Гдз по биологии тетрадь 9: ГДЗ по биологии 9 класс рабочая тетрадь Пасечник, Швецов Дрофа ответы и решения онлайн. Задание: стр. 16

Среда анализа геномики (GAE)

Целью среды анализа является обеспечение возможности анализа генетических маркеров, данных фенотипа, данных электронных медицинских карт (EMR) и любых других необходимых справочных баз данных. Такой анализ позволяет использовать различные варианты использования, которые могут помочь, например, в идентификации и открытии мишеней лекарств.

Создание GAE поверх ICA использует все компоненты платформы и влечет за собой множество результатов:

• Подход к управлению хранилищем данных, в том числе, какой тип данных хранится в каком формате, какая схема используется для структурированных данных, и как к данным можно получить доступ, создать резервную копию и защитить их.Эта часть опирается на GDS и Base .
• Рабочие процессы для быстрого и экономичного выполнения больших сложных вычислений. Они дополняют существующий набор рабочих процессов, предлагаемых платформой ICA (например, вызов вариантов с помощью Dragen, анализ РНК и т. Д.), С учетом требований конкретного проекта. Эта часть основана на модуле Flow ICA.
• Научные записные книжки и шаблоны и примеры исходного кода, используемые в части исследования данных. Некоторые примеры представляют собой оболочки, которые скрывают детали при взаимодействии с компонентами платформы, что повышает эффективность исследователей и позволяет им сосредоточиться на реальном анализе.Эта часть основана на модуле Bench ICA.
• Дополнительные визуализации, интегрированные в систему. Приложение визуализации управляет приемом данных и любой предварительной обработкой, необходимой для визуализации, путем интеграции сторонних приложений визуализации в рабочие пространства Bench для беспрепятственного взаимодействия.

Важной целью GAE является предоставление удобного доступа к различным уровням абстракции для анализа, запросов и визуализаций.Исследователи могут легко разработать (или просто изучить) любой компонент на разном уровне абстракции. Это дает системе большую гибкость и позволяет исследователям, если необходимо, адаптировать систему к своим потребностям. Выгоды:

• Гибкость — исследователи могут создавать / изменять существующие активы
• Открытость — исследователи могут использовать разные методы / алгоритмы
• Контроль — результаты можно детально проверить
• Эффективность — исследователи работают с тем уровнем абстракции, который им наиболее удобен.

Обзор уровней абстракции представлен на рисунке 2.

Чтобы подробно описать, как работает система, мы будем использовать синтетический и упрощенный вариант использования. Этот вариант использования следует рассматривать не как основную цель системы, а как дидактический пример, который позволяет представить систему.

Пример использования

Для целей этого сообщения в блоге мы будем использовать следующий гипотетический вариант использования; В исследовании делается попытка найти область в геноме, где варианты коррелируют в когорте молодых (ish) пациентов (родившихся после 1965 года) с диагнозом диабет, используя их индекс массы тела в качестве коварианты.

Для того, чтобы такой анализ был возможен, нам нужны генотипические, фенотипические данные и данные EMR, и мы обсуждаем, как они воспринимаются и обрабатываются. Хотя включение не является строго частью варианта использования, во многих проектах это важный шаг. В качестве источников данных были выбраны UK Bio Bank и FinnGen.

Компоненты

Мы представим некоторые компоненты, необходимые для примера использования. В ходе обсуждения мы укажем на преимущества использования платформы ICA для этого типа проектов и на то, как использование ICA может ускорить аналогичные проекты, основываясь на существующем коде, опыте и модулях.

Компоненты, описанные далее, можно грубо разделить на компоненты ETL и хранилища, которые используются во время настройки проекта и в заранее определенные моменты времени для приема / удаления данных. Компоненты запросов и анализа, которые используются в повседневной исследовательской деятельности. А пользовательские компоненты визуализации использовали визуализацию результатов анализа.

ETL — данные фенотипа биобанка Великобритании

Получение фенотипических данных UK Bio Bank представляет собой проблему из-за размера и неоднородности данных. Данные имеют (на данный момент) 7774 независимых поля с различными типами данных (целые, категориальные, непрерывные, даты и т. Д.).) и специальные характеристики (например, разные кодировки, разное время сбора, разные размеры и т. д.).

Структурированные данные предоставляются UK Bio Bank в текстовом (зашифрованном) формате, который не подходит для запросов и интеграции с другими типами данных.

Помимо структурированных данных, некоторые поля связаны с необработанной информацией, такой как изображения и генетическая информация (например, вмененные генотипы, экзом и т. Д.), Которую необходимо обрабатывать другим способом.

Мы выбрали следующие варианты загрузки данных:

• Простые структурированные данные были загружены в систему хранилища данных (модуль Base ICA), разделены на несколько таблиц и с сохранением достаточного количества информации для обеспечения прямого взаимодействия с базой данных при необходимости (например: сохранение и имени поля, и идентификатора в столбце имя)
• Необработанные специфические данные были загружены отдельно в систему хранения ICA и были преобразованы в наиболее подходящий формат с учетом используемых инструментов, сохраняя при этом все данные доступными

В системе предусмотрены удобные способы (библиотечные функции, принимающие в качестве параметра файл необработанных данных) для выполнения следующих задач управления:

• Добавление новых данных (например: новые измерения для некоторых фенотипов)
• Удаление данных (например, пациент, отозвавший свое согласие)

Каждое поле данных подробно описано на веб-сайте демонстрации данных UK Bio Bank.Например, поле с идентификатором 2443 (представлено 4 столбцами (по одному столбцу для каждого экземпляра):

Значение значения в столбцах определяется кодировкой данных, в этом случае 0 представляет «Нет», 1 представляет «Да», -1 представляет «Не знаю» и -3 представляет «Предпочитаю не отвечать. ».

Вся необходимая информация (необработанные данные и кодировки) загружается в виде таблиц SQL, а имена таблиц и полей дополняются фактическими именами для удобства чтения. В приведенном выше примере все экземпляры хранятся в одном столбце, например:

В следующем разделе мы покажем, как это упрощает запросы.

Важно отметить, что, хотя мы показали здесь пример простых категориальных данных, UK Bio Bank имеет несколько типов данных (целые числа, числа с плавающей запятой, дата, время и т. Д.) С различными характеристиками (например, экземпляры — которые — момент времени сбора данных; значения массива — множественные измерения и т. д.)

ETL — Другие исследования GWAS

FinnGen — это финский проект персонализированной медицины, который периодически публикует свои данные. Данные содержат результаты исследования GWAS, проведенного для 176 тыс. Образцов и 17 млн ​​вариантов, проанализированных на 2444 фенотипа.FinnGen использует версию генома GRCh48.

Pan UK BioBank — это набор анализов множественного происхождения фенотипов UK BioBank в 6 группах происхождения. Это приводит к 16 119 сводным статистическим данным общегеномных ассоциативных исследований, которые передаются сообществу.

Преобразование позиции из одной сборки генома в другую и сохранение только одного набора позиций приведет к потере информации, потому что не все позиции могут быть преобразованы. Было принято решение сохранить исходные координаты каждого набора данных (GRCh48 и GRCh47), а также выполнить преобразование в недостающую сборку (например: преобразовать позиции FinnGen также в GRCh47).Это позволяет полностью контролировать решение, которое может привести к игнорированию части информации при выполнении анализа. В схеме есть поле (EXTRA), в котором может храниться дополнительная, изученная конкретная информация в виде JSON, которую также можно запросить при необходимости. Например, для Pan UK Biobank поле EXTRA содержит:

Пример сохраненных данных (некоторые столбцы / значения были опущены для краткости):

Анализ — компонент запроса

Одним из важных аспектов системы является обеспечение легкого взаимодействия с данными.С этой целью был построен уровень абстракции, чтобы скрыть детали хранилища данных, при этом обеспечивая полный контроль, если это необходимо.

Лучшим примером этого являются данные фенотипа UK Bio Bank. Эти данные распределены по нескольким таблицам в хранилище данных и имеют несколько особенностей:

• Кодировки (например, как кодируется мужчина / женщина? Как кодируется диагностика? И т. Д.)
• Некоторые данные были собраны в разные моменты времени (например, в 2005 году, затем снова в 2010 году), концепция называется экземпляром.
• Некоторые данные представлены в виде временных рядов (например, эпизоды в больнице)

Вы можете увидеть пример API на рис. 3.

Этот запрос показывает некоторые особенности абстракции:

• Для диагностики используется другой тип кодирования. В примере показаны фекоды из PheWasCatalog, но также поддерживаются коды ICD9 и ICD10.
• Использование заголовков полей или кодов полей. В этом примере большинство из них — заголовки полей, но для «Год рождения» поле кода 34 находится в предложении «где».
• Проведение тестов по всем экземплярам. В этом примере используется любой случай, когда «Диабет, диагностированный врачом» — «Да».
• Использование значений вместо закодированных значений. В примере «Да» вместо числовой кодировки, используемой для «Диабет, диагностированный врачом»
• Имена столбцов результирующего фрейма данных могут быть переименованы по желанию
• Несколько полей могут быть объединены в условиях, как в предложениях «select», так и в «where».
• Приемы в стационар можно запросить (укбб.PhenoHesin)

Цель API — дать возможность исследователю упростить запрос данных на высоком уровне. Если API не может предоставить конкретный тип запроса, пользователь может использовать его в качестве отправной точки, а затем может адаптировать SQL-запрос более низкого уровня для получения желаемого результата. Для запроса на рисунке 3 полный SQL-запрос показан на рисунке 4. Можно увидеть, что, хотя вся информация все еще присутствует (коды и заголовки полей, найденные значения, условия и т. Д.), Ее гораздо труднее читать и понять, каково было первоначальное намерение.Это только для сложных случаев использования, и мы постоянно пытаемся улучшить высокоуровневый API для поддержки широкого спектра случаев.

Анализ — GWAS

Из-за интенсивных вычислительных требований, предъявляемых к анализу GWAS, полный анализ GWAS в масштабе генома обычно не выполняется в модуле Bench ICA, а скорее как рабочий процесс в модуле Flow . Предоставляются библиотечные функции (в Python и R), чтобы максимально упростить выполнение GWAS.

Процесс следующий:

Должна быть предоставлена ​​выборочная когорта. Это можно сделать либо с помощью PhenoQuery (как описано выше), либо другим способом, который генерирует фрейм данных, содержащий список значений фенотипа и ковариаций.

• Настроить любой GWAS и параметры фильтрации, такие как области включения / исключения, ограничения качества и т. Д.
• Определите соответствующие фенотипы и ковариаты
• Выполнить анализ
• Просмотрите результаты анализа и сохраните результат для дальнейшего использования

Все результаты сохраняются в хранилище данных для дальнейшего анализа и хранения в тех же структурах, в которых хранятся данные FinnGen и PanUKBioBank.Это делает запросы и поиск еще более мощными, поскольку вы можете запрашивать сразу весь набор данных.

Пример исполнения:

Визуализация — PheWeb

Одним из основных направлений GAE было предоставление множества возможностей для анализа и визуализации данных о населении. Для этого мы использовали приложение с открытым исходным кодом PheWeb.Визуализация интегрирована в полный поток, и новые результаты будут обрабатываться автоматически, когда они станут доступны.

Категории, в которых также настраиваются различные фенотипы, чтобы упростить навигацию. Пример можно увидеть на рисунке 5.

Обсуждение и выводы

Создание сложной системы исследования может быть сложной задачей, особенно в области, в которой данные, инструменты и понимание развиваются так же быстро, как в случае с геномикой.Наличие хорошего фундамента, на котором можно строить, имеет важное значение для успеха такого проекта. Итак, мы можем спросить: «Какая часть платформы была важна для проекта?» и «Что мы узнали?»

Ответ на первый вопрос: «Какая часть платформы была важна для проекта?» — это возможность выполнять любую задачу программно (через API) с теми же результатами, что и при выполнении человеком того же действия в графическом интерфейсе. . Это позволило нам создавать все более и более сложные процессы, в то же время давая свободу исследователям работать с основными строительными блоками.Не менее важна возможность автоматического управления общими, хорошо понятными задачами, например: контроль доступа, аудит, шифрование, резервное копирование, подготовка инфраструктуры и т. Д. Хотя корректировки все еще возможны, опыт показывает, что уже могут быть предоставлены очень хорошие значения по умолчанию, такие, что фактическим бенефициарам проекта ничего менять не нужно.

В ходе этого проекта мы узнали, что вы можете эффективно управлять большими объемами данных и анализировать их в разумные сроки.Одной из проблем, особенно в случае данных о фенотипах, была гармонизация существующих стандартов — когда они доступны — и обеспечение их удобного использования в контексте исследования. Такое использование требует объединения и связывания нескольких стандартов и / или онтологий в разных версиях и для разных сценариев использования. Хотя отображение и преобразование можно выполнять в каждом конкретном случае, наличие такой системы, как GAE, которая уже предоставляет библиотеки для этого, может значительно повысить продуктивность исследований. Эволюция структуры данных и предоставляемых возможностей будет продолжаться, потому что еще предстоит сделать много улучшений для согласования всей информации и создания более продвинутых инструментов для ее обработки, но это процесс, который ни одна организация не может выполнить самостоятельно.

Страница не найдена — ScienceDirect

Облачные ресурсы NCI помогают обуздать сегодняшние неожиданные потоки данных

Необычайные улучшения в технологиях генерации данных и резкое падение затрат за последнее десятилетие привели к настоящему взрыву количества и разнообразия наборов данных , доступных сегодня.Использование этих данных для исследования биологии рака открывает беспрецедентные возможности для научных прорывов в исследованиях рака.

Тем не менее, этот золотой век генерации данных также создает значительные проблемы, поскольку наборы данных расширяют ограничения традиционной модели совместного использования данных. До сих пор данные хранились в отдельных репозиториях или на рабочем столе каждого исследователя. Это означало, что данные должны быть загружены, чтобы быть полезными. К сожалению, по мере того, как наборы данных становятся все больше, время передачи, требования к вычислительной мощности и нагрузка на управление данными растут в геометрической прогрессии, что ставит исследователей, особенно в организациях без надежных инфраструктур данных, в невыгодное положение.

Многие государственные учреждения работают над решением этих проблем. Их цель — сделать эти наборов данных доступными на общедоступных облачных платформах вместе с мощными и хорошо масштабируемыми вычислительными ресурсами.

Эта диаграмма иллюстрирует ключевое различие между традиционным и ориентированным на облако подходом к совместному использованию данных и доступу.

Любой исследователь с соответствующими учетными данными может получать доступ к данным в облаке и анализировать их, не передавая ни единого байта информации.Исследователи могут использовать столько вычислительной мощности, сколько им нужно, и освободиться от ограничений инфраструктуры , налагаемых их отдельными учреждениями. Через облако исследователи могут объединить несколько наборов данных , представляющих богатый набор биологических тканей и клеточных состояний, и выполнить многомерный анализ, который может дать новые идеи. Более того, они могут работать совместно, обмениваясь данными, инструментами и знаниями через институциональные и международные границы.

Знакомство с облачными ресурсами NCI

Чтобы по-настоящему продвинуть обмен данными и анализ , этой облачной модели требуются ресурсы, которые могут использоваться людьми с самыми разными навыками, а не только теми, кто имеет опыт работы в области вычислений и инженерии.

NCI’s Cancer Research Data Commons (CRDC) стремится удовлетворить эту потребность с помощью облачных, интуитивно понятных интерфейсов, предлагаемых тремя облачными ресурсами NCI: облаком Cancer Genomics Cloud на базе Seven Bridges; Firecloud Института Броуда на базе Terra; и онкологический шлюз ISB в облаке.

Благодаря CRDC исследователи получают данные и вычислительные мощности, необходимые им, чтобы лучше понять, как развивается рак, как он прогрессирует и как его можно более эффективно лечить.

Как показано на этом рисунке, три облачных ресурса NCI предоставляют исследователям, клиницистам и специалистам по обработке данных доступ к данным в рамках Commons данных исследований рака NCI и вычислительным инструментам.

Каждый облачный ресурс — это независимая платформа, построенная на основе одного или нескольких коммерческих облаков, таких как Amazon Web Services (AWS) и Google Cloud.Каждый из них предоставляет уникальное сочетание встроенных инструментов и интерфейсов, предназначенных для расширения возможностей исследователей с любым уровнем опыта, от лабораторных ученых до биоинформатиков.

Работая вместе с хранилищами данных CRDC , облачные ресурсы позволяют исследователям получать доступ и анализировать глубокий каталог из наборов данных , содержащих более 3 петабайт данных, в том числе из Программы атласа генома рака (TCGA), The Cancer Архив изображений (TCIA) и Консорциум клинического протеомного анализа опухолей (CPTAC).Исследователи также могут переносить свои данные в облако, анализировать свои выводы в сочетании с другими наборами данных , размещенными на CRDC, и использовать различные полностью совместимые источники данных, предоставленные другими организациями.

скриншотов трех порталов данных облачных ресурсов NCI соответственно: облако Cancer Genomics; Firecloud Института Броуда; и онкологический шлюз ISB в облаке.

Облачные ресурсы, выступающие в качестве аналитического центра CRDC, позволяют исследователям анализировать данные различными способами, от запуска ресурсоемких автоматизированных рабочих процессов с большими объемами данных до исследования, визуализации и анализа данных с помощью популярной программы данные и приложения для биоинформатики, такие как Jupyter Notebooks, Rstudio и Galaxy.

Мы приглашаем вас воспользоваться сокровищницей рабочих процессов и записных книжек, созданных сообществом, или перенести свои рабочие процессы в систему и поделиться кодом и инструментами с соавторами.

Реальное влияние облачных ресурсов NCI

Об облачных ресурсах можно сказать гораздо больше, чем мы можем рассказать в одном сообщении в блоге. Вместо того, чтобы публиковать подробный список функций, мы будем выделять основные сильные стороны каждого из облачных ресурсов в серии дополнительных сообщений в блогах.Каждый блог будет посвящен единой платформе и будет включать в себя реальные истории успеха исследователей рака и ученых-вычислителей, использующих облачные ресурсы.

А пока посетите облачные ресурсы на веб-сайте CRDC, чтобы получить более подробную информацию:

9 класс Объектив биологических наук Bit Bank

«Битовый банк объективных биологических наук 9-го класса» подготовлен A.CH. Narasimharao, Prakasam Dt.

Этот учебный материал содержит следующие темы..Cell его структура и функции, растительные ткани, ткани животных, плазматическая мембрана, разнообразие живых организмов, органы чувств, поведение животных, проблемы в улучшении сельскохозяйственных продуктов. 9-й класс Биологическая наука Битовый банк с множественным выбором полезен как для штатов Андхра-Прадеш, так и для Телангана.

Как использовать этот учебный материал?

Вот несколько советов, как использовать этот учебный материал при повторении во время итоговых экзаменов. Просмотрите программу, приведенную в начале.Определите единицы, несущие больший вес. Намекающий план и дизайн вопросительного листа — это руководство для вас, чтобы иметь четкое представление о форме вопросительного листа. Пересмотрите каждую тему / раздел и обсудите проблему со своим учителем. После проверки всех блоков решите образец работы и проведите самооценку с оценками. Необходимо изучить предыдущий документ, который позволит вам узнать охват содержания по различным вопросам. Подчеркните или выделите ключевые идеи, чтобы увидеть их с высоты птичьего полета. все единицы на момент осмотра.С помощью этого учебного материала делайте собственные заметки и обобщения. Преобразуйте теоретическую информацию в схемы и интеллектуальные карты. Сделайте отдельную ревизионную записную книжку для схем и проблем. Обсудите свои «сомнения» с учителем или одноклассниками.

Битовый банк целей биологической науки 9-го класса, 9-й вопрос с множественным выбором, 9-й класс вопросов с множественным выбором по биологии, важные биты для главы 9-го класса, битовый банк с множественным выбором для главы, битовый банк модели cce, битовый банк cce биологии, битовый банк 9-го класса биологии, битовый банк для 9-го класса, 9-й класс по главам, важные биты, учебный материал на основе cce, битовый банк, битовый банк по главам биологии, важные биты по главам 9-го класса, битовый банк с множественным выбором по главам, битовый банк модели cce

404 | Микро Фокус