Виды нейронов и их функции таблица: Типы нейронов и их функции таблица

Содержание

ФГБОУ ВО Костромская ГСХА — Программы вступительных испытаний для поступающих на базе среднего профессионального образования (2022)

Программы вступительных испытаний для поступающих на базе среднего профессионального образования (2022) (pdf)

Программа вступительных испытаний по дисциплине «Основы экономики и права»

Общество

Общество как сложная динамическая система. Взаимосвязь основных сфер общественной жизни. Важнейшие институты общества. Общественные отношения.

Человечество как социальная общность. Многообразие. Взаимосвязь и целостность современного мира. Противоречия современного общественного развития. Глобальные проблемы человечества.

Экономика

Экономика: наука и хозяйство, теория и практика. Потребности и ресурсы: проблемы выбора. Роль экономики в жизни общества. Типы экономических систем, их отличительные признаки. Виды экономических отношений. Экономический цикл, его основные фазы. Экономический рост.

Экономическое содержание собственности. Формы и отношения собственности. Разгосударствление и приватизация. Частная собственность на землю и ее экономическое значение.

Экономическая деятельность. Общая характеристика сферы производства и сферы услуг. Производство: структура, факторы, виды. Измерители экономической деятельности. Экономика производителя.

Предпринимательство: сущность, функции, виды.

Рынок как особый институт, организующий социально-экономическую систему общества. Многообразие рынков. Конкуренция. Спрос и предложение. Обмен. Специализация. Россия в условиях рыночных отношений.

Деньги, их функции. Банки, инфляция.

Государство и экономика. Экономические функции и задачи государства. Экономическая политика. Государственный бюджет. Государственный долг. Бюджетно-налоговое и денежно-кредитное регулирование экономики. Налоги, их виды и функции.

Мировая экономика. Россия в системе международных экономических отношений. Международное разделение труда и международная торговля. Экономическое сотрудничество и интеграция.

Экономика потребителя. Право потребителя, их защита. Уровень жизни. Прожиточный минимум. Рынок труда. Занятость и безработица.

Экономическая культура. Экономическая свобода и социальная ответственность. Культура производства и потребления. Нравственно-правовые основы экономических отношений.

Экономический интерес, экономическая свобода и социальная ответственность хозяйственного субъекта.

Социальное законодательство. Социальная политика.

Право

Право в системе социальных норм. Роль права в жизни человека, общества, государства. Система права: основные отрасли, институты, отношения. Источник права. Правовые акты. Публичное и частное право. Правоотношения. Правонарушения. Юридическая ответственность и ее виды. Правовая культура.

Международные документы по правам человека. Всеобщая декларация прав человека. Социально-экономические, политические и личные права и свободы. Система судебной защиты прав человека. Международное гуманитарное право.

Государственное право. Конституция в иерархии нормативных актов. Конституция Российской федерации об основах конституционного строя. Закрепление в Конституции общепринятых международных стандартов прав человека.

Структура высшей государственной власти в Российской Федерации.

Федерация и ее субъекты.

Гражданин, гражданство и государство. Участие граждан в политике и управлении. Политические организации. Многопартийность. Правовая культура.

Основные признаки и значение юридической ответственности. Признаки и виды правонарушений. Проступок и преступление.

Административное право. Органы государственного управления. Административная ответственность.

Гражданское право. Право собственности юридических и физических лиц. Обязательства в гражданском праве. Трудовое право. Трудовой договор. Формы и виды оплаты труда. Заработная плата. Трудовая дисциплина. Трудовые споры и порядок их разрешения.

Уголовное право. Преступление и наказание в уголовном праве. Ответственность за преступления против личности. Уголовная ответственность за другие виды преступлений. Правоохранительные органы.

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА В ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОМ ПРОФИЛЕ

1. АЛГЕБРА, НАЧАЛА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К ФИЗИКЕ, ТЕХНИКЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССАМ

1.1. Числа и величины, их применение в физике, технике и инженерных расчетах.

· Расширение понятия числа: натуральные, целые, рациональные, действительные, комплексные числа.

· Множество и его элементы. Способы задания множеств. Равные множества. Пустое множество. Подмножество. Операции над множествами. Иллюстрация соотношений между множествами с помощью диаграмм Эйлера. Множества натуральных, целых, рациональных действительных, комплексных чисел.

· Отношение. Процентное отношение двух чисел. Деление числа в данном отношении. Масштаб.

· Пропорция. Основное свойство пропорции. Прямая и обратная пропорциональные зависимости и их примеры в физике, технике и технологических процессах.

· Проценты. Нахождение процентов от числа. Нахождение числа по его процентам. Формула сложных процентов. Процентные расчеты при решении физических и инженерно-технологических задач.

· Примеры зависимостей между величинами в физике, технике и технологических процессах. Представление физических зависимостей в виде формул. Вычисления по формулам.

· Комплексные числа и их геометрическая интерпретация. Сопряжённые комплексные числа. Действительная и мнимая части, модуль и аргумент комплексного числа. Алгебраическая и тригонометрическая формы записи комплексных чисел. Арифметические операции с комплексными числами. Натуральная степень комплексного числа. Формула Муавра.

· Радианная мера угла. Связь радианной меры угла с градусной мерой.

· Приближённые вычисления в физических и инженерно-технологических расчетах. Абсолютная и относительная погрешности.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

1.2. Выражения, их применение для характеристики физико-технических и технологических объектов и процессов.

· Выражения с переменными и их использование в представлении физической и технической информации. Значение выражения с переменными. Допустимые значения переменных. Тождество. Тождественные преобразования алгебраических выражений. Доказательство тождеств.

· Степень с натуральным показателем и её свойства. Одночлены. Одночлен стандартного вида. Степень одночлена. Многочлены. Многочлен стандартного вида. Степень многочлена. Сложение, вычитание и умножение многочленов. Формулы сокращённого умножения. Разложение многочлена на множители. Квадратный трёхчлен. Разложение квадратного трёхчлена на множители.

· Рациональные выражения. Целые выражения. Дробные выражения. Рациональная дробь. Основное свойство рациональной дроби. Сложение, вычитание, умножение и деление рациональных дробей. Возведение рациональной дроби в степень. Тождественные преобразования рациональных выражений.

· Корень n-й степени. Арифметический корень n-й степени. Свойства корня n-й степени. Тождественные преобразования выражений, содержащих корни n-й степени. Вынесение множителя из-под знака корня. Внесение множителя под знак корня.

· Степень с действительным показателем. Свойства степени с действительным показателем. Тождественные преобразования выражений, содержащих степени с действительным показателем.

· Логарифм. Свойства логарифмов. Тождественные преобразования выражений, содержащих логарифмы.

· Косинус, синус, тангенс, котангенс угла поворота. Основные соотношения между косинусом, синусом, тангенсом и котангенсом одного и того же аргумента. Формулы сложения. Формулы приведения. Формулы двойного и половинного углов. Формулы суммы и разности синусов (косинусов). Формулы преобразования произведения в сумму. Тождественные преобразования выражений, содержащих косинусы, синусы, тангенсы и котангенсы.

· Арккосинус, арксинус, арктангенс, арккотангенс. Простейшие свойства арккосинуса, арксинуса, арктангенса, арккотангенса.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

1.3. Уравнения и неравенства как важнейшие математические модели для описания и изучения физико-технических и технологических объектов и процессов.

· Область определения уравнения (неравенства). Равносильные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования уравнений (неравенств). Уравнение-следствие (неравенство-следствие). Посторонние корни.

· Линейные уравнения (неравенства). Квадратные уравнения (неравенства). Формула корней квадратного уравнения. Теорема Виета. Рациональные уравнения (неравенства).

· Решение текстовых задач с физическим и техническим содержанием с помощью рациональных уравнений.

· Уравнение с двумя переменными. График уравнения с двумя переменными. Линейное уравнение с двумя переменными и его график.

· Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы уравнений с двумя переменными. Решение систем уравнений методом подстановки и сложения. Система двух уравнений с двумя переменными как модель реальной физико-технической ситуации.

· Иррациональные уравнения (неравенства). Метод равносильных преобразований для решения иррациональных уравнений (неравенств). Метод следствий для решения иррациональных уравнений.

· Тригонометрические уравнения (неравенства). Основные тригонометрические уравнения (неравенства) и методы их решения. Тригонометрические уравнения, сводящиеся к алгебраическим. Однородные уравнения первой и второй степеней. Решение тригонометрических уравнений методом разложения на множители.

· Показательные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования показательных уравнений (неравенств). Показательные уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Логарифмические уравнения (неравенства). Равносильные преобразования логарифмических уравнений (неравенств). Логарифмические уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Решение алгебраических уравнений на множестве комплексных чисел. Основная теорема алгебры.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

1.4. Функции как математические модели реальных физико-технических и технологических процессов.

· Функциональные зависимости между величинами и их примеры в физике и технике. Понятие функции. Функция как математическая модель реального физического и технологического процесса. Область определения и область значения функции. Способы задания функции. График функции. Нули функции. Промежутки знакопостоянства функции. Промежутки возрастания и убывания функции. Наибольшее и наименьшее значения функции.

· Чётные и нечётные функции. Свойства графиков чётной и нечётной функций.

· Построение графиков функций с помощью геометрических преобразований (параллельных переносов, сжатий, растяжений, симметрий).

· Обратимые функции. Связь возрастания и убывания функции с её обратимостью. Взаимно обратные функции. Свойства графиков взаимно обратных функций.

· Линейная функция, обратная пропорциональность, квадратичная функция, функция , их свойства и графики.

· Степенная функция. Степенная функция с натуральным (целым) показателем. Свойства степенной функции с натуральным (целым) показателем. График степенной функции с натуральным (целым) показателем.

· Функция . Взаимообратность функций и степенной функции с натуральным показателем. Свойства функции и её график.

· Периодические функции. Период периодической функции. Главный период. Свойства графика периодической функции.

· Тригонометрические функции: косинус, синус, тангенс, котангенс. Знаки значений тригонометрических функций. Чётность и нечётность тригонометрических функций. Периодичность тригонометрических функций. Свойства тригонометрических функций. Графики тригонометрических функций.

· Обратные тригонометрические функции. Свойства обратных тригонометрических функций и их графики.

· Показательная функция. Свойства показательной функции и её график.

· Логарифмическая функция. Свойства логарифмической функции и её график.

· Понятие числовой последовательности. Конечные и бесконечные последовательности. Способы задания последовательности. Арифметическая и геометрическая прогрессии. Свойства членов арифметической и геометрической прогрессий. Формулы общего члена арифметической и геометрической прогрессий. Формулы суммы n первых членов арифметической и геометрической прогрессий. Сумма бесконечной геометрической прогрессии, у которой . Представление бесконечной периодической десятичной дроби в виде обыкновенной дроби.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

1.5. Элементы математического анализа для решения задач с контекстом из физико-технической практики.

· Предел функции в точке.

· Непрерывность. Промежутки знакопостоянства непрерывной функции. Непрерывность рациональной функции. Метод интервалов.

· Физические задачи, приводящие к понятию производной. Производная функции в точке. Таблица производных. Правила вычисления производных. Физический и геометрический смыслы производной. Уравнение касательной к графику функции. Признаки возрастания и убывания функции. Точки экстремума функции. Метод нахождения наибольшего и наименьшего значений функции. Решение задач оптимизации физико-технических и технологических процессов с помощью производной. Построение графиков функций.

· Первообразная функция. Общий вид первообразных. Неопределённый интеграл. Таблица первообразных функций. Правила нахождения первообразной функции.

· Определённый интеграл. Формула Ньютона — Лейбница. Методы нахождения площади фигур и объёма тел, ограниченных данными линиями и поверхностями. Применение определенного интеграла в физике, технике и технологии.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

2. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К ФИЗИКЕ, ТЕХНИКЕ И ТЕХНОЛОГИИ

2.1. Вероятность и статистика, представление и анализ статистических данных для исследований в технических областях.

· Решение задач на табличное и графическое представление данных в технических областях. Использование свойств и характеристик числовых наборов: средних, наибольшего и наименьшего значений, размаха, дисперсии.

· Решение задач на определение частоты и вероятности событий. Вычисление вероятностей в опытах с равновозможными элементарными исходами. Решение физических и технических задач с применением комбинаторики. Решение физических и технических задач на вычисление вероятностей независимых событий, применение формулы сложения вероятностей. Решение физических и технических задач с применением диаграмм Эйлера, дерева вероятностей, формулы Бернулли. Условная вероятность. Правило умножения вероятностей. Формула полной вероятности.

· Дискретные случайные величины и распределения. Независимые случайные величины. Распределение суммы и произведения независимых случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия суммы случайных величин.

· Геометрическое распределение. Биномиальное распределение и его свойства.

· Непрерывные случайные величины. Понятие о плотности вероятности. Равномерное распределение. Показательное распределение, его параметры. Понятие о нормальном распределении. Параметры нормального распределения. Примеры случайных величин в физике и технике, подчинённых нормальному закону.

· Неравенство Чебышёва. Теорема Бернулли. Закон больших чисел. Выборочный метод измерения вероятностей. Роль закона больших чисел в физике и технике, природе и обществе.

· Ковариация двух случайных величин. Понятие о коэффициенте корреляции. Совместные наблюдения двух случайных величин. Выборочный коэффициент корреляции.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3. ГЕОМЕТРИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРАКТИЧЕСКОГО СОДЕРЖАНИЯ

3.1. Простейшие геометрические фигуры на плоскости.

· Точка, прямая. Отрезок, луч. Угол. Виды углов. Смежные и вертикальные углы. Биссектриса угла.

· Пересекающиеся и параллельные прямые. Перпендикулярные прямые. Признаки параллельности прямых. Свойства параллельных прямых. Перпендикуляр и наклонная к прямой.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.2. Многоугольники. Окружность и круг.

· Треугольники. Виды треугольников. Медиана, биссектриса, высота, средняя линия треугольника. Признаки равенства треугольников. Свойства и признаки равнобедренного треугольника. Серединный перпендикуляр отрезка. Сумма углов треугольника. Внешние углы треугольника. Неравенство треугольника. Соотношения между сторонами и углами треугольника. Теорема Пифагора.

· Подобные треугольники. Признаки подобия треугольников. Точки пересечения медиан, биссектрис, высот треугольника, серединных перпендикуляров сторон треугольника. Свойство биссектрисы треугольника. Теорема Фалеса. Метрические соотношения в прямоугольном треугольнике. Решение треугольников. Теорема синусов и теорема косинусов.

· Четырёхугольники. Параллелограмм. Свойства и признаки параллелограмма. Прямоугольник, ромб, квадрат, их свойства и признаки. Трапеция. Средняя линия трапеции и её свойства.

· Многоугольники. Выпуклые многоугольники. Сумма углов выпуклого многоугольника. Правильные многоугольники.

· Окружность и круг. Элементы окружности и круга. Центральные и вписанные углы. Касательная к окружности и её свойства. Взаимное расположение прямой и окружности. Описанная и вписанная окружности треугольника. Вписанные и описанные четырёхугольники, их свойства и признаки. Вписанные и описанные многоугольники.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.3. Простейшие фигуры в пространстве.

  • Основные понятия стереометрии и их свойства. Точка, прямая и плоскость в пространстве. Аксиомы стереометрии и следствия из них. Взаимное расположение прямых и плоскостей в пространстве.
  • Параллельность прямых и плоскостей в пространстве.
  • Расстояния между фигурами в пространстве.
  • Углы в пространстве. Перпендикулярность прямых и плоскостей.
  • Проекция фигуры на плоскость. Признаки перпендикулярности прямых и плоскостей в пространстве. Теорема о трёх перпендикулярах.
  • Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.4. Многогранники и тела вращения.

· Параллелепипед. Свойства прямоугольного параллелепипеда. Призма и пирамида. Правильная пирамида и правильная призма. Элементы призмы и пирамиды.

· Цилиндр, конус, сфера и шар.

· Простейшие комбинации многогранников и тел вращения. Вычисление элементов пространственных фигур (рёбра, диагонали, углы).

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.5. Измерение геометрических величин на плоскости и в пространстве.

· Периметр многоугольника.

· Длина окружности. Длина дуги окружности. Градусная мера угла. Величина вписанного угла.

· Понятие площади многоугольника. Равновеликие фигуры. Нахождение площади квадрата, прямоугольника, параллелограмма, треугольника, трапеции.

· Понятие площади круга. Площадь сектора. Отношение площадей подобных фигур.

· Понятие об объёме. Объём пирамиды и конуса, призмы и цилиндра. Объём шара.

· Подобные тела в пространстве. Соотношения между площадями поверхностей и объёмами подобных тел. Площадь поверхности правильной пирамиды и прямой призмы. Площадь поверхности прямого кругового цилиндра, прямого кругового конуса и шара.

· Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.6. Геометрические преобразования на плоскости и в пространстве.

  • Движения на плоскости: параллельный перенос, осевая симметрия, центральная симметрия, поворот. Равные фигуры. Гомотетия. Подобие фигур.
  • Движения в пространстве: параллельный перенос, центральная симметрия, симметрия относительно плоскости, поворот. Свойства движений. Применение движений при решении задач.
  • Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

3.7. Декартовы координаты и векторы на плоскости и в пространстве.

  • Формулы расстояния между двумя точками и координаты середины отрезка на плоскости и в пространстве.
  • Уравнение прямой на плоскости. Угловой коэффициент прямой.
  • Уравнение окружности на плоскости.
  • Уравнение плоскости в пространстве.
  • Уравнение сферы в пространстве.
  • Понятие вектора. Модуль (длина) вектора. Равные векторы. Коллинеарные векторы. Компланарные векторы. Координаты вектора на плоскости и в пространстве. Сложение и вычитание векторов. Умножение вектора на число. Скалярное произведение векторов. Косинус угла между двумя векторами. Применение векторов при решении задач на нахождение расстояний, длин, площадей и объёмов.
  • Применение математического аппарата раздела к решению профессионально-ориентированных задач.

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА В ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОМ ПРОФИЛЕ

1. АЛГЕБРА, НАЧАЛА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ

1.1. Числа и величины, их применение в сельскохозяйственных расчетах.

· Расширение понятия числа: натуральные, целые, рациональные, действительные, комплексные числа.

· Множество и его элементы. Способы задания множеств. Равные множества. Пустое множество. Подмножество. Операции над множествами. Иллюстрация соотношений между множествами с помощью диаграмм Эйлера. Множества натуральных, целых, рациональных действительных, комплексных чисел.

· Отношение. Процентное отношение двух чисел. Деление числа в данном отношении. Масштаб.

· Пропорция. Основное свойство пропорции. Прямая и обратная пропорциональные зависимости и их примеры в сельскохозяйственных расчетах.

· Проценты. Нахождение процентов от числа. Нахождение числа по его процентам. Формула сложных процентов. Процентные расчеты в сельскохозяйственных областях.

· Примеры зависимостей между величинами в сельском хозяйстве. Представление сельскохозяйственных зависимостей в виде формул. Вычисления по формулам.

· Комплексные числа и их геометрическая интерпретация. Сопряжённые комплексные числа. Действительная и мнимая части, модуль и аргумент комплексного числа. Алгебраическая и тригонометрическая формы записи комплексных чисел. Арифметические операции с комплексными числами. Натуральная степень комплексного числа. Формула Муавра.

· Радианная мера угла. Связь радианной меры угла с градусной мерой.

· Приближённые вычисления в сельскохозяйственных расчетах. Абсолютная и относительная погрешности.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

1.2. Выражения, их применение для характеристики объектов сельского хозяйства.

· Выражения с переменными и их использование в представлении сельскохозяйственной информации. Значение выражения с переменными. Допустимые значения переменных. Тождество. Тождественные преобразования алгебраических выражений. Доказательство тождеств.

· Степень с натуральным показателем и её свойства. Одночлены. Одночлен стандартного вида. Степень одночлена. Многочлены. Многочлен стандартного вида. Степень многочлена. Сложение, вычитание и умножение многочленов. Формулы сокращённого умножения. Разложение многочлена на множители. Квадратный трёхчлен. Разложение квадратного трёхчлена на множители.

· Рациональные выражения. Целые выражения. Дробные выражения. Рациональная дробь. Основное свойство рациональной дроби. Сложение, вычитание, умножение и деление рациональных дробей. Возведение рациональной дроби в степень. Тождественные преобразования рациональных выражений.

· Корень n-й степени. Арифметический корень n-й степени. Свойства корня n-й степени. Тождественные преобразования выражений, содержащих корни n-й степени. Вынесение множителя из-под знака корня. Внесение множителя под знак корня.

· Степень с действительным показателем. Свойства степени с действительным показателем. Тождественные преобразования выражений, содержащих степени с действительным показателем.

· Логарифм. Свойства логарифмов. Тождественные преобразования выражений, содержащих логарифмы.

· Косинус, синус, тангенс, котангенс угла поворота. Основные соотношения между косинусом, синусом, тангенсом и котангенсом одного и того же аргумента. Формулы сложения. Формулы приведения. Формулы двойного и половинного углов. Формулы суммы и разности синусов (косинусов). Формулы преобразования произведения в сумму. Тождественные преобразования выражений, содержащих косинусы, синусы, тангенсы и котангенсы.

· Арккосинус, арксинус, арктангенс, арккотангенс. Простейшие свойства арккосинуса, арксинуса, арктангенса, арккотангенса.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

1.3. Уравнения и неравенства как важнейшие математические модели для описания и изучения реальных сельскохозяйственных ситуаций.

· Область определения уравнения (неравенства). Равносильные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования уравнений (неравенств). Уравнение-следствие (неравенство-следствие). Посторонние корни.

· Линейные уравнения (неравенства). Квадратные уравнения (неравенства). Формула корней квадратного уравнения. Теорема Виета. Рациональные уравнения (неравенства).

· Решение текстовых задач с сельскохозяйственным содержанием с помощью рациональных уравнений.

· Уравнение с двумя переменными. График уравнения с двумя переменными. Линейное уравнение с двумя переменными и его график.

· Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы уравнений с двумя переменными. Решение систем уравнений методом подстановки и сложения. Система двух уравнений с двумя переменными как модель реальной сельскохозяйственной ситуации.

· Иррациональные уравнения (неравенства). Метод равносильных преобразований для решения иррациональных уравнений (неравенств). Метод следствий для решения иррациональных уравнений.

· Тригонометрические уравнения (неравенства). Основные тригонометрические уравнения (неравенства) и методы их решения. Тригонометрические уравнения, сводящиеся к алгебраическим. Однородные уравнения первой и второй степеней. Решение тригонометрических уравнений методом разложения на множители.

· Показательные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования показательных уравнений (неравенств). Показательные уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Логарифмические уравнения (неравенства). Равносильные преобразования логарифмических уравнений (неравенств). Логарифмические уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Решение алгебраических уравнений на множестве комплексных чисел. Основная теорема алгебры.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

1.4. Функции как математические модели реальных биологических и сельскохозяйственных процессов.

· Функциональные зависимости между величинами и их примеры в биологии и сельском хозяйстве. Понятие функции. Функция как математическая модель реального биологического и сельскохозяйственного процесса. Область определения и область значения функции. Способы задания функции. График функции. Нули функции. Промежутки знакопостоянства функции. Промежутки возрастания и убывания функции. Наибольшее и наименьшее значения функции.

· Чётные и нечётные функции. Свойства графиков чётной и нечётной функций.

· Построение графиков функций с помощью геометрических преобразований (параллельных переносов, сжатий, растяжений, симметрий).

· Обратимые функции. Связь возрастания и убывания функции с её обратимостью. Взаимно обратные функции. Свойства графиков взаимно обратных функций.

· Линейная функция, обратная пропорциональность, квадратичная функция, функция , их свойства и графики.

· Степенная функция. Степенная функция с натуральным (целым) показателем. Свойства степенной функции с натуральным (целым) показателем. График степенной функции с натуральным (целым) показателем.

· Функция . Взаимообратность функций и степенной функции с натуральным показателем. Свойства функции и её график.

· Периодические функции. Период периодической функции. Главный период. Свойства графика периодической функции.

· Тригонометрические функции: косинус, синус, тангенс, котангенс. Знаки значений тригонометрических функций. Чётность и нечётность тригонометрических функций. Периодичность тригонометрических функций. Свойства тригонометрических функций. Графики тригонометрических функций.

· Обратные тригонометрические функции. Свойства обратных тригонометрических функций и их графики.

· Показательная функция. Свойства показательной функции и её график.

· Логарифмическая функция. Свойства логарифмической функции и её график.

· Понятие числовой последовательности. Конечные и бесконечные последовательности. Способы задания последовательности. Арифметическая и геометрическая прогрессии. Свойства членов арифметической и геометрической прогрессий. Формулы общего члена арифметической и геометрической прогрессий. Формулы суммы n первых членов арифметической и геометрической прогрессий. Сумма бесконечной геометрической прогрессии, у которой . Представление бесконечной периодической десятичной дроби в виде обыкновенной дроби.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

1.5. Элементы математического анализа для решения задач с контекстом из сельскохозяйственных областей.

· Предел функции в точке.

· Непрерывность. Промежутки знакопостоянства непрерывной функции. Непрерывность рациональной функции. Метод интервалов.

· Задачи из биологии, приводящие к понятию производной. Производная функции в точке. Таблица производных. Правила вычисления производных. Геометрический смысл производной. Уравнение касательной к графику функции. Признаки возрастания и убывания функции. Точки экстремума функции. Метод нахождения наибольшего и наименьшего значений функции. Решение задач оптимизации сельскохозяйственных процессов с помощью производной. Построение графиков функций.

· Первообразная функция. Общий вид первообразных. Неопределённый интеграл. Таблица первообразных функций. Правила нахождения первообразной функции.

· Определённый интеграл. Формула Ньютона — Лейбница. Методы нахождения площади фигур и объёма тел, ограниченных данными линиями и поверхностями. Применение определенного интеграла в биологии и сельском хозяйстве.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

2. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К СЕЛЬСКОМУ ХОЗЯЙСТВУ

2.1. Вероятность и статистика, представление и анализ статистических данных сельскохозяйственных исследований.

· Решение задач на табличное и графическое представление данных в сельском хозяйстве. Использование свойств и характеристик числовых наборов: средних, наибольшего и наименьшего значений, размаха, дисперсии.

· Решение задач на определение частоты и вероятности событий. Вычисление вероятностей в опытах с равновозможными элементарными исходами. Решение сельскохозяйственных задач с применением комбинаторики. Решение сельскохозяйственных задач на вычисление вероятностей независимых событий, применение формулы сложения вероятностей. Решение сельскохозяйственных задач с применением диаграмм Эйлера, дерева вероятностей, формулы Бернулли. Условная вероятность. Правило умножения вероятностей. Формула полной вероятности.

· Дискретные случайные величины и распределения. Независимые случайные величины. Распределение суммы и произведения независимых случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия суммы случайных величин.

· Геометрическое распределение. Биномиальное распределение и его свойства.

· Непрерывные случайные величины. Понятие о плотности вероятности. Равномерное распределение. Показательное распределение, его параметры. Понятие о нормальном распределении. Параметры нормального распределения. Примеры случайных величин в сельском хозяйстве, подчинённых нормальному закону.

· Неравенство Чебышёва. Теорема Бернулли. Закон больших чисел. Выборочный метод измерения вероятностей. Роль закона больших чисел в сельском хозяйстве, природе и обществе.

· Ковариация двух случайных величин. Понятие о коэффициенте корреляции. Совместные наблюдения двух случайных величин. Выборочный коэффициент корреляции.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3. ГЕОМЕТРИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРАКТИЧЕСКОГО СОДЕРЖАНИЯ

3.1. Простейшие геометрические фигуры на плоскости.

· Точка, прямая. Отрезок, луч. Угол. Виды углов. Смежные и вертикальные углы. Биссектриса угла.

· Пересекающиеся и параллельные прямые. Перпендикулярные прямые. Признаки параллельности прямых. Свойства параллельных прямых. Перпендикуляр и наклонная к прямой.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.2. Многоугольники. Окружность и круг.

· Треугольники. Виды треугольников. Медиана, биссектриса, высота, средняя линия треугольника. Признаки равенства треугольников. Свойства и признаки равнобедренного треугольника. Серединный перпендикуляр отрезка. Сумма углов треугольника. Внешние углы треугольника. Неравенство треугольника. Соотношения между сторонами и углами треугольника. Теорема Пифагора.

· Подобные треугольники. Признаки подобия треугольников. Точки пересечения медиан, биссектрис, высот треугольника, серединных перпендикуляров сторон треугольника. Свойство биссектрисы треугольника. Теорема Фалеса. Метрические соотношения в прямоугольном треугольнике. Решение треугольников. Теорема синусов и теорема косинусов.

· Четырёхугольники. Параллелограмм. Свойства и признаки параллелограмма. Прямоугольник, ромб, квадрат, их свойства и признаки. Трапеция. Средняя линия трапеции и её свойства.

· Многоугольники. Выпуклые многоугольники. Сумма углов выпуклого многоугольника. Правильные многоугольники.

· Окружность и круг. Элементы окружности и круга. Центральные и вписанные углы. Касательная к окружности и её свойства. Взаимное расположение прямой и окружности. Описанная и вписанная окружности треугольника. Вписанные и описанные четырёхугольники, их свойства и признаки. Вписанные и описанные многоугольники.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.3. Простейшие фигуры в пространстве.

  • Основные понятия стереометрии и их свойства. Точка, прямая и плоскость в пространстве. Аксиомы стереометрии и следствия из них. Взаимное расположение прямых и плоскостей в пространстве.
  • Параллельность прямых и плоскостей в пространстве.
  • Расстояния между фигурами в пространстве.
  • Углы в пространстве. Перпендикулярность прямых и плоскостей.
  • Проекция фигуры на плоскость. Признаки перпендикулярности прямых и плоскостей в пространстве. Теорема о трёх перпендикулярах.
  • Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.4. Многогранники и тела вращения.

· Параллелепипед. Свойства прямоугольного параллелепипеда. Призма и пирамида. Правильная пирамида и правильная призма. Элементы призмы и пирамиды.

· Цилиндр, конус, сфера и шар.

· Простейшие комбинации многогранников и тел вращения. Вычисление элементов пространственных фигур (рёбра, диагонали, углы).

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.5. Измерение геометрических величин на плоскости и в пространстве.

· Периметр многоугольника.

· Длина окружности. Длина дуги окружности. Градусная мера угла. Величина вписанного угла.

· Понятие площади многоугольника. Равновеликие фигуры. Нахождение площади квадрата, прямоугольника, параллелограмма, треугольника, трапеции.

· Понятие площади круга. Площадь сектора. Отношение площадей подобных фигур.

· Понятие об объёме. Объём пирамиды и конуса, призмы и цилиндра. Объём шара.

· Подобные тела в пространстве. Соотношения между площадями поверхностей и объёмами подобных тел. Площадь поверхности правильной пирамиды и прямой призмы. Площадь поверхности прямого кругового цилиндра, прямого кругового конуса и шара.

· Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.6. Геометрические преобразования на плоскости и в пространстве.

  • Движения на плоскости: параллельный перенос, осевая симметрия, центральная симметрия, поворот. Равные фигуры. Гомотетия. Подобие фигур.
  • Движения в пространстве: параллельный перенос, центральная симметрия, симметрия относительно плоскости, поворот. Свойства движений. Применение движений при решении задач.
  • Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

3.7. Декартовы координаты и векторы на плоскости и в пространстве.

  • Формулы расстояния между двумя точками и координаты середины отрезка на плоскости и в пространстве.
  • Уравнение прямой на плоскости. Угловой коэффициент прямой.
  • Уравнение окружности на плоскости.
  • Уравнение плоскости в пространстве.
  • Уравнение сферы в пространстве.
  • Понятие вектора. Модуль (длина) вектора. Равные векторы. Коллинеарные векторы. Компланарные векторы. Координаты вектора на плоскости и в пространстве. Сложение и вычитание векторов. Умножение вектора на число. Скалярное произведение векторов. Косинус угла между двумя векторами. Применение векторов при решении задач на нахождение расстояний, длин, площадей и объёмов.
  • Применение математического аппарата раздела к решению сельскохозяйственных задач.

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНЛОМЧЕСКОМ ПРОФИЛЕ

1. АЛГЕБРА, НАЧАЛА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К ЭКОНОМИКЕ

1.1. Числа и величины, их применение в экономических расчетах.

· Расширение понятия числа: натуральные, целые, рациональные, действительные, комплексные числа.

· Множество и его элементы. Способы задания множеств. Равные множества. Пустое множество. Подмножество. Операции над множествами. Иллюстрация соотношений между множествами с помощью диаграмм Эйлера. Множества натуральных, целых, рациональных действительных, комплексных чисел.

· Отношение. Процентное отношение двух чисел. Деление числа в данном отношении. Масштаб.

· Пропорция. Основное свойство пропорции. Прямая и обратная пропорциональные зависимости и их примеры в экономике.

· Проценты. Нахождение процентов от числа. Нахождение числа по его процентам. Формула сложных процентов. Процентные расчеты в экономике.

· Примеры зависимостей между величинами в экономике. Представление экономических зависимостей в виде формул. Вычисления по формулам.

· Комплексные числа и их геометрическая интерпретация. Сопряжённые комплексные числа. Действительная и мнимая части, модуль и аргумент комплексного числа. Алгебраическая и тригонометрическая формы записи комплексных чисел. Арифметические операции с комплексными числами. Натуральная степень комплексного числа. Формула Муавра.

· Радианная мера угла. Связь радианной меры угла с градусной мерой.

· Приближённые вычисления в экономических расчетах. Абсолютная и относительная погрешности.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

1.2. Выражения, их применение для характеристики объектов экономики.

· Выражения с переменными и их использование в представлении экономической информации. Значение выражения с переменными. Допустимые значения переменных. Тождество. Тождественные преобразования алгебраических выражений. Доказательство тождеств.

· Степень с натуральным показателем и её свойства. Одночлены. Одночлен стандартного вида. Степень одночлена. Многочлены. Многочлен стандартного вида. Степень многочлена. Сложение, вычитание и умножение многочленов. Формулы сокращённого умножения. Разложение многочлена на множители. Квадратный трёхчлен. Разложение квадратного трёхчлена на множители.

· Рациональные выражения. Целые выражения. Дробные выражения. Рациональная дробь. Основное свойство рациональной дроби. Сложение, вычитание, умножение и деление рациональных дробей. Возведение рациональной дроби в степень. Тождественные преобразования рациональных выражений.

· Корень n-й степени. Арифметический корень n-й степени. Свойства корня n-й степени. Тождественные преобразования выражений, содержащих корни n-й степени. Вынесение множителя из-под знака корня. Внесение множителя под знак корня.

· Степень с действительным показателем. Свойства степени с действительным показателем. Тождественные преобразования выражений, содержащих степени с действительным показателем.

· Логарифм. Свойства логарифмов. Тождественные преобразования выражений, содержащих логарифмы.

· Косинус, синус, тангенс, котангенс угла поворота. Основные соотношения между косинусом, синусом, тангенсом и котангенсом одного и того же аргумента. Формулы сложения. Формулы приведения. Формулы двойного и половинного углов. Формулы суммы и разности синусов (косинусов). Формулы преобразования произведения в сумму. Тождественные преобразования выражений, содержащих косинусы, синусы, тангенсы и котангенсы.

· Арккосинус, арксинус, арктангенс, арккотангенс. Простейшие свойства арккосинуса, арксинуса, арктангенса, арккотангенса.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

1.3. Уравнения и неравенства как важнейшие математические модели для описания и изучения реальных социально-экономических ситуаций.

· Область определения уравнения (неравенства). Равносильные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования уравнений (неравенств). Уравнение-следствие (неравенство-следствие). Посторонние корни.

· Линейные уравнения (неравенства). Квадратные уравнения (неравенства). Формула корней квадратного уравнения. Теорема Виета. Рациональные уравнения (неравенства).

· Решение текстовых задач с экономическим содержанием с помощью рациональных уравнений.

· Уравнение с двумя переменными. График уравнения с двумя переменными. Линейное уравнение с двумя переменными и его график.

· Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы уравнений с двумя переменными. Решение систем уравнений методом подстановки и сложения. Система двух уравнений с двумя переменными как модель реальной экономической ситуации.

· Иррациональные уравнения (неравенства). Метод равносильных преобразований для решения иррациональных уравнений (неравенств). Метод следствий для решения иррациональных уравнений.

· Тригонометрические уравнения (неравенства). Основные тригонометрические уравнения (неравенства) и методы их решения. Тригонометрические уравнения, сводящиеся к алгебраическим. Однородные уравнения первой и второй степеней. Решение тригонометрических уравнений методом разложения на множители.

· Показательные уравнения (неравенства). Равносильные преобразования показательных уравнений (неравенств). Показательные уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Логарифмические уравнения (неравенства). Равносильные преобразования логарифмических уравнений (неравенств). Логарифмические уравнения (неравенства), сводящиеся к алгебраическим.

· Решение алгебраических уравнений на множестве комплексных чисел. Основная теорема алгебры.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

1.4. Функции как математические модели реальных экономических процессов.

· Функциональные зависимости между величинами и их примеры в экономике. Понятие функции. Функция как математическая модель реального экономического процесса. Область определения и область значения функции. Способы задания функции. График функции. Нули функции. Промежутки знакопостоянства функции. Промежутки возрастания и убывания функции. Наибольшее и наименьшее значения функции.

· Чётные и нечётные функции. Свойства графиков чётной и нечётной функций.

· Построение графиков функций с помощью геометрических преобразований (параллельных переносов, сжатий, растяжений, симметрий).

· Обратимые функции. Связь возрастания и убывания функции с её обратимостью. Взаимно обратные функции. Свойства графиков взаимно обратных функций.

· Линейная функция, обратная пропорциональность, квадратичная функция, функция , их свойства и графики.

· Степенная функция. Степенная функция с натуральным (целым) показателем. Свойства степенной функции с натуральным (целым) показателем. График степенной функции с натуральным (целым) показателем.

· Функция . Взаимообратность функций и степенной функции с натуральным показателем. Свойства функции и её график.

· Периодические функции. Период периодической функции. Главный период. Свойства графика периодической функции.

· Тригонометрические функции: косинус, синус, тангенс, котангенс. Знаки значений тригонометрических функций. Чётность и нечётность тригонометрических функций. Периодичность тригонометрических функций. Свойства тригонометрических функций. Графики тригонометрических функций.

· Обратные тригонометрические функции. Свойства обратных тригонометрических функций и их графики.

· Показательная функция. Свойства показательной функции и её график.

· Логарифмическая функция. Свойства логарифмической функции и её график.

· Понятие числовой последовательности. Конечные и бесконечные последовательности. Способы задания последовательности. Арифметическая и геометрическая прогрессии. Свойства членов арифметической и геометрической прогрессий. Формулы общего члена арифметической и геометрической прогрессий. Формулы суммы n первых членов арифметической и геометрической прогрессий. Сумма бесконечной геометрической прогрессии, у которой . Представление бесконечной периодической десятичной дроби в виде обыкновенной дроби.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

1.5. Элементы математического анализа для решения задач с контекстом из экономики.

· Предел функции в точке.

· Непрерывность. Промежутки знакопостоянства непрерывной функции. Непрерывность рациональной функции. Метод интервалов.

· Задачи экономики, приводящие к понятию производной. Производная функции в точке. Таблица производных. Правила вычисления производных. Механический, геометрический и экономический смыслы производной. Уравнение касательной к графику функции. Признаки возрастания и убывания функции. Точки экстремума функции. Метод нахождения наибольшего и наименьшего значений функции. Решение задач оптимизации экономических процессов с помощью производной. Построение графиков функций.

· Первообразная функция. Общий вид первообразных. Неопределённый интеграл. Таблица первообразных функций. Правила нахождения первообразной функции.

· Определённый интеграл. Формула Ньютона — Лейбница. Методы нахождения площади фигур и объёма тел, ограниченных данными линиями и поверхностями. Применение определенного интеграла в экономике.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

2. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ К ЭКОНОМИКЕ

2.1. Вероятность и статистика, представление и анализ статистических данных экономических исследований.

· Решение задач на табличное и графическое представление данных в экономике. Использование свойств и характеристик числовых наборов: средних, наибольшего и наименьшего значений, размаха, дисперсии.

· Решение задач на определение частоты и вероятности событий. Вычисление вероятностей в опытах с равновозможными элементарными исходами. Решение экономических задач с применением комбинаторики. Решение экономических задач на вычисление вероятностей независимых событий, применение формулы сложения вероятностей. Решение экономических задач с применением диаграмм Эйлера, дерева вероятностей, формулы Бернулли. Условная вероятность. Правило умножения вероятностей. Формула полной вероятности.

· Дискретные случайные величины и распределения. Независимые случайные величины. Распределение суммы и произведения независимых случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины. Математическое ожидание и дисперсия суммы случайных величин.

· Геометрическое распределение. Биномиальное распределение и его свойства.

· Непрерывные случайные величины. Понятие о плотности вероятности. Равномерное распределение. Показательное распределение, его параметры. Понятие о нормальном распределении. Параметры нормального распределения. Примеры случайных величин в экономике, подчинённых нормальному закону.

· Неравенство Чебышёва. Теорема Бернулли. Закон больших чисел. Выборочный метод измерения вероятностей. Роль закона больших чисел в экономике, природе и обществе.

· Ковариация двух случайных величин. Понятие о коэффициенте корреляции. Совместные наблюдения двух случайных величин. Выборочный коэффициент корреляции.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3. ГЕОМЕТРИЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРАКТИЧЕСКОГО СОДЕРЖАНИЯ

3.1. Простейшие геометрические фигуры на плоскости.

· Точка, прямая. Отрезок, луч. Угол. Виды углов. Смежные и вертикальные углы. Биссектриса угла.

· Пересекающиеся и параллельные прямые. Перпендикулярные прямые. Признаки параллельности прямых. Свойства параллельных прямых. Перпендикуляр и наклонная к прямой.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.2. Многоугольники. Окружность и круг.

· Треугольники. Виды треугольников. Медиана, биссектриса, высота, средняя линия треугольника. Признаки равенства треугольников. Свойства и признаки равнобедренного треугольника. Серединный перпендикуляр отрезка. Сумма углов треугольника. Внешние углы треугольника. Неравенство треугольника. Соотношения между сторонами и углами треугольника. Теорема Пифагора.

