Матем 7 класс мерзляк: ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк, Полонский учебник ответы

Содержание

ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк, Полонский учебник ответы

В седьмом классе математика для детей превращается сразу в два сложных предмета: алгебру и геометрию. В первом упомянутом курсе проходят линейные уравнения, доказательства тождеств, правило пропорции, а также практические задачи, которые требуют комбинированного использования нескольких алгебраических методов.

Учебник для учащихся общеобразовательных организаций с содержанием верных ответов был предложен А. Г. Мерзляком, В. Б. Полонским и М. С. Якиром. К печати его подготовило издательство «Вентана-Граф». Актуальными версиями на сегодняшний день считаются таковые 2015-2019 годов. Они и представлены на данной странице нашего сайта.

В чем состоит польза решебника Мерзляка для ученика 7 класса?

Чтобы хорошо успевать, нужно активно работать на уроке и отрабатывать полученные практические навыки посредством решения большого количества упражнений на закрепление. Для успешной работы с независимыми переменными нужно овладеть искусством строгого абстрактного мышления, уметь просчитывать математические преобразования на несколько шагов вперед. Готовые домашние задания хорошо помогают развивать личный уровень и мотивируют школьника к самостоятельным занятиям. В частности, решебник онлайн имеет следующие преимущества:

  • сайт не привязан к используемому устройству и операционной системе, поэтому заниматься можно отовсюду;
  • страница работает круглосуточно, заниматься можно из любой локации;
  • ответы снабжены полезными методическими указаниями;
  • приведены несколько алгоритмов решения для того, чтобы школьник мог провести анализ и выбрать вариант по вкусу.

Онлайн-пособия ценны тем, что показывают, как правильно рассуждать при выполнении той или иной задачи. Ни в коем случае нельзя их слепо переписывать без тщательного самостоятельного анализа.

Почему ГДЗ (авторы: Мерзляк, Полноский, Якир) по алгебре могут заменить преподавателя?

Рабочая программа сборника заданий регламентирована федеральными государственными образовательными стандартами (ФГОС). Она подходит для любой школы РФ. Предлагаемые упражнения и примеры отлично соответствуют тестам, которые ежегодно предлагаются на внешних проверочных работах.

Разумеется, наличие частного преподавателя будет полезно для ребенка, который не очень расположен к изучению точных наук. Однако подобная услуга стоит довольно дорого. Не всегда ее приобретение может быть доступно. Регулярное использование сборника по алгебре Мерзляка, Полонского для 7 класса может заменить частного учителя при подготовке к урокам. Многие пояснения даны настолько хорошо, что доступны для самостоятельного понимания подростком. С учебным пособием удобно:

  • повторять элементы алгебры, которые были введены ранее в курсе математики;
  • систематизировать знания и отрабатывать решение более сложных задач;
  • развивать собственные способности к точным дисциплинам.

Решебник помогает готовиться к контрольным, проверочным, диагностическим работам, а также решать тесты с несколькими вариантами ответа. Он рекомендован учащимся седьмых классов общеобразовательных школ.

ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк, Поляков Решебник Углубленный уровень

Каждый учитель и родитель хоть раз слышал от ребенка фразу: «Зачем же мне учить все эти сложные правила и формулы по математике». К сожалению, не всегда просто ответить на такой вопрос чем-то, кроме того, что это пригодится в магазинах при оплате за какой-либо товар. Люди, к сожалению, забывают о том, какую важную роль эта наука играет в жизни человека. Ведь именно благодаря ей (и смежным областям) человечество достигло такого прогресса. Без нее не было бы всех этих новых технологий, которые так упрощают жизнь. Не было бы машин, поездов, самолетов, телевизоров, телефонов, холодильников и так далее. Ведь все это построить и изобрести можно только производя определенные расчеты. К тому же, алгебра очень развивает интеллект и является своеобразным тренажером для мозга. Она тренирует память и формирует логическое мышление и вычислительные способности. Так же важна для многих специальностей, в том числе и творческих (дизайнер, программист, архитектор, строитель, конструктор, кредитный эксперт, метеоролог, аналитик, и так далее). В нашем постоянно развивающемся мире уже просто невозможно без знания точных наук. Этот навык нужен не только для того, чтобы быть профессионалом в сфере своей профессиональной деятельности, но и чтобы просто нормально жить и функционировать в обществе.

Родители всегда хотят помочь своим детям в обучении, и многие нанимают дополнительных индивидуальных педагогов или обращаются к платным курсам. Однако далеко не каждая семья может позволить себе оплачивать что-то подобное. В таком случае резонно будет открыть сайт с онлайн-решебником. Вашему вниманию предлагается уникальный решебник, который составили известные и опытные специалисты, и выпустило издательство «Вентана-Граф» в 2017 году под серией «Алгоритм успеха».

Почему всем так нравится учебно-методический комплекс по алгебре (угл. уровень) за 7 класс под авторством Мерзляка А.Г. и Полякова В.М.

Представленный справочник принесет много пользы ученикам, которые не успевают вникать в материал на уроках. Они смогут разбираться в нем в спокойной домашней атмосфере, ведь вся информация написана понятным языком. Так же мамы и папы будут спокойны за успеваемость своих детей. Прочие преимущества:

  • наличие правильных ответов на все составленные задачи;
  • возможность изучения разделов самостоятельно;
  • заданные на дом номера можно очень быстро и комфортно находить;
  • портал совместим со всеми видами современных устройств для выхода в интернет.

Содержание сборника с ГДЗ по алгебре для 7 класса, главный автор: Мерзляк А. Г.

Книга содержит все темы, рекомендуемые к освоению на этом этапе обучения:

  • решение задач через уравнения;
  • тождества и равные выражения;
  • действия с одночленами и многочленами;
  • сумма и разность квадратов;
  • графики функций.

ГДЗ по Алгебре 7 класс Мерзляк, Полонский, Якир Решебник

Авторы: А. Г. Мерзляк, В. Б. Полонский, М. С. Якир.

Ребенок теряет интерес к предмету, если его не понимает. Так часто происходит при изучении математики. Поэтому ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк поможет удержать внимание школьника, не даст запустить теорию.

Семиклассники изучают много новых разделов: алгебраические выражения, формулы сокращенного умножения, уравнения, содержащие модуль, степень числа, текстовые задачи на движение, линейная функция и ее график.

Упражнения представлены в разных формах: практическая и теоретическая работа, взаимопроверка, дидактическая игра. Разнообразие задач дает возможность заинтересовать школьника, лучше донести материал.

Дети выполняют разные упражнения, в которых нужно найти неизвестное, построить график, определить вид алгебраического выражения, провести анализ текста и описать вывод. Самыми сложными темами являются текстовые задачи. При составлении условий по тексту, особенно, связанных с движением, часто неверно выбираются данные. Таким образом, ответы выходят либо отрицательными, чего не может быть, либо составить уравнение не представляется возможным. Даст подсказки в трудных ситуациях пособие с готовыми ответами.

Характеристика онлайн-помощника по алгебре 7 класс Мерзляка

Чтобы сделать домашнее задание без ошибок, достаточно открыть ГДЗ. Ведь в сборнике представлена вся необходимая информация. В решебнике после выбора номера упражнения школьник получит верные ответы и грамотные инструкции. Ответы на задания носят вариативный характер. Ученик легко подберет для себя понятное решения, а также удобный способ оформления. Уникальность сайта в том, что есть видео с подробными и наглядными объяснениями. В тихой обстановке, изучая практику с помощью видеообъяснений, ребенок лучше всего разберется с материалом.

Чаще всего необходимость использования онлайн-шпаргалки обусловлена нехваткой времени обучающегося. Но, иногда, пособие нужно для более глубокого знакомства с курсом. С помощью онлайн-учебника дети смогут:

  • повысить математическую грамотность;
  • развить логическое и творческое мышление;
  • провести самооценку знаний;
  • повторить забытый материал.

Сайт с решебником по алгебре 7 класс Мерзляка предоставит теорию и практику в удобном виде. Книгу можно открыть на телефоне. Это поможет ученику подготовиться на перемене к неожиданной проверке.

ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк, Полонский, Якир Вентана-Граф

Работать с учебником по алгебре и онлайн справочником к нему школьники смогут самостоятельно, не прибегая к дорогостоящей помощи репетиторов. Но не только они являются пользователями таких материалов с готовыми ответами. Это ресурс, актуальный для многих. В их числе:

  • репетиторы, многие из которых не являются школьными учителями, экспертами ЕГЭ и ОГЭ. Прекрасно зная алгебраический материал, они, тем не менее, не знакомы с принципами и технологиями его преподавания семиклассникам. Применив гдз по алгебре за 7 класс Мерзляк по дисциплине, они смогут не только грамотно преподнести материал, но и научить своих учеников технике верного записывания ответа. Это крайне важно, особенно на контрольных, диагностических, ВПР, экзаменах, олимпиадах и конкурсах;
  • родители, стремящиеся помочь своему ребенку-семикласснику с освоением основ непростой математической дисциплины – алгебры. Давно известно, что именно старт обучения, база любой науки, качественно усвоенная, становится в дальнейшем идеальным багажом для развития умений и навыков, глубокого и полного понимания дисциплины;
  • педагогам-предметникам, чтобы сократить время, необходимое для проверки домашних и классных заданий семиклассников;
  • собственно школьникам, и не только затем, чтобы переписать готовые ответы, которые предлагает решебник по алгебре за 7 класс (авторы Мерзляка, Полонский, Якир), но и вдуматься в них, проследить логику и алгоритм получения верного решения, запомнить порядок записи результатов.

Плюсы использования гдз по алгебре для 7 класса Мерзляка

Среди преимуществ использования ресурса, которые отмечают пользователи, основными являются следующие:

  • доступность и понятность информации, её наглядность;
  • четкий и хорошо организованный поиск, что существенно сокращает время на нахождение нужного ответа. Это крайне важно в условиях урока, когда найти искомое надо быстро, от этого зависит результат;
  • открытость портала для всех и каждого в течение 24 часов в сутки, каждый день;
  • освобождение родителей и иных помощников семиклассников от обязательного внедрения, глубокого изучения материала при проверке домашних и классных заданий у подростков.

Мерзляк. Решебник с пояснениями и теорией

Решебник по алгебре для 7 класса Мерзляк – это сборник онлайн-решений по упражнениям одноименного учебника математики, составленного авторитетными российскими учеными – Мерзляком А.Г., Полонским В.Б., Якиром М.С. в 2015 году, который ныне включен в учебную программу многих российских общеобразовательных школ.

