摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 CCBA认证测试和标准的提案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 前言 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 个定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 设备分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 必需的组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 测试描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 容量测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 性能测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 耐磨性测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 定量泄漏测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 透气性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 高低温测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 冲击和振动测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 缺氧场景测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 测试程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 持续监控。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>............。 。 5 监测压力源和建议限值 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . 5 CO 2 和氧气浓度 . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . . . . . 5 呼吸压力 . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。5 监测压力源和建议限值 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..5 CO 2 和氧气浓度 .........。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . . . . . . . 5 呼吸压力 . .。。。。。。。。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........5 呼吸压力 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 温度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 BMS 与人体测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 定量泄漏测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 推理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 测试设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 测试程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
SDB包括从习惯打s到OSA的严重案例,以及影响全世界大部分人口的各种条件(Benja Filederd et al。,2019)。这些疾病不仅破坏了睡眠,而且会导致一系列负面的健康后果,例如白天嗜睡,认知障碍和心脏代谢疾病的风险增加。传统的诊断方法,包括Inslab Olymenography,通常需要专业的睡眠中心,是劳动密集型的,并且不容易获得。当前的诊断方法在预测长期健康的影响方面也缺乏,强调了对诊断方法和定制疾病管理的指标的迫切需求。同样,SDB的管理也处于迅速前进的睡眠医学领域的变革连接。虽然连续的正气道压力(CPAP)治疗仍然是SDB治疗的基石,但其在解决SDB相关的健康问题方面的有效性是有限的(Patil等,2024)。这种情况强调了对替代治疗方式的关键需求。机器学习,先进的诊断技术和新型治疗策略的整合预示着朝着更个性化的护理和改善患者的结果迈进(Korkalainen等,2024)。
本文介绍了睡眠呼吸暂停通知功能的开发和验证。Apple开发了Apple Watch算法,该算法使用加速度计数据来估计呼吸障碍,其中包括大量而多样化的培训集,其中包括Apple Watch同时记录的成年人和地面真相参考。这包括LAB内多症术(PSG)或家庭睡眠呼吸暂停测试(HSAT)试剂盒,这些试剂盒测量了呼吸暂停和呼吸呼吸症事件,这是呼吸暂停 - hypopopnea index(AHI)的基础。
I. 引言燃料电池(FC)是一种将氢化学能转化为电能的装置,可用于从移动和固定电源系统到便携式设备等各种应用。FC 的工作原理早在 1839 年就被发现,但直到最近二十年,该领域的研究活动才显着增加,提高了 FC 的灵活性和可靠性 [1]。促使 FC 发展的最重要因素之一是化石燃料燃烧对环境的严重影响。考虑到可以利用可再生能源(太阳能、风能、地热能等)通过水电解生产氢气,聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池成为减少对化石燃料依赖的最清洁和最有前途的替代品之一 [2]。该领域的改进需要跨学科工作和许多领域新技术的开发。最重要的问题之一与开发系统地处理干扰和模型不确定性的稳健控制策略有关。例如,在可变负载跟踪期间,针对电池内部燃料-氧化剂协调问题的有效控制算法可以避免瞬时功率下降和电池膜的不可逆损坏。然而,从控制的角度来看,燃料电池堆代表着一项重大挑战,因为它们相关的子系统存在相互冲突的控制目标和复杂的动态[3]。例如,九阶非线性模型用于描述基于氢-空气供给堆的发电系统。在这种模型中,状态相互作用通常通过以下方式建模
嗅觉大脑中的呼吸锁定活性主要源自嗅觉感觉神经元的机械敏感性,以使气压从嗅球传播到大脑其余部分。有趣的是,鼻气流速率的变化导致嗅球响应的重组。通过利用自然条件下呼吸动力学的自发变化,我们研究了呼吸驱动是否随鼻气流运动而变化。我们分析了在醒来和睡眠状态下各个大脑区域中相对于呼吸信号的局部现场潜在活动。我们发现呼吸方案是特定于州的,而安静的唤醒是唯一的警惕性状态,在此期间,所有记录的结构都可以通过呼吸频率进行呼吸驱动。使用CO 2增强的空气改变与每个州相关的呼吸系统和基于呼吸周期的分析,我们证明,在安静醒来期间观察到的大而强大的大脑驱动器与呼吸模式中的深度和灵感持续时间之间的最佳权衡有关,表征了这种特定状态。这些结果首次表明呼吸状态的变化会影响皮层动力学,并且与REST相关的呼吸系统是呼吸驱动大脑的最佳选择。
摘要:遗传信息的转移始于与DNA上特定位点结合的跨文字因子(TFS)。但在活细胞中,DNA主要被核小体覆盖。有蛋白质,称为先驱TF,可以有效地到达核小体隐藏的DNA位点,尽管不了解基本机制。使用最近提出的相互作用补偿机制的思想,我们开发了一个随机模型,用于核小体呼吸对DNA的目标搜索。发现,与没有呼吸的情况相比,核小体呼吸可以显着加速先锋TF的搜索。我们认为,这是相互作用补偿机制的结果,该机制使蛋白质可以通过外部DNA段进入内核小体区域。建议自然优化的先驱TFS利用核小体呼吸。所提出的理论图片为成功侵袭核小体埋藏基因提供了可能的微观解释。
致谢 自然资源保护委员会 (NRDC) 和清洁空气联盟 (Coalition) 谨感谢 Environment Now、William C. Bannerman 基金会、娱乐业基金会、Jill Tate Higgins、James P. Higgins 以及 Laurie 和 Larry David,他们的支持使得本报告和我们继续开展加州倾倒肮脏柴油运动成为可能。与我们所有的工作一样,全国数十万 NRDC 成员和联盟数千名加州成员的支持对于完成本项目起到了至关重要的作用。加州大学伯克利分校公共卫生学院、NRDC 和联盟还要感谢罗斯社区与环境基金会对其监测工作的慷慨支持。我们还要感谢 Magee Scientific 和 Lawrence Berkeley Labs 的 Anthony D. A. Hansen 博士,以及 Andersen Instruments, Inc. 的 Jim Morton 借给我们空气质量仪。我们特别要感谢本报告部分内容的审阅者,包括审阅风险评估计算的 Dale Hattis 博士和 Stan Dawson 博士、审阅第 1 章和第 2 章及监测协议和附录的 Steven D. Colome 理学博士,以及审阅第 2 章至第 8 章的 Michael P. Walsh、Jason Mark、B.S.E.、M.S. 和 Richard Kassel。
