Содержание

Страница не найдена — Школа №5 г. Дубна

23.03.2022

УВАЖАЕМЫЕ РОДИТЕЛИ!
Регистрация заявок в городские лагеря с дневным пребыванием детей и детский лагерь
«Сосновый бор» в 2022 году будет осуществляться в дни приема, согласно ниже приведенного графика, одним из методов:
—  самостоятельно заявителем (родителем/законным представителем) по электронной
форме — ссылка http://goruno-dubna.ru/?page_id=605 (форма размещена на сайте Управления народного образования Администрации городского округа Дубна Московской области, в разделе «Организация летнего отдыха и оздоровления детей»),
— в ходе личного обращения граждан в Управление народного образования
Администрации городского округа Дубна Московской области по адресу:
г. Дубна, ул. Мира, д.1, кабинет 30.

Более подробную информацию можно узнать здесь >>>>

16.03.2022

В рамках подготовки к ЕГЭ-2022 в школе проводятся: 19 марта и 26 марта пробные экзамены по предметам по выбору

для выпускников 11 класса. Процедура проведения этих экзаменов максимально приближена к настоящим ЕГЭ.

11.03.2022

Опубликован график проведения Всероссийских проверочных работ. С датами проведения работ можно ознакомиться на странице сайта ВПР

10.03.2022

На сайте опубликован график проведения городских семинаров по подготовке к ЕГЭ по английскому языку и программа городского онлайн семинара «Подготовка к КЕГЭ по информатике». Ознакомиться с информацией можно на странице сайта ЕДИНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКЗАМЕН

 

21.02.2022

2 марта 2022 года в 11.00 на базе Университета «Дубна» Глава городского округа Куликов С.А. вместе с родителями примет участие во Всероссийской акции «Единый день сдачи ЕГЭ родителями». Более подробную информацию можно узнать по

ссылке

30.09.2021

ВНИМАНИЕ!

С октября 2021 года открываются курсы «Подготовка к школе».

Собрание для родителей состоится 12 октября 2021 в 18:00 в кабинете №13

Расписание занятий:

Вторник:

18.00-18.30 1 группа- кабинет № 13

2 группа- кабинет № 22

18.35-19.05 1 группа- кабинет № 22

2 группа- кабинет № 13

Кабинет № 13 –учитель Терехова Ольга                                                                     Николаевна

Кабинет № 22- учитель Экк Светлана                                                                            Евгеньевна

Запись на курсы производится С 09.00 до 16.00, обед с 12.00 до 13.00 у секретаря школы Мякотиной Ксении Викторовны по телефону

8(49621)2-33-53

27.09.2021

Приглашаем Вас принять участие в опросе о качестве дополнительного образования в городе Дубна. Ваши ответы помогут

-определить качество и востребованность дополнительных общеразвивающих программ,

-оценить качество информационного обеспечения в сфере дополнительного образования.

Просим вас ответить на вопросы:

Анкета для родителей: https://forms.gle/LHcJrDb5hM9pNHFu5

Анкета для обучающихся: https://forms.gle/E6pR3cHmNED6DdzH9

Методы биологии

Метод

Применение метода

биохимический

изучение активности фермента

биохимический

установление состава веществ крови

биохимический

анализ мочи на содержание сахара в ней

биохимический

установление состава веществ лимфы

биохимический (титрование)

определение количества сахара в крови

генеалогический

изучение характера наследования признаков человека

генеалогический

составление родословной человека и изучение характера наследования признака

генная инженерия

конструирование новой комбинации нуклеотидов в гене

искусственное осеменение

получение яйцеклеток и сперматозоидов высокопродуктивных животных, дальнейшее проведение осеменения в пробирке и имплантация эмбрионов в матки беспородных самок

исторический

описание эволюционного развития организмов

клеточная инженерия

конструирование клетки путем соматической гибридизации

клеточная инженерия

реконструкция яйцеклеток и клонирование животных

клеточная инженерия

развитие животного из реконструированной яйцеклетки

клонирование

из яйцеклетки удаляют ядро и в нее пересаживают ядро соматической клетки генетически ценного организма, затем стимулируют дробление реконструированной зиготы электрошоком и трансплантируют эмбрион в матку любой самки того же вида

культура клеток и тканей

изучение факторов размножения, роста клеток в искусственной среде

меченых атомов

введение радиоактивных изотопов элемента в молекулы веществ

меченых атомов

выяснение способа репликации ДНК

микроскопия (микроскопирование)

изучение строения растительной клетки на фиксированном препарате

микроскопия (микроскопирование)

изучение строения органоидов

микроскопия (микроскопирование)

определение структуры митохондрии

молекулярно-генетический

изучение молекулы ДНК

мониторинг

контроль наличия в средах предельно допустимых концентраций вредных для жизни организмов веществ

мониторинг

длительный контроль содержания углекислого газа в атмосфере

наблюдение

сроки впадения в спячку сурков

наблюдение

описание живой природы

наблюдение

регистрация смены месячной температуры

наблюдение

сбор информации о поведении животного

обобщение

формулировка правил, законов на основ сравнения результатов экспериментов

популяционно-статистический

изучение распространения признака в популяции

сравнение

выявление общих закономерностей живой природы

сравнение (обобщение)

сопоставление наблюдаемых свойств биологических объектов

статистический

распространение признака в популяции

флюорография

изменения структуры органов

хроматография (хроматографический)

изучение скорости движения растворенных веществ в адсорбенте

хроматография (хроматографический)

разделение основных пигментов из экстракта листьев

центрифугирование

разделение клеточных структур

центрифугирование

разделение клеточной массы по фракциям

центрифугирование

разделение органоидов клетки по массе и размерам

цитогенетический

исследование хромосомных и геномных мутаций

цитогенетический

синдром Дауна

цитогенетический

микроскопическое исследование количества и морфологии хромосом

цитогенетический, цитологический, кариотипирование, микроскопирование

определение числа хромосом в кариотипе

эксперимент

влияние длины дня на цветение растений

эксперимент

описание жизни организма в лабораторных условиях

эмбриологический

установление закономерностей развития зародышей позвоночных животных

Ответ § 2.

Методы исследования в биологии

6)  Найдите в тексте параграфа  понятия, указанные ниже, и закончите определения.

  

Ответ:

Методы – способы изучения окружающей среды.

Наблюдение – восприятие объекта с помощью органов чувств.

Эксперимент – наблюдение в специально создаваемых условиях, которые позволяют установить, как те или иные условия влияют на объект.

Фенология – система знаний и совокупность сведений о сезонных явлениях природы.

 

7)  Какие приборы и инструменты могут быть использованы при проведении биологических исследований?

 

  • Ответ:

    Пробирки, весы, препаровальная игла, колба, щипцы, мерный цилиндр, пипетка, скальпель, микроскоп, линейка, биноколь, секундомер.

 

8)  Объясните, к чему может привести не соблюдение правил техники безопасности в биологическом кабинете.

 

 

9)  Используя текст задания на с. 14 учебника, проведите фенологические наблюдения за изменениями, происходящими в жизни растений, растущих в районе вашей школы. Результаты внесите в дневник наблюдений. Если вы когда-нибудь сами участвовали в озеленении города ( сажали растения, ухаживали за ними и т. д.), расскажите об этом в классе.

 

  • Ответ:

    Дата

    Что наблюдаете

    Чем можно объяснить наблюдаемое явление

    9. 09.

    Большинство деревьев еще зеленые

    Холода еще не наступили, держится теплая погода.

    16. 09.

    —————

    ————-

    23. 09.

    Пожелтели листья у березы

    Наступили первые заморозки.

    30. 09.

    Пожелтела ольха

    Иногда холодно, но теплая погода переодически возвращается.

    7. 10.

    Все деревья с желтой листвой

    Низкая температура.

    14. 10.

    —————

    —————

    21. 10.

    Листва упала у многих деревьев

    Установилась низкая t и держится долгое время.

     


Молекулярно-генетические и биохимические методы в современной биологии растений

Под ред.:Кузнецов Вл.В., Кузнецов В.В., Романов Г.А.

Книга содержит изложение более 30 методов современной экспериментальной биологии, активно используемых при исследовании растений. Подробно рассмотрены методы генной инженерии и биоинформатики, функциональной геномики, белковой химии и гистохимии, методы изучения биологически активных соединений и трансдукции сигналов, а также биологии клетки и анализа субклеточных структур.

Издательство: Бином. Лаборатория знаний 
Серия: Методы в биологии 
Дата выпуска: 2011 г. 
Язык: русский 
Количество томов: 1 
Количество страниц: 487 стр.      
Переплет: твердый 
Формат: 70×100/16 (170×240 мм) 
ISBN: 978-5-9963-0738-8 

Книга содержит изложение более 30 методов современной экспериментальной биологии, активно используемых при исследовании растений. Подробно рассмотрены методы генной инженерии и биоинформатики, функциональной геномики, белковой химии и гистохимии, методы изучения биологически активных соединений и трансдукции сигналов, а также биологии клетки и анализа субклеточных структур. Ряд методов был разработан или модифицирован самими авторами статей, специалистами Института физиологии растений и других институтов РАН. Структура и способ изложения материала максимально облегчают задачу освоения того или иного метода, помогают избежать ошибок в ходе эксперимента и корректно интерпретировать полученные результаты. Многие описанные методы широко применяются как при изучении растительных объектов, так и объектов других царств живых организмов. Данный сборник будет способствовать грамотному использованию наиболее современных методов исследования в практике отечественной биологической науки.

Для студентов, аспирантов, научных сотрудников, проводящих фундаментальные или прикладные исследования в области биологии растений и сельского хозяйства. 
Первый тираж издания осуществлен при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту № 11-04-07082.

Книга доступна просмотра онлайн http://www.rfbr.ru/rffi/ru/books/o_1781847#1

Записей не найдено.

Биоинформатика — это наука или всё же метод? / Хабр

Про биоинформатику слышали многие. Кто-то знает больше, кто-то меньше. Мы постарались раскрыть вопрос этой, относительно новой, науки. Так сказать, дать общие представления читателю об основных вехах развития, методах и проблемах: решённых и существующих на нынешнее время.


Автор сообщества Фанерозой, генетик, ботаник Степан Иванов.

С развитием информационных технологий появилось множество удобств самого разного характера. Не обошли стороной эти удобства и научные исследования. Совершенно неудивительно, что и в биологии появился и нашёл применение целый огромный раздел науки — биоинформатика. Хотя следует отметить, что это и произошло совсем недавно. Так, датой начала использования биоинформатики в биологии можно назвать 1970 год. Тогда Полина Хогевег (нидерландский биолог) и Бен Хеспер ввели термин «биоинформатика», определив его как изучение информационных процессов в биотических системах.

С этого момента биоинформатика развивалась стремительно и неумолимо. В 1970 году Нидельманом-Вуншем была предложена система сравнения аминокислотных и нуклеотидных последовательностей. Эти алгоритмы быстро находили применение в огромном количестве исследований и стали фундаментом для новых открытий. Одним из наиболее важных прорывов стали алгоритмы и программы, позволяющие предсказывать вторичные структуры белков, а на их основе — предсказывать функции отдельных доменов и белков в целом (мы писали об этом здесь).

Вообще, стандартным решением многих биологических вопросов является сравнение полученных данных с эталоном, и информационные технологии, позволяющие перенести эти расчёты на компьютеры. Исследования в этой области знания приносят очень прорывные и технологические плоды.

Визуализированный результат работы алгоритмов выравнивания аминокислотных последовательностей:

Вместе с развитием применения информационных технологий развивались и сами методы получения этих данных. Происходило их накопление. Например, на новый уровень выходили методы секвенирования, получали целые геномы модельных организмов, а их расшифровка и аннотирование во многом ложилось на вычислительную технику. Не углубляясь в историю развития методов NGS (next generation sequencing) отметим лишь, что сейчас есть возможность получать до 2 миллионов пар нуклеотидов за одно прочтение по весьма низкой себестоимости (в случае секвенирования методом MinION — стоимость одного миллиона пар нуклеотидов колеблется в районе 1$).

Секвенатор MinION. Принцип работы основан на изменение силы тока по мере прохождения цепи через нанопору.

Чем больше становилось референсных данных, тем больше была точность работы программ. Конечно, развивались и алгоритмы, обрабатывающие эти данные. И постепенно интерес в биоинформатике сместился с изучения отдельных частиц к исследованию взаимодействий разных генов. Отсюда даже выделился новый раздел биоинформатики — системная биология (объект — как система связанных процессов и компонентов взаимодействующих друг с другом).

Новые технологии позволили получать все больше данных, в свою очередь, эти массивы охватить человеческим сознанием уже было невозможно, а многие расчёты на компьютерах до сих пор занимают дни и недели (например, сборки больших геномов).

Чтобы не быть голословным, приведём несколько примеров исследований с использованием методов биоинформатики:

  • Предсказание трёхмерной структуры белкаТак, команда DeepMind буквально год назад решила вопрос по предсказанию трёхмерной структуры белка по его аминокислотной последовательности. Хотя сама проблема считалась буквально фундаментальной и сформулированной ещё в 1970-х.Сама идея о том, что аминокислотная последовательность белка несёт в себе информацию о его функциях была высказана нобелевским лауреатом по химии Кристианом Анфинсном. С тех пор это стало вызовом для компьютерных технологий, поскольку альтернативой для выяснения трёхмерной структуры (а значит, и функции белка) были лишь долгие эксперименты, тянувшиеся порой десятки лет для выяснения функции лишь одного белка. В 1969 году проблему обозначил Сайрус Левинталь, оценивший количество конформаций для типичного белка как 10 в 300 степени вариантов. Разработанный программистами ИИ AlphaFold позволяет весьма быстро (2–3 дня расчётов для типичного белка на не самом мощном компьютере) решать вопрос третичной конформации белка, а значит и его функции. Конечно, и здесь остаются проблемы, одна из основных — ИИ обучался на тех белках, для которых третичной структуры уже известны и верификация расчётов для отличных белков остаётся под вопросом. Но даже так, это однозначно прорыв в фундаментальной, структурной биологии. И, однозначно, найдёт своё применение в разработке многих лекарств. Больше можно почитать про ИИ на этом сайте .
  • Сборка геномов

    Наверняка многие слышали про NGS — секвенирование нового поколения. Методы NGS позволяют получать огромные нуклеотидные последовательности. При этом для того или иного участка по итогу секвенирования может существовать много тысяч прочтений и выравнивание этих фрагментов относительно друг друга сделать человеческими силами просто невозможно. Однако же существует ряд программ, в которых любой исследователь может получить консенсусные последовательности, просто внеся нужные параметры и переложив все вычисления на компьютер.

  • Биоинформатические методы в традиционных исследованиях

Помимо обработки молекулярных данных, информационные технологии находят своё применение и в традиционных исследованиях. Например, в исследовании по черепной коробке Bissektipelta archibaldi были использованы матрицы признаков, обработка которых полностью переложена на компьютерные вычисления (

Kuzmin I. et al., 2020

). Также в работе представлены методы 3D моделирования, которые, безусловно, в данном случае представляют собой аналогичные вычислительные методы, без которых порой не обойтись.

 Изображения из статьи (Kuzmin I. et al., 2020). Фрагмент сосудистой сети головного мозга Bissektipelta archibaldi.

 

Иным примером использования биоинформатики в традиционных исследованиях может послужить орнитологическая работа исследователей из СПбГУ (Bojarinova J. & Babushkina O., 2015). Ещё в 2006 году были начаты эксперименты по влиянию фотопериоду на двигательную активность воробьиных птиц ( сначала длиннохвостых синиц, а после, и иных видов). Отловленные на Ладожской Орнитологической станции птицы помещались в цилиндрические клетки, с установленными камерами и лампами на таймере. Все движения птиц записывались, а отдельная программа обсчитывала, в какую сторону движения птиц были наиболее активными. Безусловно, сбор такого материала мог быть проведён и самими исследователями, путём ежедневного наблюдения за клетками, но это отняло бы гораздо больше времени, а также сильно увеличилась бы погрешность в данных.

Ещё более интересные и сложные примеры можно посмотреть в данной статье. Это сложно, но интересующимся в теме может быть очень занятно..

Эти примеры я вставил не просто так. Ведь та часть биоинформатики, которая является разделом биологии, вносит огромный вклад в развитие этой науки. Отдельно стоит отметить роль статистических методов, которые позволяют делать совершенно новые выводы из накопленных данных. Фундаментальные исследования, даже основанные на экспериментальных данных, все больше прибегают к накоплению данных и применению статистических методов обработки этих данных.


Но биоинформатика не панацея. В этой области науки до сих пор остаются нерешённые и актуальные проблемы. Отвлекаясь от частностей, можно сказать, что одной из проблем остаётся верификация прогнозируемых компьютером данных. Так те же предсказания третичной структуры белка (упомянутая выше работа DeepMind) по аминокислотной последовательности получаются лишь при обучении нейросетей на имеющихся данных по весьма коротким аминокислотным последовательностям. В то время как в живых клетках представлены и намного более сложные белки, чьи функции и конформация до сих пор существуют лишь в виде неподтвержденных моделей. И на нынешний момент подтвердить или опровергнуть те или иные модели современными методами невозможно.

По итогу, самым насущным вопросом биоинформатики остаётся совершенствование алгоритмов вычислений и разного рода расчётов по моделям, увеличения статистической поддержки тех или иных вычислений и, как ни странно, накопление эмпирических данных традиционными методами биологии. Это всё делается для того, чтобы впоследствии эти данные могли быть применены для обучения разного рода нейросетей.


Нейросеть обучается. Щепотка плоского юмора.

Информационные технологии находят своё применение в построении экологических моделей. И одной из основополагающих работ в этой области можно назвать работу Лотки-Вольтерры. В работе рассматривается закрытый ареал, в котором обитают два вида — травоядные жертвы и хищники. Модель взаимодействия этих видов описывается математическими уравнениями. Конечно, модель эта неточна и имеет много допущений (пищи для травоядных «жертв» в избытке, паразиты и иные хищники отсутствуют, а ареал закрытый. Комплекс этих допущений в живой природе невозможен), но даже такая имитация представляет существенный интерес для биологии как науки и закладывает основы для развития алгоритмов прогнозирования динамики и эволюции разного рода экосистем. 

Простая иллюстрация модели Лотки-Вольтерра.

Ранее мы уже упоминали, что одно из применений биоинформатика находит в области молекулярной биологии. Работы, основанные на сборке геномов, сравнении и аннотировании и анализе последовательностей, так или иначе, прибегают к методам биоинформатики. Однако же в приближении, оказывается, что решение многих задач берёт своё начало в поиске наибольших совпадений между двумя последовательностями белковыми или нуклеотидными. В случае белковых рассматриваются последовательности аминокислот, в случае нуклеотидных — последовательности нуклеотидов соответственно. Одним из самых первых алгоритмов можно назвать алгоритм Нидлмана–Вунша, разработанный и опубликованный в 1970 году. Иные его названия: алгоритм оптимального соответствия или метод глобального выравнивания. Он применим для выравнивания любых двух строк, будь то аминокислотная, нуклеотидная последовательность или же просто набор букв, цифр.

По своей сути компьютер (или человек) даёт оценку всем возможным выравниваниям (соотнося друг с другом последовательности всеми возможными вариантами). И по этой оценки в «баллах» (начисляемых или убавляемых за те или иные варианты) предлагает оптимальный вариант соотнесения представленных строк. Изначально задача может показаться простой, но в случае ДНК(РНК) и белков, вероятны разного рода замены, повторы, инделы (пропуски) в последовательностях, которые могут быть не отражены на сиквенсах (в силу разных причин) и создают большое количество самых разных вариантов соотнесения двух строк. И даже в случае использования мощных компьютеров — такие выравнивания могут занимать не один день.

Несмотря на высокое качество выравниваний при использовании алгоритмов, основанных на алгоритме Нидлмана-Вунша, потраченное на вычисление время, зачастую не соразмерно получаемым данным. И в этом случае на помощь приходят эвристические и вероятностные способы обработки данных. Такие методы не дают высокой точности по сравнению с описанным выше, однако сильно экономят на вычислительной мощности.

Эвристические алгоритмы основаны на функции, которая ранжирует альтернативы на каждом шаге ветвления вариантов (ранжирование происходит на основе изначально установленных и введённых данных, то есть, основываясь на уже имеющейся информации) и, таким образом, конечный ответ будет приблизительно соответствовать оптимальному варианту. Такое решение не является абсолютно верным, но остаётся ценным в силу скорости получения ответа. На сходном принципе основана вся эвристика.

Вероятностные же методы, помимо использования основных алгоритмов выравнивания учитывают разные вероятности тех или иных замен. В этом случае строятся так называемые матрицы замен. Разные аминокислоты заменяются в процессе эволюции с разной вероятностью. И для учёта этой неравной вероятности замен используются матрицы. Не вдаваясь в частности, отметим, что и у этих методов есть свои недостатки. Так, точность вероятностных методов сильно уменьшается с увеличением дистанции между таксонами. 


  WinClada — одна из программ, используемая при работе с матрицами 

Мы уже писали про использование матриц признаков выше. Как правило, такой подход используется в морфологических исследованиях. Метод используется в описательной биологии, когда, к примеру, мы хотим установить весь комплекс признаков для 2 или более видов. Безусловно, в приближении идея выглядит довольно просто. Давая количественную или качественную оценку разным признакам у представителей разных видов, мы можем достаточно быстро составить нужную матрицу. Однако же при работе с большими коллекциями или множеством видов (или признаков, а может быть и того и другого) проанализировать получившиеся данные становится крайне затруднительно человеческими силами. И на помощь приходят разные программы для обработки таких данных: TNT, WinClada, PAUP. С помощью них любой человек может провести кладистический анализ имеющихся матриц признаков. 

Учитывая разнообразие задач, встающих перед биоинформатиками в разных областях биологии — появление огромного спектра самых разнообразных программ для обеспечения расчётов и анализа моделей — становится неизбежным. Зачастую эти программы не адаптированы для использования обывателем, содержат ошибки, а их оптимизация недостаточно хороша. Примером может служить программа PAST, используемая изначально для обсчёта палеонтологических данных, а в дальнейшем и для решения самых разных статистических задач, притом что там остаются ошибки в алгоритмах некоторых вычислений.

Конечно, для стандартных задач уже существует немало понятных программ, с доступным руководством. Большое количество библиотек на таких языках программирования как Python или R. Но всё же круг задач в биологии, для которых использование методов биоинформатике могло бы сильно продвинуть исследования в этих областях — остаётся весьма широк. И востребованность специалистов в этой сфере всё ещё очень высока. 

▍Места, где можно обучиться в России. Программы и курсы.

Отдельным плюсом биоинформатики можно отметить её доступность. Практически любой программист или математик может в весьма короткие сроки перепрофилироваться в эту область. Кроме того, любой из наших читателей может познакомиться с некоторыми принципами и методами этой науки. А при большом интересе и найти первую работу в этой области, так как спрос во многом превышает предложение и востребованность таких специалистов велика.

Многие курсы по биоинформатике доступны на разных онлайн-площадках подобных площадке Stepic. Мы предложим лишь несколько курсов, которые нам самим нравятся: 

  1. Этот курс позволяет получить самые начальные навыки в биоинформатике и возможно подтолкнёт новичка к дальнейшему развитию своих навыков;
  2. А этот курс подойдёт тем, кто хочет получить продвинутые навыки программирования в подсистемах семейства Linux;
  3. Институт биоинформатики. У них Вы можете найти расширенный список курсов. И, возможно даже поступить на обучение.

▍Заключение.

На множественных примерах мы видим, что биоинформатика является важным разделом в современной биологии. Она оказывает огромное влияние на медицину и биологию, как фундаментальную, так и практическую. Статистические методы открывают небывалые перспективы для многих областей этих наук. При этом новое применение находят многие мониторинговые исследования, не имевшие большого применения в прошлом. Теперь эти огромные массивы данных могут быть проанализированы с применением вычислительной техники. Как это нередко бывает, применение методов на стыке дисциплин и междисциплинарные исследования приносят порой самые неожиданные результаты, которые оказывают большое влияние на развитие науки.

Следует отметить, что биоинформатика до сих принимается некоторыми учёными лишь за метод (к тому же не самый точный) помогающий в исследованиях. И, конечно, у них есть право так считать. На то есть комплекс причин, одна из самых очевидных: несовершенность моделей. Так, на данный момент времени создать идеальную модель той или иной живой системы и учесть все факторы и взаимодействие их влияний — практически невозможно.

Мы же, в свою очередь, уверены, что информационные технологии хоть и не являются панацеей, но переводят многие исследования на совершенно новый уровень по скорости и точности исполнения. Это открывает (уже открыло) для человечества совершенно новые перспективы для развития как медицины, так и биологии в целом. А раз так, то мы и не вправе называть биоинформатику просто методом!

Список источников: 
  1. Kuzmin, I., Petrov, I., Averianov, A., Boitsova, E., Skutschas, P., & Sues, H.-D. (2020). The braincase of Bissektipelta archibaldi — new insights into endocranial osteology, vasculature, and paleoneurobiology of ankylosaurian dinosaurs. Biological Communications, 65(2), 85–156. doi.org/10.21638/spbu03.2020.201

  1. Julia Bojarinova, Olga Babushkina, Photoperiodic conditions affect the level of locomotory activity during autumn migration in the Long-tailed Tit (Aegithalos c. caudatus), The Auk, Volume 132, Issue 2, 1 April 2015, Pages 370–379, doi.org/10.1642/AUK-14-155.1

  1. deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

Биологический метод – обзор

Захоронение сыворотки как отходов в землю практикуется не только в Европе, но и в Соединенных Штатах Америки и Канаде в течение последних 50 лет. Несмотря на то, что за последние 28 лет производство сыворотки увеличилось на 165% в обеих странах, практика утилизации и утилизации осталась практически неизменной. Однако из-за высокого БПК (40 000–60 000 мг л -1 ) сыворотка нарушает биологический процесс обычных очистных сооружений, и поэтому ее сброс на эти установки запрещен многими муниципалитетами [224]. .Оценка биоразлагаемости молочных стоков была изучена Janczukowicz et al . [106]. Полученные результаты показали, что все стоки молочного производства могут обрабатываться совместно, за исключением сыворотки, сложные требования к биоразложению которой могут создать слишком большую нагрузку на любую технологическую систему очистки сточных вод и, следовательно, должны обрабатываться в рамках отдельной установки. Наиболее устойчивыми к биодеградации оказались загрязняющие вещества в сырной и творожной сыворотке. Cristiani-Urbina et al. сообщили о различных методах обработки молочных отходов, основанных на мезофильных аэробных и АД сыворотки и производных сыворотки дрожжами.[66].

6.44.8.4.1 Термофильная биоремедиация для обращения с молочными отходами

Молочная ферма, перерабатывающая 100 тонн молока в день, производит примерно такое же количество органических продуктов в своих стоках, как и город с населением 55 000 человек. Однако законодательные нормы сброса сыворотки вынуждают предприятия искать альтернативы, чтобы сделать этот процесс ликвидации экологически более безопасным. Один из них с привлекательным потенциалом включает использование термофильных микроорганизмов для производства пастеризованного, легко обезвоживаемого осадка при температурах, которые способствуют повышению уровня рекуперации энергии.Варианты обработки включают попутное производство очищенных сточных вод с низким содержанием ХПК [122] или продуктов с добавленной стоимостью, таких как ксантановая камедь [194] и полигидроксиалканоаты [193].

Аэробная обработка с использованием популяций термофильных бактерий дает широкий спектр преимуществ. Одним из них является возможность биодеградации органики в высокотемпературных сточных водах, что устраняет необходимость их охлаждения перед очисткой. Работа в термофильных условиях дает высокую скорость биодеградации, которая в 3-10 раз выше, чем при мезофильном процессе, и обеспечивает высокую стабильность процесса.Высокие температуры также способствуют инактивации патогенов, присутствующих в сточных водах, что является одной из основных целей процесса очистки. Это делает аэробную термофильную обработку подходящей для стабилизации ила и придания ему гигиеничности, чтобы его можно было использовать в качестве удобрения.

В рамках проекта, финансируемого в рамках Пятой рамочной программы Европейской комиссии, мы разработали технологию биоремедиации сырной сыворотки, связанную со снижением ХПК обработанных отходов при повышенных температурах.Этот новый подход представляет собой применение стандартов для систем экологического менеджмента пищевой промышленности, в частности ISO 14000 [42].

Основными преимуществами термофильных биологических методов являются:

низкий массовый выход;

быстрая кинетика;

работа при высоких температурах;

стабильное управление технологическими процессами аэробных систем;

производство продуктов, свободных от патогенов; и

производство энергии.

Известно, что состав сыворотки меняется в зависимости от сезона, кислотность непастеризованной сыворотки летом выше, а концентрация лактозы ниже, чем зимой. [b121] и [b122] разработали две стратегии (двухэтапный и одноэтапный процессы) биоремедиации синей сыворотки Stilton, применимые в течение всего года. В нем использовались как встречающиеся в природе термоустойчивые организмы, содержащиеся в сыворотке (молочнокислые бактерии и дрожжи), так и термофильный изолят. В 2003 г. сообщалось о сравнительном исследовании двух двухэтапных стратегий с использованием термофильно-смешанной популяции Bacillus sp. , выделенный из FVW. Источник этих организмов проявляет устойчивые свойства и способность разлагать широкий спектр пищевых отходов, например, отстой картофеля и зерновых заводов, а также воды при переработке картофеля.

Стратегия 1 . Анаэробная мезофильная первая стадия, за которой следует аэробная мезофильная вторая стадия (45 °C).

Стратегия 2 . Анаэробная, мезофильная первая стадия (45 °C), за которой следует аэробная, термофильная вторая стадия (55–65 °C).

Стратегия 3 . В 2007 г. сообщалось об аэробной термофильной одиночной стадии (55–65 °C). и «молочные дрожжи» (выделенные из голубой сыворотки Stilton), которые потребляют лактозу и производят лактат, этанол и углекислый газ, а также дополнительную биомассу. На втором этапе используются аэробные условия, благоприятные для активности добавленной смешанной популяции Bacillus sp., который разлагает все доступные органические кислоты и этанол, производя CO 2 и дополнительную биомассу.

Для анаэробной мезофильной стадии была предложена следующая схема реакции:

Гомферментативные МКБ (идентифицированные Ercolini et al. [78]]) производят лактазу, которая гидролизует лактозу, содержащуюся в сыворотке, до глюкозы и галактозы:

[1]C12h32O11+h3O→C6h22O6+C6h22O6

Молочная кислота образуется по гликолитическому пути Эмдена–Мейергофа–Парнаса, через пировиноградную кислоту (показаны только основные реагенты и продукты):

[2]2C6h22O6→4C3h5O3+8H+→ 4C3H6O3+4ATP

Термотолерантные дрожжи непосредственно используют лактозу для производства этанола и углекислого газа:

[3]C12h32O11+h3O→4C2H5OH+4CO2

Образование анаэробной биомассы можно описать следующей упрощенной схемой реакции:

[4] ACHXOY + BH2OMNN → CHαOβNχ + CH3O + DCO2

, где CH x o y — это источник углерода, H L O M N N — это источник азота, а также CH α O β Н 90 093 χ – образованная биомасса.

На термофильной стадии в хронологическом порядке для всех температур наблюдалась следующая схема реакции с участием Bacillus sp.:

Биоокисление этанола до уксусной кислоты: h3O

Биоокисление уксусной кислоты:

[6]C2h5O2+2O2→2CO2+2h3O

Биоокисление молочной кислоты:

[7]C3H6O3+3O2→3CO2+3h3O

Кислота:

[8] C3H8O7 + 4.5O2 → 6CO2 + 4H3O

Аэробное образование биомассы:

[9] ECHXOY + FO2 + GH2OMNN → CHΔoεnφ + HH3O + ICO2

где CH δ O ε N φ – образовавшаяся биомасса.

Мы предлагаем следующую схему биоремедиации для аэробного одностадийного процесса (Стратегия 3) [121]:

LAB, Lactococcus sp. доступны в сыворотке Stilton, потребляют лактозу, производят лактат:

[10]C12h32O11+h3O→4C3H6O3

Термоустойчивые дрожжи переключают свой метаболизм на уксусную кислоту и производство биомассы в аэробных условиях:

[11]C12h32O11+h3H6O9→290h5O9

Термофильные бактерии Bacillus sp. потребляют лактат и ацетат с основными продуктами двуокиси углерода и биомассы.

[12] C3H6O3 + 3O2 → 3CO2 + 3H3O

[13] C2H5O2 + 2O2 → 2CO2 + 2H3O2 + 2O2 → 2CO2 + 2H3O

Биомассы. сравнение эффективности трех стратегий:

Сравнение трех стратегий биоремедиации для обращения с молочными отходами резюмировано в таблице 10 .

Таблица 10. Сравнение трех стратегий биоремедиации для обращения с отходами молочной промышленности Вторая ступень 45°C Вторая ступень 55–65°C 55, 60, 65°C DOT > 65% ТОЧКА < 80% DOT = 20%, 40%, 60%, 80% RQ = 1 RQ = 1 RQ = 1 RQ = 1 902 скорость биоградации лактата50 г L -1 H -1 -1

1 V La ~ 0,96 г L -1 H -1 ) 55 ° C: V La ~ 0,87 G L -1 H -1 H -1 V COD ~ 1. 56 G L -1 H -1 Удаление треской ~ 80-94% Средняя скорость удаления ХПК: VCOD ~0,74 г (L -1 ч -1 ) V ХПК ~1.57 г L -1 H -1 -1 60 ° C V La ~ 0,80 г L -1 H -1 V COD ~1.40 G l -1 h -1 Удаление треской ~ 60-65,7% 90-65,7% Всего удаление растворимых COD = 68% Общее удаление растворимых COD = 62,5% 65 °C В LA ∼1.01 G L -1 H -1 H -1 V COD ~1.35 G L -1 H -1 Удаление треской ~ 60-77% Общее снижение растворимого белка = 59 % Общее снижение растворимого белка = 47,5 % % снижения растворимого белка в периодических культурах. Применяя одностадийную термофильную стратегию, высокие конверсии в диапазоне 80–100 % были получены при 55 °C и давлении растворенного кислорода (DOT) = 20 %, 40 %, 60 % и 80 %. Потребление лактозы и органических кислот составляло ~90–100%. Профили биодеградации при 60 °C и уровнях растворенного кислорода 40 % и 80 % показали конверсию лактозы и органических кислот в диапазоне 65–74%. При 65 °C термофильные бактерии, по-видимому, растут в основном на лактате. Потребление лактата составляло от 87,5% до 92%. Эффективность удаления ХПК была примерно на 20% ниже, чем наблюдаемая при 55°C.Потребность в источнике азота в ходе процесса биодеградации была выше в термофильных, чем в мезофильных условиях, что также способствовало удалению азота из сточных вод [126]. В последнее время большое внимание уделяется удалению азота и фосфора из сточных вод молочных заводов из-за более строгих экологических норм.

Подводя итоги, мы разработали технологию термофильной биоремедиации для обработки подсырной сыворотки. Популяции термофильных микробов Bacillus sp.успешно уменьшил загрязняющую нагрузку потока сыворотки. Этот процесс позволил снизить загрязняющие нагрузки в сырной сыворотке до 93 % при 55 °C и до 70 % при 65 °C в обычном аэрируемом биореакторе с мешалкой, что соответствует рекомендациям ЕС по санитарной обработке биореакторов. -напрасно тратить. Математические модели, основанные на балансе массы, были разработаны с использованием упрощенных модификаций концепции модели активного ила IAWQ по «объединению» смешанных популяций и смешанных субстратов в небольшое количество «кластеров» «эквивалентного» субстрата или биомассы.Разумно. хорошее соответствие данным обработки было получено с использованием этих моделей в диапазоне температур, в том числе в термофильной области. Значения параметров модели «наилучшего соответствия» были получены для прогнозирования удельных скоростей роста биомассы. Рассчитанная средняя удельная скорость роста составила 0,097 1 ч -1 при 55 °С, а экспериментальная — 0,079 1 ч -1 . При 65 °C расчетная средняя удельная скорость роста составила 0,075 1 ч -1 , а экспериментальная — 0.089 1 ч −1 . Полученные результаты позволяют предположить, что температура могла оказывать большее влияние на процесс биодеградации, чем растворенный кислород, поскольку состав микробного сообщества изменялся с температурой в диапазоне 55–65 °C. Средние выходы полученной биомассы варьировались от 0,350 (на лактозном субстрате) до 0,430 г/г -1 (на субстрате из молочной кислоты) и составляли 0,86 г/г -1 на субстрате из уксусной кислоты, тогда как выходы, рассчитанные с использованием модели, варьировались от 0.325 (на субстрате из лактозы) до 0,410 г/г -1 (на субстрате из молочной кислоты), что составляет 1,01 г/г -1 на субстрате из уксусной кислоты. Наши исследования показывают, что моделирование сложных систем биореакций путем «объединения» ключевых субстратов и микробных видов в ограниченное число «эквивалентных кластеров» заслуживает рассмотрения в качестве возможного средства содействия быстрой разработке процесса и практической эксплуатации процесса.

Другие члены нашего консорциума [55] исследовали термофильную аэробную биодеградацию картофельных помоев (отходов перегонки) с сельского спиртзавода.Уровни ХПК этой фракции колебались от 49 до 104 г л -1 , а основной вклад в ХПК вносят органические кислоты, восстановители и глицерин. Наивысшая эффективность удаления, составляющая примерно 77%, была достигнута при 60 °C с использованием аналогичной смешанной популяции видов Bacillus , выделенных из той же FVW и адаптированных к вышеуказанной фракции.

Научные методы в биологии (KPZ312) — Курсы и модули

Введение

Биологи собирают и анализируют широкий спектр данных и информации.Этот модуль знакомит с ключевыми процессами, необходимыми для проектирования, сбора и анализа биологических данных, и разрабатывает различные способы преобразования данных в информацию и то, как это соотносится с решениями, которые биологи принимают для развития своей науки. Таким образом, этот блок дополняет традиционные блоки количественных навыков, отрабатывая различные способы научного мышления, используемые в биологии, от строго контролируемых лабораторных экспериментов до невоспроизводимых полевых исследований. Вы получите возможность закрепить и развить свои базовые навыки обработки и анализа данных и интегрировать их в научные рассуждения о биологических проблемах.Это будет достигнуто с помощью набора реальных проектов в области биологических наук, в которых вам будет предложено развивать свои навыки критического анализа, оценки и синтеза.

Резюме

Наименование блока Научные методы в биологии
Код устройства КПЗ312
Кредитные баллы 12,5
Колледж/Школа Колледж наук и инженерии
Школа естественных наук
Дисциплина Наука о растениях|Зоология
Координатор Доцент Леон Бармута
Доступен в качестве факультатива для студентов? Да
Доставлено Университет Тасмании
Уровень Расширенный

Наличие

Местоположение Период обучения Варианты присутствия Доступно для
Хобарт Семестр 1 На территории кампуса Международный Внутренний
Ключ
На территории кампуса
Вне кампуса
Иностранные студенты
Домашние студенты
Примечание

Пожалуйста, убедитесь, что ваш компьютер соответствует минимальным системным требованиям, если вы посещаете дистанционно/вне кампуса.

Единицы предлагаются в режиме посещения, если не указано иное (т. е. требуется присутствие в указанном кампусе). Единица, идентифицированная как предлагаемая на расстоянии, то есть не требующая посещаемости, идентифицируется с номинальным студенческим городком. Блок, предлагаемый как посещающим студентам, так и удаленным от одного и того же кампуса, определяется как имеющий оба режима обучения.

Ключевые даты
Период обучения Дата начала Дата переписи Дата WW Дата окончания
Семестр 1 21.02.2022 22.03.2022 04.11.2022 29.05.2022

* Окончательная дата WW — это окончательная дата, начиная с которой вы можете выйти из модуля без академического штрафа, однако вы все равно будете нести финансовые обязательства (см. Как мне выйти из модуля? для получения дополнительной информации).

Даты переписи единиц, отображаемые в настоящее время на 2022 год, являются ориентировочными и могут быть изменены. Окончательные даты переписи на 2022 год будут доступны с 1 октября 2021 года. Обратите внимание, что предельная дата переписи — 23:59 AEST (AEDT с октября по март).

О датах переписи

Результаты обучения

  • формулировать научные методы, используемые в биологических науках.
  • объяснить, почему современные научные знания могут быть оспорены и проверены дальнейшими исследованиями.
  • проводить научные исследования и решать проблемы, разрабатывая и планируя исследования в области биологических наук.
  • выбирать и применять практические и/или теоретические методы или инструменты для проведения расследования.
  • собирать, точно записывать, интерпретировать и делать выводы из необработанных количественных данных.
Область образования Начало взноса студентов 1 Пожертвование дедушке-студенту 1 Взнос студента утвержденного подготовительного курса 2 Полная стоимость внутри страны
010909 1002 доллара. 00 1002,00 $ неприменимо 2 354,00 $

1 Пожалуйста, обратитесь к дополнительной информации о суммах взносов студентов.
2 Пожалуйста, обратитесь к дополнительной информации о соответствии требованиям и курсах Approved Pathway.
3 См. дополнительную информацию о праве на участие в программе HECS-HELP.
4 Пожалуйста, обратитесь к дополнительной информации о праве на участие в FEE-HELP.

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно платы, пожалуйста, свяжитесь с UConnect, или дополнительная информация доступна на StudyAssist.

Обратите внимание: иностранных студента должны обратиться к Что такое ориентировочная плата? чтобы узнать ориентировочную стоимость курса.

Реквизиты

Предпосылки
Один из КПА214, КПЗ215, КПЗ211, КЗА212

Обучение

Схема обучения

2 двухчасовых компьютерных семинара для недель 1-7

2 записанные лекции по 50 минут для недель 1-7

2 консультационных семинара по 1 часу с преподавателями для недель 8–13

Оценка Заключительный экзамен (35%)|Исследовательский проект (35%)|Отчет об управлении данными (10%)|Обзорное эссе (20% )
Расписание Посмотреть расписание лекций | Посмотреть полное расписание отряда
Учебники

Университет оставляет за собой право вносить поправки или удалять доступные курсы и модули по мере необходимости.

Учебное пособие по изучению клеток

Биологический проект > Клетка Биология > Учеба Ячейки > Проблемы

Учебное пособие по изучению клеток

Научный метод

Что это такое?
Научный метод — это экспериментальная проверка гипотезы, сформулированной после систематического, объективного сбора данных.Ученый, изучающий нашу иммунную систему, очень хорошо сформулировал эту идею:

 

Теперь я понимаю, как многому я учусь, ошибаясь. Я могу передумать, столкнувшись с рациональный аргумент, без необходимости иметь изменение, которое кажется чисто семантическим или надеяться это пройдет незаметно. Каким должен быть священник, генерал, бюрократ, юрист, врач человек или политик, которому никогда не позволено ошибаться? Неудивительно, что они так медленно учатся. Я благодарен за то, что работаю в профессии, где осознание своей неправоты эквивалентно повышению в знаниях.

— Мелвин Кон. Ежегодный обзор иммунологии 12, 2 (1994)
Научный метод часто делится на этапы. Это полезно для того, чтобы поместить метод в контекст, но имейте в виду, что ключевым элементом научного метода является проверка гипотезы.Другими словами, можете ли вы доказать, что вы неправы?
  1. Наблюдайте за ситуацией
  2. Задать вопрос
  3. Превратите этот вопрос в проверяемую гипотезу
  4. Предскажите результат вашего эксперимента
  5. Проведите свой эксперимент
  6. Анализ результатов
  7. Оцените свою гипотезу
Оценка науки
Ошибки, допущенные при применении научного метода к реальным проблемам, могут привести к необоснованным или даже неверным выводам. Пример научных выводов, основанных на недостаточном научном методе, недавно произошел в области исследования рака молочной железы.
Рак молочной железы возникает, когда нормальные клетки изменяются и образуют опухоль. В исследовании, опубликованном в New England Journal of Medicine (336, 1269 (1997)), ученые из Норвегии изучали заболеваемость раком груди. у 25 624 женщин.

Участники подробно рассказали о своем росте, весе, диетах и ​​привычках к физическим упражнениям.Результаты показали общее снижение заболеваемости раком молочной железы на 37% у женщин, которые регулярно занимаются спортом. Худощавые женщины, занимающиеся физическими упражнениями не менее 4 часов в неделю, показали самую низкую заболеваемость.


Изображение предоставлено WebPath
Многие газеты подхватили данные с заголовками о том, что физические упражнения предотвращают рак, но редакционная статья в в том же журнале доктора Энн МакТирнан результаты приведены в правильном порядке. перспектива (там же.п. 1311). Она отмечает, что женщины, регулярно занимающиеся физическими упражнениями, имеют более высокий уровень образования и доходов, меньше курить, пить меньше алкоголя и потреблять меньше калорий и меньше жира. Она утверждает, что установление случайной связи между снижением заболеваемости раком молочной железы и физической активностью требуют изучения биологических механизмов и подтверждения клиническими экспериментами. Ее окончательный вывод очень хорошо описывает ситуацию.
Должна ли женщина заниматься спортом и предотвратит ли это рак молочной железы? рекомендую решительное ДА на первый вопрос.Регулярная физическая активность у женщин снижает общую смертность и заболеваемость ишемической болезнью сердца, сахарным диабетом, инсультом, остеопорозом, ожирением и инвалидность, а также уменьшает влияние артрита и снижения когнитивных функций. Что касается снижают ли физические упражнения риск рака молочной железы, остается слишком много вопросов для женщин и их врачам принимать обоснованные решения о том, следует ли, как и в каком объеме заниматься физическими упражнениями.
-Доктор.Энн Мактирнан, , Новая Англия. Журнал медицины (336, 1311 (1997))

Этот пример иллюстрирует многие проблемы, связанные с биологией и медициной.

Введение | Размер и биология

Словарь

То Биологический проект > Клетка Биология > Учеба Ячейки > Проблемы

http://www.biology.arizona.edu
Авторское право на все содержимое © 1997 — 2004. Все права защищены.

Планирование и анализ экспериментов и

«…Это абсолютно традиционный учебник по статистике, основанный на классических подходах, таких как блочные, перекрестные и вложенные планы. … Многое в этом томе сделано хорошо. сталкиваться, и сильный акцент на сочетании экспериментального плана с надлежащим образом спланированным анализом (часто описываемым как важный, но редко подробно освещаемым в других статистических публикациях) делают этот учебник полезным для тех, кто ставит контролируемые эксперименты, особенно в полевых условиях. Кроме того, наличие большого количества онлайн-материалов и упражнений (на http://www.stats4biol.info) для использования с пакетами GenStat, SAS и R является полезным практическим ресурсом. … [Для] тех, кто, возможно, ищет новый учебник по статистике для систематической работы, он действительно является хорошим справочником для всех, кто хочет более глубоко проанализировать конкретные темы». Биология , июнь 2017

«Эта книга представляет собой первую серьезную и успешную попытку научить студентов и исследователей-биологов общим принципам, лежащим в основе рационального планирования и анализа экспериментов.Книга написана с прикладной точки зрения и содержит множество примеров из реальной жизни, но при этом дается достаточно математических подробностей, чтобы позволить читателю адаптировать принципы проектирования и анализа к новым задачам.
Ведущим принципом анализа экспериментальных данных является многоуровневый дисперсионный анализ. Этот мощный принцип является частью ротамстедской традиции прикладной статистики, к которой принадлежат авторы. Эта книга делает статистические данные из этой традиции доступными для ученых-биологов, не требуя чрезмерных математических навыков.
Фред ван Эувейк , Вагенингенский университет и исследовательский центр

«Эта книга легко читается. Я очень рад рекомендовать эту книгу как ученым в качестве справочника, так и студентам, изучающим сельскохозяйственные и биологические науки о растениях, в качестве учебника. Она охватывает большинство аспектов планирования экспериментов и этапов необходимо для анализа полученных данных, доведения опыта авторов до читателя на реальных примерах.Очевидно, что авторы с большой осторожностью подошли к оформлению своих выводов и возможной интерпретации результатов.
Кларис Г. Б. Деметрио , профессор экспериментальной статистики Высшей сельскохозяйственной школы имени Луиса де Кейруша, Университет Сан-Паулу

«Эта книга связывает основные принципы дизайна и статистики с передовой практикой анализа данных. Она также дает подробный обзор наиболее часто используемых и необходимых статистических методов в экспериментальной биологии. Она объясняет концепции четкими, практичными и доступными способами, с использованием реальных данных для иллюстрации. Математические обозначения используются, когда это необходимо, но объяснения ключевых моментов даны на общепринятом языке.
Я особенно рекомендую эту книгу студентам-исследователям. В нем представлен серьезный и лишенный уловок отчет о ключевых статистических концепциях и методах, который позволит вам проводить достоверный и полезный анализ и понимать результаты, полученные с помощью статистического программного обеспечения». Всемирный центр агролесоводства (ICRAF) и Центр статистических услуг

«Эта книга будет бесценна для ученых-растителей, которые хотят расширить свои знания в области статистики.Основываясь на курсах, разработанных авторами, цель состоит в том, чтобы обеспечить глубокое понимание наиболее часто используемых экспериментальных планов и их анализа, наряду с линейной регрессией, и подчеркнуть связи между этими областями. Опыт работы с базовой статистикой на уровне t-критерия был бы полезен, хотя и приводится глава о пересмотре. В дополнительных главах представлены линейные смешанные модели и обобщенные линейные модели для подсчетов и пропорций.
Обширный практический опыт авторов очевиден во всем, особенно во многих интересных примерах, которыми наполнена книга.Сопутствующий веб-сайт предоставляет связанные данные и код в GenStat, R и (скоро) SAS. Это сам по себе потрясающий ресурс с 50 хорошо прокомментированными программами, охватывающими базовый анализ и расширения. В каждой главе есть упражнения; они часто являются сложными, и решения будут представлены на веб-сайте.
Большинство примеров взято из Ротамстеда, где все авторы работают или работали, и в книге есть что-то от Ротамстеда, например, с сильным акцентом на многоуровневый ANOVA для включения блокирования и других экспериментальных структура, даже если это не является строго необходимым; преимущества этого подхода для прояснения более сложных конструкций становятся очевидными по мере чтения книги.
Здесь есть все для того, чтобы ученый-растениев мог действительно глубоко понять предмет, и трудно понять, как авторы могли бы лучше написать книгу, которую они намеревались написать.»
Мартин Ридаут , профессор прикладной статистики, Кентский университет

Материалы и методы

Материалы и методы

Материалы и методы


При написании лабораторного отчета часто рекомендуется начните с написания раздела «Материалы и методы».Эта секция обычно очень прост, и написание его сначала помогает многим людям установить правильный мыслительный процесс и понимание работы, позволит остальной части отчета проходить более плавно. Следуя этому раздел, обычно рекомендуется писать Результаты раздел, затем обсуждение и, наконец, вступление. Хотя эта стратегия только рекомендацию, и хотя поначалу она может показаться нелогичной, многие нашел этот подход очень эффективным для написания научных работ.

Раздел «Материалы и методы» является жизненно важным компонентом любого формального лабораторный отчет. В этом разделе отчета дается подробный отчет о процедура, которой следовали при завершении эксперимента(ов), описанного в Отчет. Такой отчет очень важен не только для того, чтобы читатель имеет четкое представление об эксперименте, но хорошо написанные материалы раздел «Методы» также служит набором инструкций для всех желающих повторить исследование в будущем.Учитывая важность «воспроизводимого результаты» в науке, то совершенно очевидно, почему это второе применение так жизненно необходимо.

Есть несколько распространенных ошибок, которые часто встречаются в Материалах раздел «Методы» лабораторного отчета. Одной из основных проблем является решение правильный уровень детализации. (Печеник, с. 55). писатель, чтобы увлечься и включить каждый бит информации о процедура, включая постороннюю информацию, такую ​​как количество раз он\она мыли руки во время эксперимента. Хорошим ориентиром является включать только то, что необходимо для воссоздания эксперимента знать. Имея это в виду, вы перейдете к разделу «Материалы и методы». написано досконально, но без лишних подробностей что прерывает поток письма. Еще одна распространенная ошибка — перечисление все материалы, необходимые для эксперимента в начале раздел. Вместо этого материалы и оборудование, использованные во время эксперимента следует упоминать на протяжении всей процедуры по мере их использования.Достаточно детали должны быть включены в описание материалов, чтобы эксперимент можно воспроизвести. Наконец, обычно рекомендуется раздел «Материалы и методы» должен быть написан в прошедшем времени в активном или пассивный залог. Многие написаны в перспективе от третьего лица, но проверьте с профессором, чтобы убедиться, какое глагольное время и перспектива в отчете следует использовать. Это демонстрируется на примере хорошо написанного Раздел «Материалы и методы».


Примеры материалов и методов

Образец 1 : При получении катехолазы экстракта, картофель очищали от кожуры, промывали и нарезали кубиками. 30,0 г нарезанного кубиками картофеля и 150 мл дистиллированной воды. блендер и взбивайте в течение примерно двух минут. Полученное решение фильтруют через четыре слоя марли. Экстракт хранился в чистой закрытой таре.

Четыре индивидуально маркированные спектрофотометрические пробирки были приготовлены с использованием различные количества (как представлено в Таблице 1) следующих реагентов: буфер с рН 7, 0,1% катехиновый субстрат и дистиллированная вода. То Длина волны спектрофотометра Spectronic 20 была установлена ​​на 540 нм. Чтобы откалибровать спектрофотометр при нулевом поглощении, пустая контрольная пробирка, приготовленная без катехинового субстрата и помеченная как «пробирка 1″ переворачивали и вставляли в спектрофотометр.

Важно отметить, что тестируемый экстракт добавлялся в каждую пробирку непосредственно перед помещением пробирки в спектрофотометр. 1,0 мл экстракта катехолазы пипеткой вносили в пробирку 2. Пробирку 2 немедленно переворачивают и помещают в спектрофотометр. Поглощение было прочитано и записывается для нулевого времени (t0), десятиминутной отметки (t10) и каждой минуты между. Пробирку 2 извлекали из спектрофотометра, и то же самое измерения были проведены для пробирки 3 и пробирки 4 с использованием одного и того же протокола.

Образец 2 : Картофель и нож были получены для этого эксперимента. Также дистиллированная вода, блендер, марля, чистый контейнер с крышкой и восемь спектрофотометров. использовались трубки. В эксперименте использовали спектрофотометр Spectronic 20. как и буферы с pH 4, 6, 7 и 8. Катехиновый субстрат, покрытия Parafilm, Для этого эксперимента также были приобретены салфетки KimWipes, черная ручка и пипетки. Наконец, карандаш и блокнот были получены для записи результатов.

Образец 3 : При получении катехолазы экстракта, картофель очищали от кожуры, промывали и нарезали кубиками. Баланс использовали для получения 30,0 г нарезанного кубиками картофеля. 150 мл дистиллированной воды был перелит в стакан. К нарезанному кубиками картофелю добавляли воду. С кухонного блендера сняли крышку. Картошка и воду добавляли в смеситель. Раствор пах картошкой. На блендер надели крышку и нажали кнопку питания.За часами наблюдали до тех пор, пока секундная стрелка не сделала два круга. Кнопка питания была нажата снова, чтобы остановить блендер. То полученный раствор фильтруют через четыре слоя марли. То Экстракт хранили в чистой закрытой таре.


Пояснения к примерам ссылок

Нарезанный кубиками картофель : В первом образце автор дает достаточно подробно о процедуре, чтобы ее можно было понять, но не настолько, что появляется избыток ненужных деталей.(вернуться к образцу 1)

Калибровка : Калибровка небольшая, но важную деталь, которую следует включить в этот раздел, чтобы эксперимент быть в состоянии повторить любой читающий отчет. Имейте это в виду решая, что включить в этот раздел. (вернуться к образцу 1)

Дистиллированная вода : В этом примере есть список материалов в начале, которые не нужны в материалах и раздел методов. В теле раздела должны быть указаны материалы и оборудование, используемое во время эксперимента, чтобы не было необходимости перечислите их, чтобы знать, что использовалось для процедуры. (вернуться к образцу 2)

Посторонняя деталь : Это посторонняя деталь это не нужно, чтобы объяснить процедуру. Читатель знал бы, как включать и выключать блендер без уведомления о том, что была нажата кнопка, и знать, что раствор пах картошкой, совершенно не связано знать, как провести эксперимент.(вернуть к образцу 3)


Вернуться к открытию «Биология» страница

Все цитаты из Печеник, Ян А. А краткое руководство по написанию биологии. стр. 54-102, Университет Тафтса: Харпер Коллинз Колледж Издательство . 1993.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Методы ядра в вычислительной биологии

Резюме

Подробный обзор текущих исследований ядерных методов и их применения в вычислительной биологии.

Современные методы машинного обучения оказались чрезвычайно полезными для анализа данных в задачах вычислительной биологии. Одна ветвь машинного обучения, ядерные методы, особенно хорошо подходит для сложных аспектов биологических данных, которые включают в себя высокую размерность (как в измерениях микрочипов), представление в виде дискретных и структурированных данных (как в последовательностях ДНК или аминокислот) и необходимость объединения разнородных источников информации. В этой книге представлен подробный обзор текущих исследований ядерных методов и их приложений в вычислительной биологии.После трех вводных глав — введения в молекулярную и вычислительную биологию, краткого обзора ядерных методов, в котором основное внимание уделяется интуитивным концепциям, а не техническим деталям, и подробного обзора недавних применений ядерных методов в вычислительной биологии — книга разделена на три раздела. которые отражают три общие тенденции в современных исследованиях. В первой части представлены различные идеи по разработке функций ядра, специально адаптированных к различным биологическим данным; вторая часть охватывает различные подходы к обучению на разнородных данных; а третья часть предлагает примеры успешного применения методов опорных векторов.

Твердый переплет
$53,00 Икс ISBN: 9780262195096 410 стр. | 8 х 10 дюймов 79 илл.

Редакторы

Бернхард Шёлькопф
Бернхард Шёлькопф — директор Института интеллектуальных систем им. Макса Планка в Тюбингене, Германия. Он является соавтором Learning with Kernels (2002) и соредактором Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000) и Kernel Methods in Computational Biology. (2004 г.), все опубликованы MIT Press.
Кодзи Цуда
Кодзи Цуда — научный сотрудник Института Макса Планка и научный сотрудник Исследовательского центра вычислительной биологии AIST в Токио.
Жан-Филипп Вер
Жан-Филипп Вер — исследователь и руководитель группы биоинформатики Парижской горной школы.

Биология генома | Метод

Все рукописи должны содержать следующие разделы под заголовком «Декларации»:

  • Одобрение этических норм и согласие на участие
  • Согласие на публикацию
  • Наличие данных и материалов
  • Конкурирующие интересы
  • Финансирование 905 Благодарности
  • Информация об авторах (необязательно)

Подробная информация об информации, которая должна быть включена в эти разделы, приведена ниже.

Если какой-либо из разделов не относится к вашей рукописи, включите заголовок и напишите «Не применимо» для этого раздела.

Этическое одобрение и согласие на участие

Рукописи, сообщающие об исследованиях с участием людей, данных человека или человеческих тканей, должны:

  • содержать заявление об этическом одобрении и согласии (даже в тех случаях, когда требование одобрения было отменено)
  • включать имя комитета по этике, утвердившего исследование, и регистрационный номер комитета, если применимо

Исследования с участием животных должны включать заявление об одобрении этических норм, а для экспериментальных исследований с участием животных, принадлежащих клиенту, авторы также должны включать заявление об информированном согласии клиента или владелец.

Дополнительную информацию см. в нашей редакционной политике.

Если в вашей рукописи не сообщается о каких-либо данных или тканях животных или человека или не используется, укажите в этом разделе «Неприменимо».

Согласие на публикацию

Если ваша рукопись содержит данные какого-либо лица в любой форме (включая любые индивидуальные данные, изображения или видео), согласие на публикацию должно быть получено от этого лица, а в случае детей — от их родителей или законных опекун.Все презентации историй болезни должны иметь согласие на публикацию.

Вы можете использовать форму согласия вашего учреждения или нашу форму согласия, если хотите. Вы не должны отправлять нам форму при отправке, но мы можем запросить копию на любом этапе (в том числе после публикации).

Дополнительную информацию о согласии на публикацию см. в нашей редакционной политике.

Если ваша рукопись не содержит данных о каком-либо отдельном лице, укажите «Неприменимо» в этом разделе.

Наличие данных и материалов

Все рукописи должны включать заявление «Наличие данных и материалов». Заявления о доступности данных должны включать информацию о том, где можно найти данные, подтверждающие результаты, изложенные в статье, включая, где это применимо, гиперссылки на общедоступные архивные наборы данных, проанализированные или созданные в ходе исследования. Под данными мы подразумеваем минимальный набор данных, который потребуется для интерпретации, воспроизведения и использования выводов, изложенных в статье.Мы понимаем, что не всегда возможно публиковать исследовательские данные, например, когда может быть нарушена личная конфиденциальность, и в таких случаях доступность данных должна быть указана в рукописи вместе с любыми условиями доступа.

Заявления о доступности данных могут иметь одну из следующих форм (или комбинацию нескольких, если требуется для нескольких наборов данных):

  • Наборы данных, сгенерированные и/или проанализированные в ходе текущего исследования, доступны в репозитории [ИМЯ], [ПОСТОЯННАЯ ВЕБ-ССЫЛКА НА НАБОРЫ ДАННЫХ]
  • Наборы данных, использованные и/или проанализированные в ходе текущего исследования, можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.
  • Все данные, полученные или проанализированные в ходе этого исследования, включены в эту опубликованную статью [и ее дополнительные информационные файлы].
  • Наборы данных, сгенерированные и/или проанализированные в ходе текущего исследования, не являются общедоступными из-за [ПРИЧИНА, ПОЧЕМУ ДАННЫЕ НЕ ОБЩЕСТВЕННЫ], но доступны у соответствующего автора по разумному запросу.
  • Совместное использование данных неприменимо к этой статье, так как в ходе текущего исследования наборы данных не создавались и не анализировались.
  • Данные, подтверждающие результаты этого исследования, доступны от [название третьей стороны], но на доступность этих данных распространяются ограничения, которые использовались по лицензии для текущего исследования, и поэтому не являются общедоступными.Однако данные доступны от авторов по обоснованному запросу и с разрешения [имя третьей стороны].
  • Неприменимо. Если ваша рукопись не содержит никаких данных, укажите в этом разделе «Неприменимо».

Дополнительные примеры шаблонов заявлений о доступности данных, которые включают примеры наборов данных с открытым доступом и ограниченным доступом, доступны здесь.

BioMed Central также требует, чтобы авторы ссылались на любые общедоступные данные, на которых основаны выводы статьи в рукописи.Ссылки на данные должны включать постоянный идентификатор (например, DOI) и в идеале должны быть включены в список литературы. Ссылки на наборы данных, когда они появляются в списке литературы, должны включать минимум информации, рекомендованной DataCite, и соответствовать стилю журнала. Идентификаторы наборов данных, включая DOI, должны быть представлены в виде полных URL-адресов. Например:


Hao Z, AghaKouchak A, Nakhjiri N, Farahmand A. Наборы данных Глобальной интегрированной системы мониторинга и прогнозирования засухи (GIDMaPS).фиговая доля. 2014. http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.853801

С соответствующим текстом в заявлении о доступности данных и материалов:

Доступны наборы данных, созданные в ходе и/или проанализированные в ходе текущего исследования. в репозитории [ИМЯ], [ПОСТОЯННАЯ ВЕБ-ССЫЛКА НА НАБОРЫ ДАННЫХ]. [Номер ссылки]  

Если вы хотите совместно отправить примечание с данными, описывающее ваши данные, которые будут опубликованы в BMC Research Notes , вы можете сделать это, посетив наш портал отправки.Примечания к данным поддерживают открытые данные и помогают авторам соблюдать политику спонсоров в отношении обмена данными. Совместно опубликованные примечания к данным будут связаны с исследовательской статьей в поддержку данных (пример).

Конкурирующие интересы

Все финансовые и нефинансовые конкурирующие интересы должны быть указаны в этом разделе.

Подробное описание конкурирующих интересов см. в наших редакционных правилах. Если вы не уверены, есть ли у вас или у кого-либо из ваших соавторов конкурирующие интересы, свяжитесь с редакцией.

Пожалуйста, используйте инициалы авторов для обозначения конкурирующих интересов каждого автора в этом разделе.

Если у вас нет конкурирующих интересов, укажите в этом разделе «Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов».

Финансирование

Необходимо указать все источники финансирования исследования. Роль финансирующей организации в разработке исследования и сборе, анализе и интерпретации данных, а также в написании рукописи должна быть заявлена.

Вклад авторов

В этом разделе должен быть указан индивидуальный вклад авторов в рукопись. Руководство и критерии авторства можно найти в наших редакционных правилах.

Пожалуйста, используйте инициалы для обозначения вклада каждого автора в этот раздел, например: «FC проанализировал и интерпретировал данные пациентов относительно гематологического заболевания и трансплантата. RH провел гистологическое исследование почки и внес большой вклад в письменные рукопись.Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи».

Благодарности

Пожалуйста, отметьте всех, кто внес свой вклад в подготовку статьи, но не соответствует критериям авторства, включая всех, кто предоставил профессиональные письменные услуги или материалы.

Авторы должны получить разрешение на признание от все упомянутые в разделе «Благодарности»

Полное объяснение критериев благодарности и авторства см. в наших редакционных правилах.

Если вам некого подтвердить, напишите в этом разделе «Неприменимо».

Групповое авторство (для рукописей с участием совместной группы): если вы хотите, чтобы имена отдельных членов совместной группы были доступны для поиска в их индивидуальных записях PubMed, убедитесь, что название совместной группы включено в название. странице и в системе отправки, а также включить имена сотрудничающих авторов в качестве последнего абзаца раздела «Благодарности».Пожалуйста, добавляйте авторов в формате Имя, Инициал(ы) отчества (необязательно), Фамилия. Вы можете добавить информацию об учреждении или стране для каждого автора, если хотите, но это должно быть одинаковым для всех авторов.

Обратите внимание, что отдельные имена могут отсутствовать в записи PubMed на момент первоначального включения опубликованной статьи в PubMed, поскольку PubMed требуется дополнительное время для кодирования этой информации.

Информация об авторах

Этот раздел является необязательным.

Вы можете использовать этот раздел для включения любой соответствующей информации об авторе (авторах), которая может помочь читателю в интерпретации статьи и понять точку зрения автора (авторов).Это может включать сведения о квалификации авторов, нынешних должностях, которые они занимают в учреждениях или обществах, или любую другую соответствующую справочную информацию. Пожалуйста, ссылайтесь на авторов, используя их инициалы. Обратите внимание, что этот раздел не следует использовать для описания каких-либо конкурирующих интересов.

Сноски

Сноски могут использоваться для предоставления дополнительной информации, которая может включать цитирование ссылки, включенной в список литературы. Они не должны состоять исключительно из ссылочной цитаты и никогда не должны включать библиографические детали ссылки.Они также не должны содержать никаких рисунков или таблиц.

Сноски к тексту нумеруются последовательно; те, что к таблицам, должны быть обозначены надстрочными буквами верхнего индекса (или звездочками для значений значимости и других статистических данных).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.