自闭症（ASD）和三个神经认知网络的功能连接变化有关，这三个网络被认为是ASD症状学的核心：突显网络（SN）、默认模式网络（DMN）和中央执行网络（CEN）。然而，由于ASD男性患者的患病率更高，以前研究ASD的这些网络主要基于男性样本，因此并不清楚这些网络在患ASD的女性与男性之间存在何种差异，以及这些差异如何与正常发育个体中观察到的差异进行比较。本文在患和未患ASD的女孩和男孩样本（169名青少年，8-17岁）中探究了SN、DMN和CEN的功能连接。患有ASD的女孩在DMN和CEN之间表现出较男孩患者更强的功能连接，而正常发育中的女孩和男孩仅在SN功能连接上存在差异。综上，这些结果表明，相对于在正常发育中观察到的情况，患有ASD的青少年在这些网络中表现出性别差异，并强调了在探究ASD的神经机制时考虑与性别相关的生物因素和参与者性别的重要性。
摘要：有证据表明，在特定领域的认知存在性别差异，女性通常在言语记忆方面表现出优势，而男性往往在空间记忆方面表现得更好。大脑连通性的性别差异得到了充分的记录，可能为这些差异提供了见解。在这项研究中，我们研究了来自英国生物银行的大型健康样本的认知和结构协方差的性别差异，作为形态测量连通性的指标。正如预测的那样，女性表现出更好的言语记忆，而男性表现出空间记忆优势。女性也表现出更快的处理速度，在执行功能上没有观察到性别差异。相对于女性，男性表现出更高的整体效率，以及更高的两个半球的区域协方差。这些发现有助于更好地理解生物性别和认知差异如何与图形论方法衍生的形态测量连通性相关。
摘要：在老龄化人群中观察到记忆力下降，这是痴呆症后期发展的一个危险因素。了解老年人的记忆如何保存一直是一个重要的话题。本研究考察了记忆力与年轻人相当的老年人的血流动力学特征。在本研究中，45名年轻人和45名老年人执行了不同难度级别（即要记住的项目）的视觉记忆任务，并通过功能性近红外光谱（fNIRS）测量了他们在每个级别下的脑血流动力学。结果表明，在难度较高的情境下，老年人比年轻人表现出更高的激活。此外，表现与年轻人相当的老年人（即能够记住六个项目）表现出更多的右侧激活。然而，那些无法做到这一点的老年人表现出更多的左侧激活。结果表明，表现优异的老年人通过在特定的大脑区域招募认知资源而拥有成功的补偿机制。
瀑布图，在分析中是非常重要的图。在 Power BI 中的原生瀑布图使用起来有些问题，本文来探讨如果基于原生瀑布图的高级使用方法和限制。
本文对比了GPT系列模型中最新版本的ChatGPT与之前版本在自然语言处理领域的性能和表现差异。首先，介绍了人工智能、自然语言处理和语言模型的基本概念，并引出了GPT系列模型作为其中重要代表。随后，重点介绍了ChatGPT作为GPT-3.5的最新版本，在语言生成方面的优势。接着，通过对比模型规模、语言生成质量、多样性和创造力等指标，详细分析了ChatGPT与之前版本的差异。此外，还探讨了不同版本在实际应用中的影响和可能面临的挑战。最后，展望了GPT系列模型在未来的发展趋势，以及可能的改进方向。通过对比和分析，我们更深入地认识了ChatGPT在自然语言处理技术领域的地位和潜力。
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
具有阳性家族史的精神分裂症被称为家族性精神分裂症(familial-schizophrenia, PFS)，家族性精神分裂症被认为是更多由遗传因素引起的，而具有阴性家族史的精神分裂被称为散发性精神分裂症(sporadic -schizophrenia, PSS)，散发性精神分裂症被认为是更多由环境因素引起的。前人的研究表明，家族性精神分裂症和散发性精神分裂症临床症状存在一定差异[1, 2]；此外，结构磁共振研究表明，与健康对照组和散发性精神分裂症患者相比，家族性精神分裂症患者具有更低的丘脑灰质密度[3]。但是，两种精神分裂症脑功能网络是否存在差异呢？本文主要根据参考文献[4]整理而成，文献[4]采用静息态磁共振技术，主要对家族性精神分裂症和散发性精神分裂症患者的脑功能网络及其拓扑结构进行了研究，以揭示两者之间的脑功能差异。笔者在这里对这篇文章的分析方法和结果进行剖析，希望各位朋友从中有所启发，对大家的研究有所帮助。
早期诊断阿尔茨海默病需要对相关结构和功能变化敏感的生物标志物。虽然在结构生物标记物的开发方面已经取得了相当大的进展，但早期识别变化的功能性生物标记物仍然是需要的。我们提出了快速球(Fastball)，一种新的脑电测量被动和客观的识别记忆的方法，不需要行为记忆反应或对任务的理解。年轻人、老年人和老年痴呆症患者(每组20人)完成了快速球任务，持续时间不到3分钟。参与者被动地观看快速呈现的图像，EEG评估他们根据先前的暴露程度(即旧/新)自动区分图像的能力。参与者没有被要求注意之前看到的图像，也没有做出任何行为反应。在快速球任务之后，参与者完成了一个有两个选项的强制选择(2AFC)任务，以测量他们对先前看到的刺激的显性行为识别。快球EEG检测到，与健康老年人相比，阿尔茨海默病患者的识别记忆明显受损，而行为识别在阿尔茨海默病患者和健康老年人之间没有显著差异。使用快速球识别记忆测量方法，阿尔茨海默病患者与健康老年人对照者的识别准确率较高，而使用行为2AFC准确性的识别性能较差。健康老龄化没有显著影响，老年人和年轻人在快速球任务和行为2AFC任务中的表现相当。阿尔茨海默病的早期诊断提供了早期治疗的可能性。快速球提供了一种检测识别反应的替代方法，有望在行为表现缺陷尚不明显的阶段作为疾病病理的功能标记。它是被动的，无创的，快速和使用廉价的，可扩展的EEG技术。快速球为痴呆的识别评估提供了一种新的强有力的方法，并为早期诊断工具的开发打开了一扇新的大门。本文发表在BRAIN杂志。
基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，简称GSEA）是一种用来确定一个预先定义的基因集是否在某种生物学状态下（比如疾病状态）表达水平有显著变化的方法。
导读 人类大脑在许多认知以及行为等方面都表现出明显的性别差异，这些差异具有可重复性，而且更为重要的是，这些差异或许可以反映不同性别间大脑内部局部组织的不同。这些差异的稳定性、起因以及产生的影响被广泛、热烈的讨论，但却没有被细致的研究过。加之最近在啮齿类动物中的一系列研究建立了性别差异在神经生理学上的理论基础：1）局部灰质体积（regional gray matter volume,regional GMV）的性别差异稳定的分布在大脑皮层以及一些经典的皮下核团；2）与社交以及生殖行为有关的神经环路在局部GMV差异分布中占据主导地位；3）性染色体的基因表达与GMV差异模式具有耦合关系。这篇发表在美国科学院院报（PNAS）题为“Integrative structural, functional, and transcriptomic analyses of sex-biased brain organization in humans”的文章，便是基于啮齿类动物中的研究基础，针对在人类大脑中该类问题的研究空白，对性别差异从脑结构、脑认知活动以及基因表达多模态多尺度做了全方位细致的探究。下面即对本文作解读。
DiffChIPL: a differential peak analysis method for high-throughput sequencing data with biological replicates based on limma
术中应激源可能加重认知负荷，导致医生的表现下降，威胁患者的生命安全。然而，并不是所有的外科医生都能很好地应对压力，为此，英国伦敦帝国理工学院外科和癌症学系的Modi,Singh, Athanasiou, Darzi, Leff等人在JAMA Surgery（IF=10.668)杂志发文，对此进行研究，发现在高认知需求下，导致个体表现稳定还是表现下降可能是由大脑中与注意力和注意力相关区域的激活差异造成的，如前额叶皮层(PFC)。
快速而准确地回应他人的非语言信号(如他们的情感表达的能力)构成了社会适应的基石之一。社会情绪信号的快速动作倾向是否完全依赖于刺激诱发的决策前运动偏向，抑或是也可以参与目标导向的(决策)过程涉及动作选择之间的仲裁，这是有争议的。本研究中，研究人员使用漂移扩散模型(DDM)和脑电图(EEG)来研究威胁信号个体(愤怒或恐惧)对自发接近—回避决策的影响。研究发现，受试者更多地选择避开愤怒的人，而不是可怕的人，这种影响在情绪强烈的人身上表现得更强。扩散模型表明，这种选择模式是通过基于价值的证据积累过程来解释的，这表明行动选项之间存在着积极的竞争。研究人员发现，在运动开始之前(200ms)，额叶中段电极簇(来源于眼眶和腹内侧额叶皮质)的脑电活动在选择和未选择的选项之间存在差异。此外，在反馈决策的过程中，价值差异也对脑电信号进行了调制。综上所述，本研究结果支持了隐式目标导向机制在对社会情绪信号的接近—回避反应中重要的影响。
