Анализ взаимосвязи активности ретикулярной формации продолговатого мозга, дыхательной и сердечнососудистой систем у крыс при болевом воздействии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

С помощью метода вычисления усредненных условных вероятностей рекуррентностей выполнен сравнительный анализ направленности связей между различными физиологическими ритмами в виде колебаний артериального давления, дыхания и нейрональной активности нейронов ретикулярной формации продолговатого мозга двух групп анестезированных крыс при отсутствии и наличии болевого воздействия. Выявлены различные варианты направленности связи между анализируемыми ритмами. Для большинства данных для крыс из контрольной группы и из группы с экспериментально вызванным колитом обнаружена статистически значимая однонаправленность связи. Болевое воздействие не изменяло направленность связи, незначительно уменьшая количество данных с однонаправленной связью. При этом ритмы, связанные с сердечно-сосудистой системой (вариабельность артериального давления крови), управлялись ритмами дыхательной системы, а ритм дыхания контролировал вариабельность нейрональной активности нейронов ретикулярной формации продолговатого мозга.

Об авторах

О. Е Дик

Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН

Email: dickviola@gmail.com
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. M. C. Romano, M. Thiel, J. Kurths, et al., Europhys. Lett., 71, 466 (2005). doi: 10.1209/epl/i2005-10095-1
  2. J. Kurths, M. C. Romano, M. Thiel, et al., Nonlinear Dynam., 44, 135 (2006). doi: 10.1007/s11071-006-1957-x
  3. M. C. Romano, M. Thiel, J. Kurths, and C. Grebogi, Phys Rev E, 76, 036211-1 (2007). doi: 10.1103/Phys-RevE.76.036211
  4. D. Rangaprakash and N. Pradhan, Biomed. Signal. Proces. Control., 11, 114 (2014). doi: 10.1016/j.bspc.2014.02.012
  5. O. E. Dick and A. L. Glazov, Neurocomputing, 455, 163 (2021). doi: 10.1016/j.neucom.2021.05.038
  6. O. E. Dick and A. L. Glazov, Tech. Phys., 67 (2), 48 (2022). doi: 10.1134/S1063784222010030
  7. A. R. Kiselev, S. A. Mironov, A. S. Karavaev, et al., Physiol. Meas., 37 (4), 580 (2016). doi: 10.1088/09673334/37/4/580
  8. V. S. Khorev, J. M. Ishbulatov, E. E. Lapsheva, et al., Information and Control Systems, 1, 42 (2018). doi: 10.15217/issn1684-8853.2018.1.42
  9. T. E. Dick, Y. H. Hsieh, R. R. Dhingra, et al., Prog. Brain Res., 209, 191 (2014). doi: 10.1016/B978-0-444-63274-6.00010-2
  10. Y. Shiogai, A. Stefanovska, and P. V. E. McClintock, Phys. Reports, 488, 51 (2010). doi: 10.1016/j.phys-rep.2009.12.003
  11. D. Hoyer, U. Leder, H. Hoyer, et al., Med. Eng. Phys., 24, 33 (2002). doi: 10.1016/S1350-4533(01)00120-5
  12. A. S. Karavaev, M. D. Prokhorov, V. I. Ponomarenko, et al., Chaos, 19, 033112-1 (2009). doi: 10.1063/1.3187794
  13. O. A. Lyubashina, A. A. Mikhalkin, and I. B. Sivachenko, Integrat. Physiol., 2 (1), 78 (2021). doi: 10.33910/2687- 1270-2021-2-1-71-78
  14. O. A. Lyubashina, I. B. Sivachenko, and A. A. Mikhalkin, Brain Res. Bull., 182, 2 (2022). doi: 10.1016/j.brainresbull.2022.02.002
  15. L. Faes, G. Nollo, and K. Chon, Ann. Biomed. Eng., 36, 381 (2008). doi: 10.1007/s10439-008-9441-z
  16. M. G. Rosenblum and A. S. Pikovsky, Phys. Rev. E, 64, 045202-1 (2001). doi: 10.1103/PhysRevE.64.045202
  17. N. Marwan, Y. Zou, N. Wessel, et al., Phil. Trans. Roy. Soc. A, 371, 20110624-1 (2013). doi: 10.1098/rsta. 2011.0624
  18. N. Marwan, M. C. Romano, M. Thiel, and J. Kurths, Phys. Reports, 438, 237 (2007). doi: 10.1016/j.phys-rep.2006.11.001
  19. F. Takens, In Dynamical Systems and Turbulence, Lecture Notes in Mathematics, Ed. by D. Rand and L. S. Young, (Springer-Verlag. Berlin, 1981), V. 898, pp. 366-381.
  20. M. B. Kennel, R. Brown, and H. D. Abarbanel, Phys. Rev. A, 45, 3403 (1992).
  21. A. M. Fraser and H. L. Swinney, Phys. Rev., 33, 1134 (1986).
  22. M. Thiel, M. C. Romano, J. Kurths, et al., Phil. Trans. Roy. Soc. A, 366, 545 (2008).
  23. P. R. Bevington and D. K. Robinson, In Data reduction and error analysis for the physical sciences, Third ed. (McGraw_Hill Higher Education, 2003), p. 338.
  24. V. I. Ponomarenko, M. D. Prokhorov, A. B. Bespyatov, et al., Chaos, Solitons and Fractals, 23, 1429 (2005).
  25. M. G. Rosenblum, L. Cimponeriu, A. Bezerianos, et al., Phys. Rev. E, 65, 041909-1 (2002). doi: 10.1103/PhysRevE.65.041909
  26. R. Mrowka, L. Cimponeriu, A. Patzak, and M. G. Rosenblum, Amer. J. Physiol. Regulatory, Integrative Comp. Physiol., 285 (6), 1395 (2003). doi: 10.1152/ajpregu.00373.2003
  27. A. J. Ocon, M. S. Medow, I. Taneja, and J. M. Stewart, Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol., 300, 527 (2011). doi: 10.1152/ajpheart.00257.2010
  28. A. Stefanovska, H. Haken, P. V. E. McClintock, et al., Phys. Rev. Lett., 85 (22), 4831 (2000). doi: 10.1103/PhysRevLett.85.4831

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023