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周围神经系统和肠神经系统

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

周围神经系统和肠神经系统之间的区别

周围神经系统 vs. 肠神经系统

周圍神经系统(Peripheral Nervous System,縮寫為PNS),又稱外周神經系統、週邊神經系統、邊緣神經系統或末稍神經系統,是神经系统的组成部分,包括除脑和脊髓之外的神经部分。 脑和脊髓组成中枢神经系统。相比后者,周圍神经系统没有骨骼和血脑屏障的保护。周圍神經系統又分爲躯体神经系统和自主神经系统。 但PNS和CNS的划分并非着眼于其功能。神经元由胞体和其突起组成。运动(专司随意运动)和植物性(内部器官的功能调节)神经元的胞体都在CNS。感觉(传导感觉)神经元的胞体则几乎都在PNS的神经节中,但是它们都有突起传入CNS。信息会在CNS汇总整合,并引发随意或不随意的反应(反射)。所以周圍神经系统并非独立,只是一个形态划分。例外是肠神经系统,其信息整合部分独立于CNS。 属于外周神经系统的有:. 肠神经系统(Enteric Nervous System ENS),是由神经细胞组成的复杂网络,遍布整个肠胃消化管道。其神经元的数量和脊髓相当(约1亿个神经细胞)。 该神经系统在人体躯干下部,以薄层的形式分布于消化肌之间,调节消化。该神经系统通过迷走神经和脑相沟通。该神经系统的神经递质为血清素和多巴胺。 肠神经系统主要功能是调节胃肠道的消化.

之间周围神经系统和肠神经系统相似

周围神经系统和肠神经系统有(在联盟百科)3共同点: 神經元脊髓

神經元

经元(neuron),又名神经原或神经细胞(英語:nerve cell),是神经系统的结构与功能单位之一。神经元能感知环境的变化,再将信息传递给其他的神经元,并指令集体做出反应。神經元佔了神經系統約10%,其他大部分由膠狀細胞所構成。基本構造由樹突、軸突、髓鞘、細胞核組成。傳遞形成電流,在其尾端為受體,藉由化學物質(化学递质)傳導(多巴胺、乙醯膽鹼),在適當的量傳遞後在兩個突觸間形成電流傳導。 人脑中,神经细胞约有860亿个。其中约有700亿个为小脑颗粒细胞(cerebellar granule cell)。.

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脊髓

脊髓(Spinal cord)是细细的管束状的神经结构,位于脊柱的椎管内且被脊椎保護;是源自腦的中樞神經系統延伸部分。中枢神经系统的细胞依靠复杂的联系来处理传递信息。脊髓的主要功能是传送脑与外周之间的神经信息。.

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脑是由稱為神經元的神經細胞所组成的神经系统控制中心,是所有脊椎动物和大部分无脊椎动物都具有的一个器官,只有少数的无脊椎动物没有脑,例如海绵、水母、成年的海鞘与海星,它们以分散或者局部的神经网络代替。 许多动物的脑位于头部,通常是靠近主要的感觉器官,例如视觉、听觉、前庭系统、味觉和嗅觉。脑是脊椎动物身体中最复杂的器官。在普通人类的大脑皮质(脑中最大的部分)中,包含150-330亿个神经元,每一个神经元都通过突触和其他数千个神经元相连接。这些神经元之间通过称作轴突的原生质纤维进行较长距离互相联结,可以将一种称作动作电位的冲动信号,在脑的不同区域之间或者向身体的特定接收细胞传递。脊椎动物的脑由颅骨保护。脑与脊髓构成中枢神经系统。中枢神经系统的细胞依靠复杂的联系来处理传递信息。脑是感情、思考、生命得以维持的中枢。它控制和协调行为、身体内穩態(身体功能,例如心跳、血压、体温等)以及精神活动(例如认知、情感、记忆和学习)。 从生理上来说,脑的功能就是控制身体的其他器官。脑对其他器官的作用方式,一是调制肌肉的运动模式,二是通过分泌一些称为荷尔蒙的化学物质。集中的控制方式,可以对环境的变化做出迅速而一致的反应。 一些基本的反应,例如反射,可以通过脊髓或者周边神经节来控制,然而基于多种感官输入,有心智、有目的的动作,只有通过脑中枢的整合能力才能控制。 关于单个脑细胞的运作机制,现今已经有了比较详细的了解;然而数以兆亿的神经元如何以集群的方式合作,还是一个未解决的问题。现代神经科学中,新近的模型将脑看作一种生物计算机,虽然运行的机制和电子计算机很不一样,但是它们从周围世界中获得信息、存储信息、以多种方式处理信息的功能是类似的,它有点像计算机中的中央处理器(CPU)。 本文会对各种动物的脑进行比较,特别是脊椎动物的脑,而人脑将被作为各种脑的其中一种进行讨论。人脑的特别之处会在人脑条目中探讨,因为其中很多话题在人脑的前提下讨论,内容会丰富得多。其中最重要的,是与脑损伤造成的后果,它会被放在人脑条目中探讨,因为人脑的大多数常见疾病并不见于其他物种,即使有,它们的表现形式也可能不同。.

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周围神经系统和肠神经系统之间的比较

周围神经系统有14个关系,而肠神经系统有12个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为11.54% = 3 / (14 + 12)。

参考

本文介绍周围神经系统和肠神经系统之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: