Experience Modulates Vicarious Freezing in Rats: A Model for Empathy

The study of the neural basis of emotional empathy has received a surge of interest in recent years but mostly employing human neuroimaging. A simpler animal model would pave the way for systematic single cell recordings and invasive manipulations of the brain regions implicated in empathy. Recent evidence has been put forward for the existence of empathy in rodents. In this study, we describe a potential model of empathy in female rats, in which we studied interactions between two rats: a witness observes a demonstrator experiencing a series of footshocks. By comparing the reaction of witnesses with or without previous footshock experience, we examine the role of prior experience as a modulator of empathy. We show that witnesses having previously experienced footshocks, but not naïve ones, display vicarious freezing behavior upon witnessing a cage-mate experiencing footshocks. Strikingly, the demonstrator's behavior was in turn modulated by the behavior of the witness: demonstrators froze more following footshocks if their witness froze more. Previous experiments have shown that rats emit ultrasonic vocalizations (USVs) when receiving footshocks. Thus, the role of USV in triggering vicarious freezing in our paradigm is examined. We found that experienced witness-demonstrator pairs emitted more USVs than naïve witness-demonstrator pairs, but the number of USVs was correlated with freezing in demonstrators, not in witnesses. Furthermore, playing back the USVs, recorded from witness-demonstrator pairs during the empathy test, did not induce vicarious freezing behavior in experienced witnesses. Thus, our findings confirm that vicarious freezing can be triggered in rats, and moreover it can be modulated by prior experience. Additionally, our result suggests that vicarious freezing is not triggered by USVs per se and it influences back onto the behavior of the demonstrator that had elicited the vicarious freezing in witnesses, introducing a paradigm to study empathy as a social loop

Температурное поле в кристалле иттрий-алюминиевого граната при двухстадийном выращивании

Установлено существование оптимального значения теплопроводности, при котором достигается наиболее равномерное распределение модуля температурного градиента на фронте кристаллизации

Patient-reported outcomes in relapsed/refractory multiple myeloma treated with melflufen plus dexamethasone : analyses from the Phase II HORIZON study

Relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM) is known to have a high burden of disease and complications associated with refractoriness to prior lines of therapy. Severe pain and fatigue symptoms and impairments in physical and emotional functioning have been strongly linked to reduced health-related quality of life (HRQoL) in patients with RRMM. Assessment of patient reported-outcome measures from the pivotal, Phase II HORIZON study (OP-106; NCT02963493) in patients with RRMM (n = 64) demonstrated that melphalan flufenamide (melflufen) plus dexamethasone treatment preserved HRQoL. Patients had clinically meaningful improvements, even after eight treatment cycles, in relevant scales such as global health status/QoL, physical functioning, emotional functioning, pain, and fatigue. Patients with triple-class-refractory disease (n = 50) displayed similar improvements. Patient-reported outcome deterioration was delayed for a substantial amount of time in patients who experienced a response to melflufen plus dexamethasone treatment relative to patients who did not experience a response. These findings support the notion that treatment with melflufen plus dexamethasone may sustain or improve HRQoL over time in patients with RRMM, including in patients with triple-class-refractory disease for whom outcomes are generally worse. The clinical benefits observed in patients from the HORIZON trial are encouraging and supportive of translation into real-world practice

Kouluterveydenhuolto 2002: Opas kouluterveydenhuollolle, peruskouluille ja kunnille

Haluamme tällä oppaalla tukea kouluyhteisöä ja erityisesti kouluterveydenhuollossa työskenteleviä kouluterveydenhoitajia ja koululääkäreitä. Haluamme nostaa esille kouluyhteisön tärkeän merkityksen lapsen elämässä. Koulu on paikka, jossa lapsi ja nuori viettää valtaosan ajastaan päivisin. Kehittämällä ja vahvistamalla koko kouluyhteisöä entistä paremmin oppilaiden hyvinvointia tukevaksi ja varmistamalla, että kouluyhteisössä on kouluterveydenhuollon palvelut oppilaiden helposti saatavilla voidaan monet alkavat ongelmat huomata ja antaa tarvittava tuki heti. Sosiaali- ja terveysministeriö näkee kouluterveydenhuollon palvelut ensisijaisina ja välttämättöminä perusterveydenhuollon palveluina kunnissa ja sijoitettuina nimenomaan kouluyhteisöön

Kouluterveydenhuolto 2002 : Opas kouluterveydenhuollolle, peruskouluille ja kunnille

Haluamme tällä oppaalla tukea kouluyhteisöä ja erityisesti kouluterveydenhuollossa työskenteleviä kouluterveydenhoitajia ja koululääkäreitä. Haluamme nostaa esille kouluyhteisön tärkeän merkityksen lapsen elämässä. Koulu on paikka, jossa lapsi ja nuori viettää valtaosan ajastaan päivisin. Kehittämällä ja vahvistamalla koko kouluyhteisöä entistä paremmin oppilaiden hyvinvointia tukevaksi ja varmistamalla, että kouluyhteisössä on kouluterveydenhuollon palvelut oppilaiden helposti saatavilla voidaan monet alkavat ongelmat huomata ja antaa tarvittava tuki heti. Sosiaali- ja terveysministeriö näkee kouluterveydenhuollon palvelut ensisijaisina ja välttämättöminä perusterveydenhuollon palveluina kunnissa ja sijoitettuina nimenomaan kouluyhteisöön

TR3DRoofs: A Urban Roof Datase - A New Dataset for Deep Learning-based Segmentation of Roof Structures in LiDAR Point Clouds

Stadig blir behovet for tiltak for å redusere effekten av klimaendringene mer kritisk. Ved å fremme bruken av fornybar energi, kan man sørge for opptil 90% av CO2 reduksjonene som behøves innen 2050. Betydningen av 3D data blir stadig tydeligere innenfor dette fagfeltet, da detaljerte modeller kreves for å gjøre dagens moderne byer mer effektive og miljøvennlige. I denne oppgaven ønsker vi å bidra til å tilgjengeliggjøre 3D data ved å utforske anvendbarheten til punktsky-data i en av dagens største trender innenfor automatiserings-teknologi, kunstig intelligens. Vi vil spesifikt sette et søkelys på automatisering av segmenterings-steget i etableringen av 3D modeller av tak-strukturer. Vi presenterer her et nytt datasett for bruk i dyp læring ment for å utføre semantisk segmentering av 3D-punktskyer bestående av tak-strukturer. Vårt mål er å tilby et datasett av høy kvalitet, basert på ekte tak-strukturer, som skal resultere i gode prediksjoner av tak-segmenter, og være anvendbart for bruk i Norge. Datasettet er basert på "Light Detection and Ranging" (LiDAR) data, samlet inn over Trondheim kommune. To ulike versjoner av datasettet er etablert. Det originale datasettet består av 906 tak i Trondheims-området. Begge datasett inneholder punkt manuelt annotert med én av syv definerte taktyper, samt en videre inndeling i individuelle takplan. Metoder for å utføre data augmentering er foreslått og anvendt for å etablere en alternativ versjon av datasettet med flere treningseksempler. Videre er datasettets egnethet for bruk i trening av dype neurale nettverk evaluert ved hjelp av et velkjent nettverk for prosessering av punktskyer, PointNet++. En stor del av det augmenterte datasettet er brukt for treningen av nettverket, før testing er gjennomført på den gjenværende delen. Resultatet fra denne prosessen er predikerte segmenter av tak-strukturer inndelt i ulike plan. Resultatene indikerer at vårt 3D-datasett er velegnet for å trene dype neurale nettverk. I tillegg finner vi indikasjoner på at dyp læring kan være gunstig i automatiseringen av segmenteringssteget i etableringen av 3D modeller

TR3DRoofs: A Urban Roof Dataset - A New Dataset for Deep Learning-based Segmentation of Roof Structures in LiDAR Point Clouds

Stadig blir behovet for tiltak for å redusere effekten av klimaendringene mer kritisk. Ved å fremme bruken av fornybar energi, kan man sørge for opptil 90% av CO2 reduksjonene som behøves innen 2050. Betydningen av 3D data blir stadig tydeligere innenfor dette fagfeltet, da detaljerte modeller kreves for å gjøre dagens moderne byer mer effektive og miljøvennlige. I denne oppgaven ønsker vi å bidra til å tilgjengeliggjøre 3D data ved å utforske anvendbarheten til punktsky-data i en av dagens største trender innenfor automatiserings-teknologi, kunstig intelligens. Vi vil spesifikt sette et søkelys på automatisering av segmenterings-steget i etableringen av 3D modeller av tak-strukturer. Vi presenterer her et nytt datasett for bruk i dyp læring ment for å utføre semantisk segmentering av 3D-punktskyer bestående av tak-strukturer. Vårt mål er å tilby et datasett av høy kvalitet, basert på ekte tak-strukturer, som skal resultere i gode prediksjoner av tak-segmenter, og være anvendbart for bruk i Norge. Datasettet er basert på "Light Detection and Ranging" (LiDAR) data, samlet inn over Trondheim kommune. To ulike versjoner av datasettet er etablert. Det originale datasettet består av 906 tak i Trondheims-området. Begge datasett inneholder punkt manuelt annotert med én av syv definerte taktyper, samt en videre inndeling i individuelle takplan. Metoder for å utføre data augmentering er foreslått og anvendt for å etablere en alternativ versjon av datasettet med flere treningseksempler. Videre er datasettets egnethet for bruk i trening av dype neurale nettverk evaluert ved hjelp av et velkjent nettverk for prosessering av punktskyer, PointNet++. En stor del av det augmenterte datasettet er brukt for treningen av nettverket, før testing er gjennomført på den gjenværende delen. Resultatet fra denne prosessen er predikerte segmenter av tak-strukturer inndelt i ulike plan. Resultatene indikerer at vårt 3D-datasett er velegnet for å trene dype neurale nettverk. I tillegg finner vi indikasjoner på at dyp læring kan være gunstig i automatiseringen av segmenteringssteget i etableringen av 3D modeller

Transcriptional profiling of CD11c-positive microglia accumulating around amyloid plaques in a mouse model for Alzheimer's disease

Amyloid plaques in Alzheimer's disease (AD) mice are surrounded by activated microglia. The functional role of microglia activation in AD is not well understood; both detrimental and beneficial effects on AD progression have been reported. Here we show that the population of activated microglia in the cortex of the APPswe/PS1dE9 mouse AD model is divided into a CD11c-positive and a CD11c-negative subpopulation. Cd11c transcript levels and number of CD11c-positive microglia increase sharply when plaques start to occur and both parameters continue to rise in parallel with the age-related increasing plaque load. CD11c cells are localized near plaques at all stages of the disease development and constitute 23% of all activated microglia. No differences between these two populations were found in terms of proliferation, immunostaining intensity of Iba1, MHC class II, CD45, or immunoproteasome subunit LMP7/β5i. Comparison of the transcriptome of isolated CD11c-positive and CD11c-negative microglia from the cortex of aged APPswe/PS1dE9 with WT microglia showed that gene expression changes had a similar general pattern. However, a differential expression was found for genes involved in immune signaling (Il6, S100a8/Mrp8, S100a9/Mrp14, Spp1, Igf1), lysosome activation, and carbohydrate- and cholesterol/lipid-metabolism (Apoe). In addition, the increased expression of Gpnmb/DC-HIL, Tm7sf4/DC-STAMP, and Gp49a/Lilrb4, suggests a suppressive/tolerizing influence of CD11c cells. We show that amyloid plaques in the APP/PS1 model are associated with two distinct populations of activated microglia: CD11c-positive and CD11c-negative cells. Our findings imply that CD11c-positive microglia can potentially counteract amyloid deposition via increased Aβ-uptake and degradation, and by containing the inflammatory response