Informație

Care este distanța dintre nervul sciatic și colon în punctul cel mai apropiat?


Este posibil ca un colon plin să afecteze nervul sciatic? Există ceva care separă fizic nervul sciatic de colon?


Răspuns scurt
Durerea nervului sciatic nu poate fi cauzată de un colon complet.

fundal
Nervul sciatic se desfășoară în partea din spate a bazinului în josul piciorului. Nervul sciatic iese din coloana vertebrală de la coloana lombară la S3 în sacrum (Fig. 1).


Fig.1. Stânga: prezentare generală a nervului sciatic. Dreapta: plexul sacru. Sursa: Clinica Manchester Bedford

Prin urmare, nervul sciatic nu intră în contact cu intestinul și intestinele situate ventral în cavitatea abdominală (Fig. 2).


Fig.2. Stânga: nervul sciatic în detaliu care arată locația dorsală. Dreapta: Intestinele situate ventral în cavitatea abdominală. Sursa: Clinica Manchester Bedford și Universitatea din Maryland

Durerea în nervul sciatic (sciatică) este adesea cauzată de comprimarea sau prinderea de către mușchi, tendoane și alte țesuturi moi de-a lungul căii nervoase Manchester Bedford Clinic.


1. Desenați o linie verticală ondulată cu trei cicluri de undă complete pe o bucată de hârtie goală. Linia ar trebui să semene cu o undă sinusoidală rotită cu 90 de grade.

2. Desenați o a doua linie ondulată începând cu aproximativ 3 centimetri deasupra și în stânga primei linii ondulate. Asigurați-vă că valurile noii linii sunt pe un ciclu diferit de prima linie, astfel încât cele două linii să se intersecteze la intervale regulate. Aceste două linii reprezintă coloana vertebrală a fosfatului de zahăr al moleculei de ADN.

3. Desenați un mic dreptunghi care iese de la prima coloană vertebrală de zahăr-fosfat spre a doua coloană vertebrală de zahăr-fosfat. Dreptunghiul trebuie trasat în partea de sus a primului segment deschis al coloanei vertebrale zahăr-fosfat și ar trebui să fie transversal 2/3 din distanța până la a doua coloană vertebrală. Desenați un punct convex în locul unei linii drepte pentru marginea dreptunghiului cel mai apropiat de a doua coloană vertebrală. Etichetați această bază timină.

4. Desenați un al doilea dreptunghi mic care parcurge distanța rămasă între al doilea zahăr-fosfat coloana vertebrală și punctul convex de pe baza timinei. Marginea noii baze cea mai apropiată de timină ar trebui să fie reprezentată printr-un punct concav. Etichetați această bază adenină. Împreună acestea reprezintă prima pereche de baze pentru helixul dvs. ADN.

5. Desenați un alt dreptunghi care iese din prima coloană vertebrală zahăr-fosfat direct sub prima pereche de baze. Acest dreptunghi trebuie să traverseze doar 1/3 din distanța până la a doua coloană vertebrală. Desenați o arcadă concavă în locul marginii dreptunghiului cel mai apropiat de a doua coloană vertebrală de zahăr-fosfat. Etichetați această citozină de bază.

6. Desenați un alt dreptunghi mic, punând distanța rămasă între al doilea coloana vertebrală zahăr-fosfat iar arcada concavă pe baza citozinei. Marginea noii baze care este cea mai apropiată de citozină ar trebui reprezentată printr-un punct concav. Etichetați această guanină de bază. Împreună acestea reprezintă a doua pereche de baze pentru helixul ADN.

7. Continuați să coborâți perechile de bază de desenare a elicei duble. Trageți întotdeauna timina asociată cu adenină și guanină asociată cu citozină. În afară de a avea perechile corecte, bazele pot merge în orice ordine de-a lungul helix dublu.

Etichete: coloana vertebrală zahăr-fosfat, dublu helix, Etichetați acest lucru, Etichetați această bază, al doilea zahăr-fosfat


Discuţie

Pathifier efectuează analiza la nivel de cale a unui set de date de expresie a tumorilor și determină pentru fiecare probă un set de PDS. Aceste PDS sunt calculate separat pentru fiecare cale folosind gene despre care se știe că participă la funcționarea sa. Abordarea poate fi utilizată cu orice alt tip de date cu alocări de căi cunoscute (nu doar ARNm). Abordarea se bazează pe date: pentru fiecare cale construim o curbă principală care captează variația datelor. Toate eșantioanele sunt proiectate pe această curbă, iar pentru fiecare eșantion distanța dintre această proiecție și cea a eșantioanelor normale se măsoară de-a lungul curbei. Această distanță reprezintă nivelul de dereglare a căii. Metoda face față cu succes celor mai mari provocări ale analizei căilor bazate pe expresie: (eu) cunoașterea căilor biologice este parțială, (ii) dereglementarea căii este specifică contextului și (iii) datele disponibile conțin doar o parte din informațiile relevante. Folosind valorile de expresie ale genelor care au fost etichetate de diferite studii ca aparținând unei căi, măsurate pe țesuturile pe care dorim să le studiem, suntem capabili să definim un PDS contextual. Acest lucru se realizează fără a se baza pe conectivitatea și funcția de rețea subiacentă (incomplet cunoscută). Chiar dacă deținerea mai multor informații nu poate decât să îmbunătățească inferența făcută, în majoritatea cazurilor trebuie să ne ocupăm de absența informațiilor relevante (de exemplu, modificări post-tradiționale și localizarea proteinelor), facem acest lucru proiectând parametrizarea foarte complexă (și indisponibilă) a parametrului „biologic”. state ”în spațiul de expresie, unde dereglarea este definită de abaterea de la semnarea eșantioanelor normale, măsurată de-a lungul unei traiectorii care reflectă dereglarea specifică contextului.

Scopul conceptual al definirii acestor scoruri este de a încorpora un corp mare de cunoștințe biologice anterioare (sub forma atribuirii genelor către căi) pentru a permite analize suplimentare pe un nivel „mai înalt” (cale), în loc să analizeze nivelurile de expresie a mii de gene, într-o manieră brută, „bazată pe ignoranță”. Deoarece această dimensionalitate ridicată este cauza multor provocări și eșecuri ale prezicerii prognosticului și a răspunsului la terapie (38 ⇓ –40), credem că trecerea la reprezentarea căilor este de o importanță cheie pentru dezvoltarea unor metode de prognostic și predictive fiabile relevante din punct de vedere clinic.

Am arătat pentru glioblastom și cancer colorectal că PDS reflectă cu succes dereglarea căilor și constituie o reprezentare compactă și relevantă din punct de vedere biologic a probelor, care reține majoritatea informațiilor esențiale prezente în datele originale. Am stratificat tumorile în subtipuri, interpretabile în termeni de căi semnificative biologic și relevante. În timp ce grupurile tumorale rezultate au fost în concordanță cu clasele clinice identificate anterior de glioblastom și cancer de colon, am identificat și subclasele cu caracteristici clinice importante.

Pentru glioblastom am găsit o substratificare relevantă clinic a probelor neuronale și proneurale, separându-le în supraviețuitori săraci și buni, precum și o substratificare robustă a subtipului mezenchimal. Am arătat că metoda este robustă și am validat rezultatele pe un set de date suplimentar. Am arătat că mutațiile recurente importante în glioblastom au un impact clar asupra scorurilor de dereglare a căilor relevante. Unele eșantioane fără mutație prezintă profiluri de dereglare similare cu cele ale celor mutate, sugerând mecanisme alternative de dereglare echivalente. Găsim 35 de căi al căror scor de dereglare este semnificativ corelat cu supraviețuirea, cu niveluri mai ridicate de dereglare care indică o supraviețuire slabă în ambele seturi de date. Această suprapunere ridicată [în contrast cu suprapunerea scăzută dintre listele de gene prognostice derivate folosind analize la nivel de genă (38 ⇓ –40)] demonstrează robustețea constatărilor la nivelul căii. Unele dintre aceste căi (cum ar fi MAP kinaza) erau cunoscute anterior ca fiind asociate cu supraviețuirea la pacienții cu glioblastom, în timp ce altele constituie constatări unice (cum ar fi semnalizarea PDGFRβ și WNT), care pot servi drept ipoteze pentru cercetarea glioblastomului.

Pentru cancerul colorectal am arătat asta CXCR3semnalizarea mediată și căile de fosforilare oxidativă sunt semnificativ predictive ale supraviețuirii în două seturi de date diferite. Mai mult, sugerăm o clasificare a tumorilor pe baza statutului lor CIN, ridicat și scăzut, care este mai larg decât partiția cunoscută în MSS și MSI-high. Multe dintre căi prezintă dereglare diferențială între aceste două clase de tumori bazate pe CIN, ceea ce nu poate fi explicat doar prin statutul lor de MSI, subliniind efectul important al CIN asupra dezvoltării tumorii. În clasa tumorilor cu CIN scăzut am găsit un subgrup, compus atât din MSI-high, cât și din MSS, care arată o dereglare ridicată a căilor legate de migrație, inflamație și angiogeneză și, într-adevăr, aceste tumori au rate de supraviețuire similare cu cele ale grupului a tumorilor cu CIN ridicat. De asemenea, am descoperit o subclasă de tumori legate de semnalizarea aberantă a EGF care cuprinde aproximativ 5% dintre pacienți.


REZULTATE

Segmentarea imagistică HD-IR a țesutului colonului în 10 HC unice

În această lucrare, am imaginat opt ​​microarrays de țesut de colon (TMA) cu imagistică spectroscopică HD-FTIR. Această cohortă a constat din 604 probe de la 320 de pacienți cu caracteristicile descrise în Tabelul 1. Primul nostru obiectiv a fost să folosim contrastul spectral în țesut pentru a segmenta țesutul colonului în 10 HC majore. Aceste HC au fost epiteliu (matur), mucină, epiteliu (proliferativ), necroză, RS, sânge, celule inflamatorii, stromă nereactivă, mușchi și stromă liberă. Pentru a face această clasificare de 10 clase (prezentată schematic în fig. S1A), am achiziționat

1 miliard de spectre cu 1506 benzi IR per spectru. Un spectru IR a fost achiziționat pentru fiecare pixel de 1 μm × 1 μm din probe cu diametrul de aproximativ 1 mm. Am obținut adnotări ale patologilor pe imagini H & ampE dobândite în serie, marcând zone care ar putea fi identificate ca HC cu încredere ridicată. Aceste adnotări au fost transferate în imagini HD-IR pentru a dezvolta adevărul solului pentru clasificator. În acest mod, am adnotat aproximativ 6900 de regiuni de interes pe 419 eșantioane cu peste 4,3 milioane de pixeli spectrali.

Spectrele medii din cele 10 HC (Fig. 2A) indică diferențele de constituție chimică dintre aceste clase. De exemplu, cele mai substanțiale diferențe au fost observate în regiunea de amprentă între 982 și 1480 cm -1, cu mucină și epiteliu matur prezentând trăsături puternic distincte la 980-1282 cm -1. Mucina este o proteină glicozilată care prezintă o absorbție puternică la 1038 cm -1 (29). Epiteliul matur (celule calice) care conține mucină citoplasmatică înregistrează, de asemenea, absorbanță asociată glicoproteinei, dar cu o compoziție proteică distinctă. După cum se vede din spectre și din imaginile adenocarcinoamelor (Fig. 2B), această proprietate funcțională a epiteliului matur se pierde frecvent în epiteliul malign sau proliferativ. Această pierdere funcțională are ca rezultat o diferență între spectrele colectate din epiteliul proliferativ și epiteliul matur, de tip normal. În timp ce unele dintre diferențele spectrale prezentate în Fig. 2A apar din cauza diferențelor dintre componentele histologice, am luat în considerare și alte surse de variații. Unele astfel de surse de variație au fost variații experimentale (bazate pe pregătirea matricei), heterogenitatea pacientului și heterogenitatea în interiorul pacientului (fig. S1B). După contabilizarea acestor variații, am păstrat 50 de caracteristici spectrale între 1053 și 1593 cm -1 și între 2939 și 2987 cm -1 care au fost utilizate în cele din urmă pentru clasificarea învățării automate.

(A) Contrastul chimic intrinsec în țesut produce spectru IR unic pentru fiecare dintre cele 10 clase histologice. (B) Performanța clasificatorului de inteligență artificială în segmentarea tumorii normale și invazive care conțin nuclee de țesuturi ale ganglionilor limfatici. (C) Curba ROC care demonstrează performanțe ridicate ale clasificatorului artificial inteligent în segmentarea țesutului în 10 componente unice în comparație cu un patolog cu experiență. (D) Demonstrarea preciziei segmentării pe o rezecție chirurgicală. Tasta de culoare este comună între panouri.

Folosind semnăturile spectrale izolate de HC-urile colonului, clasificatorul de învățare automată HD-IR a demonstrat performanțe ridicate de clasificare pentru a segmenta țesutul colonului. Am instruit și optimizat algoritmul de învățare supravegheată bazat pe păduri aleatorii pentru a segmenta 10 HC de colon din datele de imagistică spectroscopice HD-IR (fig. S1C). Acest clasificator a fost instruit pe patru matrice (a1 la a4) (fig. S2, A la D) și 126.946 spectre pe clasă, calibrat pe două matrice suplimentare (a5 și a6) (fig. S3, A și B) și testat pe două matrice independente (a7 și a8) (fig. S4, A și B). Atât pentru antrenament, cât și pentru testare, a fost evaluată zona de sub curba (ASC) a curbei caracteristicii de funcționare a receptorului (ROC). Specificitate și sensibilitate ridicate au fost obținute atât în ​​datele de instruire, cât și în datele de validare independente, obținând o ASC medie de 0,94 (fig. S5) și respectiv 0,93 (fig. 2C).

Cohorta utilizată pentru instruire în acest studiu a cuprins nuclee de țesut de colon încorporate în parafină, unde au fost prelevate, de asemenea, metastaze ale mucoasei colorectale cu aspect normal și ganglioni limfatici. Figura 2B compară imaginile H & ampE cu imaginile histologice corespunzătoare HD-IR pentru mucoasa colorectală normală, tumori invazive și metastaze ale ganglionilor limfatici. De asemenea, am reușit să identificăm și să localizăm prezența celulelor maligne în probe din metastaze ale ganglionilor limfatici. Lucrări de referință anterioare (30) a descris o metodă de învățare profundă care a fost utilizată pentru a efectua clasificarea imaginilor cu diapozitive întregi și localizarea tumorii în imaginile ganglionare H & ampE cu ASC de 0,925 și respectiv 0,705. În comparație, am obținut în mod constant & gt0.93 ASC atât pentru clasificarea glisării întregi, cât și pentru localizarea tumorii în ganglionul limfatic folosind algoritmul nostru de clasificare, indicând o performanță de clasificare superioară comparativ cu valorile de referință H & ampE raportate anterior, măsurate prin valorile ASC ROC. De asemenea, am testat performanța acestui clasificator pe încă 27 de probe de rezecție chirurgicală, care au arătat o corespondență bună cu imaginile H & ampE (Fig. 2D și fig. S6).

Măsurătorile organizaționale spațiale ale tumorilor prezic supraviețuirea în prezența RS

Ne-am concentrat apoi pe caracterizarea și utilizarea structurii și organizării tumorii pentru prognostic. Pentru a reduce complexitatea microambientului tumoral la cantități măsurabile, ne-am concentrat asupra a trei componente principale ale microambientului tumoral - RS, unde reacția desmoplastică era prezentă stromă nereactivă, unde răspunsul desmoplastic era absent și limfocite. Reacția desmoplastică a fost identificată utilizând criterii stabilite anterior, și anume, îmbogățirea fibroblastelor „reactive”, organizarea moleculară a stromei și prezența altor tipuri de celule (31, 32). În fiecare caz, patologul care a furnizat categorizarea adevărului la sol a fost orb față de toate datele clinicopatologice însoțitoare, inclusiv stadiul. Pentru această analiză, am selectat nuclee TMA cu cel puțin 5% epiteliu malign în funcție de zonă, reținând un total de 245 de pacienți în studiu. Dintre acești 245 de pacienți, modelul nostru a fost dezvoltat și evaluat pe 220 de pacienți, iar 25 de pacienți au fost lăsați în afara pentru validarea stratificării riscului.

Am folosit imaginile adnotate pentru a măsura caracteristicile spațiale cantitative care estimează structura și organizarea tumorii în contextul microambientului. Pentru această analiză, am redus eșantionarea imaginii la o treime pentru a aproxima dimensiunea pixelilor la o singură celulă tumorală și pentru a îmbunătăți timpul de calcul. Am definit structura tumorii folosind distanța aparentă dintre tumoră și un HC nontumoral (dHC). Această caracteristică la distanță dHC este o măsură a distanței dintre celulele tumorale și un HC nontumoral. Mai exact, pentru că vrem să înțelegem structura tumorii în contextul micromediului său, dHC variază în funcție de prezența și proximitatea HC utilizate pentru a calcula dHC. Pentru a demonstra cum este capturată structura dHC, am simulat cazuri în care zona tumorii a fost menținută constantă în timp ce se variază forma tumorii de la cilindrică la sferică (Fig. 3A). Pe baza dHC , tumorile cilindrice au valori mai mici dHC în comparație cu tumorile sferice. Deși structura tumorii este o componentă importantă, structura tumorală nu surprinde abundența HC care influențează și comportamentul tumorii. Prin urmare, am definit densitatea HC a micromediului (NHC) ca densitate a unui HC pe o rază R din celulele tumorale ca centru. Prin urmare, organizarea spațială finală a tumorii și micromediul acesteia a fost capturată ca produs de interacțiune între dHC și NHC (EuHC) pentru fiecare celulă tumorală (Fig. 3B).

(A) Schema modelului de organizare spațială a tumorii. „d”Reprezintă cea mai mică distanță dintre o celulă tumorală și RS. R reprezintă raza de eșantionare pentru a determina abundența RS. (B) Relația dintre variabila măsurată „distanță aparentă” și forma și structura tumorii. Pe măsură ce tumorile devin mai rotunde, distanța aparentă crește, chiar și atunci când zona este menținută constantă. (C) Stratificarea supraviețuirii globale a pacienților pe baza caracteristicii interacțiunii dihotomizate (EuRS) în ceea ce privește RS ca componentă de micro-mediu. (D) Stratificarea supraviețuirii fără boală a pacienților pe baza caracteristicii de interacțiune dihotomizată (EuRS) în ceea ce privește RS ca componentă de micro-mediu. (E) Modelul de regresie Cox multivariat arată că caracteristica de interacțiune (EuRS) este predictiv independent al supraviețuirii globale, chiar și în prezența altor variabile clinice, cum ar fi stadiul și gradul. *P & lt 0,05, ***P & lt 0.0005.

Pentru a determina dacă caracteristicile spațiale cantitative definite aici asociate cu rezultatul, am comparat supraviețuirea pacienților cu dHC, NHC, și EuHC pentru fiecare dintre micromediul HC, și anume, RS, limfocite și stroma normală. Am dihotomizat fiecare dintre aceste caracteristici candidate prin împărțirea la valoarea mediană, oferindu-ne două grupuri de pacienți per caracteristică pentru fiecare componentă de micro-mediu testată. Am efectuat testul univariant de log-rank pentru a determina dacă a existat o diferență semnificativă statistic în supraviețuirea globală a celor două grupuri (Tabelul 2). Din cele două teste, numai caracteristicile măsurate cu RS ca componentă a micro-mediului au arătat o diferență semnificativă statistic în supraviețuirea globală. În plus, numai funcția de interacțiune (EuRS) a fost semnificativă după corectarea testului de ipoteze multiple folosind corecția Bonferroni, cu P valoare & lt0.0005. Din această analiză, am acordat prioritate RS ca componentă de interes pentru micro-mediu. În plus, curbele de supraviețuire Kaplan-Meier pentru supraviețuirea globală și supraviețuirea fără boală au arătat rezultate semnificativ diferite pentru pacienții stratificați cu dihotomizați EuRS scoruri (Fig. 3, C și D) cu P valori de 0,0003 și 0,0274 și la puteri 0,93 și respectiv 0,40. Cu toate că EuRS arată o stratificare semnificativă a pacienților în determinarea supraviețuirii fără boală în analiza univariată, setul nostru de date nu este alimentat pentru prezicerea supraviețuirii fără boală. Având în vedere puterea redusă din setul de date curent pentru a determina recurența, nu este clar dacă euRS este predictiv al supraviețuirii fără boală. Rezultatele supraviețuirii globale au fost validate pe un set independent de pacienți neutilizați în setul de descoperiri, care au arătat o tendință similară în stratificarea supraviețuirii globale (fig. S7).

NS, stroma normală L, limfocite.

