404 Page Not Found — knizka.pl
404 Page Not Found — knizka.pl Этот сайт использует файлы cookie для предоставления услуг в соответствии с Политикой файлов cookie. Условия хранения и доступа к файлам cookies можно задать в настройках браузера. Новинки Бестселлеры Блог. Интересное. НовостиПросмотр полной версии сайта
Go to the store Customize consents
Necessary for the website to function
Analytical software provider
Cancel Save preferences
Рисовалка по клеточкам взлом для Андроид
Занятие, которое мы так любили в нашем детстве теперь доступно для вашего игрового устройства со всеми разблокированными картинками. Вспомните сколько времени вы проводили за раскрасками раньше. Теперь это не просто картинки из мультиков, а настоящие шедевры, представленные в виде красивых узоров. Игра собрала в себе очень много самых интересных изображений! Теперь же это доступно каждому пользователя при помощи Рисовалки по клеточкам.
Геймплей Рисовалки по клеточкам
Все это очень увлекательный процесс, заниматься подобными раскрасками. Игра не имеет четкого сюжета, поэтому у вас есть полная свобода действий. Все что от вас требуется это набрать как можно больше очков раскрашивая одну картинку за другой. Вас не удивит графика в Рисовалка по клеточкам, но все игра пронизана очень красивыми изображениями, которые вы сможете украсить сотнями цветов, выбирая расцветку только по своему желанию.
Все достаточно просто и лаконично. Мелодия в игре тоже присутствует, но она не мешает, а только создает хорошую атмосферу для того, чтобы ваши картинки были еще больше насыщенными и яркими. Все зависит только от вашего желания раскрашивать различные изображения. Вам дается только возможность немного расслабится и отвлечься. Рисовалка по клеточкам разблокирует все что вам нужно.
Особенности Рисовалки по клеточкам
Здесь вы сможете вспомнить счастливые минутки своего детства, раскрашивая красивые картинки не жалея свободного времени. Используйте для этого самые обычные и неброские цвета. Делать с ними вам разрешается все что угодно. Чего то особенного Рисовалка по клеточкам вам не покажет, но затянет вас в мир виртуальной игры очень надолго.
Рисовалка по клеточкам в том, что вы сможете строить раскрыть сразу все доступные картинки и поделиться ими с друзьями. Вместе вы сможете создать настоящий шедевр, раскрашивая самую большую картинку, затрачивая на это намного меньше сил и времени, чем вы бы делали это в одиночку.Для того что бы начать играть в Рисовалка по клеточкам вам просто нужно скачать данную версию игры и потратить немного своего свободного времени.
Игры, в которые играют дети и Я
Здравствуйте-здравствуйте!
Сделала эту рисовалку для своих старшеньких дошколят. Основная задача этой рисовалки — помочь закрепить правильное название букв («эл», «эм»…) и порядок букв в алфавите.
Поле для рисования букв напоминает поле из игры морского боя, так же, как в морском бое, нужно зачеркивать клеточки. Но, в отличие от упомянутой игры, никакого боя не будет. Листы с полями для рисования дети получают для индивидуальной работы.
«Адреса» клеточек, из которых получится буква, указаны под полем.
В столбике букв одна буква находится в сером квадратике, именно она и получится в результате.
Ребенок читает «адрес» клеточки, например, «бэ — 7», далее ищет эту клеточку на поле и зачеркивает её.
Чтобы ребёнок не сбился, «адреса» из списка он тоже зачеркивает.
Есть также бланк с уже нарисованной буквой, но без «адресов» клеточек.
Можно выполнить обратное задание — написать адреса каждой клеточки.
А вот такой бланк поможет проверить правильность выполненных заданий.
Ниже несколько фотографий процесса рисования и бланки для рисования нескольких букв. Бланки можно будет скачать.
На фотографиях работы детей, которые выполняли это задание первый раз, поэтому у некоторых были ошибки. Задание непростое, но сложности, скорее всего будут, только при знакомстве с заданием. Дети достаточно быстро понимают принцип такого рисования.
Скачать бланки просто — кликаем на картинку и «сохранить как»
Весь алфавит будет в подарок участникам проекта ИГРАнаУРА в апреле (в апреле у нас будут игры посвященные обучению чтению)
Новости моего блога
можно получать на вашу любимую почту,
а подписаться можно
ИГРАЙТЕ С РАДОСТЬЮ
НАТАЛЬЯ ЧИСТОКЛЕТОВА
SRCH! Игра раскраска и пазлы
SRCH! — пиксельная игра-раскраска по номерам для детей и взрослых. Пиксельная рисовалка по цифрам — это не просто раскраска, но и антистресс игра, в которой ты можешь бесплатно рисовать картинки и проходить уровни с поиском объектов. Игры-рисовалки — это простой и веселый способ снять стресс. Рисование еще никогда не было настолько увлекательным! ТАКОГО ТЫ ЕЩЕ НЕ ПРОБОВАЛ Совершенно новые уровни, в которых тебе сперва необходимо найти спрятанные объекты, а только потом раскрасить рисунок! Как быстро ты сможешь справиться? ИНТЕРЕСНА ЛИ ИГРА-РАСКРАСКА ДЛЯ ВЗРОСЛЫХ И ДЕТЕЙ? БЕЗУСЛОВНО! И вот почему: — Уровни, которые похожи на квест — Головоломки, которые заставят тебя полностью сконцентрироваться — Игры-раскраски позволят тебе почувствовать себя художником и детективом одновременно — Раскраски по цифрам с простыми рисунками созданы, чтобы отдохнуть от тяжелого дня — Картинки антистресс заряжены хорошим настроением — Игры-раскраски по номерам — это мир искусства, в который может окунуться совершенно каждый — Раскраски для взрослых и детей содержат невероятное количество рисунков, которые обновляются каждую неделю — Раскраски по клеточкам с огромным количеством уровней — бесплатно Приложение для рисования удобно использовать в любом месте: рисовать по клеточкам можно на работе, дома или в транспорте. Пусть твой день выглядит невероятно — игра-раскраска для детей и взрослых SRCH! создана именно для этого. ПОДСКАЗКИ Уровень показался слишком сложным? Ни один предмет не спрятан так, чтобы его невозможно было отыскать. Игра-раскраска по номерам всегда подскажет решение. РАСКРАСКИ ДЛЯ ДЕВОЧЕК Забавные животные, сказочный единорог, герои мультиков, модные аксессуары, принцессы — рисование по клеткам весьма разнообразно. РАСКРАСКИ ДЛЯ ДЕТЕЙ ИЛИ ИГРЫ ПО КЛЕТОЧКАМ Раскраски антистресс содержат простые уровни, которые развивают творчество и смекалку у детей. ИГРА-РАСКРАСКА ДЛЯ ВЗРОСЛЫХ Сложные уровни с большим количеством деталей или раскраска антистресс мандала не оставят равнодушным ни одного взрослого. SRCH! — это не просто разукрашка по клеточкам и впечатляющие пиксельные картинки — это верные ориентиры на хорошее настроение. Выбирай разные рисунки по номерам в приложении каждый день и наслаждайся. Игра по клеточкам способна раскрасить твой день в самый яркий цвет в прямом смысле слова! Раскраска по цифрам и номерам будет удивлять тебя каждую неделю! НАСТАЛО ВРЕМЯ РАЗВЛЕКАТЬСЯ — НАСТАЛО ВРЕМЯ ИСКАТЬ ПРЕДМЕТЫ И РИСОВАТЬ ПО НОМЕРАМ Ты совершенно точно влюбишься в эту игру так, как влюбились в нее мы. SRCH! is free to use, but offers a Premium auto-renewable subscription option that offers you new levels on a weekly basis, removes ads, unlocks all content within the app and gives you unlimited tips. — If you choose to subscribe, we offer a weekly auto-renewable plan with a 3-day trial period at $7.99 and a weekly sale plan with a 3-day trial period at $6.99. — Payment will be charged to iTunes Account at confirmation of purchase. — Subscription automatically renews unless auto-renew is turned off at least 24-hours before the end of the current period. — Subscriptions may be managed by the user and auto-renewal may be turned off by going to the user’s Account Settings after purchase. — Any unused portion of a free trial period, if offered, will be forfeited when the user purchases a subscription to that publication, where applicable. — Account will be charged for renewal within 24-hours prior to the end of the current period, and identify the cost of the renewal. — A link to the terms of use: https://wowmaking.net/srch-terms/ — A link to the privacy policy: http://wowmaking.net/policy
Раскраска антистресс и пазлы — Приложение
SRCH! — пиксельная игра-раскраска по номерам для детей и взрослых. Пиксельная рисовалка по цифрам — это не просто раскраска, но и антистресс игра, в которой ты можешь бесплатно рисовать картинки и проходить уровни с поиском объектов. Игры-рисовалки — это простой и веселый способ снять стресс. Рисование еще никогда не было настолько увлекательным! ТАКОГО ТЫ ЕЩЕ НЕ ПРОБОВАЛ Совершенно новые уровни, в которых тебе сперва необходимо найти спрятанные объекты, а только потом раскрасить рисунок! Как быстро ты сможешь справиться? ИНТЕРЕСНА ЛИ ИГРА-РАСКРАСКА ДЛЯ ВЗРОСЛЫХ И ДЕТЕЙ? БЕЗУСЛОВНО! И вот почему: — Уровни, которые похожи на квест — Головоломки, которые заставят тебя полностью сконцентрироваться — Игры-раскраски позволят тебе почувствовать себя художником и детективом одновременно — Раскраски по цифрам с простыми рисунками созданы, чтобы отдохнуть от тяжелого дня — Картинки антистресс заряжены хорошим настроением — Игры-раскраски по номерам — это мир искусства, в который может окунуться совершенно каждый — Раскраски для взрослых и детей содержат невероятное количество рисунков, которые обновляются каждую неделю — Раскраски по клеточкам с огромным количеством уровней — бесплатно Приложение для рисования удобно использовать в любом месте: рисовать по клеточкам можно на работе, дома или в транспорте. Пусть твой день выглядит невероятно — игра-раскраска для детей и взрослых SRCH! создана именно для этого. ПОДСКАЗКИ Уровень показался слишком сложным? Ни один предмет не спрятан так, чтобы его невозможно было отыскать. Игра-раскраска по номерам всегда подскажет решение. РАСКРАСКИ ДЛЯ ДЕВОЧЕК Забавные животные, сказочный единорог, герои мультиков, модные аксессуары, принцессы — рисование по клеткам весьма разнообразно. РАСКРАСКИ ДЛЯ ДЕТЕЙ ИЛИ ИГРЫ ПО КЛЕТОЧКАМ Раскраски антистресс содержат простые уровни, которые развивают творчество и смекалку у детей. ИГРА-РАСКРАСКА ДЛЯ ВЗРОСЛЫХ Сложные уровни с большим количеством деталей или раскраска антистресс мандала не оставят равнодушным ни одного взрослого. SRCH! — это не просто разукрашка по клеточкам и впечатляющие пиксельные картинки — это верные ориентиры на хорошее настроение. Выбирай разные рисунки по номерам в приложении каждый день и наслаждайся. Игра по клеточкам способна раскрасить твой день в самый яркий цвет в прямом смысле слова! Раскраска по цифрам и номерам будет удивлять тебя каждую неделю! НАСТАЛО ВРЕМЯ РАЗВЛЕКАТЬСЯ — НАСТАЛО ВРЕМЯ ИСКАТЬ ПРЕДМЕТЫ И РИСОВАТЬ ПО НОМЕРАМ Ты совершенно точно влюбишься в эту игру так, как влюбились в нее мы. SRCH! is free to use, but offers a Premium auto-renewable subscription option that offers you new levels on a weekly basis, removes ads, unlocks all content within the app and gives you unlimited tips. — If you choose to subscribe, we offer a weekly auto-renewable plan with a 3-day trial period at $8.99, a weekly sale plan with a 3-day trial period at $4.99 and all-in-one purchase (one-time payment) for 8.99$. — Payment will be charged to iTunes Account at confirmation of purchase. — Subscription automatically renews unless auto-renew is turned off at least 24-hours before the end of the current period. — Subscriptions may be managed by the user and auto-renewal may be turned off by going to the user’s Account Settings after purchase. — Any unused portion of a free trial period, if offered, will be forfeited when the user purchases a subscription to that publication, where applicable. — Account will be charged for renewal within 24-hours prior to the end of the current period, and identify the cost of the renewal. — A link to the terms of use: https://wowmaking.net/srch-terms/ — A link to the privacy policy: http://wowmaking.net/policy
Рисование по клеточкам
Урок для начинающих: три рисунка по клеткам.
Нарисовать по клеточкам можно все что угодно.
Легкие схемки, с них можно начать Читать далее рисунки по клеткам для начинающих →
Графические диктанты для дошкольников хорошо помогают родителям и педагогам планомерно подготовить ребенка к школе и предотвратить такие типичные трудности в обучении, как неразвитость орфографической зоркости, неусидчивость и рассеянность. Регулярные занятия с данными графическими диктантами развивают у ребенка произвольное внимание, пространственное воображение, мелкую моторику пальцев рук, координацию движений, усидчивость.
Рисование по клеточкам – очень увлекательное и полезное занятие для детей. Это игровой способ развития у малыша пространственного воображения, мелкой моторики пальцев рук, координации движений, усидчивости. Графические диктанты могут с успехом применяться для детей от 5 до 10 лет.
Выполняя предложенные в выложенных ниже заданиях — графических диктантах, ребенок расширит кругозор, увеличит словарный запас, научится ориентироваться в тетради, познакомится с разными способами изображения предметов. Читать далее Графические диктанты (Рисование по клеточкам) →
Страниц: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Рисование по клеточкамРисование по клеточкам — весьма сложное, но очень полезное занятие. Оно развивает пространственное мышление ребенка, его умение планировать собственную деятельность и координацию движения руки, развивает внимание, память, логическое мышление и, что самое главное, формирует графический навык. Благодаря этим заданиям малыш в дальнейшем научится писать аккуратно и правильно Читать далее Рисование. Дорисуй по клеточкам →
Рисование по клеточкамРисование по клеточкам – очень увлекательное и полезное занятие для детей. Это игровой способ развития у малыша пространственного воображения, мелкой моторики пальцев рук, координации движений, усидчивости, помогает развить глазомер, тренирует руку для письма.