· Подобные треугольники. Признаки подобия треугольников. Точки пересечения медиан, биссектрис, высот треугольника, серединных перпендикуляров сторон треугольника. Свойство биссектрисы треугольника. Теорема Фалеса. Метрические соотношения в прямоугольном треугольнике. Решение треугольников. Теорема синусов и теорема косинусов.

· Четырёхугольники. Параллелограмм. Свойства и признаки параллелограмма. Прямоугольник, ромб, квадрат, их свойства и признаки. Трапеция. Средняя линия трапеции и её свойства.

· Многоугольники. Выпуклые многоугольники. Сумма углов выпуклого многоугольника. Правильные многоугольники.

· Окружность и круг. Элементы окружности и круга. Центральные и вписанные углы. Касательная к окружности и её свойства. Взаимное расположение прямой и окружности. Описанная и вписанная окружности треугольника. Вписанные и описанные четырёхугольники, их свойства и признаки. Вписанные и описанные многоугольники.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.3. Простейшие фигуры в пространстве.

  • Основные понятия стереометрии и их свойства. Точка, прямая и плоскость в пространстве. Аксиомы стереометрии и следствия из них. Взаимное расположение прямых и плоскостей в пространстве.
  • Параллельность прямых и плоскостей в пространстве.
  • Расстояния между фигурами в пространстве.
  • Углы в пространстве. Перпендикулярность прямых и плоскостей.
  • Проекция фигуры на плоскость. Признаки перпендикулярности прямых и плоскостей в пространстве. Теорема о трёх перпендикулярах.
  • Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.4. Многогранники и тела вращения.

· Параллелепипед. Свойства прямоугольного параллелепипеда. Призма и пирамида. Правильная пирамида и правильная призма. Элементы призмы и пирамиды.

· Цилиндр, конус, сфера и шар.

· Простейшие комбинации многогранников и тел вращения. Вычисление элементов пространственных фигур (рёбра, диагонали, углы).

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.5. Измерение геометрических величин на плоскости и в пространстве.

· Периметр многоугольника.

· Длина окружности. Длина дуги окружности. Градусная мера угла. Величина вписанного угла.

· Понятие площади многоугольника. Равновеликие фигуры. Нахождение площади квадрата, прямоугольника, параллелограмма, треугольника, трапеции.

· Понятие площади круга. Площадь сектора. Отношение площадей подобных фигур.

· Понятие об объёме. Объём пирамиды и конуса, призмы и цилиндра. Объём шара.

· Подобные тела в пространстве. Соотношения между площадями поверхностей и объёмами подобных тел. Площадь поверхности правильной пирамиды и прямой призмы. Площадь поверхности прямого кругового цилиндра, прямого кругового конуса и шара.

· Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.6. Геометрические преобразования на плоскости и в пространстве.

  • Движения на плоскости: параллельный перенос, осевая симметрия, центральная симметрия, поворот. Равные фигуры. Гомотетия. Подобие фигур.
  • Движения в пространстве: параллельный перенос, центральная симметрия, симметрия относительно плоскости, поворот. Свойства движений. Применение движений при решении задач.
  • Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

3.7. Декартовы координаты и векторы на плоскости и в пространстве.

  • Формулы расстояния между двумя точками и координаты середины отрезка на плоскости и в пространстве.
  • Уравнение прямой на плоскости. Угловой коэффициент прямой.
  • Уравнение окружности на плоскости.
  • Уравнение плоскости в пространстве.
  • Уравнение сферы в пространстве.
  • Понятие вектора. Модуль (длина) вектора. Равные векторы. Коллинеарные векторы. Компланарные векторы. Координаты вектора на плоскости и в пространстве. Сложение и вычитание векторов. Умножение вектора на число. Скалярное произведение векторов. Косинус угла между двумя векторами. Применение векторов при решении задач на нахождение расстояний, длин, площадей и объёмов.
  • Применение математического аппарата раздела к решению экономических задач.

ПРОГРАММА ДЛЯ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ «БИОЛОГИЯ С ОСНОВАМИ БИОТЕХНОЛОГИИ, БИОИНЖЕНЕРИИ И СЕЛЕКЦИИ»

СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ

2.1 МНОГООБРАЗИЕ ОРГАНИЧЕСКОГО МИРА

Классификация организмов. Принципы систематики. Основные систематические категории: вид, род, семейство, отряд, класс, тип (отдел), царство. Царства живых организмов: Бактерии, Протисты, Грибы, Растения, Животные.

2.2 НЕКЛЕТОЧНЫЕ ФОРМЫ ЖИЗНИ

Вирусы. Строение вирусов. Проникновение вирусов в клетку-хозяина. Размножение ви­русов. Вироиды. Бактериофаги. Вирулентные и умеренные фаги.

2.3 Доядерные организмы (прокариоты)

Бактерии: распространение, строение и процессы жизнедеятельности. Роль бактерий в природе и жизни человека. Практическое использование бактерий. Бактерии как возбудители болезней.

Цианобактерии. Особенности их строения и жизнедеятельности.

2.4 Протисты

Особенности среды обитания, внешнего и внутреннего строения, процессов жизнедеятельности (движения, раздражимости, питания и пищеварения, дыхания, выделения, размножения) протистов.

Гетеротрофные организмы: амеба обыкновенная и инфузория туфелька.

Автотрофные и автогетеротрофные протисты. Общая характеристика водорослей как фотосинтезирующих организмов.

Одноклеточные водоросли. Особенности строения и жизнедеятельности на примере хлореллы, эвглены зеленой.

Колониальные водоросли. Особенности строения и жизнедеятельности колониальных водорослей на примере вольвокса.

Многоклеточные водоросли. Особенности строения и жизнедеятельности водорослей на примере зеленых водорослей (улотрикса, спирогиры), бурых водорослей (ламинарии). Понятие о закономерной смене спо­собов размножения (на примере улотрикса).

2.5 Грибы

Общая характеристика грибов. Среда обитания, строение и жизнедеятельность.

Плесневые грибы (мукор, пеницилл) и дрожжи. Хозяйственное значение.

Шляпочные грибы, их строение, питание, размножение. Съедобные и ядовитые грибы.

Грибы-паразиты: трутовик, головня, спорынья. Роль грибов в природе и жизни человека.

2.6 ЛИШАЙНИКИ

Лишайники — симбиотические организмы. Строение, питание и размножение лишайников. Роль лишайников в природе.

2.7 РАСТЕНИЯ

2.7.1 Общая характеристика растений. Жизненные формы растений. Ткани (образовательные, покровные, механические, проводящие, основные) и органы растений. Значение растений в природе и жизни человека.

2.7.2 Вегетативные органы растений.

Корень. Функции корня. Виды корней. Корневые системы. Внешнее и внутреннее строение корня в связи с выполняемыми функциями. Зоны корня, рост корня. Видоизменения корня (корнеплоды, корневые клубни, корни-присоски) и их значение.

Побег. Функции побега. Основные части побега. Почка — зачаточный побег. Типы почек по расположению (верхушечные, пазушные, придаточные) и строению (вегетативные, генеративные). Развитие побега из почки.

Стебель. Разнообразие стеблей. Рост стебля в длину. Внутреннее строение стебля древесного растения в связи с выполняемыми функциями. Передвижение по стеблю воды, минеральных и органических веществ. Рост стебля в толщину. Образование годичных колец.

Лист. Функции листа. Внешнее строение листа. Листья простые и сложные. Жилкование листа. Внутреннее строение листа в связи с его функциями.

Видоизменения побега: корневище, клубень, луковица, их строение, биологическое и хозяйственное значение.

Вегетативное размножение растений. Размножение растений видоизмененными побегами, черенками, отводками, делением куста, прививками. Биологическое и хозяйственное значение вегетативного размножения.

2.7.3 Споровые растения

Мхи. Кукушкин лен: строение, размножение, цикл развития. Сфагновые мхи: строение и размножение. Роль мхов в природе.

Папоротники. Строение папоротников на примере щитовника мужского. Размножение и цикл развития папоротников. Роль папоротников в природе.

2.7.4 Семенные растения

Голосеменные. Общая характеристика. Строение и размножение голосеменных на примере сосны. Значение голосеменных.

Покрытосеменные. Общая характеристика.

Цветок, его строение и функции. Соцветия и их биологическое значение. Опыление (самоопыление, перекрестное опыление). Двойное оплодотворение, образование семян и плодов.

Плоды. Строение и классификация. Распространение плодов. Биологическое и хозяйственное значение плодов.

Семя. Строение семени однодольных и двудольных растений. Условия прорастания семян. Питание и рост зародыша и проростка.

Многообразие покрытосеменных. Отличительные признаки однодольных и двудольных растений. Характерные признаки и практическое значение растений семейств (Крестоцветные, Розоцветные, Пасленовые, Бобовые, Злаки). Дикорастущие и культурные растения. Охрана растений.

2.8 ЖИВОТНЫЕ

2.8.1 Общая характеристика и разнообразие животных.

В общей характеристике типа или класса животных должны быть освещены: классификация, среда обитания, распространение, внешнее строение животных (покровы, отделы тела), внутреннее строение (полость тела, строение опорно-двигательной, нервной, пищеварительной, выделительной систем, систем органов дыхания, кровообращения, чувств, размножения), особенности процессов жизнедеятельности и развития; значение животных данного типа (класса) в природе и жизни человека.

2.8.2 Тип Кишечнополостные. Пресноводный полип гидра. Многообразие кишечнополостных: медузы, коралловые полипы.

2.8.3 Тип Плоские черви. Белая планария. Паразитические черви: печеночный сосальщик, бычий цепень. Профилактика заражения.

2.8.4 Тип Круглые черви. Аскарида человеческая, детская острица. Профилактика заражения.

2.8.5 Тип Кольчатые черви. Дождевой червь. Роль дождевых червей в процессах почвообразования. Многообразие кольчатых червей.

2.8.6 Тип Моллюски. Многообразие моллюсков: прудовик, беззубка, кальмар.

2.8.7.Тип Членистоногие.

Класс Ракообразные. Речной рак. Многообразие ракообразных.

Класс Паукообразные. Паук-крестовик. Многообразие паукообразных. Профилактика заболеваний и борьба с клещами.

Класс Насекомые. Майский жук. Многообразие насекомых. Отряды насекомых: Стрекозы, Прямокрылые, Жесткокрылые, Чешуекрылые, Двукрылые, Перепончатокрылые.

2.8.8 Тип Хордовые.

Подтип Черепные или Позвоночные.

Надкласс Рыбы. Речной окунь. Многообразие рыб. Классы Хрящевые рыбы (отряды: Акулы, Скаты) и Костные рыбы (отряды: Кистеперые, Лососеобразные, Осетрообразные, Карпообразные, Сельдеобразные).

Класс Земноводные. Лягушка озерная. Многообразие земноводных. От­ряды: Хвостатые и Бесхвостые.

Класс Пресмыкающиеся. Ящерица прыткая. Многообразие пресмыкаю­щихся. Отряды: Чешуйчатые, Крокодилы, Черепахи.

Класс Птицы. Сизый голубь. Экологические группы птиц: птицы лесов и открытых пространств; водоплавающие и околоводные птицы; птицы культурных ландшафтов; хищные птицы.

Класс Млекопитающие. Собака домашняя. Многообразие млекопитающих. Яйцекладущие и живородящие. Отряды: Сумчатые, Насекомоядные, Рукокрылые, Грызуны, Хищные, Парнокопытные, Непарнокопытные, Ластоногие, Китообразные, Приматы.

2.9 ЧЕЛОВЕК И ЕГО ЗДОРОВЬЕ

2.9.1 Общий обзор организма человека. Ткани, их классификация и принципы организации. Органы и системы органов.

Регуляция функций в организме. Нервная, гуморальная и нейрогуморальная регуляция функций. Саморегуляция процессов жизнедеятельности. Понятие о гомеостазе.

2.9.2 Нервная система. Общие принципы организации нервной системы. Значение нервной системы. Строение и виды нейронов. Рефлекс. Рефлекторная дуга.

Строение и функции спинного мозга. Головной мозг. Строение и функции продолговатого, заднего, среднего и промежуточного мозга. Организация и значение больших полушарий. Общий план строения вегетативной нервной системы. Симпатический и парасимпатический отделы, их функции. Гигиена нервной системы.

2.9.3 Эндокринная система. Гормоны, их роль в организме. Железы внутренней секреции. Гипофиз и его связь с другими железами. Щитовидная железа. Надпочечники. Железы смешанной секреции: поджелудочная железа, половые железы.

2.9.4 Опорно-двигательная система. Опорно-двигательная система, ее пассивная и активная части, их функции. Строение костей. Виды костей. Рост костей. Соединения костей. Отделы скелета человека: скелет головы, скелет туловища, скелет конечностей. Строение и функции мышц. Основные группы скелетных мышц. Работа мышц и утомление мышц. Значение двигательной активности для сохранения здоровья. Осанка, ее нарушения. Плоскостопие. Первая помощь при вывихах и переломах.

2.9.5 Внутренняя среда организма. Компоненты внутренней среды организма: кровь, тканевая жидкость, лимфа. Постоянство внутренней среды организма. Состав и функции крови. Плазма крови. Эритроциты. Гемоглобин и его функции. Группы крови и резус фактор. Тромбоциты. Свертывание крови. Лейкоциты. Фагоцитоз. Иммунная система. Виды иммунитета. Вакцинация. Сердечно-сосудистая система. Кровообращение. Сердце, его строение. Сердечный цикл. Автоматия.

Строение и функции кровеносных сосудов. Большой и малый круги кровообращения. Движение крови по сосудам. Кровяное давление, пульс. Нейрогуморальная регуляция кровообращения. Первая помощь при кровотечениях. Строение и функции лимфатической системы. Образование и движение лимфы.

2.9.6 Дыхательная система. Значение дыхания. Строение и функции дыхательных путей. Строение легких. Дыхательные движения. Жизненная емкость легких. Газообмен в легких и тканях. Транспорт газов кровью. Нейрогуморальная регуляция дыхания. Гигиена дыхания.

2.9.7 Пищеварительная система. Обмен веществ. Значение питания и пищеварения. Пищеварительные ферменты, их свойства и значение. Строение и функции органов пищеварительной системы: ротовой полости, глотки, пищевода, желудка, кишечника, поджелудочной железы, печени. Пищеварительные процессы в ротовой полости, желудке, тонкой и толстой кишке. Всасывание. Нейрогуморальная регуляция пищеварения. Гигиена питания. Обмен белков, жиров и углеводов. Водно-солевой обмен. Витамины, их роль в процессах обмена веществ. Водорастворимые (С, В1, В6) и жирорастворимые (А, D) витамины. Недостаток витаминов в пище и его последствия.

2.9.8 Выделительная система. Значение выделения в жизнедеятельности организма. Органы, принимающие участие в процессах выделения: почки, потовые железы, легкие. Мочевыделительная система. Строение и функции почек. Нефрон. Образование мочи. Мочевыделение. Гигиена мочевыделительной системы.

2.9.9 Покровная система. Кожа. Строение кожи: эпидермис, дерма, подкожная жировая клетчатка. Функции кожи. Роль кожи в поддержании температурного гомеостаза. Гигиена кожи. Первая помощь при повреждении кожи (ожог, обморожение), тепловом и солнечном ударах.

2.9.10 Репродуктивная система. Индивидуальное развитие человека. Строение и функции мужской и женской половых систем. Оплодотворение. Беременность. Роды.

2.9.11 Общая характеристика зрительной, слуховой, вкусовой, обонятельной и осязательных сенсорных систем (рецепторы, проводники, корковый центр).

Строение и функции органа зрения. Дальнозоркость, близорукость.

Строение и функции органа слуха. Наружное, среднее и внутреннее ухо. Гигиена зрения и слуха.

3 ОБЩАЯ БИОЛОГИЯ

Разнообразие живых организмов на Земле. Общие свойства живых организмов: единство химического состава, клеточное строение, обмен веществ и энергии, саморегуляция, подвижность, раздражимость, размножение, рост и развитие, наследственность и изменчивость, адаптация к условиям существования.

3.1 Химические компоненты живых организмов

Содержание химических элементов в организме. Понятие о макроэлементах и микроэлементах.

Химические соединения в живых организмах. Неорганические вещества. Вода и ее роль в жизни живых организмов. Минеральные соли и кислоты.

Органические вещества. Понятие о биополимерах и мономерах.

Белки. Аминокислоты — мономеры белков. Незаменимые и заменимые аминокислоты. Образование пептидов и полипептидов. Структура белков: первичная, вторичная, третичная, четвертичная.

Многообразие и свойства белков. Денатурация и ренатурация белков. Функции белков: структурная, ферментативная, транспортная, сократительная, регуляторная, сигнальная, защитная, токсическая, энергетическая, запасающая.

Углеводы. Моносахариды и дисахариды. Полисахариды. Крахмал. Гликоген. Целлюлоза. Хитин. Функции углеводов: энергетическая, запасающая, структурная, метаболическая.

Липиды. Жиры и фосфолипиды. Функции липидов: энергетическая, строительная, защитная, теплоизоляционная, регуляторная.

Нуклеиновые кислоты. Строение и функции ДНК. Строение, виды и функции РНК. Правила Чаргаффа.

АТФ. Строение и функция АТФ.

3.2 Клетка — как биологическая система

Клеточная теория. История открытия клетки. Создание клеточной теории. Основные положения клеточной теории.

Общий план строения клетки. Многообразие клеток. Строение клетки: поверхностный аппарат, цитоплазма (гиалоплазма, органоиды, включения), ядро.

Цитоплазматическая мембрана. Химический состав и строение. Функции: барьерная, рецепторная, транспортная. Способы транспорта веществ через цитоплазматическую мембрану: диффузия, облегченная диффузия, активный перенос. Транспорт в мембранной упаковке (эндоцитоз и экзоцитоз). Гиалоплазма, состав и функции.

Клеточный центр, организация и функции центриолей. Рибосомы, организация и функции. Эндоплазматическая сеть (шероховатая и гладкая), комплекс Гольджи, их строение и функции. Лизосомы, строение и функции. Вакуоли растительных клеток. Сократительные вакуоли пресноводных протистов. Митохондрии, их строение и функции. Пластиды, строение и функции хлоропластов. Лейкопласты, хромопласты.

Ядро, строение и функции. Ядерная оболочка, ядерный матрикс, хроматин, ядрышки. Хромосомы, их структурная организация. Понятие о гаплоидном и диплоидном наборах хромосом, кариотипе.

Особенности строения клеток прокариот и эукариот (бактерий, протистов, грибов, растений, животных).

Клеточный цикл. Понятие о клеточном цикле. Интерфаза и ее периоды. Митоз. Фазы митоза. Биологическое значение митоза.

Мейоз и его биологическое значение. Фазы мейоза. Понятие о коньюгации гомологичных хромосом и кроссинговере. Генетическая рекомбинация при мейозе. Биологическое значение мейоза.

3.3 Обмен веществ и превращение энергии в организме

Общая характеристика обмена веществ и преобразования энергии. Понятие обмена веществ, ассимиляции и диссимиляции, пластического и энергетического обменов.

Клеточное дыхание. Этапы клеточного дыхания: подготовительный, бескислородный (гликолиз), кислородный (аэробный). Суммарное уравнение полного окисления глюкозы. Представление о брожении и его практическом значении.

Фотосинтез. Понятие фотосинтеза. Фотосинтетические пигменты. Световая и темновая фазы фотосинтеза. Значение фотосинтеза.

Хранение наследственной информации. Понятие о генетическом коде и его свойствах. Реализация наследственной информации — биосинтез белка. Представление об этапах синтеза белка: транскрипция, трансляция. Роль и-РНК, т-РНК, р-РНК в синтезе белка.

3.4 Размножение и индивидуальное развитие организмов

Размножение организмов. Понятие размножения. Бесполое размножение и его формы (деление клетки, спорообразование, почкование, фрагментация, вегетативное размножение).

Половое размножение. Понятие полового процесса. Строение половых клеток. Образование половых клеток у млекопитающих (сперматогенез и оогенез). Осеменение и оплодотворение. Особенности оплодотворения у растений.

Партеногенез — особая форма полового размножения животных.

Онтогенез. Понятие онтогенеза. Эмбриональное развитие животных. Постэмбриональное развитие животных. Прямое и непрямое развитие. Понятие о жизненном цикле. Онтогенез человека. Влияние условий окружающей среды на внутриутробное развитие ребенка.

3.5 Наследственность и изменчивость организмов

Закономерности наследования признаков, установленные Г.Менделем. Понятие наследственности и изменчивости. Изучение наследственности Г.Менделем. Понятие о доминировании, доминантных и рецессивных признаках. Моногибридное скрещивание. Закон единообразия гибридов первого поколения (первый закон Г. Менделя). Закон расщепления (второй закон Г. Менделя). Статистический характер законов наследственности при моногибридном скрещивании и их цитологические основы. Понятие аллельных, доминантных и рецессивных генов. Взаимодействие аллельных генов: полное доминирование, неполное доминирование, кодоминирование. Понятие о множественном аллелизме.

Дигибридное скрещивание. Закон независимого наследования признаков (третий закон Г.Менделя). Цитологические основы закона независимого наследования признаков.

Хромосомная теория наследственности. Понятие о сцепленном наследовании и нарушении сцепления. Понятие о генетических картах хромосом. Основные положения хромосомной теории наследственности.

Генетика пола. Понятие пола. Половые различия. Хромосомное определение пола. Половые хромосомы и аутосомы. Особенности наследования признаков, сцепленных с полом. Генотип как целостная система.

Изменчивость организмов. Роль генотипа и условий среды в формировании признаков. Формы изменчивости: ненаследственная и наследственная изменчивость. Модификационная изменчивость. Норма реакции. Статистические закономерности модификационной изменчивости. Значение модификационной изменчивости.

Генотипическая изменчивость и ее виды. Комбинативная изменчивость. Мутационная изменчивость. Понятие мутации. Мутагенные факторы. Типы мутаций (генные, хромосомные, геномные). Значение генотипической изменчивости.

Особенности наследственности и изменчивости у человека. Методы изучения наследственности и изменчивости человека: генеалогический, близнецовый, цитогенетический, популяционно-статистический, дерматоглифический, биохимические, соматической гибридизации, молекулярно-генетические.

Наследственные болезни человека. Генные болезни (фенилкетонурия, гемофилия). Хромосомные болезни (синдром Шерешевского – Тернера, синдром полисомии по Х-хромосоме, синдром Кляйнфельтера, синдром Дауна). Профилактика, диагностика наследственных болезней; лечение генных болезней.

4 СЕЛЕКЦИЯ, БИОТЕХНОЛОГИЯ И БИОИНЖЕНЕРИЯ

Селекция растений, животных и микроорганизмов. Понятие сорта, породы, штамма. Основные направления современной селекции. Методы и достижения современной селекции.

Биотехнология. Понятие биотехнологии. Объекты и основные направления биотехнологии. Понятие о клеточной и генной инженерии. Успехи и достижения генной инженерии. Генетическая инженерия и биобезопасность.

5 ОРГАНИЗМ И СРЕДА

Уровни организации живых систем. Экология как наука.

Экологические факторы. Понятие о факторах среды (экологических факторах). Классификация экологических факторов. Закономерности действия факторов среды на организм. Пределы выносливости. Понятие о стенобионтах и эврибионтах. Взаимодействие экологических факторов. Понятие о лимитирующих факторах.

Свет в жизни организмов. Фотопериод и фотопериодизм. Экологические группы растений по отношению к световому режиму.

Температура как экологический фактор. Пойкилотермные и гомойотермные организмы. Адаптации растений и животных к различным температурным условия.

Влажность как экологический фактор. Экологические группы растений по отношению к влаге. Адаптации растений и животных к различному водному режиму.

Среды жизни и адаптации к ним организмов. Понятие о среде обитания и условиях существования организмов. Водная среда. Температурный, световой, газовый и солевой режимы гидросферы. Адаптации организмов к жизни в воде. Наземно-воздушная и почвенная среды обитания. Адаптации организмов к жизни в наземно-воздушной среде и почве. Живой организм как среда обитания. Особен­ности экологических условий внутренней среды хозяина. Адап­тации к жизни в другом организме — паразитизм.

6 ВИД И ПОПУЛЯЦИЯ

Вид – биологическая система. Понятие вида. Критерии вида (морфологический, физиологический, биохимический, генетический, экологический, географический). Ареал вида. Понятие об эндемиках и космополитах.

Популяция – единица вида. Характеристика популяции. Свойства популяции: численность, плотность, рождаемость, смертность.

7 ЭКОСИСТЕМА

Экосистема как единство биотопа и биоценоза. Понятие биоценоза и биотопа. Состав биоценоза. Связи организмов в биоценозах: трофические, топические, форические, фабрические. Видовая структура биоценоза. Пространственная структура биоценоза.

Экосистема. Структура экосистемы. Продуценты, консументы, редуценты. Цепи и сети питания. Пастбищные и детритные цепи. Трофические уровни. Экологические пира­миды (пирамида чисел, пирамида биомасс, пирамида энергии пищи).

Взаимоотношения организмов в экосистемах. Конкуренция, хищничество, симбиоз.

Динамика экосистем. Сезонная динамика. Понятие экологической сукцессии.

Агроэкосистемы. Отличие агроэкосистем от есте­ственных экосистем.

8 ЭВОЛЮЦИЯ ОРГАНИЧЕСКОГО МИРА. ДВИЖУЩИЕ СИЛЫ ЭВОЛЮЦИИ

Биологическая эволюция. Понятие биологической эволюции. Развитие эволюционных взглядов.

Синтетическая теория эволюции. Общая характеристика синтетической теории эволюции. Популяция – элементарная единица эволю­ции. Элементарное эволюционное явление. Предпосылки (элементарные факторы) эволюции.

Движущие силы эволюции. Формы естественного отбора (движущий и стабилизирующий).

Результаты эволюции. Приспособления – основной результат эволюции. Видообразование. Факторы и способы видообразования (аллопатрическое и симпатрическое).

Макроэволюция и ее доказательства. Палеонтологические, эмбриональные, сравнительно-анатомические, молекулярно-генетические доказательства эволюции.

Главные направления эволюции. Прогресс и регресс в эволюции. Пути и способы достижения биологического прогресса: арогенез, аллогенез, катагенез. Способы осуществления эволюционного процесса (дивергенция, конвергенция).

9 ПРОИСХОЖДЕНИЕ И ЭВОЛЮЦИЯ ЧЕЛОВЕКА

Формирование представлений об эволюции человека. Место человека в зоологической системе.

Этапы и направления эволюции человека. Предшественники человека. Австралопитеки. Древнейшие люди. Человек умелый. Человек прямоходящий. Древние и ископаемые люди современного типа.

Движущие силы антропогенеза и их специфика. Предпосылки антропогенеза. Биологические и социальные факторы. Качественные отличия человека.

Человеческие расы, их происхождение и единство. Расизм. Особенности эволюции человека на современном этапе

10 БИОСФЕРА – ЖИВАЯ ОБОЛОЧКА ПЛАНЕТЫ

Структура биосферы. Понятие биосферы. Границы биосферы. Компоненты биосферы: живое и биогенное вещество, видовой состав; биокосное и косное вещество. Биохимические функции живого вещества: энергетическая, газовая, окислительно-восстановительная, концентрационная.

Круговорот веществ в биосфере. Круговорот воды, кислорода, углерода и азота.

Влияние хозяйственной деятельности человека на биосферу. Основные нарушения в биосфере, вызванные деятельностью человека (загрязнение окружающей среды, истощение природных ресурсов, опустынивание). Масштабы нарушений (локальные, региональные, глобальные). Угроза экологических катастроф и их предупреждение.

Охрана природы. Рациональное природопользование, восстановление природных ресурсов и окружающей среды. Создание малоотходных технологий. Заповедное дело. Охраняемые природные территории. Сохранение генофонда.

ПЕРЕЧЕНЬ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ,

КОТОРЫЕ АБИТУРИЕНТ ДОЛЖЕН НАЗЫВАТЬ, ХАРАКТЕРИЗУЯ БИОРАЗНООБРАЗИЕ ЖИВОГО МИРА

Протисты

Гетеротрофные: амеба обыкновенная, инфузория туфелька.

Одноклеточные водоросли: хлорелла, эвглена зеленая.

Колониальные водоросли: вольвокс.

Многоклеточные водоросли: зеленые водоросли (улотрикс, спирогира), бурые водоросли (ламинария).

Грибы

Плесневые грибы: мукор, пеницилл.

Дрожжи.

Шляпочные грибы: белый гриб (боровик), подберезовик, сыроежка, шампиньон, рыжик, маслёнок, мухомор, бледная поганка.

Грибы-паразиты: трутовик.

Лишайники

Цетрария исландская, кладония.

Споровые растения

Мхи: кукушкин лен, сфагнум.

Папоротники: щитовник мужской, орляк обыкновенный, сальвиния плавающая.

Плауны: плаун булавовидный, плаун годичный, баранец.

Хвощи: хвощ полевой.

Семенные растения

Голосеменные растения: сосна обыкновенная, ель европейская, можже­вель­ник обыкновенный, лиственница.

Покрытосеменные растения.

Жизненные формы: деревья: дуб, липа, береза, черемуха, рябина.

Кустарники: сирень, калина, крушина, лещина, бересклет.

Кустарнички (полукустарники): черника, клюква, брусника.

Травы: горох, огурец, морковь, свекла, одуванчик, пырей.

Дикорастущие растения: пастушья сумка, сурепка, клевер, овсяница.

Культурные растения: капуста, редис, репа, брюква, рапс, фасоль, горох, люпин, яблоня, груша, вишня, малина, ежевика, слива, земляника, абрикос, картофель, томат, кукуруза, рожь, пшеница, ячмень, овес, тимофеевка.

Животные

Тип Кишечнополостные: гидра, аурелия, актиния, коралл.

Тип Плоские черви: планария, печеночный сосальщик, бычий цепень.

Тип Круглые черви: аскарида человеческая, острица детская, власоглав, трихинелла, нематоды: картофельная, стеблевая, луковая, земля­ничная.

Тип Кольчатые черви: дождевой червь, пескожил, нереид, медицинская пиявка.

Тип Моллюски: прудовик, беззубка, кальмар, слизень.

Тип Членистоногие.

Класс Ракообразные: речной рак, краб, креветка, дафния, бокоплав, мокрица, щитень.

Класс Паукообразные: паук-крестовик, скорпион, домовой паук, чесоточный клещ, собачий клещ, паутинный клещ.

Класс Насекомые.

Отряд Стрекозы: коромысло, стрелка.

Отряд Прямокрылые: зеленый кузнечик, саранча, медведка.

Отряд Жесткокрылые: майский жук, колорадский жук, божья коровка.

Отряд Чешуекрылые: капустная белянка, тутовый шелкопряд, яблонная плодожорка, моль.

Отряд Двукрылые: комнатная муха, овод, комар.

Отряд Перепончатокрылые: медоносная пчела, оса, шмель, муравей.

Тип Хордовые.

Подтип Черепные, или Позвоночные.

Класс Хрящевые рыбы: акула, скат.

Класс Костные рыбы.

Отряд Кистеперые: латимерия.

Отряд Лососеобразные: горбуша, кета, семга.

Отряд Осетрообразные: осетр, белуга, стерлядь.

Отряд Сельдеобразные: сельдь, сардина, килька.

Отряд Карпообразные: плотва, лещ, линь, сазан, карась.

Класс Земноводные.

Отряд Бесхвостые: лягушка, жаба, квакша, жерлянка, чесночница.

Отряд Хвостатые: тритон, саламандра.

Класс Пресмыкающиеся.

Отряд Чешуйчатые: ящерица, варан, уж, гадюка, веретеница, хамелеон.

Отряд Крокодилы: аллигатор, кайман, крокодил (гавиал).

Отряд Черепахи: черепаха.

Класс Птицы.

Птицы лесов: большой пестрый дятел, тетерев, глухарь, кукушка, соловей, сойка.

Птицы открытых пространств: страус, журавль, дрофа.

Водоплавающие и околоводные птицы: кряква, кулик, цапля, белый аист, лебедь-шипун, императорский пингвин, серая цапля.

Птицы культурных ландшафтов: синица, скворец, ласточка, голубь, ворона, галка, грач, воробей, сорока.

Хищные птицы: сокол, орел, ястреб, сова, филин.

Класс Млекопитающие.

Подкласс Первозвери, или Яйцекладущие: утконос, ехидна.

Подкласс Настоящие звери, или Живородящие.

Отряд Сумчатые: кенгуру, сумчатый медведь (коала).

Отряд Насекомоядные: еж, выхухоль.

Отряд Рукокрылые: ушан, вечерница, ночница.

Отряд Грызуны: мышь, белка, бобр, ондатра, нутрия, хомяк.

Отряд Хищные: волк, лисица, рысь, тигр, лев, медведь, куница, выдра, ласка, барсук.

Отряд Парнокопытные: кабан, олень, лось, зубр, жираф.

Отряд Непарнокопытные: лошадь, осел, зебра, носорог.

Отряд Ластоногие: тюлень, морской котик, морж.

Отряд Китообразные: кит, дельфин, кашалот.

Отряд Приматы: мартышка, горилла, шимпанзе, орангутанг.

ТИПЫ БИОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ, КОТОРЫЕ АБИТУРИЕНТ ДОЛЖЕН УМЕТЬ РЕШАТЬ

1. Химические компоненты живых организмов.

2. Репликация ДНК.

3. Деление клетки, плоидность клеток.

4. Энергетический и пластический обмен.

5. Моногибридное скрещивание.

6. Дигибридное скрещивание.

7. Наследование признаков, сцепленных с полом.

8. Цепи и сети питания.

9. Экологические пирамиды, правило 10 %.

10. Балансовое равенство.

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ИНЖЕНЕРНАЯ ФИЗИКА»

https://u.pcloud.link/publink/show?code=XZkHLOXZIXjreCzjDt4GRpKC5RaSpbBDvtwk

 

Введение в RBF сети | BaseGroup Labs

Радиально-симметричные функции

Радиально-симметричные функции – специальный класс функций. Их характерное свойство заключается в том, что отклик функции монотонно убывает (возрастает) с удалением от центральной точки.j$$

Комбинация синусоидальных функций (ряды Фурье) часто используется при обработке сигналов:

$$h\,(x) = \sin\,\biggl( \frac{2\,\pi\,j\,(x\,-\,\theta_j)}{m}\biggr)$$

Логистические функции наиболее популярны в многослойных искусственных нейронных сетях:

$$h\,(x) = \frac{1}{1\,+\,\exp\,(bx\,-\,b_0)}$$

В любом случае речь идет об одном и том же: на основе некоторого набора экспериментальных данных типа «вход – выход» и в условиях полной неопределенности относительно формы возможной функциональной зависимости между входными и выходными данными пытаются угадать эту зависимость. В разных дисциплинах это называется по-разному: непараметрическая регрессия, аппроксимация функции, идентификация системы и т.д. В нейронных сетях это называется управляемое обучение или обучение с учителем. То есть каждый пример из обучающего множества содержит независимые переменные (входные) и соответствующие им зависимые переменные (выходные). При этом задача обучения сводится к тому, чтобы в соответствии с некоторым критерием оптимизировать параметры системы, осуществляющей искомое преобразование вход-выход. Таким критерием, в частности, может быть критерий минимума среднего квадрата ошибки на имеющемся обучающем множестве.

Давайте взглянем на проблему пошире. Классическое направление прикладной математики связано с методами вычислений одних характеристик изучаемого объекта по известным значениям других его характеристик. При этом модель объекта задана, а зависимости между характеристиками представлены аналитическими выражениями. Потом появились задачи анализа объектов, математическая модель которых известна с точностью до параметров, и в результате анализа экспериментальных данных в соответствии с некоторыми критериями выбираются значения этих параметров. Следующий этап – появление направления, именуемого задачами анализа данных, когда выбор модели и ее параметров производится путем проверки разных эмпирических гипотез и единственным источником информации для решения этих задач является таблица экспериментальных данных типа «вход-выход». Наконец, при решении задач анализа с использованием нейронных сетей вообще не предполагают использование какой либо модели изучаемого объекта. Все что в данном случае необходимо – конкретные факты поведения этой системы, содержащиеся в обучающем множестве. Тем не менее, одно простое, но фундаментальное предположение при этом все таки используется; это предположение о монотонности пространства решений, которое формулируется так: «Похожие входные ситуации приводят к похожим выходным реакциям системы» [1]. «При таком подходе мы не пытаемся познать систему так глубоко, чтобы уметь предсказывать ее реакцию на любые возможные внешние воздействия. Мы знаем лишь одно ее фундаментальное свойство: монотонность поведения в окрестностях имеющихся прецедентов. И этого обычно оказывается достаточно для получения практически приемлемых решений в каждом конкретном случае» [1].

Линейная модель

Но вернемся к настройке RBF сетей. Если предположить, что параметры функции 4, смещение с и радиус r фиксированы, то есть каким то образом уже определены, то задача нахождения весов в формуле 5 решается методами линейной алгебры. Этот метод называется методом псевдообратных матриц и он миними-зирует средний квадрат ошибки.T\,\overline y$, (8)

В приведенных обозначениях m – число нейронов в скрытом слое, p – размер обучающей выборки, а каждый вектор x состоит из n компонентов, где n – число входов сети.

Все, что для этого необходимо – умение умножать, транспонировать и инвертировать матрицы.

Нелинейная модель

Если предыдущее предположение о фиксированных параметрах функции активации 4 не выполняется, то есть помимо весов необходимо настроить параметры активационной функции каждого нейрона (смещение функции и ее радиус), задача становится нелинейной. И решать ее приходится с использованием итеративных численных методов оптимизации, например, градиентных методов. В последнее время получили распространение методы обучения RBF сети, в которых используется сочетание генетических алгоритмов для подбора параметров активационных функций и методов линейной алгебры для расчета весовых коэффициентов выходного слоя по формуле 8. То есть на каждой итерации поиска генетический алгоритм самостоятельно выбирает в каких точках пространства входных сигналов сети разместить центры активационных функций нейронов скрытого слоя и назначает для каждой из них ширину окна. Для полученной таким образом совокупности параметров скрытого слоя по формуле 8 вычисляются веса выходного слоя и получающаяся при этом ошибка аппроксимации, которая служит для генетического алгоритма индикатором того, насколько плох или хорош данный вариант. На следующей итерации генетический вариант отбросит плохие варианты и будет работать с наборами, показавшими наилучшие результаты на предыдущей итерации. Алгоритм этой процедуры представлен на рисунке 3.

Статью о том, как работает генетический алгоритм и его программную реализацию можно найти на этом сайте.

Эту благостную картину омрачает лишь одно обстоятельство: как выбрать количество нейронов в скрытом слое. По большому счету, проблему можно было бы решить просто: число нейронов в скрытом слое сделать равным числу входных шаблонов в обучающем множестве, совместить центр каждой активационной функции с одним из шаблонов обучающего множества и задать такие их радиусы, чтобы они не перекрывались. При этом обучение как таковое будет отсутствовать, потребуется просто рассчитать веса выходного слоя по формуле 8. Но что делать, если размер обучающего множества 1000 или 10000 шаблонов? Работать с такой сетью невозможно, да и работать с матрицами таких размерностей на этапе обучения тоже нереально. Очевидный выход из этого тупика – сгруппировать шаблоны обучающего множества по степени их близости в пространстве входных значений в меньшее число кластеров. Количество таких кластеров задает количество нейронов в скрытом слое сети, а их средние характеристики используют для начальной инициализации параметров активационных функций: смещение и радиус. Для такого рода группировки(другие возможные термины: автоматическая классификация, самообучение, кластеризация) можно использовать в простейшем случае метод k-средних, самоорганизующиеся карты Кохонена или деревья решений. Все эти технологии представлены на нашем сайте, начиная от описания математического аппарата и заканчивая их программной реализацией.

Этот смешанный алгоритм обучения RBF сети сходится гораздо быстрее, чем алгоритм обратного распространения для обучения многослойных перцептронов. Однако RBF сеть часто должна содержать слишком большое число скрытых элементов. Это влечет более медленное функционирование RBF сети, чем многослойного перцептрона.

Литература

  • Н.Г.Загоруйко «Прикладные методы анализа данных и знаний», Новосибирск, Издательство Института математики, 1999 г.
  • Г.К.Вороновский, К.В.Махотило, С.Н.Петрашев, С.А.Сергеев «Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности», Харьков, Основа, 1997 г.
  • Mark J. L. Orr Introduction to Radial Basis Function Networks Centre for Cognitive Science, University of Edinburgh

Ответы | Тема 5. Нервная система — Биология, 9 класс

1. Вспомните строение нервной ткани (§ 3 учебного пособия). Рассмотрите рисунок и подпишите названия указанных частей нейрона.

2. Рассмотрите рисунок. Подпишите названия частей синапса.

3. Изучите материал § 8 учебного пособия о классификации ней­ронов и заполните схему.

Типы нейронов $→$ чувствительные $→$ проведение импульса в УНС $←$ Функции нейронов;

Типы нейронов $→$ вставочные $→$ соединяют нейроны $←$ Функции нейронов;

Типы нейронов $→$ двигательные $→$ от УНС к рабочему органу $←$ Функции нейронов.

4. По § 8 учебного пособия изучите строение нерва. Подпишите названия его частей.

5. Используя материал § 8 учебного пособия, дайте определения понятиям.

Нейрон — нервная клетка.

Сплине — место функционального контакта нейронов.

Медиатор — химические посредники в передаче возбуждения.

Нерв — пучки нервных волокон, снабжённые кровеносными сосудами и покрытые общей оболочкой.

6. По материалу учебного пособия (§8) изучите строение рефлек­торной дуги. Перечислите основные структуры рефлекторной дуги, обозначенные на рисунке.

7. Сформулируйте определения понятий.

Рефлекс — ответная реакция организма на раздражение из внешней или внутренней среды.

Рефлекторная дуга — основа рефлекса, образованная нейронами.

Нервная система

По вертикали: 2. Ответная реакция организма на раздражение (рефлекс).

По горизонтали: 1. Пучки длинных отростков нейронов (нервы). 2. Нейроны, передающие импульсы от органов чувств в центральную нервную систему (чувствительные). 4. Часть нервной системы, представленная нерва­ми, нервными узлами и нервными окончаниями (периферические). 5. Рефлексы, кото­рые формируются в течение жизни (условные). 6. Нейроны, передающие им­пульсы от центральной нервной системы к рабочему органу (двигательные). 7. Отросток нервной клетки (аксон). 8. Нейроны, осуществляющие связь между чувствительными и двигательными нейронами (вставочные).

Что такое нейротрансмиттеры? — Институт мозга Квинсленда

Нейротрансмиттеры часто называют химическими мессенджерами организма. Это молекулы, используемые нервной системой для передачи сообщений между нейронами или от нейронов к мышцам.

Связь между двумя нейронами происходит в синаптической щели (небольшой промежуток между синапсами нейронов). Здесь электрические сигналы, прошедшие по аксону, на короткое время преобразуются в химические за счет высвобождения нейротрансмиттеров, вызывая специфический ответ принимающего нейрона.

Нейротрансмиттер влияет на нейрон одним из трех способов: возбуждающим, тормозным или модулирующим.

Возбуждающий передатчик способствует генерации электрического сигнала, называемого потенциалом действия, в принимающем нейроне, а тормозной передатчик препятствует этому. Является ли нейротрансмиттер возбуждающим или тормозным, зависит от рецептора, с которым он связывается.

Нейромодуляторы немного отличаются, поскольку они не ограничены синаптической щелью между двумя нейронами и поэтому могут воздействовать на большое количество нейронов одновременно.Таким образом, нейромодуляторы регулируют популяции нейронов, а также действуют в течение более медленного периода времени, чем возбуждающие и тормозные передатчики.

Большинство нейротрансмиттеров представляют собой небольшие молекулы аминов, аминокислот или нейропептидов. Известно около дюжины низкомолекулярных нейротрансмиттеров и более 100 различных нейропептидов, и нейробиологи все еще узнают больше об этих химических мессенджерах. Эти химические вещества и их взаимодействия участвуют в бесчисленных функциях нервной системы, а также в контроле функций организма.

Ключевые нейротрансмиттеры

Первым обнаруженным нейротрансмиттером была небольшая молекула под названием ацетилхолин . Он играет важную роль в периферической нервной системе, где высвобождается моторными нейронами и нейронами вегетативной нервной системы. Он также играет важную роль в центральной нервной системе в поддержании когнитивной функции. Повреждение холинергических нейронов ЦНС связано с болезнью Альцгеймера.

Глутамат является основным передатчиком возбуждения в центральной нервной системе.И наоборот, основным тормозным медиатором является ее производная γ-аминомасляная кислота ( ГАМК ), а другим тормозным нейротрансмиттером является аминокислота под названием глицин , которая в основном содержится в спинном мозге.

Многие нейромодуляторы, такие как допамин , являются моноаминами. В мозгу есть несколько путей дофамина, и этот нейротрансмиттер участвует во многих функциях, включая управление моторикой, вознаграждение и подкрепление, а также мотивацию.

Норадреналин (или норэпинефрин) является еще одним моноамином и основным нейротрансмиттером в симпатической нервной системе, где он воздействует на деятельность различных органов тела, контролируя артериальное давление, частоту сердечных сокращений, функцию печени и многие другие функции.

Нейроны, использующие серотонин (другой моноамин), направляются к различным частям нервной системы. В результате серотонин участвует в таких функциях, как сон, память, аппетит, настроение и другие. Он также вырабатывается в желудочно-кишечном тракте в ответ на прием пищи.

Гистамин , последний из основных моноаминов, играет роль в метаболизме, контроле температуры, регулировании различных гормонов и контроле цикла сна-бодрствования, среди прочих функций.

 

Изображение предоставлено: iStockphoto

Нейротрансмиттеры: типы, функции и нарушения

Автор: Яна Васкович, врач • Рецензент: Александра Осика
Последнее рассмотрение: 22 февраля 2022 г.
Время чтения: 17 минут

Нейротрансмиттеры представляют собой вещества, которые нейроны используют для связи друг с другом и с тканями-мишенями в процессе синаптической передачи (нейротрансмиссии).

Нейротрансмиттеры синтезируются и высвобождаются из нервных окончаний в синаптическую щель. Оттуда нейротрансмиттеры связываются с рецепторными белками в клеточной мембране ткани-мишени. Ткань-мишень возбуждается, тормозится или каким-то другим образом функционально модифицируется.

В нервной системе человека насчитывается более 40 нейротрансмиттеров; некоторые из наиболее важных — ацетилхолин, норадреналин, дофамин, гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), глутамат, серотонин и гистамин.

В этой статье мы собираемся обсудить механизм нейротрансмиссии, классификацию нейротрансмиттеров и некоторые клинические данные о расстройствах, связанных как с избытком, так и с недостатком некоторых нейротрансмиттеров.

Механизм нейротрансмиссии

Нейроны связываются со своими тканями-мишенями в синапсах, в которые они выделяют химические вещества, называемые нейротрансмиттерами (лигандами). Поскольку эта связь осуществляется с помощью химических веществ, этот процесс называется химической нейротрансмиссией и происходит в химических синапсах.

Типы нейронов и строение синапсов

Каждый синапс состоит из:

  • Пресинаптическая мембрана – мембрана терминального бутона (окончания аксона) пресинаптического нервного волокна
  • Постсинаптическая мембрана – мембрана клетки-мишени
  • Синаптическая щель – щель между пресинаптической и постсинаптической мембранами

Внутри концевого бутона пресинаптического нервного волокна образуются и хранятся многочисленные везикулы, содержащие нейротрансмиттеры.Когда пресинаптическая мембрана деполяризуется потенциалом действия, открываются кальциевые потенциалзависимые каналы (находятся в мембранах терминальных кнопок). Это приводит к притоку ионов кальция в терминальный бутон, что изменяет состояние некоторых мембранных белков в пресинаптической мембране и приводит к экзоцитозу нейротрансмиттеров из терминального бутона в синаптическую щель .

Нейротрансмиттеры являются важной частью нервной системы.Узнайте больше об анатомии нервной системы с помощью наших викторин для начинающих и маркированных биграмм.

После пересечения синаптической щели нейротрансмиттеры связываются со своими рецепторами на постсинаптической мембране . Как только нейротрансмиттер связывается со своим рецептором, управляемые лигандом каналы постсинаптической мембраны либо открываются, либо закрываются. Эти управляемые лигандом каналы являются ионными каналами, и их открытие или закрытие изменяет проницаемость постсинаптической мембраны для ионов кальция, натрия, калия и хлора.Это приводит к стимулирующей или тормозной реакции.

Узнайте больше о мембранных потенциалах и потенциалах действия, их фазах и о том, как мы получаем возбуждающие или тормозящие реакции на потенциалы действия, из наших учебных материалов:

Если нейромедиатор стимулирует клетку-мишень к действию, то это возбуждающий нейротрансмиттер, действующий в возбуждающем синапсе. С другой стороны, если он ингибирует клетку-мишень, то это тормозной нейротрансмиттер , действующий в тормозном синапсе.Итак, тип синапса и реакция ткани-мишени зависят от типа нейротрансмиттера. Возбуждающие нейротрансмиттеры вызывают деполяризацию постсинаптических клеток и генерируют потенциал действия; например, ацетилхолин стимулирует сокращение мышц. Тормозные синапсы вызывают гиперполяризацию клеток-мишеней, уводя их дальше от порога потенциала действия, тем самым подавляя их действие; например, ГАМК подавляет непроизвольные движения.

Нейротрансмиттер, выпущенный в синаптическую щель, действует очень короткое время, всего несколько минут или даже секунд. Он либо разрушается ферментами, такими как ацетилхолинэстераза, либо повторно всасывается в терминальную кнопку пресинаптического нейрона с помощью механизмов обратного захвата, а затем рециркулируется. Наиболее известными нейротрансмиттерами, ответственными за такое быстрое, но кратковременное возбуждающее действие, являются ацетилхолин, норадреналин и адреналин, тогда как ГАМК является основным тормозным нейротрансмиттером.

Повторяющаяся синаптическая активность может оказывать длительное воздействие на рецепторный нейрон, включая структурные изменения, такие как образование новых синапсов, изменения в дендритном дереве или рост аксонов. Примером этого является процесс обучения : чем больше вы изучаете и повторяете, тем больше синапсов создается в вашем мозгу и позволяет вам извлекать эту информацию при необходимости.

Если вам нужно пересмотреть гистологию нейронов и нервной ткани, погрузитесь в наши дополнительные материалы:

Помимо нейротрансмиттеров, существуют и другие связанные с синапсами химические вещества, называемые нейромедиаторами (нейромодуляторы).Нейромодуляция отличается от нейротрансмиссии тем, как долго вещество действует на синапс. Нейромодуляторы не так быстро реабсорбируются пресинаптическими нейронами или расщепляются ферментами. Вместо этого они проводят значительное количество времени в спинномозговой жидкости, влияя (модулируя) на активность нескольких других нейронов в головном мозге. Наиболее известными нейромодуляторами являются также нейротрансмиттеры, такие как дофамин, серотонин, ацетилхолин, гистамин и норадреналин.

Другие сопутствующие химические вещества включают нейрогормонов .Они синтезируются в нейронах и секретируются в кровь, которая переносит их к отдаленным тканям. Лучшими примерами являются гипоталамические рилизинг-гормоны окситоцин и вазопрессин.

Классификация

Нейротрансмиттеры можно разделить на возбуждающие и тормозные.

Классификация нейротрансмиттеров

Возбуждающие нейротрансмиттеры активируют рецепторы на постсинаптической мембране и усиливают действие потенциала действия, а тормозные нейротрансмиттеры функционируют для предотвращения потенциала действия.В дополнение к приведенной выше классификации нейротрансмиттеры также можно классифицировать на основе их химической структуры:

  • Аминокислоты – ГАМК, глутамат
  • Моноамины – серотонин, гистамин
  • Катехоламины (подкатегория моноаминов) – дофамин, норадреналин, адреналин

Ниже приведены наиболее понятные и наиболее распространенные типы нейротрансмиттеров.

ацетилхолин

Ацетилхолин (АХ) представляет собой возбуждающий нейротрансмиттер , секретируемый моторными нейронами, иннервирующими мышечные клетки, базальные ганглии, преганглионарные нейроны вегетативной нервной системы и постганглионарные нейроны парасимпатической и симпатической нервной систем.

Ключевые факты об ацетилхолине (АХ)
Тип Возбуждающий во всех случаях, кроме сердца (тормозящий)
Выпущенный из Моторные нейроны, базальные ганглии, преганглионарные нейроны вегетативной нервной системы, постганглионарные нейроны парасимпатической нервной системы и постганглионарные нейроны симпатической нервной системы, иннервирующие потовые железы
Функции Регулирует цикл сна, необходим для функционирования мышц

Его основная функция заключается в стимуляции сокращения мышц.Однако единственным исключением из этого правила, где ацетилхолин является тормозным нейротрансмиттером, является парасимпатическое окончание блуждающего нерва. Они подавляют сердечную мышцу через сердечное сплетение.

Он также обнаружен в сенсорных нейронах и вегетативной нервной системе и участвует в планировании «состояния сна», когда человек крепко спит. Ацетилхолин играет жизненно важную роль в нормальном функционировании мышц. Например, ядовитые растения, такие как кураре и болиголов, вызывают паралич мышц, блокируя ацетилхолиновые рецепторы миоцитов (мышечных клеток).Хорошо известный яд ботулин действует, препятствуя высвобождению ацетилхолина везикулами в терминальном бутоне, что приводит к параличу эффекторной мышцы.

норадреналин

Норадреналин (NE) , также известный как норадреналин (NAd), представляет собой возбуждающий нейротрансмиттер , вырабатываемый стволом мозга, гипоталамусом и надпочечниками и высвобождаемый в кровоток. В мозгу повышает уровень бдительности и бодрствования.

Основные факты о норадреналине (НЭ)
Тип возбуждающий
Выпущенный из Ствол головного мозга, гипоталамус и надпочечники
Функции Повышает уровень бодрствования и бодрствования, стимулирует различные процессы организма

В организме он секретируется большинством постганглионарных симпатических нервов.Он стимулирует процессы в организме. Например, он очень важен для эндогенной выработки адреналина. Норэпинефрин был вовлечен в расстройства настроения, такие как депрессия и тревога , и в этом случае его концентрация в организме аномально низка. Кроме того, аномально высокая его концентрация может привести к нарушению цикла сна.

Эпинефрин

Также известный как адреналин (Ad), эпинефрин (Epi) представляет собой возбуждающий нейротрансмиттер , вырабатываемый хромаффинными клетками надпочечников.Он подготавливает тело к реакции «бей или беги». Это означает, что когда человек сильно возбужден (страх, гнев и т. д.), в кровь высвобождается дополнительное количество адреналина.

Ключевые факты об эпинефрине (Epi)
Тип возбуждающий
Выпущенный из Хромаффинные клетки мозгового вещества надпочечников
Функции Реакция «бей или беги» (увеличение частоты сердечных сокращений, артериального давления и выработки глюкозы)

Это высвобождение адреналина увеличивает частоту сердечных сокращений, кровяное давление и высвобождение глюкозы из печени (через гликогенолиз).Таким образом нервная и эндокринная системы подготавливают организм к опасным и экстремальным ситуациям, увеличивая поступление питательных веществ к ключевым тканям.

Дофамин

Допамин (DA) представляет собой нейротрансмиттер, секретируемый нейронами черной субстанции. Он считается особым типом нейротрансмиттера, потому что его эффекты являются одновременно возбуждающими и тормозными . Какой эффект зависит от типа рецептора, с которым связывается дофамин.

Ключевые факты о дофамине
Тип И возбуждающие, и тормозные
Выпущенный из Черная субстанция
Функции Тормозит ненужные движения, тормозит высвобождение пролактина и стимулирует секрецию гормона роста

Как часть экстрапирамидной двигательной системы, которая включает базальные ганглии, дофамин важен для координации движений, подавляя ненужные движения.В гипофизе тормозит высвобождение пролактина, стимулирует секрецию гормона роста.

Дефицит дофамина, связанный с разрушением черной субстанции, приводит к болезни Паркинсона . Повышение активности дофаминергических нейронов способствует патофизиологии психотических расстройств и шизофрении. Злоупотребление наркотиками и алкоголем может временно повысить уровень дофамина в крови, что приводит к спутанности сознания и неспособности сосредоточиться.Однако соответствующая секреция дофамина в кровотоке играет роль в мотивации или желании выполнить задачу.

ГАМК

гамма- Аминомасляная кислота (ГАМК) является самым мощным тормозным нейротрансмиттером , вырабатываемым нейронами спинного мозга, мозжечка, базальных ганглиев и многих областей коры головного мозга. Он получен из глутамата.

Ключевые факты о гамма-аминомасляной кислоте (ГАМК)
Тип тормозящий
Выпущенный из Нейроны спинного мозга, мозжечка, базальных ганглиев и многих областей коры головного мозга
Функции Снижает возбудимость нейронов во всей нервной системе.

Функции ГАМК тесно связаны с настроением и эмоциями.Это тормозной нейротрансмиттер, который действует как тормоз для возбуждающих нейротрансмиттеров; таким образом, когда он аномально низкий, это может привести к тревоге . Он широко распространен в головном мозге и играет основную роль в снижении возбудимости нейронов во всей нервной системе.

Глутамат

Глутамат (Glu) является самым мощным возбуждающим нейротрансмиттером центральной нервной системы, который обеспечивает гомеостаз с эффектами ГАМК.Он секретируется нейронами многих сенсорных путей, входящих в центральную нервную систему, а также корой головного мозга.

Ключевые факты о глутамате (Glu)
Тип возбуждающий
Выпущенный из Сенсорные нейроны и кора головного мозга
Функции Регулирует возбудимость центральной нервной системы, процесс обучения, память

Глутамат является наиболее распространенным нейротрансмиттером в центральной нервной системе; принимает участие в регуляции общей возбудимости центральной нервной системы, процессов обучения и памяти.Таким образом, неадекватная нейротрансмиссия глутамата способствует развитию эпилепсии и когнитивных и аффективных расстройств.

серотонин

Серотонин (5-гидрокситриптамин, 5-HT) представляет собой тормозной нейротрансмиттер , который, как было установлено, тесно связан с эмоциями и настроением. Он секретируется нейронами ствола головного мозга и нейронами, иннервирующими желудочно-кишечный тракт (энтеральная нервная система).Кроме того, серотонин содержится в тромбоцитах (тромбоцитах), которые выделяют его во время коагуляции (гемостаз).

Ключевые факты о серотонине (5-HT)
Тип тормозящий
Выпущенный из Нейроны ствола головного мозга и желудочно-кишечного тракта, тромбоциты
Функции Регулирует температуру тела, восприятие боли, эмоции и цикл сна

Он участвует в регуляции температуры тела, восприятия боли, эмоций и цикла сна.Недостаточная секреция серотонина может привести к снижению функции иммунной системы, а также ряду эмоциональных расстройств, таких как депрессия , проблемы с контролем гнева, обсессивно-компульсивное расстройство и даже суицидальные наклонности.

гистамин

Гистамин представляет собой возбуждающий нейротрансмиттер , вырабатываемый нейронами гипоталамуса, клетками слизистой оболочки желудка, тучными клетками и базофилами в крови.В центральной нервной системе он важен для бодрствования, артериального давления, боли и сексуального поведения. В желудке он повышает кислотность.

Ключевые факты о гистамине
Тип возбуждающий
Выпущенный из Гипоталамус, клетки слизистой оболочки желудка, тучные клетки и базофилы в крови
Функции Регулирует бодрствование, кровяное давление, боль и сексуальное поведение; повышает кислотность желудка; опосредует воспалительные реакции

Он участвует главным образом в воспалительной реакции , а также в ряде других функций, таких как расширение сосудов и регуляция иммунного ответа на инородные тела.Например, при попадании в кровоток аллергенов гистамин помогает в борьбе с этими микроорганизмами, вызывающими кожный зуд или раздражение горла, носа и/или легких.

Пройдите нашу викторину и проверьте свои знания о нейронах!

Видео с вопросом

: определение трех функциональных типов нейронов

Стенограмма видео

Какая из следующих таблиц правильно обобщает основные типы нейронов и их функции? (A), в котором говорится о сенсорных нейронах проводят импульсы от рецепторов к релейным нейронам, релейные нейроны несут импульсы между чувствительными и моторными нейронами, а моторные нейроны несут импульсы от реле нейронов к эффекторам, таким как мышцы и железы.(B), в котором говорится о сенсорных нейронах передают импульсы от релейных нейронов к эффекторам, таким как мышцы и железы, релейные нейроны проводят импульсы между чувствительными и моторными нейронами, а моторные нейроны несут импульсы от рецепторов к релейным нейронам. (C), в котором говорится о сенсорных нейронах передают импульсы от релейных нейронов к двигательным нейронам, релейные нейроны передают импульсы от центральной нервной системы к мышцам и железам, а двигательные нейроны несут импульсы от рецепторов к центральной нервной системе.(D), в котором говорится о сенсорных нейронах проводят импульсы от рецепторов к центральной нервной системе, релейные нейроны несут импульсы от центральной нервной системы к мышцам и железам, двигательные нейроны передают импульсы от реле к сенсорным нейронам.

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте рассмотреть три основных типа нейронов и их функции.

Из таблицы видно, что различают три основных типа нейронов: сенсорные нейроны, двигательные нейроны и релейные нейроны.

Сенсорные нейроны обычно обнаруживаются в периферической нервной системе, где они собирают сенсорную информацию от рецепторы тела и внешней среды. Собранная сенсорная информация затем переносится в центральную нервную систему для обработки. Поток информации к центральной нервной системы, поэтому сенсорные нейроны называются афферентными нейронами, т.к. слово афферентное на латыни означает приведение к.

Двигательные нейроны, которые также встречаются в периферической нервной системе передают двигательную информацию к мышцам, органам, и железы. Информация о двигателе из головной и спинной мозг переносится из центральной нервной системы в эффекторы любят мышцы и железы. Этот поток информации от центральной нервной системы, поэтому двигательные нейроны называются эфферентными нейронами, так как слово «эфферент» на латыни означает унос.

Релейные нейроны — самый большой класс нейронов, потому что он описывает любой нейрон, который не является сенсорным или моторным нейрон. Вместо этого релейные нейроны передают информации между сенсорными и моторными нейронами. Поскольку поток информации в релейные нейроны перемещаются между сенсорными и двигательными нейронами, их также называют промежуточные нейроны или интернейроны.

Из нашего обзора мы можем исключить определенные варианты ответов.Например, их всего два. таблицы, которые правильно описывают релейные нейроны как передающие информацию между чувствительные и моторные нейроны. Между двумя оставшимися вариантами мы можем дополнительно исключить один вариант ответа, который неправильно описывает двигательные нейроны. как проведение импульсов от рецепторов к релейным нейронам.

С помощью этой информации мы можем определить правильный вариант ответа.Таблица, которая правильно суммирует основные типы нейронов и их функции описывает функцию сенсорной нейронов как проведение импульсов от рецепторов к релейным нейронам и функции релейные нейроны, проводящие импульсы между чувствительными и двигательными нейронами и Функция моторных нейронов заключается в передаче импульсов от релейных нейронов к эффекторам, таким как мышцы и железы.

Классификация типов нейронов в мозге крысы на основе интегративных сверточных и древовидных рекуррентных нейронных сетей

Виртуально смоделированный набор данных методологии не измеряются.Здесь мы пытаемся сначала зафиксировать сложность набора данных, сначала создав несколько виртуальных смоделированных образцов, а затем протестировав их с помощью предложенных методов классификации. Приложив эти усилия, мы можем быстро отфильтровать некоторые разработанные, но относительно слабые классификаторы.

Скачок по оси Z в файле формата SWC является часто встречающейся проблемой, особенно для некоторых образцов без трассировки скважины, где происходит скачок значений оси Z некоторых характерных точек (рис. 1б, слева). Некоторые методы постобработки, такие как сглаживание или фильтрация, могут решить эту проблему в некотором масштабе.Например, демонстрация автоматического исправления проблемы Z-прыжка (как показано на рис. 1b, справа) дается с помощью функции «zcorr» из набора инструментов Trees 24 . Затем для файлов формата SWC выполняется повторная выборка точек для получения лучшего распределения точек. Этот процесс включает выравнивание диаметра и сглаживание морфологии. Наконец, мы используем набор инструментов Trees 24 для создания виртуальной моделируемой выборки. Например, виртуальный смоделированный набор данных с двумя классами создается с разными свойствами нейронов.2D-изображения, которые можно считать проекцией необработанных 3D-изображений, также генерируются с другими гиперпараметрами. Чтобы сохранить сбалансированность обучающих выборок, мы также используем этот набор инструментов Trees для расширения набора данных (включая как файлы SWC, так и изображения) путем создания аналогичных выборок (с небольшой обрезкой и добавлением выборок в целевом классе, 90%) и выполняем преобразование изображений путем поворота, увеличения или уменьшения масштаба.

Виртуально смоделированный набор данных содержит два основных типа нейронов: корзинчатые клетки, как показано на рис.1c и пирамидальная ячейка, как показано на рис. 1d. Исходный код доступен по адресу https://github.com/thomasaimondy/treestoolbox/tree/master/casia. Два типа нейронов имеют по 500 образцов для каждого класса, при этом данные как в формате SWC, так и в формате 2D-изображения преобразуются набором инструментов Trees.

Набор данных NeuroMorpho-крысы

Несколько (примерно 20% по расчетам) файлов морфологии нейронов на NeuroMorpho.org представляют проблему Z-прыжка. В наборе инструментов Trees есть функция «zcorr», предназначенная для восстановления файлов SWC.На рисунке 2 показаны нейроны после восстановления и обработки с помощью программного обеспечения Houdini на основе различных гиперпараметров (например, «zcorr = 10»). Данные содержат два основных класса (основные клетки и интернейронные клетки) и 12 подклассов, включая шесть типов основных клеток (например, ганглиозные, гранулярные, средние шипиковые, парахромаффинные клетки, клетки Пуркинье и пирамидные клетки) на рис. 2а, три типа интернейронных клеток. нейроны (например, корзинчатые, ГАМКергические и нитрергические) на рис. 2b, два типа глиальных клеток (например, микроглия и астроциты) на рис.2c и один тип сенсорных рецепторных клеток на рис. 2d. Количество отобранных образцов крыс (например, нейронов крыс) с метками составляет 35 000.

Рисунок 2

Морфология нейронов из данных в формате SWC после восстановления с помощью набора инструментов Trees. Программное обеспечение Houdini создает трехмерную модель нейронов. Здесь мы показываем три примера для каждого класса нейронов в наборе данных NeuroMorpho-rat. ( a ) Шесть типов основных клеток: ганглиозные, гранулярные, средние шипиковые, парахромаффинные, клетки Пуркинье и пирамидные.( b ) Три типа интернейронных клеток: корзинчатые, ГАМКергические и нитрергические клетки. ( c ) Два типа глиальных клеток: клетки микроглии и астроциты. ( d ) 1 тип сенсорных рецепторных клеток.

Набор данных нейронов крыс CASIA

В большинстве современных алгоритмов реконструкции отдельных клеток 10,11,31 для идентификации структур нейронов используется метод, основанный на трассировке. Однако создание таким способом атласа реконструкции мозга в полный размер занимает много времени и является трудным.Необработанные данные срезов в наборе данных нейронов крыс CASIA взяты из лаборатории Qingming Luo 9 . Здесь мы реконструируем нейроны с помощью методов классификации, которые классифицируют (или отделяют) все биологические структуры от фона. Затем метод распространения активации используется для идентификации морфологии одной клетки (например, файл в формате SWC). Этот метод эффективен и может получить 2,6 миллиона нейронов за гораздо более короткое время, хотя некоторые связи с гораздо большими расстояниями отсутствуют.Подробное введение в распознавание, реконструкцию и сегментацию биологических тканей будет описано в нашей следующей статье.

Мы используем большую часть хорошо сохранившейся относительно локальной информации (например, сома и локально связанный синапс, расположенный в пределах 500 мкм) в качестве важной информации для классификации типов нейронов. Однако этот набор данных не содержит меток нейронов. В этой статье он используется в качестве набора данных для предварительной подготовки перед классификацией нейронов помеченных данных (например, набор данных NeuroMorpho-rat) в моделях на основе CNN и RNN.

Предварительное обучение обычно используется во многих архитектурах DNN. Во-первых, проектируются две архитектуры DNN с одной обычной и одной зеркальной сетью. Затем две сети соединяются для кодирования и декодирования информации. В качестве входного изображения X, например, сеть кодирует его в Y с меньшими размерами, а затем декодирует его обратно в X (представленный как \(\widehat{X}\)), где потери сети рассчитаны как минимальные квадратичная ошибка X и \(\widehat{X}\). Мы реконструируем как набор данных крысиных нейронов CASIA, так и виртуально смоделированный набор данных, а ссылка для скачивания — https://github.com/thomasaimondy/neuromorpho_neuron_type_classification.

На рисунке 3 показана процедура реконструкции морфологии нейронов. На рисунке 3а показаны реконструированные структуры, включающие сомы и синапсы, представленные серым цветом, где каждая синяя точка представляет центральное положение сомы, а число рядом — это индекс сомы. И сомы, и синапсы имеют соответствующее трехмерное положение (например, положения X, Y, Z) и трехмерный размер (например, радиус сомы в разных направлениях). На рисунке 3b показаны реконструированные сомы, сгруппированные на основе положения сомы и соседних пикселей.На рисунке 3c показаны реконструкция и разделение каждого нейрона в области префронтальной коры. Размер области составляет 1300 × 1000 ×100 пикселей и содержит 100 нейронов разных типов. Некоторые стандартные пирамидные клетки и корзинчатые клетки с морфологическими характеристиками могут быть легко идентифицированы. На рисунке 3d показаны некоторые образцы реконструированных нейронов крыс CASIA, случайно выбранных из 2,6 миллиона клеток в мозге одной крысы. Морфология нейронов сильно различается, что свидетельствует о большой сложности их классификации.На рисунке 3e показан реконструированный мозг крысы целиком, в котором разные цвета представляют разную плотность количества нейронов.

Рисунок 3

Самостоятельно реконструированные 2,6 миллиона крысиных клеток без меток. ( a ) Обнаружение и реконструкция ветвей нейронов. ( b ) Идентификация сомы нейрона и обнаружение поверхности. ( c ) Различные типы нейронов были реконструированы из неокортекса; разные цвета представляют разные типы нейронов. ( d ) Реконструированный набор данных крысиных нейронов CASIA примерно с 2.6 миллионов клеток из одного мозга крысы. ( e ) Плотность нейронов во всем мозге крысы.

Классификация типов нейронов

Мы протестировали различные модели классификации на трех наборах данных: виртуально смоделированный набор данных, набор данных NeuroMorpho-rat и набор данных CASIA о крысах-нейронах. Каждый образец в каждом наборе данных содержит как три 2D-изображения, так и соответствующий файл в формате SWC. Для этих образцов также были рассчитаны характеристики, разработанные вручную. Всего имеется 31 501 необработанное изображение и 34 296 файлов в формате SWC с метками.Соотношение обучающей, проверочной и тестовой выборок составляет 8:1:1. Для лучшего обучения DNN мы расширили только обучающие выборки, включив 37 510 изображений (посредством перевода, поворота и масштабирования) и 40 196 файлов в формате SWC (путем добавления или удаления некоторых ветвей с помощью инструментов Trees) в задаче 2 класса; а также 98 700 изображений и 99 996 файлов формата SWC в задаче 12 классов.

Мы протестировали модель CNN на образцах 2D-изображений и протестировали Tree-RNN и стандартную RNN на наборе данных в формате SWC.Признаки в скрытых слоях CNN и RNN считаются стабильными признаками из разных источников данных, и затем они интегрируются (путем соединения двух векторов признаков) для классификации модели DNN. Созданные вручную функции классифицируются с помощью модели машины опорных векторов (SVM), которая служит сравнительным экспериментом. Потеря SVM соответствует L2-норме, а ошибка остановки обучения — 1e-3.

Для виртуально смоделированного набора данных корзинчатые и пирамидальные клетки выбираются с очевидными морфологическими различиями как два класса простых образцов.Предлагаемые модели показывают 100% точность классификации тестов на виртуально смоделированном наборе данных с двумя классами, включая предложенные модели CNN, RNN и стандартные модели SVM.

Для набора данных НейроМорфо-крыса при процедуре обучения в DNN для 12-классовой классификации типов нейронов точность теста рассчитывается, как на рис. 4а. По оси x указано количество итераций. Здесь мы установили это число равным 100 для простоты. Модель на этом рисунке хорошо объединяет функции CNN и RNN для лучшей производительности классификации.По мере прохождения времени обучения точность теста быстро увеличивается, и кривая, наконец, останавливается примерно на 90% точности.

Рисунок 4

( a ) Точность теста в зависимости от количества итераций в процедуре обучения классификации нейронов на основе DNN. ( b ) Кривые потерь в процедуре тестирования модели на основе DNN. ( c ) Идентификаторы и названия 12 подклассов типов нейронов. ( d ) Производительность моделей на основе DNN и других сравниваемых моделей на разных типах наборов данных.( e ) Матрица путаницы, которая показывает классификацию ошибок в 12-классовой идентификации. ( f ) Распределение t-SNE для двухклассовых функций на основе DNN. ( g ) Распределение t-SNE для функций на основе DNN с 12 классами.

Стоимость потерь — еще один показатель процедуры обучения модели DNN. Как показано на рис. 4b, кривая потерь будет уменьшаться по мере увеличения количества итераций обучения, и примерно при 40 итерациях она дает наименьшие потери при тестировании; однако это не глобальная минимальная точка настройки, и точность теста остается низкой.Следовательно, сеть будет продолжать обучение до тех пор, пока не остановится на максимальном количестве итераций (100) с использованием принципа отсева для защиты от переобучения. Все алгоритмы выполняются на стандартном настольном компьютере с 4 графическими процессорами (Tesla K40). Время вычисления SVM составляет около 10 мин; для РНН составляет около 2–6 ч; для CNN около 6 ч; для Tree-RNN это около 24 ч.

На рис. 4c показаны идентификаторы и имена выбранных нейронов из 12 типов в наборе данных NeuroMorpho-rat. Как показано на рис. 4d, в задаче классификации с двумя классами, в которой двумя типами нейронов являются основные клетки и промежуточные клетки, для одного модуля классификации метод на основе RNN обеспечивает наилучшие характеристики (90.Точность 24% для Tree-RNN и точность 86,11% и 86,63% для стандартной RNN на необработанных SWC и фиксированных данных SWC соответственно). По сравнению с ними методы CNN обеспечивают точность примерно от 84,04% до 87,87% в зависимости от различного качества наборов данных предварительно обработанных изображений (например, необработанный файл SWC, файлы SWC с передискретизацией и файлы SWC с выравниванием по осям XY). Метод SVM для классификации созданных вручную признаков обеспечивает наименьшую точность (84,78%). Затем мы интегрируем векторы признаков CNN и RNN и получаем 90.Точность 57% (с пометкой «Мульти» на рисунке).

В задаче классификации двенадцати классов есть шесть типов основных клеток, три типа интернейронных нейронов, 2 типа глиальных клеток и 1 тип сенсорных рецепторных клеток. Здесь мы можем получить тот же вывод, что и для двух классов. Для одного модуля классификации наилучшая производительность у Tree-RNN для файлов формата SWC с точностью 90,33%; методы на основе CNN имеют точность примерно от 83,24% до 86%, а метод SVM — 81.точность 64%. По сравнению с этими результатами предлагаемый интегративный метод достигает точности 91,90%, что является самой высокой и современной производительностью в наборе данных NeuroMorpho-rat.

На рисунке 4e показана матрица классификации для модели CNN на изображениях нейронов 12 классов. Каждое значение в матрице представляет собой количество классифицированных меток (\(N\)) после преобразования \(log_{10} N\). Результаты показывают, что некоторые типы нейронов имеют более высокую корреляцию; например, морфология нейронов в классе «1» ближе к таковой в классах «4», «6», «9» и «11», а класс «4» сильно связан с классом «6».Следовательно, неправильная классификация обычно происходит в этих конкретных типах нейронов. Этот результат показывает, что разные классы нейронов могут иметь схожие характеристики, что показывает характеристики внутреннего класса данных и вдохновляет на лучшее назначение типов нейронов.

Анализ t-SNE на основе функций DNN

Функции DNN для большинства нейронов имеют сотни измерений, например, 512 для CNN и 128 для Tree-RNN, даже созданные вручную функции имеют 19 измерений, что гораздо выше, чем люди могут хорошо воспринимать и понимать.Здесь мы выбираем t-SNE 32 для углубленного анализа распределений многомерных признаков. t-SNE может уменьшить размеры признаков до двух или трех измерений, благодаря которым люди могут легко получить лучшее понимание.

На рис. 4f показан анализ t-SNE, полученный в результате двухклассовых признаков на основе DNN как из 2D-изображений, так и из файлов в формате SWC из набора данных NeuroMorpho-rat. Существует два класса: «0» для основной клетки и «1» для интернейронной клетки.Исходный вектор данных перед t-SNE составляет 640 измерений (с интегрированием 512 из CNN и 128 из RNN). На этом рисунке разные типы клеток разделены, и только несколько вставочных нейронов ошибочно отнесены к основным клеткам. Этот результат показывает, что CNN эффективна в обнаружении признаков. На рисунке 4g показано распределение t-SNE для 35 000 нейронов крыс в 12 классах. Различные классы нейронов можно отнести к разным группам выборок. Это означает, что категоризация типов нейронов соответствует характеристикам признаков, полученных как из CNN, так и из RNN.

Анализ элементов, разработанных вручную

. Для элементов, созданных вручную, нейронов, которые могли бы внести свой вклад в классификацию типов нейронов в некотором масштабе, длинная история. Однако даже нейроны одного и того же класса в значительной степени различаются, что затрудняет идентификацию типов нейронов с учетом некоторых ограниченных характеристик. В таблице 1 показан набор созданных вручную нейронных признаков, определенных в предыдущих исследованиях, включая 19 признаков из морфологии. Например, он содержит «TotalLength», указывающий на сумму длины всех частей нейронных структур (т.g., длина сомы, дендритов и аксонов), «MaxBranchOrder» вводит максимальное количество порядков ветвления от сомы до терминалей (аксонов или дендритов), а «SomaSurface» показывает общую площадь поверхности сомы.

Таблица 1 Созданные вручную признаки, связанные с морфологией нейронов после определения математической статистики.

SVM — один из наиболее часто используемых алгоритмов распознавания образов. Здесь мы выбираем его в качестве базового классификатора для дальнейшего анализа этих разработанных вручную функций в таблице 1.Не все функции способствуют идентификации выбранных 12 типов нейронов с помощью классификатора SVM. Это явление неудивительно из-за ограниченного числа признаков и типов нейронов.

Дальнейший анализ представлен на рис. 5a, где проверяется вклад различных созданных вручную функций в классификацию нейронов. Из рисунка с классификатором SVM мы видим, что некоторые характеристики положительно влияют на эффективность классификации, например, средний диаметр и общая ширина.Напротив, некоторые другие наносят ущерб точности, например, количество ветвей, общая поверхность и максимальный порядок ветвления. Этот результат указывает на то, что некоторые определения особенностей нейронов людьми могут быть неэффективными для этих нейронов 12-го типа. Кроме того, распределения признаков на рис. 5 в некоторой степени показывают важность различных признаков.

Рисунок 5

( a ) Повышение точности различных функций, разработанных вручную. ( b ) Распределение t-SNE для созданных вручную функций 2-го класса.( c ) Распределение t-SNE для созданных вручную функций 12 классов. ( d , e , f , g ) Некоторые положительные особенности, разработанные вручную для классификации типов нейронов, включая общую длину, максимальное расстояние пути, количество ветвей и максимальный порядок ветвления. (h) Отрицательные черты, разработанные вручную.

На рисунке 5d показана функция полной длины, в которой минимальная длина в ней составляет десятки микрометров, а максимальная длина составляет 36 000 мкм. По оси ординат отложено количество нейронов в разных масштабах длины.Распределение кривой представляет собой распределение по степенному закону, которое показывает, что больше нейронов имеют связи локального типа, а не связи долговременного типа.

На рис. 5e показана функция максимального расстояния пути, размер которой может варьироваться от 0 до 10 000. Большинство нейронов находятся в двух диапазонах: от 0 до 100 мкм и от 200 до 300 мкм. Число отсчетов максимального расстояния пути показывает линейное затухание с расстоянием.

На рисунке 5f показана функция количества ветвей, в которой количество нейронов резко уменьшается с увеличением количества ветвей.Общее количество ветвей колеблется от 0 до 1700, что означает, что максимальное количество ветвей в нейроне может достигать 1700, т. е. большое количество для большинства традиционных нейронов. Однако большинство нейронов остаются в диапазоне порядков ветвления от 0 до 300, следуя степенному закону распределения.

На рисунке 5g показан максимальный порядок ветвления, который является еще одной полезной функцией, разработанной вручную для классификации типов нейронов. Однако на рис. 5h показан отрицательный признак, то есть поверхность сомы, в диапазоне от 0 до 10 000.Поверхность сомы вносит небольшой вклад в классификацию нейронов, вместо того, чтобы быть признанной важной характеристикой типа нейрона. Он также следует нормальному распределению, сильно отличающемуся от степенного распределения других функций. Дальнейший анализ того, какое распределение признаков будет способствовать классификации, является ключевым исследовательским пунктом следующего шага.

Анализ t-SNE элементов, разработанных вручную

На рисунках 5b и c показаны результаты анализа t-SNE для элементов, разработанных вручную, с 19-мерным вектором для двух классов и 12 классов соответственно.Созданные вручную функции в основном основаны на анатомических экспериментах или простой статистике характеристик нейронов, что может быть не лучшим индикатором типов нейронов. Сравнение функций на основе DNN (рис. 4f и g) и функций, разработанных вручную (рис. 5b и c), показывает, что функции на основе DNN имеют лучшую производительность кластеризации. Следовательно, они будут лучше для индикатора типа нейрона в классификации и категоризации типа нейрона.

нервная система

нервная система

Содержание

Нейрон | Нервное сообщение | Нервный Системы | Периферийный Нервная система

Соматические Нервная система | Автономный Нервная система | Центральный Нервная система

Мозг | Спинной мозг | Мозг и наркотики | Чувства | Звенья

Нейрон

| Наверх

Нервная ткань состоит из двух основных типов клеток: нейронов и глиальные клетки.Нейроны передают нервные сообщения. Глиальные клетки находятся в непосредственном контакте с нейронами. и часто окружают их.

Нервные клетки и астроциты (SEM x2250). Этот изображение защищено авторским правом Dennis Kunkel на http://www.denniskunkel.com/, используется с разрешение.

Нейрон является функциональной единицей нервной система. Только в мозгу человека около 100 миллиардов нейронов! Пока переменные по размеру и форме, все нейроны состоят из трех частей. Дендриты получают информацию от другой клетки и передать сообщение в тело клетки.Тело клетки содержит ядро, митохондрии и другие органеллы, характерные для эукариотических клеток. Аксон проводит сообщения от тела клетки.

Структура типичного нейрона. Изображение выше взято из http://eleceng.ukc.ac.uk/~sd5/pics/research/big/neuron.gif.

Встречаются три типа нейронов. Сенсорные нейроны обычно имеют длинный дендрит. и короткий аксон и передают сообщения от сенсорных рецепторов в центральную нервную систему.Моторные нейроны имеют длинный аксон и короткий дендриты и передают сообщения от центральной нервной системы к мышцам (или к железам). Интернейроны встречаются только в центральных нервной системы, где они соединяют нейрон с нейроном.

Строение нейрона и направление нервного сообщения коробка передач. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используется с разрешение.

Некоторые аксоны покрыты миелиновой оболочкой, образованной плазматическими мембранами. специализированных глиальных клеток, известных как шванновские клетки. Шванновские клетки служат вспомогательные, питательные и сервисные средства для нейронов. Разрыв между Шванновские клетки известны как узел Ранвье и служат точками вдоль нейрон для генерации сигнала. Сигналы, переходящие от узла к узлу, путешествуют в сотни раз быстрее, чем сигналы, проходящие по поверхности аксона.Это позволяет вашему мозгу общаться с пальцами ног за несколько тысячных долей секунды. второй.

Поперечный срез миелина оболочки , которые окружают аксонов (TEM x191,175). Это изображение авторское право Dennis Kunkel на http://www.denniskunkel.com/, используется с разрешение.

Строение нервного пучка. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используемые с разрешение.

Нервное сообщение

| Наверх

Плазматическая мембрана нейронов, как и всех других клеток, имеет неравное распределение ионов и электрических зарядов между двумя сторонами мембрана. Снаружи мембрана имеет положительный заряд, внутри – отрицательный заряд. Эта разность зарядов является потенциалом покоя и измеряется в милливольтах.Прохождение ионов через клеточную мембрану проходит через электрические заряд вдоль ячейки. Потенциал напряжения составляет -65 мВ (милливольт) ячейки при покой (потенциал покоя). Потенциальные результаты отдыха из-за различий между положительно заряженными ионами натрия и калия и отрицательно заряженных ионов в цитоплазме. Ионы натрия более концентрированы. вне мембраны, в то время как ионы калия более сконцентрированы внутри мембраны. мембрана. Этот дисбаланс поддерживается активным транспортом ионов для сброса мембрана, известная как натрий-калиевый насос.Натриево-калиевый насос поддерживает эту неравномерность. концентрации путем активного транспорта ионов против их градиенты концентрации.

Передача потенциала действия. Изображение выше с http://eleceng.ukc.ac.uk/~sd5/pics/research/big/actpot.gif.

Изменение полярности мембраны, потенциала действия приводит к распространению нервный импульс вдоль мембраны. Потенциал действия – это временное изменение электрический потенциал вдоль мембраны в течение нескольких миллисекунд.Натриевые ворота и калиевые ворота открываются в мембране, позволяя соответствующим ионам Пересекать. Ионы натрия и калия меняют свое положение, проходя через мембрану. ворота белковых каналов, которые можно открывать или закрывать для контроля прохождения ионов. Первым пересекает натрий. На высоте переполюсовки мембранного потенциала калиевые каналы открываются, позволяя ионам калия проходить наружу. мембрана. Калий пересекает вторую, что приводит к изменению ионного распределения, который должен сбрасываться постоянно работающим натриево-калиевым насосом.В конце концов достаточное количество ионов калия выходит наружу, чтобы восстановить мембрану. заряжается до исходного потенциала покоя. Затем клетка начинает качать ионы возвращаются к исходным сторонам мембраны.

Потенциал действия начинается в одном месте на мембране, но распространяется на соседние участки мембраны, распространяя сообщение по длина клеточной мембраны. После прохождения потенциала действия происходит короткий период, рефрактерный период, в течение которого мембрану нельзя стимулированный.Это предотвращает передачу сообщения в обратном направлении по мембрана.

шага в потенциале действия
  1. В покое внешняя сторона мембраны более положительна, чем внутри.
  2. Натрий перемещается внутри клетки, вызывая потенциал действия, приток положительных ионов натрия делает внутреннюю часть мембраны более позитивнее, чем снаружи.
  3. Ионы калия выходят из клетки, восстанавливая покоящиеся потенциальные чистые расходы.
  4. Ионы натрия выкачиваются из клетки, а ионы калия закачиваются в клетку, восстанавливая исходное распределение ионов.
Синапсы

Соединение между нервной клеткой и другой клеткой называется синапс. Сообщения перемещаются внутри нейрона как электрический потенциал действия. Пространство между двумя клетками называется синаптическая щель. Чтобы пересечь синаптическую щель требует действия нейротрансмиттеров.Нейротрансмиттеры хранятся в мелких синаптических везикулах, сгруппированных на кончике аксон.

Синапс. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используется с разрешение.

Возбуждающий синапс центральной нервной системы (TEM х27 360). Авторские права на это изображение принадлежат Деннису Канкелю, http://www.denniskunkel.ком/, используется с разрешение.

При появлении потенциала действия часть пузырьков перемещаются к концу аксона и выбрасывают свое содержимое в синаптическую расщелина. Высвобожденные нейротрансмиттеры диффундируют через расщелину и связываются с рецепторы на мембране другой клетки, заставляя ионные каналы этой клетки открытым. Одни нейротрансмиттеры вызывают потенциал действия, другие тормозят.

Нейротрансмиттеры, как правило, представляют собой небольшие молекулы, некоторые даже гормоны.Время действия нейротрансмиттера составляет от 0,5 до 1 миллисекунды. Нейротрансмиттеры либо разрушаются специфическими ферментами в синаптических расщелины, диффундируют из расщелины или реабсорбируются клеткой. более 30 считается, что органические молекулы действуют как нейротрансмиттеры. Нейротрансмиттеры пересечь расщелину, связываясь с молекулами рецептора на следующей клетке, побуждая передача сообщения вдоль мембраны этой клетки. Ацетилхолин является примером нейротрансмиттер, как и норадреналин, хотя каждый из них действует по-разному. ответы.Попав в расщелину, нейротрансмиттеры активны лишь на короткое время. время. Ферменты в расщелине инактивируют нейротрансмиттеры. инактивирован нейротрансмиттеры возвращаются в аксон и перерабатываются.

Заболевания, влияющие на функцию передачи сигнала, могут иметь серьезные последствия. Болезнь Паркинсона характеризуется дефицитом нейротрансмиттер дофамин. Прогрессирующая гибель клеток головного мозга увеличивает этот дефицит, вызывающий тремор, ригидность и неустойчивую осанку.L-дофа – это химическое связан с дофамином, который облегчает некоторые симптомы (действуя как заменитель нейротрансмиттер), но не может обратить вспять прогрессирование заболевания.

Бактерия Clostridium tetani вырабатывает токсин, препятствует высвобождению ГАМК. ГАМК важна для контроля скелетных мышц. Без этого контролирующего химического вещества регуляция мышечного сокращения теряется; оно может быть фатальным, когда он влияет на мышцы, используемые при дыхании.

Clostridium botulinum вырабатывает токсин, содержащийся в неправильно консервированные продукты. Этот токсин вызывает постепенное расслабление мышц и может привести к летальному исходу. В синапсах также действует широкий спектр лекарств: кокаин, ЛСД, кофеин и инсектициды.

Нервная система

| Наверх

Многоклеточные животные должны контролировать и поддерживать постоянный внутренней среды, а также отслеживать и реагировать на внешнюю среду.У многих животных эти две функции координируются двумя интегрированными и координированные системы органов: нервная система и эндокринная система. Нажмите здесь для схемы нервной системы.

Нервная система выполняет три основные функции:

  1. Получать сенсорную информацию от внутренних и внешних среды
  2. Интегрировать вход
  3. Реакция на раздражители
Сенсорный ввод

Рецепторы – это части нервной системы, воспринимающие изменения в внутренней или внешней среды.Сенсорный ввод может быть во многих формах, включая давление, вкус, звук, свет, рН крови или уровень гормонов, которые преобразуется в сигнал и отправляется в головной или спинной мозг.

Интеграция и вывод

В сенсорных центрах головного или спинного мозга шквал входных данных интегрируется и генерируется ответ. Ответ, а моторный выход — это сигнал, передаваемый органам, которые могут преобразовать сигнал в какая-либо форма действия, такая как движение, изменение частоты сердечных сокращений, высвобождение гормоны и др.

Эндокринные системы

У некоторых животных есть вторая система контроля, эндокринная. система. Нервная система координирует быстрые реакции на внешние раздражители. эндокринная система контролирует более медленные и продолжительные реакции на внутренние раздражители. Деятельность обеих систем интегрирована.

Отделы нервной системы

Нервная система контролирует и контролирует почти каждый орган систему через ряд положительных и отрицательных обратных связей.Центральный Нервная система (ЦНС) включает головной и спинной мозг. Периферический нерв Система (ПНС) соединяет ЦНС с другими частями тела и состоит из нервы (пучки нейронов).

Не все животные имеют высокоспециализированную нервную систему. Те с простыми системами, как правило, либо малы и очень мобильны, либо велики и неподвижный. Крупные подвижные животные имеют высокоразвитую нервную систему: эволюция нервной системы, должно быть, была важной адаптацией в Эволюция размеров и подвижности тела.

У кишечнополостных, кишечнополостных и иглокожих есть свои нейроны организована в нервную сеть. Эти существа имеют радиальную симметрию и лишены головы. Несмотря на то что при отсутствии головного мозга или нервной системы (ЦНС или ПНС) нервные сети способны какое-то сложное поведение.

Нервная система радиально-симметричных животных. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Синауэр Партнеры (http://www.sinauer.ком/) и У. Х. Фриман (http://www.whfreeman.com/), используется с разрешения.

Двусторонне-симметричные животные имеют тело план, который включает в себя определенную головную и хвостовую области. Развитие двусторонних симметрия связана с цефализацией, развитием головы с скопление органов чувств на переднем конце организма. Плоские черви имеют нейроны, связанные в кластеры, известные как ганглии, которые, в свою очередь, образуют маленький мозг. Позвоночные имеют спинной мозг в дополнение к более развитому мозг.

Некоторые нервные системы у билатерально-симметричных животных. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, автор Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используемые с разрешение.

Хордовые имеют спинную, а не брюшную нервную систему. У хордовых наблюдается несколько эволюционных направлений: спинной мозг, продолжение цефализация в виде более крупного и сложного мозга и развитие более развитая нервная система.Нервная система позвоночных делится на количество частей. Центральная нервная система включает головной и спинной мозг. Периферическая нервная система состоит из всех нервов тела. Пути двигательных нейронов бывают двух типов: соматические (скелетные) и вегетативные (гладкие мышцы, сердечная мышцы и железы). Вегетативная система подразделяется на симпатическую и парасимпатические системы.

Периферическая нервная система Система

| Наверх

Периферическая нервная система (ПНС) содержит только нервов и соединяет головной и спинной мозг (ЦНС) с остальной частью тела. аксоны и дендриты окружены белой миелиновой оболочкой. Тела клеток находятся в центральной нервной системы (ЦНС) или ганглиев. Ганглии – это скопления нервных клеток тела. Черепные нервы в ПНС передают импульсы в головной мозг (ЦНС) и из него. Спинномозговые нервы принимают импульсы к вдали от спинного мозга. Есть два основных подразделения двигательных путей ПНС: соматических и вегетативных.

Два основных компонента ПНС:

  1. сенсорные (афферентные) пути, обеспечивающие вход от тела в ЦНС.
  2. двигательные (эфферентные) пути, передающие сигналы к мышцам и железы (эффекторы).

Большая часть сенсорной информации, поступающей в ПНС, остается ниже уровня сознательного осознания. Ввод, который достигает сознательного уровня, способствует восприятие нашей внешней среды.

Соматическая нервная система

| Наверх

Соматическая нервная система (СНС) включает все нервы, контролирующие мышечную систему и внешние сенсорные рецепторы.Внешние органы чувств (в том числе и кожа) являются рецепторами. Мышечные волокна и железы клетки являются эффекторами. Рефлекторная дуга представляет собой автоматическую, непроизвольную реакция на раздражитель. Когда доктор постучит по вашему колену резиновым молотком, она/он проверяет ваш рефлекс (или коленный рефлекс). Реакция на раздражитель является непроизвольно, при этом ЦНС информирована, но не контролирует сознательно отклик. Примеры рефлекторных дуг включают баланс, мигательный рефлекс и рефлекс растяжения.

Сенсорный ввод от ПНС обрабатывается ЦНС и ответы посылаются ПНС от ЦНС к органам тела.

Двигательные нейроны соматической системы отличаются от вегетативная система. Запрещающие сигналы, не могут быть отправлены через двигатель нейроны соматической системы.

Вегетативная нервная система Система

| Наверх

Вегетативная нервная система является частью ПНС. состоит из двигательных нейронов, которые контролируют внутренние органы.Он имеет две подсистемы. Вегетативная система контролирует мышцы сердца, гладкие мышцы внутренних органов, таких как кишечник, мочевой пузырь и матка. Симпатическая нервная система участвует в борьба или бегство ответ. Парасимпатическая нервная система участвует в расслабление. Каждая из этих подсистем работает в обратном направлении по отношению к другой. (антагонизм). Обе системы иннервируют одни и те же органы и действуют противоположно поддерживать гомеостаз. Например: когда вы напуганы, симпатическая система заставляет ваше сердце биться чаще; парасимпатическая система обращает это эффект.

Моторные нейроны в этой системе не достигают своих целей напрямую (как и в соматической системе), а скорее связаны со вторичным двигательный нейрон, который, в свою очередь, иннервирует орган-мишень.

Щелкните здесь для получения схемы вегетативной нервной системы. Система.

Центральная нервная система

| Наверх

Центральная нервная система (ЦНС) состоит из головной и спинной мозг. ЦНС окружена костями черепа и позвонками.Жидкость и ткани также изолируют головной и спинной мозг.

Области головного мозга. Изображение выше взято с http://www.prs.k12.nj.us/schools/PHS/Science_Dept/APBio/pic/brain.gif.

Головной мозг состоит из трех частей: большого мозга (местонахождения сознания), мозжечка и продолговатого мозга (последние два являются «частями бессознательного мозга»).

Продолговатый мозг расположен ближе всего к спинному мозгу. участвует в регуляции сердцебиения, дыхания, вазоконстрикции (кровяной давление) и рефлекторные центры рвоты, кашля, чихания, глотания и икать.Гипоталамус регулирует гомеостаз. В нем есть регулирующие области жажды, голода, температуры тела, водного баланса и крови давление и связывает нервную систему с эндокринной системой. Средний мозг и мост также являются частью бессознательного мозга. Таламус служит центральной точкой передачи входящие нервные сообщения.

Мозжечок является второй по величине частью головного мозга после головной мозг. Он функционирует для координации мышц и поддерживает нормальную мускулатуру. тон и поза.Мозжечок координирует равновесие.

Сознательный мозг включает в себя большие полушария, которые разделены мозолистым телом . У рептилий, птиц и у млекопитающих головной мозг координирует сенсорные данные и моторные функции. Головной мозг управляет интеллектом и мышлением, обучением и памятью. В то время как причина память еще точно не известна, исследования слизняков показывают, что обучение сопровождается уменьшением синапсов. Внутри клетки обучение включает в себя изменение генная регуляция и повышенная способность секретировать трансмиттеры.

Мозг

| Наверх

Во время эмбрионального развития мозг сначала формируется в виде трубки, передний конец которого расширяется в три полых вздутия, образующих головного мозга, задняя часть которого переходит в спинной мозг. Некоторые части мозг мало изменился в ходе эволюции позвоночных. Нажмите здесь, чтобы просмотреть схему мозга, и здесь интерактивная карта мозга.

Части головного мозга, вид из средней части мозга.Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, автор Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используемые с разрешение.

Тенденции эволюции позвоночных включают

  1. Увеличение размера мозга по сравнению с размером тела.
  2. Подразделение и повышенная специализация переднего мозга, средний и задний мозг.
  3. Увеличение относительного размера переднего мозга, особенно cerebrum, что связано со все более сложным поведением млекопитающих.
Ствол и средний мозг

Ствол головного мозга самый маленький и от эволюционной точки зрения, самая древняя и самая примитивная часть мозга. Ствол головного мозга является продолжением спинного мозга и состоит из частей задний и средний мозг. Продолговатый мозг и мост регулируют частоту сердечных сокращений, сужение сосудов, пищеварение и дыхание.

Средний мозг состоит из связей между задним мозгом и передний мозг.Млекопитающие используют эту часть мозга только для глазных рефлексов.

Мозжечок

Мозжечок является третьей частью заднего мозга, но он не считается частью ствола мозга. К функциям мозжечка относятся мелкие координация движений и движения тела, осанка и равновесие. Этот регион г. мозг у птиц увеличен и контролирует работу мышц, необходимых для полета.

Передний мозг

Передний мозг состоит из промежуточного мозга и головной мозг.Таламус и гипоталамус являются частями промежуточного мозга. таламус действует как центр переключения нервных сообщений. Гипоталамус представляет собой главный гомеостатический центр, выполняющий как нервную, так и эндокринную функции.

Головной мозг, самая большая часть человеческого мозга, разделен на левое и правое полушария, соединенные друг с другом мозолистым телом. Полушария покрыты тонким слоем серого вещества, известным как кора головного мозга, недавно развившаяся области головного мозга позвоночных.Рыбы не имеют коры головного мозга, амфибии и у рептилий есть только зачатки этой области.

Кора в каждом полушарии большого мозга находится между 1 и толщиной 4 мм. Складки делят кору на четыре доли: затылочную, височную, теменную и лобную. Ни одна область мозга не функционирует в одиночку, хотя основные функции различных частей долей были определенный.

Основные области и доли головного мозга. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используемые с разрешение.

Затылочная доля (затылок) принимает и обрабатывает визуальная информация. Височная доля получает слуховые сигналы, обрабатывая язык и значение слов. Теменная доля связана с Сенсорная кора обрабатывает информацию о прикосновении, вкусе, давлении, боли и т. тепло и холод. Лобная доля выполняет три функции:

  1. двигательная активность и интеграция мышечной активности
  2. речь
  3. мыслительные процессы

Функциональные области головного мозга.Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используется с разрешение.

Большинство изучаемых людей имеют свой язык и речевые зоны в левом полушарии мозга. Понимание языка найден в районе Вернике. Способность к речи находится в области Брока. Повреждение болезни Брока области вызывает нарушение речи, но не ухудшение понимания языка.Поражения в области Вернике ухудшают способность понимать письменную и устную речь. слова, но не речь. Остальные отделы коры связаны с высшие мыслительные процессы, планирование, память, личность и другие человеческие виды деятельности.

Части коры головного мозга и соответствующие области, предназначен для управления различными областями тела. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используемые с разрешение.

Спинной мозг

| Наверх

Спинной мозг проходит вдоль спинной стороны тела и связывает мозг с остальным телом. У позвоночных есть спинной мозг заключен в ряд (обычно) костных позвонков, которые составляют позвоночный столбец.

Серое вещество спинного мозга состоит в основном из клеток тела и дендриты.Окружающее белое вещество состоит из пучков межнейронные аксоны (тракты). Некоторые тракты восходящие (несущие сообщения мозг), другие нисходящие (несущие сообщения от мозга). Спинной шнур также участвует в рефлексах, которые не связаны непосредственно с мозг.

Мозг и наркотики

| Наверх

Некоторые нейротрансмиттеры являются возбуждающими, например, ацетилхолин, норадреналин, серотонин и дофамин.Некоторые ассоциируются с расслаблением, такие как дофамин и серотонин. Высвобождение дофамина, по-видимому, связано с ощущениями удовольствие. Эндорфины — это естественные опиоиды, которые вызывают приподнятое настроение и снижают боль, как и искусственные химические вещества, такие как опиум и героин. неврологический заболевания, например Болезнь Паркинсона и Гентингтона болезни, обусловлены дисбалансом нейротрансмиттеров. Болезнь Паркинсона возникает из-за дефицит дофамина. Считается, что причиной болезни Гентингтона является нарушения работы тормозного нейротрансмиттера. Болезнь Альцгеймера болезнь связана с белковыми бляшками в мозг.

Наркотики – это стимуляторы или депрессанты, которые блокируют или усиливают определенные нейротрансмиттеры. Считается, что дофамин связан со всеми формами удовольствие. Кокаин препятствует поглощению дофамина из синаптической щели. Алкоголь вызывает эйфорический «кайф», за которым следует депрессия.

Марихуана, материал индийской конопли ( Cannabis sativa ), содержит мощный химический ТГК (тетрагидраканнибинол), который в концентрации вызывает эйфорический кайф (при вдыхании наиболее распространенная форма действие — вдыхание дыма).Высокие дозы могут вызвать серьезные последствия, такие как галлюцинации, тревога, депрессия и психотические симптомы.

Кокаин получают из растения Erthoxylon coca. Вдыхание, курение или инъекции. Кокаинщики сообщают о «приливе» эйфории после использовать. После пика следует короткий (5-30 минут) период возбуждения, за которым следует депрессия. Повторяющийся цикл употребления заканчивается «крахом», когда кокаин прошло. Длительное употребление вызывает выработку меньшего количества дофамина, что приводит к нужно больше препарата.

Героин – производное морфина, которое в свою очередь получают из опиума, млечные выделения, полученные из опийного мака, Papaver снотворное . Героин обычно вводят внутривенно, хотя вдыхание и курение служит альтернативным методом доставки. Героин связывается с офиоидными рецепторами. в головном мозге, где естественные химические эндорфины участвуют в прекращение боли. Героин вызывает физическое привыкание, а длительное употребление вызывает меньшую зависимость. выработка эндорфинов.Как только это происходит, эйфория больше не ощущается, только зависимость и замедление абстинентного синдрома.

Чувства

| Наверх

Ввод в нервную систему осуществляется в форме наших пяти чувств: боль, зрение, вкус, обоняние и слух. Зрение, вкус, обоняние и слух являются особые чувства. Боль, температура и давление известны как соматические чувства. Сенсорный ввод начинается с сенсоры, которые реагируют на раздражители в виде энергии, которая передается в потенциала действия и направляется в ЦНС.

Сенсорные рецепторы
  • Сенсорные рецепторы классифицируются по типу энергию, которую они могут обнаружить и на которую отреагируют.
  • Механорецепторы: слух и равновесие, растяжка.
  • Фоторецепторы: световые.
  • Хеморецепторы: главным образом обоняние и вкус, а также внутренние сенсоры пищеварительной и кровеносной систем.
  • Терморецепторы: изменения температуры.
  • Электрорецепторы: обнаруживают электрические токи в окружающая среда.

Механорецепторы сильно различаются по типу стимула и продолжительность потенциалов стимула/действия. Самое приспосабливаемое позвоночное механорецептор – волосковая клетка. Волосковые клетки располагаются в боковой линии рыбы. У человека и млекопитающих волосковые клетки участвуют в обнаружении звука и гравитация и обеспечение баланса.

Слушание

Слух включает в себя действия наружного уха, барабанной перепонки, косточки и улитка.При слухе звуковые волны в воздухе преобразуются в колебания жидкости затем в движение волосковых клеток в улитке. Окончательно они преобразуются в потенциалы действия в сенсорном дендрите, связанном с слуховой нерв. Очень громкие звуки могут вызвать сильную вибрацию мембраны. под волосковыми клетками, вызывая срезание или необратимое искажение клеток, приводит к стойкой потере слуха.

Ориентация и гравитация

Ориентация и сила тяжести определяются на полукруглой каналы.Волосковые клетки в трех плоскостях реагируют на перемещение жидкости внутри улитки, обеспечивая трехмерное чувство равновесия. Карбонат кальция кристаллы могут смещаться в ответ на гравитацию, предоставляя сенсорную информацию о гравитация и ускорение.

Фоторецепторы определяют зрение и чувствительность к свету

Человеческий глаз может обнаруживать свет в диапазоне 400-700 нанометров (нм) диапазон, небольшая часть электромагнитного спектра, видимый свет спектр.Свет с длиной волны короче 400 нм называется ультрафиолетовым (УФ). светлый. Свет с длиной волны более 700 нм называется инфракрасным (ИК) светом.

Электромагнитный спектр. Изображение из Purves et al., Life: The Science of Biology , 4-е издание, Sinauer Associates (http://www.sinauer.com/) и WH Freeman (http://www.whfreeman.com/), используется с разрешение.

Глаз

В глазу два типа фоторецепторных клеток сгруппированы на сетчатка, или задняя часть глаза.Эти рецепторы, палочки и колбочки, по-видимому, произошли от волосковых клеток. Стержни обнаруживать различия в интенсивности света; колбочки определяют цвет. Стержни более распространены в круговой зоне у края глаза. Шишки встречаются в центре (или центральная ямка) сетчатки.

Свет, попадая на фоторецептор, вызывает разрушение химический родопсин, который, в свою очередь, вызывает мембранный потенциал, который передается в потенциал действия. потенциал действия передается на синаптические нейроны, которые соединяются со зрительным нервом.Зрительный нерв соединяется с затылочной долей головного мозга.

У человека есть три типа колбочек, каждый из которых чувствителен к разным цвет света: красный, синий и зеленый. Опсины — это химические вещества, которые связываются с колбочками. и сделать эти клетки чувствительными к свету определенной длины волны (или цвета). У людей есть три различных формы опсинов, кодируемых тремя генами на Х хромосома. Дефекты в одном или нескольких из них Гены опсинов могут вызывать дальтонизм, как правило, у мужчин.


Текст 1992, 1994, 1997, 1998, 2000, 2001, М. Дж. Фараби, все права защищены. Приветствуется использование в образовательных целях.

Назад к оглавлению | ТЕ ЭНДОКРИННАЯ СИСТЕМА

Электронная почта : [email protected]

Последнее изменение:

URL этой страницы:

Нейронное исследование исследует «Периодическую таблицу мозга»

Чтобы понять наш мозг, ученым необходимо знать его компоненты.Эта тема лежит в основе растущих усилий нейробиологов по определению различных строительных блоков мозга — его клеток.

С 80 миллионами нейронов мыши и 86 миллиардами наших нейронов сортировка этих тонких микроскопических строительных блоков — немалый подвиг. Новое исследование Института наук о мозге Аллена, которое было опубликовано сегодня в журнале Nature Neuroscience, описывает большой профиль типов нейронов мыши, основанный на двух важных характеристиках клеток: их трехмерной форме и их электрическом поведении.

Исследование, в результате которого был получен крупнейший на сегодняшний день набор данных о взрослой лабораторной мыши, является частью более масштабных усилий Института Аллена по открытию «периодической таблицы» мозга посредством крупномасштабных исследований типов клеток мозга. Исследователи надеются, что лучшее понимание типов клеток в здоровом мозге млекопитающих заложит основу для выявления типов клеток, лежащих в основе нарушений и заболеваний головного мозга человека.

Если вы думаете о классической таблице Менделеева, химические элементы можно описать и отсортировать несколькими способами: их масса, их химические свойства, являются ли они металлами или нет.Нейробиологи сталкиваются с аналогичной проблемой. У данного нейрона будет много различных личностных черт, которые отличают его от других типов нейронов: его форма, его поведение, уникальный набор генов, который он включает, его расположение в мозгу, другие типы клеток, с которыми он взаимодействует.

Как определить тип ячейки?

Чтобы понять, что делает один тип клеток, исследователям необходимо изучить все эти атрибуты, сказал Хункуи Цзэн, доктор философии, исполнительный директор по структурированной науке в Институте исследований мозга Аллена, подразделении Института Аллена, и старший автор исследования.

«Тип клеток — это группа клеток, которые имеют схожие функциональные свойства друг с другом, но мы не понимаем, что это за свойства», — сказал Цзэн. «Мы не должны просто смотреть на одну функцию; нам нужно смотреть на как можно больше функций ячеек и спрашивать, согласуются ли они друг с другом».

В ходе исследования исследовательская группа провела сортировку нейронов из области обработки зрительной информации в мозгу мыши, чтобы найти несколько десятков различных типов клеток мозга, тщательно проанализировав электрическую активность около 2000 нейронов и их подробную трехмерную форму (также известную как морфология). ) из почти 500 таких же клеток.Исследователи также увидели, что эти новые категории типов клеток совпадают с категориями из дополнительного исследования, опубликованного в прошлом году. В этом более раннем исследовании исследователи Института Аллена использовали экспрессию генов или список генов, которые включаются в любой отдельной клетке, чтобы отсортировать почти 24 000 клеток мозга по разным типам.

Тот факт, что разные признаки дают сходные группы типов клеток, дает исследователям уверенность в том, что они находятся на правильном пути в своей категоризации, говорит Стейси Соренсен, доктор философии.Д., нейробиолог, который возглавляет группу морфологов в Алленовском институте наук о мозге и является ведущим автором исследования вместе с Натаном Гоувенсом, доктором философии, и Джимом Бергом, доктором философии. «Если мы выровняем несколько свойств клетки, то сможем быть более уверенными в том, что у нас есть биологически значимый тип клетки», — сказал Соренсен.

Почему форма и активность имеют значение

Их активность и форма также дают исследователям представление о том, что делают отдельные клетки в более широком контексте нейронных цепей в мозге.Электрическая передача сигналов с использованием импульсов, так называемых спайков или потенциалов действия, является почти универсальным языком того, как нейроны взаимодействуют друг с другом. Разные нейроны настроены на отправку и получение таких импульсов по-разному.

Понимание этих сигналов помогает исследователям реконструировать, как эти нейроны могут соединяться с другими в цепи. И их форма также дает подсказку.

«Форма клетки является показателем того, как она связана с другими клетками», — сказал Гоувенс, специалист по вычислительной нейробиологии из Института Аллена.«Мы заботимся о том, как клетки связаны друг с другом, потому что именно так они образуют цепи для обработки информации».

Данные для сообщества

Исследователи надеются, что эти общедоступные данные, наряду с данными об экспрессии генов типов клеток мозга, которые являются частью базы данных Allen Cell Types, позволят глубже изучить конкретные клетки. типы в состоянии здоровья и болезни. Если исследовательская группа интересуется определенным геном, связанным с болезнью, например, в мозге, они могут увидеть, в каких типах клеток этот ген включен или экспрессирован, а затем изучить форму и активность этих нейронов, чтобы сформулировать новые гипотезы о как ген может действовать — и что может пойти не так при заболевании, если ген мутирует или отсутствует.

«Они могут сформулировать гипотезу о том, как дисфункция гена может изменить этот тип клеток, как это может привести к определенным эффектам», — сказал Берг, нейробиолог из Института исследований мозга Аллена, возглавляющий группу, которая измеряет электрическую активность нейронов. Мероприятия. «Для того, чтобы получить такой охват, чтобы люди могли доверять данным, требуется много цифр, но я думаю, что мы, наконец, находимся на этом этапе».

Беспристрастный подход

Чтобы изучить морфологию нейрона, исследователям необходимо сначала идентифицировать одну клетку среди запутанного беспорядка других нейронов и вспомогательных клеток в мозге мыши, а затем ввести в эту клетку специальный зонд, содержащий краситель, для окрашивания. целиком в срезе мозга.Команда использовала мышей, которые были созданы в Институте Аллена, чтобы нести гены, которые заставляют определенные нейроны светиться яркими цветами под микроскопом, что позволило исследователям легче выбирать отдельные нейроны. Затем исследователи использовали те же самые микроскопические зонды для считывания электрической активности клеток, изучая их реакцию на различные типы электрического воздействия.

Поскольку эти эксперименты очень трудоемки, исследовательские группы обычно исследуют один или несколько типов клеток одновременно, которые часто выбираются на основе конкретного вопроса.Команда Института Аллена, однако, хотела решить проблему широко и беспристрастно, изучая клетки в одних и тех же экспериментальных условиях и из одной и той же области мозга, чтобы их было легче сравнивать друг с другом.

«Вместо того, чтобы иметь в виду список типов клеток, а затем помещать ячейки в эти категории, мы позволяем категориям возникать из данных», — сказал Гоуэнс. «Мы пытаемся быть достаточно широкими, а затем посмотреть, какую форму имеют данные».

Ссылка: Гоувенс, Н.В., Соренсен С.А., Берг Дж., Ли С., Ярский Т., Тинг Дж.,… Кох С. (2019). Классификация электрофизиологических и морфологических типов нейронов в зрительной коре мыши. Nature Neuroscience, 1. https://doi.org/10.1038/s41593-019-0417-0

Данная статья переиздана из следующих материалов. Примечание: материал мог быть отредактирован по длине и содержанию. За дополнительной информацией обращайтесь к указанному источнику.

Обзор, Общая анатомия, Микроскопическая анатомия

Двигательная единица состоит из клетки переднего рога, ее двигательного аксона, иннервируемых им мышечных волокон и соединения между ними (нервно-мышечного синапса).Клетки передних рогов расположены в сером веществе спинного мозга и, таким образом, технически являются частью ЦНС. В отличие от двигательной системы тела афферентных чувствительных волокон лежат вне спинного мозга, в ганглиях задних корешков.

Нервные волокна вне спинного мозга соединяются, образуя передние (вентральные) двигательные корешки и задние (дорсальные) чувствительные корешки нервных корешков. Передний и задний корешки объединяются, образуя спинномозговой нерв. Тридцать из 31 пары спинномозговых нервов имеют передние и задние корешки; C1 не имеет чувствительного корня.

Спинномозговые нервы выходят из позвоночника через межпозвонковые отверстия. Поскольку спинной мозг короче позвоночного столба, чем каудальнее спинномозговой нерв, тем дальше отверстие от соответствующего сегмента спинного мозга. Так, в пояснично-крестцовом отделе нервные корешки из нижних сегментов спинного мозга спускаются в пределах позвоночного столба почти вертикальным пучком, образуя конский хвост. Сразу за межпозвонковым отверстием спинномозговые нервы разветвляются на несколько частей.

Ветви шейного и пояснично-крестцового спинномозговых нервов анастомозируют периферически в сплетения, затем разветвляются в нервные стволы, которые оканчиваются на расстоянии до 1 мкм в периферических структурах.Межреберные нервы сегментарны.

Термин «периферический нерв» относится к части спинномозгового нерва, расположенной дистальнее нервных корешков. Периферические нервы представляют собой пучки нервных волокон. Их диаметр колеблется от 0,3 до 22 мкм. Шванновские клетки образуют тонкую цитоплазматическую трубку вокруг каждого волокна и дополнительно оборачивают более крупные волокна многослойной изолирующей мембраной (миелиновой оболочкой).

Периферические нервы имеют несколько слоев соединительной ткани, окружающих аксоны, при этом эндоневрий окружает отдельные аксоны, периневрий связывает аксоны в пучки, а эпиневрий связывает пучки в нерв.Внутри нерва также находятся кровеносные сосуды (vasa vasorum) и нервы (nervi nervorum). Нервные волокна в периферических нервах волнистые, так что длина периферического нерва может быть растянута до половины его длины, прежде чем натяжение непосредственно передастся нервным волокнам. Нервные корешки имеют гораздо меньше соединительной ткани, а отдельные нервные волокна внутри корешков прямые, что приводит к некоторой уязвимости.

Периферические нервы получают коллатеральные артериальные ветви от соседних артерий.Эти артерии, входящие в состав vasa nervorum, анастомозируют с артериальными ветвями, входящими в нерв выше и ниже, чтобы обеспечить бесперебойную циркуляцию по ходу нерва.

Отдельные нервные волокна сильно различаются по диаметру и могут быть миелинизированными или немиелинизированными. Миелин в периферической нервной системе происходит из клеток Шванна, а расстояние между узлами Ранвье определяет скорость проводимости. Поскольку определенные условия преимущественно влияют на миелин, они, скорее всего, будут влиять на функции, опосредованные самыми большими, быстрыми и наиболее сильно миелинизированными аксонами.

Сенсорные нейроны несколько уникальны, так как имеют аксон, идущий на периферию, и другой аксон, идущий в центральную нервную систему через задний корешок. Тело клетки этого нейрона расположено в ганглии заднего корешка или в одном из чувствительных ганглиев чувствительных черепно-мозговых нервов. И периферический, и центральный аксон прикрепляются к нейрону в одной и той же точке, и эти сенсорные нейроны называются «псевдоуниполярными» нейронами.

Прежде чем сенсорный сигнал может быть передан в нервную систему, он должен быть преобразован в электрический сигнал в нервном волокне.Это включает в себя процесс открытия ионных каналов в мембране в ответ на механическую деформацию, температуру или, в случае ноцицептивных волокон, сигналы, испускаемые поврежденной тканью. Многие рецепторы становятся менее чувствительными при продолжительных раздражителях, и это называется адаптацией. Эта адаптация может быть быстрой или медленной, при этом быстро адаптирующиеся рецепторы специализируются на обнаружении изменяющихся сигналов.

В коже существует несколько структурных типов рецепторов. Они попадают в категорию инкапсулированных или неинкапсулированных рецепторов.Неинкапсулированные окончания включают свободные нервные окончания, которые являются просто периферическим концом сенсорного аксона. Они в основном реагируют на вредные (болевые) и термические раздражители. Некоторые специализированные свободные нервные окончания вокруг волос реагируют на очень легкое прикосновение; также некоторые свободные нервные окончания контактируют со специальными клетками кожи, называемыми клетками Меркеля.

Эти клетки Меркеля (диски) являются специализированными клетками, которые высвобождают медиатор на окончания периферических сенсорных нервов. Инкапсулированные окончания включают тельца Мейснера, тельца Пачини и окончания Руффини.Капсулы, окружающие инкапсулированные окончания, изменяют характеристики ответа нервов. Большинство инкапсулированных рецепторов предназначены для осязания, но тельца Пачини очень быстро адаптируются и поэтому специализируются на обнаружении вибрации. В конечном счете, интенсивность стимула кодируется относительной частотой генерации потенциала действия в сенсорном аксоне.

В дополнение к кожным рецепторам, мышечные рецепторы участвуют в обнаружении мышечного растяжения (мышечное веретено) и мышечного напряжения (сухожильные органы Гольджи).Мышечные веретена расположены в брюшках мышц и состоят из интрафузальных мышечных волокон, расположенных параллельно большинству волокон, входящих в состав мышцы (т. е. экстрафузальных волокон). Концы интрафузальных волокон сократительны и иннервируются гамма-мотонейронами, тогда как центральная часть мышечного веретена прозрачна и обернута чувствительным нервным окончанием, аннулоспиральным окончанием. Это окончание активируется растяжением мышечного веретена или сокращением интрафузальных волокон (см. раздел V).Сухожильные органы Гольджи расположены в мышечно-сухожильном соединении и состоят из нервных волокон, переплетающихся с коллагеновыми волокнами в мышечно-сухожильных соединениях. Они активируются сокращением мышцы (мышечным напряжением).

Как симпатическая, так и парасимпатическая части вегетативной нервной системы имеют двухнейронный путь от центральной нервной системы к периферическим органам. Следовательно, ганглий вставлен в каждый из этих путей, за исключением симпатического пути к супраренальному (надпочечниковому) мозговому веществу.Супраренальный мозговой слой в основном функционирует как симпатический ганглий. Два нервных волокна в пути называются преганглионарными и постганглионарными. На уровне вегетативных ганглиев нейротрансмиттером обычно является ацетилхолин. Постганглионарные парасимпатические нейроны также выделяют ацетилхолин, тогда как норадреналин является постганглионарным медиатором для большинства симпатических нервных волокон. Исключением является использование ацетилхолина для симпатической передачи в потовые железы и мышцы, выпрямляющие волоски, а также в некоторые кровеносные сосуды в мышцах.

Симпатические преганглионарные нейроны расположены между T1 и L2 в боковых рогах спинного мозга. Поэтому симпатические нервы получили название «грудопоясничного оттока». Эти преганглионарные висцеральные двигательные волокна оставляют канатик в переднем корешке нерва и затем соединяются с симпатической цепью через белые соединительные ветви. Эта цепочка связанных ганглиев следует по бокам позвонков на всем пути от головы до копчика. Эти аксоны могут образовывать синапсы с постганглионарными нейронами в этих паравертебральных ганглиях.В качестве альтернативы преганглионарные волокна могут проходить непосредственно через симпатическую цепочку и достигать превертебральных ганглиев вдоль аорты (через внутренностные нервы).

Кроме того, эти преганглионарные клетки могут проходить вверх или вниз через межганглионарные ветви симпатической цепи, достигая головы или нижних пояснично-крестцовых отделов. Симпатические волокна могут идти к внутренним органам одним из двух путей. Некоторые постганглионарные могут покидать симпатическую цепочку и следовать по кровеносным сосудам к органам.В качестве альтернативы преганглионарные волокна могут проходить непосредственно через симпатическую цепочку и входить в брюшную полость в виде внутренностных нервов. Эти синапсы в ганглиях расположены по ходу аорты (чревном, аортокоренальном, верхнем или нижнем брыжеечном ганглиях) с постганглионарными. Опять же, постганглионарные нейроны следуют за кровеносными сосудами.

Симпатические постганглионарные нервы из симпатической цепи могут возвращаться к спинномозговым нервам (через серые соединительные ветви) и распределяться по соматическим тканям конечностей и стенок тела.Например, соматический ответ на симпатическую активацию приводит к потоотделению, сужению кровеносных сосудов в коже, расширению сосудов в мышцах и пилоэрекции. Повреждение симпатических нервов головы приводит к небольшому сужению зрачка, легкому птозу и потере потоотделения на этой стороне головы (так называемый синдром Горнера). Это может произойти в любом месте по ходу нервного пути, включая верхний грудной отдел позвоночника и нервные корешки, верхушку легкого, шею или постганглионарное сонное сплетение.

Парасимпатические нервы отходят от черепных нервов III, VII, IX и X, а также от крестцовых сегментов S2-4. Поэтому они получили название «краниосакральный отток». Парасимпатические нервы в синапсах черепного нерва III в цилиарном ганглии участвуют в сужении зрачка и аккомодации для ближнего зрения. Парасимпатические вещества в синапсе VII черепного нерва в крылонебном узле (слезотечение) или поднижнечелюстном узле (слюнотечение), а парасимпатические вещества в синапсе IX черепного нерва в слуховом узле (слюнотечение из околоушной железы).

Блуждающий нерв следует длинным путем, снабжая органы грудной клетки и брюшной полости до уровня дистального отдела поперечной ободочной кишки, образуя синапсы в ганглиях внутри стенок органов. Тазовые парасимпатические нервы, которые проявляются как тазовые внутренностные нервы, активируют сокращение мочевого пузыря, а также иннервируют нижние органы брюшной полости и таза.

Физиология

Миелиновая оболочка улучшает проведение импульса. Самые крупные и сильно миелинизированные волокна проводят быстро; они передают двигательные, осязательные и проприоцептивные импульсы.Менее миелинизированные и немиелинизированные волокна проводят медленнее; они передают боль, температуру и вегетативные импульсы. Поскольку нервы являются метаболически активными тканями, им требуются питательные вещества, поставляемые кровеносными сосудами, называемыми vasa nervorum.

.

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован.