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Trends in Cognitive Sciences综述:学习和记忆中的背景推理

背景被广泛认为是学习和记忆的主要决定因素,包括经典和工具条件反射、情景记忆、经济决策和运动学习。然而,由于缺乏一个统一的框架来形式化背景的概念及其在学习中的作用,这些跨领域的研究仍然是不相连的。在这里,我们开发了一个统一的术语允许直接比较不同领域的背景学习。这产生了一个贝叶斯模型假设上下文是未观察到的,需要推断。情境推理然后控制着记忆的创造、表达和更新。这一理论方法揭示了适应背后的两个不同组成部分,适当的学习和外显的学习,分别指的是记忆的创造和更新与记忆表达的时变调整。我们回顾了基础贝叶斯模型的一些扩展,使它能够解释日益复杂的背景学习形式。

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RNAvelocity1:RNA速率简介及scVelo安装

测量单个细胞中的基因活性需要破坏这些细胞以读取其内容,这使得研究动态过程和了解细胞命运决定具有挑战性。La Manno et al. (Nature, 2018)[1]引入了 RNA 速率的概念,利用新转录的未剪接的前体 mRNA 和成熟的剪接 mRNA 可以在常见的单细胞 RNA-seq 流程中区分的事实,可以恢复定向动态信息,前者可通过内含子的存在检测。这种不仅测量基因活性,而且测量它们在单个细胞中的变化(RNA 速率)的概念,开辟了研究细胞分化的新方法。最初提出的框架将速率作为观察到的剪接和未剪接 mRNA 的比率与推断的稳态的偏差。如果违反了共同剪接速率的中心假设和对具有稳态 mRNA 水平的完整剪接动力学的观察,则会出现速率估计错误。

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