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小鼠大脑和脊髓中 CD11c + 小胶质细胞群从发育到成年阶段的时空动态
使用 Prime Script 逆转录酶（Takara，日本）进行逆转录反应。使用 FastStart Essential DNA Probes Master（瑞士罗氏公司）和 QuantStudio 3 实时 PCR 系统（赛默飞世尔科技）进行定量 PCR（qPCR）。将每个基因的 mRNA 表达水平标准化为 Actb mRNA 的值。TaqMan 引物对和探针的序列描述如下：Actb：5'-FAMCCTGGCCTCACTGTCCACCTTCCA-TAMRA-3'（探针），5'- CCTGAGCGCAAGTACTCTGTGT-3'（正向引物），5'-CTGCTTGCTGATCCACATCTG-3'（反向引物）； P2ry12：5'-/56-FAM/CCATGGATG/ZEN/TGCCTGGTGTCAACA/3IABkFQ/-3'（探针），5'- CCAGTCTGCAAGTTCCACTAAC-3'（正向引物），5'-GAGAAGGTGGTATTGGCTGAG-3'（反向引物）；Igf1：5'-/56-FAM/TCCGGAAGC/ZEN/AACACTCACATCCACAA/3IABkFQ/-3'（探针），5'-
1型糖尿病的阶段以及为什么它们很重要
图1：T1D开发的几个阶段，这些阶段会随着时间的推移而发展。在遗传易感的人中，环境触发器开始了人体对产生胰岛素β细胞的免疫攻击。第1阶段和第2阶段发生在症状之前，并且在此人知道他们有发展T1D的风险之前。在这些阶段，我们可以检测到血液中的两个或多个自身抗体。这是进行T1D筛选的时候。第3阶段是传统诊断的时间，是发生T1D症状的症状时期（口渴，疲倦，薄和厕所[排尿增加]）。第4阶段是长期存在或已建立的T1D。每个阶段都与β细胞质量降低或功能相关，因为这些细胞被免疫系统错误破坏。这会导致产生的胰岛素较少。最早从第1阶段T1D开始就可以在血液中检测到两个或多个自身抗体，并且随着病情的进展，血糖水平变得更加不同。
Oreochromis niloticus卵的人工孵育
Oreochromis niloticus卵在其人工孵育过程中的抽象胚胎和幼虫发育阶段在29±0.11°C的透明式水过滤器孵育罐中进行。胚胎开发被监测和捕获，以定义从受精卵以45×放大倍数下在数字显微镜下将蛋黄囊的特征。明亮的黄色椭圆形鸡蛋描述了在第1天观察到刚受肥的鸡蛋。在第3天发育的背侧发现了杆状结构的发展。胚胎的孵化发生在第5天，而在第12天，出现了发达的游泳炸煎炸，嘴巴，眼睛和鳍出现。这项研究对于对遗传操纵技术感兴趣的罗非鱼利益相关者来说很有价值，以改善尼罗花的生产。
种植大脑和儿童发育阶段
学龄儿童现在正在发展更精致的运动技巧，例如写作和绘画。思维中心正在学习更高级的语言，并弄清楚如何解决复杂的问题。小学的孩子们现在开始利用自己的思维中心来管理他们的情感中心；他们正在学习管理自己的感受。这意味着，除非他们处于直接的危险之中，否则他们将有意地在朋友面前握住眼泪或挤压他们的拳头，而不是在公开场合时兴奋地尖叫，以便稍后可以在他们孤独时回来处理大的感觉。但是，如果孩子不感到安全或他们的思维中心不发达，孩子们将迅速诉诸行为和大声的噪音，以更容易对他们来说更容易表达自己的感受。
类风湿关节炎临床前阶段的肠道微生物组和肠炎
抽象的背景粪便prevotellaceae和其他微生物与类风湿关节炎（RA）和临床前RA有关。我们在RA的临床前阶段进行了定量的微生物组分析研究。方法的RA（RA-FDR）患者的一级亲属分为四组：对照，健康无症状RA-FDR；高遗传风险，无症状的RA-FDR，具有共享表位的两个副本；自身免疫性，无症状的RA-FDR，具有RA相关自身免疫性；以及有症状的，临床上可疑的关节肢或未经治疗的新发行RA。粪便样品并冷冻。16S测序，使用DADA2 Pipeline和Silva数据库处理。细胞计数（细胞仪）和粪便钙染色蛋白（酶联免疫吸附测定，ELISA）。使用非参数测试进行了微生物群落分析，例如方差的排列多元分析（Permanova），Wilcoxon和Kruskal-Wallis或Aldex2。结果总共包括371名个人，并根据其疾病的临床前阶段进行分类。组的年龄，性别和体重指数相似。我们发现临床前阶段（Permanova，R2 = 0.00798，p = 0.56）的定量微生物组轮廓没有显着差异，尤其是prevotellaceae丰度没有群体差异。使用相对微生物组分析数据（Permanova，R2 = 0.0073，p = 0.83）或16S序列计数上的Aldex2相似。关于粪便钙染色素，我们发现组之间没有差异（p = 0.3）。结论我们无法识别与RA的临床前阶段相关的微生物组轮廓。仅在具有最明显表型的个体的亚组中，我们才适度检索了先前报道的关联。
使用脑电信号和卷积神经网络自动分类睡眠阶段
睡眠阶段分类是研究人类生活质量的新课题之一，因为它在养成健康的生活方式方面起着至关重要的作用。睡眠异常变化或缺乏正常睡眠可能导致不同的疾病，如心脏相关疾病、糖尿病和肥胖症。一般来说，睡眠分期分析可以使用脑电图 (EEG) 信号进行。本研究提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的睡眠阶段分类方法，使用六个通道采集的 EEG 信号将其转换为时频分析图像。所提出的方法包括三个主要步骤：(i) 将 EEG 信号分割成 30 秒长的时期，(ii) 使用时频分析将时期转换为 2D 表示，以及 (iii) 将 2D 时频分析输入到 2D CNN。结果表明，所提出的方法是稳健的，对通道 C4-A1 实现了 99.39% 的非常高的准确率。所有其他通道的准确率均超过 98.5%，这表明任何通道都可用于高精度的睡眠阶段分类。所提出的方法在总体准确率或单通道准确率方面优于文献中的方法。它有望为医生，尤其是神经科医生带来巨大益处；为他们提供一种新的强大工具来支持睡眠相关疾病的临床诊断。
在45％高脂饮食饮食中的C57BL/6J小鼠模型中确定2型糖尿病的渐进阶段是通过使用空腹血糖水平和2小时的口服葡萄糖耐受性测试来实现的
2型糖尿病被认为是全世界十大威胁生命的疾病之一。为经济增长，肥胖和代谢综合征成为2型糖尿病的最常见危险因素。在这方面，高脂饮食喂养的C57BL/6J小鼠模型被广泛用于2型糖尿病发病机理和新型疗法发育。然而，在该小鼠模型中，用于对2型糖尿病进行分类的严重性疾病尚未确定，这导致了实验终点决策的困难。在这项研究中，我们以45％的高脂饮食喂食C57BL/6J雄性小鼠，该饮食在生理上接近人类的高脂作用，并评估了2型糖尿病的进展。在食用高脂饮食4周后，小鼠出现了代谢综合征，包括肥胖症，快速血浆胆固醇水平的显着增加，C肽升高和空腹血糖水平。通过将空腹血糖测试和2小时的口腔葡萄糖耐受性测试结合起来，我们的结果表明了从代谢综合征进行明确的渐进阶段，然后在C57BL/6J小鼠中2型糖尿病开始前，给定了45％的高脂饮食。此外，在代谢测量中，可以将积累体重增加> 16.23 g 12周，可以用作预测C57BL/6J小鼠中2型糖尿病发育的潜在参数。因此，这些结果可能会在选择适当的饮食饮食饮食C57BL/6J小鼠模型中选择适当的疾病阶段的期限来支持未来的研究，以研究2型糖尿病的早期预防和治疗。
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。