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World File Search System电生理学
人类皮质神经元的体外全细胞电生理学数据集
1 克雷姆比尔神经信息学中心，成瘾和精神健康中心，加拿大安大略省多伦多，M5T 1R8 2 克雷姆比尔脑研究所，大学健康网络，加拿大安大略省多伦多，M5T 1M8 3 多伦多大学特默蒂医学院医学科学研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 1A8 4 推进神经技术创新应用中心（CRANIA），加拿大安大略省多伦多，M5S 1A4 5 多伦多大学外科系，神经外科分部，加拿大安大略省多伦多，M5T 1P5 6 多伦多大学生物医学工程研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 3G9 7 多伦多大学电气和计算机工程系，加拿大安大略省多伦多，M5S 3G8 8 马克斯普朗克 - 多伦多大学神经科学与技术中心，加拿大安大略省多伦多，M5S 1A4 9 中心促进神经技术创新应用（CRANIA）的加拿大多伦多大学精神病学系， ...
立体定向性心律失常及其对现代心脏电生理学的影响：EHRA调查的结果
助理教授兼顾问心脏病专家专门研究非侵入性心血管成像（心脏MRI，CT和超声心动图），心力衰竭和遗传性心肌病和牛津大学的临床医学家；在牛津大学医院接受了医学和心脏病学培训，在爱丁堡大学完成了研究硕士学位和英国心脏基金会的心血管科学博士学位；牛津大学心血管成像的进一步博士后研究奖学金，牛津大学心力衰竭/ICC临床奖学金和牛津大学欧洲心脏病学学会赞助的临床试验中的临床奖学金。研究经验涵盖了基础科学和药物开发项目，转化临床研究和随机对照试验。个人详细信息电子邮件gosia.wamil@gmail.com; wamil.malgorzata@mayo.edu; malgorzata.wamil@gtc.ox.ac.ac.uk电话07834593970 GMC全注册6088803在伦敦大型西部医院NHS和Mayo Clinic Healthcare的现任邮政顾问心脏病专家在伦敦伦敦CCT CTCT 2017年11月7日至2017年11月7日（心脏病学和一般医学）教育202-2-24牛津大学2018年SCMR和EACVI 3级商学院说，由欧洲心脏病学会资助2021年牛津行政领导证书，CMR 2017年心脏病学和通用医学双重CCT，牛津大学医院，2017年，2021年Scct Cardiac Ct Carcrectication 2017，2023 EACVI CARDIAC MRI 2016，ACCRESE MRI 2016，202222222232222222222222222222222.心脏病学认证2013年欧洲一般心脏病学检查（BCS，基于知识的评估）2013，2018，2018，2023 Transthoracic Echo Echo Echotagraghograghogroghice认证学会2010年2010年美国研究生许可检查研究 - USMLL考试USMLE步骤1，步骤2，步骤2 CS 2005 MSC心血管研究，爱丁堡大学，与DRICKINCTION，2003年医学博士学位博士学位，与众不同，我的年度最佳华沙医科大学和Freie Universitaet在柏林
用于清醒小鼠光学成像和电生理学的灵活头部固定系统
许多实验神经科学实验室正在进行一项研究，即对清醒行为的动物进行长期/纵向光学成像和神经记录。在许多情况下，动物需要在数据采集过程中固定头部。固定系统通常需要一个永久固定在动物头骨上的头柱，以提供机械稳定性。纳米制造技术的最新进展促成了微电极阵列的发展，这些阵列大部分或完全透明（例如 [1,2]）。这些阵列与神经光子学方法相结合，可以同时采集多模态数据集。在这里，我们提出了一种用于光学成像和电生理学 (OIE) 的模块化头柱系统，允许长期安装微电极阵列。我们的设计需要满足以下标准：(1) 长期植入微阵列，使用寿命长达 6 个月。(2) 可以使用不同尺寸的显微镜物镜。(3) 头柱和头柱支架可畅通无阻地接触胡须垫以进行感官刺激。 （4）该设计可适应不同的大脑区域和更大的曝光。
e-Flower：用于脑球体电生理学的水凝胶驱动 3D MEA
传统微电极阵列 (MEA) 仅限于测量二维电生理活动，无法捕捉三维 (3D) 组织（如神经类器官和球体）的复杂性。在这里，我们介绍了一种花形 MEA（e-Flower），它只需添加细胞培养基即可驱动，包裹亚毫米级的脑球体。受软微夹钳的启发，它的驱动机制利用了嫁接到承载电互连的聚酰亚胺基板上的聚丙烯酸水凝胶的溶胀特性。e-Flower 与标准电生理记录系统兼容，不需要额外的设备或溶剂，可与预先形成的 3D 组织一起使用。我们设计了一种 e-Flower，可在几分钟内实现低至 300 微米的曲率，该值可通过选择溶胀介质和水凝胶交联剂浓度进行调整。此外，我们展示了 e-Flower 检测整个球体表面自发神经活动的能力，证明了其全面记录神经信号的潜力。
对临床电生理学中模拟器的利用和感知需求：EHRA医师调查的结果
1心脏中心，心脏病学系，阿姆斯特丹UMC，位于荷兰阿姆斯特丹的阿姆斯特丹大学AMC地点； 2 FEHRA，心律失常单位，大学医院Careggi，EP Lab，Largo Brambilla 3，50134意大利佛罗伦萨； 3 FEHRA，德国帕德尔伯恩的圣文森兹医院心脏病学和重症监护医学系； 4 Fehra，汉诺威心律中心，德国汉诺威汉诺威医学院心脏病学和血管病学系； 5 FEHRA，荷兰马斯特里奇特大学医学中心的心血管研究所心脏病学系（Carim）； 6 FEHRA，心脏病学 - 法国图卢兹的Clinique Pasteur的心律节奏管理部； 7 Fehra，CCB，心脏病学，医学。 Klinik III，Markuskrankenhaus，德国法兰克福；和8 Fehra，医学系Huddinge，Karolinska Institutet，Karolinska大学医院Huddinge，斯德哥尔摩，瑞典，1心脏中心，心脏病学系，阿姆斯特丹UMC，位于荷兰阿姆斯特丹的阿姆斯特丹大学AMC地点； 2 FEHRA，心律失常单位，大学医院Careggi，EP Lab，Largo Brambilla 3，50134意大利佛罗伦萨； 3 FEHRA，德国帕德尔伯恩的圣文森兹医院心脏病学和重症监护医学系； 4 Fehra，汉诺威心律中心，德国汉诺威汉诺威医学院心脏病学和血管病学系； 5 FEHRA，荷兰马斯特里奇特大学医学中心的心血管研究所心脏病学系（Carim）； 6 FEHRA，心脏病学 - 法国图卢兹的Clinique Pasteur的心律节奏管理部； 7 Fehra，CCB，心脏病学，医学。Klinik III，Markuskrankenhaus，德国法兰克福；和8 Fehra，医学系Huddinge，Karolinska Institutet，Karolinska大学医院Huddinge，斯德哥尔摩，瑞典，Klinik III，Markuskrankenhaus，德国法兰克福；和8 Fehra，医学系Huddinge，Karolinska Institutet，Karolinska大学医院Huddinge，斯德哥尔摩，瑞典，
使用电生理学对昏迷和昏迷后患者的自愿注意力进行亚临床检测
1 认知-运动分离 (CMD) 是指“... 一些严重脑损伤患者中保留但未被识别的 (隐蔽的) 认知能力的急剧分离，其行为反应无目的或缺失”，最初的定义见 (Schiff, 2015)，最近又在 (Schnakers et al., 2022) 中进行了讨论。
CRISPRi 基因调控和分化后人类 iPSC 心肌细胞的全光学电生理学
通过在人类诱导性多能干细胞衍生的心肌细胞 (iPSC-CM) 中进行精确的基因调节并使用可扩展的全光学电生理学平台进行后续表型分析，可以揭示基因-表型关系。近期 CRISPR 衍生的可逆基因抑制或激活技术 (CRISPRi/a) 可以为人类功能基因组学方面的此类努力提供帮助。我们着手表征 CRISPRi 在后分化 iPSC-CM 中的性能，以关键的心脏离子通道基因 KCNH2、KCNJ2 和 GJA1 为目标，并使用全光学工具提供对心脏复极、静息膜电位稳定性和传导特性影响的多参数量化。更有效的 CRISPRi 效应物（例如 Zim3）和优化的病毒递送可使性能得到改善，与使用 CRISPRi iPSC 系相当。当 CRISPRi 部署在非分裂分化心脏细胞中时，确认轻微但具体的表型变化是朝着更全面的临床前心脏毒性测试和未来体内治疗应用迈出的重要一步。关键词：CRISPRi、iPSC-CM、心脏电生理学、离子通道、KCNH2、KCNJ2、GJA1、全光电生理学、光遗传学、光学映射
神经影像学和电生理学中动态 FC 估计的稳定性：解决方案和限制
* 通讯作者 临床医学系，功能整合神经科学中心，奥胡斯大学，Universitetsbyen 3，8000 奥胡斯，丹麦。 dvidaurre@cfin.au.dk 摘要 能够绘制大脑活动的时空组织是进一步了解人类认知基础的重要一步。这激发了人们对时变功能连接 (FC) 方法的兴趣，该方法旨在描述整个大脑区域之间统计耦合的演变。神经影像学和电生理学中已经提出了几种方法来表征时变 FC。这些方法经常被忽视的问题是，即使对于相同的数据，它们的估计在推理运行过程中也常常不稳定；也就是说，不同的运行会产生不同的结果。但为了与行为建立有意义的关系，估计必须是稳健且可重复的。我们专注于时变 FC 的生成模型隐马尔可夫模型 (HMM)，提出了两种解决此问题的方法。首先，我们考虑多次运行推理，根据衡量数据适应度和模型简单性（此处为自由能）的定量指标对运行进行排名，并选择得分最高的模型。其次，我们引入了一种新方法，称为连接主成分分析 (PCCA)，该方法通过将不同的估计值重构为稳定的潜在时变 FC 模式，明确利用 HMM 推理的多变性。我们在两个独立的 fMRI 和 MEG 数据集上讨论和比较了这些方法，显示了它们在多大程度上提高了标准时变 FC 估计的稳定性。关键词：估计噪声；隐马尔可夫模型；连接主成分分析；时变 FC；可复制性；可重复性 1. 简介 大脑功能架构的一个重要方面是如何将不同区域组合成功能网络，以及这些网络如何在许多空间和时间尺度上动态组织 (Laughlin and Sejnowski, 2003)。