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人类后顶叶皮层和运动皮层十指运动的解码和几何学
摘要 目的. 为上肢瘫痪的参与者实现对单个假肢手指的神经控制。方法. 两名四肢瘫痪的参与者分别在左后顶叶皮层 (PPC) 植入一个 96 通道阵列。其中一名参与者还在左侧运动皮层 (MC) 的手旋钮附近植入了一个 96 通道阵列。在数十个疗程中，我们记录了参与者尝试移动右手单个手指时的神经活动。离线时，我们使用交叉验证的线性判别分析根据神经发放率对尝试的手指运动进行分类。然后，参与者在线使用神经分类器来控制脑机接口 (BMI) 的各个手指。最后，我们描述了双手单个手指运动过程中的神经表征几何形状。主要结果. 两名参与者在 BMI 控制对侧手指期间的在线准确率分别为 86% 和 92%（概率 = 17%）。离线时，线性解码器使用各自的 PPC 记录实现了 70% 和 66% 的十指解码准确率，使用 MC 记录实现了 75% 的解码准确率（机会 = 10%）。在 MC 和一个 PPC 阵列中，分解代码将对侧手和同侧手的相应手指运动联系起来。意义。这是第一项从 PPC 解码对侧和同侧手指运动的研究。对侧手指的在线 BMI 控制超过了以前的手指 BMI。PPC 和 MC 信号可用于控制单个假肢手指，这可能有助于四肢瘫痪患者的手部恢复策略。
使用深神经网络从后顶层皮层解码
抽象目标。运动解码对于翻译脑部计算机界面（BCIS）的神经活动至关重要，并提供了有关如何在大脑中编码运动态的信息。深神经网络（DNNS）正在成为有前途的神经解码器。尽管如此，目前尚不清楚DNN在不同的电机解码问题和方案中的表现如何，哪个网络可以成为入侵性BCIS的良好候选人。方法。完全连接，卷积和复发性神经网络（FCNN，CNNS，RNNS）设计并应用于从麦克拉（Macaques）后顶叶皮层（PPC）中从V6A区域记录的神经元中解释运动态。考虑了三个运动任务，涉及到达和到达（后者在两个照明条件下）。dnns使用试用课程中的滑动窗口接近3D空间中的九个到达终点。为了评估模拟各种场景的解码器，还分析了性能，同时人为地减少了记录的神经元和试验的数量，并在执行从一项任务到另一个任务的转移学习时。最后，准确的时间课程用于分析V6A电机编码。主要结果。dnns的表现优于经典的幼稚贝叶斯分类器，而CNN在整个电机解码问题上还优于XGBoost和支持向量机分类器。cnns使用较少的神经元和试验时，导致了表现最佳的DNN，并且任务对任务转移学习改善了性能，尤其是在低数据制度中。意义。最后，V6A神经元甚至从动作计划中编码并触及到gr的属性，稍后发生握把属性的编码，更接近移动执行，并且在黑暗中显得较弱。结果表明，CNN是有效的候选者，可以从PPC记录中实现人类侵入性BCI的神经解码器，这也减少了BCI校准时间（转移学习），并且基于CNN的数据驱动分析可以提供有关大脑区域的编码特性和功能性启动的见解。
LPA 海报 ASGCT 2023
A) RT4 细胞转染 312 pM TALEN mRNA 16 小时后的免疫荧光显微镜图像。B) RT4 细胞转染 TALEN mRNA 5 天后，通过 RT-qPCR 测量 LPA 转录本的剂量反应性减少。C) TALEN mRNA 转染后 RT4 全细胞裂解物中 Apo(a) 蛋白水平的毛细管电泳图像。D) TALEN mRNA 转染后 RT4 细胞的靶向基因编辑分析。通过基因组 DNA (gDNA) 模板的 PCR 扩增子的下一代测序 (NGS) 确定导致移码的插入和缺失的频率 (编辑百分比)。E) mRNA 序列优化的示意图。转染 TALEN-Ex3_v2 mRNA 后 RT4 全细胞裂解物中 Apo(a) 蛋白水平的毛细管电泳图像 (F) 和靶向基因编辑分析 (G)。
使用新型自动化机器学习诊断工具通过 MRI 检测颈椎后纵韧带骨化
目的目前，CT 被认为是诊断后纵韧带骨化 (OPLL) 的金标准。本研究的目的是开发人工智能 (AI) 软件和一个经过验证的模型，用于在 MRI 上识别和表示颈椎 OPLL (C-OPLL)，从而无需进行脊柱 CT 检查。方法对一家三级转诊医院在 36 个月内（2017 年 1 月至 2020 年 7 月之间）因任何临床指征而接受颈部 CT 和 MRI 检查的所有成年患者的连续影像学研究进行回顾性评估。C-OPLL 由一组神经外科医生和一名神经放射科医生确定。然后使用 MATLAB 软件创建一个用于诊断 C-OPLL 的 AI 工具，该方法使用卷积神经网络方法识别 MR 图像上的特征。进行了一项读者研究，以使用标准测试性能指标将 AI 模型的性能与诊断面板的性能进行比较。使用 Cohen 的 kappa 评分评估观察者之间的差异。结果 900 名连续患者被发现有资格接受放射学评估，其中 65 名被确诊为 C-OPLL 携带者。利用 MRI 图像的 AI 模型能够准确分割椎体、PLL 和椎间盘复合体，并检测出 C-OPLL 携带者。AI 模型又识别出了 5 名最初未被发现的 C-OPLL 患者。基于 MRI 的 AI 模型的性能为敏感性为 85%、特异性为 98%、阴性预测值为 98% 和阳性预测值为 85%。该模型的总体准确率为 98%，kappa 得分为 0.917。结论 本研究开发的新型 AI 软件对于在 MRI 上识别 C-OPLL 具有高度特异性，无需使用 CT。该模型可以避免进行 CT 扫描，同时保持足够的诊断准确性。随着进一步发展，这种基于 MRI 的 AI 模型有可能辅助诊断各种脊柱疾病，并且其自动化层可能为 C-OPLL 的 MRI 特定诊断标准奠定基础。
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210 海报 CD79 蛋白和基因表达在弥漫性大 B 细胞淋巴瘤中的生物学和临床意义 转化医学
开放量子2023海报.pdf
世界各地的量子科学家将 4 月 14 日定为世界量子日，以纪念普朗克常数，其值为 ~4.14 X 10 -15 eVs。世界量子日旨在促进全世界公众对量子科学和技术的了解。为了配合这一主题，以及印度 DST ICPS QuEST 计划的目标之一，JIIT 诺伊达物理与材料科学与工程系将于 2023 年 4 月 14 日为 BSc/MSc/BTech/MTech 学生和参与教学的教师组织一项计划，旨在让他们了解量子技术领域的最新发展，特别关注实验光学量子信息和成就
CEE-蒙特梭利海报.pdf
活动：课程期间，我们机构开展的活动如下：蒙特梭利教具练习课 为儿童开设示范课 节日庆祝活动、民族和宗教活动，以及如何向幼儿展示 提高意识的活动，例如手部卫生、环境污染。 文化项目，以鼓励教师展示他们的才华 讲故事和童谣课
crii_covid-19疫苗海报
方法：在这里，我们表征了24个孕妇的结合和中和抗体谱，两次现代mRNA-1273或辉瑞BNT162B2疫苗接种。我们通过分析母体和脐带血来评估移植抗体转移。我们分析了通过通过酶链接的免疫吸收分析的野生型武汉，三角洲，Omicron BA1，BA2和BA4/BA5变体的SARS-COV-2多变量跨中和抗体水平。结果：我们的结果表明，与Wuhan和Omicron Ba1菌株的母血相比，脐带血中的RBD特异性IgG滴度显着更高（P = 0.003）RBD特异性IgG滴度。有趣的是，与母体和脐带血中的Wuhan菌株相比，Omicron BA1菌株的结合IgG抗体水平显着降低（P <0.0001）。。有趣的是，在母体和脐带血中，BA4/5中和能力均未检测到。结论：我们的数据表明，孕妇的初始COVID-19 MRNA疫苗是免疫原性的，并且在脐带血中可以检测到Wuhan和Delta变体水平明显更高的水平，但对于Omicron变体而言，可以检测到较高的水平。有趣的是，疫苗接种不会诱导Omicron变体的中和抗体。这些结果提供了对疫苗接种对SARS-COV-2变体的母体体液免疫反应和移植抗体转移的影响的新见解，并支持促进器的需求，随着新变体的出现。
1. 血压管理的红绿灯指南（海报）2......
请注意：本指南专为 SWL 中的成年患者使用而制定，并不凌驾于医疗保健专业人员 (HCP) 的个人责任之上，他们应与患者和/或监护人或护理人员协商，根据个别患者的情况做出适当的决定。 文档历史 版本：V 2.1（2021 年 6 月）：对药物治疗途径第 4 步（第 4 页）进行了小幅更新。与之前（针对心力衰竭患者）相比，对高血压中螺内酯的监测要求已得到澄清和简化。还为此添加了指向“专科药房服务”(SPS) 药物监测文件的参考链接。 版本：V 2.2（2022 年 7 月））：更新包括对 2022 年 3 月 NICE 高血压指南 NG136 的更改。使用 NICE CKS 作为参考，更改针对高血压的螺内酯监测要求，因为“专科药房服务”(SPS) 信息不再可用
具有存储的模型的后验时间序列聚合
太阳能和风能等可变可再生能源的增长正在增加气候不确定性对能源系统规划的影响。理想情况下，解决这个问题需要至少跨越几十年的高分辨率时间序列。然而，解决此类数据集上的容量扩展规划模型通常需要太多的计算时间或内存。为了降低计算成本，用户通常使用时间序列聚合将需求和天气时间序列压缩为较少的时间步长。方法通常是先验的，仅使用有关输入时间序列的信息。最近的研究强调了这种方法的局限性，因为减少输入时间序列的统计误差指标通常不会导致更准确的模型输出。此外，许多聚合方案不适用于具有存储的模型，因为它们会扭曲时间顺序。在本文中，我们为具有存储的模型引入了后验时间序列聚合方案。我们的方法适应底层能源系统模型；即使具有相同的时间序列输入，聚合在具有不同技术或拓扑的系统中也可能有所不同。此外，它们保留了时间顺序，因此允许对存储技术进行建模。我们研究了许多方法。我们发现后验方法比先验方法效果更好，主要是通过系统地识别和保存相关的极端事件。我们希望这些工具能让长期需求和天气时间序列在容量扩展规划研究中更易于管理。我们公开提供我们的模型、数据和代码。