Содержание

Понятие об осложнённом простом предложении. Предложения с однородными членами. Однородные и неоднородные определения. Пунктуация в предложениях с однородными членами

Осложнёнными называются простые предложения, которые являются средством выражения более одного сообщения о событиях, фактах окружающей действитель­ности.

Простые предложения могут быть осложнены: однородными членами, обосо­бленными членами, обращениями, вводными словами, словосочетаниями и предложениями.

Однородные члены предложения

Однородными называются члены предложения, связанные между собой сочи­нительной связью, выполняющие одинаковую синтаксическую функцию и относящиеся к одному и тому же члену предложения: Опавшими листьями осень щедро выстилала все дороги и поляны (М. Бубеннов).

В предложении может быть как один, так и несколько рядов однородных членов: С полей,с лугов поднялись туманы и растаяли в небесной лазури (М. Пришвин). Однородными могут быть как главные, так и второстепенные члены предложе­ния.

Не являются однородными:

•        повторяющиеся в предложении слова: Всё тише и тише стучал дождь;

•        устойчивые фразеологические сочетания: ни свет ни заря, ни то ни сё и др.;

•         сочетания глаголов, стоящих в одинаковой грамматической форме: сяду посижу, пойду посмотрю и др.

Однородные члены предложения могут соединяться  сочинительными союзами:

  • соединительными и, да (в значении и), ни… ни
  • разделительными или, или… или, либо, то… то, не то…не то
  • противительными а, но, да (в значении но), однако, же, зато
  • градационными если не… то, хотя и… но, как… так и, не так… как,   не только… но и, не столько… сколько, не то что… а

Однородные и неоднородные определения

          Однородные определения:

каждое непосредственно относится к определяемому слову, обозначая отличи­тельные признаки предметов или различные признаки одного предмета; связа­ны между собой сочинительными союзами и перечислительной интонацией (между ними можно вставить сочинительный союз и).

Определения однородны и отделяются запятыми:

• если обозначают отличительные призна­ки разных предметов

В кустах приглянулись мне розовые, фиолетовые и синие цветки медуницы (М. Ростовцев).

• образные определения (эпитеты)

Старуха закрыла свинцовые, погасшие глаза (Максим Горький).
• если в контексте между ними создаются синонимические отношения

Дружные, густые всходы яровых (В. Боков).

• если каждое последующее определение усиливает обозначаемый признак

Радостное, праздничное, лучезарное настроение распирало (А. Серафимович).
• если за одиночным определением следу­ет распространённое определение, чаще выраженное причастным оборотом;
НО: изменение порядка следования при­лагательного и причастия делает определе­ния неоднородными.
Открылся вид на высокий, чуть розовеющий небосвод (Е. Мальцев).

Открылся вид на чуть розовеющий высокий небосвод.

если определения согласованные и стоят после определяемого слова

Наступила ночь тихая, тёплая, звёздная (А. Шевченко).

Неоднородные определения:

характеризуют предмет с разных сторон, в разных отношениях; между такими определениями нет сочинительной связи (между ними нельзя вставить сочини­тельный союз и), они произносятся без перечислительной интонации.
Определения неоднородны и не отделяются запятыми:
• если предшествующее определение отно­сится не непосредственно к определяемому имени существительному, а к сочетанию последующего определения и этого имени существительного как к сложному наиме­нованию Я с детских лет, с давнишних пор люблю сосновый гулкий бор (П. Бровка).
• если определения выражены именами прилагательными одного или разных раз­рядов и характеризуют предмет с разных сторон Мы напились
холодной (качеств.) вкусной (качеств.) воды (К. Пау­стовский).

Из-за кустов был виден только пушистый (качеств.) лисий (притяж.) хвост.                                    


Обобщающие слова при однородных членах предложения


При однородных членах предложения могут быть обобщающие слова, которые выполняют ту же синтаксическую функцию, что и однородные члены. При этом между обобщающим словом и однородными членами устанавливаются отношения родового и видовых понятий. Обобщающие слова обычно выражаются наречиями и местоимениями (всегда, везде, все, никто, ничего и др.), реже — именами су­ществительными, именами прилагательными, глаголами, сочетаниями слов.

Обобщающие слова могут стоять или перед однородными членами, или после них.


1. Если обобщающее слово стоит перед од­нородными членами, то после него ставит­ся
двоеточие
.
    Если после обобщающего слова перед одно­родными членами употребляются слова как то, а именно, например, то есть, то перед ними ставится запятая, а после них — двое­точие.
Всё в тающей дымке: холмы, пе­релески (Н. Рыленков).  

Гости говорили о многих прият­ных и полезных вещах, как то

: о природе, o собаках, о пшенице (Н.Гоголь).                                                                                    
2. Если обобщающее слово следует после однородных членов, то перед ним ставится тире.
    

    Если после однородных членов предложе­ния перед обобщающим словом стоят ввод­ные слова одним словом, словом, короче говоря ит. п., то перед ними ставится тире, а после них — запятая.

Почти летнее солние, прозрач­ный воздух, бледно-голубое ясное небо — всё радовало и обещало долгий покой (И. Бунин).

Но здравый смысл, твёрдость и свобода, горячее участие в чужих бедах и радостях — словом, все её достоинства точно родились в ней (И. Тургенев). 

3. Если обобщающее слово стоит перед од­нородными членами предложения, но пред­ложение ими не заканчивается, то перед однородными членами ставится двоеточие, а после них перед остальной частью пред­ложения — тире. Всюду: вверху и внизу — пели жаворонки (А. Чехов). 

Особенности построения предложения с однородными членами

1. В качестве однород­ных членов могут вы­ступать только сопо­ставимые по значению понятия.

Я без всякой охоты ем мороженое со сгущёнкой.

(Не­правильно: Я ем мороженое со сгущёнкой и без всякой охоты.)

На сцену вышел молодой человек невысокого роста с подарком в руках. (Неправильно: На сцену вышел мо­лодой человек с подарком в руках и невысокого роста.)

2. В качестве однород­ных членов могут вы­ступать только родовые или видовые понятия.

В зоопарке вы можете увидеть животных, рыб, птиц. (Неправильно: В зоопарке вы можете увидеть животных, рыб, птиц, крокодилов).

3. Однородные члены предложения должны лексически и грамма­тически сочетаться со словом, к которому они относятся.

Лишь в 80-90-е годы XX века мы смогли прочитать лучшие произведения писателей-эмигрантов и насла­диться ими. (Неправильно: Лишь в 80-90-е годы, XX века мы смогли прочитать и насладиться лучши­ми произведениями писателей-эмигрантов.)

4. Части двойных сою­зов должны стоять пе­ред однородными чле­нами (не только… но и, как… так и др.).

В концерте будут принимать участие не только ученики, но и учителя школы. (Неправильно: В кон­церте будут не только принимать участие ученики, но и учителя школы.)

5. При наличии в предложении обобща­ющего слова однород­ные члены должны со­гласовываться с ним в падеже.

Концерты пройдут во всех областных центрах Рес­публики Беларусь: в Минске, Витебске, Могилёве, Го­меле, Гродно и Бресте. (Неправильно: Концерты пройдут во всех областных центрах Республики Бе­ларусь: Минск, Витебск, Могилёв, Гомель, Гродно и Брест.)

6. Не могут выступать в роли однородных членов обособленные члены предложения и придаточные части.

Старый дуб, раскинувшись шатром сочной зелени и чуть колыхаясь, млел в лучах вечернего солнца. (Неправильно: Старый дуб, раскинувшись шатром сочной зелени и который чуть колыхался, млел в лучах вечернего солнца).

       

Однородные члены предложения | LAMPA

Однородные определения

Однородные определения связаны с определяемым словом, а между собой они находятся в отношениях перечисления (они произносятся с перечислительной интонацией и между ними можно поставить союз и).

Однородные определения часто бывают соединены сочинительными союзами (и, или, но и др.). Даже если однородные определения не соединены союзом, обычно его можно вставить без искажения смысла.

Неоднородные определения не произносятся с перечислительной интонацией, между ними обычно нельзя поставить союз и. Одно из определений (ближайшее) непосредственно связано с определяемым словом, тогда как второе связано уже со словосочетанием, состоящим из главного слова и первого определения.

Существует несколько дополнительных признаков, помогающих различать однородные и неоднородные определения.

1. Однородные определения должны быть выражены одной и той же частью речи.

Это его первая серьезная потеря.
Первая и серьезная — определения, относящиеся к слову потеря. Оба они отвечают на вопрос какая? При этом определение первая выражено числительным, а определение серьезная — прилагательным, поэтому эти определения не однородные.
Определение первая относится ко всему словосочетанию серьезная потеря. Потеря какая? Серьезная. Серьезная потеря какая? Первая. Поэтому определения не однородные.

2. Однородные определения, выраженные прилагательными, могут быть выражены только прилагательными, относящимися к одному и тому же разряду.

В саду стояла красивая мраморная статуя.
Красивая и мраморная — определения, относящиеся к слову статуя. Оба они отвечают на вопрос какая? При этом определение красивая выражено качественным прилагательным, а определение мраморная — относительным прилагательным.
Определение красивая относится ко всему словосочетанию мраморная статуя. Статуя какая? Мраморная. Мраморная статуя какая? Красивая. Поэтому эти определения не однородные.

3. Если каждое из определений вместе с определяемым словом обозначает отдельный предмет (или предметы), то определения точно являются однородными. Например, фраза «На столе лежали красные, желтые, зеленые карандаши» означает, что на столе лежали и красные карандаши, и желтые карандаши, и зеленые карандаши, а не то, что одни и те же карандаши были красными, желтыми и зелеными одновременно. Обратное неверно: если определения относятся к одному и тому же объекту, они все равно могут быть однородными.

Она сварила вишневое, сливовое, яблочное варенье.
Прилагательные вишневое, сливовое, яблочное обозначают вид фруктов или ягод, из которых сварено варенье. Они произносятся с интонацией перечисления. Очевидно, что каждое определение вместе с определяемым словом варенье обозначает отдельный объект: она сварила и вишневое варенье, и сливовое варенье, и яблочное варенье. Это однородные определения.

4. Обычно однородные определения характеризуют предмет с одной стороны, по какому-либо одному признаку (размеру, цвету и т.д.).

У него был приятный тихий голос.
Слова приятный и тихий характеризуют голос с разных сторон: приятный — по восприятию слушателем, тихий — по громкости. Эти определения не являются однородными.

Даже определения, характеризующие предмет с разных сторон, могут быть однородными. Обычно это зависит от замысла автора. В контексте определения могут быть объединены каким-либо общим признаком. При анализе текстов можно ориентироваться на следующее правило: если определения соединены сочинительным союзом или разделены запятыми, они являются однородными (за исключением уточняющих и присоединительных конструкций).

Жил однажды богатый и знатный человек. (Шарль Перро. «Золушка»)
Хотя слова богатый и знатный характеризуют человека с разных сторон, между ними стоит сочинительный союз и, поэтому это однородные определения.

На ней было яркое, но элегантное платье.
Хотя слова яркое и элегантное характеризуют одежду с разных сторон, между ними стоит сочинительный союз но, поэтому это однородные определения. В предложении «На ней было яркое элегантное платье» те же самые определения яркое и элегантное не были бы однородными, потому что в этом предложении нет ни сочинительного союза, ни запятой между определениями.

У нее был хороший, сочный, сильный голос, и, пока она пела, мне казалось, что я ем спелую, сладкую, душистую дыню. (А.П. Чехов. «Моя жизнь»)
В этом предложении два ряда однородных определений: хороший, сочный, сильный и спелую, сладкую, душистую. Запятые, разделяющие эти определения, свидетельствуют о том, что они однородные. Определения хороший, сочный, сильный говорят о красоте голоса, а определения спелую, сладкую, душистую — о приятных качествах дыни.

Он был в дорогом сером костюме, в заграничных, в цвет костюма, туфлях. (М.А. Булгаков. «Мастер и Маргарита»)
В этом предложении нет однородных определений. Слова дорогой и серый характеризуют костюм с разных сторон. Между ними не стоит запятая, поэтому это не однородные определения. Несогласованное определение в цвет костюма выделено запятыми с двух сторон, потому что это уточняющее определение. Определения заграничных и в цвет костюма не однородные. Но здесь есть однородные части составного сказуемого: в костюме, в туфлях.

Готовимся к ОГЭ по русскому языку. Задание 9. Практикум

Готовимся к ОГЭ по русскому
языку
Задание 9 .Практикум .
Формулировка задания:
Среди предложений 38-42 найдите
предложения с обособленными
однородными определениями.
Напишите номер этого
предложения
Что нужно знать ученику:
Простое предложение, обособленные
определения, обособленные обстоятельства,
приложения, дополнения.
• ВЫПОЛНИМ ВМЕСТЕ.

5. Задание № 1. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными определениями. Напишите номер этого предложения.

• (1)Это произошло так. (2)В одно из его редких возвращений домой он
увидел, как всегда еще издали, на пороге дома свою жену Мери,
всплескивающую руками и бегущую навстречу до потери дыхания.
(З)Вместо нее у детской кроватки — нового предмета в маленьком доме
Лонгрена — стояла взволнованная соседка.
• — (4)Три месяца я ходила за нею, старик, — сказала она, — посмотри на свою
дочь.
• (5)Мертвея, Лонгрен наклонился и увидел восьмимесячное существо,
сосредоточенно взиравшее на его длинную бороду, затем сел, потупился и
стал крутить ус (6) Ус был мокрый, как от дождя.
2

6. Задание № 2. Среди предложений найдите предложение с обособленными распростра­ненными однородными определениями. Напишите номер

Задание № 2. Среди предложений найдите предложение с
обособленными распространенными однородными
определениями. Напишите номер этого предложения.
1)Была весна, ранняя и суровая, как зима, но в другом роде. (2)Недели на три
припал к холодной земле резкий береговой норд.
(З)Рыбачьи лодки, вытащенные па берег и напоминающие хребты громадных
рыб, образовали на белом песке длинный ряд темных килей, (4)Никто не
отваживался заняться промыслом в такую погоду. (5)На единственной
улице деревушки редко можно было увидеть человека, покинувшего дом;
холодный вихрь, несшийся с береговых холмов в пустоту горизонта, делал
«открытый воздух» суровой пыткой. (6)Все трубы Каперны дымились
сутра до вечера, трепля дьм по крутым крышам.
3

7. Задание № 3. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными обстоятельствами. Напишите номер этого

предложения.
(1)Любимым развлечением Ассоль было по вечерам или в праздник, когда
отец, отставив банки с клейстером и сняв передник, решался отдохнуть,
— забраться к нему на колени и, вертясь в бережном кольце отцовской
руки, трогать различные части игрушек, расспрашивая об их назначении.
(2)Так начиналась своеобразная фантастическая лекция о жизни и людях лекция, в которой, благодаря прежнему образу жизни Лонгрена,
случайностям, случаю вообще, — диковинным, поразительным и
необыкновенным событиям отводилось главное место. (З)Лонгрен,
называл девочке имена снастей, парусов, предметов морского обихода,
постепенно увлекался, переходя от объяснений к различным эпизодам, в
которых играли роль то брашпиль, то рулевое колесо, то мачта или
какой-нибудь тип лодки и т. п., а от отдельных иллюстраций этих
переходил к широким картинам морских скитаний, вплетая суеверия в
действительность, а действительность — в образы своей фантазии.
1

8. Задание 4. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными обстоятельствами. Напишите номер этого

предложения.
1)Эгль поднял голову, уронив яхту, так неожиданно прозвучал
взволнованный голосок Ассоль. (2)Старик с минуту разглядывал ее,
улыбаясь и медленно пропуская бороду в большой, жилистой
горсти. (З)Стиранное много раз ситцевое платье едва прикрывало
до колен худенькие, загорелые ноги девочки. (4)Ее темные густые
волосы, забранные в кружевную косынку, сбились, касаясь плеч.
(5)Каждая черта Ассоль была выразительно легка и чиста, как
полет ласточки. (б)Темные, с оттенком грустного вопроса глаза
казались несколько старше лица; его неправильный мягкий овал
был овеян того рода прелестным загаром, какой присущ здоровой
белизне кожи.
2

9. Задание 5. Среди предложений найдите предложение е обособленными однородными обстоятельствами Напишите номер этого предложения.

• (1)Однажды утром в морской дали под солнцем сверкнет алый парус.
(2)Сияющая громада алых парусов белого корабля двинется, рассекая
волны, прямо к тебе.(2) Тихо будет плыть этот чудесный корабль, без
криков и выстрелов; на берегу много соберется народу, удивляясь и ахая: и
ты будешь стоять там Корабль подойдет величественно к самому берегу
под звуки прекрасной музыки; нарядная, в коврах, в золоте и цветах,
поплывет от него быстрая лодка. — (4)« Зачем вы приехали?» (5) «Кого вы
ищете?» — спросят люди на берегу. (6)Тогда ты увидишь храброго красивого
принца; он будет стоять и протягивать к тебе руки. — (7) «Здравствуй,
Ассоль.» — скажет он. (8)Далеко-далеко отсюда я увидел тебя во сне и
приехал, чтобы увезти тебя навсегда в свое царство.
3

10. Задание .№ 6. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными определениями. Напишите номер этого

предложения.
(1) Ну вот что, говорил Польдишок Грэю. усаживаясь на пустой
ящик и набивая острый нос табаком, видишь ты это место?
(2)Там лежит хорошее вино. (3)В каждой бочке сто литров
вещества, взрывающего душу и превращающего тело в
неподвижное тесто. (4) Его цвет темнее вишни, и оно не
потечет из бутылки. (5) Оно густо, как хорошие сливки. (6) Оно
заключено в бочки черного дерева, крепкого, как железо.
3

11. Задание №7. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными обстоятельствами. Напишите номер этого

предложения.
(1)Однажды он узнал, что Бетси не может выйти замуж за конюха
Джима, ибо у них нет денег обзавестись хозяйством. (2)Грэй разбил
каминными щипцами свою фарфоровую копилку и вытряхнул
оттуда все, что составляло около ста фунтов. (З)Встав рано и
пробравшись в ее комнату, он засунул подарок в сундук девушки,
прикрыв его короткой запиской; «Бетси, это твое. (4)
Предводитель шайки разбойников Робин Гуд». (5)переполох,
вызванный на кухне этой историей, принял такие paзмеры, что
Грэй должен был сознаться в подлоге. (6) Он не взял денег назад и
не хотел более говорить об этом.
3

12. Задание № 8. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными обстоятельствам. Напишите номер этого

предложения.
• (1)Знатная дама, чье лицо и фигура, казалось, могли отвечать лишь
ледяным молчанием огненным голосам жизни, чья тонкая красота скорее
отталкивала, чем привлекала, так как в ней чувствовалось надменное
усилие воли, лишенное женственного притяжения. (2)Эта лилан Грэй, не
отказывая сыну ни в чем и прощая ему все: пребывание в кухне,
отвращение к урокам, непослушание и многочисленные причуды –
оставаясь наедине с мальчиком, делалась простой мамой(3) Она говорила
любящим, кротким тоном те самые сердечные пустяки, какие не
передашь на бумаге их сила в чувстве, не в самих них.
2

13. Задание № 9. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными определениями. Напишите номер этого предложения

• (1)Разорванные облака низко трепетали над океаном. (2)Тусклый свет
обреченно боролся с надвигающейся тьмой ночи. (3)Но всего
замечательнее была в этой картине фигура человека, стоящего на баке
спиной к зрителю и выражающего все положение, даже характер
момента. (4)Поза человека (он pacставил ноги, вызмахнув руками) ничего
собственно не говорила о том, чем он занят, но заставляю предполагать
крайнюю напряженность внимания, обращенного к чему-то на палубе,
невидимой зрителю. (5)3авернутые полы его кафтана трепались ветром;
белая коса и черная шпага вытянуто рвались в воздух; богатство костюма
выказывало в нем капитана, танцующее положение тела — взмах вала; без
шляпы, он был, видимо, поглощен опасным моментом и кричал — но что?
3

14. Задание №10. Среди предложений найдите предложение с обособленными однородными обстоятельствами .Напишите номер этого

предложения.
• (1)В маленьком мальчике постепенно укладывалось огромное море. (2)Он
сжился с ним, роясь в библиотеке, выискивая и жадно читая те книги, за
золотой дверью которых открывалось синее сияние океана. (З)Там, сея
за кормой пену, двигались корабли. (4)Часть их теряла паруса, мачты и,
захлебываясь волной, опускалась в тьму пучин, где мелькают
фосфорические глаза рыб. (5)Другие, схваченные бурунами, бились о
рифы; утихающее волнение грозно шатало корпус; обезлюдевший
корабль с порванными снастями переживал долгую агонию, пока новый
шторм не разносил его в щепки.
2

15. Литература.

• Егораева Г.Т.
• ОГЭ-2017, Русский язык. 9 класс.
• Основной государственный экзамен. Сборник
экзаменационных тестов. М: Издательство
«Экзамен», 2017.
• Драбкина С.В .
• Основной государственный экзамен. Русский
язык. 9 класс.
• Комплекс материалов для подготовки
учащихся – Москва: Интеллект – центр, 2016

16. Ссылки:

• http://www.1rre.ru/110261-otvety-oge-2018po-russkomu-yazyku-iskat-v-internete-neimeet-smysla.html
• http://kolpschool7.tom.ru/komarovaEG/?page
_id=2321

Подготовка к ЕГЭ по русскому языку и ГИА

Мы думаем, что каждый, кто сдаёт единый государственный экзамен, хочет получить за него максимальное количество баллов. С хорошими результатами будет легче поступить в любой вуз. Данный раздел поможет вам приблизиться к этой цели. Здесь есть всё необходимое для успешной подготовки. Также данный раздел нередко используется учащимися вузов и ссузов.

Проверить орфографию онлайн

Математика

  • Часть A:
  • Согласные звонкие и глухие
  • Ударение в словах
  • Паронимы. Лексическое значение слов
  • Склонение имен существительных, падежи русского языка
  • Деепричастный оборот, примеры
  • Нормы согласования и управления
  • Последовательная связь предложений в тексте
  • Сочетание слов. ЕГЭ по русскому языку
  • Грамматическая основа предложений
  • Подчинительная, сочинительная, бессоюзная связь
  • Правописание причастий, разряды местоимений, предлоги, частицы
  • Лексическое значение слов
  • Суффиксы. Приставки. Виды, примеры, правописание
  • Правописание суффиксов прилагательных, Н, НН
  • Проверочные слова, безударные гласные в корне
  • Правописание приставок
  • Правописание безударных личных окончаний глагола
  • Правописание суффиксов глаголов
  • Правописание не или ни
  • Правописание предлогов
  • Однородные члены предложения
  • Знаки препинания при обособленных согласованных определениях
  • Вводные слова в предложении
  • Знаки препинания при однородных членах
  • Знаки препинания в предложениях
  • A26
  • A27
  • Действительные и страдательные причастия
  • Микротема, основная мысль текста
  • Типы речи: описание, повествование, рассуждение
  • Синонимы к словам
  • Часть B:
  • Бессуффиксный способ словообразования
  • Определение части речи
  • Типы подчинительной связи
  • Безличные, определенно-личные, односоставные предложения
  • Обособленные приложения, обстоятельства и примеры
  • СПП с придаточными
  • Средства связи частей текста
  • Что такое эпитет метафора, сравнение
  • Часть C:
  • Сочинение ЕГЭ по русскому языку

Обществознание

За последние несколько лет тема единого государственного экзамена стала особенно актуальной. Изначально эта программа вводилась как эксперимент и уже в первые месяцы тестирования зарекомендовала себя как объективную систему тестирования выпускников. Так что же все-таки представляет из себя этот ЕГЭ?

Например, ЕГЭ по русскому языку состоит из трех частей (А, B, C). В первой части (A) 30 вопросов с одним вариантом ответа, а в части В, более сложной, чем А, всего 8 вопросов с написанием правильного ответа или выбором нескольких ответов. Каждому выпускнику одиннадцатых классов в обязательном порядке следует сдавать только 2 предмета: русский язык и математика, остальные по выбору. Допускаются к экзамену только ученики, имеющие оценки не ниже удовлетворительных, то есть без двоек в аттестате. Проверка работ производится другими преподавателями в другом районе, дабы исключить всякую возможность коррупции.

В школах многие учителя буквально наводят ужас на своих учеников, рассказывая о беспощадности ЕГЭ, в большинство ВУЗов принимают только с определенным количеством баллов, а различные организации твердят о ЕГЭ, чтобы привлечь к себе клиентов, желающих получить достойную подготовку к экзамену. Должен сказать, что квалифицированная подготовка дает свои, далеко не плохие, результаты. Но те, кто уже прошел через это «страшное» испытание, утверждают, что для учеников даже со средними оценками экзамен не должен показаться слишком уж сложным, по крайней мере невыполнимым. Нужно лишь приложить немного усилий, а именно выучить хотя бы самые важные правила, пройденные за весь учебный период, ведь если вы не ленились и хотя бы иногда открывали учебники, то что-то вы должны знать. Очень хорошо помогают различные книжки, предлагающие собственные примеры заданий, примеры их решений и дающие различные рекомендации по сдаче экзамена. Подобной литературой буквально завалены все книжные магазины, причем стоят они очень дешево. Для кого-то, естественно, и этого будет недостаточно. В таких случаях я бы рекомендовал обращаться к своим учителям, большинство из которых готовы помогать бесплатно. Я знаю, что во многих школах учителя предлагают организовывать собственные школьные подготовительные курсы за небольшую плату, а то и вовсе бесплатно.

Что же касается ГИА, то тут тоже ничего особо сложного нет, разница лишь в том, что задания в работах немного легче и сам экзамен не так важен как ЕГЭ, ведь ГИА проводится только среди девятых классов.

В заключение хотелось бы сказать, что сдать экзамен не так сложно, как пугают учителя, но нельзя преуменьшать важность и серьезность ЕГЭ, а также степень легкости экзамена, ведь, как ни крути, а на раз плюнуть никакие экзамены не даются: всё требует подготовки и старания.

Тест по теме :Обособленные определение и обстоятельства

Просмотр содержимого документа
«Тест по теме :Обособленные определение и обстоятельства»

МКОУ « Ахтынская СОШ№1»

Тест по теме: «Обособленные определения и обстоятельства в 8».

Шахэмирова Л.Д

1. Найдите предложение с обособленным определением.

Читала робким, тихим голосом, волнуясь, как ученик у классной доски.

Над их дружбой сияло доброе, яркое солнце, пока в один из обычных дней не надвинулась на это солнце тяжёлая, чёрная туча…

К счастью, случай не заставил долго ждать.

И никто из них никогда не вспоминал того «нелепого» стиха, так лихо разоблачившего подругу.

2. 1. На месте каких цифр в предложении должны стоять запятые?

Нам молча уступают место у печки (1) и (2) под­давшись общему настроению (3) мы протягиваем к те­плу (4) окоченевшие (5) руки.

1) 1, 2, 3

2) 1, 4, 5

3) 2, 3, 4

4) 3, 4, 5

3. Укажите предложение с обособленными однородными определениями

Не­ожи­дан­но попав в центр вни­ма­ния, я был силь­но смущён и, ка­жет­ся, по­крас­нел.

У нас рос­кош­ная биб­лио­те­ка, боль­шая, с ред­ки­ми кни­га­ми, но она ни­че­го­шень­ки не хочет.

Со­лид­ные, хо­ро­шо оде­тые люди здо­ро­ва­лись с хо­зя­е­ва­ми, под­хо­ди­ли к столу, на­кла­ды­ва­ли в та­рел­ки за­кус­ку.

— Вот Иван, самый большой оригинал из всех друзей моей дочери.

4. Задание: списать предложения, вставить пропущенные буквы, раскрыть скобки. Графически выделить причастные и деепричастные обороты, выделить их ,если нужно, запятыми.

Вариант № 1

1.Грянул гром — и тучи охваче….ыесин…м огнём дрогнули.

2.Они казались старше нас оставшихся здесь.

3. Люди пользуют…ся водой из к…лодца выт…кающей из недр земли.

4.Хорошо обработан….ое и засе…нное поле дало прекрасный урожай.

5. Сгибающаяся под тяжестью колосьев рожь созрела в июле.

6. В тот же веч…р Галка напевая что-то про себя принялась перебирать письма получе….ые в её отсутствие.

7. Бабушка задумавшись смотрела на вделан…ый в рамку портрет.

8. Вскоре щенок пр…вратился в огромного пса преда….ого своей хозяйке.

9. На заводе установлены новые станки являющ…еся последним достижением отечестве…ой науки.

Однородные определения и Неоднородные определения 👍

Однородные определения связаны каждое непосредственно с определяемым словом и находятся в одинаковых отношениях к нему. Между собой однородные определения связаны сочинительными союзами и перечислительной интонацией или только интонацией перечисления и соединительными паузами. Однородные определения употребляются в двух случаях: а) для обозначения отличительных признаков разных предметов, б) для обозначения различных признаков одного и того же предмета.

В первом случае перечисляются разновидности предметов одного и того же рода,

например: Красные, зеленые, лиловые, желтые, синие полотнища света падают на прохожих, скользят по фасадам (Кат.

). Во втором случае перечисляются признаки предмета, причем чаще всего предмет характеризуется с одной стороны, например: Любил Чапаев сильное, решительное, твердое слово (Фурм. ). Однородные определения могут характеризовать предмет также с разных сторон, но при этом контекст создает условия для сближения выражаемых ими признаков (объединяющим признаком может служить отдаленное общее понятие, сходство производимого признаками впечатления, внешний вид и т.

Д.), например: Наполеон сделал вопросительный

жест своею маленькою, белою и пухлою рукой (Л.

Т. ). В условиях контекста однородные определения синонимически сближаются, например: Солнце выглянуло давно на расчищенном небе и живительным, теплотворным светом облило степь (Г.). Как правило, однородными являются художественные определения (эпитеты), например: Одни кузнечики дружно трещат, словно озлобленные, и утомителен этот непрестанный, кислый и сухой звук (Т.). В ряду однородных определений каждое последующее может усиливать выражаемый ими признак, в результате чего создается смысловая градация, например: Осенью ковыльные степи совершенно изменяются и получают свой особенный, самобытный, ни с чем не сходный вид (Акс. ). Обычно выступают в роли однородных определений прилагательное и следующий за ним причастный оборот, например: Было как-то по-хорошему грустно в этом маленьком, уже тронутом поздней осенью саду (Горб.

). Согласованные определения, стоящие после определяемого существительного, как правило, однородны, что объясняется большей самостоятельностью каждого из них и непосредственной связью с определяемым словом, например: Дома высокие, каменные построены здесь недавно. Однако в сочетаниях, имеющих терминологический характер, постпозитивные определения остаются неоднородными, например: брюки серые суконные, астра ранняя махровая, груша зимняя позднеспелая.

Однородными становятся определения, противопоставляемые сочетанию других определений при том же определяемом слове, например: Раньше в этом квартале были узкие, грязные улицы, а теперь – широкие, чистые. Определения являются неоднородными, если предшествующее определение относится не непосредственно к определяемому существительному, а к сочетанию последующего определения и определяемого существительного, например: Солнце скрылось за передовым низким разорванным облаком (Л. Т.). Неоднородные определения характеризуют предмет с разных сторон, в разных отношениях, например: большой кожаный портфель (размер и материал), продолговатое бледное лицо (форма и цвет), красивые московские бульвары (качество и местонахождение) и т.

Д. При возможности подвести такие признаки под общее родовое понятие определения могут стать однородными, например: По мшистым, топким берегам чернели избы здесь и там (П.) (объединяющий признак – болотистый). Двоякое толкование допускают сочетания типа: другой опытный врач (до этого был уже опытный врач) – другой, опытный врач (до этого был неопытный врач). Во втором случае второе определение не однородное, а пояснительное.

В этих случаях второе определение поясняет первое (между обоими определениями можно вставить не союз и, а слова то есть, а именно), например: Совсем другие, городские звуки слышались снаружи и внутри квартиры (Кат.) (см. § 315). Не являются однородными также уточняющие определения (второе определение, часто несогласованное, уточняет первое, ограничивает выражаемый им признак), например: Только узкая, саженей в триста, полоса плодородной земли составляет владение казаков (Л.

Т.) (см.

§ 315).

Тест по теме «Обособленные члены предложения» 8 класс

Тест по теме: «Обособленные определения, приложения и обстоятельства в 8 классе». 1 вариант

1. Укажите предложение с обособленным обстоятельством.

  1. Ясно было, что стихотворение, посвященное товарищам, не обойдется без упоминания о Виленьке,

  2. Но тут автор обидных строк, вскочив с потели, подбежал к другу.

  3. Пушкин читал стихи о своих товарищах, а они не сводили с него глаз.

  4. – Тебя можно слушать вечно, Пушкин.

(По Ю. Олеше)

2. Укажите предложение с обособленным определением.

  1. Читала робким, тихим голосом, волнуясь, как ученик у классной доски.

  2. Над их дружбой сияло доброе, яркое солнце, пока в один из обычных дней не надвинулась на это солнце тяжёлая, чёрная туча…

  3. К счастью, случай не заставил долго ждать.

  4. И никто из них никогда не вспоминал того «нелепого» стиха, так лихо разоблачившего подругу.

(По Р. Госман)

3. Укажите предложение с обособленным обстоятельством.

  1. Впереди я вижу длинную сосну, треугольной аркой перекинувшуюся над потоком.

  2. Я вижу одну, две, три, ещё сколько-то елей, рухнувших в воду.

  3. Катамаран обходит одну «расчёску», потом, чиркнув бортом, другую.

  4. Сучья скребут по затылкам, по спинам, рвут тент, прикрывающий наше барахло.

(По А. Иванову)

4. Укажите предложение с обособленными однородными определениями.

  1. Не­ожи­дан­но попав в центр вни­ма­ния, я был силь­но смущён и, ка­жет­ся, по­крас­нел.

  2. У нас рос­кош­ная биб­лио­те­ка, боль­шая, с ред­ки­ми кни­га­ми, но она ни­че­го­шень­ки не хочет.

  3. Со­лид­ные, хо­ро­шо оде­тые люди здо­ро­ва­лись с хо­зя­е­ва­ми, под­хо­ди­ли к столу, на­кла­ды­ва­ли в та­рел­ки за­кус­ку.

  4. — Вот Иван, самый большой оригинал из всех друзей моей дочери.

(По К. Шах­на­за­ро­ву)

5. Укажите предложение с обособленным обстоятельством.

  1. Не будет и тайн, рас­ска­зан­ных вер­но­му другу дет­ства Хо­хол­ку.

  2. А Динка росла, и жизнь ста­ви­ла за­да­чи всё труд­нее, серьёзнее.

  3. Ко­неч­но, много мел­ких вы­кру­чи­ва­ний, много дет­ско­го вра­нья лежит на со­ве­сти преж­ней Динки.

  4. Про­сле­див оста­но­вив­ший­ся взгляд Динки, Лёня уви­дел въез­жа­ю­щий с до­ро­ги ве­ло­си­пед.

6. Выпишите номер предложения, в котором есть обособленное согласованное определение.

(20)Я вы­про­сил у отца боль­шую кон­тор­скую книгу, вывел на об­лож­ке: «(21)Ле­то­пись. (22)Древ­няя, сред­няя и новая ис­то­рия де­рев­ни Тыжи, сочинённая Н.И. Бе­ре­зи­ным».

(23)Вна­ча­ле опи­са­ние де­рев­ни шло глад­ко. (24)Но после слов: «За­ло­же­на де­рев­ня в…» — на­ча­лись за­труд­не­ния.

(По Н. Ду­бо­ву)

7. Выпишите номер предложения, в котором есть обособленное обстоятельство.

(6)Отец и сын си­де­ли в един­ствен­ной, но очень про­стор­ной ком­на­те с огром­ной рус­ской печ­кой.

(7)Осто­рож­но войдя в сени и за­гля­нув в ком­на­ту, Динка оста­но­ви­лась от не­ожи­дан­но­сти. (8)Прямо перед ней, в про­стен­ке между двумя ок­на­ми, где стоял са­пож­ный сто­лик и было свет­лее, воз­вы­шал­ся порт­рет мо­ло­дой жен­щи­ны со стро­гой улыб­кой, в го­род­ском пла­тье, с чёрным кру­жев­ным шар­фом. (9)Она была изоб­ра­же­на во весь рост и так, как будто то­ро­пи­лась куда-то…

(По В. Осе­е­вой)

8. В приведённом ниже предложении пронумерованы все запятые. Прочитайте предложение, выпишите цифру(-ы), обозначающую(-ие) запятую(-ые) при обособленном(-ых) определении(-ях).

