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基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
随机ISAC信号的脉冲成型-UCL Discovery
摘要 - 集成感应和通信（ISAC）已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题，以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平（ISL）以及加权ISL（WISL），同时满足符号间干扰（ISI），带外排放（OOBE）和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系，分析AF的统计特征，并开发算法框架，以使用连续的凸近近似（SCA）和交替的乘数方法（ADMM）方法（ADMM）方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析，这表明与根系刺激的余弦（RRC）脉冲成型相比，所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
DNA-PKCS信号的深入映射发现其激酶特异性的保守特征CBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 - 2024.12.30.630795.full.pdfCBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 -2024.12.30.630795.full.pdf
图1。神经元中VPS13的丧失导致年龄增强运动缺陷。（a）果蝇中组织特异性敲低的示意图。使用泛神经元驱动器elav-gal4进行神经元（红色）的特定敲低（红色）。使用Pan-Muscle驱动器24B-GAL4进行肌肉（蓝色）的特定敲低（蓝色）。（b）在无处不在（ACT-GAL4），神经元特异性（ELAV-GAL4）或肌肉特异性（24B-GAL4）敲低的（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。 n≥50个基因型分析的动物。 （c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。 在实验中，分析了N〜10的组。 （D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。 在每个条上显示的总n。 对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。 （F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。 elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。 生物学三份分析的所有样品。 图显示平均值±S.D。 使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。 * p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。n≥50个基因型分析的动物。（c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。在实验中，分析了N〜10的组。（D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。在每个条上显示的总n。对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。（F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。生物学三份分析的所有样品。图显示平均值±S.D。使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。* p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。
使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测
研讨会概要 研讨会名称：使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测 最低资格：来自电子、电气、计算机等专业的 3 年级工程专业学生 讲师：岳荣教授，科廷大学，SPARC 客座教授 研讨会时长：2 天，6 小时/天 研讨会描述：本研讨会通过使用增强人工智能 (AI) 监测心音图 (PCG) 和心电图 (ECG) 信号来介绍非侵入性心脏病诊断技术。它包括对心音信号、数字听诊器、PCG 和 ECG 信号特征提取、分类和机器学习的背景介绍。在研讨会结束时，参与者可以了解非侵入性传感，以便以可承受的价格诊断心脏病。他们可以练习基本的 PCG 和 ECG 信号处理和机器学习算法。 研讨会内容（暂定） 时间 主题 内容 第 1 天（1 小时） 介绍心音的生理学；心音测量； PCG 和 ECG 设备 第 1 天（第 2 个小时） PCG 信号处理 信号预处理和分割 第 1 天（第 3 个小时） 实验课 1. 使用 Matlab 进行 PCG 信号滤波和分割
抑制去泛素化酶活性和炎症信号的分子胶
1 英国利兹大学生物科学学院分子与细胞生物学学院 Astbury 结构分子生物学中心，2 美国宾夕法尼亚州费城 Wistar 研究所 Wistar 癌症分子筛选中心，3 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院 Basser BRCA 中心宾夕法尼亚基因组完整性中心癌症生物学系，4 英国利兹大学医学与健康学院利兹风湿病和肌肉骨骼医学研究所，5 英国利兹 Chapel Allerton 医院 NHS 信托利兹教学医院 NIHR 利兹生物医学研究中心，6 加拿大安大略省多伦多安大略癌症研究所药物研发计划，7 加拿大安大略省多伦多大学 Leslie Dan 药学院，8 佩鲁贾大学农业、食品与环境科学系，意大利佩鲁贾，9 加拿大安大略省多伦多大学药理学和毒理学系，10 加拿大安大略省多伦多西奈医疗系统 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所系统生物学中心，11 加拿大安大略省多伦多大学分子遗传学系，12 加拿大安大略省多伦多大学生物化学系 * 通信地址：
分泌信号的正交的人蛋白酶控制
Cyclin-G相关激酶（GAK）是一种新型有丝分裂激酶和治疗靶标的大型B细胞淋巴瘤作者：Olivia B. Lightfuss 1，Preet Kumar 2,3，Lingxiao Li 2,3，Li 2,3，Toral Shastri 4，Austin D. Newsam D. Newsam D. Newsam 5，Austam D. Newsam 5，Paola Manara Manara Manara Manara 1，Abdae 3 Y.Abd Y.Abd Y.Abd y.Abd y.Abd y。 Hernandez Parets 13，Pierre A. Younes 13，Dhanvantri Chahar 2,3，Artavazd Arumov 3，Caroline A. Coughlin 5，Indigo P. Williams 6，Nikolai Fattakhov 3，Alicia Bilbao Martinez 7 Maura 3,8，Daniel Bilbao 3,7，Yangbo Feng 3,9，Hassan Al-Ali 3,10,11,12,14＃，Jonathan H. Schatz 2,3＃1 Sheila和David Fuente癌症生物学研究生计划； 2医学系血液学系； 3西尔维斯特综合癌症中心； 4内科住院医师计划； 5医学科学家培训计划； 6生物化学和分子生物学研究生计划； 7病理和实验室医学系； 8医学系骨髓瘤； 9分子和细胞药理学系； 10迈阿密项目治疗瘫痪，神经外科系； 11 Katz医学系肾脏病和高血压家族； 12迈阿密米勒大学医学院，佩吉和哈罗德·卡茨药物发现中心，美国佛罗里达州迈阿密。13迈阿密大学，美国佛罗里达州珊瑚山墙； 14美国佛罗里达州珊瑚山墙迈阿密大学弗罗斯特数据科学与计算研究所。13迈阿密大学，美国佛罗里达州珊瑚山墙； 14美国佛罗里达州珊瑚山墙迈阿密大学弗罗斯特数据科学与计算研究所。
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 分泌信号的正交的人蛋白酶控制 大小选择巨型Unilamellar囊泡（GUV）通过改良的CDICE方法 Cyclin-G相关激酶（GAK）是一种新型有丝分裂激酶和弥漫性大B细胞淋巴瘤作者的治疗靶标：Olivia B. Lightfuss 1 实验微生物群落中的宏观生态模式 机器学习预测酶最佳pH 在阿尔茨海默氏病级联的情节记忆网络的功能障碍 使用分层变压器的机械基因型 - 表型翻译 前序和早期的纵向神经苯胺变化 基于映射的基因组大小估计
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年10月21日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576308 doi：Biorxiv Preprint