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多阶段机器人系统,提高MRI引导立体定向神经外科手术精度 约翰霍普金斯大学的Zhuoliang He及其同事进行了一项开创性研究,代表着将机器人技术与术中磁共振成像(MRI)紧密结合,以显著提高立体定向神经外科手术精度的重要进展。该研究于2023年12月10日发表,介绍了一种创新的机器人系统,巧妙地将手动灵活性与自动微调相结合,通过软机器人技术,精确定位生物切片针和电极等工具,用于脑部手术。 MRI具有提供高分辨率的3D神经血管结构和病变图像的能力,但通常仅限于术前和术后评估。从立体定向框架设置、图像配准和脑移位中逐渐积累的定位误差限制了神经外科手术。约翰霍普金斯大学的研究力求超越这些局限,充分利用术中MRI实时监测和手术过程中工具 …
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将压力引发的焦虑与寻求奖励的动机联系起来的神经机制 压力情境激活了复杂的生物学机制和神经回路,用于检测和应对对体内稳态的威胁,从而引发行为反应以最小化干扰并增加生存能力。压力的认知处理涉及主观评估,以引导适当的行为反应。对压力的不适应性反应可能导致焦虑相关障碍和抑郁的发展。前额叶皮层、杏仁核、脊束床核和腹侧海马等多个脑区参与了压力引发的焦虑样行为。压力还可能调节腹侧脑室域和伏隔核中多巴胺能神经元的活动,影响寻求或避免压力源的动机。然而,控制焦虑引发情境中的积极应对行为的具体脑区和机制尚不清楚。 位于中脑腹侧的交叉桥核(IPN)是一个研究较少的与情感和社会行为有关的脑区。它主要由GABA能神经元组成,是脑间质到IPN轴的一部分。IPN …
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通过虚拟外部刺激促进从早期轻度认知减退到健康的脑状态转化 阿尔茨海默病是一种不可治愈的神经退行性疾病,通常从轻度认知障碍(MCI)开始,并逐渐发展为AD。研究聚焦在早期MCI作为治疗干预的潜在目标,以延缓疾病进展。tDCS和rTMS等神经刺激技术在改善AD和EMCI患者认知功能方面显示出了潜力。然而,由于实验和伦理限制,这些技术的大规模实验研究受到限制。基于脑活动的计算脑模型被用来理解脑动力学并指导神经刺激。神经影像技术在研究脑状态和识别MCI等疾病中的功能连接变化方面也起到了重要作用。动态功能连接研究,例如LEiDA分析,为包括阿尔茨海默病在内的各种神经疾病提供了有价值的见解。 特定的脑区在指导脑达到期望状态和影响认知表现方面起着 …
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针对人脑肿瘤的深度空间蛋白组学检测
针对人脑肿瘤的深度空间蛋白组学检测 细胞组成和组织的空间组织对其特性和功能起着至关重要的作用。了解这些特征对于研究疾病结局至关重要。最近在空间分辨测序技术方面的进展使得我们能够对组织中的基因表达模式进行表征。然而,要充分理解组织的异质性,还必须考虑基因所编码的蛋白质。质谱成像(MSI)技术可以在组织中绘制蛋白质分布,但在生成全面的蛋白质组数据方面存在局限性。激光捕获显微取样(LCM)作为一个有希望的解决方案,可以从细胞单元到更大的组织区域对组织中的特定区域进行提取。 最近,来自牛津大学的Simon Davis等人使用激光捕获显微取样技术分析了人类脑肿瘤的蛋白质组,分辨率从整个组织切片到40微米。主要目标是开发一种深度蛋白质组学和空间 …
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DiffuseBot 利用物理学增强生成扩散模型改进软体机器人设计 设计软体机器人系统需要考虑系统几何形状、组件和行为之间的权衡,这是具有挑战性和耗时的。 来自麻省理工大学的Tsun-Hsuan Wang, Pingchuan Ma, Yilun Du, Andrew Spielberg, Joshua B. Tenenbaum, Chuang Gan以及Daniela Rus, 介绍了他们基于生成扩散模型的 DiffuseBot 的贡献,解决了这些问题。 DiffuseBot 是一个框架,解决了共同设计软体机器人形态和控制的挑战。DiffuseBot 的目标是利用扩散模型的力量生成最佳的机器人设计,并利用预先训练的 3D 生成模 …
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使用多视图聚类进行单细胞数据的社区检测 中国国防科技大学的Dayu Hu, Zhibin Dong, Ke Liang, Jun Wang, Siwei Wang和 Xinwang Liu报告了他们在单细胞数据聚类上的贡献。 单细胞数据(例如单细胞RNA(scRNA)和转座酶可及染色质单细胞测序(scATAC))包含有关个体细胞的宝贵信息,但在不同视图上对其进行分析存在困难。其中一个挑战是不同视图之间数据丰富度的差异,这可能会导致使用传统聚类方法时整体性能下降。另一个挑战是需要手动指定聚类的数量,对处理单细胞数据的生物学家来说是一项艰巨的任务。 为了解决这些挑战,研究提出了一种名为scUNC的新方法。scUNC的主要目标是在不需要预 …
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来自斯坦福大学的Benjamin H. Good 等人,最近在《自然通讯》上报道了人类肠道菌群的演化及其对群体构成的影响。他们表示,虽然菌群随时间会进化,但短期进化对菌群整体构成的影响尚不完全清楚。在这项研究中,他们使用基于参考的方法来识别菌群内的遗传修饰,并研究这些修改如何影响群体构成。为了探索这一点,研究人员分析了一个跨多个物种和宿主的遗传比较数据集。他们发现,进化事件并不是均匀分布在各个物种中,这表明进化可以改变菌群的生态组成。此外,置换和修改事件都显著影响了生态系统结构,表明菌群内部存在复杂的生态进化反馈。这意味着一个物种内的遗传变化可能导致其他物种丰度的相关性变化。这项研究强调了理解肠道微生物群短期进化的重要性,以便理解整 …
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清华大学的研究人员最近报告了他们在视觉芯片设计方面的发现(DOI:10.1038/s41586-023-06558-8)。 研究人员提出了一种名为全模拟芯片结合电子与光计算(ACCEL)的全模拟芯片,该芯片结合了电子与光计算,以完成高速视觉任务。ACCEL将衍射光学模拟计算(OAC)和电子模拟计算(EAC)融合到一个芯片中,以实现每秒4.6 Peta-操作的计算速度,这比最先进的计算处理器高一个数量级以上。该芯片利用衍射光学计算进行特征提取,并直接使用光诱导的光电流进行进一步的计算,无需模拟到数字转换器,并实现每帧72 ns的低计算延迟。ACCEL对于各种任务展示了具有竞争力的分类准确性,并在低光照条件下显示出超强的系统鲁棒 …
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J. de Ridder和同事们进行了一项研究,关于开发和使用一种名为Sturgeon的神经网络分类器,用于在手术中对中枢神经系统(CNS)肿瘤进行分类。他们最近在Nature上发表了他们的研究成果 (DOI:10.1038/s41586-023-06615-2)。该团队对目前确定精确肿瘤类型的方法存在的局限性进行了探讨,并考察了在手术过程中使用快速纳米孔测序获取甲基化分析可能带来的潜在好处。Sturgeon分类器被优化以处理稀疏数据,并在模拟的纳米孔测序运行中进行训练。研究表明,仅基于20-40分钟的测序时间,Sturgeon就能准确地对CNS肿瘤样本进行分类。在现实的手术操作环境中,Sturgeon通过在90分钟以内提供诊断结 …
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人脑是一个复杂的器官,具有各种细胞类型和复杂的基因调控过程。表观遗传修饰,如DNA甲基化,在基因表达和调控中起着至关重要的作用。以单细胞分辨率研究DNA甲基化模式可以揭示人脑的多样性细胞组成和功能多样性的见解。 生物学研究所的Joseph R. Ecker教授最近报告了有关脑部DNA甲基化的发现。 他们通过分析人脑细胞中的DNA甲基化和染色质构象,确定了不同细胞类型并表征了它们的分子特征。他们对来自三个成年男性大脑46个区域的大量细胞(517,000个细胞),包括神经元和非神经元细胞进行了分析。通过整合各种技术,他们研究了不同细胞类型、皮层区域和基底节结构之间的DNA甲基化、染色质可及性、染色质组织和基因表达的相关性。该研究还开发了 …
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