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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 .
多囊卵巢综合征（PCOS）
患有PCOS的女性可能会出现以下症状：•月经不规则：PCOS在青春期期间由于周期问题而经常出现，这会影响约75％（4）患有PCOS的妇女。不经常，不规则或不存在的时期都是常见的变化；许多人在到达时发现他们的时期特别沉重。期间干扰表明定期排卵存在问题。也可能是由PCOS引起的重，异常出血，但必须排除其他问题。•不育症：虽然患有PCOS的女性会产生卵泡，而卵泡是卵巢上充满鸡蛋的液体囊，但卵泡通常不会成熟，并且每月不会释放一个鸡蛋。是这些未成熟的卵泡产生了囊肿。PCOS是由于不规则或缺乏排卵而导致不育症的常见原因。通常不是100％的绝对绝对，并且有些患有PCOS的女性会正常排卵，有些妇女排卵的频率较低（导致怀孕延迟），有些根本不会排卵。因此，许多患有PCOS的妇女能够构想，尤其是在生育专家的帮助下，并成功怀孕。有许多可能的治疗方法可以帮助诱导排卵。•毛毛（头发过多）：头发生长过多，例如面部，胸部或腹部。以前在颜色和质地上轻轻的头发可以被
多囊卵巢综合征（PCOS）
什么是多囊卵巢综合征？ 大约五分之一的女性患有多囊卵巢。这描述了在超声波扫描中卵巢的外观。多囊卵巢综合征 (PCOS) 是指患有多囊卵巢的女性有一种或多种其他症状的一种疾病。什么是多囊卵巢？ 多囊卵巢比正常卵巢稍大，卵泡（小囊肿）数量是正常卵巢的两倍。多囊卵巢很常见，100 名女性中就有 20 名 (20%) 患有多囊卵巢。患有多囊卵巢并不意味着您患有多囊卵巢综合征。大约每 100 名多囊卵巢女性中就有六七名 (6-7%) 患有 PCOS。 PCOS 的症状是什么？ PCOS 的症状可能包括： • 月经不调或根本没有月经。 • 难以怀孕（生育能力下降）。 • 面部或身体毛发比正常情况下多（多毛症）。 • 头发脱落。 • 超重、体重快速增加、减肥困难。 • 油性皮肤、痤疮。 • 抑郁和情绪波动。 症状可能因人而异。一些女性症状较轻，而另一些女性则受到更广泛症状的影响，影响更为严重。 PCOS 是女性生育问题的原因。即使您没有月经，您仍可能怀孕。 什么原因导致 PCOS？ PCOS 的病因尚不清楚。 PCOS 有时具有家族遗传性。如果您的任何亲属（母亲、阿姨或姐妹）患有 PCOS，您自身患 PCOS 的风险可能会增加。 PCOS 的症状与激素水平异常有关。
原创研究非小细胞肺癌患者实体和囊性脑转移的治疗和预后
背景：脑转移是缩短肺癌患者寿命的重要因素，而囊性BM患者的报道很少。本文，我们比较了非小细胞肺癌（NSCLC）患者实体BM和囊性BM不同治疗方案的疗效和预后。方法：对355例经病理证实的IV期NSCLC患者进行回顾性研究，所有患者均有BM。我们分析了这些患者的临床特征以及靶向药物和化疗方案的疗效。结果：共有255例实体BM患者（队列1）和33例囊性BM患者（队列2）具有可评估的疗效。我们对队列2中的这33例患者进行了评估。中位无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）分别为8.4个月和23.0个月。靶向方案与化疗治疗的PFS（12.6个月vs 6.3个月，P=0.001）和OS（47.9个月vs 17.0个月，P=0.007）差异均有统计学意义。多因素分析显示，治疗方案（化疗）是PFS的不良预后因素（P < 0.05）。有基因突变的NSCLC患者可能更容易发生囊性BM。接受靶向治疗和化疗的患者预后存在差异。不同队列之间的颅内PFS有显著差异（队列1vs队列2：15.4个月vs 9.9个月，P=0.015），且未接受靶向治疗的患者的优势更为明显（11.7个月vs 6.5个月，P=0.003）。但队列2接受靶向治疗患者的OS明显长于队列1（23.4个月vs 47.9个月，P=0.013）。结论：NSCLC患者，尤其是发生囊性脑转移的患者，应尽可能进行基因检测，以找到更合适的药物治疗。关键词：囊性脑转移，酪氨酸激酶抑制剂，化疗，放射治疗，肺癌
一种简单的方法，可以在原位杂交后识别神经板阶段的海囊脑谱系细胞
克莱尔·哈德森（Clare Hudson）。一种简单的方法，可以在原位杂交后在神经板阶段识别海腹脑谱系细胞。Simon G. Sprecher。大脑发育。方法和协议，施普林格，第325-345页，2020年，《分子生物学中的方法》，978-1-4939-9731-2。10.1007/978-1-4939-9732-9_18。hal-02322828
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。
候选人Adrd Fluid生物标志物及其挑战...
囊泡证实了NC晚期（与年龄相关的TDP-43脑病 - 神经病理学变化）以及非TDP-43痴呆症病例和年龄匹配的对照组。•星形胶质细胞衍生的细胞外囊泡显示
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？