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21K15679研究结果报告
研究成果の概要（英文）：我提出了一个被动任务范式，以减少与任务相关功能MRI任务执行过程中认知负载的一种方法。我创建了一个实验范式，其任务刺激可用于诊断神经系统疾病，并进行了实际的测量，证明了其可行性。在数据分析中，使用来自队列研究的静止状态功能性MRI数据，1）我基于REM睡眠行为障碍的功能连通性生成了基于机器的疾病分类器，帕金森氏病的前途症状，2），并揭示了痴呆症，帕金森氏病和健康的老年人使用动态功能连接性的网络动态差异。
基因组编辑的出现——创新网络......
变革性的社会变革既可由宏观政治手段和技术的出现引发，也可受其影响。关键的使能技术以及其中的生物技术拥有推动这些变革的力量，从突破性的学术发现演变为商业活动。由于其日益增加的经验相关性，我们选择基因组编辑作为新兴技术的例子，并提取了 2000 年至 2020 年的出版物、专利和公司数据。通过利用社交网络分析，我们确定了在相应时间和层面上占主导地位的主要网络和集群。基于这些网络，我们在科学知识、专利技术和商业活动之间建立垂直联系，以通过技术发展可视化参与者之间的层级关系。从而，我们确定了基因组编辑出现的网络动态、最重要的参与者和集群的发展，以及它在不同领域的传播。
介观成像：为大规模神经动力学提供广阔的视角
光学成像彻底改变了我们监测大脑活动的能力，涵盖了从突触到细胞再到电路的空间尺度。本文，我们总结了介观成像的快速发展和应用，这是一种基于广域荧光的方法，平衡了高时空分辨率和超大视野。通过利用用于神经元活动的荧光报告基因的不断扩展和用于指示剂表达的新策略，介观分析能够测量和关联网络动态与行为状态和任务表现。此外，广域成像与双光子显微镜和电生理学等细胞分辨率方法的结合正在弥合细胞和网络分析之间的界限。总体而言，介观成像为研究大脑功能的光学工具箱提供了一个强大的选项。
年度报告2023
2022/23是我们电力业务的里程碑一年，在Moyle Interconnector中完全更换了我们的控制系统。该系统使整个互连器功能，具有毫秒响应时间的操作设备，并在两侧与电力网络动态交互。该项目本身实际上是一个主要的工程项目的混合体，即使不完全成功，设备的实际物理损害是可能的，并且是一个主要的IT项目，所有经典的时间延迟风险和成本超支，并且经常与这些项目相关。所有人都告诉该项目成本接近2600万英镑，需要70个同等几天的完全互连停电1。我很高兴地报告这个极其复杂的项目是按时间和低于预算交付的。Moyle互连器是世界上第一个经历什么是在任何互连寿命中预期的最复杂的主要翻新，现在已经完全恢复了服务并达到最高标准。
受损语言网络的短期调节
摘要 语言由人类大脑中的大规模网络维持。中风通常会严重影响功能和网络动态。然而，大脑对病变的适应潜力尚不清楚。一个关键问题是右半球的上调是否对语言恢复具有适应性。针对受损大脑的短期重组潜力，我们在功能性神经影像学检查之前对左侧颞顶叶病变的中风后患者的左前或后下额回 (IFG) 施加了“虚拟病变”。后 IFG 的扰动选择性地延迟了语音决策并降低了语音活动。个体反应延迟与病变同源物的上调相关，可能反映了补偿作用。此外，右上纵束的个体束完整性越强，中断越少。我们的研究结果为受损语言网络的可塑性的功能和结构基础以及右半球的补偿作用提供了证据。
皮质皮层成对缔合性刺激，研究人类皮质皮质视觉网络的可塑性
皮质皮质配对 - 促进性刺激（CCPA）是一种高级双位点经颅磁刺激技术，可利用Hebbian原理诱导功能网络中的塑性变化并调节皮层大脑区域之间的相互作用。本综述总结了CCPAS研究基于视觉感知的网络动力学研究的不断增长。研究揭示了视觉系统中皮质形成的连接中的功能解离，其中独特的分层有组织的电路塑造了视觉处理的各个方面，包括运动感知，情感识别和元认知判断。将CCPA与EEG/MEG等神经影像学技术集成的前瞻性应用有望进行微调干预措施，并更深入地了解视觉系统网络动态和功能架构，并在神经和精神病学条件下进行潜在的临床应用。
系统级网络建模揭示黑色素瘤表型可塑性和异质性的主要调节因子
黑色素瘤的表型（即非遗传）异质性会导致去分化、靶向治疗和免疫治疗的难治性以及随之而来的肿瘤复发和转移。已经确定了与黑色素瘤不同表型相关的各种标记或调节剂，但这些调节剂之间的相互作用网络如何产生多种“吸引子”状态和表型转换仍然难以捉摸。在这里，我们推断出一个转录因子 (TF) 网络，它们充当黑色素瘤中不同细胞状态基因特征的主要调节剂。该网络的动态模拟预测了该网络如何稳定到不同的“吸引子”（TF 表达模式），这表明 TF 网络动态驱动了表型异质性的出现。这些模拟可以重现黑色素瘤中观察到的主要表型并解释 BRAF 抑制后观察到的去分化轨迹。我们的系统级建模框架提供了一个平台，以了解调节 TF 网络景观中的表型转变轨迹，并确定针对黑色素瘤可塑性的新型治疗策略。
基于技术网络的潜在颠覆性技术识别研究
颠覆性技术具有三个显著而有意义的特征：归零效应，即维持性技术因其惊人的、前所未有的进步而变得无用；重塑技术与经济格局；引领未来技术体系的主流，这些都具有深远的影响和积极影响。颠覆性技术的识别是一项普遍艰巨的任务。因此，本文旨在增强潜在颠覆性技术识别结果的技术相关性，提高潜在颠覆性技术识别主题的粒度和有效性。依据生命周期理论，划分时间阶段，构建技术网络动态并进行分析，识别出潜在颠覆性技术。从而，利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型，进一步明确潜在颠覆性技术的主题内容。本文以大型民用无人机为例，证明了模型的可行性和有效性。结果表明，该领域的潜在颠覆性技术为数据采集、主设备及地面平台智能化。
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
人工智能在B2B营销中的应用
鉴于缺乏关于 B2B 营销中采用 AI 的实证研究以及从网络视角研究权力方面的研究差距，本文探讨了将 AI 作为营销解决方案采用的驱动因素如何影响网络参与者的权力动态。本文通过对参与 B2B 营销活动中采用 AI 的业务经理和工程师以及 AI 领域的学术专家进行 20 次半结构化访谈收集的数据，讨论了 AI 采用的优先级和动机如何影响各个网络参与者（包括焦点公司、AI 供应商和科技巨头公司）之间的权力动态。研究结果表明，在 B2B 采用 AI 的背景下，技术和专业知识都是权力的主要来源，而数据则创造并延续了网络中的权力谈判和重新谈判。我们将这个过程设想为繁忙的舞池中的动作，一群演员正在参与我们所说的“力量探戈”。本文对权力依赖理论做出了贡献，表明在采用过程中，网络参与者的权力被交换、行使、制衡和延续，从而产生了流动的网络动态。