通过荧光分光光度法和紫外-可见分光光度法研究了三种已获批准的成纤维细胞生长因子受体 (FGFR) 抑制剂普纳替尼 (PON)、尼达尼布 (NIN) 和厄达替尼 (ERD) 以及实验药物 KP2692 与人血清白蛋白 (HSA) 和 α 1-酸性糖蛋白 (AGP) 的结合情况。此外,还详细研究了这四种分子的质子解离过程、亲脂性和荧光特性。FGFR 抑制剂在 pH 7.4(血液 pH 值)下主要以单质子化形式 (HL + ) 存在。在胃液 pH(pH 1 – 2)下存在质子化形式(+ 1 – + 3),这为药物提供了相对良好的水溶性。所有四种抑制剂在 pH 7.4 时均具有高度或极强的亲脂性(log D 7.4 ≥ 2.7)。在酸性 pH 2.0 下,PON 和 ERD 具有亲脂性,NIN 具有两亲性,而 KP2692 具有高度亲水性。这四种化合物均与 HSA 和 AGP 结合。发现 PON、KP2692 和 NIN 与白蛋白有中等程度的结合(log K ' = 4.5 – 4.7),而它们对 AGP 的亲和力大约高一个数量级(log K ' = 5.2 – 5.7)。ERD 对这两种蛋白质的亲和力都较大(log K ' HSA ≈ 5.2,log K ' AGP ≈ 7.0)。计算出的常数用于模拟生理和病理(急性期)条件下血浆中 FGFR 抑制剂的分布。病理条件下两种蛋白质的变化水平相互补偿 PON 和 NIN,因此游离药物分数不会发生显着变化。在 ERD 的情况下,较高的 AGP 水平明显降低了药物的游离可用分数。与临床药代动力学数据的比较表明,这里提出的溶液分布研究可以很好地预测癌症患者的病情。
摘要:背景。运动图像与明显的运动相同的神经回路。因此,运动的心理彩排通常用于补充体育锻炼,并可能在中风后有助于运动神经康复。一次尝试捕获大脑参与图像的尝试涉及作为标志物的用途,用于在人类电脑电图(EEG)中发现的丘脑皮层感觉运动节律的抑郁或事件相关的对异步(ERD)。使用快速的实时处理,可以使受试者意识到自己的大脑反应,或者更好地通过称为大脑 - 计算机接口(BCI)的技术将它们转化为动作。但是,与开环训练相比,尚不清楚启用BCI的图像是否促进了更强或质量上不同的大脑反应。方法。在4.5个月的时间内参加了六个封闭式和开环运动图像经验丰富的健康志愿者,他们参加了六次实验会议,在其中,他们对先前已知的Fiffer和ARM运动进行了动力学图像,并同时进行了30次通道EEG EEG摄取。第一个和上一个会议主要由反馈试验组成,在这些反馈试验中,对受试者进行了实时的脑电图模式的分类结果;在其他会议期间,未提供反馈。在实验日和使用线性混合效应建模的反馈条件之间,比较了与图像相关的ERD模式的时空和振幅特征。结果。结论。ERD的主要空间来源在六个实验日内似乎是高度稳定的,在七个受试者中却几乎相同(Pearson'sρ> 0.94)。在一个受试者中,仅在一个受试者中,反馈和无回馈条件之间的激活空间模式在统计学上显着差异(p = 0.009)。通过BCI传递的实时视觉反馈并没有显着提高ERD强度。结果表明,通过简单的开放环设置,例如,通过家庭自我实践,可以通过良好的受试者产生MI的潜在受益。
解决了概率和数学物理学方面的问题[11],[12],Erd˝os降低了磁等含量不平等[10]。它将Faber-Krahn的不平等概括为磁性laplacian。从P´olya和Szeg˝o[19]开始,Faber- Krahn-Type的结果是通过证明重排不平等的。然而,磁场的包含使众所周知,很难实现标准的对称方法。erd˝os遇到了挑战头:他设法证明了磁重排的不平等,这让人想起了著名的p´olya-szeg˝o不平等现象,但引起了人们的注意。具有磁场的这种对称结果是 - alas! - 在[1] [5]之间很少。还有另一个引人注目的特征是,仅重新排列并不是争论磁性等等不平等。这与古典Faber-Krahn设置形成鲜明对比。完成证明的ERD˝OS引入了一种新的不平等,针对磁盘上的磁性schr odinger operator量身定制的,并且在没有磁场的情况下没有类似物。我们改善了Erd˝os的结果。他表明,如果平面域不是磁盘,那么在该域上,迪里奇特磁性laplacian的主要特征值严格比同一区域的磁盘大。我们采取下一步并建立稳定性:如果在平面域上的主要特征值在平面域上略大于同一区域的磁盘,那么该域与磁盘仅略有不同。在很大程度上由Fusco等人的开创性工作加油。最小的主要特征值的微弱扰动不会引起潜在的几何形状的巨大变化,并且这种动态对轨道强度非常敏感。我们用剩余的术语证明了我们的稳定性估计,该术语可以量化域和磁盘之间的区别。定量的faber-krahn型不平等现象几乎是围绕重新安排的经典理论而产生的。[13],最近十年引起了整个行业,现在致力于稳定的一系列几何和功能相等。我们的论文通过磁场提供了第一个稳定结果。在这里,完善的重排框架不再足够。
本报告是由Kosintr Puongsophol(高级金融部门专家,经济研究与发展影响部[ERDI])和Sree Kartha(顾问[Serd]顾问)领导的,并得到Pitchayaaivunnabood(Serdant,Serdant,Serdant),fonthip Yuthaseee(咨询)Erdi(Erdi)(Erdi)(Erdi)(Erdi)(Erdim)和JASNEN(ERD)和JASEN(咨询)(ERD)和JASEN)。该报告建立在最初由Naeeda Crishna Morgado(高级基础设施专家,气候金融)和Karthik Iyer(资本市场绿色金融专家)起草的早期版本上。该报告的总体生产协调由Marina Lopez Andrich和Criselda Rufino管理。编辑是由Kevin Michael Donahue(Erdi顾问)和Layla Yasmin T. Amar进行的,CBI的校对和页面证明检查。
Pfurtscheller,1992)。erd在特定频率do -main和特定的脑电图(EEG)通道位置(特征)对应于执行的运动图像(MI)任务的可变程度,该任务用R平方值表示(Blankertz等,2007; Graimann et al。,2002; Lotte et; Lotte等,2007,2007年)。典型的SMR-BCI任务是将光标从计算机屏幕的左边缘转向光标到出现在计算机屏幕右边缘的顶部(例如SMR ERD)或底部(例如SMR ERS)的目标区域的,从而通过MI插入二进制控制。在健康的参与体中证明了成功的SMR-BCI对照(Blankertz等,2010; Hammer等,2012; Jeunet等,2016; Zhang等,2015)和杏仁性侧向硬化症(ALS)或其他神经疾病的人或其他神经疾病
目的:脑机接口触发功能性电刺激 (BCI-FES) 是一种新兴的中风后神经康复疗法,主要用于患手。我们探讨了双手 BCI-FES 的可行性及其短期启动效应,即刺激引起的行为改变。我们比较了单手和双手运动的 EEG 参数,并区分了年龄的影响和中风的影响。方法:10 名亚急性中风患者、10 名年龄匹配的老年健康成人和 10 名年轻的健康成人接受了单手和双手 BCI-FES 疗程。Delta alpha 比率 (DAR) 和大脑对称指数 (BSI) 源自静息态前和静息态后 EEG。事件相关去同步 (ERD) 和侧化指数源自运动 EEG。结果:参与者能够控制双手 BCI-FES。对于单手运动,ERD 主要发生在对侧,而对于双手运动,ERD 主要发生在双侧。DAR 和 BSI 仅在健康对照组中发生变化。基线值表明 DAR 受中风影响,而 BSI 受年龄和中风影响。结论:双手 BCI 控制提供更广泛的动作,同时引起与单手 BCI-FES 相同的短期变化。可能需要长时间练习才能对中风的 DAR 和 BSI 产生可测量的效果。意义:双手 BCI-FES 对中风患者是可行的。2022 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版,保留所有权利。
运动图像(MI)与Neurofeatback(NF)结合使用,是一种有希望的补充剂,可促进脑损伤后运动能力的获取和恢复受损的运动能力。但是,控制MI NF的能力受到广泛的个体间变异性的影响。大量用户在取得良好的结果方面遇到了困难,这损害了他们在学习或康复环境中从Mi NF中受益的机会。已经提出,上下文因素(即实际运动任务之外的因素)可以解释运动技能的个体差异。回顾性声明性干扰和睡眠已经被确定为运动执行(ME)和基于MI的实践的关键因素。在这里,我们研究了这些发现是否概括为练习mi nf。三个组在随后的两天进行了三个用NF练习MI的三个块。在两个组中,MI NF块之后是立即或延迟的声明内存任务。对照组仅执行MI NF,没有特定的干扰任务。在实验的第一天,第二天的第三天运行了两个mi nf块。在mu和beta频率事件事件相关的对同步(ERD)中,在块NF中有显着的内部收益,其中所有组都很明显。但是,数据并未提供有关立即或延迟对Mi nf ERD的宣告性干扰的影响的证据。另外,在睡觉过夜后,Mi nf Erd保持不变。我们没有观察到有关声明性干扰和睡眠的预期结果模式。这是在可变实验任务设计,个体间差异和绩效指标的背景下讨论的。
- NSF研究生研究奖学金2020 - 2023 - 2019年春季一般奖学金中的最高区别 - 杰出的研究生讲师奖2019年春季 - 计算机科学系荣誉论文荣誉论文2018年秋季2018年Quantedge Awarde Awarding for Actorical Excellence for Actorical Excellence for for 2017 fall 2017 - ERDS数字:3
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ,当 时,要求数据量 在数千点以上,但 过大不能保证序列具有相同 的性质; 一定时,若 ,需要较大才能取得 较好的效果,但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好,可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小,估计出的统计概率会不理想;若选得 太大,会丢失时间序列中很多细节,达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究,总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点,一般取值为 100 ~ 5000 。因此根据上述原则,本文取 , 。根据实验研究发现当 时,不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异;当 时,不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点,间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ~ 6 s) 的样本 熵序列,然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上,例如,右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象,左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现