Striosomal ghrelin receptor activity controls reward-cost integration
这项研究表明,背内侧纹状体中生长素受体的适度激活,通过涉及外侧缰核和黑质致密部的特定神经环路,通过增强成本敏感性来调节基于冲突的决策制定。
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这项研究表明,背内侧纹状体中生长素受体的适度激活,通过涉及外侧缰核和黑质致密部的特定神经环路,通过增强成本敏感性来调节基于冲突的决策制定。
本文介绍了一种名为归一化头部冲击剂量(Normalized Head-Impact Dose, HID)的透明且可复现的计算模型,该模型整合了冲击频率、旋转加速度以及累积脆弱性,用以估算并比较六种接触性运动项目的终身脑损伤负担,揭示了格斗类运动具有最高风险,并为评估具有量化不确定性的神经退行性暴露提供了一个前瞻性的框架。
本文引入了视盘颜色比(ODCR)作为无标签的眼底色素代理指标,旨在揭示糖尿病视网膜病变筛查模型由于血管-背景对比度降低,系统性地为深色色素眼底分配更高的转诊概率,这种由灵敏度校准决策规则驱动的差异在标准 AUC 指标中是不可见的,但对于公平性审计至关重要。
这项研究表明,哥斯达黎加拉塞尔瓦(La Selva)的再生森林能够支持高密度的鬃尾吼猴、中美洲蜘蛛猴和巴拿马白喉卷尾猴,同时尽管这些物种具有重叠的栖息地偏好,但通过截然不同的活动预算和垂直空间利用,仍能维持它们的共存。
计算模拟表明,虽然分子拥挤对通过水通道蛋白的平均水运输速率影响极小,但它显著增加了运输的变异性和膜的不稳定性,这表明方差比平均速率更能作为反映拥挤诱导动力学的敏感指标。
ExposOmix-Fed 是一种联邦式、站点不变的协议,它整合了环境暴露组、多组学和腹部 MRI 数据,用于结直肠癌风险分层,并通过在经过校准的合成数据上的计算机模拟验证,证明了其能够有效地恢复注入的跨模态信号和经选择偏差校正后的风险比,同时实现可审计的暴露-分子相互作用图谱。
本研究利用整合的多组学分析对 TCGA-LUAD 数据进行处理,并结合机器学习与网络分析,识别并验证了五个与肺腺癌预后不良显著相关的预后生物标志物(BIRC3、PSMB1、PSMA4、PSMC4 和 TNFRSF12A),尽管这些标志物的诊断效用有限。
本研究表明,在心血管模拟中忽略动脉壁顺应性会引入随心率增加而逐渐加剧的频率依赖性误差,因为刚性壁模型无法捕捉对于准确血流动力学预测至关重要的顺应性驱动存储与阻尼机制。
该论文原先提出外源性 HMGB1 通过促进肿瘤细胞与髓系衍生抑制细胞之间的相互作用来促进胰腺癌进展,现已被作者撤回以进行修正,不应被引用。
本文介绍了一种可扩展的几何框架,该框架利用用于相关矩阵的 Off–log 度量和用于特征向量分析的格拉斯曼流形子空间判别,在保持与标准机器学习工作流兼容性的同时,增强了基于 fMRI 的脑网络建模的敏感性和预测性能。