Клетки картинки: D0 ba d0 bb d0 b5 d1 82 d0 ba d0 b8 картинки, стоковые фото D0 ba d0 bb d0 b5 d1 82 d0 ba d0 b8

Содержание

Как в ворде сделать клетки (сетку) — Как в ворде сделать

В этом уроке мы рассмотрим частый вопрос: как в ворде сделать клетки (сетку) – подобное оформление необходимо для создания рекламных буклетов или для имитации написания текста от руки. С помощью специальных шрифтов текст можно сделать прописным, то есть, с наличием характерных завитков букв и соединительных элементов между ними. На официальном сайте MS Office вы можете найти различные шаблоны для пригласительных, а мы сейчас рассмотрим, как их сделать самому. Ну, конечно, я предложу свои решения проблемы, ведь ваш текстовый редактор умеет намного больше, чем вы думаете.

Это реклама:

Итак, перечислим несколько практичных ответов на вопрос как в ворде сделать сетку (клетки):

Почему я везде пишу, что клетка и сетка одно и тоже – потому что в этой программе есть специальная функция, позволяющая без лишних усилий замостить весь лист клеткой. При этом, стоит отметить, что ширину клеточного поля можно регулировать при помощи ползунков, расположенных на линейке. Находится эта функция по следующему пути: панель инструментов – вид – показать или скрыть – галочка напротив слова сетка.
Недостатком метода, на мой взгляд, является необходимость подбора определенного интервала, шрифта и высоты текста, чтобы текст в итоге писался между получившихся строк. Кстати, если вам вовсе необязательно использовать клетку и вполне подойдет линейка, ознакомьтесь с моим уроком про линиатуры. Отмечу, как в ворде сделать сетку мы разобрались, однако существует еще несколько вполне приемлемых .
Наиболее удобным и практичным способом, на мой взгляд, является вставка в документ картинки и расположение ее за текстом. Вы можете взять вот эту картинку, перетащив ее в свой документ. Чтобы вставить картинку можно использовать панель инструментов – вставка – рисунок, или воспользоваться перетаскиванием – читать подробней про вставку картинки. Далее нажимаем на картинку правой кнопкой и наводим на обтекание текста, в появившемся справа меню выбираем “за текстом”.
После этого придайте картинке нужный размер и положение на листе. Если она займет половину листа, то ее можно скопировать и расположить дубликат в пустой зоне. Преимущество способа пред предыдущем в возможности использования различных фото тетрадного листа в клетку, а также в легкости управления получившейся сеткой – ее можно передвигать, немного сужать, чтобы текст занял свое место.
Второй вариант – вариант схож с заливкой страницы определенным цветов. Пройдите по следующему пути: панель инструментов – разметка страницы – блок “фон страницы” – цвет страницы – в открывшемся окне выбираем способы заливки – в открывшемся окне будет 4 вкладки, выбираем рисунок. Рисунок необходимо сделать самому или скачать с моего сайта. В итоге получается нечто похожее на инструмент сетка.

Заходим по пути, указанному во втором способе, но выбираем не цвет страницы, а подложку. Там будет меню “настраиваемая подложка”, оно откроет небольшое окно при помощи которого можно будет сделать подложкой заранее скаченный рисунок тетрадного листа.

Итак, мы разобрали 4 способа как сделать листы в клетку, надеюсь этого будет достаточно. Мое мнение такое: я бы использовал исключительно второй способ, как наиболее эффективный. Первый способ подойдет, если работа срочная и ее необходимо сделать быстро.

Это реклама:

Удаление фона рисунка

Выберите рисунок, фон из него вы хотите удалить.
Выберите Формат рисунка > Удалить фонили Формат >Удалить фон.

Если вы не видите удалить фон, убедитесь, что выбрали рисунок. Возможно, понадобится дважды щелкнуть изображение, чтобы выбрать и открыть его на вкладка Формат.
По умолчанию область фона будет закрашена пурпурным (что показывает, что ее можно удалить), а изображение на переднем плане сохранит естественные цвета.
Если область по умолчанию неправительна, перейдите в > «Средства работы с рисунками» и сделайте следующее:
- Если фрагменты рисунка, которые вы хотите сохранить, пурпурные (помеченные для удаления), выберите пометить области для сохраняемого фрагмента и пометить области на рисунке, которые вы хотите сохранить, с помощью карандаша .
- org/ListItem»>
  Чтобы удалить дополнительные части рисунка, выберите пометить области для удаления и пометите их карандашом.
Когда все будет готово, выберите Сохранить изменения или Отменить все изменения.

Чтобы сохранить изображение в отдельном файле для использования в дальнейшем, щелкните его правой кнопкой мыши и выберите сохранить как рисунок.

К рисунку, оставшемуся после удаления фона, можно применить художественный эффект или применить к рисунку эффекты.

Важно: Office 2010 больше не поддерживается. Перейдите на Microsoft 365, чтобы работать удаленно с любого устройства и продолжать получать поддержку.

Обновить

Выберите рисунок, фон из него вы хотите удалить.
В группе Средства работы срисунками на вкладке Формат в группе Настройка выберите удалить фон.
Щелкните один из маркеров линий области выделения, а затем перетащите линию таким образом, чтобы область содержала часть рисунка, которую необходимо сохранить, и не содержала большую часть областей, которые нужно удалить.

Иногда вы можете получить нужный результат, не поэкспериментируйте с положением и размером линий области.

Совет: Чтобы отменить пометки областей, выберите Удалить знак и выберите линию.
Если область по умолчанию неправительна, перейдите в > «Средства работы с рисунками» и сделайте следующее:
- Выберите Пометить области для сохраняемой области и , чтобы пометить области рисунка, которые вы хотите сохранить.
- Выберите Пометить области для удаления и пометите их карандашом.
org/ListItem»>
Когда все будет готово, выберите Сохранить изменения или Отменить все изменения.

Чтобы сохранить изображение в отдельном файле для использования в дальнейшем, щелкните его правой кнопкой мыши и выберите сохранить как рисунок.

Стволовая клетка — все статьи и новости

Стволовая клетка — это незрелая (недифференцированная) клетка, из которой может развиться большое количество типов клеток многоклеточного организма.

Стволовые клетки способны к самообновлению — делению без дифференцирования и без изменения фенотипа. В таком состоянии они могут делиться неограниченное количество раз. Важное свойство стволовых клеток — их потентность (возможность образовывать определенное количество типов клеток). Так, тотипотентность означает, что данная стволовая клетка может дать начало любой клетке организма, а плюрипотентность — любой, кроме клетки зародышевых оболочек. Возможности мультипотентной клетки сужены до пределов одного зародышевого листка: так, стволовая клетка из мезодермы может стать родоначальником сердечной мышцы, гладкой мускулатуры желудка, кости, хряща, крови, но не нейронов, которые образуются из эктодермы. Фактически, зигота (оплодотворенная яйцеклетка) также является стволовой клеткой.

Эти клетки могут ощущать химические сигналы, призывающие их переместиться в поврежденные ткани и дифференцироваться, после чего они замещают поврежденные или погибшие клетки, способствуя заживлению.

В последнее время в клиническую практику входит трансплантация стволовых клеток — новый подход к лечению множества заболеваний нервной, сердечно-сосудистой и других систем органов, омоложению, заживлению травм, борьбе со злокачественными новообразованиями.

Важнейшим шагом в изучении стволовых клеток стало открытие японцами Катсутоси Такахаси и Cинъя Яманака способов превращения соматических клеток (клеток тела, к которым не относятся половые) в плюрипотентные стволовые клетки. За изучение индуцированных (полученных искусственно) стволовых клеток Cинъя Яманака и Джон Гердон в 2012 году были удостоены Нобелевской премии по физиологии и медицине.

Термин введен в употребление в 1909 году российским гистологом Александром Максимовым, который открыл стволовые клетки элементов крови.

Изображение: PublicDomainPictures/Wikimedia Commons

На одной из этих картинок изображена часть мозга, на другой – часть Вселенной; догадаетесь, что где?

Наука не враг духовности, напротив: научное знание — глубочайший источник духовного. Когда мы осознаем свое место в бесконечности световых лет и сменяющих друг друга эпох, когда постигаем красоту, тонкость и сложность жизни, нас охватывает восторг, в котором гордость сочетается со смирением — это ли не парение духа!
— Карл Саган, «Мир, полный демонов: Наука — как свеча во тьме»

Во время изучения Вселенной я ощущал подобные духовные моменты, описанные Саганом – когда укреплялось моё понимание связей с обширным миром. Как, к примеру, в тот раз, когда я впервые узнал, что буквально состою из пепла звёзд – что атомы моего тела распространились по бесконечному эфиру благодаря сверхновым. В другой раз я ощутил это возвышенное чувство, впервые увидев это изображение:

А) Нейрон из гиппокампа мыши с синапсами. Зелёная клетка в центре имеет размер 10 мкм.
В) Космическая сеть. Длина приведённого для масштаба отрезка – 31,25 Мпк/h, или 1,4 × 10

24 м.

Нейрон в мозге сопоставим со скоплениями галактик и соединяющими их нитями из обычной и тёмной материи. Их схожесть видна сразу. Что это означает? У вас в голове может существовать целая вселенная. Но схожесть изображений может оказаться и примером апофении – восприятия схожести там, где её нет. Ведь как две этих системы могут быть похожими, учитывая огромную разницу в их масштабах? Но что, если кроме внешней схожести между сетями нейронов мозга и паутиной галактик космоса можно получить объективное измерение, оценивающее их похожесть? Именно этим решили заняться Франко Вацца (астрофизик из Болонского университета) и Альберто Фелетти (нейрохирург из Веронского университета), скомбинировав свои научные дисциплины для публикации в журнале Frontiers of Physics.

Межгалактическая связь

Мозг человека – буквально одна из сложнейших структур Вселенной, которая сама по себе является сложнейшей структурой. В вашем мозге содержится порядка 80 млрд нейронов – клеток, обрабатывающих входящие с органов чувств сигналы, и отправляющих сигналы вашему телу по нервной системе. Нейроны также связаны в сеть, и обмениваются информацией по аксонам и дендритам. В типичной сети, формирующей личность, подобную вашей, содержится порядка 100 трлн связей.

Говорят, что NGC 6888, туманность Полумесяца, напоминает гигантский мозг, находящийся в космосе

Вселенная тоже связана в сеть. Нам кажется, что космос – это набор объектов, разделённых огромными участками пространства, но это не совсем так. Видимая нами через научные приборы часть Вселенной называется «обозримой Вселенной», и составляет 90 млрд световых лет в диаметре. В ней содержатся от сотен миллиардов до нескольких триллионов галактик. Эти галактики, как и наш Млечный путь, состоят из миллиардов звёзд, и в свою очередь группируются в галактические скопления. Наш Млечный путь – часть «местной группы» галактик, в которую также входят Андромеда, галактика Треугольника и ещё 50 других галактик. Все они входят в более крупную группу, сверхскопление Девы. Пространство между группами и скоплениями не пустое – оно содержит нити из обычной и тёмной материи, тянущиеся на миллионы световых лет. В этом смысле Вселенная – это гигантская сеть галактических скоплений, связанных между собой примерно так же, как нейронные сети мозга. Эту сеть и называют космической сетью.

