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通过顺序统计对人脑网络拓扑数据分析
了解整个人群的大脑网络的拓扑特征对于理解大脑功能至关重要。将人类连接组抽象为图形对于了解大脑网络的拓扑特征至关重要。在考虑异质性和随机性的同时开发大脑图中的组级统计推断程序仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们使用顺序统计量开发了一个基于持久同源性的稳健统计框架来分析大脑网络。使用顺序统计量大大简化了持久条形码的计算。我们使用全面的模拟研究验证了所提出的方法，随后将其应用于静息态功能磁共振图像。我们得出结论，男性和女性的大脑网络之间存在统计学上显着的拓扑差异。
人脑器官中的功能神经网络
人脑器官是源自人多能干细胞的三维脑类组织，具有建模神经，精神病和发育障碍的有希望的潜力。虽然已经深入研究了人脑类器官的分子和细胞方面，但它们的功能特性（例如器官神经网络（ONNS））在很大程度上得到了研究。在这里，我们总结了人类脑器官中功能性ONN的理解，表征和应用方面的最新研究进展。我们首先讨论ONN的形成，并跟进包括微电极阵列（MEA）技术和钙成像在内的特征策略。此外，我们重点介绍了使用ONN的最新研究来研究RETT综合征和阿尔茨海默氏病等神经系统疾病。最后，我们提供了对在基础研究和翻译应用中使用ONN的未来挑战和机会的看法。
将人脑映射概念扩展到人工智能......
摘要。本文介绍了人工智能 (AI) 计算系统的映射概念。将人类神经生理学中的“小人”概念扩展到 AI 系统。假设 AI 系统的行为类似于自然动物大脑中的小柱或神经节，包括一层不同的（输入）神经元、许多相互连接的处理单元和一层不同的（输出）神经元或器官。本研究的目的是确定当智能系统受到某些刺激时，对每个不同的神经元的刺激与每个不同的器官的相应反应之间的相关性。为了阐明一般概念，以一个小型三层前馈神经网络 (NN) 为简单示例，并构建了一个 NNculus。这一概念有两个重要应用：一是自主机器人的质量控制，可以构建 NN 或 AI 集群来评估其性能；二是使用人工 NN 通过硬件或数值模拟研究人脑微柱内层的拓扑组织。
神经元混合器及其对人脑动力学的影响
同样，三重态𝑓1，𝑓2和∑𝑓 =𝑓=𝑓1 +𝑓2，三重态𝑓1，∆𝑓和∑𝑓以及三重态𝑓2，∆𝑓和∑𝑓的瞬时阶段也必须显示三路相依赖性。一起，四个频率包含一个频率混合四频。我们重复了离体实验，但现在我们记录了没有电刺激的跨膜电势，然后评估了所有可能的频率混合四分之一的联合相互作用（即根：𝑓1，𝑓2; products：25
人脑RNA翻译的发展动力学
*相应的作者。erin_duffylacy@hms.harvard.edu，brian.kalish@sickkids.ca，michael_greenberg@hms.harvard.edu。作者贡献EED，BTK和MEG概念化了研究并设计了实验。EED和BTK进行了核糖体分析和RNA-Seq。EED，BTK和BF分析了核糖体分析和RNA-Seq。EED和JC分析了Harringtonine处理的Ribo-Seq数据集。GC准备了用于核糖体分析的人类胚胎干细胞衍生的神经元。ACC分析了在ORF翻译起始站点上TES的插入。IP，AA，JF-K和AMM进行了理化分析。vl，aodl，karger，wp和ns进行了系统地层分析。BTK准备了用于蛋白质组学的样品，BTK，BF和Khitun分析了蛋白质组学数据。EED，EGA和NP在293T细胞中进行了微蛋白验证实验。MS和BB进行了疾病遗传力分析。EEC和EJH提供了产前脑组织样品和组织加工的技术建议。 SG协助Ribo-Seq质量控制分析。 EED，BTK，BF，ECG和MEG起草了所有合着者的意见。EEC和EJH提供了产前脑组织样品和组织加工的技术建议。SG协助Ribo-Seq质量控制分析。EED，BTK，BF，ECG和MEG起草了所有合着者的意见。
人脑活动的时空复杂性结构
保持体内平衡是生物健康的核心。偏差是由多种传感器对受伤，感染和其他炎症触发器产生的警报信号的反应。该警报系统的一个重要要素是先天免疫系统，该系统通过在细胞质或先天免疫细胞的膜中识别病原体/微生物或损伤相关的分子模式，例如巨噬细胞，树突细胞，以及T细胞，以及乳腺细胞，b细胞，b细胞和上皮细胞。先天免疫系统的激活会导致炎症，并且是自适应免疫系统激活的先决条件。另一个重要元素由未折叠的蛋白质反应（UPR）表示，这是内部质网的应力反应。UPR调节蛋白质抑制作用，并有助于炎症性疾病，例如癌症，糖尿病，肥胖和神经退行性疾病。此外，UPR在过敏性接触性皮炎中发挥了作用。这种炎症性皮肤疾病影响了5-10％的人群，是由识别低分子量的有机化学物质和金属离子的T细胞引起的。在这个微型审查中，我们通过先天免疫系统与过敏性接触性皮炎中细胞应力反应的相互作用讨论了炎症反应的编排，重点是UPR。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
血管化人脑器官的方法
脑类器官是从多能干细胞中得出的，可以向我们展示来自干细胞的自发器官发生中发生的情况，以及通过良好定义的提示在诱导过程中发生的情况。因此，他们提供了一种理解大脑发育的另一种方法。此外，使用诱导的多能干细胞（IPSC）来推导人脑ORGA-NOIDS为建模脑部疾病提供了独特的机会。IPSC衍生的脑类器官可用于研究遗传变异和某些脑表型之间的因果关系，以模拟异质性病因的疾病，甚至开发治疗方法[1，2]。虽然我们远非建模大脑的完整发展过程，但已经在建模该过程方面采取了令人印象深刻的步骤。许多挑战限制了脑器官的效用，其中缺乏血管。当缺乏脉管系统的类器官生长时，缺氧以及缺乏营养和去除代谢物时，在器官的内部越来越严重，导致细胞应激和死亡。与此相一致，脉管造成的脑器官中的细胞表达与胁迫相关基因的标记，表明细胞应激水平增加。因此，缺乏脉管系统会导致细胞缺陷，并限制了脑器官的大小。缺乏脉管系统还消除了血管的内皮细胞信号传导，这是适当发育的大脑所需的。血管细胞形成神经祖细胞发育的利基市场；它们的缺失会影响祖细胞的发育。此外，有效的氧气和营养素和去除代谢物可能会改善脑器官的区域化，这在当前技术中大多是缺少的。血管性人脑器官的一种方法是将它们移植到免疫缺陷啮齿动物的大脑中（图1A）。这导致了移植的脑器官的血管化和改善的成熟[3，4]。然而，将脑器官移植到啮齿动物大脑中很难扩大。此外，人血管细胞中的基因表达与啮齿动物细胞并不完全相同，这可能会导致脑器官发育的差异。
单细胞门德尔人关于人脑疾病和行为的随机化
▶大多数药物在临床开发期间大多数药物失败▶最常见的原因是，由于目标验证不足，由于目标验证不足，在早期药物发现中的目标验证不足，因此在2011 - 2017年间进入德国市场的216个新药在2011- 2017年之间进入德国市场，有75％的人在现有的指标中没有任何适应性的药物，因此在官能上没有任何适应性的迹象。增加了对现有疗法的效果益处