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使用呼叫调查和生态利基建模来评估美国路易斯安那州路易斯安那州的小龙虾青蛙（木叶底叶底木叶叶木）的分布和状态
摘要。—菊法鱼（Crawfish Frog（Lithobates aylolatus）的占用率在其历史范围的大部分范围内下降了35％，这主要是由于栖息地转换为农业。在美国路易斯安那州，大多数记录日期是1970年代之前的日期，最近仅在几个地点记录了该物种。这项研究旨在评估路易斯安那州乳杆菌的当前分布和状态，并确定该物种的气候和栖息地关联。在2019年春季，我们沿着可能合适的栖息地的地区沿着历史地点附近的道路进行了夜间呼叫调查。尽管付出了巨大的努力，但我们没有遇到任何人。为了确定随后的调查的合适区域，我们使用1990年的路易斯安那州，德克萨斯州和俄克拉荷马州的本地信息开发了一种生态利基模型，以及生物气候，土地覆盖和土壤水文变量。在12个教区中，只有六个具有历史记录的乳乳杆菌记录，预计对该物种具有可观的适合性领域。我们根据模型建立了五个新路线，并在2020年和2021年期间对它们进行了调查。我们还在2020年还部署了12个自动录音机和2021年的7个。尽管有这些额外的努力，但未发现乳杆菌，表明该物种在路易斯安那州可能被灭绝或极为罕见。尽管如此，我们的研究确定了该物种南部范围内该物种的气候和栖息地关联，以及可以评估潜在重新引入地点的区域。
卢底酚的分子建模用于抗病毒活性和细胞作用
lupeol是存在于几种植物中的一种天然存在的五囊三萜类化合物，被归因于具有抗癌，抗寄生虫和抗炎特性。由于其已知的抗疾病和免疫调节活性，对硅酸盐进行了一项有关其潜在的相互作用与SARS-COV-2的各种表面蛋白的相互作用，SARS-COV-2是导致COVID-19的冠状病毒。分子对接表明，它与SARS-COV-2-2蛋白有效结合，这些蛋白对病毒的生命周期，结构完整性和毒力至关重要。它在主要蛋白酶，核蛋白酶磷蛋白，木瓜蛋白酶样蛋白酶，RNA依赖性RNA聚合酶和峰值糖蛋白上显示出高结合亲和力。还分析了其对免疫信号通路至关重要的各种蛋白质的可能靶标，以及其细胞吸收，分布，排泄，代谢和毒性。这些发现表明，卢底酚是一种潜在的候选药物作为针对冠状病毒和免疫相关疾病的抗病毒药物。
改善源自稻壳灰的高纯度生物非晶SiO2：合成及其表征
原材料稻壳（RH）用于制备稻壳灰的制备，从印度尼西亚的普林斯瓦摄政厂周围的一家当地铣削工厂收集。RH首先用自来水彻底洗涤，以去除粘附的土壤和灰尘。然后在阳光下干燥24小时，然后在100 o C下干烤箱10小时。然后通过使用实验室搅拌器进行20分钟的干燥RH进行研磨，以变成细粉。30 g Rh粉末在500 mL 5％柠檬酸溶液中在80 O C下搅拌60分钟。随后将混合物柠檬酸RH（CA-RH）过滤并用去离子水冲洗5次，以从RH中去除柠檬酸，然后在100 o C中在烤箱中干燥10 h。然后用RH和Ca-RH粉末干燥，然后在700 o C中以5 o C/分钟加热速率在700 o C中加热6小时。分别表示为RHA和CA-RHA的灰粉。制备高纯度生物生物无定形SIO 2
MCOHOME Technology Co.，Ltd
1）如果电源不是220VAC，则它是被动输出2）可以选择3种颜色：珍珠白色（玻璃+框架+底壳）（默认底壳）（默认）（默认）空间银：真空银色镀玻璃+银色框架+黑色底壳+黑色底壳（定制）晶体黑色：黑色（玻璃+底壳+底壳）（玻璃+底壳）（定制）
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2022 年 4 月 19 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.04.24.441207 doi：bioRxiv preprint
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
摘要 脑信号解码有望在临床脑机接口 (BCI) 的发展中取得重大进展。在帕金森病 (PD) 中，目前已有首个用于自适应深部脑刺激 (DBS) 的双向 BCI 植入物。脑信号解码可以扩展自适应 DBS 的临床实用性，但神经源、计算方法和 PD 病理生理对解码性能的影响尚不清楚。这代表了未来神经技术发展中尚未满足的需求。为了解决这个问题，我们开发了一种基于术中感觉运动皮层电图 (ECoG) 和丘脑底 LFP 的侵入性脑信号解码方法来预测 11 名接受 DBS 的 PD 患者的握力（一种代表性的运动解码应用）。我们证明 ECoG 优于丘脑底 LFP，可准确解码握力。梯度增强决策树 (XGBOOST) 优于其他模型架构。基于 ECoG 的解码性能与运动障碍呈负相关，这可归因于运动准备和运动期间的丘脑底 β 爆发。这凸显了帕金森病病理生理对神经编码运动活力能力的影响。最后，我们开发了一种连接组分析，可以通过使用患者的连接组指纹来预测患者个体 ECoG 通道的握力解码性能。我们的研究为侵入性脑信号解码提供了一个神经生理学和计算框架，以帮助开发个性化的智能自适应 DBS 精准医疗方法。
旅行费用：浅层底栖微植物昼夜垂直迁移的能量成本
表层微植物底栖硅藻昼夜运动的生理学尚未完全了解。此外，导致迁徙行为的进化压力和垂直迁移的生态作用仍不清楚。行为光保护假说是最普遍接受的，根据该假说，硅藻沿着垂直光梯度移动以找到最佳光环境。然而，这种运动与能量消耗有关，这一点以前尚未得到充分认识。为了阐明这个问题，我们研究了硅藻运动的机制并回顾了它们的运动模式。利用已发表的数据，我们估计一个典型的硅藻细胞在 400 µ m 光区向上（或向下）移动的能量成本为 0.12 pJ。这相当于 3.93 × 10 − 18 mol ATP，由 1.31 × 10 − 19 mol 葡萄糖氧化释放。这仅占典型微底栖硅藻细胞每日净光合产量的 0.0001%，表明昼夜垂直迁移对细胞和生态系统能量预算的影响可以忽略不计。即使单个细胞的迁移能量成本可能与典型硅藻的中心值相差近两个数量级（取决于细胞大小、位移速度和介质粘度），从代谢和生态学的角度来看，计算出的最大值仍然可以忽略不计。结果表明，行为光保护可能是一种能量廉价的机制，与结构/生理光保护相比具有竞争优势。
休息和运动期间背侧苍白球和丘脑底核的帕金森病β动力学
在帕金森病 (PD) 中，病理性高水平的 β 活动 (12-30 Hz) 反映了特定的症状，并通过药物或手术干预恢复正常。尽管接受深部脑刺激 (DBS) 的 PD 患者丘脑底核 (STN) 中的 β 特征现已转化为自适应 DBS 系统，但只有有限数量的研究表征了苍白球内部 (GPi) 中的 β 功率，而苍白球内部是同样有效的 DBS 目标。我们的目标是比较接受 DBS 的 PD 患者在休息和运动时 STN 和 GPi 中的 β 功率。37 名人类女性和男性参与者完成了一项简单的行为实验，包括休息和按下按钮的时间，从而从 19 个（15 名参与者）STN 和 26 个（22 名参与者）GPi 核中记录局部场电位。我们检查了整体 beta 功率以及 beta 时域动态（即 beta 爆发）。我们发现 GPi 在静息和运动期间的 beta 功率更高，运动期间 beta 失同步也更多。beta 功率与运动迟缓和僵硬严重程度呈正相关；然而，这些临床关联仅存在于 GPi 队列中。关于 beta 动态，GPi 和 STN 中的爆发持续时间和频率相似，但 GPi 爆发更强且与运动迟缓-僵硬严重程度相关。因此，不同基底神经节核的 beta 动态不同。相对于 STN，GPi 中的 beta 功率可能更容易被检测到，随着运动而发生更多调节，并且与临床损伤更相关。总之，这可能表明 GPi 是基于 beta 的自适应 DBS 的潜在有效目标。
丘脑底核中竞争光谱状态之间的平衡是相互联系的
© 作者 (2021)。由牛津大学出版社代表《大脑担保人》出版。这是一篇开放获取文章，根据知识共享署名许可条款分发 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。