这一讲介绍了我们的第一个机器学习算法，”批量“梯度下降算法(Batch Gradiant Descent)。注意到他在前面加了个“批量(Batch)”，这其实是为了与以后的另一种梯度下降算法进行区分从而体现出这个算法的特点。
其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这一节就稍微介绍一下了，不再用例子分析。不过毕竟多了一些变量，在对多变量跑梯度下降算法时，显然对参数的调节就更加重要了，因此我们首先得学会一些参数调节的技巧。这些技巧在实际的操作过程中尤为重要。
作者：邓侃 【新智元导读】上周，谷歌公布了首篇电子病历相关论文，由Jeff Dean率队联合众多大牛和顶级医学院完成。然而，不少业内人士，包括康奈尔大学副教授王飞博士都认为该论文质量一般。但是，本文作者，大数医达创始人、CMU博士邓侃指出，这篇论文的意义在于完整地披露了Google Medical Brain项目的目标、方法、规划和进展，并且为“深度学习在医疗领域的应用”定义了一套标准。正所谓“三流企业做产品，二流企业做服务，一流企业做标准”，做AI跟着谷歌老大哥走不会错，而现在谷歌既已公开了这套标准，动作
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中，研究了成人MDD患者大脑的提前衰老，以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据，进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积，预测实际年龄 (18–75岁)，来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性，以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异，来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言，与对照组相比，MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而，这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来，需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究，以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中，我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据，以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据，共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁，范围18 ~ 73岁，55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值，7个皮层下体积，侧脑室体积和总颅内体积组成，所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中，脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明，SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。
帕金森病是一种以黑质纹状体多巴胺缺失为特征的神经退行性疾病。先前利用静息状态功能磁共振成像测量自发脑活动的研究已经报道了广泛分布的全脑网络的异常变化。静息态功能连接假设扫描过程中的内在波动是稳定的，但有人提出功能连接的动态变化可以反映神经系统功能的各个方面，可以作为疾病的生物标记。本次介绍的文章是Jinhee Kim等人在Brain杂志发表的首次利用静息状态功能磁共振成像对帕金森病患者进行动态功能连接的研究，重点研究了功能连接状态的时间特性以及网络拓扑结构的可变性。采用组空间独立成分分析、滑动窗口方法和图论方法对31例帕金森病患者和23例健康对照者进行了研究。
深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，仅仅只有少部分（5-10%）权值参与着主要的计算. 将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。
小胶质细胞：是脑中固有的免疫细胞，是脑中重要的免疫防线，保护大脑免受病毒细菌的入侵和破坏；在大脑的损伤，炎症和神经退行性疾病方面扮演者重要角色；除了在成年生理病理条件下发挥作用外，还在在脑发育的整个阶段都发挥着重要作用。
作者：杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按：神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDre
神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解，但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义，并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候，谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。这个方法出乎他们意料的是，竟然促成了一个小小的艺术
进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。
今天给大家介绍加利福尼亚大学的Nir Yosef教授等人发表在Nature Methods上的一篇文章 “Deep generative modeling for single-cell transcriptomics” 。单细胞转录组测量可以揭示未开发的生物多样性，但它们受到技术噪音和偏差的影响，必须建模以解释下游分析中产生的不确定性。本文介绍了single-cell variational inference (scVI)，一个现成的可扩展框架，用于概率表示和分析单细胞中的基因表达。scVI使用随机优化和深度神经网络来聚合相似细胞和基因的信息，并近似观察到的表达值的分布，同时考虑批次效应和有限的灵敏度。本文将scVI用于一系列基本的分析任务，包括批处理校正、可视化、聚类和差异性表达，并为每个任务实现了较高的精度。
标签平滑算是一种常规技术了，但是这背后的原理不知道大家有没有深究过，Google brain给出了他们的解释，并给出了一些使用它的SOTA的建议。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
关于空间转录组分析的学习，我推荐先学习单细胞转录组分析，熟练掌握单细胞的数据读入，常规分析，整合去批次，以及部分高级分析（例如拟时序、转录因子和细胞通讯分析），在这个基础上，理解和学习单细胞空间转录组就非常快了，Seurat官方文档（https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html）就是一个很好的入门教程。
目前的单细胞转录组学从样本量、分析方法和湿实验等方面都已经卷到了一定程度，另一个趋势则是引入单细胞多组学（如scATAC-seq等）以及空间维度，包括空间转录组、空间代谢组、空间蛋白组、空间ATAC等等。
今年10月，大脑皮层运动神经元图谱景观以及数据库联盟(BICCN)在Nature发表17篇旗舰研究论文，旨在通过描述各种分子、布线和功能组件如何结合在一起，建立运动皮层细胞类型组织的统一框架。此外，该旗舰研究还用于验证 BICCN 定义细胞类型的系统策略，为应用类似的协作和综合方法来生成全脑细胞普查和小鼠大脑图谱开辟了未来的方向。
随着转录组技术的发展，空间转录组已经正式走向商业化时代，作为单细胞数据分析的工具箱的Seurat与时俱进，也相应地开发了空间转录组分析的一套函数，让我们跟随卑微小王看看Seurat官网教程吧。
本期小编一共为大家统计了94篇6月份发表的9分以上单细胞测序相关文章，其中影响因子15.0以上的文章有41篇！
前五期传送门： 【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑 【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法 【系列53】基于XGBoost的量化金融实战 【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑 【系列51】通过ML、Time Series模型学习股价行为 今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们再介绍一篇杨勇团队撰写的研究报告。希望大家在写策略注意这些问题。 前言 从IC、IR到另类线性归因 基于IC、IR的单因子分析是传统多因子分析的基石。但是IC、IR分析出却不能考虑到多
今天给大家介绍谢志教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章“DISC: a highly scalable and accurate inference of gene expression and structure for single-cell transcriptomes using semisupervised deep learning ”。
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
CellTrek发表于2022年的Nature Biotechnology，题为《Spatial charting of single-cell transcriptomes in tissues》。CellTrek可以结合单细胞和空间转录组数据准确地定位组织内单个细胞的位置，并构建空间细胞图谱。gitHub在https://github.com/navinlabcode/CellTrek
用静息状态功能性磁共振成像测量的大脑静息状态网络(RSNs)的激活振幅是可遗传的，并且与基因相关，表明了多效性。最近的单变量全基因组关联研究(GWASs)探索了RSNs活性个体变异的遗传基础。然而，单变量基因组分析并不能描述RSNs的多变量特性。在这项研究中，研究者使用了一种新的多变量方法，称为基因组结构方程模型，来模拟捕RSNs共享基因组影响的潜在因素，并确定单核苷酸多态性(SNPs)和驱动这种多效性的基因。利用GWAS对英国生物银行报道的21个RSNs (N=31,688)的汇总统计，首先在一个发现样本(N=21,081)中进行基因组潜在因子分析，然后在同一个队列的独立样本(N=10,607)中进行测试。研究表明，RSNs的遗传组织可以由两个不同但相关的遗传因素最好地解释，它们划分了多模态关联网络和感觉网络。17个因素负荷中的11个在独立样本中重复。通过多元GWAS，研究者发现并复制了9个与RSNs联合结构相关的独立SNPs。此外，通过将发现的样本和复制的样本相结合，研究者发现了额外的SNP和与RSN幅值这两个因素相关的基因。研究认为，以多变量的方式模拟遗传对大脑功能的影响是了解更多涉及大脑功能的生物机制的有力途径。
“给你几个硬盘，你能提供什么样的高可靠性存储解决方案？” 我们这些计算领域的工程师在面试时，常被问题这个问题。
脑是人体的神经系统中枢，也是最复杂的人体器官，不仅控制思想、记忆、语言、运动，也调节许多其它器官的功能。阿尔兹海默症、胶质瘤、帕金森综合征、抑郁症等脑疾病严重威胁人类生命健康。国内外已开展实施多项“脑研究计划”，如中国“脑科学与类脑研究”、美国“BRAIN Initiative”、欧盟“Human Brain Project”等，旨在加深人类对脑疾病、结构和功能的理解，加速在脑健康、类脑计算及智能技术方面的应用。
肿瘤是指机体在各种致瘤因子作用下，局部组织细胞增生所形成的赘生物，肿瘤细胞会出现不同于正常细胞的代谢变化，并形成不同的谱系，导致肿瘤内异质性。目前我们对肿瘤细胞克隆多样性及其在癌症中发生的重要生物学过程中的作用的认识还有待进一步的研究。标准的基因组技术，如微阵列和二代测序技术等，需要一定量的DNA或RNA作为输入材料，以报告来自复杂细胞群的平均信号。但这些方法平均来自多个亚群的突变，会掩盖住在肿瘤进展中可能发挥重要作用的、罕见肿瘤克隆信息的存在。
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提出这个问题的前提是，你已接受或者至少是认识到运动是可以改造大脑的。想要回答清楚这个问题，我们可以先看一下，运动与我们大脑的关系。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
英文标题： SIRT6 deficiency results in developmental retardation in cynomolgus monkeys
Landsat5_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
Landsat7_C2_ST数据集是经大气校正后的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。2003年6月以来，因扫描线校正器(SLC)故障导致传输数据存在间隙问题。前言 – 人工智能教程
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天在谷歌博客刊文，从论文发表、TensorFlow 到推广机器学习，全面总结团队 2016 年的工作，并分享 2017 年有哪些事情等着他们。 谷歌大脑的长期目标是，通过在各种不同领域的纯理论和应用研究，创造更多智能软件和系统，以改善人们的生活。这显然是一个长期目标，让我们回顾我们的团队在过去一年取得的一些进展，并分享我们认为在2017年有哪些事情等着我们。 论文发表 在 ICML，NIPS 和 ICLR 等顶级国际机器学习会议发表论文，是评价我们的研究的
人脑中的前额叶-边缘网络在社会认知，尤其是情绪的认知控制中起着重要作用。内侧额极皮层（medial frontopolar cortex, mFP; Brodmann Area 10）和杏仁核是该网络的一部分，并且fMRI研究已经证实它们之间存在功能连接。但是，神经调控对mFP-杏仁核之间的功能连接的影响目前尚未得到充分研究。近期，来自德国的研究团队在Human brain mapping杂志发表题目为《Modulating functional connectivity between medial frontopolar cortex and amygdala by inhibitory and excitatory transcranial magnetic stimulation》的研究论文，采用静息态fMRI研究了低频和高频TMS刺激右侧mFP对mFP-杏仁核之间功能连接的影响。结果发现，低频TMS可以降低，而高频TMS可以增加mFP-杏仁核之间的功能连接。这说明，rTMS可有效地调控前额叶和边缘区之间的功能连接，这些研究结果对于社会和情感神经科学以及精神病学的新治疗方法具有重要意义。 原文链接： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/hbm.24703
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1. 背景 阿尔茨海默氏病（AD）是引起痴呆症的主要原因，约占全世界病例的70％。到2050年，痴呆症的发病率将增加两倍，大多数新病例将出现在在中低收入国家。轻度认知障碍（MCI）是健康和痴呆症之间的一个阶段，其特征是认知缺陷但不影响日常生活。MCI患者罹患痴呆症的风险增加，在5年内平均进展率为39％。目前迫切需要低成本，可普及的方法来促进早期痴呆症的发现。脑电图（EEG）由于其低成本和便携性而具有解决这一需求的潜力。近期，发表在《NeuroImage》杂志的一项研究收集了老年AD患者（55岁），健忘性MCI（aMCI）和健康对照组（每组约60名）的静息状态EEG，结构MRI（sMRI）和大量的神经心理学数据，在此基础上评估了AD和aMCI分类的一系列候选EEG标记（即频段功率和功能连接），并将其分类性能与sMRI进行了比较。该研究还测试了脑电图联合认知量表分类模型。在对AD进行分类时，sMRI的表现优于静息状态EEG（AUCs分别为1.00和0.76）。但EEG和sMRI都只能较好地区分aMCI和健康老年人（AUCs=0.67–0.73），而且两种方法均未达到70％以上的灵敏度。相对于单独使用MMSE评分，EEG联合MMSE评分并没有优势。该研究是脑电图和sMRI对AD和aMCI分类的首次直接比较。 2.方法 2.1研究群体 从Dokuz Eylul大学神经病学系的门诊招募了AD（n=118）和aMCI的老年人（n=134）。利用各种社区资源中招募健康的老年人（n=198；55岁及以上），包括在公共会议和大学广告牌上发布公告。AD诊断是根据美国衰老和老年痴呆症协会（NIA-AA）的标准做出的。AD患者的纳入标准是：a）隐匿性发作；b）日常功能受损（临床痴呆评分（CDR）评分为1）；c）两个或多个认知领域的损害；d）排除谵妄，痴其他原因引起的呆和其他主要精神疾病等。根据NIA-AA标准进行了aMCI诊断。 2.2诊断标准 所有受试者均通过一系列全面的神经心理学测试进行评估，旨在通过以下测试评估言语和视觉情景记忆、注意力、执行功能、视觉空间技能和语言：MMSE、Oktem口头记忆能力测试（OVMPT）、韦氏记忆量表修订版（WMS-R）数字跨度测试、口语流利性测试（语义）、波士顿命名测试（BNT）和CDR量表。使用了Yesavage老年抑郁量表排除抑郁。最后，所以受试者进行了神经、神经影像和实验室检查。 2.3EEG数据获取 根据国际10-20系统，将30个Ag / AgCl电极放在弹性帽（Easy-Cap；Brain Products GmbH；Gilching，德国）上记录脑电图，连接的耳垂电极（A1+A2）作为参考。记录室是电屏蔽的，声音衰减并且光线昏暗。从右眼的内侧上眼眶边缘和外侧眼眶边缘记录眼电图（EOG）。所有电极阻抗均小于10kΩ。脑电图和EOG通过带有0.03–70 Hz带通滤波器的Brain Amp 32通道DC系统机器进行放大，并以500 Hz的采样率在线数字化（Brain Products GmbH；Gilching，德国）。记录EEG：睁眼（EO）4分钟，闭眼（EC）4分钟。 2.4EEG数据预处理 EEGLAB结合FASTER插件进行预处理。将数据在0.1到70 Hz之间进行带通滤波，在50 Hz处陷波滤波，并以所有头皮电极为参考取平均。然后将其提取为2 s的数据段。FASTER删除了包含大伪迹（例如肌肉抽搐）和信号质量较差的内插通道数据。还使用FASTER自动识别了伪迹（即非神经）独立成分，并将其从数据中自动删除。然后视检数据质量，并去除任何残留的杂乱含噪数据。 去除受额外噪声影响的42例数据（16AD,13aMCI,13HC）。剩余408例数据（102AD, 121aMCI, 185HC）。闭眼状态下，预处理和视检去除数据平均百分数为6.38%（SD=2.78%, median=5.23%,range=2.08-23.03%），睁眼状态为6.67%（SD=5.91%,median=4.85%,range=2.08-26.88%）。闭眼状态，去除的独立成分平均数为2.73（SD=0.92, MEDIAN=3,RANGE=1-5），闭眼脑电最终平均时长225s，（SD=9.89S,MEDIAN=227.46S,RANGE=184.72-235），睁眼脑电为224s，（SD=12.72S,MEDIAN=228.35,RANGE=175.48-235）。 2.5脑电频段和功率比计算 使用具有Hann窗和0.5 Hz频率分辨率的多窗谱估计，对30个头皮电极上的绝对和相对功率进行谱分析。分别计算受试者睁眼和闭眼时脑电的功率，以探索这两种唤醒状态之间的潜在差异。包括以
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学、数学和流体动力学理解我们的大脑。
【新智元导读】加州理工大学、Cedars-Sinai医学中心和美国萨勒诺大学的研究人员开发出一款新型AI工具，该工具可通过扫描静息状态下的大脑活动图像预测人的智商。他们发现，没有单一的解剖结构或网络对人的智商负责，智商取决于分布在整个脑部的冗余信息。
最近，Google Brain的研究工程师Eric Jang在Quora上回答了“IBM、谷歌、Facebook、苹果和微软等几家公司里，谁在领导着AI研究的发展？”（Who is leading i
请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学和流体动力学理解我们的大脑。
持续注意(sustained attention)是一种对日常生活至关重要的基本心理能力。功能磁共振(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)研究发现，多个脑功能网络在被试内脑活动变化及持续注意的个体差异中起着重要作用。之前研究表明，背侧注意网络(dorsal attention network, DAN)，腹侧注意网络(ventral attention network, VAN)和默认网络(default mode network, DMN)的活动与持续操作任务(continuous performance task, CPT)中的准确性和变异性相关。然而，尽管这些工作涉及的脑域广泛，但很少有研究探讨大脑结构变化，特别是没有明显神经损伤的个体的大脑结构变化与持续注意的关系。皮层厚度是测量大脑结构变化的常用指标，即皮层表面和白质之间的距离。它反映的是皮层灰质的厚度。近期，来自美国Translational Research Center for TBI and Stress Disorders的研究团队在Human Brain Mapping上发表了题为《Individual differences in sustained attention are associated with cortical thickness》的研究论文(Alex etal., 2019)，他们使用任务态MRI探讨了持续注意与皮层厚度之间的关系。本文对该论文进行详细解读。
根据最新研究，调节记忆的大脑回路和调节食欲的大脑回路间的连接中断程度与体重指数（BMI）成正比，这在患有导致肥胖的紊乱或暴饮暴食行为比如暴食症（BED）的患者中关联更显著。该研究指出，肥胖者的背外侧海马体（dlHPC）与外侧下丘脑（LH）之间的连接受损，可能会影响他们在期待奖励食物或款待时控制或调节情绪反应的能力。这项研究来自宾夕法尼亚大学佩尔曼医学院，于2023年8月30日发表在《Nature》（IF2022=64.8）杂志。
高通量单细胞RNA测序现已广泛地应用到了各个领域当中，包括了解不同组织类型、疾病状态和不同时期样本中包含的多种细胞亚群以及它们的转录状态等。
在过去的十年中，大量组学数据集被用于人脑研究。来自美国的研究人员在《Briefings in Functional Genomics》发表综述文章，总结了健康对照组和神经精神疾病人脑的主要多组学数据资源，包括精神分裂症、自闭症、双相情感障碍、阿尔茨海默氏病、帕金森病、进行性核上性麻痹等。回顾了近年来单细胞技术在大脑研究中的发展（如单核RNA-seq、单细胞ATAC-seq和空间转录组学），同时进一步研究了组织和单细胞数据的综合多组学分析方法。最后讨论了人脑疾病多组学研究的局限性和未来方向。
大脑的对数螺旋线和学习和记忆有关，对数螺旋线是否和意识有关？参考他人的心脑的量子纠缠实验研究，心脏和大脑的螺旋线是否相关？
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