映射这些功能关系最广泛使用的指标之一是功能连接 (FC)，它是衡量大脑区域对之间统计依赖关系的指标 (Friston, 1994)。最近，对这些相互依赖关系的时间属性的探索揭示了 FC 在会话内存在有意义的波动，这两者都来自功能性磁共振成像 (fMRI；Fornito 和 Bullmore, 2010；Karapanagiotidis 等人，2020；Liégeois 等人，2019；Lurie 等人，2020；Vidaurre 等人，2021、2018、2017；Xie 等人，2018)。不幸的是，部分由于用于估计随时间变化的 FC 的分析工具种类繁多及其固有的局限性（Dafflon 等人，2022 年），跨研究比较结果并不总是那么容易。我们在这里关注的问题是估计噪声。任何推理依赖于优化过程的方法，例如隐马尔可夫模型 (HMM)，即使我们使用相同的数据，在推理过程中也会发生变化。也就是说，估计可能会不稳定，具体取决于数据量和模型复杂性等因素 (Vidaurre et al., 2019)。对于更简单的方法也是如此，例如独立成分分析 (ICA；Beckmann
啮齿动物皮层内微电极模型中电生理学和计算组织应变的标准化
使用小鼠和大鼠模型进行神经接口领域已经取得了进展，但这些模型的可互换性的标准化尚未建立。小鼠模型允许使用转基因、光遗传学和先进的成像方式，可用于检查与神经植入物本身相关的生物影响和故障机制。直接比较小鼠和大鼠模型之间的电生理数据的能力对于神经接口的开发和评估至关重要。这两种啮齿动物模型中最明显的区别是尺寸，这引起了人们对设备引起的组织应变作用的担忧。植入的微电极阵列对脑组织施加的应变被认为会影响长期记录性能。因此，了解植入物与组织尺寸比差异引起的组织应变的任何潜在差异对于验证大鼠和小鼠模型的可互换性至关重要。因此，本研究旨在调查电生理差异和预测设备引起的组织应变。从植入动物身上收集了 8 周的大鼠和小鼠电生理记录。使用有限元模型评估植入皮层内微电极的组织应变，同时考虑到两种模型在皮层深度、植入深度和电极几何形状方面的差异。与小鼠模型相比，大鼠模型在急性而非慢性时间点记录单个单元活动的通道百分比和每个通道记录的单元数量更大。此外，有限元模型还显示两种啮齿动物模型之间在组织应变方面没有预测差异。总的来说
评估大脑和肠道认知电生理学的效用，以早期预测主要抑郁症的治疗结果
根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。 口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。根据世界卫生组织的说法，全球约有5％的成年人患有临床抑郁症，在印度，大约是4.5％的人。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。 但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。 在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。 使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。 然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。 另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。 我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。口服药物是针对抑郁症的常见治疗方法。但是，在第一次试验中，有一半以上的治疗方法对药理治疗策略没有响应，可能需要使用其他药物进行切换或增强。在更快的时间表中，需要精确模型来达到个性化的治疗策略。使用临床信息以及脑电图（EEG）数据显示出一些早期模型，显示出良好的表现，可以预测抑郁症的早期治疗结果。然而，这些研究所确定的关键特征，包括抑郁症患者的差异额叶theta功率和额叶α不对称的存在，由于可解释性和稳健性的矛盾，近期挑战：当theta和alpha频率信号被嘲笑时，与他们的周期性成分相关，并不是在其质量成分的情况下，估计的估计并不是在其periodigic组成部分。另一方面，许多早期研究已经报道了抑郁症的肠道异常，但尚未用于抑郁症的预测或预后。我们的研究目标是双重的：首先确定可以早期预测治疗结果的特征，并为不同的患者亚组解释它们，其次是了解纵向数据收集和肠脑相互作用的实用性，以预测治疗结果。大约有161名参与者（幼稚的患者= 99）注册了我们的纵向研究，涵盖了三次访问，我们的目的是调查访问1（基线）和访问2（7-10天内）是否可以预测3（30天后）中的抗抑郁治疗结果。在消耗后，在访问2（患者= 42）中收集了来自89名参与者的脑电图和电视画学数据，在访问中收集61个参与者（患者= 21）。我们在大脑和肠道中使用电生理特征以及临床数据来训练简单的预测模型，并且能够可靠地预测特异性为78％和灵敏度为84％的抑郁药物的无反应。对治疗结果的重要特征进行了排名，完全为临床医生提供了可扩展的全身认知工具，用于指导其药物策略。