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World File Search System电生理学
一个用于体外心脏电生理学的可访问平台
图1。点击编辑的概述和开发。a，单击编辑器的示意图（CE），它是由RNA程序编程的DNA nickase，DNA依赖性DNA聚合酶和ssDNA绑扎域组成的融合蛋白（例如，嗯，核酸内切酶； Huhe）与导向RNA（GRNA）配对。Click-DNA（clkDNA）模板是一种单链DNA寡核苷酸，它编码底漆结合位点（PBS），聚合酶模板（PT）和Huhe识别位点B，从709序列产生的系统生成树47序列47，描绘了Huains多样性的小型元素，该序列是47个序列。量表表示序列之间的分数相关性。c，与ssDNA分子共价磷酸酪氨酸加合物形成共价磷酸酪氨酸加合物的示意图，其中huhe结合了识别顺序以引发单点样共轭反应。d，逐步点击编辑机制，涉及：（1）DNA目标位点释放非目标链（NTS）3'基因组瓣，（2）NTS laps plap杂交与clkDNA PBS，（3）NTS-NTS-NTS-NTS-PBS连接与DNA依赖性DNA Polimentsion（4）nts-pbs intthers（3） clkDNA的编码PT，（5）新合成的3'和天然基因组5'襟翼之间的平衡，以及（6）5'-flap裂解，导致编辑结合。e，在HEK 293T细胞中的点击编辑转染的示意图，涉及CE质粒的共转染（Porcine Circovirus 2（PCV2）Huhe Huhe与NSPCAS9（H840A）融合，并从e.coli dna Polymerase I（DNA Polymerase I（DNA Polymerase I（DNA Polymerase I（DNA Polymerase I（DNA））中， clkDNA和一个（或两个）GRNA质粒（S）。ngrna）针对非编辑链的目标编辑效率。f，g，使用DNMT1 GRNA和带有PBS13-PT12的clkDNA插入或读取突变（Indels）的 f，g， f，g， f，g， f，g， f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g， f，g， f，g， f，g， f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g， f，g， f，g， f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g， f，g， f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g， f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g， f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。 CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即f，g，使用PBS13-PT12编码A +3- 5 cag deletion（使用A +49 nick; Panel f）或rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 grna a +rnf2 gkdna A +3-5 clkDNA A +49-PT12替换（带有+5“ 2b”刻度；面板G）。CE1，CE（PCV2-NSPCAS9（H840A）-ECKLENOW），带有一个GRNA，以指导非目标链刻度； CE1.N2，CE1带有额外的grna来指导刻痕（即
反馈驱动的IoT微流体，电生理学和脑器官研究成像平台
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月19日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.18.549597 doi：biorxiv Preprint
用RVSV二价疫苗进行口服免疫，包括ADCC在内的保护性免疫反应，包括SARS-COV-2和流感A病毒 纤维工具：快速准确的DNA-M6A使用单个... 调用 开发用于冷冻电子断层扫描的超快脉冲浮子相板 反馈驱动的IoT微流体，电生理学和脑器官研究成像平台 人类癌细胞中肉瘤外DNA物种的协调遗传 颤振刺激耳神经神经是否会增强工作记忆？行为和生理研究div> 非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放 dnagpt：用于多个DNA序列分析任务的广义预审计工具 区域间延迟在产生大... 的影响 DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合 对早产新生儿的EEG-FNIRS组合测量的多尺度熵分析
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月15日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.14.549076 doi：biorxiv Preprint
心脏电生理学中的计算方法
心脏电生理学研究越来越依赖于计算方法来连接实验和临床观察以了解基本机制。这些方法处理实验数据，例如光学映射和身体表面电势映射，以及模拟生物物理过程，例如心脏内电源的行为以及与这些相关的电势场。来自实验和临床记录的信号处理有助于阐明各个领域的电生理特性，而计算建模则提供了理论上的理解。患者特异性模型越来越有助于解释观察结果并改善了个体的心脏电气行为近似。因此，计算方法的进步对于获得对心脏电生理学和心律不齐的新见解至关重要。在这里，我们回顾了有关“心脏电生理学计算方法”生理学研究主题上发表的论文，并分享了这种技术的潜在未来影响的观点（图1）。
CRISPRi 基因调控和分化后人类 iPSC 心肌细胞的全光学电生理学
通过在人类诱导性多能干细胞衍生的心肌细胞 (iPSC-CM) 中进行精确的基因调节并使用可扩展的全光学电生理学平台进行后续表型分析，可以揭示基因-表型关系。近期 CRISPR 衍生的可逆基因抑制或激活技术 (CRISPRi/a) 可以为人类功能基因组学方面的此类努力提供帮助。我们着手表征 CRISPRi 在后分化 iPSC-CM 中的性能，以关键的心脏离子通道基因 KCNH2、KCNJ2 和 GJA1 为目标，并使用全光学工具提供对心脏复极、静息膜电位稳定性和传导特性影响的多参数量化。更有效的 CRISPRi 效应物（例如 Zim3）和优化的病毒递送可使性能得到改善，与使用 CRISPRi iPSC 系相当。当 CRISPRi 部署在非分裂分化心脏细胞中时，确认轻微但具体的表型变化是朝着更全面的临床前心脏毒性测试和未来体内治疗应用迈出的重要一步。关键词：CRISPRi、iPSC-CM、心脏电生理学、离子通道、KCNH2、KCNJ2、GJA1、全光电生理学、光遗传学、光学映射
电生理学中的机器学习底漆
ML对数据集执行统计操作，以学习基础模式。机器可以学习的三种最常见方式是通过监督，无监督和强化学习。每种学习方式都是特定于可用数据和/或操作员的目标。监督学习使用标记的数据来了解输入和输出之间的相关性。无监督的学习在数据集中找到隐藏的模式。强化学习根据代理与环境之间的相互作用的反馈来确定最佳决策。在2021年，根据Scopus Database（https://www.scopus.com），共有13,646、7,774和11,567个出版物，尤其是在“监督”，“无监督”和“加强”学习的标签下。这三种学习风格的出版物数量一直在稳步增长，从大约2010年开始就恢复了动力（图1）。在本引物评论文章中，我们关注受监督和无监督的ML，因为强化学习是
亚细胞尺度碳纤维内电极及周围神经元的exp液分析可实现记录电生理学的建模
1美国密歇根大学，美国密歇根州安阿伯市生物医学工程系，美国美国密歇根州2 Biointerfaces Institute，密歇根大学，安阿伯大学，密歇根州安阿伯市，美国密西西比州48109，美国3神经科学研究生课程，密歇根大学，密歇根大学，密歇根州安阿尔伯，MI 4810 9 48109，美国美国5生物物理学计划，密歇根大学，安阿伯，密歇根州安阿伯市48109，美国6计算机医学和生物信息学系，密歇根州医学，密歇根州安阿伯市，密歇根州安阿伯市48109，美利坚合众国，美国78109美国密歇根大学安阿伯大学，美国密歇根州安阿伯市48109，美国9个细胞与发育生物学系，密歇根大学医学院，安阿伯，密歇根州安阿伯市，美国48109，美国美国∗作者，应与之解决任何信件。1美国密歇根大学，美国密歇根州安阿伯市生物医学工程系，美国美国密歇根州2 Biointerfaces Institute，密歇根大学，安阿伯大学，密歇根州安阿伯市，美国密西西比州48109，美国3神经科学研究生课程，密歇根大学，密歇根大学，密歇根州安阿尔伯，MI 4810 9 48109，美国美国5生物物理学计划，密歇根大学，安阿伯，密歇根州安阿伯市48109，美国6计算机医学和生物信息学系，密歇根州医学，密歇根州安阿伯市，密歇根州安阿伯市48109，美利坚合众国，美国78109美国密歇根大学安阿伯大学，美国密歇根州安阿伯市48109，美国9个细胞与发育生物学系，密歇根大学医学院，安阿伯，密歇根州安阿伯市，美国48109，美国美国∗作者，应与之解决任何信件。
电生理学数据中强大的在线多播估计
高密度电生理探针为人类和非人类动物中的系统神经科学4开辟了新的可能性，但是记录记录时探针运动（或漂移）对下游分析提出了挑战5，尤其是在人类记录中。在这里，我们以四个主要贡献的算法称为Dredge（7 E Egistredy的7 e egistration d ata d ata）的算法（d ectreghized r egistration）的算法进行了改进。首先，除了从动作电位（AP）检测到的9个尖峰外，我们还将以前的分散8种方法扩展到利用本地场电位（LFP）的多频道信息（LFP）。第二，我们表明基于LFP的方法10可以在子秒时间分辨率下进行注册。第三，我们引入了有效的在线11运动跟踪算法，允许该方法扩展到更长和更高的空间分辨率12录音，这可以促进实时应用程序。最后，我们通过考虑实际数据中发生的非组织性并自动化14个参数选择来提高13方法的鲁棒性。共同实现了来自人类和小鼠的15个具有挑战性的数据集的完全自动化的可扩展注册。16
神经影像学和电生理学中动态 FC 估计的稳定性：解决方案和限制
* 通讯作者 临床医学系，功能整合神经科学中心，奥胡斯大学，Universitetsbyen 3，8000 奥胡斯，丹麦。 dvidaurre@cfin.au.dk 摘要 能够绘制大脑活动的时空组织是进一步了解人类认知基础的重要一步。这激发了人们对时变功能连接 (FC) 方法的兴趣，该方法旨在描述整个大脑区域之间统计耦合的演变。神经影像学和电生理学中已经提出了几种方法来表征时变 FC。这些方法经常被忽视的问题是，即使对于相同的数据，它们的估计在推理运行过程中也常常不稳定；也就是说，不同的运行会产生不同的结果。但为了与行为建立有意义的关系，估计必须是稳健且可重复的。我们专注于时变 FC 的生成模型隐马尔可夫模型 (HMM)，提出了两种解决此问题的方法。首先，我们考虑多次运行推理，根据衡量数据适应度和模型简单性（此处为自由能）的定量指标对运行进行排名，并选择得分最高的模型。其次，我们引入了一种新方法，称为连接主成分分析 (PCCA)，该方法通过将不同的估计值重构为稳定的潜在时变 FC 模式，明确利用 HMM 推理的多变性。我们在两个独立的 fMRI 和 MEG 数据集上讨论和比较了这些方法，显示了它们在多大程度上提高了标准时变 FC 估计的稳定性。关键词：估计噪声；隐马尔可夫模型；连接主成分分析；时变 FC；可复制性；可重复性 1. 简介 大脑功能架构的一个重要方面是如何将不同区域组合成功能网络，以及这些网络如何在许多空间和时间尺度上动态组织 (Laughlin and Sejnowski, 2003)。映射这些功能关系最广泛使用的指标之一是功能连接 (FC)，它是衡量大脑区域对之间统计依赖关系的指标 (Friston, 1994)。最近，对这些相互依赖关系的时间属性的探索揭示了 FC 在会话内存在有意义的波动，这两者都来自功能性磁共振成像 (fMRI；Fornito 和 Bullmore, 2010；Karapanagiotidis 等人，2020；Liégeois 等人，2019；Lurie 等人，2020；Vidaurre 等人，2021、2018、2017；Xie 等人，2018)。不幸的是，部分由于用于估计随时间变化的 FC 的分析工具种类繁多及其固有的局限性（Dafflon 等人，2022 年），跨研究比较结果并不总是那么容易。我们在这里关注的问题是估计噪声。任何推理依赖于优化过程的方法，例如隐马尔可夫模型 (HMM)，即使我们使用相同的数据，在推理过程中也会发生变化。也就是说，估计可能会不稳定，具体取决于数据量和模型复杂性等因素 (Vidaurre et al., 2019)。对于更简单的方法也是如此，例如独立成分分析 (ICA；Beckmann
人类皮质神经元的体外全细胞电生理学数据集
1 克雷姆比尔神经信息学中心，成瘾和精神健康中心，加拿大安大略省多伦多，M5T 1R8 2 克雷姆比尔脑研究所，大学健康网络，加拿大安大略省多伦多，M5T 1M8 3 多伦多大学特默蒂医学院医学科学研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 1A8 4 推进神经技术创新应用中心（CRANIA），加拿大安大略省多伦多，M5S 1A4 5 多伦多大学外科系，神经外科分部，加拿大安大略省多伦多，M5T 1P5 6 多伦多大学生物医学工程研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 3G9 7 多伦多大学电气和计算机工程系，加拿大安大略省多伦多，M5S 3G8 8 马克斯普朗克 - 多伦多大学神经科学与技术中心，加拿大安大略省多伦多，M5S 1A4 9 中心促进神经技术创新应用（CRANIA）的加拿大多伦多大学精神病学系， ...