Содержание

Микросхемы интегральные. Термины и определения – РТС-тендер


ГОСТ Р 57435-2017

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МИКРОСХЕМЫ ИНТЕГРАЛЬНЫЕ

Термины и определения

     

ОКС 31.200

Дата введения 2017-08-01

1 РАЗРАБОТАН Акционерным обществом “Российский научно-исследовательский институт “Электронстандарт” (АО “РНИИ “Электронстандарт”), Акционерным обществом “Центральное конструкторское бюро “Дейтон” (АО “ЦКБ “Дейтон”), Акционерным обществом “Научно-исследовательский институт микроэлектронной аппаратуры “Прогресс” (АО “НИИМА “Прогресс”)

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 303 “Электронная компонентная база, материалы и оборудование”

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 4 апреля 2017 г. N 248-ст

4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в

статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ “О стандартизации в Российской Федерации”. Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе “Национальные стандарты”, а официальный текст изменений и поправок – в ежемесячном информационном указателе “Национальные стандарты”. В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске информационного указателя “Национальные стандарты”. Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользователя – на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.gost.ru)

Установленные в настоящем стандарте термины расположены в систематизированном порядке, отражающем систему понятий в области интегральных микросхем.

Для каждого понятия установлен один стандартизованный термин. Заключенная в круглые скобки часть термина может быть опущена при его использовании. Часть термина вне круглых скобок образует его краткую форму. Краткая форма может быть также представлена аббревиатурой.

Стандартизованные термины набраны полужирным шрифтом, их краткие формы – светлым.

Наличие квадратных скобок в терминологической статье означает, что в нее включены два (три, четыре и т.п.) термина, имеющие общие терминоэлементы.

В алфавитном указателе данные термины размещены отдельно с указанием номера статьи.

В стандарте приведены эквиваленты стандартизованных терминов на английском языке.

Настоящий стандарт устанавливает термины и определения основных понятий интегральных микросхем.

Термины, установленные настоящим стандартом, применяют во всех видах документации и литературы, входящих в сферу действия работ по стандартизации и (или) использующих результаты этих работ.

Настоящий стандарт предназначен для применения предприятиями, организациями и другими субъектами научной и хозяйственной деятельности независимо от форм собственности и подчинения, а также федеральными органами исполнительной власти Российской Федерации, участвующими в разработке, производстве и применении микросхем в соответствии с действующим законодательством.

1 (интегральная) микросхема: Микроэлектронное изделие, состоящее из совокупности элементов (компонентов), электрически соединенных или не соединенных между собой в объеме и (или) на поверхности подложки (кристалла), и предназначенное для выполнения заданной функции.

integrated circuit

2 элемент (микросхемы): Часть микросхемы, реализующая функцию какого-либо изделия электронной техники, которая выполнена нераздельно от кристалла и не может быть выделена как самостоятельное изделие с точки зрения требований к испытаниям, приемке, поставке и эксплуатации.

Примечание – К изделиям электронной техники относят полупроводниковые приборы, резисторы, конденсаторы, микроустройства и др.

circuit element

3 компонент (микросхемы): Часть гибридной микросхемы, реализующая заданную функцию какого-либо изделия электронной техники, которая может быть выделена как самостоятельное изделие с точки зрения требований к испытаниям, приемке, поставке и эксплуатации.

Примечание – Компоненты могут содержать совокупность элементов или (и) микросхем в бескорпусном исполнении и др.

circuit component

4

кристалл (полупроводниковой микросхемы): Часть полупроводниковой пластины, в объеме и (или) на поверхности которой сформированы элементы полупроводниковой микросхемы, межэлементные соединения и контактные площадки.

die;

chip

5 подложка (микросхемы): Несущая конструкция, в объеме или на поверхности которой формируют элементы, межэлементные и межкомпонентные соединения, контактные площадки и монтируют компоненты.

substrate

6 пластина (микросхемы): Заготовка из полупроводникового материала, предназначенная для изготовления полупроводниковых микросхем.

wafer

7 контактная площадка (микросхемы): Металлизированный участок на подложке или кристалле, основании корпуса, предназначенный для присоединения элементов и кристаллов к выводам микросхемы или для контроля электрических параметров.

bonding pad

8 корпус (микросхемы): Совокупность сборочных единиц и (или) деталей, предназначенных для обеспечения защиты микросхемы от внешних воздействий, обеспечения теплопередачи, а также для организации электрических связей элементов и (или) компонентов с внешними электрическими цепями.

package;

case

9 полупроводниковая микросхема: Микросхема, все элементы и межэлементные соединения которой выполнены в объеме и (или) на поверхности кристалла.

monolithic integrated circuit

10 гибридная микросхема: Микросхема, содержащая компоненты или совокупность компонентов и элементов.

hybrid circuit

11 многокристальный модуль: Гибридная микросхема, состоящая из двух или более полупроводниковых микросхем в бескорпусном исполнении, смонтированных в общий корпус.

multichip module

12 пленочная микросхема: Микросхема, все элементы которой выполнены в виде пленок на поверхности подложки.

film integrated circuit

13 аналоговая микросхема: Микросхема, предназначенная для преобразования и (или) обработки сигналов, изменяющихся по закону непрерывной или прерывистой функции.

linear integrated circuit

14 цифровая микросхема:

Микросхема, предназначенная для преобразования и (или) обработки сигналов, изменяющихся по закону дискретной функции.

digital integrated circuit

15 бескорпусная микросхема: Микросхема, конструктивно выполненная в виде кристалла (или совокупности кристаллов, сформированных на пластине без разделения), с выводами или с контактными площадками, предназначенная для монтажа в корпус или другие сборочные единицы.

known good die

16 базовый кристалл (микросхемы), БК: Часть полупроводниковой пластины с определенным набором сформированных электрически соединенных или несоединенных между собой элементов или стандартных ячеек, используемая для создания микросхем заданного функционального назначения путем изготовления межэлементных соединений.

17 базовый матричный кристалл (микросхемы), БМК: Базовый кристалл с регулярным расположением сформированных в нем элементов и (или) узлов.

gate array

18 микросхема общего применения: Микросхема, разработанная для применения в различных видах радиоэлектронной аппаратуры.

19 специализированная микросхема: Микросхема, разработанная по конкретному заказу или разработанная потребителем для применения в конкретной радиоэлектронной аппаратуре.

Примечание – Специализированные микросхемы разрабатывают, как правило, с участием потребителя.

Application Specific

Integrated Circuit; ASIC      

20 микросхема К-степени интеграции:

Микросхема, содержащая от (1+10) до 10 элементов включительно.

21 степень интеграции (микросхемы): Показатель степени сложности микросхемы, характеризуемый числом содержащихся в ней элементов.

Примечание – Степень интеграции полупроводниковой микросхемы определяют по формуле: К= IgN,

где К – коэффициент, определяющий степень интеграции, значение которого округляют до ближайшего большего целого числа;

N – число элементов микросхемы.

22 тип (микросхемы): Микросхема конкретного функционального назначения и определенного схемотехнического решения, имеющая индивидуальное условное обозначение и технические условия.

23 типономинал (микросхемы): Микросхема конкретного типа, отличающаяся от других микросхем того же типа значениями одного или нескольких параметров и (или) показателей стойкости к внешним воздействующим факторам.

24 серия (микросхем): Совокупность типов (типономиналов) микросхем, объединенных с учетом функционального назначения и (или) конструктивно-технологического подобия, изготавливаемых, как правило, в одном базовом технологическом процессе (процессах).

25 группа типов (микросхем): Совокупность типов (типономиналов) микросхем в пределах одной серии, объединенных признаками конструктивно-технологического подобия на уровне сборочных единиц, имеющих, как правило, идентичное функциональное назначение, конструктивное исполнение и состав электрических параметров.

Примечание – Признаками конструктивно-технологического подобия на уровне сборочных единиц являются корпус одного типоразмера, материал и технология монтажа кристалла и др.

26 стандартная ячейка: Совокупность электрически соединенных элементов для реализации одной или нескольких самостоятельных функций.

standard cell

27 вывод (микросхемы): Элемент конструкции корпуса или бескорпусной микросхемы, предназначенный для соединения с внешней электрической цепью.

terminal

28 свободный вывод (микросхемы): Вывод микросхемы, не имеющий внутреннего соединения, который может использоваться в качестве опорной площадки для внешнего монтажа, не влияя на работу микросхемы.

blank terminal

29 неиспользуемый вывод (микросхемы): Вывод микросхемы, который имеет электрическое соединение с контактной площадкой кристалла или подложки, но не используется в режиме применения, указанном в технических условиях.

non-usable terminal

БК

16

БМК

17

вывод

27

вывод микросхемы

27

вывод микросхемы неиспользуемый

29

вывод микросхемы свободный

28

вывод неиспользуемый

29

вывод свободный

28

группа типов

25

группа типов микросхем

25

компонент

3

компонент микросхемы

3

корпус

8

корпус микросхемы

8

кристалл

4

кристалл базовый

16

кристалл базовый матричный

17

кристалл микросхемы базовый

16

кристалл микросхемы базовый матричный

17

кристалл полупроводниковой микросхемы

4

микросхема

1

микросхема аналоговая

13

микросхема бескорпусная

15

микросхема гибридная

10

микросхема интегральная

1

микросхема К-степени интеграции

20

микросхема общего применения

18

микросхема пленочная

12

микросхема полупроводниковая

9

микросхема специализированная

19

микросхема цифровая

14

модуль многокристальный

11

пластина

6

пластина микросхемы

6

площадка контактная

7

площадка микросхемы контактная

7

подложка

5

подложка микросхемы

5

серия

24

серия микросхем

24

степень интеграции

21

степень интеграции микросхемы

21

тип

22

тип микросхемы

22

типономинал

23

типономинал микросхемы

23

элемент

2

элемент микросхемы

2

ячейка стандартная

26

Application Specific Integrated Circuit

19

ASIC

19

blank terminal

28

bonding pad

7

case

8

circuit element

2

circuit component

3

chip

4

die

4

digital integrated circuit

14

film integrated circuit

12

gate array

17

hybrid circuit

10

integrated circuit

1

known good die

15

linear integrated circuit

13

monolithic integrated circuit

9

multichip module

11

non-usable terminal

29

package

8

standard cell

26

substrate

5

terminal

27

wafer

6

УДК 621.38:006.354

ОКС 31.200

Ключевые слова: микросхемы интегральные, термины, определения

Проектирование электрических схем в среде КОМПАС: Библиотека ESK 5

Проектирование электрических схем в среде КОМПАС: Библиотека ESK 5

Сергей Кальянов

Опубликовано: “САПР и Графика” №5, 2002


В журнале “САПР и графика” №3/2000 была приведена краткая информация о прикладной библиотеке элементов электрических схем — ESK 5. В данной статье мы более подробно рассмотрим некоторые возможности этого приложения, в том числе появившийся в последней версии функционал.

Библиотека ESK 5 работает в среде системы КОМПАС-ГРАФИК. Она используется конструкторами-электриками при создании электрических и функциональных схем, схем соединений, схем и планов сооружений и устройств сетей проводного вещания, схем проводок и прокладки электрических сетей на планах зданий и сооружений всех отраслей промышленности и народного хозяйства.

ESK 5 позволяет существенно упростить и автоматизировать формирование электрических схем. Не претендуя на роль базовой САПР в области электроники или электротехники, Библиотека, тем не менее, обладает широким кругом возможностей:

  • содержит несколько тысяч графических обозначений элементов,
  • имеет средства для создания графических обозначений микросхем и других элементов,
  • предоставляет возможность формирования линий связи на схемах,
  • автоматически и полуавтоматически проставляет позиционные обозначения,
  • автоматически создает перечни элементов,
  • ведет базу данных элементов.
Графические обозначения элементов

В состав Библиотеки входит несколько тысяч графических обозначений микросхем, конденсаторов, источников питания, предохранителей, ламп, реле, резисторов, диодов, оптронов, тиристоров, трансформаторов, электрозапальных и электротермических устройств, акустических и электроизмерительных приборов и т.д. Стандартный Windows-интерфейс Библиотеки и наглядные кнопочные панели обеспечивают удобный доступ к графическим обозначениям (рис. 1).


Рис.1. Графические обозначения

При вставке в графический документ обозначения элемента пользователь может:

  • менять точку привязки фантома,
  • поворачивать обозначение на фиксированный угол, кратный 90°, или на произвольный угол,
  • получать зеркальное изображение обозначения,
  • управлять созданием и заполнением атрибутов обозначения,
  • управлять привязками обозначения (независимо от привязок, установленных в КОМПАС-ГРАФИК).

Созданное обозначение является макроэлементом — единым объектом в документе КОМПАС-ГРАФИК.

Создание новых графических обозначений

Кроме отрисовки стандартных графических обозначений, в ряде разделов Библиотеки имеется возможность создания новых обозначений. Например, пользователь может сформировать графическое обозначение практически любой микросхемы (рис. 2), вставить его в документ или сохранить его в файле каталога (собственный формат библиотеки ESK), библиотеке фрагментов или фрагменте КОМПАС-ГРАФИК.


Рис.2. Формирование обозначения микросхемы в визуальном режиме

Сервис при отрисовке линий связи на схемах

Библиотека ESK 5 имеет развитые средства создания линий связи между элементами электрических схем. При формировании линий связи на них накладываются дополнительные ограничения, помогающие ускорить и упростить отрисовку.
Если при создании линии связи возникают ошибки, Библиотека выдает диагностическое сообщение и подсвечивает элемент, вызвавший ошибку.

Управление линиями связи осуществляется в соответствующем окне (рис. 3).


Рис.3. Окно управления линиями связи

Библиотека ESK поддерживает следующие типы линий связи:

  • системные линии связи библиотеки ESK,
  • системные линии КОМПАС-ГРАФИК,
  • линии проводки на планах по ГОСТ 21.614-88,
  • линии передач проводных средств системы связи по ГОСТ 21.406-88,
  • линии из пользовательской библиотеки стилей линий.

Кроме того, в Библиотеке имеется возможность автоматического создания узлов соединений. При формировании узлов анализируется количество и типы линий в предпоследней (последней) точке линии связи и в зависимости от них отрисовывается узел соединения.

Автоматическая и полуавтоматическая простановка позиционных обозначений

Функция “Позиционное обозначение” позволяет создать буквенно-цифровые обозначения (позиционные обозначения) элементов в электрических схемах по ГОСТ 2.710-81.

Функция предоставляет пользователю следующие возможности:

  • поддержка структуры составного, условного буквенно-цифрового обозначения по ГОСТ 2.710-81,
  • поддержка позиционных обозначений внутри функциональных групп, входящих в схему,
  • поддержка позиционных обозначений по устройствам, входящим в схему и не имеющим отдельной принципиальной схемы,
  • поддержка позиционных обозначений на схемах, выполненных на нескольких листах (количество листов схемы не ограничено),
  • задание начального номера позиционного обозначения по видам элементов,
  • вызов каталога элементов и создание атрибутов элемента с данными по элементу,
  • автоматическая, полуавтоматическая и ручная отрисовка позиционных обозначений,
  • отрисовка в позиционном обозначении номинала элемента,
  • простановка позиционных обозначений как по всей схеме, так и по выделенным элементам,
  • редактирование и удаление позиционных обозначений,
  • контроль правильности введенных позиционных обозначений; контролируются следующие ошибки:
    • нет вида обозначения,
    • нет номера обозначения,
    • нет отрисованного текста обозначения,
    • двойной номер обозначения,
    • двойной номер части обозначения,
    • пропущен номер обозначения (контроль настраивается),
    • пропущен номер части обозначения,
    • нет указания о входимости или указание неверное,
    • в обозначении верхнего уровня нет указания о входимости или оно неверное,
    • обозначение верхнего уровня ссылается на отсутствующее обозначение,
    • нет обязательной второй части обозначения.

Вся информация о позиционном обозначении записывается в атрибут обозначения и может быть просмотрена средствами системы КОМПАС-ГРАФИК. Текст позиционного обозначения входит в состав обозначения элемента.

При вызове функции осуществляется анализ схемы на наличие позиционных обозначений. Данные о позиционных обозначениях отображаются в соответствующем окне (рис. 4).


Рис.4. Информация о позиционных обозначениях

Автоматическое создание перечней элементов

Функция “Перечень элементов” позволяет создать для электрических схем перечень элементов по ГОСТ 2.701-84.

Функция предоставляет следующий сервис при создании и редактировании перечня элементов:

  • создание перечня элементов по ГОСТ 2.701-84,
  • создание объектов перечня элементов позиционных обозначений внутри функциональных групп, входящих в схему,
  • создание объектов перечня элементов позиционных обозначений по устройствам, входящим в схему и не имеющим отдельной принципиальной схемы,
  • создание объектов перечня элементов на схемах, выполненных на нескольких листах (количество листов схемы не ограничено; объекты перечня элементов для всех листов схемы создаются на текущем листе схемы и не имеют связи с геометрией обозначения элемента),
  • вызов каталога элементов и создание атрибутов элемента,
  • создание объектов перечня элементов как по всей схеме, так и по выделенным элементам,
  • создание и редактирование вспомогательных объектов перечня элементов и заголовков видов элементов,
  • управление видимостью “частей” полного наименования элемента,
  • контроль правильности введенных данных; контролируются следующие ошибки:
    • нет наименования элемента,
    • нет типа элемента,
    • нет позиционного обозначения,
    • нет количества,
    • неправильное количество,
    • нет связи с обозначениями элементов,
    • не найдены все связи с обозначениями элементов,
    • ошибка позиционного обозначения в объекте ПЭ,
    • объект был отредактирован,
    • заголовок без раздела.

Вся информация об объектах перечня элементов в документе может быть просмотрена и отредактирована средствами системы КОМПАС-ГРАФИК.

При вызове функции “Перечень элементов” осуществляется анализ схемы на наличие объектов перечня элементов и позиционных обозначений; данные о них отображаются в соответствующем окне (рис 5).


Рис.5. Окно “Перечень элементов”

Ведение базы данных элементов

Функция “Каталог элементов” позволяет вводить, просматривать, удалять данные об элементах в каталоге, а также записывать их данные в атрибуты обозначения элемента для использования в других функциях библиотеки ESK (при составлении перечней элементов, спецификаций и т. д.).

В Каталог можно внести следующие данные об элементе:

  • Наименование
  • Тип элемента
  • Обозначение (чертеж)
  • ТУ или ГОСТ
  • Код ОКП
  • Масса элемента
  • Тип корпуса
  • Комментарий
  • Содержание драгоценных металлов
  • Имя файла справки элемента
  • Идентификатор обозначения элемента
  • Применяемость элемента
  • Цена
  • Валюта
  • Дополнительная информация
  • Данные о поставщике
  • Параметры выводов (количество выводов элемента не ограничено)

Каталог элементов представляет собой базу данных; для управления его содержимым предназначено специальное окно (рис 6).


Рис.6. Каталог элементов

При работе с Каталогом пользователю предоставляется ряд сервисных возможностей:

  • поиск элементов,
  • фильтрация элементов по применяемости,
  • ведение каталогов элементов по проектам и схемам,
  • предварительный просмотр графических изображений элементов,
  • ввод информации о месте положения изображений элементов.
Постоянное развитие Библиотеки

В планах разработчиков — дальнейшее наращивание функционала Библиотеки элементов электрических схем. В ближайшей версии ESK 5 пользователю будут предоставлены возможности:

  • преобразования любых обозначений, созданных вручную, в обозначения Библиотеки в момент отрисовки (преобразованные обозначения в дальнейшем обрабатываются функциями “Позиционное обозначение” и “Перечень элементов”),
  • настройки каталога пользователя (в него могут быть включены любые обозначения из Библиотеки ESK),
  • создания таблиц разъема любого состава и ряд других новшеств.

Условные графические обозначения на принципиальных электрических схемах

см. также Буквенные обозначения радиодеталей


Под каждой картинкой есть кнопка для скачивания графических обозначений в векторе.

Обозначения сгруппированы по моему произволу:
0. Распространённые компоненты
1. Резисторы
2. Конденсаторы
3. Катушки индуктивности и трансформаторы
4. Диоды, стабилитроны, светодиоды
5. Транзисторы
6. Переключатели, реле, провода, соединители, антенны
7. Источники питания, лампы, электромоторы
8. Электроакустические устройства: микрофоны, громкоговорители
9. Микросхемы и прочая электроника

С обозначениями электронных ламп я уж не стал заморачиваться.
К некоторым нашим обозначениям полупроводников я добавил буржуйские символы — они представлены во вторую очередь как вариант к ГОСТовскому обозначению.

На странице представлены растровые изображения графических обозначений (все картинки кликабельны). Под каждой картинкой есть ссылка, по которой можно скачать тот или иной упакованный в архив файл в векторном формате svg. Пользуйтесь на здоровье.

При масштабировании элементов не забывайте включать режим «При изменении размеров объекта менять в той же пропорции толщину обводки».

Распространённые компоненты

⇩ УГО в векторе

Резисторы

⇩ Резисторы

Конденсаторы

⇩ Конденсаторы

Катушки индуктивности

⇩ Индуктивности

Диоды

⇩ Диоды

Транзисторы

⇩ Транзисторы

Переключатели, реле, провода, соединители, антенны

⇩ Переключатели

Источники и потребители

⇩ Источники питания, лампы и прочее

Электроакустические устройства

⇩ Микрофоны, динамики и прочее

Микросхемы, логические элементы

⇩ Микросхемы
Поделиться новостью в соцсетях

Виды монтажа полупроводниковых приборов. Работа полупроводниковых приборов и микросхем

Быстрое развитие и расширение области применения электронных устройств связано с совершенствованием элементной базы, в основе которой лежат полупроводниковые приборы. Поэтому для понимания процессов функционирования электронных устройств необходимо знание устройства и принципа работы основных типов полупроводниковых устройств.

Транзисторы

Транзистор – это полупроводниковое устройство, предназначенное для усиления, генерации и преобразования электрических сигналов, а также переключения электрических цепей.

Отличительной особенностью транзистора является возможность увеличения напряжения и тока – действующие на входе транзистора напряжения и токи приводят к появлению на его выходе значительно большего количества напряжений и токов.

С распространением цифровой электроники и импульсных схем основным свойством транзистора является его способность находиться в открытом и закрытом состояниях под действием управляющего сигнала.

Транзистор получил свое название от сокращения двух английских слов TRAN (RE). Систор – управляемый резистор.Это название не случайно, так как под действием входного напряжения, приложенного к транзистору, сопротивление между его выходными зажимами можно регулировать в очень широких пределах.

Транзистор позволяет регулировать ток в цепи от нуля до максимального значения.

Классификация транзисторов:

По принципу действия: полевое (униполярное), биполярное, комбинированное.

По значению рассеивающая сила: малая, средняя и большая.

По величине предельной частоты: низкая, средняя, ​​высокая и сверхбыстрая частота.

По величине рабочего напряжения: низкое и высокое напряжение.

По функциональному назначению: универсальный, усилительный, ключевой и др.

По конструктивному исполнению: мелкий и в корпусе с жесткими и гибкими выводами.

В зависимости от выполняемых функций транзисторы могут работать в трех режимах:

1) Активный режим – используется для усиления электрических сигналов в аналоговых устройствах. Сопротивление транзистора варьируется от нуля до максимального значения – мол транзистор «открывается» или «подкачивается».

2) режим насыщения – сопротивление транзистора стремится к нулю. В этом случае транзистор эквивалентен замкнутому контакту реле.

3) Режим заедания – транзистор закрыт и имеет высокое сопротивление, т.е. эквивалентно разомкнутому контакту реле.

Режимы насыщения и отсечки используются в цифровых, импульсных и переключающих схемах.

Биполярный транзистор – это полупроводниковый прибор с двумя P-N переходами и тремя выводами, обеспечивающий усиление мощности электрических сигналов.

В биполярных транзисторах ток возникает за счет движения носителей заряда двух типов: электронов и дырок, что и определяет их название.

В схемах транзисторов допускается изображать, как в круге, так и без него (рис. 3). Стрелка указывает направление протекания тока в транзисторе.

Рисунок 3 – условно – графическое обозначение транзисторов Н-П – Н (А) и П-Н-П (Б)

Основа транзистора – полупроводниковая пластина, в которой сформированы три секции с переменным типом проводимости – электронная и дырочная.В зависимости от чередования слоев различают два типа структуры транзисторов: Н-П – Н (рис. 3, а) и П – Н-П (рис. 3, б).

Эмиттер (Э) – слой, являющийся источником носителей заряда (электронов или дырок) и создающий приборный ток;

Collector (k) – слой, принимающий носители заряда, идущие от эмиттера;

База (b) – это средний слой, который управляет транзистором тока.

При включении транзистора в электрическую цепь один из его электродов является входным (активируется источник входного переменного сигнала), другой – выходным (включена нагрузка), третий электрод общий относительно вход и выход.В большинстве случаев используется схема с общим эмиттером (рис. 4). Напряжение не более 1 В, напряжение на коллекторе более 1 В, например +5 В, +12 В, +24 В и т.п.

Рисунок 4 – Схемы включения биполярного транзистора с общим эмиттером

Коллекторный ток возникает только при протекании тока (определяется UBE). Чем больше ИБ, тем больше Ик. IB измеряется в единицах МА, а ток коллектора – в десятках и сотнях ма, т.е.е. Ibik Следовательно, когда переменная амплитуда передается переменному сигналу, маленький IB изменится, и пропорционально изменится большой IK. Когда цепь коллектора сопротивления нагрузки включена, сигнал, который повторяется в форме входа, но с большей амплитудой, будет выпущен на нем, то есть усиленный сигнал.

К предельно допустимым параметрам транзисторов в первую очередь относятся: максимально допустимая мощность, рассеиваемая на коллекторе РК.мач, напряжение между коллектором и эмиттером УКЭ.MAH, ток коллектора.

Для увеличения предельных параметров выпускаются транзисторные сборки, которых может быть до нескольких сотен параллельно подключенным транзисторам, заключенным в один корпус.

Биполярные транзисторы теперь используются все реже и реже, особенно в импульсной технике. Их место занимают полевые транзисторы MOSFET и комбинированные IGBT-транзисторы. В этой области электроники есть несомненные преимущества.

В полевых транзисторах ток определяется движением носителей только одного знака (электронов или дырок).В отличие от биполярного, ток транзистора управляется электрическим полем, которое изменяет поперечное сечение проводящего канала.

Поскольку во входной цепи нет протекания тока, то потребляемая мощность от этой цепи практически равна нулю, что, несомненно, является преимуществом полевого транзистора.

Конструктивный транзистор состоит из токопроводящего канала N- или P-типа, на концах которого расположены области: исток, излучающие носители заряда и сток, принимающая среда.Электрод, служащий для регулирования сечения канала, называется затвором.

Полевой транзистор – это полупроводниковое устройство, регулирующее ток в цепи, изменяя поперечное сечение токопроводящего канала.

Различают полевые транзисторы с затвором в p-N переходной форме и с изолированным затвором.

Полевые транзисторы с изолированной заслонкой между полупроводниковым каналом и металлической заслонкой представляют собой изолирующий слой диэлектрика – TIR-транзисторы (металл – диэлектрик – полупроводник), в частном случае – оксид кремния – МОП-транзисторы.

Транзистор МДП со встроенным каналом имеет начальную проводимость, которая при отсутствии входного сигнала (Uby = 0) составляет примерно половину максимальной. В транзисторах MDP с наведенным каналом при напряжении Uby = 0 выходной ток отсутствует, Ic = 0, так как токопроводящего канала изначально нет.

MDP-транзисторы с индуцированным каналом, также называемые MOSFET-транзисторами. Используются в основном в качестве ключевых элементов, например, импульсных источников питания.

Ключевые элементы на транзисторах МДП обладают рядом преимуществ: сигнальная цепь гальванически не связана с источником управляющего воздействия, управляющая цепь не потребляет ток, обладают двусторонней проводимостью.Полевые транзисторы, в отличие от биполярных, не боятся перегрева.

Подробнее о транзисторах см. Здесь:

Тиристоры

Тиристор – это полупроводниковый прибор, работающий в двух стабильных состояниях – с низкой проводимостью (тиристор закрыт) и высокой проводимостью (тиристор открыт). Конструктивно тиристор имеет три и более P-N – перехода и три выхода.

Помимо анода и катода, в тиристорной конструкции (электроде) предусмотрен третий вывод (электрод), который называется управляющим.

Тиристор предназначен для бесконтактного включения (включения и выключения) электрических цепей. Характеризуется высокой скоростью и возможностью коммутации токов очень значительной величины (до 1000 А). Постепенно вытесняется переключением транзисторов.

Рисунок 5 – Условно – графическое обозначение тиристоров

Искажения (двухэлектродные) – как и обычные выпрямительные диоды, имеют анод и катод. При повышении постоянного напряжения на определенном значении UA = UAB Искатель открывается.

Тиристоры (тринисторы – трехэлектродные) – имеют дополнительный управляющий электрод; УВКл изменяет управляющий ток, протекающий через управляющий электрод.

Чтобы перевести тиристор в закрытое состояние, необходимо подать напряжение на противоположное (- на анод, + на катод) или уменьшить постоянный ток ниже значения, называемого током удержания выхода.

Запертый тиристор – может быть переведен в закрытое состояние подачи управляющего импульса обратной полярности.

Тиристоры: принцип действия, конструкции, типы и способы включения

Симисторы (симметричные тиристоры) – проводят ток в обоих направлениях.

Тиристоры используются в качестве бесконтактных переключателей и управляемых выпрямителей в устройствах автоматики и преобразователях. электрический ток. В схемах переменного и импульсного токов можно изменять время разомкнутого состояния тиристора, а значит, и время протекания через нагрузку. Это позволяет регулировать мощность, выделяемую в нагрузке.

Применение: В области производства полупроводниковых приборов методом воздушной пайки на воздухе без использования защитных сред может применяться при сборке диодов Шоттки и биполярных транзисторов путем пайки кристаллов полупроводников для свинцовых солдатиков на основе свинца. . СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ: Способ сборки полупроводниковых устройств заключается в том, что на основе корпуса размещается фильтрующий и легирующий элемент, на котором размещается припой припоя и кристалла, а кассета с собранными устройствами загружается в конвейерная водородная печь при температуре пайки 370 ° C.Новым в методе является то, что полупроводниковые кристаллы с вращением на стороне коллектора фиксируются в перевернутом положении в ячейках вакуумной присоски и совмещаются с контактными площадками корпусов приборов, а нагрев до температуры пайки осуществляется на Импульс воздуха через V-образные электроды, которые жестко закреплены в кронштейне, электрически последовательно соединены друг с другом и расположены по-разному над каждым кристаллом, а во время плавления припоя вакуумная присоска с кристаллами подвергается ультразвуковому воздействию. колебания в направлении, параллельном паяному шву, при этом давление на каждый кристалл осуществляется массой корпуса и кронштейна с электродами.Технический результат изобретения – повышение надежности полупроводниковых приборов за счет снижения температуры нагрева за счет спайки поверхности кристалла структурами, улучшения смачивания паяемых поверхностей, повышения производительности сборочных операций за счет групповой пайки кристаллов. к корпусам. 2 ил.

Изобретение относится к изготовлению полупроводниковых приборов с подушкой безопасности на воздухе без использования защитных сред. Его можно использовать при сборке диодов Шоттки и биполярных транзисторов путем пайки полупроводниковых кристаллов в свинцовые солдатики на основе свинца.Припаять полупроводниковые кристаллы к корпусу можно разными способами. Известен способ сборки мощных транзисторов кассетным способом, при котором ножка протрано размещается на направляющих в кассете, а припой располагается между кристаллом и корпусом, а припой помещается в конвейерную печь с восстановительная среда без использования флюсов. Кассета обеспечивает точную ориентацию кристалла относительно ножек устройства и исключает его смещение в процессе пайки.Недостатком известного способа является довольно высокая сложность изготовления полупроводниковых приборов. Кроме того, наличие оксидных пленок на совмещенных поверхностях ухудшает смачивание и капиллярное течение припоя в соединительном зазоре. Существует метод пайки микростатических устройств низкотемпературными припоями без использования флюсов, при котором паяные поверхности предварительно покрываются металлами или сплавами с температурой плавления, близкой к температуре плавления припоя, но выше ее, и в момент плавления припоя одна из припаянных частей сообщает о низкочастотных колебаниях.Основным недостатком этого метода является низкая производительность данной операции сборки, т.к. пайка осуществляется дискретно. Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу является способ сборки полупроводниковых приборов, заключающийся в том, что на основе корпуса размещается фильтрующий и легирующий элемент, на котором размещается припой припоя и кристалла. Недостатком метода является высокая сложность сборочных операций и низкий процент вывода инструментов.Кроме того, этот метод не предусматривает предварительной ориентации и фиксации кристалла относительно корпуса, что приводит к повороту и смещению кристалла перед началом процесса пайки. Причем при пайке нужна высокая температура нагрева, что предъявляет определенные требования к кристаллу. Следует отметить, что следует отметить наличие неприятностей в паяном шве, что способствует увеличению термического и электрического сопротивления контакта кристалла полупроводника с корпусом.Поэтому такой способ сборки полупроводниковых устройств малоэффективен (или неэффективен), особенно при пайке полупроводниковых кристаллов в корпусы силовой электроники. Задача, на которую направлено заявленное решение, – повышение надежности полупроводниковых приборов за счет снижения температуры нагрева при спайке поверхности кристалла со структурами, улучшения смачивания паяемых поверхностей, повышения производительности сборочных операций за счет групповой пайки кристаллы к корпусам.Эта задача достигается тем, что в методике сборки полупроводниковых приборов, заключающейся в том, что на основе корпуса размещается фильтрующий и легирующий элемент, на котором размещается припой припоя и кристалла, и кассета с Собранные устройства загружают в конвейерную водородную печь при температуре пайки 370 o C, чтобы повысить надежность полупроводниковых устройств за счет снижения температуры нагрева за счет спайки поверхности кристаллов структурами, улучшения смачивания паяных поверхностей и улучшения выполнение сборочных операций за счет групповой пайки кристаллов к корпусам, полупроводниковые кристаллы с поворотом на стороне коллектора фиксируются в перевернутом положении в ячейках Вакуумные присоски и совмещаются с контактными площадками, осуществляется нагрев до температуры пайки выход по воздуху импульсный импульс через V-образные электроды, жестко закрепленные в кронштейне, электрически соединенные с ea ч прочее и дифференцирует связаны.Ванна над каждым кристаллом и во время плавления припоя вакуумная присоска с кристаллами подвергается ультразвуковым колебаниям в направлении, параллельном паяному шву, при этом давление на каждый кристалл осуществляется массой корпуса прибора. и скоба с электродами. Сопоставимый анализ с прототипом показывает, что заявляемый способ отличается от известного тем, что с целью повышения надежности полупроводниковых приборов за счет снижения температуры нагрева при спайке поверхности кристалла структурами, улучшения смачивания припаянных поверхностей и повысить производительность сборочных операций за счет групповой пайки кристаллов к корпусам Кристаллы полупроводников с поворотом на стороне коллектора фиксируются в перевернутом положении в ячейках вакуумной присоски и совмещаются с контактными площадками корпусов, а нагрев Температурная пайка осуществляется по воздушному импульсу через V-образные электроды, жестко закрепленные в кронштейне, электрически связанные между собой.и расположены дифференцированно по каждому кристаллу, и во время плавления припоя вакуумная присоска с кристаллами подвергается ультразвуковым колебаниям в направлении, параллельном паяному шву, в то время как давление на каждый кристалл определяет массу устройства и скоба с электродами. Таким образом, заявляемый способ сборки полупроводниковых приборов соответствует критерию «новизна». Сравнение предложенного способа с другими известными способами из уровня техники также не позволило выявить признаки, подавляемые в отличительной части формулы.Изобретение поясняется чертежами, на которых они схематично изображены: на фиг. 1 – схема сборки и припаивания полупроводниковых кристаллов к корпусам, вид сбоку; ИНЖИР. 2 – фрагмент сборки и пайки одного кристалла к корпусу, вид сбоку. Способ сборки полупроводниковых приборов (фиг. 1 и 2) реализован по схеме, содержащей базу 1, подключенную к вакуумному насосу. На основе вакуумной присоски 2, в ячейках которой коллекторной поверхностью закреплены направленные вверх кристаллы полупроводника 3 с припоем 4 на припаянной поверхности.На кристаллах размещены корпуса приборов 5. V-образные электроды 6 жестко закреплены в кронштейне 7, электрически связаны между собой и дифференцированы по каждому кристаллу. Для равномерного нагрева всей площади кристалла размеры рабочей области электрода должны быть на 0,6-1,0 мм больше каждой из сторон кристалла. Нагрев корпуса, кристалла и припоя до температуры прокладки осуществляется за счет тепла, выделяемого рабочей площадкой V-образного электрода при прохождении импульса тока.Для разрушения оксидных пленок и активации совмещенных поверхностей кристалла и корпуса в момент расплавления припой кристалла 3 через вакуумную присоску 2 и основание 1 подвергается ультразвуковым колебаниям в направлении, параллельном паяному шву от ультразвуковой концентратор 8. Давление на каждый кристалл осуществляется массой корпуса и держателя электрода. . Примером сборки полупроводниковых приборов может быть сборка диодов Шоттки. На коллекторную поверхность кристалла полупроводника последовательно наносятся следующие пленки в составе по известной технологии: алюминий – 0.2 мкм, титан – 0,2-0,4 мкм, никель – 0,4 мкм, а для пайки – припой типа ПСР2,5 толщиной 40-60 мкм. Затем полупроводниковая пластина разделяется на кристаллы. Металлическая пластина, состоящая из 10 корпусов Тип-220 5, покрыта по известной технологии гальваническим никелем толщиной 6 мкм. Процесс сборки диодов Шоттки заключается в следующем: кристаллы 3 коллекторной поверхностью вверх закрепляются в ячейках вакуумной присоски 2, включается вакуумный насос, и за счет давления давления кристаллы прижимаются к стенкам корпуса. вакуумная присоска; Пластина с корпусами приборов 5 размещена на кристаллах; Кронштейн 7 с электродами 6 совмещен с контактными площадками в местах их пайки кристаллами 3.Когда скоба 7 с электродами 6 прижимает пластину от корпуса 5 к кристаллам 3. Через электроды, соединенные электрически последовательно друг с другом, пропускается импульс тока. Тепло от рабочей площадки электрода передается корпусам и другим кристаллам, нагревая припой до температуры пайки. В это время кристаллы подвергаются ультразвуковым колебаниям в направлении, параллельном припаянному шву, от ультразвукового концентратора 8. Это помогает разрушить оксидные пленки и улучшить смачивание уединенности совмещенных поверхностей кристалла и корпуса.Через заданное время ток отключается, и после кристаллизации припоя образуется качественное паяное соединение. Сила сжатия кристалла на газовое тело задается массой корпуса и кронштейна с электродами. Поскольку кристалл нагревается импульсным припоем, поверхность коллектора нагревается до температуры пайки, а на противоположной поверхности кристалла со структурами температура нагрева значительно ниже, чем у коллектора.Этот фактор способствует повышению надежности полупроводниковых приборов. Таким образом, использование предлагаемого способа сборки полупроводниковых приборов дает следующие преимущества по сравнению с существующими методами. 1. Надежность полупроводниковых устройств повышается за счет снижения температуры нагрева, когда поверхность кристалла спаивается со структурами. 2. Улучшает смачивание припоя соединяемых поверхностей. 3. Повышается производительность сборочных операций за счет групповой пайки кристаллов к корпусам.Источники информации 1. Сборка мощных транзисторов кассетным методом: Воробьевский, В.В. Зенин, А.И. Шевцов, М. Ипатова // Электронное оборудование. Сер. 7. Технология, организация производства и оборудование. – 1979. – т. 4.- С. 29-32. 2. Пайка микростатических устройств низкотемпературными припоями без использования флюсов / В.И. Бэйл, Ф. Крочмали, Е.М.Любимов, Н.Г. Ощова // Электронная техника. Сер.7. Электроника Сверхурочная работа- 1982.- т. 5 (341) .- стр. 40. 3. Яковлев Г.А. Паяльные материалы Солдаты на основе свинца: Обзор.- М .: ЦНИИ «Электроника». Сер. 7. Технология, организация производства и оборудование. Vol. 9 (556), 1978, с. 58 (прототип).

Претензия

Способ сборки полупроводниковых приборов, заключающийся в том, что на основе корпуса размещается фильтрующий и легирующий элемент, на котором размещается припой припоя и кристалла, и кассета с собранным устройства загружают в конвейер водородной печи при температуре пайки 370 ° C, отличающейся тем, что кристаллы полупроводника при вращении на стороне коллектора фиксируются в перевернутом положении в ячейках вакуумной присоски и совмещаются с контактными площадками. корпусов приборов, а нагрев до температуры пайки осуществляется импульсным воздушным импульсом через V-образные электроды, которые жестко закреплены в кронштейне, электрически соединены между собой и соединены между собой.Он отличается от каждого кристалла дифференциала, и во время плавления припоя вакуумная присоска с кристаллами подвергается ультразвуковым колебаниям в направлении, параллельном паяному шву, при этом давление на каждый кристалл осуществляется массой корпус прибора и кронштейн с электродами.

Министерство науки и образования

Реферат по теме:

Применение полупроводниковых приборов

Выполнено:

ученица 10-го класса

Среднее общее образование

Школа №94.

Гладков Евгений

Проверено:

Ольга Петровна

Харьков, 2004.

Полупроводниковые устройства – различные конструкции, технологии изготовления и функциональные электронные устройства, основанные на использовании свойств полупроводников. К полупроводниковым приборам также относятся полупроводниковые микросхемы, которые представляют собой готовые монолитные функциональные узлы (усилитель, триггер, набор элементов), все компоненты которых изготавливаются в едином технологическом процессе.

Полупроводники – вещества, электронная проводимость которых имеет промежуточное значение между проводниками и диэлектриками.Полупроводники включают обширную группу природных и синтетических веществ различной химической природы, твердых и жидких, с различными механизмами проводимости. Наиболее перспективными полупроводниками в современной технике являются так называемые электронные полупроводники, проводимость которых обусловлена ​​движением электронов. Однако, в отличие от металлических проводников, концентрация свободных электронов в полупроводниках очень мала и увеличивается с повышением температуры, что объясняет их пониженную проводимость и специфическую зависимость от удельного сопротивления и температуры: если металлические проводники увеличивают электрическое сопротивление, это увеличивает полупроводники.Увеличение концентрации свободных электронов с повышением температуры связано с тем, что с увеличением интенсивности тепловых колебаний атомов полупроводника все большее количество электронов отрывается от внешних оболочек этих атомов и способно к перемещаться по объему полупроводника. В передаче электричества через полупроводники, помимо свободных электронов, участвовали места, освобожденные от электронов, переведенных в свободное состояние электронов – так называемые дырки.

Следовательно, свободные электроны и дырки называются носителями электрического заряда, а дырка приписывается положительному заряду, равному заряду электрона. В идеальном полупроводнике образование свободных электронов и дырок происходит одновременно, пары, и поэтому концентрации электронов и дырок одинаковы. Введение определенных примесей в полупроводник может привести к увеличению концентрации носителей одного знака и увеличению проводимости. Это происходит при условии, что внешняя оболочка примесных атомов на один электрон (донорные примеси) или на один электрон меньше (акцепторные примеси), чем у атомов исходного полупроводника.В первом случае примесные атомы (доноры) легко отдают лишний электрон, а во втором (акцепторы) – забирают недостающий электрон у атомов полупроводника, создавая дырку. Для наиболее распространенных полупроводников (кремний и Германия), которые являются четырехконечными химическими элементами, донорами служат пятизначные вещества (фосфор, мышьяк, сурьма), а акцепторами – трехвалентные (бор, алюминий, индий). В зависимости от преобладающего типа носителей примесные полупроводники делятся на электронные (полупроводники P-типа) и дырочные (P-тип).

Зависимость электроники полупроводника от различных внешних воздействий лежит в основе множества технических устройств. Так, уменьшение сопротивления используется в термисторах, уменьшение сопротивления при засветке – в фоторезисторах. Появление ЭДС при пропускании тока через полупроводник, помещенный в магнитное поле (эффект Холла), используется для измерения магнитных полей, мощности и т. Д. Эшомогенные полупроводники (с контактами разных полупроводников), а также контакты разных Полупроводники и полупроводники с металлами обладают особенно ценными свойствами.Эффекты, возникающие в таких системах, наиболее ярко проявляются в электронно-дырочных переходах (p-переход). Использование r-p-переходов лежит в основе действия многих полупроводниковых устройств: транзистора, полупроводникового диода, полупроводникового фотоэлемента, термоэлектрического генератора, солнечной батареи.

60-е – 70-е годы – это эпоха полупроводникового оборудования и самой электроники. Электроника внедрена во все отрасли науки, техники и народного хозяйства. Электроника как комплекс наук тесно связана с радиофизикой, радаром, радионавигацией, радиоастрономией, радиометодорологией, радиоспектроскопией, электронной вычислительной и контрольной аппаратурой, дистанционным радиоуправлением, телекамерами, квантовой электроникой.

В этот период продолжалось дальнейшее совершенствование электровакуумных устройств. Большое внимание уделяется повышению их прочности, надежности, долговечности. Были разработаны пальчиковые и сверхминиатюрные лампы, позволившие уменьшить габариты установок, имеющих большое количество радиоламп.

Продолжались интенсивные работы в области физики твердого тела и теории полупроводников, разработаны методы получения монокристаллов полупроводников, методы их очистки и удаления примесей.Советская школа академика А.Ф. Иоффе внесла большой вклад в развитие физики полупроводников.

Полупроводниковые приборы быстро и широко распространились за 50-70-е годы во всех сферах народного хозяйства. В 1926 году был предложен полупроводниковый выпрямитель переменного тока из медного закиса. Позже появились выпрямители из селена и серы-меди. Бурное развитие радиоинженеров (особенно радаров) во время Второй мировой войны дало новый импульс исследованиям в области полупроводников.Были разработаны точечные выпрямители переменного тока СВЧ на основе кремния и Германии, а позже появились плоские диоды. В 1948 году американские ученые Бардин и Браттейн создали немецкий точечный триод (транзистор), пригодный для усиления и генерации электрических колебаний. Позже был разработан кремниевый точечный триод. В начале 1970-х годов точечные транзисторы практически не применялись, и основным типом транзисторов был плоский, впервые сделанный в 1951 году. К концу 1952 года были изготовлены плоский высокочастотный тетрод, полевой транзистор и другие типы полупроводниковых приборов. предложил.В 1953 году был разработан дрейфовый транзистор. В эти годы были широко разработаны и изучены новые технологические процессы обработки полупроводниковых материалов, методы производства. p-N- переходы и сами полупроводниковые приборы. В начале 1970-х годов, кроме плоских и дрейфовых германиевых и кремниевых транзисторов, получили распространение другие устройства, использующие свойства полупроводниковых материалов: туннельные диоды, управляемые и неуправляемые четырехслойные коммутационные устройства, фотодиоды и фототранзисторы, варикапы, термисторы и т. Д.

Развитие и совершенствование полупроводниковых приборов характеризуется увеличением рабочих частот и увеличением допустимой мощности. Первые транзисторы имели ограниченные возможности (предельные рабочие частоты порядка сотен килогерц и мощность рассеяния порядка 100-200 МВт) и могли выполнять лишь некоторые функции электронных ламп. Для того же частотного диапазона были созданы транзисторы мощностью в десятки ватт. Позже были созданы транзисторы, способные работать на частотах до 5 МГц и рассеивать мощность около 5 Вт, и уже в 1972 году были созданы образцы транзисторов на рабочие частоты 20-70 МГц с дисперсионной способностью до 100 Вт и более.Транзисторы малой мощности (до 0,5 – 0,7 Вт) могут работать на частотах более 500 МГц. Позже появились транзисторы, работающие на частотах около 1000 МГц. При этом проводились работы по расширению диапазона рабочих температур. Транзисторы на базе Германии изначально имели рабочие температуры не выше +55 ¸ 70 ° C, а на основе кремния – не выше +100 ¸ 120 ° C. Созданные более поздние образцы транзисторов на арсениде галлия работали при температурах. до +250 ° C, а их рабочие частоты со временем увеличились до 1000 МГц.Существуют карбидные транзисторы, работающие при температуре до 350 ° С. Транзисторы и полупроводниковые диоды во многих индикаторах в 70-е годы превосходили электронные лампы и в итоге оказались полностью вне области электроники. В интегрированной электронике структуры TIR широко используются для создания транзисторов и основаны на различных интегральных микросхемах.

Перед разработчиками сложных электронных систем стоят десятки тысяч активных и пассивных компонентов, стоят задачи уменьшения габаритов, веса, потребляемой мощности и стоимости электронных устройств, улучшения их характеристик и, самое главное, достижения высоких надежность работы.Эти задачи успешно решает микроэлектроника – направление электроники, охватывающее широкий круг проблем и методов, связанных с проектированием и производством электронного оборудования в микроминиатюрном исполнении за счет полного или частичного исключения дискретных компонентов.

Основная тенденция микроминиатюры – «интеграция» электронных схем, т.е. стремление к одновременному изготовлению большого количества элементов и узлов электронных схем, неразрывно связанных между собой.Таким образом, интегральная микроэлектроника оказалась наиболее эффективной из различных областей микроэлектроники, которая является одним из основных направлений современной электронной техники. Сейчас широко используются сверхвысокие интегральные схемы, на них построено все современное электронное оборудование, в частности компьютеры и т. Д.

Срок службы полупроводниковых триододов и их экономичность во много раз больше, чем у электронных ламп. Благодаря чему транзисторы получили широкое распространение в микроэлектронике – телевидении, видео, аудио, радиоаппаратуре и, конечно же, в компьютерах.Они заменяют электронные лампы во многих электрических цепях научного, промышленного и бытового оборудования.

Полупроводниковые приборы, информация о которых приведена в справочнике, относятся к бытовым приборам. Они могут работать в различных условиях и режимах, характерных для различных классов радиоэлектронной техники широкого, промышленного и специального назначения.

Общие технические требования к приборам, предназначенным для аппаратного обеспечения, содержатся в Общих технических условиях (ОТЭ) на эти устройства.Особые нормы по значениям электрических параметров и особые требования к этому типу приборов подчиняются частным техническим условиям (ЧТО) и ГОСТ к приборам.

Высокая надежность радиоэлектронной аппаратуры на полупроводниковых приборах может быть обеспечена только при учете конструкции, изготовления и эксплуатации следующих особенностей приборов:

  • значений параметров рассеяния, их зависимости от режима и условий работы. ;
  • изменений значений параметров во время хранения или работы;
  • потребность в хорошем отводе тепла или корпусах приборов;
  • необходимость обеспечения резервов электрических, механических и других нагрузок на приборы в радиоэлектронной аппаратуре;
  • о необходимости принятия мер по обеспечению отсутствия электроприборов при установке и сборке радиоэлектронного оборудования.

Значения параметров однотипных инструментов не совпадают, а лежат в некотором интервале. Этот интервал ограничен минимальными или максимальными значениями, указанными в справочнике. Некоторые параметры имеют двустороннее ограничение значений. Приведенные в справочнике вольт-амперные характеристики, зависимости параметров от режима и температуры усреднены для большого количества экземпляров данного типа приборов. Эти зависимости можно использовать при выборе типа устройства для данной схемы и примерном расчете.

Большинство параметров полупроводниковых приборов существенно различаются в зависимости от режима работы и температуры. Например, время восстановления обратного сопротивления импульсных диодов зависит от величины постоянного тока, напряжения переключения и сопротивления нагрузки; Потери преобразования и коэффициент шума СВЧ диодов зависят от уровня источника питания. Существенно меняется в температурном диапазоне, указанном в технических характеристиках, обратный ток диода.В справочнике представлены значения параметров, гарантированные для соответствующих оптимальных или предельных режимов использования.

Применение и эксплуатация устройств должна осуществляться в соответствии с требованиями ТУ и стандартов – инструкций по применению. При проектировании радиоэлектронного оборудования необходимо стремиться обеспечить его работоспособность в возможно более широких интервалах изменения важнейших параметров приборов. Вариация параметров приборов и изменение их временных значений в конструкции оборудования учитывается расчетными методами или экспериментально, например, граничными испытаниями.

Срок, в течение которого полупроводниковые приборы могут работать в оборудовании (срок их службы), практически неограничен, нормативно-техническая документация на поставку приборов (ГОСТ. ТУ), как правило, гарантирует минимальную отработку не менее 15000 часов. Причем в облегченных режимах и условиях эксплуатации до 30 000 часов. Однако теория и эксперименты показывают, что через 50 – 70 тысяч часов увеличения интенсивности отказов не наблюдается. Однако при рывке и работе могут происходить изменения значений параметров инструмента.В единичных экземплярах эти изменения оказываются настолько значительными, что выходит из строя техника. Для контроля уровня надежности выпускаемых устройств используются такие показатели, как процентный ресурс гаммы, процент гаммы, минимальная эксплуатация (гарантийная эксплуатация), интенсивность отказов со специальными кратковременными испытаниями в форсированном режиме. Нормы этих показателей установлены в приборах.

Для расчета надежности радиоэлектронного оборудования следует использовать количественные показатели надежности, устанавливаемые путем проведения специальных испытаний, обработки большого количества статистических данных о различных испытаниях и «эксплуатации приборов в разнообразном оборудовании».

Экспериментально установлено, что интенсивность (вероятность) отказов прибора увеличивается с увеличением рабочей температуры переходов, напряжения на электродах и тока. Из-за повышения температуры ускоряются практически все виды отказов: короткие замыкания, обрывы и значительные изменения параметров. Повышение напряжения значительно ускоряет устройства для приборов с TIR-структурой и низковольтными переходами. Увеличение тока приводит в основном к ускоренное разрушение контактных соединений и токовых дорожек металлизации на кристаллах.

Примерная зависимость интенсивности отказов от нагрузки:

где λ (t p, max, u max, I max) интенсивность отказов при максимальной нагрузке (может быть взята из результатов кратковременных испытаний в форсированном режиме). Величина примерно 6000 К.

Для повышения надежности приборов в оборудовании необходимо снизить, в основном, температуру переходов и кристаллов, а также рабочие напряжения и токи, которые должны быть значительно ниже предельно допустимых.Рекомендуется устанавливать напряжения и токи (мощность) 0,5-0,7 предельных (максимальных) значений. Запрещается эксплуатация полупроводниковых приборов при температуре, напряжении или токе, равных предельному значению. Не допускается даже кратковременное (импульсное) превышение предельно допустимого режима при эксплуатации. Поэтому необходимо принимать меры по защите устройств от электрических перегрузок, возникающих в результате переходных процессов (при включении и выключении оборудования, при изменении режима его работы, подключении нагрузок, случайных изменениях напряжения питания).

Необходимо контролировать режимы работы устройств с учетом возможных неблагоприятных сочетаний условий эксплуатации оборудования (повышенная температура окружающей среды, пониженное давление окружающей среды и т. Д.).

Если требуемое значение тока или напряжения превышает максимально допустимое значение, рекомендуется использовать более мощный или высоковольтный прибор, а в случае диодов рекомендуется их параллельное или последовательное соединение. При параллельном соединении необходимо выравнивать токи через диоды с помощью резисторов с малым сопротивлением, включенных последовательно с каждым диодом.При последовательном включении диодов обратные напряжения выравниваются с помощью шунтирующих резисторов или конденсаторов. Рекомендуемые сопротивления и емкости шунтов обычно указываются в диодах. Между последовательно или параллельно приборами должно быть хорошее тепловое соединение (например, все приборы устанавливаются на один радиатор). В противном случае распределение нагрузки между устройствами будет нестабильным.

При воздействии различных факторов (температура, влажность, химические, механические и другие воздействия) Параметры, характеристики и некоторые свойства полупроводниковых приборов могут отличаться.Для защиты конструкций полупроводниковых приборов от внешних воздействий служит приборный корпус. Корпуса мощных приборов одновременно обеспечивают необходимые условия теплоотвода, а корпус СВЧ приборов – оптимальное соединение электродов приборов со схемой. Следует учитывать, что корпуса приборов имеют ограничения по герметичности и коррозионной стойкости, поэтому при эксплуатации приборов в условиях повышенной влажности рекомендуется покрывать их специальными лаками (например, типа УР-231 или ЭП- 730).

Обеспечение отвода тепла от полупроводниковых приборов одно и; Основные задачи при проектировании радиоэлектронной аппаратуры. Необходимо придерживаться принципа максимально возможного снижения температуры переходов и корпусов приборов. Для охлаждения мощных диодов или тиристоров, радиаторов радиаторов, работающих в условиях естественной конвекции или принудительного обдува, а также конструктивных элементов узлов и блоков оборудования, имеющих достаточную поверхность или хороший теплоотвод.Крепежные приспособления к радиатору должны обеспечивать контакт корпуса с воздухом. Если корпус устройства необходимо изолировать, то для снижения общего теплового сопротивления лучше изолировать радиатор от аппаратного корпуса, чем диод или тиристор от радиатора.

Отвод тепла улучшается за счет вертикального расположения активных поверхностей радиатора, так как это лучше для условий конвекции. Расчетные размеры радиаторов радиатора в виде вертикально ориентированных алюминиевых пластин (квадратной или прямоугольной) в зависимости от рассеиваемой ими мощности можно определить, но по формуле

, где S – площадь одной стороны пластины, см. 2; P – рассеиваемая мощность в приборе, Вт.Плиты до 25 см 2 могут иметь толщину 1-2 мм, площадью от 25 до 100 см 2 2-3 мм. Более 100 см 2 – 3 – 4 мм.

При заливке плат с полупроводниковыми компаундами, пенозаводами, пенорезином необходимо учитывать изменение термического сопротивления между корпусом прибора и окружающей средой, а также возможность увеличения дополнительного нагрева инструментов от схема расположена рядом с элементами с большим тепловыделением.Температура при заливке не должна превышать максимальную температуру корпуса инструмента, указанную в нем. При заливке не должны возникать механические нагрузки на выводы, нарушающие целостность 1 стеклянных изоляторов или корпусов приборов.

В процессе изготовления и монтажа полупроводниковых приборов механические и климатические воздействия на них не должны превышать указанных в нем значений.

При ричтовке, формовании и обрезании выводов выходной участок возле корпуса необходимо закрепить.Для кондуктора прилагаются усилия на изгиб или растяжение. Оборудование и приспособления для литья выводов необходимо заземлить. Расстояние от корпуса прибора до изгиба вывода должно быть не менее 2 мм. Радиус изгиба при диаметре вывода до 0,5 мм должен быть не менее 0,5 мм, при диаметре 0,6-1 мм – не менее 1 мм. При диаметре более 1 мм – нет. 1,5 мм.

Припои, применяемые для пайки устройств бытовой техники, должны быть низковольтными. Расстояние от корпуса или изолятора до места антресоли или вывода припоя должно быть не менее 3 мм.Для отвода тепла выходной участок между корпусом и пластиной зажимается пинцетом с красными медными губками. Жало паяльника должно быть надежно заземлено. Если температура пайки не превышает 533 + 5 К, а время пайки не более 3 с. Пайку можно производить без теплоотвода или групповым методом (волной, погружением в припой и т. Д.).

Очистка печатных плат от флюса производится жидкостями. которые не влияют на покрытие, маркировку или материал корпуса (например, спиртово-бензиновая смесь).

При установке, транспортировке, хранении микроволновых приборов необходимо обеспечить их защиту от статического электричества. Для логотипа надежно ли все измерительное, испытательное, монтажное оборудование и инструменты? Ежою: Для снятия заряда с тела оператора используются заземляющие браслеты или кольца. Используются антистатическая одежда, обувь, рабочие столы.

Микроволновые диоды должны быть защищены от воздействия внешних электрических цепей и электромагнитных полей.Не храните и не оставляйте СВЧ диоды на короткое время без специальной защитной упаковки. Перед установкой в ​​прибор СВЧ-диодов последние необходимо заземлить. Входы и выходы СВЧ тракта в неработающей или хранящейся единице оборудования с СВЧ диодами должны быть заблокированы металлическими заглушками.

При эксплуатации оборудования необходимо принимать меры, предохраняющие СВЧ диоды от электрических СВЧ перегрузок, которые могут либо привести к необратимому ухудшению параметров.Либо до полного выхода из строя (перегорания) диодов. Для защиты от микроволновых перегрузок в оборудовании используются резонансные разрядники, ферритовые марки, газоразрядные аттенюаторы.

Министерство образования Российской Федерации

Кафедра: «Электронная техника».

Сборка полупроводниковых приборов и интегральных схем

Выполняется: Ст-т гр. EPA – 32.

Козачук Виталий Михайлович

Проверено: доцент

Шумарин Виктор Пропопевич

Саратов 2000

Особенности сборочного процесса

Сборка полупроводниковых приборов и интегральных схем является наиболее трудоемким и ответственным технологическим этапом в общем производственном цикле.От качества сборочных операций сильно зависит стабильность электрических параметров и надежность готовой продукции.

Этап сборки начинается после завершения групповой обработки полупроводниковых пластин по планарной технологии и разделения их на отдельные элементы (кристаллы). Эти кристаллы могут иметь простейшую (диодную или транзисторную) структуру или включать сложную интегральную микросхему (с большим количеством активных и пассивных элементов) и поступать в сборку дискретных, гибридных или монолитных составов.

Сложность процесса сборки заключается в том, что каждый класс дискретных устройств и ИС имеет свои конструктивные особенности, которые требуют четко определенных операций сборки и их режимов.

Процесс сборки включает три основных технологических операции: крепление кристалла к основанию корпуса; крепление токоведущих выводов к активным и пассивным элементам полупроводникового кристалла к внутренним элементам корпуса; Герметизирующий кристалл от внешней среды.

Крепление кристалла к основанию корпуса

Добавление кристалла полупроводникового прибора или IMC к основанию корпуса осуществляется с использованием процессов пайки, осаждения с использованием эвтектических сплавов и склеивания.

Основным требованием для операции добавления кристаллов является создание кристаллического соединения – основы корпуса с высокой механической прочностью, хорошей электрической и теплопроводностью.

Пайка процесс соединения двух разных частей без их плавления с помощью третьего компонента, называемого припоем.Особенность процесса пайки заключается в том, что припой при образовании припоя находится в жидком состоянии, а соединяемые детали – в твердом.

Суть процесса пайки заключается в следующем. Если есть возможность нагреть прокладки от припоя между соединительными деталями ко всей композиции до температуры плавления припоя, то будут происходить следующие три физических процесса. Сначала расплавленный припой смачивает поверхность соединяемых деталей. Далее во влажных местах происходят процессы межатомного взаимодействия припоя и каждого из двух увлажненных материалов.При смачивании возможны два процесса: взаимное растворение смоченного материала и припоя или их взаимное распространение. После охлаждения нагретого состава припой переходит в твердое состояние. При этом между исходными материалами и припоем образуется прочное паяльное соединение.

Процесс пайки хорошо изучен, прост и не требует сложного и дорогостоящего оборудования. При серийном выпуске электронного оборудования полупроводниковые кристаллы, присыпанные к основаниям корпусов, производятся в конвейерных печах с высокой производительностью.Пайка осуществляется в восстановительной (водород) или нейтральной (азот, аргон) среде. В печь загружаются многоместные кассеты, которые определяют основания корпусов, припоя и кристаллы полупроводников. Когда кассетная конвейерная лента движется вместе с соединенными частями, последовательно проходит зона нагрева, постоянной температуры и охлаждения. Скорость работы кассеты и температурный режим задаются и регулируются в соответствии с технологическими и конструктивными особенностями конкретного типа полупроводникового прибора или ИС.

Наряду с конвейерными печами для переключения полупроводникового кристалла на основание корпуса используются установки, имеющие одно индивидуальное нагреваемое положение, на котором устанавливается только одна часть корпуса (ножка) и один полупроводниковый кристалл. При работе на такой установке оператор с помощью манипулятора устанавливает кристалл на основание корпуса и производит кратковременный нагрев подключенного узла. В зону нагрева подается инертный газ. Такой способ соединения деталей дает хорошие результаты при условии предварительной подготовки совмещенных поверхностей кристалла и основания корпуса.

Процесс пайки кристалла подразделяется на низкотемпературный (до 400 ° C) и высокотемпературный (выше 400 ° C). Аутлаты на основе свинца и олова с добавками (до 2%) сурьмы или висмута используются в качестве низкотемпературных солдатиков. Добавление сурьмы или висмута в оловянно-свинцовый припой позволяет избежать появления «оловянной чумы» в готовых приборах и ИМС при их эксплуатации и длительном хранении. Высокотемпературные припои изготавливаются на основе серебра (ПСР-45, ПСР-72 и др.)).

Сильно сказываются технологический процесс пайки и качество паяного соединения деталей, чистота совмещенных металлических поверхностей и используемого припоя, состав атмосферы рабочего процесса и наличие флюсов.

Более широкое применение процесс пайки находит при сборке дискретных полупроводниковых устройств (диодов, транзисторов, тиристоров и т. Д.). Это связано с тем, что процесс пайки позволяет получить хороший электрический и тепловой контакт между кристаллом полупроводника и держателем кристалла корпуса, а площадь контактного соединения может быть довольно большой (для устройств большой мощности ).

Особое место занимает процесс пайки, когда полупроводниковый кристалл большой площади закреплен на основе корпуса из меди. В этом случае для уменьшения термомеханических напряжений, возникающих из-за разницы температурных коэффициентов расширения полупроводниковых материалов и меди, молибдена и молибдена термокомпенсаторы, которые имеют площадь, равную площади полупроводникового кристалла, и ТК l. – Библиотека к ТК л. полупроводник.Такой сложный многоступенчатый состав с двумя штрихами из припоя успешно применяется при сборке полупроводниковых приборов средней и большой мощности.

Дальнейшее развитие процесс пайки получил при сборке интегральных микросхем по технологии «Inverted Crystal». Эта технология предусматривает предварительное создание на плоской стороне кристалла микросхемы «шариковых выводов» или «контактных выступов», которые представляют собой медные выступы, покрытые припоем или оловом. Такой кристалл помещают на поверхность подложки или на основание корпуса так, чтобы бугорки соприкасались с ним на определенных участках.Таким образом, кристалл переворачивается и его плоская сторона посредством туберкулеза контактирует с поверхностью тела.

При кратковременном нагреве такого состава происходит прочное соединение контактных выступов кристалла полупроводника с основанием корпуса. Следует отметить, что облегчены и те участки корпуса корпуса, с которыми контактируют «выступы». Следовательно, в момент нагрева происходит припой основания корпуса с поворотом контактных выступов.

На рис. one, , но Показан вариант добавления кристалла IC, имеющего поднятые медью контактные выступы к подложке. Такая конструкция вывода не боится растекания припоя на подложке. Наличие большого выступа в форме формы обеспечивает необходимый зазор между кристаллом полупроводника и подложкой при плавлении припоя. Это позволяет с высокой точностью прикрепить кристалл к подложке.

На рис. one, in Показан вариант сборки кристаллов с мягкими выводами столбиков из припоев на основе припоя.

Добавление такого кристалла в основание корпуса осуществляется обычным нагревом без дополнительного давления на кристалл. Припой контактных выступов при нагреве и плавлении не растекается по поверхности облучаемых участков основания корпуса за счет сил поверхностного натяжения. Это, кроме того, обеспечивает определенный зазор между кристаллом и подложкой.

Рассмотренный способ крепления кристаллов ICC к основанию корпуса или к любой доске позволяет в значительной степени механизировать и автоматизировать процесс технологической сборки.

Экстракция с использованием эвтектических сплавов. Этот метод крепления полупроводниковых кристаллов к основанию корпуса основан на образовании расплавленной зоны, в которой растворяется поверхностный слой полупроводникового материала и слой металлической основы.

В промышленности получили широкое применение два эвтектических сплава: золото-кремний (точка плавления 370 ° C), золото германий (точка плавления 356 ° C). Процесс эвтектического крепления кристалла к основанию корпуса имеет две разновидности.Первая форма основана на использовании прокладки из эвтектического сплава, которая располагается между соединяемыми элементами: кристаллом и корпусом. В этой форме соединения поверхность базовой поверхности должна иметь золотое покрытие в виде тонкой пленки, а поверхность полупроводникового кристалла может не иметь золотого покрытия (для кремния и германия) или быть покрыта тонким слоем. золота (в случае крепления других полупроводниковых материалов). При нагревании такого состава до температуры плавления эвтектического сплава между соединительными элементами (цилиндрическим кристаллом) образуется жидкая зона.В этой жидкой зоне растворение полупроводникового материала кристалла (или слоя золота, нанесенного на поверхность кристалла) происходит с одной стороны.

После охлаждения всей системы (основа корпуса – полупроводниковый кристалл эвтектического расплава) происходит затвердевание жидкой зоны эвтектического сплава, а на границе полупроводниково-эвтектического сплава образуется твердый раствор. В результате этого процесса создается механически прочное соединение полупроводникового материала с основанием корпуса.

Второй тип эвтектического крепления кристалла к основанию корпуса обычно реализуется для кристаллов из кремния или Германии. В отличие от первого типа, для крепления кристалла не используется прокладка из эвтектического сплава. В этом случае жидкая зона эвтектического расплава образуется в результате нагрева композиции позолоченной основы кремниевой оболочки (или Германия). Рассмотрим подробнее этот процесс. Если на поверхности основания корпуса, имеющего тонкий слой золотого покрытия, разместить кристалл кремния, имеющий золотое покрытие, и нагреть всю систему до температуры на 40-50 ° C выше температуры эвтектики золото-кремний. , то между соединенными элементами образуется жидкая фаза эвтектического состава.Поскольку процесс плавления слоя кремниевого золота является неравновесным, количество кремния и золота, растворимых в жидкой зоне, будет определяться толщиной золотого покрытия, температурой и временем процесса плавления. При достаточно больших выдержках и постоянной температуре процесс плавления золота с кремнием приближается к равновесию и характеризуется постоянным объемом жидкой фазы золота и кремния. Наличие большого количества жидкой фазы может привести к ее переходу от кристалла кремния к его периферии.При затвердевании возникающая эвтектика приводит к образованию достаточно больших механических напряжений и оболочек в структуре кристалла кремния, которые резко снижают прочность структуры сплава и ухудшают его электрофизические параметры.

При минимальных значениях времени и температуры сплавление золота с кремнием происходит равномерно по всей площади контакта кристалла с основанием корпуса, но только в отдельных его точках.

В результате снижается прочность сплава, повышается электрическое и термическое сопротивление контакта и снижается надежность полученной арматуры.

Состояние поверхностей элементов, соединенных с источником, оказывает значительное влияние на процесс эвтектического синтеза. Наличие загрязнений на этих поверхностях приводит к ухудшению смачивания контактирующих поверхностей жидкой фазой и неравномерному растворению.

Заглушка – это процесс соединения элементов друг с другом, основанный на адгезионных свойствах некоторых материалов, который позволяет получать механически стойкие соединения между кристаллами полупроводника и основаниями корпусов (металл, стекло или керамика).Прочность сцепления определяется силой сцепления между клеем и склеиваемыми поверхностями элементов.

Склеивание различных элементов интегральных схем дает возможность соединять самые разные материалы в различных комбинациях, упростить конструкцию узла, уменьшить его массу, снизить расход дорогостоящих материалов, не использовать припои и эвтектические сплавы, существенно упростить технологические процессы сборки самых сложных полупроводниковых приборов и ИМС.

В результате склеивания можно получать арматуру и сложные композиции с электроизоляционными, оптическими и токопроводящими свойствами. Добавление кристаллов в основание корпуса методом склейки незаменимо при сборке и монтаже элементов гибридных, монолитных и оптоэлектронных схем.

При приклеивании кристаллов к основанию корпусов используются клеи различных типов: изоляционные, токопроводящие, светопроводящие и теплопроводящие.По активности взаимодействия клея и склеиваемых поверхностей различают полярные (на основе эпоксидных смол) и неполярные (на основе полиэтилена).

Качество процесса склейки во многом зависит не только от свойств клея, но и от состояния поверхностей склеиваемых элементов. Чтобы получить прочный состав, необходимо тщательно обработать и очистить склеиваемые поверхности. Немаловажную роль в процессе склейки играет температура. Таким образом, при приклеивании элементов конструкций, не подвергающихся последующим технологическим операциям с высокими температурами, могут применяться клеи холодного отверждения на эпоксидной основе.Для приклеивания кристаллов кремния к металлической или керамической основе корпусов обычно используют ВК-2, представляющий собой раствор кремнеземно-органической смолы в органическом растворителе с мелкодисперсным асбестом в качестве активного наполнителя, или ВК-32-200, в котором стекло или в качестве наполнителя используется кварц. .

Технологический процесс склейки кристаллов полупроводников осуществляется в специальных монтажных кассетах, обеспечивающих нужную ориентацию кристалла на основании корпуса и необходимое прижимание его к основанию. Собранные кассеты в зависимости от используемого клеящего материала подвергаются определенной термической обработке или выдерживаются при комнатной температуре.

Специальные группы – это электропроводящие и оптические клеи, используемые для склеивания элементов и узлов гибридных и оптоэлектронных МКС. Электропроводящие клеи – это композиции на основе эпоксидных и силиконовых смол с добавлением порошков серебра или никеля. Среди них клеи AC-40B, Ek-A, Ek-B, K-3, ECT и KN-1, представляющие собой пастообразные жидкости с удельным электрическим сопротивлением 0,01-0,001 Ом-см и рабочими температурами от -60 до + 150 ° С. К оптическим адгезиям предъявляются дополнительные требования по величине коэффициентов преломления и света.Наиболее распространенные оптические клеи ОК.-72 Ф, ОП-429, ОП-430, ОП-ЗМ.

Присоединительные выводы

В современных полупроводниковых приборах и интегральных микросхемах, в которых размер контактных площадок составляет несколько десятков микрометров, вывод является одной из самых трудоемких технологических операций.

В настоящее время для крепления выводов к контактным площадкам интегральных схем применяют три вида сварки: термическое сжатие, электроконтакт и ультразвуковое.

Сварка термическим сжатием Позволяет подключать электрические выводы толщиной в несколько десятков микрометров к омическим кристаллическим контактам диаметром не менее 20-50 мкм, а электрический вывод может быть присоединен непосредственно к поверхности полупроводника. без промежуточного металлического покрытия следующим образом.На кристалл прикладывают тонкую золотую или алюминиевую проволоку и прижимают нагретый стержень. После небольшого обнажения проволока оказывается плотно приклеенной к поверхности кристалла. Захват происходит из-за того, что даже при небольших удельных давлениях, действующих на кристалл полупроводника и неразрушении, локальное давление в микроволнах на поверхности может быть очень большим. Это приводит к пластической деформации выступов, что способствует нагреву до температуры ниже эвтектической для этого металла и полупроводника, что не вызывает никаких изменений в структуре кристалла.Деформация (шаг) микроподов и микроволн вызывает сильную адгезию и надежный контакт из-за сил сцепления Ван-дер-Ваальса, а химические связи с большей вероятностью увеличивают температуру между температурами. Сварка термическим сжатием имеет следующие преимущества:

а) соединение деталей происходит без плавления свариваемых материалов;

б) приложенное к кристаллу удельное давление не приводит к механическим повреждениям полупроводникового материала;

в) Компаунды получаются без грязи, так как припои и флюсы не используются.

К недостаткам можно отнести небольшую производительность процесса.

Сварка термическим сжатием может осуществляться соединениями латуни и домкрата. При сварке выводная электрическая проволока, как уже отмечалось, прикладывается к контактному участку полупроводникового кристалла и прижимается к нему специальным инструментом до того, как произойдет деформация вывода. Ось вывода проволоки при сварке параллельна плоскости площадки контакта. При сварке вывод проволоки приваривается к месту контакта. Ось вывода провода в месте крепления перпендикулярна плоскости площадки контакта.

Сварка грудной клетки обеспечивает прочное соединение полупроводникового кристалла с проволочными выводами из золота, алюминия, серебра и других пластичных металлов, а сварку домкрата – только с золотыми выводами. Толщина выводов проволоки может составлять 15-100 мкм.

Соединения могут быть прикреплены как к чистым полупроводниковым кристаллам, так и к контактным площадкам, покрытым слоем золота или алюминия. При использовании чистых кристаллических поверхностей увеличивается переходное сопротивление контакта и ухудшаются электрические параметры инструментов.

Элементы, подлежащие сварке термическим сжатием, проходят определенную технологическую обработку. Поверхность кристалла полупроводника, покрытая слоем золота или алюминия, обезжиривается.

Золотая проволока отжигается при 300-600 ° С в течение 5-20 минут в зависимости от способа соединения деталей. Алюминиевая проволока промывается в насыщенном растворе каустической соды при 80 ° С в течение 1-2 минут, промывается в дистиллированной воде, сушится.

Основными параметрами режима термокомпрессионной сварки являются удельное давление, температура нагрева и время сварки, удельное давление выбирается в зависимости от допустимого напряжения сжатия кристалла полупроводника и допустимой деформации материала свариваемого материала. выход.Время сварки подбирается экспериментальным путем.

, где д. -Диаметр проволоки, мкм; г. -Соединение хирина, мкм.

Давление на инструмент определяется, исходя из распределения напряжений на стадии завершения деформации:


Где А. -кафефид, характеризующий изменение напряжений в процессе деформации проволоки; ф. – Скорректированный коэффициент трения, характеризующий трение между инструментом, проволокой и подложкой; -без деформации; -Определение текучести материала проволоки при температуре деформации; г. – Диаметр проволоки ; Д. диаметр зажимного инструмента, обычно равный (2 ÷ 3) d.

Рис. 2. Номограмма для выбора режимов термической сварки:

а Золотая проволока с алюминиевой пленкой; Б. Алюминиевая проволока с алюминиевой пленкой

На рис. 2 представлены номограммы режимов термокомпрессионной сварки золотой (А) и алюминиевой (б) проволоки с алюминиевыми контактными площадками.Эти номограммы позволяют оптимально выбрать соотношение давления, температуры и времени.

Термокомпрессионная сварка имеет довольно много разновидностей, которые можно отнести к по способу нагрева, по способу крепления, по форме инструмента. По способу нагрева бывает термокомпрессионная сварка с раздельным нагревом иглы, кристалла или пуансона, а также с одновременным нагревом двух этих элементов. По способу соединения сварка термическим сжатием бывает стартовой и латунной.По форме инструмента – «птичий клюв», «клин», «капилляр» и «игла» (рис. 14.3).

При сварке инструментом «Bird Beep» этот же прибор обслуживает провод, подключает его к контактному участку интегральной схемы и автоматически обрывается, не выпуская его из «клюва». Инструмент в виде «клина» прижимает конец проволоки к подложке, при этом прижимается не вся проволока, а только ее центральная часть. При сварке «капиллярным инструментом» проволока проходит сквозь него.Наконечник капилляра одновременно служит инструментом, передающим давление на проволоку. При сварке «иглой» конец вывода проволоки специальным механизмом подводится в зону сварки и прикладывается к контактной площадке, а затем прижимается к ней иглой с определенным усилием.


Рис. 3. Типы инструмента для термической сварки сжатием:

но «Птичий клюв»; Б. “клин”; в «капиллярный»; ГРАММ. «игла»

Для проведения процесса термической сварки сжатием используются различные установки, основными узлами которых являются: рабочий стол с нагревательной колонкой или без нее, механизм создания давления на подключенном выводе, рабочий стол. инструмент, механизм подачи и обрыва проволоки для выводов, механизм подачи кристаллов или деталей с прикрепленным к ним кристаллом; Комбинированный элемент, совмещенный механизм, оптическая система визуального контроля процесса сварки, источники питания и органы управления.Все перечисленные узлы могут иметь разное конструктивное исполнение, но принцип их устройства и характер выполняемых работ одинаков.

Таким образом, рабочий стол всех установок используется для фиксации кристалла или корпуса интегральной схемы в определенном положении. Как правило, рабочий стол термокомпрессионных установок является сменным, что позволяет получать кристаллы различных размеров и геометрических форм. Нагревательная колонка служит для нагрева кристаллов или корпусов до нужной температуры и позволяет регулировать ее в диапазоне 50-500 ° C с точностью регулировки + 5 ° C.Механизм создания давления предназначен для прижатия вывода к месту контакта кристалла и обеспечивает контроль силы от 0,01 до 5 Н с точностью ± 5%. Рабочий инструмент – один из основных узлов агрегата термического сжатия. Изготавливается из твердых сплавов ВК-6М, ВК-15 (для инструментов «Птичий клюв» и «Капилляр»)

или из синтетического корунда (для «клин» и «иголки»). Конструкция механизма подачи и разделения зависит от типа установки и формы рабочего инструмента.Наиболее широко распространены два способа разделения; Рычажный и электромагнитный. Процесс разделения вывода провода после изготовления термокомпрессионной смеси на кристалле интегральной схемы без нарушения его прочности во многом зависит от конструктивных особенностей механизма. Механизм опилки кристаллов или деталей к месту сварки – обычные зажимы или сложные кассеты, установленные на рабочем столе установки. Наибольшая производительность достигается при использовании кассеты с металлической лентой, на которой корпуса или кристаллы предварительно ориентированы в заданной плоскости и в определенном положении.Механизм комбинирования обычно включает в себя манипуляторы, которые позволяют перемещать кристалл перед объединением его с соединенными элементами. Обычно используют манипуляторы двух типов: рычажные и пантографы. Оптическая система визуального наблюдения состоит из бинокулярного микроскопа или увеличительного экрана-проектора. В зависимости от размера присоединяемых элементов подбирается увеличение оптической системы от 10 до 100 раз.

Электроконтактная сварка Применяется для прикрепления металлических выводов к местам контакта полупроводников и интегральных схем.Физическая сущность процесса электроконтактной сварки заключается в нагреве соединяемых элементов в локальных участках приложения электродов. Нагрев локальных участков соединяемых элементов происходит за счет мест контакта материала с электродами максимального электрического сопротивления при прохождении через электроды электрического тока. Основными параметрами процесса электроконтактной сварки являются величина сварочного тока, скорость увеличения тока, время воздействия тока на соединяемые элементы и сила прижатия электродов к соединяемым деталям.

В настоящее время для прикрепления выводов к контактным площадкам кристаллов интегральных схем используются два метода электроконтактной сварки: с односторонним расположением двух электродов и с односторонним расположением одного сдвоенного электрода. Второй способ отличается от первого тем, что рабочие электроды выполнены в виде двух взведенных элементов, разделенных изоляционной прокладкой. В момент прижатия такого электрода к выводу провода и прохождения через сформированную электродную токовую систему в точке контакта выделяется большое количество тепла.Внешнее давление в сочетании с нагревом деталей до температуры пластичности или плавления приводит к твердому соединению.

Технологическое оборудование для соединения выводов методом электроконтактной сварки включает следующие основные узлы: рабочий стол, механизм создания давления на электрод, механизм подачи проволоки, рабочий инструмент, механизм подачи кристаллов или кристаллические корпуса, механизм объединения соединяемых элементов, система оптического визуального наблюдения Сварочный процесс, источники питания и контроль.Рабочий стол служит для размещения на нем кристаллов или кристаллов. Механизм создания давления на электрод позволяет приложить усилие 0,1-0,5 Н. Принцип работы механизма подачи и отрезков проволоки основан на перемещении проволоки через капиллярное отверстие и срезании его с помощью рычаг ножа. Форма и материал рабочего инструмента имеют большое влияние на качество и производительность процесса электроконтактной сварки. Обычно рабочая часть электродов электродов имеет форму усеченной пирамиды и изготавливается из высокопрочного материала на основе карбида вольфрама марки ВК-8.Механизм подачи кристалла включает в себя набор кассет и механизм для объединения системы манипуляторов, позволяющих разместить кристалл в желаемом положении. Система оптического визуального наблюдения состоит из микроскопа или проектора. Блок питания и управления позволяет задавать рабочий режим сварки и производить его с перестройкой и регулировкой при смене типа кристалла и выходного материала.

Ультразвуковая сварка, Используется для прикрепления выводов к местам контакта полупроводниковых приборов и интегральных схем, имеет следующие преимущества: отсутствие нагрева соединяемых элементов, малое время сварки, возможность сварки неоднородных и жестко- свадебные материалы.Отсутствие нагрева дает возможность получать соединения без оплавления свариваемых деталей. Небольшое время сварки позволяет повысить производительность процесса сборки.

Механизм образования соединения между выводом и контактной площадкой при ультразвуковой сварке определяется пластической деформацией, удалением загрязнений, самодиффузией и силами поверхностного натяжения. Процесс ультразвуковой сварки характеризуется тремя основными параметрами: амплитудой и частотой ультразвуковых колебаний, величиной приложенного давления и временем процесса сварки.Установки для ультразвуковой сварки состоят из следующих основных узлов: рабочего стола, механизма создания давления, механизма подачи проволоки, устройства ультразвуковой сварки и оптической системы.

Уплотнительный кристалл

После того, как полупроводниковый кристалл сфокусирован и закреплен на основе корпуса, а выводы прикреплены к местам его контакта, его необходимо защитить от воздействия окружающей среды, т.е. создать вокруг него герметичную и механически прочную оболочку.Такая оболочка может быть создана либо путем добавления к основанию корпуса специальной крышки (цилиндра), закрывающей полупроводниковый кристалл и изолирующей его от внешней среды, либо путем охвата основания корпуса расположенным на нем кристаллом полупроводникового пластика. , который также отделяет кристалл от внешней среды.

Для герметичного соединения основания корпуса с крышкой или цилиндром (дискретный вариант полупроводниковых приборов), пайки, электроконтактной и холодной сварки, а также для герметизации кристалла на держателе заливки широко используются огибающие и обжимные пластмассы.)

Пайка. Пайка используется для герметизации как дискретных инструментов, так и микросхем. Наибольшее практическое применение этот процесс нашел при сборке и герметизации корпусов диодов и транзисторов. Элементы конструкции корпуса включают отдельные узлы и блоки, полученные на основе процессов пайки: металл с металлом, металл с керамикой и металл со стеклом. Рассмотрим эти виды пайки.

Пайка металла с металлом Уже рассмотрено в §2. Поэтому здесь мы остановимся только на технологических особенностях, связанных с получением герметичных паяных соединений.

Основными элементами припоя при герметизации интегральных схем являются основание корпуса и крышка. Процесс соединения основания корпуса с крышкой может осуществляться как с использованием слоя припоя, который находится между основанием корпуса и крышкой в ​​виде кольца, так и без слоя припоя. Во втором случае кромка основания корпуса и крышки предварительно прикручивается припоем.

При герметизации диодов, транзисторов и тиристоров, в зависимости от конструкции корпуса, может возникнуть несколько паяных соединений.Таким образом, припаиваем кристаллодержатель с цилиндром и герметизируем верхние выводы корпуса тиристора.

В процессе пайки при герметизации предъявляются требования к чистоте оригинальных деталей, которые предварительно очищаются, промываются и сушатся. Процесс пайки осуществляется в вакууме, в инертной или восстановительной среде. При использовании флюсов пайка может производиться на воздухе. Флюиды значительно улучшают смачивание и растекание припоя по соединяемым поверхностям деталей, что является залогом образования герметичного паяльного шва.По исполняемым ролям потоки делятся на две группы; Защитный и активный. Защитные флюсы защищают детали от окисления в процессе пайки, а активные способствуют восстановлению оксидов, образовавшихся в процессе пайки. В качестве защитных флюсов чаще всего используются канифольные растворы. Активные флюсы – хлорид цинка и хлорид аммония. Для пайки используйте припои Поз-40 и Поз-60.

Пайка металлокерамики . В полупроводниковой технике. Как и в электровакууме, широкое распространение находит покрытие керамики металлом, обеспечивающим более надежную герметизацию.Схемы заимствования.

Припои, которые используются для пайки металла с металлом, не смачивают поверхность керамических деталей и, следовательно, не сливаются с керамическими частями корпусов интегральных схем.

