Система оценивания биология огэ: ОГЭ по биологии 2021. Теория, практика, КИМ по биологии 2021.

Шкала баллов по биологии огэ. Критерии оценивания всего огэ

Минимальные баллы ОГЭ – пороговые значения для аттестации выпускника в 9 классе. Для того чтобы получить аттестат о неполном среднем образовании в 2016 году нужно сдать 4 экзамена: обязательные математику, русский язык и два экзамена на выбор.

0

Dbubbe.eu5.org

Минимальный балл ОГЭ по русскому – 15 первичных баллов (не менее 9 баллов за грамматику). Этот минимум не позволит вам продолжить образование в профильном 10 классе, для дальнейшего обучение нужно набрать профильный балл – 31. Минимальный балл ОГЭ по математике – 8 (минимум по модулю «реальная математика» и по модулю «геометрия» от 2 баллов за каждый и по модулю «алгебра» от 3 баллов), профильный – 30 баллов. Таким образом, что бы продолжить образование в профильном классе, нужно набрать от 30 баллов.

Два оставшихся экзамена выпускник 2016 года сдает по выбору. Информация о максимальных и минимальных баллах ОГЭ по остальным предметам опубликована на официальных порталах ОГЭ.

Минимумы по предметам, которые в 2016 году можно сдавать на ОГЭ: физика и химия 9 первичных (профильные баллы – 30 и 23), биология и история России – 13 (профильные 33 и 32), география – 12 (профильный — 24), обществознание – 15 (профильный — 30), литература – 7 (профильный – 15), информатика и ИКТ – 5 (профильный – 15), иностранные языки – 29 (профильный — 56).

Минимальный балл ОГЭ – это крайний вариант, он соответствует тройке по 5-балльной шкале. Для поступления в колледжи и техникумы на бюджетную основу нужно иметь результаты выше.

Таблица перевода баллов ОГЭ 2017

Узнать свою оценку по тестовым баллам стало гораздо проще. Благодаря этой таблице вы можете оценить уровень своих знаний и заполнить пробелы в темах, вызывающих у вас вопросы.

Решайте , сверяйтесь с правильными ответами и узнайте свою оценку. Также хотим обратить ваше внимание на некоторые , планируемые в КИМах в 2016 году.

* Русский язык

Отметка «4» выставляется, если ученик набрал от 25 до 33 баллов, из них не менее 4 баллов за грамотность (по критериям ГК1-ГК4). Если по критериям ГК1-ГК4 учащийся набрал менее 4 баллов, выставляется отметка «3».

Отметка «5» выставляется, если ученик набрал от 34 до 39 баллов, из них не менее 6 баллов за грамотность (по критериям ГК1-ГК4). Если по критериям ГК1-ГК4 учащийся набрал менее 6 баллов, выставляется отметка «4».

* Математика

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменуемый за выполнение всей экзаменационной работы, — 32 балла. Из них — за модуль «Алгебра» — 14 баллов, за модуль «Геометрия» — 11 баллов, за модуль «Реальная математика» — 7 баллов.

Рекомендуемый минимальный результат выполнения экзаменационной работы, свидетельствующий об освоении федерального компонента образовательного стандарта в предметной области «Математика», — 8 баллов, набранные в сумме за выполнение заданий всех трех модулей, при условии, что из них не менее 3 баллов по модулю «Алгебра», не менее 2 баллов по модулю «Геометрия» и не менее 2 баллов по модулю «Реальная математика».

Преодоление этого минимального результата дает выпускнику право на получение, в соответствии с учебным планом образовательного учреждения, итоговой отметки по математике или по алгебре и геометрии. Рекомендованные шкалы пересчета первичного балла в экзаменационную отметку по пятибалльной шкале:

• суммарного балла за выполнение работы в целом — в экзаменационную отметку по математике;
• суммарного балла за выполнение заданий, относящихся к разделу «Алгебра» (все задания модуля «Алгебра» и задания 14, 15, 16, 18, 19, 20 модуля «Реальная математика»), — в экзаменационную отметку по алгебре;
• суммарного балла за выполнение заданий, относящихся к разделу «Геометрия» (все задания модуля «Геометрия» и задание 17 модуля «Реальная математика»), — в экзаменационную отметку по геометрии).

* Химия 1

Работа без реального эксперимента,

Отметку «5» выставят в том случае, если из общей суммы баллов, достаточной для получения этой отметки, выпускник набрал 5 и более баллов за выполнение заданий части 3.

* Химия 2

Работа с реальным экспериментом,

Отметку «5» выставят в том случае, если из общей суммы баллов, достаточной для получения этой отметки, выпускник набрал 7 и более баллов за выполнение заданий части 3.

Влияние на аттестат

Согласно вышеприведенным критериям выставления оценок, на ОГЭ тестовые баллы могут быть пересчитаны по стандартной пятибалльной системе. Но на итоговый аттестат эти оценки влиять не будут. Школьникам выдадут аттестаты с отметками, заработанными ими в течение учебного года. Эта оценка влияет только в случае, если на ОГЭ получена двойка, — аттестат не выдадут.

Такая система оценок введена для более точной оценки уровня знаний учеников с хорошими и отличными отметками.

Минимальный балл (оценка 3) — 12

Максимальный балл ОГЭ по литературе (ГИА 9 класс) в 2018 году — 33

Проходной балл ОГЭ 2018 по литературе в профильные классы — 22

Шкала перевода баллов ОГЭ 2018 по литературе в оценки

Таблица 1

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме обучающихся в профильные классы средней школы.

Разработанные специалистами ФГБНУ «ФИПИ» шкалы перевода первичных баллов в отметки по пятибалльной шкале для проведения ОГЭ носят РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЙ ХАРАКТЕР.

Экзаменационные работы ОГЭ по литературе проверяются двумя экспертами.

По результатам проверки эксперты независимо друг от друга выставляют баллы за каждый ответ на задания экзаменационной работы… В случае существенного расхождения в баллах, выставленных двумя экспертами, назначается третья проверка.

Существенное расхождение в баллах определено в критериях оценивания по соответствующему учебному предмету.

Третий эксперт назначается председателем предметной комиссии из числа экспертов, ранее не проверявших экзаменационную работу. Третьему эксперту предоставляется информация о баллах, выставленных экспертами, ранее проверявшими экзаменационную работу обучающегося. Баллы, выставленные третьим экспертом, являются окончательными».

1. Если расхождение между суммами баллов, выставленных первым и вторым экспертами за выполнение любого из заданий 1. 1.1 и 1.1.2, 1.2.1 и 1.2.2, составляет 3 или более первичных балла, то третий эксперт проверяет соответствующее задание по всем критериям.

2. Если расхождение между баллами, выставленными первым и вторым экспертами по любому из критериев заданий 1.1.1 и 1.1.2, 1.2.1 и 1.2.2, составляет 2 первичных балла, то третий эксперт проверяет соответствующее задание по данному критерию.

3. Если расхождение между суммами баллов, выставленных первым и вторым экспертами за выполнение любого из заданий 1.1.3 и 1.2.3, составляет 4 или более первичных балла, то третий эксперт проверяет соответствующее задание по всем критериям.

4. Если расхождение между баллами, выставленными первым и вторым экспертами по любому из критериев заданий 1.1.3 и 1.2.3, составляет 2 или более первичных балла, то третий эксперт проверяет соответствующее задание по данному критерию.

5. Если расхождение между суммами баллов, выставленных первым и вторым экспертами за выполнение задания части 2 (2.1–2. 4), составляет 6 или более первичных баллов, то третий эксперт проверяет ответ на это задание по всем критериям.

6. Если расхождение между баллами, выставленными первым и вторым экспертами по любому из критериев задания части 2 (2.1–2.4), составляет 2 или более первичных балла, то третий эксперт проверяет соответствующее задание по данному критерию. 7. Если один из экспертов поставил 0 баллов (или поставил «Х») по первому критерию любого из заданий, а другой эксперт – ненулевое значение, то третий эксперт должен перепроверить это задание по всем критериям.

Государственная (итоговая) аттестация выпускников основной школы в новой форме осуществляется в 2014 г. по 14 предметам. Первичные баллы за выполнение экзаменационной работы ГИА переводятся в отметку по 5-балльной шкале. В связи с этим Федеральный институт педагогических измерений (ФИПИ) опубликовал «Рекомендации по использованию и интерпретации результатов выполнения экзаменационных работ для проведения государственной (итоговой) аттестации выпускников основной школы в новой форме в 2015 году» (скачать документ).

Региональным комиссиям дано право изменять шкалу перевода баллов в большую или меньшую сторону по обязательным предметам.

Баллы, полученные на ГИА и пересчитанные в пятибалльную систему, влияют на отметки в аттестате по соответствующему предмету. В аттестат ставится средний показатель между отметкой, полученной на ГИА, и годовой по предмету. Округление производится по правилам математики, то есть 3,5 округляется до 4 и 4,5 — до 5.

Оценки за экзамен выпускники могут узнать в своей школе после того, как работы будут проверены и результаты утверждены.

Шкала перевода баллов по РУССКОМУ ЯЗЫКУ

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменуемый за выполнение всей экзаменационной работы, — 39 баллов

Минимальный порог: 15 баллов

* Критерии и пояснение к оцениванию ГИА по русскому языку

Критерий	Пояснение к оцениванию	Баллы
ГК1. Соблюдение орфографических норм	Орфографических ошибок нет, или допущено не более 1 ошибки.
	Допущены 2-3 ошибки
	Допущены 4 ошибки и более
ГК2. Соблюдение пунктуационных норм	Пунктуационных ошибок нет, или допущено не более 2 ошибок
	Допущены 3-4 ошибки
	Допущено 5 ошибок и более
ГК3. Соблюдение грамматических норм	Грамматических ошибок нет, или допущена 1 ошибка
	Допущены 2 ошибки
	Допущены 3 ошибки и более
ГК4. Соблюдение речевых норм	Речевых ошибок нет, или допущено не более 2 ошибок
	Допущены 3-4 ошибки
	Допущено 5 ошибок и более

Шкала перевода баллов по МАТЕМАТИКЕ

Максимальный первичный балл: 38 балла (увеличился на 5 балла). Из них — за модуль «Алгебра» — 17 баллов, за модуль «Геометрия» — 14 баллов, за модуль «Реальная математика» — 7 баллов.

Минимальный порог: 8 баллов (из них не менее 3 баллов по модулю «Алгебра», не менее 2 баллов по модулю «Геометрия» и не менее 2 баллов по модулю «Реальная математика»)

Преодоление этого минимального результата даёт выпускнику право на получение, в соответствии с учебным планом образовательного учреждения, итоговой оценки по математике (если изучение математики осуществлялось выпускником в рамках интегрированного курса математики) или по алгебре и геометрии.

Шкала пересчёта первичного балла за выполнение экзаменационной работы в целом в отметку по математике :

Шкала пересчёта первичного балла за выполнение модуля «Алгебра» в отметку по алгебре :

Шкала пересчёта первичного балла за выполнение модуля «Геометрия» в отметку по геометрии :

18 баллам .

Шкала перевода баллов по ФИЗИКЕ

Максимальный первичный балл: 40 баллов (повысился на 4 балла)

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам .

Шкала перевода баллов по ХИМИИ

Шкала пересчета первичного балла за выполнение экзаменационной работы без реального эксперимента
(Демоверсия ОГЭ по химии №1 )

Максимальный первичный балл: 34 балла

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 23 баллам .

Шкала пересчета первичного балла за выполнение экзаменационной работы с реальным экспериментом
(Демоверсия ОГЭ по химии №2 )

Максимальный первичный балл за работу с реальным экспериментом: 38 баллов.

Минимальный порог: 9 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме обучающихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 25 баллам .

Шкала перевода баллов по БИОЛОГИИ

Максимальный первичный балл: 46 баллов

Минимальный порог: 13 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллу .

Шкала перевода баллов по ГЕОГРАФИИ

Максимальный первичный балл: 32 балла

Минимальный порог: 12 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 24 баллам .

Шкала перевода баллов по ОБЩЕСТВОЗНАНИЮ

Максимальный первичный балл: 39 баллов

Минимальный порог: 15 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам .

Шкала перевода баллов по ИСТОРИИ

Максимальный первичный балл: 44 балла

Минимальный порог: 13 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 32 баллам .

Шкала перевода баллов по ЛИТЕРАТУРЕ

Максимальный первичный балл: 23 балла

Минимальный порог: 7 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 15 баллам .

Шкала перевода баллов по ИНФОРМАТИКЕ и ИКТ

Максимальный первичный балл: 22 балла

Минимальный порог: 5 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 15 баллам .

Шкала перевода баллов по ИНОСТРАННОМУ ЯЗЫКУ

(АНГЛИЙСКИЙ, НЕМЕЦКИЙ, ФРАНЦУЗСКИЙ, ИСПАНСКИЙ)

Максимальный первичный балл: 70 баллов

Минимальный порог: 29 баллов

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы. Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 56 баллам.

Так называется экзамен, который непременно должен сдать каждый школьник, закончивший девятый класс. ОГЭ и дальше будет оставаться гарантией перехода ученика в десятый и одиннадцатый классы, после окончания которых, открыт путь в ВУЗы. Он также не перестанет быть визитной карточкой для поступления в учреждения профильного образования. Тем не менее, не прекращаются слухи об изменении числа экзаменов ОГЭ. Попробуем разобраться, какие изменения могут произойти.

Основной государственный экзамен – это своего рода генеральная репетиция для сдачи другого важного теста в жизни учащегося школы – ЕГЭ. Оценки последнего украсят аттестат будущего выпускника школы. От них зависит судьба молодого человека – либо продолжить учебу дальше, либо начать трудовую деятельность.

Сколько предметов сдавать в 9 классе

В настоящее время среди обязательных экзаменов ОГЭ числится математика и русский язык. Однако, стоит напомнить, что еще в 2015 году в Министерстве образования заговорили об увеличении числа экзаменов в ближайшие годы.

На самом деле, раньше уже предлагалось четыре предмета для сдачи ОГЭ. До 2014 года среди обязательных предметов были: математика и русский язык, а два других можно было выбирать по своему усмотрению. При этом выбор дополнительных предметов в реальности был таков:

• обществоведение — 40%;
• биология — 21,5%;
• Физика — 12,8%.

Начиная с 2017 года, решено вернуться к практике сдачи нескольких экзаменов. Как заявил заместитель Министра образования Н. Третьяк в 2017 и 2018 годах собираются ввести еще два обязательных предмета, а к 2020 году добавят следующие два предмета. Таким образом, в ближайшее время для сдачи ОГЭ будет необходимо сдать следующее количество обязательных предметов:

• с 2016 — 2017 годах – 4;
• с 2018 года – 5;
• после 2020 года – 6.

Уже в 2017 году оценки ОГЭ по обязательным предметам станут влиять на аттестат школьника. Учащиеся, которые не сдадут обязательные предметы, будут вынуждены пересдавать их в августе.

Пока неизвестно, какие конкретно будут введены предметы. Тем не менее, муссируются слухи, что среди обязательных предметов обязательно будет физика и история.

Для чего вводят дополнительные экзамены

Анализируя ситуацию с образованием в последние годы, специалисты пришли к выводу, что уровень подготовки школьников, сдающих всего два обязательных экзамена при ОГЭ, резко упал.

После введения двух обязательных предметов ситуация кардинально поменялась и ученики стали выбирать в основном для сдачи ОГЭ математику и русский язык – 90%. Другие предметы распределились так:

• обществоведение — 9%;
• биология — 3,5%;
• физика — 4,1%.

Анализируя эту таблицу и показанную выше, можно увидеть, что общий уровень образования стал намного ниже. Получилось так, что из шестнадцати предметов, преподаваемых сейчас для старшеклассников, контролируется практически только два.

В Министерстве образования считают, что возврат к сдаче нескольких экзаменов поможет в дальнейшем лучше сдать ЕГЭ и в целом улучшит подготовку школьников.

Особенности новых экзаменов

До 2016 года шкала оценок в каждом регионе была разной. Преподаватели сами определяли, за какие знания стоит ставить пятерку, а за какие – двойку. С введением новых обязательных предметов, будут внедрены единые стандарты оценки знаний.

КИМы – контрольно-измерительные материалы также будут разрабатывать не в регионах, а станут едиными по всей стране.

ФИПИ уже готовиться к разработке новых экзаменов для старшеклассников. Быстрее всего у Федерального института педагогических измерений добавиться работа и для выпускников школ. В Министерстве образования планируют также увеличить количество экзаменов для ЕГЭ.

Для улучшения уровня подготовки в 2018 году могут ввести и специальную аттестацию в четвертом классе. Рассматривается вопрос и о возможности ввода экзаменов в начальных классах.

Изменения в КИМах и оценке ОГЭ

Официальный сайт ФИПИ дает полную информацию о тех изменениях, которые произойдут в 2018 году.

Математика	Экзамен содержит 26 задач: Алгебра -11; Геометрия – 8; Математика – 7. В заданиях 2,3,8,14 нужно сделать правильный выбор из предложенных вариантов, в других –необходимо указать правильное число.
Русский язык	Билет имеет 15 заданий. Сначала необходимо написать изложение прослушанного текста. Его можно слушать только два раза. Далее ответить на 13 тестов, которые содержат правильный ответ. Результат может быть предложен цифрой или словом. В конце необходимо будет написать сочинение на одну из тем. Можно использовать словари.
Обществоведение	КИМ состоит из 31 задания. Билет состоит из двух частей: В первой части содержится 25 заданий, ответы на которые необходимо сделать кратко. В шести следующих задания нужно дать развернутый ответ.
Физика	Экзамен имеет 26 заданий, из которых на 21 вопрос нужно дать короткий ответ, а на пять следующих – ответить аргументированно.
Биология	В билете представлено 32 задания, распределенных на 2 части: 28 – короткие ответы; 4 – необходимо отвечать аргументированно.
Химия	Ожидается 22 задания: 19 – короткий ответ; 3 – развернутая формулировка.
География	Необходимо ответить на 30 вопросов: Ответы на задания 1-8,10-13,21,22,27-29 необходимо выбрать из предложенных вариантов и представить в виде цифры правильного ответа. Ответить на вопросы 9,14,16-19,24-26,30 следует, написав слово или цифры. В заданиях 15,20,23 нужно дать развернутую аргументированную информацию. Можно пользоваться атласами, калькулятором и линейкой.
История	Билет содержит 35 вопросов. Тридцать заданий решается просто – нужно дать короткий ответ. Над пятью другими задачами стоит потрудиться. В 31 и 32 задании необходимо показать умение работать с источником.

Как уже отмечалось выше, если раньше учитывались только оценки двух предметов, то с 2017 года результаты всех тестов будут влиять на будущий аттестат. Документ, подтверждающий окончание школы получат только те, кто сдал четыре предмета из пяти на удовлетворительную оценку или выше.

Что касается начисления баллов за экзамены, то они изменяться по математике. Теперь балы по алгебре и геометрии будут объединены. В результате каждого экзамена можно набрать следующее максимальное число баллов:

Предмет	Макс. число баллов	Число баллов для получения оценки «отлично»	Количество баллов для получения оценки «хорошо»	Число баллов для получения оценки «удовле-творительно»
Математика	32	22 и выше	15-21	8-14
Русский язык	39	Выше 34 включительно	25-33	15-24
Физика	40	От 31 включительно	20-30	10-19
Химия	34	Больше 27 включительно	18-26	9-17
Биология	46	37 и выше	26-36	13-25
География	32	27 и больше	20-26	12-19
Общество-ведение	39	Выше 34 включительно	25-33	15-24
История	44	От 35 включительно	24-34	13-23
Литература	23	Больше 19 включительно	14-18	7-13
Информатика	22	Выше 18 включительно	12-17	5-11
Иностранный язык	70	59 и выше	46-58	29-45

Пересдача экзамена

В 2018 году предстоит сдавать пять экзаменов. Не исключено, что некоторые ученики не смогут собраться с силами и «завалят» один из предметов. Министерство образование предусмотрело такую ситуацию. Учащиеся могут пересдавать экзамены, но их может быть не больше двух. Если школьник не прошел испытание больше чем по двум предметам, он не переходит в следующий класс и остается на повторное обучение в том же классе.

С первого взгляда, все эти изменения кажутся достаточно сложными, учитывая, что раньше ОГЭ не был обязательным.

Депутаты Госдумы, которые утвердили новые правила, считают, что новшества пойдут на пользу общества. Они считают, что уровень интеллектуальных способностей подрастающего поколения вырастет по сравнению с нынешним периодом.

МОУ Каменниковская СОШБиология

Существенных изменений ни в содержании, ни в структуре КИМ ЕГЭ по биологии в этом году нет. Содержание представлено, по-прежнему, семью блоками. Распределение заданий в этих блоках также не изменилось. Единственное изменение — увеличение времени работы на экзамене на 25 минут.

Но, несмотря на то, что формально изменений спецификация не показывает, фактически увеличен объем содержания и сложность заданий — это касается заданий и первой, и, в особенности, второй части.

К чему готовиться?

Во-первых, к освоению полного объема знаний. Ученикам важно уметь их применить в новой ситуации.

Во-вторых, — к освоению умения интегрировать знания, использовать межпредметные связи.

В третьих, важно освоить умение многоаспектного рассмотрения объектов и процессов (структурно-функциональный, эволюционный, экологический).

В-четвертых, необходимо понимать алгоритмы выполнения заданий разного вида.

В-пятых, нужно изучить требования к оцениванию разных заданий.

Примеры заданий с использованием структурно-функционального подхода и выстраиванием причинно-следственных связей, внутрипредметной интеграции и межпредметных связей:

Задания линии 25 , Задания линии 26, Задания линии 27 , Задания линии 28 

Разделы биологии для подробного изучения

Важно понимать, что при подготовке к ЕГЭ в каждом курсе биологии необходимо реализовать структурно-функциональный, эволюционный и экологический подходы.

1. Растения. Грибы. Бактерии. Лишайники (не менее 9-10 заданий):

• Клетки: строение в сравнении
• Растительные ткани: строение функции
• Органы растений: строение функции
• Процессы жизнедеятельности растений (механизмы)
• Классификация растений
• Адаптация к условиям среды, значение

2. Животные (не менее 9-10 заданий):

• Классификация животных
• Характеристики типов и классов
• Строение и жизнедеятельность представителей
• Усложнение в процессе эволюции
• Адаптация к условиям среды, значение

3. Человек (не менее 9-10 заданий):

• Ткани: строение функции
• Органы и системы органов: строение функции
• Процессы жизнедеятельности: какими органами и системами органов обеспечиваются, механизм, включая нервно-гуморальную регуляцию Положение человека в системе органического мира

4. Общая биология (до 20 заданий):

• Клетка
• Организм
• Вид/популяция
• Биогеоценоз
• Биосфера

32 варианта / под ред. B.C. Рохлова

№ темы	Название темы	Коды контролируемых элементов содержания	Элементы содержания, проверяемые заданиями
1	Биология как наука.   Признаки живых организмов	1.1	Роль биологии в формировании современной естественнонаучной картины мира, в практической деятельности людей. Методы изучения живых объектов. Биологический эксперимент. Наблюдение, описание, измерение биологических объектов
		2.1	Клеточное строение организмов как доказательство их родства, единства живой природы. Гены и хромосомы. Нарушения в строении и функционировании клеток — одна из причин заболеваний организмов
		2.2	Признаки организмов. Наследственность и изменчивость — свойства организмов. Одноклеточные и многоклеточные организмы
2	Царство Растения	3.3	Царство Растения. Роль растений в природе, жизни человека и собственной деятельности
		2.2	Ткани, органы, системы органов растений. Приёмы выращивания и размножения растений, уход за ними
3	Царство Животные	3.4	Царство Животные
		2.2	Ткани, органы, системы органов животных. Уход за животными
		3.5	Усложнение животных в процессе эволюции
		4.14	Профилактика заболеваний, вызываемых паразитическими животными и животными переносчиками возбудителей болезней
4	Царство Грибы. Царство Бактерии. Лишайники. Вирусы	2.1	Вирусы — неклеточные формы жизни
		3.1	Царство Бактерии. Роль бактерий в природе, жизни человека и собственной деятельности. Бактерии — возбудители заболеваний растений, животных, человека
		3.2	Царство Грибы. Роль грибов в природе, жизни человека и собственной деятельности. Роль лишайников в природе, жизни человека и собственной деятельности
		4.14	Инфекционные заболевания человека: грипп, гепатит, ВИЧ-инфекция
5	Эволюция органического мира	3.5	Учение об эволюции органического мира. Ч. Дарвин — основоположник учения об эволюции. Усложнение растений и животных в процессе эволюции. Биологическое разнообразие как результат эволюции
		4.1	Сходство человека с животными и отличие от них
6	Биосоциальная сущность и высшая нервная деятельность человека	4.1	Общий план строения человека
		4. 13	Психология и поведение человека. Высшая нервная деятельность. Условные и безусловные рефлексы, их биологическое значение. Познавательная деятельность мозга. Сон, его значение. Биологическая природа и социальная сущность человека. Сознание человека. Память, эмоции, речь, мышление. Особенности психики человека: осмысленность восприятия, словесно-логическое мышление, способность к накоплению и передаче из поколения в поколение информации. Значение интеллектуальных, творческих и эстетических потребностей. Цели и мотивы деятельности. Индивидуальные особенности личности: способности, темперамент, характер. Роль обучения и воспитания в развитии психики и поведения человека
7	Нервная система и органы чувств человека	4.2	Нейро-гуморальная регуляция процессов жизнедеятельности организма. Нервная система. Рефлекс. Рефлекторная дуга. Железы внутренней секреции. Гормоны
		4.12	Органы чувств, их роль в жизни человека
8	Пищеварительная, дыхательная и выделительная системы человека	2.2	Ткани, органы, системы органов
		4.3	Питание. Система пищеварения. Роль ферментов в пищеварении
		4.4	Дыхание. Система дыхания
		4.7	Обмен вещества и превращение энергии в организме человека. Витамины
		4.8	Выделение продуктов жизнедеятельности. Система выделения
		4. 14	Укрепление здоровья: сбалансированное питание. Факторы риска: несбалансированное питание, курение и употребление алкоголя. Инфекционные заболевания (кишечные, мочеполовые, органов дыхания). Предупреждение инфекционных заболеваний
		4.15	Приёмы оказания первой доврачебной помощи: при отравлении некачественными продуктами, угарным газом, спасении утопающего
9	Внутренняя среда организма человека	4.5	Внутренняя среда организма: кровь, лимфа, тканевая жидкость. Группы крови. Иммунитет
		4.6	Транспорт веществ. Кровеносная и лимфатическая системы
		4.14	Укрепление здоровья. Факторы риска: гиподинамия, курение, употребление алкоголя. Переливание крови. Профилактические прививки
		4.15	Первая помощь при кровотечениях
10	Покровы тела. Опора и движение. Размножение и развитие организма человека	4.9	Покровы тела и их функции
		4.10	Размножение и развитие организма человека
		4.11	Опора и движение. Опорно-двигательный аппарат
		4.14	Уход за кожей, волосами и ногтями. Укрепление здоровья: закаливание, двигательная активность, рациональная организация труда и отдыха. Факторы риска: гиподинамия. Профилактика травматизма, ожогов, обморожений
		4. 15	Приёмы оказания первой доврачебной помощи: при травмах опорно-двигательного аппарата; ожогах; обморожениях
11	Экология	5	Взаимосвязи организмов и окружающей среды
		3.3	Роль растений в природе, жизни человека и собственной деятельности

Результаты поиска для сайтов REU | НСФ

	Нормальный, Алабама
	Монтгомери, Алабама
	Вашингтон, округ Колумбия
	Нью-Йорк, Нью-Йорк		Темы исследований/ключевые слова: Бионауки, филогения, систематика, эволюция, сохранение, палеонтология, неонтология, музей, беспозвоночные, позвоночные, геномика, морфология Комментарии: Дополнительный контакт: Мария Риос mrios@amnh. org REU SITE: Systematics, Evolution and Conservation for the 21st CenturyAbstract of Award
	Тусон, Аризона
	Темпе, Аризона
	Темпе, Аризона
	Темпе, Аризона
	Аризона		Темы исследования / .	Темпе, Аризона
	Оберн, Алабама
	Оберн, Алабама		Темы исследований/ключевые слова: биология, биологические науки, экология, лимнология, управление рыболовством, эволюция, молекулярная биология, микробиология, инвазивные виды, поведение, статистика, восстановление, моделирование, гидрология, дистанционное зондирование REU Сайт: Тепловодная водная экологияAbstract Премии
	Оберн, Алабама		Темы исследований/ключевые слова: Междисциплинарные исследовательские проекты, охватывающие такие дисциплины, как инженерное дело, информатика, химия, биология, физика и науки о Земле, наставничество в группах междисциплинарный характер дисциплин STEM и улучшить чувство принадлежности к STEM за счет укрепления эффективных отношений между наставником и подопечным. Совместные подходы среди ученых и инженеров.	Оберн, Алабама
	Оберн, Алабама		Темы исследований/ключевые слова: Контроль температуры процессора для снижения энергопотребления, локализация внутри помещений с использованием глубокого обучения, архитектура, дружественная к температуре, интеллектуальные инженерные сети, распределенная аналитика, алгоритмы машинного обучения Физика, информатика и инженерия
	Обернский университет, Алабама
	Бермудские острова — все мероприятия проводятся на Бермудских островах, Нью-Йорк		Темы/ключевые слова исследований: океанография, морские науки, экология коралловых рифов, атмосферные науки, биология, биохимия, молекулярная биология, химия, физика, геология, экология Комментарии: Эта программа REU проводится в течение ОСЕННЕГО СЕМЕСТРА и занимает место полностью в BIOS на Бермудских островах. Онлайн-заявки принимаются до 31 мая каждого года. REU Сайт: Осенний семестр Студенческие исследования в области океанографии и морских наук в Бермудском институте наук об океане.	Мэн	Первичный: Доктор Дэвид Филдс (207) 315-2567 [email protected] Вторичный: Валери Янг (207) 315-2567	Темы исследований/ключевые слова: Океанография, морская биология, климатические исследования, микробиология, вирусология, сенсорная биология, экология беспозвоночных, биология беспозвоночных, Комментарии: Веб-сайт приложения обычно открывается в январе со сроками выполнения в середине февраля. REU в Лаборатории наук об океане Бигелоу.	Спирфиш, Южная Дакота
	Бойсе, Айдахо		Темы исследований/ключевые слова: Национальная и кибербезопасность: борьба с терроризмом, онлайн-обнаружение и устранение неправомерных действий и дезинформации, системы обнаружения вторжений, атаки по сторонним каналам, облегченная криптография Data-driven SecurityAbstract of Award
	Айдахо		Темы исследований/ключевые слова: Материаловедение, магнитные материалы, моделирование материалов, аддитивное производство, фотогальваника, батареи, синтез керамики, тканевая инженерия Materials for SocietyAbstract of Award
	Бойсе, Айдахо		Темы исследований/Ключевые слова: Бионауки, экология, поведение, популяционная биология, экология сообщества, природопользование, антропогенное воздействие, паразитология, сохранение, динамика хищник-жертва. REU Сайт: Raptor ResearchAbstract of Award
	Нью-Йорк, Нью-Йорк
	Бостон, Массачусетс
	Бостон, Массачусетс
	Бостон, Массачусетс
	Бостон, Массачусетс
	Бостон, Массачусетс		Темы исследований/ключевые слова: химия, биохимия, биоматериалы, биофизика, бионеорганическая химия, биологическая химия, вычислительная биология
	Боуи, Мэриленд
	Боуи, Мэриленд		Темы исследований/ключевые слова: биологические науки, биология, наука о растениях, ботаника, сельское хозяйство, продовольственная безопасность, геномика, микробиология, местные овощи, сорго, фиксация азота, ризобий сосредоточиться на местных овощах и зерновых культурах; «Забытая еда» Кенийские культуры. Резюме награды

Химик-растение I работа в Харре в OGE Energy

Описание компании

OGE Energy — коммунальная компания, основанная в 1902 году и имеющая штаб-квартиру в Оклахома-Сити, штат Оклахома.У них есть видение предоставления современных коммунальных услуг, чтобы зарядить энергией людей и организацию. Чтобы обслуживать клиентов, они нанимают своих сотрудников, предлагая различные специальные услуги, такие как устойчивость интеллектуальной сети, производство электроэнергии, коммерческие потребители, поставка электроэнергии в жилые дома, ветроэнергетика и многое другое. Они завлекают, вдохновляют и ценят усилия своих сотрудников и награждают их различными льготами, такими как план 401K, счет с гибкими расходами, оплачиваемый отпуск и многое другое.Они предпочитают включать творческих, инициативных и полных энтузиазма кандидатов, которые могут удовлетворить разнообразные потребности и требования клиентов. Они набирают новых сотрудников в различных областях, таких как обработчики материалов, старший деловой партнер, юридическая стажировка, специалист по управлению ИТ-продуктами и многое другое.

Должностная инструкция

Завод Химик I

Код отслеживания

20200294

Должностная инструкция

Сводка по позиции:

Выполняет экологические и химические функции на электростанции для обеспечения эффективной работы и соблюдения экологических норм.

Основные обязанности:

• Обеспечивает соблюдение политик безопасности и продвигает культуру безопасности, моделируя поведение, соответствующее принципу «Без происшествий и травм» (IIF).

• Выполняет основные функции по соблюдению экологических норм.

• Выполняет основные операции по очистке воды.

• Выполняет базовый контроль водно-химического режима котла и контроль водно-химического режима охлаждающей воды.

• Служить техническим ресурсом для персонала завода.

• Представитель компании в инспекциях природоохранного ведомства (например, EPA, ODEQ, Корпоративной комиссии).

Требования:

• Степень бакалавра химии; или степень бакалавра наук с двухлетним (2) летним опытом работы в области химии (т. е. экологическая лаборатория, регулирующие органы, экологический консалтинг, эквивалентный военный опыт, промышленная экология и т. д.).

Предпочтительная квалификация: Знания, навыки и способности:

• Способность принять и применять философию «Без происшествий и травм» (IIF).

• Базовые знания о заводских системах очистки воды.

• Базовые знания в области систем охлаждающей воды.

• Базовые знания об охране окружающей среды и отчетности предприятий.

• Способность общаться с людьми на разных уровнях в организации.

• Базовые навыки работы с компьютером с использованием MS Office (например, Word, Excel, Access).

• Способность читать и понимать экологические нормы, политику компании и рабочие процедуры.

• Продемонстрированные механические способности в использовании ручных инструментов.

• Возможность взять на себя дополнительную ответственность.

• Демонстрирует способность управлять отходами завода RCRA.

Условия работы:

• Может потребоваться поездка.

• Может потребоваться для работы с нестандартным графиком работы, который включает сверхурочную работу, выходные, праздничные дни, дежурства и вызовы.

• Может подвергаться воздействию экстремальных условий и ненастной погоды.

• Требуется для работы с многокорабельными бригадами и другими группами.

• Может работать в опасных условиях, когда существует физическая опасность из-за механического оборудования.

• Физические требования

• Подъем и перенос до 50 фунтов.

• Толкание до 46 фунтов силы.

• Тяга с усилием до 43 фунтов.

• Частая ходьба с частым подъемом по лестнице.

• Периодическое восхождение по лестнице.

• Частое стояние на различных поверхностях.

• Частая сутулость, приседание и/или стояние на коленях.

• Частая мелкая моторика и хватание.

• Периодическое вытягивание рук над головой и частое вытягивание вперед.

• Периодическое сидение.

• Периодическое печатание и использование компьютера.

• Для получения дополнительной информации о физических требованиях посетите сайт oge.com/physicaldemands

Особые требования безопасности:

• Эта должность классифицируется как работа, связанная с безопасностью, в соответствии с законодательством штата. На лиц, занимающих эту должность, распространяются положения и условия, изложенные в Плане тестирования на наркотики OGE Energy Corp.

Место работы

Харра, Оклахома, США

Тип позиции

Полная/обычная

Зарегистрироваться новые вакансии публикуются ежедневно

Эта вакансия была опубликована в субботу, 29 августа 2020 г., и срок ее действия истек в пн, 07 сентября 2020 г.

Минимум 38 750 долларов США

48 438 долларов США средний

Максимум 63 435 долларов США

Задания

• Анализ органических или неорганических соединений для определения химических или физических свойств, состава, структуры, взаимосвязей или реакций с использованием методов хроматографии, спектроскопии или спектрофотометрии.
• Проведение тестов контроля качества.
• Поддержание в рабочем состоянии лабораторных приборов и при необходимости устранение неполадок.
• Подготовьте тестовые растворы, соединения или реагенты для персонала лаборатории для проведения тестов.
• Вызывать изменения в составе веществ путем введения тепла, света, энергии или химических катализаторов для количественного или качественного анализа.
• Оценка лабораторных процедур безопасности для обеспечения соответствия стандартам или внесения улучшений по мере необходимости.
• Сбор и анализ тестовой информации для определения эффективности работы процесса или оборудования или для диагностики неисправностей.
• Написание технических документов или отчетов или подготовка стандартов и спецификаций для процессов, объектов, продуктов или испытаний.
• Совещайтесь с учеными или инженерами для проведения анализа исследовательских проектов, интерпретации результатов испытаний или разработки нестандартных тестов.
• Разработка, улучшение или настройка продуктов, оборудования, формул, процессов или аналитических методов.
• Направлять, координировать или консультировать персонал по процедурам испытаний для анализа компонентов или физических свойств материалов.
• Покупайте лабораторные материалы, такие как химикаты, когда запасы заканчиваются или подходят к концу срока годности.
• Изучение влияния различных методов обработки, консервирования или упаковки на состав или свойства пищевых продуктов.

Навыки

• Понимание прочитанного – Понимание письменных предложений и абзацев в рабочих документах.
• Активное слушание. Уделение полного внимания тому, что говорят другие люди, уделение времени тому, чтобы понять высказанные мысли, задавать вопросы по мере необходимости и не перебивать в неподходящее время.
• Письмо. Эффективное письменное общение в соответствии с потребностями аудитории.
• Разговор — Общение с другими для эффективной передачи информации.
• Математика — Использование математики для решения задач.
• Наука — Использование научных правил и методов для решения проблем.
• Критическое мышление — Использование логики и рассуждений для определения сильных и слабых сторон альтернативных решений, выводов или подходов к проблемам.
• Активное обучение — Понимание значения новой информации как для текущего, так и для будущего решения проблем и принятия решений.
• Мониторинг — Мониторинг/Оценка собственной деятельности, других лиц или организаций для внесения улучшений или принятия корректирующих мер.
• Комплексное решение проблем — выявление сложных проблем и анализ соответствующей информации для разработки и оценки вариантов и реализации решений.
• Анализ контроля качества — Проведение испытаний и проверок продуктов, услуг или процессов для оценки качества или производительности.
• Суждение и принятие решений — Рассмотрение относительных затрат и выгод потенциальных действий для выбора наиболее подходящего.
• Системный анализ — определение того, как должна работать система и как изменения условий, операций и среды повлияют на результаты.
• Оценка систем. Определение мер или показателей производительности системы и действий, необходимых для улучшения или корректировки производительности относительно целей системы.

Знания

• Клиентское и личное обслуживание — Знание принципов и процессов предоставления клиентских и личных услуг. Это включает в себя оценку потребностей клиентов, соответствие стандартам качества услуг и оценку удовлетворенности клиентов.
• Производство и переработка — Знание сырья, производственных процессов, контроля качества, затрат и других методов для максимизации эффективного производства и распределения товаров.
• Компьютеры и электроника — Знание печатных плат, процессоров, чипов, электронного оборудования, компьютерного оборудования и программного обеспечения, включая приложения и программирование.
• Инженерия и технологии – Знание практического применения технических наук и технологий. Это включает в себя применение принципов, методов, процедур и оборудования для проектирования и производства различных товаров и услуг.
• Математика — Знание арифметики, алгебры, геометрии, исчисления, статистики и их приложений.
• Химия. Знание химического состава, строения и свойств веществ, а также химических процессов и превращений, которым они подвергаются.Это включает в себя использование химических веществ и их взаимодействие, знаки опасности, методы производства и методы утилизации.
• Английский язык – Знание структуры и содержания английского языка, включая значение и написание слов, правила составления и грамматику.

ОГЭ Энергия

Описание

OGE Energy — коммунальная компания, основанная в 1902 году и имеющая штаб-квартиру в Оклахома-Сити, штат Оклахома.У них есть видение предоставления современных коммунальных услуг, чтобы зарядить энергией людей и организацию. Чтобы обслуживать клиентов, они нанимают своих сотрудников, предлагая различные специальные услуги, такие как устойчивость интеллектуальной сети, производство электроэнергии, коммерческие потребители, поставка электроэнергии в жилые дома, ветроэнергетика и многое другое. Они завлекают, вдохновляют и ценят усилия своих сотрудников и награждают их различными льготами, такими как план 401K, счет с гибкими расходами, оплачиваемый отпуск и многое другое.Они предпочитают включать творческих, инициативных и полных энтузиазма кандидатов, которые могут удовлетворить разнообразные потребности и требования клиентов. Они набирают новых сотрудников в различных областях, таких как обработчики материалов, старший деловой партнер, юридическая стажировка, специалист по управлению ИТ-продуктами и многое другое.

Местоположение

Несколько местоположений

Промышленность

Трубопроводный транспортЭлектроэнергетика

Всего объявлений о вакансиях за последние

На основе 130 бирж вакансий, дубликаты исключены

0

Среднее время жизни публикации

Общее количество объявлений о вакансиях в прошлом

На основе 130 бирж вакансий, дубликаты исключены

Должностная категория	Распределение	6 месяцев	1 год

Веб-платформа для системной биологии и анализа экспрессионных данных

PLoS One. 2016; 11(2): e0149263.

Михаэль Ремер

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

Йоханнес Эйхнер

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

Андреас Дрэгер

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

² Кафедра биоинженерии, Калифорнийский университет, Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, Соединенные Штаты Америки,

Клеменс Врзодек

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

Финья Врзодек

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

Андреас Цель

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

Бин Лю, редактор

¹ Департамент компьютерных наук, Тюбингенский университет, Тюбинген, Германия,

² Кафедра биоинженерии, Калифорнийский университет, Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, Соединенные Штаты Америки,

Харбинский технологический институт Шэньчжэньская аспирантура, КИТАЙ,

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Задумал и разработал эксперименты: MR JE AZ. Выполняли опыты: MR. Проанализированы данные: MR. Предоставленные реагенты/материалы/инструменты для анализа: MR JE AD CW FW. Написал статью: MR.

Поступила в редакцию 27 окт. 2015 г.; Принято 30 января 2016 г.

Это статья с открытым доступом, 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.Эта статья была процитирована. по другим статьям в PMC.

Дополнительные материалы

S1 Рис. Курируемый NCI сигнальный путь церамида из базы данных взаимодействия путей. Это графическое представление сигнального пути церамида, курируемого NCI, полученное из базы данных взаимодействия путей (PID).

(JPEG)

GUID: C40A96CF-4EEE-4B24-BE92-B740189A5961

S2 Рис. Полная сеть модели SBML сигнального пути церамида. Эта сеть представляет собой полную SBML-модель сигнального пути церамида, генерируемого BioPAX2SBML и SBMLsqueezer.Серые квадраты обозначают реакции, светло-серые кружки – реагенты, черные стрелки – участие в реакции, синие линии – ферментативное поведение. Сеть была создана с помощью CySBML.

(PDF)

GUID: DC284284-BB17-4E1E-B123-798329CCDD60

S1 Text: NCI курирует церамидный сигнальный путь. Это курируемый NCI сигнальный путь церамида из базы данных взаимодействия путей в формате BioPAX. Путь доступен для загрузки в пользовательском формате PID XML и стандарте сообщества BioPAX.

(OWL)

GUID: A728FFF1-132E-4247-80AD-0CC7E8E96DAC

S2 Text: Полная SBML-модель сигнального пути церамидов. Эта полная SBML-модель сигнального пути церамида была создана с помощью BioPAX2SBML и SBMLsqueezer. Это черновая модель, которую следует проверить и, возможно, отредактировать, прежде чем использовать для моделирования.

(XML)

GUID: 08B77267-1528-4521-AEDA-C30435E4EA12

S3 Text: Удобочитаемый отчет для полной модели SBML сигнального пути церамида. Это удобочитаемый отчет, созданный с помощью SBML2LaTeX из полной модели SBML сигнального пути церамида, созданной с помощью BioPAX2SBML и SBMLsqueezer.

(PDF)

GUID: 1C765B64-0934-4C57-80B3-21A106EF547E

GUID: B2EE7982-E3C6-48A0-9C71-0C6-48A0-9C71-044FE08D1DE5

S5 Text: Белковое выражение в крысах Вистар после лечения несколькими химическими веществами. Этот CSV-файл содержит данные об экспрессии RPPA, собранные в печени крыс Wistar, которым вводили один из 11 негенотоксичных канцерогенов, 2 канцерогенных канцерогена и 2 негепатоканцерогена.Образцы были выполнены в трех повторностях с соответствующими контролями.

(CSV)

GUID: DB4779F1-49FC-4777-B324-CB97B5066D5E

S6 Text: Файл определения класса для RPPapipe. Это обычный текстовый файл, описывающий взаимосвязь между обработанными и контрольными образцами в данных экспрессии RPPA (текст S5).

(TXT)

GUID: E82590C0-E34A-483B-82E2-E62573C395E6

Заявление о доступности данных

Abstract

Анализ биоинформатики стал неотъемлемой частью исследований в области биологии. Однако установка и использование научного программного обеспечения может быть затруднена и часто требует специальных технических знаний. Причинами являются зависимости от определенных операционных систем или необходимых сторонних библиотек, отсутствие графических пользовательских интерфейсов и документации или нестандартные форматы ввода и вывода. Чтобы сделать биоинформатическое программное обеспечение легко доступным для исследователей, мы представляем здесь веб-платформу.Центр биоинформатики в Тюбингене (ZBIT) Bioinformatics Toolbox предоставляет веб-доступ к набору инструментов биоинформатики, разработанных для системной биологии, аннотирования последовательностей белков и анализа данных экспрессии. В настоящее время коллекция включает программное обеспечение для преобразования и обработки стандартов сообщества SBML и BioPAX, анализа факторов транскрипции и анализа данных микрочипов из исследований транскриптомики и протеомики. Все инструменты размещаются на настроенном экземпляре Galaxy и работают на выделенном вычислительном кластере. Пользователям нужен только веб-браузер и активное подключение к Интернету, чтобы воспользоваться этой услугой. Веб-платформа предназначена для облегчения использования инструментов биоинформатики исследователями, не имеющими передовых технических знаний. Пользователи могут комбинировать инструменты для комплексного анализа или использовать предопределенные настраиваемые рабочие процессы. Все результаты хранятся постоянно и воспроизводимы. Для каждого инструмента мы предоставляем документацию, учебные пособия и примеры данных для максимального удобства использования. ZBIT Bioinformatics Toolbox находится в свободном доступе по адресу https://webservices.cs.uni-tuebingen.de/.

Введение

Системная биология, аннотация факторов транскрипции и анализ данных экспрессии являются основными приложениями биоинформатики. Исследования в этих областях привели к появлению специализированного программного обеспечения и методов, которые способствуют исследованиям в области наук о жизни и привели ко многим биологическим открытиям [1–3]. Однако многие инструменты биоинформатики требуют передовых технических знаний. Например, установка самого программного обеспечения может быть затруднена из-за зависимости от конкретных требований операционной системы или сторонних библиотек.Знание внутреннего устройства форматов файлов также может понадобиться при преобразовании файлов или для объединения различных инструментов. Многие инструменты не предоставляют графический интерфейс пользователя, а только интерфейс командной строки, или не имеют достаточной документации для простого использования. В последние годы появление крупномасштабных данных открыло новые возможности, но также и проблемы во многих областях биологии. Для обработки крупномасштабных данных был предложен ряд вычислительных сред, одной из наиболее известных является среда MapReduce, которая успешно используется в приложениях биоинформатики [4].Однако эти фреймворки требуют специально разработанного программного обеспечения и инфраструктуры, а также передовых технических знаний для установки и обслуживания.

Для облегчения доступа к инструментам для медико-биологических исследователей были созданы онлайн-платформы, предоставляющие предопределенные интерфейсы, через которые можно удаленно использовать инструменты. Преимущество этих веб-платформ в том, что они устанавливаются удаленно на сервер. Таким образом, пользователям не нужно устанавливать программное обеспечение на свою локальную машину, а можно получить доступ к инструментам через удобный интерфейс в веб-браузере.Это позволяет использовать инструменты, требующие большой вычислительной мощности или памяти, независимо от аппаратной конфигурации пользователя, поскольку вычисления выполняются на сервере. По этой причине устройство пользователя и операционная система практически не имеют значения. Даже мобильные устройства с очень ограниченными ресурсами можно использовать для отправки заданий через онлайн-платформу и просмотра результатов в стандартных форматах.

Одним из примеров таких веб-сервисов является Galaxy, открытая веб-платформа для вычислительной биологии [5]. Первоначально Galaxy был разработан для анализа последовательностей, но также использовался в других областях, таких как протеомика и системная биология [6, 7]. Galaxy предоставляет удобный интерфейс для инструментов командной строки. Он включает в себя управление пользователями, хранение результатов в соответствии с научными требованиями и позволяет включать пользовательские инструменты командной строки через XML-файлы.

Здесь мы представляем ZBIT Bioinformatics Toolbox, специализированный экземпляр Galaxy для системной биологии, аннотации факторов транскрипции и анализа данных экспрессии.Наша онлайн-платформа предлагает удобный интерфейс для набора инструментов командной строки, разработанных на кафедре Cognitive Systems. Эти инструменты можно разделить на системную биологию (BioPAX2SBML, SBMLsqueezer, SBML2LaTeX, ModelPolisher), анализ факторов транскрипции (TFpredict, SABINE) и анализ данных экспрессии (RPPApipe, ToxDBScan).

Доступные инструменты

Системная биология

Язык разметки системной биологии (SBML) [8] и формат Biological Pathway Exchange (BioPAX) [9] относятся к наиболее широко используемым стандартам сообщества в системной биологии [10]. Долгое время оба формата были несовместимы: если SBML в основном предназначен для количественного анализа, то BioPAX оптимизирован для обмена качественными путями между базами данных [11]. Для облегчения обмена моделями между исследователями и базами данных было разработано множество инструментов для преобразования форматов моделей и добавления информации из внешних баз данных.

BioPAX2SBML преобразует модели BioPAX в SBML. Эта программа была первым конвертером, правильно переводившим качественные отношения [11].BioPAX2SBML использовался в проекте Path3Models для создания математических моделей в формате SBML из карт биохимических путей, полученных из нескольких источников данных [12].

SBMLsqueezer генерирует кинетические уравнения, необходимые для динамического моделирования, исходя из стехиометрии, участвующих частиц и регулирующих отношений, хранящихся в модели SBML [13]. Программа также способна извлекать экспериментально установленные законы скоростей из базы данных SABIO-RK [14]. SBMLsqueezer использовался в проекте Path3Models для добавления кинетических уравнений в переведенные модели SBML [12].Другие применения SBMLsqueezer включают моделирование активации механизма MAPK в растениях [15] или моделирование эффектов лекарств с использованием подходов системной биологии [16].

SBML2LaTeX генерирует удобочитаемые отчеты модели из файлов SBML [17]. Например, SBML2LaTeX использовался в базе данных BioModels для создания удобочитаемых отчетов в формате PDF для каждой модели в этой базе данных [18, 19]. Эти три инструмента можно объединить в конвейеры, которые создают модели и отчеты SBML (см. Ресурсы).

Рабочие процессы анализа доступны в ZBIT Bioinformatics Toolbox.

Рабочие процессы, представленные на этом рисунке, представляют основные сценарии использования, которые объединяют инструменты из всех трех основных классов инструментов в ZBIT Toolbox. ( а ) Обработка модели SBML с помощью BioPAX2SBML, SBMLsqueezer и SBML2LaTeX. BioPAX2SBML преобразует модели из формата BioPAX в SBML и сохраняет качественные модели. SBMLsqueezer генерирует кинетические законы скорости для каждой реакции, содержащейся в файле SBML. SBML2LaTeX создает удобочитаемые отчеты из файлов SBML. (b) Анализ фактора транскрипции с использованием TFpredict и SABINE.TFpredict используется для идентификации факторов транскрипции и предсказания их доменов суперкласса и ДНК-связывания. SABINE использует эту информацию, чтобы вывести матрицу частот положения, которая представляет их профиль связывания ДНК. ( c ) Анализ массива белков с обращенной фазой с помощью RPPApipe. RPPApipe реализует настраиваемый конвейер для анализа данных RPPA. Это включает в себя нормализацию и аннотацию необработанных данных, статистические методы обнаружения нерегулируемых и дифференциально модифицированных белков и их связь с изменениями на уровне пути, а также визуализацию результатов.

ModelPolisher принимает в качестве входных данных модели SBML, в которых используются соглашения сообщества моделирования на основе ограничений, и дополняет все свои компоненты аннотациями из базы знаний BiGG Models [20]. Приложение сопоставляет идентификаторы всех компонентов модели со спецификацией идентификаторов BiGG (см. [21]). Всякий раз, когда компонент имеет соответствующую запись в базе данных BiGG, ModelPolisher извлекает все доступные метаданные об этом компоненте. ModelPolisher использует идентификаторы BiGG для распознавания конкретных типов реакций и метаболитов и использует соответствующие термины из онтологии системной биологии [22] для четкой аннотации этих компонентов.Он также выполняет базовые проверки, чтобы гарантировать структурную правильность модели, и отображает предупреждения в таких случаях, как дефицит баланса массы. Результатом работы ModelPolisher является обновленный файл SBML, который можно использовать в качестве входных данных для последующих инструментов в наборе инструментов или внешних инструментов, поддерживающих формат SBML.

Аннотация факторов транскрипции

Связывание факторов транскрипции (TF) с определенными доменами ДНК необходимо для регуляции генов. TFpredict идентифицирует ТФ, предсказывает их структурный суперкласс по последовательности белка и использует InterProScan для обнаружения их ДНК-связывающих доменов (DBD) [23, 24].TFpredict применяет подход машинного обучения на основе последовательностей для прогнозирования функциональных характеристик, обученных на данных из баз данных TRANSFAC и MatBase [25, 26]. Эйхнер и др. показали, что TFpredict работает лучше, чем ранее опубликованные методы [23].

Автономный анализатор специфичности связывания (SABINE) определяет мотив ДНК TF как матрицу частот положения (PFM) на основе аминокислотной последовательности, обнаруженных DBD, суперкласса и вида [23]. SABINE использует регрессию опорных векторов для прогнозирования PFM на основе сходства с другими TF с четко определенными PFM.Сходство с другими ТФ устанавливается на основании эволюционного, структурного и химического сходства.

В сочетании TFpredict и SABINE могут использоваться для структурной и функциональной аннотации TF (см. Ресурсы). Например, NR2C2 и PPARA были предсказаны как ТФ для CYP3A4 в гепатоцитах человека и подтверждены в экспериментах во влажной лаборатории [27].

Анализ данных экспрессии

Высокопроизводительный анализ экспрессии генов стал важной частью биологических исследований [2].Массивы белков с обратной фазой (RPPA) использовались, например, в индивидуализированной медицине и биологии рака [28, 29]. RPPApipe предлагает настраиваемые рабочие процессы для экспериментов RPPA, включая предварительную обработку, аннотирование, статистический анализ, кластеризацию, анализ путей и визуализацию результатов (см., [30]). RPPapipe поддерживает несколько экспериментальных планов: стандартные парные планы условий и контроля, а также более специализированные планы с несколькими условиями или повторяющимися временными рядами. В частности, RPPApipe поддерживает ряд специфичных для RPPA анализов, таких как оценка дифференциальных модификаций или профилей путей, которые учитывают меньшее количество аналитов по сравнению с исследованиями транскриптомики. RPPApipe полностью совместим с InCroMAP, что позволяет пользователям интегрировать данные RPPA с другими слоями omics , например, экспрессией мРНК и микроРНК или эпигенетическими модификациями [31].

Транскриптомные исследования недавно исследовались на предмет интеграции в доклинический процесс разработки лекарств [32]. Две основные базы данных по изменениям экспрессии генов после кратковременного воздействия канцерогенных химических веществ на грызунов выложены в открытый доступ: Open TG-GATEs [33] и DrugMatrix [34].ToxDBScan выполняет крупномасштабный скрининг сходства этих двух баз данных, чтобы выяснить канцерогенный потенциал и механизм действия новых химических веществ на основе хорошо охарактеризованных химических веществ, которые вызывают сходные паттерны экспрессии генов [35]. ToxDBScan обеспечивает оценку подобия для оценки релевантности результатов канцерогенности для родственных химических веществ. Кроме того, проводится анализ обогащения путей для получения информации о возможных способах действия. Подход к оценке сходства был успешно подтвержден внешними данными, не включенными в DrugMatrix и TG-GATE [35].

Создание рабочего процесса

Платформа Galaxy позволяет пользователям комбинировать несколько инструментов для создания сложных рабочих процессов. Эти рабочие процессы позволяют пользователям создавать сложные пайплайны, соединяя инструменты анализа через их ввод и вывод. Это соответствует философии UNIX по написанию программ, которые выполняют одну задачу и делают ее хорошо, чтобы обеспечить модульность и возможность повторного использования инструментов и кода. Следовательно, сложные задачи могут быть решены с помощью комбинации простых инструментов.

Мы создали рабочие процессы для распространенных случаев использования, которые, как мы ожидаем, будут полезны пользователям нашей веб-платформы.Все рабочие процессы можно сохранить и поделиться с другими пользователями. Обзор примеров рабочих процессов вместе с описаниями приведен в .

Таблица 1

Предопределенные рабочие процессы в ZBIT Bioinformatics Toolbox.

Описание рабочего процесса	Описание	Шаги
Biopax2SBMlandsqueeze2latex	преобразует файлы BioPax в Full SBML модели и читаемому числам.	3
TFpredict и SABINE	Использует TFpredict и SABINE для аннотирования факторов транскрипции.	2
RPPApipe для двух классов	Обрабатывает наборы данных с парными выборками, полученными из RPPA.	12
Временные ряды RPPApipe	Обрабатывает реплицированные наборы данных временных рядов, полученные от RPPA.	12
RPPApipe multi-class	Обрабатывает наборы данных с несколькими классами выборок, полученными из RPPA.	12

Методы

ZBIT Bioinformatics Toolbox реализован в виде веб-платформы, размещенной в операционной системе GNU/Linux.Мы используем платформу с открытым исходным кодом Galaxy [5], чтобы предоставить общий интерфейс для отдельных инструментов. Все включенные в настоящее время инструменты реализованы либо на Java™, либо на языке R для статистических вычислений. Схематический обзор системы показан на .

Общая архитектура ZBIT Bioinformatics Toolbox.

Эта схема представляет ZBIT Bioinformatics Toolbox и его подсистемы. Во-первых, исследователи (также называемые клиентами) получают доступ к сайту через Интернет. Весь входящий и исходящий трафик обрабатывается Apache.На хост-сервере платформа Galaxy используется для обеспечения внешнего интерфейса, то есть интерфейса, с которым пользователи взаимодействуют для выбора инструментов, загрузки данных и установки параметров для анализа. Galaxy также занимается управлением пользователями, рабочими процессами и постоянным хранением данных. Запрошенный анализ передается в вычислительный кластер через Oracle Grid Engine (OGE). OGE управляет распределением заданий, т. е. индивидуальным анализом с помощью определенного инструмента, по доступным узлам кластера и очереди запущенных, ожидающих и завершенных заданий.На каждом узле кластера Java™Runtime Environment или R используется для выполнения фактического анализа с помощью выбранного инструмента. После завершения выполнения результаты передаются по этой цепочке команд обратно в Galaxy. Затем Galaxy сохраняет результат и отображает его пользователю в соответствующем формате.

Настройка веб-сервера

Все требования к отдельным инструментам и платформе Galaxy были установлены на машине под управлением Ubuntu 14.04. Apache2 и Python 2.7.3 были установлены из основного репозитория Ubuntu.Galaxy был загружен и установлен без привилегий root для защиты системы. Мы используем Oracle Grid Engine для распространения и управления анализом в вычислительном кластере, предназначенном для ZBIT Bioinformatics Toolbox. Вычислительный кластер состоит из трех узлов под управлением Ubuntu 14.04. На всех узлах была установлена ​​среда выполнения Java™ (JRE, версия 1.7.0) из основного репозитория Ubuntu. R (версия 3.2.2) был установлен путем добавления соответствующего репозитория, предоставленного разработчиками R [36].Инструменты командной строки были интегрированы с Galaxy через XML-файлы и сценарии оболочки.

Результаты и обсуждение

Набор инструментов ZBIT Bioinformatics Toolbox содержит семь инструментов из областей системной биологии, аннотации факторов транскрипции и анализа данных экспрессии. Большинство инструментов были разработаны как автономные инструменты командной строки для решения конкретных проблем в соответствующей области. Однако инструменты можно комбинировать для создания сложного анализа, который ранее требовал последующего ручного запуска каждого инструмента.Внешний интерфейс Galaxy предоставляет удобный интерфейс для этих инструментов командной строки, не требуя установки программного обеспечения или его зависимостей. Кроме того, предопределенные и созданные пользователем рабочие процессы можно использовать для автоматизации сложного анализа, для которого потребовалось бы несколько инструментов командной строки. По возможности выходные данные инструмента создаются в стандартизированных и установленных форматах (например, SBML, PDF, CSV). Для каждого инструмента мы предоставляем обширную документацию, учебные пособия, примеры данных и предопределенные рабочие процессы, чтобы максимально упростить использование для исследователей в области наук о жизни. Кроме того, большинство инструментов также доступны в виде отдельных программ для загрузки и автономного использования.

Варианты использования

Чтобы продемонстрировать использование ZBIT Bioinformatics Toolbox, мы кратко опишем варианты использования для каждой из трех категорий. Мы использовали предопределенные рабочие процессы для анализа реальных данных, полученных из общедоступных репозиториев. Все файлы данных также были помещены в ZBIT Bioinformatics Toolbox для воспроизведения описанных вариантов использования.

Создание полных кинетических моделей из карт путей

Церамиды — это сфинголипиды, обнаруженные в клеточной мембране клеток.Передача сигналов церамидов связана с апоптозом и запрограммированной гибелью клеток [37, 38]. Мы загрузили сигнальный путь церамида из базы данных Pathway Interaction Database (PID) в формате BioPAX (см. S1 Text, [39]). Графическое представление пути показано на рис. S1. Мы использовали рабочий процесс BioPAX2SBMLandSqueeze2LaTeX для создания полной кинетической модели, сохраненной в стандартном для сообщества формате SBML, и отчета в формате PDF, удобочитаемого человеком (см. также и ). Рабочий процесс BioPAX2SBMLandSqueeze2LaTeX состоит из трех этапов.Во-первых, BioPAX2SBML использовался для преобразования файла BioPAX в SBML без потери информации (см. Ресурсы). Это достигается использованием пакета расширения SBML для качественных моделей [40]. Во-вторых, SBMLsqueezer использовался для создания и добавления кинетических уравнений для всех реакций в модели (см. S2 Text и ). В-третьих, SBML2LaTeX использовался для создания удобочитаемого отчета в формате PDF (см. Текст S3). Мы использовали рабочий процесс с предустановленными параметрами по умолчанию. Всего созданная модель SBML содержит 50 реакций с участием 93 молекул и 263 кинетическими параметрами.Для дальнейшей настройки модели или отчета SBMLsqueezer и SBML2LaTeX предлагают ряд пользовательских настроек, влияющих на поведение и выбор программы. Модель SBML можно использовать с любым программным обеспечением для моделирования, поддерживающим стандарт SBML и соответствующий пакет SBML Level 3.

Создание полной кинетической модели церамидного сигнального пути.

(a) Предопределенный рабочий процесс Galaxy для создания кинетических моделей из файлов BioPAX. Файлы BioPAX используются многими базами данных путей для описания путей и качественных отношений молекул.BioPAX2SBML используется для преобразования пути, закодированного в BioPAX, в черновую модель SBML. SBMLsqueezer выводит уравнения реакций и кинетические законы скорости для отношений, определенных в результирующей модели SBML. SBML2LaTeX создает удобочитаемый отчет для проверки модели, чтобы облегчить интерпретацию и курирование. ( б ) Подсеть модели SBML сигнального пути церамида. Эта сеть представляет собой небольшую часть полного сигнального пути церамида, который участвует в создании и деградации церамида.Эта сеть содержит четыре обратимые реакции (темно-серые квадраты) и 13 реагентов. Черные стрелки указывают на участие реагентов в реакциях. Синие линии указывают на ферментативное поведение реагентов. Реакция, выделенная красным, расщепляет церамид до сфингозина и жирной кислоты и катализируется субъединицей А тромбоцитарного фактора роста (PDGFA). Эта сеть была создана с помощью CySBML [41] из проекта модели SBML, сгенерированного SBMLsqueezer. Полную модель см. на рис. S2. (c) Уравнение реакции разложения церамида.SBML2LaTeX создает уравнения реакций для всех реакций в отчете в формате PDF. Эта реакция разлагает церамид до сфингозина и жирной кислоты и катализируется PDGFA. Реакция также является частью подсети, показанной на (b), и выделена красным цветом.

Идентификация фактора транскрипции и его ДНК-связывающего домена

ТФ представляют собой ДНК-связывающие белки, участвующие во многих биологических процессах в клеточном ядре, например, в инициации транскрипции на промоторном сайте генов или в регуляции нуклеаз и геликаз [ 42].NF- κ B представляет собой ТФ человека, который присутствует в большинстве типов клеток и участвует во многих сигнальных событиях в клеточном ядре [43]. Мы загрузили последовательность NF- κ B из UniProt в виде файла FASTA (UniProt ID {«type»:»entrez-protein»,»attrs»:{«text»:»P19838″,»term_id»:»21542418 «,»term_text»:»P19838″}}P19838, см. текст S4) и использовали рабочий процесс TFpredict и SABINE для оценки правильности предсказания NF- κ B как TF (см. ). Рабочий процесс TFpredict и SABINE состоит из двух этапов.Во-первых, TFpredict используется для предсказания того, является ли входная последовательность белка TF, отнесения ее к суперклассу и обнаружения возможных DBD с помощью InterProScan [24]. Для NF- κ B TFpredict правильно предсказывает, что это TF класса бета-каркаса, и идентифицировал четыре потенциальных ДНК-связывающих домена (см. ). Во-вторых, SABINE используется для прогнозирования PFM последовательности ДНК, которая распознается TF на основе идентифицированного суперкласса и DBD. SABINE смог идентифицировать PFM со средней достоверностью (см. ).Предсказанный PFM 5'-GGRAANYCCC-3' хорошо согласуется с последовательностью ДНК, распознаваемой NF- κ B: 5'-GGGRNYYYCC-3' , где R представляет собой пурин, Y представляет собой пиримидин и N любой нуклеотид [44].

Прогноз фактора транскрипции для человеческого NF- κ B с помощью TFpredict и рабочего процесса SABINE.

(a) Предопределенный рабочий процесс Galaxy для аннотации факторов транскрипции. Входной файл последовательности FASTA содержит последовательность белка. TFpredict использует последовательность, чтобы предсказать, является ли белок фактором транскрипции, сделать вывод о его суперклассе и обнаружить ДНК-связывающие домены.SABINE использует выходные данные TFpredict для определения последовательности ДНК, связанной с фактором транскрипции. (b) Выход TFpredict для последовательности белка NF- κ B. NF- κ B был правильно идентифицирован как фактор транскрипции. Было предсказано, что суперкласс будет бета-эшафотом. TFpredict обнаружил четыре ДНК-связывающих домена. (c) Профиль связывания ДНК, предсказанный SABINE. SABINE предсказал матрицу частот положения со средней достоверностью. Предсказанный профиль связывания ДНК показывает хорошее соответствие с консенсусным профилем связывания ДНК, установленным Wan и Lenardo [44]. В консенсусной последовательности R представляет собой пурин, Y представляет собой пиримидин, а N представляет собой любой нуклеотид.

Анализ влияния лекарств на экспрессию белка с помощью RPPapipe.

(a) Предопределенный рабочий процесс Galaxy для анализа данных RPPA. Требуются два входных файла: файл CSV, содержащий значения выражения RPPA, и файл класса, определяющий отношения между выборками. Сначала данные нормализуются и аннотируются. Во-вторых, определяется дифференциальная экспрессия белков. В-третьих, создаются различные графики и выполняется обогащение путей и кластеризация.(b) График вулкана и профиль пути для данных RPPA. Эти примеры графиков были созданы с использованием набора данных о влиянии воздействия лекарственного средства на экспрессию белка в печени крыс. Некоторые белки по-разному модифицируются после обработки Wy-14643, негенотоксичным канцерогеном (слева). Дифференциально регулируемые белки были сопоставлены с путями KEGG для выявления потенциальной дерегуляции на уровне путей (справа). (c) Кластеризация лекарств по действию на печень крыс. Все 15 препаратов в наборе данных были сгруппированы по профилям экспрессии белков.Два негепатоканцерогенных вещества (Nif, CFX) образовали кластер, отдельный от канцерогенов. Два генотоксичных канцерогена (CIDB, ​​DMN) образовали кластер внутри канцерогенов. Негенотоксичные канцерогены образовали несколько кластеров.

Влияние лекарств на экспрессию белка

Прием лекарств может иметь нежелательные побочные эффекты. По этой причине процесс разработки лекарств включает в себя несколько этапов тестирования побочных эффектов лекарств-кандидатов. На доклинической фазе проводятся эксперименты in vitro и in vivo на животных, прежде чем тестирование будет проведено на людях.Эта доклиническая фаза включает тесты на канцерогенность, например, тест Эймса для оценки повреждающих эффектов ДНК [45]. Однако известно, что некоторые химические вещества вызывают рак через механизмы, не связанные с повреждением ДНК, так называемые негенотоксичные канцерогены (NGC) [46]. В настоящее время изучаются методы надежного обнаружения NGC на ранней стадии доклинической фазы [32]. Чтобы оценить эффекты NGC, мы проанализировали набор данных, в котором измеряли экспрессию белка в печени крыс Wistar in vivo после 14 дней хронического лечения 11 NGC, 2 генотоксичными канцерогенами (GC) и 2 негепатоканцерогенами ( NC) (доступно в GEO под {«type»:»entrez-geo»,»attrs»:{«text»:»GSE53084″,»term_id»:»53084″}}GSE53084 [47, 48]).Мы использовали двухклассовый рабочий процесс RPPApipe (см. и ). Рабочий процесс RPPapipe с двумя классами состоит из 12 шагов и требует двух входных файлов: измеренного выражения белка и файла определения класса (см. S5 Text и S6 Text соответственно). Рабочий процесс делится на три основных этапа. Во-первых, образцы были отнесены к группам обработки, определенным в файле класса, и предварительно обработаны. В данном случае предварительная обработка проводилась без масштабирования и логарифмического преобразования, так как данные уже были нормализованы. Во время предварительной обработки дополнительная информация, например, описания генов или альтернативные идентификаторы, была получена из общедоступных ресурсов. Во-вторых, кратность изменений и 90 843 p 90 844 -значений для дифференциальной экспрессии были рассчитаны с использованием настроек по умолчанию, т.е. limma [49] использовалась для идентификации дифференциально регулируемых белков, а 90 843 p 90 844 -значений были скорректированы для множественного тестирования с использованием подхода Бенджамини-Хохберга. 50]. В-третьих, были созданы различные графики, например графики вулканов для дифференциальной регуляции и модификации, и было выполнено профилирование пути KEGG [51] (см. ).Кластеризация показывает четкое различие между двумя NC, Nif и CFX, и канцерогенами, и, в меньшей степени, между NGC и двумя GC, CIDB и DMN, как это видно на рис. Это подтверждает недавние результаты, которые предполагают, что интеграция нескольких уровней omics может улучшить раннюю оценку канцерогенных эффектов [48].

Связанные веб-платформы

За последние годы инструменты биоинформатики приобрели все большее значение для биологических и биомедицинских исследований. Основной причиной является разработка новых технологий, таких как секвенирование нового поколения, моделирование клеточных процессов in silico , характеристика белков на основе последовательностей и многое другое.Как указывалось ранее, программное обеспечение для биоинформатики часто требует передовых технических знаний. С этой целью веб-платформы были созданы как простой и удобный интерфейс для многих инструментов биоинформатики. Далее мы опишем и сравним некоторые веб-платформы, связанные с нашим набором инструментов ZBIT Bioinformatics Toolbox.

Системная биология

Исследователям системной биологии мы предлагаем инструменты BioPAX2SBML, SBMLsqueezer и SBML2LaTeX. Чтобы найти соответствующие веб-платформы, мы использовали Руководство по программному обеспечению SBML, которое активно поддерживается и доступно на официальном веб-сайте SBML (sbml. орг). На момент написания руководство по программному обеспечению включает ряд веб-платформ для редактирования SBML (semanticSBML, [52]), визуализации (PATIKAweb, [53]) и аннотирования (MetaNetX, [54]). Однако ни одна из перечисленных веб-платформ не предоставляет функций, предлагаемых инструментами, размещенными на нашей веб-платформе. Для преобразования файлов BioPAX в формат SBML в Руководстве по программному обеспечению SBML перечислены только BioPAX2SBML и SyBiL. В отличие от BioPAX2SBML, SyBiL не предоставляет веб-интерфейс и требует установки дополнительных зависимостей.В Руководстве по программному обеспечению не перечислены альтернативы для преобразования в удобочитаемые PDF-отчеты, предлагаемые SBML2LaTeX, для вывода кинетических уравнений с помощью SBMLsqueezer или для обогащения модели информацией из базы данных BiGG с помощью ModelPolisher.

Аннотация фактора транскрипции

Традиционные экспериментальные методы идентификации и характеристики ТФ требовали много времени и средств. По этой причине за последние годы был предложен ряд вычислительных методов in silico , в том числе TFpredict и SABINE, которые доступны на нашей веб-платформе.Был опубликован ряд других веб-платформ для прогнозирования ДНК-связывающих белков, наиболее известная из которых iDNA-Prot|dis от Liu et al. [55] и nDNA-Prot Song et al. [42] для предсказания связывания ДНК. Как iDNA-Prot|dis, так и nDNA-Prot предоставляют простой веб-интерфейс для вставки последовательности белка и предсказания, связывается ли белок с ДНК. В отличие от TFpredict, оба не пытаются идентифицировать суперкласс, если обнаружено, что белок является фактором транскрипции. Они также не предоставляют дополнительную информацию, которую предоставляет TFpredict, например домены связывания ДНК, а только сообщают о результате прогноза.Было показано, что по сравнению с аналогичными инструментами iDNA-Prot|dis и nDNA-Prot превосходят своих конкурентов. Однако инструменты не сравнивались ни друг с другом, ни с TFpredict. Насколько нам известно, не существует веб-платформ, позволяющих прогнозировать PFM, выполняемые SABINE.

Анализ данных экспрессии

Для анализа данных экспрессии мы предоставляем RPPApipe для анализа данных белков и ToxDBScan для данных экспрессии генов. В недавнем обзоре Wachter et al. [56] составил обзор инструментов для анализа данных RPPA. Среди упомянутых инструментов присутствуют только две веб-платформы: RPPApipe и Miracle [57]. Другие инструменты, обсуждаемые Wachter et al. доступны в виде пакетов R или макросов Excel. Кроме того, на некоторые из них отсутствует документация или требуется регистрация перед использованием. Хотя Miracle предоставляет веб-платформу, официально размещенный веб-сервер, на котором работает Miracle, недоступен. Скорее, ожидается, что пользователь установит локальный экземпляр Miracle для своего анализа, что требует необходимой инфраструктуры и передовых навыков информатики.Насколько нам известно, RPPApipe в настоящее время является единственным конвейером анализа RPPA, доступным в виде веб-платформы, не требующей настройки или регистрации. Если пользователь заинтересован только в поиске закономерностей в данных выражений RPPA без специального анализа RPPA, существуют альтернативные веб-платформы, решающие конкретные проблемы. Например, PaGeFinder [58] обеспечивает анализ паттернов для представленных пользователем данных экспрессии, а PaGenBase предоставляет базу данных паттерновых генов в ряде модельных органов [59].Эти веб-платформы можно использовать для идентификации генов, которые специфически экспрессируются при определенных условиях, например, для идентификации пространственно-временных паттернов в последовательных экспериментах по экспрессии генов. Хотя RPPApipe не предлагает специальных инструментов для обнаружения пространственно-временных паттернов, он обеспечивает визуализацию и специфичный для RPPA анализ, позволяющий идентифицировать гены, реагирующие на определенные условия или в определенных тканях.

ToxDBScan выполняет поиск по сходству паттернов экспрессии генов в TG-GATE и DrugMatrix.Эти две базы данных являются крупнейшими ресурсами по влиянию негенотоксичных канцерогенных веществ на экспрессию генов у крыс. В настоящее время существуют еще два веб-портала, предоставляющих аналогичную функциональность: Toxygates [60] и LTMap [61]. Toxygates — это портал данных, который предоставляет инструменты для исследования данных TG-GATE, позволяет ранжировать соединения по экспрессии генов и связывает данные экспрессии с отчетами о патологии [60]. Однако Toxygates не обеспечивает поиск сходства на основе дифференциально регулируемых генов, предоставленных пользователем, LTMap выполняет ранжирование сходства на основе представленных пользователем списков зондов в данных TG-GATE, но не предлагает никаких дополнительных анализов [61].В отличие от этого, ToxDBScan не только предлагает оценку сходства представленных пользователями профилей экспрессии генов, но также выполняет анализ обогащения пути и создает визуализации, помогающие интерпретировать профили сходства. Еще одним преимуществом ToxDBScan перед двумя другими инструментами является интеграция данных DrugMatrix, что почти удваивает количество соединений, доступных для поиска сходства.

Заключение

Набор инструментов ZBIT Bioinformatics Toolbox представляет собой простой в использовании набор онлайн-инструментов для системной биологии, аннотации факторов транскрипции и анализа данных экспрессии, который не требует установки программного обеспечения или передовых технических знаний и позволяет комбинировать инструменты для создания пользовательского анализа. рабочие процессы.Все инструменты и рабочие процессы доступны с любого устройства с современным веб-браузером и доступом в Интернет. Инструменты применялись исследователями для получения новых знаний в области системной биологии [15, 16, 27] и были приняты в установленных базах данных [18]. Мы использовали фреймворк Galaxy, который был разработан с особым учетом требований к научному программному обеспечению, таких как хранение результатов анализа, масштабируемость и воспроизводимость. Учебники и примеры данных доступны для всех инструментов. Мы создали предопределенные рабочие процессы, которые демонстрируют возможности и варианты использования каждого инструмента и доступны через набор инструментов. Новые инструменты могут быть легко интегрированы в систему с гибкой структурой Galaxy, и мы рассматриваем возможность расширения функциональности за счет включения внешних инструментов, которые могут быть полезны пользователям нашей платформы, например, новые инструменты для извлечения признаков для характеристики белков, такие как Pse в одном [62]. Мы продолжим поддерживать и расширять ZBIT Bioinformatics Toolbox по мере разработки новых инструментов.

Вспомогательная информация

S1 Рис.

Курируемый NCI сигнальный путь церамида из базы данных взаимодействия путей.

Это графическое изображение сигнального пути церамидов, курируемого NCI, полученное из базы данных взаимодействия путей (PID).

(JPEG)

S2 Рис.

Полная сеть модели SBML сигнального пути церамида.

Эта сеть представляет собой полную SBML-модель сигнального пути церамида, созданного BioPAX2SBML и SBMLsqueezer. Серые квадраты обозначают реакции, светло-серые кружки – реагенты, черные стрелки – участие в реакции, синие линии – ферментативное поведение. Сеть была создана с помощью CySBML.

(PDF)

S1 Text

Курируемый NCI сигнальный путь церамидов.

Это курируемый NCI сигнальный путь церамида из базы данных взаимодействия путей в формате BioPAX. Путь доступен для загрузки в пользовательском формате PID XML и стандарте сообщества BioPAX.

(OWL)

S2 Text

Полная SBML-модель церамидного сигнального пути.

Эта полная SBML-модель сигнального пути церамида была создана с помощью BioPAX2SBML и SBMLsqueezer.Это черновая модель, которую следует проверить и, возможно, отредактировать, прежде чем использовать для моделирования.

(XML)

S3 Text

Удобочитаемый отчет для полной модели SBML сигнального пути церамида.

Это удобочитаемый отчет, созданный с помощью SBML2LaTeX на основе полной модели SBML сигнального пути церамида, созданной с помощью BioPAX2SBML и SBMLsqueezer.

(PDF)

S5 Text

Экспрессия белка у крыс Вистар после обработки несколькими химическими веществами.

Этот CSV-файл содержит данные об экспрессии RPPA, собранные в печени крыс Wistar, получавших один из 11 негенотоксичных канцерогенов, 2 канцерогенных канцерогена и 2 негепатоканцерогена. Образцы были выполнены в трех повторностях с соответствующими контролями.

(CSV)

S6 Text

Файл определения класса для RPPApipe.

Это обычный текстовый файл, описывающий взаимосвязь между обработанными и контрольными образцами в данных экспрессии RPPA (S5 Text).

(TXT)

Благодарности

Мы благодарим Линуса Бэкерта за критический пересмотр рукописи.

Заявление о финансировании

Исследование, приведшее к этой работе, финансировалось Совместным предприятием Инициативы инновационной медицины (IMI JU) в соответствии с соглашением о предоставлении гранта №. 115001 (проект MARCAR) и Международная исходящая стипендия Марии Кюри в рамках 7-й рамочной программы ЕС по исследованиям и технологическому развитию (проект AMBiCon, 332020). Авторы выражают признательность за поддержку Немецкого исследовательского фонда (DFG) и Издательского фонда открытого доступа Тюбингенского университета.Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Все соответствующие данные содержатся в документе и в его файлах вспомогательной информации.

Каталожные номера

1. Вассерман В.В., Санделин А. Прикладная биоинформатика для идентификации регуляторных элементов. Природа Обзоры Генетика. 2004;5(4):276–287. 10.1038/нрг1315 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]2. Бразма А., Вило Дж. Анализ данных экспрессии генов.Письма ФЭБС. 2000;480(1):17–24. 10.1016/С0014-5793(00)01772-5 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]4. Zou Q, Li XB, Jiang WR, Lin ZY, Li GL, Chen K. Обзор работы фрейма MapReduce в биоинформатике. Брифинги по биоинформатике. 2014;15(4):637–647. 10.1093/нагрудник/bbs088 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]5. Гёкс Дж., Некрутенко А., Тейлор Дж. Галактика: комплексный подход к поддержке доступных, воспроизводимых и прозрачных вычислительных исследований в области наук о жизни. Геномная биология. 2010;11(8):R86 10.1186/ru-2010-11-8-r86 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]6. Наранг П., Хан С., Хемром А., Линн А. MetaNET — доступная через Интернет интерактивная платформа для анализа биологических метаболических сетей. Системная биология BMC. 2014;8(130). 10.1186/с12918-014-0130-2 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]7. Hildebrandt AK, Stockel D, Fischer NM, de la Garza L, Kruger J, Nickels S, et al. ballaxy: веб-сервисы для структурной биоинформатики. Биоинформатика. 2015;31(1):121–122. 10.1093/биоинформатика/btu574 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]8. Хука М., Финни А., Сауро Х.М., Болури Х., Дойл Дж. К., Китано Х. и др. Язык разметки системной биологии (SBML): средство для представления и обмена моделями биохимических сетей. Биоинформатика. 2003;19(4):524–531. 10.1093/биоинформатика/btg015 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]9. Демир Э., Кэри М.П., ​​Палей С., Фукуда К., Лемер С., Вастрик И. и др. Стандарт сообщества BioPAX для обмена данными о пути. Природная биотехнология. 2010;28(9):935–942.10.1038/нбт.1666 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]10. Dräger A, Palsson BØO. Улучшение сотрудничества путем стандартизации в системной биологии. Границы биоинженерии и биотехнологии. 2014;2:61. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]11. Бюхель Ф., Врзодек С., Миттаг Ф., Дрэгер А., Эйхнер Дж., Родригес Н. и др. Качественный перевод отношений с BioPAX на SBML qual. Биоинформатика. 2012;28(20):2648–2653. 10.1093/биоинформатика/bts508 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]12.Бюхель Ф., Родригес Н., Суэйнстон Н., Врзодек С., Чаудерна Т., Келлер Р. и др. Path3Models: крупномасштабное создание вычислительных моделей из карт биохимических путей. Системная биология BMC. 2013;7(116). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]13. Dräger A, Hassis N, Supper J, Schröder A, Zell A. SBMLsqueezer: подключаемый модуль CellDesigner для создания кинетических уравнений скорости для биохимических сетей. Системная биология BMC. 2008;2(39). 10.1186/1752-0509-2-39 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]14.Виттиг У., Каниа Р., Голебевски М., Рей М., Ши Л., Джонг Л. и др. САБИО-РК – база данных по кинетике биохимических реакций. Исследование нуклеиновых кислот. 2012; 40(D1):D790–D796. 10.1093/нар/гкр1046 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]15. Патхак Р.К., Тадж Г., Пандей Д., Арора С., Кумар А. Моделирование активации механизма МАРК в ответ на различные абиотические и биотические стрессы у растений с помощью подхода системной биологии. Биоинформация. 2013;9(9):443–449. 10.6026/97320630009443 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]16.Гупта М.К., Мисра К. Моделирование и симуляционный анализ пропилтиоурацила (PTU), антитиреоидного препарата на тиреопероксидазу (TPO), рецептора тиреотропного гормона (TSHR) и симпортера йодида натрия (NIS) на основе подхода системной биологии. . Анализ сетевого моделирования в информатике здравоохранения и биоинформатике. 2013;2(1):45–57. 10.1007/s13721-013-0023-0 [CrossRef] [Google Scholar] 17. Дрэгер А., Планачер Х., Мотсу Вуамба Д., Шредер А., Хука М., Эндлер Л. и др. SBML2L(A)T(E)X: преобразование файлов SBML в удобочитаемые отчеты.Биоинформатика. 2009;25(11):1455–1456. 10.1093/биоинформатика/btp170 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]18. Ли С., Донизелли М., Родригес Н., Дхарури Х., Эндлер Л., Челия В. и др. База данных BioModels: расширенный, курируемый и аннотированный ресурс для опубликованных количественных кинетических моделей. Системная биология BMC. 2010;4(92). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]19. Челия В., Джути Н., Аджмера И., Али Р., Дюмуссо М., Глонт М. и др. BioModels: десятилетний юбилей. Исследование нуклеиновых кислот.2015;43(D1):D542–D548. 10.1093/нар/гку1181 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]20. Кинг З.А., Лу Дж., Дрэгер А., Миллер П., Федерович С. , Лерман Дж.А. и др. BiGG Models: платформа для интеграции, стандартизации и обмена моделями в масштабе генома. Исследование нуклеиновых кислот. 2015; с. гкв1049. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]22. Курто М., Джути Н., Кнупфер С., Валтемат Д., Жукова А., Драгер А. и др. Управляемые словари и семантика в системной биологии. Молекулярная системная биология.2011;7:543–543. 10.1038/msb.2011.77 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]23. Eichner J, Topf F, Dräger A, Wrzodek C, Wanke D, Zell A. TFpredict и SABINE: основанное на последовательности предсказание структурных и функциональных характеристик факторов транскрипции. ПЛОС ОДИН. 2013;8(12):e82238 10.1371/journal.pone.0082238 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]24. Джонс П., Биннс Д., Чанг Х.И., Фрейзер М., Ли В., Маканулла С. и др. InterProScan 5: классификация функций белков в масштабе генома.Биоинформатика. 2014;30(9):1236–1240. 10.1093/биоинформатика/btu031 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]26. Cartharius K, Frech K, Grote K, Klocke B, Haltmeier M, Klingenhoff A, et al. MatInspector и не только: анализ промоторов на основе сайтов связывания факторов транскрипции. Биоинформатика. 2005;21(13):2933–2942. 10.1093/биоинформатика/bti473 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Шредер А., Воллник Дж., Врзодек С., Дрэгер А., Бонин М., Бурк О. и др. Вывод индуцированных статинами отношений регуляции генов в первичных гепатоцитах человека.Биоинформатика. 2011;27(18):2473–2477. [PubMed] [Google Scholar] 28. Галлахер Р.И., Эспина В. Массивы белков с обратной фазой: отображение пути к персонализированной медицине. Молекулярная диагностика и терапия. 2014;18(6):619–630. 10.1007/s40291-014-0122-3 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]29. Unterberger EB, Eichner J, Wrzodek C, Lempiäinen H, Luisier R, Terranova R, et al. Онкобелки ha-ras и β -catenin управляют метаболическими программами в опухолях печени мышей. Международный журнал рака.2014;135(7):1574–1585. 10.1002/ijc.28798 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]30. Эйхнер Дж., Хойбах Ю., Руфф М., Кольхоф Х., Штробль С., Майер Б. и др. RPPApipe: конвейер для анализа данных массива белков с обращенной фазой. Биосистемы. 2014; 122:19–24. 10.1016/j.biosystems.2014.06.009 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 31. Wrzodek C, Eichner J, Büchel F, Zell A. InCroMAP: комплексный анализ кросс-платформенных микрочипов и данных о путях. Биоинформатика (Оксфорд, Англия). 2013;29(4):506–8. 10.1093/bioinformatics/bts709 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]32.Уотерс, М.Д., Джексон М., Леа И. Характеристика и прогнозирование канцерогенности и механизма действия с использованием традиционных и токсикогеномных методов. Мутационные исследования. 2010;705(3):184–200. 10.1016/j.mrrev.2010.04.005 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Уэхара Т., Оно А., Маруяма Т., Като И., Ямада Х., Оно Ю. и др. Японский токсикогеномный проект: применение токсикогеномики. Молекулярное питание и исследования продуктов питания. 2010;54(2):218–227. 10.1002/mnfr.200

9 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]34.Гантер Б., Тугендрайх С., Пирсон С.И., Аяноглу Э., Баумхутер С., Бостиан К.А. и соавт. Разработка крупномасштабной базы данных хемогеномики для улучшения выбора лекарственных препаратов и понимания механизмов химической токсичности и действия. Журнал биотехнологии. 2005;119(3):219–244. [PubMed] [Google Scholar] 35. Рёмер М., Бакерт Л., Эйхнер Дж., Целл А. ToxDBScan: крупномасштабный скрининг сходства токсикологических баз данных для кандидатов в лекарства. Международный журнал молекулярных наук. 2014;15(10):19037–19055.10.3390/ijms151019037 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]36. Основная команда R. R: язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия; 2015. Доступно по адресу: https://www.r-project.org/.37. Хаймовиц-Фридман А., Колесник Р.Н., Фукс З. Передача сигналов церамидов при апоптозе. Британский медицинский бюллетень. 1997;53(3):539–553. 10.1093/oxfordjournals.bmb.a011629 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 38. Обейд Л., Линардик С., Каролак Л., Ханнун Ю. Запрограммированная гибель клеток, вызванная церамидом.Наука. 1993; 259 (5102): 1769–1771. 10.1126/науч.8456305 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 39. Шефер К.Ф., Энтони К., Крупа С., Бухофф Дж., Дэй М., Ханней Т. и др. PID: база данных взаимодействий путей. Исследование нуклеиновых кислот. 2009; 37 (прил. 1): D674–D679. 10.1093/нар/гкн653 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]40. Chaouiya C, Bérenguier D, Keating SM, Naldi A, van Iersel MP, Rodriguez N, et al. Качественные модели SBML: формат представления модели и инфраструктура, способствующие взаимодействию формализмов и инструментов качественного моделирования.Системная биология BMC. 2013;7(1):135 10.1186/1752-0509-7-135 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]41. Кониг М., Драгер А., Хольцхуттер Х.Г. CySBML: плагин Cytoscape для SBML. Биоинформатика. 2012;28(18):2402–2403. 10.1093/биоинформатика/bts432 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]42. Song L, Li D, Zeng X, Wu Y, Guo L, Zou Q. nDNA-prot: идентификация ДНК-связывающих белков на основе несбалансированной классификации. Биоинформатика BMC. 2014;15(1):298 10.1186/1471-2105-15-298 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]44.Ван Ф, Ленардо М.Дж. Спецификация ДНК-связывающей активности белков NF-kappaB. Перспективы Колд-Спринг-Харбор в биологии. 2009;1(4):a000067 10.1101/cshperspect.a000067 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]45. Эймс Б.Н., Макканн Дж., Ямасаки Э. Методы обнаружения канцерогенов и мутагенов с помощью теста на мутагенность микросом сальмонеллы/млекопитающих. Мутационные исследования. 1975;31(6):347–363. [PubMed] [Google Scholar]46. Сильва Лима Б., Ван дер Лаан Дж.В. Механизмы негенотоксического канцерогенеза и оценка опасности для человека.Регуляторная токсикология и фармакология. 2000;32(2):135–43. [PubMed] [Google Scholar]47. Эдгар Р. Омнибус по экспрессии генов: хранилище данных массива экспрессии генов и гибридизации NCBI. Исследование нуклеиновых кислот. 2002;30(1):207–210. 10.1093/нар/30.1.207 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]48. Рёмер М., Эйхнер Дж., Мецгер У., Темплин М.Ф., Пламмер С., Эллингер-Зигельбауэр Х. и др. Кросс-платформенная токсикогеномика для предсказания негенотоксического гепатоканцерогенеза у крыс. ПЛОС ОДИН.2014;9(5):e97640 10.1371/journal.pone.0097640 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]49. Смит ГК. limma: Linear Models for Microarray Data In: Gentleman R, Carey VJ, Huber W, Irizarry RA, Dudoit S, editors. Решения в области биоинформатики и вычислительной биологии с использованием R и Bioconductor. Статистика по биологии и здоровью. Нью-Йорк: Springer-Verlag; 2005. с. 397–420. [Google Академия]50. Бенджамини Ю., Хохберг Ю. Контроль частоты ложных открытий: практичный и мощный подход к множественному тестированию.Журнал Королевского статистического общества. 1995;57(1):289–300. [Google Академия]52. Краузе Ф., Улендорф Дж., Любиц Т., Шульц М. , Клипп Э., Либермейстер В. Аннотирование и слияние моделей SBML с семантикой SBML. Биоинформатика. 2010;26(3):421–422. 10.1093/биоинформатика/btp642 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]53. Догрусоз У., Эрсон Э.З., Гирал Э., Демир Э., Бабур О., Цетинтас А. и др. PATIKAweb: веб-интерфейс для анализа биологических путей с помощью расширенных запросов и визуализации. Биоинформатика.2006;22(3):374–375. 10.1093/биоинформатика/bti776 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]54. Гантер М., Бернард Т., Моретти С., Стеллинг Дж., Паньи М. MetaNetX.org: веб-сайт и репозиторий для доступа, анализа и управления метаболическими сетями. Биоинформатика. 2013;29(6):815–816. 10.1093/биоинформатика/btt036 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]55. Лю Б., Сюй Дж., Лань Х., Сюй Р., Чжоу Дж., Ван Х и др. iDNA-Prot|dis: идентификация ДНК-связывающих белков путем включения пар расстояний аминокислот и сокращенного профиля алфавита в общий псевдоаминокислотный состав.ПЛОС ОДИН. 2014;9(9):e106691 10. 1371/journal.pone.0106691 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]56. Вахтер А., Бернхардт С., Бейссбарт Т., Корф У. Анализ данных массива белков с обращенной фазой: от экспериментального дизайна к обнаружению целевых биомаркеров. Микрочипы. 2015;4(4):520–539. 10.3390/microarrays4040520 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]57. List M, Block I, Pedersen ML, Christiansen H, Schmidt S, Thomassen M, et al. Анализ сложных лизатов на основе R-микрочипов с помощью MIRACLE.Биоинформатика. 2014;30(17):i631–i638. 10.1093/биоинформатика/btu473 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]58. Пан Дж.Б., Ху С.К., Ван Х., Цзоу Ц., Цзи З.Л. PaGeFinder: количественная идентификация генов пространственно-временного паттерна. Биоинформатика. 2012;28(11):1544–1545. 10.1093/биоинформатика/bts169 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]59. Pan JB, Hu SC, Shi D, Cai MC, Li YB, Zou Q и др. PaGenBase: База данных паттернов генов для глобального и динамического понимания функций генов. ПЛОС ОДИН. 2013;8(12):e80747 10.1371/journal.pone.0080747 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]60. Нистром-Перссон Дж., Игараси Ю., Ито М., Морита М., Накацу Н., Ямада Х. и др. Toxygates: интерактивный анализ токсичности на гибридном микрочипе и связанной платформе данных. Биоинформатика. 2013;29(23):3080–3086. 10.1093/биоинформатика/btt531 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 61. Xing L, Wu L, Liu Y, Ai N, Lu X, Fan X. LTMap: веб-сервер для оценки потенциальной токсичности печени по данным экспрессии транскрипции всего генома.Журнал прикладной токсикологии. 2014;34(7):805–809. 10.1002/джат.2923 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]62. Лю Б., Лю Ф., Ван Х., Чен Дж., Фан Л., Чжоу К.С. Pse-in-One: веб-сервер для создания различных режимов псевдокомпонентов последовательностей ДНК, РНК и белков. Исследование нуклеиновых кислот. 2015;43(Н1):В65–Н71. 10.1093/нар/гкв458 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Количество баллов ОГЭ. Чем ЕГЭ отличается от ЕГЭ

ОГЭ – экзамен, который предстоит сдавать выпускникам 9 классов в 2017-2018 учебном году. Ученикам школ, гимназий и лицеев необходимо продемонстрировать уровень знаний по 5 предметам, два из которых будут обязательными (русский язык и математика), а три предложат на выбор из предложенного перечня дисциплин.

Всем девятиклассникам, их учителям и родителям предлагаем более подробно разобраться в таких вопросах:

• На что влияет балл ОГЭ?
• Как оценки конвертируются в школьную оценку?
• Что делать тем, кто не преодолел минимальный порог ОГЭ?

Отношение школьников и родителей к итоговым оценкам неоднозначное.Необходимость подготовки к большому количеству предметов откровенно пугает старшеклассников, как и перспектива остаться без долгожданного образовательного аттестата. Неужели все так страшно на самом деле?

Прежде чем паниковать, стоит усвоить следующие истины:

• В экзамен включены вопросы, которые входят в типовую программу среднего образования и являются обязательными для изучения во всех общеобразовательных школах Российской Федерации.
• Проходной балл по обязательным предметам действительно «минимальный».Преодолеть его более чем реально даже ребенку со средним уровнем успеваемости.
• Формат экзаменов более мягкий, чем в 11 классе. Ученики сдают ОГЭ в стенах родной школы и низкие результаты ее, конечно же, не интересуют.

Если все так радужно и легко, то возникает закономерный вопрос — зачем вообще нужны экзамены в 9 классе? В министерстве поясняют, что ОГЭ занимается не только контролем уровня знаний учащихся, но и контролем качества работы учителей.Зная, что впереди экзамены, и дети, и педагоги более ответственно относятся к учебному процессу.

Баллы ОГЭ и пятибалльная оценка

Для перевода первичных баллов в оценки, набранные обучающимися при выполнении экзаменационной работы по конкретному предмету в рамках ОГЭ 2018, будет использоваться специальная заочная шкала. Для каждого из 14 учебных предметов разработана такая шкала:

Если шкала перевода баллов на ОГЭ 2018 кажется слишком сложной, можно воспользоваться специальными онлайн-системами для интерпретации результатов и узнать. с какими отметками ты заканчиваешь 9 класс. Вот один из таких калькуляторов:

При поступлении в профильные классы ФИПИ рекомендует принимать за проходной порог следующие минимальные показатели первичных баллов по предметам ОГЭ:

	Минимум
Русский язык
Математика (естественно-научный профиль)	Всего — 18, но не менее: 10 по алгебре 6 по геометрии
Математика (экономический профиль)	Всего — 18, но не менее: 10 по алгебре 7 по геометрии
Математика (физико-математический профиль)	Всего — 19, но не менее: 11 по алгебре 7 по геометрии
Общественные науки
Литература
Информатика и ИКТ
(без эксперимента)
(с экспериментом)
Биология
География
Иностранный язык

Кто сможет пересдать ЕГЭ в 2018 году

Представленная вашему вниманию шкала перевода первичных баллов ОГЭ в оценку за 2018 год показывает, что вероятность «не сдать ЕГЭ», хоть и ничтожна, но все же существует.

Если по каким-либо причинам (а их может быть много, как психологических, так и физических) студент не смог написать ОГЭ на минимальный балл, он получает еще одну попытку. Таких попыток у выпускника 9 класса может быть даже несколько.

В 2018 году девятиклассники получат шанс исправить ошибку при условии, что не более чем по 2 предметам. Если оценка «2» будет поставлена ​​более чем за 3 экзамена ОГЭ, выпускник не получит права на пересдачу и должен будет взять тайм-аут на год, чтобы лучше подготовиться к выпускным экзаменам.

Таблица 1

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменуемый за выполнение всей экзаменационной работы ОГЭ по химии (без реального эксперимента) — 34 балла.

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в специальные классы средней школы. Ориентиром для отбора в профильные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 23 баллам.

Шкала пересчета первичного балла за выполнение контрольной работы в оценку по пятибалльной шкале (работа с реальным экспериментом, демонстрационная версия 2)

стол 2

Ориентиром для отбора в профильные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 25 баллам.

Максимальное количество баллов, которое может получить испытуемый за выполнение всей экзаменационной работы (с реальным экспериментом), составляет 38 баллов.

Система оценивания выполнения отдельных заданий и экзаменационной работы ОГЭ 2018 по химии в целом.

Ответы учащихся на задания части 1 проверяются экспертами или с помощью компьютера. Правильное выполнение каждого из заданий 1–15 оценивается в 1 балл. Правильное выполнение каждого из заданий 16-19 оценивается максимум в 2 балла.

Задания 16 и 17 считаются выполненными правильно, если в каждом из них правильно выбраны два ответа. За неполный ответ — правильно назван один из двух ответов или названы три ответа, из которых два правильных — дается 1 балл. Остальные ответы считаются неверными и оцениваются в 0 баллов.

Задания 18 и 19 считаются выполненными правильно, если правильно установлены три совпадения. Частично правильным считается ответ, при котором установлено два совпадения из трех; оценивается в 1 балл. Остальные варианты считаются неправильным ответом и оцениваются в 0 баллов.

Проверка заданий части 2 (20-23) осуществляется предметной комиссией. При оценке каждого из трех заданий эксперт на основании сравнения ответа выпускника с образцом ответа, приведенным в критериях оценивания, выделяет в ответе студента элементы, каждый из которых оценивается в 1 балл. Максимальная оценка за правильно выполненное задание: за задания 20 и 21 — по 3 балла; в модели 1 за задание 22 — 5 баллов; в модели 2 за задание 22 — 4 балла, за задание 23 — 5 баллов.

Задания с развернутым ответом могут быть выполнены учащимися по-разному. Поэтому примеры решений, приведенные в критериях оценки, следует рассматривать лишь как один из возможных ответов. Это относится, прежде всего, к методам решения вычислительных задач.

На ОГЭ — 2017 по химии девятиклассникам будет предложено 22 задания или 24 задания (в зависимости от типа ЕГЭ), за решение каждого из них можно получить от 1 до 5 баллов. Максимальная сумма первичных баллов составит 34 (если ОГЭ сдается без экспериментальной части) или 38 (если выполняются экспериментальные задания).В таблицах ниже указано максимальное количество баллов, которое можно получить за каждое задание.

Таблица 1. ОГЭ без экспериментальной части

Таблица 2. ОГЭ с лабораторной работой

Полученные баллы переводятся в традиционные оценки. Если девятиклассник набирает менее 9 первичных баллов, ОГЭ по химии считается не сданным. Нет необходимости выполнять все экзаменационные задания, чтобы получить отличную оценку.

Таблица 3. Перевод первичных баллов ОГЭ в оценки (ОГЭ без экспериментальной части)

Таблица 4.Перевод первичных баллов ОГЭ в оценки (ОГЭ с лабораторной работой)

Не забывайте, что меняется шкала перевода: в 2016 году она была другой, в 2018 году она тоже немного изменится (по крайней мере, за счет изменения теста структуру и количество заданий). Эти цифры действительны только на 2017 год и только для ОГЭ по химии.

ОГЭ – это испытание для каждого девятиклассника! Экзамен является обязательным для всех выпускников средней школы, но особенно усердно к нему готовятся девятиклассники, желающие продолжить обучение в колледжах, ведь для поступления необходимо продемонстрировать высокий уровень знаний и по возможности получить максимально возможный счет.

Будущим выпускникам пора узнать как можно больше о том, как проверяются экзаменационные работы, и какая шкала перевода тестовых баллов ОГЭ в традиционные оценки будет в 2019 году.

Каким будет ОГЭ в 2019 году?

Если реформа ЕГЭ к 2019 году практически завершена и принципиальных изменений в КИМ для 11-классников не предвидится, то ОГЭ только вступает в стадию реформирования. В прошедшем 2017-2018 учебном году количество предметов, представляемых на итоговую аттестацию, в очередной раз было увеличено, и в 2019 году учащимся предстоит сдать всего 5 экзаменов:

• 2 обязательных: русский язык и математика;
• 3 на выбор такие дисциплины как: физика, химия, история, информатика, иностранный язык, обществознание, биология, география и литература.

Официальной информации о введении 6-го экзамена пока нет. Но ранее говорилось, что к 2020 году общее количество подлежащих сдаче предметов достигнет шести.

Выбор профильного предмета не должен быть случайным, так как результат ОГЭ напрямую влияет на оценку в аттестате и является основным критерием отбора в профильные классы.

Проверка экзаменационных работ ОГЭ

В 2019 году девятиклассники всех регионов РФ будут выполнять одинаковые задания, так как, в отличие от прошлых лет, сегодня активно идет процесс разработки единого банка заданий , что позволит оценить реальный уровень знаний учащихся.

Как и в 2018 году, выпускники 9 классов будут писать свои работы на базе своего учебного заведения, что значительно повышает шансы на хороший результат. Проверка экзаменационных работ ОГЭ, как и прежде, будет проводиться учителями школ, имеющими достаточную квалификацию, чтобы стать экспертом ГИА.

По аналогии с ЕГЭ все работы будут проверяться двумя экспертами. Если мнения экспертов существенно расходятся, то к процессу проверки привлекается третий эксперт, мнение которого становится решающим.

Если студент не согласен с оценкой экспертов, он может подать апелляцию и работа будет перепроверена еще раз, но уже другими экспертами, входящими в состав апелляционной комиссии.

При проверке за каждое правильно выполненное задание начисляются первичные баллы, которые затем конвертируются в обычную для школьников 5-бальную оценку.

Шкала перевода баллов

Хотя в ФГБНУ «ФИПИ» разработана единая стандартизированная шкала перевода первичных баллов ОГЭ в оценки, в 2019 году (как и прежде) на местном уровне могут быть официально утверждены иные нормы с учетом учитывать региональные особенности.

Итак, на 2018 год утверждены следующие переводные таблицы, которые, вероятно, будут актуальны и в 2018-2019 учебном году.

Ознакомившись с документом, можно заметить, что при оценивании по русскому языку и математике (все уровни) учитывается не только общий суммарный балл.

Итак, по русскому языку для получения оценки:

• «4» должно быть не менее 4 баллов по грамотности при сумме баллов 25-33;
• «5» — не менее 6 баллов за грамотность при сумме 34-39.

Особые требования к оцениванию работ по математике продиктованы тем, что на экзамен выносятся два предмета: алгебра и геометрия. Соответственно, учащийся должен не просто достичь минимального порога, а продемонстрировать определенный уровень знаний по каждой из базовых школьных дисциплин по курсу «математика».

Порог поступления в профильные классы и колледжи также различается в зависимости от выбранного направления:

Русский язык
Математика (естественно-научный и экономический профиль)
Математика (физико-математический профиль)
Общественные науки
Информатика
Литература
Иностранный язык
Биология
География
(с экспериментом)
(без эксперимента)

Общая таблица расшифровки баллов ЕГЭ по всем предметам в 2019 году будет следующей: Выпускники 9 классов, взятые за основу, также могут воспользоваться удобным онлайн-калькулятором, который можно найти на сайте 4ege. RU.

Пересдача ЕГЭ

В 2018 году ОГЭ сдали более 1,3 млн девятиклассников, большинство из которых без проблем справились с испытаниями. Но, как всегда, есть и те, кто получил оценку «неудовлетворительно». Что ждет таких девятиклассников? Возможны несколько вариантов развития событий:

1. Пересдача, к которой допускаются студенты, имеющие не более 2-х неудовлетворительных результатов.
2. Годовой академический перерыв, во время которого студент получает возможность лучше подготовиться к экзамену (возможно, занимаясь индивидуально с преподавателями).

Девятиклассники озадачены не только тем, как успешно сдать ГИА, но и переводом своих баллов в оценку. Школьники привыкли к пятибалльной шкале, и понять, какая будет оценка за определенное количество баллов, можно из составленной таблички ОГЭ-2018.

Каждый год табло меняется, потому что меняется минимальное и максимальное количество баллов при проходном балле и заданиях ОГЭ. Не может быть единой шкалы для всех предметов, потому что каждый из них имеет свой балл.

При написании ОГЭ-2018 следует знать некоторые тонкости

При сдаче «Математики», «Русского языка» и «Химии» недостаточно просто набрать минимальный балл: необходимо соответствовать некоторым критериям. Так, например, по «Математике» нужно набрать 32 балла. Проходной считается 8 баллов, однако, если по «Алгебре» было набрано много баллов, а по «Геометрии» 2 балла, то экзамен будет сдан на «неудовлетворительно».

Написать «Русский язык» на тройку несложно, но желающие получить четверку должны набрать 25-33 балла, четверку — за грамотность, потому что тройку поставят.Если ученик хочет получить пятерку, он должен набрать шесть баллов по грамотности. Грамотность оценивается по композиции, пунктуации, красоте письма, выразительности речи, орфографии.

При сдаче «Химии» без эксперимента сложнее получить пятерку. Итак, нужно набрать 31-40 баллов, с третьей части — 5 баллов. С эксперимента — 29-38 баллов и с третьей части — 7 баллов.

Таблица перевода баллов в оценки за ОГЭ-2018

ОГЭ-2018 по «Русскому языку»:

1. 0-14 баллов.- оценка «2»;
2. 15-24 балла — оценка «3»;
3. 25-33 балла — оценка «4»;
4. 34-39 р.- оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Математике»:

1. 0-7 баллов — оценка «2»;
2. 8-14 баллов — оценка «3»;
3. 15-21 балл — оценка «4»;
4. 22-32 балла — оценка «5».

ОГЭ-2018 по физике:

1. 0-9 баллов. — оценка «2»;
2. 10-19 б. — оценка «3»;
3. 20-30 р. — оценка «4»;
4. 31-40 б.- оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Химии» без эксперимента:

1. 0-8 баллов. — оценка «2»;
2. 9-17 б. — оценка «3»;
3. 18-26 б. — оценка «4»;
4. 27-34 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Химии» с экспериментом:

1. 0 — 8 баллов. — оценка «2»;
2. 9-18 б. — оценка «3»;
3. 19-28 б. — оценка «4»;
4. 29-38 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Биологии»:

1. 0-12 баллов.- оценка «2»;
2. 13-25 б. — оценка «3»;
3. 26-36 б. — оценка «4»;
4. 37-46 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Географии»:

1. 0-11 баллов. — оценка «2»;
2. 12-19 б. — оценка «3»;
3. 20-26 б. — оценка «4»;
4. 27-32 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Обществознанию»:

1. 0-14 баллов. — оценка «2»;
2. 15-24 б. — оценка «3»;
3. 25-33 б. — оценка «4»;
4. 34-39 б.- оценка «5».

ОГЭ-2018 по истории:

1. 0-12 баллов. — оценка «2»;
2. 13-23 б. — оценка «3»;
3. 24-34 б. — оценка «4»;
4. 35-44 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по литературе:

1. 0-9 баллов. — оценка «2»;
2. 10-17 б. — оценка «3»;
3. 18-24 б. — оценка «4»;
4. 25-29 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Информатике и ИКТ»:

1. 0-4 балла.- оценка «2»;
2. 5-11 б. — оценка «3»;
3. 12-17 б. — оценка «4»;
4. 18-22 б. — оценка «5».

ОГЭ-2018 по «Иностранным языкам»:

1. 0-28 баллов. — оценка «2»;
2. 29-45 б. — оценка «3»;
3. 46-58 б. — оценка «4»;
4. 59-70 б. — оценка «5».

1. «Русский язык» — 31;
2. «Математика» — 19 по физике и математике, 18 по прочим;
3. Физика — 30;
4. «Химия» — 23 без эксперимента, 25 — с ним;
5. Биология — 33;
6. «География» — 24;
7. Обществоведение — 30;
8. «История» — 32;
9. Литература — 19;
10. «Информатика» — 15;
11. «Иностранный язык» — 56.

Проходные баллы набрать легко, ведь это тот минимум, с которого начинается тройка лидеров. Сдать ОГЭ-2018 не составит труда, ведь никто не хочет, чтобы на пересдачу приезжало много детей. Кроме того, чем больше пересдач, тем менее престижной будет школа, так как будет предполагаться, что учителя вложили в головы детей мало знаний.

ОГЭ МЕЖДУНАРОДНЫЕ АРАБСКИЕ СТРАНЫ

Кипарисовик сахарский (cupressus dupreziana)

Кипарисовик сахарский (Cupressus dupreziana) — чрезвычайно редкое дерево, которое растет только на плато Тассили-н-Аджер в Алжире.Около 230 таких деревьев растут в низинах на плато в Национальном парке Тассили-н-Аджер, где они могут найти достаточно воды, чтобы выжить. Считается, что некоторым деревьям 2400 лет. Поскольку сахарские кипарисы находятся в списке хвойных растений, находящихся под угрозой исчезновения, план действий по их спасению предложил директор OGE Жан-Франсуа Асмоде.

Реинтродукция находящихся под угрозой исчезновения и исчезнувших видов животных в национальном парке Тассилин-Аджер

В национальном парке Тассилин-Аджер, О.Г.Э. было поручено идентифицировать находящиеся под угрозой исчезновения и истребленные виды животных, в том числе ятаган-орикс ( Oryx dammah ), аддакс ( Addax nasomaculatus ), дама-газель ( Gazella dama ) и североафриканский страус ( Struthio camelus camelus ) ). Цель состояла в том, чтобы составить план их реинтродукции, одновременно проводя информационно-разъяснительную работу среди местного населения.

В своем отчете Н.Г.Э. предоставили краткое описание каждого вида, а затем средства, необходимые для того, чтобы помочь каждому животному адаптироваться к новой среде.

Создание туристического курорта (национального парка Тассилин-Аджер)

Охрана окружающей среды

Национальный парк Тассилин-Аджер включен в список ЮНЕСКО как биосферный заповедник и объект Всемирного наследия. В рамках проекта по строительству туристического комплекса в этом исключительном месте компания O.G.E. был назначен руководителем проекта, чтобы обеспечить экологический подход к туризму.

Меры О.Г.Е. Предложение включало выбор участка, на котором комплекс окажет наименьшее воздействие, создание сада с использованием местных видов растений, сокращение потребления воды, очистку и повторное использование сточных вод для орошения, использование солнечной энергии для удовлетворения части потребностей комплекса в электроэнергии и закупка материалов на месте. .

Техническая конференция – Сиди-Фредж – Алжир

В 2012 году НГЕ в партнерстве с инженерным бюро Bexam (Алжир) и Ecomed организовала техническую конференцию на тему исследований воздействия на окружающую среду, которая проводилась под эгидой Министр окружающей среды.

Мероприятие прошло с огромным успехом, что свидетельствует о большом спросе на обучение.

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 браузера на прием файлов cookie

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

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, 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. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

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

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Предыдущие студенты PARAdiGM — Paradigm

Книжник, Дрю
Университет Ксавьера Луизианы, Новый Орлеан, LA
Специальность: Психология
Проект: Контроль раннего постнатального гомеостаза мозга с помощью передачи сигналов IL-33 и микроглии
Наставник: Др. Shin-Ichi Kano

Dilworth, Deanine
Amhearst College, Amhearst, MA
Специальность: неврология и английский язык
Проект: Гаплонедостаточная экспрессия SON при синдроме ZTTK приводит к аберрантному сплайсингу богатого пролином трансмембранного белка 2 (PRRT2)
Наставник: доктор Erin Ahn

Donkor, Katelle
Grinnell College, Grinnell, IA
Специальность: политология
Project: Альтернативная оценка сплайсинга регулируемых развитием нейронных микроэкзонов, связанных с шизофренией и аутизмом
Наставник: Dr.Summer Thyme

Durand, Annella
Университет Майами, Coral Gables, FL
Специальность: биомедицинская инженерия/Pre-Med
Project: Влияние гипероксии на ГАМКергические клетки CA1 гиппокампа
Наставник: Dr. Tamas Jilling70 , Аммар
Университет Сетон Холл, Саут-Ориндж, Нью-Джерси
Специальность: Биология
Проект:
Наставник: д-р Шайда Андраби

Фэй, Ланэ
Тихоокеанский университет, Форрест-Гроув, Орегон
Проект: Биология
фибробластов легких и мезенхимальных стволовых клеток
Наставник: Dr. Namisavayan Ambalavanan

Фортучан, Emmanuel
Грузия, Fayetteville, GA
Майор: Health Process
Проект:
Mentor: Dr. Laura Volpicselli-Daley

Garcia

Garcia Hernandez, Йенифер
Безвидимость Хьюстонского озера, Хьюстон , TX
Специальность: Биология
Проект: Роль клеточного цикла в продукции энтеровирусов
Наставник: д-р Саннейер Р. Томпсон

Грейвс, Миранда
Уэслианский университет, Мидлтаун, Коннектикут
Специальность: биология
Проект: Chorioamnionitis Impairs Легочные фибробласты и мезенхимальные стволовые клетки
Наставник: Dr.Namisavayan Ambalavanan

Хассан, Мухаммад «Шауфе»
Университет Джорджа Мейсона, Фэрфакс, Вирджиния
Специальность: биология
Проект: выявление генетических связей между бессонницей и сердечно-сосудистыми заболеваниями с использованием дрозофилы в качестве модельной системы
Наставник: д-р Гириш Мелкани

7

677 Джонсон, Элайджа
Университет Фиск, Нэшвилл, Теннесси
Специальность: Биология
Проект:
Наставник: д-р Абдрю Смит

Джонсон, Лейн-ДеВито
Университет штата Вирджиния, Петербург, Вирджиния
Специальность: 4 Биология Проект 90: Индуцированный физической нагрузкой ангиогенез в скелетных мышцах притупляется ингибированием гепараназы
Наставник: Dr. Glenn Rowe

Knight, Quintera
Spellman College, Atlanta, GA
Специальность: Биология
Проект: Роль CTSD в митохондриальной функции клеток SHSY-5Y
Наставник: Dr. Shaida Andrabi

Lee, A.38. Иллинойса в Урбана-Шампейн
Специальность: Биоинженерия
Проект: Нарушение экспрессии Muc5b приводит к хаотичному оттоку слизи
Наставник: д-р Стив Эо

Москера-рейносо, Кеннет
Университет штата Монклер, Монклер, Нью-Джерси
Майор

Проект: Влияние острого и хронического воздействия катехоламинов на жизнеспособность клеток рака яичников и проницаемость эндотелиальных клеток
Наставник: Др.Mythreye Karthikeyan

Smith, Jabari
Prairie View A&M Univeristy, Prairie View, TX
Major: Biology
Project: Сигаретный дым индуцирует экспрессию CXC Chemokine Receptor 2 коронарной артерии
Mentor: Dr. Gregory Payne

Mentor: Dr. Янси
Университет Алальбамы в Бирмингеме, Бирмингем, Алабама
Специальность: Биомедицинская инженерия
Проект: Математическое моделирование микроскопии с одновременной двухволновой аксиальной пропорциометрией как инструмента для изучения образования эндоцитарных пузырьков.

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт