Лукоморья нет на карте текст: Текст песни Новогодние приключения Маши и Вити

Содержание

Детские песни — тексты песен из кинофильма «Новогодние приключения Маши и Вити»




к кинофильму
Дикие гитары
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Ой, бараночки, конфеты
Тары-растабары.
Мы — лесные «Самоцветы»-
Дикие гитары.

      Мы кричим, мы бренчим,
      И тарабаним.
      А кого в лесу найдем,
      А кого в лесу найдем,
      То щадить не станем —
      На части разорвем.

Ой березоньки-ракиты,
Тары-растабары.
Скоро будут знамениты
Дикие гитары.
<<вверх>>


Погоня
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Не летать тебе на воле,
Голубь сизокрылый.
Нет спасенья в чистом поле
От нечистой силы.

      Берегись, берегись,
      Шутить не станем.
      Под землей тебя найдем,

      Под землей тебя найдем,
      Из воды достанем —
      На части разорвем.

Есть дорога -нет дороги
От лихой погони.
Не спасут тебя ни ноги,
Ни борзые кони!

Будь ты спринтер, будь ты стайер,
Трижды чемпионом.
Не уступим, не отстанем,
Все равно догоним!


<<вверх>>  


Песня Лешего
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Жилось привольно Лешему — на славу я гулял.
Ни конному, ни пешему проходу не давал.
Но в город волей случая попал я — вот беда,
С тех пор мне глушь дремучая постыла навсегда.

      Поверьте Лешему — я-ей-ей-ей не лгу.
      Но жить по-прежнему,
      Но жить по-прежнему,
      Я немо-немо-немо-не могу.

О том, что свет — учение зимою и весной
Твержу без исключения всей нечисти лесной.
Обидно жить лохматыми, зимою пить из луж,
Когда все силы в атоме, и в химии к тому ж.


<<вверх>>


Песня Кота Матвея
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Игре конец: я — дикий Кот.
Мой первый ход — последний ход.
Я- кот Матвей, мой метод прост:
Я не люблю тянуть кота за хвост.

Я бью лишь раз, я быстр и смел,
Собаку я на этом съел.
Мне ни к чему второй заход.
Я не люблю тянуть хвоста за кот…

В моих зрачках — ночной кошмар,
Один прыжок, один удар.

Я- кот Матвей, мой метод прост:
Я не люблю тянуть кота за хвост.


<<вверх>>


Песня Кащея (Секрет долголетья)
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Почему твой век не долог,
Уважаемый биолог,
Дорогой профессор кислых щей?
Бьешься ты уже столетья
Над секретом долголетья
А его давно открыл Кащей

Я хитер, я зол и жаден
Груб жесток и беспощаден
Хладнокровно действую мечом
Незнакомы мне сомненья
Сдал я сердце на храненье
И не сожалею ни о чем.

Утром чахну я над златом

Днем слоняюсь по палатам.
Скучновато жизнь моя течет
Я бессмертен, то есть вечен
Потому что бессердечен
Или, может быть, наоборот…


<<вверх>>


Спор Маши и Вити
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Витя: Не бывает в наши дни чудес на свете.
Маша: Для тех, кто не верит в них сам.
Витя: Нет Кащея — это знают даже дети.
Маша: А в сказках живут тут и там.

Витя: Лукоморья нет на карте, значит в сказку нет пути.
Маша: Это присказка, не сказка, cказка будет впереди:

Маша: Есть на курьих ножках в сказках- то избушка.
Витя: Поверить в такое смешно.
Маша: Там в царевну превращается лягушка.
Витя: Что смысла в наш век лишено.

Витя: Лукоморья нет на карте, значит в сказку нет пути.
Маша: Это присказка, не сказка, cказка будет впереди:

Витя: На вопросы нам наука даст ответы.
Маша: А снегурочка в сказке живет.
Витя: К дальним звездам отправляются ракеты.
Маша: Но есть и ковер-самолет.


<<вверх>>


Песня Снегурочки в плену Кащея
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

В своем царстве Кащей
Все живое и светлое губит.
Он жестокий, он жадный и он
Очень не любит детей.
Он узнал, что у них Новый Год
Без меня не наступит,
И украл, и в подвале своем

Меня запер Кащей.

Что мне делать, как быть ?
Я добра и доверчива слишком.
И за это меня
Наказание жестокое ждет.
Но страшней для меня,
Что к девчонкам моим и мальчишкам
Без меня никогда,
Никогда не придет Новый Год,
Новый Год.


<<вверх>>


Песня Деда Мороза
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Ждет вас трудная дорога
В этом нет секрета.
Чтобы вам помочь немного
Дам я три совета.

В сказке помощи не ждите,
Сами по дороге
Постарайтесь, помогите
Всем, кто ждет подмоги.
Постарайтесь, помогите
Всем, кто ждет подмоги.

Ожидает путь вас долгий
И к тому ж не скрою.
Зло узнать под маской доброй
Тяжело порою.

Коль в пути придется туго,
Надо не теряться,
А покрепче друг за друга
Вам, друзья, держаться.
А покрепче друг за друга
Вам, друзья, держаться.


<<вверх>>


Песня Маши и Вити
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Мы Снегурочку найдем
В царстве тридесятом,
Чтоб вернулся в каждый дом
Новый Год к ребятам.
Пусть дорога тяжела,
Знаем без подсказки,
Что добро сильнее зла —
Наяву и в сказке.

Одолеем мы врага —
Конный он иль пеший,
Уходи с пути Яга,
Прочь с дороги леший.
Пусть дорога тяжела,
Знаем без подсказки,
Что добро сильнее зла —
Наяву и в сказке.


<<вверх>>


Песня Бабы-Яги о своей доброте.
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Мне нравятся птички и рыбки,
Веселая трель ручейка,
И я не могу без улыбки
Смотреть на полет мотылька.

      Здесь ждет вас ужин и ночлег,
      Я печку истоплю,
      Ведь мальчиков и девочек,
      Я очень люблю.

Над кровлей у старой избушки
Струится дымок голубой
Ко мне как живые игрушки
Приходят зверушки гурьбой.

Я детства дружу с Белоснежкой,
Все знают мою доброту.
Спеши ко мне путник, не мешкай,
Я чую твой дух за версту.


<<вверх>>


Песня Бабы-Яги про обед.
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Состряпать обед не игрушки,
Из тины болотной блины,
На первое суп из лягушки,
Салат из дурман белены,
Салат из дурман белены,
Салат из дурман.

      Кипи вода, кипи очаг,
      Кипи вода, кипи очаг.
      Недаром я не сплю,
      Ведь мальчиков и девочек,
      Ведь мальчиков и девочек,

      Я очень, очень, очень люблю.

Горите дровишки, горите,
Шуруй кочережка золу,
Жаркое из Маши и Вити,
Сегодня подам я к столу,
Сегодня подам я к столу,
Сегодня подам я.


<<вверх>>


Песня Печки
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Напекла я пирогов,
Для друзей — не для врагов,
А вокруг в лесу ни человечка,
Дверцу путник приоткрой,
Пирожок попробуй мой,
И тебе, спасибо, скажет Печка.


<<вверх>>


Песня Яблони

Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Мои ветки подросли,
Гнутся ветки до земли,
Некому ухаживать за мною.
Утомились вы в пути,
Что вам стоит по подойти,
Яблочко отведать наливное


<<вверх>>  


Песня Старичка-Лесовичка
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Старичек-Лесовичок
Зацепился за крючок,
Самому никак не отцепиться,
Провисел я здесь всю ночь,
Я прошу вас мне помочь,
На тропинку с дерева спуститься.


<<вверх>>


Песня Снегурочки
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Я на солнышке ярком не таю,
Почему мне самой непонятно.
Не хожу я, а словно летаю,
До того мне легко и приятно.

Я спаслась из кащеева плена,
До чего же свобода прекрасна,
И теперь Новый Год
Непременно к нам придет,
После старого года.

Благодарна я Маше и Вите,
Не хожу я, а словно летаю,
Пойте птички, ромашки цветите,
С Новым Годом я вас поздравляю.


<<вверх>>


Сто чудес совершает дружба
Сл. В.Луговой, муз. Г. Гладков, к/ф «Новогодние приключения Маши и Вити»

Чтоб могли на Марс летать
Люди без опаски,
С детства учимся мечтать
Мы у старой сказки.

      Важно только не забыть,
      Как ответ к решеньям,
      В жизни каждый должен быть
      Добрым и волшебником.
      От чего бы не сказать
      Дружно, вслух, всем вместе,
      В трудный час не унывать
      Помогают песни.

Всем на свете, наконец,
Нам напомнить нужно,
Ежедневно сто чудес
Совершает дружба.


<<вверх>>


Для того чтобы просмотреть любую другую из песен ПОДБОРОК нажмите соответствующую ссылку в разделе «ТЕКСТЫ ПЕСЕН».

Владимир Высоцкий — Лукоморья больше нет: читать стих, текст стихотворения полностью

Лукоморья больше нет,
От дубов простыл и след.
Дуб годится на паркет — так ведь нет:
Выходили из избы
Здоровенные жлобы,
Порубили все дубы на гробы.

Ты уймись, уймись, тоска
У меня в груди!
Это — только присказка,
Сказка — впереди.

Распрекрасно жить в домах
На куриных на ногах,
Но явился всем на страх
Вертопрах.
Добрый молодец он был:
Бабку Ведьму подпоил,
Ратный подвиг совершил — дом спалил.

Ты уймись, уймись, тоска
У меня в груди!
Это — только присказка,
Сказка — впереди.

Тридцать три богатыря
Порешили, что зазря
Берегли они царя и моря:
Каждый взял себе надел,
Кур завёл — и в ём сидел,
Охраняя свой удел не у дел.

Ободрав зелёный дуб,
Дядька ихний сделал сруб,
С окружающими туп стал и груб —
И ругался день-деньской
Бывший дядька их морской,
Хоть имел участок свой под Москвой.

Ты уймись, уймись, тоска
У меня в груди!
Это — только присказка,
Сказка — впереди.

Здесь и вправду ходит Кот,
Как направо — так поёт,
Как налево — так загнёт анекдот.
Но учёный, сукин сын:
Цепь златую снёс в торгсин
И на выручку — один в магазин.

Как-то раз за божий дар
Получил он гонорар:
В Лукоморье перегар — на гектар!
Но хватил его удар!
И чтоб избегнуть божьих кар,
Кот диктует про татар мемуар.

Ты уймись, уймись, тоска
У меня в груди!
Это — только присказка,
Сказка — впереди.

И Русалка — вот дела! —
Честь не долго берегла
И однажды, как смогла, родила —
Тридцать три же мужика
Не желают знать сынка,
Пусть считается пока сын полка.

Как-то раз один Колдун —
Врун, болтун и хохотун —
Предложил ей как знаток дамских струн:
Мол, Русалка, всё пойму
И с дитём тебя возьму…
И пошла она к ему, как в тюрьму.

А бородатый Черномор,
Лукоморский первый вор, —
Он давно Людмилу спёр, ох хитёр!
Ловко пользуется, тать,
Тем, что может он летать:
Зазеваешься — он хвать и тикать.

Ты уймись, уймись, тоска
У меня в груди!
Это — только присказка,
Сказка — впереди.

А ковёрный самолёт
Сдан в музей в запрошлый год —
Любознательный народ так и прёт!
И без опаски старый хрыч
Баб ворует, хнычь не хнычь.
Ох, скорей его разбей паралич!

«Нету мочи, нету сил! —
Леший как-то недопил,
Лешачиху свою бил и вопил:
— Дай рубля, прибью а то!
Я добытчик али кто?!
А не дашь, тады пропью долото!»

«Я ли ягод не носил?! —
Снова Леший голосил. —
А коры по скольку кил приносил!
Надрывался издаля —
Всё твоей забавы для,
Ты ж жалеешь мне рубля.
Ах ты, тля!»

