Легкое рисунки по клеточкам: Маленькие картинки по клеточкам в тетради

Содержание

Что такое нейрон? Диаграммы, типы, функции и многое другое

Нейроны, также известные как нервные клетки, отправляют и получают сигналы от вашего мозга. Хотя нейроны имеют много общего с другими типами клеток, они структурно и функционально уникальны.

Специализированные отростки, называемые аксонами, позволяют нейронам передавать электрические и химические сигналы другим клеткам. Нейроны также могут получать эти сигналы через корневые расширения, известные как дендриты.

Исследование, проведенное в 2009 году, показало, что человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов. Создание новых нервных клеток называется нейрогенезом. Хотя этот процесс не совсем понятен, мы знаем, что он намного активнее, когда вы эмбрион. Однако данные 2013 года свидетельствуют о том, что некоторый нейрогенез происходит во взрослом мозгу на протяжении всей нашей жизни.

По мере того, как исследователи получают представление как о нейронах, так и о нейрогенезе, многие также работают над выявлением связей с нейродегенеративными заболеваниями, такими как болезни Альцгеймера и Паркинсона.

Нейроны различаются по размеру, форме и структуре в зависимости от их роли и местоположения. Однако почти все нейроны состоят из трех основных частей: тела клетки, аксона и дендритов.

Тело клетки

Тело клетки, также известное как сома, представляет собой основную часть нейрона. Тело клетки содержит генетическую информацию, поддерживает структуру нейрона и обеспечивает энергию для деятельности.

Как и другие клеточные тела, сома нейрона содержит ядро и специализированные органеллы. Он окружен мембраной, которая защищает его и позволяет ему взаимодействовать с ближайшим окружением.

Аксон

Аксон представляет собой длинную хвостообразную структуру. Он соединяется с телом клетки в специализированном соединении, называемом аксонным холмиком. Многие аксоны изолированы жирным веществом, называемым миелином. Миелин помогает аксонам проводить электрический сигнал.

Нейроны обычно имеют один главный аксон.

Дендриты

Дендриты представляют собой волокнистые корни, отходящие от тела клетки. Подобно антеннам, дендриты получают и обрабатывают сигналы от аксонов других нейронов. Нейроны могут иметь более одного набора дендритов, известных как дендритные деревья.

Их количество обычно зависит от их роли. Например, клетки Пуркинье представляют собой особый тип нейронов, находящихся в части мозга, называемой мозжечком. Эти клетки имеют высокоразвитые дендритные деревья, которые позволяют им получать тысячи сигналов.

Нейроны различаются по структуре, функциям и генетическому составу. Учитывая огромное количество нейронов, существуют тысячи различных типов, как и тысячи видов живых организмов на Земле.

Однако существует пять основных форм нейронов. Каждый сочетает в себе несколько элементов базовой формы нейрона.

Мультиполярные нейроны. Эти нейроны имеют один аксон и отходящие от него симметричные дендриты. Это наиболее распространенная форма нейронов в центральной нервной системе.
Униполярные нейроны. Эти нейроны, обычно встречающиеся только у беспозвоночных, имеют один аксон.
Биполярные нейроны. Биполярные нейроны имеют два отростка, отходящих от тела клетки. На конце одной стороны находится аксон, а на другой стороне дендриты. Эти типы нейронов в основном находятся в сетчатке глаза. Но их также можно найти в частях нервной системы, которые помогают функционированию носа и ушей.
Пирамидные нейроны. Эти нейроны имеют один аксон, но несколько дендритов, образующих пирамидальную форму. Это самые крупные нейронные клетки, которые в основном находятся в коре головного мозга. Кора — это часть мозга, отвечающая за сознательные мысли.
Нейроны Пуркинье. Нейроны Пуркинье имеют несколько дендритов, отходящих веером от тела клетки. Эти нейроны являются тормозными нейронами, то есть они выделяют нейротрансмиттеры, которые удерживают другие нейроны от возбуждения.

С точки зрения функции ученые подразделяют нейроны на три основных типа: сенсорные, моторные и интернейроны.

Сенсорные нейроны

Сенсорные нейроны помогают вам:

ощущать вкус
обоняние
слышать
видеть
чувствовать вещи вокруг вас

Сенсорные сигналы запускаются вашей физической и химической средой. Звук, прикосновение, тепло и свет являются физическими входами. Запах и вкус являются химическими входами.

Например, ступая по горячему песку, вы активируете сенсорные нейроны на подошвах ног. Эти нейроны посылают сообщение в ваш мозг, который заставляет вас осознавать жару.

Моторные нейроны

Моторные нейроны участвуют в движении, включая произвольные и непроизвольные движения. Эти нейроны позволяют головному и спинному мозгу связываться с мышцами, органами и железами по всему телу.

Моторные нейроны бывают двух типов: нижние и верхние. Нижние двигательные нейроны передают сигналы от спинного мозга к гладким мышцам и скелетным мышцам. Верхние двигательные нейроны передают сигналы между головным и спинным мозгом.

Например, когда вы едите, нижние двигательные нейроны спинного мозга посылают сигналы гладким мышцам пищевода, желудка и кишечника. Эти мышцы сокращаются, что позволяет пище двигаться по пищеварительному тракту.

Интернейроны

Интернейроны — это нервные посредники, находящиеся в головном и спинном мозге. Это самый распространенный тип нейронов. Они передают сигналы от сенсорных нейронов и других интернейронов к двигательным нейронам и другим интернейронам. Часто они образуют сложные цепи, которые помогают вам реагировать на внешние раздражители.

Например, когда вы прикасаетесь к чему-то острому, например к кактусу, сенсорные нейроны на кончиках ваших пальцев посылают сигнал интернейронам спинного мозга. Некоторые интернейроны передают сигнал моторным нейронам в вашей руке, что позволяет вам отвести руку. Другие интернейроны посылают сигнал в центр боли в вашем мозгу, и вы испытываете боль.

Нейроны посылают сигналы, используя потенциалы действия. Потенциал действия представляет собой сдвиг потенциальной электрической энергии нейрона, вызванный потоком заряженных частиц внутрь и наружу мембраны нейрона. Когда генерируется потенциал действия, он переносится по аксону к пресинаптическому окончанию.

Потенциалы действия могут запускать как химические, так и электрические синапсы. Синапсы — это места, где нейроны могут передавать эти электрические и химические сообщения между собой. Синапсы состоят из пресинаптического окончания, синаптической щели и постсинаптического окончания.

Химические синапсы

В химическом синапсе нейрон высвобождает химические мессенджеры, называемые нейротрансмиттерами. Эти молекулы пересекают синаптическую щель и связываются с рецепторами постсинаптического окончания дендрита.

Нейротрансмиттеры могут вызвать реакцию в постсинаптических нейронах, заставляя их генерировать собственный потенциал действия. В качестве альтернативы они могут предотвращать активность постсинаптических нейронов. В этом случае постсинаптический нейрон не генерирует потенциал действия.

Электрические синапсы

Электрические синапсы могут только возбуждать. Эти синапсы образуются, когда два нейрона соединяются щелевым соединением. Эта щель намного меньше, чем химический синапс, и состоит из ионных каналов, которые помогают передавать положительный электрический сигнал.

Из-за того, как эти сигналы распространяются, сигналы проходят через электрические синапсы гораздо быстрее, чем через химические. Однако эти сигналы могут уменьшаться от одного нейрона к другому. Это делает их менее эффективными при передаче повторяющихся сигналов.

Хотя исследования, проведенные в прошлом веке, продвинули наше понимание нейронов, мы все еще многого не понимаем.

Например, до недавнего времени исследователи считали, что образование нейронов происходит у взрослых в области мозга, называемой гиппокампом. Гиппокамп участвует в памяти и обучении.

Но исследование 2018 года показало, что производство нейронов в гиппокампе фактически падает после рождения. Это означает, что во взрослом возрасте там практически не создаются новые нейроны.

Эксперты сочли это открытие неудачей с точки зрения использования нейрогенеза для лечения таких заболеваний, как болезни Альцгеймера и Паркинсона. Эти состояния являются результатом как повреждения нейронов, так и их гибели.

Однако все еще есть надежда, что нейральные стволовые клетки можно будет использовать для создания новых нейронов. По данным Национального института неврологических расстройств и инсульта, нервные стволовые клетки могут производить новые нейроны. Но исследователи все еще пытаются выяснить, как лучше всего использовать эти стволовые клетки для производства определенных типов нейронов в лабораторных условиях.

Если это удастся сделать, эти нервные клетки можно будет заменить теми, которые утрачены в результате старения, повреждений и болезней.

Текущие клинические испытания

В настоящее время проводится множество клинических испытаний для проверки использования вновь созданных нервных клеток. Например, этот предназначен для людей, перенесших ишемический инсульт.

Кроме того, в исследовании 2019 года использовались флуоресцентные зонды для наблюдения за активностью нервных клеток мышей в реальном времени. Эта технология может быть использована для картирования активности мозга, выявления проблем, приводящих к неврологическим расстройствам, и развития искусственного интеллекта.

Образовательные ресурсы

Хотите узнать, как много вы узнали сегодня? Используйте приведенные ниже ресурсы, чтобы проверить себя (или своих учеников) по анатомии и различным типам нейронов.

Учебное пособие по анатомии нейрона
Викторина по анатомии нейрона
Учебное пособие по типам нейронов
Викторина по типам нейронов

Поделитесь на PinterestПроверьте себя по анатомии нейрона!

Клетки нервной системы называются нейронами. Они состоят из трех отдельных частей, включая тело клетки, аксон и дендриты. Эти части помогают им отправлять и получать химические и электрические сигналы.

Хотя существуют миллиарды нейронов и тысячи разновидностей нейронов, их можно разделить на три основные группы в зависимости от функции. Это двигательные нейроны, сенсорные нейроны и интернейроны.

Мы еще многого не знаем о нейронах и их роли в развитии определенных заболеваний мозга. Но в настоящее время ведется множество исследовательских проектов и клинических испытаний, чтобы попытаться найти эти ответы.

Линейный регрессионный анализ в Excel

В учебном пособии объясняются основы регрессионного анализа и показаны несколько различных способов выполнения линейной регрессии в Excel.

Представьте себе: вам предоставляется множество различных данных, и вас просят спрогнозировать объемы продаж вашей компании на следующий год. Вы обнаружили десятки, а то и сотни факторов, которые могут повлиять на цифры. Но как узнать, какие из них действительно важны? Запустите регрессионный анализ в Excel. Это даст вам ответ на этот и многие другие вопросы: какие факторы имеют значение, а какими можно пренебречь? Насколько тесно связаны между собой эти факторы? И насколько вы можете быть уверены в предсказаниях?

Регрессионный анализ в Excel — основы

В статистическом моделировании регрессионный анализ используется для оценки отношений между двумя или более переменными:

Зависимая переменная (она же переменная критерия ) является основным фактором, который вы пытаетесь понять и предсказать.

Независимые переменные (также известные как объясняющие переменные или предикторы ) — это факторы, которые могут влиять на зависимую переменную.

Регрессионный анализ помогает понять, как изменяется зависимая переменная при изменении одной из независимых переменных, и позволяет математически определить, какая из этих переменных действительно оказывает влияние.

Технически модель регрессионного анализа основана на сумме квадратов , что представляет собой математический способ найти разброс точек данных. Цель модели — получить наименьшую возможную сумму квадратов и нарисовать линию, наиболее близкую к данным.

В статистике различают простую и множественную линейную регрессию. Простая линейная регрессия моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и одной независимой переменной с помощью линейной функции. Если вы используете две или более независимых переменных для прогнозирования зависимой переменной, вы имеете дело с множественной линейной регрессией . Если зависимая переменная моделируется как нелинейная функция, потому что отношения данных не следуют прямой линии, используйте нелинейная регрессия вместо . Основное внимание в этом руководстве будет уделено простой линейной регрессии.

В качестве примера возьмем данные о продажах зонтов за последние 24 месяца и узнаем среднемесячное количество осадков за тот же период. Нанесите эту информацию на график, и линия регрессии продемонстрирует взаимосвязь между независимой переменной (осадки) и зависимой переменной (продажи зонтиков):

Уравнение линейной регрессии

Математически линейная регрессия определяется следующим уравнением:

у = Ьх + а + е

Где:

x — независимая переменная.
y — зависимая переменная.
a — это Y-пересечение , которое является ожидаемым средним значением y , когда все переменные x равны 0. На графике регрессии это точка пересечения прямой с осью Y.
b — это наклон линии регрессии, которая представляет собой скорость изменения для y при изменении x .
ε — член случайной ошибки, представляющий собой разницу между фактическим значением зависимой переменной и ее прогнозируемым значением.

Уравнение линейной регрессии всегда содержит погрешность, потому что в реальной жизни предикторы никогда не бывают идеально точными.

Однако некоторые программы, в том числе Excel, выполняют вычисление члена ошибки за кулисами. Итак, в Excel вы выполняете линейную регрессию, используя метод наименьших квадратов , и ищете коэффициенты a и b такие, что:

у = Ьх + а

В нашем примере уравнение линейной регрессии принимает следующий вид:

Зонты проданы = b * осадки + a

Существует несколько способов найти a и b . Три основных метода выполнения линейного регрессионного анализа в Excel:

Инструмент регрессии, включенный в Analysis ToolPak
Точечная диаграмма с линией тренда
Формула линейной регрессии

Ниже вы найдете подробные инструкции по использованию каждого метода.

Как выполнить линейную регрессию в Excel с помощью Analysis ToolPak

В этом примере показано, как запустить регрессию в Excel с помощью специального инструмента, включенного в надстройку Analysis ToolPak.

Включить надстройку Analysis ToolPak

Analysis ToolPak доступен во всех версиях Excel 365 до 2003, но не включен по умолчанию. Итак, вам нужно включить его вручную. Вот как:

В Excel щелкните Файл > Параметры .
В диалоговом окне Параметры Excel выберите Надстройки на левой боковой панели, убедитесь, что Надстройки Excel выбраны в поле Управление , и нажмите Перейти .
В диалоговом окне Надстройки отметьте Analysis Toolpak и нажмите OK :

Это добавит анализ данных на вкладку Данные ленты Excel.

Выполнение регрессионного анализа

В этом примере мы собираемся выполнить простую линейную регрессию в Excel. У нас есть список среднемесячных осадков за последние 24 месяца в столбце B, который является нашей независимой переменной (предиктор), и количество проданных зонтов в столбце C, который является зависимой переменной.

Конечно, есть много других факторов, которые могут повлиять на продажи, но пока мы сосредоточимся только на этих двух переменных:

При включенном пакете инструментов анализа выполните следующие действия, чтобы выполнить регрессионный анализ в Excel:

На вкладке Данные в группе Анализ нажмите кнопку Анализ данных .
Выберите Регрессия и нажмите OK .
В диалоговом окне Regression настройте следующие параметры:
- Выберите входной диапазон Y , который является вашей зависимой переменной . В нашем случае это зонтичные продажи (C1:C25).
- Выберите Input X Range , то есть вашу независимую переменную
  . В этом примере это среднемесячное количество осадков (B1:B25).
Если вы строите модель множественной регрессии, выберите два или более смежных столбца с разными независимыми переменными.
- Установите флажок Labels , если в верхней части диапазонов X и Y есть заголовки.
- Выберите нужный Вариант вывода, новый рабочий лист в нашем случае.
- При необходимости установите флажок Остатки , чтобы получить разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями.
Щелкните OK и просмотрите выходные данные регрессионного анализа, созданные Excel.

Интерпретация выходных данных регрессионного анализа

Как вы только что видели, запустить регрессию в Excel легко, поскольку все расчеты выполняются автоматически. Интерпретация результатов немного сложнее, потому что вам нужно знать, что стоит за каждым числом. Ниже вы найдете разбивку по 4 основным частям результатов регрессионного анализа.

Выходные данные регрессионного анализа: итоговые выходные данные

В этой части указывается, насколько хорошо рассчитанное уравнение линейной регрессии соответствует вашим исходным данным.

Вот что означает каждая часть информации:

Несколько R . Именно C или коэффициент связи измеряет силу линейной зависимости между двумя переменными. Коэффициент корреляции может принимать любое значение от -1 до 1, а его абсолютное значение указывает на силу связи. Чем больше абсолютное значение, тем сильнее связь:

1 означает сильную положительную связь
-1 означает сильную отрицательную связь
0 означает полное отсутствие связи

R Квадрат . Это Коэффициент детерминации , который используется в качестве индикатора качества подгонки. Он показывает, сколько точек приходится на линию регрессии. Значение R

2 вычисляется из общей суммы квадратов, точнее, это сумма квадратов отклонений исходных данных от среднего.

В нашем примере R ² равно 0,91 (округлено до 2 цифр), что очень хорошо. Это означает, что 91% наших значений соответствуют модели регрессионного анализа. Другими словами, 91% зависимых переменных (значений y) объясняется независимыми переменными (значениями x). Как правило, хорошим соответствием считается значение R в квадрате, равное 95% или более.

Скорректированный квадрат R . Это квадрат R с поправкой на количество независимых переменных в модели. Вы захотите использовать это значение вместо R квадрат для множественного регрессионного анализа.

Стандартная ошибка . Это еще одна мера согласия, показывающая точность вашего регрессионного анализа: чем меньше число, тем больше вы можете быть уверены в своем регрессионном уравнении. В то время как R

2 представляет собой процентную долю дисперсии зависимых переменных, которая объясняется моделью, стандартная ошибка является абсолютной мерой, которая показывает среднее расстояние, на которое точки данных отклоняются от линии регрессии.

Наблюдения . Это просто количество наблюдений в вашей модели.

Выходные данные регрессионного анализа: ANOVA

Вторая часть выходных данных — это дисперсионный анализ (ANOVA):

По сути, он разбивает сумму квадратов на отдельные компоненты, которые дают информацию об уровнях изменчивости в вашей регрессионной модели:

df — количество степеней свободы, связанных с источниками дисперсии.
SS сумма квадратов. Чем меньше Residual SS по сравнению с Total SS, тем лучше ваша модель соответствует данным.

MS среднеквадратичное значение.
F — F-статистика или F-тест для нулевой гипотезы. Он используется для проверки общей значимости модели.
Значение F представляет собой P-значение F.

Часть ANOVA редко используется для простого линейного регрессионного анализа в Excel, но вам определенно следует внимательно изучить последний компонент. Значимость Значение F дает представление о том, насколько надежны (статистически значимы) ваши результаты. Если значимость F меньше 0,05 (5%), ваша модель в порядке. Если оно больше 0,05, вам, вероятно, лучше выбрать другую независимую переменную.

Выходные данные регрессионного анализа: коэффициенты

В этом разделе содержится конкретная информация о компонентах вашего анализа:

Наиболее полезным компонентом в этом разделе является Коэффициенты .

Это позволяет вам построить уравнение линейной регрессии в Excel:

у = Ьх + а

Для нашего набора данных, где y — количество проданных зонтов, а x — среднемесячное количество осадков, наша формула линейной регрессии выглядит следующим образом:

Y = коэффициент осадков * x + точка пересечения

Со значениями a и b, округленными до трех знаков после запятой, получается:

Y=0,45*x-19,074

Например, при среднемесячном количестве осадков, равном 82 мм, продажи зонтов будут примерно 17,8:9.0003

0,45*82-19,074=17,8

Аналогичным образом вы можете узнать, сколько зонтов будет продано при любом другом указанном вами месячном количестве осадков (переменная x).

Выходные данные регрессионного анализа: остатки

Если вы сравните расчетное и фактическое количество проданных зонтов, соответствующее месячному количеству осадков 82 мм, то увидите, что эти цифры немного отличаются:

Расчетное: 17,8 (вычислено выше)
Фактически: 15 (строка 2 исходных данных)

В чем разница? Потому что независимые переменные никогда не являются идеальными предикторами зависимых переменных. А остатки могут помочь вам понять, насколько далеки фактические значения от прогнозируемых значений:

Для первой точки данных (осадки 82 мм) невязка составляет примерно -2,8. Итак, прибавляем это число к предсказанному значению, и получаем фактическое значение: 17,8 — 2,8 = 15.

Как сделать график линейной регрессии в Excel

Если вам нужно быстро визуализировать взаимосвязь между двумя переменными, нарисуйте диаграмму линейной регрессии. Это очень легко! Вот как:

Выберите два столбца с вашими данными, включая заголовки.
На вкладке Вставка в группе Чаты щелкните значок Точечная диаграмма и выберите миниатюру Точечная (первая):
Это добавит в ваш рабочий лист точечную диаграмму, которая будет похожа на эту:
Теперь нам нужно провести линию регрессии методом наименьших квадратов. Для этого щелкните правой кнопкой мыши любую точку и выберите Добавить линию тренда… из контекстного меню.
На правой панели выберите форму линии тренда Linear и, при необходимости, отметьте Display Equation on Chart , чтобы получить формулу регрессии:
Как вы могли заметить, уравнение регрессии, созданное для нас в Excel, совпадает с формулой линейной регрессии, которую мы построили на основе выходных данных Коэффициенты.
Перейдите на вкладку Fill & Line и настройте линию по своему вкусу. Например, вы можете выбрать другой цвет линии и использовать сплошную линию вместо пунктирной (выберите Сплошная линия в поле Тип штриха ):

На данный момент ваша диаграмма уже выглядит как приличный график регрессии:

Тем не менее, вы можете сделать еще несколько улучшений:

Перетащите уравнение туда, куда считаете нужным.
Добавить названия осей ( Элементы диаграммы кнопка > Названия осей ).
Если ваши точки данных начинаются в середине горизонтальной и/или вертикальной оси, как в этом примере, вы можете избавиться от лишнего пробела. Следующий совет объясняет, как это сделать: Масштабируйте оси диаграммы, чтобы уменьшить пустое пространство.
А вот так выглядит наш улучшенный график регрессии:
Важное примечание! На графике регрессии независимая переменная всегда должна располагаться на оси X, а зависимая переменная — на оси Y. Если ваш график построен в обратном порядке, поменяйте местами столбцы на листе, а затем нарисуйте диаграмму заново. Если вам не разрешено переупорядочивать исходные данные, вы можете переключить оси X и Y прямо на диаграмме.

Как выполнить регрессию в Excel с помощью формул

Microsoft Excel имеет несколько статистических функций, которые могут помочь вам в проведении линейного регрессионного анализа, таких как ЛИНЕЙН, НАКЛОН, ОТРЕЗОК и КОРРЕЛ.

Функция ЛИНЕЙН использует метод регрессии наименьших квадратов для вычисления прямой линии, которая лучше всего объясняет взаимосвязь между вашими переменными, и возвращает массив, описывающий эту линию. Вы можете найти подробное объяснение синтаксиса функции в этом руководстве. А пока давайте просто составим формулу для нашего примера набора данных:

=ЛИНЕЙН(C2:C25, B2:B25)

Поскольку функция ЛИНЕЙН возвращает массив значений, вы должны ввести ее как формулу массива. Выберите две соседние ячейки в одной строке, в нашем случае E2:F2, введите формулу и нажмите Ctrl + Shift + Enter, чтобы завершить ее.

Формула возвращает коэффициент b (E1) и константу a (F1) для уже знакомого уравнения линейной регрессии:

у = Ьх + а

Если вы избегаете использования формул массива в своих рабочих листах, вы можете вычислить a и b по отдельности с обычными формулами:

Получить точку пересечения Y (a):

=ПЕРЕХОД(C2:C25, B2:B25)

Получить наклон (б):

=НАКЛОН(C2:C25, B2:B25)

Кроме того, вы можете найти коэффициент корреляции ( Multiple R в итоговых выходных данных регрессионного анализа), который показывает, насколько сильно две переменные связаны друг с другом:

=КОРРЕЛ(B2:B25,C2:C25)

На следующем снимке экрана показаны все эти формулы регрессии Excel в действии:

Совет.