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大脑皮层特征对青少年罪犯心理风险特征的影响
目标：本研究通过实现两个目标为犯罪行为的神经科学做出贡献：a) 检查一组男性严重少年罪犯（21 名 OG）与对照组（28 名 CG）的皮质特征差异，年龄均在 18 至 21 岁之间；b) 确定不同的皮质特征和风险心理特征在多大程度上区分了这两组人。方法：除了皮质测量外，还评估了人口统计学、执行功能、童年创伤、精神病特征、精神病理学症状以及反社会和违法行为。结果：对皮质套层的全脑分析发现，与 CG 相比，OG 的右侧颞中回簇的皮质厚度增加，外侧眶额皮质的表面积较小。判别函数正确分类了 100% 的 CG 病例和 94.7% 的 OG 病例。右侧颞叶丛、童年创伤、冷漠和人际敏感性症状、精神病性、抑郁、恐惧性焦虑和强迫行为导致了 OG。反过来，外侧眶额叶丛、夸大、冷漠和寻求刺激的精神病特征以及工作记忆导致了 CG。结论：OG 的右侧颞中回增大可能表明社会认知过程中的大脑发育受损，因为它与更高的风险特征相结合出现。眶额皮质减少可能表明情绪控制过程中的大脑发育不成熟，因为它与青少年时期的正常心理特征相结合出现。基于这些新发现，提出了研究和干预的潜在改进领域。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
牲畜基因组的结构变异及其与表型特征的关联：综述
基因组结构变异（SV）是指基因组尺度上个体间基因序列的差异，其在基因组中分布广泛，主要表现为插入、缺失、重复、倒位和易位等。SV具有片段长、覆盖范围大的特点，对家畜遗传特性和生产性能有显著影响，在研究品种多样性、生物进化、疾病相关性等过程中发挥着重要作用。对SV的研究有助于加深对染色体功能和遗传特性的认识，对理解遗传性疾病的发生机制具有重要意义。本文对牛、水牛、马、绵羊和山羊基因组中SV的概念、分类、主要形成机制、检测方法及研究进展进行综述，旨在通过基因组研究揭示表型性状差异的遗传基础和适应性遗传机制，为更好地认识和利用草食家畜遗传资源提供理论基础。
在稳定固定和主动视觉期间的刺激特征的表示
研究文章|行为/认知在稳定固定和主动视觉期间的刺激特征的表示https://doi.org/10.1523/jneurosci.1652-24.2024收到：2024年9月1日修订：2024年11月7日接受：2024年11月25日接受：2024年11月25日，2024年2月25日Moran Moran Et an。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
R2DTool：同工型分辨RNA特征的集成和可视化
标题：水凝胶的精密切割肺切片支持体内引起的肺部肺部病变的体内文化作者：Caroline Hauer 1，Rachel Blomberg 2，Rachel Blomberg 2，Kayla Sompel 1，Kayla Sompel 1，Chelsea M. Magin M. Magin M. Magin 1,2,3科罗拉多州Anschutz医疗校园Aurora，Co 80045，美国2生物工程系丹佛分校美国30045，美国30045，科罗拉多州科罗拉多大学Anschutz Medical Campus Aurora，Co 80045，美国运行标题：水凝胶embedded PCLS支持肺PML的肺部PML培养物：Meredith A.科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。 所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。 单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4
对癌症中法学特征的发展和翻译趋势的回顾
癌症基因组学和转录组学领域已从靶向分析演变为单个肿瘤基因组和转录组的快速测序。基因组，表观基因组和转录组数据集的稳定增长在全基因组范围内显着提高了我们在捕获捕获肿瘤内固有和外在生物学特征的捕获特征方面的能力。这些生物学差异可以有助于精确的癌症分子亚型，预测肿瘤进展，转移性潜力和对治疗剂的耐药性。在这篇综述中，我们总结了癌症研究领域中基因组，甲基甲基，转录组，亲teomic和代谢特征的当前发展，并强调了它们在临床AP中的潜力，以改善癌症患者的诊断，预后和治疗决策。
ovine krt81变体及其对商业价值选定羊毛特征的影响
1高原遗传资源保护和新海省的创新利用率，藏族高原动物遗传学和繁殖的主要实验室，农业与农村事务部，Qinghai动物科学与兽医学院，Qinghai University，Qinghai University，Qinghai University，Qinghai University，Xining 810016，China； qhdxlwh@163.com（W.L.）; zhi-jiema@126.com（Z.M.）; qhdxwuguofang@126.com（G.W。）2国际羊毛研究所/中国兰州农业大学动物科学技术学院，中国； huitong.zhou@lincoln.ac.nz（H.Z.）; 18205610566@163.com（Z.Z.）; luoyz@gsau.edu.cn（y.l。）3林肯大学农业与生命科学学院的Gene-Marker实验室，新西兰林肯大学7647； lingrong.bai@lincolnuni.ac.nz（L.B.）; Jasmine.tanner@lincoln.ac.nz（J.T。）*通信：jonathan.hickford@lincoln.ac.nz†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
基于自然图像统计特征的剪接图像检测算法的研究
1 University of Electronic Science and Technology of China, School of Computer Science & Engineering (School of Cybersecurity), Digital Media Technology, Chengdu, Sichuan, China 2 The University of Chicago, The Division of the Physical Sciences, Analytics, Chicago, IL, USA 3 University of Electronic Science and Technology of China, School of Integrated Circuit Science and Engineering (Exemplary School of Microelectronics), Microelectronics Science and工程，成都，四川，中国4号华盛顿大学，位于圣路易斯，奥林商学院，金融，圣路易斯，莫5哥伦比亚大学，FU工程基金会和应用科学学院，运营研究，纽约，纽约，纽约，纽约州a xiangao1434964964935@gmail@gmail.com，bimonajue.com，bsimonajue.com@yconajue.com@yqmail.com，dd99797979. liyang.wang@wustl.edu，e yucheng576@gmail.com