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FM成分对CF-FM蝙蝠下丘神经元恢复周期的作用 被引量:3
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作者 唐佳 付子英 +1 位作者 Jen Philip Hung-Sun 陈其才 《听力学及言语疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期55-57,共3页
目的探讨调频(frequency-modulated,FM)成分在恒频/调频(constant frequency-frequency mod-ulation,CF-FM)蝙蝠下丘(inferior colliculus,IC)神经元恢复周期中的作用。方法在5只听力正常的大蹄蝠IC记录单个神经元的反应及CF和CF-FM声... 目的探讨调频(frequency-modulated,FM)成分在恒频/调频(constant frequency-frequency mod-ulation,CF-FM)蝙蝠下丘(inferior colliculus,IC)神经元恢复周期中的作用。方法在5只听力正常的大蹄蝠IC记录单个神经元的反应及CF和CF-FM声刺激模式下的神经元恢复周期曲线。结果以CF刺激条件下的恢复周期曲线为对照,CF-FM声刺激使大部分神经元恢复周期缩短(49.1%,P<0.001),少部分延长(38.2%,P<0.001),极少部分不发生变化(12.7%,P>0.05)。结论回声定位信号中的FM成分在CF-FM蝙蝠缩短恢复周期以处理高重复率的回声信息方面显得尤为重要,有利于CF-FM蝙蝠IC神经元对高重复率回声的分析。 展开更多
关键词 FM成分 下丘神经元 恢复周期 CF—FM蝙蝠
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恒频-调频蝙蝠下丘神经元的恢复周期决定声脉冲跟随率 被引量:3
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作者 唐佳 付子英 +1 位作者 JEN PHILIP H.-S. 陈其才 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第7期801-808,共8页
为探究恒频-调频蝙蝠下丘神经元恢复周期特点及其对声脉冲跟随率的影响,实验采用模拟的大蹄蝠(Hipposideros armiger)自然状态下的恒频-调频发声信号为声刺激,在5只听力正常的大蹄蝠上记录了下丘神经元的声反应和恢复周期(n=93).结果发... 为探究恒频-调频蝙蝠下丘神经元恢复周期特点及其对声脉冲跟随率的影响,实验采用模拟的大蹄蝠(Hipposideros armiger)自然状态下的恒频-调频发声信号为声刺激,在5只听力正常的大蹄蝠上记录了下丘神经元的声反应和恢复周期(n=93).结果发现,根据神经元恢复率达50%时的双声刺激间隔(inter pulse interval,IPI),可将其分为长时恢复型(long recovery,LR;47.4%)、中等时间恢复型(moderater ecovery,MR;35.1%)和短时恢复型(short recovery,SR;17.5%).每种类型依据其恢复率随IPI增加而呈现的不同变化又可进一步分为单IPI反应区神经元,多IPI反应区神经元,以及单调IPI反应神经元.LR,MR和SR型神经元恢复率达50%时的平均IPI分别为(64.0±24.8),(19.6±5.8)和(7.1±2.4)ms(P<0.001),相对应的平均理论每秒声脉冲数分别为(18.2±7.0),(55.4±15.7)和(171.3±102.9)Hz(P<0.001).结果提示,单IPI和多IPI反应区神经元具有特殊IPI反应特性,能对蝙蝠捕食和巡航期间所处的时相做出准确判断,而单调IPI反应神经元对IPI变化的敏感性较强,但时相判断性较差.另外LR,MR和SR型神经元恢复周期和理论脉冲跟随率的平均结果均能与这种蝙蝠回声定位期间3个时相的发声行为相匹配,且神经元恢复周期参与决定声脉冲跟随率,满足了蝙蝠巡航、捕食的行为学需要. 展开更多
关键词 下丘神经元 恢复周期 声脉冲跟随率 大蹄蝠(Hipposideros armiger)
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Distinct mechanisms of FAK mechanoactivation by different extracellular matrix proteins 被引量:1
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作者 Jihye Seong Arash Tajik +7 位作者 Jie Sun Jun-Lin Guan Martin J.Humphries Susan E.Craig Asha Shekaran Andrs J.García Ning Wang Yingxiao Wang 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期69-71,共3页
Introduction Cells can sense and respond to the mechanical microenvironment by converting forces into biochemical signals inside the cells,i.e.mechanotransduction<sup>[1-3]</sup>.Focal adhesions are the ma... Introduction Cells can sense and respond to the mechanical microenvironment by converting forces into biochemical signals inside the cells,i.e.mechanotransduction<sup>[1-3]</sup>.Focal adhesions are the major sites of interaction between a cell and its extracellular matrix(ECM)microenvironment,thus outside mechanical signals can be sensed at focal adhesions through transmembrane receptor integrins.In particular,it has been shown that matrix elasticity can control the cell fate<sup>[4]</sup>by modulating the interactions between ECM proteins and their receptor integrins<sup>[5,6]</sup>.For example,different rigidity of polyacrylamide(PA)gels can lead to different density of ECM ancho- 展开更多
关键词 INTEGRIN CONVERTING TRANSMEMBRANE biochemical modulating elasticity RIGIDITY POLYACRYLAMIDE outside purchased
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Computational analysis of spatiotemporal molecular hierarchy in single live cells
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作者 Shaoying Lu Jihye Seong +4 位作者 Yi Wang Shiou-chi Chang John Paul Eichorst Mingxing Ouyang Yingxiao Wang 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期55-55,共1页
Genetically encoded biosensors based on fluorescence resonance energy transfer(FRET)have been widely applied to visualize the molecular activity in live cells with high spatiotemporal resolution.The enormous amount of... Genetically encoded biosensors based on fluorescence resonance energy transfer(FRET)have been widely applied to visualize the molecular activity in live cells with high spatiotemporal resolution.The enormous amount of video images and the complex dynamics of signaling events present tremendous challenges for data analysis and demand the development of intelligent and automated imaging analysis methods specifically envisioned for the studies of live cell imaging.We have developed a general correlative FRET imaging method(CFIM)to quantify the subcellular coupling between an enzymatic activity and a phenotypic response in live cells,e.g.at focal adhesions(FAs).CFIM quantitatively evaluated the cause-effect relation- 展开更多
关键词 visualize quantify FRET biosensors correlative INTELLIGENT quantitatively enormous AUTOMATED tremendous
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