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World File Search System神经元网络
导航人星形细胞分化
星形胶质细胞在神经元网络开发中起关键作用。尽管星形胶质细胞在神经系统疾病的病理生理中的作用众所周知，但人类诱导的多能干细胞（HIPSC）衍生的星形胶质细胞在神经元网络中的利用仍然有限。在这里，我们提出了一种简化的一步方案，用于直接将HIPSC分化为功能星形胶质细胞，而无需异位基因表达或神经祖细胞的产生。我们发现直接在商业星形胶质细胞培养基中培养HIPSC足以在五周内将HIPSC区分为功能性星形胶质细胞。验证30个HIPSC线的变化量的验证表现出一致的星形胶质细胞分化，并且批处理变量最小。我们通过免疫荧光，流环仪，RNA测序，谷氨酸摄取测定法和钙信号记录来证实hipsc-胃细胞单栽培的星形胶质细胞身份和功能。优化协议启用了与NGN2 HIPSC衍生的神经元（无神经元）的hipsc-astrocytes共同培养，从而促进了神经元分化和突触形成。最后，我们使用了单细胞电生理学和多电极阵列来确认5周大的HIPSC-胃细胞和Ineuron共培养的稳健神经元网络的发展。该方案提供了一种快速有效的方法来建立全人类星形胶质细胞神经元共培养，从而促进了对疾病发病机理的细胞类型特异性贡献的研究。虽然在多个HIPSC系列中进行了验证，但我们积极鼓励研究人员测试并提供有关此协议的反馈，以增强其对未来迭代的验证。
神经素质 - 使用深度学习
神经元网络显微镜图像中细胞和神经突的分割提供了有关神经元生长和神经元分化的有价值的定量信息，包括细胞的数量，神经突，神经突长度和神经突方向。此信息对于评估对响应细胞外刺激的神经元网络的发展至关重要，细胞外刺激对于研究神经元结构有用，例如，对神经退行性疾病和药物的研究。然而，从相比图像对神经元结构进行自动和准确的分析仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们开发了一种开源软件NeuroQuantify，该软件使用深度学习在相对比度显微镜图像中有效，快速分割细胞和神经突。NeuroQuantify提供了几个关键特征：（i）自动检测细胞和神经突； （ii）基于相对比显微镜图像分割的定量神经突长度测量图像的后处理，以及（iii）鉴定神经突方向。可以从Github https://github.com/stanleyz0528/neural-image-mentegmentation安装并免费下载用户友好的神经Quantify软件。
deteccióndeCáncerde Mama a Partir detécnicasde deep Leaver
”以下工作基于使用深度学习（DL）技术来开发能够通过医学图像检测乳腺癌的模型。在学位的所有年份中，医学机器人技术的问题一直引起我对我的极大兴趣。 div>通过项目的开发，我已经能够加深和获取神经元网络和图像处理方面的新知识。 ” div>
朝着实时识别大型大脑状态，以改善大脑状态依赖性刺激
在过去的几十年中，系统神经科学为人类认知和行为对神经元网络的形成的依赖提供了证据，这些神经元网络暂时将分布的大脑区域响应于外部刺激和 /或任务需求（Gonzalez-Castillo和Bandettini，2018年，2018年），同样相当相关的网络（在2011年），并在2011年的corbect和corbert and corbect and conters和其他工作。最近，已经提供了证据证明内部状态（即交付外部输入时的大脑的潜在特性或活动）的想法，影响了大脑如何处理任务（Bradley等，2022）。看来，响应和任务性能是持续的潜在大脑状态和刺激处理之间非线性相互作用的结果（Huang等，2017），在时间和空间中不同状态之间的浮雕决定了与行为相关的大脑可变响应（Zagha和McCormicmick，2014）。在此框架中的一个相关示例是（Taghia et al。，2018）的工作，在sec- ond/seaceend暂时尺度上使用功能性磁共振成像（fMRI），提出了一种计算方法，以识别大型潜在大脑状态，并提出deter-
CS331-15神经计算
- 神经元的网络：神经元网络如何布置在大脑中；人造网络的常见体系结构。编码和表示：如何在神经网络中表示信息；放置编码；分布式表示。- 学习和记忆：生物神经元中的可塑性；记忆理论；在人造网络中学习。- 视图：人类视觉系统的结构；视网膜，LGN和皮质加工的功能；视觉的人工网络模型。
2024 IBIDI日历
“通道连接”是视黄酸诱导的羊膜源性多冰层水凝胶上神经干细胞分化的神经元网络形成的共聚焦显微镜图像。使用Tuj1（绿色）标记神经元，而核则使用带有DAPI（蓝色）的Ibidi安装培养基对其进行了反染色。使用具有10倍物镜的900公里共聚焦显微镜的Zeiss LSM获得图像。
OBM 神经生物学共享意向性调节......
摘要 这篇理论文章旨在发展关于在细胞水平上调节共享意向性的认识。关于共享意向性过程中的神经生物学过程的假设认为，这种前感知交流通过生态系统中的非局部神经元耦合发生，可以描述为母胎交流模型。当前的理论研究分析了文献，讨论了关于振荡对神经元时间协调影响的最新发现，以验证外部低频振荡是否只能同步来自外周和中枢神经子系统的特定局部神经元网络以调节共享意向性。该综述讨论了 4 个发现。首先，伽马振荡与局部细胞集合的时间协调有关。其次，低频脑振荡与外周和中枢神经子系统的时间协调之间存在关系。第三，δ振荡通过调节伽马活动来影响神经元活动。第四，外部 delta 和 gamma 振荡会增加皮质兴奋性。文章的结论是，delta 振荡可以调节神经系统不同子系统中的 gamma 振荡，从而提供时间网络协调。外部低频振荡器只能协调已表现出 gamma 活动的各个子系统中的相关局部神经元网络。
人工智能中的数据分析方法
神经网络是一组算法，旨在模仿人脑。它也被称为“人工神经元网络”。神经网络在数据挖掘中的应用非常广泛。它们对噪声数据的接受能力强，结果准确率高。根据需要，目前正在使用多种类型的神经网络，其中很少是循环神经网络和卷积神经网络。卷积神经网络主要用于图像处理、自然语言处理和推荐系统。循环神经网络主要用于手写和语音识别。
意识、认知和神经元细胞骨架
将大脑视为由简单神经元组成的复杂计算机无法解释意识或认知的基本特征。没有突触的单细胞生物利用其细胞骨架微管执行有目的的智能功能。需要一个新的范式来将大脑视为一个尺度不变的层次结构，既从神经元水平向上延伸到越来越大的神经元网络，也向下、向内延伸到神经元内细胞骨架微管中更深、更快的量子和经典过程。证据表明，微管中存在在太赫兹、千兆赫兹、兆赫兹、千赫兹和赫兹频率范围内重复的自相似传导共振模式。这些传导共振显然起源于太赫兹量子偶极振荡和每个微管蛋白（微管的组成亚基和大脑中最丰富的蛋白质）中色氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸的芳香族氨基酸环的π电子共振云之间的光学相互作用。现在，来自培养的神经元网络的证据还表明，树突状体细胞微管中的千兆赫和兆赫振荡调节远端轴突分支的特定放电，从而因果地调节膜和突触活动。大脑应该被视为一个尺度不变的层次结构，其中量子和经典过程对意识和认知至关重要，这些过程源自神经元内的微管。
Bertarelli 转化神经科学和神经工程奖学金面向 EPFL 硕士生开放申请
近年来，随着记录与大脑中小组或大组神经元相关的电信号技术的发展，以及对这些神经元网络及其与功能（如运动、认知、感觉）之间关系的复杂数据的分析，人们对大脑回路和信号传导的理解取得了惊人的进展。这些进步催生了神经假体领域，该领域专注于开发技术以加深我们对大脑、脊髓和周围神经系统的理解，并利用这些技术和知识恢复或增强因疾病或创伤而丧失的神经功能。