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國立陽明交通大學 跨領域神經科學國際研究生博士學位學程 連正章所指導 伊木夏的 解析下視丘投射至海馬回突觸中共同傳遞麩胺酸及-氨基丁酸的功能意義 （2021），提出MG ZS關鍵因素是什麼，來自於海馬回、乳頭上核、光遺傳學、電生理、麩胺酸、γ-氨基丁酸。

而第二篇論文國立臺灣大學 流行病學與預防醫學研究所 陳秀熙所指導 王威淳的 統計模型於新冠肺炎防疫評估 （2021），提出因為有 新冠肺炎、機器學習、馬可夫模型、解封指數、精準監測的重點而找出了 MG ZS的解答。

最後網站MG ZS - Media & MG Life則補充：MG ZS. tout télécharger. Images. Télécharger. MG ZS. Image name:MG-ZS-001.jpg. Copyright: MG Motor Europe. Rights: Use for editorial purposes free of charge.

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解析下視丘投射至海馬回突觸中共同傳遞麩胺酸及-氨基丁酸的功能意義

為了解決MG ZS的問題，作者伊木夏 這樣論述：

中文摘要海馬回為負責認知及情緒功能的關鍵腦區。齒狀回為海馬回次核區中的第一個訊號處理器其會接受來自大腦皮質及皮質下核區傳來的訊號。其中，大腦皮質至海馬回路徑會在記憶獲得及提取時傳遞記憶相關的訊息；然而，來自皮質下的訊號參與了調控皮質及海馬回間的訊息溝通。下視丘乳頭上核藉由共同釋放兩種截然不同的快速神經傳遞物質，也就是麩胺酸及-氨基丁酸，來實質上的支配齒狀回活性，因而能協助空間定位及空間記憶的形成。然而乳頭上核中神經元是藉由何種突觸機制來調控齒狀回活性及其突觸可塑性尚未被釐清。齒狀回由興奮性的顆粒細胞及抑制性的中間神經元所組成。在這本論文中，我用光遺傳學、電生理及藥理學的方法，證明來自乳頭上

核的訊號會透過不同的突觸機制差異性地調控齒狀回中不同種細胞的活性。選擇性活化乳頭上核會在所有的突觸後神經元產生突觸興奮及突觸抑制作用，然而這兩種作用的比例是會依突觸後細胞種類的不同而改變的。具體來說，樹突抑制型中間神經元主要接收突觸興奮作用，然而體抑制型中間神經元及顆粒細胞則主要接收突觸抑制訊號。雖然單獨活化乳頭上核並不足以興奮顆粒細胞，但是在有興奮性驅動力的情況下，活化乳頭上核可使顆粒細胞產生動作電位的時間更精準並縮短其產生動作電位所需的時間。此外，在有皮質訊號輸入時活化乳頭上核會增加顆粒細胞動作電位的產生，進而促使皮質到顆粒細胞突觸間的長期增強作用。總結來說，這些發現顯示了乳頭上核共同傳遞

的麩胺酸及-氨基丁酸對於維持齒狀回中興奮/抑制的動態平衡是有貢獻的，並且能透過提升皮質到顆粒細胞突觸間的長期增強作用來幫助記憶的編碼。

統計模型於新冠肺炎防疫評估

為了解決MG ZS的問題，作者王威淳 這樣論述：

背景面對新冠肺炎大流行下不同高關注變異株 (VOC) 持續出現，急需新穎的統計模型方法了解疾病的流行與影響。因此，本論文的研究目的包括兩個部分：第一部分是發展機器學習方法於族群層級防疫作為的評估，結合無監督和監督方式，評估在COVID-19不同波流行之下NPIs作為和疫苗接種對社區疫情爆發的影響；第二部分則是發展一系列隨機過程模式估計個人層級從感染、症狀前期到症狀期的自然進展，並應用於邊境控制的精準監測及不同病毒量層級轉的轉轉移以進行流行病學監測。材料與方法本論文使用2020年至2022年1月間全球開放式資料進行分析，包括考量疫苗施打情境下解封指數(Social Distancing Ind

ex, SDI)、有效再生數等。並利用臺灣地區2021年5月至7月的社區感染資料，結合人口學特徵、症狀和個人病毒量進行個人層級自然病史統計模型的估計。首先，以易感-感染-傳染-恢復(SEIR)模型估計有效再生數(Rt)。結合無監督及監督機器學習方法預測COVID-19的傳播式，開發貝氏隨機多階段馬可夫模型，估計COVID-19疾病進展，以此為基礎進行電腦模擬並提供不同邊境控制精準策略的預期結果。最後，發展病毒量導引馬可夫模型，以四階段馬可夫回歸模式和九階段離散時間馬可夫模型，用於模擬個案在恢復前於不同隱狀態(Hidden State)之間與病毒量相關的詳細動態轉換。結果從2021年1月1日到2

022年1月22日，全球的流行病至少有三波流行。2021年5月臺灣社區流行的實證資料顯示NPI手段和檢測在前爆發剛開始的兩周估計其降低流行的效益達60%，並在2021年6月14日之後增强到超過90%，同時Rt從2021年5月的4.40下降到7月的0.29。本論文使用的監督機器學習三種（SVM、邏輯斯回歸和貝氏網絡(Bayesian Network, BN)）中，BN在AUC方面表現最為出色，其次則為邏輯斯回歸和SVM。BN將全球流行資料區分為兩個群集：疫苗主導群集(群集1)及NPI主導群集(群集2)。利用臺灣2020年3月至2022年1月境外移入個案估計個人層級疾病進展模式，本論文將資料依變異

株種類及流行趨勢分為7個時期，包括兩期D614G、兩期Alpha、兩期Delta，及近期Omicron。在D614G-1時期，無症狀COVID-19的每日發生率估計爲109（每10萬人）（95%信賴區間（CI）：98-121），D614G-2時期下降到40（95% CI：30-51），Alpha-1時期回到163（95% CI：141-188），在疫苗廣泛接種的Alpha-2、Delta-1和Delta-2時期發生率再次分別下降到117（95% CI。100-135）、97（95%CI：77-120）和112（95%CI：90-134），而最近出現的VOC Omicron期則又使發生率重新上升

到317（95%CI：267-371）。若以5天隔離期估算，Omicron將累積最多從症狀前期發展到症狀期的個案（94%），其次是Delta（74%和80%於兩時期）、Alpha VOC（74%和66%於兩時期）及D614G（80%和74%於兩時期）。利用隱藏馬可夫模式分析臺灣地區2021年5月至7月本土個案重覆Ct值變化可將個案分為五種狀態：低風險、中風險、高風險、極高風險和康復狀態，這五種隱狀態對應的放射高斯機率(Emission Probability)分佈之平均值分別爲45.0、34.2、29.9、23.8和15.8。其轉移機率矩陣則顯示病患在病程中不同Ct值變化傾向由低值(轉高風險)

至高值(較低風險)。從上述隱藏馬可夫模式的結果，我們進一步以Ct值15及25將病毒量分為三層，結合個案症狀發生建構四階段馬可夫模式，分析不同病毒量對症狀發生的勝算比及對潛伏時間的影響，結果發現中病毒量（15≦Ct

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