Характеристика ячейки: Модель ячейки в Microsoft Excel

Содержание

ЯЧЕЙКА (функция ЯЧЕЙКА)

«адрес»

Ссылка на первую ячейку в аргументе «ссылка» в виде текстовой строки. 

«столбец»

Номер столбца ячейки в аргументе «ссылка».

«цвет»

1, если форматированием ячейки предусмотрено изменение цвета для отрицательных значений; во всех остальных случаях — 0 (ноль).

Примечание: Это значение не поддерживается в Excel в Интернете, Excel Mobile и Excel Starter.

«содержимое»

Значение левой верхней ячейки в ссылке; не формула.

«имяфайла»

Имя файла (включая полный путь), содержащего ссылку, в виде текстовой строки. Если лист, содержащий ссылку, еще не был сохранен, возвращается пустая строка («»).

Примечание: Это значение не поддерживается в Excel в Интернете, Excel Mobile и Excel Starter.

«формат»

Текстовое значение, соответствующее числовому формату ячейки. Значения для различных форматов показаны ниже в таблице. Если ячейка изменяет цвет при выводе отрицательных значений, в конце текстового значения добавляется «-«. Если положительные или все числа отображаются в круглых скобках, в конце текстового значения добавляется «()».) — тексту, выровненному по центру, обратная косая черта (\) — тексту, распределенному по всей ширине ячейки, а пустой текст («») — любому другому содержимому ячейки.

Примечание: Это значение не поддерживается в Excel в Интернете, Excel Mobile и Excel Starter.

«защита»

0, если ячейка разблокирована, и 1, если ячейка заблокирована.

Примечание: Это значение не поддерживается в Excel в Интернете, Excel Mobile и Excel Starter.

«строка»

Номер строки ячейки в аргументе «ссылка».

«тип»

Текстовое значение, соответствующее типу данных в ячейке. Значение «b» соответствует пустой ячейке, «l» — текстовой константе в ячейке, «v» — любому другому содержимому.

«ширина»

Возвращает массив с 2 элементами.

Первый элемент массива — это ширина столбца ячейки, округленная до целого. Единица измерения равна ширине одного знака для шрифта стандартного размера.

Второй элемент массива имеет значение Boolean, значение true, если ширина столбца является значением по умолчанию, или FALSE, если ширина явно задана пользователем. 

Примечание: Это значение не поддерживается в Excel в Интернете, Excel Mobile и Excel Starter.

Характеристика — ячейка — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Характеристика — ячейка

Cтраница 1

Характеристики ячеек, включая их геометрические координаты, определяются дискретной ( цифровой) моделью пласта.  [1]

Характеристика ячеек пенопластов каким-либо линейным размером ( часто называемым диаметром ячеек) — проста, удобна и общепринята. Во всех остальных случаях необходимо дополнительное определение того, что именно подразумевается под линейным размером.  [3]

Кроме перечисленных выше характеристик ячейки, нами были вычислены угловые распределения фазовых плотностей на оси цилиндра, представляющие интерес для экспериментаторов.  [4]

При малой силе тока характеристики ячейки не изменяются.  [6]

При снятии потенциостатических кривых имеют значение многие факторы: характеристика потенциостата, характеристика используемой ячейки, скорость изменения потенциала, характер обработки поверхности металла и сплава, изменение состояния поверхности во времени.  [7]

Усиленный сигнал Ев поступает на фильтр 7, который для низких частот имеет характеристику дифференцирующей ячейки, а для высоких частот — интегрирующей, что обеспечивает лучшее выделение сигнала дефекта.  [8]

Появление в этих формулах одного лишь ут согласуется с тем, что электростатическая корреляция не должна непосредственно влиять на характеристики незаряженной вакантной ячейки.  [9]

В связи с тем, что согласно диаграмме структурных состояний при переходе к большим пластическим деформациям или при повышении температуры однородные и неоднородные дислокационные распределения переходят в ячеистые структуры, остановимся более подробно на влиянии температуры и степени деформации на характеристики ячеек.  [10]

Следует отметить, что во всех существующих методиках измерения давления насыщенного пара в указанном диапазоне ( 10 — 2 — 10 — 8 мм рт. ст.) фактически имеются две взаимосвязанные задачи. Во-вторых, необходимо измерить давление насыщенного пара; при этом характеристики ячеек Лангмюра и Кнудсена оказываются как раз обратными.  [11]

Схема устойчиво работает при напряжении питания 6 — 18 в. Автоматическое смещение, используемое в эмиттерных цепях триггеров, помимо уменьшения числа шин, питания, улучшает характеристики ячеек, играя роль стабилизирующей обратной связи. Для достижения разрешающего времени менее 1 мксек в первом триггере необходимо применять дрейфовые триоды.  [12]

Время инерции, чувствительность, кратковременный сдвиг, фон и воспроизводимость анализа таких ячеек сравнимы с теми же характеристиками ячеек с раскаленной проволочкой. Простота конструкции ячейки и схемы, по которой собрана электрическая цепь, облегчают замену частей и обслуживание. Перегоревшая свеча легко и быстро заменяется новой, после чего требуется лишь небольшая корректировка нуля прибора.  [13]

В и среднеквадратичное отклонение 0323 В велики. Это связано с разбросом

характеристик ячеек. В частности, время запаздывания зажигания разряда в ячейках из-за отсутствия достаточного по величине и однородного по всей панели уровня начальной ионизации может достигать сотен микросекунд.  [15]

Страницы:      1    2

Сейфовые ячейки

Сейфовые ячейки предоставляется по конфиденциальным договорам хранения клиентам АКБ «Энергобанк» (АО), а также другим физическим или юридическим лицам. Клиент имеет право разрешить право пользования сейфовой ячейкой своим доверенным лицам.
Плата за хранение взимается по утвержденным тарифам в зависимости от срока и размера сейфовой ячейки.
Терять или не терять?
Каждому из нас есть что терять: кто-то постоянно откладывает деньги на приобретение машины или нового телевизора, кто-то владеет коллекцией картин или ценных монет, многие бережно хранят фамильные драгоценности, которые десятилетиями передаются из поколения в поколение. Однако все мы находимся под постоянной угрозой лишиться того, чем по праву владеем. Чтобы защитить свою собственность от посягательств, люди устанавливают в квартирах бронированные двери и охранную сигнализацию, заводят огромных сторожевых псов и прячут ценности в «укромных» местах. Все это стоит больших материальных и душевных затрат. Если Вы воспользуетесь услугой по хранению в индивидуальной сейфовой ячейке в депозитном хранилище АКБ «Энергобанк» (АО), Вы избавите себя от ненужной головной боли.

Уникальная конструкция хранилища гарантирует стопроцентную безопасность ваших ценностей.
Спроектированное и построенное с применением специальных материалов, денежное хранилище банка оборудовано рядом первоклассных охранных систем. Каждая индивидуальная сейфовая ячейка закрывается на два разных ключа, один из которых постоянно хранится у клиента. Техническая характеристика запирающего устройства полностью исключает возможность отпирания индивидуальной сейфовой ячейки одним из ключей без одновременного присутствия представителя Банка и Клиента.

Что можно хранить в индивидуальной сейфовой ячейке?
Вы можете сохранить многие ценные Вам вещи — от денег и драгоценностей до предметов антиквариата. АКБ «Энергобанк» (АО) предлагает для хранения индивидуальные сейфовые ячейки четырех размеров. Самый маленький сейф (10 см/40см/25см) может быть использован для хранения наличных денег, ценных бумаг и ювелирных изделий. Сейфовые ячейки среднего размера (30,8см/21,6см/11,5см и 15см/40см/25см), а также большие сейфовые ячейки (20x40x53) предназначены для хранения редких книг, статуэток, икон, слитков драгоценных металлов и т. д. Таким образом, в зависимости от размера Ваших ценностей Вы выбираете размер индивидуальной сейфовой ячейки.
Конфиденциальность — прежде всего!
При работе с индивидуальной сейфовой ячейкой Вам гарантируется полная конфиденциальность. Никто, кроме ответственных сотрудников Банка, не будут знать, какие ценности Вы храните в сейфовой ячейке. Во-первых, каждая персональная сейфовая ячейка закрывается на два совершенно разных ключа, один из которых постоянно находится у Вас, а второй хранится в Банке. Открыть индивидуальную сейфовую ячейку без Вашего участия невозможно. В-третьих, когда Вы находитесь в хранилище и работаете с сейфовой ячейкой, там может находится только ответственный сотрудник банка.
Присутствие ответственного сотрудника лишь усиливает безопасность Вашего имущества и является антитеррористической мерой.

Как стать клиентом депозитария банка?
Для заключения договора Вам необходимо иметь при себе паспорт (для юридического лица — нотариально удостоверенные копии учредительных документов, свидетельство о регистрации, паспорт руководителя (доверенного лица). При заключении договора необходимо оплатить сумму из расчета за период пользования индивидуальной сейфовой ячейкой и внести залоговую стоимость ключа согласно тарифов. Залоговая стоимость ключа будет возвращается Клиенту по окончанию срока договора после передачи ключа сотруднику Банка.
Дополнительную консультацию Вы можете получить у специалистов Энергобанка по телефону (843) 293-20-12

Устройства дисплейные жидкокристаллические. Часть 4. Модули и ячейки жидкокристаллических дисплеев. Основные параметры и характеристики – РТС-тендер

     
ГОСТ Р МЭК 61747-4-2015

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ОКС 31.120

Дата введения 2016-11-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Автономной некоммерческой организацией «Научно-технический центр сертификации электрооборудования «ИСЭП» (АНО «НТЦСЭ «ИСЭП») на основе собственного аутентичного перевода на русский язык стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 452 «Безопасность аудио-, видео-, электронной аппаратуры, оборудования информационных технологий и телекоммуникационного оборудования»

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 10 сентября 2015 г. N 1332-ст

4 Настоящий стандарт идентичен международному стандарту МЭК 61747-4:2012* «Устройства дисплейные жидкокристаллические. Часть 4. Модули и ячейки жидкокристаллических дисплеев. Основные параметры и характеристики» (IEC 61747-4:2012 «Liquid crystal display devices — Part 4: Liquid crystal display modules and cells — Essential rating and characteristics»).

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. — Примечание изготовителя базы данных.

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты Российской Федерации, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в ГОСТ Р 1.0-2012 (раздел 8). Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в годовом (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе «Национальные стандарты», а официальный текст изменений и поправок — в ежемесячно издаваемом информационном указателе «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте национального органа Российской Федерации по стандартизации в сети Интернет (www.gost.ru)

1) Международная электротехническая комиссия (МЭК) является международной организацией по стандартизации, объединяющей все национальные электротехнические комитеты (национальные комитеты МЭК). Задача МЭК — продвижение международного сотрудничества во всех вопросах, касающихся стандартизации в области электротехники и электроники. Результатом этой работы и в дополнение к другой деятельности МЭК является издание международных стандартов, технических требований, технических отчетов, публично доступных технических требований (PAS) и руководств (в дальнейшем именуемых «публикации МЭК»). Их подготовка поручена техническим комитетам. Любой национальный комитет МЭК, заинтересованный в объекте рассмотрения, с которым имеет дело, может участвовать в предварительной работе. Международные, правительственные и неправительственные организации, сотрудничающие с МЭК, также принимают участие в этой подготовке. МЭК близко сотрудничает с Международной организацией по стандартизации (ИСО) в соответствии с условиями, определенными соглашением между этими двумя организациями.

2) В формальных решениях или соглашениях МЭК выражено положительное решение технических вопросов, что практически означает консенсус на международном уровне в соответствующих областях, так как в составе каждого технического комитета есть представители национальных комитетов МЭК.

3) Публикации МЭК принимаются национальными комитетами МЭК в качестве рекомендаций. Приложены максимальные усилия для того, чтобы гарантировать правильность технического содержания публикаций МЭК, однако МЭК не может отвечать за порядок их использования или за неверное толкование конечным пользователем.

4) В целях содействия международной гармонизации, национальные комитеты МЭК обязуются применять публикации МЭК в их национальных и региональных публикациях с максимальной степенью приближения к исходным. Любые расхождения между любой публикацией МЭК и соответствующей национальной или региональной публикацией должны быть четко обозначены в последней.

5) МЭК не устанавливает процедуры маркировки знаком одобрения и не берет на себя ответственность за любое оборудование, о котором заявляют, что оно соответствует публикации МЭК.

6) Все пользователи должны быть уверены, что они используют последнее издание этой публикации.

7) МЭК или его директора, служащие или агенты, включая отдельных экспертов и членов его технических комитетов и национальных комитетов МЭК, не несут никакой ответственности и не отвечают за любые причиненные телесные повреждения, материальный ущерб или другое повреждение любой природы вообще, как прямое так и косвенное, или за затраты (включая юридические сборы) и расходы, проистекающие из использования публикации МЭК или ее разделов, или другой публикации МЭК.

8) Следует обратить внимание на нормативные ссылки, указанные в настоящем стандарте. Использование ссылочных международных стандартов является обязательным для правильного применения настоящего стандарта.

9) Следует обратить внимание на то, что имеется вероятность того, что некоторые из элементов настоящего стандарта могут быть предметом патентного права. МЭК не несет ответственности за идентификацию любых таких патентных прав.

