NOS阳性神经元在小鼠嗅球的形态与分布

目的:观察小鼠嗅球各层一氧化氮合酶(Nitric Oxide Synthase,NOS)阳性神经元的形态与分布.方法:采用还原型尼克酰胺腺嘌呤二核苷酸脱氢酶(NADPH-d)法显示NOS阳性神经元在小鼠嗅球中的形态与分布.结果:NOS阳性细胞群主要位于嗅球边缘的嗅小球层和中央腔周围的颗粒层;强阳性神经元主要位于嗅球边缘的嗅小球层内;僧帽细胞层偶见深染的NOS阳性僧帽细胞和簇细胞;弱阳性神经元分布于内颗粒细胞层,浅染且形态较小.结论:小鼠嗅球内有NOS阳性神经元的表达,这种明显的分布可能与小鼠嗅觉灵敏有关,僧帽细胞层深染的NOS阳性僧帽细胞可能与小鼠对气味感知能力相关.     

一氧化氮合酶阳性神经元在鱼脑的分布

应用还原型尼克酰胺腺苷二核苷酸—黄递酶组化法，研究了一氧化氮合酶阳性神经元在鱼脑内的分布。结果显示，一氧化氮合酶阳性神经元存在于硬骨鱼纲的鳙鱼脑内不同部位，数量较少，集中分布；胞体呈圆形或三角形，着色较深，发出突起。由此可见，低等脊椎动物鱼类脑中也存在一氧化氮合酶阳性神经元，较哺乳动物而言分布集中且数量少，表明一氧化氮的存在与动物脑的进化有一定的关系。     

一氧化氮合酶阳性神经元在小鼠颈髓的分布

用ＮＡＤＰＨ－ｄ组织化学方法观察小鼠颈髓一氧化氮合酶阳性神经元的分布,结果显示在颈髓的胶状质和中央管周围灰质内有较多一氧化氮合酶神经元分布,在前角基部内侧有较大的ＮＯＳ神经元,这些神经元大多显示Ｇｏｌｇｉ样染色外观,它们尚不能与任何已知的神经递质类型神经元单一对应,后角浅层的中间带分别含有密集和中等密集的ＤＯＳ阳性纤维,一氧化氮合产阳性神经元的纤维较细,有串珠状膨大,相互交织成疏密度不等的网络。     

小鼠脊髓颈段一氧化氮合酶阳性神经元的分布研究

用NADPH-黄递酶组织化学方法观察小鼠脊髓颈段一氧化氮合酶阳性神经元(Nitric oxide synthase,NOS)的分布,结果显示在颈髓胶状质和中央管周围灰质内有较多一氧化氮合酶神经元分布,在前角基部内侧有较大的NOS神经元.后角浅层和中间带分别含有密集和中度密集的一氧化氮阳性纤维;在颈髓的前索白质和后索白质中也有一氧化氮合酶阳性神经元的分布,NOS阳性神经元的纤维较细,有串珠状膨大,相互交织成疏密不等的网络.这些神经元大多显示Golgi染色外观,它们尚不能与任何已知的神经递质类型神经元单一对应.     

大鼠端脑神经元型一氧化氮合酶免疫阳性神经元的分布

目的 :观察大鼠端脑神经元型一氧化氮合酶 (nNOS)免疫阳性神经元的分布。方法 :ABC免疫细胞化学法显示大鼠端脑nNOS阳性神经元。结果 :nNOS阳性神经元呈棕褐色 ,胞体的形态多样化 ,呈梭形、三角形、圆形等多种形状 ,突起有一个或多个 ;阳性纤维呈棕色串珠状 ,个别脑区阳性纤维相互交织成网。端脑nNOS免疫阳性神经元主要分布于嗅结节 (包括海马回 )、梨状区 (包括梨状皮质和梨状核 )、斜角带、隔区、杏仁复合体、海马结构、尾壳核和苍白球 ,以及大脑皮质等各个部位 ,其中以大脑皮质、梨状区和斜角带、尾壳核等部位最为丰富。结论 :大鼠端脑内分布有丰富的nNOS阳性神经元 ,它们可能通过调节神经递质的分泌 ,参与脑的高级整合功能。     

大、小鼠颈髓一氧化氮合酶阳性神经元的分布比较

用NADPH—d组织化学方法观察了大鼠和小鼠颈髓内NOS阳性神经元的分布，结果显示在大、小鼠颈髓的中央管周围灰质内均有较多的NOS阳性神经元分布，大鼠的NOS阳性神经元多集中于中央管背侧，小鼠的分布相对均匀，但以腹侧为多，大、小鼠在后角浅层及胶状质内部均含有密集的NOS阳性神经元，在中间带内侧也均含有较大的中等密集的NOS阳性神经元。大鼠中间带外侧有较多的NOS阳性神经元，而小鼠该处的NOS阳性神经元则少见，结果提示NOS阳性神经元在实验动物颈髓的分布存在种属间差异。     

大鼠海马结构内一氧化氮合酶阳性神经元在学习记…

用还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸黄递酶组织化学方法，检测空间辩别性学习记忆模型大鼠和对照大鼠的海马结构内一氧化氮合酶（ＮＯＳ）的活性，阳性细胞的分布，形态和数量等形态学指标。结果：（１）模型大鼠海马结构内ＮＯＳ阳性神经元的酶反应产物比对照大鼠的明显减少，（２）模型大鼠和对照大鼠海马结构内ＮＯＳ了性神经元的分布未见组间差异，但均显示出明显的区间差异，即从ＣＡ４区向ＣＡ１区逐渐增眵；（３）模型大鼠和对照大     

初生扬子鳄嗅球、嗅束的组织学结构研究

本文采用尼氏,Ｈ．Ｅ．及Ｈａｇｑｕｉｓｔ等染色方法对扬子鳄的嗅球,嗅束的显微结构进行了研究,横切面上,嗅球可分为清晰的８层,从外到内,分别是神经纤维层,小球层,外颗粒层,外网状层,僧帽细胞层,内网状层,内颗粒层和室慕支。嗅束的横切面上可见梨状皮质,海马及嗅前核等结构。     

大鼠端脑神经元型一氧化氮合酶免疫阳性神经元的分析

目的：观察大鼠端脑神经元一氧化氮合酶（nNOS）免疫阳性神经元的分析。方法：ABC免疫细胞化学显示大鼠端脑nNOS阳性神经元。结果：nNOS阳性神经元呈棕褐色，胞体的形态多样化，呈梭形、三角形、圆形等多种形状，突起一个或多个；阳性纤维呈棕色串珠状，个别脑区阳性纤维相互交织成网。端脑nNOS免疫阳性神经元主要分布于嗅结节（包括海马回）、梨状区（包括梨状皮质和梨状核）、斜角带、隔区、杏仁复合体、海马结构、尾壳核和苍白球，以及大脑皮质等各个部位，其中以大脑皮质、梨状区和斜角带、尾壳核等部分最为丰富。结论：大鼠端脑内分布有丰富的nNOS阳性神经元，它们可能通过调节神经递质的分泌，参与脑的高级整合功能。     

切除嗅球对树Qu生殖的影响

研究了嗅球切除对树Ｑｕ生殖的影响，实验结果表明，在生殖季节和非生殖季节切除树Ｑｕ嗅球，雌雄树Ｑｕ的生殖器官发育和血浆性甾体激素水平均未见明显变化。     

黑线姬鼠、小白鼠颈髓NOS阳性神经元的分布比较

用NADPH-黄递酶组织化学方法显示野生动物黑线姬鼠与实验动物小白鼠颈髓内一氧化氮合酶（NOS）阳性神经元的分布.结果显示在黑线姬鼠与小白鼠颈髓中央管周围灰质、后角浅层以及前角灰质都有密集的NOS阳性神经元.与小白鼠相比,黑线姬鼠颈髓NOS阳性神经元数量较多,胞体较大,分布较密集,呈强阳性反应.结果提示野生动物黑线姬鼠与实验动物小白鼠颈髓的这些种间差异与它们生存的环境、生活习性有很大关系.     

NADPH-黄递酶组织化学技术及对昆虫神经系统的NO定位

一氧化氮(Nitric oxide,NO)作为一种重要的信息分子,参与调节昆虫嗅觉、视觉、机械感觉以及学习等行为.昆虫神经系统中的一氧化氮合酶(nitric oxide synthase,NOS)与NADPH-黄递酶(NADPH-diaphorase,NADPH-d)是同一种酶,NADPH-d组织化学被广泛的应用于一氧化氮的标记.介绍了NADPH-d技术的研究进展以及利用此技术对昆虫神经系统的研究情况.     

大白鼠海马神经元NOS与AChE活性的研究

目的:观察大白鼠海马不同亚区一氧化氮合酶(NOS)与乙酰胆碱酯酶(AChE)阳性神经元的活性。方法:分别采用还原型尼克酰胺嘌呤二核苷酸脱氢酶(NADPH-d)和乙酰胆碱酯酶(AChE)组织化学方法对大白鼠海马不同亚区NOS和AChE阳性神经元的分布以及活性进行研究。结果:海马不同亚区均含有NOS和AChE阳性神经元,其中CA2区NOS呈强阳性反应,CA3区AChE呈强阳性反应。结论:实验表明,NOS和AChE阳性神经元广泛分布于大白鼠海马不同亚区,为进一步探讨海马的学习记忆功能机制提供了形态学佐证。     

山丹（lilium pumilum）的组织培养和再生鳞茎的形态解剖学研究

取山丹鳞片，在附加不同激素水平的ＭＳ或ＬＳ培养基上培养，筛选出最适合山丹快速繁殖的培养基（ＭＳ＋ＢＡ＿０．ｓ＋ＮＡＡ＿０．５）．本文观察了再生鳞茎的外部形态，用石蜡切片法研究了愈伤组织和再生鳞茎的解剖结构。结果表明：再生鳞茎在形成后３０ｄ内形态结构正常，但随着培养时间的延长，鳞片上部发育成脆弱的条形叶；叶内细胞一部分解体，在叶肉内形成通气组织。     

新纹状体棘神经元的自发放模式

在细胞水平上，对纹状体棘细胞自发放模式的产生机制进行了综述，并在此基础上作了若干合理推断．     

鹌鹑中脑GABA能神经元的分布

以非鸣禽鹌鹑（Coturnix coturnix japonica）为实验材料,使用GABA单克隆抗体进行免疫组化实验,实验结果显示,在鹌鹑中脑存在GABA样免疫反应神经元．讨论了GABA能神经元在中脑的分布特点及其在听觉、视觉中的作用。     

大鼠海马结构内一氧化氮合酶阳性神经元在学习记忆时的形态学观察

用还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸黄递酶（ＮＡＤＰＨ－ｄｉａｐｈｏｒａｓｅ）组织化学方法，检测空间辩别性学习记忆模型大鼠和对照大鼠的海马结构内一氧化氮合酶（ＮＯＳ）的活性，阳性细胞的分布、形态和数量等形态学指标．结果：（１）模型大鼠海马结构内ＮＯＳ阳性神经元的酶反应产物比对照大鼠的明显减少；（２）模型大鼠和对照大鼠海马结构内ＮＯＳ阳性神经元的分布未见组间差异，但均显示出明显的区间差异，即从ＣＡ４区向ＣＡ１区逐渐增多；（３）模型大鼠和对照大鼠海马结构内的ＮＯＳ阳性神经元的数量显示出明显的组间差异，即模型组比对照组的明显减少；（４）模型大鼠和对照大鼠海马结构内的ＮＯＳ阳性神经元形态主要有锥体形、颗粒形和纺锤形三种，但未见组间差异．据此，可认为大鼠海马结构内ＮＯＳ阳性神经元在空间辨别性学习记忆活动时发生了形态学可塑性．它提示一氧化氮可能作为信使参与信息的传递     

形态学模式识别算法的比较研究

研究了可用于模式识别的三种形态学方法的原理，并利用计算机对这三种方法的识别过程进行模拟和比较．从而明确了各方法的识别范围和使用条件，指出其中的ＲＯＨＭＴ是一种较好的模式识别方法．