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°熔化曲线。θD由拟合FTIR 2 ND SVD组件确定为两态模型（等式s12）（a），δcp = 0和（b）δcp固定在从ITC确定的值下（图s3）。（c）从两态拟合到FTIR 2 ND SVD组件的双链分离（K d）的温度依赖性平衡常数，其δCP = 0（实线）和δCP设置为从ITC（透视线）设置为值。k d值在以ITC为单位的选定温度下确定为圆。误差线表明，将ITC热合器拟合到单位点结合模型的95％置信区间。
贝叶斯的内心：通过心率动态的生成状态空间建模迈向自主流出估计
苏塞克斯大学，英国B苏塞克斯大学的工程与信息学学校，伦敦帝国科学系，脑科学系，英国帝国科学系，伦敦帝国帝国学院，伦敦帝国学院，英国伦敦帝国皇帝deumonia deumonia和人类繁荣中心，牛津大学，牛津大学，英国国王巴黎脑研究所，ICM，ICM，ICM，ICM，ICM 75013，帕里斯大学，帕里斯大学。剑桥，英国G蒙特利尔神经学院，麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大蒙特利尔h，香港科学技术大学计算机科学与工程系苏塞克斯大学，英国B苏塞克斯大学的工程与信息学学校，伦敦帝国科学系，脑科学系，英国帝国科学系，伦敦帝国帝国学院，伦敦帝国学院，英国伦敦帝国皇帝deumonia deumonia和人类繁荣中心，牛津大学，牛津大学，英国国王巴黎脑研究所，ICM，ICM，ICM，ICM，ICM 75013，帕里斯大学，帕里斯大学。剑桥，英国G蒙特利尔神经学院，麦吉尔大学，蒙特利尔，加拿大蒙特利尔h，香港科学技术大学计算机科学与工程系
疫苗不完善、疫苗权衡和人口流动对传染病动态的影响
摘要：疫苗接种是管理传染病的重要工具。然而，许多疫苗并不完善，在减少疾病传播和/或有利于感染者康复方面仅具有部分保护作用，并且可能表现出这两种特性之间的权衡。此外，疫苗接种的成功还取决于人口流动率以及进入和退出人口的速度。我们在这里通过数学模型研究这些因素之间的相互作用，以预测最佳疫苗接种策略。我们首先计算基本再生数并研究平衡的全局稳定性。然后，我们使用敏感性分析评估决定总感染人数随时间变化的最有影响力的参数。我们推导出疫苗接种覆盖率和实现疾病根除的效率的条件，假设人口流动强度不同（弱和强）、疫苗特性（传播和/或康复）以及后者之间的权衡。我们发现，最低疫苗接种覆盖率会随着人口流动率的降低而增加，随着疫苗效率（传播或恢复）的提高而降低，并且根据疫苗权衡而增加/减少高达 15%。我们得出结论，应根据这些因素之间的相互作用来评估疫苗接种活动的覆盖率目标。
非人类灵长类动物神经活动动态的闭环光遗传学控制 B. Zaaimi 1,2,& , M. Turnbull 1,& , A. Hazra 1 , Y. Wang 3 ,
非人灵长类动物神经活动动态的闭环光遗传学控制 B. Zaaimi 1,2,& 、M. Turnbull 1,& 、A. Hazra 1 、Y. Wang 3 、C. Gandara 1 、F. McLeod 1 、EE McDermott 1 、E. Escobedo-Cousin 4 、A. Shah Idil 5 、RG Bailey 4 、S. Tardio 4 、A. Patel 4 、N. Ponon 4 、J. Gausden 4 、D. Walsh 1 、F. Hutchings 3 、M. Kaiser 3,6,7,8 、MO Cunningham 9 、GJ Clowry 1 、FEN LeBeau 1 、TG Constandinou 10 、SN Baker 1 、N. Donaldson 5 、P. Degenaar 4、A. O'Neill 4、AJ Trevelyan 1 和 A. Jackson 1,* 1 纽卡斯尔大学生物科学研究所，纽卡斯尔 NE2 4HH，英国。2 当前地址：阿斯顿大学生命与健康科学学院，伯明翰 B4 7ET，英国。3 纽卡斯尔大学计算学院，纽卡斯尔 NE4 5TG，英国。4 纽卡斯尔大学工程学院，纽卡斯尔 NE1 7RU，英国。5 伦敦大学学院医学物理与生物医学工程系，伦敦 WC1E 6BT，英国。6 NIHR，诺丁汉生物医学研究中心，诺丁汉大学医学院，NG7 2UH，英国。7 彼得·曼斯菲尔德爵士影像中心，诺丁汉大学医学院，NG7 2UH，英国。8 上海交通大学医学院，上海，中国。 9 爱尔兰都柏林圣三一学院医学院，都柏林 2。10 英国帝国理工学院电气与电子工程系，伦敦 SW7 2AZ，英国。 *通讯作者，andrew.jackson@ncl.ac.uk & 这些作者贡献相同。电神经刺激可有效治疗神经系统疾病，但相关的记录伪影通常将其应用限制在开环刺激。然而，通过将并发电记录和光遗传学配对可以实现对大脑活动的实时和连续闭环控制。在这里，我们表明，使用兴奋性视蛋白的闭环光遗传刺激能够精确操纵转基因小鼠和麻醉非人类灵长类动物脑切片中的神经动力学。该方法在静止组织中产生振荡，增强或抑制活动组织中的内源性模式，并调节由惊厥剂 4-氨基吡啶引起的癫痫样爆发。光学刺激相位依赖效应的非线性模型再现了与癫痫发作振荡相关的局部场电位周期调制，癫痫发作相空间轨迹的变异性和熵的系统性变化证明了这一点，这与癫痫发作持续时间和强度的变化相关。我们还表明，可以使用结合发光二极管的皮质内光极来实现闭环光遗传神经刺激。闭环光遗传学方法可能具有转化治疗应用。许多神经系统疾病会导致网络动态改变，特征是脑区内和脑区之间振荡同步性异常低或高 1 。神经调节疗法，例如深部脑刺激 (DBS)，通常会提供“开环”电刺激序列，试图破坏病理模式并将脑活动保持在一定功能状态范围内。然而，从控制理论的角度来看，开环方法通常不如包含基于系统实时状态的反馈的闭环控制 2 。因此，如果通过持续的电生理测量控制神经调节疗法，可能会更有效 3,4 ，例如增强有益的振荡或破坏病理性脑状态，如癫痫发作。不幸的是，闭环神经刺激的许多潜在应用受到与电刺激相关的大量伪影的阻碍，尤其是在监测和调节相同的局部神经元群时。这通常会将控制策略限制为简单的决定，即打开或关闭原本连续的刺激序列 5,6 。由于用于光遗传学的光刺激可以在不妨碍同时进行电记录的情况下传递，因此可以通过脑信号实时连续调制光刺激，从而实现与局部网络的真正闭环交互。尽管有相当大的理论动机 7 ，但迄今为止，闭环光遗传刺激的实验演示仅限于体外制剂 8 和啮齿动物正常脑节律的体内实验 9-12 。在这里，我们的目标是通过展示在非人类灵长类动物中闭环操纵网络动力学的可行性并检查其对病理性癫痫样活动的影响，将这项技术推进到人类的治疗应用。此外，我们比较了通过外部光源传递的光刺激和包含封装这通常会将控制策略限制为简单的打开或关闭决策，否则就会产生连续的刺激序列 5,6 。由于用于光遗传学的光刺激可以在不妨碍同时进行电记录的情况下传送，因此可以通过脑信号实时连续调制它，从而实现与局部网络的真正闭环交互。尽管有相当大的理论动机 7 ，但闭环光遗传刺激的实验演示迄今为止仅限于体外制剂 8 和啮齿动物正常脑节律的体内实验 9-12 。在这里，我们旨在通过展示在非人类灵长类动物中闭环操纵网络动力学的可行性并检查其对病理性癫痫样活动的影响，将这项技术推进到人类的治疗应用。此外，我们将通过外部光源传送的光刺激与包含封装这通常会将控制策略限制为简单的打开或关闭决策，否则就会产生连续的刺激序列 5,6 。由于用于光遗传学的光刺激可以在不妨碍同时进行电记录的情况下传送，因此可以通过脑信号实时连续调制它，从而实现与局部网络的真正闭环交互。尽管有相当大的理论动机 7 ，但闭环光遗传刺激的实验演示迄今为止仅限于体外制剂 8 和啮齿动物正常脑节律的体内实验 9-12 。在这里，我们旨在通过展示在非人类灵长类动物中闭环操纵网络动力学的可行性并检查其对病理性癫痫样活动的影响，将这项技术推进到人类的治疗应用。此外，我们将通过外部光源传送的光刺激与包含封装
探索提高价格透明度对医药市场动态的影响
一段时间以来，政府、利益相关方和民间社会一直在呼吁提高药品定价的透明度。2018 年 OECD 报告《药品创新与药品可及性》指出，提高价格透明度可以促进公共问责制，同时通过在保险决策、治疗指南和预算分配中纳入经济考虑，有可能提高卫生系统的效率。尽管如此，究竟应该（实际上可以）提高哪些透明度，以及提高透明度将如何影响市场运作，却没有得到很好的描述。各种已发表的评论和分析讨论了提高价格透明度的利弊，但这些评论和分析并没有以实证证据为基础。为了帮助制定政策辩论框架，OECD 在 2021 年底对提高价格透明度对市场动态的潜在影响进行了探索。这项工作包括一场圆桌会议和一系列半结构化访谈，共有 19 位药品定价、药品市场经济、竞争和法律方面的专家参与。本工作文件以对当前实践和相关文献的广泛回顾作为前言，介绍了这些磋商的主要发现。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
