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脑脊液压力对脑折叠影响的数值研究
在过去的几十年中，层状材料的屈曲不稳定性一直是分析、实验和数值研究的主题。这些系统传统上被认为是无应力表面，而表面压力的影响研究不足。在这项研究中，我们开发了一个双层压缩的有限元模型，发现它在表面压力下的表现不同。我们研究了双层系统在两种压缩模式（外部施加和内部生长产生的）下的屈曲开始、初始波长和后屈曲行为。在各种刚度比（1 < μ f / μ s < 100）中，我们观察到在存在表面压力的情况下稳定性会降低，尤其是在低刚度对比度状态（μ f / μ s < 10）下。我们的结果表明压力边界条件对于双层系统稳定性分析的重要性，尤其是在软物质和生物物质物理学中，例如在脑脊液压力下大脑皮层的折叠，其中压力可能会影响形态发生和屈曲模式。[DOI：10.1115 / 1.4057020]
利用不同的MRI图像识别脑癌和脑脊液
医学图像在肿瘤和脑脊液 (CSF) 漏的诊断中起着重要作用。同样，MRI 是一种尖端的再生成像技术，它允许对身体进行截面透视，为专家提供便利，并检查相关人员。在本文中，作者尝试了在制作开始时对 MRI 图像进行分类以识别肿瘤或肿瘤的策略。这项研究旨在解决与脑脊液漏相关的上述问题。在这项研究中，作者专注于脑肿瘤，并将统计模型应用于测试，并讨论了脑肿瘤的图像。他们可以通过进行比较图像分析来判断肿瘤区域，然后应用直方图函数构建一个分类器，该分类器可以基于支持向量机来预测肿瘤和非肿瘤 MRI 检查者。我们的系统能够检测到病理学家也强调的正确区域。在未来，这应该更加以肿瘤可以被排列以及在医学术语和实施中描述解决方案为目标，并对改进的技术产生的未来做出一些预测。
睡眠不足后注意力不集中代表脑脊液流动的时刻
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.15.623271 doi：bioRxiv 预印本
脑脊液压力对脑折叠影响的数值研究
在过去的几十年中，层状材料的屈曲不稳定性一直是分析、实验和数值研究的主题。这些系统传统上被认为是无应力表面，而表面压力的影响研究不足。在这项研究中，我们开发了一个双层压缩的有限元模型，发现它在表面压力下的表现不同。我们研究了双层系统在两种压缩模式（外部施加和内部生长产生的）下的屈曲开始、初始波长和后屈曲行为。在各种刚度比（1 < μ f / μ s < 100）中，我们观察到在存在表面压力的情况下稳定性会降低，尤其是在低刚度对比度状态（μ f / μ s < 10）下。我们的结果表明压力边界条件对于双层系统稳定性分析的重要性，尤其是在软物质和生物物质物理学中，例如在脑脊液压力下大脑皮层的折叠，其中压力可能会影响形态发生和屈曲模式。[DOI：10.1115 / 1.4057020]
脑脊液靶向测序快速鉴定耐药结核性脑膜炎
摘要 结核性脑膜炎 (TBM) 的死亡率仍然保持在 30% 左右，大多数死亡发生在开始治疗后的 2 个月内。耐药菌株的死亡率更高，因此及早发现耐药性 (DR) 至关重要。靶向下一代测序 (tNGS) 产生高读取深度，可以检测低频率的 DR 相关等位基因。我们将 Deeplex Myc-TB（一种 tNGS 检测）应用于 72 名经微生物学确诊的 TBM 成人的脑脊液 (CSF) 样本，并将其基因组药物敏感性预测与表型敏感性测试 (pDST) 和全基因组测序的综合参考标准以及临床结果进行了比较。Deeplex 在 24/72 (33.3%) 个 CSF 样本中检测到结核分枝杆菌复合体 DNA，并为 22/24 (91.7%) 生成了完整的 DR 报告。 Deeplex 生成的读取深度与 MTB/RIF Xpert 的半定量结果相关。在与一线 DR 相关的典型基因座上可以看到频率 <20% 的等位基因。忽略这些低频等位基因，Deeplex 与除吡嗪酰胺和链霉素以外所有药物的综合参考标准 100% 一致。三名患者在治疗 30 天后脑脊液培养呈阳性；参考测试和 Deeplex 在其中两名患者中鉴定出异烟肼耐药性，而 Deeplex 单独在一名患者中鉴定出低频利福平耐药等位基因。五名患者死亡，其中一名患者通过 pDST 鉴定出吡嗪酰胺耐药性。脑脊液 tNGS 可以快速准确地检测出耐药 TBM，但其应用仅限于细菌负荷较高的患者。对于细菌负荷较低的患者，需要开发诊断和耐药性检测的替代方法。
从大脑到生物标志物发现脑脊液的解密蛋白质分泌
摘要：脑脊液（CSF）是发现神经系统疾病生物标志物的重要基质。然而，CSF中蛋白质浓度的高动态范围阻碍了不靶向的质谱法检测最少丰富的蛋白质生物标志物。因此，对大脑内部的分泌过程有更深入的了解是有益的。在这里，我们旨在探讨脑蛋白是否以及如何预测CSF的分泌。通过将策划的CSF蛋白质组和人蛋白质图集的脑升高蛋白质组相结合，将脑蛋白分类为CSF或非CSF分泌。机器学习模型接受了一系列基于序列的特征的培训，以区分CSF和非CSF组，并有效地预测蛋白质的大脑起源。分类模型如果使用高置信度CSF蛋白，则在曲线下达到0.89的面积。最重要的预测特征包括亚细胞定位，信号肽和跨膜区域。分类器良好地概括为较大的大脑检测到的蛋白质组，并能够正确预测通过亲和力蛋白质组学鉴定的新型CSF蛋白。除了阐明蛋白质分泌的潜在机制外，受过训练的分类模型还可以支持生物标志物候选者的选择。关键字：脑蛋白质组，脑脊液，流体生物标志物，机器学习，蛋白质分泌■简介
一种用于收集和输注小鼠脑脊液的方案
图3。暴露于扁平的钳子上拉紧脖子背面的皮肤，并用钝的钳子放置剪刀，以使第一次切割，并参考步骤19“暴露于Cisterna Magna”'。（b）第一次切割后，在皮肤下露出组织，您应该在中间看到一条白色条纹，参考步骤19“暴露于cisterna magna”。（c – e），参考步骤20“暴露于Cisterna Magna”''的第一层肌肉。（f）使用钝的牵开器从头骨上拉开肌肉，在Cisterna Magna上方露出一层薄薄的肌肉，参考步骤21“暴露于Cisterna Magna”。（g – i）使用“挖掘”运动用钝头露出甲壳虫。在面板I中，倒三角形代表应为CSF收集刺穿Cisterna Magna的区域。比例尺表示100 m m。避免所有血管降低用血液污染CSF的风险，参考步骤22“暴露Cisterna Magna”。
特定区域脑脊液的变化调节经颅直流电刺激的焦点
1 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所 (NIMHANS) 神经影像学和介入放射学，2 新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院，3 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所神经生理学系，4 新加坡南洋理工大学社会科学学院 (SSS) 心理学，5 印度班加罗尔国家心理健康和神经科学研究所 (NIMHANS) 精神病学系精神分裂症诊所 InSTAR 计划，6 沙特阿拉伯达曼法赫德国王专科医院神经科学中心，7 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院，8 新加坡南洋理工大学学习研究与发展中心 (CRADLE)，9 新加坡南洋理工大学李光前医学院 (LKC Medicine)，10教育背景：新加坡南洋理工大学
抗LGI1脑炎中的核心脑脊液生物标志物概况
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
正常的儿童大脑发育以及与脑脊液的普遍性别和拟人化关系
目的 脑大小和生长研究历史悠久，且充满争议，但正常的脑容量发育尚未得到充分描述。特别是，正常的脑生长和脑脊液 (CSF) 积聚关系至关重要，因为它会受到儿童早期多种疾病的影响，这些疾病会影响脑生长和液体积聚，例如感染、出血、脑积水和多种先天性疾病。本研究的作者旨在描述正常的脑容量增长，特别是在脑脊液积聚的情况下。 方法 作者分析了 505 名健康儿童受试者从出生到 18 岁的 1067 次磁共振成像扫描，以量化脑的组成部分和区域体积。使用平滑样条方差分析比较了不同性别和不同半球的体积轨迹。使用位置、规模和形状的广义加性模型开发了人口增长曲线。 结果 脑容量在 10-12 岁时达到峰值。男性的年龄调整后总脑容量大于女性，体型标准化程序并未消除这一差异。然而，脑体积与脑脊液体积的比率揭示了一种普遍的年龄相关关系，与性别或体型无关。结论这些发现使得规范生长曲线能够应用于管理各种儿童疾病，这些疾病与认知发展、脑部生长和体液积聚相互关联。