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解码遗传学：生命的基石
每个人都由 40 万亿个细胞组成，每个细胞中有 30 亿个编码信息 (DNA) 字母，提供重要指令 - 这种代码对健康至关重要，一旦出现缺陷，就会导致许多疾病。第一个人类基因组序列（于 2003 年发布）历经数十年的工作，耗资 20-30 亿美元。如今，已有超过一百万个人类基因组被测序，现在每个基因组的成本为 500 美元，价格下降了 600 万倍！鉴于每个人的人类基因组都与他们的健康和福祉直接相关，因此本模块与每个人都息息相关。遗传信息不仅对医学有影响，而且对我们生活的许多其他领域也有影响。通过本模块，学生将获得遗传学关键概念的真正知识，并将了解遗传信息在我们社会中迅速扩大的作用，包括各种疾病的新疗法、衰老的遗传原因、基因编辑技术和设计婴儿、生物伦理学、人类种群的起源、个人祖先和法医学。学生将面临挑战，思考基因组信息在社会中的最佳用途，以及来自科学、临床、法律、商业和伦理学科的投入的重要性。学生工作量
基于fMRI的人类的视觉信息解码...
摘要：神经科学界最重要的挑战之一是了解人脑的工作原理。神经影像技术的最新进展已经证实，可以通过功能磁共振成像（即fMRI）来解码一个人的思想，记忆和情绪，因为它可以通过满意的时空分辨率来衡量人类大脑的神经激活。然而，fMRI数据的前所未有的规模和复杂性提出了重新制定新科学分析工具的关键计算瓶颈。鉴于机器学习在神经科学中的作用越来越重要，因此提出了许多机器学习算法来分析fMRI数据的大脑活动。在本文中，我们主要对机器学习方法进行全面，最新的审查，用于分析以下三个方面的神经活动，即大脑图像功能 - 对齐，大脑活动模式分析和视觉刺激重建。此外，还提供了在线资源和关于大脑模式分析的开放研究问题，以方便未来的研究。
脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
可解释的MEG的多阶级解码
磁脑电图（MEG）和脑电图（EEG）数据的多变量模式分析（MVPA）是了解大脑如何代表和区分不同刺激的宝贵工具。识别刺激的时空特征通常是这些分析的关键输出。此类分析主要使用线性，成对的滑动窗口解码模型进行。这些允许相对易于解释，例如通过估计解码准确性的时间课，但解码性能有限。另一方面，通常用于大脑计算机接口（BCI）应用程序的完整时期多类解码模型可以提供更好的解码性能。然而，此类模型的解释方法已经设计了较少的类别。在本文中，我们提出了一种将多类，完整的时期解码模型与监督维度降低相结合的方法，同时仍然能够使用置换功能重要性来揭示时空和光谱特征的贡献。至关重要的是，我们引入了一种进行监督维度降低的方法，以优化分类任务的神经网络中的输入特征，从而实质上改善了性能。我们使用图像演示文稿在3个不同的多类任务-MEG数据集上演示了该方法。我们的结果表明，该方法始终达到比滑动窗口解码器的峰精度更高的精度，同时估计MEG信号中相关的时空特征。
利用人工智能解码蛋白质动力学
蛋白质是生命的基础，种类繁多，效率极高。蛋白质在生物体中发挥着广泛的功能，从催化代谢反应到构建细胞和组织结构。蛋白质工程开发先进且有价值的蛋白质，用于各个领域的广泛应用。
解码人类大脑的面部识别能力
为什么有些人更擅长识别人脸？揭示支持人脸识别能力的神经机制一直难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模态数据驱动的方法，结合了神经成像、计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡人脸识别能力的个体（超级识别者）和典型识别者对各种视觉刺激的高密度脑电图活动。使用多元模式分析，我们从 1 秒的大脑活动中解码了人脸识别能力，准确率高达 80%。为了更好地理解这种解码的机制，我们将参与者大脑中的表征与视觉和语义的人工神经网络模型中的表征以及与人类对形状和含义相似性判断有关的表征进行了比较。与典型识别者相比，我们发现超级识别者的早期大脑表征与视觉模型以及形状相似性判断的中级表征之间存在更强的关联。此外，我们发现超级识别者的晚期大脑表征与人工语义模型表征以及意义相似性判断之间存在更强的关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理过程中的重要个体差异（包括超越纯视觉过程的神经计算）支持了人脸识别能力的差异。它们为语义计算与人脸识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们相信，这种多模态数据驱动的方法很可能在进一步揭示人类大脑中特殊人脸识别的复杂性方面发挥关键作用。
神经集合的编码和解码研究
今年的会议标志着 AREADNE 翻开了新的篇章，我们将会议地点从火山喷发的圣托里尼岛移到了宁静祥和的米洛斯岛。正如 KP 卡瓦菲的诗歌《伊萨卡》[1] 所提醒我们的那样，在前往遥远目的地的途中，所获得的冒险和知识可能比最终到达目的地更加光彩夺目。因此，我们移师米洛斯岛，将为我们带来全新的视角和新的灵感，这是我们进行科学探究的重要组成部分。米洛斯岛经常被描述为爱琴海的一颗隐藏宝石，它拥有宁静而人迹罕至的环境。从其独特的风景到其乡土建筑，从超凡脱俗的萨拉基尼科海滩到用于存放传统渔船的 sirma 车库，米洛斯岛为我们提供了一种深邃美丽、平和和沉思的氛围。
大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
自然解码与受过训练的提示
通过矩阵电极刺激抽象电动刺激是一项有前途的技术，可以在扩展现实应用中恢复高分辨率触觉反馈。应该模拟的基本触觉效果之一是指手指和虚拟物体之间接触大小的变化。本研究调查了参与者在使用激活1到6个电极垫产生的静态或动态（移动）刺激刺激食道时如何感知刺激区域的增加。评估解释自然线索（自然解码）刺激的能力，而没有任何事先训练，参与者被指示绘制刺激区域的大小，并在比较两个连续的刺激时确定尺寸差异。为了调查其他“非自然”提示是否可以改善尺寸估计，要求参与者在训练方案后列举活动垫的数量。结果表明，参与者可以在没有事先训练的情况下感知大小的变化（例如，估计的面积与刺激面积相关，p <0.001；≥两-pad差异，成功率> 80％）。然而，自然解码也是挑战，因为响应区域在增加活动垫的数量时逐渐变化，有时会逐渐变化（例如，统计上显着差异所需的四个额外的垫子）。尽管如此，通过培训参与者利用其他线索，自然感知的局限性就可以得到补偿。训练后，无论刺激大小如何，激活和估计的垫子数量的不匹配小于一个垫子。最后，引入刺激的运动大大改善了歧视（例如，识别≥1-PAD差异的100％成功率）。因此，本研究提供了有关刺激大小感知的见解，以及如何调节垫激活以改变静态和动态场景中感知的大小的实用准则。