И невиданных зверей,
Дичи всякой — нету ей:
Понаехало за ней егерей…
Так что, значит, не секрет:
Лукоморья больше нет,
Всё, о чём писал поэт, — это бред.

Ты уймись, уймись, тоска,
Душу мне не рань!
Раз уж это — присказка,
Значит сказка — дрянь.

Ну погоди! Выпуск 3 — тексты песен

Песенка Кота
Из мультфильма «Кот Котофеевич»
Музыка В. Кривцова, слова А. Иванова

1. Я старый кот, я бедный кот,
Я очень слаб и мал.
Меня понять сумеет тот,
Кто брошенным бывал.

Припев: Совсем один сижу на пне,
Не нужный никому,
Ой, худо мне, ой, страшно мне,
Ох. одному.

2. Когда-то был я молодой,
Любил мышей гонять,
Я весел был, и все со мной
Хотели поиграть.
Припев

3. А нынче выгнали за дверь,
Спасибо, не пинком.
Скажите, кто меня теперь
Почешет за ушком?

Припев: Совсем один сижу на пне,
Не нужный никому.
Ой, худо мне, ой, страшно мне,
Ох… одному.


Песенка страусенка Роки
Из радиопередачи «Страусенок Роки»
Музыка Н. Пескова, слова Л. Васильевой

1. Я рос в яйце, и было мне
Теснее все и уже.
И рос, и рос со мной вопрос:
«А что же там, что же там, что же там,
Что же снаружи?»

2. А здесь блестит
Вода в реке,
И солнце здесь пылает.
Я в Африке, я в Африке,
Я в Африке гуляю!

3. Здесь хорошо,
Просторно все,
Здесь лес такой веселый.
Я страусё… Я страусё… Я — Роки-страусёнок!


Песенка Незнайки
Из телепередачи «Незнайка»
Музыка С. Соснина, слова К. Ибряева

1. Распустили злые слухи
 Про меня мои друзья:
Говорят, слона от мухи
Отличить не в силах я.
Эти странные слова
Мне обидно слушать.
Всем известно: у слона
 Вместо крыльев уши.

2. Про меня с пренебреженьем
Говорят мои друзья,
Мол, таблицу умноженья
До сих пор не знаю я.
Эти странные слова
Горько слушать, братцы,
Всем известно: дважды два
Будет ровно двадцать.

3. Что за смех? Смеются снова
Надо мной мои друзья.
Я Незнайка — что ж такого?
Научусь всему и я.
Без мудреных скучных книг
Справлюсь я с наукой
И Всезнайкой стану вмиг —
Удивлю всех кукол.

ТЕКСТЫ ПЕСЕН К СКАЗКАМ | Материал (подготовительная группа) на тему:

ТЕКСТЫ ПЕСЕН К СКАЗКАМ

Песня «В сказках – чудеса»

Музыка и слова Э.Чуриловой

1.В сказках все бывает, в сказках – чудеса:

Спящая царевна, девица-краса,

Золушки и принцы, ведьмы, короли;

Чудо совершится, если веришь ты.

Припев: Золушка принцессой стала неспроста,

Туфелька хрустальная счастье принесла,

Потому что миром правит доброта,

Людям помогает светлая мечта.

2.Сказка нас научит, зло как победить,

Как с врагами сладить, счастье как добыть.

Нам всегда помогут добрые друзья,

Будут рядом биться верные сердца.

Припев: Золушка принцессой стала неспроста,

Туфелька хрустальная счастье принесла,

Потому что миром правит доброта,

Людям помогает светлая мечта.

ДОБРЫЙ ЖУК

     Встаньте, дети, встаньте в круг,

     Встаньте в круг, встаньте в круг!

     Жил на свете добрый жук,

     Старый добрый друг.

     

     Никогда он не ворчал,

     Не кричал, не пищал,

     Громко крыльями трещал,

     Строго ссоры запрещал.

     

     Встаньте, дети, встаньте в круг,

     Встаньте в круг, встаньте в круг!

     Ты мой друг, и я твой друг,

     Старый верный друг!

   

галоп избушки на курьих ножках

(К.Арбенин)

Шагает дом и в жаркий день и в лютую пургу

Но не проситесь на постой ни взрослые, ни дети!

Какой постой! Я устоять на месте не могу:

Я самая подвижная недвижимость на свете.

Меня, друзья, зовут Избой,

А это — курьи ножки.

Иду-бреду сама собой,

Куда глядят окошки.

Я паровозам — как сестра, я вездеходам — друг,

И как заправский управдом, скажу вам без зазнайства:

Пускай порой на все дела мне не хватает рук,

Но я неплохо и в ногах держу своё хозяйство!

Недаром числится за мной

Обязанностей тыща:

Ведь я и транспорт гужевой,

И птица, и жилище.

Несусь по лесополосе,

Одной судьбой ведома.

Пусть дома у меня не все,

Зато сама я дома!

Спор Маши и Вити.

муз. Г.Гладкова

сл.В.Лугового

Витя:       Не бывает в наши дни чудес на свете.

Маша:    Для тех, кто не верит в них сам.

Витя  :     Нет Кащея  — это знают даже дети.

Маша:    А в сказках живут тут и там.

Припев:

Витя:       Лукоморья нет на карте,

                 Значит  в сказку нет пути.

Маша:    Это присказка, не сказка,

                 Сказка будет впереди:

Маша:   Есть на курьих ножках

                в сказках- то    избушка.

Витя:       Поверить в такое смешно.

Маша:   Там в царевну превращается лягушка.

Витя:      Что смысла в наш век лишено.

Припев.

Витя:       На вопросы нам наука даст ответы.

Маша:    А снегурочка в сказке живет.

Витя:      К дальним звездам

                отправляются ракеты.

Маша:   Но есть и ковер-самолет.

Припев.

ПЕСНЯ БАБЫ- ЯГИ

Ягою пугают детишек,

Мол, съест, не оставит костей.

Фантазии, видно, излишек

У них, шибко умных людей.

Припев:

А я, бывало, баньку иистоплю,

А я, бывало, чаем напою.

И дам клубочек ниток на дорожку.

За что не любят бабушку Ежку?

Эх, за что ж не любите бабушку Ежку?

ЦВЕТИК- СЕМИЦВЕТИК

1. Знают все, что есть на свете сказочный цветок,

Сказочный цветок, сказочный цветок.

Где ты, цветик-семицветик, где твой лепесток,

Где твой лепесток, волшебный лепесток?

Припев:

Лети, лети, лепесток, с запада-на восток,

А коснешься земли — людям счастье дари.

Хочу по небу лететь и эту песенку петь.

С запада-на восток лети, лети, лепесток!

2. В каждой песенке о лете есть такой денёк,

Есть такой денёк, есть такой денёк,

Чтобы цветик-семицветик распуститься мог,

Распуститься мог, распуститься мог.

Припев:

3.Дарит счастье на планете сказочный цветок,

Сказочный цветок, сказочный цветок.

Красный, желтый, белый, синий — яркий лепесток,

Нежный лепесток, волшебный лепесток

Припев:

Лети, лети, лепесток, с запада-на восток.

Лети, лети, лепесток. Лети, лети, лети…

Презентация «Патетическая соната Бетховена»

Материал опубликовал
Юлия186

Россия, Воронежская обл., село Пески Поворинского района

ремонт

гор

Море

Гусляр

Тема урока: ???

3 куплет: На вопросы нам наука даст ответы. А Снегурочка в сказке живет. К дальним звёздам отправляются ракеты! Но есть и ковёр-самолёт. Лукоморья нет на карте, значит в сказку нет пути! Это присказка, не сказка, сказка будет впереди! 2 куплет: Есть на курьих ножках в сказке той избушка. Поверить в такое смешно! Там в царевну превращается лягушка. Что смысла в наш век лишено! Лукоморья нет на карте, значит в сказку нет пути! Это присказка, не сказка, сказка будет впереди. Песня-спор 1 куплет: Не бывает в наши дни чудес на свете! Для тех, кто не верит в них сам. Нет кощея: это знают даже дети! А сказки живут тут и там. Лукоморья нет на карте, значит в сказку нет пути! Это присказка, не сказка, сказка будет впереди.

Эдвард Григ 15 июня 1843- 4 сентября 1907

«Соната» произошло от итальянского слова sonare, что означает “звучать”. «Соната» произошло от итальянского слова sonare, что означает “звучать”.

Людвиг Ван Бетховен  16 декабря 1770— 26 марта 1827

Восстанови текст: (составь биографию композитора, используя подходящие слова из скобок)  Людвиг ван Бетховен (1770 — 1827) – знаменитый (русский, немецкий, французский) (художник, композитор, архитектор) 18 века. Дед и отец Людвига отличались певческим талантом, поэтому работали в придворной капелле. Отец – Иоганн Бетховен был (футболистом, продавцом, певцом.) Мальчик пробовал (рисовать, сочинять, танцевать) музыку в раннем детстве. Завидуя славе и таланту Амадея (Моцарта, Баха, Шуберта), Иоганн решил воспитать из собственного ребенка похожего гения, начал обучать игре на клавесине и (баяне, скрипке, гитаре). Первый концерт Бетховен дает в (шестилетнем, двадцатилетнем, сорокалетнем) возрасте. (Сочинения, картины, скульптуры) Бетховена широко издавались и пользовались успехом. В 1796 году Бетховен начинает терять (зрение, слух, обоняние). Однако, даже полностью потеряв слух, Бетховен (прекратил, продолжал, не смог) писать музыку. В последние годы жизни он создал (малое, небольшое, огромное) количество произведений. Основные темы творчества Бетховена — (застенчивость, героизм, отчаянье) и лирические переживания.  

посмотреть биографический мультфильм режиссера Ричарда Рида «Людвиг ван Бетховен» https://youtu.be/tn0J2jAcP30

Владимир Высоцкий – Лукоморья Больше Нет (1999, CD)

1Дом Хрустальный
2Лукоморья Больше Нет
3Невидимка
4Дайте Собакам Мяса
5Случай На Шахте
6Несостоявшийся Роман (Посвящение В. Абдулову)
7То Ли В Избу — И Запеть…
8На Реке Ль, На Озере…
9Теперь Я Не Избавлюсь От Покоя…
10Очи Черные
11Она Была Во Всем Права…
12Блатная Цыганочка
13… И Молчаливых Любят, Только Реже…
14Отгремели Раскаты Боев…
15Мир Вашему Дому!
16Камнем Грусть Висит На Мне
17Романс При Свечах
18Шансонетка Про Розу-Гимназистку
19Куплеты Бенгальского
20Игра В Карты В 12-м Году
21Марш Аквалангистов
22Жил-Был Добрый Дурачина-Простофиля. ..
23Про Метателя Молота (Полный Вариант)
24Про Прыгуна В Длину (Полный Вариант)
25Прыжки И Гримасы (Ранняя Версия)

ТЕКСТЫ ДЕТСКИХ ПЕСЕНОК. часть 12

Спор Маши и Вити о сказках

 Не бывает в наши дни чудес на свете!
 Для тех, кто не верит в них сам.
 Нет кощея: это знают даже дети!
 А сказки живут тут и там.
 
 Лукоморья нет на карте,
 Значит в сказку нет пути!
 Это присказка, не сказка-
 Сказка будет впереди.

Свирель и рожок

 Жили — были пастух да пастушка,
 Жили — были свирель да рожок.
 На свирели играла подружка,
 На рожке откликался дружок.
 От напевов рожка и свирели
 Земляничкины щечки алели,
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 
 Выходили грибы на опушку,
 Выбегали цветы на лужок,
 Где гуляли пастух да пастушка,
 Где играли свирель да рожок.
 От напевов рожка и свирели
 Земляничкины щечки алели,
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 То малиновкой в роще звенели,
 То летели стрижом в облака
 Камышовые трели свирели
 И кленовые песни рожка.
 От напевов рожка и свирели
 Земляничкины щечки алели,
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Чтобы ярче румянилось лето,
 Чтобы солнце светило добрей,
 Разноцветную песенку эту
 Сочинили рожок да свирель.
 От напевов рожка и свирели
 Земляничкины щечки алели,
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Были речки синей, а березки светлей,
 Колокольчик звенел веселей.
 Колокольчик звенел веселей.
 Колокольчик звенел веселей.
 
 
 Есть на курьих ножках в сказке той избушка.
 Поверить в такое смешно!
 Там в царевну превращается лягушка.
 Что смысла в наш век лишино!
 
 Лукоморья нет на карте,
 Значит в сказку нет пути!
 Это присказка, не сказка-
 Сказка будет впереди.
 
 На вопросы нам наука даст ответы.
 А в лесу белоснежка живёт.
 К дальним звёздам отправляются рокеты!
 Но есть и ковёр-самолёт.
 
 Лукоморья нет на карте,
 Значит в сказку нет пути!
 Это присказка, не сказка-
 Сказка будет впереди!

 

http://detskie-pesni.ucoz.ru

< Предыдущая   Следующая >

tut Pro: Изогнутые аннотации | Хаксли колледж окружающей среды

(вернуться на страницу ArcGIS PRO Cartography Tutorials)

Изогнутые (или сплайновые) аннотации

См .

:

Создание изогнутых аннотаций (из изогнутых меток)

Простой способ создания изогнутых (или «сплайновых») аннотаций в ArcGIS Pro — сначала создать изогнутые метки, а затем преобразовать их в аннотации. Чтобы создать изогнутые метки:

  • В Contents щелкните правой кнопкой мыши слой данных и выберите Labeling Properties
  • На панели Label выберите Position tab
    • В Позиция Вкладка выберите Позиция sub раздел
      • Для размещения выберите River или Обычное размещение (или вы можете поэкспериментировать с другими вариантами)
      • Под заголовком «Размещение» выберите Криволинейное смещение или Криволинейное центрирование
  • Преобразовать метки в аннотации. ..

Изогнутая аннотация Текст размещается вдоль изогнутой невидимой линии. Эти линии аннотаций используют кривые Безье (математический метод создания изогнутых линий). После создания расположение и текст текстовой строки аннотации можно изменить обычным образом. Форму кривой можно изменить, отредактировав вершины строки текста аннотации.

Рекомендуется: внесите изменения в формулировку текста, шрифт, стиль, интервалы между символами и т. Д. до завершение кривой линии аннотации (с помощью панели Атрибуты : выберите Атрибуты на ленте Редактировать ).

Для изменения

существующей изогнутой аннотации (обычно аннотация конвертируется из изогнутых этикеток)

Изогнутая аннотация состоит из текстовой строки, размещенной вдоль невидимой линии. Строка аннотации видна только во время редактирования. После изменения формы линии текстовая строка будет следовать за новой строкой.

  • На ленте Edit используйте инструмент Select для выбора текстовой строки аннотации
  • Рекомендуется: увеличьте масштаб до выбранной текстовой строки аннотации
  • При выделенной текстовой строке аннотации выберите Vertices из Группа инструментов ленты Edit
    • Контекстная панель инструментов вершины должна быть добавлена ​​в нижнюю часть карты
    • Строка аннотации для выделенного текста должна отображаться на карте
      • Текст аннотации должен иметь зеленый цвет и красный вершин
      • Красная вершина — конец строки аннотации (последняя вершина)
    • Если текстовая строка является изогнутой аннотацией, также будет синих маркеров вершин
      • Синие маркеры должны быть соединены с их соответствующие вершины обозначены синей линией
      • Ручки вершин используются для определения форма линии между вершинами
        • Угол линии ручки к линии аннотации будет определять угол линии, выходящей из вершины
        • Расстояние ручки от вершины будет определять крутизну изогнутой линии
    • Контекстное меню вершин содержит 4 инструмента (в дополнение к кнопкам Finish и Cancel)
      • Инструмент General / Select — используется для выбора / перемещения вершин или ручек
      • Инструмент Add Vertex
      • Удалить вершину Инструмент
      • Инструмент Продолжить объект — используется для расширения линии аннотации путем добавления дополнительных вершин
        • Когда линия имеет значение Продолжение , она расширяется (продолжается) от красной (конечной) вершины
    • Рекомендуется: используйте Общие / Выберите инструмент , чтобы выбрать синий ручка
      • Перетащите / отпустите / переместите маркер в различные места вокруг вершины
      • Обратите внимание, как кривая линии изменяется при перемещении ручки к получить представление о том, как работают кривые и ручки Безье. ..
    • Чтобы переместить вершину:
      • Выберите инструмент General / Select , чтобы выбрать вершину
        • Перетащите вершину в новое место
        • Обратите внимание, что синий маркер (и) перемещается вместе с вершина, сохраняя свое относительное положение относительно вершины
    • Чтобы изменить маркер:
      • Выберите инструмент Общие / Выбрать , чтобы выбрать синий маркер
        • Перетащите маркер в новое место
    • Повторите процесс определения вершин и / или маркеров для создания кривой желаемой формы для линии
  • После изменения формы линии нажмите кнопку Finish , чтобы завершить редактирование.
  • Обратите внимание, что некоторые ( преобразованные) строки аннотации будут разбиты на отдельные текстовые строки, где каждое отдельное слово является собственным n текстовая строка с отдельными линиями кривизны
    • Во многих случаях полезно объединить различные текстовые сегменты в одну текстовую строку
    • Линия / кривая объединенной текстовой строки затем может быть расширена / изменена по желанию — как единый набор кривых
    • Остальные неиспользуемые сегменты текстовой строки можно удалить
  • Обратите внимание, что с простой линией кривой Безье легче изменять и работать с ней
    • Рекомендуется: Используйте инструмент Удалить вершину , чтобы удалить некоторые вершины — оставив простую изогнутую линию только с 2 или 3 вершинами.
      • Переставьте оставшиеся вершины и ручки по желанию.
  • Обратите внимание, что если кривая (или другие свойства) текстовой строки аннотации искажены, Отменить Кнопка (в верхнем меню над лентой) может использоваться для восстановления предыдущей версии аннотации
90 006 В Добавить кривую к существующей (неискривленной) аннотации

Большинство аннотаций (по умолчанию) не имеют изогнутой линии аннотации.Вершины могут быть добавлены или удалены (см. Выше) для создания изогнутой линии (и изогнутой строки аннотации), но линия не будет иметь фактической кривой. Рекомендуется: Внесите изменения в формулировку текста, шрифт, стиль, интервал между символами и т. Д. (С помощью панели Атрибуты : выберите Атрибуты на ленте Редактировать ) с до , добавив или завершив кривую линии аннотации.

  • Выберите строку аннотации (с помощью инструмента «Выбрать» на ленте «Правка»).
  • На ленте «Редактировать» щелкните «Вершины» (на ней должны отображаться базовая линия и вершины)
  • Щелкните правой кнопкой мыши базовую линию (между двумя конечными вершинами) и выберите «Изменить сегмент / на кривую Безье»

Или вы можете добавить новый участок линии с вершинами кривой Безье (и маркерами), который будет добавлен к линии.После добавления вершины и ручки сегмента кривой Безье могут быть изменены по желанию.

  • На ленте Edit используйте инструмент Select для выбора текстовой строки аннотации
  • Рекомендуется: увеличьте масштаб до выделенной текстовой строки
  • При выделенной текстовой строке аннотации выберите Vertices из инструментов Группа на ленте Edit
    • Контекстная панель инструментов вершины должна быть добавлена ​​в нижнюю часть карты
    • Строка аннотации для выделенного текста должна отображаться на карте
      • Текст аннотации должен иметь зеленый и красный вершин
      • Красная вершина — это конец линии аннотации (последняя вершина)
    • Вершины не будут, но будут иметь синие маркеры
      • Без ручек линия не может быть изогнута
    • Из контекстное меню вершины выберите Продолжить элементы инструмент
      • Из строки В контекстном меню сегмента нажмите на раскрывающееся меню Сегмент дуги
        • В раскрывающемся меню Сегмент дуги выберите инструмент Сегмент кривой Безье
    • Добавить новую вершину:
      • С помощью инструмента Сегмент кривой Безье щелкните один раз в приблизительном месте, где должна быть расположена новая вершина
    • Добавьте маркер для новой вершины:
      • С помощью инструмента Сегмент кривой Безье щелкните секунд время в приблизительном месте рукоятки
    • Ни одно из этих мест (вершина или рукоятка) в настоящий момент не является критичным, так как их нужно будет скорректировать в ближайшее время
    • Повторите этот процесс еще раз для добавления второй вершины и маркера:
      • С помощью инструмента Сегмент кривой Безье щелкните onc e для создания новой вершины и секунд времени для определения местоположения ручки
    • Рекомендуется: создать только две новые вершины (на данный момент) — каждая с ручкой
    • Нажмите кнопку Finish на панели контекстная панель инструментов для завершения модификаций линии (на данный момент)
    • Не снимая выделения с текстовой строки, выберите Vertices на ленте Edit , чтобы повторно открыть контекстную панель инструментов вершин.
      • Выберите инструмент Delete Vertex из контекстное меню вершин
      • Удалите исходные вершины (обычно их будет две) из текстовой строки (вершины, которые имеют значение , а не , имеют ручки)
      • При этом должны остаться только две новые вершины с ручками и кривой Безье между ними
      • Нажмите кнопку Finish на контекстной панели инструментов, чтобы завершить изменения линии (на данный момент)
    • Не снимая выделения с текстовой строки, выберите Vertices на ленте Edit , чтобы повторно открыть контекстную панель инструментов вершины.
      • Выберите инструмент General / Select из контекстного меню вершины.
        • Убедитесь, что вы сделали не инструмент Удалить вершину все еще активирован, так как вы не хотите удалять ни одну из оставшихся вершин
      • Используйте инструмент General / Select , чтобы переместить вершины и / или ручки, как требуется для достижения желаемого кривая для строки / текстовой строки аннотации (см. примечания выше)
      • Нажмите кнопку Finish на контекстной панели инструментов, чтобы завершить изменения линии
  • Обратите внимание, что если кривая (или другие свойства) текста аннотации перепутаны строки Отменить кнопку (в верхнем меню над лентой) можно использовать для отдыха или предыдущая версия аннотации

Примечание: изменения формулировки, шрифта, размера, стиля, межсимвольного интервала и т. д.могут быть внесены до или после редактирования строки аннотации. Для изменения текста часто требуется перенастройка строки, но изменение может быть выполнено в любом порядке. Обычно вы хотите сначала внести все изменения в текст, а затем отрегулировать линию для кривой …

(PDF) Карты кривизны для локального сравнения форм

Карты кривизны для локального сравнения форм

Тимоти Гатцке

и Синди Гримм

Вашингтонский университет в Сент-Луисе

St.Луис, штат Миссури, США

Телефон: (314) 935–4576

Майкл Гарланд

и Стив Зелинка

Университет Иллинойса

Урбана-Шампейн, Иллинойс, США

Телефон: (800) 555000212

Аннотация. Возможность идентифицировать сходство между формами

важна для таких приложений, как медицинская диагностика, регистрация и выравнивание объекта

, а также поиск формы. В этой статье

мы представляем метод, карту кривизны, который использует свойства кривизны поверхности

в области вокруг точки для создания уникальной сигнатуры

для этой точки.Эти сигнатуры затем можно сравнить с

, чтобы определить сходство одной точки с другой. Чтобы

собрать информацию о кривизне вокруг точки, мы исследуем два метода

, кольца (которые используют локальную топологию сетки)

и геодезические вееры (которые отслеживают геодезические вдоль сетки от точки

). Мы исследуем множество функций сравнения, и

предоставим экспериментальные доказательства того, какие из них обеспечивают лучшую дискриминационную способность

.Мы показываем, что карты кривизны на

более надежны и обеспечивают лучшее распознавание, чем просто

, сравнивающие кривизну в отдельных точках.

I. ВВЕДЕНИЕ

В этой статье мы обращаемся к проблеме сходства локальной поверхности

, т.е. имеет ли область поверхности такую ​​же «форму», как другая область

? Эта информация полезна для множества приложений.

Например, определение соответствующих областей между двумя

аналогичными поверхностями является необходимым первым шагом к выравниванию

и регистрации этих поверхностей.Предыдущие подходы к сопоставлению локальных поверхностей

были сосредоточены либо на искусственных объектах

, где функции легко найти, либо требовали некоторого взаимодействия с пользователем типа

для выбора функций. Ручной выбор

соответствующих характеристик и субъективное определение разницы между объектами

— это трудоемкие процессы

, требующие высокого уровня знаний. Наш подход автоматизирует

этого процесса, в то же время предоставляя пользователю контроль над

, какие аспекты согласования поверхностей важны.

A. Подход

В нашем подходе в качестве базовой метрики используется кривизна, которая является внутренним свойством

поверхности. Поскольку кривизна — это метрика точки

, она не предоставляет информацию о регионе вокруг

точки. Чтобы включить локальную информацию о форме, мы определяем

карту кривизны вокруг данной вершины v. Эта карта кривизны

накапливает информацию о кривизне из области вокруг v,

и может принимать одну из двух форм: Одномерный (1- D) карта

, которая учитывает только расстояние от v, или двухмерная карта

(2-D), которая использует как расстояние, так и информацию об ориентации

.Обратите внимание, что использование только кривизны на

v является формой 0-D функции карты кривизны.

Мы исследуем различные методы построения карт кривизны

как по средней, так и по гауссовой кривизне, а также влияние размера

области. Затем мы определяем функцию подобия, с помощью которой

сравнивает две карты кривизны.

B. Вклад

В этой статье мы разрабатываем карту кривизны и сравниваем

функций для определения локального сходства форм.Карты кривизны устойчивы

в отношении разрешения сетки и регулярности сетки. Обе функции сравнения

1-D и 2-D дают высокую степень дискриминации

для локальных форм по сравнению с методами 0-D

, которые использовались ранее. Расчет кривизны на

дискретных сетках часто зашумлен [1] и не всегда точен [2].

Поскольку карты кривизны объединяют информацию о кривизне по

области, они менее подвержены этим проблемам.

В разделе II обсуждаются предыдущие работы. В Разделе III мы определяем карты кривизны

, включая то, как мы вычисляем кривизну, определяем локальную область

на поверхности и различные меры подобия.

В разделе IV мы оцениваем различные меры сходства

, используя как тестовую форму с известной кривизной, так и несколько общих сеток

. Раздел V суммирует выводы

этого исследования и очерчивает возможные области для будущей работы.

II. ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА

Измерения сходства на основе расстояний между наборами из

точек, векторов признаков, гистограмм, сигнатур и графиков

представлений можно найти в распознавании объектов, сопоставлении трех-

размерных моделей, компьютерном зрении, обнаружении признаков-

ция, переписка, регистрация и оценка позы. Эти методы

в основном глобальные, а не локальные по своей природе, т.е.

они соответствуют всем поверхностям.Некоторые из этих методов были применены

для локального согласования поверхностей; мы обсуждаем их более подробно в

.

Шум и др. [3] использовать расстояние L

p

между функциями локальной кривизны

, отображаемыми на полурегулярную триангуляцию единичной сферы

в качестве локальной меры; к сожалению, этот метод применим только к закрытым поверхностям, которые топологически сферически

кал. В ряде методов сегментации также используется кривизна,

, в частности, знак кривизны [4] [5], изоповерхности и

крайних кривизны [6] или водоразделов функции кривизны

ции [7] [8] [9]. Алгоритмы водораздела показывают чувствительность к шуму

и к заданному пользователем порогу глубины водосбора. Разделение

поверхности на области по-прежнему дает только грубую информацию

о различиях между локальными областями, а небольшие изменения

формы могут привести к большим изменениям в сегментации.

Как изогнуть текст в Inkscape

Изогнутый текст — важная часть создания интересных и профессиональных дизайнов. В этом руководстве вы узнаете, как это сделать в Inkscape.Прочтите это руководство, и вскоре вы будете изгибать текст в любую форму, какую только можете себе представить.

Техника, которую вы собираетесь изучить, — это способ изгиба всего текста. Я видел различные методы в других уроках. Ни один из них не является таким гибким и выразительным, как следующая техника. С помощью этого метода вы можете создать любую стилевую кривую — простые U-образные кривые, волнистые кривые, круглые кривые — что угодно.

Если на вашем компьютере не установлен Inkscape, перейдите на их веб-сайт (inkscape. org) и скачать оттуда. Я вообще не рекомендую скачивать из любого другого места. Убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия, всегда используя официальный сайт.

Откройте Inkscape и создайте новый файл.

1. Создайте начальную точку для направляющей.

  • Выберите инструмент «Кривая Безье» . Вы можете нажать кнопку на левой панели инструментов или нажать Shift + F6.

  • Щелкните один раз на холсте, чтобы создать начальную точку для направляющей. Мы собираемся сделать V-образную кривую Безье с тремя узлами. Звучит модно, но это всего лишь три клика. Начнем с первого.
  • Щелкните еще два раза и создайте еще два узла для направляющей. Вы создаете отправную точку для того, как будет выглядеть ваша кривая. Мы будем настраивать его здесь, чтобы получить именно ту кривую, которую вы хотите.
  • Нажмите Enter, чтобы завершить построение кривой Безье.

Быстрый совет
Если ваша направляющая заполнена и больше похожа на треугольник, чем на линию, вам нужно избавиться от «цвета заливки».Вы можете сделать это на вкладке «Текст и шрифт». Эту вкладку можно легко открыть, перейдя в крайний нижний левый угол окна и щелкнув цветное поле справа от слова «Шрифт».

2. Превратите направляющую в плавную кривую.

  • Активируйте инструмент редактирования узлов. Вы можете нажать кнопку в левом меню или нажать F2. Это сделает узлы в вашей направляющей видимыми. Вы увидите их в виде крошечных серых бриллиантов.

  • Щелкните средний узел кривой Безье. Он станет другим цветом при нажатии на него.

  • Сделайте плавную кривую. Для этого вы можете нажать кнопку, расположенную на ленте кнопок в верхней части окна. Или используйте горячую клавишу и нажмите Shift + S.

3. Добавьте текст на холст.

  • Выберите инструмент «Текст». Кнопка для этого находится в меню левой панели инструментов, или вы можете нажать F8 .

  • Добавьте текст на холст. Щелкните холст и введите текст, который нужно изогнуть.

4. Соедините текст с направляющей.

  • Активируйте инструмент выбора. Нажмите кнопку меню или нажмите F1 .

  • Выделите и текст, и направляющую .Выделите текст и направляющую, нажав , удерживая Shift и нажимая на каждом . Или вы можете нажать и перетащить рамку вокруг них обоих.

  • Поместите текст на направляющую . Перейдите к Text> Put On Path .

5. Сделайте так, чтобы текст совпадал с концом кривой . Нам нужно заполнить кривую. Он должен идти от левого края кривой до правого края.Для этого мы увеличим размер шрифта текста до тех пор, пока он не заполнит кривую вверх.

  • Откройте вкладку «Свойства текста и шрифта». Вы можете нажать кнопку на верхней ленте панели инструментов или нажать Shift + Ctrl + T .

  • Продолжайте менять размер, пока не будете довольны тем, как он выглядит.

Быстрый совет
Сейчас самое время также изменить шрифт, который используется в вашем тексте.Выберите нужный шрифт из списка и нажмите кнопку Применить .

6. Настройте кривую точно.

  • Активируйте инструмент выбора. Нажмите кнопку меню или нажмите F1 .

  • Щелкните за пределами холста , чтобы отменить выбор текста и направляющей.
  • Щелкните текст, чтобы выделить его . Убедитесь, что направляющая не выбрана.
  • Перетащите текст за пределы направляющей .Это дает визуальное разделение и помогает упростить точную настройку кривой.

Подсказка
Иногда в Inkscape возникает ошибка при перетаскивании текста. Вы можете увидеть, как текст вернется на прежнее место. Если это произойдет, не потеет, оттащите его снова, и он должен остаться во второй раз.

  • Активируйте инструмент Редактировать узел на левой панели инструментов или нажмите F2 .

Быстрый совет
При точной настройке кривой вы можете увидеть, что буквы на конце кривой растворяются в воздухе.Не беспокойся. Это происходит потому, что текст выходит за край кривой. Чтобы исправить это, сделайте вашу кривую шире, перетащив крайний левый или крайний правый узлы. Вы также можете уменьшить размер шрифта вашего текста.

7. Доработать кривую . Когда ваша кривая выглядит так, как вы хотите, вы почти закончили. Еще несколько нажатий клавиш, и все будет готово.

  • Активируйте инструмент выбора. Нажмите кнопку меню или нажмите F1 .

  • Щелкните текст, чтобы выделить его .
  • Преобразует текстовый элемент в контур. Это можно сделать, нажав Shift + Ctrl + C. Если вам не нравятся горячие клавиши, вы также можете сделать это в самой верхней строке меню, выбрав Path> Object To Path . При этом ваш текст преобразуется в набор узлов. Без этого ваш текст не будет в состоянии обрезки.
  • Разгруппировать путь. Для этого нажмите Shift + Ctrl + G . Или вы можете перейти в самую верхнюю строку меню и щелкнуть Object> Ungroup .
  • Перегруппируйте путь, чтобы избавиться от перекрывающихся узлов. Для этого нажмите Shift + Ctrl + = (кнопка со знаком равенства). Для этого нет доступных опций меню, вы можете использовать только эту горячую клавишу. Однако это очень важный шаг. Он удалит любые перекрывающиеся узлы в ваших письмах. Если у вас есть перекрывающиеся узлы, ваш разрез пойдет не так, как планировалось.

8. Исключить указание .

  • При активированном инструменте выбора щелкните направляющую, чтобы выбрать ее .
  • Удалите направляющую с холста, нажав клавишу «Удалить» на клавиатуре. Тебе это больше не нужно.

Вот и все. Вы сделали! Ваш изогнутый текст готов к вырезанию.

Этот процесс совсем не сложен, когда вы к нему привыкнете. Потренируйтесь делать это несколько раз, и это станет вашей второй натурой.Вы сможете изгибать текст менее чем за 30 секунд, если будете в этом разбираться.

Вы ограничены только вашим воображением. Попробуйте сделать кривую в форме «хмурого взгляда» (перевернутую U-образную форму) или волнистую кривую, на которой есть несколько «вверх» и «вниз». Существует не так много ограничений на типы фигур, которые вы можете создать для своего текста.

Иди и криви текст!

БОЛЬШЕ советов по созданию винтажных карт в QGIS

Спасибо всем, кто прочитал мой первый пост на эту тему «Винтажные тематические карты в QGIS 2».2, и поскольку я получил положительные отзывы об этом посте, я решил добавить больше советов по дизайну старинных карт в QGIS 2.2.

В конце моего последнего поста по этой теме я сказал, что:

 «[...] Маркировка не так продвинута, как ArcGIS. Я могу ошибаться,
однако я не смог найти способ создать кривую текстовую [. . .] "

Я хотел бы сказать, что ошибаюсь насчет этой оценки, и под руководством Натана Вудроу (Twitter и блог) я обнаружил, что вы МОЖЕТЕ создавать изогнутые метки (не текст, как я работал в моем последнем посте). Я думаю, что это гораздо лучший метод маркировки объектов на картах, и на самом деле я просто поленился, используя текст в композиторе.

В любом случае г-н Вудроу предложил мне создать объект-функцию (например, шейп-файл линии), а затем использовать инструменты надписей для создания изогнутых надписей, которые, как я сказал, отсутствуют в QGIS. Я последовал его указаниям и должен сказать, что мне показалось, что это сработало лучше, чем просто разместить тупой текст на карте в Composer.

Итак, вот шаги, которые я выполнил, чтобы получить свои изогнутые этикетки.Сначала я создал новый шейп-файл под названием «Метки» с одним полем атрибута для хранения текста метки, а затем оцифровал объекты, которые я хотел пометить для своей карты. Желтая линия — Средиземное море, а красная — залив Сидра. Во-вторых, я настроил схему маркировки на вкладке Properties > Labels . Параметр «Изогнутые» метки находится на дополнительной вкладке Размещение . Поэтому я дал каждой этикетке свой оттенок темно-серого, чтобы помочь с эффектом выцветания при рендеринге Burn .И вот как получилось:

Я считаю, что с этикетками все получилось очень хорошо, и я планирую еще раз наклеить этикетку до создания окончательного картографического продукта. Чувствуя, что я чего-то добился, добавив изогнутый текст на свою карту, я решил добавить еще одну функцию на свою старинную карту — Виньетки.

Создание прибрежных виньеток

Существует множество задокументированных различных методов создания виньеток (инструментов буфера или евклидова расстояния) в ArcGIS, и, к счастью, эти методы легко переносятся в QGIS.Мой любимый метод создания виньеток для карт — это метод буфера, так как я действительно стремлюсь к винтажному виду.

Во-первых, мне нужно было создать несколько буферов на различных расстояниях от береговой линии. Поскольку моя последняя карта составляет ~ 1: 1,750,000, я решил начать свой первый буфер на 500 метров, а затем я предпочитаю сохранять равный интервал, а затем медленно увеличивать интервал, пока не достигну расстояния 527 250 метров от берега. Часто эти виньетки возникают в результате следа и ошибок, и может помочь, если вы сначала их вычислите, а не просто отгадываете их (поверьте, я пробовал метод угадывания, и он не работает).

Теперь, когда мне нужно было создать все буферы в отдельном файле, я объединил их в один шейп-файл, когда меня устраивала последовательность строк, а затем я загрузил их в проект Ливии, который я строил. В прошлом я узнал, что виньетки выглядят лучше всего, когда линии выполнены в стиле тире или тире-точка-тире.

Закончив стилизацию базовой карты, я обновил свой компоновщик компоновки, добавив недавно добавленный слой виньетки в версию рендеринга Burn .Я думаю, что это добавляет приятный штрих к карте, и я думаю, что карта начинает приобретать красивый винтажный вид.

Сейчас я включил только моментальный снимок карты, потому что все еще пытаюсь привыкнуть к экспорту карт в QGIS. Когда я смотрю на свой макет в Composer, я вижу это. . .

Теперь, если вы заметили, что этикетки выглядят действительно хорошо. Красиво разнесенные по единому шаблону, они полностью покрывают землю, которую я хочу, но когда я экспортирую ее как PNG, я получаю следующее:

В этой экспортированной версии карты вы можете видеть, что созданные мной подписи не соответствуют интервалу и покрытию земли макета в Composer.Для меня это не очень большая проблема, я думаю, что знаю, как это исправить, но я просто подумал, что на это стоит указать. Кроме того, я думаю, что мне нужно создать бумажное изображение с более высоким разрешением для моего фона, оно действительно выглядит зернистым при масштабировании 1: 1.

Спасибо, что прочитали этот пост, надеюсь, он будет полезным. Ваше здоровье!

Домены обработки кривизны у приматов V4

Существенные изменения:

1) Включить карты условий однократной активации для внутреннего оптического изображения и изучить, можно ли объяснить активацию карты более простыми, лежащими в основе паттернами реакции.

Представленные данные собственной оптической визуализации содержат только карты различий, которые потенциально могут скрыть основные результаты. Например, на рисунке 1L эти два угла могут вызывать очень слабые локализованные отклики или они вызывают идентичный паттерн активации, и из карты различий мы не знаем, что именно так. Было бы хорошо увидеть карты активации отдельных состояний.

Мы согласны с рецензентом в том, что карты различий показывают различия между двумя условиями, а не истинные образцы ответов.В исправленную рукопись мы включили карты отдельных условий (новый рисунок 1 — приложение к рисунку 1) для сравнения.

Как мы видим, хотя некоторые паттерны активации можно наблюдать на этих картах с одним условием, общий контраст этих паттернов был низким, и различия между этими картами были небольшими. Практически не было различий для стимулов, предъявляемых при разной ориентации (новый рисунок 1 — приложение к рисунку 1 D и E или G и H). Однако, рассчитанные на основе этих аналогичных шаблонов реакции для одного условия, карты различий не похожи: сильные шаблоны можно наблюдать на некоторых картах (C, L), а слабые (F) или отсутствующие (I) шаблоны — на других.Таким образом, карты с одним условием здесь ненадежны для выявления различий в паттернах активации для разных стимулов. Это может быть связано с диффузными неспецифическими гемодинамическими ответами в V4, шумом кровеносных сосудов и зависимостью от холостой активации. Кроме того, карты отдельных условий были более уязвимы для экспериментальных факторов, таких как уровень анестезии, общий уровень активации препарата и т. Д., Которые могут варьироваться от случая к случаю. Таким образом, мы решили полагаться на карты различий в этом исследовании.

Это также потенциально могло бы помочь в исследовании того, в какой степени эти реакции могут быть объяснены простым суммированием рецептивного поля (RF). Например, существует обширная литература по связыванию предпочтительных реакций на кривые с нейронами с остановкой на конце: Хьюбел и Визель в 1965 году предположили, что нейроны с остановкой на конце и настроенной длиной могут быть полезны для обнаружения кривизны, и была хорошая явная модель того, это могло произойти Dobbins et al. в 1987. Но в рукописи мало говорится о настройке любого размера или подавлении объемного звука, и о том, как это, в сочетании с классической настройкой ориентации, может создать ячейку, которая энергично реагирует на кривизну.Это вызывает еще большую озабоченность, учитывая хорошо известную распространенность настройки размера, как электрофизиологически (1987), так и с помощью оптического изображения (1997), в области V4. Это имеет огромное влияние как на новизну, так и на интерпретируемость; если у вас есть область подавления объемного звука (которая, как мы знаем, существует) и она перекрывается с областью ориентации, это может выглядеть как область «кривизны», поскольку она будет реагировать на кривую лучше, чем протяженная прямая линия или решетка. Но мы утверждаем, что это не область «кривизны», поскольку короткий стержень или решетка без какой-либо кривизны на самом деле являются оптимальным стимулом.Например, можно ли объяснить отклик на треугольники, попиксельно, простым добавлением или усреднением отклика составляющих ориентаций? Аналогичным образом, можно ли объяснить ответы в кружках, добавив ответы к полукругам?

Автор обзора задает двоякий вопрос: во-первых, на уровне отдельной клетки, могут ли свойства концевого останова объяснять наблюдаемые нами реакции кривизны нейронов. Мы показали, что нейроны кривизны имеют меньшие RF, чем у нейронов без кривизны (Рисунок 3 — приложение к рисунку 1D и E).В этом пересмотре мы дополнительно проанализировали и показали, что нейроны кривизны имеют более сильное подавление окружения (Рисунок 3 — приложение к рисунку 1H и I). Таким образом, в соответствии с предыдущими открытиями, нейроны кривизны действительно проявляли свойства остановки концов. Однако нейроны кривизны показали дополнительные предпочтения, зависящие от кривой, включая настройку ориентации кривой, предпочтение кривых над угловыми стимулами аналогичного размера и т.д.Эти дополнительные особенности предполагают, что нейроны кривизны не были простыми нейронами, останавливающими концы, хотя они проявляли свойства остановки концов.

Тот же самый вопрос был задан на уровне функциональных доменов, т.е. могут ли домены кривизны быть областями перекрытия ориентировочных доменов и областей подавления окружения в V4. В этом исследовании области кривизны были выявлены на картах различий, в том числе: круги против треугольников (рисунок 1D), круги против столбцов (рисунок 1G), кривые против стержней (рисунок 1H) и кривые против столбцов (рисунок 1H) и кривые против столбцов (рисунок 1H). углы (рисунок 1 — приложение к рисунку 2L). Два стимула в каждой паре имели одинаковые размеры и, следовательно, имели одинаковые эффекты подавления окружающего звука. Их контрастная картина на разностных картах не могла быть связана с различиями в подавлении. Стимулы с обеих сторон также имели сбалансированную ориентацию, плюс их карты мало пересекались с картами ориентации (рис. 2D). Единственным постоянным контрастом в этих парах стимулов была кривизна. Таким образом, обнаруженные нами области кривизны вряд ли являются областями перекрытия областей подавления и ориентации.

2) Для подтверждения результатов 2-фотонных изображений убедительными анатомическими изображениями.

Одной из технических проблем является отсутствие каких-либо хороших анатомических изображений для поддержки двухфотонных данных. Это вызывает беспокойство, потому что на всех изображениях, представленных здесь, показаны заполненные клетки, но живые клетки должны выглядеть как кольца, представляющие клеточную мембрану. Заполненные ячейки мертвы или скомпрометированы, и это будет серьезным предупреждением для всех результатов ответа, представленных здесь. Все ячейки на рис. 3C-F кажутся заполненными.Это может быть связано с тем, что (i) эти изображения не имеют достаточного разрешения для отображения колец, (ii) авторы выполнили какое-то сглаживание этих изображений (сглаживание упоминается в материалах и методах) или (iii) ячейки заполнены кальций, отражающий мертвое или скомпрометированное состояние. Это беспокойство еще больше усугубляется странными формами клеток на рисунках 4G и H и 5A, D и G. Авторы должны показать анатомические изображения, лежащие в основе этих панелей, и объяснить, как они определили показанные на них странные формы.Помимо анатомических изображений, авторы должны количественно определить, сколько ячеек заполнено или кольцевидно на их изображениях, и уточнить, включают ли ячейки, для которых они сообщают о настройке, заполненные ячейки (и сколько).

Нейроны на рис. 3С выглядели заполненными в основном из-за небольшого размера фигуры и узкого диапазона отсечки. На изображении ответа автора 1 мы увеличили рисунок 3C на панели A, а также предоставили версию того же изображения с увеличенным диапазоном отсечения (панель B). Видно, что большинство клеточных тел имеют кольцевидную форму.

GCaMP экспрессируется в плазме и обычно не проникает в ядро ​​(Tian et al., 2009; Chen et al., 2013). Таким образом, в идеальном состоянии (фокальная плоскость изображения пересекает ядро ​​клетки) клетки выглядят как кольца. Для нейронов, расположенных немного за пределами фокальной плоскости изображения, и их ядра не пересекаются фокальной плоскостью, клетки также будут выглядеть как более мелкие заполненные участки.Кроме того, на рис. 3C было усреднено все кадры за экспериментальную сессию, подготовка обычно имела некоторый дрейф по оси Z, кольцевой вид также будет размыт по этой причине.

Изображения флуоресцентного отклика (например, фиг. 3 D-E) были основаны на возрастающих изменениях флуоресценции в начале стимула. Нейроны на этих изображениях обычно имели ответы в центре и казались менее кольцевидными. Этот факт, а также процедура сглаживания при идентификации ячеек (описанная в разделе Материалы и методы), сделали окончательные изображения ячеек заполненными формами (например,грамм. Рисунок 5 G и H).

Действительно, некоторые нейроны имели высокую базовую флуоресценцию, но слабые зрительные реакции. Поскольку наша идентификация клеток была основана на ответных реакциях нейронов, эти нейроны не прошли тест значимости для дальнейшего анализа.

На основании флуоресцентных ответов многие идентифицированные нейроны не имели круглой формы. Это происходило главным образом из-за формы их флуоресцентных ответов и / или ответов от прикрепленных волокон, отображаемых в одной и той же фокальной плоскости.

3) Рецензенты хотели бы видеть более систематический и последовательный анализ и представление на рисунках 4. и 5, которые позволят читателю лучше понять фундаментальные, лежащие в основе свойства настройки нейронов.

Техническая проблема заключается в том, что на рисунках 4 и 5 показаны одни и те же явления, но с различным анализом для разных изображений. На рисунке 4G нейроны маркируются в зависимости от того, проявляют ли они более сильную реакцию на круги или дуги. На рисунке 5 нейроны различаются по тому, насколько близко они коррелируют со средним паттерном ответа для области локальной кривизны.Но примеры на рисунках 5B, C, E, F, H, я проясняют, что различия между коррелированными и некоррелированными снова связаны с относительными ответами на круги и дуги. Все эти изображения на рисунках 4 и 5 необходимо анализировать одинаково, с акцентом на более объяснительный анализ, связанный с настройкой, а не на необъяснимую корреляцию.

Мы согласны с тем, что анализ на исходных рисунках 4 и 5 частично перекрывает одни и те же явления (т.е. разные нейроны по-разному реагируют на круги и дуги). В обновленной версии мы заменили исходный рисунок 5 новым рисунком (рисунок 6), на котором показаны матрицы ответа соседних нейронов в 3 небольших областях (поддомен круга, поддомен ориентации кривой и прямолинейная область). Эти необработанные шаблоны ответов содержат богатейшую информацию, из которой можно наблюдать как общность, так и разнообразие ответов для соседних нейронов.

В отношении свойств настройки, лежащих в основе впечатляющих двухфотонных данных, возникает вопрос, в какой степени RF-суммирование (например, RF-модели суммирования, которые включают нелинейности, примененные к V4) может объяснить отклики по массиву стимулов?

Из-за объема данного исследования, мы не оценивали модель суммирования RF для объяснения наблюдаемых нами ответов.Однако мы согласны с тем, что это важный вопрос, и его необходимо изучить. Основываясь на нашем ограниченном наборе стимулов, мы наблюдали сложные паттерны ответа для разных нейронов. Даже для соседних нейронов они показали значительные различия (рис. 6). Такую сложность трудно полностью объяснить с помощью модели суммирования радиочастот. В недавнем исследовании использовался подход нейронной сети и синтезированы шаблоны стимулов, которые могут максимально управлять нейронами V4 (Bashivan et al., 2019). Эти «оптимальные» шаблоны стимулов выявили сложные РЧ-структуры нейронов V4 и предполагают, что в моделирование РЧ V4 необходимо включить дополнительную сложность.

См. Также пункт 4 ниже по поводу этого вопроса о свойствах настройки нейронов.

4) Повторно проанализировать оба набора данных (собственное оптическое отображение и 2-фотонное изображение) в свете того, что хорошо известно о настройке V4 для фрагментов, а не целых форм, для остроты кривизны (что означает, что ответы на треугольники отражают настройку остроты высокой кривизны) и положение фрагментов контура относительно объекта (что объясняет различия между нейронами «круга» и нейронами «кривой», а также разницу между реакциями треугольника и реакциями угла, большинство из которых мы не видим). Это должно радикально изменить интерпретацию рисунков 1 и 2 и изменить акцент на анализе областей в двухфотонном разделе статьи.

Основная техническая и интерпретационная проблема заключается в том, что различия между паттернами реакции на протяжении всей статьи представлены так, как если бы нейроны были настроены на круги в одних случаях, дуги в других, треугольники в других и т. Д. Это игнорирует хорошо установленные параметры настройки в V4, которые объяснять подобные шаблоны ответов на более базовом уровне.Пасупати и Коннор, 1999; 2001 и 2002 гг. И Карлсон и др. (2011, Current Biology) ясно продемонстрировали, что:

i) нейроны V4 отвечают на фрагменты контура, а не на завершенные формы,

ii) нейроны V4 сильно настроены на положение этих фрагментов контура относительно объекта,

iii) нейроны V4 настроены на остроту кривизны, со смещением в сторону резких искривлений,

iv) нейроны V4 по-разному настроены на выпуклость и вогнутость.

Игнорируя эту литературу, авторы могут неверно истолковать многие из своих результатов:

a) На рисунках 1 и 2 ответы на треугольники рассматриваются как репрезентативные для областей без кривизны. Но, согласно пункту (iii) выше, точки этих треугольников будут вызывать сильные отклики от наиболее острых областей настройки кривизны. Таким образом, контраст кривизны / треугольника с большей вероятностью представляет организацию для широкой кривизны по сравнению с острой кривизной (углы геометрически являются лишь предельным случаем острой кривизны), чем разницу между кривизной и прямыми линиями. То же самое верно и для отрезков линии, окончания которых вызывают более слабые, но похожие отклики и которые показывают лишь слабые отличия от треугольников и углов.Единственный допустимый контраст для поиска областей кривизны — это кривые и решетки, которые выявляют области, сильно отличающиеся от треугольников на Рисунке 1. Эта зависимость от контраста круга и треугольника имеет разветвления на протяжении всей статьи, поскольку используется для определения областей кривизны и, следовательно, смещения. 2-фотонные исследования вдали от областей с острой кривизной.

Потенциально возможно, что треугольники, которые мы использовали на рисунках 1 и 2, могли представлять собой острые изгибы, а не представления «прямолинейного контура». Однако после изучения множества сравнительных карт мы обнаружили, что это не так. Ответы на треугольники были аналогичны ответам на короткие линии. Например, карта треугольник против прямой была слабой (рис. 1J), а карта круга против треугольника и карта круга против прямой были аналогичными (рис. 1D, G). Это указывает на то, что ответы, вызванные треугольниками, в основном связаны с их линейной составляющей, а не с составляющей острого угла.

Следуя предложению рецензента, мы сравнили «круг vs.решетки »и карты« круг против треугольника »(A и B на изображении ответа автора 2). На этих двух картах области кривизны были обнаружены в аналогичных местах. Таким образом, ответы V4 на треугольники были в основном вызваны их прямыми компонентами, а не их острыми углами. Слабый контраст на карте «треугольник против решеток» (изображение ответа автора 2C) также указывает на схожесть этих двух типов ответов.

б) Аналогичная проблема появляется на рисунке 3, где единственный ответ, показанный для «прямолинейной» области, — это высокоселективный ответ для треугольника. Согласно пункту (ii) выше, треугольники обеспечивают контекст всего объекта, в котором нейроны V4 могут демонстрировать свою сильную настройку на положение фрагментов контура относительно объекта, включая углы высокой кривизны. Поэтому нейрон 3 не реагирует ни на какие другие прямолинейные стимулы. Если треугольные ответы, подобные этому, являются основой для зеленых областей на Рисунке 3, то эти области являются областями с острой кривизной, а не областями без кривизны, и снова авторы будут исключать области с высокой кривизной из своего анализа на Рисунках 4 и 5.

Мы благодарим рецензента за указание на это. Мы повторно исследовали ячейку 3 на исходном рисунке 3P и обнаружили, что, помимо реакции на треугольник, эта ячейка действительно реагировала на линейные сегменты, ориентированные под углом 45 градусов. Исходный рисунок не включал этот стимул из-за нехватки места. Теперь мы расширили рисунок и включили этот и другие соответствующие стимулы (новый рисунок 3F). Таким образом, ответы треугольника этого нейрона, вероятно, были вызваны линейным сегментом треугольника под углом 45 градусов, а не его углами высокой кривизны.Дополнительные примеры нейронов из прямолинейных областей были представлены на новом рисунке (рис. 6C), на котором наблюдались аналогичные модели ответов.

С точки зрения популяции нейроны, которые лучше реагировали на столбики, чем на кривые, с большей вероятностью были расположены в «прямолинейных» областях при визуализации ISOI (старый рисунок 3R, новый рисунок 4K).

Таким образом, в соответствии с выводами результатов ISOI (см. Ответы на вопрос рецензента «а» выше), двухфотонные результаты также показывают, что, хотя треугольные стимулы использовались для картирования прямолинейных областей, нейроны в этих областях в основном управлялись отрезки прямолинейных стимулов, а не их острые углы.

c) Как указано выше, рисунки 4 и 5 ограничены кластерами более широкой настройки кривизны, что сильно смещает анализ. Это, несомненно, одна из причин того, что многие нейроны в качестве примера сильно реагируют на круги. Другая серьезная проблема с этими рисунками состоит в том, что они представлены как свидетельство того, что многие нейроны в V4 строго избирательны для кругов как целых стимулов, в то время как другие сильно избирательны для дуг над кругами. Фактически, ссылки, процитированные выше, проясняют, что нейроны в V4 неизменно настроены на фрагменты формы (i), а не на целые формы, и они сильно настроены на положение фрагментов внутри форм (ii).Вот почему многие нейроны наиболее сильно реагируют на круги, потому что они настроены на дугообразный фрагмент, но реагируют гораздо сильнее, когда этот фрагмент находится в предпочтительном положении относительно объекта. Это часто верно для кругов, потому что также существует сильная корреляция между настройкой ориентации кривизны и настройкой положения объекта, поскольку выпуклые кривые, указывающие вверх, обычно возникают в верхней части объекта; кривые, указывающие вправо, возникают справа и т. д. Однако во многих других случаях предпочтительное положение объекта относительно объекта находится под углом, и когда это верно, реакция на круги будет слабой, а реакция на изолированные дуги будет выше.(Отклик для всей формы с дугой в предпочтительном положении будет еще выше.) Таким образом, дифференциальная настройка для положения объекта относительно объекта объясняет большинство различий, выделенных на рисунках 4 и 5.

Основное беспокойство рецензента здесь заключается в том, что мы разделили нейроны кривизны на две подгруппы (нейроны, предпочитающие окружность и нейроны, предпочитающие кривую), и почему ответы круга не были объяснены в терминах ответов кривизны, связанных с положением.

Мы отделили нейроны, предпочитающие окружность, от нейронов, ориентированных на кривую, на основе двух наблюдений: во-первых, эти два набора нейронов образовывали отдельные пространственные кластеры на поверхности V4 (рис. 5 G и H) и различались настройками ориентации кривой. Во-вторых, как мы можем наблюдать из матриц ответов на новом рисунке 6, нейроны в субдоменах круга (рисунок 6A) лучше всего реагировали на круги, но очень слабо — на любой из полукругов (третий, четвертый столбцы справа) . Обратите внимание, что здесь мы использовали 8 ориентаций вместо 4 в других формах, поэтому, вероятно, охватили все возможные ориентации. У этих нейронов также наблюдалось постепенное увеличение реакции на завершение круга (от крайнего правого столбца к середине). Кроме того, все они скромно реагировали на замкнутые контуры (четыре столбца слева от круга).Эти замкнутые формы не имеют схожих фрагментов кривой, но имеют общую черту близости. В частности, эти нейроны лучше реагировали на парные полукруги (второй столбец справа от круга), чем на отдельные полукруги. Результаты популяции, показанные на фиг. 5 K и L, также подтверждают вышеуказанное наблюдение. Эти особенности нелегко объяснить избирательностью к фрагменту кривой с определенным положением относительно объекта.

Учитывая, что эти небольшие участки нейронов были расположены в доменах, идентифицированных с помощью ISOI, и занимали лишь небольшую часть поверхности V4, возможно, что эти нейроны не были хорошо представлены в предыдущих записях единичных единиц.

5) Для поддержки двухфотонных данных, которые исследуют свойства большого количества ячеек, требуется полная, более четко структурированная сводка данных.

Помимо вопроса, поднятого выше, сводные формулировки данных 2-Photon не особенно удовлетворительны: категории ориентации и ориентации кривой не очень информативны в отношении основных принципов. Возможно, анализ PCA можно было бы использовать, чтобы увидеть образцы избирательности, преобладающие в выборке (возможно, после выбора наилучшей ориентации или изменения ориентации).Другая возможность состояла бы в том, чтобы после поворота к общей наилучшей ориентации наложить все стимулы с непрозрачностью, относящейся к скорости стрельбы. В конце концов, это кажется упущенной возможностью продолжить исследования влиятельных Hegde and Van Essen, 2000, стимулы которых устанавливают параллели с тем, что используется здесь.

Благодарим рецензента за это предложение. Мы провели PCA-анализ ответов всех нейронов (n = 1556). Результаты были представлены в виде нового рисунка 4 — приложения к рисунку 1. Этот анализ, основанный на данных, также выявляет различные паттерны ответа нейронов внутри и вне областей кривизны, что дополнительно подтвердило наши выводы ISOI.Мы также выполнили анализ PCA на нейронах внутри доменов кривизны и обнаружили, что нейроны окружности и нейроны ориентации кривой также могут быть разделены их координатами ПК (рис. 5 — приложение к рисунку 1).

6) Включая любые новые результаты вышеприведенного анализа, необходимо более последовательно определять основные концепции и применять их во всем документе.

В связи с техническими проблемами, поднятыми выше (пункты 3-5), терминология в рукописи иногда сбивает с толку.Авторы предполагают, что существует «микроархитектура» избирательности для окружностей и кривых. Но тогда они кажутся противоречащими друг другу. Например (заключительный абзац подраздела «Микроархитектура областей кривизны») авторы говорят о нейронах, имеющих стимулы «предпочтительной кривой»; и в том же разделе (рис. 4K) авторы заявляют, что эти же нейроны сильнее реагируют на круги, чем на их предпочтительные кривые. Что означает быть селективным для «предпочтительной кривой», если реакция на «предпочтительный» стимул постоянно слабее, чем на другой стимул?

Мы согласны с тем, что исходная категоризация была нечеткой.В новой редакции мы отделили «нейроны с двойным предпочтением» от «нейронов с ориентацией по кривой и предпочтением», чтобы эти нейроны не перекрывались. Мы изменили рисунок (новый рисунок 5 G, I, J) и соответствующий текст соответственно.

7) Уточните определение областей кривизны и проверьте их периодичность

Другая техническая проблема — плохое описание того, как определялись и рисовались области кривизны. Метод «водораздела» должен быть подробно описан, а домены должны быть нарисованы на секциях, особенно секциях на Рисунке 5, где границы доменов определяют средний образец отклика.

В большей части этой рукописи области кривизны были получены с пороговым значением (уровень серого ниже 0-2SD) на карте круга против треугольника (например, рисунок 1D). Покрытие домена на рисунке 2D и классификация нейронов на рисунках 4 и 5 (исходные рисунки) были основаны на этом методе.

Только при оценке размеров доменов (рис. 2E) мы использовали метод водораздела для решения проблемы «связанных доменов», в которой два или более домена были соединены и существовали множественные пики.Используя метод водораздела, каждый раз, когда мы находили самый сильный домен, мы заполняли его пороговыми значениями и переходили к поиску следующего самого сильного домена. Этот процесс повторялся до тех пор, пока не были идентифицированы все домены. Мы добавили детали метода водораздела в раздел «Материалы и методы».

Учитывая ограниченную пространственную выборку с 2-фотонной визуализацией, показатели корреляции расстояний с данными собственной оптической отражательной способности изображения (с использованием запрошенных выше карт активности с одним условием) были бы полезны для изучения периодичности горизонтальных структур организации. Учитывая, что массив стимулов используется в двухфотонных данных, абсолютное значение корреляций будет другим, но ключевой проблемой здесь является расстояние и размер «столбцов», а также зависит ли это от типа стимула, который вы ‘ перечитываю.

Какая полосовая фильтрация используется для собственных оптических изображений (поскольку она может «создавать» домены из шума)? Можно ли использовать анализ Фурье для описания размера и расстояния между доменами?

Мы благодарим рецензента за предложение.Мы проанализировали расстояние между доменами и их размер с помощью метода усреднения по доменам. На картах круг-треугольник (например, на рис. 1D) мы расположили пики каждой области кривизны и усреднили все эти области с их выровненными пиками. Мы провели такой же анализ областей ориентации на основе карт ориентации (например, рисунок 1E). Карта на изображении ответа автора 3 показывает средние карты для областей кривизны (n = 142) и областей ориентации (n = 218). Мы также построили нормализованные профили уровней серого этих двух карт на панели C для сравнения.Размеры этих двух доменов были очень похожи, что согласуется с результатами размера домена, которые мы получили с помощью метода подбора (рис. 2E). Длина синей стрелки составляет 0,518 мм, что является измеренным размером области кривизны с использованием метода подгонки, описанного в статье. Она примерно равна ширине изгибов профиля на полувысоте. Некоторые детали также можно увидеть из этих профилей. Например, для области ориентации было подавляющее белое кольцо вокруг черной области (диаметр 1.17 мм), что указывает на наличие противоположных доменов рядом с этими доменами ориентации (домены, предпочитающие ортогональные ориентации). Однако такая особенность отсутствовала в области усредненной кривизны, что свидетельствует о том, что ее противоположные области (прямолинейные области) либо не выступали, либо не были смежными.

Вышеуказанные результаты были получены из разностных карт. Как мы показали на изображении ответа автора 1, отношение сигнал-шум на картах с одним условием было слишком низким для анализа с помощью этого метода. Мы также попробовали анализ Фурье, но результаты были не такими ясными, как описанные выше.

Для вопроса о полосовом фильтре, который задавал обозреватель, мы использовали только небольшой Гауссов фильтр нижних частот (диаметр: 5 пикселей, SD: 1 пиксель) для сглаживания исходных карт ISOI. Фильтр высоких частот не использовался. Эта процедура вряд ли создаст домены из-за шума.

8) Есть также ряд мест, где первичное повествование статьи, кажется, противоречит самому себе.Например: начиная с аннотации, авторы делают важное наблюдение, что области «кривизны» имеют «небольшое перекрытие» с «областями ориентации». Они повторяют этот момент, например в результатах; и снова в легенде на рис. 3H: с четко различимыми зонами «кривизны» и «прямолинейности». С другой стороны, авторы также подчеркивают, что отдельные нейроны имеют смешанные ответы — отдельные нейроны в областях «кривизны» хорошо реагируют на прямолинейные контуры (например,Рисунок 3P). Авторы дополнительно усиливают проблему разнообразия ответов на рисунке 5, где нейроны ближайшего соседа демонстрируют совершенно разные ответы. Авторам следует переписать Аннотация и соответствующие разделы результатов, чтобы иметь более последовательное описание степени совпадения и разнообразия ответов, которые они наблюдают.

Мы последовали совету рецензента и изменили повествование в разделах «Аннотация» и «Результаты», чтобы сделать смысл более последовательным. Мы также включили новый анализ (рис. 5 K и L, рис. 7) и примеры паттернов реакции отдельных нейронов (рис. 6), чтобы лучше описать кажущиеся противоречащие друг другу особенности.

9) Хотя эти результаты очень интересны, они, конечно, ограничены ограниченным набором (73?) Стимулов, выбранных и курируемых человеком. Нигде в анализе не рассматривается вопрос о том, близки ли они к оптимальным стимулам для этой области коры, даже в (неестественном) анестезированном состоянии. Авторам следует более подробно обсудить эти ограничения и способы дальнейшего расширения анализа, чтобы получить представление об «оптимальных» стимулах для этой стадии корковой обработки.

Мы согласны с тем, что использованный набор стимулов прост и ограничен и не может решить проблему «оптимального стимула». В обновленном Обсуждении (второй последний абзац) мы описали эти ограничения и наши мысли о том, как улучшить оценку «оптимальных стимулов».

Кроме того, в наборе стимулов использовались параллели, которые использовали Хедж и Ван Эссен, 2000, в V4, а затем и в V1 и V2. Учитывая, что мы знаем, что существует избирательность, которую нельзя просто объяснить с помощью фильтров ориентации, статья могла бы лучше выделить то, что является новым, и, в частности, важность поиска функциональной организации.Если, например, авторы считают, что наличие функциональной организации для определенного параметра особенно важно для понимания вычислений, которые происходят в определенной области или в более широкой картине, роль, которую эта область играет в визуальной обработке, они должны указать Итак, и почему они в это верят.

Эти вопросы следует обсудить и изложить соответствующим образом.

Благодарим рецензента за предложения. В обновленном Обсуждении (последний абзац) мы обсудили больше о значении открытия функциональной организации и наших причинах.

[Примечание редакции: до принятия были предложены дальнейшие изменения, как описано ниже.]

Редакций:

Авторы проделали образцовую работу в пересмотре, обратив внимание на поднятые проблемы и добавив дополнительные анализы (кластеризация ответа на уровне одной клетки; PCA; более расширенные сравнения классов схожих стимулов, таких как треугольники / короткие ориентированные линии, как vs . окружности / дуги; масштабированные до разных размеров; заполненные / незаполненные). В целом, эти новые анализы вместе с их оригинальной комбинацией внутреннего оптического изображения и двухфотонного изображения, показывающие близкое пространственное совпадение между кластерами, идентифицированными отдельно двумя методами, делают убедительный аргумент в пользу специализированной архитектуры, которую авторы предлагают в Обсуждении. Остается небольшое количество вопросов, которые необходимо решить.

1) Одно разочарование заключается в том, что некоторые ответы авторов не вошли в рукопись или «похоронены» в дополнительных рисунках, состоящих из нескольких панелей. В частности, значение взаимосвязи между подавлением объемного звучания и кривизной, а также анализ PCA (который оказался интересным) не особенно ясны в фактическом тексте рукописи. Также в свете некоторых новых анализов авторам, вероятно, следует процитировать некоторую релевантную литературу о существовании специфичности «субдомена» у доменно-специфичных регионов.

Мы добавили подавление объемного звука и результаты PCA в основной текст (новые рисунки 4L и M, новые рисунки 5). Мы также обсудили соответствующие выводы о «субдоменах» в различных доменных областях и цитируем соответствующие документы (первый абзац в Обсуждении).

2) Прямое соответствие между внутренним и двухфотонным изображениями, безусловно, положительное (коэффициенты корреляции> 0), но заметно плохое (и меньше единицы), особенно с учетом того, что для многих экспериментов внутренние карты считаются достоверными и обычно имеют хорошее соответствие с целевыми электрофизиологическими записями. В ответном письме мы заметили, что все внутренние карты были размыты по Гауссу. Если проделать ту же процедуру с двухфотонными данными, улучшится ли корреляция? А если нет, то чем объясняется этот результат: возможно, значительный шум в одном типе измерения или, что более интересно, истинное несоответствие между гемодинамикой и ответами на клеточном уровне. Если позднее, то это имеет большое значение: это потенциально предполагает, что все гемодинамические карты следует рассматривать с «долей скептицизма» в отношении отражения организации свойств нейронального ответа.И, конечно, если это правда, и внутреннее изображение настолько зашумлено, это потенциально ставит под сомнение многие из внутренних карт разности сигналов и результатов даже в этой рукописи. Это требует особого решения.

Корреляция между ISOI и 2-фотонными результатами показывает общую согласованность, например общее сходство между двумя типами карт (карты на рис. 4A-I). Относительно низкие значения корреляции (r = 0,42, 0,43) на рис. 4J и K могут быть связаны с природой сигналов в этих двух методах визуализации.В частности, 2-фотонные сигналы содержали значительное разнообразие в ответах соседних нейронов на одни и те же контуры (новый рисунок 7), в то время как такое разнообразие не отражалось в гемодинамических сигналах. Из-за оптического размытия и характера гемодинамического сигнала карты ISOI были намного размыты, чем двухфотонные карты. 5×5-Gaussian-Bluring должен был уменьшить зернистый шум перед выравниванием. На рисунках 4J и K двухфотонный отклик ячейки был усреднен по всем пикселям, которые покрыло тело ячейки (> 30 пикселей), поэтому дальнейшая фильтрация 5×5 не будет иметь большого значения.

Таким образом, мы думаем, что как технические факторы (природа сигналов), так и внутреннее разнообразие (разнесение ячеек) способствуют относительно слабой корреляции между двумя типами карт.

3) Было бы неплохо более подробно обсудить в рукописи подавление объемного звука и, в частности, те моменты, которые появляются в ответах авторов. Это особенно важно, потому что подавление объемного звука долгое время ассоциировалось с реакциями V4, и были заявления, что это функционально организовано.Замечания авторов в ответе о единственном общем, что есть у разностных карт, — это кривизна, вероятно, лучшее, что можно сделать с текущим набором данных. Но, с другой стороны, учитывая сильные различия в подавлении объемного звука и размере рецептивного поля, показанных на дополнительных рисунках, предыдущие отчеты о подавлении объемного звука и его организации в V4 могут просто отражать области кривизны, которые исследовались с неподходящими неоптимальными стимулами.

В исправленной рукописи мы добавили результаты подавления объемного звука в основной текст и обсудили, как эти результаты соотносятся с предыдущими выводами (восьмой абзац в Обсуждении).

Многие исследования показали сильное подавление объемного звука в области V4. Один из них также выявил функциональную структуру (S-регионы), связанную с этим признаком (Ghose and Ts’o 1997). Хотя области кривизны имеют общие свойства с этими областями S (более сильное подавление окружающего звука), эти два типа доменов вряд ли одинаковы. Во-первых, стимулы, производящие S-области, не содержали никакой кривизны, в то время как области кривизны были получены только с кривизной. Во-вторых, подавление объемного звучания является более фундаментальным свойством, чем предпочтение кривизны.Хотя нейроны кривизны показали подавление окружения, не все нейроны, подавляющие окружение, являются нейронами кривизны. В области V4 подавление объемного звука, вероятно, также включает, например, текстуру, цвет, движение и т. Д. В дополнение к формам контура. Таким образом, мы считаем, что домены подавления объемного звука V4 являются независимыми доменами, которые заслуживают дальнейшего изучения.

4) Это действительно большой набор данных о клеточных ответах, и анализ PCA действительно важен, но, опять же, было бы лучше, если бы это появилось в реальной рукописи.

Одной из причин, в частности, является обсуждение в документе «микроорганизации» или субдоменов в пределах области кривизны. Мы нашли эти обсуждения немного анекдотичными, и нам хотелось, чтобы анализ пространственной автокорреляции можно было провести с парами нейронов как функцией расстояния, чтобы выявить, насколько велика «подобласть» и, в частности, как она по сравнению со столбцами ориентации , которые, конечно же, являются субдоменами внутри прямолинейных доменов. Например, что можно сделать с весами PCA: пространственная автокорреляция PCA1.Аналогичным образом, было несколько сообщений о субдоменах, специфичных для цвета, с доменами цветовых предпочтений, и, особенно с учетом классической ассоциации V4 с цветовой чувствительностью, эта литература представляется актуальной для обсуждения того, как универсальный домен / субдомен -доменная организация может быть и ее вариациями между разными корковыми областями.

Мы последовали совету рецензентов и проанализировали пространственную периодичность подобластей внутри областей кривизны. В частности, мы рассчитали корреляцию настройки ориентации кривой пар ячеек внутри областей кривизны на основе их ответов на 8 полукруглых кривых. На рис. 6 — приложение 2 показано, как такие значения корреляции меняются в зависимости от расстояния между парами ячеек. Он показывает впадину около 360 мкм и второй пик около 720 мкм. Таким образом, размер подобласти составляет около 360 мкм, а периодичность — около 720 мкм. Мы добавили это открытие в Результаты и обсудили в Обсуждении. Мы не использовали результаты PCA для такого анализа, так как ориентация кривой была отсортирована до анализа PCA.

5) Масштабирование оптических изображений собственного сигнала. Авторские методы предполагают, что SD, используемая для шкалы серого, рассчитывается отдельно для каждой карты (SVM).Это верно? В таком случае невозможно сравнить силу активации разными стимулами. Вероятно, это также объясняет, почему карты с одним условием (например, Рисунок 1 — Приложение к рисунку 1, панели A, B, D, E, G, H) кажутся не только относительно невыразительными, но и занимают диапазон оттенков серого, аналогичный фону разницы. изображений. В абсолютном выражении, ответы с одним условием предположительно имеют ~ на порядок более высокую амплитуду, если в них преобладают неспецифические по стимулу гемодинамические ответы? Отображение изображений одного условия и разницы в одной и той же абсолютной шкале было бы неинформативным.Но было бы полезно показать все разностные изображения в едином масштабе, не привязанном к SD для каждого изображения, чтобы получить представление об эффективности парных различий различных стимулов. Это можно сделать в виде дополнительного набора панелей на дополнительных рисунках.

Различные методы масштабирования (индивидуальные или общие) обычно использовались для выявления различных аспектов сигналов карты. Индивидуальное масштабирование лучше при обнаружении пространственных характеристик, в то время как общее масштабирование может использоваться для сравнения уровней сигнала.

В нашей рукописи мы использовали карты SVM, которые были получены с помощью нелинейного процесса. Стоимость отдельного пикселя SVM была пропорциональна его вкладу в классификацию. Таким образом, это не просто представление мощности сигнала. Учитывая это, мы использовали индивидуальную вырезку, чтобы подчеркнуть пространственные особенности доменов. Для анализа, когда требовалось сравнение уровней сигнала (например, на рисунке 2F), мы использовали необработанные значения dR / R вместо значений пикселей SVM. Мы также попробовали равномерное вырезание для Рисунка 1, общий вид был похож на индивидуально вырезанный в рукописи.

https://doi.org/10.7554/eLife.57502.sa2

Doublecortin распознает продольную кривизну конца и решетки микротрубочек

Основные моменты

DCX распознает структурную особенность концов микротрубочек, а именно их кривизну

DCX связывает микротрубочки с более высокой степенью изгиба чем прямые

Мутации, обнаруженные у пациентов с синдромом двойной коры, нарушают распознавание кривизны

Резюме

Предпосылки

Концы микротрубочек имеют биохимические и структурные особенности, отличные от таковых у решетки. Несколько белков, которые контролируют поведение микротрубочек, могут отличать конец микротрубочки от решетки. Конец-связывающий белок EB1, например, распознает нуклеотидное состояние концов микротрубочек, которые обогащены GTP-тубулином. EB1 имеет общий сайт связывания с Doublecortin (DCX), белком, экспрессируемым в развивающихся нейронах. Недавно мы показали, что DCX с наибольшим сродством связывается с концами микротрубочек.

Results

Здесь мы показываем, что DCX распознает концы микротрубочек с помощью нового механизма, основанного на кривизне решетки.Используя микроскопию одиночных молекул, мы показываем, что «кометы» DCX не удлиняются при более высоких скоростях роста микротрубочек, а DCX не распознает два из трех аналогов GTP. Мы демонстрируем, что DCX связывается с более высоким сродством с изогнутыми решетками микротрубочек, чем с прямыми. Мы обнаружили, что распознавание кривизны — это свойство отдельных молекул DCX. Выпрямление протофиламентов (pfs) на концах микротрубочек с помощью паклитаксела значительно ослабляет распознавание концов DCX, но не EB1. Мутации в DCX, обнаруженные у пациентов с синдромом двойной коры, нарушали распознавание кривизны.

Conclusions

Мы предлагаем модель, в которой DCX распознает концы микротрубочек посредством специфических взаимодействий с их структурой. Мы пришли к выводу, что концы микротрубочек обладают двумя отличительными особенностями, которые белки могут распознавать независимо, а именно структурной особенностью, связанной с кривизной и состоянием нуклеотидов.

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Просмотреть аннотацию

Copyright © 2014 Elsevier Ltd. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Как изменить кривизну соединения? · Справочная документация Kumu

Когда вы добавляете несколько соединений между одними и теми же двумя элементами, они будут перекрываться по умолчанию, создавая у ваших читателей впечатление, что между этими двумя элементами существует только одно соединение.Чтобы решить эту проблему, вы можете изменить кривизну некоторых соединений.

Если элементы на обоих концах соединений закреплены, вы можете просто щелкнуть и перетащить соединение, чтобы изменить его кривизну. Но если элементы плавают или вам нужно настроить много соединений, это решение не сработает. В этом случае следуйте этому руководству, чтобы настроить правила оформления, которые автоматически изменяют кривизну ваших соединений, даже если вы продолжаете добавлять данные на карту.

Первый шаг — добавить информацию в профили соединений — мы будем использовать эту информацию для применения различных кривизны к группам соединений позже.

Используйте профиль для добавления дополнительной информации

Каждое соединение имеет профиль, который можно использовать для хранения дополнительной информации в различных полях.

Ярлык, Тип, Описание и Теги — все это примеры полей. Используйте эти поля, чтобы предоставить дополнительный контекст для каждого соединения, и щелкните + НОВОЕ ПОЛЕ , чтобы добавить настраиваемое поле.

Полезно знать: Вы можете добавить одну и ту же информацию к нескольким профилям подключения одновременно, вместо того, чтобы просматривать каждый отдельный профиль.Удерживая клавишу Shift на клавиатуре, нажимайте на соединения, чтобы выбрать более одного.

Затем на левой боковой панели используйте раскрывающееся меню, чтобы выбрать поле, которое вы хотите отредактировать. Введите значение для этого поля, и все готово!

После заполнения данных в профилях можно использовать расширенный редактор для изменения кривизны соединения.

Изменить кривизну соединения в расширенном редакторе

Чтобы изменить кривизну соединения в расширенном редакторе, вам нужно написать селектор, чтобы сообщить Kumu, какие соединения вы изменяете, а затем использовать свойство curvature , чтобы установить кривизну.Вот пример:

  соединение ["тип соединения" = "общие ресурсы"] {
    кривизна: 0,5;
}
  

Чтобы разбить это:

  • соединение ["тип соединения" = "общие ресурсы"] — это селектор. Он сообщает Kumu: «Примените следующие настройки ко всем соединениям , для которых Тип равен Shared Resources ».
  • Фигурные скобки {} заключают в себе настройки, которые Kumu применит к выбранным соединениям.
  • кривизна: 0,5; говорит Kumu установить кривизну этих соединений на 0,5 . Значение кривизны может быть любым действительным числом — положительным или отрицательным — по умолчанию 0,25 .

Обратите внимание, что если вы выбираете в поле Тип, вы должны использовать тип соединения в вашем селекторе вместо типа , чтобы убедиться, что Kumu читает правильное поле. Также обратите внимание, что в селекторах не учитывается регистр: Общие ресурсы — это то же самое, что общих ресурсов .

Вот еще несколько примеров селекторов, которые могут оказаться полезными (объяснены в комментариях после // ):

  соединение
// выбирает все соединения на карте

соединение ["тип соединения" = "источник финансирования"]
// выбирает все подключения, Тип которых - Источник финансирования

соединение ["категория"]
// выбирает все соединения с любым значением в поле Категория (настраиваемое поле)

подключение [! "описание"]
// выбирает все соединения с полностью пустым описанием

соединение ["теги" * = "предоставить заявку"]
// выбирает все соединения, теги которых включают Grant Application

соединение ["сила"> 2]
// выбирает все соединения, сила которых больше 2
  

Изменение кривизны одиночного соединения

Чтобы изменить кривизну одиночного соединения между двумя плавающими элементами, вы можете использовать ID соединения в качестве селектора в расширенном редакторе. Чтобы найти идентификатор подключения, откройте профиль подключения и найдите светло-серый текст под всеми другими полями.

Скопируйте часть слева, которая начинается с символа # . Он должен выглядеть примерно так: # your-map-name / conn-wxmcqzxu .

Вставьте это в расширенный редактор и удалите your-map-name / , чтобы у вас осталось что-то похожее на # conn-wxmcqzxu (буквы после conn- случайны и уникальны для каждого соединения) .Эта оставшаяся часть — ваш селектор, вы можете продолжить писать свой код кривизны таким же образом:

  # conn-wxmcqzxu {
    кривизна: -0,25;
}
  

редактировать эту страницу

.

Добавить комментарий