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World File Search System嗅觉
秀丽隐杆线虫的学习和化学感受
Arrestin 介导的脱敏使秀丽隐杆线虫的神经元内嗅觉辨别成为可能......................................................................................................................................44
Hawkmoth信息素转导涉及G蛋白 - ...
抽象的进化压力适应了昆虫化学效应，以适应其各自的生理需求和生态壁ni的任务。孤独的夜间飞蛾依靠他们的急性嗅觉在晚上找到伴侣。通过大多数未知的机制，以最大的灵敏度和高时间分辨率检测到信息素。虽然昆虫嗅觉受体的逆拓扑和与嗅觉受体共感染者的异构化表明通过气味门控受体 - 离子通道复合物的离子型转导，但矛盾的数据提出了扩增的G-protein-G-protein - 耦合的转导。在这里，我们在特定时间中使用了男性甘达·塞克斯塔·霍克莫斯（Manduca Sexta Hawkmoths）的信息素敏感性的体内尖端录制（REST与活动与活动）。由于嗅觉受体神经元在其信息素响应的三个连续时间窗口中区分了信号参数（phasic; tonic; tonic;晚期，持久），因此分别分析了各自的响应参数。G蛋白的破坏 - 偶联的转导和磷脂酶C的阻滞减少并减慢了霍克莫斯活动阶段的阶段反应成分，而不会影响活动和休息期间的任何其他响应。使用细菌毒素阻止Gαo或持续激活GαS的Gα亚基的使用细菌毒素的持续激活影响了变质的信息素反应，而靶向GαQ和Gα12/13的毒素却无效。 因此，可以通过考虑昼夜节律时间和独特的气味响应成分来解决有关昆虫嗅觉的差异。使用细菌毒素的持续激活影响了变质的信息素反应，而靶向GαQ和Gα12/13的毒素却无效。因此，可以通过考虑昼夜节律时间和独特的气味响应成分来解决有关昆虫嗅觉的差异。与这些数据一致，磷脂酶Cβ4的表达取决于Zeitgeber时间，这表明昼夜节律调节的代谢素信息素转导级联级联反应最大化霍克莫斯活性阶段的信息素转导的敏感性和时间分辨率。
与宫颈parthenium root渗出液相关的细菌会影响冈比亚按蚊的嗅觉产卵反应
结果：将三个分离株鉴定为属于两个家族的革兰氏阴性细菌：肠杆菌科（肠杆菌sp。和肠杆菌）和alcaligenaceae（Alcaligens aquatilis）。an。gambiae在A. Aquatilis培养物中产卵的卵比在肠杆菌属的卵中多3倍。依次。在莫里的培养物中产卵的卵比A. aquatilis多4倍。总体而言，在属于化学类别的苯甲酸盐，吡啶，醛，甲醛，甲基苯，酒精，烷烃和吲哚的分离株的顶空中鉴定了16个VOC。随机森林分析确定了10种化合物，最大程度地吸引了细菌分离株对产卵的气味。特别是，肠杆菌SP的气味比其他两个物种发出的十二烷和吲哚的发射量更高。近距离分析表明，分离物在妊娠蚊子上的不同吸引力与它们的挥发性释放相关。
气味标准、测量和特性
引言 1 一般背景 2 2.1 气味的定义 2 2.2 气味浓度与特征的区别 2 2.3 工业校准和标准化要求 2 恶臭气体标准的要求和实现 3 3.1 需要气味监测的工业过程 3 3.2 有气味物质的优先气体标准 5 3.2.1 二元标准 6 3.2.2 多组分标准 7 潜在客观嗅觉测量量表的研究 8 4.1 气味的分类 8 4.1.1 参考气味和“气味空间” 9 4.2 嗅觉分析（人体气味小组） 9 4.2.1 嗅觉分析的背景 9 4.2.2 气味小组测量 10 4.2.3 嗅觉计 12 4.2.4 气相色谱仪 (GC) 嗅探 13 4.2.5 气味值 13 4.3 气味感知理论 13 4.3.1 气味检测的生物模型 14 4.3.2 定量结构-活性关系 (QSARS) 14 4.3.3 分子振动-气味关系 15 4.4 非弹性电子隧道光谱 17 4.4.1 平面隧道光谱 17 4.4.2 扫描隧道显微镜技术 17 4.4.3 隧道光谱的模型计算 18 4.4.4 红外电子隧道光谱与气味之间的关系 20 4.4.5 红外吸收 23 有效的现场采样和测量方法 27 5.1 环境气味检测的要求27 5.2 取样方法 27 5.2.1 罐取样 27 5.2.2 吸附材料取样 28 5.3 测量方法 30 5.3.1 气相色谱法 (GC) 30 5.3.2 火焰离子化检测气相色谱法 (FlD) 31 5.3.3 硫化学发光法 32 5.3.4 气相色谱-质谱法 (GC-MS) 33 5.3.5 手性固定相气相色谱法 35 5.3.6 建议的环境气味分析方法 35 人工嗅觉计 (电子鼻) 的标准化和校准 37 6.1 电子鼻测量的背景 37 6.2 欧洲人工嗅觉感知网络 (NOSE) 38 6.3 标准化要求 38 结论40 7.1 气味标准 40
连接人工智能与认知科学
● 初级视觉皮层方向图的中心模型 ● 模拟表明海马神经元中不同电流的信息处理作用 ● 最佳神经脉冲分类 ● 用于模板匹配的神经网络：应用于真实神经元动作电位的实时分类 ● 嗅觉皮层的计算机模拟，对嗅觉信息的存储和检索具有功能意义 ● 利用小脑网络模型进行运动控制的方案 ● 大脑新皮层的计算机模拟 ● 从猴子、人类和机器的运动中发现结构
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。
工厂的最低通风率应该是多少？ - OsloMet
目前选择 V min 的理由是根据 Fanger 的基于嗅觉的“加法原理”[5] 保持恒定的 IAQ。这意味着 V min 的设置是为了实现可接受的嗅觉浓度，该浓度考虑了房间内材料和居住者产生的总污染物负荷。对于无人居住的房间，在挪威，此最低通风需求通常为 0.7 到 2 (l/s)/m² 地板以上。由于高排放家具的风险或流量测量等设备的技术限制，V min 通常设置为此范围的上限。但是，我们应该摆脱这种做法，而是承认无人居住的房间不需要进行密集通风，主要是为了嗅觉舒适。剩下的问题是，当居住者进入空房间时，降低 V min 是否会对 PAQ（感知空气质量）、室内空气相关症状、健康或人体表现产生负面影响。研发项目 BEST VENT 对此进行了调查。在本文中，我们报告了 2016 年进行的第一次实验的结果。BEST VENT 将继续进行两年的实验。
