Maklumat

Berapakah jarak antara saraf sciatic dan kolon pada titik terdekat?


Adakah mungkin usus besar menyerang saraf sciatic? Adakah terdapat sesuatu yang secara fizikal memisahkan saraf sciatic dari usus besar?


Jawapan pendek
Kesakitan saraf sciatic tidak boleh disebabkan oleh usus besar.

latar belakang
Saraf sciatic berjalan di bahagian belakang pelvis ke bawah kaki. Saraf sciatic keluar dari tulang belakang dari tulang belakang lumbar ke S3 di sakrum (Gamb. 1).


Rajah 1. Kiri: gambaran keseluruhan saraf sciatic. Kanan: Plexus sakral. Sumber: Klinik Manchester Bedford

Oleh itu, saraf sciatic tidak bersentuhan dengan usus dan usus yang terletak secara ventral di rongga perut (Gamb. 2).


Rajah.2. Kiri: saraf sciatic secara terperinci menunjukkan lokasi punggung. Kanan: Usus yang terletak secara ventral di rongga perut. Sumber: Klinik Manchester Bedford dan Universiti Maryland

Kesakitan pada saraf sciatic (sciatica) sering disebabkan oleh pemampatan atau jebakan oleh otot, tendon, dan tisu lembut lain di sepanjang laluan saraf Klinik Manchester Bedford.


1. Lukiskan garis menegak beralun dengan tiga kitaran gelombang lengkap pada sehelai kertas kosong. Garisan harus menyerupai gelombang sinus yang diputar 90 darjah.

2. Lukis garis beralun kedua bermula kira-kira 3 sentimeter di atas dan di sebelah kiri garis beralun pertama. Pastikan gelombang garis baru berada pada kitaran yang berbeza daripada garis pertama sehingga kedua garis bersilang pada selang masa yang tetap. Kedua-dua garis ini mewakili tulang belakang gula fosfat dari molekul DNA.

3. Lukis sebuah segi empat kecil yang keluar dari tulang belakang gula-fosfat pertama ke arah tulang belakang gula-fosfat kedua. Segi empat tepat harus dilukis di bahagian atas segmen terbuka pertama tulang belakang gula-fosfat dan harus melintang 2/3 jarak ke tulang belakang kedua. Lukiskan titik cembung dan bukannya garis lurus untuk tepi segi empat tepat yang paling hampir dengan tulang belakang kedua. Labelkan timin asas ini.

4. Lukis sebuah segi empat kecil kedua yang menjarakkan jarak yang tinggal antara gula-fosfat kedua tulang belakang dan titik cembung di dasar timin. Tepi pangkalan baru yang paling dekat dengan timin harus ditunjukkan oleh titik cekung. Labelkan pangkalan ini adenin. Bersama-sama ini mewakili pasangan asas pertama untuk heliks DNA anda.

5. Lukis satu lagi segi empat tepat yang keluar dari tulang belakang gula-fosfat pertama tepat di bawah pasangan asas pertama. Segi empat tepat ini hendaklah melintang hanya 1/3 jarak ke tulang belakang kedua. Lukiskan lengkungan cekung di tempat tepi segi empat tepat yang paling hampir dengan tulang belakang gula-fosfat kedua. Labelkan sitosin asas ini.

6. Lukis satu lagi segi empat kecil yang menjembatani baki jarak antara kedua tulang belakang gula-fosfat dan lengkungan cekung di dasar sitosin. Tepi pangkalan baru yang paling dekat dengan sitosin harus ditunjukkan oleh titik cekung. Labelkan guanine asas ini. Bersama-sama ini mewakili pasangan asas kedua untuk heliks DNA anda.

7. Terus turun pasangan asas menggambar heliks berganda. Sentiasa lukis timin yang dipasangkan dengan adenin dan guanin yang dipasangkan dengan sitosin. Selain mempunyai pasangan yang betul, pangkalannya boleh berjalan mengikut urutan sepanjang heliks ganda dua.

Teg: tulang belakang gula-fosfat, heliks berganda, Labelkan ini, Labelkan asas ini, gula-fosfat kedua


Perbincangan

Pathifier melakukan analisis tahap jalur set data ekspresi tumor dan menentukan untuk setiap sampel satu set PDS. PDS ini dikira secara berasingan untuk setiap jalur menggunakan gen yang diketahui mengambil bahagian dalam fungsinya. Pendekatan ini dapat digunakan dengan jenis data lain dengan penetapan jalur yang diketahui (bukan hanya mRNA). Pendekatannya adalah berdasarkan data: Untuk setiap jalur kami membangun kurva utama yang menangkap variasi data. Semua sampel diproyeksikan ke lengkung ini, dan untuk setiap sampel jarak antara unjuran ini dan sampel normal diukur sepanjang lengkung. Jarak ini mewakili tahap deregulasi laluan. Kaedah ini berjaya mengatasi cabaran terbesar analisis jalan berdasarkan ekspresi: (ipengetahuan tentang laluan biologi adalah separa, (iideregulasi laluan adalah khusus konteks, dan (iii) data yang ada hanya mengandungi sebahagian daripada maklumat yang berkaitan. Dengan menggunakan nilai ekspresi gen yang dilabel oleh kajian yang berlainan sebagai milik jalur, yang diukur pada tisu yang ingin kita kaji, kita dapat menentukan PDS khusus konteks. Ini dapat dicapai tanpa bergantung pada (rangkaian yang tidak diketahui) penyambungan dan fungsi rangkaian yang mendasari. Walaupun mempunyai lebih banyak maklumat hanya dapat meningkatkan inferens yang dibuat, dalam kebanyakan kes seseorang mesti menangani ketiadaan maklumat yang relevan (contohnya, pengubahsuaian pasca terjemahan dan penyetempatan protein) kita melakukannya dengan memproyeksikan parameterisasi "biologi" yang sangat kompleks (dan tidak tersedia) nyatakan ”ke ruang ekspresi, di mana deregulasi didefinisikan oleh penyimpangan dari tanda tangan sampel normal, diukur di sepanjang lintasan yang mencerminkan deregulasi khusus konteks.

Tujuan konseptual untuk menentukan skor-skor ini adalah untuk memasukkan sejumlah besar pengetahuan biologi sebelumnya (dalam bentuk penugasan gen ke laluan) untuk membolehkan analisis lebih lanjut pada tahap "jalur" yang lebih tinggi, dan bukannya menganalisis tahap ekspresi ribuan gen, dengan kekerasan, "berdasarkan kebodohan". Oleh kerana dimensi tinggi ini adalah penyebab banyak cabaran dan kegagalan meramalkan prognosis dan tindak balas terhadap terapi (38 ⇓ -40), kami percaya bahawa beralih ke perwakilan jalur adalah penting bagi pembangunan kaedah prognostik dan ramalan yang relevan secara klinikal yang boleh dipercayai.

Kami menunjukkan untuk glioblastoma dan barah kolorektal bahawa PDS berjaya mencerminkan deregulasi laluan dan merupakan perwakilan sampel yang ringkas dan relevan secara biologi, yang menyimpan sebahagian besar maklumat penting yang terdapat dalam data asal. Kami mengelompokkan tumor menjadi subtipe, yang dapat ditafsirkan dari segi jalur yang bermakna dan relevan secara biologi. Walaupun kumpulan tumor yang dihasilkan sesuai dengan kelas klinikal glioblastoma dan kanser usus yang telah dikenal pasti sebelumnya, kami juga mengenal pasti subkelas dengan ciri klinikal yang penting.

Untuk glioblastoma, kami menemui substratifikasi sampel saraf dan proneural yang relevan secara klinikal, memisahkannya menjadi mangsa yang miskin dan selamat, serta substratifikasi kuat dari subtipe mesenchymal. Kami menunjukkan bahawa kaedah ini kuat dan mengesahkan hasilnya pada set data tambahan. Kami menunjukkan bahawa mutasi berulang penting dalam glioblastoma mempunyai kesan yang jelas terhadap skor deregulasi dari jalan yang berkaitan. Beberapa sampel tanpa mutasi menunjukkan profil deregulasi yang serupa dengan yang dimutasi, menunjukkan mekanisme deregulasi setara alternatif. Kami menjumpai 35 jalur yang skor deregulasinya berkorelasi dengan kelangsungan hidup, dengan tahap deregulasi yang lebih tinggi menunjukkan kelangsungan hidup yang lemah di kedua-dua set data. Pertindihan tinggi ini [berbeza dengan tumpang tindih rendah antara senarai gen prognostik yang diperoleh menggunakan analisis tahap gen (38 ⇓ -40)] menunjukkan ketahanan penemuan tahap jalan. Beberapa laluan ini (seperti MAP kinase) sebelum ini diketahui berkaitan dengan kelangsungan hidup pada pesakit glioblastoma, sementara beberapa yang lain merupakan penemuan unik (seperti isyarat PDGFRβ dan WNT), yang boleh berfungsi sebagai hipotesis untuk penyelidikan glioblastoma.

Untuk barah kolorektal kami menunjukkan bahawa CXCR3Laluan isyarat pertengahan dan fosforilasi oksidatif secara signifikan meramalkan kelangsungan hidup dalam dua set data yang berbeza. Selanjutnya, kami mencadangkan klasifikasi tumor berdasarkan status CIN mereka, tinggi dan rendah, yang lebih luas daripada partisi yang diketahui ke MSS dan tinggi MSI. Sebilangan besar jalan menunjukkan pembezaan pembezaan antara kedua-dua kelas tumor berdasarkan CIN ini, yang tidak dapat dijelaskan semata-mata oleh status MSI mereka, menekankan kesan penting CIN terhadap perkembangan tumor. Di dalam kelas tumor rendah CIN, kami menjumpai subkumpulan, yang terdiri daripada MSI-tinggi dan MSS, yang menunjukkan deregulasi jalan yang tinggi yang berkaitan dengan migrasi, keradangan, dan angiogenesis, dan memang tumor ini mempunyai kadar kelangsungan hidup yang serupa dengan kumpulan ketumbuhan tinggi CIN. Kami juga menemui subkelas tumor yang berkaitan dengan isyarat EGF yang menyimpang yang merangkumi sekitar 5% pesakit.


KEPUTUSAN

Segmentasi tisu kolon berasaskan pencitraan HD-IR menjadi 10 HC unik

Dalam karya ini, kami menggambarkan lapan mikroarrays tisu usus besar (TMA) dengan pengimejan spektroskopi HD-FTIR. Kohort ini terdiri daripada 604 sampel dari 320 pesakit dengan ciri-ciri yang dijelaskan dalam Jadual 1. Matlamat pertama kami adalah menggunakan kontras spektral dalam tisu untuk membahagi tisu usus menjadi 10 HC utama. HC ini adalah epitelium (matang), mukin, epitel (proliferatif), nekrosis, RS, darah, sel-sel keradangan, stroma tidak reaktif, otot, dan stroma longgar. Untuk melakukan klasifikasi 10 kelas ini (ditunjukkan secara skematik dalam rajah S1A), kami memperoleh

1 bilion spektrum dengan 1506 jalur IR setiap spektrum. Satu spektrum IR diperoleh untuk setiap 1 μm × 1 μm piksel dari sampel berdiameter kira-kira 1 mm. Kami memperoleh penjelasan ahli patologi pada gambar H & ampE yang diperoleh secara bersiri, menandakan kawasan yang boleh dikenal pasti sebagai HC dengan keyakinan tinggi. Anotasi ini dipindahkan ke gambar HD-IR untuk mengembangkan kebenaran dasar bagi pengklasifikasi. Dengan cara ini, kami memberi penjelasan mengenai sekitar 6900 kawasan yang menarik pada 419 sampel dengan lebih daripada 4.3 juta piksel spektrum.

Spektrum purata dari 10 HC (Rajah 2A) menunjukkan perbezaan perlembagaan kimia antara kelas ini. Sebagai contoh, perbezaan yang paling ketara diperhatikan di kawasan cap jari antara 982 dan 1480 cm −1, dengan mukin dan epitel matang menunjukkan ciri yang sangat jelas pada 980 hingga 1182 cm −1. Mukin adalah protein glikosilasi yang menunjukkan penyerapan kuat pada 1038 cm −1 (29). Epitelium matang (sel goblet) yang mengandungi mukin sitoplasma juga mencatatkan penyerapan yang berkaitan dengan glikoprotein tetapi dengan komposisi protein yang berbeza. Seperti yang dilihat dari spektrum, dan gambar adenokarsinoma (Gambar 2B), sifat fungsional epitel matang ini sering hilang pada epitel malignan atau proliferatif. Kerugian fungsional ini menghasilkan perbezaan antara spektrum yang dikumpulkan dari epitel proliferatif dan epitel jenis normal yang matang. Walaupun beberapa perbezaan spektrum yang ditunjukkan dalam Gambar 2A muncul kerana perbezaan antara komponen histologi, kami juga memperhitungkan sumber variasi lain. Beberapa sumber variasi tersebut adalah variasi eksperimen (berdasarkan persiapan susunan), heterogenitas pasien, dan heterogenitas pesakit dalam (rajah S1B). Setelah memperhitungkan variasi ini, kami mengekalkan 50 ciri spektral antara 1053 dan 1593 cm −1 dan antara 2939 hingga 2987 cm −1 yang akhirnya digunakan untuk pengelasan pembelajaran mesin.

(A) Kontras kimia intrinsik dalam tisu menghasilkan spektrum IR yang unik untuk setiap 10 kelas histologi. (B) Prestasi pengkelasan kecerdasan buatan dalam menyegmentasikan tumor normal dan invasif yang mengandungi inti tisu kelenjar getah bening. (C) Keluk ROC menunjukkan prestasi tinggi pengelasan pintar secara artifisial dalam membahagikan tisu menjadi 10 komponen unik berbanding dengan ahli patologi yang berpengalaman. (D) Menunjukkan ketepatan segmentasi pada pembedahan pembedahan. Kekunci warna adalah biasa di semua panel.

Dengan menggunakan tanda tangan spektrum yang diasingkan dari HC usus besar, pengkelasan pembelajaran mesin HD-IR menunjukkan prestasi klasifikasi yang tinggi untuk menyegmentasikan tisu usus besar. Kami melatih dan mengoptimumkan algoritma pembelajaran yang diselia berdasarkan hutan rawak untuk menyegmentasikan 10 HC usus dari data pengimejan spektroskopi HD-IR (rajah S1C). Pengelas ini dilatih pada empat tatasusunan (a1 hingga a4) (rajah S2, A hingga D) dan 126,946 spektrum setiap kelas, dikalibrasi pada dua susunan tambahan (a5 dan a6) (rajah S3, A dan B), dan diuji pada dua tatasusunan bebas (a7 dan a8) (rajah S4, A dan B). Untuk kedua-dua latihan dan ujian, kawasan di bawah lengkung (AUC) kurva ciri operasi penerima (ROC) dinilai. Kekhususan dan kepekaan tinggi diperoleh dalam kedua-dua latihan dan data pengesahan bebas, menghasilkan AUC rata-rata masing-masing 0,94 (gambar S5) dan 0,93 (Gambar 2C).

Kohort yang digunakan untuk latihan dalam kajian ini terdiri daripada inti tisu kolon yang dilekatkan dengan parafin, di mana metastase mukosa kolorektal dan kelenjar getah bening yang kelihatan normal juga diambil sampelnya. Rajah 2B membandingkan gambar H & ampE dengan gambar histologi HD-IR yang sesuai untuk mukosa kolorektal normal, tumor invasif, dan metastasis kelenjar getah bening. Kami juga dapat mengenal pasti dan melokalisasi kehadiran sel-sel ganas dalam sampel dari metastasis kelenjar getah bening. Kerja mercu tanda sebelumnya (30) telah menerangkan kaedah pembelajaran mendalam yang digunakan untuk melakukan klasifikasi gambar keseluruhan dan penyetempatan tumor pada gambar H & ampE kelenjar getah bening dengan AUC masing-masing 0.925 dan 0.705. Sebagai perbandingan, kami secara konsisten mendapat & gt0.93 AUC untuk klasifikasi keseluruhan slide dan penyetempatan tumor di kelenjar getah bening menggunakan algoritma klasifikasi kami, menunjukkan prestasi klasifikasi yang unggul berbanding dengan penanda aras H & ampE yang dilaporkan sebelumnya yang diukur oleh nilai ROC AUC. Kami juga menguji prestasi pengkelasan ini pada 27 sampel reseksi pembedahan tambahan, yang menunjukkan korespondensi yang baik dengan gambar H & ampE (Gambar 2D dan rajah S6).

Ukuran organisasi spatial tumor meramalkan kelangsungan hidup di hadapan RS

Kami seterusnya memberi tumpuan kepada mencirikan dan menggunakan struktur dan organisasi tumor untuk prognostikasi. Untuk mengurangkan kerumitan lingkungan mikro tumor kepada kuantiti yang dapat diukur, kami memfokuskan pada tiga komponen utama persekitaran mikro tumor — RS, di mana reaksi desmoplastik terdapat stroma tidak reaktif, di mana tindak balas desmoplastik tidak ada dan limfosit. Reaksi desmoplastik dikenal pasti menggunakan kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya, iaitu, pengayaan fibroblas "reaktif", organisasi molekul stroma, dan kehadiran jenis sel lain (31, 32). Dalam setiap kes, ahli patologi yang menyediakan pengkategorian kebenaran dasar buta terhadap semua data klinikopatologi yang menyertainya, termasuk tahap. Untuk analisis ini, kami memilih teras TMA dengan sekurang-kurangnya 5% epitel malignan mengikut kawasan, mengekalkan sejumlah 245 pesakit dalam kajian ini. Dari 245 pesakit ini, model kami dikembangkan dan dinilai pada 220 pesakit, dan 25 pesakit ditinggalkan untuk pengesahan stratifikasi risiko.

Kami menggunakan gambar yang dijelaskan untuk mengukur ciri spasial kuantitatif yang menganggarkan struktur dan organisasi tumor dalam konteks persekitaran mikro. Untuk analisis ini, kami mengecilkan gambar menjadi sepertiga untuk memperkirakan ukuran piksel ke sel tumor tunggal dan untuk meningkatkan masa komputasi. Kami menentukan struktur tumor menggunakan jarak yang jelas antara tumor dan HC nontumor (dHC). Ciri jarak ini dHC adalah ukuran jarak antara sel tumor dan HC nontumor. Khususnya, kerana kami ingin memahami struktur tumor dalam konteks persekitaran mikro, dHC berbeza-beza bergantung pada kehadiran dan jarak HC yang digunakan untuk mengira dHC. Untuk menunjukkan bagaimana struktur ditangkap dengan dHC, kami mensimulasikan kes di mana kawasan tumor tetap stabil sambil mengubah bentuk tumor dari silinder hingga bulat (Gambar 3A). Atas dasar dHC nilai, tumor silinder lebih rendah dHC berbanding dengan tumor sfera. Walaupun struktur tumor adalah komponen penting, struktur tumor tidak menangkap banyaknya HC yang juga mempengaruhi tingkah laku tumor. Oleh itu, kami menentukan ketumpatan HC persekitaran mikro (NHC) sebagai ketumpatan HC dalam radius R dari sel tumor sebagai pusatnya. Oleh itu, organisasi spasial akhir tumor dan persekitaran mikro ditangkap sebagai produk interaksi antara dHC dan NHC (SayaHC) untuk setiap sel tumor (Gamb. 3B).

(A) Skema model organisasi spasial tumor. "dMewakili jarak terkecil antara sel tumor dan RS. R mewakili jejari pensampelan untuk menentukan kelimpahan RS. (B) Hubungan antara "jarak nyata" pemboleh ubah yang diukur dengan bentuk dan struktur tumor. Apabila tumor menjadi lebih bulat, jarak yang jelas meningkat, walaupun kawasan tetap stabil. (C) Stratifikasi keseluruhan kelangsungan hidup pesakit berdasarkan ciri interaksi dikotomi (SayaRS) berkenaan dengan RS sebagai komponen persekitaran mikro. (DStratifikasi kelangsungan hidup pesakit tanpa penyakit berdasarkan ciri interaksi dikotomi (SayaRS) berkenaan dengan RS sebagai komponen persekitaran mikro. (EModel regresi Multivariate Cox menunjukkan bahawa ciri interaksi (SayaRS) secara bebas meramalkan kelangsungan hidup secara keseluruhan, walaupun terdapat pemboleh ubah klinikal lain seperti tahap dan gred. *P & lt 0.05, ***P & lt 0.0005.

Untuk menentukan sama ada ciri spasial kuantitatif yang ditakrifkan di sini berkaitan dengan hasil, kami membandingkan tahap keselamatan pesakit dengan dHC, NHC, dan SayaHC untuk setiap HC persekitaran mikro, iaitu RS, limfosit, dan stroma normal. Kami mendikotomasi setiap ciri calon ini dengan membelah pada nilai median, memberi kami dua kumpulan pesakit per ciri per komponen lingkungan mikro yang diuji. Kami melakukan ujian peringkat log univariate untuk menentukan sama ada terdapat perbezaan yang signifikan secara statistik dalam keseluruhan kelangsungan hidup kedua-dua kumpulan (Jadual 2). Dari dua ujian tersebut, hanya ciri yang diukur dengan RS sebagai komponen lingkungan mikro yang menunjukkan perbezaan yang signifikan secara statistik dalam kelangsungan hidup keseluruhan. Di samping itu, hanya ciri interaksi (SayaRS) signifikan setelah membetulkan ujian hipotesis berganda menggunakan pembetulan Bonferroni, dengan P nilai & lt0.0005. Dari analisis ini, kami memprioritaskan RS sebagai komponen lingkungan mikro yang diminati. Di samping itu, keluk kelangsungan hidup Kaplan-Meier untuk kelangsungan hidup keseluruhan dan kelangsungan hidup bebas penyakit menunjukkan hasil yang berbeza secara signifikan bagi pesakit yang dikelompokkan dengan dikotomatik SayaRS skor (Rajah 3, C dan D) dengan P nilai masing-masing 0.0003 dan 0.0274 dan pada daya 0.93 dan 0.40. Walaupun SayaRS menunjukkan stratifikasi pesakit yang signifikan dalam menentukan survival bebas penyakit dalam analisis univariat, dataset kami tidak diaktifkan untuk meramalkan kelangsungan hidup bebas penyakit. Memandangkan daya rendah dalam set data semasa untuk menentukan berulang, tidak jelas sama ada sayaRS adalah ramalan untuk hidup bebas penyakit. Hasil kelangsungan hidup keseluruhan disahkan pada kumpulan pesakit bebas yang tidak digunakan dalam kumpulan penemuan, yang menunjukkan kecenderungan serupa dalam menegaskan kelangsungan hidup keseluruhan (rajah S7).

NS, stroma L normal, limfosit.

Terakhir, untuk menentukan sama ada ciri spatial menambah penanda prognostik yang diketahui sekarang seperti tahap dan gred, kami menilai model regresi Coiv multivariate hingga mati (Rajah 3E dan jadual S1). Kami memodelkan kelangsungan hidup keseluruhan pada ciri interaksi SayaRS, membetulkan tahap, tahap, usia, jenis kelamin, dan sumber tumor. Ciri interaksi SayaRS menunjukkan kesan bebas terhadap peningkatan bahaya kematian bagi pesakit dengan P nilai 0.011. The P nilai untuk tiga ujian yang menguji kesesuaian model, ujian nisbah kemungkinan, ujian Wald, dan ujian peringkat log semuanya kurang daripada 4 × 10-11, menolak hipotesis nol bahawa semua pekali (β) sama dengan 0 Dalam analisis regresi Cox multivariat, nisbah bahaya, dinilai sebagai exp. (Β), berkisar antara 1,15 dan 3,07, menunjukkan ukuran kesan yang kuat. Ciri lain yang menunjukkan hubungan yang signifikan dengan risiko kematian adalah tahap dan usia, seperti yang diharapkan. Sebaliknya, tahap tumor yang dinilai pada keseluruhan spesimen pembedahan oleh ahli patologi tidak menunjukkan hubungan yang signifikan dengan peningkatan risiko ketika dimodelkan dengan kovariat lain.

Tumor agresif sering dikesan pada peringkat kemudian, mengakibatkan prognosis yang lebih buruk bagi pesakit. Kami menguji sama ada terdapat hubungan antara pencerobohan tumor, seperti yang diukur oleh ciri spasial yang ditentukan di sini dengan tahap tumor. Dengan melakukan dua sampel t menguji ciri interaksi berterusan SayaRS dikelompokkan berdasarkan peringkat, kami mendapati bahawa tumor tahap rendah (tahap 1 dan tahap 2) secara signifikan lebih rendah SayaRS berbanding dengan tumor tahap tinggi (tahap 3 dan tahap 4) (Jadual 3). Dua sampel t ujian menggabungkan kumpulan ini mempunyai P nilai 0.0012 pada daya 0.90. Nilai min bagi SayaRS juga berbeza secara signifikan antara tahap 2 dan tahap 3 pada tahap keertian 0.05 (P = 0.00142 dan daya = 0.9) dan antara tahap 2 dan tahap 4 (P = 0.00243 dan kuasa = 0.87). Kami tidak melihat perbezaan yang signifikan secara statistik antara kes tahap 1 dan tahap 4 kerana bilangan kes yang rendah pada setiap tahap ini. Ini menghasilkan daya rendah (0.22) untuk melakukan ujian statistik. Ujian Mann-Whitney, yang tidak menganggap pengedaran dan ujian normal sama ada pesakit diambil sampel dari populasi dengan taburan yang sama, menunjukkan hasil yang serupa.

Memandangkan kekuatan ramalan ciri interaksi, kami membuat hipotesis bahawa memvisualisasikan skor risiko berterusan pada sampel tisu dapat memberikan ukuran risiko spasial yang dapat dengan mudah dihubungkan oleh praktisi dengan gambar berwarna konvensional. Visualisasi spasial risiko ini lebih melindungi kaedah kami daripada kesalahan yang diperkenalkan oleh keadaan tisu anomali atau kesalahan terpencil. Semasa memetakan skor ciri interaksi yang diukur kembali ke tisu, kami melihat peralihan risiko yang lancar pada kedua-dua sampel teras TMA (Gambar 4A) dan reseksi pembedahan besar (Gamb. 4B). Walaupun kawasan pukulan TMA kecil cukup homogen, kami memerhatikan kecerunan skor risiko pada pembedahan pembedahan yang jauh lebih besar. Kemungkinan skor risiko secara khusus meramalkan pada bahagian depan tumor yang invasif, kerana kebanyakan pukulan TMA dipilih dari kawasan depan tumor invasif (33). Kegunaan bidang invasif dalam kajian kanser banyak diperdebatkan. Kami tidak sepenuhnya memahami peranannya dalam karsinogenesis dan prognosis, walaupun jelas bahawa bahagian depan invasif mempunyai kaitan biologi. Pekerjaan tambahan dari pembedahan pembedahan dapat menjelaskan peranan invasif depan dan mungkin mengembangkan model yang dapat memperbaiki bias depan invasif dalam pekerjaan kita.

(A) Visualisasi ciri interaksi (SayaRS- berdasarkan risiko pada teras TMA. Yang ditunjukkan adalah perbandingan dengan gambar H & ampE, gambar diklasifikasikan HD-IR, dan unjuran skor risiko pada tumor. (B) Visualisasi ciri interaksi (SayaRSRisiko berdasarkan reseksi pembedahan besar menunjukkan variasi risiko di seluruh tisu. Kekunci warna adalah biasa di seluruh panel untuk warna klasifikasi dan skor risiko.


Perbezaan Antara Distal dan Proksimal

Proksimal dan jarak jauh adalah istilah yang digunakan untuk menunjukkan jarak dari titik rujukan standard. Ini adalah istilah yang kebanyakannya digunakan dalam dunia perubatan dan tidak biasa digunakan dalam perbualan harian. Proksimal adalah kebalikan dari distal. Artikel ini melihat lebih dekat mengenai proksimal dan jarak jauh untuk menghasilkan perbezaan mereka.

Kata proksimal bermaksud menuju awal atau yang lebih dekat antara dua item. Sekiranya kita mengatakan bahawa bahu seseorang adalah hampir dengan sikunya, itu hanya bermaksud bahawa bahu dekat dengan siku. Dalam anatomi, proksimal selalu digunakan untuk menunjukkan bahagian yang terletak paling dekat dengan titik lekatan. Walaupun anda sukar untuk mengingati makna proksimal, anda dapat dengan mudah mengaitkannya dengan jarak yang bermaksud dekat atau dekat.

Dalam istilah anatomi, distal adalah titik yang terletak paling jauh atau jauh dari titik rujukan standard. Apabila doktor menggunakan istilah distal untuk merujuk pada titik yang merujuk pada luka di lengan pesakitnya, dia merujuk pada titik di lengan yang lebih dekat dengan jari melewati luka. Semasa dia bercakap mengenai saluran darah, yang jauh adalah yang paling jauh dari jantung.

Proksimal vs Distal

• Proksimal dan jarak jauh adalah istilah yang digunakan untuk merujuk ke lokasi di badan individu atau haiwan dari segi titik rujukan standard.

• Proksimal bermaksud dekat atau dekat dan jauh bermaksud jauh atau lebih jauh dari titik rujukan.

• Anda boleh menganggap jarak jauh berkaitan dengan jarak jauh, sedangkan anda boleh menganggap jarak jauh sebagai berdekatan dengan sesuatu.


Berapakah jarak antara saraf sciatic dan kolon pada titik terdekat? - Biologi

& quotBatas bawah dikenakan pada frekuensi peralihan.

& quotBatas bawah dikenakan pada frekuensi peralihan.

kapal terbang. Jadual biasanya berpusat pada meja putar bermotor yang membolehkan putaran 360 °. Antena pengukuran diletakkan pada jarak 10 hingga 30 m seperti yang diukur dari titik terdekat peranti yang diuji. Pelepasan terpancar dimaksimumkan dengan mengkonfigurasi dan memutar peranti yang sedang diuji serta dengan menaikkan dan menurunkan antena dari 1 hingga 4 m. Penganalisis spektrum dengan keupayaan pengesanan puncak digunakan untuk mencari maksimum pancaran terpancar semasa pengujian. Kemudian, pengukuran akhir diambil menggunakan penganalisis spektrum dengan fungsi kuasi-puncak dengan lebar jalur pengukuran 120 kHz. Persediaan ujian ditunjukkan dalam Rajah 4.4. Had untuk pancaran terpancar per EN-55011 untuk peranti kumpulan 1 ditunjukkan dalam Jadual 4.2.

Pada hakikatnya, peranti yang akan diuji biasanya tidak dibawa terus ke laman ujian lapangan terbuka. Sebaliknya, mereka pertama kali diimbas untuk pelepasan terpancar yang berpotensi menyinggung perasaan di ruang terlindung kecil. Uji kepatuhan kemudian dilakukan di lokasi uji terbuka 10-m, dengan memberi perhatian khusus kepada pelepasan puncak yang dikesan di ruang terlindung. Ini hampir merupakan keperluan praktikal, kerana tempat ujian lapangan terbuka, walaupun berada jauh dari kawasan metropolitan yang besar, masih dibanjiri oleh isyarat RF buatan manusia. Sebagai contoh, Jadual 4.3 menunjukkan hasil yang diperoleh baru-baru ini ketika menguji programmer peranti implan untuk pelepasan terpancar. Frekuensi tertentu yang dipilih untuk ujian dikenal pasti pada waktu malam sebelum membawa peranti ke lokasi ujian lapangan terbuka di tengah-tengah negara bukit Texas. Rajah 4.5 menunjukkan peranti yang sedang diuji di tapak terbuka. Peranti duduk di atas meja putar bermotor. Antena biconikal dapat dilihat terletak 10 m dari peranti yang sedang diuji. Pada jarak 10-m yang ditentukan untuk ujian, pelepasan terpancar mempunyai medan elektriknya

Gambar 4.4 Persediaan untuk melakukan pengukuran pancaran terpancar di tempat ujian lapangan terbuka. Jadual duktif 0.8 m di atas permukaan tanah, dan jarak antara peranti dan antena adalah 1

peranti yang diuji diletakkan pada noncon-10m.

Gambar 4.4 Persediaan untuk melakukan pengukuran pancaran terpancar di tempat ujian lapangan terbuka. Jadual duktif 0.8 m di atas permukaan tanah, dan jarak antara peranti dan antena adalah 1


BAHAN DAN KAEDAH

Fenotaip-SNP persatuan diambil dari data GWAS dalam katalog NHGRI GWAS (15). Ini mengandungi entri GWAS yang diterbitkan secara manual, di mana SNP dikaitkan dengan penyakit, fenotip, dan sifat. Kecuali dinyatakan sebaliknya, kami menggunakan versi dari www.ebi.ac.uk/gwas pada 9 September 2015. Simbol gen diambil dari Nama Gen (16), sementara lokasi genom SNP dan gen diambil dari penyemak imbas genom UCSC (17) . Laluan biologi dan gen yang berkaitan diambil dari pangkalan data jalur KEGG (pelepasan 53) (18), dan dari ConsensusPathDB (CPDB) (19). Dari CPDB kami hanya mengambil jalan KEGG. Indom genom diambil dari DGV (20), pangkalan data varian struktur genom (SV). Ini digunakan untuk analisis sama ada lebih banyak indel jatuh di kawasan gen SNP yang berkaitan dengan fenotip. Untuk analisis indel di sekitar wilayah SG (lihat di bawah) kami menggunakan versi Katalog GWAS yang dimuat turun dari www.genome.gov/gwastudies pada 11/2011 dengan entri GWAS gabungan dari fenotip yang sama seperti pada (14).

Persatuan fenotip ke laluan

Kami mendefinisikan SNP sebagai ‘SNP yang berkaitan dengan fenotip’ jika dikaitkan dengan fenotip dalam katalog NHGRI GWAS (lihat (15)). Untuk menentukan sama ada laluan dikaitkan dengan fenotip secara signifikan, kami menilai sama ada gen fenotip tersebut berada dalam jalur tersebut secara signifikan lebih banyak daripada yang diharapkan secara kebetulan. Perenggan seterusnya menerangkan model latar belakang di mana kita menentukan jumlah gen yang diharapkan dapat berkelompok menjadi jalan kebetulan.

Menilai kepentingan hubungan fenotip-jalan

Penilaian kepentingan hubungan antara fenotip dan jalan dalam jarak yang ditentukan x (mis. 10 Kbps, 200 Kbps), dengan ini disebut sebagai 'cutoff', dilakukan seperti pada (14), dengan sedikit variasi mengenai model latar belakang. Secara ringkas, untuk setiap fenotip, dengan s SNP yang berkaitan dengannya menurut GWAS, bilangan gen yang berkaitan dengan fenotip, dilambangkan g, dirakam. Untuk pemotongan jarak dari x, g ialah bilangan gen yang kurang daripada x bps dari mana-mana s SNP. Kami juga merakam berapa jumlahnya g gen jatuh ke jalan yang sama. SNP dari GWAS mempunyai lebih banyak gen di sekitarnya dibandingkan dengan semua SNP (Gambar 1), untuk menjelaskan bahawa jumlah yang diharapkan secara kebetulan dinilai dengan memilih berulang kali s SNP rawak dari GWAS, memetakannya ke gen yang kurang daripada x bps pergi dan rakam berapa banyak gen ini masuk ke jalur yang sama (perhatikan bahawa dalam (14) gen dipilih secara rawak, dan bukan SNP). Untuk setiap pasangan jalur fenotip, ini diulang 1000 kali. Fenotip dikatakan berkaitan secara signifikan dengan jalan dengan P-nilai & lt0.001, jika & lt0.001 penyusunan semula rawak ini menghasilkan bilangan gen yang sama atau lebih besar yang berkelompok ke jalur.

Pembahagian SNP mengikut jaraknya dengan gen terdekat. Bar menggambarkan peratusan SNP yang mempunyai gen dalam jarak tertentu dari mereka. Bilah biru mewakili semua SNP yang diketahui, bar merah hanya mewakili SNP yang didapati oleh GWAS dikaitkan dengan fenotip. The X-axis mewakili jarak dari SNP paksi-Y mewakili peratusan SNP yang mempunyai gen dalam jarak dari mereka.

Pembahagian SNP mengikut jaraknya dengan gen terdekat. Bar menggambarkan peratusan SNP yang mempunyai gen dalam jarak tertentu dari mereka. Bilah biru mewakili semua SNP yang diketahui, bar merah hanya mewakili SNP yang didapati oleh GWAS dikaitkan dengan fenotip. The X-axis mewakili jarak dari SNP paksi-Y mewakili peratusan SNP yang mempunyai gen dalam jarak dari mereka.

Model rawak harus menguji sama ada gen yang dekat dengan SNP yang berkaitan dengan fenotip berkelompok ke jalur lebih daripada yang diharapkan secara kebetulan. Walau bagaimanapun, perlu dipertimbangkan bahawa gen yang berdekatan pada kromosom mungkin berkelompok ke jalur yang sama tanpa mengira SNP. Kami mendefinisikan 'segmen' sebagai rentang pasangan asas yang bersebelahan yang merangkumi satu atau lebih SNP dan DNA di sekitarnya hingga jarak yang ditentukan. Sebagai contoh, untuk fenotip dengan tiga SNP yang berkaitan di lokasi kromosom berikut: 9000, 35,000 dan 40,000, pada kromosom 3, menggunakan jarak pemotongan 10 Kbps, kita harus memperluas segmen 10 Kbps ke setiap arah di sekitar setiap SNP ini. Dalam praktiknya, kita akan berakhir dengan dua segmen, yang pertama pada 0–19.000, dan yang kedua pada 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? - Biologi

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 dalam 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 sekejap explore the functions of the SD9 stimulator. Our stimulators produce two sets of electrical pulses: an "output" rangsangan 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.)

Kemudian 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 Kelewatan between the trigger pulse and the stimulus pulse, the Tempoh (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 dan 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. Kutuban allows reversing which stimulating connection is positive (start with Normal, where red is positive). Gunakan 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 ke 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 Tempoh and an interpulse Kelewatan 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.

Bila awak restore connections to use for the rest of the experiment, you should leave the trigger settings as they are. Anda perlu:

  • 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 Sumber 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 Kelewatan 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:

Hantar 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?


Tonton videonya: FMS, SOLUSI TEPAT MASALAH SARAF ANDA (Disember 2021).