Ж к б: Сегмент ж/б С-4 Н=70мм ( 110301-00008 )

Содержание

УК РФ Статья 105. Убийство / КонсультантПлюс

1. Убийство, то есть умышленное причинение смерти другому человеку, —

наказывается лишением свободы на срок от шести до пятнадцати лет с ограничением свободы на срок до двух лет либо без такового.

(в ред. Федерального закона от 27.12.2009 N 377-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

2. Убийство:

а) двух или более лиц;

б) лица или его близких в связи с осуществлением данным лицом служебной деятельности или выполнением общественного долга;в) малолетнего или иного лица, заведомо для виновного находящегося в беспомощном состоянии, а равно сопряженное с похищением человека;(п. «в» в ред. Федерального закона от 27.07.2009 N 215-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

г) женщины, заведомо для виновного находящейся в состоянии беременности;

д) совершенное с особой жестокостью;

е. 1) по мотиву кровной мести;

(п. «е.1» введен Федеральным законом от 24.07.2007 N 211-ФЗ)к) с целью скрыть другое преступление или облегчить его совершение, а равно сопряженное с изнасилованием или насильственными действиями сексуального характера;л) по мотивам политической, идеологической, расовой, национальной или религиозной ненависти или вражды либо по мотивам ненависти или вражды в отношении какой-либо социальной группы;(п. «л» в ред. Федерального закона от 24.07.2007 N 211-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

м) в целях использования органов или тканей потерпевшего, —

(в ред. Федерального закона от 08.12.2003 N 162-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

н) утратил силу. — Федеральный закон от 08.12.2003 N 162-ФЗ

(см. текст в предыдущей редакции)

наказывается лишением свободы на срок от восьми до двадцати лет с ограничением свободы на срок от одного года до двух лет, либо пожизненным лишением свободы, либо смертной казнью.

(в ред. Федеральных законов от 21.07.2004 N 73-ФЗ, от 27.12.2009 N 377-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Открыть полный текст документа

Кольцо ж/б сквозное КС 10-9 Аблок

Описание

Кольцо стеновое КС 10-9 пазогребневое формируют среднюю часть колодца, и используется для стен различных коммуникационных сетей, септиков, и питьевых колодцев. Замковая система типа «паз-гребень» позволяет успешно центровать кольца вручную при монтаже, в отличие от других видов замков т.к. не требуется вывешивание и вращение колец. Характеристики элементов колодцев задаются определенным ГОСТом. Он определяет требования, как к материалу, так и к изделию. Кольцо должно иметь повышенную стойкость к воздействию влаги, смене температурных режимов и иметь высокие показатели морозостойкости и прочности. Класс Бетона B 25. Марка бетона по морозостойкости F 200. Марка бетона по водопроницаемости W6.

В наличии 3800 ₽

В наличии 2500 ₽

Под заказ: до 14 рабочих дней 3800 ₽

Характеристики

  • Размеры
  • Диаметр наружный:

    1160 мм

  • Диаметр внутр:

    1000 мм

  • Диаметр:

    1160 мм

  • Высота:

    890 мм

  • Вес, Объем
  • Вес:

    580 кг

  • Другие параметры
  • Материал:

    ЖБИ

  • Производитель:

  • Срок хранения(мес):

    240

  • Страна происхож.:

    Россия

  • Торговая марка:

  • Срок поставки в днях:

    14

Характеристики

Торговый дом «ВИМОС» осуществляет доставку строительных, отделочных материалов и хозяйственных товаров. Наш автопарк — это более 100 единиц транспортных стредств. На каждой базе разработана грамотная система логистики, которая позволяет доставить Ваш товар в оговоренные сроки. Наши специалисты смогут быстро и точно рассчитать стоимость доставки с учетом веса и габаритов груза, а также километража до места доставки.

Заказ доставки осуществляется через наш колл-центр по телефону: +7 (812) 666-66-55 или при заказе товара с доставкой через интернет-магазин. Расчет стоимости доставки производится согласно тарифной сетке, представленной ниже. Точная стоимость доставки определяется после согласования заказа с вашим менеджером.

Уважаемые покупатели! Правила возврата и обмена товаров, купленных через наш интернет-магазин регулируются Пользовательским соглашением и законодательством РФ.

ВНИМАНИЕ! Обмен и возврат товара надлежащего качества возможен только в случае, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, упаковка.

Доп. информация

Цена, описание, изображение (включая цвет) и инструкции к товару Кольцо ж/б сквозное КС 10-9 Аблок на сайте носят информационный характер и не являются публичной офертой, определенной п.2 ст. 437 Гражданского кодекса Российской федерации. Они могут быть изменены производителем без предварительного уведомления и могут отличаться от описаний на сайте производителя и реальных характеристик товара. Для получения подробной информации о характеристиках данного товара обращайтесь к сотрудникам нашего отдела продаж или в Российское представительство данного товара, а также, пожалуйста, внимательно проверяйте товар при покупке.

Купить Кольцо ж/б сквозное КС 10-9 Аблок в магазине Санкт-Петербург вы можете в интернет-магазине «ВИМОС».

Статьи по теме

Борьба. Сборная России объявила состав на чемпионат мира

С 2 по 10 октября в Норвегии пройдет чемпионат мира по спортивной борьбе. Сборная России определилась с составом, который отправится покорять Осло в вольной, греко-римской и женской борьбе.

Для кого-то стало сюрпризом отсутствие в составе олимпийского чемпиона Токио-2020 Мусы Евлоева. Тренерский штаб решил дать отдохнуть ему и теперь уже двукратному бронзовому призеру ОИ Сергею Семенову после успешного олимпийского цикла.

«Муса хотел поехать на чемпионат мира, но он полтора месяца назад выиграл Олимпиаду. Конечно, когда ты на таком эмоциональном подъеме, тебе хочется бороться везде, хочется рвать и метать. Прошло время, он все обдумал — и было принято решение этот чемпионат мира пропустить. Муса мировой лидер полутяжелого веса, но за прошлый долгий цикл у него накопилось несколько болячек, которые нужно залечить. Муса был на сборе, начинал работу — и все-таки решили готовиться к новому сезону», — рассказал официальному сайту Федерации спортивной борьбе России главный тренер классиков

Гоги Когуашвили

Вместо Евлоева в Норвегию отправится действующий чемпион России Артур Саргсян, который будет претендовать на золото ЧМ.

Пожалуй, главной сенсацией можно назвать наличие в составе Сергея Кутузова, который даже не был в числе призеров на последнем чемпионате России. Но в весе до 72 кг на недавнем контрольном старте он победил всех сильнейших мировых спортсменов в своем весе:

Адама Курака, Чингиза Лабазанова и Станислава Зайцева.

Капитаном греко-римской команды станет двукратный олимпийский чемпион Роман Власов, который пропустил Олимпиаду в Токио, однако решил пойти на очередной цикл, чтобы исполнить мечту в Париже.

Что касается вольной борьбы, здесь сюрпризов меньше, а возглавит команду двукратный олимпийский чемпион Абдулрашид Садулаев, не только победивший на Играх в Токио, но и ставший знаменосцем сборной на церемонии закрытия.

Тренер вольников Дзамболат Тедеев отметил, что, несмотря на олимпийский триумф, Садулаев по-прежнему рвется на ковер за новыми победами, поэтому отказать ему в этом сборная никак не могла.

Особенно интересно будет следить за женской частью сборной, ведь в Токио спортсменки выступили неудачно. Возможно, поэтому в Осло мы увидим обновленную версию сборной России.

Состав сборной России по спортивной борьбе на чемпионат мира 2021 (Осло, Норвегия)

Греко-римская борьба

До 55 кг. Эмин Сефершаев

До 60 кг. Степан Марянян 

До 63 кг. Ибрагим Лабазанов

До 67 кг. Назир Абдуллаев

До 72 кг. Сергей Кутузов

До 77 кг. Роман Власов 

До 82 кг. Адлан Акиев 

До 87 кг. Милад Алирзаев 

До 97 кг. Артур Саргсян

До 130 кг. Зураби Гедехаури

Вольная борьба

До 57 кг. Абубакар Муталиев

До 61 кг. Абасгаджи Магомедов

До 65 кг. Загир Шахиев

До 70 кг. Евгений Жербаев

До 74 кг. Тимур Бижоев 

До 79 кг. Радик Валиев

До 86 кг. Артур Найфонов 

До 92 кг. Магомед Курбанов

До 97 кг. Абдулрашид Садулаев

До 125 кг. Зелимхан Хизриев

Женская борьба

До 50 кг. Надежда Соколова

До 53 кг. Анжелика Ветошкина

До 55 кг. Ольга Хорошавцева

До 57 кг. Вероника Чумикова

До 59 кг. Светлана Липатова

До 62 кг. Алина Касабиева

До 65 кг. Динара Кудаева

До 68 кг. Ханум Велиева

До 72 кг. Ксения Буракова

До 76 кг. Марина Суровцева

Подробнее о домах

Подробнее о домах

В 2011 г. ОАО «Завод ЖБК-1» внедрил автоматизированную конвейерную линию, оснащенную комплексом современного технологического оборудования. Линия позволяет производить широкую номенклатуру ж/б изделий в горизонтальном исполнении: наружные и внутренние стеновые панели и перегородки, индивидуальные изделия сложной геометрической формы. Стеновые панели для индивидуального строительства могут быть разной комплектации, от самой простой — однослойной, до трехслойной — с утеплителем и встроенными электросетями.

Преимущества:


  • монтаж от 5 дней;
  • точные геометрические размеры;
  • максимальная готовность панелей под чистовую отделку и установку оконных и дверных блоков;
  • все технологические отверстия под электропроводку предусмотрены на производстве заранее;
  • современные энергосберегающие материалы
  • хорошая шумоизоляция;
  • срок эксплуатации более 100 лет.


Трехслойная железобетонная панель представляет собой ограждающую конструкцию, состоящую из внутреннего и наружного железобетонных слоев и слоя теплоизоляции, расположенного между ними. Соединение наружного и внутреннего слоев между собой производится с помощью гибких стеклопластиковых связей. За счёт определенной конструкции  сопряжения узлов трехслойных панелей слои теплоизоляции прилегают друг к другу и образуют замкнутый контур по все му периметру, что исключает «мостики холода»  и делает дом теплым

В комплект дома входят:

наружные и внутренние стеновые панели
перегородки
плиты перекрытий
лестничный марш для двухэтажного коттеджа, площадью от 101,2 м2.


 


Возврат к списку

Consilium Medicum

Главный редактор журнала
В.В. Фомин – чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф. каф. внутренних, профессиональных болезней и пульмонологии медико-профилактического фак-та, проректор по лечебной работе ГБОУ ВПО Первый МГМУ им. И.М.Сеченова

Редакционная коллегия
Аронов Д.М. – профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0003-0484-9805
д-р мед. наук, проф., заслуженный деятель науки РФ, рук. лаб. ФГБУ «НМИЦ профилактической медицины»

Бойцов С.А. – чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-6998-8406
д-р мед. наук, проф., дир. ФГБУ ГНИЦ ПМ, гл. специалист по мед. профилактике Минздрава России

Захарова И.Н. – профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России

Маев И.В. – академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-6114-564X
ФГБОУ ВО Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова

Поддубная И.В. – академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-0995-1801
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России

Прилепская В.Н. – профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова Минздрава России

Смулевич А.Б. – академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0003-2737-3432
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

Чазова И.Е. – академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-9822-4357
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии» Минздрава России

Шестакова М.В. – академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-5057-127X
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России

Редакционный совет
АКУШЕРСТВО и ГИНЕКОЛОГИЯ
Аполихина И.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова Минздрава России
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Кузнецова И.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Макацария А.Д., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Серов В.Н., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова Минздрава России

АЛЛЕРГОЛОГИЯ и ИММУНОЛОГИЯ
Ильина Н.И., профессор, д.м.н. (Москва)
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Государственный научный центр «Институт иммунологии»» Федерального медико-биологического агентства
Феденко Е.С., профессор, д.м.н. (Москва)
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Государственный научный центр «Институт иммунологии»» Федерального медико-биологического агентства
Хаитов Р.М., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Государственный научный центр «Институт иммунологии»» Федерального медико-биологического агентства

АНЕСТЕЗИОЛОГИЯ и РЕАНИМАТОЛОГИЯ
Блохин Б.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И.Пирогова» Минздрава России
Бутров А.В., профессор, д.м.н. (Москва)
Российский университет дружбы народов, кафедра анестезиологии и реаниматологии медицинского института
Молчанов И.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБНУ «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»
Руднов В.А., профессор, д.м.н. (Екатеринбург)
ФГБОУ ВО «Уральский государственный медицинский университет» Минздрава России, Екатеринбург, Россия
Городская клиническая больница №40, Екатеринбург, Россия
Цыпин Л.Е., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И.Пирогова» Минздрава России
Шифман Е.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова Минздрава России

ВНУТРЕННИЕ БОЛЕЗНИ и ГЕРИАТРИЯ
Дворецкий Л.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Драпкина О.М., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины» Минздрава России
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Кириченко А.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Конев Ю.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО Московский государственный медикостоматологический университет им. А.И. Евдокимова
Лазебник Л.Б., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО Московский государственный медикостоматологический университет им. А.И. Евдокимова
Сыркин А.Л., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Трухан Д.И., профессор, д.м.н. (Омск)
ФГБОУ ВО «Омский государственный медицинский университет» Минздрава России

