Долговременная коррекция блок 1: Mazda 6. Бедная смесь и бедные владельцы: service_193

Содержание

Лямбда зонд

Сегодня на всех двигателях установлен передний лямбда зонд (кислородный датчик) на каждом банке(блоке) цилиндров. Он вкручивается непосредственно в выпускной коллектор. Благодаря ему программа управлением двигателя узнает количество кислорода в отработанных газах и компенсирует отклонения от заданной топливо-воздушной смеси. А она изначально готовится благодаря датчику массового расхода воздуха (ДМРВ) или датчику абсолютного давления и может быть не особенно точной, например, 14.0 вместо 14.7

Не стоит путать передний датчик и задний, который находится после каталитического нейтрализатора и служит в основном для его диагностики.

Лямбда зонды бывают двух типов:

узкополосные

Такие способны «видеть» только отклонения от стехиометрической смеси 14.7

Т.е. если запрашиваемая смесь не 14.7, а скажем 12.5 в режиме максимальной нагрузки, то коррекция отключается и смесь готовится только по показаниям датчика массового расхода(ДМРВ) или датчика абсолютного давления. Это т.н. открытый цикл (open loop). Если лямбда корректирует, то это закрытый цикл (closed loop).

Идентифицировать укзкополосную «лямбду» можно по количеству проводов идущих от самого элемента к фишке. В большинстве случаев это четыре провода. Плюсом узкополосных датчиков является только их цена: обычно она в несколько раз дешевле.

широкополосные (ШДК)

Преимущество ШДК в том, что они способны измерить любую смесь, будь то 11, либо 20, или же 14.7 и т.д., а потому коррекция смеси осуществляется постоянно на всех режимах работы двигателя. Плюс, что очень важно, с помощью диагностического сканера можно посмотреть топливную смесь в реальном времени. Т.е. если смесь 14.7, то вы увидите цифру 1.0 Если бедная, то, например, 1.2 (14.7 * 1.2 = 17.6).

Такие датчики можно определить по пяти проводам.

Лямбда зонд для диагностики двигателя

Имея под рукой диагностический сканер можно посмотреть отклонение смеси. Нас интересует:

краткосрочная(short fuel trim) коррекция впрыска топлива

Это мгновенная коррекция. Обычно она лежит в пределах -10+10%, в идеале должна стремиться к нулю. Что эти цифры значат? МИНУС 10% означает, что смесь слишком богатая и программа пытается уменьшить количество топлива на 10 процентов. ПЛЮС 10% означает, что смесь бедная, и количество топлива увеличивается на 10%. Если вы видите цифры +25% (предельное значение), то смесь очень бедная.

долгосрочная(long fuel trim) коррекция впрыска топлива

Это коррекция постоянная. Т.е. +2% означает, что смесь всегда обогащена на 2%. Долгосрочная коррекция не должна превышать -4% +4%.

Кроме того, вы можете увидеть 2 окна с разными значениями. Первое окно для холостого хода, второе — для режима частичной нагрузки, т.е. для нормальной каждодневной езды.

Точка росы

Следует также знать, что коррекция начинается только через небольшой промежуток времени после запуска двигателя. Это нужно, чтобы преодолеть т.н. точку росы. Другими словами, вода, которая конденсировалась на рабочем элементе лямбда зонда должна испариться, иначе показания будут неправильными. Именно поэтому в кислородном датчике предусмотрен его подогрев.

Диагностика самого лямбда зонда

Чтобы продиагностировать лямбда зонд обычно достаточно прочитать коды неисправностей.

Если есть ошибка по датчику, то коррекция смеси отключается. Также, очень часто при отсутствии ошибок коррекция «упирается» в +25%, хотя смесь не бедная. В таком случае расход топлива повышается на те самые 25%, могут быть пропуски зажигания, взрывы в выпускном коллекторе.

Если вы решили заменить лямбда зонд, то не нарвитесь на китайскую подделку, коих очень много. Иногда лучше поставить датчик от LADA и перепаять разъем, нежели купить в 3 раза дороже и не решить проблему.

Возможно вам будут интересны следующие разделы, в которых кроме того описана работа систем:

Digitronic — Итак, что такое топливные коррекции и для…

Итак, что такое топливные коррекции и для чего они нужны?

Правильное понимание топливных коррекций может привести к ускорению диагностики и предупредить вас о будущих проблемах с вашим автомобилем.
В основе своей топливные коррекции – это процент изменения в топливоподаче во(по) времени. Для того чтобы двигатель работал хорошо, соотношение воздух/топливо должно оставаться в границах небольшого окна 14.7/1. Такое соотношение должно сохраняться в этой зоне под воздействием всех изменяющихся условий, с которыми двигатель сталкивается каждый день: холодный пуск, холостой ход в условиях длительных движений в пробках при движении по трассе и т.д.
Для того чтобы постоянно поддерживать оптимальное соотношение воздух-топливо на уровне стехиометрического, блок управления двигателем должен находиться в режиме управления с обратной связью. Переход в этот режим происходит при соблюдении следующих условий:
• Температура охлаждающей жидкости в двигателе не ниже 50°С.
• Кислородный датчик исправен и нагрет до рабочей температуры.
• Режим работы двигателя допускает управление с обратной связью (режим холостого хода и средних нагрузок).
Итак, компьютер двигателя пытается сохранить правильное соотношение воздух/топливо посредством точной настройки количества топлива поступающего в двигатель. В то время как добавляется или уменьшается подача топлива, кислородный датчик следит за тем сколько кислорода в выхлопе и сообщает об этом ЭБУ. Кислородные датчики могут быть представлены как глаза ЭБУ, которые следят за смесью кислорода в выхлопе. ЭБУ следит за этими входными данными от горячих кислородных датчиков безостановочно в замкнутом цикле. Если кислородный датчик информирует ЭБУ, что выхлопная смесь бедная, ЭБУ добавляет топливо путем увеличения времени открытия форсунки, для компенсации. И наоборот, если датчик кислорода информирует ЭБУ о том, что выхлопная смесь богатая, ЭБУ уменьшает время открытия форсунок, уменьшая тем самым подачу топлива для уменьшения обогащения смеси.
Эти изменения – добавление или уменьшение подачи топлива – называются Топливной Коррекцией или Fuel Trim. На самом деле, хоть датчики и называются кислородными, показывают они состояние топливной смеси. Изменения в напряжении кислородного датчика вызывают прямые изменения топливной смеси. Кратковременная топливная коррекция (STFT) относится к мгновенным изменениям топливной смеси – несколько раз в секунду. Долгосрочная топливная коррекция (LTFT) показывает изменения топливной смеси за длительный промежуток времени на основе показаний кратковременной коррекции (среднее значение за длительное время).
Типы коррекций бывают « Стандартные» (обедненная смесь обозначается положительным значением коррекции) и Инвертированные (бедная смесь обозначается отрицательным значением коррекции).
В основном все автомобили со стандартным типом коррекции, где отрицательная топливная коррекция (отрицательные значения по сканеру) свидетельствует об обогащении, а положительная топливная коррекция об обеднении смеси соответственно. (Т.е. если лямбда постоянно видит бедную смесь, то она постоянно обогащает и это отразится на LTFT отрицательным значениями). Но в редких случаях бывают автомобили и с «Инвертированным типом коррекции» такие как Газель NEXT.
Нормальные значения кратковременной коррекции STFT вообще будут колебаться между небольшими положительными и отрицательными значениями 2-3 раза в секунду. Обычно они держатся в районе 5% в плюс и минус, но они могут иногда приближаться и к 8-9% , в зависимости от КПД двигателя, возраста и степени износа компонентов и иных факторов. Нормальная долгосрочная коррекция должна сохраняться неизменной, показывая состояние топливной смеси. Ее значения должны быть близки к 0% или в окрестностях 5%, однако они тоже могут колебаться, но уже на более длительных промежутках времени, а могут и принимать статическое (постоянное) значение.
После завершения ездового цикла величина поправки базовой длительности впрыскивания, накопленная за это время, записывается в долговременную память, где хранится при выключенном зажигании. При следующем ездовом цикле блок управления двигателем определяет базовую длительность впрыскивания, учитывая эту поправку. Эта поправка результат адаптации системы управления к реальному состоянию двигателя (самообучение).
Если вы видите при проверке двузначные значения STFT и LTFT, это свидетельствует о ненормальных уровнях обогащения или обеднения смеси. Это может быть по причине льющих форсунок, утечек или подсосе воздуха или иных подобных причинах. Например, если кислородный датчик считывает бедную смесь, можно говорить о «вакуумной утечке, ЭБУ будет компенсировать это путем добавления топлива.
Краткосрочная топливная коррекция STFT начнет немедленно увеличиваться, чтобы показать, что компьютер добавляет топливо. Когда компьютер добавляет топливо, это становится заметно кислородному датчику и он следит таким образом до тех пор, пока кислородный датчик не покажет, что смесь больше не бедна и правильное соотношение топливо/воздух достигнуто. ЭБУ будет поддерживать повышенное добавление топлива до тех пор, пока подсос воздуха не будет устранен. Через некоторое время LTFT будет также показывать это увеличение как долгосрочное (постоянное на долгом промежутке времени). А если подсос воздуха слишком большой, то компьютер не сможет добавить достаточно много топлива, чтобы сбалансировать смесь и достичь правильного соотношения воздух/топливо. Корректировка достигнет своего максимального значения, обычно это 25%. Затем выскочит код ошибки, говорящий о том, что двигатель работает на слишком обедненной смеси (ошибка P0171 или P0174) и максимальный порог возможной кратковременной коррекции STFT уже превышен.
Имейте ввиду, что компьютер не имеет представления о том исправен ли кислородный датчик и дает ли он правильные значения! В некоторых случаях все бывает наоборот, если датчик неисправен! Например, если датчик O2 показывает чрезмерно богатую смесь по причине своей неисправности, компьютер полагаясь на показания датчика начинает ее обеднять. Это называется «ложно обогащенное состояние». Компьютер будет обеднять смесь, опираясь на свои настройки, и может выдать коды ошибок P0172, P0175. Эти коды будут указывать на пере обогащенную смесь, однако она при этом будет на самом деле пере обедненной.
Если вы будете ориентироваться на коды, возникающие в результате таких ложных состояний смеси и не сопоставите это все со всеми данными по кислородным датчикам (обязательно смотрите на внешний вид налета на электродах свечей), то вы можете поставить неверный диагноз.
Также, на V-образных моторах на каждом выпускном тракте каждой из голов обычно стоит свой кислородный датчик и идет своя топливная коррекция для каждой головы (показания по Bank 1 и Bank 2). Если у вас 4х-цилиндровый двигатель, то у вас всего один банк данных – Банк 1. На V-образных моторах в этом смысле поудобнее по причине того, что если лямбда с одной стороны неисправна и врет вы можете сузить круг потенциальных причин проблемы ориентируясь на показания второго банка данных – Bank 2.

Подсос воздуха во впускном коллекторе симптомы приора

Как видно из названия, речь пойдет о поиске неучтенного воздуха, который в обход ДМРВ попадает во впуск, тем самым нарушая нормальную работу двигателя. Опишу несколько способов, которые испробовал. Явные симптомы наличия подсосов воздуха:
1) неустойчивая работа двигателя на ХХ;
2) ошибки типа бедная смесь;
3) потеря динамики;
4) снижение массового расхода воздуха;
4) коэффициент коррекции времени впрыска завышен и больше 1,000;
5) уменьшение шагов РХХ;
Значения типовых параметров систем впрыска Январь//BOSCH есть в интернете, я отталкивался от них. ЭБУ у меня Январь 7.2.
Нормальные значения
Массовый расход воздуха кг/час на хх 8-13.
Угол опережения зажигания грд. п.к.в. 7-17
Длительность импульса впрыска мсек 3,5-4,3
Текущее положение РХХ шаг 40+/-15
Коэффициэнт коррекции времени впрыска по сигналу ДК 1 +/-0,2

Что было у меня по факту:
Массовый расход воздуха кг/час на хх 7-9
Угол опережения зажигания грд. п.к.в. 0-7

Длительность импульса впрыска мсек 4-4,6
Текущее положение РХХ шаг 15-22
Коэффициэнт коррекции времени впрыска по сигналу ДК 1,2-1,4
Чек: бедная смесь

Начал с замера давления в топливной рампе, чтобы частично исключить топливную систему.
Рампа у меня нового образца без выносного регулятора давления топлива. Давление норма 3,8.
Открутил на торце рампы колпачек, стравил давление, выкрутил ниппель. Далее с китайского компрессора для накачки шин скрутил манометр, одел на манометр резиновый шланг (в идеале надо бензостойкий) обжал хомутом. Другой конец одел на рампу и обжал хомутом. Включил зажигание, завел — давление 3,6((( Расстроился, думал, что помирает насос. Вспомнил, что в гараже валяется старый советский ножной, механический, насос, скрутил манометр с него. Советский манометр показал 3,8, при перегазовках примерно до 4. Насос топливной системы в норме.

Детонация двигателя и подсос воздуха

Расходомер воздуха. Топливная коррекция

Детонация двигателя — это явление, сопровождающееся звонким стуком. Основные причины, приводящие к детонации на моторе без распределителя зажигания и имеющего датчик положения коленвала и датчик давления во впускном коллекторе МАР, следующие:
1. Угол опережения больше необходимого
1.1. Метка ВМТ для датчика колена смещена по какой-либо причине
1.2. Некорректные данные для расчета угла опережения
1.1.1. По оборотам — обороты мотора по датчику колена не соответствуют фактическим.
1.1.2. По нагрузке — сигнал МАР не соответствует фактической дорожной нагрузке. Например, забита трубка к датчику, разрежение во впускном коллекторе меньше, чем у исправного мотора (хуже продувка) по причине неэффективности системы зажигания, неправильных фаз газораспределения, дополнительного сопротивления на впуске или на выпуске.
1.1.3. По температуре (датчик температуры дает заниженную температуру)
1.2. Дефект ЕСМ
2. Скорость горения смеси выше расчетной
2.1. Бензин с низким октановым числом
2.2. Обедненная смесь
2.3. Степень сжатия выше нормы
2.4. Локальный перегрев стенок камер сгорания вследствие ухудшения теплообмена из-за нагара или снижения эффективности работы помпы.

Подсос воздуха.
1. Вариант с расходомером.
1.1 Подсос между расходомером и дросселем. В этом случае часть воздуха не учитывается расходомером, он показывает массу воздуха меньше попавшего в мотор, рассчитанное по его сигналу количество топлива меньше, чем требуется для выполнения условия лямбда=1, смесь по сигналу кислородного датчика бедная. БУ начинает увеличивать коэффициент коррекции в + (увеличивает время открытия форсунок) до тех пор, пока не достигнет лямбда=1. Коррекция со знаком +. Состав стехиометрический (если хватит диапазона регулирования).
1.2 Подсос в задроссельное пространство. Примерно все тоже самое, к тому же обычно (но не всегда) сопровождается повышенными оборотами хх.

2. Вариант с МАР-сенсором. Здесь все не так однозначно. Подсос до дросселя не имеет значения для работы системы. Подсос во впускной коллектор увеличивает в нем абсолютное давление, что расценивается как увеличение нагрузки мотора и приводит к увеличению подачи топлива. Теперь направление коррекции зависит от того, как соотносятся масса дополнительного воздуха и рассчитанного по «увеличению нагрузки» дополнительного топлива. То есть, коррекция в таких системах может быть и в + и в -.
3. Подсос в выхлопную систему в любой системе до 1-го датчика кислорода (до катализатора). Приводит к появлению в выхлопе свободного кислорода, что расценивается как бедная смесь и коррекция идет в +. Но при этом условие лямбда=1 внутри цилиндров выполняться не будет, мотор будет работать на обогащенной смеси с перерасходом топлива.

Пример расшифровки распечатки со сканера.
#CODES: 0……………………..кодов неисправностей нет
MIL/WARN LIGHT: OFF…………….контр.лампа на щитке выкл.

FUEL SYS #1:CL(Close Loop)..Обратная связь по датч.кисл. банк1 замкнута
FUEL SYS #2: CL …………Обратная связь по датч.кисл. банк1 замкнута
CALC LOAD: 13%…………..нагрузка двигателя ( грубо от макс.мощности)
COOLANT TEMP: 88Ўж ……………температура охл.жидкости град
SHORT FT #1: -1.6%………………….кратковременная кор. по банк 1
LONG FT #1: 10.2%……………………долговременная по банк1
SHORT FT #2: 19.5%…………………. кратковременная кор. по банк 2
LONG FT #2: 20.3% ………………….долговременная по банк2
ENGINE SPEED: 678rpm ………….обороты мотора
VEHICLE SPEED: 0km/h …………….скорость авто
IGN ADVANCE: 14.5deg …………..угол опережения зажигания град
INTAKE AIR: 24Ўж…………………..температура воздуха на впуске
MAF: 4gm/s……………………………….массовый расход воздуха
THROTTLE POS: 16%……………….относит. угол открытия дросселя
O2S B1 S1: 0.79V…………..напряжение правого переднего кисл. датчика
O2FT B1 S1: 0.0%………мгновенная коррекция банк1 по переднему датчику
O2S B1 S2: 0.08V………….напряжение правого заднего кисл.датчика

O2FT B1 S2: UNUSED…….мгнов. коррекция банк1 по заднему датч. не использ.
O2S B2 S1: 0.25V……………….напряжение левого переднего кисл.датчика
O2FT B2 S1: 19.5% …………мгновенная коррекция банк2 по переднему датчику
O2S B2 S2: 0.96V………………….напряжение левого заднего кисл.датчика
O2FT B2 S2: UNUSED……мгновенная коррекция банк2 по заднему датч. не использ.
OBD CERT: OBD II……………..система управления сертифицирована по OBD II
AT FLUID TEMP: 48Ўж…………….температура масла в АКПП
INJECTOR: 2.6ms …………………… длительность. открытия форсунок

IDL SIG: ON …………………………..признак хол.хода есть
FC IDL: OFF……………………………блокировка бензонасоса выкл.
STARTER SIG: OFF…………………сигнала работы стартера нет
A/C SIG: OFF………………………….сигнала включения кондея нет
PNP SW [NSW]: ON……………….АКПП в положении P или N
ELECT LOAD SIG: OFF…………сигнала включения доп.электрических нагрузок нет
STOP LIGHT SW: OFF……………педаль тормоза отпущена — 1-я пара контактов

STOP LIGHT SW1: OFF………….педаль тормоза отпущена — 2-я пара контактов
PS OIL PRESS SW: OFF………….датчик гидроусилителя руля выкл.
FUEL PUMP /SPD: OFF/M,L……. ступень мощности бензонасоса
EVAP VSV: OFF …………………….клапан вентиляции бака выкл.

расходомер воздуха.
симптомы: упала мощность, мотор на холостых глохнет.
прикрывая полоской изоленты входное отверстие расходомера по краям, можно увеличить количество воздуха, проходящего через чувствительный (обычно располагается в центре) элемент датчика и, соответственно, увеличить его выходной сигнал, приводя его ближе к истинному. это справедливо не для всех режимов работы двигателя, но доехать до дома можно. площадь перекрытия надо подбирать не спеша, увеличивая постепенно и проверяя в движении.

топливная коррекция.
рассуждения приведены для бензинового мотора азиатского/американского рынка или сертифицированного по obd со смесеобразованием во впускном коллекторе и датчиком кислорода переключающегося типа.одна из задач, которую решает система управления мотором (су) — это обеспечение минимальной токсичности выхлопа, т.е. минимально возможной концентрации со на установившемся режиме работы мотора (постоянной нагрузке) при максимально возможной отдаваемой мощности. это условие для бензинового двигателя со смесеобразованием во впускном коллекторе при рабочей температуре охлаждающей жидкости достигается при коэффициенте избытка воздуха лямбда=1.

на стадии проектирования мотора и его доводке на испытательном стенде составляется и корректируется программа для су с такими табличными значениями топливоподачи, чтобы при любой постоянной нагрузке, рассчитанная по сигналам образцовых (т.е. имеющих точность, по меньшей мере, на порядок выше серийных) датчиков длительность открытия форсунок обеспечивала л=1.
эта программа, точнее таблица топливоподач, записывается при программировании в одну часть памяти су, которую сама су изменить (перепрограммировать) не может – пзу (постоянная), и во вторую, которую су может переписать — озу (оперативная). назову эти значения базовыми. данные в пзу сохраняются даже при отключении аккумулятора, данные в озу сохраняются при выключении зажигания и, на некоторых моделях и марках, при отключении батареи. при работе мотора су берет данные именно из озу.

при изготовлении серийного мотора и элементов системы управления, получаемые параметры изделий имеют некоторый разброс, вызванный технологическими (но в пределах поля допуска, разрешенного конструкторской документацией) отклонениями. например, серийный регулятор давления держит давление в рампе на 0,1 атм меньше образцового, расходомер воздуха на хх показывает количество проходящего воздуха вместо 12 кг/час всего 11,5 и т.д. изменение параметров датчиков и мотора происходит и во время эксплуатации (старение материалов, загрязнение и т.д.)

в результате на серийном моторе на каком-то режиме на 14,7 кг воздуха су подает не 1 кг бензина, а 0,9кг. смесь получается бедная и это плохо, т.к. не выполняется условие по мощности, и, следовательно, вырастет общая токсичность выхлопа, т.к. водитель будет стараться компенсировать недостаток мощности более интенсивной работой педалью газа.

надо бы как-то скорректировать это несоответствие. для этого в систему введена обратная связь по наличию (бедная) или отсутствию (богатая смесь) свободного кислорода в выхлопе. определяет это датчик кислорода дк (лямбда-зонд), у которого выходное напряжение (или сопротивление) скачком реагирует на появление или исчезновение свободного кислорода. и так смесь бедная, и дк имеет на выходе низкое (около 0) напряжение.

су, информированная о бедной смеси, начинает шагами увеличивать время открытия форсунок (увеличивая множитель, на который умножается время открытия) до тех пор, пока напряжение дк не перевалит пороговое напряжение, выше которого смесь считается богатой. далее су делает шаг назад, слегка уменьшая время открытия форсунок. если при этом дк переключится обратно (смесь бедная), су записывает этот множитель в свою память в ячейку, соответствующую этому диапазону нагрузок.

этот множитель выдается на сканер как кратковременная коррекция (короткая). едем дальше. проходит еще несколько минут равномерного движения, короткая корр. не меняется и су переписывает (перепрограммирует) значения топливоподачи в озу на значения равные произведению базовая топливоподача х короткая корр. при этом короткая становится равной 0, а этот множитель появляется на сканере в графе долговременная коррекция (длинная). поскольку произошло изменение данных в озу под реальные условия, при дальнейшей работе мотора и тех же условиях короткая коррекция будет около 0. пока опять что-нибудь не изменится.

в случае, если короткая достигла предельно допустимого значения (20….30 % для разных моторов), а л=1 не достигнута (нет переключения дк), она все равно записывается в графу длинная (переписывается озу), и, обнулившись, повторяет цикл изменения до достижения л=1 или до предельного значения. при этом в память су записываются ошибки по качеству смеси или отсутствию активности дк.

основные причины, приводящие к коррекции топливоподачи.
влияние дефектов системы зажигания рассматривать не буду, т.к. проще эту систему отдефектовать отдельно и желательно это делать в самом начале процесса диагностики до подключения сканера.
подсос воздуха на впуске. на системах с расходомером воздуха коррекция идет в +. наибольшая коррекция на хх. с ростом нагрузки значение коррекции стремится к 0. на системах с мар-сенсором на хх может и в + и в -.

подсос воздуха на выпуске до первого дк. приводит к коррекции + , но при этом л меньше 1, смесь богатая.
засоренность форсунок. приводит к уменьшению топливоподачи и коррекции в + на всех режимах.
уменьшение производительности бензонасоса и загрязнение расходомера воздуха. коррекция в + на больших оборотах и нагрузках. на хх около 0.
неисправный дк ( амплидуда выходного напряжения меньше порогового) коррекция в + до предельного значения.
негерметичность форсунок. наибольшая коррекция в — на хх.
регулятор давления. давление выше — коррекция в -, давление ниже — коррекция в +.
вода в разъеме дк (замыкание на подогрев). коррекция в — до предельного значения.

От состава топливовоздушной смеси (её «качества») зависит не только максимальная мощность двигателя, но, что иногда важнее, его управляемость – излишний воздух, поступающий во впускной тракт, может стать причиной остановки двигателя в самый неподходящий момент. Допустим, вы выезжаете со второстепенной дороги на главную. Оценили расстояние до потока машин, движущихся по главной дороге – а при попытке «рвануть с места» мотор глохнет… Повреждение авто от бокового удара может быть в этом случае не самым тяжёлым последствием.
Каковы могут быть симптомы подсоса воздуха во впускном коллекторе и «как с ними бороться» – тема этой статьи.

Признаки подсоса воздуха во впускном коллекторе

Незначительные «излишки» воздуха могут никак не проявлять себя, так как они не способны сильно изменить состав горючей смеси, и выявить их сможет только диагностика двигателя.
Но при крупных повреждениях впускного тракта симптомами подсоса воздуха могут стать:

Первый симптом подсоса воздуха во впускном тракте — это неустойчивая работа двигателя на холостом ходу.

неустойчивая работа двигателя на холостом ходу, вплоть до его остановки;
провалы при ускорении, причём при резком нажатии на педаль «газа» двигатель может опять же заглохнуть, особенно в начале движения авто;
возможно повышение рабочей температуры мотора из-за его работы на слишком бедной смеси.

Следует заметить, что неравномерная работа двигателя «сглаживается» на средних и высоких оборотах, можно лишь отметить снижение тяговых качеств двигателя.

Как может «лишний» воздух поступать в цилиндры?

Попадание избыточного воздуха в топливную смесь возможно не только непосредственно через нарушение прокладки впускного коллектора, но и через сопряжённые с ним детали. Рассмотрим подробнее возможные места нарушения целостности впускного тракта для карбюраторного и инжекторного двигателей по отдельности.

Карбюраторный двигатель

Возможные места подсоса воздуха на впуске

Возможные «слабые места»:

Частая причина подсоса воздуха — деформация «подошвы» карбюратора, когда карбюратор подтягивают на горячем двигателе.

прокладка под карбюратор;
диафрагмы карбюратора. В основном это диафрагмы пускового устройства и привода заслонки второй камеры – последняя есть не у всех моделей;
вакуумные шланги для управления углом опережения (идёт к трамблёру), для всевозможных пневмоклапанов; также иногда сами штуцера карбюратора неплотно вставлены в корпус на заводе;
деформация «подошвы» карбюратора; очень распространённая причина подсоса, вызывается тем, что карбюратор подтягивают на горячем двигателе.

Впрысковый двигатель

Подсос возможен через:

Обобщение

Кроме того, для обоих видов двигателей подсос возможен через повреждённый шланг вакуумного усилителя тормозов, а также через уплотнение его клапана (штуцера), вставленного в корпус усилителя. Более того, многие автолюбители игнорируют тот факт, что при неправильной настройке свободного хода выключателя стоп-сигнала («лягушки») можно нарушить правильную работу самого усилителя, в результате чего забор воздуха из него будет «неправильным», что вызовет излишний его забор во впускной коллектор. На правильную настройку «вакуумника» оказывает также величина выступания его штока из корпуса. Самым неприятным в этой ситуации является то, что подсос воздуха «сквозь» вакуумный усилитель не выявить снаружи при осмотре.

Поиск неисправности

Легко и наглядно определить подсос воздуха во впускном коллекторе можно дымогенератором.

Самым доступным способом поиска подсоса воздуха во впускном коллекторе является визуальный осмотр. Трещины и разрывы воздушных шлангов можно увидеть и «невооружённым» глазом. Также можно проверить, насколько плотно соединены между собой детали. Нередко случается, что во время ремонта, например, не затянули как следует гайки крепления карбюратора или других узлов.
Если видимых причин неисправностей нет, то очень эффективным является распыление из баллончика составов типа «Быстрый старт», изготовленных на основе эфира, вдоль стыков деталей. Процедуру нужно проводить на работающем двигателе. Эфир, попавший через щели в коллектор, вызовет изменения в работе мотора – его обороты должны кратковременно увеличиться.
Наконец, вопрос о том, как можно обнаружить подсос воздуха во впускном коллекторе, легко разрешить, если у вас есть дымогенератор. С его помощью поиск мест нарушений герметичности не представляет особых проблем. «Накачав» дымом впускной тракт, можно визуально наблюдать, где нарушена целостность впускной системы – при этом лучше воспользоваться лампой (фонариком) синего цвета – в её свете становится более заметным.

Устранение подсоса воздуха

Устранение подсоса воздуха во впускном коллекторе

При ремонте впускного коллектора не следует прикладывать усилий к датчикам — излишнее усилие может вывести их из строя.

Ремонт, в основном, сводится к замене прокладок, уплотнителей и вакуумных шлангов. Причём не стоит потрескавшиеся шланги восстанавливать при помощи герметика – его излишки, попав в воздушный тракт, могут вызвать засоры.
При ремонте помните, что не следует прикладывать усилий к датчикам, пытаясь проверить, не заклинили ли некоторые из них. Особенно это касается регулятора холостого хода – он как раз устанавливается во впускном тракте. Нажимая на его сердечник, вы рискуете окончательно испортить регулятор, представляющий собой шаговый электродвигатель.
И напоследок – учтите ещё один важный момент. Иногда подсос воздуха «со стороны», хоть и никак не сказывается на работе двигателя, может привести к очень неприятным последствиям. Речь идёт о случаях, когда воздух попадает в коллектор, минуя воздушный фильтр. Например, если расколота та часть корпуса фильтра, из которой очищенный от пыли воздух попадает в коллектор. Случается, что человек подолгу ездит с изрядной трещиной в корпусе фильтра или в гофрированном шланге забора воздуха от фильтра к корпусу дроссельной заслонки. Обороты холостого хода и мощность двигателя при этом будут в норме, но ресурс самого мотора вы рискуете сильно сократить.
В одном автомобильном журнале как-то была опубликована заметка об эксперименте, поставленном группой любознательных людей – они прокатились по пустыне без воздушного фильтра. Двигатель совершенно «кончился», не пройдя и 100 км. Поэтому – смотрите внимательно!

О чем говорят параметры коррекции?

Адаптация, коррекция

Условия работы двигателя могут меняться.

О том, как современные системы «обучены» к ним приспосабливатся.

Казалось бы, для правильной работы впрыскового двигателя достаточно обычного лямбда-регулирования, о котором мы не раз говорили, то есть изменения состава рабочей смеси в цилиндрах по сигналу датчика остаточного кислорода в отработавших газах. Но в реальности этого мало – в силу различных причин постепенно меняются и характеристики датчиков, и состояние двигателя, порой нестабильны и показатели топлива. Чтобы избавить от необходимости частых подрегулировок, логично решили, что электронный блок управления должен сам приспосабливаться к подобным переменам. Это назвали «самообучением» системы.

Кроме текущего коэффициента коррекции К, ныне применяются как минимум еще два. Это аддитивная и мультипликативная составляющие коррекции самообучения.

Производители автомобилей и диагностического оборудования различных марок до сих пор не договорились о единых обозначениях параметров – каждый придумывает сокращения по своему вкусу. Мы обозначим аддитивную составляющую коррекции самообучения Кад, а мультипликативную Км. Первая отвечает за работу двигателя при минимальных оборотах холостого хода, вторая – при частичных нагрузках.

Кад принято обозначать в процентах. Обычные пределы его изменения – от -10 до +10%. Км – показатель безразмерный, как и уже известный коэффициент коррекции времени впрыска К. Изменяется Км от 0,75 до 1,25. Предельные значения любого из этих коэффициентов свидетельствуют о значительном отклонении состава смеси от стехиометрии. Если Км станет меньше 0,78 или больше 1,22, система самодиагностики включит в комбинации приборов контрольную лампу «проверь двигатель». Этот же сигнал будет подан, если Кад перевалит за 8-процентный барьер – как в положительную, так и отрицательную сторону. Контроллер зафиксирует коды неисправностей РО171 и РО172 – смесь слишком бедная либо богатая. (Второй символ О в обозначении кода говорит о том, что это общий код согласно протоколу OBD – и расшифровывается одинаково для любого автомобиля).

Зачем же нужны два дополнительных коэффициента? Напомним: текущий коэффициент коррекции К быстро реагирует на постоянно происходящие колебания состава смеси – но этим его роль и исчерпывается. А вот коэффициенты Кад и Км учитывают влияние долговременных, медленно меняющихся факторов, возникших в результате работы двигателя, – например, постепенную потерю им компрессии из-за износа, загрязнение фильтров, чувствительного элемента ДМРВ и т.д.

Рассмотрим изменения коэффициентов на примере. Пока двигатель холодный и лямбда-регулирования нет, текущий коэффициент коррекции К = 1. Режим адаптации еще не работает. Чтобы он включился, должны быть выполнены следующие условия: двигатель прогрет выше +85°С, проработал с момента пуска 10 минут, есть лямбда-регулирование, коэффициент К меняется в положенных узких пределах, то есть 0,98–1,02.

Если двигатель работает с частичной нагрузкой, в дело вступает коэффициент мультипликативной коррекции Км. Блок управления в какой-то момент времени t1 начинает плавно увеличивать параметр адаптации Км. Допустим, он увеличился до 1,01. Смесь стала богаче на 1%. Соответственно, параметр текущей коррекции впрыска К реагирует на это и переходит в диапазон 1,12–1,16 при среднем значении 1,14. Но К еще очень далек от единицы, поэтому блок продолжает увеличивать Км. Это будет продолжаться, пока смесь не вернется к стехиометрии, то есть К = 1,0. К этому моменту Км = 1,15. В итоге блок управления «научился» работать с учетом отклонений в ДМРВ, погрешность которого учтена в результатах адаптации, а коэффициент К коррекции времени впрыска, как и положено, вновь колеблется в пределах 0,98–1,02 – и готов скомпенсировать внезапное обогащение либо обеднение смеси на 25%. Коэффициент Км, в отличие от К, записывается в энергозависимую память контроллера и хранится там даже при выключенном зажигании. При последующих пусках, включая холодные, без лямбда-регулирования, контроллер будет учитывать погрешность ДМРВ.

Аддитивная составляющая коррекции самообучения Кад тоже отслеживает изменения коэффициента К – но лишь при минимальных оборотах холостого хода. Ее размерность – проценты. Изменение состава смеси, определяемое коэффициентом Кад, можно рассчитать по формуле, которую мы представим в упрощенном виде, так как на составе смеси сказываются и другие параметры, которые здесь не рассматриваются. Итак, состав смеси меняется на величину: Кад.100/нагрузка. О параметре нагрузки мы говорили в прошлом материале – для исправного прогретого двигателя на холостом ходу он близок к 20%. Допустим, Кад = 2% – в этом случае состав смеси соответствует 10-процентному обогащению. А если Кад = -5%, то смесь обеднится на 25%. А если двигатель не обкатан? Параметр нагрузки больше, около 25%. В этом случае при Кад = 2% произойдет обогащение смеси на 8%. Как работает эта форма адаптации, рассмотрим на примере.

Допустим, во впускной коллектор подсасывался воздух, обедняя смесь на 10%. Сначала это компенсировал текущий коэффициент коррекции времени впрыска К – он увеличился до 1,1 и этим привел смесь к стехиометрии. Но после включения адаптации получаем: Кад = 2%, а коэффициент К = 1,0.

При повторных пусках блок управления учитывает ранее подкорректированное значение Кад – и даже на режиме прогрева, когда лямбда-регулирования нет, это обеспечивает устойчивую работу двигателя.

…Но вот подсос устранили. Смесь стала богатой. На это сразу отреагирует коэффициент коррекции времени впрыска К – он снизится до 0,9. Топливоподача снизилась на 10%, смесь вернулась к стехиометрии. После включения адаптации Кад начнет уменьшаться, пока коррекция времени впрыска не вернется к величине К = 1,0.

Отметим в заключение: чтобы коэффициенты Км, Кад и время впрыска после устранения неисправности вернулись к номинальным значениям, долго ждать не надо. Достаточно воспользоваться функцией диагностического прибора «сброс адаптаций» или отключить аккумулятор.

Допустим, что Кад = 0, К = 1,0. Это их нейтральные значения. Но вот ДМРВ, например, состарился – и смесь стала на 15% бедней. Блок управления начнет приводить ее к стехиометрии и увеличит подачу топлива на 15%. В этом случае коэффициент К будет колебаться в пределах 1,13–1,17 (среднее значение 1,15). Вот тут и включается процесс адаптации: параметр «базовая адаптация смеси» принимает значение «ДА». Задача адаптации – компенсировать ошибки топливодозирования и вернуть к номинальному значению 1,0 коэффициент К.
__________________

Коррекция времени впрыска топлива — С5, 2001 — 2008

Всем доброго времени суток!

Хочу попросить совета/разъяснения у тех, кто хорошо понимает алгоритм работы топливной коррекции.

Суть проблемы такова: подвергся старению кислородный датчик, утратил свои первоначальные свойства и обрел новые — долгое время реагирования и низкий уровень напряжения, как следствие — переобогащение смеси, сопровождающееся выхлопом черного цвета.

Вчера датчик был заменен. То, что произошло после замены, очень удивило. Сигнал с датчика на ХХ держится на уровне 1В и при работе двигателя в режиме коррекции с обратной связью мгновенная топливная коррекция (STFT) составляет -34%, что верно, т.к. детектировано почти полное отсутствие кислорода в отработанных газах — смесь богатая и ее нужно «подстричь». Но! При этом долгосрочная топливная коррекция (LTFT) в глубоком плюсе и составляет +99%. В моем понимании, постоянное наличие отрицательной поправки, обусловленной сигналом с Л-зонда, должно постепенно снижать значение LTFT, но этого не происходит. При повышении оборотов двигателя сигнал с кислородного датчика становится похожим на «пилу», и тогда STFT и LTFT начинают сходиться ближе к нулевому значению, периодически даже его достигая и некоторое время не выходя за разумные пределы. Давление во впускном коллекторе в норме, все места возможного проникновения дополнительного воздуха проверены. Хотя, стоит отметить, что вне зависимости от того, есть ли неисправности датчиков, механики двигателя или еще чего-либо, алгоритм должен отрабатывать коррекцию однозначно: формировать долгосрочную на основании кратковременной. Здесь же я вижу противоречие.

Как думаете, обусловлено ли это неисправностью ECU или я не знаю тонкостей алгоритма корректирования впрыска?

Всем заранее спасибо за советы и наводки.

Изменено 6 июня, 2013 пользователем Radiopulsar

Алгоритм топливной коррекции по датчику кислорода. Лямбда-адаптация. Долгосрочная коррекция.

Продолжаем видеокурс «Диагностика систем бензинового впрыска». Этот ролик посвящен лямбда-адаптации. Это вторая сторона медали процесса лямбда-регулирования.

Краткосрочная коррекция, которая долго увеличивала длительность впрыска и вышла на новый уровень лямбда-регулирования, называется долгосрочной коррекцией (или лямбда-адаптацией).
Краткосрочная и долгосрочная коррекция – это мощный диагностический инструмент.

Подписывайтесь на канал, жмите колокольчик – так вы не пропустите важную информацию!

Оглавление
00:00 Введение.
00:33 Расчетная длительность впрыска. Как считается время впрыска.
01:37 Что будет, если возникнет такой дефект, как подсос воздуха.
02:26 Максимальная длительность впрыска в системах ME / MPI с циркониевым датчиком прыжкового типа.
03:35 Причины «зависания» в бедной смеси.
03:45 Как работает лямбда-адаптация. Почему она важна.
05:39 Этапы диагностики.
05:57 Долгосрочная коррекция может быть не только с «+», но и с «–».
06:16 Что делает блок, какой будет сигнал с L-зонда.
07:20 О чем говорит знак долгосрочной коррекции.
07:44 Какие значения считаются оптимальными.
08:31 Если долгосрочная коррекция равна нулю, и случился пропуск воспламенения, как воспримет это L-зонд и блок. О чем говорит увеличенная краткосрочная коррекция.
10:09 Краткосрочная и долгосрочная коррекция.
10:38 Широкополосный L-зонд. Его преимущества.

О лекторе:
Уже 25 лет Константин Курганов занимается обучением автоэлектриков и автодиагностов. Константин – аттестованный преподаватель Autel и эксперт по диагностике автомобильных электронных систем.
И теперь его уроки доступны на нашем канале.

Смотрите все серии «Экспресс-курса для автодиагноста»
– Теория:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL2Tqo0nLskKii9xybXBHZ6ZK86_SdXZJM

Диагностические сканеры: https://autel-russia.ru/catalog/skanery-serii-maxisys/

Посетите наш сайт:
РФ: https://autel-russia.ru/
Украина: https://autel-ukraine.com.ua

Присоединяйтесь к нам в социальных сетях:
Instagram: https://www.instagram.com/autel_cis/
ВКонтакте: https://vk.com/autel_cis
Facebook: https://www.facebook.com/AutelCISofficial/

Посетите форум AUTEL: https://www.carhelp.info/forums/forumdisplay.php?f=161

#оборудованиедляСТО #автодиагностика #диагностикаавто #автосервис #курсыавтодиагностов #диагностическоеоборудование #оборудованиедлядиагностики #Autel #Аутел #устранениенеисправностейнаСТО #урокидиагностикиавтомобилей #обучениеавтодиагностов #урокидляавтодиагностов #урокидлявладельцевСТО #диагностикаДВС #ДВС #двигательвнутреннегосгорания #исполнительныеустройства #системауправлениябензиновоговпрыска #топливнаякоррекцияподатчикукислорода #лямбдаадаптация #долгосрочнаякоррекция

Диагностика лямбда зонда (Большой расход по городу) — 77 — Эксплуатация и обслуживание

Пока двигатель работает, расход топлива не может быть нулевым. На холостых это порядка 0,6-1 литр в час. HDS, возможно показывает

коэффициент.
Цитата от «WIK26» г.Светлоград Ставропольск. кр.:

«Выполнены следующие условия: двигатель прогрет выше +85°С, проработал с момента пуска 10 минут, есть лямбда-регулирование,

коэффициент К меняется в положенных узких пределах, то есть 0,98-1,02.Если двигатель работает с частичной нагрузкой, в дело вступает

коэффициент мультипликативной коррекции Км . Блок управления в какой-то момент времени t1 начинает плавно увеличивать параметр

адаптации Км .Допустим, он увеличился до 1,01. Смесь стала богаче на 1%. Соответственно, параметр текущей коррекции впрыска К реагирует

на это и переходит в диапазон 1,12-1,16 при среднем значении 1,14. Но К еще очень далек от единицы, поэтому блок продолжает увеличивать Км

. Это будет продолжаться, пока смесь не вернется к стехиометрии,то есть К = 1,0. К этому моменту Км = 1,15. В итоге блок управления

«научился» работать с учетом отклонений в ДМРВ, погрешность которого учтена в результатах адаптации, а коэффициент К коррекции времени

впрыска, как и положено, вновь колеблется в пределах 0,98–1,02 – и готов скомпенсировать внезапное обогащение либо обеднение смеси на

25%. Коэффициент Км , в отличие от К, записывается в энергозависимую память контроллера и хранится там даже при выключенном зажигании.

При последующих пусках, включая холодные, без лямбда-регулирования, контроллер будет учитывать погрешность ДМРВ.иногда при заливке

новой прошивке,авто нужно поездить некоторый промежуток времени,что бы коррекции устаканились.
Аддитивная составляющая коррекции самообучения Кад тоже отслеживает изменения коэффициента К — но лишь при минимальных оборотах

холостого хода. Ее размерность – проценты. Изменение состава смеси, определяемое коэффициентом Кад,можно рассчитать по формуле,

которую мы представим в упрощенном виде, так как на составе смеси оказываются и другие параметры, которые здесь не будем рассматривать.

Итак, состав смеси меняется на величину: Кад·100/нагрузка. Параметр нагрузки — для исправного прогретого двигателя на холостом ходу он

близок к 20%.Допустим, Кад=2% — в этом случае состав смеси соответствует 10-процентному обогащению. А если Кад=-5%,то смесь обеднится

на 25%. А если двигатель не обкатан? Параметр нагрузки больше, около 25%. В этом случае при Кад = 2% произойдет обогащение смеси на 8%.

Как работает эта форма адаптации, рассмотрим на примере.Допустим, во впускной коллектор подсасывался воздух, обедняя смесь на 10%.

Сначала это компенсировал текущий коэффициент коррекции времени впрыска К – он увеличился до 1,1 и этим привел смесь к стехиометрии.Но

после включения адаптации получаем: Кад= 2%, а коэффициент К = 1,0.При повторных пусках блок управления учитывает ранее

подкорректированное значение Кад – и даже на режиме прогрева, когда лямбда-регулирования нет, это беспечивает устойчивую работу

двигателя.
Но вот подсос устранили. Смесь стала богатой. На это сразу отреагирует коэффициент коррекции времени впрыска К – он снизится до 0,9.

Топливоподача снизилась на 10%, смесь вернулась к стехиометрии. После включения адаптации Кад начнет уменьшаться, пока коррекция

времени впрыска не вернется к величине К = 1,0.
Отметим в заключение: чтобы коэффициенты Км , Кад и время впрыска после устранения неисправности вернулись к номинальным значениям,

долго ждать не надо. Достаточно воспользоваться функцией диагностического прибора «сброс адаптаций» или отключить аккумулятор-НО

ПЕРЕД тем как это сделать,нужно хорошо понимать,что ты этим хочешь сделать.есть вероятность,что машинко может не завестись.»

———- Сообщение добавлено 21.01.2018 в 04:35 ———-

Краткосрочная коррекция и долгосрочная коррекция топлива не действие, а таблицы которые хранятся в ЭБУ и используются как коэффициент в зависимости от режима работы двигателя.

Долгосрочная коррекция биохимических и неврологических аномалий в модели мышей MLD с помощью неонатальной системной инъекции вектора AAV серотипа 9

фон Фигура К., Гизельманн В., Яекен Дж. Метахроматическая лейкодистрофия. Метаболические и молекулярные основы наследственных заболеваний . McGraw-Hill: New York, 2001.

. Google Scholar

Matzner U, Herbst E, Hedayati KK, Lullmann-Rauch R, Wessig C, Schroder S et al .Замещение ферментов улучшает патологию нервной системы и улучшает ее функцию у мышей с метахроматической лейкодистрофией. Hum Mol Genet 2005; 14 : 1139–1152.

CAS Статья Google Scholar

Хилле-Рефельд А. Маннозо-6-фосфатные рецепторы в сортировке и транспорте лизосомальных ферментов. Biochim Biophys Acta 1995; 1241 : 177–194.

Артикул Google Scholar

Бек М.Терапия лизосомальных нарушений накопления. IUBMB Life 2010; 62 : 33–40.

CAS Google Scholar

Пондер КП. Иммунный ответ препятствует терапии лизосомных болезней накопления. J Clin Invest 2008; 118 : 2686–2689.

CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Саиф М.А., Биггер Б.В., Брукс К.Э., Мерсер Дж., Тайли К.Л., Черч Г.Дж. и др. .Трансплантация гемопоэтических стволовых клеток снижает частоту нейтрализующих алло-антител, наблюдаемую при синдроме Гурлера после фармакологической заместительной терапии ферментами. Haematologica 2012; 97 : 1320–1328.

CAS Статья Google Scholar

Маттес Ф., Строобантс С., Герлах Д., Воленберг С., Вессиг С., Фог Дж. и др. . Эффективность заместительной ферментной терапии у мышей с обострением метахроматической лейкодистрофии снижается с возрастом. Hum Mol Genet 2012; 21 : 2599–2609.

CAS Статья Google Scholar

Matzner U, Lullmann-Rauch R, Stroobants S, Andersson C, Weigelt C, Eistrup C et al . Замещение ферментов улучшает атаксическую походку и гистопатологию центральной нервной системы на мышиной модели метахроматической лейкодистрофии. Mol Ther 2009; 17 : 600–606.

CAS Статья Google Scholar

Кураи Т., Хисаясу С., Китагава Р., Мигита М., Сузуки Х, Хираи И и др. .Опосредованная AAV1 коэкспрессия формилглицин-генерирующего фермента и арилсульфатазы A эффективно корректирует накопление сульфатида в модели метахроматической лейкодистрофии у мышей. Mol Ther 2007; 15 : 38–43.

CAS Статья Google Scholar

Янсон К., Макфи С., Биланюк Л., Хазелгроув Дж., Тестайути М., Фриз А и др. . Клинический протокол. Генная терапия болезни Канавана: вектор AAV-2 для нейрохирургической доставки гена аспартоацилазы (ASPA) в мозг человека. Hum Gene Ther 2002; 13 : 1391–1412.

CAS Статья Google Scholar

Леоне П., Шера Д., Макфи С.В., Фрэнсис Дж. С., Колодный Э. Х., Биланюк Л. Т. и др. . Долгосрочное наблюдение после генной терапии по поводу болезни канавана. Sci Transl Med 2012; 4 : 165ra163.

Артикул Google Scholar

Miyake N, Miyake K, Karlsson S, Shimada T.Успешное лечение метахроматической лейкодистрофии с использованием трансплантации костного мозга сверхэкспрессирующих клеток HoxB4. Mol Ther 2010; 18 : 1373–1378.

CAS Статья Google Scholar

Biffi A, Capotondo A, Fasano S, del Carro U, Marchesini S, Azuma H et al . Генная терапия метахроматической лейкодистрофии обращает вспять неврологические повреждения и дефициты у мышей. J Clin Invest 2006; 116 : 3070–3082.

CAS Статья Google Scholar

Biffi A, Montini E, Lorioli L, Cesani M, Fumagalli F, Plati T et al . Генная терапия лентивирусными гемопоэтическими стволовыми клетками приносит пользу при метахроматической лейкодистрофии. Наука 2013; 341 : 1233158.

Артикул Google Scholar

Foust KD, Nurre E, Montgomery CL, Hernandez A, Chan CM, Kaspar BK.Внутрисосудистый AAV9 преимущественно нацелен на нейроны новорожденных и астроциты взрослых. Nat Biotechnol 2009; 27 : 59–65.

CAS Статья Google Scholar

Miyake N, Miyake K, Yamamoto M, Hirai Y, Shimada T. Глобальный перенос гена в ЦНС через ГЭБ после неонатальной системной доставки одноцепочечных векторов AAV. Brain Res 2011; 1389 : 19–26.

CAS Статья Google Scholar

Inagaki K, Piao C, Kotchey NM, Wu X, Nakai H.Частота и спектр геномной интеграции вектора серотипа 8 рекомбинантного аденоассоциированного вируса в печени новорожденных мышей. J Virol 2008; 82 : 9513–9524.

CAS Статья Google Scholar

Виттке Д., Хартманн Д., Гизельманн В., Лулльманн-Раух Р. Запасы лизосомального сульфатида в головном мозге мышей с дефицитом арилсульфатазы A: клеточные изменения и топографическое распределение. Acta Neuropathol 2004; 108 : 261–271.

CAS Статья Google Scholar

Hu C, Busuttil RW, Lipshutz GS. Rh20 обеспечивает превосходную экспрессию трансгена у мышей по сравнению с естественными серотипами AAV для неонатальной генной терапии. J Gene Med 2010; 12 : 766–778.

CAS Статья Google Scholar

Garcia AM, Fadel SA, Cao S, Sarzotti M. Т-клеточный иммунитет у новорожденных. Immunol Res 2000; 22 : 177–190.

CAS Статья Google Scholar

Ciesielska A, Hadaczek P, Mittermeyer G, Zhou S, Wright JF, Bankiewicz KS et al . Церебральная инфузия чужеродных белков, кодирующих вектор AAV9, может вызывать клеточно-опосредованные иммунные ответы. Mol Ther 2013; 21 : 158–166.

CAS Статья Google Scholar

Comley LH, Wishart TM, Baxter B, Murray LM, Nimmo A, Thomson D et al .Индукция клеточного стресса в нейронах трансгенных мышей, экспрессирующих желтый флуоресцентный белок: значение для исследования нейродегенерации. PLoS One 2011; 6 : e17639.

CAS Статья Google Scholar

Гото Х., Ян Б., Петерсен Д., Пеппер К.А., Альфаро П.А., Кон ДБ и др. . Трансдукция зеленого флуоресцентного белка увеличивала окислительный стресс и повышала чувствительность к цитотоксическим препаратам в клеточных линиях нейробластомы. Mol Cancer Ther 2003; 2 : 911–917.

CAS PubMed Google Scholar

Лю Х.С., Ян М.С., Чжоу С.К., Чен PH, Кэ, Нью-Джерси. Токсичен ли зеленый флуоресцентный белок для живых клеток? Biochem Biophys Res Commun 1999; 260 : 712–717.

CAS Статья Google Scholar

Детрейт Э.Р., Бауэрс В.Дж., Хальтерман М.В., Джулиано Р.Э., Беннис Л., Федерофф Х.Д. и др. .Перенос репортерного гена вызывает апоптоз в первичных корковых нейронах. Mol Ther 2002; 5 : 723–730.

CAS Статья Google Scholar

Кальседо Р., Моризоно Х., Ван Л., Маккартер Р., Хе Дж., Джонс Д. и др. . Профили антител к аденоассоциированным вирусам у новорожденных, детей и подростков. Clin Vaccine Immunol 2011; 18 : 1586–1588.

CAS Статья Google Scholar

Scallan CD, Jiang H, Liu T, Patarroyo-White S, Sommer JM, Zhou S et al .Человеческий иммуноглобулин ингибирует трансдукцию печени векторами AAV при низких нейтрализующих титрах AAV2 у мышей SCID. Кровь 2006; 107 : 1810–1817.

CAS Статья Google Scholar

Бутин С., Монтейет В., Верон П., Леборн С., Бенвенист О., Монтус М.Ф. и др. . Распространенность сывороточного IgG и нейтрализующих факторов против аденоассоциированного вируса (AAV) типов 1, 2, 5, 6, 8 и 9 в здоровой популяции: значение для генной терапии с использованием векторов AAV. Hum Gene Ther 2010; 21 : 704–712.

CAS Статья Google Scholar

Mingozzi F, High KA. Иммунные ответы на векторы AAV: преодоление препятствий на пути к успешной генной терапии. Кровь 2013; 122 : 23–36.

CAS Статья Google Scholar

Manno CS, Pierce GF, Arruda VR, Glader B, Ragni M, Rasko JJ et al .Успешная трансдукция печени при гемофилии AAV-фактором IX и ограничения, налагаемые иммунным ответом хозяина. Nat Med 2006; 12 : 342–347.

CAS Статья Google Scholar

Nathwani AC, Tuddenham EG, Rangarajan S, Rosales C, McIntosh J, Linch DC et al . Опосредованный вектором аденовируса перенос генов при гемофилии B. N Engl J Med 2011; 365 : 2357–2365.

CAS Статья Google Scholar

Hess B, Saftig P, Hartmann D, Coenen R, Lullmann-Rauch R, Goebel HH et al . Фенотип мышей с дефицитом арилсульфатазы А: связь с метахроматической лейкодистрофией человека. Proc Natl Acad Sci USA 1996; 93 : 14821–14826.

CAS Статья Google Scholar

Севин С., Бенраисс А., Ван Дам Д., Боннин Д., Нагельс Дж., Веро Л. и др. .Перенос генов, опосредованный внутримозговым аденоассоциированным вирусом, при быстро прогрессирующих формах метахроматической лейкодистрофии. Hum Mol Genet 2006; 15 : 53–64.

CAS Статья Google Scholar

D’Hooge R, Coenen R, Gieselmann V, Lullmann-Rauch R, De Deyn PP. Снижение вызванных слухом потенциалов ствола мозга совпадает с потерей спиральных ганглиозных клеток у мышей с дефицитом арилсульфатазы А. Brain Res 1999; 847 : 352–356.

CAS Статья Google Scholar

Consiglio A, Quattrini A, Martino S, Bensadoun JC, Dolcetta D, Trojani A и др. . In vivo генная терапия метахроматической лейкодистрофии лентивирусными векторами: коррекция невропатологии и защита от нарушений обучения у пораженных мышей. Nat Med 2001; 7 : 310–316.

CAS Статья Google Scholar

Ивамото Н., Ватанабэ А., Ямамото М., Мияке Н., Кураи Т., Терамото А и др. .Глобальное диффузное распределение в головном мозге и эффективная доставка генов в ганглии задних корешков путем интратекальной инъекции аденоассоциированного вирусного вектора серотипа 1. J Gene Med 2009; 11 : 498–505.

CAS Статья Google Scholar

Gao GP, Alvira MR, Wang L, Calcedo R, Johnston J, Wilson JM. Новые аденоассоциированные вирусы макак-резусов в качестве векторов для генной терапии человека. Proc Natl Acad Sci USA 2002; 99 : 11854–11859.

CAS Статья Google Scholar

Hermens WT, ter Brake O, Dijkhuizen PA, Sonnemans MA, Grimm D, Kleinschmidt JA et al . Очистка рекомбинантного аденоассоциированного вируса ультрацентрифугированием в градиенте йодиксанола позволяет быстро и воспроизводимо приготовить векторные фонды для переноса генов в нервной системе. Hum Gene Ther 1999; 10 : 1885–1891.

CAS Статья Google Scholar

Мияке К., Мияке Н., Ямадзаки Ю., Шимада Т., Хираи Ю.Серотип-независимый метод получения и очистки вектора рекомбинантного аденоассоциированного вируса (AAV). J Nippon Med Sch 2012; 79 : 394–402.

CAS Статья Google Scholar

Скотт Дж. Э., Дорлинг Дж. Дифференциальное окрашивание кислых гликозаминогликанов (мукополисахаридов) альциановым синим в солевых растворах. Histochemie 1965; 5 : 221–233.

CAS Статья Google Scholar

Folch J, Lees M, Sloane Stanley GH.Простой метод выделения и очистки общих липидов из тканей животных. J Biol Chem 1957; 226 : 497–509.

CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Картер Р.Дж., Лайон Л.А., Хамби Т., Манджиарини Л., Махал А., Бейтс Г.П. и др. . Характеристика прогрессирующих моторных дефицитов у мышей, трансгенных по мутации болезни Гентингтона человека. J Neurosci 1999; 19 : 3248–3257.

CAS Статья Google Scholar

Долгосрочная коррекция болезни накопления гликогена у мышей типа Ia путем переноса гена, опосредованного рекомбинантным аденоассоциированным вирусом-1

Инфузия неонатальной AAV8-G6Pase-α направляет экспрессию G6Pase-α в печени

В предыдущем исследовании ¹⁵, мы показали, что терапия глюкозой поддерживает жизнь менее 15% мышей G6Pase-α ^{— / —} намного дольше отлучения (21 день), и даже эти мыши продолжают страдать от частых гипогликемических приступов, причем некоторые из них живут до 3 месяцев. возраста.Кроме того, мы показали, что неонатальная инфузия AAV2-G6Pase-α не может улучшить жизнь мышей G6Pase-α ^{— / —} после отлучения от груди. Эта неудача, скорее всего, связана с замедленной кинетикой экспрессии трансгена, опосредованной rAAV2, которая обычно достигает пика через 5-7 недель после инфузии. ¹⁶ Поскольку сообщается, что rAAV8 направляет более эффективный перенос гена в печень, ^{16, 23} мы исследовали, может ли инфузия неонатальной AAV8-G6Pase-α улучшить выживаемость G6Pase-α ^{— / —} мышей.Мы решили экспрессировать ген G6Pase-α в AAV8-G6Pase-α, управляемом гибридным энхансером CMV и промотором β-актина курицы, чтобы обеспечить широкую тканевую специфичность, поскольку для коррекции нарушения GSD-Ia требуется экспрессия G6Pase-α как в печени, так и в почках. .

Новорожденным G6Pase-α ^{— / —} мышам вводили 5 × 10 ¹¹ частиц AAV8-G6Pase-α через височную вену. Все три животных пережили отлучение от груди. Однако при оценке экспрессии трансгена G6Pase-α в печени и почках через 4 недели после инфузии ферментативная активность G6Pase обнаруживалась только в печени.Не было обнаружено экспрессии в почках (данные не показаны). Поскольку объем вируса, который может быть введен новорожденной мыши, ограничен размером мыши, мы стремились увеличить дозу вируса путем инфузии мышам G6Pase-α ^{— / —} двумя временно разделенными дозами — одной в неонатальный период и второй, когда животные достигли 1-недельного возраста. Опять же, все три мыши пережили отлучение от груди. Через 6 недель после инфузии активность G6Pase-α в печени и почках инфузированных животных исследовали и сравнивали с таковой у аналогичных по возрасту G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- однопометников, и G6Pase-α ^{— / —} мышей (таблица 1).Как и ожидалось, G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- однопометников имели активность G6Pase-α как в печени, так и в почках, а мыши G6Pase-α ^{— / —}, поддерживаемые только глюкозой. терапии, не имело активности G6Pase-α. Мыши, которым вводили AAV8-G6Pase-α, имели 20,3% нормальной активности G6Pase-α в печени, но только 0,3% от нормальной активности почек (Таблица 1).

Таблица 1 Активность G6Pase в печени и почек у G6Pase-α ^{— / —} мышей после двух инфузий AAV8-G6Pase-α

Неонатальная инфузия AAV1-G6Pase-α приводит к экспрессии G6Pase-α в печени и почках

Второй новый Сообщается, что серотипом AAV, эффективно трансдуцирующим печень, является AAV1.^{25, 26} Для сравнения с результатами по rAAV8 мы также поместили ген G6Pase-α в AAV1-G6Pase-α под промотором β-актина курицы / энхансером CMV. Всего 12 мышам G6Pase-α ^{— / —} новорожденным вводили 5 × 10 ¹¹ частиц AAV1-G6Pase-α (AAV1-G6Pase-α-1X). Все пережили отлучение от груди. Пять из этих мышей были забиты для раннего анализа экспрессии в возрасте 3 и 6 недель (таблица 2). Из оставшихся трех мышей преднамеренно умерщвляли на 17, 26 и 48 неделях, а четыре мыши умерли преждевременно через 12, 13, 15 и 30 недель после инфузии.

Таблица 2 Гептическая и почечная активность G6Pase у G6Pase-α ^{— / —} мышей после однократной неонатальной инфузии AAV1-G6Pase-α

Ключевым открытием было то, что AAV1-G6Pase-α доставляла функциональный трансген G6Pase-α к обоим печень и почки (таблица 2). Через 3 и 6 недель после инфузии активность G6Pase-α в печени и почках составляла ∼4 и ∼3% от нормальной активности, соответственно (Таблица 2), что указывает на то, что ∼4% активности G6Pase-α в печени достаточно для поддержания GSD. -Я мышей без отъема.Соответствующие активности сохранялись в обоих органах у трех обработанных мышей, которые прожили 17, 26 и 48 недель (таблица 2). Поскольку четыре из семи мышей, которым вводили AAV1-G6Pase-α-1X, умерли преждевременно, результаты показывают, что эти уровни активности G6Pase в печени и почек являются пограничными для выживания обработанных G6Pase-α ^{— / —} мышей.

Две инфузии AAV1-G6Pase-α предотвращают преждевременную смерть G6Pase-α

^{— / —} мышей

Если однократная инфузия граничит с выживанием, более успешным может быть увеличение дозы трансгена.Учитывая ограничение объема первой дозы, связанное с размером, мы исследовали, может ли вторая доза AAV1-G6Pase-α, введенная в возрасте 1 недели, когда все мыши еще живы, увеличить доставку трансгена G6Pase-α и выживание. При использовании этой стратегии на девяти животных не было преждевременной смерти мышей G6Pase-α, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —} до их преднамеренного умерщвления в 24 ( n = 3), 32 ( n = 2) и 49–57 ( n = 4) недель после инфузии (таблица 3), что значительно превышает время ранее наблюдаемой преждевременной смерти.

Таблица 3 Активность поглощения G6Pase и G6P печенью и почками у G6Pase-α ^{— / —} мышей после двух инфузий AAV1-G6Pase-α

Через 24 недели после инфузии активность G6Pase-α в печени и почках AAV1- G6Pase-α-2X-инфузированные G6Pase-^{— / —} мыши имели ∼10 и ∼7% от нормальной активности, соответственно (таблица 3), что более чем вдвое превышало соответствующие активности у животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-1X (сравните таблицы 2 и 3). Высокие уровни активности печеночной и почечной G6Pase сохранялись у животных, которым вводили инфузию, в течение 57-недельного исследования (таблица 3).Результаты показывают, что ~ 11% нормальной активности печени и ~ 7% нормальной активности почечной G6Pase являются адекватными для поддержания G6Pase-α ^{— / —} мышей в течение по крайней мере 57 недель.

Эффективная активность G6Pase in vivo зависит от связывания фермента G6Pase-α с закрепленной на мембране G6PT, ^{11, 12, 13}, которая перемещает G6P из цитоплазмы в просвет ER для гидролиза. У мышей G6Pase-α ^{— / —} транспорт G6P в микросомы печени и почек заметно снижен.¹³ Таким образом, мы изучали влияние экспрессии трансгена на активность микросомального поглощения G6P в печени и почках животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X. И микросомы печени и почек мышей G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- эффективно транспортируют G6P, и не наблюдается значительного поглощения G6P микросомами печени или почек необработанной G6Pase-α ^{— / —} мышей (таблица 3). У G6Pase-α ^{— / —} животных, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X, активность микросомального поглощения G6P восстанавливалась между 28 и 33% нормальных уровней в печени и между 43 и 53% нормальных уровней в почках. (Таблица 3).

Также исследовали распределение экспрессии трансгена G6Pase-α в печени и почках. У мышей G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- G6Pase-α равномерно распределена по гепатоцитам, но более локализована в почках, преимущественно экспрессируется в коре головного мозга. ^{7, 15} Этот образец экспрессии был подтвержден гистохимическим анализом ферментов (рис. 1). Как и ожидалось, не было активности окрашиваемой G6Pase-α в срезах печени или почек необработанных G6Pase-α ^{— / —} мышей.У мышей G6Pase-α ^{— / —}, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X, вся печень и почка были окрашены положительно через 49 или 57 недель после инфузии, и не было доказательств предпочтительной экспрессии в коре почек (рис. 1). В соответствии с количественными анализами фосфогидролазы (таблица 3) окрашивание было менее интенсивным, чем у мышей G6Pase-α ^{+ / +}. Это указывает на то, что rAAV1 доставляет трансген G6Pase-α ко всей печени и почкам, и что некортикальные области почки вносят вклад в общую измеряемую активность фосфогидролазы.

Рисунок 1

Гистохимический анализ активности G6Pase-α в печени и почках у мышей G6Pase-α, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —}. Свежесрезанные образцы печени и почек из необработанной G6Pase-α ^{— / —} (- / -), G6Pase-α, инфузированной AAV1-G6Pase-α-2X, ^{— / —} (- / — AAV1-G6Pase-α), и G6Pase-α ^{+ / +} (+ / +) мышей анализировали на активность G6Pase с использованием метода улавливания свинца фосфата, образующегося при гидролизе G6P ⁴⁰ при увеличении × 100.Кора почки обозначена стрелкой.

G6Pase-α ^{— / —} Мыши, получающие терапию глюкозой, имеют задержку роста, и к 2-недельному возрасту их средняя масса тела составляет примерно 60% от их однопометников дикого типа или гетерозиготных. ¹⁴ После двух инфузий AAV1-G6Pase-α у мышей G6Pase-α ^{— / —} наблюдается заметно улучшенная скорость роста, а масса тела животных, подвергшихся инфузии, сравнима с массой тела G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- однопометников через 4 недели после инфузии (рис. 2а).Сравнимая скорость роста сохранялась на протяжении 57-недельного исследования.

Рисунок 2

Фенотипический анализ мышей G6Pase-α, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —}. (а) Послеродовое развитие. Вес тела всех девяти мышей G6Pase-α ^{— / —}, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X, во время постнатального развития был неотличим от веса G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- мышей. . Показаны данные для 57-недельных мышей с инфузией G6Pase-α ^{— / —} и G6Pase-α ^{+ / +} из одного помета.(○), G6Pase-α ^{+ / +} мыши; (•), G6Pase-α ^{— / —} мышей, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X. (б) Уровни сыворотки глюкозы, холестерина, триглицеридов и мочевой кислоты. Данные представлены как среднее ± s.e.m. (○), G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- мышей; (•), G6Pase-α ^{— / —} мышей, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X. (c) Вес печени и почек. Вес печени и почек относительно общей массы тела мышей G6Pase-α ^{— / —} (AAV1-2X — / -), инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X, сравнивали с массой G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- мышей (+ / + и +/-), а также G6Pase-α, инфузированный AAV1-G6Pase-α-1X ^{— / —} мышей (AAV1-1X — / -) .

Инфузия AAV1-G6Pase-α-2X корректирует патологические проявления GSD-Ia

При терапии глюкозой у мышей G6Pase-α ^{— / —} проявляется гипогликемия, гиперхолестеринемия, гипертриглицеридемия и гиперурикемия. ¹³ Хотя мыши G6Pase-α, инфузированные AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —}, были гипогликемичными в возрасте 2 недель, их сывороточные профили глюкозы вскоре нормализовались, и эта нормогликемия сохранялась на протяжении всего постнатального развития (рис. 2б).Ни одна из мышей не страдала частыми гипогликемическими припадками, типичными для необработанных мышей G6Pase-α ^{— / —}. Более того, как и мыши G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/-, мыши G6Pase-α ^{— / —}, инфузированные AAV1-G6Pase-α-2X, сохраняли нормогликемию, даже если намеренно голодали в течение 2 часов. . В то время как животные, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, проявляли гиперхолестеринемию, гипертриглицеридемию и гиперурикемию в возрасте 2 недель, их уровни холестерина, триглицеридов и мочевой кислоты в сыворотке были полностью нормальными к возрасту 4 недель, и эта нормальность сохранялась в течение 57-недельного исследования (рис. 2b).

Гепатомегалия — еще одно клиническое проявление у мышей GSD-Ia, которое возникает в результате чрезмерного накопления гликогена в печени. ^{1, 2} Как и ожидалось, масса печени мышей G6Pase-α ^{— / —} в возрасте 4–6 недель была заметно повышена, достигая 9–18% массы тела (данные не показаны), по сравнению с дикими животными. тип значения 4%. Поскольку только несколько мышей G6Pase-α ^{— / —} дожили до 12-недельного возраста, мы сравнили вес печени животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, с весом G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-. α ^+/- мышей и животных, инфузированных AAV1-G6Pase-α-1X.Гепатомегалия заметно улучшилась после инфузии AAV1-G6Pase-α-2X, а средний относительный вес печени у животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, составлял 6,3 ± 0,5% от веса тела, что находится на полпути между нормальным диапазоном до 4,1 ±. 0,2% для мышей G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- и более высокий диапазон 9,8 ± 0,8% для животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-1X (рисунок 2c). Гепатомегалия при GSD-Ia в первую очередь вызвана отложением гликогена, и содержание гликогена в печени у животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, составляло 400.8 ± 16,7 мкмоль глюкозильных остатков на грамм сырого веса печени. Это находится посередине между нормальным диапазоном 224,4 ± 21,1 для контрольных однопометников и более высоким диапазоном 815,5 ± 48,4 для животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-1X. На протяжении всего постнатального развития трансдуцированные срезы ткани печени животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, не демонстрировали гистологических аномалий, за исключением небольшого накопления гликогена (рис. 3). Результаты показывают, что ~ 11% нормальной активности печеночной G6Pase-α (таблица 3) достаточно для поддержания близких к нормальным функциям печени.

Рисунок 3

Гистологический анализ печени и почек мышей G6Pase-α ^{— / —}, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X. На планшетах показаны окрашенные гематоксилин-эозином срезы печени и почек из G6Pase-α ^{+ / +} (+ / +), G6Pase-α, инфузированный AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —} (- / — AAV1-G6Pase- α) и необработанных мышей G6Pase-α ^{— / —} (- / -) при увеличении в 200 раз. Обратите внимание на аномалии, включая гломерулярный склероз (обозначенный стрелкой) в почках мышей G6Pase-α ^{— / —} через 57 недель после инфузии AAV1-G6Pase-α-2X.

Нефромегалия также является клиническим проявлением GSD-Ia человека и мыши. ^{1, 2} Как и ожидалось, запасы гликогена в почках мышей G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- низкие при средней относительной массе почек 1,25 ± 0,05% от массы тела (рис. 2в). У мышей, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, относительный вес почек увеличился почти в три раза, достигнув 3,7 ± 0,3%, но все еще был ниже 4,8 ± 0,8% веса тела, наблюдаемого для AAV1-G6Pase-α-1X-. настоянные мыши (рис. 2с).Несмотря на повышенное отложение гликогена в трансдуцированных тканях почек через 32 недели после инфузии AAV1-G6Pase-α-2X, гистологических аномалий не наблюдалось (рис. 3). Однако через 49–57 недель после инфузии в трансдуцированных тканях почек наблюдались гистологические аномалии различной степени. В то время как ткани почек одного животного на 49 неделе показали незначительные гистологические аномалии или не показали их отсутствия, у других трех животных в возрасте 49, 49 и 57 недель были обнаружены гистологические аномалии, включая гломерулярный склероз, как показано в тканях почек мыши на 57 неделе. постинфузия (рисунок 3).

Затем исследовали креатинин сыворотки, индекс измененной функции почек, ²⁷. Уровни креатинина в сыворотке мышей G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- в возрасте 49–57 недель составляли 0,25 ± 0,04 мг / дл (рис. 4a). Уровни креатинина сыворотки у четырех животных, которым вводили AAV1-G6Pase-α-2X, которые дожили до возраста 49–57 недель, оставались нормальными и составляли 0,19 ± 0,02 мг / дл. Напротив, уровни креатинина в сыворотке у 4-6-недельных контрольных мышей G6Pase-α ^{— / —} были заметно повышены, достигнув 2.57 ± 0,18 мг / дл (рис. 4а).

Рисунок 4

Анализ сывороточного креатинина и антител против G6Pase-α у мышей G6Pase-α, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —}. (a) Уровни креатинина сыворотки G6Pase-α, инфузированной AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —} мышей (- / — / rAAV1), которые дожили до возраста 49–57 недель (n = 4), сравнивали с таковыми у мышей. соответствующего возраста G6Pase-α ^{+ / +} и G6Pase-α ^+/- помётов (+ / + и +/-), а также G6Pase-α ^{— / —} мышей в возрасте от 4 до 6 недель (- / -) (n = 4).(b) Вестерн-блоттинг на антитела против G6Pase-α. Микросомальные белки из клеток COS-1, инфицированных Ad-G6Pase-α, подвергали электрофорезу через 12% гель полиакриламид-SDS и переносили на мембрану PVDF. Мембранные полоски индивидуально инкубировали с антисывороткой против G6Pase-α человека (разведение 1: 3000, дорожка 1), образцами сыворотки (разведение 1: 200) от необработанных мышей G6Pase-α ^{— / —} (- / -, дорожки 2 ), образцы сыворотки (разведение 1: 200) от G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- (+ / +) однопометников в возрасте 57 недель (дорожка 3), 49 недель (дорожки 6, 9). , 12) и образцы сыворотки (разведение 1: 200) мышей G6Pase-α, инфузированных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —} (- / — / rAAV1) на 57 неделе (дорожки, 4, 5), и 49 недель (дорожки 7, 8, 10, 11, 13, 14) после инфузии.49W-1, 49W-2 и 49W-3 обозначают три разных введенных G6Pase-α ^{— / —} мышей.

Отсутствие иммунного ответа против мышиной G6Pase-α

Чтобы определить, генерируется ли гуморальный ответ, направленный против мышиной G6Pase-α, у мышей, инфузированных G6Pase-α ^{— / —}, мы выполнили вестерн-блот-анализ с использованием сыворотки от инфузированных мышей. дважды с AAV1-G6Pase-α. В качестве положительного контроля использовали кроличью антисыворотку против G6Pase-α. ¹⁰ Результаты на фиг. 4b показали, что никаких антител против G6Pase-α не было обнаружено ни у одной из мышей G6Pase-α, введенных AAV1-G6Pase-α-2X ^{— / —}, которые дожили до возраста 49–57 недель.Кроме того, не было эндогенного антитела против G6Pase-α, присутствующего в сыворотке G6Pase-α ^{+ / +} / G6Pase-α ^+/- однопометников (дорожки 3, 6, 9, 12) или необработанной G6Pase-α. ^{— / —} мышей (дорожка 2).

Долговременная коррекция наблюдений ветра методом диффузионного преобразования

% PDF-1.6 % 1 0 obj > / Метаданные 3 0 R / Контуры 4 0 R / PageLayout / OneColumn / Страницы 5 0 R / StructTreeRoot 6 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 7 0 объект / SD_Office_SD_OFF_Address (Фредериксборгвей 399) / SD_Office_SD_OFF_ArtworkDefinition (стандартный) / SD_Office_SD_OFF_CVR (DK 30 06 09 46) / SD_Office_SD_OFF_City (4000 Роскилле * Дания) / SD_Office_SD_OFF_ColorTheme (DTU) / SD_Office_SD_OFF_DTUNavn (Технический университет Дании) / SD_Office_SD_OFF_Department (Корпус 118) / SD_Office_SD_OFF_FriseName (Vindenergi frize.png) / SD_Office_SD_OFF_Group (Институт) / SD_Office_SD_OFF_ID (71) / SD_Office_SD_OFF_Identity / SD_Office_SD_OFF_ImageDefinition (Удкаст) / SD_Office_SD_OFF_LogoName (WindEnergy_% IANA% .wmf) / SD_Office_SD_OFF_Name (Департамент ветроэнергетики) / SD_Office_SD_OFF_PELogoName (Vindenergi_SecondLogo_% IANA% .png) / SD_Office_SD_OFF_Phone (46 77 50 85) / SD_Office_SD_OFF_Phone_2 () / SD_Office_SD_OFF_Web (www.vindenergi.dtu.dk) / SD_Office_SD_OFF_Workarea (DTU Wind Energy, Технический университет Дании) / SD_ShowDocumentInfo (Истина) / SD_ShowGeneralPanel (Истина) / SD_ShowWatermark (Удкаст) / SD_USR_Department () / SD_USR_DirectPhone () / SD_USR_Email () / SD_USR_Initials () / SD_USR_Name (Бетина Бринк Лаурсен Винтер) / SD_USR_Title (Kommunikationsmedarbejder) / SD_UserprofileName (betl2) / SourceModified (D: 201110428) / Название (Долгосрочная коррекция наблюдений за ветром путем диффузионного преобразования) >> эндобдж 2 0 obj > / Шрифт> >> / Поля [] >> эндобдж 3 0 obj > транслировать 2019-05-20T13: 24: 13 + 02: 002019-05-20T13: 06: 01 + 02: 002019-05-20T13: 24: 13 + 02: 00Acrobat PDFMaker 10.0 для Worduuid: 2dd21ea8-1a0e-4082-8497-551aadea3412uuid: 1e9cfc33-a848-4401-aed9-1baf03bcca53

application / pdf

Долгосрочная коррекция наблюдений за ветром с помощью диффузионного преобразования

Мортен Нильсен

Библиотека Adobe PDF 10.0D: 201110428DTU13395507FalseTrueTrueWindReportbetl271InstitutDTU Vindenergi (кампус Рисё) Технический университет Данииvindenergi.dtu.dkUdkastStandardVindenergi_SecondLogo_% IANA% .pngVindenergi frise.pngWindEnergy_% IANA% .wmfDTUBetina Brink Laursen WintherKommunikationsmedarbejderDTU Vindenergiast (Risø campus) конечный поток эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > эндобдж 22 0 объект > эндобдж 23 0 объект > / XObject> >> / Аннотации [143 0 R] / Родитель 11 0 R / MediaBox [0 0 595 842] >> эндобдж 24 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / XObject> >> / Повернуть 0 / StructParents 0 / Тип / Страница >> эндобдж 25 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 11 / Тип / Страница >> эндобдж 26 0 объект > эндобдж 27 0 объект > эндобдж 28 0 объект > эндобдж 29 0 объект > эндобдж 30 0 объект > эндобдж 31 0 объект > эндобдж 32 0 объект > эндобдж 33 0 объект > эндобдж 34 0 объект > эндобдж 35 0 объект > эндобдж 36 0 объект > эндобдж 37 0 объект > эндобдж 38 0 объект > эндобдж 39 0 объект > эндобдж 40 0 объект > эндобдж 41 0 объект > эндобдж 42 0 объект > эндобдж 43 0 объект > эндобдж 44 0 объект > эндобдж 45 0 объект > эндобдж 46 0 объект > эндобдж 47 0 объект > эндобдж 48 0 объект > эндобдж 49 0 объект > эндобдж 50 0 объект > эндобдж 51 0 объект > эндобдж 52 0 объект > эндобдж 53 0 объект > эндобдж 54 0 объект > эндобдж 55 0 объект > эндобдж 56 0 объект > эндобдж 57 0 объект > эндобдж 58 0 объект > эндобдж 59 0 объект > эндобдж 60 0 объект > эндобдж 61 0 объект > эндобдж 62 0 объект > эндобдж 63 0 объект > / Шрифт> >> / Повернуть 0 / StructParents 10 / Тип / Страница >> эндобдж 64 0 объект / К 0 / П 19 0 Р / Стр. 24 0 R / S / Рисунок >> эндобдж 65 0 объект > эндобдж 66 0 объект > эндобдж 67 0 объект > эндобдж 68 0 объект > эндобдж 69 0 объект > эндобдж 70 0 объект > эндобдж 71 0 объект > эндобдж 72 0 объект > эндобдж 73 0 объект > эндобдж 74 0 объект > эндобдж 75 0 объект > эндобдж 76 0 объект > эндобдж 77 0 объект > эндобдж 78 0 объект > эндобдж 79 0 объект > эндобдж 80 0 объект > эндобдж 81 0 объект > эндобдж 82 0 объект > эндобдж 83 0 объект > эндобдж 84 0 объект > эндобдж 85 0 объект > эндобдж 86 0 объект > эндобдж 87 0 объект > эндобдж 88 0 объект > эндобдж 89 0 объект > эндобдж 90 0 объект > эндобдж 91 0 объект > эндобдж 92 0 объект > эндобдж 93 0 объект > эндобдж 94 0 объект > эндобдж 95 0 объект > эндобдж 96 0 объект > эндобдж 97 0 объект > эндобдж 98 0 объект > эндобдж 99 0 объект > эндобдж 100 0 объект > эндобдж 101 0 объект > эндобдж 102 0 объект > эндобдж 103 0 объект > эндобдж 104 0 объект > эндобдж 105 0 объект > эндобдж 106 0 объект > эндобдж 107 0 объект > эндобдж 108 0 объект > эндобдж 109 0 объект > эндобдж 110 0 объект > эндобдж 111 0 объект > эндобдж 112 0 объект > эндобдж 113 0 объект > эндобдж 114 0 объект > эндобдж 115 0 объект > эндобдж 116 0 объект > эндобдж 117 0 объект > эндобдж 118 0 объект > эндобдж 119 0 объект > эндобдж 120 0 объект > эндобдж 121 0 объект > эндобдж 122 0 объект > эндобдж 123 0 объект > эндобдж 124 0 объект > эндобдж 125 0 объект > эндобдж 126 0 объект > эндобдж 127 0 объект > эндобдж 128 0 объект > эндобдж 129 0 объект > эндобдж 130 0 объект > эндобдж 131 0 объект > эндобдж 132 0 объект > эндобдж 133 0 объект > эндобдж 134 0 объект > эндобдж 135 0 объект > эндобдж 136 0 объект > эндобдж 137 0 объект > эндобдж 138 0 объект > транслировать xRMS0W [Lb $; [3La8b [rpk #; س6 = 7 d c * p2qL`Ͳ.EYt

Поправка на: делеция GPR68 ухудшает долгосрочную потенциацию гиппокампа и поведение пассивного избегания | Molecular Brain

После публикации исходной статьи [1] авторы определили ошибку на рис. 1. На рис. 1a два изображения NeuN (2-я строка) для WT и tg (Gpr68) были перевернуты. Неправильный и правильный рисунок опубликован в этой статье для исправления. Оригинальная статья была обновлена.

Правильный рисунок 1

Рис. 1 a Конфокальные изображения, демонстрирующие иммунофлуоресценцию GFP (зеленый) и NeuN (красный) в гиппокампе мышей WT (отрицательный контроль) и Tg ( Gpr68 -eGFP).Мышь Tg ( Gpr68 -eGFP) экспрессирует eGFP под контролем промотора Gpr68. b Локализация слитого белка GPR68-GFP в органотипических срезах гиппокампа. Органотипические срезы гиппокампа были биологически трансфицированы GPR68-GFP вместе с Lck-mStrawberry, который служит маркером для трансфицированных клеток. Чтобы выявить относительно слабые сигналы GFP68-GFP, иммунофлуоресценцию GFP проводили с использованием антитела против GFP. Крайний левый набор изображений показывает общий вид, в то время как два правых набора показывают изображения с большим увеличением сегмента апикального дендрита и аксона трансфицированного нейрона CA1 (области слева). c Отклики ввода / вывода. Кривые слева являются типичными для входных / выходных записей с WT и GPR68 — / — срезов. Графики справа показывают количественную оценку FV, наклона fEPSP и отношения fEPSP slop-FV. Красный кружок отмечает приблизительный диапазон стимуляции / ответа, использованный в исследовании LTP (см. Панель E, график абсолютного наклона). * Обозначает статистическую значимость ( p <0,05, двусторонний t-критерий; n = 8 WT и 12 GPR68 - / - срезов). Значение p для отношения наклона к FV было получено из анализа линейной регрессии, сравнивающего наклоны (пунктирные линии) двух генотипов. d Упрощение парных импульсов. Репрезентативные кривые (левая панель) и количественная оценка отношения парных импульсов для наклона (средняя панель) и амплитуды (правая панель). Две стимуляции вызывались с интервалом 50 мс. Каждая точка представляет собой один срез гиппокампа. Значения p были получены из двусторонних t-критериев. и ЛТП гиппокампа. Изменения наклона (верхняя панель) и амплитуды (нижняя панель) fEPSP в области CA1 до и после высокочастотной стимуляции (HFS: 100 Гц 1 с). На вставках на верхнем графике показаны репрезентативные средние значения 10 кривых fEPSP до и через 1 час после HFS для WT и GPR68 — / -.Сводные графики в середине представляют собой средние значения за последние 5 минут записей. Графики справа показывают абсолютный наклон и амплитуду, которые были средними за 3 мин до (до) и в конце LTP (57–60 мин). Обратите внимание, что базовые (до) и пост-LTP наклоны составляли 20–30% от максимального наклона, показанного в c . Значения p для исходных сравнений составляли 0,102 (для наклона) и 0,0981 (для амплитуды). Каждая точка представляет собой один срез гиппокампа. Значения p были получены из двусторонних t-критериев. f Тест пассивного избегания.На диаграммах показана схема обучения и тестирования (верхняя панель). Следы ниже показывают типичные следы движения мышей WT (средняя панель) и нокаутированных (нижняя панель) мышей во время сессий обучения и тестирования. Количественные оценки показывают задержку входа в темную камеру в дни обучения и тестирования, общее расстояние перемещения, время, проведенное в темной камере, и количество раз входа в темную камеру в течение 5-минутной записи в день тестирования. Значения p были получены с помощью двустороннего U-критерия Манна – Уитни. Каждая точка представляет одного самца животного

Неправильный рисунок 1

Долговременная неявная память на последовательные слуховые паттерны у людей

Существенные изменения:
1) Все рецензенты и редакторы согласились с тем, что результаты должны быть лучше сформулированы в существующей литературе по обучению / запоминанию w.r.t. MMN и модели обучения только через воздействие в мозгу взрослых (например, певчих птиц). Что касается моделирования, мы согласились с тем, что моделирование можно было бы лучше интегрировать с поведенческими результатами, добавляя, а не несколько циклически. Другими словами, какой модельный эксперимент на самом деле способствует открытию? Предлагает ли это механизмы, ограничения?

Спасибо за эти предложения. Теперь мы расширили раздел «Обсуждение», чтобы сослаться на предыдущую работу MMN (подраздел «Память для слуховых последовательностей») и выводы из литературы о певчих птицах (подраздел «Временные шкалы памяти для последовательностей»).Мы также подчеркиваем полезность модели (подробнее см. Ответ на вопрос 3 ниже).

Подраздел «Память для слуховых последовательностей» (модели обучения MMN и только экспозиция):

‘Сигналы, основанные на паттернах тональных сигналов, давно используются для понимания того, как слуховая память влияет на восприятие слушателями звуковых последовательностей (например, Watson, Wroton, Kelly, and Benbassat, 1975; Atienza and Cantero, 2001; Näätänen, Schröger, Karakas , Tervaniemi, and Paavilainen, 1993; Schröger, Näätänen, and Paavilainen, 1992; Tervaniemi, Rytkönen, Schröger, Ilmoniemi, and Näätänen, 2001; Moldwin, Schwartz, and Sussman, 2017).Однако эти парадигмы преимущественно основаны на обширном воздействии (порядка сотен последовательных повторений) единственного паттерна ».

Подраздел «Шкалы времени памяти для секвенций» (литература о певчих птицах):

«В моделях на животных было показано, что повторяющееся воздействие звуковых токенов (хотя и с гораздо большей частотой, чем использованное здесь) вызывает процесс длительной адаптации, проявляющийся в более редкой активации и повышенной специфичности ответа. Эти эффекты, сохраняющиеся в течение нескольких часов или дней после первоначальной стимуляции, наблюдались в первичных и вторичных слуховых областях у певчих птиц (Caudal Medial Nidopallium; Cazala, Giret, Edeline, and Del Negro, 2019; Honda and Okanoya, 1999; Lu and Vicario, 2014; Menyhart, Kolodny, Goldstein, DeVoogd, and Edelman, 2015; Takahasi et al., 2010; Чу, Викарио и Ноттебом, 1996; Soyman, Vicario, 2019) и вторичной слуховой коры хорьков (Lu et al., 2018). Гипотеза о том, что подобные процессы могут поддерживать поведенческие эффекты, о которых мы сообщаем, является привлекательной ».

2) Аннотация и выводы: Аннотация может более ясно рассказать читателю, что мы узнали из этой статьи. В аннотации описывается, что было сделано и каковы результаты, но почему этот вопрос важен и какой вывод из работы остается не таким ясным (последнее предложение кажется непрозрачным и не полностью связано с данными; или, по крайней мере, это можно прояснить. более).Раздел заключения полностью отсутствует. Мы призываем авторов добавить такой вывод, чтобы завершить четкие утверждения (но явно связанные с данными) того, что читатель может извлечь из этого исследования. Это поможет повысить долговечность этой работы.

Мы изменили аннотацию следующим образом: «Память во многих временных масштабах имеет решающее значение для нашей способности обнаруживать структуру нашего окружения и эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Мы объединили поведенческие манипуляции и моделирование, чтобы исследовать динамику формирования памяти для редко повторяющихся акустических паттернов.В серии экспериментов участники обнаружили появление регулярно повторяющихся паттернов внутри быстрых последовательностей тоновых сигналов. Без их ведома несколько шаблонов повторялись каждые ~ 3 минуты. Все последовательности состояли из одних и тех же 20 частот и были различимы только по порядку тоновых точек. Несмотря на это, повторяющиеся шаблоны были связаны с быстро растущим преимуществом времени обнаружения по сравнению с новыми шаблонами. Этот эффект был неявным, устойчивым к помехам и сохранялся до 7 недель.Результаты предполагают взаимодействие между кратковременной (несколько секунд) и долгосрочной (в течение многих минут) интеграцией в формировании памяти и демонстрируют замечательную чувствительность слуховой системы человека к спорадически повторяющимся структурам в акустической среде ».

Мы добавили заключительный абзац, который гласит:

«« Раскрытие того, как следы памяти кодируются и сохраняются мозгом, имеет решающее значение для понимания последующих обучающих операций, которые управляют распознаванием и обобщением образов.[…] Важные вопросы для будущей работы включают понимание нейробиологических основ этих поведенческих эффектов, ограничений емкости задействованных хранилищ памяти и факторов, которые могут повлиять на последующее забывание ».

3) Относительно большая проблема связана с моделированием. Авторы могут захотеть более четко подчеркнуть, что нового читатель узнает из моделирования. Мы знаем, что память распадается (поэтому модель без ограничений не очень интересна). Точный ход распада не очень интересен, поскольку он будет зависеть от стимула и парадигмы и, вероятно, будет отличаться для разных стимулов.Модель плохо объясняет долгосрочные эффекты (например, 7w). Раздел результатов моделирования в значительной степени отражает переописание экспериментальных данных. Модель не соответствовала данным отдельных участников и не сравнивалась с альтернативной моделью. Представление описательной модели для объяснения некоторого гипотетического механизма не обязательно является проблемой, но в то же время модель (n-граммы), похоже, особенно работает с дискретными счетными событиями (такими как используемые здесь тоны).Нам было интересно, насколько это обобщает. Создавалось впечатление, что модель была «сделана так, чтобы она выглядела» как данные, что в итоге получилось круглым. Можно даже подумать об его удалении, поскольку экспериментальные данные говорят сами за себя, но мы предполагаем, что авторы больше связаны с моделью. Таким образом, мы рекомендуем прояснить, что мы узнаем заново из модели, которая не известна из литературы и которая может быть обобщена за пределами экспериментального плана, используемого здесь.

Мы переписали соответствующие разделы, чтобы подчеркнуть полезность модели.В частности, отметим следующее:

— Хотя существование распада памяти у людей в целом хорошо установлено, способы включения распада памяти в вероятностные вычислительные модели обработки последовательностей являются очень активной темой исследований.

— Хотя модель имеет множество ограничений и упрощений, она полезна для конкретизации эффекта взаимодействия между краткосрочными и долгосрочными масштабами при формировании устойчивых воспоминаний для последовательностей.

— В частности, биологически правдоподобный набор параметров полностью учитывает динамику формирования памяти при повторениях.

— Понимание возможной динамики уровня одного испытания, предоставляемое моделированием, может быть полезно для ограничения поиска нейронных основ наблюдаемых эффектов.

— Мы также признаем (подраздел «Моделирование»), что, хотя наша модель не объясняет наши долгосрочные эффекты, насколько нам известно, не существует другой статистической модели обучения, которая учитывала бы как динамику обучения, так и долгосрочные фиксированные эффекты.

— Модель без ограничений успешно использовалась в предыдущих исследованиях (Barascud et al., 2016), чтобы помочь понять ответы слушателей. В настоящей статье сравнение с моделью без ограничений полезно для обеспечения эталона, то есть демонстрации влияния изменения параметра на результат модели.

Подраздел «Моделирование»: «Мы построили вычислительную модель с ограничением памяти, основанную на« предсказании путем частичного сопоставления »(PPM; см. Раздел« Материалы и методы »), чтобы обеспечить формальное моделирование психологических механизмов, лежащих в основе процесса формирования следов памяти. , как наблюдалось в экспериментах 1A (рисунок 2), 2 (рисунок 5) и S2A (Приложение 1 — рисунок 2.Рисунок D). Эти эксперименты отражают критические манипуляции с эффектом распада долговременной и кратковременной памяти. Хотя существование распада памяти у людей в целом хорошо установлено, способы включения распада памяти в вероятностные вычислительные модели обработки последовательностей являются очень активной темой исследований. Наша модель PPM реализовала единый набор значений (таблица 1), который полностью учитывал динамику формирования памяти, наблюдаемую во время экспериментов. В качестве эталона мы также сообщаем результаты для эквивалентной модели без ограничений (т.е., с совершенной памятью), как использовалось в предыдущих исследованиях с использованием той же парадигмы (Barascud et al., 2016). Были выдвинуты следующие когнитивные гипотезы: (1) Слушатели изучают вероятности перехода последовательности на протяжении всего эксперимента. Этот подход аналогичен другим моделям статистического обучения (Bröker, Bestmann, Dayan и Marshall, 2018; Harrison, Bestmann, Rosa, Penny, and Green, 2011; Meyniel, Maheu, and Dehaene, 2016a; Takahasi, Yamada и Okanoya. , 2010), за исключением того, что настоящая модель выходит за рамки вероятностей переходов первого рода.Изучение статистики последовательности достигается путем разделения разворачивающегося стимула на подпоследовательности возрастающего порядка (n-граммы), которые хранятся в памяти, так что чем больше слушатель подвергается воздействию данной n-граммы, тем сильнее его значимость ( ‘масса’). Здесь мы позволяем n находиться в диапазоне от 1 до 5, что соответствует вероятностям марковских переходов от 0 до 4 … ’

Подраздел «Моделирование»: «В целом, моделирование успешно воспроизвело медленную динамику формирования памяти, демонстрируемую слушателями-людьми, демонстрируя, что обучение с ограниченной памятью с вероятностью перехода является правдоподобной вычислительной основой последовательного получения образов.”

Мы также обсуждаем ограничения модели и возможность обобщения на естественные звуки. Подраздел «О чем вспоминают?» Теперь в разделе «Обсуждение»:

«Подобно другим моделям статистического обучения (Bröker et al., 2018; Harrison et al., 2011; Meyniel, Maheu, and Dehaene, 2016b), наша модель PPM с ограничением памяти явно предполагает, что слушатели представляют разворачивающиеся последовательности в форма n-грамм подпоследовательностей переменной длины, из которых вычисляются вероятности перехода.Предыдущие компьютерные, поведенческие и нейровизуализационные исследования (Bianco, Ptasczynski, and Omigie, 2020; Conklin and Witten, 1995; Di Liberto et al., 2020; Egermann, Pearce, Wiggins, and McAdams, 2013; Pearce, Ruiz, Kapasi, Wiggins, и Bhattacharya, 2010; Pearce and Wiggins, 2004, 2006) продемонстрировали, что PPM успешно обобщает для предсказания музыкальных последовательностей и эффективно учитывает психофизиологические реакции на мелодии. В частности, PPM обеспечивает хорошее соответствие латентности ответа мозга, вызванной переходами между паттернами RAN и REG (Barascud et al., 2016; Southwell and Chait, 2018), предполагая, что слушатели могут полагаться на представления памяти, аналогичные тем, которые предлагает модель. Здесь версия PPM с ограничением памяти смогла успешно имитировать человеческую деятельность, конкретизируя, как взаимодействие между краткосрочным и долгосрочным распадом может привести к постепенному появлению следов памяти во всех презентациях. Действительно ли слушатели представляют слуховые паттерны таким образом, является предметом постоянных дискуссий (например, Thiessen, 2017).Дополнительная поддержка представления, подобного n-граммам, предоставляется в Exp. 4, который продемонстрировал, что преимущество REGr RT устойчиво к фазовым сдвигам диаграммы. Этот вывод указывает на то, что шаблоны REG не кодируются в памяти как жесткие блоки последовательных элементов (Perruchet and Pacton, 2006; Thiessen, 2017), а вместо этого представлены как правило перехода, которое позволяет гибкое извлечение. В то время как дальнейшие эмпирические данные необходимы для определения характера репрезентации памяти, понимание динамики уровня одного исследования, полученное из настоящего моделирования (рис. 4), может быть полезно для ограничения поиска физиологических основ этих явлений.Кроме того, модель может быть легко применена к статистическому обучению в других модальностях (обзор Frost et al., 2019) и даже к другим видам, включая певчих птиц, таких как зяблики, которые, как известно, способны к статистическому обучению (Menyhart et al., 2015 ; Takahasi et al., 2010).

Связанный вопрос относится к обобщению данной модели на естественные звуки за пределами квантованных последовательностей, таких как используемые здесь. Чтобы связать производительность слушателей с мерой статистической информации в разворачивающихся сигналах, необходимы упрощающие допущения.Это включает в себя наличие предшествующей стадии формирования категории, которая преобразует непрерывный звук в дискретные единицы, которые образуют «алфавит» модели. Накапливающиеся данные действительно показывают, что неконтролируемая сегментация разворачивающихся звуков на базовые элементы, возможно, с использованием сигналов на основе конвертов, может быть неотъемлемой чертой слушания (Ding, Melloni, Tian, and Poeppel, 2017; Doelling, Arnal, Ghitza и Poeppel, 2014; Hickok and Poeppel, 2007; Poeppel, 2003) ».

Мы также ужесточили подраздел «Моделирование», чтобы избежать дублирования с разделом поведенческих данных.К сожалению, мы не можем моделировать отдельных участников, потому что неявная парадигма времени реакции довольно шумная и может дать хороший сигнал только тогда, когда мы усредняем участников.

4) Анализ и построение графиков, относящихся к рисунку 8C / D: мы рекомендуем авторам включить данные из первого блока (объединенные данные) на рисунок 8C (т.е. RANREG и RANREGr для каждого внутриблока). Это обеспечит дополнительную полезную визуализацию данных (это также может быть выполнено с использованием их подхода к начальной загрузке: для каждой итерации могут быть сохранены среднее значение и дисперсия; затем среднее значение и дисперсия усредняются по итерациям, а SEM рассчитывается на основе дисперсии [с N = 36]).Более того, авторы могут также захотеть предоставить результаты более традиционного анализа: ANOVA с преимуществом RT для 1-3 внутриблоков (внутри субъектов) и группы (между субъектами). Не проблема, что есть различия в количестве доступных участников в каждой группе.

Спасибо за предложения. У нас:

1) Включено прямое сравнение с контрольной группой (N = 147) с использованием традиционного анализа (t-критерий).

2) Внутри предварительно экспонированной группы мы количественно оценили преимущество RT для каждого внутриблочного представления и сравнили с 0 как меру наличия эффекта памяти.

Мы также выполнили межгрупповой дисперсионный анализ с внутриблоковым повторением, как в рамках фактора преимущества RT, как было предложено рецензентом. Мы обнаружили основной эффект группы [F (1,160) = 8,60, p = 0,004, ges = 0,021], основной эффект внутриблочного представления [F (2 308) = 7,45, p <0,001, ges =. 027, но не во взаимодействии с группой [F (2 308) = 1,11, p = 0,329, ges = 0,004] (ges = обобщенный квадрат эта). Это указывает на то, что преимущество RT растет через представление внутри блоков в обеих группах, но общее преимущество RT, достигаемое предварительно экспонированной группой, больше, чем у «контрольной» группы.Эти результаты полностью соответствуют первоначальному анализу начальной загрузки и поэтому не включены в текст для уменьшения избыточности. Мы считаем, что непараметрический бутстрап-анализ является более надежным подходом для такого рода анализа.

Соответствующая часть в подразделе «Эксперимент 5: Неявная память может сформироваться, когда звуки не имеют отношения к поведению, но не сразу переходят в поведение» теперь гласит:

«Мы проанализировали производительность в тестовом блоке предварительно экспонированной группы по сравнению с производительностью не предварительно экспонированной« контрольной »группы, сформированной путем объединения данных блока 1 из нескольких других экспериментов (объединенный блок данных 1, N = 147, см. Раздел «Материалы и методы»).….

В тестовом блоке (рис. 8B) среднее значение RT для RANREGr было значительно выше, чем для нового RANREG [t (17) = 3,1, p = 0,006], что согласуется с наличием преимущества RT. Преимущество RT в предварительно обработанной группе (~ 157 мс, 3,14 тона) было значительно больше, чем в контрольной группе (~ 30 мс, 0,6 тона) [независимый образец t (163) = 3,023, p = 0,003], что указывает на благотворный эффект предварительного воздействия.

В качестве критического теста на наличие следа памяти после предварительного экспонирования мы исследовали RT в каждом внутриблочном представлении REGr.Если во время предварительного экспонирования формируются воспоминания о повторяющихся образцах, преимущество RT должно проявляться немедленно — при первом представлении REGr в тестовом блоке. Один образец t-теста продемонстрировал, что преимущество RT отсутствовало в первой и второй внутриблочных презентациях [t (16) = 0,377, p = 0,711; t (17) = 1,691, p = 0,109], но появилось при третьем представлении REGr [t (17) = 3,954, p = 0,001]. Мы также сравнили преимущество RT в презентациях внутри блока между предварительно экспонированными и контрольными группами.Подход бутстрапа (см. Раздел «Материалы и методы») был использован для генерации распределения производительности по подмножествам из 20 участников, взятых из контрольной группы, и для сравнения с фактически наблюдаемой производительностью в предварительно открытой группе (рис. 8D) ».

5) Мы настоятельно рекомендуем убрать разделение на 25% (низкоэффективные) и 75% (высокоэффективные). Это кажется немотивированным концептуально, распределение данных является нормальным (или, по крайней мере, одномодальным) и, таким образом, не оправдывает произвольное разделение распределения, приводит к круговой формулировке (например,g., что низкоэффективные исполнители работают хуже [проще говоря]) и могут привести к спекуляциям (например, «какие когнитивные способности отличают низкоэффективных от высокопроизводительных», подраздел «Межэкспериментальный анализ показывает, что большинство паттернов запоминаются и большинство участников демонстрируют имплицитную память »; это также может быть различие в мотивации, сенсорных способностях или любое количество переменных; более того, статистически говоря, всегда будет 25% нижняя группа для одномодального распределения).

Готово (Рисунок 9).В соответствии с предложением, мы также удалили это разделение с рисунка 7.

6) Авторы могут захотеть прямо признать, что их пассивное состояние действительно активно в отношении слуховой стимуляции. На мой взгляд, данные не являются полностью убедительными, приводит ли пассивное (например, не активное слушание звуков) к аналогичным поведенческим паттернам. Я думаю, что это различие необходимо более четко рассмотреть в результатах и при обсуждении.

Это очень хороший момент, который мы уже объясняем в тексте, но название вводит в заблуждение.Мы изменили формулировку на «поведенчески нерелевантный» вместо «пассивный» (подраздел «Эксперимент 5: имплицитная память может формироваться, когда звуки не имеют отношения к поведению, но не сразу переходят к поведению», рис. 8).

7) Авторы должны учитывать эффекты, контрастирующие с соответствующей литературой о пении птиц, которая также описывает статистическое обучение и лежащие в его основе нейробиологические механизмы

Готово (Рисунок 9). В соответствии с предложением мы также удалили это разделение с рисунка 7.

Спасибо за это предложение. Мы добавили подробное обсуждение соответствующих результатов из литературы о пении птиц (подраздел «Временные шкалы памяти для последовательностей»). который теперь гласит:

8) Рассматривали ли авторы эффекты консолидации памяти для объяснения зависящих от времени процессов, которые препятствуют распаду памяти? Известно, что они улучшают производительность после инкубационного периода (по прошествии времени) без продолжительного воздействия или обучения. Это может иметь значение для объяснения сохранения памяти после> 7 недель.

Спасибо за это интересное предложение. Мы согласны с тем, что учетная запись, предоставленная рецензентами, возможна, но поскольку мы имеем дело с «грубыми» поведенческими данными, трудно утверждать, что процессы консолидации памяти имеют очень медленный распад. Мы ссылаемся на этот момент в следующих разделах:

«Важно отметить, что устойчивый долгосрочный спад, который является ключевой особенностью модели с ограничением памяти, предсказывает, что повышение производительности должно исчезнуть через 24 часа и, конечно, через 7 недель.По прошествии таких периодов времени следы памяти для повторяющихся шаблонов должны исчезнуть до нуля, и соответствующий эффект облегчения должен исчезнуть. Примечательно, что участники продемонстрировали неизменную фасилитацию. Это говорит о том, что следы в памяти этих повторяющихся паттернов каким-то образом «фиксируются» в определенный момент во время тестирования. Одним из способов моделирования этого эффекта было бы изменение асимптоты экспоненциального затухания памяти, так что след памяти асимптотически приближается к небольшому, но ненулевому значению, когда время стремится к бесконечности.Однако мы обнаружили, что включение такой асимптоты привело к постоянному увеличению производительности испытаний RANREGr от блока к блоку, в отличие от медленного плато, показанного в поведенческих данных. Таким образом, представляется вероятным, что остается нетривиальный эффект «фиксации», который может отражать процессы консолидации, не учитываемые текущей моделью (насколько нам известно, нет другой статистической модели обучения, которая учитывала бы как динамику обучения, так и длительные периоды обучения). срочные фиксированные эффекты).»(Подраздел« Моделирование »).

«Сохранение стабильного преимущества лучевой терапии через 24 часа и 7 недель после первоначального воздействия демонстрирует установление представления долговременной памяти, возможно, посредством процесса консолидации, включающего длительные синаптические изменения (Phan et al., 2017; Redondo and Моррис, 2011). Также может возникнуть соблазн интерпретировать сопротивление прерыванию, наблюдаемое на ранних стадиях формирования памяти (Опыт 3, Опыт S2), как намек на то, что форма консолидации могла возникнуть уже после нескольких начальных презентаций.»(Подраздел« Шкалы времени памяти для последовательностей »).

https://doi.org/10.7554/eLife.56073.sa2

Лондонская фондовая биржа: PAY

БЛОК-ЛИСТ ШЕСТЬ МЕСЯЧНЫЙ ВОЗВРАТ

(Примечание: термины, выделенные курсивом, имеют то же значение, что и в Правилах листинга.)

Имя заявителя :		PayPoint plc
Название схемы:		a. PayPoint plc Акционерный план поощрения b. План отложенных бонусов PayPoint plc c. Долгосрочный план поощрения PayPoint plc d. План ограниченных акций PayPoint
Срок возврата:	От:	26.10.2019	Кому:	26.04.2020
Остаток нераспределенных ценных бумаг по схеме (схемам) по сравнению с предыдущим доходность:		18 084 обыкновенных акций по 1/3 пенса за каждую 45 448 обыкновенных акций по 1/3 пенса за каждую 551 обыкновенную акцию по 1 пенса за штуку Ноль
Plus: сумма, на которую была увеличена схема (схемы) блока с даты последнего возврата (если было подано какое-либо увеличение):		500,000 Ноль Ноль 100,000
Минус: Количество ценных бумаг выпущенных / распределенных по схеме (схемам) в течение периода (см. LR3.5.7G):		14,664 обыкновенных акций по 1/3 пенсов каждая Ноль Ноль 7817 обыкновенных акций по 1/3 пенсов каждая
Равно: Остаток еще не выпущенные / распределенные на конец периода:		503 420 обыкновенных акций по 1/3 пенса каждая 45 448 обыкновенных акций по 1/3 пенса за каждую 551 обыкновенная акция по 1/3 пенса каждая 92 183 обыкновенных акций номиналом 3p за каждую

Запросы:

Сара Карн
Секретарь компании
PayPoint plc
LEI: 5493004YKWI8U0GDD138
Телефон: +44 (0) 1707 600300

-концы-

Долговременная коррекция блок 1: Mazda 6. Бедная смесь и бедные владельцы: service_193 — LiveJournal

Лямбда зонд

Лямбда зонд для диагностики двигателя

Точка росы

Диагностика самого лямбда зонда

Digitronic — Итак, что такое топливные коррекции и для…

Подсос воздуха во впускном коллекторе симптомы приора

Признаки подсоса воздуха во впускном коллекторе

Как может «лишний» воздух поступать в цилиндры?

Карбюраторный двигатель

Впрысковый двигатель

Обобщение

Поиск неисправности

Устранение подсоса воздуха

О чем говорят параметры коррекции?

Коррекция времени впрыска топлива — С5, 2001 — 2008

Алгоритм топливной коррекции по датчику кислорода. Лямбда-адаптация. Долгосрочная коррекция.

Диагностика лямбда зонда (Большой расход по городу) — 77 — Эксплуатация и обслуживание

Долгосрочная коррекция биохимических и неврологических аномалий в модели мышей MLD с помощью неонатальной системной инъекции вектора AAV серотипа 9

Долгосрочная коррекция болезни накопления гликогена у мышей типа Ia путем переноса гена, опосредованного рекомбинантным аденоассоциированным вирусом-1

Инфузия неонатальной AAV8-G6Pase-α направляет экспрессию G6Pase-α в печени

Неонатальная инфузия AAV1-G6Pase-α приводит к экспрессии G6Pase-α в печени и почках

Две инфузии AAV1-G6Pase-α предотвращают преждевременную смерть G6Pase-α

Инфузия AAV1-G6Pase-α-2X корректирует патологические проявления GSD-Ia

Отсутствие иммунного ответа против мышиной G6Pase-α

Долговременная коррекция наблюдений ветра методом диффузионного преобразования

Поправка на: делеция GPR68 ухудшает долгосрочную потенциацию гиппокампа и поведение пассивного избегания | Molecular Brain

Долговременная неявная память на последовательные слуховые паттерны у людей

Рекомендации по подходу, имплантация кардиостимулятора, долгосрочный мониторинг

Лондонская фондовая биржа: PAY

Добавить комментарий Отменить ответ