本周我們共硬核拆解了 24 篇頂刊文獻(xiàn)，助你用最短的時間，俯瞰本周全球認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的核心進(jìn)展

? AI與腦機(jī)接口

1. 癱瘓后重新打字：腦機(jī)接口新思路

? 感知覺、注意與意識

2. 被遮擋不等于從視覺中消失，人類視覺會持續(xù)保留運(yùn)動物體的軌跡與顏色

3. 迷路時大腦如何糾錯？揭秘位置細(xì)胞與頭向細(xì)胞的同步重塑

4. 視覺系統(tǒng)真的需要“綁定”一切嗎？

5. 從人腦到AI視覺，“特征綁定”為什么仍是看懂世界的關(guān)鍵

6. 讓認(rèn)知研究真正“動起來”，步行式虛擬現(xiàn)實(shí)如何重塑記憶、導(dǎo)航與腦科學(xué)

? 臨床與疾病機(jī)理

7. 新發(fā)現(xiàn)！治療精神分裂癥，只需“激活”這個腦區(qū)？

8. 睡眠重寫了腦內(nèi)血流、腦電和水波動的耦合規(guī)則！

9. 無法面對過去的痛？中國科學(xué)家找到了一種讓你在無意識中脫敏的方法

10. 預(yù)測 REM 睡眠的“倒計時”：心率如何編碼超晝夜節(jié)律

11. 氣候如何塑造詞義？北大團(tuán)隊(duì)跨越2600種語言發(fā)現(xiàn)語義結(jié)構(gòu)的生物學(xué)約束

? 腦科學(xué)新聞與觀點(diǎn)

12. 神經(jīng)科學(xué)引領(lǐng)預(yù)印本浪潮： bioRxiv三十萬篇稿件演變

? 情緒、語言與社會認(rèn)知

13. 貝葉斯大腦的“社交雷達(dá)”：統(tǒng)計學(xué)習(xí)與因果推理如何解密人類群體網(wǎng)絡(luò)？

14. 惜別“一代人的回憶”：解析3800萬份訃告中價值觀隨時間和重大事件的重塑

15. 改變大眾行為該先說服誰？采納閾值揭示社會網(wǎng)絡(luò)干預(yù)新路徑

? 學(xué)習(xí)記憶、決策與執(zhí)行控制

16. 越學(xué)越聰明的秘密找到了！腦電圖揭秘人類大腦的“零樣本學(xué)習(xí)”超能力

17. 為什么神級反轉(zhuǎn)電影那么爽？科學(xué)家揭秘敘事反轉(zhuǎn)的神經(jīng)機(jī)制

18. 眼動里藏著認(rèn)知地圖！iEEG揭示空間導(dǎo)航中掃視與Theta振蕩的協(xié)奏機(jī)制

19. 幽靈與豆子的博弈：iEEG 揭秘人類大腦如何權(quán)衡“誘惑”與“風(fēng)險”

20. 換個角度還是學(xué)著接納？全腦神經(jīng)特征解碼自然場景下的情緒調(diào)節(jié)

? 運(yùn)動、發(fā)展與其他高級認(rèn)知

21. 靈巧手動作不只靠皮層，脊髓里還藏著一條自激式放大回路

22. 運(yùn)動中，皮層與丘腦如何分工塑造紋狀體兩條通路？

23. 破解大腦自組織機(jī)制：在神經(jīng)同步的“臨界相變點(diǎn)”，到底發(fā)生了什么？

24. 預(yù)期落空時，大腦如何學(xué)習(xí)“識別意外”？三因子塑性規(guī)則破解失配計算之謎

AI與腦機(jī)接口

1

Nature Neuroscience

Restoring rapid natural bimanual typing with a neuroprosthesis after paralysis

癱瘓后重新打字：腦機(jī)接口新思路

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本研究針對癱瘓患者交流受限問題，采用皮層內(nèi)腦機(jī)接口結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與語言模型解碼手指動作，實(shí)現(xiàn)虛擬QWERTY鍵盤輸入。結(jié)果顯示參與者可達(dá)到接近健全人水平的打字速度與低錯誤率，證明了自然高效交流的可行性。

感知覺、注意與意識

2

Current Biology

Human vision maintains a rich representation of objects moving behind an occluder

被遮擋不等于從視覺中消失，人類視覺會持續(xù)保留運(yùn)動物體的軌跡與顏色

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本研究探討遮擋后物體是否仍被視覺系統(tǒng)表征。作者采用心理物理實(shí)驗(yàn)，讓彩色圓盤進(jìn)入遮擋區(qū)并測試探針顏色偏移。結(jié)果顯示，遮擋物體的顏色信息仍影響知覺，效應(yīng)依賴連續(xù)運(yùn)動與預(yù)測軌跡，而非單純記憶殘留，說明視覺在遮擋期間保留了軌跡與顏色的豐富表征。

