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端到端多模态深度学习，用于实时解码来自 1 相同细胞 2 3 Yichun He 1,2 , Arnau Marin-Llobe
端到端多模态深度学习用于实时解码来自同一细胞的长达数月的神经活动 1 2 3 何逸春 1,2 、Arnau Marin-Llobet 1,2 、盛浩 1 、刘韧 1 、刘佳 1* 4 5 1 美国马萨诸塞州波士顿哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院。 6 2 这些作者贡献相同。 7 * 通信电子邮件：jia_liu@seas.harvard.edu。 8 9 摘要 10 长期、稳定、实时解码来自同一细胞的行为相关神经动态对于脑机接口 (BCI) 以及理解学习、记忆和疾病进展过程中的神经进化至关重要。 11 柔性和高密度电极的最新进展实现了长期追踪所需的稳定性，但产生的大量数据集对现有分析方法提出了挑战。当前的脉冲分类方法严重依赖于人工管理，缺乏大规模实时处理的可扩展性。在这里，我们介绍了 AutoSort，这是一种基于端到端多模态深度神经网络的方法，可以实现数月内对相同神经元的实时跟踪和解码。AutoSort 使用一种可扩展的策略，通过从初始记录中学习深度表示并实时应用训练后的模型。它集成了多模态特征，包括波形特征、分布模式和推断出的神经元空间位置，以确保稳健性和准确性。AutoSort 在模拟和长期记录中的表现都优于现有方法，与传统方法相比，它仅使用 10% 的时间和 25% 的内存，从而减少了计算需求。通过将 AutoSort 与高密度柔性探针相结合，我们在 2 个月内实时跟踪运动学习和技能习得过程中的神经动态，捕捉内在神经流形漂移、稳定性和学习后表征漂移。AutoSort 为研究长期神经内在动态和实现实时 BCI 解码提供了一种有前途的解决方案。
研究人员解码了从南非到日期的最古老的DNAUCT主持微生物在健康中的作用和...
UCT健康科学校园校园开普敦大学（UCT）传染病与分子医学研究所（IDM）将于10月1日星期二至2024年10月2日（星期三）举办为期两天的非洲健康与疾病研讨会的非洲微生物组。研讨会将与IDM的新微生物相互作用实验室（MIL）的推出，这是一个尖端的设施，旨在为非洲的微生物组研究急需的基础设施做出贡献。该设施将是微生物组研究中心的关键部分，为专注于了解微生物群落对非洲健康的影响的科学家提供支持。微生物组包括居住在人体和人体上的数万亿微生物，已成为人类健康的关键决定因素。但是，尽管非洲巨大的微生物组多样性，但有关非洲微生物体的信息在全球研究中的代表性大大不足。研讨会和尖端设施的开放旨在确保在全球知识系统中代表非洲微生物组，以提供更具包容性和代表性的全球健康解决方案。研讨会将非常关注女性生殖微生物，尤其是针对细菌性阴道病（BV），这是生殖器炎症的主要驱动因素，女性的HIV获取风险增加。IDM的主要医学科学家Jo-Ann Passmore教授和Calestous Juma Science领导研究员说：“这是行动呼吁。IDM的主要医学科学家Jo-Ann Passmore教授和Calestous Juma Science领导研究员说：“这是行动呼吁。非洲独特的微生物多样性是开发不仅与非洲人而且与世界相关的诊断和治疗方法的关键。” Passmore是研讨会的四个联合主席之一。“在非洲微生物组研究的核心是相互联系的愿景，其中复杂性不是挑战，而是繁荣的科学生态系统的基础。
在罕见疾病中解码复杂的遗传表型
罕见的疾病会影响全球数百万的人，大多数疾病具有遗传病因。将下一代测序纳入临床环境，尤其是外显子组和基因组测序，在过去十年中导致了诊断和发现的前所未有的改善。尽管如此，这些工具在许多国家都无法使用，增加了高和中低收入国家之间的医疗保健差距，并延长了患者的“诊断奥德赛”。为了在有限的基因组资源的设置中推进基因组诊断，我们开发了智利中未诊断的疾病计划的破译。Decipherd分为两个阶段：培训和地方发展。培训阶段依靠与贝勒医学院的国际合作，当地发展是一种混合模型，在该模型中，由于缺乏智利的高通量设备，在内部进行了临床和生物信息学分析，并在国外进行了测序。我们描述了第一个103例患者的实施过程和发现。他们具有异质表型，包括先天性异常，智力残疾和/或免疫系统功能障碍。患者接受了临床外显子组或研究外观测序，作为独奏病例或使用三重奏设计的父母。我们鉴定了与患者的47（45.6％）相关的基因中未知的病原体或未知显性的致病性或变体。一半是从头提供信息的变体，而以前尚未在公共数据库中报告了一半的识别变体。Decipherd终止了许多参与者的诊断奥德赛。这种混合策略对于类似有限的基因组资源的设置可能很有用，并导致研究不足的人群的发现。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
