Ответы симпатической и парасимпатической нервных систем на когнитивную нагрузку как биомаркеры ментальных состояний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Альшанская Евгения Игоревна

• Альшанская Евгения Игоревна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Альшанская Евгения Игоревна

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования

Цель и задачи исследования

Объект и предмет исследования

Методология и методы диссертационного исследования

Основные аспекты методической новизны

Научная новизна

Теоретическая значимость

Практическая значимость

Апробация научных результатов и публикации

Личный вклад автора

Основные положения, выносимые на защиту

ГЛАВА 1. Обзор литературы

1.1. Развитие представлений о вегетативной (автономной) нервной системе в истории науки

1.2. Современные тенденции в изучении вегетативной нервной системы

1.3. Структуры ЦНС, регулирующие работу СНС и ПНС

1.4. Основные нейромедиаторные механизмы в регуляции вегетативной нервной системы и их роль в когнитивных функциях

1.5. Биомаркеры и метаболиты при изучении ментальных состояний

ГЛАВА 2. Материалы и методы исследования

2.1. Методологическое обоснование и анализируемые параметры вегетативной нервной системы

2.2. Испытуемые

2.3. Психологическая оценка и сбор анамнеза: методы и опросники

2.4. Экспериментальные методы исследования

2.5. Парадигма и стимульный материал

2.6. Методы анализа данных и статистики

ГЛАВА 3. Результаты исследования

3.1. Результаты первого исследования

3.1.1. Поведенческие результаты

3.1.2. Вегетативные параметры

3.2. Результаты второго исследования

3.3. Результаты третьего исследования

3.3.1. Психологическая оценка

3.3.2. Параметры вариабельности сердечного ритма

3.3.3. Окуломоторные метрики

3.3.4. Когнитивные метрики

3.3.5. Другие метрики ВНС

3.3.6. Обнаружение ложной обратной связи

3.3.7. Параметры по блокам

3.4. Результаты четвертого исследования

ГЛАВА 4. Обсуждение результатов и ограничений экспериментов и выводы

4.1. Обсуждение результатов и ограничений первого эксперимента

4.2. Обсуждение результатов и ограничений второго эксперимента

4.3. Обсуждение результатов и ограничений третьего эксперимента

4.4. Обсуждение результатов и ограничений четвертого эксперимента

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

НАПРАВЛЕНИЯ БУДУЩИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

БЛАГОДАРНОСТИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Ответы симпатической и парасимпатической нервных систем на когнитивную нагрузку как биомаркеры ментальных состояний»

Актуальность исследования

По данным Всемирной организации здравоохранения, распространенность психических расстройств, таких как тревога и депрессия, значительно возросла за последние десятилетия, что представляет собой серьезную проблему для систем общественного здравоохранения во всем мире (Freeman, 2022). Эти расстройства, варьирующиеся от неярко выраженных тенденций и личностных черт до тяжелых патологических состояний, часто ассоциируются с повышенным уровнем стресса. Они обусловливают широкий спектр негативных последствий для здоровья и создают значительное экономическое бремя, связанное с затратами на здравоохранение и снижением производительности труда (Trautmann et al., 2016). Поздняя диагностика и неадекватные терапевтические подходы (DeMartini et al., 2019; Greene et al., 2016; Malik et al., 2022) дополнительно усиливают их негативное воздействие, подчеркивая необходимость адекватных инструментов диагностики для служб охраны психического здоровья и разработки эффективных стратегий раннего вмешательства для снижения их глубоких социальных и экономических последствий.

По оценкам Всемирной организации здравоохранения, в 2019 году около 970 миллионов человек во всём мире страдали психическими расстройствами, что составляло примерно 13% населения планеты. С 2020 по 2021 год число людей, живущих с депрессией и тревожными расстройствами, увеличилось примерно на 25%. Депрессия также является одним из основных факторов риска самоубийств, которых регистрируется более 700 тысяч в год. Приблизительно такое же количество людей во всём мире страдает различными тревожными расстройствами. Пандемия COVID-19 внесла дополнительный вклад в распространение психических расстройств, включая депрессию и тревожные состояния (Cuijpers et al., 2023; Freeman, 2022; Kestel et al., 2022).

Общие психические расстройства включают прежде всего депрессивные и тревожные расстройства. Они широко распространены в общей популяции и оказывают значительное влияние на эмоциональное состояние людей. Симптоматика может варьироваться по степени выраженности и продолжительности. Указанные расстройства относятся к диагностируемым состояниям здоровья и принципиально отличаются от временных эмоциональных реакций, таких как грусть, стресс или страх, которые могут возникать у большинства людей в ответ на жизненные обстоятельства. Согласно определению ВОЗ, депрессивные расстройства характеризуются чувством выраженной грусти, потерей интереса или удовольствия, ощущением вины или сниженной самооценки, а также нарушениями сна или аппетита, чувством усталости и ухудшением концентрации внимания. Эти симптомы могут сохраняться длительное время или периодически возобновляться, значительно ограничивая способность человека к повседневной деятельности (World Health Organization., 2017).

Тревожные расстройства включают группу психических расстройств, характеризующихся чувством тревоги и страха, таких как генерализованное тревожное расстройство, панические атаки, фобии, социальное тревожное расстройство, обсессивно-компульсивное расстройство (ОКР) и посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Как и в случае с депрессией, симптомы могут варьироваться от легких до тяжелых и требуют дополнительного изучения и персонализированной диагностики (World Health Organization., 2017).

Вегетативная (автономная) нервная система (ВНС), состоящая из симпатической нервной системы (СНС) и парасимпатической нервной системы (ПНС), играет решающую роль в реакции организма на стресс и тревогу (Bezrukikh et al., 2018; Jänig, 2022). Взаимосвязь центральной нервной системы (ЦНС) с ВНС через гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковую (ГГН) ось имеет решающее значение для понимания того, как механизмы

стресса влияют на состояние психического здоровья (Calabrese, 2008; De Kloet et al., 2005). Изменения активности ВНС, измеряемые с помощью неинвазивных биомаркеров, таких как: вариабельность сердечного ритма (ВСР), полученная через электрокардиограмму (ЭКГ) фотоплетизмограмму (ФПГ); показатели кожно-гальванической реакции (КГР); показатели дыхания; глазодвигательные реакции и реакции зрачка, а также анализ слюны, позволяют получить комплексные данные для лучшего понимания физиологических реакций на когнитивный стресс (Benchekroun et al., 2022a; X. Li et al., 2022; Lyzwinski et al., 2023; Ohme et al., 2009). Эти биомаркеры могут служить диагностическими инструментами для оценки тяжести и особенностей расстройств психического здоровья, таких как тревога и депрессия (Hartmann et al., 2019; Shinba, 2022).

Понимание механизмов, с помощью которых стресс изменяет состояние психического здоровья, имеет решающее значение для разработки неинвазивных и персонализированных методов оценки психического здоровья в режиме реального времени. Многочисленные исследования показали, что когнитивные и эмоциональные нагрузки могут вызывать различные реакции в СНС и ПНС, которые могут служить потенциальными биомаркерами для оценки психического здоровья (Held et al., 2021). Несмотря на растущий объем исследований, сохраняется потребность в надежных биомаркерах, которые могут точно отражать психическое состояние людей и помогать на ранних стадиях персонализированной и точной диагностики и терапии психических расстройств (Piazza et al., 2010; Zanetti et al., 2021).

Чтобы удовлетворить растущую потребность в надежных маркерах психического здоровья, важно подробное изучение реакций ВНС на различные уровни стресса у людей с тревогой, депрессией и субклинических групп населения. Изучая взаимодействие между СНС и ПНС, особенно в ответ на когнитивные стрессоры, это исследование стремилось улучшить понимание реакций ВНС и их связи с психическими состояниями. Конечная

цель — предоставить новое понимание физиологических основ психических расстройств и внести вклад в разработку более эффективных диагностических и терапевтических стратегий.

В связи с изложенным выше, целью данного исследования является выяснение особенностей адаптационных реакций вегетативной нервной системы у испытуемых с симптомами тревожности и депрессии при воздействии когнитивного стресс, для чего были сформулированы следующие гипотезы: у испытуемых с симптомами тревожности, депрессии и вариантами нормы адаптационные особенности, в частности реакции ВНС на когнитивный стресс, изменены:

1. При воздействии скрытого обмана вегетативные реакции отличаются;

2. При возрастающей когнитивной нагрузке вегетативные реакции отличаются;

3. Показатели метаболитов слюны у людей отличаются.

Проверка данных гипотез позволит углубить понимание физиологических механизмов, лежащих в основе тревожных и депрессивных расстройств, а также внесет вклад в разработку эффективных методов их диагностики и терапии.

Цель и задачи исследования

Цель исследования - углубить понимание того, как СНС и ПНС

реагируют на различные уровни когнитивного стресса, включая скрытый

обман и возрастающую нагрузку, у людей с разными ментальными

состояниями. Это включает в себя как исследование физиологических

изменений, происходящих в ВНС, так и изучение возможных биомаркеров,

способных предсказать или диагностировать изменения в психическом

состоянии на ранних стадиях. Исследования также направлены на разработку

новых методических подходов или основ для алгоритмов мониторинга и

анализа состояния психического здоровья на основе физиологических данных, что может способствовать созданию более точных и персонализированных стратегий диагностики и терапии психических расстройств.

Таким образом, данное исследование охватывает широкий спектр параметров, связанных с реакциями ВНС на стресс у людей с различными уровнями тревожности и депрессии, и вносит значительный вклад в развитие методов диагностики и терапии психических расстройств. Анализ показателей ВНС у здоровых людей позволяет уточнить изменения в работе СНС и ПНС, что важно для разработки персонализированных подходов к диагностике, мониторингу и предотвращению перехода к патологическим состояниям.

Задачи исследования

Это исследование направлено на изучение реакций ВНС на когнитивный стресс с использованием методов айтрекинга, электрокардиографии, фотоплетизмографии, измерения кожно-гальванической реакции, анализа параметров дыхания и биомаркеров. Основная цель — выявить, как возрастающая когнитивная нагрузка влияет на активность ВНС, а также оценить взаимосвязь этих реакций с данными анамнеза и психологических опросников, а также с когнитивными показателями, такими как время реакции, количество ошибок и самооценка. К общим задачам относятся следующие:

• Изучить роль измеряемых параметров ВНС в понимании механизмов, лежащих в основе реакций СНС и ПНС на когнитивные стрессоры.

• Исследовать дифференциальные реакции СНС и ПНС на различные уровни когнитивной нагрузки у участников с тревогой, депрессией и в норме.

• Выявить и проверить биомаркеры для оценки изменений психического здоровья, включая тревогу и депрессию.

• Исследовать взаимодействие между данными предварительного анамнеза, оценками, анкетами, поведенческими результатами в отношении измеряемых параметров ВНС.

• Разработать и апробировать новые методические подходы к обработке и анализу биомаркеров ВНС.

• Изучить взаимосвязь между биомаркерами ВНС и когнитивными параметрами, а также то, как индивидуальные различия в реакции на когнитивные стрессоры могут модулировать эту взаимосвязь.

• Уточнить механизмы, лежащие в основе реакции ВНС на когнитивный стресс на нейрофизиологическом и поведенческом уровнях, с учетом последних достижений и разработок в нейрофизиологии и когнитивных науках.

Для решения этих задач в рамках данного исследования мы структурировали шаги следующим образом:

1. Исследовать параметры ВНС в ответ на возрастающую когнитивную нагрузку с использованием методов айтрекинга, электрокардиографии, фотоплетизмографии, кожно-гальванической реакции и показателей дыхания у нормотипичных испытуемых (исследование 1).

2. Провести анализ данных опросников и анамнеза в связи с показателями ВНС, а также сравнить электрокардиограмму и фотоплетизмограмму для выявления специфических особенностей работы ВНС (исследование 2).

3. Изучить динамику зрачка с высоким разрешением, учитывая равнозначную иннервацию со стороны симпатической и парасимпатической систем, и установить взаимосвязь между показателями ВНС, психологическими (анамнез и опросники) и

когнитивными параметрами, такими как время реакции, количество ошибок и самооценка (исследование 3).

4. Проанализировать биомаркеры слюны до и после эксперимента с когнитивным стрессом для оценки изменений при симптомах депрессии (исследование 4).

Поставленные задачи направлены на системное исследование реакций ВНС в ответ на когнитивные стрессоры.

Объект и предмет исследования

Объект исследования - динамика вегетативных реакций ВНС в ответ

на стресс-факторы у людей с различными ментальными состояниями,

включая условную норму, а также депрессивные и тревожные расстройства.

ВНС, включающая СНС и ПНС, регулирует непроизвольные

физиологические функции организма и играет ключевую роль в адаптации к

изменениям окружающей среды, включая стрессовые условия. Исследование

функционирования ВНС у испытуемых с различными уровнями тревожности

и депрессии позволяет глубже понять механизмы, лежащие в основе

изменений ментальных состояний.

Предмет исследования - специфические реакции ВНС на когнитивную

нагрузку и вызванные когнитивные стрессоры (ложную обратную связь),

выраженные через измеряемые параметры, такие как вариабельность

сердечного ритма (ВСР, Heart Rate Variability, HRV), фотоплетизмограмма

(ФПГ, Photoplethysmogram, PPG), кожно-гальваническая реакция (КГР,

Galvanic Skin Response, GSR) или электродермальная активность (ЭДА,

Electrodermal Activity, EDA), частота дыхания (RSP, Respiration Rate), реакции

зрачков и глазодвигательные реакции, поведенческие показатели, а также

показатели метаболитов слюны. Исследование сосредоточено на выявлении

дифференциальных реакций СНС и ПНС в зависимости от уровня

11

тревожности и депрессивных состояний, а также на поиске особенностей и закономерностей этих реакций при изменениях в ментальных состояниях, оцененных с помощью верифицированных опросников.

Методология и методы диссертационного исследования

В настоящей работе предлагается комплексный методологический подход для изучения ментальных состояний и их динамики при когнитивной нагрузке, основанный на интеграции физиологических показателей, анамнестических данных, данных опросников, когнитивно-поведенческих характеристик и биомаркеров слюны. Подход сочетает в себе мультипараметрический сбор данных и современные методы обработки, что обеспечивает максимально полное и достоверное представление о процессах, происходящих в организме при стрессе при повышенной умственной деятельности.

В рамках исследования регистрировались параметры вегетативной нервной системы, такие как временные и спектральные характеристики вариабельности сердечного ритма, кожно-гальваническая реакция, окуломоторные показатели, а также частота дыхания и фотоплетизмографические сигналы. Одновременно оценивались когнитивные показатели, включая время реакции, частоту ошибок и субъективную самооценку состояния. Биомаркеры слюны были включены в протокол исследования для выявления потенциальных метаболических и биохимических маркеров, способных указывать на окислительный стресс, колебания уровня микроэлементов и другие факторы, связанные с тревожными, депрессивными и другими симптомами. Сочетание и анализ физиологических данных с психологическими опросами и биомаркерами слюны дает расширенное представление о механизмах формирования и протекания ментальных состояний.

Объем полученных данных потребовал применения алгоритмов машинного обучения. На этапе предварительной обработки осуществлялась фильтрация и нормализация сигналов, удаление артефактов. Далее с помощью методов кластерного анализа определялись характерные паттерны вегетативного отклика психофизиологического состояния, что позволяло сгруппировать испытуемых по схожим признакам реакции. Для проверки статистически значимых различий и выявления взаимосвязей между параметрами использовались статистические методы, релевантные исследованию.

