|
|||||||||
юБРНюБРНЛЮРХГЮЖХЪюПУХРЕЙРСПЮюЯРПНМНЛХЪюСДХРаХНКНЦХЪаСУЦЮКРЕПХЪбНЕММНЕ ДЕКНцЕМЕРХЙЮцЕНЦПЮТХЪцЕНКНЦХЪцНЯСДЮПЯРБНдНЛдПСЦНЕфСПМЮКХЯРХЙЮ Х ялххГНАПЕРЮРЕКЭЯРБНхМНЯРПЮММШЕ ЪГШЙХхМТНПЛЮРХЙЮхЯЙСЯЯРБНхЯРНПХЪйНЛОЭЧРЕПШйСКХМЮПХЪйСКЭРСПЮкЕЙЯХЙНКНЦХЪкХРЕПЮРСПЮкНЦХЙЮлЮПЙЕРХМЦлЮРЕЛЮРХЙЮлЮЬХМНЯРПНЕМХЕлЕДХЖХМЮлЕМЕДФЛЕМРлЕРЮККШ Х яБЮПЙЮлЕУЮМХЙЮлСГШЙЮмЮЯЕКЕМХЕнАПЮГНБЮМХЕнУПЮМЮ АЕГНОЮЯМНЯРХ ФХГМХнУПЮМЮ рПСДЮоЕДЮЦНЦХЙЮоНКХРХЙЮоПЮБНоПХАНПНЯРПНЕМХЕоПНЦПЮЛЛХПНБЮМХЕоПНХГБНДЯРБНоПНЛШЬКЕММНЯРЭоЯХУНКНЦХЪпЮДХНпЕЦХКХЪяБЪГЭяНЖХНКНЦХЪяОНПРяРЮМДЮПРХГЮЖХЪяРПНХРЕКЭЯРБНрЕУМНКНЦХХрНПЦНБКЪрСПХГЛтХГХЙЮтХГХНКНЦХЪтХКНЯНТХЪтХМЮМЯШуХЛХЪуНГЪИЯРБНжЕММННАПЮГНБЮМХЕвЕПВЕМХЕщЙНКНЦХЪщЙНМНЛЕРПХЙЮщЙНМНЛХЙЮщКЕЙРПНМХЙЮчПХЯОСМДЕМЙЖХЪ |
статистический анализ потенциалов концевой пластинки
Кастильо и Катц решили применить статистический анализ для проверки квантовой Глава 11. Высвобождение медиатора 221
гипотезы 31). Они предположили, что двигательное нервное окончание содержит тысячи квантовых пакетов АХ (n), каждый из которых имеет вероятность (р) быть высвобожденным в ответ на нервный импульс, а также что кванты высвобождаются независимо, т. е. высвобождение одного не влияет на вероятность высвобождения последующего. При большом количестве событий среднее количество квантов (m), высвобождаемых во время события, будет равным пр, а количество событий, состоящих из 0, 1, 2, 3, 4,... или x квантов, должно соответствовать биномиальному распределению. Однако Кастильо и Катц не имели возможности измерить n или p экспериментально, и поэтому они не могли использовать биномиальное распределение для проверки гипотезы о том, что потенциал концевой пластинки состоит из единиц одинакового размера, соответствующих спонтанным миниатюрным потенциалам. Для того, чтобы справиться с этой проблемой, они рассуждали следующим образом: В нормальных условиях можно предположить, что ρ сравнительно велика, т. е. большая часть синоптической популяции отвечает на импульс. Однако как только мы уменьшаем концентрацию кальция и увеличиваем концентрацию магния, вероятность ответа уменьшается, и мы не наблюдаем ответов на большую часть стимулов, и редко — ответы, состоящие из одной или двух единиц. В этих условиях, когда ρ очень нала, количество единиц х, которые составляют ПКП, при большом количестве наблюдений должно распределяться по закону Пуассона. Распределение Пуассона является приближением к биномиальному распределению в случаях малых значений р. Принципиальным отличием является то, что для предсказания Пуассоновского распределения не обязатель- 222 Раздел II. Передача информации в нервной системе но знать n или р. Экспериментатору необходимо измерить лишь их общий продукт m, среднее количество квантов, высвобождаемых во время одного события. Предполагаемое количество ответов, состоящих из x квантов, задается в распределении Пуассона по формуле: Одним из лучших примеров использования распределения Пуассона в истории был анализ числа прусских кавалерийских офицеров, убиваемых за год ударом лошадиного копыта. При большом количестве офицеров (n) вероятность (р) того, что кто-то из них будет убит, очень мала. В некоторые годы никто из офицеров не погибал; в остальные погибали один, а иногда и двое. В течение длительного периода наблюдений количество лет, в которые погибали 0, 1, 2 или 3 офицера, приближались к значениям из уравнения Пуассона, при использовании только средних значений «удачных» пиков в год (m) для определения теоретически предполагаемого распределения. Другим примером, в котором уравнение Пуассона может предсказать распределение событий, является игровой автомат типа «однорукий бандит». Размер одной единицы равен 5 центам, автомат содержит большое количество монет, а вероятность выпадения каждой монеты очень мала и не зависит от других монет. Если известно среднее количество монет, выплачиваемых за игру, то при длительном наблюдении за игрой уравнение Пуассона точно предскажет, сколько раз игра будет проиграна, а также сколько раз игрок получит одну, две и более монет. И вновь важным свойством уравнения Пуассона является то, что свойство распределения зависит только от m. Следовательно, для того чтобы проверить, подчиняются ли флуктуации потенциалов концевой пластинки при сниженной концентрации кальция закону Пуассона, необходимым является лишь значение m, среднее количество единиц, высвобождаемых за одно событие. Это значение получается путем деления средней амплитуды вызванных потенциалов на размер единицы — среднюю амплитуду спонтанных миниатюрных потенциалов: В случае игрового автомата m равняется среднему количеству денег, выплачиваемому по результатам каждой игры (по всей видимости, не очень много, скажем, 1,5 цента за игру), деленному на размер единицы (5 центов), что дает m = 0,3 единицы за игру. Если амплитуды потенциалов концевой пластинки распределяются в соответствии с уравнением Пуассона, то m также может быть определено по количеству нулевых ответов П0. В уравнении Пуассона при x = 0 n 0 = Ne–m (поскольку m0 и 0! = 1). Таким образом, формула может быть упрощена до: Кастильо и Катц провели регистрацию большого количества потенциалов концевой пластинки, вызванных стимуляцией нерва, в условиях пониженного кальция и повышенного магния в наружном растворе, а также большого количества спонтанных миниатюрных потенциалов. Рассчитав m этими двумя способами, они обнаружили практически полное совпадение результатов, что послужило серьезным доказательством в пользу квантовой гипотезы (рис. 11.8В). С целью дальнейшей проверки квантовой гипотезы можно попытаться предсказать полное распределение амплитуд ответов, используя значение m и средней амплитуды миниатюрного потенциала (рис. 11.9). Как и ранее, m рассчитывается как соотношение между средним вызванным потенциалом и средним спонтанным миниатюрным потенциалом. Затем рассчитывается количество предполагаемых ответов, состоящих из 0, 1, 2, 3,... квантов. Для принятия в расчет небольшой вариации в амплитуде кванта предполагаемое количество ответов, содержащих один квант, распределяется от среднего размера кванта с тем же разбросом, как и у спонтанных событий (рис. 11.9, вставка). Предполагаемое количество ответов, состоящих из 2, 3 и более квантов, распределяется вокруг средних значений с пропорционально увеличивающимся разбросом. Отдельные распределения затем суммируются для получения теоретического распределения, показанного на рисунке сплошной линией. Согласие с экспериментально полученным распределением (столбики) обеспечивает дополнительное доказательство квантовой гипотезы. (лава 11. Высвобождение медиатора 223
Во многих синапсах вероятность высвобождения довольно высока, и распределение Пуассона неприложимо. В этих условиях необходимо использовать собственно биномиальное распределение. В биномиальном распределении количество единиц, способных участвовать в ответе, может быть больше или меньше, так же как и вероятность высвобождения. Необходимым остается условие того, что кванты высвобождаются независимо друг от друга. Как и ранее, если мы возьмем среднее квантовое высвобождение (m) как результат количества единиц, способных к участию в ответе n и среднюю вероятность высвобождения (р), то встречаемость множественных событий в соответствии с биномиальным распределением равна: где пх является количеством ответов, состоящих из x квантов, N — общее количество событий и q = 1 — р. Соответствие процесса высвобождения биномиальной статистике было впервые показано на нервно-мышечном соединении рака 32). Таким образом, на сегодняшний день имеются веские доказательства в пользу того, что медиатор высвобождается в виде пакетов, или квантов 33· 34). Точное определение размера кванта и квантового состава важны для определения места действия различных факторов и веществ, которые модулируют синаптическую передачу (главы 10, 12, 16). В целом, пресинаптические модуляторные эффекты изменяют количество высвобождаемого медиатора, меняя квантовый состав, но не влияя на размер кванта. С другой стороны, модуляция на постсинаптическом уровне влияет на чувствительность постси- 224 Раздел II. Передача информации в нервной системе
наптической клетки к медиатору и изменяет квантовый размер, не влияя на количество высвобождаемых квантов. При низкой вероятности высвобождения (р), как и в случае низкой концентрации кальция, распределение Пуассона является удобным способом для анализа флуктуации. Для описания распределения ответов при высокой вероятности высвобождения становится необходимой биномиальная статистика. В дополнение к этому, биномиальная статистика может обеспечить информацией о том, является ли изменение количества высвобождаемого медиатора следствием изменения количества доступных квантов или вероятности их высвобождения. оНХЯЙ ОН ЯЮИРС: |
бЯЕ ЛЮРЕПХЮКШ ОПЕДЯРЮБКЕММШЕ МЮ ЯЮИРЕ ХЯЙКЧВХРЕКЭМН Я ЖЕКЭЧ НГМЮЙНЛКЕМХЪ ВХРЮРЕКЪЛХ Х МЕ ОПЕЯКЕДСЧР ЙНЛЛЕПВЕЯЙХУ ЖЕКЕИ ХКХ МЮПСЬЕМХЕ ЮБРНПЯЙХУ ОПЮБ. яРСДЮКК.нПЦ (0.004 ЯЕЙ.) |