انسانوں میں NREM نیند اور جاگنے کے دوران کارٹیکل لہریں حصہ 2

لہر کا پتہ لگانا۔ نو مطالعات میں ہپپوکیمپل لہروں کی درمیانی مرکز فریکوئنسی تھی؛ انسانوں میں 85 ہرٹز (براگین ایٹ ال۔، 1999؛ اسٹبا ایٹل۔، 2004؛ کلیمینس ایٹ ال۔، 2007؛ ایکسماکر ایٹ ال۔، 2008؛ لی وان کوئئن ایٹل۔، 2008؛ Staresina et al. Buzsáki، 2015)۔

لہر کا پتہ لگانا ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے جو انسانی دماغ کی سرگرمیوں کی پیمائش کرتی ہے۔ یہ کھوپڑی پر الیکٹروڈ رکھ کر دماغ میں نیوران کی برقی سرگرمی کو پکڑتا ہے اور سگنل کو کمپیوٹر پر ریکارڈ کیے گئے الیکٹرو اینسفلاگرام میں تبدیل کرتا ہے۔ حالیہ برسوں میں، انسانی دماغ کے گہرائی سے مطالعہ کے ساتھ، لہروں کا پتہ لگانا ادراک، سیکھنے، جذبات وغیرہ کے مطالعہ کے لیے ایک نمونہ بن گیا ہے، اور آہستہ آہستہ ہماری روزمرہ کی زندگی میں داخل ہو گیا ہے۔

یادداشت کے حوالے سے تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ انسانی دماغ کی لہریں یادوں کی تشکیل اور دیکھ بھال میں کلیدی کردار ادا کرتی ہیں۔ جب انسانی دماغ سیکھنے اور یادداشت کے کام انجام دیتا ہے، تو یہ دماغی پرانتستا کے درمیان مخصوص تعدد کی لہریں پیدا کر سکتا ہے، جیسے تھیٹا لہریں اور گاما لہریں۔ یہ لہریں میموری کی انکوڈنگ اور اسٹوریج کو بڑھا سکتی ہیں، اور بعد میں دوبارہ حاصل کرنے اور ماضی کو یاد کرنے میں بھی مدد کرتی ہیں۔ ذخیرہ شدہ معلومات. لہذا، لہر کا پتہ لگانے کا استعمال انسانی دماغ کی یادداشت کے طریقہ کار کا مطالعہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے اور اس میں علمی عوارض اور یادداشت کے امراض کا طبی طور پر علاج کرنے کی صلاحیت ہے۔

اس کے علاوہ، لہر کا پتہ لگانے سے ہمارے سیکھنے کے طریقوں کو وسیع کرنے میں بھی مدد ملتی ہے۔ جب طلباء کلاس روم کی تدریس میں حصہ لیتے ہیں، تو وہ سیکھنے کے عمل کے دوران دماغ کی لہروں کی سرگرمیوں کو ریکارڈ کر کے انفرادی سیکھنے کی خصوصیات اور موضوع کی ترجیحات کے بارے میں سیکھ سکتے ہیں، تاکہ سیکھنے اور مزید ہدفی انداز میں بہتر بنایا جا سکے۔ اس کے علاوہ، مطالعہ کرتے وقت، مناسب موسیقی اور آوازیں بھی سیکھنے کے اثر پر بہت زیادہ اثر ڈالتی ہیں۔ لہروں کا پتہ لگانے کے ذریعے، لوگوں کے مختلف گروہوں کے مختلف ٹونز اور حجم کے رد عمل کا تعین کیا جا سکتا ہے، تاکہ اساتذہ یا طلباء خود سیکھنے کے اثرات کو بہتر بنانے کے لیے موزوں ترین موسیقی اور آوازوں کا انتخاب کر سکیں۔

خلاصہ یہ کہ لہروں کا پتہ لگانا ہماری زندگی اور مطالعہ میں بہت بڑا کردار ادا کرتا ہے۔ انسانی دماغ کی مخصوص تعدد پر لہروں کی سرگرمی کی پیمائش کرکے، ہم اپنے ادراک، سیکھنے اور یادداشت کی خصوصیات کو بہتر طور پر سمجھ سکتے ہیں، اور اپنے سیکھنے کے اثرات اور معیار زندگی کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کر سکتے ہیں۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی کی سطح میں بہتری آتی ہے، لہروں کا پتہ لگانے سے علمی عصبی سائنس اور اعصابی امراض پر اپنی تحقیق کو مزید گہرا کرنا جاری رہے گا، جو ہمارے لیے مزید امکانات اور امکانات لائے گا۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ ہمیں یادداشت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، اور Cistanche deserticola نمایاں طور پر یادداشت کو بہتر بنا سکتا ہے، کیونکہ Cistanche deserticola نیورو ٹرانسمیٹر کے توازن کو بھی کنٹرول کر سکتا ہے، جیسے کہ acetylcholine کی سطح میں اضافہ اور ترقی کے عوامل۔ یہ مادے یادداشت اور سیکھنے کے لیے بہت اہم ہیں۔ اس کے علاوہ، گوشت خون کے بہاؤ کو بھی بہتر بنا سکتا ہے اور آکسیجن کی ترسیل کو فروغ دیتا ہے، جو اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ دماغ کو کافی غذائی اجزاء اور توانائی ملے، اس طرح دماغی قوت اور برداشت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

یادداشت کو بہتر بنانے کے 10 طریقے جانیں پر کلک کریں۔

انسانوں میں، پوٹیٹیو 90 ہرٹز ہپپوکیمپلریپلز کا ایک ہی خصوصیت کا تعلق تیز لہروں، انٹرا ہپپوکیمپل لوکلائزیشن، نیند کے مرحلے کے لحاظ سے ماڈیولیشن، اور چوہوں کی طرح کارٹیکل نیند کی لہروں سے ہوتا ہے، اور ہپپوکیمپی میں ہوتا ہے جس میں مرگی کے ملوث ہونے کی کوئی علامت نہیں ہوتی ہے۔ مزید برآں، چوہا ہپپوکیمپس میں، اعلی تعدد جی پھٹنے اور لہروں کے درمیان فرق ہمیشہ تیز نہیں ہوتا، جس کی وجہ سے یہ تجویز پیش کی جاتی ہے کہ سادگی کے لیے ان دونوں کو "لہریں" (Stark et al.، 2014) کہا جاتا ہے، جس کی ہم یہاں پیروی کرتے ہیں۔ .

تمام ڈھانچے اور ریاستوں کے لیے ریپل کا پتہ لگانے کا کام اسی طرح کیا گیا تھا اور اس کی بنیاد پہلے بیان کردہ ہپپوکیمپل رپل ڈیٹیکشن طریقہ (جیانگ ایٹ ال۔، 2019a،b) پر تھی۔ شمولیت کے تقاضے اور مسترد ہونے کے معیار کا تعین مریضوں، ڈھانچے اور ریاستوں میں تکراری عمل کے ذریعے کیا گیا تھا۔ ڈیٹا کو سب سے پہلے 60-120 Hz پر بینڈ پاس کیا گیا تھا (صفر فیز شفٹ کے ساتھ چھٹا آرڈر بٹر ورتھ فلٹر)، اور 20 ms میں سے سب سے اوپر 20% موونگ روٹ-مین-سکوائر چوٹیوں کا پتہ چلا۔

مزید یہ ضروری تھا کہ 70-100 Hz بینڈ پاس کے تجزیاتی طول و عرض کا زیادہ سے زیادہ z اسکور .3 تھا اور یہ کہ 120 Hz لو پاس سگنل میں کم از کم تین الگ الگ دوغلی چکر تھے، جن کا تعین a40 ms ونڈو کو انکریمنٹ میں شفٹ کرکے کیا جاتا ہے۔ 5 ms پورے 650 ms میں ripplemidpoint کے نسبت سے اور اس کا تقاضہ ہے کہ کم از کم ایک ونڈو میں کم از کم تین چوٹییں ہوں۔ 25 ایم ایس کے اندر ملحقہ لہریں ضم ہوگئیں۔ ریپل سینٹرز کا تعین 70-100 ہرزبینڈ پاس میں زیادہ سے زیادہ مثبت چوٹی کے وقت کے طور پر کیا گیا تھا۔

مرکز کی چوٹی کے ہر طرف لہر شروع ہونے اور آفسیٹس کی نشاندہی کی گئی جب {{0}} Hz تجزیاتی طول و عرض 0.75z سکور سے نیچے گر گیا۔ مرگی کی سرگرمیوں یا نمونوں کو مسترد کرنے کے لیے، لہروں کو خارج کر دیا گیا تھا اگر 100 Hz ہائی پاس کے z سکور کی مطلق قدر 7 سے تجاوز کر جائے یا اگر وہ براڈ بینڈ LFP میں 3 mV/ms کی تبدیلی کے 2 سیکنڈ کے اندر واقع ہوئی ہوں۔ لہروں کو بھی خارج کر دیا گیا تھا اگر وہ 6500 msof پوٹیٹیو IISs کے اندر آتے ہیں، جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے۔

ان واقعات کو خارج کرنے کے لیے جو مرگی کی سرگرمی کی وجہ سے چینلز پر جوڑے جا سکتے ہیں، ہم نے ان واقعات کو خارج کر دیا ہے جو تجزیوں میں شامل کسی بھی کارٹیکل یا ہپپوکیمپل SEEG چینل پر پوٹیٹیو IIS کے ساتھ ملتے ہیں۔ SEEG ریکارڈنگز میں ایسے واقعات جن میں براڈ بینڈ LFP میں صرف ایک نمایاں سائیکل یا انحراف تھا جو پتہ لگانے کی حد سے اوپر ایک سے زیادہ سائیکل کے طور پر ظاہر ہوتا ہے 70-100 Hz بینڈ پاس کو خارج کر دیا گیا تھا اگر سب سے بڑی وادی سے چوٹی یا چوٹی سے وادی مطلق طول و عرض براڈ بینڈ میں LFP تیسرے بڑے سے 2.5 گنا زیادہ تھا۔

ہر چینل کے لیے، اوسط ریپل لاکڈ ایل ایف پی اور مطلب ریپل بینڈ کا بصری طور پر جائزہ لیا گیا تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ ریپل فریکوئنسی (70-100 ہرٹز) پر ایک سے زیادہ نمایاں سائیکل تھے اور تھیم ٹائم فریکوئنسی پلاٹ کی جانچ کی گئی تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ طاقت میں ایک امتیازی اضافہ ہوا ہے۔ 70-100 ہرٹز بینڈ کے اندر۔ اس کے علاوہ، براڈ بینڈ LFP میں متعدد انفرادی لہروں اور ہر چینل سے 70-100 Hz بینڈ پاس کا بصری طور پر معائنہ کیا گیا تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ نمونے یا مرگی کی سرگرمی کے ذریعہ آلودگی کے بغیر لہر کی فریکوئنسی پر متعدد سائیکل موجود تھے۔ وہ چینلز جن میں لہریں نہیں تھیں جو ان معیارات پر پورا اترتی تھیں، انہیں مطالعہ سے خارج کر دیا گیا تھا۔

قابل ذکر بات یہ ہے کہ ایک حالیہ مطالعہ نے مرگی کے بغیر مریض میں ان معیارات پر مبنی لہروں کی نشاندہی کی ہے (روبن ایٹ ال۔، 2022)۔ ہر لہر کی دوغلی فریکوئنسی کا حساب پہلی بار 70-100 ہرٹز بینڈ پاس زیرو کراسنگ کی تعداد (ہر ایک نصف سائیکل کی نمائندگی کرتا ہے) کی لہر کے واقعے کے دوران اور کسی بھی بقیہ جزوی نصف سائیکل کو شامل کر کے (یعنی، p پر بقیہ فیز اینگل) کے ذریعے کیا گیا تھا۔ لہر کے دوران سائیکلوں کی کل تعداد کا حساب لگانے کے لیے لہر میں آدھے سائیکلوں کی تعداد کو 2 سے تقسیم کیا گیا تھا۔ آخر میں، ہرٹز میں دولن کی تعدد کو سیکنڈوں میں لہر کی مدت سے تقسیم شدہ سائیکلوں کی تعداد کے طور پر شمار کیا گیا۔

LFPs سے یونٹ اسپائکس کا گھٹاؤ۔ ہائی فریکوئنسی دولن کا پتہ لگانے میں ایک چیلنج، جیسے کہ ایل ایف پی میں امیکرو الیکٹروڈ کے ذریعے ریکارڈ کی گئی لہریں، یہ ہے کہ یونٹ اسپائکس سے مائیکرو ایل ایف پی (رے، 2015) میں "خون بہہ" سکتا ہے، اس طرح لہروں اور یونٹ اسپائکس کے درمیان جھوٹے تعلقات کا پتہ چلتا ہے۔ اگرچہ یونٹ کی بڑھتی ہوئی وارداتیں تیز رفتاری سے ہوتی ہیں، لیکن محض نمونے لینے سے (جس میں ایلیانگ کو روکنے کے لیے پہلے کم گزرنے کی ضرورت ہوتی ہے) مائیکرو-LFP پر ایکشن پوٹینشل کے اثر کو مکمل طور پر ختم نہیں کر سکتی ہے۔

اس کو حل کرنے کے لیے، ہم نے ایک ترمیم شدہ یونٹ سپائیک ویوفارم سبٹریکشن تکنیک کا استعمال کیا (پیسران ایٹ ال۔، 2002)۔ خاص طور پر، ہر یونٹ کی اوسط اسپائک ویوفارم (گرت کے ارد گرد 500 سے 1600 ms) کو ہر سپائیک پر مرکوز اسی چینل کے غیر فلٹر شدہ 30 kHz Utah Array مائیکرو-LFP سے منہا کر دیا گیا تھا۔ اس کے بعد اعداد و شمار کو 1 کلو ہرٹز پر نمونہ دیا گیا اور اوپر بیان کے مطابق لہر کا پتہ لگایا گیا۔ ہم نے تصدیق کی کہ یہ طریقہ 30 kHz مائیکرو-LFPs میں واقعات کی وسیع بصری تصدیق کے ذریعے حقیقی دوغلوں کا پتہ لگانے کا باعث بنا۔

IIS کا پتہ لگانا اور مسترد کرنا۔ ریپلز اور دیگر نیند کی لہروں کو خارج کر دیا گیا تھا اگر وہ پوٹیٹیو IIS سے 6500 ms کے اندر تھے جیسا کہ پتہ چلا: 20 ms boxcar فنکشن کے ساتھ 70-190 Hz تجزیاتی طول و عرض کو ہموار کر کے ایک اعلی تعدد اسکور کی گنتی کی گئی، اور اسپائک ٹیمپلیٹ سکور تیار کیا گیا۔ نمونہ IIS کے ساتھ کراس کوویرینس کی گنتی کرکے۔ اعلی تعدد کے اسکور کا وزن 13، اسپائکس سکور کا وزن 25 تھا، اور جب یہ وزن 130 سے ​​تجاوز کر گیا تو ایک IIS کا پتہ چلا۔ ہر مریض میں، پتہ چلا IIS اور درمیانی دور کی تصدیق کے لیے ہپپوکیمپل اور کارٹیکل چینلز سے بصری طور پر جانچ پڑتال کی گئی (جب موجود ہو)۔ اعلی پتہ لگانے کی حساسیت اور مخصوصیت۔

نیچے کی ریاستوں، اوپر کی جگہوں، اور نیند کے اسپنڈلز کا پتہ لگانا۔ نیچے اور اوپر کی ریاستوں کا پتہ چلا جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا تھا (جیانگ ایٹ ال۔ زیرو فیز شفٹ کے ساتھ بٹر ورتھ فلٹر)، اور لگاتار صفر کراسنگز کو 0 سے الگ کیا گیا۔{6}} s کا انتخاب کیا گیا۔ سب سے اوپر 10% طول و عرض کی چوٹیوں کو منتخب کیا گیا تھا، اور ضرورت پڑنے پر ہر سگنل کی قطبیت کو الٹ دیا گیا تھا تاکہ نیچے کی ریاستیں منفی ہوں اور اوپر کی ریاستیں مثبت ہوں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ چوٹیوں کے ارد گرد 6100 ms کے اندر 70-190 Hz بینڈ پاس کا اوسط تجزیاتی طول و عرض زیادہ تھا۔ نیچے کی ریاستوں سے اوپر کی ریاستوں کے لیے۔ کُل 2,649,563 نشیب و فراز کا پتہ چلا، جس کی اوسط SD (چار چینلز) کثافت (وقوع کی شرح) 12 ہے۔{14}}.7 منٹ 1 اور طول و عرض 237۔{18}}.8 mV۔ 14 کی کثافت کے ساتھ کل 2,922,211 اپ سٹیٹس کا پتہ چلا۔{24}}.7 منٹ 1 اور طول و عرض 163۔{28}}.9 mV۔

اسپنڈلز کا پتہ لگایا گیا جیسا کہ پہلے بیان کیا گیا تھا (Hagler et al., 2018)، جہاں ڈیٹا کو 10-16 Hz پر بینڈ پاس کیا گیا تھا، پھر مطلق قدروں کو ایک ٹیپرڈ 300 ms Tukey ونڈو، اور میڈین ویلیوز کے ساتھ کنولوشن کے ذریعے ہموار کیا گیا تھا۔ ہر چینل سے منہا کر دیا گیا۔ اوسط مطلق انحراف کے ذریعہ ڈیٹا کو معمول بنایا گیا تھا، اور اسپنڈلز کا پتہ چلا جب چوٹی کم از کم 400 ms کے لیے 1 سے تجاوز کر گئی۔ آغاز اور آفسیٹس کو نشان زد کیا گیا جب یہ طول و عرض 1 سے نیچے گرے۔ پوٹیٹیو اسپنڈلز جو نچلے (4-8 ہرٹز) یا اس سے زیادہ (18-25 ہرٹز) بینڈ پاور میں بڑے اضافے کے ساتھ ملتے ہیں براڈ بینڈ ایونٹس کے ساتھ ساتھ تھیٹا برسٹ کو خارج کرنے کے لیے مسترد کر دیا گیا، جو سپنڈل رینج کے نچلے سرے تک بڑھ سکتا ہے (Gonzalez et al.، 2018)۔ مجموعی طور پر 694,168 سپنڈلز کا پتہ چلا جس کی اوسط اور SD (ایک کراسچینلز) کثافت 3۔{12}}.0 منٹ 1، طول و عرض 29۔{16}}.5 mV، 12 کی دوغلی تعدد۔{19} }.7 ہرٹز، اور دورانیہ 633۔{22}}.2 ایم ایس۔

دنیاوی تعلقات کی لہر۔ اسی چینل پر کارٹیکل نیند کی لہروں کے پیری کارٹیکل ریپل ٹائم ہسٹوگرام کی گنتی کی گئی۔ t=0 پر کارٹیکل ریپل سینٹرز کے ارد گرد 61500 ms کے اندر نیند کی لہروں کے لیے 50 ms کے ڈبوں میں ایونٹ کی گنتی پائی گئی۔ اس 3 s ونڈو کے اندر t=0 پر لہروں کی نسبت ایونٹ کے اوقات کو تبدیل کرکے ایک کالعدم تقسیم پیدا کی گئی تھی ہر ایک میں 200 بار۔ کارٹیکل سلیپ ویوز کے لیے 61000 ms سے زیادہ ہر بن کے اندر مشاہدہ اور کالعدم تقسیم کا موازنہ کرکے پری FDR p اقدار کی گنتی کی گئی۔ ان p اقدار کو پھر مریضوں کے چینلز کی تعداد کے لیے FDR سے درست کیا گیا جس کو فی چینل ڈبوں کی تعداد سے ضرب دیا گیا (بنجمینی اور ہوچبرگ، 1995)۔ ایک چینل کو اہم ماڈیولیشن سمجھا جاتا تھا اگر FDR-تصحیح شدہ p قدروں کے ساتھ لگاتار تین یا زیادہ بِنز=0.05 سے کم ہوں۔ آیا واقعات لیڈ کر رہے تھے یا ٹی=0 پر کارٹیکل لہریں پیچھے رہ رہے تھے ہر چینل کے لیے 0.5 کی متوقع قدر کے ساتھ دو طرفہ بائنومیئل ٹیسٹ کے ساتھ حساب کیا گیا تھا، 1000 ms پہلے بمقابلہ t=0 کے بعد 1000 ms میں ایونٹ کی گنتی کا استعمال کرتے ہوئے نیند کی لہریں پلاٹوں میں 50 ایم ایس بِنز کے ساتھ 50 ایم ایس گاوسیئن ہموار ایونٹ کی گنتی تھی۔

مندرجہ ذیل نیند کی لہروں کو دیکھتے ہوئے لہر کے مشروط امکانات یا ان کی ترتیب کی گنتی کی گئی: نیچے کی حالت، تکلا، اوپر کی ریاست، نیچے کی تکلی، اور تکلا-اپ اسٹیٹ۔ اسپنڈل (R|SS) دی گئی لہر کا تعین کیا گیا تھا کہ آیا ریپل سینٹر سپنڈل کے دوران واقع ہوا ہے (اوسط اسپنڈل کا دورانیہ 634 ms تھا)۔ اگر لہر کا مرکز بالترتیب بالترتیب اوپر یا نیچے کی چوٹی سے پہلے یا اس کے بعد 634 ms کے اندر اندر واقع ہو تو ایک لہر کو anupstate (R|US) سے پہلے سمجھا جاتا تھا یا نیچے کی ریاست (R|DS) کی پیروی کی جاتی تھی۔

یونٹ کا پتہ لگانے، درجہ بندی، معیار، اور تنہائی۔ یونٹ کا پتہ لگانے اور درجہ بندی ہمارے شائع شدہ طریقہ کار کے مطابق انجام دی گئی تھی (پیراچ ایٹ ال۔ , 2017; Eichenlaub et al., 2020; Dickey et al., 2021)۔ ڈیٹا کو 300-3000 ہرٹز پر بینڈ پاس کیا گیا اور پوٹیٹو یونٹ اسپائکس کا پتہ چلا جب فلٹرڈ سگنل پس منظر کے شور کے تخمینہ شدہ SD سے 5 گنا زیادہ ہو گیا۔ یونٹس کو k-means ہر سپائیک کے پہلے تین پرنسپل اجزاء کا استعمال کرتے ہوئے کلسٹر کیا گیا تھا۔ اوورلیڈ اسپائکس کو بصری طور پر جانچا گیا اور غیر معمولی لہروں والے افراد کو خارج کر دیا گیا۔ ان کی موجوں، فائرنگ کی شرحوں، اور آٹوکوریلوگرامس کی بنیاد پر، ایکشن پوٹینشل کو پوٹیٹیو PYs یا INs سے پیدا ہونے والے کلسٹر کیا گیا تھا۔ PYs کی تیز رفتار شرح؛ 01-0.8 ہرٹز، لمبی وادی سے چوٹی اور نصف چوڑائی کے وقفے، تیز خود کار تعلق، اور بیموڈل انٹر اسپائک وقفہ (ISI) تقسیم، برسٹ میں آگ لگنے کے رجحان کی عکاسی کرتے ہیں۔

اس کے برعکس، INs کی بڑھتی ہوئی شرحیں؛{{0}} ہرٹز، مختصر وادی سے چوٹی اور نصف چوڑائی کے وقفے، وسیع خود کار تعلق، اور بنیادی طور پر غیر منقولہ ISI تقسیم تھی۔ مطالعہ میں شامل Utah Array کے مریض کے پاس کل 231,922 spikes کے ساتھ 69 PY تھے، ساتھ ہی ساتھ 23 IN کے ساتھ کل 462,246 اسپائکس تھے۔ اوسط اور SD PY وادی سے چوٹی کا طول و عرض 44 تھا۔ چوڑائی تھی 0۔ 0۔{28}}.02۔ اوسط اور SD IN وادی سے چوٹی کا طول و عرض 28 تھا۔{33}}.9 mV، سپائیک ریٹ 1 تھا۔{36}}.63 Hz، وادی سے چوٹی کی چوڑائی 0 تھی۔{41}}۔ 05 ms، نصف چوٹی کی چوڑائی 0 تھی۔{45}}.05 ms، اور برسٹنگ انڈیکس 0 تھا۔{48}}.01۔ وادی سے چوٹی کا طول و عرض، اسپائک ریٹ، وادی سے چوٹی چوڑائی، نصف چوٹی کی چوڑائی، اور برسٹنگ انڈیکس PY اور IN (p,0.0001، دو طرفہ دو نمونہ ٹی ٹیسٹ) کے درمیان نمایاں طور پر مختلف تھے۔

سنگل یونٹ کے معیار اور تنہائی کی تصدیق پہلے سے قائم کردہ رہنما خطوط کے مطابق کی گئی تھی (کامینسکی وغیرہ، 2020)۔ اکائیوں کے اسپائکس کی توثیق کی گئی تھی کہ شور کی منزل سے زیادہ چوٹی کے سگنل سے شور کے تناسب کی بنیاد پر (PY: 10۔{5}}.4؛ IN: 5۔{8}}.1)۔ چونکہ نیورونل اسپائکنگ ریفریکٹری پیریڈ؛ 3 ایم ایس ہے، آئی ایس آئی کا فیصد، 3 ایم ایس مختلف اکائیوں سے اسپائکس کے ذریعہ سنگل یونٹ آلودگی کی ڈگری کا تخمینہ لگاتا ہے، جو اس مطالعہ میں شامل اکائیوں میں بہت کم تھا (PY: 0۔{14) }}.15%؛ IN: 031 6 0.50%) مزید برآں، ایک ہی رابطے پر پائی جانے والی واحد اکائیاں ان کے پروجیکشن فاصلوں (پوزات ایٹ ال۔، 2002) (PY: 49۔ {21}}.8 SD؛ IN: 50۔{24}}.6 SD)۔ آخری، وقت کے ساتھ ساتھ یونٹ اسپائکس کے وقتی استحکام کی تصدیق کی گئی تھی جس کی بنیاد ویوفارم شکل کی مستقل مزاجی اور ریکارڈنگ کوارٹائل میں ہر یونٹ کے طول و عرض کی بنیاد پر کی گئی تھی۔

لہروں کے دوران یونٹ کی تیز رفتاری کا تجزیہ۔ ایک ہی رابطے پر پائی جانے والی مقامی لہروں کے حوالے سے یونٹ اسپائکنگ کا تجزیہ کیا گیا۔ یونٹ اسپائکس کے ریپل فیزز کا تعین اسپائکس کے اوقات میں 70-100 ہرٹز بینڈ پاس سگنل (زیرو فیز شفٹ) کے ہلبرٹ ٹرانسفارم کے زاویہ کو تلاش کرکے کیا گیا تھا۔ بیرنز (2009) کے مطابق ہر یونٹ کے لیے سرکلر اوسط لہر کا مرحلہ طے کیا گیا تھا۔ فیز تجزیے صرف ان یونٹس پر کیے گئے جن میں مقامی لہروں کے دوران کم از کم 30 اسپائکس تھے۔ Rayleigh ٹیسٹ کو یونٹوں میں سرکلر اوسط مراحل کی یکسانیت سے یکساں انحراف کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا تھا۔ PY-PY اور PY-IN یونٹ جوڑی کو 5 ms کے اندر اندر ڈکی ایٹ ال کی بنیاد پر اندازہ کیا گیا تھا۔ (2021)۔ کوفائرنگ کا اندازہ کرنے کے لیے جب کسی بھی یا دونوں سائٹوں پر ایک لہر تھی بمقابلہ بیس لائن جب کوئی لہریں نہیں آرہی تھیں، ہم نے تصادفی طور پر لہروں کی تعداد اور مدت میں مماثل نان ریپل عہد کا انتخاب کیا لیکن اس دوران کسی بھی چینل پر کوئی لہر نہیں پائی گئی۔ لہروں کے دوران مشاہدہ شدہ بمقابلہ بے ترتیب اسپائک اوقات کے دوران کوفائرنگ کی گنتی لہروں کے وقفوں کے اندر ہر یونٹ کے اسپائک اوقات کو تبدیل کرکے کی گئی تھی۔

تجرباتی ڈیزائن اور شماریاتی تجزیہ۔ تمام شماریاتی ٹیسٹوں کا اندازہ=0.05 کے ساتھ کیا گیا۔ بینجمینی اور ہوچبرگ (1995) کے مطابق تمام p اقدار جن میں متعدد موازنہ شامل ہیں FDR سے درست کیے گئے تھے۔ تجزیہ میں شامل تمام مریضوں سے چینل کے جوڑوں میں ایف ڈی آر اصلاحات تمام چینل جوڑوں میں کی گئیں۔ باکس اور سرگوشی والے پلاٹ میڈین، اوسط اور انٹرکوارٹائل رینج کو ظاہر کرتے ہیں، جس میں سرگوشیاں 1.5 انٹرکوارٹائل رینج کی نشاندہی کرتی ہیں اور آؤٹ لئیر کو چھوڑ دیا جاتا ہے۔ Bechtold (2016) کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے دانا کی کثافت والے پلاٹ تیار کیے گئے تھے۔ پیری ریپل ٹائم ہسٹوگرامس کی اہمیت اور تبدیلی کے اعدادوشمار کی گنتی کی گئی جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے۔ یونٹ سپائکنگ کے اعدادوشمار کی گنتی کی گئی جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے۔

لہر کی خصوصیات کے درمیان شماریاتی موازنہ چینل کے ذرائع کے درمیان دو رخا جوڑا یا دو رخا دو نمونہ ٹی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا تھا۔ ریاستوں (NREM یا جاگنے) یا خطوں (کورٹیکس یا ہپپوکیمپس) کے درمیان لہر کی خصوصیات میں فرق ریاست اور خطے کے ساتھ لکیری مخلوط اثرات کے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے مقرر کیا گیا تھا اور مریض کو بے ترتیب اثر کے طور پر، درج ذیل ماڈل کے مطابق:

ڈیٹا کی دستیابی شناخت شدہ خام ڈیٹا جو اس مطالعہ کے نتائج کی حمایت کرتا ہے متعلقہ مصنفین سے معقول درخواست پر دستیاب ہے بشرطیکہ ڈیٹا شیئرنگ کا معاہدہ اور مریض کی رضامندی اس شیئرنگ کی اجازت دیتی ہو۔

کوڈ کی دستیابی کوڈ جو اس مطالعہ کے نتائج کی حمایت کرتا ہے مناسب درخواست پر متعلقہ مصنفین سے دستیاب ہے۔

نتائج

لہریں خصوصیت اور فوکل فریکوئنسی (;90 ہرٹز) اور دورانیہ (70 ایم ایس) کے ساتھ ریاستوں اور ڈھانچے میں ہر جگہ موجود ہیں۔

سیزور فوکس لوکلائزیشن (ٹیبل 1) کے لیے نگرانی سے گزرنے والے 17 مریضوں کی انٹراکرینیل کارٹیکل اور ہپپوکیمپل ایس ای جی ریکارڈنگ میں لہروں کا پتہ چلا۔ بائپولر ٹرانسکورٹیکل ڈیریویشنز نے مقامی طور پر پیدا ہونے والے LFPs کی پیمائش کو یقینی بنایا۔ لہروں کو خصوصی طور پر غیر مرگی والے، غیر مرگی والے علاقوں سے دریافت کیا گیا تھا اور اس کے لیے ضروری تھا کہ کم از کم تین سائیکلوں میں اضافہ ہوا 70-100 Hz طول و عرض بغیر آلودگی کے مرگی کی سرگرمی یا artifacts (.1F)۔ مرگی کی سرگرمی کے ذریعہ ممکنہ آلودگی کے ساتھ ایپچ سینڈ چینلز کی ریکارڈنگ کو سختی سے مسترد کردیا گیا۔ نمونے لیے گئے تمام کارٹیکل علاقوں (تصویر 2A، B، E–J؛ جدول 3) کے ساتھ ساتھ ہپپوکیمپس (تصویر 2C، D، K، L؛ ٹیبل 3) میں جاگنے اور NREM دونوں کے دوران لہریں پائی گئیں۔

ریاستوں اور کارٹیکل علاقوں میں، لہر کی فریکوئنسی 90 ہرٹز پر نمایاں طور پر مستقل تھی۔ خاص طور پر، خطے کے اندر اوسط کارٹیکل لہر کی فریکوئنسی 88 سے تھی۔ NREM کے دوران تمام کارٹیکل چینلز میں تھیم 6 SD ریپل دولن کی فریکوئنسی 89 تھی۔{11}}.8 Hz اور جاگنے کے دوران 89۔{14}}.7 Hz ان اعداد و شمار کو شکل 4 میں انفرادی لہر کی خصوصیات (طول و عرض، تعدد، دورانیہ، .200 ہرٹج طول و عرض میں منسلک تبدیلیوں) کے ہسٹوگرام کے طور پر بھی پیش کیا گیا ہے اور ساتھ ہی شکل 5 میں انفرادی مریضوں کے ساتھ۔ کارٹیکل لہروں کی بنیادی خصوصیات ایک ضمیمہ میں بہت ملتی جلتی تھیں۔ IISs سے پاک کارٹیکل چینلز شامل ہیں (تصویر 6A)۔

دولن کی فریکوئنسی نہ صرف انتہائی مطابقت رکھتی تھی؛ 90 ہرٹز لہروں کے درمیان، بلکہ لہروں کے دوران بڑھے ہوئے طول و عرض کو انتہائی مرتکز کیا گیا تھا؛ براڈ بینڈ ریکارڈنگ میں؛ 90 ہرٹز، اعلی اور کم تعدد پر طول و عرض میں تیزی سے ڈراپ آف کے ساتھ۔ فوکل پاور میں یہ اضافہ، جو کہ خاص طور پر NREM کے دوران نمایاں ہے، مثال کے طور پر چینلز (تصویر 2A، E–H) کے ساتھ ساتھ عظیم اوسط ٹائم فریکوئنسی پلاٹوں میں دیکھا جا سکتا ہے جو تمام لہروں کے تمام چینل اوسط کے درمیان اوسط ہوتے ہیں (تصویر 2I–L) .

ہم نے یہ جانچنے کے لیے ضمنی تجزیے کیے کہ آیا ریپل فریکوئنسی کی یہ باقاعدگی اور فوکلٹی ان کا پتہ لگانے کے ہمارے طریقہ کار کی وجہ سے ہو سکتی ہے۔ سب سے پہلے، ہم نے لہروں کا پتہ لگانے اور انتخاب کے لیے دو مختلف فریکوئنسی رینجز کا استعمال کرتے ہوئے تمام SEEG چینلز اور عہدوں کا مکمل تجزیہ کیا۔ ایک نے ہمارے بنیادی تجزیے کے مطابق 70 سے 100 ہرٹز تک ایڈیٹیکشن بینڈ پاس کا استعمال کیا، اور دوسرے نے ڈیٹیکشن بینڈ پاس کو 65-120 ہرٹز تک بڑھایا۔ تمام SEEG سے تمام چینلز (N=273) کے درمیان 6 SD NREM لہر کی دوغلی فریکوئنسی مریض (S1-S17) ایک 70-100 ہرٹز بینڈ پاس (یعنی 6 SD=89۔{10}}.8 ہرٹز) یا 65-120 استعمال کرتے وقت بہت زیادہ مماثلت رکھتے ہیں۔ ہرٹز بینڈ پاس (927 62.2 ہرٹز) (تصویر 1B)۔ مزید برآں، ہم نے تصدیق کی کہ 60 اور 120 ہرٹز نوچ فلٹرز (لائن کے شور کو ختم کریں) کے ساتھ ساتھ 70-100 ہرز بینڈ پاس نے مصنوعی طور پر؛ 90 ہرٹز (تصویر 1C) پر پاور میں چوٹی پیدا نہیں کی۔ اس طرح؛ 90 ہرزہ کی لہر دوغلی فریکوئنسی پتہ لگانے کے مخصوص طریقوں سے چلنے کی بجائے جسمانی طور پر ظاہر ہوتی ہے۔

اوسط لہر کا دورانیہ تمام ریاستوں اور کارٹیکل خطوں میں بھی نمایاں طور پر یکساں تھا (؛ 70 ms)۔ ایک جسمانی خصوصیت. کثافت سمیت دیگر خصوصیات 7۔ . 3)۔ لہر کی خصوصیات بھی مریضوں میں یکساں تھیں (تصویر 5)۔ تاہم، خطوں، کارٹیکس بمقابلہ ہپپوکیمپس، اور NREMversus جاگنے کے درمیان چھوٹے لیکن اہم فرق نوٹ کیے گئے، جن کی تفصیل ذیل میں دی گئی ہے۔

لہریں پرانتستا اور ہپپوکیمپس کے درمیان چھوٹے لیکن اہم فرق کو ظاہر کرتی ہیں۔

انسانی ہپپوکیمپل لہروں کو پہلے بھی مختلف طریقوں سے منتخب کیا گیا ہے (جائزہ کے لیے دیکھیں جیانگ ایٹ ال۔، 2019c)۔ ہمارے پچھلے مطالعات میں، ہم نے تقاضا کیا تھا کہ لہروں کو تیز لہروں (پچھلے ہپپوکیمپس کی خصوصیت) (جیانگ ایٹ ال، 2019a) یا اسپنڈلز (پچھلے ہپپوکیمپس کی خصوصیت) (جیانگ ایٹ ال۔، 2019b) پر لگایا جائے۔ موجودہ مطالعہ میں، ہم نے ان اعداد و شمار کا دوبارہ تجزیہ کیا اسی معیار اور طریقہ کار کو استعمال کرتے ہوئے جو کہ کارٹیکل ریپلز کا پتہ لگانے اور ان کے انتخاب کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، تاکہ کسی بھی طریقہ کار کے ابہام سے بچا جا سکے۔ یعنی، ہمیں کسی متعلقہ لوئر فریکوئنسی LFP دستخط کی موجودگی یا غیر موجودگی کی ضرورت نہیں تھی۔

اسی شناخت کے معیار کو استعمال کرتے ہوئے، ہمیں معلوم ہوا کہ کارٹیکل اور ہپپوکیمپل لہریں نسبتاً چھوٹے فرق کے ساتھ ایک جیسی بنیادی خصوصیات کا اشتراک کرتی ہیں۔ بنیادی ہپپوکیمپل لہر کی خصوصیات ضمنی تجزیہ میں بہت ملتی جلتی تھیں، جس میں صرف IISs (تصویر 6B) سے پاک ہپپوکیمپل چینلز شامل تھے۔ NREM کے دوران، ہپپوکیمپلریپلس میں اوسط وقت کی تعدد والے پلاٹ (تصویر 2C، K) تھے جو متعلقہ کارٹیکل پلاٹوں (تصویر 2A، E–I) سے مشابہت رکھتے تھے جو 90 ہرٹز پر متمرکز دوغلی سرگرمی رکھتے تھے، لیکن چوٹی پر سپرمپوز ہونے میں مختلف تھے۔ لوکل شارپ ویو–ریپل لوکل اپسٹیٹ سے بالکل پہلے ہونے کی بجائے جیسا کہ پرانتستا میں دیکھا جاتا ہے۔ جاگنے کے دوران، ہپپوکیمپل (Fig. 2D, L) اور cortical (Fig.2B, J) لہروں کے اوسط ٹائم فریکوئنسی پلاٹ دوبارہ؛ 90 ہرٹز پر متمرکز دوغلی سرگرمی دکھاتے ہیں، لیکن اس سرگرمی کے ساتھ بھی جو اوپر بیان کی گئی اعلی تعدد تک پھیلی ہوئی ہے۔

اعداد و شمار کے تجزیوں (تصویر 3) نے کئی فرقوں کا انکشاف کیا جو کہ چھوٹے ہونے کے باوجود اہم تھے، جو چینلز کی بڑی تعداد سے منسوب تھے۔ خاص طور پر، کارٹیکل لہروں کے مقابلے میں، ہپپوکیمپل لہریں اوسطاً تھیں: NREM کے دوران قدرے کم گھنے، اور جاگنے کے دوران زیادہ گھنے؛ قدرے کم تعدد، خاص طور پر NREM کے دوران (لیکن پھر بھی، 3 ہرٹج فرق)؛ طویل دورانیہ، خاص طور پر NREM کے دوران (لیکن، 10 ایم ایس فرق)؛ بڑا طول و عرض (بذریعہ؛ 2.5)؛ اور اس کے ساتھ NREM کے مقابلے میں جاگنے کے دوران .200 Hz طول و عرض میں چھوٹا لیکن پھر بھی نمایاں اضافہ۔ اس کے علاوہ، کارٹیکل لہر کی خصوصیات ان کے مقامی پارسل (تصویر 7) سے ہپپوکیمپل کنیکٹیویٹی کثافت کے ساتھ نمایاں طور پر منسلک نہیں تھیں۔ مجموعی طور پر، کارٹیکل اور ہپپوکیمپل لہریں بہت مماثل دکھائی دیتی ہیں، سوائے خاص طور پر ان کے طول و عرض اور این آر ای ایم کے دوران منسلک سست لہروں کے (تصویر 2؛ تصویر 8A–F)۔

لہروں کو اعلی تعدد والے لمبک دولن سے ممتاز کیا جاسکتا ہے۔

انسانوں میں .60 ہرٹز پر دوغلی سرگرمی کا مطالعہ پہلے کیا گیا تھا، بنیادی طور پر مرگی کے ہپپوکیمپس میں۔ لی وان کوئن وغیرہ۔ (2010) مبینہ طور پر نان پیتھولوجک سرگرمی، بنیادی طور پر پیرا ہیپپوکیمپل گائرس سائٹس سے۔ انہوں نے 100 ایم ایس کی کم از کم مدت لگائی، جس نے ان واقعات کی اکثریت کو ختم کر دیا ہوگا جن کا ہم نے مطالعہ کیا تھا (تصویر 3 ڈی، 4)، اور جو پہلے انسانی ہپپوکیمپلریپلس (جیانگ ایٹ ال۔، 2019c) کے لیے رپورٹ کیے گئے تھے ان سے زیادہ طویل ہے۔ cortical riples (Vaz et al.، 2019)، اور rodenthippocampal riples (Buzsáki, 2015)۔

اس کے علاوہ، اوسطاً؛ 7 ان واقعات سے لمبا ہے جو ہم یہاں بیان کرتے ہیں، جن کو لی وان کوئن وغیرہ نے بیان کیا ہے۔ 2010 تاہم، ان کے واقعات اسی طرح کے ہیں، جو کہ اعلیٰ ریاستوں سے متعلق ہیں، اور یونٹ فائرنگ کو ماڈیول کرنے میں (نیچے دیکھیں)۔ اس لیے ہم بنیادی طور پر پیرا ہپپوکیمپل واقعات کے درمیان تعلق کا تعین کرنے میں دلچسپی رکھتے تھے جو LeVan Quyen et al نے بیان کیے ہیں۔ (2010) اور یہاں بیان کردہ وسیع کارٹیکل واقعات۔

ہم نے اپنے پیراہیپوکیمپل چینلز (N {{0}}} چینلز 5 مریضوں سے منتخب کیے)، اور ان انتخابی معیارات کو لاگو کیا جو Le Van Quyen et al کے بیان کردہ ہیں۔ (2010):ڈیٹا 40-120 ہرٹز پر بینڈ پاس تھے، ایونٹ کا کم از کم دورانیہ 100 ایم ایس تھا، اور بصورت دیگر، مواد اور طریقوں میں بیان کردہ واقعات کا پتہ چلا۔ انتخاب کے ان معیارات کو استعمال کرتے ہوئے، ہمیں واقعات کی بہت کم کثافت ملی۔ ہمارے معیار کو استعمال کرنے کے دوران پیراہپپوکیمپل چینلز کی اوسط لہراتی کثافت 9.08 منٹ 1 تھی (حد: 723-10.77 منٹ 1)، جب کہ لی وان کوئن ایٹ ال کا استعمال کرتے ہوئے (2010) پتہ لگانے کا معیار صرف 0.40 منٹ 1 تھا (حد: 0-1.53 منٹ1)۔ اس طرح، یہاں بیان کردہ واقعات ان واقعات سے مطابقت نہیں رکھتے جو پہلے لی وان کوئن وغیرہ نے رپورٹ کیے تھے۔ (2010)۔

لہریں پرائمری حسی موٹر اور ایسوسی ایشن کورٹیس کے درمیان چھوٹے لیکن اہم فرق کو ظاہر کرتی ہیں

سوتے ہوئے چوہوں (Khodagholy et al., 2017) اور جاگتے انسانوں (Vaz et al., 2019) میں پچھلے کام نے ابتدائی حسی اور موٹر والے علاقوں کے مقابلے میں ایسوسی ایشن کے علاقوں میں cortical riples کو زیادہ عام پایا جہاں وہ غیر حاضر یا کبھی کبھار تھے۔ اس کے برعکس، ہم نے پایا کہ لہر کی کثافت، طول و عرض، اور ساتھ۔200 ہرٹج طول و عرض (یونٹ فائرنگ کے لیے ایک پراکسی) (Mukamel et al., 2005) پرائمری کارٹیکس میں تمام ایسوسی ایشن کے علاقوں کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ تھے، جیسا کہ ایک مثبت ارتباط سے ظاہر ہوتا ہے۔ مائیلینیشن انڈیکس (تصویر 8G–I) کے ساتھ (روزن اور ہالگرین، 2021)۔ دوغلی تعدد اور دورانیہ کا مائیلینیشن انڈیکس (تصویر 9) کے ساتھ کوئی تعلق نہیں تھا۔ کچھ معاملات میں، یہ اثر چھوٹا تھا، مثال کے طور پر، جاگنے کے دوران کثافت میں فرق کے صرف 1.7% اور NREM کے دوران 4.4% کی وضاحت کرنا۔ دوسری صورتوں میں، اثر کافی تھا، مثال کے طور پر، NREM کے طول و عرض میں 19.4% فرق کی وضاحت کرنا۔ NREM اور جاگنے کا موازنہ کرتے ہوئے، NREM میں مائیلینیشن انڈیکس اور کثافت (p=0.02, t=2.1)، طول و عرض (p=8 104,t {{19) کے درمیان نمایاں طور پر مضبوط تعلق تھا۔ }}۔ جوڑا) (اسٹیگر، 1980)۔ انسم، انسانی کارٹیکل لہریں ایسوسی ایشن کے علاقوں سے حسی اور موٹر میں معمولی طور پر زیادہ متعدد اور مضبوط دکھائی دیتی ہیں۔

لہریں NREM اور جاگنے کے درمیان چھوٹے لیکن اہم فرق کو ظاہر کرتی ہیں۔

زیادہ تر کارٹیکل اور ہپپوکیمپل لہر کی خصوصیات NREM اور جاگنے کے درمیان ایک جیسی تھیں۔ صرف .10% کے فرق کو مدنظر رکھتے ہوئے، NREMthan جاگنے کے دوران cortical ripple density 31% زیادہ اور طول و عرض 43% کم تھا۔ NREM کے دوران جاگنے کی نسبت پرانتستا میں لہر کا دورانیہ 13% زیادہ اور ہپپوکیمپس میں 20% زیادہ تھا۔ سب سے زیادہ نمایاں فرق 2 سے 1 s بیس لائن (تصویر 3E) کے مقابلے میں لہروں کے دوران اوسط 200 ہرٹز طول و عرض میں فیصد کی تبدیلی تھی، جس میں NREM سے پرانتستا کے جاگنے تک 969% اور ہپپوکیمپس میں 304% اضافہ ہوا۔

یہ فرق پرانتستا (تصویر 2Bii، J) اور ہپپوکیمپس (تصویر 2Dii، L) سے بیدار لہروں کو متحرک کرنے والے ٹائم فریکوئنسی پلاٹوں میں براڈ بینڈ کے طور پر دیکھا جاتا ہے، اور اس طرح عام طور پر انوسیلیشن کے طور پر نہیں بلکہ ایک اشارے کے طور پر تعبیر کیا جائے گا۔ اس طرح، جاگنے کے مقابلے میں، NREM میں کارٹیکل لہریں کچھ زیادہ گھنی، لمبی اور چھوٹی ہوتی ہیں۔ ہپپوکیمپل کی لہریں بھی لمبی ہوتی ہیں۔ صرف ایک بڑا فرق یہ ہے کہ دونوں کارٹیکل اور ہپپوکیمپل لہریں NREM کے دوران جاگنے کے دوران پوٹیٹو ملٹی یونٹ سرگرمی میں بہت زیادہ اضافے کے ساتھ وابستہ دکھائی دیتی ہیں۔

یادداشت کے استحکام کے لیے کارٹیکل ریپلز نیند کی لہروں کو بند کر دیتی ہیں۔

یادداشت کے استحکام کے لیے دوغلی جوڑے اہم ہیں (Latchoumane et al.، 2017)۔ پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ بلیوں (گرینیئر ایٹ ال۔، 2001) اور چوہوں (خوداگولی ایٹ ال۔، 2017) میں اوپری اور تکلی چوٹیوں پر کارٹیکل لہریں ہوتی ہیں، لیکن انسانوں میں ان تعلقات کا جائزہ نہیں لیا گیا ہے۔ ہم نے متعلقہ ہائی فریکوئنسی سرگرمی (تفصیلات کے لیے مواد اور طریقے دیکھیں)، نیز اسپنڈلز کی بنیاد پر متعین قطبین کے ساتھ نیچے کی ریاستوں اور اوپری ریاستوں کا پتہ لگایا، اور پتہ چلا کہ کارٹیکل لہریں اوپر بیان کردہ نیند کی لہروں کی ترتیب کے ساتھ بالکل جوڑ دی گئی تھیں (تصویر 10؛ جدول 4۔ )۔ خاص طور پر، کارٹیکل چینلز کے 95% میں، لہریں نمایاں طور پر نیچے کی ریاستوں اور اوپر کی ریاستوں (تصویر 10B، D، E) کے ساتھ منسلک تھیں، عام طور پر نیچے سے اوپر تک منتقلی پر، جیسا کہ انفرادی آزمائشوں (تصویر 2Aiii،10A) میں دیکھا گیا ہے۔ براڈ بینڈ LFP کی لہر سے محرک اوسط (تصویر 2Ai، E–H)۔

پیری ریپل ہسٹوگرامس بتاتے ہیں کہ اوسطاً، کارٹیکل ریپل سینٹرز ڈاون اسٹیٹ میکسما کے 450 ایم ایس کے بعد اور اپ اسٹیٹ میکسما سے 100 ایم ایس پہلے واقع ہوئے (تصویر 10B، D–G)۔ کم کثرت سے، اسپنڈلز کے دوران لہریں آتی ہیں (29% چینلز میں اہم ایسوسی ایشن؛ تصویر 10C، E)، جیسا کہ انفرادی ٹرائلز (تصویر 10A) میں دیکھا گیا ہے، اور پیری ریپل ٹائم فریکوئنسی پلاٹوں میں (تصویر 2Aii، E)۔ پیری ریپل ہسٹوگرامس سے پتہ چلتا ہے کہ اسپنڈلز اوسطاً 225 ایم ایس کارٹیکل ریپل سینٹر سے پہلے شروع ہوئے تھے، جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ اسپنڈلز (تصویر 10C، E–G) کے دوران لہریں پیدا ہوتی ہیں۔ اسپنڈلز کے دوران، یا اوپر سے پہلے (تصویر 10H)۔ ان نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ NREM کے دوران کارٹیکل لہروں کا وقت استحکام کی سہولت کے لیے موزوں ہے، جس کی رہنمائی نیند کی لہروں کی ترتیب وار ایکٹیویشن سے ہوتی ہے۔

For more information:1950477648nn@gmail.com