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大脑皮层锥体神经元的计算能力
皮质锥体神经元的电活动由结构稳定、形态复杂的轴突树突树支持。轴突和树突在长度或口径方面的解剖差异反映了神经信息输入或输出的底层功能特化。为了正确评估锥体神经元的计算能力，我们分析了 NeuroMorpho.Org 数据库中的大量三维数字重建数据集，并量化了小鼠、大鼠或人类大脑皮层不同区域和层次的基本树突或轴突形态测量值。根据获得的形态测量数据对参与神经元电脉冲的离子总数和类型的物理估计，结合活动大脑消耗的葡萄糖所驱动的神经递质释放和信号传导的能量，支持在热力学允许的 Landauer 极限下进行高效的大脑计算，从而实现不可逆的逻辑运算。电压感应 S4 蛋白 Na + 、K + 或 Ca 2+ 离子通道 α 螺旋中的单个质子隧穿事件非常适合用作单个 Landauer 基本逻辑运算，然后通过穿过开放通道孔的选择性离子电流进行放大。这种计算门控的小型化允许在人类大脑皮层中每秒执行超过 1.2 个 zetta 逻辑运算，而不会因释放的热量而燃烧大脑。
土地表面定量分析，用于映射和破译反黎巴嫩山脉的皮埃蒙特冲积球迷的施工过程
基于数字高程模型（DEM）的土地表面定量分析已用于改善Piedmont冲积风扇的地貌图。的确，这些粉丝经常沿着山区阵线，最终可能会发生一系列融合的粉丝。相邻风扇的边缘很难映射，从而防止了对风扇形态计量学特性（例如风扇面积，长度和斜率）的准确和有意义的量化。这些形态计量学特性对于告知气候条件和构造因素对粉丝构建过程的影响至关重要。因此，在本文中，我们在反黎巴嫩山脉的南部沿线提出了一种约50公里的定量数字映射方法。在这里，叙利亚的地貌图的1：1,000,000（1963年）报道了至少九个皮埃蒙特冲积粉丝，但这些特征在地貌特征和施工过程方面的特征很差。采用1-arcsec SRTMV3 DEM，我们提出了一个四步工作流程来分析进食集水区的形态和风扇形态计。以这种方式，改善了CoA Piedmont风扇的识别和地貌图以及对主要建筑过程的认识。所提出的方法可以支持对广泛和难以接近的地区的地貌研究，尤其是在干旱和半干旱气候条件占上风的地方以及社会政治问题可能阻止有效的现场工作的地方。
筛选合成生长素样和细胞分裂素...
这项研究致力于基于合成低分子氮的杂环化合物，硫代吡啶胺的衍生物的合成低分子杂化化合物的开发。在合成化合物的调节活性，在小麦植物的营养阶段研究了硫吡汀的衍生物。对植物生长调节活性进行了比较分析，例如生长素1-萘乙酸（NAA）和细胞分裂素N-（2-氟甲基）-7 H--吡啶-6-胺（kinetin），已知的合成化合物和诸如sod剂量的衍生物， 6-甲基-2-甲基-4-羟基苯胺（Methyur，kamethur）和新的合成化合物，例如硫代吡啶胺的衍生物。形态学参数，例如平均芽和根长（MM），10植物（G）（G）的平均生物量（G）和生化参数，例如光合色素含量（mg/g FW）。由于筛查的结果，新的合成化合物，选择了硫吡咪定的衍生物，这些衍生物在小麦植物的形态计量和生化参数上显示了与生长素Naa和cytokin kinetin kinetin或合成化合物的调节活性或超过麦芽素Naa和canteratious or inious of sod sods of SODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSODSOD， 6-甲基-2-甲基-4-羟基苯胺（Methyur，Kamethur）。讨论了新合成化合物的调节活性的激素样特异性和选择性，即硫代吡啶的衍生物对小麦生长的衍生物。对植物生长调节活性与合成化合物的化学结构（硫代吡啶胺的衍生物）之间的关系进行了分析。建议在农业产业中使用选择最高的生长素样和细胞分裂素样调节活性的硫代吡啶的衍生物，显示出最高的生长素样和细胞分裂素样调节活性。
利用人工智能和成像流式细胞术创建酵母识别模型
分析了五种酵母菌株，以生成由人工智能 (AI) 使用卷积神经网络或线性判别分析 (LDA) 确定的识别模型。通过向软件输入每个获取细胞的每个通道的形态特征来构建模型。我们结合了两个模型：一个基于明场特征，通过对模型预测的每个菌株的身份及其实际类别进行统计分析来验证；第二个使用 LDA 算法，并添加了自发荧光测量。计算出的“超参数”允许在分析混合种群时最大限度地分离不同的菌株。
结构 MRI：形态测量
摘要 人类大脑的特点是个体间解剖结构差异很大，这在临床实践和研究中都引起了人们的兴趣。磁共振图像的计算形态测量已成为研究大脑结构宏观变化的首选方法。磁共振成像不仅可以获取活体整个大脑的图像，还可以通过重复测量跟踪随时间的变化，而计算形态测量则可以自动分析大脑结构的细微变化。本节介绍了几种基于体素的形态测量方法，用于自动分析大脑图像。第一部分介绍了一些基本原理和技术，第二部分讨论了基于变形和体素的形态测量。
如何引用：Espina-Patiluna Mle和Demayo CG。 2024。使用
COWRIE（Cypraeidae）由于其美丽和相对可用性而在壳收藏家中很受欢迎。某些种类的牛里物种在壳体市场中具有很高的收集价值，但是这导致种类的数量增加和分类名称的不必要的扩散，几乎没有有关其形态的信息。因此，进行了这项研究是为了描述菲律宾辛丹甘湾获得的蛋黄壳之间的形态变化。壳形态属性（例如外壳形状，颜色，带，带模式），形态计量特征（例如外壳长度，宽度，身高，牙齿数量等。）和形状的表征是使用基于距离（Coriandis）的轮廓和里程碑的几何形态分析（GM）和相关分析产生的相对经过的分数。检查并分析了113种样本的16（16）个形态学和十（10）个单位特征。主要观察到颜色，带状图案，横向边缘，横向线，横向线，尖刺，牙齿，尺寸和形状的变化。相对经线分析显示，塞普雷氏菌种之间的壳形变化显着。相关分析显示塞浦路德家族物种之间的形态，大小和形状差异。相关分析中揭示的，观察到的大小变化与形状显着相关。观察到的差异可能是由于许多因素，包括遗传，生物和非生物因素。生物对独特环境的反应中的发展过程和生理学。因此，几何形态计量学和Coriandis帮助我们了解了塞浦路德家族的多样性的性质。需要进一步研究环境异质性，种群分布中的物种位置以及观察到的表型多样性的遗传基础。这种重点会导致有关Cypraeidae家族物种的系统研究中的其他信息。
摘要书
•S1-4-使用形态学，形态计量和遗传分析ERIC AGBOLI（Vector Control，Bernhard Nocht的热带医学研究所，汉堡，汉堡，德国，德国，汉堡，德国）•S1-5-昆虫替代昆虫替代品的全球研究，CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC CC C.Pierrick LABBÉ (ISEM, Université de Montpellier, Montpellier, France) • S1-6 - A decade of mass spectrometry applications on phlebotomine sand flies: what we know and what we want to know more - Vit DVORAK (Dpt of Parasitology, Faculty of Science, Charles University, Prague 2, Czechia) • S1-7 - An integrative approach to combat咬人米奇·菲利普·舒尔特（Ars，USDA，曼哈顿，堪萨斯州，美国）的咬合中的神秘形态…… /…< /div>
人类大脑海马 CA1 和 CA3 神经记录
目的 颅内人脑记录通常使用无法区分单个神经元动作电位的记录系统。在这种情况下，无法通过功能电路内的位置来识别单个神经元。本文展示了在 CA3 和 CA1 细胞场内单独记录的海马神经元的定位验证。方法 在 23 名接受侵入性监测以识别癫痫发作灶的人类患者体内植入了大-微深层电极。通过位于海马内的大-微深层电极记录的细胞外动作电位波形来分离和识别单个神经元。使用 3T MRI 扫描对 23 名植入患者以及 46 名正常（即非癫痫）患者和 26 名有癫痫病史但没有深层电极放置史的患者的海马进行形态测量调查，从而提供海马沿典型植入轨迹的平均尺寸。根据记录电极位置、深部电极的立体定位与形态测量调查的对比以及术后 MRI，暂时确定其在 CA3 和 CA1 细胞场内的定位。根据波形和放电频率特征，将细胞选为候选 CA3 和 CA1 主要神经元，并通过功能连接测量确认其位于 CA3 至 CA1 神经投射通路内。结果互相关分析证实，近 80% 的假定 CA3 至 CA1 细胞对表现出与细胞间前馈连接相符的正相关，而只有 2.6% 表现出反馈（逆）连接。即使排除了同步和长延迟相关性，在总共 4070 对中的 1071 对（26%）中发现了 CA3-CA1 对之间的前馈相关性，这与已发表的动物研究中报告的 20%–25% 前馈 CA3-CA1 相关性相比更为有利。结论 本研究证明了在活体中记录人类大脑特定区域和子域神经元的能力。随着脑机接口和神经假体研究的不断扩展，有必要能够识别感兴趣的神经回路内的记录和刺激位点。
恒河猴一生中的大脑年龄
a 加拿大艾伯塔大学精神病学系，艾伯塔省埃德蒙顿 b 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院精神病学系 c 英国诺丁汉大学心理学院 d 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院麻省总医院 A. Martinos 生物医学成像中心形态测量分析中心精神病学系 e 美国马萨诸塞州波士顿波士顿大学 Chobanian & Avedisian 医学院解剖学与神经生物学系 f 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院成像数学实验室 g 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院放射学系 h 加拿大艾伯塔大学计算机科学系
人工智能平台用于识别复发风险较高的原发性前列腺癌患者 Wei Huang, MD1,2, Parag Jain2, Ramandeep Randhawa2,3, Bijay S Jaiswal2, Samuel Hubbard1, Hirak Basu4, Rajat Roy2 1威斯康星大学麦迪逊分校病理学和实验室医学系, 2加利福尼亚州PathomIQ, Inc, 3南加州大学数据科学和运营系, 4MD 安德森癌症中心 GU 肿瘤学系
目前，尚无批准的原发性前列腺癌 (PCa) 辅助疗法。由于距离复发时间较长，且缺乏预测一线治疗后复发的强有力生物标志物，因此无法在短时间内完成临床试验并获批辅助疗法。人工智能 (AI) 为从 PCa 组织中提取关键形态特征作为人眼无法发现的预后标志物提供了独特的机会 [1-3]。我们构建了一个基于 AI 的平台来分析 PCa 的 H&E 染色组织学图像。我们的平台可以准确检测、分级和量化患者组织图像中的 PCa [4,5]。在这里，我们展示了该平台如何通过无监督提取来识别形态特征，这些特征表明根治性前列腺切除术 (RP) 后 3 年内出现生化复发，准确率为 84%。我们的结果表明，与目前临床使用的任何其他标志物相比，我们的方法更能预测术后疾病复发。