Содержание

Приложение N 8. Образец оформления выписки из приказа / КонсультантПлюс

МИНИСТЕРСТВО ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ТОРГОВЛИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

(Минпромторг России)

ВЫПИСКА ИЗ ПРИКАЗА

15 января 2014 г. Москва N 17

О порядке учета, использования, хранения и уничтожения

гербовых бланков в Министерстве промышленности и торговли

Российской Федерации

В целях обеспечения оптимизации учета бланков с изображением

Государственного герба Российской Федерации и повышения ответственности

исполнителей при оформлении документов приказываю:

1. Установить, что документы за подписью руководства структурных

подразделений Министерства промышленности и торговли Российской Федерации

оформляются на гербовых бланках.

2. …

3. Руководителям структурных подразделений Министерства обеспечить

контроль учета, использования и хранения гербовых бланков, полученных в

Административном департаменте.

Внести следующие изменения в Инструкцию по делопроизводству

Министерства промышленности и торговли Российской Федерации, утвержденную

приказом Министерства промышленности и торговли Российской Федерации

от 19 июля 2011 г. N 965:

а) пункт 2.5.5 изложить в следующей редакции:

“2.5.5. Документы за подписью руководства структурных подразделений

Министерства оформляются на гербовых бланках.”;

б) пункт 2.5.6 признать утратившим силу.

Продолжение приложения N 8

5. …

6. Контроль за исполнением настоящего приказа возложить на директора

Административного департамента В.И. Бродского.

Министр Подпись Д. В. Мантуров

Верно:

Ведущий советник

отдела организационного обеспечения

Административного департамента

Личная подпись И.О. Фамилия

15.06.2014

Выписка из приказа о приеме образец

]]>

Подборка наиболее важных документов по запросу Выписка из приказа о приеме образец (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Формы документов: Выписка из приказа о приеме образец

Судебная практика: Выписка из приказа о приеме образец Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Апелляционное определение Свердловского областного суда от 22.04.2021 по делу N 33-21/2021
Категория спора: Пенсионное обеспечение.
Требования заявителя: 1) О признании недействительным решения об отказе в назначении пенсии; 2) О возложении обязанности назначить пенсию; 3) О включении периода работы в трудовой стаж.

Обстоятельства: Не учтены периоды работы истца в управлениях треста и общества в районах Крайнего Севера.
Решение: 1 – 3) Отказано.Как следует из п. 11 Правил N 1015, документом, подтверждающим периоды работы по трудовому договору, является трудовая книжка установленного образца (аналогичное правило закреплено в ст. 66 Трудового кодекса Российской Федерации). При отсутствии трудовой книжки, а также в случае, если в трудовой книжке содержатся неправильные и неточные сведения либо отсутствуют записи об отдельных периодах работы, в подтверждение периодов работы принимаются письменные трудовые договоры, оформленные в соответствии с трудовым законодательством, действовавшим на день возникновения соответствующих правоотношений, трудовые книжки колхозников, справки, выдаваемые работодателями или соответствующими государственными (муниципальными) органами, выписки из приказов, лицевые счета и ведомости на выдачу заработной платы.
Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:

Апелляционное определение Свердловского областного суда от 22. 04.2021 по делу N 33-21/2021
Категория спора: Пенсионное обеспечение.
Требования заявителя: 1) О признании недействительным решения об отказе в назначении пенсии; 2) О возложении обязанности назначить пенсию; 3) О включении периода работы в трудовой стаж.
Обстоятельства: Не учтены периоды работы истца в управлениях треста и общества в районах Крайнего Севера.
Решение: 1 – 3) Отказано.Как следует из п. 11 Правил N 1015, документом, подтверждающим периоды работы по трудовому договору, является трудовая книжка установленного образца (аналогичное правило закреплено в ст. 66 Трудового кодекса Российской Федерации). При отсутствии трудовой книжки, а также в случае, если в трудовой книжке содержатся неправильные и неточные сведения либо отсутствуют записи об отдельных периодах работы, в подтверждение периодов работы принимаются письменные трудовые договоры, оформленные в соответствии с трудовым законодательством, действовавшим на день возникновения соответствующих правоотношений, трудовые книжки колхозников, справки, выдаваемые работодателями или соответствующими государственными (муниципальными) органами, выписки из приказов, лицевые счета и ведомости на выдачу заработной платы.

Статьи, комментарии, ответы на вопросы: Выписка из приказа о приеме образец Открыть документ в вашей системе КонсультантПлюс:
Статья: Командирован по собственному желанию. Работа без документов может не оплачиваться
(Бурсулая Т.)
(“Финансовая газета”, 2020, N 16)Так что основным документом, подтверждающим периоды работы по трудовому договору, является трудовая книжка установленного образца. При ее отсутствии, а также в случае, когда в трудовой книжке содержатся неправильные и неточные сведения либо отсутствуют записи об отдельных периодах работы, в подтверждение принимаются письменные трудовые договоры, оформленные в соответствии с трудовым законодательством, действовавшим на день возникновения соответствующих правоотношений, справки, выдаваемые работодателями, выписки из приказов, лицевые счета и ведомости на выдачу заработной платы.

Нормативные акты: Выписка из приказа о приеме образец

Выписка из приказа о зачислении в ДОУ

Страница обновлена 21. 01.2020

  • Выписка из приказа о зачислении в ДОУ

 

Дата

№ приказа

Группа №

Возраст

Кол-во человек

01.08.2019

01-21\61

2

2-3г.

1

01.08.2019

01-21\62

1

1.5-3г.

1

05.08.2019

01-21\64

2

2-3г.

1

06.08.2019

01-21\66

5

3-4

1

07.08.2019

01-21\68

2

2-3г.

1

08.08.2019

01-21\69

1

1.5-3г.

1

08.08.2019

01-21\70

1

1.5-3г.

1

12. 08.2019

01-21\72

2

2-3г.

1

12.08.2019

01-21\72

1

1.5-3г.

1

12.08.2019

01-21\72

8

6-7 лет

1

14.08.2019

01-21\73

2

2-3г.

1

14.08.2019

01-21\75

2

2-3г.

1

14.08.2019

01-21\75

1

1.5-3г.

3

19.08.2019

01-21\76

2

2-3г.

1

19.08.2019

01-21\76

1

1.5-3г.

1

20.08.2019

01-21\81

2

2-3г.

1

22. 08.2019

01-21\81-2

8

6-7 лет

1

23.08.2019

01-21\82

2

2-3г.

1

23.08.2019

01-21\82-1

1

1.5-3г.

1

29.08.2019

01-21\88-4

2

2-3г.

1

30.08.2019

01-21\89

4

5-6лет.

1

02.09.2019

01-21\90

2

2-3г.

2

02.09.2019

01-21\92

5

3-4г.

2

02.09.2019

01-21\92

6

3-4г.

1

02.09.2019

01-21\92

9

2-3г.

1

02. 09.2019

01-21\93

10

2-3г.

1

05.09.2019

01-21\96

5

3-4г.

1

10.09.2019

01-21\98

9

2-3г.

1

23.09.2019

01-21\102

2

2-3 г.

1

23.09.2019

01-21\104

5

3-4 г.

1

24.09.2019

01-21\105

5

3-4 г.

1

30.09.2019

01-21\108

2

2-3 г.

1

09.10.2019

01-21\110

6

3-4

1

10.10.2019

01-21\111

7

5-6

1

23. 10.2019

01-21\116

1

1.5-3 г.

1

23.10.2019

01-21\117

1

1.5-3 г.

1

30.10.2019

01-21\118

1

1.5-3 г.

1

19.11.2019

01-21\119

4

5-6 л

2

19.11.2019

01-21\120

1

1. 5-3

1

04.12.2019

01-21\121

1

1.5-3

1

Документы

Все направления09.02.07 Информационные системы и программирование (профиль: разработчик веб и мультимедийных приложений)19.02.08 Технология мяса и мясных продуктов35.02.05 Агрономия36.02.01 Ветеринария01.03.01 Математика02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем03.03.02 Физика04.03.01 Химия04.05.01 Фундаментальная и прикладная химия05.03.06 Экология и природопользование06.03.01 Биология09.03.02 Информационные системы и технологии13. 03.02 Электроэнергетика и электротехника13.03.02 Электроэнергетика и электротехника (направленность (профиль) программы: Электроснабжение)19.03.03 Продукты питания животного происхождения (направленность (профиль) программы: Технология молока и молочных продуктов)19.03.03 Продукты питания животного происхождения (направленность (профиль) программы: Технология мяса и мясных продуктов)22.03.01 Материаловедение и технологии материалов31.05.01 Лечебное дело31.05.02 Педиатрия33.05.01 Фармация35.03.04 Агрономия (направленность (профиль) программы: Агробизнес)35.03.06 Агроинженерия (направленность (профиль) программы: Машины и оборудование для производства, хранения и переработки сельскохозяйственной продукции)35.03.07 Технология производства и переработки сельскохозяйственной продукции (направленность (профиль) программы: Технология производства и переработки продукции растениеводства)36.03.02 Зоотехния (направленность (профиль) программы: Биотехнология (Технология производства животноводческой продукции)36. 05.01 Ветеринария (специализация: Болезни животных)37.03.01 Психология (направленность (профиль) программы: Психология в социальной сфере)38.03.01 Экономика38.03.02 Менеджмент40.03.01 Юриспруденция (направленность (профиль) программы: Гражданско-правовой)40.03.01 Юриспруденция (направленность (профиль) программы: Уголовно-правовой)41.03.05 Международные отношения (направленность (профиль) программы: Мировая политика и международный бизнес)42.03.01 Реклама и связи с общественностью42.03.02 Журналистика (направленность (профиль) программы: Традиционные и новые медиа)43.03.01 Сервис44.03.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Начальное образование)44.03.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Физическая культура)44.03.02 Психолого-педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Психология и педагогика дошкольного образования)44.03.02 Психолого-педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Психология образования)44. 03.03 Специальное (дефектологическое) образование (направленность (профиль) программы: Логопедия)44.03.04 Профессиональное обучение (по отраслям) (направленность (профиль) программы: Декоративно-прикладное искусство и дизайн)44.03.04 Профессиональное обучение (по отраслям) (направленность (профиль) программы: Экономика и управление)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Иностранный язык (английский) и Иностранный язык (французский)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Иностранный язык (немецкий) и Иностранный язык (английский)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Математика и физика)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Начальное образование и информатика)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Образование в области истории и обществознания)44. 03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Образование в области русского языка и литературы)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Родной язык и литература, иностранный язык (английский)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Русский язык как иностранный и английский язык)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы: Физическая культура и безопасность жизнедеятельности)44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки) (направленность (профиль) программы Иностранный язык (английский) и Иностранный язык (немецкий)44.03.05 Педагогическое образование с двумя профилями подготовки (направленность (профиль) программы: Биология и география)45.03.01 Филология (направленность (профиль) программы: Отечественная филология (Марийский язык и литература, русский язык и литература)45. 03.02 Лингвистика (направленность (профиль) программы: Перевод и переводоведение)46.03.01 История (направленность (профиль) программы: Отечественная история, всеобщая история)46.03.02 Документоведение и архивоведение (направленность (профиль) программы: Документоведение и документационное обеспечение управления)49.03.01 Физическая культура (направленность (профиль) программы: Спортивная тренировка в избранном виде спорта)49.03.03 Рекреация и спортивно-оздоровительный туризм (направленность (профиль) программы: Спортивно-оздоровительный туризм)51.03.02 Народная художественная культура (направленность (профиль) программы: Руководство любительским театром)51.03.02 Народная художественная культура (направленность (профиль) программы: Руководство хореографическим любительским коллективом)51.03.02 Народная художественная культура (направленность (профиль) программы: Руководство этнокультурным центром)51.03.04 Музеология и охрана объектов культурного и природного наследия (направленность (профиль) программы: Технология музейной и экскурсионной деятельности)52. 03.01 Хореографическое искусство (профиль: Педагогика современного танца)01.04.01 Математика02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем09.04.02 Информационные системы и технологии09.04.02 Информационные системы и технологии (направленность (профиль) программы: Системы и технологии комплексного мониторинга природных, техногенных и физических сред)13.04.02 Электроэнергетика и электротехника19.04.03 Продукты питания животного происхождения (направленность (профиль) программы: Технология продуктов питания животного происхождения)22.04.01 Материаловедение и технологии материалов35.04.04 Агрономия (направленность (профиль) программы: Технология производства продукции растениеводства)35.04.06 Агроинженерия (направленность (профиль) программы: Технологическое оборудование для хранения и переработки сельскохозяйственной продукции)37.04.01 Психология (направленность (профиль) программы: Психология управления персоналом)38.04.01 Экономика38.04.02 Менеджмент40.04.01 Юриспруденция41. 04.05 Международные отношения (направленность (профиль) программы: Международная политика и транснациональный бизнес)43.04.01 Сервис44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Менеджмент в образовании)44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Образование в области физической культуры и безопасности жизнедеятельности)44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Образование в области физической культуры и спорта)44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Проектирование и реализация образовательных программ по родным языкам)44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Языковое образование)44.04.01 Педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Языковое образование в области русского языка и литературы)44.04.02 Психолого – педагогическое образование (направленность (профиль) программы: Управление дошкольным образованием)44.04.03 Специальное (дефектологическое) образование (направленность (профиль) программы: Психолого-педагогическое сопровождение образования лиц с ограниченными возможностями здоровья)44. 04.04 Профессиональное обучение (по отраслям) (направленность (профиль) программы: Инновации в профессиональном образовании)44.04.04 Профессиональное обучение (по отраслям) (направленность (профиль) программы: Консалтинг в системе профессионального образования)46.04.01 История (направленность (профиль) программы: Археология и этнология)46.04.01 История (направленность (профиль) программы: Отечественная история, история и культура регионов России)46.04.02 Документоведение и архивоведение (направленность (профиль) программы: Документационное обеспечение управления)51.04.02 Народная художественная культура (направленность (профиль) программы: Культурное наследие народов Волго-Камья)51.04.02 Народная художественная культура (направленность (профиль) программы: Педагогика хореографии)51.04.04 Музеология и охрана объектов культурного и природного наследия (направленность (профиль) программы: Социокультурные проекты в музейной практике)

С правилами обработки персональных данных, ознакомлен.

Документы для прохождения аккредитации

Как правильно подготовить комплект документов?

ПРИКАЗ О СОСТАВАХ АККРЕДИТАЦИОННЫХ КОМИССИЙ 2021

Приказ МЗ РФ от 16.06.2021г. №638 об утверждении составов аккредитационных комиссий МЗ РФ для проведения аккредитации специалистов, имеющих высшее медобразование

Приказ МЗ РФ от 01.06.2021г. №566 об утверждении составов аккредитационных комиссий МЗ РФ для проведения аккредитации специалистов, имеющих среднее медобразование_СПО

Приказ МЗ РФ от 24 05 2021 № 506 об утверждении составов аккредитационных комиссий МЗ РФ для проведения аккредитации специалистов, имеющих фармацевтическое образование_СПО

Приказы о положении об аккредитации

Приказ МЗ РФ от 24.07.05.2020 №741н О внесении изменений в Положение об аккредитации специалистов, утвержденное приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации  

Приказы по аккредитации на 2021г.

Приказ №588-а от 22.11.2021 О проведении аттестации профессорско-преподавательского состава по учебно-методической и организационно-методической работе за 2020-2021 учебный год

Приказ №1082н от 22.11.2021 Об утверждении порядка выдачи свидетельства об аккредитации специалиста на бумажном носителе,  формы свидетельства об аккредитации специалиста на бумажном носителе и технических требований к нему, а также порядок выдачи выписки о наличии в единой государственной информационной системе в сфере здравоохранения данных, подтверждающих факт прохождения лицом аккредитации специалиста

Приказ № 1081н от 22.11.2021 Об утверждении положения об аккредитации специалистов

Приказ МЗ РФ от 02.02.2021г. №40 н Об особенностях проведения аккредитации в 2021г.

Приказ МЗ РФ от 08.02.2021 №58н Об особенностях допуска физических лиц к осуществлению медицинской деятелдьности и (или) фармацевтической деятельности в 2021г.

Объявление

7.12. 2020 в кабинете 102 (деканат лечебного факультета) 7 корпуса по адресу: ул. Пушкина 96/98 будут выдаваться выписки из протокола заседания аккредитационной комиссии, согласно графика.

Отчет об итогах аккредитации специалистов (первичной и первичной специализированной) в 2020 году

Расписание ПА_Фармация

Порядок дистанционного проведения I этапа первичной и первично специализированной аккредитации 

Письмо МЗ РФ по аккредитации 14.11.2020

График работы первичной аккредитации 2020  (Первый этап проходит дистанционно, наличие компьютера или ноутбука, иметь хорошую связь через интернет и принтер, чтобы иметь возможность  распечатать  индивидуальные результаты 1 этапа аккредитации (тестирования))


ИНСТРУКЦИЯ по проведению первого этапа первичной аккредитации и первичной специализированной аккредитации специалистов – тестирования

ИНСТРУКЦИЯ по проведению второго этапа первичной аккредитации специалистов – оценка практических навыков (умений) в симулированных условиях

ИНСТРУКЦИЯ по проведению третьего этапа первичной аккредитации специалистов – решение ситуационных задач

Портфолио медиков для аккредитации 2021 год

О моратории на получение свидетельства об аккредитации и сертификата

От Т. В. Семеновой в РОИВ разъяснения о применении приказа от 14.04.2020…

Приказ №327н об особенностях допуска физических лиц к осуществлению медицинской деятельности и (или) фармацевтической деятельности  без сертификата специалиста или свидетельства об аккредитации специалиста и (или) по специальностям, не предусмотренным сертификатом специалиста или свидетельством об аккредитации специалиста

График работы аккредитационной комиссии 

Места проведения первич.аккредитации

Минздрав России о возможности допуска специалиста к работе до момента получения свидетельста об аккредитации

Расписание 1 этапа ПСА 2019

Приказ об утверждении составов АК СПО от 04.06.2019 № 366

Приказ об утверждении составов ВО (ПА и ПСА) № 420

Места проведения аккредитации БГМУ 2019

Расписание аккредитации БГМУ 2019

Расписание АК

Список документов для подачи в аккредитационную комиссию с целью прохождения первичной аккредитации

Заявление для допуска к аккредитации

Приказ о составах аккредитационных комиссий 2020

Приказ от 02. 09.2020 г. №933 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 23.06.2020 г. №618 «Об утверждении составов аккредитации
Приказ от 02.09.2020 г. №934 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 17.06.2020 г. № 5»
Приказ от 02.11.2020 г. №1188 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 23.06.2020 г. №6»
Приказ от 05.08.2020 г. №807 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 23.06.2020 г. №61»
Приказ от 05.08.2020 г. №808 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 20.05.2020 г. №47»
Приказ от 05.08.2020 г. №809 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 17.06.2020 г. № 5»
Приказ от 08.07.2020 № 689 О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 20. 05.2020 г. №475 »
Приказ от 14.10.2020 г. №1104 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 20.05.2020 г. №4»
Приказ от 20.05.2020 г. №475 Об утверждении составов аккредитационных комиссий Министерства здравоохранения Российской Федерации для проведения
Приказ от 20.10.2020 г. №1115 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 17.06.2020 г. 
Приказ от 23.03.2020 г. № 214 «О внесении изменений в приложение к приказу от 04.06.2019 г. № 366 «Об утверждении составов аккредитационных комиссий
Приказ от 17.06.2020 г. № 594 Об утверждении составов аккредитационных комиссий Министерства здравоохранения Российской Федерации для проведения аккредитации специалистов
Приказ от 23.03.2020 г. № 219 «О внесении изменений в приложение к приказу Министерства здравоохранения Российской Федерации от 14 июня 2019 года №420 «Об утверждении состав
Приказ от 23.06.2020 г. №618 Об утверждении составов аккредитационных комиссий Министерства здравоохранения Российской Федерации для проведения аккредитации специалистов

Приказы об утверждении положения об аккредитации специалистов

Приказ Минздрава России от 02. 06.2016 N 334н Об утверждении Положения об аккредитации специалистов (зарегистрировано в Минюсте России 16.06.2016 N 42550)

Приказ от 19.05.2017 №234н О внесении изменений в Положение об аккредитации специалистов, утвержденное приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 2 июня 2016 г

Приказ от 20.01.2020 г. №34н О внесении изменений в Положение об аккредитации специалистов, утвержденное приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации

Приказ от 20.12.2016 № 974н О внесении изменений в Положение об аккредитации специалистов, утвержденное приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 2 июня 2016 г

Приказ от 24 мая 2019 г. №326н О внесении изменений в приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 02 июня 2016 г. № 334н Об утверждении Положения об аккредитации специалистов

Приказ от 26.04.2018 №192н О внесении изменений в Положение об аккредитации специалистов, утвержденное приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 2 июня 2016 год № 334н

Приказы об утверждении сроков и этапов аккредитации специалистов

Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 04. 08.2020 № 806н О внесении изменений в сроки и этапы аккредитации специалистов, а также категорий лиц, имеющих медицинское, фармацевтическое или иное образование и подлежащих аккредитации специалистов, утвержденные приказом МЗ РФ от 22 декабря 2017г. № 1043н  

Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 21.12.2018 № 898н О внесении изменений в сроки и этапы аккредитации специалистов, а также категорий лиц, имеющих медицинское, фармацевтическое или иное образование и подлежащих аккредитации специалистов, утвержденные приказом МЗ РФ от 22 декабря 2017 г №1043   

Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 22 декабря 2017 г. N 1043н Об утверждении сроков и этапов аккредитации специалистов, а также категорий лиц, имеющих медицинское, фармацевтическое или иное образование и подлежащих аккредитации специалистов

Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 31.10.2019 № 903н О внесении изменений в сроки и этапы аккредитации специалистов, а также категорий категорий лиц, имеющих медицинское, фармацевтическое или иное образование и подлежащих аккредитации специалистов, утвержденные приказом МЗ РФ от 22 декабря 2017 г №1043  

Документы

Лицензия и аккредитация

Устав ФГБОУ ВО “ПГТУ” (. pdf)

Изменения в устав ФГБОУ ВО “ПГТУ” 2020 (.pdf)

Свидетельство о постановке на учет Российской организации в налоговом органе серии 12 № 001324557(.pdf)

Лист записи Единого государственного реестра юридических лиц от 27.05.2016 г. о внесении записи о государственной регистрации изменений, вносимых в учредительные документы юридического лица (.pdf)

Лист записи Единого государственного реестра юридических лиц от 02.06.2016 г. о внесении записи о внесении изменений в сведения о юридическом лице, содержащиеся в Едином государственном реестре юридических лиц, не связанных с внесением изменений в учредительные документы(.pdf)

Лист записи Единого государственного реестра юридических лиц от 13.09.2018 г. о внесении записи о государственной регистрации изменений, вносимых в учредительные документы юридического лица (.pdf)

Лист записи в Единого государственного реестра юридических лиц о внесении изменений в учредительные документы от 23. 01.2019г. (.pdf)

Лист записи в Единого государственного реестра юридических лиц о внесении изменений в учредительные документы от 29.11.2019г. (.pdf)

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц от 30.03.2017 г. (.pdf)

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц от 02.11.2018 г. (.pdf)

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц от 29.11.2019 г. (.pdf)

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц от 20.04.2020 г. (.pdf)

Выписка из Единого государственного реестра юридических лиц от 24.11.2020 г. (.pdf)

Заключение №1 о соответствии объекта защиты обязательным требованиям пожарной безопасности (.pdf)

Заключение №32 о соответствии объекта защиты обязательным требованиям пожарной безопасности (.pdf)

Заключение №13 о соответствии объекта защиты обязательным требованиям пожарной безопасности (.pdf)

Санитарно-эпидемиологическое заключение № 2725730 от 22. 10.2016 (.pdf)

Санитарно-эпидемиологическое заключение № 2821904 от 14.11.2018 (.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2015 год и плановый период 2016 и 2017 годы от 30.12.2015г. (.pdf) 

План финансово-хозяйственной деятельности на 2016 год и плановый период 2017 и 2018 годы от 30.12.2016г.(.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2017 год и плановый период 2018 и 2019 годы от 29.12.2017г. (.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2018 год и плановый период 2019 и 2020 годы от 29.12.2018г. (.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2019 год и плановый период 2020 и 2021 годы от 30.12.2019г. (.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2020 год и плановый период 2021 и 2022 годы от 31.12.2020г (.pdf)

План финансово-хозяйственной деятельности на 2021 год и плановый период 2022 и 2023 годы от 29. 12.2021г (.pdf)

Положение о кафедре (.pdf)

Положение о факультете (.pdf)

Положение о центре (.pdf)

Программа «Вузы как центры пространства создания инноваций» (.pdf)

Программа трансформации университета в университетский центр (.pdf)

Программа развития университета 2018-2022 гг. (.pdf)

Положение о системе материального стимулирования работников ФГБОУ ВО “ПГТУ” (.pdf)

Политика обработки персональных данных (.pdf)

Приказ об утверждении Положения о закупке товаров, работ, услуг для нужд федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Поволжский государственный технологический университет» (.pdf)

Положение о закупке товаров, работ, услуг для нужд федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Поволжский государственный технологический университет» (.pdf)

Приказ об утверждении перечня товаров, работ, услуг, закупки которых осуществляются у субъектов малого и среднего предпринимательства в 2022 году для нужд федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Поволжский государственный технологический университет» (. pdf)

Основные положения учетной политики ФГБОУ ВО «ПГТУ» (.pdf)

Сертификат ISO 9001:2015 (.pdf)

Политика в области качества (.pdf)

Документы об утверждении стоимости обучения по каждой образовательной программе

Информация о среднемесячной заработной плате руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2016 год (.doc)

Информация о среднемесячной заработной плате руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2017 год (.doc)

Информация о среднемесячной заработной плате руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2018 год (.doc)

Информация о среднемесячной заработной плате руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2019 год (.doc)

Информация о среднемесячной заработной плате руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2020 год (.pdf)

Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2018 год (. doc)

Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2019 год (.doc)

Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера руководителя, заместителей и главного бухгалтера за 2020 год (.doc)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на 30 сентября 2015 года (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на декабрь 2015 года (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на февраль 2016 года  (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на сентябрь 2016 года  (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на август 2017 года  (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на декабрь 2017 года  (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на 01 июня 2018г. (.pdf)

Мониторинг предоставления жилых помещений в общежитиях по состоянию на 03 декабря 2018г. (.pdf)

Документы о порядке оказания платных образовательных услуг:




Микроволновая экстракция – обзор

17.2.1 Микроволновая экстракция

MWAE в основном включает использование микроволнового излучения для нагревания экстракционного растворителя, таким образом улучшая диспергирование растворителя в образце и ускоряя разделение соединений из жидкого или твердого образца в растворитель [15]. Растворитель для экстракции в приложениях MWAE должен быть полярным, чтобы поглощать микроволновую энергию, при этом метанол и этилацетат являются наиболее часто используемыми растворителями.Водные растворы гидрофильных ИЖ (а не чистые ИЖ) использовались в качестве экстракционных растворителей в МВАЭ с целью замены органических растворителей [16].

На рис. 17.3А приведена рабочая схема процедуры MWAE с использованием IL. В опубликованных исследованиях объемы водного раствора IL (явно гидрофильного) от 4 до 100 мл добавляют в сосуд, содержащий твердый образец. Затем смесь помещают в микроволновую печь на определенное время (достаточно короткое по сравнению с традиционными методами жидкофазной экстракции) при определенной мощности.Наконец, твердое вещество отбрасывают, а водный раствор ИЖ, содержащий экстрагированные соединения, подвергают анализу. Когда метод экстракции MWAE не связан с какой-либо дополнительной стадией экстракции/очистки, полученный раствор IL разбавляют (обычно 10 мл разбавляют до 50 мл) и/или непосредственно вводят в систему жидкостной хроматографии (ЖХ).

Рис. 17.3. Схемы процедуры экстракции при использовании ИЖ в (А) МВАЭ, УСАЭ и (Б) АБС.

Все ИЖ, используемые в MWAE, состоят из катиона диалкилимидазолия ([R 1 R 2 Im + ]) и 1-бутил-3-метилимидазолия ([C 4 C 1 21 Im ]) наиболее часто используется [17–24], вместе с 1-гексил-3-метилимидазолием ([C 6 C 1 Im + ]) [25–27] и 1-октил-3- метилимидазолий ([C 8 C 1 Im + ]) [28, 29]. Эти катионы в паре с тетрафторборатом ([BF 4 ]) или галогенид-анионами позволяют получать гидрофильные ИЖ. Бренстедовская кислотная ИЖ 1-(4-сульфонилбутил)-3-метилимидазолия гидросульфат ([HSO 3 C 4 C 1 Im + ][HSO 4 − ) была успешно использована в MWAE для одновременного гидролиза и извлечения полифенолов из растений [30].

Поверхностно-активные вещества на основе ИЖ также применялись при МВАЭ [31–35].Эти ИЖ, обладающие поверхностно-активными свойствами, самоагрегируются в воде выше их критической концентрации мицеллообразования (ККМ), которая ниже, чем у традиционных ПАВ аналогичной структуры [36–38]. Эти агрегаты образуются в воде, требующей небольшого количества ИЖ, и могут повышать растворимость гидрофобных соединений, обеспечивая более высокую эффективность экстракции. 1-Додецил-3-метилимидазолий ([C 12 C 1 Im + ]) [2, 34], 1-гексадецил-3-метилимидазолий ([C 16 C 1 Im + ]) [31] и катионы 1-гексадецил-3-бутилимидазолия ([C 16 C 4 Im + ]) [33, 35] с анионом [Br ] являются ИЖ- на основе поверхностно-активных веществ, в основном используемых в MWAE.

Большинство применений ИЖ в МВАЭ сосредоточено на выделении природных соединений из растений, таких как флавоноиды [18, 23, 25, 28, 32], алкалоиды [17, 26, 27], фенолы [20, 29, 30], гликозиды [19, 21, 22] и другие природные соединения [39]. Для экстракции чувствительных к кислороду природных соединений с низкой термостабильностью описана вакуумная МВАЭ с использованием ИЖ [19, 25]. Следует отметить, что только в нескольких ранних исследованиях (с природными компонентами) методы экстракции были проверены для целей количественного определения [20, 21, 23, 26–29].Что касается развития методов мониторинга, не относящихся к области природных биоактивных соединений, то МВАЭ с использованием ИЖ применяли для определения полициклических ароматических углеводородов (ПАУ) в морских отложениях [31] и злаках [35] и гербицидов в почвах [24]. Все эти методы количественного определения сочетаются с ЖХ с ультрафиолетовым (УФ) или флуоресцентным (ФД) детектированием для выполнения аналитического определения. Таблица 17.1 [17, 19, 25, 33, 35, 40–47] включает некоторые характеристики репрезентативных примеров методов MWAE с использованием IL вместе с их использованием в других подходах к аналитической пробоподготовке.

Таблица 17.1. Представительные приложения ILS в качестве экстракционных растворителей в жидко-фазовых методах извлечения (немысловных) для определения органических соединений

4 Гидрофильные [17] 3 119 [C 4 C 1 IM + ] [BF 4 9 [C 16 C 4 IM + ][Br ] 9 [35] 3 ] 9 поверхностно-активное вещество [C 4 C 1 IM + ] [BR ] [40] USAE 9011 7 mwusae Гидрофильные 9 Гидрофильный [45] 3 9 [C 4 C 1 IM + ] [N (CN) 2 ] ] Гидрофильные 0 [46] 3 [C 4 C 1 IM + ] [BR ]
Метод A IL B Тип IL Добавка Analytes C (Номер) Образец Дополнительный этап a Аналитический метод d LOD e Ref.
MWAE [C 6 C 1 IM + ] [BF 4 ] Гидрофильные Флавоноиды (3) Завод LC-UV [25] [25]
MWAE [C 4 C 1 IM + ] [BR ] Alkaloids ( 4) Растение LC-UV [17]
MWAE
гидрофильный гликозидов (3) завод LC-UV [19]
MWAE ПАВ Pahs (16) Cereals LC-FD 3-1037 мкг кг – 1
MWAE [C 16 C 4 im + ] [BR ] Pahs (16) Cahs (16) Cereals in situ il-dllme (с LINF 2 / Anion Exchange) LC-FD 0. 03-83 мкг кг – 1 [33] [33]
USAE Гидрофильные фенил Пропаноиды (5) ABS ABS (с Na 2 CO 3 / высыпание) LC-UV LC-UV [40]
[C 2 C 1 IM + ] [BF 4 ] гидрофильный Флавоноиды (4) Завод LC-UV [41]
USAE [C 4 C 1 IM + ] [BF 4 ] Гидрофильные Alkaloids (2) Завод LC -УФ 11–15 мкг L − 1 [42]
[C 8 C 1 IM + ] [BR ] Бензоксазиноиды (2) Семена LC-UV [43] [43]
ABS [C 4 C 1 IM + ] [BF 4 ] C 6 H 5 NA 3 O 7 /высаливание Антибиотики (6) Молоко LC-UV 2. 04-2.84 мкг л – 1 – 1 [44] [44]
ABS [N 4,4,4,4 + ] [BR ] Hydrophilic K 3 PO 4 / Salcing-Out 0 Наркотики (1) Вода LC-UV [45]
ABS (NH 4 ) 2 SO 4 / Salcing-Out Флавоноиды (общая сумма) завод Отклонение от задней (N-бутана) UV [46] [46] [46]
ABS Гидрофильные K 2 HPO 4 /высаливание Красители (5) Пищевые продукты L C-UV 51–74 нг L − 1 [47]

Интересно отметить разработку методов, сочетающих MWAE с дальнейшим методом предварительного концентрирования, в которых используется природа ИЖ присутствует в экстракционном растворе. Конечной целью этого этапа предварительного концентрирования является создание более чувствительного аналитического метода. Таким образом, IL-DLLME in situ выполняли после MWAE [33, 34]. В этой стратегии гидрофильная ИЖ превращается в гидрофобную ИЖ, содержащую аналиты, которые легко отделяются для дальнейшего анализа. Водную двухфазную систему использовали после стадии MWAE для концентрирования и отделения соединений от водной фазы [22]. С помощью этих подходов достигаются пределы обнаружения (LOD) на уровне частей на миллиард для определения красителей [34], ПАУ [33] и природных соединений [22] в сложных матрицах.

Экстракция ДНК и полимеразная цепная реакция

J Cytol. 2019 апрель-июнь; 36(2): 116–117.

Nalini Gupta

Кафедра цитологии и гинекологической патологии Института последипломного медицинского образования, Чандигарх, Индия

Кафедра цитологии и гинекологической патологии Института последипломного медицинского образования, Чандигарх, Индия

Адрес для корреспонденции: Dr. Nalini Гупта, кафедра цитологии и гинекологической патологии, последипломный институт медицинского образования и исследований, Чандигарх – 160 012, Индия.Электронная почта: [email protected]

Это журнал с открытым доступом, и статьи распространяются в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0, которая позволяет другим делать ремиксы, настраивать и строить на основе работы не – в коммерческих целях, при условии предоставления надлежащего кредита и лицензирования новых творений на идентичных условиях.

Эта статья была процитирована другими статьями в PMC.

Abstract

Экстракция ДНК и полимеразная цепная реакция (ПЦР) являются основными методами, используемыми в молекулярной лаборатории.Этот краткий обзор охватывает различные физические и химические методы, используемые для выделения ДНК, чтобы получить ДНК хорошего качества в достаточном количестве. ДНК можно амплифицировать с помощью ПЦР. Обсуждаются основной принцип и различные варианты ПЦР.

Ключевые слова: Экстракция ДНК, Полимеразная цепная реакция, ПЦР в реальном времени другие клеточные компоненты.Фридрих Мишер в 1869 году впервые выделил ДНК.

Использование метода выделения ДНК должно привести к эффективной экстракции с хорошим количеством и качеством ДНК, которая является чистой и лишена загрязнителей, таких как РНК и белки. Для выделения ДНК используются ручные методы, а также коммерчески доступные наборы. Различные ткани, включая кровь, биологические жидкости, аспират с прямой тонкоигольной аспирационной цитологией (FNAC), фиксированные формалином ткани, залитые парафином, срезы замороженных тканей и т. д., могут быть использованы для выделения ДНК.

Экстракция ДНК включает лизис клеток и солюбилизацию ДНК, за которыми следуют химические или ферментативные методы удаления макромолекул, липидов, РНК или белков.

Методы выделения ДНК включают органическую экстракцию (метод фенол-хлороформ), неорганический метод (высаливание и обработка протеиназой К) и метод адсорбции (мембрана из силикагеля).

Органическая экстракция

Этот метод требует больших затрат труда и времени.

Лизис клеток можно проводить с использованием неионогенного детергента (додецилсульфат натрия), трис-Cl и этилендиаминтетрауксусной кислоты (ЭДТА), после чего следует удаление клеточного дебриса центрифугированием. Затем для денатурации белков используется обработка протеазами. Для денатурации и осаждения белков из раствора нуклеиновых кислот используют органические растворители, такие как хлороформ, фенол или смесь фенола и хлороформа (соотношение фенол/хлороформ/изоамиловый спирт 25:24:1), а денатурированные белки удаляют центрифугированием. и мыть шаги.Обработка РНКазой проводится для удаления нежелательной РНК. Для концентрирования ДНК проводят осаждение ледяным этанолом. Осадок нуклеиновой кислоты образуется при умеренной концентрации одновалентных катионов (соли). Этот осадок можно выделить центрифугированием и повторно растворить в ТЕ-буфере или бидистиллированной воде.

Другие методы включают технологию на основе диоксида кремния (ДНК поглощается гранулами/частицами диоксида кремния при определенном рН в присутствии определенных солей), магнитное разделение (ДНК обратимо связывается с магнитными гранулами, которые покрыты ДНК-связывающим антителом), анионный обмен технологии, высаливания и градиентов плотности хлорида цезия.

Оценка качества и выхода ДНК: Качество и выход ДНК оценивают с помощью спектрофотометрии или гель-электрофореза. Спектрофотометрия включает оценку концентрации ДНК путем измерения количества света, поглощаемого образцом при определенных длинах волн. Пик поглощения нуклеиновых кислот приходится на ~260 нм. Соотношение A 260 /A 280 составляет ~ 1,8 для двухцепочечной ДНК. Соотношение менее 1,7 указывает на белковое загрязнение.

ПОЛИМЕРАЗНАЯ ЦЕПНАЯ РЕАКЦИЯ

Полимеразная цепная реакция (ПЦР) — это надежный метод селективной амплификации определенного сегмента ДНК in vitro .[1] ПЦР проводится на термоциклере и включает три основных этапа: (1) денатурация матрицы двухцепочечной ДНК при 92–95°C, (2) отжиг праймеров при 50–70°C и (3) удлинение молекул двухцепочечной ДНК. прибл. 72°С. Эти шаги повторяются в течение 30–40 циклов.

Различные химические компоненты ПЦР включают MgCl 2 , буфер (pH: 8,3–8,8), дезоксинуклеозидтрифосфаты (dNTP), праймеры для ПЦР, ДНК-мишень и термостабильную ДНК-полимеразу. [2]

Целевая последовательность представляет собой последовательность в ДНК-матрице, которая будет амплифицироваться с помощью ПЦР.[2]

Праймеры для ПЦР представляют собой одноцепочечные ДНК (обычно длиной 18–25 нуклеотидов), которые соответствуют последовательностям на концах или внутри ДНК-мишени, и они необходимы для начала синтеза ДНК в ПЦР.[2] ]

Различные типы ПЦР

Мультиплексная ПЦР: Используется для амплификации нескольких мишеней в одной ПЦР, что позволяет проводить их одновременный анализ.

Гнездовая ПЦР: Это модифицированная ПЦР, предназначенная для уменьшения неспецифического связывания продуктов из-за амплификации неожиданных сайтов связывания праймеров.Он включает два этапа ПЦР. В первой реакции ПЦР одна пара праймеров используется для получения продуктов ДНК, которые действуют как мишени для второй реакции ПЦР. Это помогает повысить специфичность амплификации ДНК. [3,4]

ПЦР с обратной транскриптазой: ОТ-ПЦР использует мРНК в качестве исходного материала и использует обратную транскриптазу для преобразования мРНК в комплементарную ДНК (кДНК). Эта кДНК затем амплифицируется с помощью обычной ПЦР.

Количественная ПЦР: Используется для количественного определения количества целевой ДНК (или РНК) в конкретном образце.

ПЦР с горячим стартом: Основное преимущество ПЦР с горячим стартом заключается в уменьшении неспецифической амплификации ДНК на более низкотемпературных стадиях ПЦР. Компоненты реакции нагревают вручную перед добавлением полимеразы Taq до температуры плавления ДНК (т.е. 95°C) [4].

Touchdown PCR: Температура отжига в течение первых двух циклов амплификации устанавливается примерно на 3–10°C выше расчетной T m , а в последующих циклах температура медленно снижается.Более высокая температура отжига в двух начальных циклах приводит к большей специфичности связывания праймеров, а более низкие температуры обеспечивают более эффективную амплификацию в дальнейшем. [4]

ПЦР сборки: ПЦР сборки помогает в синтезе длинных сегментов ДНК, проводя ПЦР на пуле длинных олигонуклеотидов, имеющих короткие перекрывающиеся сегменты, и, в свою очередь, собирая больше сегментов ДНК в один сегмент.

ПЦР, специфичная для метилирования: Эта ПЦР включает обработку бисульфитом натрия и используется для выявления закономерностей метилирования ДНК на цитозин-гуаниновых островках в геномной ДНК.

Анализ LAMP (петлевая изотермическая амплификация): Это еще одна модификация ПЦР, в которой используются наборы праймеров 3:6, один из которых представляет собой петлевой праймер. В этом методе используется Bst-полимераза.

ПЦР в реальном времени: Позволяет количественно оценивать продукт ПЦР в процессе амплификации. Он использует неспецифический краситель, такой как SYBR ® зеленый I, или перенос энергии флуоресцентного резонанса.

Затем продукты ПЦР секвенируют для определения порядка оснований в сегменте ДНК.

Финансовая поддержка и спонсорство

Нет.

Конфликт интересов

Конфликт интересов отсутствует.

ССЫЛКИ

1. Lo AC, Feldman SR. Полимеразная цепная реакция: Основные понятия и клиническое применение в дерматологии. J Am Acad Дерматол. 1994; 30: 250–60. [PubMed] [Google Scholar]2. Кларк Д.П., Паздерник Н.Дж. Молекулярная биология, полимеразная цепная реакция. 2-е изд. Соединенные Штаты Америки (США): Elsevier BV; 2013. С. 163–93. Глава. 6. [Google Scholar]

Извлечение высококачественной геномной ДНК из разных отрядов растений с использованием модифицированного метода на основе CTAB | Бюллетень Национального исследовательского центра

Выделение ДНК из семян растений является важным шагом для получения удовлетворительных результатов в молекулярных исследованиях, особенно связанных с генетикой растений (Junior et al.2016). Различные семена, принадлежащие к родственным родам или разным порядкам, содержат множество компонентов различной сложности, которые сильно мешают чистоте выделенной ДНК и молекулярным исследованиям после процедур выделения (Porebski et al. , 1997; Ribeiro and Lovato, 2007).

Чтобы обеспечить выделение ДНК с лучшим выходом и качеством из семян различных порядков растений, мы реализовали несколько шагов в настоящем модифицированном протоколе. Жидкий азот использовался для разрушения клеточной стенки и клеточной мембраны (Clark 1997), в то же время дезактивируя клеточные ферменты и другие нежелательные химические вещества, тем самым уменьшая сдвиг и повреждение ДНК.Другие методы, используемые для разрушения растительных тканей, такие как переваривание пектиназой и целлюлозой (Manen et al. 2005), не так воспроизводимы или точны, как использование жидкого азота.

Высокая концентрация 3× CTAB также использовалась для разрушения клеток и ядерных мембран с целью выявления генетических компонентов (Amani et al. 2011). В настоящем модифицированном методе 3-кратный буфер CTAB также содержит самый высокий рекомендуемый уровень концентрации (0,3%) 2-β-меркаптоэтанола, который успешно удаляет полифенолы (Horne et al.2004 г. ; Ли и др. 2007), в результате чего образуется прозрачный полупрозрачный осадок ДНК. Буфер для экстракции CTAB также включает 1,4 М NaCl, что улучшило качество экстрагированной ДНК (Sahu et al. 2012).

Для удаления оставшихся полисахаридов при выделении ДНК из всех образцов растений, включенных в настоящую работу, также была проведена модификация для осаждения ДНК путем повышения концентрации хлорида натрия и ацетата калия. Концентрация NaCl варьировала в зависимости от вида растений в диапазоне от 0.7 M (Кларк, 1997) и 6 M (Альджанаби и др., 1999; Морейра и Оливейра, 2011). В настоящем стандартизированном протоколе мы использовали 6 М NaCl (Moreira and Oliveira 2011) и 3 М ацетата калия (Патерсон и др., 1993). Эти модификации успешно удаляли примеси полисахаридов из ДНК, экстрагированной по этому модифицированному протоколу из всех образцов растений, и давали чистую и высококачественную ДНК, пригодную для дальнейшего молекулярного анализа. Белки, большинство липидов и клеточный дебрис удаляли путем связывания с неводными соединениями и осаждали на стадии хлороформ-изоамиловый спирт.

Более длительная инкубация выделенной ДНК при - 20 °C также усиливала преципитацию ДНК. В целом количество и качество выделенной ДНК зависят от температуры и продолжительности осаждения (Michiels et al. 2003). Низкотемпературное осаждение, используемое в настоящем модифицированном протоколе, увеличивает выход ДНК. Экстрагированную ДНК повторно суспендировали в минимальном количестве 1× ТЕ-буфера, поскольку присутствие хелатирующих агентов в ТЕ-буфере может повлиять на ПЦР и другой молекулярный анализ выделенной ДНК.

Метод, использованный в данной работе, оказался успешным и применимым для выделения ДНК с высоким выходом и чистотой из 19 различных видов растений, принадлежащих к семи различным отрядам растений. Влияние вариаций матрицы на чистоту и качество выделенной геномной ДНК было сведено к минимуму за счет использования одних и тех же образцов растений в качестве исходных материалов для обоих протоколов, использованных в настоящем исследовании.

Электрофорезное разделение ДНК, экстрагированной по настоящему протоколу, показало интенсивные полосы очень близко к лункам геля (рис. 1, верхняя полоса), что свидетельствует о высокой степени чистоты и интактности ДНК. Известно, что наличие мазка может быть признаком деградации выделенной ДНК, что легко влияет на качество результатов последующего молекулярного применения (Devi et al. 2013).

образцов ДНК, выделенных по настоящему протоколу, оценивали на предмет успешной ПЦР-амплификации с праймером RAPD (OPZ-09). Наличие четких и хорошо дифференцированных паттернов полос (рис. 4) отражает эффективность протокола для получения геномной ДНК высокой чистоты, подходящей для молекулярных исследований, основанных на методах ПЦР (Devi et al.2013).

Очистка ДНК также является важным этапом анализа и измерения генетически модифицированных (ГМ) пищевых продуктов (Ateş Sönmezoğlu and Keskin 2015). ДНК, извлеченная по нашему стандартизированному протоколу, дала обнаруживаемые и воспроизводимые полосы для NPTII (мишень 173  п.н.), что доказывает ее пригодность для амплификации ПЦР, а также для идентификации ГМ-культур с использованием анализа ПЦР.

Соотношение чистоты A 260 /A 280 является важной мерой для оценки уровней загрязнения полифенолами экстрагированной ДНК.Соотношения A 260 /A 280 ниже 1,8 делают выделенную ДНК непригодной для молекулярных исследований (Sambrook and Russell 2001). Следовательно, более высокий уровень 2-β-меркаптоэтанола (0,3%), используемый в настоящем стандартизированном методе, успешно удалял полифенолы, что приводило к получению полупрозрачных конечных гранул ДНК (Suman et al. 1999).

В настоящем модифицированном протоколе на основе CTAB, хотя фермент РНКаза А не использовался во время выделения и очистки ДНК, отношения поглощения A 260 / A 280 экстрагированной ДНК (таблица 2) были выше, чем рекомендуемый оптимальный предел чистоты ДНК (Sambrook and Russell 2001).Подобные результаты также наблюдались Sambrook и Russell (2001), которые были сочтены связанными с загрязнением РНК. В нашем случае полученные интактные полосы ДНК, очень близкие к лункам (рис. 1, верхняя полоса), указывали на высокую чистоту экстрагированной ДНК без загрязнения РНК, в частности, что рекомендуемый и наиболее точный способ определения загрязнения РНК провести образец на агарозном геле, где другая полоса РНК, если она присутствует, будет видна в геле (Wang et al. 2012).Следовательно, более высокие отношения поглощения A 260 /A 280 в нашем случае могут быть связаны с небольшими изменениями pH экстрагированных образцов (Wilfinger et al. 1997).

Загрязнение полисахаридами также оценивали (таблица 2) путем оценки коэффициента поглощения A 260 / A 230 в качестве вторичного показателя чистоты нуклеиновой кислоты (Wilson and Walker 2005). Это соотношение важно для оценки уровня солевых остатков в очищенной ДНК. Рекомендуется быть больше 1.5 и предпочтительно близко к 1,8. Сообщаемые значения отношения A 260 / A 230 в большинстве образцов ДНК растений, извлеченных с помощью настоящего модифицированного протокола, выше, чем в образцах ДНК, извлеченных другим классическим методом.

Выдержки из протокола


Добро пожаловать на интернет-портал судов девятого округа США.
подробнее >>

Вернуться к часто задаваемым вопросам О CM/ECF


  1. Как форматировать и систематизировать выдержки объемом более 300 страниц?
  2. Как форматировать и упорядочивать выдержки объемом не более 300 страниц?
  3. Как в указателе должно быть указано содержание выдержек?
  4. Как нумеровать страницы отрывков?
  5. Как отправить пробные экспонаты?
  6. Как подать стенограммы в выписках?
  7. Как я могу цитировать выдержки в своем брифе?
  8. Как и когда я могу подать Заверенную административную запись в апелляции по социальному обеспечению?
  9. Как мне подать запечатанный отчет о присутствии в электронном виде?
  10. Должен ли я приложить выдержки к электронной подаче брифа или я должен представить бриф и выписки отдельными транзакциями?
  11. Должен ли я подавать несколько томов выдержек из записей в отдельных электронных транзакциях?
  12. В каком порядке следует прикреплять PDF-файлы томов выдержек к электронному документу?
  13. Если объем PDF-файла с выдержками превышает предельный размер файла в 100 МБ, что мне делать?
  14. Что произойдет после того, как я отправлю свои выписки на CM/ECF?
  15. Как мне связать бумажные копии моих выписок из протокола?
  16. Могу ли я сшить бумажные копии индексного тома?
  17. Должен ли я при подаче апелляций в Службу социального обеспечения представлять в суд бумажные копии Заверенной административной записи, поданной в электронном виде?
  18. Нужно ли вручать бумажные копии выписок зарегистрированным пользователям CM/ECF?

См. также: Образец электронной выписки.


  1. Как отформатировать и упорядочить выдержки объемом более 300 страниц?
    Том 1 должен включать все письменные или устные решения, которые обжалуются, пересматриваются или оспариваются, и ничего больше, в обратном хронологическом порядке. Все остальные документы в выдержках должны быть включены в последующие тома в обратном хронологическом порядке (кроме уведомления об апелляции). Уведомление об апелляции и протокол суда низшей инстанции должны быть в конце последнего незапечатанного тома выдержек (лист протокола последним).Для получения дополнительной информации о включении расшифровок см. FAQ 6. Указатель (оглавление) выдержек должен представлять собой отдельный том указателя, который не включен в нумерацию страниц выдержек, а отдельные тома не должны содержать указателя. Страницы выдержек, включая страницу с заголовком (обложку) для каждого тома и любые разделители или пустые страницы и любые сертификаты, должны быть последовательно пронумерованы во всех томах, кроме тома указателя, начиная с титульной страницы тома 1 как страницы 1. (но номера страниц не обязательно должны отображаться на титульных страницах).Каждый том ограничен 300 страницами, включая титульную страницу и любые разделители или пустые страницы. См. Правила 9-го округа 30-1.4 и 30-1.5, а также многотомные выдержки из приведенных ниже образцов. [В начало]
  2. Как форматировать и систематизировать выдержки объемом не более 300 страниц?
    Выдержки объемом не более 300 страниц могут быть представлены единым томом, включая указатель. Расположите все документы в обратном хронологическом порядке (сначала самый последний документ), но поместите уведомление об апелляции и протокол суда низшей инстанции в самый конец (лист реестра последним).Поместите индекс в начале, после страницы с заголовком (обложкой). Страницы выдержек, включая титульную страницу, предметный указатель и любой разделитель или пустые страницы, должны быть последовательно пронумерованы, начиная с титульной страницы как страницы 1 (но номер страницы не обязательно должен отображаться на титульной странице). См. Правила 9-го округа 30-1.4 и 30-1.5, а также приведенный ниже образец выдержек из одного тома. [Вернуться к началу]
  3. Как в указателе должно быть указано содержание выдержек?
    Как и в оглавлении, в Указатель выдержек документы должны быть перечислены в порядке их появления в выдержках, начиная с первого документа в первом томе и заканчивая последним документом в последнем томе.Указатель должен включать описательную метку для каждого документа и должно указывать, где документ находится в протоколе суда низшей инстанции (т. е. его номер записи в реестре), а также том документа и расположение страницы в выдержках. См. Правило 9-го округа 30-1.5(a) и приведенный ниже пример индексных объемов. [Вернуться к началу]
  4. Как пронумеровать страницы отрывков?
    Все страницы каждого комплекта выдержек, включая титульный (обложный) лист и любые разделители или пустые страницы и любые сертификаты, должны быть последовательно пронумерованы во всех пронумерованных томах в наборе, начиная с титульного листа Тома 1 как страницы 1 . Альтернативные форматы нумерации (например, римские цифры или начало каждого тома со страницы 1) запрещены. Отдельный том указателя многотомного набора не может быть включен в пагинацию, но указатель должен быть включен в пагинацию, если все выдержки представляются в виде единого тома объемом не более 300 страниц. Предпочтительным является крупный жирный шрифт, чтобы номера страниц было легко найти, и они не были затенены другим текстом или изображениями на странице. Наилучшее размещение номеров страниц внизу по центру или внизу справа, достаточно далеко от края бумаги, чтобы они не были обрезаны полями принтера при печати в бумажном формате.См. Правило 9-го округа 30-1.5(c) и приведенные ниже примеры выдержек. [Вернуться к началу]
  5. Как отправить пробные экспонаты?
    Прикладные материалы, которые могут быть представлены в формате PDF (например, письменные материалы или фотографии), должны быть включены в выдержки из протокола и размещены вместе либо в любом отдельном томе протокола судебного заседания, либо в конце окончательного незапечатанного тома выдержек ( непосредственно перед уведомлением об апелляции и листом досье) или, если оно запечатано, в окончательном запечатанном томе выдержек. См. Правило 9-го округа 30-1.4(c). Процедура передачи вещественных доказательств, которые невозможно воспроизвести в формате PDF (например, видео- или аудиоматериалы), регулируется правилом 27-14 9-го судебного округа: сторона сначала подает ходатайство о передаче вещественных доказательств и ждет, пока Суд удовлетворит ходатайство ( что произойдет только после завершения инструктажа) до передачи 4 экземпляров вещественных доказательств в суд. [Вернуться к началу]
  6. Как я могу подать стенограммы в выдержках?
    Стенограммы должны располагаться в выдержках по дате слушания, за исключением того, что слушания или судебные процессы, охватывающие несколько дат или сессий, должны быть указаны в обычном хронологическом порядке для этого слушания или судебного разбирательства, используя первый день слушания или судебного разбирательства в качестве соответствующей даты.Если в сводках цитируются только определенные страницы длинной стенограммы, в выдержки необходимо включить только соответствующие части с достаточным количеством окружающих страниц для обеспечения соответствующего контекста. Если вы подаете полную стенограмму судебного заседания, вы можете выбрать подачу оригинальной стенограммы репортера в виде отдельного тома (томов) выдержек, но он все равно должен быть пронумерован последовательно с другими томами выдержек. Те части протоколов, содержащие устные постановления, которые оспариваются в апелляции, должны быть включены в Том 1 любых многотомных выдержек, независимо от того, включены ли все или часть этого протокола в последующие тома.См. Правило 30-1.4(c) 9-го округа и Примечание Консультативного комитета к Правилу 30-1.4. [Вернуться к началу]
  7. Как мне цитировать выдержки в моем брифе?
    Ссылки на начальные выдержки из записи должны быть отформатированы как [номер тома]-ER-[номер(а) страницы] (например, “1-ER-12″). Опустите номер тома, если существует только один том (например, «ER-26»). Дополнительные выдержки из записи следует цитировать как «SER», а дополнительные выдержки из записи цитировать как «FER» с использованием того же формата [номер тома]-ER-[номер(а) страницы] («2-SER-107» или «1 -ФЭР-33” например). Несколько сторон с одной и той же стороны, которые представляют отдельные выдержки, должны включать в цитату уникальный идентификатор, например «1-JonesER-59». Ссылки на заверенные административные записи социального обеспечения должны быть CAR-[номер страницы]. См. Правило 9-го круга 30-1.6. [Вернуться к началу]
  8. Как и когда я могу подать заверенную административную запись в апелляции социального обеспечения?
    Полный сертифицированный административный отчет (CAR) требуется в соответствии с Правилом 9-го округа 30-1.4(e) для подачи в электронном виде, отдельно от выписок, с использованием документа CM/ECF типа Сертифицированный административный отчет социального обеспечения .Податель апелляции должен подать CAR при подаче вступительной записки и первоначальных выдержек, за исключением случаев, когда апеллянт является проза и, следовательно, освобождается от требования выдержек, и в этом случае податель апелляции должен подать CAR при подаче краткого ответа и дополнительных выдержек. См. Правило 9-го круга 30-1.4(e). [Вернуться к началу]
  9. Как я могу подать запечатанный отчет о присутствии в электронном виде?
    Отчеты о присутствии, документы, прилагаемые к отчету, и запечатанные меморандумы о вынесении приговора требуются 9-м окружным судом.R. 27-13(d) должен быть подан с использованием документа CM/ECF типа Отчет о представлении ПОД ПЕЧАТЬЮ . Система CM/ECF автоматически запечатывает документы. [Вернуться к началу]
  10. Должен ли я приложить выдержки к электронной подаче брифа или мне следует представить бриф и выдержки отдельными транзакциями?
    Суд требует, чтобы вы представили краткое изложение и выдержки в отдельных электронных транзакциях. Используйте Краткий отчет по существу (вступление, ответ, ответ, дополнение и т. д.) для вашего краткого изложения и Выдержки из записи для ваших выдержек.[Вернуться к началу]
  11. Должен ли я подавать несколько томов выдержек из записей в отдельных электронных транзакциях?
    Нет. Все незапечатанные тома выписок должны быть приложены в одной подшивке. Вы можете прикрепить к своей заявке более одного PDF-файла, нажав кнопку «Обзор» после прикрепления тома. [Вернуться к началу]
  12. В каком порядке я должен приложить PDF-файлы томов выдержек к электронной транзакции регистрации?
    Сначала прикрепите индексный том, затем том 1, затем том 2 и так далее.Используйте описание документа, приведенное в инструкциях для каждого тома (индекс ER Vol, ER Vol 1 и т. д.). [Вернуться к началу]
  13. Если объем PDF-файла с выдержками превышает предельный размер файла в 100 МБ, что мне делать?
    Разделите PDF на несколько файлов. Обратите внимание, что в CM/ECF вы можете добавить столько отдельных PDF-файлов, сколько вам нужно, нажав кнопку «Обзор», чтобы загрузить дополнительные PDF-файлы. Только первый PDF-файл тома, разделенного на несколько файлов, должен содержать титульную страницу; последующие файлы не должны иметь титульных страниц, поскольку они по-прежнему являются частью того же тома. [Наверх]
  14. Что произойдет после того, как я отправлю свои выписки на CM/ECF?
    Процедура аналогична процедуре для кратких отчетов: после того, как Суд рассмотрит выписки, представленные в электронном виде, Суд издаст распоряжение, предписывающее вам подать бумажные копии выписок в Суд. Не отправляйте бумажные копии до получения соответствующего приказа. [Вернуться к началу]
  15. Как мне связать бумажные копии моих выписок из протокола?
    Корт принимает многие типы переплета, если он надежный и с левой стороны, например, гребенчатый, спиральный, спиральный, проволочный, вело, ленточный или идеальный переплет.Если выдержки напечатаны с двух сторон, метод переплета должен позволять ему лежать полностью плоско в раскрытом состоянии, например, гребенчатым, спиральным, спиральным или проволочным переплетом, но не вело, лентой или идеальным переплетом. Ненадежные застежки, такие как скобы, зажимы или скоросшиватели с тремя кольцами, недопустимы (однако можно сшивать индексные тома объемом не более 10 страниц). См. PDF-руководство Суда по образцам переплета. [В начало]
  16. Могу ли я скрепить бумажные копии индексного тома?
    Если объем указателя составляет 10 страниц или менее, вы можете сшить его в верхнем левом углу или внизу слева.Если индексный том длиннее 10 страниц, включая титульную страницу и любой сертификат обслуживания, он должен быть надежно переплетен с левой стороны, как и тома выдержек. Не допускается сшивание фрагментов томов записей независимо от их длины. [Вернуться к началу]
  17. При подаче апелляций в Службу социального обеспечения должен ли я представлять в суд бумажные копии Заверенной административной записи, поданной в электронном виде?
    Нет, если это не предписано судом. Суд, как правило, запрашивает только бумажные копии выписок из протокола, которые не должны включать административный протокол.[Наверх]
  18. Нужно ли мне вручать бумажные копии выписок зарегистрированным пользователям CM/ECF?
    Нет, но вы должны вручить бумажные копии своих выписок любым незарегистрированным сторонам в тот же день, когда вы отправляете выписки в электронном виде. [В начало]

Образец электронных выдержек

Образцы будут добавлены в ближайшее время.

Файлы PDF, к которым вы можете получить доступ ниже, содержат образцы выдержек из записей.

  • Апелляция по гражданским делам, однотомные Выписки из протокола
  • Апелляции по гражданским делам, многотомные Выписки из протоколов
  • Апелляции по уголовным делам, многотомные Выдержки из протоколов

[Вернуться к началу]

у вас есть вопросы о CM/ECF после ознакомления с информацией на этой странице, пожалуйста, сделайте следующее:

  1. Просмотрите часто задаваемые вопросы на этом сайте.
  2. Посетите страницу часто задаваемых вопросов по CM/ECF в PACER. (ссылка открывается в новом окне или вкладке)
  3. Посетите страницу часто задаваемых вопросов PACER. (ссылка открывается в новом окне или вкладке)
  4. Если у вас все еще нет ответа, отправьте свой вопрос, используя эту форму: http://www. ca9.uscourts.gov/cmecf/feedback/. Вы можете ожидать ответа от Суда в рабочее время Суда, с 8:30 до 17:00 по тихоокеанскому времени. Примечание: Если вы отправляете вопрос, пожалуйста, не отправляйте также электронное письмо, так как это приведет только к дублированию запросов в службу поддержки.

Последнее обновление: 23 ноября 2020 г. Лигуори Г., Хоффманн Т.В. и Сокол Х. Грибковая микробиота кишечника: Инь и Ян воспалительного заболевания кишечника. Воспалительные заболевания кишечника 21 , 656–665, https://doi.org/10.1097/MIB.0000000000000261 (2014).

Артикул Google Scholar

  • 2.

    Лигуори, Г. и др. . Грибковый дисбактериоз в микробиоте, ассоциированной со слизистой оболочкой, у больных болезнью Крона. Journal of Crohn’s and Colitis 10 , 296–305, https://doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjv209 (2015).

    Артикул пабмед Google Scholar

  • 3.

    Хоарау, Г. и др. . Взаимодействия бактериома и микобиома подчеркивают микробный дисбактериоз при семейной болезни Крона. Mbio 7 , e01250–16, https://doi.org/10.1128/mBio.01250-16 (2016).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 4.

    Сокол, Х. и др. . Дисбактериоз грибковой микробиоты при ВЗК. Gut 66 , 1039–1048, https://doi.org/10.1136/gutjnl-2015-310746 (2017).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 5.

    Тедерсоо, Л. и Линдал, Б. Предвзятость идентификации грибов в проектах микробиома. Отчеты по микробиологии окружающей среды 8 , 774–779, https://doi.org/10.1111/1758-2229.12438 (2016).

    Артикул пабмед Google Scholar

  • 6.

    Де Филиппис, Ф., Лайола, М., Блайотта, Г. и Эрколини, Д. Различные мишени ампликона для исследований разнообразия грибов на основе секвенирования. Прикладная и экологическая микробиология 83 , https://doi.org/10.1128/AEM.00905-17 (2017).

  • 7.

    Huseyin, C.E., Rubio, R.C., O’Sullivan, O., Cotter, P.D. & Scanlan, P.D. Грибковая граница: сравнительный анализ методов, используемых при изучении микобиома кишечника человека. Frontiers in Microbiology 8 , 1432, https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.01432 (2017).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 8.

    Весоловска-Андерсен, А. и др. . Выбор метода выделения бактериальной ДНК из фекального материала влияет на структуру сообщества по оценке метагеномного анализа. Микробиом 2 , 19, https://doi.org/10.1186/2049-2618-2-19 (2014).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 9.

    Guo, F. & Zhang, T. Погрешности при экстракции ДНК из образцов активного ила, выявленные высокопроизводительным секвенированием. Прикладная микробиология и биотехнология 97 , 4607–4616, https://doi.org/10.1007/s00253-012-4244-4 (2013).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 10.

    Ким Д. и др. . Оптимизация методов и избегание ловушек в исследованиях микробиома. Микробиом 5 , 52, https://doi.org/10.1186/s40168-017-0267-5 (2017).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 11.

    Мур, Д., Робсон, Г. Д. и Тринчи, А. П. Путеводитель 21 века по грибам (Cambridge University Press, 2011).

  • 12.

    Erwig, L.P. & Gow, N.A. Взаимодействие грибковых патогенов с фагоцитами. Nature Reviews Microbiology 14 , 163, https://doi.org/10.1038/nrmicro.2015.21 (2016).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 13.

    Каракусис А., Tan, L. , Ellis, D., Alexiou, H. & Wormald, P. Оценка эффективности методов экстракции грибковой ДНК для максимального обнаружения важных с медицинской точки зрения грибов с помощью ПЦР. Journal of Microbiological Methods 65 , 38–48, https://doi.org/10.1016/j.mimet.2005.06.008 (2006).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 14.

    Фредрикс, Д. Н., Смит, К. и Мейер, А. Сравнение шести методов выделения ДНК для извлечения ДНК грибов по оценке с помощью количественной ПЦР. Journal of Clinical Microbiology 43 , 5122–5128, https://doi.org/10.1128/JCM.43.10.5122-5128.2005 (2005).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 15.

    Saunders, G.C. & Rossi, J.M. Извлечение ДНК. В Keer, JT & Birch, L. (eds) Essentials of Nucleic Acid Analysis: A Robust Approach , гл. 4, 59–82, https://doi.org/10.1039/9781847558213-00059 (Королевское химическое общество, 2008 г. ).

  • 16.

    Scanlan, P.D. & Marchesi, J.R. Микроэукариотическое разнообразие микробиоты дистального отдела кишечника человека: качественная оценка с использованием культурально-зависимого и независимого анализа фекалий. Журнал ISME 2 , 1183–1193, https://doi.org/10.1038/ismej.2008.76 (2008).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 17.

    Уханова М. и др. . Влияние потребления миндаля и фисташек на состав микробиоты кишечника в рандомизированном перекрестном исследовании питания людей. British Journal of Nutrition 111 , 2146–2152, https://doi.org/10.1017/S0007114514000385 (2014).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 18.

    Ott, S.J. и др. . Грибы и воспалительные заболевания кишечника: изменения состава и разнообразия. Скандинавский журнал гастроэнтерологии 43 , 831–841, https://doi. org/10.1080/00365520801935434 (2008).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 19.

    Дэвид, Л. А. и др. . Диета быстро и воспроизводимо изменяет микробиом кишечника человека. Природа 505 , 559–563, https://doi.org/10.1038/nature12820 (2014).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 20.

    Li, Q. и др. . Дисбактериоз кишечной грибковой микробиоты связан с воспалением слизистой оболочки при болезни Крона. Journal of Clinical Gastroenterology 48 , 513–523, https://doi.org/10.1097/MCG.0000000000000035 (2014).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 21.

    Chehoud, C. и др. . Грибковая подпись в микробиоте кишечника педиатрических пациентов с воспалительным заболеванием кишечника. Воспалительные заболевания кишечника 21 , 1948–1956, https://doi.org/10.1097/MIB.0000000000000454 (2015).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 22.

    Heisel, T. и др. . Дополнительные геномные подходы на основе ампликона для изучения грибковых сообществ человека. PLoS One 10 , 1–20, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0116705 (2015).

    КАС Статья Google Scholar

  • 23.

    Цю, X. и др. . Изменения в составе кишечных грибов и их роль у мышей с индуцированным декстрансульфатом натрия колитом. Scientific Reports 5 , 10416, https://doi.org/10.1038/srep10416 (2015 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 24.

    Чен, Ю. и др. . Взаимосвязь между желудочно-кишечными грибами и различной степенью хронической инфекции вируса гепатита В. Диагностическая микробиология и инфекционные заболевания 70 , 492–498, https://doi.org/10.1016/j.diagmicrobio.2010.04.005 (2011).

    Артикул пабмед Google Scholar

  • 25.

    Dollive, S. и др. . Набор инструментов для количественного определения последовательностей генов эукариотических рРНК из образцов микробиома человека. Биология генома 13 , R60, https://doi.org/10.1186/gb-2012-13-7-r60 (2012).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 26.

    Илиев И.Д. и др. . Взаимодействия между комменсальными грибами и рецептором лектина С-типа Dectin-1 влияют на колит. Наука 336 , 1314–1317, https://doi.org/10.1126/science.1221789 (2012).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 27.

    Pandey, P.K. и др. . Молекулярное типирование фекальной эукариотической микробиоты младенцев и их матерей. Journal of Biosciences 37 , 221–226, https://doi.org/10.1007/s12038-012-9197-3 (2012).

    Артикул пабмед Google Scholar

  • 28.

    Hallen-Adams, H.E., Kachman, S.D., Kim, J., Legge, R.M. & Martnez, I. Грибы, населяющие желудочно-кишечный тракт здорового человека: разнообразное и динамичное сообщество. Fungal Ecology 15 , 9–17, https://doi.org/10.1016/j.funeco.2015.01.006 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 29.

    Луан, К. и др. . Дисбактериоз грибковой микробиоты слизистой оболочки кишечника больных колоректальными аденомами. Научные отчеты 5 , 7980, https://doi.org/10.1038/srep07980 (2015).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 30.

    Танг Дж., Илиев И.Д., Браун Дж., Андерхилл Д.М. и Фунари В.А. Микобиом: подходы к анализу кишечных грибов. Journal of Immunological Methods 421 , 112–121, https://doi.org/10.1016/j.jim.2015.04.004 (2015).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 31.

    Schoch, C.L. и др. . Ядерная рибосомная внутренняя транскрибируемая спейсерная область (ITS) как универсальный маркер штрих-кода ДНК для грибов. Proceedings of the National Academy of Sciences 109 , 6241–6246, https://doi.org/10.1073/pnas.1117018109 (2012 г.).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google Scholar

  • 32.

    Nilsson, R. H. et al . изменчивость в царстве Fungi, выраженная в международных базах данных последовательностей, и ее значение для идентификации молекулярных видов. Эволюционная биоинформатика 4 , EBO-S653, https://doi. org/10.4137/EBO.S653 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Bazzicalupo, A.L., Bálint, M. & Schmitt, I. Сравнение рДНК ITS1 и ITS2 при секвенировании 454 гиперразнообразных грибковых сообществ. Fungal Ecology 6 , 102–109, https://doi.org/10.1016/j.funeco.2012.09.003 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Тедерсоо, Л. и др. . Метагеномы дробовика и несколько комбинаций пар праймеров и штрих-кодов ампликонов выявляют систематические ошибки в анализе меташтрихкодирования грибов. MycoKeys 1–43, https://doi.org/10.3897/mycokeys.10.4852 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 35.

    Брунс, Т. Д. и Шефферсон, Р. П. Эволюционные исследования эктомикоризных грибов: последние достижения и будущие направления. Canadian Journal of Botany 82 , 1122–1132, https://doi. org/10.1139/b04-021 (2004).

    КАС Статья Google Scholar

  • 36.

    О’Брайен, Х. Э., Паррент, Дж. Л., Джексон, Дж. А., Монкальво, Дж.-М. и Вилгалис, Р. Анализ сообщества грибов путем крупномасштабного секвенирования образцов окружающей среды. Прикладная и экологическая микробиология 71 , 5544–5550, https://doi.org/10.1128/AEM.71.9.5544-5550.2005 (2005).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 37.

    Браун, С. П., Ригдон-Хусс, А. Р. и Юмппонен, А.Анализ областей генов ITS и LSU дает согласующиеся результаты по реакции грибкового сообщества. Fungal Ecology 9 , 65–68, https://doi.org/10.1016/j.funeco.2014.02.002 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 38.

    Mueller, R.C., Gallegos-Graves, L.V. & Kuske, C.R. Новый праймер рибосомной РНК большой субъединицы грибов для высокопроизводительного секвенирования. FEMS Микробиология Экология 92 , https://doi.org/10.1093/femsec/fiv153 (2016 г.).

  • 39.

    Стоек, Т. и др. . Секвенирование ДНК окружающей среды с параллельными метками с несколькими маркерами выявило очень сложное эукариотическое сообщество в морской бескислородной воде. Молекулярная экология 19 , 21–31, https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2009.04480.x (2010).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 40.

    Gardes, M. & Bruns, T.D. Праймеры ITS с повышенной специфичностью для базидиомицетов – применение для идентификации микоризы и ржавчины. Молекулярная экология 2 , 113–118, https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.1993.tb00005.x (1993).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 41.

    Уайт, Т.Дж., Брунс, Т., Ли, С. и Тейлор, Дж. Амплификация и прямое секвенирование генов рибосомной РНК грибов для филогенетики. В Иннис, М.А., Гельфанд, Д.Х., Снинский, Дж.Дж. и Уайт, Т.Дж. (ред.) Протоколы ПЦР: руководство по методам и применениям , гл.38, 315–322 (Академическое издательство, Сан-Диего, Калифорния, 1990).

  • 42.

    Лю, К.М. и др. . FungiQuant: количественный анализ грибков в режиме реального времени с широким охватом. BMC Microbiology 12 , 255, https://doi.org/10.1186/1471-2180-12-255 (2012).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 43.

    Иллюмина. Техническое примечание: секвенирование ДНК. Проверка библиотеки Nextera® и оптимизация плотности кластера.Тех. Rep., Illumina (публикация № 770-2013-003, 23 ноября 2014 г.).

  • 44.

    Залар, П. и др. . Переопределение Aureobasidium pullulans и его разновидностей. Исследования по микологии 61 , 21–38, https://doi.org/10.3114/sim.2008.61.02 (2008).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 45.

    Сугита Т., Тадзима М., Амайя М., Цубои Р.& Nishikawa, A. Анализ генотипа Malassezia limited как основной кожной флоры у пациентов с атопическим дерматитом и здоровых людей. Микробиология и иммунология 48 , 755–759, https://doi.org/10.1111/j.1348-0421.2004.tb03601.x (2004).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 46.

    Д’Амор, Р. и др. . Комплексное сравнительное исследование протоколов и платформ секвенирования для профилирования сообщества 16S рРНК. BMC Genomics 17 , 55, https://doi.org/10.1186/s12864-015-2194-9 (2016).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 47.

    Томас В., Кларк Дж. и Доре Дж. Анализ фекальной микробиоты: обзор методов сбора образцов и стратегий секвенирования. Future Microbiology 10 , 1485–1504, https://doi.org/10.2217/fmb.15.87 (2015).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 48.

    Гриффитс, Л. Дж. и др. . Сравнение методов выделения ДНК Aspergillus fumigatus с использованием ПЦР в реальном времени. Journal of Medical Microbiology 55 , 1187–1191, https://doi.org/10.1099/jmm.0.46510-0 (2006).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 49.

    Наврот, У. и др. . Сравнение полезности пяти коммерческих наборов для выделения ДНК из спор Aspergillus fumigatus . Acta Biochimica Polonica 57 , 567–571, ​​https://doi.org/10.18388/abp.2010_2445 (2010).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 50.

    Белый, P. L. и др. . Aspergillus ПЦР: на шаг ближе к стандартизации. Journal of Clinical Microbiology 48 , 1231–1240, https://doi.org/10. 1128/JCM.01767-09 (2010).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 51.

    Бьорнсгаард Аас, А., Дэйви, М.Л. и Каусеруд, Х. ITS, все в порядке, мама: исследование образования химерных последовательностей в области ITS 2 с помощью анализа ДНК-метабаркодирования фиктивных сообществ грибов различной сложности. Ресурсы молекулярной экологии 17 , 730–741, https://doi.org/10.1111/1755-0998.12622 (2017).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 52.

    Гехо-Келлерманн, Э., Бекхаут, Т. и Бегеров, Д. Биоразнообразие, филогения и ультраструктура. In Malassezia and skin , 17–63, https://doi.org/10.1007/978-3-642-03616-3_2 (Springer, 2010).

    Глава Google Scholar

  • 53.

    STRATEC Molecular GmbH, Берлин, Германия. Руководство пользователя PSP ® Spin Stool DNA Kit / Руководство пользователя PSP ® Spin Stool DNA Plus Kit (2013).

  • 54.

    QIAGEN®. Мини-справочник QIAamp ® Fast DNA Stool 03 / 2014 (2014).

  • 55.

    Рош. LightCycler ® 480 Оператор прибора s Руководство , Версия программного обеспечения 1 . 5 (2008).

  • 56.

    Расмуссен, Р. Количественная оценка на LightCycler. В Мейер, С., Виттвер, К. и Накагавара, К.-И. (ред.) ПЦР в реальном времени с быстрым циклом: методы и приложения , 21–34, https://doi.org/10.1007/978-3-642-59524-0_3 (Springer Berlin Heidelberg, Берлин, Гейдельберг, 2001 г.).

    Глава Google Scholar

  • 57.

    R Основная команда. R: Язык и среда для статистических вычислений . R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия (2017).

  • 58.

    Martin, M. Cutadapt удаляет последовательности адаптеров из считываний высокопроизводительного секвенирования. ЭМБнет. журнал 17 , 10–12, https://doi. org/10.14806/ej.17.1.200 (2011 г.).

    Артикул Google Scholar

  • 59.

    Джоши, Н. и Фасс, Дж. Серп: адаптивный инструмент обрезки с раздвижным окном для файлов FastQ (версия 1.33) [программное обеспечение]. ссылка на версию 1.2, https://github.com/najoshi/sickle/releases/tag/v1.2, онлайн; по состоянию на 30 января 2019 г. (2011 г.).

  • 60.

    Николенко С. И., Коробейников А. И., Алексеев М. А. BayesHammer: байесовская кластеризация для исправления ошибок при секвенировании отдельных клеток.В BMC Genomics , vol. 14, S7, https://doi.org/10.1186/1471-2164-14-S1-S7 (BioMed Central, 2013).

    Артикул Google Scholar

  • 61.

    Ширмер, М. и др. . Понимание предвзятости и ошибок секвенирования для секвенирования ампликонов с помощью платформы Illumina MiSeq. Nucleic Acids Research 43 , e37, https://doi.org/10.1093/nar/gku1341 (2015).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 62.

    Нурк, С. и др. . Сборка одноклеточных геномов и мини-метагеномов из химерных продуктов MDA. Journal of Computational Biology 20 , 714–737, https://doi.org/10.1089/cmb.2013.0084 (2013).

    MathSciNet КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 63.

    Чжан, Дж., Коберт, К., Флури, Т. и Стаматакис, А. ГРУША: быстрый и точный анализ Illumina Paired-End Read mergeR. Биоинформатика 30 , 614–620, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt593 (2013).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 64.

    Mahé, F., Rognes, T., Quince, C., de Vargas, C. & Dunthorn, M. Swarm v2: масштабируемая кластеризация ампликонов с высоким разрешением. PeerJ 3 , e1420, https://doi. org/10.7717/peerj.1420 (2015).

    Артикул пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 65.

    Бенгтссон-Палме, Дж. и др. . Усовершенствованное программное обеспечение для обнаружения и извлечения ITS1 и ITS2 из рибосомных последовательностей ITS грибов и других эукариот для анализа данных секвенирования в окружающей среде. Methods in Ecology and Evolution 4 , 914–919, https://doi.org/10.1111/2041-210X.12073 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 66.

    Эдгар, Р. К., Хаас, Б. Дж., Клементе, Дж. К., Айва, К. и Найт, Р.UCHIME повышает чувствительность и скорость обнаружения химер. Биоинформатика 27 , 2194–2200, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr381 (2011).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 67.

    Альтшул, С. Ф., Гиш, В. , Миллер, В., Майерс, Э. У. и Липман, Д. Дж. Базовый инструмент локального поиска выравнивания. Journal of Molecular Biology 215 , 403–410, https://doi.org/10.1016/S0022-2836(05)80360-2 (1990).

    КАС Статья Google Scholar

  • 68.

    Caporaso, JG и др. . QIIME позволяет анализировать данные секвенирования с высокой пропускной способностью. Nature Methods 7 , 335–336, https://doi.org/10.1038/nmeth.f.303 (2010).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 69.

    Quast, C. и др. . Проект базы данных генов рибосомной РНК SILVA: улучшенная обработка данных и веб-инструменты. Nucleic Acids Research 41 , D590–D596, https://doi.org/10.1093/nar/gks1219 (2012).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 70.

    Liu, K.-L., Porras-Alfaro, A., Kuske, C.R., Eichorst, S.A. & Xie, G. Точная, быстрая таксономическая классификация генов рРНК большой субъединицы грибов. Прикладная и экологическая микробиология 78 , 1523–1533, https://doi.org/10.1128/AEM.06826-11 (2012).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 71.

    Kõljalg, U. и др. . На пути к единой парадигме идентификации грибов на основе последовательностей. Молекулярная экология 22 , 5271–5277, https://doi.org/10.1111/mec.12481 (2013).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 72.

    Бокулич Н.А. и др. . Качественная фильтрация значительно улучшает оценки разнообразия на основе секвенирования ампликонов Illumina. Nature Methods 10 , 57–60, https://doi.org/10.1038/nmeth.2276 (2013).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • 73.

    Caporaso, JG и др. . PyNAST: гибкий инструмент для выравнивания последовательностей по шаблону. Биоинформатика 26 , 266–267, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp636 (2009 г.).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 74.

    Прайс, М. Н., Дехал, П. С. и Аркин, А. П. FastTree 2 — приблизительно деревья максимального правдоподобия для больших выравниваний. PLoS One 5 , 1–10, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0009490 (2010).

    КАС Статья Google Scholar

  • 75.

    НЦБИ. Nucleotide Blast (blastn), https://blast.ncbi.nlm.nih.gov (онлайн; по состоянию на август-сентябрь 2018 г.).

  • 76.

    Walters, W. A. ​​ и др. . Primerprospector: дизайн de novo и таксономический анализ праймеров полимеразной цепной реакции со штрих-кодом. Биоинформатика 27 , 1159–1161, https://doi. org/10.1093/bioinformatics/btr087 (2011).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 77.

    НЦБИ. База данных нуклеотидов, https://blast.ncbi.nlm.nih.gov (онлайн; по состоянию на февраль 2019 г.).

  • 78.

    Кумар, С., Стечер, Г., Ли, М., Княз, К. и Тамура, К. MEGA X: Молекулярно-эволюционный генетический анализ на вычислительных платформах. Молекулярная биология и эволюция 35 , 1547–1549, https://doi.org/10.1093/molbev/msy096 (2018).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 79.

    Ларкин, Массачусетс и др. . Clustal W и Clustal X версии 2.0. Биоинформатика 23 , 2947–2948, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm404 (2007).

    КАС Статья Google Scholar

  • 80.

    Оксанен Дж. и др. . веганский: пакет Community Ecology Package , версия пакета R 2.5-1 (2018 г.).

  • 81.

    Lozupone, C. & Knight, R. UniFrac: новый филогенетический метод сравнения микробных сообществ. Прикладная и экологическая микробиология 71 , 8228–8235, https://doi.org/10.1128/AEM.71.12.8228-8235.2005 (2005).

    КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 82.

    McMurdie, P.J. & Holmes, S. phyloseq: пакет R для воспроизводимого интерактивного анализа и графики данных переписи микробиома. PLoS One 8 , e61217, https://doi.org/10.1371/journal.поне.0061217 (2013).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья пабмед ПабМед Центральный Google Scholar

  • 83.

    Ijaz, U.Z. Биоинформационные ресурсы доктора Умера Зишана Иджаза, http://userweb.eng.gla.ac.uk/umer.ijaz#bioinformatics (онлайн; по состоянию на 8 октября 2018 г. ).

  • 84.

    ЭМБЛ-ЭБИ. Европейский архив нуклеотидов (ENA), https://www.ebi.ac.uk/ena (онлайн; по состоянию на 8 октября 2018 г.).

  • 85.

    Фрау А. и др. . Необработанные данные qPCR, относящиеся к этому исследованию, доступны на Figshare, https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8138018 (онлайн; по состоянию на 16 мая 2019 г.).

  • 86.

    Ирмарк, К. и др. . Новые праймеры для амплификации грибкового региона ITS2 — оценка путем 454-секвенирования искусственных и естественных сообществ. FEMS Microbiology Ecology 82 , 666–677, https://doi.org/10.1111/j.1574-6941.2012.01437.x (2012).

    КАС Статья пабмед Google Scholar

  • ДАТА/ВРЕМЯ Функции в SQL.Учебное пособие по использованию CAST, EXTRACT… | Джейсон Ли

    Далее мы можем посмотреть на извлечение определенного формата из метки времени. Цель состоит в том, чтобы извлечь часть из метки времени. Например, если нам нужен только месяц с даты 10. 12.2018, мы получим декабрь (12).

    Давайте посмотрим на EXTRACT синтаксис

     EXTRACT(part FROM date) 

    Мы указываем тип извлечения, который мы хотим, как часть , а затем источник, который нужно извлечь date . EXTRACT — это инструмент импорта для анализа данных временных рядов. Это помогает вам изолировать группы в ваших временных метках для агрегирования данных на основе точного времени. Например, если магазин проката автомобилей хочет найти самый загруженный прокат ЧАСОВ по ПОНЕДЕЛЬНИКАМ каждые МАЯ , вы можете сделать это с помощью EXTRACT . Вы можете детализировать детали и увидеть более ценную информацию.

    Предположим, мы запускаем NOW() и наша отметка времени 2020–03–29 00:27:51.677318+00:00 , мы можем использовать EXTRACT , чтобы получить следующее.

     ВЫБЕРИТЕ 
    ИЗВЛЕЧЬ(МИНУТА ОТ СЕЙЧАС()) КАК МИНУТА,
    ИЗВЛЕЧЬ(ЧАС ОТ СЕЙЧАС()) КАК ЧАС,
    ИЗВЛЕЧЬ(ДЕНЬ ОТ СЕЙЧАС()) КАК ДЕНЬ,
    ИЗВЛЕЧЬ(НЕДЕЛЯ ОТ СЕЙЧАС()) КАК НЕДЕЛЯ ,
    ВЫЧИСЛЕНИЕ(МЕСЯЦ С СЕГОДНЯ()) КАК МЕСЯЦ,
    ВЫЧИСЛЕНИЕ(ГОД С СЕГОДНЯ()) КАК ГОД,
    ВЫЧИСЛЕНИЕ(ДАЧА С СЕГОДНЯ()) КАК ДЕНЬ_НЕДЕЛИ,
    ВЫЧИСЛЕНИЕ(ДЕНЬ ОТ СЕГОДНЯ()) КАК ДЕНЬ_ГОД,
    EXTRACT(QUARTER FROM NOW()) AS QUARTER,
    EXTRACT(TIMEZONE FROM NOW()) AS TIMEZONE
    Вывод

    Мы видим, что можем вдаваться в мельчайшие детали того, как мы хотим извлечь информацию из наших меток времени. Примечание — DOW — день недели с воскресенья (0) по субботу (6).

    Мы можем использовать приведенный выше пример с арендованным автомобилем и посмотреть, как это будет работать.

     ВЫБЕРИТЕ 
    ВЫЧИСЛЕНИЕ(ЧАС ОТ RENTAL_DATE) AS HOUR,
    COUNT(*) as RENTALS
    FROM RENTAL
    WHERE
    EXTRACT(DOW FROM RENTAL_DATE) = 1 AND
    EXTRACT(MONTH FROM RENTAL_DATE) = 6RO 7 7 BY 90UPATE) = 6RO 7 BY 90UPATE) BY RENTALS DESC

    Помните, что нам нужна самая загруженная аренда ЧАС по ПОНЕДЕЛЬНИКАМ каждые МАЯ .Во-первых, мы используем EXTRCT в SELECT , чтобы указать, что нам нужны только HOUR и общее количество COUNT . Затем мы передаем две функции EXTRACT for в предложении WHERE для фильтрации только ПОНЕДЕЛЬНИКОВ и МАЯ . Глядя на таблицу ниже, 11:00 — самое популярное время аренды каждый понедельник в мае, всего 11 аренд.

    Вывод

    Методы извлечения признаков. Полное руководство о том, как уменьшить… | Пьер Паоло Ипполито

    Прежде чем вводить эти данные в наши модели машинного обучения, я решил разделить наши данные на функции ( X ) и метки ( Y ) и использовать One Hot Encode для всех категориальных переменных.

    Постепенно я решил создать функцию ( forest_test ), чтобы разделить входные данные на обучающие и тестовые наборы, а затем обучить и протестировать классификатор случайного леса.

    Теперь мы можем использовать эту функцию, используя весь набор данных, а затем последовательно использовать ее для сравнения этих результатов при использовании вместо всего набора данных только уменьшенной версии.

    Как показано ниже, обучение классификатора Random Forest с использованием всех функций привело к 100% точности примерно за 2.2 секунды времени обучения. В каждом из следующих примеров время обучения каждой модели будет напечатано в первой строке каждого фрагмента для справки.

     2.267670979999992 99992 
    [[1274 0]
    [[0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    Precision Requall F1-Score Поддержка

    0 1.00 1.00 1.00 1274
    1 1.00 1.00 1.00 1164

    Точность 1.00 2438

    36 MACRO AVG 1.00 1.00 1.00 2438
    Взвешенное AVG 1 .00 1.00 1.00 2438

    Анализ основных компонентов (АПК)

    АПК является одним из наиболее часто используемых методов уменьшения линейной размерности. При использовании PCA мы берем в качестве входных данных наши исходные данные и пытаемся найти комбинацию входных признаков, которая может наилучшим образом обобщить исходное распределение данных, чтобы уменьшить его исходные размеры. PCA может сделать это, максимизируя дисперсию и минимизируя ошибку реконструкции, рассматривая парные расстояния. В PCA наши исходные данные проецируются на набор ортогональных осей, и каждая из осей ранжируется в порядке важности.

    PCA — это алгоритм обучения без учителя, поэтому он не заботится о метках данных, а только о вариациях. В некоторых случаях это может привести к неправильной классификации данных.

    В этом примере я сначала выполню PCA для всего набора данных, чтобы сократить наши данные до двух измерений, а затем создам фрейм данных с нашими новыми функциями и соответствующими им метками.

    Рис. 2: Набор данных PCA

    Теперь, используя наш только что созданный фрейм данных, мы можем отобразить наше распределение данных в виде двумерной точечной диаграммы.

    Рисунок 3: 2D-визуализация PCA

    Теперь мы можем повторить тот же процесс, сохранив вместо этого 3 измерения и создав анимацию с помощью Plotly (не стесняйтесь взаимодействовать с анимацией ниже!).

    При использовании PCA мы также можем исследовать, какая часть исходной дисперсии данных была сохранена с помощью функции Scikit-learn. После расчета коэффициента дисперсии мы можем продолжить создание причудливых графиков визуализации.

    Повторный запуск классификатора случайного леса с использованием набора из 3 признаков, созданных с помощью PCA (вместо всего набора данных), привел к точности классификации 98 %, а при использовании всего 2 признаков — 95 %.

     [10.31484926 9.42671062 8.35720548] 
    2,7696649999
    [[1261 13]
    [41 1123]]
    точности отзыв f1-оценка поддержки

    0 0,97 0,99 0,98 1274
    1 0,99 0,96 0,98 +1164

    Точность 0,98 2438
    макро сред 0,98 0,98 0,98 2438
    взвешенное среднее 0,98 0,98 0,98 2438

    Кроме того, используя наш двумерный набор данных, мы теперь также можем визуализировать границу решения, используемую нашим случайным лесом, чтобы классифицировать каждую из различных точек данных.

    Рисунок 4: Граница принятия решения методом случайного леса PCA

    Анализ независимых компонентов (ICA)

    ICA — это метод уменьшения линейной размерности, который принимает в качестве входных данных смесь независимых компонентов и направлен на правильную идентификацию каждого из них (удаление всего ненужного шума). ). Два входных признака можно считать независимыми, если их линейная и нелинейная зависимость равна нулю [1].

    Анализ независимых компонентов обычно используется в медицинских приложениях, таких как анализ ЭЭГ и фМРТ, для отделения полезных сигналов от бесполезных.

    В качестве простого примера приложения ICA давайте рассмотрим, что нам дана аудиозапись, в которой разговаривают два разных человека. Используя ICA, мы могли бы, например, попытаться идентифицировать два разных независимых компонента в регистрации (двух разных людей). Таким образом, мы могли бы заставить наш алгоритм обучения без присмотра распознавать разных говорящих в разговоре.

    Используя ICA, мы теперь снова можем сократить наш набор данных до трех признаков, проверить его точность с помощью классификатора случайного леса и нанести результаты на график.

    +
     2,8933812039999793 
    [[1263 11]
    [44 1120]]
    точности напомнит f1-оценка поддержка

    0 0,97 0,99 0,98 1 274
    1 0,99 0,96 0,98 1164

    Точность 0,98 2438
    макро ср 0,98 0,98 0,98 2438
    взвешенных среды 0,98 0,98 0,98 2438

    Из анимации ниже видно, что, несмотря на то, что PCA и ICA привели к одинаковым результатам точности, они построили два разных распределения в трехмерном пространстве.

    Линейный дискриминантный анализ (LDA)

    LDA — это контролируемое обучение методу уменьшения размерности и классификатору машинного обучения.

    LDA стремится максимизировать расстояние между средним значением каждого класса и минимизировать распространение внутри самого класса. Таким образом, LDA использует внутри классов и между классами в качестве показателей. Это хороший выбор, потому что максимизация расстояния между средними значениями каждого класса при проецировании данных в малоразмерное пространство может привести к лучшим результатам классификации (благодаря уменьшению перекрытия между различными классами).

    При использовании LDA предполагается, что входные данные следуют распределению Гаусса (как в этом случае), поэтому применение LDA к негауссовым данным может привести к плохим результатам классификации.

    В этом примере мы запустим LDA, чтобы сократить набор данных до одной функции, проверить ее точность и построить график результатов.

     Исходное количество функций: 117 
    Уменьшенное количество функций: 1

    Поскольку наше распределение данных близко соответствует распределению Гаусса, LDA показал себя очень хорошо, в этом случае достигнув 100% точности с помощью классификатора случайного леса.

     1.2756952610000099 
    [[0 1164]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    [0 1164]]
    Precision Recall F1-Оценка

    0 1.00 1.00 1.00 1274
    1,00 1.00 1.00 1164

    Точность 1.00 1264

    AVG 1.00 2438
    MACRO AVG 1.00 1.00 1.00 2438
    Взвешенные взвешенные AVG 1.00 1,00 1,00 2438

    Как я упоминал в начале этого раздела, LDA также можно использовать в качестве классификатора.Поэтому теперь мы можем проверить, как классификатор LDA может работать в этой ситуации.

     0,0084647829999378299993782999993758 
    [[1274 0]
    [[1274 0]]
    [[1274 0]]
    Precision Requall F1-Оценка поддержки

    0 1.00 1.00 1.00 1274
    1 1.00 1.00 1.00 1164

    Точность 1.00 2438

    Макрос AVG 1.00 1.00 1,00 2438
    Взвешенная AVG 1.00 1.00 1.00 2438

    Наконец, теперь мы можем визуализировать, как наше распределение двух классов выглядит как создание графика распределения наших одномерных данных.

    Рисунок 5: Разделение классов LDA

    Локально-линейное вложение (LLE)

    До сих пор мы рассматривали такие методы, как PCA и LDA, которые действительно хорошо работают в случае линейных отношений между различными функциями, теперь мы продолжим. рассмотрение того, как поступать с нелинейными случаями.

    Локально-линейное встраивание — это метод уменьшения размерности, основанный на многообразном обучении. Многообразие — это объект размерности D, встроенный в многомерное пространство.Таким образом, многообразное обучение направлено на то, чтобы сделать этот объект представимым в его исходных измерениях D, а не в ненужном большем пространстве.

    Типичным примером, используемым для объяснения многообразного обучения в машинном обучении, является многообразие швейцарских рулетов (рис. 6). Нам даются в качестве входных данных некоторые данные, которые имеют распределение, напоминающее распределение рулона (в трехмерном пространстве), и мы можем затем развернуть его, чтобы свести наши данные к двумерному пространству.

    Некоторые примеры алгоритмов обучения многообразия: Isomap, локально-линейное вложение, модифицированное локально-линейное вложение, отображение собственных значений по Гессе и т. д.

    Рисунок 6: Обучение многообразия [2]

    Теперь я покажу вам, как реализовать LLE в нашем примере.Согласно документации Scikit-learn [3]:

    Локально-линейное вложение (LLE) ищет низкоразмерную проекцию данных, которая сохраняет расстояния в пределах локальных окрестностей. Его можно рассматривать как серию локальных анализов основных компонентов, которые глобально сравниваются, чтобы найти наилучшее нелинейное вложение.

    Теперь мы можем запустить LLE для нашего набора данных, чтобы уменьшить размерность наших данных до трех измерений, проверить общую точность и построить результаты.

     2.578125 
    [[1273 0]
    [[1273 0]
    [1143 22]]
    Прецизионная поддержка вспоминания F1-оценки

    0 0.53 1,00 0,69 1273
    1,00 0.0,02 0,04 1165

    Micro AVG 0. 53 0.53 0.53 2438
    Макрос AVG 0,76 0,51 0.36 2438
    Взвешенное AVG 0,75 0,53 0,38 2438

    t-распределенное встраивание стохастических соседей (t-SNE)

    t-SNE — это метод нелинейного уменьшения размерности, который обычно используется для визуализации наборов данных большой размерности.Некоторыми из основных приложений t-SNE являются обработка естественного языка (NLP), обработка речи и т. д.

    t-SNE работает путем минимизации расхождений между распределением, состоящим из парных вероятностных сходств входных признаков в исходном многомерном пространство и его эквивалент в редуцированном маломерном пространстве. Затем t-SNE использует расхождение Kullback-Leiber (KL) , чтобы измерить несходство двух разных распределений. Затем расхождение KL минимизируется с помощью градиентного спуска.

    При использовании t-SNE пространство более высокой размерности моделируется с использованием распределения Гаусса, а пространство более низкой размерности моделируется с использованием t-распределения Стьюдента. Это сделано для того, чтобы избежать дисбаланса в распределении расстояний между соседними точками, вызванного переносом в пространство меньшей размерности.

    Теперь мы готовы использовать TSNE и сократить наш набор данных до 3 функций.

     [t-SNE] Вычисление 121 ближайшего соседа... 
    [t-SNE] Проиндексировано 8124 выборки в 0.139s...
    [t-SNE] Вычисленные соседи для 8124 выборок за 11,891 с...
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 1000/8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 2000/8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 3000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 4000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 5000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 6000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 7000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 8000 / 8124
    [t-SNE] Вычисленные условные вероятности для выборки 8124 / 8124
    [t -SNE] Средняя сигма: 2. 658530
    [t-SNE] Дивергенция KL после 250 итераций с ранним преувеличением: 65,601128
    [t-SNE] Дивергенция KL после 300 итераций: 1,5
    143,984375

    красиво разделены, хотя и трансформируются в уменьшенное пространство.

    Тестирование точности нашего случайного леса с использованием уменьшенного подмножества t-SNE подтверждает, что теперь наши классы можно легко разделить.

     2,6462027340000134 
    [[1274 0]
    [ 0 1164]]
    точный отзыв поддержка f1-оценки

    0 1.00 1.00 1.00 1274
    1,00 1274
    1,00 1.00 1.00 1164

    Точность 1,004

    Макрос AVG 1.00
    AVG 1.00 1.00 1.00 2438
    Exested AVG 1.00 1.00 1,00 2438

    AutoEncoders

    AutoEncoders – это семейство алгоритмов машин, которые можно использовать как размерность техника сокращения. Основное различие между автоэнкодерами и другими методами уменьшения размерности заключается в том, что автоэнкодеры используют нелинейные преобразования для проецирования данных из более высокого измерения в более низкое.

    Там существуют различные типы автозаписеров, таких как:

    • Denoising AutoEncoder
    • Вариационный автозавод
    • Reparse AutoEncoder

    в этом примере мы начнем с создания основных Автоэнкодер (рис. 7). Базовую архитектуру автоэнкодера можно разделить на 2 основных компонента:

    1. Кодировщик : принимает входные данные и сжимает их, чтобы удалить весь возможный шум и бесполезную информацию.Выход этапа Encoder обычно называют узким местом или скрытым пространством.
    2. Декодер : принимает в качестве входных данных закодированное скрытое пространство и пытается воспроизвести исходный ввод автоэнкодера, используя только его сжатую форму (закодированное скрытое пространство).

    Если все входные объекты независимы друг от друга, то автоэнкодеру будет особенно сложно кодировать и декодировать ввод данных в пространство более низкой размерности.

    Рисунок 7: Архитектура автоэнкодера [4]

    Автоэнкодеры могут быть реализованы в Python с помощью Keras API.В этом случае мы указываем на уровне кодирования количество функций, до которых мы хотим сократить наши входные данные (для этого примера 3). Как видно из приведенного ниже фрагмента кода, автоэнкодеры принимают X (наши входные функции) как наши функции и метки (X, Y).

    В этом примере я решил использовать ReLu в качестве функции активации для этапа кодирования и Softmax для этапа декодирования. Если бы я не использовал нелинейные функции активации, то автоэнкодер попытался бы сократить входные данные с помощью линейного преобразования (поэтому дал бы нам результат, аналогичный тому, если бы мы использовали PCA).

    Теперь мы можем повторить аналогичный рабочий процесс, как и в предыдущих примерах, на этот раз используя простой автоэнкодер в качестве нашего метода извлечения признаков.

     1.734375 
    [[1238 36]
    [67 +1097]]
    точности отзыв f1-оценка поддержка

    0 0,95 0,97 0,96 +1274
    1 0,97 0,94 0,96 1164

    микро среды 0,96 0,96 0,96 2438
    макро среды 0,96 0,96 0,96 2438
    взвешенное среднее 0.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.