Blanchard等人研究的活捕食者暴露。(1990)仍然是检查动物在数十年中检查压力诱导的改变的重要方法。基本的前提是,捕食者在猎物物种中遇到了捕食者的恐惧回路,从而导致一系列特定于物种的防御行为,这些行为进化出来,以确保面对掠夺性威胁的动物的生存。一种假设是,人类中各种形式的心理病理学可能代表对威胁刺激的恐惧反应,或者对客观上不威胁的情况的“常规”恐惧反应(Bakshi等,2000)。因此,捕食者的压力代表了研究临床前模型中对威胁的不良适应性和适应性反应的重要工具。在这里,我们总结了我们小组在大鼠中暴露的捕食者暴露的工作,描述了在各个发育阶段暴露的神经底物和行为后遗症。我们还确定可以贡献的机制
音乐提供了一种传达情感意义的手段。然而,音乐诱发情感的神经机制尚未完全了解。我们的项目试图通过一系列实验来研究这一点,这些实验研究人类如何对情感音乐刺激作出反应,以及从这些参与者那里记录下来的生理和神经信号如何根据自我报告的情感变化而变化。本文介绍了在该项目过程中记录的数据集,包括音乐刺激的细节、参与者在听音乐时感受到的情感状态变化的报告,以及随之而来的生理和神经活动记录。我们还包括了参与者群体的非识别元数据,以便进一步进行探索性分析。这些数据为研究情感、音乐以及它们如何影响我们的神经和生理活动的研究人员提供了大量宝贵的新资源。
帕金森氏病(PD)是一种与年龄相关的不可逆性神经退行性疾病,其特征在于,由于nigra nigra pars pars compacta(SNPC)的多巴胺能(DA)神经元的丧失引起的一种逐渐恶化的非自愿运动障碍。PD的两个主要病理生理特征是受影响神经元中包含体的积累,以及在Nigra pars compacta(SNPC)(SNPC)和氯肾上腺素(LC)中含有神经元素的DA神经元的主要丧失。包含体包含错误折叠和聚集的α-核蛋白(α -syn)纤维,称为刘易体。PD的病因和致病机制是复杂的,多维的,并且与环境,遗传和其他与年龄有关的因素的组合相关。尽管已经广泛研究了与PD的致病机制相关的个体因素,但尚未设想发现发现与统一的致病机制的整合。在这里,我们提出了一种基于当前可用的实验数据的独特的高代谢活性耦合的高代谢活性耦合的升高能量需求,提出了PD中SNPC和NE神经元变性的综合机制。所提出的假设机制主要基于这些神经元的独特高代谢活性升高的升高。我们认为,在PD中,SNPC和NE神经元中选择性的DA神经元的高脆弱性可能是由于细胞能量调节。这种细胞能量调节可能会引起这些神经元中氧化还原活性金属稳态(尤其是铜和铁)的DA和NE代谢失调。
该模块着重于生理和病理生理条件下神经元功能的细胞机制及其调节。神经系统的功能取决于其神经元的细胞特性和这些神经元之间的突触连接。为了适应不断变化的任务或环境条件,至关重要的是这些细胞参数是适应性的,并且可以调节。许多脑部疾病与神经元和突触特性的失调或其调节性控制有关。通过讲座,研讨会,实践练习和研究项目的结合,学生了解了研究介导神经元功能的细胞机制的最先进的神经科学方法。参与者将使用单细胞电生理学,标记,光遗传学,小鼠遗传学和神经化学方法分析神经元的功能以及如何研究神经元的功能。实验室工作着重于通过制定和执行严格的实验来进行自设计的研究项目。
越来越多的证据表明,阿尔茨海默氏病(AD)和癫痫之间有联系。晚期发作和癫痫样活性在AD的认知恶化之前,其存在已被证明可以预测更快的疾病病程。在AD的动物模型中,淀粉样蛋白和TAU病理学与在记忆下降的第一个迹象之前的皮质网络过度兴奋性有关。因此,AD中癫痫病活性的检测具有很大的临床重要性,这是痴呆症的潜在新型危险因素。在这篇综述中,我们总结了AD与癫痫之间复杂的双向关系的流行病学证据,检查癫痫病活性和AD患者认知的癫痫发作的影响,并根据人类和动物模型的最新研究讨论Precision医学治疗策略。最后,我们概述了该领域的一些未解决的问题,这些问题应通过严格的研究来解决,包括AD的特定临床病理亚型是否与癫痫关系更强,以及癫痫样活动与淀粉样蛋白和TAU病理学之间的事件序列。
心力衰竭(HF)心血管死亡和治疗策略的风险层次,阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数(LVEF)的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物,LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性,从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物:纵向,圆周和倾斜。因此,它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记,而不是直接反映心肌收缩功能,因此即使肌纤维的收缩功能受损,也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层,因此,当功能失调时,圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样,在HF患者中,LVEF用于分层亚组,这种方法具有预后的含义,但没有直接关系。HF是一种动态疾病,根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中,我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床,病理生理和技术局限性。
摘要:抑郁症是一种普遍的精神障碍,对个人的心理和身体健康产生了深远的影响。它的特征是情绪持续抑郁,兴趣丧失,能量损失和认知功能障碍。近年来,越来越多的人转变为精神疾病,例如抑郁,焦虑,躁狂等。在抑郁症的发生率中,涵盖了所有年龄段,但仍主要是年轻和中年妇女。传统的抑郁症治疗主要依赖于药物和心理治疗,但是这些方法对所有患者均不有效,并且经常伴有某些副作用。因此,找到安全有效的替代或辅助治疗已成为优先事项。在这里,我们强调针灸治疗抑郁症的研究进展,并探索针灸治疗抑郁症的机制。抑郁症的针灸治疗是一种古老而有效的方法,该机制涉及多种生物学途径,例如,通过调节神经递质水平,调节神经内分泌轴,改善神经肿瘤,抗炎和其他作用,改善情绪状态并提高抗抑郁作用。提供证据,以支持针灸在临床实践中的广泛使用。我们希望为抑郁症患者提供新的治疗思想和方法,甚至减少抑郁症的发生。关键字:针灸,抑郁,机制
使用三种不同模型的黑色素瘤细胞系(CKIT,BRAF或NRA中的突变)实验。与其敏感的对应物相比,我们的发现始终显示出对靶向疗法的耐药性,分别获得靶向疗法的抗性,分别获得了对靶向疗法的耐药性。在mRNA和蛋白质水平上都观察到了这种增加(图2B,C)。此外,发现在Na+/K+-ATPaseαPUMP的同工型中,ATP1A1在敏感和耐药的MM074和HBL细胞系中均具有最高表达,并比较了四个同工型(ATP1A1-4)(ATP1A1-4)(图2D)。值得注意的是,MM161和MM161-R细胞系也表现出高水平的ATP1A3表达。这些结果提供了进一步的证据
摘要尽管在治疗转移性黑色素瘤方面取得了进步,但许多患者对靶向疗法表现出抗性。我们的研究重点是ATP1A1,这是一种与癌症发展相关的钠泵亚基。我们旨在评估黑色素瘤患者的ATP1A1预后价值,并检查其配体Bufalin,体外和体内黑色素瘤细胞系的影响。高ATP1A1表达(IHC)与黑色素瘤患者的总体存活率降低相关。 对BRAF抑制剂的抗性与患者活检(IHC,QPCR)和细胞系(Western blot,QPCR)的ATP1A1水平升高有关。 此外,基于癌症基因组图集(TCGA)数据库和Verfaillie增殖基因签名分析的数据,高的ATP1A1 mRNA表达与分化/色素沉着标记正相关。 bufalin在小窝(接近连接测定法)中特异性靶向ATP1A1,并影响SRC磷酸化(Western blot),从而破坏了多个信号通路(磷酸激酶阵列)。 在体外,Bufalin在ATP1A1(siRNA实验)上作用于ATP1A1(siRNA实验),并在体内使用裸小鼠异种移植模型通过连续的Bufalin通过渗透泵递送,从而诱导黑色素瘤细胞系凋亡。 总而言之,我们的研究表明,ATP1A1可以作为患者生存的预后标志物,也可以作为对BRAF抑制剂治疗的反应的预性标记。 通过靶向ATP1A1,Bufalin抑制细胞增殖,体外诱导凋亡,并有效抑制小鼠的肿瘤发育。高ATP1A1表达(IHC)与黑色素瘤患者的总体存活率降低相关。对BRAF抑制剂的抗性与患者活检(IHC,QPCR)和细胞系(Western blot,QPCR)的ATP1A1水平升高有关。此外,基于癌症基因组图集(TCGA)数据库和Verfaillie增殖基因签名分析的数据,高的ATP1A1 mRNA表达与分化/色素沉着标记正相关。bufalin在小窝(接近连接测定法)中特异性靶向ATP1A1,并影响SRC磷酸化(Western blot),从而破坏了多个信号通路(磷酸激酶阵列)。在体外,Bufalin在ATP1A1(siRNA实验)上作用于ATP1A1(siRNA实验),并在体内使用裸小鼠异种移植模型通过连续的Bufalin通过渗透泵递送,从而诱导黑色素瘤细胞系凋亡。总而言之,我们的研究表明,ATP1A1可以作为患者生存的预后标志物,也可以作为对BRAF抑制剂治疗的反应的预性标记。通过靶向ATP1A1,Bufalin抑制细胞增殖,体外诱导凋亡,并有效抑制小鼠的肿瘤发育。因此,我们的发现强烈支持ATP1A1作为一个有前途的治疗靶标,Bufalin是破坏其肿瘤促进活性的潜在药物。
情感显着塑造了决策,而有针对性的情感引起是神经营销的重要因素,在这种因素中,它们通过吸引潜在客户的注意力与情感触发器相关的潜在客户的注意力来影响广告效果。分析刺激暴露后的生物识别参数可能有助于理解情绪状态。这项研究研究了对情绪刺激的自主神经系统和中枢神经系统的反应,包括图像,听觉提示及其组合,同时记录生理信号,即心电图,血液体积脉冲,镀锌皮肤响应,次生次数,呼吸,呼吸,呼吸和电脑定位图。提出的分析的主要目标是比较情绪刺激方法并确定不同生理模式的最有效方法。采用一种新颖的特征选择技术来进一步优化四个情绪状态的分离。使用基本的机器学习方法是为了辨别不同种类刺激引起的情绪。脑电图信号,电流皮肤反应和心呼吸耦合衍生的特征为区分四种情绪状态提供了最显着的特征。进一步的发现强调了听觉刺激如何在创建独特的生理模式中起着至关重要的作用,从而增强了四类问题中的分类。组合所有三种刺激时,实现了49%的验证精度。仅声音和仅图像阶段分别产生了52%和44%的精度,而图像和声音的综合刺激导致了51%的精度。孤立的视觉刺激产生的不同模式较小,与其他类型的刺激相比,需要更多的信号来表现相对较低的性能。这种令人惊讶的显着性是由情感识别文献中的听觉探索有限引起的,尤其是与使用视觉刺激进行的研究的Pleathora相比。在营销中,听觉组件可能具有更相关的潜力,以显着影响消费者的选择。