自 Penrose 和 Hameroff 的工作以来,人们讨论了人类记忆和意识的位置可能与微管蛋白微管有关的可能性。如果使用卷成微管的超离子纳米材料,并在形成的通道内使用电解质来介导质子和锂离子的快速离子交换,似乎可以在组成这些图像的复杂电磁波谱的作用下将整个图像阵列(图片)写入此类材料中。超级计算机可能会推荐使用相同的材料和架构。尤其要注意原丝数为 13 的微管。我们之前用由 13 个子单元组成的斐波那契网络连接了此类微管,这些子单元螺旋卷起以提供合适的通道。我们最近对 Wadsley-Roth 剪切相(如铌钨)的斐波那契分析
摘要 了解在辨别性恐惧条件反射过程中皮肤电导反应 (SCR) 个体差异的神经基础,可能有助于我们理解恐惧相关精神病理学中的自主神经调节。先前的兴趣区 (ROI) 分析表明杏仁核参与调节条件性 SCR,但缺乏全脑分析。本研究使用来自双胞胎 (N = 285 名个体) 的大型功能性磁共振成像研究的数据,检验了在辨别性恐惧条件反射过程中 SCR 对社会刺激的个体差异与整个大脑的神经活动之间的相关性。结果表明,条件性 SCR 与背侧前扣带皮层/前中扣带皮层、前岛叶、双侧颞顶交界处、右额岛叶、双侧背侧运动前皮层、右上顶叶和中脑的活动相关。ROI 分析还显示杏仁核活动与条件性 SCR 之间存在正相关性,这与之前的报告一致。我们认为观察到的 SCR 的全脑关联属于与显着性检测和自主神经内感受处理相关的大规模中扣带回-岛叶网络。该网络内活动的改变可能是条件性 SCR 和精神病理学自主神经方面个体差异的基础。
各种提示策略(内部和外部)已被用于缓解帕金森病 (PD) 的步态障碍。然而,目前仍不清楚哪种提示策略在不同的疾病阶段或更严重的步行障碍(例如步态冻结 (FOG))下最有效。对提示作出反应的潜在神经机制也未知。这项试验旨在:(i) 确定 PD 患者行走时大脑活动对提示刺激(内部、视觉、听觉或触觉)的反应;(ii) 检查 PD 不同阶段大脑活动对提示的变化。这项正在进行的单点研究采用探索性观察设计,在实验室应用步态障碍提示。总共将招募 80 名符合纳入标准的 PD 患者。参与者根据其疾病阶段(用 Hoehn 和 Yahr (H&Y) 量表分类)分成几组;n = 20 H&YI;n = 30 H&YII; n = 30 H&YIII。在 H&Y II 和 III 期组中,我们还将确保每组招募 15 名 FOG 患者。参与者在几种条件下执行步行任务:无提示的基线步行;随机提示步行条件 [内部和外部(视觉、听觉和触觉)提示]。组合功能性近红外光谱和脑电图系统可量化步行时的皮质大脑活动。惯性传感器用于评估步态。主要结果测量是步行时与提示相关的皮质大脑活动变化,包括皮质 HbO 2 的相对变化和 alpha(8-13Hz)、beta(13-30Hz)、delta(0.5-4Hz)、theta(4-8Hz)和 gamma(30-40Hz)频率带宽的功率谱密度。次要结果测量是时空步态特征的线索相关变化。研究结果将增强我们对皮质对不同线索策略的反应的理解,以及它们如何受到 PD 进展和 FOG 状态的影响。该试验已在 clinicaltrials.gov 注册(NCT04863560;2021 年 4 月 28 日,https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04863560)。
摘要 本研究的主要问题是“使用上下文线索策略对学生的阅读理解有显著影响吗?”。因此,本研究的目的是找出使用上下文线索策略对学生的阅读理解是否有显著影响。在本研究中,研究人员采用了准实验方法,进行了前测和后测。本研究的对象为四个班的 142 名学生。样本为 X.OTKP 有 34 名学生作为使用上下文线索策略授课的实验班,X.BDP 有 34 名学生作为常规授课班。根据研究结果,我们接受了三个假设(Ha)。第一,实验班的前测和后测成绩结果发现,t 获得的(10,31)比 t 表(1,960)大。第二,实验班和控制班的后测成绩结果发现t比t表(1,960)高出(4,21)。最后,实验班和控制班的后测成绩发现t比t表(1,960)高出(4,21)。这意味着在英语教学中使用上下文线索策略对学生的阅读理解有显著的影响。关键词:阅读理解,上下文线索,策略。1.引言
摘要 在自然环境中,感觉处理和运动输出紧密相关,这反映在许多大脑区域同时包含感觉和运动信号的事实中。然而,标准的还原论范式将感觉决策与其自然的运动后果分离开来,而头部固定会阻止自我运动的自然感觉后果。特别是,在环境中的运动提供了许多深度线索,这些线索超出了立体视觉的范围,但人们对这些线索知之甚少。为了研究自然任务中视觉处理和运动输出的整合,我们研究了自由移动小鼠的距离估计。我们发现小鼠使用视觉准确地跳过可变间隙,从而将视觉计算直接耦合到其相应的行为运动输出。单眼眼睑缝合不影响间隙跳跃成功,因此小鼠可以使用不依赖于双眼视差和立体视觉的线索。在单眼条件下,小鼠改变了头部位置并进行了更多的垂直头部运动,这与从使用立体视觉转向其他单眼线索(如运动或位置视差)的转变一致。最后,当光纤分别位于双眼或单眼 V1 区时,对初级视觉皮层的光遗传抑制会损害双眼和单眼条件下的任务表现。总之,这些结果表明小鼠可以使用单眼线索,依靠视觉皮层来准确判断距离。此外,这种行为范式为研究神经回路如何将感觉信息转化为行为运动输出奠定了基础。
错误监控是一种元认知过程,通过这一过程,我们能够在做出反应后检测并发出错误信号。监控我们的行为结果何时偏离预期目标对于行为、学习和高阶社交技能的发展至关重要。在这里,我们使用脑电图 (EEG) 探索了面部表情线索整合过程中错误监控的神经基础。我们的目标是研究依赖于面部线索整合的响应执行之前和之后错误监控的特征。我们遵循中额叶 theta 的假设,认为它是错误监控的强大神经元标记,因为它一直被描述为一种发出认知控制需求的信号机制。此外,我们假设 EEG 频域分量可能有利于研究复杂场景中的错误监控,因为它携带来自锁定和非锁相信号的信息。应用了一个具有挑战性的 go/no-go 扫视范式来引出错误:需要整合面部情绪信号和凝视方向来解决这个问题。我们从 20 名健康参与者处获取了脑电图数据,并在反应准备和执行期间以 θ 波段活动水平进行分析。尽管 θ 调制在错误监控过程中一直得到证实,但它开始发生的时间尚不清楚。我们发现正确和错误试验之间中额通道的 θ 功率存在差异。错误反应后 θ 波段立即升高。此外,在反应开始之前,我们观察到了相反的情况:错误之前的 θ 波段较低。这些结果表明 θ 波段活动不仅是错误监控的指标(这是增强认知控制所必需的),也是成功的必要条件。这项研究通过在复杂任务中甚至在执行反应之前就揭示与错误相关的模式并使用需要整合面部表情线索的范例,为 θ 波段在错误监控过程中的作用增加了先前的证据。
背景:肥胖症流行仍然是一个主要的公共卫生问题。尽管锻炼是最常见的减肥建议,但锻炼计划的减肥效果往往不理想。人体会补偿通过锻炼消耗的大部分能量,以维持能量稳态和体重。增加能量摄入似乎是最有影响力的补偿行为。对驱动这种行为的机制的研究尚未完全阐明。目的:确定运动是否会影响不运动的超重至肥胖人群对食物线索的注意力处理(注意力偏差)和对食物线索的抑制控制。方法:30 名被归类为超重至肥胖的成年人参加了一项平衡的交叉试验,该试验在不同的日子进行两次评估访问,间隔至少一周。在参与者消耗 500 kcal 的锻炼前后(一次评估访问)以及 60 分钟看电视前后(第二次评估访问)评估对食物线索的注意力偏差和抑制控制。注意偏差被概念化为在特定于食物的点探测任务中,当食物和中性(非食物)线索同时出现时,注视食物线索的时间百分比。抑制控制,特别是运动冲动,被评估为特定于食物的 Go/NoGo 任务期间抑制失败的百分比。结果:观察到对食物线索的注意偏差与时间的显著影响,与饥饿无关,而对食物线索的注意偏差在运动前增加,但在看电视后没有增加。抑制控制不受运动影响,也与对食物线索的注意偏差无关。结论:剧烈运动会增加对食物线索的注意偏差,这表明一种可能导致运动时减肥阻力的机制。需要未来的试验来评估纵向运动干预对食物线索的注意偏差。
摘要:从海洋细菌丝氨酸蛋白酶醌 ( SQ1 ) 中分离得到,其特点是它对黑色素瘤细胞系具有选择性活性,其特点是它能调节人类皮脂蛋白并诱导自噬和细胞凋亡。虽然 SQ1 是一种活性先导化合物,但它在有机和水介质中都缺乏溶解性,这使其临床前评估变得复杂。为此,我们的团队将精力转向探索类似物,目的是找到具有可比选择性和活性的可合成材料。类似物 SQ2 显示出更好的溶解性,对黑色素瘤细胞的选择性提高了 30-40 倍。在这里,我们详细报告了 SQ1 和 SQ2 在携带主要黑色素瘤相关突变 BRAF V600E 和 NRAS Q61R 的 SK-MEL-28 和 SK-MEL-147 细胞系中的活性比较。这些研究提供了一份关于暴露于 SQ1 或 SQ2 后的活性、生存力、克隆形成性、皮细胞素表达、自噬和凋亡诱导的权威报告。总体而言,这些研究表明 SQ1 和 SQ2 表现出类似的活性和对皮细胞素表达的调节。通过评估与自噬和凋亡相关的关键基因的一组基础表达,这些研究得到了进一步的支持,从而进一步深入了解了这些突变的作用。为了探索这是一种生存还是死亡机制,自噬抑制使 BRAF 突变体对 SQ1 和 SQ2 敏感,而 NRAS 突变体则发生相反的情况。这些数据表明,丝氨酸醌仍然保持活性,与黑色素瘤突变无关,并表明未来可将它们与自噬抑制剂联合使用来治疗 BRAF 突变的肿瘤。
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样,可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务,其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统(Littman 等人,2002 年;Ernandes 等人,2005 年;Ginsberg,2011 年)严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中,则无法正确解答填字游戏。此外,即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器,其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索,和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索:(1)使用线索表示通过搜索引擎查询网络;(2)查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中,我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中,答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供,搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法,通过学习排序策略对候选列表进行重新排序(Barlacchi 等人,2014a;Barlacchi 等人,2014b;Nicosia 等人,2015;Nicosia 和 Moschitti,2016;Severyn 等人,2015)。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序,并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
1前言4 2在铁路网络上管理植被6 2.1线索植被管理的历史7 3评估自然界 - 针对人和野生动植物的铁路10 4生物多样性和铁路网络12 4.1生物多样性和自然资本12 4.2威胁下的生物多样性威胁下的生物多样性14 4.3 14 4.3立法15立法为政府衡量的效果衡量生物效果16 Quiver Inality Inality 16 5.1 We Orive Inity 16 5.1 16 5.1 our approach to managing biodiversity 18 6.1 A stocktake of environmental assets 18 6.2 Measuring the impacts of our management on biodiversity 22 6.3 Turning our vision into practice - route level action plans 26 6.4 Engagement and communication 30 7 Objectives 32 8 Appendices 34 8.1 Appendix 1: Stakeholder organisations engaged 34 8.2 Appendix 2: Key legislation and policy relevant to managing biodiversity 35 8.3 Acknowledgements 36
