9、静息电位与动作电位的产生机制及传导原理

静息电位与动作电位的产生机制及传导原理

1. 电压门控离子通道的分子生物学

过去30年的研究揭示了离子通道结构和功能的许多分子细节。以电压门控钠(Nav)通道为例,研究始于从电鳗的电器官中分离出Nav通道。纯化蛋白的氨基酸序列使研究人员确定了包括哺乳动物在内的多种脊椎动物Nav通道的DNA序列。这些通道是非常大的蛋白质,约由2000个氨基酸组成,由1个α亚基和2个β亚基构成(如图b2.2 A)。α亚基的一级序列包含4个非常相似的结构域,每个结构域含有6个跨细胞膜的疏水α - 螺旋。在这些螺旋之间以及4个重复模块之间,是延伸到细胞外或细胞内空间的蛋白质环。

为了推测这些结构域的功能,研究人员使用了能与蛋白质特定部位结合并阻断通道特定功能的毒素。他们还对通道DNA序列的特定片段进行突变,将突变后的通道在正常情况下不表达Nav通道的细胞中表达,然后研究这些突变如何改变通道功能。

研究表明,Nav通道的中央孔由α亚基中4个模块的螺旋5和6界定。所有4个结构域的螺旋5和6之间的环穿透膜并形成孔的一部分。这些环中的氨基酸阻止除Na⁺以外的离子通过。螺旋4是通道的电压传感器,当电压超过通道的激活阈值时,它在膜内移动,从而打开通道的“激活门”。强烈的膜去极化还会使第3和第4模块之间的细胞内环移入孔中,将其关闭。只要这个“失活门”关闭,无论膜电压多正,通道对钠离子都不通透。神经生理学家多年来就知道Nav通道必须有单独的激活门和失活门,现在他们可以精确指出这些门在通道蛋白中的位置。

脊椎动物的Nav通道难以结晶,这阻碍了通过X射线衍射晶体学确定其三维结构。然而,细菌的Nav通道比脊椎动物的同类通道更小、更简单。它们由4个相同的亚基组成,每个亚基与脊椎动物Nav通道α亚基中的4个模

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池全局池)、NAT转换(静态动态)、静态路由、RIPOSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学科研中理解多传感器融合原理EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行定位系统的开发优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测更新过程、多传感器数据的时间同步坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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