ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD", is

ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD", is the
standard deviation of density ช่วงค่าสูง ของเบิร์สต์, reflecting the variability of ช่วงค่าสูง frequency in all เบิร์สต์s of the network within experimental episodes.
[0219] การเปรียบต่างไปไป (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "SpCont SD", is the standard deviation of การเปรียบต่างไปไป, reflecting the variability in เบิร์สต์iness of units within
experimental episodes.
[0220] เบิร์สต์ period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPer SD", is the standard
deviation of เบิร์สต์ period, reflecting the variation of single unit distances between
consecutive เบิร์สต์s within experimental episodes. Lower values reflect higher regularity in เบิร์สต์ structure.
[0221] เบิร์สต์ IBI (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstlBl SD", is the standard deviation of interเบิร์สต์ interval, reflecting the variability of เบิร์สต์ occurrence within experimental episodes.
[0222] ระยะเวลาเบิร์สต์ (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstDur SD", is the standard
deviation of ระยะเวลาเบิร์สต์, reflecting the variability of ระยะเวลาเบิร์สต์ within experimental episodes.
[0223] เบิร์สต์ plateau position (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPlatPos SD", is the standard deviation of เบิร์สต์ plateau position. เบิร์สต์ plateau position indicates the latency from start of the เบิร์สต์ to beginning of เบิร์สต์ plateau. Higher values of SD reflect a higher variability of เบิร์สต์ structure within experimental episodes.
[0224] เบิร์สต์ shape slow (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShSlow SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by slow onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0225] เบิร์สต์ shape fast (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShFast SD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by fast onset of action. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0226] เบิร์สต์ shape multiple (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShMultSD", is the standard deviation of the fraction of เบิร์สต์s characterized by multiple frequency peaks in เบิร์สต์s. Higher values indicate a higher variability of เบิร์สต์ shape within experimental episode.
[0227] Gabor Y3/Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborY3/Y1", is the ratio of second and first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function. Lower values indicate a higher regularity in เบิร์สต์ occurrence.
[0228] Gabor Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborYl" is the first maximum แอมพลิจูด of the autocorrelogram, fitted by Gabor function reflecting the number and frequency of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s. Higher values are a measure for larger ช่วงค่าสูง numbers and ช่วงค่าสูง
frequencies in เบิร์สต์s.
[0229] The ซินโครไนซิตี้ category typically refers to parameters displaying both the connectivity and synchronization between neurons in the cell culture, and how the connectivity and synchronization can be modified both during development and
pharmacological treatment. ซินโครไนซิตี้ describing parameters indicate changes in neuronal synchronization by use of coefficients of variation over network but for
different เบิร์สต์ describing parameters. The parameters included within the ซินโครไนซิตี้ category include, but are not limited to, the following: ซินโครไนซิตี้ share, เบิร์สต์
ซินโครไนซิตี้ all, ช่วงค่าสูง simplex, เบิร์สต์ rate CVnet, percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s CVnet, เบิร์สต์ peak frequency CVnet, เบิร์สต์ area CVnet, Event period SD and ช่วงค่าสูง rate CVnet. These parameters are further defined herein.
[0230] ซินโครไนซิตี้ share, ในที่นี้ย่อเป็น "SynShare", is the average
number of units involved in population เบิร์สต์s. Higher values reflect a higher degree of ซินโครไนซิตี้ between the units.
[0231] เบิร์สต์ ซินโครไนซิตี้ all, ในที่นี้ย่อเป็น "SynAll", is defined as average distance of เบิร์สต์s within a population เบิร์สต์ from population เบิร์สต์ center. SynAll is a measure for the strength of ซินโครไนซิตี้ of a network.
[0232] ช่วงค่าสูง simplex, ในที่นี้ย่อเป็น "SimplexSpSimplex", is a calculation where the ช่วงค่าสูง trains are divided into timeframes of 1 ms bin-size. Within those bins different units within the network generate ช่วงค่าสูงs. All units exhibiting a ช่วงค่าสูง are
defined as one simplex. The outcome of the quantity of all simplex is the ช่วงค่าสูง Simplex. It's a measure for connectivity and complexity in neuronal network. Higher values
reflect higher ซินโครไนซิตี้ among neurons.
[0233] เบิร์สต์ rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstRateCVnet", is a reflecting variation of เบิร์สต์ rate over the network during experimental episodes
[0234] Percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น
"BrstPercSpinBrst CVnet" is the CVnet of percentage of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, reflecting the variation of fraction of ช่วงค่าสูงs within เบิร์สต์ intervals of all ช่วงค่าสูงs within experimental episode over the whole network. Decrease of this parameters reflects an increase in synchronization within the network.
[0235] เบิร์สต์ peak frequency (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPeakFrqCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง peak frequency in เบิร์สต์s, reflecting the variation of peak frequency within experimental episodes over the whole network. Decrease of this parameters
reflects an increase in synchronization within the network.
[0236] เบิร์สต์ area (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstArea CVnet", is the CVnet of area under the curve after integrating the เบิร์สต์s, defined by ระยะเวลาเบิร์สต์, number of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, ช่วงค่าสูง frequency in เบิร์สต์s. The parameter describes the network
variability of เบิร์สต์ area within experimental episodes. Higher values indicate higher variability of เบิร์สต์ structure among the network.
[0237] Event period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "EvPrdSD", is the standard
deviation of event period, reflecting the variability of the distance between consecutive events (synchronous เบิร์สต์s in at least 70% of all units within 300 ms timeframes).
Higher values are a measure for higher variability in event period lengths and reflect less ซินโครไนซิตี้.
[0238] ช่วงค่าสูง rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "SpRateCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง rate, reflecting the network variability of ช่วงค่าสูง rate within experimental episodes. Decrease of this parameter indicates an increase in synchronization within the network.
[0239] The parameters described herein of the four categories: general activity, เบิร์สต์ structure, ซินโครไนซิตี้ and oscillatory behavior, deliver most of the information relating to the influence of test agent on the overall network activity. Moreover, these parameters are significantly affected by the majority of compounds known to affect
neuronal networks, and have been shown to be the most descriptive parameters within these four activity-describing groups for prospective test compounds. For visualization, all significant changes for a set of 60 activity describing parameters are plotted in a heat map. The heat maps, herein, include the color coded information about the percentage of the changes in a single parameter. Only statistically significant activity changes are color coded (p ‹).05).
[0240] Additionally, the half maximal effective concentrations were calculated for the test compounds disclosed herein based on the data from the 60 parameters.
Concentration response data were analyzed using a on-sigmoidal or multiphasic-
sigmoidal regression analysis by fitting to the following equation: y = YSTART + (YEND —


1
YSTART) / / k


4 4 0
i -r I

[log(EC50)-log(x)]* HC,
) The values determined include the effective

concentration causing a 10%, 50%, and 90% of maximal activity (ECio, EC50, and
EC90). Generally the effective concentration is EC50 known to affect the activity at a
given parameter in comparison with the maximum effect. Here the parameter affected is the ช่วงค่าสูง rate. The EC50 corresponds to the concentration where 50% of the effect is achieved. For example, the increase at 100 pM of DHA/ALA treatment increased the activity to approximately 107% of native activity. 50% of this effect was reached at a concentration of 19.4pM of ALA, accordingly the EC50 for this example is at a
concentration of 19.4pM ALA.
[0241] Therefore, in certain รูปลักษณะ, the maximum effect is extrapolated in the event that the experiment stops at a presumable lower concentration thatn the
maximum concentration. Accordingly the equation for computing the EC50 values herein is: y = YSTART + (YEND — YSTART) 1 (1 + 10[Iog(EC50)-log(x)] * HC). Additionally, the slope of the fitted concentration-response curve, i.e. the Hill coefficient, nH, was calculated. The results, i.e. parameter values, are expressed as mean +- SEM of independent
networks. The absolute

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD" เป็นการส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความหนาแน่นช่วงค่าสูงของเบิร์สต์ สะท้อนให้เห็นถึงความแปรผันของความถี่ช่วงค่าสูงใน เบิร์สต์s ทั้งหมดของเครือข่ายภายในการทดลองตอนการเปรียบต่างไปไป [0219] (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "SpCont SD" เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเปรียบต่างไปไป สะท้อนให้เห็นถึงความแปรผันใน เบิร์สต์iness ของหน่วยภายใน ตอนทดลอง[0220] เบิร์สต์ระยะ (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPer SD" เป็นราคามาตรฐานความเบี่ยงเบนของเบิร์สต์ระยะ สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของหน่วยเดียวมีระยะห่างระหว่างเบิร์สต์s ต่อเนื่องภายในตอนที่ทดลอง ค่าต่ำกว่าสะท้อนความสูงในโครงสร้างของเบิร์สต์[0221] เบิร์สต์กรรมาธิการ (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstlBl SD" ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ interเบิร์สต์ ช่วง สะท้อนให้เห็นถึงความแปรผันของเบิร์สต์เหตุการณ์ภายในตอนที่ทดลองได้ระยะเวลาเบิร์สต์ [0222] (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstDur SD" เป็นมาตรฐานความแตกต่างของระยะเวลาเบิร์สต์ สะท้อนให้เห็นถึงความแปรผันของระยะเวลาเบิร์สต์ในการทดลองตอน [0223] เบิร์สต์ราบสูงตำแหน่ง (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPlatPos SD" เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเบิร์สต์ราบสูงตำแหน่ง ตำแหน่งราบสูงเบิร์สต์แสดงแฝงจากจุดเริ่มต้นของเบิร์สต์จุดเริ่มต้นของที่ราบสูงเบิร์สต์ ค่า SD สูงสะท้อนสำหรับความผันผวนที่สูงของเบิร์สต์โครงสร้างภายในการทดลองตอน[0224] เบิร์สต์รูปช้า (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShSlow SD" ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวเศษ เบิร์สต์s โดยเริ่มมีอาการช้าของการดำเนินการได้ ค่าที่สูงบ่งชี้ความแปรผันสูงรูปร่างเบิร์สต์ภายในตอนทดลอง[0225] เบิร์สต์รูปร่างได้อย่างรวดเร็ว (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShFast SD" ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวเศษ เบิร์สต์s โดยเริ่มมีอาการอย่างรวดเร็วของการดำเนินการได้ ค่าที่สูงบ่งชี้ความแปรผันสูงรูปร่างเบิร์สต์ภายในตอนทดลอง[0226] เบิร์สต์รูปร่างหลาย (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "ShMultSD" เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวเศษโดยหลายความถี่ยอดใน เบิร์สต์s เบิร์สต์s ค่าที่สูงบ่งชี้ความแปรผันสูงรูปร่างเบิร์สต์ภายในตอนทดลอง[0227] กาบอร์ Y3/Y1 ในที่นี้ย่อเป็น"gaborY3/Y1" เป็นอัตราส่วนของสอง และแรกสูงสุดแอมพลิจูดของ autocorrelogram การติดตั้งฟังก์ชันกาบอร์ ค่าที่ต่ำกว่าแสดงความสูงในเหตุการณ์เบิร์สต์[0228] กาบอร์ Y1 ในที่นี้ย่อเป็น "gaborYl" มีแอมพลิจูดสูงสุดครั้งแรกของ autocorrelogram ติดตั้งฟังก์ชันกาบอร์ที่สะท้อนให้เห็นถึงจำนวนและความถี่ของ ช่วงค่าสูงs ใน เบิร์สต์s วัดใหญ่เลขช่วงค่าสูงและช่วงค่าสูงมีค่าสูง ความถี่ใน เบิร์สต์s[0229] ประเภทซินโครไนซิตี้โดยทั่วไปหมายถึงพารามิเตอร์ที่แสดงการเชื่อมต่อและซิงโครไนส์ระหว่าง neurons ในเซลล์ และการเชื่อมต่อการซิงโครไนส์สามารถปรับเปลี่ยนทั้งในระหว่างการพัฒนา และ รักษา pharmacological ซินโครไนซิตี้อธิบายพารามิเตอร์ระบุ เครือข่าย แต่สำหรับการเปลี่ยนแปลงในการซิงโครไนส์ neuronal โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรผัน เบิร์สต์ต่าง ๆ อธิบายพารามิเตอร์ พารามิเตอร์ที่อยู่ภายในประเภทซินโครไนซิตี้รวมถึง แต่ไม่จำกัดต่อไปนี้ : ซินโครไนซิตี้หุ้น เบิร์สต์ ทั้งหมดซินโครไนซิตี้ ช่วงค่าสูง simplex เบิร์สต์อัตรา CVnet เปอร์เซ็นต์ของ ช่วงค่าสูงs ใน เบิร์สต์s CVnet ความถี่สูงสุดเบิร์สต์ CVnet เบิร์สต์ตั้ง CVnet, SD รอบระยะเวลาของเหตุการณ์ และช่วงค่าสูงราคา CVnet พารามิเตอร์เหล่านี้กำหนดไว้ต่อไปนี้หุ้น [0230] ซินโครไนซิตี้ ในที่นี้ย่อเป็น "SynShare" เป็นค่าเฉลี่ยจำนวนของหน่วยที่เกี่ยวข้องกับประชากร เบิร์สต์s ค่าสูงสะท้อนซินโครไนซิตี้ระหว่างหน่วยในระดับที่สูง [0231] เบิร์สต์ซินโครไนซิตี้ทั้งหมด ในที่นี้ย่อเป็น "SynAll" ถูกกำหนดเป็นระยะทางเฉลี่ยของ เบิร์สต์s ภายในเบิร์สต์ประชากรจากประชากรเบิร์สต์ศูนย์ SynAll เป็นการวัดความแข็งแรงของซินโครไนซิตี้ของเครือข่าย[0232] ช่วงค่าสูง simplex ในที่นี้ย่อเป็น "SimplexSpSimplex" เป็นการคำนวณที่รถไฟช่วงค่าสูงจะแบ่งออกเป็น timeframes ms 1 ช่องขนาด ภายในช่องหน่วยต่าง ๆ ภายในเครือข่ายสร้าง ช่วงค่าสูงs อย่างมีระดับช่วงค่าสูงเป็นหน่วยทั้งหมด กำหนดเป็นหนึ่ง simplex ผลของปริมาณของ simplex ทั้งหมดได้ช่วงค่าสูง Simplex มันเป็นการวัดความซับซ้อนและการเชื่อมต่อในเครือข่าย neuronal ค่าสูง สะท้อนซินโครไนซิตี้สูงระหว่าง neurons[0233] เบิร์สต์อัตรา (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstRateCVnet" เป็นสะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบของเบิร์สต์อัตราผ่านเครือข่ายในระหว่างการทดลองตอนเปอร์เซ็นต์ [0234] ของ ช่วงค่าสูงs ใน เบิร์สต์s (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น"BrstPercSpinBrst CVnet" CVnet เปอร์เซ็นต์ของ ช่วงค่าสูงs ใน เบิร์สต์s สะท้อนให้เห็นถึงรูปแบบของเศษส่วนของ ช่วงค่าสูงs ภายในช่วงเบิร์สต์ของ ช่วงค่าสูงs ทั้งหมดภายในตอนทดลองเครือข่ายทั้งหมดได้ ลดลงของพารามิเตอร์นี้สะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของการซิงโครไนส์ภายในเครือข่าย[0235] เบิร์สต์ช่วงความถี่ (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPeakFrqCVnet" เป็น CVnet ความถี่สูงสุดช่วงค่าสูงใน เบิร์สต์s สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของความถี่สูงสุดภายในตอนทดลองเครือข่ายทั้งหมด ลดลงของพารามิเตอร์นี้ สะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของการซิงโครไนส์ภายในเครือข่าย[0236] เบิร์สต์ area (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "BrstArea CVnet", is the CVnet of area under the curve after integrating the เบิร์สต์s, defined by ระยะเวลาเบิร์สต์, number of ช่วงค่าสูงs in เบิร์สต์s, ช่วงค่าสูง frequency in เบิร์สต์s. The parameter describes the network variability of เบิร์สต์ area within experimental episodes. Higher values indicate higher variability of เบิร์สต์ structure among the network.[0237] Event period (SD), ในที่นี้ย่อเป็น "EvPrdSD", is the standarddeviation of event period, reflecting the variability of the distance between consecutive events (synchronous เบิร์สต์s in at least 70% of all units within 300 ms timeframes). Higher values are a measure for higher variability in event period lengths and reflect less ซินโครไนซิตี้.[0238] ช่วงค่าสูง rate (CVnet), ในที่นี้ย่อเป็น "SpRateCVnet", is the CVnet of ช่วงค่าสูง rate, reflecting the network variability of ช่วงค่าสูง rate within experimental episodes. Decrease of this parameter indicates an increase in synchronization within the network. [0239] The parameters described herein of the four categories: general activity, เบิร์สต์ structure, ซินโครไนซิตี้ and oscillatory behavior, deliver most of the information relating to the influence of test agent on the overall network activity. Moreover, these parameters are significantly affected by the majority of compounds known to affect neuronal networks, and have been shown to be the most descriptive parameters within these four activity-describing groups for prospective test compounds. For visualization, all significant changes for a set of 60 activity describing parameters are plotted in a heat map. The heat maps, herein, include the color coded information about the percentage of the changes in a single parameter. Only statistically significant activity changes are color coded (p ‹).05).[0240] Additionally, the half maximal effective concentrations were calculated for the test compounds disclosed herein based on the data from the 60 parameters. Concentration response data were analyzed using a on-sigmoidal or multiphasic-sigmoidal regression analysis by fitting to the following equation: y = YSTART + (YEND — 1YSTART) / / k 4 4 0i -r I [log(EC50)-log(x)]* HC, ) The values determined include the effective concentration causing a 10%, 50%, and 90% of maximal activity (ECio, EC50, andEC90). Generally the effective concentration is EC50 known to affect the activity at agiven parameter in comparison with the maximum effect. Here the parameter affected is the ช่วงค่าสูง rate. The EC50 corresponds to the concentration where 50% of the effect is achieved. For example, the increase at 100 pM of DHA/ALA treatment increased the activity to approximately 107% of native activity. 50% of this effect was reached at a concentration of 19.4pM of ALA, accordingly the EC50 for this example is at a concentration of 19.4pM ALA.[0241] Therefore, in certain รูปลักษณะ, the maximum effect is extrapolated in the event that the experiment stops at a presumable lower concentration thatn the maximum concentration. Accordingly the equation for computing the EC50 values herein is: y = YSTART + (YEND — YSTART) 1 (1 + 10[Iog(EC50)-log(x)] * HC). Additionally, the slope of the fitted concentration-response curve, i.e. the Hill coefficient, nH, was calculated. The results, i.e. parameter values, are expressed as mean +- SEM of independent networks. The absolute

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในที่นี้ย่อเป็น "BrstSpDens SD"
เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความหนาแน่นช่วงค่าสูงของเบิร์สต์สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของช่วงค่าสูงความถี่ในทุกเบิร์สต์ของเครือข่ายภายในตอนการทดลองที่.
[0219] การเปรียบต่างไปไป (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "SpCont SD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเปรียบต่างไปไปสะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนในเบิร์สต์ iness
ของหน่วยงานที่อยู่ในตอนทดลอง.
[0220] เบิร์ ระยะเวลาสต์ (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPer SD"
เป็นมาตรฐานการเบี่ยงเบนของเบิร์สต์ระยะเวลาที่สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของระยะทางที่หน่วยเดียวระหว่างติดต่อกันเบิร์สต์
s ภายในตอนการทดลอง ค่าที่ต่ำกว่าสะท้อนให้เห็นถึงความสม่ำเสมอที่สูงขึ้นในเบิร์สต์โครงสร้าง.
[0221] เบิร์สต์ IBI (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstlBl SD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างเบิร์สต์ช่วงเวลาที่สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของ เบิร์สต์เกิดขึ้นภายในตอนการทดลอง.
[0222] ระยะเวลาเบิร์สต์ (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstDur SD"
เป็นมาตรฐานการเบี่ยงเบนของระยะเวลาเบิร์สต์สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของระยะเวลาเบิร์สต์ที่อยู่ในการทดลองตอน.
[0223] เบิร์สต์ตำแหน่งที่ราบสูง (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPlatPos SD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของเบิร์สต์ตำแหน่งที่ราบสูง เบิร์สต์ตำแหน่งที่ราบสูงบ่งชี้ความล่าช้าจากจุดเริ่มต้นของเบิร์สต์ที่จุดเริ่มต้นของเบิร์สต์ที่ราบสูง ค่าที่สูงขึ้นของ SD สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนสูงขึ้นของเบิร์สต์โครงสร้างภายในตอนการทดลอง.
[0224] เบิร์สต์รูปช้า (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "ShSlow SD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของส่วนของการเบิ ร์สต์ s โดดเด่นด้วยการโจมตีช้าของการดำเนินการ ค่าที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงความแปรปรวนสูงขึ้นของเบิร์สต์รูปที่อยู่ในเหตุการณ์การทดลอง.
[0225] เบิร์สต์รูปร่างได้อย่างรวดเร็ว (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "ShFast SD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของส่วนของเบิร์ส s ต์ที่โดดเด่นด้วยการโจมตีอย่างรวดเร็วของการดำเนินการ ค่าที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงความแปรปรวนสูงขึ้นของเบิร์สต์รูปที่อยู่ในเหตุการณ์การทดลอง.
[0226] เบิร์สต์รูปทรงหลาย ๆ (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "ShMultSD" เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของส่วนของเบิร์สต์ s โดดเด่นด้วยยอดเขาหลายความถี่ในเบิร์สต์ s ค่าที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงความแปรปรวนสูงขึ้นของเบิร์สต์รูปที่อยู่ในเหตุการณ์การทดลอง.
[0227] Gabor Y3 / Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborY3 / Y1" เป็นอัตราส่วนสูงสุดที่สองและครั้งแรกที่แอมพลิจูดของ ออพอดีโดยฟังก์ชั่นบอร์ ค่าที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความสม่ำเสมอที่สูงขึ้นในเบิร์สต์เกิดขึ้น.
[0228] Gabor Y1, ในที่นี้ย่อเป็น "gaborYl" เป็นสูงสุดครั้งแรกที่แอมพลิจูดของออที่ติดตั้งโดยฟังก์ชั่นบอร์สะท้อนให้เห็นถึงจำนวนและความถี่ของการ ช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ s
ค่าที่สูงขึ้นเป็นวัดที่ใหญ่กว่าช่วงค่าสูงตัวเลขและช่วงค่าสูงความถี่ในเบิร์สต์เอส.
[0229] ที่ซินโครไนซิตี้หมวดหมู่มักจะหมายถึงค่าพารามิเตอร์การแสดงทั้งในการเชื่อมต่อและการประสานระหว่างเซลล์ประสาทในการเพาะเลี้ยงเซลล์
และวิธีการเชื่อมต่อและการประสานสามารถปรับเปลี่ยนได้ทั้งในระหว่างการพัฒนาและการรักษาทางเภสัชวิทยา ซินโครไนซิตี้พารามิเตอร์อธิบายบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในการประสานประสาทโดยการใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของการเปลี่ยนแปลงผ่านเครือข่าย
แต่ที่แตกต่างกันเบิร์สต์อธิบายพารามิเตอร์ พารามิเตอร์รวมอยู่ในซินโครไนซิตี้หมวดหมู่รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะการต่อไปนี้:
ซินโครไนซิตี้หุ้นเบิร์สต์ซินโครไนซิตี้ทุกช่วงค่าสูงเริม, เบิร์ สต์ CVnet อัตราร้อยละของช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ s CVnet, เบิร์สต์ CVnet ความถี่สูงสุดเบิร์สต์ CVnet พื้นที่ระยะเวลาที่เหตุการณ์ SD และช่วงค่าสูงอัตรา CVnet พารามิเตอร์เหล่านี้ถูกกำหนดไว้ในที่นี้ต่อไป.
[0230] ซินโครไนซิตี้หุ้นในที่นี้ย่อเป็น "SynShare"
เป็นค่าเฉลี่ยของจำนวนหน่วยที่เกี่ยวข้องในประชากรเบิร์สต์s ค่าที่สูงขึ้นสะท้อนให้เห็นถึงระดับสูงของซินโครไนซิตี้ระหว่างหน่วย.
[0231] เบิร์สต์ซินโครไนซิตี้ทั้งหมดในที่นี้ย่อเป็น "SynAll" ถูกกำหนดให้เป็นระยะทางเฉลี่ยของเบิร์ส s ภายในต์ประชากรเบิร์สต์จากประชากรเบิร์สต์ศูนย์ SynAll เป็นตัวชี้วัดความแข็งแรงของซินโครไนซิตี้ของเครือข่าย.
[0232] ช่วงค่าสูงเริม, ในที่นี้ย่อเป็น "SimplexSpSimplex" เป็นการคำนวณที่ช่วงค่าสูงรถไฟจะแบ่งออกเป็นระยะเวลา 1 มิลลิวินาทีถังขนาด ภายในถังขยะเหล่านั้นหน่วยที่แตกต่างกันภายในเครือข่ายสร้างช่วงค่าสูง s
ทุกหน่วยงานจัดแสดงช่วงค่าสูงจะถูกกำหนดให้เป็นหนึ่งเริม ผลของปริมาณของเริมทั้งหมดเป็นช่วงค่าสูง Simplex มันเป็นตัวชี้วัดสำหรับการเชื่อมต่อและความซับซ้อนในเครือข่ายของเส้นประสาท
ค่าที่สูงขึ้นสะท้อนให้เห็นถึงสูงซินโครไนซิตี้หมู่เซลล์ประสาท.
[0233] เบิร์สต์อัตรา (CVnet) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstRateCVnet" เป็นรูปแบบที่สะท้อนให้เห็นถึงของเบิร์สต์อัตราการผ่านเครือข่ายในช่วงตอนการทดลอง
[0234] ร้อยละของช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ s (CVnet) ในที่นี้ย่อเป็น
"BrstPercSpinBrst CVnet" คือ CVnet ของร้อยละของช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ s สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของส่วน ของช่วงค่าสูง s ภายในเบิร์สต์ช่วงเวลาของทุกช่วงค่าสูง s ภายในตอนการทดลองที่ผ่านมาเครือข่ายทั้งหมด ลดลงของตัวแปรนี้สะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นในการประสานภายในเครือข่าย.
[0235] เบิร์สต์ความถี่สูงสุด (CVnet) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstPeakFrqCVnet" เป็น CVnet ของช่วงค่าสูงความถี่สูงสุดในเบิร์สต์นั้น สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของความถี่สูงสุดภายในตอนการทดลองผ่านเครือข่ายทั้ง
ลดลงของตัวแปรนี้สะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นในการประสานภายในเครือข่ายที่.
[0236] พื้นที่เบิร์สต์ (CVnet) ในที่นี้ย่อเป็น "BrstArea CVnet" เป็น CVnet พื้นที่ใต้เส้นโค้งหลังจากการบูรณาการเบิร์สต์ s กำหนดโดยระยะเวลาเบิร์สต์จำนวนช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ s, ช่วงค่าสูงความถี่ในเบิร์สต์ s
พารามิเตอร์อธิบายเครือข่ายความแปรปรวนของเบิร์สต์ในพื้นที่ภายในตอนการทดลอง ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงความแปรปรวนสูงขึ้นของเบิร์สต์โครงสร้างในหมู่เครือข่าย.
[0237] ระยะเวลาของเหตุการณ์ (SD) ในที่นี้ย่อเป็น "EvPrdSD"
เป็นมาตรฐานการเบี่ยงเบนของระยะเวลาการจัดกิจกรรมที่สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของระยะห่างระหว่างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นติดต่อกัน(ซิงโครเบิร์สต์ในอย่างน้อย 70% ของทุกหน่วยงานภายในระยะเวลา 300 มิลลิวินาที).
ค่าที่สูงกว่าเป็นวัดสำหรับความแปรปรวนสูงขึ้นในกรณีที่มีความยาวระยะเวลาและสะท้อนให้เห็นน้อยซินโครไนซิตี้.
[0238] ช่วงค่าสูงอัตรา (CVnet) ในที่นี้ย่อเป็น "SpRateCVnet" เป็น CVnet ของช่วงค่าสูงอัตราการสะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของเครือข่ายช่วงค่าสูงอัตราภายในตอนการทดลอง ลดลงของพารามิเตอร์นี้แสดงให้เห็นการเพิ่มขึ้นในการประสานภายในเครือข่ายที่.
[0239] พารามิเตอร์ที่อธิบายไว้ในที่นี้ของสี่ประเภทกิจกรรมทั่วไปเบิร์สต์โครงสร้างซินโครไนซิตี้และพฤติกรรมแกว่งส่งมากที่สุดของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อิทธิพลของตัวแทนการทดสอบเกี่ยวกับกิจกรรมของเครือข่ายโดยรวม
นอกจากนี้ยังมีค่าเหล่านี้ได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญโดยส่วนใหญ่ของสารที่รู้จักกันส่งผลกระทบต่อเครือข่ายเส้นประสาทและได้รับการแสดงที่จะมีพารามิเตอร์บรรยายมากที่สุดในทั้งสี่กลุ่มกิจกรรมอธิบายสำหรับสารทดสอบที่คาดหวัง สำหรับการแสดงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่สำคัญสำหรับชุดของ 60 กิจกรรมอธิบายพารามิเตอร์นำมาลงจุดในแผนที่ความร้อน แผนที่ความร้อนในที่นี้รวมถึงสีรหัสข้อมูลเกี่ยวกับร้อยละของการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์เดียว เฉพาะการเปลี่ยนแปลงกิจกรรมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่จะเขียนสี (p <). 05).
[0240] นอกจากนี้ครึ่งหนึ่งของความเข้มข้นที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจะถูกคำนวณสำหรับสารทดสอบที่เปิดเผยตามที่นี้ข้อมูลจาก 60 พารามิเตอร์.
ข้อมูลการตอบสนองความเข้มข้นที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้ ใน sigmoidal หรือ multiphasic-
sigmoidal การวิเคราะห์การถดถอยโดยการปรับสมการต่อไปนี้: Y = yStart + (YEND - 1 yStart) / k / 4 4 0 ฉัน -R ฉัน[เข้าสู่ระบบ (EC50) -log (x)] * HC, ) ค่าที่กำหนดรวมถึงการที่มีประสิทธิภาพเข้มข้นก่อให้เกิด10%, 50% และ 90% ของกิจกรรมสูงสุด (ECio, EC50 และEC90) โดยทั่วไปความเข้มข้นที่มีประสิทธิภาพ EC50 ที่รู้จักกันจะมีผลต่อกิจกรรมที่เป็นพารามิเตอร์ที่กำหนดในการเปรียบเทียบกับผลสูงสุด นี่พารามิเตอร์ได้รับผลกระทบเป็นช่วงค่าสูงอัตรา EC50 สอดคล้องกับความเข้มข้นที่ 50% ของผลกระทบที่จะประสบความสำเร็จ ยกตัวอย่างเช่นการเพิ่มขึ้นที่ 100 นของดีเอชเอ / รักษา ALA กิจกรรมเพิ่มขึ้นประมาณ 107% ของกิจกรรมพื้นเมือง 50% ของผลกระทบนี้ก็มาถึงที่ความเข้มข้นของ 19.4pM ALA การได้ตามที่ผู้ EC50 เช่นนี้อยู่ที่ความเข้มข้นของ19.4pM ALA. [0241] ดังนั้นในรูปลักษณะบางอย่างที่มีผลประเมินสูงสุดในกรณีที่ การทดลองหยุดที่มีความเข้มข้นต่ำกว่าสมมุติ thatn ความเข้มข้นสูงสุด ดังนั้นสมการสำหรับการคำนวณค่า EC50 ในที่นี้คือ Y = yStart + (YEND - yStart) 1 (1 + 10 [Iog (EC50) -log (x)] * HC) นอกจากนี้ความลาดชันของเส้นโค้งตอบสนองความเข้มข้นพอดีเช่นค่าสัมประสิทธิ์ฮิลล์, NH, ที่คำนวณได้ ผลคือค่าพารามิเตอร์จะแสดงเป็นค่าเฉลี่ย + - SEM อิสระเครือข่าย แน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในที่นี้ย่อเป็น " brstspdens SD " คือ
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานความหนาแน่นของช่วงค่าสูงของเบิร์สต์ , สะท้อนให้เห็นถึงอิทธิพลของความถี่ในเบิร์สต์ช่วงค่าสูงทั้งหมดของเครือข่ายภายในตอนทดลอง 0219
[ ] การเปรียบต่างไปไป ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " spcont SD "คือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการเปรียบต่างไปไป , สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนในเบิร์สต์ iness หน่วยภายใน

[ ตอนทดลอง 0220 ] เบิร์สต์ระยะเวลา ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " brstper SD " เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ระยะเวลาเบิร์สต์ , สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของระยะทางระหว่าง
หน่วยเดียวเบิร์สต์ติดต่อกันภายในตอนทดลอง ค่าต่ำสะท้อนให้เห็นถึงความสม่ำเสมอที่สูงขึ้นในโครงสร้างเบิร์สต์ .
[ ] เบิร์สต์มีนัย 0221 ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " brstlbl SD " เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ อินเตอร์ เบิร์สต์ช่วงเวลาที่สะท้อนให้เห็นถึงความผันแปรของเบิร์สต์ที่เกิดขึ้นภายในตอนทดลอง
[ 0222 ] ระยะเวลาเบิร์สต์ ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " brstdur SD " เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของระยะเวลาเบิร์สต์
, สะท้อนให้เห็นถึงความแปรปรวนของระยะเวลาเบิร์สต์ภายในตอนทดลอง 0223
[ ] เบิร์สต์ที่ราบสูงตำแหน่ง ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " brstplatpos SD "คือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเบิร์สต์ที่ราบสูงตำแหน่ง เบิร์สต์ที่ราบสูงตำแหน่งบ่งชี้ศักยภาพจากเริ่มต้นของเบิร์สต์จุดเริ่มต้นของเบิร์สต์ที่ราบสูง ค่าสูงของ SD ให้สูงกว่าความแปรปรวนของโครงสร้างเบิร์สต์ภายในตอนทดลอง 0224
[ ] เบิร์สต์รูปร่างช้า ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " shslow SD "คือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเศษส่วนของเบิร์สต์เป็นลักษณะการโจมตีที่ช้าของการกระทำ ค่าสูงแสดงความผันแปรของรูปร่างที่สูงเบิร์สต์ในระยะทดลอง ตอน .
[ ] เบิร์สต์ 0225 รูปร่างได้อย่างรวดเร็ว ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " shfast SD " เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเศษส่วนของเบิร์สต์เป็นลักษณะการโจมตีที่รวดเร็วของการกระทำค่าสูงแสดงความผันแปรของรูปร่างที่สูงเบิร์สต์ในระยะทดลองตอน 0226
[ ] เบิร์สต์รูปร่างหลาย ( SD ) , ในที่นี้ย่อเป็น " shmultsd " เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเศษส่วนของเบิร์สต์ s ลักษณะยอดความถี่หลายในเบิร์สต์ sค่าสูงแสดงความผันแปรของรูปร่างที่สูงเบิร์สต์ในระยะทดลอง ตอน .
[ ] 0227 กาบอร์ Y3 / y1 ในที่นี้ย่อเป็น " , gabory3 / y1 " มีอัตราส่วนสูงสุดแอมพลิจูดที่สองและครั้งแรกของ autocorrelogram , ติดตั้งโดยฟังก์ชันกาบอร์ . ค่าต่ำแสดงความสม่ำเสมอที่สูงขึ้นในเบิร์สต์ที่เกิดขึ้น 0228 กาบอร์ y1
[ ] ,ในที่นี้ย่อเป็น " gaboryl " คือสูงสุดแอมพลิจูดแรกของ autocorrelogram , ติดตั้งโดยกาบอร์ฟังก์ชันสะท้อนให้เห็นถึงจำนวนและความถี่ของช่วงค่าสูงในเบิร์สต์ S ที่สูงค่าการวัดขนาดช่วงค่าสูงตัวเลขและช่วงค่าสูงความถี่ในเบิร์สต์ S .