简介:基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程,这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而,利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外,运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟,从而延长训练时间。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的实验范例,可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
三十多年来,基于结构的药物设计一直是药物发现不可或缺的一部分,为众多获批药物的开发做出了贡献。本文,我们将讨论制药行业基于结构的药物设计的发展历程和现状,并使用阿斯利康内部晶体结构库中的数据提供更多背景信息。在过去 20 年中,得益于同步加速器设施的技术进步,该公司已从混合内部和同步加速器数据收集模式转变为“仅同步加速器”方法。我们提供了将结构交付给项目的真实示例,包括一个高通量项目和一个单一结构对于发现候选药物至关重要的案例。我们得出的结论是,尽管单粒子低温电子显微镜和深度学习结构预测方法取得了进展,但大分子晶体学仍然是药物发现的关键工具。
1背景和最新的5 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.1当前电路状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.2异步多锁系统。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1.3全球数字设计流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.4全球数字验证流。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2时钟域交叉(CDC)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.1与CDC有关的问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 CDC同步结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.3 CDC验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.1 RTL上的CDC结构验证。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.3.2基于CDC断言的验证。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
呼吸道合胞病毒 (RSV) 是一种有包膜的负链单链 RNA 病毒,属于单链反式病毒目肺病毒科正肺病毒属 (Rima 等人 2017)。病毒上的两种表面糖蛋白在细胞感染中起重要作用。附着糖蛋白 G 将病毒与宿主细胞结合,三聚体融合 (F) 糖蛋白将病毒包膜与宿主细胞的质膜连接起来,从而使病毒可以进入宿主细胞。F 蛋白还能刺激受感染细胞的质膜融合,形成多核合胞体,这可以在组织培养中观察到。根据 G 蛋白的结构变异,已鉴定出 RSV 的两种主要亚型(A 和 B,有时称为亚组)。每种亚型的优势会随着连续的季节而发生变化;研究发现亚型和疾病严重程度之间的关系不一致(参见 Ciarlitto 等人,2019 年)。
背景:脑电图 (EEG) 是一种关键的非侵入性工具,它可以以毫秒级的精度捕捉脑信号,并能够实时监测个人的精神状态。从这些 EEG 信号中提取适当的生物标志物并将其呈现在神经反馈回路中,为促进神经补偿机制提供了一种独特的途径。这种方法使个人能够熟练地调节他们的大脑活动。近年来,人们已经发现了与衰老相关的神经生物标志物,凸显了神经调节在老年人大脑活动方面的潜力。方法和目标:在基于 EEG 的脑机接口框架内,本研究重点关注了衰老大脑中可能受到干扰的三种神经生物标志物:峰值 Alpha 频率、Gamma 波段同步和 Theta/Beta 比率。主要目标有两个:(1)通过一项严格设计的双盲、安慰剂对照研究,研究主观记忆力不佳的老年人是否可以通过脑电图神经反馈训练学会调节他们的大脑活动;(2)探索这种神经调节可能带来的认知增强。结果:在接受脑电图神经反馈训练的组中,观察到了伽马波段同步生物标志物的显著自我调节,这种调节对许多高级认知功能至关重要,并且已知会随着年龄的增长而下降,在阿尔茨海默病 (AD) 中下降得更厉害。这种效果与接受假反馈的受试者形成鲜明对比。虽然这种神经调节并不直接影响认知能力,如通过训练前和训练后的神经心理学测试所评估的那样,但研究开始时所有受试者的高基线认知表现可能是造成这一结果的原因。结论:这项双盲研究的结果与成功神经调节的关键标准相符,凸显了伽马波段同步在这一过程中的巨大潜力。这一重要成果鼓励进一步探索针对这一特定神经生物标志物的脑电图神经反馈,将其作为一种有希望的干预措施,以对抗通常伴随大脑衰老而出现的认知能力下降,并最终改变 AD 的进展。
图 2:混合算法 [19](图 (a) 和 (b))和 ATiTA(P)(图 (c) 和 (d))的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点,而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合,所有地方的脉冲都用红色表示,突触传递事件用橙色表示,下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P),灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中,由于大小为 T com 的突触延迟,下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲,然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中,每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的,并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量,一些 PU 可能会等待其他 PU,而不会在每个线程上进行大量计算,因此它们的负载较低。在 (c) 中,对于 ATiTA(P),在网络级别使用离散事件方法:计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后,仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中,(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列,因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意,两种算法(混合算法和 ATiTA(P))都具有时间精度,可以是经典的数值精度 10 15,从这个意义上讲,它们都计算连续时间。
有越来越多的研究项目,其目的是模拟大脑区域甚至完整的大脑,以更好地了解其工作方式。让我们引用:例如:欧洲的人类脑项目(1),通过疾病研究的综合神经技术(脑/思想)(7)或统一国家的大脑倡议(25)进行大脑映射。几种方法是可行的。有生化方法(34),它注定要像大脑一样复杂。已经研究了一种更具生物物理的方法,例如,请参见(14),其中皮质桶已成功地进行了相似,但仅限于约10个5个神经元。,人脑含有大约10个11个神经元,而像marmosets(7)这样的小猴子有6×10 8神经元(22)和一个较大的猴子,例如
我们引入了一个更有效的股份 - 股票,然后又有agre-agre-agre-eccast范式,用于构建ADKR,并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O(n)Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议,其中O(n)便宜的公开共享成绩单的分布更便宜;在共识确认一组成品的分解后,它选择了一个小的κ-subset以进行验证,将总开销从O(n 3)降低至O(κn 2),其中κ是一个小的常数(通常约为30或更少)。为了进一步优化具体效率,我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率,以生成可公开可验证的秘密共享(PVSS)转录本,避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外,我们引入了分布式PVSS验证机制,最大程度地减少了不同各方的重复计算,并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
在感觉运动同步(同步和连续敲击)任务中,受试者将其四肢与以各种节奏呈现的等质色调同步移动,并在音调停止后继续以相同的速度敲击。我们研究了双侧下肢电动机控制执行此任务的能力,作为检查与人类运动相关的运动配位的关键指标,例如步行。在这里,认为听觉和触觉输入等感官信息可以提高感觉运动同步的准确性。在这项研究中,我们探讨了在存在或不存在感觉信息的情况下,双侧下肢的节奏运动控制变化的变化。三十三名健康的志愿者执行了三种类型的脚敲击任务:同步 - 碰撞(SC- TAP),敲击(A-TAP)和两者的组合(SCA-TAP)。参与者被指示在500至4,800毫秒之间以固定的间隔间隔(ISIS)(ISIS)呈现的音调同步点击脚开关(或在A-TAP中执行类似的运动)。用单侧脚或双侧运动,两脚(同时)或交替进行双侧运动(反相)进行水龙头。评估了同步敲击误差和TAP间间隔(ITI)。在反相条件下,ITI的变异系数(CV)明显小于SC-TAP和SCA-TAP任务中的单侧或同相条件。此外,考虑到两侧的水龙头时间,仅在SC-TAP任务中,反相的CV明显降低。调查结果表明,反相条件在重复的下肢运动中表现出较高的时间稳定性。当考虑到反相运动中的音调未表现的节奏肢体运动的稳定性时,这些发现还强调了脚底的触觉反馈意义。
神经调节是旨在调节弥漫性神经元活性以实现治疗作用的技术的集合。通过在大脑中应用外部能量(例如电流,磁场,光或超声)来获得调制时,它被称为神经刺激1。非侵入性脑刺激(NIBSS)技术,例如电击疗法(ECT),经颅磁刺激(TMS)和经颅电刺激(TES),对大脑发挥可测量的结构和功能作用。这些影响包括增加神经可塑性2,大脑结构3和连通性4的变化以及脑衍生的神经营养因子(BDNF)水平5的恢复。某些NIBSS溶液是FDA批准的,用于治疗各种脑部疾病,包括抑郁症6和强迫症7(OCD),强调了神经调节的治疗潜力。