3

Current Biology

Simultaneous path-integration recalibration in head direction and place cells

迷路時大腦如何糾錯？揭秘位置細(xì)胞與頭向細(xì)胞的同步重塑

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本研究發(fā)現(xiàn)在視覺與自身運(yùn)動線索沖突時，大腦海馬位置細(xì)胞和頭向細(xì)胞在運(yùn)動中會發(fā)生協(xié)同的路徑積分增益重標(biāo)定，但在靜止頭部掃描時頭向細(xì)胞卻不發(fā)生重標(biāo)定。這揭示了空間導(dǎo)航神經(jīng)環(huán)路中高度協(xié)調(diào)且依賴具體行為狀態(tài)的可塑性機(jī)制，為理解大腦如何靈活整合多感覺信息以維持準(zhǔn)確的空間定位提供了關(guān)鍵的理論支撐。

4

Trends in Cognitive Sciences

Beyond binding: specialization without segregation

視覺系統(tǒng)真的需要“綁定”一切嗎？

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本研究聚焦視覺系統(tǒng)中的特征綁定問題，綜合神經(jīng)生理學(xué)、病損研究與深度網(wǎng)絡(luò)建模，提出自然視覺下對象識別多依賴重疊群體表征而非額外綁定；注意與遞歸加工僅在遮擋或關(guān)系模糊時才必需，強(qiáng)調(diào)專門化不等于隔離化。

5

Trends in Cognitive Sciences

Feature binding in biological and artificial vision

從人腦到AI視覺，“特征綁定”為什么仍是看懂世界的關(guān)鍵

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本研究聚焦視覺中的“特征綁定”問題，方法是重新評估視覺皮層專門化證據(jù)，并結(jié)合對象性注意框架與CNN、Transformer等人工視覺模型表現(xiàn)。結(jié)果顯示，無論人腦還是AI系統(tǒng)，復(fù)雜場景下都必須依賴綁定機(jī)制來實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的對象識別。

6

Trends in Cognitive Sciences

Toward embodied, ecological cognition with ambulatory virtual reality

讓認(rèn)知研究真正“動起來”，步行式虛擬現(xiàn)實(shí)如何重塑記憶、導(dǎo)航與腦科學(xué)

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本研究探討皮層與丘腦在運(yùn)動中如何分工塑造紋狀體兩條通路。作者結(jié)合基因標(biāo)記、病毒追蹤與雙光子成像，記錄小鼠步行任務(wù)中不同神經(jīng)元及其輸入活動。結(jié)果顯示皮層主要驅(qū)動起停信號，丘腦提供持續(xù)執(zhí)行與節(jié)律信息，兩者互補(bǔ)塑造dMSNs與iMSNs的分工。

臨床與疾病機(jī)理

7

Nature Neuroscience

Reduced mediodorsal thalamus activity underlies aberrant belief dynamics in a genetic mouse model of schizophrenia

新發(fā)現(xiàn)！治療精神分裂癥，只需“激活”這個腦區(qū)？

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本研究發(fā)現(xiàn)攜帶精神分裂癥相關(guān)基因突變的小鼠在動態(tài)任務(wù)中表現(xiàn)出異常的信念更新與認(rèn)知狀態(tài)失穩(wěn)。該缺陷源于丘腦背內(nèi)側(cè)核神經(jīng)活動減弱導(dǎo)致其對動態(tài)價值的表征受損，且光遺傳激活該腦區(qū)可挽救該認(rèn)知功能。這揭示了丘腦背內(nèi)側(cè)核在追蹤環(huán)境價值和穩(wěn)定認(rèn)知狀態(tài)中的核心作用，為治療精神分裂癥認(rèn)知障礙提供了潛在靶點(diǎn)。

8

PNAS

Sleep alters neurovascular and hydrodynamic coupling in the human brain

睡眠重寫了腦內(nèi)血流、腦電和水波動的耦合規(guī)則！

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本研究聚焦睡眠如何改變腦內(nèi)耦合關(guān)系，采用高速全腦fMRI、直流腦電和近紅外同步采集，比較清醒與NREM睡眠階段的極慢振蕩信息流。結(jié)果顯示：清醒時神經(jīng)活動與水動力預(yù)測血流，而睡眠中耦合轉(zhuǎn)向雙向化，血管運(yùn)動與水動力過程影響力增強(qiáng)，主要集中在感覺皮層、丘腦和小腦區(qū)域。

9

PNAS

Reducing PTSD symptoms through unconscious intervention

無法面對過去的痛？中國科學(xué)家找到了一種讓你在無意識中脫敏的方法

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本研究證明在雙側(cè)眼動干預(yù)時閾下呈現(xiàn)創(chuàng)傷視覺線索，能顯著減少創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙患者的侵入性記憶和臨床癥狀。該無意識記憶激活機(jī)制有效繞過了傳統(tǒng)暴露療法引發(fā)的嚴(yán)重情緒困擾，甚至使原本無法耐受治療的重癥患者恢復(fù)直面創(chuàng)傷的能力。這為創(chuàng)傷焦點(diǎn)治療提供了一種起效快、低痛苦且臨床可及性高的全新干預(yù)方案。

10

Current Biology

Heart rate and sleep history encode ultradian REM sleep timing

預(yù)測 REM 睡眠的“倒計時”：心率如何編碼超晝夜節(jié)律

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這篇研究在小鼠中發(fā)現(xiàn)，心率和睡眠歷史比單看EEG/EMG更能預(yù)測下一次REM睡眠出現(xiàn)的時機(jī)。REM睡眠壓力升高時，心率會更低、下降更快；而提高心率的藥理操作會伴隨REM睡眠減少。它把心率從一個“跟著睡眠變”的信號，推進(jìn)成了一個值得認(rèn)真關(guān)注的REM睡眠時序指標(biāo)，但具體因果機(jī)制還需要更直接的驗(yàn)證。

11

Nature Communications

Semantic similarity across languages reflects neurocognitive dimensions shaped by climate

氣候如何塑造詞義？北大團(tuán)隊(duì)跨越2600種語言發(fā)現(xiàn)語義結(jié)構(gòu)的生物學(xué)約束

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詞義并非在社會文化中隨意演化，而是植根于大腦通用的神經(jīng)認(rèn)知坐標(biāo)系中。氣候通過調(diào)節(jié)人類長期的感官經(jīng)驗(yàn)，獨(dú)立于文化背景，在這一通用結(jié)構(gòu)上刻畫出不同語言的語義偏好，并反映在大腦右側(cè)前顳葉的神經(jīng)加工模式中。需要注意的是，本研究結(jié)論基于統(tǒng)計相關(guān)性，且樣本受現(xiàn)代生活方式影響，未來仍需更多樣化的語言樣本來驗(yàn)證該生物-文化交互機(jī)制的普適性。

腦科學(xué)新聞與觀點(diǎn)

12

Nature

How bioRxiv changed the way biologists share ideas – in numbers

神經(jīng)科學(xué)引領(lǐng)預(yù)印本浪潮： bioRxiv三十萬篇稿件演變

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bioRxiv成立13載的分析揭示了預(yù)印本模式對生命科學(xué)交流的重塑，神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域活躍度穩(wěn)居榜首。預(yù)印本通過顯著提升科研知名度與早期同行反饋，將成果傳播周期縮短約一年，且八成稿件最終成功轉(zhuǎn)化為期刊論文。這種范式轉(zhuǎn)移在加速知識迭代的同時，正構(gòu)建起透明、高效的開放科學(xué)體系。預(yù)印本已從補(bǔ)充手段演變?yōu)樾袠I(yè)主流標(biāo)準(zhǔn)，對優(yōu)化全球科研協(xié)作與證據(jù)共享具有里程碑意義。

情緒、語言與社會認(rèn)知

13

Nature Communications

Inferring the internal structure of groups through the integration of statistical learning and causal reasoning

貝葉斯大腦的“社交雷達(dá)”：統(tǒng)計學(xué)習(xí)與因果推理如何解密人類群體網(wǎng)絡(luò)？

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本研究提出人類能夠通過整合領(lǐng)域一般的統(tǒng)計學(xué)習(xí)與領(lǐng)域特定的社會因果模型，從稀疏且嘈雜的互動觀察中推斷出群體潛在的內(nèi)部社會結(jié)構(gòu)。研究利用非參數(shù)貝葉斯推斷模型成功捕獲了這種靈活的社會行為預(yù)測能力。這揭示了人類社會智力的深層計算機(jī)制，表明統(tǒng)計學(xué)習(xí)與因果推理的協(xié)同運(yùn)作是快速理解復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。

