论中长跑训练与神经系统兴奋和抑制的交替

在中长跑训练中,遵循神经系统兴奋与抑制的交替变化的规律,让运动员在训练或比赛中,使神经系统达到兴奋状态,创造出最佳成绩。     

嗅觉受体研究进展

嗅觉在动物的生命过程中起到很重要的作用。许多动物在很大程度上依赖它们的嗅觉协助活动、获得食物、辨别敌人和其他危险。嗅觉在配偶的选择、母子识别及群体之间的信号交流中发挥着作用[1,2]。然而,气体是怎样通过鼻子传递到脑呢?机体又如何辨别不同的气味呢?大量的研究发现,这个过程是通过结合嗅觉受体(Olfactory receptor,OR)而起作用的。Lancet等研究表明,OR基因的缺失能引起特异性的嗅觉分辨力下降或缺失[3]。1 OR基因的分布、信号途径及其功能嗅觉受体基因属于G蛋白偶联受体超家族。1991年Buck和Axel首次在褐家鼠(Rattusnorvegi…     

神秘的嗅觉

任何人来到新的环境，除了会眼观四面，耳听八方外，鼻子是另一个经常使用、却不自觉的感觉器官。我们处于公园或森林里，会贪婪地深吸几大口气，让树叶及草地的清香充满胸臆，带给人幸福的感觉；当我们回到久违的家乡故居，空气中熟悉的味道，马上可引发无限往日情怀，就连尘封已久的记忆，也一涌而出。此外，嗅觉具有觅食、警戒，甚至异性相吸的功能，对许多动物而言，其重要性也不言而喻。     

神经系统疾病中的兴奋型毒性问题：新的治疗学挑战

该书由意大利学者Carlo Ferrarese和美国学者M．Flint Beal共同主编。两位主编的初衷是基于目前全球对于老年神经退行性疾病治疗现状的尴尬：现行的药物只能缓解症状，而不能针对病因根治。治疗手段的局限是源于我们对这些疾病时神经细胞死亡的原因和机制不很了解。     

两种乳白蚁对几种物质的嗅觉反应及触角电位测定

利用白蚁喜食和对白蚁有引诱作用的几种物质(甘蔗粉、木耳粉、松花粉及柠檬醛和香草酸)对两种乳白蚁进行了"Y"型嗅觉仪试验和触角电位(EAG)测定.嗅觉试验的结果表明:家白蚁Coptotermes formosanus对0.1 μL/mL的柠檬醛、10 μg/mL的香草酸及木耳粉具有明显的趋性,而对10 μL/mL的柠檬醛则有显著的忌避性;大家白蚁C.curvignathus对1 μL/mL的柠檬醛及木耳粉的趋性极为明显.触角电位测定的结果表明,两种白蚁对上述几种物质均有EAG反应.其中,对柠檬醛和香草酸的EAG反应较强烈,并随着浓度升高反应值增大.两种白蚁对柠檬醛的反应值高于香草酸.实验结果证实,上述几种物质对两种白蚁均有一定的引诱作用,可以在白蚁诱集中应用.     

基于人工嗅觉的呈香物质识别方法

研究了人工嗅觉在物质识别中的应用，概述了使用模式识别辨别物质气味的基本原理，详细介绍了人工嗅觉系统的硬件设计，算法和软件实现方法，最后使用本系统对不同香气物质进行了识别，取得了较好的结果。     

人类嗅觉能助感知疾病

瑞典的一项最新研究报告显示，人类嗅觉能帮助感知某些疾病。     

蟋蟀嗅觉的联合学习与记忆能力研究

为了揭示昆虫学习记忆的神经生物学机制,研究以条件刺激与非条件刺激联合的方式,通过建立蟋蟀嗅觉联合学习记忆实验模型,探究了双斑蟋嗅觉联合学习记忆能力。实验以蟋蟀自主学习为主,利用奖惩结合的方式对其进行嗅觉联合学习训练,训练时气味A伴随清水出现,作为奖励,气味B则伴随盐水出现,作为惩罚,使蟋蟀在主动饮水过程中辨别气味,形成记忆。训练后24 h测试蟋蟀对气味识别的学习记忆能力。结果表明,蟋蟀一次嗅觉联合学习训练,就能够形成对气味的记忆,并且能够通过再次学习训练替换之前的记忆,显示了蟋蟀还具有容易刷新以前联合学习记忆的能力。     