按年龄和原因按年龄相关性 对生活系统逻辑的基本约束 分析精酿啤酒偏好和市场细分... 神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜 暴露于心理药物治疗的儿童和年轻人中心脏事件的发病率和趋势（2006- 2018年）：一项全国性的基于登记册的研究 产生遗传毒素的肠道肠道肠道诱导组织 - IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质 llms and rag用于金融科技域中的财务数据 解码抗... 的特异性的分子基础 肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义 个性化模型和联合学习的优化 solarpunk作为制造商虚构 在这里谁负责？一项有关可变自主机器人系统中值得信赖的AI的调查
亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院环境卫生部的加加罗萨；伦敦卫生与热带医学学院公共卫生，环境与社会部的B环境与健康建模（EHM）实验室，英国伦敦； C统计，计算机科学和应用部“ G。父母，”意大利佛罗伦萨佛罗伦萨大学；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；
揭秘思想：EEG 脑信号解码成文本的进展综述
摘要 — 近年来，利用脑电图 (EEG) 将大脑活动转换为文本的研究取得了显著进展。许多研究人员正在努力开发新模型，将 EEG 信号解码为文本形式。尽管这一领域已经显示出有希望的发展，但仍面临许多挑战，需要进一步改进。概述这一领域的最新发展和未来研究方向非常重要。在这篇评论文章中，我们全面总结了 EEG 到文本转换的进展。首先，我们讨论 EEG 到文本技术的发展以及我们仍然面临的问题。其次，我们讨论该领域使用的现有技术。这包括收集 EEG 数据的方法、处理这些信号的步骤以及能够将这些信号转换为连贯文本的系统的开发。我们最后总结了未来的潜在研究方向，强调需要提高准确性、减少系统限制以及探索不同领域的新应用。通过解决这些方面，本评论旨在为更广泛的用户群开发更易于访问和更有效的脑机接口 (BCI) 技术做出贡献。
解码印度的公司旅行部门：
在亚太地区已经观察到了区域分裂的强劲增长，现在在全球占有收入乘客公里（RPK）方面拥有大部分份额。15这种激增归因于2023年1月在中国市场的重新开放，将行业的恢复轨迹塑造为国内RPK（与飞行的起点在同一国家 /地区在同一国家 /地区的飞行中），一年中始终超过前流行病。此外，在非洲和中东市场中看到了36.4％和32.3％的16％和32.3％的显着增长，进一步加强了航空客运市场的扩张。
使用单细胞分析解码器官复杂性
帕金森氏病（PD）是全球增长最快的神经退行性疾病（Ou Z.等，2021），大多数病例是零星的，5-15％是由于在SNCA和LRRK2等单个基因中稀少的高碳化性突变而是家族性的（Kim C.等，2017）。对这些稀有形式的研究为线粒体功能障碍和蛋白质错误折叠等细胞机制提供了重要的见解。在零星的PD中，越来越多地认识到低频遗传变异的贡献。研究确定了编码MiRO1的Rhot1基因中的PD患者，这是一种对线粒体动力学和钙稳态至关重要的蛋白质，它与PD-相关蛋白（如PINK1和α-核蛋白（Berenguer-Escuder C. berenguer-Escuder C.等）相互作用。Chemla A.等。 （2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。 这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。Chemla A.等。（2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。
利用试验和行为环节之间的相关性来改善神经解码
为了找到一个可解释的解决方案，需要一个简单而有效的模型来在许多会话中共享行为相关的神经变化。同样，动物的行为不仅受当前任务的影响，也受动物以前试验的经验的影响。例如，[10]发现小鼠的决策表现出在数十到数百次试验中持续存在的内部状态，这可以通过隐马尔可夫模型（HMM）有效地建模。这些潜在状态可以在不同动物和实验会话中重现。许多神经科学实验表现出由这种可重现的潜在状态引起的试验间行为相关性。除了对会话间神经相似性进行建模之外，明确考虑连续试验中的这些行为相关性还可以潜在地提高神经解码性能。在这项工作中，我们开发了两种互补的方法来利用这些神经和行为相关性来改进神经解码。对于神经数据，我们采用多会话降秩模型，该模型在跨会话时具有相似的神经活动时间模式，同时保留会话特定的差异以适应个体差异。对于行为数据，我们使用多会话状态空间模型从多个会话中动物行为的试验间相关性中学习潜在行为状态。然后使用这些学习到的神经和行为表征来改进单次试验、单会话解码器。与现有的通过复杂黑盒模型在会话间共享数据的深度学习方法不同，我们的模型简单、可解释性强且易于拟合。我们使用来自国际脑实验室 [ 11 ， 12 ] 的小鼠神经像素记录来评估我们的神经和行为数据共享模型，其中包括 433 个会话和 270 个大脑区域。结果显示，在不同行为任务中解码准确率有所提高。我们的方法在计算上是高效的，使我们能够创建与行为相关的时间尺度的全脑图，并识别与每个行为任务相关的关键神经元。
解码医疗保健数字能力的 DNA......
学生必须具备读写、算术和数字/技术素养，才能提供安全的护理服务。监管/专业机构制定了医疗保健算术教育框架，例如英国护理和助产士委员会未来护士计划 (NMC 2018)。