Колоквиум 3. Закономерности онтогенеза.

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2

Занятие 18.

Тема: Закономерности филогенеза (семинар).

Контрольные вопросы:

1. Что такое филогенез?

2. Метафизические гипотезы, объясняющие многообразие видов.

3. Эволюционные представления Ж.-Б.Ламарка.

4. Основные положения эволюционной теории Ч.Дарвина.

5. Борьба за существования, ее виды и итоги.

6. Синтетическая теория эволюции, ее основные положения.

7. Закон Харди-Вайнберга и условия его соблюдения. Популяция - элементарная единица эволюции.

8. Факторы эволюции.

9. Мутации как материал для эволюции. Типы мутаций.

10.Изменение частот генов в популяции, ее причины.

11.Изоляция, виды изоляции. Роль изоляции в эволюции.

12.Естественный отбор - движущая сила эволюции.

13.Типы естественного отбора.

14.Видообразование.

Занятие 19. Модификационная изменчивость (лабораторная работы в полевых условиях)

Контрольные вопросы

1. Понятие изменчивости

2. Типы изменчивости

3. Норма реакции и явление модификационной изменчивости. Примеры

4. Использование методов математической статистики

5. Оценка размаха варьирования и составление вариационного ряда для

6. Нахождение среднего арифметического и среднего квадратического отклонения

Организмы, имеющие совершенно одинаковые генотипы, но развивающиеся в различных условиях внешней среды, могут иметь разные фенотипы. Фепотипическое разнообразие таких особей и есть моди-фикационная изменчивость. Наличие этого вида изменчивости можно объяснить тем, что организмы наследуют не сами признаки или свойства, а гены, которые определяют лишь возможность развития определенных признаков и свойств. Но для того чтобы признак развился, т. е. возможность превратилась в действительность, необходимы вполне определенные условия внешней среды.

При этом степень его выраженности может быть разной. Последнее обстоятельство объясняется тем, что генотип обладает способностью определять так называемую норму реакции организма по каждому признаку. Под нормой реакции следует понимать генотипически определяемую способность организма варьировать степень выраженности признаков в определенных пределах в зависимости or условий внешней среды. Норма реакции выражается в совокупности фенотипов, которые создаются на основе определенного генотипа под влиянием всех возможных условий среды.

Разные признаки имеют разную по широте норму реакции. Большинство так называемых количественных признаков имеет широкую норму реакции, но не беспредельную, пределы ее обусловлены генотипом. Крайним случаем являются такие признаки, которые имеют однозначную норму реакции, т. е. определенному генотипу соответствует только один определенный фенотип. К числу таких признаков относятся группы крови у человека и животных. Если человек имеет генотип I^AI^А, то он имеет и группу крови А, если генотип 1^В1^В — то и фенотип (группа крови) В.

Таким образом, заложенная в генотипе наследственная информация представляет собой необходимость, которая всегда проявляется в форме случайности (отсутствие или наличие признака и степень его выраженности в зависимости от условий среды). Наличие нормы реакции, обусловливающей модификационную изменчивость, имеет большое значение в эволюции и селекции. Именно это свойство организмов позволяет им приспосабливаться к различным и резко изменяющимся условиям среды, переживать неблагоприятные моменты и оставлять потомство.

Требования, которые необходимо соблюдать при изучении модификационной изменчивости:

1. Материал, который подвергается обработке, должен быть однородным.

В частности, при изучении модификационной изменчивости необходимо иметь генотипическую однородность. В противном случае можно сделать неверные выводы об изучаемом материале, а статистические методы дискредитировать.

При оценке тех или иных признаков необходимо измерять их с одинаковой точностью, а точность измерительного прибора должна соответствовать заданной точности измерения.

2. Наблюдения должны быть многократными. Одно наблюдение не может быть обработано статистически. Минимальное число их два. Только в массе случайные явления ведут себя закономерно. Общее правило таково: чем больше изменчивость по какому-то признаку, тем больше надо делать наблюдений, чтобы установить закономерность.

3. Для анализа используются не все особи, участвующие в опыте, а только часть. Или, как принято говорить в статистике, не вся генеральная совокупность, а только выборка. К выборке предъявляется обязательное требование — она должна быть представительной, репрезентативной. Это значит, что она должна отражать всю генеральную совокупность, но быть миниатюрной. Достичь этого можно при одном условии: каждая особь генеральной совокупности должна иметь одинаковую вероятность попасть в выборку. Получают это путем случайного отбора особей в выборку, т. е. для анализа.

При соблюдении этих условий использование методов статистики надежно и позволяет устанавливать статистические закономерности.

Материал и оборудование:

50 листьев одного вида растения с изрезанным краем листовой пластинки. Линейки.

Выполнение работы:

1. Измерение длины и подсчет числа зубчиков средней доли листа растения.

Измерение длины листа производить с точностью до 1 мм, подсчет зубчиков — с точностью до единицы.

2. Статистическая обработка полученных результатов.

Каждый студент обрабатывает полученный им материал. С точки зрения методов обработки материала количественную изменчивость делят на две группы: непрерывная и прерывистая, или дискретная изменчивость. Вариации, т. е. ступени варьирования, при непрерывной изменчивости отличаются друг от друга на сколь угодно малую величину, определяемую точностью измерения. Характеризовать их можно дробными числами. Если эти числа ранжировать, т. е. располагать по порядку от меньшей к большей величине, то они составят непрерывный ряд, поэтому этот тип изменчивости получил название непрерывного. Сюда относятся все признаки, которые можно измерить. Анализируемый признак— длина листа относится к этому типу.

Вариации при прерывистой, или дискретной, изменчивости отличаются друг от друга на целое число единиц. Сюда относятся все счетные признаки. Число зубчиков, например, может быть сосчитано и выражено только целым числом, поэтому варьирование по этому признаку относится к дискретному типу.

Однако начало обработки в обоих случаях одинаково. Необходимо определить размах изменчивости (лимиты — lim), т. е. самую маленькую вариацию (Х _min) и самую большую (Х_тах)-

По длине листа это будет: X_min — 3,2 см,

Х_m_ах —6,3 СМ.

По числу зубчиков: Х_min—17 зуб.,

Х_max – 23 зуб.

Для оценки размаха варьирования (1 i т) в единицах необходимо из Хтах вычесть число, предшествующее Xmin, так как последнее уже встретилось. В рассматриваемом примере в первом случае это будет 32 единицы, а во втором 7. Именно это обстоятельство и определяет разные способы дальнейшей обработки. Но в обоих случаях надо, прежде всего, составить вариационный ряд, т. е. систематизировать варьирующие величины.

Для дискретной изменчивости, где размах варьирования мал, можно ограничиться ранжированием вариаций ( X), т. е. записать подряд все варианты от меньшей до большей. В нашем случае это будет так: X—17, 18, 19, 20, 21, 22, 23.

Таблица 23

Х	f	a	af	a²f
17	1	-3	-3	9
18	6	-2	-12	24
19	9	-1	-9	9
20	15	0	0	0
21	10	1	10	10
22	7	2	14	28
23	2	3	6	18
	n=		6	98

В связи с тем что каждая из вариаций встречается не по одному разу, определяют их частоты ( f), т. е. число вариант (особей), имеющих одинаковое значение вариаций ( X). Вариационный ряд можно представить в виде таблицы 23.

По виду этого ряда уже можно говорить о некоторых закономерностях: не все вариации встречаются одинаково часто; а по разнице между Х_тах и X_min можно судить о размахе изменчивости. Еще нагляднее эта закономерность выступит при изображении вариационного ряда на графике (рис. 3).

Для построения графика необходима система координат, в которой по оси абсцисс откладывают значения вариаций ( X), а по оси ординат — частоты ( f). Выбор масштаба для двух осей произволен, обязательно только одно условие — соблюдение масштаба для всей оси. Осуществление этого условия встречается со следующей трудностью: очень часто X_min значительно больше отличается от нуля (точка пересечения координат), чем от Х_тах. Поэтому, чтобы не терять места, а следовательно не уменьшать масштаба, на оси абсцисс можно рекомендовать «рваную» ось от 0 до X_min (рисуют пунктиром). Масштаб на оси ординат определяет максимальная частота. После подготовки осей наносят точки так, чтобы они стояли на пересечении перпендикуляров, восстановленных к оси абсцисс из соответствующего X и к оси ординат из соответствующего. Точки соединяют линией. Изображенный таким образом вариационный ряд носит название «полигон распределения». Обращает на себя внимание куполообразность графика, которая говорит о том, что не все вариации ( X) встречаются одинаково часто; чаще всего (модальное значение) встречаются вариации, стоящие в середине ряда, а реже — стоящие на концах.

Для общей характеристики всего материала необходимо найти такую величину, которая бы минимально отличалась от всех вариаций. Такой величиной является средняя арифметическая ( X). Она и представляет собой основной параметр и определяется как частное от деления суммы всех вариантов ( ) на их число (п):

1 2

Рис. 3. Графическое изображение вариационных рядов:

1 — по числу зубчиков на средней доле листа; 2 — по длине тех же листьев.

Среднее арифметическое — число именованное и выражается в тех же единицах, в которых производилось измерение. Для простоты расчета пользуются другой формулой:

, где

А—условное среднее (любая из вариаций ( X), но лучше та которая чаще встречается), а = Х—А, т. е. отклонение вариаций от условного среднего, n = f —сумма всех частот, или объем выборки. Для рассматриваемого примера удобно выбрать А = 20 зубч., так как эта вариация встречается чаще всего.

В таблице вариационного ряда в колонке «а» первой заполняют строчку Х=А, в ней ставят 0. Затем нумеруют строчки вверх и вниз от нее. Строчки, идущие вверх, это вариации, отличающиеся от выбранной за условное среднее тем, что они меньше ее, поэтому, кроме числа единиц, на которые они. отличаются от А (что совпадает с номером строчки!), они получают знак минус. Затем заполняют колонку « af» путем перемножения чисел двух соседних колонок. Не забудьте знак произведения! Алгебраическую сумму произведений записывают в нижней строчке, а затем вносят в формулу. Итак,

= 20+ = 20,12 20,1 зуб.

Расчеты рекомендуется производить с точностью на один порядок больше, чем точность измерения.

Рассчитав среднее арифметическое, находят типичную для всего вариационного ряда величину, которая наилучшим образом характеризует весь варьирующий материал. Интересно посмотреть, какое положение средняя арифметическая занимает на графике. Оказывается, вариация, очень близкая к Х, стоит посередине ряда и встречается с максимальной частотой (см. рис. 67).

Кроме общей характеристики изучаемого признака, необходимо объективно оценить его изменчивость. Так, средняя арифметическая равна 7 как для группы цифр 6, 7, 8, так и для другой группы цифр 1, 7, 13. Изменчивость же в этих двух группах разная, о чем говорят пределы варьирования (6—8 и 1—13). Однако пределы варьирования ( lim) не могут объективно оценивать изменчивость. Действительно, стоит увеличить объем выборки, и пределы варьирования непременно расширятся. Вспомните, ведь есть вариации, которые очень редко встречаются и именно они значительно отличаются от среднего арифметического (см. рис. 67). Поэтому для характеристики изменчивости используют специальный параметр — стандартное отклонение (или среднее квадратическое отклонение). Обозначают его σ (сигма) и определяют по формуле:

σ — число именованное и выражается в тех же единицах, в которых производилось измерение. Формула оправдывает название этой величины и говорит о ее сущности. Стандартное отклонение показывает, на сколько в среднем отличается каждая из вариаций от среднего арифметического (оно-то и служит стандартом для сравнения). Возведение отклонений в квадрат необходимо потому, что алгебраическая сумма отклонений от среднего арифметического всегда равна нулю. Обратная операция — извлечение квадратного корня — нужна для получения линейной величины, что позволяет сравнивать σ со средним арифметическим. Для вычисления используют более простой метод (условного среднего) и пользуются следующей формулой:

Для того чтобы воспользоваться этой формулой, необходимо заполнить еще одну колонку в таблице (вариационного ряда) «а² f». Ее данные получают от перемножения цифр двух соседних колонок. Произведения всегда положительны, их суммируют и сумму записывают в нижней строке.

В рассматриваемом примере

Расчет может производиться с точностью на один порядок больше,

чем .

При равенстве средних арифметических, чем больше величина σ, тем больше изменчивость. Однако суждение о степени изменчивости по величине σ становится невозможным, если средние не равны и тем более если надо сравнивать изменчивость разных признаков, а σ — величина именованная. Поэтому для характеристики изменчивости вводят еще одну, относительную или безразмерную величину — коэффициент вариации или изменчивости, который определяется по формуле:

Он показывает, какую долю σ составляет от . В рассматриваемом примере V =7,0%.

Итак, для модификационной изменчивости закономерно, что чаще всего встречаются особи, имеющие среднее или близкое к среднему выражение признака. Особи, у которых признак выражен очень слабо или, наоборот, очень сильно, встречаются редко. Максимальное отличие признака от среднего уровня не превышает в 95% случаев двух σ. И только в 5% случаев признак может отличаться от среднего уровня больше чем на 2σ или в 1 % случаев -больше чем на 2,6σ.

Знание этой закономерности имеет большое практическое значение. Прежде всего эта закономерность позволяет анализировать отдельные выборки, а давать характеристику всей генеральной совокупности. Кроме того, она позволяет отличать случайное от закономерного при сравнении разных групп организмов.

Необходимо провести обработку данных по длине листа. Как уже было рассчитано, размах изменчивости в этом случае составляет 32 единицы, следовательно, использование метода ранжирования, как в предыдущем случае, было бы нерационально. В этом случае удобнее прибегнуть при составлении вариационного ряда к приему разбивки на классы, т. е. объединению в одну группу нескольких вариаций. Задача при этом сводится в основном к определению величины классового интервала (λ—лямбда), т. е. к определению числа вариаций, которые будут объединены в одну группу — класс. Решение ее определяется двумя величинами - размахом изменчивости ( lim) и объемом выборки (п). Объем выборки определяет число классов ( r). Число классов определяют по таблице 24.

Таблица 24

n	r
20	5
30-40	6
40-90	7

Величину классового интервала определяют по формуле:

Расчет λ ведется лишь приблизительный, так как для дальнейшей работы удобно (но не обязательно), чтобы величина ее была числом округлым (5, 10, 20, 100 и т. д. единиц.). Для того чтобы не ошибиться в расчете размаха изменчивости ( lim), рекомендуется производить округление X_min и Х_тах таким образом, чтобы минимальная величина стала округлой, но меньше той, которая встретилась, а максимальная величина — больше той, которая встретилась. Точность расчета должна соответствовать точности измерения.

В рассматриваемом примере X_mln =3,2 - 3,0.

Х_тах = 6,3-6,5.

После определения λможно составить вариационный ряд (см. табл.25).

Прежде всего производят запись классов: сначала записывают самую малую из вариаций, затем путем прибавления к ней величины λопределяют нижнюю границу следующего класса и т. д., затем записывают верхние границы всех классов, которые должны быть на единицу измерения меньше, чем нижняя граница следующего класса.

В рассматриваемом примере расчет будет такой:

самая малая—3,0

3,0 + 0,5 = 3,5

3,5 + 0,5 = 4,0 и т. д.

затем 3,5-0,1=3,4

4,0 — 0,1 =.3,9

4,5 — 0,1 =4,4 и т. д. (см. вариационный ряд).

Затем приступают к разноске, т. е. к определению частот ( f) тем же способом, как в предыдущем случае. Когда составлен вариационный ряд, можно изобразить его графически (способ тот же, что был рассмотрен ранее, только на оси абсцисс нужно откладывать границы классов, а перпендикуляры к оси абсцисс восстанавливать из середины класса (см. рис. 67). Для определения основных параметров в качестве вариации ( ) берут среднее значение класса. Оно определяется как полусумма крайних вариаций, входящих в класс. Таким образом, при разбивке на классы считают, что все варианты, входящие в один класс, одинаковы и в среднем равны рассчитанному Х.

Таблица 25

классы	f	X	a	af	a²f
3,0-3,4	2		-3	-6	18
3,5-3,9	8		-2	-16	32
4,0-4,4	10		-1	-10	10
4,5-4,9	13	4.7	0	0	0
5,0-5,4	11		1	11	11
5,5-5,9	5		2	10	20
6,0-6,4	1		3	3	9
				-8	100

Эта операция уменьшает точность расчетов, но значительно облегчает сами расчеты, вот почему к такому способу построения вариационного ряда прибегают всегда, когда размах изменчивости велик, в том числе и при дискретной изменчивости. Рассчитывают X только для одного класса, который будет условно принят как А. После знакомства с закономерностями модификационной изменчивости становится понятной полезность рекомендации выбора в качестве условной средней той вариации, которая чаще всех встречается: она близка по величине к среднему арифметическому. Для простоты расчетов а=Х — А удобно выражать не в абсолютных величинах, а в относительных, в числе классовых интервалов:

Это практически сводится к следующему. В таблице вариационного ряда в колонке «а» на строчке, соответствующей Х=А, записывают нуль, затем вверх и вниз нумеруют строчки точно так же, как и в предыдущем случае; по тем же причинам цифры, идущие вверх от нуля, получают знак минус. Эта операция по существу сводится к тому, что величина λ выносится за скобки при определении , что и отражается в формуле:

В рассматриваемом примере

Точно так же видоизменена формула для определения стандартного отклонения:

В рассматриваемом примере

V=15,5%

Теперь можно определить t = и убедиться, что и длина листа земляники варьирует так же, подчиняясь закону нормального распределения (т. е. закону модификационной изменчивости).

Сравнение двух групп. Сравнение двух групп производится главным образом по их основным характеристикам, по средним арифметическим. Однако, делая несколько выборок из одной генеральной совокупности, экспериментатор убеждается в том, что все они характеризуются разными средними арифметическими, правда очень близкими. В этом легко убедиться на занятии, сравнив данные нескольких человек, работавших с одним и тем же видом земляники. Но экспериментаторов никогда не интересуют различия двух конкретных выборок, их интересует, отличаются ли генеральные совокупности (сорта, породы, виды). Можно ли тогда на основании данных одной выборки составить представление о всей генеральной совокупности? Можно, если рассчитать величину, называемую ошибкой средней арифметической, обозначаемую буквой т.

Определяется она по формуле

т — число именованное.

Свое название эта величина получила не случайно; она показывает, на сколько ошибаются, когда считают, что среднее арифметическое выборки соответствует среднему арифметическому генеральной совокупности. С ее помощью на основании данных одной выборки можно определить пределы, в которых лежит среднее арифметическое генеральной совокупности, или, иначе, определить пределы, в которые будут укладываться средние арифметические всех выборок, сколько бы их ни было сделано из одной генеральной совокупности. Если учесть, что средние арифметические этих выборок будут различаться между собой случайно, то станет понятно, что они также должны подчиняться закону нормального распределения, т. е. размах их изменчивости должен быть ±2σ (с ошибкой в 5% случаев) или ±2,6σ (с ошибкой в 1% случаев). Для рассматриваемых примеров это значит, что по числу зубчиков

а среднее арифметическое, характеризующее вид земляники Fraga-ria vesca, лежит в пределах Х±2т = 20,1 ±2- 0,20 = 20,1 ±0,40 зубч., т. е. от 19,7 до 20,5 зубч. По длине листа

а Х ± 2т = 4,62 ±0,202 см, т. е. от 4,42 до 4,82 см.

По результатам работы сделайте выводы.

ПОНЯТИЯ и ТЕРМИНЫ,

Которые нужно знать.

Автотроф

Аденин

Аминокислота

амитоз

амнион

амплификация

Анафаза

антикодон

антиподы

Аппарат Гольджи (Пластинчатый комплекс)

Ароморфоз

Атавизм

АТФ

Бактериофаг

Бактрия

Белок

Бивалент

биваленты

Биогеоценоз

Биосинтез белка

Биосфера

Биотехнология

Бластомер

Бластопор

Бластоцель

Бластула

Борьба за существование

Вакуоль

Вариационная кривая

Веретено деления

веретено деления

Вид

Видообразование

Вирус

Включение клеточное

вырожденность генетического кода

Гамета

гаметогенез

гаметофит

Гастроцель

Гаструла

гаструляция

Ген

Генетика

Генная инженерия

геном

Генотип

Генофонд

Гетеротроф

гетерохроматин

гистогенез

Гистология

гистоны

Гликокаликс

Гликолиз

гомеостаз

Граны

Гуанин

Движущие силы эволюции

Дегенерация

деламинация

Денатурация белка

диакинез

Дивергенция

диктиосома

дифференцировка

ДНК

дробление индукция эмбриональная

Жгутики

зародышевые листки

Зигота

Идиоадаптация

Изменчивость

Изоляция

иммиграция

инвагинация

Интерфаза

интерфаза

интроны

Кариолемма

Кариоплазма

кариотип

Клетка

клеточный цикл

клон

Коацерваты

Код генетический

кодон

Колебания численности

Конвергенция

Консументы

Коньюгация хромосом

Кристы

кроссинговер

Круговорот веществ

Лейкопласт

Лизосомы

Липиды

макромеры

макроспорогенез

Макроэволюция

мезенхима

Мезодерма

Мейоз

Мембрана

метаморфоз

Метафаза

Мешок зародышевый

микромеры

микроспорогенез

микротрубочки

микрофибриллы

Микроэволюция

Мимикрия

Миофибриллы

Митоз

Митохондрии

морула

Мутация

Направления естественного отбора

Наследственность

невроцель

нейруляция

нонсенс-триплеты

Ноосфера

норма реакции

Нуклеиновые кислоты

Нуклеоид

нуклеосома

нуклеосомная нить

Нуклеотиды

Обмен веществ

оболочка оплодотворения

Оболочка ядерная

овогенез

Онтогенез

онтогенез

операторы

оперон

Оплодотворение двойное

Организм

органогенез

Органоид

Партеногенез

Пептиды

перинуклеарное пространство

периоды онтогенеза

пероксисомы

Пиноцитоз

плазмалемма

Пластиды

плацента

плацентарный барьер

Полисома

политения

полиэмбриония

Популяционные волны

Популяция

праймер

презумптивные зачатки

преформизм

Приспособленность организмов

провизорные органы

прогенез

Прогресс биологический

Продуценты

Прокариоты

промотор

пронуклеус

профаза

Процессинг

Развитие организмов

Размножение

размножение вегетативное

размножение, типы

Реакция матричного синтеза

Регресс биологический

редукционное деление,

редукционное тельце

редупликация конвариантная

Редуценты

Реснички

Рибоза

рибосома

РНК

Рот первичный

Саморегуляция

синергиды

синкарион

Систематика

спематогенез

Сперматозоид

Спермий

сплайсинг

спорогенез

спорофит

Стенка клеточная

Структура белка

Телофаза

Теория клеточная

Теория эволюции

тетрада

Тимин

Ткань

тотипотентность

Транскрипция

Трансляция

Триплет

Углевод

Урацил

Уровень организации

фенотип

филогенез

Фотолиз воды

Фотосинтез

Хемосинтез

Хлоропласт

Хлорофилл

Хроматида

хроматида

Хромопласт

Хромосома

целом

Центр клеточный

Центриоль

Центромера

Цитозин

Цитолемма

Цитология

Цитоплазма

чередование поколений

Эволюция

эквационное деление

экзон

Экология

Экосистема

экспрессии генов

Эктодерма

эндомитоз

Энтодерма

эпиболия

эпигенез

эукариоты

эухроматин

ядро клетки

ядрышко

ядрышковые организаторы

яйцеклетка

ПРИЛОЖЕНИЕ.

Правила работы с микроскопом

При работе с микроскопом запрещается:

1. переносить микроскоп, не поддерживая его снизу.

2. прикасаясь пальцами к линзам окуляров и объективов.

3. погружать объективы в воду и другие вещества.

4. пользоваться микровинтом на увеличениях объектива меньше 20.

5. пользоваться макровинтом для тонкой настройки на увеличениях больше 20.

6. снимать препарат, если установлено большое увеличение.

7. вытирать фланелью для пыли грязь, воду и иммерсионное масло.

При настройке микроскопа следует помнить:

1. подсветка устанавливается так, чтобы свет попадал прямо в центр зрения.

2. чем выше конденсор, тем больше света. Поэтому, чем больше увеличение объектива, тем выше конденсор и наоборот.

3. плохая видимость может быть из-за загрязнения окуляра или объектива. Пыль убирается при помощи специальной фланели самим студентом. Другие загрязнения убирает лаборант.

4. начинать настройку следует при малом увеличении. Сначала объектив устанавливается несколько ниже фокусного расстояния, контролируя глазами сбоку.

5. затем, глядя в окуляры, объектив плавно поднимается макровинтом до тех пор, пока не будет сфокусирован объект. Если объект сфокусирован на малом увеличении, и устанавливается большее увеличение, то больший объектив уже находится на фокусном расстоянии, и следует произвести лишь тонкую настройку: на увеличениях 5, 10 – макровинтом, на увеличениях 20 и больше – микровинтом.

Фокусное расстояние объектива 5 приблизительно 1 см.

10 - 0,5 см

40 - 0,1 см

6. положение микровинта контролируется насечками на штативе микроскопе возле винта конденсора. Одиночная насечка не должна выходить за пределы отрезка, ограниченного двумя насечками.

По окончании работы:

1. устанавливается малое увеличение.

2. снимается препарат.

3. макровинт устанавливается в самое нижнее положение.

4. на предметный столик помещается фланель для пыли.

5. микроскоп закрывается чехлом.

6. выключается подсветка.

Основная литература:

1. Биология / П.р. Ярыгина В.Н. М.: Высшая школа, 2003. в 2-х т.

2. Грин Н., Стаут У., Тейлор Д. Биология. М.: Мир, 1990. в 2-х т.

Дополнительная литература:

1. Кемп П., Армс К. Введение в биологию. М.: Мир, 1998.

2. Аллелен Р.Д. Наука о жизни. М.: Прогресс, 1981.

3. Медников Б.М. Аксиомы биологии. М.: Знание, 1982.

4. Карузина И.П. Биология. М.: Медицина, 1977.

Н.В.Хелевин, А.М.Лобанов, О.Ф.Колесова “Задачник по общей и медицинской генетике”. М.: Высшая школа, 1984.

Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 276; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 12

Мы поможем в написании ваших работ!