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World File Search System信号的
昆虫中通行信号的新功能化
信号信号在整个动物王国的病原体防御中起着至关重要的作用。然而，它是因为它在果蝇中背腹（DV）轴形成中的功能。到目前为止所研究的所有其他昆虫中，但在昆虫之外没有研究，DV构图也需要通行费。然而，在与果蝇更遥远相关的昆虫中，Toll的模式作用经常被BMP信号的扩大影响降低和取代，BMP信号的影响，在所有主要的后生动物谱系中，在DV轴形成中呈现的途径。这表明TOLL被整合到昆虫底部或昆虫进化过程中的基于祖先的BMP的图案系统中。观察到Toll信号传导在大多数昆虫胚胎的早期差异组织中具有免疫功能，这表明了如何从祖先免疫功能中使用TOLL的情况，用于其在轴形成中的新作用。
IRAK 蛋白对先天免疫信号的调节
模式识别受体 (PRR)，例如 Toll 样受体 (TLR) 和核苷酸寡聚化结构域样受体 (NLR)，在宿主对微生物感染的先天抵抗力中至关重要。这些受体识别病原体相关分子模式 (PAMP) 和危险相关分子模式 (DAMP)，并将这些信号转化为生物反应。TLR 通过募集信号转导接头髓系分化初级反应蛋白 88 (MyD88) 和/或含有 TIR 结构域的接头蛋白诱导 IFN- β (TRIF) 及其各自的辅助接头 MyD88 接头样 (Mal) 和 TRIF 相关接头分子 (TRAM) ( 1 – 8 ) 来实现这一点。大多数 TLR 使用 MyD88 作为信号转导接头，但 TLR3 除外，它仅通过 TRIF 发出信号，而 TLR4 同时使用 TRIF 和 MyD88 ( 2 )。除 PRR 外，许多早期炎症反应还受白细胞介素 (IL)-1 细胞因子家族调节，包括 IL-1a、IL-1b、IL-18 和 IL-33 (9)。对这些细胞因子的反应由 IL-1 受体 (IL-1R) 以及密切相关的 IL-18R 和 IL-33R 介导，所有这些细胞因子都使用 MyD88 作为信号转导接头，类似于 TLR (9-11)。IL-1R 或大多数 TLR 的参与会导致 MyD88、IL-1 受体相关激酶 (IRAK) 4 和 IRAK2 或 IRAK1 的层级募集，随后是 E3 泛素连接酶 TNF 受体相关因子 6 (TRAF6) (10-18)，形成
使用深层神经网络和SSVEP信号的空间模式
摘要：与传统的生物特征识别方法相比，由于其独特的特性，大脑生物识别技术引起了科学界的越来越多的关注。许多研究表明，脑电图特征在个人之间是不同的。在这项研究中，我们通过考虑特定频率的视觉刺激引起的大脑反应的空间模式提出了一种新的方法。更具体地说，我们建议，用于识别个体，将常见的空间模式与专门的深度学习神经网络相结合。采用常见的空间模式使我们能够设计个性化的空间过滤器。此外，在深层神经网络的帮助下，空间模式被映射到新的（深）表示中，在这些表示中，以高正确的识别率进行了个人之间的歧视。我们在两个稳态视觉诱发的潜在数据集上进行了全面比较，分别由三十五和11受试者组成的两个稳态视觉诱发的潜在数据集进行了全面比较。此外，我们的分析包括稳态视觉诱发的潜在实验中的大量闪烁频率。对这两个稳态视觉诱发潜在数据集进行的实验显示了我们方法在人识别和可用性方面的有用性。所提出的方法在大量的视觉刺激频率上实现了99％的平均正确识别率。
一种新型的基于异步脑信号的驱动器——......
摘要：直接应用脑信号来操作移动载人平台（例如车辆）可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图（EEG）信号的新型驾驶员-车辆接口（DVI），用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明，所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令，检测时间约为 2 秒，而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆，并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究，而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
基于脑电图信号的人类情绪分类使用...
