XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分析表明
CRISPR 破坏和英国生物库对高度保守的多态性增强子的分析表明，该基因与男性焦虑和乙醇摄入有关
摘要 全球 5.9% 的死亡与过量饮酒有关。然而，这一数字在男性中尤其严重，7.6% 的死亡可归因于饮酒。先前的研究发现，在不同男性群体中，甘丙肽 (GAL) 基因的基因型与焦虑和酒精滥用之间存在显著的相互作用，但无法确定其中的机制。为了解决这些问题，本研究分析了英国生物银行的人类队列，并发现高度保守的人类 GAL5.1 增强子的等位基因变异 (GG 或 CA 基因型)、酒精摄入量 (AUDIT 问卷分数) 和男性焦虑之间存在显著的相互作用 (n = 115,865; p = 0.0007)。至关重要的是，使用 CRISPR 基因组编辑破坏小鼠的 GAL5.1 显著降低了杏仁核和下丘脑中的 GAL 表达，同时相应减少了 KO 小鼠的乙醇摄入量。有趣的是，我们还发现雄性 GAL5.1KO 动物的焦虑样行为减少的证据与我们在英国生物库研究中看到的人类相似。通过生物信息学分析和共转染研究，我们进一步确定了 EGR1 转录因子，该因子与杏仁核和下丘脑中的 GAL 共同表达，对蛋白激酶 C (PKC) 支持的 GG 基因型 GAL5.1 活性很重要，但在 CA 基因型中则不那么重要。我们独特的研究采用了人类关联分析、小鼠 CRISPR 基因组编辑、动物行为分析和细胞培养研究的新组合，以确定一种高度保守的调节机制，该机制将焦虑和酒精摄入联系起来，这可能导致男性对焦虑和酒精滥用的敏感性增加。
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
利用人工智能和仪器分析设计微生物合成培养基的方法
(1)Sengupta N. et al ., (https://www.thermofisher.com/document-connect/document-connect.html?url=https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets%2FBPD%2Fposters%2Fchemically-defined-medium-e- coli-poster.pdf, 阅覧日: 2022 年2 月), (2)Vieira et al ., J. Food Compost. Anal ., 52, 44-51(2016)
基于人工智能的数字病理学表明 Denifanstat 可改善多项参数
• 通过抑制肝内 DNL 减少肝脏脂肪和脂毒性物质 • 通过抑制基于细胞的 DNL 阻止星状细胞活化 • 通过降低 NLRP3 炎症小体活性减少炎症
研究表明，大脑中的“时间细胞”对于复杂的学习至关重要
令人惊讶的是，时间细胞的作用远不止追踪时间，神经生物学研究生助理、这项研究的共同第一作者艾琳·比格斯 (Erin Bigus) 说。当研究人员暂时阻断包含时间细胞的大脑区域——内侧内嗅皮层 (MEC) 的活动时，老鼠仍然可以感知甚至预测事件的时间。但它们无法从头开始学习复杂的时间相关任务。
新研究表明，量子计算机更擅长猜测
量子计算机有望解决某些问题，其优势会随着问题复杂性的增加而增加。然而，它们也极易出错或产生噪音。Lidar 表示，挑战在于“在当今量子计算机仍然‘嘈杂’的现实世界中获得优势”。当前量子计算的这种容易产生噪音的情况被称为“NISQ”（嘈杂中型量子）时代，这个术语改编自用于描述传统计算设备的 RISC 架构。因此，目前任何量子速度优势的展示都需要降低噪音。
有证据表明技术能够并且确实能够支持学习
基于技术的学习的诞生：世纪之交的媒体中心。....................1 第二次世界大战推动教育技术向前发展。......................................1 从教学电视到教育电视。.......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......2 从电视到互动。.............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............3 个人计算机。..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.......3 计算机在课堂使用中遇到阻力 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.3 互联网时代来临 ............ div>.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............. . 3 底线：内容至上 . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。..3 底线：内容至上 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 总结。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
大脑研究表明为什么在计算机时代应该教授手写
目标字母（James & Gauthier，2006）（见图 1）。然而，还需要研究儿童与手写有关的自发动作是否有助于建立感知系统（梭状回和顶叶皮质）和运动系统（额叶皮质区域）之间的联系。4 岁之前，大多数儿童都不能说出字母表上的所有字母，更不用说通过手写打印它们了。因此，我们对四岁儿童进行了研究，以确定 a) 手写字母的经验是否会创建感知运动大脑网络，而该网络是字母识别和单词阅读的基础，以及 b) 哪种手工生产对于创建这些大脑网络很重要。为了回答第一个问题，我们训练四岁儿童通过两种方式学习字母：通过听和说出字母名称（看和说的方法）或通过打印相同的字母（James，2010）。第一种条件是“看和说”法，这是在教学龄前儿童学习字母时最常用的方法，因为人们认为在这个年龄段用手写字母太难了。参与者在接受字母训练的四周之前和之后接受了 fMRI 脑部扫描，训练方式包括“看和说”法或打印相同的字母（不说出来）。在训练之前，大脑中没有字母特定的激活。也就是说，这些孩子的大脑对字母和简单形状（如三角形和正方形）的反应相同。只有在印刷训练之后，识字者后来专门用于字母识别的视觉区域才会活跃起来。这一发现是支持以下观点的初步证据：手写字母实际上形成了字母的神经特化，也许为创建用于后续阅读的大脑系统铺平了道路。参见图 2。随后，对四五岁的儿童进行了第二项研究，比较了通过看和说法、印刷、键盘打字或描摹学习字母的方式（James & Engelhardt，2012 年）。只有在印刷训练之后，儿童的大脑才会启动在成人中观察到的字母识别/阅读网络。这一发现对于确定并非任何自我生成的行为都会导致系统的形成非常重要
没有行为证据表明节律促进知觉辨别
摘要 有人假设内部振荡可与外部环境节律同步（即同步化），从而促进感知和行为。迄今为止，关于神经振荡相位与行为之间联系的证据很少且相互矛盾；此外，大脑是否可以使用这种试验性机制进行主动时间预测仍是一个悬而未决的问题。在我们目前的研究中，我们对 181 名健康参与者进行了一系列听觉音高辨别任务，以阐明节奏提示和同步化所提出的行为益处。在我们三个版本的任务中，我们没有观察到所谓的同步化的感知益处：与异相出现的目标或随机出现的目标相比，与节奏提示同相出现的目标在辨别准确性或反应时间方面没有提供感知益处，我们也没有发现节奏提示和随机提示之前的目标的表现差异。然而，我们发现提示频率对反应时间有令人惊讶的影响，参与者对频率较高的提示节奏反应更快。因此，我们没有提供同步的证据，而是提供了隐性主动感知的暂定效应，即更快的外部节奏导致运动皮质和感觉皮质之间的通信速率更快，从而允许更早地采样感觉输入。
大脑中感觉信息的转变表明优化标准的改变
整个大脑中的神经元会根据感觉输入有规律地调节其放电频率。神经计算理论认为，这些调节反映了受限优化的结果，其中神经元旨在稳健高效地表示感觉信息。然而，我们对这种优化在大脑不同区域如何变化的理解仍处于起步阶段。在这里，我们表明神经感觉反应沿着视觉系统的背流转变，其方式与从优化信息保存到优化感知辨别的转变一致。专注于双眼视差的表示（两只眼睛的视网膜图像的细微差异），我们重新分析了表征猕猴大脑区域 V1、V2 和 MT（中颞）神经调节曲线的测量值。我们使用 Fisher 信息框架将它们与自然行为中通常遇到的双眼视差统计数据进行比较。不同区域的调谐曲线特征的差异与优化目标的转变相一致：V1 和 V2 群体水平的反应更符合最大化编码的有关自然发生的双眼视差的信息，而 MT 反应则转向最大化支持视差辨别的能力。我们发现，调谐曲线向更大视差的转变是这种转变的关键驱动因素。这些结果为先前发现的皮质视差选择区域之间的差异提供了新的见解，并表明这些差异在支持视觉引导行为方面发挥着重要作用。我们的研究结果强调，在评估神经代码的最优性时，不仅需要考虑信息保存和神经资源，还需要考虑与行为的相关性。