进行的，这让人怀疑这种影响在现实生活中到底能发挥多大作用。
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
大脑神经模式与睡眠的记忆功能
睡眠对健康的认知（包括记忆）至关重要。睡眠的两个主要阶段，即 REM 睡眠和非 REM 睡眠，与使用表面和颅内电极记录的特征性电生理模式有关。这些模式包括非 REM 睡眠期间的尖锐波纹、皮质慢振荡、δ 波和纺锤波，以及 REM 睡眠期间的 θ 振荡。它们反映了底层神经回路的精确定时活动。在这里，我们回顾了这些电信号如何指导我们对维持睡眠期间记忆巩固的回路和过程的理解，重点关注海马 θ 振荡和尖锐波纹以及它们如何与皮质模式协调。最后，我们强调了这些大脑模式如何也能维持依赖睡眠的稳态过程，并提出了研究睡眠记忆功能的几个潜在未来方向。