Таким образом, представленный методологический комплекс обеспечивает всесторонний анализ вегетативных, поведенческих и метаболических аспектов реагирования на когнитивную нагрузку. Применение машинного обучения и статистических методов обработки данных позволяет не только выделять ключевые показатели, но и уточнять тонкие связи между физиологическими изменениями и психоэмоциональными факторами. Полученные результаты и методологические решения могут способствовать формированию новых подходов к ранней диагностике и персонализированной терапии психических расстройств, а также послужить основой для дальнейших исследований в области психофизиологии и прикладной нейробиологии.

Основные аспекты методической новизны

Настоящее исследование вносит методологический вклад в изучение вегетативных реакций и их связи с когнитивной нагрузкой, механизмами адаптации к стрессу и психическими состояниями. Полученные результаты углубляют понимание индивидуальных динамики и особенностей физиологических реакций, включая исследование биохимических маркеров. Интеграция актуальных методов измерения и анализа позволяет повысить точность диагностики и улучшить персонализированные рекомнедации.

Методологически в первом исследовании используется экспериментальная парадигма, которая постепенно увеличивает сложность задачи при постоянном мониторинге множества вегетативных показателей с анализом поведенческих свойств с параметрами предварительной оценки. Этот подход позволяет идентифицировать конкретные пороги, при которых вегетативные реакции меняют направление, обеспечивая более детальное понимание континуума стрессовых реакций. Такой экспериментальный дизайн предлагает более динамичное представление о том, как когнитивная нагрузка влияет на вегетативные функции с течением времени. Эта комбинация позволяет провести более полный анализ взаимосвязи между когнитивной нагрузкой и вегетативной регуляцией, повышая надежность и достоверность результатов.

Методологическая новизна второго исследования подтверждается одновременным использованием ЭКГ и ФПГ для измерения реакции сердечного ритма под когнитивной нагрузкой на самооценку и диагностирование признаков тревоги и депрессии. Этот двойной подход позволяет более комплексно оценить активность ВНС и ее связь с состояниями психического здоровья, улучшая наше понимание основных неврологических процессов для будущих исследований. Внедрение мониторинга ЭКГ и ФПГ в реальном времени во время когнитивных задач представляет собой значительный методологический прогресс. Этот подход облегчает немедленную регистрацию физиологических реакций на когнитивный стресс, повышая точность и актуальность результатов для диагностики психического здоровья врачами или для удаленной диагностики с помощью удаленных датчиков, что применимо для телемедицины и доступности психиатрической помощи.

Методологическая новизна третьего исследования заключается в комплексном подходе к изучению вегетативных реакций на когнитивную нагрузку и ложную обратную связь с использованием методов машинного

обучения. В исследовании анализировались данные пупиллометрии, вариабельности сердечного ритма, глазодвигательной активности, дыхания, кожно-гальванической реакции, поведенческих показателей, данные анамнеза и опросников, что позволило выявить взаимосвязи параметров и получить новые данные о работе ВНС и реакций ПНС и СНС на когнитивный стресс, ложную обратную связь. Методологической основой является использование машинного обучения без учителя для предварительной кластеризации (алгоритм К-теаш) динамики, что позволило разделить участников на группы с различными профилями реакции на стресс и когнитивную нагрузку. Этот подход дает возможность не только детализировать изменения размеров зрачков и их связанность с кардио показателями, но и выявить особенности индивидуальной адаптации к когнитивному стрессу. Исследование расширяет понимание того, как когнитивная нагрузка влияет на ВНС, что особенно важно для диагностики и мониторинга психофизиологических состояний в режиме реального времени при использовании в носимых устройствах. Выявленные различия в стрессоустойчивости и когнитивной производительности между участниками позволяют повысить точность оценки и персонализировать подходы к мониторингу когнитивного стресса в учебных, рабочих и медицинских задачах.

Методологическая новизна четвертого исследования заключается в том, что в исследовании динамической когнитивной задачи с шестью уровнями сложности до и после процедуры собираются биомаркеры слюны. Этот экспериментальный дизайн позволяет детально проанализировать, как когнитивный стресс влияет на физиологические маркеры. Использование неинвазивных измерений метаболитов слюны для оценки антиоксидантной способности и уровня магния является важной методологической апробацией. Этот подход вызывает меньше стресса у участников по сравнению с забором крови, что делает его особенно подходящим для изучения состояний психического здоровья. Этот подход повышает точность и актуальность

результатов, предлагая комплексное представление о том, как испытуемые с тревожными симптомами реагируют на стресс как на поведенческом, так и на биохимическом уровне.

В целом, эти методологические подходы обеспечивают более глубокое и детальное понимание взаимодействия между когнитивной нагрузкой, вегетативными реакциями и психическим здоровьем. Возможность применения этих методологических наработок в передовых методах и алгоритмах мониторинга и алгоритмах могут значительно повысить достоверность, открывая путь к улучшению диагностики и терапии состояний психического здоровья и отслеживания ментальных изменений.

Научная новизна

Настоящее исследование представляет собой проведение четырех экспериментов, результаты которых существенно расширяют теоретические и методологические основы изучения автономной и центральной нервных систем. Впервые в комплексном подходе исследованы вегетативные реакции и их связь с когнитивной нагрузкой, механизмами адаптации к стрессу и состояниями психического здоровья. Работа подчеркивает сложность и индивидуальность физиологических реакций, вводя в комплексное рассмотрение биохимические маркеры. Кроме того, интеграция методов машинного обучения в анализ физиологических данных позволила улучшить диагностику реакций ВНС на возрастающую когнитивную нагрузку и ложную обратную связь, как дополнительного стресс фактор. Это открывает новые перспективы в понимании механизмов адаптации и в разработке более точных методов диагностики в области нейрофизиологии и психического здоровья.

Первое исследование существенный вклад в более точное понимание нелинейной динамики вегетативных реакций на различные уровни когнитивной нагрузки. Традиционные исследования часто фокусируются на

линейных взаимосвязях между когнитивной нагрузкой и вегетативными реакциями, такими как ВСР и КГР. Наше исследование показывает, что вегетативные реакции не всегда меняются линейно с увеличением сложности задачи. Вместо этого существуют критические точки, где направление этих реакций меняется на противоположное. Это предполагает более сложное взаимодействие между когнитивной нагрузкой и вегетативной регуляцией, направленной на адаптацию к нагрузке. Детальное понимание динамики вегетативной регуляции может привести к созданию более точных моделей когнитивного стресса и его физиологических маркеров.

Вторым аспектом теоретической новизны первого исследования является акцент на индивидуальных различиях в механизмах адаптации к стрессу. Результаты показывают, что индивидуальные различия в реакциях на стресс можно лучше понять посредством комплексного анализа и сравнения релевантных вегетативных показателей.

Новизна второго исследования заключается, во-первых, в том, что оно

сравнивает показатели сердечного ритма электрокардиографию и

фотоплетизмографию при когнитивной нагрузке с данными

диагностированных профессионалами и самооценочных состояний

психического здоровья, таких как симптомы депрессии, тревожности,

включая эпизоды панических атак, упомянутые участниками. В отличие от

традиционных исследований, которые фокусируются отдельно каком либо

одном параметре сердечно-сосудистых, либо на психологических показателях,

этот подход дает комплексное представление о механизмах ответа при

усилении когнитивного стресса, влияющих как на сердечный ритм, так и на

психическое здоровье. Такое сравнение подходов к измерению важно для

диагностики психического здоровья в реальном времени с использованием

носимых датчиков и применимо в алгоритмах точной и персонализированной

оценки адаптационных возможностей ВНС в реальном времени. Во-вторых,

применение ФПГ для измерения сердечной реакции во время когнитивных

17

задач является относительно новым в контексте оценки психического здоровья. Этот метод предлагает неинвазивное, непрерывное измерение тонуса периферических сосудов, отражающее активность СНС. В-третьих, исследование выявило дифференциальную чувствительность измерений ЭКГ и ФПГ при выявлении признаков тревоги и депрессии. Результаты демонстрируют, что показатели ЭКГ более информативны у людей, перенесших приступы паники, тогда как ФПГ более эффективно предсказывает общую тревожность и депрессию, что подчеркивает важность выбора и совмещения подходящих характеристик ВСР для проведения измерений и их анализ при конкретных изучаемых психологических состояниях. И так же это прокладывает путь для алгоритмов неинвазивного мониторинга работы нейромедиаторных систем. В целом, результаты исследования способствуют более глубокому пониманию того, как когнитивная нагрузка может влиять на функции ВНС, отражающие способность адаптироваться к стрессу, от которых также зависит психологическое благополучие человека.

Третье исследование связано с изучением ответа ВНС на когнитивную нагрузку и скрытый обман с применением алгоритмов машинного обучения без учителя. Исследование вносит вклад в теоретические и методологические основы понимания групповой динамики параметров ВНС при одновременной их регистрации. Впервые детально изучаются механизмы адаптации к когнитивной нагрузке и стрессору, вызываемому скрытой ложной обратной связью, с учетом индивидуальных физиологических особенностей, что подчеркивает сложность и вариативность этих реакций. Найдены статистически значимые данные опросника и данных анамнеза, проясняющие разницу в этой динамики, что меняет понимание структуры ответа ВНС у людей с разными физиологическими характеристиками.

Четвертое исследование вносит вклад в понимание роли метаболитов слюны при когнитивном стрессе, уделяя особое внимание антиоксидантной

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Альшанская Евгения Игоревна, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Abel, P. W., & Piascik, M. T. (2017). Introduction to Autonomic Nervous System Drugs. In Pharmacology and Therapeutics for Dentistry (pp. 71-81). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-39307-2.00005-9

2. Ackerknecht, E. H. (1974). THE HISTORY OF THE DISCOVERY OF THE VEGATATIVE (AUTONOMIC) NERVOUS SYSTEM. Medical History, 18(1), 1-8. https://doi.org/10.1017/S0025727300019189

3. Albuquerque, E. X., Pereira, E. F. R., Alkondon, M., & Rogers, S. W. (2009). Mammalian Nicotinic Acetylcholine Receptors: From Structure to Function. Physiological Reviews, 89(1), 73-120. https://doi.org/10.1152/physrev.00015.2008

4. Aleksandrov, V. G., & Aleksandrova, N. P. (2015). The role of the insular cortex in the control of visceral functions. Human Physiology, 41(5), 553-561. https://doi.org/10.1134/S0362119715050023

5. Aleksandrov, V. G., Kokurina, T. N., Rybakova, G. I., & Tumanova, T. S. (2021). Autonomic Functions of the Prefrontal Cortex. Human Physiology, 47(5), 571-578. https://doi.org/10.1134/S0362119721050029

6. Alhayek, S., & Preuss, C. V. (2024). Beta 1 Receptors. In StatPearls. StatPearls Publishing. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK532904/

7. Alkawadri, T., Wong, P. Y., Fong, Z., Lundy, F. T., McGarvey, L. P., Hollywood, M. A., Thornbury, K. D., & Sergeant, G. P. (2022). M2 Muscarinic Receptor-Dependent Contractions of Airway Smooth Muscle are Inhibited by

Activation of ^-Adrenoceptors. Function, 3(6), zqac050. https://doi.org/10.1093/function/zqac050

8. AlShanableh, Z., & Ray, E. C. (2024). Magnesium in hypertension: Mechanisms and clinical implications. Frontiers in Physiology, 15, 1363975. https://doi.org/10.3389/fphys.2024.1363975

9. Alshanskaia, E. I., Zhozhikashvili, N. A., Polikanova, I. S., & Martynova, O. V. (2024). Heart rate response to cognitive load as a marker of depression and increased anxiety. Frontiers in Psychiatry, 15, 1355846. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1355846

10.Anderson, K. J., Revelle, W., & Lynch, M. J. (1989). Caffeine, impulsivity, and memory scanning: A comparison of two explanations for the Yerkes-Dodson Effect. Motivation and Emotion, 13(1), 1-20. https://doi.org/10.1007/BF00995541

11.Angelidis, A., Solis, E., Lautenbach, F., Van Der Does, W., & Putman, P. (2019). I'm going to fail! Acute cognitive performance anxiety increases threat-interference and impairs WM performance. PLOS ONE, 14(2), e0210824. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0210824

12.Arakaki, X., Arechavala, R. J., Choy, E. H., Bautista, J., Bliss, B., Molloy, C., Wu, D.-A., Shimojo, S., Jiang, Y., Kleinman, M. T., & Kloner, R. A. (2023). The connection between heart rate variability (HRV), neurological health, and cognition: A literature review. Frontiers in Neuroscience, 17, 1055445. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1055445

13.Arco, A. D., & Mora, F. (2009). Neurotransmitters and prefrontal cortex-limbic system interactions: Implications for plasticity and psychiatric disorders. Journal of Neural Transmission, 116(8), 941-952. https://doi.org/10.1007/s00702-009-0243-8

14. Arendt, T., Bigl, V., Arendt, A., & Tennstedt, A. (1983). Loss of neurons in the nucleus basalis of Meynert in Alzheimer's disease, paralysis agitans and Korsakoff's disease. Acta Neuropathologica, 61(2), 101-108. https://doi.org/10.1007/BF00697388

15.Arendt, T., Brückner, M. K., Morawski, M., Jäger, C., & Gertz, H.-J. (2015). Early neurone loss in Alzheimer's disease: Cortical or subcortical? Acta Neuropathologica Communications, 3(1), 10. https://doi.org/10.1186/s40478-015-0187-1

16.Aronstam, R. S., & Patil, P. (2009). Muscarinic Receptors: Autonomic Neurons. In Encyclopedia of Neuroscience (pp. 1141-1149). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-008045046-9.00692-6

17.Arsalidou, M., Pascual-Leone, J., & Johnson, J. (2010). Misleading cues improve developmental assessment of working memory capacity: The color matching tasks. Cognitive Development, 25(3), 262-277. https://doi.org/10.1016/j.cogdev.2010.07.001

18.Assous, M. (2021). Striatal cholinergic transmission. Focus on nicotinic receptors' influence in striatal circuits. European Journal of Neuroscience, 53(8), 2421-2442. https://doi.org/10.1111/ejn.15135

19.Aston-Jones, G., & Cohen, J. D. (2005). AN INTEGRATIVE THEORY OF LOCUS COERULEUS-NOREPINEPHRINE FUNCTION: Adaptive Gain and Optimal Performance. Annual Review of Neuroscience, 28(1), 403-450. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.28.061604.135709

20. Avery, R. (2000). The Alpha-2A-Adrenoceptor Agonist, Guanfacine, Increases Regional Cerebral Blood Flow in Dorsolateral Prefrontal Cortex of Monkeys Performing a Spatial Working Memory Task. Neuropsychopharmacology, 23(3), 240-249. https://doi.org/10.1016/S0893-133X(00)00111-1

21. Avery, S. N., Clauss, J. A., & Blackford, J. U. (2016). The Human BNST: Functional Role in Anxiety and Addiction. Neuropsychopharmacology, 41(1), 126-141. https://doi.org/10.1038/npp.2015.185

22.Awada, M., Becerik Gerber, B., Lucas, G. M., & Roll, S. C. (2024). Stress appraisal in the workplace and its associations with productivity and mood: Insights from a multimodal machine learning analysis. PLOS ONE, 19(1), e0296468. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296468

23.Bachurina, V., & Arsalidou, M. (2022). Multiple levels of mental attentional demand modulate peak saccade velocity and blink rate. Heliyon, 8(1), e08826. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08826

24.Baeken, C., Marinazzo, D., Van Schuerbeek, P., Wu, G.-R., De Mey, J., Luypaert, R., & De Raedt, R. (2014). Left and Right Amygdala—Mediofrontal Cortical Functional Connectivity Is Differentially Modulated by Harm Avoidance. PLoS ONE, 9(4), e95740. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0095740

25.Baj, J., Flieger, W., Teresinski, G., Buszewicz, G., Sitarz, R., Forma, A., Karakula, K., & Maciejewski, R. (2020). Magnesium, Calcium, Potassium, Sodium, Phosphorus, Selenium, Zinc, and Chromium Levels in Alcohol Use Disorder: A Review. Journal of Clinical Medicine, 9(6), 1901. https://doi.org/10.3390/jcm9061901

26.Baker, R. (1986). Brainstem neurons are peculiar for oculomotor organization. In Progress in Brain Research (Vol. 64, pp. 257-271). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(08)63420-2

27.Balaban, Z., & Kurt, G. (2023). Neurotransmitters of Autonomic Nervous System. In M. Elena Hernandez-Aguilar & G. Emiliano Aranda-Abreu (Eds.), Physiology (Vol. 22). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.112007

28.Ballinger, E. C., Ananth, M., Talmage, D. A., & Role, L. W. (2016). Basal Forebrain Cholinergic Circuits and Signaling in Cognition and Cognitive Decline. Neuron, 91(6), 1199-1218. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2016.09.006

29.Bandelow, B., Baldwin, D., Abelli, M., Bolea-Alamanac, B., Bourin, M., Chamberlain, S. R., Cinosi, E., Davies, S., Domschke, K., Fineberg, N., Grünblatt, E., Jarema, M., Kim, Y.-K., Maron, E., Masdrakis, V., Mikova, O., Nutt, D., Pallanti, S., Pini, S., ... Riederer, P. (2017). Biological markers for anxiety disorders, OCD and PTSD: A consensus statement. Part II: Neurochemistry, neurophysiology and neurocognition. The World Journal of Biological Psychiatry, 18(3), 162-214. https://doi.org/10.1080/15622975.2016.1190867

30.Bandler, R., Carrive, P., & Zhang, S. P. (1991). Chapter 13 Integration of somatic and autonomic reactions within the midbrain periaqueductal grey: Viscerotopic, somatotopic and functional organization. In Progress in Brain Research (Vol. 87, pp. 269-305). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(08)63056-3

31.Baribeau, D. A., & Anagnostou, E. (2015). Oxytocin and vasopressin: Linking pituitary neuropeptides and their receptors to social neurocircuits. Frontiers in Neuroscience, 9. https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00335

32.Bartova, L., Lanzenberger, R., Rujescu, D., & Kasper, S. (2023). Reply to: "The serotonin theory of depression: a systematic umbrella review of the evidence" published by Moncrieff J, Cooper RE, Stockmann T, Amendola S, Hengartner MP, Horowitz MA in Molecular Psychiatry (2022 Jul 20. doi:

10.1038/s41380-022-01661-0). Molecular Psychiatry, 28(8), 3153-3154. https://doi.org/10.1038/s41380-023-02093-0

33.Beck, A. T. (1961). An Inventory for Measuring Depression. Archives of General Psychiatry, 4(6), 561. https://doi.org/10.1001/archpsyc.1961.01710120031004

34.Beck, A. T., Epstein, N., Brown, G., & Steer, R. (2012). Beck Anxiety Inventory [Dataset]. https://doi.org/10.1037/t02025-000

35.Beck, A. T., Steer, R. A., & Brown, G. (2011). Beck Depression Inventory-II [Dataset]. https://doi.org/10.1037/t00742-000

36.Beissner, F., Meissner, K., Bar, K.-J., & Napadow, V. (2013). The Autonomic Brain: An Activation Likelihood Estimation Meta-Analysis for Central Processing of Autonomic Function. Journal of Neuroscience, 33(25),

10503-10511. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.1103-13.2013

37.Benarroch, E. E. (2009). Central Regulation of Autonomic Function. In M. D. Binder, N. Hirokawa, & U. Windhorst (Eds.), Encyclopedia of Neuroscience (pp. 654-657). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-29678-2_904

38.Benarroch, E. E. (2012). Periaqueductal gray: An interface for behavioral control. Neurology, 78(3), 210-217. https://doi.org/10.1212/WNL.0b013e31823fcdee

39.Benarroch, E. E. (2014). Autonomic Neurotransmission. In E. Benarroch (Ed.), Autonomic Neurology (pp. 31-41). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/med/9780199920198.003.0003

40.Benchekroun, M., Chevallier, B., Beaouiss, H., Istrate, D., Zalc, V., Khalil, M., & Lenne, D. (2022a). Comparison of Stress Detection through ECG and PPG signals using a Random Forest-based Algorithm. 2022 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 3150-3153. https://doi.org/10.1109/EMBC48229.2022.9870984

41.Benchekroun, M., Chevallier, B., Beaouiss, H., Istrate, D., Zalc, V., Khalil, M., & Lenne, D. (2022b). Comparison of Stress Detection through ECG and PPG signals using a Random Forest-based Algorithm. 2022 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 3150-3153. https://doi.org/10.1109/EMBC48229.2022.9870984

42.Bennett, M. R. (1997). NON-ADRENERGIC NON-CHOLINERGIC (NANC) TRANSMISSION TO SMOOTH MUSCLE: 35 YEARS ON. Progress in

Neurobiology, 52(3), 159-195. https://doi.org/10.1016/S0301-0082(97)00012-9

43.Benowitz, N. L. (2009). Pharmacology of Nicotine: Addiction, Smoking-Induced Disease, and Therapeutics. Annual Review of Pharmacology and Toxicology, 49(1), 57-71. https://doi.org/10.1146/annurev.pharmtox.48.113006.094742

44.Berends, A. M. A., Eisenhofer, G., Fishbein, L., Van Der Horst-Schrivers, A. N. A., Kema, I. P., Links, T. P., Lenders, J. W. M., & Kerstens, M. N. (2019). Intricacies of the Molecular Machinery of Catecholamine Biosynthesis and Secretion by Chromaffin Cells of the Normal Adrenal Medulla and in Pheochromocytoma and Paraganglioma. Cancers, 11(8), 1121. https://doi.org/10.3390/cancers11081121

45.Bernstein, D., Fajardo, G., & Zhao, M. (2011). The role of 0-adrenergic receptors in heart failure: Differential regulation of cardiotoxicity and cardioprotection. Progress in Pediatric Cardiology, 31(1), 35-38.

https://doi.org/10 1016/j .ppedcard.2010.11.007

46.Berntson, G. G., Quigley, K. S., Jang, J. F., & Boysen, S. T. (1990). An Approach to Artifact Identification: Application to Heart Period Data. Psychophysiology, 27(5), 586-598. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.1990.tb01982.x

47.Berntson, G. G., Sarter, M., & Cacioppo, J. T. (1998). Anxiety and cardiovascular reactivity: The basal forebrain cholinergic link. Behavioural Brain Research, 94(2), 225-248. https://doi.org/10.1016/S0166-4328(98)00041-2

48.Berry, D. C. (1995). Donald Broadbent and applied cognitive psychology. Applied Cognitive Psychology, 9(7). https://doi.org/10.1002/acp.2350090702

49.Berthon, A., Wernisch, L., Stoukidi, M., Thornton, M., Tessier-Lariviere, O., Fortier-Poisson, P., Mamen, J., Pinkney, M., Lee, S., Sarkans, E., Annecchino, L., Appleton, B., Garsed, P., Patterson, B., Gonshaw, S., Jakopec, M., Shunmugam, S., Edwards, T., Tukiainen, A., ... Armitage, O. (2024). Using neural biomarkers to personalize dosing of vagus nerve stimulation. Bioelectronic Medicine, 10(1),

15. https://doi.org/10.1186/s42234-024-00147-4

50.Besnard, A., & Sahay, A. (2016). Adult Hippocampal Neurogenesis, Fear Generalization, and Stress. Neuropsychopharmacology, 41(1), 24-44. https://doi.org/10.1038/npp.2015.167

51.Bezrukikh, M. M., Komkova, Yu. N., & Ivanov, V. V. (2018). Autonomic Regulation of Heart Rate and Distinctive Features of Oculomotor Activity in Eight- to Nine-Year-Old Boys and Girls during the Reading of Texts of Different Complexities. Human Physiology, 44(4), 361-370. https://doi.org/10.1134/S0362119718040047

52.Bhatt, S., Nagappa, A. N., & Patil, C. R. (2020). Role of oxidative stress in depression. Drug Discovery Today, 25(7), 1270-1276. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2020.05.001

53.Billman, G. E. (2013). The LF/HF ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance. Frontiers in Physiology, 4. https://doi.org/10.3389/fphys.2013.00026

54.Bloem, B., Poorthuis, R. B., & Mansvelder, H. D. (2014). Cholinergic modulation of the medial prefrontal cortex: The role of nicotinic receptors in attention and

regulation of neuronal activity. Frontiers in Neural Circuits, 8. https://doi.org/10.3389/fncir.2014.00017

55.Botturi, A., Ciappolino, V., Delvecchio, G., Boscutti, A., Viscardi, B., & Brambilla, P. (2020). The Role and the Effect of Magnesium in Mental Disorders: A Systematic Review. Nutrients, 12(6), 1661. https://doi.org/10.3390/nu12061661

56.Bouayed, J., Rammal, H., & Soulimani, R. (2009). Oxidative Stress and Anxiety: Relationship and Cellular Pathways. Oxidative Medicine and Cellular Longevity, 2(2), 63-67. https://doi.org/10.4161/oxim.2.2.7944

57.Bradley, M. M., Miccoli, L., Escrig, M. A., & Lang, P. J. (2008). The pupil as a measure of emotional arousal and autonomic activation. Psychophysiology, 45(4), 602-607. https://doi.org/10.1111/j .1469-8986.2008.00654.x

58.Bremner, J. D., Krystal, J. H., Southwick, S. M., & Charney, D. S. (1996). Noradrenergic mechanisms in stress and anxiety: I. preclinical studies. Synapse, 23(1), 28-38.

https://doi.org/10.1002/(SICI)1098-2396(199605)23:1<28::AID-SYN4>3.0.CO;2 -J

59.Broadhurst, P. L. (1957). Emotionality and the Yerkes-Dodson Law. Journal of Experimental Psychology, 54(5), 345-352. https://doi.org/10.1037/h0049114

60.Broncel, A., Bocian, R., Klos-Wojtczak, P., & Konopacki, J. (2018). Medial septal cholinergic mediation of hippocampal theta rhythm induced by vagal nerve stimulation. PLOS ONE, 13(11), e0206532. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206532

61.Brownlow, S., Webster, R., Croxen, R., Brydson, M., Neville, B., Lin, J.-P., Vincent, A., Newsom-Davis, J., & Beeson, D. (2001). Acetylcholine receptor 5 subunit mutations underlie a fast-channel myasthenic syndrome and arthrogryposis multiplex congenita. Journal of Clinical Investigation, 108(1), 125-130. https://doi.org/10.1172/JCI200112935

62.Bu, Y., Burks, J., Yang, K., Prince, J., Borna, A., Coe, C. L., Simmons, A., Tu, X. M., Baker, D., Kimball, D., Rao, R., Shah, V., Huang, M., Schwindt, P., Coleman, T. P., & Lerman, I. (2024). Non-invasive ventral cervical magnetoneurography as a proxy of in vivo lipopolysaccharide-induced inflammation. Communications Biology, 7(1), 893. https://doi.org/10.1038/s42003-024-06435-8

63.Bulut, M., Selek, S., Bez, Y., Karababa, I. F., Kaya, M. C., Gunes, M., Emhan, A., Aksoy, N., & Sir, A. (2013). Reduced PON1 enzymatic activity and increased lipid hydroperoxide levels that point out oxidative stress in generalized anxiety disorder. Journal of Affective Disorders, 150(3), 829-833. https://doi.org/10.1016/jjad.2013.03.011

64.Bylund, D. B. (2004). Adrenergic Receptors. In Encyclopedia of Biological Chemistry (pp. 46-50). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B0-12-443710-9/00010-7

65.Calabrese, E. J. (2008). Stress Biology and Hormesis: The Yerkes-Dodson Law in Psychology—A Special Case of the Hormesis Dose Response. Critical Reviews in Toxicology, 38(5), 453-462. https://doi.org/10.1080/10408440802004007

66.Cannon, W. B. (1915). Bodily Changes in Pain, Hunger, Fear and Rage: Annals of Internal Medicine, 39(2), 383. https://doi.org/10.7326/0003-4819-39-2-383_1

67.Cannon, W. B. (1932). The wisdom of the body. W W Norton & Co.

68.Carpenter, F., Burgess, N., & Barry, C. (2017). Modulating medial septal cholinergic activity reduces medial entorhinal theta frequency without affecting speed or grid coding. Scientific Reports, 7(1), 14573.

https://doi.org/10. 103 8/s41598-017-15100-6

69.Celka, P., Charlton, P. H., Farukh, B., Chowienczyk, P., & Alastruey, J. (2020). Influence of mental stress on the pulse wave features of photoplethysmograms. Healthcare Technology Letters, 7(1), 7-12. https://doi.org/10.1049/htl.2019.0001

70.Celniak, W., Slapczynska, D., Paj^k, A., Przybylo, J., & Augustyniak, P. (2023). Intelligent Eye-Tracker-Based Methods for Detection of Deception: A Survey. Electronics, 12(22), 4627. https://doi.org/10.3390/electronics12224627

71.Chalmers, J. A., Quintana, D. S., Abbott, M. J.-A., & Kemp, A. H. (2014). Anxiety Disorders are Associated with Reduced Heart Rate Variability: A Meta-Analysis. Frontiers in Psychiatry, 5. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2014.00080

72.Chan, W. Y., McKinzie, D. L., Bose, S., Mitchell, S. N., Witkin, J. M., Thompson, R. C., Christopoulos, A., Lazareno, S., Birdsall, N. J. M., Bymaster, F. P., & Felder, C. C. (2008). Allosteric modulation of the muscarinic M 4 receptor as an approach to treating schizophrenia. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(31), 10978-10983. https://doi.org/10.1073/pnas.0800567105

73.Chang, W. H., Lee, I. H., Chi, M. H., Lin, S.-H., Chen, K. C., Chen, P. S., Chiu, N. T., Yao, W. J., & Yang, Y. K. (2018). Prefrontal cortex modulates the correlations between brain-derived neurotrophic factor level, serotonin, and the autonomic nervous system. Scientific Reports, 8(1), 2558. https://doi.org/10.1038/s41598-018-20923-y

74.Chrousos, G. P., & Gold, P. W. (1992). The concepts of stress and stress system disorders. Overview of physical and behavioral homeostasis. JAMA, 267(9), 1244-1252.

75. Cohen, R. A. (2011). Yerkes-Dodson Law. In J. S. Kreutzer, J. DeLuca, & B. Caplan (Eds.), Encyclopedia of Clinical Neuropsychology (pp. 2737-2738). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-79948-3_1340

76.Cookson, J., & Jonsson, F. (2022). A new cholinergic mechanism for antipsychotics: Emraclidine and M4 muscarinic receptors. The Lancet, 400(10369), 2159-2161. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)02421-7

77.Correia, A. S., Cardoso, A., & Vale, N. (2023). Oxidative Stress in Depression: The Link with the Stress Response, Neuroinflammation, Serotonin, Neurogenesis and Synaptic Plasticity. Antioxidants, 12(2), 470. https://doi.org/10.3390/antiox12020470

78.Costa, E. D., Rezende, B. A., Cortes, S. F., & Lemos, V. S. (2016). Neuronal Nitric Oxide Synthase in Vascular Physiology and Diseases. Frontiers in Physiology, 7. https://doi.org/10.3389/fphys.2016.00206

79.Costa, T., Taylor, A., Black, F., Hill, S., McAllister-Williams, R. H., Gallagher, P.,

& Watson, S. (2023). Autonomic dysregulation, cognition and fatigue in people with depression and in active and healthy controls: Observational cohort study. BJPsych Open, 9(4), e106. https://doi.org/10.1192/bjo.2023.68

80.Cowan, J. A. (1995). The biological chemistry of magnesium. VCH publ.

81.Crans, R. A. J., Wouters, E., Valle-León, M., Taura, J., Massari, C. M., Fernández-Dueñas, V., Stove, C. P., & Ciruela, F. (2020). Striatal Dopamine D2-Muscarinic Acetylcholine M1 Receptor-Receptor Interaction in a Model of Movement Disorders. Frontiers in Pharmacology, 11, 194. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.00194

82.Critchley, H. D. (2002). Review: Electrodermal Responses: What Happens in the Brain. The Neuroscientist, 8(2), 132-142. https://doi.org/10.1177/107385840200800209

83.Cui, C., & Schlessinger, D. (2015). Eccrine sweat gland development and sweat secretion. Experimental Dermatology, 24(9), 644-650. https://doi.org/10.1111/exd.12773

84.Cuijpers, P., Javed, A., & Bhui, K. (2023). The WHO World Mental Health Report: A call for action. The British Journal of Psychiatry, 222(6), 227-229. https://doi.org/10.1192/bjp.2023.9

85.Cunanan, A. J., DeWeese, B. H., Wagle, J. P., Carroll, K. M., Sausaman, R., Hornsby, W. G., Haff, G. G., Triplett, N. T., Pierce, K. C., & Stone, M. H. (2018). The General Adaptation Syndrome: A Foundation for the Concept of Periodization. Sports Medicine, 48(4), 787-797.

https://doi.org/10.1007/s40279-017-0855-3

86.Dame, Z. T., Aziat, F., Mandal, R., Krishnamurthy, R., Bouatra, S., Borzouie, S., Guo, A. C., Sajed, T., Deng, L., Lin, H., Liu, P., Dong, E., & Wishart, D. S. (2015). The human saliva metabolome. Metabolomics, 11(6), 1864-1883. https://doi.org/10.1007/s11306-015-0840-5

87.Dampney, R., Coleman, M., Fontes, M., Hirooka, Y., Horiuchi, J., Li, Y., Polson, J., Potts, P., & Tagawa, T. (2002). Central Mechanisms Underlying Short- And Long-Term Regulation Of The Cardiovascular System. Clinical and Experimental Pharmacology and Physiology, 29(4), 261-268. https://doi.org/10.1046/j.1440-1681.2002.03640.x

88.Daniel, S. E., & Rainnie, D. G. (2016). Stress Modulation of Opposing Circuits in the Bed Nucleus of the Stria Terminalis. Neuropsychopharmacology, 41(1), 103-125. https://doi.org/10.1038/npp.2015.178

89.Davern, P. J. (2014). A role for the lateral parabrachial nucleus in cardiovascular function and fluid homeostasis. Frontiers in Physiology, 5. https://doi.org/10.3389/fphys.2014.00436

90.De Freitas, R. L., Salgado-Rohner, C. J., Hallak, J. E. C., De Souza Crippa, J. A., & Coimbra, N. C. (2013). Involvement of prelimbic medial prefrontal cortex in panic-like elaborated defensive behaviour and innate fear-induced antinociception elicited by GABAA receptor blockade in the dorsomedial and ventromedial hypothalamic nuclei: Role of the endocannabinoid CB1 receptor. International Journal of Neuropsychopharmacology, 16(8), 1781-1798.

https://doi.org/10.1017/S1461145713000163

91.De Kloet, E. R., Joels, M., & Holsboer, F. (2005). Stress and the brain: From adaptation to disease. Nature Reviews Neuroscience, 6(6), 463-475. https://doi. org/10.103 8/nrn 1683

92.De Morree, H. M., & Marcora, S. M. (2015). Psychobiology of Perceived Effort During Physical Tasks. In G. H. E. Gendolla, M. Tops, & S. L. Koole (Eds.), Handbook of Biobehavioral Approaches to Self-Regulation (pp. 255-270). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-1236-0_17

93.DeMartini, J., Patel, G., & Fancher, T. L. (2019). Generalized Anxiety Disorder. Annals of Internal Medicine, 170(7), ITC49. https://doi.org/10.7326/AITC201904020

94.Dennis, S. H., Pasqui, F., Colvin, E. M., Sanger, H., Mogg, A. J., Felder, C. C., Broad, L. M., Fitzjohn, S. M., Isaac, J. T. R., & Mellor, J. R. (2016). Activation of Muscarinic M1 Acetylcholine Receptors Induces Long-Term Potentiation in the Hippocampus. Cerebral Cortex, 26(1), 414-426.

https://doi.org/10.1093/cercor/bhv227

95.Diagnosis for Pulse-Taking and Pulse Subtlety. (2019). In J. Fu & M. Yang, The Yellow Emperor's Classic of Medicine—Essential Questions (pp. 69-77). WORLD SCIENTIFIC. https://doi.org/10.1142/9789813273580_0017

96.Divjak, D., Sun, H., & Milin, P. (2024). Physiological responses and cognitive behaviours: Measures of heart rate variability index language knowledge. Journal of Neurolinguistics, 69, 101177. https://doi.org/10.1016/jjneuroling.2023.101177

97.Dolejsi, E., Szanti-Pinter, E., Chetverikov, N., Nelic, D., Randakova, A., Dolezal, V., Kudova, E., & Jakubik, J. (2021). Neurosteroids and steroid hormones are allosteric modulators of muscarinic receptors. Neuropharmacology, 199, 108798. http s: //doi. org/10.1016/j .neuropharm .2021.108798

98.Duffy, E. (1957). The psychological significance of the concept of "arousal" or "activation." Psychological Review, 64(5), 265-275. https://doi.org/10.1037/h0048837

99.Duncan, J. R., Paterson, D. S., & Kinney, H. C. (2008). The development of nicotinic receptors in the human medulla oblongata: Inter-relationship with the serotonergic system. Autonomic Neuroscience, 144(1-2), 61-75. https://doi.org/10.1016/j.autneu.2008.09.006

100. Duong, N., & Brecht, K. (1983). Magnesium as the physiologic calcium antagonist: Its vascular effects and therapeutic use. In R. Jacob, R. W. Gulch, & G. Kissling (Eds.), Cardiac Adaptation to Hemodynamic Overload, Training and Stress (pp. 288-294). Steinkopff. https://doi.org/10.1007/978-3-642-85326-5_40

101. Eby, G. A., & Eby, K. L. (2006). Rapid recovery from major depression using magnesium treatment. Medical Hypotheses, 67(2), 362-370. https://doi.org/10.1016/j.mehy.2006.01.047

102. Egozi, Y., & Kloog, Y. (1985). Muscarinic Receptors in the Preoptic Area Are Sensitive to 17^-EstradioI during the Critical Period. Neuroendocrinology, 40(5), 385-392. https://doi.org/10.1159/000124103

103. Eiden, L. E., & Jiang, S. Z. (2018). What's New in Endocrinology: The

Chromaffin Cell. Frontiers in Endocrinology, 9, 711. https://doi.org/10.3389/fendo.2018.00711

104. Elb^k, C. T., Lystb^k, M. N., & Mitkidis, P. (2022). On the psychology of bonuses: The effects of loss aversion and Yerkes-Dodson law on performance in cognitively and mechanically demanding tasks. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 98, 101870. https://doi.org/10.1016/j.socec.2022.101870

105. Elgendi, M., Norton, I., Brearley, M., Abbott, D., & Schuurmans, D. (2013). Systolic Peak Detection in Acceleration Photoplethysmograms Measured from Emergency Responders in Tropical Conditions. PLoS ONE, 8(10), e76585. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0076585

106. Ernsberger, U., Deller, T., & Rohrer, H. (2020). The diversity of neuronal phenotypes in rodent and human autonomic ganglia. Cell and Tissue Research, 382(2), 201-231. https://doi.org/10.1007/s00441-020-03279-6

107. Ernst, G. (2017). Heart-Rate Variability—More than Heart Beats? Frontiers in Public Health, 5, 240. https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00240

108. Ernst, H., Scherpf, M., Pannasch, S., Helmert, J. R., Malberg, H., & Schmidt, M. (2023). Assessment of the human response to acute mental stress-An overview and a multimodal study. PLOS ONE, 18(11), e0294069. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294069

109. Esco, M. R., & Flatt, A. A. (2014). Ultra-short-term heart rate variability indexes at rest and post-exercise in athletes: Evaluating the agreement with

accepted recommendations. Journal of Sports Science & Medicine, 13(3), 535-541.

110. Exley, R., Mcintosh, J. M., Marks, M. J., Maskos, U., & Cragg, S. J. (2012). Striatal a5 Nicotinic Receptor Subunit Regulates Dopamine Transmission in Dorsal Striatum. The Journal of Neuroscience, 32(7), 2352-2356. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4985-11.2012

111. Eysenck, M. W. (1982). Theories of Arousal and Performance. In M. W. Eysenck, Attention and Arousal (pp. 47-66). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-68390-9_4

112. Farias, G. G., Godoy, J. A., Hernández, F., Avila, J., Fisher, A., & Inestrosa, N. C. (2004). M1 muscarinic receptor activation protects neurons from ß-amyloid toxicity. A role for Wnt signaling pathway. Neurobiology of Disease, 17(2), 337-348. https://doi.org/10.1016/j .nbd.2004.07.016

113. Fawcett, W. J., Haxby, E. J., & Male, D. A. (1999). Magnesium: Physiology and pharmacology. British Journal of Anaesthesia, 83(2), 302-320. https://doi.org/10.1093/bja/83.2.302

114. Fedi, M., Bach, L. A., Berkovic, S. F., Willoughby, J. O., Scheffer, I. E., & Reutens, D. C. (2008). Association of a Nicotinic Receptor Mutation with Reduced Height and Blunted Physostigmine-Stimulated Growth Hormone Release. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 93(2), 634-637. https://doi.org/10.1210/jc.2007-1611

115. Feduccia, A. A., Chatterjee, S., & Bartlett, S. E. (2012). Neuronal nicotinic

acetylcholine receptors: Neuroplastic changes underlying alcohol and nicotine addictions. Frontiers in Molecular Neuroscience, 5. https://doi.org/10.3389/fnmol.2012.00083

116. Ferencova, N., Visnovcova, Z., Bona Olexova, L., & Tonhajzerova, I. (2021). Eye pupil - a window into central autonomic regulation via emotional/cognitive processing. Physiological Research, S669-S682. https://doi.org/10.33549/physiolres.934749

117. Finger, S. (2005). Minds Behind the Brain. Oxford University Press. https://doi.org/10. 1093/acprof: oso/9780195181821.001.0001

118. Fink, G. (2016). Eighty years of stress. Nature, 539(7628), 175-176. https://doi.org/10.1038/nature20473

119. Fischer, S., Strawbridge, R., Vives, A. H., & Cleare, A. J. (2017). Cortisol as a predictor of psychological therapy response in depressive disorders: Systematic review and meta-analysis. British Journal of Psychiatry, 210(2), 105-109. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.! 15.180653

120. Fontana, I. C., Kumar, A., & Nordberg, A. (2023). The role of astrocytic a7 nicotinic acetylcholine receptors in Alzheimer disease. Nature Reviews Neurology, 19(5), 278-288. https://doi.org/10.1038/s41582-023-00792-4

121. Forte, G., Favieri, F., & Casagrande, M. (2019). Heart Rate Variability and Cognitive Function: A Systematic Review. Frontiers in Neuroscience, 13, 710. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00710

122. Franzoni, F., Scarfo, G., Guidotti, S., Fusi, J., Asomov, M., & Pruneti, C.

(2021). Oxidative Stress and Cognitive Decline: The Neuroprotective Role of Natural Antioxidants. Frontiers in Neuroscience, 15, 729757. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.729757

123. Freeman, M. (2022). The World Mental Health Report: Transforming mental health for all. World Psychiatry, 21(3), 391-392. https://doi.org/10.1002/wps.21018

124. Fryer, A. D., & Jacoby, D. B. (1998). Muscarinic Receptors and Control of Airway Smooth Muscle. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, 158(supplement_2), S154-S160.

https://doi. org/10.1164/ajrccm .158. supplement_2.13tac120

125. Fukuda, K. (2001). Eye blinks: New indices for the detection of deception. International Journal of Psychophysiology, 40(3), 239-245. https://doi.org/10.1016/S0167-8760(00)00192-6

126. Galik, E., Fukudo, S., Tanaka, Y., Gidron, Y., Campbell, T. S., Johnson, J. A., Zernicke, K. A., Pellowski, J., Garcia, L. I., Mitchell, J. W., Erausquin, J. T., Salem, R. M., Rodriguez-Murillo, L., Chiba-Falek, O., Jiang, R., Jiang, R., Campbell, T. S., Johnson, J. A., Zernicke, K. A., ... Anderson, G. M. (2013). General Adaptation Syndrome. In M. D. Gellman & J. R. Turner (Eds.), Encyclopedia of Behavioral Medicine (pp. 842-844). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1005-9_1135

127. Gasiorowska, A., Wydrych, M., Drapich, P., Zadrozny, M., Steczkowska, M., Niewiadomski, W., & Niewiadomska, G. (2021). The Biology and Pathobiology

of Glutamatergic, Cholinergic, and Dopaminergic Signaling in the Aging Brain. Frontiers in Aging Neuroscience, 13, 654931. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.654931

128. Gasparini, F., Grossi, A., & Bandini, S. (2021). A Deep Learning Approach to Recognize Cognitive Load using PPG Signals. Proceedings of the 14th PErvasive Technologies Related to Assistive Environments Conference, 489-495. https://doi.org/10.1145/3453892.3461625

129. Gatzke-Kopp, L. M., Benson, L., Ryan, P. J., & Ram, N. (2020). Cortical and affective regulation of autonomic coordination. Psychophysiology, 57(5), e13544. https://doi. org/10.1111/psyp.13544

130. Gerra, G., Zaimovic, A., Zambelli, U., Timpano, M., Reali, N., Bernasconi, S., & Brambilla, F. (2000). Neuroendocrine Responses to Psychological Stress in Adolescents with Anxiety Disorder. Neuropsychobiology, 42(2), 82-92. https://doi.org/10.1159/000026677

131. Goldstein, D. S. (2010). Adrenal Responses to Stress. Cellular and Molecular Neurobiology, 30(8), 1433-1440. https://doi.org/10.1007/s10571-010-9606-9

132. Goode, T. D., & Maren, S. (2017). Role of the bed nucleus of the stria terminalis in aversive learning and memory. Learning & Memory, 24(9), 480-491. https://doi.org/10.1101/lm.044206.116

133. Gotti, C., Marks, Michael. J., Millar, N. S., & Wonnacott, S. (2023). Nicotinic acetylcholine receptors (nACh) in GtoPdb v.2023.3. IUPHAR/BPS Guide to Pharmacology CITE, 2023(3). https://doi.org/10.2218/gtopdb/F76/2023.3

134. Graham, F. (2024). Daily briefing: Landmark Alzheimer's paper will be retracted. Nature, d41586-024-01699-w. https://doi.org/10.1038/d41586-024-01699-w

135. Grant, S., & Lester, H. A. (2020). Proteins for increased surface expression of the a6^4 nicotinic acetylcholine receptor: Nothing but good news? Journal of Clinical Investigation, 130(11), 5685-5687. https://doi.org/10.1172/JCI143197

136. Greene, S., Thapliyal, H., & Caban-Holt, A. (2016). A Survey of Affective Computing for Stress Detection: Evaluating technologies in stress detection for better health. IEEE Consumer Electronics Magazine, 5(4), 44-56. https://doi.org/10.1109/MCE.2016.2590178

137. Grewal, R. P., Martinez, M., Hoehe, M., Bonner, T. I., Gershon, E. S., & Detera-Wadleigh, S. (1992). Genetic linkage mapping of the m4 human muscarinic receptor (CHRM4). Genomics, 13(1), 239-240. https://doi.org/10.1016/0888-7543(92)90236-L

138. Grossman, P. (1983). Respiration, Stress, and Cardiovascular Function. Psychophysiology, 20(3), 284-300.

https://doi.org/10.1111/j .1469-8986.1983 .tb02156.x

139. Gu, S., Knowland, D., Matta, J. A., O'Carroll, M. L., Davini, W. B., Dhara, M., Kweon, H.-J., & Bredt, D. S. (2020). Hair cell a9a10 nicotinic acetylcholine receptor functional expression regulated by ligand binding and deafness gene products. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(39), 24534-24544. https://doi.org/10.1073/pnas.2013762117

140. Gu, S., Matta, J. A., Davini, W. B., Dawe, G. B., Lord, B., & Bredt, D. S. (2019). A6-Containing Nicotinic Acetylcholine Receptor Reconstitution Involves Mechanistically Distinct Accessory Components. Cell Reports, 26(4), 866-874.e3. https://doi.org/10.1016Zj.celrep.2018.12.103

141. Gullett, N., Zajkowska, Z., Walsh, A., Harper, R., & Mondelli, V. (2023). Heart rate variability (HRV) as a way to understand associations between the autonomic nervous system (ANS) and affective states: A critical review of the literature. International Journal of Psychophysiology, 192, 35-42. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2023.08.001

142. Gungor, N. Z., & Pare, D. (2016). Functional Heterogeneity in the Bed Nucleus of the Stria Terminalis. Journal of Neuroscience, 36(31), 8038-8049. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0856-16.2016

143. Habek, M., Leys, F., Krbot Skoric, M., Reis Carneiro, D., Calandra-Buonaura, G., Camaradou, J., Chiaro, G., Cortelli, P., FalupPecurariu, C., Granata, R., Guaraldi, P., Helbok, R., Hilz, M. J., Iodice, V., Jordan, J., Kaal, E. C. A., Kamondi, A., Pavy Le Traon, A., Rocha, I., ... the Collaborators of the European Network of Clinical ANS laboratories. (2022). Clinical autonomic nervous system laboratories in Europe: A joint survey of the European Academy of Neurology and the European Federation of Autonomic Societies. European Journal of Neurology, 29(12), 3633-3646. https://doi.org/10.1111/ene.15538

144. Habibi, M. (2017). Acetylcholine In Reference Module in Neuroscience andBiobehavioral Psychology (p. B9780128093245004648). Elsevier.

https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809324-5.00464-8

145. Hajiasgharzadeh, K., Somi, M. H., Sadigh-Eteghad, S., Mokhtarzadeh, A., Shanehbandi, D., Mansoori, B., Mohammadi, A., Doustvandi, M. A., & Baradaran, B. (2020). The dual role of alpha7 nicotinic acetylcholine receptor in inflammation-associated gastrointestinal cancers. Heliyon, 6(3), e03611. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03611

146. Hammack, S. E., Braas, K. M., & May, V. (2021). Chemoarchitecture of the bed nucleus of the stria terminalis: Neurophenotypic diversity and function. In Handbook of Clinical Neurology (Vol. 179, pp. 385-402). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819975-6.00025-X

147. Hansel, A., & Von Kanel, R. (2008). The ventro-medial prefrontal cortex: A major link between the autonomic nervous system, regulation of emotion, and stress reactivity? BioPsychoSocial Medicine, 2(1), 21. https://doi.org/10.1186/1751-0759-2-21

148. Hansen, J. Y., Shafiei, G., Markello, R. D., Smart, K., Cox, S. M. L., N0rgaard, M., Beliveau, V., Wu, Y., Gallezot, J.-D., Aumont, E., Servaes, S., Scala, S. G., DuBois, J. M., Wainstein, G., Bezgin, G., Funck, T., Schmitz, T. W., Spreng, R. N., Galovic, M., ... Misic, B. (2022). Mapping neurotransmitter systems to the structural and functional organization of the human neocortex. Nature Neuroscience, 25(11), 1569-1581. https://doi.org/10.1038/s41593-022-01186-3

149. Hartmann, R., Schmidt, F. M., Sander, C., & Hegerl, U. (2019). Heart Rate

Variability as Indicator of Clinical State in Depression. Frontiers in Psychiatry, 9, 735. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00735

150. Hasselmo, M. E. (2006). The role of acetylcholine in learning and memory. Current Opinion in Neurobiology, 16(6), 710-715. https://doi.org/10.1016/j.conb.2006.09.002

151. He, Z., Xu, Y., Rao, Z., Zhang, Z., Zhou, J., Zhou, T., & Wang, H. (2024). The role of a7-nAChR-mediated PI3K/AKT pathway in lung cancer induced by nicotine. Science of The Total Environment, 912, 169604. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023. 169604

152. Hein, L. (2006). Adrenoceptors and signal transduction in neurons. Cell and Tissue Research, 326(2), 541-551. https://doi.org/10.1007/s00441-006-0285-2

153. Held, J., Visla, A., Wolfer, C., Messerli-Burgy, N., & Fluckiger, C. (2021). Heart rate variability change during a stressful cognitive task in individuals with anxiety and control participants. BMC Psychology, 9(1), 44. https://doi.org/10. 1186/s40359-021-00551-4

154. Hendrickson, L. M., Guildford, M. J., & Tapper, A. R. (2013). Neuronal Nicotinic Acetylcholine Receptors: Common Molecular Substrates of Nicotine and Alcohol Dependence. Frontiers in Psychiatry, 4. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2013.00029

155. Hirooka, Y. (2020). Sympathetic Activation in Hypertension: Importance of the Central Nervous System. American Journal of Hypertension, 33(10), 914-926. https://doi.org/10.1093/ajh/hpaa074

156. Horishita, T., Minami, K., Uezono, Y., Shiraishi, M., Ogata, J., Okamoto, T., Terada, T., & Sata, T. (2005). The effects of the neurosteroids: Pregnenolone, progesterone and dehydroepiandrosterone on muscarinic receptor-induced responses in Xenopus oocytes expressing M1 and M3 receptors. Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology, 371(3), 221-228. https://doi.org/10.1007/s00210-005-1022-1

157. Hu, R., Jin, S., He, X., Xu, F., & Hu, J. (2016). Whole-Brain Monosynaptic Afferent Inputs to Basal Forebrain Cholinergic System. Frontiers in Neuroanatomy, 10. https://doi.org/10.3389/fnana.2016.00098

158. Huerta-Ocampo, I., Dautan, D., Gut, N. K., Khan, B., & Mena-Segovia, J. (2021). Whole-brain mapping of monosynaptic inputs to midbrain cholinergic neurons. Scientific Reports, 11(1), 9055. https://doi.org/10.1038/s41598-021-88374-6

159. Hussain, L. S., Reddy, V., & Maani, C. V. (2024). Physiology, Noradrenergic Synapse. In StatPearls. StatPearls Publishing. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK540977/

160. Ialongo, C. (2017). Preanalytic of total antioxidant capacity assays performed in serum, plasma, urine and saliva. Clinical Biochemistry, 50(6), 356-363. https://doi.org/10.1016/j.clinbiochem.2016.11.037

161. Ichiyama, S., & Haga, T. (2009). Muscarinic Acetylcholine Receptor. In A. Lajtha & K. Mikoshiba (Eds.), Handbook of Neurochemistry and Molecular Neurobiology (pp. 418-439). Springer US.

https://doi.org/10.1007/978-0-387-30370-3_23

162. Iglesias, A. G., & Flagel, S. B. (2021). The Paraventricular Thalamus as a Critical Node of Motivated Behavior via the Hypothalamic-Thalamic-Striatal Circuit. Frontiers in Integrative Neuroscience, 15, 706713. https://doi.org/10.3389/fnint.2021.706713

163. Jacobsen, J. P. R. (2023). Serotonin and depression—An alternative interpretation of the data in Moncrieff et al. Molecular Psychiatry, 28(8), 3158-3159. https://doi.org/10.1038/s41380-023-02090-3

164. Jänig, W. (2022). The Integrative Action of the Autonomic Nervous System: Neurobiology of Homeostasis (2nd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108778411

165. Jensen, D. E. A., Ebmeier, K. P., Suri, S., Rushworth, M. F. S., & Klein-Flügge, M. C. (2024). Nuclei-specific hypothalamus networks predict a dimensional marker of stress in humans. Nature Communications, 15(1), 2426. https://doi.org/10.1038/s41467-024-46275-y

166. Jeon, J., Dencker, D., Wörtwein, G., Woldbye, D. P. D., Cui, Y., Davis, A. A., Levey, A. I., Schütz, G., Sager, T. N., M0rk, A., Li, C., Deng, C.-X., Fink-Jensen, A., & Wess, J. (2010). A Subpopulation of Neuronal M 4 Muscarinic Acetylcholine Receptors Plays a Critical Role in Modulating Dopamine-Dependent Behaviors. The Journal of Neuroscience, 30(6), 2396-2405. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.3843-09.2010

167. Johns, M. W. (1991). A New Method for Measuring Daytime Sleepiness: The

Epworth Sleepiness Scale. Sleep, 14(6), 540-545. https://doi.org/10.1093/sleep/14.6.540

168. Jose, A. D., & Collison, D. (1970). The normal range and determinants of the intrinsic heart rate in man. Cardiovascular Research, 4(2), 160-167. https://doi.org/10.1093/cvr/4.2.160

169. Joseph Pellissery, A., Gopika Vinayamohan, P., Susan Viju, L., Joseph, D., & Venkitanarayanan, K. (2024). Application of Urine Metabolomics as a Marker in Health and Disease. In T. Jarzembowski & A. Daca (Eds.), Advances and Challenges in Urine Laboratory Analysis. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.109808

170. Kan, Y., Wang, X., Chen, X., Zhao, H., Lan, J., & Duan, H. (2021). Acute stress reduces the emotional attentional blink: Evidence from human electrophysiology. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience, 21(1), 58-73. https://doi.org/10.3758/s13415-020-00847-9

171. Karlin, A. (2002). Emerging structure of the Nicotinic Acetylcholine receptors. Nature Reviews Neuroscience, 3(2), 102-114. https://doi.org/10.1038/nrn731

172. Katsarou, M.-S., Karathanasopoulou, A., Andrianopoulou, A., Desiniotis, V., Tzinis, E., Dimitrakis, E., Lagiou, M., Charmandari, E., Aschner, M., Tsatsakis, A. M., Chrousos, G. P., & Drakoulis, N. (2018). Beta 1, Beta 2 and Beta 3 Adrenergic Receptor Gene Polymorphisms in a Southeastern European Population. Frontiers in Genetics, 9, 560.

https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00560

173. Kaul, I., Sawchak, S., Correll, C. U., Kakar, R., Breier, A., Zhu, H., Miller, A. C., Paul, S. M., & Brannan, S. K. (2024). Efficacy and safety of the muscarinic receptor agonist KarXT (xanomeline-trospium) in schizophrenia (EMERGENT-2) in the USA: Results from a randomised, double-blind, placebo-controlled, flexible-dose phase 3 trial. The Lancet, 403(10422), 160-170. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)02190-6

174. Kaya, M. C., Bez, Y., Karababa, I. F., Emhan, A., Aksoy, N., Bulut, M., Gune§, M., Atli, A., & Selek, S. (2013). Decreased Serum Sulphydryl Levels as a Sign of Increased Oxidative Stress in Generalized Anxiety Disorder. Psychiatry Investigation, 10(3), 281. https://doi.org/10.4306/pi.2013.10.3.281

175. Kemp, A. H., Quintana, D. S., Felmingham, K. L., Matthews, S., & Jelinek, H. F. (2012). Depression, Comorbid Anxiety Disorders, and Heart Rate Variability in Physically Healthy, Unmedicated Patients: Implications for Cardiovascular Risk. PLoS ONE, 7(2), e30777. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0030777

176. Kestel, D., Lewis, S., Freeman, M., Chisholm, D., Gascoigne Siegl, O., & Van Ommeren, M. (2022). A world report on the transformation needed in mental health care. Bulletin of the World Health Organization, 100(10), 583-583. https://doi.org/10.2471/BLT.22.289123

177. Khonsary, S. A. (2023). Goodman and Gilman's The Pharmacological Basis of Therapeutics. Surgical Neurology International, 14, 91. https://doi.org/10.25259/SNI_184_2023

178. Kim, H.-G., Cheon, E.-J., Bai, D.-S., Lee, Y. H., & Koo, B.-H. (2018). Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature. Psychiatry Investigation, 15(3), 235-245. https://doi.org/10.30773/pi.2017.08.17

179. Kim, S.-R., & Kim, S.-Y. (2021). Functional Dissection of Glutamatergic and GABAergic Neurons in the Bed Nucleus of the Stria Terminalis. Molecules and Cells, 44(2), 63-67. https://doi.org/10.14348/molcells.2021.0006

180. Klumpers, F., Kroes, M. C. W., Baas, J. M. P., & Fernández, G. (2017). How Human Amygdala and Bed Nucleus of the Stria Terminalis May Drive Distinct Defensive Responses. The Journal of Neuroscience, 37(40), 9645-9656. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.3830-16.2017

181. Knowland, D., Gu, S., Eckert, W. A., Dawe, G. B., Matta, J. A., Limberis, J., Wickenden, A. D., Bhattacharya, A., & Bredt, D. S. (2020). Functional a6ß4 acetylcholine receptor expression enables pharmacological testing of nicotinic agonists with analgesic properties. Journal of Clinical Investigation, 130(11), 6158-6170. https://doi.org/10.1172/JCI140311

182. Koketsu, K., & Akasu, T. (1986). Postsynaptic Modulation. In A. G. Karczmar, K. Koketsu, & S. Nishi (Eds.), Autonomic and Enteric Ganglia (pp. 273-295). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-9436-9_12

183. Kouba, B. R., De Araujo Borba, L., Borges De Souza, P., Gil-Mohapel, J., & Rodrigues, A. L. S. (2024). Role of Inflammatory Mechanisms in Major Depressive Disorder: From Etiology to Potential Pharmacological Targets. Cells, 13(5), 423. https://doi.org/10.3390/cells13050423

184. Krashia, P., Moroni, M., Broadbent, S., Hofmann, G., Kracun, S., Beato, M., Groot-Kormelink, P. J., & Sivilotti, L. G. (2010). Human a3ß4 Neuronal Nicotinic Receptors Show Different Stoichiometry if They Are Expressed in Xenopus Oocytes or Mammalian HEK293 Cells. PLoS ONE, 5(10), e13611. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0013611

185. Krontira, A. C., Cruceanu, C., Dony, L., Kyrousi, C., Link, M.-H., Rek, N., Pöhlchen, D., Raimundo, C., Penner-Goeke, S., Schowe, A., Czamara, D., Lahti-Pulkkinen, M., Sammallahti, S., Wolford, E., Heinonen, K., Roeh, S., Sportelli, V., Wölfel, B., Ködel, M., ... Binder, E. B. (2024). Human cortical neurogenesis is altered via glucocorticoid-mediated regulation of ZBTB16 expression. Neuron, 112(9), 1426-1443.e11. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.02.005

186. Kucyi, A., & Parvizi, J. (2020). Pupillary Dynamics Link Spontaneous and Task-Evoked Activations Recorded Directly from Human Insula. The Journal of Neuroscience, 40(32), 6207-6218. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.0435-20.2020

187. Kuhn, J., Hardenacke, K., Lenartz, D., Gruendler, T., Ullsperger, M., Bartsch, C., Mai, J. K., Zilles, K., Bauer, A., Matusch, A., Schulz, R.-J., Noreik, M., Bührle, C. P., Maintz, D., Woopen, C., Häussermann, P., Hellmich, M., Klosterkötter, J., Wiltfang, J., ... Sturm, V. (2015). Deep brain stimulation of the nucleus basalis of Meynert in Alzheimer's dementia. Molecular Psychiatry, 20(3), 353-360. https://doi.org/10.1038/mp.2014.32

188. Kulak-Bejda, A., Waszkiewicz, N., Bejda, G., Zalewska, A., & Maciejczyk, M. (2019). Diagnostic Value of Salivary Markers in Neuropsychiatrie Disorders. Disease Markers, 2019, 1-6. https://doi.org/10.1155/2019/4360612

189. Kuryatov, A., & Lindstrom, J. (2011). Expression of Functional Human a6^2p3* Acetylcholine Receptors in Xenopus laevis Oocytes Achieved through Subunit Chimeras and Concatamers. Molecular Pharmacology, 79(1), 126-140. https://doi.org/10.1124/mol. 110.066159

190. Kvetnansky, R., Pacak, K., Fukuhara, K., Viskupic, E., Hiremagalur, B., Nankova, B., Goldstein, D. S., Sabban, E. L., & Kopin, I. J. (1995). Sympathoadrenal System in Stress: Interaction with the Hypothalamic-Pituitary-Adrenocortical Systema. Annals of the New York Academy of Sciences, 771(1), 131-158.

https://doi.org/10.1111/j .1749-6632.1995.tb44676.x

191. Lammers, J. W., Barnes, P. J., & Chung, K. F. (1992). Nonadrenergic, noncholinergic airway inhibitory nerves. The European Respiratory Journal, 5(2), 239-246.

192. Langley, J. N. (1921). The autonomic nervous system. W. Heffer & Sons. https://archive.org/details/autonomicnervous01 languoft

193. Laurencin, C., Lancelot, S., Merida, I., Costes, N., Redouté, J., Le Bars, D., Boulinguez, P., & Ballanger, B. (2023). Distribution of a2-Adrenergic Receptors in the Living Human Brain Using [11C]yohimbine PET. Biomolecules, 13(5), 843. https://doi.org/10.3390/biom13050843

194. Lebow, M. A., & Chen, A. (2016). Overshadowed by the amygdala: The bed nucleus of the stria terminalis emerges as key to psychiatric disorders. Molecular Psychiatry, 21(4), 450-463. https://doi.org/10.1038/mp.2016.!

195. Lee, C.-H., & Hung, S.-Y. (2022). Physiologic Functions and Therapeutic Applications of a7 Nicotinic Acetylcholine Receptor in Brain Disorders. Pharmaceutics, 15(1), 31. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics15010031

196. Leon-Pinzon, C., CercA3s, M. G., Noguez, P., Trueta, C., & De-Miguel, F. F. (2014). Exocytosis of serotonin from the neuronal soma is sustained by a serotonin and calcium-dependent feedback loop. Frontiers in Cellular Neuroscience, 8. https://doi.org/10.3389/fncel.2014.00169

197. Lerman, I., Klaming, R., Spadoni, A., Baker, D. G., & Simmons, A. N. (2022). Non-invasive cervical vagus nerve stimulation effects on reaction time and valence image anticipation response. Brain Stimulation, 15(4), 946-956. https://doi.org/10.1016/j.brs.2022.06.006

198. Levey, A. I. (1996). Muscarinic acetylcholine receptor expression in memory circuits: Implications for treatment of Alzheimer disease. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93(24), 13541-13546. https://doi.org/10.1073/pnas.93.24.13541

199. Li, D., Wu, J., & Xiong, X. (2023). The Role of the Acetylcholine System in Common Respiratory Diseases and COVID-19. Molecules, 28(3), 1139. https://doi.org/10.3390/molecules28031139

200. Li, X., Hu, C., Meng, A., Guo, Y., Chen, Y., & Dang, R. (2022). Heart rate

variability and heart rate monitoring of nurses using PPG and ECG signals during working condition: A pilot study. Health Science Reports, 5(1), e477. https://doi.org/10.1002/hsr2.477

201. Liberies Lab. Publications, Harvard Medical School. (2024). [Dataset]. https://liberles.hms.harvard.edu/publications

202. Libreros-Jiménez, H. M., Manzo, J., Rojas-Durán, F., Aranda-Abreu, G. E., García-Hernández, L. I., Coria-Ávila, G. A., Herrera-Covarrubias, D., Pérez-Estudillo, C. A., Toledo-Cárdenas, M. R., & Hernández-Aguilar, M. E. (2023). On the Cranial Nerves. NeuroSci, 5(1), 8-38. https://doi.org/10.3390/neurosci5010002

203. Lingg, R. T., Johnson, S. B., Emmons, E. B., Anderson, R. M., Romig-Martin, S. A., Narayanan, N. S., McGaugh, J. L., LaLumiere, R. T., & Radley, J. J. (2020). Bed nuclei of the stria terminalis modulate memory consolidation via glucocorticoid-dependent and -independent circuits. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(14), 8104-8114. https://doi.org/10.1073/pnas.1915501117

204. Lippi, D. (1995). THIERRY BARDINET, Les papyrus médicaux de l'Egypte pharaonique. Traductionintégrale et commentaire, Paris, Fayard, 1995, 591 pp. Nuncius, 10(2), 882-884. https://doi.org/10.1163/182539185X01403

205. Listik, E., & Wang, Q. (2023). Alpha2-adrenergic receptors. In Primer on the Autonomic Nervous System (pp. 49-52). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-85492-4.00075-2

206. Liu, Z., Barnes, S. A., Sokolnicki, L. A., Snyder, E. M., Johnson, B. D., Turner, S. T., Joyner, M. J., & Eisenach, J. H. (2006). Beta-2 adrenergic receptor polymorphisms and the forearm blood flow response to mental stress. Clinical Autonomic Research, 16(2), 105-112. https://doi.org/10.1007/s10286-006-0329-4

207. Loewy, A. D. (1991). Chapter 12 Forebrain nuclei involved in autonomic control. In Progress in Brain Research (Vol. 87, pp. 253-268). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(08)63055-1

208. Love, T. M. (2018). The impact of oxytocin on stress: The role of sex. Current Opinion in Behavioral Sciences, 23, 136-142. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2018.06.018

209. Luo, S., Kulak, J. M., Cartier, G. E., Jacobsen, R. B., Yoshikami, D., Olivera, B. M., & McIntosh, J. M. (1998). a-Conotoxin AuIB Selectively Blocks a304 Nicotinic Acetylcholine Receptors and Nicotine-Evoked Norepinephrine Release. The Journal of Neuroscience, 18(21), 8571-8579. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.18-21-08571.1998

210. Lupien, S. J., Maheu, F., Tu, M., Fiocco, A., & Schramek, T. E. (2007). The effects of stress and stress hormones on human cognition: Implications for the field of brain and cognition. Brain and Cognition, 65(3), 209-237. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2007.02.007

211. Lyzwinski, L. N., Elgendi, M., & Menon, C. (2023). The Use of Photoplethysmography in the Assessment of Mental Health: Scoping Review. JMIR Mental Health, 10, e40163. https://doi.org/10.2196/40163

212. Ma, S., Zang, T., Liu, M.-L., & Zhang, C.-L. (2020). Aging-relevant human basal forebrain cholinergic neurons as a cell model for Alzheimer's disease. Molecular Neurodegeneration, 15(1), 61. https://doi.org/10.1186/s13024-020-00411-6

213. Maier, J. A. M., Locatelli, L., Fedele, G., Cazzaniga, A., & Mazur, A. (2022). Magnesium and the Brain: A Focus on Neuroinflammation and Neurodegeneration. International Journal of Molecular Sciences, 24(1), 223. https://doi.org/10.3390/ijms24010223

214. Makowski, D., Pham, T., Lau, Z. J., Brammer, J. C., Lespinasse, F., Pham, H., Schölzel, C., & Chen, S. H. A. (2021). NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing. Behavior Research Methods, 53(4), 1689-1696. https://doi.org/10.3758/s13428-020-01516-y

215. Malik, S., Stead, T. S., Mangal, R., & Ganti, L. (2022). General Anxiety Disorder in Youth: A National Survey. Health Psychology Research, 10(4). https://doi.org/10.52965/001c.39578

216. Maqsood, R., Schofield, S., Bennett, A. N., Khattab, A., Clark, C., Bull, A. M. J., Fear, N. T., & Boos, C. J. (2024). The Influence of Physical and Mental Health Mediators on the Relationship Between Combat-Related Traumatic Injury and Ultra-Short-Term Heart Rate Variability in a U.K. Military Cohort: A Structural Equation Modeling Approach. Military Medicine, 189(3-4), e758-e765. https://doi.org/10.1093/milmed/usad341

217. Marshall, S. P. (2007). Identifying cognitive state from eye metrics. Aviation,

Space, and Environmental Medicine, 78(5 Suppl), B165-175.

218. Martyn, J. A. J., Fagerlund, M. J., & Eriksson, L. I. (2009). Basic principles of neuromuscular transmission. Anaesthesia, 64(s1), 1-9. https://doi.org/10.1111/j.1365-2044.2008.05865.x

219. Masoumian Hosseini, M., Masoumian Hosseini, S. T., Qayumi, K., Hosseinzadeh, S., & Sajadi Tabar, S. S. (2023). Smartwatches in healthcare medicine: Assistance and monitoring; a scoping review. BMC Medical Informatics and Decision Making, 23(1), 248. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02350-w

220. Mathot, S. (2018). Pupillometry: Psychology, Physiology, and Function. Journal of Cognition, 1(1), 16. https://doi.org/10.5334/joc.18

221. Mathot, S., & Vilotijevic, A. (2022). Methods in cognitive pupillometry: Design, preprocessing, and statistical analysis. Behavior Research Methods, 55(6), 3055-3077. https://doi.org/10.3758/s13428-022-01957-7

222. McEwen, B. S. (2007). Physiology and Neurobiology of Stress and Adaptation: Central Role of the Brain. Physiological Reviews, 87(3), 873-904. https://doi.org/10.1152/physrev.00041.2006

223. McKlveen, J. M., Myers, B., & Herman, J. P. (2015). The Medial Prefrontal Cortex: Coordinator of Autonomic, Neuroendocrine and Behavioural Responses to Stress. Journal of Neuroendocrinology, 27(6), 446-456. https://doi.org/10.1111/jne.12272

224. Meehan, Z. M., & Shaffer, F. (2024). Do Longer Exhalations Increase HRV

During Slow-Paced Breathing? Applied Psychophysiology and Biofeedback. https://doi.org/10.1007/sl0484-024-09637-2

225. Mehta, P. K., Sharma, A., Bremner, J. D., & Vaccarino, V. (2022). Mental Stress-Induced Myocardial Ischemia. Current Cardiology Reports, 24(12), 2109-2120. https://doi.org/10.1007/s11886-022-01821-2

226. Mesulam, M. -Marsel. (2013). Cholinergic circuitry of the human nucleus basalis and its fate in Alzheimer's disease. Journal of Comparative Neurology, 521(18), 4124-4144. https://doi.org/10.1002/cne.23415

227. Mineur, Y. S., Mose, T. N., Vanopdenbosch, L., Etherington, I. M., Ogbejesi, C., Islam, A., Pineda, C. M., Crouse, R. B., Zhou, W., Thompson, D. C., Bentham, M. P., & Picciotto, M. R. (2022). Hippocampal acetylcholine modulates stress-related behaviors independent of specific cholinergic inputs. Molecular Psychiatry, 27(3), 1829-1838. https://doi.org/10.1038/s41380-021-01404-7

228. Mineur, Y. S., & Picciotto, M. R. (2010). Nicotine receptors and depression: Revisiting and revising the cholinergic hypothesis. Trends in Pharmacological Sciences, 31(12), 580-586. https://doi.org/10.1016lj.tips.2010.09.004

229. Mishra, T., Wang, M., Metwally, A. A., Bogu, G. K., Brooks, A. W., Bahmani, A., Alavi, A., Celli, A., Higgs, E., Dagan-Rosenfeld, O., Fay, B., Kirkpatrick, S., Kellogg, R., Gibson, M., Wang, T., Hunting, E. M., Mamic, P., Ganz, A. B., Rolnik, B., ... Snyder, M. P. (2020). Pre-symptomatic detection of COVID-19 from smartwatch data. Nature Biomedical Engineering, 4(12), 1208-1220. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00640-6

230. Moabedi, M., Aliakbari, M., Erfanian, S., & Milajerdi, A. (2023). Magnesium supplementation beneficially affects depression in adults with depressive disorder: A systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. Frontiers in Psychiatry, 14, 1333261. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1333261

231. Mocking, R. J. T., Naviaux, J. C., Li, K., Wang, L., Monk, J. M., Bright, A. T., Figueroa, C. A., Schene, A. H., Ruhé, H. G., Assies, J., & Naviaux, R. K. (2021). Metabolic features of recurrent major depressive disorder in remission, and the risk of future recurrence. Translational Psychiatry, 11(1), 37. https://doi.org/10.1038/s41398-020-01182-w

232. Moncrieff, J., Cooper, R. E., Stockmann, T., Amendola, S., Hengartner, M. P., & Horowitz, M. A. (2023). The serotonin theory of depression: A systematic umbrella review of the evidence. Molecular Psychiatry, 28(8), 3243-3256. https://doi.org/10. 103 8/s413 80-022-01661-0

233. Mooren, F. C., Böckelmann, I., Waranski, M., Kotewitsch, M., Teschler, M., Schäfer, H., & Schmitz, B. (2023). Autonomic dysregulation in long-term patients suffering from Post-COVID-19 Syndrome assessed by heart rate variability. Scientific Reports, 13(1), 15814. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42615-y

234. Motiejunaite, J., Amar, L., & Vidal-Petiot, E. (2021). Adrenergic receptors and cardiovascular effects of catecholamines. Annales d'Endocrinologie, 82(3-4), 193-197. https://doi.org/10.1016lj.ando.2020.03.012

235. Mukherjee, J., Lao, P. J., Betthauser, T. J., Samra, G. K., Pan, M., Patel, I. H., Liang, C., Metherate, R., & Christian, B. T. (2018). Human brain imaging of

nicotinic acetylcholine a402* receptors using [ 18 F ] N ifene: Selectivity, functional activity, toxicity, aging effects, gender effects, and extrathalamic pathways. Journal of Comparative Neurology, 526(1), 80-95. https://doi.org/10.1002/cne.24320

236. Myslivecek, J., & Trojan, S. (2003). Regulation of adrenoceptors and muscarinic receptors in the heart. General Physiology and Biophysics, 22(1), 3-14.

237. Nakamura, K., Inomata, T., & Uno, A. (2020). Left Amygdala Regulates the Cerebral Reading Network During Fast Emotion Word Processing. Frontiers in Psychology, 11, 1. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00001

238. Nunes, E. J., Addy, N. A., Conn, P. J., & Foster, D. J. (2024). Targeting the Actions of Muscarinic Receptors on Dopamine Systems: New Strategies for Treating Neuropsychiatric Disorders. Annual Review of Pharmacology and Toxicology, 64(1), 277-289.

https://doi. org/10. 1146/annurev-pharmtox-0 51921-023858

239. Nunn, J. F. (1996). Ancient Egyptian medicine. Transactions of the Medical Society of London, 113, 57-68.

240. Ochs, S. (2004). A History of Nerve Functions: From Animal Spirits to Molecular Mechanisms (1st ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CB09780511546358

241. Offermanns, S., & Rosenthal, W. (Eds.). (2008). Non-adrenergic

Non-cholinergic (NANC) Transmission/Mediators. In Encyclopedia of Molecular

Pharmacology (pp. 868-868). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-38918-7_6299

242. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D., & Choromanska, A. (2009). Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. Journal of Neuroscience, Psychology, and Economics, 2(1), 21-31. https://doi.org/10.1037/a0015462

243. Okada, K., Nishizawa, K., Kobayashi, T., Sakata, S., Hashimoto, K., & Kobayashi, K. (2021). Different cholinergic cell groups in the basal forebrain regulate social interaction and social recognition memory. Scientific Reports, 11(1), 13589. https://doi.org/10.1038/s41598-021-93045-7

244. Onaka, T., & Takayanagi, Y. (2019). Role of oxytocin in the control of stress and food intake. Journal of Neuroendocrinology, 31(3), e12700. https://doi.org/10.1111/jne.12700

245. Pancani, T., Bolarinwa, C., Smith, Y., Lindsley, C. W., Conn, P. J., & Xiang, Z. (2014). M4 mAChR-Mediated Modulation of Glutamatergic Transmission at Corticostriatal Synapses. ACS Chemical Neuroscience, 5(4), 318-324. https://doi.org/10.1021/cn500003z

246. Paterson, D., & Nordberg, A. (2000). Neuronal nicotinic receptors in the human brain. Progress in Neurobiology, 61(1), 75-111. https://doi.org/10.1016/s0301-0082(99)00045-3

247. Pati, D., Downs, A. M., McElligott, Z. A., & Kash, T. L. (2023). Chronic Ethanol Exposure Modulates Periaqueductal Gray to Extended Amygdala

Dopamine Circuit. The Journal of Neuroscience, 43(5), 709-721. https://doi.org/10.1523/JNEUR0SCI.1219-22.2022

248. Perez, D. M. (2020). A1-Adrenergic Receptors in Neurotransmission, Synaptic Plasticity, and Cognition. Frontiers in Pharmacology, 11, 581098. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.581098

249. Pfau, M. L., & Russo, S. J. (2015). Peripheral and central mechanisms of stress resilience. Neurobiology of Stress, 1, 66-79. https://doi.org/10.1016Zj.ynstr.2014.09.004

250. Pham, T., Lau, Z. J., Chen, S. H. A., & Makowski, D. (2021). Heart Rate Variability in Psychology: A Review of HRV Indices and an Analysis Tutorial. Sensors, 21(12), 3998. https://doi.org/10.3390/s21123998

251. Piazza, J. R., Almeida, D. M., Dmitrieva, N. O., & Klein, L. C. (2010). Frontiers in the Use of Biomarkers of Health in Research on Stress and Aging. The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 65B(5), 513-525. https://doi.org/10.1093/geronb/gbq049

252. Picard, R. W. (1997). Affective computing (The MIT Press).

253. Portnova, G. V., Liaukovich, K. M., Vasilieva, L. N., & Alshanskaia, E. I. (2023). Autonomic and Behavioral Indicators on Increased Cognitive Loading in Healthy Volunteers. Neuroscience and Behavioral Physiology, 53(1), 92-102. https://doi.org/10.1007/s11055-023-01394-9

254. Proskurnina, E. V., Liaukovich, K. M., Bychkovskaya, L. S., Mikheev, I. V., Alshanskaia, E. I., Proskurnin, M. A., Martynova, O. V., & Portnova, G. V.

(2023). Salivary Antioxidant Capacity and Magnesium in Generalized Anxiety Disorder. Metabolites, 13(1), 73. https://doi.org/10.3390/metabo13010073

255. Proudman, R. G. W., & Baker, J. G. (2021). The selectivity of a-adrenoceptor agonists for the human a1A, a1B, and a1D-adrenoceptors. Pharmacology Research & Perspectives, 9(4), e00799. https://doi.org/10.1002/prp2.799

256. Pucci, S., Zoli, M., Clementi, F., & Gotti, C. (2022). A9-Containing Nicotinic Receptors in Cancer. Frontiers in Cellular Neuroscience, 15, 805123. https://doi.org/10.3389/fncel.2021.805123

257. Raichle, M. E., Hartman, B. K., Eichling, J. O., & Sharpe, L. G. (1975). Central noradrenergic regulation of cerebral blood flow and vascular permeability. Proceedings of the National Academy of Sciences, 72(9), 3726-3730. https://doi.org/10.1073/pnas.72.93726

258. Rainbow, T. C., Degroff, V., Luine, V. N., & McEwen, B. S. (1980). Estradiol 170 increases the number of muscarinic receptors in hypothalamic nuclei. Brain Research, 198(1), 239-243. https://doi.org/10.1016/0006-8993(80)90362-5

259. Reid, J. L. (1986). Alpha-adrenergic receptors and blood pressure control. The American Journal of Cardiology, 57(9), E6-E12. https://doi.org/10.1016/0002-9149(86)90716-2

260. Richer, R., Kuderle, A., Ullrich, M., Rohleder, N., & Eskofier, B. (2021). BioPsyKit: A Python package for the analysis of biopsychological data. Journal of Open Source Software, 6(66), 3702. https://doi.org/10.21105/joss.03702

261. Rizzi, G., & Tan, K. R. (2017). Dopamine and Acetylcholine, a Circuit Point

of View in Parkinson's Disease. Frontiers in Neural Circuits, 11, 110. https://doi.org/10.3389/fncir.2017.00110

262. Rudner, X. L., Berkowitz, D. E., Booth, J. V., Funk, B. L., Cozart, K. L., D'Amico, E. B., El-Moalem, H., Page, S. O., Richardson, C. D., Winters, B., Marucci, L., & Schwinn, D. A. (1999). Subtype Specific Regulation of Human Vascular a 1 -Adrenergic Receptors by Vessel Bed and Age. Circulation, 100(23), 2336-2343. https://doi.org/10.1161/01.CIR.100.23.2336

263. Ruffle, J. K., Hyare, H., Howard, M. A., Farmer, A. D., Apkarian, A. V., Williams, S. C. R., Aziz, Q., & Nachev, P. (2021). The autonomic brain: Multi-dimensional generative hierarchical modelling of the autonomic connectome. Cortex, 143, 164-179. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2021.06.012

264. Sanders, R. D. (2009). Cranial Nerves III, IV, and VI: Oculomotor Function. Psychiatry (Edgmont (Pa.: Township)), 6(11), 34-39.

265. Sarria, B., Naline, E., Zhang, Y., Cortijo, J., Molimard, M., Moreau, J., Therond, P., Advenier, C., & Morcillo, E. J. (2002). Muscarinic M 2 receptors in acetylcholine-isoproterenol functional antagonism in human isolated bronchus. American Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology, 283(5), L1125-L1132. https://doi.org/10.1152/ajplung.00084.2002

266. Sarter, M. (2015). Behavioral-cognitive targets for cholinergic enhancement. Current Opinion in Behavioral Sciences, 4, 22-26. https://doi.org/10.1016Aj.cobeha.2015.01.004

267. Sato, K., Kang, W. H., Saga, K., & Sato, K. T. (1989). Biology of sweat glands

and their disorders. I. Normal sweat gland function. Journal of the American Academy of Dermatology, 20(4), 537-563. https://doi.org/10.1016/s0190-9622(89)70063-3

268. Saunders, C. (1999). Localization and trafficking of a2-adrenergic receptor subtypes in cells and tissues. Pharmacology & Therapeutics, 84(2), 193-205. https://doi.org/10.1016/S0163-7258(99)00032-7

269. Savic, B., Murphy, D., & Japundzic-Zigon, N. (2022). The Paraventricular Nucleus of the Hypothalamus in Control of Blood Pressure and Blood Pressure Variability. Frontiers in Physiology, 13, 858941. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.858941

270. Schaeuble, D., & Myers, B. (2022). Cortical-Hypothalamic Integration of Autonomic and Endocrine Stress Responses. Frontiers in Physiology, 13, 820398. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.820398

271. Schiweck, C., Piette, D., Berckmans, D., Claes, S., & Vrieze, E. (2019). Heart rate and high frequency heart rate variability during stress as biomarker for clinical depression. A systematic review. Psychological Medicine, 49(2), 200-211. https://doi.org/10.1017/S0033291718001988

272. Schneider, M., & Schwerdtfeger, A. (2020). Autonomic dysfunction in posttraumatic stress disorder indexed by heart rate variability: A meta-analysis. Psychological Medicine, 50(12), 1937-1948. https://doi.org/10.1017/S003329172000207X

273. Scholze, P., & Huck, S. (2020). The a5 Nicotinic Acetylcholine Receptor

Subunit Differentially Modulates a402* and a304* Receptors. Frontiers in Synaptic Neuroscience, 12, 607959. https://doi.org/10.3389/fnsyn.2020.607959

274. Scott-Solomon, E., Boehm, E., & Kuruvilla, R. (2021). The sympathetic nervous system in development and disease. Nature Reviews Neuroscience, 22(11), 685-702. https://doi.org/10.1038/s41583-021-00523-y

275. Seddon, K., Morris, K., Bailey, J., Potokar, J., Rich, A., Wilson, S., Bettica, P., & Nutt, D. J. (2011). Effects of 7.5% CO 2 challenge in generalized anxiety disorder. Journal of Psychopharmacology, 25(1), 43-51. https://doi.org/10.1177/0269881110364270

276. Selye, H. (1936). A Syndrome produced by Diverse Nocuous Agents. Nature, 138(3479), 32-32. https://doi.org/10.1038/138032a0

277. Selye, H. (1950). Stress and the General Adaptation Syndrome. BMJ, 1(4667), 1383-1392. https://doi.org/10.1136/bmj.L4667.1383

278. Selye, H. (1978). The stress of life (Rev. ed). McGraw-Hill.

279. Sergerie, K., Chochol, C., & Armony, J. L. (2008). The role of the amygdala in emotional processing: A quantitative meta-analysis of functional neuroimaging studies. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 32(4), 811-830. https://doi.org/10 1016/j .neubiorev.2007.12.002

280. Sgoifo, A., Carnevali, L., Pico Alfonso, M. D. L. A., & Amore, M. (2015). Autonomic dysfunction and heart rate variability in depression. Stress, 18(3), 343-352. https://doi.org/10.3109/10253890.2015.1045868

281. Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An Overview of Heart Rate Variability

Metrics and Norms. Frontiers in Public Health, 5, 258. https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258

282. Shaffer, F., McCraty, R., & Zerr, C. L. (2014). A healthy heart is not a metronome: An integrative review of the heart's anatomy and heart rate variability. Frontiers in Psychology, 5. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01040

283. Sharma, G. (2013). The dominant functional nicotinic receptor in progenitor cells in the rostral migratory stream is the a304 subtype. Journal of Neurophysiology, 109(3), 867-872. https://doi.org/10.1152/jn.00886.2012

284. Shideler, K. K., & Yan, J. (2010). M1 muscarinic receptor for the development of auditory cortical function. Molecular Brain, 3(1), 29. https://doi.org/10.1186/1756-6606-3-29

285. Shih, P. (Betty). (2019). Metabolomics Biomarkers for Precision Psychiatry. In K. V. Honn & D. C. Zeldin (Eds.), The Role of Bioactive Lipids in Cancer, Inflammation and Related Diseases (Vol. 1161, pp. 101-113). Springer International Publishing. https://doi.org/10. 1007/978-3 -030-21735-8_10

286. Shimohama, S., & Kawamata, J. (2018). Roles of Nicotinic Acetylcholine Receptors in the Pathology and Treatment of Alzheimer's and Parkinson's Diseases. In A. Akaike, S. Shimohama, & Y. Misu (Eds.), Nicotinic Acetylcholine Receptor Signaling in Neuroprotection (pp. 137-158). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-8488-1_8

287. Shin, J. H., Adrover, M. F., Wess, J., & Alvarez, V. A. (2015). Muscarinic regulation of dopamine and glutamate transmission in the nucleus accumbens.

Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(26), 8124-8129. https://doi.org/10.1073/pnas.1508846112

288. Shinba, T. (2022). Characteristic Profiles of Heart Rate Variability in Depression and Anxiety. In V. Asadpour & S. Karaku§ (Eds.), Biomedical Engineering (Vol. 14). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.104205

289. Shiraev, E. (2011). A history of psychology: A globalpersective. Sage.

290. Siddi, S., Bailon, R., Gine-Vazquez, I., Matcham, F., Lamers, F., Kontaxis, S., Laporta, E., Garcia, E., Lombardini, F., Annas, P., Hotopf, M., Penninx, B. W. J. H., Ivan, A., White, K. M., Difrancesco, S., Locatelli, P., Aguilo, J., Penarrubia-Maria, M. T., Narayan, V. A., ... Haro, J. M. (2023). The usability of daytime and night-time heart rate dynamics as digital biomarkers of depression severity. Psychological Medicine, 53(8), 3249-3260. https://doi.org/10.1017/S0033291723001034

291. Siegelbaum, S. A. (2021). Principles of neural science (E. R. Kandel, J. D. Koester, & S. H. Mack, Eds.; Sixth edition). McGraw-Hill.

292. Silbernagl, S., & Despopoulos, A. (2009). Color atlas of physiology (6th ed). Thieme.

293. Simic, G., Tkalcic, M., Vukic, V., Mulc, D., Spanic, E., Sagud, M., Olucha-Bordonau, F. E., Vuksic, M., & R. Hof, P. (2021). Understanding Emotions: Origins and Roles of the Amygdala. Biomolecules, 11(6), 823. https://doi.org/10.3390/biom11060823

294. Skalska, J., Bednarczyk, P., Piwonska, M., Kulawiak, B., Wilczynski, G.,

Dolowy, K., Kunz, W. S., Kudin, A. P., & Szewczyk, A. (2009). Calcium Ions Regulate K+ Uptake into Brain Mitochondria: The Evidence for a Novel Potassium Channel. International Journal of Molecular Sciences, 10(3), 1104-1120. https://doi.org/10.3390/ijms10031104

295. Skaramagkas, V., Giannakakis, G., Ktistakis, E., Manousos, D., Karatzanis, I., Tachos, N., Tripoliti, E., Marias, K., Fotiadis, D. I., & Tsiknakis, M. (2023). Review of Eye Tracking Metrics Involved in Emotional and Cognitive Processes. IEEE Reviews in Biomedical Engineering, 16, 260-277. https://doi.org/10.1109/RBME.2021.3066072

296. Soden, M. E., Yee, J. X., Cuevas, B., Rastani, A., Elum, J., & Zweifel, L. S. (2022). Distinct Encoding of Reward and Aversion by Peptidergic BNST Inputs to the VTA. Frontiers in Neural Circuits, 16, 918839. https://doi.org/10.3389/fncir.2022.918839

297. Spector, R. H., & Troost, B. T. (1981). The ocular motor system. Annals of Neurology, 9(6), 517-525. https://doi.org/10.1002/ana.410090602

298. Sperlagh, B. (2008). ATP-Mediated Signaling in the Nervous System. In A. Lajtha & E. S. Vizi (Eds.), Handbook ofNeurochemistry and Molecular Neurobiology (pp. 227-254). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-0-387-30382-6_10

299. Spielberger, C. D. (2012). State-Trait Anxiety Inventory for Adults [Dataset]. https://doi.org/10.1037/t06496-000

300. Stanford Healthcare Innovation Lab. (2024). Real-time alerting system for

COVID-19 using wearable data. (2024). https://innovations.stanford.edu/wearables/

301. Steinhauer, S. R., Siegle, G. J., Condray, R., & Pless, M. (2004). Sympathetic and parasympathetic innervation of pupillary dilation during sustained processing. International Journal of Psychophysiology, 52(1), 77-86. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2003.12.005

302. Stogios, N., Gdanski, A., Gerretsen, P., Chintoh, A. F., Graff-Guerrero, A., Rajji, T. K., Remington, G., Hahn, M. K., & Agarwal, S. M. (2021). Autonomic nervous system dysfunction in schizophrenia: Impact on cognitive and metabolic health. Npj Schizophrenia, 7(1), 22. https://doi.org/10.1038/s41537-021-00151-6

303. Stokes, C., & Papke, R. L. (2012). Use of an a304 nicotinic acetylcholine receptor subunit concatamer to characterize ganglionic receptor subtypes with specific subunit composition reveals species-specific pharmacologic properties. Neuropharmacology, 63(4), 538-546.

http s: //doi. org/ 10.1016/j .neuropharm .2012.04.035

304. Sturque, J., Berquet, A., Loison-Robert, Ls., Ahossi, V., & Zwetyenga, N. (2019). Interest of studying the saliva metabolome, transcriptome and microbiome in screening for pancreatic cancer. Journal of Stomatology, Oral and Maxillofacial Surgery, 120(6), 554-558. https://doi.org/10.1016/jjormas.2019.04.013

305. Su, X., Fu, R., Li, H., Jiang, N., Li, A., Yang, J., & Mei, L. (2024). The Left Amygdala and Right Frontoparietal Cortex Support Emotional Adaptation

Aftereffects. Brain Sciences, 14(3), 257. https://doi.org/10.3390/brainsci14030257

306. Suzuki, E., & Momiyama, T. (2021). M1 muscarinic acetylcholine receptor-mediated inhibition of GABA release from striatal medium spiny neurons onto cholinergic interneurons. European Journal of Neuroscience, 53(3), 796-813. https://doi.org/10.1111/ejn.15074

307. Sweller, J. (1988). Cognitive Load During Problem Solving: Effects on Learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4

308. Szczurowska, E., Szanti-Pinter, E., Chetverikov, N., Randakova, A., Kudova, E., & Jakubik, J. (2022). Modulation of Muscarinic Signalling in the Central Nervous System by Steroid Hormones and Neurosteroids. International Journal of Molecular Sciences, 24(1), 507. https://doi.org/10.3390/ijms24010507

309. Szczurowska, E., Szanti-Pinter, E., Randakova, A., Jakubik, J., & Kudova, E. (2022). Allosteric Modulation of Muscarinic Receptors by Cholesterol, Neurosteroids and Neuroactive Steroids. International Journal of Molecular Sciences, 23(21), 13075. https://doi.org/10.3390/ijms232113075

310. Tan, C. M., & Limbird, L. E. (2006). The a2-Adrenergic Receptors. In D. M. Perez (Ed.), The Adrenergic Receptors (pp. 241-265). Humana Press. https://doi.org/10.1385/1-59259-931-1:241

311. Tang, Y.-Y., Ma, Y., Fan, Y., Feng, H., Wang, J., Feng, S., Lu, Q., Hu, B., Lin, Y., Li, J., Zhang, Y., Wang, Y., Zhou, L., & Fan, M. (2009). Central and

autonomic nervous system interaction is altered by short-term meditation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(22), 8865-8870. https://doi.org/10.1073/pnas.0904031106

312. Taylor, J. A. (2011). Taylor Manifest Anxiety Scale [Dataset]. https://doi.org/10.1037/t00936-000

313. Teaktong, T., Piggott, M. A., Mckeith, I. G., Perry, R. H., Ballard, C. G., & Perry, E. K. (2005). Muscarinic M2 and M4 receptors in anterior cingulate cortex: Relation to neuropsychiatric symptoms in dementia with Lewy bodies. Behavioural Brain Research, 161(2), 299-305. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2005.02.019

314. Teleanu, R. I., Niculescu, A.-G., Roza, E., Vladacenco, O., Grumezescu, A. M., & Teleanu, D. M. (2022). Neurotransmitters—Key Factors in Neurological and Neurodegenerative Disorders of the Central Nervous System. International Journal of Molecular Sciences, 23(11), 5954. https://doi.org/10.3390/ijms23115954

315. Thayer, J. F., & Lane, R. D. (2007). The role of vagal function in the risk for cardiovascular disease and mortality. Biological Psychology, 74(2), 224-242. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2005.11.013

316. Thayer, J. F., Yamamoto, S. S., & Brosschot, J. F. (2010). The relationship of autonomic imbalance, heart rate variability and cardiovascular disease risk factors. International Journal of Cardiology, 141(2), 122-131. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2009.09.543

317. Tinello, D., Kliegel, M., & Zuber, S. (2022). Does Heart Rate Variability Biofeedback Enhance Executive Functions Across the Lifespan? A Systematic Review. Journal of Cognitive Enhancement, 6(1), 126-142. https://doi.org/10. 1007/s41465-021 -00218-3

318. Tizabi, Y., Getachew, B., Tsytsarev, V., B. Csoka, A., L. Copeland, R., & Heinbockel, T. (2023). Central Nicotinic and Muscarinic Receptors in Health and Disease. In T. Heinbockel (Ed.), Acetylcholine—Recent Advances and New Perspectives. IntechOpen. http s://doi. org/10.5772/ intechopen .112447

319. Totten, M. S., Davenport, T. S., Edwards, L. F., & Howell, J. M. (2023). Trace Minerals and Anxiety: A Review of Zinc, Copper, Iron, and Selenium. Dietetics, 2(1), 83-103. https://doi.org/10.3390/dietetics2010008

320. Touyz, R. M. (1991). Magnesium supplementation as an adjuvant to synthetic calcium channel antagonists in the treatment of hypertension. Medical Hypotheses, 36(2), 140-141. https://doi.org/10.1016/0306-9877(91)90256-X

321. Toyoda, Y., Zhu, A., Kong, F., Shan, S., Zhao, J., Wang, N., Sun, X., Zhang, L., Yan, C., Kobilka, B. K., & Liu, X. (2023). Structural basis of a1A-adrenergic receptor activation and recognition by an extracellular nanobody. Nature Communications, 14(1), 3655. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39310-x

322. Trautmann, S., Rehm, J., & Wittchen, H.-U. (2016). The economic costs of mental disorders: Do our societies react appropriately to the burden of mental disorders? EMBO Reports, 17(9), 1245-1249. https://doi.org/10.15252/embr.201642951

323. Tryon, S. C., Bratsch-Prince, J. X., Warren, J. W., Jones, G. C., McDonald, A. J., & Mott, D. D. (2023). Differential Regulation of Prelimbic and Thalamic Transmission to the Basolateral Amygdala by Acetylcholine Receptors. The Journal of Neuroscience, 43(5), 722-735. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2545-21.2022

324. Tyree, S. M., & De Lecea, L. (2017). Lateral Hypothalamic Control of the Ventral Tegmental Area: Reward Evaluation and the Driving of Motivated Behavior. Frontiers in Systems Neuroscience, 11, 50. https://doi.org/10.3389/fnsys.2017.00050

325. UCLA Depression Grand Challenge, DMHS enters analysis phase. (2024). Retrieved from https://dgc.ucla.edu/news/dmhs-enters-analysis

326. Vaidya, S., Guerin, A. A., Walker, L. C., & Lawrence, A. J. (2022). Clinical Effectiveness of Muscarinic Receptor-Targeted Interventions in Neuropsychiatric Disorders: A Systematic Review. CNSDrugs, 36(11), 1171-1206. https://doi.org/10.1007/s40263-022-00964-8

327. Valensi, P. (2021). Autonomic nervous system activity changes in patients with hypertension and overweight: Role and therapeutic implications. Cardiovascular Diabetology, 20(1), 170. https://doi.org/10.1186/s12933-021-01356-w

328. Valenti, V. E. (2022). Editorial: New insights into the role of the vagus nerve in health and disease: Basic and clinical studies. Frontiers in Neuroscience, 16, 979695. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.979695

329. Valenza, G., Cio, F. D., Toschi, N., & Barbieri, R. (2024). Sympathetic and

parasympathetic central autonomic networks. Imaging Neuroscience, 2, 1-17. https://doi.org/10.1162/imag_a_00094

330. Vázquez-León, P., Miranda-Páez, A., Chávez-Reyes, J., Allende, G., Barragán-Iglesias, P., & Marichal-Cancino, B. A. (2021). The Periaqueductal Gray and Its Extended Participation in Drug Addiction Phenomena. Neuroscience Bulletin, 37(10), 1493-1509. https://doi.org/10.1007/s12264-021-00756-y

331. Velmovitsky, P. E., Lotto, M., Alencar, P., Leatherdale, S. T., Cowan, D., & Morita, P. P. (2023). Can heart rate variability data from the Apple Watch electrocardiogram quantify stress? Frontiers in Public Health, 11, 1178491. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1178491

332. Velmurugan, B. K., Baskaran, R., & Huang, C.-Y. (2019). Detailed insight on ^-adrenoceptors as therapeutic targets. Biomedicine & Pharmacotherapy, 117, 109039. https://doi.org/10.1016Zj.biopha.2019.109039

333. Verberne, A. J. M. (2011). Modulation of Autonomic Function by the Cerebral Cortex. In I. J. Llewellyn-Smith & A. J. M. Verberne (Eds.), Central Regulation of Autonomic Functions (pp. 202-219). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195306637.003.0011

334. Villa, C., Colombo, G., Meneghini, S., Gotti, C., Moretti, M., Ferini-Strambi, L., Chisci, E., Giovannoni, R., Becchetti, A., & Combi, R. (2019). CHRNA2 and Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy: Identification and Characterization of a Novel Loss of Function Mutation. Frontiers in Molecular Neuroscience, 12, 17. https://doi.org/10.3389/fnmol.2019.00017

335. Villano, I., Messina, A., Valenzano, A., Moscatelli, F., Esposito, T., Monda, V., Esposito, M., Precenzano, F., Carotenuto, M., Viggiano, A., Chieffi, S., Cibelli, G., Monda, M., & Messina, G. (2017). Basal Forebrain Cholinergic System and Orexin Neurons: Effects on Attention. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 11. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2017.00010

336. Villanueva, J., Criado, M., Giménez-Molina, Y., González-Vélez, V., Gil, A., & Gutiérrez, L. M. (2022). A3ß4 Acetylcholine Nicotinic Receptors Are Components of the Secretory Machinery Clusters in Chromaffin Cells. International Journal of Molecular Sciences, 23(16), 9101. https://doi.org/10.3390/ijms23169101

337. Villas-Boas, G. R., Lavorato, S. N., Paes, M. M., De Carvalho, P. M. G., Rescia, V. C., Cunha, M. S., De Magalhaes-Filho, M. F., Ponsoni, L. F., De Carvalho, A. A. V., De Lacerda, R. B., Da S. Leite, L., Da S. Tavares-Henriques, M., Lopes, L. A. F., Oliveira, L. G. R., Silva-Filho, S. E., Da Silveira, A. P. S., Cuman, R. K. N., De S. Silva-Comar, F. M., Comar, J. F., ... Oesterreich, S. A. (2021). Modulation of the Serotonergic Receptosome in the Treatment of Anxiety and Depression: A Narrative Review of the Experimental Evidence. Pharmaceuticals, 14(2), 148. https://doi.org/10.3390/ph14020148

338. Viñals, X., Molas, S., Gallego, X., Fernández-Montes, R. D., Robledo, P., Dierssen, M., & Maldonado, R. (2012). Overexpression of a3/a5/ß4 nicotinic receptor subunits modifies impulsive-like behavior. Drug and Alcohol Dependence, 122(3), 247-252. https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2011.09.027

339. Voglis, G., & Tavernarakis, N. (2006). The role of synaptic ion channels in synaptic plasticity. EMBO Reports, 7(11), 1104-1110. https://doi.org/10.1038/sj.embor.7400830

340. Volpicelli, L. A., & Levey, A. I. (2004). Muscarinic acetylcholine receptor subtypes in cerebral cortex and hippocampus. In Progress in Brain Research (Vol. 145, pp. 59-66). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(03)45003-6

341. Wang, M., Ramos, B. P., Paspalas, C. D., Shu, Y., Simen, A., Duque, A., Vijayraghavan, S., Brennan, A., Dudley, A., Nou, E., Mazer, J. A., McCormick, D. A., & Arnsten, A. F. T. (2007). a2A-Adrenoceptors Strengthen Working Memory Networks by Inhibiting cAMP-HCN Channel Signaling in Prefrontal Cortex. Cell, 129(2), 397-410. https://doi.org/10.1016/j.cell.2007.03.015

342. Wang, X., Chen, Y., Dong, J., Ge, J., Liu, X., & Liu, J. (2024). Neurobiology of Stress-Induced Nicotine Relapse. International Journal of Molecular Sciences, 25(3), 1482. https://doi.org/10.3390/ijms25031482

343. Waseem, R., Ismail Hassan Hussein, M., Salih Mohamed Salih, T., & Mohamed Gamal Ahmed, S. (2023). Pharmacology of the Autonomic Nervous System. In M. Elena Hernandez-Aguilar & G. Emiliano Aranda-Abreu (Eds.), Physiology (Vol. 22). IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.113006

344. Webb, A. K., Hacker, D. J., Osher, D., Cook, A. E., Woltz, D. J., Kristjansson, S., & Kircher, J. C. (2009). Eye Movements and Pupil Size Reveal Deception in Computer Administered Questionnaires. In D. D. Schmorrow, I. V. Estabrooke, & M. Grootjen (Eds.), Foundations of Augmented Cognition. Neuroergonomics and

Operational Neuroscience (Vol. 5638, pp. 553-562). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-02812-0_64

345. Wendt, J., & Thayer, J. F. (2024). Heart Rate Variability in Mental Health and Psychotherapy. In P. Steffen & D. Moss (Eds.), Integrating Psychotherapy and Psychophysiology (1st ed., pp. 75-100). Oxford University PressOxford. https://doi.org/10.1093/oso/9780198888727.003.0004

346. Wesolowski, E., Ahmed, Z., & Di Pietro, V. (2024). History of concussion and lowered heart rate variability at rest beyond symptom recovery: A systematic review and meta-analysis. Frontiers in Neurology, 14, 1285937. https://doi.org/10.3389/fneur.2023.1285937

347. White, M. (1995). Muscarinic receptors in human airways. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 95(5), 1065-1068. https://doi.org/10.1016/S0091-6749(95)70209-1

348. Wideman, T. H., Sullivan, M. J. L., Inada, S., McIntyre, D., Kumagai, M., Yahagi, N., Turner, J. R., Upton, J., Burns, R. J., Rothman, A. J., Michie, S., Johnston, M., Nakashima, M., Vedhara, K., Dawe, K., Wong, C., Gellman, M. D., Brimmer, D., Zielinski-Gutierrez, E., ... Woltz, P. (2013). Beck Depression Inventory (BDI). In M. D. Gellman & J. R. Turner (Eds.), Encyclopedia of Behavioral Medicine (pp. 178-179). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1005-9_441

349. Wittenberg, R. E., Wolfman, S. L., De Biasi, M., & Dani, J. A. (2020). Nicotinic acetylcholine receptors and nicotine addiction: A brief introduction.

Neuropharmacology, 177, 108256.

https: //doi. org/10.1016/j .neuropharm .2020.108256

350. Wollina, U., Abdel-Naser, M. B., Ganceviciene, R., & Zouboulis, C. C. (2007). Receptors of Eccrine, Apocrine, and Holocrine Skin Glands. Dermatologic Clinics, 25(4), 577-588. https://doi.org/10.1016/j.det.2007.06.001