МЭК 61747-4 подготовлен Техническим комитетом 110 МЭК «Электронные дисплейные устройства».

Настоящее второе издание отменяет и заменяет первое издание, опубликованное в 1998 году, и представляет собой технический пересмотр.

В настоящее издание внесены следующие основные технические изменения относительно предыдущего издания:

— исключены подразделы 2.1 и 3.1 МЭК 61747-4:1998, так как эти положения включены в МЭК 61747-1;

— исключен пункт 2.7.6 («Дополнительная информация») МЭК 61747-4:1998, так как модули монохромных жидкокристаллических дисплеев с пассивной матрицей включены в сферу действия данного стандарта;

— изменено наименование пункта 2.3.1 МЭК 61747-4:1998 с «Шкала яркости: цифровая или аналоговая» на «Шкала яркости: количество», так как это более точно;

— в МЭК 61747 включено описание контрастного режима: светлый символ на темном фоне («LOD» или «позитивное изображение») или темный символ на светлом фоне («DOL» или «негативное изображение») для замены описания в 2.3.1 и 3.3.1 МЭК 61747-4:1998.

Текст настоящего стандарта основан на следующих документах:

Проект комитета для голосования

Отчет о голосовании

110/349/CDV

110/393/RVC

Полную информацию о голосовании по одобрению настоящего стандарта можно найти в вышеуказанном отчете о голосовании.

МЭК 61747-4 разработан в соответствии с директивами ИСО/МЭК, часть 2.

Настоящий стандарт следует использовать совместно с МЭК 61747-1-1.

Перечень всех частей серии стандартов МЭК 61747 под общим названием «Устройства дисплейные жидкокристаллические» можно найти на сайте МЭК.

Комитет принял решение, что содержание данного стандарта останется актуальным до конечной даты действия, указанной на сайте МЭК с адресом http://webstore.iec.ch, в данных, относящихся к конкретной публикации. К этой дате стандарт будет:

— подтвержден заново;

— аннулирован;

— заменен пересмотренным изданием или

— изменен.

Настоящий стандарт устанавливает основные параметры и характеристики ячеек жидкокристаллических дисплеев (далее — ячейки LCD) и модулей монохромных жидкокристаллических дисплеев с пассивной матрицей.

Стандарт не распространяется на ячейки LCD с активной матрицей и на многоцветные ячейки.

Для применения настоящего стандарта необходимы следующие ссылочные документы*. Для датированных ссылок применяется только указанное издание ссылочного документа, для недатированных ссылок применяют последнее издание ссылочного документа (включая все его изменения).

________________

* Таблицу соответствия национальных стандартов международным см. по ссылке. — Примечание изготовителя базы данных.

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующий стандарт:

МЭК 61747-1:1998 Устройства дисплейные жидкокристаллические и твердотельные. Часть 1. Общие требования (IEC 61747-1:1998 — Liquid crystal and solid-state display devices — Part 1: Generic specification)

Пример — Ячейка дисплея на скрученных нематических жидких кристаллах с электронными схемами и контактными штырьками.

Указывают тип источника света, при необходимости.

3.2.1 Оптический режим работы:

— режим освещения: например отражательный, пропускающий, полупрозрачный;

— шкала яркости (серая шкала): количество;

— режим контраста: светлый символ на темном фоне («LOD» или «позитивное изображение») или темный символ на светлом фоне («DOL» или «негативное изображение»).

3.2.2 Электрический режим работы:

Пример — Статический режим или мультиплексный режим и т.п.

3.3.1 Материал, описание конструкции:

— например стекло, пластмасса, металл и т.п.

— конструкция, например встроенная задняя подсветка, конструкция рамки.

3.3.2 Метод соединения:

— соединитель, гибкий кабель или контактные штырьки и т.п.

3.3.3 Габаритный чертеж и размеры:

— габаритные размеры;

— область обзора и центр дисплея.

3.3.4 Таблица разводки штырьков и/или схема соединения:

— тип разъемов.

3.3.5 Рекомендуемое или желательное направление обзора.

3.4.1 Минимальная и максимальная рабочая температура ().

3.4.2 Минимальная и максимальная температура хранения ().

3.4.3 Минимальные и максимальные значения напряжения питания для запуска логических схем и LCD: .

3.4.4 Минимальное и максимальное значения напряжения входного сигнала — .

3.4.5 Максимальное значение напряжения задней подсветки — , при наличии.

3.4.6 Максимальная температура пайки (), при необходимости должно быть указано максимальное время пайки и минимальное расстояние от корпуса модуля.

Должны быть установлены следующие параметры согласно таблице 1.

Таблица 1 — Электрические и оптические характеристики модулей жидкокристаллических дисплеев

Пункт, подпункт

Наименование параметра

Условия при =25°С, если не установлено иное

Обозначение

Требования

3.5.1

Напряжение питания для запуска логических схем

Мин.

Макс.

3.5.1

Напряжение питания для запуска логических схем






Мин.

Макс.

3.5.2

Напряжения входного сигнала

Мин.

Макс.

Напряжение входного сигнала высокого уровня

Напряжение входного сигнала низкого уровня

3.5.3

Напряжения задней подсветки (при необходимости)

Мин.

Макс.

3.5.4

Рабочая частота (при необходимости)

Мин.

Макс.

Частота кадров

Частота генератора

3.5.5

Токи питания (без задней подсветки)

Условия выбирают для обеспечения максимального тока питания, например рабочее напряжение питания, тест-изображение и т.п., в зависимости от применяемости



и/или

Макс.

3.5.6

Ток входного сигнала высокого уровня (при необходимости)

Макс.

3.5.7

Ток входного сигнала низкого уровня (при необходимости)

Макс.

3.5.8

Рабочий ток задней подсветки (при необходимости)

Макс.

3.5.9

Контраст изображения (рассеянный свет и/или прямой луч)

Когда модуль имеет систему задней подсветки, при измерениях контраста изображения ее используют при указанном уровне

Мин.

3.5.10

Яркость (при необходимости)

Указанные условия и метод измерения

Мин.

3.5.11

Область угла обзора

Указанное разрешение в направлении обзора и указанный контраст изображения


и

Мин.

Макс.

3.5.12

Время включения

Указанная температура

Макс.

3.5.13

Время выключения

Указанная температура

Макс.

3.5.14

Пропускаемость (стандартное и/или диффузное освещение) (при необходимости)

Указанные условия и метод измерения


и/или

Мин.

3.5.15

Коэффициент отражения/отражательная способность (стандартное и/или диффузное освещение) (при необходимости)

Указанные условия и метод измерения


и/или

Мин.

Макс.

Следующая дополнительная информация приводится только тогда, когда она необходима для указания в технических условиях и использования устройства.

3.6.1 Зависимость контраста изображения от угла обзора.

3.6.2 Время переключения в зависимости от температуры.

3.6.3 Характеристики синхронизации и синхронизация напряжений логических схем.

3.6.4 Режим последовательной подачи напряжений питания, при необходимости.

3.6.5 Область рабочего напряжения (если имеется) в зависимости от температуры при указанном контрасте изображения.

3.6.6 Управляющая и рабочая информация.

3.6.7 Меры предосторожности относительно электростатических разрядов.

3.6.8 Меры предосторожности при проведении монтажа — механическом и/или электрическом.

3.6.9 Информация по безопасности

3.6.10 Определение характеристик диффузного и зеркального отражения и пропускаемости (прозрачности).

Пример — Ячейка дисплея на скрученных нематических жидких кристаллах.

4.2.1 Оптический режим работы:

— режим освещения: например отражательный, пропускающий, полупрозрачный;

— режим контраста: светлый символ на темном фоне («LOD» или «позитивное изображение») или темный символ на светлом фоне («DOL» или «негативное изображение»).

4.2.2 Электрический режим работы:

— статический режим или мультиплексный режим.

4.3.1 Описание конструкции:

Пример — стекло или пластмасса.

4.3.2 Метод соединения.

4.3.3 Габаритный чертеж:

— размеры и шаблон отображения/тест-изображение дисплея.

4.3.4 Таблица разводки штырьков и/или схема соединения.

4.3.5 Опорная ось ячейки жидкокристаллического дисплея для определения угла обзора.

4.3.6 Рекомендуемое направление обзора.

4.4.1 Минимальная и максимальная температура хранения ().

4.4.2 Минимальная и максимальная рабочая температура ().

4.4.3 Максимальная влажность окружающей среды ().

4.4.4 Минимальное и максимальное атмосферное давление.

4.4.5 Максимальный механический удар.

4.4.6 Максимальная вибрация.

4.4.7 Максимальное ускорение.

4.4.8 Предельная прочность при изгибе ячейки.

4.4.9 Предельная прочность при кручении ячейки.

4.4.10 Максимальное среднеквадратическое значение подаваемого напряжения запуска.

4.4.11 Максимальный размах подаваемого напряжения запуска.

4.4.12 Максимальная составляющая напряжения постоянного тока подаваемого напряжения запуска.

4.4.13 Максимальная температура пайки и время, при необходимости.

Должны быть установлены следующие параметры согласно таблице 2:

— направление обзора и условия обеспечения контраста;

— электрический режим работы.

Таблица 2 — Электрические и оптические характеристики LCD ячеек

Пункт, подпункт

Характеристика

Условия при =25°С, если нет других указаний

Обозначение

Требования

4.5.1

Напряжение запуска

Мин.

Макс.

4.5.2

Частота запуска

Мин.

Макс.

4.5.3

Пороговое напряжение

При указанной частоте

Мин.

Макс.

4.5.4

Напряжение насыщения

При указанной частоте

Мин.

Макс.

4.5.5

Суммарный ток:

все элементы изображения активированы при коэффициенте уплотнения МРХ=1

При указанном напряжении и частоте

Макс.

4.5.6

Суммарная емкость: все элементы изображения активированы при коэффициенте уплотнения МРХ=1

При указанном напряжении и частоте

Макс.

4.5.7

Контраст изображения

При указанном направлении обзора (рассеянный свет и/или прямой луч)


и/или

Мин.

4.5.8

Время включения

Макс.

4.5.9

Время выключения

Макс.

4.5.10

Пропускаемость (прозрачность) (стандартное и/или диффузное освещение, где уместно)


и/или

Мин.

4.5.11

Коэффициент отражения/отражательная способность (стандартное и/или диффузное освещение, где уместно)


и/или

Мин.

Макс.

Следующая дополнительная информация приводится только тогда, когда она необходима для указания в технических условиях и использования устройства.

4.6.1 Зависимость контраста изображения от угла обзора.

4.6.2 Время переключения в зависимости от температуры.

4.6.3 Рабочий диапазон:

— пороговое напряжение в зависимости от температуры;

— диапазон рабочего напряжения в зависимости от температуры при указанном контрасте изображения.

4.6.4 Суммарная площадь элементов изображения

Сумма всех площадей отдельных элементов изображения, например сегментов, символов или точек.

4.6.5 Управляющая и рабочая информация.

4.6.6 Меры предосторожности.

4.6.7 Координаты цветности.

4.6.8 Характеристики однородности.

Приложение ДА


(справочное)

Таблица ДА.1

Обозначение ссылочного международного стандарта

Степень соответствия

Обозначение и наименование соответствующего национального стандарта

МЭК 61747-1:1998

*

* Соответствующий национальный стандарт отсутствует. До его утверждения рекомендуется использовать перевод на русский язык данного международного стандарта. Перевод данного международного стандарта находится в Федеральном информационном фонде технических регламентов и стандартов.

     

УДК 621.377:006.354

ОКС 31.120

ОКП

Ключевые слова: устройства дисплейные, ячейки, модули, жидкокристаллические, оптические характеристики, электрические характеристики, испытания

КСО-386 — краткая характеристика ячеек | КРУ и КТП


Обозначение КСО-386- …УЗ

Состав ячейки

Наличие заземляющих ножей со стороны

питания

потребителя

КСО-З86-01-УЗ

РВ

нет

есть

КСО-386-02-УЗ

РВ

есть

есть

КСО-386-04-УЭ

ВН. ПК

нет

нет

КСО-З86-06-УЗ

ВН. ПК. ТТ

нет

нет

КСО-386-07-УЗ

РВ

есть

есть

КСО-З86-08-УЗ

ВН

нет

нет

КСО-386-09-УЗ

ВН, ПК

нет

нет

КСО-386-10-УЗ

РВ, ПК

есть

есть

КСО-386-12-У 3

ВН, ПК

есть

нет

КСО-386-17-УЗ

ВН — ввод, ВН — вывод

нет

нет

КСО-386-18-УЗ

РВ

есть

есть

КСО-386-19-УЗ

ВН, РВ

нет

есть

КСО-386-20-УЗ

ВН

нет

нет

КСО-386-21-УЗ

ВН, ТН

нет

нет

Цифры 01…21 в обозначении ячейки — номер её схемы коммутации.

Вольтамперная характеристика молекулярно-электронной ячейки при больших расстояниях между электродами

А.П. Панферов

Московский физико-технический институт

 

Для устранения недостатков устройств на базе МЭП технологии, таких как температурная и временная нестабильность, а так же  нелинейное поведение датчиков при больших амплитудах внешнего сигнала, необходимо введение force-balanced обратной связи. Обратную связь в молекулярно-электронном преобразователе проще всего осуществить при помощи магнитогидродинамического задатчика. При этом для создания обратной связи с оптимальной эффективностью необходимо иметь полное представление об импедансе МГД узла в различных конфигурациях

В случае больших расстояний между электродами, в импедансе системы начинает играть значительную роль сопротивление электролита, поэтому для нахождения импеданса системы необходимо учитывать изменение разности потенциалов на импедансе Варбурга, а так же  то, что вклад от емкости двойного слоя в импеданс системы мал по сравнению с остальными компонентами в области частот меньше 100Гц и им можно пренебречь.2 u_{} n_0 .

Проведенные исследования показывают, что импеданс такой системы практически не меняется в области частот от нескольких секунд до десятков герц.

 

Литература

В.С. Боровков, Б.М. Графов, А.А. Новиков и др.  Электрохимические  преобразователи первичной информации.  М., Машиностроение, 1969. Введение в молекулярную электронику. / Под ред. Н.С. Лидоренко. М.: Энергоатомиздат, 1984.

Георешетка модульная, размеры габаритов ячейки, характеристики

Объемная георешетка производится из полимерных лент скрепленных между собой сварными швами, с помощью термической или ультразвуковой сварки. Модуль решетки состоит из трехмерных ячеек расположенных в шахматном порядке. Ячейки имеют разный размер, который подбирается в зависимости от вида грунта, угла наклона и особенности объекта.

 

Например для укрепления железнодорожных насыпей используется георешетка с ячейками большой высоты и диаметра, а для укрепления спорт площадок, подойдет георешетка меньшим размером. 

Какие размеры георешетки бывают:

  • Высота ребра георешетки — 50, 75, 100, 150, 200 мм;
  • Размер ячейки по диагонали — 200, 300, 400мм;
  • Толщина ленты — 1.10, 1.25, 1.35, 1.50, 1.60, 1.80 мм;
  • С перфорацией и без перфорации.

Например георешетка с ячейкой 160х160 мм и диаганалью 200 мм, используется для армирования автомобильных дорог, 

железных дорог и подпорных стен. Ячека 210х210 мм с диаганалью 300 мм, применяется для укрепления откосов, дорог, железнодорожных оснований, конусов мостов, берегов, водостоков и подпорных стен. А ячейка стороной 320х320 мм и диаганалью 400 мм, необходима для армирования откосов, укрепления берегов и русла водотока.

Более популярная георешетка с ячейками 160х160 мм, однако это никак не означает, что другие георешетки не востребованные, все зависит от определенной цели использования.


Применение георешетки на стабильном и слабом грунте
Высота ребра, мм Угол наклона
50 0-10
100 10-20
150 30-40
200 40-45

 

 

 

 

 

Георешетка бывает двух видов:

  • С перфорацией. По всей площади ленты имеются отверстия, благодаря перфорации, решетка обладает улучшенными водораспределительными параметрами , что повышает стойкость во время избытка влаги. При укреплении грунта способствует нормальному развитию корневой системы растений.
  • Без перфорации. Применяется в ландшафтном дизайне, на песчаных склонах, а так же, с целью фиксирования дорожного полотна.

Материал обладает высокой прочностью и выдерживает значительные нагрузки, он не подвержен гниению и влиянию кислот. Рабочая температура — от −60º до +60º С. Благодаря своим характеристикам, георешетка имеет долгий срок эксплуатации и не позволяет деформироваться основанию.

 

Модуль георешетки в транспортном и рабочем положении

Марка материала Толщина ребра, мм Размер модуля, мм В сложенном виде, мм Площадь модуля, м2
Георешетка МЕАПЛАСТ ОРМ 16 1,10 2500х6480 3500х66 16.20
1,20 3460х75
1,35 3500х80
1,50 3500х90
1,60 3500х96
1,80 3500х108
Георешетка МЕАПЛАСТ ОРМ 20 1,10 2400х6350 3300х55 15,24
1,20 3300х63
1,30 3300х68
1,50 3300х75
1,60 3300х80
1,80 3300х90
Георешетка МЕАПЛАСТ ОРМ 22 1,10 2640х6350 3620х44 14,80
1,20 3620х50
1,30 3620х54
1,50 3620х60
1,60 3620х64
1,80 3620х72
Георешетка МЕАПЛАСТ ОРМ 32 1,10 2500х8640 3500х44 21,60
1,20 3500х50
1,30 3500х54
1,50 3500х60
1,60 3500х64
1,80 3500х72
Георешетка МЕАПЛАСТ ОРМ 42 1,10 2520х8100 3460х33 20.40
1,20 3460х38
1,30 3460х41
1,50 3460х45
1,60 3460х48
1,80 3460х54

 

 

 

 

Характеристики ячейки

| Sciencing

Клетки — основная единица жизни. Каждый живой организм, от простейших микроорганизмов до самых сложных растений и животных, состоит из клеток. Клетки — это место метаболических реакций и место размещения генетического материала. Другие молекулы, такие как глюкоза и жиры, также хранятся в клетках.

Общие характеристики клеток

Клетки животного или растения имеют множество внутренних структур, называемых органеллами.Митохондрии — это органеллы, которые снабжают клетку энергией, а в ядре содержится генетическая информация в виде хромосом. Трубчатая сеть, составляющая эндоплазматический ретикулум, является транспортной системой клетки, а аппарат Гольджи с аналогичной структурой действует как упаковочная система для клетки. Лизосомы содержат пищеварительные ферменты, а рибосомы являются местом синтеза белка. Все органеллы окружены прозрачным желеобразным веществом, известным как цитолазма.

Плазменная мембрана

Все клетки окружены плазматической мембраной.Состоящая из двухслойного фосфолипида, наполненного белками, клеточная мембрана придает форму клетке. Фосфолипиды состоят из двух частей: гидрофильной головки и гидрофобного хвоста. Хвосты обоих слоев обращены друг к другу на внутренней стороне мембраны, а головки обращены к водянистой среде внутри и снаружи клетки. Такое расположение известно как модель жидкой мозаики. Различные белки, разбросанные по слоям фосфолипидов, способствуют переносу питательных веществ и отходов в клетку и из нее.

Растительные клетки отличаются от клеток животных

Хотя все клетки имеют клеточную мембрану, растительные клетки также имеют дополнительный более жесткий внешний слой, известный как клеточная стенка. Стенки клетки состоят в основном из целлюлозы и достаточно прочны, чтобы предотвратить взрыв растительной клетки, когда она наполняется водой. Клеточные стенки также помогают клетке сохранять форму и дают растению силу для роста.

Кроме того, клетки растений содержат хлоропласты, а клетки животных — нет.В хлоропластах содержится пигмент хлорофилл, необходимый для фотосинтеза. Эти органеллы позволяют растениям перерабатывать пищу за счет солнечного света.

9 Важные характеристики ячейки с пояснениями

Клетки живы, как растения и животные. Фактически, жизнь — это самое основное свойство клеток, а клетки — самые маленькие единицы, демонстрирующие это свойство. В отличие от частей клетки, которые просто портятся в случае изоляции, целые клетки могут быть извлечены из растения или животного и культивированы в лаборатории, где они будут расти и воспроизводиться в течение продолжительных периодов времени.При плохом обращении они могут умереть. Смерть также можно считать одним из самых основных свойств жизни, потому что только живое существо сталкивается с этой перспективой. Примечательно, что клетки внутри тела обычно умирают «от своей собственной руки» — жертвы внутренней программы, которая заставляет клетки, которые больше не нужны, или клетки, которые представляют риск стать злокачественными, уничтожать себя . все ячейки показывают

Ячейки очень сложные и организованные:

Есть много последовательность на каждом уровне.Ячейки каждого типа выглядят одинаково, когда рассматривается под мощным электронным микроскопом; то есть его органеллы имеют особой формы и местоположения, от одного человека вида к другому. Точно так же каждый тип органелл имеет постоянный состав макромолекулы, которые расположены предсказуемым образом.

Все клетки хранят свою наследственную информацию:

Организмы построены согласно информация, закодированная в совокупности генов, построенных из ДНК.Все живые клетки на Земле, без каких-либо известных исключений, хранят свои наследственные информация в виде двухцепочечных молекул ДНК. ДНК направляет рост, развитие и поддержание тканей и органов многоклеточных организмов. Инструкции ДНК передаются из поколения в поколение (наследуются) процесс воспроизводства. Гены составляют основу для построения клеточные структуры, направления для запуска клеточной активности и программа для самовыражения.Молекулярная структура генов позволяет для изменений в генетической информации (мутаций), которые приводят к вариациям среди особей, что составляет основу биологической эволюции.

Клетки способны производить больше самих себя:

Так же, как и отдельные организмы генерируются репродукцией, так же как и отдельные клетки. Клетки размножаются деление, процесс, в котором содержимое «материнской» клетки распределяется на две «дочерние» клетки. Перед делением генетический материал дублируется, и каждая дочерняя клетка получает полную и равную долю генетических Информация.

Клетки приобретают и используют энергию:

Энергия Все организмы требуют расход энергии для поддержания жизненного процесса. Живые организмы должны иметь способность получать и преобразовывать энергию из окружающей среды для роста и поддерживать себя. В биологии это явление известно как метаболизм. В течение метаболизм клетки расходуют огромное количество энергии, просто разрушаясь и восстановление макромолекул и органелл, из которых они сделаны. Этот непрерывный «оборот», как его еще называют, поддерживает целостность клетки. компонентов перед лицом неизбежного износа и позволяет ячейке быстро реагировать на изменяющиеся условия.

Клетки проводят различные химические реакции:

Клетки функционируют как миниатюрные химические заводы. Простейшая бактериальная клетка способна к сотням различные химические превращения. Все эти химические изменения происходят в клетки в присутствии ферментов. Ферменты — это молекулы, которые значительно увеличивают скорость, с которой происходит химическая реакция. Общая сумма химического реакции в клетке представляют собой метаболизм этой клетки.

Клетки занимаются механической деятельностью:

Клетки — районы суеты деятельность.Материалы перевозятся с места на место, молекулы и структуры собираются, а затем быстро разбираются, и, во многих случаях, все ячейка перемещается с одного сайта на другой. Эти виды деятельности включают динамические, механические изменения внутри клеток, многие из которых инициируются изменение формы «моторных» белков. Моторные белки — лишь один из многих типы молекулярных «машин», используемых клетками для выполнения механических виды деятельности.

Клетки способны реагировать на раздражители:

Организмы постоянно чувствуют изменения в своем окружении и контролируемо реагируют на эти изменения.Они достигают восприятия через свои рецепторы и соответственно реагируют. Этот связь между клетками и окружающей средой называется гомеостазом. Одноклеточный протист, как, например, амеба, удаляется от объекта на своем пути или движется к источнику питательных веществ. Большинство клеток покрыто рецепторами, которые взаимодействуют с веществами в окружающей среде весьма специфическими способами. Клетки обладают рецепторы гормонов, факторов роста и внеклеточных материалов, а также к веществам на поверхности других клеток.Рецепторы клетки обеспечивают пути, с помощью которых внешние стимулы могут вызывать определенные реакции у цели клетки. Клетки могут реагировать на определенные стимулы, изменяя свой метаболизм. деятельность, переезд с места на место или даже самоубийство.

Клетки способны к саморегулированию:

Ячейки прочные, потому что они защищены от опасных колебаний состава и поведения. В случае любого колебания активируются цепи обратной связи, которые помогают клетке вернуться в соответствующее состояние.Помимо потребности в энергии, поддержание сложное упорядоченное состояние требует постоянного регулирования.

Развитие клеток:

Предполагается, что клетки эволюционировали от некоторого типа доклеточной формы жизни, которая, в свою очередь, произошла от неживой органические материалы, которые присутствовали в исконных морях. Эволюция клетки можно изучать, исследуя живые сегодня организмы. В соответствии с один из принципов современной биологии, все живые организмы произошли от единственная общая предковая клетка, жившая более трех миллиардов лет назад.Эволюция это не просто событие прошлого, а непрерывный процесс, который продолжается изменить свойства клеток, которые будут присутствовать в организмах, которые еще не появляться.

4.2A: Характеристики прокариотических клеток

  1. Последнее обновление
  2. Сохранить как PDF
  1. Ключевые моменты
  2. Ключевые термины
  3. Компоненты прокариотических клеток
  4. Размер клетки

Прокариот — это простой одноклеточный организм, у которого отсутствует организованное ядро ​​или другая мембраносвязанная органелла.

Задачи обучения

  • Описать структуру прокариотических клеток

Ключевые моменты

  • Прокариоты лишены организованного ядра и других мембраносвязанных органелл.
  • Прокариотическая ДНК находится в центральной части клетки, называемой нуклеоидом.
  • Клеточная стенка прокариота действует как дополнительный слой защиты, помогает поддерживать форму клеток и предотвращает обезвоживание.
  • Размер прокариотических клеток колеблется от 0.От 1 до 5,0 мкм в диаметре.
  • Небольшой размер прокариот обеспечивает быстрое проникновение и диффузию ионов и молекул в другие части клетки, а также быстрое удаление продуктов жизнедеятельности из клетки.

Ключевые термины

  • эукариот : Имеющие сложные клетки, в которых генетический материал организован в мембраносвязанные ядра.
  • прокариот : клетки без ядра.
  • нуклеоид : область неправильной формы в прокариотной клетке, где локализован генетический материал

Компоненты прокариотических клеток

Все ячейки имеют четыре общих компонента:

  1. плазматическая мембрана: внешнее покрытие, отделяющее внутреннюю часть клетки от окружающей среды.
  2. цитоплазма: желеобразный цитозоль внутри клетки, в котором находятся другие клеточные компоненты
  3. ДНК: генетический материал клетки
  4. рибосомы: где происходит синтез белка

Однако прокариоты отличаются от эукариотических клеток несколькими способами.

Прокариот — это простой одноклеточный (одноклеточный) организм, не имеющий организованного ядра или какой-либо другой мембраносвязанной органеллы. Вскоре мы увидим, что у эукариот это значительно отличается.Прокариотическая ДНК находится в центральной части клетки: нуклеоиде.

Большинство прокариот имеют клеточную стенку пептидогликана, а многие имеют полисахаридную капсулу. Клеточная стенка действует как дополнительный слой защиты, помогает клетке сохранять свою форму и предотвращает обезвоживание. Капсула позволяет клетке прикрепляться к поверхностям в окружающей среде. У некоторых прокариот есть жгутики, пили или фимбрии. Жгутики используются для передвижения. Пили используются для обмена генетическим материалом во время типа воспроизводства, называемого конъюгацией.Фимбрии используются бактериями для прикрепления к клетке-хозяину.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Общая структура прокариотической клетки : На этом рисунке показана обобщенная структура прокариотической клетки. Все прокариоты имеют хромосомную ДНК, локализованную в нуклеоиде, рибосомах, клеточной мембране и клетке. Другие показанные структуры присутствуют в некоторых, но не во всех, бактериях.

Размер ячейки

При диаметре от 0,1 до 5,0 мкм прокариотические клетки значительно меньше эукариотических клеток, диаметр которых составляет от 10 до 100 мкм.Небольшой размер прокариот позволяет ионам и органическим молекулам, которые входят в них, быстро диффундировать в другие части клетки. Точно так же любые отходы, производимые в прокариотической клетке, могут быстро диффундировать. Это не относится к эукариотическим клеткам, которые развили различные структурные адаптации для усиления внутриклеточного транспорта.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Размер микроба : На этом рисунке показаны относительные размеры микробов в логарифмической шкале (напомним, что каждая единица увеличения в логарифмической шкале представляет собой 10-кратное увеличение измеряемого количества) .

Небольшой размер, как правило, необходим для всех клеток, как прокариотических, так и эукариотических. Давайте разберемся, почему это так. Сначала мы рассмотрим площадь и объем типичной клетки. Не все клетки имеют сферическую форму, но большинство имеют тенденцию приближаться к сфере. Вы, возможно, помните из своего школьного курса геометрии, что формула площади поверхности сферы равна 4πr 2 , а формула ее объема — 4 / 3πr 3 . Таким образом, по мере увеличения радиуса клетки площадь ее поверхности увеличивается как квадрат ее радиуса, но ее объем увеличивается как куб ее радиуса (гораздо быстрее).Следовательно, по мере увеличения размера клетки ее отношение площади поверхности к объему уменьшается. Тот же принцип применим, если бы ячейка имела форму куба. Если клетка становится слишком большой, плазматическая мембрана не будет иметь достаточной площади поверхности, чтобы поддерживать скорость диффузии, необходимую для увеличенного объема. Другими словами, по мере роста клетка становится менее эффективной. Один из способов стать более эффективным — разделить; Другой способ — разработать органеллы, выполняющие определенные задачи. Эти адаптации привели к развитию более сложных клеток, называемых эукариотическими клетками.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Размер поверхности ячейки : Обратите внимание, что по мере увеличения размера ячейки ее отношение площади поверхности к объему уменьшается. Когда площади поверхности недостаточно для поддержки увеличивающегося объема ячейки, ячейка либо разделится, либо умрет. ячейка слева имеет объем 1 мм3 и площадь поверхности 6 мм2 с отношением площади поверхности к объему 6: 1, тогда как ячейка справа имеет объем 8 мм3 и площадью 24 мм2 с отношением площади поверхности к объему 3: 1.

ЛИЦЕНЗИИ И АТРИБУЦИИ

CC ЛИЦЕНЗИОННЫЙ КОНТЕНТ, ПРЕДЫДУЩИЙ РАЗДЕЛ

CC ЛИЦЕНЗИОННОЕ СОДЕРЖАНИЕ, СПЕЦИАЛЬНЫЙ АТРИБУЦИЯ

4.3A: Характеристики эукариотических клеток

Эукариотическая клетка имеет истинно связанное с мембраной ядро ​​и другие мембранные органеллы, которые обеспечивают компартментализацию функций.

Задачи обучения

  • Описать структуру эукариотических клеток

Ключевые моменты

  • Эукариотические клетки больше прокариотических клеток и имеют «истинное» ядро, мембраносвязанные органеллы и палочковидные хромосомы.
  • Ядро содержит ДНК клетки и управляет синтезом белков и рибосом.
  • Митохондрии отвечают за производство АТФ; эндоплазматический ретикулум модифицирует белки и синтезирует липиды; а в аппарате Гольджи происходит сортировка липидов и белков.
  • Пероксисомы осуществляют реакции окисления, которые расщепляют жирные кислоты и аминокислоты и выводят токсины из ядов; везикулы и вакуоли функционируют при хранении и транспортировке.
  • Клетки животных имеют центросомы и лизосомы, а клетки растений — нет.
  • Клетки растений имеют клеточную стенку, большую центральную вакуоль, хлоропласты и другие специализированные пластиды, в то время как клетки животных не имеют.

Ключевые термины

  • эукариот : Имеющие сложные клетки, в которых генетический материал организован в мембраносвязанные ядра.
  • органелла : Специализированная структура внутри клеток, которая осуществляет определенный жизненный процесс (например,грамм. рибосомы, вакуоли).
  • фотосинтез : процесс, с помощью которого растения и другие фотоавтотрофы производят углеводы и кислород из углекислого газа, воды и световой энергии в хлоропластах

Структура эукариотической клетки

Подобно прокариотической клетке, эукариотическая клетка имеет плазматическую мембрану, цитоплазму и рибосомы. Однако, в отличие от прокариотических клеток, эукариотические клетки имеют:

  1. мембраносвязанное ядро ​​
  2. многочисленные мембраносвязанные органеллы (включая эндоплазматический ретикулум, аппарат Гольджи, хлоропласты и митохондрии)
  3. несколько палочковидных хромосом

Поскольку ядро ​​эукариотической клетки окружено мембраной, часто говорят, что у нее есть «истинное ядро».Органеллы (что означает «маленький орган») выполняют особые клеточные роли, так же как органы вашего тела выполняют особые роли. Они позволяют разделить разные функции на разные части клетки.

Ядро и его структуры

Обычно ядро ​​является наиболее заметной органеллой в клетке. У эукариотических клеток есть истинное ядро, что означает, что ДНК клетки окружена мембраной. Следовательно, ядро ​​содержит ДНК клетки и направляет синтез белков и рибосом, клеточных органелл, ответственных за синтез белка.Ядерная оболочка представляет собой структуру с двойной мембраной, которая составляет самую внешнюю часть ядра. И внутренняя, и внешняя мембраны ядерной оболочки представляют собой бислои фосфолипидов. Ядерная оболочка перемежается порами, которые контролируют прохождение ионов, молекул и РНК между нуклеоплазмой и цитоплазмой. Нуклеоплазма — это полутвердая жидкость внутри ядра, где мы находим хроматин и ядрышко. Более того, хромосомы — это структуры в ядре, состоящие из ДНК, генетического материала.У прокариот ДНК организована в единую кольцевую хромосому. У эукариот хромосомы представляют собой линейные структуры.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Эукариотическое ядро ​​: Ядро хранит хроматин (ДНК плюс белки) в гелеобразной субстанции, называемой нуклеоплазмой. Ядрышко — это конденсированная область хроматина, в которой происходит синтез рибосом. Ядра называется ядерной оболочкой. Оно состоит из двух фосфолипидных бислоев: внешней и внутренней мембран.Ядерная мембрана является продолжением эндоплазматической сети. Ядерные поры позволяют веществам входить и выходить из ядра.

Другие мембраносвязанные органеллы

Митохондрии — это овальные органеллы с двойной мембраной, которые имеют собственные рибосомы и ДНК. Эти органеллы часто называют «энергетическими фабриками» клетки, потому что они ответственны за выработку аденозинтрифосфата (АТФ), основной молекулы, несущей энергию клетки, посредством клеточного дыхания. Эндоплазматический ретикулум модифицирует белки и синтезирует липиды, в то время как аппарат Гольджи — это место, где происходит сортировка, маркировка, упаковка и распределение липидов и белков.Пероксисомы — это маленькие круглые органеллы, окруженные одиночными мембранами; они проводят реакции окисления, расщепляющие жирные кислоты и аминокислоты. Пероксисомы также выводят токсины из многих ядов, которые могут попасть в организм. Везикулы и вакуоли — это мембранные мешочки, которые функционируют при хранении и транспортировке. Помимо того факта, что вакуоли несколько больше, чем везикулы, между ними существует очень тонкое различие: мембраны везикул могут сливаться либо с плазматической мембраной, либо с другими мембранными системами внутри клетки.Все эти органеллы находятся в каждой эукариотической клетке.

Клетки животных и клетки растений

Хотя все эукариотические клетки содержат вышеупомянутые органеллы и структуры, между животными и растительными клетками есть некоторые поразительные различия. Клетки животных имеют центросомы и лизосомы, а клетки растений — нет. Центросома — это центр организации микротрубочек, расположенный рядом с ядрами клеток животных, в то время как лизосомы заботятся о пищеварительном процессе клетки.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Клетки животных : Несмотря на их фундаментальное сходство, между клетками животных и растений есть поразительные различия. Клетки животных имеют центриоли, центросомы и лизосомы, а клетки растений — нет.

Кроме того, у растительных клеток есть клеточная стенка, большая центральная вакуоль, хлоропласты и другие специализированные пластиды, тогда как у животных клеток нет. Клеточная стенка защищает клетку, обеспечивает структурную поддержку и придает форму клетке, в то время как центральная вакуоль играет ключевую роль в регулировании концентрации воды в клетке при изменении условий окружающей среды.Хлоропласты — это органеллы, осуществляющие фотосинтез.

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Растительные клетки : Растительные клетки имеют клеточную стенку, хлоропласты, плазмодесматы и пластиды, используемые для хранения, и большую центральную вакуоль, тогда как у животных клеток нет.

границ | Панакологический анализ инфильтрации иммунных клеток определяет прогностическую характеристику иммунных клеток (ICCS) при аденокарциноме легкого

Введение

Рак — очень гетерогенное заболевание, включающее сложные взаимодействия между злокачественными клетками и микроокружением опухоли (TME).Последний состоит из различных иммунных клеток, клеток мезенхимального происхождения и внеклеточного матрикса (ECM) (1, 2), которые влияют на все стадии туморогенеза, напрямую взаимодействуя с опухолевыми клетками (3, 4). Иммунологический компонент TME действует как палка о двух концах, которая может либо подавить, либо способствовать развитию опухоли (5). Проникающие в TME иммунные клетки являются критическими игроками, влияющими на рост и прогрессирование опухоли, а также на результаты лечения и прогноз пациентов (6-8).

Рак легких является ведущей причиной смертей, связанных с раком, во всем мире: только в 2018 году было зарегистрировано 2093876 новых случаев заболевания и 1761007 смертей (9).Аденокарцинома легкого (LUAD) — наиболее распространенный гистологический подтип (10). Исследования показывают инфильтрацию множества иммунных клеток в TME легких (4, 11), в том числе Т-лимфоцитов, B-клеток, дендритных клеток (DC), макрофагов и естественных киллеров (NK) клеток (12). Фактически, относительная доля этих проникающих в опухоль иммунных клеток создает микроокружение рака легких (4). Поэтому неудивительно, что иммунологические параметры LUAD, такие как инфильтрирующие Т-клетки, являются важными дискриминантами стратификации опухоли, клинических исходов и выживаемости пациентов (13, 14).Предыдущее исследование показало, что инфильтрирующие опухоль иммунные клетки коррелируют с развитием и прогрессированием LUAD (11). Тип и уровень иммунных клеток не только имеют прогностическое значение, но также влияют на реакцию иммунотерапии. Однако исследований, посвященных анализу корреляции между инфильтрирующими опухоль иммунными клетками и прогнозом пациентов с LUAD, немного.

Последние достижения в области геномного секвенирования и биоинформатики сделали возможным высокопроизводительный анализ и интерпретацию сложных наборов данных, связанных с заболеваниями, что является идеальным подходом для количественной оценки инфильтрирующих опухоль иммунных клеток различных видов рака (15).Анализ обогащения набора генов для одного образца (ssGSEA) является расширением анализа обогащения набора генов (GSEA), который вычисляет отдельные оценки обогащения для каждой пары образца и набора генов (16). Таким образом, ssGSEA преобразует профиль экспрессии гена отдельного образца в профиль обогащения набора генов. Путем определения наборов генов, связанных с иммунными клетками, оценка обогащения набора генов может представлять плотность проникающих в опухоль иммунных клеток. Эта трансформация позволяет исследователям характеризовать проникающие в опухоль иммунные клетки в TME, а не с помощью иммуногистохимии и проточной цитометрии.

В настоящем исследовании мы проанализировали картину инфильтрации иммунных клеток в когорте пан-рака, которая включает 32 типа рака, с использованием метода ssGSEA. Регрессия оператора наименьшего абсолютного сжатия и отбора (LASSO) использовалась для скрининга иммунных клеток, наиболее важных для выживания. Регрессионный анализ Кокса должен был установить модель ICCS как в обучающей, так и в проверочной когортах LUAD. Мы считаем, что ICCS может помочь в прогнозировании выживаемости пациентов с LUAD и может еще больше углубить наше понимание TME LUAD.

Методы

Источники данных

Данные по экспрессии генов и соответствующие клинические аннотации образцов опухолей были получены из Атласа генома рака (TCGA; https://www.cancer.gov/tcga) и Gene Expression Omnibus (GEO; http: //www.ncbi.nlm. nih.gov/geo/) базы данных. Данные RNAseq (нормализованные по генам RSEM) и клинические аннотации для когорт TCGA (10 150 опухолей при 32 типах рака) были получены из браузера UCSC Xena (https://xenabrowser.net; Таблица S1). После удаления образцов нормальной ткани и непервичных опухолей было отобрано 9 112 образцов первичных опухолей.Уровни экспрессии генов анализировали с использованием платформы для секвенирования РНК Illumina HiSeq 2000, и все данные уровня 3 были загружены. Микроматрицы и клинические данные пациентов с LUAD были получены из GSE31210 ( n = 226) (17, 18), GSE37745 ( n = 106) (19, 20) и GSE50081 ( n = 128) (21 ) наборы данных базы данных GEO. Все данные микрочипов были получены с использованием платформы Affymetrix HG-U133 Plus 2.0. Образцы LUAD в базе данных TCGA использовались в качестве обучающего набора, а образцы из наборов данных GEO — как наборы проверки.

Приобретение наборов генов, связанных с иммунными клетками

Наборы генов, специфичные для популяций иммунных клеток, были получены в результате следующих исследований: Bindea et al. (3), Zheng et al. (22), Чароентонг и др. (23), Racle et al. (24), Тирош и др. (25), Ангелова и др. (26). Данные по экспрессии, опубликованные Zheng et al. (22) и Тирош и др. (25) были получены с использованием секвенирования одной клетки и измерены в других исследованиях (3, 23, 24, 26) с помощью профилирования микрочипов.

Обогащенный анализ набора генов на одном образце

Уровень инфильтрации различных популяций иммунных клеток определяли с помощью ssGSEA (27) в пакете Gene Set Variation Analysis (GSVA, v.3.5) с параметрами по умолчанию. Алгоритм ssGSEA — это метод, основанный на ранжировании, который определяет оценку, представляющую степень абсолютного обогащения определенного набора генов в каждом образце. Наборы генов из опубликованных исследований были введены в алгоритм ssGSEA. Коэффициент корреляции Пирсона использовался для расчета корреляции оценок ssGSEA по наборам генов (рисунок S1). Показатели ssGSEA для большинства популяций иммунных клеток, полученные с использованием наборов генов от Angelova et al. (26) были либо сильно коррелированы, либо слегка антикоррелированы и поэтому были исключены.Для наборов генов, которые были включены не менее чем в два опубликованных исследования (Таблица S2), были сохранены те, которые имели оценки ssGSEA, соответствующие известным маркерам иммунных клеток (Рисунок S2), как и наборы генов, которые не были дублированы в различных исследованиях. Наконец, было отобрано в общей сложности 46 наборов генов (Таблица S3), представляющих различные популяции иммунных клеток, и оценки ssGSEA для каждого были рассчитаны по 9 112 образцам в когорте пан-рака. Корреляция оценок ssGSEA рассчитывалась по методу Пирсона.

Неконтролируемая кластеризация

Неконтролируемый метод кластеризации k -средств был использован для классификации пациентов на основе оценок ssGSEA инфильтрированных иммунных клеток. Пакет fpc (v2.2-2, https://CRAN.R-project.org/package=fpc) использовался для определения оптимального количества кластеров с последующей идентификацией информации о кластере с помощью функции k -means в пакете statsr (v0.1-0, https://CRAN.R-project.org/package=statsr).

Анализ выживаемости

Одномерные и многомерные модели регрессии пропорциональных рисков Кокса были проанализированы с использованием пакета Survival в R.Кривые выживаемости Каплана-Мейера были построены и сравнивались с использованием лог-рангового критерия. Для визуализации данных использовался пакет ggplot2. Затем LASSO (28) использовался для скрининга переменных, которые сильно коррелировали с результатами выживания, и были отобраны те, у которых коэффициент регрессии больше нуля. На основе многомерной модели пропорциональных рисков Кокса модель ICCS была сгенерирована следующим образом:

, где n — количество выбранных иммунных клеток, S i — оценка ssGSEA популяции иммунных клеток i , а β i — коэффициент i .Используя медианное значение ICCS в качестве порогового значения, пациенты были разделены на группы с низким и высоким ICCS. Кривая рабочей характеристики приемника (ROC) использовалась для оценки точности модели ICCS путем сравнения площади под кривыми (AUC). Статистически значимым считали P <0,05.

Результаты

Надежность идентифицированных наборов генов для анализа обогащения набора генов на одном образце

Для определения надежности 46 выбранных наборов генов (таблица S3) был проведен корреляционный анализ между оценками ssGSEA, которые представляют каждую популяцию иммунных клеток, по всем образцам в когорте пан-рака.Показатели ssGSEA большинства популяций иммунных клеток показали положительную корреляцию без какой-либо антикорреляции, что указывает на надежность наборов генов (рисунок 1). Кроме того, активные, незрелые и зрелые В-клетки показали самые высокие средние показатели ssGSEA в диффузной крупноклеточной B-клеточной лимфоме (DLBC), а большинство Т-клеток показали самые высокие показатели ssGSEA в тимоме (THYM) или DLBC. Эти результаты согласуются с большинством опубликованных данных и еще раз подчеркивают надежность наборов генов, представляющих различные популяции иммунных клеток (Рисунок S3).

Рисунок 1 . Корреляция иммунных клеток в когорте панкологии. После расчета показателя анализа обогащения набора генов для одного образца (ssGSEA), представляющего иммунные клетки в когорте панкологии (9112 пациентов), был проведен корреляционный анализ Пирсона между каждой иммунной клеткой. Результат был визуализирован с помощью пакета R «corrplot». Размер области сектора и градиент цветов представляют коэффициент корреляции R. «×» означает отсутствие статистической значимости ( P > 0.05).

Классификация на основе инфильтрации иммунных клеток при различных раковых заболеваниях демонстрирует прогностическую неоднородность

Неконтролируемая кластеризация в когорте панк-рака TCGA (32 типа рака) показала, что образцы опухолей преимущественно были разделены на два кластера: низкая инфильтрация иммунных клеток (низкий ДИ) и высокая инфильтрация иммунных клеток (высокий ДИ) (рис. 2А). Кроме того, пациенты из кластера с высоким доверительным интервалом имели худшую общую выживаемость (ОВ) (ОР = 1,16, 95% ДИ = 1,07–1,25, Cox P = 1.76e-04, лог-ранг P = 1,74e-04), но лучший интервал без прогрессирования (PFI) (HR = 0,92, 95% ДИ = 0,86-0,99, Cox P = 0,034, лог-ранг ). P = 0,034) по сравнению с кластером с низким доверительным интервалом (рис. 2В).

Рисунок 2 . Корреляция между инфильтрацией иммунных клеток и выживаемостью в когорте панкологии. (A) Неконтролируемая кластеризация разделяет когорту панк-рака из 9 112 пациентов в Атласе ракового генома (TCGA) на два различных иммунофенотипа с использованием показателей анализа обогащения набора генов (ssGSEA), которые представляют 46-клеточную инфильтрацию.«Кластер красного цвета» представляет «горячие» опухоли с большей инфильтрацией иммунных клеток, «кластер синего цвета» представляет «холодные» опухоли с меньшей инфильтрацией иммунных клеток. (B) Кривые Каплана-Мейера оценивают различия в выживаемости между кластером с высокой инфильтрацией клеток и кластером с низкой инфильтрацией клеток. Различия в выживаемости между двумя кластерами были обнаружены с помощью методов регрессии Кокса и логарифмических рангов. ОС — общая выживаемость; DSS — выживаемость при конкретном заболевании; PFI, интервал без прогрессирования; DFI, безрецидивный интервал.

Учитывая противоречивые результаты между OS и PFI в когорте пан-рака, мы затем выполнили неконтролируемую кластеризацию по отдельным типам рака. Мы обнаружили, что каждый из этих 32 типов рака можно разделить на два кластера: кластер с низким или высоким доверительным интервалом (рис. S4). Кроме того, инфильтрация иммунных клеток сильно коррелировала с OS, PFI или специфической выживаемостью (DSS) при 11 типах рака, включая адренокортикальную карциному (ACC), плоскоклеточную карциному шейки матки и эндоцервикальную аденокарциному (CESC), холангиокарциному (CHOL), голову и плоскоклеточная карцинома шеи (HNSC), гепатоцеллюлярная карцинома печени (LIHC), LUAD, саркома (SARC), кожная меланома кожи (SKCM), мультиформная глиобластома (GBM), глиома головного мозга (LGG) и увеальная меланома (UVM) ( Рисунок S5).Высокий CI указывал на лучший прогноз для ACC, CESC, CHOL, HNSC, LIHC, LUAD, SARC и SKCM (рисунок S5A), но худший прогноз для GBM, LGG и UVM (рисунок S5B). При других 22 типах рака инфильтрация иммунных клеток не коррелирует с прогнозом рака (данные не показаны на рисунке S5). Взятые вместе, эти результаты показали, что инфильтрация иммунных клеток приводит к гетерогенным прогностическим результатам при различных типах рака.

Прогностическая значимость отдельных иммунных клеток неоднородна для разных типов рака

Чтобы лучше понять взаимосвязь между инфильтрацией иммунных клеток и прогнозом опухоли, была проанализирована корреляция выживаемости 46 иммунных клеток для каждого типа рака.В целом, корреляция между инфильтрирующими иммунными клетками и прогнозом онкологических пациентов согласуется с OS, DSS, PFI и интервалом без болезни (DFI). Однако только несколько иммунных клеток связаны с DFI по сравнению с OS, DSS и PFI. В соответствии с рисунком S5, почти все популяции иммунных клеток показали хороший прогноз для ACC, BRCA, CESC, HNSC, LIHC, LUAD и SARC, но плохой прогноз для GBM, LGG и UVM (рис. 3). Среди тех типов рака, где инфильтрация иммунных клеток связана с прогнозом рака, высокая инфильтрация B-клеток коррелировала с хорошим прогнозом при большинстве типов рака, за исключением GBM, LGG, UVM и папиллярно-клеточной карциномы почек (KIRP).Помимо LGG, UVM, KIRC и KIRP, высокая инфильтрация Т-лимфоцитов, Т-лимфоцитов CD8 + и активных Т-лимфоцитов CD8 + (T.cell.CD8.a) указывает на благоприятный прогноз при других типах рака. . Инфильтрация наивных Т-лимфоцитов CD4 + также привела к хорошему результату при различных формах рака, тогда как проникновение активированных Т-лимфоцитов CD4 + (T.cell.CD4.a) показало плохой прогноз для большинства опухолей. Высокая инфильтрация клеток Th27 была связана с хорошим прогнозом при большинстве типов рака, за исключением LGG и GBM, тогда как инфильтрация клеток Th3 предвещала худший прогноз почти для всех опухолей.Фактически, инфильтрация всех связанных с врожденным иммунитетом клеток, таких как NK-клетки, миелоидные супрессорные клетки (MDSC), макрофаги и DC, была прогностически значима только для нескольких опухолей и значительно варьировала. Проникающие регуляторные Т-клетки (Treg) также показали неоднородную прогностическую эффективность в отношении более чем дюжины опухолей. Нейтрофилы, тучные клетки и эозинофилы также были связаны с исходами нескольких опухолей, и высокая инфильтрация нейтрофилов предсказывала плохой прогноз, тогда как тучные клетки и эозинофилы указывали на хороший прогноз.Наконец, высокая плотность связанных с раком фибробластов (CAF) в опухолях была связана с неблагоприятными клиническими исходами в большинстве опухолей, в то время как эндотелиальные клетки показали противоречивые прогностические характеристики для разных опухолей. Взятые вместе, инфильтрация популяций иммунных клеток показала неоднородный прогноз при различных типах рака.

Рисунок 3 . Значение прогноза проникающих иммунных клеток при каждом типе рака. Связь между инфильтрирующими иммунными клетками и выживаемостью пациентов с опухолями была исследована с использованием методов регрессии Кокса и логарифмических рангов.Отношение рисков (HR) составляет <1,0, что указывает на хорошее влияние на прогноз, а значение HR превышает 1,0, что указывает на неблагоприятное влияние на прогноз. Cox P представлен размером точек, а лог-ранг P представлен градиентом цветов. P <0,05 использовали в качестве порога значимости. ОС - общая выживаемость; DSS - выживаемость при конкретном заболевании; PFI, интервал без прогрессирования; DFI, безрецидивный интервал.

Модель оценки характеристик иммунных клеток для прогнозирования выживаемости при аденокарциноме легкого

Из 46 популяций иммунных клеток, инфильтрирующих опухоль, 13 популяций клеток, включая В-клетки (B.клетки), активированные B-клетки (B.cells.a), незрелые B-клетки (B.cells.i), незрелые DC (DCs.i), эозинофилы, тучные клетки (Mast.cells), гранзим K, экспрессирующий CD4 + Т-клетки (T.cells.CD4.GZMK), гранзим K, экспрессирующие CD8 + Т-клетки (T.cells.CD8.GZMK), ассоциированные со слизистой оболочкой инвариантные CD8 + Т-клетки (T.cells.CD8.MAIT) , наивные CD8 + Т-клетки (T.cells.CD8.naive), центральные Т-клетки памяти (T.cells.cm), фолликулярные Т-хелперы (T.cells.fh) и Т-хелперы 2 типа (Th3) клетки (Т.cell.h3) коррелировали с OS пациентов с LUAD (рис. 4). Высокая инфильтрация 12 популяций иммунных клеток указала на благоприятный прогноз (HR <1, P <0,05), и только высокая инфильтрация Th3-клеток указала на неблагоприятный прогноз (HR> 1, P <0,05) пациентов с LUAD (рис. 4). Используя регрессионный анализ LASSO, были отобраны популяции из шести клеток, включая В-клетки, незрелые ДК, эозинофилы, тучные клетки, гранзим К, экспрессирующие Т-клетки CD8 + , и клетки Th3 (Фигуры 5A, B).Затем была построена модель ICCS, основанная на выбранных популяциях клеток, путем расчета ICCS пациентов, и пациенты в каждом наборе данных были классифицированы на группы с низким и высоким ICCS на основе медианы ICCS (рис. 5C). Тепловая карта инфильтрации иммунных клеток показала, что высокая инфильтрация пяти клеток (В-клетки, незрелые ДК, эозинофилы, тучные клетки, гранзим К, экспрессирующие Т-клетки CD8 + ) была вовлечена в группу с низким ICCS, тогда как высокая инфильтрация клеток Th3 участвовала в группе с высоким ICCS.Кроме того, в группах с высоким ICCS больше умерших пациентов, чем в группах с низким ICCS (рис. 5C).

Рисунок 4 . Кривые Каплана-Мейера 13 проникающих иммунных клеток в LUAD. Связь между инфильтрирующими иммунными клетками и общей выживаемостью пациентов с LUAD была исследована с использованием методов регрессии Кокса и логарифмических рангов. Кривые Каплана – Мейера построены с помощью пакета «выживание» на основе R.

.

Рисунок 5 . Определение показателя характеристик иммунных клеток (ICCS) и исследование его прогностической ценности при аденокарциноме легкого (LUAD). (A) Перекрестная проверка для выбора параметров настройки в модели оператора наименьшей абсолютной усадки и выбора (LASSO). (B) Профили коэффициентов LASSO 13 популяций иммунных клеток, связанных с прогнозом. Переменные, коэффициент LASSO которых не равен нулю, использовались в качестве переменных-кандидатов для построения модели ICCS. (C) Модель ICCS подразделяет пациентов на группы с низким ICCS и высоким ICCS. (D) Кривые Каплана – Мейера и кривые зависимых от времени рабочих характеристик приемника (ROC) прогностической модели ICCS в обучающей выборке [Атлас генома рака (TCGA)].Связь между ICCS и выживаемостью пациентов была исследована с использованием методов регрессии Кокса и логарифмических рангов. (E) Кривые Каплана-Мейера и зависящие от времени ROC-кривые прогностической модели ICCS в проверяющем наборе [три набора данных Омнибуса экспрессии генов (GEO)].

В когорте TCGA пациенты в группе с высоким ICCS имели значительно более короткие OS, DSS и PFI по сравнению с пациентами в группе с низким ICCS (рис. 5D). Для прогноза OS и DSS значения AUC кривой ROC за 1–5 лет были выше 0.6, который показал хорошие показатели выживаемости. Для прогнозирования PFI все 1–5-летние значения AUC кривой ROC были ниже 0,6, что показало ограниченную эффективность прогнозирования выживаемости (рис. 5D). Чтобы исследовать надежность ICCS для прогнозирования ОС у пациентов с LUAD, эффективность прогнозирования выживаемости ICCS была проверена на трех независимых наборах данных LUAD от GEO (GSE31210, GSE37745 и GSE50081). Как показано на рисунке 5E, пациенты с высоким ICCS демонстрируют значительно худшую ОС, чем пациенты с низким ICCS (HR> 1, Cox P <0.05, лог-ранг P <0,05) во всех трех наборах данных. За исключением значений AUC за 1 год в GSE31210, значения AUC за 1–5 лет кривой ROC были выше 0,6 во всех трех наборах данных. Пятилетние значения AUC составляли 0,722, 0,689 и 0,717 в наборах данных GSE31210, GSE37745 и GSE50081 соответственно (рис. 5E). Эти данные показали, что ICCS эффективно предсказывала ОС пациентов с LUAD и показывала надежные характеристики предсказания для различных наборов данных LUAD.

Оценка характеристик иммунных клеток является независимым прогностическим фактором

Чтобы изучить прогностический фактор для пациентов с LUAD, был проведен как одномерный, так и многомерный анализ Кокса на основе переменных, включая ICCS, возраст, пол и патологическую стадию.Как показано в таблице 1, возраст и пол не были связаны с OS пациентов с LUAD во всех когортах ( P > 0,05). В когорте TCGA как высокие ICCS, так и патологические стадии II – IV были идентифицированы как независимые неблагоприятные прогностические факторы (HR> 1, P <0,05). Связь между ICCS и OS была также подтверждена в трех когортах GEO (HR> 1, P <0,05). Стадия II была подтверждена как независимый неблагоприятный прогностический фактор в GSE31210 и GSE50081 (HR> 1, P <0.05), а стадия III была подтверждена как независимый неблагоприятный прогностический фактор в GSE37745 (HR> 1, P <0,05).

Таблица 1 . Регрессионный анализ Кокса ICCS, клинико-патологических особенностей и общей выживаемости пациентов с LUAD.

В когорте TGCA кривая Каплана-Мейера показала, что пациенты с LUAD на патологической стадии II – IV (рис. 6A) имели схожие ОС и DSS (логарифмический ранг P > 0,05), которые были значительно короче, чем у пациентов на стадии I. пациентов (лог-ранг P <0.05; Рисунок 6А). Кривая ROC, зависящая от времени, показала, что на патологической стадии достигаются 5-летние значения AUC 0,671 и 0,678 для OS и DSS, соответственно (рис. 6A), что указывает на компетентную прогностическую эффективность. Наконец, пациенты были стратифицированы на основе их патологической стадии (I и II – IV), а затем далее классифицированы на группы с низким ICCS и высоким ICCS. ICCS предсказал DSS (лог-ранг P = 1,3e-03), но не ОС (лог-ранг P = 0,078) для пациентов на стадии I (рис. 6B).Кроме того, не было значительных различий в OS (лог-ранг P = 0,151) и DSS (лог-ранг P = 0,366) между пациентами с высоким ICCS на стадии I и пациентами с низким ICCS на стадии II – IV. Однако среди пациентов на стадиях II – IV группа с высоким ICCS показала значительно более короткую OS (лог-ранг P = 4,68e-04) и DSS (лог-ранг P = 0,01) по сравнению с низко- Группа ICCS (рис. 6Б). Взятые вместе, ICCS не зависит от патологической стадии для прогнозирования OS и DSS у пациентов с LUAD.

Рисунок 6 . Стратификационный анализ когорты Атласа генома рака (TCGA) на основе оценки характеристик иммунных клеток (ICCS) и патологической стадии. (A) Анализ Каплана – Мейера и кривые зависимых от времени рабочих характеристик приемника (ROC) показывают прогностические значения патологической стадии с использованием когорты TCGA. (B) Анализ Каплана – Мейера и кривые ROC, зависящие от времени, представляют прогностические значения для пациентов, сгруппированных путем объединения стадии и ICCS.

Обсуждение

TME — сложная экосистема, состоящая из злокачественных, стромальных и иммунных клеток. Проникающие в опухоль иммунные клетки играют решающую роль в прогрессировании опухоли и иммунотерапевтическом ответе (29). Состав популяции, инфильтрирующей опухоль, отражает механизмы, лежащие в основе противоопухолевых иммунных ответов, и может помочь выявить новые прогностические признаки. Обычно используемые методы выявления инфильтрации опухолевых иммунных клеток в основном основаны на иммуногистохимии (ИГХ) и проточной цитометрии.Эти методы ограничены многими факторами, включая количество необходимой опухолевой ткани и количество типов клеток, которые можно измерять одновременно (30). Вычислительный метод, применяемый к профилю экспрессии генов в опухолях большого объема, предоставляет еще один вариант оценки иммунного статуса в опухолевых тканях (3, 31). Вычислительный метод также может интегрировать несколько наборов данных экспрессии генов для анализа, обеспечивая результаты анализа большего количества образцов. В настоящее время широко используются два вычислительных метода: один — ssGSEA, а другой — метод деконволюции, такой как CIBERSORT (31).Метод ssGSEA ранжирует маркерные гены путем интеграции различий между эмпирическим кумулятивным распределением этих генов на основе их абсолютной экспрессии в одной выборке и широко используется для анализа обогащения на уровне выборки (16). CIBERSORT был первоначально разработан и проверен с использованием данных микрочипов (32). Этот метод требует, чтобы входные данные были гауссовским распределением, в то время как ненормализованное количество последовательностей РНК было отрицательным биномиальным распределением (32). Следовательно, при анализе данных секвенирования РНК их необходимо преобразовать в «микроматричные» данные, прежде чем их можно будет использовать для последующего анализа (33).Однако ssGSEA не требует преобразования данных при анализе данных секвенирования РНК. Кроме того, CIBERSORT может оценить долю только 22 типов клеток, в то время как ssGSEA может оценить больше типов клеток, которые определяются на основе количества наборов генов.

В этом исследовании мы собрали наборы генов, которые могут представлять иммунные клетки из шести опубликованных статей (3, 22–26). Путем корреляционного анализа между иммунными клетками и анализа согласованности с традиционными маркерами были окончательно проверены наборы генов из 46 клеток.Впоследствии мы использовали ssGSEA для характеристики и количественной оценки инфильтрирующих опухоль иммунных клеток на основе данных об экспрессии их генов при множественных раковых заболеваниях. Среди 32 типов рака 9 112 индивидуальных образцов опухолей можно разделить на два кластера: фенотипы с высоким и низким доверительным интервалом, которые можно интерпретировать как «горячие» и «холодные» опухоли (34). Высокий CI был связан с лучшим прогнозом при ACC, CESC, CHOL, HNSC, LIHC, LUAD, SARC и SKCM и худшим прогнозом при GBM, LGG и UVM, что указывает на неоднородный прогноз в зависимости от типа рака.Интересно, что для пациентов с глиомами разной степени (LGG и GBM) высокий доверительный интервал всегда связан с плохим прогнозом, указывая на то, что лечение глиом путем стимулирования инфильтрации иммунных клеток может иметь противоположный эффект. Напротив, для «холодных» опухолей с небольшой инфильтрацией иммунных клеток или без нее, которые обычно коррелируют с плохим прогнозом, преобразование «холодной» опухоли в «горячую» может повысить чувствительность пациента к иммунотерапии.

TME содержит как иммуносупрессивные, так и активирующие клетки, а опухолевые инфильтраты сильно разнородны в зависимости от конкретного типа рака или модели опухоли.Инфильтрация Т-лимфоцитов является надежным предиктором исхода болезни у пациента и применяется при лечении различных видов рака (35). Исследования подтвердили положительное влияние Т-клеток на прогрессирование опухоли (7), а их исключение из TME приводит к иммунным привилегиям (36). В настоящем исследовании мы обнаружили, что исключение CD8 + и CD4 + Т-клеток было связано только с прогнозом нескольких опухолей и показало противоречивую эффективность. Тем не менее, высокая инфильтрация Т-клеток CD8 + и активных Т-клеток CD8 + указывала на хороший прогноз, предполагая терапевтическое преимущество активации этих клеток в TME.Иммунодепрессивные клетки, такие как опухолевые макрофаги (ТАМ) и MDSC, имеют большое значение для выживаемости пациентов с LUAD (37, 38). Мы обнаружили, что инфильтрация макрофагов коррелировала с выживаемостью нескольких опухолей с непоследовательной прогностической эффективностью для OS, DSS и PFI. Клетки Th3 играют иммунорегуляторную роль в росте опухоли и могут индуцировать некроз опухолевых клеток, секретируя цитокины 2 типа в TME (39, 40). Кроме того, воспалительный цитокин IL-33 Th3 связан с плохим прогнозом у пациентов с раком легких (41).В этом исследовании мы обнаружили, что, хотя Th3 связан только с прогнозом пациентов с ACC, хромофобом почек (KICH), KIRP, LUAD и аденокарциномой поджелудочной железы (PAAD), он показал неблагоприятный прогностический фактор при всех этих типах рака. В-клетки являются ключевыми игроками в иммунной системе, которые модулируют ответы Т-клеток, предоставляя антигены и секретируя цитокины (42). В настоящем исследовании высокая инфильтрация B-клеток указала на хороший прогноз при большинстве типов рака, за исключением GBM, LGG, UVM и KIRP.Наши результаты согласуются с предыдущими доказательствами, подтверждающими роль инфильтрирующих опухоль лимфоцитов в опосредовании иммунотерапевтических ответов.

Немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) и меланома — это два типа рака, которые реагируют на иммунотерапию в основном из-за высокого бремени мутаций этих опухолей (43), которые, как предполагается, связаны с иммунной инфильтрацией опухоли (44). В настоящем исследовании мы исследовали показатель ssGSEA, который представляет инфильтрацию иммунных клеток при различных типах рака, и обнаружили, что большинство иммунных клеток могут получить относительно высокий показатель ssGSEA в LUAD, что указывает на то, что LUAD может быть «горячим» типом опухоли.Мы также обнаружили, что высокий ДИ был связан с лучшими ОС и DSS у пациентов с LUAD, но не оказал значительного влияния на PFI по сравнению с низким CI. Мы предполагаем, что это в основном потому, что не все клетки показывают последовательную прогностическую корреляцию в одном и том же кластере. Таким образом, разделение пациентов на два иммунофенотипических кластера не может быть оптимальным прогностическим инструментом. Например, высокая инфильтрация Th3-клеток коррелировала с плохим прогнозом у пациентов с LUAD. Это исследование согласуется с ранее опубликованными результатами о том, что высокие уровни Th3-клеток связаны с плохим прогнозом светлоклеточного почечно-клеточного рака (30).Чтобы лучше отображать разницу в выживаемости пациентов с различным статусом инфильтрации иммунных клеток, мы создали модель ICCS, основанную на шести иммунных клетках, связанных с выживанием. В модели ICCS высокая инфильтрация B-клеток, незрелые DC, эозинофилы, тучные клетки, гранзим K, экспрессирующие Т-клетки CD8 + , были вовлечены в группу с низким ICCS, что соответствует благоприятному прогнозу, тогда как высокая инфильтрация Th3-клеток была участвует в группе с высоким ICCS, что соответствует неблагоприятному прогнозу.При перегруппировке с помощью ICCS все OS, DSS и PFI показали различия между группами с низким и высоким ICCS, предполагая, что ICCS является лучшим методом классификации, чем неконтролируемая кластеризация. Поскольку высокая инфильтрация Th3-клеток связана с неблагоприятным прогнозом, мы подозреваем, что блокирование активации Th3-клеток может продлить выживаемость пациентов с LUAD с высоким ICCS.

Патологическая стадия опухоли является традиционным прогностическим фактором для пациентов с LUAD (45). В этом исследовании мы подтвердили, что запущенные патологические стадии II, III и IV являются неблагоприятными прогностическими факторами.Однако пациенты со стадиями II, III и IV не имеют значительной разницы в выживаемости, что указывает на то, что патологическая стадия имеет определенные дефекты в прогнозировании выживаемости пациентов с LUAD. Из-за гетерогенности TME выживаемость пациентов с опухолями на одной и той же патологической стадии может значительно отличаться (46). При использовании модели ICCS пациенты, разделенные на группу с высоким ICCS, показали худшую выживаемость по сравнению с группой с низким ICCS независимо от стадии опухоли. Это могло бы преодолеть прогностические ограничения патологической стадии и дополнительно разделить пациентов стадии I и стадии II – IV на группы с низким и высоким ICCS.Кроме того, поскольку ICCS основан на инфильтрации иммунных клеток, пациенты с высоким ICCS также могут получить пользу от лечения, нацеленного на определенные иммунные клетки.

Выводы

В этом исследовании оценивали структуру внутриопухолевых иммунных клеток при 32 типах рака и наблюдали значительную гетерогенность в прогностической значимости этих проникающих в опухоль иммунных клеток при различных типах рака. При LUAD инфильтрация 12 иммунных клеток была связана с благоприятным прогнозом, а инфильтрация клеток Th3 — с неблагоприятным исходом.Модель ICCS была построена, и ICCS является независимым прогностическим фактором LUAD. Внутриопухолевые иммунные клетки могут углубить наше понимание TME LUAD и могут иметь значение для иммунотерапии.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти здесь: TCGA, GSE31210, GSE37745, GSE50081.

Авторские взносы

SZ, SW и MW внесли свой вклад в загрузку данных, выполнили анализ и написали рукопись.JD и JW задумали и разработали исследование и внесли свой вклад в критический обзор рукописи. Все авторы прочитали и одобрили окончательную рукопись.

Финансирование

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (81472820 и 81773255), фондами фундаментальных исследований для центральных университетов (14380336 / 1-2) и проектом «Шесть пиков талантов» в провинции Цзянсу (JW). Это исследование также было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (81700037), Фондом научно-технических инноваций Нанкинского университета (14913414) и Фондом естественных наук провинции Цзянсу Китая (BK20171098) (JD).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2020.01218/full#supplementary-material

Список литературы

3. Биндеа Г., Млечник Б., Тосолини М., Кириловский А., Вальднер М., Обенауф А.С. и др.Пространственно-временная динамика внутриопухолевых иммунных клеток выявляет иммунный ландшафт при раке человека. Иммунитет. (2013) 39: 782–95. DOI: 10.1016 / j.immuni.2013.10.003

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Энджелл Х., Галон Дж. От иммунного контекста к Immunoscore: роль прогностических и предсказывающих иммунных маркеров при раке. Curr Opin Immunol. (2013) 25: 261–7. DOI: 10.1016 / j.coi.2013.03.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

6.Оливер AJ, Lau PKH, Unsworth AS, Loi S, Darcy PK, Kershaw MH и др. Тканозависимые микросреды опухолей и их влияние на иммунотерапевтические реакции. Front Immunol. (2018) 9:70. DOI: 10.3389 / fimmu.2018.00070

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Джентлс А.Дж., Ньюман А.М., Лю К.Л., Братман С.В., Фенг В., Ким Д. и др. Прогностический ландшафт генов и проникающих иммунных клеток через рак человека. Nat Med. (2015) 21: 938–45.DOI: 10,1038 / нм. 3909

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

9. Брей Ф., Ферли Дж., Сурджоматарам И., Сигель Р.Л., Торре Л.А., Джемаль А. Глобальная статистика рака 2018 г .: оценки GLOBOCAN заболеваемости и смертности от 36 раковых заболеваний в 185 странах во всем мире. CA Cancer J Clin. (2018) 68: 394–424. DOI: 10.3322 / caac.21492

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

11. Bremnes RM, Busund LT, Kilvaer TL, Andersen S, Richardsen E, Paulsen EE, et al.Роль инфильтрирующих опухоль лимфоцитов в развитии, прогрессировании и прогнозе немелкоклеточного рака легкого. J Thorac Oncol. (2016) 11: 789–800. DOI: 10.1016 / j.jtho.2016.01.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

12. Домингес П., Гонсалес-Таблас М., Отеро А., Паскуаль Д., Миранда Д., Руис Л. и др. Опухоль, инфильтрирующая иммунные клетки в глиомах и менингиомах. Brain Behav Immun. (2016) 53: 1–15. DOI: 10.1016 / j.bbi.2015.07.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Ohue Y, Kurose K, Nozawa R, Isobe M, Nishio Y, Tanaka T. и др. Выживаемость пациентов с аденокарциномой легких, предсказанная по экспрессии PD-L1, галектина-9 и XAGE1 (GAGED2a) на опухолевых клетках и Т-клетках, инфильтрирующих опухоль. Cancer Immunol Res. (2016) 4: 1049–60. DOI: 10.1158 / 2326-6066.CIR-15-0266

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

14. Ганесан А.П., Йоханссон М., Раффелл Б., Ягуи-Бельтран А., Лау Дж., Яблонс Д.М. и др.Проникающие в опухоль регуляторные Т-клетки ингибируют эндогенные цитотоксические Т-клеточные ответы на аденокарциному легких. J Immunol. (2013) 191: 2009–17. DOI: 10.4049 / jimmunol.1301317

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Барби Д.А., Тамайо П., Бем Дж.С., Ким С.И., Муди С.Е., Данн И.Ф. и др. Систематическая интерференция РНК показывает, что онкогенные раковые образования, вызванные KRAS, требуют TBK1. Природа. (2009) 462: 108–12. DOI: 10.1038 / nature08460

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

17.Окаяма Х., Коно Т., Исии Й, Шимада Й, Сираиси К., Ивакава Р. и др. Идентификация генов с повышенной регуляцией в ALK-положительных и EGFR / KRAS / ALK-отрицательных аденокарциномах легких. Cancer Res. (2012) 72: 100–11. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-11-1403

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Ямаути М., Ямагути Р., Наката А., Коно Т., Нагасаки М., Шимамура Т. и др. Тирозинкиназа рецептора эпидермального фактора роста определяет критические прогностические гены аденокарциномы легких I стадии. PLoS One. (2012) 7: e43923. DOI: 10.1371 / journal.pone.0043923

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Ботлинг Дж., Эдлунд К., Лор М., Хеллвиг Б., Холмберг Л., Ламбе М. и др. Открытие биомаркеров немелкоклеточного рака легкого: интеграция профилей экспрессии генов, метаанализа и валидации тканевого микрочипа. Clin Cancer Res. (2013) 19: 194–204. DOI: 10.1158 / 1078-0432.CCR-12-1139

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

20.Jabs V, Edlund K, Konig H, Grinberg M, Madjar K, Rahnenfuhrer J и др. Интегративный анализ изменений числа копий генов и экспрессии генов при немелкоклеточном раке легкого. PLoS One. (2017) 12: e0187246. DOI: 10.1371 / journal.pone.0187246

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. Der SD, Sykes J, Pintilie M, Zhu CQ, Strumpf D, Liu N, et al. Подтверждение гистологической независимой сигнатуры прогностического гена для ранней стадии немелкоклеточного рака легкого, включая пациентов стадии IA. J Thorac Oncol. (2014) 9: 59–64. DOI: 10.1097 / JTO.0000000000000042

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

22. Zheng C, Zheng L, Yoo JK, Guo H, Zhang Y, Guo X и др. Пейзаж инфильтрации Т-клеток при раке печени выявлен с помощью секвенирования отдельных клеток. Cell. (2017) 169: 1342–56.e16. DOI: 10.1016 / j.cell.2017.05.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

23. Чароентонг П., Финотелло Ф., Ангелова М., Майер С., Ефремова М., Ридер Д. и др.Иммуногеномный анализ рака выявляет взаимосвязь между генотипом и иммунофенотипом и предикторы реакции на блокаду контрольных точек. Cell Rep. (2017) 18: 248–62. DOI: 10.1016 / j.celrep.2016.12.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

24. Racle J, de Jonge K, Baumgaertner P, Speiser DE, Gfeller D. Одновременный подсчет типов раковых и иммунных клеток на основе данных об общей экспрессии генов опухоли. eLife. (2017) 6: e26476. DOI: 10.7554 / eLife.26476

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Тирош И., Изар Б., Пракадан С. М., Уодсворт М. Х. 2-й, Трейси Д., Тромбетта Дж. Дж. И др. Рассечение многоклеточной экосистемы метастатической меланомы с помощью одноклеточной RNA-seq. Наука. (2016) 352: 189–96. DOI: 10.1126 / science.aad0501

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

26. Ангелова М., Чароентонг П., Хакл Х., Фишер М.Л., Снайдер Р., Крогсдам А.М. и др. Характеристика иммунофенотипов и антигеномов колоректального рака выявляет различные механизмы ускользания от опухоли и новые мишени для иммунотерапии. Genome Biol. (2015) 16:64. DOI: 10.1186 / s13059-015-0620-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

28. Тибширани Р. Регрессионное сжатие и отбор с помощью лассо. J R Stat Soc. (1996) 58: 267–88. DOI: 10.1111 / j.2517-6161.1996.tb02080.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Бинньюис М., Робертс Э. У., Керстен К., Чан В., Фирон Д. Ф., Мерад М. и др. Понимание иммунной микросреды опухоли (ВРЕМЯ) для эффективной терапии. Nat Med. (2018) 24: 541–50. DOI: 10.1038 / s41591-018-0014-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

30. Сенбабаоглу Ю., Гейман Р.С., Винер АГ, Лю М., Ван Аллен Е.М., де Веласко Г. и др. Характеристика иммунного микроокружения опухоли при светлоклеточном почечно-клеточном раке позволяет идентифицировать прогностические и иммунотерапевтически значимые сигнатуры матричной РНК. Genome Biol. (2016) 17: 231. DOI: 10.1186 / s13059-016-1092-z

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

32.Ньюман А.М., Лю К.Л., Грин М.Р., Джентлз А.Дж., Фенг В., Сюй Й. и др. Надежный подсчет клеточных субпопуляций из профилей тканевой экспрессии. Нат. Методы. (2015) 12: 453–7. DOI: 10.1038 / nmeth.3337

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

33. Schelker M, Feau S, Du J, Ranu N, Klipp E, MacBeath G и др. Оценка содержания иммунных клеток в опухолевой ткани с использованием данных одноклеточной РНК-секвенирования. Nat Commun. (2017) 8: 2032. DOI: 10.1038 / s41467-017-02289-3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

34.Zemek RM, Chin WL, Nowak AK, Millward MJ, Lake RA, Lesterhuis WJ. Повышение чувствительности микросреды опухоли к терапии иммунными контрольными точками. Front Immunol. (2020) 11: 223. DOI: 10.3389 / fimmu.2020.00223

CrossRef Полный текст | Google Scholar

35. Атрея I, Нейрат М.Ф. Иммунные клетки при колоректальном раке: прогностическая значимость и терапевтические стратегии. Expert Rev Anticancer Ther. (2008) 8: 561–72. DOI: 10.1586 / 14737140.8.4.561

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

37.Лесохин AM, Hohl TM, Kitano S, Cortez C, Hirschhorn-Cymerman D, Avogadri F, et al. Моноцитарные клетки-супрессоры CCR2 + , происходящие из миелоида, способствуют ускользанию от иммунитета, ограничивая инфильтрацию активированных CD8 Т-клеток в микроокружение опухоли. Cancer Res. (2012) 72: 876–86. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-11-1792

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

38. Багдади М., Вада Х., Наканиши С., Абэ Х., Хан Н., Путра В.Е. и др. Индуцированный химиотерапией IL34 усиливает иммуносупрессию опухоль-ассоциированными макрофагами и опосредует выживание химиорезистентных клеток рака легкого. Cancer Res. (2016) 76: 6030–42. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-16-1170

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

39. Нисимура Т., Ивакабе К., Сэкимото М., Оми Й., Яхата Т., Накуи М. и др. Отчетливая роль антиген-специфичных Т-хелперов типа 1 (Th2) и Th3 клеток в эрадикации опухоли in vivo . J Exp Med. (1999) 190: 617–27. DOI: 10.1084 / jem.190.5.617

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

40.Ито Н., Накамура Х., Метсуги Х., Охги С. Диссоциация между дифференцировкой Т-хелперов типа 1 и типа 2 и выработкой цитокинов в лимфоцитах, инфильтрирующих опухоль, у пациентов с раком легких. Хирургия сегодня. (2001) 31: 390–4. DOI: 10.1007 / s005950170127

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

41. Hu LA, Fu Y, Zhang DN, Zhang J. Сывороточный IL-33 как диагностический и прогностический маркер немелкоклеточного рака легкого. Азиатский Pac J Cancer Prev. (2013) 14: 2563–6.DOI: 10.7314 / APJCP.2013.14.4.2563

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

43. Чан Т.А., Ярчоан М., Джаффи Э., Суантон С., Кесада С.А., Стензингер А. и др. Развитие бремени опухолевых мутаций как биомаркера иммунотерапии: полезность для онкологической клиники. Ann Oncol. (2019) 30: 44–56. DOI: 10.1093 / annonc / mdy495

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

44. Варн Ф.С., Ван Й., Маллинс Д. В., Фиринг С., Ченг К.Систематический пан-рак анализ выявляет взаимодействия иммунных клеток в микроокружении опухоли. Cancer Res. (2017) 77: 1271–82. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-16-2490

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

45. Borczuk AC. Прогностические соображения новой классификации аденокарциномы легкого Всемирной организации здравоохранения. Eur Res Rev. (2016) 25: 364–71. DOI: 10.1183 / 16000617.0089-2016

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

46.Е Л., ​​Чжан Т., Кан З., Го Г, Сунь И, Лин К. и др. Проникающие в опухоль иммунные клетки действуют как маркер прогноза колоректального рака. Front Immunol. (2019) 10: 2368. DOI: 10.3389 / fimmu.2019.02368

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Типы клеток и характеристики культур

Иммортализованные клеточные линии

Непрерывные иммортализованные клеточные линии состоят из одного типа клеток, которые можно серийно размножать в культуре либо для ограниченного числа клеточных делений (приблизительно тридцать), либо иным образом на неопределенный срок.Клеточные линии с ограниченным сроком жизни обычно диплоидны и сохраняют некоторую степень дифференциации. Тот факт, что такие клеточные линии стареют примерно после тридцати циклов деления, означает, что необходимо создать систему Мастер и Рабочие банки, чтобы поддерживать такие линии в течение длительных периодов времени.

Непрерывные иммортализованные клеточные линии, которые можно размножать бесконечно долго, обычно обладают этой способностью, потому что они были трансформированы в опухолевые клетки. Линии опухолевых клеток часто происходят из реальных клинических опухолей, но трансформация также может быть вызвана с помощью вирусных онкогенов или химической обработки.Трансформированные клеточные линии обладают преимуществом почти безграничной доступности, но недостатком в том, что они сохранили очень мало исходных характеристик in vivo .

Первичные линии ячеек

Первичные клеточные линии получают непосредственно из вырезанных тканей и культур либо в виде культуры эксплантов, либо после диссоциации в суспензию отдельных клеток путем ферментативного расщепления. Такие культуры изначально неоднородны, но позже в них преобладают фибробласты. Подготовка первичных культур является трудоемкой, и их можно поддерживать in vitro только в течение ограниченного периода времени.В течение своей относительно ограниченной продолжительности жизни первичные клетки обычно сохраняют многие дифференцированные характеристики клетки in vivo . Важное примечание: первичные культуры по определению не были пассированы, как только они пассированы, они становятся клеточной линией и больше не являются первичными.

Линии стволовых клеток

В последнее время линии стволовых клеток стали популярной клеточной моделью, используемой в исследованиях из-за их неограниченных характеристик роста и пластичности. Эти клетки обладают уникальной способностью к самообновлению или дифференцировке в различные типы клеток в ответ на соответствующие сигналы в организме.Эти свойства наделяют стволовые клетки уникальными способностями к восстановлению, замене и регенерации тканей.

Типы морфологии клеток

С точки зрения режима роста клеточные культуры принимают одну из двух форм: растут либо в виде суспензии (в виде отдельных клеток или небольших свободно плавающих групп), либо в виде монослоя, прикрепленного к колбе для культуры ткани. Форма, принимаемая клеточной линией, отражает ткань, из которой она была получена. Например, клеточные линии, полученные из крови (лейкемия, лимфома), имеют тенденцию расти в суспензии, тогда как клетки, полученные из твердых тканей (легкие, почки), имеют тенденцию расти как монослои.Присоединенные клеточные линии могут быть классифицированы как 1) эндотелиальные, такие как BAE-1, 2) эпителиальные, такие как HeLa, 3) нейрональные, такие как SH-SY5Y, или 4) фибробласты, такие как MRC-5.

раковых клеток против нормальных клеток

Тело человека состоит примерно из 37,2 триллиона человеческих клеток — так что вы можете по-настоящему оценить их количество, вот число, выписанное полностью: 37 200 000 000 000 — это очень много клеток.

Эти «нормальные» клетки действуют как основные строительные блоки организма и обладают определенными характеристиками, которые позволяют им поддерживать правильное функционирование тканей, органов и систем органов.Нормальные клетки:

  • контролируют свой рост с помощью внешних сигналов, что означает, что они растут и делятся только тогда, когда это необходимо,
  • подвергаются запрограммированной гибели клеток (апоптозу) как часть нормального развития для поддержания гомеостаза тканей и в ответ на непоправимое повреждение,
  • «склеиваются», поддерживая селективные адгезии, которые они постепенно регулируют, что гарантирует, что они остаются в предполагаемом месте,
  • дифференцируются в специализированные клетки с определенными функциями, что означает, что они могут принимать разные физические характеристики, несмотря на один и тот же геном.

Рак — это сложное генетическое заболевание, которое вызывается специфическими изменениями генов в одной клетке или группе клеток. Эти изменения нарушают нормальную функцию клеток, особенно влияя на то, как клетка растет и делится. В отличие от нормальных клеток, раковые клетки не перестают расти и делиться, этот неконтролируемый рост клеток приводит к образованию опухоли. Раковые клетки имеют больше генетических изменений по сравнению с нормальными клетками, однако не все изменения вызывают рак, они могут быть его результатом.Генетические изменения, которые способствуют развитию рака, обычно затрагивают три конкретных типа гена; протоонкогены, гены-супрессоры опухолей и гены репарации ДНК.

Признаки рака


«Признаки рака» — это термин, используемый для описания конкретных характеристик, которые отличают раковые клетки от нормальных клеток.

Рисунок 1: 10 признаков рака, как они определены Дугласом Ханаханом и Робертом А. Вайнбергом, 2011.

Нормальная клетка против раковой клетки — ключевые различия


Форма клетки: Нормальные клетки человека бывают разных форм и размеры — по мере того, как они дифференцируются и принимают специализированные функции, их форма соответственно изменяется — например, эритроцит очень отличается от нервной клетки. Различные типы клеток не похожи друг на друга, но если вы проанализируете клетки одного и того же типа , они будут выглядеть очень похожими, сохраняя однородную форму.

В течение многих лет исследователи смотрели в микроскопы в поисках отличительных особенностей, которые могли бы помочь им определить разницу между раковыми и нормальными клетками. Раковые клетки деформированы и выглядят как беспорядочный набор клеток, имеющих множество форм и размеров. Исследователи изучали взаимосвязь между формой раковых клеток и мировоззрением пациентов, а также может ли форма клеток помочь в различении различных типов рака.

Ядро: В нормальных клетках ядро ​​имеет гладкий вид и сохраняет однородную сфероидальную форму. Несколько структурных компонентов участвуют в регуляции морфологии ядра. Одним из таких структурных компонентов является ядерная пластинка. Ядра раковых клеток часто деформированы, и на ядерных мембранах клеток часто можно наблюдать выпуклости, известные как «пузырьки». Исследования показывают, что этот «пузырек» вызван дисбалансом белков, составляющих ядерную пластинку, что приводит к разделению волокон пластинки.

Хроматин: Тонкий, равномерно распределенный хроматин, обнаруженный в нормальных клетках, трансформируется в грубый хроматин в раковых клетках, собираясь в нерегулярные глыбы, которые различаются как по размеру, так и по форме.

Nucleolus: Агрессивность опухоли и клинический исход можно измерить, наблюдая за морфологией ядрышка / ядрышка раковой клетки. В раковых клетках ядрышко становится все более увеличенным и нерегулярным — клетки могут иметь несколько ядрышек внутри ядра.


Опухоли могут прямо или косвенно влиять на кровоснабжение, которое они получают, либо путем высвобождения самих проангиогенных сигналов (слева), либо путем использования соседних «нормальных» клеток, стимулируя их высвобождение проангиогенных сигнальных молекул (справа).

Ниже мы очерчиваем некоторые ключевые различия между раковыми клетками и нормальными клетками.


61 Одинарный , незаметное ядрышко
Остаться в предполагаемом месте

86 местоположение


Нормальная клетка Раковая клетка


неправильная 908 908 908 Ядро Сфероидальная форма, одно ядро ​​
Неправильная форма, обычное многоядерность
Хроматин Мелкий, равномерно распределенный
Грубый, агрегированный 61
Множественные увеличенные ядрышки
Цитоплазма Большой цитоплазматический объем
Малый цитоплазматический объем
907 Контролируемый
Созревание Созревание в специализированные клетки
Остается незрелым и недифференцированным
Кровоснабжение Нормальный ангиогенез (происходит во время развития / заживления

61 8

Кислород Подходит (для аэробного дыхания), но при необходимости подвергается анаэробному дыханию
Не требуется (процветает в условиях гипоксии), способствует анаэробному дыханию
Может распространяться в разные части тела (метастазы)


Чем раковые клетки ведут себя иначе, чем нормальные?


Поскольку раковые клетки обладают уникальными характеристиками по сравнению с нормальными клетками, исследователи могут воспользоваться этими различиями при поиске способов борьбы с раком.


Структура нормальных и раковых клеток: детали изображения — NCI Visuals Online. (2018). Получено с https://visualsonline.cancer.gov/details.cfm?imageid=2512

Nandini, D.B. (2017) Ядро раковой клетки: понимание. Дж. Мол Биомарк Диагностика S2: 026. DOI: 10.4172 / 2155-9929.S2-026

Папетти М. и Герман И. (2002). Механизмы нормального и опухолевого ангиогенеза. Американский журнал физиологии клетки, 282 (5), C947-C970. DOI: 10.1152 / ajpcell.00389.2001

Илс, К., Холлинсхед, К., и Теннант, Д. (2016). Гипоксия и метаболическая адаптация раковых клеток. Онкогенез, 5 (1), e190-e190. DOI: 10.1038 / oncsis.2015.50

Раковые клетки. (2018). Cancer Research UK. Получено с https://www.cancerresearchuk.org/about-cancer/what-is-cancer/how-cancer-starts/cancer-cells

. .
Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *