Спонтанная электромагнитная индукция способствует формированию экономичной структуры нейронной сети посредством процесса самоорганизации

1. Bassett DS, Bullmore ET. Пересмотр мозговых сетей маленького мира. Неврологи. 2017;23:499–516. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

2. Ляо X, Василакос А.В., Хе Ю. Сети человеческого мозга в маленьком мире: перспективы и проблемы. Неврологи. Биоповедение. 2017; 77: 286–300. doi: 10.1016/j.neubiorev.2017.03.018. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

3. Ван Р., Цуда И., Чжан З. Новый механизм работы с активностью нейронов. Междунар. Дж. Нейронная система. 2015;25:1450037. doi: 10.1142/S0129065714500373. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

4. Laughlin SB, Sejnowski TJ. Коммуникации в нейронных сетях. науч. 2003; 301:1870–1874. doi: 10.1126/science.1089662. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

5. Ван И, Ван Р, Чжу Ю. Поиск оптимального пути посредством мысленного исследования на основе градиентов нервного энергетического поля. Познан. Нейродин. 2017;11:99–111. doi: 10.1007/s11571-016-9412-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

6. Zhu F, Wang R, Pan X, Zhu Z. Вычисление расхода энергии одного взрывающегося нейрона. Познан. Нейродин. 2019;13:75–87. doi: 10.1007/s11571-018-9503-3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Qu J, Wang R, Yan C, Du Y. Пространственно-временное поведение нейронных сетей малого мира с использованием картографической модели. Нейронный процесс. лат. 2017; 45: 689–701. doi: 10.1007/s11063-016-9547-5. [CrossRef] [Google Scholar]

8. Qu J, Wang R, Yan C, Du Y. Колебания и синхрония в корковой нейронной сети. Познан. Нейродин. 2014; 8: 157–166. doi: 10.1007/s11571-013-9268-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

9. D’amour JA, Froemke RC. Тормозная и возбуждающая пластичность, зависящая от времени спайка, в слуховой коре. Нейрон. 2015; 86: 514–528. doi: 10.1016/j.neuron.2015.03.014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

10. Carcea I, Froemke RC. Пластичность коры, возбудительно-тормозной баланс и сенсорное восприятие. прог. Мозг Res. 2013;207:65–90. doi: 10.1016/B978-0-444-63327-9.00003-5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

11. Альварез В.А., Сабатини Б.Л. Анатомо-физиологическая пластичность дендритных шипиков. Анну. Преподобный Нейроски. 2007; 30:79–97. doi: 10.1146/annurev.neuro.30.051606.094222. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

12. Bullmore E, Sporns O. Сложные мозговые сети: теоретико-графовый анализ структурных и функциональных систем. Нац. Преподобный Нейроски. 2009 г.;10:186–198. doi: 10.1038/nrn2575. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

13. Daoudal G, Debanne D. Долгосрочная пластичность внутренней возбудимости: правила и механизмы обучения. Учиться. Мем. 2003; 10: 456–65. doi: 10.1101/lm.64103. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

14. Такеучи Т., Душкевич А.Дж., Моррис Р.Г. Гипотеза синаптической пластичности и памяти: кодирование, хранение и постоянство. Фил. Транс. Р. Соц. Б. 2014; 369:20130288. doi: 10.1098/rstb.2013.0288. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

15. Песня С., Миллер К.Д., Эбботт Л.Ф. Конкурентное обучение по Хеббиану посредством синаптической пластичности, зависящей от времени спайка. Нац. Неврологи. 2000;3:919–926. дои: 10.1038/78829. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

16. Li X, Zhang J, Small M. Самоорганизация нейронной сети с гетерогенными нейронами усиливает когерентность и стохастический резонанс. Хаос. 2009;19:013126. дои: 10.1063/1.3076394. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

17. Li X, Small M. Нейрональные лавины самоорганизующейся нейронной сети с доминирующей структурой активных нейронов. Хаос. 2012;22:023104. дои: 10.1063/1.3701946. ​​[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

18. Wang R, Wu Y, Wang L, Du M, Li J. Структура и динамика самоорганизующейся нейронной сети с улучшенным правилом stdp. Нелинейная динам. 2017; 88: 1855–1868. doi: 10.1007/s11071-017-3348-x. [CrossRef] [Google Scholar]

19. Прециозо М., Меррих Баят Ф., Хоскинс Б., Лихарев К., Струков Д. Самоадаптивная пластичность металлооксидных мемристоров, зависящая от времени. науч. Отчет 2016;6:21331. doi: 10.1038/srep21331. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

20. Ким С.Ю., Лим В. Влияние пластичности, зависящей от времени спайка, на стохастическую синхронизацию всплесков в нейронной сети без масштаба. Познан. Нейродин. 2018;12:315–342. doi: 10.1007/s11571-017-9470-0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

21. Мадади Асл М., Вализаде А., ТАСС PA. Задержки распространения дендритов и аксонов определяют эмерджентные структуры нейронных сетей с пластичными синапсами. науч. 2017;7:39682. doi: 10.1038/srep39682. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

22. Мадади Асл М., Вализаде А., Тасс П.А. Индуцированная задержкой мультистабильность и образование петель в нейронных сетях с пластичностью, зависящей от времени спайка. науч. Отчет 2018; 8:12068. doi: 10.1038/s41598-018-30565-9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

23. Маркрам Х. Регулирование синаптической эффективности путем совпадения постсинаптических ап и эпс. науч. 1997; 275: 213–215. doi: 10.1126/science.275.5297.213. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

24. Debanne D, Gähwiler BH, Thompson SM. Долгосрочная синаптическая пластичность между парами отдельных ca 3 пирамидные клетки в культурах срезов гиппокампа крысы. Дж. Физиол. 2010; 507: 237–247. doi: 10.1111/j.1469-7793.1998.237bu.x. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

25. Haas JS, Nowotny T, Abarbanel HD. Зависимая от времени спайка пластичность тормозных синапсов в энторинальной коре. Дж. Нейрофизиол. 2006;96:3305–3313. doi: 10.1152/jn.00551.2006. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

26. Froemke RC, Dan Y. Синаптическая модификация, зависящая от времени спайка, вызванная естественными сериями спайков. Нац. 2002; 416:433. doi: 10.1038/416433a. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

27. Нисимура Ю., Перлмуттер С.И., Итон Р.В., Фетц Э.Е. Зависимая от времени всплеска пластичность корково-спинномозговых связей приматов, индуцированная во время свободного поведения. Нейрон. 2013;80:1301–1309. doi: 10.1016/j.neuron.2013.08.028. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

28. Хуанг С., Хуганир Р.Л., Кирквуд А. Адренергическое стробирование пластичности корковых интернейронов, зависящей от синхронизации спайков по Хеббу. Дж. Нейроски. 2013;33:13171. doi: 10.1523/JNEUROSCI.5741-12.2013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

29. Герстнер В., Кемптер Р., ван Хеммен Дж.Л., Вагнер Х. Правило нейронного обучения для субмиллисекундного временного кодирования. Нац. 1996; 383:76–78. doi: 10.1038/383076a0. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

30. Bi G-q, Poo M-m. Синаптические модификации в культивируемых нейронах гиппокампа: зависимость от времени спайка, синаптической силы и типа постсинаптических клеток. Дж. Нейроски. 1998;18:10464–10472. doi: 10.1523/JNEUROSCI.18-24-10464.1998. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Субхани А.Р. и соавт. Смягчение стресса: новые альтернативы лечения. Познан. Нейродин. 2018; 12:1–20. doi: 10.1007/s11571-017-9460-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

32. Markram H, Gerstner W, Sjöström PJ. История пластичности, зависящей от времени спайка. Передний. Синаптические нейроны. 2011;3:4. doi: 10.3389/fnsyn.2011.00004. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

33. Kim SJ, Linden DJ. Повсеместная пластичность и память. Нейрон. 2007; 56: 582–59.2. doi: 10.1016/j.neuron.2007.10.030. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

34. Lv M, Wang C, Ren G, Ma J, Song X. Модель электрической активности нейрона под действием магнитного потока. Нелинейная динам. 2016;85:1479–1490. doi: 10.1007/s11071-016-2773-6. [CrossRef] [Google Scholar]

35. Ma J, Tang J. Обзор динамики коллективного поведения сети нейронов. науч. Китайская технология. наук 2015;58:2038–2045. doi: 10.1007/s11431-015-5961-6. [CrossRef] [Академия Google]

36. Li J, Liu S, Liu W, Yu Y, Wu Y. Подавление импульсной активности в нейронах и нейронах сети, вызванное электромагнитным излучением. Нелинейная динам. 2016; 83: 801–810. doi: 10.1007/s11071-015-2368-7. [CrossRef] [Google Scholar]

37. Deli E, Tozzi A, Peters JF. Отношения между короткими и быстрыми шкалами времени мозга. Познан. Нейродин. 2017; 11: 539–552. doi: 10.1007/s11571-017-9450-4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

38. Wang Y, Ma J, Xu Y, Wu F, Zhou P. Электрическая активность нейронов, подверженных электромагнитной индукции и гауссову белому шуму. Междунар. Дж. Бифуркат. Хаос. 2017;27:1750030. doi: 10.1142/S0218127417500304. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

39. Zhan F, Liu S. Реакция электрической активности в улучшенной модели нейрона на электромагнитное излучение и шум. Передний. вычисл. Неврологи. 2017;11:107. doi: 10.3389/fncom.2017.00107. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

40. Wu F, Wang C, Jin W, Ma J. Динамические реакции в новой модели нейронов, подверженных электромагнитной индукции и фазовому шуму. физ. А. 2017; 469:81–88. doi: 10.1016/j.physa.2016.11.056. [CrossRef] [Google Scholar]

41. Zhang, X. & Liu, S. Нелинейное управление синхронизацией с обратной связью с задержкой в ​​возбужденно-тормозной связанной нейронной сети. Нелинейная динам . (2019).

42. Wang J, Lu B, Liu S, Jiang X. Типы всплесков и анализ бифуркаций в нейронах дыхательного ритма перед комплексом Бетцингера. Междунар. Дж. Бифуркат. Хаос. 2017;27:1750010. doi: 10.1142/S0218127417500109. [CrossRef] [Google Scholar]

43. Feng P, Wu Y, Zhang J. Путь к хаотическому поведению одиночного нейрона, подвергнутого внешнему электромагнитному излучению. Передний. вычисл. Неврологи. 2017;11:94. doi: 10.3389/fncom.2017.00094. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

44. Ростами З., Джафари С. Формирование дефектов и спиральных волн в сети нейронов при наличии электромагнитной индукции. Познан. Нейродин. 2018;12:235–254. doi: 10.1007/s11571-017-9472-y. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

45. Xu Y, Jia Y, Ma J, Hayat T, Alsaedi A. Коллективные ответы в электрической активности нейронов под воздействием поля. науч. Отчет 2018; 8:1349. doi: 10.1038/s41598-018-19858-1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

46. Zhao Y, Sun X, Liu Y, Kurths J. Динамика фазовой синхронизации связанных нейронов с фазой связи в электромагнитном поле. Нелинейная динам. 2018;93:1315–1324. doi: 10.1007/s11071-018-4261-7. [CrossRef] [Google Scholar]

47. Guo S, et al. Коллективный ответ, связь синапсов и связь полей в нейронной сети. Хаос солитон. Фракт. 2017; 105:120–127. doi: 10.1016/j.chaos.2017.10.019. [CrossRef] [Google Scholar]

48. Ma J, Wu F, Wang C. Синхронизация поведения связанных нейронов под действием электромагнитного излучения. Междунар. Дж. Мод. физ. Б. 2017; 31:1650251. дои: 10.1142/S0217979216502519. [CrossRef] [Google Scholar]

49. Xu Y, Jia Y, Ma J, Alsaedi A, Ahmad B. Синхронизация между нейронами, связанными мемристором. Хаос солитон. Фракт. 2017; 104: 435–442. doi: 10.1016/j.chaos.2017.09.002. [CrossRef] [Google Scholar]

50. Lu L, Jia Y, Liu W, Yang L. Смешанный выбор режима, индуцированного стимулом, в нейронной активности, управляемой высокочастотным и низкочастотным током под действием электромагнитного излучения. Сложный. 2017;2017:1–11. [Google Scholar]

51. Mvogo A, Takembo CN, Ekobena Fouda HP, Kofané TC. Формирование структур в диффузионно-возбудимых системах под действием магнитных потоков. физ. лат. А. 2017; 381:2264–2271. doi: 10.1016/j.physleta.2017.05.020. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

52. Ren G, Xu Y, Wang C. Поведение синхронизации связанных нейронных цепей, состоящих из мемристоров. Нелинейная динам. 2017; 88: 893–901. doi: 10.1007/s11071-016-3283-2. [CrossRef] [Google Scholar]

53. Hu X, Liu C, Liu L, Ni J, Yao Y. Хаотическая динамика в нейронной сети под действием электромагнитного излучения. Нелинейная динам. 2017;91:1541–1554. doi: 10.1007/s11071-017-3963-6. [CrossRef] [Google Scholar]

54. Xu Y, et al. Влияние блоков ионных каналов на электрическую активность стохастической нейронной сети Ходжкина–Хаксли при электромагнитной индукции. Нейрокомпьютинг. 2017;283:196–204. doi: 10.1016/j.neucom.2017.12.036. [CrossRef] [Google Scholar]

55. Xiao-Han Z, Shen-Quan L. Стохастический резонанс и синхронизация поведения возбуждающе-тормозной сети малого мира, подвергнутой электромагнитной индукции. Подбородок. физ. Б. 2018; 27:040501. doi: 10.1088/1674-1056/27/4/040501. [CrossRef] [Google Scholar]

56. Ge M, Jia Y, Xu Y, Yang L. Изменение режима электрической активности нейронов, вызванное высокочастотным и низкочастотным стимулом в присутствии электромагнитной индукции и излучения. Нелинейная динам. 2017;91: 515–523. doi: 10.1007/s11071-017-3886-2. [CrossRef] [Google Scholar]

57. Wu J, Xu Y, Ma J. Шум Леви улучшает электрическую активность нейрона под действием электромагнитного излучения. ПЛОС ОДИН. 2017;12:e0174330. doi: 10.1371/journal.pone.0174330. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

58. Ростами З., Джафари С., Перк М., Славинец М. Устранение спиральных волн в возбудимых средах с помощью магнитной индукции. Нелинейная динам. 2018; 94: 679–692. doi: 10.1007/s11071-018-4385-9. [CrossRef] [Google Scholar]

59. Ma J, Wu F, Hayat T, Zhou P, Tang J. Электромагнитная индукция и радиационно-индуцированные аномалии распространения волн в возбудимых средах. физ. А. 2017; 486: 508–516. doi: 10.1016/j.physa.2017.05.075. [CrossRef] [Google Scholar]

60. Fu YX, Kang YM, Xie Y. Докритическая бифуркация Хопфа и стохастический резонанс электрической активности нейрона при электромагнитной индукции. Передний. вычисл. Неврологи. 2018;12:6. doi: 10.3389/fncom. 2018.00006. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

61. Конг В., Лин В., Бабилони Ф., Ху С., Боргини Г. Исследование зависимости усталости водителя от бдительности с использованием сети причинно-следственных связей Грейнджера. Датчики. 2015;15:19181–19198. doi: 10.3390/s150819181. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

62. Баяти М., Вализаде А., Аббассиан А., Ченг С. Самоорганизация распространения синхронной активности в нейронных сетях, управляемая локальным возбуждением. Передний. вычисл. Нейроск. 2015;9:69. doi: 10.3389/fncom.2015.00069. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

63. Ван, Р. и др. . Иерархические режимы коннектома и критическое состояние совместно максимизируют функциональное разнообразие человеческого мозга. Физ. Преподобный Письмо . (2019).

64. Джалили М. Повышение синхронизируемости диффузионно-связанных динамических сетей: обзор. IEEE T. Нейронная сеть. Лир. 2013; 24:1009–1022. doi: 10.1109/TNNLS.2013.2250998. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

65. Zamora-Lopez G, Chen Y, Deco G, Kringelbach ML, Zhou C. Функциональная сложность, возникающая из-за анатомических ограничений в мозге: значение сетевой модульности и богатые клубы . науч. Отчет 2016; 6:38424. doi: 10.1038/srep38424. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

66. Ma J, Mi L, Zhou P, Xu Y, Hayat T. Фазовая синхронизация между двумя нейронами, вызванная взаимодействием электромагнитного поля. заявл. Мат. вычисл. 2017; 307:321–328. [Google Scholar]

67. Ким С.Ю., Лим В. Динамические ответы на внешние раздражители для обоих случаев возбуждающей и тормозной синхронизации в сложной нейронной сети. Познан. Нейродин. 2017; 11: 395–413. doi: 10.1007/s11571-017-9441-5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

68. Wang R, Feng P, Fan Y, Wu Y. Спонтанная электромагнитная индукция, модулирующая динамическую реакцию нейронов. Междунар. Дж. Бифуркат. Хаос. 2019;29:1950005. doi: 10.1142/S0218127419500056. [CrossRef] [Google Scholar]

69. Ma J, Tang J. Обзор динамики нейронов и нейронных сетей. Нелинейная динам. 2017; 89: 1569–1578. doi: 10.1007/s11071-017-3565-3. [CrossRef] [Google Scholar]

70. Qin H, Wang C, Cai N, An X, Alzahrani F. Формирование паттернов, индуцированных полевой связью, в двухслойной нейронной сети. физ. А. 2018;501:141–152. doi: 10.1016/j.physa.2018.02.063. [CrossRef] [Google Scholar]

71. Sun XJ, Lei JZ, Perc M, Lu QS, Lv SJ. Влияние шума канала на когерентность возбуждения нейронных сетей Ходжкина-Хаксли малого мира. Евро. физ. Дж. Б. 2011; 79: 61–66. doi: 10.1140/epjb/e2010-10031-3. [CrossRef] [Google Scholar]

72. Ma J, Wu Y, Ying HP, Jia Y. Индуцированный шумом канальный фазовый переход спиральной волны в сетях нейронов Ходжкина-Хаксли. Подбородок. науч. Бык. 2011;56:151–157. doi: 10.1007/s11434-010-4281-2. [CrossRef] [Google Scholar]

73. Шешболоуки А. , Зарей М., Сарбази-Азад Х. Нарушают ли петли обратной связи синхронизацию? ЭПЛ-Еврофиз. лат. 2015;111:40010. doi: 10.1209/0295-5075/111/40010. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

74. Карим Э.Л., Мартин Б. Синаптическая энергия управляет механизмами обработки информации в импульсных нейронных сетях. Мат. Бионауч. англ. 2017; 11: 233–256. [PubMed] [Google Scholar]

75. Ван З., Ван Р. Свойство распределения энергии и энергетическое кодирование структурной нейронной сети. Передний. вычисл. Неврологи. 2014;8:14. doi: 10.3389/fncom.2014.00014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

76. Ван Р., Ван З., Чжу З. Сущность нейронной активности из согласованности двух разных моделей нейронов. Нелинейная динам. 2018;92: 973–982. doi: 10.1007/s11071-018-4103-7. [CrossRef] [Google Scholar]

77. Ван Р., Чжу Ю. Можно ли выразить деятельность крупномасштабной корковой сети с помощью нервной энергии? краткий обзор. Познан. Нейродин. 2016; 10:1–5. doi: 10.1007/s11571-015-9354-0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

78. Zheng H, Wang R, Qiao L, Du Y. Молекулярная динамика нейронного метаболизма во время потенциала действия. науч. Китайская технология. наук 2014; 57: 857–863. doi: 10.1007/s11431-014-5530-4. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

79. Wang Y, Wang R, Xu X. Свойства снабжения-потребления нейронной энергии на основе модели Ходжкина-Хаксли. Нейр Плаз. 2017;2017:1–11. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

80. Ван Г., Ван Р., Конг В., Чжан Дж. Моделирование реакции ганглиозных клеток сетчатки с использованием быстрого анализа независимых компонентов. Познан. Нейродин. 2018;12:615–624. doi: 10.1007/s11571-018-9490-4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

81. Wang Q, Zhang H, Perc M, Chen G. Множественные когерентные резонансы возбуждения в возбуждающих и тормозных связанных нейронах. коммун. Нелинейный. науч. Число. Модел. 2012;17:3979–3988. doi: 10.1016/j.cnsns.2012.02.019. [CrossRef] [Google Scholar]

82. Чжао З., Цзя Б., Гу Х. Бифуркации и усиление возбуждения нейронов, вызванное отрицательной обратной связью. Нелинейная динам. 2016; 86: 1549–1560. doi: 10.1007/s11071-016-2976-x. [CrossRef] [Google Scholar]

83. Ван Р., Чжан З., Чен Г. Энергетическое кодирование и функции энергии для локальной активности мозга. Нейрокомпьютинг. 2009; 73: 139–150. doi: 10.1016/j.neucom.2009.02.022. [CrossRef] [Google Scholar]

84. Рубинов М., Спорнс О. Комплексные сетевые измерения связности мозга: использование и интерпретация. НейроИзображение. 2010;52:1059–1069. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Электромагнитная индукционная визуализация с помощью сканирующего радиочастотного атомного магнитометра

%PDF-1.4 % 1 0 объект >поток iText 4.2.0 от 1T3XT2022-04-01T10:12:31-07:002021-11-23T15:54:28+05:302022-04-01T10:12:31-07:00Arbortext Advanced Print Publisher 9.