科学报告 背景介绍 感知和神经处理感官信息极大程度上受先验期望的影响。感知不仅仅是被动的接收，而是通过将现有的感官信息与基于过去经验和当前情境获得的先验信息结合而成的一种主动推理过程。这种信息的结合方式可以通过不同的机制表现出来：一种是专注于异常输入，即预测误差信号处理（Prediction Error，简称PE）；另一种是通过对预期信息的增强实现的锐化表示。本文研究了这两种机制在面孔感知中的表现。 研究来源 本研究由德国汉堡大学医疗中心(University Medical Center Hamburg-Eppendorf)系统神经科学系的Annika Garlichs和Helen Blank进行，论文发表于2024年4月的《Nature Communications》期刊。 研究流程及方...
在阅读障碍儿童中基于阅读任务的脑连接分析（使用 EEG 信号） 阅读障碍是一种影响正常阅读能力的神经发育性疾病，即使智力水平正常的儿童也可能受到影响。本文研究了在阅读任务中，阅读障碍儿童与正常儿童的大脑连通性差异，并通过图论方法进行了分析。研究检测了阅读障碍和控制组儿童在阅读任务期间的脑功能连通性，并提出可能的脑网络受损证据。 研究背景 发展性阅读障碍（Developmental Dyslexia, DD）是一种影响大约5%到10%人口的神经发育性阅读障碍。尽管这些孩子智力水平正常，但在学业表现上存在显著差距。为了避免这些儿童面临学术挑战和心理问题，理解阅读障碍的神经生理学原因及早期检测非常重要。尽管已有大量行为研究表明阅读障碍个体和正常个体在阅读技能上的差异，但其根本原因仍不明确，需要进一...
ADHD 早期检测潜在生物标志的研究报告：基于相位的脑功能连接和图论分析 本文是一篇研究报告，题为“潜在生物标志物用于 ADHD 早期检测的研究：采用相位脑功能连接和图论分析”。这项研究由 Farhad Abedinzadeh Torghabeh、Seyyed Abed Hosseini 和 Yeganeh Modaresnia 完成，发表于 Physical and Engineering Sciences in Medicine（2023）第 46 卷，1447-1465 页。本文于 2023 年 9 月 5 日在线发表。本文的学术背景，研究方法，实验结果和科学价值将详细阐述。 学术背景和研究问题 注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种神经发育疾病，以注意力不集中和过度活跃/冲动的症状为特征...
背景与研究动机 众所周知，食物营养与人类健康密切相关。科学研究表明，膳食营养不当与200多种疾病有联系，尤其在考虑肠道微生物代谢的情况下，食物营养成分与疾病之间的复杂交互作用更是难以系统化和实际应用。正因为如此，开发一个整合全面知识并提供实用应用的框架变得十分迫切，以支持获取饮食相关的查询。 研究来源 本文是一项由Chengcheng Fu、Xueli Pan、Jieyu Wu、Junkai Cai、Zhisheng Huang、Frank Van Harmelen、Weizhong Zhao、Xingpeng Jiang和Tingting He共同撰写的研究。这项研究的参与者来自湖北省人工智能与智能学习重点实验室、华中师范大学计算机科学学院以及Vrije Universiteit Amst...
##基于生物网络学习蛋白质知识来预测药物-靶点亲和力 背景介绍 药物-靶点亲和力（drug-target affinity, DTA）预测在药物发现环节中占据重要地位。高效且准确的DTA预测可以显著缩短新药开发的时间和经济成本。近年来，深度学习技术的爆炸性发展为DTA预测提供了强大的支持。现有的DTA预测方法主要分为基于1D蛋白质序列和基于2D蛋白质结构图的方法。然而，这些方法仅关注靶蛋白的内在特性，忽略了过往研究中明确揭示的蛋白质交互的广泛先验知识。 针对上述问题，本文提出了一种名为MSF-DTA（基于多源特征融合的药物-靶点亲和力）的端到端DTA预测方法。MSF-DTA通过利用邻接蛋白的信息，增强蛋白质的表示，并使用高级图预训练框架VG-AE（变分图自动编码器）来学习这些表示，使得预测结...
AAV介导的曲妥珠单抗中枢神经系统递送用于EGFR2阳性脑转移瘤 背景介绍 在乳腺癌治疗中，人表皮生长因子受体2（HER2）+ 的肿瘤表现出更为侵略性的特征，这给临床治疗带来了显著挑战。自1998年曲妥珠单抗（Trastuzumab，商品名赫赛汀®）获得批准以来，该药已显著改善HER2+ 乳腺癌患者的整体生存率。然而，对于发展为中枢神经系统（CNS） 的HER2+脑转移病例，由于存在脑血屏障及其他因素的影响，曲妥珠单抗在脑脊液中的半衰期较短（2-4天），传统的系统性抗HER2抗体治疗效果有限。因此，有必要寻求新的治疗途径来靶向HER2+ CNS疾病。 研究来源 本文的研究由Marcela S. Werner、Shweta Aras、Ashleigh R. Morgan等来自宾夕法尼亚大学佩雷...
恶性胶质瘤（Malignant Glioma, MG）是最常见的原发性恶性脑肿瘤类型。手术切除MG依然是治疗的基石，且切除范围与患者生存期高度相关。然而，在手术中很难区分肿瘤组织与正常组织，这极大地限制了手术切除的效果。荧光成像是一项新兴技术，可以在术中实时可视化MG及其边界。然而，现有的临床级荧光成像神经外科显微镜由于成本高、便携性差、操作灵活性有限以及缺乏熟练的专业技术人员，导致应用率较低。为了克服这些限制，研究人员创新性地将微型光源、可翻转滤光片和记录摄像机集成到手术放大镜中，生成了一种可穿戴的荧光眼镜设备，用于术中的荧光成像。 来源 本文由Mehrana Mohtasebi、Chong Huang、Mingjun Zhao、Siavash Mazdeyasna、Xuhui Liu、S...
研究背景 荧光光谱是一种广泛应用于识别和量化荧光物质（荧光团）的方法。然而，当材料中包含其他荧光团（基线荧光团）时，量化感兴趣的荧光团变得具有挑战性，特别是当基线的发射光谱未明确定义且与目标荧光团的发射光谱重叠时。为了准确区分并量化这些荧光物质，研究人员提出了基于多波长激发荧光光谱的新方法。这项研究的主要目标是解决基线荧光干扰这一问题，并提供一种无需先验假设的稳健估计算法。 论文来源 这篇名为《An Explicit Estimated Baseline Model for Robust Estimation of Fluorophores Using Multiple-Wavelength Excitation Fluorescence Spectroscopy》的论文，作者包括A. Ga...
睡眠阶段分类在睡眠质量评估和疾病诊断中至关重要。然而，现有的分类方法在处理时间延变的多通道脑信号的空间和时间特征、应对个体生物信号差异以及模型的可解释性方面仍然面临诸多挑战。传统的机器学习方法依赖于复杂的特征工程，而深度学习方法尽管在特征表示学习上表现出色，但在空间-时间特征利用、跨个体泛化能力以及模型可解释性方面仍有待提升。 为了应对上述挑战，北京交通大学的Ziyu Jia等人以及麻省理工学院的Li-Wei H. Lehman提出了一种多视角时空图卷积网络（Multi-View Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks, MSTGCN），并结合域泛化用于睡眠阶段分类。 论文来源 这篇论文由北京交通大学计算机与信息技术学院的Ziyu Jia,...
MI-EEG解码中基于注意力机制的时间依赖学习卷积神经网络（CNN） 研究背景与问题描述 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统提供了一种通过实时翻译大脑信号与计算机进行通信的新途径。近年来，BCI技术逐渐在为瘫痪患者提供辅助和预防性护理方面发挥了重要作用。现有的许多BCI系统依赖于非侵入性且相对便捷的脑电图（EEG）信号记录来追踪大脑活动。然而，即使在同一MI任务期间，不同时期产生不同MI相关模式的时间依赖性特性也往往被忽略，从而大大限制了MI-EEG解码性能。 论文来源与作者信息 论文《A Temporal Dependency Learning CNN with Attention Mechanism for MI-EEG Decoding》于202...