S. S. Li,Q. H. Zhang博士,S。Lin,Q。Jin,S。Chen,J。Wang博士,M。 lu,T。Zhu教授,L。Gu教授,K。J。Jin教授,E.-J。教授 guo Beijing国家冷凝物质物理实验室和中国科学学院北京学院100190,中国电子邮件:kjjin@iphy.ac.cn; ejguo@iphy.ac.cn S. Li,Z。P. Wu国家信息光子学和光学通信和光电通信和实验室北京科学材料和设备学院北京邮政与电信大学北京100876年,中国X.S. S. Li,Q. H. Zhang博士,S。Lin,Q。Jin,S。Chen,J。Wang博士,M。lu,T。Zhu教授,L。Gu教授,K。J。Jin教授,E.-J。教授guo Beijing国家冷凝物质物理实验室和中国科学学院北京学院100190,中国电子邮件:kjjin@iphy.ac.cn; ejguo@iphy.ac.cn S. Li,Z。P. Wu国家信息光子学和光学通信和光电通信和实验室北京科学材料和设备学院北京邮政与电信大学北京100876年,中国X.sang,W。Cui,Z. Hu医生材料合成和加工和纳米结构研究中心武汉技术大学材料综合与加工与纳米结构研究中心122 Luoshi Rd。,Wuhan 430070,中国
目标:确定积极训练diaphragm的Crura的效果,这是使用腹呼吸练习以治疗胃食管疾病的下部食管括约肌的一部分。方法论:采用随机对照研究设计,使用GERD相关的“ Quoli指数(QOLI)” Questnaire及其最终的Proton Proton PumpipiTors(PPPI)来评估巴基斯坦圣家庭医院的胃肠病学院门诊医院的临床诊断患者的GERD患者。将使用单一盲技术。患者包括18岁E 60岁的GERD。 但是,那些患有裂孔性疝气> 2厘米的人,以前对LE的手术以及那些无法接受呼吸运动训练的人被排除在外。 数据是通过访谈收集的。 培训干预组可以进行5分钟的呼吸运动,并建议每天连续4次执行5次。 按需PPI使用是自记录的。 对照组也接受了训练,可以进行对LE没有影响的呼吸运动,并被要求按要求使用PPI使用。 4周后,从两组收集数据并比较了生活质量指数和PPI使用情况。 使用SPSS版本22检索和分析数据。 描述性分析用于描述研究变量。 配对t检验用于干预前后的组比较,并使用依赖性t检验进行组比较,p值<0.05被视为显着的。 还比较了两组的平均PPI使用。患者包括18岁E 60岁的GERD。但是,那些患有裂孔性疝气> 2厘米的人,以前对LE的手术以及那些无法接受呼吸运动训练的人被排除在外。数据是通过访谈收集的。培训干预组可以进行5分钟的呼吸运动,并建议每天连续4次执行5次。按需PPI使用是自记录的。对照组也接受了训练,可以进行对LE没有影响的呼吸运动,并被要求按要求使用PPI使用。4周后,从两组收集数据并比较了生活质量指数和PPI使用情况。使用SPSS版本22检索和分析数据。描述性分析用于描述研究变量。配对t检验用于干预前后的组比较,并使用依赖性t检验进行组比较,p值<0.05被视为显着的。还比较了两组的平均PPI使用。结果:与对照组相比,在干预组中看到了改进的QoLI和PPI使用量减少。配对的t检验确认了统计学上的显着差异,但独立t检验没有。线性回归测试表明F(1,20)¼32.822,p¼0.000。调整后的R值为0.603。 Y¼13.182XÞ2.812。Beta值为0.789,P值为0.000。结论:研究得出的结论是,腹部呼吸练习可以改善通过Qoli评分和按需使用PPI使用的GERD症状。与没有呼吸运动相比,与连续的PPI相比,与无呼吸运动相比,GERD患者的替代治疗选择更为有效,潜在的副作用较小,使我们能够引导我们朝着医学的革命方向前进,从而提供更有效的侵入性治疗方案,以促进我们的患者。
* Erin Ryan,佛罗里达州立大学法学院 Elizabeth C. & Clyde W. Atkinson 教授;哈佛大学法学院法学博士;卫斯理大学文学硕士(民族音乐学);哈佛大学文学士(东亚-中国)。如此规模的项目需要感谢很多。我非常感谢中美富布赖特项目和中国教育部让我在中国度过了一年,也感谢中国海洋大学的学生和教师如此坦诚地与我分享他们的世界。我也感谢芝加哥大学和清华大学让我在五年后重返中国。我感谢 Bob Percival、Alex Wang、Tseming Yang、Barbara Kaplan 和 Ed Zilavy 的宝贵意见。在过去五年中,余明、内森·凯尔特纳、劳拉·肖普斯、金伯利·怀特·拉杜卡、萨拉·布兰肯希普、苏·佩奇、特拉维斯·沃伊尔斯、马洛里·纽曼、吉尔·鲍文、袁野和辛帅都为本项目提供了重要的研究协助。《环境》的学生编辑们值得称赞,他们付出了巨大的努力,帮助准备了一篇这样的文章,准备发表在他们的期刊上。我还要感谢环境法教授博客发表了启发我写这篇文章的论文,并允许我保留该作品的版权,以供将来使用。最后,我感谢 Sophie Shi 在中国微信上发表了这些文章的翻译摘录,并允许我将她的回应评论的翻译纳入本期第 XI 部分。