云南无创睡眠监测系统原理

时间:2024年01月05日 来源:

因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统是一款专为实验动物设计的睡眠监测设备。它的工作原理是利用先进的生物传感器技术,能够实时监测实验动物的呼吸、体温、心率等生理参数,同时还可以监测实验动物的行为活动、睡眠周期等信息。这些数据的获取无需对实验动物进行任何手术操作,只需要将实验动物直接放在实验笼内即可。无创睡眠监视系统的出现为科研人员提供了更加准确、便捷的监测手段,使得科研人员可以更加深入地研究实验动物的生理和行为特征,为人类健康和科技进步做出了重要贡献。同时,该技术的广泛应用也进一步证明了动物福利和伦理原则在科学研究中的重要性。无创睡眠监测系统同时记录20只小鼠24小时的压电信号和脑电图/肌电图数据。云南无创睡眠监测系统原理

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因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统不仅适用于实验室的研究工作,也适用于医院、临床研究机构等场所的临床研究工作。该系统的使用可以提高研究工作的效率和准确性,同时也符合伦理和法律规定的要求。无创睡眠监视系统的设计充分考虑了实验动物的福利和保护,尽可能减少对动物的应激和疼痛,符合国际上对于动物福利和伦理审查的严格要求。此外,该系统的使用还可以提高研究工作的可重复性和可信度,有利于研究成果的推广和应用。因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统作为一项创新性的技术,将会促进实验动物监测技术的发展和应用,为生物科技领域和其他相关领域的研究工作提供更加可靠的支持和帮助。云南无创睡眠监测系统原理PiezoSleep无创睡眠监测系统结构清晰、易于安装、功能强大。

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科研优势:XD重组自交系和preCC小鼠数量性状位点的研究个体突变和基因敲除研究测试不同药物对睡眠的影响、在动物疾病模型中评估睡眠质量脑外伤后的睡眠评价同时进行大量的动物监测可以加速科研发现简单的数据分析软件提供了快速的方法来比较和设计适当的实验提高性价比的有效手段,可以扩大规模,并更迅速地获得结果无创的方法允许那些由于脑电图需要手术而不可能或有问题的研究。SleepStats数据分析软件输入在PiezoSleep中收集的睡眠/觉醒特征SleepStats的二级算法改进了睡眠/觉醒分类,并将数据转换为有用的信息,比如……睡眠百分比(每日或明/暗)回合长度分布(每日,浅色vs深色)活动开始峰值活动生成的百分比每小时睡眠,平均每小时睡眠/觉醒回合的数据文件,以供进一步分析的程序,如Excel格式。

SignalSolutions,LLC专注于动物研究的非侵入性解决方案。我们的集成传感器、硬件和软件系统简化了研究。所述PiezoSleep系统是基于动物的运动和行为,用于自动化高通量在小鼠和大鼠的睡眠和觉醒的研究,而不需要外科植入的EEG记录。完整的系统包括用于数据采集和分析的笼子、传感器、硬件和软件,并且易于扩展,每个系统从几只动物到多达八十只,允许连续数天或数周的睡眠跟踪。PiezoSleep系统独特地实现非侵入性实时睡眠反馈控制,以提高实验模型,如睡眠中断,睡眠呼吸暂停的间歇性缺氧模型,光遗传学应用。无创睡眠监测系统对动物实验模型的建立有了极大的改善。

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因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司一直致力于为科研人员提供前沿、便捷的实验动物监测方案。在睡眠研究领域,该公司推出了一种无创睡眠监视系统,该系统专门针对实验动物设计,让科研人员能够准确地掌握实验动物的睡眠状态。该无创睡眠监视系统采用了先进的生物信号采集技术,可以实时监测实验动物的生理信号,包括心率、呼吸等。同时,通过特定的算法,系统能够准确地识别实验动物的睡眠状态,包括浅睡、深睡以及REM睡眠等。这种无创监测方式避免了传统有创监测方法给实验动物带来的痛苦和应激反应,充分体现了对实验动物的关爱和尊重。此外,因斯蔻浦(上海)生物科技有限公司的无创睡眠监视系统还具有高精度、高稳定性以及高自动化的特点。该系统可以与公司的其他实验设备无缝对接,实现数据的实时共享和自动化分析。这不仅提高了科研的效率,也为科研人员提供了更加准确、可靠的数据支持。PiezoSleep无创睡眠监测系统的放置在笼子底板上的传感器将机械压力转化为电信号。品牌无创睡眠监测系统技术

PiezoSleep 数据采集软件在系统运行时自动对睡眠和觉醒进行评分。云南无创睡眠监测系统原理

案例:在国际小鼠表型分型协会中鉴定影响睡眠的基因。Jackson实验室IMPC中心的表型KOs小鼠实验,通过实验研究发现:基因的无偏选择对睡眠有非常明显的影响,无创睡眠检测系统具有高准确率--已经测试50/300条KO线筛选,适用性广--更多的粒度分析将有助于剖析睡眠的复杂性,呼吸速率算法可替代肺评估和呼吸暂停的数据,强调了IMPC/KOMP在哺乳动物基因组注释中的重要性。无创睡眠监测在大规模敲除筛选(komp2)实验中具有高准确率,对睡眠和行为研究有意义。云南无创睡眠监测系统原理

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