神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域,包括词汇(文字处理)和超词汇层面(句子和话语处理)。这些区域在多大程度上是分离的或交织的?为了解决这个问题,我们引入了一种新方法,利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说,我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2,我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后,我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外,为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口,我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明,虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感,但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外,与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开,而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究,并为其空间组织提供了新的见解。
摘要皮肤微生物组为人类健康提供了重要贡献。但是,其细菌成分的空间组织及其可行性尚不清楚。在这里,我们将培养,成像和分子方法应用于人类和小鼠皮肤样品,发现皮肤表面被比细菌DNA水平所预测的更少的可行细菌定植。相反,可行的皮肤相关细菌主要位于毛囊和其他皮肤的眼部感染中。此外,我们表明,与其他人类微生物组相比,皮肤微生物组的可行细菌比例很低,这表明皮肤表面上的大多数细菌DNA与可行细胞无关,少数细菌家族占主导地位,每种皮肤部位占主导地位,传统的测序方法既富有浓度和多样性的皮肤,又是皮肤的多样性。最后,我们使用人类志愿者进行了一项体内皮肤微生物组扰动研究研究。细菌16S rRNA基因测序表明,尽管皮肤微生物组即使在侵略性扰动之后也非常稳定,但皮肤表面的重生是由潜在的可行种群驱动的。我们的发现有助于解释皮肤微生物扰动的动力学,因为皮肤表面上的细菌DNA可以瞬时干扰,但通过稳定的基础可行的可行种群补充。这些结果解决了皮肤微生物组生物学中的多个出色问题,对未来研究和操纵它的努力产生了重大影响。
生物神经网络定义了人类和其他哺乳动物的大脑功能和智力,并形成了超大的空间结构图。它们的神经元组织与大脑微血管的空间组织紧密相连,微血管为神经元提供氧气并构建互补的空间图。这种血管(或血管结构)在神经科学中起着重要作用;例如,血管结构的组织(和变化)可以代表各种病理的早期迹象,如阿尔茨海默病或中风。最近,组织透明化的进展使得全脑成像和小鼠大脑血管整体分割成为可能。基于这些成像方面的进展,我们将基于特定的成像协议提供可扩展的全脑血管图数据集。具体来说,我们使用一种利用体积渲染引擎 Voreen 的改进图形提取方案来提取血管图,并通过 OGB 和 PyTorch Geometric 数据加载器以可访问且适应性强的形式提供它们。此外,我们使用引入的血管图数据集对许多最先进的图学习算法在血管预测和血管分类的生物学相关任务上进行了基准测试。我们的工作为推进图学习研究进入神经科学领域铺平了道路。作为补充,所呈现的数据集为机器学习社区提出了具有挑战性的图学习研究问题,包括将生物学先验纳入学习算法,或扩展这些算法以处理具有数百万个节点和边的稀疏空间图。1
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。 – 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
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诊断病理学通过数字化经历了重大变革和飞跃,一方面,数字化使得决策过程不时发生重大变化,另一方面,工作流程也发生重大变化,因此内部人员的职位描述也发生了重大变化 [ 1 , 2 ]。所有这些一方面对工作组织产生了重要影响,另一方面对参与活动的人员的培训也产生了重要影响,必须让他们做好准备,做出必要的改变,以适应不断变化的职位描述和与工具(光学/机电一体化/信息学)的交互,这些工具的更新速度越来越快,并且逐渐能够越来越多地与电子健康和移动健康相结合 [ 1 – 6 ]。我们正在从幻灯片的物理存储系统转向虚拟幻灯片(即电子幻灯片或数字幻灯片)的虚拟存储 [ 3 ]。诸如物理存储空间组织等旧问题正在让位于诸如物理(保守)数据安全和网络安全等新问题。现在,关于幻灯片存档和多存档的讨论越来越少,而关于电子幻灯片需要多少 PB 或 EB 的讨论越来越多。变化如此之快,以至于有人开始问一个决定性的问题:我们今天所知道的显微镜是否仍然需要?我们毫无疑问可以强调,迄今为止,诊断病理学经历了两次重要的革命。诊断病理学领域的重大创新首先涉及 1980 年免疫组织化学的引入,其次是 2010 年左右用于癌症诊断的下一代测序的引入。第一次革命涉及数字病理学的引入,因此引入了从电子切片到采集系统(摄像机或扫描仪)以及归档系统、数字病理学的图片存档和通信系统 (PACS) 的关键元素 [ 3 ]。
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