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情境恐惧条件作用对海马细胞粘附分子 NCAM 和 L1 的调节取决于时间和压力源强度
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中枢神经系统轴突的发育轴突直径的生长不取决于少突胶质细胞的出现或髓鞘形成
摘要髓鞘促进了沿轴突的动作电位的快速传导。在中枢神经系统（CNS）中，髓鞘轴突的直径超过100倍，传导速度随直径的增加线性缩放。轴突直径和髓鞘形成密切相互联系，轴突直径对髓鞘产生了强大的影响。相反，周围神经系统中的骨髓鞘裂细胞既可以正面和负面影响轴突直径。但是，轴突直径是否受到中枢神经系统少突胶质细胞的调节。在这里，我们研究了使用小鼠（MBP SHI/SHI和M YRF条件敲除）和斑马鱼（Olig2 morpholino）模型的CNS轴突直径生长。我们发现，CNS轴突无法实现适当和多样的直径，轴突的包裹也不是紧凑的髓磷脂的形成。这表明发育中心的轴突直径生长与髓鞘形成无关，并表明CNS和PNS的髓细胞细胞差异地影响了轴突形态。
预期的大脑活动取决于预期刺激的感觉方式：从单次试验分析中获得的见解
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 9 月 9 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.09.27.559806 doi：bioRxiv 预印本
脂肪组织间充质干细胞分为内皮细胞的分化取决于脂肪库条件：miRNA
摘要：肥胖的发展与脂肪组织（AT）结构的大量调节有关。AT的可塑性在整个成人寿命中的显着扩展或减小大小的能力反映出，这与其脉管系统的发展有关。脉管系统的这种增加可能是通过脂肪组织衍生的干细胞（ASC）分化为内皮细胞（EC）并形成新的微脉管系统来介导的。我们已经表明，microRNA（miRNA）-145调节ASC分化为EC样细胞（ECL）细胞。在这里，我们调查了ASCS分化为ECS是否受miRNA签名的控制，该miRNA签名取决于肥胖库所产生的脂肪仓库位置和 /或代谢条件。人类ASC是通过瘦肉和肥胖患者的手术手术从白色获得的，被诱使分化为ECL细胞。我们已经确定，皮下ASC和内脏ASC和miRNA-424-5p和MiRNA-424-5p和miRNA-378A-3P中的miRNA-29b-3p在皮下（S）ASC中均参与分化为EC样细胞。这些miRNA通过靶向FGFR1，NRP2，MAPK1和TGF-β2和MAPK信号通路来调节其对ASC的促血管生成作用。我们首次表明miRNA-29b-3p上调通过直接靶向SASC和内脏ASC的TGFB2来促进ASC的分化为ECL细胞。此外，我们的结果表明，与SASC的起源（肥胖/精益）无关，miRNA-378A-3P的上调以及MiRNA-424-5p的下调分别抑制MAPK1和过表达FGFR1和NRP2。总而言之，脂肪仓库的位置和肥胖都通过特定miRNA的表达影响了居民ASC的分化。
c-序列和对地球朝鲜蓟种植系统气候变化的韧性取决于作物残留物管理
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一个简单的模型，用于预测大气中二氧化碳浓度，具体取决于全局二氧化碳排放
摘要我们提出了一个非常简单的模型，用于估算全球碳发射方案的时间依赖大气CO 2浓度C（t），作为单个输入数据。我们根据参数得出一个单个线性微分方程，该方程是根据参数从全球碳项目的定量数据和CO 2浓度的MAUNA LOA数据估计的。通过将模型与1960年至2021年期间与相当良好的定量一致性进行比较，并与良好的定性一致性进行了比较。最后，建模了一些新的排放方案。尽管有几个关于绝对定量预测的缺点，但该模型有两个重要的优势。首先，使用简单的可编程电子表格程序（例如Excel）可以轻松地执行它。第二个输入排放方案可以轻松更改，并在碳周期和气候变化的本科和研究生课程中立即看到预期的变化。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
外周血细胞及其膜电荷之间的相关性取决于手术去除胶质母细胞瘤的激进性
6。Pedachenko E.等。“聚集指数与具有再生潜力的外周血细胞数量之间的相关性分离有助于预期寿命和胶质母细胞瘤的增加”。在线神经与脑疾病杂志13（2021）：1-7。
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引用：Ivanova，Anna A等。 “对计算机代码的理解主要取决于领域 - 行政大脑区域。” Elife 9（2020年12月）
抽象计算机编程是一种新颖的认知工具，它改变了现代社会。哪种认知和神经机制支持这一技能？在这里，我们使用功能磁共振成像来研究两个候选大脑系统：通常在数学，逻辑，解决问题和执行任务以及语言系统中招募的多重需求（MD）系统，通常在语言处理过程中招募。我们检查了基于文本的编程语言（实验1）和Scratchjr（实验2）（实验2）的MD和语言系统对代码的响应；对于这两个方面，我们将对代码问题的响应与对内容匹配的句子问题的响应进行了对比。我们发现，在两个实验中，MD系统对代码表现出强烈的双边响应，而语言系统对句子问题的反应强烈，但对代码问题的反应很弱。因此，即使输入在结构上与自然语言相似，MD系统也支持使用新颖的认知工具。