认知健康老年人额部tDCS电流分布的神经解剖学预测因素
在认知健康老年人中,神经解剖学特征可预测双侧额部tDCS的脑内电流密度分布。 基于367名认知健康老年人(平均71.64岁)构建11组织MRI个体化头模型,数据来自两个站点。
在认知健康老年人中,神经解剖学特征可预测双侧额部tDCS的脑内电流密度分布。 基于367名认知健康老年人(平均71.64岁)构建11组织MRI个体化头模型,数据来自两个站点。
场景:微服务事故诊断。核心工具 TCA(Telemetry Claim Adjudicator) 是一个不依赖结果标签的机械裁决器,逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品:6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness;以 SHA-256 请求号
在ADVANCE队列首次随访数据中,慢节奏呼吸(6次/分)与心率变异性(HRV)指标变化相关,方向为自主神经平衡改善;但该关联受基线呼吸频率、体能/活动水平及战伤史等因素影响,属于观察性关联,证据档位为C,不足以下因果结论。 研究为正在进行的ADVANCE(ArmeD serVi
核心问题:如何采样最能揭示世界模型结构的结果——即在若干生成模型/假设之间做最优实验设计(rule discovery)。 数学工具:主动推断中,策略(动作组合)按期望自由能选择 = 期望信息增益 + 价值;信息增益即"含与不含行动后果"两种预测后验之间的 KL 散度。 计算效率
演进脉络:从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计(CADD)、QSAR 建模,到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划(CASP)、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展:抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征,以及临床阶段的 AI 生成分
背景:传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程;但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务(hidden profile);操纵团队类型(人–AI 98 组 vs
筛出 5 个在 GBM 与 CRC 中一致失调的保守 miRNA:miR-106a-5p、miR-106b-5p、miR-20a-5p、miR-20b-5p、miR-138-5p。 上调组:miR-106a/106b-5p 在两癌中均上调且预后较好(表达越高生存越好);miR-2
该小鼠研究提示,10 Hz重复经颅磁刺激对模拟航天复合环境所致抑郁与焦虑样行为的有益作用可被VEGFR-2拮抗剂SU5416取消,方向为VEGFR-2信号参与介导;证据档位为C,属动物机制性发现。 研究设计为动物实验,采用模拟航天复合环境小鼠模型。在SSCE暴露最后两周后开始10
规模:多模态空间图谱;蛋白组 214 例发现 + 155 例验证,证明瘤内 TLS(iTLS)是独立预后标志物,并建立四层 TLS 微环境分类与随机森林 TLS 预测分类器。 结构:成像质谱流式(IMC)显示 iTLS⁺ 肿瘤具结构化免疫架构——M1 样组织驻留巨噬细胞、树突细胞
对象:2 例携带双等位 HYOU1 变异、表现为原发性免疫缺陷的无关患者。患者 1 纯合 p.Pro444His(发育迟缓、低血糖、B 细胞减少、中性粒细胞减少);患者 2 复合杂合(反复感染、肠病、低丙种球蛋白血症)。 分子层面:患者 1 的 HYOU1 转录正常但蛋白严重降低