• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдены 982 публикации
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Herrojo-Ruiz M. D., Hong S. B., Hennig H. et al. Frontiers in Psychology. 2014. P. 1-13.
Добавлено: 30 октября 2020
Статья
Hohlefeld F. U., Huebl J., Huchzermeyer C. et al. European Journal of Neuroscience. 2012. Vol. 6. No. 36. P. 2812-2821.

Neuronal activity in the subthalamic nucleus (STN) of patients with Parkinson's disease (PD) is characterised by excessive neuronal synchronization, particularly in the beta frequency range. However, less is known about the temporal dynamics of neuronal oscillations in PD. In this respect long-range temporal correlations (LRTC) are of special interest as they quantify the neuronal dynamics on different timescales and have been shown to be relevant for optimal information processing in the brain. While the presence of LRTC has been demonstrated in cortical data, their existence in deep brain structures remains an open question. We investigated (i) whether LRTC are present in local field potentials (LFP) recorded bilaterally from the STN at wakeful rest in ten patients with PD after overnight withdrawal of levodopa (OFF) and (ii) whether LRTC can be modulated by levodopa treatment (ON). Detrended fluctuation analysis was utilised in order to quantify the temporal dynamics in the amplitude fluctuations of LFP oscillations. We demonstrated for the first time the presence of LRTC (extending up to 50 s) in the STN. Importantly, the ON state was characterised by significantly stronger LRTC than the OFF state, both in beta (13-35 Hz) and high-frequency (> 200 Hz) oscillations. The existence of LRTC in subcortical structures such as STN provides further evidence for their ubiquitous nature in the brain. The weaker LRTC in the OFF state might indicate limited information processing in the dopamine-depleted basal ganglia. The present results implicate LRTC as a potential biomarker of pathological neuronal processes in PD.

Добавлено: 23 октября 2014
Статья
Moseley R., Shtyrov Yury, Mohr B. et al. Neuroimage. 2015. Vol. 104. P. 413-422.

Autism spectrum conditions (ASC) are characterised by deficits in understanding and expressing emotions and are frequently accompanied by alexithymia, a difficulty in understanding and expressing emotion words. Words are differentially represented in the brain according to their semantic category and these difficulties in ASC predict reduced activation to emotion-related words in limbic structures crucial for affective processing. Semantic theories view 'emotion actions' as critical for learning the semantic relationship between a word and the emotion it describes, such that emotion words typically activate the cortical motor systems involved in expressing emotion actions such as facial expressions. As ASC are also characterised by motor deficits and atypical brain structure and function in these regions, motor structures would also be expected to show reduced activation during emotion-semantic processing. Here we used event-related fMRI to compare passive processing of emotion words in comparison to abstract verbs and animal names in typically-developing controls and individuals with ASC. Relatively reduced brain activation in ASC for emotion words, but not matched control words, was found in motor areas and cingulate cortex specifically. The degree of activation evoked by emotion words in the motor system was also associated with the extent of autistic traits as revealed by the Autism Spectrum Quotient. We suggest that hypoactivation of motor and limbic regions for emotion-word processing may underlie difficulties in processing emotional language in ASC. The role that sensorimotor systems and their connections might play in the affective and social-communication difficulties in ASC is discussed.

Добавлено: 23 октября 2014
Статья
Tamm M., Nechaev S., Polovnikov K. Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 2019. Vol. 99. No. 3. P. 032501-1-032501-7.
Добавлено: 23 декабря 2019
Статья
Nazarova M., Novikov P., Ivanina E. et al. Human Brain Mapping. 2021. Vol. 42. No. 8. P. 2508-2528.
Добавлено: 1 марта 2021
Статья
O. Kurkina, T. Talipova, E. Pelinovsky et al. Journal of Coastal Research. 2011. No. SI64. P. 2042-2047.

Исследовано географическое и сезонное распрделение кинематических и нелинейных параметров длинных внутренних волн, построенное на основе климатологического атласа GDEM для Балтийского моря. Рассматриваемые параметры (фазовая скорость длинных внтуренних волн, параметры дисперсии, квадратичной и кубической нелинейности) слабонелинейных эволюционных моделей семейства Кортевега - де Вриза (в частности, модели Гарднера) могут быть использованы для определения возможных полярности и формы уединенных внутренних волн, их предельных амплитуд и скоросте йраспространения. Ключевой результат здесь - экспресс-оценки ожидаемых параметров внутренних волн для различных районов Балтийского моря. Центральной кинематической характеристикой является придонная скорость во внутренних волнах в областях, где слой скачка плотности расположен вблизи дна моря. В таких областях внутренние волны могут являться главным фактором, обуславливающим перемешивание донных наносов и процессы эрозии морского дна, и могут таже отвечать за наушение слоистой структуры осадков (что часто наблюдается в отдельных областях Балтийского моря).

Добавлено: 11 октября 2012
Статья
Tikunov V., Riazantsev S., Timonin S. Annals of GIS. 2013. Vol. 19. No. 1. P. 17-25.

Статья посвящена исследованию этнической структуры населения в регионах России и бывшего РСФСР, а также динамике основных этнических групп на основе методов математико-картографического моделирования. Для оценки этнического разнообразия в регионах России и бывшего РСФСР были предложены интегрированные индикаторы (этнический индекс разнообразия и его модификация – этнический индекс разнообразия с учетом владения русским языком), а также выполнен кластерный анализ и предложена типология российских регионов, основанная на этническом составе населения. На основе полученных индикаторов и типологической классификации составлена серия карт. 

Добавлено: 12 марта 2013
Статья
Logvenkov S. A., Moiseeva I., Stein A. Biofizika. 2016. Vol. 61. No. 6. P. 989-995.

Важным типом моpфогенетичеcкой дефоpмации являетcя инвагинация эпителиальныx плаcтов, одним из наиболее пpоcтыx и xоpошо изученныx пpимеpов котоpой являетcя пеpвичная инвагинация пpи гаcтpуляции у моpcкого ежа. Неcмотpя на значительный объем наблюдений, конкpетные меxанизмы инвагинации оcтаютcя неяcными. В pаботе pаccмотpена задача о плоcконапpяженном дефоpмиpовании пеpвоначально кpугового плаcта, внутpи котоpого под- деpживаетcя поcтоянное давление. Дейcтвие pазвиваемыx клетками активныx уcилий xаpак- теpизуетcя активным моментом. Pеология cлоя опиcываетcя уpавнением вязкоупpугоcти мак- cвелловcкого типа, котоpое cвязывает паccивный изгибающий момент c кpивизной cлоя. Пpи этом учитываетcя наличие поpогового значения паccивного момента, до доcтижения котоpого имеет меcто только упpугий изгиб. Активный момент задаетcя как функция кооpдинат и вpемени, отличная от нуля в некотоpой огpаниченной облаcти. Пpедполагаетcя его поcтепенное наpаcтание, за котоpым cледует cтационаpное cоcтояние, а затем поcтепенный cпад. Pаccмот- pены как знакопоcтоянное пpоcтpанcтвенное pаcпpеделение активного момента, так и знако- пеpеменное. Pезультаты чиcленного pешения показали, что из вcеx pаccмотpенныx ваpиантов пpавдоподобная каpтина изменения фоpм может быть получена только пpи вязкоупpугом поведении cлоя c конечным поpогом паccивного изгибающего момента и пpи знакопеpеменном pаcпpеделении cтационаpного активного момента. Активный момент имеет pазный знак во внутpенней и пеpифеpийной зонаx активной облаcти: во внутpенней он cтpемитcя изогнуть плаcт вовнутpь, во внешней – вовне. Пpоведенное иccледование позволяет cделать выводы о xаpактеpе макpоcкопичеcкой оpганизации инвагинационного пpоцеccа и опpеделить напpав- ление иccледований c целью выяcнения клеточныx меxанизмов, cпоcобныx cоздать cоответ- cтвующие уcилия.

Добавлено: 14 февраля 2017
Статья
Logvenkov S. A., Stein A. Biofizika. 2015. Vol. 60. No. 6. P. 977-982.

Pешена задача о дефоpмиpовании плоcкого cлоя эмбpионального эпителия, pазгpуженного поcле непpодолжительного однооcного pаcтяжения и фикcации в pаcтянутом cоcтоянии на pазличные cpоки. Начальные уcловия для ее pешения получаютcя из pешения задачи о pавномеpном pаcтяжении фpагмента ткани (экcплантата) c поcледующей фикcацией его длины. Пpи pешении задачи иcпользовали pазpаботанную автоpами pанее континуальную модель, опиcывающую напpяженно-дефоpмиpованное cоcтояние эпителиальной ткани c учетом паpа- метpов, xаpактеpизующиx как фоpму клеток и иx напpяженное cоcтояние, так и активные напpяжения, pазвиваемые клетками пpи взаимодейcтвии между cобой. Экcпеpиментально наблюдаемое пpодолжение дефоpмиpования pаcтянутой ткани поcле пpекpащения дейcтвия внешней cилы теоpетичеcки опиcано как pезультат активныx pеакций клеток на меxаничеcкое воздейcтвие. Пpодемонcтpиpовано cущеcтвенное влияние длительноcти фикcации экcплантата как на величину его поcледующего удлинения, так и на cтpуктуpу клеточной активноcти.

Добавлено: 5 февраля 2016
Статья
Logvenkov S. A. Fluid Dynamics. 2018. Vol. 53. No. 5. P. 583-595.

