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World File Search System鼻脑
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
使用机器学习通过脑电图信号分析识别呼吸模式
摘要：本研究旨在探讨口呼吸引起缺氧（O 2 ）所造成的脑功能变化，并提出通过额外供氧来减轻口呼吸对脑功能副作用的方法。为此，我们使用机器学习技术根据脑电图信号对呼吸模式进行分类，并提出了一种减少口呼吸对脑功能副作用的方法。本研究共有20名受试者参与，每个受试者在工作记忆任务中进行了三种不同的呼吸：口鼻呼吸和供氧口呼吸。结果表明，鼻呼吸能保证大脑正常的O 2 供应，而口呼吸会中断大脑的O 2 供应。因此，本项使用机器学习对脑电图信号进行的比较研究表明，区分口鼻呼吸对脑功能影响的最重要因素之一是O 2 供应的差异。这些发现对于工作环境具有重要意义，表明在公共交通等密闭空间中长时间工作的员工需要特别小心，并且工作场所需要充足的氧气供应以提高工作效率。
使用第三代测序优化从鼻衬液中提取DNA，以评估鼻微生物组
背景：通过鼻吸附对鼻衬液（NLF）采样最少侵入性且耐受性良好，但是使用此技术评估鼻微生物组的可行性尚不清楚。但是，低生物量使气道样品特别容易受到与污染物DNA有关的问题。在这项研究中，我们评估了使用方法学对低生物量呼吸样品分离的DNA的适用性，并评估了与传统的拭子采样方法相比，通过鼻吸附收集的衬里液的衬里如何捕获鼻微生物的多样性和组成。方法：从成年志愿者那里收集鼻拭子和NLF。DNA。评估DNA的质量和数量，并进行了短阅读16S rRNA测序，以评估可行性和提取偏见。然后使用优化的提取方法从NLF和鼻拭子中提取DNA，并且进行了全长16S rRNA测序，以比较NLF和鼻拭子之间的微生物谱。使用NF核/Ampliseq管道，PacificBiosciences/PB-16S-NF管道或软件EMU分类分类法分类，并使用R Packages Temages and Mixomics进行下游分析。结果：所有提取方法均从模拟群落中恢复了DNA，但仅基于降水的方法从NLF产生了足够的DNA。提取方法显着影响微生物谱，需要机械裂解以最大程度地减少针对特定属的偏差。曲线与长读测序相当。结论：我们的发现证明了使用通过鼻吸附收集的NLF分析鼻微生物组的可行性，并验证了两种提取方法，作为适合全长的16S rRNA测序的低生物量呼吸类样品的RRNA测序。我们的数据证明了在低生物量呼吸样品中无偏DNA提取方法的重要性，以及随后DNA提取对观察到的微生物谱的影响。此外，我们证明了NLF可能是使用16S rRNA测序评估鼻拭子的适当替代样品。
鼻内脂质体配方峰蛋白...
摘要：粘膜疫苗接种似乎适合防止SARS-COV-2感染。在这项研究中，我们测试了COVID-19的鼻内粘膜疫苗候选者，该疫苗由阳离子脂质体组成，该阳离子脂质体含有三聚体SARS-COV-2尖峰蛋白和CPG-ODN，CPG-ODN，Toll-Like受体9激动剂，作为辅助物。在体外和体内实验表明该疫苗配方鼻内给药后没有毒性。首先，我们发现皮下或鼻内疫苗接种保护HACE-2转基因小鼠免受野生型（Wuhan）SARS-COV-2菌株的感染，如体重损失和死亡率指标所示。然而，与皮下给药相比，鼻内途径在病毒的肺清除率中更有效，并诱导了较高的中和抗体和抗S IgA滴度。此外，鼻内疫苗接种为关注的伽马，三角洲和Omicron病毒变体提供了保护。Furthermore, the intranasal vaccine formulation was superior to intramuscular vaccination with a recombinant, replication-deficient chimpanzee adenovirus vector encoding the SARS-CoV-2 spike glycoprotein (Oxford/AstraZeneca) in terms of virus lung clearance and production of neutralizing antibodies in serum and bronchial alveolar lavage (BAL).最后，鼻内脂质体配方促进了先前肌肉内疫苗接种与牛津/阿斯利康疫苗诱导的异源免疫力，该疫苗比同源免疫更强大。
鼻药物输送系统中的血清白蛋白
摘要：血清白蛋白在各种类型的配方中的应用已成为生物医学研究中的宝贵选择，尤其是在鼻药物输送系统领域。由于多种好处，已经采用了基于血清白蛋白的载体系统，例如增强药物溶解度和稳定性，产生所需的受控释放曲线，并就鼻部条件中的挑战开发有利的特性，在这种情况下，这涉及由于鼻腔粘膜切除率而导致的快速消除。相应地，考虑到血清白蛋白的重要作用，强烈鼓励与其在制备鼻药制剂中的利用相关的深入知识。本综述旨在探讨血清白蛋白在制造鼻药制剂中的潜在应用及其在与鼻粘蛋白的结合相互作用方面的关键作用和功能，这显着确定了成功地施用鼻药物制剂。
neffy®（肾上腺素鼻喷雾）第1页 - accessData.fda.gov
Wernicke的脑病是由硫胺素（维生素B1）缺乏引起的神经系统紧急事件。Wernicke脑病的体征和症状可能包括共济失调，心理状况变化和眼科治疗（例如，Nystagmus，Coveropia）。任何心理状况，混乱或记忆力障碍的任何变化都应引起人们对潜在脑病（包括Wernicke's）的关注，并迅速进行全面评估，包括神经系统检查，硫胺素水平的评估和成像。在开始无线电前的所有患者中评估硫胺素水平。不要在硫胺素缺乏症的患者中开始使用无需。但是，如果硫胺素水平较低，则在开始治疗之前填充硫胺素。在治疗时，所有患者应接受口服硫胺素的预防，并应按照临床表明的硫胺素水平进行评估。如果怀疑脑病，请立即终止并启动肠胃外硫胺素。监测直到症状解决或改善，硫胺素水平正常化[见剂量和给药（2.7）和不良反应（6.1）]。
成人鼻胃和胃管的插入和管理
可以将插入的管用于任何肠摄入量（进食配方，药物或液体）之前，必须对正确的管子放置确认并进行记录。可以在放射学上（通过胸部X射线）或通过抽吸物测试进行管子的确认。放射学确认还要求胸部X射线由放射科医生报告，或者由经验丰富的医疗人员进行了审查，后者可以排除插入并发症，并可以确认管子尖端的解剖位置在隔膜下方和胃中。
文章在大鼠模型中使用多模态神经影像学的体内3D纳米载体递送的雾化3D定位 - 协议发展
摘要：在大鼠模型中，通过正电子发射断层扫描/计算机断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）成像跟踪鼻内气泡放射性标记的聚合物胶束纳米颗粒（LPNP）的命运，以测量鼻子到脑的递送。在体内寻求了一种新的无线电毒剂的定量时间和空间测试方案。用锆89（89 ZR）标记的LPNP通过鼻内或静脉输送，然后进行串行PET/CT成像。连续成像2小时后，将动物牺牲，并分离出脑结构（嗅球，前脑和脑干）。测量每个大脑区域的活性通过活动测量与相应的PET/CT区域进行比较。LPNP（100 nm PLA – PEG – DSPE+ 89 ZR）的串行成像通过鼻管内经室传递，与静脉内给药后1和2 h后1和2 h在大脑中的活性增加，与静脉内给药相比，与静脉内相关，这与ex vivo gamma gamma comma counting and AutoRodighice相关。尽管评估从鼻子到脑的交付是一种有前途的方法，但该技术有几个需要进一步发展的局限性。本文提供了一种用于气溶性鼻内递送的实验方案，该方案可能提供了一个更好地靶向嗅觉上皮的平台。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。