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层次谱聚类揭示了 C9orf72 无症状携带者的大脑大小和形状变化
用于检测神经退行性疾病（例如阿尔茨海默病或额颞叶变性）中无症状脑部变化的传统方法通常是在预定义的粒度级别上评估体积变化，例如逐体素或先验定义的感兴趣皮质体积。在这里，我们应用一种基于层次谱聚类的方法，这是一种基于图的分区技术。我们的方法使用多级分割，在标准统计框架内以数据驱动、无偏见、全面的方式检测变化。此外，谱聚类可以检测形状变化和大小变化。我们使用层次谱聚类进行了基于张量的形态测量，以检测遗传性额颞叶痴呆症倡议无症状和有症状的额颞叶变性突变携带者的变化，并将结果与更传统的基于体素张量和体素的形态测量分析的结果进行了比较。在有症状组中，基于层次谱聚类的方法产生的结果与基于体素的方法获得的结果大致一致。在无症状的 C9orf72 扩增携带者中，谱聚类检测到了内侧颞叶皮质的大小变化，而基于体素的方法只能在症状期检测到。此外，在无症状和有症状期，谱聚类方法检测到了 C9orf72 的运动前皮质形状的变化。总之，本研究显示了层次谱聚类在数据驱动的分割和检测单基因额颞叶变性的有症状和无症状阶段的结构变化方面的优点。
新兴技术与社会转型...
全球许多地区的快速城市化导致空间不平等的扩散，最可见的是贫民窟或非正式定居点。在两个相关的研究项目（Ideatlas＆Ideamaps，ESA和B＆M Gates资助）中，我们通过调查以数据为中心的人工智能（AI）的方法来满足对准确信息的紧迫需求，该方法基于基于剥夺生活条件的城市地区（基于剥夺领域的概念框架构建了剥夺的生活条件）。我们正在与国际组织（例如UN-Habitat）合作，为可持续发展目标（SDG）指标提供与政策相关的信息，特别是目标11。这项工作是与全球南部和几个（国际）国家利益相关者的当地社区合作完成的。我们根据自由或低成本地球观察（EO）和地理空间数据共同设计了AI策略，以在全球八个城市的第一个样本中绘制被剥夺的城市区域，并计划将较大的样本提升到更大的样本。AI方法设计，数据收集和验证策略遵循迭代和敏捷的过程，该过程包括逐步完善阶段，以收集可靠的标记数据并将用户要求纳入其中心。为此，我们开发了一个基于Web的用户门户。我们的发现表明，Sentinel-2和形态特征的组合产生了最准确的结果。项目网站：https：//ideatlas.eu/和https://www.ideamapsnetwork.org/
深度学习 - 估计 - from-a-a-a-a-ferpheral- ...
抽象性估计是分析未知骨骼残留的关键要素。椎骨表现出明显的性别差异，并且在常规的形态学估计中已被证明是准确的。这项概念验证研究旨在研究第四腰椎（L4）的单个外围定量计算机断层扫描（PQCT）切片的可能性，即这项研究利用了Terry解剖集合中的总共117个椎骨。有58名男性和59个雌性尸体，所有白人种族，平均死亡年龄为49岁，范围为24至77岁。从L4语料库的中途进行了冠状PQCT扫描。性别估计是在辅助者软件中实现的19个神经网络架构中进行的。在探索架构中，基于LENET5的算法在测试集中达到了86.4％的最高精度。男性的性别特异性分类率为90.9％，女性为81.8％。这一初步发现通过鼓励和指导对基于人工智能的方法的未来研究在性别估算中的未来研究，从椎骨等单个骨骼特征中进行了研究。将快速获得的成像数据与自动深度学习算法结合在一起可能会为法医人类学建立有价值的管道，并在与传统方法结合使用时提供援助。
纳米生物元素
氧化石墨烯（GO）和Fe 3 O 4超级顺磁性物质是某些应用（例如药物输送）的良好候选者。已经表明，将Fe 3 O 4与石墨烯氧化物结合起来提高了GO的生物学效率。使用新颖的辅助生殖技术（例如促性腺激素注射）能够帮助不育人的生育能力，但是这些方法和高成本的副作用仍然是问题。本研究的目的是研究氧化石墨烯（MGO）对小鼠卵母细胞体内成熟的影响。三十六个星期至8周的女性海军医学研究所（NMRI）小鼠用腹膜内（I.P）注射MGO与激素混合。I.P. 12小时注射MGO与PMSG和HCG混合，在每组中计数从左输卵管获得的中期II（MII）卵母细胞的数量。此外，还研究了谷胱甘肽的免疫环化学染色和卵巢的形态分析。这项研究的结果表明，同时使用MGO，怀孕的母马血清促性腺激素（PMSG）和人类绒毛膜促性腺激素（HCG）会增加MII卵母细胞的数量，并有助于增加卵母细胞的成熟。可以得出结论，MGO可以提高由于血清激素和生长因子吸附的增加，因此可以提高超级排卵激素的效率。
大脑结构和功能：来自化学神经解剖学的见解
摘要：我们简要概述了关于大脑结构和功能的研究的历史和认识论。这些研究主要基于化学解剖学、显微镜领域的新技术和计算机辅助形态测量方法的融合。这种融合使得对大脑回路进行非凡的研究成为可能，从而发展了一门新学科：“大脑连接组学”。这种新方法导致了对生理和病理条件下大脑结构和功能的特征描述，以及新治疗策略的发展。在此背景下，提出了大脑的概念模型，即一个具有分层、嵌套架构的超网络，以“俄罗斯套娃”图案排列。我们的研究重点关注不同小型化水平的节点之间通信模式的主要特征，以描述大脑的整合活动。纳米级，即受体镶嵌体中组织的 G 蛋白偶联受体之间的变构相互作用受到特别关注，这是一个有前途的领域，可以从中获得对突触可塑性的新见解并开发新的、更具选择性的药物。大脑的多层次组织和通信模式的多方面表明，大脑是一个非常特殊的系统，在来自环境、外周器官和持续整合作用的外部刺激作用下，大脑不断进行自我组织和重塑。
第二届国际神经科学会议，...
14:00 Roberta Stoica、Mihai Radu 和 Beatrice Mihaela Radu：低能加速质子诱导体外血脑屏障模型的细胞毒性、遗传毒性和功能变化 14:20 Viorel Ovidiu Ciobotaru、Călin Mircea Rusu 和 Beatrice Mihaela Radu：一种从共聚焦显微镜图像中自动检测单个细胞的新方法：对脑微血管内皮细胞的初步研究 15:40 Cristina Elena Staicu、Florin Jipa、Anca Bonciu、Călin Mircea Rusu、Emanuel Axente、Beatrice Mihaela Radu 和 Felix Sima：用于血脑屏障应用的新型聚合物材料和感光玻璃的研究 15:00 Florin Zamfirache 和 Beatrice Mihaela Radu：低强度经颅电刺激 (tDCS) 与其他治疗方法相结合在实验和临床中的应用抑郁症 15:20 Cătălina Lumpan、Beatrice Mihaela Radu、Carmen Strungaru 和 Livia Petrescu：快速区分情绪的形态判别器 15:40 Andrei C. Miu、ştefania Crişan、Simina Pişur、Alexandra Huh、Marius Susu、Róbert Balázsi、Gal Sheppes、Seth D. Pollak、Aurora Szentágotai- Tătar：儿童虐待中情绪调节的神经标记 16:00 讨论
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
海洋地貌测量学的回顾，海洋地貌测量的定量研究...
摘要。地貌测量学是一门定量描述地形特征的科学，传统上侧重于陆地景观的研究。然而，数字测深数据的可用性急剧增加，以及使用地理信息系统 (GIS) 和空间分析软件进行地貌测量研究的日益便捷，引起了人们对使用地貌测量技术研究海洋环境的兴趣。在过去十年左右的时间里，已经应用了大量地貌测量技术（例如地形属性、特征提取、自动分类）来表征从沿海地区到深海的海底地形。然而，地貌测量技术在海洋中的应用并不像在陆地环境中那样多样化，也不像在陆地环境中那样广泛。这至少部分是由于捕捉、分类和验证水下地形特征的困难。然而，陆地和海洋地貌测量应用之间有很多共同点，重要的是，在开发海洋地貌测量时，我们要从陆地研究的经验中学习。然而，并非所有陆地解决方案都可以被海洋地貌测量研究采用，因为海洋环境的动态、四维 (4-D) 特性在整个地貌测量工作流程中都会引起自身的问题。例如，水下定位问题、变量
印度尼西亚林博托湖芒格拜鱼 (Glossogobius aureus) 的 DNA 条形码、系统发育树和遗传距离
摘要 .芒格拜鱼（Glossogobius aureus）是林博托湖的一种具有经济价值的本地鱼类。随着湖泊生态系统的破坏，当地鱼类面临的压力也越来越大。芒格拜鱼种群的减少说明了这一点。总体而言，当地社区将芒格拜鱼视为特有鱼类。芒格拜鱼的保护工作需要从 DNA 角度进行分析。本研究旨在探索芒格拜鱼物种的身份，分析遗传距离并构建系统发育树。从林博托湖采集鱼样并运送到哥伦打洛州立大学渔业与海洋科学学院的实验室进行形态学和计数分析。对组织取样用 PCR 进行 DNA 条形码分析。DNA 测序基于 PCR。分析表明，从林博托湖采集的所有芒格拜鱼样本都属于同一个物种，即 G. aureus。 DNA 条形码结果得到了与参考序列 99-100% 的相似性测试、单个 manggabai 样本的系统发育树序列以及显示亲缘关系的单个参考鱼序列的支持。关键词：DNA 条形码、鱼类物种身份、林博托湖、相似性指数。简介。林博托湖是位于印度尼西亚哥伦打洛省的生态系统资源，覆盖哥伦打洛县和哥伦打洛市地区。从地理上看，林博托湖位于低地，周围环绕着石灰岩山丘，有 23 条支流作为入口，1 条支流作为出口。林博托湖对该地区至关重要，因为它具有多种生态、社会和经济功能。因此，政府已将林博托湖列为国家战略区。
环境状况对里海海岸\阿塞拜疆景观的影响
在海平面上改变一到两米会影响水文，生物，物理和化学状态。表面温度变化的平均年度过程，等温线线移动。主要变化发生在富含Zoobenthos的架子上。随着深度在浅区域的变化，表面波，电流，湍流和蒸发的特征也会发生变化。根据过去15年的分析结果，里海的水平降低了一米。近年来，里海的水平每年降低10厘米，由于气候变化，海面的蒸发量增加了。随着水平的降低，架子区域的体积减小。生活在货架区域的生物区域正在收缩。这对盆地的生物系统产生负面影响。里海海的水平变化改变了其体积，水表面积，海岸线配置，测深和一般所有形态学参数。里海地区的特征是许多结构和区域特征。里海沿海地区娱乐区的发展主要取决于水平制度。在150年的工具观测中，波动范围为3.8 m（从1837年的25.2 m到1977年的29 m）。在1929 - 1941年期间，水平降低了1.9 m，在1978-1996期间降低了2.5 m，这些波动导致海岸的发展发生了显着变化。由于1929 - 1941年的海平面下降，形成了沙滩。在阿塞拜疆，始于1978年的大约600公里的水平上升，造成了沿海侵蚀，洪水和沉降。