Онлайн-решебник к алгебре 7 класс Мерзляка  – спутник идеальной домашней работы

Для того чтобы успевать по предметам школьной программы, качественно выполнять задания на контрольных и экзаменах семиклассникам крайне важно уметь управлять своим временем. В этом вопросе им поможет решебник по алгебре за 7 класс Мерзляк сайта ГДЗ Путина, который позволяет находить ответы и решения в один клик.

Как работает система? Решебник можно найти по названию или фамилии автора через поиск, в таблице выбрать и кликнуть номер упражнения и получить готовый ответ.

В чем главные преимущества ресурса ГДЗ Путина?

  • здесь сосредоточены самые свежие версии онлайн-сборников готовых домашних заданий;
  • по одному заданию может быть приведено несколько вариантов решения примера;
  • все примеры оформляются в соответствии с требованиями Министерства Образования России;
  • пользоваться базой ответов можно не только с компьютера, но также с телефона или планшета, что крайне удобно для родителей, желающих проконтролировать своих детей.

Благодаря онлайн-решебникам школьник может дома разобраться с решением сложных задач без помощи репетиторов и посещения дополнительных занятий.

ГДЗ по алгебре для 7 класса по Мерзляку – практическое дополнение дисциплины

В седьмом классе школьники переходят на новый этап постижения математики – начинаются основы алгебры и анализа. Они предусматривают не только доскональное знание формул сокращенного умножения, декартовой системы координат, синусов и косинусов, но также умение их применять на практике.

При таком раскладе – использование ГДЗ по алгебре за 7 класс Мерзляка – объективная необходимость, которая позволяет глубоко понимать предмет, качественно решать примеры и задачки. Какие задачи и примеры содержит решебник?

  • линейные уравнения с одной переменной;
  • тождества, их равенство, одночлены и многочлены;
  • разложение многочленов на одночлены разными способами;
  • степень с натуральным показателем и ее свойства;
  • формулы сокращенного умножения и упрощение алгебраических выражений;
  • алгебраические функции, их свойства и построение графиков;
  • системы линейных уравнений и их решение графическим способом методами подстановки и сложения.

Сборник онлайн-решений составлен на основе учебник Мерзляка А.Г. по алгебре, изданного в 2015 году. Он выступает важной составляющей в подготовке школьников к экзаменам и контрольным.

ГДЗ Алгебра 7 класс Мерзляк, Полонский, Якир

Что учат по алгебре в седьмом классе

Семиклассников в этом году ждет знакомство с алгеброй - одним из ответвлений математики. И если кому-то из них казалось, что раньше было сложно, то сейчас они поймут насколько ошибались. Многочисленные формулы и уравнения требуют очень тщательного внимания, ведь очень просто что-то недопонять. В этом случае придется затрачивать много лишних сил и времени на то, чтобы нагнать по знаниям своих одноклассников. Стоит ли доводить до этого? Но, конечно, от подобного никто не застрахован.

В седьмом классе особое внимание следует уделить таким темам, как:

  • переменные;
  • доказательства тождеств;
  • свойства степеней;
  • формулы сокращенного умножения;
  • разложение многочлена на множители;
  • корни уравнений;
  • рациональные уравнения;
  • функция, ее свойства и графики.

Помимо этих тем, предстоит изучить еще и множество других разделов. Причем, довольно трудно предугадать в чем именно и когда, у школьников начнутся трудности. Кто-то из них может прекрасно справляться с уравнениями, но не разбираться в функциях. Другие освоят одночлены, но будут спотыкаться на переменных. В любом случае необходимо, чтобы учащиеся полностью понимали что и откуда берется и проистекает.

Поэтому учащимся на протяжении всего этого класса будет весьма полезно обращаться за помощью к решебнику к пособию «Алгебра 7 класс Учебник Мерзляк, Полонский, Якир Вентана-Граф», который не только поможет им разложить всю информацию по полочкам, но и попрактиковаться в решении задач.

Что имеется в решебнике

Одна тысяча двести тридцать пять номеров распределены по соответствующим главам и параграфам. К каждому из них приводятся детализированные ответы и подробные решения, что поможет ученикам выявить проблемные моменты в своих д/з. Разобравшись в сути ошибок, можно уже не допускать их в дальнейшем. Для более хорошего результата, мы разместили на сайте несколько «ГДЗ по Алгебре 7 класс Мерзляк», поэтому вы без труда сможете сравнить и подобрать для себя подходящий вариант.

Польза от ГДЗ

Многие ребята используют ГДЗ уже не один год, поэтому знают каким именно образом можно добиться хороших результатов. Новичкам же можно посоветовать лишь одно - не списывать. Ситуации, конечно, бывают разные, поэтому зарекаться все же не стоит. Но не нужно и злоупотреблять готовыми ответами, заменяя ими самостоятельную работу.

Кстати, решебник может пригодится не только отстающим от школьной программы, но и отличникам, ведь никогда не помешает лишний раз удостовериться в правильности своих решений. А родители могут без труда проконтролировать успеваемость своих отпрысков, воспользовавшись данным сборником.

Зачем нужен решебник

Это только в отчетах можно указать, что учащиеся успешно осваивают существующую программу. А на деле учителя зачастую сталкиваются с ее полным непониманием. Некоторые авторы учебников совершенно забывают для кого именно они их пишут и начинают усложнять то, что можно изложить и более доступным образом. Преподаватели тоже не всегда успевают расставить все акценты, так как их уроки носят весьма ограниченный характер. На разработку же одной темы отводят, как правило, не больше одного урока, что явно не достаточно для полноценного освоения информации.

Чтобы семиклассники могли хоть как-то успевать за потоком данных и был написан решебник к пособию «Алгебра 7 класс Учебник Мерзляк», где наглядно и доступно изложены все необходимые сведения. Пользоваться ГДЗ очень просто, тем более, что он доступен онлайн. Этот сборник поможет поддержать успеваемость на высоком уровне, а так же вникнуть в смысл изучаемого.

ГДЗ по Алгебре 7 класс Мерзляк. Решебник учебника

ГДЗ по алгебре за 7 класс Мерзляк – это решебник или онлайн-сборник готовых домашних заданий, составленных на базе по одноименного учебника таких популярных и авторитетных российских авторов, как Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Его главные функции – помощь школьникам в самостоятельном понимании математических примеров и задач, содействие родителям в контроле за успеваемостью их чад.

Решебник по алгебре за 7 класс автора Мерзляк – как проверить успеваемость подростка?

Седьмой класс – сложный этап школьного образования, который требует максимального внимания со стороны школьников и родителей. Первым нужно разобраться в новой сложной дисциплине имя которой – алгебра, а вторым – не выпускать из-под контроля успеваемость подростков. Помочь и тем, и другим призван решебник по алгебре за 7 класс Мерзляка.

Ныне практическое пособие доступно в удобном интерактивном режиме: для того, чтобы получить ответ на тот или иной пример, достаточно указать в поисковой строке его номер или начать печатать условие, чтобы получить пошаговый алгоритм выполнения упражнения.

 В числе дополнительных, но не менее важных достоинств ресурса:

  • наличие пошагового алгоритма выполнения задач и уравнений, а порой – нескольких способов решения одного и того же примера;
  • возможность использования материалов сайта с любого электронного гаджета – телефона, планшета, компьютера;
  • постоянное обновление решебников: на сайте предложены ответы на последнее издание учебника по алгебре Мерзляка А.Г. (2015).

Пользоваться ГДЗ могут школьники, которым легче разобраться с задачками и примерами дома, а также их родители, желающие проверить правильность выполнения примеров или помочь детям в выполнении домашнего задания.

Алгебра Мерзляка А.Г. – содержание учебного пособия для 7 класса

Решения и ответы сборника упражнений составлены по итогам решения задач и примеров учебного пособия 2015 года. ГДЗ по алгебре за 7 класс Мерзляк открывают перед школьником азы решения алгебраических тождеств, использования формул сокращенного умножения, решения систем уравнений.

В онлайн-решебнике приведены задачи и уравнения по таким темам как:            

  • решение линейных уравнений с одной переменной;
  • упрощение тождеств;
  • действия с одночленами и многочленами;
  • степень с натуральным показателем и ее свойства;
  • использование формул сокращенного умножения;
  • алгебраические функции и построение их графиков;
  • решение систем линейных уравнений методами подстановки и сложения.

Сайт ВИП ГДЗ поможет разобраться в непростых вопросах алгебры и начал анализа, заложит базу знаний, необходимых для дальнейшего постижения предмета в старших классах.

Изучение предиммунного ландшафта антигенспецифических Т-клеток | Genome Medicine

  • 1.

    Benichou J, Ben-Hamo R, Louzoun Y, Efroni S. Rep-Seq: раскрытие иммунологического репертуара с помощью секвенирования следующего поколения. Иммунология. 2012; 135: 183–91.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 2.

    Шугай М., Багаев Д.В., Звягин И.В., Вруманс Р.М., Кроуфорд Дж.К., Долтон Г., Комеч Е.А., Сычева А.Л., Конева А.Е., Егоров Е.С. и др.VDJdb: тщательно подобранная база данных последовательностей рецепторов Т-клеток с известной антигенной специфичностью. Nucleic Acids Res. 2017; 46: D419–27.

    Артикул PubMed Central Google Scholar

  • 3.

    Британова О.В., Шугай М., Мерзляк Е.М., Староверов Д.Б., Путинцева Е.В., Турчанинова М.А., Мамедов И.З., Погорелый М.В., Болотин Д.А., Израэльсон М. и др. Динамика индивидуальных репертуаров Т-лимфоцитов: от пуповинной крови до долгожителей. J Immunol. 2016; 196: 5005–13.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 4.

    Greiff V, Miho E, Menzel U, Reddy ST. Биоинформатический и статистический анализ репертуаров адаптивного иммунитета. Trends Immunol. 2015; 36: 738–49.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 5.

    Хизер Дж. М., Исмаил М., Оукс Т., Чейн Б. Высокопроизводительное секвенирование репертуара Т-клеточных рецепторов: подводные камни и возможности. Краткий биоинформ. 2018; 19 (4): 554-65.

  • 6.

    Шугай М., Багаев Д.В., Турчанинова М.А., Болотин Д.А., Британова О.В., Путинцева Е.В., Погорелый М.В., Назаров В.И., Звягин И.В. и др.VDJtools: объединяющий пост-анализ репертуаров рецепторов Т-клеток. PLoS Comput Biol. 2015; 11: e1004503.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 7.

    Эмерсон Р.О., ДеВитт В.С., Виньяли М., Гравли Дж., Ху Дж.К., Осборн Э.Дж., Десмаре С., Клингер М., Карлсон С.С. и др. Иммуносеквенирование выявляет сигнатуры истории воздействия цитомегаловируса и HLA-опосредованные эффекты на репертуар Т-клеток. Нат Жене. 2017; 49: 659–65.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 8.

    Фахам М., Карлтон В., Мурхед М., Чжэн Дж., Клингер М., Пепин Ф., Эсбери Т., Виньяли М., Эмерсон Р.О., Робинс Х.С. и др. Обнаружение бета-мотивов Т-клеточного рецептора, специфичных для HLA-B27-положительного анкилозирующего спондилита, путем глубокого анализа репертуарной последовательности. Arthritis Rheumatol. 2017; 69: 774–84.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 9.

    Mayer A, Balasubramanian V, Mora T, Walczak AM. Как устроена хорошо адаптированная иммунная система. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2015; 112: 5950–5.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 10.

    Дженкинс М.К., Мун Дж. Дж. Роль частоты и набора наивных предшественников Т-клеток в определении величины иммунного ответа. J Immunol. 2012; 188: 4135–40.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 11.

    Blattman JN, Antia R, Sourdive DJ, Wang X, Kaech SM, Murali-Krishna K, Altman JD, Ahmed R. Оценка частоты предшественников наивных антиген-специфичных CD8 T-клеток. J Exp Med. 2002; 195: 657–64.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 12.

    Аланио К., Леметр Ф., Ло Х. К., Хасан М., Альберт М.Л. Подсчет человеческих антиген-специфичных наивных CD8 + Т-клеток выявляет частоты консервативных предшественников. Кровь.2010; 115: 3718–25.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 13.

    Обар Дж. Дж., Ханна К. М., Лефрансуа Л. Частота эндогенных наивных предшественников CD8 + Т-клеток регулирует первичный ответ и реакцию памяти на инфекцию. Иммунитет. 2008. 28: 859–69.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 14.

    Мора Т., Вальчак А. Количественная оценка разнообразия рецепторов лимфоцитов.Электронные распечатки ArXiv. 2016; 1604: 00487.

    Google Scholar

  • 15.

    Неллер М.А., Ладелл К., Макларен Дж.Э., Мэтьюз К.К., Гоостик Э., Пентье Дж.М., Долтон Г., Шауэнбург А.Дж., Конинг Д., Фонтейн Коста А.И. и др. Наивные CD8 + Т-клеточные предшественники демонстрируют структурированный репертуар TCR и сложную динамику отбора, управляемую антигеном. Immunol Cell Biol. 2015; 93: 625–33.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 16.

    Marcou Q, Mora T, Walczak AM. Высокопроизводительный анализ иммунного репертуара с помощью IGoR. Nat Commun. 2018; 9: 561.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 17.

    Погорелый М.В., Минервина А.А., Чудаков Д.М., Мамедов И.З., Лебедев Ю.Б., Мора Т., Вальчак А.М. Метод идентификации последовательностей общедоступных рецепторов антигена, связанных с состоянием. Элиф. 2018; 7: e33050.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 18.

    Вентури V, Цена DA, Дуэк, округ Колумбия, Давенпорт, МП. Молекулярная основа общественных Т-клеточных ответов? Nat Rev Immunol. 2008; 8: 231–8.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 19.

    Багаев Д.В., Звягин И.В., Путинцева Е.В., Израэльсон М., Британова О.В., Чудаков Д.М., Шугай М. VDJviz: универсальный браузер для данных иммуногеномики. BMC Genomics. 2016; 17: 453.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 20.

    Шугай М, Болотин Д.А., Путинцева Е.В., Погорелый М.В., Мамедов И.З., Чудаков Д.М. Огромное совпадение индивидуальных репертуаров бета-версии TCR. Фронт Иммунол. 2013; 4: 466.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 21.

    Човелл Д., Кришна С., Беккер П.Д., Кочита С., Шу Дж., Тан X, Гринберг П.Д., Клавинскис Л.С., Блаттман Дж. Н., Андерсон К.С.. Гидрофобность контактных остатков TCR является признаком иммуногенных эпитопов CD8 + Т-клеток.Proc Natl Acad Sci U S. A. 2015; 112 (14): E1754–62.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 22.

    Болотин Д.А., Пославский С., Митрофанов И., Шугай М., Мамедов И.З., Путинцева Е.В., Чудаков Д.М. MiXCR: программное обеспечение для комплексного адаптивного профилирования иммунитета. Нат методы. 2015; 12: 380–1.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 23.

    Lefranc MP, Giudicelli V, Ginestoux C, Jabado-Michaloud J, Folch G, Bellahcene F, Wu Y, Gemrot E, Brochet X, Lane J, et al. IMGT, международная информационная система ImMunoGeneTics. Nucleic Acids Res. 2009; 37: D1006–12.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 24.

    Fleri W, Paul S, Dhanda SK, Mahajan S, Xu X, Peters B., Sette A. База данных иммунных эпитопов и ресурс анализа для обнаружения эпитопов и дизайна синтетической вакцины.Фронт Иммунол. 2017; 8: 278.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 25.

    Хакл Х., Чароентонг П., Финотелло Ф., Траяноски З. Инструменты компьютерной геномики для анализа взаимодействий опухолевых и иммунных клеток. Nat Rev Genet. 2016; 17: 441–58.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 26.

    Муруган А., Мора Т., Вальчак А.М., Каллан К.Г. мл.Статистический вывод вероятности генерации Т-клеточных рецепторов из репертуаров последовательностей. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2012; 109: 16161–6.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 27.

    Кидера А, Кониши Й, Ока М, Оои Т, Щерага HA. Статистический анализ физических свойств 20 встречающихся в природе аминокислот. J. Protein Chem. 1985; 4: 23–55.

    Артикул CAS Google Scholar

  • 28.

    Attaf M, Huseby E, Sewell AK. Рецепторы Alphabeta T-клеток как предикторы здоровья и болезни. Cell Mol Immunol. 2015; 12: 391–9.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 29.

    Calis JJ, Maybeno M, Greenbaum JA, Weiskopf D, De Silva AD, Sette A, Kesmir C, Peters B. Свойства MHC класса I представлены пептидами, которые усиливают иммуногенность. PLoS Comput Biol. 2013; 9: e1003266.

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 30.

    Ekeruche-Makinde J, Miles JJ, van den Berg HA, Skowera A, Cole DK, Dolton G, Schauenburg AJ, Tan MP, Pentier JM, Llewellyn-Lacey S, et al. Длина пептида определяет результат взаимодействия TCR / пептид-MHCI. Кровь. 2013; 121: 1112–23.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 31.

    Йейтс А.Дж. Теории и количественная оценка селекции тимуса. Фронт Иммунол. 2014; 5: 13.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 32.

    Melenhorst JJ, Lay MD, Price DA, Adams SD, Zeilah J, Sosa E, Hensel NF, Follmann D, Douek DC, Davenport MP, et al. Вклад локуса TCR-beta и HLA в форму репертуара зрелого человеческого Vbeta. J Immunol. 2008; 180: 6484–9.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 33.

    Balfour HH Jr, Sifakis F, Sliman JA, Knight JA, Schmeling DO, Thomas W. Повозрастная распространенность инфекции вирусом Эпштейна-Барра среди лиц в возрасте 6-19 лет в США и факторы, влияющие на нее получение.J Infect Dis. 2013; 208: 1286–93.

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 34.

    Гардерет Л., Дульфи Н., Дуэ С., Шалюмо Н., Шеффер В., Зильбер М. Т., Лим А., Эвен Дж., Муни Н., Гелин С. и др. Репертуар Т-клеток алфавита пуповинной крови: характеристики поликлонального и наивного, но полностью сформированного репертуара. Кровь. 1998. 91: 340–6.

    PubMed CAS Google Scholar

  • 35.

    Погорелый М.В., Эльханати Ю., Марку К., Сычева А.Л., Комеч Е.А., Назаров В.И., Британова О.В., Чудаков Д.М., Мамедов И.З., Лебедев Ю.Б. и др. Сохраняющиеся клонотипы плода влияют на структуру и перекрытие репертуаров рецепторов Т-клеток взрослого человека. PLoS Comput Biol. 2017; 13: e1005572.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 36.

    Неделец Ю., Санс Дж., Бахарян Дж., Шпех З.А., Пачис А., Дюмен А., Гренье Дж. К., Фрейман А., Самс А. Дж., Хеберт С. и др.Генетическое происхождение и естественный отбор определяют популяционные различия в иммунных ответах на патогены. Клетка. 2016; 167: 657–69. e621

    Статья PubMed CAS Google Scholar

  • 37.

    Quach H, Rotival M, Pothlichet J, Loh YE, Dannemann M, Zidane N, Laval G, Patin E, Harmant C, Lopez M, et al. Генетическая адаптация и примесь неандертальцев сформировали иммунную систему человеческих популяций. Клетка. 2016; 167: 643–56. e617

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 38.

    Хараламбьева И.Х., Овсянникова И.Г., Кеннеди Р.Б., Ларраби Б.Р., Шейн Панкрац В., Польша GA. Расовые и половые различия в цитокиновых иммунных ответах на противооспенную вакцину у здоровых людей. Hum Immunol. 2013; 74: 1263–6.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 39.

    Тан А.Т., Лоджи Э., Бони С., Чиа А., Геринг А.Дж., Састри К.С., Го В., Физикаро П., Андреоне П., Брандер С. и др. Этническая принадлежность хозяина и генотип вируса формируют репертуар Т-клеток, специфичных для вируса гепатита В.J Virol. 2008; 82: 10986–97.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 40.

    Коул Д.К., Юань Ф., Ризкаллах П.Дж., Майлз Дж.Дж., Гоостик Е, Прайс Д.А., Гао Г.Ф., Якобсен Б.К., Сьюэлл А.К. Распознавание ракового эпитопа иммунодоминантным человеческим Т-клеточным рецептором, управляемое зародышевой линией. J Biol Chem. 2009. 284: 27281–9.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 41.

    Eltahla AA, Rizzetto S, Pirozyan MR, Betz-Stablein BD, Venturi V, Kedzierska K, Lloyd AR, Bull RA, Luciani F. Связывание Т-клеточного рецептора с одноклеточным транскриптомом в антиген-специфических человеческих Т-клетках. Immunol Cell Biol. 2016; 94: 604–11.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 42.

    Хауи Б., Шервуд А.М., Беркебайл А.Д., Берка Дж., Эмерсон Р.О., Уильямсон Д.В., Кирш И., Виньяли М., Ридер М.Дж., Карлсон С.С. и др.Высокопроизводительное соединение альфа- и бета-последовательностей Т-клеточного рецептора. Sci Transl Med. 2015; 7: 301ра131.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 43.

    Стронен Э., Тобес М., Келдерман С., ван Бюрен М.М., Ян В., ван Рой Н., Дония М., Бошен М.Л., Лунд-Йохансен Ф., Олвеус Дж. И др. Таргетинг на раковые неоантигены с помощью репертуаров донорских Т-клеточных рецепторов. Наука. 2016; 352: 1337–41.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 44.

    Dash P, Fiore-Gartland AJ, Hertz T, Wang GC, Sharma S, Souquette A, Crawford JC, Clemens EB, Nguyen THO, Kedzierska K и др. Поддающиеся количественной оценке прогностические характеристики определяют репертуар эпитоп-специфических рецепторов Т-клеток. Природа. 2017; 547: 89–93.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 45.

    Гланвилл Дж., Хуанг Х., Нау А., Хаттон О., Вагар Л. Е., Рубельт Ф., Джи Х, Хан А., Крамс С. М., Петтус С. и др. Определение групп специфичности в репертуаре рецепторов Т-клеток.Природа. 2017; 547: 94–8.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 46.

    Россджон Дж., Грас С., Майлз Дж. Дж., Тернер С. Дж., Годфри Д. И., Маккласки Дж. Распознавание антигенпрезентирующих молекул Т-клеточным рецептором антигена. Анну Рев Иммунол. 2015; 33: 169–200.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 47.

    Six A, Mariotti-Ferrandiz ME, Chaara W, Magadan S, Pham HP, Lefranc MP, Mora T., Thomas-Vaslin V, Walczak AM, Boudinot P.Прошлое, настоящее и будущее биологии иммунного репертуара - рост анализа репертуара следующего поколения. Фронт Иммунол. 2013; 4: 413.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 48.

    Laydon DJ, Melamed A, Sim A, Gillet NA, Sim K, Darko S, Kroll JS, Douek DC, Price DA, Bangham CR и др. Количественная оценка клональности HTLV-1 и разнообразия TCR. PLoS Comput Biol. 2014; 10: e1003646.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 49.

    Degauque N, Brouard S, Soulillou JP. Перекрестная реактивность репертуара TCR: современные концепции, проблемы и значение для аллотрансплантации. Фронт Иммунол. 2016; 7: 89.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • 50.

    Сьюэлл АК. Почему Т-клетки должны обладать перекрестной реактивностью? Nat Rev Immunol. 2012; 12: 669–77.

    Артикул PubMed CAS Google Scholar

  • 51.

    Дэйв Х, Луо М, Блейни Дж. У., Патель С., Барезе С., Круз С. Р., Шпалл Э. Дж., Боллард С. М., Хэнли П. Дж.. На пути к быстрому производству поливирус-специфичных Т-клеток, нацеленных на BKV, аденовирус, CMV и EBV из пуповинной крови. Mol Ther Methods Clin Dev. 2017; 5: 13–21.

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

  • (PDF) Методические аспекты алгебры и изучение математического анализа с использованием Sagemath Cloud

    ISSN 1998-6939.Інформаційні технології в освіті. 2014. № 19

    97

    можно построить: точки, линии, графики функций, круг, круговой сектор, гистограмма, контурные линии, векторное поле

    . Также возможно выполнение различных построений на пространстве, таких как точка, ломаная, сфера

    , правильный многогранник.

    Самостоятельная работа студентов - одно из основных средств систематического и быстрого обучения.

    По своему дидактическому назначению самостоятельную работу можно разделить на два основных типа: обучающая

    и супервизорская (совместно с О.И. Левус). Желательно организовать самостоятельную работу по типу исследования.

    Такие исследования могут быть предложены учащимся для выполнения дома или в классе, заполнив форму письменной работы

    . Задания для частичной исследовательской деятельности следует выбирать в зоне ближайшего развития

    , чтобы у студентов был свободный выбор заданий. Осваивая научный контент

    , студент не только получает новую информацию, но и трансформирует ее из личного опыта

    , выстраивая модель субъективного знания, которая включает не только логически существенные,

    , но и личностно значимые признаки когнитивных объектов. .

    Использование SageMath Cloud значительно упрощает работу, освобождая время для исследования, избавляя от

    рутинных вычислений. Хорошим результатом будет формулировка гипотез и их подтверждение в процессе исследования

    .

    Организовать контроль знаний и навыков студентов с помощью SageMath

    Cloud - это не просто. Прежде всего, из-за того, что учитель должен постоянно контролировать деятельность

    учеников или проверять ход их мыслей.SageMath Cloud может быть только инструментом

    для облегчения этой работы.

    Задания могут быть организованы таким образом, что студенту, вычисляющему какие-то данные в письменной форме, было предложено

    провести верификацию по модели и продолжить работу с ней самостоятельно, таким образом,

    , получив новые результаты, вычислили ее автоматически.

    Модели, созданные в SageMath Cloud, включают изменение функций, исследование

    вариантов

    и многое другое.Благодаря этим возможностям как ученики, так и учителя могут получить выгоду для самостоятельной работы

    check, а также учителя для изменения настроек, чтобы получить правильные ответы для каждой из задач

    , выполненных учениками.

    Конечно, предложенная модель никак не может полностью заменить

    традиционных форм самостоятельного обучения студентов. Это только для создания условий для творческого подхода к обучению,

    стимулирования интереса к дальнейшему изучению темы.

    Цель, поставленная в начале работы, достигнута. Выявлены перспективы использования облачных систем обучения

    , включая использование SageMath Cloud в обучении математике.

    Предлагаемые модели: лекционные демонстрации, наглядные пособия, упражнения

    тренажеры. Эти модели являются динамичными, что обеспечивает их многократное использование. Существуют также модели для поддержки основных принципов математического анализа

    , относящихся к теме «дериватив и его приложения»."

    Модели состоят из соответствующих элементов управления, таких как ползунок, ячейка для ввода, меню и т. Д.

    Каждый элемент сопровождается текстовым элементом управления ярлыком. Кроме того, каждая модель включает в себя конкретные инструкции

    , которые помочь вам в обучении. То есть каждая программа довольно проста в использовании и интуитивно понятна.

    В каждой модели есть базовая теоретическая информация, которую вы можете использовать для выполнения расчетов

    вручную, для сравнения результатов, для отслеживания ход работы.

    Можно использовать это исследование:

    - в педагогической практике общеобразовательных школ;

    - В процессе обучения студентов педагогических учебных заведений.

    Рекомендации:

    - Целенаправленно и методологически правильно использовать SageMath Cloud, чтобы получить дополнительные

    , активизируя деятельность студентов и тем самым улучшая результаты обучения;

    - SageMath Cloud в первую очередь может использоваться студентами для самостоятельного изучения

    знаний, для проверки гипотез, для исследования и открытия новых свойств

    математических объектов;

    - Умело сочетать традиционные и инновационные методы обучения с использованием облачных технологий

    , реализуя новый современный подход к обучению студентов.

    J. Визуализация | Бесплатный полнотекстовый | Самоконтролируемое обучение индексов растительности, полученных со спутников, для кластеризации и визуализации типов растительности

    Рисунок 1. Расположение района исследования, г. Зао и его основание, показанное составным изображением в истинном цвете, созданным на основе данных Sentinel-2.

    Рисунок 1. Расположение района исследования, г. Зао и его основание, показанное составным изображением в истинных цветах, созданным на основе данных Sentinel-2.

    Рисунок 2. Модельные архитектуры: ( a ) автоэнкодеры (AE) и ( b ) сверточные автоэнкодеры (CAE), использованные в исследовании.

    Рисунок 2. Модельные архитектуры: ( a ) автоэнкодеры (AE) и ( b ) сверточные автоэнкодеры (CAE), использованные в исследовании.

    Рисунок 3. Иллюстрация процедуры исследования.

    Рисунок 3. Иллюстрация процедуры исследования.

    Рисунок 4. Кластеры типов растительности, полученные из важных характеристик на основе случайных лесов (RF).

    Рисунок 4. Кластеры типов растительности, полученные из важных характеристик на основе случайных лесов (RF).

    Рисунок 5. Кластеры типов растительности, полученные из сжатых объектов на основе автоэнкодеров (AE).

    Рисунок 5. Кластеры типов растительности, полученные из сжатых объектов на основе автоэнкодеров (AE).

    Рисунок 6. Кластеры типов растительности, полученные с помощью модели сверточных автоэнкодеров (CAE).

    Рисунок 6. Кластеры типов растительности, полученные с помощью модели сверточных автоэнкодеров (CAE).

    Рис. 7. Вариации цветовых оттенков для разных типов растительности (включая типы, не являющиеся растительностью): ( a ) составное изображение с истинным цветом на основе Sentinel-2, ( b ) трехмерное сжатое изображение на основе автоэнкодеров (AE), ( c ) Трехмерное сжатое изображение на основе сверточных автоэнкодеров (CAE).

    Рис. 7. Вариации цветовых оттенков для разных типов растительности (включая типы, не являющиеся растительностью): ( a ) составное изображение с истинным цветом на основе Sentinel-2, ( b ) трехмерное сжатое изображение на основе автоэнкодеров (AE), ( c ) Трехмерное сжатое изображение на основе сверточных автоэнкодеров (CAE).

    Рис. 8. Распределение точности тестов при загрузочной повторной выборке трех функций на основе CAE.

    Рис. 8. Распределение точности тестов при загрузочной повторной выборке трех функций на основе CAE.

    Рисунок 9. Распределение важности функции (три функции), полученное в результате повторной выборки начальной загрузки.

    Рисунок 9. Распределение важности функции (три функции), полученное в результате повторной выборки начальной загрузки.

    Рисунок 10. Распределение точности тестов при загрузочной повторной выборке десяти функций на основе CAE.

    Рис. 10. Распределение точности тестов при загрузочной повторной выборке десяти функций на основе CAE.

    Рисунок 11. Распределение важности функций (10 функций), полученное в результате повторной выборки начальной загрузки.

    Рисунок 11. Распределение важности функций (10 функций), полученное в результате повторной выборки начальной загрузки.

    Таблица 1. Список типов растительности (включая некоторые классы, не относящиеся к растительности) и размер собранных наземных данных.

    Таблица 1. Список типов растительности (включая некоторые классы, не относящиеся к растительности) и размер собранных наземных данных.

    Таблица 2. Список индексов растительности, рассчитанных на основе отражательной способности синего (B, полоса 2), зеленого (G, полоса 3), красного (R, полоса 4), красного края1 (RE1, полоса 5), красного края3 (RE3, полоса 7) и ближний инфракрасный (N, диапазон 8).

    Таблица 2. Список индексов растительности, рассчитанных на основе отражательной способности синего (B, полоса 2), зеленого (G, полоса 3), красного (R, полоса 4), красного края1 (RE1, полоса 5), красного края3 (RE3, полоса 7) и ближний инфракрасный (N, диапазон 8).

    Типы растительности Размер наземных истинных данных
    (1) Вечнозеленый хвойный лес Abies (ECF) 300
    (2) Лиственный широколиственный лес Alnus (DB
    (3) Альпийская трава 300
    (4) Альпийский кустарник 300
    (5) Бесплодная застройка 300
    (6) Криптомерия хвойная Лес (ECF) 300
    (7) Fagus-Quercus Лиственный широколиственный лес (DBF) 300
    (8) Гортензия Кустарник 165
    (9) Мискантус 905
    (10) Кустарник сосны 300
    (11) Кустарник Quercus 300
    (12) Кустарник Salix 108
    (13) Кустарник Саса 300
    (14) Вечнозеленые хвойные леса Цуга (ECF) 107
    (15) Вода 300
    (16) Болотные травы
    Индексы растительности Формула Ссылки
    (1) Индекс атмосферостойкости растительности (ОРВИ) N − R− (R − B) N + R− (R − B) Кауфман и Танре [40]
    (2) Расширенный индекс растительности (EVI) 2.5 × N − R (N + 6 × R − 7,5 × B) +1 Huete et al. [41]
    (3) Зеленый индекс атмосферостойкости (GARI) N- (G − 1,7 × (B − R)) N + (G − 1,7 × (B − R)) Gitelson et al. [42]
    (4) Индекс зеленого хлорофилла (GCI) NR-1 Gitelson et al. [43]
    (5) Индекс зеленого листа (GLI) (G − R) + (G − B) (2 ∗ G) + R + B Louhaichi et al. [44]
    (6) Зеленый нормализованный индекс разницы растительности (GNDVI) N − GN + G Гительсон и Мерзляк [45]
    (7) Зеленый красный индекс растительности (GRVI) G −RG + R Falkowski et al.[46]
    (8) Модифицированный индекс растительности с нормализованной разницей красного края (MRENDVI) RE3 − RE1RE3 + RE1−2 × B Sims and Gamon [47]
    (9) Модифицированный простой красный край Соотношение (MRESR) RE3 − BRE1 − B Sims and Gamon [47]
    (10) Модифицированный индекс растительности с поправкой на почву (MSAVI) 2N + 1− (2N + 1) 2−8 (N −R) 2 Qi et al., 1994 [48]
    (11) Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI) N − RN + R Rouse et al.[49]
    (12) Оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (OSAVI) (БИК-красный) (БИК + красный + 0,16) Rondeaux et al. [50]
    (13) Индекс растительности с нормализованной разницей Red Edge (RENDVI) RE3 − RE1RE3 + RE1 Гительсон и Мерзляк [51]
    (14) Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI) 905 1,5 × (N − R) N + R + 0,5 Huete [52]
    (15) Индекс нечувствительности к структуре пигмента (SIPI) N − BN − R Penuelas et al.[53]
    (16) Индекс видимой атмосферостойкости (VARI) G − RG + R − B Gitelson, et al. [54]

    Таблица 3. Точность тестов, полученная при повторной выборке бутстрапа с доверительным интервалом 0,95

    Таблица 3. Точность тестов, полученная при загрузке повторной выборки с доверительным интервалом 0,95.

    905,25%
    Характеристики CAE AE RFs
    3 88.7–89,9% 81,2–85,2% 76,7–81,2%
    5 92,7–93,8% 87,9–91,4% 84,4–88,6%
    10 91,5–94,6% 90,2–93,7%

    Леса | Бесплатный полнотекстовый | Может ли дистанционное зондирование с использованием гиперспектральных данных обеспечить раннее обнаружение и картирование пространственных закономерностей обнажения коры черного медведя в прибрежных секвойях?

    1. Введение

    Прибрежные секвойи (Sequoia sempervirens) являются фундаментальным культурным и экономическим символом в округе Гумбольдт, Калифорния, и как природоохранные организации, так и компании, занимающиеся лесными ресурсами, прилагают усилия для защиты этой уникальной и важной экосистемы.Красное дерево - один из крупнейших видов хвойных деревьев в мире и один из четырех видов деревьев, высота которых может превышать 90 м [1]. Деревья красного дерева известны своей высокой скоростью роста и способностью обрубать побеги, что дает им репродуктивное преимущество [1]. Этот вид встречается только на тихоокеанском побережье Северной Америки, обеспечивая уникальную среду обитания для множества видов [1,2]. Например, они являются местами гнездования северной пятнистой совы (Strix occidentalis caurina), внесенной в 1990 г. как находящийся под угрозой исчезновения в соответствии с Федеральным законом об исчезающих видах [3].Деревья секвойи часто подвергаются таким нарушениям, как пожары, оползни, наводнения, а также подвержены повреждениям вредителями, таким как нашествие грибов [4], и травоядным, таким как удаление коры медведя [5]. Черный медведь (Ursus amercanus) давно обдирал кору секвойи, официальные отчеты были опубликованы еще в 1955 году [6,7,8]. Это нарушение угрожает коммерческому производству древесины, ухудшая здоровье деревьев, увеличивая восприимчивость к болезням и вредителям, снижая скорость роста, увеличивая уровень смертности и, в конечном итоге, приводя к финансовым потерям [6].В графстве Гумбольдт 15% годовой допустимой потери древесины в индейской резервации долины Хупа вызвано нанесением ущерба медведям, что приводит к ежегодным убыткам от одного до двух миллионов долларов [9]. Пространственные закономерности обдирания коры черного медведя трудно оценить, но такое поведение, как правило, происходит весной и в начале летних месяцев [6]. Медведи будут использовать свои когти, чтобы удалить внешнюю кору. После того, как внешний слой коры будет удален, медведи будут использовать свои резцы, чтобы соскрести и удалить слой камбия, питаясь питательной заболонью [10].Черные медведи нападают на самые сильные деревья доротационного возраста, от 10 до 30 лет, с диаметром на высоте груди 25–50 см [11]. Удаление коры медведя также чаще происходит после улучшения древостоя, такого как прореживание, что противоречит цели лесоводческих практик [6]. Ущерб является результатом того, что медведи ищут пищу, и отдельные деревья или группы деревьев могут быть выбраны часто в соответствии с географическими границами, такими как дороги, тропы или градиенты высот [7]. Это нарушение лесов трудно оценить только по наземным исследованиям и спутниковым снимкам из-за пространственного масштаба секвойных лесов и изолированного и случайного характера удаления коры медведя [8].Изучение экономических последствий удаления коры черного медведя обременительно и часто ненадежно [11]. Оценка затрат на очистку коры затруднена из-за неравномерного пространственного распределения популяций медведей в этом районе [9]. Обычно аэрофотосъемка проводится для выявления деревьев или групп деревьев с видимым обесцвечиванием полога [12]. Наблюдатели с самолетов с неподвижным крылом вручную оцифровывают участки с красными или серыми кронами, но не могут обнаружить деревья на ранней стадии атаки и часто ошибочно классифицируют зачистку коры от болезней и других факторов, также вызывающих обесцвечивание кроны [11].В настоящее время количество исследований по количественной оценке потерь древесины, связанных с удалением коры, ограничено. Аэрофотосъемка пилотируемых самолетов с неподвижным крылом была проведена на площади 25 900 га в пихтовом лесу в Орегоне и пришла к выводу, что добыча коры черного медведя привела к общим экономическим потерям в размере 15,1 млн долларов США или 585 долларов США на гектар [13]. Другое исследование сравнивало аэрофотосъемку более 3024 га лесных массивов Дугласовой пихты в штате Орегон с наземными данными для разработки моделей экономической стоимости ущерба, которое оценивается примерно в 56 долларов за гектар [12].Человеческие ограничения затрудняют обнаружение крон деревьев с недавним отслаиванием коры. Таким образом, разработка новых методов раннего выявления стресса не только устранит человеческую ошибку, но и приведет к более точным прогнозам здоровья деревьев. Изображения, собранные с помощью дистанционного зондирования, могут предоставить информацию о ландшафте, недоступную человеческому глазу с самолетов. Наличие множества узких полос (6 нм на полувысоте) в гиперспектральных данных позволяет регистрировать уникальные спектральные характеристики здоровой и подверженной стрессу растительности [14].Основная проблема раннего обнаружения повреждений заключается в том, что изменения в листве недавно обрубленных деревьев незначительны, что затрудняет обнаружение, особенно с использованием мультиспектральных изображений. Незначительные изменения химического состава листвы в недавней фазе удаления коры часто проявляются в определенных узких полосах электромагнитного спектра, которые наблюдаются только с помощью гиперспектральных датчиков [15,16,17,18]. Таким образом, основным преимуществом гиперспектральной визуализации является большое количество узких полос захвата, обеспечивающих более подробные спектральные характеристики.Спектральная характеристика - это просто мера отражения как функция длины отраженной волны [19]. В частности, гиперспектральные датчики фиксируют плотную, почти непрерывную спектральную характеристику отражения, собирая гораздо более подробный куб данных, способный распознавать изменения в состоянии здоровья, вызванные факторами окружающей среды, такими как удаление коры медведя [18]. Узкая ширина полосы также полезна для получения индексов вегетации (VI), а отношения полос (BR) коррелируют с уровнями стресса, что было косвенным показателем недавней атаки деревьев.Ключевым предположением здесь является то, что спектральные аномалии, связанные с фенологией растений, будут одинаково влиять на все деревья, если нет других локализованных индукторов стресса, влияющих на здоровье дерева (например, вторжение насекомых или грибов). Примеры VI / BR, разработанных для раннего обнаружения стресса растительности от нападения насекомых, включают индекс «красной кромки» Фогельмана или VREI 1 [20]; Индекс нормированной разницы по красному краю (RENDVI) [21,22]; Модифицированный индекс коэффициента поглощения хлорофилла (MCARI) [23,24]; Индекс отражательной способности сенсибилизирующих растений (PSRI) [25] и полученные эмпирическим путем нормализованные отношения каналов (например,g., R a - R b / R a + R b , где a и b - конкретные полосы, выбранные на основе анализа разделимости классов) [26]. Ключевой концепцией всех этих индексов является то, что спектральные признаки здоровых и поврежденных деревьев значительно и несистематически различаются в достаточно узких полосах по спектру, чтобы можно было провести классификацию. Помимо преимуществ увеличенного пространственного и временного разрешения, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) использовались для интеграции датчиков с более высоким спектральным разрешением [18].Для получения данных с высоким разрешением беспилотные летательные аппараты стали новым и многообещающим методом исследования ландшафта [27]. Сбор и анализ данных с БПЛА находятся в зачаточном состоянии и поэтому обладают некоторыми пробелами в знаниях, требующими дальнейшего изучения. Исследователи попытались определить состояние здоровья деревьев по кронам деревьев с использованием методов дистанционного зондирования. Гиперспектральные данные полезны для определения границ крон деревьев с помощью алгоритма сегментации среднего сдвига [28], подхода большинства пикселей [29], сегментации водораздела [30], индекса дискриминации леса [31] и алгоритмов автоматического определения кроны на основе объектов [32].Однако у этих методов есть некоторые ограничения при разграничении отдельных крон деревьев, возникающих, например, из-за перекрытия крон [30], дефолиации и обесцвечивания [33], изменчивости морфологии кроны, а также наличия листьев и листьев в зависимости от условий. Состояние деревьев в изолированных кронах можно определить с помощью индексов растительности и болезней [34], визуальной оценки деревьев [33] и отражающих баллов [32].

    Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, по каким спектральным характеристикам можно будет распознать и классифицировать деревья секвойи, которые недавно были повреждены черными медведями, чтобы облегчить меры контроля.В частности, это исследование было сосредоточено на возможности объединения датчиков изображения с высоким спектральным разрешением с целевым подходом к сбору данных с БПЛА. С помощью этой комбинации инструментов обследования управляющие земельными ресурсами могут более легко использовать дистанционное зондирование для быстрого анализа здоровья и состояния природных ресурсов. Метод раннего обнаружения деревьев с удаленной корой имеет решающее значение для рационального управления лесным хозяйством, поскольку он помогает управляющим лесным хозяйством предвидеть реакцию на гибель деревьев, например: (a) утилизация древесины, пока она еще является ценной, (b) нацеливание на пораженные деревья во время операций по прореживанию, или (c) изменение распределения функциональных единиц лесного хозяйства для устранения представляющих интерес экосистемных услуг, находящихся под угрозой исчезновения.В частности, распределение функциональных единиц лесного хозяйства может быть изменено путем принятия решения не вести лесозаготовки на обычно вырубленных участках и сосредоточить производство древесины на участках, менее уязвимых для нападения медведей.

    Подходы машинного обучения для крупномасштабной классификации продуктов

  • 1.

    Мошоу, Д. и др. . Флуоресценция хлорофилла как инструмент качественной онлайн-сортировки яблок. Biosystems Engineering 91 , 163–172 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • 2.

    Обенланд, Д., Маргосан, Д., Смиланик, Дж. Л. и Макки, Б. Ультрафиолетовая флуоресценция для идентификации апельсинов пупка с плохим качеством кожуры и гниением. Horttechnology 20 , 991–995 (2010).

    Google Scholar

  • 3.

    Хуанг Х., Лю Л. и Нгади М. О. Последние разработки в области гиперспектральной визуализации для оценки качества и безопасности пищевых продуктов. Датчики 14 , 7248–7276 (2014).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 4.

    Младенов М., Пенчев С., Деянов М. Комплексная оценка качества пищевых продуктов с использованием анализа визуальных изображений, спектрофотометрических и гиперспектральных характеристик. подсветка 4 (2015).

  • 5.

    Cheng, J.-H. И Солнце, Д.-В. Гиперспектральная визуализация как эффективный инструмент для анализа качества и контроля рыбы и других морепродуктов: текущие исследования и потенциальные применения. Тенденции в пищевой науке и технологиях 37 , 78–91 (2014).

    CAS Статья Google Scholar

  • 6.

    Das, A., Wahi, A., Kothari, I. & Raskar, R. Сверхпортативный беспроводной спектрометр для смартфонов для быстрого неразрушающего контроля спелости плодов. Научные отчеты 6 , 1–8 (2017).

    Google Scholar

  • 7.

    Moser, S. et al. . Голубое свечение созревающих бананов. Angewandte Chemie-International Edition 47 , 8954–8957 (2008).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 8.

    Сонг, Дж., Фан, Л. Х., Форни, К. Ф. и Джордан, М. А. Использование летучих выбросов и флуоресценции хлорофилла в качестве индикаторов теплового повреждения яблок. Журнал Американского общества садоводческих наук 126 , 771–777 (2001).

    CAS Google Scholar

  • 9.

    Wand, S.J.E., van den Dool, K., Smit, A. & Steyn, W.J. Пороговые значения теплового повреждения яблок, измеренные с помощью флуоресценции хлорофилла, зависят от технологий снижения температуры в саду. Материалы международного симпозиума по повышению экономической и экологической устойчивости производства фруктов в глобальной экономике 273–277 (2008).

  • 10.

    Польдер Г., Ван дер Хейден Г. и Янг И. Анализ спектральных изображений для измерения спелости томатов. транзакции - Американское общество инженеров сельского хозяйства 45 , 1155–1162 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Янг, К., Ли, У. С. и Гадер, П. Выбор гиперспектральной полосы для определения различных стадий зрелости плодов черники. Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве 109 , 23–31 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 12.

    Эль-Бендари, Н., Эль-Харири, Э., Хассаниен, А. Э. и Бадр, А. Использование методов машинного обучения для оценки спелости томатов. Экспертные системы с приложениями 42 , 1892–1905 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 13.

    Эльхарири, Э. и др. . Подход к классификации спелости томатов на основе нескольких классов svm. В Innovations in Bio-вдохновленные вычисления и приложения , 175–186 (Springer, 2014).

  • 14.

    Schmutzler, M. & Huck, C. W. Автоматическая ротация образцов для одновременного определения географического происхождения и качественных характеристик яблок на основе ближней инфракрасной спектроскопии (NIR). Колебательная спектроскопия 72 , 97–104 (2014).

    CAS Статья Google Scholar

  • 15.

    Дэн С., Янг С. X., Тиан Ф. и Ден Л. Классификация мест выращивания апельсинов на основе спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне с использованием интеллектуального анализа данных. Интеллектуальная автоматизация и мягкие вычисления 22 , 229–236 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 16.

    Хоманн, М., Кристоф, Н., Вахтер, Х. и Хольцграбе, У. 1-часовое ЯМР-профилирование как подход к дифференциации томатов, выращенных традиционным и органическим способом. с. Журнал сельскохозяйственной и пищевой химии 62 , 8530–8540 (2014).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 17.

    Лаурсен, К. Х., Шьёрринг, Дж. К., Келли, С. и Хустед, С. Аутентификация растений, выращенных органическими методами - преимущества и ограничения атомной спектроскопии для анализа многоэлементных и стабильных изотопов. с. Тенденции TrAC в аналитической химии 59 , 73–82 (2014).

    CAS Статья Google Scholar

  • 18.

    Флорес, П., Лопес, А., Фенолл, Дж., Хеллн, П. и Келли, С. Классификация органических и традиционных сладких перцев и салата с использованием комбинации изотопных и биомаркеров с многовариантной анализ. Журнал состава и анализа пищевых продуктов 31 , 217–225 (2013).

    CAS Статья Google Scholar

  • 19.

    Sánchez, M.-T., Garrido-Varo, A., Guerrero, J.-E. & Перес-Марн, Д. Нирс Технология быстрой аутентификации зеленой спаржи, выращенной в органических и традиционных системах производства. Послеуборочная биология и технология 85 , 116–123 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Брито, А. Л. Б., Араужо, Д. А., Понтес, М. Дж. К. и Понтес, Л. Ф. Б. Л. Классификация салата по спектрометрии отражения в ближней инфракрасной области с использованием линейного дискриминантного анализа. Аналитические методы 7 , 1890–1895 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 21.

    Wu, D., Yang, H., Chen, X., He, Y. & Li, X. Применение текстуры изображения для сортировки категорий чая с использованием метода многоспектральной визуализации и машины опорных векторов . Журнал пищевой инженерии 88 , 474–483 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 22.

    Соловченко, А.Е., Чивкунова, О.Б., Гительсон, А.А., Мерзляк, М.Н. Неразрушающая оценка содержания пигментов, качества созревания и повреждения плодов яблони с помощью спектрального отражения в видимом диапазоне. Свежие продукты 4 , 91–102 (2010).

    Google Scholar

  • 23.

    Temma, T., Hanamatsu, K. & Shinoki, F. Измерение содержания сахара в яблоках и яблочном соке с помощью ближней инфракрасной спектроскопии. Optical Review 9 , 40–44 (2002).

    ADS CAS Статья Google Scholar

  • 24.

    Мэнли М. Спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне и гиперспектральная визуализация: неразрушающий анализ биологических материалов. Chem. Soc. Ред. 43 , 8200–8214 (2014).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 25.

    Chang, C.-C. И Лин, К.-Дж. Libsvm: библиотека для поддержки векторных машин. транзакции ACM по интеллектуальным системам и технологиям (TIST) 2 , 27 (2011).

    Google Scholar

  • 26.

    Шапель О., Вапник В., Буске О. и Мукерджи С. Выбор нескольких параметров для опорных векторных машин. Машинное обучение 46 , 131–159 (2002).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 27.

    Hsu, C.-W. И Лин, К.-Дж. Сравнение методов для мультиклассовых опорных векторных машин. транзакции IEEE в нейронных сетях 13 , 415–425 (2002).

    Артикул PubMed Google Scholar

  • 28.

    Иоахим, Т. Категоризация текста с помощью векторных машин поддержки: обучение с множеством важных функций. Машинное обучение: ECML- 98 , 137–142 (1998).

    Google Scholar

  • 29.

    Чен, Ю., Линь, З., Чжао, X., Ван, Г. и Гу, Ю. Классификация гиперспектральных данных на основе глубокого обучения. Журнал IEEE Избранные темы прикладных наблюдений Земли и дистанционного зондирования 7 , 2094–2107 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 30.

    ЛеКун Ю., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Природа 521 , 436–444 (2015).

    ADS CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 31.

    Гайон И., Вестон Дж., Барнхилл С. и Вапник В. Выбор генов для классификации рака с использованием машин поддерживающих векторов. Машинное обучение 46 , 389–422 (2002).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 32.

    Кортес, К. и Вапник, В. Сети опорных векторов. Машинное обучение 20 , 273–297 (1995).

    MATH Google Scholar

  • 33.

    Suykens, J. A. & Vandewalle, J. Метод наименьших квадратов поддерживает векторные машинные классификаторы. Письма нейронной обработки 9 , 293–300 (1999).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 34.

    Scholkopf, B. и др. . Сравнение опорных векторных машин с гауссовскими ядрами с классификаторами радиальных базисных функций. Транзакции IEEE по обработке сигналов 45 , 2758–2765 (1997).

    ADS Статья Google Scholar

  • 35.

    Huang, C.-L. И Ван, К.-Дж. Выбор функций на основе ga и оптимизация параметров для опорных векторных машин. Экспертные системы с приложениями 31 , 231–240 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Мангасарян, О. Л., Музыкант, Д. Р. Машины опорных векторов Лагранжа. Журнал исследований в области машинного обучения 1 , 161–177 (2001).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 37.

    Furey, T. S. et al. . Поддержка векторной машинной классификации и проверки образцов раковой ткани с использованием данных экспрессии микрочипов. Биоинформатика 16 , 906–914 (2000).

    CAS Статья PubMed Google Scholar

  • 38.

    Джефферс Дж., Рейндерс Дж. И Содани А. Программирование высокой производительности процессора Intel Xeon Phi: Knights Landing Edition (Morgan Kaufmann, 2016).

  • Характер появления рецепторов Т-клеток человека кодирует иммунный анамнез, генетический фон и специфичность рецептора

    Резюме:

    В статье разрабатывается статистическая структура для изучения связей между паттернами совместной встречаемости TCR, силой HLA-ассоциации и сходством последовательностей TCR на основе ранее опубликованного набора данных Emerson et al., 2017. Это расширенный анализ, который выходит за рамки простой статистики реаранжировки V-D-J, корректирует базовые уровни и определяет корреляции между типом HLA и мотивами TCR.

    Рецензенты и редактор соглашаются, что статья разрабатывает статистически надежную основу, которая приводит к интересным выводам. Однако рецензенты высказали ряд замечаний, которые необходимо рассмотреть перед публикацией. В частности, специалисты в данной области сочли статью трудной для чтения и часто неясной.Сочетание ранее известных результатов и фактов с новыми результатами затрудняет фиксацию основного вывода и основных новых результатов исследования. Авторы также должны обсудить возможные предубеждения, которые могут повлиять на их результат.

    Мы постарались сделать статью более понятной, руководствуясь предложениями рецензентов. Мы добавили новый вводный рисунок (рисунок 1), который предоставляет обзор основных результатов в графическом формате, и новый рисунок методов (рисунок 12), который иллюстрирует анализ совместной встречаемости.Мы также добавили дополнительный пояснительный текст по всей рукописи. Наконец, мы добавили дополнительное обсуждение потенциальных предубеждений в раздел «Обсуждение».

    Существенные изменения:

    1) Существенная проблема с бумагой связана с удобочитаемостью. Документ, особенно для неспециалистов, изобилует конкретными терминами и акронимами, и за ним трудно следовать. И даже исследователям в этой области трудно разобрать длинные абзацы с подробным описанием анализа.

    Я предлагаю попытаться более детально проанализировать анализ и использовать более четкие определения в основном тексте.Особенно полезным может быть рисунок или диаграмма, отображающая связь между матрицей встречаемости M, аллелями HLA и кластерным анализом. Будет очень полезно «увидеть» основные соединения, используемые в документе, такие как P_ {CO}, P_ {HLA} и кластеры.

    Это отличное предложение, которому мы попытались следовать в наших двух новых цифрах.

    Трудно также проследить различные этапы анализа с похожими названиями, такими как HLA-ассоциированные TCR и ограниченная кластеризация HLA.Может быть, это можно лучше объяснить в общих чертах.

    Мы надеемся, что наши обзорные рисунки и текстовые пояснения прояснили эти моменты.

    2) Основная часть анализа была сосредоточена на небольшой фракции (примерно 1: 1000) обнаруженных TCR, сильно ассоциированных с HLA. То, что только несколько TCR оказались в кластерах, может быть связано со строгими критериями отбора (FWER 0,05, параметры DBSCAN) и / или ограничениями набора данных, такими как несортированные клетки, отсутствие α-цепи и недостаточная глубина секвенирования.Может ли быть пропущено много TCR, потому что разные HLA-аллели могут отображать один и тот же антиген (ослабляя HLA-ассоциацию)?

    Это отличный вопрос, который мы продолжали исследовать на протяжении всего проекта: в какой степени (некоторые) TCR способны видеть эпитопы в контексте нескольких аллелей HLA, и можем ли мы увидеть сигнал для такой разнородности в больших наборах данных? Нам, безусловно, удалось найти отдельные TCR, которые прочно связаны с двумя разными аллелями HLA.Как правило, это аллели, которые различаются только 4-значным разрешением (например, DRB1 * 04: 01 и DRB1 * 04: 04), хотя в редких случаях аллели расходятся сильнее. Общее количество таких случаев относительно невелико, что заставляет нас думать, что это не может быть основной причиной отсутствия функциональных TCR. Например, когда мы сравниваем для каждого TCR значение p его наиболее сильно ассоциированного двузначного аллеля (например, A * 02) с p-значением его наиболее сильно связанного 4-значного аллеля (например, A * 02: 01), ассоциации аллелей из 4 цифр обычно сильнее.Мы также изучили ассоциации TCR с «кладами» родственных аллелей HLA, определяемыми сходством последовательностей, и общее количество и набор TCR, связанных с этими кладами, в значительной степени соответствовали каноническим TCR, связанным с HLA-аллелями, о которых мы сообщаем в рукописи. Конечно, если TCR может видеть эпитоп, представленный множеством аллелей, то его ассоциация с любым отдельным аллелем будет довольно слабой, что затруднит его обнаружение. С другой стороны, наш анализ HLA-ассоциации для CMV-ассоциированных TCR (рис.9) предполагает, что большинство этих CMV-чувствительных TCR ограничены одним аллелем HLA, что свидетельствует против крупномасштабной неразборчивости HLA, по крайней мере, для патогена. связанные цепочки TCR.Мы изменили обсуждение, чтобы ответить на этот вопрос.

    Учитывая, насколько ограничительной кажется HLA-ассоциация, из-за которой многие расширенные TCR упускаются, может быть интересно сгруппировать по индексу расширения (I_exp) и совместной встречаемости. Таким образом, большее количество TCR в наборе данных может быть информативным для иммунного анамнеза.

    Это отличное предложение, и мы действительно исследовали ряд вариантов этой идеи (фильтрация или расслоение цепочек TCR по степени расширения) в наших первоначальных анализах.Обычно мы получали результаты, аналогичные результатам глобальной кластеризации (рис. 3), в которой доминировали кластеры, связанные с HLA, и лишь с несколькими дополнительными кластерами, не связанными с HLA. Тем не менее, определенно предстоит сделать еще больше в этом направлении, и мы добавили обсуждение расширений и альтернативных подходов к обсуждению. Однако в интересах сохранения управляемой направленности этой рукописи мы решили не добавлять в настоящее время новый кластерный анализ.

    3) Несколько критических факторов, таких как степень влияния воздействия обычных патогенов на наблюдаемые HLA-опосредованные изменения репертуара TCR и полное отсутствие данных секвенирования TCRα, могут искажать результаты и требовать пересмотра набора выводы сообщены.О наличии импринтинга как HLA, так и общего патогена (CMV в последнем случае) ранее сообщалось с точно таким же набором данных в Emerson et al., 2017. Авторы сосредоточили свое исследование на HLA-ограниченных TCR, получив результаты, которые следуют очевидным образом. путь от Emerson et al. изучение.

    Вот некоторые из ключевых различий между нашим исследованием и анализом Emerson et al.

    - Новые данные HLA, о которых мы сообщаем, позволяют нам находить много новых, существенно связанных с HLA TCR (например,g., мы находим более 50 000 с использованием того же порогового значения P, при котором Emerson et al. идентифицировать ~ 15000) и проводить систематические сравнения по локусам.

    -Emerson et al., Вообще не анализируют последовательности своих HLA-ассоциированных TCR. Так, например, наш результат о том, что 8 из 10 ведущих TCR, связанных с A * 02: 01, кажутся специфичными только для двух эпитопов патогенов (гриппа M158 и EBV BMLF1), выходит за рамки результатов, о которых они сообщают.

    -Emerson et al. вообще не анализируйте совместную встречаемость TCR-TCR.Таким образом, наши результаты, касающиеся кластеризации TCR по совместной встречаемости, кажутся новыми.

    -Emerson et al. не анализируют ковариацию HLA-CDR3 и не исследуют степень ограничения HLA CMV-ассоциированных TCR, как это делаем мы.

    - Наши результаты по распределению вероятностей генерации и индексов клональной экспансии HLA-ассоциированных TCR не имеют аналогов в Emerson et al. изучение.

    Например, в течение некоторого времени при сортировке и секвенировании антиген-специфических популяций стало ясно, что ограничение MHC вредно для получения специфических TCR от данного донора.Более того, ассоциация между аллелями MHC и последовательностями TCR была ранее описана в Sharon et al., 2016.

    Новым аспектом здесь является то, что мы обнаруживаем ковариацию с последовательностью CDR3, а не с геном V. Это несколько удивительно, учитывая описанное в учебнике изображение петель V-области CDR1 и CDR2, контактирующих с MHC, и CDR3, взаимодействующих в основном с пептидом. Мы попытались прояснить это в разделе о ковариации HLA-CDR3.

    Авторы должны обновить свою рукопись, чтобы прояснить новые результаты своего исследования и отделить их от различных наблюдений и повторений предыдущих результатов.

    Мы попытались это сделать.

    4) Авторы используют несортированные Т-клетки, поэтому можно было бы ожидать, что наиболее очевидным процессом, который формирует репертуар TCR, является ограничение HLA ответа на общие патогены. Например, почти 95% популяции являются положительными по вирусу Эпштейна-Барра, а это означает, что след эпитопов EBV, ограниченных аллелями MHCI и MHCII, будет доминировать в наблюдаемом репертуаре. Если у донора нет аллеля HLA, представляющего данный эпитоп, не будет соответствующей клональной экспансии.

    Мы согласны с тем, что общее наблюдение о том, что реакции патогенов формируют репертуар TCR, не удивительно или ново. Мы утверждаем, что степень и специфический характер отпечатка ответов патогенов, которые мы обнаруживаем, новы и во многих случаях неочевидны. Например, мы не могли бы заранее предсказать, что у людей с положительным результатом A * 24: 02 доминирующий кластер TCR будет реагировать на парвовирус B19, а не, скажем, на ВЭБ или грипп. Или что два верхних HLA-ассоциированных TCR в целом будут каноническими последовательностями, ассоциированными с гриппом и EBV, а не TCR, отвечающими, например, на общие аутоантигены (см.недавнее исследование Madi et al., 2017). Или что 8 из 10 ведущих HLA-ассоциированных TCR могут быть отнесены только к двум эпитопам.

    Менее изученные (и, следовательно, более интересные) аспекты формирования репертуара TCR, такие как отбор тимуса в контексте конкретных HLA и влияние отдельных аллельных вариантов V / J, не рассматриваются.

    Фактически, мы обнаружили кластер TCR, управляемый J-аллельной вариацией (рис.

    3). Мы согласны с тем, что выявление влияния HLA на селекцию тимуса - важная и интересная цель.Этот большой набор данных может быть не лучшим местом для этого, учитывая, что ячейки не отсортированы, а последовательность может быть не такой глубокой, как хотелось бы, чтобы исследовать тенденции в наивном пуле.

    5) Группирование TCR по ассоциированным патогенам вводит в заблуждение в контексте анализа репертуаров, ограниченных HLA. В случае, если два эпитопа представлены одним и тем же HLA и происходят от разных видов, более разумно группировать TCR по ним, а не группировать TCR, специфичные для пары эпитопов, представленных разными HLA и происходящих от одного и того же вида.Авторам следует быть более точными при аннотировании набора TCR, если они анализируют эффекты ограничения MHC.

    Предложение рецензента нам не совсем понятно. В нашем анализе репертуаров, ограниченных HLA, мы фактически группируем TCR сначала по их ограничению HLA при поиске кластеров сопутствующих TCR. Отнесение к предполагаемым патогенам выполняется только в конце на этапе аннотации и не влияет на состав кластера. При поиске объяснения группе сопутствующих рецепторных цепей кажется естественным искать ответ на общий патоген, поскольку это иммунное воздействие может объяснить тенденцию рецепторов к совместному возникновению в когорте.

    6) Авторы не рассматривают последовательности цепей TCRα для большей части своего анализа.

    Отсутствие последовательностей α-цепочек - досадное ограничение набора данных, на которое мы сейчас более решительно обращаем внимание в разделе «Обсуждение» рукописи. Нам не известны данные о репертуаре α-цепочек для когорт аналогичного размера с параллельным HLA-типированием.

    Однако они могут быть вредны для объяснения эффектов ограничения MHC в большом количестве настроек, например:

    - Недавние исследования, такие как Culshaw et al., 2017 и Cole et al., 2009 показывают существенное смещение зародышевой линии, обусловленное паттернами использования сегмента Vα в антиген-специфических ответах, которые допускают большой набор последовательностей TCRβ.

    Это хороший момент, который мы сейчас затронем в разделе «Обсуждение». В самом деле, мы наблюдали сильное смещение α цепей для некоторых репертуаров в нашем недавнем исследовании эпитоп-специфических репертуаров (Dash et al., 2017). Фактически, эпитоп EBV BMLF1 - это эпитоп, для которого предпочтение α (например, TRAV5) сильнее, чем предпочтение β-цепи.Тем не менее, примечательно, что мы можем видеть сильный ответ BMLF1 в последовательностях цепи TCRβ, ассоциированных с A * 02: 01.

    - Вывод кластеров MAIT TCR тривиален, учитывая данные секвенирования TCRα.

    Согласен, идентификация MAIT TCR * по последовательности * намного проще на основе данных α-цепи. Что интересно в нашем кластере MAIT, так это то, что он был определен на основе * совместной встречаемости * в когорте без использования рецепторных последовательностей вообще. Это говорит о том, что существуют индивидуальные особенности (например, возраст испытуемого), которые определяют частоту MAIT-клеток в крови, и что влияние этих характеристик достаточно сильно, чтобы мы могли идентифицировать MAIT-клетки по их β-цепям. только образцы встречаемости.

    - Авторы сообщают о TCR, которые не показывают ассоциации MHC, и заявляют, что «TCR с HLA-неразборчивостью могут быть особенно интересны с диагностической точки зрения, поскольку их фенотипические ассоциации могут быть более устойчивыми к различиям в генетическом фоне». Эти TCR могут быть сильно связаны с MHC через свою α-цепь.

    Это интересный момент. Мы действительно сообщаем о нескольких цепях TCRβ, которые показывают небольшую связь с MHC или совсем не связаны, но при этом прочно связаны с CMV.Возможно, если бы мы знали парные α-цепи для этих β-цепей, мы бы увидели, что конкретные парные альфа-компоненты сильно зависят от ограничения HLA. Это не изменит того факта, что сами β-цепи не связаны с HLA, следовательно, сохраняют свою предсказательную способность по CMV независимо от типа HLA субъекта.

    С другой стороны, предиктор, основанный на парных TCR, построенных из этих цепочек, действительно может быть ограничен HLA в своей применимости.

    Авторы должны показать, основываясь на доступных наборах данных (например,г. PairSEQ от Howie et al., И данные по отдельным клеткам), что их выводы справедливы при рассмотрении спаривания последовательностей цепей TCRβ с несколькими потенциальными последовательностями цепей TCRα.

    В той степени, в которой наши открытия касаются цепей TCRβ и их взаимодействия и ассоциации HLA, они не зависят от конкретных партнеров по α цепям для этих цепей и сохранятся независимо. Общие выводы о силе ассоциации TCR-HLA по локусам и об отпечатке общих патогенов действительно могут быть уточнены с помощью парных данных, и мы добавили обсуждение этого ограничения.К сожалению, нам не известны обширные репертуары α-цепочек или наборы данных PairSEQ, которые позволили бы нам окончательно решить эту проблему. Данные pairSEQ Howie et al. охватывает только небольшое количество выборок, с глубоким охватом только двух человек (subjectX и subjectY), и типирование HLA не является общедоступным для этих людей. Для исследования кластера MAIT это не было проблемой, поскольку эти клетки не ограничены HLA. Тем не менее, мы последовали предложению рецензента и искали парные цепочки для всех TCR в HLA-ограниченных кластерах, и теперь мы предоставляем эти данные в качестве дополнительного набора исходных данных для рисунка 6.Как и ожидалось, количество кластеров с несколькими совпадающими цепями довольно ограничено, но для конкретных аллелей (например, B * 44 - похоже, что и subjectX, и subjectY являются B * 44-положительными) мы обнаружили некоторые интересные тенденции. В частности, мы разработали вероятностную оценку, чтобы оценить, являются ли α-цепи, связанные с кластером, более похожими друг на друга, чем можно было бы ожидать случайно (представлен в виде столбца в исходном файле данных, упомянутом выше), и некоторые из кластеров показывают очень значимые кластеризация последовательностей.Эта информация может быть полезна для дальнейшего изучения этих кластеров, поскольку она предоставляет кандидатов полноцепочечных TCR для синтеза и характеристики. Мы ценим совет рецензента в этом отношении и будем приветствовать дальнейшие предложения по включению анализа α-цепи.

    7) Авторы также игнорируют тот факт, что они работают с популяциями, которые не были отсортированы по маркерам CD4 / 8. Фактически, в текущих условиях авторы не могут показать, что данный TCR, который, как установлено, ассоциирован с данным аллелем MHCI / II, происходит от Т-киллеров или Т-хелперов.Авторы должны оценить (например, сравнивая связанные с ними последовательности с известными вариантами CD8 / CD4), сколько из их MHC-ассоциированных TCR ошибочно отнесены к неправильному классу MHC.

    Это отличное предложение. Мы выполнили этот анализ (рис. 5 - приложение к рисунку 1) и считаем, что он укрепляет рукопись. Мы также добавили сравнение между нашими ассоциациями аллелей TCR: HLA и парами аллелей TCR: HLA, приведенными в базе данных VDJdb, и обнаружили, что они в значительной степени согласуются (обе оценки можно найти в разделе «HLA-ассоциированные TCR»).

    Авторы находят значимую связь только с положением 70 β цепи MHC класса II. Учитывая тот факт, что они проверили различные положения α MHC класса I и MHC класса II, сохранится ли значимость при применении множественной коррекции тестирования? В противном случае результат может быть менее общим, чем результаты, сообщенные Sharon et al., 2016, и ожидается, что он будет встречен случайно, учитывая количество протестированных остатков MHC.

    Это хорошее предложение. Мы рассмотрели только 7 позиций с высокой частотой контактов, перечисленных в таблице 2, поэтому здесь не так много сравнений, но теперь мы приводим в тексте p-значения с поправкой на Бонферрони.Опять же, здесь мы смотрим на ковариацию MHC-CDR3, а не на ковариацию MHC-V-гена, как это сделано в Sharon et al.

    https://doi.org/10.7554/eLife.38358.043

    Подробная ошибка IIS 8.5 - 404.11

    Ошибка HTTP 404.11 - не найдено

    Модуль фильтрации запросов настроен на отклонение запроса, содержащего двойную escape-последовательность.

    Наиболее вероятные причины:
    • Запрос содержал двойную escape-последовательность, а фильтрация запросов настроена на веб-сервере, чтобы отклонять двойные escape-последовательности.
    Что можно попробовать:
    • Проверьте параметр configuration/system.webServer/security/[email protected] в файле applicationhost.config или web.confg.
    Подробная информация об ошибке:
    Модуль RequestFilteringModule
    Уведомление BeginRequest
    Обработчик StaticFile
    Код ошибки 0x50000000039
    Запрошенный URL http: // www.forestpests.org:80/pdf/ash%20decline%20assessment%20in%20emerald%20ash%20borer-infested%20regions%20a%20test%20of%20tree-level,%20hyperspectral%20technologies.pdf
    Физический путь D: \ BugwoodSites \ forestpests \ pdf \ ash% 20decline% 20assessment% 20in% 20emerald% 20ash% 20borer-infested% 20regions% 20a% 20test% 20of% 20tree-level,% 20hyperspectral% 20technologies.pdf
    Метод входа в систему Еще не определено
    Пользователь входа в систему Еще не определено
    Дополнительная информация:
    Это функция безопасности.Не изменяйте эту функцию, пока не полностью осознаете масштаб изменения. Перед изменением этого значения необходимо выполнить трассировку сети, чтобы убедиться, что запрос не является вредоносным. Если сервер разрешает двойные escape-последовательности, измените параметр configuration/system.webServer/security/[email protected] Это могло быть вызвано неправильным URL-адресом, отправленным на сервер злоумышленником.

    Просмотр дополнительной информации »

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *