Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635165)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Бюллетень экспериментальной биологии и медицины  / №5 2021

ЗАВИСИМОСТЬ НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА 30-ДНЕВНЫХ КРЫС ОТ ДИНАМИКИ МАССЫ ТЕЛА В НЕОНАТАЛЬНОМ И МОЛОЧНОМ ПЕРИОДАХ В ПОМЁТАХ РАЗНОЙ ЧИСЛЕННОСТИ (680,00 руб.)

0   0
Первый авторРыжавский
АвторыЖильников Д.И.
Страниц6
ID749065
АннотацияИзучали зависимость массы головного мозга, его полушария, а также морфометрических показателей развития коры собственно теменной доли и гиппокампа у 30-дневных крыс Вистар от массы тела в возрасте 1, 7, 14, 21 и 30 дней. Все животные были из помётов средней численности. В 6 помётах (опыт) через 1 сут после родов оставляли по 6 крысят, в 6 других (контроль) их количество оставалось исходным (8-13 крысят). Установлена положительная корреляционная зависимость массы мозга животных с массой тела крыс обеих групп в исследуемые возрастные периоды. При этом масса тела крыс в возрасте 7, 14, 21 и 30 дней, а также масса мозга, полушария в возрасте 30 дней в опытной группе была достоверно больше. Изучение неокортекса показало, что у крыс опытной группы была более высокая численная плотность глиоцитов в слоях II и V, больше соотношение глия/нейроны в них. Размеры корковых нейронов у крыс опытной группы были больше в поле 1 гиппокампа (p<0.05), слое II (p<0.05) и слое V (p>0.05) неокортекса. Размеры ядер этих нейронов у крыс из уменьшенных помётов были достоверно больше, чем у контрольных животных.
Рыжавский, Б.Я. ЗАВИСИМОСТЬ НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА 30-ДНЕВНЫХ КРЫС ОТ ДИНАМИКИ МАССЫ ТЕЛА В НЕОНАТАЛЬНОМ И МОЛОЧНОМ ПЕРИОДАХ В ПОМЁТАХ РАЗНОЙ ЧИСЛЕННОСТИ / Б.Я. Рыжавский, Д.И. Жильников // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины .— 2021 .— №5 .— С. 645-650 .— URL: https://rucont.ru/efd/749065 (дата обращения: 08.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