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通过基于核糖核蛋白的CRISPR – CASPR – CAS9系统从可再生生物量生产的琥珀酸生产的曲果蛋白CRISPR – CAS9系统 niger的代谢工程 通过在纳米镜上进行多聚体的适体来改善癌症靶向 脊柱操纵对运动单位行为的影响 集成能量系统的协调操作WP1 Aalborg Univertet技术数据和天然气成本... 使用低成本的开源脑部计算机界面和3D打印的手腕外骨骼诱导神经可塑性
摘要背景：琥珀酸具有巨大的潜力，可以成为基于生物的新基础，用于推导工业中多种增值化学品。基于可再生生物量的琥珀酸生产可以提供一种可行的方法来部分减轻全球制造对石油炼油厂的依赖性。为了改善生物过程的经济学，我们试图通过真菌细胞平台探索可能的解决方案。在这项研究中，尼日尔（Aspergillus Niger）是一种著名的生物基有机酸工业生产生物，因其琥珀酸产生的潜力而被利用。结果：使用核糖核蛋白（RNP）的CRISPR – CAS9系统，连续的遗传操作是在产生柠檬酸菌株的工程中实现的。两种涉及两种副产品的基因，即葡萄糖酸和草酸，被破坏。此外，有效的C 4-二羧酸盐转运蛋白和可溶性NADH依赖性富马酸酸盐还原酶被过表达。所得的菌株SAP-3产生了17 g/l琥珀酸，而使用合成底物在野生型菌株中未检测到可测量水平的琥珀酸。此外，还研究了两个培养参数，温度和pH值，以实现其对成功的粉刺产生的影响。3天后在35°C下获得最高量的琥珀酸，低培养pH值对琥珀酸的产生具有抑制作用。探索了两种类型的可再生生物量作为琥珀酸产生的底物。6天后，SAP-3菌株能够分别从甜菜糖蜜和小麦水解物中产生23 g/L和9 g/l琥珀酸。结论：在这项研究中，我们成功地将基于RNP的CRISPR-CAS9系统应用于尼日尔的基因工程中，并显着改善了工程菌株中的琥珀酸产生。关于栽培参数的研究揭示了pH和温度对琥珀酸产生的影响以及未来在菌株发展中的挑战。使用可再生生物量使用糖浆和小麦稻草水解产物来证明了可再生生物量来生产琥珀酸。关键字：尼日尔曲霉，代谢工程，琥珀酸生产，CRISPR – CAS9系统
混合人机界面，用于步态通过EEG和EMG分类器的贝叶斯融合
尽管大脑计算机界面（BCI）领域的进步，但由于其不可靠，目前使用唯一的脑电图（EEG）信号来控制步行康复设备的临床环境中目前不可行。混合界面（HHMIS）代表了提高单信号方法性能的最新解决方案。这些是结合多个人机界面的分类方法，通常包括至少一个BCI与其他生物信号，例如肌电图（EMG）。但是，它们用于解码步态活动的使用仍然有限。在这项工作中，我们提出和评估了混合人机界面（HHMI），以从EEG和EMG信号的贝叶斯融合中解释双腿的步行阶段。即使在暂时或永久（例如弱点）暂时损害了肌肉活动的可靠性（例如疲劳）或永久性的（例如疲劳），即使肌肉活动的可靠性受到暂时损害（例如疲劳），也可以通过提供较高和稳定的性能来超过其单个信号对应。的确，杂种方法在临时EMG改变后显示了分类性能的平稳降解，而EMG分类器的精度为30％，其精度的75％以上，其性能降低了精度的60％。EEG和EMG信息的融合有助于在EMG降解的永久性水平下独立地对每个步态阶段保持稳定的识别率。根据我们的研究和文献发现，我们建议使用混合界面的使用可能是增强技术在临床应用和实验室环境外恢复或协助更广泛患者人群的技术的可用性的关键。
基于脑部计算机界面的EEG解码中转移学习的应用：评论
摘要：脑电图（EEG）解码的算法主要基于当前研究中的机器学习。机器学习的主要假设之一是训练和测试数据属于同一特征空间，并且要遵守相同的概率分布。但是，这可能在脑电图处理中违反。跨会话 /受试者的变化导致在同一任务中EEG信号的特征分布偏离，这降低了对心理任务的解码模型的准确性。最近，转移学习（TL）在处理会议 /受试者的脑电图信号方面表现出巨大的潜力。在这项工作中，我们回顾了2010年至2020年有关TL eeg解码申请的80项相关已发表的研究。在此，我们报告使用了哪种TL方法（例如，实例知识，特征表示知识和模型参数知识），描述已经分析了哪些EEG范式的类型，并总结了用于评估性能的数据集。此外，我们讨论了脑电图解码的TL的最新和未来开发。结果表明，TL可以显着提高主题 /会话中解码模型的性能，并可以减少大脑 - 计算机界面（BCI）系统的校准时间。本评论总结了当前的实用建议和绩效成果，希望它将在将来为脑电图研究提供指导和帮助。
使用经颅直流电流刺激来增强慢性中风患者中运动图像辅助脑部计算机界面训练的影响 - 皮质重组考虑
上肢（UE）功能的冲程后恢复仍然是一个挑战。少于15％的中风幸存者具有严重损害的经验完全恢复运动（1，2）。密集和重复的实践对运动回收有效（3），但劳动密集型且昂贵。更有效的康复策略将提供更好的功能结果，而无需增加护理成本。运动图像（MI）或心理练习是一项精神彩排的过程，即没有身体表现的特定运动，可以增强中风后上肢运动恢复（4-10）。已被证明是一种安全，自进度的方法，可以改善运动员的运动性能（6），并且在增强中风患者中运动练习的影响方面有效（7-9）。mi与电动机执行共享类似的神经基板（11，12）。由MI诱导的功能神经变化与短期运动学习（5）相似，与MI（4，13）一起证明了皮质脊髓兴奋性的相应变化和运动表示的重组。机器人辅助培训通常用于提供运动功能康复的密集，特定于任务的训练，但也已用于通过沿着轨迹的运动指导进行适当的感觉运动集成（14-18）。我们先前对慢性中风中MI-BCI的研究表明，运动功能的改善更好，已经假定MI和机器人辅助的手臂通过大脑计算机接口（MI-BCI）的耦合通过桥接运动意图并通过对副臂的无源性操纵来提供适当的体感操纵，从而增强感觉运动的整合，从而通过对依赖于活动的皮质塑料进行反馈对大脑活动的反馈（19）。
大脑计算机界面：新的权利还是对基本自由的新威胁？
近年来，神经技术在神经技术中取得的快速进步具有创建越来越有效的脑部计算机界面（BCI）的潜力。访问有意识的思想基础的神经过程意味着无法自觉地隐藏或过滤的自我水平。这种风险深深侵犯了个人隐私和尊严，有可能颠覆自由意志并破坏人类自由的最终避难所 - 思想。通过BCI通过BCI的认知和感觉增强可能会创造人类的单独类别。通过神经和数字感官经验和决策过程的合并，可以减少个人身份，代理和道德责任。这种结果可能会改变人类和人类社会的本质。
使用机器学习，IOT和脑部计算机界面技术的锁定患者的医疗保健监控和通信系统的设计
机器学习（ML）模型在推进脑部计算机界面（BCI）信号处理以及增强物联网（IoT）移动设备的功能方面表现出了巨大的希望。通过将这些进步结合到全面的医疗保健监测和通信系统中，我们可能会显着改善锁定综合症患者的生活质量。为此，我们使用已知的ML模型提出了一种三层系统设计方法：数据收集，部署在物联网硬件上的本地集成系统以及管理管理。第一层重点是物联网传感器和大脑信号的非侵入性记录，它们的校准和数据收集以及数据处理。第二层侧重于汇总和指导数据，护理人员的警报系统以及用于个性化沟通的BCI。最后一级专注于问责制和基本管理工具。这项进行研究的研究证明了整合当前技术以改善对锁定患者的护理的可行性。
二进制方法用于运动象征脑 - 计算机界面分类
摘要 - 成功的运动象征脑 - 计算机界面（MI-BCI）算法要么提取大量手工制作的功能，要么训练分类器，要么在深度卷积的卷积新神经网络（CNNS）内组合特征伸缩和分类。这两种方法通常都会导致一组实用值的权重，在针对紧密资源约束设备上实时执行时会构成挑战。我们为每种方法提出了方法，允许将实价的权重转换为有效推断的二进制数字。我们的第一个方法基于稀疏的躁郁症随机投影，将大量的真实价值的Riemannian协方差投射到二进制空间，在该空间中，也可以通过二进制重量来学习线性SVM分类器。通过调整二进制嵌入的尺寸，我们与具有浅色oat16权重的型号相比，在4级MI（≤1.27％）中达到了几乎相同的精度，但提供了更紧凑的模型，具有更简单的操作以执行。第二，我们建议使用内存增强的神经网络（MANN）进行Mi-BCI，以使增强的内存被二进制。我们的方法使用双极随机投影或学习的投影替换了完全连接的CNN层。我们对Mi-BCI已经紧凑的CNN EEGNET的实验结果表明，使用随机投影可以通过1.28×at in ISO精度将其压缩。另一方面，使用学习的投影可提供3.89％的精度，但记忆尺寸增加了28.10倍。
脑部计算机界面中的安全性
SergioLópezBernal，Murcia大学 - 信息工程与通信系Alberto HuertasCeldrán，沃特福德技术学院 - 电信软件软件和系统集团，苏黎世大学 - 苏黎世大学 - 信息学系的GregorioMartínezPérez，Murcia和Murcia系 - 信息工程和通信学院。埃塞克斯大学的迈克尔·泰南·巴罗斯（Michael Taynnan Barros） - 计算机科学与电子工程学院和坦佩雷大学 - 医学和卫生技术的CBIG/BIOMEDITECH SASITHARAN BALASUBRAMANIAM，沃特福德技术学院 - Systems Group和RCSI医学与健康科学大学 - SFI慢性和罕见神经疾病研究中心FutureNeuro div>
基于深度学习的基于脑部计算机界面的运动图像的连续解码
受试者间转移学习是脑部计算机界面（BCIS）中的长期问题，并且由于与运动成像（MI）相关的大脑信号的高主体间可变性，尚未完全实现。最近基于深度学习的算法在分类不同的大脑信号中的最新成功值得进一步探索，以确定MI信号间的连续解码是否可行，以提供随机的神经反馈，这对于神经habilehabilitation BCI设计很重要。在本文中，我们已经展示了如何使用MEGA块的新概念将基于MI相关的脑电图（EEG）信号的卷积神经网络（CNN）的深度学习框架连续解码，以使网络的新概念适应网络，以防止对象互可能的变化。这些巨型块有能力多次重复一个特定的建筑块，例如一个或多个巨型块中的一个或多个卷积层。可以使用贝叶斯高参数优化来优化此类巨型块的参数。在公开可用的BCI竞争IV-2B数据集中获得的结果平均受试者间的连续解码精度为71.49％（κ= 0.42）和70.84％（κ= 0.42），对于两种不同的训练方法，例如适应性力矩估计（ADAM）和STOCHASTIC DESCENT（S），在7个不同的训练方法中（s s s sgcentient）（s s g extient of Sgentient）（s sgeentient in 7）。我们的结果首次表明，使用基于CNN的架构进行对象间的连续解码是可行的，具有足够的准确性，以开发无校准的MI-BCIS用于实际目的。