摘要 随着反向遗传操作平台的建立,柔嫩艾美耳球虫已成为研究原虫生物学和免疫学的宝贵模式生物。本文介绍了利用CRISPR(成簇的规律间隔的短回文重复序列)/Cas9(内切酶)系统对柔嫩艾美耳球虫进行高效基因编辑的应用,表明CRISPR/Cas9系统可通过一条向导RNA介导位点特异性的双链DNA断裂。利用该系统,我们成功地将红色荧光蛋白插入内源性微线体蛋白2(EtMic2)的C端,对其进行了标记。我们的研究结果将CRISPR/Cas9介导的基因改造系统的应用扩展到柔嫩艾美耳球虫,为针对性地研究顶复门寄生虫的基因功能开辟了一条新途径。
为了进行这项测试,我们建造了一个反作用结构来支撑右侧机翼,ILEF 测试件就安装在机翼上。我们设计了一组模拟机身舱壁的凸耳,直接与内翼根凸耳连接。这些定制凸耳上装有应变计,目的是估算与反作用结构连接处的负载分布。在最终安装到反作用结构上之前,我们在负载框架中对它们进行了单独校准,并施加了垂直和水平负载。本文重点介绍了选择仪表位置和方向的技术、校准程序和数据分析。最后,我们讨论了从这个项目中学到的一些经验教训。
标题:使用耳脑电图 (cEEGrids) 记录大脑活动 作者及所属机构:Daniel Hölle、Martin G. Bleichner 日常生活神经生理学组,德国奥尔登堡大学心理学系 视频:https://uol.de/en/psychology/neurophysiology/resources/ceegrid-video-tutorial 摘要:cEEGrid(耳脑电图)可以长时间记录实验室内外的大脑活动。在此协议中,我们描述了如何设置和使用 cEEGrids 进行记录。 摘要:cEEGrid(耳脑电图;耳脑电图)是一种不显眼且舒适的电极阵列,固定在耳朵周围。它适合长时间研究实验室外的大脑活动。先前的研究表明,cEEGrid 可用于研究实验室内外的各种认知过程,甚至可以研究一整天。要记录高质量的耳部脑电图数据,必须进行精心准备。在此协议中,我们解释了成功使用 cEEGrids 进行实验所需的步骤:首先,我们展示了如何在记录之前测试 cEEGrid 的功能。其次,我们描述了如何准备参与者并安装 cEEGrid,这是记录高质量数据的最重要步骤。第三,我们概述了如何将 cEEGrids 连接到放大器以及如何检查信号质量。在此协议中,我们提供了最佳实践建议和技巧,使 cEEGrid 记录更容易。如果研究人员遵循此协议,他们就完全有能力在实验室内外使用 cEEGrid 进行实验。简介:使用移动耳脑电图 (EEG),可以在日常生活中记录大脑活动,并获得对实验室以外的神经处理的新见解 1 。为了适合日常生活,移动耳脑电图系统应该是透明的:不引人注目、易于使用、运动耐受性好,即使佩戴几个小时也舒适 2 。 cEEGrid 是一种 C 形耳脑电图系统,旨在满足这些要求,以最大限度地减少对自然行为的干扰。cEEGrid 由十个印在柔性印刷材料上的 Ag/AgCl 电极组成 3 。结合微型移动放大器和用于数据采集的智能手机 4、5,cEEGrid 可用于长时间收集耳脑电图 1 。有许多神经过程可以通过耳朵周围的电极记录 6、7 。实验室进行的几项研究表明 cEEGrid 在研究这些过程方面的潜力。它已成功用于听觉注意力解码,准确度高于偶然水平 8-12 。Segaert 及其同事 13 使用 cEEGrids 量化
珀耳帖电池支架具有出色的温度稳定性和快速的温度转换。BioMate 3S 的空气冷却式珀耳帖附件采用易于使用的配置,性能卓越。空气冷却式珀耳帖附件专为生命科学检测而设计,可提供 20 至 60 °C 的可靠温度控制,准确度和精度为 ±0.1 °C。它还包括磁力搅拌。精密的电子设备可使电池内部快速达到热平衡,而不会超过设定温度,否则可能会损坏样品。传统的循环水系统依赖于将热量传递给大量液体,导致温度转换缓慢和长期温度稳定性差。空气冷却式珀耳帖附件比大多数循环液体温度控制器便宜,性能更佳,而且完全不需要维护。
1美国德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院2Charité大学,德国柏林3Charité大学3弗罗克劳夫大学,波兰弗罗克劳夫4密歇根大学医学院,美国密歇根州安阿伯市,美国密歇根州安阿伯市5临床开发,拜耳,柏林,德国,德国8 R&D,临床数据科学与分析,拜耳,雷丁,英国雷丁9心血管和肾脏,美国医学事务,美国医学事务,拜耳,美国有限责任公司,美国马萨诸塞州波士顿,美国马萨诸塞州(数据分析时有隶属关系)10 Steno糖尿病中心,Copenhagen,Copenhagen,Denmark deNmark
1。超人类主义:社会和哲学运动。(2023)。访问:2023年10月12日:https://www.britannica.com/topic/transhumanism#ref1308463。2。Crowson MG,Lin V,Chen JM,Chan TC:机器学习和人工耳蜗 - 机遇和挑战的结构化审查。耳醇神经醇。 2020,41:e36-45。 10.1097/Mao.00000000002440 3。 Waltzman SB,Kelsall DC:使用人工智能编程人工耳蜗。 耳醇神经醇。 2020,41:452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020,41:e36-45。10.1097/Mao.00000000002440 3。Waltzman SB,Kelsall DC:使用人工智能编程人工耳蜗。耳醇神经醇。 2020,41:452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020,41:452-7。10.1097/mao.0000000000002566 4。Wathour J,Govaerts PJ,Lacroix E,NaïmaD:在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。耳醇神经醇。 2023,44:209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2023,44:209-15。10.1097/Mao.0000000000003810 5。张X,Ma Z,Zheng H等。 :脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109张X,Ma Z,Zheng H等。:脑部计算机界面和人工智能的组合:应用和挑战。Ann Transl Med。 2020,8:712。 10.21037/atm.2019.11.109Ann Transl Med。2020,8:712。10.21037/atm.2019.11.109
• 坚固而轻巧(7.5 盎司)、贴耳式、靠耳式设计 • 双音量控制允许每只耳朵独立聆听 • 毛绒人造革耳封,最大程度舒适 • 柔软的 Outlast ® 面料,吸热头垫 • 可调节悬挂系统,个性化贴合 • 旋转铰链支架,通过降低夹紧压力实现安全贴合 • M-2 动圈麦克风,增强降噪效果 • 全柔性麦克风杆,可精确放置麦克风 • 具有与军用飞机低阻抗对讲通信系统兼容的 U-174/U 插头 • 可折叠设计,便于紧凑存放 • NSN 待定
2。平坦的鼓膜图:计算机上的图将显示一条扁平的线;这通常表明耳鼓后面存在液体,这使耳鼓非常僵硬,无法移动。此结果可能需要您的GP或耳朵,鼻子和喉咙顾问(ENT)治疗。我们可能建议您今天采取某种形式的行动。有时扁平线也会指示耳鼓中的孔(穿孔)或开放且工作的索环(排水管)的存在。作为测试的一部分,我们检查了耳道的耳管体积或耳管的大小,因为这表明是否有穿孔或索环 - 如果耳鼓中有任何孔,它将比正常情况大得多。
• 设计和制作一个模型耳朵 • 演示耳朵的工作原理,展示耳朵对刺激的敏感程度 • 提高对声音和噪音对耳朵的影响的认识 词汇:耳蜗、耳朵、耳道、耳廓、刺激、振动 材料: • 铝箔馅饼盘 • 卡片纸或建筑纸 • 吸管(最好是可弯曲的吸管) • 乒乓球或气球 • 水容器 • 胶带 • 活动和耳朵模型的图画(供参考) 背景信息:我们的耳朵是一个声音接收器或运动传感器,它接收声音振动并帮助将信息传递给大脑,以便人类听到。耳朵由三部分组成——外耳(耳廓)、耳道和内耳(耳蜗)。一旦被外耳捕捉到,振动就会通过耳道传播并引起耳膜的运动。声音被中耳放大并传输到内耳或耳蜗,从而将声音转化为