摘要:一个名为plexciton的准粒子来自等离子体和分子激子之间的杂交,这些杂交在灭绝,散射和反射光谱方面表现出特征的光谱特征,例如Fano共振和RABI分裂。然而,对丛杂种中荧光特性的理解尚不清楚,尤其是对于非线性上将的排放。在这封信中,我们准备了三个组成的丛杂种杂交体,该杂种与两种氰胺染料(CY3和CY5)耦合到AG纳米结构膜并研究了它们增强的非线性辐射,包括两光子发光(TPL),第二谐波(TPL),第二谐波生成(SHG)(SHG)和表面增强的Raman Raman Raman散射(Sersserssers)。丛杂种显示出分裂的灭绝频谱,其中五个峰与二聚体染料的杂种诱导的五峰,并带有Ag膜的表面等离子体共振。在1260 nm的激光激发下,(Cy3-cy5)/ag混合动力车的TPL增强了6.3倍,与Cy5/ag的两种组件混合体相比,SHG的增强率为5.1倍。我们的实验结果为设计和制造具有高效的非线性辐射设计和制造多组分丛设备提供了宝贵的见解。丛杂种,其特征在于其特征灭绝的特性和很大程度上增强的上流发射,对非线性光学,量子信息处理,生物医学感应和光化学的应用有很大的希望。关键字:等离子体,分子激子,多组分,两光子发光,第二谐波产生,表面增强的拉曼散射
摘要:需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点,这些任务包括空中运输控制,手表保持,行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明,存在标记,这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型,该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务(即任务生成模型)和任何人(即跨派对模型)的随后警惕性降低。到目前为止,尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中,我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用,以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力:多层感知神经网络(MLPNN),采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征,临时卷积网络(TCN),以及TCN自动设备(TCN-ae),以及这些两个TCN模型,以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度(50%),而MLPNN的表现最佳,其7倍CV平衡精度为64%(95%CI:0.59,0.69),并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明,即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中,也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
简介:大脑计算机界面(BCI)是允许用户明确或隐式与计算机相互作用的设备(Clerc等,2016)。许多BCI是基于脑电图(EEG)的,在神经基础学中,BCI可用于检测用户的心理状态。然而,基于脑电图的精神状态估计管道仍未达到具有信号非平稳性的理想分类率,包括跨课程可变性(Saha&Baumert,2020)。因此,提出了使用与EEG提取的错误相关电位(ERRP)通过一种反馈回路来帮助改善BCI算法的(Chavarriaga等,2014)。事件相关电位(ERP)已显示出比光谱特征更强大的时间效应(Roy等,2016),并且误差势(ERRP)也可能证明是如此。这些错误的形状为两个额中央ERP:错误委员会和反馈相关的消极情绪的与错误相关的负面关系(ERN)(FRN,又称奖励积极性-REWP)用于负反馈观察。阳性顶部成分伴随着这些峰:分别是误差阳性(PE)和P300(Chavarriaga等,2014)。这些潜力也通过观察出人意料和/或错误的系统作用引起(Somon等,2018)。Chavarrigia和Millán(2010)开始研究ERN和FRN的稳定性,并表明它们会随着时间的流逝而保持稳定。但是,没有研究某些因素。这项研究的初步结果打算通过两种方式扩展这些结果:首先,我们评估了在三个单独的课程中呈现ERN和FRN对ERN和FRN的一致性的影响,相隔一周;然后,我们观察到执行和反馈相关的错误随着时间的推移的稳定性。
帕金森病 (PD) 是一种进行性神经退行性疾病,影响全球超过 1000 万人的生活质量。早期诊断对于及时干预和改善患者预后至关重要。脑电图 (EEG) 信号通常用于早期 PD 诊断,因为它们在监测疾病进展方面有潜力。但传统的基于 EEG 的方法缺乏对提供有关 PD 基本信息的大脑区域的探索,而且它们的性能不适合实时应用。为了解决这些限制,本研究提出了一种新方法,使用基于时频表示 (TFR) 的 AlexNet 卷积神经网络 (CNN) 模型来探索基于 EEG 通道的分析并从 EEG 数据中识别有效诊断 PD 的关键大脑区域。小波散射变换 (WST) 用于捕捉不同的时间和光谱特征,而 AlexNet CNN 用于检测不同尺度的复杂空间模式,准确识别与 PD 相关的复杂 EEG 模式。在两个实时 EEG PD 数据集(圣地亚哥数据集和爱荷华数据集)上的实验结果表明,与其他区域相比,大脑前额叶和中脑区域(包括 AF4 和 AFz 电极)在提供更具代表性的特征方面做出了巨大贡献,可用于 PD 检测。所提出的架构在圣地亚哥数据集和爱荷华数据集上分别实现了 99.84% 和 95.79% 的惊人准确率,优于现有的基于 EEG 的 PD 检测方法。这项研究的成果将有助于创建一种高效 PD 诊断的基本技术,从而提高患者护理水平和生活质量。
音乐是人类体验的文化普遍性,也是丰富的部分。然而,关于支持扩展的自然主义“现实世界”音乐刺激的处理和整合的常见大脑系统知之甚少。我们通过展示交响音乐的扩展摘录以及两种假刺激来检查这个问题,其中自然音乐条件的时间和频谱结构被破坏了,这些刺激被破坏了,向接受功能性的脑成像的非音乐参与者分析了同步的空间时代活动模式。我们发现,音乐可以同步双边听觉中脑和丘脑的听众的大脑反应,主要听觉和听觉协会皮层,额叶和顶壁皮层的右侧结构以及大脑的运动规划区域。与伪音乐控制条件相比,自然音乐的这些影响更大。非常明显的是,自然音乐条件下的下丘和内侧基因核中的受试者间同步也更大,这表明在听觉过程的这些早期阶段,同步不简单地由刺激的光谱特征驱动。在音乐聆听过程中的同步性增加也很明显,这在右半球额叶 - 顶部 - 顶部注意力网络和涉及运动计划的双边皮质区域也很明显。尽管这些大脑结构以前已经与音乐处理的各个方面有关,但我们的结果是第一个表明这些区域在持续时间持续的时间段内跟踪音乐刺激的结构元素。我们的结果表明,在处理扩展音乐序列期间,个体之间同步的层次分布式网络,并为复杂和生物学上显着的听觉序列的时间整合提供了新的见解。
三维 (3D) 神经细胞培养物本身就适合高通量网络电生理学研究,以比二维神经网络更现实的架构复杂性研究健康和疾病状态下的大脑功能。癫痫是脑网络疾病的象征,因为它反映了异常的电路重组和超同步,导致突然和不受控制的放电(癫痫发作)。迄今为止,对癫痫特征的建模依赖于对细胞、离体脑组织或完整动物的药理学、离子或基因操作,无法重现大多数由未知原因引发的癫痫。在这里,我们报告了在生理条件下培养的啮齿动物原代海马细胞球体中自发出现的癫痫样模式,即在没有已知起始刺激的情况下,通过微电极阵列电生理学检测到。从 DIV10 到 DIV35 出现了三种不同的电表型,即发作间期(癫痫发作之间)、发作期(癫痫发作)或混合型。特别是,强直阵挛性发作放电在 DIV28-35 时最为突出。这些模式表现出的电图和光谱特征与体外和体内啮齿动物癫痫模型以及耐药性癫痫患者的海马中观察到的特征非常相似。值得注意的是,并非所有球体都表现出全面的发作活动,这与尚未解答的问题相呼应,即为什么大脑会癫痫发作并产生癫痫。这一证据表明,应谨慎使用海马细胞再生疗法,因为它们可能会引发癫痫;同时,海马球体可作为还原模型,支持涉及海马的癫痫综合征的高通量临床前研究。
激光这个词是受激辐射光放大的缩写。激光用于各种设备和应用,例如超市扫描仪、光盘存储驱动器、光盘播放器、眼科和血管成形术以及军事瞄准。激光还彻底改变了物理化学研究。它们对光谱学和光引发反应或光化学领域的影响是巨大的。利用激光,化学家可以以高光谱或时间分辨率测量分子的光谱和光化学动力学。此外,这些技术非常灵敏,可以研究单个分子。今天的每一位化学家都应该知道激光的工作原理,并了解它们产生的光的独特性质。要了解激光的工作原理,我们首先必须了解电子激发原子或分子衰变回到基态的各种途径。激光的产生取决于这些激发原子或分子衰变回到基态的速率。因此,我们将讨论爱因斯坦开发的速率方程模型,该模型描述了原子能级之间的光谱跃迁动力学。我们将看到,在考虑制造激光器之前,我们必须了解两个以上原子能级之间的跃迁。然后,我们将讨论激光器设计的一般原理,并描述研究化学实验室中使用的一些激光器。特别是,我们将通过详细检查氦氖激光器来说明激光器的工作原理。以氯化碘 ICl(g) 的激光光谱为例,我们将看到激光器可以解析使用传统灯式光谱仪无法观察到的光谱特征。然后,我们将研究光化学反应,即 ICN(g) 的光诱导解离或光解离。我们将了解到,可以使用输出飞秒(1 o-ts s)光脉冲的激光器测量 I-CN 键在吸收到解离电子态后断裂所需的时间。 5 91
基于 mRNA 的疗法不同于小分子和其他生物制剂,它们代表着重大的分析挑战。为了在竞争激烈的市场中竞争并符合监管标准,需要对临床前/临床测试和批次放行进行 mRNA 表征。更快、更可靠的结果需要创新的解决方案来应对这些分析挑战。核酸浓度测定是通过测定 260 nm 分析波长下的紫外 (UV) 吸光度来测量的。这些吸光度测量允许科学家根据已知的 RNA 消光系数来测量核酸浓度。它们在 260 nm 处的最大吸光度峰的光谱特征与核酸浓度成正比。这种紫外核酸定量方法的优点是简单、直接,并且只需要少量样品即可进行测量。然而,分析实验室遇到的一个挑战是其特异性的局限性,因为吸收相似波长的基质成分会导致随后的核酸浓度测定不准确。我们观察到,当前传统的基于比色皿的 UV 解决方案中使用 1 cm 比色皿和/或较小固定光程长度的标准固定光程长度 UV 仍然无法解决给定测量的质量问题,并且需要数小时的调查时间。使用稀释因子(这会增加制备时间和变异性)和固定光程长度测量来确定溶液中 UV 发色团的浓度,并不能提供一种可在公司或流程内平台化的易于转移且可靠的方法。如今,研究人员可以在存在化学和核酸杂质(尤其是 DNA 和 dsRNA)的情况下选择性地量化核酸吸光度。分析软件使用全光谱数据和高级算法来识别核酸杂质并提供校正的核酸浓度。
本研究基于当代的提议,即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设,研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量,该会话包括无任务基线休息(闭眼和睁眼)、阅读条件和三种冥想条件(无思绪空虚、存在监测和集中注意力)。使用临界理论(去趋势波动分析、神经元雪崩分析)、复杂性度量(多尺度熵、Higuchi 分形维数)和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件,并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比,冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下,长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段(0.83-0.98)、全局功率谱密度(0.78-0.96)和样本熵(0.86-0.90)的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性,并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分,并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
摘要 目的。本研究旨在通过优化基于整体和频谱大脑动力学特征的预测多元模型,阐明在视觉引导的等长收缩任务中维持恒定力量水平背后的大脑动力学。方法。18 名受试者被要求按压灯泡并保持恒定的力量水平(屏幕上的条形图显示),并获取脑电图 (EEG)。对于 500 毫秒的间隔,我们计算了力量稳定性指数以及大脑动力学指数:微状态指标(持续时间、发生率、整体解释方差、方向优势)和 θ、低 alpha、高 alpha 和 beta 波段的 EEG 频谱幅度。我们优化了一个多元回归模型(偏最小二乘 (PLS)),其中微状态特征和频谱幅度是输入变量,力量稳定性指数是输出变量。使用 PLS 嵌套交叉验证方法解决了输入变量之间的共线性和模型的普遍性相关问题。主要结果。优化的 PLS 回归模型达到了良好的普遍性,并成功显示了微状态和光谱特征在推断施加力的稳定性方面的预测价值。与视觉和执行控制网络相关的微状态持续时间越长、发生率越高,收缩性能就越好,这与视觉系统和执行控制网络在视觉运动整合中所起的作用一致。意义。微状态指标和脑节律幅度的组合不仅可以在群体层面,而且在个体层面被视为稳定的视觉引导运动输出的生物标志物。我们的研究结果可能对更好地理解单次试验或实时应用中的运动控制以及运动控制研究发挥重要作用。