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量子场论中非局部自发坍缩的数学形式
量子力学波函数的自发坍缩模型 [1–4] 具有吸引力，因为它们不明确涉及人类知识；与量子力学的多世界方法 [5–7] 一样，这些模型“具体化”了量子波函数，即将其视为物理实体，但与多世界方法不同，它们不会产生将宇宙无限划分为更多不相互作用的子宇宙的哲学难题。 Diosi [8–10] 和 Penrose [11,12] 认为，没有坍缩，我们对时空曲率本身的理解就会崩溃。然而，自发坍缩是一个非幺正过程，这意味着它不能用任何仅引用现有幺正量子理论的模型来描述。那么问题仍然是，是否可以找到与实验相符的标准量子理论非幺正变换的自洽模型。关于自发坍缩的各种提议（例如，除上述提议外，还有参考文献 [13–18]）给出了自发坍缩如何运作的框架，但都涉及了内在随机性，这种随机性可能被视为某些我们未知的底层物理现实的结果，也可能是某些已知物理实体（如重力）的结果，但这些实体在书本上没有得到处理，没有任何明确的机制。相比之下，在之前的一篇文章 [19] 中，我提出了一个模型，将量子力学的随机性完全视为已知物理实体不均匀性导致的涨落的结果。这将自发坍缩带入了物理定律的领域，而不是推测，并允许对该理论进行物理测试。特别是，参考文献 [19] 的模型提出了一种物理机制，通过该机制，费米子的局部本征态会自发坍缩到其两个允许状态之一。该模型具有以下特点：
COVID-19 疫苗安全性临床试验与自发报告数据的可比性
由于 COVID-19 疫苗接种后的严重不良事件 (AE) 罕见且随访时间短，随机对照试验 (RCT) 对其研究不充分。为了监测美国 COVID-19 疫苗（“辉瑞”疫苗第 1 剂和第 2 剂、“Moderna”疫苗第 1 剂和第 2 剂以及“杨森”疫苗单剂）的安全性，尤其是严重 AE，我们使用 RCT 和疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 数据比较了这些疫苗的相对排名。从三项关键的 COVID-19 疫苗试验中评估了局部和全身 AE 的风险，并在 2020 年 12 月 14 日至 2021 年 9 月 17 日期间由 559,717 份报告组成的 VAERS 队列中计算了局部和全身 AE 的风险。RCT 和 VAERS 分别计算的五个疫苗组的 AE 排名是一致的，尤其是全身 AE。对于 VAERS 中报告的严重不良事件，接种 Janssen 疫苗后报告的血栓形成和格林-巴利综合征风险最高。接种第一剂 Moderna 疫苗后报告的带状疱疹风险最高，其次是接种第二剂 Moderna 疫苗。接种第二剂辉瑞和 Moderna 疫苗后报告的心肌炎风险较高。接种第一剂辉瑞疫苗后报告的过敏反应风险较高。本研究的局限性在于自发报告系统数据的固有偏差，并且仅包括三个关键 RCT，并且没有与其他主动疫苗安全监测系统进行比较。
可以使用非侵入性自发性电子图信号检测到2型糖尿病的可预防危险因素
1 1墨西哥神经生物学和国立大学，墨西哥Quere'taro校园，墨西哥Quere´taro，2，Me ofimem of Me ofico（UNAM）的工程学院（UNAM）研究部，避免失明的研究部，墨西哥，墨西哥，6个视觉健康封闭式，国立高等教育学院，狮子座大学，墨西哥国立大学（UNAM）Leo´n，墨西哥瓜纳武托拉，墨西哥，7雷尼娜·德尔·巴吉·伯（Elagent ofermations ofermations offiction ofermations ofermations promptation 302）（El offication 302） Quere´taro，Quere´taro，墨西哥，8墨西哥眼科研究所（IMO），I.A.P。 Centro Sur，Santiago de Quere´aro，Quere´aro，墨西哥
在...
1 Universit´e Lyon, Ecole Centrale de Lyon, CNRS, INSA Lyon, Universit´e Claude Bernard Lyon 1, CPE Lyon, CNRS, INL, UMR5270, 69130 Ecully, France 2 Applied Physics Department, Hebrew University of Jerusalem, Israel 3 Laboratoire de Physique de l ' École normale sup´erieure, ENS，Univers'e PSL，CNRS，Sorbonne Universit´e，Universit'e Paris，F-75005 Paris，法国4号，4物理学和应用程序，Nanyang Technological Sciences，Nanyang Technological University，Nanyang Technological University，新加坡637371，新加坡5 6小维量子物理学的国家主要实验室和北京北京大学的物理学系，中华民国7北京量子信息科学学院，北京100193，中国人民共和国8 Institut Universitut Universitut Universiture Universitaire de France（IUF）
脑血流变化与自发性脑内出血中的血液屏障妥协之间的关联
的目的：定量评估自发性脑内出血（ICH）的 - 血肿区域的血液脑屏障（BBB）渗透性，并研究脑瘤周围的脑血流通透性和BBB渗透性的改变。材料和方法：自发ICH患者同时进行了未增强的计算机断层扫描（CT）和CT灌注（CTP）。血肿的体积。包括脑血液流量（CBF），脑血体积（CBV），平均转运时间（MTT），峰值时间（TTP）和渗透率E表面积（PS）的值在统计区域和相对的镜像区域中测量了统计结果，并测量了相对值。线性回归用于评估BBB渗透率和变量之间的关联。结果：这项研究总共包括87名ICH患者。在ICH患者的围围场区域观察到了局部升高的BBB渗透率。线性回归表明，RCBF（B¼E0.379，p¼0.001）和RCBV（b¼0.412，p¼0.000）的增加与深ICH中的相对PS（RPS）值独立相关，而RCBV的相对PS（RPS）值增加，而RCBV仅增加了RCBV（B¼0.423，p¼0.423，p¼0.071）corlar inps correl inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps增加增加。结论：在血肿周围的区域中，BBB渗透率局部升高。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。 脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。2022作者。由Elsevier Ltd代表皇家放射学院出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
当自我走神时：自发思维中自我生成概念的大脑表征和动态
自我相关概念是自发思维的主要构成要素，它们在自然思维流中的动态很可能揭示出对心理健康至关重要的内在状态。在这里，我们进行了一项功能性磁共振成像实验（n = 62），使用新开发的基于自由联想的思维采样任务检查自发思维背景下的自我生成概念的大脑表征和动态。概念联想的动态可以预测一般负面情感的个体差异，并在多个数据集中复制（n = 196）。反思自我生成的概念强烈调动了与自传体记忆、概念过程、情绪和自主调节相关的大脑区域，包括内侧前额叶和内侧颞叶皮层下结构。基于多变量模式的预测模型显示，随着感知到的自我相关性水平的提高，效价的神经表征变得更加因人而异。总的来说，这项研究揭示了自发思维中的自我生成概念如何构建内在情感状态和特质。
整合单细胞 RNA 测序和 DNA 甲基化揭示空气污染对复发性流产患者的影响
摘要背景：孕妇接触空气污染物与多种不良妊娠结局有关，包括复发性流产（RSA）。但其潜在机制仍不清楚。本研究旨在了解RSA的机制及其与空气污染暴露的关系。我们通过批量RNA测序（RNA-seq）、简化代表性亚硫酸盐测序（RRBS）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）比较了人工流产个体和RSA个体的蜕膜组织数据。使用RT-qPCR和焦磷酸测序验证差异表达基因（DEG）。使用逻辑回归模型研究空气污染物暴露与RSA之间的关联。结果：我们通过重叠RRBS和RNA-seq数据鉴定出98个具有异常甲基化的DEG。鉴定出19种免疫细胞亚群。与正常对照相比，NK细胞和巨噬细胞在RSA患者蜕膜中的比例不同。我们观察到 RSA 患者和对照组之间的 IGF2BP1 甲基化和表达存在差异。此外，我们观察到孕前一年和孕早期母亲接触空气污染物与 RSA 风险之间存在显著的正相关性。中介分析表明，空气污染对 RSA 风险的影响中有 24.5% 是通过 IGF2BP1 甲基化介导的。结论：这些发现揭示了 RSA 的全面细胞和分子机制，并表明空气污染可能通过影响 IGF2BP1 启动子的甲基化水平导致妊娠丢失。关键词：RSA、scRNA-seq、RRBS、空气污染物、PLS-PM
深度神经网络中自发出现类似大脑的功能特化
人类大脑包含多个区域，这些区域具有不同的、通常高度专业化的功能，从识别面部到理解语言，再到思考他人的想法。然而，大脑皮层为何会表现出如此高度的功能专业化仍不清楚。在这里，我们使用人工神经网络来考虑面部感知的情况，以检验以下假设：大脑中面部识别的功能分离反映了对面部和其他视觉类别的视觉识别这一更广泛问题的计算优化。我们发现，经过物体识别训练的网络在面部识别方面表现不佳，反之亦然，并且针对这两项任务进行优化的网络会自发地将自己分离为面部和物体的独立系统。然后，我们展示了其他视觉类别不同程度的功能分离，揭示了优化（没有内置的任务特定归纳偏差）导致机器功能专业化的普遍趋势，我们推测，大脑也是如此。
自发大脑活动的时空模式
摘要。在没有任何外部感官输入的情况下，大脑处于持续活动状态。人们已经使用各种记录和成像技术研究了这种自发大脑活动的时空模式。这使得人们在阐明观察到的时空动态所涉及的细胞和网络机制方面取得了相当大的进展。这篇小型评论概述了在四种常用模式中确定的不同时空动态模式：电生理记录、光学成像、功能性磁共振成像和脑电图。还讨论了每种模式的信号源、观察到的动态的可能来源以及未来的发展方向。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.032209]
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。