图1(续)新型合并PN轴突侧支的例子。(c)腹侧轴突侧支从同侧的主轴突从背侧的轴突穿过laminaX。(d)越过中线后对侧轴突对侧的侧支分支。(e)显微照片显示了来自面板D的盒子区,那里的侧支分支来自中央运河下方的主轴子。(f)对齐层I的重建与紧凑的略微不对称的轴突,主导细胞的侧面。(g)薄片I与以soma为中心的更稀疏,更对称的轴突。请注意,在这两种情况下(F,G),轴突主要占据laminae I – II。(h)用横向位置的重建,并带有复发轴突,该轴突还填充了DH的内侧方面。(i)显微照片显示背侧跨越较低的侧支,该侧支以垂直的,类似蜡烛的方式从高阶轴突分支。请注意,对于所有对齐的重建,脊髓,灰质和中央运河轮廓都是从包含躯体的部分中取出的;因此,遥远部分中的某些过程似乎可能落在轮廓的边界之外。轮廓的不规则性是由于在组织学过程中发生收缩和扭曲后对截面轮廓的忠实表示。箭头,在ins中的pns/下阶分支中的轴突侧支;箭头,PNS/高级分支中的主轴突;虚线,灰质的边界向背funiculus。比例尺:重建中的250 µm;面板E中的50 µm;面板中100 µm。索马和树突为蓝色,在所有重建中,轴突均为橙色。
此预印本版的版权持有人于2025年3月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.25323068 doi:medrxiv preprint
Etienne Dantan,Maxime Pailler,StéphanieRagot,Elise Gand,Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院:前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践,2022,194,pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
peh ho(博士学位)1:2,克里斯汀·金·亚鲁1,孟黄1, (博士学位)7,奥古斯丁森的Annelie(PhD)8,Sabine Behrens 9,Bodelon Clara 10,Natalia v 17,Nicola J.营地(博士)18,Jose E. Castle(MD)19,Melissa H. Cessna(MD)20, (博士学位)23-25,莎拉·V·科隆纳(MD)18,卡米·塞恩(Cami Czene)(博士)26 26,玛丽·戴利(Mary B.恩格尔(MD)31,32,Mikael Eriksson(博士)26,D。GarethEvans(MD)17.33, Willinina R.R.Gived 39,Glendon的Gord(MSC)4,Hall(PhD)26.40,Ute Hamann(PhD)41,Cecilia Y.S.您的42,
巴黎,阿拉米斯项目团队,F-75013,法国巴黎,法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院,美国弗莱尔曼大学神经病学系,19104年,美国G物理与天文学系,艺术与科学学院,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,19104年,美国电气和系统工程学系,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州,宾夕法尼亚州pr。 19104年,美国I精神病学系,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚州费城,19104年,美国J Santa Fe Institute,NM,NM,87501,美国,
大脑计算机界面(BCI)是处理大脑活动以从中解码特定命令的系统,例如在用户Image-Im-Ine运动时生成的运动成像模式。尽管对BCI的兴趣日益增加,但由于用户内部和内部的可变性,它们引起了重大挑战,尤其是在解码不同的神经模式方面。文献表明,各种预测因子与受试者的BCI绩效相关。在这些指标中,神经生理学的预测符似乎是最有效的,尽管研究通常涉及小样本,结果并未被复制,从而质疑其可靠性。在我们的研究中,我们使用了一个带有85位受试者的大型数据集来分析文献和BCI性能中确定的不同预测因子之间的关系。我们的发现表明,在此数据集中可以替换了测试的六个预测因子中的四个。这些结果强调了验证文献发现的必要性,以确保此类预测因子的可靠性和适用性。
Yu-chung Lin 1,Katherine Keenan 2,Jiafen Gong 2,Naim Panjwani 2,Julie Avolio 3,Fan Lin 2,Damien Adam 4.5,Paula Barrett 6,Paula Barrett 6,StéphanieBégin5,StéphanieBégin5,Yves Bertiaume 4,Lara Bilodeau 7,Lara Bilodeau 7,Lara Bilodeau 7,Lara Bilodeau 7,Mark Chandice Bjornson 8,Mark Chil burne Burine 10,Janna Brine 9 Raquel Conteji-Araneta 11, Guillaume Côté-Maurais 5, Andrea Dale 12, Christine Donnelly 6, Lori Fairservice 8, Katie Grif fi n 13, Natalie Henderson 14, Angela Hillaby 15, Daniel Hughes 6, Shaikh Iqbal 11, Jennifer iTEMAN 16, Mary Jackson 17 17 , Emma Karlsen 18, Lorna Kosteniuk 17,Lynda Lazosky 18,Winnie Leung 15,Valerie Levesque 19,ÉmilieMilili5,Dimas Mateos-Corral 6,Vanessa McMahon 10,Mays Merjaneh 5,Nancy Morrison 5,Nancy Morrison 12,Michael Parkins 19,Mighan cike 13,Jennifer Pike 13,Jennifer Pike 16,Mariy Jane S. S. S. S. s. s. s. s. s. s. s. s. s. s. s. s. s. s. quon sill sill sill sill sill sill sill sill sill s. 21, Nathalie Vadeboncoeur 7, Danny Veniott 22, Terry Viczko 10, Pearce Wilcox 18, Richard Van Wylick 14, Garry Cutting 23, Elizabeth Tullis 13, Felix Ratjen 3,24, Johanna M. Rommens 25, She Sun 26, Melinda Solomon 24, Anne L. Stephenson 13, Emmanuelle Brochiero 4.5, Scott Blackman 23, Harriet Corvol 27.28和Lisa J. Struug 1,2,26,29.30✉
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使用超级计算机,研究人员搜索了包含数百万个分子的化学文库,以找到最适合该模型的分子。然后,Karolinska Institutet的研究同事在实验中测试了预测与受体结合的分子。出乎意料的大量分子激活了TAAR1,其中最有效的一个在动物实验中也表现出了有希望的影响。
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