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解剖学的特徴と組織学的特徴の違いというのはなんなんですか?

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A 回答 (2件)

解剖学的特徴というのは、それぞれの生物の形態・構造・機能の特徴をいっているのではないですか?



組織学的特徴とは、細胞・組織レベルで、組織の構造や機能の特徴をいっているのではないですか?

つまり、生物の形態・構造・機能と組織の構造や機能の違いということになると思います。

間違っていたらごめんなさいね。
でも、夏休みの宿題でこんな問題があったというなら怒りますよ(笑)
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私は、



解剖学的→肉眼レベル
組織学的→顕微鏡レベル

だと、思います。
大まかにですけど…
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Q吸光度の単位

吸光度の単位は何でしょうか!?
一般的には単位はつけていないように思われるのですが。。
宜しくお願いします。

Aベストアンサー

物理的には、No.1さんも書かれているように吸光度も透過度も基本的に同じ単位系の物理量どうしの「比」なので「無単位」です。しかし、無名数では他の物理量、特に透過度と区別が付かないので、透過度は"透過率"として「%」を付けて表し、"吸光度"は「Abs(アブス)」を付けて呼ぶのが業界(分析機器工業会?)のならわしです。

Q吸光光度法の検量線について

検量線を作成し、データーにばらつきが生じた場合はどのようにすべきなんでしょうか。無理やり線でつなぐのかなと思っているのですが・・回答をお願いします。

Aベストアンサー

 検量線を引くための標準液は、0を含めて、6点取っています。標準液を調製しやすいように、例えば、0、1、2、3、4、5 mg/mlなど。これを5点検量(0は、普通対照に利用するので)と称しています。4点の場合もあります。
 基本は、グラフを書いて、1点がヅレていたら、それは無視して検量線を引く。2点ズレテイタラ、こりはヒドイので、やり直す、と言うのが教科書です。

 正確にするために検量線を2連(2回)して、その平均を取る、というバカな教えをする教員もいますが(それなら、2連より10連、100連の方が正確、と毒づいています)。
 
 実験のテクニックが難しくて、全体がばらつく場合もあります。この場合は、5点ではなく、10点とか、測定する回数を増やしたりして、信頼性を高めるしかありません。検量線は、もちろんパソコンで引きます。また、サンプルの測定も、一回だけではなく、数回測定して、平均値を去る必要があります。

 化学反応は、バラツキマセン。しかし、生物のサンプルは、個体差があるので、最低3回は測定して、平均と標準偏差を示します。例えば、血糖値を測定するときに、血液中のグルコースの測定は、ばらつかないので1回で十分。しかし、A、B、Cサンそれぞれの値は異なるので、ヒトの血糖値となると、最低3人は測定しなければなりません。
 同じサンプルを測定して、値がばらつくのは単に腕が悪いだけです。学生だと5%程度、慣れると2%以内、分析のプロだと0.5%の誤差でもウルサク言います。
データがばらつく原因を考え、検量線とサンプルの測定回数を決めてください。

>無理やり線でつなぐのかなと思っているのですが
測定した点をつないだりしているのでしょうか。それはヤリマセン。昔は、測定した点の近くをなるべく通る直線(場合によっては曲線)を、慣れを頼りに引いていました。今ではパソコンがあるので、回帰式を出します。これが検量線になります。最近は、機器に検量線を自動的に描き、濃度まで計算しているのが、普通です。
 回帰式の相関係数が、0.98以上あれば信頼していますが、0.95だとやり直すかどうか迷います。

 検量線を引くための標準液は、0を含めて、6点取っています。標準液を調製しやすいように、例えば、0、1、2、3、4、5 mg/mlなど。これを5点検量(0は、普通対照に利用するので)と称しています。4点の場合もあります。
 基本は、グラフを書いて、1点がヅレていたら、それは無視して検量線を引く。2点ズレテイタラ、こりはヒドイので、やり直す、と言うのが教科書です。

 正確にするために検量線を2連(2回)して、その平均を取る、というバカな教えをする教員もいますが(それなら、2連より10連、10...続きを読む

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

Q自己プロフィールの書き方

今度行く実習先の病院に提出する書類に、自己プロフィールという欄があります。一応学校に書いて提出したのですが、明日うまく書けてない人は書き直しらしいので考えていきたいです。

長所を書けばいいみたいなのですが、長所=短所みたいなところがありますよね?何が長所で何が短所なのか悩めば悩むだけわからなくなってきました。アドバイスお願いします。

私の性格は、おおらかで協調性があります。反面、頑固でマイペース。1度こうと決めたら梃でも動かないところがあります。協調性があるのに頑固でマイペースっていうのも変かと思うのですが、自分が間違ってると思ったら融通を利かすことができます。1つ1つの物事は丁寧に最後まで行うのですが、のんびりしてます。人が気が付かないような事に気づくことができるので、縁の下の力持ちみたいなサポート役が得意です。
自分の悪い面を知っているしその部分が嫌いなので、おおらかで協調性がある、で文章を考えようと思ってものんびりしてて自分がなくて消極的なだけじゃないか、と思ってしまうんです。

それから、バイトを始めて、これくらいなら誰も気にしないだろうと思ってやっていたことでお客様から苦情があり、それからはどんな小さな事でも気にするお客様もいるのだと思って、気をつけることにしている、というエピソードもいれようと思ったのですが、ちょっと変かな?と思いますし、うまく文章になりません。

このあたりでうまく文章を作れないでしょうか?本当は自分でつくらなくてはいけないと思うんですけど…。アドバイスお願いします。

今度行く実習先の病院に提出する書類に、自己プロフィールという欄があります。一応学校に書いて提出したのですが、明日うまく書けてない人は書き直しらしいので考えていきたいです。

長所を書けばいいみたいなのですが、長所=短所みたいなところがありますよね?何が長所で何が短所なのか悩めば悩むだけわからなくなってきました。アドバイスお願いします。

私の性格は、おおらかで協調性があります。反面、頑固でマイペース。1度こうと決めたら梃でも動かないところがあります。協調性があるのに頑固で...続きを読む

Aベストアンサー

例えば・・・
『私はおおらかで、協調性のある性格です。しかし、納得のいかない事や、理解できない事には、納得いくまでとことん追求するという性格でもあります。また、丁寧に細かく最後まで行なう事ができるので、些細な事にも気がつけると自負しておりますので、前面に出るよりはサポート的な立場が自分には向いていると思っております。』
『また、アルバイトで経験した事ですが、大丈夫、誰も気にしないと思い実行していた事にお客様からクレームが入り、改善しなければならない事を学びました。』

と言う感じはいかがでしょうか??

Qmm3とμl

看護の勉強をしています。
 赤血球の数値が問題集にはmm3と書いてあり、教科書にはμlで書いてあり、どちらかに合わせて比べたいのですが、何倍だとか関係を教えてください。

Aベストアンサー

どっちも百万倍してみましょう。

まず、
1μLの百万倍は、当然1L
(μは百万分の1を表すので)

次に、
1mm^3 は一辺が1mmの立方体の体積ということですが、
百万倍するということは、すなわち、6桁上がるということです。
体積が6桁上がるということは、立方体の一辺が2桁上がるということ。
つまり、1mm^3 の百万倍は
(1mmの2桁上)^3 = (100mm)^3
  = (10cm)^3
ところが、1Lは一辺10cmの立方体の体積なので、
  = 1L


というわけで、
どちらも百万倍したら1Lになりましたので、1μLと1mm^3 は同じ体積です。

Qオキシダーゼ反応ってどんなのでしたっけ?

細菌の同定に用いるオキシダーゼ反応ってどんな反応ですか?

手持ちの本に載っていなかったので教えてください。
たしか、細菌を2分する視標だとおもったんですけど。

これが陽性の菌と陰性の菌で何か違いがあるのでしょうか?

Aベストアンサー

細菌の同定に用いるのに「カタラーゼ反応」があります。
コロニーに過酸化水素水をかけて酸素の発生の有無を調べるやつです。
見当違いならすみません。

QDNAの電気泳動法による長さの測定

先日大腸菌・酵母から抽出したDNAを電気泳動にかける実験を行ったのですが、どうも理論値とそれぞれ300bp・80bpほどずれた値が出てしまいました。

なぜこのような差が出てしまったのか、分かる方、教えてください。

ちなみに実験手順はDNAの抽出→PCRによる増幅→電気泳動です。

Aベストアンサー

アガロースの濃度にもよりますが、その程度なら誤差範囲だと思いますよ。2100と1800、820と740を完全に判別できる系でやってたりしますか?

PCR産物の量や、PCRからのバッファの持ち込みなんかで、バンドの位置は平気で前後します。自分もジェノタイピングのPCRで、目的800強が1000bpを超えた位置に出たこともありましたし、下手な人の泳動像なんかだと、同じもののはずなのに、バンドの位置がデコボコしてたり。ポジコンがあるなら、そのバンドの位置と比較ができますね。

産物を別の目的に利用するなら、配列を読むなり、適当な制限酵素で切るなりして、産物が目的のものか確認したらよいと思います。

Q筋細線維と筋原線維

(1)筋細線維は2種類 ミオシンとアクチンである。
(2)筋原線維は、さらに細い筋細線維の集合である。筋細線維はアクチンフィラメントとミオシンフィラメントからなる。
(3)アクチンとミオシンは線維状のフィラメントを構成する。
筋細線維はミオシン アクチンのことですか?
それとも、フィラメントのことですか?
筋節がつながったものですか?
教えてください。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

>トロポニン トロポミオシンは 筋肉の弛緩時にミオシンとの結合部位をふさいでいる蛋白質で あってますか?

脊椎動物の筋肉の収縮(骨格筋、心筋)のOn/Offについては、現在そういう説が有力です。でも、学会で講演を聴いても、それで「決着」なのかどうか、今ひとつよく分かりません。

パラパラとネットを調べてみるに、筋細線維は太いフィラメントと細いフィラメントの総称とみて良いような気がします。英語では、myofilamentです。

http://en.wikipedia.org/wiki/Myofilament

これをみると、太いフィラメント、細いフィラメントに加えて、コネクチン(またはタイチンともいう)が含まれるそうです。確かに、コネクチンは忘れていました。


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