Функциональное состояние это: Основные методы оценки своего функционального состояния и способы его регуляции Журнал Министерства обороны Российской Федерации

Содержание

Функциональное состояние

Функциональное состояние — Исследование психических состояний вообще и функциональных в частности — сложная задача. В теоретической (общей) психологии не выработано еще однозначного понимания феномена психического состояния. В частности не решен однозначно такой вопрос: может ли человек находиться одновременно сразу в нескольких состояниях или не может. Здравый смысл подсказывает, что может: ведь человек способен одновременно находиться и в состоянии, например, утомленности, и в состоянии сосредоточенности. С другой стороны, однако, нельзя спросить у испытуемого: «Опишите свои психические состояния«.

Логичным, конечно, было бы считать, что психическое состояние одно, но у него много параметров. Однако этих параметров на самом деле может быть большое количество. Исследователям удобнее использовать понятия вроде «состояние монотонии», и тогда предмет исследования четко очерчен, чем оперировать понятиями вроде «параметр состояния монотония», хотя бы потому, что монотония — само по себе интересное явление (и оно или есть, или его нет).

На данный момент можно констатировать, что исследователи в зависимости от цели исследования склоняются к тому или иному пониманию психического состояния.

В психологии наиболее распространенным является представление о состояниях как относительно устойчивых психических явлениях, имеющих начало, течение и конец, т. е. динамических образованиях. Психическое состояние отражает особенности функционирования нервной системы и психики человека в определенный период времени.

В отечественной психологии распространено определение психического состояния, данное Н. Д. Левитовым: «Целостная характеристика психической деятельности за определенный период времени, показывающая своеобразие протекания психических процессов в зависимости от отражаемых предметов и явлений действительности, предшествующего состояния и психических свойств личности». Левитов говорил о том, что всякое психическое состояние есть нечто целостное, своего рода синдром.

Психическое состояние обычно отражает особенности течения не всех, а отдельных психических процессов. Состояние растерянности, например, это состояние борьбы мотивов, и поэтому оно характеризует волевые процессы, при это, однако, характеризует и деятельность познавательной и эмоциональной сферы.

Функциональное психическое состояние это характеристика психической деятельности, протекания психических процессов, связанных с исполнением той или иной функции. Как правило, под функцией здесь подразумевается выполнение конкретных трудовых функций (например работа на конвейере, ведение автомобиля, работа человека-оператора). Если исполнение функции является ведущей деятельностью, то ей подчинены все или многие психические процессы. Особенности протекания некоторых процессов напрямую вытекают из особенностей деятельности. Человек, ведущий автомобиль, например, сконцентрирован на дороге и дорожной ситуации.

Функциональные состояния можно разделить между собой по разным основаниям:

1. Состояния личностные и ситуативные. Как мы знаем, люди работают не только с машинами и вообще техникой, но и между собой. Поэтому могут быть личностные функциональные состояния, например аффективные состояния у преподавателя, вызванные теми или иными педагогическими ситуациями, характером отношений с обучающимися. Ситуативные — те, которые не сводятся к личностным состояниям.

2. Состояния глубокие и поверхностные. Зависит от силы и влияния состояния на переживания и поведение человека. Может быть состояние легкого внимания, а может — глубокой концентрации, в которой происходит как бы отключение от окружающего мира.

3. Положительные и отрицательные состояния. Имеется в виду положительное или отрицательное влияние на труд работника. Апатия, например, отрицательное функциональное состояние, вдохновение — положительное.

4. Продолжительные и кратковременные состояния. Некоторые состояния могут длиться несколько минут, некоторые — несколько дней. Пример кратковременного состояния — удивление. Продолжительного — переутомление.

5. Состояния более или менее осознанные. Рассеянность как функциональное состояние обычно мало осознается, слабо рефлексируется. Состояние решительности, наоборот, всегда сознательно.

6. Установившиеся состояния и переходные. Пример установившегося состояния — переутомление, переходного — удивление. Как правило установившиеся состояния более продолжительны, нежели переходные.

7. Степень динамичности. Некоторые состояния весьма динамично меняются. Некоторые — нет. К первым можно отнести разного рода аффективные состояния. Ко вторым — состояния апатии, переутомления и т.п.

8. Психофизиологические и психические состояния. В возникновении первых большую роль играют психофизиологические механизмы (например утомления). Вторых — психические (например состояние решительности). Психическая сторона состояний находит отражение в виде переживаний и чувств, а физиологическая — в изменении ряда функций, и в первую очередь вегетативных и двигательных. Переживания и физиологические изменения неотделимы друг от друга, потому что всегда сопутствуют друг другу.

Функциональное состояние отражает уровень функционирования как отдельных систем, так и всего организма. П. К. Анохин считал, что центральным звеном любой системы является результат ее функционирования — ее системообразующий фактор. Таким системообразующим фактором для целостного организма является адаптация. Функциональное состояние есть характеристика уровня функционирования систем организма в определенный период времени, отражающая особенности гомеостаза и процесса адаптации. Достижение того или иного уровня функционирования осуществляется благодаря деятельности механизмов регуляции.

Ключевым звеном в структуре общего функционального состояния организма является состояние центральной нервной системы, которое в свою очередь рассматривается как результат взаимодействия неспецифической генерализированной активности, источником которой является ретикулярная формация, и специфической активности, имеющей ряд локальных источников. Эти источники определяют уровень внимания и восприятия, понятийного мышления, моторной активности, мотивации и эмоций.

Специфическая активность организма — свойственная конкретной системе организма реакция на определенный внешний или внутренний стимул.

У центральной нервной системы имеется важное свойство — ее доминантная природа, определяющая такую функцию мозга, как регуляция состояний организма и поведения. Наличие такого свойства позволяет рассматривать нервную систему в качестве физиологической основы механизмов регуляции.

В феномене функционального состояния выделяются две качественно различные стороны: субъективная и объективная. Оно (функциональное состояние) как динамичное образование имеет две функции:

— обеспечение целостного, мотивированного и целенаправленного поведения,

— восстановление нарушенного гомеостаза.

Этим и объясняется наличие вышеупомянутых сторон: субъективная отражается прежде всего в переживаниях субъекта и определяет особенности формирования мотивированного поведения, а объективная связана с физиологическими процессами и определяет особенности регуляции гомеостаза.

У человека субъективная сторона функционального состояния является ведущей, так как в ходе адаптационных перестроек субъективные сдвиги, как правило, намного опережают объективные. Существует общефизиологическая закономерность: механизмы регуляции начинают работу раньше, чем управляемые системы.

Субъективную сторону функционального состояния определяют психические явления, которые относятся к личностным образованиям. Личностные особенности человека во многом определяют характер функционального состояния и являются одними из ведущих механизмов регуляции в процессе адаптации организма к условиям среды. Формирование состояний во многом обусловлено отношением человека к самому себе, окружающей действительности и собственной деятельности.

Среди людей имеются существенные индивидуальные различия в выраженности и динамике одних и тех же функциональных состояний, а также в закономерностях их взаимных переходов. Различия в характере, в различном отношении к происходящему вокруг является причиной того, что в одних и тех же условиях деятельности люди находятся в различных функциональных состояниях.

Особенности функционального состояния у отдельного человека зависят от ряда факторов:

— свойств нервной системы,

— типа темперамента,

— общей эмоциональной направленности (излюбленных и нежелательных переживаний),

— способности к нейтрализации негативных эмоциональных следов,

— степени развития тех или иных волевых качеств,

— владения техниками управления собственным психическим состоянием,

— интеллектуального развития.

Маклаков А. Г. Общая психология. СПб: Питер, 2001.

Классификация функциональных состояний организма.

Функциональное состояние организма — это сложная системная реакция индивида на воздействие факторов внешней и внутренней среды в процессе трудовой деятельности. Функциональное состояние — это совокупность наличных характеристик тех его функций и качеств, которые во многом обусловливают успешность профессиональной деятельности.

B основе общей классификации функциональных состояний человека лежат два основных критерия: надежность и цена деятельности.

Под надежностью понимается вероятность выполнения поставленных задач профессиональной деятельности в заданных параметрах.

Цена деятельности (физиологическая стоимость работы) — это величина физиологических и психофизиологических затрат, обеспечивающих выполнение работы на заданном уровне.

Все функциональные состояния делятся на три основные класса: нормальные, пограничные и патологические.

K нормальным функциональным состояниям относятся, при которых сохраняется заданный уровень работы, а ее психофизиологическая цена адекватна параметрам гомеостаза. В организме состояние физиологического покоя, все регуляторные механизмы находятся в физиологическом оптимуме, состоянии удовлетворительной адаптации организма

Пограничные функциональные состояния характеризуются или сниженной надежностью профессиональной деятельности, или неадекватностью ее психофизиологической цены. B основе формирования и развития пограничных функциональных состояний лежат нарушения деятельности регуляторных механизмов, которые длительное время могут не отражаться на состоянии здоровья и работоспособности. B этой связи их делят на допустимые и недопустимые функциональные состояния.

Если при пограничных ФС надежность работы снижается в допустимых пределах, а цена деятельности соответствует постоянству внутренней среды организма, то эти состояния могут считаться допустимыми. Физиологические механизмы адаптации находятся в состоянии некоторого напряжения т.e. организм находится в состоянии донозологического состояния по уровню здоровья.

Те пограничные ФС, при которых или надежность работы ниже заданной нормы, или цена деятельности неадекватна параметрам гомеостаза, относят к недопустимым, здесь отмечается состояние неудовлетворительной адаптации физиологических механизмов (регуляторных и энергетических). Уровень здоровья – преморбидные состояния (субклинические стадии заболевания).

При патологических функциональных состояниях необходимая надежность работы не обеспечивается, а цена деятельности превышает возможности гомеостаза. Состояние срыва механизмов адаптации.

Например, хроническое утомление является пограничным состоянием по отношению к переутомлению — патологическому состоянию.

Утомление — это нормальное функциональное состояние, возникающее в процессе работы, которое характеризуется ощущением усталости, ухудшением функций организма, снижением работоспособности и исчезновением этих признаков после регламентированного отдыха.

Хроническое утомление — это пограничное функциональное состояние, которое характеризуется сохранением к началу очередного трудового цикла субъективных и объективных признаков утомления от предыдущей работы, для ликвидации которых необходим дополнительный отдых.

Основными признаками хронического утомления являются ощущение усталости перед началом работы, быстрая утомляемость, повышенная утомляемость, повышенная раздражительность, частая смена настроения, выраженное ухудшение функций организма и снижение профессиональной работоспособности.

Переутомление — патологическое функциональное состояние организма для нормализации которого необходимо не только представление дополнительного отдыха, но и специальное лечение.

Переутомление характеризуется постоянным ощущением усталости, вялостью, нарушениями сна, исчезновением аппетита, неприязнью к работе, неприятными ощущениями в области сердца, болями в различных частях тела. К объективным признакам переутомления откосятся повышенная потливость, одышка, уменьшение массы тела, учащение частоты сердечных сокращений, расстройства внимания, памяти и мышления. Главным объективным критерием переутомления является резкое снижение уровня профессиональной работоспособности.

Состояние, вызванное монотонной, возникает в результате действия одного и того же ограниченного набора раздражителей, вызывающих однообразные стереотипные реакции. При монотонией наблюдается волнообразная динамика профессиональной деятельности, не связанная с истощением ресурсов организма. Состояние, вызванное монотонией, сопровождается быстрым снижением положительной рабочей мотивации и может приводить к развитию психического пресыщения. И так, при монотониях характерными признаками являются сонливость и раздражительность, как результат психического пресыщения.

Психоэмоциональное напряжение — это состояние, характеризующееся адекватной выраженностью эмоциональных реакций, направленных на мобилизацию функций для успешного выполнения профессиональной деятельности.

Психоэмоциональная напряженность — состояние, характеризующееся чрезмерной выраженностью эмоциональных реакций, приводящих к нарушению адекватности профессиональной деятельности ее Физиологической стоимости. Выделяют синдром психоэмоциональной напряженности, характеризующего пятью основными признаками:

Клиническими — личностная и реактивная тревожность.
Психологическими — снижение степени самооценки и уровня социальной адаптированности.
Физиологическими — преобладание тонуса симпатической нервной системы над парасимпатической.
Эндокринными — повышение активности симпатико-адреналовой и гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой системой.
Метаболическими — увеличение содержания в крови транспортных форм жира, сдвиг липопротеидного спектра в сторону атерогенных фракций.

Это пограничное функциональное состояние, которое может привести к развитию психической и психосоматической патологии (неврозы, язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки, ишемическая болезнь сердца, артериальная гипертония и т.п.).

Изменения функционального состояния в процессе выполнения профессиональной деятельности проходят несколько стадий или фаз, которые обозначаются как стадии динамики работоспособности:

Врабатываемость.
Высокая работоспособность.
Полная компенсация.
Неустойчивая компенсация.
Прогрессивное снижение успешности работы.
Конечный порыв.

Целесообразно выделять еще две: подготовительную и восстановительную. Оценка работоспособности включает этапы:

Оценка субъективного состояния.
Оценка умственной работоспособности.
Оценка физической работоспособности.
Оценка профессиональной работоспособности.
Диагностика утомления и переутомления.
Прогнозирование изменений работоспособности.
Заключение о состоянии и изменениях работоспособности.

Функциональные состояния в спорте | Teoriya.ru

Функциональные состояния в спорте

ˑ:

Функциональные состояния в спорте

Доктор медицинских наук И. В. Левшин. Доктор медицинских наук., профессор А.С. Солодков. Кандидат педагогических наук, профессор Ю.М. Макаров. Доктор медицинских наук А.Н. Поликарпочкин. Национальный государственный университет физической культуры, спорта и здоровья им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург

Ключевые слова: состояние, функциональное состояние, работоспособность, кондиция, тренированность, спортивная форма, функциональная яма.

Введение. Термин «функциональное состояние» – важнейшее понятие в современной науке о человеке, оно особенно широко используется в нормальной, спортивной и патологической физиологии, психофизиологии и других областях медицинских знаний [1, 6 – 8]. При этом дается оценка деятельности отдельных систем организма человека, таких как дыхание, кровообращение, центральная нервная, пищеварительная, или его «функционального состояния» в целом. Чаще всего предполагается, что семантика указанного термина общеизвестна, и подразумевается, что он всем понятен. Однако при более детальном рассмотрении этого вопроса возникает проблема недостаточности наших знаний об интегративной деятельности организма и отсутствия методов контроля таковой. Чаще всего проводимые исследования дают ответы лишь на частные вопросы функционирования отдельных систем.

Цель исследования – провести теоретический анализ современных понятий «функциональное состояние» и привести примеры их практического применения в спорте.

Выводы. В баскетбольном клубе на протяжении тренировочно-соревновательного периода уровень спортивной работоспособности игроков может достигать существенных различий по сравнению с исходным состоянием. Такие различия обусловлены интенсивностью тренировочного процесса, функциональным состоянием организма игроков, ближайшими и отдаленными целями и задачами, стоящими перед тренером, командой и игроками, а также многими другими факторами. По всей видимости, достижения пика спортивной формы и отсутствия состояния функциональной ямы можно достичь точным построением тренировочного процесса, правильным медицинским обеспечением соревновательной деятельности, а также избеганием неадекватных физических нагрузок.

Таким образом, понятие «функциональное состояние» является одной из наиболее интегральных характеристик организма человека, его здоровья, резервных возможностей, характеризует успешность функционирования систем организма и выступает в качестве важнейшего фактора, обусловливающего успешность и продуктивность деятельности в области спорта, в познании, общении, что в существенной мере обусловливает качество его специфической деятельности. Правильное употребление понятия «функциональное состояние» в практике очень важно, потому что на определенных этапах деятельности тактика и стратегия поведения должны базироваться на совершенно разных принципах. Определяя функциональное состояние, исследователь формирует наиболее вероятный прогноз, установить вероятность достижения спортивных результатов.

Литература

1. Бальсевич В.К. Здоровье в движении / В.К. Бальсевич. – М.: Физкультура и спорт, 2005. – 102с.

2. Воробьев К.П. Клинико-физиологический анализ категорий функционального состояния организма в интенсивной терапии / К. П. Воробьёв // Вестник интенсивной терапии. – 2001. – № 2. – С.3-8.

3. Дружинин В.Н. Предисловие. Психические состояния / В.Н. Дружинин // (Хрестоматия). Сост. и общ. ред. Л.В. Куликова. – СПб.: Питер, 2000. – 512 с.

4. Леонова А.Б. Функциональные состояния человека в трудовой деятельности / А.Б. Леонова, В.И. Медведев: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГУ, 1981. – 111с.

5. Лубышева Л.И. Социология физической культуры и спорта: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Л.И. Лубышева. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд. центр «Академия», 2010. – 272 с.

6. Марищук В.Л. Функциональные состояния и работоспособность / В.Л. Марищук // Методология исследований по инженерной психологии и психологии труда. Ч.1 / Под ред. А.А. Крылова. – Л., 1974. – С. 87-95.

7. Медведев В.И. Функциональные состояния работающего человека / В.И. Медведев // Эргономика: принципы и рекомендации. Метод. руководство. – М.: ВНИИТЭ, 1981. – С.43-60.

8. Солодков А.С. Функциональные состояния спортсменов и способы их восстановления / А.С. Солодков. – СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2001. – 34с.

9. Трифонов Е.В. Психофизиология профессиональной деятельности: Словарь / Е.В. Трифонов. – СПб., 1996. – С. 224.

10. Яхонтов Е.Р. Индивидуальная подготовка баскетболистов / Е.Р. Яхонтов. – Л., 1998. – 47с.

Информация для связи с автором: [email protected]

Поступила в редакцию 13.03.2013 г.

понятие, виды, исследование. Психическое и физическое состояние

Функциональное состояние человека – это не что иное, как целый комплекс свойств, указывающих на уровень его жизнеспособности. Оно является основой для характеристики деятельности организма в тех или иных условиях, направлениях, с имеющимся запасом сил и энергии.

Кроме того, функциональное состояние служит основным критерием для характеристики возможностей человека и его поведения.

Составляющие уровня здоровья

Общее функциональное состояние организма человека складывается из тех или иных изменений. Они происходят во всех его физиологических системах, а именно в:

— центральной нервной;
— двигательной;
— эндокринной;
— дыхательной;
— сердечно-сосудистой и т. д.

Кроме того, на функциональное состояние человека немаловажное влияние оказывают сдвиги, возможные во время протекания психических процессов, таких как ощущение и восприятие, мышление и память, внимание и воображение. Зависит ваше здоровье и от субъективных переживаний.

Классификация состояний человека

Существует огромное количество факторов, влияющих на поведение и здоровье человека. Именно поэтому функциональное состояние организма в каждой конкретной ситуации является уникальным. Тем не менее из огромного количества частных случаев ученые выделили самые основные. Они-то и объединены в определенные классы. Это состояние:

— нормальной жизнедеятельности;
— патологическое;
— пограничное.

Отнести функциональное состояние к тому или иному классу можно только при использовании определенных критериев оценки, а именно — надежности и цены деятельности. Первый из них характеризует способность человека работать с заданным уровнем точности, безотказности и своевременности. Показатель же цены деятельности служит для характеристики функционального состояния с точки зрения истощения жизненных сил организма, что в конечном итоге оказывает непосредственное влияние на уровень его здоровья.

На основании данных критериев производится разграничение функционального состояния на допустимое и недопустимое. Такая классификация применяется при исследованиях на возможность ведения трудовой деятельности.

К какому классу отнести функциональное состояние пациента, решается медиками конкретно в зависимости от того или иного случая. Например, состояние утомления. Оно приводит к снижению показателей эффективности деятельности, но считать его недопустимым неверно. Однако если степень утомления переходит нижние границы определенной нормы, то в таком случае функциональное состояние является запрещенным. Такая оценка дается не случайно.

Чрезмерное напряжение психологических и физических ресурсов человека ухудшает его физическое состояние. В дальнейшем такого рода утомление является потенциальным источником появления различных недугов. На этом основании выделяют нормальное и патологическое функциональное состояние здоровья. Последний из указанных двух классов служит предметом исследований медиков. Например, после длительных переживаний или стрессов нередко возникают болезни сосудов и сердца, пищеварительной системы, а также неврозы.

Существует еще одна классификация функциональных состояний человека. Ее строят с использованием критериев адекватности ответных реакций к требованиям трудовой деятельности. Согласно данной классификации, функциональные состояния относят к адекватной мобилизации и динамическому рассогласованию.

Для первого из этих двух видов характерно соответствие степени напряженности возможностей человека и тех требований, которые предъявляются к нему в конкретных условиях. Такое состояние может быть нарушено при повышенных нагрузках, продолжительности и чрезмерной активности. В данном случае в организме накапливается утомление и возникает состояние, относимое к динамическому рассогласованию. При этом человек для достижения нужного результата вынужден будет прилагать усилия, которые превышают необходимые.

Первичное обследование врача

При обращении в медицинские учреждения оценка функционального состояния пациента специалистом производится на основании данных осмотра, опроса, лабораторных и иных исследований. Порой подобные мероприятия проводятся в отношении больных, которым предстоит операция. В таком случае осуществляются комплексные исследования, выявляющие уровень функционального состояния человека.

При этом рассматриваются жалобы больного и его анатомические данные, а также оцениваются результаты клинического осмотра, содержащие сведения об:

— артериальном давлении;
— частоте сердечных сокращений;
— снижении или повышении массы тела;
— наличии отеков и т. д.

Состояние системы сосудов и сердца

С чего начинается исследование функционального состояния организма? С оценки работы его сердца и сосудов. И это не удивительно. Нормальное функциональное состояние сердечно-сосудистой системы позволяет осуществлять доставку кислорода каждой клеточке тела человека. Это дает возможность всему организму работать в обычном режиме. Кроме того, оценка состояния сосудов и сердца находится на первом месте из-за того, что у современного человека они чрезвычайно ранимы.

Каковы основные показатели функционального состояния столь важной для нас системы? Это пульс, указывающий на частоту сердечных сокращений, а также анализ его изменения.

Данный показатель у мужчин в состоянии покоя должен составлять от 55 до 70 ударов в минуту, а у женщин – от 60 до 75. При больших значениях пульс считают учащенным, что является признаком тахикардии. Частота сердечных ударов ниже нормы указывает на такой недуг, как брадикардия.

Также ваше здоровье напрямую зависит от показателей давления крови. Его нормальное значение находится в пределах 100-129/60-79 мм. рт. ст. Повышенное давление указывает на гипертонию, а пониженное – на гипотонию.

Оценить функциональное состояние сердечно-сосудистой системы невозможно без исследований характеристики изменения ее работы после интенсивных физических нагрузок. При этом учитывается и длительность восстановления организма. Подобные исследования проводятся с использованием разнообразных функциональных проб.

Состояние системы дыхания

Для обеспечения жизнедеятельности организма необходим постоянный процесс поступления в него кислорода и вывода водяных паров и углекислого газа. За это отвечают органы дыхания.

К оценке показателей функционального состояния данной системы относят три параметра. Это глубина, частота и тип дыхания.

Одним из наиболее важных показателей является ЧД. Это частота дыхания, которая необходима для нормального обеспечения кислородом всех систем организма. Значения данного показателя зависят от ряда причин. Это может быть температура тела или окружающей среды, а также период до или после приема пищи. Частота дыхания меняется от положения тела. Ее меньшие значения наблюдаются в положении лежа, а большие – стоя. У мужчин дыхание реже на 2-4 вдоха в минуту, чем у женщин. В среднем нормальное значение ЧД находится в пределах от 14 до 16.

Как же определить функциональное состояние дыхательной системы? Это возможно при анализе:

1. Соотношение частоты сердечных сокращений и частоты дыхания. В состоянии покоя и при физических нагрузках эти значения колеблются в пределах от 4:1 до 5:1. Повышение данных показателей за счет ЧСС будет свидетельствовать о снижении термодинамики сердца. Снижение значений за счет роста ЧД укажет на менее экономичную работу легких.

2. Задержки дыхания. Для этого выполняется проба Штанге. Если человек смог задержать дыхание более чем на 80 сек., можно говорить об отличном состоянии его легких, на 70-80 – о хорошем, на 65-70 – о среднем, менее чем на 65 – о слабом.

Состояние центральной нервной системы

Оценка работоспособности всех органов производится во время осмотра и по результатам целого комплекса биохимических анализов. Однако что касается нервной системы, то здесь у специалистов возникает ряд трудностей, связанных с ограниченностью инструментального исследования.

Физическое состояние человека напрямую зависит от работоспособности его ЦНС. Причем сила нервных процессов, происходящих в нашем организме, достаточно велика. Об этом может свидетельствовать тот факт, что от работы нервной системы зависит и наша эмоциональная сфера. Это устойчивость настроения и умение сдерживаться, настойчивость и смелость, а также многие другие критерии.

Для того чтобы определить функциональное состояние ЦНС, специалисту важно выяснить характеристики сна пациента. Дело в том, что у ночного отдыха есть две фазы. Это сон медленный и быстрый. На протяжении ночного времени эти фазы меняются местами, повторяясь от 3 до 5 раз. При нарушении такого чередования диагностируют расстройство сна, что свидетельствует о психических и невротических нарушениях в организме.

Немаловажным показателем функционального состояния ЦНС является и координация движений. Для определения данного показателя используют специальные пробы. С их помощью выявляется статическая и динамическая координация движений пациента.

Расстройство данной функции свидетельствует о переутомлении организма или о наличии патологических изменений, возникших на отдельных участках нервной системы.

Также для уточнения функционального состояния ЦНС применяются:

— ЭЭГ, или электроэнцефалограмма, регистрирующая электрическую активность мозговой ткани;
— РЭГ, или реоэнцефалограмма, исследующая церебральный кровоток сосудов мозга;
— ЭМГ, или электромиография, регистрирующая электрическую активность скелетных мышц;
— хронаксиметрия, исследующая возбудимость нервной ткани в зависимости от периода действия раздражителя;
— проба Ромберга, выявляющая нарушения равновесия при нахождении человека в положении стоя;
— тест Яроцкого, определяющий порог чувствительности, которым обладает вестибулярный анализатор;
— пальцево-носовая проба, для которой пациент должен своим указательным пальцем дотянуться до кончика носа (непопадание может свидетельствовать о неврозе, травме головного мозга, переутомлении и других нарушениях функционального состояния).

Исследования нервной системы способны выявить некоторые ее патологии. Это неврозы или неврозоподобные состояния, неврастении и т. д.

Утомление

Функциональное психическое состояние организма, как правило, исследует динамику работоспособности человека. При этом одним из основных показателей является утомление организма, то есть его естественная реакция, возникающая при нарастании напряжения в процессе продолжительной работы.

С точки зрения физиологии, возникающая у человека усталость говорит об истощении его внутренних резервов. При этом все системы организма переводят свою функциональную активность в другие режимы. Например, за счет роста числа сокращений сердца снижается минутный объем кровотока. Данный процесс, как и многие другие, замедляет темп работы, нарушает точность, координацию и ритмичность движений.

С ростом утомления страдает и эмоциональная сфера. Изменения, затрагивающие психические процессы, замедляют функционирование органов чувств, переводя их в инерционный режим. Также при утомлении снижается скорость реагирования, что говорит об увеличении времени сенсомоторной реакции.

Уставшему человеку становится трудно выполнять сложные движения. Кроме того, в таком состоянии происходит сужение объема внимания со снижением функций его распределения и переключения. В результате значительно ухудшается сознательный контроль, который человек должен осуществлять за выполнением своей деятельности.
Ухудшение функционального состояния организма при утомлении приводит к затруднению при извлечении информации, содержащейся в долговременной памяти. Нарушается и система кратковременного хранения.

При нарастании усталости у человека трансформируются мотивы деятельности. Так, на ранних этапах рабочего процесса имеет место деловое настроение. Однако вследствие накопления усталости преобладающими становятся мотивы ухода от деятельности.

Стадии работоспособности

В процессе трудовой деятельности организм человека проходит четыре этапа. Они включают в себя стадии:

— врабатывания;
— оптимальной работоспособности;
— утомления;
— конечного порыва.

После завершения последнего этапа происходит рассогласование трудовой деятельности. Как восстановить оптимальный уровень работоспособности? Для этого необходимо прекратить деятельность для того, чтобы активно или пассивно отдохнуть.

Порой у человека происходит кумуляция, или накопление утомления. Это бывает в тех случаях, когда полноценность или продолжительность периодов отдыха для него недостаточна. В таких случаях возникает хроническое утомление, которое выражается в чувстве постоянной усталости, сонливости и т. д. Объективные признаки данного функционального состояния на его начальных стадиях выражены мало. Но на их появление всегда может указать изменение в соотношении таких периодов, как стадия врабатывания, а также оптимальная работоспособность.

Напряженность

Это один из показателей функционального состояния организма работающего человека. Определить степень напряженности деятельности можно исходя из структуры процесса труда. При этом учитывается содержание рабочей нагрузки, а также ее насыщенность и интенсивность.

Выделяют два класса состояний напряженности. Первый из них – специфический. Он определяет интенсивность и динамику психофизических процессов, которые лежат в основе выполнения трудовых навыков. Второй класс напряженности – неспецифический. Он выявляет психофизические ресурсы работника.

Поддержание нормального функционального состояния организма

Предел работоспособности человека зависит от его:

— здоровья;
— возраста;
— питания;
— величины резервных возможностей организма;
— мотивации;
— опыта и профессиональной подготовленности;
— санитарно-гигиенических условий труда;
— направленности личности.

Для того чтобы сохранять нормальный уровень функционального состояния организма, необходимо соблюдение условий, которые предупреждают утомление. Для этого важно правильно чередовать труд и отдых.

Однако не все проблемы, которые связаны с утомлением, можно решить при помощи перерывов в работе. Важную роль в данном случае будет иметь организация места персонала и его труда. При этом необходимо соблюдение таких условий:

— обеспечение достаточного рабочего пространства;
— наличие искусственного и естественного освещения;
— допустимый уровень вибрации, шума и иных факторов производства;
— наличие предупредительных знаков и необходимых инструкций;
— экономичность и безотказность технического обслуживания рабочего оборудования и т. д.

Как восстановить и сохранить свое здоровье?

С помощью инновационных технологий российские ученые сделали удивительное открытие. Группа, руководил которой С. В. Кольцов, создала уникальный прибор, основанный на использовании скалярного элемента магнитного поля и продольных электромагнитных волн.

Изобретение получило название «Корректор функционального состояния» (КФС). Основной целью использования прибора является уменьшение биологического возраста человека. Причем омоложение наступает в результате увеличения динамики процессов в водной среде.

Воздействуя на организм, корректор функционального состояния нормализует все жизненные биоритмы, регулируя работу эндокринной, сердечно-сосудистой, пищеварительной, иммунной и других систем.

Терапию КФС осуществляет за счет информационных блоков и поляризации лечебных растений и трав, которые записаны на магнитных носителях прибора. Помогают укрепить здоровье и Массару Эмото – образы водных кристаллов. Они также находятся на магнитных носителях КФС.

Пластины Кольцова служат низкоинтенсивным генератором, который преобразует электромагнитное излучение внешней среды в безопасное для нашего здоровья. При этом КФС защищает своего хозяина от негативного воздействия работающих компьютеров, мобильных телефонов и различной бытовой техники.

На пластинах Кольцова находится образная информация в тех ритмах, которые имеет внешнее космическое излучение и магнитное поле Земли. Они-то и оказывают благотворное влияние не только на отдельные функции организма, но и на все его системы. Есть на данных пластинах и информация, которая противодействует негативному психоэнергетическому воздействию. Прибор прошел сертификацию и имеет заключение санитарно-эпидемиологической службы.

С помощью КФС можно:

1. Излечить простудные и вирусные заболевания, убрав такие симптомы, как жар и кашель, ломота и насморк, слабость и т.д.
2. Решить проблемы, связанные с заболеваниями глаз.
3. Вылечить и затормозить опухолевые процессы, в том числе и злокачественные.
4. Избавиться от заболевания желчного пузыря и почек.
5. Устранить остеопороз.
6. Укрепить организм в процессе реабилитации после перенесенных операций.
7. Повысить эффективность сеансов массажа и мануальной терапии.
8. Лечить гепатит и цирроз.
9. Устранить аритмию и бороться с сужением сосудов головного мозга.
10. Принимать профилактические меры для недопущения возникновения инсультов и инфарктов.
11. Лечить аденому простаты.
12. Избавить человека от алкоголизма.
13. Устранить герпес.
14. Восстановить память и вылечить склероз.
15. Избавиться от варикоза.

Также в линейке КФС Кольцова имеются приборы косметического назначения. Их использование позволяет обновить и омолодить, а также увлажнить и подпитать кожные покровы. Целебные пластины рекомендуются для ежедневного применения.

Функциональное состояние студентов с различным уровнем двигательной активности

Вопрос о влиянии различной двигательной активности на функциональное состояние организма является актуальным в спортивной физиологии [1]. Проведя обзор литературы, мы можем свидетельствовать о том, что существуют значительные морфо-функциональные изменения в организме у лиц с различным уровнем двигательной активности [2, 4]. У спортсменов высокой квалификации с различной направленностью тренировочного процесса, уровень функционального состояния системы кровообращения существенно различается, что обусловлено физиологической целесообразностью для данного вида спорта [3, с. 31].

Целью исследования явилось выявить закономерности реакции насосной функции сердца у юношей с различным уровнем двигательной активностью на велоэргометрическую нагрузку повышающейся мощности, тем самым определить функциональное состояние организма студентов.

Исследования проводились в лаборатории функциональной диагностики кафедры «Физическое воспитания» Казанского государственного аграрного университета, в которых приняли участие студенты – юноши двух ВУЗов и спортсмены. Количество испытуемых составило 100 человек. В зависимости от уровня двигательной активности все испытуемые были разделены на три группы: студенты – юноши 17 – 20 лет Казанского государственного аграрного университета группа I с низкой двигательной активностью, не имеющих спортивных разрядов и занимающих физической культурой по программе ВУЗА (n=43), студенты – юноши 19 – 21 года Казанского федерального университета, факультета физической культуры, группа II со средней двигательной активностью (n=27), группа III студенты-спортсмены, занимающиеся легкой атлетикой – юноши с высокой двигательной активностью, 17 – 22 лет, (n=30). В наших исследованиях юноши выполняли нагрузки ступенчато повышающейся мощности на велоэргометре ЭРГ-3 Казанского «Медфизприбора» в расчете из 1,0 Вт на 1кг веса тела (0,5 Вт, 1,0 Вт, 1,5 Вт). Для определения показателей насосной функции сердца мы использовали метод реографии. Во время выполнения физических нагрузок повышающейся мощности на велоэргометре без пауз отдыха дифференциальную реограмму регистрировали методом тетраполярной грудной реографии за 15-20 секунд до конца каждой ступени нагрузки.

Результаты проведенных исследований показали, что в состоянии покоя самые низкие величины частоты сердечных сокращений отмечались в группе юношей с высокой двигательной активностью. Явление, при котором в состояние покоя наблюдаются низкие величины частоты сердечных сокращений называют брадикардией тренированности. Это обусловлено тем, что систематические занятия физической культурой и спортом способствуют экономной работе сердца и это проявляется, прежде всего, в урежении частоты сердцебиений (таблица). В указанной группе ЧСС находилась в пределах 66.24±1.83 уд/мин. Однако уменьшение ЧСС в покое не снижает эффективности кровообращения, а наоборот, расширяет диапазон функциональных возможностей сердца.

Таблица

Показатели насосной функции сердца в группах юношей с низкой (I), средней (II) и высокой двигательной активностью (III)

Условия снятия показателей	Показа- тели	Группы испытуемых
Условия снятия показателей	Показа- тели	I	II	III
Исходное состояние	ЧСС	76,67±1,79	72,45±1,90	66,24±1,83+^
	УОК	67,20±1,64	72,87±1,81*	83,81±2,54+^
	МОК	5,12±0,15	5,26±0,17	5,55±0,23
0,5 Вт/кг	ЧСС	95,14±1,71	91,26±2,56	85,08±2,28+
	УОК	91,54±2,69	96,16±3,86	108,16±3,97+^
	МОК	8,67±0,26	9,17±0,45	9,23±0,59
1,0 Вт/кг	ЧСС	117,11±1,71	110,84±2,32*	100,59±1,72+^
	УОК	88,49±2,82	95,76±4,09	118,57±3,36+^
	МОК	9,70±0,31	10,65±0,53	11,93±0,48+
1,5 Вт/кг	ЧСС	127,60±1,75	125,84±2,78	115,40±1,88+^
	УОК	82,73±2,53	92,80±3,96*	130,39±4,08+^
	МОК	10,53±0,35	11,63±0,62	15,03±0,55+^

Примечание. – статистическая достоверность различий между показателями 2 и 3 групп юношей.

Ударный и минутный объемы крови были больше в группах юношей со средней и высокой двигательной активностью, нежели в группе юношей с низкой двигательной активностью (см. табл.). Существенную информацию показатели насосной функции сердца представляют при анализе нагрузок различной мощности. Так, с повышением мощности выполняемой работы на велоэргометре наблюдалось достоверное увеличение МОК, который по сравнению с предрабочем уровнем возрос в 3 раза и составил в группе юношей с высокой двигательной активностью 15.03±0.55 л/мин. Соотношение величины сердечного выброса при работе, с его значением в преднагрузочном состоянии, может дать представление о функциональном резерве сердечно – сосудистой системы. Он оказался значительно выше в группе юношей с высокой двигательной активностью и составил 270.81%, а в группах юношей с низкой и средней двигательной активностью был равен 205,66% и 221,10% соответственно.

При увеличении мощности нагрузки от 0.5 Вт/кг до 1.0 Вт/кг феномен экономизации кровообращения по показателю сердечного выброса не реализуется. Однако при этом в группе юношей с высокой двигательной активностью сохранялись определенные резервы в деятельности сердца: у них меньше была хронотропная реакция на нагрузку.

В группах юношей с низкой и средней двигательной активностью увеличение МОК происходило в результате хронотропной реакции сердца. При этом хронотропный эффект увеличенной частоты сердцебиений перекрывал инотропный, связанный с неизменностью УОК, что мы и наблюдали в данных группах, начиная с нагрузки мощностью в 1.0 и 1.5 Вт/кг (см. табл.).

Выполнение нагрузки на велоэргометре мощностью в 1.5 Вт/кг привело к дальнейшему росту частоты сердцебиений в исследуемых группах. Данный показатель значительно увеличивался в группах юношей с низкой и средней двигательной активностью, достигая соответственно 127.60±1.75, 125.84±2.78 уд/мин. В этих группах повышение МОК происходило, в основном, за счет хронотропного эффекта, при котором учащение деятельности сердца свидетельствует о переносимости применяемой нагрузки. На последней ступени нагрузки УОК в группах юношей с низкой и средней двигательной активностью имел тенденцию к снижению по сравнению с предыдущей нагрузкой, что негативно сказалось на показателе сердечного выброса, который на достоверную величину оказался меньше в данных группах по сравнению с группой юношей с высокой двигательной активностью. Это, вероятно, связано с тем, что при высокой хронотропной реакции сердца на физическую нагрузку мощностью в 1.5 Вт/кг происходит значительное укорочение диастолы и в результате этого начинает страдать наполнение желудочков кровью.

Подводя итоги наших исследований, было выявлено, что реакция насосной функции сердца на нагрузку повышающейся мощности в группах юношей была разной. В группе юношей с высокой двигательной активностью инотропная реакция сердца была выше, что является показателем высокого функционального состояния организма. В группах юношей с низкой и средней двигательной активностью увеличение минутного объема крови происходило за счет частоты сердечных сокращений, что свидетельствует о более низком функциональном состоянии организма студентов.

Оценка функционального состояния организма спасателя

Уровень функционального состояния организма спасателя можно определить с помощью функциональных проб и тестов.
Функциональная проба — способ определения степени влияния на организм дозированной физической нагрузки. Проба имеет значение для оценки функционального состояния систем организма, степени приспособляемости организма к физическим нагрузкам для определения их оптимального объема и интенсивности, а также для выявления отклонений, связанных с нарушением методики учебно-тренировочного процесса.

Исследование сердечно-сосудистой системы и оценка физической работоспособности.

Оценить уровень функционального состояния сердечно-сосудистой системы можно с помощью различных функциональных проб.
Одномоментная проба. Перед выполнением одномоментной пробы отдыхают стоя, без движений в течение 3 минут. Затем замеряют ЧСС за одну минуту. Далее выполняют 20 глубоких приседаний за 30 секунд из исходного положения ноги на ширине плеч, руки вдоль туловища. При приседании руки выносят вперед, а при выпрямлении возвращают в исходное положение. После выполнения приседаний посчитывают ЧСС в течение одной минуты.
При оценке определяется величина учащения ЧСС после нагрузки в процентах. Величина до 20% означает отличную реакцию сердечно-сосудистой системы на нагрузку, от 21 до 40 % — хорошую; от 41 до 65% -удовлетворительную; от 66 до 75% — плохую; от 76 и более — очень плохую.
Индекс Рюффье. Для оценки деятельности сердечно-сосудистой системы можно пользоваться пробой Рюффье. После 5-минутного спокойного состояния в положении сидя подсчитать пульс за 10с (Р1), затем в течение 45 с выполнить 30 приседаний. Сразу после приседаний подсчитать пульс за первые 10 с (Р2) и через минуту (РЗ) после нагрузки. Результаты оцениваются по индексу, который определяется по формуле:

Оценка работоспособности сердца: индекс Рюффье
0 — атлетическое сердце
0,1-5 -«отлично» (очень хорошее сердце)
5,1 — 10 — «хорошо» (хорошее сердце)
10,1 — 15 — «удовлетворительно» (сердечная недостаточность)
15,1 — 20 — «плохо» (сердечная недостаточность сильной степени).
Тест не рекомендуется выполнять людям с заболеваниями сердечно-сосудистой системы.

Исследование и оценка функционального состояния нервной системы.

Главная функция нервной системы состоит в быстрой и точной передаче информации. О психическом состоянии человека можно судить по результатам исследования ЦНС и анализаторов.
Ортостатическая проба. Проверить состояние ЦНС можно при помощи ортостатической пробы, отражающей возбудимость нервной системы. Подсчитывается пульс в положении лежа после 5-10 мин отдыха, далее надо встать и измерить пульс в положении стоя. По разнице пульса в положении лежа и стоя за 1 минуту определяется состояние ЦНС. Возбудимость ЦНС: слабая — 0-6, нормальная — 7-12, живая 13-18, повышенная 19-24 уд/ мин.
Кожно-сосудистая реакция. Представление о функции нервной вегетативной системы можно получить по кожно-сосудистой реакции. Определяется она следующим образом: по коже каким-либо неострым предметом (неотточенный конец карандаша) с легким нажимом проводят несколько полосок. Если в месте нажима на коже появляется розовая окраска, кожно-сосудистая реакция в норме, белая — возбудимость симпатической иннервации кожных сосудов повышена, красная или выпукло-красная возбудимость симпатической иннервации кожных сосудов высокая. Белый или красный демограф может наблюдаться при отклонениях в деятельности вегетативной нервной системы (при переутомлении, во время болезни, при неполном выздоровлении).
Тест Яроцкого. Тест Яроцкого позволяет определить порог чувствительности вестибулярного анализатора. Тест выполняется в исходном положении стоя с закрытыми глазами, при этом обследуемый по команде начинает вращательные движения головой в быстром темпе. Фиксируется время вращения головой до потери обследуемым равновесия. У здоровых лиц время сохранения равновесия в среднем 28 с, у тренированных спортсменов — 90 с и более. Порог уровня чувствительности вестибулярного анализатора в основном зависит от наследственности, но под влиянием тренировки его можно повысить.
Пальцево-носовая проба. Обследуемому предлагается дотронуться указательным пальцем до кончика носа с открытыми, а затем — с закрытыми глазами. В норме отмечается попадание, дотрагивание до кончика носа. При травмах головного мозга, неврозах (переутомлении, перетренированности) и других функциональных состояниях отмечается промахивание (непопадание), дрожание (тремор) указательного пальца или кисти.

Исследование и оценка функционального состояния дыхательной системы.

Для определения состояния дыхательной системы и способности внутренней среды организма насыщаться кислородом используют следующую пробу.

Проба Серкина. После 5-минутного отдыха сидя определяется время задержки дыхания на вдохе в положении сидя (первая фаза). Во второй фазе выполняется 20 приседаний за 30 с. и повторяется задержка дыхания на вдохе стоя. В третьей фазе после отдыха стоя в течение одной минуты определяется время задержки дыхания на вдохе сидя (повторяется первая фаза) Результаты можно оценить по таблице 1.

Таблица 1. Оценка результатов пробы Серкина, секунд

Оценка общей выносливости человека.

Контроль за общей выносливостью осуществляется с помощью контрольных упражнений 2-х типов: преодоления средней, длинной дистанции или преодоления возможно большего расстояния за определенное время. Примерами этих упражнений являются: бег и кросс на 1000, 2000, 2500, 3000, 5000м; плавание на 200.400, 500 м, бег 12 мин.

Наиболее обоснованы оценки общей выносливости по тесту К. Купера. Это 12-ти минутный бег с преодолением максимального расстояния (км.) (таблица 2):

Таблица 2. Оценка физической работоспособности разных возрастных групп по результатам 12-минутного теста в беге.

определение функционального состояния | Словарь определений английского языка

adj

1 из, включающий или содержащий функцию или функции

2 практические, а не декоративные; утилитарная
функциональная архитектура

3 способная функционировать; работа

4 (психология)

а относящаяся к цели или контексту поведения

b обозначает психоз, такой как шизофрения, предположительно не имеющий прямой органической причины, такой как ухудшение состояния или отравление головного мозга функций, которые могут быть набором чисел
♦ функционально adv

функциональное исчисление
n

1 другое имя для → исчисление предикатов

2 раздел математики, изучающий свойства функций и операции над функциями Сравнить → органическое заболевание

функциональная группа
n (Chem) группа атомов в соединении, например, гидроксильная группа в спирте, которая определяет химическое поведение соединения

функциональный неграмотный 90 чей 0006 090 n

для большинства рабочих и обычных повседневных ситуаций

♦ функциональная неграмотность n

Английский словарь Коллинза — определение английского языка и тезаурус &nbsp

Смотрите также:

функциональный исчисление, функциональное заболевание, функциональная группа, функциональная неграмотность

Collaborative Dictionary Определение английского языка


н.	твердотельный накопитель	Считается, что твердотельный накопитель (SSD) — это устройство хранения данных, которое использует твердотельную память для хранения постоянных данных.
эксп.	законы штатов о ценных бумагах
н.	последние дни, часы или минуты жизни	Медицинский термин
н.	1. Лос-Анджелес или Голливуд, особенно в отношении кино- и телеиндустрии, в их известном гламуре и модности 2. причудливое состояние или мир грез [быть в ла-ла-ленде = состояние отсутствия связи с реальностью]	[США] [неофициально] 1. Она очень любит истории о жизни в ла-ла-ленде 2. Он нереалистичен в этих вопросах и выглядит так, будто все время находится в ла-ла-ленде
н.	Энтеогенный чай южноамериканского происхождения, приготовленный из виноградной лозы марири и листьев дерева чакрона, обеспечивает расширенное состояние сознания. Использование Hoasca в шаманских ритуалах является частью культуры предков нескольких племен в районе Амазонки.	[Latam];[Rel.];[Reg.];[Bot.] Ayahuasca, Vegetal, Daime, Yage.
н.	Состояние приемлемого или официально истинного; утверждение, способное убедить кого-то в правильности.
н.	Психоактивное вещество, обычно растительного происхождения, которое принимается внутрь для создания расширенного состояния сознания в религиозных или духовных целях, обеспечивая трансцендентные переживания, описанные как контакт с Богом и духовным миром.	[Bot.];[Chem. ];[Rel.] От греческого означает «внутреннее проявление божественного» или «стать божественным изнутри».
н.	Энтеогенный чай южноамериканского происхождения, приготовленный из виноградной лозы марири и листьев дерева чакрона, обеспечивает расширенное состояние сознания. Использование аяхуаски в шаманских ритуалах является частью культуры предков нескольких племен в районе Амазонки.	Другие популярные имена: Хоаска, Вегеталь, Дайме, Яге.
н.	человек, которому государство платит за работу в интересах нации, который считает своим «правом» возможность злоупотреблять своей властью для обеспечения личной выгоды для себя за счет нации…	неологизм… создан в каком-то блоге
н.	1. состояние соединенности 2. в логике связь отдельных фактов посредством общего описания или гипотезы, применимой ко всем им
н.	удовлетворительный компромисс между двумя противоположными вещами; образ действий или состояние, которое находится между двумя крайностями	Пример: у обеих сторон были веские аргументы, и после нескольких часов бесконечных дискуссий все еще оставалось найти золотую середину, которая могла бы удовлетворить каждый лагерь.
н.	состояние подключения к киберпространству через Интернет или компьютерную сеть	[Тех. ]
эксп.	гуманитарная сострадательная помощь для избежания страданий пациента в терминальном состоянии	Медицинский термин
н.	больной, утративший трахеальные рефлексы в результате общей анестезии или комы; укажите, чья трахея защищена трубкой, обеспечивающей искусственную вентиляцию легких.	Медицинский термин
эксп.	оставаться в состоянии замешательства или неуверенности

» Просмотреть все результаты

Вы хотите отклонить эту запись: дайте нам свои комментарии (неправильный перевод/определение, повторяющиеся записи…)

Чтобы добавлять слова в свой словарь, станьте участником сообщества Reverso или войдите в систему, если вы уже являетесь его участником. Это просто и занимает всего несколько секунд:

Или зарегистрируйтесь традиционным способом

Функциональное состояние клеток в течение их жизни и на пути к бездействию и смерти: поиск морфологических данных в мазках тонкоигольной аспирации щитовидной железы

1. Гайтон RC. Физиология человека и механизмы болезней. 5-е изд. Филадельфия: WB Saunders; 1992. Метаболические гормоны щитовидной железы; стр. 563–5. [Google Scholar]

2. Capen CC. Анатомия: Сравнительная анатомия и физиология. В: Браверман Л.Е., Утигер Р.Д., редакторы. Щитовидная железа Вернера и Ингбара: фундаментальный и клинический текст. 7-е изд. Филадельфия: Липпинкотт-Рэйвен; 1996. С. 19–38. [Google Scholar]

3. Das DK, Pathan SK, Francis IM, Sheikh ZA, Al-Juwaiser A, Shaheen A, et al. Цитоплазматические коллоидные включения в поражениях щитовидной железы: цитоморфологическое исследование, основанное на тонкоигольной аспирации. Цитопатология. 2005; 16: 233–9. [PubMed] [Google Scholar]

4. Das DK. Маргинальные вакуоли (появление огненных вспышек) в мазках тонкоигольной аспирации поражений щитовидной железы: свидетельствует ли это о диффузии гормонов щитовидной железы в основании фолликулярных клеток? Диагностика Цитопатол. 2006; 34: 277–83. [PubMed] [Google Scholar]

5. Das DK, Mallik MK, George SS, Sheikh ZA, Pathan SK, Haji BE, et al. Секреторная активность при медуллярной карциноме щитовидной железы: цитоморфологическое и иммуноцитохимическое исследование. Диагностика Цитопатол. 2007;35:329–37. [PubMed] [Google Scholar]

6. Маллик М.К., Дас Д.К., Маллик А.А., Мадда Дж.П., Мирза К., Аль-Биши К.К. и др. Темные и бледные мозговидные ядра в мазках FNA при обычном папиллярном раке щитовидной железы и его вариантах. Диагностика Цитопатол. 2004; 30:187–92. [PubMed] [Google Scholar]

7. Das DK, Mallik MK, Haji BE, Ahmed MS, Al-Shama’a M, Al-Ayadhy B, et al. Тело псаммомы и его предшественники при папиллярной карциноме щитовидной железы: исследование методом тонкоигольной аспирационной цитологии. Диагностика Цитопатол. 2004; 31: 380–6. [PubMed] [Академия Google]

8. Дас Д.К., Шейх З.А., Джордж С.С., Аль-Бакер Т., Фрэнсис И.М. Папиллярная карцинома щитовидной железы: свидетельство внутрицитоплазматического образования вещества-предшественника для классификации и его высвобождения из хорошо сохранившихся опухолевых клеток. Диагностика Цитопатол. 2008; 36: 809–12. [PubMed] [Google Scholar]

9. Das DK. Тело псаммомы: продукт дистрофической кальцификации или биологически активного процесса, направленного на ограничение роста и распространения опухоли? Диагностика Цитопатол. 2009; 37: 534–41. [PubMed] [Академия Google]

10. Бегин LR, Allaire GS. Островковая (плохо дифференцированная) карцинома щитовидной железы: ультраструктурное и иммуноцитохимическое исследование двух случаев. J Submicrosc Cytol Pathol. 1996; 28: 121–31. [PubMed] [Google Scholar]

11. Yang YJ, Khurana KK. Диагностическая ценность внутрицитоплазматического просвета и трансгрессирующих сосудов при оценке поражений клеток Гюрте с помощью тонкоигольной аспирации. Arch Pathol Lab Med. 2001; 125:1031–5. [PubMed] [Google Scholar]

12. Майтра А. Эндокринная система. В: Кумар В., Аббас А.К., Астер Дж.К., редакторы. Роббинс и Котран «Патологическая основа болезни». Южноазиатское издание: Elsevier; 2015. С. 1073–139.. [Google Scholar]

13. Das DK, Jain S, Tripathi RP, Parkash S, Khan IU, Rajwanshi A, et al. Краевые вакуоли в аспиратах щитовидной железы. Акта Цитол. 1998; 42:1121–8. [PubMed] [Google Scholar]

14. Нильссон Г. Краевые вакуоли в мазках тонкоигольной аспирационной биопсии токсического зоба. Acta Pathol Microbiol Scand. 1972; 80: 289–93. [PubMed] [Google Scholar]

15. Buley ID. Щитовидная железа. В: Грей В., редактор. Диагностическая цитопатология. Эдинбург: Черчилль Ливингстон; 1995. стр. 557–82. [Google Scholar]

16. Рамзи И. 2-е изд. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл; 2001. Клиническая цитопатология и аспирационная биопсия; п. 367. [Google Scholar]

17. Söderström N, Telenius-Berg M, Akerman M. Диагностика медуллярного рака щитовидной железы с помощью тонкоигольной аспирационной биопсии. Акта Мед Сканд. 1975; 197: 71–76. [PubMed] [Google Scholar]

18. Дас Д.К., Гупта С.К. Диагностика медуллярного рака щитовидной железы. Роль тонкоигольной аспирационной биопсии. Бык ЗГИ. 1980; 14:86–9. [Google Scholar]

19. Бозе С., Капила К., Верма К. Цитологическое, иммуноцитохимическое и ультраструктурное исследование. Диагностика Цитопатол. 1992; 8: 28–32. [PubMed] [Google Scholar]

20. Грин И., Али С.З., Аллен Э.А., Заковски М.Ф. Спектр цитопатологических вариаций медуллярной карциномы щитовидной железы. Результаты тонкоигольной аспирации в 19 случаях. Рак. 1997; 81:40–4. [PubMed] [Google Scholar]

21. Forrest CH, Frost FA, de Boer WB, Spagnolo DV, Whitaker D, Sterrett GF. Медуллярная карцинома щитовидной железы: точность диагностики с помощью тонкоигольной аспирационной цитологии. Цитопатол рака. 1998;84:295–302. [PubMed] [Google Scholar]

22. Kinjo M, Yohena C, Kunishima N. Внутрицитоплазматический просвет при медуллярной карциноме щитовидной железы. Отчет о случае с цитологическими и иммуноцитохимическими особенностями. Акта Цитол. 2003; 47: 663–7. [PubMed] [Google Scholar]

23. Кумар П.В., Ходжати Х., Монабати А., Талей А. Медуллярная карцинома щитовидной железы. Редкие цитологические находки. Акта Цитол. 2000;44:181–4. [PubMed] [Google Scholar]

24. Папараскева К., Нагель Х., Дроуз М. Цитологическая диагностика медуллярного рака щитовидной железы. Диагностика Цитопатол. 2000; 22: 351–8. [PubMed] [Академия Google]

25. Parkin DM, Bray F, Ferlay J, Pisani P. Global Cancer Statistics, 2002. CA Cancer J Clin. 2005; 55: 74–108. [PubMed] [Google Scholar]

26. Ллойд Р.В., Бюлер Д., Ханафшар Э. Варианты папиллярной карциномы щитовидной железы. Голова шеи патол. 2011;5:51–6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

27. Prescott JD, Zeiger MA. Онкоген RET при папиллярной карциноме щитовидной железы. Рак. 2015; 121:2137–46. [PubMed] [Google Scholar]

28. Baloch ZW, LiVolsi VA, Asa SL, Rosai J, Merino MJ, Randolph G, et al. Диагностическая терминология и морфологические критерии для цитодиагностики поражений щитовидной железы: краткий обзор научной конференции Национального института рака по тонкоигольной аспирации щитовидной железы. Диагностика Цитопатол. 2008; 36: 425–37. [PubMed] [Академия Google]

29. Ян Г.К., Либескинд Д., Мессина А.В. Диагностическая точность фолликулярного варианта папиллярной карциномы щитовидной железы в тонкоигольном аспирате, обработанном сверхбыстрым окрашиванием Папаниколау: гистологическое наблюдение 125 случаев. Рак. 2006; 108: 174–9. [PubMed] [Google Scholar]

30. Дас Д.К., Маллик М.К., Шарма П., Шейх З.А., Мэтью П.А., Шейх М. Папиллярная карцинома щитовидной железы и ее варианты в тонкоигольной аспирационной мазке: цитоморфологическое исследование со специальной ссылкой на высокие клетки вариант. Акта Цитол. 2004; 48: 325–36. [PubMed] [Академия Google]

31. Белудж З.В., ЛиВолси В.А. Цитологическая и архитектурная имитация папиллярной карциномы щитовидной железы. Диагностические проблемы при тонкоигольной аспирации и хирургической патологии. Ам Джей Клин Патол. 2006; 125 (Прил.): S135–44. [PubMed] [Google Scholar]

32. Альборес-Сааведра Дж., Ву Дж. Многие лица и имитации папиллярной карциномы щитовидной железы. Эндокр Патол. 2006; 17:1–18. [PubMed] [Google Scholar]

33. Oertel YC, Oertel JE. Диагностика злокачественных эпителиальных поражений щитовидной железы: тонкоигольная аспирация и гистопатологическая корреляция. Энн Диагн Патол. 1998;2:377–400. [PubMed] [Google Scholar]

34. Das DK. Внутриядерные цитоплазматические включения в мазках тонкоигольной аспирации папиллярной карциномы щитовидной железы: изучение ее морфологических форм, ассоциации с ядерными бороздками и способа образования. Диагностика Цитопатол. 2005; 32: 264–8. [PubMed] [Google Scholar]

35. Das DK, Sharma PN. Внутриядерные цитоплазматические включения и ядерные бороздки в мазках тонкоигольной аспирации папиллярной карциномы щитовидной железы и ее вариантов: преимущества подсчета под масляным иммерсионным объективом перед объективом с большим увеличением. Анальный Quant Cytol Histol. 2005; 27: 83–9.4. [PubMed] [Google Scholar]

36. Реншоу А.А. «Гистиоцитоидные» клетки в тонкоигольной аспирации папиллярной карциномы щитовидной железы: частота и значение недостаточно распознанного цитологического паттерна. Рак. 2002; 96: 240–3. [PubMed] [Google Scholar]

37. Ахтар М., Али М.А., Хак М., Бакри М. Тонкоигольная аспирационная биопсия папиллярной карциномы щитовидной железы: цитологические, гистологические и ультраструктурные корреляции. Диагностика Цитопатол. 1991; 7: 373–9. [PubMed] [Google Scholar]

38. Эчеверрия О.М., Эрнандес-Пандо Р., Васкес-Нин Г.Х. Ультраструктурное, цитохимическое и иммуноцитохимическое исследование ядер и цитоскелета клеток папиллярного рака щитовидной железы. Ультраструктура Патол. 1998;22:185–97. [PubMed] [Google Scholar]

39. Fukushima T, Suzuki S, Mashiko M, Ohtake T, Endo Y, Takebayashi Y, et al. Мутации BRAF при папиллярных карциномах щитовидной железы. Онкоген. 2003; 22:6455–7. [PubMed] [Google Scholar]

40. Soares P, Trovisco V, Rocha AS, Lima J, Castro P, Preto A, et al. Мутации BRAF и перестройки RET/PTC являются альтернативными событиями в этиопатогенезе PTC. Онкоген. 2003; 22:4578–80. [PubMed] [Google Scholar]

41. Puxeddu E, Moretti S, Elisei R, Romei C, Pascucci R, Martinelli M, et al. БРАФ (V599Е) мутация является ведущим генетическим событием при спорадических папиллярных карциномах щитовидной железы у взрослых. J Clin Endocrinol Metab. 2004; 89: 2414–20. [PubMed] [Google Scholar]

42. Frattini M, Ferrario C, Bressan P, Balestra D, De Cecco L, Mondellini P, Bongarzone I, et al. Альтернативные мутации BRAF, RET и NTRK1 связаны со схожими, но разными паттернами экспрессии генов при папиллярном раке щитовидной железы. Онкоген. 2004; 23:7436–40. [PubMed] [Google Scholar]

43. Фишер А.Х., Тайсаванг П., Джианг С.М. Нерегулярность ядерной оболочки индуцируется RET/PTC во время интерфазы. Ам Джей Патол. 2003;163:1091–100. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

44. Bell CD, Coire C, Treger T, Volpe R, Baumal R, Fornaiser VL. «Темное ядро» и нарушение фолликулярной архитектуры: возможные новые гистологические методы диагностики фолликулярного варианта папиллярной карциномы щитовидной железы. Гистопатология. 2001; 39:33–42. [PubMed] [Google Scholar]

45. Кини С.Р., Миллер Дж.М., Гамбургер Дж.И., Смит М.Дж. Цитопатология папиллярного рака щитовидной железы при тонкоигольной аспирации. Акта Цитол. 1980;24:511–21. [PubMed] [Google Scholar]

46. ЛиВолси В.А. Филадельфия: WB Saunders Co; 1990. Хирургическая патология щитовидной железы; стр. 143–4. 158-63. [Google Scholar]

47. Tsuchida T, Matsumoto M, Shirayama Y, Kasai H, Kawamoto K. Наблюдение за псаммомными телами в культивируемых менингиомах: анализ трехмерных структур с использованием сканирующей и просвечивающей электронной микроскопии. Ультраструктура Патол. 1996; 20: 241–7. [PubMed] [Google Scholar]

48. Козловский О.М., Ягубов А.С., Кипарисов Л.Н., Вербенко А.А. Механизм образования псаммомных тел при серозной аденокарциноме яичника. Арх Патол. 1978;40:25–32. [PubMed] [Google Scholar]

49. Johannesen JV, Sobrinho-Simoes M. Происхождение и значение тел псаммомы щитовидной железы. Лаборатория Инвест. 1980; 43: 287–96. [PubMed] [Google Scholar]

50. Kubota T, Sato K, Yamamoto S, Hirano A. Ультраструктурное исследование образования псаммомных тел при фибробластной менингиоме. Дж Нейрохирург. 1984; 60: 512–7. [PubMed] [Google Scholar]

51. Ferenzy A, Talens M, Zoghby M, Hussain SS. Ультраструктурные исследования морфогенеза псаммомных тел при серозной неоплазии яичников. Рак. 1977;39:2451–9. [PubMed] [Google Scholar]

52. Pelizo MR, Toniato A, Grigoletto R. Хирургическое лечение папиллярной карциномы щитовидной железы: однофакторный и многомерный анализ прогностических факторов (включая систему стадирования TNM) J Exp Clin Cancer Res. 1997; 16: 261–5. [PubMed] [Google Scholar]

53. Zidan J, Karen D, Stein M, Rosenblatt E, Basher W, Kuten A. Чистый и фолликулярный вариант папиллярной карциномы щитовидной железы: клинические особенности, прогностические факторы, лечение и выживаемость. Рак. 2003;97:1181–5. [PubMed] [Google Scholar]

54. Gyory F, Balazs G, Nagy EV, Juhasz F, Mezosi E, Szakall S, et al. Дифференцированный рак щитовидной железы и исход при дефиците йода. Eur J Surg Oncol. 2004; 30: 325–31. [PubMed] [Google Scholar]

55. Hawk WA, Hazard JB. Многочисленные проявления папиллярной карциномы щитовидной железы. Клив Клин К. 1976; 43: 207–16. [PubMed] [Google Scholar]

56. Bocklage T, DiTamasso JP, Ramzy I, Ostrowski ML. Высококлеточный вариант папиллярной карциномы щитовидной железы: цитологические особенности и дифференциально-диагностические соображения. Диагностика Цитопатол. 1997;17:25–9. [PubMed] [Google Scholar]

57. Das DK. Возраст пациентов с папиллярным раком щитовидной железы: является ли он ключевым фактором в развитии вариантов? Геронтология. 2005; 51: 149–54. [PubMed] [Google Scholar]

Ткань с мертвыми клетками в функциональном состоянии … ..

Если вы видите это сообщение, это означает, что JavaScript отключен в вашем браузере , пожалуйста включите JS чтобы это приложение работало.

Получение изображения
Пожалуйста, подождите…

Вопрос:

Решение:

Ответ: (b)

Связанный ответ

В какой из следующих тканей есть мертвые клетки?
(a) Колленхима
(б) Склеренхима
(в) Паренхима
(d) Phloem

Подробнее связанный вопрос и ответы

3,0K Like

3,0K Просмотры

1,5K Акции

3,0K нравятся

3,0K Просмотр

1.5K Акции

3,0K Просмотр

1.5K.

3,0K.

3,0K Like

3,0K Просмотр

1,5K Акции

3,0K Like

3,0K просмотр

1,5K Акции ,5553 3,0K Like

3,0K Views 9000 9057,5KK Share

99999999. 5KES Shardes
9,5KES.
3,0K просмотр
1,5K Акции
3,0K Like
3,0K просмотр
1,5K Акции
3,0K нравятся
3,0K виды
1.5K SALE 777 3,0K Wiews
9999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999. 3,057 3,0K.
1,5 тыс. АКЦИЙ
3,0K Like
3,0K просмотр
1,5K Акции
3,0K Like
3,0K виды
1,5K Shares
3,0K
3,0K views
999995 3,0K
3,0K
999999,5K.
3,0K Просмотр
1,5K Акции
3,0K Like
3,0K Просмотр
1,5K Акции
3,0K нравятся
3. 0K VISE
1.5K SAHES
9
3,0K
9
1.5K SHARES
3,0K KIPS
1.5K.
1,5 тыс. АКЦИЙ
3,0K Like
3,0K Просмотр
1,5K Акции
3,0K Like
3,0K VIVERS
1,5K Shares
3,0K
3,0K VIVERS 9000
37 3,0K
3,0K. Вопросы, размещенные на сайте, создаются исключительно пользователями. Doubtnut не владеет и не контролирует характер и содержание этих вопросов. Doubtnut не несет ответственности за какие-либо расхождения относительно дублирования контента по этим вопросам.
Подобные вопросы пользователей
Ткань, которая имеет мертвые клетки в функциональном состоянии, это . .. ..[ CET Chd.2009] а) колленхима б)…
Что из следующего включает только простые ткани…. а) Паренхима, колленхима и склерен…
Что из перечисленного состоит из мертвых клеток? Что из перечисленного состоит из мертвых клеток? ?…
Что из перечисленного является сложной тканью .. .. [CPMT 2010] а) паренхима б) колленхима в) Ксил…
Ткань, участвующая в перемещении пищи, – это … … [ DPMT 2003] а) ксилема б) колленхима c…
Какое из следующих утверждений верно… [ Керала 2010] а) Колленхима встречается в слоях ниже e…
Какая пара имеет лигнин в обоих… ..[ WB 2008] а) Трахеиды и колленхима б) Склеренхима и си…
Живая механическая ткань с целлюлозным утолщением стенки — это… .. [Manipal 2001] a) Sclerench…
Сердцевина или центральная часть измельченной ткани изготовлена из. .. ..[ JKCMEE 2005] а) колленхима б) Паренхима…
Простая ткань с механическими и физиологическими функциями у молодых двудольных растений — это ….
Которая содержит хлоропласты… …. [CMC 2002] а) колленхима и склеренхима б) Sclerenchy…
Твердые одревесневшие толстостенные длинные и заостренные клетки составляют … … [MPPMT 1999] а) паренхима б…
Проводящая ткань у мхов есть ? [ДЖИПМЕР 2004] а) флоэма б) паренхима в) ксилема г) окрашенные клетки
У мхов проводящая ткань ? [ДЖИПМЕР 2004] а) флоэма б) паренхима в) ксилема г) окрашенные клетки
Что из перечисленного не относится к строению устьиц… .. [ GUJ CET 2009] а) Эпидерма…
Сложная/особая ткань — это… .. [MPPMT 1993] а) склерид б) склеренхима в) колленхима г) Secr…
У тыквенных гиподерма образована… .. [Har PMT 2001] а) склеренхима б) колленхима в) Pa…
Лигнин встречается в клеточных стенках… .. [AMU 1998] а) флоэма б) пробка c) Древесная ткань/Xylem cel…
Определите растительную ткань, в которой отсутствует лигнин… …[ KCET 2005] а) колленхима б) Склеренч…
Какая ткань проявляет тотипотентность…. а) сосуды ксилемы б) ситовидные трубки в) паренхима г) Склеренхима…

FunRes: разрешение тканеспецифических функциональных состояний клеток на основе модели сети межклеточных коммуникаций | Брифинги по биоинформатике

Журнальная статья

Саша Юнг,

Саша Юнг

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Картикея Сингх,

Картикея Сингх

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Антонио дель Соль

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Брифинги по биоинформатике , том 22, выпуск 4, июль 2021 г. , bbaa283, https://doi.org/10.1093/bib/bbaa283

Опубликовано:

12 ноября 2020 г.

9 История статьи

Получено:

07 июля 2020 г.

Получена редакция:

24 сентября 2020 г.

Принято:

25 сентября 2020 г.

Опубликовано:

12 ноября 2020 г. 90 Опубликовано исправление: Брифинги по биоинформатике , том 22, выпуск 5, сентябрь 2021 г., bbab018, https://doi.org/10.1093/bib/bbab018

Фильтр поиска панели навигации Брифинги по биоинформатикеЭтот выпускБиоинформатика и вычислительная биологияКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Брифинги по биоинформатикеЭтот выпускБиоинформатика и вычислительная биологияКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Функциональная специализация типов клеток возникает во время развития и формируется сетями межклеточных коммуникаций, определяющими распределение функциональных состояний клеток, которые в совокупности важны для функционирования тканей. Однако идентификация этих тканеспецифических функциональных состояний клеток остается сложной задачей. Хотя множество вычислительных подходов были успешными для обнаружения типов и подтипов клеток, они не позволяют определить тканеспецифические функциональные состояния клеток. Для решения этой проблемы мы представляем FunRes, вычислительный метод, предназначенный для идентификации функциональных состояний клеток. FunRes опирается на данные scRNA-seq ткани для первоначальной реконструкции функциональной сети связи между клетками, которая используется для разделения каждого типа клеток на функциональные состояния клеток. Мы применили FunRes к 177 типам клеток в 10 различных тканях и продемонстрировали, что обнаруженные состояния соответствуют известным функциональным состояниям клеток различных типов, которые не могут быть воспроизведены с помощью существующих вычислительных инструментов. Наконец, мы характеризуем возникающие и исчезающие функциональные состояния клеток при старении и заболеваниях и демонстрируем их участие в ключевых тканевых функциях. Таким образом, мы считаем, что FunRes будет очень полезен для характеристики функционального ландшафта типов клеток и выявления дисфункциональных состояний клеток при старении и заболеваниях.

вычислительная биология, межклеточная связь, состояния клеток, кластеризация

Введение

В многоклеточных организмах функциональная спецификация типов клеток возникает во время развития и в дальнейшем формируется сигналами от других клеток. В частности, обмен этими сигналами через рецептор-лиганд-опосредованные сети межклеточных коммуникаций определяет распределение различных функциональных состояний клеток, которые в совокупности имеют отношение к функционированию ткани [1]. Таким образом, типы клеток состоят из множества функциональных состояний клеток, которые формируются их тканевым окружением. Более конкретно, в ответ на разные стимулы клетки одного и того же типа могут проявлять разные фенотипы, определяемые физическими, молекулярными и функциональными характеристиками, называемые функциональными состояниями клеток. Были предприняты большие усилия, чтобы охарактеризовать тканеспецифические функциональные различия, обусловленные межклеточными взаимодействиями, что привело к идентификации функциональных состояний клеток в различных типах клеток. Например, сравнение резидентных в тканях макрофагов в разных органах выявило функционально значимые различия в их программах экспрессии генов [2]. В то время как макрофаги подвздошной кишки и толстой кишки показали более высокую экспрессию CD74 по сравнению с другими макрофагами, резидентными в тканях, TGFB2 экспрессируется исключительно перитонеальными макрофагами [2]. Более того, трансплантация этих макрофагов в другие органы перепрограммирует профиль их экспрессии в сторону резидентных клеток, что демонстрирует, что наблюдаемые различия в значительной степени обусловлены их окружением [2]. Кроме того, в предыдущих исследованиях изучалось влияние окружающей среды на функциональную спецификацию стволовых клеток в отношении их активности и тканевого компартмента, в котором они находятся. Например, нейральные стволовые клетки в субгранулярной и субвентрикулярной зонах обнаруживают тонкие фенотипические различия, определяемые нишей. В то время как стволовые клетки субгранулярной зоны экспрессируют фактор транскрипции (TF) HES5, который индуцируется передачей сигналов Notch, стволовые клетки субвентрикулярной зоны экспрессируют белки Id, которые индуцируются передачей сигналов BMP, для поддержания их функции [3, 4]. Хотя эти исследования позволили охарактеризовать определенные функциональные состояния клеток, определяемые межклеточными взаимодействиями в специфических типах клеток, развитие вычислительных методов значительно помогло бы систематической идентификации и характеристике таких состояний.

Идентификация типов и подтипов клеток традиционно выполнялась с помощью подходов молекулярной биологии, основанных на форме и размере клеток, тогда как совсем недавно эти популяции характеризовались экспрессией белков клеточных мембран. Однако из-за ограниченного числа поверхностных белков, вероятно, важные функциональные различия между состояниями клеток не могут быть описаны только комбинациями этих белков. Достижения в технологиях секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) позволили получить беспрецедентное представление о клеточной гетерогенности в пределах отдельных типов клеток. Однако использование этих наборов данных требует вычислительных инструментов для обработки и кластеризации данных. В последние годы было разработано множество вычислительных инструментов для неконтролируемой кластеризации профилей scRNA-seq [5–8]. Хотя эти инструменты позволили идентифицировать несколько новых клеточных подтипов, они специально не учитывают влияние межклеточных взаимодействий на тканеспецифические функциональные процессы и, следовательно, не могут разрешить гетерогенность в функциональных состояниях разных типов клеток.

Чтобы решить эту проблему, мы представляем FunRes, вычислительный метод для идентификации тканеспецифических функциональных состояний клеток, которые индуцируются межклеточными взаимодействиями, опосредованными рецептором и лигандом. FunRes использует данные РНК-секвенирования отдельных клеток для реконструкции межклеточной коммуникационной сети между типами клеток. В частности, FunRes исключительно обнаруживает взаимодействия, которые функционально важны для каждого типа клеток, гарантируя совместимость сигнала с внутриклеточной сигнальной и транскрипционной сетью. Затем FunRes использует эту сеть для определения функциональных состояний ячеек путем разделения типов ячеек на основе межклеточных взаимодействий и функциональной аннотации нижестоящих целевых TF. Мы применили FunRes к 177 типам клеток в 10 различных тканях и продемонстрировали, что обнаруженные состояния соответствуют известным функциональным состояниям клеток различных иммунных и неиммунных типов клеток, включая макрофаги, NK и эндотелиальные клетки, которые не могут быть воспроизведены с помощью существующих вычислительных инструментов. Более того, сравнение идентифицированных функциональных состояний клеток одного и того же типа в разных тканях показало консервативные состояния, выполняющие основные функции клеточного типа, а также существование состояний с уникальными функциями. Наконец, мы оценили влияние старения и болезней на состав функциональных состояний клеток. Хотя общее количество функциональных состояний клеток существенно не меняется, некоторые типы клеток, такие как энтероциты толстого кишечника, синусоидальные эпителиальные клетки печени и альфа-клетки поджелудочной железы, демонстрируют значительные различия в составе функциональных состояний. Кроме того, мы подтверждаем обнаруженные функциональные состояния клеток в старых и патологических тканях, предоставляя доказательства их участия в патологических тканевых функциях.

Таким образом, FunRes представляет собой первый вычислительный метод, специально разработанный для идентификации функциональных состояний клеток, вызванных межклеточными взаимодействиями, опосредованными рецептором и лигандом, и дополняет существующие методологии кластеризации, которые успешно определяют типы и подтипы клеток. Мы демонстрируем, что FunRes применим к широкому спектру состояний тканей и может точно определять функциональное состояние клеток. Таким образом, мы считаем, что FunRes будет очень полезен для характеристики функционального ландшафта типов клеток и выявления дисфункциональных состояний клеток при старении и заболеваниях.

Материалы и методы

Сборка каркасов межклеточных коммуникаций, внутриклеточная сигнализация и регуляторные взаимодействия генов TF

Каркас межклеточных коммуникаций был создан для человека и мыши на основе ранее опубликованного набора данных, включая отобранные вручную, проверенные и предсказанные межклеточные взаимодействия (рис. 1А) [9]. Эти взаимодействия были собраны из разных баз данных, то есть DLRP [10], HPMR [11], IUPHAR [12], HPRD [13] и String DB [14], или проверены вручную в предыдущих исследованиях. Взаимодействия были дополнительно отфильтрованы на основе аннотаций UniProt [15], чтобы включить только лиганды, аннотированные как «секретные». Поскольку исходный набор данных состоит только из данных человека, эти взаимодействия были сопоставлены с ортологами мыши с использованием BioMart от Ensembl [16].

Внутриклеточная сигнальная сеть состоит из путей взаимодействия, включенных в Omnipath [17], Reactome [18] и MetaCore от Thomson Reuters. В частности, все пути из MetaCore были получены, включая все взаимодействия передачи сигнала, при этом исключая взаимодействия регуляторных генов транскрипции. Объекты MetaCore были сопоставлены с символами генов с использованием предоставленной таблицы сопоставления. В случае, если объекты MetaCore регулятора или регулируемого гена сопоставлены с несколькими символами гена, все возможные взаимодействия между соответствующими символами гена были сгенерированы с использованием таблицы сопоставления, предоставленной MetaCore.

Регуляторные взаимодействия генов были получены из MetaCore от Thomson Reuters, вручную курируемого ресурса межгенных взаимодействий, 1 апреля 2019 г. для генов человека и мыши. Только регуляторные взаимодействия транскрипции с известными эффектами, т. е. активацией или ингибированием, были отобраны путем фильтрации «прямых взаимодействий» с указанными эффектами «активация» или «ингибирование». Объекты MetaCore снова были сопоставлены с символами генов с использованием предоставленной таблицы сопоставления. Как и в случае с внутриклеточной сигнальной сетью, если объекты MetaCore регулятора или регулируемого гена сопоставлены с несколькими генными символами, все возможные взаимодействия между ассоциированными генными символами генерировались с использованием внутреннего сценария.

Выбор сохраненных TF

Для выбора сохраненных TF FunRes идентифицирует факторы транскрипции, которые экспрессируются по крайней мере в определенной пользователем фракции клеток. Для анализа, представленного в этой рукописи, мы выбрали допустимую отсечку 10% для всех образцов. Для этого FunRes преобразует данные выражения в двоичный формат, в котором TF с хотя бы одним счетчиком становятся «1», а невыраженные TF становятся «0», и агрегирует двоичные данные по типу ячейки. Наконец, FunRes выбирает в каждой субпопуляции TF, которые экспрессируются в верхних пяти процентилях клеток.

Обнаружение рецепторов, индуцирующих сохраненные ТФ

Для обнаружения рецепторов, индуцирующих экспрессию выбранных ТФ, FunRes использует модель внутриклеточной передачи сигналов Марковской цепи, называемую SigHotSpotter, для идентификации высоковероятных промежуточных молекул (рис. 1А) [19]. Вкратце, SigHotSpotter использует данные секвенирования РНК одной клетки субпопуляции и собранной внутриклеточной сигнальной сети для создания матрицы перехода состояний, представляющей прохождение сигнала через сеть. Матрица перехода состояний представляет собой конечную дискретную цепь Маркова и впоследствии эволюционирует для создания стационарного распределения. Стационарное распределение отображает промежуточные молекулы, демонстрирующие самые высокие вероятности установившегося состояния. После этого SigHotSpotter соединяет промежуточные молекулы с интерфейсными ТФ, то есть с первыми транскрипционными факторами в цепи передачи сигнала, и характеризует совместимость с их нижестоящими мишенями. Вычисление всех кратчайших путей от промежуточных молекул с высокой вероятностью до нижестоящих сохраненных TF определяет показатель совместимости, который классифицирует каждую молекулу как активную или неактивную. Здесь высоковероятностный ген считается совместимым со своей нижестоящей мишенью, если экспрессия гена и целевого ТФ согласуется со знаком пути взаимодействия, т. е. четное число ингибирований является активирующим путем, тогда как все остальные пути являются ингибирующими. В случае активации должны экспрессироваться промежуточные гены и гены-мишени, тогда как в случае ингибирования целевой ген не должен экспрессироваться. Далее, ген совместим, если совместимо значительное число его мишеней. Значимость оценивается с помощью гипергеометрического теста с P -значение отсечки 0,05. Следуя тому же принципу, идентифицируются рецепторы, нацеленные на совместимые высоковероятные промежуточные продукты.

Вывод сети межсотовой связи

Основной алгоритм состоит из четырех шагов. Во-первых, в каждой клеточной популяции отбирают сохраненные ТФ и регулирующие их рецепторы, как описано ранее. Во-вторых, в каждой клеточной популяции выбирают лиганды, экспрессируемые в определяемой пользователем фракции клеток. Для этого исследования была выбрана доля 10%. В-третьих, лиганд-рецепторные взаимодействия устанавливаются между двумя клеточными популяциями, если (i) рецептор был выбран на первом этапе для первой популяции, (ii) лиганд был выбран на втором этапе для второй популяции и (iii) рецептор -лигандное взаимодействие содержится в каркасе межклеточных коммуникаций. Каждое взаимодействие между рецептором r в субпопуляции p1 и лиганд l в субпопуляции p2 дополняется силой взаимодействия |${s}_{r,l,p1,p2}$| определяется:

$$\begin{eqnarray} {s}_{r,l,p1,p2}&=&\left(\frac{1}{\left|\left\{{x}_{r ,p1}|{x}_{r,p1}>0\right\}\right|}\sum_{\left\{{x}_{r,p1}|{x}_{r,p1}> 0\right\}}{x}_{r,p1}\right)\nonumber\\ &&\bullet\left(\frac{1}{\left|\left\{{x}_{l,p2} |{x}_{l,p2}>0\right\}\right|}\sum_{\left\{{x}_{l,p2}|{x}_{l,p2}>0\right \}}{x}_{l,p2}\right) \end{eqnarray}$$

(1)

Неформально оценка представляет собой произведение средних ненулевых значений экспрессии рецептора и средних ненулевых значений экспрессии лиганда по отношению к рецептору r и его экспрессирующей популяции p1 , а также к лиганд l и его экспрессирующая популяция p2 .

Значимость каждого взаимодействия определяется путем сравнения оценки взаимодействия между двумя типами клеток с фоновым распределением оценок между этими типами клеток на основе всех взаимодействий в каркасе. Взаимодействия в 90-й процентиль, который имеет по крайней мере одну значительную цель TF в нисходящем направлении, сохраняется в конечной сети связи между ячейками.

Идентификация функциональных состояний клеток

После определения сети межклеточных коммуникаций FunRes создает матрицу инцидентности экспрессии рецептора/нисходящего ТФ для каждого типа клеток (рис. 1В). В частности, каждая клетка изучаемого типа клеток представлена бинарным вектором, в котором каждая запись соответствует паре рецептор/нижний ТФ. Если и рецептор, и нижестоящий ТФ экспрессируются в клетке, соответствующая запись в векторе будет «1» и «0» в противном случае. Иерархическая кластеризация выполняется на результирующей матрице инцидентности с использованием R-функции «hclust» с евклидовым расстоянием и полной связью. Оптимальное количество кластеров вычисляется на основе индекса Данна, внутренней метрики оценки кластера, сравнивающей расстояния внутри кластера с расстояниями между кластерами. Наконец, обогащение биологических процессов Gene Ontology [20, 21] выполняется с помощью пакета DOSE R (рис. 1Б) [22]. Термины с коэффициентом ложного обнаружения ниже 0,01 считаются значимыми. Кластеры, имеющие идентичные функциональные аннотации, впоследствии объединяются. Полученные кластеры составляют идентифицированные функциональные состояния клеток. Важно отметить, что FunRes не требует, чтобы белки в обогащенных терминах GO были идентичными, а только сами термины.

Сравнение с современными методами кластеризации

Мы выбрали Seurat [5, 6], SC3 [7] и SINCERA [8] для оценки их способности определять функциональные состояния клеток. Все методы использовались в стандартном рабочем процессе с параметрами по умолчанию в R. В частности, для Seurat 2000 наиболее изменчивых генов были обнаружены с использованием метода «FindVariableFeatures» с методом выбора «vst». Затем данные масштабировались (функция ScaleData) и выполнялся анализ основных компонентов (PCA) (функция RunPCA). Наконец, данные были сгруппированы с использованием функций «FindNeighbors» и «FindClusters» для первых 10 основных компонентов. SC3 был вызван с помощью функции «sc3», а максимальное количество кластеров было установлено равным 10. SINCERA была запущена без определенных шагов предварительной обработки. Все анализы проводились в R v3.6.1.

Рисунок 1

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Обзор метода. ( A ) Основываясь на данных секвенирования РНК отдельных клеток ткани, ResFun делает вывод об активных рецепторах в каждой клеточной популяции. На основе этих рецепторов ResFun реконструирует коммуникационную сеть между клетками, идентифицируя взаимодействия, имеющие значительно более высокий балл по сравнению с другими взаимодействиями в каркасе взаимодействия. ( B ) Учитывая реконструированную межклеточную коммуникационную сеть ткани, FunRes определяет функциональные состояния клеток для каждого типа клеток в отдельности. Во-первых, клетки представлены в виде бинарного вектора экспрессии рецептор/нисходящий ТФ. Если рецептор и соответствующий нижестоящий TF экспрессируются в клетке, в противном случае он будет представлен как «1» (красный) и «0» (синий). Определено оптимальное количество кластеров, которые будут подвергнуты анализу функционального обогащения. Если два кластера обогащены одними и теми же процессами, они будут объединены. Объединенные кластеры определяют функциональные состояния клеток.

Результаты

Идентификация функциональных состояний клеток на основе сетей связи между клетками

С целью идентификации функциональных состояний клеток, индуцированных нишами, FunRes первоначально реконструирует сети связи между клетками среди всех типов клеток в наборе данных (рис. 1А). ). В частности, он интегрирует транскрипционные и сигнальные сети с внеклеточными взаимодействиями лиганд-рецептор, следуя восходящему подходу, сначала выбирая транскрипционные факторы (TF), экспрессия которых сохраняется во всех клетках. Затем FunRes идентифицирует рецепторы, которые регулируют эти сохраненные ТФ, используя ранее введенную модель цепи Маркова, которая оценивает вероятность передачи сигнала от рецепторов к их коэкспрессируемым ТФ [19].]. Наконец, FunRes находит родственные лиганды для этих рецепторов из ранее отобранного набора взаимодействий лиганд-рецептор [9]. Основываясь на предыдущем исследовании пропорций функциональных состояний клеток в гетерогенных популяциях Т-клеток, мы требовали, чтобы на протяжении всего этого исследования как лиганды, так и рецепторы экспрессировались более чем в 10% клеток секретирующей и принимающей клеточной популяции соответственно [23]. .

После реконструкции функциональной сети связи между клетками FunRes разделяет каждый тип клеток на различные функциональные состояния клеток на основе идентифицированных межклеточных взаимодействий и их нижестоящих целей TF (рис. 1B). Более конкретно, иерархическая кластеризация выполняется для группировки клеток по их функциям на основе последующего эффекта межклеточных взаимодействий, в которых они участвуют. Наконец, оптимальное количество функциональных состояний в каждом типе клеток определяется путем оценки согласованности кластера. Примечательно, что оптимальное число состояний может быть равно одному, что приводит к отсутствию разделения рассматриваемого типа клеток, что указывает на отсутствие функциональной гетерогенности, индуцированной нишей.

Функциональная оценка состояний клеток, индуцированных нишами

Мы использовали FunRes для идентификации индуцированных нишами функциональных состояний клеток 177 типов клеток в 10 тканях мыши из Tabula Muris Senis [24]. В среднем каждый тип клеток был разделен на 2,49 функциональных состояния (медиана: 2), с максимум девятью идентифицированными состояниями в энтероцитах эпителия кишечника и альфа-клетках поджелудочной железы (рис. 2А). Тем не менее, подавляющее большинство типов клеток разделено не более чем на три функциональных состояния клеток, при этом 16% типов клеток остаются неразделенными.

Рисунок 2

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Проверка FunRes и сравнение с современными методами. ( A ) Гистограмма количества выявленных функциональных состояний клеток во всех типах клеток всех тканей. ( B – D ) Тепловые карты генов, важных для функции выявленных функциональных состояний клеток в макрофагах почек (B), B-клетках печени (C) и NK-клетках печени (D). Значения экспрессии масштабируются для каждого гена индивидуально. ( E и F ) Визуализация того, как различные сигналы из окружающей среды индуцируют нижестоящие маркерные гены периферических (E) и адаптивных (F) состояний NK-клеток.

Чтобы оценить эффективность нашего метода, мы оценили функцию идентифицированных состояний клеток с известными маркерами состояний клеток, составленными из литературы, и сравнили производительность FunRes с текущими методами кластеризации. В результате мы смогли собрать доказательства множественных функциональных состояний клеток в сердце, почках и печени. Во-первых, мы определили функциональное состояние клеток эндотелия коронарных сосудов сердца. В результате FunRes обнаружил два кластера, дифференцированные по передаче сигналов Bmpr2. В то время как Bmpr2-позитивное состояние соответствует покоящимся эндотелиальным клеткам коронарных сосудов, Bmpr2-негативное состояние состоит из активированных клеток, подвергающихся эндотелиально-мезенхимальному переходу, который необходим для функционирования сердца [25]. В связи с этим FosB активируется Bmpr2 согласно FunRes и подавляется в активных эндотелиальных клетках сосудов [26]. Таким образом, Bmpr2 и FosB служат маркерами покоящихся и активных эндотелиальных клеток коронарных сосудов. Чтобы оценить способность современных методов кластеризации в определении функциональных состояний клеток, мы сравнили результаты FunRes с Seurat [5, 6], SC3 [7] и SINCERA [8]. В результате SINCERA и SC3 обнаружили 19и 9 кластеров соответственно, ни один из которых не удалось различить с помощью маркерных генов активных и покоящихся эндотелиальных клеток. Как и в FunRes, Seurat обнаружил три кластера. Однако существенной разницы в экспрессии этих маркеров состояния клеток обнаружить не удалось. Следовательно, ни один из кластеров не соответствует функциональным состояниям клеток, идентифицированным FunRes (дополнительная фигура S1).

Во-вторых, мы оценили функциональное состояние клеток почечных макрофагов и определили два состояния, которые различаются на основе передачи сигналов Nrp1. В частности, первый кластер экспрессирует Nrp1 и Il10, все из которых являются известными маркерами макрофагов М2, иммуносупрессивного состояния клеток, необходимого для заживления ран и прекращения воспалительной реакции на патогены (рис. 2В) [27, 28]. Предыдущие отчеты показали, что активация Nrp1, который участвует в межклеточных взаимодействиях, дифференцирующих два кластера, вызывает это функциональное состояние, что подчеркивает точность FunRes в обнаружении функционально значимых межклеточных взаимодействий. Кроме того, другое функциональное состояние клетки характеризуется активной передачей сигналов Tlr2 и Tlr4, что приводит к поляризации на макрофаги M1 [29]. ]. Действительно, клетки, принадлежащие к этому кластеру, экспрессируют M1-маркеры Nfatc1, Tnfsf9 и Il16 [30–32]. Таким образом, идентифицированные состояния клеток соответствуют М1 и М2 поляризации макрофагов соответственно. Напротив, современные методологии кластеризации не могут повторить этот вывод. Сера не смог сгруппировать данные из-за сбоя PCA с параметрами по умолчанию, так как количество клеток почечных макрофагов ниже количества основных компонентов, которые необходимо вычислить. Синсера разделил клетки на 35 различных кластеров, имеющих в среднем 1,09ячеек, тогда как SC3 был единственным инструментом, обеспечивающим разумное количество кластеров. Однако эти популяции не соответствуют макрофагам M1 и M2, поскольку известные маркерные гены экспрессируются в кластерах (дополнительная фигура S2).

В-третьих, мы исследовали функциональные состояния В-клеток печени и выявили два состояния, которые различаются передачей сигналов IL4R [33]. Предыдущие исследования выяснили роль передачи сигналов IL4R и обнаружили, что он индуцирует аутофагию, ключевой механизм поддержания памяти В-клеток против патогенов и синтеза антигенов, таких как IgE [34]. Более того, В-клетки с активной передачей сигналов IL4R экспрессируют обычные гены В-клеток Tnfrsf13b и Tnfrsf13c (рис. 2С) [35, 36]. Напротив, в другом идентифицированном состоянии клеток отсутствует передача сигналов IL4R и экспрессируются маркеры плазматических клеток Sec61a1 (рис. 2C) [37]. Сравнение состояний клеток, идентифицированных FunRes, с текущими методологиями кластеризации показывает, что все другие методы не могут обнаружить лежащую в основе функциональную неоднородность. В то время как Сера не смог выполнить кластеризацию из-за сбоя PCA с параметрами по умолчанию, поскольку количество В-клеток печени меньше количества основных компонентов, подлежащих вычислению, Синсера разделила данные таким образом, чтобы каждая клетка принадлежала другому кластеру. Кроме того, SC3 не обнаружил какой-либо функциональной гетерогенности в В-клетках печени и оставил данные нераспределенными (дополнительная фигура S3).

Наконец, мы применили наш метод к NK-клеткам печени и обнаружили два функциональных состояния NK-клеток, определяемых дифференциальными сигнальными мишенями нижестоящего уровня. В частности, клетки второго кластера специфически активируют Ikzf3 (Fig. 2D), тогда как др. мишени нижестоящей передачи сигналов, такие как Stat3, Stat1 и Ets1, обычно активируются в обоих кластерах. Действительно, второй кластер характеризуется экспрессией Ikzf2 и Ikzf3, двух маркеров периферических NK-клеток (рис. 2Е) [38]. Напротив, первый кластер показывает высокую экспрессию маркеров адаптивных NK-клеток Klrc1 и Klrc2 (рис. 2F) [39]., 40]. Как и в случае с почечными макрофагами, Синсера продуцировала избыток кластеров, в среднем всего 1,38 клеток, тогда как Сера не продуцировал кластеров из-за неудачи АКП с параметрами по умолчанию, поскольку количество NK-клеток печени ниже количества основных компонентов. быть вычислено. Хотя SC3 обнаружил 2 кластера, таких как FunRes, их нельзя было отнести к разным функциональным состояниям NK-клеток (дополнительная фигура S4).

Таким образом, FunRes смог проанализировать функциональную гетерогенность типов клеток в различных тканях и точно определить известные функциональные состояния, в то время как современные методы кластеризации не дали удовлетворительных результатов. Более того, сравнение кластеров, определенных каждым методом, показывает лишь умеренное соответствие между функциональными состояниями клеток, обнаруженными FunRes, и результатами Seurat, SC3 и SINCERA (дополнительная фигура S5).

Сравнение функциональных состояний клеток в различных тканях

Далее мы решили охарактеризовать ниш-индуцированные функциональные состояния макрофагов и В-клеток в различных тканях. Как и ожидалось, мы обнаружили консервативные функциональные состояния макрофагов мышц почек и конечностей с активированными сигнальными путями Tlr2, Tlr4 и Tnfrsf1a, которые составляют ключевые сигнальные каскады для распознавания антигенов и активации макрофагов [41, 42]. Однако в то время как макрофаги почек обнаруживают Nrp1-позитивную субпопуляцию, соответствующую поляризации M2, передача сигналов Nrp1 неактивна во всех макрофагах мышц конечностей. Однако подмножество клеток в мышцах конечностей проявляет активность рецептора-приманки Il1 Il1r2, который уникален для поляризованных макрофагов M2. Более того, эти клетки обнаруживают активированный сигнальный путь Il6, который, как ранее было показано, является альтернативным механизмом поляризации макрофагов M2 [43]. Это показывает, что макрофаги М2 находятся в обеих тканях, но активируются поочередно.

В отличие от макрофагов, В-клетки были обнаружены в селезенке, печени, мышцах конечностей и легких, имеющих совершенно разные функциональные состояния, которые сильно различаются между тканями селезенки и печени/мышц конечностей/легких (рис. 3А). В частности, идентифицированные функциональные состояния В-клеток в печени и мышцах конечностей обычно характеризуются сигнальной активностью рецептора IL2, который участвует в пролиферации В-клеток и дифференцировке плазматических клеток [44, 45]. Однако уникальные функциональные состояния клеток приобретаются посредством сигнальной активности Il4ra и Cxcr4 в этих тканях. Как описано ранее, Il4ra способствует аутофагии В-клеток, необходимой для поддержания памяти и презентации антигена [33]. Напротив, передача сигналов Cxcr4 уникальным образом активируется в функциональном состоянии В-клеток мышц конечностей, демонстрируя дифференцировку этих клеток в плазматические клетки [46]. В то время как В-клетки теряют свою чувствительность к Cxcl12, родственному лиганду Cxcr4, во время развития, они восстанавливают свою чувствительность при дифференцировке в зрелые В-клетки [46]. Из-за участия Il4ra и Cxcr4 в дифференцировке плазматических клеток мы сравнили нижележащие мишени этих сигнальных каскадов, идентифицированные FunRes, и обнаружили, что Foxo1 является единственным распространенным TF. Предыдущие исследования уже выявили ключевую роль Foxo1 в функции и дифференцировке плазматических клеток в качестве активатора Prdm1, главного регулятора плазматических клеток [47]. Следовательно, идентифицированные функциональные состояния В-клеток, уникальные для мышечной ткани печени и конечностей, соответственно, индуцируют дифференцировку плазматических клеток посредством различных сигнальных путей. В отличие от тканей печени и мышц конечностей, функциональное состояние В-клеток в легких характеризуется передачей сигналов интерлейкина-2 и гамма-интерферона, что является единственной общностью с В-клетками из селезенки. В то время как состояние В-клеток, экспрессирующих Ifngr1, было обнаружено как в тканях селезенки, так и в тканях легких, их функции различаются из-за присутствия костимулирующих сигналов. Как и ожидалось, идентифицированные функциональные состояния В-клеток в селезенке характеризуются активной передачей сигналов Cd40 и гамма-интерферона, что соответствует пролиферативному состоянию [48]. Напротив, костимулирующие сигналы не были обнаружены в состояниях легочных В-клеток, что предполагает ингибирование активности В-клеток [48]. Этот вывод согласуется со вторым функциональным состоянием, идентифицированным в легочных В-клетках, которое демонстрирует сигнальную активность рецептора Il2, а также отсутствие передачи сигнала гамма-интерферона, аналогично функциональному состоянию В-клеток мышц конечностей и печени [44, 45].

Рисунок 3

Открыть в новой вкладкеСкачать слайд

Сравнение функциональных состояний тканей и состояния тканей. ( A ) Тепловая карта активных сигнальных каскадов, индуцированных межклеточными взаимодействиями в В-клетках трех разных тканей. Каждая строка соответствует паре рецептора и нижележащей мишени TF, тогда как столбцы соответствуют клеткам. Экспрессия как рецептора, так и нижестоящей мишени TF в клетке показана красным цветом. Отсутствие экспрессии любого из двух генов показано серым цветом. B-клетки из всех тканей имеют общие активные сигнальные каскады Il2, нацеленные на общие (Ets1, Foxo1) и уникальные нижележащие TF (Stat3, Junb, Spib, Fos). ( B ) Гистограмма идентифицированных функциональных состояний клеток по типу клеток в молодых и старых тканях. Количество функциональных состояний при старении существенно не меняется, за исключением некоторых типов клеток, таких как альфа-клетки поджелудочной железы, эндотелиальные клетки печеночного синусоида и энтероциты эпителия толстой кишки. ( C и D ) Клеточные процессы, характерные для альфа-клеток поджелудочной железы в молодых и старых тканях. Размер точек представляет долю генов в категории, которые экспрессируются в соответствующем состоянии, тогда как цвет указывает на значимость от синего (менее значимого) до красного (наиболее значимого). ( E ) Тепловая карта активных сигнальных каскадов, индуцированных межклеточными взаимодействиями в гепатоцитах цирротической ткани печени. Каждая строка соответствует паре рецептора и нижележащей мишени TF, тогда как столбцы соответствуют клеткам. Экспрессия как рецептора, так и нижестоящей мишени TF в клетке показана красным цветом. Было идентифицировано шесть функциональных состояний клеток, которые характеризуются передачей сигналов Interferon-gamma, CD40, Cav1 и Leptr соответственно.

Функциональная гетерогенность, лежащая в основе старения и болезней, позволяет выявить новые состояния клеток

Наконец, мы исследовали влияние различных состояний тканей, таких как старение и заболевания, на функциональное состояние типов клеток. Чтобы выяснить, как старение влияет на функциональное состояние клеток макрофагов, мы сравнили выявленные состояния в мышечной ткани почек и конечностей у молодых и старых мышей. На основании нашего анализа мы наблюдали значительное снижение поляризации макрофагов из-за инактивации сигнальных путей Nrp1 и Il6r. В частности, в то время как функциональное состояние макрофагов почек у старых мышей характеризуется способностью отвечать на антигены посредством передачи сигналов Tlr2, способность макрофагов мышц конечностей к антигенному ответу значительно снижена. Более того, гетерогенный паттерн активации макрофагов в молодых тканях в целом снижается, что приводит к более однородным состояниям покоя. Это наблюдение согласуется с предыдущими исследованиями, сообщающими о значительном снижении активации макрофагов при старении, что опосредовано снижением способности передачи сигнала Tlr из-за дисфункционального MyD88 [49].].

Чтобы определить, является ли потеря нишевых функциональных состояний общей характеристикой стареющих тканей, мы сравнили количество идентифицированных функциональных состояний для каждого типа клеток (рис. 3В). Однако статистически значимой разницы обнаружить не удалось (двусторонний критерий знакового ранга Уилкоксона, P -значение: 0,64). В то время как более чем у 85% типов клеток число состояний различалось не более чем на два, три типа клеток различались более чем по шести индуцированным нишами функциональным состояниям. Например, усиление обнаруженных функциональных состояний в эндотелиальных клетках синусоидов печени в значительной степени обусловлено специфической активацией факторов транскрипции Mef2c, Nr3c1 и Jun через различные сигнальные каскады одних и тех же рецепторов. Действительно, эти ТФ выполняют защитные функции в эндотелиальных клетках печени, стимулируя клеточную выживаемость, модулируя иммунный ответ и предотвращая разрушение внеклеточного матрикса [50-52]. Сходным образом, в альфа-клетках поджелудочной железы можно наблюдать усиление нишевых функциональных состояний из-за повышенной селективности активации Bmpr1a, Itgav и Ddr1. Эти рецепторы регулируют ключевые функции альфа-клеток, такие как секреция глюкагона [53], хотя их комбинаторный эффект остается неуловимым. Кроме того, мы наблюдаем несколько клеточных процессов, уникальных для молодых и старых тканей соответственно (рис. 3C и D). В отличие от печеночных синусоидальных эндотелиальных и альфа-клеток поджелудочной железы, энтероциты эпителия толстой кишки с возрастом демонстрируют заметное снижение гетерогенности, что связано с нарушением ключевых сигнальных путей, в том числе защитных сигналов, таких как Lpa и соматостатин, а также поглощение жира через сортилиновый рецептор.

Аналогичным образом мы исследовали влияние патологических состояний ткани на функциональное состояние типов клеток, представленных в наборе данных о циррозе печени человека [54]. Цирроз печени представляет собой хроническое заболевание, характеризующееся прогрессирующим образованием постоянной рубцовой ткани посредством фиброза. Гепатоциты являются основными паренхиматозными клетками печени, составляющими 50-60% ткани и участвующими в ключевых функциях, таких как синтез липидов и детоксикация. Однако их нарушение регуляции в контексте фиброза печени и функциональных состояний, которые они достигают, остаются неуловимыми. Поэтому мы применили FunRes к образцам здоровой и цирротической печени человека для определения функционального состояния гепатоцитов. В результате наш метод выявил два функциональных состояния в здоровой ткани печени, характеризующиеся передачей сигналов Sdc1 и Cd74. Действительно, Sdc1 необходим для поглощения и деградации богатых триглицеридами липопротеинов в печени и поэтому участвует в ключевой функции печени [55]. Кроме того, Cd74 является ключевым компонентом ответа на острое повреждение печени путем процессинга антигена и защиты хозяина [56]. Напротив, в циррозной ткани печени можно наблюдать большое разнообразие функциональных состояний. В общей сложности FunRes определил шесть функциональных состояний, которые характеризуются гамма-интерфероном, рецептором лептина, передачей сигналов Cxcr4, Tnf, Cd40 и кавеолина-1 (рис. 3E). В то время как два функциональных состояния демонстрируют сильно провоспалительный фенотип, опосредованный гамма-интерфероном, Tnfrsf1a и Cxcr4, три состояния характеризуются передачей сигналов Lepr, Cd40 и Cav1. Функция рецептора лептина в контексте цирроза была предметом предыдущих исследований, которые продемонстрировали продукцию Tnf и Il1 из-за активации передачи сигналов лептина [57]. Более того, в крысиной модели цирроза печени не обнаружено существенных изменений экспрессии Lepr, что согласуется с нашими данными. Тем не менее, FunRes обнаруживает значительную сигнальную активность только в патологической печени, что подчеркивает важность этого метода. Напротив, предыдущие исследования показали, что функциональное состояние гепатоцитов, характеризующееся активной передачей сигналов Cd40, вероятно, усиливает Fas-зависимый апоптоз, тем самым способствуя прогрессирующему образованию рубцовой ткани в ответ на повреждение [58]. Наконец, функциональные состояния с сигнальной активностью кавеолина-1 регулируют эндоцитоз, энергетический обмен и поглощение жирных кислот, а также ингибируют NOS3, что способствует фиброзу печени [59].].

Обсуждение и заключение

В этом исследовании мы представили FunRes, вычислительный метод для разрешения тканеспецифических функциональных состояний клеток, которые определяются рецептор-лиганд-опосредованными межклеточными взаимодействиями. Этот метод объясняет влияние межклеточных взаимодействий на специфические клеточные процессы, которые, как было показано, играют фундаментальную роль в спецификации функциональных состояний клеток [60-62]. А именно, FunRes идентифицирует функциональные состояния клеток на основе нижестоящих генов-мишеней межклеточных взаимодействий и клеточных процессов, в которых они участвуют. их клеточной функции. В результате, в отличие от других методов, FunRes смог разрешить функциональные состояния различных типов клеток. Важно отметить, что межклеточные взаимодействия, лежащие в основе функциональных состояний клеток, в значительной степени подтверждались предыдущими исследованиями, что указывает на то, что FunRes может информировать о сигналах, вызывающих эти состояния.

Валидация нашего метода была дополнительно подтверждена сравнением функциональных состояний клеток в различных тканях и состояниях тканей. В частности, FunRes выявил ранее сообщавшиеся различия в функциональных состояниях макрофагов и В-клеток, включая появление специфических функциональных состояний клеток, таких как ранозаживляющие макрофаги в мышцах конечностей. Кроме того, мы применили FunRes к нескольким примерам старения и болезней, чтобы распутать состав функциональных состояний клеток в этих условиях. Например, в случае цирроза печени результаты показывают появление новых функциональных состояний гепатоцитов, поддерживаемых передачей сигналов кавеолина-1 и лептина, которые характеризуются нарушением регуляции метаболических процессов, способствующих патологическому функционированию ткани.

Ограничение FunRes заключается в том, что он рассматривает исключительно межклеточные взаимодействия, опосредованные рецептором и лигандом, и игнорирует другие способы клеточной коммуникации, такие как экзосомы. Кроме того, этот метод не учитывает влияние факторов окружающей среды, таких как метаболиты, на функциональное состояние клеток [63]. В связи с этим метод может быть расширен для преодоления некоторых из этих ограничений.

Таким образом, FunRes является первым вычислительным методом, который систематически разрешает тканеспецифические функциональные состояния клеток, тем самым обеспечивая функциональную характеристику идентифицированных состояний. Таким образом, мы считаем, что FunRes будет очень полезен для характеристики тканеспецифического функционального ландшафта и для выявления дисфункциональных состояний клеток, лежащих в основе старения и болезней.

Вклад автора

S.J. внедрил программное обеспечение, провел анализ и написал рукопись. К.С. внедрили программное обеспечение и провели анализ. Объявления. задумал идею, руководил работой и написал рукопись.

Доступность данных

Данные, лежащие в основе этой статьи, доступны в figshare . Веб-ссылки и идентификаторы отдельных наборов данных можно найти в дополнительной таблице S1. Исходный код FunRes размещен в репозитории GitHub (https://git-r3lab.uni.lu/kartikeya.singh/funres).

Ключевые моменты

Первый метод FunRes — это первый метод, предложенный для определения функциональных состояний клеток гетерогенных типов. Таким образом, FunRes дополняет существующие методы кластеризации данных РНК-секвенирования отдельных клеток, которые успешно применялись для определения типов и подтипов клеток.
Благодаря лежащей в основе модели межклеточного взаимодействия FunRes позволяет получить представление о сигналах окружающей среды, вызывающих идентифицированные функциональные состояния клеток. Более того, мы показали на нескольких примерах, что идентифицированные сигналы вовлечены в функцию идентифицированных состояний.
FunRes можно использовать для сравнения функционального состояния клеток в различных тканях и состояниях тканей, чтобы выявить различия в их составе. В представленных тематических исследованиях FunRes выявил известные различия между одними и теми же состояниями клеток в разных тканях, а также возникающие и исчезающие функциональные состояния в контексте старения и болезней.

Благодарность

Мы благодарим Илью Потапова за плодотворные обсуждения логического вывода сети между ячейками.

Финансирование

К.С. поддерживается Люксембургским национальным исследовательским фондом (FNR) в рамках программы PRIDE (код проекта: 11012546) в рамках NextImmune DTU.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Саша Юнг — исследователь с докторской степенью в CIC bioGUNE, Испания, основной исследовательский интерес которого связан с системной биологией и биоинформатикой.

Картикея Сингх — аспирант в области системной биологии в Люксембургском центре системной биомедицины (LCSB). Его исследовательский интерес заключается в расшифровке иммунного ответа на патогены с использованием вычислительных/биоинформатических инструментов.

Антонио дель Соль — профессор биоинформатики в Люксембургском центре системной биомедицины (LCSB) и профессор Икербаска в CIC bioGUNE. Его интересуют области вычислительной биологии стволовых клеток и системной биологии.

Список литературы

Gartner

Prescher

Lavis

Распутывание сигнальных сетей между клетками с помощью химической биологии

Nat Chem Biol

2017

;

564

–

Лавин

Зима

Блехер-Гонен

Ландшафты энхансеров макрофагов, резидентных в тканях, формируются местной микросредой

Сотовый

2014

;

159

1312

–

Люгерт

Басак

Наклз

3 P.

Неподвижные и активные нервные стволовые клетки гиппокампа с различной морфологией избирательно реагируют на физиологические и патологические стимулы и старение

Стволовая клетка

2010

;

445

–

Се

Дж

Организация транскрипционного контроля нейрогенеза у взрослых

Гены Дев

2012

;

1010

–

Стюарт

Батлер

Hoffman

, и др.

Комплексная интеграция данных отдельных ячеек

Сотовый

2019

;

177

1888

–

1902.e21

Батлер

Хоффман

Smibert

9 P .

Интеграция данных транскриптомии отдельных клеток в различных условиях, технологиях и видах
.
Нат Биотехнолог
2018
;
36
:
411
–
20
.
7.
Киселев
ВЯ
,
Киршнер
К
,
Шауб
,
Шауб
.
SC3: консенсусная кластеризация данных одноклеточной РНК-seq
.
Nat Methods
2017
;
14
:
483
–
6
.
8.
Го
M
,
Ван
H
,
Поттер
90etal 90et003 SS 90et003
SINCERA: система анализа профилей одноклеточных РНК-Seq
.
PLoS Comput Biol
2015
;
11
:
e1004575
.
9.
Рамиловски
Дж.А.
Проект сети многоклеточной передачи сигналов, опосредованной лигандом и рецептором, у человека
.
Нац Коммуна
2015
;
6
:
7866
.
10.
Салвински
L
.
База данных взаимодействующих белков: обновление 2004 г.
.
Рез. нуклеиновых кислот
2004
;
32
:
449D
–
51
.
11.
Бен-Шломо
I
,
Ю Хсу
S
,
Раух
.
Сигнальный рецептор: геномная и эволюционная перспектива рецепторов плазматической мембраны, участвующих в передаче сигнала
.
Научный сигнал
2003
;
2003
:
re9
–
9
.
12.
Armstrong
JF
,
Faccenda
E
,
Harding
SD
Руководство IUPHAR/BPS по фармакологии в 2020 г.: расширение содержания иммунофармакологии и введение руководства IUPHAR/MMV по ФАРМАКОЛОГИИ МАЛЯРИИ
.
Рез. нуклеиновых кислот
2020
;
48
:
D1006
–
21
.
13.
Keshava Prasad
TS
,
GOEL
R
,
Kandasamy
K
, et al.
Справочная база данных белков человека – обновление 2009 г.
.
Рез. нуклеиновых кислот
2009
;
37
:
D767
–
72
.
14.
Szklarczyk
D
,
Gable
AL
,
Lyon
D
, et al.
STRING v11: сети белок-белковых ассоциаций с увеличенным охватом, поддерживающие функциональные открытия в полногеномных экспериментальных наборах данных
.
Рез. нуклеиновых кислот
2019
;
47
:
D607
–
13
.
15.
Консорциум
ТУ
.
UniProt: всемирный центр знаний о белках
.
Рез. нуклеиновых кислот
2019
;
47
:
D506
–
15
.
16.
Каннингем
Ф
,
Ачутан
P
,
Аканни
W
, и др.
Ансамбль 2019
.
Рез. нуклеиновых кислот
2019
;
47
:
D745
–
51
.
17.
Türei
D
,
Korcsmáros
T
,
Saez-Rodriguez
J
.
OmniPath: рекомендации и шлюз для проверенных в литературе ресурсов сигнальных путей
.
Nat Методы
2016
;
13
:
966
–
7
.
18.
Яссал
Б
,
Мэтьюс
Л
,
Витери
,
Витери
.
База знаний о пути реакции
.
Рез. нуклеиновых кислот
2020
;
48
:
D498
–
503
.
19.
Ravichandran
S
,
Hartmann
A
,
DEL
SOL
A
.
SigHotSpotter: вычислительный инструмент на основе scRNA-seq для контроля фенотипов клеточных субпопуляций для стратегий клеточного омоложения
.
Биоинформатика
2019
;
36
:
1963
–
5
.
20.
Ashburner
M
,
Мяч
CA
,
Блейк
9etal
JA
Генная онтология: инструмент для объединения биологии
.
Консорциум генных онтологий Nat Genet
2000
;
25
:
25
–
9
.
21.
Консорциум генных онтологий
.
Ресурс генетической онтологии: 20 лет и все еще в силе
.
Рез. нуклеиновых кислот
2019
;
47
:
D330
–
8
.
22.
Ю
Г
,
Ван
Л-Г
,
Ян
ал.
DOSE: пакет R/Bioconductor для семантического и обогащенного анализа онтологии болезней
.
Биоинформатика
2015
;
31
:
608
–
9
.
23.
Земмур
D
,
Зилионис
R
,
Кинер
E
.
Экспрессия гена одиночной клетки раскрывает ландшафт фенотипов регуляторных Т-клеток, формируемых TCR
.
Нат Иммунол
2018
;
19
:
291
–
301
.
24.
Pisco
AO
,
McGeever
A
,
Schaum
N
, et al.
Транскриптомный атлас одной клетки характеризует старение тканей мыши
.
bioRxiv
2020
;
661728
.
25.
Kovacic
JC
,
Dimmeler
S
,
Harvey
RP
, et al.
Эндотелиально-мезенхимальный переход при сердечно-сосудистых заболеваниях
.
J Am Coll Cardiol
2019
;
73
:
190
–
209
.
26.
Франскини
N
,
Bachli
EB
,
Blau
N
, и др.
Профилирование экспрессии генов воспаленных эндотелиальных клеток человека и влияние активированного белка С
.
Тираж
2004
;
110
:
2903
–
9
.
27.
Дай
X
,
Окон
I
,
Лю
Z
и др.
Новая роль нейропилина 1, специфичного для миелоидных клеток, в смягчении последствий сепсиса
.
FASEB J
2017
;
31
:
2881
–
92
.
28.
Рёшер
Т
.
Понимание загадочного макрофага M2 с помощью маркеров активации и эффекторных механизмов
.
Медиаторы Inflamm
2015
;
2015
:
1
–
16
.
29.
Schlaepfer
E
,
Rochat
M-A
,
Duo
Запуск TLR2, -3, -4, -5 и -8 усиливает рестриктивную природу M1- и M2-поляризованных макрофагов в отношении ВИЧ
.
Дж Вирол
2014
;
88
:
9769
–
81
.
30.
Чжао
Z
,
Хоу
X
,
Инь
9
X .
TNF-индукция NF-κB RelB усиливает RANKL-индуцированный остеокластогенез, способствуя дифференцировке воспалительных макрофагов, но также ограничивает его посредством подавления экспрессии NFATc1
.
PLoS One
2015
;
10
:
e0135728
.
31.
Ву
J
,
Ван
Y
,
Цзян
Z 9.0
TNFSF9 является прогностическим биомаркером и коррелирует с иммунными инфильтратами при раке поджелудочной железы
.
J Рак желудочно-кишечного тракта
2020
.
32.
Хуанг
Y
,
Du
KL
,
Guo
PY
, и др.
IL-16 регулирует поляризацию макрофагов в качестве гена-мишени mir-145-3p
.
Мол Иммунол
2019
;
107
:
1
–
9
.
33.
Ся
F
,
Дэн
C
,
Цзян
Y
и др.
IL4 (интерлейкин 4) вызывает аутофагию В-клеток, что приводит к обострению астмы
.
Аутофагия
2018
;
14
:
450
–
64
.
34.
Чен
M
,
Hong
MJ
,
Sun
H 90et003
Важнейшая роль аутофагии в поддержании иммунологической памяти против гриппозной инфекции
.
Nat Med
2014
;
20
:
503
–
10
.
35.
Ян
М
,
Брэди
Дж.Р.
Идентификация нового рецептора для стимулятора В-лимфоцитов, который мутировал в линии мышей с тяжелым дефицитом В-клеток
.
Карр Биол
2001
;
11
:
1547
–
52
.
36.
Schneider
P
,
MacKay
F
,
Steiner
.
BAFF, новый лиганд семейства факторов некроза опухоли, стимулирует рост В-клеток
.
J Exp Med
1999
;
189
:
1747
–
56
.
37.
Schubert
D
,
Klein
M-C
,
Hassdenteufel
S
, et al.
Дефицит плазматических клеток у людей с гетерозиготными мутациями в субъединице Sec61 транслокона альфа 1 (SEC61A1)
.
J Allergy Clin Immunol
2018
;
141
:
1427
–
38
.
38.
Holmes
ML
,
Huntington
ND
,
Thong
RP
, et al.
Созревание периферических естественных клеток-киллеров зависит от фактора транскрипции Aiolos
.
EMBO J
2014
;
33
:
2721
–
34
.
39.
Lunemann
S
,
Langeneckert
AE
,
Martrus
G
, et al.
CXCR6 + NK-клетки, полученные из печени человека, преимущественно образованы посредством NKG2A и демонстрируют сниженную продукцию цитокинов
.
J Лейкок Биол
2019
;
105
:
1331
–
40
.
40.
Авель
AM
,
Ян
C
,
Thakar
MS
9 , et.
Натуральные клетки-киллеры: развитие, созревание и клиническое использование
.
Фронт Иммунология
2018
;
9
:
1869
.
41.
Janssens
S
,
Beyaert
R
.
Роль толл-подобных рецепторов в распознавании патогенов
.
Clin Microbiol Rev
2003
;
16
:
637
–
46
.
42.
Парамешваран
N
,
Патиал
S
.
Фактор некроза опухоли-α Передача сигналов в макрофагах
.
Crit Rev Eukaryot Gene Expr
2010
;
20
:
87
–
103
.
43.
Мауэр
J
,
Чауразия
B
,
Гольдау
J
Передача сигналов IL-6 способствует альтернативной активации макрофагов для ограничения эндотоксемии и резистентности к инсулину, связанной с ожирением
.
Нат Иммунол
2014
;
15
:
423
–
30
.
44.
Мингари
MC
,
Героса
F
,
Карра
G
Интерлейкин-2 человека способствует пролиферации активированных В-клеток через поверхностные рецепторы, сходные с рецепторами активированных Т-клеток
.
Природа
1984
;
312
:
641
–
3
.
45.
Ле Галлу
S
,
Карон
G
,
Делалой
C.
Потребность в ИЛ-2 для образования плазматических клеток человека: сопряжение дифференцировки и пролиферации путем усиления передачи сигналов MAPK-ERK
.
Дж Иммунол
2012
;
189
:
161
–
73
.
46.
MCHEIK
S
,
Van Eeckhout
N
,
De Poorter
C
, et al.
Коэкспрессия CCR7 и CXCR4 во время развития В-клеток контролирует реактивность CXCR4 и самонаведение костного мозга
.
Фронт Иммунол
2019
;
10
:2970.
47.
Vogel
MJ
,
Xie
L
,
Guan
H
9 , et al.
Репрессия FOXO1 способствует блокированию дифференцировки плазматических клеток при классической лимфоме Ходжкина
.
Кровь
2014
;
124
:
3118
–
29
.
48.
Васкес
МИ
,
Каталан-Дибене
J
,
Злотник
А
.
Ответы В-клеток и продукция цитокинов регулируются их иммунным микроокружением
.
Цитокин
2015
;
74
:
318
–
26
.
49.
Данстон
CR
,
Гриффитс
HR
.
Влияние старения на толл-подобные рецептор-опосредованные ответы макрофагов в борьбе с патогенами
.
Clin Exp Immunol
2010
;
161
:
407
–
16
.
50.
Salameh
A
,
Galvagni
F
,
Anselmi
F
, et al.
Стимуляция фактором роста индуцирует выживание клеток за счет c-Jun·ATF2-зависимой активации Bcl-X L.
J Biol Chem
2010
;
285
:
23096
–
104
.
51.
Sturtzel
C
,
Testori
J
,
Schweighofer
B
, et al.
Фактор транскрипции MEF2C отрицательно контролирует ангиогенное прорастание эндотелиальных клеток в зависимости от кислорода
.
PLoS Один
2014
;
9
:
e101521
.
52.
Гудвин
JE
,
Фэн
Y
,
Веласкес
Эндотелиальный глюкокортикоидный рецептор необходим для защиты от сепсиса
.
Proc Natl Acad Sci
2013
;
110
:
306
–
11
.
53.
Nielsen
SS
,
Christensen
GL
,
Holst
JJ
, et al.
Регуляция функции и пролиферации α-клеток поджелудочной железы костным морфогенетическим белком 4 (BMP4) in vitro
.
Эндокринология
2016
;
157
:
3809
–
20
.
54.
Ramachandran
P
,
Dobie
R
,
Wilson-Kanamori
Jr
, et al.
Разрешение фиброзной ниши цирроза печени человека на уровне одной клетки
.
Природа
2019
;
575
:
512
–
8
.
55.
Стэнфорд
KI
,
Bishop
JR
,
Foley
EM
, и др.
Синдекан-1 является основным протеогликаном гепарансульфата, опосредующим печеночный клиренс липопротеинов, богатых триглицеридами, у мышей
.
Дж. Клин Инвест
2009
;
119
:
3236
–
45
.
56.
Кох
КС
,
Лефферт
HL
.
Эктопическая экспрессия CD74 в гепатоцитах мыши с делецией Ikkβ
.
Acta Histochem
2011
;
113
:
428
–
35
.
57.
Отте
C
,
Отте
J-M
,
Стродтхофф 9
9000
Экспрессия лептина и лептинового рецептора при развитии фиброза и цирроза печени
.
Exp Clin Endocrinol Diabetes
2004
;
112
:
10
–
7
.
58.
ДАВЛЕНИЕ
SC
,
Randhawa
S
,
Eliopoulos
AG
, et al.
Активация CD40 индуцирует апоптоз в культивируемых гепатоцитах человека посредством индукции экспрессии лиганда Fas на клеточной поверхности и усиливает Fas-опосредованную гибель гепатоцитов при отторжении аллотрансплантата
.
J Exp Med
1999
;
189
:
441
–
6
.
59.
Фернандес-Рохо
MA
,
Ramm
GA
.
Функция кавеолина-1 в физиологии и заболеваниях печени
.
Trends Mol Med
2016
;
22
:
889
–
904
.
60.
Schrier
SB
,
Hill
AS
,
Plana
9 9
D .
Синергетическая связь между CD4+ T-клетками и моноцитами влияет на среду цитокинов
.
Научный представитель
2016
;
6
:
34942
.
61.
Шалек
АК
,
Сатиджа
Р
,
Шуга
Дж
и др.
Одноклеточная РНК-seq выявляет динамический паракринный контроль клеточных вариаций
.
Природа
2014
;
510
:
363
–
9
.
62.
Сюэ
Q
,
Лу
Y
,
Эйзеле
MR
и др.
Анализ секреции цитокинов одиночными клетками показывает роль паракринной передачи сигналов в координации ответов макрофагов на стимуляцию TLR4
.
Научный сигнал
2015
;
8
:
ra59
–
9
.
63.
Вишвакарма
А
,
Роувкема
Дж
,
Джонс
PA
и др.
Необходимость изучения, имитации и нацеливания на ниши стволовых клеток
.
Biol Eng Ниши стволовых клеток
2017
;
3
–
13
.
© Автор(ы), 2020. Опубликовано Oxford University Press.
Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями некоммерческой лицензии Creative Commons Attribution (http://creativecommons. org/licenses/by-nc/4.0/), которая разрешает некоммерческое повторное использование, распространение , а также воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы. По вопросам коммерческого повторного использования обращайтесь по адресу [email protected]
© Автор(ы), 2020. Опубликовано Oxford University Press.
Раздел выдачи:
Протокол решения проблем
Скачать все слайды
Дополнительные данные
Дополнительные данные
Дополнительные рисунки_Ревизия_bbaa283 — файл pdf
Дополнительная_таблица_S1_bbaa283 — файл xlsx
Реклама
Цитаты
Альтметрический
Дополнительная информация о метриках
Оповещения по электронной почте
Оповещение об активности статьи
Предварительные уведомления о статьях
Оповещение о новой проблеме
Оповещение о текущей проблеме
Получайте эксклюзивные предложения и обновления от Oxford Academic
Ссылки на статьи по телефону
Последний
Самые читаемые
Самые цитируемые
Расшифровка формирования памяти мозга с помощью секвенирования одноклеточной РНК
PlantBind: нейронная сеть с несколькими метками, основанная на внимании, для прогнозирования сайтов связывания факторов транскрипции растений
LION: интегрированный пакет R для эффективного прогнозирования взаимодействия нкРНК с белком
BioGPT: генеративный предварительно обученный преобразователь для генерации и анализа биомедицинских текстов
Связывание исследований наборов биомедицинских данных
Реклама
Сохранение функционального состояния и реабилитация
Исследования
Сохранение и восстановление функционального состояния
Предыдущая страница
Следующая страница
Содержание
Карта здорового образа жизни
Благодарности
Здоровый образ жизни
Резюме
Меры здорового образа жизни
Охрана здоровья матери и ребенка
Охрана здоровья матери и ребенка: меры по повышению эффективности
Охрана здоровья матери и ребенка: личностно-ориентированный уход и безопасность пациентов
Охрана здоровья матери и ребенка: меры по координации помощи
Охрана здоровья матери и ребенка: ссылки
Модификация образа жизни
Клинические профилактические услуги
Сохранение и восстановление функционального состояния
Поддерживающая и паллиативная помощь
Национальный отчет о качестве и различиях в здравоохранении
Вмешательства для поддержания и улучшения функционального состояния
Некоторые вмешательства могут помочь предотвратить заболевания, которые обычно вызывают ухудшение функционального состояния:
Содействие физической активности.
Содействие социальному взаимодействию.
Другие вмешательства могут помочь пациентам восстановить утраченную функцию или свести к минимуму скорость снижения функции:
Физиотерапия.
Трудотерапия.
Логопедия.
Настройки для услуг
Услуги предоставляются в различных настройках:
Больницы.
Офисы провайдеров.
Дома больных.
Учреждения длительного ухода.
Другие учреждения после неотложной помощи или реабилитации.
Сохранение функционального состояния и реабилитационные мероприятия
Повышение мобильности пациентов, оказывающих медицинскую помощь на дому.
Постояльцы дома престарелых нуждаются в дополнительной помощи в повседневных делах.
Повышение мобильности среди пациентов, получающих лечение на дому
Услуги по уходу на дому играют важную роль, помогая пожилым людям сохранять независимость, оставаться в обществе и отсрочивать или избегать помещения в лечебные учреждения. ¹
Домашняя физиотерапия помогает людям восстановить силу, равновесие и подвижность после болезни или травмы. ²
Улучшение способности пациентов к передвижению или ходьбе при оказании медицинской помощи на дому
Взрослые пациенты, оказывающие медицинскую помощь на дому, у которых улучшилась способность передвигаться или ходить, в разбивке по возрасту и расе/этнической принадлежности, 2010–2013 гг.
Левая диаграмма :
Возраст 2010 2011 2012 2013
Итого 54,4 57 59,7 61,8
0-64 55 57,3 59,8 61,5
65-74 62 64,1 66,7 68,6
75-84 55,7 58,5 60,9 63,0
85+ 45,6 48,7 51,7 54,1
Правая карта:
Год Белый Черный Латиноамериканец
2010 55,6 51,2 48,1
2011 58,2 53,8 51,1
2012 60,9 56,2 54,7
2013 62,9 58,1 57,2
2010 Достижимый ориентир: 62,5%.
Источник: Centers for Medicare & Medicaid Services, Комплект информации о результатах и оценке, 2010–2013 гг.
Примечание: Белые и черные не являются латиноамериканцами. Латиноамериканцы включают в себя все расы.
Важность : Многие пациенты, получающие медицинскую помощь на дому, восстанавливаются после травмы или болезни и могут испытывать трудности при ходьбе или безопасном передвижении. Поддержание и улучшение функционального состояния, например способности пациентов передвигаться, улучшает качество жизни и позволяет им как можно дольше оставаться дома. Улучшение ходьбы или передвижения может быть признаком улучшения состояния их здоровья.
Общий показатель : В 2013 г. у 61,8% пациентов, получавших лечение на дому, улучшилась способность ходить или передвигаться.
Тенденции: С 2010 по 2013 год процент пациентов, получающих медицинскую помощь на дому, у которых наблюдалось улучшение ходьбы или передвижения, увеличился в целом и для всех возрастных и расовых/этнических групп.
Группы с расхождениями:
С 2010 по 2013 год пациенты в возрасте 65–74 лет, получавшие лечение на дому, с большей вероятностью, чем лица в возрасте до 65 лет, стали лучше ходить или передвигаться.
Во все годы пациенты в возрасте 85 лет и старше, лечащиеся дома, реже, чем пациенты в возрасте до 65 лет, улучшали ходьбу или передвижение.
Во все годы испаноязычные пациенты, лечившиеся дома, реже, чем белые пациенты, лечившиеся дома, улучшали ходьбу или передвижение. С 2010 по 2013 год статистически значимого изменения этого неравенства не произошло.
В период с 2011 по 2013 год чернокожие пациенты, оказывающие медицинскую помощь на дому, реже, чем белые пациенты, улучшали ходьбу или передвижение.
Достижимый ориентир:
В 2010 году достижимый контрольный показатель для пятерки лучших штатов составлял 62,5%. В первую пятерку штатов, которые внесли свой вклад в достижимый контрольный показатель, входят Мэн, Миссури, Нью-Джерси, Южная Каролина и Юта.
Белые и взрослые в возрасте 65-74 и 75-84 лет достигли эталона.
При нынешних темпах общая численность населения может достичь контрольного показателя менее чем за год. Взрослые в возрасте до 65 лет могут достичь контрольного показателя менее чем за год, а лицам в возрасте 85 лет и старше потребуется 4 года.
чернокожих и латиноамериканца могут достичь эталона за 3 года.
Постояльцы дома престарелых, нуждающиеся в дополнительной помощи в повседневных делах
Независимость в повседневной жизни (ADL) положительно связана с качеством жизни.
ADL — это основные действия по уходу за собой, такие как одевание, прием пищи и передвижение.
Нарушения ADL тесно связаны с ухудшением физического здоровья, госпитализацией, увеличением стоимости и смертью.
Статус ADL резидента и вероятная картина изменений с течением времени являются важными факторами при определении приоритетов ухода. ³
Постояльцы домов престарелых, чья потребность в помощи в повседневной жизни возросла, по возрасту, 2011–2013 гг., и по возрасту, с разбивкой по расе, 2013 г. Всего 0-64 65-74 75-84 85+ 2011 18,3 12,9 16,8 19 20 2012 17,4 12,7 16,1 18,2 19 2013 17,4 13,5 16,3 18,2 18,6
Правая карта:
Возраст Белый Черный Азиатка НХОПИ АИ/АН >1 гонка
Все возрасты 17,64 16,96 14,52 14,52 16,84 16. 17
0-64 13,62 13,53 9,49 9,88 12,88 12.32
65-74 16,46 16.31 14,84 10,62 16.12 14.40
75-84 18,27 18,47 14,24 14,66 18,60 17.11
85+ 18,62 19,79 15,94 20,55 19,88 18.20
2011 Достижимый ориентир: 14,6%.
Источник: Centers for Medicare & Medicaid, минимальный набор данных, 2011–2013 гг.
Примечание: Для этой меры чем ниже скорость, тем лучше.
Важность: Постоянные пациенты обычно попадают в учреждение престарелых, потому что они больше не могут заботиться о себе дома. Они, как правило, остаются в учреждении в течение нескольких месяцев или лет. Большинство жителей хотят заботиться о себе, и способность выполнять повседневные дела важна для качества их жизни. Хотя некоторого функционального ухудшения среди резидентов избежать нельзя, высококачественный уход в домах престарелых должен свести к минимуму скорость ухудшения и количество пациентов, испытывающих ухудшение.
Общий рейтинг: В 2013 году процент проживающих в домах престарелых длительного пребывания, нуждающихся в помощи в повседневной деятельности, составил 17,4%.
Группы с расхождениями:
С 2011 по 2013 год постояльцы домов престарелых в возрасте от 0 до 64 лет реже, чем жители других возрастных групп, нуждались в дополнительной помощи в повседневной деятельности.
В возрастных группах 0–64, 75–84 и 85 лет и старше жители Азии реже, чем жители белой расы, нуждались в дополнительной помощи в повседневной деятельности.
Достижимый ориентир:
В 2011 году достижимый ориентир для пятерки лучших штатов составлял 14,6%. В первую пятерку штатов, которые внесли свой вклад в достижимый контрольный показатель, входят Аляска, Калифорния, Иллинойс, Орегон и Юта.
У
жителей в возрасте от 0 до 64 лет показатель ниже контрольного. У жителей всех рас в возрасте от 0 до 64 лет этот показатель был ниже эталонного показателя.
Недостаточно данных, чтобы определить время для сравнения для других групп.
Ссылки
Lo AT, Gruneir A, Bronskill SE, et al. Половые различия в эффективности ухода на дому: популяционное исследование. Вопросы женского здоровья 2015 май-июнь;25(3):232-8. Epub 2015, 15 апреля. PMID: 258
. http://www.sciencedirect.
com/science/article/pii/S104
15000055. По состоянию на 24 марта 2016 г.
Russell D, Rosati RJ, Andreopoulos E. Преемственность в предоставлении услуг физиотерапии на дому и ее влияние на результаты лечения пациентов. Физ тер 2012 Февраль;92(2):227-35. Epub 2011, 10 ноября. PMID: 22074941. https://doi.org/10.2522/ptj.20110171. По состоянию на 24 марта 2016 г.
Kruse RL, Petroski GF, Mehr DR, et al. Активность траекторий повседневной жизни, связанных с острой госпитализацией жителей домов престарелых с длительным пребыванием. J Am Geriatr Soc Nov;61(11):1909-18. Epub 2013, 28 октября. PMID: 24219192. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3831170/. По состоянию на 24 марта 2016 г.
Вернуться к содержанию
Интернет-цитирование: сохранение и восстановление функционального состояния. Последний раз содержание редактировалось в апреле 2016 г. Агентство медицинских исследований и качества, Роквилл, Мэриленд.
No related posts.

Функциональное состояние

Классификация функциональных состояний организма.

Функциональные состояния в спорте | Teoriya.ru

Функциональные состояния в спорте

ˑ:

понятие, виды, исследование. Психическое и физическое состояние

Составляющие уровня здоровья

Классификация состояний человека

Первичное обследование врача

Состояние системы сосудов и сердца

Состояние системы дыхания

Состояние центральной нервной системы

Утомление

Стадии работоспособности

Напряженность

Поддержание нормального функционального состояния организма

Как восстановить и сохранить свое здоровье?

Функциональное состояние студентов с различным уровнем двигательной активности

Оценка функционального состояния организма спасателя

определение функционального состояния | Словарь определений английского языка

для большинства рабочих и обычных повседневных ситуаций

Ткань с мертвыми клетками в функциональном состоянии … ..

FunRes: разрешение тканеспецифических функциональных состояний клеток на основе модели сети межклеточных коммуникаций | Брифинги по биоинформатике

Abstract

Введение

Материалы и методы

Сборка каркасов межклеточных коммуникаций, внутриклеточная сигнализация и регуляторные взаимодействия генов TF

Выбор сохраненных TF

Обнаружение рецепторов, индуцирующих сохраненные ТФ

Вывод сети межсотовой связи

Идентификация функциональных состояний клеток

Сравнение с современными методами кластеризации

Результаты

Идентификация функциональных состояний клеток на основе сетей связи между клетками

Функциональная оценка состояний клеток, индуцированных нишами

Сравнение функциональных состояний клеток в различных тканях

Функциональная гетерогенность, лежащая в основе старения и болезней, позволяет выявить новые состояния клеток

Обсуждение и заключение

Вклад автора

Доступность данных

Благодарность

Финансирование

Конфликт интересов

Список литературы

3 P.

9 P .

ал.

9

9 , et.

9 9

Дополнительные данные

Цитаты

Альтметрический

Оповещения по электронной почте

Ссылки на статьи по телефону

Последний

Самые читаемые

Самые цитируемые

Сохранение функционального состояния и реабилитация

Сохранение и восстановление функционального состояния

Содержание

Национальный отчет о качестве и различиях в здравоохранении

Вмешательства для поддержания и улучшения функционального состояния

Настройки для услуг

Сохранение функционального состояния и реабилитационные мероприятия

Повышение мобильности среди пациентов, получающих лечение на дому

Ссылки

. http://www.sciencedirect.

Добавить комментарий Отменить ответ