În cele din urmă, pentru a determina dacă caracteristicile spațiale se adaugă markerilor prognostici cunoscuți în prezent, cum ar fi stadiul și gradul, am evaluat modelul de regresie Cox multivariat de timp până la moarte (Fig. 3E și tabelul S1). Am modelat supraviețuirea generală pe funcția de interacțiune EuRS, corectând stadiul, gradul, vârsta, sexul și sursa tumorii. Caracteristica de interacțiune EuRS a arătat un efect independent asupra riscului crescut de deces la pacienții cu P valoarea de 0,011. The P valorile pentru trei teste care testează potrivirea modelului, testul raportului de probabilitate, testul Wald și testul log-rank au fost toate mai mici de 4 × 10 −11, respingând ipoteza nulă că toți coeficienții (β) sunt egali cu 0 În analiza de regresie Cox multivariată, raportul de risc, evaluat ca exp. (Β), a variat între 1,15 și 3,07, indicând o dimensiune puternică a efectului. Alte caracteristici care au arătat o asociere semnificativă cu riscul de deces au fost stadiul și vârsta, așa cum era de așteptat. În schimb, gradul tumoral evaluat pe întregul eșantion chirurgical de către patologi nu a arătat o asociere semnificativă cu un risc crescut atunci când a fost modelat cu alte covariate.

Tumorile agresive sunt adesea detectate în stadii ulterioare, rezultând un prognostic mai prost pentru pacienți. Am testat dacă există o asociere între agresiunea tumorii, măsurată prin caracteristicile spațiale definite aici cu stadiul tumorii. Prin efectuarea a două eșantioane t testarea caracteristicii de interacțiune continuă EuRS grupate în funcție de stadiu, am constatat că tumorile în stadiu scăzut (stadiul 1 și stadiul 2) aveau semnificativ mai mici EuRS comparativ cu tumorile în stadiu înalt (stadiul 3 și stadiul 4) (Tabelul 3). Două probe t testul privind combinarea acestor grupuri a avut un P valoare de 0,0012 la 0,90 putere. Valoarea medie a EuRS a fost, de asemenea, semnificativ diferit între etapa 2 și etapa 3 la un nivel de semnificație 0,05 (P = 0,00142 și putere = 0,9) și între etapa 2 și etapa 4 (P = 0,00243 și putere = 0,87). Nu am observat diferențe semnificative statistic între cazurile din stadiul 1 și stadiul 4 din cauza numărului redus de cazuri în fiecare dintre aceste etape. Acest lucru a dus la o putere redusă (0,22) pentru efectuarea testului statistic. Testul Mann-Whitney, care nu presupune distribuții normale și testează dacă pacienții sunt eșantionați din populații cu distribuții identice, a arătat rezultate similare.

Având în vedere puterea predictivă a caracteristicii de interacțiune, am emis ipoteza că vizualizarea scorului de risc continuu pe probele de țesut poate oferi o măsură spațială a riscului care poate fi ușor corelată de către practicant cu imaginile colorate convenționale. Această vizualizare spațială a riscului ne protejează în continuare metoda împotriva erorilor introduse de stări tisulare anormale sau erori izolate. Atunci când cartografiați caracteristica de interacțiune măsurată înapoi pe țesut, observăm o tranziție lină a riscului atât în ​​probele de bază TMA (Fig. 4A), cât și în rezecția chirurgicală mare (Fig. 4B). În timp ce zonele mici de perforare TMA au fost destul de omogene, am observat un gradient de scor de risc pe o rezecție chirurgicală mult mai mare. Este probabil ca scorul de risc să fie predictiv în mod specific pe fronturile invazive ale tumorii, deoarece majoritatea pumnilor TMA au fost selectați din zonele frontale ale tumorii invazive (33). Utilitatea fronturilor invazive în studiul cancerului este larg dezbătută. Nu înțelegem pe deplin rolul său în carcinogeneză și prognostic, deși este clar că frontul invaziv are o anumită relevanță biologică. Lucrările suplimentare din rezecțiile chirurgicale pot arunca o lumină asupra rolului frontului invaziv și, eventual, pot dezvolta modele care pot corecta tendința frontului invaziv din munca noastră.

(A) Vizualizarea caracteristicii de interacțiune (EuRS) - risc bazat pe nucleele TMA. Sunt prezentate comparațiile cu imaginea H & ampE, imaginea clasificată HD-IR și proiecția scorului de risc asupra tumorilor. (B) Vizualizarea caracteristicii de interacțiune (EuRS) - riscul bazat pe rezecția chirurgicală mare prezintă variații ale riscului în țesut. Tastele de culoare sunt comune în toate panourile pentru culorile de clasificare și scorurile de risc.


Diferența dintre distal și proximal

Proximal și distal sunt termeni care sunt utilizați pentru a indica distanțele de la un punct de referință standard. Aceștia sunt termeni care sunt utilizați în cea mai mare parte în lumea medicală și nu sunt folosiți în mod obișnuit în conversațiile zilnice. Proximal este opusul distal. Acest articol aruncă o privire mai atentă asupra proximalului și distalului pentru a veni cu diferențele lor.

Cuvântul proximal înseamnă spre început sau unul care este mai aproape între două elemente. Dacă spunem că umărul unui individ este proximal de cot, înseamnă pur și simplu că umărul este aproape de cot. În anatomie, proximalul este întotdeauna folosit pentru a indica partea care se află cel mai aproape de punctul de atașament. Chiar dacă ți se pare greu să-ți amintești semnificația de proximal, îl poți raporta cu ușurință cu apropierea care înseamnă apropiere sau apropiere.

În termeni anatomici, distal este un punct situat mai departe sau mai departe de un punct de referință standard. Când un medic folosește termenul distal pentru a se referi la un punct referitor la o rană pe brațul pacientului său, el se referă la un punct de pe braț mai aproape de degetele care trec de rană. Când vorbește despre vasele de sânge, cele distale sunt cele care sunt cele mai îndepărtate de inimă.

Proximal vs Distal

• Proximal și distal sunt termeni folosiți pentru a se referi la locațiile din corpul unui individ sau al unui animal în ceea ce privește un punct de referință standard.

• Proximal înseamnă aproape sau aproape și distal înseamnă departe sau mai departe de punctul de referință.

• Vă puteți gândi la distal ca fiind legat de îndepărtat, în timp ce vă puteți gândi la proximal ca fiind în proximitatea a ceva.


Care este distanța dintre nervul sciatic și colon în punctul cel mai apropiat? - Biologie

& quotLimitele inferioare se aplică la frecvența de tranziție.

& quotLimitele inferioare se aplică la frecvența de tranziție.

avion. Masa este de obicei centrată pe un platan rotativ motorizat care permite rotația la 360 °. O antenă de măsurare este poziționată la o distanță de 10 până la 30 m, măsurată din cel mai apropiat punct al dispozitivului supus testului. Emisiile radiate sunt maximizate prin configurarea și rotirea dispozitivului testat, precum și prin ridicarea și coborârea antenei de la 1 la 4 m. Un analizor de spectru cu capacități de detectare a vârfurilor este utilizat pentru a găsi maximul emisiilor radiate în timpul testării. Apoi, măsurătorile finale sunt luate folosind un analizor de spectru cu funcție de cvasi-vârf cu o lățime de bandă de măsurare de 120 kHz. Configurarea testului este prezentată în Figura 4.4. Limitele pentru emisiile radiate conform EN-55011 pentru dispozitivele din grupa 1 sunt prezentate în tabelul 4.2.

În realitate, dispozitivele care trebuie testate nu sunt de obicei duse direct la site-ul de testare în câmp deschis. Mai degrabă, acestea sunt scanate mai întâi pentru a detecta emisiile potențial ofensive radiate într-o cameră mică protejată. Testarea conformității este apoi efectuată în locul de testare în câmp deschis de 10 m, acordând o atenție specială emisiilor de vârf detectate în camera protejată. Aceasta este aproape o necesitate practică, deoarece siturile de testare în câmp deschis, chiar și atunci când sunt situate departe de zonele metropolitane mari, sunt încă inundate de semnale RF create de om. De exemplu, Tabelul 4.3 prezintă rezultatele obținute recent la testarea unui programator de dispozitive implantabile pentru emisiile radiate. Frecvențele specifice selectate pentru testare au fost identificate cu o seară înainte de a duce dispozitivul la un loc de testare în câmp deschis, în mijlocul țării dealului Texasului. Figura 4.5 arată dispozitivul care este testat la locul deschis. Dispozitivul se află deasupra unui platan rotativ motorizat. O antenă biconică poate fi văzută plasată la 10 m distanță de dispozitivul testat. La distanța de 10 m specificată pentru teste, emisiile radiate au câmpul lor electric

Figura 4.4 Configurare pentru efectuarea măsurătorilor de emisii radiate într-un loc de testare în câmp deschis. Masa conductivă la 0,8 m deasupra unui plan de masă, iar distanța dintre dispozitiv și antenă este de 1

dispozitivul testat este plasat pe un noncon-10m.

Figura 4.4 Configurare pentru efectuarea măsurătorilor de emisii radiate într-un loc de testare în câmp deschis. Masa conductivă la 0,8 m deasupra unui plan de masă, iar distanța dintre dispozitiv și antenă este de 1


MATERIALE ȘI METODE

Asociațiile fenotip-SNP au fost extrase din datele GWAS din catalogul NHGRI GWAS (15). Conține intrări curate manual ale GWAS publicate, în care SNP-urile au fost asociate cu boli, fenotipuri și trăsături. Cu excepția cazului în care se specifică altfel, am folosit versiunea de pe www.ebi.ac.uk/gwas pe 9 septembrie 2015. Simbolurile genetice au fost preluate din Genenames (16), în timp ce locațiile genomice ale SNP-urilor și ale genelor au fost preluate din browserul genomului UCSC (17) . Căile biologice și genele lor asociate au fost preluate din baza de date a căilor KEGG (versiunea 53) (18) și din ConsensusPathDB (CPDB) (19). De la CPDB am luat doar căi KEGG. Indelurile genomice au fost preluate de la DGV (20), o bază de date cu variante de structură genomică (SV). Acestea au fost utilizate pentru analiza dacă mai mulți indeli cad în regiunile genei SNP asociate fenotipului. Pentru analiza indelilor din jurul regiunilor SG (a se vedea mai jos) am folosit versiunea catalogului GWAS descărcată de pe www.genome.gov/gwastudies la 11/2011 cu intrări GWAS combinate cu același fenotip ca în (14).

Asocierea fenotipurilor la căi

Definim un SNP ca „SNP asociat fenotipului” dacă este asociat cu un fenotip din catalogul NHGRI GWAS (vezi (15)). Pentru a determina dacă o cale este semnificativ asociată cu un fenotip, evaluăm dacă genele acelui fenotip se încadrează în acea cale semnificativ mai mult decât se aștepta întâmplător. Următorul paragraf descrie modelul de fundal pe care determinăm numărul de gene care se așteaptă să se grupeze într-o cale întâmplător.

Evaluarea semnificației asociațiilor fenotip-cale

Evaluarea semnificației asocierii dintre un fenotip și o cale într-o distanță dată X (de exemplu, 10 Kbps, 200 Kbps), denumit în continuare „cutoff”, se face ca în (14), cu o ușoară variație în ceea ce privește modelul de fundal. Pe scurt, pentru fiecare fenotip, cu s SNP-urile asociate acestuia în conformitate cu GWAS, numărul de gene asociate fenotipului, denotate g, a fost inregistrat. Pentru o limită la distanță de x, g este numărul de gene care sunt mai mici decât X bps de la oricare dintre s SNP-uri. De asemenea, am înregistrat câte dintre acestea g genele cad în aceeași cale. SNP-urile din GWAS au mai multe gene în apropiere comparativ cu toate SNP-urile (Figura 1), pentru a explica faptul că numărul așteptat din întâmplare a fost evaluat prin alegerea repetată s SNP aleatorii de la GWAS, mapându-le la genele care sunt mai mici de X bps distanță și înregistrând câte dintre aceste gene cad în aceeași cale (rețineți că în (14) genele au fost alese aleatoriu, și nu SNP-uri). Pentru fiecare pereche fenotip-cale, acest lucru a fost repetat de 1000 de ori. Se spune că un fenotip este asociat semnificativ cu o cale cu P-valor & lt0.001, dacă & lt0.001 dintre aceste eșantionări aleatorii au dus la un număr egal sau mai mare de gene care s-au grupat în cale.

Distribuția SNP în funcție de apropierea lor de cea mai apropiată genă. Barele prezintă procentul de SNP-uri care au o genă la o anumită distanță de ele. Barele albastre reprezintă toate SNP-urile cunoscute, barele roșii reprezintă doar SNP-urile care au fost găsite de GWAS ca fiind asociate cu fenotipuri. The X-axa reprezintă distanța față de SNP-urile, axa Y reprezintă procentul de SNP-uri care au o genă la distanța respectivă de ele.

Distribuția SNP în funcție de apropierea lor de cea mai apropiată genă. Barele prezintă procentul de SNP-uri care au o genă la o anumită distanță de ele. Barele albastre reprezintă toate SNP-urile cunoscute, barele roșii reprezintă doar SNP-urile care au fost găsite de GWAS pentru a fi asociate cu fenotipuri. The X-axa reprezintă distanța față de SNP-urile, axa Y reprezintă procentul de SNP-uri care au o genă la acea distanță de ele.

Modelul aleator ar trebui să testeze dacă genele apropiate de SNP-urile asociate fenotipului se grupează în căi mai mult decât se aștepta întâmplător. Cu toate acestea, ar trebui să se ia în considerare faptul că genele învecinate de pe cromozom s-ar putea grupa în aceeași cale, indiferent de SNP-uri. Definim un „segment” ca o întindere de perechi de baze adiacente cuprinzând unul sau mai mulți SNP-uri și ADN-ul din jurul lor până la o distanță dată. De exemplu, pentru un fenotip cu trei SNP asociați în următoarele locații cromozomiale: 9000, 35,000 și 40,000, pe cromozomul 3, folosind o distanță de 10 Kbps, ar trebui să extindem un segment de 10 Kbps în fiecare direcție în jurul fiecăruia dintre acești SNP. In practice, we will end up with two segments, the first at 0–19,000, and the second at 25,000–50,000. Note that given the proximity of the first SNP to the end of the chromosome the effective size of the segment around it is 1.9 Kbps and not 2 Kbps. Given the proximity of the other two SNPs to each other their segments partially overlap to yield one joint segment of 2.5 Kbps rather than two separate segments of 2 Kbps each. Thus, these three SNPs highlight two chromosomal segments, one of 1.9 Kbps and one of 2.5 Kbps. To generate a random model we now select two segments of the same size as the two segments around the SNPs. To avoid biases, we restrict our selection to segments that surround reported SNPs. In particular, we first randomly chose two segments that are centered by a SNP, one that is 1.9 Kbps long and one that is 2.5 Kbps long. Next, in order to account for the original number of SNPs, the second segment, originally containing two SNPs, was divided by two arbitrary ‘SNPs’ distributed equally along the segment such that when applying the cutoff their combined segment will span 2.5 Kbps. As described in ( 14), the framework accounts for multiple testing. Briefly, let n be a number of phenotypes with associated SNPs that were found using the resampling procedure above to be significantly associated with pathways. Since the P-value for each phenotype was evaluated separately, one needs to assess the P-value of the overall result for all phenotypes. To this end, for each phenotype from n, a pseudo phenotype was created by randomly picking segments, as described above, corresponding in number and length to the original phenotype segments (note that in ( 14) pseudo phenotypes were made by randomly choosing genes, not segments). Then, the resampling procedure above is repeated for each of these n sets, to determine whether this pseudo phenotype turns out to pass the significance assessment described above. The number of ‘significant’ phenotype-pathway associations for each of the pseudo phenotypes is recorded. This is repeated 100 times, to yield a P-value for obtaining a certain number of significant phenotype-pathway associations for all phenotypes. The red bars/line in Figure 2 represent the median of these resampling procedures. Error bars on the red bars/line represent standard deviations.

Associations based on mapping a SNP to genes at different intervals. (A) Number of pathways significantly associated with phenotypes if we map a SNP to all genes within a certain distance, in non-cumulative distance cutoffs (e.g. genes that are between 0–100 Kbps are not considered for the 100–200 Kbps interval, etc.). Red bars represent the number of associations expected by chance (median of 100 random resampling repetitions, see Methods). (B) Number of pathways significantly associated with phenotypes when for each distance cutoff genes are considered cumulatively (all genes between the SNPs and the distance cutoff are considered). Red line represents the number expected by chance, as above.

Associations based on mapping a SNP to genes at different intervals. (A) Number of pathways significantly associated with phenotypes if we map a SNP to all genes within a certain distance, in non-cumulative distance cutoffs (e.g. genes that are between 0–100 Kbps are not considered for the 100–200 Kbps interval, etc.). Red bars represent the number of associations expected by chance (median of 100 random resampling repetitions, see Methods). (B) Number of pathways significantly associated with phenotypes when for each distance cutoff genes are considered cumulatively (all genes between the SNPs and the distance cutoff are considered). Red line represents the number expected by chance, as above.

Assessing relationships between SNPs and insertions/deletions

Defining SNP-gene regions

We define a SNP-gene (SG) region as the chromosome area between a gene and a SNP to which it is assigned. We use this definition to explore whether more indels tend to occur inside phenotype-associated SG regions than non-associated SG regions.

Mapping indels to SG regions

To assess whether there is a relationship between SNPs and indels, we tested whether extracted indels from the DGV database reside in regions that are between phenotype-associated SNPs and linked genes (i.e. genes that contribute to a significant phenotype-pathway association). We defined two types of genomic regions that lie between a SNP and a gene (SG regions). A linked SG region lies between a phenotype-associated SNP and a gene that falls within a pathway significantly associated with that phenotype. In a non-linked SG region, the gene does not fall within a pathway that is significantly associated with the phenotype. Finally, non-SG regions are all regions that are not between a SNP and a gene. We compared the amount of indels found in these three types of genomic regions.

Note that we cross-referenced the locations of all deletions with the linked SG group, as well as the two other groups, in order to calculate the amount of deletions per group. Since the groups vary in size, i.e. the number of regions and their lengths are different for each group, we normalized the number of indels per nucleotide. For example, when considering SG regions that are 0.5–1 Mbps, we took all the linked SNP-gene pairs that are more than 0.5 Mbps but less than 1 Mbps apart. We then summed the length of all these regions in nucleotides. Then, we took all the known indels from DGV that fall within any of these regions and summed their cumulative length. Finally we divided the total length of the regions by the total length of the indels. The resulting number is the average different indels in which each nucleotide in the region appears. This was repeated for all region sizes and for all region types. Note, that currently, each position in the human genome appears, on average, in roughly 2 known indels.

In order to calculate significance for the amount of deletions in the group of linked SG regions, we employed random testing on each of our control groups. That is, we merged all the regions of a certain size, regardless of whether they come from linked SG regions or from a control. For each random run, two sets of 100 regions were randomly selected from the group and the amount of indels per nucleotide was calculated for each group, and the difference between the two groups was calculated. This was done 1000 times for each control group.


What is the distance between the sciatic nerve and the colon at the closest point? - Biologie

Many invertebrates have evolved giant axons for rapid conduction of action potentials, typically as part of circuits mediating rapid escape reflexes. The squid's giant axon is the best-known example, but the earthworm's giant axons have also been studied extensively, and earthworms have the advantage of being relatively easy to keep in the lab. We will make extracellular recordings from the giant fibers, which will enable us to observe many of the important aspects of action potentials. The experiment is adapted from Welsh, Smith & Kammer, Laboratory Exercises in Invertebrate Physiology, pp. 139-141.

Micrographs of Lumbriculus variegatus by Alanna Morris, from a project in Bio 337, Fine Structure. The region in the red rectangle, the ventral nerve cord, is enlarged at the right. gf, giant fibers np, neuropile.

An annelid worm's nerve cord is near the ventral surface of the worm, at the bottom in the cross-section on the left. (The large structure that fills most of the body cavity is the intestine.) The giant axons appear as three large profiles (gf) near the dorsal surface of the cord, seen better in the close-up figure. The median giant axon in the center is larger (and conducts more rapidly) than the two lateral giants next to it. The remainder of the nerve cord is largely neuropile (np), where synaptic connections are made. Profiles of ordinary-sized axons can also be seen, and a few neuronal cell bodies appear around the periphery.

Each giant axon is formed from many individual neurons whose axons fuse into a single functional unit, but whose cell bodies remain separate. In addition, the two lateral giants are interconnected by electrical synapses at many points along their lengths and normally fire together. (They jointly contribute only one spike to an extracellular record.) In mediating the startle response, the median giant receives sensory input from the anterior end of the worm, and the laterals from the posterior, so that normally the median and laterals conduct in opposite directions. However, when action potentials are electrically stimulated (as in our experiment), the spikes propagate away from the stimulating electrodes in both directions.

Extracellular recording of action potentials

A microelectrode inside a neuron detects an action potential as a positive-going change from the negative resting potential. The size of the spike, from resting potential to its peak, is about 100 mV. In today's experiments, we will use an extracellular suction electrode that detects the local circuit currents flowing around an axon as the action potential propagates. The change in potential detected by the electrode is much smaller, about 1 mV for spikes in giant axons and as small as a few V for small axons. As a result, we need to use substantial amplification to bring the signal into the range that we can display on our oscilloscopes.

Extracellular records typically show spikes of many different amplitudes. The difference in spike size is a consequence of each axon's membrane surface area. Large diameter axons have large surfaces and larger ionic currents flowing around them, and their action potentials appear bigger to an extracellular electrode. Even axons of similar diameter will have different sized spikes if some axons are far away from the electrode. When you first record from the earthworm nerve cord, you are likely to see and hear spikes from activity in small axons, often associated with spontaneous movements of the worm. If you set the gain on your amplifier and oscilloscope to see the spikes in these ordinary neurons, spikes from the giants will probably go off screen and may be clipped by the preamplifier or oscilloscope. (Clipping is the squaring off of the top or bottom of any amplified signals that exceed the amplifier's maximum output signal.) You may need to reduce the amplifier's gain or the oscilloscope's vertical sensitivity to bring the giant axon spikes into a range where you can see them.

2. Procedures.

A. Grass SD9 stimulators

Before dissecting an earthworm, you should briefly explore the functions of the SD9 stimulator. Our stimulators produce two sets of electrical pulses: an "output" stimulus pulse for shocking a nerve, and a synchronizing pulse for triggering the oscilloscope. Begin by setting up the connection to trigger the oscilloscope: use a bnc-banana cable to connect the stimulator's PREPULSE sync terminal to the oscilloscope's external trigger connector. (Be careful to connect the grounded side of the double-banana plug to the stimulator's [green] ground terminal.)

Then temporarily use another banana cable to connect the stimulator's output to the oscilloscope's channel 2 via the patch panel. The output voltage produced by the stimulator appears between the red and black binding posts in its lower right corner. Neither one of these posts is grounded, so the cable's dual-banana plugs could be attached with either of the posts connected to ground. To be consistent with convention, make the red post the "live" one and the black post the grounded one. (Some of the stimulators have a third, green post that is grounded this is not part of the pulse-producing circuitry.)

Stimulator controls

The four controls on the top section of the stimulator's front panel determine the Frequency of the stimuli (how often stimulus pulses are produced), the Delay between the trigger pulse and the stimulus pulse, the Durată (width) of the stimulus pulse, and the Volts (amplitude) of the pulse. Each control has a black knob and a metal multiplier switch under it. The setting depends on both of these knobs. For example, in this image, the delay is set at 6.5 msec, and the duration is 0.45 msec.

The bottom section has a set of binding posts on the left we will use the prepulse și ground (gnd) connections to obtain a trigger pulse. The stimulus is controlled by the Regular/Twin Pulses slide switch and the Repeat/Off/Single switch. Polarity allows reversing which stimulating connection is positive (start with Normal, where red is positive). Use a Mono (monophasic) output pulse. The stimulus itself is produced at the red and black binding posts at the right.

Set the stimulator's voltage output to the x1 range, and adjust the vertical scale of the oscilloscope's CH2 initally to 5 volts per division (you can change it after you see how big the pulse will be). Turn the stimulator's power on (you can leave it on for the rest of the experiment), and set the series of switches across the bottom of the stimulator as follows:

Set the oscilloscope's trigger source la External (Trigger menu), move the trigger point to early in the sweep, adjust the trigger level, and observe the stimulus pulses as you try out the functions of the stimulator's knobs and switches. The relationship between the synchronizing prepulse (which goes to the trigger circuit of the oscilloscope) and the stimulus pulses (which normally go to electrodes on the nerve) is shown in the following figure.

Also explore the Twin Pulses setting, which places one stimulus pulse after the normal delay and a second pulse at the time of the trigger pulse. Use a brief pulse Durată and an interpulse Delay of about 20 msec. (The oscilloscope sweep must be slow enough to see both of the twin pulses). Vary the Delay to see how the time between the pair of pulses changes.

When you restore connections to use for the rest of the experiment, you should leave the trigger settings as they are. You will need to:

  • disconnect the stimulator's output terminals from the patch panel (you are finished with that cable),
  • move the stimulator next to the baseplate,
  • turn off the oscilloscope's CH2 and turn on CH1 if it is not already on, and
  • check that the CH1 side of the patch panel is connected to the output of the DAM50 preamplifier (long red cable).

You should also reset the stimulator initially for

  • regular (not twin) pulses,
  • a low frequency,
  • brief delay,
  • brief duration, and
  • low voltage.

You will later increase the voltage and/or duration as you watch the nerve's response.

B. Dissection.

Before beginning the dissection, make sure your dissecting kit contains a fine glass rod with a delicate point. Use the rod for probing or lifting the nerve cord. Do not pinch the cord with forceps.

Anesthesia. Obtain an earthworm and place it in the 10% ethanol solution to anesthetize it. Earthworm anesthesia is a problem: dilute alcohol acts very slowly, and often leaves a squiggling worm that is difficult to dissect, while concentrated alcohol "pickles" the outside of the worm, knocking out the responses of touch receptors and threatening the response of the giant fibers. Use the minimum anesthesia you can tolerate it is really for you, not for the worm (which is too simple to care).

After suitable anesthesia, rinse the alcohol off the worm with tap water and allow the excess water to drain off. Pin out the worm dorsal side up on a flat dissecting dish placed on the stage of your microscope (check that the worm is in the field of view). Place pins only in the region of the worm where you intend to open an incision for suction electrodes, an incision about two-thirds of the distance from the head to the tail works well. Insert the pins at very shallow angles so that they do not get in the way of your dissecting tools or (later) the electrode.

With forceps and scissors (not a scalpel), open an incision and extend it an inch or two, as shown above. Use the pins to keep the incision open, and flush out the body cavity from time to time with saline. The drawings below will help you identify the nerve cord and other internal structures. Keep the exposed nerve cord moist by tilting the dissecting dish so that saline pools at the incision. Use small blocks of tackiwax to support the dish in a tilted position.

Cut the nerve cord near the end of the incision farthest from the head, and free about a centimeter of the cord from its lateral and ventral connections until it is no longer attached to the body wall.

Place the recording electrode. Start by grounding the preparation: clip one end of an alligator clip lead to one of the dissecting pins (pick one that is out of the way). Clip the other alligator clip to the white (ground) binding post of the amplifier's input block. Then clamp a suction electrode in a micromanipulator (firmly!), attach its connections to the amplifier's input block, and lower the manipulator so that the tip of the electrode is in the saline near the nerve cord. Gently draw some saline into the electrode you need to have a continuous column of saline (no bubbles!) that is long enough to reach the electrode's internal wire (a few cm). The electrode's external wire also needs to be in the saline pool. Position the tip of the electrode against the cut end of the nerve cord, and gently draw the nerve cord into the electrode. Turn on your preamp and audio monitor, and you should hear and see some spontaneous activity in (non-giant) axons.

