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ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
定量空间分析表明，椎板I投射神经元和神经元的局部轴突表现出分布，这些分布预测了在脊柱感觉过程中的不同作用
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。
经济与领土之间的空间相互作用
1托斯西亚大学经济学，工程，社会和商业系，通过Del Paradiso 47，I-01100 I-01100 Viterbo，意大利； enrico.mosconi@unitus.it 2托斯西亚大学农业和森林科学系，经S. Camillo de Lellis SNC，I-01100 VITERBO，意大利Viterbo； colantoni@unitus.it 3萨萨里大学农业科学系，意大利萨萨里大学39号，I-07100，意大利萨萨里； gambella@uniss.it 4区域管理系，经济学院，南波希米亚大学，ceskéudejovice，13 CZ-37005Studentská，捷克共和国； evacu@centrum.cz 5 Macerata大学经济学和法律系，通过Armaroli 43，I-62100 Macerata，意大利Macerata 6物理地理，Trier University，54286德国Trier；耶稣。rodrigo@uv.es 7土壤侵蚀和降解研究小组，瓦伦西亚大学地理系，西班牙瓦伦西亚46010 *通信：luca.salvati@unimc.it;电话。： + 39-380-72-89-966
组织切片中基因表达同工型的空间景观
原位捕获技术在基因表达数据中添加了组织上下文，并有可能对复杂的生物系统有更深入的了解。但是，剪接变体和全长序列异质性在空间分辨率上无法通过当前转录组提出方法来表征。到此为止，我们引入了空间同源转录组学（SIT），这是一种使用长阅读测序来表征空间同工型变异和分类异质性的探索方法。我们在小鼠大脑中显示了如何使用SIT在组织不同区域中使用同工型表达和序列异质性。SIT揭示了嗅球不同外行之间PLP1基因的区域同工型切换，并且使用外部单细胞数据的使用允许提名表达每种同工型的细胞类型。此外，在脑功能（SNAP25，BIN1，GNA）中鉴定出差异同工型使用，这些基因通过原位测序独立验证。SIT还提供了第一次深入的成年小鼠脑的深入a-i RNA编辑图。数据探索可以通过在线重新源（https://www.isomics.eu）进行，其中同工型词和RNA编辑可以在分布环境中可视化。
基于上下文的空间自我监督学习...
这项工作是出于空间信息在HTR任务[25]中的相关性以及以下事实，据我们所知，它以前尚未进行过研究，并着重于适应HTR领域的此类方法。更确切地说，我们提出了两种替代方案，可以在HTR方案中使用这些SSL策略（见图1）：（i）将HTR任务调整为原始SSL方法，即输入适应性，（ii）提出针对HTR任务特征的新型基于空间上下文的SSL方法，即适应。通过考虑多个参考HTR Corpora，将这些建议全面评估，并与该领域遵循的参考策略进行比较。获得的结果表明，与参考SSL方法相比，所提出的SSL策略提供了最先进的识别率，同时保持概念上的简单性。
胰腺癌的单细胞和空间分辨地图集揭示了与临床结果相关的免疫表型
摘要 - 胰腺导管腺癌（PDAC），占胰腺肿瘤的90％的占90％的特征，其预后不良，5年生存率仅为12％。大多数患者被诊断出患有转移性或局部晚期疾病，只有15％有资格进行治疗切除术。PDAC表现出对化学疗法，靶向疗法和免疫疗法的抗性，这主要是由于其高度异质性肿瘤微环境（TME）。在这项研究中，我们对公开可用的SCRNA，空间转录组学和批量RNA测序数据集进行了整合分析，以研究TME组成和肿瘤结构对PDAC进展，治疗反应，治疗反应和临床结果的影响。我们确定了具有不同细胞组成，功能特征和免疫调节性细胞 - 细胞相互作用的TME亚型。在空间上不同的细胞壁细分市场和基因模块揭示了原发性肿瘤和转移性病变的异质性。发现与患者生存相关的独特集群，为TME生物学及其临床意义提供了新的见解。这些发现强调了整合多摩管方法以揭示PDAC TME复杂性的重要性，并强调了其为治疗策略提供信息并改善患者结果的潜力。
通过空间浓度的Navier-Stokes方程的定量规律性
相对于Navier -Stokes缩放（2）并不是不变的，但由于存在对数分母，因此略微临界7。也让我们提到，在Tao的论文[47]之前，在存在轴向对称性的情况下，在[34]中获得了不同的略微超临界性标准。我们目前的论文的贡献是todevelopanewstrategy的估计值（请参见命题2.1和2.2），以了解Navier-Stokes方程，然后使我们能够在Tao的工作[47]基于量化关键规范的基础上构建。我们的第一个定理涉及在下面的命题2.1中规定的浓度的向后传播，以提供新的必要条件，以使Navier-Stokes方程具有I型I型爆炸。在t ∗处的I型爆炸的情况下，（2）中的非线性与扩散均具有启发性。尽管如此，无论是否可以在M大时排除I型爆炸，这仍然是一个长期的开放问题。现在让我们陈述我们的第一个定理。
评估空间平衡的运输改进
摘要定量城市模型的最新发展提供了一组新的工具，用于评估运输改进。常规的成本效益分析通常是部分平衡进行的。相比之下，定量城市模型表征了整个城市内经济活动的空间分布。我们使用常规的成本效益分析，基于市场获取变化的足够统计方法和基于模型的反事实来比较运输改进的评估。我们表明，定量的城市模型预测城市内经济活动的重组会响应运输改善，这可能会导致这三种方法的预测之间的实质性差异，以实现大规模运输成本变化。关键词：运输，空间经济学，城市经济学jel代码：R30； R40; R52本文是该中心城市计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。本文是在访问斯坦福大学作为Trione访问教授时撰写的。我感谢斯坦福大学的款待。本文是为2025年韩国经济学国会的经济学和计量经济学专着的进步而委托的。我的思想受到了21世纪的研究项目的DOT-NBER经济学的影响，由Jim Poterba，Ed Glaeser和我本人协调。我感谢BingQing Yang获得出色的研究帮助。我要感谢Mark Bamba，Diana Furchtgott-Roth，Ed Glaeser，Benny Kleinman，Ernest Liu，Robert Hampshire，Jim Poterba，Darren Timothy，Matt Turner和Stephan Zoepf的有用评论和讨论。任何意见，错误和遗漏都是作者单独的责任
多能性景观的无偏分析揭示了克隆命运偏差的空间调节因素
尽管 Ptch1 编辑导致祖细胞重新偏向或由于 Hedgehog 通路的功能获得而导致谱系进展严重中断，但针对其他受体可能会导致以更微妙的方式调整克隆组成。我们专注于躯干神经嵴，它一直被热议为是受限制祖细胞的混合群体，还是高度多能干细胞的群体 [39-42]。野生型胚胎的克隆变异分析显示 375
超越界限的地方 - 在空间不平衡且可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储