既见森林又见树木：使用 transformer 构建个体和集体动态的表示
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建种群水平动态模型来研究。然而，在构建种群水平描述时，很容易忽略每个个体以及每个个体对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构构建了个体和集体种群动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一种可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的多尺度 Transformer 不仅具有强大的解码性能，而且还提供了令人印象深刻的传输性能。我们的结果表明，有可能从一种动物大脑中的神经元中学习，并将模型转移到另一种动物大脑中的神经元上，并且可以解释不同集合和动物之间的神经元对应关系。这一发现开辟了一条从大量神经元集合中进行解码和表示的新途径。
高度动态的分散工作流的可信服务发现
随着交互式数据流的提供量增加，作为物联网 (IoT) 的一部分部署的、可通过远程微服务访问的智能设备和传感器的数量和功能将急剧增加。这为通过在不同工作流配置中互连这些微服务来快速构建新应用程序提供了机会。挑战在于发现所需的微服务，包括来自受信任合作伙伴和更广泛社区的微服务，同时能够在不同的网络条件下稳健运行。本文概述了一种工作流方法，该方法提供可验证的可信服务的去中心化发现和编排，以支持多方操作。该方法基于采用自主主权身份研究的模式，特别是可验证凭证，以隐私保护和安全的方式在同行之间基于服务描述和先前服务使用情况的证明共享信息。这为批准和评估不同服务的质量提供了一个动态的、基于信任的框架。整理这些新的服务描述并与基于向量符号架构 (VSA) 的现有分散式工作流研究相结合，为高效、可信的服务发现提供了增强的语义搜索空间，这对于支持各种新兴的边缘计算环境是必不可少的。设计了一种动态分散式服务发现系统的架构，并通过应用于使用可信对等方报告的异常检测服务经验来确定服务选择的场景来描述。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
使用高密度脑电图进行情绪想象过程中大脑状态动态的无监督学习
本研究应用自适应混合独立成分分析 (AMICA) 来学习一组 ICA 模型，每个模型都通过为每个已识别的成分过程拟合分布模型进行优化，同时最大化多通道 EEG 数据集某些时间点子集内的成分过程独立性。在这里，我们将 20 模型 AMICA 分解应用于长时间（1-2 小时）、高密度（128 通道）EEG 数据，这些数据是在参与者使用引导想象来想象刺激 15 种特定情绪体验的情境时记录的。这些分解倾向于返回识别单一情绪想象期间的时空 EEG 模式或状态的模型。模型概率转变反映了情绪想象过程中 EEG 动态的时间过程，而这种过程因情绪而异。用于解释想象的“悲伤”和“快乐”的模型之间的转换更加突然并且与参与者的报告更加一致，而用于想象的“满足”的转换延伸到相邻的“放松”期。大脑可定位的独立成分过程 (IC) 的空间分布在参与者中 (跨情绪) 比在情绪 (跨参与者) 中更相似。在参与者中，在左侧前额叶、后扣带皮层、右侧岛叶、双侧感觉运动、运动前区和联想视觉皮层中或附近发现了情绪想象与放松之间 IC 空间分布 (即偶极子密度) 存在差异的大脑区域。在积极情绪和消极情绪之间没有发现偶极子密度的差异。高密度 EEG 动态变化的 AMICA 模型可能允许在情绪体验过程中基于数据洞察大脑动态，可能提高基于 EEG 的情绪解码的性能并增进我们对情绪的理解。
解释大脑动态的模型
大脑动力学非常复杂，但却是理解大脑功能和功能障碍的关键。静息态功能磁共振成像数据捕获的动态是嘈杂的、高维的，而且不易解释。将这些数据降低到低维特征并关注最具预测性的特征的典型方法带有很强的假设，可能会错过底层动态的重要方面。相比之下，对经过判别训练的深度学习模型进行内省可能会在单个时间点和空间位置的层面上发现与紊乱相关的信号元素。然而，在高维低样本量数据集上进行可靠训练的难度以及由此产生的预测标记的相关性不明确，阻碍了深度学习在功能神经成像中的广泛使用。在这项工作中，我们引入了一个深度学习框架，用于从高维动态数据中学习，同时保持稳定、生态有效的解释。结果成功证明，所提出的框架能够直接从小数据中学习静息态 fMRI 的动态，并捕获预测功能和功能障碍的特征的紧凑、稳定的解释。