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中美竞争中枢国家的作用
中美竞争中枢国家的作用 作者：Javin Aryan、Ralph El Jalbout、Mai Nguyen、Samuel Oswald、Maya Redlinger、Cy Sun、Elizabeth Volynsky-Lauzon 和 Xiaoxi Wu 摘要 当今全球南方的主要大国比二战结束以来的任何时候都更具主动性。这些国家在地缘政治中拥有重大影响力，但实力不如世界主要大国——美国和中国。这些国家包括印度、巴西、南非和沙特阿拉伯。这些枢纽国家不结盟、高度交易、自私自利，可以自由创造新的权力动态。这四个国家都是二十国集团的成员，在地缘政治和地缘经济领域都很活跃。这些大国在地缘政治上已经变得更加强大，并将继续变得更加强大。因此，更好地了解支点国家的战略利益、优先事项和影响力对于预测不断变化的地缘政治环境的轨迹至关重要。该项目旨在确定支点国家与中国和美国的关系，分析它们各自对两大集团的独特影响力，比较它们对两大集团的相对战略重要性，并梳理出它们可能从中国和美国那里获得的潜在让步。
阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停治疗
按照 FDA 指南使用对于符合以下所有标准的 10-18 岁唐氏综合症青少年，使用 FDA 批准的设备进行植入式舌下神经刺激是经过证实的，并且在医学上是必要的：• 诊断为严重 OSA（通过 24 个月内的多导睡眠图确定，并且 AHI ≥ 10 和 RDI ≤ 50 次/小时）；并且 • BMI < 年龄第 95 百分位数；并且 • 中枢性 + 混合性呼吸暂停的总 AHI < 25%；并且 • 禁忌接受先前的腺样体扁桃体切除术或未得到有效治疗；并且 • 尽管尝试提高依从性，但仍确认 PAP 治疗失败或不耐受；并且 • 睡眠期间未使用气管切开术；并且 • 药物诱导的睡眠内窥镜检查确认软腭水平没有完全阻塞或向心性塌陷；并且 • 患者和护理人员拒绝因非向心性腭塌陷而接受 MMA 手术；并且
控制中枢神经系统发育和疾病的大脑免疫系统
图2：B-1A细胞在发育过程中B-1A细胞的少突胶质细胞的发育控制机理，B细胞被CXCL13从血液中吸引，CXCL13是由脉络膜丛产生的，并被定位于边界区域，例如脉络膜丛和脑膜。这些B细胞将其性质变成B-1A细胞，产生天然抗体，促进OPC的生长并控制少突胶质细胞的成熟。
继发于恶性组织细胞增生症的中枢性尿崩症
电子邮件：moraisnetto885@gmail.com 摘要简介：朗格汉斯细胞组织细胞增生症 (LCH) 是一种罕见的单核吞噬细胞系统疾病，其特征是树突状细胞过度增殖。常见表现之一是中枢性尿崩症 (CDI)，由产生精氨酸加压素 (AVP) 的下丘脑神经元的破坏引起，表现为多尿。病例报告：患者女性，58岁，2型糖尿病，有恶性组织细胞增生症病史，因严重高血糖、多尿入院。在最初控制血糖水平和补水治疗后，她仍然迷失方向且血钠过高，并被诊断为 DIC。先前的检查显示组织细胞增生症部分切除及化疗治疗，突出了DIC与组织细胞增生症之间的相关性。讨论：组织细胞增生症继发性 DIC 的诊断需要详细询问病史、检查
果蝇中枢大脑相关神经谱系的保存和分化
摘要 连接复杂的大脑需要许多具有复杂细胞特异性的神经元，这些神经元由有限数量的神经干细胞产生。果蝇中枢脑谱系是一系列预定的神经元，以特定的顺序诞生。为了了解谱系身份如何转化为神经元形态，我们绘制了 18 个果蝇中枢脑谱系。虽然我们发现谱系之间存在很大的总体差异，但我们也发现了形态多样化的共同模式。谱系身份加上 Notch 介导的姊妹命运控制着初级神经元的轨迹，而时间命运使终端的精细化多样化。此外，形态神经元类型可能会反复出现，并与其他类型交错出现。尽管很复杂，但相关谱系会以可比的时间模式产生相似的神经元类型。不同的干细胞甚至会产生两组相同的多巴胺能神经元类型，但姐妹神经元无关。总之，这些现象表明，简单的规则驱动着令人难以置信的神经元复杂性，而形态的巨大变化可能是由相对简单的命运机制引起的。
蜜蜂大脑中枢复合体的神经结构：神经元细胞类型
图 1 中央复合体 (CX) 和相关神经纤维网的解剖结构。(a) CX、外侧复合体 (LX) 的内侧球 (MBU) 和外侧球 (LBU) 的 3D 重建正面图。(b) (a) 中显示的 3D 重建的侧视图。CX 由中央体 (CBU) 的上部、中央体 (CBL) 的下部、原脑桥 (PB) 和成对结节 (NO) 组成。(c) (a) 中显示的 3D 重建的示意横截面，其中显示了前唇 (ALI)。后沟 (pg) 延伸在中央体和 NO 之间。后视交叉 (PCH) 位于中央体和 PB 之间。腹沟纤维复合体 (vgfc) 位于 CBL 和 ALI 之间。(d – h) 通过 CX 的光学切片，用突触蛋白染色。 (d) CBL 被分为九个垂直切片（切片边界用虚线表示一个半球）。（e）每个结节由一个上部单位（NOU）和一个下部单位（NOL）组成。（f）胆囊（GA）是 LX 内的一个小的细长的神经纤维网，位于峡部 2（IT2；边界用黑色虚线表示）。（g）CX 前方光学切片中上部神经纤维网的外观（边界用虚线表示）。（h）前唇（ALI）位于中央体前方。a，前部；l，外侧；LCA，蘑菇体侧萼；MB，蘑菇体；MCA，蘑菇体内萼；m，内侧；p，后部；SIP，上中间原大脑；SLP，上外侧原大脑；SMP，上内侧原大脑。比例尺 = 50 μ m (a – d,f,h), 20 μ m (e), 100 μ m (g) [彩色图可在 wileyonlinelibrary.com 上查看]
接种 BNT162b2 mRNA COVID-19 疫苗后出现中枢性尿崩症：病例报告
血液分析：肌酐 0.7 mg/dL、葡萄糖 95mg/dL、Na+ 141mEq/L、K+ 3.9 mEq/L、TSH 3.8 mcUI/L（0.38-5.33）、FT4 0.9 ng/dL（0.6-1.1）、皮质醇 215.4 nmol/L（185-624）、ACTH 21.9 pg/mL（6- 48）、FSH 4.76 UI/L、LH5.62 UI/L、雌二醇 323 pmol/L、IGF1 74.8 ng/mL（88-209）、PRL 24.7mcg/L（3.3-26.7）渗透压 298.2 mOs/Kg（250- 325）；尿液分析：量 10200 mL/24h，渗透压 75 mOs/Kg（300-900），密度 1.002。限水试验：0' - 血清渗透压 308.8mOsm/Kg vs. 尿渗透压 61.0 mOsm/Kg；60' - 尿渗透压 102 mOsm/Kg；去氨加压素 1 小时后尿渗透压为 511mOsm/kg。MRI 未发现与垂体炎一致的异常体征，除了 T1 加权成像上垂体后叶亮点消失。诊断为 CDI，并开始用去氨加压素治疗。潜在不良反应报告已提交给国家卫生当局。
兼具外向性格的程度可识别关键的大脑功能中心，并提高对阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍的检测能力
人类大脑中的功能模块支持其专业化的驱动力，而大脑中枢则是信息整合的焦点。大脑中枢是具有大量模块内和模块间连接的大脑区域。我们认为，大脑功能网络中的连接薄弱会导致大脑区域被错误地归类为中枢。为了解决这个问题，我们提出了一种称为“两面性程度”的新度量，该度量考虑节点的程度以及连接权重，以便将具有高程度和高连接权重的节点识别为中枢。使用来自人类连接组计划的静息态功能 MRI 扫描，我们表明“两面性程度”识别出的大脑中枢不仅至关重要，而且在各个受试者之间也是不变的。我们假设基于“两面性程度”的节点度量可有效用于对已知具有广泛中枢中断的疾病的患者和健康对照进行分类。使用阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍患者的数据，我们发现患者组和健康组中的中枢对于这两种疾病都非常不同，并且与使用功能连接特征相比，在节点中枢特征上训练的深度前馈神经网络可以显著提高分类准确率，而可训练权重则显著减少。因此，兼具外向度可以提高对健康受试者关键大脑中枢的识别，并且可以用作诊断特征来检测以中枢中断为特征的神经系统疾病。
严格的食物限制会激活中枢肾素血管紧张素系统
摘要 我们之前已表明，2 周的严格食物限制 (sFR) 饮食（对照 (CT) 饮食的 40% 热量摄入）上调了雌性 Fischer 大鼠的循环肾素血管紧张素 (Ang) 系统 (RAS)，这很可能是由于血浆容量下降所致。在本研究中，我们调查了中枢 RAS 在与 sFR 相关的平均动脉压 (MAP) 和心率 (HR) 失调中的作用。虽然 sFR 降低了基础平均 MAP 和 HR，但对脑室 (icv) 微量注射 Ang-[1-8] 的升压反应幅度不受影响；然而，在 sFR 大鼠中微量注射 Ang-[1-8] 26 分钟后 HR 降低了 57 ± 13 bpm，微量注射氯沙坦后也观察到了类似的反应。下丘脑中 Ang-[1-8] 的主要分解代谢途径是通过 Ang-[1-7]；然而，CT 动物和 sFR 动物之间 Ang-[1-8] 合成或降解的速率没有差异。虽然 sFR 对穹窿下器 (SFO)、终板血管器 (OVLT) 和第三脑室旁前腹侧正中视前核 (MnPO) 中的 AT 1 R 结合没有影响，但下丘脑旁核 (PVN) 中的配体结合增加了 1.4 倍。这些发现表明，sFR 通过增加 PVN 中的 AT 1 R 表达来刺激中枢 RAS，作为对基础 MAP 和 HR 降低的补偿反应。这些发现对于经历 sFR 时期的人们具有重要意义，因为激活的中枢 RAS 可能会增加他们患上涉及 RAS 过度激活的疾病（包括肾脏和心血管疾病）的风险。
使用机器学习的神经反馈的效力评估用于治疗中枢神经性疼痛
抽象的大脑计算机界面（BCI）被认为是基于模型的动作的翻译器，该模型构建了机器学习（ML）算法，并包含在其中。这项研究报告了各种ML算法在评估神经反馈疗效中的性能，用于治疗中枢神经性疼痛（CNP）。在这项研究的第一阶段中，我们应用了不同的ML算法，用于与CNP相关的脑电图（EEG）模式的分类，这些模式是在三组参与者中获得的，在想象中的四肢运动中，他们的四肢运动（AB）命名为Bodied（AB）（AB）（AB），（AB），甲状腺副治疗患者（PWP）和（PWP）和（PWP）和（PWP）疼痛。在第二阶段，我们通过应用从已完成提供用于管理疼痛的神经反馈培训的PWP参与者获得的新的EEG数据来测试BCI分类器的准确性。支持向量机（SVM）算法与其他分类器相比，所有组的精度都更高。但是，使用（AB VS PWP）组和61个电极的右手运动成像获得了99±0.49％的最高分类精度。总而言之，基于SVM的BCI分类器在评估CNP治疗的神经反馈功效方面具有很高的精度。这项研究的结果表明，BCI的准确性随ML算法，电极组合和训练数据集而变化。