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杂合DAB1无效突变破坏新皮层和海马发育
reelin和Dab1信号通路中的功能丧失突变破坏了大脑新皮层和海马中的适当神经元定位，但潜在的分子机制仍然难以捉摸。在这里，我们认为，杂合的Yotari小鼠具有单一的常染色体隐性hotari yotari突变Dab1的Yotari突变比野生型小鼠在产后日（p）7表现出比野生型小鼠的较薄的新皮层小鼠。然而，一项出生的研究表明，这种减少不是由神经元迁移失败引起的。在子宫电穿孔介导的稀疏标记中表明，杂合子Yotari小鼠的浅表层神经元倾向于在第2层中延长其顶端树突。此外，在杂合的Yotari小鼠中，尾部河马校园中的CA1锥体细胞层异常分裂，一项出生的研究表明，这种分裂主要是由于晚期锥体神经元的迁移失败引起的。与腺相关的病毒（AAV）-Medim-ateed稀疏标记进一步表明，分裂细胞中的许多锥体细胞都具有不良的根尖引导。这些结果表明，reelin-Dab1信号通路对神经元迁移和定位的调节具有独特的依赖性对不同大脑区域中DAB1基因剂量的依赖性。
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。
开尔文 - 霍尔姆·霍尔茨（Kelvin-Helmholtz
上下文。磁性零点与高能冠状现象相关，例如太阳浮动，通常是重新计算和颗粒加速度的位置。磁性零点的动态扭曲可以在其风扇平面内产生开尔文 - 螺旋不稳定（KHI），并且可以激发脊柱扇形重新连接，并在持续扭曲下的零点的相关崩溃。目标。本文旨在比较在KHI模拟中的各向同性和各向异性粘度的影响，并在动态扭曲的磁性空点中崩溃。方法。，我们使用具有自定义各向异性粘度模块的3D磁水动力学Lare3d进行了模拟。进行了一对高分辨率模拟，一种使用各向同性粘度，另一种使用各向异性粘度，使所有其他因素保持相同。我们详细分析了结果。在粘度和电阻率的一系列值范围内进行了进一步的参数研究。结果。这两个粘度模型都允许KHI的生长和无数点的最终崩溃。在所有研究的参数上，各向异性粘度允许增长的不稳定性，而各向同性粘度在某些情况下会降低稳定性的不稳定性。尽管与各向异性粘度相关的粘性加热通常较小，但欧姆加热占主导地位，并通过不稳定性产生的当前床单增强。使用各向异性粘度时，这会导致更高的总体加热率。当采用各向异性粘度时，零点的崩溃会明显发生。
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。
可擦除量子存储器和全息系统中的量子零能量条件
研究在有限温度下存储量子信息且尽量减少主动纠错需求的原理是一个活跃的研究领域。我们在二维全息共形场论中通过量子零能量条件来研究这个问题，我们之前已经展示了量子热力学对这种多体系统施加的限制。我们研究了将逻辑量子比特显式编码为有限温度背景下有限冯·诺依曼熵的两个相似手性传播激发，其擦除可以通过来自无限能量无记忆浴的适当的非均匀和瞬时能量动量流入来实现，从而使系统转变为热状态。全息地，这些快速擦除过程可以用前面描述的广义 AdS-Vaidya 几何来描述，其中不需要假设特定形式的块体物质。我们表明，量子零能量条件给出了删除所需的最小有限温度的分析结果，该温度大于初始背景温度，与 Landauer 原理一致。具体来说，我们找到了擦除大量编码量子比特所需的最低最终温度的简单表达式。我们还发现，如果编码量子比特的局部化间隔短于特定的局部化长度，则快速擦除过程是不可能的，而且对于由中心电荷决定的最佳编码量子比特数量，此局部化长度是最大的。我们估计了针对快速擦除的现实保护的最佳编码量子比特。我们讨论了我们的研究对在有限温度下运行的新型容错量子门结构的可能推广。
研究静止状态的脑电图微骨与执行功能之间的关系：无效的发现
执行功能是人类认知的标志，并被定义为“高级认知过程，使个人能够在目标指导行为期间调节自己的思想和行动”（Friedman＆Miyake，2017年）。在处理新颖和复杂的任务或情况时，通常会被招募（Miyake等，2000），并依靠一组包括额叶和顶部区域在内的大规模功能性脑网络（Uddin，2021年）。在此注册报告中，我们建议研究静止状态（RS）EEG微骨和执行功能之间的联系。执行功能很难研究，因为它们涵盖了相互关联的大量认知功能，这意味着它们不能纯粹通过特定的认知任务进行研究。为了克服此任务杂质问题，已提出使用潜在变量分析，该分析仅捕获跨误解的共同方差（Friedman等，2008； Miyake等，2000）。在域中进行了一项高度影响的研究（Miyake等，2000）表明，执行功能可以分解为三个潜在变量：心理固定转换（“移动”），信息进行记忆中的更新和监测（“更新”）和抑制前体反应（“抑制profentent profent-tim-thimibi-timi-timibi-timi-timimi-tim-tim”）。在此模型中，已经选择了九项认知任务（每个潜在变量三个），并发现彼此之间较弱相关（R介于0.05和.34之间），而三个潜在变量彼此之间显示中等相关性（R介于.42和.63之间）。执行功能的神经底物已在很大程度上通过fMRI进行了研究。这些结果说明了执行功能既显示统一性和多样性的事实（Friedman＆Miyake，2017）。有趣的是，这种三因素模型显示出一些鲁棒性，因为它在健康的成人样本中多次复制（Karr等，2018）。Searching the Neurosynth database ( https://neurosynth.org/ ) with the separate terms “ executive functions ” , “ inhibition ” , “ shifting ” , “ working memory ” , returns overlapping sets of overlapping brain areas that include frontal areas (dorsolateral prefrontal cortex, anterior cingulate cortex, inferior frontal gyrus) and parietal areas （下顶叶，角回）（Uddin，2021），它是额叶 - 顶网络（FPN），执行控制网络（ECN）和显着性网络（SN）的一部分（Xu等，2020）。使用动态功能连通性（DFC）的研究表明，在执行功能任务（例如Stroop或n-背部）中，这些网络是动态调节的（Braun等，2015； Douw等，2016）。这些结果与最近假设神经灵活性的假设一致（即，大脑从一个状态变为另一种状态的能力）与认知表现有关（Hartwigsen，2018； Uddin，2021）。通过将RS期间fMRI DFC与各种认知功能任务的性能相关联，已进一步研究了这一假设（Zelazo，2006; Douw等，2016; Jia等，2014; Nomi等，2017）。综上所述，这些fMRI DFC研究表明，大脑网络动力学可能是认知性能的内在特征（Nomi等，2017; Uddin，2021）。除了fMRI外，EEG还提供了一种有趣的手段，可以捕获A
对 FLG 空表型的研究：展示人类角质形成细胞的 CRISPR/Cas9 编辑方法
自从发现 FLG 功能丧失变异与寻常型鱼鳞病和特应性皮炎发病之间的关联以来，FLG 的功能一直在研究中。个体内基因组易感性、免疫混杂因素和环境相互作用使 FLG 基因型与相关因果关系之间的比较变得复杂。使用 CRISPR/Cas9，我们生成了人类 FLG 敲除 (D FLG) N/TERT-2G 角质形成细胞。通过对人类表皮等效培养物的免疫组织化学分析显示 FLG 缺乏。除了结构蛋白（外皮蛋白、角蛋白、角蛋白 2 和转谷氨酰胺酶 1）的（部分）损失外，角质层更致密，缺乏典型的篮状编织外观。此外，电阻抗光谱和经表皮失水分析强调了 D FLG 人类表皮等效物的表皮屏障受损。校正 FLG 可恢复颗粒层中角蛋白透明颗粒的存在、FLG 蛋白表达以及前面提到的蛋白质的表达。电阻抗光谱和经表皮失水的正常化反映了对角质层形成的有益影响。这项研究显示了 FLG 缺乏的因果表型和功能后果，表明 FLG 不仅在表皮屏障功能中起着核心作用，而且通过协调其他重要表皮蛋白的表达对表皮分化至关重要。这些观察结果为研究 FLG 在皮肤生物学和疾病中的确切作用奠定了基础。
化学计量矩阵左零空间的凸基导致了具有代谢意义的池的定义
摘要 计量矩阵 S 表示反应速率向量到浓度时间导数空间的映射。计量矩阵的左零空间包含动态不变量：浓度变量的组合，称为代谢池，其总浓度不会随时间而变化。通过类比 S 形成的传统反应图，可以从 ST 得出化合物图。与 S 的（右）零空间的通量分析类比使我们能够将代谢池分为三类：A 类包含以某些部分形式的化学元素及其组合，B 类除了包含网络内部携带此类部分的辅因子外，还包含此类部分，C 类仅包含辅因子。左零空间基的凸公式使我们能够将代谢池直接分为这三类。 B 型代谢池包括保守池，这些池形成代谢物和辅因子的部分占据和部分空置浓度状态的结合物。因此，B 型代谢池描述了主要底物和辅因子之间捕获能量和氧化还原电位等特性的部分交换的各种状态。凸基可以清楚地洞察人类红细胞中糖酵解途径的这种交换，包括识别形成结合物的高能池和低能池。示例表明，池图可能比通量图更适合信号通路。对化学计量矩阵左零空间的分析使我们能够定义细胞的可实现状态及其生理相关性。
基于CRISPR的功能基因组学用于神经系统疾病
摘要 - 电代理（ECOG）基于双向（BD）脑部计算机界面（BCIS）是即将到来的技术，有望帮助恢复具有运动和感觉效果的人的功能。这种范式的一个主要问题是，引起人工感觉所需的皮质刺激会产生强大的电伪影，从而通过饱和记录记录放大器或掩盖使用的使用神经信号来破坏BCI操作。即使使用最新的硬件伪影方法，仍然需要强大的信号处理技术来抑制数字后端存在的残留伪像。在此，我们使用临床神经刺激程序中记录的ECOG数据进行了保释前和无效伪影方法的有效性。我们的方法达到了21.49 dB的最大伪像压力，并显着增加了频域中无伪影频率的数量。这种性能超过了更传统的独立组件分析方法，同时保留了降低的复杂性并提高了计算效率。
linkAgeMapView：图链接组映射与定量性状基因座
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