Mapping recovery from sleep deprivation
Mapping recovery from sleep deprivation
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绘制睡眠剥夺恢复情况图
DOI：
10.1016/j.cnsns.2020.105686
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发表时间：
2021
影响因子：
3.9
通讯作者：
Booth, Victoria
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Piltz, Sofia H.;Athanasouli, Christina;Diniz Behn, Cecilia G.;Booth, Victoria
睡眠时间是基于昼夜节律和自我平衡过程之间的相互作用。然而，睡眠剥夺扰乱了睡眠开始的时间，并且随后的恢复睡眠的时间和持续时间可能与基线睡眠不同。在这里，我们表明，0-24小时的睡眠剥夺的反应可以近似由一个一维的，不连续的地图计算从生理为基础的常微分方程模型，人类睡眠-觉醒调节。该图将睡眠开始的昼夜节律阶段与先前睡眠开始的昼夜节律阶段相关联，并再现了在实验数据中看到的睡眠模式，用于当睡眠开始发生在通常睡眠开始后8或20小时时恢复睡眠的时间和持续时间。此外，恢复睡眠的持续时间预测的睡眠剥夺的0至24小时的地图是一致的恢复睡眠的数值模拟使用完整的（非自主的，8维）模型。我们的研究结果表明，睡眠开始的昼夜节律阶段影响恢复睡眠的持续时间比稳态睡眠驱动大多数睡眠剥夺的持续时间更强烈。此外，该图建立了恢复睡眠长度的下限。因此，该地图提供了一种计算效率高的方式，将睡眠动态纳入新技术，使用户能够预测睡眠剥夺的影响并确定最佳睡眠时间表。
Sleep timing is based on the interactions between circadian and homeostatic processes. However, sleep deprivation perturbs the time of sleep onset, and the timing and duration of the following recovery sleep may differ from that of baseline sleep. Here we show that the responses to 0–24 h of sleep deprivation can be approximated by a one-dimensional, discontinuous map computed from a physiologically-based ordinary differential equation model for human sleep-wake regulation. The map relates the circadian phase of sleep onset to the circadian phase of the previous sleep onset and reproduces sleep patterns seen in experimental data for the timing and duration of recovery sleep when sleep onset occurs 8 or 20 h after the usual sleep onset. In addition, the durations of recovery sleep predicted by the map for sleep deprivations of 0 to 24 h are consistent with numerical simulations of recovery sleep using the full (nonautonomous, 8-dimensional) model. Our results demonstrate that the circadian phase of sleep onset affects the duration of recovery sleep more strongly than the homeostatic sleep drive for most durations of sleep deprivation. In addition, the map establishes a lower bound for the length of recovery sleep. As a result, the map provides a computationally-efficient way of incorporating sleep dynamics into new technologies that allow users to predict the effects of sleep deprivation and identify optimal sleep schedules.
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