Anomalous diffusion for neuronal growth on surfaces with controlled geometries

Geometrical cues are known to play a very important role in neuronal growth and the formation of neuronal networks. Here, we present a detailed analysis of axonal growth and dynamics for neuronal cells cultured on patterned polydimethylsiloxane surfaces. We use fluorescence microscopy to image neurons, quantify their dynamics, and demonstrate that the substrate geometrical patterns cause strong directional alignment of axons. We quantify axonal growth and report a general stochastic approach that quantitatively describes the motion of growth cones. The growth cone dynamics is described by Langevin and Fokker-Planck equations with both deterministic and stochastic contributions. We show that the deterministic terms contain both the angular and speed dependence of axonal growth, and that these two contributions can be separated. Growth alignment is determined by surface geometry, and it is quantified by the deterministic part of the Langevin equation. We combine experimental data with theoretical analysis to measure the key parameters of the growth cone motion: speed and angular distributions, correlation functions, diffusion coefficients, characteristics speeds and damping coefficients. We demonstrate that axonal dynamics displays a cross-over from Brownian motion (Ornstein-Uhlenbeck process) at earlier times to anomalous dynamics (superdiffusion) at later times. The superdiffusive regime is characterized by non-Gaussian speed distributions and power law dependence of the axonal mean square length and the velocity correlation functions. These results demonstrate the importance of geometrical cues in guiding axonal growth, and could lead to new methods for bioengineering novel substrates for controlling neuronal growth and regeneration.Comment: 27 pages, 13 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1903.0133

Recent highlights from GENIE v3

Funder: u.s. department of energy; doi: http://dx.doi.org/10.13039/100000015AbstractThe release of GENIE v3.0.0 was a major milestone in the long history of the GENIE project, delivering several alternative comprehensive neutrino interaction models, improved charged-lepton scattering simulations, a range of beyond the Standard Model simulation capabilities, improved experimental interfaces, expanded core framework capabilities, and advanced new frameworks for the global analysis of neutrino scattering data and tuning of neutrino interaction models. Steady progress continued following the release of GENIE v3.0.0. New tools and a large number of new physics models, comprehensive model configurations, and tunes have been made publicly available and planned for release in v3.2.0. This article highlights some of the most recent technical and physics developments in the GENIE v3 series.</jats:p

Кластеризація медико-біологічних сигналів в розпізнавальних системах, що навчаються з учителем

Розглядається розпізнавання медико-біологічних сигналів по характеристикам їх форми за допомогою алгоритмів, яких навчають з учителем, в системах діагностики пацієнтів. Класифікація сигналів вважається відомою, навчальні вибірки – доступними. Передбачається статистична оцінка вірності рішень про типи сигналів на контрольних вибірках за показниками чутливості, специфічності, загальною валідності. Розкриваються принцип і порядок вдосконалення взятої за основу базової процедури розпізнавання сигналів. Розробляється і досліджується програмний інструментарій для виявлення і реалізації можливих резервів у підвищенні вірності рішень за рахунок більш детального урахування характеру і особливостей імовірнісних розподілів сигналів в фазовому просторі. З цією метою окремо по класам сигналів додатково здійснюється кластеризації навчальних вибірок на локаціях їх скупчення. Формуються прив'язані до цих локацій сімейства кластерних еталонів і вони використовуються при визначенні типів сигналів, що надходять. Навчання розпізнаванню сигналів стає комбінованим. Вихідна їх класифікація, що несе певний медичний сенс, не порушується. Розробки і дослідження ілюструються прикладами розпізнавання трьох типів QRS-комплексів (N, A і V) в запису електрокардіограми пацієнта. Результативність застосування розробленого інструментарію перевіряється на конкретних навчальних і контрольних вибірках в порівнянні з показниками базового алгоритму

Вибір меж для шкал медико-біологічних сигналів в алгоритмах їх розпізнавання

Робота спрямована на вдосконалення процедур розпізнавання медико-біологічних сигналів в системах, що навчаються з учителем, в напрямку підвищення рівня правильності рішень, які приймаються. Запропоновано шість модифікацій розпізнавальних алгоритмів з поданням сигналів в нормованих шкалах їх змін, в яких реалізовані спільний і роздільний варіанти вибору меж цих шкал на навчальних вибірках сигналів різних класів. Побудовано процедури порівняння сигналів з еталонами і прийняття рішень з підгонкою еталонів під сигнали і без неї. Модифікації розпізнавальних процедур реалізовані і досліджені в середовищі MATLAB®. Підтверджена їх працездатність. Спроможність розробок підтверджена розрахунками на контрольних вибірках в тестовому прикладі. Виявлено підвищення значень статистичних оцінок чутливості, специфічності і загальної валідності рішень з розпізнавання сигналів при переході до нормованих шкалам змін їх значень в порівнянні з варіантом використання звичайних шкал значень для опису процесів, що спостерігаються.

AGKY Hadronization Model Tuning in GENIE v3

The GENIE neutrino Monte Carlo describes neutrino-induced hadronization with an effective model, known as AGKY, which is interfaced with PYTHIA at high invariant mass. Only the low-mass AGKY model parameters were extracted from hadronic shower data from the FNAL 15 ft and BEBC experiments. In this paper, the first hadronization tune on averaged charged multiplicity data from deuterium and hydrogen bubble chamber experiments is presented, with a complete estimation of parameter uncertainties. A partial tune on deuterium data only highlights the tensions between hydrogen and deuterium datasets

Hadronization model tuning in genie v3

The genie neutrino Monte Carlo describes neutrino-induced hadronization with an effective model, known as Andreopoulos-Gallagher-Kehayias-Yang (agky), which is interfaced with pythia at high invariant mass. Only the low-mass agky model parameters were extracted from hadronic shower data from the FNAL 15 ft and BEBC experiments. In this paper, the first hadronization tune on averaged charged multiplicity data from deuterium and hydrogen bubble chamber experiments is presented, with a complete estimation of parameter uncertainties. A partial tune on deuterium data highlights the tensions between hydrogen and deuterium datasets

Neutrino-nucleon cross-section model tuning in GENIE v3

We summarize the results of a study performed within the GENIE global analysis framework, revisiting the GENIE bare-nucleon cross-section tuning and, in particular, the tuning of (a) the inclusive cross section, (b) the cross section of low-multiplicity inelastic channels (single-pion and double-pion production), and (c) the relative contributions of resonance and nonresonance processes to these final states. The same analysis was performed with several different comprehensive cross-section model sets available in GENIE Generator v3. In this work we perform a careful investigation of the observed tensions between exclusive and inclusive data, and install analysis improvements to handle systematics in historic data. All tuned model configurations discussed in this paper are available through public releases of the GENIE Generator. With this paper we aim to support the consumers of these physics tunes by providing comprehensive summaries of our alternate model constructions, of the relevant datasets and their systematics, and of our tuning procedure and results

Neutrino-nucleus CC0π\pi cross-section tuning in GENIE v3

This article summarizes the state of the art of $\nu_\mu$ and $\bar{\nu}_\mu$ CC0$\pi$ cross-section measurements on carbon and argon and discusses the relevant nuclear models, parametrizations and uncertainties in GENIE v3. The CC0$\pi$ event topology is common in experiments at a few-GeV energy range. Although its main contribution comes from quasi-elastic interactions, this topology is still not well understood. The GENIE global analysis framework is exploited to analyze CC0$\pi$ datasets from MiniBooNE, T2K and MINERvA. A partial tune for each experiment is performed, providing a common base for the discussion of tensions between datasets. The results offer an improved description of nuclear CC0$\pi$ datasets as well as data-driven uncertainties for each experiment. This work is a step towards a GENIE global tune that improves our understanding of neutrino interactions on nuclei. It follows from earlier GENIE work on the analysis of neutrino scattering datasets on hydrogen and deuterium

Neutrino-nucleus CC0π\mathrm{CC}0{\pi} cross-section tuning in GENIE v3

International audienceThis article summarizes the state of the art of νμ and ν¯μ CC0π cross-section measurements on carbon and argon and discusses the relevant nuclear models, parametrizations and uncertainties in GENIE v3. The CC0π event topology is common in experiments at a few-GeV energy range. Although its main contribution comes from quasielastic interactions, this topology is still not well understood. The GENIE global analysis framework is exploited to analyze CC0π datasets from MiniBooNE, T2K and MINERνA. A partial tune for each experiment is performed, providing a common base for the discussion of tensions between datasets. The results offer an improved description of nuclear CC0π datasets as well as data-driven uncertainties for each experiment. This work is a step towards a GENIE global tune that improves our understanding of neutrino interactions on nuclei. It follows from earlier GENIE work on the analysis of neutrino scattering datasets on hydrogen and deuterium

Neutrino-nucleus CC0π\pi cross-section tuning in GENIE v3

This article summarizes the state of the art of $\nu_\mu$ and $\bar{\nu}_\mu$ CC0$\pi$ cross-section measurements on carbon and argon and discusses the relevant nuclear models, parametrizations and uncertainties in GENIE v3. The CC0$\pi$ event topology is common in experiments at a few-GeV energy range. Although its main contribution comes from quasi-elastic interactions, this topology is still not well understood. The GENIE global analysis framework is exploited to analyze CC0$\pi$ datasets from MiniBooNE, T2K and MINERvA. A partial tune for each experiment is performed, providing a common base for the discussion of tensions between datasets. The results offer an improved description of nuclear CC0$\pi$ datasets as well as data-driven uncertainties for each experiment. This work is a step towards a GENIE global tune that improves our understanding of neutrino interactions on nuclei. It follows from earlier GENIE work on the analysis of neutrino scattering datasets on hydrogen and deuterium