Для получения паяных соединений керамики с металлом его предварительно металлизируют. Металлизация осуществляется с помощью паст, которые наносятся на керамическую деталь. Хорошая адгезия металлического слоя к поверхности керамики достигается за счет незнания высоких температур. При накачивании пасты растворитель улетучивается, и частицы металла прочно соединяются с «поверхностью керамической детали».Толщина металла обычно составляет несколько микрометров. Нанесение и розжиг пасты можно повторять несколько раз, при этом толщина слоя увеличивается, а качество металлического слоя улучшается. Получено Таким образом, металлизированная керамика может быть запаяна обычными припоями.

Распространенным методом нанесения металлических покрытий на детали керамических корпусов является спекание слоя металлической пасты с керамикой при высоких температурах. В качестве исходных материалов используются молибден, вольфрам, рений, тантал, железо, никель, марганец, кобальт, хром, серебро и медь с размером зерна в несколько микрометров.Для приготовления паст эти порошки разбавляют связующими: ацетоном, амилацетатом, метиловым спиртом и др.

Пайка металлизированных керамических деталей с металлом осуществляется обычным способом.

Паяльное стекло с металлом. Стекло не припаивается ни к какому чистому металлу, так как чистая поверхность металлов не смачивается или плохо смачивается жидким стеклом.

Однако, если металлическая поверхность покрыта слоем оксида, то смачивание улучшается, оксид частично растворяется в стекле, и после охлаждения может образоваться герметичное соединение.Основная сложность при изготовлении СПА металл – стекло состоит в подборе стеклянных и металлических компонентов с достаточно близкими значениями коэффициентов теплового расширения во всем диапазоне от точки плавления стекла до минимальной рабочей температуры полупроводникового прибора. Даже небольшая разница в коэффициентах теплового расширения может привести к образованию микротрещин и разгерметизации готового инструмента.

Для выполнения пайки стекла с металлом для получения герметичных шайб: выбрать компоненты с одинаковыми коэффициентами теплового расширения; применять припой для стекла в виде суспензии с металлическим порошком; постепенно переходить от металлического к основному стеклу с промежуточными стеклами; Металлизируйте стеклянную поверхность.

Для получения герметичного спа-стекла с металлом используются три метода нагрева частей источника: в пламени газовой горелки, токами высокой частоты, в муфельных печах или печах с кремнеземом. Во всех случаях процесс осуществляется на воздухе, так как наличие оксидной пленки способствует процессу пайки.

Электроконтактная сварка . Этот процесс широко используется для герметизации корпусов полупроводников и интегральных схем. В его основе оплавляются определенные части соединяемых металлических деталей из-за прохождения электрического тока.Суть процесса электроконтактной сварки заключается в том, что к свариваемым деталям подводятся два электрода, на которые подается определенное напряжение. Поскольку площадь электродов значительно меньше площади свариваемых деталей, то при прохождении через всю систему электрического тока в месте соприкосновения свариваемых деталей «под электродами оказывается большое количество тепла, что связано с большой плотностью тока в небольшом объеме материала свариваемых деталей.Большие плотности тока нагревают контактные площадки до разнесения определенных зон исходных материалов.

При прекращении текущей работы температура контактных площадок снижается, что влечет за собой охлаждение зоны расплава и ее рекристаллизацию. Полученная таким образом зона рекристаллизации представляет собой герметично соединенные друг с другом однородные и неоднородные металлические части.

Форма сварного шва зависит от геометрической конфигурации рабочих электродов.Если электроды изготовлены из заостренных стержней, то сварка вращается. Если электроды имеют форму трубки, то сварной шов имеет форму колец. При пластинчатой ​​форме электродов сварной шов полосовой.

Большое значение для качественной герметизации электросварочных шкафов имеет материал, из которого изготовлены рабочие электроды. К материалу электродов предъявляются повышенные требования по теплопроводности и электропроводности, а также к механической прочности.Для удовлетворения этих требований электроды изготавливают комбинированными, из двух материалов, один из которых имеет высокую теплопроводность, а другой – механическую прочность. Широкое распространение получили электроды, основание которых выполнено из меди, а сердечник (рабочая часть) – из сплава вольфрама с медью.

Наряду с комбинированными используются электроды из однородного металла или сплава. Так, для сварки стальных деталей электроды из меди (М1 и МЗ) и бронзы (0,4-0,8% хрома, 0.2-0,6% цинка, остальное – медь). Для сварки материалов с высокой электропроводностью (медь, серебро и др.) Используются электроды из вольфрама и молибдена.

Электроды должны хорошо прилегать друг к другу на рабочих свариваемых поверхностях. Наличие дефектов на рабочих поверхностях деталей (риски, вмятины, раковины и т. Д.) Приводит к неравномерному прогреву свариваемых деталей и образованию в готовом изделии шва утечки. Особое внимание следует уделить креплению электродов в электродах, так как при плохом закреплении между ними возникает так называемое переходное сопротивление, которое приводит к нагреву самих электрододержателей.Электроды должны быть строго коаксиальными. Отсутствие электродов у электродов приводит к появлению брака при сварке.

Качество сварки во многом зависит от выбранного электрического и временного режима. При небольшом значении сварочного тока выделенного тепла недостаточно для нагрева деталей до температуры плавления свариваемых металлов, и в этом случае получается так называемая «конечная точка» деталей. При большом значении сварочного тока выделяется слишком много тепла, что может косить не только место сварки, но и всю деталь, что связано с «облицовкой» деталей и брызгами металла.

Большое значение имеет время прохождения сварочного тока через электроды и детали. Как только включается сварочный ток, в точке контакта начинается нагрев свариваемых деталей, и только поверхностные слои металла достигают точки плавления. Если в этот момент выключить ток, он будет продолжаться. Чтобы получить прочный сварной шов, необходимо сформировать расплавленное ядро ​​на всей локальной площади свариваемых деталей. Перегрев металлического сердечника приводит к его разрастанию и разбрызгиванию металла наружу.В результате могут образовываться оболочки, которые резко снижают механическую прочность и герметичность сварных швов.

Перед проведением электроконтактной сварки все детали корпусов интегральных схем проходят тщательную обработку (промывка, обезжиривание, травление, снятие изоляции и т. Д.).

Контроль качества сварки осуществляется внешним осмотром и по поперечным сечениям вареных продуктов. Основное внимание уделяется механической прочности и герметичности сварных швов.

Холодная сварка. Метод герметичной холодной сварки широко применяется в электронной промышленности. В случаях, когда при герметизации исходных частей корпусов недопустим их нагрев и требуется высокая чистота процесса, применяется холодная сварка-сварка под давлением. Кроме того, холодная сварка обеспечивает прочное герметичное соединение наиболее часто используемых неоднородных металлов (меди, никеля, каучука и стали).

К недостаткам данного способа необходимо отнести значительную деформацию деталей корпусов в месте стыка, что приводит к значительному изменению формы и габаритных размеров готовых изделий.

Изменение наружного диаметра корпуса устройства зависит от толщины исходных свариваемых деталей. Изменение внешнего диаметра готового устройства после процесса холодной сварки

где – толщина острия верхней части до сварки; – Толщина билка нижней части перед сваркой.

Большое значение для процесса холодной сварки имеет наличие на поверхности комбинированных оксидных пленок деталей. Если эта пленка пластична и мягче основного металла, то под давлением она растекается во все стороны и тонет, тем самым отделяя чистые металлические поверхности, в результате чего сварка не происходит.Если оксидная пленка более хрупкая и твердая, чем покрытый ею металл, то под давлением она растрескивается, причем растрескивание происходит одинаково на обеих соединяемых частях. Загрязнения, возникшие на поверхности пленки, оказались упакованы с двух сторон в своеобразные пакеты, плотно зажатые по краям. Дальнейшее повышение давления приводит к образованию накипи чистого металла на периферийных участках. Наибольшее растекание происходит в средней плоскости образующегося шва, за счет чего все пакеты с загрязнениями вытесняются наружу, а чистые поверхности металла, вступая в межатомные взаимодействия, прочно соединяются между собой.

Таким образом, хрупкость и твердость – основные качества оксидной пленки, обеспечивающие герметичное соединение. Поскольку у большинства металлов толщина покрытия оксидными пленками не превышает 10 -7 см, детали из таких металлов перед сваркой подвергаются зазубринам или хромированию. Пленки никеля и хрома обладают достаточной твердостью и хрупкостью и, следовательно, значительно улучшают сварное соединение.

Перед проведением процесса холодной сварки все детали обезжириваются, промываются и просушиваются. Чтобы образовалось качественное соединение двух металлических деталей, необходимо обеспечить достаточную деформацию, пластичность и чистоту свариваемых деталей.

Степень деформации ДО При холодной сварке должна быть в пределах 75-85%:

, г.

где 2N -суммарная толщина свариваемых деталей; т. -олчищина сварная.

Прочность сварного соединения

где R разрывное усилие; Д. Диаметр отпечатка выступа Puance; Н. толщина одной из свариваемых деталей наименьшего размера; – Прочность защиты на разрыв с наименьшим значением.

Для корпусов холодной сварки рекомендуются следующие комбинации материалов: медь MB, медь MB, медь MB, медь M1, медь MB-сталь 10, сплав h39K18 (cowar) -Media MB, Covar, медь M1.

Критическое давление, необходимое для пластической деформации и холодной сварки, например, для комбинации медь с медью, составляет 1,5 * 10 9 Н / м 2, для комбинации медь – ковар они составляют 2 * 10 9 Н / м 2.

Пластиковый уплотнитель . Дорогостоящее уплотнение стеклянных, металлических, металлокерамических и металлических корпусов в настоящее время успешно заменяется пластиковым уплотнением.) В некоторых случаях это увеличивает надежность приборов и ИМС, поскольку исключается контакт полупроводникового кристалла с газовой средой, находящейся внутри корпуса.

Пластиковая пломба позволяет надежно изолировать кристалл от внешних воздействий и обеспечивает высокую механическую и электрическую прочность конструкции. Для герметизации МКС широко используются пластмассы на основе эпоксидных, кремово-ниоорганических и полиэфирных смол.

Основными методами пломбировки являются наполнение, обертывание и опрессовка под давлением.При герметизации заливки используются полые формы, в которые помещены полупроводниковые кристаллы с припаянными внешними выводами. Внутри форм залит пластик.

При герметизации устройств необходимо два (или более) вывода, сделанных из материала ленты или проволоки, соединить их стеклянным или пластмассовым шариком и полупроводниковый кристалл прикрепить к одному из выводов, а электрические контактные проводники присоединить к другому. (другой) вывод. Полученная таким образом сборка закрывается пластиковой оболочкой.

Наиболее перспективным при решении проблемы сборки и герметизации инструментов является герметизация кристаллов с активными элементами на металлической ленте с последующей герметизацией пластика. Достоинством этого метода герметизации является возможность механизации и автоматизации сборочных процессов различных типов ИС. Основным элементом конструкции пластикового корпуса является металлическая лента. Чтобы выбрать металлический ленточный профиль, необходимо исходить из размеров кристаллов, тепловых характеристик приборов, возможности монтажа готовых устройств на печатной плате электронной схемы, максимальной прочности покоя от корпуса, простота дизайна.

Технологическая схема пластикового пломбирования устройства включает основные этапы планарной технологии. Кристаллы полупроводника прикрепляются с активными элементами к металлической ленте с покрытием, эвтектическим золотым сплавом с кремнием или обычной пайкой. Металлическая лента изготавливается из ковара, меди, молибдена, стали, никеля.

% PDF-1.5 % 689 0 obj> эндобдж xref 689 89 0000000016 00000 н. 0000002701 00000 п. 0000002845 00000 н. 0000002076 00000 н. 0000002906 00000 н. 0000003039 00000 н. 0000003125 00000 н. 0000003219 00000 н. 0000003798 00000 н. 0000003863 00000 н. 0000004239 00000 п. 0000004310 00000 н. 0000004396 00000 н. 0000004528 00000 н. 0000004596 00000 н. 0000004664 00000 н. 0000004777 00000 н. 0000004835 00000 н. 0000004941 00000 н. 0000004999 00000 н. 0000005122 00000 н. 0000005180 00000 н. 0000005292 00000 п. 0000005350 00000 н. 0000005465 00000 н. 0000005523 00000 п. 0000005633 00000 п. 0000005691 00000 п. 0000005790 00000 н. 0000005848 00000 н. 0000005941 00000 н. 0000005999 00000 н. 0000006089 00000 н. 0000006147 00000 н. 0000006244 00000 н. 0000006302 00000 н. 0000006399 00000 н. 0000006456 00000 п. 0000006513 00000 н. 0000006594 00000 н. 0000006647 00000 н. 0000006728 00000 н. 0000006781 00000 н. 0000006862 00000 н. 0000006915 00000 н. 0000006996 00000 н. 0000007049 00000 н. 0000007130 00000 н. 0000007183 00000 н. 0000007264 00000 н. 0000007317 00000 н. 0000007398 00000 н. 0000007451 00000 п. 0000007532 00000 н. 0000007585 00000 н. 0000007666 00000 н. 0000007719 00000 н. 0000007800 00000 н. 0000007853 00000 п. 0000007934 00000 п. 0000007987 00000 н. 0000008068 00000 н. 0000008121 00000 п. | m7 ·.pk] 6! ֚ u ~ ڊ Gsrn: $ zabPz ג̮ n ;; 9l7ȅ08: umӄwÙo3VDIIK3 * kXóY ր yZms100 $ y79u: WL2 \ d% Dkp l “GQF01 (/ z? O30 / 18W: 2p 211Dh4.> e’d30

Изучение точных пространственно-временных последовательностей с помощью биофизически реалистичных правил обучения в модульной сети с импульсами

[Примечание редактора : авторы повторно представили исправленную версию статьи на рассмотрение. Далее следует ответ авторов на первый раунд рецензирования.]

Рецензент № 1:

[…]

Я думаю, что авторы подняли интересный проблема и предоставить решение, которое хотя бы частично решает проблему.Однако в работе есть ряд недостатков, которые снижают значимость работы.

1) Здесь авторы предполагают последовательность отдельных событий. Но для облегчения обучения очень важно, чтобы животное вознаграждалось после каждого события. Я не уверен, что каждый компонент последовательного поведения вознаграждается.

Мы не утверждаем, что животное награждается после каждого события, просто что какой-то нейромодулятор запускается во время любого изменения входных данных (не «после каждого события», что такое событие?).Вот как это было заявлено в результатах: «Мы предположили, что при каждом переходе между внешними стимулами сигнал« новизна »вызывает глобальное высвобождение нейромодулятора, который действует как сигнал подкрепления (см. Методы). Предположение о точном во времени, но широко распространенном в пространстве нейромодуляторном сигнале может показаться противоречащим общепринятым представлениям о широкомасштабном во времени высвобождении нейромодуляторов, но они действительно согласуются с недавними записями в нескольких нейромодуляторных системах 40,41 .Тем не менее, это предположение, которое можно проверить, и оно может быть неверным. Мы считаем, что нам нужно четко сформулировать наши предположения, как мы это сделали, мы также думаем, что это разумное, но не доказанное предположение.

2) Ключом к обозначению конца продолжительности компонента последовательности является то, что тормозящие нейроны прекращают срабатывать раньше нейронов таймера. Почему это должно быть? Поскольку тормозящие нейроны управляются временными нейронами и что обычно тормозящие нейроны имеют низкий порог спайков, можно ожидать, что тормозящие нейроны будут оставаться активными, пока активны нейроны-таймеры.

Это напрямую рассматривается в результатах: «Однако тормозящие клетки в модуле распадаются немного быстрее, чем их таймерные аналоги, благодаря более коротким временным константам для синаптической активации (80 мс для возбуждающей, 10 мс для тормозной) и небольшому таймеру для Тормозящие веса (существует ряд вырожденных наборов параметров, которые могут способствовать быстрому распаду тормозных клеток 37 ) ». В модельных исследованиях действительно легко создать эту форму активности в ингибирующей популяции, и мы ранее показали, что такие профили активности могут возникать в субпопуляции клеток, когда веса выбираются из широкого случайного распределения (Huertas et al., 2015). Однако верно то, что это предполагаемый механизм, который еще не подтвержден экспериментально.

Это должно потребовать точной настройки схемы, которая выходит за рамки синаптических изменений. Этот конкретный компонент модели делает ее надуманной. Авторы не представили биологической мотивации или доказательств устойчивости механизма.

В нашем предыдущем процитированном исследовании (Huertas et al., 2015) мы показали, что такие подгруппы могут возникать в сети, эффективность которой выбирается случайным образом из широкого распределения.Следовательно, это не зависит от точной настройки. Кроме того, такие субпопуляции наблюдались экспериментально в экспериментах с интервалом времени, хотя в экспериментах по обучению последовательности нет достаточных данных, чтобы определить, возникают ли они и там. Мы представили предполагаемый механизм того, как могут возникать эти разные подгруппы населения. Механизм не требует точной настройки, как это предлагается. Однако это правда, что это еще не подтверждено экспериментально.

Авторы, наконец, предсказывают, что «в каждом модуле будет популяция тормозных ячеек, которые будут иметь свойства срабатывания, аналогичные таймерам, но которые распадаются быстрее (рис. 2А).«Но достаточно ли этого? Также будет другой тип тормозных нейронов, который не будет иметь такой точной динамики – будет ли это проблемой?

Пытаясь интерпретировать вопрос, мы находим несколько вариантов того, что они означают, поэтому мы ответьте на все возможные варианты:

a) Способность экспериментально обнаружить эту подгруппу. Конечно, когда любой экспериментатор ищет определенные типы нейронов (например, клетки или действительно любой функционально специфический тип клеток) , экспериментатор зафиксирует множество других нейронов, не имеющих желаемой динамики.Эта проблема обнаружения – универсальная проблема в нейробиологии, и она не уникальна для нашего предсказания этого конкретного типа тормозящего нейрона, существующего в зрительной коре.

б) Будет ли исключение других типов тормозных клеток исключить способность модели работать. В Huertas et al., (2015) мы показали, что широкое распространение тормозящих типов клеток приводит к гетерогенности возбуждающих типов клеток, некоторые из них относятся к типу клеток-посредников. Таким образом, эта неоднородность тормозящих типов клеток не исключает возможности генерировать типы клеток-мессенджеров.Более сложная проблема в контексте модели обучения последовательности состоит в том, что только эти клетки типа «Посланник» должны обладать пластичностью в своих синаптических связях с «Таймерами» следующего столбца. Для этого мы предполагаем, что на самом деле в микростолбце есть некоторая структура, так что ячейки «Посланника» возникают не просто из-за распределения, а из-за некоторой структуры в столбце микросхемы, или, другими словами, они возникают. суждено стать «Посланником». В этом случае их будет легче пометить и предположить, что у них есть пластиковые синапсы для таймеров.

3) Хотя можно иметь немарковские последовательности, но каждый таймер может показывать только одну длительность. Авторы лишь вскользь замечают, как это можно исправить, но решение очень специфическое и, скорее всего, не будет масштабироваться.

Возможность выучить несколько заданных значений времени в пределах одной повторяющейся совокупности в настоящее время действительно является общей проблемой местных правил обучения. Мы изменили наш язык, ссылаясь на это в новой версии, на: «Чтобы повторяющиеся элементы имели разную продолжительность во время отзыва, соответствующее правило обучения должно быть способно создавать несколько аттракторов в популяции таймеров этого элемента, причем каждый аттрактор запускает другой продолжительность активности.«Поскольку эта проблема еще не решена для местных правил обучения, эта проблема все еще должна быть преодолена, и наша лаборатория в настоящее время работает над этим.

4) Основная мотивация работы – предложить биологически правдоподобную модель последовательности (порядок и продолжительность). Но добавление резервуара и разреженные показания делают его небиологическим.

Да, наша конечная цель – создать биологически правдоподобную модель для обучения последовательности. Более того, мы хотим определить правильную модель.Однако в этой статье мы не утверждаем, что сама структура резервуара является биологически реалистичной, а также не утверждаем, что это «основная мотивация работы». Наша основная цель – выявить архитектурные ограничения, которые позволяют применять местные биофизически правдоподобные правила обучения. Из результатов: «Чтобы изучить немарковские последовательности, мы модифицируем структуру сети, сохраняя при этом локальные правила обучения». и Обсуждение: «Мы комбинируем эти два метода, используя часто повторяющиеся сети в контексте более крупной архитектуры, и эта комбинация позволяет нам поддерживать локальные и биофизически реалистичные правила обучения.С самого начала обсуждения: «В этой работе мы демонстрируем способность модульной сети с пиковыми импульсами использовать биофизически реалистичные правила обучения для изучения и запоминания последовательностей, правильно сообщая продолжительность и порядок отдельных элементов».

Реализация на основе скорости, используемая здесь для резервуарной машины, действительно не является биофизической. Кроме того, рецензент все еще может задаться вопросом, есть ли какой-либо биофизический реализм в резервуарных машинах. Это действительно спорно и в настоящее время является предметом исследований многих лабораторий.В различных публикациях пытались реализовать архитектуры типа RNN с пиковыми нейронами (Abbott et al., 2016, Nicola and Clopath 2016, и т. Д.). Была ли эта попытка успешной, выходит за рамки данной статьи, и это может занять лет, чтобы решить. Однако для того, чтобы описанная здесь формулировка работала для немарковских последовательностей, необходима некоторая сеть с расширенной зависимостью от памяти. Мы выбрали простую разреженную реализацию такой сети, чтобы продемонстрировать ее полезность в решении этой проблемы, а не для того, чтобы показать, что эта конкретная реализация используется в мозгу.Мы постарались уточнить это в текущей версии статьи.

Более того, авторы не указали свойства коллектора, в частности, как он сохраняет в памяти последовательность различных мессенджеров.

Мы не совсем уверены, что обозреватель подразумевает под «свойствами коллектора». Однако ключевым свойством используемого здесь резервуара является то, что его текущее состояние зависит от долгосрочной истории его активности. Это свойство резервуарных машин широко исследуется в литературе.В статье мы заявляем: «Чтобы сеть могла выучить и вспомнить немарковские последовательности, она должна каким-то образом отслеживать свою историю и использовать эту историю для информирования о переходах во время обучения и вызова последовательностей. С этой целью мы включаем в сеть два дополнительных «этапа» (рис. 5). Первая – это фиксированная (не обучающаяся) рекуррентная сеть, иногда называемая «резервуаром» (как в вычислениях резервуара) или «жидкостью» (как в автомате с жидкими состояниями) 49,50 , которая получает входные данные от Messenger. ячеек в основной столбчатой ​​сети.Из-за этих входов и из-за его сильной периодической связи, текущее состояние сети резервуаров сильно зависит от истории сетевой активности. Следовательно, он действует как долговременная память о состоянии столбчатой ​​сети ». Кроме того, в разделе «Материалы и методы» приведены все детали реализации резервуарной машины.

А если долговременная память последовательности мессенджеров уже находится в резервуаре, то зачем нужен этап считывания разреженной сети.

Это прямо рассматривается в Результатах: «Вторая дополнительная стадия представляет собой крупноразмерную, разреженную, нелинейную сеть, которая получает входные данные от коллектора, служащая для проецирования состояний коллектора в пространство, где они сильно разделены и не являются -перекрытие. В результате данный «шаблон» в этой разреженной сети в момент времени t однозначно идентифицирует историю основной сети до момента t включительно. Поскольку эти паттерны в значительной степени не перекрываются (из-за разреженности и нелинейности), конкретный паттерн в момент времени t может использовать простое, локальное и биофизически реалистичное обучение Хебба для соединения с ячейками таймера, срабатывающими в момент времени t + ∆t в основная сеть (в немарковском примере удалено обучение с прямой связью с таймером).”

5) Вся работа представлена ​​как демонстрация основных результатов, нет систематического анализа устойчивости результатов. Я не согласен с тем, что это выходит за рамки текущей работы – я думаю, что это именно то, что нужно было сделать, в конце концов, это вычислительное исследование.

Мы уже рассмотрели многие аспекты устойчивости в исходной статье, хотя мы специально не называли эти результаты надежностью. Это могло привести к тому, что рецензент проигнорировал эти результаты.Устойчивость к стохастичности рассматривается непосредственно на рисунке 3 – дополнение к рисунку 2. Устойчивость к отклонениям входных данных рассматривается непосредственно на рисунке 8 – добавление к рисунку 1. Многие другие аспекты устойчивости правила обучения и CNA были ранее рассмотрены в предыдущих разделах. цитируемые здесь статьи (He et al., 2015, Huertas et al., 2015, 2016). Тем не менее, мы расширили наш анализ устойчивости, и эти результаты в настоящее время показаны на Рисунке 5 – приложение к рисунку 1 и процитированы в основном тексте.Мы также изменили нашу формулировку в нескольких местах, чтобы читателям было понятнее, что эта модель устойчива ко многим вариациям параметров. Однако мы должны отметить, что модель имеет 35 параметров, мы не модифицировали все из них в нашем вычислительном исследовании, так как это невозможно

Другие вопросы:

– Если нейроны таймера периодически связаны с возбуждающими нейронами, почему их активность затухает, и что определяет постоянную времени затухания в схеме таймера. Рекуррентно связанная популяция только возбуждающих нейронов (ячеек таймера) имеет только две фиксированные точки: одну при максимальном значении (и тогда активность будет сохраняться вечно) и фиксированную точку нулевой активности.Так что потребуется тонкая настройка, чтобы выбрать нужную продолжительность. Это снова возвращает нас к вопросу надежности результатов.

Активность нейронов таймера явно преходяща. Мы не находимся в фиксированной точке активности и никогда не претендуем на нее. Наши веса достигают фиксированных точек, но эти фиксированные точки не находятся в бистабильном режиме сети. Фиксированная точка активности – совсем другое дело. Наша сеть получает временный стимул и производит временный ответ.Сеть таймерных ячеек ранее была всесторонне проанализирована в Gavornik and Shouval, 2011 с использованием методов теории среднего поля; эти предыдущие результаты цитируются в этой статье.

– В вычислительном исследовании, подобном этому, очень важно показать диапазоны параметров, в которых наблюдается демонстрируемое явление. Здесь также важно показать, при каких условиях мы можем получить широкий диапазон таймингов. Авторы выбрали равное количество таймеров, мессенджеров и тормозных нейронов – насколько это важно? Можем ли мы получить те же результаты, если предположим, что соотношение возбуждающих / тормозных нейронов составляет 80-20?

Мы надеемся, что наш измененный язык, предыдущие процитированные работы и дополнительная работа, касающаяся устойчивости, также дадут ответ на некоторые из этих вопросов.Другое соотношение клеток E / I принципиально не изменит эти результаты, равно как и другое соотношение T и M клеток.

– Какая мин. и максимальная продолжительность каждого события в последовательности, которую можно выучить и вспомнить? (Это восходит к вопросу о диапазонах параметров).

Это рассматривается непосредственно в Обсуждении оригинальной статьи: «При объединении модульной гетерогенной структуры с правилом обучения, основанным на трассировках приемлемости, модель может точно изучать и вспоминать последовательности, содержащие не менее 8 элементов, с каждым элементом. от ~ 300 мс до ~ 1800 мс по продолжительности.Из результатов: «Сеть способна изучать последовательности временных интервалов, в которых отдельные элементы могут иметь продолжительность от ~ 300 мс до ~ 1800 мс (см. Дополнительный рисунок 2), что согласуется с наблюдаемыми диапазонами, используемыми для обучения схем V1 1,6 ». При разных наборах параметров эти диапазоны, вероятно, будут отличаться, хотя у нас есть веские основания полагать, что диапазоны свыше ~ 2000 мс не могут быть реализованы в сети стохастических пиков без дополнительных механизмов.

– Что происходит, когда части последовательности перекрываются?

Мы не совсем уверены в том, что они подразумевают под перекрытием, однако мы обращаемся к перекрытиям непосредственно в подразделе «Изучение и вызов немарковских последовательностей». В частности, рисунок 7 озаглавлен: «Вызов двух перекрывающихся последовательностей».

– Обучение прекращается автоматически или его необходимо остановить вручную.

Фраза «фиксированная точка» много раз встречается в рукописи в связи с нашим правилом обучения.Вот несколько примеров: «Мы использовали это правило, потому что оно может решить проблему временного присвоения кредитов, позволяя сети связывать события, удаленные по времени, и потому что оно достигает фиксированных точек как в повторяющихся задачах обучения, так и в задачах обучения с прямой связью 35 » « Правильно закодированные длительности и порядки являются результатом фиксированных точек в правиле обучения, как описано в разделе «Материалы и методы» и в предыдущих публикациях 35,46 ». «Рекуррентное обучение заканчивается в фиксированной точке, которая устанавливает время D между концом стрельбы в одном столбце и началом стрельбы в следующем.«Обучение с прямой связью приводит к фиксированной точке, которая определяет силу связи между ячейками Messenger и Timer в последующих столбцах». Более того, на дополнительном рисунке 2C показана сходимость к этим фиксированным точкам, а в разделе «Материалы и методы» уравнения 15-17 определяют эти фиксированные точки и показывают аналитические результаты относительно их сходимости в простом случае, который был ранее проанализирован и цитируется здесь. .

– Поскольку трехступенчатая модель является более общей, я полагаю, что она должна быть реализована в мозгу.

Да, действительно, трехступенчатая модель, как отмечает рецензент, является более общей и может изучать и воспроизводить больше типов последовательностей. В самом деле, поведенчески эти проблемы мы можем решить, поэтому они должны быть заложены где-то в мозгу.

Итак, я думаю, что авторы должны делать прогнозы на этом уровне? Где расположены резервуар и разреженная сеть, и какова будет активность в этих двух модулях.

Для модульной сети есть некоторые физиологические данные, предполагающие, что эта сеть уже находится в первичной сенсорной коре.Для трехэтапной сети у нас почти нет физиологической информации, и поэтому мы не можем делать конкретных прогнозов. Однако некоторые структуры мозга имеют элементы схемы и связи, которые предполагают, что они могут быть использованы для этих целей. В исходной статье мы утверждаем: «Резервные и разреженные сетевые компоненты нашей трехэтапной модели могут возникать в результате проекции из других корковых или подкорковых областей. Функционально подобные сети (те, которые принимают сложный, мультимодальный и динамический контекст и переупаковывают его в редкие, отдельные паттерны) наблюдались в зубчатой ​​извилине 54,55 и мозжечке 56,57 .Однако эти компоненты модели также можно рассматривать как часть той же корковой сети, частично разделенную по функциям, но не обязательно по местоположению ». Модульная сеть также является составной частью трехступенчатой ​​сети. Для этой сети мы делаем очень четкие прогнозы относительно идентичности модульной сети и ее свойств. Конкретные прогнозы, которые мы делаем в отношении этой модульной сети, значительно выходят за рамки типичных общих прогнозов, сделанных в большинстве предыдущих моделей (см. Рисунок 8).

Рецензент № 2:

В рукописи «Изучение точных пространственно-временных последовательностей с помощью биофизически реалистичных правил обучения в модульной сети с пиками» авторы предлагают модель сети с пластиковыми пиками, которая изучает выборочные временные последовательности с переменным временем.

Авторы предлагают новую и послушную модель пластичности с отдельными трассами соответствия для LTD и LTP. Подход с нормативной фиксированной точкой, который авторы используют для решения задачи временного обучения, элегантен.Кроме того, текст ясен, вопрос хорошо мотивирован, а соответствующая литература процитирована правильно. Однако в рукописи отсутствует более близкое сравнение с существующими экспериментальными данными, и остается несколько открытых вопросов, связанных с временной динамикой сети и надежностью предлагаемого механизма обучения.

1) Откуда берутся большие временные шкалы в сетевой модели?

Длинные шкалы времени возникают из-за сильных рекуррентных весов в сети, и это явно указано в документе.Из результатов: »Ячейки« Таймер »узнают о сильных повторяющихся связях с другими ячейками Таймера в модуле. Эта сильная повторяющаяся связь приводит к длительной переходной активности, которая используется для обозначения продолжительности данного стимула. В предыдущих исследованиях подробно анализировалась взаимосвязь между повторяющимся подключением и продолжительностью результирующей переходной активности после стимула 35,36 ». Ранее мы подробно анализировали динамику таких рекуррентных сетей, и этот анализ цитируется в статье.Мы постарались сделать это еще более ясным в этой переписанной версии статьи.

Важнейшим свойством ячеек таймера является их медленно убывающая скорость срабатывания, которая является основой регулируемых спадов, предположительно связанных с изучением повторяющихся соединений. Было не совсем ясно, что вызывает эти медленно убывающие скорости в модели.

Как предполагает рецензент и как указано в модели, медленно убывающая активность возникает из-за повторяющихся связей.Способность повторяющихся соединений представлять правильное время возникает из правила обучения. Мы проанализировали эти аспекты модели ранее в наших публикациях (Gavornik and Shouval, 2011, Huertas et al., 2016) и попытаемся сделать это еще более ясным в текущей версии этой статьи.

Вопрос возникает из-за того, что медленную рабочую память, такую ​​как динамику, нетривиально получить, особенно в нейронных сетях с физиологическими постоянными времени. В литературе, посвященной этой проблеме, использовались, например, модели аттракторов (Amit, Brunel, 1997; Yakovlev et al., 1998), ненормальная сетевая динамика (Goldman, 2009; Hennequin et al., 2012) или отрицательная производная обратная связь (Lim and Goldman, 2013). Однако настоящая модель, похоже, не содержит никаких изначально медленных постоянных времени. Возможно, необычная комбинация медленного возбуждения ~ 80 мс и быстрого торможения (~ 10 мс) приводит к некоторой форме отрицательной обратной связи по производной? Этот выбор противоположен обычной динамике быстрой AMPA и более медленной GABA. Хотя несколько потенциальных механизмов могут лежать в основе такой медленной нарастающей активности, важно прояснить этот момент и, возможно, проиллюстрировать, что предлагаемая схема обучения устойчива по отношению к другим механизмам с медленной шкалой времени.

Медленная динамика здесь – свойство рекуррентной возбуждающей сети. Ранее мы показали и математически проанализировали такую ​​сеть (Gavornik, Shouval, 2011). Для проведения этого анализа мы действительно используем методы MFT, разработанные Брунелем и Амитом. Формально это тот же тип сети, что и сеть с рабочей памятью, только работающая немного ниже бифуркации, при которой сеть становится бистабильной. Медленная динамика – отражение «призрака» этой бифуркации.Синаптическая пластичность действует так, чтобы переносить термины «источник» и «сток» на соответствующее расстояние, так что сеть распадается с соответствующим временем. Учитывая используемые здесь постоянные времени, сеть стохастических всплесков может представлять спады длительностью около 2000 мс. Для распадов в этом диапазоне нам не нужны дополнительные механизмы, такие как обратная связь с отрицательной производной. Медленное разрушение сети может быть достигнуто с помощью нормальных весовых матриц, и это не требует ненормальной динамики. Дополнительные механизмы могут расширить временные диапазоны, которые может воспроизводить сеть.

2) Насколько правдоподобно состояние активности задержки в сетевой модели?

Хотя авторы использовали модели нейронных сетей с пиками для части исследования, активность сети с пиками не показана и не охарактеризована. Как пиковая активность выглядит в настоящей модели?

Рецензент не заметил рис. 3 – добавление к рисунку 4, на котором показан растр спайков всей сети для испытания до обучения и испытания после обучения. Об этом говорится в результатах: «Эмпирически точность воспроизведения во времени зависит от многих нетривиальных факторов (т.е. длина отдельных элементов, длина всей последовательности, размещение коротких элементов рядом с длинными элементами и т. д.) из-за множества нетривиальных эффектов стохастичности сети пиков (растры пиков показаны на рисунке 3 – приложение к рисунку 4). ”

Частота срабатывания кажется довольно высокой, что поднимает вопрос о том, насколько сетевая активность совместима с корковыми сетями. Например, частота срабатывания во время начальной фазы ячейки таймера действительно выглядит относительно высокой (> 80 Гц).Принимая во внимание, что во многих сенсорных областях пиковая активность относительно низкая и асинхронная нерегулярная, что, возможно, связано с уравновешенным состоянием.

Типы клеток в нашей модели основаны на данных о клетках зрительной коры на основе интервалов времени, таких как Liu et al., (2015). На рисунке 2 наша модель сравнивается с этими экспериментально наблюдаемыми типами ячеек, которые также имеют очень высокую частоту срабатывания (~ 40 Гц) для таймеров.

Как активность в данной модели сравнивается с такими сбалансированными моделями? Будет ли баланс и связанная с ним деятельность проблемой? Рукопись выиграет, если механизм окажется устойчивым к таким предположительно более реалистичным режимам деятельности.

Модель не была настроена для работы в сбалансированном режиме, однако ее статистика всплесков вполне реалистична. Это можно увидеть на дополнительном подграфике, показывающем распределения ISI ячеек таймера и мессенджера (рисунок 3 – приложение к рисунку 4). На самом деле довольно интригует и удивляет то, что, несмотря на то, что модель не находится в сбалансированном режиме, она дает разумную статистику всплесков. Частично это происходит из-за того, что нейроны вводят шум, чтобы вызвать спонтанную активность. В первую очередь мы включили эту дополнительную вариативность, чтобы убедиться, что наши механизмы обучения достаточно надежны, чтобы справиться с таким шумом.В настоящее время мы анализируем источник этой удивительно реалистичной статистики всплесков в рамках другого проекта.

3) Сравнение с экспериментальными данными

Упускается из виду более подробное рассмотрение того, как предлагаемый алгоритм обучения может быть дополнительно проверен с экспериментальными данными. Хотя это вдохновлено экспериментами (Gavornik and Bear, 2014), желательно более близкое и, возможно, более количественное сравнение с экспериментально наблюдаемой сетевой активностью в сенсорной коре головного мозга.Такую проверку может быть сложно выполнить исключительно на основе записей LFP. Может быть, есть определенные характерные динамические сигнатуры, которые предсказывает настоящая модель? Одно из сильных предположений модели состоит в том, что существуют две функционально разные возбуждающие группы (таймеры и посланники) со стереотипным взаимодействием во времени. Насколько легко можно восстановить такие популяции по (смоделированным) данным?

Действительно, наша модель предсказывает, что сети последовательного обучения будут развивать популяции клеток типа «Таймер» и «Посланник».Эти ячейки действительно встречаются в единичной записи в парадигмах интервального времени, но еще не в парадигмах последовательного обучения, поскольку большая часть данных там основана на LFP. В наших смоделированных данных легко отличить от одних только данных эти две разные популяции, даже не зная априори, какая ячейка к какой группе принадлежит. Статистические свойства этих ячеек даже на уровне отдельных ячеек, такие как продолжительность более высокой скорости стрельбы и сами скорости стрельбы, явно значительно различаются.Действительно, мы делаем убедительный прогноз, что эти две популяции будут существовать, и экспериментальная проверка этого важна для экспериментальной проверки, отклонения или модификации модели.

[Примечание редакции: далее следует ответ авторов на второй раунд рецензирования.]

В этой рукописи рассматривается проблема изучения последовательностей событий с переменной продолжительностью. Это важная проблема. Отредактированная рукопись была рецензирована двумя новыми рецензентами и одним предыдущим рецензентом.По общему мнению, рукопись будет пригодна для публикации после рассмотрения следующих двух пунктов:

1) Постоянные времени тормозных нейронов:

Выбор синаптических постоянных времени (80 мс для исключений и 10 мс для ингибирования) очень странен. . Для этих значений нет никакого обоснования.

Решение, предложенное рецензентами, состоит в том, чтобы решить эту проблему путем переопределения шкалы времени, скажем, делением на 5. Таким образом, то, что сейчас составляет 80 миллисекунд, становится 16 миллисекундами.Это должно выполняться последовательно на протяжении всей статьи, но новые модели не являются абсолютно необходимыми. Этот момент может быть решен путем тщательного переопределения временных шкал по всей рукописи, если это то, что предпочитают авторы.

Наша постоянная времени возбуждения очень велика (80 мс), но это не является строго обязательным для нашей модели. Мы включили новый рисунок (рисунок 5 – рисунок в приложении 2), где мы устанавливаем постоянную времени возбуждения на 20 мс и демонстрируем успешное обучение последовательности с элементами длиной 500 мс каждый.Однако способность таймеров к обучению в течение длительного времени через их повторяющиеся связи (без чрезмерно низкой скорости обучения) зависит от таких больших постоянных времени, которые распространены в литературе по рабочей памяти (Wang et al., 2013, Lisman et al., 1998 , Гаворник, Шуваль, 2011). Рисунок 5 – приложение к рисунку 2B показывает, что ячейки таймера достигают бистабильности при попытке обучения 1000 мс с постоянной времени 20 мс, что вызывает сбой в обучении. Взаимосвязь между сообщаемым временем, повторяющимися весами и постоянными времени в таймероподобных ячейках подробно анализируется в предыдущей работе (в частности, Gavornik and Shouval, 2011).Хотя есть некоторые свидетельства медленной постоянной времени в PFC (Wang et al., 2013), это может быть не так в сенсорной коре. Существуют альтернативные способы получения медленной постоянной времени, которые могут облегчить изучение длинных интервалов времени. Такие варианты включают производную обратную связь (Lim and Goldman, 2013) и активную внутреннюю проводимость (Fransen et al., 2006, Gavornik and Shouval, 2011). Такая работа выходит за рамки данной статьи.

2) Появление CNA и тонкая настройка модели:

Еще одним важным параметром являются связи от таймера -> мессенджер и тормозные нейроны -> мессенджер нейроны.Они должны быть настроены таким образом, чтобы посланники срабатывали только при ослаблении запрета. Эти синапсы, похоже, не были изучены с использованием TTL в этой модели. Этот момент может быть решен путем тестирования устойчивости по отношению к изменениям синаптических весов: что произойдет, если веса соединений изменятся на +/- 29 процентов. Здесь необходимы новые симуляции.

Эти синапсы не были изучены с использованием TTL в этой модели, но были изучены с использованием обучения по одной трассе в Huertas et al., 2015. Мы демонстрируем, что обучение последовательностей устойчиво к +/- 20% изменениям этих синаптических весов на новом рисунке (5). Есть очень небольшая разница между любыми случаями. Наиболее примечательным является случай + 20% таймера к весу Messenger, где у Messengers заметно более высокая скорость срабатывания, но в остальном изменения в сети незначительны. Эти веса не нуждаются в особой настройке, чтобы добиться успешного обучения последовательности.

Reviewer 1:

Одним из основных вопросов, поднятых в предыдущем обзоре, была точная настройка параметров.В этой редакции авторы не особо постарались решить эту проблему (мои комментарии к их ответу см. Ниже). Итак, на данный момент я утверждаю, что эта модель надумана и основана на очень сильных предположениях, в отношении которых имеется мало экспериментальных доказательств.

Мы надеемся, что наши ответы на пункты (1) и (2) выше помогут развеять ваши опасения.

1) Выдача вознаграждений:

Авторы пишут: Мы предположили, что при каждом переходе между внешними стимулами сигнал «новизна» вызывает глобальное высвобождение нейромодулятора, который действует как сигнал подкрепления (см. Материалы и методы). ).

Это серьезное предположение. Ясно, что мы не просто создаем последовательности новых событий. Знакомые события также добавляются в последовательности с новыми событиями.

Нейромодуляторный сигнал «новизны» действует на «каждый переход между внешними стимулами», а не только на новые внешние стимулы (как можно увидеть в немарковском разделе, где стимулы повторяются).

2) Постоянные времени тормозных нейронов:

Выбор синаптических постоянных времени (80 мс для отл.и 10 мс для inh) очень странно, как также отметил второй рецензент, но это также важно для модели. Но этим ценностям нет никакого обоснования.

См. Ответ на «Постоянные времени тормозных нейронов».

3) Появление CNA и точная настройка модели:

Еще одним важным параметром являются связи от таймера -> мессенджер и нейроны -> мессенджер нейронов. Они должны быть настроены так, чтобы мессенджер срабатывал только тогда, когда ингибирование снижается – я не думаю, что эти синапсы были изучены с использованием TTL в этой модели.

Авторы утверждают, что эти синаптические веса можно узнать, как они показали в Huerta et al. Но архитектура CNA отличается от модели, изученной Huerta et al. Три типа клеток в Huerta et al. все возбуждающие, и существует глобальная тормозящая популяция. Но для CNA здесь нужны две возбуждающие популяции и одна тормозящая. Более того, третья ингибирующая популяция не может выполнять функцию глобального ингибирования, что может привести к появлению клеток таймера / мессенджера (например,следуя Huerta et al.,). Кроме того, в статье Хуэрта количество ячеек-мессенджеров слишком мало, но здесь авторы предположили, что существует равное количество ячеек-мессенджеров и ячеек таймера. Таким образом, авторы «утверждают, что они предоставили предполагаемый механизм возникновения структуры CNA» неверны.

CNA, который мы здесь используем, такой же, как у Huertas et al., См. Вставку на рис. 7 из этой статьи. Ячейки «устойчивого уменьшения» (SD) на рисунке 4D из этого документа опущены, потому что они не являются необходимыми для обучения последовательности.Huertas начинается с глобальной возбуждающей и тормозящей популяции, но основные связи, возникающие в результате обучения трассировке (отсюда «основная» нейронная архитектура), приводят к CNA, идентичной той, которую мы показываем на рисунке 2. Это правда, что мы предположили равное количество Таймеров и Посланников, в то время как Heurtas (и экспериментальные данные) предполагают меньшее количество Посланников, чем Таймеры. Наша модель все еще может работать с меньшим количеством мессенджеров, мы просто выбрали равное количество здесь для простоты.Функционально мессенджеры будут работать так же, пока имеется достаточно нейронов для получения среднего ответа популяции с высоким SNR (по некоторым быстрым симуляциям это кажется примерно 20 или около того, а не 100).

Поскольку авторы утверждают, что «существует ряд вырожденных наборов параметров», они должны показать некоторые из них. Кроме того, поскольку выбор синаптических постоянных времени настолько странен, они должны показать, что модель работает, когда exc. синаптическая постоянная времени меньше постоянной времени inh – или насколько близкими могут быть эти две постоянные времени.Когда модель имеет так много параметров, важно поставить под сомнение надежность модели.

См. Ответы на «Постоянные времени тормозных нейронов» и «Появление CNA и точная настройка модели».

Авторы показали надежность алгоритма обучения (supp 9), но в модели есть и другие параметры, не связанные с пластиковыми синапсами. Насколько они важны? Вначале очевидно, что синаптическая постоянная времени имеет решающее значение и по какой-то причине исключительна.Постоянная времени syn должна быть больше постоянной времени запрета. Точно так же необходимо очень тщательно настроить возможность подключения таймера -> мессенджера и inh-нейронов -> мессенджера.

См. Ответы на «Постоянные времени тормозных нейронов» и «Появление CNA и точная настройка модели». Эти веса на самом деле не нуждаются в особой настройке.

4) Проблема с другими тормозящими нейронами:

Мой вопрос не касался обнаруживаемости.Меня беспокоит то, что помимо inh нейронов в CNA будут и другие тормозящие нейроны в сети, например. те, которые необходимы для появления популяций времени / посланников. Вызовет ли их деятельность проблемы?

Я не понимаю этого вопроса. Внутри каждой CNA есть только один класс тормозных интернейронов. Тормозящие нейроны в CNA ответственны за появление популяции таймеров / мессенджеров.

5) Биологический реализм:

Я согласен с авторами в том, что у них есть локальное правило обучения, и это правило является биологически правдоподобным.Меня беспокоило использование сети резервуаров (что нормально) и при этом называть модель (рис. 5) биологически реалистичной.

Мы явно не используем термины «биологически реалистичный» или «биофизически реалистичный» для описания немарковской части модели (также мы не используем их в целом для описания марковской части модели). Мы только утверждаем, что он поддерживает местные правила обучения. Из результатов: «Мы выбрали это простое разреженное представление этой трехэтапной сети не потому, что это биофизически реалистичная реализация, а для того, чтобы продемонстрировать концепцию того, что такое добавление достаточно для изучения и выражения немарковских последовательностей, в то время как все еще используя местные правила обучения.

Я также не понимаю, как используется термин «резервуар». Для меня это похоже на сеть аттракторов. Как известно авторам, при вычислении резервуара нам необходимо обучить считывание «резервуара», чтобы получить конкретный образец в ответ на ввод.

Резервуар (или «жидкость») – это общие термины для повторяющейся сети, используемой в вычислениях резервуара или в машине состояния жидкости. Мы не выполняем расчет резервуара, но мы используем резервуар (или жидкость, или RNN) в нашей модели.Из результатов: «Первая – это фиксированная (не обучающаяся) рекуррентная сеть, иногда называемая« резервуаром »(как в вычислениях резервуара) или« жидкостью »(как в автомате с жидким состоянием) 49,50 , который получает входные данные от ячеек Messenger в основной столбчатой ​​сети ». Я бы не стал рассматривать это как аттракторную сеть, поскольку единственными фиксированными точками являются 0 и насыщение (в пределе большого N и большого t, но мы работаем вдали от этого режима и, следовательно, далеко от фиксированных точек).

Reviewer 4:

В статье рассматривается проблема обучающих последовательностей, состоящих из событий переменной длительности.Это важная проблема, и решение с использованием ячеек мессенджера и таймера интересно и новаторски. Я менее убежден в полезности использования вычислений резервуара для решения немарковских последовательностей. Интересно, можно ли это сделать, используя соединения между разными CAN.

Рецензент предлагает интересный альтернативный подход к изучению немарковских последовательностей. Мы действительно пробовали подходы, подобные тем, которые предлагает он, и не смогли заставить их работать. Конечно, это все еще возможно с деталями, отличными от тех, которые мы пробовали, так что это все еще интересное направление для будущей работы.Одна интересная модель иерархической обработки немарковских последовательностей – это Hawkins and Ahmad, 2016.

Неясно, является ли первичная зрительная кора (или первичная сенсорная область) лучшей областью мозга для проведения параллелей с предлагаемой структурой. Возможно, более подходящим был бы гиппокамп. В любом случае слои 4 и 5 первичных сенсорных областей имеют очень разные свойства, и присвоение им одинаковых свойств снижает биологическую достоверность. В зрительной коре происходит некоторое последовательное обучение, но это не главный эффект первичной сенсорной обработки.

Прямые экспериментальные доказательства, которые вдохновляют нашу модель (результаты Гаворника и Медведя, доказательства для клеток Таймера и Посланника), все происходят в зрительной коре, поэтому мы проводим там параллели. Гиппокамп, безусловно, более традиционно связан с последовательностями, но они часто сжимаются, то есть во время воспроизведения клеток места. Уровни 4/5 были сгруппированы здесь вместе, потому что глубокие слои кажутся функционально подобными для последовательного обучения Гаворнику и Медведю (см. Рис. 8D).Есть некоторые неопубликованные данные, которые предполагают, что уровень 5 является более вероятным кандидатом для ячеек таймера, поэтому мы перейдем к простому уровню 5. Наша нотация Layer 4/5 была скорее показателем нашей неуверенности, на которой он был, а не подразумевающим, что таймеры происходили в обоих.

Появляются также новые свидетельства реакции типа таймера / мессенджера в других областях мозга, включая PFC (лаборатория Дж. Коэна, неопубликовано), и в настоящее время мы работаем над соответствующими моделями в этих областях мозга.

Электросенсорные нейронные реакции на естественные стимулы электросвязи распределены по континууму.

Образец цитирования: Sproule MKJ, Chacron MJ (2017) Электросенсорные нейронные реакции на естественные стимулы электросвязи распределены по континууму.PLoS ONE 12 (4): e0175322. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322

Редактор: Мигель Мараваль, Университет Сассекса, СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО

Поступила: 27 сентября 2016 г .; Принята к печати: 23 марта 2017 г .; Опубликовано: 6 апреля 2017 г.

Авторские права: © 2017 Sproule, Chacron. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Это исследование было поддержано Советом по естественным и инженерным исследованиям и Канадскими кафедрами исследований (MJC). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Понимание нейронного кода остается центральной проблемой в нейробиологии и отчасти осложняется тем фактом, что нейроны, даже в пределах одного типа, демонстрируют сильную неоднородность [1–4]. Такие неоднородности могут возникать из-за анатомических [5–7], молекулярных [8–11] или электрофизиологических [12] различий. Однако сопоставления между нейронными классификациями, выполненными с использованием каждой категории, оказалось трудно получить [13], что отчасти связано с различиями, которые не принимаются во внимание (например,g., морфологическое, внутреннее возбуждение или синаптические связи) и тот факт, что нейроны с совершенно разными молекулярными атрибутами могут проявлять сходные электрофизиологические свойства [9, 14, 15]. Было высказано предположение, что классификации, основанные на функции нейронов [16, 17], могут помочь объяснить нейронные неоднородности и обеспечить критическое понимание нейронного кода [18]. Здесь мы проверили, можно ли функционально классифицировать ответы электросенсорных пирамидных нейронов на естественные электросенсорные стимулы на основе их ответов только на стимулы.

Слабоэлектрические рыбы Gymnotiform волнового типа представляют собой привлекательную систему для исследования функциональных классификаций нервных реакций из-за хорошо охарактеризованных нейронных цепей на анатомическом, молекулярном и электрофизиологическом уровнях [19–24]. Эти рыбы создают квазисинусоидальное электрическое поле вокруг своего тела посредством разряда электрических органов (EOD). Они воспринимают амплитудные модуляции этого поля через массив электрорецепторов, разбросанных по поверхности их кожи, которые создают синаптический контакт с пирамидными клетками в пределах доли электросенсорной боковой линии (ELL) [25].Пирамидные клетки обнаруживают сильную неоднородность, и их анатомические, морфологические, молекулярные и электрофизиологические атрибуты хорошо охарактеризованы [19, 24]. Пирамидные клетки можно анатомически разделить на две категории в зависимости от наличия или отсутствия базилярных дендритов. Эту анатомическую классификацию можно напрямую сопоставить с функциональной классификацией, поскольку базилярные пирамидные клетки реагируют на увеличение амплитуды EOD (то есть относятся к типу On), тогда как неосновные пирамидные клетки вместо этого реагируют на уменьшение амплитуды EOD (т.е., Off-type) [26–28]. Кроме того, исследования показали, что ELL организован в столбцы, каждая из которых состоит из шести анатомических классов пирамидных клеток (базилярных и небазилярных глубоких, промежуточных и поверхностных), причем каждый столбец получает идентичный ввод электрорецептора [19]. Сомы поверхностных пирамидных клеток можно найти наиболее поверхностно в слое пирамидных клеток. Эти клетки демонстрируют самые большие апикальные дендритные деревья, получают большое количество обратной связи и наиболее избирательно реагируют на электросенсорные стимулы.Напротив, соматы глубоких пирамидальных клеток находятся глубоко внутри слоя пирамидных клеток. Вместо этого эти клетки обладают самыми маленькими апикальными дендритными деревьями, получают наименьшее количество обратной связи и демонстрируют ответы на электросенсорные стимулы, напоминающие реакции электрорецепторов [19, 22, 24]. Как следует из названия, промежуточные пирамидные клетки обладают атрибутами, лежащими между глубокой и поверхностной крайностями. Существует соответствие между морфологическими и электрофизиологическими свойствами.Действительно, предыдущие исследования обнаружили сильную отрицательную корреляцию (-0,8) между апикальной длиной дендрита и базовой линией (т. Е. В отсутствие стимуляции, но при наличии немодулированного EOD животного) скоростью стрельбы (S1 Рис.) [29, 30] . Все шесть анатомических классов пирамидных клеток проецируются на высшие структуры мозга [28, 29].

Когда два аналога находятся в непосредственной близости (<1 м), интерференция между их EOD вызывает биение, которое частично состоит из синусоидальной амплитудной модуляции.Впоследствии рыба может посылать коммуникационные вызовы, состоящие из кратковременного (<100 мс) увеличения частоты EOD [31]. Такие «чириканья» всегда возникают поверх такта и вызывают соответствующие поведенческие реакции [32, 33]. Ответы пирамидных клеток ELL на щебетание хорошо задокументированы [21, 32, 34–36]. Здесь мы проверили, можно ли использовать эти ответы для функциональной классификации пирамидных клеток ELL.

Методы

Животноводство

Взрослые особи любого пола слабоэлектрической рыбы Apteronotus leptorhynchus были получены от местных поставщиков тропических рыб и акклиматизированы в аквариумах в течение 2 недель до экспериментов в соответствии с опубликованными руководящими принципами [37].Рыб содержали в резервуарах на 60 галлонов с достаточным количеством укрытий для 10 особей, кормили один раз в день рационом, состоящим из рассольных креветок, мотыля или дафний, и содержали в условиях почти постоянной темноты. Вода в резервуаре была добавлена ​​путем добавления основного раствора, содержащего 20 г / л MgSO4,7h3O, 8 г / л KCl, 2,2 г NaSO4 и 126 г / л CaSO4,2h3O, к дистиллированной воде для достижения конечной проводимости ~ 800 мкСм / см. . Все химические вещества были получены от Sigma-Aldrich. pH поддерживался от 7,1 до 7.3 при поддержании температуры от 27 до 30 ° C. Все процедуры с животными были одобрены комитетом по уходу за животными Университета Макгилла.

Хирургия

Операции проводились на животных в экспериментальном резервуаре, который сначала наполняли водой, знакомой животному, и нагревали до ~ 27 ° C, как это делалось ранее [4, 38–43]. При переносе из своего жилищного резервуара в экспериментальный резервуар животные были парализованы путем внутримышечной инъекции гидрата тубокурарина хлорида (150 мкл при концентрации 2 мкл).5 мМ). Затем рыбу вдыхали аэрированной водой из аквариума, протекающей через жабры животных с постоянной скоростью 10 мл / мин. Кожа, покрывающая поверхность черепа, подлежащую обнажению, и непосредственно прилегающую область анестезировали местным нанесением 2% лидокаина. Затем с помощью скальпеля кожа была удалена с черепа над задним мозгом, противоположным стороне рыбы, которую нужно стимулировать во время записи. Затем животное было приклеено к металлическому столбу через часть обнаженного черепа перед местом записи, чтобы стабилизировать его положение в пространстве.С помощью хирургической дрели над задним мозгом сделали маленькое окошко размером ~ 5 мм 2 .

Стимуляция

Электроорган (ЭО) А . leptorhynchus является нейрогенным. Таким образом, на электрическое поле животного не влияют лекарства, подобные кураре. Амплитудные модуляции собственного EOD животных получали следующим образом. Функциональный генератор был запущен для вывода одного цикла синусоиды на каждый цикл EOD. Частота синусоидальной волны была установлена ​​немного (~ 20–30 Гц) выше, чем частота EOD, тем самым генерируя квазисинусоидальную форму волны, которая синхронизирована по фазе с собственным EOD животного.Затем этот сигнал был умножен (множитель MT3, Tucker Davis Technologies) на сигнал с амплитудной модуляцией (т. Е. На стимул). Затем полученный сигнал был изолирован от земли (линейный изолятор стимула A395, World Precision Instruments) перед подачей в экспериментальный резервуар через два электрода из хлорированной серебряной проволоки (расстояние ~ 30 см), расположенных по обе стороны от животного. Контрастность ~ 20%. Натуралистические стимулы, использованные в данном исследовании, состояли из амплитудных модуляций, возникающих в результате четырех агонистических сигналов связи длительностью 14 мс и состоящих из увеличения частоты на 60 Гц, которое происходило в разных фазах синусоидального фонового сигнала с частотой 5 Гц.В этом исследовании использовались два щебета типа On, возникающие в фазах биений π и 3π / 2, а также 2 щебета типа Off, возникающие в точках 0 и π / 2. Каждый стимул имел длительность ~ 23 секунды и состоял из биений с частотой 5 Гц, при этом первое испытание щебетанием происходило через 0,9 секунды, а каждое из последующих 19 испытаний происходило каждые 1,1 секунды после этого.

Записи

внеклеточных записей (n = 90) были сделаны из пирамидных клеток в боковом сегменте ELL (LS) с использованием микропипеток с металлическим наполнением [44].Записи были нацелены исключительно на LS, потому что пирамидные клетки в этом сегменте демонстрируют самый сильный ответ на стимулы щебетания [35]. Перед преобразованием в цифровую форму записи усиливались с помощью усилителя A-M systems 1700 с помощью программного обеспечения Spike2, работающего под управлением Power1401 (Cambridge Electronic Design, Кембридж, Великобритания), с частотой дискретизации 10 кГц.

Предварительная обработка

Время потенциального действия определялось с помощью приложения для сортировки пиков, доступного в пакете программного обеспечения Spike2.Шаблоны пиковых сигналов были созданы с использованием соответствующего порогового значения. Отдельные шаблоны, которые, как считается, принадлежали одному нейрону, были объединены, а шаблоны, указывающие на шум, были отброшены, хотя в большинстве случаев в этом не было необходимости, поскольку один шаблон часто создавался программным обеспечением (т. отношение шума к шуму было максимальным) (Рис. 1C). Для каждого из 4 стимулов щебета, обрабатываемых отдельно, каналы стимуляции и ответа были сегментированы на 20 секций одинакового размера, немного смещенных от центра каждого события щебета, -0.От 4 секунд до 0,5 секунды от начала щебета (рис. 1B). Каждый из этих 20 сегментов был дополнительно сегментирован следующим образом: «цикл биений 1» (0–0,2 с), «цикл биений 2» (0,2–0,4 с), происходящий до начала щебета, и «окно щебета» (0,4–0,5), «Цикл ударов 3» (0,5–0,7 с) и «цикл ударов 4» (0,7–0,9 с), возникающие после начала щебета. Циклы биений (1–4) затем кодировались по времени так, чтобы каждый цикл биений начинался с 0 мВ и изначально имел положительный знак. Дополнительные сегменты включают в себя общий сегмент с «чириканьем по центру» (0.3–0,5 с) и более специфические сегменты, обслуживающие 4 стимула по отдельности с целью объединения этих сегментов по стимулам. Включены сегменты с особым обслуживанием; (chirp 0) «0 фаза», начинающаяся в начале и заканчивающаяся во втором экземпляре фазы π / 2, (chirp π / 2) «90 фаза», начинающаяся в начале и заканчивающаяся во втором экземпляре фазы π, (chirp π) «Фаза 180», начинающаяся в начале и заканчивающаяся во втором экземпляре фазы 3π / 2 и, наконец (щебетание 3π / 2) «фаза 270», начинающаяся в начале и заканчивающаяся во втором экземпляре фазы 2π.Эти сегменты были объединены в порядке увеличения значения фазы для создания сокращенного представления ответов на все щебетание, используемое в текущем исследовании, которое мы будем называть «Все фазы щебета». Некоторые из этих начальных сегментов были затем объединены на более поздних этапах обработки для различных целей анализа. Гистограммы времени перистимула (PSTH) сегментов стимула были сгенерированы путем построения гистограммы по временам всплесков, деления значений гистограммы на ее размер ячейки (0,1 мс) для наложения временной области, умножения этого результата на количество рассматриваемых испытаний и последующего сглаживания с автомобильным фильтром длиной 6 мс.Артефакты сглаживания из-за начала и смещения фильтрации были устранены путем трехкратного повторения гистограммы и принятия центральной части в качестве окончательной PSTH.

Рис. 1. Создание функциональной классификации с использованием натуралистических коммуникативных стимулов.

A: Существует два типа пирамидных нейронов, On- (синий) и Off- (красный) тип, которые можно различить анатомически по наличию и отсутствию базилярных дендритов, соответственно (вверху). Пирамидные клетки On- и Off-типа могут быть, кроме того, подразделены на шесть классов: On и Off-type поверхностные (S), промежуточные (I) и глубокие (D) типы, каждый из которых имеет апикальные дендритные деревья разного размера.Существует сильная отрицательная корреляция между размером апикального дендритного дерева и базовой (то есть, при отсутствии стимуляции) скоростью возбуждения (S1, фиг.). Базовая скорость стрельбы указывается по насыщенности цвета в соответствии с цветной полосой над принципиальной схемой. На уровне схемы (внизу) внутри слоя пирамидных клеток (оранжевая граница) все нейроны получают входные данные от сенсорных афферентов, кодирующих собственное электрическое поле животного. Клетки активного типа получают прямые входы от этих афферентов, тогда как клетки Off-типа получают косвенный вход через локальные тормозные интернейроны.Все классы нейронов проецируются на полукружный тор среднего мозга (не изображены здесь), в то время как только глубокие нейроны проецируются на praeminentialis dorsalis (Pd), который обеспечивает различную степень тормозящей обратной связи с поверхностными и промежуточными пирамидными нейронами через заднюю eminentia granularis pars posterior (EGP). B: Четыре стимула щебета, представленные в этом исследовании, показаны темно-серым цветом. Окно ответа 25 мс после начала ЛЧМ-сигнала также указывается светло-серым окном для двух ЛЧМ-сигналов типа On (3π / 2, π) и двух ЛЧМ-сигналов типа Off (π / 2, 0).Стимул биений 5 Гц показан черным. C: Сигнал стимула воспроизводится для бодрствующего и ведущего себя животного, в то время как записи получаются от пирамидных клеток в боковом сегменте (LS) ELL. Примеры записей одного нейрона включенного и одного выключенного типа показаны в ответ на биение 5 Гц. Формы сигналов пиков, идентифицированные с помощью программного обеспечения для сортировки пиков, указаны для каждой ячейки (синий и красный). Время всплесков использовалось для создания растровых графиков и гистограмм времени перистимула (как показано ниже экспериментальной установки).Примеры клеток имеют пиковую частоту возбуждения, управляемую стимулом, 136 Гц (тип включения) и 123 Гц (тип выключения), и их ответы на биение находятся в противофазе. Цветовой градиент на цветной полосе (внизу) указывает величину отклика записанных единиц (то есть типа «включено» или «выключено»). Переход от синего к красному отражает увеличение амплитуды отклика в виде логарифма по основанию 10 пиковой частоты срабатывания стимула. D: Априори неясно, можно ли функционально классифицировать пирамидные клетки ELL на основании их ответов только на естественные сигналы коммуникации.Есть две гипотезы: 1. Ответы образуют отдельные кластеры. Это схематично представлено тепловой картой величины ответа, показывающей различные профили ответа. Непосредственно под алгоритмом иерархической агломеративной кластеризации, примененным к матрице попарных расстояний, представляющей приведенную выше тепловую карту, получается дендрограмма (зеленая), которая четко разделяется на отдельные группы (пунктирная красная линия). 2. Ответы не образуют отдельных кластеров, а образуют континуум. Таким образом, тепловая карта отклика, как в 1, дает начало четкому переходу между ячейками включенного и выключенного типов.В этом случае алгоритм иерархической агломеративной кластеризации, применяемый к матрице попарных расстояний, представляющей приведенную выше тепловую карту, приводит к дендрограмме (зеленый цвет), которая делится только на две группы (пунктирная красная линия), каждая из которых составляет континуум.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g001

Классификация пирамидальных ячеек

Нейроны On-типа обладают базальными дендритами, которые получают прямой вход от сенсорных афферентов и реагируют на увеличение амплитуды EOD, тогда как нейроны Off-типа не имеют базальных дендритов и вместо этого получают сенсорный афферентный вход косвенно через тормозное дисинаптическое реле и, таким образом, вместо этого реагируют усиленным возбуждением. скорости при уменьшении амплитуды ЭОД [26, 27].Чтобы разделить записи на «включенные» и «выключенные», мы рассмотрели фазу реакции на компонент биений 5 Гц наших 4-х небольших стимулов «щебетание». Для этой цели мы рассмотрели два цикла биений, предшествующих событию щебета (цикл 1 и 2, как определено выше). Мы объединили эти два цикла биений от всех 4 стимулов, чтобы оценить ответы на основе 32 секунд биений 5 Гц или 160 попыток. Фазовое предпочтение было принято как фаза вектора синхронизации, известного как сила вектора, мера, обычно используемая для количественной оценки степени фазовой синхронизации, проявляемой нейронами при возбуждении периодическим стимулом [45].Это значение фазы использовалось для классификации нейронов как включенного (0

Мы оценили значимость ответа путем вычисления Z-статистики, связанной с силой вектора [45], определенной как n VS 2 , где n – количество потенциалов действия в записи. Для последующего анализа использовались только нейроны с Z-статистикой> 4, поскольку в противном случае мы не могли бы с уверенностью присвоить всем нейронам их метки типа On или Off. По этим критериям мы смогли с уверенностью отнести предпочтение фазы к 82% наших записей.

нейронов On- и Off-типов затем были далее подразделены на поверхностные, промежуточные и глубокие типы клеток на основе их исходной (то есть в отсутствие стимуляции) частоты возбуждения. Это связано с тем, что существует сильная отрицательная корреляция между исходной скоростью возбуждения и морфологией дендритов (S1 Рис) [29, 30]. Клетки, у которых исходная частота срабатывания была меньше 15 Гц, были помечены как поверхностные, клетки, у которых базовая частота срабатывания была выше 15 Гц и ниже 30 Гц, была помечена как промежуточные, а клетки, у которых базовая частота срабатывания была выше 30 Гц, была помечена как глубокая.Такая классификационная схема использовалась ранее в литературе для выявления важных функциональных различий между разными анатомическими классами [34, 35, 39, 46–50].

Для подмножества ячеек, глубина записывающего электрода была записана и нанесена на график в зависимости от базовой скорости срабатывания каждой ячейки (S2, фиг.). Между обеими величинами не было значимой корреляции (r = -0,05, p = 0,8, n = 33). Скорее всего, это связано с тем, что глубина, на которой выполняются записи, будет сильно зависеть от ориентации записывающего электрода относительно дорсо-вентральной оси животного, а также от его ростро-каудального и медиолатерального положения [51], и что он можно регистрировать внеклеточно как из сомы, так и из дендритных деревьев пирамидных клеток ELL [52].Таким образом, хотя существует четкая отрицательная корреляция между исходной частотой активации и расположением сомы в слое пирамидных клеток [28], наши результаты показывают, что маловероятно, что глубина записи предоставит дополнительные полезные доказательства для определения анатомического класса клеток. .

Наконец, важно отметить, что наши записи были стационарными. Действительно, исходные оценки частоты возбуждения, полученные через несколько интервалов на протяжении всей записи между стимуляциями, не отличались друг от друга для каждой клетки (t-критерий, p> 0.1, n = 90).

Изоляция ответов на естественные сигналы коммуникации

Чтобы отличить ответы на щебетание от ответов только на базовое биение, мы выровняли PSTH-ответ циклов биений 1 и 2 с PSTH наших стимулов, центрированных на щебетание (см. Раздел предварительной обработки), так что биения перед чипом и после -chirp биение центрированной части щебета будет совмещено с 2 отдельными копиями циклов биений 1 и 2, позволяя вычитать реакцию биений из реакции на биение и щебетание.Максимальное ненулевое значение, которое остается во временном окне 25 мс после начала щебета, затем принимается как ответ на щебетание. Чтобы сравнить анатомические классы, мы просто вычислили средние значения ответа отдельных клеток в пределах данной группы.

Многомерное масштабирование

Многомерное масштабирование здесь использовалось просто для целей визуализации и достигалось с помощью функции MATLAB «cmdscale» (MathWorks, Natick, MA)

Анализ общих факторов

Common Factor Analysis (CFA) был использован в настоящем исследовании для уменьшения размерности перед применением стандартных процедур агломеративной иерархической кластеризации [53].CFA отличается от анализа главных компонентов (PCA), который представляет собой строго метод преобразования данных, при котором уменьшенные размеры представляют собой линейную сумму наблюдаемых переменных и достигаются путем декомпозиции общей дисперсии [54]. CFA на самом деле является статистической моделью, в которой наблюдаемые переменные представляют собой линейную сумму скрытых факторов, которые получены путем декомпозиции общей дисперсии, разделяемой между переменными [55]. Кроме того, в CFA этим факторам может быть разрешено быть либо ортогональным, либо наклонным относительно друг друга (т.е. некоррелированные или коррелированные) [56], в отличие от основных компонентов из PCA. Таким образом, CFA обеспечивает более точное отражение истинных отношений между переменными и, следовательно, наблюдений в факторной модели.

Характеристики отклика были сначала выбраны в попытке полностью уловить широкий диапазон вариаций свойств отклика, наблюдаемых в необработанном наборе данных. В таблице 1 приведен набор из 18 типов функций отклика, которые фиксируют вариабельность откликов, наблюдаемых в записях, определяет, к какому сегменту стимула (цикл биений или окно щебета) относится функция отклика и какой тип данных репрезентативен (т.e, PSTH, гистограмма цикла или время всплесков). Семнадцать типов признаков, используемых для генерации нашего многомерного пространства представления, повторялись для всех четырех стимулов, тогда как только один из типов признаков был составной мерой, которая уже учитывала ответы на все четыре стимула. Всего 69 функций.

Таблица 1. Определение характеристик отклика, подходящих для построения факторной модели.

Было выбрано 18 измерений, чтобы зафиксировать вариацию, наблюдаемую во всей популяции нейронов пирамидных клеток ELL в ответ на сигнал связи (т.е.е. «Небольшой щебет»), возникающий на разных фазах (0 90, 180 и 270 градусов) непрерывного цикла биений. Описываются меры и указывается их происхождение в пределах полной формы волны стимула. Циклы биений (1–2) предшествуют началу щебета, в то время как циклы биений (2–4) продолжают окно щебета 100 мс после начала щебета. «Тип данных» относится к отдельным этапам предварительной обработки, из которых происходят 18 показателей (время всплесков, гистограмма цикла или PSTH). Суммируется общее количество мер, считающихся «числом на нейрон», и из тех, которые обычно распределены.Указываются идентичности стимулов (то есть фаза щебетания или биение), к которым принадлежат нормально распределенные измерения. Выявлены коллинеарные отношения между этим подмножеством показателей. Из выявленных коллинеарных пар показателей один случайным образом был выбран для удаления, чтобы получить окончательные характеристики, используемые в классификации CFA, которые подсчитываются аналогичным образом.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.t001

«Индекс включения и выключения» был рассчитан путем построения PSTH из всех четырех циклов ударов.Фаза максимальной скорости стрельбы (θpfr) использовалась для центрирования окна «A» ± π / 2, при этом остальная часть PSTH составляла второе окно «B». Если 0 <θpfr ≤ π окно «A» было определено как «включено», а окно «B» определено как окно «выключено», если это не так, то применяется противоположное назначение.

Фаза от силы вектора была вычислена с использованием циклов биений как до, так и после начала щебета. Ряд показателей был вычислен путем объединения времен всплесков из всех четырех этих циклов биений, всего 80 испытаний: среднее и стандартное отклонение были вычислены для задержки первого и последнего всплеска, а также для количества спайков на каждое испытание.Всплески ответа определялись двумя разными способами. Либо фазовый индекс, соответствующий пиковой скорости срабатывания PSTH, либо фазовый индекс, полученный из силы вектора, использовался для идентификации синхронных событий перекрестных пиков. Затем вычислялись среднее значение и стандартное отклонение этих событий. Последними рассматриваемыми характеристиками реакции биений были среднее значение и стандартное отклонение всех четырех PSTH цикла сердечных сокращений (то есть четырех PSTH, вычисляемых отдельно). Наконец, было вычислено среднее значение и стандартное отклонение как для задержки первого всплеска, так и для времени всплеска ответа в пределах окна щебета, начинающегося с начала щебета.В этом случае всплеск отклика был относительно максимальной скорости срабатывания PSTH. Это соответствует потенциальным 69 функциям или размерам, которые могут быть уменьшены нашей факторной моделью. Тем не менее, наши критерии для включения в попытку прийти к факторным моделям, которые могли бы успешно оценить исходную корреляционную матрицу, заключались в том, что признаки имеют нормальное распределение и что никакие две переменные не обладают явной коллинеарностью. Таким образом, 48 признаков, которые оказались нормально распределенными, были дополнительно изучены как группа на предмет коллинеарности.Коллинеарность была обнаружена между «средним числом импульсов на испытание», взятым из четырех циклов ударов (тип признака 7), и «средними значениями PSTH», также относящимися к четырем циклам ударов (тип признака 13). Коллинеарность между этими типами признаков присутствовала для каждого из четырех стимулов щебетания, поэтому тип признака 13 не рассматривался для включения в факторную модель. Таким образом, была сгенерирована 8-факторная модель, основанная на оставшихся 44 признаках, которые допускали ковариацию между факторами. Мы обнаружили, что модель смогла успешно оценить сокращенную корреляционную матрицу исходных переменных (т.е. общая дисперсия) (χ 2 = 1266, d.f. = 622, p = 3,47×10 -46 ). Впоследствии данные проецировались в 8-мерное координатное пространство факторной модели, где относительная близость между наблюдениями затем отражала их сходство / различие. В то время как 8-факторная модель уже могла составлять 78% общей дисперсии среди 44 переменных, 9-факторная модель добавляла всего 1% к сумме общей учтенной дисперсии.

Одновыборочный тест Колмогорова-Смирнова (MathWorks, Natick, MA) использовался в качестве теста для стандартного нормального распределения с 5% уровнем значимости.Коллинеарность определялась путем рассмотрения всех парных сравнений между признаками и удаления одной переменной из любой пары, распределение которой от единицы было менее 0,02 стандартного отклонения. После оценки характеристик для включения была построена 8-факторная модель (MathWorks, Натик, Массачусетс) с использованием параметра наклонного вращения «promax».

Динамическое искажение времени

Алгоритм динамического программирования, известный как динамическое преобразование времени (DTW), предлагает подход, сильно отличающийся от CFA, при создании репрезентативного пространства, к которому применяются стандартные процедуры агломеративной иерархической кластеризации.Широко известный в сообществе специалистов по распознаванию речи DTW дополнительно применялся для решения таких задач, как проверка подписи [57, 58]. Это возможно, поскольку рукописные изображения сами могут быть преобразованы во временные ряды. Из-за его применимости к более общей проблеме классификации временных рядов, способности представлять здесь нейронные отклики в виде временных рядов (то есть PSTH), что имеется меньшее количество свободных параметров, отсутствие статистических допущений, которые следует учитывать, и, что более важно, возможность подтверждения результатов Применяя два разных алгоритма, мы применили DTW к нашему набору данных.В отличие от CFA, которая представляет собой линейную модель, в которой евклидовы измерения расстояния используются как показатель сходства / несходства между наблюдениями, DTW представляет собой нелинейный путь искажения во временной области и прямое сравнение наблюдений [59]. Расстояние между двумя наблюдениями в факторной модели или, сравнимо, пространство компонентов в PCA, зависит от состава рассматриваемой популяции. Привлекательной особенностью DTW является то, что расстояния деформации между двумя наблюдениями не зависят от всех других наблюдений, но, что более важно, сохраняются нелинейные отношения между наблюдениями.Единственным ограничением для DTW является то, что сравниваемые временные ряды должны иметь одинаковую длину, и единственный свободный параметр, который следует учитывать, – это допустимая степень деформации времени [60]. Мы использовали сценарий, доступный через обмен файлами MathWorks (mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/43156-dynamic-time-warping—dtw-), который реализует процедуры динамического программирования для вычисления минимального пути деформации между двумя временными рядами равной длины. Мы использовали окно деформации 25 мс, которое соответствует времени интеграции пирамидных нейронов ELL [47].Это окно позволяло сравнивать каждый индекс одного PSTH с индексами, происходящими на 25 мс впереди второго PSTH. Важно отметить, что это соотношение симметрично, поэтому направление этого сравнения здесь не имеет значения. Кумулятивное расстояние, вычисленное как сравнение временных рядов, достигает кульминации с последним вычисленным значением как общей длиной кратчайшего пути деформации (также известного как расстояние деформации) между двумя временными рядами. PSTH были сгенерированы из сводки / конкатенации ответов на щебетание «Все фазы щебетания».Частота дискретизации была уменьшена в 5 раз, чтобы сократить время вычислений.

Агломеративная иерархическая кластеризация

Мы применили алгоритм агломеративной иерархической кластеризации к нашим данным, сначала вычислив все матрицы расстояний для попарного сравнения либо на основе евклидова расстояния в 8-мерном факторном пространстве, либо на основе расстояния деформации между PSTH. Затем каждая из этих матриц была иерархически связана на основе кратчайшего расстояния между всеми наблюдениями, содержащимися в любых двух кластерах.Это было сделано с использованием алгоритма агломеративной кластеризации с единственной связью (MathWorks, Natick, MA). Для визуализации дендрограмм структуры были организованы с использованием функции оптимального порядка листьев (MathWorks, Natick, MA). Эта функция сохраняет монотонную структуру дерева и находит расположение листьев, которое имеет максимальное сходство среди соседних листьев. Таким образом, потенциальные кластеры располагаются рядом друг с другом.

Суррогатные данные

Чтобы проверить, могут ли наши методы анализа данных действительно обнаруживать наличие кластеров, если они присутствуют в наших экспериментальных данных, мы сгенерировали суррогатный набор данных следующим образом.Сначала были выбраны конкатенированные ответы PSTH шести типичных примеров клеток каждого типа (то есть один поверхностный, один промежуточный и один глубокий On-типа, а также один поверхностный, один промежуточный и один глубокий Off-тип). Во-вторых, мы воспроизвели изменчивость, наблюдаемую в наших экспериментальных данных, путем вычисления изменяющегося во времени стандартного отклонения для усредненного по популяции ответа PSTH на все четыре щебетания для каждого типа клеток. Были сгенерированы независимые и одинаково распределенные низкочастотные фильтрованные (фильтр Баттерворта, отсечка 50 Гц) процессы белого шума с нулевым средним и одинаковым изменяющимся во времени стандартным отклонением, и каждый процесс был добавлен в шаблон PSTH для каждого типа ячеек с отрицательными значениями срабатывания. ставка установлена ​​на ноль.Частота среза 50 Гц была выбрана для имитации фильтрации по синапсам [61]. Количество «ячеек» для каждого типа было равно количеству в нашем экспериментальном наборе данных (т. Е. Мы сгенерировали 18 поверхностных, 15 промежуточных и 4 глубоких суррогатных ответа типа On, а также 17 поверхностных, 14 промежуточных и 6 глубоких откликов. типа отзывы). Таким образом, этот суррогатный набор данных состоит из шести профилей ответов, к которым было добавлено подражание вариабельности, наблюдаемое в экспериментальных данных. Важно отметить, что суррогатный набор данных предполагает, что все неоднородности в профилях ответа внутри каждого типа ячеек вызваны добавлением белого шума.Набор суррогатных данных был проанализирован с использованием DTW с последующей иерархической кластеризацией так же, как наши экспериментальные данные.

Сетевые проекции

Первым шагом к созданию проекции сети было построение сети. Для проекций одиночной связи матрицы смежности были построены с использованием специально созданного кода, который работает с выходным аргументом функции связи в MATLAB и определяет, какие наблюдения были связаны в каждом узле дендрограммы. Проекция сети n / 2-NN была построена путем соединения каждого наблюдения с половиной набора данных, для которого это наблюдение было наиболее близким, на основе расстояний Евклида (CFA) или деформации (DTW).Значения матриц смежности соответствовали расстоянию между наблюдениями (т. Е. Евклидовому расстоянию или расстоянию деформации). Все сетевые проекции были основаны на неориентированных графах, созданных с помощью функции графа (MathWorks, Natick, MA), и реализовали метод компоновки «сил», который применяет силы притяжения между соседними узлами сети и силы отталкивания между удаленными узлами для достижения конкретная проекция в двумерном пространстве.

Результаты

Оценка ответов пирамидного нейрона ELL в латеральном сегменте на естественные коммуникационные стимулы

Цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, можно ли функционально классифицировать пирамидные нейроны ELL, основываясь исключительно на их реакциях на естественные стимулы электросвязи, и, если да, существует ли какое-либо соответствие между этой функциональной классификацией и установленными анатомическими классификациями (рис. 1A и 1Б).Для этого мы записали пирамидные клетки ELL у бодрствующих и ведущих себя животных в ответ на естественные стимулы (рис. 1C). Одна возможность (гипотеза A) состоит в том, что ответы пирамидных клеток будут формировать дискретные кластеры и, таким образом, могут быть функционально классифицированы (Рис. 1D, вверху). Если это так, то может быть соответствие между функционально и анатомически определенными классами пирамидных клеток. В качестве альтернативы (гипотеза B) ответы пирамидных клеток могут образовывать континуум (рис. 1D, внизу). Если это так, возможно, что ответы разных анатомических классов будут занимать разные области в пределах континуума, что указывало бы на существование взаимосвязи между анатомией и функцией.В качестве альтернативы, они могут быть разбросаны случайным образом по континууму, что указывает на отсутствие такой взаимосвязи.

Мы могли легко различить нейроны типа On и Off. Действительно, в то время как клетки активного типа реагировали преимущественно около максимума (т. Е. Фаза π / 2) биения (рис. 2A), клетки выключенного типа вместо этого реагировали преимущественно вблизи минимума (т. Е. Фаза 3π / 2) биения ( Рис 2B). Построение распределения предпочтительной фазы по нашему набору данных выявило бимодальное распределение (тест падения Хартигана, , падение = 0.105, p = 0,001) с двумя хорошо разделенными модами (рис. 2C). Ячейки включенного типа были отнесены к левому режиму (синий). Этот режим был центрирован на 1,08 радиана, имел значение эксцесса, близкое к нормальному (k = 2,78), но было довольно положительно смещено (s = 0,39). Клетки Off-type были отнесены к правильному режиму (красный). Этот режим был сосредоточен на 4,60 радиан, однако имел более низкое значение эксцесса (k = 1,91), но был менее отклонен от нормального (0,09). Мы также обнаружили значительную положительную корреляцию между фазовой синхронизацией, измеренной по силе вектора, и базовой скоростью активации для клеток On-типа (PCC = 0.445, R 2 = 0,1985, p = 0,0057, рис 2D). Напротив, для клеток Off-type не было значимой корреляции между силой вектора и базовой скоростью активации (PCC = 0,124, R 2 = 0,01534, p = 0,47, рис. 2D). Кроме того, мы не обнаружили значимой корреляции между предпочтительной фазой и исходной интенсивностью стрельбы ни для On- (PCC = -0,179, R 2 = 0,03199, p = 0,29, рис. 2E), ни для Off- (PCC = 0,0467, R 2). = 0,002178, p = 0,78, рис. 2E) пирамидных ячеек.В целом эти результаты согласуются с предыдущими [30, 41].

Рис. 2. Ответы пирамидных клеток LS на биение.

A: Гистограммы перистимулов (слева) и гистограммы циклов (справа) из шести примеров клеток On-типа, помеченных в соответствии с фазой ответа на биение 5 Гц и базовой активностью. Клетки с более высокой базовой частотой срабатывания сильно реагируют на удары, в то время как клетки с более низкой базовой частотой срабатывания реагируют более слабо. Черные стрелки на гистограммах циклов указывают на предпочтительную фазу, а длина стрелки указывает силу вектора.Объем бункера обозначается значениями, расположенными на π / 4 радиан каждой гистограммы цикла. Пиковые значения амплитуды отклика нейронов в качестве примера обозначены направленными вверх и вниз треугольниками на цветной шкале (вверху), отражающей зарегистрированную частоту возбуждения, вызванную стимулом. B: То же, что в A, но для шести примеров нейронов Off-типа. C: Популяционное распределение фазы ответа для всех записей в этом исследовании, имеющих Z-статистику ≥ 4. Гистограмма (размер ячейки = π / 6) показывает бимодальное распределение.Подгонка распределения с помощью модели смеси Гаусса (черная линия) показывает среднее значение отклика 1,08 радиана и среднее значение отклика 4,60 радиана. Популяция (n = 74) равномерно разделена на нейроны On- и Off-типа со средней силой вектора 0,4175 ± SE 0,038 и 0,4226 ± SE 0,8664 соответственно (вставка панели). D: Модели линейной регрессии показывают, что существует небольшая положительная корреляция 0,445 между силой вектора и исходной частотой срабатывания (p = 0,006) для активного типа, однако значимой корреляции для Off-типа не существует. E: Не существует корреляции между фазой ответа и исходной частотой возбуждения для нейронов активного или выключенного типа, как показано моделями линейной регрессии. В остальном как в D.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g002

Неконтролируемая классификация нейронных ответов на естественные коммуникационные сигналы

Затем мы применили 2 отдельных алгоритма неконтролируемой классификации к нашему набору данных, чтобы проверить, формируют ли ответы пирамидных клеток ELL на стимулы щебетания отдельные кластеры (т.е., гипотеза A) или образуют ли они континуум (т.е. гипотезу B). Эти алгоритмы стремятся раскрыть структуру классов, группируя похожие объекты вместе, сохраняя при этом разнородные объекты отдельно (см. Методы).

Первый алгоритм количественно оценил ответы каждой ячейки в нашем наборе данных, вычислив большое количество функций (44, см. Таблицу 1), представляющих различные аспекты наблюдаемых ответов. Затем размерность этого набора была уменьшена с помощью модели общего факторного анализа (CFA) (см. Методы).Важно отметить, что CFA, как и все алгоритмы уменьшения размерности, может учитывать только часть дисперсии, отображаемой исходным набором данных. В этом случае мы обнаружили, что 8-факторное решение объясняет 78% дисперсии. Затем мы применили алгоритм агломеративной иерархической кластеризации с единственной связью к матрице попарных расстояний, построенной с использованием евклидовых расстояний между наблюдениями в факторном пространстве (см. «Методы» и рис. 3, левый столбец).

Рис 3.Краткое изложение шагов, предпринятых для классификации нейронных ответов на естественные коммуникативные стимулы.

Метод общего факторного анализа (оранжевый) направлен на снижение размерности путем разработки линейной статистической модели, суммирующей в низкоразмерном пространстве многомерное пространство отклика данных. Затем близость в этом пространстве может использоваться для определения того, как ответы представлены в мозгу (зеленый цвет) (то есть дискретные кластерные представления или непрерывное представление).Напротив, метод динамического преобразования времени (синий) позволяет напрямую количественно оценить близость между наблюдениями через нелинейную связь между ответами, абстрагированными как временные ряды. Растровые графики преобразуются во временные ряды (PSTH). После определения окна сравнения, которое должно быть разрешено между PSTH, все попарные сравнения между наблюдениями, принадлежащими совокупности, производятся, давая матрицу попарных расстояний, которую затем можно использовать так же, как для метода общего факторного анализа (зеленый).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g003

Чтобы проверить, что наши результаты не были артефактом выбора большого, но конечного пространства признаков и ограничений алгоритма уменьшения размерности CFA, мы также использовали второй алгоритм неконтролируемой классификации для функциональной классификации пирамидных клеток ELL. В частности, мы использовали алгоритм динамического преобразования времени (DTW), который представляет собой метод эластичного подобия, который позволяет проводить нелинейное сравнение между парой временных рядов (см. «Методы» и рис. 3, правый столбец).Важно отметить, что, поскольку эта методология была применена к PSTH-ответам пирамидных клеток ELL на сами естественные коммуникационные стимулы, DTW не полагается на уменьшение размерности конечного пространства признаков. Затем к матрице попарных расстояний, вычисленной с использованием DTW, был применен алгоритм агломеративной кластеризации с одной связью. Различные шаги, используемые в обоих алгоритмах неконтролируемой классификации, приведены на рис. 3.

Ответы пирамидных клеток ELL на щебетание образуют континуум

Результаты, полученные с использованием первого и второго алгоритмов неконтролируемой классификации, показаны на рисунках 4 и 5, соответственно, и были качественно аналогичны.На рис. 4A и 5A показаны дендрограммы с оптимально отсортированными листьями, так что общее расстояние между наблюдениями на соседних листьях сведено к минимуму. Базовая скорость срабатывания каждой ячейки, кроме того, имеет цветовую кодировку (синий для типа включения и красный для типа Off, более темные оттенки указывают на более высокие значения базовой скорости срабатывания). Для сравнения, ответы PSTH каждой клетки выровнены с каждой дендрограммой (рис. 4B и 5B). В обоих случаях видно, что клетки сортируются по блокам смежного типа «включено» или «выключено», имеющих сходные базовые частоты срабатывания.Дальнейшая проверка ответов PSTH обнаруживает высокое сходство между соседними ответами и изменение степени отклика внутри блоков. Таким образом, наши результаты предполагают, что ответы пирамидных клеток ELL на стимулы щебетания образуют континуум (т. Е. Гипотеза B).

Рис. 4. Ответы пирамидных клеток на стимулы щебетания образуют континуум, основанный на неконтролируемом алгоритме классификации, включая общий факторный анализ.

A: Оптимально отсортированная дендрограмма (зеленая), отслеживающая путь алгоритма агломеративной кластеризации с одной связью от листьев (справа) до корня (слева), когда он был применен к матрице попарных расстояний, представляющей евклидово расстояние для всех парных сравнений между наблюдениями, проецируемыми в восемь измерений с использованием факторно-аналитической модели.Базовая скорость стрельбы также указывается с использованием того же цветового кода, что и ранее (см. Рис. 1A). B: Конкатенированные ответы PSTH на четыре стимула chirp, использованные в исследовании, представлены для каждого нейрона в том же порядке, что и соседняя дендрограмма. Ответы не нормализованы, поэтому различия в величине ответа легко видны с цветовым градиентом, представляющим зарегистрированную частоту возбуждения стимула, позволяющую детально визуализировать предпочтение стимула каждого нейрона.Базовая скорость стрельбы также указывается с использованием того же цветового кода, что и ранее.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g004

Рис. 5. Ответы пирамидных клеток на стимулы щебета образуют континуум, основанный на неконтролируемом алгоритме классификации, включая динамическое искажение времени.

A: Оптимально отсортированная дендрограмма (зеленая). Цветовой код такой же, как на рис. 4A. B: Обобщенный конкатенированный ответ PSTH на четыре стимула щебетания, используемых в исследовании, представлен для каждого нейрона в том же порядке, что и соседняя дендрограмма.Цветовой код такой же, как на рис. 4В.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g005

Взаимосвязь между функцией и анатомией пирамидных клеток ELL

До сих пор мы показали, что пирамидные клетки ELL не могут быть функционально классифицированы на основании их ответов только на стимулы щебетания. Это связано с тем, что применение алгоритмов неконтролируемой классификации к данным показало, что ответы лежат вдоль континуума, а не образуют отдельные кластеры.Чтобы получить более полное представление о том, почему это так, мы теперь исследуем, существует ли какая-либо взаимосвязь между ответами различных классов анатомических пирамидных клеток ELL.

Для этого мы воспользовались тем фактом, что существует сильная корреляция между физиологически измеренной базовой скоростью возбуждения и анатомически измеренной апикальной длиной дендрита [29, 30] (см. S1 Рис.). Клетки, у которых исходная частота возбуждения была менее 15 Гц, была помечена как поверхностные, клетки, у которых исходная частота возбуждения была больше 15 Гц, но менее 30 Гц, была помечена как промежуточная, а клетки, у которой исходная частота возбуждения была более 30 Гц, была помечена как глубокая.Такая классификационная схема использовалась ранее в литературе для выявления важных функциональных различий между различными анатомически определенными классами [34, 35, 39, 46–50].

Используя этот критерий, мы обнаружили, что наш набор данных состоит из 18 поверхностных, 15 промежуточных и 4 глубоких пирамидных клеток On-типа и из 17 поверхностных, 14 промежуточных и 6 глубоких пирамидных клеток Off-типа. Затем мы исследовали, как неоднородность пирамидных клеток влияет на их реакцию на естественные электронные «щебечущие» стимулы.Для этого мы использовали четыре формы волны стимула, возникающие, когда щебетание происходит на разных фазах биения (рис. 6A, верхние панели, зеленый цвет). Ответы примеров пирамидных ячеек типа On (синий) и Off (красный) на каждый щебетание показаны на фиг. 6A. Ответы на все четыре щебетания затем изображаются в виде глифов (рис. 6А).

Рис. 6. Ответы пирамидных клеток LS на щебетание.

A: Иллюстрация методики, используемой для различения ответов на биение и щебетание.Интересующие стимулы щебетания показаны зеленым цветом, и соответствующие ответы от типичных нейронов включенного (синий) и выключенного (красный) типов также показаны, выполняя полный объем стимула. Затем реакция на биение стимула выравнивается по фазе с биением интересующего стимула как до, так и после чириканья. Эти два выравнивания обозначены двумя отдельными пунктирными линиями, обозначенными как биение до и после щебета, и охватывают весь интересующий стимул. Непосредственно под фактическими ответами находится сигнал, который может принимать как положительные, так и отрицательные значения, поскольку он был сгенерирован путем вычитания ответов до и после щебета из реакции на интересующий стимул.Линия, проходящая через этот сигнал или над ним, указывает нулевое значение, а положительные значения выделены соответствующим цветом. Максимальное значение этого сигнала в сером окне (25 мсек после начала щебета) принимается как ответ нейрона на щебетание. Ответы на каждый из четырех щебетаний используются для создания двухмерного представления четырехмерного пространства отклика, известного как глиф. Соответствие между размерами глифов и нейронной реакцией на фазы щебетания демонстрируется для средних примеров On- и Off-типов.Соответствие указывается путем выделения оси глифа, связанной с данной фазой щебетания, на глифе, видимом справа от этого отклика фазы щебета. B: Гистограммы перистимулов из тех же шести примеров клеток On-типа, использованных на фиг. 2. Ответы на 4 различных щебетания были объединены. Обратите внимание, что хотя реакции поверхностных клеток On-типа на биение трудно отличить от PSTH на рис. 2, их ответы на щебетание довольно ясны. Глиф, суммирующий положение каждого примерного нейрона в пространстве отклика на эти четыре щебетания, расположен справа от их PSTH, а их зарегистрированный отклик пиковой скорости возбуждения обозначен направленным влево или вправо треугольником на соседней цветной полосе. C: То же, что и в B, но для 6 примеров нейронов Off-типа. D: Представление пространства отклика на 4 естественных сигнала коммуникации, усредненных по разным популяциям. (Вверху слева) Ответы на щебетание всех ячеек типа On были усреднены по каждому измерению пространства ответов для получения среднего значения «On глиф». То же самое было сделано для всех ячеек Off-type. Многомерное масштабирование использовалось для проецирования пространства отклика в двух измерениях и глифах, которые располагались по центру их двухкоординатного представления.Процедуру визуализации повторили, но для более конкретных субпопуляций, разделив On- и Off-type на глубокие, промежуточные и поверхностные (внизу слева). Для сравнения также показаны глифы отдельных нейронов (справа).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g006

Ответы PSTH различных ячеек On-типа на разные формы сигналов стимула щебетания показаны на рисунке 6B. В целом, глубокие пирамидные клетки On-типа более сильно реагировали на щебетание, чем их промежуточные и поверхностные аналоги, и самые сильные и самые слабые ответы выявлялись, когда щебетание происходило в фазах 3π / 2 и π / 2, соответственно (Рис. 6B).Качественно аналогичные результаты наблюдались для пирамидных клеток Off-типа: глубокие клетки сильнее реагировали на щебетание, чем их промежуточные и поверхностные аналоги (рис. 6С). Однако клетки Off-типа реагировали наиболее сильно и слабо, когда щебетание происходило на фазах π / 2 и 3π / 2, соответственно, что противоположно тому, что наблюдалось для клеток On-типа (рис. 6C). Таким образом, ответы пирамидных клеток On- и Off-типов значительно отличались друг от друга, если рассматривать щебетание, происходящее на фазах 3π / 2 (One-way ANOVA, p = 0.0002) и π / 2 (односторонний дисперсионный анализ, p = 0,0003), но не в фазах 0 (односторонний дисперсионный анализ, p = 0,3518) и π (односторонний дисперсионный анализ, p = 0,4107). Построение усредненных по популяции ответов клеток On- и Off-типов на щебетание выявило глифы, которые были противоположны друг другу (рис. 6D, верхняя левая панель).

Мы также обнаружили, что ответы всех 6 классов пирамидных клеток значительно отличались друг от друга ( Wilks = 0,46216, F = 3.9271, p = 0,00001, рис. 6D, нижняя левая панель), что указывает на то, что наша классификационная схема, основанная на исходной частоте срабатывания, вряд ли заслонит какую-либо связь между функцией и анатомией. Однако мы также обнаружили, что было значительное перекрытие между ответами пирамидных клеток ELL (рис. 6D, правая панель).

Наши результаты предполагают, что существует взаимосвязь между функцией и анатомией пирамидных клеток ELL, которая несколько размыта из-за большого перекрытия между ответами разных классов анатомических клеток.Чтобы дополнительно проверить эту возможность, мы проследили этапы нашего алгоритма кластеризации с одной связью, использованного после CFA или DTW, и результаты показаны на рис. 7A и 7B, соответственно. Изучение этих двухмерных сетевых проекций показывает, что нейроны активного типа обычно располагаются на одном конце, а нейроны выключенного типа – на другом конце (рис. 7A и 7B).

Рис. 7.

A: На каждом шаге алгоритма одиночной связи кластеры объединяются на основе минимального расстояния между двумя наблюдениями, каждое из которых принадлежит отдельным кластерам.Какие наблюдения были связаны на каждой итерации алгоритма (узлы приведенной выше дендрограммы) и на каком расстоянии они находились друг от друга в исходной матрице попарных расстояний, использовались для создания матрицы или сети смежности, которая затем была представлена ​​в виде сетевого графа. В каждой двумерной координате был нанесен глиф, суммирующий местоположение наблюдений в пространстве отклика на 4 стимула щебетания, и цветная буква, обозначающая On- (синий) или Off-type (красный), глубокий (D), промежуточный (I) или поверхностный (S) был нанесен поверх этого. B: То же, что A, но для DTW. C: Профили отклика, захваченные 44 характеристиками отклика, спроецированными в трехмерное пространство признаков с использованием 8-факторной статистической модели (χ 2 = 1266 df = 622 p = 3,47×10 -46 ), составили 78% дисперсии . Каждое наблюдение окрашено в соответствии с его анатомическим обозначением, и каждое наблюдение связано со средним значением своего анатомического класса в факторном пространстве. D: Сетевой граф (ненасыщенные черные линии), построенный на основе матрицы смежности, где каждое наблюдение было связано с ближайшей половиной совокупности с использованием расстояния деформации между наблюдениями в качестве записей с каждым режимом, помеченным в соответствии с типом включения или выключения как а также класс анатомических клеток.Вычисляли среднюю координату для каждого из шести анатомических обозначений, и наблюдения были связаны со средним значением их соответствующих групп.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.g007

Если бы 6 анатомических классов соответствовали 6 отличительным функциональным классам, то можно было бы ожидать, что наблюдения, сгруппированные по анатомическим классам, будут соответствовать 6 четко разделенным не -перекрывающиеся кластеры. Действительно, чтобы проверить эту гипотезу, мы создали суррогатный набор данных, состоящий из ответов PSTH шести примеров клеток из каждого анатомического класса, к которым был добавлен шум, имитирующий изменчивость, наблюдаемую в эксперименте (см. Методы).Затем этот суррогатный набор данных был проанализирован с помощью DTW с последующей иерархической кластеризацией. Мы обнаружили, что полученная дендрограмма показала шесть хорошо разделенных кластеров (S3 Рис). Маркировка отдельных «ячеек» из нашего суррогатного набора данных в сети, построенной на основе алгоритма динамического преобразования времени, показала, что разные анатомические классы занимают разные квадранты (рис. S4A). Однако это не относится к нашим экспериментальным данным. Вместо этого разные анатомические классы имеют тенденцию рассредоточиваться во всех направлениях, занимая общие квадранты.Подтверждая наши предыдущие наблюдения, мы не нашли никаких кластеров, и данные были распределены довольно равномерно по тому, что можно было бы описать как две сходящиеся плоскости, каждая из которых соответствует ответам типа «включено» или «выключено» (рис. 7A и 7B). Затем мы пометили отдельные нейроны либо в факторном пространстве (рис. 7C), либо в сети, построенной на основе алгоритма динамического преобразования времени (рис. 7D). В обоих случаях мы обнаружили, что репрезентативное пространство имеет большое значение, поскольку оно связано с известными анатомическими и физиологическими свойствами (рис. 7C и 7D).Хотя есть некоторый шум / перекрытие, в среднем 6 анатомических классов занимают разные области, которые сами по себе организованы по отношению друг к другу значимым образом, хотя между соседними областями есть явное перекрытие, в отличие от того, что видно для суррогатного набора данных (S4B Рис.) . Например, поверхностный и глубокий классы расположены на противоположных концах Фактора 3, а промежуточные классы расположены между этими двумя, в то время как нейроны включенного и выключенного типов, по-видимому, хорошо разделены по факторам 1 и 2, в соответствии с анатомической организацией Пирамидные клетки ELL (рис. 7C).Качественно аналогичные результаты были получены с использованием динамического преобразования времени (рис. 7D). В целом результаты согласуются с результатами, полученными при рассмотрении величины отклика на различные чириканье (рис. 6).

Мы пришли к выводу, что, хотя ответы разных анатомических классов клеток в среднем отличаются друг от друга, значительное совпадение между ними означает, что они распределены по континууму. Ячейки включенного типа расположены с одной стороны, а ячейки выключенного типа – с другой.Кроме того, с каждой стороны существует общий порядок ответов от глубоких к промежуточным и от промежуточных к поверхностным клеткам, но именно перекрытие между соседними группами препятствует функциональной классификации, основанной только на ответах на стимулы щебетания. Сравнение результатов, полученных из нашего экспериментального и суррогатного набора данных, позволяет предположить, что это совпадение связано со значительной неоднородностью ответов внутри каждого анатомического класса.

Обсуждение

Сводка результатов

Мы исследовали ответы пирамидных клеток ELL на естественные стимулы электросвязи.В частности, мы проверили, можно ли использовать эти ответы для функциональной классификации клеток. Качественно аналогичные результаты были получены с использованием двух разных алгоритмов неконтролируемой классификации, в которых ответы лежали вдоль континуума. Кроме того, мы исследовали, существует ли связь между анатомией и функцией. В целом мы обнаружили, что ответы нейронов включенного и выключенного типов можно легко отличить друг от друга. Ответы поверхностных, промежуточных и глубоких пирамидных клеток в среднем отличались друг от друга, указывая на то, что действительно существует взаимосвязь между анатомией и функцией пирамидных клеток ELL.В то время как ответы разных анатомических классов упорядочены и занимают разные области функционального пространства, неоднородность ответов внутри каждого анатомического класса вызывает перекрытие между этими областями, тем самым формируя континуум. Таким образом, наши результаты предоставляют убедительные доказательства против гипотезы о том, что пирамидные клетки ELL можно функционально классифицировать на основе их ответов только на естественные стимулы электросвязи, несмотря на принадлежность к разным анатомическим классам.

Возможные предупреждения

Любая функциональная классификация ограничивается первым шагом выборки данных [62].Вполне возможно, что ограниченная выборка в целом могла повлиять на решение факторной модели (т. Е. CFA), полученное на основе корреляций между переменными в генеральной совокупности. Однако наши результаты классификации временных рядов DTW не страдают от этого потенциального недостатка, поскольку, в отличие от CFA, расстояния, вычисленные между каждой парой нейронов, не зависят от популяции. Кроме того, DTW ограничивает количество свободных параметров для рассмотрения и позволяет проводить нелинейные сравнения между парами нейронов.Учитывая хорошее соответствие между двумя методами, как видно при сравнении анатомической маркировки в факторном пространстве (т. Е. CFA) и проекции сети n / 2-NN (т. Е. DTW), а также наши результаты, показывающие, что кластеры могут быть восстановлены из суррогатного набора данных, проанализированного так же, как и экспериментальных данных, маловероятно, что наши результаты были артефактом конечной выборки или нашей методологии.

Существует множество доступных алгоритмов кластеризации, включая широко используемый метод k-средних.Этот метод здесь не рассматривался из-за отсутствия наблюдаемых в факторном пространстве кластеров сферической формы [63]. Интересно, что использованный здесь метод единственной связи подвергался критике за создание цепей [64], которые, как можно утверждать, приводят к впечатлению континуума. Тем не менее, мы отмечаем, что все алгоритмы накладывают структуру на данные, однако метод единой связи – единственный алгоритм, структура которого меньше всего зависит от состава населения. По сути, каждое наблюдение связано таким образом, что минимальная длина ребер, необходимая для соединения каждой точки в пространстве, является конечным результатом алгоритма.Маловероятно, что наши результаты были артефактом использования единого алгоритма связи, поскольку тестирование этого алгоритма на игрушечном наборе данных с хорошо разделенными цепочками кластеров наблюдалось только локально внутри кластеров и не приводило к впечатлению континуума. Это, кроме того, подтверждается результатами, показывающими, что использование нашей методологии суррогатных данных с той же изменчивостью, что и наш экспериментальный набор данных, но который состоял из шести различных профилей ответов по построению, выявил шесть хорошо разделенных кластеров.

Отметим, что ярлыки наших анатомических классов были присвоены на основе их исходных (т.е. при отсутствии стимуляции) свойств, а не анатомических особенностей как таковых. Однако маловероятно, что это повлияет на качественный характер наших результатов, потому что: 1) предыдущие исследования установили очень сильную линейную корреляцию (-0,8) между морфологией и исходной активностью [29, 30]; 2) базовая активность не зависит от активности, вызванной стимулом; 3) мы обнаружили статистически значимые различия между средними ответами пирамидных клеток On- и Off-типов, а также между глубокими, промежуточными и поверхностными подклассами, как определено с использованием базовой активности.Отметим, что, хотя возможно реконструировать морфологию пирамидных клеток ELL, заполняя нейрон индикатором при внутриклеточной регистрации [29, 30], такой методологии недостаточно, чтобы дать однозначное определение. Это связано с тем, что такие измерения морфологии, как длина или распространение дендритов, распределены по континууму [29, 30]. Скорее, нужно было бы пометить ячейку, из которой производится запись, и другие пять типов пирамидных ячеек, принадлежащих тому же столбцу ELL. Такие методы не могут быть реализованы в пирамидных клетках ELL и выходят за рамки настоящего исследования.

Наконец, отметим, что наш набор стимулов был ограничен ритмом, а также четырьмя небольшими формами сигнала щебетания. Вполне возможно, что включение ответов на более широкий набор стимулов может привести к лучшему разделению между анатомическими подклассами (то есть глубокими, промежуточными и поверхностными). Это маловероятно, поскольку пирамидные клетки также обнаруживают большие неоднородности в своих ответах на эти стимулы [34, 46–48]. Наши результаты, показывающие, что клетки On- и Off-типа могут быть четко различимы только при рассмотрении биений (рис. 2C и 2E), но в меньшей степени при добавлении стимулов щебетания (рис. 6D) подтверждают нашу гипотезу, но необходимы дальнейшие исследования для проверки этого прогноза. .

Значение кодирования в электросенсорной системе

Наши результаты показывают, что ответы различных анатомических классов пирамидных клеток ELL были распределены вдоль континуума. Тогда возникает важный вопрос: почему вообще существуют разные классы анатомических клеток?

Во-первых, отметим, что глубокие пирамидные клетки составляют функционально отдельную популяцию от своих промежуточных и поверхностных собратьев. Это потому, что только клетки с глубокой пирамидой проецируются на ядро ​​praeminentialis (nP) [28, 29].Нейроны внутри nP, в свою очередь, посылают проекции обратной связи прямо и косвенно обратно пирамидным клеткам ELL [65]. Предыдущие исследования показали, что глубокие пирамидные клетки получают гораздо меньше обратной связи, чем их поверхностные и промежуточные аналоги и что, что важно, обратная связь с глубокими пирамидными клетками не является пластичной [29]. Таким образом, важная функциональная роль глубоких пирамидных клеток заключается в обеспечении обратной связи, прежде всего, их поверхностным и промежуточным аналогам. Такая обратная связь служит для ослабления ответов на избыточные стимулы [29, 47, 66–68], а также для контроля усиления [69, 70].

Во-вторых, в предыдущих исследованиях сравнивалась реакция глубоких, промежуточных и поверхностных пирамидных клеток на стимулы, не учитываемые в текущем исследовании, включая ступенчатое увеличение амплитуды EOD, зашумленные изменяющиеся во времени формы волны, синусоидальные формы волны на разных частотах, другие коммуникационные стимулы и огибающую. стимулы [34, 41, 46–48]. В целом, глубокие пирамидные клетки показали наименьшую избирательность в своих профилях ответа, которая напоминает профиль периферических афферентов в целом, в то время как поверхностные пирамидные клетки показали наибольшую избирательность.Отчасти такая избирательность обусловлена ​​обратной связью от глубокопирамидных клеток [29, 46, 47]. Интересно, что глубокие пирамидные клетки имеют тенденцию демонстрировать более линейные ответы, чем их промежуточные и поверхностные аналоги, что частично связано с их более высокими исходными скоростями активации [46, 71]. В целом считается, что важной функцией глубоких пирамидных клеток является обеспечение электросенсорного мозга точной оценкой фактического стимула независимо от адаптации или фильтрации. Это связано с тем, что предыдущие исследования показали, что глубокие пирамидные клетки ELL проявляют слабую адаптацию и имеют широкие кривые настройки по сравнению с их промежуточными и поверхностными аналогами [28, 39, 47, 48, 72].

Наши результаты, показывающие, что ответы различных анатомических классов на естественные стимулы электросвязи значительно отличаются друг от друга, предоставляют дополнительные доказательства того, что существует взаимосвязь между анатомической и функциональной классификацией пирамидных клеток ELL при рассмотрении их ответов на естественную электросвязь. стимулы. Однако эта взаимосвязь не является однозначной, потому что неоднородность ответов внутри каждого анатомического класса вызывает перекрытие между ответами соседних анатомических классов, тем самым создавая континуум.Несмотря на эти большие неоднородности ответа, мы утверждаем, что важно, чтобы будущие исследования продолжались с учетом различных анатомических классов клеток. Это связано с тем, что, как упоминалось выше, многочисленные исследования, включая наше собственное, обнаружили взаимосвязь между анатомией и функцией пирамидных клеток ELL, а также потому, что глубокие пирамидные клетки составляют отдельный класс клеток с точки зрения анатомии и функции.

Мы также утверждаем, что наличие пирамидных клеточных ответов ELL на стимулы, распределенных по континууму, обеспечивает большую гетерогенность в их профилях ответов, что, в свою очередь, полезно для кодирования.Действительно, как теоретические [73, 74], так и экспериментальные [34, 75, 76] исследования показали, что нейронные неоднородности полезны для кодирования. В частности, неоднородности в пирамидных клетках ELL полезны для оценки характеристик стимулов электросвязи, используемых в основном во время ухаживания [34]. Вполне вероятно, что такие неоднородности полезны для популяционного кодирования других типов электро-сенсорных стимулов, но для проверки этой гипотезы необходимы дальнейшие исследования. Это связано с тем, что пирамидные клетки ELL обнаруживают корреляции между своей изменчивостью (т.е.д., шумовые корреляции) [77, 78], которые можно оценить только при одновременных записях. Таким образом, ответы населения не могут быть оценены путем объединения неодновременных записей отдельных единиц.

Более того, большое разнообразие ответов, обеспечиваемое непрерывным представлением, напоминает нелинейную смешанную избирательность, которая является хорошо известной сигнатурой представлений большой размерности [79]. Считается, что нейроны префронтальной и теменной коры, демонстрирующие такую ​​смешанную избирательность, действуют как многозадачные, по-разному реагируя в зависимости от контекста, тем самым выполняя разные функции в разных динамически создаваемых ансамблях [80].Интересно отметить, что, поскольку линейное считывание экспоненциально растет с увеличением размерности [80], такое представление с высокой размерностью позволит обнаруживать и / или различать разнообразие стимулов, с которыми может столкнуться животное в его естественной среде обитания. Мы предполагаем, что неоднородности в ответах пирамидных клеток ELL позволяют им оптимально кодировать поведенчески релевантные особенности стимула в зависимости от контекста. Вероятно, что большое количество нейромодулирующих сигналов, получаемых пирамидными клетками ELL, помогает опосредовать эту функцию [38, 81, 82].

Мы также утверждаем, что сильная неоднородность в профилях ответа пирамидных клеток ELL полезна для передачи информации в высшие структуры мозга, поскольку все анатомические классы пирамидных клеток ELL проецируются в Torus semicircularis среднего мозга [29]. Ответы нейронов TS в целом более избирательны, чем ответы пирамидных клеток ELL [32, 36, 71, 83, 84]. Интересно, однако, что некоторые нейроны TS обнаруживают профили ответа, напоминающие профили пирамидных клеток ELL [36, 83].Возможно, что глубокие пирамидные клетки проецируются на такие нейроны TS, в то время как поверхностные и промежуточные пирамидные клетки вместо этого проецируются на более селективные нейроны TS, но необходимы дальнейшие исследования для проверки этого прогноза. Было высказано предположение, что редкие селективные ответы нейронов TS служат для обнаружения появления поведенчески релевантных характеристик стимула, в то время как реакции менее избирательных нейронов TS вместо этого служат для различения различных стимулов [36]. Оба типа нейронов TS, кроме того, проецируются в более высокие области мозга [83].Мы предполагаем, что нелинейная смешанная селективность пирамидных клеток ELL является механизмом, допускающим появление селективных и неселективных нейронов TS.

Дополнительная информация

S1 Рис. Пирамидные клетки ELL обнаруживают сильную корреляцию между анатомическими и физиологическими свойствами.

График апикальной длины дендрита как функции базовой скорости активации для клеток активного (синий) и выключенного (красный) типов. Линия наилучшего соответствия дается dendritic_length = 8613–145 × спонтанная скорость (r = -0.73, p <10 −3 , n = 36). Этот рисунок воспроизводится с разрешения исх. [29].

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.s001

(TIF)

S3 Рис. Тестирование динамического преобразования времени и иерархической кластеризации на суррогатном наборе данных, состоящем из шести четко определенных кластеров.

A: Оптимально отсортированная дендрограмма (зеленая). Цветовой код такой же, как на фиг. 4A и 5A. Красная пунктирная линия указывает уровень, на котором дендрограмма может быть разделена для восстановления шести исходных кластеров. B: Обобщенные сцепленные ответы PSTH на четыре стимула щебета, использованные в исследовании, представлены для каждого смоделированного нейронного ответа в том же порядке, что и соседняя дендрограмма. Цветовой код такой же, как на фиг. 4B и 5B.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.s003

(TIF)

S4 Рис. Сетевые графики, полученные из суррогата, выявляют шесть четко определенных кластеров.

A: Сетевой график, полученный из суррогатных данных. На графике также нанесены глифы, суммирующие местоположение наблюдений в пространстве отклика на 4 стимула щебетания для каждой ячейки.Цветные буквы указывают, была ли каждая ячейка включенной (синий) или выключенной (красный), а также глубокой (D), промежуточной (I) или поверхностной (S). В отличие от графика, полученного из наших экспериментальных данных (см. Рис. 7B), ячейки четко упорядочены по типу, что позволяет провести разделительные линии между ними (пунктирные серые линии). B: Сетевой график из суррогатного набора данных (ненасыщенные черные линии). В отличие от графика, полученного из наших экспериментальных данных (см. Рис. 7D), можно увидеть шесть хорошо разделенных кластеров.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175322.s004

(TIF)

% PDF-1.4 % 22889 0 объект > / Метаданные 5 0 R / OCProperties >>>] / ON [22908 0 R] / Order [] / RBGroups [] >> / OCGs [22908 0 R] >> / PageLabels 22890 0 R / Pages 14 0 R / StructTreeRoot 15615 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 22907 0 объект > / Шрифт >>> / Поля 22912 0 R >> эндобдж 5 0 obj > поток application / pdf

  • x-unknown
  • 2018-05-10T09: 59: 33-07: 00
  • Apache FOP версии 2.21.4Apache FOP версии 2.22018-07-24T11: 52: 28-04: 002018-05-10T09: 59: 33-07: 002018-07-24T11: 52: 28-04: 00uuid: e4b923e5-fde6-46da-bced- 1659dd0414e0uuid: f7ff48b8-de0a-4235-8188-f84f2a946cea конечный поток эндобдж 22890 0 объект > 2>] >> эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15615 0 объект > / Тип / StructTreeRoot >> эндобдж 22891 0 объект > эндобдж 22892 0 объект > эндобдж 22893 0 объект > эндобдж 22894 0 объект > эндобдж 22895 0 объект > эндобдж 22896 0 объект > эндобдж 22897 0 объект > эндобдж 22898 0 объект > эндобдж 22899 0 объект > эндобдж 22900 0 объект > эндобдж 22901 0 объект > эндобдж 22902 0 объект > эндобдж 22903 0 объект > эндобдж 22904 0 объект > эндобдж 22905 0 объект > эндобдж 22906 0 объект > эндобдж 15441 0 объект [15442 0 R 15443 0 R 15444 0 R 15445 0 R 15446 0 R 15447 0 R 15448 0 R 15449 0 R 15450 0 R 15451 0 R 15452 0 R 15453 0 R 15454 0 R 15455 0 R 15456 0 R 15456 0 R 15456 0 R 15457 0 R 15457 0 R 15457 0 R 15457 0 R 15458 0 R 15458 0 R 15458 0 R 15459 0 R 15459 0 R 15459 0 R 15459 0 R 15459 0 R 15460 0 R 15460 0 R 15460 0 R 15461 0 R 15462 0 R 15463 0 R 15464 0 R 15462 0 R 15465 0 R 15466 0 R 15466 0 R 15467 0 R 15468 0 R 15469 0 R 15470 0 R 15471 0 R 15472 0 R 15472 0 R 15473 0 R 15474 0 R 15474 0 15474 руб. 0 15474 руб. 0 руб. 15475 0 руб. 15476 0 руб.] эндобдж 15464 0 объект >>>] / P 15462 0 R / S / Ссылка >> эндобдж 15481 0 объект [15442 0 R 15443 0 R 15482 0 R 15483 0 R 15483 0 R 15483 0 R 15483 0 R 15484 0 R 15484 0 R 15484 0 R 15484 0 R 15485 0 R 15486 0 R 15487 0 R 15488 0 R 15489 0 R 15490 0 R 15491 0 R 15492 0 R 15493 0 R 15494 0 R 15495 0 R 15496 0 R 15496 0 R 15497 0 R 15498 0 R 15499 0 R 15500 0 R 15501 0 R 15502 0 R 15503 0 R 15504 0 R 15505 0 R 15506 0 R 15506 0 R 15507 0 R 15508 0 R 15508 0 R 15509 0 R 15510 0 R 15511 0 R 15512 0 R 15513 0 R 15514 0 R 15514 0 R 15515 0 R 15516 0 R 15475 0 R 15476 0 R] эндобдж 15521 0 объект [15442 0 R 15443 0 R 15522 0 R 15523 0 R 15524 0 R 15525 0 R 15526 0 R 15527 0 R 15528 0 R 15529 0 R 15530 0 R 15531 0 R 15532 0 R 15531 0 R 15475 0 R 15476 0 R] эндобдж 15532 0 объект >>] / P 15531 0 R / S / Ссылка >> эндобдж 15537 0 объект [15538 0 R 15539 0 R 15540 0 R 15541 0 R 15542 0 R 15543 0 R 15544 0 R 15545 0 R 15546 0 R 15547 0 R 15547 0 R 15548 0 R 15549 0 R 15550 0 R 15550 0 R 15550 0 R 15550 0 R 15550 0 R 15551 0 R 15551 0 R 15551 0 R 15552 0 R 15552 0 R 15553 0 R 15553 0 R 15553 0 R 15553 0 R 15554 0 R 15554 0 R 15555 0 R 15555 0 R 15555 0 R 15556 0 R 15557 0 R 15558 0 R 15559 0 R 15559 0 R 15560 0 R 15561 0 R 15562 0 R 15563 0 R 15564 0 R 15565 0 R 15566 0 R 15567 0 R 15568 0 R 15569 0 R 15570 0 R 15571 0 R 15572 0 Р] эндобдж 15577 0 объект [15538 0 R 15539 0 R 15578 0 R 15579 0 R 15580 0 R 15581 0 R 15582 0 R 15583 0 R 15584 0 R 15585 0 R 15585 0 R 15586 0 R 15587 0 R 15588 0 R 15589 0 R 15590 0 R 15591 0 R 15592 0 R 15593 0 R 15594 0 R 15594 0 R 15595 0 R 15595 0 R 15596 0 R 15597 0 R 15597 0 R 15598 0 R 15599 0 R 15600 0 R 15600 0 R 15601 0 R 15602 0 R 15603 0 R 15602 0 15571 0 15572 0 рандов] эндобдж 15603 0 объект >>] / P 15602 0 R / S / Ссылка >> эндобдж 15602 0 объект > 15603 0 R>] / P 22873 0 R / S / P >> эндобдж 22873 0 объект > эндобдж 15714 0 объект > эндобдж 15614 0 объект > эндобдж 15616 0 объект > эндобдж 15617 0 объект > эндобдж 15618 0 объект > эндобдж 15619 0 объект > эндобдж 15620 0 объект > эндобдж 15621 0 объект > эндобдж 15622 0 объект > эндобдж 15623 0 объект > эндобдж 15624 0 объект > эндобдж 15625 0 объект > эндобдж 15626 0 объект > эндобдж 15627 0 объект > эндобдж 15628 0 объект > эндобдж 15629 0 объект > эндобдж 15630 0 объект > эндобдж 15631 0 объект > эндобдж 15632 0 объект > эндобдж 15633 0 объект > эндобдж 15634 0 объект > эндобдж 15635 0 объект > эндобдж 15636 0 объект > эндобдж 15637 0 объект > эндобдж 15638 0 объект > эндобдж 15639 0 объект > эндобдж 15640 0 объект > эндобдж 15641 0 объект > эндобдж 15642 0 объект > эндобдж 15643 0 объект > эндобдж 15644 0 объект > эндобдж 15645 0 объект > эндобдж 15646 0 объект > эндобдж 15647 0 объект > эндобдж 15648 0 объект > эндобдж 15649 0 объект > эндобдж 15650 0 объект > эндобдж 15651 0 объект > эндобдж 15652 0 объект > эндобдж 15653 0 объект > эндобдж 15654 0 объект > эндобдж 15655 0 объект > эндобдж 15656 0 объект > эндобдж 15657 0 объект > эндобдж 15658 0 объект > эндобдж 15659 0 объект > эндобдж 15660 0 объект > эндобдж 15661 0 объект > эндобдж 15662 0 объект > эндобдж 15663 0 объект > эндобдж 15664 0 объект > эндобдж 15665 0 объект > эндобдж 15666 0 объект > эндобдж 15667 0 объект > эндобдж 15668 0 объект > эндобдж 15669 0 объект > эндобдж 15670 0 объект > эндобдж 15671 0 объект > эндобдж 15672 0 объект > эндобдж 15673 0 объект > эндобдж 15674 0 объект > эндобдж 15675 0 объект > эндобдж 15676 0 объект > эндобдж 15677 0 объект > эндобдж 15678 0 объект > эндобдж 15679 0 объект > эндобдж 15680 0 объект > эндобдж 15681 0 объект > эндобдж 15682 0 объект > эндобдж 15683 0 объект > эндобдж 15684 0 объект > эндобдж 15685 0 объект > эндобдж 15686 0 объект > эндобдж 15687 0 объект > эндобдж 15688 0 объект > эндобдж 15689 0 объект > эндобдж 15690 0 объект > эндобдж 15691 0 объект > эндобдж 15692 0 объект > эндобдж 15693 0 объект > эндобдж 15694 0 объект > эндобдж 15695 0 объект > эндобдж 15696 0 объект > эндобдж 15697 0 объект > эндобдж 15698 0 объект > эндобдж 15699 0 объект > эндобдж 15700 0 объект > эндобдж 15701 0 объект > эндобдж 15702 0 объект > эндобдж 15703 0 объект > эндобдж 15704 0 объект > эндобдж 15705 0 объект > эндобдж 15706 0 объект > эндобдж 15707 0 объект > эндобдж 15708 0 объект > эндобдж 15709 0 объект > эндобдж 15710 0 объект > эндобдж 15711 0 объект > эндобдж 15712 0 объект > эндобдж 15713 0 объект > эндобдж 22846 0 объект > эндобдж 22847 0 объект > эндобдж 22848 0 объект > эндобдж 22849 0 объект > эндобдж 15475 0 объект >>>] / P 22849 0 R / S / Диапазон >> эндобдж 22850 0 объект > эндобдж 15476 0 объект >>>] / P 22850 0 R / S / Цитата >> эндобдж 15536 ​​0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / StructParents 754 / Tabs / S / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 15535 0 объект [15520 0 R] эндобдж 22913 0 объект > поток HUn6} Ge_v7dXL $ 7KSC͙3 # w ydk # 5Lz7 {7ђjd_G / $ өf / ~ Dԋ4 | 帟 qg + & ҹw7 = S q8 aY? {rO ~ t & 1> y ± ^ q; I; W ٚ ܌ Lо? = H! {v ~ ď Ny: pKC $ yq8! N | wFx ~ q {xd ܼ Hk | fZK Յ 2 ## ҅.A-

    США 6 965 816 B2 – Обновления системы PFN / TRAC FAA для подотчетного дистанционного и робототехнического управления, чтобы остановить несанкционированное использование самолетов и улучшить управление оборудованием и общественную безопасность на транспорте

    1. Система управления воздушным судном, включающая по крайней мере один контроллер / маршрутизатор воздушного судна PFN / TRAC 1A, который взаимодействует по крайней мере с одним из основных средств управления полетом, существующими средствами управления полетом и потоками системных данных для обнаружения неисправного воздушного судна и определения федеральной технологии контроля доступа ( FACT), включая состояние системы под контролем (SUC), по крайней мере, для одного блока PFN / TRAC 1A, указанная система управления воздушным судном может дополнительно обеспечивать по крайней мере одно из дистанционного управления (RC) и робототехники для постепенного снижения риска общественной безопасности по крайней мере на одно из предотвращения несанкционированного и уменьшения небезопасного использования и сопутствующего ущерба проблемного самолета путем блокировки локальных органов управления полетом человека и запуска предварительно запрограммированного плана полета робототехники, хранящегося в защищенном резидентном бортовом компьютере, в ответ на как минимум один 1A PFN / TRAC блок, по крайней мере, один блок PFN / TRAC 1A, измеряющий и регулирующий атмосферу в кабине и кабине экипажа, а также дополнительно обрабатывающий топливные отсеки и d слив ненужного топлива до столкновения или ФАКТ-посадки в безопасном месте и реагирование на команды, данные по крайней мере одним военным пилотом RC PFN 1A в самолете помощи или сопровождения, и принятие их от местных команд RC после передачи протокола в сейф Пилот с дистанционным управлением базовой станции для любых конечных дистанционных управлений глиссады и команд посадки, чтобы вернуться на поверхность на обозначенной безопасной безопасной базе (SB) и остановиться в специальной позиции, по крайней мере, один блок PFN / TRAC 1A, включая по крайней мере одно приложение, специфичное для полет события ФАКТА, определяемый посредством непрерывной телеметрии в реальном времени, передаваемой на поверхность, поэтому дополнительная локальная реакция включает в себя по крайней мере одно из: упаковка самолета в мешки и хранение самолета в изоляционной подвеске до тех пор, пока не будет проверена хотя бы одна из биологических и химических опасностей и опционально идентифицированы и токсины, если они присутствуют, по крайней мере, один из нейтрализованных и далее локализованных и дополнительно сообщенных, опционально через матрицу TSA / FACT Министерства внутренней безопасности в транец и Центр контроля заболеваний CDC;

    • по меньшей мере один блок PFN / TRAC 1A, необязательно выполняющий дополнительные функции в ответ на другие части системы PFN / TRAC и наземные блоки PFN, необязательно через по меньшей мере одну из матрицы интрасетей, выделенной связи ближнего действия и гео / времени синхронизированные портативные сети, настроенные в режиме реального времени для подключения определенной группы отвечающих PFN от кросс-приложений, необязательно, в сеть безопасности FAA / AOC / TSA FACT Воздушная интрасеть и контур связи с первым реагирующим устройством для быстрого реагирования в воздухе и на землю для устранения надвигающегося крушения или незапланированной посадки область через локальную беспроводную сеть; и

      : по крайней мере, один блок PFN / TRAC 1A, устанавливающий наземный контакт с воздушным судном, определяет состояние воздушного судна и / или степень и характер любого поля обломков с помощью уцелевшей беспроводной связи и датчиков, все еще нетронутых, и реагирования, чтобы определить, как лучше всего безопасно управлять воздушным судном. ‘”‘” ” попытка ответчика ‘”‘” по оказанию помощи самолету, произошедшему в результате происшествия FACT.

    % PDF-1.3 % 3003 0 объект > эндобдж xref 3003 506 0000000016 00000 н. 0000010495 00000 п. 0000010683 00000 п. 0000010824 00000 п. 0000027507 00000 п. 0000027669 00000 н. 0000027756 00000 п. 0000027860 00000 н. 0000028029 00000 п. 0000028099 00000 н. 0000028190 00000 п. 0000028344 00000 п. 0000028494 00000 п. 0000028564 00000 п. 0000028651 00000 п. 0000028772 00000 п. 0000028842 00000 п. 0000028964 00000 п. 0000029034 00000 п. 0000029150 00000 п. 0000029220 00000 н. 0000029327 00000 п. 0000029390 00000 н. 0000029511 00000 п. 0000029574 00000 п. 0000029745 00000 п. 0000029855 00000 п. 0000029982 00000 п. 0000030089 00000 п. 0000030159 00000 п. 0000030332 00000 п. 0000030402 00000 п. 0000030512 00000 п. 0000030638 00000 п. 0000030745 00000 п. 0000030814 00000 п. 0000030968 00000 п. 0000031037 00000 п. 0000031147 00000 п. 0000031253 00000 п. 0000031418 00000 п. 0000031487 00000 п. 0000031598 00000 п. 0000031692 00000 п. 0000031859 ​​00000 п. 0000031928 00000 п. 0000032035 00000 п. 0000032145 00000 п. 0000032308 00000 п. 0000032377 00000 п. 0000032489 00000 н. 0000032594 00000 п. 0000032756 00000 п. 0000032825 00000 н. 0000032933 00000 п. 0000033031 00000 п. 0000033196 00000 п. 0000033265 00000 п. 0000033370 00000 п. 0000033473 00000 п. 0000033630 00000 п. 0000033699 00000 п. 0000033792 00000 п. 0000033942 00000 п. 0000034010 00000 п. 0000034097 00000 п. 0000034218 00000 п. 0000034286 00000 п. 0000034407 00000 п. 0000034475 00000 п. 0000034636 00000 п. 0000034704 00000 п. 0000034802 00000 п. 0000034899 00000 п. 0000035006 00000 п. 0000035073 00000 п. 0000035133 00000 п. 0000035201 00000 п. 0000035269 00000 п. 0000035337 00000 п. 0000035405 00000 п. 0000035527 00000 п. 0000035596 00000 п. 0000035715 00000 п. 0000035784 00000 п. 0000035904 00000 п. 0000035973 00000 п. 0000036109 00000 п. 0000036178 00000 п. 0000036335 00000 п. 0000036404 00000 п. 0000036562 00000 п. 0000036631 00000 п. 0000036788 00000 п. 0000036857 00000 п. 0000037015 00000 п. 0000037084 00000 п. 0000037242 00000 п. 0000037311 00000 п. 0000037433 00000 п. 0000037502 00000 п. 0000037629 00000 п. 0000037698 00000 п. 0000037826 00000 п. 0000037895 00000 п. 0000038017 00000 п. 0000038086 00000 п. 0000038190 00000 п. 0000038259 00000 п. 0000038369 00000 п. 0000038438 00000 п. 0000038567 00000 п. 0000038636 00000 п. 0000038755 00000 п. 0000038824 00000 п. 0000038941 00000 п. 0000039010 00000 п. 0000039119 00000 п. 0000039188 00000 п. 0000039325 00000 п. 0000039394 00000 п. 0000039516 00000 п. 0000039585 00000 п. 0000039699 00000 н. 0000039768 00000 п. 0000039900 00000 н. 0000039969 00000 н. 0000040038 00000 п. 0000040107 00000 п. 0000040211 00000 п. 0000040280 00000 п. 0000040392 00000 п. 0000040461 00000 п. 0000040585 00000 п. 0000040654 00000 п. 0000040723 00000 п. 0000040792 00000 п. 0000040927 00000 п. 0000040996 00000 п. 0000041106 00000 п. 0000041175 00000 п. 0000041279 00000 п. 0000041348 00000 н. 0000041464 00000 п. 0000041533 00000 п. 0000041702 00000 п. 0000041771 00000 п. 0000041885 00000 п. 0000041954 00000 п. 0000042068 00000 п. 0000042137 00000 п. 0000042249 00000 п. 0000042318 00000 п. 0000042428 00000 п. 0000042497 00000 п. 0000042622 00000 п. 0000042691 00000 п. 0000042844 00000 п. 0000042913 00000 п. 0000043033 00000 п. 0000043102 00000 п. 0000043252 00000 п. 0000043321 00000 п. 0000043459 00000 п. 0000043528 00000 п. 0000043597 00000 п. 0000043666 00000 п. 0000043787 00000 п. 0000043856 00000 п. 0000043973 00000 п. 0000044042 00000 п. 0000044159 00000 п. 0000044228 00000 п. 0000044346 00000 п. 0000044415 00000 п. 0000044547 00000 п. 0000044616 00000 п. 0000044685 00000 п. 0000044754 00000 п. 0000044875 00000 п. 0000044944 00000 п. 0000045085 00000 п. 0000045154 00000 п. 0000045264 00000 п. 0000045333 00000 п. 0000045458 00000 п. 0000045527 00000 п. 0000045596 00000 п. 0000045665 00000 п. 0000045815 00000 п. 0000045884 00000 п. 0000046035 00000 п. 0000046104 00000 п. 0000046225 00000 п. 0000046294 00000 п. 0000046408 00000 п. 0000046477 00000 н. 0000046591 00000 п. 0000046660 00000 п. 0000046782 00000 п. 0000046851 00000 н. 0000046920 00000 н. 0000046989 00000 п. 0000047058 00000 п. 0000047127 00000 п. 0000047197 00000 п. 0000047267 00000 п. 0000047337 00000 п. 0000047407 00000 п. 0000047560 00000 п. 0000047671 00000 п. 0000047845 00000 п. 0000047903 00000 п. 0000048055 00000 п. 0000048184 00000 п. 0000048276 00000 н. 0000048384 00000 п. 0000048442 00000 п. 0000048550 00000 п. 0000048608 00000 п. 0000048717 00000 п. 0000048775 00000 п. 0000048883 00000 п. 0000048941 00000 п. 0000049049 00000 п. 0000049107 00000 п. 0000049215 00000 н. 0000049273 00000 п. 0000049381 00000 п. 0000049439 00000 п. 0000049547 00000 п. 0000049605 00000 п. 0000049733 00000 п. 0000049791 00000 п. 0000049849 00000 п. 0000049992 00000 н. 0000050050 00000 н. 0000050229 00000 п. 0000050287 00000 п. 0000050432 00000 п. 0000050490 00000 н. 0000050548 00000 п. 0000050606 00000 п. 0000050763 00000 п. 0000050874 00000 п. 0000050963 00000 п. 0000051068 00000 п. 0000051126 00000 п. 0000051231 00000 п. 0000051289 00000 п. 0000051394 00000 п. 0000051452 00000 п. 0000051557 00000 п. 0000051615 00000 п. 0000051673 00000 п. 0000051731 00000 п. 0000051789 00000 п. 0000051957 00000 п. 0000052046 00000 п. 0000052135 00000 п. 0000052241 00000 п. 0000052299 00000 н. 0000052404 00000 п. 0000052462 00000 п. 0000052567 00000 п. 0000052625 00000 п. 0000052683 00000 п. 0000052741 00000 п. 0000052799 00000 н. 0000052970 00000 п. 0000053078 00000 п. 0000053168 00000 п. 0000053274 00000 п. 0000053332 00000 п. 0000053438 00000 п. 0000053496 00000 п. 0000053601 00000 п. 0000053659 00000 п. 0000053764 00000 п. 0000053822 00000 п. 0000053927 00000 н. 0000053985 00000 п. 0000054090 00000 п. 0000054148 00000 п. 0000054253 00000 п. 0000054311 00000 п. 0000054416 00000 п. 0000054474 00000 п. 0000054580 00000 п. 0000054638 00000 п. 0000054743 00000 п. 0000054801 00000 п. 0000054906 00000 п. 0000054964 00000 п. 0000055101 00000 п. 0000055159 00000 п. 0000055217 00000 п. 0000055275 00000 п. 0000055333 00000 п. 0000055500 00000 п. 0000055608 00000 п. 0000055699 00000 п. 0000055806 00000 п. 0000055864 00000 п. 0000055970 00000 п. 0000056028 00000 п. 0000056134 00000 п. 0000056192 00000 п. 0000056298 00000 п. 0000056356 00000 п. 0000056463 ​​00000 п. 0000056521 00000 п. 0000056627 00000 н. 0000056685 00000 п. 0000056791 00000 п. 0000056849 00000 п. 0000056955 00000 п. 0000057013 00000 п. 0000057148 00000 п. 0000057206 00000 п. 0000057264 00000 п. 0000057322 00000 п. 0000057380 00000 п. 0000057541 00000 п. 0000057631 00000 п. 0000057721 00000 п. 0000057827 00000 н. 0000057885 00000 п. 0000057943 00000 п. 0000058001 00000 п. 0000058059 00000 п. 0000058217 00000 п. 0000058317 00000 п. 0000058406 00000 п. 0000058511 00000 п. 0000058569 00000 п. 0000058674 00000 п. 0000058732 00000 п. 0000058837 00000 п. 0000058895 00000 п. 0000059000 00000 п. 0000059058 00000 п. 0000059116 00000 п. 0000059221 00000 п. 0000059326 00000 п. 0000059384 00000 п. 0000059442 00000 п. 0000059570 00000 п. 0000059628 00000 п. 0000059686 00000 п. 0000059744 00000 п. 0000059910 00000 п. 0000060024 00000 п. 0000060114 00000 п. 0000060220 00000 п. 0000060278 00000 п. 0000060336 00000 п. 0000060442 00000 п. 0000060548 00000 п. 0000060606 00000 п. 0000060664 00000 п. 0000060722 00000 п. 0000060780 00000 п. 0000060942 00000 п. 0000061067 00000 п. 0000061157 00000 п. 0000061263 00000 п. 0000061321 00000 п. 0000061427 00000 п. 0000061485 00000 п. 0000061591 00000 п. 0000061649 00000 п. 0000061756 00000 п. 0000061814 00000 п. 0000061872 00000 п. 0000061930 00000 п. 0000061988 00000 п. 0000062146 00000 п. 0000062266 00000 п. 0000062356 00000 п. 0000062463 00000 п. 0000062521 00000 п. 0000062579 00000 п. 0000062685 00000 п. 0000062743 00000 п. 0000062849 00000 п. 0000062955 00000 п. 0000063013 00000 п. 0000063071 00000 п. 0000063177 00000 п. 0000063235 00000 п. 0000063293 00000 п. 0000063351 00000 п. 0000063507 00000 п. 0000063623 00000 п. 0000063713 00000 п. 0000063819 00000 п. 0000063877 00000 п. 0000063935 00000 п. 0000064041 00000 п. 0000064099 00000 п. 0000064157 00000 п. 0000064215 00000 н. 0000064372 00000 п. 0000064486 00000 н. 0000064576 00000 п. 0000064634 00000 п. 0000064740 00000 п. 0000064798 00000 п. 0000064904 00000 н. 0000065010 00000 п. 0000065068 00000 п. 0000065126 00000 п. 0000065232 00000 п. 0000065290 00000 н. 0000065348 00000 п. 0000065406 00000 п. 0000065562 00000 п. 0000065638 00000 п. 0000065696 00000 п. 0000065754 00000 п. 0000065925 00000 п. 0000066002 00000 п. 0000066060 00000 п. 0000066123 00000 п. 0000066288 00000 п. 0000066398 00000 п. 0000066490 00000 н. 0000066548 00000 п. 0000066656 00000 п. 0000066720 00000 п. 0000066828 00000 п. 0000066892 00000 п. 0000067000 00000 н. 0000067108 00000 п. 0000067172 00000 п. 0000067236 00000 п. 0000067344 00000 п. 0000067452 00000 п. 0000067516 00000 п. 0000067580 00000 п. 0000067718 00000 п. 0000067781 00000 п. 0000067845 00000 п. 0000067908 00000 н. 0000068073 00000 п. 0000068166 00000 п. 0000068258 00000 п. 0000068322 00000 п. 0000068386 00000 п. 0000068449 00000 п. 0000068606 00000 п. 0000068680 00000 п. 0000068744 00000 п. 0000068807 00000 п. 0000068970 00000 п. 0000069047 00000 н. 0000069111 00000 п. 0000069174 00000 п. 0000069336 00000 п. 0000069413 00000 п. 0000069477 00000 п. 0000069540 00000 п. 0000069667 00000 п. 0000069741 00000 п. 0000069805 00000 п. 0000069869 00000 п. 0000069932 00000 н. 0000070002 00000 п. 0000070117 00000 п. 0000070187 00000 п. 0000070257 00000 п. 0000070320 00000 п. 0000070506 00000 п. 0000070901 00000 п. 0000071200 00000 п. 0000071297 00000 п. 0000071609 00000 п. 0000071861 00000 п. 0000072091 00000 п. 0000072496 00000 п. 0000072519 00000 п. 0000073207 00000 п. 0000073230 00000 п. 0000073778 00000 п. 0000073801 00000 п. 0000074215 00000 п. 0000074472 00000 п. 0000074830 00000 н. 0000074853 00000 п. 0000075290 00000 п. 0000075313 00000 п. 0000075729 00000 п. 0000075752 00000 п. 0000076166 00000 п. 0000076763 00000 п. 0000076786 00000 п. 0000077192 00000 п. 0000082187 00000 п. 0000083530 00000 п. 0000087319 00000 п. 0000089224 00000 п. 0000089304 00000 п. 0000089327 00000 п. 0000010979 00000 п. 0000027482 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 3004 0 объект > / Метаданные 3002 0 R / Контуры 3008 0 R >> эндобдж 3005 0 объект I ~ Z # + dT`iMau # + @ – ACw $) / П-12 / V 1 >> эндобдж 3006 0 объект > / Кодировка> >> / DA (tz`U [O) >> эндобдж 3507 0 объект > транслировать ш @! PЋ% млрд

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *