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基于DNA的福克罗诺探针，用于单次单独...
摘要：组织培养物，尤其是脑器官的分析，进行了高度的协调，测量和监测。我们已经开发了一个自动化的研究平台，使独立设备能够实现以反馈驱动的细胞培养研究实现协作目标。由物联网（IoT）体系结构统一，我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间进行连续的，交流的互动，从而实现了对体外生物学实验的准时控制。该框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官并监测其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，该腔室附着在商业微电极阵列上，用于电生理监测。使用可编程的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了抽吸培养基的计算机视觉量估计，达到了高精度，并使用了反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过比较手动和自动化方案的7天研究对系统进行了为期7天的研究。自动化的实验样品在整个实验过程中保持了强大的神经活性，与对照样品相当。自动化系统启用了每小时的电生理记录，该记录揭示了在每天一次的录音中未观察到神经元发射率的巨大时间变化。
denoising的广义特征组成的教程...
本文的目的是对广义特征组成（GED）提出理论和实用的介绍，这是用于降低尺寸和源源分离多通道信号处理中的强大而灵活的框架。在认知电生理学中，GED用于创建空间过滤器，以最大程度地提高研究人员规定的对比。例如，人们可能希望利用一个不同的来源具有不同的频率含量，或者来源在实验条件下的大小变化。GED快速易于计算，在模拟和真实数据中表现良好，并且易于适应各种特定的研究目标。本文以一种将GED联系在一起的方式介绍了GED，该方式将GED在电生理学中的众多个人出版物和应用联系在一起，并提供了可以测试和调整的样品MATLAB和PYTHON代码。在应用中经常出现的实际考虑和问题。
实验性亚蛛网膜下腔出血后，ACE抑制剂赖诺普利对脑血管痉挛的影响
简介：这项研究的目的是比较ACE（血管紧张素转换酶）抑制剂赖因普利在大鼠基底动脉血管痉挛上的疗效。方法：总共32个Wistar白化大鼠分为四组：I组（n = 8），对照组； II组（n = 8），血管痉挛组；第三组（n = 8），在前24小时内用5 mg/kg/天处理的血管痉挛组7天；和IV组（n = 8），在前24小时内用10 mg/kg/天处理的血管痉挛组开始7天。在7天后，在光学显微镜下切除基底动脉并在组织病理学上检查。结果：研究发现10 mg/kg/day Lisinopril在SAH后明显阻止了血管痉挛。在赖诺普利10 mg组中，平均容器壁厚度最低，在SAH组中最高，具有统计学意义的差异。在第三组中，丽索普利的剂量为5 mg/kg/kg/天的壁厚度减小，而在第四组中，剂量为10 mg/kg/day的剂量更有效。III组的管腔面积降低更大，但不如第四组。将II组的血管管腔厚度与I组的血管厚度进行比较，IV组显着下降。尽管在第四组中不如第IV组中的管腔直径增加与II组相比增加。第四组的管腔直径与I组相似。组的直径相似。 讨论和结论：研究结果表明，以10 mg/ kg/ day的剂量腹膜内施用林顿甲求，可以防止实验性血管痉挛后的形态血管痉挛。第四组的管腔直径与I组相似。讨论和结论：研究结果表明，以10 mg/ kg/ day的剂量腹膜内施用林顿甲求，可以防止实验性血管痉挛后的形态血管痉挛。然而，赖诺普利的5 mg/kg/天的剂量不如10 mg/kg/day剂量的剂量。关键字：ACE抑制剂；基底动脉； Lisinopril;亚蛛网膜下腔出血；血管痉挛。
用于低氧缺血研究的脑类官
摘要我们当前关于人脑发展的知识主要源自关于非人类灵长类动物，绵羊和啮齿动物的实验研究。但是，由于物种差异和产后和产后脑成熟的变化，这些研究可能无法完全模拟人脑发育的所有特征。因此，补充体内动物模型以增加临床前研究与潜在的未来人类试验具有适当相关性的可能性是重要的。三维脑器官培养技术可以补充体内动物研究，以增强临床前动物研究的转换性和对脑相关疾病的理解。在这篇综述中，我们着重于使用人脑器官的低氧缺血（HI）脑损伤模型的发展，以补充从动物实验到人类病理生理学的翻译。我们还讨论了这些工具的开发如何提供潜在的机会来研究与HI相关脑损伤的病理生理学的基本方面，包括男性和女性之间的反应差异。
在傅立叶过滤波前传感，基本限制和定量比较中建模噪声传播
上下文。自适应光学器件（AO）是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器（WFS）是此类系统的关键组成部分之一，驱动基本的性能限制。目标。在本文中，我们专注于特定类别的WFS：傅立叶过滤波前传感器（FFWFSS）。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而，缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声，我们得出了一个简单而全面的模型，使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF，它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外，还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类：Zernike WFS（ZWFS）和金字塔WFS（PWFS），从而带来了对其行为的新理解。
Devider：多种单倍型的长阅读重建
单萜因其作为口味，香料，杀虫剂和能量浓厚的燃料而受到重视。微生物生物合成为这些重要分子提供可持续的生物合成途径，但生产水平仍然有限。在这里，我们引入了一种生物传感器驱动的微生物工程策略，以增强单类药物的产生，特别是针对Geraniol。使用Pyr1受体的诱变库（带有可延展结合口袋的植物ABA信号通路的多功能生物传感器），我们筛选了24个单键型，并鉴定出对八种响应于八种的Pyr1变体，包括Geraniol。在耐热酵母kluyveromyces Marxianus中表达了低背景，高度选择性的geraniol敏感的Pyr1变体，作为一种基于生长的生物传感器电路，从而可以快速应变工程。通过将geraniol敏感的Pyr1传感器与全基因组CRISPR-CAS9诱变方法耦合，我们确定了六个基因敲除，可增强香精醇的产生，从而增加了2倍的滴度。这项研究证明了PYR1生物传感器平台可以使快速应变工程和改善所需代谢物滴度的突变体的鉴定。
2,4-二丁基苯酚通过激活性类维生素X受体
2,4-二甲基苯酚（2,4-DTBP）是一种重要的商业抗氧化剂和有毒的天然二级代谢产物，已在人类中检测到。但是，关于其毒理学作用的信息很少。我们询问2,4-DTBP是否是潜在的肥胖原。使用人间充质干细胞脂肪形成测定法，我们发现暴露于2,4-DTBP导致脂质积累和掺杂标记基因的表达增加。拮抗剂测定法表明，通过激活过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）γ-肉变素X受体（RXR）异二聚体来增加脂质的积累。2,4-DTBP可能通过激活RXRα而不是直接与PPARγ结合来激活PPARγ /RXRα异二聚体。我们通过求解该复合物的晶体结构直接与RXRα直接结合，然后预测并证明相关化合物也可以激活RXRα。我们的研究表明，2,4-DTBP及相关化学物质可以通过RXR充当肥胖症和内分泌干扰物。这些数据表明，2,4-DTBP属于一个化合物家族，其内分泌干扰和肥胖作用可以通过其化学成分强烈调节。结构活性研究，例如当前的研究，可以帮助指导不与对人类发育和生理具有广泛影响的重要核受体相互作用的更安全的抗氧化剂的合理发展。
饮食大麦麦芽黑色素蛋白的肠道菌群调节
摘要：黑色素蛋白是通过长时间和强烈的加热在食品中生产的最终的maillard反应产物（蛋白质 - 碳水化合物复合物）。我们评估了大麦麦芽中黑色素蛋白消费对肠道菌群的影响。七十只小鼠分为五组，在那里对照组消耗非黑素蛋白麦芽饮食，而其他组则以25％的增量为25％至100％的黑色素麦芽糖。粪便进行采样，并使用V4细菌16S rRNA扩增子测序和短链脂肪酸（SCFA）确定菌群。发现黑色素蛋白增加会导致肠道微生物蛋白质发散显着，并支持持续的SCFA产生。dorea，振荡杆菌和静脉曲张的相对丰度减少了，而乳酸杆菌，帕拉索氏菌，阿克氏菌，双杆菌和barnesiella则增加了。双杆菌属。和Akkermansia spp。在消耗黑色素素量最高的小鼠中显着增加，这表明益生元的潜力显着。
动脉瘤性蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的管理：更新
抽象的脑血管痉挛是动脉瘤性蛛网膜下腔出血（asah）的主要并发症之一。血管痉挛一词通常是指血管造影发现，并且在临床上通过延迟的神经系统恶化和延迟的脑缺血来定义。有症状的血管痉挛发生在20％至40％的ASAH患者中，并且是最知名的管理组成部分之一。可以通过使用床边的方式和射线照相在临床上进行诊断。管理始于使用预防措施，增强大脑灌注，逆转尝试以及使用脑部保护。早期使用机械或药理血管成形术的血管内治疗仍然是一种合理的方法。的经验性好处是使用脑血管扩张剂，例如氮氨基胺和米尔林酮，以及使用诱导的高血压用于脑灌注增强。spasmo-genic阻断，平滑肌收缩和脑部保护的剂量在很大程度上仍然是实验性的。这项叙述性评论旨在向伊萨（Asah）血管痉挛的机制，诊断，预防和管理更新读者。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。