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World File Search System变异性
以及脑成像和解码中的受试者内部变异性
人类个体之间和个体内部都存在普遍而难以捉摸的变异性，这对解释和解码人类大脑活动构成了重大挑战。个体在大脑解剖和功能上的差异导致了个体间变异。多种因素都可能导致个体内变异，包括神经处理、大脑活动非平稳性、神经生理机制和某些未知因素。最近的研究集中于接受变异性而不是忽视它。通过关注变异性，他们加深了对个体差异和跨会话变异的洞察，从而能够根据个体变异性和相似性精确映射和解码大脑功能区域。例如，迁移学习技术通过处理在广泛的会话和日子范围内从不同受试者收集的数据的变化，提高了大脑解码性能。神经生理生物特征的适用性取决于其明显的个体间变异性和最小的个体内变异性。因此，出现了一些问题：如何观察、分析和模拟受试者间和受试者内的变异性，研究人员从这种变异性中会得到什么或失去什么，以及如何应对脑成像和解码中的变异性。本研究主题强调需要考虑脑成像和解码中的受试者间和受试者内的变异性。本合集包含相关领域的扩展概述，可以阐明这些领域的未来努力。我们在本社论中重点介绍了从本主题的十六篇论文中出现的三个领域：
在全球变暖下的大西洋尼诺变异性削弱
大西洋尼诺现象表现出与太平洋中更强的厄尔尼诺 - 南方振荡1，2（enso）的相似之处。东部赤道大西洋异常温暖，表面贸易风光放松，降雨在正大西洋尼诺尼诺3 - 6个事件中偏向赤道。赤道冷舌中的海面温度（SST）异常可以达到1.5°C，当事件达到峰值时，在北方夏季，热跃层（20°C等温线）的深度异常可能会超过30 m。在负面事件中发现相反的条件。耦合的海洋 - 大气相互作用 - BJERKNES呈阳性和延迟的负反馈 - 与太平洋中的反馈相似，可以解释大多数大西洋Niño的可变性，但其他机制可以对赤道SST异常造成重大贡献。大西洋尼诺尼诺对气候8 - 10和热带大西洋地区的海洋生物地球化学11，12在ENSO 13 - 17和热带气候18 - 21中具有重要影响。最近的研究表明，在过去的几十年中22 - 24年，大西洋尼诺变异性的变化较弱。东部地球大西洋SST变异性的变化归因于BJERKNES反馈23（BF）弱化的综合作用和增加的热通量阻尼23、24以及与cli-Menate Change相关的盆地范围内变暖22。这些研究使用观察和重新分析数据集研究历史时期SST变异性的变化。对耦合模型比较项目（CMIP）预测的广泛分析表明，在全球变暖下，ENSO事件将变得更强大，但存在大型不确定性25 - 30。在热带大西洋第31-34页中的大型气候模型偏见劝阻气候社区对该地区的气候变化进行了类似的深入评估，预计在模拟的大西洋大道上的多变量和他们的影响下，预计较大的不确定性弱势群体的较大不确定性也是如此。虽然已经确定了未来全球变暖下的大西洋尼罗尼诺电信的稳健转变和削弱21、35，但在当地降雨反应中存在大型不确定性
遗传变异性和芝麻的不同起源的遗传性特征
对方差的分析显示，除了二级分支的数量，中间叶片的叶柄长度，平均胶囊宽度和平均胶囊厚度外，所研究的22个字符的种质之间存在显着差异。这表明大多数研究字符的种质中存在许多遗传变异。高遗传力与植物高度，初级分支，上叶的长度，开花的天数，天数到50％开花的天数，豆荚轴承区，每株植物的种子产量和细菌斑点反应记录了高遗传进展，表明这些特征是由添加基因效应控制的，从而有效地选择了这些字符的特征，可以进一步繁殖。这项研究中获得的结果将通过繁殖和保存芝麻遗传资源来促进气候友好的芝麻品种的改善。
探索睡眠心率变异性：线性、非线性和昼夜节律视角
结果：在线性分析的频率分析中，睡眠期间的副交感神经指数 nHF 明显高于平均 24 小时周期（平均睡眠 HRV [标准差] vs. 平均 24 小时 [标准差]，95% 置信区间，p 值，r 系列：0.24 [0.057] vs. 0.23 [0.045]，0.006–0.031，p = 0.005，r = 0.49）。关于时间域分析，副交感神经指数 SDNN 和 RMSSD 在睡眠期间也明显较高（SDNN：179.7 [66.9] vs. 156.6 [53.2]，14.5–31.7，p < 0.001，r = 0.71 RMSSD：187.0 [74.0] vs. 165.4 [62.2]，13.2–30.0，p < 0.001，r = 0.70）。在非线性分析的几何方法中，副交感神经指数 SD1 和 SD2 在睡眠期间显示出明显更高的值（SD1：132.4 [52.4] vs. 117.1 [44.0]，9.3–21.1，p < 0.001，r = 0.70 SD2：215.0 [80.5] vs. 185.9 [62.0]，17.6–40.6，p < 0.001，r = 0.69）。此外，副交感神经指数 SDNN、RMSSD、SD1 和 SD2 的昼夜节律项目在睡眠期间呈现正峰值。
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
对功能性大脑连接的个体变异性结构的结构洞察力
人类的认知和行为取决于大脑的功能连接，它们在各个个体之间差异很大。然而，功能性连接组是否以及如何受到限制的个人变异性体系结构在很大程度上未知。使用基于拖拉机和形态计量学的网络模型，我们观察到结构和功能连接器个体变异性的空间收敛性，异质缔合区域的变异性较高，而主要区域的变异性较低。我们证明了功能可变性是通过统一的结构可变性模式显着预测的，并且该预测遵循主要到异态分层轴，在原始区域的准确性较高，在异源区域中较低。我们将组级连接组的变异模式进一步分解为单个独特的贡献，并发现了与单个认知性状相关的结构功能对应。这些结果可以使我们对单个功能变化的结构基础的理解提高了我们的理解，并提出了将多模式连接组签名整合到认知和行为中各个差异的重要性。
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
误差相关电位变异性：探索对分类和可转移性的影响
摘要 — 脑机接口 (BCI) 允许从大脑到外部应用程序直接通信，以自动检测认知过程，例如错误识别。错误相关电位 (ErrPs) 是当一个人犯下或观察到错误事件时引发的一种特殊大脑信号。然而，由于大脑和记录设备的噪声特性，ErrPs 会因各种其他大脑信号、生物噪声和外部噪声的组合而有所不同，这使得 ErrP 的分类成为一个不简单的问题。最近的研究揭示了导致 ErrP 变化的特定认知过程，例如意识、体现和可预测性。在本文中，我们探索了在通过改变给定任务的意识和体现水平而生成的不同 ErrP 变化数据集上进行训练时分类器可迁移性的性能。特别是，我们研究了当由相似和不同的任务引发时观察性和交互性 ErrP 类别之间的转移。我们的实证结果从数据角度对 ErrP 可转移性问题进行了探索性分析。
检查更新对20世纪ENSO变异性变化的人为影响
ElNiño/Southern振荡（ENSO）海面温度（SST）变异性在1960年后增加，受到更频繁的强烈Elniño和LaNiña事件的影响。然而，这种变化是否与人为变暖有关，在很大程度上尚不清楚。从这个角度来看，我们考虑了几种常用的建模设计中对ENSO变异性的人为影响，这共同提出了与温室变暖有关的对1960年后ENSO SST变异性的影响。特别是，1901 - 1960年至1961年至2020年之间模拟ENSO SST变异性的比较表明，超过四分之三的气候模型会导致1960年ENSO后SST变异性幅度提高，并转化为更常见的强大Elniño和LaNiñña和LaNiñña事件。多个大型合奏实验进一步确认了模拟的1960年后ENSO振幅增加（约10％）并不仅仅是由于内部变异性。此外，在恒定的工业前CO 2水平下，多个世纪长的模拟表明，观察到的1960年后ENSO变异性很高，分别位于东部和中部和中央pacifiminfumens的最高2.5和10％。改进模型ENSO物理学，一致的未来以及其他ENSO特征的历史变化以及单构型大型实验的识别，以确定气候变化对ENSO的影响。
评估格林纳达水部门的气候变异性和变化的脆弱性
项目的气候变化影响潜力是评估GCF建议的可行性的重要因素，因为该基金是由专用的“适应”分配目标创建的。它与该基金的核心授权作为《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）下的财务机制的运营实体联系在一起，并反映在其首个投资标准“影响潜在”（GCF/B.09/23 Annex III：Annex III：初始投资框架：活动特定的亚criiter和指示性评估因素）。对于GIZ作为GCF的认可实体（AE），这是准备资金提案以验证所有NDA的请求时的必要步骤，例如格林纳达（Grenada）提高其水部门的韧性，以提高其与GCF投资框架的兼容性。