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World File Search System高振幅
Rossby波，热浪和空间复合极端事件的动力学，统计和可预测性
1。简介大气的低频可变性长期以来一直是动态气象社区中强烈投资的主题（Benzi等人。1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。 最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。 从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。 热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。 在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。 这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人 2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。 2020）。 这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。 Zscheischler等。 2020）。 见图 尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。2020）。这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。Zscheischler等。2020）。见图尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1，以2023年7月的并发热波的rossby波电势涡度和温度异常之间的关联。2022; Messori等。
超短terahertz电磁脉冲的自旋来源
Terahertz（THz）辐射覆盖了约0.1至30 THz的范围。它在基础研究和未来应用中拥有巨大的希望，1,2，因为THZ频率范围与物质的所有阶段，即等离子体，气体，液体和固体相吻合。3，例如，THZ辐射可以共同引起传导 - 电子传输，等离子体，激子，库珀对，Phonons或镁元。4因此，THZ光谱是研究广泛材料中基本过程的强大工具。thz辐射不仅是一种探针：高振幅THZ来源的发展可以控制物质5-7的集体激发，例如8-11的磁铁中的磁子或驾驶phonons。目前，THZ电场在台式系统中达到1 mV/cm的峰值强度，并且在大规模用户设施（例如自由电子激光器）中超过10 mV/cm。17在激发脉冲激发时，最近观察到了物质的不同阶段（例如，拓扑，磁性和结构）之间的超快切换。8,18–25 THZ激发也可以与其他良好的实验探针（例如角度分辨光发射光谱，26个扫描隧道显微镜，27-29或X射线衍射）结合使用。30,31将THZ光谱与如此强大的
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
解码大脑系统节奏的工具箱...
大脑的摘要节奏是由多个频率的神经振荡产生的。这些振荡可以分解为与特定生理过程相关的不同频率间隔。实际上，可解码频率间隔的数量和范围是通过抽样参数确定的，通常被研究人员忽略。为了改善情况，我们在开放的工具箱上报告了带有图形用户界面，用于解码大脑系统的节奏（Dream）。我们提供了梦想的示例，以研究神经（自发性大脑活动）和神经行为（扫描剂头部运动）振荡的特定于频率的性能。Dream解码了头部运动的振荡，并发现年幼的孩子在所有五个频率间隔中都比大孩子更多地移动头部，而男孩在7至9岁时移动的人数超过了女孩。有趣的是，较高的频带包含更多的头部运动，并且显示出更强的年龄相关性，但性运动相互作用较弱。使用来自人类Connectome项目的数据，Dream将这些神经振荡的幅度映射到了多个频段中，并评估了其重测的可靠性。静止状态的大脑将其自发振荡的振幅从空间上的振幅从腹侧颞区的高振幅排名到腹侧 - 枕骨区域的低位，而频带从低至高增加到高，而在壁和腹侧额叶区域的部分则相反。较高的频段表现出更可靠的振幅测量值，这意味着较高频段的振幅的个体间变异性更大。总而言之，Dream添加了一个可靠且有效的工具，可将人脑功能从多频窗口映射到脑波中。
![arxiv：2301.03678v1 [physics.flu-dyn] 2023年1月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a9678724a18117d6ade6768d73660c15c2418036.webp)
arxiv：2301.03678v1 [physics.flu-dyn] 2023年1月9日
声学辐射力（ARF）是由大振幅声波产生的稳定力，是实现微型对象操作的凸面手段，例如微样本分离[1-3]和富集[4]，细胞排序，细胞排序[5，6]和单细胞操纵[7]。使用瞬态激发（例如脉冲）可以比使用时间周期性的声filds [1-7]更精确地操纵。首先，脉冲声学的消化不受雷利声流的干扰[8，9]，因为辐射力的确定速度要比流媒体快得多[10，11]。第二，使用声波数据包可以定位声学干扰模式，因此可以控制声学陷阱区域的空间范围[12]。的确，站立波施加的辐射力比行进波（在小粒子极限）大得多，这允许在干扰区域外接种声学。激光引导的声学镊子（LGAT）[13]使用此征服原理创建杂交辐射力景观，以造成高振幅产生的高幅度压电的声性（强，z- Z-结构）的声学和弱化的eLd eeld eeld和lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lipter-liptifiented（l）。杂交场保留了l-场的空间信息和Z型的强度。尽管有这些潜在的应用，但瞬态声学领域的理论和数值研究仍然很少见。同样，也没有直接研究瞬态ARF的数值方案。除了确定对象是球形的，而且要小得多对瞬时非线性声学的电流理解有限的一个哭泣的例子是抑制声脉冲对声学流的抑制[8，9]，其中唯一可用于瞬态流的模型[14]是无能为力地解释实验性观察[10，11]。在本文中，我们实施了小球的辐射力理论的最新概括（Gor'kov理论[15]）对瞬时声学界[16]。
标题：EEG-LLAMAS：一个开源、低延迟、EEG-fMRI 神经反馈平台
同时进行 EEG-fMRI 是一种强大的大脑成像多模态技术，但其在神经反馈实验中的应用受到 MRI 环境引起的 EEG 噪声的限制。神经反馈研究通常需要实时分析 EEG，但扫描仪内获取的 EEG 受到心冲击图 (BCG) 伪影的严重污染，这是一种锁定在心动周期的高振幅伪影。虽然确实存在用于去除 BCG 伪影的技术，但它们要么不适合实时、低延迟应用（例如神经反馈），要么功效有限。我们提出并验证了一种名为 EEG-LLAMAS（低延迟伪影缓解获取软件）的新型开源 BCG 去除软件，该软件调整并改进了现有的伪影去除技术，以用于低延迟实验。我们首先使用模拟在已知基本事实的数据中验证了 LLAMAS。我们发现，在恢复 EEG 波形、功率谱和慢波相位方面，LLAMAS 的表现优于目前最好的公开可用的实时 BCG 去除技术——最佳基组 (OBS)。为了确定 LLAMAS 在实践中是否有效，我们随后使用它对健康成年人进行实时 EEG-fMRI 记录，使用稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 任务。我们发现 LLAMAS 能够实时恢复 SSVEP，并且比 OBS 更好地恢复扫描仪外收集的功率谱。我们还在实时记录期间测量了 LLAMAS 的延迟，发现它引入的延迟平均不到 50 毫秒。LLAMAS 的低延迟加上其改进的伪影减少，因此可以有效地用于 EEG-fMRI 神经反馈。该平台实现了以前难以实现的闭环实验，例如针对短时间 EEG 事件的实验，并与神经科学界公开共享。
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抽象目标。电阻抗断层扫描（EIT）是一种成像技术，它使用表面电极在物体内产生内部阻抗变化的层析成像图像。它可用于成像癫痫发作期间几秒钟内发生的脑组织阻抗的缓慢增加，这归因于过度稳态的细胞肿胀，这是由于超同步神经元热及其相关的代谢需求而引起的。在这项研究中，我们在大鼠脑中的新皮质和海马癫痫事件中表征和成像了这种缓慢的阻抗反应，并评估了其与潜在的神经活动的关系。方法。新皮质或海马癫痫发作，包括可重复的一系列高振幅发作性尖峰，通过电刺激用芬太尼 - 伊斯科紫烷麻醉的大鼠的感觉运动皮层或孔子路径来诱导。传递阻抗是在连续30次癫痫发作期间测量的，通过在上皮阵列上施加正弦电流，并合并以产生缓慢活性的EIT图像。主要结果。缓慢的阻抗响应始终与癫痫发作结束时持续时间匹配，并且该活动的EIT图像在所有动物中都重建了（p <<<<<<0.03125，n5）。这些表现出的活性焦点在空间上分别与面部体感皮质和齿状回，分别用于新皮层和海马癫痫发作，并随着癫痫发作的进行，并包含了较大的体积。明显的能力。对重建的质量分析表明，该活性对应于癫痫发生区的真实位置，这是由EEG记录和快速神经EIT测量确定的，这些测量同时获得。这些发现表明，缓慢的阻抗反应在癫痫发作过程中提出了高度同步神经元活性的可靠标志，因此可以用于研究体内癫痫生成的机制，并有助于在抗逆性epilesies e epilesies c Repracties患者期间癫痫发作的定位。
自动化机器学习，用于分类正常和异常肌电图数据
电诊断医学中最困难的地区[1]。从理论上讲，具有纯净电势的神经性EMG，正锋利的波，高振幅和持续时间运动单位电位（MUP）和减少的干扰模式，应与含有较小的短效率的较小的，短效率的多重浓度和全部干扰模式的肌病明显区分。实际上，定性EMG分析的诊断产率是异常/肌病和神经性/肌病之间的区别，令人失望的很低。在过去的几十年中，已经开发了几种定量EMG（QEMG）方法，例如转向振幅分析，以提高EMG的诊断产率，但是到目前为止，各种QEMG技术的敏感性和特异性都与视觉检查相似[2]，[3]。同样，另一种称为聚类指数方法的定量技术对神经源性产生的敏感性为92％，对肌性患者的敏感性为61％[4]。对纳入体肌炎患者（IBM）（肌病）的EMG解释特别具有挑战性，因为它可能包含肌病性和神经起源特征[5]。由于IBM也可能在临床上模仿运动神经元疾病，因此对EMG的不适当解释可能导致错误的诊断。对错误标记的IBM患者的回顾性研究发现，常规EMG通常指向神经发生障碍：它显示出纯正和正尖波，以及大多数错误标记患者的多重多重性长期神经源性MUP的过量[6]。这是非常不幸的，因为肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种疾病，是一种进行性致命疾病，而预期寿命在IBM中并没有显着影响[7]。大多数QEMG方法已经出版了几十年前，是基于关于MUP形态和生理学的假设。计算机处理能力和机器学习技术的最新进展实现了一种大数据方法，该方法可以处理大量功能，而没有任何关于信号性质的基本假设。我们以前已经表明，这种方法是为汽车行业开发的，但适用于脑电图（EEG）信号，可以
科学摘要
癫痫的科学摘要药物治疗仍然非抑制作用，大约三分之一的患者在医学上是难治性的。有效疗法的开发需要新颖的实验系统来建模癫痫发育。一个非常有前途的新平台是人类脑器官（或简单的器官），即3D培养物，其中由人类胚胎或诱导多能干细胞（HESC或HIPSC）产生特定的脑样结构。类器官概括了人脑的许多结构特征，并为各种神经系统疾病提供了独特的见解。我们生成了“融合”器官结构，其中兴奋性神经元促进性皮层（CX）和抑制性神经元间的神经节启动（GE）种群整合了整合，从而产生了建模神经回路组装和癫痫发育的理想平台。使用这种技术，我发现hESC衍生的融合器可以在包括复杂振荡（复杂的振荡）中显示内神经元间调节的自发神经网络活动。我进行的单细胞RNA测序表明，融合对于中间神经元细胞的存活也至关重要，因为未使用的GE类器官显示出年龄增加的中间神经元簇的逐渐丧失，与融合不同。i还表明，来自RETT综合征患者的HIPSC衍生的融合器官，一种与癫痫高度相关的遗传疾病，具有癫痫样活性和网络振荡的变化，而网络振荡与同基因控制器可以改变。我通过用抗塞氏剂药物丙戊酸钠或p53抑制剂pifithrin-α治疗来挽救了其中一些异常。这些数据表明，融合器官模型增强了中间神经元的生存，体外概括了与癫痫相关的异常，并为治疗验证和发现提供了新的平台。基于这些数据和最新的初步发现，我建议扩展这种方法，以模拟大脑区域特定细胞变化以及严重发育和癫痫性脑病（DEE）的生理表型。i最近从SCN8A基因中具有癫痫相关突变的患者中产生了融合CX+GE和海马+GE（H+GE）类器官。scn8a编码电压门控钠通道Na V 1.6和SCN8A中功能突变的增益导致毁灭性的DEE，称为早期婴儿癫痫性癫痫性脑病13（EIEE13）。胎儿癫痫发作的报道使脑器官特别适合模型EIEE13。我的初步数据提出了高度过度过度的表型，其特征是SCN8A突变体CX+GE GE融合体中活机体两种光子成像和高振幅局部场电位（LFPS）的突发性。有趣的是，SCN8A突变体H+GE融合并没有显示出相同的过度表现表型，而是缺乏锋利的波浪波纹（SWR）振荡。SWR被认为是与海马记忆巩固相关的间神经元依赖性振荡。基于这些数据，我假设SCN8A突变体脑过度刺激性是由皮质兴奋性神经元驱动的，而海马中的SCN8A突变导致SWR振荡活性中的间神经元依赖性缺陷。目标1：确定scn8a突变体性过度刺激性表型中GE衍生的抑制性抑制作用与CX衍生的兴奋性神经元的作用。假设CX兴奋性神经元中SCN8A GOF突变引起的皮质兴奋性将通过对“未粘合”与“混合”融合的钙成像和LFP记录进行测试。在混合融合中，CX或GE将是SCN8A突变体，另一半将是无突出的。目标2：确定地球衍生的抑制性中间神经元在海马锋利波浪波动中的作用。假设SCN8A GOF突变仅限于GE衍生的中间神经元将足以消除H+GE融合器官中的SWR振荡，将通过在AIM 1。在利用新兴，有前途和人类细胞的技术来模拟癫痫病时，该提案有可能提供对癫痫病理生理学的开创性见解。此外，这些研究还集中在EIEE13的病理生理变化上，这与治疗癫痫的治疗任务一致。使用癫痫患者IPSC衍生的类器官，其潜力用于个性化和特定于患者的疾病建模，与以患者为中心的护理的治愈任务保持一致。