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通过多任务元学习实现数据高效的脑连接组分析
脑网络将脑区之间的复杂连接表征为图结构，为研究脑连接组提供了有力的手段。近年来，图神经网络已成为一种流行的结构化数据学习范式。然而，由于数据获取成本相对较高，大多数脑网络数据集的样本量有限，这阻碍了深度学习模型的充分训练。受元学习的启发，元学习可以在有限的训练样本下快速学习新概念，本文研究了在跨数据集环境中分析脑连接组的数据高效训练策略。具体来说，我们建议在大样本量的数据集上对模型进行元训练，并将知识迁移到小数据集。此外，我们还探索了两种面向脑网络的设计，包括图谱变换和自适应任务重新加权。与其他预训练策略相比，我们基于元学习的方法实现了更高、更稳定的性能，这证明了我们提出的解决方案的有效性。该框架还能够以数据驱动的方式获得有关数据集和疾病之间相似性的新见解。
通过遗传学和脑转录组识别神经和精神疾病的药物靶点
1 英国布里斯托尔大学人口健康科学系 MRC 综合流行病学部 (IEU)，2 美国马萨诸塞州剑桥市转化生物学研究与开发部，3 美国华盛顿州西雅图市 Sage Bionetworks，4 美国佛罗里达州杰克逊维尔市佛罗里达梅奥诊所神经科学系，5 美国佛罗里达州杰克逊维尔市佛罗里达梅奥诊所健康科学研究系，6 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心神经内科转化与计算神经免疫学中心，7 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心 Taub 阿尔茨海默病和衰老大脑研究所，8 美国佛罗里达州杰克逊维尔市佛罗里达梅奥诊所神经内科，9 美国加利福尼亚州圣拉斐尔市 BioMarin Pharmaceuticals，10 NIHR 布里斯托尔生物医学研究中心英国布里斯托尔布里斯托尔大学 Oakfield House 中心
果蝇中的微生物组 - 肠脑轴对氨基酸缺陷的响应
均衡的大量营养素（蛋白质，碳水化合物和脂肪）对于生物的福祉至关重要。足够的热量摄入量，但蛋白质消耗不足会导致多种疾病，包括kwashiorkor 1。味觉受体（T1R1 -T1R3）2可以检测环境中的氨基酸，而细胞传感器（GCN2和TOR）3监测细胞中氨基酸的水平。当剥夺饮食蛋白时，动物会选择一种食物来源，其中包含更大比例的蛋白质或必需氨基酸（EAAS）4。这表明，在EAA特异性饥饿驱动的反应的帮助下，食物选择旨在实现特定的大量营养素的目标量，这是鲜为人知的。在这里，我们在果蝇中表明，微生物组 - 脑轴轴检测到EAA的不足并刺激EAAS的补偿性食欲。我们发现，在蛋白质剥夺期间，神经肽CNMAMID（CNMA）5在前肠的肠细胞中高度诱导。CNMA-CNMA受体轴的沉默阻止了被剥夺的果蝇中EAA特异性饥饿驱动的反应。此外，带有EAA共生微生物组的gnotobiotic果蝇表现出对EAAS的食欲减少。相比之下，没有产生亮氨酸或其他EAA的突变体微生物组的gnotobiotic果蝇显示出更高的CNMA表达和EAAS的补偿性食欲更大。我们提出肠道肠细胞感知饮食和微生物组衍生的EAA的水平，并通过CNMA将EAA剥夺状态传达给大脑。
FedBrain：基于连接组的脑成像分析的图形神经网络的联合培训
神经影像技术的最新进步引发了人们对了解感兴趣的解剖区域（ROI）之间复杂相互作用的越来越兴趣，形成了大脑网络，这些网络在各种临床任务中起着至关重要的作用，例如神经疗法发现和疾病诊断。近年来，图形神经网络（GNN）已成为分析网络数据的强大工具。然而，由于数据获取和监管限制的复杂性，大脑网络研究的规模仍然有限，并且通常仅限于当地机构。这些局限性极大地挑战了GNN Mod-捕获有用的神经电路模式并提供强大的下游性能。作为一个分布式机器学习范式，联邦学习（FL）通过在没有数据共享的情况下启用跨本地机构（即客户）的协作学习，为解决资源限制和隐私问题提供了有希望的解决方案。虽然在最近的FL文献中已经广泛研究了数据性质问题，但跨机构的大脑网络分析提出了独特的数据异质性挑战，也就是说，跨局部神经模仿研究的不一致的ROI ROI分析系统以及不同的预测性神经回路模式。为此，我们提出了FedBrain，这是一个基于GNN的个性化FL框架，考虑了大脑网络数据的独特属性。与现有的FL策略相比，我们的方法表现出了更高和更合适的性能，展示了其在基于跨机构连接的大脑成像分析中的强大潜力和概括性。具体而言，我们提出了一种联合地图集地图映射机制，以克服不同ROI图集系统引起的大脑网络的特征和结构异质性，以及由临床先验知识指导的聚类方法，以解决有关不同患者群体的不同预测性神经电路模式，神经模仿的模态和临床临床胜于现象。该实施可在此处获得。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
大鼠运动皮层脑电极界面的空间转录组学研究
研究异物对大脑植入电极的反应是未来神经假体和实验电生理学发展的一个重要研究领域。在大脑中植入电极后，小胶质细胞活化、反应性星形胶质增生和神经元细胞死亡会在电极周围形成一个与稳态截然不同的环境。为了揭示可能影响设备功能和寿命的生理变化，在这项初步研究中实施了空间转录组学，以确定由电极植入引起的基因表达变化。这种 RNA 测序技术 (10x Genomics, Visium) 使用显微镜载玻片上的空间编码、RNA 结合寡核苷酸来空间识别每个测序读数。对于这些实验，植入密歇根式硅电极的大鼠运动皮层切片被安装在 Visium 载玻片上进行处理。每个组织切片都使用免疫组织化学标记神经元和星形胶质细胞，以提供相对于设备道映射每个测序读数的空间参考。植入后 24 小时、1 周和 6 周，大鼠运动皮层的结果显示，植入和非植入组织切片之间存在多达 5811 个差异表达基因。这些基因中有许多与之前在异物对植入电极反应的研究中报告的生物机制有关，而其他基因则是本研究中的新发现。这些结果将为未来的工作奠定基础，以改进和衡量基因表达对大脑植入电极记录长期稳定性的影响。随着我们对大脑在电极植入后发生的动态分子变化有了更好的了解，正在进行的工作将扩大这些初步观察。
使用混合静息态结构连接组增强全脑动态模拟
摘要 人脑由数十亿个神经元和突触连接组成，是一个复杂的网络，协调着大脑区域之间兴奋和抑制活动的复杂平衡。兴奋和抑制之间的动态平衡对于调整皮质网络中的神经输入/输出关系以及调节其对刺激的反应动态范围至关重要。为了使用连接组学推断这种平衡，我们最近引入了一个基于 Ising 模型的计算框架，该模型最初是为解释铁磁体中的相变而开发的，并提出了一种新型的混合静息态结构连接组 (rsSC)。在这里，我们表明，基于 Kuramoto 相位振荡器的生成模型可用于模拟以 rsSC 作为耦合权重系数的静态和动态功能连接组 (FC)，这样与使用传统结构连接组模拟的 FC 相比，模拟的 FC 与观察到的 FC 很好地一致。模拟是使用高性能计算基础设施上的开源框架虚拟大脑执行的。
无人机系统 (UAS) 第 1 组和第 2 组物理...
无人机系统 (UAS) 第 1 组和第 2 组体检工作表由合格的医疗服务提供者检查。任何不合格情况或“不合格”部分都需要在第 8 块中注明并由医疗官审查。向成员的指挥官 (CO) 提交豁免请求。参见 MANMED CH-15 第 IV 节