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皮质丘脑的发育和疾病：从细胞到回路再到精神分裂症
人类大脑是发育过程中最复杂的结构。揭示特定神经网络的个体发生和内在组织可能是理解不同大脑区域生理病理方面的关键。皮质-丘脑和丘脑-皮质 (CT-TC) 回路处理和调节觉醒、睡眠和记忆等基本任务，它们的改变可能导致神经发育和精神疾病。据报道，这些病理会影响特定的神经群体，但也可能广泛改变生理连接，从而导致大脑网络生成、通信和功能失调。更具体地说，据报道，CT-TC 系统在影响高级大脑功能的疾病中受到严重影响，例如精神分裂症 (SCZ)、双相情感障碍、自闭症谱系障碍或癫痫。在这篇综述中，重点将放在 CT 的发展，以及用于揭示和理解其分子和细胞机制的模型上。除了动物模型之外，我们还将讨论先进的体外平台，例如源自人类多能干细胞的脑类器官，这些模型对于揭示人类神经网络的建立仍然至关重要。事实上，类器官和组装体是研究和加速 CT 发育及其功能障碍基础研究的独特工具。然后，我们将讨论最近的前沿贡献，包括计算机模拟方法，涉及在生理和病理条件下生成连接图的 CT-TC 回路的个体发生、规范和功能。
空间数据驱动的脑网络可视化布局
神经成像领域的最新进展使科学家能够创建大脑网络数据，从而对神经回路产生新的见解，并更好地理解大脑的组织。这些网络本质上涉及空间组件，描述哪些大脑区域在结构、功能或遗传上相关。它们的 3D 可视化受到遮挡和混乱的影响，尤其是随着节点和连接数量的增加，而 2D 表示（例如连接图、连接矩阵和节点链接图）则忽略了空间解剖背景。手动排列 2D 图的方法繁琐、依赖于物种，并且需要领域专家的知识。在本文中，我们提出了一种空间数据驱动的方法，用于在 2D 节点链接图中布局 3D 大脑网络，同时保持其空间组织。生成的图形不需要手动定位节点，是一致的（即使对于子图也是如此），并提供与视角相关的方向排列。此外，我们还提供了一种视觉设计，以突出显示解剖背景，包括大脑的形状和大脑区域的大小。我们在几个案例研究中展示了我们的方法对不同神经科学相关物种的适用性，包括小鼠、人类和果蝇幼虫。在与多位领域专家进行的用户研究中，我们证明了它的相关性和有效性，以及它在神经科学出版物、演示和教育方面的潜力。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习
AI和大型模型的基础
近年来，基于深度卷积网络的对象重新识别（REID）的性能已达到很高的水平，并且取得了不错的进步。现有方法仅着眼于特征和分类精度的鲁棒性，而忽略了不同特征之间的关系（即画廊 - 壁画对之间的关系或探测 - 探针对之间的关系）。特别是，位于决策边界的探针是抑制对象REID性能的关键。我们将此探针视为硬样本。最近的研究表明，图形卷积网络（GCN）显着改善了特征之间的关系。但是，将GCN应用于对象REID仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了两个可学习的GCN模块：特征聚合图卷积网络（FA-GCN）和评估连接图卷积网络（EC-GCN）。具体来说，预处理选择一个任意特征提取网络来提取对象REID数据集中的功能。给定探针，FA-GCN通过画廊集的亲和力图聚集了相邻节点。之后，EC-GCN使用随机概率库采样器来构建子图，以评估探针 - 壁画对的连通性。最后，我们将节点特征和连接比共同汇总为一个新的距离矩阵。对两个人REID数据集（Market-1501和Dukemtmc-Reid）和一个车辆REID数据集（VERI-776）的实验结果表明，所提出的方法可实现最先进的性能。
零拍的幻觉拓扑记忆
在视觉计划（VP）中，代理商学会了从观察到的动态系统中的目标指导行为，例如，从自我监督的机器人交互中获得的图像。大多数先前关于VP的作品通过在学习的潜在空间中进行计划，低质量的视觉计划和难以训练的培训算法来接近概率。在这里，我们提出了一种直接在图像空间中计划并显示竞争性能的简单VP方法。我们建立在半参数拓扑内存（SPTM）方法上：图像样本被视为图中的节点，从图像序列数据中学到了图形连接，并且可以使用常规的图形搜索方法来执行计划。我们在SPTM上提出了两次修改。首先，我们使用接受稳定训练的对比预测编码训练基于能量的图形连接函数。第二，为了允许在新域中进行零射击计划，我们学习了一个有条件的VAE模型，该模型在给定描述域的上下文中生成图像，并使用这些幻觉样本来构建连接图和计划。我们表明，这种简单的方法在使用计划指导轨迹以下控制器的计划时，就计划的可解释性和成功率而言，这种简单的方法既优于SOTA VP方法。有趣的是，我们的方法可以拾取诸如其几何形状之类的非平凡的视觉属性，并在计划中说明它。
移动中的物种会去哪里？来自欧洲陆地栖息地的气候连通性建模的见解
气候变化可以诱导物种范围的变化。然而，气候变化的强度，物种的17个固有分散能力和景观的拟人化是在大多数情况下阻碍物种18运动。在这种情况下，保存和促进19种物种从其目前的栖息地迁移到其未来的气候相似栖息地的气候走廊是预防物种灭绝的20个重要策略。气候连通性建模是一种工具21，可以识别这些潜在的运动途径。在这里，我们的目的是在各种生态假设和气候23变化场景下对欧洲气候类似物进行建模22，以确定高电位连通性的领域并量化一系列假设的连通性的24变化。我们还与受保护区域重叠的连接图25重叠，以确定气候连通性是否受到充分保护。我们26表明，气候连通性在气候27变化的不同场景之间没有太大差异，但强烈依赖于物种的扩散假设。它也相对28个类似于非气候连通性的情况。因此，可以预见29气候变化对物种运动的影响，无论未来30种气候的未来轨迹如何，但是对多种物种的保护策略的实施肯定会证明是复杂的。总体而言，保护区位于高和稳定的32个连通性的地区，但一些国家缺乏适当的保护方案，尤其是在33种强大的保护方面。35 36我们的结果有可能在土地覆盖的建设中服务34个变更方案，以确定改善气候连通性的最佳策略。
利用参数化量子电路实现生成建模的稳健实现∗
摘要：尽管混合量子经典算法的性能在很大程度上取决于经典优化器和电路设计的选择 [ 1 – 3 ]，但迄今为止，对此类特性的硬件稳健而全面的评估仍然缺失。从优化器的角度来看，主要挑战在于求解器的随机性，以及它们对随机初始化的显著差异。因此，稳健的比较需要对每个求解器执行多条训练曲线，然后才能得出关于其典型性能的结论。由于每条训练曲线都需要在量子计算机中执行数千个量子电路，因此对于当今大多数混合平台而言，这种稳健的研究仍然是一项艰巨的挑战。在这里，我们利用 Rigetti 的量子云服务 (QCS™) 来克服这一实施障碍，并研究数据驱动的量子电路学习 (DDQCL) 在三种不同的最先进经典求解器上的硬件性能，以及与同一任务的不同纠缠连接图相关的两种不同电路分析。此外，我们还评估了不同电路深度带来的性能提升。为了评估此基准研究中与这些设置中的每一个相关的典型性能，我们使用至少五次独立的 DDQCL 运行来生成能够捕捉规范 Bars and Stripes 数据集模式的量子生成模型。在此实验基准测试中，无梯度优化算法与基于梯度的求解器相比表现出了出色的性能。特别是，其中一个在处理实验条件下要最小化的不可避免的噪声目标函数时具有更好的性能。
双膦酸盐的免疫相关表达谱——...
目的：研究双膦酸盐相关颌骨坏死（BRONJ）的免疫细胞和基因组图谱，挖掘潜在的小分子药物。方法与材料：从基因表达数据库（GEO）下载患有BRONJ的多发性骨髓瘤（MM）患者的基因组图谱。通过估计RNA转录本的相对亚群，通过细胞类型识别预测患者体内22种免疫细胞亚群的浸润。此外，识别BRONJ的差异表达免疫相关基因（DEMG），然后进行基因本体论和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析以进行功能注释。然后，基于DEGs通过连接图（CMAP）预测用于治疗BRONJ的潜在药物。结果：BRONJ患者中天然CD4+T细胞和M0巨噬细胞比例较高，静息肥大细胞、NK细胞和嗜酸性粒细胞比例下调（P < 0.05）。静息树突状细胞和γδT细胞呈正相关（r=0.93）。另外，从BRONJ表达谱的336个DEG中筛选出36个DEMG。GO富集分析显示，DEMG与肽基酪氨酸修饰、髓系白细胞迁移、白细胞趋化和趋化因子产生调控最相关（P<0.05）。KEGG分析显示DEMG主要与细胞因子-细胞因子受体相互作用、IL-17信号通路和NF-κB信号通路有关（P<0.05）。此外，在伴有ONJ的MM患者中筛选出12种小分子药物。结论：BRONJ中免疫细胞类型和免疫相关转录组不同组成的发现有助于解释MRONJ的发生、发展，为BRONJ的治疗提供了新的靶点。
电视测试套件设备手册
1.1 图 图 1：ABC 测试图 8 图 2：电源+数据输出（左）LAN 输入（右） 8 图 3：设备连接图 10 图 4：手动预测试菜单 11 图 7：测试显示 11 图 5：能源之星预测试菜单 12 图 6：替代（VA）预测试菜单 13 图 8：设备按钮位置（左）设备配置菜单（右） 13 图 9：摄像头配置菜单 14 图 10：功率计配置菜单 15 图 11：带标签的摄像头 16 图 12：将摄像头距离设置为 1.76-1.78 x 43 英寸电视屏幕的宽度（用于将卷尺与传感器标记对齐的参考） 16 图 13：将摄像头置于中心 17 图 14：测试显示，覆盖中心点切换为开启（在显示 Focus.mp4 之前拍摄的屏幕截图） 17 图 15：安装卡式反射卡将减少边缘卷曲，如上图未安装的卡所示。 18 图 16：照度光度计传感器位于中央的 ABC 传感器上 19 图 17：照度光度计上的软盖可保护电视屏幕 19 图 18：将胶带将绳子固定到电视背面 20 图 19：遮蔽胶带通道 20 图 20：非 ABC 测试图 21 图 21：测试显示 22 图 22：屏幕配置提示 22 图 23：点光度计与相机成一线 23 图 24：使用 Basler 偏移进行的 lum_center 测量 24 图 25：点光度计偏移到 Basler 相机左侧 24
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37