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地中海雷吉奥·卡拉布里亚大学
在本文中，提出了基于混合域的深度学习（DL）神经系统，以从脑电图记录（EEG）记录中解释手部运动制备阶段。该系统利用从时间域和时频域中提取的构建，作为混合策略的一部分，以区分暂时窗口（即，EEG时期）前面的手部副群（开放/关闭）和休息状态。对于每个EEG时期，分别通过波束成形和连续的小波变换（CWT）估算了运动皮层中相关的皮质源信号和相应的时频（TF）图。设计了两个卷积神经网络（CNN）：具体而言，第一个CNN在时间（T）数据的数据集（即EEG来源）上进行了训练，并被称为T-CNN；第二个CNN通过TF数据数据集（即脑电图源的TF-MAP）进行了训练，并称为TF-CNN。分别从T-CNN和TF-CNN中提取的两组特征和TF-特征分别在单个特征向量（表示为TTF-Features矢量）中串联，该功能用作输入，用于输入标准的多层clas-si i sii-siie-siifination-Filefips。实验结果表明，与基于时间和仅频率的基准基准方法相比，我们所提出的杂种域DL方法的性能有了显着的性能提高，达到76.21±3.77％的平均准确性。
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
安吉奥利尼调查——第一部分报告
在整个调查过程中，我一直在寻找证据，并寻求对韦恩·库森斯堕落行为的理解，但我和与我有幸共事的团队从未忘记过萨拉挚爱的家人和朋友每天承受的痛苦，也从未忘记过失去一位如此优秀、如此值得付出和值得为之奋斗的年轻女性的痛苦。从萨拉的父母和姐姐准备的受害者个人陈述中，我们可以稍微理解他们的痛苦，他们在凶手面前勇敢地大声朗读了这些陈述。这些陈述可在本报告的附录 A 中找到。
何塞·曼努埃尔·佩雷斯·德拉拉斯特拉 *、维多利亚·巴卡-冈萨雷斯、塞尔吉奥·冈萨雷斯-阿科斯塔、帕特里夏·阿森西奥-卡拉维亚、安德里亚·奥塔佐-佩雷斯、安东尼奥·莫拉莱斯-德拉努
摘要：抗体已经改变了生物医学研究，目前正用于不同的实验应用。通常，酶与其特异性抗体的相互作用会导致其酶活性降低。抗体的作用取决于其狭窄区域，即它所针对的酶区域。这种抑制的机制很少是抗体与催化位点的直接结合，而是由于空间位阻，阻止底物进入活性位点。然而，在几个系统中，与抗体的相互作用会引起酶的构象变化，从而抑制或增强其催化活性。因此，酶抑制或增强的程度反映了酶分子上各种抗原决定簇的性质和分布。目前，许多酶的作用方式已在分子水平上得到阐明。我们在此回顾抗体抑制酶催化活性的分子机制和最新趋势，并提供特异性抗体如何用于中和生物活性分子的例子