ГАСТРОЭНТЕРОЛОГИЯ и ГЕПАТОЛОГИЯ
Ивашкин В.Т., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Минушкин О.Н., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия» УД Президента РФ, Москва
Надинская М.Ю., доцент, к.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Парфенов А.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова Департамента здравоохранения Москвы»
Пиманов С.И., профессор, д.м.н. (Витебск, Республика Беларусь)
Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет
Подымова С.Д., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Щербаков П.Л., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» ФМБА России

ГЕМАТОЛОГИЯ и ОНКОЛОГИЯ
Гарин А.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «РОНЦ им. Н.Н. Блохина» РАМН, Москва
Румянцев А.Г., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева» Минздрава России

ДЕРМАТОЛОГИЯ и ВЕНЕРОЛОГИЯ
Кисина В.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБУЗ Московский научно-практический центр дерматовенерологии и косметологии Департамента здравоохранения г. Москвы
ГБОУ ВПО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова Минздрава России
Кочергин Н.Г., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБОУ ВПО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова Минздрава России
Федоров С.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ООО «Клинический институт эстетической медицины»
Халдин А.А., профессор, д.м.н. (Москва)
Московский научно-практический центр дерматовенерологии и косметологии Департамента здравоохранения Москвы

ИНФЕКЦИИ и АНТИМИКРОБНАЯ ТЕРАПИЯ
Белобородова Н.В., профессор, д.м.н. (Москва)
НИИ общей реаниматологии им. В.А.Неговского (НИИ ОР) Федерального научно-клинического центра реаниматологии и реабилитологии (ФНКЦ РР), Москва
Белобородов В.Б., профессор, д.м.н. (Москва
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Сидоренко С.В., профессор, д.м.н. (Санкт-Петербург)
ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И.Мечникова»
Яковлев С.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

КАРДИОЛОГИЯ
Беленков Ю.Н., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Бунин Ю.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Гуревич М.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф.Владимирского»
Мартынов А.И., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
Никифоров В.С., профессор, д.м.н. (Санкт-Петербург)
ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И.Мечникова»
Остроумова О.Д., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Сидоренко Б.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия» УД Президента РФ
Терещенко С.Н., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Шляхто Е.В., академик РАН, профессор, д.м.н. (Санкт-Петербург)
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» Минздрава России
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

КЛИНИЧЕСКАЯ ФАРМАКОЛОГИЯ
Верткин А.Л., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
Леонова М.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Морозова Т.Е., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Сычёв Д.А., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Ушкалова Е.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов»
Ших Е.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

ЛУЧЕВАЯ ДИАГНОСТИКА
Коков Л.С., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
ГБУЗ «НИИ СП им. Н.В.Склифосовского»
Синицын В.Е., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАУ «Лечебно-реабилитационный центр» Минздрава России

НЕВРОЛОГИЯ и НЕЙРОХИРУРГИЯ
Бойко А.Н., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Воробьева О.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Гусев Е.И., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Дамулин И.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
ГБУЗ «Московский клинический научный центр им. А.С. Логинова Департамента здравоохранения Москвы», Москва, Россия
Камчатнов П.Р., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Крылов В.В., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
ГБУЗ г. Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения г. Москвы»
Левин О.С., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Лихтерман Л.Б., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАУ «Национальный научно-практический центр нейрохирургии им. ак. Н.Н.Бурденко» Минздрава России
Скворцова В.И., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Стаховская Л.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Федин А.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Яхно Н.Н., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

НЕФРОЛОГИЯ
Козловская Н.Л., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
ОТОРИНОЛАРИНГОЛОГИЯ
Богомильский М.Р., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Косяков С.Я., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Крюков А.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
ГБУЗ «НИКИО им. Л.И.Свержевского»
Лопатин А.С., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «Поликлиника №1» Управления делами Президента Российской Федерации, Москва, Россия
Овчинников А.Ю., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»

ПЕДИАТРИЯ и ДЕТСКАЯ ХИРУРГИЯ
Баранов А.А., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
Национальный медицинский исследовательский центр здоровья детей, Москва, Российская Федерация
Ванденплас И., профессор, д.м.н. (Брюссель)
Педиатрическая гастроэнтерология,UZ Brussel, Свободный университет Брюсселя,Бельгия
Геппе Н.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Горелов А.В., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Гуарино А., профессор, д.м.н. (Неаполь)
Университет Федерико II (Неаполь)
Диас Х.А., профессор, д.м.н. (Порто)
Больница Сент-Джон-Порту, Португалия
Зайцева О.В., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
Колачек С., профессор, д.м.н. (Загреб)
Детская больница Загреба (Хорватия)
Ленц М., профессор, д.м.н. (Бонн, Тбилиси)
Университетская клиника Бонн (Германия)
Никитина И.Л., профессор, д.м.н. (Санкт-Петербург)
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А.Алмазова» Минздрава России
Плудовский П., профессор, д.м.н. (Варшава)
Мемориальный институт детского здоровья, Польша (Варшава)
Ревякина В.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии»
Румянцев А.Г., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева» Минздрава России
Савино Ф., профессор, д.м.н. (Турин, Италия)
Больница Regina Margherita-Турин, Италия
Самсыгина Г.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Научный центр здоровья детей РАМН, Москва
Таранушенко Т.Е., профессор, д.м.н. (Красноярск)
ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» МЗ РФ
Таточенко В.К., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАУ «Национальный научно-практический центр здоровья детей» Минздрава РФ
Шамир Р., профессор, д.м.н. (Тель-Авив)
профессор педиатрии медицинского факультета им. Саклера Тель-Авивского университета и председатель института гастроэнтерологии, питания и заболеваний печени в детском медицинском центре Израиля им. Шнайдера

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ БОЛЕЗНИ
Бабанов С.А., профессор, д.м.н. (Самара)
ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России, Самара, Россия

ПУЛЬМОНОЛОГИЯ и ФТИЗИАТРИЯ
Авдеев С.Н., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Борисов С.Е., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБУЗ «Московский городской научно-практический центр борьбы с туберкулезом Департамента здравоохранения города Москвы»
Белевский А.С., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Визель А.А., профессор, д.м.н. (Казань)
ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» Минздрава России
Илькович М.М., профессор, д.м.н. (Санкт-Петербург)
ФГБОУ «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Княжеская Н.П., доцент, к.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Мишин В.Ю., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
ФГБНУ «Центральный научно-исследовательский институт туберкулеза»
Овчаренко С.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Синопальников А.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Степанян И.Э., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБНУ «Центральный научно-исследовательский институт туберкулеза»
Шмелев Е.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБНУ «Центральный научно-исследовательский институт туберкулеза»
Чучалин А.Г., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

РЕВМАТОЛОГИЯ
Насонов Е.Л., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБНУ “Институт ревматологии им. В.А. Насоновой” РАН
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Шостак Н.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

СТОМАТОЛОГИЯ и ЧЕЛЮСТНО-ЛИЦЕВАЯ ХИРУРГИЯ
Макеева И.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Скатова Е.А., доцент, к.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

УРОЛОГИЯ
Аляев Ю.Г., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Забиров К.И., профессор, д.м.н. (Москва)
ГБУЗ Московский научно-практический центр дерматовенерологии и косметологии Департамента здравоохранения г. Москвы
Кривобородов Г.Г., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Лоран О.Б., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России
Пушкарь Д.Ю., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»

ХИРУРГИЯ
Богачев В.Ю., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Дибиров М.Д., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова»
Золотухин И.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Кириенко А.И., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Кошкин В.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Покровский А.В., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр хирургии им. А. В. Вишневского Минздрава России
Стойко Ю.М., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

ЭНДОКРИНОЛОГИЯ
Аметов А.С., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России, Москва
Дедов И.И., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ«Эндокринологический научный центр» Минздрава России
Демидова И.Ю., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Демидова Т.Ю., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Мельниченко Г.А., академик РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ “Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии” Минздрава России
Петунина Н.А., профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»
Трошина Е.А., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГБУ “Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии” Минздрава России
Фадеев В.В., чл.-кор. РАН, профессор, д.м.н. (Москва)
ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова»

:: Кавказ :: РБК

Южный окружной военный суд вынес приговор в отношении уроженца Назрани, причастного к вооруженным нападениям на сотрудников правоохранительных органов и военнослужащих в Северной Осетии и Ингушетии. Об этом сообщила прокурор Главного управления Генпрокуратуры РФ по СКФО и ЮФО Елена Усачева.

По ее данным, суд установил, что обвиняемый с октября 2010 года по октябрь 2012 года на территории республик Ингушетия и Северная Осетия в составе преступного сообщества и одной из входящих в него банд под общим руководством Доку Умарова совершил убийство сотрудника ГУ МЧС России по Ингушетии, а также вооруженные нападения на сотрудников органов внутренних дел и военнослужащих. В результате погибли пятеро сотрудников правоохранительных органов, еще трое получили ранения.

Его обвинили по ч. 2 ст. 210 УК РФ (участие в преступном сообществе), ч. 2 ст. 209 УК РФ (участие в устойчивой вооруженной группе (банде), ст. 317 УК РФ (посягательство на жизнь сотрудников правоохранительного органа и военнослужащих), ч. 3 ст. 222 УК РФ (незаконный оборот оружия), ч. 3 ст. 223 УК РФ (незаконное изготовление взрывных устройств), пп. «б», «ж», «з» ч. 2 ст. 105 УК РФ (убийство, то есть умышленное причинение смерти другому человеку, в связи с осуществлением данным лицом служебной деятельности, совершенное организованной группой, сопряженное с бандитизмом).

Суд назначил подсудимому наказание в виде пожизненного лишения свободы с отбыванием наказания в колонии особого режима. Приговор в законную силу не вступил.

Ранее судами Республик Северная Осетия-Алания и Ингушетия были осуждены еще два члена банды к длительным срокам лишения свободы. В отношении остальных, в том числе объявленных в розыск, расследование продолжается.

Завод ЖБИ, официальный сайт бетонного завода ЖБИ в Барыбино, производство железобетонных изделий

ЖБИ 11 – это высокотехнологичный завод по производству качественных товаров и разработке новинок отрасли. Наш ассортимент постоянно пополняется, а цены остаются на демократичном уровне. При этом качество изделий ЖБИ не уступает ни отечественным, ни зарубежным аналогам. Каждое из них проходит многоступенчатый контроль и соответствует всем существующим нормам и ТУ в сфере строительства и монтажа.

Наша специализация – масштабное производство железобетонных изделий широкого профиля. У нас вы найдете элементы зданий и сооружений, плиты перекрытий и инженерные коммуникации, изделия для обустройства дорог, а также бетонные колодцы высокого качества.

Масштабы изготовления позволили нам стать одним из самых крупных производителей по Москве и МО. Наши товары доставляются не только по региону, но и по всей России, удовлетворяя широкие потребности заказчиков любого уровня.

О компании

Территориально наш завод находится в городе Домодедово. Это современный высокотехнологический комплекс, всегда открытый к сотрудничеству. Вот несколько фактов о нас:

  • 500 куб.м. бетона в сутки составляет максимальная производительность пропарочной камеры, что является крупнейшим показателем по региону.
  • 75 единиц транспорта, в том числе спецтехники для транспортировки наших изделий всегда к вашим услугам.
  • Всегда в наличии необходимые объемы сырья и готовых ЖБИ.
  • Доступные цены, благодаря прямым контактам с поставщиками.
  • Высокие стандарты качества, подтвержденные сертификатами.

В рамках расширения партнерской сети у нашего завода в Барыбино появился свой официальный сайт. Посетив его, вы найдете всю необходимую информацию о потенциальном сотрудничестве. В нашем лице вы получите надежного и ответственного партнера, специализирующегося на ЖБИ уже более 20 лет.

Оставить заявку на ЖБИ напрямую с нашего завода можно онлайн или по телефону +7 (495) 788-99-00 (Москва). Наши менеджеры помогут вам уточнить необходимые детали и подскажут наиболее удобный способ доставки.
Не забудьте заглянуть в раздел наших спецпредложений, чтобы не упустить выгодные акции и скидки!

Завод ЖБИ 11: номенклатура

Железобетонные изделия нашего производства используются в крупномасштабном строительстве и зарекомендовали себя с самой положительной стороны. Чаще всего у нас заказывают материалы для строительства и ремонта дорог, возведения жилых и промышленных зданий, монтажа инженерных конструкций. Также у нас вы найдете ЖБИ общего назначения, которые на других заводах не производятся или не имеются в наличии.

Ежегодно наш ассортимент расширяется, стараясь соответствовать растущему спросу и высоким требованиям потребителей. В него добавляются новые единицы, включая дорожные плиты, плиты перекрытий, бетонные перемычки, колодцы, трубы из асбестоцемента и другие. Стоит отметить, что все эти конструкции отличаются достойным качеством. А благодаря доступной цене, они давно завоевали популярность на стройплощадках всей России.

Доставка ЖБИ изделий и конструкций

Оформить заказ в нашей компании можно с удобной доставкой или самовывозом. Мы осуществляем поставки по всем регионам России, транспортом собственного автопарка или же путем ж/д транспортировки. Если вы живете в Москве или Московской области, то сэкономить время и деньги можно, забрав заказ самостоятельно с нашего склада.

Время доставки предварительно согласовывается с вами. Мы ценим ваше время и тщательно планируем логистическую схему, чтобы избежать накладок и форс-мажоров.

Для какой из следующих функций f (a + b) = f (b) + f (a) для всех положительных чисел a и b?

Для какой из следующих функций f (a + b) = f (b) + f (a) для всех положительных чисел a и b?

A. f (x) =


Б. f (x) = x + 1
С. f (x) = √x
D. f (x) = 2 / x
E. f (x) = -3x

Дежавю! Вот еще один функциональный вопрос из подготовительных тестов GMAT 1 и 2, который очень похож на этот: для какой из следующих функций f (x) = f (1-x).Кроме того, для более подробного обсуждения этой темы перейдите на нашу главную страницу, посвященную функциям GMAT.

Функции проще, чем кажется (не торопитесь, задавая вопрос)

Первое чтение обычно сбивает с толку. Просто имейте в виду, что посылка проста. Не торопитесь, чтобы вся информация проникла внутрь, чтобы вы могли простыми словами определить, что вы ищете.

Для этого нам нужно: найти вариант ответа, для которого включение a + b в функцию аналогично подключению a , затем подключению b и суммированию результата.

Решите, выбирая числа и вставляя варианты ответов (часто, как вы будете решать эти функции)

Давайте просто рассмотрим варианты ответов. Я бы выбрал значения для a и b. Давайте рассмотрим a = 2, b = 3. Напомним, что мы хотим, чтобы f (2 + 3) = f (2) + f (3).

А. f (x) =

или

25 и 13

Б. f (x) = x + 1

5 + 1 против (2 + 1) + (3 + 1)

6 и 7

С. f (x) = √x

√5 по сравнению с √2 + √3

√5 меньше 3.√2 примерно 1,4, √4 примерно 1,7, поэтому их сумма больше 3.

D. f (x) = 2 / x

2/5 и 2/2 + 2/3

Правая сторона явно больше.

E. f (x) = -3x

-3 (5) против -3 (2) + -3 (3)

-15 = -15

Вот приведенное выше сжатое в диаграмме, которая больше похожа на то, как я бы подошел к ней на тесте

Видео решение: Для какой из следующих функций f (a + b) = f (b) + f (a) для всех положительных чисел a и b?

Дополнительные практические вопросы по функциям GMAT!

Вот чрезвычайно сложный функциональный вопрос GMAT, который немного отличается и больше связан с головоломкой.Я пропустил это в первый раз, но нашел относительно простой способ решить эту проблему, используя базовое, но чрезвычайно важное правило делимости, которое должен знать каждый человек, изучающий GMAT: для каждого положительного четного целого числа n функция h (n) определяется как быть произведением всех четных целых чисел от 2 до n включительно. Если p является наименьшим простым делителем h (100) +1, то p равно?

Этот вопрос почти идентичен приведенному выше, такому отличному опыту: для какой из следующих функций f есть f (x) = f (1-x) для всех x?

И еще один похожий сложный вопрос о функции из подготовительных тестов GMAT: если операция @ определена для всех целых чисел a и b как a @ b = a + b — ab, какое из следующих утверждений должно быть истинным для всех целых чисел а, б и в?

Узнайте больше о репетиторстве по GMAT с Atlantic

GMAT Вопрос дня Регистрация

Подпишитесь на 1 интересный вопрос GMAT, который будет рассылаться вам каждую неделю.

Иллюстративная математика

Задача

Пусть $ f $ — функция, которая задает температуру в градусах. Цельсия — его эквивалент в градусах Фаренгейта.

  1. Температура замерзания воды в градусах Цельсия равна 0, а в градусах Фаренгейта. это 32. Температура кипения воды составляет 100 градусов по Цельсию и 212 градусов. По Фаренгейту. Учитывая, что функция $ f $ линейна, используйте эту информацию, чтобы найти уравнение для $ f $.
  2. Найдите функцию, обратную функции $ f $, и объясните ее смысл в терминах температурных преобразований.
  3. Есть ли температура, которая одинакова в градусах Цельсия и в градусах Фаренгейт? Объясни, откуда ты знаешь.

IM Комментарий

Преобразование температуры обеспечивает богатый источник линейных функций, которые встречаются не только в науке, но и в повседневной жизни, когда мы выезд за границу. Первая часть этой задачи дает возможность построить линейная функция, заданная двумя парами ввода-вывода.Вторая часть исследует обратная линейная функция, в то время как третья часть требует рассуждения о количествах и / или решение линейного уравнения.

В части (c) студенты могут также попытаться дать интуитивный аргумент в пользу существования такой точки, рассуждая через линейную зависимость между градусами Фаренгейта (F) и градусами Цельсия (C). А именно, мы можем сначала легко проверить, что $ F \ lt C $, когда, скажем, $ C = -100 $, и что $ F \ gt C $, когда, например, $ C = 0 $. Поскольку существует линейная связь между $ F $ и $ C $, тогда должно быть некоторое значение $ C $ между $ C = -100 $ и $ C = 0 $, где на самом деле $ F = C $.Это тонкий, но важный аргумент, который в конечном итоге приводит к более сложным темам, таким как непрерывность и теорема о промежуточном значении.

Решения

Решение: 1

  1. Поскольку $ f $ является линейной функцией $ x $, температуры в градусах Цельсия, мы можем записать $ f (x) = ax + b $. Нам дано, что ноль градусов Цельсия преобразуется в 32 градуса по Фаренгейту, так что $$ 32 = е (0) = б. $$ Чтобы найти наклон, $ a $, мы можем использовать вторую часть данных, а именно, что 100 градусов по Цельсию преобразуются в 212 градусов по Фаренгейту: $$ 212 = е (100) = а (100) + 32.$$ Решение относительно $ a $ дает $ a = \ frac {9} {5} $. Итак, чтобы преобразовать температуру в градусов Цельсия в градусы Фаренгейта, соответствующая линейная функция $$ f (x) = \ frac {9} {5} x + 32. $$
  2. Функция $ f $ умножает вход $ x $ на $ \ frac {9} {5} $, а затем добавляет 32 $. Назовем обратное $ g $. Тогда уравнение, описывающее $ g $, может сначала вычесть $ 32 $ из его ввода, а затем разделить на $ \ frac {9} {5} $. Деление на $ \ frac {9} {5} $ — это то же самое, что умножение на $ \ frac {5} {9} $, поэтому мы находим $$ g (x) = \ frac {5} {9} \ left (x-32 \ right).$$ Функция $ g $ принимает в качестве входных данных температуру в градусах Фаренгейта. и дает на выходе соответствующую температуру в градусах Цельсия.
  3. Если есть температура $ x $, которая одинакова в градусах Цельсия и в градусов по Фаренгейту, тогда у нас будет $$ е (х) = х. $$ Если мы решим уравнение $ \ frac {9} {5} x + 32 = x $ для $ x $, мы находим, что $ x = -40 $. Итак, -40 $ — это температура, которая регистрируется одинаково по Фаренгейту и Цельсию Весы. Для температур выше -40 $, температура в градусов по Фаренгейту будет больше, чем соответствующая температура в градусах Цельсия. а для температуры ниже $ -40 $ температура в градусах По Фаренгейту меньше соответствующей температуры в градусах Цельсия.

Решение: Альтернативный вариант б)

Наша функция $ f $ описывается уравнением $$ y = \ frac {9} {5} x + 32 $$ принимает температуру в градусах Цельсия и дает ее эквивалент в градусах Фаренгейта. Если мы хотим иметь функцию, которая измеряет температуру в градусах Фаренгейта и дает ее эквивалент в градусах Цельсия мы меняем роли $ x $ и $ y $ в приведенном выше уравнении, и решите для $ x $ через $ y $. Это означает вычитание 32 $ из обоих части уравнения, а затем умножая обе части нового уравнения на $ \ frac {5} {9} $, что дает: $$ x = \ frac {5} {9} \ left (y — 32 \ right).$$ Мы привыкли, что $ y $ — это зависимая переменная, а $ x $ — независимая переменная, поэтому мы можем переписать это, используя обозначение функции, как $$ g (x) = \ frac {5} {9} \ left (x-32 \ right) $$ и эта функция преобразует температуру в градусах Фаренгейта в соответствующая температура в градусах Цельсия.

Изменение статуса студента F или M на неиммиграционный

Разрешено ли поступать в школу с неиммиграционным статусом, отличным от статуса студента?

Это зависит от обстоятельств.Некоторые статусы позволяют записаться в школу, а другие — нет. Например, регламент 8 C.F.R. § 214.2 (b) (7) прямо запрещает курс обучения в Соединенных Штатах, пока он находится в статусе B-1 или B-2. Однако такого запрета для лиц со статусом E не существует, поэтому лица с таким статусом могут записаться в школу, если это не мешает им сохранять свой статус E.

Лица с неиммиграционным статусом, запрещающим зачисление в школу, должны сначала получить статус F-1 (академический студент) или M-1 (профессиональный студент).Зачисление на курс обучения в статусе, запрещающем такую ​​деятельность, приведет к нарушению статуса. Лица, нарушившие свой неиммиграционный статус, записавшись на курс обучения, не имеют права продлевать свой статус или переходить на статус F-1 или M-1.

Изменение статуса F или M с другого неиммиграционного статуса

Если вы находитесь в Соединенных Штатах с действующим неиммиграционным статусом с целью, отличной от посещения школы, и хотите изменить свой неиммиграционный статус (PDF) на статус студента, оставаясь в Соединенных Штатах, вы должны соответствовать приведенным ниже критериям и отправить заявление в USCIS для изменения вашего статуса.

Как правило, вы можете подать заявление об изменении своего неиммиграционного статуса, оставаясь в США, если:

  • Вы были допущены в США на законных основаниях с неиммиграционным статусом;
  • Ваш неиммиграционный статус остается в силе;
  • Вы не нарушили условия своего статуса; и
  • Вы не совершали никаких преступлений или не участвовали в каких-либо других действиях, которые лишали бы вас права на изменение статуса.

Пока вы не получите уведомление об одобрении от USCIS, не следует считать, что запрошенный статус был одобрен.Прежде чем USCIS сможет одобрить вашу заявку, вы должны предпринять следующие шаги:

Не всем неиммиграционным классам разрешено изменять статус студента. Внимательно прочтите инструкции к форме I-539, чтобы убедиться, что ваша категория соответствует требованиям.

Что делать, если мой текущий статус не позволяет мне записываться на занятия?

Если вы запрашиваете изменение с другого неиммиграционного статуса на студенческий статус F или M, и ваш текущий неиммиграционный статус не позволяет вам записываться на занятия, не записывайтесь на занятия или не начинайте обучение, пока USCIS не одобрит изменение вашего статуса.Если USCIS не принял решение об изменении вашего статуса по крайней мере за 15 дней до даты начала программы, указанной в вашей форме I-20, обратитесь к уполномоченному школьному должностному лицу (DSO) в вашей новой школе. Если USCIS не удовлетворит ваш запрос на изменение статуса до даты начала занятий, вам может потребоваться отложить посещение и подождать до следующего семестра, чтобы начать обучение в школе со статусом F или M.

Обратите внимание, что если вы подаете заявку на изменение статуса на статус M, вы должны поддерживать действующий неиммиграционный статус, пока ваше заявление об изменении статуса по форме I-539 находится на рассмотрении.

Мы призываем всех студентов и будущих студентов тесно сотрудничать со своими DSO, чтобы согласовать время подачи заявки на изменение статуса и зачисления на курс обучения.

ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы студент M-1, вы не можете перейти на статус F, пока находитесь в Соединенных Штатах.

Что делать, если мое заявление о смене статуса на неиммигрантского студента F-1 все еще находится на рассмотрении в течение 30 дней с даты начала моей программы F-1?

Из-за времени обработки вам, возможно, придется попросить вашего DSO перенести дату начала программы F-1 на следующий академический семестр или семестр, потому что USCIS не принял решение по вашей заявке на изменение статуса формы I-539 до того, как вы изначально планировали Дата начала программы F-1.Если ваша заявка на COS будет одобрена, изменение вашего статуса на F-1 вступит в силу с даты одобрения. Вы не обязаны получать статус полностью до даты, которая за 30 дней до даты начала вашей программы («преодолеть разрыв»), при условии, что ваш неиммиграционный статус не истек на момент подачи заявления об изменении статуса на F- 1, и в противном случае вы по-прежнему имеете право на изменение статуса.

Что делать, если мое заявление на изменение статуса на неиммигрантского студента F-1 одобрено более чем за 30 дней до даты начала моей программы F-1?

Если мы одобряем заявку более чем за 30 дней до даты начала вашей программы, вы должны убедиться, что не нарушаете свой статус F-1.Примером нарушения может быть прием на работу, включая трудоустройство на территории кампуса и практическое обучение, более чем за 30 дней до даты начала программы, указанной в вашей форме I-20.

Что делать, если мое заявление о смене статуса на неиммигрантского студента M-1 все еще находится на рассмотрении в течение 30 дней с даты начала моей программы M-1?

Если ваш текущий неиммиграционный статус истечет более чем за 30 дней до даты начала вашей программы M-1, и вы хотите остаться в Соединенных Штатах до даты начала, вы должны найти способ получить статус полностью до даты, когда за 30 дней до даты начала вашей программы («преодолеть разрыв»).Для большинства людей вам необходимо будет подать отдельную форму I-539, чтобы запросить продление вашего текущего статуса или изменение на другой неиммиграционный статус, в дополнение к вашему другому заявлению по форме I-539 для изменения статуса студента. Если вы не подадите этот отдельный запрос до истечения срока действия вашего статуса, USCIS отклонит ваш запрос формы I-539 на изменение статуса на M-1. Продолжайте проверять время обработки USCIS, пока ваш запрос на изменение статуса по форме I-539 находится на рассмотрении, чтобы определить, нужно ли вам подавать запрос на продление или изменение вашего неиммиграционного статуса.

  • Обратите внимание, что из-за времени обработки вам, возможно, придется попросить вашего DSO перенести дату начала программы M-1 на следующий семестр или семестр, потому что USCIS не принял решение по вашей заявке на изменение статуса формы I-539 до вашего первоначально предполагаемая дата начала программы М-1. В этом случае вам нужно будет получить статус полностью до даты, которая составляет за 30 дней до даты начала вашей программы , новой программы . Если вы уже подали I-539, чтобы заполнить первоначальный пробел, вам может потребоваться подать еще один I-539, чтобы восполнить новый пробел.

Поскольку продление или изменение неиммиграционного статуса для преодоления разрыва и изменение статуса M-1 являются двумя разными преимуществами, вы должны платить отдельную пошлину за подачу каждого запроса. См. Положение о сборах с пользователей, 31 U.S.C. § 9701.

Уехать из США, чтобы стать студентом F-1 или M-1

Вы можете рассмотреть вопрос об обработке в консульстве, если вы обеспокоены сохранением своего неиммиграционного статуса в течение 30 дней с даты начала вашей программы M-1 (которая может быть отложена, как описано выше) или иным образом не имеете права изменить статус на F-1 или M. -1 статус в США.Вам нужно будет сделать следующее:

  • Подайте заявление и получите зачисление в школу, имеющую сертификат SEVP.
  • Получите новую первоначальную форму I-20 от назначенного школьным должностным лицом (DSO).
  • Оплатите сбор I-901 SEVIS.
  • Подайте заявление в консульство или посольство США на визу F-1 или M-1 для поездки в Соединенные Штаты с целью поступления в качестве студента.
  • Если вы из страны, где виза не требуется, например, из Канады, вы можете перейти непосредственно в U.S. порт въезда или пункт предварительной очистки / предполетной инспекции в США и подать заявку на зачисление в США в качестве студента F-1 или M-1.
  • После приема иммиграционным офицером со статусом F-1 или M-1 вы можете приступить к учебе.

Для получения дополнительной информации о консульской обработке посетите страницу Департамента путешествий штата. Для получения информации о SEVP посетите страницу программы ICE для студентов и посетителей по обмену или исследование DHS на странице «Штаты».

MarcoForte / FBA_Matting: Официальный репозиторий бумаги F, B, Alpha Matting

Официальное хранилище бумаги F, B, Alpha Matting .Этот документ и проект находятся на стадии серьезной доработки для публикации, прошедшей рецензирование, поэтому я пока не смогу выпустить обучающий код.
Марко Форте 1 , Франсуа Питье 1

1 Тринити-колледж Дублин

Требования

памяти графического процессора> = 11 ГБ для вывода на тестовый набор Adobe Composition-1K, как правило, для разрешений выше 1920×1080.

Пакетов:
  • резак> = 1,4
  • число
  • opencv-python
Дополнительные пакеты для ноутбука jupyter
  • матплотлиб
  • gdown (для скачивания модели внутри ноутбука)

Модели

Эти модели прошли обучение с использованием набора данных Adobe Image Matting Dataset.На них распространяется Лицензионное соглашение Adobe Deep Image Mattng Dataset, поэтому их можно использовать и распространять только в некоммерческих целях.
Дополнительные результаты этой модели доступны на alphamatting.com, тесте videomatting.com и в дополнительных материалах PDF.

Название модели Размер файла SAD MSE Град Conn
Таблица FBA. 4 139 МБ 26.4 5,4 10,6 21,5

Прогноз

Мы предоставляем скрипт demo.py и jupyter notebook, которые дают прогноз переднего плана, фона и альфа-канала нашей модели. Код увеличения времени тестирования будет доступен в ближайшее время.
В блокноте torchscript мы показываем, как преобразовать модель в torchscript.

В этом видео я демонстрирую, как создать обрезку в Pinta / Paint.NET.

Обучение

Учебный код в настоящее время не выпущен.Он может быть выпущен после принятия статьи. Вот основные выводы из нашей работы в области обучения.

  • Используйте размер пакета 1 и используйте нормализацию группы и стандартизацию веса в своей сети.
  • Обучайте с отсечением альфы вместо сигмоида.
  • Альфа L1, потеря композиции и потеря лапласиана полезны. Потеря градиента не требуется.
  • Для прогнозирования переднего плана мы расширяем передний план на все изображение и определяем потери на всем изображении или, по крайней мере, в неизвестной области.Мы обнаружили, что это лучше, чем когда альфа> 0. Код для расширения переднего плана

Цитирование

  @article {forte2020fbamatting,
  title = {F, B, Alpha Matting},
  author = {Марко Форте и Франсуа Питье},
  журнал = {CoRR},
  volume = {abs / 2003.07711},
  год = {2020},
}
  

Наши родственные работы

  • Выбор интерактивных объектов с точностью 99% всего в несколько щелчков мышью : PDF, код

Здоровье почвы — быстрый и недорогой анализ соотношения F: B — SymSoil

Принцип биологического земледелия с почвенной пищевой цепью гласит: «Накормите свою почву, и почва будет кормить ваши растения».Применяя методы управления, которые развивают и поддерживают желаемые уровни и разнообразие микроорганизмов, будет кормить растений путем круговорота необходимых им питательных веществ. С точки зрения бизнеса важно знать, что применяемые материалы и рабочая сила имеют желаемый эффект, поскольку производственные затраты влияют на чистую прибыль. Лаборатория тестирования почвы SymSoil в Фэрфилде может провести этот анализ за вас, но часто бывает достаточно быстрого теста, чтобы контролировать состояние почвы.

Но есть недорогой и быстрый самодельный тест для оценки и мониторинга биома почвенных микробов и здоровья вашей почвы, включая соотношение биомассы грибов и бактерий.

Что измерять и почему

При выращивании почвенных организмов они приносят пользу всей системе за счет круговорота питательных веществ, критически важных для роста растений. Микроорганизмы, такие как бактерии и грибы, составляют основу этой пищевой сети, переваривая и усваивая питательные вещества из разлагающихся органических веществ. Немного более крупные организмы, такие как членистоногие, вносят свой вклад, измельчая материал — разбивая его на более мелкие части для более быстрой обработки. Бактерии и грибы со временем поедаются и выводятся из организма их хищниками — нематодами, простейшими, дождевыми червями.Это ключ к круговороту питательных веществ: ассимиляция и иммобилизация с последующим дозированным высвобождением, обеспечивающим существование растений. Измерение уровня бактерий и грибков в вашей почве показывает, сколько у вас есть микроорганизмов, которые могут потреблять и удерживать питательные вещества — подтверждая, что их достаточно, чтобы работать с полезной скоростью, и что у вас есть правильное соотношение грибков и бактерий для вашего растения.

Экспресс-тест на общую биомассу

MicroBIOMETER® — это один из тестов, который позволяет вам тестировать почву самостоятельно, что экономит время, необходимое для отправки образцов в лабораторию и ожидания результатов.Разработано для того, чтобы каждый мог проводить собственное тестирование почвы, для тех, кто следит за уровнем микроорганизмов в почве.

MicroBIOMETER поставляется в виде полной упаковки. Используя миксер и пробирки, образец золя перемешивают в растворе, предназначенном для отделения микробов от частиц почвы, на которых они обычно прилипают. Затем несколько капель раствора с микробами наносят на место на мембране, которое захватывает микробы.

Используя свой смартфон и приложение MicroBIOMETER, вы делаете снимок мембраны, который отправляет изображение компании.Программное обеспечение использует изображение и сравнивает интенсивность цвета захваченных микробов со встроенной шкалой интенсивности цвета, чтобы определить уровень микробов в растворе. Хотя компания утверждает, что вы получите результаты за 20 минут, если вы подключены к Wi-Fi, мы обнаружили, что услуга намного быстрее — чаще всего за 2–3 минуты.

Этот тип измерения используется в следующих случаях:

  • Сравнение микробной биомассы в почве после посадки различных покровных культур, чтобы оценить, какая культура наиболее эффективна качество компоста
  • Определение подходящего разбавления для экстракта компоста или чая
  • Определите, были ли растения успешно колонизированы AMF (арбускулярными микоризными грибами)

Преимущество теста microBIOMETER — скорость и низкая стоимость.От выборки до получения числовых данных на вашем телефоне требуется около 20 минут и стоит 10 долларов за тест. Это делает практичным тестировать несколько образцов, например, несколько мест на поле, для получения более богатого набора данных. Тест microBIOMETER® также возвращает данные о соотношении грибков и бактерий в почве — тема для будущего сообщения в блоге.

SymSoil теперь предлагает новейшую версию MicroBIOMETER с вводным пакетом с тремя тестами. Нажмите здесь, чтобы купить. Это видео объясняет, как их тест сочетает оптическое распознавание на основе размера и цвета красителя для быстрой оценки соотношения биомассы грибов и бактерий (F: B).

Биом почвенного микроба

Более высокие трофические уровни имеют решающее значение для круговорота питательных веществ и здоровья растений. SymSoil предлагает лабораторные услуги, которые включают подсчет простейших, грибковый потенциал (подсчет грибковых спор), оценку патогенов и другие данные микроскопии.

Но соотношение F: B оказалось единственной лучшей отдельной оценкой здоровья почвы, плодородия земель и теперь доступно в виде быстрого теста DIY (Сделай сам).

После того, как вы поймете, в каком состоянии находится ваша почва, SymSoil предложит необходимые поправки для улучшения пищевой сети почвы: Robust Compost, V50 и Fungal Infused Biochar.

О компании SymSoil® Inc.

SymSoil — это научно обоснованная компания, занимающаяся оздоровлением почвы, предлагающая продукты и услуги для повышения прибыльности всех производителей, основанные на глубоком понимании биологии почвы. Компания вносит поправки в почву для сельского хозяйства, которые восстанавливают полный спектр микробов, которые обеспечивают корням растений правильную пищу, улучшают здоровье растений и делают пищу более плотной и ароматной, как это было задумано природой.х и а Что из следующего должно быть правдой?
A. f (a) + f (b) = 3
B. f (a) + 1/3 = f (b)
C. f (a) = f (b)
D. f (a) E. f (a)> f (b)
Ответ jsmallt9 (3758) (Показать источник): Вы можете разместить это решение на ВАШЕМ сайте!
Ключевым моментом здесь является слово «должен». Это означает, что ответ должен быть истинным независимо от того, какие a и b равны (до тех пор, пока

, я не уверен, как кто-то мог подумать, что ответы A или B должны быть правдой. Они могут быть верными для некоторых a и b, но не для всех возможных «а» и «б».3 = 1/27 (меньше как 1/3, так и 1/27). Так что D неверен! (Было бы правильно, если бы в основе функции было число больше 1, а не от 0 до 1.)

Ответ E правильный. (Если вы не уверены в этом, посмотрите на график f (x):

Теперь выберите любых двух точек на этой кривой. Дальше слева будет (a, f (a)), поскольку af (б) для всех возможных «а» и «б».



Пакет R для выбора функций omics и интеграции нескольких данных

Abstract

Появление технологий с высокой пропускной способностью привело к появлению большого количества общедоступных омических данных, поступающих из различных источников, таких как транскриптомика, протеомика, метаболомика.Объединение таких крупномасштабных наборов биологических данных может привести к открытию важных биологических идей при условии, что соответствующая информация может быть извлечена целостным образом. Современные статистические подходы сосредоточены на идентификации небольших подмножеств молекул («молекулярной сигнатуры») для объяснения или предсказания биологических условий, но в основном для одного типа «омиков». Кроме того, обычно используемые методы являются одномерными и рассматривают каждую биологическую особенность независимо. Мы представляем mixOmics, пакет R, предназначенный для многомерного анализа наборов биологических данных с особым упором на исследование данных, уменьшение размеров и визуализацию.Применяя подход системной биологии, инструментарий предоставляет широкий спектр методов, которые статистически объединяют несколько наборов данных одновременно, чтобы исследовать взаимосвязи между разнородными наборами данных omics. Наши недавние методы расширяют модели от проекции до скрытой структуры (PLS) для дискриминантного анализа, для интеграции данных между множеством омических данных или между независимыми исследованиями, а также для идентификации молекулярных сигнатур. Мы проиллюстрируем нашу последнюю интеграционную структуру mixOmics для многомерного анализа данных omics, доступных из пакета.

Образец цитирования: Rohart F, Gautier B, Singh A, Le Cao K-A (2017) mixOmics: пакет R для выбора функций omics и интеграции нескольких данных. PLoS Comput Biol 13 (11): e1005752. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752

Редактор: Дина Шнайдман, Еврейский университет Иерусалима, ИЗРАИЛЬ

Поступила: 05.05.2017; Одобрена: 31 августа 2017 г .; Опубликован: 3 ноября 2017 г.

Авторские права: © 2017 Rohart et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: FR было частично поддержано Австралийским фондом исследований рака (ACRF) для Центра индивидуальной онкологической помощи Diamantina в Институте Diamantina Университета Квинсленда.KALC частично поддерживался стипендией Национального совета по здравоохранению и медицинским исследованиям (NHMRC) по развитию карьеры (APP1087415). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Это статья о программном обеспечении PLOS по вычислительной биологии .

Введение

Появление новых «омикс-технологий» ( e.г . транскриптомика для изучения транскриптов, протеомика для белков, метаболомика для метаболитов и т.д.) открыла новые возможности для биологических и медицинских открытий. Обычно каждая характеристика каждой технологии (транскрипты, белки, метаболиты и т. Д.) Анализируется независимо с помощью одномерных статистических методов, включая ANOVA, линейные модели или t-тесты. Однако такой анализ игнорирует взаимосвязь между различными характеристиками и может упустить важную биологическую информацию.Действительно, биологические особенности действуют согласованно, чтобы модулировать и влиять на биологические системы и сигнальные пути. Таким образом, многомерные подходы, моделирующие как набор, могут дать более глубокую картину биологической системы и дополнить результаты, полученные с помощью одномерных методов. Наш пакет mixOmics предлагает многомерные проекционные методологии для анализа данных omics, поскольку они предоставляют несколько привлекательных свойств для аналитика данных [1]. Во-первых, они вычислительно эффективны для обработки больших наборов данных, где количество биологических характеристик (обычно тысячи) намного больше, чем количество образцов (обычно менее 50).Во-вторых, они сокращают размерность, проецируя данные в меньшее подпространство, фиксируя и выделяя самые большие источники вариаций из данных, что приводит к мощной визуализации изучаемой биологической системы. Наконец, их непринужденные предположения о распределении данных делают их очень гибкими для ответа на актуальные вопросы в многочисленных областях, связанных с биологией [2, 3]. Многовариантные методы mixOmics успешно применялись для статистической интеграции наборов данных, полученных из различных биологических источников, и для определения биомаркеров в «омических исследованиях», таких как метаболомика, визуализация мозга и микробиом [4–9].

Мы представляем mixOmics в контексте контролируемого анализа , целью которого является классификация или различение групп образцов, определение наиболее дискриминантного подмножества биологических характеристик и прогнозирование класса новых образцов. Мы дополнительно расширили наш основной метод разреженным методом наименьших квадратов — дискриминантный анализ (sPLS-DA [10]), который изначально был разработан для контролируемого анализа одного набора данных. Две наши новые структуры DIABLO и MINT сосредоточены на интеграции множества наборов данных для различных биологических вопросов (рис. 1).DIABLO позволяет интегрировать одни и те же биологические образцы N , измеренные на разных платформах omics ( N — интеграция, [11]), в то время как MINT позволяет интегрировать несколько независимых наборов данных или исследований, измеренных на одних и тех же предикторах P . ( P -интеграция, [12]). На сегодняшний день очень немногие статистические методы могут выполнять интеграцию N и P в контролируемом контексте. Например, интеграция N часто выполняется путем объединения всех различных наборов данных omics [13], что игнорирует неоднородность между платформами omics и в основном выделяет один единственный тип omics.Другой распространенный тип интеграции N состоит в объединении молекулярных сигнатур, идентифицированных в результате отдельного анализа каждого омика [14], при этом не учитываются взаимосвязи между различными функциональными уровнями омика. При интеграции P статистические методы часто последовательно комбинируются, чтобы учесть или скорректировать технические различия («эффекты партии») между исследованиями перед классификацией образцов с помощью подходящего метода классификации. Такие последовательные подходы требуют много времени и подвержены переобучению при прогнозировании класса новых образцов [12].Наши две структуры моделируют взаимосвязи между различными типами данных omics ( N — интеграция) или объединяют независимые исследования omics для увеличения размера выборки и статистической мощности ( P — интеграция). Обе структуры направлены на выявление биологически значимых и надежных молекулярных сигнатур, чтобы предложить новые биологические гипотезы.

Рис. 1. Обзор многомерных методов mixOmics для одиночного и интегративного анализа с учителем.

X обозначают набор данных omics предсказателя, а y — категориальный ответ на результат ( e.г . здоровый против . больной). Интегративный анализ включает интеграцию N с DIABLO (те же образцы N измеряются на разных платформах omics) и интеграцию P с MINT (те же предикторы omics P измеряются в нескольких независимых исследованиях) . В представленных здесь примерах графиков используются функции mixOmics (слева направо) plotIndiv, plotArrow и plotIndiv в 3D; графики переменных используют функции mixOmics network, cim, plotLoadings, plotVar и circosPlot.Функции графического вывода подробно описаны во вспомогательной информации S1 Text.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.g001

Настоящая статья сначала знакомит с основными функциями mixOmics, затем представляет наши многомерные рамки для идентификации молекулярных сигнатур в одном или нескольких наборах данных и иллюстрирует каждая структура в тематическом исследовании доступна из пакета. Наборы данных, подтверждающие результаты этой статьи, доступны из пакета mixOmics R в обработанном формате.Сценарии Sweave, R, полные руководства и отчеты для воспроизведения результатов предлагаемых фреймворков доступны во вспомогательной информации, а также на нашем веб-сайте www.mixOmics.org.

Проектирование и реализация

mixOmics — это удобный пакет R, предназначенный для исследования, добычи, интеграции и визуализации больших наборов данных [1]. Он обеспечивает привлекательные функции, такие как (i) информативная визуализация с уменьшением размеров (рис. 1), (ii) идентификация молекулярных сигнатур и (iii) улучшенное использование с общими вызовами для всех методов визуализации и оценки производительности (вспомогательная информация S1 Text).

Ввод данных

Различные типы биологических данных могут быть исследованы и интегрированы с mixOmics. Перед анализом мы предполагаем, что наборы данных были нормализованы с использованием соответствующих методов, специфичных для типа технологической платформы omics. Эти методы могут обрабатывать молекулярные характеристики, измеренные в непрерывном масштабе (например, микроматрица, протеомика и метаболомика на основе масс-спектрометрии) или данные подсчета на основе секвенирования (RNA-seq, 16S, метагеномика дробовика), которые становятся «непрерывными» данными после предварительной обработки и нормализация.

Мы обозначаем X матрицу данных размером N наблюдений (строки) × P предикторов (например, уровни экспрессии генов P в столбцах). Категориальный результат y (например, больной или здоровый) выражается в виде матрицы фиктивных показателей Y , где каждый столбец представляет одну категорию результата, а каждая строка указывает принадлежность к классу каждой выборки. Таким образом, Y имеет размер N наблюдений (строки) × K категорий результатов (столбцы), см. Пример в Suppl S1 Text.

Хотя методы mixOmics могут обрабатывать большие наборы данных (несколько десятков тысяч предикторов), мы рекомендуем предварительно отфильтровать данные до менее чем 10 000 предикторов на набор данных, например, используя Median Absolute Deviation [15] для данных RNA-seq, путем удаления постоянно низких значений в наборах данных микробиома [16, 17] или путем удаления предикторов дисперсии, близкой к нулю. Такой шаг направлен на сокращение времени вычислений в процессе настройки параметров.

Методы на основе многомерных проекций

mixOmics предлагает широкий спектр методов многомерного уменьшения размеров, разработанных для каждого ответа на конкретные биологические вопросы посредством неконтролируемого или контролируемого анализа.Функции mixOmics перечислены в таблице 1. Методы неконтролируемого анализа включают в себя анализ главных компонентов, основанный на нелинейном итеративном анализе частичных наименьших квадратов для пропущенных значений [18], анализ независимых компонентов [19], регрессию частичных наименьших квадратов — PLS, также известный как проекция на Скрытые структуры [20], многогрупповой PLS [21], регуляризованный канонический корреляционный анализ — rCCA [22]) и регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ — rGCCA на основе алгоритма PLS [23]. Методы контролируемого анализа включают PLS-дискриминантный анализ — PLS-DA [24–26], GCC-DA [11] и многогрупповой PLS-DA [12].Кроме того, mixOmics предоставляет новые редкие варианты, которые позволяют выбрать признаков , идентифицировать ключевые предикторы (например, гены, белки, метаболиты), которые составляют молекулярную сигнатуру . Выбор признаков выполняется с помощью регуляризации ℓ 1 (LASSO, [27]), которая внедряется в статистический критерий каждого метода для оптимизации. Для контролируемого анализа mixOmics предоставляет функции, помогающие пользователям выбирать параметры, необходимые для процесса выбора функции (см. Раздел «Выбор параметров»), чтобы различать интересующий результат ( e.г . здоровый против . больные, подтипы опухолей и т. д.).

Таблица 1. Сводка восемнадцати методов на основе многомерных проекций, доступных в mixOmics версии 6.0.0 или выше для различных типов структур анализа.

Обратите внимание, что наши варианты block.pls / plsda и sparse отличаются от подходов из [28–31]. Оболочки для rgcca и sgcca изначально взяты из пакета RGCCA [32], но входные аргументы были дополнительно улучшены для mixOmics.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1005752.t001

Все многомерные подходы, перечисленные в Таблице 1, являются методами на основе прогнозов, в которых образцы суммируются по H скрытым компонентам или оценкам ( t 1 ,…, t H ), которые определены как линейные комбинации исходных предикторов. В комбинациях ( t 1 ,…, t H ) веса каждого из предикторов указываются в векторах нагрузки a 1 ,…, a Н .Например, для матрицы данных X = ( X 1 ,…, X P ) мы определяем первый скрытый компонент как. Следовательно, каждому вектору нагрузки a h соответствует скрытая составляющая t h , и существует столько же пар ( t h , a h ) в качестве выбранного размера H в многомерной модели, h = 1,…, H , где H << P .Таким образом, образцы проецируются в меньшее интерпретируемое пространство, охватываемое скрытыми компонентами H .

Реализация

mixOmics в настоящее время полностью реализован на языке R и экспортирует более 30 функций для выполнения статистического анализа, настройки параметров методов и построения наглядных визуализаций. mixOmics в основном зависит от базовых пакетов R (parallel, методы, grDevices, graphics, stats, utils) и рекомендуемых пакетов (MASS, решетка), но также импортирует функции из других пакетов R (igraph, rgl, ellipse, corpcor, RColorBrewer, plyr , dplyr, tidyr, reshape2, ggplot2, matrixStats, rARPACK, gridExtra).В mixOmics мы предоставляем общие функции R / S3 для оценки производительности методов (прогнозирование, построение, печать, perf, auroc и т. Д.) И визуализации результатов, как показано на рисунке 1 (plotIndiv, plotArrow, plotVar, plotLoadings и т. Д.) ), исчерпывающий список см. в разделе «Текст вспомогательной информации S1».

В настоящее время в mixOmics реализовано восемнадцать методов на основе многомерных проекций для интеграции больших наборов биологических данных, среди которых двенадцать имеют похожие названия (mint). (Block). (S) pls (da), см. Таблицу 1.Чтобы выполнить интеграцию N или P , мы эффективно закодировали функции как оболочки одной основной скрытой и универсальной функции, которая основана на нашем расширении алгоритма sGCCA [33]. Остальные пять статистических методов — это PCA, sparse PCA, IPCA, rCCA и rGCCA. Каждый статистический метод, реализованный в mixOmics, возвращает список основных выходных данных, которые используются в наших функциях визуализации S3 (вспомогательная информация S1 Text).

mixOmics стремится предоставить информативные и удобные для пользователя графические результаты для интерпретации статистических и биологических результатов, некоторые из которых (графики круга корреляции, сети релевантности, карты сгруппированных изображений) были подробно представлены в [34].Вызов функций идентичен для всех многомерных методов за счет использования функций R / S3, как мы проиллюстрировали в разделе результатов. mixOmics предлагает различные варианты визуализации, включая образцы графиков и графики переменных, которые основаны на оценках скрытых компонентов и векторах нагрузки, соответственно (рис. 1). В mixOmics доступны дополнительные графические выходные данные для иллюстрации эффективности классификации многомерных моделей с использованием общего графика функции (см. Вспомогательный текст S1 информации).

Класс предсказания новых образцов

PLS традиционно является регрессионной моделью, где ответ Y представляет собой матрицу непрерывных данных.Для выполнения классификации и прогнозирования контролируемые многомерные методы в mixOmics расширяют PLS, кодируя категориальный фактор результата как фиктивную индикаторную матрицу перед вводом в наши подходы, основанные на PLS. Рассматривая независимый набор тестов или набор перекрестной проверки, функция прогнозирования вычисляет прогнозируемых координат (баллов), и прогнозируемых фиктивных переменных для каждого нового наблюдения, из которых мы получаем окончательный прогнозируемый класс с использованием прогнозных расстояний (подробности в тексте вспомогательной информации S1).

Прогнозирование расстояний.

Для каждого нового наблюдения мы прогнозируем его координаты на множестве скрытых компонентов H , аналогично многомерной многомерной модели. Эти предсказанные координаты или оценки затем используются для предсказания каждой из фиктивных переменных K . Прогнозируемый класс каждого нового наблюдения получается путем применения расстояния либо к прогнозируемым баллам H , либо к прогнозируемым фиктивным переменным K . Мы предлагаем такие расстояния, как «максимальное расстояние», «расстояние Махаланобиса» и «расстояние до центроидов», которые подробно описаны в тексте вспомогательной информации S1.Максимальное расстояние применяется к предсказанным фиктивным переменным и предсказывает категорию класса с максимальным фиктивным значением. В одномомиксном анализе это расстояние достигает наилучшей точности, когда прогнозируемые значения близки к 0 или 1 [10]. «Расстояние Махаланобиса» и «Центроидное расстояние» — это расстояния, которые применяются к прогнозируемым баллам и основаны на вычислении центроида для каждой категории результатов с использованием скрытых компонентов H . Эти расстояния подходят для сложных задач классификации, когда образцы следует рассматривать в многомерном пространстве, охватываемом компонентами.Прогнозируемый класс нового наблюдения — это класс, для которого расстояние между его центроидом и прогнозируемыми баллами H минимально на основе либо евклидова расстояния («Центроидное расстояние»), либо «расстояния Махаланобиса». Первое предполагает сферическое распределение вокруг центроида, тогда как второе более приспособлено для эллипсоидального распределения. На практике мы обнаружили, что эти расстояния, и особенно расстояние Махаланобиса, были более точными, чем максимальное расстояние для N-интегрирования.Все расстояния учитывают прогнозы, построенные на основе всех компонентов модели.

Визуализация области прогноза.

Чтобы визуализировать влияние прогнозируемого расстояния, мы предлагаем графический вывод области прогнозирования, который накладывается на образец графика (пример на рис. 2 и более подробная информация в вспомогательной информации S1 Text).

Рис. 2. Визуализация области прогноза по данным малых круглых синих клеток (SRBCT [35]), описанным в разделе результатов, в отношении прогнозируемого расстояния.

Слева направо: «максимальное расстояние», «центроидное расстояние» и «расстояние Махаланобиса». Графики области прогнозирования выборки из модели PLS-DA, примененной к набору данных микроматрицы с уровнями экспрессии 2308 генов на 63 образцах. Образцы подразделяются на четыре класса: лимфома Беркитта (BL), саркома Юинга (EWS), нейробластома (NB) и рабдомиосаркома (RMS).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.g002

Прогноз для
N -интеграции.

Для интеграции N мы получаем прогнозируемый класс для набора данных ‘omics. Прогнозы объединяются большинством голосов (класс, который прогнозируется наиболее часто по всем наборам данных) или взвешенным голосованием, где вес каждого набора данных omics определяется как корреляция между скрытыми компонентами, связанными с этим конкретным набором данных и результат из обучающей выборки. Окончательный прогноз — это класс, который получит наибольший вес среди всех наборов данных omics.Следовательно, взвешенное голосование придает большее значение набору данных omics, который лучше всего коррелирует с результатом, и сокращает количество ничьих, когда четное количество наборов данных не согласуется в случае большинства голосов. В наших выходных данных связи обозначены как NA.

Прогноз для интеграции
P .

В этом конкретном случае набор внешних тестов может включать образцы из одного из независимых исследований, используемых для соответствия модели, или образцы из внешних исследований, см. [12] для более подробной информации.

Выбор параметров для контролируемого анализа

Для контролируемого анализа mixOmics предоставляет инструменты для выбора количества компонентов H и штрафа ℓ 1 для каждого компонента для всех разреженных методов до построения окончательной многомерной модели и возврата выбранных функций.

Настройка параметров с использованием перекрестной проверки.

Для всех контролируемых моделей функция настройки реализует повторную и стратифицированную перекрестную проверку (CV, см. Подробности во вспомогательной информации S1 Text) для сравнения производительности моделей, построенных с различными штрафами ℓ 1 .Производительность измеряется с помощью общей частоты ошибок классификации и сбалансированной частоты ошибок (BER). BER подходит в случае несбалансированного количества выборок в классе, поскольку он вычисляет среднюю долю ошибочно классифицированных выборок в каждом классе, взвешенную по количеству выборок в каждом классе. Следовательно, BER менее склонен к классам большинства во время оценки производительности. Выбор параметров (описанных ниже) производится в соответствии с наилучшей точностью прогнозирования, то есть с самой низкой общей частотой ошибок или самым низким BER.

Количество деталей.

Для всех контролируемых методов функция настройки выводит оптимальное количество компонентов, которые обеспечивают наилучшую производительность на основе общей частоты ошибок или BER. Оценка основана на данных и аналогична процессу, описанному в [36], где односторонние t-тесты позволяют оценить, есть ли прирост производительности при добавлении компонентов в модель. На практике (см. Некоторые из наших примеров в разделе результатов) мы обнаружили, что K — 1 компонентов, где K — количество классов, было достаточно для достижения наилучших характеристик классификации [10, 37].Однако оценка производительности нерезкой модели с компонентами от K до K + 2 может использоваться для определения оптимального количества компонентов, см. Приложение «Вспомогательная информация S1».

1 штраф или количество функций для выбора.

В отличие от других пакетов R, реализующих методы наказания 1 (, например, . Glmnet, [38], PMA, [39]), mixOmics использует мягкую пороговую обработку для повышения удобства использования путем замены параметра ℓ 1 на число keepX функций для выбора по каждому измерению.Производительность модели оценивается для каждого значения keepX, предоставленного пользователем в виде сетки, от первого компонента до компонента H th , по одному компоненту за раз. Сетка должна быть тщательно выбрана для достижения компромисса между разрешением и временем вычислений. Во-первых, следует учитывать минимальные и максимальные значения размера выборки, с которыми можно работать практически для последующих анализов (например, для экспериментов в мокрой лаборатории может потребоваться небольшая подпись, генная онтология — большая подпись).Во-вторых, следует учитывать вычислительный аспект, поскольку функция настройки выполняет многократную перекрестную проверку. Для анализа отдельных компонентов и P-интеграции сначала можно оценить сетку грубой настройки, чтобы оценить вероятные границы значений keepX, прежде чем устанавливать более тонкую сетку. Для N-интеграции, поскольку оцениваются различные комбинации keepX между разными омиками, трудно получить грубую сетку в качестве предварительного шага.

Функция tune возвращает набор значений keepX, которые обеспечивают наилучшую прогностическую эффективность для всех компонентов модели.В случае связей возвращается самое низкое значение keepX для получения минимальной молекулярной сигнатуры. Та же самая сетка значений keepX используется для настройки каждого компонента; однако для N-интеграции для каждого набора данных могут быть установлены разные сетки. Примеры оптимальных значений keepX, возвращаемых нашими функциями, подробно описаны в разделе «Результаты» (см. Также Приложение «Вспомогательная информация S1»).

Специальный футляр для
P — интеграция.

Для интеграции P мы пользуемся преимуществом независимости между исследованиями.Выполняется перекрестная проверка «исключение-одна-группа-выход», когда каждое исследование определяет подмножество, которое не учитывается один раз, как описано в [12], что существенно сокращает время вычислений (дополнительные сведения см. В тексте S1 вспомогательной информации).

Оценка подписи

Оценка эффективности.

После того, как были выбраны оптимальные параметры (количество компонентов и количество переменных для выбора), окончательная модель запускается на всем наборе данных X , и оценивается эффективность окончательной модели с точки зрения частоты ошибок классификации. с использованием функции perf и повторного CV.Дополнительные результаты оценки включают в себя кривые рабочих характеристик приемника (ROC) и площадь под кривой (AUC), усредненные в процессе перекрестной проверки с использованием сравнения «один против всех», если K > 2. AUC является обычно используемым показателем для оценки дискриминирующая способность классификатора. Он включает в себя меры чувствительности и специфичности для каждого возможного отсечения предсказанных фиктивных переменных. Однако, как показано в разделе «Прогнозирование расстояний», наши модели на основе PLS полагаются на прогнозные расстояния, которые можно рассматривать как определенное оптимальное пороговое значение.Следовательно, критерии ROC и AUC могут не быть особенно полезными в отношении оценки эффективности наших контролируемых многомерных методов, но могут дополнять статистический анализ.

Стабильность.

Побочным продуктом оценки производительности с использованием perf является запись функций, выбранных во время (повторных) прогонов CV. Функция perf выводит стабильность характеристик для каждого компонента для оценки воспроизводимости молекулярной сигнатуры (см. Пример в приложении «Вспомогательная информация S1»).

Графические выходы.

Графики переменных полезны для оценки корреляции выбранных функций в наборах данных и между ними. Графики корреляционных кругов, карты сгруппированных изображений, соответствующие сети описаны во вспомогательной информации S1 Text. Столбчатая диаграмма пирамиды отображает веса нагрузки, связанные с каждой выбранной функцией, в порядке возрастания важности (снизу вверх), с цветами, указывающими группу образцов с максимальным или альтернативным минимальным средним значением (см. Вспомогательный текст S1 информации).

Вычислительные аспекты

Выбор параметров посредством этапов настройки и оценки производительности может потребовать вычислительных затрат, поскольку функции настройки и перфоманса выполняют многократную перекрестную проверку. Однако после выбора оптимальных параметров финальные многомерные модели в mixOmics становятся очень эффективными с вычислительной точки зрения.

Настройка может быть особенно интенсивной для N-интеграции, поскольку мы проверяем все возможные комбинации подмножеств переменных для выбора.Для больших наборов данных multi -omics настройка часто требует использования кластера, в то время как обычного портативного компьютера может быть достаточно для одиночных omics и P-интеграции. Чтобы уменьшить вычислительную проблему, аргумент cpus в функциях tune и perf включен для параллельных вычислений. В таблице 2 указано время вычислений для анализов, представленных в Приложении «Вспомогательная информация S1». Анализируемые данные представляют собой сокращенный набор функций, включенных в пакет. Дополнительная информация S1 Text сообщает время вычислений для больших наборов данных, проанализированных с помощью mixOmics.В последнем случае мы обычно рекомендуем фильтровать наборы данных, как описано в разделе «Ввод данных» для более удобного анализа.

Результаты

Мы проиллюстрируем анализ трех контролируемых структур, выполненных с помощью mixOmics, с использованием данных, доступных из пакета. Эти наборы данных были сокращены, чтобы соответствовать выделенной памяти, разрешенной в R CRAN, и представленные результаты, следовательно, являются иллюстрацией возможностей нашего пакета, но не обязательно обеспечивают проницательные биологические результаты.Все сценарии R представлены в приложении «Вспомогательная информация S1» и на нашем веб-сайте.

Одноместный анализ под контролем omics с помощью PLS-DA и sPLS-DA

Мы представляем применение одномерных многомерных методов omics PCA, PLS-DA и sPLS-DA на наборе данных микрочипа. Методы PLS-DA и sPLS-DA описаны в тексте S1 вспомогательной информации.

Описание данных.

В исследовании изучаются маленькие круглые синие клеточные опухоли (SRBCT, [35]) из 63 образцов опухолей с уровнями экспрессии 2308 генов.Образцы подразделяются на четыре класса: 8 лимфомы Беркитта (BL), 23 саркомы Юинга (EWS), 12 нейробластомы (NB) и 20 рабдомиосарком (RMS).

Неконтролируемый и контролируемый анализ.

Анализ главных компонентов был впервые применен для оценки сходства между типами опухолей (рис. 3 A1 ). Этот предварительный неконтролируемый анализ не показал разделения между типами опухолей, но позволяет визуализировать более важные источники вариаций, которые суммированы в первых двух основных компонентах (рис. 3 A2 ).Контролируемый анализ с помощью PLS-DA фокусируется на различении четырех типов опухолей (рис. 3 B1 ) и дает хорошие результаты (рис. 3 B2 , производительность оценивается при добавлении одного компонента в модель). . Затем мы применили sPLS-DA для идентификации специфических дискриминантных генов для четырех типов опухолей. Процесс настройки (см. Раздел «Выбор параметров» и приложение «Вспомогательная информация S1») привел к модели sPLS-DA с 3 компонентами и молекулярной сигнатурой, состоящей из 10, 300 и 30 генов, выбранных для первых трех компонентов, соответственно.

Рис. 3. Иллюстрация анализа одного ‘omics с помощью mixOmics.

A) Неконтролируемый предварительный анализ с помощью PCA , A1 : образец графика PCA, A2 : процент объясненной дисперсии для каждого компонента. B) Контролируемый анализ с помощью PLS-DA , B1 : выборочный график PLS-DA с графиками доверительного эллипса, B2 : характеристики классификации по компонентам (в целом и BER) для трех расстояний прогнозирования с использованием повторной стратифицированной перекрестной проверки (10 × 5-кратное резюме). C) Контролируемый анализ и выбор функций с разреженным PLS-DA , C1 : примерный график sPLS-DA с графиками эллипса уверенности, C2 : график со стрелкой, представляющий каждый образец, указывающий на его категорию результатов, подробнее см. В разделе «Вспомогательная информация» S1 Текст. C3 : карта кластеризованных изображений (евклидово расстояние, полная связь), где образцы представлены в строках, а выбранные характеристики — в столбцах (10, 300 и 30 генов, выбранных для каждого компонента соответственно), C4 : кривая ROC и AUC, усредненные с использованием одного -vs-все сравнения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.g003

Визуализация результатов.

Первый компонент sPLS-DA отличал BL от других типов опухолей (рис. 3 C1 ). Все 10 генов, выбранных для этого компонента, имели положительный вес в линейной комбинации и были высоко экспрессированы в BL. Второй компонент дополнительно выделил EWS на основе 300 отобранных генов. Гены с отрицательной массой были высоко экспрессированы в EWS, тогда как гены с положительной массой были высоко экспрессированы либо в NB, либо в RMS.Наконец, третий компонент различает как NB, так и RMS (см. Приложение «Вспомогательная информация S1»). График со стрелкой отображает взаимосвязь между образцами, суммированными как комбинация выбранных генов (начало стрелки) и категориальный результат (конец стрелки, рис. 3 C2 ).

Кластерный анализ с использованием тепловой карты на основе генов, выбранных для первых трех компонентов, выделил кластеры, соответствующие четырем типам опухолей (рис. 3 C3 ). Кривая ROC и AUC окончательной модели также были рассчитаны с использованием сравнений «одно против всех» и привели к удовлетворительным результатам по первым двум компонентам (рис. 3 C4 ).AUC для первых трех компонентов составляла 1 для всех групп. Обратите внимание, что ROC и AUC являются дополнительными показателями, которые могут не отражать производительность многомерных подходов mixOmics, поскольку наша стратегия прогнозирования основана на расстояниях (см. Раздел «Оценка производительности»).

Сводка.

Мы проиллюстрировали структуру mixOmics для контролируемого анализа одного набора данных omics — здесь эксперимент с микрочипом. Полный конвейер, интерпретация результатов, связанные коды R и Sweave доступны в Приложении «Вспомогательная информация S1».Такой анализ предлагает новые биологические гипотезы, которые должны быть дополнительно проверены в лаборатории, когда кто-то ищет сигнатуру подмножества признаков для объяснения, различения или предсказания категориального результата. Метод был применен и подтвержден в нескольких биологических и биомедицинских исследованиях, в том числе в наших исследованиях протеомики и микробиома [17, 37].

N — интеграция нескольких наборов данных omics с DIABLO

N -Интеграция состоит в объединении различных типов данных, измеренных на одних и тех же биологических образцах N .В контролируемом контексте DIABLO выполняет интеграцию N путем идентификации мультикомической сигнатуры, которая распознает интересующий результат. В отличие от конкатенационного и ансамблевого подходов, которые также выполняют интеграцию N , DIABLO идентифицирует сигнатуру, состоящую из сильно коррелированных функций в различных типах «омиков», путем моделирования отношений между наборами данных «омикс» [11]. Метод DIABLO полностью описан в тексте вспомогательной информации S1.Мы проиллюстрируем один анализ мультикомического исследования рака груди, доступный в пакете.

Описание данных.

Мультикомичное исследование рака груди включает 150 образцов трех типов омиков: мРНК ( P 1 = 200), миРНК ( P 2 = 184) и протеомика ( P ). 3 = 142) данных. Перед анализом с помощью mixOmics данные были нормализованы и отфильтрованы в иллюстративных целях. Образцы подразделяются на три подгруппы: 75 Luminal A, 30 Her2 и 45 Basal.

Выбор параметров и анализ.

Поскольку мы стремимся различать три подтипа рака груди, мы выбрали модель с 2 компонентами. Процесс настройки (см. Раздел «Выбор параметров для контролируемого анализа» и приложение «Вспомогательная информация S1») выявил мультикомичную сигнатуру из 16 и 7 признаков мРНК, 18 и 5 признаков миРНК и 5 и 5 протеомических признаков на первых двух компонентах. , соответственно. Образцы графиков окончательной модели DIABLO на рис. 4 A показали лучшее различение подгрупп рака груди с помощью данных мРНК и протеомики, чем данных miRNA.Рис. 4 B показал, что скрытые компоненты каждого «омика» сильно коррелировали между собой, подчеркивая способность DIABLO моделировать хорошее соответствие между наборами данных. Цвета подтипов груди показывают, что компоненты также способны различать интересующий результат.

Рис. 4. Иллюстрация N -интеграционного контролируемого анализа с помощью DIABLO.

A : выборочная диаграмма для каждого набора данных, B : выборочная диаграмма рассеяния из plotDiablo, отображающая первый компонент в каждом наборе данных (верхний диагональный график) и корреляцию Пирсона между каждым компонентом (нижний диагональный график). C : Карта кластерного изображения (Евклидово расстояние, Полная связь) мультиомической сигнатуры. Образцы представлены в строках, выбранные функции по первому компоненту — в столбцах. D : график Circos показывает положительную (отрицательную) корреляцию ( r > 0,7) между выбранными объектами, как указано коричневыми (черными) ссылками, названия объектов отображаются в квадрантах, E : график корреляционного круга, представляющий каждый тип выбранных функций, F : релевантная сетевая визуализация выбранных функций.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.g004

Визуализация результатов.

Несколько инструментов визуализации доступны для помощи в интерпретации результатов DIABLO и для оценки взаимосвязей между выбранными мультикомичными функциями (см. Вспомогательную информацию S1 Text и S1 Приложение). Карта сгруппированных изображений (CIM) показала хорошую классификацию трех подтипов рака груди на основе мультикомической сигнатуры 39, идентифицированной на первом компоненте (рис. 4 C ).Выходные данные CIM могут быть дополнены схемой circosPlot, которая отображает различные типы выбранных объектов в круге со связями между или внутри «омиков», указывающими на сильную положительную или отрицательную корреляцию (Рис. 4 D ). Эта корреляция оценивается с использованием скрытых компонентов в качестве прокси, см. Более подробные методологические подробности в [34]. Мы наблюдали сильные корреляции между миРНК и мРНК, но лишь несколько корреляций между протеомикой и другими типами омиков. Графики корреляционных кругов (Рис. 4 E ) дополнительно выделяют корреляции между каждым выбранным признаком и связанным с ним скрытым компонентом (см. Подробности в [34]).18 признаков miRNA, выбранных для первого компонента, были высоко положительно коррелированы с первым компонентом (красные треугольники рядом с координатами (1,0)). Напротив, 9 из 16 признаков мРНК и 3 из 5 признаков протеомики, выбранных для первого компонента, были сильно отрицательно коррелированы с первым компонентом (фиолетовые круги и зеленые квадраты, близкие к координатам (-1,0), соответственно). Большинство функций, выбранных для второго компонента, были близки к внутреннему кругу, что подразумевает слабый вклад этих функций в оба компонента.Наконец, в выходных данных релевантной сети были выделены два кластера, оба из которых включают функции трех типов «омиков» (рис. 4 F ). Также доступны интерактивный вид и формат .glm, см. Вспомогательный текст S1.

Сводка.

Мы проиллюстрировали структуру mixOmics для контролируемого анализа множественного исследования omics. Полный конвейер, интерпретация результатов и соответствующие коды R и Sweave доступны во вспомогательной информации S1 приложения. Наш метод DIABLO идентифицирует дискриминантную и сильно коррелированную мультикомичную сигнатуру.Прогностическая способность идентифицированной подписи может быть оценена (см. Приложение S1), в то время как инструменты графической визуализации позволяют лучше понять корреляционную структуру подписи. Такой метод является первым в своем роде, который выполняет многомерное интегрирование и дискриминантный анализ. DIABLO полезен для точного определения подмножества различных типов «омиксов» в этих крупных исследованиях, для постулирования новых гипотез и может применяться в качестве первого шага фильтрации перед уточненным анализом путей на основе знаний и / или данных.

P — интеграция независимых наборов данных с MINT

P -интеграция заключается в объединении нескольких независимых исследований, измеряющих одни и те же предикторы P , и, в контролируемом контексте, в идентификации надежной молекулярной сигнатуры в нескольких исследованиях для различения биологических условий. Преимущества P — интеграция заключается в увеличении размера выборки, позволяя проводить сравнительный анализ или сравнивать аналогичные исследования. В отличие от обычных подходов, которые последовательно учитывают технические различия между исследованиями перед классификацией образцов, MINT — это одношаговый метод, который снижает переобучение и предсказывает класс новых образцов [12].Метод MINT описан в тексте вспомогательной информации S1. Мы проиллюстрируем анализ MINT на исследовании стволовых клеток, доступном в пакете.

Описание данных.

Мы объединили четыре независимых исследования транскриптомических стволовых клеток, измеряя уровни экспрессии 400 генов в 125 образцах (клетках). Перед анализом с помощью mixOmics данные были нормализованы и отфильтрованы в иллюстративных целях. Клетки были разделены на 30 фибробластов, 37 hESC и 58 hiPSC.

Выбор параметров и анализ.

Оптимальное количество компонентов в этом наборе данных — 1. Однако для получения 2D-графики мы рассматривали модель с двумя компонентами. Процесс настройки MINT sPLS-DA идентифицировал молекулярную сигнатуру 6 и 16 генов на первых двух компонентах, соответственно (Рис. 5 A ). Модель MINT, основанная на этих параметрах, привела к BER 0,39 (рис. 5 B ), что было сравнимо с BER 0,37 из MINT PLS-DA, когда не выполнялся выбор функций (см. Подробности в приложении «Вспомогательная информация S1»).

Рис. 5. Иллюстрация анализа MINT в mixOmics.

A : Настройка параметров модели MINT sPLS-DA с двумя компонентами с использованием перекрестной проверки Leave-One-Group-Out и максимального расстояния, BER (ось y) по отношению к количеству выбранных функций (ось x ). Сплошной ромб представляет оптимальное количество функций для выбора для каждого компонента, B : Производительность окончательной модели MINT sPLS-DA, включая выбранные функции на основе BER и частоты ошибок классификации по классам, C : Глобальная выборочная диаграмма с эллипсом уверенности графики, D : Изучите конкретный образец участка, E : Карта кластерных изображений (Евклидово расстояние, полная связь).Образцы представлены в строках, выбранные функции по первому компоненту — в столбцах. F : график загрузки каждой особенности, выбранной для первого компонента в каждом исследовании, с цветом, указывающим класс с максимальным средним значением экспрессии для каждого гена.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.g005

Визуализация результатов.

Глобальная выборочная диаграмма (Рис. 5 C ) и выборочные графики для конкретных исследований подчеркнули хорошее соответствие между четырьмя исследованиями (Рис. 5 D ).Первый компонент отделял фибробласты от hiPSC и hESC, а второй компонент hiPSC против hESC. Такое наблюдение было подтверждено картой кластерного изображения на основе 6 генов, выбранных для первого компонента (рис. 5 E ). Важно отметить, что графики нагрузки, изображенные на рис. 5 F , показали согласованные веса, присвоенные моделью MINT каждому выбранному гену в каждом независимом исследовании.

Сводка.

Мы проиллюстрировали анализ MINT для контролируемого интегративного анализа нескольких независимых исследований omics.Полный конвейер, интерпретация результатов и соответствующие коды R и Sweave доступны во вспомогательной информации S1 приложения. Наша структура предлагает инструменты графической визуализации, чтобы понять идентифицированную молекулярную сигнатуру во всех независимых исследованиях. Наши собственные применения метода к полным наборам данных показали высокий потенциал метода для выявления надежных и устойчивых биомаркеров в независимых исследованиях транскриптомики [12, 36].

Выводы и направления на будущее

Технологическая гонка в высокопроизводительной биологии приводит к усложнению биологических проблем, которые требуют инновационных статистических и аналитических инструментов.Наш пакет mixOmics фокусируется на исследовании данных и интеллектуальном анализе данных, которые являются важными шагами для первого понимания больших наборов данных. В этой статье мы представили наши новейшие методы ответа на самые современные интегративные и многомерные вопросы биологии.

Разреженная версия наших методов особенно полезна для определения молекулярных сигнатур в этих множественных наборах данных. Отбор признаков, полученный с помощью наших методов, помогает уточнить биологические гипотезы, предложить последующий анализ, включая анализ статистических выводов, и может предложить биологические экспериментальные подтверждения.Действительно, многомерные методы включают привлекательные свойства для добычи и анализа больших и сложных биологических данных, поскольку они позволяют делать более мягкие предположения о распределении данных, размере данных и диапазоне данных, чем одномерные методы, и обеспечивают информативную визуализацию. В последние несколько лет было предложено несколько пакетов R для многомерного анализа в качестве средства для уменьшения размерности одного набора данных (см. Обзор из [3], в таблице 2 перечислены все доступные в настоящее время пакеты и функции), а также интеграция двух или более наборов данных (см. [3], Таблица 3 и FactoMineR [40]).Однако очень немногие методы предлагают выбор функций, включая разреженный CCA (пакет PMA [39]), разреженный PLS (пакет spls, [41]), штрафные PLS (пакет ppls [42]), sGCCA (пакет RGCCA [32]), Многосторонний анализ PARAFAC и Tucker (пакеты ThreeWay, PTAk, ade4, [43–45]) и даже меньшее количество методов обеспечивают визуализацию данных выбранных функций (ade4).

Идентификация комбинации отличительных признаков соответствует биологическим допущениям, которые нельзя решить с помощью одномерных методов.Тем не менее, мы считаем, что сочетание различных типов статистических методов (одномерных, многомерных, машинного обучения) является ключом к ответу на сложные биологические вопросы. Однако такие вопросы должны быть четко сформулированы, чтобы эти исследовательские интегративные методы дали значимые результаты, особенно для нетривиального случая интеграции нескольких данных.

В то время как мы проиллюстрировали наши различные структуры на классических «омических данных» в контролируемом контексте, пакет также включает их неконтролируемые аналоги для исследования взаимосвязей и ассоциаций между функциями без предварительной информации о фенотипе или ответе.Здесь мы применили наши многомерные рамки к данным транскриптомики, протеомики и miRNA. Однако могут быть проанализированы другие типы биологических данных, а также данные за пределами области «омики», если они выражены как непрерывные значения , . Данные на основе последовательностей после обработки (т. Е. С поправкой на размер библиотеки и преобразование журнала) соответствуют этому требованию, как и клинические данные. Данные генотипа, такие как биаллельный полиморфизм одиночных нуклеотидов, закодированные как количество минорного аллеля, также могут соответствовать нашей структуре, если неявно рассматривать аддитивную модель.Однако, чтобы рассматривать SNP как категориальные переменные, требуются дополнительные методологические разработки, поскольку каждый SNP должен рассматриваться как фиктивные индикаторные матрицы в разреженных многомерных моделях.

В настоящее время наши методы представляют собой линейные методы, в которых каждый компонент строится на основе линейной комбинации переменных. Однако компоненты между разными наборами данных не являются линейно зависимыми, поскольку мы максимизируем ковариацию между ними [46]. Были предложены модели на основе PLS, предполагающие нелинейную связь между различными наборами данных [47], но интерпретация результатов с точки зрения идентифицированной сигнатуры не является простой.В настоящее время мы изучаем метод на основе разреженного ядра для нелинейного моделирования.

Наконец, структура sPLS-DA была недавно расширена для данных микробиома 16S [17], и мы продолжим расширять DIABLO и MINT для интеграции микробиома-комики, а также для геномных данных и временных экспериментов. Эти две многообещающие интеграционные структуры также могут быть объединены для NP-интеграции, чтобы объединить несколько исследований, каждое из которых включает несколько типов данных omics, и открыть новые возможности для крупномасштабной интеграции нескольких данных.

Вспомогательная информация

S1 Текст. Дополнительная информация, касающаяся общих определений, графических выходных данных для визуализации результатов многомерного анализа, описание методов для однофакторного многомерного анализа с учителем с помощью PLS-DA и sPLS-DA, N-интеграция нескольких наборов данных omics с DIABLO и P-интеграция между независимыми данными наборы с MINT и дополнительным отчетом о времени вычислений для больших наборов данных.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005752.s001

(PDF)

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить многочисленных пользователей mixOmics, которые постоянно помогают в улучшении удобства использования пакета.

Ссылки

  1. 1. Ле Као К.А., Рохарт Ф., Гонсалес И., Дежан С., Готье Б., Бартоло Ф. и др. mixOmics: проект интеграции данных Omics; 2017. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=mixOmics.
  2. 2. Булесте А.Л., Стриммер К.Метод наименьших квадратов: универсальный инструмент для анализа многомерных геномных данных. Краткий биоинформ. 2007. 8 (1): 32–44. pmid: 16772269
  3. 3. Менг С., Железник О.А., Таллингер Г.Г., Кустер Б., Голами А.М., Калхейн А.С. Методы уменьшения размерности для интегративного анализа данных multi-omics. Брифинги по биоинформатике. 2016; п. bbv108. pmid: 26969681
  4. 4. Лабус Дж. С., Ван Хорн Дж. Д., Гупта А., Алавердян М., Торгерсон С., Эш-МакНалли С. и др. Многофакторные морфологические сигнатуры головного мозга позволяют прогнозировать пациентов с хронической болью в животе от здоровых контрольных субъектов.Боль. 2015; 156 (8): 1545–1554. pmid: 257
  5. 5. Cook JA, Chandramouli GV, Anver MR, Sowers AL, Thetford A, Krausz KW, et al. Метаболомика на основе масс-спектрометрии определяет продольные профили метаболитов в моче, позволяющие прогнозировать радиационно-индуцированный рак. Исследования рака. 2016; 76 (6): 1569–1577. pmid: 26880804
  6. 6. Guidi L, Chaffron S, Bittner L, Eveillard D, Larhlimi A, Roux S и др. Планктонные сети стимулируют экспорт углерода в олиготрофном океане.Природа. 2016 ;.
  7. 7. Махана Д., Трент С.М., Курц З.Д., Бокулич Н.А., Батталья Т., Чанг Дж. И др. Нарушение антибиотиками микробиома кишечника мышей усиливает ожирение, инсулинорезистентность и заболевания печени, связанные с диетой с высоким содержанием жиров. Геномная медицина. 2016; 8 (1): 1.
  8. 8. Раманан Д., Боукатт Р., Ли С.К., Сан Танг М., Курц З.Д., Дин И и др. Инфекция гельминтов способствует устойчивости к колонизации через иммунитет 2 типа. Наука. 2016; 352 (6285): 608–612. pmid: 27080105
  9. 9.Rollero S, Mouret JR, Sanchez I, Camarasa C, Ortiz-Julien A, Sablayrolles JM и др. Ключевая роль управления липидами в метаболизме азота и аромата в эволюционировавшем штамме винных дрожжей. Фабрики микробных клеток. 2016; 15 (1): 1.
  10. 10. Ле Цао К.А., Бойтар С., Бессе П. Дискриминантный анализ разреженных PLS: выбор биологически значимых признаков и графические изображения для мультиклассовых задач. Биоинформатика BMC. 2011; 12 (1): 253. pmid: 21693065
  11. 11. Сингх А., Готье Б., Шеннон С.П., Вашер М., Рохарт Ф., Тебут С.Дж. и др.ДИАБЛО — интегративный, многомерный, многомерный метод многогрупповой классификации. bioRxiv. 2016; 067611.
  12. 12. Рохарт Ф., Эслами А., Матигиан Н., Бужард С., Ле Цао К. А.. MINT: многомерный интегративный подход для определения воспроизводимой сигнатуры биомаркера в нескольких экспериментах и ​​на разных платформах. BMC Bioinformatics. 2017; 18 (128). pmid: 28241739
  13. 13. Лю Ю., Девескови В., Чен С., Нардини С. Многоуровневая интеграция данных в линиях раковых клеток: расширенная аннотация и новые свойства.Системная биология BMC. 2013; 7 (1): 14. pmid: 23418673
  14. 14. Гюнтер О.П., Чен В., Фрой Г.К., Балшоу Р.Ф., Теббутт С.Дж., Холландер З. и др. Вычислительный конвейер для разработки панелей с несколькими маркерами биосигнатур и классификаторов ансамблей. Биоинформатика BMC. 2012; 13 (1): 326. pmid: 23216969
  15. 15. Тэн М., Лав М.И., Дэвис К.А., Джебали С., Добин А., Грейвли Б.Р. и др. Эталон для конвейеров количественной оценки RNA-seq. Геномная биология. 2016; 17 (1): 74. pmid: 27107712
  16. 16.Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D., Yamada T., Mende DR, et al. Энтеротипы микробиома кишечника человека. природа. 2011; 473 (7346): 174. pmid: 21508958
  17. 17. Ле Цао К.А., Лакис В.А., Бартоло Ф., Костелло М.Э., Чуа XY, Бразилес Р. и др. MixMC: многомерное понимание микробных сообществ. ПлоС один. 2016; 11 (8): e0160169.
  18. 18. Уолд Х. Модели пути со скрытыми переменными: подход NIPALS. Акад. Нажмите; 1975.
  19. 19. Яо Ф., Кокери Дж., Ле Цао КА.Независимый анализ главных компонентов для биологически значимого сокращения размеров больших наборов биологических данных. Биоинформатика BMC. 2012; 13 (1): 24. pmid: 22305354
  20. 20. Уолд Х. Оценка главных компонентов и связанных моделей методом наименьших квадратов. J Multivar Anal. 1966; п. 391–420.
  21. 21. Эслами А., Каннари Е.М., Колер А., Бугерд С. Многогрупповая регрессия PLS: применение в эпидемиологии. В: Новые перспективы в частично наименьших квадратах и ​​родственных методах.Springer; 2013. с. 243–255.
  22. 22. Гонсалес И., Дежан С., Мартин П. Г., Баччини А. и др. CCA: пакет R для расширения канонического корреляционного анализа. Журнал статистического программного обеспечения. 2008. 23 (12): 1–14.
  23. 23. Тененхаус А., Тененхаус М. Регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ. Психометрика. 2011. 76 (2): 257–284.
  24. 24. Нгуен Д.В., Рок Д.М. Классификация опухолей методом частичных наименьших квадратов с использованием данных экспрессии генов микроматрицы.Биоинформатика. 2002. 18 (1): 39–50. pmid: 11836210
  25. 25. Нгуен Д.В., Рок Д.М. Классификация рака на несколько классов с помощью частичных наименьших квадратов с профилями экспрессии генов. Биоинформатика. 2002. 18 (9): 1216–1226. pmid: 12217913
  26. 26. Boulesteix AL. Уменьшение размеров PLS для классификации с данными микрочипа. Статистические приложения в генетике и молекулярной биологии. 2004. 3 (1): 1–30.
  27. 27. Тибширани Р. Регрессионное сжатие и отбор с помощью лассо.Журнал Королевского статистического общества, серия B (методологический). 1996; п. 267–288.
  28. 28. Ванген Л., Ковальский Б. Многоблочный алгоритм частичных наименьших квадратов для исследования сложных химических систем. Журнал хемометрики. 1989. 3 (1): 3–20.
  29. 29. Вестерхейс JA, Смилде AK. Дефляция в многоблочной PLS. Журнал хемометрики. 2001. 15 (5): 485–493.
  30. 30. Караман И., Норсков Н.П., Йде С.К., Хедеманн М.С., Кнудсен К.Е.Б., Колер А. Редкий многоблочный PLSR для обнаружения биомаркеров при интеграции данных метаболомики ЖХ – МС и ЯМР.Метаболомика. 2015; 11 (2): 367–379.
  31. 31. Кавагути А., Ямасита Ф. Управляемый многоблочный разреженный многомерный анализ с применением в генетике мультимодальных изображений мозга. Биостатистика. 2017; п. kxx011.
  32. 32. Tenenhaus A, Guillemot V. RGCCA: Регуляризованный и разреженный обобщенный канонический корреляционный анализ для многоблочных данных; 2017. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=RGCCA.
  33. 33. Tenenhaus A, Philippe C, Guillemot V, Lê Cao KA, Grill J, Frouin V.Выбор переменных для обобщенного канонического корреляционного анализа. Биостатистика. 2014; 15 (3): 569–83. pmid: 24550197
  34. 34. Гонсалес И., Ле Цао К.А., Дэвис М.Дж., Дежан С. и др. Визуализация ассоциаций между парными наборами данных. Майнинг биоданных. 2012; 5 (1): 19. pmid: 23148523
  35. 35. Хан Дж., Вэй Дж. С., Рингнер М., Саал Л. Х., Ладаньи М., Вестерманн Ф. и др. Классификация и диагностическое прогнозирование рака с использованием профилей экспрессии генов и искусственных нейронных сетей.Природная медицина. 2001. 7 (6): 673–679. pmid: 11385503
  36. 36. Рохарт Ф., Мейсон Э.А., Матигиан Н., Мосберген Р., Корн О., Чен Т. и др. Молекулярная классификация мезенхимальных стромальных клеток человека. PeerJ. 2016; 4: e1845. pmid: 27042394
  37. 37. Шах А.К., Ле Цао К.А., Чой Э., Чен Д., Готье Б., Нанкарроу Д. и др. Гликоцентрический набор лектиновых магнитных шариков (LeMBA) — набор протеомических данных образцов сыворотки человека от здоровых людей, людей с пищеводом Барретта и аденокарциномы пищевода.Краткие сведения. 2016; 7: 1058–1062. pmid: 27408916
  38. 38. Фридман Дж., Хасти Т., Тибширани Р. Пути регуляризации для обобщенных линейных моделей посредством координатного спуска. Журнал статистического программного обеспечения. 2010; 33 (1): 1. pmid: 20808728
  39. 39. Виттен Д., Тибширани Р., Гросс С., Нарасимхан Б. ПМА: многомерный анализ со штрафными санкциями; 2013. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=PMA.
  40. 40. Husson F, Josse J, Le S, Mazet J. FactoMineR: факторный анализ и интеллектуальный анализ данных с помощью R; 2017 г.Доступно по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/FactoMineR.
  41. 41. Chung D, Chun H, Keles S. SPLS: регрессия и классификация разреженных частичных наименьших квадратов (SPLS); 2013. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=spls.
  42. 42. Kraemer N, Boulesteix A. ppls: Наказание за частичные наименьшие квадраты; 2014. Доступно по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=ppls.
  43. 43. Дель Ферраро М., Кирс Х., Джордани П. Трехсторонний анализ компонентов; 2015 г.Доступно по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/ThreeWay.
  44. 44. Лейбовичи Д. PTAk: Основной тензорный анализ по k-модам; 2015. Доступно по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/PTAk.
  45. 45. Тиулуза Дж., Шессель Д., Доледек С., Оливье Дж., Горо Ф., Пелисье Р. ADE-4: Анализ экологических данных. Исследовательские и евклидовы методы в науках об окружающей среде; 2017. Доступно по адресу: https://cran.r-project.org/web/packages/ade4.
  46. 46.Кремер Н., Сугияма М.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *