现实世界中的人类昼夜Phenotyping和二年性能测试
Summary
在这里，我们提出了一种方法，在根据慕尼黑染色体类型问卷、金标准昼夜相生物标志物和活动测量方法，将参与者精确分类到昼夜表型组后，在性能中研究日温节律。
Abstract
在我们不断发展的”全天候”社会，有必要增加我们对生物学、生理学和心理学变化如何影响我们的健康和绩效的理解。在这个挑战中，人们越来越需要考虑到睡眠和昼夜节律方面的个体差异，以及探索一天中时间对现实世界中性能的影响。从基于主观的问卷调查方法到客观的睡眠/觉醒监测、活动学和生物样本分析，测量睡眠和昼夜节律的方法有很多种。本文提出了一种将多种技术分类为早期、中级或晚期昼夜表型组（EP/ICP/LcPS）的协议，并推荐了如何在现场进行日性能测试。代表性结果表明，昼夜表型之间从活动学、昼夜相（昏暗光褪黑激素发病和皮质醇觉醒反应的峰值时间）衍生出来的休息活动模式存在较大差异。此外，EAP 和 LAP 之间日性能节奏的显著差异强调需要考虑昼夜表型。总之，尽管在控制影响因素方面有困难，但该协议允许对昼夜表型对性能的影响进行实际评估。本文提出了一种在现场评估昼夜表型的简单方法，支持在设计性能研究时需要考虑一天中的时间。
Introduction
在行为层面，可以通过基于主观的基于问卷的方法或通过手腕活动进行客观监测来评估个人休息/活动模式。针对各种睡眠参数的测形数据（PSG）已经过验证，包括：总睡眠时间、睡眠效率和睡眠后唤醒1。虽然PSG被称为测量睡眠的黄金标准，但长时间在睡眠实验室2之外使用是具有挑战性的。因此，活动图旨在为 PSG 提供简单、更具成本效益的替代方案，并允许监控 24 小时休息/活动模式。主观自报度量可以使用慕尼黑计时问卷 （MCTQ）3或使用晨夜问卷 （MEQ）4定义自己的”计时类型”。此频谱两端的组可称为早期昼夜表型 （ECPs） 和晚期昼夜表型 （LSP），其间为中间昼夜表型 （ICP）。
虽然EP和LLC通过它们的行为（即睡眠/觉醒模式）可以清楚地区分，但这些个体差异也部分是由生理5和遗传倾向66、77的变化引起的。生理生物标志物通常用于确定个体的昼夜相/定时。指示昼夜正时的两种主要激素是褪黑激素，它在晚上上升，在午夜达到高峰，皮质醇，在8日早晨达到顶峰。使用这些昼夜相标记，可以识别睡眠-觉醒模式的个体差异。例如，昏暗的褪黑激素发病（DLMO）9、10和皮质醇觉醒反应的时间9,1011，12,12的峰值早于ECPs，这与核心体温的昼夜节律相呼应13。唾液允许容易、安全和非侵入性的收集，这些激素可以通过放射免疫测定（RIA）或酶相关免疫吸附剂测定（ELISA）进行分析，而无需提取任何细胞材料。RIA和ELISA是敏感和特异性的检测，通过涉及放射性标记同位素（如碘（125I）或酶相关抗体14的抗原抗体反应，检测生物样本（如血液、血浆或唾液）中的抗原浓度。
严格控制的实验室规程，如恒定常规（CR）和强迫去同步（FD），是计时生物学领域研究内源昼夜节律15的黄金标准。然而，越来越需要研究个人在家庭环境以外的人工实验室设置，以收集上下文数据，并提高结果的外部有效性。因此，我们需要更好的方法来分类、衡量和评估该领域的个体差异。此外，身体（有氧能力、肌肉力量）和认知（反应时间、持续注意力、执行功能）表现的各种指标的日变已经发现，ECU在当天早些时候表现更好，16日晚、17,17日晚上的LcPs表现更好。这强调在研究研究中进行性能测试时应考虑的时间和昼夜表型。
实验室研究中使用的不同措施和协议的数量允许实施高度受控的条件。由于影响因素的数量，实地研究往往更具挑战性。因此，在监测个人在家庭环境中的行为、心理和表现时，使用更全面的方法结合多种技术可以提供更精确的准确性。在这里，我们讨论了一种在现场可以很容易地实现的方法，使用MCTQ、活动学和生理生物标志物来识别昼夜表型的个体差异。我们假设这些变量在昼夜表型组之间会显著差异，并且与从MCTQ收集的空睡眠期（MSF sc）的染色体类型（=在自由日（MSFsc）上修正了显著的相关性。此外，我们还提出了测量日值性能的方法，强调需要分别分析每个昼夜表型组的数据。我们假设，如果只对整个总体水平分析数据，日性能节奏的差异将被掩盖。
Protocol
这里描述的所有方法都已获得伯明翰大学研究伦理委员会的批准。 1. 参与者筛选和实验设计 根据《赫尔辛基宣言》，按照适当的道德批准执行所有方法，并在参与之前获得所有参与者的书面知情同意。 招募事先未诊断睡眠、神经或精神疾病的参与者，并且不服用任何影响睡眠、褪黑激素或皮质醇节律的药物。 确保参与者没有轮班工人，参与者在过去一个月内不超过两个时区，他们可以自由参加研究（即，能够承诺佩戴活动观察，在”自由日”给予唾液样本，并在特定时间进行性能测试（见第 2.1 节）。 邀请通过纳入标准的参与者参加初步设置会议，以获得同意，收集问卷数据，接受在家中收集唾液样本的培训，并设置使用活动设备和睡眠日记。在本次会议上，让与会者熟悉生理取样协议，以确保他们了解需要什么（参见第3节）。 要求参与者填写慕尼黑计时问卷（MCTQ），该问卷评估睡眠/唤醒变量和工作和免费天数中的光线暴露方面的个体差异。这允许计算在自由日（MSFsc）上校正的睡眠中时间，用作计时型的标记。 2. 记录和睡眠日记 至少两周19周（根据研究目的可以延长时间段），要求参与者佩戴手腕活动监视器或”活动图”，收集休息/活动模式，以及整个研究期间的光（1-32，000勒克斯）数据。 向每位参与者详细说明如何使用活动图，包括拆卸沐浴/淋浴（如果不是防水）和防止袖子覆盖他们，以允许收集光数据。确保操作仪戴在非显性手腕上。 结合活动学，促进从活动数据派生的睡眠/觉醒分析，给每个参与者一个睡眠日记，每天完成。确保提出的问题包括睡觉时间、睡眠时间、夜间觉醒、唤醒时间、睡眠质量、午睡和移除活动记录的时间。 收集用于休息/活动分析的函数数据，根据所需内容对参数进行优化（本研究使用了 30Hz 采样频率和中等灵敏度设置）。从睡眠日记中提取日常睡前的详细信息，并从睡眠日记中获取起床时间，并输入制造商的软件或替代代码（例如，开源验证代码，以便获取与研究相关的活动变量）。 3. 生理取样 通过标记聚丙烯收集管或活液（在本研究中使用 7 mL 塑料双焦）预先准备取样包。使用参与者 ID 号、上午或晚上以及各个采样号标记管。包括一个”备用”管，用于在错误的情况下使用。 为早和晚协议准备样本收集记录表，使参与者在采集样本时有时间盖章（例如，早晨样本 1、拍摄时间 = hh：mm、早晨样本 2、拍摄时间 = hh：mm）。包括参与者 ID 号、季节性信息日期和用于计算照片周期的位置。注：使用军事时间确保 AM/PM 没有问题至关重要。早检与夜间取样管的不同颜色标签也可用于区分样品。 在训练如何在家庭/工作环境中采集唾液样本的培训过程中，向参与者提供生理取样和预制包装的相关协议。 告知学员，当参与者能够在首选时间（即无需报警）上床睡觉和醒来时，必须在空闲的一天采集样品。为确保 DLMO 的可靠计算，参与者不应在性能测试的前一天执行晚间唾液采样协议，因为需要在习惯性睡前保持清醒。 要求参与者在研究的第二周（同一天）分配一个上午和一个晚上，当他们能够承诺提供唾液样本时。建议参与者收集早晨样本，然后在同一天收集晚间样本。注：必须遵循采样顺序（上午然后晚上），以确保睡眠时间的任何变化不会影响结果（如果晚上采样首先需要在习惯性睡觉时间后保持清醒，这可能会影响第二天采集的早晨样本）。 皮质醇觉醒反应的早晨采样协议 确保唾液样本在第一次唤醒点（尚在床上时）采集，每15分钟收集一次，然后每30分钟收集一次，每1至2小时。 在此期间，确保参与者：在检测期间避免饮用酒精饮料、含人工色素的饮料和食品，并在取样期间不清洁牙齿，无论是否使用牙膏。 一旦提供了所有样品，确保参与者将样品储存在 -20°C 的冰柜中，直到研究团队收集为止。注：如果可能的话，最好将样品冷冻起来，但如果它们储存在冰箱中，直到第二天收集，它们仍然有效。根据2004年《人体组织法》（HTA），样品必须在采集后7天内采集和处理，使其成为细胞化，除非执行分析的机构持有 HTA 许可证。 昏暗光褪黑激素发病的夜间采样协议 确保在习惯性睡前3至4小时每30分钟收集一次唾液样本，直到习惯性睡前1至2小时（例如，如果习惯性睡前时间为22：00小时，参与者将从18：00/19：00 h开始，直到23：00/00：00 h）。通过吐入贴有适当标签的小瓶（从1号开始，然后是2号，3号等），收集唾液样本。 在此期间，确保参与者：在习惯性睡前6小时（例如，如果习惯性睡前时间为22：00小时，咖啡因消费应在采集当天的16：00小时停止），从6小时起，避免饮用含咖啡因的饮料（如茶、咖啡、可口可乐）。 确保参与者在昏暗的灯光下仍坐在室内（< 10 lux，例如，房间另一侧的单台灯最好是红灯，没有顶灯，没有电子屏幕，窗帘关闭）。确保参与者避免饮用含有酒精或人工色素的饮料，避免在取样期间用或不使用牙膏清洁牙齿。 如果参与者想吃点东西，去厕所或做不含咖啡因的饮料，确保他们在采集样品后立即这样做，并尝试在收集下一个样品之前再次坐15分钟。如果食物在样品之间食用，请确保参与者在收集下一个样品前15分钟用水洗净嘴。 确保所有其他房间具有相同的光线条件，以便参与者在采样期间保持昏暗的灯光（最好是红灯）。 一旦提供了所有样品，确保参与者将样品储存在 -20°C 的冰柜中，直到研究团队收集为止。注：参与者必须遵守昏暗光协议，这一点至关重要。在可能的情况下，研究人员应测量光照条件，以便监测强度和光谱组成。 4. 放射免疫测定 在人类唾液中执行褪黑激素和皮质醇的 RIA 或 ELISA，以确定每个时间点的相对浓度。注：这些具有代表性结果的程序使用RIA与碘（125I）放射性标记示踪剂和固相分离。该协议在英国萨里大学计时生物学实验室中常有使用。 将单个 DLMOs 计算为褪黑激素浓度超过三个基线度量的两个标准差（前三个样本）的时间点。注：与使用统一速率浓度14相比，此方法根据个体基线差异进行调整。其他方法可以根据采样中使用的时间点使用（例如，在 24 小时期间为完整型材14）。 计算皮质醇峰值，作为早晨皮质醇觉醒反应记录的最高皮质醇浓度时间。 5. 二次性能测试 注：本协议中使用的措施是精神运动警戒任务（PVT）21，和卡罗林斯卡睡眠量表（KSS）22。22然而，根据研究的目的，可以使用其他测试来保持相同的设计（例如，如果研究正在调查昼夜表型对工作记忆的影响，则需要一个记忆任务）。 要求学员在测试前一周至少执行一次（取决于任务）练习试验，以熟悉设置。注：如果受到监控，可以远程执行练习试验。实践测试的数量应根据研究中使用的任务进行定制。例如，与更简单的任务相比，更复杂的执行功能任务可能需要多次实践测试才能达到高原。 根据研究假设根据特定时钟时间被调查的时间点数安排测试会话。注：根据研究设计，性能测试可以在家里或实验室进行。由于协议的时间敏感性质，如果在家庭环境中执行性能测试，则必须监控合规性，以确保参与者自己执行，以及时间和日期加盖印章。 在相关设备上进行测试（本研究使用 DQ67OW、i7-2600 处理器、4GB RAM、32 位桌面和标准键盘和鼠标）。注：如果测试需要笔记本电脑、iPad 或其他设备，请确保在整个研究过程中为所有参与者和每个测试会话使用相同的设备和设置，因为鼠标与触控板与触摸屏的响应可能可变。 6. 分析 根据收集的五个变量的值对昼夜表型组进行分类：MSFsc、唤醒时间、皮质醇觉醒反应的峰值时间、DLMO 和睡眠启动（在表 1中给出截止）。 为每个参与者分配每个变量的分数。如果变量在 ECP 类别中，则为 0;如果变量属于 ICP 类别，则为 0;如果变量属于 LCP 类别，则为 2。例如，如果参与者在所有变量的 LCP 类别中，他们将累积分数 10。在 0-10 的总分中，参与者确定为 ECP （0-3）、ICP （4-6） 和 LP （7-10）。 从总分中，可以确定昼夜表型的子类别如下：0 = 极端 ECP，1 = 确定 ECP，2 = 中等 ECP，3 = 轻度 ECP，4 = 早期 ICP，5 = ICP，6 = 后期 ICP，7 = 轻度 LCP，8 = 中等 LCP，9 = 确定。注：统计分析应根据个别研究的研究问题确定。如果数据不遵循正态分布，则应使用非参数测试。应运行临时后测试以确定时间效果。测量多个参数时，应进一步校正多个比较（例如，P 值的 FDR 校正）。
Representative Results
这些结果在ECU和LLC之前已经发表由Facer-Childs，坎波斯等23。所有权限都已从发布者获得。对于需要调查所有三个组（早期、中级和晚期）的研究，可以使用相同的方法和截止。 循环催眠（表1、表2和图1）本文提出的第一个假设是，这些组在睡眠和昼夜变量方面会有很大差异。从参与本研究的参与者（n = 22）中，被归类为 EP 的参与者的分数介于 0-1 之间，所有 LLC 在 8-10 之间（表 1中给出的中断）。为了确认这些结果，对每个变量的组平均值进行了比较。MSFsc为 02：24 = 00：10 小时，而 LSP 为 06：52 ± 00：17 h （t（36） = 12.2，p < 0.0001）。 p两组生理标记也有很大差异。DLMO 发生在 20：27 = 00：16 h 的 EcP 和 23：55 = 00：26 h 在 LCPS （t（30） = 6.8， p < 0.0001）.皮质醇觉醒反应的峰值时间发生在 07：04 ± 00：16 h 在 ECP 和 11：13 = 00：23 h 在 LAP （t（36） = 8.0， p < 0.0001）.在 EUP 中，睡眠启动和唤醒时间的平均睡眠发生时间为 22：57 ± 00：10 h，在 LP （t（34） = 8.9 中，观察到相同的关系与睡眠启动和唤醒时间相同的关系， p < 0.0001） 和唤醒时间发生在 06：33 = 0.10 h 在 EAP 和 10：13 = 00：18 h 在 LAP （t（34） = 9.9， p < 0.0001）.其他睡眠变量（包括持续时间、效率和延迟）在组之间没有显著差异（表2）。 第二个假设是，从MCTQ收集的MSFsc与金标准活动学和昼夜相生物标志物显著相关。图 1显示 MSFsc与 DLMO（R2 = 0.65，p < 0.0001）、皮质醇觉醒响应的峰值时间（R2 = 0.75，p < 0.0001）、睡眠启动（R2 = 0.80、p < 0.0001）和唤醒时间（R2 = 0.86，p <0.0001）显著相关。 p p p p 这些具有代表性的结果表明，不同的昼夜表型组在睡眠开始/偏移（即唤醒时间）以及生理变量（DLMO和早晨皮质醇的峰值时间）上有明显差异。 二次测试 （图 2）据推测，通过在一天中多次测试，主观嗜睡和性能中的日间节律将能够识别在每组（EP/LcPs）。此外，据推测，如果不考虑昼夜表型，并且只对整个组级别分析数据，那么日变就会被歪曲。 在PVT和KSS的整个组级别发现了显著的日差异。08：00 h 测试会话的 PVT 性能明显低于 14：00 h 测试（p = 0.027），主观嗜睡（p = 0.024）明显慢。PVT 性能在 08：00 h 和 20：00（pp = 0.041） 之间也明显减慢。 当分别分析每个组时，在LPVP中发现PVT性能的显著二年变化，但在ECU中则不出现。LLC 在 08：00 h 时明显恶化，而为 14：00 h（p = 0.0079），在 20：00 h 时与 08：00 h（p = 0.0006） 相比，值更高。主观嗜睡显示每个组内有显著的日间变异。EP 报告 20：00 h 时嗜睡量高于 08：00 h（p = 0.0054）。相反，在LLC中观察到，在08：00 h和20：00 h报告最高嗜睡。在08：00 h时，嗜睡率明显高于14：00 h和20：00 h在LCPs（均为p < 0.0001）。 图1：线性回归分析，使用活动学和生理生物标志物显示睡眠/唤醒变量之间的关系。在自由日 （MSFsc） 校正的睡眠中显示为一天中的时间 （h） x 轴上。早期昼夜表型 （EcPs） 显示在蓝色框中，红色框中为晚期昼夜表型 （LSP）。（a） 皮质醇觉醒反应的峰值时间 （h），（b ） 唤醒时间 （h）， （c） 暗光褪黑激素发病 （DLMO） （h）， （d） 睡眠开始时间 （h）。R2值显示在右下角，显著性水平显示在 + p < 0.0001。这个数字已经修改，经许可，从Facer-Childs等23。请点击此处查看此图形的较大版本。 图2：卡罗林斯卡睡眠量表和心理运动警戒任务（PVT）性能中的二度变化曲线。时间 （h） 显示在 x 轴上。整个组结果在第一列显示，第二列的早期昼夜表型（ECOPs）和第三列中的晚昼夜表型（LLC）。（a） 主观嗜睡 （KSS） 评分， （b） 来自 PVT 的反应时间 （ s）.已安装二阶多聚非线性回归曲线。显著性水平显示为 ns（不显著）、*（p < 0.05）、*（p < 0.01）、*（p < 0.001） 和 *（p < 0.0001）。这个数字已经修改，经许可，从Facer-Childs等23。请点击此处查看此图形的较大版本。 测量的变量 ECP 类别 比较方案类别 LCP 类别 动作唤醒时间 < 07：30 h 07：31 – 08：29 h > 08：30 h 早晨皮质醇的高峰期 < 08：00 08：01 – 08：59 h > 09：00 h 暗光褪黑激素发病 （DLMO） < 21：30 h 21：31 – 22：29 小时 > 22.30 h 活动睡眠开始 < 23：30 h 23：31 – 00：29 h > 00：30 h 在空闲日纠正了睡眠中（MSFsc） < 04：00 h 04：01 – 04：59 h > 05：00 h 每个变量的分数 0 1 2 总分 0 – 3 4 – 6 7 – 10 子类别 0 = 极端 ECP1 = 明确的 ECP2 = 中等 ECP3 = 轻度 ECP 4 = 早期比较方案5 = ICP6 = 后期比较方案 7 = 轻度 LCP8 = 中等 LCP9 = 确定 LCP10 = 极端 LCP 表1：将昼夜平节分为早期（ECP）、中间（ICP）和晚期（LCP）组。每个变量根据每个参与者的结果分配一个分数，总分 （0-10） 允许分类到每个组和每个子类别。 变量测量 EP LSP 意义 样本大小 N = 16 N = 22 不适用 男性/女性人数 M = 7 M = 7 p = 0.51c F = 9 F = 15 年龄（岁） 24.69 × 4.60 21.32 × 3.27 年 p = 0.028a 高度（厘米） 171.30 × 1.97 171.10 × 2.38 p = 0.97a 重量（千克） 66.44 × 2.78 67.05 × 2.10 p = 0.88a MSFsc （hh：mm） 02：24 × 00：10 06：52 ~ 00：17 p < 0.0001a 睡眠设置（hh：mm） 22：57 × 00：10 02：27 ~ 00：19 p < 0.0001a 唤醒时间（hh：mm） 06：33 × 0.10 10：13 × 00：18 p < 0.0001a 睡眠持续时间 （h） 7.59 × 0.18 7.70 × 0.14 p = 0.72a 睡眠效率 （%） 79.29 × 1.96 77.23 × 1.14 p = 0.46a 睡眠设置延迟（hh：mm） 00：25 ~ 00：06 00：25 ~ 00：03 p = 0.30b 相位角度（hh：mm） 02：28 ~ 00：16 02：34 ~ 00：18 p = 0.84a 昏暗的褪黑激素 Onset （hh：mm） 20：27 × 00：16 23：55 × 00：26 p < 0.0001a 皮质醇峰值时间（hh：mm） 07：04 ~ 00：16 11：13 = 00：23 p < 0.0001a 表2：昼夜表型组研究变量;早期 （EP） 和晚期 （LSP）。值显示为均值 = SEM，除了年龄显示为均值 = SD。 自由日 （MSFsc） 校正的睡眠中校正是从 MCTQ 计算的。使用的统计测试类型以上文所示;参数测试a，非参数测试b和费舍尔的确切测试c.相位角度由昏暗光褪黑激素发病 （DLMO） 和睡眠开始之间的差异 （h） 决定。所有 p 值均为 FDR 校正24。此表已经过 Facer-Childs 等23人的许可修改。
Discussion
由于昼夜和睡眠相关对行为的复杂相互作用，探索每种因素的相对贡献具有挑战性。基于实验室的协议在很大程度上是不现实的和昂贵的，因此在将结果与日常功能25联系起来时，外部有效性较差。因此，越来越需要研究个人在家庭环境中，以促进可推广到现实世界的环境。虽然实地研究不允许控制外源性影响，但综合方法可能有助于阐明生物和环境因素如何影响健康、生理和绩效23、26、27。23,26,27该协议是专门为能够监测个人在其家庭环境中，同时遵循他们的习惯习惯。这些唾液取样协议在亚马逊28和南极29等具有挑战性的环境中成功实施，支持执行这一协议的简便性。
问卷是睡眠和昼夜研究的有用工具，因为它们允许快速简便地收集广泛的信息。然而，主观和客观措施之间的差异在尝试研究个体差异时可能会造成困难。因此，能够收集多种主观和客观措施，可以加强昼夜表型组的分类。这种方法组合 – MCTQ，活动学，生理采样和性能测试 – 强调了如果不考虑昼夜表型的个体差异，结果如何被误解。测量所有这些变量提供了最可靠的昼夜表型组分类，但是，有可能进一步开发该方法，以允许更少的需求。例如，尽管可靠性仍有待研究，但为了降低成本，研究人员可以移除皮质醇采样步骤或使用不同的调查问卷。然而，值得注意的是，由于DLMO是当前昼夜定时的黄金标准标记，因此，这是监测休息/活动模式的标准方法，因此，这将是评估中要包括的基本变量。
基于时钟时间而不是基于单个（内部生物时间）的计时性能测试会增加可行性，并允许在真实环境中应用协议。然而，这种设计的一个局限性是无法确定昼夜系统与静位影响的影响。这已成为一项挑战，因为无法确认促成结果的具体机制。但是，由于此协议的目的是在实际方案中调查这些组，因此减少睡眠依赖机制将最小化结果的外部有效性。因此，可以说，使用综合方法对实地研究更适用、更可行。
直接衡量绩效与社会高度相关，但似乎不考虑多重影响因素，特别是需要根据个体的昼夜表型和睡眠压力对个体进行分组，研究可能缺少关键结果。
如所讨论，PVT和KSS已广泛应用于许多研究领域。PVT的简单性和任务持续时间的灵活性使得它在需要多次测试的昼夜和睡眠限制研究中使用是一个有吸引力的测试，并且已被证明是睡眠剥夺的敏感标记30，31。,31虽然测试精度和整体反应时间随任务持续时间而增加，但2分钟、5分钟和10分钟的PVT任务都显示了与日关系32相似的时间。
我们的协议设计可以使用一系列不同的性能任务实现，如果需要，可以在更频繁的时间点实现。先前的研究已经表明，在物理和认知性能指标，如有氧能力15和执行功能25的一天时间的影响。实施此协议并核算个人差异将增进对如何研究有助于绩效的机制的理解，尤其是在精英体育等利基环境中。总之，该协议允许对昼夜表型进行实际评估，并深入了解如何测量一天中时间对性能的影响。
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
这项工作得到了生物技术和生物科学研究理事会（BBSRC，BB/J014532/1）和工程和物理科学研究理事会（EPSRC，EP/J002909/1）的资助。E.R.F.C得到康康信托机构战略支助基金（ISSF）计划加速器研究金（Wellcome 204846/Z/16/Z）和澳大利亚政府工业、创新和科学部赠款（ICG000899/19/0602）的支持。我们衷心感谢所有参与者和斯托克格兰德有限公司的测定试剂。
Materials
| Actiwatch Light | Cambridge Neurotech Ltd | Various different validated actigraph devices can be used depending on what is required | |
| Sleep Analysis 7 Software | Cambridge Neurotech Ltd | Various different validated software can be used depending on what is required | |
| 7 ml plastic bijous | Various different tubes or salivettes can be used depending on what is required | ||
| DQ67OW, Intel Core i7-2600 processor, 4GB RAM, 32-bit Windows 7 | Various different devices can be used depending on what is required |
References
- de Souza, L., et al. Further Validation of Actigraphy for Sleep Studies. Sleep. 26 (1), 81-85 (2003).
- Kushida, C. A., et al. Comparison of actigraphic, polysomnographic, and subjective assessment of sleep parameters in sleep-disordered patients. Sleep Medicine. 2 (5), 389-396 (2001).
- Roenneberg, T., Wirz-Justice, A., Merrow, M. Life between clocks: daily temporal patterns of human chronotypes. Journal of Biological Rhythms. 18 (1), 80-90 (2003).
- Horne, J. A., Ostberg, O. A self-assessment questionnaire to determine morningness-eveningness in human circadian rhythms. International Journal of Chronobiology. 4 (2), 97-110 (1976).
- Brown, S. A., et al. Molecular insights into human daily behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences. 105 (5), 1602-1607 (2008).
- Allebrandt, K., Roenneberg, T. The search for circadian clock components in humans: new perspectives for association studies. Brazilian Journal of Medical and Biological Research. 41 (8), 716-721 (2008).
- Lane, J. M., et al. Genome-wide association analysis identifies novel loci for chronotype in 100,420 individuals from the UK Biobank. Nature Communications. 7, 10889 (2016).
- Gunn, P. J., Middleton, B., Davies, S. K., Revell, V. L., Skene, D. J. Sex differences in the circadian profiles of melatonin and cortisol in plasma and urine matrices under constant routine conditions. Chronobiology International. 33 (1), 39-50 (2016).
- Burgess, H. J., Fogg, L. F. Individual differences in the amount and timing of salivary melatonin secretion. PLoS One. 3 (8), e3055 (2008).
- Voultsios, A., Kennaway, D. J., Dawson, D. Salivary melatonin as a circadian phase marker: validation and comparison to plasma melatonin. Journal of Biological Rhythms. 12 (5), 457-466 (1997).
- Bailey, S. L., Heitkemper, M. M. Circadian rhythmicity of cortisol and body temperature: morningness-eveningness effects. Chronobiology International. 18 (2), 249-261 (2001).
- Kudielka, B. M., Federenko, I. S., Hellhammer, D. H., Wüst, S. Morningness and eveningness: the free cortisol rise after awakening in “early birds” and “night owls”. Biological psychology. 72 (2), 141-146 (2006).
- Baehr, E. K., Revelle, W., Eastman, C. I. Individual differences in the phase and amplitude of the human circadian temperature rhythm: with an emphasis on morningness-eveningness. Journal of sleep research. 9 (2), 117-127 (2000).
- Benloucif, S., et al. Measuring melatonin in humans. Journal of Clinical Sleep Medicine. 4 (1), 66-69 (2008).
- Blatter, K., Cajochen, C. Circadian rhythms in cognitive performance: Methodological constraints, protocols, theoretical underpinnings. Physiology & behavior. 90 (2-3), 196-208 (2007).
- Facer-Childs, E., Brandstaetter, R. The Impact of Circadian Phenotype and Time since Awakening on Diurnal Performance in Athletes. Current Biology. 25 (4), 518-522 (2015).
- Schmidt, C., et al. Circadian preference modulates the neural substrate of conflict processing across the day. PLoS One. 7 (1), e29658 (2012).
- Hofstra, W. A., de Weerd, A. W. How to assess circadian rhythm in humans: a review of literature. Epilepsy & Behavior. 13 (3), 438-444 (2008).
- Van Someren, E. J. Improving actigraphic sleep estimates in insomnia and dementia: how many nights?. Journal of sleep research. 16 (3), 269-275 (2007).
- Moreno, C., et al. Sleep patterns in Amazon rubber tappers with and without electric light at home. Scientific Reports. 5, 14074 (2015).
- Dinges, D. F., Powell, J. W. Microcomputer analyses of performance on a portable, simple visual RT task during sustained operations. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 17 (6), 652-655 (1985).
- Åkerstedt, T., Gillberg, M. Subjective and objective sleepiness in the active individual. International Journal of Neuroscience. 52 (1-2), 29-37 (1990).
- Facer-Childs, E. R., Campos, B. M., Middleton, B., Skene, D. J., Bagshaw, A. P. Circadian phenotype impacts the brain’s resting-state functional connectivity, attentional performance, and sleepiness. Sleep. 42 (5), (2019).
- Benjamini, Y., Hochberg, Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the royal statistical society. Series B (Methodological). , 289-300 (1995).
- Zee, P. C., et al. Strategic Opportunities in Sleep and Circadian Research: Report of the Joint Task Force of the Sleep Research Society and American Academy of Sleep Medicine. Sleep. 37 (2), 219-227 (2014).
- Facer-Childs, E. R., Boiling, S., Balanos, G. M. The effects of time of day and chronotype on cognitive and physical performance in healthy volunteers. Sports Medicine Open. 4 (1), 47 (2018).
- Facer-Childs, E. R., Middleton, B., Skene, D. J., Bagshaw, A. P. Resetting the late timing of ‘night owls’ has a positive impact on mental health and performance. Sleep Medicine. , (2019).
- Moreno, C. R., et al. Sleep patterns in Amazon rubber tappers with and without electric light at home. Scientific Reports. 5, 14074 (2015).
- Arendt, J., Middleton, B. Human seasonal and circadian studies in Antarctica (Halley, 75 degrees S)). General and Comparative Endocrinology. 258, 250-258 (2018).
- Basner, M., Dinges, D. F. Maximizing sensitivity of the psychomotor vigilance test (PVT) to sleep loss. Sleep. 34 (5), 581-591 (2011).
- Basner, M., Mollicone, D., Dinges, D. F. Validity and Sensitivity of a Brief Psychomotor Vigilance Test (PVT-B) to Total and Partial Sleep Deprivation. Acta Astronautica. 69 (11-12), 949-959 (2011).
- Loh, S., Lamond, N., Dorrian, J., Roach, G., Dawson, D. The validity of psychomotor vigilance tasks of less than 10-minute duration. Behaviour research methods instruments and computers. 36 (2), 339-346 (2004).
Cite This Article
Facer-Childs, E. R., Middleton, B., Bagshaw, A. P., Skene, D. J. Human Circadian Phenotyping and Diurnal Performance Testing in the Real World. J. Vis. Exp. (158), e60448, doi:10.3791/60448 (2020).