Инд. авторы:	Слядников Е.Е.
Заглавие:	Обработка информации в микротрубочках цитоскелета нейрона
Библ. ссылка:	Слядников Е.Е. Обработка информации в микротрубочках цитоскелета нейрона // Математическое моделирование в области клеточной биологии, биохимии и биофизики: материалы научно-практической internet-конференции. 25-26 ноября 2014 г. / Отв. ред. Ю.C. Нагорнов; редакционная коллегия сборника: Мельников Б.Ф., Крашенинников В.Р. - 2014. - Ульяновск. - С.68-73. - ISBN: 978-5-9906289-0-8.
Внешние системы:	РИНЦ: 22894803;
Издано:	2014
Физ. характеристика:	с.68-73
Конференция:	Название: Математическое моделирование в области клеточной биологии, биохимии и биофизики Город: Тольятти Даты проведения: 2014-11-25 - 2014-11-26
Цитирование:	1. Hameroff S., Nip A., Porter M., Tuszynski J. Conduction pathways in microtubules, biological quantum computation, and consciousness // BioSystems. 2002. V. 64. P. 149-168. 2. Hameroff S. Consciousness, Neurobiology and Quantum Mechanics / In Tuszynski, Jack. The Emerging Physics of Consciousness. Springer. 2006. P. 193-253. 3. Craddock T., Tuszynski J., Hameroff S. Cytoskeletal Signaling: Is Memory Encoded in Microtubule Lattices by CaMKII Phosphorylation? // PLoS Computational Biology. 2012. V. 8(3). e1002421. doi:10.1371/journal.pcbi.1002421. 4. Пенроуз Р. Тени разума: в поисках науки о сознании. Ижевск: ИКИ, 2005. 690 с. 5. Слядников Е.Е. Физическая модель и ассоциативная память информационной биомакромолекулы // ЖТФ. 2007. Т. 32. В. 8. С. 52-59. 6. Слядников Е.Е. О взаимосвязи физических и информационных характеристик в окрестности точки сегнетоэлектрического перехода в системе микротрубочки цитоскелета // ЖТФ. 2009. Т. 79. В.7. С. 1-12. 7. Слядников Е.Е. Микроскопическая модель и фазовая диаграмма дипольной системы микротрубочки цитоскелета при конечных температурах // ЖТФ. 2010. Т. 80. В. 5. С. 32-39. 8. Слядников Е.Е. Физические основы, модели представления и распознавания образов в микротрубочке цитоскелета нейрона // ЖТФ. 2011. Т. 81. В. 12. С. 1-33. 9. Wangsness R.K. Magnetic resonance for arbitrary field strengths // Phys. Rev. 1955. V. 98. P. 927-933 10. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 c 11. Kreinovich V.Y. Arbitrary nonlinearity is sufficient to represent all functions by neural networks: a theorem // Neural Networks. 1991. V. 4. № 3. P. 381-383