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Genfi队列中遗传额颞痴呆的纵向认知变化
Jackie M. Poos，MSC，Amy MacDougall博士，Esther van den Berg博士，Lize C. Jiskoot，PhD，Janne M. Papma，Phd，Emma L. van der Ende，MD，MD，PhD，Harro Seelaar，Harro Seelaar，Harro Seelaar，M. Rhian Convery，MSC，Yolande A.L. Pijnenburg，医学博士，博士，医学博士Ferin Moreno，PhD，Raquel Sanchez-Valle，PhD，Barbara Borroni，MD，Robert Laforce，Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff），卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）。医学博士，博士，Daniela Galimberti，PhD，James B. Rowe，FCRCP，PhD，Elizabeth Finger，MD，Matthis Synofzik，MD，Rik Vandenberghe，MD，MD，PhD，PhD，AlexandreMendonça，MD，MD，MD，PhD，Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士，代表遗传FTD倡议（Genfi）Jackie M. Poos，MSC，Amy MacDougall博士，Esther van den Berg博士，Lize C. Jiskoot，PhD，Janne M. Papma，Phd，Emma L. van der Ende，MD，MD，PhD，Harro Seelaar，Harro Seelaar，Harro Seelaar，M. Rhian Convery，MSC，Yolande A.L.Pijnenburg，医学博士，博士，医学博士Ferin Moreno，PhD，Raquel Sanchez-Valle，PhD，Barbara Borroni，MD，Robert Laforce，Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff），卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）。医学博士，博士，Daniela Galimberti，PhD，James B. Rowe，FCRCP，PhD，Elizabeth Finger，MD，Matthis Synofzik，MD，Rik Vandenberghe，MD，MD，PhD，PhD，AlexandreMendonça，MD，MD，MD，PhD，Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士，代表遗传FTD倡议（Genfi）
定义临床前和前驱额颞痴呆的定义的概念框架
6。Baizabal-Carvallo JF，帕金森主义Jankovicj。额颞痴呆中的运动和遗传学的动荡和遗传学。nat Rev Neurol。2016; 12：175-185。 7。 Lomen-Hoerth C，Anderson T，Miller B. 杏仁性的侧面硬化症和额颞痴呆的重叠。 神经病学。 2002; 59：1077-1079。 8。 Dubois B，Feldman HH，Jacova C等。 促进阿尔茨海默氏病的研究诊断标准：IWG-2标准。 柳叶刀神经。 2014; 13：614-629。 9。 Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 10。 Borroni B，Padovani A.痴呆症：一种用于FTLD中分子诊断的新算法。 nat Rev Neurol。 2013; 9：241-242。 11。 Rademakers R，Neumann M，Mackenzie IR。 了解额颞痴呆的分子基础的进步。 nat Rev Neurol。 2012; 8：423-434。 12。 Moore KM，Nicholas J，Grossman M等。 症状发作时的年龄以及遗传额颞范围的死亡与疾病持续时间：国际回顾性队列研究。 柳叶刀神经。 2020; 19：145-156。 13。 Premi E，Grassi M，Van Swieten J等。 认知储备和TMEM106B基因型调节症状额颞痴呆中的脑损伤：一项Genfi研究。 大脑。 2017; 140：1784-1791。2016; 12：175-185。7。Lomen-Hoerth C，Anderson T，Miller B.杏仁性的侧面硬化症和额颞痴呆的重叠。神经病学。2002; 59：1077-1079。 8。 Dubois B，Feldman HH，Jacova C等。 促进阿尔茨海默氏病的研究诊断标准：IWG-2标准。 柳叶刀神经。 2014; 13：614-629。 9。 Jack CR，Bennett DA，Blennow K等。 NIA-AA研究框架：迈向对阿尔茨海默氏病的生物学定义。 阿尔茨海默氏症痴呆症。 2018; 14：535-562。 10。 Borroni B，Padovani A.痴呆症：一种用于FTLD中分子诊断的新算法。 nat Rev Neurol。 2013; 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17：548-558。 17。 Ibanez A，Parra MA，ButlerforC。拉丁美洲和加勒比海痴呆症联盟（LAC-CD）：从网络到研究再到实施科学。 j阿尔茨海默氏症。 2021：1-16。 18。 Ibanez A，Yokoyama JS，Possin KL等。 多方共同体扩大拉丁美洲痴呆症研究（Redlat）：驱动多中心研究和实施科学。 前神经。 2021; 12：1-16。 19。 Parra MA，Baez S，SedeñoL等。 拉丁美洲的痴呆症：铺平了迈向区域行动计划的道路。 阿尔茨海默氏症的痴呆症。 2021; 17：295-313。 20。 Ryan B，Baker A，Ilse C等。 诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。 21。2018; 17：548-558。17。Ibanez A，Parra MA，ButlerforC。拉丁美洲和加勒比海痴呆症联盟（LAC-CD）：从网络到研究再到实施科学。 j阿尔茨海默氏症。 2021：1-16。 18。 Ibanez A，Yokoyama JS，Possin KL等。 多方共同体扩大拉丁美洲痴呆症研究（Redlat）：驱动多中心研究和实施科学。 前神经。 2021; 12：1-16。 19。 Parra MA，Baez S，SedeñoL等。 拉丁美洲的痴呆症：铺平了迈向区域行动计划的道路。 阿尔茨海默氏症的痴呆症。 2021; 17：295-313。 20。 Ryan B，Baker A，Ilse C等。 诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。 21。Ibanez A，Parra MA，ButlerforC。拉丁美洲和加勒比海痴呆症联盟（LAC-CD）：从网络到研究再到实施科学。j阿尔茨海默氏症。2021：1-16。18。Ibanez A，Yokoyama JS，Possin KL等。 多方共同体扩大拉丁美洲痴呆症研究（Redlat）：驱动多中心研究和实施科学。 前神经。 2021; 12：1-16。 19。 Parra MA，Baez S，SedeñoL等。 拉丁美洲的痴呆症：铺平了迈向区域行动计划的道路。 阿尔茨海默氏症的痴呆症。 2021; 17：295-313。 20。 Ryan B，Baker A，Ilse C等。 诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。 21。Ibanez A，Yokoyama JS，Possin KL等。多方共同体扩大拉丁美洲痴呆症研究（Redlat）：驱动多中心研究和实施科学。前神经。2021; 12：1-16。19。Parra MA，Baez S，SedeñoL等。 拉丁美洲的痴呆症：铺平了迈向区域行动计划的道路。 阿尔茨海默氏症的痴呆症。 2021; 17：295-313。 20。 Ryan B，Baker A，Ilse C等。 诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。 21。Parra MA，Baez S，SedeñoL等。拉丁美洲的痴呆症：铺平了迈向区域行动计划的道路。阿尔茨海默氏症的痴呆症。2021; 17：295-313。20。Ryan B，Baker A，Ilse C等。 诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。 21。Ryan B，Baker A，Ilse C等。诊断临床前痴呆症：NZ遗传额颞痴呆研究（FTDGENZ）。21。n Z Med J。2018; 131：88-91。 Mackenzie IR，Neumann M.皮层下TDP-43病理学验证皮质FTLD-TDP亚型，并展示了C9orf72突变病例的独特方面。 acta neuropathol。 2020; 139：83-98。 22。 Jones DT，Knopman DS，Graff-Radford J等。 在体内18F-AV-1451 tau PET信号中的Maptmmuntriers中的tau PET信号随预期的tau iso形式而变化。 神经病学。 2018; 90：E947-54。 23。 Bevan-Jones RW，Cope TE，Jones SP等。 [18 f] AV-1451结合在额颞痴呆中增加，这是由于C9ORF72膨胀引起的。 Ann Clin Transl Neurol。 2018; 5：1292-1296。 24。 Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，2018; 131：88-91。Mackenzie IR，Neumann M.皮层下TDP-43病理学验证皮质FTLD-TDP亚型，并展示了C9orf72突变病例的独特方面。acta neuropathol。2020; 139：83-98。22。Jones DT，Knopman DS，Graff-Radford J等。 在体内18F-AV-1451 tau PET信号中的Maptmmuntriers中的tau PET信号随预期的tau iso形式而变化。 神经病学。 2018; 90：E947-54。 23。 Bevan-Jones RW，Cope TE，Jones SP等。 [18 f] AV-1451结合在额颞痴呆中增加，这是由于C9ORF72膨胀引起的。 Ann Clin Transl Neurol。 2018; 5：1292-1296。 24。 Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，Jones DT，Knopman DS，Graff-Radford J等。在体内18F-AV-1451 tau PET信号中的Maptmmuntriers中的tau PET信号随预期的tau iso形式而变化。神经病学。2018; 90：E947-54。 23。 Bevan-Jones RW，Cope TE，Jones SP等。 [18 f] AV-1451结合在额颞痴呆中增加，这是由于C9ORF72膨胀引起的。 Ann Clin Transl Neurol。 2018; 5：1292-1296。 24。 Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，2018; 90：E947-54。23。Bevan-Jones RW，Cope TE，Jones SP等。[18 f] AV-1451结合在额颞痴呆中增加，这是由于C9ORF72膨胀引起的。Ann Clin Transl Neurol。 2018; 5：1292-1296。 24。 Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，Ann Clin Transl Neurol。2018; 5：1292-1296。 24。 Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，2018; 5：1292-1296。24。Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。 等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。 柳叶刀神经。 2020。在印刷中。 25。 Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。 血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，Karikari T，Pascoal T，Ashton N等。等离子磷酸-TAU181作为阿尔茨海默氏病的生物标志物：使用来自四个前瞻性队列的数据的开发和验证预测模型。柳叶刀神经。2020。在印刷中。25。Janelidze S，Mattsson N，Palmqvist S等。血浆P-TAU181在阿尔茨海默氏病中：与其他生物标志物的关系，
水热温度处理对 Ca2SiO4:Tb3þ 荧光变化的影响
研究结构缺陷及其对光学材料光学性质的影响是至关重要的，因为在制备用于显示应用的材料时会涉及不同的方法。镧系离子掺杂是一种简单的结构探测策略，它有助于识别结构缺陷。使用 Pechini (C 2 SP) 和水热法 (C 2 SH) 制备纯和铽 (Tb 3 +) 掺杂的 Ca 2 SiO 4 (C 2 S) 粒子。从 SEM 图像中可以看出，Tb 3 + 掺杂的 C 2 SP 粒子比 C 2 SH 粒子更高度聚集。TEM 研究证实，在 180 和 200 C 的高水热温度下制备的 C 2 SH (C 2 S:180H 和 C 2 S:200H) 的粒度减小。 Tb 3 + 掺杂的 C 2 S:180H 和 C 2 S:200H 发生荧光发射猝灭。与 Tb 3 + 掺杂的 C 2 SP、C 2 S:180H 和 C 2 S:200H 相比，在 140 C 下制备的 Tb 3 + 掺杂的 C 2 SH 的发射强度较高。在 X 射线光电子能谱 (XPS) 价带谱中，实验评估了与纯 C 2 SP 和 C 2 S:180H 四面体硅酸盐的上能级价带谱相关的 O2p 轨道的变化。由于硅酸盐单元的扭曲导致对称性降低，从而猝灭了发射，这已由 XPS 价带谱和 Tb 3 + 发射线证实。这项研究表明，与水热法相比，Pechini 法更适合制备 Tb 3 + 掺杂的 C 2 S 荧光粉，特别是在高温下用于固态显示器和闪烁体应用。© 2020 作者。由 Elsevier BV 代表河内越南国立大学提供出版服务。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
UOS论文模板-Eprints Soton-南安普敦大学
对连续语音的神经反应具有很大的兴趣。用于分析这些响应的技术通常涉及由于刺激特征（例如振幅包络）而导致的脑电图变化。然而，这些测量值的临床实用性，尤其是对于挑战测试诸如助听器的婴儿之类的受试者的挑战，仍然没有探索。本论文旨在研究神经跟踪作为婴儿辅助语音检测的客观测试的临床可行性。通过四项研究旨在测试为未来在临床环境中使用婴儿测试所必需的因素而解决的目标。这些因素包括在单渠道脑电图记录中检测响应的可行性，检测时间，刺激清晰度的影响和注意力。用于分析脑电图信号的两种方法是时间响应函数（TRF）和互相关。
温带子的GCM的新对流方案
温带子纳普的抽象大气表征是系外行星科学的新边界，最近可能对海学世界k2-18 b进行了JWST观察。鉴于亚北极脉冲状态（包括潜在的可居住行星）的广泛条件，大气过程的准确建模对于解释高精度光谱数据至关重要。值得注意的是，对流是一个重要的过程，可以在跨新持久条件下以不同的模式运行。对流在高凝结质量分数（非涂抹大气）或较轻的背景气体（例如在H 2-富有的气氛中的水对流，在后一种情况下可能会弱得多，甚至可以完全关闭。我们提出了一种新的质量升华方案，该方案可以捕获这些变化并在3D常规循环模型（GCM）中使用的广泛参数空间模拟对流。我们验证了两种代表性案例的方案，一种陆地样的气氛和微型新闻氛围。在陆地案例中，考虑到具有地球风格的trappist-1e，该模型在类似地球的对流案例中与地面调节模型几乎相同。在小型新持续情况下，考虑了K2-18 B的批量特性，并假设具有深H2的大气，我们证明了该方案的能力，可以重现非遵循对流。我们发现在大于0.3 bar的压力下发生的对流，动力学结构显示出高纬度的前列喷射。我们的对流方案将有助于对各种外部大气的3D气候建模，并能够进一步探索温带的亚本次大气。
在有限温度下的真实频率图蒙特卡洛
图解扩展是处理相关电子系统的中心工具。在热平衡下，它们最自然地定义了Matsubara形式主义。但是，从Matsubara计算中提取任何动态响应函数最终需要从虚构到实频域到实频域的错误分析延续。最近提出了[物理学。修订版b 99，035120（2019）]，可以使用符号代数算法分析进行任何相互作用膨胀图的内部Matsubara总结。总结的结果是复杂频率而不是Matsubara频率的分析函数。在这里，我们应用了此原理并开发了一种示意的蒙特卡洛技术，该技术直接在实际频率轴上产生。我们介绍了在非平凡参数方面的掺杂32x32环状方晶格哈伯德模型的自我能量σ（ω）的结果，其中pseudogap的特征似乎靠近antinode。我们讨论了在实频轴上的扰动序列的行为，尤其表明，在使用截短的扰动系列上使用最大熵方法时，必须非常小心。在分析延续很困难的情况下，我们的方法对将来的应用具有巨大的希望，而中阶扰动理论可能会融合结果。
当地气候区如何影响城市空气温度
城市热岛（UHIS）已经研究了100多年（Stewart，2019年）。根据背景农村温度和峰值城市温度之间的变化，它们定义为39（Oke，40 1973）。开创性的工作从十九世纪初到二十世纪初期，强调了城市对温度的41影响（霍华德，1833年；雷诺，1868年）。1920年至1940年42年的创新方法有助于量化和映射这种效果（Schmidt，1927）和实验研究43从1950年到1980年，对此有了更好的了解（Sundborg，1951年）。本研究源于44个通过移动45运动来衡量城市温度的创新方法所做的工作。它评估了城市环境46中土地表面特性对温度的影响以及由表面特性近似引起的相关不确定性。47
地球绿化会减轻极端温度的极端，尽管二氧化碳>上升降低了效果
气候引起的热温极端的不断升级威胁构成了全球可持续性挑战，影响了生态系统和公共卫生。虽然已知叶子面积指数的增强（LAI；又名地球绿色）可以冷却全球平均空气温度，但知识差距在缓解效果中对热温极端的影响存在，尤其是在过去三十年中的Rising Co 2下。我们的研究结合了耦合的土地大气候气候模型（IPSL -CM）模拟与全球观察结果，表明地球绿色已降低了炎热的天数频率指数（TX90P）和温暖的夜晚频率指数（TN90P），以-0.26±0.10天数量降低了-10天和-0.11 and -0.11 and -0.11及以-11±0.11及5.11;全球。然而，上升的CO 2水平部分降低了这些缓解效果，没有这些效果，地球绿化可能会抵消TX90P的7.7％，而TN90P的10.0％。我们的发现阐明了Earth Greening减轻极端温度的潜力，为更具弹性和可持续的气候适应和缓解提供了一种途径。关键字：叶区索引；极端气候；蒸散;地球系统模型；缓解气候变化；升高的CO 2浓度
从儿童到成年期反复出现的时空脑传播的发展变化
摘要 从儿童期到青少年期，大脑经历了深刻的结构和功能转变。越来越多的证据表明，神经发育以分层的方式进行，其特点是大脑区域和网络中的成熟模式不同。然而，大脑活动内在时空传播的成熟仍未得到充分探索。本研究旨在通过描述从儿童期到成年早期的时空传播来弥合这一空白。通过利用最近开发的捕捉时间滞后动态传播的方法，我们沿着三个轴描述了内在动态传播：感觉联想 (SA)、“任务正”到默认网络 (TP-D) 和躯体运动视觉 (SM-V) 网络，这些网络从儿童期到成年早期逐渐发展为类似成人的大脑动态。重要的是，我们证明，随着参与者的成熟，SA 和 TP-D 传播状态的出现时间会延长，这表明他们在这些状态下花费的时间更长。相反，SM-V 传播状态的流行率在发育过程中下降。值得注意的是，沿 SA 轴自上而下的传播表现出与年龄相关的发生率增加，与自下而上的 SA 传播相比，它更能预测认知分数。这些发现在两个独立的队列（总共 N = 677）中得到了复制，强调了这些发现的稳健性和普遍性。我们的研究结果为青少年时期成人样功能动态的出现及其在支持认知方面的作用提供了新的见解。关键词：神经发育、fMRI、皮质发育、动态大脑活动、青春期、自上而下处理
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。