C. Mechanical stimulation.

Touch or stroke the anterior end of the worm with the blunt tip of your glass rod. Are there any large spikes in response? These would be in the median giant. When you are first exploring for spikes, you will find it helpful to change the trigger menu's Sursă to CH 1 and adjust the trigger Level knob so that the baseline noise itself triggers sweeps (you can also force sweeps by changing the trigger menu's Sweep setting to Auto). If you find spikes, readjust the trigger Level knob so that large spikes trigger the sweeps. Capture and save a screenshot of one or two examples of the giant spikes (or of ordinary spontaneous spikes if you don't elicit responses in the giants).

If you are getting no responses from the giants after a few minutes of exploration, go on immediately to the next section.

D. Electrical stimulation

Connect two straight-pin electrodes to the output (red and black terminals) of a stimulator. Insert the electrodes across from each other through the body wall at the head end of the worm. The body surface and the dissecting dish must be dry near the stimulating electrodes, or the saline will "short out" the stimulus and reduce its effectiveness.

Check that the stimulus control is set to "Regular," not "Twin Pulse," and that the stimulator's delay is brief (1 or 2 msec). With the pulse rate at a frequency of several per second, a duration of 0.1 msec, and the voltage at its lowest setting, turn on the stimulus ("repeat"). If you changed the oscilloscope's trigger source to CH1 to see spikes elicited by stroking, you will need to return it to EXT source and readjust the trigger level (if necessary) until the stimulator is triggering the sweeps. Gradually increase the stimulus voltage. You may see a stimulus artifact that increases gradually as you increase the voltage. (The artifact represents stimulus current that has travelled to the recording electrode through the saline and the tissue fluids it is not a biological response). When the stimulus reaches threshold, an action potential from one or both giant axons will suddenly appear.

(1) Stop the sweep after capturing a good example of an action potential in the giant axon(s). Save the screen image to a USB flashdrive, from which you can transfer it to your computer later for inclusion in the summary page you will make at the end of the afternoon.

From the screen, measure the action potential's duration and its apparent amplitude. (You can use the manual Cursor settings to make these measurements, or you can count divisions on the screen.) Divide by the amplification factor (gain) of the preamplifier, and obtain the real amplitude of the action potential at the electrodes.

(2) Measure the conduction velocity in the giant axons. The conduction velocity is the distance between the stimulating electrodes and the recording electrode divided by the time it took the action potential to travel that distance. You can measure the travel time from the same image as in part (a).

Use your ruler to measure the distance between the stimulating pin and the recording electrode. (You may need to estimate parts of the path if the worm is curved.) Measure the time on the screen between the stimulus artifact and each spike. Divide the distance (in mm) by the time (in msec) to find the conduction velocity (meters/second) of both the medial and the lateral giants' spikes.

(3) Measure and plot a strength-duration curve for the stimulus. Begin with the briefest stimulus duration that your stimulator can provide, and find and record the stimulus voltage that is just above threshold for one of the giant axons. Then double the stimulus duration, find the new threshold voltage for the same axon, and proceed in that way to measure the relation between duration and voltage. Keep doubling the stimulus duration until the threshold voltage stops changing.

Plot stimulus duration (x-axis) against threshold voltage (y-axis), using the graph paper on the back of the Lab4 checklist.

If you place dots and labels in AppleWorks, you can group them and the graph paper into one object that you can move around together. Drag across all of the components to highlight them, and then select "Group" from the Arrange menu. Remember that you will be placing other images and data on the finished page.

(4) Measure the refractory period that follows an action potential. Adjust the Delay control of the stimulator to about 20 msec. As you increase the delay, the stimulus artifact and the spike will move to the right on the screen.

Now switch the stimulus mode from "Regular" to "Twin Pulses." Two stimuli will now be delivered for each sweep, one pulse at the trigger point, and a second one at a later time governed by the delay control. If the second pulse occurs 10 or 20 msec after the first pulse, the axon will have fully recovered from its response to the first pulse.

Gradually decrease the delay between the two stimulus pulses, and observe the action potentials. When the second pulse is only a few msec later than the first, the axon will still be recovering from generating the previous action potential and will be somewhat refractory. The interval at which the second response first drops out marks the end of the refractory period, although the observed interval will depend on the strength of the stimulus. A stronger stimulus can force a second spike before the refractory period has fully ended.

You may also see the amplitude of the second action potential become smaller than normal as the delay is reduced, reflecting the elevated potassium-conductance and the large number of inactivated sodium channels that trail behind the first action potential. If you can, capture images of reduced and normal second spikes and save the screen images to your flashdrive. Two examples are shown here:

3. At the end of lab:

Post a single summary page that you make in Pages or Word showing:

  • a screenshot of an evoked action potential from part (1),
  • the conduction velocity you calculated in part (2),
  • a screenshot of one or more traces showing the refractory period (part 4).

Also post the strength-duration curve that you plotted in part (3).

Make sure that the full names of all the lab partners are on both pages as authors.

Before you leave, rinse and dry your tools and dissecting dish. Turn off power to all equipment, including the stimulator and the DAM-50 preamplifier.


Ch 14 and 15 MC

What proportion of their sons would be color-blind and of normal height?

In a Drosophila experiment, a cross was made between homozygous wild-type females and yellow-bodied males. All of the resulting F1s were phenotypically wild type. However, adult flies of the F2 generation (resulting from matings of the F1s) had the characteristics shown in the figure above. Consider the following question:
(a) Is the mutant allele for yellow body recessive or dominant?
(b) Is the yellow locus autosomal (not X-linked) or X-linked?

A) (a) GG × gg (b) genotypic = 3:1, phenotypic = 1:2:1

B) (a) Gg × Gg (b) genotypic = 1:2:1, phenotypic = 3:1

C) (a) GG × Gg (b) genotypic = 1:2:1, phenotypic = 2:1

A) Calculate the probability of black offspring from the cross AaBb × AaBb, where B is the symbol for black.

B) Calculate the probability of children with both cystic fibrosis and polydactyly when parents are each heterozygous for both genes.

C) Calculate the probability of each of four children having cystic fibrosis if the parents are both heterozygous.

B) 1/4 BBDD
1/4 BbDD
1/4 BBDd
1/4 BbDd

C) 9/16 BBDD
3/16 BbDD
3/16 BBDd
1/16 bbdd

A geneticist did a testcross with an organism that had been found to be heterozygous for the three recessive traits and she was able to identify progeny of the following phenotypic distribution (+ = wild type):

Phenotypes Leaves Stems Roots Number
1 a + + 14
2 a + c 0
3 a b + 32
4 a b c 440
5 + b + 0
6 + b c 16
7 + + c 28
8 + + + 470
Total 1000

The man could never be the father of a child with which blood type?

The child's blood type is A, Rh negative. What can you say about the man's chances of being
the father?


Priveste filmarea: ПОЯСНИЦА, СЕДАЛИЩНЫЙ НЕРВ и суставы Му Юйчунь учим упражнение (Noiembrie 2021).