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Gal-1 和Gal-9 在子痫前期患者血清和胎盘表达的临床研究
0.05), 且早发型 PE 组 Gal-1 水平和 Gal-9 水平亦显着高于晚发型 PE 组 ( P <0.05)。 早发型 PE 组和晚发型 PE
多视角脑连接组的解缠和比例表示学习
摘要：弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而，构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法，这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中，我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言，我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性，即比例性。更具体地说，我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比，通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明，学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明，所提出的方法有效地保持了比例性。
空间平滑对功能脑网络组级差异的影响
空间平滑是一种预处理工具，常用于减少功能性磁共振成像 (fMRI) 数据中的噪声量。然而，众所周知，平滑会以不良方式影响个体受试者的功能性脑网络分析结果。在这里，我们研究了空间平滑如何影响受试者组之间观察到的脑网络结构差异。使用来自两个临床人群和健康对照者的 fMRI 数据，我们表明，组间网络结构差异在很大程度上取决于预处理过程中应用的空间平滑量。最佳空间平滑水平很难定义，可能取决于一组分析参数。因此，我们建议仅在仔细考虑后才应用空间平滑。
尾脑型GABA能神经元类型的转录组和空间组织
Cin Velthoven，Michael Kunst，Changkyu McMillen，Delissa McMillen，Anish Bhaswanth Chakka，Tamara Casper，Michael Chakrabarty，Scott，Scott，Daniel，Tim 4 Dolbeare，Rebecccana Ferrbeer，Jeff Gloe，JeffGloe，Jeffgloe，Jerusalem，Jerusalem。 Ho，Mike，James，Kately，Beagan，开始了Nguy，Ronellennhen，Eric D.6 Thomas，Amy Torkelson，Mick Dee，Lydia，Lydia，Nick Deem，Nick Water，Nick Water，7 Kimbern Kim Wats，7 Kimberen Kidale Tasic，Zizen Yao和Hongkui Yao和Hongkui Zeng Zeng*
结构和功能性脑连接组之间的联合子空间映射
化学生物学核心设施，EMBL，Heidelberg，德国。9德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）RNA生物学与癌症的部门。 10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。 11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。 12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。 13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。9德国海德堡的德国癌症研究中心（DKFZ）RNA生物学与癌症的部门。10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。 11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。 12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。 13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。10癌研究系，胸外科，医学中心 - 弗莱堡大学，弗莱堡大学，德国癌症财团（DKTK）的医学院 - 伙伴网站Freiburg，德国弗里堡。11信号转导的系统生物学划分，德国海德堡，德国癌症研究中心。12型转化肺研究中心海德堡（TLRC），德国肺部研究中心（DZL），德国海德堡。13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。 14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。 15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。 同等的贡献。 b相等的贡献。 c通讯作者。13德国海德堡海德堡大学儿科血液学，肿瘤学和免疫学系。14癌症和代谢中信号转导的分配，德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）。15德国海德堡的德国癌症联盟（DKTK）。同等的贡献。b相等的贡献。c通讯作者。
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
研究人员分析特定脑细胞的蛋白质组如何随着年龄增长而变化
“转录组（即内皮细胞中所含的 RNA）已经得到了相当全面的绘制，”慕尼黑大学医院中风和痴呆症研究所所长、SyNergy 卓越集群首席研究员、慕尼黑大学教授 Martin Dichgans 说道。“目前缺少的是细胞中完整蛋白质组（蛋白质组）的相应数据。”
基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建
摘要：大脑细胞网络的信息处理能力取决于神经元及其分子和功能特征之间的物理布线模式。映射神经元并解决其单个突触连接可以通过在纳米级分辨率下以密集的细胞标记在纳米级分辨率下实现。光学显微镜独特地定位于可视化特定的分子，但是由于分辨率，对比度和体积成像能力的限制，光学显微镜的密集，突触级的电路重建已经无法触及。在这里，我们开发了基于光微镜的连接组学（LICONN）。我们将专门设计的水凝胶嵌入和扩展与基于深度学习的分割和连通性分析进行了整合，从而将分子信息直接纳入突触级脑组织重建中。liconn将允许以易于采用的方式在生物学实验中进行突触级的脑组织表型。