抽象睡眠强烈影响突触强度,这对于认知,尤其是学习和记忆形成至关重要。睡眠剥夺是否以及如何调节人类脑生理和认知尚未得到充分理解。在这里我们检查了如何通过经颅磁刺激(a)长期增强(LTP)的诱导性(LTP)和长期抑郁(LTD)的可诱导性(类似于经颅直流电流刺激(TDCS)和(C)和(C)和(C)学习,(C)学习,以及注意力,并注意。结果表明,由于增强了与谷氨酸相关的皮质促进作用,睡眠剥夺使皮质兴奋性上升兴奋性,并减少和/或逆转GABA能皮质抑制。此外,TDCS诱导的LTP样可塑性(阳极)废除了抑制性LTD样可塑性(PORTODAL)在睡眠剥夺下转化为兴奋性LTP样的可塑性。这与由于睡眠压力引起的EEG theta振荡增加有关。最后,我们表明,学习和记忆形成,可塑性的行为对应物以及依赖皮质兴奋性的工作记忆和注意力在睡眠剥夺过程中受到损害。我们的数据表明,由于睡眠不足而导致的高尺度大脑兴奋性和可塑性改变与认知性能受损有关。除了显示脑生理学和认知如何发生变化(从神经生理学到高阶认知)在睡眠中是否存在变化 - 确保这些发现对可变性和最佳应用无创脑刺激具有影响。
•路线图委员会倡议旨在直接在可以提供给太空社区的包容性太空探索路线图中直接实施下一代的太空探索思想。该程序将以4个小组委员会开始:
1 中国科学院神经科学研究所、神经科学国家重点实验室、脑科学与智能技术卓越创新中心,上海;2 中国科学院大学,北京;3 复旦大学类脑智能科学与技术研究所,上海;4 北京大学心理与认知科学学院、行为与心理健康北京市重点实验室、IDG/麦戈文脑研究中心、北大-清华生命科学中心,北京;5 浙江工业大学信息工程学院,杭州;6 深圳市神经精神调控重点实验室和脑科学协同创新中心、广东省脑连接组与行为重点实验室、中国科学院脑连接组与操控重点实验室、脑认知与脑疾病研究所、深圳先进技术研究院、深港脑科学研究院-深圳基础研究机构,深圳
她阐述了“芯片上的器官在市场上具有巨大的潜力,尤其是在药物发现和开发中3D组织培养(例如An-A-Chip)是建模和理解疾病的最有前途的方法之一,它可能是个性化医学的关键方面。由于我们都是具有独特生物学的人,因此我们的身体可以对药物做出反应或反应不同。通过使用器官芯片技术,我们可以准确地重新创建肿瘤微环境,并加快药物测试,以便医学专家可以根据患者的个人需求和特异性为患者量身定制疗法。例如,我们可以从患者中将干细胞从患者中取出,将这些细胞重新编程为感兴趣的细胞,并在像Organoplate这样的高通量平台中培养它们,以创建功能器官模型,并根据其个体需求为患者开发个性化药物。”
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* 材料和通信请发送至 RND 和 TJN Tomasz.Nowakowski@ucsf.edu 和 Ryan.N.Delgado@gmail.com。作者贡献 RND 构思了该项目,设计并生成了 STICR 条形码库,设计和开展了实验,分析了数据并撰写了稿件。DEA 帮助设计实验、开展实验、分析数据并帮助撰写稿件。MGK 帮助设计实验、开展实验并帮助撰写稿件。WRML 进行了异种移植。RSZ 帮助构建了 STICR 库。EEC 进行了 PTPRZ1 FACS。AAB 帮助指导研究。TJN 构思了该项目,帮助设计实验,协助解释数据并帮助撰写稿件。† 共同第一作者
兴奋/抑制失衡被认为是自闭症谱系障碍 (ASD) 认知症状的神经生物学基础。使用磁共振波谱 (MRS) 的研究试图表征 ASD 中的 GABA 和谷氨酸脑水平。然而,报告的结果好坏参半。在这里,我们通过实施结合 MRS 和经颅磁刺激 (TMS) 的更全面方法来表征 ASD 中 GABA 系统的神经化学和生理方面。一组 16 名年轻 ASD 成人和一组 17 名对照者参与了这项研究。我们分别使用 MEGAPRESS 和 PRESS 序列进行了一次 MRS 会话来评估运动皮层 GABA + 和谷氨酸 + 谷氨酰胺 (Glx) 水平。此外,还实施了 TMS 实验,包括成对脉冲 (SICI、ICF 和 LICI)、输入输出曲线和皮质静息期以探测皮质兴奋性。我们的结果表明,与对照组相比,ASD 组的 Glx 显著增加,而 GABA + 水平保持不变。单次 TMS 测量值在组间没有差异,尽管探索性组内分析显示 ASD 的 SICI5ms 抑制受损。重要的是,我们观察到对照组的 GABA 水平与输入输出 TMS 募集曲线(斜率和 MEP 振幅)测量值之间存在相关性,但在 ASD 中没有,这通过组间直接比较进一步证明。在这项探索性研究中,我们发现 Glx 水平增加的证据,这可能导致 ASD 兴奋/抑制失衡,同时强调了开展进一步更大规模研究以从互补角度研究 GABA 系统的相关性,使用 MRS 和 TMS 技术。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid,mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响:物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系,阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系,阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院,埃及开罗 摘要:分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此,本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月,对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示,PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用,并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出,缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心,通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识,可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段,人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词:人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响:物理治疗师愿意和准备情况的研究
图 1. 用于优化每个参与者个性化分类器的分析程序。原始 EEG 数据经过频谱分析。计算 MEP 振幅并通过中值分割分为小 MEP 和大 MEP。之后,通过拟合 100 个不同的 lambda 值和 168 个不同的特征数的 LDA 分类器执行 5 倍交叉验证网格搜索,并按重要性顺序添加特征。然后,选择每个参与者表现最佳的交叉验证分类器,并使用交叉验证期间获得的每个预测类的真实 MEP 振幅计算预测的 MEP 振幅调制。对于每个参与者,在优化和分类循环中训练和测试 16,800 个分类器,这在标准笔记本电脑上需要约 4 分钟。
幼驹与受孕母马的躯体相同。任何通过人工授精、胚胎移植、克隆或本文未规定的任何其他形式的基因操作而产生的幼驹均不符合国际血统登记委员会批准的纯种血统登记的资格。