Вить­ка Бо­рец­кий сидел в клас­се тихо на пред­по­след­ней парте,(1) по­свер­ки­вал за­вид­ны­ми пу­го­ви­ца­ми,(2) был тих и ак­ку­ра­тен,(3) тянул руку,(4) если хотел ска­зать или спро­сить,(5) в общем,(6) был об­раз­цо­вым пай-маль­чи­ком,(7) со­вер­шен­но не­по­хо­жим на нашу шум­ли­вую бра­тию.

 (По А. А. Ли­ха­но­ву)

9. В приведённом ниже предложении пронумерованы все запятые. Прочитайте предложение, выпишите цифры, обозначающие запятые при обособленном обстоятельстве.

Вень­ка пришёл домой из школы,(1) не­мно­го по­си­дел в кухне,(2) выпил ста­кан сва­рен­но­го ба­буш­кой клюк­вен­но­го морса,(3) по­смот­рел,(4) как смеш­но,(5) вы­тя­нув про­зрач­ные лапки,(6) спит в ак­ва­ри­уме белая крыс­ка Мар­фу­ша,(7) и всё же пошёл зво­нить маме на ра­бо­ту.

(По С. А. Лу­бе­нец)

10.  Укажите предложение с обособленным приложением.

1) Чудо, которое совершил ее муж, переплелось с сюжетом на первый взгляд мелким, трагикомическим. (А. Алексин.)

2) Женя ясно представила себе и хрупкую близорукую девушку с первой парты, Танечку. (А. Алексин.)

3)  Доктор, не умевший говорить ни с плачущими женщинами, ни с детьми, погладил его по горячей голове и пробормотал: «Ничего, бедный мальчик, ничего…» (А.Чехов.)

4) Пятиклассники изумленно уставились на учительницу, шедшую с незнакомым мужчиной. (А. Алексин.)

Тест по теме: «Обособленные определения, приложения и обстоятельства в 8 классе». 2 вариант

1. Укажите предложение с обособленным определением.

  1. С каждым днём Кусака на один шаг уменьшала пространство, отделявшее её от людей, присматривалась к их лицам и усваивала их привычки.

  2. И осторожно, говоря так ласково, как это можно было, Лёля подвигалась к собаке и сама боялась: вдруг укусит.

  3. И Кусачка вертелась, кувыркалась и падала при несмолкаемом весёлом хохоте.

  4. Всею своею собачьей душою расцвела Кусака, и это изменило её до неузнаваемости.

(По Л. Андрееву)

2. Укажите предложение с обособленным обстоятельством.

  1. Но судьба шестерых, вернувшихся в интернат навсегда, мучила меня долгие-долгие годы.

  2. Шестеро моих детей, прикоснувшись к семейному огню, лишились его тепла.

  3. В них, признаюсь честно, вся эта история оставила нелёгкий след…

  4. И целых девять следующих лет я пыталась выровнять нити, распутать узлы и связать гладкую ребячью судьбу.

(По А. Лиханову)

3.Укажите предложение с обособленным определением.

  1. Я на­учил­ся де­лать из бу­ма­ги пти­чек, по­хо­жих на ле­та­ю­щие блюд­ца.

  2. Они здо­ро­во ле­та­ли, плав­ны­ми ши­ро­ки­ми кру­га­ми.

  3. Пла­стин­ки слу­ша­ли, иг­ра­ли моей же­лез­ной до­ро­гой, бол­та­ли о том о сём, но ни о чём серьёзном.

  4. Ре­бя­там это, ко­неч­но, нра­ви­лось, но я всё равно был среди них чужим.

4. Укажите предложение с обособленным обстоятельством (знаки препинания не расставлены).
1) С печки свесясь гляжу на собравшихся гостей.
2) Увалы холмы долины уходили вдаль.
3) Смышлёные звери бобры зимуют разумно.
4) Измученный и продрогший я едва добрался домой.

5. Укажите предложения с обособленным несогласованным определением.

1) Дом стоял отдельно, среди сада, на краю города. (А.Грин.)

2) Доктор Филатр, нормально сложенный человек, с спокойными движениями, одетый всегда просто и хорошо, увидев меня, внимательно улыбнулся. (А.Грин.)

3) В столовой, накрывая на стол и расставляя приборы, прислуга Стерса разговаривала с сестрой хозяина относительно ужина. (А.Грин.)

4) Я отметил, что воспоминание о той девушке не уходило; оно напоминало всякое другое воспоминание, удержанное душой, но с верным живым оттенком. (А.Грин.)

6. Укажите предложение с обособленными нераспространенными определениями.

1) В этот момент я не чувствовал запрета, обычного, хотя и незримого, перед самовольным входом в чужое владение. (А.Грин.)

2) Я был на линии быстро восходящего равновесия, под защитой всего этого случая, во всем объеме его еще не установленного значения. (А.Грин.)

3) Договаривая последние слова, Филатр быстро уселся за стол и взял перо. (А.Грин.)

4) Сухая, высокая голова с гладким затылком, как бы намеренно крепко сжатые губы и так же крепко, цепко направленный прямо в лицо взгляд черных прищуренных глаз производили впечатление точного математического прибора. (А.Грин.)

7. Среди предложений 1-7 укажите предложение с обособленным обстоятельством. Напишите номер этого предложения.
(1) Джентльмену было скучно, и он побрел на набережную посмотреть, как мальчишки ловят рыбу.

(2) Любимым его развлечением было бросать в воду монетки и смотреть, как за ними ныряют ребята.

(3) Кстати, у него сейчас были монеты, ему совершенно не нужные.

(4) А мальчишки все равно будут нырять.

(5) Этого джентльмена-бездельника все портовые ребята уже знали.

(6) При его появлении некоторые из них быстро разделись.

(7) Несмотря на свой ребячий возраст, это были отличные ныряльщики и пловцы. (Е.Коковин)

8. В приведенных ниже предложениях из прочитанного текста пронумерованы все запятые . выпишите цифру(ы), обозначающую(ие) запятую(ые) при обособленном определении.

И тут же в бесчисленных рукавах и подолах дремучих хвойных и лиственных лесов вспыхнули невиданные бушующие языки огня,(1) которые мгновенно постригали ветви высоких и низких деревьев,(2) и те, (3)обугленные и почерневшие, (4)ослабевшие и обречённые(5), падали на землю.

9. В приведенных ниже предложениях из прочитанного текста пронумерованы все запятые . Выпишите цифру (ы) , обозначающую (ие) запятую (ые) при обособленном (ых) обстоятельстве (ах) . 
Береза, (1) вся обсеянная зелеными клейкими листьями, (2) не шевелилась, (3) и из-под прошлогодних листьев, (4) поднимая их,( 5) вылезала,( 6) зеленея, (7) первая трава и лиловые цветы.

10. Укажите предложение с обособленным приложением.

1) Но силою — спокойной и деликатной — он обладал.(А. Алексин.)

2) Энергия его воплощалась в поступки, а не в страхи и стрессы, которые лишь отбирают энергию действий.(А. Алексин.)

3) Она, Ольга Митрофановна, не была хирургом, но подняла на ноги весь медицинский мир.(А. Алексин.)

4) Она была одаренной, но «в общем и целом» — без конкретного, определенного дара. (А. Алексин.)

ключи

1 вариант

1-2

2-4

3-3

4-2

5-4

6-22

7-7

8-7

9-5,6

10-2

2вариант

1-1

2-2

3-1

4-1

5-2,4

6-1

7-7

8-3,4,5

9-4,5,6,7

10-3

гомогенных и гетерогенных смесей | Химия для неосновных

Цели обучения

  • Определить смесь.
  • Определите однородную смесь.
  • Приведите примеры однородных смесей.

Как тебе кофе?

Как тебе кофе?

Многие люди наслаждаются чашкой кофе в какой-то момент в течение дня. Некоторые могут пить его черным, в то время как другие могут добавлять в кофе сливки (или какой-либо заменитель молока) и сахар.Вы можете купить элитные кофейные напитки в киосках эспрессо (сидя или проезжая). Какими бы ни были ваши предпочтения, вы хотите, чтобы кофе был одинаковым в начале и в конце напитка. Вы не хотите, чтобы компоненты разделялись, но вы хотите, чтобы ваш напиток был однородным сверху вниз.

Смеси

Обычная поваренная соль называется хлоридом натрия. Его считают веществом , потому что оно имеет однородный и определенный состав. Все образцы хлорида натрия химически идентичны.Вода также является чистым веществом. Соль легко растворяется в воде, но соленую воду нельзя классифицировать как вещество, поскольку ее состав может варьироваться. Вы можете растворить небольшое или большое количество соли в определенном количестве воды. Смесь представляет собой физическую смесь двух или более компонентов, каждый из которых сохраняет свою индивидуальность и свойства в смеси . Только форма соли изменяется, когда она растворяется в воде. Он сохраняет свой состав и свойства.

Однородные смеси

Гомогенная смесь представляет собой смесь, состав которой однороден по всей смеси.Вышеописанная соленая вода является однородной, поскольку растворенная соль равномерно распределяется по всей пробе соленой воды. Часто легко спутать однородную смесь с чистым веществом, потому что они оба однородны. Разница в том, что состав вещества всегда одинаковый. Количество соли в соленой воде может варьироваться от одного образца к другому. Все растворы будут считаться однородными, поскольку растворенный материал присутствует в одинаковом количестве во всем растворе.

Одной из характеристик смесей является то, что они могут быть разделены на компоненты. Поскольку каждая часть смеси не прореагировала с другой частью смеси, идентичность различных материалов не изменилась.

Сводка

  • Гомогенная смесь — это смесь, состав которой однороден по всей смеси.
  • Все решения будут считаться однородными.

Практика

Вопросы

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы ответить на следующие вопросы:

http: // www.buzzle.com/articles/homogen-mixture-examples.html

  1. Каков состав пороха?
  2. Почему уксус считается однородной смесью?
  3. Назовите три сплава и перечислите, из чего они состоят.

Обзор

Вопросы

  1. Что такое смесь?
  2. Что такое однородная смесь?
  3. Все ли растворы являются однородными смесями?
  4. Можно ли разделить гомогенные смеси на компоненты?

Глоссарий

  • гомогенный: Смесь, состав которой однороден по всей смеси.
  • смесь: состоит из нескольких веществ, соединенных вместе.
  • Вещество: Имеет однородный и определенный состав.

Цели обучения

  • Определите неоднородную смесь.
  • Определить фазу.
  • Приведите примеры гетерогенных смесей.

Как лучше всего съесть пакет мармеладов?

Как лучше всего съесть пакет с мармеладом?

Многие люди открывают пакеты и съедают все конфеты, независимо от вкуса каждого кусочка.Остальные перебирают коллекцию. Они могут сказать: «Мне не нравятся оранжевые». Или, может быть, они просто заботятся о лимонных. В смеси есть разные виды мармелада, и люди будут есть то, что хотят, а от остальных избавятся.

Гетерогенные смеси

Гетерогенная смесь представляет собой смесь, состав которой неоднороден по всей смеси. Овощной суп — это неоднородная смесь. Любая данная ложка супа будет содержать различное количество различных овощей и других компонентов супа.

Фаза — это любая часть образца, имеющая однородный состав и свойства. По определению, чистое вещество или гомогенная смесь состоит из одной фазы. Гетерогенная смесь состоит из двух или более фаз. Когда масло и вода смешиваются, они не смешиваются равномерно, а образуют два отдельных слоя. Каждый из слоев называется фазой.

Рисунок 2.9

Нефть и вода не смешиваются, а образуют два отдельных слоя, называемых фазами.Масляная фаза менее плотная, чем водная, поэтому масло плавает поверх воды.

В примере с овощным супом одной фазой будет сам жидкий суп. В этой фазе растворены в воде витамины, минералы и другие компоненты. Эта фаза будет однородной. Морковь, горох, кукуруза или другие овощи представляют собой другие фазы супа. Различные овощи не смешиваются в супе равномерно, а раскладываются случайным образом.

Нас окружает большое количество разнородных смесей.Почва состоит из множества веществ и часто бывает разного состава в зависимости от взятой пробы. Одна лопата может поднимать землю и траву, а следующая лопата может содержать дождевого червя.

Смог — еще один пример неоднородной смеси. Этот мутный набор загрязняющих веществ может быть смесью воды и загрязняющих веществ от горящего бензина или пластмасс, смешанных с производными оксида азота и озоном. Вы можете видеть, что распределение смога в воздухе, показанное ниже, не равномерно, а варьируется от одной части атмосферы к другой.

Рисунок 2.10

Смог в Нью-Йорке.

Сводка

  • Гетерогенная смесь — это смесь, состав которой неоднороден по всей смеси.
  • Фаза — это отдельный слой в гетерогенной смеси.

Практика

Вопросы

Воспользуйтесь ссылкой ниже, чтобы ответить на следующие вопросы:

http: //antoine.frostburg.edu / chem / senese / 101 / material / faq / what-is-heterogen.shtml

  1. Почему смесь песка и сахара является неоднородной смесью?
  2. Какие фазы есть в стакане холодного чая?
  3. Как кровь неоднородная смесь?

Обзор

Вопросы

  1. Определите неоднородную смесь.
  2. Почему овощной суп — это неоднородная смесь?
  3. Сколько фаз в гетерогенной смеси?

Глоссарий

  • гетерогенная смесь: Смесь, состав которой неоднороден по всей смеси.
  • фаза: Отдельный слой в гетерогенной смеси.

Стратегия гейтинга на основе модели для изоляции гомогенных субпопуляций в гетерогенной популяции одиночных клеток

Abstract

Стратегия стробирования на основе модели разработана для сортировки клеток и анализа популяций отдельных клеток. Стратегия, названная CCAST, для кластеризации, классификации и сортировки дерева, определяет стратегию стробирования для изоляции однородных субпопуляций от гетерогенной популяции отдельных ячеек с использованием представления дерева решений на основе данных, которое может применяться к сортировке ячеек.Поскольку CCAST не полагается на экспертные знания, он устраняет человеческую предвзятость и изменчивость при определении стратегии стробирования. Он сочетает в себе любой алгоритм кластеризации с измерениями силуэта для определения лежащих в основе однородных субпопуляций, а затем применяет методы рекурсивного разделения для создания дерева решений, которое определяет стратегию стробирования. CCAST обеспечивает оптимальную стратегию сортировки ячеек путем автоматизации выбора маркеров стробирования, соответствующих пороговых значений стробирования и последовательности стробирования; все эти параметры обычно определяются вручную.Несмотря на то, что CCAST оптимизирован для сортировки ячеек, его можно применять для идентификации и анализа однородных субпопуляций среди разнородных данных отдельных ячеек. Мы применяем CCAST к данным по отдельным клеткам как из линий клеток рака груди, так и из нормального костного мозга человека. По данным линии клеток рака молочной железы SUM159, CCAST указывает по крайней мере пять различных состояний клеток на основе двух поверхностных маркеров (CD24 и EPCAM) и обеспечивает стратегию сортировки по воротам, которая дает более однородные субпопуляции, чем сообщалось ранее.Применительно к нормальным данным о костном мозге CCAST показывает эффективную стратегию стробирования Т-клеток без предварительного знания основных подтипов Т-клеток и маркеров, которые их лучше всего определяют. По данным нормального костного мозга, CCAST также выявляет два основных подтипа зрелых В-клеток, а именно клетки CD123 + и CD123-, которые не были обнаружены ручным гейтированием, но демонстрируют различные внутриклеточные сигнальные ответы. В более общем плане, структура CCAST может использоваться для других биологических и небиологических типов данных большой размерности, которые представляют собой смеси неизвестных гомогенных субпопуляций.

Сведения об авторе

Сортировка гомогенных субпопуляций в гетерогенной популяции одиночных клеток позволяет далее охарактеризовать определенные типы клеток, например, геномное профилирование конкретных типов клеток. В этом исследовании предлагается стратегия стробирования, управляемая данными, CCAST, для отделения гомогенных субпопуляций от гетерогенной популяции отдельных клеток, не полагаясь на экспертные знания, тем самым устраняя человеческую предвзятость и изменчивость. Полностью автоматизированным способом CCAST идентифицирует соответствующие маркеры стробирования, иерархию стробирования и разделы, которые изолируют однородные субпопуляции клеток.CCAST оптимизирован для сортировки клеток, но может применяться для идентификации и анализа однородных субпопуляций. Показано, что CCAST идентифицирует более однородные субпопуляции рака груди в SUM159 по сравнению с предыдущими стратегиями сортировки. Применительно к данным о единичных клетках нормального костного мозга CCAST предлагает эффективную стратегию выхода Т-клеток, не полагаясь на экспертные знания; на В-клетках он обнаруживает новую характеристику подтипов зрелых В-клеток, не выявленных при ручном гейтинге.

Образец цитирования: Anchang B, Do MT, Zhao X, Plevritis SK (2014) CCAST: Стратегия гейтинга на основе модели для изоляции гомогенных субпопуляций в гетерогенной популяции одиночных клеток.PLoS Comput Biol 10 (7): e1003664. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664

Редактор: Шэн Чжун, Калифорнийский университет, Сан-Диего, Соединенные Штаты Америки

Поступила: 26 августа 2013 г .; Одобрена: 25 апреля 2014 г .; Опубликован: 31 июля 2014 г.

Авторские права: © 2014 Anchang et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Эта работа финансировалась грантом NCI U54 CA149145 и Дарственным фондом Гэри М. Глейзера. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Понимание гетерогенности рака становится все более важным для понимания прогрессирования рака и преодоления терапевтической резистентности [1] — [4].Среди клеток, составляющих одну опухоль, обычно наблюдаются различные типы гетерогенности, включая генетическую [5], [6], эпигенетическую [7] и фенотипическую гетерогенность [3], [4]. Хотя технологические проблемы ограничили нашу способность полностью охарактеризовать внутриопухолевую гетерогенность, в последние годы характеристика гетерогенных популяций клеток на уровне одной клетки с использованием данных многомерной флуоресценции и масс-проточной цитометрии в сочетании с новыми вычислительными инструментами значительно улучшила наше понимание степень клеточной гетерогенности [8], [9].Более того, сортируя однородные субпопуляции, исследователи могут измерять и сравнивать геномные и другие функциональные свойства различных субпопуляций. Однако, несмотря на высокую пропускную способность этих измерений отдельных ячеек, современные методы сортировки определенных субпопуляций клеток основаны на низкоразмерном, часто определяемом пользователем процессе, известном как стробирование. Стробирование на машине для сортировки клеток с активацией флуоресценции (FACS) обычно относится к ручному процессу, выполняемому путем последовательного выбора областей из двумерных графиков, которые отображают экспрессию двух маркеров одновременно во всех клетках.Стратегия стробирования часто основывается на экспертной оценке выбора маркеров стробирования, порядка стробирования и точек отсечки для идентификации каждой стробируемой области; эта оценка часто основана на субъективном анализе с использованием таких пакетов, как flowJo и FlowCore [10]. Хорошо задокументировано, что незначительные различия в стратегии стробирования могут привести к существенно разным количественным выводам [11], [12]. Мы представляем стратегию стробирования, оптимизированную для сортировки ячеек. Поскольку наша стратегия стробирования основана на полученных данных, мы утверждаем, что она оптимальна по сравнению со стратегией стробирования, полученной вручную, которая может быть предвзятой и сильно изменчивой.В своей работе мы проводим различие между алгоритмами стробирования, которые оптимизированы для сортировки отдельных ячеек и анализа гетерогенной популяции данных отдельных ячеек. Несмотря на то, что наша стратегия стробирования оптимизирована для сортировки ячеек, она также имеет значение при использовании при анализе данных о населении на уровне отдельных ячеек.

При анализе популяции одиночных клеток было разработано несколько алгоритмов стробирования, чтобы уменьшить технические, биологические и человеческие источники вариаций, участвующих в идентификации и анализе кластеров схожих субпопуляций клеток [8], [9], [13] — [17] ].Башашати и Бринкман предоставляют всесторонний обзор инструментов анализа данных проточной цитометрии (FCM) [18]. Совсем недавно в проекте FlowCAP-II [12] сравнивались точность и воспроизводимость нескольких алгоритмов стробирования с точки зрения идентификации кластеров ячеек. Все алгоритмы стробирования, включая наш, имеют некоторую форму алгоритма кластеризации, который используется для определения однородных субпопуляций в качестве основного компонента. Многие алгоритмы неконтролируемой кластеризации учитывают неопределенность в распределении кластеров, моделируя данные как смеси параметрических распределений [18].Хотя для анализа данных FCM были разработаны параметрические модели смеси [14], ошибки вычислений, а также ошибки оценки при кластеризации все еще могут возникать из-за выбросов и асимметрии данных, которые могут не отражать исходные допущения параметрической модели. В качестве альтернативы мы предлагаем модифицированную версию непараметрического многомерного подхода к моделированию смеси Benaglia et al. [19] для кластеризации данных FCM, где наша модификация включает использование мер силуэта.Этот алгоритм кластеризации обрабатывает неопределенность относительно того, к какому кластеру должно быть отнесено событие, а также неопределенность в количестве основных состояний ячеек в гетерогенной родительской популяции и делает небольшие предварительные предположения о структуре базовой модели или вообще не делает их. Кроме того, мы реализуем альтернативный алгоритм кластеризации, а именно иерархическую кластеризацию [20], чтобы показать, что результаты нашей стратегии стробирования не зависят от конкретного используемого метода кластеризации. Целью нашего исследования является не обеспечение оптимальной стратегии кластеризации, а обеспечение оптимальной стратегии стробирования для сортировки однородных субпопуляций клеток с учетом любого разумного алгоритма кластеризации.

Обычно игнорируемая область при изучении популяций одиночных клеток — это определение оптимальной стратегии стробирования для сортировки клеток. Сортировка ячеек для последующего анализа зависит не только от идентификации кластеров, но и от стратегии стробирования, которая определяется маркерами стробирования, порогами и последовательностью. Для ручного стробирования на машине FACS типичные стратегии стробирования организованы как генеалогическое древо. Например, из зрелых клеток костного мозга лимфоциты блокируются из родительских клеток, и из этих ворот блокируются Т-клетки или В-клетки, и из этих ворот блокируются определенные типы Т-клеток и В-клеток [9]. .В частности, сортировка Т-клеток эквивалентна выделению популяции CD4 + / CD8 +; пользователь сначала выделял лимфоциты, затем извлекал клетки CD3 + и оттуда рисовал ворота вокруг субпопуляций с положительным и положительным по CD4 и CD8. Этот подход предполагает предварительное знание базового набора маркеров, которые определяют типы клеток, иерархию стробирования и относительные границы для выделения представляющих интерес чистых субпопуляций клеток. Выбор этих параметров, основанный исключительно на литературе и точке зрения человека, вносит систематическую ошибку и вариабельность и может привести к заражению субпопуляций клеток.Мы делаем этот процесс управляемым данными и полностью автоматизированным, применяя технику рекурсивного разделения, которая генерирует дерево решений, представляющее воспроизводимую стратегию стробирования для всех интересующих субпопуляций.

Признавая текущую зависимость от человеческой точки зрения и интуиции при ручном стробировании, Рэй и Пайн [17] недавно разработали стробирующую структуру, которая имитирует человеческую перспективу при анализе данных FCM на основе математической карты многомерного ландшафта данных. Они предлагают гибкие шаблоны для конкретных образцов для извлечения интересующих объектов, которые могут иметь необычные формы и распределения.Альтернативный подход Ли и др. [21] использует метод обучения передачи в сочетании с принципом разделения с низкой плотностью; Такой подход переносит экспертные знания по обучению наборов данных FCM на новые данные. Более недавнее исследование Aghaeepour et al. [22] разработал вычислительную структуру с контролируемым обучением, которая автоматически выявляет подмножества клеток, которые сильно коррелируют с клиническим исходом, и идентифицирует соответствующий набор маркеров для стробирования. В последующем исследовании Aghaeepour et al. [22] разработал вычислительный инструмент RchOptimyx [23], который использует методы динамического программирования и оптимизации из теории графов для построения клеточной иерархии, обеспечивая стратегию стробирования для идентификации целевых популяций до желаемого уровня чистоты. Кто-то может возразить, что наша работа больше всего похожа на RchOptimyx. Однако, как будет показано позже, RchyOptimyx предоставляет несколько подходов для стробирования определенной субпопуляции, тогда как наш подход направлен на поиск единой оптимальной стратегии стробирования полностью автоматизированным способом, не полагаясь на качественную оценку.

Мы представляем алгоритм, названный CCAST для дерева кластеризации, классификации и сортировки, для выявления и сортировки однородных субпопуляций из гетерогенной родительской популяции с использованием представления дерева решений для стратегии стробирования, которая может использоваться для сортировки однородных субпопуляций клеток. Стратегия стробирования, полученная из CCAST, основана на данных, полностью автоматизирована и не полагается на экспертные знания. Хотя CCAST оптимизирован для сортировки ячеек, CCAST также имеет значение при применении к анализу данных путем фильтрации и переобучения дерева решений для создания более однородных субпопуляций.Кроме того, при использовании для анализа данных CCAST может идентифицировать новые субпопуляции среди начальных кластеров. Мы применяем CCAST к популяциям одноклеточных измерений рака груди и нормального костного мозга человека. В клеточной линии рака молочной железы SUM159 CCAST выявляет по крайней мере 5 различных состояний клеток на основе двух поверхностных маркеров (CD24 и EPCAM). Применительно к данным о нормальном костном мозге CCAST показывает эффективную стратегию стробирования Т-клеток. Кроме того, CCAST выявляет два новых подтипа зрелых В-клеток, которые не были обнаружены с помощью ручного стробирования, но демонстрируют отличное внутриклеточное сигнальное поведение.

Результаты

Мы демонстрируем производительность CCAST на смоделированных и фактических популяциях данных отдельных ячеек. Подробная информация об алгоритме CCAST представлена ​​в разделе «Материалы и методы». На рисунке 1 CCAST обобщен в виде блок-схемы вместе с его приложением для моделирования данных. Вкратце, начиная с совокупности данных одной ячейки (рисунок 1A), CCAST выполняет алгоритм кластеризации ячеек для идентификации групп похожих ячеек (рисунок 1B). Кластеризация может выполняться разными способами.Мы реализуем непараметрическую модель смеси, обозначенную как «npEM» (см. «Материалы и методы»), но показываем, что другие алгоритмы кластеризации, такие как иерархическая кластеризация (HCLUST), создают аналогичные стратегии стробирования в рамках CCAST. После того, как кластеры ячеек (также известные как «типы ячеек») установлены, CCAST выводит стратегию стробирования, которая представлена ​​деревом решений (рис. 1C), где узлы определяют маркеры стробирования и их пороги (также известные как «точки разделения») в качестве ребер. . Конечные листья дерева решений представляют собой конечные стробированные субпопуляции.Часто конечное количество закрытых популяций больше, чем количество кластеров клеток. Когда это происходит, некоторые субпопуляции захватывают клетки только из одного кластера, а другие захватывают клетки из нескольких кластеров. Для субпопуляций, которые содержат клетки из нескольких кластеров, все, кроме клеток из доминирующего кластера, удаляются, а CCAST повторно обучается на оставшейся популяции, обеспечивая более надежную стратегию стробирования, поскольку на нее меньше влияют «заражающие» клетки (рис. 1D).Окончательное дерево решений можно использовать для сортировки ячеек (рис. 1E) или анализа данных (рис. 1F). Хотя это не показано на рисунке 1, возможно, что один кластер может быть распределен по нескольким субпопуляциям, где каждая субпопуляция содержит только клетки из этого кластера; в этих случаях в кластере может быть больше субпопуляций, чем получено с помощью алгоритма кластеризации. Эта функция и все другие упомянутые функции CCAST показаны ниже.

Рис. 1. Блок-схема CCAST и анализ смоделированного набора данных.

A Данные цитометрии, представленные трехмерной диаграммой рассеяния смоделированных данных FCM, показывающей экспрессию 3 маркеров во всех клетках. B Кластерный анализ дает пять типов ячеек с цветовой кодировкой, обозначенных как типы ячеек 1, 2, 3, 4 и 5. C Сгенерировано исходное дерево решений CCAST, показывающее субпопуляции в конечных узлах. Узлы 9, 10 и 11 содержат клетки одного типа и считаются чистыми субпопуляциями. Узлы 5, 6 и 8 содержат смесь типов ячеек. D Окончательное дерево решений CCAST, полученное после фильтрации данных путем удаления загрязняющих ячеек в узлах со смешанными типами ячеек. Это дерево можно использовать для сортировки ячеек или анализа данных. E Двухмерная диаграмма разброса исходных (нефильтрованных) данных, показывающая 5 кластеров с цветовой кодировкой и оцененные пороговые значения с соответствующими цветовыми порогами для сортировки 5 популяций состояний ячеек. Обратите внимание, что субпопуляции могут быть отсортированы с использованием только маркера 1 и маркера 2, хотя изначально для идентификации типов клеток использовались три маркера. F Столбиковый график трех маркеров в каждой субпопуляции, полученных с использованием окончательного дерева CCAST на отфильтрованных данных. G 2D-диаграмма разброса отфильтрованных данных, полученных из CCAST, показывающая, что анализ, полученный на основе иерархической (справа) кластеризации, в сравнении с npEM (слева) аналогичен.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g001

Мы реализовали CCAST как пакет R, и он был доступен в виде zip-файла в Приложении.

CCAST устойчив к алгоритму кластеризации, что подтверждается смоделированными данными

Чтобы проиллюстрировать основные свойства CCAST, мы применили его к смоделированному набору данных из 850 отдельных ячеек, состоящих из смеси 5 типов ячеек, как показано на рисунке 1A.На каждой отдельной ячейке измеряется 3 маркера; распределения значений маркеров для каждого типа ячеек обобщены в дополнительной таблице S1. Мы выбрали 100, 300, 150, 100, 200 значений выражения вектора ячеек для каждого типа ячеек соответственно. На рис. 1В показан трехмерный график разброса измерений ячеек с цветовой кодировкой 5 типов ячеек; из этого рисунка автоматически не видно, как оптимально отсортировать эти 5 кластеров. На рис. 1C показано первое дерево решений, полученное с помощью CCAST, на основе всего набора данных; это дерево разделило данные на 5 кластеров, о чем свидетельствуют листовые узлы (5, 6, 9, 10 и 11) дерева.Узлы 9, 10 и 11 представляют чистые субпопуляции кластеров 4, 3 и 5 соответственно; узел 8 показывает смесь кластеров 1 и 4; в узлах 5 и 6 преобладают ячейки из кластеров 2 и 1 соответственно. После того, как CCAST удалил заражающие клетки из субпопуляций, которые имеют более одного кластера, и повторно запустил алгоритм дерева решений, он сгенерировал окончательное дерево решений на рисунке 1D. Также обратите внимание, что эти субпопуляции были стробированы с использованием только двух маркеров, хотя были измерены 3 маркера.На рисунке 1E показано применение окончательного дерева решений (рисунок 1D) ко всему набору данных. Когда эта стратегия стробирования была применена к отфильтрованному набору данных для последующего анализа, полученные субпопуляции показаны на рисунке 1F, представлены столбчатыми диаграммами экспрессии маркеров и помечены соответствующими кластерами клеток. На рисунке 1G показано применение стратегии стробирования с использованием оцененных пороговых значений для всех данных с использованием иерархической кластеризации вместо кластеризации «npEM». Подобные разбиения на 2D-данные означают, что использование другого алгоритма кластеризации приводит к аналогичным однородным субпопуляциям.

CCAST является воспроизводимым, что подтверждается данными массовой цитометрии Т-клеток

Далее мы демонстрируем применимость CCAST к фактическому набору гематопоэтических данных, полученному в исследовании Bendall et al. [9]. В этом исследовании был проанализирован нормальный костный мозг на уровне отдельных клеток с использованием массовой цитометрии (MCM), которая представляет собой недавно разработанную высокопроизводительную технологию для мечения отдельных клеток металл-хелатными антителами, которые снижают эффект аутофлуоресценции. Привлекательность этого конкретного исследования заключается в том, что гематопоэтические клетки имеют хорошо установленный набор маркеров клонов, определяющих стадии их дифференцировки.В этом исследовании нестимулированные и стимулированные мононуклеарные клетки периферической крови человека (PBMC) от здорового донора были проанализированы с использованием тринадцати параметров поверхности, а именно: CD45, CD45RA, CD19, CD11b, CD4, CD8, CD34, CD20, CD33, CD123, CD38, CD90 и CD3. Кроме того, было измерено 18 внутриклеточных сигнальных молекул. Процесс ручного стробирования и характеристика основных клеточных популяций показаны на Рисунке S5 приложения [9]. Одна часть этого исследования была сосредоточена на подмножестве Т-клеток, которое включало наивные CD4 + и CD8 + Т-клетки и зрелые CD4 + и CD8 + Т-клетки.Анализ индуцированных внутриклеточных сигнальных ответов в этих субпопуляциях по сравнению с нестимулированным контролем основывался на вручную определяемом процессе стробирования.

Чтобы продемонстрировать надежность CCAST, мы рассматриваем подмножество данных из исследования Bendall et al. [9], чтобы прозрачным образом оценить как погрешность, так и воспроизводимость наших результатов. Мы фокусируемся на субпопуляции Т-клеток из 20 000 клеток, которые были вручную разделены на 4 подтипа (см. Рисунок 1 в Bendall et al. [9] для схемы ручного стробирования). Здесь мы объединяем эти вручную введенные данные о Т-клетках, а затем закрываем эти данные, удаляя все предыдущие сведения о типах клеток или метках маркеров. Затем мы случайным образом разделяем эти данные на обучающий и тестовый набор из 10 000 ячеек в каждом. Графики парного разброса по всем 13 маркерам без меток показаны на рисунке 2. Мы применяем CCAST к обучающим данным, чтобы получить окончательное дерево решений, показанное на рисунке 3A. Эти результаты показывают, что 4 различных гомогенных состояния клеток могут быть легко изолированы с использованием только 2 из 13 измеренных маркеров, а именно маркера 5 и маркера 2.Затем мы провели анализ чувствительности к параметрам дерева решений, а именно к оптимальной высоте дерева, обозначенной как L, и точкам разделения (см. Материалы и методы). Сначала мы задаемся вопросом: что произойдет с чистотой однородных подгрупп, если мы увеличим уровень сокращения дерева решений L? На рисунке S1A в дополнительном документе показано точно такое же дерево решений, как на рисунке 3A, после увеличения L до 3 или более уровней. Фактически, анализ L-чувствительности с смоделированными трехмерными данными (описанный выше) показал, что увеличение L выше 4 дает ожидаемые 5 однородных групп, но уменьшает ожидаемое количество клеток в группе (результаты не показаны).CCAST автоматически определяет L на основе однородности субпопуляций (материалы и методы). Затем мы выполнили начальный анализ, чтобы оценить диапазон значений точек разделения в оптимальном дереве решений. В частности, мы выполнили метод страт-выборки с заменой, чтобы сгенерировать 200 наборов данных начальной загрузки с тем же размером выборки, что и обучающие данные. Мы запустили CCAST на этих выборках, чтобы сгенерировать 200 деревьев решений с разными точками разделения. Иерархия и выбранные маркеры для этих образцов начальной загрузки были точно такими же, как показано на рисунке 3A.Мы показываем доверительные интервалы точек разделения по минимальным и максимальным оценкам границ из нашего бутстрап-анализа (см. Диапазон, расположенный рядом с оценками точек разделения на рисунке 3A). Обратите внимание, что мы не смогли рассчитать нормальные доверительные интервалы для этих оценок точек разделения из-за мультимодального характера распределений точек разделения (рис. 3B). Чтобы проверить производительность CCAST, мы применили CCAST к тестовым данным, используя дерево решений, полученное из обучающего набора (рисунок 3A). После фильтрации данных окончательное дерево решений для тестового набора данных показано на дополнительном рисунке S1B.Обратите внимание, что все оценки точки разделения лежат в пределах ранее оцененных доверительных интервалов, показанных на рисунке 3A. Кроме того, иерархия дерева остается прежней. Этот результат демонстрирует, что CCAST дает надежные оценки точки разделения и может давать воспроизводимые результаты. Наконец, мы сравниваем результат CCAST до (рис. 3C) и после фильтрации данных (рис. 3D). На рис. 3C показан двухмерный график разброса двух маркеров, которые разделяют обучающие данные на четко 4 кластера. Хотя есть убедительные доказательства наличия 4 кластеров, очевидно, что сортировка популяции в желтом кластере без загрязнения зеленых клеток будет сложной задачей.На рисунке 3D показаны результаты после применения CCAST к обучающим данным для анализа данных. Обратите внимание на чистые субпопуляции после применения этапа фильтрации данных CCAST. Следовательно, помимо обеспечения стратегии стробирования, CCAST также может создавать более однородное представление исходных данных для анализа данных.

Рисунок 2. Визуализация 13 маркеров в гетерогенной популяции Т-клеток.

Эти диаграммы разброса 13 × 13 показывают попарное распределение 13 маркеров (немаркированных) на клетку из объединенных данных отдельных клеток 4 подтипов Т-клеток.Первичные данные были опубликованы Bendall et al. [9].

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g002

Рис. 3. CCAST применяется для анализа отдельных Т-клеток.

A Стратегия стробирования CCAST, основанная на немаркированных данных Т-клеток на рисунке 2, постфильтрация, показывающая, что 4 типа клеток могут быть получены с использованием только маркера 5 и маркера 2 с маркером 5 в качестве корневого узла. Точки разделения вместе с минимальным-максимальным диапазоном для каждой точки разделения предоставляются на каждом узле. B Графики гистограммы для точки разделения выборки для каждого узла получены с помощью самонастройки. Мультимодальный характер распределений затрудняет вычисление истинных доверительных интервалов для оценок точки разделения. C Результат CCAST без фильтрации, представленный в виде двухмерной диаграммы разброса для 4 типов ячеек, каждый из которых имеет цветовую кодировку; Обратите внимание, что блокировка ячеек желтого цвета, скорее всего, приведет к заражению ячеек зеленого цвета. D Результат CCAST с фильтрацией, представленной в виде двухмерной диаграммы разброса 4 чистых типов ячеек с цветовой кодировкой каждого типа ячеек.Обратите внимание, что все загрязняющие клетки, смешанные с различными кластерами, были удалены. Для целей ручного стробирования сравнение двух схем C и D обеспечивает визуальную оценку ожидаемых уровней загрязнения от сортировки субпопуляций. E Стратегия стробирования CCAST для всех типов Tcell с метками показывает, что ключевыми маркерами стробирования являются маркеры CD4 и CD45RA. F 2D график разброса для четырех типов меченых Т-клеток на основе CD4 и CD45RA.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1003664.g003

CCAST обеспечивает эффективную стратегию гейтинга для Т-клеток

Используя набор данных о Т-клетках, описанный выше, мы показываем, что наша стратегия стробирования, полученная с помощью CCAST, воспроизводит результаты ручного стробирования, описанные в Bendall et al. [9], не полагаясь на экспертные знания. На рисунке 3E показано, что CCAST выделяет 4 различных состояния Т-клеток, используя только 2 из 13 измеренных маркеров поверхностей. Эти два маркера оказались CD4 и CD45RA. На рисунке 3F показано распределение 4 подтипов меченых Т-клеток на основе экспрессии CD4 и CD45A.Этот результат демонстрирует, что CCAST может идентифицировать 2 из 13 маркеров, которые, как известно, наиболее релевантны для идентификации интересующих подтипов, не полагаясь на предварительные знания о подтипах или маркерах, которые, как известно, наиболее известны для их определения. Более того, для анализа данных CCAST предоставляет более однородные субпопуляции, отфильтровывая контаминирующие клетки; аналогичный шаг не выполнялся в анализе с ручной синхронизацией [9].

CCAST выявляет дополнительные подтипы B-клеток в объединенных вручную селективных субпопуляциях

Затем мы применили CCAST только к контролируемым вручную субпопуляциям B-клеток Bendall et al. исследование [9]. В этом исследовании подтипами B-клеток, введенными вручную, были: ранние Pre-B I клетки, поздние Pre-B II клетки, незрелые B-клетки, наивные зрелые CD38mid B-клетки и зрелые CD38low B-клетки (см. Рисунок 1 в Bendall и др. [9]). Чтобы проверить существование этих 5 основных субпопуляций B-клеток, мы выполнили иерархическую кластеризацию с пороговым значением 5 кластеров на объединенных данных B-клеток с ручным вводом, которые состояли примерно из 17000 клеток. График силуэта на рисунке 4A демонстрирует убедительные доказательства наличия 5 кластеров.На рисунке 4В показана стратегия стробирования, полученная из CCAST, в виде дерева решений, посредством которого 5 различных типов клеток могут быть выделены с использованием только 4 из 13 поверхностных маркеров (а именно CD45, CD34, CD38 и CD123) только с 3 уровнями ветвления. Анализ перекрестной классификации между подтипами, полученными из CCAST, и подтипами, введенными вручную, резюмирован в виде тепловой карты на рисунке 4C. Основываясь на фигуре 4C, мы прогнозируем, что субпопуляции, содержащие CCAST-производные клетки типов 1, 4, 3 и 5, являются преимущественно незрелыми клетками B, зрелыми CD38low B, Pre B II и Pre B I соответственно.Однако нет четкого взаимно-однозначного соответствия между подтипами, производными от CCAST, и подтипами, стробируемыми вручную. В частности, на рис. 4С представлены убедительные доказательства наличия смеси подтипов зрелых В-клеток в клетках CCAST типов 2 и 4. Тепловые карты на рис. 4D демонстрируют свидетельства двух различных типов клеток, полученных из CCAST, соответствующих типам клеток 2 и 4. которые считали одной основной популяцией, а именно зрелыми В-клетками CD38low, путем ручного стробирования. Основываясь на экспрессии поверхностных маркеров, наиболее разительным различием между типами клеток 2 и 4 является экспрессия CD123, сигнальной молекулы, которая способствует пролиферации и дифференцировке в линиях кроветворных клеток и связана с лейкемией волосатых клеток [24].На Фигуре 5А представлены тепловые карты индуцированных BCR, IFNa, FTL3, IL3, IL7 и SCF внутриклеточных сигнальных ответов в 5 подтипах B-клеток, полученных из CCAST, по сравнению с нестимулированным контролем. Для сравнения с результатами Bendall et al. [9] индукция сигнализации рассчитывалась с использованием разности среднего масштабированного значения arcsinh нестимулированного состояния и среднего масштабированного значения arcsinh стимулированного состояния; кроме того, только 13 поверхностных маркеров использовались для прогнозирования типов клеток в стимулированных условиях с использованием дерева решений из нестимулированных контролей.Разница рассчитывается как разница абсолютных кратных изменений. Стимуляции BCR, IFNa, IL7 и SCF вызывают сильную внутриклеточную передачу сигналов через B-клетки на разных стадиях развития. Тепловая карта на рисунке 5B представляет тепловые карты BCR, IFNa, FTL3, IL3, IL7 и SCF-индуцированных внутриклеточных сигнальных ответов для различных подтипов B-клеток, полученных в результате ручного стробирования в [9]. В клетках, закрытых вручную, самые сильные различия в передаче сигналов ограничиваются зрелыми B-клетками, особенно связанными с P38 и Ki67.В клетках, управляемых CCAST, стимуляция BCR вызывает сильные различия в передаче сигналов PLC-gamma2, STAT3, h4, S6, CREB; Стимуляция IL7 изменяет передачу сигналов ERK1 / 2 и P38, INFalpha изменяет передачу сигналов STAT3; и SCF индуцирует изменения в передаче сигналов P38. В целом, по сравнению с типами клеток, контролируемыми вручную, типы клеток, производных от CCAST, демонстрируют больше различий в стимулированной индуцированной передаче сигналов, предположительно из-за того, что субпопуляции, регулируемые с помощью CCAST, более однородны. Наконец, в качестве отступления отметим, что CCAST производит 7 гомогенно закрытых субпопуляций, 3 из которых принадлежат к клеточному типу 3, предполагая, что этот тип клеток может быть более гетерогенным, чем предполагает алгоритм кластеризации.

Рисунок 4. CCAST применен к одноклеточному анализу В-клеток.

A Силуэтная диаграмма, показывающая доказательства 5 типов B-клеток. B Стратегия гейтирования CCAST для типов В-клеток на основе маркеров CD45, CD34, CD38 и CD123 с использованием 3 уровней гейтирования. Предполагаемые диапазоны для переменных точки разделения представлены на каждом узле. Примечание. Celltype 3 распределен по трем закрытым популяциям. C Тепловая карта перекрестной классификации введенных вручную и предсказанных CCAST типов В-клеток указывает на убедительные доказательства того, что наиболее распространенные зрелые В-клетки CD38low включают смесь других подтипов (типы клеток 2 и 4). D Тепловые карты демонстрируют свидетельства двух производных различных состояний зрелых В-клеток, соответствующих типам клеток 2 и 4, в основном на основе CD123 (метка выделена красным).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g004

Рисунок 5. Поведение сигналов в подтипах B-клеток для CCAST и стратегии ручного стробирования.

A Тепловая карта BCR, IFNa, FTL3, IL3, IL7 и SCF, индуцированных внутриклеточных сигнальных ответов в 5 подтипах B-клеток, производных от CCAST, по сравнению с таковыми из нестимулированного контроля. B Тепловая карта BCR, IFNa, FTL3, IL3, IL7 и SCF, индуцированных внутриклеточными сигнальными ответами в пяти подтипах B-клеток, полученными из ручных ворот в Bendall et al. [9], по сравнению с нестимулированным контролем. Более высокая разница подразумевает более сильный сигнал в типе ячеек, производных от CCAST, по сравнению с типом ячеек с ручным стробированием.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g005

CCAST идентифицирует по крайней мере пять различных типов клеток в линии клеток рака молочной железы SUM159

Мы применили CCAST примерно к 1 миллиону клеток линии клеток рака молочной железы SUM159 (тройной отрицательный).Мы провели первичный FACS-анализ на клеточной линии SUM159 для этого исследования на основе экспрессии EPCAM, CD24 и CD44 (см. Материалы и методы). Чтобы оценить вероятное количество кластеров ячеек в SUM159, мы запустили алгоритм кластеров npEM, предполагая 10 кластеров, на случайной подвыборке из примерно 3000 ячеек и получили 5 кластеров. Используя иерархическую кластеризацию с отсечением 5 кластеров для всего набора данных SUM159, CCAST произвел стратегию стробирования, показанную на рисунке 6. CCAST идентифицировал 9 однородных субпопуляций, обозначенных как P1 – P9, в конечных узлах дерева на рисунке 6. .Аналогичная реализация на flowJo, показывающая 9 однородных кластеров, показана на дополнительном рисунке S2. На рисунке 7A суммированы результаты процесса оценки для всей статистики точек разделения на всех внутренних узлах дерева решений CCAST. Корневой узел, соответствующий EPCAM, показывает один глобальный максимум, указывающий на сильную точку разделения. Узлы 3, 4, 8, 9, 13 и 14 имеют четкие естественные максимумы, указывающие на оптимальное разбиение данных на явно 9 подпопуляций, каждая из которых соответствует 9 одномодовым гистограммам в конечных узлах дерева.Соответствующие гистограммы для всех 9 субпопуляций с интервалами стандартного отклонения для каждого маркера показаны на рисунке 7B. Многомерный тест Т-квадрата Хотеллинга показал значительные различия между парами групп (p-значение: 0), указывая на то, что эти девять девяти субпопуляций статистически отличаются друг от друга. Интересно, что CCAST разбивает кластер 1 на субпопуляции P5, P6 и P8; он также разбивает кластер 3 на субпопуляции P3, P4 и P7.

Рисунок 6. Стратегия стробирования CCAST на линии клеток рака молочной железы SUM159.

Стратегия стробирования CCAST для клеточных линий рака молочной железы SUM159 выделяет 5 чистых состояний клеток (в 9 ячейках) на основе CD24 и EPCAM. Визуализация этих 5 субпопуляций явно не очевидна из графиков двухосного бокового рассеяния (SSC) и биомаркеров. Оценки точек разделения (пунктирные красные линии) проходят через контурный график плотности (оранжевый) на распределенных данных, обеспечивая визуальное свидетельство подходящих отсечений через бимодальные контуры. Обратите внимание, что линии точек разделения для узлов 3 и 4 сконцентрированы на массе нулевой точки; это указывает на то, что существует несколько клеток с нулевыми значениями экспрессии для окрашивания EPCAM или CD24, но с более высокими значениями экспрессии по сравнению с CD44.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g006

Рисунок 7. Анализ CCAST результатов SUM159 по раку груди.

A Результаты процесса оценки для всей статистики точек разделения во всех внутренних узлах на рисунке 6. Корневой узел, соответствующий EPCAM, показывает один локальный максимум и один глобальный максимум. Сбор данных из этого глобального максимума дает 9 различных субпопуляций. Узлы 3, 4, 8, 9, 13 и 14 имеют четкие естественные максимумы, указывающие на оптимальное разделение данных на эти 9 однородных субпопуляций (см. Рисунок 6), соответствующие 9 столбчатым графикам в B . B Столбчатые диаграммы 9 гомогенных субпопуляций с фиг. 6 по всем 3 маркерам со стандартными интервалами отклонения для каждого маркера. Значения на столбцах с левой стороны каждого графика соответствуют минимальному значению для всех трех высот столбцов. Каждая боковая панель дает представление об относительной разнице между высотой штанги. В главном заголовке для каждого графика отображается соответствующая ячейка листового узла на дереве на рисунке 6. Прогнозируемые типы ячеек 3 и 1 соответствуют P3, P4, P7 и P5, P6, P8 соответственно, указывая на более однородные субпопуляции, чем ожидалось.Гистограммы показывают наличие по крайней мере 5 различных субпопуляций, то есть P1, P2, P5, P7 и P9. C Gupta et al. Стратегия стробирования [3] выделила 3 ​​состояния клеток (базальное, стволовое и просветное) с использованием EPCAM в качестве основного маркера. Далее они используют CD24, чтобы отсортировать эти 3 состояния. Мы также автоматически идентифицируем EPCAM как основной маркер, но используем комбинацию нескольких разделений из CD24 и EPCAM для получения 9 однородных бинов. D Сравнение прогнозируемых субпопуляций рака молочной железы при сравнении CCAST и Gupta et al.Стратегия стробирования [3] показывает потенциальные доказательства загрязнения после сортировки. Этот анализ показал, что субпопуляция CCAST P9 явно представляет собой смесь базальных, стволовых и просветных субпопуляций из Gutpa et al. [3]. Уникальные субпопуляции CCAST P1 и P2 даже не были идентифицированы Gupta et al. [3].

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.g007

Затем мы сравниваем результаты стратегии стробирования, полученной из CCAST, на SUM159 со стратегией стробирования, определенной вручную Гуптой и др. [3] на той же клеточной линии. Gupta et al. идентифицировал три клеточных состояния (стволовые, базальные и просветные) в SUM159 на основе трех маркеров (EPCAM, CD24 и CD44). Основываясь на предшествующих знаниях, стволовые клетки были определены как CD44-high, CD24-neg и EPCAM-low; базальные клетки были определены как CD44-high, CD24-neg и EPCAM-neg; и люминально-подобные клетки были определены как CD44-низкий, CD24-высокий и EPCAM-высокий. Рисунок 7C воспроизводит Gupta et al. [3] стратегия стробирования для файла FCM проанализирована на рисунке 6.Gupta et al. Стратегия сначала блокирует клетки на основе высокого и низкого уровня EPCAM, а затем контролирует стволовые, просветные и базальные субпопуляции, основанные исключительно на низком и высоком уровне CD24, как показано на Фигуре 7C. Таблица перекрестной классификации наших 9 субпопуляций и 3 Gutpa et al. Состояния клеток (обозначенные как стволовые, просветные и базальные субпопуляции) показаны на рисунке 7D. Этот анализ показывает, что базальная субпопуляция, идентифицированная Gupta et al. стробирование — это комбинация всех состояний ячеек, полученных из CCAST.Кроме того, анализ предполагает, что смесь популяций, подобных базальным, стволовым и люминальным клеткам, из Gupta et al. сортировки фактически соответствуют одной подгруппе CCAST P9. Эти результаты предполагают, что специфический анализ клеточного типа, предоставленный Gupta et al. Код мог отражать поведение одного типа ячеек. Гупта и др. Анализ мог бы быть более информативным, если бы он исследовал отдельные субпопуляции, такие как P1, P2, P5 и P7.

Наконец, для экспериментальной проверки мы применили нашу стратегию стробирования, полученную из CCAST, на линии клеток SUM159 в реальном времени на машине FACS.Дополнительный рисунок S3 показывает результат сортировки этой независимой копии; мы можем восстановить 5 различных субпопуляций, полученных из CCAST, в режиме реального времени.

CCAST отличается от RchyOptimyx

Мы сравниваем применение алгоритмов CCAST и RchyOptimyx с данными FCM линии клеток рака молочной железы SUM159. Как кратко описано во введении, RchyOptimyx предоставляет стратегию стробирования для идентификации целевых популяций на различных уровнях чистоты [23]. На SUM159 RchyOptimyx изначально генерирует 27 субпопуляций для анализа.Поскольку не существует переменной клинического исхода для фильтрации по этим 27 предсказанным фенотипам с использованием алгоритма RchyOptimyx, мы выбрали только те фенотипы, которые соответствуют комбинации CD24 и EPCAM для сравнения с CCAST. Напомним, что CCAST привел к 9 гомогенным субпопуляциям, которые можно охарактеризовать только по этим 2 маркерам. Основываясь на использовании только EPCAM и CD24, RchyOptimyx дал 12 субпопуляций, на которые могут быть нацелены различные стратегии стробирования, как показано на рисунке приложения S4.Другими словами, RchyOptimyx предоставляет несколько возможных путей к определенной субпопуляции; для сравнения, CCAST предлагает только один путь для нацеливания на однородные субпопуляции, тем самым обходя любую дополнительную интерпретацию выходных данных RchyOptimyx для выбора стратегии стробирования. Базовый формализм RchyOptimyx и CCAST различен, но полное описание этих различий выходит за рамки данного анализа.

Обсуждение

Мы представили основанную на модели стратегию стробирования, CCAST, для сортировки однородной субпопуляции из гетерогенной популяции отдельных клеток, не полагаясь на экспертные знания.Чтобы идентифицировать иерархическую двумерную схему стробирования для сортировки однородных ячеек, мы предлагаем CCAST как новый подход, который решает три ключевых и часто игнорируемых вопроса: (1) Как выбрать оптимальные маркеры для стробирования? (2) Каков оптимальный порядок маркеров для сортировки? (3) Как мы оцениваем отрезки маркеров для рисования ворот? Ответы на эти вопросы обычно решаются субъективно и предвзято, что очень затрудняет получение точных выводов из полученных отсортированных данных.CCAST — это автоматизированная и беспристрастная стратегия, требующая минимального опыта человека, для оптимизации стробирования данных отдельных ячеек. Хотя CCAST оптимизирован для сортировки клеток, его можно применять для анализа очищенных субпопуляций среди данных разнородных отдельных клеток.

Во всех применениях CCAST в исследовании мы показываем, что можно охарактеризовать и выделить типы клеток на основе подмножества измеренных маркеров. Применительно к данным о нормальном костном мозге CCAST показывает эффективную стратегию стробирования Т-клеток.CCAST также продуцировал альтернативную стробирующую структуру для B-клеток, которая произвела новую характеристику зрелых B-клеток в клетки CD123 + и CD123-. Возможность выделить важные клеточные субпопуляции на основе ограниченных маркеров особенно важна, поскольку технологии высокопроизводительной цитометрии увеличивают количество маркеров, которые они могут измерять, и потребуются новые подходы для оптимального выбора важных маркеров набора для стробирования. Следовательно, CCAST не только предоставляет соответствующий набор маркеров, оптимизированную схему стробирования и снижает потребность в человеческом опыте, но также может уменьшить количество антител, необходимых для сортировки клеток.

Мы также обосновали необходимость CCAST как автоматически генерируемой схемы стробирования, которая не полагается на предварительные знания о состояниях клеток или релевантности маркеров на линии клеток рака молочной железы SUM159. На этой клеточной линии Gutpa et al. проверил гипотезу о том, что раковые клетки могут переходить в любое из нескольких возможных состояний клеток, которые проявляют важные функциональные свойства [3]. Это исследование было направлено на демонстрацию доказательств фенотипического переключения между состояниями стволовых, базальных и просветных клеток молочной железы, которые определялись CD24 и EPCAM.Установление убедительных доказательств переходов состояний клеток потребует чистых состояний клеток в начале, однако чистая сортировка не очевидна для схемы ручного стробирования, используемой в исследовании. В независимом исследовании фенотипического переключения состояний раковых клеток Zapperi и Porta [4] дали альтернативную интерпретацию Gupta et al. на основе сценария несовершенного маркера. Анализ CCAST также позволяет сделать вывод о негомогенных субпопуляциях в соответствии с Gutpa et al. и предоставил альтернативные, более однородные состояния клеток с использованием альтернативной стратегии гейтирования, основанной на тех же маркерах, а именно CD24 и EPCAM.CCAST идентифицирует по крайней мере 5 различных состояний клеток рака молочной железы в SUM159 и автоматически сортирует эти чистые состояния клеток (рис. 6), используя только два поверхностных маркера, а именно EPCAM и CD24. Эти субпопуляции требуют дальнейшего исследования, чтобы подтвердить идею переключения фенотипа в клетках рака груди, как это было предложено Gupta et al. этюд.

CCAST дает возможность оптимальным и непредвзятым образом отсортировать уникальные базовые неизвестные состояния ячеек из гетерогенной родительской популяции с использованием схемы стробирования, основанной на представлении дерева решений.CCAST идентифицирует однородные субпопуляции клеток, используя непараметрическое распределение смеси. Хотя также можно использовать несколько других алгоритмов кластеризации, CCAST может обрабатывать неизвестное количество истинных кластеров без математической оптимизации функции распределения. Коэффициенты силуэта используются для оптимизации субпопуляций ячеек, а метод рекурсивного разделения полных данных с учетом состояний ячеек используется для создания оптимального дерева решений для выделения различных интересующих субпопуляций.Разделение происходит после этапа выбора маркера, который зависит от статистики непараметрического теста, что делает его полностью управляемым данными. CCAST также обеспечивает доверительный интервал для отсечки маркеров с учетом возможной изменчивости в распределении маркеров. Для будущего методологического улучшения CCAST как для вычислительных затрат, так и для уровня отсечения L, можно было бы рассмотреть многостороннее разбиение на каждом узле вместо использования двоичного разбиения. Другое методологическое направление могло бы заключаться в использовании доверительных интервалов для дальнейшего улучшения деревьев решений; в частности, методы, предложенные Katz et al. [25] может быть адаптирован для CCAST.

Таким образом, CCAST представляет собой полностью автоматизированную структуру модели для определения стратегии стробирования для выделения субпопуляций из данных отдельных клеток с большей однородностью по сравнению с процедурами стробирования вручную. В более общем плане, структура CCAST может использоваться для других биологических и небиологических типов данных большой размерности, включающих смесь неизвестных гомогенных субпопуляций.

Материалы и методы

Алгоритм CCAST

CCAST формализует процесс стробирования отдельных ячеек как статистическую модель и предоставляет простую несмещенную иерархическую двумерную схему стробирования с соответствующим набором пороговых значений маркеров для стробирования гомогенной субпопуляции клеток с учетом данных FCM.Далее мы описываем различные этапы непараметрической модели модели CCAST применительно к данным отдельной ячейки. Типичный набор данных FCM включает одновременные количественные измерения сигналов нескольких биомаркеров отдельных клеток. Эти измерения могут быть основаны на флуоресценции или атомной массе. Данные хранятся в файлах стандарта проточной цитометрии (FCS) в виде фрейма данных со строками, представляющими клетки или события, и столбцами, соответствующими интересующим маркерам. В настоящее время мы предполагаем, что данные уже были скомпенсированы для корректировки спектрального перекрытия во время генерации данных и предварительно обработаны с использованием стандартных шагов предварительной обработки при анализе данных FCM для удаления ложных событий.Затем данные преобразуются с использованием рекомендованной функции Arcsinh [9], которая может обрабатывать как положительные, так и отрицательные значения выражений.

CCAST применяет непараметрические многомерные модели конечной смеси или иерархическую кластеризацию для идентификации субпопуляций клеток.

Преобразованные данные FCM визуализируются как многомерное облако точек ячеек, где каждая ячейка является точкой в ​​облаке, а каждый маркер представлен как одно измерение в облачном пространстве. Различные подобласти облаков с высокой плотностью отражают обилие определенных клеточных субпопуляций, которые нелегко определить в высоком измерении.Первая цель — идентифицировать клетки, которые принадлежат одной и той же субпопуляции клеток, то есть типу клеток или состоянию.

Мы предлагаем модификацию непараметрического многомерного подхода к моделированию смеси, предложенного Benaglia et al. [19] для определения гомогенных субпопуляций клеток среди данных по отдельным клеткам. Этот конкретный алгоритм модели смеси представляет собой EM-подобный алгоритм для непараметрического моделирования конечной смеси, реализованный в пакете mixtools R [19]. Он оценивает многомерное распределение смеси из многомерных случайных векторов.Предполагается, что векторы имеют независимые координаты, при условии, что известно, из какого компонента смеси они происходят, однако их функции плотности остаются полностью неопределенными. Назначение случайных векторов наиболее вероятному компоненту смеси выполняется путем максимизации апостериорных вероятностей. Этот алгоритм очень гибкий и может обрабатывать любое количество компонентов смеси и любое количество векторных координат многомерных наблюдений. Следуя [19] спецификации и аннотациям модели, мы обозначаем векторы измерения ячеек, каждый из которых состоит из координат маркера.Мы предполагаем, что они представляют собой выборку из конечной смеси произвольных распределений, каждое из которых является независимым, в зависимости от субпопуляции, из которой оно взято. Кроме того, поскольку некоторые маркеры могут совместно экспрессироваться в некоторых субпопуляциях клеток, мы также можем позволить одинаковое распределение наборов маркеров. Обозначим через набор, которому принадлежит th маркер, где с равным общему количеству наборов. Плотность каждого из них может быть записана как (1) где функция обозначает неизвестное одномерное условие функции плотности в пространстве параметров, и все они положительны и в сумме равны единице.Таким образом, в целях согласованности мы используем индексы для обозначения одной уникальной ячейки, субпопуляции ячеек, координаты маркера и набора маркеров соответственно. В общем, мы не знаем априори, какие наборы маркеров определяют определенные субпопуляции клеток. В этом случае мы предполагаем, что более общая модель с уравнением 1 становится

.

(2) Оценка всех параметров модели в уравнении 1 основана на EM-подобном алгоритме [19], реализованном в пакете mixtools R с использованием функции «npEM». Подобно алгоритму EM, эта функция определяет случайную величину Бернулли, указывающую, что ячейка принадлежит состоянию ячейки Следовательно, и полные данные становятся Мы сначала инициализируем все параметры модели Для каждой итерации

  1. 1. E-step : Апостериорные вероятности присвоения ячейки определенному условию состояния для данных задаются как,

(3)

  1. 2. M-шаг : Доля состояний ячеек определяется выражением,

(4) для

  1. 3. KDE-step : Для любого реального значения выражения непараметрическая оценка плотности для некоторого параметра полосы пропускания и функции плотности ядра определяется выражением

(5) Вышеупомянутый алгоритм является детерминированным, и на практике первая итерация включает только M-шаг с матрицей, полученной с помощью детерминированного алгоритма, такого как k — означает алгоритм кластеризации, который присваивает каждой ячейке уникальное состояние ячейки.Обратите внимание, что шаг KDE зависит от плотности ядра и определяемой пользователем полосы пропускания. Следуя рекомендациям [19], используется стандартная функция нормальной плотности и простое правило зависящей от плотности полосы пропускания, заданное как (6), где и — стандартное отклонение и межквартильный диапазон объединенных данных. Этот метод может либо завышать, либо недооценивать пропускную способность. Обновленный итерационный подход, который изменяет полосу пропускания для каждого компонента смеси, также реализован в пакете mixtools R.Обратите внимание, что также можно использовать любой другой алгоритм кластеризации.

CCAST оптимизирует дерево решений, максимизируя размер однородных кластеров.

На практике дерево решений может быть очень большим, что делает его использование почти невозможным для ручного стробирования. Для практических целей мы предлагаем завершить дерево после того, как мы определили все состояния ячеек как максимальные по крайней мере в одном из листовых узлов во время процесса разделения. Это вводит новый параметр L, соответствующий желаемому уровню обрезки.Обратите внимание, что этот параметр будет зависеть от точности предполагаемого кластерного распределения данных. Затем мы выполняем следующее:

  1. Шаг 1. Для каждого листового узла в дереве мы выбираем только ячейки, соответствующие максимальному состоянию ячейки.
  2. Шаг 2. Оцените новое дерево решений по обновленным данным с максимальной высотой L.
  3. Шаг 3. Рекурсивно повторяйте шаги 1) и 2), пока мы не получим чистые состояния ячеек в конечных узлах.

Этот процесс обеспечивает максимально возможный размер выборки для всех гомогенных состояний клеток одновременно. Обратите внимание, что в конце можно получить больше однородных бинов, чем ожидалось. Это может указывать на возможность появления новых кластеров, что потребует дальнейшего подтверждения. Также обратите внимание, что удаленные точки данных во время процесса обновления также могут быть помещены в дополнительную корзину для дальнейшего исследования.

CCAST доступен в виде пакета R.

Алгоритм CCAST был реализован в виде пакета R с примерами и документацией.Он доступен в виде zip-файла в дополнительной информации.

FACS-анализ SUM159

Клетки Sum 159 культивировали в среде Ham F12 с добавлением 5% телячьей сыворотки, инсулина (5 мкг / мл), гидрокортизона, Pen / Strep / L-глутамина. Клетки выращивали при 37 ° C в инкубаторе с 5% CO2. Исходные аликвоты клеток замораживали в 10% ДМСО и 90% FBS и хранили в жидком азоте -80 ° C. Клетки сначала размораживали во флаконах Т25 и позволяли им размножаться в культуре в течение двух недель перед сортировкой (размножали во флаконах Т75).В день сортировки клетки трипсинизировали, промывали PBS и окрашивали антителами, специфичными для следующих маркеров клеточной поверхности человека: EPCAM (ESA) -FITC (AbD Serotec, MCA1870F), CD24-PE (BD Biosciences), CD44-APC ( BD Biosciences), CD49f-PerCP / Cy5.5 (Biolegend). Примерно 1 × 107 клеток инкубировали с антителом (20 мкл антитела на миллион клеток) в течение 15 минут при комнатной температуре в PBS с 1% BSA. Несвязавшееся антитело смывали, и клетки анализировали на специальном FACScan Stanford и Cytek, обновленном (Beckman Center, Stanford), не более чем через один час после окрашивания.Сортировку клеток проводили на BD Aria II (Beckman Center, Stanford). Необработанные данные доступны в дополнительном наборе данных S1 в виде файла FCS.

Вспомогательная информация

Алгоритм S1.

Алгоритм CCAST реализован в виде пакета R. Алгоритм, названный CCAST для кластеризации, классификации и сортировки дерева, определяет и изолирует однородные субпопуляции ячеек из разнородных данных отдельных ячеек оптимальным и беспристрастным образом, используя представление дерева решений, которое может применяться для сортировки ячеек и анализа данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.s001

(GZ)

Рисунок S1.

Анализ высоты дерева решений CCAST (L) на данных обучения. A Стратегия стробирования CCAST, основанная на данных обучения немеченых Т-клеток, показывает точно такое же дерево решений, как на рисунке 3A, после увеличения L до 3 или более уровней. B Стратегия стробирования CCAST, основанная на немеченых данных теста Т-клеток, показывает, что все оценки точки разделения лежат в пределах предполагаемых доверительных интервалов, показанных на рисунке 3A, полученных из данных обучения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.s003

(TIF)

Рисунок S4.

Анализ RchyOptimyx на линии клеток рака молочной железы. Реализация инструмента RchyOptimyx на линии клеток рака молочной железы SUM159 дала 12 субпопуляций, определенных на EPCAM и CD24. Эти группы населения могут быть нацелены на различные стратегии стробирования, проиллюстрированные здесь как Стратегия 1-12.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.s006

(TIF)

Таблица S1.

Имитация данных одной ячейки для CCAST. Мы смоделировали 850 измерений экспрессии клеток на 3 маркерах из смеси из 5 состояний, чей глобальный паттерн экспрессии отражает прогрессирование состояния клетки. Клеточный тип 1 характеризуется как «низкий», «низкий», «высокий». Тип ячейки 2 характеризуется как «высокий низкий», «низкий средний», «высокий», тип ячейки 3 характеризуется как «средний», «средний», «высокий», тип ячейки 4 характеризуется как «низкий высокий», «низкий высокий». , «Высокий» и Celltype 5 характеризуется как «высокий», «высокий», «высокий».Мы используем различные нормальные распределения для количественной оценки этих состояний клеток.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003664.s007

(TIF)

Благодарности

Мы благодарим доктора Шона Бендалла за ценные обсуждения и помощь в получении общедоступных наборов данных из Bendall et al. [9].

Вклад авторов

Эксперимент задумал и спроектировал: BA SKP. Проведены эксперименты: БА МТД СКП. Проанализированы данные: БА СКП.Внесенные реактивы / материалы / инструменты для анализа: БА МТД XZ SKP. Написал статью: БА СКП. Разработано программное обеспечение, используемое в анализе: BA.

Ссылки

  1. 1. Поляк К. (2011) Неоднородность при раке груди. Дж. Клин Инвест 121: 3786–3788.
  2. 2. Longo LT (2012) Неоднородность опухоли и персонализированная медицина. N Engl J Med 366: 956–957.
  3. 3. Гупта П.Б., Филлмор С.М., Цзян Дж., Шапира С.Д., Тао К. и др. (2011) Стохастические переходы состояний приводят к фенотипическому равновесию в популяциях раковых клеток.Ячейка 146: 633–644.
  4. 4. Zapperi S, La Porta CAM (2012) Происходит ли фенотипическое переключение раковых клеток? Случай несовершенных маркеров стволовых клеток рака. Научные отчеты 2: 441.
  5. 5. Терпенни П., Эллард С. (2007) Глава 8. В: Элементы медицинской генетики Эмери. 13-е издание. Атланта: Elsevier Limited.
  6. 6. Слэйд I, Мюррей А., Хэнкс С., Кумер А., Уокер Л. и др. (2011) Гетерогенность семейной медуллобластомы и вклад мутаций PTCh2 и SUFU зародышевой линии в спорадическую медуллобластому.Fam Cancer 10 (2): 337–42.
  7. 7. Хэн Х. Х., Бремер С. В., Стивенс Дж. Б., Е К. Дж., Лю Дж. И др. (2009) Генетическая и эпигенетическая гетерогенность рака: геном-ориентированная перспектива. J Cell Physiol 220 (3): 538–47.
  8. 8. Qiu P, Simonds EF, Bendall SC, Gibbs KD Jr, Bruggner RV и др. (2011) Извлечение клеточной иерархии из данных высокоразмерной цитометрии с помощью SPADE. Природная биотехнология 29 (10): 886–891.
  9. 9. Bendall SC, Simonds EF, Qiu P, Amir ED, Krutzik PO, et al.(2011) Одноклеточная масс-цитометрия дифференциальных иммунных и лекарственных реакций в континууме кроветворения человека. Science 332 (6030): 687–696.
  10. 10. Эллис Б., Хааланд П., Хане Ф., Ле Меур Н., Гопалакришнан Н. (2013) Flowcore: Основные структуры для данных проточной цитометрии. Пакет R версии 1.24.2.
  11. 11. Герценберг Л.А., Джеймс Т., Мур В.А., Герценберг Л.А., Паркс Д.Р. (2006) Интерпретация данных проточной цитометрии: руководство для озадаченных. Иммунология природы 7: 681–685.
  12. 12. Aghaeepour N, Finak G; Консорциум FlowCAP; DREAM Consortium, Hoos H, et al. (2013) Критическая оценка методов анализа данных автоматической проточной цитометрии. Природные методы 10 (3): 228–238.
  13. 13. Boedigheimer MJ, Ferbas J (2008) Подход моделирования смеси к данным проточной цитометрии. Цитометрия А 73 (5): 421–9.
  14. 14. Pyne S, Hu X, Wang K, Rossin E, Lin T, Maier L и др. (2009) Автоматический анализ данных высокоразмерной проточной цитометрии.PNAS 106 (21): 8519–24.
  15. 15. Finak G, Bashashati A, Brinkman R, Gottardo R (2009) Объединение компонентов смеси для идентификации клеточной популяции в проточной цитометрии. Успехи в биоинформатике 2009: 247646.
  16. 16. Ло К., Хане Ф., Бринкман Р., Готтардо Р. (2009) flowClust: пакет биопроводников для автоматического стробирования данных проточной цитометрии. BMC Bioinformatics 14 (10): 145.
  17. 17. Ray S, Pyne S (2012) Вычислительная структура для имитации человеческого взгляда на анализ данных проточной цитометрии.PLoS ONE 7 (5): e35693.
  18. 18. Башашати А., Бринкман Р. Р. (2009) Обзор методов анализа данных проточной цитометрии. Достижения в области биоинформатики 2009: 584603.
  19. 19. Benaglia T, Chauveau D, Hunter DR (2009) EM-подобный алгоритм для полу- и непараметрической оценки в многомерных смесях. Журнал вычислительной и графической статистики 18: 505–526.
  20. 20. Маллнер Д. (2013) fastcluster: быстрые иерархические, агломеративные процедуры кластеризации для R и Python.Journal of Statistical Software 53 (9): 118 Доступно: http://www.jstatsoft.org/v53/i09/. По состоянию на 8 июля 2014 г.
  21. 21. Ли Дж., Стулман Л., Скотт С. (2011) Передача обучения для автоматического стробирования данных проточной цитометрии. Труды семинара и конференции JMLR 27: 155–166.
  22. 22. Aghaeepour N, Chattopadhyay PK, Ganesan A, O’Neill K, Zare H, et al. (2012) Ранние иммунологические корреляты защиты от ВИЧ могут быть идентифицированы с помощью компьютерного анализа сложных многомерных анализов проточной цитометрии Т-клеток.Биоинформатика 28 (7): 1009–1016.
  23. 23. Aghaeepour N, Jalali A, O’Neill K, Chattopadhyay PK, Roederer M, et al. (2012) RchyOptimyx: Оптимизация клеточной иерархии для проточной цитометрии. Цитометрия Часть A 81 (12): 1022–1030.
  24. 24. Del Giudice I, Matutes E, Morilla R, Morilla A, Owusu-Ankomah K и др. (2004) Диагностическая ценность CD123 при В-клеточных нарушениях с волосатыми или ворсинчатыми лимфоцитами. haematologica 89 (3): 303–308.
  25. 25. Кац Г., Шабтай А., Рокач Л., Офек Н. и др.. (2012) ConfDTree: Улучшение деревьев решений с использованием доверительных интервалов. ICDM, Компьютерное общество IEEE 339–348.
  26. 26. Rousseeuw PJ (1987) Силуэты: графическое пособие для интерпретации и проверки кластерного анализа. Журнал вычислительной и прикладной математики 20: 53–65.
  27. 27. Hothorn T, Hornik K, Zeileis A (2006) Несмещенное рекурсивное разбиение: структура условного вывода. Журнал вычислительной и графической статистики 15: 651–674.
  28. 28. Штрассер Х., Вебер С. (1999) Об асимптотической теории статистики перестановок. Математические методы статистики 8: 220–250.

% PDF-1.4 5 0 obj > эндобдж 8 0 объект (1. Введение) эндобдж 9 0 объект > эндобдж 12 0 объект (1.1. Ранние результаты о вычислимости моделей Ваутиана) эндобдж 13 0 объект > эндобдж 16 0 объект (1.2. Другие степени кроме \ 0 и \ 0 ‘) эндобдж 17 0 объект > эндобдж 20 0 объект (1.3. Недавние результаты о простых моделях) эндобдж 21 0 объект > эндобдж 24 0 объект (1.4. Последние результаты по насыщенным моделям) эндобдж 25 0 объект > эндобдж 28 0 объект (1.5. Копии однородной модели: положительные результаты) эндобдж 29 0 объект > эндобдж 32 0 объект (1.6. Копии однородной модели: отрицательные результаты) эндобдж 33 0 объект > эндобдж 36 0 объект (1.7. Однородные ограничивающие степени) эндобдж 37 0 объект > эндобдж 40 0 объект (1.8. История и терминология моделей Ваутиана) эндобдж 41 0 объект > эндобдж 44 0 объект (2. Предварительные результаты и обозначения) эндобдж 45 0 объект > эндобдж 48 0 объект (2.1.Деревья и 01 класс) эндобдж 49 0 объект > эндобдж 52 0 объект (2.2. Алгебра Линденбаума формул Bn \ (T \)) эндобдж 53 0 объект > эндобдж 56 0 объект (2.3. Каменное пространство Sn \ (T \) как пути в дереве \ 040Tn \ (T \)) эндобдж 57 0 объект > эндобдж 60 0 объект (2.4. Атомные деревья и основные типы) эндобдж 61 0 объект > эндобдж 64 0 объект (2.5. Типовой спектр T \ (A \) модели A) эндобдж 65 0 объект > эндобдж 68 0 объект (2.6. Теорема единственности для однородных моделей) эндобдж 69 0 объект > эндобдж 72 0 объект (2.7. Prime и насыщенные модели) эндобдж 73 0 объект > эндобдж 76 0 объект (2.8. Реализация спектра типа C в однородном A) эндобдж 77 0 объект > эндобдж 80 0 объект (3. Разрешаемые копии однородной модели) эндобдж 81 0 объект > эндобдж 84 0 объект (3.1. Четыре свойства Морли) эндобдж 85 0 объект > эндобдж 88 0 объект (3.2. Представление типов для полной разрешимой теории) эндобдж 89 0 объект > эндобдж 92 0 объект (3.3. Вопрос Морли о разрешимых копиях) эндобдж 93 0 объект > эндобдж 96 0 объект (3.4. Разрешимость простого критерия) эндобдж 97 0 объект > эндобдж 100 0 объект (4.Функции EEF и MEF для \ 0-базиса X) эндобдж 101 0 объект > эндобдж 104 0 объект (4.1. Эффективная функция расширения \ (EEF \) для T \ (A \)) эндобдж 105 0 объект > эндобдж 108 0 объект (4.2. Монотонные приближения к ВЭФ) эндобдж 109 0 объект > эндобдж 112 0 объект (4.3. Монотонные функции на \ 0-базисе X) эндобдж 113 0 объект > эндобдж 116 0 объект (4.4. Монотонная функция расширения \ (MEF \) для X) эндобдж 117 0 объект > эндобдж 120 0 объект (4.5. Теорема MEF) эндобдж 121 0 объект > эндобдж 124 0 объект (4.6. Поиск MEF для простой модели) эндобдж 125 0 объект > эндобдж 128 0 объект (4.7. Нахождение MEF для насыщенной модели) эндобдж 129 0 объект > эндобдж 132 0 объект (5. Положительные результаты на однородных моделях) эндобдж 133 0 объект > эндобдж 136 0 объект (5.1. D-базис для спектра степеней X = T \ (A \)) эндобдж 137 0 объект > эндобдж 140 0 объект (5.2. Преобразование EEF и MEF в степень d) эндобдж 141 0 объект > эндобдж 144 0 объект (5.3. Два подхода к однородным моделям) эндобдж 145 0 объект > эндобдж 148 0 объект (5.4. Младшие копии однородных моделей) эндобдж 149 0 объект > эндобдж 152 0 объект (5.5. Nonlow2 степени могут вычислять однородные копии) эндобдж 153 0 объект > эндобдж 156 0 объект (5.6. Если S \ (T \) удовлетворяет ТАС, получаем все ненулевые степени) эндобдж 157 0 объект > эндобдж 160 0 объект (6. Отрицательные результаты для однородных моделей) эндобдж 161 0 объект > эндобдж 164 0 объект (6.1. Контрпример к вопросу Морли) эндобдж 165 0 объект > эндобдж 168 0 объект (6.2. Обобщенный контрпример и характеристика) эндобдж 169 0 объект > эндобдж 172 0 объект (7. Однородные граничные степени) эндобдж 173 0 объект > эндобдж 176 0 объект (8.Заключение) эндобдж 177 0 объект > эндобдж 180 0 объект (8.1. Отделение свойств от ограничивающих простых моделей) эндобдж 181 0 объект > эндобдж 184 0 объект (8.2. Вычислимо перечислимые степени простых моделей) эндобдж 185 0 объект > эндобдж 188 0 объект (8.3. C.E. степени насыщенных моделей) эндобдж 189 0 объект > эндобдж 192 0 объект (Использованная литература) эндобдж 193 0 объект > эндобдж 196 0 объект (Благодарности) эндобдж 197 0 объект > эндобдж 200 0 obj> транслировать х ڍ YKFW ݓ c + dqq — * / @ 9V \ S5j |

Определение сегмента рынка

Что такое сегмент рынка?

Термин «сегмент рынка» относится к людям, которые сгруппированы вместе в маркетинговых целях.Сегменты рынка являются частью более крупного рынка, часто объединяя людей в одну или несколько схожих характеристик. Корпорации и их маркетинговые команды используют различные критерии для развития целевого рынка для своих продуктов и услуг. Специалисты по маркетингу подходят к каждому сегменту по-разному, но только после того, как они полностью поймут потребности, образ жизни, демографические данные и личность целевого потребителя.

Ключевые выводы

  • Сегмент рынка — это группа людей, обладающих одной или несколькими схожими характеристиками.
  • Корпорации и маркетинговые команды используют различные критерии для развития целевых рынков для своих продуктов и услуг.
  • Критерии рыночного сегмента включают однородность основных потребностей сегмента, уникальность и общую реакцию на маркетинговую тактику.
  • Реакция сегментов рынка на маркетинговые планы или стратегии обычно очень предсказуема.
  • Общие черты сегмента рынка включают интересы, образ жизни, возраст и пол.

Как работают сегменты рынка

Сегмент рынка — это категория клиентов, которые имеют схожие симпатии и антипатии на однородном рынке.Этими клиентами могут быть отдельные лица, семьи, предприятия, организации или смесь разных типов.

Известно, что сегменты рынка несколько предсказуемо реагируют на маркетинговую стратегию, план или продвижение. Вот почему маркетологи используют сегментацию при выборе целевого рынка. Как следует из названия, сегментация рынка — это процесс разделения рынка на подгруппы, в которых его участники имеют общие характеристики.

Чтобы соответствовать самым основным критериям рыночного сегмента, должны присутствовать три характеристики:

  • должна быть однородность среди общих потребностей сегмента
  • должно быть различие, которое делает сегмент уникальным среди других групп
  • требуется наличие общей реакции или аналогичной и в некоторой степени предсказуемой реакции на маркетинг

Общие характеристики рыночного сегмента включают интересы, образ жизни, возраст, пол и т. Д.Общие примеры сегментации рынка включают географическую, демографическую, психографическую и поведенческую.

Компании, разбирающиеся в сегментах рынка, могут проявить себя как эффективные маркетологи, получая при этом большую отдачу от своих инвестиций.

Примеры сегментов рынка и сегментации рынка

Банковская отрасль представляет собой очень хороший пример того, как компания продвигает свои рынки на определенные сегменты рынка. Все коммерческие банки обслуживают широкий круг людей, многие из которых имеют соответствующие жизненные ситуации и финансовые цели.Если банк хочет продавать товары для бэби-бумеров, он проводит исследование и может обнаружить, что пенсионное планирование является наиболее важным аспектом их финансовых потребностей. Затем банк может продавать отсроченные по налогам счета этому потребительскому сегменту.

Если один и тот же банк хочет эффективно продавать продукты и услуги для миллениалов, IRA Roth и 401 (k) могут быть не лучшим вариантом. Вместо этого банк может провести углубленное исследование рынка и обнаружить, что большинство миллениалов планируют завести семью. Банк использует эти данные для продвижения удобных для колледжей сбережений и инвестиционных счетов для этого потребительского сегмента.

Иногда компания уже имеет продукт, но может еще не иметь целевой потребительский сегмент. В этом сценарии бизнес должен определить свой рынок и предложить свое предложение своей целевой группе. Рестораны — хороший тому пример. Если ресторан находится рядом с колледжем, он может продавать свою еду таким образом, чтобы побудить студентов провести счастливый час, а не пытаться привлечь ценных бизнес-клиентов.

Как используются сегменты рынка?

Обычно используемые в маркетинговых стратегиях сегменты рынка помогают компаниям оптимизировать свои продукты и услуги в соответствии с потребностями данного сегмента.Сегменты рынка часто используются для определения целевого рынка.

Как определить сегменты рынка?

Вообще говоря, для определения рыночного сегмента необходимы следующие три критерия. Для начала основные потребности подгруппы должны быть однородными. Во-вторых, сегмент должен иметь отличные характеристики. Наконец, сегмент дает аналогичный ответ на маркетинговые методы. Потенциальные покупатели группируются в различные сегменты, часто в зависимости от того, какую ценность они придают продукту или услуге.

Что является примером сегмента рынка?

Рассмотрим компанию, которая продает товары для здоровья и красоты как мужчинам, так и женщинам. Эти продукты, такие как бритвы или средства по уходу за кожей, обычно дороже для женщин, чем для мужчин. Упаковка продуктов также различается — продукты предназначены для женщин с розовыми и цветочными акцентами, соответствующими гендерным стереотипам. С другой стороны, продукция компании, предназначенная для мужчин, отличается более жесткими черными и серыми оттенками.

Заявление AABA о расизме и расизме

Следующее заявление AABA о расе и расизме было написано подкомитетом AABA, которому было поручено пересмотреть предыдущее заявление AABA о биологических аспектах расы, которое было опубликовано в American Journal of Physical Anthropology , vol.101, pp. 569-570, 1996. Подкомитет Комитета по разнообразию (COD) состоял из (в алфавитном порядке): Ребекка Акерманн, Шила Атрейя, Дебора Болник, Агустин Фуэнтес (председатель), Тина Ласиси, Санг-Хи Ли, Шэй. -Акил Маклин и Робин Нельсон.

Заявление было единогласно принято Исполнительным комитетом AABA на заседании 27 марта 2019 г. на 88-м ежегодном собрании в Кливленде, штат Огайо.

Эту выписку можно скачать в формате PDF здесь .

Краткое содержание: Заявление AABA о расе и расизме

Раса не дает точного представления о биологической изменчивости человека.В прошлом он никогда не был точным, и он остается неточным при оценке современных человеческих популяций. Люди не делятся биологически на отдельные континентальные типы или расовые генетические кластеры. Вместо этого западное понятие расы следует понимать как систему классификации, которая возникла в результате европейского колониализма, угнетения и дискриминации и поддерживала их. Таким образом, она коренится не в биологической реальности, а в политике дискриминации. Из-за этого за последние пять веков раса стала социальной реальностью, которая структурирует общества и то, как мы воспринимаем мир.В этом отношении раса реальна, как и расизм, и оба имеют реальные биологические последствия.

Люди имеют большую часть (99,9%) общей ДНК. Тем не менее, особи демонстрируют значительную генетическую и фенотипическую изменчивость. Взаимодействие генома и окружающей среды, локальные и региональные биологические изменения во времени и генетический обмен между популяциями привели к тому биологическому разнообразию, которое мы наблюдаем у людей сегодня. Примечательно, что варианты не распределяются по нашему виду таким образом, который четко отражается на социально признанных расовых группах.Это верно даже для аспектов человеческого разнообразия, которые мы часто подчеркиваем при обсуждении расы, таких как черты лица, цвет кожи и тип волос. Никакая группа людей не является и никогда не была биологически однородной или «чистой». Более того, человеческие популяции не являются — и никогда не были — биологически обособленными, по-настоящему изолированными или фиксированными.

В то время как раса не точно отражает модели биологического разнообразия человека, многочисленные научные исследования демонстрируют, что расизм, предубеждение против кого-либо из-за его расы и вера в неотъемлемое превосходство и неполноценность различных расовых групп влияют на нашу биологию, здоровье , и благополучие.Это означает, что раса, хотя и не является научно точной биологической концепцией, может иметь важные биологические последствия из-за эффектов расизма. Вера в расы как естественный аспект человеческой биологии и институциональное и структурное неравенство (расизм), возникшее в тандеме с такими верованиями в европейских колониальных условиях, являются одними из наиболее разрушительных элементов в человеческих обществах.

Заявление AABA о расе и расизме

Введение

Концепция расы развивалась рука об руку с расистскими идеологиями на протяжении последних пяти столетий, и биологическая антропология сыграла важную роль в ее создании. и увековечивание расовой концепции и расистских идеологий.Расистские политические доктрины не должны получать поддержки со стороны научных исследований, но на практике расизм был создан совместно с неточными изображениями человеческих вариаций, предоставленными учеными. На протяжении всей нашей истории ААП / БА и многие из ее членов были замешаны в создании и воплощении расистских идеологий путем неправомерного использования, фальсификации или предвзятого производства научной информации. Мы признаем эту историю и подчеркиваем, что мы не должны скрывать ее, даже когда мы стремимся положить конец этой практике и предотвратить повторное появление неправильных представлений о расе в будущем.

Хотя науку часто представляют как объективную, аполитичную и беспристрастную, многие якобы биологические концепции расы имеют укоренившиеся культурные стереотипы, предубеждения и этноцентрические взгляды. Мы признаем, что устаревшие и неточные представления о расе и расизме до сих пор используются в научных исследованиях и иногда внедряются в то, что в остальном кажется «современной», технологически продвинутой наукой. Мы против такой практики.

Как ученые, мы стремимся исключить влияние предвзятости, расового профилирования и других ошибочных представлений о человеческих вариациях из наших планов исследований, интерпретации научных данных и отчетов о результатах исследований.Это происходит не просто из-за опасений по поводу того, как неученые используют научные исследования; это также о том, как сами ученые представляют, реализуют, анализируют и представляют свои исследования. Мы предлагаем это утверждение в качестве основы для того, что мы знаем о расе и расизме, чтобы помочь нам делать более точные научные исследования и лучше донести то, что мы знаем о биологических вариациях человека, до более широкой аудитории.

Что такое раса и чем она не является

Расовые категории не дают точной картины биологической изменчивости человека.Различия существуют внутри и между популяциями по всей планете, и группы людей могут быть дифференцированы по образцам сходства и различия, но эти модели не соответствуют социально определенным расовым группам (таким как белые и черные) или определенным на континенте географическим кластерам ( например, африканцы, азиаты и европейцы). То, что было охарактеризовано как «раса», не является дискретными биологическими группами или эволюционно независимыми линиями. Кроме того, хотя физические черты, такие как цвет кожи и текстура волос, часто подчеркиваются в расовой классификации, и часто делаются предположения о структуре генетического разнообразия относительно континентальной географии, ни то, ни другое не следует расовым линиям.Распределение биологической изменчивости в нашем виде демонстрирует, что наши социально признанные расы не являются биологическими категориями.

В то время как человеческие расовые группы не являются биологическими категориями, «раса» как социальная реальность — как способ структурирования общества и восприятия мира — вполне реальна. Расовые группы, которые мы признаем на Западе, создавались социально, политически и юридически за последние пять веков. Они развивались вместе с европейской колониальной экспансией и появлением американских и европейских обществ с хорошо задокументированными историями формирования и структурирования расовыми иерархиями, неравенством власти, экономической эксплуатацией, лишением собственности, перемещением, геноцидом и институциональным расизмом.Эти обычаи уходят корнями в допущения о врожденных, естественных различиях между европейцами и другими народами, а системы расовой классификации тесно связаны с историей колониализма, империи и рабства европейских поселенцев. Разделение людей на разные расы никогда не было полностью невинным, беспристрастным или аполитичным; расовая классификация долгое время служила оправданием эксплуатации, угнетения, дискриминации и структурного расизма. Примечательно, что расовые категории со временем изменились, отражая способы, которыми общества меняют свой социальный, политический и исторический облик, доступ к ресурсам и практику угнетения.

Документированные образцы биологических вариаций человека и процессы, формирующие их

a) Геномные вариации

Люди разделяют подавляющее большинство (99,9%) нашей ДНК. Тем не менее, особи демонстрируют существенную генетическую и фенотипическую изменчивость, включая людей в одном сообществе. Никакая группа людей не является и никогда не была биологически однородной или «чистой». Более того, человеческие популяции не являются — и никогда не были — биологически дискретными, изолированными или статичными.Социально определяемые расовые категории не соответствуют точно генетическим паттернам нашего вида: генетическая изменчивость внутри и между человеческими группами не следует по расовым линиям.

Большинство генетических вариантов клинически различаются, постепенно меняясь в географическом пространстве независимо от расовых границ. Мы также видим большее генетическое разнообразие в африканских и африканских диаспорных популяциях, чем в других популяциях, и генетические варианты, обнаруженные за пределами Африки, в значительной степени являются подмножеством тех, которые встречаются внутри нее. Более того, разнообразие обычно уменьшается у популяций, расположенных дальше от Африки.Поскольку человеческая родословная впервые возникла на африканском континенте, более длительная история популяций позволила накопить больше генетических вариаций в Африке, а за пределами Африки происходило неоднократное сокращение разнообразия по мере рассредоточения людей и образования новых популяций. Сегодняшние модели разнообразия также отражают последующие миграции и генетический обмен, при этом географическое расстояние, топография и социально-политические силы влияют на частоту / масштаб взаимодействий и распределение генетических вариантов как в космополитических, так и в некосмополитических популяциях по всему миру.Естественный отбор и адаптация к местной среде также повлияли на популяции.

Тесты на генетическое происхождение могут идентифицировать кластеры индивидуумов на основе моделей генетического сходства и различия, но конкретные кластеры, которые мы делаем, зависят от индивидуумов, включенных в анализ. Тесты на генетическое происхождение также имеют тенденцию приравнивать современных людей и современные образцы генетической изменчивости к тем, которые существовали в прошлом, даже если они не идентичны. В этом отношении тесты на происхождение часто слишком упрощают и искажают историю и образец генетической изменчивости человека, и делают это таким образом, чтобы предполагать большее соответствие между генетическими моделями и определяемыми культурой категориями, чем это существует на самом деле.

b) Физическая изменчивость

Физическая или фенотипическая изменчивость у нашего вида отражает взаимодействие между геномом человека и окружающей средой. Взаимодействие между геномом и окружающей средой и поток генов через наш вид порождают множество фенотипов, которые мы наблюдаем у людей сегодня, включая такие черты, как морфология черепа (форма головы, форма носа, черты зубов) и аспекты формы тела.

Большинство фенотипических вариаций является непрерывным и, следовательно, понимается с точки зрения частоты и распределения признаков.Адаптация, история популяции и нейтральные эволюционные силы — все это сформировало частоты и распределение вариаций, которые мы наблюдаем сегодня и в прошлом. Большинство признаков также полигенны (на них влияют несколько генов или локусов), и наше понимание генетики, лежащей в их основе, является неполным.

Окружающая среда играет важную роль в структурировании фенотипической изменчивости человека. Окружающая среда в самом широком смысле относится ко всему, от среды матки до таких вещей, как диета или качество воздуха во время роста и развития, а также на протяжении всей жизни.В качестве одного примера, уровни ультрафиолетового излучения, специфичные для окружающей среды, сыграли важную роль в развитии изменений цвета кожи человека. Кроме того, помимо корреляции с факторами окружающей среды и географией, фенотипические вариации человека могут быть распределены внутри и между группами в соответствии с полом, возрастом и даже различными средами местного уровня, такими как социально-экономический класс или каста.

Поскольку окружающая среда обычно изменяется постепенно по мере изменения широты / долготы, большинство фенотипических вариаций у людей клинически распределено по географическому пространству.В результате фенотипы человека различаются по частоте в разных популяциях, а не просто присутствуют или отсутствуют в зависимости от населения или континента. Это верно даже для аспектов человеческого разнообразия, которые считались тесно связанными с расой, таких как черты лица, цвет кожи и тип волос. Например, цвет кожи, характеристика, традиционно связанная с расовыми категориями, является продуктом долгосрочной эволюции, включающей более 37 генетических локусов, местные факторы окружающей среды, миграции и поток генов между популяциями.Таким образом, цвет кожи показывает клинальное распределение, которое нельзя разделить на несопоставимые категории. Сходные фенотипы возникли как в близкородственных, так и в отдаленных группах, адаптирующихся к сходным условиям, включая генетические варианты светлой пигментации кожи, которые, например, развились как внутри, так и за пределами африканского континента.

Подобно генетической изменчивости человека, фенотипическая изменчивость у нашего вида не соответствует расовым линиям. Раса представляет собой произвольное и искусственное разделение непрерывной изменчивости и, таким образом, не дает точного представления о фенотипической изменчивости человека или популяционных сходствах и различиях.

c) Влияние истории эволюции человека

Как геномные, так и фенотипические вариации, существующие у нашего вида, отражают тот факт, что все люди, живущие сегодня, принадлежат к одному виду, Homo sapiens , и имеют общее происхождение. Наш род ( Homo ) развился между 2,5 и 3 миллионами лет назад в Африке и мигрировал вокруг и из Африки примерно 1,8 миллиона лет назад. Ранний Homo состоял из ряда различных форм (возможно, видов), некоторые из которых пересекались во времени и пространстве, но все они были явно человеческими (а не обезьяноподобными), с инструментальными культурами и приспособлениями для высокопрофессионального двуногого передвижения. .Данные свидетельствуют о том, что ранние виды, такие как Homo erectus , как опытные охотники-собиратели, были функционально безволосыми и, предположительно, демонстрировали биологические вариации, в том числе вариации цвета кожи, согласующиеся с вариациями, наблюдаемыми в сегодняшнем циркумэкваториальном мире. Наш вид, Homo sapiens , возник в результате сложного процесса миграции, взаимодействия и обмена генами за последние несколько сотен тысяч лет или более. Генетические и морфологические данные свидетельствуют о том, что поток генов неоднократно происходил среди различных популяций в позднем плейстоцене; многие из этих линий обеспечили элементы нашей генетической структуры, которые имели решающее значение для нашего успеха как разнообразного, адаптируемого вида.По сути, мы все являемся гибридами, человечество возникло из многих запутанных родословных — родословных, которые нельзя разделить на отдельные единицы с четкими репродуктивными барьерами. На протяжении истории эволюции человека генетические и фенотипические вариации демонстрируют постепенное и непрерывное распределение по географическому положению (клинам), сформированное адаптацией к новой среде, возникшей в результате миграции и потока генов.

Дилемма расы и расизма

Группы людей, которые существуют в нашем виде, социально определены, динамичны и непрерывно развиваются — объединения социально и биологически взаимодействующих индивидуумов с постоянно меняющимися границами, отражающими бесчисленное множество способы, которыми отдельные лица, семьи и другие группы людей создают связи, перемещаются, торгуют, спариваются, воспроизводят и меняют свою социальную идентичность и принадлежность во времени.Раса не фиксирует эти истории или закономерности биологической изменчивости человека, которые возникли в результате. Это также не дает четкого представления о генетическом происхождении. Однако он отражает наследие расистских идеологий, а также социально-политические соображения, культурную идентичность и социальный опыт, преобладающие в эпохи во время и после начала колониализма европейских поселенцев. Поэтому расу следует рассматривать как парадигму для сортировки людей и популяций на единицы на основе исторического контекста и социальных, культурных и политических мотивов.

Хотя «раса» не является биологией, расизм действительно влияет на нашу биологию, особенно на наше здоровье и благополучие. Расизм — это предубеждение против кого-либо из-за его расы в контексте веры в неотъемлемое превосходство и неполноценность различных расовых групп, которая подкрепляется институциональными и историческими структурами. Межличностный опыт расизма и структурного расизма включает, помимо прочего, явное угнетение, физическое порабощение, лишение собственности или перемещение, ограниченный доступ к медицинскому обслуживанию, экономическую и образовательную дискриминацию, истории сегрегации и материальные лишения.Значительный объем исследований демонстрирует множество способов, которыми расизм может влиять на то, как наши тела, иммунная система и даже наши когнитивные процессы реагируют и развиваются. Это означает, что «раса», хотя и не является научно точным биологическим понятием, может иметь важные биологические последствия из-за эффектов расизма. Вера в «расы» как естественные аспекты человеческой биологии и структуры неравенства (расизма), возникающие из таких убеждений, являются одними из самых разрушительных элементов человеческого опыта как сегодня, так и в прошлом.

Разделение клеток и изоляция клеток: методы, методы, приложения


Клеточная биология сложна, учитывая множество переменных, которые исследователи должны знать и учитывать, чтобы получить значимые результаты. Проведение экспериментов на изолированной популяции клеток, а не на гетерогенной смеси клеток, является распространенным подходом к снижению сложности эксперимента. Это позволяет клеточным биологам уверенно относить наблюдаемые эффекты и реакции к определенному типу клеток.Таким образом, владение основными методами выделения клеток — ценный навык для любого клеточного биолога. Вот все, что вам нужно знать о разделении клеток.


Что такое разделение клеток?

Разделение клеток, также обычно называемое изоляцией клеток или сортировкой клеток, представляет собой процесс выделения одной или нескольких конкретных популяций клеток из гетерогенной смеси клеток. Существует ряд методов разделения клеток, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы.



Как ученые готовят образцы для разделения клеток?

Есть много разных способов подготовить образцы для оптимального выделения клеток. Выбранный вами метод зависит от исходного образца и может включать удаление из него определенных элементов или просто создание одноклеточной суспензии.

Разделение клеток может быть выполнено на различных сложных биологических образцах, включая:


Выделить клетки из крови

Подробный обзор методов выделения различных популяций клеток из образцов крови.

Подробнее>

Выделить клетки из тканей

Методы выделения клеток из таких тканей, как селезенка и лимфатические узлы.

Подробнее>

Какие методы и методы разделения клеток доступны?

Есть много разных способов изолировать клетки из сложных биологических образцов. Общие характеристики, используемые для выделения клеток, включают размер клеток, плотность клеток, форму клеток и экспрессию поверхностных белков.Наиболее распространенные методы разделения клеток включают:

Существуют также менее часто используемые методы разделения клеток, в том числе сортировка клеток с активацией плавучести, выделение клеток на основе аптамеров, истощение комплемента и многое другое.

Посмотреть все методы разделения клеток>


Выбор метода разделения клеток, отвечающего вашим исследовательским потребностям

Узнайте больше о методах разделения ячеек, описанных выше, чтобы выбрать лучший метод для вашего приложения.

Сравнить методы>

Некоторые методы могут использоваться в комбинации для повышения эффективности и улучшения характеристик изоляции ячеек. Например, клетки можно предварительно обогатить с помощью иммуномагнитного разделения клеток перед сортировкой клеток, активируемой флуоресценцией (FACS). Это может быть особенно полезно при выделении популяций редких клеток (например, предварительное обогащение врожденных лимфоидных клеток (ILC) перед сортировкой по потоку) или конкретных подмножеств в пределах данной популяции.


Как выбрать лучший метод разделения клеток для своего исследования?

Существует несколько факторов, которые можно использовать для определения того, какой метод выделения клеток использовать. В зависимости от предполагаемого последующего применения изолированных клеток, ученые должны учитывать производительность (т.е. чистоту и извлечение) и эффективность метода разделения клеток, а также жизнеспособность и функцию изолированных клеток.

Производительность

Ключевыми показателями эффективности методов разделения клеток обычно являются чистота и извлечение.

  • Чистота относится к доле желаемых клеток в конечной фракции выделенных клеток и обычно выражается в процентах от общего числа живых клеток. Чистоту чаще всего измеряют с помощью проточной цитометрии. Он показывает, может ли конечная выделенная популяция клеток в достаточной степени отражать характеристики этого конкретного типа клеток без мешающих эффектов других типов клеток.
  • Recovery отвечает на вопрос: из всех желаемых клеток, которые вы можете получить из своего образца, сколько вы действительно можете выделить? И наоборот, сколько желаемых клеток вы потеряли из-за метода разделения клеток? Узнайте, как оценить восстановление после процедур изоляции клеток>

Жизнеспособность и функции

Как жизнеспособность, так и функция изолированных клеток важны, когда исследователям нужны живые очищенные клетки для последующего культивирования клеток и других приложений.

  • Жизнеспособность можно выразить как процент живых клеток в изолированном образце.
  • Функция клеток, которые вы изолируете, должны сохраняться в течение всего процесса разделения клеток, чтобы ваши последующие анализы точно отражали физиологическую функцию интересующего типа клеток.

Эффективность

Ученые часто работают сверхурочно и одновременно работают над несколькими проектами.Выбор эффективных методов поможет вам преодолеть потребности научных исследований и достичь большего за меньшее время. Пропускная способность, скорость, простота использования и автоматизация — все это важные переменные, которые необходимо учитывать для максимальной эффективности изоляции вашей ячейки.

  • Пропускная способность относится к скорости, с которой может быть выполнено разделение ячеек с точки зрения объема образца, количества ячеек или количества образцов. Если вы работаете с большими объемами образцов или с несколькими образцами одновременно, вам нужно подумать, какая технология разделения клеток может обеспечить желаемую пропускную способность.
  • Скорость означает время, необходимое для завершения процедуры изоляции ячейки. Более быстрые протоколы разделения ячеек желательны, если вам нужно увеличить пропускную способность и добиться большего, проведя время в лаборатории. Некоторые из самых быстрых наборов для выделения клеток позволяют выделить высокоочищенные клетки всего за 8 минут.
  • Простота использования способствует надежности и воспроизводимости метода разделения клеток. Простые протоколы являются ключом к сокращению ошибок и изменчивости, вызываемых пользователем.
  • Автоматизация может уменьшить изменчивость, ограничить количество рабочего времени, которое требуется, и позволит вам делать больше, используя свое время в лаборатории. Инструменты автоматического разделения клеток также снижают риск контакта с опасными патогенами при работе с потенциально инфекционными образцами.

Критерии оценки методов разделения клеток

Есть много параметров, которые вы можете учитывать при выборе правильного метода выделения клеток для вашего исследования.

Посмотреть больше параметров>

Эффективные технологии разделения клеток

Мы рекомендуем вам выбрать технологии разделения клеток, которые помогут вам добиться максимальной эффективности и получить высокоочищенные функциональные клетки, необходимые для ваших исследований. Более умные и продуманные технологии позволят вам добиться большего, проведя время в лаборатории.

Ниже приведены некоторые из технологий изоляции клеток, которые мы разработали с расчетом на эффективность:

EasySep ™ Иммуномагнитное разделение клеток

Изолируйте клетки с помощью простой заливки всего за 8 минут.

Узнать больше>

Автоматическое иммуномагнитное разделение клеток RoboSep ™

Изолируйте клетки до 16 образцов одновременно с минимальными затратами времени.

Узнать больше>

RosetteSep ™ Изоляция клеток иммунной плотности

Изолируйте подмножества клеток человека непосредственно из цельной крови во время центрифугирования в градиенте плотности.

Узнать больше>

Изолирующие пробирки SepMate ™ PBMC

Изолируйте PBMC всего за 15 минут.

Узнать больше>

Мой опыт работы с EasySep ™ был безупречным. Протокол прост и быстр, почти слишком прост и позволил мне успешно изолировать интересующие клетки с высокой степенью чистоты.Это дает мне дополнительное время для других экспериментов и дает мне уверенность в своих данных.

У меня нет опыта работы с другими продуктами для изоляции клеток, но сейчас мне нет необходимости искать что-либо еще, поскольку EasySep ™ прост и выполняет свою работу безупречно!

Мэтью Кормье, кандидат наук


Изучите эти ресурсы

Видео

Как работает технология магнитного разделения клеток EasySep ™: быстрое и простое выделение клеток

Видео

Как работают изолирующие пробирки SepMate ™ PBMC: от цельной крови до PBMC за 15 минут

Настенная диаграмма

Частоты и процентное содержание иммунных клеток мышей типа

Настенная диаграмма

Частоты типов клеток в периферической крови человека

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *