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额肌 - NSF-PAR - 国家科学基金会
242 图 5：组蛋白 H2B 的 NLS 序列将厌氧荧光报告基因定位到真菌细胞的细胞核 243。A) 厌氧真菌在组蛋白 H2B 上具有独特的 5' 前导序列，与模型真菌谱系的前导序列不同。B) 保守厌氧真菌组蛋白 245 2B 前导序列或假定 NLS 的一致序列。C) 用含有潮霉素抗性和 iRFP 的构建体转化的真菌细胞的共聚焦显微镜检查能够选择和可视化 iRFP 表达。有关这些构建体的完整描述，请参阅表 2。248 249
通过脑电图和眉毛运动检测清醒梦
摘要 目的 当快速眼动（REM）睡眠期间出现元认知时，人们会经历清醒梦（LD）。对这种现象的研究面临着不同的障碍。例如，其标准验证协议至少需要三种类型的传感器。我们假设，作为清醒的标志，预先商定的额肌运动（PAFM）可以在 REM 睡眠期间的脑电图（EEG）上看到。在这种情况下，只需要一个 EEG 传感器即可验证 LD。方法在实验室观察下，指示五名志愿者诱导 LD，在此期间他们需要使用标准验证协议和预先商定的眼球运动（PAEM），然后立即抬起眉毛三次作为 PAFM。结果所有参与者都能够使用一种或两种方法从总共八个 LD 发送信号。预先商定的额肌运动和 PAEM 在大多数 EEG 上同样独特，但 PAFM 质量在很大程度上取决于方法的准确性。预先约定的额肌运动表现出两种类型的脑电图模式，当 LD 不稳定时会导致立即觉醒。讨论虽然结果表明 PAFM 可用于验证 LD，但这种方法不如 PAEM 一致且明显。此外，在使用 PAFM 之前需要准确的指导。当无法进行多导睡眠图时，可以应用 PAFM，因为它只需要一个脑电图传感器即可同时检测 REM 睡眠和意识。
脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
调查面部肌电图作为...的指标
面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有潜力帮助量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两块肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的指标，适合工作量评估。长时间保持警惕的能力对航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高度的态势感知能力，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员能否在防止危险后果所需的水平上工作的重要因素（Young & Stanton，2002 年）。认知超负荷和负荷不足都会导致绩效下降，而适度的认知唤醒水平则有助于实现理想的绩效能力（Cohen，2011 年）。
研究面部肌电图作为... 的指标
斯科特·加尔斯特空军研究实验室 俄亥俄州赖特-帕特森空军基地 面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有助于量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两种肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的适合工作量评估的测量方法。长时间保持警惕的能力对于航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高水平的态势感知，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员在防止危险后果所需水平上执行能力的重要因素 (Young & Stanton, 2002)。认知超负荷和负荷不足都会导致性能下降，而适度的认知唤醒有助于实现理想的性能能力 (Cohen, 2011)。为了减轻航空航天操作员的警觉负担并帮助他们保持理想的表现，开发了感知-评估-增强 (SAA) 框架，以识别和缓解各种任务环境中的认知工作量不平衡 (Galster & Johnson, 2013)。由于认知工作量的变化已被证明与各种生理事件相关，因此可以应用该框架来感知航空航天操作员产生的一系列生理指标，将这些指标纳入可以评估操作员认知状态的模型中，然后增强操作员的表现以减轻认知超负荷或负荷不足引起的绩效下降 (Wilson & Russell, 2007; Hoepf, Middendorf, Epling, & Galster, 2015; Hoepf et al., 2016)。用于评估工作量 (Hoepf et al., 2016)。为了使基于 SAA 的工作负荷建模方法能够在广泛的任务环境中发挥作用，必须将大量生理测量作为模型的输入。操作员执行的任务的性质可能决定了每种生理测量（皮质、心脏等）的有用性。例如，在心算类型的任务中，发现皮质测量与工作负荷有很好的关联，而心脏测量对主要需要使用仪器的飞行任务中的工作负荷很敏感，而眼部测量与高度依赖视觉的飞行任务中的工作负荷有关（Hankins & Wilson，1998）。许多心理生理学家和工程师正在研究各种生理测量与认知工作负荷之间的相关性，试图进一步提高实时模拟个人认知状态的能力。面部肌电图 (fEMG) 是最近被探索作为认知工作负荷潜在指标的生理信号之一。fEMG 是一种肌电图 (EMG) 测量技术，通过感应和放大产生的微小电脉冲来描述肌肉活动