简介:表现出负血氧水平的大脑区域,依赖性脑血管反应性(BOLD-CVR)对二氧化碳(CO 2)的反应被认为遭受了完全耗尽的自动调节性脑血管储备的能力和表现出血管窃取现象。如果此假设是正确的,那么在基于电动机的BOLD FMRI研究中,血管窃取现象的存在应随后导致相等的FMRI信号响应(代谢增加而不会增加由于耗尽的储备能力而增加的脑血流),而其他功能性的脑组织则在其他功能性脑组织中。为了调查这一前提,这项研究的目的是进一步研究表现出负BOLD CVR的大脑区域中基于电动机的BOLD-FMRI信号反应。Material and methods: Seventy-one datasets of patients with cerebrovascular steno-occlusive disease without motor defects, who underwent a CO 2 -calibrated motor task-based BOLD-fMRI study with a fingertapping para- digm and a subsequent BOLD-CVR study with a precisely controlled CO 2 -challenge during the same MRI ex- amination, were included.我们比较了双侧前后Gyri - i的BOLD-FMRI信号反应。 e。感兴趣的区域(ROI)与此ROI中的相应BOLD-CVR。使用对42个接受相同研究方案的健康个体的BOLD-FMRI任务研究的第二级组分析确定ROI。结果:BOLD-CVR的总体下降与ROI内BOLD-FMRI信号响应的降低有关。对于表现出阴性BOLD-CVR的患者,我们发现基于正电动机和负电动机的BOLD-FMRI信号反应。结论:我们表明,对CO 2的负CVR响应的存在与基于Motor的BOLD-FMRI信号反应有关,其中一些患者表现出更大的假定 - 负面BOLD-FMRI信号反应,而其他患者则表现出阳性的BOLD-FMRI信号反应。此发现可能表明
迷走神经刺激 (VNS) 是一种已获批准的治疗方法,可用于治疗多种神经系统疾病,包括难治性癫痫和难治性抑郁症等,目前正作为治疗神经系统痴呆症(如阿尔茨海默病 (AD) 和相关痴呆 [1] )的潜在疗法而受到关注。VNS 刺激有两种形式,即侵入性和非侵入性(经皮),前者涉及通过手术将刺激电极植入神经周围,后者因副作用小而最受欢迎,涉及通过完整的皮肤刺激迷走神经耳支 (ABVN) 的耳甲区或迷走神经分布的颈部区域 [2] 。在耳甲区以外,耳颞神经支配耳区上方和耳大神经支配下外侧 [3] ,但关于电刺激对这些神经对身体的影响的研究很少。
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型,该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击,已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的,并且优于通常使用的平均值。在本文中,我们证明了强大的聚合器太保守了,对于一类弱但实用的恶意攻击,称为标签中毒攻击,一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是,鉴于分布式数据具有足够的异质性,我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上,在这种情况下,平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现,显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
我们研究了一个关于非本地量子状态歧视的新颖问题:非沟通(但纠缠)的玩家如何区分量子状态的不同分布?我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果是证明玩家无法区分每个受独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们表明,这个问题对不元在一起的密码学具有意义,该密码学利用了无关的原则来构建在经典上无法实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性,这是一个关键的不统一的基础之一,满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止,无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中,要么基于新的猜想。我们利用我们的主要结果来介绍在平原模型中使用量子解密密钥的不可区分性安全性的首次构建。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。这些应用提供了证据,表明同时无法区分性可能在量子密码学上有用。
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是,预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的,并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率(FDR)控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列(N3C)中,电子健康记录(EHR)数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的,从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法,以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试(同时信号)的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用,从而允许两种异质性
在自然移动地图辅助导航任务中持续评估行人的认知负荷具有挑战性,因为对刺激呈现、人与地图的交互以及其他参与者反应的实验控制有限。为了克服这一挑战,本研究利用导航员在导航过程中的自发眨眼作为连续记录的脑电图 (EEG) 数据中的事件标记,以评估移动地图辅助导航任务中的认知负荷。我们研究了在给定路线上的移动地图上显示不同数量的地标(3 个 vs. 5 个 vs. 7 个)是否以及如何影响导航员在虚拟城市环境中导航时的认知负荷。认知负荷是通过眨眼相关的额中部 N2 和顶枕 P3 的峰值幅度来评估的。我们的结果显示,与显示 3 个或 5 个地标相比,顶枕 P3 幅度增加表明在 7 个地标条件下的认知负荷更高。我们之前的研究已经表明,与 3 个地标条件相比,参与者在 5 个和 7 个地标条件下获得了更多的空间知识。结合当前的研究,我们发现,与 3 个或 7 个地标相比,显示 5 个地标可以提高空间学习能力,而不会在不同城市环境中导航时增加认知负荷。我们的研究结果还表明,在地图辅助寻路过程中可能存在认知负荷溢出效应,即在地图查看过程中的认知负荷可能会影响环境中目标导向运动过程中的认知负荷,反之亦然。我们的研究表明,在设计未来导航辅助设备的显示时,应同时考虑用户的认知负荷和空间学习,导航员的眨眼可以作为有用的事件制造者,以解析反映自然环境中认知负荷的连续人类大脑动态。
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的,包括基线人口统计学,疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的
神经活动和行为来自多个并发的时变系统,包括神经调节,神经状态和历史;但是,大多数当前方法将这些数据建模为具有单个时间尺度的一组动力学。在这里,我们通过Hy Pernetworks(Tidhy)开发了Ti Mescale d emixing,作为一种新的计算方法,用于建模临时数据,将它们分解为多个同时的潜在动力学系统,这些动力系统可能跨越刻板级的阶数不同的时间表。具体来说,我们训练一个超网络以动态重新重新获得潜在动力学的线性组合。此方法可以实现准确的数据重建,收敛到真正的潜在动力学并捕获多个变化的时间尺度。我们首先证明Tidhy可以从包含多个独立开关线性动力学系统的合成数据中删除动力学和时间尺度,即使观察结果混合在一起。接下来,使用模拟的运动行为数据集,我们表明tidhy准确地捕获了运动运动学的快速动力学和不断变化的地形的缓慢动力学。最后,在开源的多动物社会行为数据集中,我们表明用Tidhy提取的关键点轨迹动力学可用于准确识别Multiple小鼠的社交行为。综上所述,Tidhy是一种强大的新算法,用于将同时的潜在动力系统与不同的计算域应用。
乳腺癌是最常见的恶性肿瘤受影响的女性,但目前的治疗策略对于晚期或转移性疾病的患者仍然有效。在这里,据报道了一种有效治疗转移性乳腺癌的策略。Specifically, a self-assembling dendrimer nanosystem decorated with an antibody against programmed cell death ligand 1 (PD-L1) is established for delivering a small interfering RNA (siRNA) to target 3-phosphoinositide-dependent protein kinase-1 (PDK1), a kinase involved in cancer metabolism and metastasis.该纳米系统(名为PPD)旨在针对PD-L1靶向siRNA的癌症递送以抑制PDK1并调节癌症代谢,同时促进基于程序性细胞死亡1(PD-1)/PD-L1途径的免疫治疗。的确,PPD有效地产生了对PDK1诱导的糖酵解和PD-1/PD-L1途径相关的免疫反应的同时抑制,从而有效抑制了肿瘤生长和转移的肿瘤模型中没有任何明显毒性的毒性。总的来说,这些结果突出了PPD作为对乳腺癌的有效和安全肿瘤靶向疗法的潜在用途。这项研究构成了原理的成功证明,利用了肿瘤微环境和代谢的内在特征,以及独特的自组装树突聚合物平台,以实现在合并和精确癌症治疗中基于SIRNA的基因靶向和基于siRNA的基因沉默。
