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脑电动态网络分析方法揭示视觉运动协调的神经特征
人类的视觉-运动协调是运动控制的基本功能，需要多个大脑区域的相互作用。了解皮层-运动协调对于改善运动障碍的物理治疗具有重要意义。但其潜在的瞬态神经动力学仍然很大程度上未知。在本研究中，我们应用基于特征向量的动态网络分析方法来研究视觉-运动协调任务下从脑电图 (EEG) 信号计算的功能连接并识别其亚稳态动力学。我们首先在模拟网络上测试了这种信号处理以与其他动力学方法进行比较，表明基于特征向量的动态网络分析能够正确提取演化网络的动态特征。随后，将基于特征向量的分析应用于视觉-运动协调实验下收集的EEG数据。在对参与者的EEG研究中，拓扑分析和基于特征向量的动态分析的结果都能够区分视觉跟踪任务的不同实验条件。通过动态分析，我们表明，通过研究功能连接的亚稳态动态可以区分不同的视觉运动协调状态。
利用集成分子数据的病理图像深度神经网络分析增强胶质瘤分类和分级
神经胶质瘤是源自神经胶质细胞的原发性脑肿瘤。对这些肿瘤的分类和分级对于预后和治疗计划至关重要。世界卫生组织 (WHO) 于 2016 年推出了现行的中枢神经系统 (CNS) 神经胶质瘤分类标准。该神经胶质瘤分类标准需要将组织学与基因组学相结合。2017 年，中枢神经系统肿瘤分类分子和实用方法信息联盟 (cIMPACT-NOW) 成立，旨在为中枢神经系统肿瘤分类提供最新的建议，预计 WHO 将在即将发布的分类中采纳这些建议。在这项工作中，我们提出了一种新颖的神经胶质瘤分析方法，这是文献中首次根据最新的 WHO 标准将从脑组织病理学图像数字分析中获得的细胞特征与分子特征相结合。我们首先提出了一种新颖的过度分割策略，用于在大型组织病理学全幻灯片图像 (WSI) 中选择感兴趣区域 (ROI)。然后，基于深度神经网络 (DNN) 的分类方法将分子特征与细胞特征融合，以提高肿瘤分类性能。我们使用来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集的 549 个患者病例对所提出的方法进行了评估。使用常规 DNN 对低级别胶质瘤 (LGG) 和高级别胶质瘤 (HGG) 的交叉验证分类准确率为 93.81%，使用残差神经网络 (ResNet) DNN 对 LGG II 和 LGG III 的交叉验证分类准确率为 73.95%。我们的实验表明，深度学习的类型对 LGG II 与 LGG III 之间的肿瘤亚型区分有显著影响。这些结果优于对 LGG II 与 LGG III 进行分类的最先进方法。 LGG III，在文献中区分 LGG 与 HGG 方面具有竞争力。此外，我们还研究分子
将动态网络分析与人工智能相结合，以增强 PD-L1：Affibody 相互作用中的表位预测
图 2：PD-L1：Affibody 复合物的结构预测结果。A) PDB 中发现的 PD-L1 复合物的天然接触以红色突出显示 B) PD-L1 和 Affibody 结合方向的比较分析：Alphafold2 Multimer、ClusPro 和 ZDock 预测。每种预测方法排名前 3 位的结构描绘了 PD-L1 和 Affibody 的结合方向。所有预测中两个主要方向是一致的：一个平行于 beta 片层，另一个垂直于它。这突出了计算方法在捕获该复合物的假定结合模式方面的融合。C) 两个提议方向的说明。DF) 从平行和垂直方向的十六个 100 纳秒全原子 MD 模拟重复中获得的独立属性的箱线图。D) 拟合到 PD-L1 后的 Affibody RMSD。 E) 使用分子力学泊松-玻尔兹曼表面积 (MM-PBSA) 方法估计结合自由能。F) 用垂直平均值归一化的界面残基相关性总和。这些基于 MD 的指标的综合分析强烈支持 PD-L1 和 Affibody 之间的垂直结合模式是最可能的配置，强调了计算评估方法的稳健性和一致性。
思科 AI 数据分析概要
部署思科 AI 网络分析需要运行 Cisco DNA Center 实例（在设备外形中运行）以及与思科 AI 网络分析云的 HTTPS 连接。还通过代理服务器支持 HTTPS 连接。如果您使用代理服务器进行 HTTPS 连接，这些设置将从 Cisco DNA Center 全局设置继承。网络事件数据在发送到云端之前会被去标识化。结果和见解由思科 AI 网络分析云服务返回、解密并直接显示在保证用户界面中。有关更多信息，请参阅思科 AI 网络分析隐私数据表：https://www.cisco.com/c/en/us/about/trust-center/data-privacy.html。
jeffrey混合纳米流体的人工神经网络分析与陀螺仪微生物优化太阳热收集器效率
本文研究了由于Jeffrey杂交纳米流体流动而导致的太阳能储能，该流通过多孔介质用于抛物线槽太阳能收集器。在悬浮水基传热液中，还遇到了石墨烯和银纳米颗粒的热疗法和布朗运动的机制。旋转的微生物具有在纳米流体混合物中向上移动的能力，从而增强了纳米颗粒的稳定性和悬浮液中的流体混合。管理方程式的数学建模使用质量，动量，能量，浓度和微生物浓度的保护原理。非相似变量被引入尺寸管理方程式，以获取非量纲的普通微分方程。实施现金和鲤鱼方法来求解非二维方程。还使用Levenberg Marquardt算法为非维度的方程开发了人工神经网络。对应于影响纳米流体流和传热的不同参数的数值发现。观察到热曲线会随着达西和福切氏症参数的升级而增强。和Nusselt数字随着Deborah数字和延迟时间参数的升级而增强。熵生成可以随着Deborah数字和延迟时间参数的增强而降低。太阳能是最好的可再生能源。它可以满足行业和工程应用增长的能源需求。
信号网络分析揭示了fostamatinib是控制SARS-COV-2感染期间血小板过度激活的潜在药物
1功能基因组学和系统生物学小组，生物信息学系，生物中心，武兹堡大学，德国武兹堡大学，2个进化基因组学集团，计算和理论生物学中心，尤尔兹堡大学，德国，德国，尤恩斯堡，3岁，纽约市，3岁，纽约市，纽约州，纽约市。医学，德国武兹堡大学，5算法生物信息学，计算机科学系，海因里希海恩大学，德国杜塞尔多夫，杜斯堡6号，尤斯堡，尤斯堡大学医院6大学医院，实验性生物医学研究所，德国7号董事会，林科式的生物学席位。德国温尔兹堡大学温兹堡大学，欧洲分子生物学实验室（EMBL）Heidelberg 8号，生物计算单位，海德堡，德国，德国
原创研究通过加权基因共表达网络分析识别与扩张型心肌病相关的潜在生物标志物
背景：扩张型心肌病 (DCM) 是收缩性心力衰竭的主要原因之一，常具有遗传因素。DCM 发病和进展的分子机制仍不清楚。本研究旨在寻找新的诊断生物标志物，以辅助治疗和诊断 DCM。方法：探索基因表达综合 (GEO) 数据库，提取两个微阵列数据集 GSE120895 和 GSE17800，随后将它们合并为一个队列。在 DCM 组和对照组中分析差异表达基因，然后进行加权基因共表达网络分析以确定核心模块。通过基因显着性 (GS) 和模块成员资格 (MM) 值识别核心节点，并通过 Lasso 回归模型预测四个枢纽基因。在数据集 GSE19303 中进一步验证四个枢纽基因的表达水平和诊断价值。最后，确定了潜在的治疗药物和调节基因的上游分子。结果：绿松石模块是 DCM 的核心模块。鉴定出四个枢纽基因：GYPC（糖蛋白C）、MLF2（髓系白血病因子2）、COPS7A（COP9信号体亚基7A）和ARL2（ADP核糖基化因子类GTPase 2）。随后，通过实时定量PCR（qPCR）检测，枢纽基因在数据集和验证模型中的表达均存在显著差异。还鉴定出四种潜在的调节剂和七种化学物质。最后，成功进行了基因编码蛋白与小分子药物的分子对接模拟。结论：结果表明ARL2、MLF2、GYPC和COPS7A可能是DCM的潜在基因生物标志物。
连接大脑和认知：学习困难者发展样本中大脑结构协方差和一般智力的多层网络分析
摘要：网络分析方法在其他领域（如系统神经科学）中无处不在，最近已用于测试心理学中的网络理论，包括智力研究。智力的网络或互利共生理论提出，认知能力（例如词汇或记忆等特定能力）之间的统计关联源于它们在整个发展过程中的因果关系。在本研究中，我们使用认知能力和大脑结构协方差（灰质和白质）的网络模型（特别是 LASSO）来同时模拟大脑-行为关系，这些关系对于一个大型（行为，N = 805；皮质体积，N = 246；分数各向异性，N = 165）发育期（年龄 5-18）学习困难者群体（CALM）的一般智力至关重要。我们发现，我们的认知、神经和多层网络中普遍存在着大多数正向、小范围的偏相关。此外，通过利用社区检测（Walktrap 算法）和计算节点中心性（绝对强度和桥接强度），我们发现了趋同证据，表明认知和神经节点的子集在大脑和行为之间起着中介作用。我们讨论了未来研究的意义和可能途径。
转录组学数据的综合网络分析揭示了急性放射综合征的潜在药物靶点
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工作与组织心理学的 100 年科学演变：1919 年至 2019 年的文献计量网络分析
在本研究中，我们探索了工作和组织心理学 (WOP) 的 100 年历史。为此，我们进行了文献计量绩效和网络分析 (BPNA)，以了解该研究领域的演变结构和最重要的主题。为了执行 BNPA，从 Web of Science 和 Scopus 数据库中导出了自 1919 年以来发表的 8,966 份文件。使用 SciMAT 软件处理数据并创建 WOP 领域战略主题的演变结构、战略图和主题网络结构。我们确定了 29 个战略集群，并讨论了最重要的主题（运动主题）及其与其他集群的关系。这项研究展示了该研究领域的完整演变，确定了新兴主题和其他具有高度发展的主题。我们希望这项工作能够支持 WOP 领域的研究人员和未来研究。