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World File Search System动作电位
多发性硬化症中的二甲双胍附加临床研究，以评估脑透明度和神经变性（MACSIMISE-BRAIN）：多中心随机安慰剂对照临床试验的研究方案
kv7.2由KCNQ2基因编码的亚基构成了M-电流的关键分子成分，M-Current是一个亚阈值电压门控钾电流，通过抑制重复动作电位射击，可控制神经元兴奋性。自1998年以来，KCNQ2中的致病功能丧失变体与癫痫有关，并且有充分的功能证据表明该通道的功能障碍确实会导致神经元过度过度兴奋性。最近由于KCNQ2（KCNQ2-脑病）中有或没有癫痫发作的严重发育延迟的个体的最新描述表明，KV7.2通道在神经发育中也具有重要作用。kv7.2通道在发育中的大脑早期就已经表达了，当关键的发育过程（例如增殖，分化和突触发生）在脑形态发生和成熟中起着至关重要的作用。在这篇综述中，我们将讨论KV7.2渠道在这些神经发育过程中的作用的可用证据，尤其是针对源自KCNQ2相关的人类表型的见解，源自KV7.2的时空表达KV7.2和其他KV7家族成员，以及其他KV7家族成员，以及来自Cellular和Rodent和Rodent模型，以实施策略和研究策略，以实现临界模型和研究策略。最后，我们提出了一个模型，该模型在三个不同的发育阶段将M电流活性划分，与神经元发育中这些特定时期的细胞特征相关，以及如何将其与KCNQ2相关疾病联系起来。了解这些机制可以为KCNQ2-脑病的新靶向疗法创造机会。
通过非...
从历史上看，记忆技术已根据其存储密度，成本和潜伏期进行了评估。除了这些指标之外，在低区域和能源成本中启用更智能和智能的计算平台的需求带来了有趣的途径，以利用非挥发性记忆（NVM）技术。在本文中，我们专注于非易失性记忆技术及其在生物启发的神经形态计算中的应用，从而实现了基于尖峰的机器智能。与先进的连续价值神经网络相比，基于离散的神经元“动作电位”的尖峰神经网络（SNN）不仅是生物纤维，而且是实现能量的有吸引力的候选者。nvms提供了实施几乎所有层次结构（包括设备，电路，体系结构和算法）几乎所有层次结构的区域和能量snn计算面料的承诺。可以利用NVM的内在装置物理学来模拟单个神经元和突触的动态。这些设备可以连接在密集的横杆状电路中，从而实现了神经网络所需的内存，高度平行的点产生计算。在架构上，可以以分布式的方式连接此类横梁，从而引入其他系统级并行性，这是与传统的Von-Neumann架构的根本性。最后，可以利用基于NVM的基础硬件和学习算法的跨层优化，以在学习和减轻硬件Inaccu-Racies方面的韧性。手稿首先引入神经形态计算要求和非易失性记忆技术。随后，我们不仅提供了关键作品的审查，而且还仔细仔细审查了从设备到电流到架构的不同抽象级别的各种NVM技术的挑战和机遇，以及硬件和算法的共同设计。
针对突变的超氧化物歧化酶1的星形胶质细胞靶向RNA干扰1诱导运动神经元可塑性，并在肌萎缩性侧面硬化症的小鼠模型中保护快速效能的运动单元
图1 AAV-MIR SOD1靶向星形胶质细胞的靶向神经肌肉功能。神经肌肉功能。（a）纵向实验的模式，指示分析时间点。（b）记录在三头肌中记录的诱发复合肌肉动作电位（CMAP）的幅度。请注意，在第45天至66天之间，未处理和AAV-MIR CTRL注射SOD1 G93A小鼠的CMAP振幅的迅速下降。从第73天开始，AAV-MIR SOD1处理组中的CMAP值进行了逐步拯救。（c）网格测试用于评估四肢的强度。请注意，从第86天开始，未处理和AAV-MIR CTRL注射的SOD1 G93A小鼠的分数显着下降。在AAV-MIR SOD1处理的小鼠中观察到肌肉强度的显着拯救。B和C的统计分析：双向ANOVA（X组时间）重复测量通过Bonferroni事后检验； *** p <.001。 （D）在Rotarod测试中测量电动机协调。 请注意，从第75天开始，ALS小鼠的性能逐渐丧失。 AAV-MIR SOD1从第117天开始引起电动机协调的晚期改进。 统计分析：与Newman的单向方差分析 - KEULS事后测试； * p <.05，** p <.01。 数据代表平均值±SEM。 n =每组12只小鼠B和C的统计分析：双向ANOVA（X组时间）重复测量通过Bonferroni事后检验； *** p <.001。（D）在Rotarod测试中测量电动机协调。请注意，从第75天开始，ALS小鼠的性能逐渐丧失。AAV-MIR SOD1从第117天开始引起电动机协调的晚期改进。统计分析：与Newman的单向方差分析 - KEULS事后测试； * p <.05，** p <.01。数据代表平均值±SEM。n =每组12只小鼠
P 化学（所有 XL 考生必修）
第 1 部分：生命的组织；水的重要性；生物分子的结构和功能：氨基酸、碳水化合物、脂质、蛋白质和核酸；蛋白质的结构、折叠/错误折叠和功能；肌红蛋白、血红蛋白、溶菌酶、核糖核酸酶 A、羧肽酶和糜蛋白酶。第 2 部分：酶动力学、调节和抑制；维生素和辅酶；生物能量学和代谢；ATP 的生成和利用；代谢途径及其调节：糖酵解、TCA 循环、戊糖磷酸途径、氧化磷酸化、糖异生、糖原和脂肪酸代谢；含氮化合物的代谢：氮固定、氨基酸和核苷酸。光合作用、卡尔文循环。第 3 部分：生化分离技术：离子交换、尺寸排阻和亲和色谱法、离心；通过电泳表征生物分子；DNA-蛋白质和蛋白质-蛋白质相互作用；紫外可见光谱和荧光光谱；质谱法。第 4 部分：细胞结构和细胞器；生物膜；动作电位；跨膜运输；膜组装和蛋白质靶向；信号转导；受体-配体相互作用；激素和神经递质。第 5 部分：DNA 复制、转录和翻译；DNA 损伤和修复；基因表达的生化调控；重组 DNA 技术和应用：PCR、定点诱变、DNA 微阵列；下一代测序；基因沉默和编辑。第 6 部分：免疫系统：先天性和适应性；免疫系统细胞；主动和被动免疫；补体系统；抗体的结构、功能和多样性；B 细胞和 T 细胞受体；B 细胞和 T 细胞活化；主要组织相容性复合体；免疫学技术：免疫扩散、免疫电泳、RIA 和 ELISA、流式细胞术；单克隆抗体及其应用。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
神经科学方法杂志
背景：要了解单个神经元中的信息编码，需要分析阈下突触事件、动作电位 (AP) 及其在不同行为状态下的相互关系。然而，由于突触事件的信噪比不佳、频率高、幅度波动和时间过程多变，检测行为动物的兴奋性突触后电位 (EPSP) 或电流 (EPSC) 仍然具有挑战性。新方法：我们开发了一种突触事件检测方法，称为 MOD（机器学习最优滤波检测程序），它结合了监督机器学习和最优维纳滤波的概念。要求专家手动对短时间的数据进行评分。该算法经过训练以获得维纳滤波器的最优滤波系数和最优检测阈值。然后使用最优滤波器处理评分和未评分的数据，并将事件检测为高于阈值的峰值。结果：我们在小鼠体内空间导航过程中用 EPSP 轨迹测试 MOD，并在增强递质释放的条件下用切片体外 EPSC 轨迹测试 MOD。受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 平均为体内数据集 0.894 和体外数据集 0.969，表明检测精度高、效率高。与现有方法的比较：当使用 (1 − AUC) − 1 指标进行基准测试时，MOD 在体内数据集上的平均性能比以前的方法 (模板拟合、反卷积和贝叶斯方法) 高出 3.13 倍，但显示出相当 (模板拟合、反卷积) 或更高 (贝叶斯) 的计算效率。结论：MOD 可能成为大规模实时分析突触活动的重要新工具。
记忆的机械基础——MeshCODE 理论
生物科学的一个主要未解之谜是信息在大脑中以何种形式存储，存储在哪里。我认为记忆以机械编码的二进制格式存储在大脑中，写入细胞-细胞外基质 (ECM) 粘连中发现的蛋白质构象中，这些粘连组织每个突触。这里概述的 MeshCODE 框架代表了动物数据存储的统一理论，以二进制格式提供动态和持久信息的读写存储。含有力依赖开关的机械敏感蛋白可以持久存储信息，可以使用机械力的微小变化写入或更新信息。这些机械敏感蛋白（如踝蛋白）支撑每个突触，形成一个开关网络，这些开关共同形成一个代码，即所谓的 MeshCODE。大型信号复合物根据开关模式在这些支架上组装，这些复合物既可以稳定模式，又可以协调突触调节器以动态调节突触活动。突触传递和动作电位脉冲序列将操作细胞骨架机制来写入和更新突触 MeshCODE，从而将这种编码传播到整个生物体。根据既定的生物物理原理，这种记忆的机械基础将为大脑中的数据存储提供物理位置，而二进制模式（编码在突触支架中存储信息的机械敏感分子中）和在其上形成的复合物则代表印迹的物理位置。此外，将感官和时间输入转换为二进制格式并进行存储将构成可寻址的读写记忆系统，支持将思维视为有机超级计算机的观点。
论文
尽管深度学习最近取得了成功，但在解释复杂的高维数据流（如视觉、听觉和体感刺激）方面，哺乳动物的大脑仍然无与伦比。然而，大脑在处理不可靠、高维且通常不完整的数据的同时，功耗只有几瓦的底层计算原理仍然鲜为人知。在这项工作中，我们研究了特定功能如何从哺乳动物皮层中观察到的简单结构中产生，以及如何在非冯·诺依曼设备（如“神经形态硬件”）中利用这些功能。首先，我们表明，一组确定性的脉冲神经网络可以通过简单的局部学习规则来塑造，以执行基于采样的贝叶斯推理。这表明了一种编码方案，其中脉冲（或“动作电位”）表示受感官输入约束的后验分布样本，而无需任何随机性来源。其次，我们引入了一个自上而下的框架，其中使用最小作用原理和基于梯度的最小化来推导神经元和突触动力学。综合起来，神经突触动力学近似于实时误差反向传播，可映射到皮质网络的机械组件，其动力学可再次在所提出的框架内描述。所提出的模型缩小了定义明确的功能算法与其生物物理实现之间的差距，提高了我们对大脑可能采用的计算原理的理解。此外，此类模型可以自然地转化为模仿大脑高度并行的神经结构的硬件，有望实现强大的学习和推理算法的加速和节能，我们为物理模型系统“BrainScaleS-1”展示了这一点。
了解临床研究中TMS-EEG的数据分析方面：一个迷你综述和开放数据集的案例研究
经颅磁刺激（TMS）产生非侵入性脑刺激，以探测大脑内神经生理过程1。tms脉冲通过将强电流流过TMS线圈绕组而引发。电流诱导电子场是一个时变的磁场，它不受阻碍地穿透头皮和头骨。和大脑中诱导的涡流可以去极化神经元。e-ebient迅速变化。TMS的脉冲持续时间短，脉冲持续时间为1-3 T，上升时间约为50-100μs，TMS具有亚毫秒的时间分辨率，可以实时调节大脑。浅表皮质层比更深的层更强烈地模拟，因为磁场的结果随距离迅速减弱，并且诱导的电子场在头部中心接近零。但是，在通过TMS应用足够的刺激强度（SI）时，诱发的动作电位可能会沿局部局部沿着同一皮质柱和其他皮质和皮层下区域内的皮质层的解剖连接传播，并可能导致整个网络2的激活2。脑电图（EEG）通过测量毫秒的时间分辨率和厘米的空间分辨率研究了大脑中的电生理动力学，通过测量突触后电位的电势差异，而不是放置在头皮2上的电极之间的动作电位的差异。TMS-EEG数据从脑电图响应中得出的数据可用作皮层中兴奋性或连通性的神经生理标记。TMS-EEG数据从脑电图响应中得出的数据可用作皮层中兴奋性或连通性的神经生理标记。与其他可以记录TMS唤起神经活动的神经影像技术（例如fMRI，近红外光谱）（NIR）和PET相比，脑电图是最成功，最常用的组合，由于其廉价和简单性与在线与TMS 2结合。TMS-EEG能够通过测量TMS脉冲对脑电图的影响以及在频域中进一步研究的相关行为效应来操纵和研究脑节律。
了解大脑中的电和化学传播
在1960年代引入了啮齿动物中枢神经系统（CNS）中多巴胺（DA），去甲肾上腺素（Na）和5-羟色胺定位的组织化学法。它支持中枢神经系统中化学神经传递的存在。下脑茎中的单胺神经元向脑脑，依伯龙和单胺的降序系统形成了单突触的升序系统。单胺是在建议通过中枢神经系统中的突触化学传输来进行的。这种化学传播降低了电气传输的影响。在1969年和1970年代的指示中表明，中枢神经系统中的化学单胺通信的重要模式也通过突触外流体，细胞外流体以及涉及DA，Na和na和羟色胺等跨发司的流动和流动的大脑脑脊液中的长距离通信进行。在1986年，这种传播被Agnati和Fuxe及其同事命名为体积传输（VT），其特征在于发射机静脉曲张和受体不匹配。短距离和长距离VT途径的特征是体积分数，曲折和清除率。哺乳动物中枢神经系统中也存在电气传播，但化学传递处于主导地位。一种电气模式由缝隙连接形成的电突触表示，这些突触代表神经细胞之间的低耐药通道。与化学传播相比，它允许神经细胞之间的动作电位更快。第二种模式基于突触电流生成电场调节化学传输的能力。一个目的是了解如何与电气传输集成到化学传输以及星形胶质细胞中假定的（Aquaporin Water通道，多巴胺D2R和腺苷A2AR）配合物如何显着参与从Glymphatic System中清除废物的清除。vt也可能有助于完成针灸子午线对中药必不可少的操作，鉴于所指出的细胞外VT途径的存在。