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101.
脊肌萎缩症(SMA)是一组常见的常染色体隐性遗传病,居致死性常染色体隐性遗传病的第二位。近年来,在SMA的分子遗传学研究方面取得了重大进展,可能与运动神经元存活基因、神经元凋亡抑制蛋白基因和P44基因的突变有关。 相似文献
102.
前列腺素E1,锌离子对大鼠感觉神经元的保护作用 总被引:3,自引:0,他引:3
唐燕红 《北华大学学报(自然科学版)》2002,3(5):393-398
目的探讨环化酶激活剂(AdenyIate cyclase activator)对周围神经损伤后感觉神经元存活和变性的影响.方法大鼠坐骨神经夹毁模型、分组,术后每d分别局部注射一定剂量的PGE1,hβNGF,共14 d.另一组从术前10 d开始喂以高锌饲料各组术后21 d取背根节(DRG)制片染色,用图像分析法观测PGE1和锌对DRG细胞数、核偏心率和核等圆径的影响,以人胎盘神经生长因子(hβNGF)作阳性对照.结果锌显著降低感觉神经元的死亡率,显著减轻核偏移、抑制核等圆径增大,与NGF组相比,P>0 05.PGE1也明显减少神经元死亡,与夹毁组相比,P<0 05结论神经损伤后锌促进感觉神经元存活和减轻细胞变性的保护作用与NGF无差别.PGE1对感觉神经元的保护作用不及NGF和锌. 相似文献
103.
为了研究中等强度恒定磁场对神经细胞存活能力的影响,采用急性分离的小鼠额叶皮层锥体神经细胞暴露于30.mT恒定磁场中,应用全细胞膜片钳技术研究神经元钠离子通道电流的记录时间(细胞形成全细胞模式后的存活时间,反映细胞存活能力).实验发现,30.mT恒定磁场作用中的细胞钠通道电流的平均记录时间较未被磁场作用的细胞钠电流的平均记录时间显著增加,分别为33.77.min和15.13.min.在磁场作用中的部分神经细胞即使在全细胞模式形成60.min后仍然有20%的神经细胞可以记录到很好的钠通道电流曲线,而对照组神经细胞在形成全细胞模式后超过40.min细胞就已经失去活性.结果表明,30.mT恒定磁场可一定程度上延长皮层神经细胞钠离子通道电流的存活时间,增强了神经细胞在恶劣环境下的存活能力. 相似文献
104.
巴西里约热内卢一户家庭终于找回失踪30年之久的宠物龟——曼纽拉,令人不可思议的是,这只乌龟因家人疏忽被锁在储藏室内存活至今。1982年曼纽拉突然不见踪影,遍寻不获的家人推测,当时工人正在家中施工,曼纽拉可能从开着前门走失了。然而30年后,在这家主人阿尔米达离世,子女在清理2楼长年上锁、放置破烂电子产品的杂物房时,发现乌龟躲藏在装有旧唱机的纸箱内。这家人说,曼纽拉仍生存是不可思议,"曼纽拉回来,我们全都高兴万分,但它如何在那里活过30年?真是令人难以置信。"专家认为,曼纽拉可能是靠着吃木头地板中的白蚁存 相似文献
105.
106.
汽车存活规律是反映新车群体随着车龄增加其存活比例逐渐下降的规律,涉及到汽车平均寿命、报废集中程度等重要问题,是对我国未来汽车报废量和保有量进行预测的关键变量.本研究采用双参数Weibull分布作为汽车存活比例函数,对我国私人乘用车等九类汽车的存活规律进行了建模和回归,得到了各类汽车存活比例随车龄变化的曲线.结果表明,我国私人乘用车、政府企业用车、非营运客车、重型货车、中型货车、轻型货车的平均报废车龄分别为14.5,13.1,11.5,12.8,10.1和8年,报废集中程度较为接近.出租车、公交汽车和非公交营运客车的平均报废车龄分别为5,9和5.5年,其报废方式为集中报废.我国的强制报废标准主要依靠关于行驶里程的相关规定来约束汽车的报废. 相似文献
107.
运用实验生态的研究方法,研究了2种浮游硅藻对底栖桡足类日本虎斑猛水蚤(Tigriopus japonicus)不同发育阶段的存活率、发育时间以及成体持续产幼数的影响.结果表明:日本虎斑猛水蚤可以直接有效地利用这2种浮游硅藻并完成其整个世代的发育和成体的繁殖,但是不同藻类对该种猛水蚤的影响不同.总体来说,牟氏角毛藻(Chaetocerosmuelleri)是日本虎斑猛水蚤整个发育阶段以及成体繁殖期间良好的饵料;低浓度(含碳量0.03μg/mL)的中肋骨条藻(Skeletonema costatum)也是日本虎斑猛水蚤成体繁殖期间的良好饵料,但该藻在较高浓度(含碳量≥0.17μg/mL)下虽然对日本虎斑猛水蚤的存活无抑制作用,对其发育和繁殖却均产生抑制.此外,与牟氏角毛藻相比,投喂相同高浓度(含碳量8.50μg/mL)的中肋骨条藻后,日本虎斑猛水蚤的各期发育时间延长、持续产幼数降低,差异显著(p<0.05). 相似文献
108.
基于增量式SVM的入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
谷雨 《云南民族大学学报(自然科学版)》2005,14(3):249-251
现实中入侵行为是层出不穷的,因此入侵检测系统必须能对新的入侵行为进行学习.提出基于存活因子的增量学习支持向量机(SVM)训练算法,通过边界样本集和准边界样本集对已知的入侵知识进行表示,能有效地对新入侵进行增量式学习.并且,采用了带存活因子的增量学习方式,可以有效地抑制算法的“震荡效应”,提高SVM算法进行入侵检测学习的自适应性和鲁棒性. 相似文献
109.
110.