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7.3E: Ejercicios


La práctica hace la perfección

Reconocer una estrategia preliminar para factorizar polinomios por completo

En los siguientes ejercicios, identifique el mejor método a utilizar para factorizar cada polinomio.

Ejercicio 1

  1. (10q ^ 2 + 50 )
  2. (a ^ 2−5a − 14 )
  3. (uv + 2u + 3v + 6 )
Respuesta
  1. factorizar el MCD, binomio
  2. Deshacer FOIL
  3. factor por agrupación

Ejercicio 2

  1. (n ^ 2 + 10n + 24 )
  2. (8u ^ 2 + 16 )
  3. (pq + 5p + 2q + 10 )

Ejercicio 3

  1. (x ^ 2 + 4x − 21 )
  2. (ab + 10b + 4a + 40 )
  3. (6c ^ 2 + 24 )
Respuesta
  1. deshacer FOIL
  2. factor por agrupación
  3. factorizar el MCD, binomio

Ejercicio 4

  1. (20x ^ 2 + 100 )
  2. (uv + 6u + 4v + 24 )
  3. (y ^ 2−8y + 15 )

Factorizar trinomios de la forma (ax ^ 2 + bx + c ) con un MCD

En los siguientes ejercicios, factoriza completamente.

Ejercicio 5

(5x ^ 2 + 35x + 30 )

Respuesta

(5 (x + 1) (x + 6) )

Ejercicio 6

(12 s ^ 2 + 24 s + 12 )

Ejercicio 7

(2z ^ 2−2z − 24 )

Respuesta

(2 (z − 4) (z + 3) )

Ejercicio 8

(3u ^ 2−12u − 36 )

Ejercicio 9

(7v ^ 2−63v + 56 )

Respuesta

(7 (v − 1) (v − 8) )

Ejercicio 10

(5w ^ 2−30w + 45 )

Ejercicio 11

(p ^ 3−8p ^ 2−20p )

Respuesta

(p (p − 10) (p + 2) )

Ejercicio 12

(q ^ 3−5q ^ 2−24q )

Ejercicio 13

(3m ^ 3−21m ^ 2 + 30m )

Respuesta

(3m (m − 5) (m − 2) )

Ejercicio 14

(11n ^ 3−55n ^ 2 + 44n )

Ejercicio 15

(5x ^ 4 + 10x ^ 3−75x ^ 2 )

Respuesta

(5x ^ {2} (x − 3) (x + 5) )

Ejercicio 16

(6y ^ 4 + 12y ^ 3−48y ^ 2 )

Factorizar trinomios mediante prueba y error

En los siguientes ejercicios, factoriza.

Ejercicio 17

(2t ^ 2 + 7t + 5 )

Respuesta

((2t + 5) (t + 1) )

Ejercicio 18

(5 años ^ 2 + 16 años + 11 )

Ejercicio 19

(11x ^ 2 + 34x + 3 )

Respuesta

((11x + 1) (x + 3) )

Ejercicio 20

(7b ^ 2 + 50b + 7 )

Ejercicio 21

(4w ^ 2−5w + 1 )

Respuesta

((4w − 1) (w − 1) )

Ejercicio 22

(5x ^ 2−17x + 6 )

Ejercicio 23

(6p ^ 2−19p + 10 )

Respuesta

((3p − 2) (2p − 5) )

Ejercicio 24

(21m ^ 2−29m + 10 )

Ejercicio 25

(4q ^ 2−7q − 2 )

Respuesta

((4q + 1) (q − 2) )

Ejercicio 26

(10y ^ 2−53y − 11 )

Ejercicio 27

(4p ^ 2 + 17p − 15 )

Respuesta

((4p − 3) (p + 5) )

Ejercicio 28

(6u ^ 2 + 5u − 14 )

Ejercicio 29

(16x ^ 2−32x + 16 )

Respuesta

(16 (x − 1) (x − 1) )

Ejercicio 30

(81a ^ 2 + 153a − 18 )

Ejercicio 31

(30q ^ 3 + 140q ^ 2 + 80q )

Respuesta

(10q (3q + 2) (q + 4) )

Ejercicio 32

(5y ^ 3 + 30y ^ 2−35y )

Factorizar trinomios usando el método "ac"

En los siguientes ejercicios, factoriza.

Ejercicio 33

(5n ^ 2 + 21n + 4 )

Respuesta

((5n + 1) (n + 4) )

Ejercicio 34

(8w ^ 2 + 25w + 3 )

Ejercicio 35

(9z ^ 2 + 15z + 4 )

Respuesta

((3z + 1) (3z + 4) )

Ejercicio 36

(3m ^ 2 + 26m + 48 )

Ejercicio 37

(4k ^ 2−16k + 15 )

Respuesta

((2k − 3) (2k − 5) )

Ejercicio 38

(4q ^ 2−9q + 5 )

Ejercicio 39

(5s ^ 2−9s + 4 )

Respuesta

((5s − 4) (s − 1) )

Ejercicio 40

(4r ^ 2−20r + 25 )

Ejercicio 41

(6y ^ 2 + y − 15 )

Respuesta

((3y + 5) (2y − 3) )

Ejercicio 42

(6p ^ 2 + p − 22 )

Ejercicio 43

(2n ^ 2−27n − 45 )

Respuesta

((2n + 3) (n − 15) )

Ejercicio 44

(12z ^ 2−41z − 11 )

Ejercicio 45

(3x ^ 2 + 5x + 4 )

Respuesta

principal

Ejercicio 46

(4y ^ 2 + 15y + 6 )

Ejercicio 47

(60y ^ 2 + 290y − 50 )

Respuesta

(10 ​​(6y − 1) (y + 5) )

Ejercicio 48

(6u ^ 2−46u − 16 )

Ejercicio 49

(48z ^ 3−102z ^ 2−45z )

Respuesta

(3z (8z + 3) (2z − 5) )

Ejercicio 50

(90n ^ 3 + 42n ^ 2−216n )

Ejercicio 51

(16 años ^ 2 + 40 años + 24 )

Respuesta

(8 (2s + 3) (s + 1) )

Ejercicio 52

(24p ^ 2 + 160p + 96 )

Ejercicio 53

(48y ^ 2 + 12y − 36 )

Respuesta

(12 (4y − 3) (y + 1) )

Ejercicio 54

(30x ^ 2 + 105x − 60 )

​​​​​Práctica Mixta

En los siguientes ejercicios, factoriza.

Ejercicio 55

(12y ^ 2−29y + 14 )

Respuesta

((4y − 7) (3y − 2) )

Ejercicio 56

(12x ^ 2 + 36y − 24z )

Ejercicio 57

(a ^ 2 − a − 20 )

Respuesta

((a − 5) (a + 4) )

Ejercicio 59

(6n ^ 2 + 5n − 4 )

Respuesta

((2n − 1) (3n + 4) )

Ejercicio 60

(12y ^ 2−37y + 21 )

Ejercicio 61

(2p ^ 2 + 4p + 3 )

Respuesta

principal

Ejercicio 62

(3q ^ 2 + 6q + 2 )

Ejercicio 63

(13z ^ 2 + 39z − 26 )

Respuesta

(13 (z ^ 2 + 3z − 2) )

Ejercicio 64

(5r ^ 2 + 25r + 30 )

Ejercicio 65

(x ^ 2 + 3x − 28 )

Respuesta

((x + 7) (x − 4) )

Ejercicio 66

(6u ^ 2 + 7u − 5 )

Ejercicio 67

(3p ^ 2 + 21p )

Respuesta

(3p (p + 7) )

Ejercicio 69

(6r ^ 2 + 30r + 36 )

Respuesta

(6 (r + 2) (r + 3) )

Ejercicio 70

(18m ^ 2 + 15m + 3 )

Ejercicio 71

(24n ^ 2 + 20n + 4 )

Respuesta

(4 (2n + 1) (3n + 1) )

Ejercicio 72

(4a ^ 2 + 5a + 2 )

Ejercicio 73

(x ^ 2 + 2x − 24 )

Respuesta

((x + 6) (x − 4) )

Ejercicio 74

(2b ^ 2−7b + 4 )

Matemáticas cotidianas

Ejercicio 75

Altura de un cohete de juguete La altura de un cohete de juguete lanzado con una velocidad inicial de (80 ) pies por segundo desde el balcón de un edificio de apartamentos está relacionada con la cantidad de segundos, (t ), ya que es lanzado por el trinomio ( −16t ^ 2 + 80t + 96 ). Factoriza este trinomio.

Respuesta

(- 16 (t − 6) (t + 1) )

Ejercicio 76

Altura de una pelota de playa La altura de una pelota de playa lanzada hacia arriba con una rapidez inicial de (12 ) pies por segundo desde una altura de (4 ) pies está relacionada con el número de segundos, (t ), ya que es lanzada por el trinomio (- 16t ^ 2 + 12t + 4 ). Factoriza este trinomio.

Ejercicios de escritura

Ejercicio 77

Enumere, en orden, todos los pasos que sigue al utilizar el método “ (ac )” para factorizar un trinomio de la forma (ax ^ 2 + bx + c ).

Respuesta

Las respuestas pueden variar.

Ejercicio 78

¿En qué se parece el método " (ac )" al método "deshacer FOIL"? ¿Cómo es diferente?

Ejercicio 79

¿Cuáles son las preguntas, en orden, que se hace al comenzar a factorizar un polinomio? ¿Qué debe hacer como resultado de la respuesta a cada pregunta?

Respuesta

Las respuestas pueden variar.

Ejercicio 80

En tu papel, dibuja la tabla que resume la estrategia de factorización. Intenta hacerlo sin mirar el libro. Cuando haya terminado, vuelva a mirar el libro para terminarlo o verificarlo.

Autocomprobación

una. Después de completar los ejercicios, use esta lista de verificación para evaluar su dominio de los objetivos de esta sección.

B. ¿Qué le dice esta lista de verificación sobre su dominio de esta sección? ¿Qué pasos tomará para mejorar?


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7.3E: Ejercicios

Lección 7: Eliminación de una obstrucción de las vías respiratorias en un niño o un lactante

SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS, LECCIÓN 7


Estas alas Nursing411 incorporan el corazón blanco de la enfermería internacional con el
alas doradas de un ángel, que simbolizan la dedicación desinteresada de Enfermería
al servicio de la humanidad.

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Estabilidad de los sistemas de reacción química

7.1.4.2 Análisis de estabilidad local en un sistema con dos variables

Ilustraremos el procedimiento descrito anteriormente con un ejemplo de un modelo con dos variables:

Este conjunto de ecuaciones se puede linealizar introduciendo las variables ξ 1 = c 1 - c

donde la matriz de los coeficientes es

una 12 = ∂ f 1 do 1 do 2 ∂ do 2 do

una 21 = ∂ f 2 do 1 do 2 ∂ do 1 do

una 22 = ∂ f 2 do 1 do 2 ∂ do 2 do

La solución de la ecuación. (7.13) tiene la forma

Sustitución de la ecuación. (7.16) en la ecuación. (7.13) y división por mi λt rinde

Reorganización de la ecuación. (7.18) podemos expresar el coeficiente B en términos de A:

y después de la sustitución de Eq. (7.19) en la ecuación. (7.17) y reordenamiento, obtenemos

Esta es la ecuación característica que en la forma de Eq. (7.11) se puede escribir como

Es importante destacar que las raíces características pueden estimarse con base en la matriz de coeficientes del sistema linealizado, Eq. (7,14). La suma de las raíces características es igual a la suma de los elementos diagonales de esta matriz, la traza,

y su producto es igual a su determinante:

que es el término libre en la ecuación característica, Eq. (7,20). Estas reglas de suma y multiplicación siempre son válidas para sistemas lineales.

De acuerdo con la teoría de ecuaciones diferenciales lineales, la solución completa de Eq. (7.13) se puede encontrar

con coeficientes Bij determinado por las condiciones iniciales.

Las raíces características determinan no solo la estabilidad local del punto de reposo, sino también la naturaleza de la dinámica cerca de este punto. La Fig. 7.3 (Yablonskii et al., 1991) muestra diferentes tipos de puntos de descanso.

Figura 7.3. Tipos de puntos de descanso en el avión. (A), (B), (C) nodos estables (D), (E), (F) nodos inestables (G) punto silla (H) foco estable (I) foco inestable (J) línea central tu: ξ 1 ξ 2 = b 11 b 21, línea v: ξ 1 ξ 2 = segundo 12 segundo 22.

Adaptado de Yablonskii, G.S., Bykov, V.I., Gorban, A.N., Elokhin, V.I., 1991. Modelos cinéticos de reacciones catalíticas. En: Compton, R.G. (Ed.), Comprehensive Chemical Kinetics, vol. 32. Elsevier, Amsterdam, Copyright (1991), con permiso de Elsevier.

Analicemos ahora la ecuación linealizada, Eq. (7,13). Para ello consideraremos dos casos: (i) las raíces de la ecuación característica son reales y (ii) estas raíces son imaginarias.

En el caso de las raíces reales, existen varias situaciones posibles:

Si λ1, λ2 & lt 0 y λ1λ2, ξ1 y ξ2 ambos son sumas de exponentes que disminuyen con el tiempo. Por tanto, el punto de reposo es un nodo estable. La naturaleza de las trayectorias cerca de un nodo estable se ilustra en la figura 7.3A para λ1 & lt λ2. Las lineas rectas tu y v se especifican, respectivamente, por las ecuaciones

En el caso de que λ1 = λ2 = λ & lt 0, hay dos posibilidades. La primera es que la matriz de coeficientes se puede reducir a la forma

por transformación lineal de variables. En ese caso

y la naturaleza de las trayectorias es como se muestra en la Fig. 7.3B, donde v es nuevamente especificado por la Ec. (7,27).

La segunda posibilidad es que la matriz de coeficientes del sistema representado por la ecuación. (7.13) es diagonal:

Entonces la solución tiene la forma de la ecuación. (7.16) y las trayectorias se comportan como se muestra en la figura 7.3C. En ambos casos, el punto de reposo es un nodo estable.

Si λ1, λ2 & gt 0 y λ1 & gt λ2, las trayectorias de fase se extienden lejos del punto de reposo. Este es un nodo inestable (figura 7.3D).

Si λ1 = λ2 = λ & gt 0, la dirección del movimiento se invierte en comparación con el caso 2. Las trayectorias de fase se extienden lejos de los puntos de reposo, que son nodos inestables (Fig. 7.3E y F).

Si las raíces son de diferentes signos, por ejemplo, λ1 & gt 0 y λ2 & lt 0, ξ1 y ξ2 ambos son sumas de exponentes con diferentes signos. El punto de reposo es inestable, ya que con el tiempo predomina el término con exponente positivo. Dicho punto de reposo se muestra en la figura 7.3G y se denomina punto de silla. Se puede llegar a un punto de silla, pero solo a través de dos trayectorias. Por tanto, hablando con rigor, debería tratarse como semiestable.

Raíces imaginarias

Para analizar el caso donde hay raíces imaginarias, debemos transformar la Ec. (7.13) en una ecuación de segundo orden. Diferenciar la primera ecuación y eliminar ξ2 rendimientos

Como estas raíces tienen partes imaginarias, ω 0 2 - φ 2 = ω 2 & gt 0 y

Se puede demostrar fácilmente que la solución de la ecuación. (7.31) tiene la forma

Ahora hay tres situaciones posibles:

Si φ & gt 0, la solución de la ecuación. (7.34) es una imagen de oscilaciones amortiguadas. Las trayectorias de fase son espirales convergentes y el punto de reposo se denomina foco estable (figura 7.3H).

Si φ & lt 0, las trayectorias de fase son espirales divergentes y el punto de reposo se denomina foco inestable (figura 7.3I).

Si φ = 0, la solución está relacionada con oscilaciones no amortiguadas con una frecuencia ω. Las trayectorias de fase son círculos concéntricos (figura 7.3J) y el punto de reposo se llama centro. Este es un punto de descanso muy sensible, incluso en el caso de variaciones muy pequeñas de los parámetros, el retrato de fase cambia. Por el contrario, para los puntos de descanso no sensibles, el retrato de fase no se ve afectado por pequeñas variaciones de parámetros.


41.3 Modelos no lineales en general

Hay muchos modelos no lineales diferentes para elegir que se implementan de forma rutinaria para el análisis de sistemas biológicos. Cada modelo tiene parámetros que tienen un significado biológico específico.

No es necesario aprender todos los modelos no lineales. Lo más probable es que si necesitamos una regresión no lineal en nuestro trabajo, estemos trabajando con un solo modelo o tal vez con un par. Lo más probable es que necesitemos uno que sea un modelo "listo para usar" bien entendido, en lugar de escribir un nuevo modelo personalizado.

La Guía de estadísticas de GraphPad Prism ofrece un excelente recurso completo para la regresión no lineal, que incluye un par de docenas de funciones diferentes. Puede reconocer la forma de sus propios datos en algunos de estos. Todos los conceptos básicos que forman parte de la resolución de problemas de regresión no lineal utilizando el software Prism se aplican al uso de R (o cualquier otro software).


7.3E: Ejercicios

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Ruido de lectura y ruido total

Existe una fuente más de ruido inherente a todos los CCD, que es especialmente importante para imágenes con exposiciones cortas y / o niveles de fondo muy tenues. Este es el ruido de lectura, a veces abreviado "readnoise".

Es una consecuencia del funcionamiento imperfecto de los dispositivos electrónicos físicos. Recuerde el orden de operaciones que realiza el CCD para convertir los electrones liberados por los fotones en cada píxel en una señal que pueda ser leída por una computadora:

    Los electrones transferidos a "amplificador" realmente un condensador. Las unidades son culombios.

El ruido de lectura se produce en el paso 2: la medición de un paquete de carga muy pequeño por el amplificador de lectura.

El amplificador no puede hacer un trabajo perfecto al medir la carga en el grupo de electrones. Normalmente, da el valor correcto en promedio, pero con alguna dispersión aleatoria. El "ruido de lectura" es simplemente una medida de esta dispersión alrededor del valor real. La gente suele citar su valor en electrones porque, después de todo, el paquete de carga está formado por electrones.

Midiendo el ruido de lectura

¿Cómo podemos determinar este valor? Una forma simple, pero aproximada, es mirar un marco que debería tener el mismo valor de píxel en todas partes. Supongamos que pudiéramos iluminar mágicamente el CCD con, digamos, exactamente 100 fotones en cada píxel. Todos los valores de píxeles debería sea ​​idéntico, por lo que cualquier diferencia entre píxeles podría atribuirse a fluctuaciones aleatorias en el amplificador de lectura.

  • sin fotones golpeando el chip
  • no hay tiempo para que el movimiento térmico libere los electrones (bueno, no mucho tiempo, de todos modos)

En teoría, en un mundo ideal, dos de estos "marcos cero" debería ser idéntico. Si restamos uno del otro, debería para obtener exactamente cero recuentos, en todas partes. ¡Intentalo!

  1. Elija dos de los fotogramas oscuros de cero segundos. Si hay alguien sentado cerca, hable con él para asegurarse de que los dos elijan un par diferente.
  2. Haga copias de estos dos marcos, llamados copyA.fit y copyB.fit.
  3. Sustraer copyB.fit de copyA.fit
  4. Calcule la desviación estándar y media (rms) de la imagen de diferencia
  5. ¿La media es cero? Debería estar cerca
  6. ¿La desviación estándar es cero?

La desviación estándar de esta imagen de diferencia es el resultado de la dispersión aleatoria en la primera imagen. copyA.fit Y dispersión aleatoria en la segunda imagen copyB.fit. Para encontrar la desviación estándar en un solo cuadro cero, necesitamos dividir el stdev de la imagen de diferencia por la raíz cuadrada de dos:

Esto produce el ruido de lectura del CCD en unidades de conteo. Lo que realmente queremos saber es el ruido de lectura en electrones.

  1. Convierta su valor de ruido de lectura de recuentos a electrones, utilizando el valor promedio de la clase para la ganancia de ayer.
  2. Compare su resultado con el de alguien sentado cerca.
  3. Compare su resultado con el valor del fabricante

Las principales fuentes de ruido en las mediciones CCD

Bien, ahora ya conoce las tres fuentes principales de dispersión aleatoria en los valores de píxeles del CCD: Ruido de lectura presente en todas las imágenes, la misma cantidad independientemente del tiempo de exposición

El ruido térmico aumenta con el tiempo: la dispersión es igual a la raíz cuadrada del número de electrones TÉRMICOS liberados en cada píxel. Puede reducirse bajando la temperatura del chip.

Ruido de fotones Depende de la cantidad de luz que llega al chip. La dispersión es igual a la raíz cuadrada del número de FOTO-electrones liberados en cada píxel. Puede provenir de la luz del cielo de fondo o de fotones del objeto objetivo.

Podemos juntar estas fuentes en una sola ecuación para calcular la incertidumbre general en el número de electrones en un solo píxel: o, en términos de la desviación estándar que podemos esperar ver en mediciones repetidas,

La gente suele abreviar estas cantidades así: en cuyo caso la ecuación para stdev, en electrones, se convierte en

Observe que el ruido de lectura R El término se eleva al cuadrado, simplemente porque la gente ha utilizado habitualmente la desviación estándar del ruido de lectura como la cantidad cotizada, en lugar del número de electrones de lectura en sí mismos.

  1. Toma un fotograma oscuro de cero segundos a una temperatura de la cámara de +23 grados Celsius. Suponga que el ruido de lectura no varía mucho con la temperatura, por lo que puede usar las mediciones de hoy (de un conjunto de cuadros fríos) para estimar el ruido de lectura. ¿Cuál será la desviación estándar por píxel, en electrones?
  2. ¿Cuál será la desviación estándar por píxel, en recuentos?
  3. Ahora toma un marco oscuro de 10 segundos a la misma temperatura cálida. Estime la desviación estándar por píxel en electrones. (Es posible que desee extraer el gráfico que hizo la semana pasada que muestra los valores medios de píxeles para exposiciones cálidas y oscuras).
  4. Lo mismo ocurre con las cuentas.
  5. Toma un cuadro oscuro de 100 segundos a la misma temperatura cálida. Estime la desviación estándar por píxel en electrones.
  6. Lo mismo ocurre con las cuentas.
  7. ¿Qué fuente de ruido domina las exposiciones cortas? ¿Qué fuente de ruido domina las exposiciones prolongadas?

Copyright y copia Michael Richmond. Este trabajo tiene una licencia Creative Commons.


12o Simposio Internacional de Ingeniería de Sistemas de Procesos y 25o Simposio Europeo de Ingeniería de Procesos Asistida por Computadora

Jason Price,. Jakob K. Huusom, en Ingeniería química asistida por computadora, 2015

3.1 Configuración experimental

La reacción se llevó a cabo en un reactor de vidrio de 2,5 L con un tanque de diámetro de 12 cm (T) y 5 deflectores, cada uno de 0,1 x T de ancho. Dos turbinas Rushton (diámetro del impulsor 0,42 T), que giraban a 515 rpm, proporcionaron la mezcla (potencia de entrada de aproximadamente 0,6 W / L). El control de temperatura en el reactor se mantuvo a 35 ° C (DT Hetotherm, Apeldoorn, Holanda). Los sustratos se alimentaron al reactor utilizando una bomba KNF STEPDOS .03 (KNF Neuberger AB, Estocolmo, Suecia), calibrada antes de cada experimento. Donde el aceite, la solución de agua-enzima y el metanol tenían cada uno su propia bomba.


Objetivo

El músculo esquelético es un órgano secretor importante, que produce y libera numerosas mioquinas, que pueden participar en la mediación de los efectos beneficiosos para la salud de la actividad física. Se han identificado más de 100 mioquinas mediante diferentes enfoques proteómicos, pero es posible que estas técnicas no detecten todas las mioquinas. Utilizamos la secuenciación de ARNm como un enfoque no dirigido para estudiar la expresión génica de proteínas secretadas en el músculo esquelético durante el ejercicio tanto agudo como prolongado.

Métodos

Veintiséis hombres sedentarios de mediana edad se sometieron a un entrenamiento combinado de resistencia y fuerza durante 12 semanas. Biopsias de músculo esquelético de metro. vasto lateral y se tomaron muestras de sangre antes y después de una prueba aguda de bicicleta, realizada al inicio del estudio y después de 12 semanas de intervención de entrenamiento. Identificamos transcripciones que codifican proteínas secretoras que se modificaron más de 1,5 veces en el músculo después del ejercicio. Las proteínas secretoras se definieron en función de anotaciones UniProt curadas o predicciones realizadas mediante múltiples métodos bioinformáticos.

Resultados

Este enfoque condujo a la identificación de 161 transcripciones secretoras candidatas que se regularon al alza después del ejercicio agudo y 99 que aumentaron después de 12 semanas de entrenamiento físico. Además, 92 transcripciones secretoras se redujeron después de la actividad física aguda y / o prolongada. De estas transcripciones receptivas, seleccionamos 17 mioquinas candidatas sensibles al ejercicio a corto y / o largo plazo que no se habían descrito antes como mioquinas. La expresión de estas transcripciones se confirmó en células primarias del músculo esquelético humano durante in vitro diferenciación y estimulación de pulso eléctrico (EPS). Uno de los candidatos que identificamos fue el factor estimulante de colonias de macrófagos-1 (CSF1), que influye en la homeostasis de los macrófagos. El ARNm de CSF1 aumentó en el músculo esquelético después del ejercicio agudo y prolongado, lo que se acompañó de un aumento de la proteína CSF1 circulante. En células musculares cultivadas, EPS promovió un aumento significativo en la expresión y secreción de CSF1.

Conclusión

Identificamos 17 nuevas transcripciones sensibles al ejercicio que codifican proteínas secretoras. Además, identificamos CSF1 como una nueva mioquina, que se secreta a partir de células musculares cultivadas y se regula al alza en el músculo y el plasma después del ejercicio agudo.


Prueba de examen de la escuela primaria de Singapur


Último CD de la serie de documentos de exámenes de las mejores escuelas (2012)

1. Paquete de Primaria 1: inglés, matemáticas, chino
2. Paquete de Primaria 2: inglés, matemáticas, chino
3. Paquete de primaria 3: inglés, matemáticas, ciencias, chino
4. Paquete de 4º de primaria: inglés, matemáticas, ciencias, chino
5. Paquete de 5º de primaria: inglés, matemáticas, ciencias, chino, HCL
6. Paquete de 6º de primaria: inglés, matemáticas, ciencias, chino, HCL

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Ver el vídeo: Método de la secante en Excel y código en Visual Basic (Octubre 2021).