تحقیق در مورد جمع آوری شبکه فاضلاب

اختصاصی از نیک فایل تحقیق در مورد جمع آوری شبکه فاضلاب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحات: 28

مقدمه

فاضلاب یا گنداب عبارت است از آب استفاده شده ای که برای مصرف خاص خود قابل استفاده مجدد نیست یا به عبارتی کیفیت آن پایین تر از قبل از استفاده از آن می‌باشد. این آب دارای مقادیری فضولات جامد و مایع است که از خانه ها، خیابان‌ها، شستشوی زمین‌ها و در مجموع ناشی از فعالیت‌های انسانی نظیر سرویس‌های بهداشتی، کارخانه ها، صنایع و کشاورزی است. چون این آب اغلب ناپاک و دارای بویی ناخوشایند است "گنداب" نیز نامیده می‌شود.فاضلاب یا گنداب ممکن است خانگی یا ترکیبی از فاضلاب خانگی، فاضلاب صنعتی و کشاورزی نیز باشد. در این بحث، بیشتر فاضلاب ناشی از فعالیت‌های خانگی، مورد نظر است. این فاضلاب، آبی است که مواد زائد بدن انسان (مدفوع و ادرار) و فاضلاب حاصل از اقدامات بهداشتی مانند استحمام، شستشوی لباس، پخت و پز و دیگر مصارف آشپزخانه را تشکیل می‌دهد. حجم فاضلاب تولیدی در اجتماعات به موارد زیر بستگی دارد :

ارائه یک پروتکل مبتنی بر فازی به منظور افزایش طول عمر شبکه های حسگر بی سیم

اختصاصی از نیک فایل ارائه یک پروتکل مبتنی بر فازی به منظور افزایش طول عمر شبکه های حسگر بی سیم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه ارشد 

ارائه یک پروتکل مبتنی بر فازی به منظور افزایش طول عمر شبکه های حسگر بی سیم

چکیده

با پیشرفت فناوری، محبوبیت شبکه های حسگر بی سیم بیش از پیش شده است. این شبکه ها کاربردهای مختلفی دارند که از جمله آنها می توان به کاربردهای نظارتی،اتوماسیون،کشاورزی و امنیتی اشاره کرد. این گره ها دارای محدودیت های انرژی،پهنای باند،توان پردازشی و حافظه هستند. از این رو کاهش مصرف انرژی، افزایش طول عمر شبکه و مقیاس پذیری چالش های مسیریابی در شبکه های حسگر هستند.الگوریتم های بسیاری برای مسیر یابی در شبکه های حسگر ارائه شده اند. یک دسته از این الگوریتم ها الگوریتم های  سلسله مراتبی مبتنی بر خوشه بندی هستند که هدف اصلی آنها کاهش مصرف انرژی ، توزیع انرژی  مصرف شده در کل شبکه و افزایش مقیاس پذیری الگوریتم است.در بسیاری از الگوریتم های مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی مشکلاتی وجود دارد که موجب عدم کارایی الگوریتم می شوند. از جمله از این مشکلات عدم آگاهی از سطح انرژی و مکان گره های سربار ناشی از خوشه بندی و فرستادن داده ها از سرخوشه به ایستگاه پایه است. در پروتکل های خوشه بندی سرخوشه انرژی بسیاری را برای ارسال مصرف می کند، چون علاوه بر ارسال داده های خود وظیفه ارسال داده های همسایه خود که جزئی از خوشه می باشند را نیز دارد، که این خود باعث تسریع در کاهش عمر سرخوشه و به طبع آن کاهش طول عمر و انرژی شبکه می­شود. یکی از راه­های افزایش طول عمر شبکه حسگر بی سیم پروتکل مبتنی بر فازی است. در این پروتکل می توان از یک ایستگاه پایه استفاده کرد. بطور خاص به کارگیری یک ایستگاه پایه متحرک برای جمع آوری داده ها می تواند انرژی مصرفی در میان گره های حسگر را متعادل کند و در نتیجه تا حد زیادی باعث افزایش طول عمر شبکه شود در این رساله الگوریتم جدیدی مبتنی بر مدیریت طول عمر شبکه حسگر بی سیم بصورت کنترل شده با منطق فازی دوسطحی، آگاه به جزییات سرخوشه­ها و تعیین بهترین مسیر از پیش تعیین شده و بهترین گام برای حرکت ایستگاه پایه برای قرار گرفتن در نزدیکی سرخوشه مورد نظر ارائه شده است.

واژه های کلیدی: شبکه های حسگر بی سیم، منطق فازی، طول عمر شبکه

عنوان                                                                                                                          شماره صفحه

چکیده.............................................................................................................................................................1

فصل اول: کلیات تحقیق.. 2

1-1 مقدمه. 3

1-2 هدف پایان نامه. 5

1-3 ساختار پایاننامه. 5

فصل دوم ادبیات پژوهش 6

2-2 کاربرد های شبکه حسگر بی سیم.. 7

2-2-1 مانیتورینگ محیطی.. 8

2-2-2 کاربردهای نظامی.. 8

2-2-3 کاربردهای بهداشتی.. 9

2-2-4 کنترل فرایند صنعتی.. 10

2-2-5 نظارت و امنیت.... 11

2-2-6 هوشمندی خانه. 11

2-3 دسته بندی شبکه‌های حسگر بی سیم.. 12

2-4 معماری شبکه های حسگر بی سیم.. 15

2-4-1 واحد حسگر. 16

2-4-2 واحد پردازشگر. 16

2-4-3 واحد ارتباطات... 16

2-4-4 واحد توان. 17

2-5 معماری‌های شبکه. 17

2-5-1 معماری تخت.... 19

2-5-2 معماری سلسله مراتبی.. 20

2-6 اهداف طراحی شبکه. 21

2-7 چالش های طراحی شبکه. 24

فصل سوم: روش پژوهش... 27

3-1 انتشار دادهها 28

3-1-1روش همه پخشی.. 28

3-1-2روش شایعه پراکنی.. 30

3-1-3روش SPIN : 31

3-1-3-1 پیغام‌هایSPIN : 32

3-1-3-2SPIN  : یک روش دست تکانی سه مرحله‌ای.. 33

3-1-4 روش پخش مستیقم.. 34

3-1-5  پرس و جو  تودرتو. 36

3-1-6  مقایسه روش انتشار مستقیم باروش SPIN: 37

3-1-7 روش مسیر یابی جغرافیایی (GEAR) : 39

3-1-8 روش انتشار بیرون دهنده 40

3-1-9روش انتشار جذب یک مرحله‌ای.. 41

3-1-10 روش خوشهبندی.. 43

3-2 خوشهبندی گرهها 44

3-2-1 معماری‌های شبکه حسگر بی سیم.. 44

3-2-1-1 شبکه‌های حسگرهمگون. 44

3-2-1-2شبکه‌های حسگر نا همگون. 45

3-2-1-3شبکه‌های حسگر ترکیبی.. 46

3-3ساختارهای خوشه بندی نودها 48

3-3-1 چیدمان نودها با استقرار منظم.. 50

3-3-2 چیدمان نودها با توزیع تصادفی.. 50

3-4 مصرف انرژی در شبکه های حسگر بی سیم.. 51

3-5 اتصال داده 52

3-5-1 دستیابی چند گانه مبتنی بر تقسیم بندی زمانی TDMA.. 52

3-5-2 دستیابی چند گانه مبتنی بر تشخیص حامل CSMA.. 53

3-6 لایه شبکه. 53

3-7 سیستمهای فازی در شبکههای حسگر بیسیم.. 54

3-7-1 مروری بر منطق فازی.. 55

3-7-1-1 مجموعههای فازی.. 56

3-7-1-2 توابع عضویت.... 56

3-7-1-3 عملگرهای فازی.. 57

3-7-1-4 قوانین  اگر- آنگاه 58

3-7-1-5 سیستمهای استنتاج فازی.. 59

3-8 الگوریتم LEACH.. 59

3-8-1 فاز راهانداز. 60

3-8-2 فاز حالت پایدار. 61

3-9 الگوریتم سلسله مراتبی CHEF.. 62

3-9-1 انتخاب سرخوشه با استفاده از منطق فازی.. 62

3-10 کارهای مرتبط در زمینه تحرک ایستگاه پایه. 64

3-11 مروری بر الگوریتم اجتماع ذرات... 67

3-11-1 الگوریتم بهینهسازی اجتماع ذرات... 69

3-11-2 عملکرد کلی الگوریتم ذرات... 69

3-11-3 محاسبه سرعت هر ذره 70

3-11-4 ضرایب شتاب و اعداد تصادفی.. 71

3-11-5 انتخاب سرعت ماکزیمم.. 71

3-11-6 انتخاب اینرسی وزنی.. 72

فصل چهارم: تجزیه و تحلیل داده‎ها و نتایج.. 74

4-1 شرح مشکل.. 75

4-2 روش پیشنهادی.. 76

4-2-1  انتخاب سرخوشه. 76

4-2-2  پارامترهای سیستم فازی دوسطحی.. 78

4-2-3 قوانین فازی.. 79

4-2-4 تعیین مقدار شانس سرخوش.... 82

4-2-4-1 گام اول: فازیسازی.. 83

4-2-4-2 گام دوم: ارزیابی قوانین.. 85

4-2-4-3 گام سوم: تجمیع خروجیها 86

4-2-4-4 گام چهارم: غیرفازیسازی.. 86

4-2-5 مدیریت حرکت ایستگاه پایه. 87

فصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهادات تحقیق.. 88

5-1 محیط شبیهسازی و پارامترهای مورد استفاده 89

5-1-1 مدل شبکه. 89

5-1-2 مدل مصرف انرژی.. 90

5-2 معیارهای ارزیابی.. 92

5-3 نتایج شبیهسازی.. 93

5-4 نتیجهگیری.. 103

5-5 پیشنهادات... 104

منابع..............................................................................................105

مقاله تجزیه و تحلیل داده ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از نیک فایل مقاله تجزیه و تحلیل داده ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحات:20

تجزیه و تحلیل داده ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی

از حدود 1940 بطور همزمان اما جداگانه ، از سویی نوروفیزیولوژیستها سعی میکردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند و از سویی  ریاضیدانان تلاش می کردند تا مدل ریاضی بسازند که قابلیت  فراگیری و تجزیه تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. از آن زمان ، بارها این اتفاق افتاد که ریاضیدانان یافته های نوروفیزیولوژیستها را پیاده سازی کردند، بدون این که بدانند چرا، و در عمل مشاهده کردند که سیستم پیاده شده کارایی شگفت انگیز سیستم طبیعی را دارد. پس از آن توانستند منطق زیربنایی سیستم طبیعی را درک کنند. اگر چه از همان ابتدا، ریاضیدانان توانسته بودند مدل ریاضی یک سلول عصبی یا نورون را بسازند، اما تا حدود 1974 که دانش مربوط به نوع  اتصال این واحدهای شبه نورونی به یکدیگر تکامل لازم را نیافته بود. امروزه برنامه های کاربردی متعددی دردسترس هستند که با این روش کار میکنند. اگر چه کاربرد این برنامه ها بویژه برای افراد عادی کمی مشکل است، اما محققین روز به روز بیشتر و بیشتر آنها را به کار می گیرند. برای تجزیه و تحلیل یک سیستم پیچیده بوسیله روش شبکه های عصبی، نیاز به دانش زیادی درباره سیستم مورد مطالعه نمی باشد، چون عمل تجزیه و تحلیل و یادگیری در مغز شبکه اتفاق می افتد نه در مغز محقق، اما به هر حال بهره گیری از دانش کلی درباره طرز کار این شبکه ها برای کاربران آنها ضروری است، چرا که تنظیمات ساده و کلی در این برنامه ها وجود دارند که آگاهی از آنها برای ساختن یک مدل موفق ضروری است.

شبکه های عصبی مصنوعی در واقع مثلثی هستند که 3 ضلع مفهومی دارند: 1- سیستم تجزیه و تحلیل داده ها، 2- نورون یا سلول عصبی 3- شبکه یا قانون کار گروهی نورونها.  در یک تعریف کلاسیک، هایکین می گوید: شبکه عصبی عبارت است از مجموعه ای عظیم از پردازشگرهای موازی که استعداد ذاتی برای ذخیره اطلاعات تجربی و بکارگیری آن دارند و این شبکه دست کم از دو بابت شبیه مغز است: 1- مرحله ای موسوم به یادگیری دارد 2- وزن های سیناپسی جهت ذخیره دانش به کار می روند.

 وظیفه شبکه های عصبی یادگیری است. تقریبا چیزی شبیه یادگیری یک کودک خردسال. یادگیری در شبکه های عصبی رایج به شکل Supervised یا یادگیری تحت نظارت است. والدین تصاویر حیوانات مختلف را به کودک نشان می دهند و نام هرکدام رابه کودک می گویند. ما روی یک حیوان، مثلا سگ، تمرکز می کنیم. کودک تصاویر انواع مختلف سگ را می بیند و در کنار اطلاعات ورودی (تصاویر و صدا) برای هر نمونه، به او گفته می شود که این اطلاعات مربوط به یک نوع "سگ" هست یا خیر. بدون اینکه به او گفته شود، سیستم مغز او اطلاعات ورودی را تجزیه و تحلیل می کند و به یافته هایی در زمینه هر یک از پارامترهای ورودی از قبیل "رنگ، اندازه، صدا، داشتن پنجه یا سم یا شاخ" می رسد. پس از مدتی او قادر خواهد بود یک "نوع جدید" از سگ را که قبلا هرگز ندیده است شناسایی کند. از آنجایی که در مورد هر نمونه جانور در مرحله یادگیری به کودک گفته شده که آیا سگ هست یا خیر، این نوع یادگیری، تحت نظارت نامیده می شود. نوع دیگر یادگیری یعنی یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised هم توسط شبکه های عصبی شبیه سازی شده است و کاربردهای کمتری دارد.

مقایسه مدلسازی  کلاسیک در مقایسه با مدلسازی شبکه عصبی:

الف: سناریوی مدلسازی کلاسیک

جهت درک ویژگیهای مدلسازی بکمک شبکه های عصبی، لازم است که ابتدا مدلسازی کلاسیک را تجسم کنیم.: پارامترهای A,B,C,D سیستم مارا تعریف می کنند، این پارامترها می توانند غلظت مواد شیمیایی و پارامترهای فیزیکی فرمولاسیون باشند. ممکن است پارامترهای فیزیولوژیک یا پاتولوژیک وضعیت بیماران باشند. در کنار هر سری پارامتر که یک نمونه (فرمول شکل دارویی یا بیمار یا هر نمونه دیگر) را تعریف می کند یک پاسخ R وجود دارد که می تواند پایداری فرمول دارویی یا پارامتری نمایانگر وضعیت بیمار باشد.

مدلسازی کلاسیک از نخستین قدم خطای بزرگی را مرتکب می شود که فقط در سیستمهای ساده (خطی یا نزدیک به خطی) قابل صرف نظر است. نخستین قدم در روش کلاسیک برای بررسی داده ها بررسی شاخصهای تمایل به مرکز (میانگین،...) و شاخصهای پراکندگی (انحراف معیار، ...) است. از این مرحله به بعد در روش کلاسیک کاری با تک تک نمونه ها نداریم و اهمیت فردی آنها از بین می رود. بعنوان مثال ممکن است مقدار پارامتر A (مثلا غلظت ماده شیمیایی A) در دمای صفر تا 15 درجه (دما پارامتر B است) روی پایداری دارو یا R تاثیر مثبت داشته باشد، و از 15 درجه به بالا تاثیر منفی داشته باشد، به این ترتیب نگاه همزمان به پارامترهای A و B برای درک تاثیر آن دو بر روی R ضروری است، در حالیکه ما با گرفتن میانگین (یا دیگر مشتقات آماری) از کل ستونهای A وB و سایرین، اثر همراهی مقادیر A و B را از صورت مساله پاک کرده ایم. در هیچ یک از روشهای کلاسیک مدلسازی با داده های فردی (تک تک نمونه ها) کاری نداریم و این یک اشکال مهم است. در واقع روش کلاسیک با عملی شبیه به هوموژن کردن یا آسیاب کردن داده ها، پیچیدگی روابط آنها را محو می کند و به این دلیل از کشف این پیچیدگیها باز می ماند.

در نهایت نیز، در روش کلاسیک ، شما یک معادله سیستم خواهید داشت که داده های جدید را بدون در نظر گرفتن اثر همراهی پارامترهایش با هم استفاده می کند و مجددا این خطا در پیشگویی اثر R توسط سیستم شما تاثیر خواهد داشت. به این ترتیب سیستم کلاسیک در "استخراج" معنی از داده ها ضعیف و با بازده پایین عمل می کند و در بسیاری از موارد از کشف روابط بین داده ها ناکام می ماند.

اگر می توانستیم سیستمی داشته باشیم که  با اهمیت دادن به فردفرد مثالها تجزیه و تحلیل کند و نیز بدون پیشداوری در مورد شکل تابع هر پارامتر (خطی بودن و یا شکل تابع غیر خطی) آن را ذخیره و ارزیابی کند، چنین سیستمی می توانست نتایج بیشتری را از عمق داده ها بیرون بکشد.

ب: سناریوی مدلسازی شبکه عصبی:

در یک شبکه عصبی نمونه،اطلاعات و پارامترهای ورودی، هرکدام به شکل یک سیگنال الکتریکی تحریک به کانالهای ورودی مدل ریاضی سلول عصبی وارد می شوند. مدل ریاضی یک سلول عصبی را یک Perceptron می نامند. هر یک از کانالهای ورودی (شبیه اتصالات دندریتها) دارای یک ضریب عددی هستند که ((وزن سیناپسی)) نامیده می شود. شدت تحریک الکتریکی در این ضریب ضرب می شود و به جسم سلولی می رسد. اگر مجموع تحریکات رسیده شده به جسم سلولی کافی باشد، نرون شلیک می کند و در مسیرهای خروجی (شبیه آکسونها) جریان الکتریکی ثابتی را ایجاد می کند.  تحریکات لایه ورودی سلولها به یک یا چند لایه واسط می رود که به نامه لایه های مخفی (Hidden Layers) موسوم هستند. ادامه جریان تحریکات در این لایه ها (توسط همان وزنهای سیناپسی) طوری هدایت می شود که پیچیدگیهای تاثیرات جریان ورودی را شبیه سازی می کند. سپس تحریکات به لایه خروجی می روند که هدف نهایی ما است.  اگر هدف شبکه عصبی پیشگویی کمی باشد، مجموع شدت تحریکات آخرین عصب خروجی، آن عدد خواهد بود. اگر هدف شبکه عصبی  طبقه بندی (Classification) باشد، فعالیت یا خاموش بودن نرونهای لایه آخر نمایانگر این امر خواهد بود، مثلا شلیک نرون خروجی نشان دهنده حضور بیماری و خاموش بودن آن نشانه سلامت است. سیستم شبکه عصبی در فرایند یادگیری طوری وزنهای سیناپسی را تغییر می دهد که بتواند با هر سری تحریکات ورودی (یعنی داده های هر نمونه) جریان خروجی مناسب (یعنی همان پاسخ R) را ایجاد کند. چگونگی ریاضی این تغییر وزنها ظریفترین بخش مکانیسم عملکرد شبکه است که بعدها درباره آن بحث خواهیم کرد.

طرز کار مدل سلول عصبی :

 مدل ریاضی یک سلول عصبی که از روی الگوی ریاضی آن ساخته شده است Perceptron نامیده می شود. خطوط ورودی (Input) سیگنالهای تحریکی یا مهاری را به جسم سلولی می آورند که همان پارامترهای تعریف کننده سیستم هستند. مثلا فرض کنیم که غلظت یک ماده  0.6 mol/lit است ، این عدد یکی از پارامترهای تعریف کننده نمونه دارویی ما است، پس این پارامتر بعنوان یک سیگنال الکتریکی با شدت 0.6 به یک کانال ورودی می رود. در ابتدای هر کانال ورودی یک ضریب عددی وجود دارد که شدت تحریک در این عدد ضرب می شوند و حاصل آن که یک Weighted Input نامیده می شود اگر مثبت باشد یک سیگنال تحریکی و اگر منفی باشد یک سیگنال مهاری بر جسم سلولی است. میزان کلیه این سیگنالهای تحریکی یا مهاری که از ورودی های مختلف به جسم سلولی می رسند با هم بصورت خطی جمع می شود (Linear Combination of Weighted Inputs). اگر این حاصل جمع از میزان آستانه یا Threshold کمتر باشد سلول عصبی خاموش می ماند، و در غیر این صورت سلول شلیک میکند (Fire) و جریان الکتریکی ثابتی در خروجی (یا خروجی ها) ایجاد می کند. در واقع خروجی Perceptron معادله ریاضی زیر تعیین می شود:

تحقیق درمورد شبکه آندوپلاسمی لیزوزوم واکوئل

اختصاصی از نیک فایل تحقیق درمورد شبکه آندوپلاسمی لیزوزوم واکوئل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : زیست _ زیست شناسی،

فرمت فایل:   ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ ) 

فروشگاه کتاب : مرجع فایل 

---

 قسمتی از محتوای متن ...

تعداد صفحات : 11 صفحه

نام تحقیق: شبکه آندوپلاسمی، لیزوزوم،واکوئل شبکه آندوپلاسمی دید کلی شبکه آندوپلاسمی بزرگترین اندامک داخل سلولی محسوب می‌شود.
فضای داخل شبکه آندوپلاسمی لومن نام دارد و در سال 1964 توسط آنشلیم نامگذاری شد.
این فضا که اغلب همگن است از ماده زمینه‌ای سیتوپلاسمی ، تراکم کمتری دارد و می‌تواند وسیع شده و حفره‌هایی را بوجود آورد.
فضای داخل شبکه آندوپلاسمی یا لومن با فضای بین دو غشایی هسته نیز ارتباط دارد.غشای خارجی هسته با شبکه آندوپلاسمی دانه‌دار ارتباط دارد.
غشای شبکه آندوپلاسمی شباهت زیادی به غشای سیتوپلاسمی دارد.
با این اختلاف که ضخامت کمتری دارد و مقدار پروتئین آن بیشتر از مقدار لیپید است.
استخراج لیپیدهای غشای پلاسمایی موجب در هم ریختن ساختمان پلاسمالم می‌گردد.
ولی استخراج لیپیدهای غشای شبکه آندوپلاسمی موجب درهم ریختن آن نمی‌شود.
انواع شبکه آندوپلاسمی شبکه آندوپلاسمی دانه‌دار یا خشن یا (Rough ER) دانه‌های متصل به RER ریبوزومها هستند.
این بخش در سنتز پروتئین بخصوص پروتئینهای ترشحی و در پردازش بعدی آن شرکت دارند.
سلولهای ترشحی جانوران شبکه آندوپلاسمی دانه‌دار توسعه یافته‌ای دارند ولی در سلولهای گیاهی این شبکه گسترش کمتری دارد.
در مجاورت هسته و بخشهای خارجی سیتوپلاسم یا مجاور غشای سیتوپلاسمی شبکه آندوپلاسمی دانه‌دار بیشتر وجود دارد.
شبکه آندوپلاسمی صاف یا نرم (Smooth ER) این شبکه فاقد ریبوزوم بوده ، ادامه شبکه آندوپلاسمی دانه‌دار است.
در نواحی میانی سیتوپلاسم شبکه آندوپلاسمی صاف و حفره‌ای بیشتر است.
از وظایف شبکه آندوپلاسمی صاف می‌توان سنتز چربیها ، هیدرولز گلوکز- 6 فسفات و متابولیسم گزنوبیوتیکها یا مواد آلی خارجی مانند حشره کشها را نام برد.
در سلولهایی که متابولیسم چربیها در آن روی می‌دهد و سلولهای عضلانی SER گسترش بیشتری دارد.
واج ناحیه ای موسوم به Transition است که از این ناحیه وزیکول‌های حاوی مواد از ER جدا و به دستگاه گلژی فرستاده می‌شود.
لاملای حلقوی دارای تشکیلات ریبوزوم و سیسترنا است و بر اثر یکی شدن وزیکولهای مشتق از غشای هسته منافذی بین آنها باقی می‌ماند وجود ریبوزوم نشان دهنده شرکت آنها در سنتز پروتئین است.
شبکه سارکوپلاسم حالت تخصص یافته شبکه آندوپلاسمی در سلولهای عضلانی است و در تنظیم یون کلسیم درون سلولها شرکت می‌کند در حالت انبساط عضله یونهای کلسیم درون شبکه سارکوپلاسم ذخیره و در هنگام انقباض وارد سیتوپلاسم سلول عضلانی می‌گردد.
عوامل موثر در اتصال ریبوزومها به شبکه آندوپلاسمی وجود گلیکوپروتئین خاصی به نام ریبوفورین I و II: این گلیکو پروتیئن که به عنوان گیرنده ریبوزوم در غشای شبکه آندوپلاسمی قرار دارد.
ریبوفورین علاوه بر اتصال به زیر واحد بزرگ ریبوزوم نقش آنزیمی نیز دارد.
ریبوفورین در عرض غشای شبکه آندوپلاسمی قرار دارد که سمت سیتوزولی آن جایگاه اتصال زیر واحد بزرگ ریبوزوم است و سمت لومنی آن فعالیت آنزیمی دارد. وجود پیوندهای الکتروستاتیک بین زیر واحد بزرگ ریبوزوم با غشای RER: بارهای مثبت پروتئینهای موجود در غشا شبکه آندوپلاسمی با بارهای منفی گروههای فسفات موجود در RNAهای زیر واحد بزرگ ریبوزوم پیوند الکتروستاتیکی برق

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن مقاله میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله :  توجه فرمایید.

• در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
• در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
• هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.
• بانک ها از جمله بانک ملی اجازه خرید اینترنتی با مبلغ کمتر از 5000 تومان را نمی دهند، پس تحقیق ها و مقاله ها و ...  قیمت 5000 تومان به بالا میباشد.درصورتی که نیاز به تخفیف داشتید با پشتیبانی فروشگاه درارتباط باشید.

---

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 

معرفی دوره شبکه های کامپیوتری مایکروسافت MCSE

اختصاصی از نیک فایل معرفی دوره شبکه های کامپیوتری مایکروسافت MCSE دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این ویدیو شرح داده شده که ویدیوهای آموزشی این دوره - دوره مایکروسافت - به چه منظور و به چه ترتیب ارائه می شوند. دوستانی که علاقه دارند تا در فیلد شبکه مشغول به کار شوند یا اینکه دانش کامپیوتر خود را از سطح اپراتوری معمولی به سطوح حرفه ای بالاتری برسانند می توانند کار را با مشاهده این ویدیو و شناخت مسیر کار و آشنایی با اینجانب - به عنوان مدرس این دوره - آغاز کنند.