Получена трехфазная континуальная модель биологической среды, образованной клетками, внеклеточной жидкостью и дополнительной фазой, отвечающей за независимо управляемое активное силовое взаимодействие между клетками. Модель описывает перестройку биологических тканей с учетом активных напряжений, развиваемых при межклеточных взаимодействиях. Определяющее соотношение для тензора активных напряжений учитывает различные механизмы межклеточных взаимодействий, включающие хаотическую и направленную клеточную активность при создании активных напряжений, а также анизотропию их развития, определяемую неоднородностью распределения плотности клеток. Определяющее соотношение для скорости деформации среды за счет клеточных переупаковок учитывает два механизма взаимного перемещения клеток, связанных с клеточной адгезией и клеточной подвижностью. На основе модели решена задача о формировании полости в первоначально однородном клеточном сфероиде вследствие потери устойчивости однородного состояния. Проведено исследование участия различных механизмов межклеточных взаимодействий в самоорганизации биологической системы, состоящей из клеток, проявляющих механическую активность.

Добавлено: 28 октября 2018
Статья
Beloussov L., Logvenkov S. A., Stein A. Fluid Dynamics. 2015. Vol. 50. No. 1. P. 1-11.

Предложена континуальная модель эмбриональной эпителиальной ткани с учетом активных деформаций и переупаковки клеток. Тензор напряжений рассматривается как сумма напряже% ний, испытываемых непосредственно клеткой, и тензора активных напряжений, создаваемых сокращением закрепленных на поверхности соседних клеток клеточных отростков и развиваю% щихся в ответ на изменение формы (деформацию) клеток. Тензор скоростей деформаций вклю% чает три составляющие: упругую и две неупругие, связанные с активной деформацией клеток и их переупаковкой. Скорость изменения первой из этих составляющих зависит от напряжений в клетках и достигнутого уровня клеточных деформаций, а скорость второй определяется актив% ными напряжениями. Решена задача о реакции тонкого пласта на быстрое растяжение и полу% чено соответствие с экспериментальными данными.

Добавлено: 25 января 2015
Статья
Vlassov V. The Lancet. 2016. Vol. 388. No. 10053. P. 1813-1850.
Добавлено: 25 сентября 2016
Статья
Miteva A. S., Gaydukov A., Shestopalov V. I. et al. Purinergic Signalling. 2018. Vol. 14. P. 459-469.
Добавлено: 26 июня 2021
Статья
Shupletsov Mikhail Sergeyevich, Golubeva L. I., Mashko S. V. Applied Biochemistry and Microbiology. 2017. Vol. 53. No. 7. P. 733-753.
Добавлено: 15 марта 2018
Статья
Golubeva L. I., Shupletsov Mikhail Sergeyevich, Mashko S. V. Applied Biochemistry and Microbiology. 2017. Vol. 53. No. 9. P. 827-841.
Добавлено: 15 марта 2018
Статья
Knyazev E., Zakharova G., Astakhova L. et al. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2019. Vol. 166. No. 3. P. 321-325.
Добавлено: 28 октября 2019
Статья
Tang S., Antonov I., Borodovsky M. Bioinformatics. 2013. Vol. 29. No. 1. P. 114-116.
Добавлено: 19 марта 2021
Статья
Stepanova A. V. Oriental Studies. 2016. No.  №3 (25). P. 148-163.
Добавлено: 17 февраля 2017
Статья
Sudarikov Konstantin, Tyakht A., Alexeev D. Current Issues in Molecular Biology. 2017. Vol. 24. P. 37-58.

Surveys of environmental microbial communities using metagenomic approach produce vast volumes of multidimensional data regarding the phylogenetic and functional composition of the microbiota. Faced with such complex data, a metagenomic researcher needs to select the means for data analysis properly. Data visualization became an indispensable part of the exploratory data analysis and serves a key to the discoveries. While the molecular-genetic analysis of even a single bacterium presents multiple layers of data to be properly displayed and perceived, the studies of microbiota are significantly more challenging. Here we present a review of the state-of-art methods for the visualization of metagenomic data in a multi-level manner: from the methods applicable to an in-depth analysis of a single metagenome to the techniques appropriate for large-scale studies containing hundreds of environmental samples.

Добавлено: 30 января 2018
Статья
Gelfand M. S. BMC Evolutionary Biology. 2019. Vol. 19. No. 1. P. 1-15.
Добавлено: 31 октября 2019
Статья
Alexey A. Shpilman, Nadezhdina E. S., Lomakin A. J. et al. Biochimica et Biophysica Acta - Molecular Cell Research. 2010. Vol. 1803. No. 3. P. 361-371.
Добавлено: 15 октября 2018