Симуляция формирования космической сети от начала времён до сегодняшнего дня

Вселенная внутри Вселенной

Поиски количественно оцениваемого родства между обеими этими сетями были порождены партнёрством нейробиологии и астрофизики. Используя технологии и инструменты из обеих дисциплин, Вацца и Фелетти изучали обе сети в поисках схожих черт, которые можно было бы не только увидеть, но и оценить количественно. Сравнимы ли эти сети, и если да – что это означает?

Исследователи использовали срезы коры головного мозга человека толщиной в 4 мкм. Это верхний слой мозга, отвечающий за обработку языка, информации от органов чувств, мыслей, памяти и сознания. Их сравнивали со «срезами» Вселенной толщиной в 25 мегапарсек (1 парсек равен порядка 3,26 световых лет). Срезы были получены из компьютерной симуляции участка космоса объёмом в миллион кубических мегапарсек. В итоге сравнивались участки мозга и космоса, размеры которых отличались на 27 порядков.

Выборки космической сети и мозга с увеличением в 4, 10 и 40 раз

Слева: срез мозжечка, увеличенный в 40 раз. Фото сделано электронным микроскопом. Справа: часть симуляции космоса линейным размером в 300 млн световых лет.

При изучении срезов их похожесть была очевидной не на всех масштабах. Однако при увеличении тканей мозга в 40 раз исследователи начали замечать сходные структуры. Это увеличение даёт расстояния в 0,01 – 1,6 мм в ткани мозга и в 1-100 Мпк во Вселенной. На таких масштабах сеть нейронов начинает походить на скопления галактик. Более того, похожесть сетей можно измерить и сравнить объективно при помощи двух технологий. Первая – степень связности сети, измеряющая длину связей и связность заданной сети. Радиус центра нейрона, его ядра, гораздо меньше по сравнению с длиной соединяющих его с другими нитей. Второй метод объективного сравнения сетей — коэффициент кластеризации, количественно описывающий плотность структуры, непосредственно прилегающей к каждому узлу сети (нейрону или скоплению галактик), и сравнивающий эту структуру со случайной точкой в сети. Это позволяет сравнить степень организованности обеих сетей.

Вверху приведена реконструкция связей трёх примеров сетей (космическая сеть, мозжечок и кора мозга). Внизу показан график распределения коэффициентов кластеризации и степень связности сетей.

Насколько велика Вселенная

Применив эти техники на выбранном масштабе, Вацца и Фелетти обнаружили «примечательное» сходство мозга и Вселенной. Также они обнаружили, что эти сети похожи друг на друга больше, чем на другие биологические или физические структуры – например, ветви деревьев, динамика формирования облаков или турбулентность воды. Последние имеют фрактальную структуру. Фрактальные узоры самоповторяются и выглядят одинаково на разных масштабах. Вселенная же на разных масштабах выглядит совершенно по-разному. Галактики и звёздные системы вовсе не похожи на космическую сеть, которую они порождают. Мозг тоже не похож на нейронную сеть на других масштабах. Масштаб играет важную роль для самоорганизации этих структур.

Завершили описание открытия учёные «намёком на то, что в результате взаимодействия совершенно различных физических процессов могут появиться сети сходной конфигурации, несмотря на совершенно несоразмерный масштаб систем». Иначе говоря, такие сети, как мозг и Вселенная, могут обладать похожими структурами, будучи совершенно разными по размеру, и сформировавшись благодаря различным процессам (гравитация и биология). Тем не менее, возможно, что они эволюционировали и росли одинаково благодаря каким-то схожим между собой факторам.

Увеличение Мандельброта – фрактальный узор, выглядящий одинаково вне зависимости от масштаба. В отличие от него, мозг и Вселенная на разных масштабах выглядят очень по-разному

Исследователи отметили ещё две интересных параллели между мозгом и космической сетью. Первая – пропорции их составных частей. Мозг на 77% состоит из воды, а космическая сеть примерно на 73% состоит из тёмной энергии. При этом вода и тёмная энергия не являются частями сети, а лишь «пассивным материалом» или пассивной энергией. Возможно, наличие и пропорции пассивного материала и энергии имеют отношение к характерным особенностям формирования сетей. Вторая интересная параллель состоит в том, что объём данных, требуемый для хранения моделей Вселенной, сравним с теоретическим пределом объёма информации, который способен хранить мозг человека. Для симуляции эволюции наблюдаемой части Вселенной на масштабах, на которых наличие космической сети становится очевидным, требуется от 1 до 10 петабайт. Теоретический предел объёма человеческого мозга оценивается в 2,5 петабайта. Теоретически, человек мог бы хранить в своём мозге данные о структуре наблюдаемой Вселенной. Или наоборот, космическая сеть могла бы теоретически хранить данные о жизненном опыте человеческого существа.

Hubble eXtreme Deep Field — детальный снимок небольшого участка пространства, где видно порядка 5500 самых удалённых галактик из всех, что мы видели

Между космической сетью и мозгом есть не только сходства, но и различия. Срезы для изучения были взяты из коры мозга, но мозг не однороден. Разные его части имеют разную структуру, предназначенную для выполнения разных задач. При этом характерной особенностью Вселенной является её однородность по всем направлениям. Связи между нейронами мозга служат для передачи информации от органов чувств, а по связям частей Вселенной передаются только энергия и материя. Вацца и Фелетти надеются, что их исследование вдохновит на разработку более мощных алгоритмов, которые позволят найти ещё больше сходства между мозгом и Вселенной. Возможно, мы узнаем о тех условиях, что заставляют две этих сети, родившихся благодаря совершенно разным условиям, так сильно напоминать друг друга.

Все мы слышали рассказ Карла Сагана о том, что наши тела состоят из звёздной материи. Теперь мы начинаем понимать, что и схема нашего мозга напоминает россыпь звёзд. Внутри вашей головы находится целая вселенная связей, способная дотянуться изнутри вовне, до другой Вселенной, её породившей. Миллиарды нейронов тянутся к миллиардам звёзд – вот вам и духовность.

Изображения симуляции Вселенной и срезов мозговой ткани, использованные в исследовании:
cosmosimfrazza.myfreesites.net/cosmic-web-and-brain-network-datasets

Прим. пер.: идея не нова – см, например, мой перевод от 2017 года «Можно ли считать Вселенную живой?»

Строение и функции глаза, анатомия глаза

Человек видит не глазами, а посредством глаз, откуда информация передается через зрительный нерв, хиазму, зрительные тракты в определенные области затылочных долей коры головного мозга, где формируется та картина внешнего мира, которую мы видим. Все эти органы и составляют наш зрительный анализатор или зрительную систему.

Наличие двух глаз позволяет сделать наше зрение стереоскопичным (то есть формировать трехмерное изображение). Правая сторона сетчатки каждого глаза передает через зрительный нерв «правую часть» изображения в правую сторону головного мозга, аналогично действует левая сторона сетчатки. Затем две части изображения — правую и левую — головной мозг соединяет воедино.

Так как каждый глаз воспринимает «свою» картинку, при нарушении совместного движения правого и левого глаз может быть расстроено бинокулярное зрение. Попросту говоря, у вас начнет двоиться в глазах или вы будете одновременно видеть две совсем разные картинки.

Основные функции глаза

оптическая система, проецирующая изображение;
система, воспринимающая и «кодирующая» полученную информацию для головного мозга;
«обслуживающая» система жизнеобеспечения.

Строение глаза

Глаз можно назвать сложным оптическим прибором. Его основная задача — «передать» правильное изображение зрительному нерву.

Роговица — прозрачная оболочка, покрывающая переднюю часть глаза. В ней отсутствуют кровеносные сосуды, она имеет большую преломляющую силу. Входит в оптическую систему глаза. Роговица граничит с непрозрачной внешней оболочкой глаза — склерой. См. строение роговицы.

Передняя камера глаза — это пространство между роговицей и радужкой. Она заполнена внутриглазной жидкостью.

Радужка — по форме похожа на круг с отверстием внутри (зрачком). Радужка состоит из мышц, при сокращении и расслаблении которых размеры зрачка меняются. Она входит в сосудистую оболочку глаза. Радужка отвечает за цвет глаз (если он голубой — значит, в ней мало пигментных клеток, если карий — много). Выполняет ту же функцию, что диафрагма в фотоаппарате, регулируя светопоток.

Зрачок — отверстие в радужке. Его размеры обычно зависят от уровня освещенности. Чем больше света, тем меньше зрачок.

Хрусталик — «естественная линза» глаза. Он прозрачен, эластичен — может менять свою форму, почти мгновенно «наводя фокус», за счет чего человек видит хорошо и вблизи, и вдали. Располагается в капсуле, удерживается ресничным пояском. Хрусталик, как и роговица, входит в оптическую систему глаза.

Стекловидное тело — гелеобразная прозрачная субстанция, расположенная в заднем отделе глаза. Стекловидное тело поддерживает форму глазного яблока, участвует во внутриглазном обмене веществ. Входит в оптическую систему глаза.

Сетчатка — состоит из фоторецепторов (они чувствительны к свету) и нервных клеток. Клетки-рецепторы, расположенные в сетчатке, делятся на два вида: колбочки и палочки. В этих клетках, вырабатывающих фермент родопсин, происходит преобразование энергии света (фотонов) в электрическую энергию нервной ткани, т. е. фотохимическая реакция.

Палочки обладают высокой светочувствительностью и позволяют видеть при плохом освещении, также они отвечают за периферическое зрение. Колбочки, наоборот, требуют для своей работы большего количества света, но именно они позволяют разглядеть мелкие детали (отвечают за центральное зрение), дают возможность различать цвета. Наибольшее скопление колбочек находится в центральной ямке (макуле), отвечающей за самую высокую остроту зрения. Сетчатка прилегает к сосудистой оболочке, но на многих участках неплотно. Именно здесь она и имеет тенденцию отслаиваться при различных заболеваниях сетчатки.

Склера — непрозрачная внешняя оболочка глазного яблока, переходящая в передней части глазного яблока в прозрачную роговицу. К склере крепятся 6 глазодвигательных мышц. В ней находится небольшое количество нервных окончаний и сосудов.

Сосудистая оболочка — выстилает задний отдел склеры, к ней прилегает сетчатка, с которой она тесно связана. Сосудистая оболочка ответственна за кровоснабжение внутриглазных структур. При заболеваниях сетчатки очень часто вовлекается в патологический процесс. В сосудистой оболочке нет нервных окончаний, поэтому при ее заболевании не возникают боли, обычно сигнализирующие о каких-либо неполадках.

Зрительный нерв — при помощи зрительного нерва сигналы от нервных окончаний передаются в головной мозг.

Полезно почитать

Общие вопросы о лечении в клинике

симптомы, диагностика, лечение, признаки, виды, фото и стадии онкологии кожи

Рак кожи — злокачественные новообразования из клеток эпителия, представляющие серьезную угрозу здоровью населения во всем мире.

К сожалению, с каждым годом число пациентов с этим диагнозом неуклонно растет.

При этом рак кожи относится к опухолям, довольно легко подлежащим визуализации, поэтому он доступен к раннему выявлению и своевременному лечению и, как следствие, к максимально благоприятному прогнозу.

О статистике

Рак кожи — лидирующий вид рака, на него приходится около 15% всех случаев злокачественных новообразований. У мужчин такой вид опухоли находится на 3 месте, а у женщин вышел на второе!

По статистике частота заболеваемости с каждым годом увеличивается минимум на 5%, при этом онкологи отмечают тенденцию к омоложению.

В 90% опухоли кожи появляются на открытых участках кожи, при чем 70% случаев — в области лица.

О важности ранней диагностики

Опухоли кожи являются одним из самых распространенных видов раковых заболеваний. На сегодняшний день у онкологов есть большой арсенал методик для успешной терапии такой патологии, если диагностировать ее на ранней стадии.

Существует несколько типов рака кожи, которые отличаются друг от друга по внешним проявлениям и симптомам.

Злокачественные опухоли кожи онкологи разделяют на две большие группы:

меланома
немеланомные (плоскоклеточный рак, базалиома и др.)

Объединяет их все то, что заметить заболевание на ранней стадии реально. Поэтому важна самодиагностика – особенно осмотр кожи лица и волосистой части головы – и внимательное отношение к состоянию кожных покровов.

Помните: рак кожи поддаётся эффективному лечению, если провести раннюю диагностику и своевременно заметить изменения.

О причинах возникновения рака кожи

Не существует единственной причины для возникновения рака кожи, чаще всего значение имеет сочетание факторов:

посещение солярия
солнечные ожоги
интенсивный загар
врожденные невусы
наследственная предрасположенность
заболевания эндокринной системы, особенно поражения щитовидной железы
травмирование кожи, родимых пятен и родинок
повышенная чувствительность к ультрафиолету
возраст — с каждым годом риск рака кожи увеличивается
1 и 2 фенотип кожи – люди со светлой кожей, светлыми или рыжими волосами, голубым или серым цветом глаз и веснушками

Людям, имеющим 3 и более факторов риска, рекомендуется регулярно посещать онколога для контрольного обследования.

В современной онкологии для контроля за образованиями кожи рекомендуется использовать Fotofinder, позволяющий получить «карту родинок» и их изображение, сохранить данные и сравнить их с результатами последующих исследований. Это позволяет обнаружить появление новых или изменение уже имеющихся образований на самой ранней стадии, провести своевременное лечение и получить высокие шансы на стойкую длительную ремиссию.

Онкологи и дерматологи МеланомаЮнит тщательно контролируют здоровье своих пациентов, регулярно назначая необходимые обследования во избежание прогрессирования или рецидива.

Признаки рака кожи

Для каждого вида рака кожи есть характерные симптомы, однако для каждой из них свойственны следующие симптомы:

боль в области образования, которая может усиливаться при надавливании
жжение и зуд
кровотечения и образование язв
изменение цвета кожи
болезненность и увеличение лимфоузлов рядом с опухолью
уплотнение области кожи

7 неочевидных признаков рака кожи, о которых нужно знать

Розовые пятна

Появление на коже розовых пятен всегда свидетельствует о каких-либо нарушениях в организме. В ряде случаев это может быть и следствием онкологического заболевания. В любом случае важно проконсультироваться с грамотным онкологом-дерматологом, чтобы исключить опасный диагноз.

Рубцы

Появление мелких рубцов вне зависимости от того, были ли на их месте раны и другие повреждения кожи, должно насторожить и натолкнуть на мысль о срочной консультации со специалистом.

Жемчужины

Мелкие круглые новообразования на коже, напоминающие жемчужины, которые появляются на лице (веки, крылья носа и др.) — могут быть злокачественными новообразованиями. Они относятся к группе базалиом — опухолей, которые берут свое начало из базальных клеток кожи. Отличительной особенностью такого рака является тот факт, что он практически никогда не дает метастазы.

Гиперпигментация

Участки гиперпигментации, то есть потемнения кожи, в том числе и под ногтями, могут быть признаком злокачественного новообразования. Женщинам, носящим лак на постоянной основе, не сложно пропустить этот процесс. Врачи рекомендуют обязательно осматривать пальцы во время маникюра.

Зудящие шелушения

Следующий неочевидный признак характерен больше для мужчин, особенно страдающих от потери полос и шелушения кожи головы. Насторожить должно появление обширных очагов розовой окраски с шелушением на поверхности и кровоточащими ранами. Это может быть явным признаком начала развития актинического кератоза и, как следствие, плоскоклеточного вида рака.

Язвочки

Диагностически тревожным признаком является возникновение на коже язв, не склонных к заживлению. Считается, что в норме язвочка затягивается в течение месяца. Если этого не происходит, а язва склонна к кровоточивости и образованию бугров, имеет смысл показать ее дерматологу.

Следы от укусов

Ну и, наконец, на коже могут появляться мнимые или ложные следы от укусов. К сожалению, их зачастую пропускают, списывая на реальные укусы клопов или комаров.

Однако, мнимые укусы не склонны к заживлению, они длительно остаются на коже, при этом не сопровождаются зудом.

Стадии рака кожи

На продолжительность жизни пациентов влияет множество факторов, но в большей степени стадия и форма процесса. Рак кожи, как и другие новообразования, проходит 5 стадий:

О стадия — на данной стадии наблюдается поражение только верхних слоев эпителия, прогнозы пятилетней выживаемости 99,9%
1 стадия — здесь опухоль начинает распространяться в более глубокие слои эпителия, но при этом ее размеры не превышают 2 см, прогноз пятилетней выживаемости достигает 95%
2 стадия — опухоль увеличивается до 5 см, формируется небольшое уплотнение, прогноз пятилетней выживаемости более 50%
3 стадия — на данном этапе уже формируются первые метастазы, которые обнаруживаются в регионарных лимфатических узлах. Опухоль при этом растет и уже превышает размеры в 5 см, поражая глубокие слои кожи и мышечную ткань. Прогнозы пятилетней выживаемости составляют 30%;
4 стадия — терминальная стадия заболевания, для которой характерны множественные метастазы в отдаленные органы и ткани, вероятность выздоровления мала.

Виды рака кожи

Существует несколько видов рака кожи, они отличаются друг от друга не только по внешним проявлениям, но по скорости развития и прогнозам выздоровления. Однако основным признаком, важным для онколога, является строение опухоли. Поэтому назначается биопсия, то есть забор участка подозрительной ткани, для последующей гистологии — микроскопического исследования для определения природы новообразования.

Меланома

Диагностируется у 2,5-10% пациентов и имеет высокую вероятность злокачественного течения и в 89% случаев ведет к летальному исходу. Для нее характерны стремительное прогрессирование и быстрый переход от 1 до 4 стадии развития.

Такое новообразование развивается из меланоцитов – пигментных кожных клеток.

Заболеванию более подвержены женщины, особенно после 50-ти лет (в этом возрасте риск резко возрастает для всех людей).

Чаще всего опухоль развивается на голенях у женщин и на спине у мужчин. У пожилых пациентов (65 лет и старше) довольно часто встречается меланома в области головы и шеи.

Меланома – самый агрессивный вид онкологии. Иммунная система человека слабо реагирует на эту опухоль, поэтому она развивается стремительно – от начальной стадии до опасной для жизни проходят недели, а в отдельных случаях дни.

Заболевание быстро метастазирует, при этом метастазы распространяются как на соседние участки кожи, так и в отдаленные органы и лимфоузлы. Вылечиться полностью пациент может только на первой стадии, далее прогноз неблагоприятный.

Фото меланомы

Меланома выглядит как неровное пятно шириной несколько миллиметров (на поздних стадиях – до нескольких сантиметров), которое немного выступает над поверхностью кожи.

На ранней стадии ее можно определить по болезненности и кровоточивости, изменению цвета (обычно на черный, темно-синий, редко – красный или белый). Довольно часто встречаются изъязвления меланомы.

Примечательно, что эта опухоль может образоваться из пигментных пятен и на чистой коже в результате травмирования, интенсивного загара, контакта с канцерогенами, ожогов или обморожения, самолечения и удаления невусов, нарушений гормонального фона.

Также большое значение имеет генетическая предрасположенность, эндогенные конституциональные особенности и характер пигментации ( цвет кожи, волос и глаз, наличие веснушек на лице, руках, теле, число, размер и форма родинок на разных частях тела), реакция кожи на ультрафиолетовые лучи.

Когда срочно нужно обратиться к врачу при меланоме?

Существуют критерии (АВСDE), благодаря которым пациенты могут самостоятельно заподозрить проблему и обратиться ко врачу:

А (asymmetry) – ассиметрия. Родинка неравномерно разрастается в сторону. В норме, если через середину родинки провести воображаемую линию, половинки будут симметричны.
B (border irregularity) – неровный край. Он может быть изрезанным, нечетким, и это может натолкнуть на мысль о меланоме. В норме у родинки ровные края.
C (color) – цвет. Насторожить должны неоднородность цвета, вкрапления черных, красных, сизых точек или участков. В норме родинка имеет однородное окрашивание.
D (diameter) – диаметр. Если родинка в диаметре более 6 мм, важно превентивно проконсультироваться со специалистом.
E (evolving) – изменчивость любой характеристики: цвета, формы, размера – повод для скорейшей консультации дерматоонколога. В норме родинки не меняются с течением жизни.

Что делать, если родинка располагается в неудобном месте?

Если родинка находится в местах постоянного трения и травматизации ( цепочкой на шее, резинками и бретельками нижнего белья, на голове) — проконсультируйтесь с грамотным онкологом по поводу ее удаления. Любая травма, в том числе неполное удаление, может стать толчком к перерождению в меланому.

Базалиома (базально-клеточный рак)

Базалиома развивается в 60-75% случаев и представляет собой наиболее «дружелюбный» вид опухоли. Базалиома не имеет четких стадий развития и крайне редко дает отдаленные метастазы. Но эта опухоль быстро разрушает окружающие ткани и часто дает рецидивы.

Базалиома формируется из базального слоя эпителия кожи, чаще всего у людей старше 60 лет. Опухоль отличается самым медленным развитием и хорошим прогнозом.

Локализуется обычно на лице – на крыльях носа, переносице, верхней губе, висках, над бровями, в области носогубного треугольника, может появляться на шее и ушах.

На начальной стадии новообразование обычно не более 2 см, легко травмируется и кровоточит.

Фото базалиомы

В зависимости от вида базилиомы и состояния пациента подбирается индивидуальное лечение.

Самым эффективным считается операция — хирург иссекает новообразование и 4-6 мм здоровой ткани по периметру, накладывает на рану швы, а удаленные ткани направляет на гистологическое исследование в лабораторию.
Кюретаж с электрокоагуляцией — сначала хирург удаляет базалиому кюреткой, а затем прижигает рану электрокоагулятором.
В амбулаторных условиях базалеому удаляют при помощи жидкого азота — такой способ подходит на начальной стадии рак, однако такой способ лечения исключает гистологическое исследование.
Лучевая терапия дает высокие результаты, по статистике ее эффективность составляет около 90%. Такое лечение чаще всего рекомендуется пожилым пациентам, при расположении базалеомы на лице и высоком риске рецидива заболевания при выборе хирургического варианта терапии.
Разрушение опухоли с помощью лазера — эффективный, в том числе с эстетической точки зрения, вариант лечения при поверхностных формах рака и базалеомах небольшого размера.
Возможна и химиотерапия — лечение поверхностных форм рака с помощью местных препаратов в виде мази.

Выбрать максимально эффективный и безопасный способ лечения базалеомы помогут специалисты МеланомаЮнит!

Плоскоклеточный рак кожи

Встречается в 11-25% случаев, нередко виновником появления такой опухоли является инсоляция. Прогноз выздоровления зависит от стадии, на которой было назначено лечение: на ранних этапах — более 90%, на 3-4 стадии показатель снижается до 25-45%. Рецидив возникает в 40%, причем 20 % из них расположены в области первичного очага.

Фото плоскоклеточного рака кожи

Плоскоклеточный рак формируется из кожных кератиноцитов и поражает людей любого возраста и пола. Новообразование похоже на небольшую язву, которая может кровоточить и со временем растет. Такая опухоль может иметь вид красного уплотнения либо шишки размером около 2-х см.

Локализуется чаще всего в уголках губ и глаз, в области полоых органов и на слизистых оболочках.

В отсутствии своевременного лечения дает метастазы, обычно в расположенные рядом ткани и лимфоузлы (когда опухоль локализуется на лице). В запущенных случаях поражаются отдаленные органы. Развивается заболевание медленно, на поздних стадиях прогноз неблагоприятный.

Карцинома Меркеля

Фото карциномы Меркеля

Больше фото клинических случаев в нашем Instagram

Диагностика рака кожи

Крайне важна самостоятельная диагностика – опухоль на коже можно заметить на самой ранней стадии. При обнаружении тревожных признаков нужно обратиться к онкодерматологу, который при необходимости назначит один из методов или совокупность методов исследований. Ниже описаны некоторые из них:

В течение трёх минут изображения поверхности кожи фиксируются цифровой камерой покадрово в автоматическом режиме. Аппарат фиксирует абсолютно все родинки и пигментные изменения на теле человека. Система анализирует полученные изображения, выявляя патологические участки и мгновенно выводя их на экран компьютера. Такой метод исследования исключает человеческий фактор, значительно повышает качество диагностики, выявляя заболевание на самой ранней стадии.

Это достоверный метод, который позволяет установить природу новообразования. Забор образца тканей проводится во время биопсии.

Забор патологического участка тканей для дальнейшего гистологического исследования.

Данный метод позволяет получать изображения срезов мягких тканей и органов в различных плоскостях. Время исследования – 10-60 минут. МРТ дает визуализацию органов в любых проекциях и разрезах, что позволяет увидеть патологию в особо сложных случаях

Компьютерный томограф использует рентгеновское излучение в небольших, безопасных для человека дозах. Данные обрабатываются компьютерной программой, которая конструирует послойное изображение.

Один из основных методов исследования в современной практике. С помощью свойств звуковых волн производится оценка состояния внутренних органов.Также в диагностике применяются:

Урография
Анализы крови и мочи
Рентгенография

Выбор методов дальнейшего обследования зависит от степени поражения.

Стадии заболевания в соответствии с системой TNM

Стадия	Описание
0	Присутствуют злокачественные клетки, они локализованы, регионарные лимфоузлы не поражены, отдаленных метастазов нет.
I	Опухоль имеет размеры не более 2-х см, метастазов нет.
II	Опухоль более 2-х см, метастазов нет.
III	Опухоль проникла в более глубокие структуры (кость, мышцу, глазницу, хрящ), она может быть как меньше 2-х см, так и больше при наличии регионарного метастаза до 3-х см в одном лимфоузле.
IV	Все другие клинические ситуации, включая отдаленное метастазирование любой локализации и размера.

Лечение рака кожи

Методика выбирается в зависимости от локализации новообразования, его разновидности и стадии.

Чаще всего проводится хирургическое вмешательство, при котором удаляется опухоль и соседние кожные участки шириной до 2-х см.

Если поражены лимфоузлы, их тоже удаляют.

Хирургическое лечение

В Меланома Юнит мы применяем следующие методы удаления новообразований:

лазерное удаление;
удаление жидким азотом;
удаление методом электрокоагуляции – рассечении мягких тканей «электроножом»;
радиоволновое удаление;
удаление классическим хирургическим путём.

Иммунотерапия

При больших размерах новообразования проводят местную лучевую терапию. В качестве основного способа применяется иммунотерапия. Современный метод лечения – TIL-терапия, то есть задействование естественных сил организма для борьбы с болезнью: иммунная система активизируется таким образом, что организм сам уничтожает злокачественные клетки.

Химиотерапия

Химиотерапия – системная лекарственная терапия специальными препаратами цитостатиками. Они представляют собой точно рассчитанные дозы ядов и токсичных веществ, которые негативно действуют на опухолевые клетки. Здоровые клетки и ткани организма страдают сравнительно меньше.

Радиотерапия

При радиотерапии под воздействием потока радиационных частиц разрушается ДНК активно делящихся злокачественных клеток, что прекращает их жизнедеятельность. Ионизации в большей степени подвержены именно агрессивные раковые клетки. Они быстрее погибают, по сравнению со здоровыми, которые в свою очередь после курса лучевой терапии восстанавливаются.

Таргетная терапия

Это лечение еще называется прицельным. В отличие от химиотерапии, которая «бьет» по всем клеткам, не различая здоровые и раковые. Таргетные препараты воздействуют строго на «мишень», действуя эффективно, но при этом безопасно для организма.

В клинике «Меланома Юнит» применяются современные способы лечения рака кожи и онкологии других видов. Узнать цены вы можете, посмотрев прайс или позвонив по нашему телефону в Москве.

Какие проблемы решает врач-онкодерматолог на консультации?

Прийти на прием к онкодерматологу нужно при первых подозрениях на развитие онкологии. Врач оценивает вероятность злокачественного перерождения доброкачественных образований. На первичном приеме врач собирает анамнез, проводит осмотр и пальпацию лимфоузлов. Важно рассказать о сопутствующих симптомах (жжение, боль, зуд). При помощи электронного картирования составляется «карта» всех родинок на теле, благодаря чему можно отслеживать их изменения в будущем. При диагностированной онкологии назначается адекватное лечение.

Профилактика рака кожи

Специфических способов профилактировать рак кожи не существует, однако онкологи дают следующие рекомендации:

внимательно следить за своими родинками и регулярно проводить самоосмотры
использовать солнцезащитные крема
удалять родинки, которые находятся в зоне постоянного раздражения или расположены на открытых участках тела, где высока опасность солнечного воздействия
проходить профилактические осмотры у дерматолога

Почему МеланомаЮнит?

МеланомаЮнит — филиал израильского медицинского центра, базовыми принципами которого является высочайшее качество услуг, опытные специалисты и максимальный комфорт для пациентов.

Мы используем оборудование от лучших производителей медицинской техники, сертифицированные препараты, проверенные временем и инновационные технологии, нацеленные на сохранение здоровья.

Наши специалисты постоянно повышают свою квалификацию, проходя обучение в России и зарубежом. Задача каждого врача МеланомаЮнит —достижение наилучшего результата для пациента.

Материалы, использованные при подготовке статьи

Исследования основателя института лечения рака кожи МЦ Шиба, Якова Шехтера
Исследования ученого Меоры Фейнмессер, Детская мемориальная больница, Чикаго, Иллинойс, США
Исследования приглашённого ученого Онкологического центра им. Андерсона (Хьюстон, США), Хаима Гутмана
Исследования ученого Натальи Гольдберг, единственного специалиста, имеющего право обучать диагностики ПЭТ/МРТ в Израиле, при институте Рабина
Исследования ведущей клиники по лечению рака Мемориал Слоан Кейтринг
Исследования Американской Ассоциации Онкологов

Запись на приём

Стоимость

Прайс-лист на консультации

Прием врача-онколога

Прием врача-онколога Синельников И. Е., Самойленко И.В

Прием врача-онколога при установленном диагнозе

Прием врача-дерматовенеролога Сергеева Ю.Ю. (первичный)

Прием врача-дерматовенеролога. С осмотром меланоцитарных образований

Прием врача-дерматовенеролога по заболеваниям кожи

Прием врача-акушера-гинеколога Подистова Ю.И. (повторный)

Прайс-лист на дистанционные консультации

Страница не найдена (#404)

Toggle navigationWallBox

Найди отличия
Категории 3D обои
Hi-Tech
Авиация
Аниме
Город
Девушки
Еда
Животные
Игры
Космос
Кошки
Макро
Машины
Минимализм
Мужчины
Музыка
Мультфильмы
Настроения
Оружие
Пейзажи
Праздники
Природа
Разное
Роскошь
Ситуации
Собаки
Спорт
Стиль
Текстуры
Фантастика
Фильмы
Цветы
Аниме эротика
Эротика
ТОП Пользователей
Подборки Подборки
ТОП Подборок пользователей
Добавить обои
Песочница
Вход/Регистрация

Случайные обои

Кошки
2915
Кошки
3964
Кошки
4430
Кошки
3197
Кошки
11335
Кошки
3511
Кошки
3563
Кошки
5316
Кошки
3057
Кошки
7956
Кошки
6371
Кошки
3256
Кошки
20832
Кошки
29593
Кошки
3706
Кошки
6407
Кошки
3938
Кошки
20441
Кошки
3719
Кошки
3867
Кошки
11744
Кошки
2399
Кошки
10492
Кошки
4162
Кошки
9694
Кошки
16281
Кошки
22097
Кошки
12504
Кошки
19292
Кошки
28858
Кошки
26068
Кошки
3218
Кошки
20552
Кошки
7599
Кошки
9170
Кошки
6819
Кошки
4501
Кошки
22434
Кошки
3309
Кошки
14538
Кошки
2796
Кошки
29155
Кошки
21867
Кошки
9990
Кошки
4588
Кошки
35295
Кошки
7788
Кошки
3191
Кошки
25775
Кошки
14534
Кошки
5371
Кошки
16419
Кошки
7394
Кошки
3710
Кошки
14016
Кошки
2864
Кошки
7227
Кошки
14730
Кошки
14922
Кошки
9445
© WallBox 2022
Обратная связь
7 потрясающих ячейки с 2017
Достижения в области методов визуализации теперь позволяют нам видеть клетки в мельчайших деталях. Это не только увеличило только то, что исследователи могут узнать о разработке и поведении клеток, но также привело к производству некоторых изображений, красивых сами по себе. Здесь мы взглянем на несколько наших любимых сотовых изображений за последний год.
1. Ядра клеток человека

Группа ученых из Нью-Йоркского университета использовала современный флуоресцентный микроскоп для наблюдения за ядрами клеток человека.Они обнаружили, что ядерная оболочка мерцает в течение нескольких секунд и изменяется в течение клеточного цикла.

Ядра клеток человека с флуоресцентно меченым хроматином (фиолетовый) и ядерной оболочкой (зеленый). Авторы и права: Фанг-Йи Чу и Александра Зидовска, факультет физики Нью-Йоркского университета.

2. Миграция клеток

Бамсу Хан, профессор машиностроения и биомедицинской инженерии в Университете Пердью, раскрыл секреты «массовой миграции» фибробластов, продемонстрировав, как они взаимодействуют для деформации матрикса.
На этом изображении показана групповая миграция клеток, где красным цветом обозначены ядра клеток, а зеленым — «цитоскелет» клетки. Фото: Университет Пердью/Бумсу Хан

3. Клетки поджелудочной железы

Исследователи из Копенгагенского университета продемонстрировали, как стволовые клетки можно использовать для производства клеток, продуцирующих инсулин, что прокладывает путь к более эффективному лечению диабета.

Гормонопродуцирующие клетки (зеленый и красный) в поджелудочной железе формируются в тесном контакте с системой трубопроводов (синий).Авторы и права: Хенрик Семб, Копенгагенский университет

4. Регенерация желудочной железы

Профессор Томас Мейер и его коллеги раскрыли новый механизм регенерации желудочной железы и влияние инфекции Helicobacter pylori на этот процесс.

Поперечный разрез желудочных желез, показывающий очертания отдельных клеток зеленым цветом и их ядра синим цветом. © MPI for Infection Biology
5.Развитие клеток легких

Исследователи из Медицинской школы Перельмана обнаружили новые детали молекулярных путей клеток легких, участвующих в восстановлении и регенерации.
Пример образования эпителиальных клеток AT2 и AT1 в альвеолярном органоиде легкого, используемом для исследования функции MANC и AMP. Зеленое окрашивание сурфактантного белка C указывает на клетки AT2, тогда как красное окрашивание на Hopx указывает на клетки AT1. Предоставлено: Лаборатория Эда Морриси, доктора философии, Медицинская школа Перельмана, Пенсильванский университет,

6.Назосфероиды

Группа исследователей из Университета Северной Каролины обнаружила, что назосфероиды, небольшие шарики, образованные из носовых клеток, заполнены жидкостью, которая может помочь изучить реакцию пациента на препараты CFTR.
Это назосфероиды, которые образовались из носовой ткани пациента с муковисцидозом в чашке. Исследователи UNC используют их для проверки эффективности лечения муковисцидоза. Предоставлено: Университет Северной Каролины
7. Сравнение незрелых и зрелых стволовых клеток

Исследователи из Каролинского института продемонстрировали новый способ различения незрелых и зрелых стволовых клеток путем определения маркеров клеточной поверхности.

Иммунофлуоресцентная микроскопия выявляет различные белковые профили незрелых стволовых клеток (окрашены розовым) и зрелых стволовых клеток (окрашены зеленым). Предоставлено: Сарита Панула