来自牛津大学的学者Michael J Wolff等人在Nature Neuroscience期刊上发文，提出了一种功能扰动的方法来探测大脑的隐性状态，并从这种隐性状态中解析出用于指导行为的工作记忆。通过两个主体实验，作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容，而遗忘记忆在该阶段不能被解析，可能已经被从工作记忆中清除。在实验二中，作者进一步证明了未被注意的工作记忆内容也可以从脉冲响应中很好地被解析出来，暗示着记忆的维持和注意力聚焦可能是相互独立的。并且工作记忆的准确性（
胰腺癌是一种高度侵袭性的癌症，治疗的反应率极低，需要对胰腺癌细胞系 (PCCL) 进行全面的分子表征。
译者：李子怡 你的Facebook营销战略中有视频的一席之地吗？ 想了解在Facebook中视频如何为你服务吗？ 想在FB上制定合理的视频投放决策，就要先弄清楚你的粉丝是怎么看视频的。 这篇文章将会告
在日渐火热的数据库安全领域，数据库审计应该是应用最为广泛，用户接受度最高的产品了，没有之一。
今晚看到一篇博文，其原文是讲AngularJS的模板的，但觉得该作者讲的很多思路，不仅仅是AngularJS适用。凡是想在前端进行模板组织的，都可借鉴，故写下读后感。
摘要：体内神经影像学研究已经确定了人脑中几种可重复的体积性别差异，但这种差异的原因很难解析。虽然小鼠模型有助于理解性别特异性大脑发育的细胞和机制基础，但还没有尝试正式比较人类和小鼠的神经解剖学性别差异。解决这个问题将为使用小鼠作为人脑性别差异的比较模型提供批判性的启示，并提供对哺乳动物脑容量性别差异保守程度的见解。在这里，我们使用结构磁共振成像对人类和小鼠大脑的性别特异性神经解剖学进行了首次神经成像比较研究。与之前的发现一致，我们观察到，在人类中，男性的总脑容量明显更大且变化更大，这些性别差异在小鼠身上没有反映出来。在控制了总脑容量后，我们观察到60个同源区域的性别体积效应大小存在适度的跨物种一致性。通过结合两个物种中基因表达的区域测量，我们发现在体积性别差异中具有更大跨物种一致性的皮质区域在2835个同源基因的表达谱中也显示出更大的跨物种一致性。这些发现有助于确定小鼠中存在的性别偏见的大脑解剖结构，这些结构在人类中被保留、丢失或倒置。更广泛地说，我们的工作为小鼠性别特异性大脑发育的机制研究定位到最能呼应人类性别特异性大脑发育的大脑区域提供了实证基础。
这次介绍的是一篇来自于EuroS&P-2020的文章，"Bypassing Backdoor Detection Algorithms in Deep Learning"
在我国很多地方，特别是南方地区，都有咀嚼槟榔（betelquid, BQ）的习惯。但是早在2003年，世界卫生组织国际癌症研究中心就已经将BQ认定为1级致癌物，经常嚼食BQ使得口腔癌发生风险上升将近10倍。但是，长期嚼食BQ是否会影响大脑功能和状态，是否会影响某些脑区之间的功能连接呢？这方面的研究目前似乎还比较少。最近，笔者看到一篇相关的研究论文，研究者利用静息态fMRI对BQ嚼食者的脑功能网络和状态进行了系统研究，因此，笔者在这里对该项研究进行简单的剖析，希望对大家有所帮助。
虽然青少年和成年焦虑症患者对威胁的神经反应相似，但在一些功能磁共振成像(fMRI)研究中发现了年龄差异。本文在对恐惧进行评级以及回忆模糊威胁时，比较了患有和不患有焦虑症的青少年和成年人的大脑功能差异。
原作者 Aline Lerner 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 一般来说，当我们想到面试时，我们会想到当中有有某种规律可循，有完全的准备应该能够取得不错的结果。不过，我们收集的数据证明事实并非如此。 我每天都看几百场技术面试，原因在于几年前，我和几个合作伙伴共同创立了一个面试平台—— interviewing.io ，通过这个平台人们可以匿名地进行技术面试，并在此过程中找到工作。 因此，我可以看到同一个人在不同面试中表现的所有数据。在这些数据中，我发现
殷达：加州大学洛杉矶分校（UCLA）二年级博士生。导师为Prof. Kai-Wei Chang。主要的研究方向为知识驱动的自然语言理解模型。目前已在ACL，EMNLP，NAACL，CIKM等会议以第一作者身份发表文章。
ATT ：Average Treatment Effects on Treated
看到了2023发表在NC杂志的男性乳腺癌患者的单细胞转录组图谱文章，标题是：《Single-cell transcriptome analysis indicates fatty acid metabolism-mediated metastasis and immunosuppression in male breast cancer》
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
最后Nginx和Apache的差异总结成一句话就是：“Nginx适合处理静态请求和反向代理，Apache适合处理动态请求”。但这个差异化只有在请求量达到一定的阈值时表现差异才能表现出来，对于 WordPress 、 Typecho 等等这里动态站点来说某一天流量达到这个阈值的时候，还可以部署LNMPA这样的生产环境来应对和解决。所以流量阈值需求不到的时候，选择Nginx是性价比最好的选择了。
当前研究一致性地发现，精神分裂症患者纹状体多巴胺合成能力出现异常升高。但是，这种生理机制是怎么转化成患者的行为和症状的目前依然不清楚。有理论认为，在强化学习过程中，升高的纹状体多巴胺影响了奖赏预测误差信号。最近发表于《Schizophrenia Bulletin》杂志题目为《Striatal Dopamine and Reward Prediction Error Signaling in Unmedicated Schizophrenia Patients》的研究论文对此进行了研究。该论文研究了19例未用药精神分裂症患者和23例正常对照中纹状体的多巴胺合成能力，奖赏预测误差信号以及两者的关系。研究者采集了所有被试逆转学习（reversal-learning）任务条件下的FDOPA-PET和fMRI数据。分别比较了两组人的多巴胺合成能力（Kicer），fMRI奖赏预测误差信号以及两者的相关性。整体上，精分患者和正常对照在纹状体Kicer没有表现出差异。但是，没有酒精滥用的精分患者在联合纹状体区域的Kicer升高，酒精滥用的病人则没有显著的差异。此外，在进行任务时，病人组整体上表现出更糟糕的表现和降低的腹侧纹状体奖赏预测误差。在正常组中，边缘纹状体的Kicer和更高的奖赏预测误差表现出明显的相关关系，但是这一关系在病人组中没有出现。在精分患者中，联合纹状体的Kicer与更高的阳性症状分数相关，异常的奖赏预测信号和负性症状相关。该研究发现了纹状体不同亚区和不同状态之间的不同关系。具体而言，联合纹状体升高的多巴胺合成能力与阳性症状有关系，而腹侧纹状体异常的奖励预测信号和阴性症状之间有关系。
失语症的特征是部分或全部丧失口头或书面沟通的能力。失语症患者可能在说话、阅读、写作、识别物体名称或理解他人所说的内容方面存在困难。常见的失语症是由脑损伤引起的，如在创伤事故或中风时的大脑缺氧。它也可能是由脑瘤、阿尔茨海默病或脑炎等感染引起的。失语症可能是暂时的，也可能是永久性的。失语症不包括因失去肌肉控制而造成的语言障碍。失语症可以根据其临床表现或者受损部位进行分类，其中，原发性进行性失语症（PPA）被定义为病人进行性、有限度的语言障碍，病程迁延多年，无占位病变、梗死或其他脑部病变可解释其临床表现，语言障碍为病程中唯一或突出的神经系统异常。
与男性相比，女性终生患阿尔茨海默氏病（AD）的风险有所增加。以脑连接的变化为特征，特别是在默认模式网络（DMN）内，并与临床症状相关，但在整个衰老过程中，性别对DMN功能的影响尚不清楚。我们调查了来自人类连接组项目-衰老队列的595名认知健康被试DMN连接的性别差异。我们使用内在连接分布（一种稳健的基于体素的功能连接度量）和种子点连接方法来确定DMN内以及DMN和整个大脑之间的性别差异。与男性相比，女性在DMN后部节点上的连接随着年龄的增长而更高，而在内侧前额叶皮层上的连接较低。这些差异在更年期前后的几十年里最为显著。基于种子的分析显示，女性从后扣带回到角回的连接更高，这与陈述性记忆和海马体的神经心理测量相关。综上所述，我们显示了在整个生命周期中DMN子网络中显著的性别差异，包括老年女性的模式，这与之前在临床前AD中看到的变化相似。这些发现强调了在衰老和神经退行性变的神经成像研究中考虑性别的重要性。
