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从大维也纳至今的艺术、思想和大脑...
* 埃里克·坎德尔因其在神经元记忆存储的生理基础方面的研究而获得了 2000 年诺贝尔医学奖。他是哥伦比亚大学生物物理学和生物化学教授。他是美国国家科学院、美国国家医学研究所和美国艺术与科学学院等重要协会的成员。坎德尔获得了九个荣誉学位。1 诺贝尔奖获得者埃里克·坎德尔运用他的科普技巧将我们带到了 20 世纪的维也纳，在那里，科学和艺术领域最杰出的人物发起了一场革命，这场革命永远改变了我们看待人类思维的方式。在当时的维也纳沙龙中，人们讨论的一些观点标志着心理学、神经生物学、文学和艺术的转折点。这些思想导致了至今仍有影响力的进步。西格蒙德·弗洛伊德通过展示无意识的攻击性和性欲是如何在梦境和行为中象征性地表达出来的，震惊了世界。阿瑟·施尼茨勒创新地运用内心独白，揭示了女性无意识的性欲。古斯塔夫·克里姆特 (Gustav Klimt)、奥斯卡·柯克施卡 (Oskar Kokoschka) 和埃贡·席勒 (Egon Schiele) 创作了极具感染力的作品，表达了快乐、欲望、痛苦和恐惧。《潜意识时代》帮助我们理解使艺术和科学创造力成为可能的大脑机制，开辟了思想史的新维度（摘自 E.R.Kandel，《无意识时代》，引文，第 154 页。 622； （G. Guerrerio 翻译）
从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
估计与从大麻茎中恢复DNA有关的偏差，以进行微生物群落研究
摘要工业大麻植物大麻是纺织品和生物复合材料应用的植物纤维的来源。收获后，植物的茎被布置在地面上，并由自然存在于土壤和茎上的微生物（细菌和真菌）定植。通过产生降解植物壁聚合物的水解酶，将纤维束结合在一起的自然水泥被去除，从而促进其解离（递减过程），这是生产高性能纤维所必需的。要研究屈曲微生物群落的时间动力学（密度水平，多样性和结构），必须从茎中提取基因组DNA的可靠方案。然而，尽管对最终结果的重要性至关重要，但对核酸提取的方法学方面的关注很少。选择了三个方案并测试了三个方案：商业套件（用于土壤的FastDNA™自旋套件），GNS-GII程序和Genosol平台的自定义程序。在土壤和两种不同的大麻茎上进行了比较分析。通过评估提取的DNA的数量和质量以及细菌和真菌种群的丰度和分类法来衡量每种方法的效率。与其他两个方案相比，Genosol方案在基因组DNA的数量和质量方面提供了有趣的产量。然而，两种提取程序（FastDNA™旋转试剂盒和Genosol方案）之间微生物多样性中没有观察到重大差异。基于这些结果，FastDNA™自旋试剂盒或Genosol程序似乎适用于研究重度过程的细菌和真菌群落。应注意的是，这项工作已经证明了评估与大麻茎中DNA恢复相关的偏见的重要性。
从大型语言模型到多模式AI
生成的人工智能（AI）模型，例如扩散模型和Openai的Chatgpt，正在通过增强诊断准确性和自动化临床工作流程来改变医学。该领域已经迅速发展，从文本 - 仅用于临床文档和决策支持的大型语言模型向多模式AI系统提供，能够在单个模型中整合各种数据模式，包括成像，文本和结构化数据。这些技术的各种景观以及不断上升的兴趣强调了对其应用和潜力进行全面审查的必要性。此范围审查探讨了多模式AI的演变，突出了其在临床环境中的方法，应用程序，数据集和评估。遵守Prisma-SCR指南，我们系统地查询PubMed，IEEE Xplore和Web of Science，优先于2024年底发表的最新研究。严格筛选后，包括144篇论文，揭示了这个动态领域的关键趋势和挑战。我们的发现强调了从单峰方式转变为多模式方法的转变，在诊断支持，医疗报告生成，药物发现和对话性AI方面引起了创新。然而，仍然存在关键挑战，包括整合异质数据类型，改善模型的解释性，解决道德问题以及在现实世界中验证现实世界临床环境中验证AI系统。本评论总结了当前的艺术状态，确定了关键差距，并提供了见解，以指导医疗保健中可扩展，可信赖和临床影响力的多模式AI解决方案的发展。
从大气中清除碳-Robert Ruhl
1。总结全球变暖和气候变化与化石燃料燃烧（主要是天然气，由石油制成的燃料和煤炭）引起的大气二氧化碳（CO 2）水平的增加有关。CO 2的集中度基本上一直保持为280分（ppm）的280份（PPM）。现在近430 ppm，每年增加5 ppm。2005年，美国与能源相关的化石CO 2排放量达到60亿吨（“吨”），在2023年下降到48亿吨，主要是由于效率提高，太阳能和风能的效率更多，以及较低的煤炭使用情况。尽管预计在未来的两三十年中，预计将大幅度减少，但通过负担得起的策略达到零化石碳排放的目标将非常具有挑战性。需要在技术和政府行动中进行进一步的创新。作者加入了许多其他认为从大气中取出大量CO 2的策略也应实施，从而导致每年减法替换年度增加。本文讨论了两种拟议的策略，以从大气中删除总计500亿吨的总数。他确实认为，到2050年代，化石排放量可以减少到零接近零，使2023年以下的综合减少接近每年100亿吨。建议的拆除策略使用捕获的CO 2的永久地下隔离。在生物量作物和废物生产生物燃料期间，捕获的平衡将发生。大部分捕获都将使用直接空气捕获（DAC）系统，该系统与碱性水溶液接触环境空气。该系统是由天然气或煤炭加油的（还包含其燃料碳的全部捕获和固换）。所有能源购买者支付的中等费用将资助DAC系统资本和运营成本。生物燃料的销售价格将包括碳捕获和封存成本的增加。
从大型研究中学到的关于生理相关性的经验教训......
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型，它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中，科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域（包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑）的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外，通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型，如小胶质细胞和血管内皮细胞，也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展，但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成，单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库（如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO)）中单细胞转录组数据的数量不断增加，引发了各种二次合成分析，这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞，并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明，原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络
从大脑第一视角来教育有挑战性行为的孩子
大脑与行为之间的联系以及如何将这些知识应用于养育复杂的孩子 如何制定有意义的调整措施，让您的孩子减少行为症状 每位家长可以立即采取的步骤，开始从“大脑第一视角”进行养育 点击或扫描注册
从大内核卷积的角度来解释和提高注意力
摘要 - 注意机制通过有效捕获全球环境具有显着高级的视觉模型。但是，它们对大规模数据集和实质性计算资源的依赖构成了数据筛查和资源约束方案的挑战。此外，传统的自我发作的机械主义缺乏固有的空间归纳偏见，这使它们成为对涉及较小数据集至关重要的任务至关重要的局部特征进行建模的。在这项工作中，我们引入了大型内核卷积（LKCA），这是一种新型的表述，将注意力重新诠释为单一的大内核卷积。这种设计统一了卷积体系结构的优势 - 本地性和跨性别不变性，具有自我注意力的全球背景建模能力。通过将这些属性嵌入计算高效的框架中，LKCA解决了传统注意机制的关键局限性。所提出的LKCA在各种视觉任务中实现竞争性能，尤其是在数据约束的设置中。对CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和TININE-IMAGENET的实验结果证明了其在图像分类中出色的能力，在紧凑型模型设置中表现出色，表现优于常规的强度机制和视觉变压器。这些发现突出了LKCA在桥接本地和全球功能建模中的有效性，为具有有限的数据和资源的现实世界应用提供了实用且强大的解决方案。