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消化系统的生理WSR到Avastha Paka
根据医学科学，消化是将复杂食品分解为最简单形式的过程。所有这些特殊性发生在胃肠道区域。根据阿育吠陀，Dhatwagni，Jathragni和Bhutagni负责将复杂的食物分解为最简单的单体。AGNI在这个周期中占据关键部分，因此Agni的合法工作对于胃与生理学是必不可少的。Grahani或Pakvamashaya被认为是Jathragni的所在地。消化过程得到了各种组成部分，例如Kledaka Kapha，Pachaka Pitta和Samana Vayu。Samana Vayu刺激了Pachakagni，以便可以分离食物，Kledaka Kapha软化食物，Pachaka Pitta有助于消化过程。吸收始于食物的利用，并且该周期分为三个阶段，特别是Avastha Paka，Avastha Paka的这些阶段是Madhur Avastha Paka，Amla Avastha Paka和Katu Avastha Paka。
检测认知储备的神经生理标记
结果：本研究中总共包括449名参与者。我们的分析表明，DAN的斜率显着适度，β= -0.00012（95％CI： - 0.00024; - 0.00001，p = 0.040），van的范围为β= 0.00014（95％CI：0.00001; 0.00001; 0.00026; 0.00026; p = 0.031）。此外，我们发现较大的海马体积与改善的记忆性能有关，并且随着DAN活动的降低，直到DAN活动的限制为944.9，这种关联变得更加强大，此后，海马体积不再与单词列表记忆性能显着相关。对于面包车，我们发现，当货车活动较高时，较高的海马体积与更好的记忆性能更加密切。但是，当van活动扩展到-914.6以上时，海马体积不再与单词列表记忆显着相关。
脂多糖对机体生理反应的影响
脂多糖（LPS）是一种具有致病特性的重要化合物。LPS被认为是一种细菌内毒素，人体通过血细胞刺激免疫系统并合成促炎细胞因子，从而诱发广泛的炎症反应。进入血液循环后，这些促炎细胞因子会影响不同的身体器官并诱发全身炎症。促炎细胞因子还通过脑室周围下丘脑（PeVH）进入大脑，并通过影响小胶质细胞和粒细胞进入大脑；它们刺激大脑的免疫反应。在诱发全身和中枢炎症后，动物出现病态行为。在这篇综述中，我们将研究LPS诱导的炎症对不同动物物种的外周和中枢影响。
生理 I/O - 人机集成实验室
交互式计算系统能够接收用户生理活动（例如皮肤电导率、心率、脑电位等）作为输入。除了与健康相关的应用外，这种生理感知还能使系统推断用户的状态（例如任务参与度、焦虑、工作量等）。最近，出现了许多可以刺激生理活动的技术（例如电肌肉刺激、电前庭刺激、经颅刺激）。这些技术可以作为交互式系统的输出，以诱导用户做出所需的行为。总之，我们设想的系统将闭合生理输入和输出之间的循环——交互式系统能够读取和影响用户的身体。为了实现这一目标，我们提议成立一个生理 I/O 特别兴趣小组，以整合成功的实践并确定社区需要解决的研究挑战。
多模态生理同步作为注意力投入的衡量标准
当想要监测注意力投入时，生理信号可能很有价值。一种流行的方法是使用监督学习模型来揭示生理信号和注意力投入之间的复杂模式，但通常不清楚哪些生理测量最适合用于此类模型，而且收集足够的具有可靠基础事实的训练数据来训练此类模型非常具有挑战性。除了在训练模型中使用个体参与者和特定事件的生理反应之外，人们还可以连续确定多个个体的生理测量值的均匀变化程度，这通常称为生理同步。由于文献中指出大脑活动的生理同步性和注意力投入之间存在直接的比例关系，因此不需要训练模型来将两者联系起来。我的目标是通过将脑电图 (EEG)、皮肤电活动 (EDA) 和心率结合成一个生理同步的多模态指标，来创建一个更可靠的群体注意力投入测量方法。我在当前的研究提案中提出了三个主要研究问题：1）中枢和周围神经系统的生理测量中的生理同步性与注意力投入有何关系？2）生理同步性是否可靠地反映了现实世界用例中的共享注意力投入？3）如何融合这些生理测量以获得优于单峰同步性的多峰生理同步度量？
超越皮质醇！狗福利的生理指标
本文旨在在评估狗的福利时开始有关使用生理指标的新对话。对结构有效性存在重大关注 - 使用的措施是否准确反映了福利的复杂性。目标是为将来的询问提供建议，并鼓励辩论。我们承认，对动物福利的科学理解已经发展，并引起人们对像皮质醇这样常用生物标志物的缺点。这些指标经常用于孤立和有限的狗描述符，因此无法充分反映犬类体验。使用系统方法，我们探索各种生理系统和替代指标，例如心率变异性和氧化应激，以应对此限制。在正确解释这些生物标志物时，必须考虑年龄，体重，品种和性别等因素，研究人员应在他们的研究中对其进行报告。本讨论确定了积极经验和负面经验的可能指标。总而言之，我们主张一种基于实用的，基于证据的方法来评估犬类福利的指标，包括非侵入性收集方法。我们承认评估不同情况下狗的体验反应的复杂性，以及需要继续工作以改善实践和完善术语的需求。这将增强我们准确理解福利和改善狗健康的能力，从而为动物福利评估的标准提供信息。我们希望这将促进犬类生理学的更多基础研究，以提高构造有效性，从而提高更好的实践，最终改善狗的生活。
mRNA：迄今难以实现的生理多功能工具
基于mRNA技术的生理学家和临床医生之间的跨学科翻译研究已经开放，并应对多种疾病的治疗观点开放，其中许多迄今为止很难治疗或根本无法治疗。在此概述中，为治疗完全不同的神经系统和神经性侵蚀性疾病类别提供了各种用于应用mRNA技术的选择，例如代谢性和神经退行性疾病，感染性疾病和肿瘤，这些疾病，感染性疾病和肿瘤进行了一些当前选定的临床试验和实验方法的例子。mRNA技术允许开发量身定制的个性化疗法，该疗法甚至可以根据mRNA组装说明的生理配方来产生疗法本身。
一种新方法：生理人工智能居民教育
AIM：本研究评估了人工智能（AI）平台Chatgpt-4O的有效性，在为物理居民的教育中创建治疗练习介绍。目的是将Chatgpt-4O与专家的内容质量进行比较，探讨了AI在医疗保健教育中的潜力。材料和方法：专家和AI都使用相同信誉的来源创建了跨六个主题的24个PowerPoint幻灯片。另外两位专家根据明确的标准评估了这些幻灯片：完整性，缺乏虚假信息，适当性和相关性，并评分为出色，5；非常好= 4，良好= 3，满意/fair = 2或贫穷，1。结果：确认间的可靠性。对AI的平均得分（根据两个评分者的分数计算得出）明显低于专家，尽管两者之间的整个演示得分没有差异。总分（根据所有项目的平均分数计算得出），对于AI，对专家来说非常有用。整个演示的总体得分对AI来说是有益的，对专家来说非常有用。个体标准的最高排名与AI相关，对于专家来说缺乏虚假信息。后来将一些AI生成的元素集成到专家工作中，从而增强了内容。结论：Chatgpt-4O可以生成有效的教育内容，尽管专家表现优于它，强调了对专业监督的需求。人类与人工智能之间的合作可能会进一步增强教育成果。
生长，产量和生理活性不同的滴水...
cow-pea [Vigna unguiculata（L。Walp]]是一种重要的豆类植物作物，其营养谷物，绿色豆荚和新鲜叶子种植，它们富含大量和微量营养素，例如碳水化合物，蛋白质，维生素和矿物质（Badiane等。2004，Carvalho等。 2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2004，Carvalho等。2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2019，Bai等。2020，El Masry等。2021，Silva等。2021）。根据Sprent等人的说法。（2009），将运输用作动物的饲料。由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。2022）。在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。