过去十年，精神疾病和EEG相关研究有所增加。Abby P. Clark等人在Neuroscience and Biobehavioral Reviews发表文章。本研究回顾了68篇相关研究，从精神疾病的几个理论模型着手，分析目前脑电方向的一些研究成果，涉及早/中/晚期ERP成分和频谱分析，对精神疾病的理论模型进行进一步的论证，并为未来研究提供依据。
本文介绍吉林大学李向涛教授课题组发表在Advanced Science的研究成果，题为“Distribution-Agnostic Deep Learning Enables Accurate Single-Cell Data Recovery and Transcriptional Regulation Interpretation”。单细胞转录组测序（scRNA-seq）是一种在单细胞水平上研究基因表达的可靠方法，但是准确的量化转录信息通常受到有限的mRNA捕获的阻碍，从而导致许多缺失的表达值。现有的插补方法依赖于严格的数据假设，限制其更广泛的应用，从而导致有偏的信号恢复。为了应对这一挑战，作者提出了一个分布无关的深度学习模型，可准确恢复缺失的基因表达。该模型基于最优传输理论，通过正则化细胞嵌入空间来应对单细胞转录组数据的复杂分布。此外，还提出了表达一致性模块引入bulk RNA-seq数据指导缺失基因恢复。
今天给大家介绍山东大学魏乐义教授与日本东京大学中井谦太教授合作发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章 “scIMC: a platform for benchmarking comparison and visualization analysis of scRNA-seq data imputation methods”。目前在单细胞RNA测序（scRNA-seq）领域最主要的挑战是技术缺陷导致的“dropout”事件，其极大影响了下游任务分析，因此迫切需要有效的方法优化单细胞RNA测序数据。本文从以下四个方面对现有scRNA-seq数据插补方法进行系统的研究与比较：（1）恢复真实基因表达分布，（2）细胞聚类分析，（3）基因差异性表达分析，（4）重建细胞轨迹。研究表明，基于深度学习的方法通常比基于模型的方法表现出更好的整体性能，显示出深度学习在scRNA-seq数据插补方面的强大能力。此外，针对帮助没有计算机背景的研究人员方便实现插补方法以及结果的可视化分析，本文研究开发了在线分析平台scIMC，集成了多种现有方法以及常见的下游分析任务，能够方便用户针对不同的数据选择合适的数据插补方法进行分析与比较。
目的：双重任务(DT)是一种常用的指示执行功能范式。DT行走时的脑活动通常采用便携式功能近红外光谱(fNIRS)测量。以往的研究主要集中在前额叶皮层的激活，而忽视了大脑的其他区域，如感觉运动皮层。本研究旨在探讨不同复杂程度的单任务和双任务中大脑皮层激活和脑网络效率的调节及其与DT表现的关系。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释的。
在年轻人中，睡眠与非快速眼动(NREM)睡眠与第一个周期中大脑连通性的重要变化有关。本研究旨在评估睡眠中的EEG连通性在年轻人和老年人之间以及在整个睡眠周期中的差异。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
焦虑症和重度抑郁症的流行病学性别差异已得到很好的表征。然而，导致这些差异的回路和机制尚未得到充分研究，最近包括雄性和雌性啮齿动物的研究正在确定构成这些疾病特征的神经生物学过程中的性别差异，包括冲突焦虑、恐惧处理、唤醒、社交回避、习得性无助和快感缺失。
就在刚刚，谷歌DeepMind、约翰斯·霍普金斯大学和牛津大学等机构的学者发布的研究证实，GPT-4在心智理论任务上的表现，已经完全达到了成年人类的水平。
来自以色列耶路撒冷的Hadassah-Hebrew大学医学部的Netta Levin团队在JAMANeurology发文，该团队认为多发性硬化的临床预后不仅与髓鞘再生有关，同时也与适应性重组有关。因此，其研究探讨视神经炎患者解剖性和功能性视觉网络特征，评估每种连接形式的相对权重进而评估其预测视力的情况。
为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹，加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在：TCGA知识图谱视频教程（B站和YouTube直达）
1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
直播带货系统发展到现在，已经覆盖了h5、小程序和app等多个平台。但就目前市场情况来看，很多用户还是比较钟情于app，觉得它可靠，相比起小程序来讲，对于功能定制的可选性更多。所以有些开发商把大部分精力都放在了直播带货系统app版本的开发上。但是，在开发直播带货系统的过程中，有一些“坑”需要各位开发者格外注意，而这些“坑”主要是“直播功能”上的问题。
目前关于强迫症（OCD）的功能连接的知识是基于小规模的研究，限制了研究结果的普遍性。此外，大多数研究只关注预定义的区域或功能网络，而不是关注整个大脑的连接。在这里，我们调查了强迫症患者和健康对照（HC）之间静息状态功能连接的差异，使用对来自1024名强迫症患者和1028名HC患者的28个独立样本的数据进行巨型分析。我们在区域和网络水平上评估了全脑功能连接的组间差异，并通过机器学习分析研究了功能连接是否可以作为在个体水平上识别患者状态的生物标志物。巨型分析显示，强迫症患者普遍存在功能连接异常，整体低连接（Cohen‘s d：-0.27--0.13），很少有高连接，除了丘脑（Cohen’s d：0.19-0.22）。大多数低连接位于感觉运动网络内，未发现额纹状体异常。总体而言，分类性能较差，操作者特征曲线下面积（AUC）评分在0.567-0.673之间，与健康对照组相比，药物组（AUC = 0.702）优于未药物组（AUC = 0.608）。这些发现为现有的强迫症的病理生理学模型提供了部分支持，并强调了感觉运动网络在强迫症中的重要作用。然而，静息态连接目前还不能提供一个准确的生物标志物。
原作者 Aline Lerner 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 准备技术类面试时需要注意些什么？也许你是刚毕业的大学生，第一次参加面试。也许你是一位经验丰富的软件工程师，面试经验丰富。不管怎样，准备面试的第一步通常是看在线面试指南(尤其是你感兴趣的公司写的)，并看看其他人在面试过程中的经验。 准备面试中一般有以下几点值得注意: • 大多数的面试指南都是从一个公司的角度来写的。A 公司可能重视高效的代码，但 B 公司可能更强调解决问题的技巧。除非你很想进 A 公司
你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？
上图是是用五个行业中性化的估值因子等权合成后，计算的value spread，因为做了行业中性化，所以反映的是行业内的(with-industry)value spread。
今天分享的是2020年6月份发表于Clinical Cancer Research的一篇文章，标题是Multifactorial deep learning reveals pan-cancer genomic tumor clusters with distinct immunogenomic landscape and response to immunotherapy，影响因子8.911，文章整体思路倒比较简单，门槛应该是深度学习建立模型了，基于MSI、SCNA、mTMB的信息深度学习后对数据集进行分类，后研究了不同分类的差异以及在不同分类下相同肿瘤的差异，主要包括免疫微环境、表达差异（基因、通路等）和生存差异。
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