14

PNAS

An exploration of basic human values in 38 million obituaries over 30 years

惜別“一代人的回憶”：解析3800萬份訃告中價值觀隨時間和重大事件的重塑

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本研究通過分析美國3800萬份訃告，揭示了傳統(tǒng)與仁慈是最常被銘記的價值觀。重大社會危機(jī)（如新冠疫情）和性別刻板印象會系統(tǒng)性地重塑悼念文本的表達(dá)。需注意，此為觀察性文本分析，不能證明絕對因果關(guān)系，文本差異也不等同于逝者生前真實(shí)的性格差異。

15

Nature Human Behaviour

Integrating behavioural experimental findings into dynamical models to inform social change interventions

改變大眾行為該先說服誰？采納閾值揭示社會網(wǎng)絡(luò)干預(yù)新路徑

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這項(xiàng)研究做的事很明確：先用離散選擇實(shí)驗(yàn)從問卷選擇里估計出個體的采納閾值，再把這些閾值放進(jìn)擴(kuò)散模型，看看怎樣選“種子用戶”更有效。它的價值不在于提出了某個萬能干預(yù)公式，而在于證明：把個體選擇機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散機(jī)制接起來，確實(shí)能更好地預(yù)測選擇、解釋人群差異，并在特定成本條件下改進(jìn)社會變革干預(yù)。

學(xué)習(xí)記憶、決策與執(zhí)行控制

16

PLOS Biology

Neural traces of composite tasks in complex task representation in the human brain reflects learning performance

越學(xué)越聰明的秘密找到了！腦電圖揭秘人類大腦的“零樣本學(xué)習(xí)”超能力

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本研究發(fā)現(xiàn)在學(xué)習(xí)復(fù)合任務(wù)時大腦會通過聯(lián)想推理實(shí)現(xiàn)任務(wù)泛化。腦電解碼表明大腦不僅激活了當(dāng)前組成任務(wù)，還自發(fā)恢復(fù)了間接關(guān)聯(lián)的潛在簡單任務(wù)。這種潛在任務(wù)的神經(jīng)表征強(qiáng)度有效預(yù)測了行為泛化和學(xué)習(xí)速度。這揭示了大腦如何利用聯(lián)想記憶機(jī)制構(gòu)建層次化知識并加速復(fù)雜任務(wù)學(xué)習(xí)，連接了情景記憶與認(rèn)知控制網(wǎng)絡(luò)。

17

PNAS

Narrative “twist” shifts within-individual neural representations of dissociable story features

為什么神級反轉(zhuǎn)電影那么爽？科學(xué)家揭秘敘事反轉(zhuǎn)的神經(jīng)機(jī)制

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本研究利用帶有情節(jié)反轉(zhuǎn)的故事發(fā)現(xiàn)受試者在重新解釋相同聽覺輸入時，大腦對整體敘事、具體情節(jié)和角色的表征會在顳葉、頂葉與前額葉等可分離的網(wǎng)絡(luò)中獨(dú)立更新。這證明異模態(tài)皮層表征的是理解信息的潛在概念框架而非表面物理感覺特征，揭示了大腦依賴上下文知識靈活構(gòu)建不同時間尺度意義的神經(jīng)基礎(chǔ)。

18

PLOS Biology

Eye movements reflect memory-related theta activity in the human brain

眼動里藏著認(rèn)知地圖！iEEG揭示空間導(dǎo)航中掃視與Theta振蕩的協(xié)奏機(jī)制

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本研究發(fā)現(xiàn)人類內(nèi)側(cè)顳葉的低頻節(jié)律功率在依賴記憶的導(dǎo)航中會隨眼跳顯著增強(qiáng)，且掃視越具探索性或記憶表現(xiàn)越好時該效應(yīng)越強(qiáng)。眼跳還能作為時間錨點(diǎn)觸發(fā)內(nèi)部腦電的相位重置。這揭示了大腦活動與視覺探索及記憶規(guī)劃的緊密耦合，為理解跨物種空間導(dǎo)航神經(jīng)機(jī)制的差異與真實(shí)環(huán)境中的記憶計算過程提供了全新視角。

19

Nature Communications

Global coincident bursts of high frequency oscillations across the human cortex coordinate large-scale memory processing

幽靈與豆子的博弈：iEEG 揭秘人類大腦如何權(quán)衡“誘惑”與“風(fēng)險”

