与男性相比,抽象女性大约被诊断出患有重度抑郁症(MDD)的可能性大约是男性的两倍。虽然MDD的性别差异可能是通过循环的性腺激素驱动的,但我们假设发育激素暴露和/或遗传性别可能起作用。小鼠在成年中被赋形切除术,以隔离发育激素的作用。我们研究了发育性性腺和遗传性别对在非压力和慢性应激条件下甲壳虫/抑郁样行为的影响,并在三个与情绪相关的大脑区域进行了RNA序列。我们使用了一种集成网络方法来识别调节应力敏感性的转录模块和特定于应力的集线器基因,重点是这些模块是否与性别有所不同。在识别出Anhedonia/抑郁样行为(女性>男性)的性别差异后,我们表明发育激素暴露(性腺女性> Gonadal雄性)和遗传性别(XX> XY)都会导致性别差异。由差异表达基因表示的顶部生物学途径与免疫功能有关。我们确定哪些差异表达的基因是由发育性性腺或遗传性别驱动的。受男性和女性慢性应激影响的基因几乎没有重叠。我们还鉴定了受压力影响的高度共表达的基因模块,其中一些模块在男性和女性的相反方向上受到影响。由于所有小鼠在成年后都有同等的激素暴露,因此这些结果表明,敏感发育期间性腺激素暴露的性别差异计划成人情绪上的性别差异,并且这些性别差异与成人循环的性腺激素无关。
摘要目的:用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里,我们提出了一种新方法,该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接,而不是与运动相关的激活。方法:使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈,将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果:十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性,该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论:这些结果提供了概念证明,即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的,并且在行为上是有用的。意义:该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用,并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面(BCI)的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏(SMR)的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈,因此可以学会自愿调节大脑活动(Kamiya,1969)。SMR对应于α和β频率(〜8-30 Hz)中感觉运动皮层中神经元基的活性,这被真实或想象中的运动抑制(Arroyo等,1993; Pfurtscheller等人,2006年)。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代,即控制假体和机器人设备(Galan等,2008; McFarland等,2008)。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中,神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力(Birbaumer等,2007; Daly等,2008)。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节(Buch等,2008; Broetz等,2010; Caria等,2011; Ramos-Murguiarlday等,2013),因此可以看作是对运动成像训练的支持(Mattia等人(Mattia等,2012)。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)糖尿病性视网膜病(DR)的续集是糖尿病(DM)的频繁并发症,是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性,以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环,导致DR转化为PDR,具有特征性的眼部属性,包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤,慢性炎症,新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症(例如缺血性中风)的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征,其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关,多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学,微血管缺陷和小血管疾病,慢性炎症和过度的组织重塑,本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
摘要:力量训练 (ST) 可诱导皮质肌肉适应,从而增强力量。ST 会改变主动肌和拮抗肌的激活,从而改变运动控制,即力量产生的稳定性和准确性。本研究通过量化皮质肌肉一致性 (CMC) 以及力量产生的绝对误差 (AE) 和可变误差 (VE),评估了皮质肌肉通讯和运动控制的变化,该干预为期 3 周,专门用于加强踝关节跖屈 (PF)。在训练前、训练开始后 1 周和训练后进行了脑电图、肌电图和扭矩记录评估。通过最大自主等长收缩 (MVIC)、亚最大扭矩产生、AE 和 VE、肌肉激活和亚最大收缩期间的 CMC 变化来评估训练效果,收缩量为初始和每日 MVIC 的 20%。 MVIC 在整个训练过程中显著增加。对于亚最大收缩,仅在初始扭矩水平下,主动肌激活度随时间降低,而拮抗肌激活度、AE 和 VE 在每个扭矩水平下随时间降低。CMC 不受 MST 的影响。我们的结果表明,神经生理适应在训练后 1 周内就很明显。然而,CMC 不受 MST 的影响,这表明中枢运动适应可能需要更长时间才能转化为 CMC 改变。
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在过去的 20 年里,教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来,人工智能与教育(AIED)这个广阔的领域应运而生,旨在结合人工智能(AI)、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果(Boyd 等人,1982 年;Holmes 等人,2019 年)。在 AIED 领域中,基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域,例如智能辅导系统(Aleven 和 Koedinger,2002 年)、自适应超文本系统(Eysink 等人,2009 年;Romero 等人,2009 年)和计算机支持的协作学习(CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来,出现了一系列 CSCL 出版物,探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究(例如 Gunawardena,1995 年;Roschelle 和 Koschmann,1996 年;Fischer 和 Mandl,2005 年;Rienties 等,2009 年)发现,支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期,第三批研究人员(例如 Baker 和 Yacef,2009 年;Rosé 等,2014 年)开始使用教育数据挖掘 (EDM),利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来,出现了第四个研究领域,即学习分析 (LA),它专注于理解复杂的
摘要在过去的二十年中,Schwarzschild时空中对Quanblyness的探索引起了人们的兴趣,尤其是关于Hawking Radia对量子相关性和量子相干性的影响。在这个基础上建立,我们调查了鹰辐射影响最大转向连贯性(MSC) - 一种关键措施,以衡量通过转向产生连贯性的能力。我们发现,随着鹰温度的升高,物理上可访问的MSC降解,而MSC无法访问则增加。该观察结果归因于对所有双骨模式的初始量子相关性的重新分布,这是惯性观察者所认识到的。尤其是,我们发现在鹰式温度倾向于限制的情况下,可访问的MSC等于1 /√< / div>
我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金(26)和一些具有真实魔术的科学冒险(5)。 这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用,例如直观的感知和集中意图。 在后者中,威廉·蒂勒(William Tiller)和他的同事(5)记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。 这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建,还可以访问其巨大的“自由”能量存储,从而为变化提供动力。 电生理证据表明,这是一种超相干状态,在ECG频谱中,它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。我绘制的研究是两项具有巨大重要性的研究 - 现实的玛金(26)和一些具有真实魔术的科学冒险(5)。这些作品明确地表明了无条件的爱在心理现象中所发挥的至关重要的作用,例如直观的感知和集中意图。在后者中,威廉·蒂勒(William Tiller)和他的同事(5)记录了集中意图如何在心脏连贯性的信封中coco骨时如何诱导物理现实的变化。这提示了量子真空中订单的“新”维度的创建,还可以访问其巨大的“自由”能量存储,从而为变化提供动力。电生理证据表明,这是一种超相干状态,在ECG频谱中,它可以通过多尺度纠缠延伸到量子结构域。
Baumgratz,Cramer和Plenio建立了一个严格的框架(BCP框架),以量化量子状态的共同点[Phys。修订版Lett。 113,140401(2014)]。 在BCP框架中,如果量子状态在固定的正交基础上为对角线,则称为量子状态,并且连贯性度量应满足某些条件。 在固定的正常基础上,如果量子状态ρ的虚拟部分非零,则ρ必须是连贯的。 如何定量地表征这一事实? 在这项工作中,我们表明,如果C在州复杂的共轭下不变,即C(ρ)= C(ρ)= C(ρ∗),则BCP框架中的任何相干度量C具有属性c(ρ) - c(reρ)≥0。 如果C不满足C(ρ)= C(ρ∗),我们可以定义一个新的相干度量C'(ρ)= 1Lett。113,140401(2014)]。在BCP框架中,如果量子状态在固定的正交基础上为对角线,则称为量子状态,并且连贯性度量应满足某些条件。在固定的正常基础上,如果量子状态ρ的虚拟部分非零,则ρ必须是连贯的。如何定量地表征这一事实?在这项工作中,我们表明,如果C在州复杂的共轭下不变,即C(ρ)= C(ρ)= C(ρ∗),则BCP框架中的任何相干度量C具有属性c(ρ) - c(reρ)≥0。如果C不满足C(ρ)= C(ρ∗),我们可以定义一个新的相干度量C'(ρ)= 1
我们使用广义非语境性不等式和独立于基的相干性见证来分析干涉现象中的非经典资源。我们使用最近提出的不等式,在同一框架内见证这两种资源。鉴于以前的语境优势结果,我们还提出了一种系统的方法,应用这些工具来描述量子信息协议中相干性和语境性所提供的优势。我们将这种方法实例化为量子询问任务,该任务由典型的炸弹测试干涉实验引入,展示了此类任务的语境量子优势。量子叠加是量子理论最著名的非经典特征。它以许多有趣的解释困扰了一代又一代的物理学家,并奠定了量子计算[ 1 , 2 , 3 ]、大系统干涉[ 4 ]、量子源理论[ 5 ]、量子互补性[ 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]和量子基础[ 11 , 12 ]等领域重大发现的基础。相干性作为量子信息的一种资源,为量子叠加理论和量子干涉实验提供了一个现代视角[ 13 , 14 ]。它提供了量化干涉仪中量子态相干性的方法,同时优雅地表征了非经典现象,具有比可见性更好的工具[15,16,17],不仅形式上扎根于丰富的理论结果[18,19],而且可以通过实验获得[20],而且与量子场论有着深刻的联系。