昆虫周缘神经系统感受化学信息的分子机制研究进展

自20世纪80年代以来,昆虫感受化学信息的机制研究进展十分迅速.气味分子结合蛋白和嗅觉受体蛋白两大类家族蛋白的发现,是昆虫感受化学信息分子机制研究的里程碑.近年来在这两大类蛋白的类型、多态性、结合特征、蛋白晶体结构、表达特点、基因缺失与电生理和行为的关系等不同方面进行了大量的工作,从而为明确这两类蛋白的生理功能及其在气味分子编码机制中的作用奠定了基础.目前已基本明确了气味分子结合蛋白主要具有接受化学信息的功能,课题组经过大量的研究发现该类蛋白还有将信号放大的功能.而嗅觉受体蛋白可以与气味分子发生作用,激活G蛋白,再作用于效应器,使得离子通道打开,产生相应电位,而将信号传出.昆虫对化学信息的分子编码机制问题的研究突破将为包括人类在内的脊椎动物感受化学信息的分子机制的研究提供有益的参考.     

一种新的嗅觉神经模型及其在人脸识别中的应用

提出了一种新的嗅觉神经模型.该模型由嗅球层和嗅觉皮层构成,不同层间由前向和后向反馈构成,具有分布式延时输入,分别用二阶和一阶微分方程描述嗅球层和嗅皮层中神经元.基于ORL数据库,模型被用于人脸识别以分析其模式识别能力.实验结果表明,相比于其他算法,提出的模型具有较好的性能.     

切除嗅球对树鼩生殖的影响

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

外界刺激与神经细胞电位发放的关系

利用数值方法和神经细胞膜电位的Hodgkin-Huxley方程,研究了直、交流电和噪声刺激对神经细胞膜电位发放的影响．通过分析刺激后神经细胞膜电位发放的振幅、频率和峰问距离等特征,得到了外界直流电流刺激的强度与刺激后膜电位发放振幅的递减关系．交流电流刺激的强度和振幅对应出现复杂的振幅窗口和频率窗口;Gauss噪声的影响随刺激强度的增加可破坏电位发放的节律．     

余数制神经网络

提出了一种新的神经元模型，其数据和权值用余数制表示，称之为余数制神经元．它的处理能力等效于一些多层感知机模型．同时提出用中国余数定理重构信号，等效于神经元之间的非线性连接．将此模型用于分类，其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题     

基于神经网络调速系统故障诊断的数学模型

水轮发电机的调速系统是水轮发电机进行负荷和频率调节的重要元件，对调速系统自身故障进行准确、快速的诊断十分必要。通过对调速系统运行、实验和故障特点的分析，引进先进的人工神经网络的方法，建立了一种新型的调速系统故障诊断模型，对生产实际有很大帮助。     

基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法．将传感器信号分为：上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征．在电子鼻的模式识别算法上,利用KII模型对气味信号进行分类．该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KII模型在模式识别方面的优越性．仿真将该方法与BP网络、AR—BP算法及单KII网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KII建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率．     

触角嗅觉神经束路示踪的赖氨酸钴填充方法

应用赖氨酸钴填充技术 ,观察雄蛾触角嗅觉神经的传入途径及向中枢投射踪迹的方法和操作程序。结果显示赖氨酸钴填充的神经元成黑色 ,与周围环境反差较大 ,清晰易辨 ,能准确反映触角神经元的生理特性及其向中枢投射位置     

基于人工神经网络的低信噪比神经元锋电位分类

基于人工神经网络和模板匹配,提出了对低信噪比神经元信号分类的方法.首先对待分类信号进行阈值检测,获得尖峰信号,对这些尖峰信号进行主成分分析,再选取主成分进行聚类,根据聚类结果,取对应的尖峰信号作为人工神经网络的训练样本.网络测试和结合模板匹配识别叠加信号的仿真结果表明了该方法的优越性.     

Linux操作系统的发展前景

从计算机操作系统实验教学、Linux系统本身的优越性以及Linux系统在国内外市场的发展情况等方面论述了Linux系统的优越性。