Предлагаем вашему вниманию картинки, которые малыш должен дорисовать. Читать далее Рисование по клеточкам. Дорисуй →
Рисование по клеточкамРисование по клеточкам это схематичное изображение предмета. Схематичное изображение показывает отличительные особенности, по которым мы можем узнать животное или предмет. Например, у зайца – длинные уши и маленький хвостик, у слона – длинный хобот, у страуса длинная шея, маленькая голова и длинные ноги, и так далее. Читать далее Рисование по клеточкам животных →
Рисование по клеточкамРисование по клеточкам помогает развить глазомер, логическое мышление, аккуратность, усидчивость малыша, тренирует руку к письму. Читать далее Рисование по клеточкам для дошкольников →
Рисование по клеточкамРисование по клеточкам – очень увлекательное и полезное занятие для детей. Сравниваем и рисуем по образцу, красиво раскрашиваем. Это игровой способ развития у малыша внимания и пространственного воображения, мелкой моторики пальцев рук, координации движений, усидчивости.
Читать далее Учимся рисовать. Рисование по клеточкам →
Музей Нобелевской премии | Искусство и наука встречаются, когда Музей Нобелевской премии демонстрирует рисунки нервных клеток Кахаля
В конце 19 и начале 20 века ученые сделали решительные шаги к более глубокому познанию того, как функционирует человеческий мозг и нервная система. Возможно, одним из самых важных пионеров неврологии был Сантьяго Рамон-и-Кахаль (1852–1934) из Испании, получивший Нобелевскую премию по физиологии и медицине в 1906 году за свои исследования нервной системы. С помощью методов окрашивания клеток, чтобы их можно было изучать под микроскопом, Кахаль успешно нанес на карту различные типы нервных клеток в головном мозге.Кахаль, врач, был также очень талантливым художником. Его рисунки того, что он видел под микроскопом, показывали нервную систему с удивительной ясностью.
«Подарок Кахаля потомкам состоит не только из его новаторских научных достижений. Он также поделился с нами своим искусством и работами, которые позволили визуализировать и сделать понятными запутанные узоры человеческих нервных клеток. Его рисунки — прекрасный пример того, как искусство и наука могут быть переплетены вместе», — говорит Эрика Ланнер, директор Музея Нобелевской премии.
Их Величества король Испании Фелипе VI и королева Летиция вместе с Их Величествами королем Швеции Карлом XVI Густавом и королевой Швеции Сильвией проведут экскурсию по выставке под названием « синапсы: наука и искусство в Испании, от Рамона-и-Кахала до 21 век . Помимо рисунков Кахаля, на выставке будут представлены работы ряда людей, имевших с ним контакт, включая поэта Федерико Гарсиа Лорку и художника Сальвадора Дали. Здесь также будут представлены работы пяти современных художников, на которых сильно повлиял Кахаль.Эти работы по-разному связаны с международными научными проектами.
Выставка будет проходить с 25 ноября по 4 декабря и является результатом сотрудничества трех министерств правительства Испании – Министерства иностранных дел, Европейского союза и сотрудничества; Министерство образования; и Министерство науки и инноваций — в партнерстве с Институтом Сервантеса и Советом провинции Уэска. Куратором выставки, предоставленной Музею Нобелевской премии, является Хуан Мануэль Боне.
Сантьяго Рамон-и-Кахаль и итальянский патологоанатом Камилло Гольджи были совместно удостоены Нобелевской премии по физиологии и медицине 1906 года «в знак признания их работы над структурой нервной системы».
Пресс-брифинг
24 ноября в 15.00 состоится пресс-брифинг для СМИ. Куратор Хуан Мануэль Бонет примет участие. Пожалуйста, свяжитесь с Ребеккой Оксельстрём, главой пресс-службы Нобелевского фонда, если вы хотите принять участие. [email protected]орг.
Контакты для прессы:
Ребекка Оксельстрём, руководитель отдела прессы, Музей Нобелевской премии, [email protected] + 46 73 412 66 75
Изображения для прессы
https://nobelprize.org/press-images-nobel-prize-museum
Музей Нобелевской премии
Нобелевская премия показывает, что идеи могут изменить мир. Мужество, творчество и настойчивость нобелевских лауреатов вдохновляют нас и дают надежду на будущее. Фильмы, подробные экскурсии и артефакты рассказывают истории лауреатов и их вклад «на благо человечества».Основываясь на уникальном сочетании областей Нобелевской премии — естественных наук, литературы и мира — мы исследуем величайшие вызовы нашего времени и показываем, как мы можем ответить на них с помощью науки, гуманизма и сотрудничества. Нашими выставками, школьными программами, лекциями и беседами мы в Музее Нобелевской премии стремимся привлечь общественность к тому, чтобы сделать мир лучше. Сегодня мы находимся в Stortorget в Gamla Stan, в районе Старого города Стокгольма. Мы планируем создать новый дом для нашей общественной деятельности в Слуссене в центре Стокгольма.
Отказ от ответственности: Музей Нобелевской премии прямо или косвенно не участвует в процессе выдвижения или выбора лауреатов Нобелевской премии. Эти процедуры являются строго конфиденциальными и регулируются учреждениями, присуждающими Нобелевскую премию.
© Музей Нобелевской премии, 2021 г. Nobelpriset®, Nobel Prize® и медаль Нобелевской премии являются зарегистрированными товарными знаками Нобелевского фонда.
Знаменитые наброски мозга снова оживают в виде вышивки
В конце 1800-х Сантьяго Рамон-и-Кахаль, испанский исследователь мозга, проводил долгие часы на своем чердаке, рисуя сложные клетки.Его тщательная, одиночная работа помогла выявить отдельные клетки мозга, которые вместе создают более широкие сети. За эти открытия Кахаль получил Нобелевскую премию по физиологии и медицине в 1906 году.
Теперь группа вышивальщиц обвела нитью эти знаковые изображения клеток, отдавая дань уважения новаторским рисункам, которые помогли нам ясно увидеть мозг.
Проект вышивки Cajal был запущен в марте 2020 года учеными Эдинбургского университета. Более сотни добровольцев — ученые, художники и вышивальщицы — сшили панели, которые в конечном итоге будут сшиты в гобелен.
Кэтрин Эбботт, нейробиолог из Эдинбургского университета, пришла к этой идее во время разговора со своей коллегой Джейн Хейли, которая планировала выставку рисунков Кахаля. Эти дотошные рисунки воссоздали нервные клетки, или нейроны, и другие типы клеток мозга, в том числе вспомогательные клетки, называемые астроцитами. «Я сразу сказал: «А было бы неплохо вышить некоторые из них?»
Проект только начался, когда мир перевернула пандемия COVID-19. Но шитье дома во время карантина успокаивало, говорит Кэти Аскью, нейроиммунолог из Эдинбургского университета.«Иметь что-то, что может занять ваши руки, чтобы вы не листали телефон и не смотрели новости, — это здорово», — говорит она. Аскью решил воссоздать тип нейрона, известного как клетка Пуркинье, из человеческого мозжечка, структуры в задней и нижней части мозга, которая помогает координировать движения. Клетки Пуркинье собирают сигналы с помощью пышных зарослей усиков, прежде чем посылать собственные успокаивающие сигналы. Конкретный образец Кахаля почти заполнил тканевую панель Аскью. «Это удивительные клетки, — говорит она.По ее словам, она провела месяцы, глядя на одну клетку, и нашла похожие ветки на деревьях.
Чтобы отдать дань уважения идеям Сантьяго Рамона-и-Кахаля, вышивальщицы воссоздали девять его культовых рисунков, которые охватывают множество типов клеток мозга. Проект вышивки Кахаля; верхний ряд (слева направо): Лиз Рибчестер, Кэти Аскью, Джанет Филп; средний ряд: Кэрол Коулман, Джейн Хейли, Эмма Перкинс; нижний ряд: Ники Стипиду, Мелани Стефан, Элисон ТоддХудожественный взгляд Кахаля очевиден в его рисунках, — говорит Энни Кэмпбелл, одна из добровольцев, предоставивших квадрат.«Его образы живут в этом пограничном пространстве между наукой и изобразительным искусством», — говорит Кэмпбелл, которая сама является художницей из Обернского университета в Алабаме. «Он принимал эстетические решения о том, что оставить, чтобы кто-то мог посмотреть на это и сказать: «О, это нейрон без всех его дендритов, поэтому я могу видеть астроцит, обернутый вокруг него».
Кэмпбелл решила вышить астроцит петлеобразными усиками «для красоты формы», — говорит она. Пока она шила, она также начала больше узнавать о клетках, которые выполняют множество важных функций в мозге, включая заживление травм.
По словам Эбботта, рисункиКахаля актуальны и сегодня. «Больше всего меня поражает то, насколько они вне времени». Даже с помощью мощных микроскопов с высоким разрешением ученые сегодня видят клетки похожим образом. «Почти удручающе думать, что даже со всем этим причудливым оборудованием мы не так далеко впереди», — говорит она. «Но мне это нравится. Мне нравится, что есть прямая связь со 100-летней давностью».
Эта нить сегодня связывает вышивальщиц с работами Кахаля, говорит Эбботт.«Мы смотрим на одно и то же и испытываем одинаковое чувство удивления».
| Дата / время | Дата | Размеры | Размеры | User | Комментарий | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Текущий | Текущий | , 24 октября 2007 г. | 870 × 480 (119 Kb) | (119 Kb) | Ladeofhats | Talk | вклад) | вернулся к версии 13:55, 22 октября 2007 г. в качестве запроса | | ||
| 573 × 348 (75 кб) | Ladoofhats (разговор | вклад) | изменил цвет границы и снял капитал из agимец | |||||||
| 13:55, 22 октября 2007 | 870 × 480 (119 кб) | Totobaggins (Talk | Resize) | от последнего редактирования | ||||||
| 13:35, 22 октября 2007 г. | 141 × 83 (119 КБ) | 84 | |||||||
| 05:24, 19 мая 2007 | 573 × 444 (115 КБ) | Indolences (обсуждение | СУДЗИЯ) | вынул Adobe ключевой | ||||||
| 11:55, 25 января 2007 | 458 × 355 (156 кб) | Amada44 (Talk | Place) | Удалены детали растровых изображений и заменены Векторы | ||||||
| 22:42, 5 мая 2006 | 573 × 444 (339 Kb) | FastFission ~ Commonswiki (Talk | romanswiki (Talk | romanswiki | ) | ||||||
| 17:49, 26 апреля 2006 г. | 573 × 444 (306 КБ) | LadyofHats (обсуждение | вклад) | {{Информация| |Описание= базовая диаграмма элементов, соответствующих клетке прокариот.в этом случае бактерии | Источник = я сделал диаграмму сам, используя Adobe Illustrator, в качестве источника информации я использовал этот веб-сайт [http://kentsimmons.uwinnipeg. 17:44, 26 апреля 2006 г. |Описание= базовая диаграмма элементов, соответствующих клетке прокариот. в этом случае бактерии |Источник=я сделал диаграмму сам, используя Adobe Illustrator, в качестве источника информации я использовал этот веб-сайт [http://kentsimmons.Увиннипег. |
Схема клеток животного для печати – с маркировкой, без маркировки и пустая
Изучаете ли вы клетки животных в пятом классе по естественным наукам или биологии? Если это так, вам может понадобиться запомнить животную клетку, ее органеллы и их функции. Чтобы помочь вам в этом, я создал печатную схему клеток животных. Используйте это удобное учебное пособие при подготовке к предстоящему тесту или викторине.
На выбор предлагается шесть диаграмм клеток животных. Первый представляет собой цветную и помеченную диаграмму ячеек.Следующий — черно-белая версия первого.
Эти печатные формы бесплатны для подписчиков Tim’s Printables. Уже участник? Пожалуйста, не забудьте войти в систему. Еще не зарегистрированы? Присоединяйся сегодня! Кроме того, эти печатные формы можно приобрести в виде отдельной цифровой загрузки без членства.
Диаграмма меченых клеток животных
Пустой лист диаграммы клеток животных
Третья и четвертая диаграммы представляют собой рабочие листы диаграмм клеток животных.Проверьте себя, заполнив пропуски.
Схема немеченых клеток животных
Наконец, в нижней части страницы приведена немаркированная версия схемы в цветном и черно-белом вариантах. Это может быть полезно в качестве распечатываемого плаката для класса или как часть презентации или отчета.
Органеллы и их функции
Ядро — Ядро клетки представляет собой органеллу, содержащую большую часть генетического материала клетки.Ядро регулирует рост и метаболизм клеток.
Ядрышко – Ядрышко состоит из РНК и белков. Он транскрибирует и модифицирует РНК.
Лизосомы – Лизосомы содержат ферменты, расщепляющие биомолекулы. Они действуют как удаление отходов клетки.
Хроматин – Хроматин представляет собой макромолекулы, состоящие из ДНК, белка и РНК.
Центриоли – Центриоли способствуют цитокинезу. (Расщепление клетки)
Цитоскелет – Цитоскелет придает клетке форму и предотвращает ее деформацию.
Цитоплазма – Цитоплазма состоит из цитозаля, гелеобразного вещества. Это 80% воды.
Плазматическая мембрана – Также известная как клеточная мембрана, плазматическая мембрана представляет собой избирательно проницаемую стенку, которая отделяет внутреннюю часть клетки от внешней среды.
Рибосомы – Рибосомы состоят из белка и РНК. Они превращают генетический материал в белок.
Грубый эндоплазматический ретикулум – Грубый эндоплазматический ретикулум производит ферменты и белки.
Гладкий эндоплазматический ретикулум – Гладкий эндоплазматический ретикулум производит липиды, фосфолипиды и стероиды.
Аппарат Гольджи – Аппарат Гольджи, также известный как тельца Гольджи, упаковывает белок внутри клетки для подготовки к секреции.
Митохондрии – Митохондрии являются электростанциями клетки. Они генерируют АТФ.
Источники: Wikipedia.org, Britannica.com
Что за рисунки в камере Эстер в «Королевах крика»? Они могут быть подсказкой
Один из самых интересных аспектов очень интересного комедийного сериала ужасов «Королевы крика » — это безумные предположения о том, кто может быть серийным убийцей, терроризирующим наименее симпатичных главных героев в истории телевидения.Хотя сериал любит шокирующие повороты и сюрпризы, на этом пути всегда есть подсказки, которые наблюдательный фанат может использовать, чтобы собрать воедино тайну. Например, какие рисунки в камере Эстер? Могут ли они быть ключом к разгадке того, кто такой «Зеленый Смысл»?
Когда наши «герои» отправляются навестить Хестер в тюрьме, они делают это для того, чтобы получить некоторое представление о разуме серийного убийцы и таким образом помочь детективам-любителям выяснить личность Зеленого Смысла. Если это немного похоже на «Молчание ягнят» , параллели на этом не заканчиваются.Подобно Ганнибалу Лектеру из «Молчание », Эстер заперта в камере без окон и жаждет только вида. Как и Ганнибал, Эстер пыталась восполнить недостаток декораций, создавая свои собственные в виде зловещих набросков, которые она вешает на стену. Ганнибал нарисовал Кларису Старлинг в исполнении Джоди Фостер, укрощающую ягненка, что символично для фильма в целом. Могут ли рисунки Хестер также указывать на убийцу?
Когда Шанель и Дениз допрашивали ее, Эстер сильно намекнула, что точно знает, кто убийца, сказав им, что ответ был прямо у них перед глазами.Ну а прямо перед их лицами было несколько интересных рисунков. На одном было что-то похожее на человеческую фигуру с полностью видимыми внутренними органами. Другой — здание, и, возможно, это женский клуб, университет или, возможно, больница. Возьми из этого что хочешь. Хотя, скорее всего, если эти рисунки и являются подсказкой, они не станут очевидными, пока после мы не выясним, кто убийца.
Если тщеславие «Молчание ягнят» продолжится в этом сезоне, похоже, нам придется беспокоиться только о Хестер как о побочном убийце.Она не самая большая проблема, о которой женщинам приходится беспокоиться в этом году, но, на самом деле, она, вероятно, не сильно облегчит их жизнь.
14.1: Диаграммы клеток и клеточные реакции
14.1.1 Элементы гальванического элемента
Мы будем рассматривать гальванический элемент как систему . Ячейка имеет два металлических провода, называемых клеммами , которые проходят через границу системы. Внутри ячейки есть фазы, которые могут проводить электрический ток и в совокупности называются электрическими проводниками .Каждая клемма присоединена к электронному проводнику , который обычно представляет собой металл, но также может быть графитом или полупроводником. Каждый электронный проводник контактирует с ионным проводником , обычно раствором электролита, по которому могут двигаться ионы, но не электроны. Оба электронных проводника могут находиться в контакте с одним и тем же ионным проводником; или они могут находиться в контакте с отдельными ионными проводниками, и в этом случае ионные проводники контактируют друг с другом в жидкостном соединении .Таким образом, общее расположение физических элементов гальванического элемента выглядит следующим образом: чтобы можно было измерить разность электрических потенциалов между ними.
Комбинация электронного проводника и ионного проводника, находящегося в контакте с ним, называется электродом или полуэлементом. (Термин «электрод» иногда используется для обозначения только электронного проводника.) Для описания гальванического элемента принято различать левый и правый электроды. Таким образом, мы устанавливаем лево-правую ассоциацию с реагентами и продуктами реакций на электродах.
14.1.2 Схемы элементов
Рисунок 14.1 Гальванический элемент без жидкостного перехода.
Рассмотрим гальванический элемент, изображенный на рис. 14.1. Эта ячейка имеет водородный электрод слева и хлорсеребряный электрод справа.Водородный электрод представляет собой полоску платины, находящуюся в контакте с газообразным водородом и водным раствором соляной кислоты, который является ионным проводником. В водородном электроде, показанном на рисунке, газообразный водород вводится через боковую трубку в стеклянную рубашку с закрытым концом, окружающую платиновую полосу и погруженную в соляную кислоту; газ выходит через отверстия в нижней части трубки. Хлорсеребряный электрод представляет собой серебряную полоску или проволоку, которую погружают в соляную кислоту и покрывают твердым хлоридом серебра.
Ячейка на рис. 14.1 компактно описывается следующей диаграммой ячеек : \begin{equation*} \ce{Cu} \jn \ce{Pt} \jn \ce{h3}\tx{(g) } \jn \ce{H+}\tx{(водн.)}, \ce{Cl-}\tx{(водн.)} \jn \ce{AgCl}\tx{(s)} \jn \ce{Ag} \jn \ce{Cu} \end{equation*} На ячейковой диаграмме показано, какой электрод находится слева, а какой справа, а также показаны реагенты и продукты двухэлектродных реакций. Одна вертикальная полоса представляет границу фазы. Запятые используются для разделения разных видов в одной и той же фазе.
Та же ячейка может быть описана немного другой схемой ячейки, на которой не показаны медные клеммы, показанные на рисунке, и показан растворенный электролит вместо ионов: \begin{equation*} \ce{Pt} \jn \ce{ h3}\tx{(g)} \jn \ce{HCl}\tx{(водн.)} \jn \ce{AgCl}\tx{(s)} \jn \ce{Ag} \end{equation*} Причина, по которой нет необходимости включать клеммы, заключается в том, что свойство, значение которого мы ищем, потенциал ячейки с нулевым током, является одним и тем же независимо от металла, используемого для клемм.
14.1.3 Электродные реакции и реакция в ячейке
Схема ячейки с обозначением левого и правого электродов позволяет нам записать уравнения реакции для ячейки. Эти уравнения написаны в соответствии с соглашением, согласно которому электроны входят в правую клемму и выходят из левой клеммы.
На каждом электроде происходит электродная реакция , или полуреакция, одна для восстановления на правом электроде, а другая для окисления на левом электроде.Уравнения реакции для электродных реакций включают электроны либо в качестве реагента (на правом выводе), либо в качестве продукта (на левом выводе). Реакция клеток описывает общее химическое изменение; его уравнение реакции представляет собой сумму уравнений для двух электродных реагентов с компенсацией электронов.
Например, электродные реакции ячейки на рис. 14.1 можно записать следующим образом. \begin{alignat*}{2} & \tx{окисление слева:} & \qquad & \ce{h3}\tx{(g)} \arrow \ce{2H+}\tx{(aq)} + \ ce{2e-}\cr & \tx{сокращение справа:} & & \ce{2AgCl}\tx{(s)} + \ce{2e-} \arrow \ce{2Ag}\tx{(s) } + \ce{2Cl-}\tx{(aq)} \end{alignat*} Как написано здесь, стехиометрические числа электронов имеют одинаковое абсолютное значение (2) в обоих уравнениях реакции.Это позволяет электронам нейтрализоваться, когда мы добавляем электродные реакции для формирования клеточной реакции: \begin{equation*} \ce{h3}\tx{(g)} + \ce{2AgCl}\tx{(s)} \ стрелка \ce{2H+}\tx{(водн.)} + \ce{2Cl-}\tx{(водн.)} + \ce{2Ag}\tx{(s)} \end{уравнение*}
Рисунок 14.2 Цинк-медный гальванический элемент с пористым барьером (жирная пунктирная линия), разделяющим два раствора электролита. Пунктирный прямоугольник указывает на границу системы.
(a) Разомкнутая цепь с изолированной системой в равновесном состоянии.
(b) Замкнутая цепь.
Ячейка на рис. 14.1 имеет одну фазу электролита с практически одинаковым составом на обоих электродах и является примером ячейки без жидкостного перехода или ячейки без переноса . В качестве примера клетки с переносом рассмотрим клеточную диаграмму \[ \ce{Zn} \jn \ce{Zn2+}\tx{(aq)} \ljn \ce{Cu2+}\tx{(aq)} \jn \ce{Cu} \] Это цинково-медная ячейка, изображенная на рис. 14.2, которую иногда называют ячейкой Даниэля.Две фазы электролита разделены жидким переходом, представленным на диаграмме ячейки пунктирной вертикальной чертой. Если можно предположить, что потенциалом жидкостного соединения можно пренебречь, жидкостное соединение вместо этого представлено парой пунктирных вертикальных полос: \begin{equation*} \ce{Zn} \jn \ce{Zn2+}\tx{(aq) } \lljn \ce{Cu2+}\tx{(aq)} \jn \ce{Cu} \end{equation*}
14.1.4 Продвижение и заряд
Номер электрона или номер заряда, \(z \) клеточной реакции определяется как количество электронов, поступающих на правую клемму на единицу продвижения клеточной реакции.\(z\) — положительная безразмерная величина, равная \(|\nu\subs{e}|\), где \(\nu\subs{e}\) — стехиометрическое число электронов в любом из электродов реакции, сумма которых составляет клеточную реакцию.
Поскольку обе электродные реакции записываются с одним и тем же значением \(|\nu\subs{e}|\), продвижение этих реакций и клеточной реакции описывается одной и той же переменной продвижения \(\xi\ ). При бесконечно малом изменении \(\dif\xi\) количество электронов, равное \(z\dif\xi\), входит в систему через правый терминал, такое же количество электронов выходит через левый терминал, и существует отсутствие накопления заряда ни на одной из внутренних фаз.{-1}\)}\). Заряд на количество электронов равен \(-F\). Таким образом, заряд, поступающий в правый терминал во время продвижения \(\dif\xi\), равен \begin{equation} \dQ\sys = -zF\dif\xi \tag{14.1.1} \end{equation}
Секвенирование РНК одиночной клетки выявляет гены, связанные с дифференцировкой, что имеет значение для прогнозирования прогноза и ответа на иммунотерапию при глиомах
Контроль качества и фильтрация данных scRNA-seq
После контроля качества, фильтрации и корректировки пакетного эффекта данных scRNA-seq, 15 853 клетки были получены из набора данных GSE103224 (фиг.1А). Наблюдалась значительная положительная корреляция между глубиной секвенирования и количеством обнаруженных генов (R = 0,96, рис. 1B). Результат коррекции пакетного эффекта показан с помощью анализа UMAP (аппроксимация и проекция равномерного коллектора) на рис. 1C. Всего было обнаружено 11 773 гена, и 1000 высоковариабельных генов были изображены на рис. 1D.
Рисунок 1Анализ траекторий кластеризации и дифференцировки клеток на основе данных секвенирования РНК отдельных клеток. ( A ) Скрипичный график, показывающий результат контроля качества и подбора scRNA-seq dada.( B ) Точечная диаграмма, показывающая корреляцию между глубиной секвенирования и количеством обнаруженных генов. ( C ) Анализ UMAP, показывающий результат коррекции пакетного эффекта, в котором левая панель представляет результат до коррекции пакетного эффекта, а правая панель представляет результат после пакетной коррекции. ( D ) Точечная диаграмма, показывающая 1000 высоковариабельных генов по всем образцам с аннотациями первых 10 генов. ( E ) Точечная диаграмма, показывающая 23 кластера клеток, обработанных алгоритмом tSNE на основе 10 ПК.( F ) Точечная диаграмма, показывающая ячейки, аннотированные типами ячеек. ( G ) Анализ траектории дифференцировки, идентифицирующий 3 ветви астроцитов и тканевых стволовых клеток с различным состоянием дифференцировки и псевдовременем. UMAP: аппроксимация и проекция равномерного многообразия, PCA: анализ главных компонентов, tSNE: t-распределенное стохастическое встраивание соседей.
Анализ траекторий кластеризации и дифференцировки клеток глиомы
Для кластерного анализа клеток были определены 10 ПК (главные компоненты) со статистической значимостью (рис.С1А). На основе алгоритма tSNE 15 853 клетки были разделены на 23 кластера, и на тепловой карте были отображены паттерны экспрессии 10 наиболее дифференциально экспрессируемых маркерных генов для каждого кластера (рис. S1B). Клетки, распределенные в 23 кластера, были аннотированы типами клеток в соответствии с маркерными генами (рис. 1E, F), в которых кластеры 14 и 18 были макрофагами, кластер 10 были моноцитами, кластеры 12, 13 и 15, как правило, были тесно связаны со стволовыми клеток, кластер 19, как правило, был связан с эпителиальными клетками, а остальные кластеры, как правило, были близки к астроцитам.Анализ псевдовремени и траектории дифференцировки был проведен для 12 456 астроцитов и стволовых клеток, и были идентифицированы 3 ветви клеток с отчетливыми паттернами дифференцировки. Клетки, распределенные в состоянии 1, считались исходным типом клеток, а затем дифференцировались в другие состояния (рис. 1G).
Функциональная аннотация для трех состояний дифференцировки
В соответствии с маркерными генами для конкретных состояний дифференцировки был проведен анализ пути KEGG (Киотская энциклопедия генов и геномов) для выявления обогащенных потенциальных молекулярных механизмов.Гены-маркеры для состояния дифференцировки 1 коррелировали с клеточным старением, глиомой и сигнальным путем р53. Маркерные гены в состоянии 2, как правило, связаны с клеточным старением, глиомой, клеточным циклом, сигнальным путем HIF - 1 и апоптозом (рис. S2).
Классификация пациентов с глиомой на основе DRG
В общей сложности 833 маркерных гена для трех состояний дифференцировки клеток рассматривались как DRG. С помощью консенсусного кластерного анализа было обнаружено 3 молекулярных кластера с различной общей выживаемостью ( p < 0.001) были идентифицированы на основе профилей экспрессии DRG в объединенном наборе данных, включая пациентов из данных TCGA-GBM, набора данных GSE4271 и GSE43378 (рис. 2A–C). Пациенты в C3, как правило, имели лучший прогноз, тогда как у пациентов в C2 общая выживаемость была хуже (рис. 2D). Результат PCA (анализ основных компонентов) показал, что классификация может значительно различать образцы глиомы (рис. 2E). Кроме того, классификация глиом на основе высоковариабельных генов, идентифицированных в данных scRNA-seq, была выполнена с помощью консенсусного кластерного анализа.Как показано на рис. S3A, пациенты были соответствующим образом разделены на две группы. Анализ выживаемости Каплана-Мейера показал, что прогноз между двумя кластерами не имел существенной разницы (рис. S3B), что означает, что классификация, основанная на DRG, показала преимущество по сравнению с высоковариабельными генами, что имеет значение для различения прогноза при глиомах. Как показано на рис. 2F, степень патологии у пациентов с C3, как правило, была ниже, чем у пациентов с другими кластерами ( p < 0.001), что согласуется с результатами анализа общей выживаемости. DRG с повышающей/понижающей регуляцией в состоянии дифференцировки 1 демонстрировали аналогичную тенденцию в образцах C2, а характер экспрессии DRG с повышающей/понижающей регуляцией в состоянии дифференцировки 3 демонстрировал аналогичную тенденцию в образцах C3, что подразумевает, что клетки глиомы C2 были в основном в состоянии дифференцировки 1, которое представляло менее дифференцированное состояние, а клетки С3 находились в основном в состоянии дифференцировки 3, которое представляло более дифференцированное состояние (рис.2Г). Как показано на рис. 3A, B, результаты дифференциального анализа обогащенного биологического процесса и путей между кластерами C2 и C3 продемонстрировали, что по сравнению с C3 глиомы C2 в основном коррелируют с иммунными реакциями (например, Т-клеточный иммунитет и позитивная регуляция). адаптивного иммунного ответа) и онкогенез (например, взаимодействие с рецептором ЕСМ и апоптоз).
Рисунок 2Классификация пациентов с глиомой на основе DRG. ( A – C ) Результаты согласованного кластерного анализа для пациентов с глиомой на основе DRG.( D ) Общий анализ выживаемости между пациентами в трех кластерах. ( E ) Диаграмма рассеяния, демонстрирующая результат PCA для классификации пациентов с глиомой на основе DRG. ( F ) Сравнение клинико-патологических признаков по трем кластерам. ( G ) DRG с повышающей/понижающей регуляцией в состояниях дифференцировки 1 и 3 демонстрировали сходные паттерны экспрессии в кластерах C2 и C3 соответственно. DRG: гены, связанные с дифференцировкой, PCA: анализ главных компонентов.
Рисунок 3Дифференциальный анализ обогащенных функций между C2 и C3. ( A ) Тепловая карта, иллюстрирующая дифференциально обогащенный биологический процесс между кластерами C2 и C3. ( B ) Тепловая карта, иллюстрирующая дифференциально обогащенные пути KEGG между кластерами C2 и C3. KEGG: Киотская энциклопедия генов и геномов.
Идентификация отчетливого иммунного микроокружения опухоли (TIME), иммуногеномных паттернов и ответа на иммунотерапию в различных кластерах
Иммунные, стромальные и ОЦЕНОЧНЫЕ баллы для образцов в кластере C2 были самыми высокими, а чистота опухоли была самой низкой в кластере C2 ( все р < 0.001), что указывает на наибольшее количество иммунных и стромальных клеток и наименьшую чистоту опухоли в С2 (рис. 4А). И наоборот, результаты продемонстрировали наименьшее количество иммунных и стромальных клеток и наибольшую чистоту опухоли в C3. Анализ выживаемости Каплана-Мейера для пациентов с разным TIME использовался для исследования корреляции TIME и общей выживаемости (рис. 4B). Пациенты с более низкими иммунными, стромальными и оценочными баллами и более высокой чистотой опухоли, как правило, имели лучшую выживаемость. Более того, фолликулярные хелперные Т-клетки и активированные NK-клетки были значительно более распространены в опухолях С3.Однако эозинофилы и активированные дендритные клетки были более многочисленными в опухолях С2 (рис. 4С). Уровни экспрессии иммунных контрольных точек, включая PDCD1LG2, HAVCR2, CTLA4, TNFRSF18, TNFRSF9, B2M, и CD274 , были самыми высокими в опухолях C2 (рис. 4D). Пациенты с более высоким содержанием инфильтрирующих активированных NK-клеток или фолликулярных хелперных Т-клеток показали лучшую общую выживаемость. Напротив, пациенты с более высоким содержанием инфильтрирующих эозинофилов имели худшую общую выживаемость (рис.4Е). Более того, пациенты с более высокими уровнями экспрессии CD274 , как правило, имели худший прогноз, а пациенты с более высокими уровнями экспрессии LAMA3 , как правило, имели лучший прогноз (рис. 4F). Как показано на рис. 4G, баллы для иммунотерапии против PD1 в С2 были значительно выше, чем в С3, что указывает на то, что пациенты в С2, как правило, получали пользу от терапии против PD1 ( p < 0,01). Что касается иммунотерапии против CTLA4, у пациентов в С1 наблюдалась тенденция к более эффективному ответу по сравнению с С2.Пациенты в C3 с меньшей вероятностью получали ответ, чем пациенты в C2 или C1, когда применялись как анти-PD1, так и анти-CTLA4.
Рисунок 4Идентификация различных ВРЕМЕНИ, иммуногеномных паттернов и ответа на иммунотерапию в разных кластерах. ( A ) Сравнение иммунного балла, стромального балла, балла ESTIMATE и чистоты опухоли. ( B ) Анализ выживаемости Каплана-Мейера для пациентов с разным TIME. ( C ) Сравнение обилия проникающих иммунных клеток.( D ) Сравнение уровней экспрессии иммунных контрольных точек. ( E ) Анализ выживаемости Каплана-Мейера для пациентов с отчетливым обилием инфильтрирующих иммунных клеток. ( F ) Анализ выживаемости Каплана-Мейера для пациентов с различными уровнями экспрессии иммунных контрольных точек. ( G ) Сравнение показателей иммунотерапии. «ns» означает отсутствие значимости, * означает P < 0,05, ** означает P < 0,01 и *** означает P < 0.001. ВРЕМЯ: опухолеиммунное микроокружение.
Построение и проверка прогностической модели на основе DRG
С помощью WGCNA (анализ взвешенной корреляционной сети), объединяющего клинико-патологические данные и профили экспрессии DRG в объединенных данных, были отобраны три модуля с оптимальным мягким порогом = 4 (рис. 5A, B), в котором модуль бирюзового цвета значительно коррелировал как со временем выживания пациентов с глиомой, так и со степенью опухоли (рис. 5C). В общей сложности 163 гена в бирюзовом модуле были отобраны для включения в однофакторный анализ Кокса.Впоследствии было идентифицировано в общей сложности 38 DRG с прогностическими значениями (рис. 5D). Наконец, прогностическая модель, состоящая из 12 генов, была построена с помощью алгоритма регрессии с наименьшим абсолютным сокращением и отбором (LASSO) (рис. 5E, F). 12 генов, вовлеченных в прогностическую модель, с соответствующими коэффициентами перечислены в таблице 1. Пациенты были разделены на группы высокого и низкого риска с отсечением медианного показателя риска. Как показано на рис. 5G, общая выживаемость пациентов в группе низкого риска была значительно выше, чем у пациентов группы высокого риска как в обучающей, так и в проверочной когорте ( p < 0.001). Чтобы оценить эффективность прогностической модели в подгруппах с различными клинико-патологическими особенностями, пациенты были разделены на разные подгруппы в зависимости от пола и степени тяжести. Аналогичные результаты были получены, когда пациенты из группы низкого риска имели тенденцию к лучшей выживаемости по сравнению с пациентами из группы высокого риска (рис. S4A). Кроме того, площади под кривыми рабочих характеристик приемника (ROC) (AUC) для прогнозирования 1-летней, 2-летней и 3-летней общей выживаемости были равны 0.730, 0,747, 0,798 соответственно в обучающей когорте и 0,864, 0,856, 0,860 соответственно в проверочной когорте (рис. 5H). Четыре недавно опубликованные прогностические модели, связанные с глиомой, сравнивались с нашей моделью. В обучающей когорте AUC нашей модели для прогнозирования 1-летней и 2-летней общей выживаемости была выше, чем у других моделей (рис. 5I). Кроме того, точность нашей модели также была выше, чем у других моделей, связанных с глиомой, в проверочной когорте 4,6,7,26 (рис. 5J). Как показано на рис.6A, B уровни экспрессии RAB27A, TMEM176B, S100A10, BRI3, MGP, CYSTM1, RBP1, TOP2A и HMGB2 увеличивались с увеличением показателей риска, что указывает на то, что эти гены действовали как гены риска. Альтернативно, GSTA4 , SCD5 и MARCKS действовали как защитные гены. Время выживания и показатель выживаемости снижались с увеличением показателей риска. Уровни экспрессии 12 прогностических генов в модели достоверно различались между пациентами групп низкого и высокого риска (рис.S4B,С). В обучающей когорте результат одномерного анализа Кокса показал, что возраст, класс и оценка риска были в значительной степени связаны с прогнозом пациентов с глиомой (рис. 6C). Результаты многофакторного анализа Кокса показали, что возраст, класс и оценка риска могут быть независимыми факторами для прогнозирования прогноза пациентов с глиомой (рис. 6D). Аналогичные результаты были получены в когорте проверки (рис. 6E, F). Независимая когорта из базы данных CGGA (идентификатор набора данных: mRNAseq_325) была использована для дальнейшей проверки эффективности модели (рис.С5). Соответствующая клиническая информация представлена в дополнительной таблице 6.
Рисунок 5Построение прогностической модели на основе DRG. ( A , B ) Три модуля были идентифицированы с оптимальным мягким порогом = 4 на основе WGCNA. ( C ) Результат корреляционного анализа между модулями и клинико-патологическими признаками. ( D ) Лесная диаграмма, показывающая результат одномерного кокса-анализа DRG. ( E ) График профиля коэффициента в зависимости от логарифмической (лямбда) последовательности в модели LASSO.( F ) Выбор оптимального параметра (лямбда) в модели LASSO. ( G ) Анализ Каплана-Мейера между группой низкого риска и группой высокого риска в когортах обучения (левая панель) и проверки (правая панель) соответственно. ( H ) ROC-кривые для прогнозирования 1-летней, 2-летней и 3-летней общей выживаемости в обучающей (левая панель) и проверочной (правая панель) когортах соответственно. ( I ) Кривые ROC, показывающие сравнение между нашей прогностической моделью и другими недавно созданными моделями в обучающей когорте для прогнозирования 1-летней (левая панель) и 2-летней (правая панель) общей выживаемости соответственно.( J ) Аналогичные результаты в контрольной когорте. DRG: гены, связанные с дифференцировкой, WGCNA: анализ взвешенной корреляционной сети, LASSO: оператор наименьшего абсолютного сжатия и отбора, ROC: рабочая характеристика приемника.
Таблица 1 Прогностические гены, задействованные в нашей модели. Рисунок 6Построение и оценка номограммы. ( A ) Тепловая карта, показывающая паттерны экспрессии прогностических генов в модели, кривую оценок риска и диаграмму рассеяния состояний выживания в обучающей когорте.( B ) Проверка вышеуказанных результатов с использованием проверочной когорты. ( C ) Лесная диаграмма, показывающая результаты одномерного регрессионного анализа Кокса оценки риска и клинико-патологических признаков в обучающей когорте. ( D ) Лесная диаграмма, показывающая результаты многофакторного регрессионного анализа Кокса оценки риска и клинико-патологических признаков в обучающей когорте. ( E , F ) Проверка вышеуказанных результатов с использованием проверочной когорты.( G ) Номограмма, объединяющая риск, возраст, пол, класс в качестве переменных с прогнозами выживания через 1, 2 и 3 года с использованием обучающей когорты. ( H ) ROC-кривые номограммы для прогнозирования 1-летней, 2-летней и 3-летней общей выживаемости в тренировочной когорте. ( I ) Калибровочные кривые оценки номограммы.
Составление и оценка номограммы
Номограмма, объединяющая возраст, пол, степень тяжести и группу риска, была построена для прогнозирования выживаемости пациентов с глиомой через 1, 2 и 3 года на основе обучающей когорты (рис.6Г). AUC для прогнозирования 1-летней, 2-летней и 3-летней общей выживаемости составляла 0,752, 0,799 и 0,861 соответственно (рис. 6H). Калибровочные кривые для прогнозирования 1-летней, 2-летней и 3-летней общей выживаемости были близки к фактически наблюдаемым значениям (рис. 6I).
Идентификация ответа на иммунотерапию у пациентов групп высокого и низкого риска
Корреляция между уровнями экспрессии 12 прогностических генов в нашей модели и обилием инфильтрирующих иммунных клеток была выявлена на рис.7А. Среди них уровни экспрессии GSTA4, HMGB2, MARCKS, и TOP2A положительно коррелировали с инфильтрацией активированных NK-клеток и отрицательно коррелировали с инфильтрацией макрофагов М2, что указывает на возможную корреляцию между паттернами экспрессии прогностических генов и ВРЕМЯ. Кроме того, был проведен неконтролируемый анализ сопоставления подклассов ответа на иммунотерапию между группой высокого риска и группами низкого риска (рис. 7B, C). В обучающей когорте пациенты из группы высокого риска, как правило, лучше реагировали на иммунотерапию против CTLA4, чем пациенты из группы низкого риска ( p = 0.039). Что касается проверочной когорты, то пациенты из группы высокого риска были более чувствительны к терапии анти-PD1 ( p = 0,005 соответственно).
Рисунок 7( A ) Тепловая карта, показывающая корреляцию между уровнями экспрессии 12 прогностических генов в нашей модели и обилием инфильтрирующих иммунных клеток. ( B ) Неконтролируемый анализ сопоставления подклассов ответа на иммунотерапию между группами высокого и низкого риска в обучающей когорте.( C ) Проверка вышеуказанных результатов с использованием проверочной когорты. ( D ) Паттерны экспрессии 12 прогностических генов в подгруппах данных одноклеточной РНК-seq. ( E ) Сравнение показателей риска по трем кластерам. ( F ) Аллювиальная диаграмма, показывающая распределение трех кластеров в разных группах риска и классах.
Паттерны экспрессии 12 прогностических генов в подгруппах данных scRNA-seq
Как показано на рис.7D, паттерны экспрессии 12 прогностических генов различались среди разных подгрупп клеток. По сравнению с другими прогностическими генами, MARCKS широко экспрессировались в большинстве клеток. BRI3, RBP, SCD5, и HMGB2 были высоко экспрессированы в астроцитах.
Идентификация показателей риска для пациентов с глиомой в трех кластерах
Показатели риска для пациентов в C2 были значительно выше по сравнению с другими кластерами (рис. 7E), что согласуется с предыдущими результатами.Как показано на рис. 7F, большинство пациентов в C2 распределены в группу высокого риска, а большинство пациентов в C3 распределены в группу низкого риска, что согласуется с приведенными выше результатами.