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World File Search System脉冲间隔
实验动物
摘要：电穿孔动物基因敲除系统技术（TAKE）是一种简单有效的方法，利用成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）/CRISPR 相关蛋白 9（Cas9）系统生成转基因小鼠。为了增强电穿孔在小鼠基因编辑中的多功能性，针对玻璃化冷冻小鼠胚胎优化了电条件，并将其应用于广泛使用的近交系（C57BL/6NCr、BALB/cCrSlc、FVB/NJcl 和 C3H/HeJJcl）的新鲜胚胎。电脉冲设置（穿孔脉冲：电压，150 V；脉冲宽度，1.0 ms；脉冲间隔，50 ms；脉冲数，+4；转移脉冲：电压，20 V；脉冲宽度，50 ms；脉冲间隔，50 ms；脉冲数，±5）对于玻璃化冷冻加温的小鼠胚胎是最佳的，其可以有效地将 gRNA/Cas9 复合物递送到受精卵中而无需透明带变薄过程并编辑目标位点。这些电条件在广泛使用的近交系小鼠中有效地产生了转基因小鼠。此外，使用间隙为 5 mm 的电极进行电穿孔可以在 5 分钟内引入超过 100 个胚胎，而无需特殊的预处理和复杂的技术技能，例如显微注射，并且在产生的后代中表现出较高的胚胎发育率和基因组编辑效率，从而快速高效地产生基因组编辑小鼠。本研究中使用的电条件用途广泛，可以更轻松高效地生成转基因小鼠，有助于了解人类疾病和基因功能。关键词：CRISPR/Cas9、电穿孔、冻融胚胎、基因组编辑
脉冲定时对皮层和丘脑底核深部脑刺激诱发电位的影响
脉冲时间的影响是我们了解如何有效调节基底神经节丘脑皮质 (BGTC) 回路的重要因素。通过电刺激丘脑底核 (STN) 产生的单脉冲低频 DBS 诱发电位可以洞察回路激活，但长延迟成分如何随脉冲时间的变化而变化尚不清楚。我们研究了在 STN 区域传递的刺激脉冲之间的时间如何影响 STN 和皮质中的神经活动。在五名帕金森病患者的 STN 中植入的 DBS 导线被暂时外化，从而可以传递脉冲间隔 (IPI) 为 0.2 至 10 毫秒的成对脉冲。通过 DBS 导线和头皮 EEG 的局部场电位 (LFP) 记录来测量神经激活。 DBS 诱发电位是使用通过联合配准的术后成像确定的背外侧 STN 中的接触器计算的。我们使用小波变换和功率谱密度曲线量化了不同 IPI 对跨频率和时间的诱发反应幅度的影响程度。STN 和头皮 EEG 中的 DBS 诱发反应的 β 频率内容随着脉冲间隔时间的增加而增加。间隔 < 1.0 ms 的脉冲与诱发反应的微小变化相关。1.5 到 3.0 ms 的 IPI 使诱发反应显著增加，而 > 4 ms 的 IPI 产生适度但不显著的增长。当 IPI 在 1.5 到 4.0 ms 之间时，头皮 EEG 和 STN LFP 反应中的 β 频率活动最大。这些结果表明，DBS 诱发反应的长延迟成分主要在 β 频率范围内，并且脉冲间隔时间会影响 BGTC 电路激活的水平。
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
CTS 氙气电穿孔系统
Gibco™ CTS™ Xenon™ 电穿孔仪器 Cat. No. A50301 建议细胞浓度 20 x 10⁶ 至 100 x 10⁶ 细胞/mL 电穿孔体积 1 mL； 5–25 mL 电穿孔室容量 1 mL 5–25 mL 电穿孔体积的运行时间 7–22 分钟 电穿孔脉冲电压范围 500–2,500 V 电穿孔脉冲宽度范围 1–30 ms 电穿孔脉冲间隔范围 500–1,000 ms 电穿孔脉冲数 1–10 支持 21 CFR 第 11 部分合规性 是，可进行软件升级（请咨询） 开放平台通信 - 统一架构 (OPC-UA) 兼容性 是 云连接实用程序 是 细胞搅拌器转速 60 rpm 预冷技术 Peltier 预冷温度设定范围 10–30°C 尺寸（高 x 宽 x 深），门完全打开时 43.1 x 26.5 x 21.2 英寸（109.5 x 67.4 x 53.9 厘米） 重量 154.3 磅（70 千克） 电气额定值 100–240 V， 1,200 VA 触摸显示屏 8 英寸电容式
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
一种用于无线、1000 通道脑机接口的低功耗通信方案
目的。脑机接口 (BMI) 具有恢复运动功能的潜力，但目前受到电极数量和长期记录稳定性的限制。如果在扩展到数千个微尘时能够将功耗保持在安全水平内，那么这些挑战可以通过使用自由浮动的“微尘”以无线方式传输记录的神经信号来解决。在这里，我们评估了一种用于基于红外 (IR) 微尘的脉冲间隔调制 (PIM) 通信方案，旨在降低无线数据速率和系统功耗。方法。为了测试 PIM 有效传递神经信息的能力，我们在非人类灵长类动物的实时闭环 BMI 中模拟了该通信方案。此外，我们对基于 IR 的 1000 个微尘系统进行了电路模拟，以计算通信准确性和总功耗。主要结果。我们发现每通道 1kb/s 的 PIM 与真实发放率保持很强的相关性，并且与传统有线系统的在线 BMI 性能相匹配。闭环 BMI 测试表明，最小 30 毫秒的滞后可能会对性能产生重大影响。最后，与其他 IR 通信方案不同，PIM 在功率方面是可行的，并且可以使用 3mW 的功率在 1000 个通道的接收器上准确恢复神经数据。意义。这些结果表明，基于 PIM 的通信可以显著降低无线微尘的功耗，从而为高性能 BMI 提供更高的通道数。
高度自动化驾驶中的接管请求
高度自动化驾驶领域的一个重要研究问题是如何帮助驾驶员在手动和自动控制之间转换。在高度自动化汽车问世之前，有关这个主题的知识必须通过模拟器和自我报告问卷来获取。我们利用众包方式对 1692 人进行了调查，内容涉及高度自动化驾驶中的听觉、视觉和振动触觉接管请求 (TOR)。调查呈现了不同紧急程度的交通场景中的听觉消息记录以及视觉和振动消息的图示。在高紧急程度场景中，多模式 TOR 是最受欢迎的选项。在低紧急程度场景中，听觉 TOR 是最受欢迎的选项，并且作为系统已准备好从手动模式切换到自动模式的确认消息。对于低紧急程度场景，仅视觉 TOR 比仅振动 TOR 更受欢迎。脉冲间隔较短的哔哔声被认为更紧急，史蒂文斯幂律与数据准确吻合。口头信息比抽象声音更容易被接受，女性声音比男性声音更受欢迎。中等收入国家和高收入国家的偏好和感知紧迫性评级相似。总之，这项国际调查表明，人们对高度自动化驾驶中 TOR 类型的偏好取决于情况的紧迫性。� 2018 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。
结合刺激与双模电荷平衡和时域流水线记录的 CMOS BD-BCI
基于皮层脑电图 (ECoG) 的双向脑机接口 (BD-BCI) 引起了越来越多的关注，因为：(1) 需要同时进行刺激和记录以恢复人类的感觉运动功能 [1] 和 (2) 良好的空间分辨率和信号保真度以及临床实用性。在刺激方面，这种 BD-BCI 可能需要 >10mA 的双相电流来引发人工感觉，以及 >20V 的电压顺应性以适应各种生物阻抗 [1]。两个刺激相之间的电荷不匹配会导致电压积累，从而造成电极腐蚀和组织损伤。现有的电荷平衡 (CB) 技术，例如电荷包注入 (CPI) [2] 和基于时间的电荷平衡 (TCB) [1]，会在脉冲间隔内产生 CB 电流，导致不必要的二次感觉和过度的刺激伪影 (SA)。对于记录，低输入参考噪声 (IRN) 是获取小神经信号 (NS) 所必需的，而大动态范围 (DR) 则是容纳大 SA 所必需的。现有的记录系统采用 SAR [1] 或连续时间 delta-sigma (CT-ΔΣ) [3] ADC（图 4）。前者由于 DAC 不匹配而具有有限的 DR，而后者则受到环路延迟内大幅度尖锐 SA 引起的失真的影响。尽管在 [4] 中，ΔΣ-ADC 的采样频率会自适应地变化以适应 SA，但所需的稳定时间很长。为了解决上述问题，本文提出了一种基于 ECoG 的 BD-BCI，其中包括：(1) 具有双模基于时间的电荷平衡 (DTCB) 的高压 (HV) 刺激系统和 (2) 高动态范围 (HDR) 时域流水线神经采集 (TPNA) 系统。图 1 描绘了所提出的 BD-BCI。刺激系统包括 4 个刺激器，每个刺激器包括一个 8 位分段电流控制 DAC 和一个 HV 输出驱动器，用于生成刺激脉冲。为了执行 CB，每个刺激器都采用具有 2 种模式的 DTCB 环路，即无伪影 (AL) TCB 和脉冲间有界 (IB) TCB 模式。3 阶 II 型 PLL 为基于时间的量化创建所需的时钟。记录系统有 4 个通道，每个通道都采用低增益模拟前端 (LG-AFE)、HDR 电压时间转换器 (VTC)、两步流水线 (TSP) TDC 和一个数字核心，其中操作模式由状态机控制。受 [1] 的启发，所提出的 DTCB 的工作原理如图 2 所示。AL-TCB 监测电极电压 V ESn -V CM （1≤n≤N；此处，N=4）并调整后续刺激脉冲的幅度而不产生额外的 SA，而当 |V ESn -V CM | 过大而需要立即去除电荷时，IB-TCB 在下一个刺激脉冲之前完成 CB。在第一个 T CC 开始时，如果 |V ESn - V CM |≤V TH,AL （V TH,AL 是标志着需要立即去除电荷的过电位阈值），则 AL-TCB 导通，并且 V ESn - V CM 在第一个 T CC 周期内由 VTC 和 TDC 数字化。然后将数字数据 D TDCn 馈送到通道间干扰消除 (ICIC) 模块，该模块可补偿由于多极刺激导致的通道间干扰 (ICI) 引入的电压误差。接下来，数字直流增益增强器 (DDGB) 有助于提高 CB 精度，而不会降低 AL-TCB 环路稳定性。为了执行 CB，AL-TCB 的电流（例如，I AL-Cn ）（其大小由 DDGB 输出 D ALn 控制）被添加到后续刺激电流中以调整其大小。相反，仅当 |V ESn -V CM |>V TH,AL 时，IB-TCB 才会开启并在一个 T IP 内的几个 T CC 中执行 CB，直到 |V ESn - V CM |