1829 पेपर
माउस सेरेबेलर ग्रेन्यूल सेल प्रोजेनेटर्स में प्रमोटर कैप्चर Hi-C को ATAC-seq और ChIP-seq डेटा के साथ एकीकृत करके, यह अध्ययन दीर्घ-रेंज जीन नियामक अंतःक्रियाओं के एक विशाल परिदृश्य को मैप करता है और यह प्रकट करता है कि ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर Atoh1 और क्रोमैटिन रिमॉडलर CHD7 भौतिक रूप से अंतःक्रिया करते हैं और प्रमुख विकासात्मक जीनों को सह-विनियमित (co-regulate) करते हैं।
यह शोध पत्र पदानुक्रमित fMRI टाइमस्केल्स (hierarchical fMRI timescales) को मैप करने के लिए दो विधियों का परिचय और मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक टाइम-डोमेन ऑटोरेग्रेसिव (AR1) दृष्टिकोण पारंपरिक ऑटोकोरिलेशन-डोमेन विधियों की तुलना में अधिक सटीक, गणनात्मक रूप से कुशल और सांख्यिकीय रूप से सुदृढ़ अनुमान प्रदान करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मोटर इमेजरी (motor imagery) में मस्तिष्क-हृदय अक्ष का एक गतिशील पुनर्गठन शामिल है, जहाँ हृदय संबंधी गतिविधि के कार्य-निर्भर मॉड्यूलेशन उन विशिष्ट कॉर्टिकल और सेरिबेलर कनेक्टिविटी पैटर्न से जुड़े होते हैं जो संवेदी-मोटर कार्य और अनुदैर्ध्य मोटर लर्निंग (longitudinal motor learning) को सहारा देते हैं।
परिवर्तित स्ट्रीमलाइन प्रक्षेप पथों (streamline trajectories) के कारण होने वाले मिथ्या अनुदैर्ध्य परिवर्तनों (spurious longitudinal changes) की समस्या को दूर करने के लिए, यह शोध पत्र एक नवीन मात्रात्मक स्ट्रीमलाइन ट्रैक्टोग्राफी ढांचे को प्रस्तुत करता है जो व्यक्तिगत प्रक्षेप पथों को स्थिर रखता है जबकि केवल उनके घनत्व भार (density weights) को बदलने की अनुमति देता है, जिससे व्हाइट मैटर कनेक्टिविटी में वास्तविक जैविक अंतरों का पता लगाने की संवेदनशीलता और सुदृढ़ता बढ़ती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि LLM-आधारित प्रोग्राम इवोल्यूशन, डायनेमिकल सिस्टम्स के माध्यम से लेटेंट फैक्टर एनालिसिस (LFADS) के लिए ऐसे अनुकूलन योग्य रेगुलराइजेशन शेड्यूल्स की खोज कर सकता है जो पारंपरिक पॉपुलेशन-आधारित प्रशिक्षण विधियों की तुलना में पोस्टीरियर कोलैप्स को अधिक कुशलता से रोकते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि अदृश्य दृश्य फ्लैश (visual flashes) बिना किसी सचेत जागरूकता के भी ध्वनि के स्थान के बोध को प्रभावित कर सकते हैं, जो यह सुझाव देता है कि संवेदी एकीकरण व्यक्तिपरक चेतना तक सूचना पहुँचने से पहले ही तंत्रिका स्तर पर होता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मोटर यूनिट रिफ्लेक्स आयाम अनुमानों में परिवर्तनशीलता मोटर न्यूरॉन के अंतर्निहित गुणों और मांसपेशी बल जैसे बाह्य कारकों के बीच जटिल अंतःक्रियाओं द्वारा संचालित होती है, जो यह सुझाव देता है कि मोटर न्यूरॉन विषमता को पकड़ने के लिए PSF-आधारित अनुमान पद्धति, PSTH-आधारित पद्धतियों की तुलना में अधिक विश्वसनीय तरीका है।
डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडलों का विश्लेषण करके, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि "क्या" और "कहाँ" के निरूपण ज्यामितीय रूप से व्यवस्थित मैनिफोल्ड्स (manifolds) बनाते हैं जो मानव धारणा के साथ संरेखित होते हैं, जिससे यह प्रकट होता है कि कार्य-अप्रासंगिक वस्तु विशेषताओं को स्थानिक जानकारी के साथ सीखा जाता है और एक स्थानिक मानचित्र का उद्भव वास्तव में स्थानीयकरण सटीकता को कम कर सकता है।
इस अध्ययन ने पाया कि उच्च स्तर का आत्म-नियमन बेसल फोरब्रेन के कोलीनर्जिक सबस्ट्रेट्स में बढ़ी हुई गतिविधि से जुड़ा है, जो यह सुझाव देता है कि यह प्रणाली ध्यान बनाए रखने में एक प्रमुख भूमिका निभाती है।
यह अध्ययन fMRIPrep पाइपलाइन का उपयोग करते हुए fMRI-व्युत्पन्न ग्राफ मापों की संख्यात्मक परिवर्तनशीलता का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि परिवर्तनशीलता मापने योग्य है और प्रसंस्करण विकल्पों से प्रभावित होती है, फिर भी यह आमतौर पर जनसंख्या-स्तर के अंतरों की तुलना में कम रहती है।