Это всего лишь небольшая подборка удивительных изображений 2017 года. Если вы видели какие-либо другие, которые, по вашему мнению, нам следовало бы включить, свяжитесь с нами, мы будем рады их увидеть. .
Это космос или Индия на Дивали? Изображение человеческой клетки, сделанное НАСА, оставляет Твиттер в недоумении
Каждый раз, когда НАСА публикует изображение великолепного космоса, люди не могут перестать трепетать перед красотой Вселенной в течение нескольких дней. Но если мы хотим увидеть завораживающие и сложные красивые сооружения, не нужно идти намного дальше нашей планеты и населяющих ее живых существ.
Исследователь Медицинской школы Стэнфордского университета недавно поделился фотографией подробной модели человеческой клетки. Создателями этой фантастической конструкции являются научный и биомедицинский аниматор Эван Ингерсолл совместно с преподавателем Гарвардской медицинской школы Гаэлем Макгиллом. Дуэт назвал свое творение Cellular Landscape Cross-Section Through A Eukaryotic Cell.
Махджабин Норуджи, исследователь рака из Стэнфорда, назвала это изображение «наиболее подробной моделью человеческой клетки на сегодняшний день».
При создании этого единственного изображения использовались наборы данных рентгеновской, ЯМР (ядерно-магнитной резонансной) и криоэлектронной микроскопии.
Картина — буйство красок. На левой стороне показаны внутренние сегменты клетки в виде сбоку. Видны аппарат Гольджи, митохондрии, эндоплазматический ретикулум, клеточная стенка и сотни белковых структур и мембраносвязанных органелл. Клеточная структура представляет собой клетку эукариот, то есть многоклеточный организм, что означает, что она может соответствовать клеточной структуре человека, собак или даже грибов и растений. Вот фото:
Если структур недостаточно, чтобы насытить в вас ученого, то в подписи она дала ссылку на страницу, которая содержит больше изображений из проекта, каждое красивое и художественное. Изображения интерактивны, что означает, что вы можете использовать их как карты Google Earth. Нажмите на любое изображение ячейки, и оно увеличится.
Люди быстро восхитились тем, как удивительно выглядит структура, даже если они не были из области молекулярной биологии.
Многие подумали, что изображение напоминает вид с воздуха на красочный город с замысловатой архитектурой или даже на картину или город в ночь на Дивали, когда в городе мерцают разноцветные огни.
Ничего себе! Это похоже на город, в котором великие архитекторы спроектировали всю инфраструктуру, здания, музеи, концертные площадки, парки и жилые дома так, чтобы они идеально слились воедино, и все прибыло вовремя в любое место. — Джейсон Вэнс (@achilles1974) 12 ноября 2020 г.
На новой странице вы можете выбрать механизм из раскрывающегося меню (апоптоз или даже путь болезни Альцгеймера), и изображение станет черно-белым, оставив только соответствующие белки/органеллы в цвете. Наведите указатель мыши на структуру, и ее название начнет мигать на экране!
Читайте все последние новости, последние новости и новости о коронавирусе здесь
CellProfiler: программное обеспечение для анализа изображений для идентификации и количественного определения клеточных фенотипов | Genome Biology
Moffat J, Grueneberg DA, Yang X, Kim SY, Kloepfer AM, Hinkle G, Piqani B, Eisenhaure TM, Luo B, Grenier JK и др.: Библиотека лентивирусной РНК-интерференции для генов человека и мыши, примененная к массивный вирусный экран с высоким содержанием.Клетка. 2006, 124: 1283-1298.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Дасгупта Р., Перримон Н.: Использование РНК-интерференции для обнаружения генов дрозофилы в сети взаимодействий: понимание исследований рака. Онкоген. 2004, 23: 8359-8365.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Карпентер А.Е., Сабатини Д.М.: Систематические полногеномные скрининги функций генов.Нат Рев Жене. 2004, 5: 11-22.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Vanhecke D, Janitz M: Функциональная геномика с использованием высокопроизводительной РНК-интерференции. Наркотиков Дисков сегодня. 2005, 10: 205-212.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Echeverri CJ, Perrimon N: Высокопроизводительный скрининг РНКи в культивируемых клетках: руководство пользователя. Нат Рев Жене.2006, 7: 373-384.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Кигер А., Баум Б., Джонс С., Джонс М., Коулсон А., Эчеверри С., Перримон Н.: Функциональный геномный анализ морфологии клеток с использованием РНК-интерференции. Дж. Биол. 2003, 2: 27-
ПабМед КАС ПабМед Центральный Статья Google ученый
Kim JK, Gabel HW, Kamath RS, Tewari M, Pasquinelli A, Rual JF, Kennedy S, Dybbs M, Bertin N, Kaplan JM и др.: Функциональный геномный анализ РНК-интерференции в C.Элеганс . Наука. 2005, 308: 1164-1167.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Митчисон Т.Дж.: Скрининг и профилирование малых молекул с помощью автоматизированной микроскопии. Химбиохим. 2005, 6: 33-39.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Perlman ZE, Mitchison TJ, Mayer TU: Скрининг высокого содержания и профилирование активности лекарств в автоматизированном анализе дублирования центросом. Химбиохим. 2005, 6: 145-151.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Perlman ZE, Slack MD, Feng Y, Mitchison TJ, Wu LF, Altschuler SJ: Многомерное профилирование лекарств с помощью автоматизированной микроскопии. Наука. 2004, 306: 1194-1198.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Тейлор Д.Л., Джулиано К.А.: Мультиплексные скрининговые анализы высокого содержания создают системный клеточно-биологический подход к открытию лекарств.Препарат Дисков сегодня: Технологии. 2005, 2: 149-154.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Абрахам В.К., Тейлор Д.Л., Хаскинс Дж.Р.: Скрининг высокого содержания в крупномасштабной клеточной биологии. Тенденции биотехнологии. 2004, 22: 15-22.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Бьорклунд М., Тайпале М., Варджосало М., Сахаринен Дж., Лахденпера Дж., Тайпале Дж.: Идентификация путей, регулирующих размер клеток и развитие клеточного цикла с помощью РНКи.Природа. 2006, 439: 1009-1013.
ПабМед Статья Google ученый
Охья Ю., Сесе Дж., Юкава М., Сано Ф., Накатани Ю., Сайто Т.Л., Сака А., Фукуда Т., Исихара С., Ока С. и др.: Многомерное и крупномасштабное фенотипирование мутантов дрожжей. Proc Natl Acad Sci USA. 2005, 102: 19015-19020.
ПабМед КАС ПабМед Центральный Статья Google ученый
Левский Ю.М., Зингер Р.Х. Экспрессия генов и миф о средней клетке.Тенденции клеточной биологии. 2003, 13: 4-6.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Сакс К., Перес О., Пеер Д., Лауффенбургер Д.А., Нолан Г. П.: Причинно-следственные сигнальные сети белков, полученные на основе многопараметрических данных одноклеточных. Наука. 2005, 308: 523-529.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Gil J, Wu H, Wang BY: Анализ изображений и морфометрия в диагностике рака молочной железы.Микроск Рес Тех. 2002, 59: 109-118.
ПабМед Статья Google ученый
Chen X, Murphy RF: объективная кластеризация белков на основе паттернов субклеточного расположения. Дж. Биомед Биотехнолог. 2005, 2005: 87-95.
ПабМед ПабМед Центральный Статья Google ученый
Doudkine A, Macaulay C, Poulin N, Palcic B: Измерения ядерной текстуры в цитометрии изображений.Патология. 1995, 87: 286-299.
ПабМед КАС Google ученый
«>
Guillaud M, Adler-Storthz K, Malpica A, Staerkel G, Matisic J, Van Niekirk D, Cox D, Poulin N, Follen M, Macaulay C: Субвизуальные изменения хроматина в эпителии шейки матки, измеренные с помощью анализа текстурных изображений и коррелированные с ВПЧ. Гинекол Онкол. 2005, 99: С16-23.
ПабМед Статья Google ученый
Abramoff MD, Magalhaes PJ, Ram SJ: обработка изображений с помощью ImageJ.Биофотоника Интернэшнл. 2004, 11: 36-42.
Google ученый
Чжоу С., Цао С., Перлман З., Вонг С.Т.: Компьютеризированная система клеточной визуализации для анализа высокого содержания в экранах подавителей Monastrol. Дж. Биомед Информ. 2006, 39: 115-125.
ПабМед Статья Google ученый
Линдблад Дж., Уолби С., Бенгтссон Э., Зальцман А.: Анализ изображений для автоматической сегментации цитоплазмы и классификации активации Rac1. Цитометрия А. 2004, 57: 22-33.
ПабМед Статья Google ученый
Garippa RJ: Многогранный подход к развитию клеточных лекарств. Мир открытия наркотиков. 2004, 6: 43-55.
Google ученый
Harada JN, Bower KE, Orth AP, Callaway S, Nelson CG, Laris C, Hogenesch JB, Vogt PK, Chanda SK: Идентификация новых факторов регуляции роста млекопитающих с помощью количественного анализа изображений в масштабе генома.Геном Res. 2005, 15: 1136-1144.
ПабМед КАС ПабМед Центральный Статья Google ученый
Wheeler DB, Bailey SN, Guertin DA, Carpenter AE, Higgins CO, Sabatini DM: микрочипы живых клеток RNAi для скрининга потери функции в клетках Drosophila melanogaster . Нат Методы. 2004, 1: 127-132.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Армкнехт С., Бутрос М., Кигер А., Нибаккен К., Мэти-Превот Б., Перримон Н.: Высокопроизводительные скрининги РНК-интерференции в клетках тканевой культуры дрозофилы .Методы Энзимол. 2005, 392: 55-73.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Прайс Дж.Х., Гудакр А., Хан К., Ходжсон Л., Хантер Э.А., Краевски С., Мерфи Р.Ф., Рабинович А., Рид Дж.К., Хейнен С.: Достижения в области молекулярного мечения, высокопроизводительной визуализации и машинного интеллекта предвещают мощную функциональную клеточную биохимию инструменты. Джей Селл Биохим. 2002, 39 (Прил.): 194-210.
Артикул Google ученый
Eggert US, Mitchison TJ: Скрининг малых молекул с помощью визуализации.Curr Opin Chem Biol. 2006, 10: 232-237.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Мерфи Р.Ф., Мейеринг Э., Данузер Г.: Специальный выпуск по молекулярной и клеточной биовизуализации. IEEE T Image Process. 2005, 14: 1233-1236.
Артикул Google ученый
Проект CellProfiler. [http://www.cellprofiler.org]
Джонс Т.Р., Карпентер А.Е., Сабатини Д.М., Голланд П.: Методы высококонтентного высокопроизводительного скрининга клеток на основе изображений.Материалы семинара по анализу микроскопических изображений с приложениями в биологии, проведенного совместно с MICCAI06 (Вычисление медицинских изображений и компьютерное вмешательство), состоявшегося в Копенгагене, Дания, 5 октября. Под редакцией: Метаксас Д.Н., Уитакер Р.Т., Ритчер Дж., Себастьян Т. 2006, 65-72.
Google ученый
Уолби К.: Алгоритмы прикладной цифровой цитометрии изображений. Acta Universitatis Upsaliensis. 2003, Всеобъемлющее резюме диссертаций Уппсалы факультета науки и технологий Уппсалы, 896: 75-
Google ученый
Мальпика Н., де Солорзано К.О., Вакеро Дж.Дж., Сантос А., Валькорба И., Гарсия-Сагредо Дж.М., дель Посо Ф.: Применение алгоритмов водораздела для сегментации кластерных ядер.Цитометрия. 1997, 28: 289-297.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Уолби С., Синторн И.М., Эрландссон Ф., Боргефорс Г., Бенгтссон Э.: Объединение информации об интенсивности, краях и форме для 2D- и 3D-сегментации ядер клеток в срезах тканей. Дж Микроск. 2004, 215: 67-76.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Ортис де Солорзано С., Родригес Э.Г., Джонс А., Пинкель Д., Грей Дж.В., Судар Д., Локетт С.Дж.: Сегментация изображений ядер клеток в срезах толстой ткани с помощью конфокального микроскопа. J Микроск Оксфорд. 1999, 193: 212-226.
КАС Статья Google ученый
Мейер Ф., Бойхер С.: Морфологическая сегментация. J Представление изображения визуальной коммуникации. 1990, 1: 21-46.
Артикул Google ученый
Джонс Т.Р., Карпентер А.Е., Голланд П.: Сегментация клеток на основе Вороного на многообразиях изображений. Семинар ICCV по компьютерному зрению для приложений биомедицинских изображений.2005, Springer-Verlag, Берлин, 2005: 535-543.
Глава Google ученый
Боланд М.В., Мерфи Р.Ф.: Классификатор нейронной сети, способный распознавать паттерны всех основных субклеточных структур на изображениях клеток HeLa с помощью флуоресцентного микроскопа. Биоинформатика. 2001, 17: 1213-1223.
ПабМед КАС Статья Google ученый
«>
Роденакер К., Бенгтссон Э.: Набор функций для цитометрии оцифрованных микроскопических изображений.Анальный клеточный патол. 2003, 25: 1-36.
ПабМед Статья Google ученый
Боланд М.В., Марки М.К., Мерфи Р.Ф.: Автоматическое распознавание паттернов, характерных для субклеточных структур, на изображениях флуоресцентной микроскопии. Цитометрия. 1998, 33: 366-375.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Харалик Р.М., Шанмуга К., Динштейн И. Текстурные признаки для классификации изображений.Ieee T Syst Man Cyb. 1973, SMC3: 610-621.
Артикул Google ученый
Габор Д.: Теория коммуникации. J Институт инженеров-электриков. 1946, 93: 429-441.
Google ученый
«>
Turner MR: Распознавание текстур с помощью функций Габора. Биол Киберн. 1986, 55: 71-82.
ПабМед КАС Google ученый
Чжоу X, Лю К.И., Брэдли П., Перримон Н., Вонг С.Т.: На пути к автоматизированной сегментации клеточных изображений для полногеномного скрининга РНКи.Med Image Comput Comput Assist Interv Int Conf Med Image Comput Comput Assist Interv. 2005, 8: 885-892.
Google ученый
Локетт С.Дж., Якобсон К., Герман Б.: Количественная точность автоматизированного цитометра с изображением на основе флуоресценции. Анальный Quant Cytol Histol. 1992, 14: 187-202.
ПабМед КАС Google ученый
Пулин Н.М., Мэтьюз Дж.Б., Сков К.А., Палчич Б.: Влияние метода фиксации на визуализирующие цитометрические измерения содержания и распределения ДНК в клетках, окрашенных для флуоресценции йодидом пропидия. J Гистохим Цитохим. 1994, 42: 1149-1156.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Бейли С.Н., Али С.М., Карпентер А.Е., Хиггинс С.О., Сабатини Д.М.: Микрочипы лентивирусов для скрининга функций генов в иммортализованных и первичных клетках. Нат Методы. 2006, 3: 117-122.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Porter KR: Изменения топографии клеток, связанные с трансформацией в злокачественную опухоль.Ад Патобиол. 1975, 1: 29-47.
ПабМед КАС Google ученый
BioImageA/S: Assay Application Note 21: Анализ изображений с использованием Definiens Cellenger, Версия 1. Январь 2005 г.
Равкин И., Темов В.: Плакат PO2025: Сравнение нескольких классов алгоритмов транслокации цитоплазмы в ядро. Ежегодное собрание Общества биомолекулярного скрининга: 2005 г. 2005 г.
Google ученый
Коуэн Л.Е., Карпентер А.Е., Матангкасомбут О., Финк Г.Р., Линдквист С.: Генетическая архитектура Hsp90-зависимой лекарственной устойчивости.Эукариотическая клетка.
Baltus AE, Menke DB, Hu YC, Goodheart ML, Carpenter AE, de Rooij DG, Page DC: В зародышевых клетках эмбриональных яичников мышей решение о вступлении в мейоз предшествует премейотической репликации ДНК. Нат Жене.
Сигал А., Майло Р., Коэн А., Гева-Заторский Н., Клейн Ю., Алалуф И., Свердлин Н., Перзов Н., Данон Т., Лирон Ю. и др.: Динамическая протеомика в отдельных клетках человека раскрывает широко распространенный клеточный цикл зависимость ядерных белков. Нат Методы. 2006, 3: 525-531.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Лампрехт М., Сабатини Д.М., Карпентер А. Е.: CellProfiler: бесплатное универсальное программное обеспечение для автоматизированного анализа биологических изображений. Биотехнологии.
Philips JA, Rubin EJ, Perrimon N: Drosophila RNAi screen выявляет члена семейства CD36, необходимого для микобактериальной инфекции. Наука. 2005, 309: 1251-1253.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Флокхарт И., Букер М., Кигер А., Бутрос М., Армкнехт С., Рамадан Н., Ричардсон К., Сюй А., Перримон Н., Мэти-Превот Б.: FlyRNAi: база данных центра скрининга Drosophila RNAi.Нуклеиновые Кислоты Res. 2006, 34: Д489-494.
ПабМед КАС ПабМед Центральный Статья Google ученый
Swedlow JR, Goldberg I, Brauner E, Sorger PK: Информатика и количественный анализ в биологических изображениях. Наука. 2003, 300: 100-102.
ПабМед КАС ПабМед Центральный Статья Google ученый
«>
Гены и развитие. [http://www.Genesdev.org/cgi/content/full/16/6/729/DC1]
Галерея микроизображений Carl Zeiss. [http://www.zeiss.com/C12567BE0045ACF1/Contents-Frame/FDE18DAAE4583A5CC1256C3D004831FF]
Приглашение принять участие в сравнении алгоритмов анализа изображений для внутриклеточного скрининга. [http://www.ravkin.net/SBS/Invitation.htm]
Stevens B, Alvarez CM, Bohman R, O’Connor JD: Экдистероид-индуцированное изменение в клеточном цикле культивируемых клеток Drosophila .Клетка. 1980, 22: 675-682.
ПабМед КАС Статья Google ученый
Zhang JH, Chung TD, Oldenburg KR: Простой статистический параметр для использования при оценке и валидации высокопроизводительных скрининговых анализов. J Биомоль Экран. 1999, 4: 67-73.
ПабМед Статья Google ученый
«>
Равкин И.: Меры качества для клеточных анализов на основе изображений.Плакаты конференции Society Biomol Screen. 2004 г., [http://www.ravkin.net/posters/P12024-Quality Measures for Imaging Cellular Assays.pdf]:#P12024
Google ученый
Равкин И., Темов В., Нельсон А.Д., Заровиц М.А., Хупс М., Верховский Ю., Аскью Г., Голдбард С., Беске О., Бхагват Б. и др.: Мультиплексная высокопроизводительная цитометрия изображений с использованием кодированных носителей. Проц. ШПАЙ. 2004, 5322: 52-63.
Артикул Google ученый
Исследования стволовых клеток Мичиганского университета
Новости и мультимедиа
Фотогалерея

На этом изображении под микроскопом (400-кратное увеличение) показан 5-дневный эмбрион, также известный как бластоциста, который исследователи Консорциума UM для терапии стволовыми клетками использовали для создания первой в Мичигане линии эмбриональных стволовых клеток человека, UM4-6. Изображение предоставлено Гэри Смитом.

На этом изображении под микроскопом (400-кратное увеличение) видно овальное скопление примерно 1000 стволовых клеток человеческого эмбриона, срастающихся вместе в виде колонии. Эта колония является частью линии эмбриональных стволовых клеток человека UM4-6, созданной Консорциумом Мичиганского университета по терапии стволовыми клетками. Изображение предоставлено Гэри Смитом.

Гэри Смит, директор MStem Cell Laboratories, убирает стойку с флаконами с замороженными человеческими эмбрионами, пожертвованными университету.Фото Скотта Содерберга/UM PhotoServices.

Увеличенное изображение бластоцисты человека. Зеленая область — это внутренняя клеточная масса, скопление клеток вдоль внутренней стенки бластоцисты, которые обеспечивают эмбриональные стволовые клетки. Красные клетки — трофэктодерма. Фото предоставлено Гэри Смитом, Мичиганский университет.

Дифференцированные эмбриональные стволовые клетки человека, известные как эмбриоидные тельца. Эмбриоидные тела представляют собой сферические колонии эмбриональных стволовых клеток, наблюдаемые только в культуре и содержащие все три зародышевых листка: энтодерму, мезодерму и эктодерму.Фото предоставлено Гэри Смитом, Мичиганский университет.

Эмбриональные стволовые клетки человека дифференцировались в нейроны. Фото предоставлено Сью О’Ши, Мичиганский университет

Нервные стволовые клетки из мозга взрослой мыши, образующие нейроны. Синее пятно указывает на ядра, зеленое пятно указывает на клеточные отростки, которые сообщаются с другими клетками. Фото Марии Морелл, Мичиганский университет.

Несколько колоний эмбриональных стволовых клеток человека.Фото Мичиганского университета.

Эмбриональные стволовые клетки мыши образуют нейрональные клетки. Фото Мэтта Велки, Мичиганский университет.

Увеличенное (200x) изображение тысячи эмбриональных стволовых клеток человека, растущих вместе в виде колонии (серебристый кластер клеток в центре изображения), растущей поверх питающих клеток мыши (темные нитевидные структуры). Эти клетки могут стать клетками любого типа в организме и делиться бесконечно.Предоставлено Джеком Мошером, доктором философии.

Изображение эмбриональных стволовых клеток человека с большим увеличением, дифференцированных в нейроны (эритроциты) путем обработки клеток фактором роста. Их можно использовать для изучения развития нервной системы, врожденных дефектов или замены клеток, потерянных в результате травм, старения или болезней, таких как болезнь Паркинсона. Предоставлено Сью О’Ши, доктором философии
Cell Painting, высокоинформативный анализ на основе изображений для морфологического профилирования с использованием мультиплексированных флуоресцентных красителей
Swinney, D.К. и Энтони Дж. Как были открыты новые лекарства? Нац. Преподобный Друг Дисков. 10 , 507–519 (2011).
КАС Статья Google ученый
Суинни, округ Колумбия. Вклад механистического понимания в фенотипический скрининг первоклассных лекарств. Дж. Биомол. Экран. 18 , 1186–1192 (2013).
Артикул Google ученый
Моффат, Дж.Г., Иоахим Р. и Дэвид Б. Фенотипический скрининг при открытии лекарств от рака — прошлое, настоящее и будущее. Нац. Преподобный Друг Дисков. 13 , 588–602 (2014).
КАС Статья Google ученый
Йоханнессен, К.М., Клемонс, П.А. и Вагнер, Б.К. Интеграция фенотипического профилирования малых молекул и генетики человека: следующий этап в открытии лекарств. Тенденции Жене. 31 , 16–23 (2015).
КАС Статья Google ученый
Бикл, М. Прекрасная клетка: скрининг высокого содержания при открытии лекарств. Анал. Биоанал. хим. 398 , 219–226 (2010).
КАС Статья Google ученый
Сингх, С., Карпентер, А. Э. и Дженовезио, А. Увеличение содержания скрининга с высоким содержанием: обзор. Дж. Биомол.Экран. 19 , 640–650 (2014).
Артикул Google ученый
Перлман З.Е. и другие. Многомерное профилирование лекарств с помощью автоматизированной микроскопии. Наука 306 , 1194–1198 (2004).
КАС Статья Google ученый
Данузер Г. Компьютерное зрение в клеточной биологии. Cell 147 , 973–978 (2011).
КАС Статья Google ученый
Альтшулер, С.Дж. и Ву, Л. Ф. Клеточная неоднородность: имеют ли значение различия? Cell 141 , 559–563 (2010).
КАС Статья Google ученый
Снайдер, Б. и Пелкманс, Л. Происхождение регулируемой межклеточной изменчивости. Нац. Преподобный Мол. Клеточная биол. 12 , 119–125 (2011).
КАС Статья Google ученый
Элисейри, К.В. и другие. Программные средства для визуализации биологических изображений. Нац. Методы 9 , 697–710 (2012).
КАС Статья Google ученый
Полл, К.Д. и другие. Отображение и анализ закономерностей дифференциальной активности препаратов в отношении линий опухолевых клеток человека: построение среднего графика и алгоритма COMPARE. Дж. Натл. Рак инст. 81 , 1088–1092 (1989).
КАС Статья Google ученый
Лэмб, Дж. и др. Карта связности: использование сигнатур экспрессии генов для соединения небольших молекул, генов и болезней. Наука 313 , 1929–1935 (2006).
КАС Статья Google ученый
Адамс, К.Л. и другие.Составная классификация с использованием клеточных фенотипов на основе изображений. Методы Фермент. 414 , 440–468 (2006).
КАС Статья Google ученый
Лоо, Л.-Х., Ву, Л.Ф. и Альтшулер, С.Дж. Основанное на изображениях многомерное профилирование реакции отдельных клеток на лекарства. Нац. Методы 4 , 445–453 (2007).
КАС Статья Google ученый
Янг, Д.В. и др. Интеграция скрининга высокого содержания и прогнозирования лиганд-мишень для определения механизма действия. Нац. хим. биол. 4 , 59–68 (2008).
КАС Статья Google ученый
Льоса В. и др. Сравнение методов профилирования клеточных морфологических ответов на лечение низкомолекулярными препаратами на основе изображений. Дж. Биомол. Экран. 18 , 1321–1329 (2013).
КАС Статья Google ученый
Райзен, Ф.и другие. Связывание фенотипов и способов действия через экранные отпечатки с высоким содержанием. Разработчик лекарств для анализа. Технол. 13 , 415–427 (2015).
КАС Статья Google ученый
Futamura, Y. et al. Морфобаза, энциклопедическая база данных по морфологии клеток, и ее использование для идентификации мишеней для лекарств. Хим. биол. 19 , 16:20–16:30 (2012).
КАС Статья Google ученый
Сундарамурти, В.и другие. Интеграция химических и многопараметрических профилей РНК-идентифицирует триггеры внутриклеточного уничтожения микобактерий. Микроб-хозяин клетки 13 , 129–142 (2013).
КАС Статья Google ученый
Касторено, А.Б. и другие. Небольшие молекулы, обнаруженные в скрининге пути, нацелены на путь Rho в цитокинезе. Нац. хим. биол. 6 , 457–463 (2010).
КАС Статья Google ученый
Лоо, Л.-ЧАС. и другие. Подход к расширенному профилированию молекулярных состояний клеточных субпопуляций. Нац. Методы 6 , 759–765 (2009).
КАС Статья Google ученый
Фукс, Ф. и др. Кластеризация популяций фенотипов с помощью полногеномной РНКи и многопараметрической визуализации. Мол. Сист. биол. 6 , 370 (2010).
Артикул Google ученый
Коллине, К. и другие. Системное обследование эндоцитоза методом мультипараметрического анализа изображений. Природа 464 , 243–249 (2010).
КАС Статья Google ученый
Лауфер, К., Фишер, Б., Биллманн, М., Хубер, В. и Бутрос, М. Картирование генетических взаимодействий в раковых клетках человека с помощью РНКи и многопараметрического фенотипирования. Нац. Методы 10 , 427–431 (2013).
КАС Статья Google ученый
Либерали, П., Снайдер, Б. и Пелкманс, Л. Иерархическая карта регуляторных генетических взаимодействий при перемещении мембран. Cell 157 , 1473–1487 (2014).
КАС Статья Google ученый
Фишер, Б. и др. Карта направленных генетических взаимодействий в клетке многоклеточного животного. Elife 4 , e05464 (2015).
Артикул Google ученый
Инь, З.и другие. Экран морфологической сложности идентифицирует регуляторы переключающих переходов между дискретными формами клеток. Нац. Клеточная биол. 15 , 860–871 (2013).
КАС Статья Google ученый
Густавсдоттир, С.М. и другие. Мультиплексный цитологический профилирующий анализ для измерения различных клеточных состояний. PLoS One 8 , e80999 (2013 г.).
Артикул Google ученый
Вавер, М.Дж. и др. На пути к разнообразным по производительности низкомолекулярным библиотекам для клеточного фенотипического скрининга с использованием мультиплексного многомерного профилирования. Проц. Натл. акад. науч. США 111 , 10911–10916 (2014).
КАС Статья Google ученый
Сингх, С. и др. Морфологические профили нокдауна гена, индуцированного РНКи, хорошо воспроизводимы, но преобладают начальные эффекты. PLoS One 10 , e0131370 (2015 г.).
Артикул Google ученый
Гибсон, К.К. и другие. Стратегия поиска перепрофилированных препаратов для лечения церебральной кавернозной мальформации. Тираж 131 , 289–299 (2015).
КАС Статья Google ученый
Макрей, Калифорния Новый фенотипический словарь для ускоренного перевода: восстание машин. Тираж 131 , 234–236 (2015).
Артикул Google ученый
Петроне, П.М. и другие. Биоразнообразие малых молекул — новая перспектива в выборе наборов для скрининга. Препарат Дисков. Сегодня 18 , 674–680 (2013).
КАС Статья Google ученый
Пек, Д. и др. Метод высокопроизводительного сигнатурного анализа экспрессии генов. Геном Биол. 7 , R61 (2006).
Артикул Google ученый
Раджарам С., Пави Б., Ву Л.Ф. и Альтшулер С.Дж. PhenoRipper: программное обеспечение для быстрого профилирования микроскопических изображений. Нац. Методы 9 , 635–637 (2012).
КАС Статья Google ученый
Хартвелл, К.А. и другие. Нишевый скрининг выявляет низкомолекулярные ингибиторы стволовых клеток лейкемии. Нац. хим. биол. 9 , 840–848 (2013).
КАС Статья Google ученый
Ульманн, В. , Сингх, С. и Карпентер, А.Е. CP-CHARM: классификация изображений без сегментации стала доступной. BMC Биоинформатика 17 , 51 (2016).
Артикул Google ученый
Брей, М.-А. и Карпентер, А. в Руководстве по проведению анализа (ред.Sittampalam, GS et al.) (Eli Lilly & Company и Национальный центр развития трансляционных наук, 2013 г.).
Иверсен, П.В. и другие. в Руководстве по проведению анализов (под редакцией Sittampalam, GS et al.) (Eli Lilly & Company и Национальный центр развития трансляционных наук, 2012 г.).
Сингх, С., Брей, М.-А., Джонс, Т.Р. & Carpenter, AE Pipeline для коррекции освещения изображений для высокопроизводительной микроскопии. Дж.микроск. 256 , 231–236 (2014).
КАС Статья Google ученый
Брей, М. -А., Фрейзер, А.Н., Хасака, Т.П. и Карпентер, А. Е. Рабочий процесс и показатели контроля качества изображения на крупномасштабных экранах с высоким содержанием. Дж. Биомол. Экран. 17 , 266–274 (2012).
КАС Статья Google ученый
Кларк, Р.и другие. Свойства многомерных пространств данных: последствия для изучения данных об экспрессии генов и белков. Нац. Преподобный Рак 8 , 37–49 (2008).
КАС Статья Google ученый
Фэн Ю., Митчисон Т.Дж., Бендер А., Янг Д.В. и Талларико, Дж.А. Многопараметрическое фенотипическое профилирование: использование клеточных эффектов для характеристики низкомолекулярных соединений. Нац. Преподобный Друг Дисков. 8 , 567–578 (2009).
КАС Статья Google ученый
Янзен, В. П. и Попа-Берк, И.Г. Достижения в улучшении качества и гибкости управления соединениями. Дж. Биомол. Экран. 14 , 444–451 (2009).
КАС Статья Google ученый
Лундхолт, Б.К., Скаддер, К.М. и Пальяро, Л. Простой метод уменьшения краевого эффекта в клеточных анализах. Дж. Биомол. Экран. 8 , 566–570 (2003).
КАС Статья Google ученый
Льоса В., Сокольницкий К.Л. & Carpenter, AE. Аннотированные наборы изображений высокопроизводительной микроскопии для проверки. Нац. Методы 9 , 637 (2012).
КАС Статья Google ученый
Гийон И. и Элиссефф А. Введение в выбор переменных и признаков. Дж. Маха. Учить. Рез. 3 , 1157–1182 (2003).
Google ученый
Карпентер А. Э. и др. CellProfiler: программное обеспечение для анализа изображений для идентификации и количественной оценки клеточных фенотипов. Геном Биол. 7 , 100 рэндов (2006 г.).
Артикул Google ученый
Ложное утверждение, что на изображении показана подробная модель клетки человека
Новый вариант COVID поражает США, штамм «омикрон» обнаружен в Калифорнии
Центры по контролю и профилактике заболеваний подтверждают, что вариант коронавируса омикрон присутствует в Калифорнии.
ВИДЕО СОТРУДНИКОВ, USA TODAY
Утверждение: на фото показана самая подробная на сегодняшний день модель клетки человека
Красочная сложная диаграмма, циркулирующая в социальных сетях, представлена как новаторское изображение клетки человека.
«Эта фотография является самой подробной моделью человеческой клетки на сегодняшний день, полученной с использованием наборов данных рентгеновской, ЯМР и криоэлектронной микроскопии», — говорится в подписи к сообщению в Facebook, опубликованном 27 ноября. «Диаметр клеточного ландшафта через эукариотную (так в оригинале) клетку.»
Эукариотическая клетка содержит «связанные с мембраной органеллы», такие как ядро, которое содержит генетический материал для клетки, и митохондрии, которые регулируют выработку энергии в клетке, согласно Словарю биологии. Эукариотические клетки обычно встречаются в растениях и
Специальный доступ для подписчиков! Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться в нашем текстовом чате для проверки фактов
На плакате добавлено, что двумя предполагаемыми создателями изображения являются Эван Ингерсолл, научный аниматор из Колорадо, и Гаэль МакГилл. , по совместительству преподаватель биологической химии и молекулярной фармакологии в Гарвардском университете.
Пост собрал 16 000 репостов менее чем за три недели. Пост в Facebook от 13 апреля, которым поделились около 50 000 раз, показывает то же изображение с тем же заявлением.
Проверка фактов : Заявление об эффективности зарядки электромобилей содержит некоторую математическую ошибку
Но это утверждение неверно по нескольким направлениям.
Изображение является иллюстрацией, а не фотографией. На ней изображена животная клетка, а не человеческая. И это было приписано неправильным цифровым художникам.
USA TODAY обратилась к автору за комментарием.
На изображении изображена животная клетка
Австралийский художник Рассел Кайтли сообщил USA TODAY по электронной почте, что изображение в посте является иллюстрацией животной клетки, которую он создал для компании по производству образовательных плакатов под названием Biocam 20 лет назад.
«Потребовалось шесть недель постоянной работы, чтобы создать с помощью Painter (приложение для цифрового искусства)», — написал Кайтли в своем блоге 24 июля. «С тех пор он появлялся во многих местах, включая книгу Ричарда Докинза, «Величайшее шоу на Земле.'»
Проверка фактов : Свинцовая краска была запрещена из соображений безопасности детей, а не радиационного заговора
Иллюстрацию можно найти в Instagram и на веб-сайте Кайтли. создано Ingersoll and McGill.
Что такое жидкостная биопсия и как она используется для выявления рака?
В прошлом, чтобы получить опухолевые клетки у пациента, врачу приходилось делать операцию или биопсию.Теперь медсестра берет кровь из руки, как это происходит при обычном анализе крови. (Сентябрь 2017 г.)
Fox — 5 NY, Fox — 5 NY
В подписи к плакату работа Кайтли описана как рисунок из «наборов данных рентгеновского излучения, ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и криоэлектронной микроскопии». который можно найти на веб-сайте портфолио Макгилла.
Это стандартные методы, используемые для раскрытия трехмерных структур молекул в клетке, сказал Макгилл, подходы, которые он и Ингерсолл использовали. Но описание не имеет ничего общего с изображением в этом посте Кайтли.
В сообщении также упоминается, что это самое подробное изображение клетки человека на сегодняшний день, но это описание не относится к этому изображению – клетки животного – или любой работе Ингерсолла и Макгилла.
Проверка фактов: В видео необоснованно утверждается, что Иванка Трамп будет баллотироваться против папы как демократа на сегодняшний день. Рассматриваемое изображение является цифровым творением и показывает структуру клетки животного, а не человека.Сообщение также приписывает это не тому художнику и ссылается на методологию, которая не использовалась для этого изображения.
Наши источники для проверки фактов:
Проверьте свой факт, 9 декабря, ПРОВЕРКА ФАКТА: ПОКАЗЫВАЕТ ЛИ НА ЭТОМ ИЗОБРАЖЕНИИ «САМАЯ ПОДРОБНАЯ МОДЕЛЬ ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ КЛЕТКИ НА СЕГОДНЯШНИЙ ДЕНЬ»?
Australian Associated Press Fact Check, 11 августа, изображение «человеческой клетки» не то, чем кажется под микроскопом
Рассел Кайтли, по состоянию на 14 декабря, изображение клетки животного , Animal Cell СНОВА становится вирусным сообщение в блоге
Рассел Кайтли, дек.14, обмен электронной почтой с USA TODAY
Рассел Кайтли, 16 апреля, пост в Instagram о животной клетке
Scientific Pictures, по состоянию на 14 декабря, изображение животной клетки
Lead Stories, 19 апреля, проверка фактов: изображение клетки IS НЕ микроскопическая фотография, а цифровая иллюстрация
Гаэль Макгилл, 14 декабря, обмен электронной почтой с USA TODAY
Эван Ингерсолл, 14 декабря, обмен электронной почтой с USA TODAY
Гаэль Макгилл, доступ 16 декабря, сотовый ландшафт
Science Direct, по состоянию на декабрь. 16, Магнитно-резонансная спектроскопия
Nature, 10 февраля 2020 г., Революционная крио-ЭМ берет верх над структурной биологией
Biology Dictionary, 6 ноября 2020 г., Eukaryotic Cell
эукариотическая клетка
Спасибо за поддержку нашей журналистики. Вы можете подписаться на наше печатное издание, приложение без рекламы или электронную копию газеты здесь.
Наша работа по проверке фактов частично поддерживается грантом от Facebook.
Как включать изображения в автоматические макеты в PowerPoint :: think-cell
Вы можете выполнять поиск в каталогах изображений Getty Images и Unsplash с помощью think-cell. Затем вы можете вставить наилучший результат на вашем слайде и обрезку по мере необходимости. Размер изображения изменяется и помещается на слайд автоматически. на основе других элементов think-cell на слайде.
18,1
Вставка стоковой фотографии
18. 2
Преобразование изображения
18,3
Обрезка изображения
18,4
Изменение размера и положения изображения
18.1 Вставка стоковой фотографии
think-cell поддерживает поиск и вставку стоковых фотографий из Unsplash и Getty. Чтобы вставить стоковое фото, выберите Stock Image в меню Elements.
18.1.1 Удаление брызг
Чтобы вставить стоковое фото из бесплатного провайдера Unsplash, выберите Unsplash. в диалоговом окне «Вставить стоковое изображение».После ввода поискового запроса выбор результатов отображается в диалоговом окне.
Просто нажмите на одну из фотографий, и изображение будет добавлено на слайд.
18.1.2 Гетти Изображений
Если у вас есть учетная запись в Getty Images, вы можете искать и вставлять стоковые фотографии из этого сервиса. Выберите Getty Images в диалоговом окне «Вставить стоковое изображение». Если вы еще не авторизовали think-cell для доступа к своей учетной записи Getty Images, появится запрос на авторизацию. показано.Нажмите «Предоставить доступ» и укажите данные своей учетной записи. think-cell делает не сохранять эти данные учетной записи, а только токен доступа, предоставленный Getty для этой цели.
После ввода критерия поиска в диалоговом окне отображается выборка результатов.
Просто нажмите на одну из фотографий, и изображение будет добавлено на слайд.
18.1.3 Песнь
Если у вас есть учетная запись в Canto, вы можете просматривать и вставлять стоковые фотографии из этого сервиса.Выберите «Песнь» в диалоговом окне «Вставить стоковое изображение». Если вы еще не авторизовали think-cell для доступа к своей учетной записи Canto, появится запрос на авторизацию. показано. Нажмите «Предоставить доступ» и укажите данные своей учетной записи.
После ввода критерия поиска в диалоговом окне отображается выборка результатов. Просто нажмите на одну из фотографий, и изображение будет добавлено на слайд.
18.1.4 Брандфолдер
Если у вас есть учетная запись в Brandfolder, вы можете искать и вставлять стоковые фотографии из этого сервиса. Выберите Brandfolder в диалоговом окне «Вставить стоковое изображение».
Ключ API Brandfolder должен быть указан, как описано в ключе API Brandfolder. При использовании Brandfolder диалоговое окно Stock Image можно настроить, как описано в Диалоговое окно со стоковым изображением Brandfolder.
После ввода критерия поиска в диалоговом окне отображается выборка результатов. Просто нажмите на одну из фотографий, и изображение будет добавлено на слайд.
18.2 Преобразование изображения
Фигуры растровых изображений можно преобразовать в элементы think-cell, выделив изображение и нажав Преобразуйте изображение в think-cell в меню ≡.think-cell перенесет изображение в учетную запись при автоматическом размещении интеллектуальных текстовых полей, потоков процессов и таблиц.
18.3 Обрезка изображения
Возможно, вы захотите использовать в презентации только часть полного изображения. В этом случае вы можете легко обрежьте изображение, перетащив черные маркеры обрезки:
Выберите изображение, которое хотите обрезать.
Щелкните один из маркеров обрезки сбоку или в углу.Для необрезанного изображения они будут близки к белые маркеры для изменения размера, поэтому обязательно перетащите черные маркеры кадрирования. Обратите внимание, что когда при наведении курсора на маркеры изменения размера указатель меняется на белую двустороннюю стрелку, а на черный символ обрезки при наведении указателя мыши на маркер обрезки.
Перетащите маркер обрезки, пока только та часть изображения, которую вы хотите сохранить, не будет затемнена. Затемненная часть часть изображения будет обрезана, как только вы отпустите указатель мыши.
Вы всегда можете восстановить исходное изображение, снова используя маркеры обрезки.
18.4 Изменение размера и положения изображения
Изображение автоматически изменяется и размещается на слайде в соответствии с другими данными think-cell. элементы на слайде. Вы можете привязать его к другим элементам, переместить и дублировать, как описано в Текстовые поля.