在人际交往中，情绪非常重要。词语、语音语调、面部表情和动作等属性都可用于描绘一个人的感受。然而，脑机接口 (BCI) 设备尚未达到情绪解读所需的水平。随着机器学习算法、干电极技术以及脑机接口在现实世界中对正常人的不同应用的快速发展，从脑电图数据中进行情绪分类最近引起了广泛关注。脑电图 (EEG) 信号是这些系统的关键资源。使用脑电图信号的主要好处是它们反映了真实的情绪，并且很容易被计算机系统解析。在这项工作中，使用通道选择预处理识别了与好情绪、中性和负面情绪相关的脑电图信号。然而，到目前为止，研究人员对各种情绪状态之间联系的具体了解有限。为了识别脑电图信号，我们使用了离散小波变换和机器学习技术，如循环神经网络 (RNN) 和 k-最近邻 (kNN) 算法。最初，使用分类器方法进行通道选择。结果，通过整合来自这些通道的 EEG 片段的特征来创建最终特征向量。使用 RNN 和 kNN 算法，对具有连接的积极、中性和消极情绪的最终特征向量进行独立分类。计算并比较了两种技术的分类性能。使用 RNN 和 kNN，平均总体准确率分别为 94.844 % 和 93.438 %。
基于脑电信号的智能结构设计与实现
摘要：最近有研究表明，需要设计智能结构，例如智能房屋，以便以不同的方式进行控制。由于它对某些无法接触需要与人类直接交互的控制单元的人很有用，因此需求量很大。在本文中，我们提出并开发了一种新的基于增强型脑电图 (EEG) 的智能结构设置，可用于帮助有或无疾病的人以轻松舒适的方式控制设备。十个年龄范围广泛（20-65 岁）且男女不限的人积极参与了这项研究。因此，本研究采用了八个 EEG 通道来覆盖大脑的大部分区域，所采用的协议适用于残疾人和行动不便的人。为广泛的参与者找到标准或共同特征是一项挑战。为了缓解这种情况，使用重建独立成分分析 (RICA)（传统独立成分分析 (ICA) 的改进技术）来获得最佳特征。此外，所提出的改进型支持向量机 (SVM) 模型将选定的特征分为不同的类别，能够消除导致错误分类的高噪声和重叠。所识别的类别负责根据参与者状态启动智能房屋的执行器。使用 MATLAB 和嵌入式系统实时将多通道 EEG 数据分类为脑电波成分、结果可视化和设备控制。使用所提出的模型，类别之间只有一种重叠情况，而使用传统 SVM 则有 74 种重叠情况。因此，错误分类的结果达到零，所提出的模型能够基于脑电波控制智能房间，总体准确率达到 98%。随着未来的改进，所获得的研究结果将促使使用所建议的基于 EEG 的智能结构，这可能对不动的人有帮助。
BOLD 信号的生理学和 MR 图像采集
图像采集 9:00-9:45 用于 fMRI 分析的 GLM 9:45-10:00 咖啡休息 10:00-11:00 fMRI 实验设计 11:00-12:00 使用 fMRIprep 进行预处理 12:00-13:00 午餐休息 13:00-14:00 第一级模型 14:00-15:00 第二级模型 14:45-15:00 咖啡休息 15:00-16:00 数据可视化
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。
运动执行降低脑电图信号的复杂性
开发检测运动相关大脑活动的新方法是科学许多方面的关键，尤其是在脑机接口应用中。尽管使用传统方法已经揭示了一些众所周知的运动相关脑电图特征，但它们仍然缺乏对运动相关模式的稳健分类。在这里，我们介绍了运动相关大脑活动的新特征，并通过考虑感觉运动皮层中 µ 节律的事件相关去同步 (ERD)，即跟踪相应频带中功率谱密度的下降，揭示了潜在神经元动力学的隐藏机制。我们假设运动相关 ERD 与 µ 波段神经元活动的随机波动抑制有关。这是由于相应振荡模式中涉及的活跃神经元群体数量减少。在这种情况下，我们预计在感觉运动皮层记录的 EEG 信号将具有更规则的动态和更复杂的降低。为了支持这一点，我们通过递归量化分析 (RQA) 应用信号复杂性测量。具体来说，我们证明某些 RQA 量化器对于检测运动开始的时刻非常有用，因此能够对执行的动作的侧面性进行分类。
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。