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本研究利用高時空分辨率的顱內(nèi)腦電揭示了人類趨避沖突的實(shí)時動態(tài)：θ 頻率的分布式同步化負(fù)責(zé)調(diào)節(jié)遠(yuǎn)端沖突時的風(fēng)險權(quán)衡與冒險時長，而右側(cè)額中回的高頻活動則在迫近威脅下提供緊急避險控制。這些結(jié)果為理解焦慮障礙中病理性回避的神經(jīng)基礎(chǔ)提供了環(huán)路層面的證據(jù)，但其普適性仍受限于癲癇患者樣本及臨床電極的解剖覆蓋局限。

20

Nature Communications

Common and distinct neurofunctional signatures of dynamic naturalistic emotion regulation strategies

換個角度還是學(xué)著接納？全腦神經(jīng)特征解碼自然場景下的情緒調(diào)節(jié)

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該研究通過自然主義 fMRI 證明了情緒調(diào)節(jié)是由全腦分布式的神經(jīng)活動驅(qū)動的。認(rèn)知重評與接納雖然都利用默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我評價，但在執(zhí)行控制與感官覺知網(wǎng)絡(luò)上具有獨(dú)特的神經(jīng)“指紋”。此外，研究所開發(fā)的神經(jīng)特征模型已能有效識別大麻成癮者的特定調(diào)節(jié)功能損害，展現(xiàn)出臨床診療參考價值。需注意，接納模式在疼痛調(diào)節(jié)等非視覺情境下的泛化性有限。

運(yùn)動、發(fā)展與其他高級認(rèn)知

21

PNAS

Autogenic spinal excitatory circuit ensures skilled hand movements in primates

靈巧手動作不只靠皮層，脊髓里還藏著一條自激式放大回路

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本研究探討靈長類精細(xì)手部動作是否僅依賴皮層。作者在獼猴腕關(guān)節(jié)屈伸任務(wù)中，結(jié)合在體記錄、電刺激、肌電分析與建模，發(fā)現(xiàn)脊髓中存在自源性興奮性中間神經(jīng)元，形成正反饋閉環(huán)，主動放大并塑形肌肉輸出，揭示脊髓在自愿精細(xì)運(yùn)動中是“主動塑形者”而非被動執(zhí)行者。

22

Science Advances

Complementary cortical and thalamic contributions to cell type–specific striatal activity dynamics during movement

運(yùn)動中，皮層與丘腦如何分工塑造紋狀體兩條通路？

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本研究聚焦運(yùn)動中紋狀體兩條通路的分工問題，利用小鼠步行任務(wù)結(jié)合基因標(biāo)記、病毒追蹤和雙光子成像，記錄皮層與丘腦輸入及dMSNs/iMSNs活動。結(jié)果顯示皮層主要傳遞起停信號，丘腦提供持續(xù)執(zhí)行驅(qū)動，兩者互補(bǔ)塑造細(xì)胞類型特異性動態(tài)。

23

PNAS

Hierarchical whole-brain modeling of critical synchronization dynamics in the human brain

破解大腦自組織機(jī)制：在神經(jīng)同步的“臨界相變點(diǎn)”，到底發(fā)生了什么？

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本研究提出一種結(jié)合局部與全腦長程相互作用的分層動態(tài)模型，成功重現(xiàn)了人類靜息態(tài)腦磁圖中的臨界同步動力學(xué)。在臨界相變點(diǎn)結(jié)構(gòu)與功能的耦合出現(xiàn)分化，且證實(shí)大腦靜息態(tài)運(yùn)行于擴(kuò)展臨界區(qū)的亞臨界側(cè)。這為理解解剖層級與異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)耦合如何塑造宏觀大規(guī)模腦電活動的臨界狀態(tài)提供了全新的機(jī)制性計算框架。

24

Nature Communications

Global error signal guides local optimization in mismatch calculation

預(yù)期落空時，大腦如何學(xué)習(xí)“識別意外”？三因子塑性規(guī)則破解失配計算之謎

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本研究證明了一種生物學(xué)上可行的三因子學(xué)習(xí)規(guī)則，可以通過全局神經(jīng)調(diào)節(jié)信號引導(dǎo)感官皮層的局部抑制環(huán)路優(yōu)化。該模型不僅實(shí)現(xiàn)了失配計算的數(shù)學(xué)最優(yōu)解，還成功解釋了正、負(fù)預(yù)測誤差神經(jīng)元如何在經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動下同步涌現(xiàn)。這一機(jī)制通過將計算任務(wù)下放到感官區(qū)域，有效降低了高階腦區(qū)的認(rèn)知負(fù)載。盡管該模型為理解精神疾病中的感知失調(diào)提供了新視角，但具體的抑制性亞群分工仍需未來實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步閉環(huán)驗(yàn)證。

編輯：PsyBrain 腦心前沿編輯部

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部

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