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光遗传学：用光控制细胞功能
调节膜电位的工具 光遗传学最常见的用途之一是改变可兴奋细胞的膜电位。在神经元中，膜去极化会导致瞬态电信号（脉冲）的激活，这是神经元通讯的基础。相反，膜超极化会导致这些信号的抑制。控制操作这些电流的“开关”使神经科学家能够研究神经元在功能上如何相互关联以及神经元回路如何控制行为。通过外源表达改变神经元膜电位的光激活蛋白，光可以用作开关。一种方法是使用化学修饰的所谓“笼状配体”，这些配体在光刺激下变得活跃并与通过基因引入特定神经元的外源性受体结合。配体也可以通过充当光开关的光敏化合物与受体本身相连。在这两种情况下，都必须将光敏的可溶性或束缚配体注入细胞或组织，使它们对光敏感。或者，可以使用编码光敏蛋白（如视蛋白）的天然基因。这些光敏跨膜蛋白与发色团视网膜共价结合，视网膜吸收光后发生异构化（例如，从反式变为顺式构型），从而激活蛋白质。值得注意的是，视网膜化合物在大多数脊椎动物细胞中含量充足，因此无需注入外源分子。第一个利用视蛋白进行哺乳动物神经元光学控制的遗传编码系统是通过外源表达果蝇的三基因系统建立的。表达这些蛋白质的神经元对光的反应是数秒内的去极化和尖峰波。最近发现，微生物中的视蛋白（将光敏域与同一蛋白质中的离子通道或泵相结合）也可以调节神经元信号，通过在单个易于表达的蛋白质中提供更快的控制，彻底改变了该方法。这些神经元开关中的第一个使用了通道视紫红质-2 (ChR2)。当在神经元中表达并暴露于蓝光时，这种非选择性阳离子通道会立即使神经元去极化
未经训练运动员肌肉酸痛发作延迟的诱发因素：一项横断面研究
DOMS是肌肉纺锤体中神经末端的急性神经元压缩轴突病[6]。它可能是从肌肉纺锤体引发的，还可能是由“封闭栅极”的催眠状态引起的，这是由微型I型I型感觉纤维增强引起的，此外，除了初始交感神经系统（SNS）抑制外，还可以在同心运动过程中保持闭合。这会导致非药理神经性疼痛[7]。doms可以作为重复偏心收缩的安全功能，因为它在肌肉纺锤体传入的感觉和运动神经元末端的微小损伤时可以解决。DOM的感觉主要由IV组传入纤维以及对各种刺激（包括化学，机械和热反应）的多模态反应。根据有效性的顺序，在IV组肌肉纤维中引起作用电位的化学物质是缓激肽，5-羟色胺，组胺和钾[8]。
当辅助眼睛跟踪失败时：通过瞳孔适应性反应与脑干患者进行交流 - 案例研究
然而，当动眼控制恶化时，凝视跟踪设备的使用受到阻碍，因为最终发生在ALS的进展中，或者脑病变会影响眼部迁移率。在称为完全锁定状态（CLIS）[7]的条件下，眼睛运动可能会完全丢失。对于这些患者，维持沟通的唯一机会是依靠其他系统，例如基于EEG信号来控制AAC设备。这些方法通常称为大脑计算机界面（BCIS）[8]。在与某些BCI的与CLIS患者沟通方面的部分成功，尤其是基于事件相关电位的BCI [9,10]。但是，这些系统需要相对较长的准备工作以及专门的AAC促进者的存在，并且学习曲线困难，因为患者必须了解对特定生理信号的适当控制[11]。此外，它们通常非常昂贵。因此，需要更简单，更适合患者的方法。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
硅量子点器件的快速虚拟门提取
硅量子点器件由于其延长的相干时间、紧凑的尺寸以及最近在实验中演示的相当大的量子比特阵列，成为大规模量子计算的有希望的候选者。尽管潜力巨大，但控制这些阵列仍然是一项重大挑战。本文介绍了一种新的虚拟门提取方法，以快速建立对单个量子点电位的正交控制。利用对器件物理学的深入了解，所提出的方法通过关注电荷态转变周围的关键区域，显著降低了实验开销。此外，通过采用高效的电压扫描方法，我们可以有效地精确定位这些电荷态转变线并滤除错误点。使用真实量子点芯片数据集进行的实验评估表明，与传统方法相比，速度提高了 5.84 倍到 19.34 倍，从而展示了加速硅自旋量子比特器件扩展的良好前景。
光诱导的电荷分离和DNA自我修复取决于序列方向性和堆叠模式
水性锌离子电池（ZIBS）已发展为具有高安全性，高能量密度和环境友好性的固有性质的促进能量电池系统。1 - 3众所周知，金属Zn阳极具有低氧化还原电位的优势（-0.76 V与标准氢电极（SHE）），高理论能力（820 MA H G -1和5855 MA H CM -3），高兼容性/稳定性/稳定性和富含天然储备。4,5此外，与有机电解质相比，温和的电解质是不可美元的，电导率较高，成本较低。6 - 8尽管ZIB被认为是利用锌金属资源的最有效的方法之一，并且可以以低成本的价格满足对高性能储能设备的不断增长的需求，但缺乏适当的Excelent offelent proctode材料来存储ZN离子的储存量严重限制了ZIBS的进一步发展。9,10
基于物理学的深度学习框架学习和预测心脏电生理动力学
心脏电生理学的生物物理详细数学建模通常是计算的，例如，在解决各种患者病理状况的概率时，都需要计算。此外，仍然很难减少通常嘈杂的理想数学模型和临床测量的输出之间的差异。在这项工作中，我们提出了一个基于物理的快速深度学习框架，以从数据中学习复杂的心脏电生理学动态。这个新颖的框架有两个组件，分别将动态分解为物理术语和数据驱动的项。这种构建使框架可以从不同复杂性的数据中学习。在Sil-ICO数据中，我们证明了该框架可以重现传输电位的复杂动力学，即使在数据中存在噪声的情况下也是如此。这种基于物理学的数据驱动方法可以通过为预测提供可靠的生物物理工具来改善心脏电生理建模。
神经形态计算综述：模型和硬件
摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。