青岛侧花海葵毒对神经肌肉标本的作用模式和作用部位

海葵毒是一种多肽类神经毒素。海葵毒的中毒症状是使动物痉挛和麻痹,可见外周的神经和肌肉是它的重要靶标。直到现在,海葵毒在神经肌肉标本上的作用部位仍有争论。Shapir认为海葵(Condylactic gigantea)毒素仅对螯虾神经有活性而对肌膜无活性。Metezeau     

外周神经的溃变与再生

本文阐述了外周神经溃变的几种类型,诸如顺行性变性;逆行性变性;跨神经元变性及其它变性.其中包括外周神经系统的变性,也涉及到中枢神经系统.当轴突受到破坏后,几种变性都可能发生.轴突的再生过程非常重要,但它必须是在神经元胞体完好无损的情况下才能进行.此过程与几种因素相关.     

Alzheimer''S病的分子遗传学机制探究

近年来在ＡＤ许多研究领域 别是遗传学和转基因动物方面取得了长足的进展,使得我们对ＡＤ有了更深的理解。又由于对于该病的研究异常活跃的进展韧带,所以本文将作为我们课题组每隔一段时间所进行的系列综述中的一个组成。     

记忆过程的脑/心相关研究

本文首先介绍认知神经科学研究的实验范式,然后比编码／提取的非对称模型、启动效应的神经机制,情景记忆提取的两过程及其脑区和记忆是怎 的几个方面,介绍近年来认知神经科学关于记忆的研究。最后,强调了脑认和成象于心理学与脑科学的重要性。     

学习和记忆的神经基础

学习和记忆是脑是基本的高级功能,是我们每时每刻都在经历着的事情。学习和记忆过程中脑内发生了什么？在过去的２０多年中,有关学习和记忆的神经机制研究取得了重大进展。     

<Emphasis Type="Italic">In vitro</Emphasis> induced dopaminergic differentiation of expanded rat mesencephalic neural stem cell

Recent progress in stem cell biology and recognition of the unique biological properties of stem cell have made it possible to treat the neurodegenerative diseases includ- ing Parkinson抯 disease (PD) by the approach of cell-re- placement and nutritional support with NSCs. Tissue re-construction based on the stem cells endowed us some unpredicted application and market opportunities. Studies in a variety of systems have highlighted perfect prospects for the application of stem cells in the t…     

妊娠梅毒2例

我院近期连续接诊两例妊娠梅毒患者,引起我们对该疫情的重视,现报告如下:例1:患者女,24岁,因外阴、肛周疣状物,痒痛2周,孕6+月来诊.患者2周前肛周出现米粒大疣状物数枚,在外院诊为"感染"、"尖锐湿疣",曾用"红霉素软膏"外擦,无效.     

小鼠RTN3基因mRNA和蛋白在小鼠

根据与人RTN3基因同源的小鼠EST AA237377设计筛库引物, 克隆得到小鼠RTN3 cDNA, 该cDNA长2814 bp, 含1个714 bp的可读框, 编码1个具237个氨基酸的蛋白. Northern杂交检测该基因在小鼠不同组织中的表达谱, 发现它有3个转录本, 分别为1.8, 2.8和4.2 kb, 其中1.8和2.8 kb的转录本存在于多种组织中, 2.8 kb的转录本在脑中的表达量最高, 4.2 kb的转录本仅在脑中存在. 用成年小鼠脑和脊髓切片进行原位杂交和免疫组织化学反应, 发现该基因在中枢神经系统的非胶质细胞中广泛表达, 且在某些区域表达较高, 如海马、大脑皮层、下丘脑及一些神经核团.     

利用VB6.0建立测量神经细胞突起的软件系统(简报)

1神经细胞突起的图形测量现状分析在生命科学研究中涉及到大量二维细胞图像的分析问题,包括如何处理、精确表达细胞图像中的有用信息.传统的显微检测工作是通过光学显微镜对样品进行单人目视观察,以手写报告或手绘图形式记录观察结果,工作强度大,存在人为的观察误差,而且不能对图象作客观记录和存储.结合计算机技术的图像处理方法,可以使细胞的显微、亚显微形态学研究从定性走向定量.因此,探索和开发适用于生物学实验的计     

基于粗糙集理论多区域并行神经分类器在变电站故障诊断中的应用

针对变电站故障诊断中不确定信息多和实时性要求高的特点,以变电站的开关保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的多区域并行神经分类器的变电站故障诊断方法.该方法首先将变电站故障划分为多个独立的故障单元,针对每个区域故障单元建立故障模式库,利用粗糙集的知识约简和不确定信息的处理能力,对故障模式库并行挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别.将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示该方法不仅能缩小问题求解规模,实时性高,而且具有较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法.