摘要:癌症是全球最常见的死亡原因之一。脑肿瘤是一种严重且危险的肿瘤,其检测技术存在一些困难;早期肿瘤较小时很难确定其位置。本研究的目的是设计一种适合检测脑癌肿瘤的低成本微带贴片天线传感器。使用计算机仿真技术 CST Studio Suite 3D EM 仿真和分析设计了具有不同频率 2.8 GHz、3.9 GHz、5GHz 和 5.6GHz 的贴片天线,用于诊断脑肿瘤。已使用六层脑模型(脂肪、硬脑膜、脑、皮肤、脑脊液 (CSF) 和头骨)对这些共振频率(低频带 (L-B) 2 GHz、中频带 (M- B) 3.9-5 GHz 和高频带 (U-B) > 5 GHz)进行了比较研究。在脑模型上有肿瘤细胞和没有肿瘤细胞的两种情况下评估了设计的贴片传感器。已观察到三个参数,即频率相移、深度反射回波损耗和功率吸收,用于指示肿瘤细胞的存在。这项研究的结论是,中频带 (M-B) 具有良好的穿透力和更好的回波损耗深度(约 - 20dB)。同时,较高频段提供 21 MHz 相移的高分辨率,但差异回波损耗的深度值仅为 -0.1dB。所提出的工作可以为生物医学应用的贴片传感器的设计提供途径。
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经Peer Review的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2024年1月23日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.01.23.576835 doi:Biorxiv Preprint
重组腺相关病毒 (AAV) 是神经科学研究中常用的基因传递载体。它们具有两个可工程化的特征:衣壳(外部蛋白质壳)和货物(封装的基因组)。可以修改这些特征以分别增强细胞类型或组织向性并控制转基因表达。已经鉴定出几种具有独特向性的工程化 AAV 衣壳,包括具有增强的中枢神经系统转导、细胞类型特异性和神经元逆向运输的变体。将这些 AAV 与现代基因调控元件和最先进的报告、传感器和效应货物配对,可以实现高度特异性的转基因表达,以对脑细胞和回路进行解剖和功能分析。在这里,我们讨论了最近的进展,这些进展提供了一个全面的(衣壳和货物)AAV 工具包,用于遗传访问分子定义的脑细胞类型。
摘要 小鼠大脑是迄今为止研究最深入的哺乳动物大脑,但其细胞结构的基本测量方法仍然不清楚。例如,量化细胞数量以及性别、品系和细胞密度和体积的个体差异之间的相互作用对于许多区域而言是遥不可及的。Allen 小鼠大脑连接项目生成了数百个大脑的高分辨率全脑图像。虽然这些图像是为了不同的目的而创建的,但它们揭示了神经解剖学和细胞结构的细节。在这里,我们使用这个群体系统地表征小鼠大脑中每个解剖单元的细胞密度和体积。我们开发了一种基于 DNN 的分割流程,该流程使用图像的自发荧光强度来分割细胞核,即使在最密集的区域(例如齿状回)内也是如此。我们将我们的流程应用于来自 C57BL/6J 和 FVB.CD1 品系的 507 个雄性和雌性大脑。从全球来看,我们发现整体脑容量的增加不会导致所有区域的均匀扩张。此外,特定区域的密度变化通常与该区域的体积呈负相关;因此,细胞计数并不随体积线性变化。许多区域(包括多个皮质区域的 2/3 层)表现出明显的横向偏差。我们确定了特定于菌株或特定于性别的差异。例如,男性往往在扩展的杏仁核和下丘脑区域(MEA、BST、BLA、BMA 和 LPO、AHN)中拥有更多细胞,而女性在眼眶皮质 (ORB) 中拥有更多细胞。然而,个体间变异性始终大于单个限定词的效应大小。我们将此分析的结果作为社区的可访问资源提供。
参考病例对照病例对照男性女性病例对照 6 6 77.8 77.8 0 12 5.75 7.15 匹配* (84) 3 3 81.7 83.3 6 0 19.7 20 (85) 3 3 79 72.7 3 3 18.7 24 (86) 20 5 - - - - <12h <12h 匹配* (87) 28 37 77.6 68 28 37 10.25 14.1 匹配*/队列 (79) 28 36 77.6 68 28 36 10.25 14.1 匹配*/队列 (80) 5 5 84.2 77.4 6 4 35.6 30.2 匹配*。 PMI 控制
● 神经元:脑细胞,将信号传递到脑的其他部分(第 1 部分) ● 神经递质:传递来自其他神经元信息的化学物质(第 1 部分) ● 动作电位:神经元内部因接收来自另一个神经元的信号而触发的电信号(第 1 部分) ● 囊泡:轴突末端含有神经递质的小隔间(第 1 部分) ● 多巴胺:一种神经递质(第 1 部分) ● 受体:接收释放信使的特定化学物质 ● 信使:将信号传递到下一个神经元 ● 转运蛋白:将神经递质带回细胞 循序渐进的课堂指南
最近的大型基因组关联研究已经确定了与成瘾相关行为性状相关的多个自信风险基因座。与成瘾相关性状相关的大多数遗传变异位于基因组的非编码区域,可能破坏顺式调节元件(CRE)功能。cres倾向于特异性细胞类型,并可能有助于基本成瘾的神经回路的功能发展。然而,缺乏一种系统的系统方法,用于预测风险变异对特定细胞群体的影响。为了剖析与成瘾相关性状的细胞类型和大脑区域,我们应用了分层的连锁不平衡评分回归,以将全基因组关联研究与从人类和小鼠分析中收集的开放染色质收集的基因组区域进行比较,这与CRE活性有关。我们发现,在神经元(Neun 1)核中以开放式染色质(Neun 1)核中标志性的成瘾相关变体的富集,这些核是从多个前额叶皮质区域和已知在奖励和成瘾中起主要作用的主要角色的核心。为了进一步剖析与成瘾相关性状的细胞类型特异性基础,我们还确定了雌性和雄性小鼠神经元亚型的开放染色质区域的人类直系同源物的富集:皮质兴奋性,D1,D2和PV。最后,我们开发了机器学习模型,以预测小鼠细胞类型特异性开放染色质,从而使我们能够进一步对人Neun 1
神经元可以说是生物体中最复杂的形态复杂细胞之一,通常会延伸数百微米(即使不是米)。为了应对其独特的细胞对电池通信能力和空间扩散,神经元已经进化了特定的动态组织和亚细胞分化,例如树突状刺,轴突初始部分或生长锥,以维持特定的功能。在神经系统中,其他细胞类型(例如星形胶质细胞)也表现出特别复杂的形态,适合其特定功能和与神经元共组织。神经元或其他脑细胞的纳米级亚细胞组织以及子隔间之间的元素的运输已成为控制其功能的一组基本特性。突触,尤其是携带大多数兴奋性传播的突触前末端和相关的突触前末端,在突触后受体组织的水平和突触前释放机械1-3的隔离水平上都表现出特别复杂的纳米级组织。通过纳米柱4-7发现,该突触后组织的复杂性增加了。轴突初始段是另一个