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Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
土耳其国家报告 - 联合国全球遗传资源管理
国家测绘局、测绘总司令部撰写 简介 作为土耳其的国家测绘局，测绘总司令部 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络，收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时、经济地为所有用户和社区提供各种充足、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级政府运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、其内容的丰富性、获取和维护的成本、以及它服务于的多种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明影响我们生活的几乎所有事情都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们掌握的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今测绘界的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或质量不明确。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，为用户提供搜索、查找和访问所需数据的便利至关重要。建立空间信息基础设施的主要目的是：
通过基因组编辑稻米核孔蛋白基因 OsCPR5.1（而非 OsCPR5.2）实现对水稻黄斑驳病毒的抗性
摘要 水稻黄斑驳病毒 (RYMV) 是非洲最严重的水稻疾病之一。RYMV 的管理具有挑战性。遗传抗性提供了最有效和最环保的控制。隐性抗性基因座 rymv2 (OsCPR5.1) 已在非洲水稻 (Oryza glaberrima) 中被鉴定，然而，渗入 Oryza sativa ssp。由于跨越障碍，粳稻和印度稻仍然具有挑战性。在这里，我们评估了两种水稻核孔蛋白旁系同源物 OsCPR5.1 (RYMV2) 和 OsCPR5.2 的 CRISPR/Cas9 基因组编辑是否可用于将 RYMV 抗性引入粳稻品种 Kitaake。两种旁系同源物均已被证实可弥补拟南芥 atcpr5 突变体的缺陷，表明存在部分冗余。尽管两种旁系同源物之间存在惊人的序列和结构相似性，但只有 o scpr5.1 功能丧失突变体完全具有抗性，而 oscpr5.2 功能丧失突变体仍然易感，这表明 OsCPR5.1 在 RYMV 易感性中起着特殊作用。值得注意的是，在 OsCPR5.1 的 N 端结构域（预计为非结构化）中存在短的框内删除或替换的编辑线对 RYMV 高度敏感。与单个拟南芥 AtCPR5 基因突变导致植物严重矮化不同，oscpr5.1 和 oscpr5.2 单敲除和双敲除突变体既没有表现出明显的生长缺陷，也没有表现出类似病变表型的症状，这可能反映了功能分化。OsCPR5.1 的特定编辑，同时保持 OsCPR5.2 活性，为在优良稻种系中产生 RYMV 抗性以及与其他 RYMV 抗性基因或其他性状有效叠加提供了一种有前途的策略。
通过对日本稻核孔蛋白基因 OsCPR5.1 进行基因组编辑，而非对 OsCPR5.2 进行基因组编辑，实现对水稻黄斑驳病毒的抗性
水稻黄斑驳病毒 (RYMV) 是导致非洲最严重的水稻疾病之一。RYMV 的管理具有挑战性。遗传抗性是最有效且环境友好的控制方法。隐性抗性基因座 rymv2 (OsCPR5.1) 已在非洲水稻 (O. glaberrima) 中被鉴定，然而，由于跨越障碍，将其渗入 O. sativa ssp. japonica 和 indica 仍然具有挑战性。在这里，我们评估了是否可以使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑两个水稻核孔蛋白同源物 OsCPR5.1 (RYMV2) 和 OsCPR5.2 来将 RYMV 抗性引入粳稻品种 Kitaake。这两个同源物已被证明可以补充拟南芥 atcpr5 突变体的缺陷，表明存在部分冗余。尽管这两个旁系同源物在序列和结构上具有惊人的相似性，但只有 o scpr5.1 功能丧失突变体具有完全抗性，而 oscpr5.2 功能丧失突变体仍然易感，这表明 OsCPR5.1 在 RYMV 易感性中起着特殊作用。值得注意的是，在 OsCPR5.1 的 N 端结构域（预计为非结构化）中存在短的框内缺失或替换的编辑系对 RYMV 高度敏感。与导致植物严重矮化的单个拟南芥 AtCPR5 基因突变相比，oscpr5.1 和 oscpr5.2 单敲除突变体既没有表现出显著的生长缺陷，也没有表明程序性细胞死亡的症状，这可能反映了同工型在其他重要功能方面的功能冗余。对 OsCPR5.1 进行特定编辑，同时保持 OsCPR5.2 活性，为在优良稻种系中产生 RYMV 抗性以及与其他 RYMV 抗性基因或其他性状有效叠加提供了一种有前途的策略。
基于口腔质地的人类眶额皮质中高脂肪食物偏好的神经机制
尽管过量食用高脂肪食物是导致体重增加的主要原因，但是将膳食脂肪的口腔感觉特性与奖赏评价和饮食行为联系起来的神经机制仍不清楚。在这里，我们将新颖的食品工程方法与功能性神经影像学相结合，以表明人类眶额皮质 (OFC) 将高脂肪食物引起的口腔感觉转化为指导饮食行为的主观经济评价。男性和女性志愿者品尝并评估了脂肪和糖含量不同的营养控制液体食物（“奶昔”）。在口服食物加工过程中，OFC 活动编码了一个特定的口腔感觉参数，该参数介导食物脂肪含量对奖赏值的影响：滑动摩擦系数。具体而言，OFC 对口腔中食物的反应反映了脂肪液体在口腔表面产生的光滑、油腻质地（即口感）。OFC 中不同的活动模式编码了与特定食物相关的经济价值，这反映了滑动摩擦与其他食物特性（糖、脂肪、粘度）的主观整合。至关重要的是，OFC 对口腔质地的神经敏感性可以预测个体在自然饮食测试中的脂肪偏好：OFC 对与脂肪相关的口腔质地更敏感的个体在随意进食期间会消耗更多脂肪。我们的研究结果表明，人类大脑的奖励系统会通过口腔滑动摩擦感知膳食脂肪，这是一种机械食物参数，可能通过调节食物和口腔表面之间的相互作用来控制我们的日常饮食体验。这些发现确定了人类 OFC 在评估口腔食物质地以调节对高脂肪食物的偏好方面发挥的特殊作用。
研究论文 小麦 RNA 编辑位点的全基因组调查和功能分析
小麦是一种重要的谷物，全球一半人口都食用小麦。小麦面临环境压力，人们使用了不同的技术（CRISPR、基因沉默、GWAS 等）来提高其产量，但 RNA 编辑 (RES) 在小麦中尚未得到充分探索。RNA 编辑在控制环境压力方面具有特殊作用。对不同类型的小麦基因型中的 RES 进行了全基因组鉴定和功能表征。我们通过 RNA 测序分析采用了六种小麦基因型来实现 RES。研究结果表明，RNA 编辑事件均匀发生在所有染色体上。RNA 编辑位点随机分布，在小麦基因型中检测到 10-12 种类型的 RES。在耐旱基因型中检测到的 RES 数量较多。在六种小麦基因型中还鉴定了 A-to-I RNA 编辑（2952、2977、1916、2576、3422 和 3459）位点。基因本体分析后发现，大多数基因参与了分子过程。还检查了小麦中的 PPR（五肽重复序列）、OZ1（细胞器锌指序列）和 MORF/RIP 基因表达水平。正常生长条件使这三个不同基因家族的基因表达出现差异，这意味着不同基因型的正常生长条件可以改变 RNA 编辑事件并影响基因表达水平。而 PPR 基因的表达没有变化。我们使用变异效应预测器（VEP）来注释 RNA 编辑位点，Local White 在蛋白质的 CDS 区域具有最高的 RES。这些发现将有助于预测其他作物的 RES，并有助于小麦抗旱性的发育。
Archivio istituzionale开放访问Dell'universitàDiTorino
Multiplicity of stem cell adaptive programs to inflammation and tissue damage in epithelia Chiara Levra Levron 1,2 and Giacomo Dona4 1,2, $ 1 Department of Life Sciences and Systems Biology, University of Turin, Torino, Italy 2 Molecular Biotechnology Center “Guido Tarone”, University of Turin, Torino, Italy $ Correspondence to: giacomo.dona4@unito.it缩写：ife：interfollicular表皮； SCS：干细胞； HF：毛囊； SCC：鳞状细胞癌。抽象细胞Adapta4on使细胞能够改变其对S4Muli的行为。虽然已广泛描述了免疫细胞的ADAP4VE程序，但最近出现的是体内上皮细胞获得记忆。在这里，我们讨论了上皮中的Adapta4ons Iden4，并在提出其分类CA4ON的同时描述了相关的长期后果。上皮干细胞面对炎症，损伤上皮形成了与环境的界面，并在体内cavi4es衬里。它们充当了针对病原体，机械和化学攻击的Protec4ON，并且具有Addi4onal Amporp4ve或分泌角色1。因此，它们的行为是障碍，不断地感知，反应并适应外部和内部信号，表明它们遇到2,3。值得注意的是，在上皮的几个细胞室内，SCS表现出显着的PLAS4CITIS，响应损害，inflamma4ON和癌症，强调了它们在S4muli和压力元中的特殊作用和压力源1,3。ADAP4VE程序的Excep4s excep4s and Adap4ve程序中的ADAP4VE程序的光谱已被描述为先天免疫细胞。已经定义了几个这样的记忆，包括Di Quren4a4on，启动，耐受性和受过训练的免疫力4。新兴的证据突出了在上皮细胞中存在这种多种Adapta4On的存在，均在脉冲Amma4on和4ssue损伤之后。基于先天免疫反应的分类CA4ON 4，我们描述并分类了最近发表的上皮细胞的记忆（表1和图1a，b）。
基本操作要求和规划标准 (borpc) 1 ...
3（全球规划方法）被认为特别适用于区域规划。还强调了全球规划中提到的以同质区域和主要交通流为基础进行规划的重要性。1.3 委员会还认为没有必要在本声明中重复公约、附件或空中航行服务程序中已经包含的任何相关要求。2.一般规定（适用于国际商业航空运输和国际通用航空） 2.1 为所考虑区域建议的空中航行设施、服务和程序应形成一个综合系统，旨在满足所有国际民用航空器运行的要求。该计划应满足未来五年内计划在该地区开展的所有运营的需求，但不一定仅限于该时期，同时充分考虑到有关通信、导航和监视/空中交通管理 (CNS/ATM) 系统的长期规划和实施战略及其对邻近地区的可能影响。2.2 交通预测在规划 CNS/ATM 系统的实施方面具有特殊作用。预测代表了未来 ATM 的需求。对同质 ATM 区域内和主要国际交通流沿线的飞机运动的预测构成了基础设施和安排的规划基础，这些基础设施和安排将提供所需的 ATS 水平。国际民航组织已商定了一项统一的战略，以编制交通预测来支持区域规划过程。2.3 规划应以交通预测为基础，并应考虑其中列出的飞机的以下正常运行特性范围。但是，在缺乏交通预报的情况下，可以使用国际民航组织 Doc 8144（地区空中航行会议指令及其议事规则）中提到的航空器运行表。该系统应具有足够的灵活性，以适应正常范围以外的航空器运行特性。2.4 从事或计划从事国际运营的航空器分为以下类别：a) 超音速涡轮喷气飞机；b) 亚音速涡轮喷气飞机；c) 多引擎涡轮螺旋桨飞机；
为神经生物学和神经退行性研究的可行人类神经突制备
观察：基于长链单人的脂肪族型聚酯是大约一个世纪前首次合成的。实际上，在这种聚酯样品上进行了Carothers的精确观测，这些观察结果是建立了整个合成聚合物纤维的整个领域。但是，作为材料，它们仅在过去十年中进化。这是由相应的单体从植物油的高级催化转化中获得的，未来的前景包括来自第三代原料（例如微藻或废物）的一代。长链聚植物，例如聚酯-18.18，被认为是链中潜在断点密度低的聚乙烯链。这些不损害类似于线性高密度聚乙烯（HDPE）的晶体结构或材料特性，并且材料也可以通过注射成型，膜或纤维挤出以及添加剂制造中的细丝沉积来融化。同时，它们可以通过溶剂分解进行闭环化学回收，这也可以在包含聚烯烃甚至聚苯二甲酸乙酯的混合废物流中。恢复的单体具有一种质量，可使可回收的聚酯产生具有与维珍材料的属性相同的特性。（生物）降解性随成分单体巨大变化。基于短链二醇和长链二羧酸盐在工业堆肥条件下完全矿化的聚酯，尽管它们具有HDPE样结晶度和疏水性。■密钥参考对这些聚合物的形态和热行为的基本研究揭示了链内组的位置及其在结晶过程和熔化过程中在结构形成中的特殊作用。通过类似的长链脂肪族聚合物与其他链内组（如碳酸盐和乙酸盐），将所有概念的所有概念扩展到了进一步的详细说明。标题材料是对急需的循环闭环可回收塑料的潜在解决方案，如果丢失了环境，也将在数十年内持续存在。
第三次人工智能浪潮
为什么这项关键技术现在为德国和欧洲提供了历史性机遇 作者：Holger Hoos 和 Kristian Kersting 一方面，人类正面临着巨大的挑战——气候变化、流行病、地缘政治变化和人口结构变化。另一方面，也取得了巨大的进步：分子手术刀 CRISPR-Cas9 正在彻底改变精准医疗，引力波已经被探测到，更便宜、可重复使用的太空飞行器正在提供以前难以想象的太空通道。这既令人欣慰又必要，因为我们这个时代的主要问题需要远远超出目前科学和技术可行性的解决方案。人工智能 (AI) 在此背景下发挥着特殊作用，原因有二：首先，这些问题至少在一定程度上是由人类智力的自然局限性造成和加剧的。其次，作为数字化转型的下一阶段，人工智能是一种应用范围广泛的通用技术。令人担忧的是，人们对人工智能到底是什么仍然存在困惑。有时，它被用来指代展现人类智能全谱的机器，从而至少在原则上可以取代或超越人类，其后果令人担忧，这是可以理解的。另一方面，一段时间以来，人们倾向于将人工智能等同于机器学习，或者更狭义地说，等同于使用人工神经网络的所谓深度学习。这两种人工智能概念都是误导性的。所谓的转换器可以根据最少的输入添加或几乎完全编写文本。1956 年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“人工智能”一词，此后，该词被定义为对能够重现智能（不一定是人类）行为的计算机程序的追求。然而，人工智能的核心问题早在 1950 年就由英国计算机先驱艾伦·图灵提出：机器能思考吗？事实上，人工智能最近取得了令人印象深刻的重要进展，特别是在机器学习领域，无论是在基础研究还是在应用方面。Deep Mind 最近开发的“AlphaFold 2.0”程序已被证明能够以实验室实验的精度预测蛋白质的三维结构，从而有助于更好地诊断和治疗疾病，或设计专门用于产生能量或分解污染物的酶。我们（幸运的是）距离实现涵盖人类智能全部范围的通用人工智能还很远。与此同时，当前的人工智能技术不仅仅涵盖机器学习。除了学习之外，逻辑和数学推理、知识建模等方法和