معلومة

6.10 مزيد من القراءة - علم الأحياء

6.10 مزيد من القراءة - علم الأحياء


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

  • نظرة عامة على مشروع Microbiome البشري: commonfund.nih.gov/hmp/overview.aspx
  • لورانس أ. ديفيد و إريك ج. ألم. (2011). ابتكار تطوري سريع خلال العصور القديمة

    التوسع الجيني. الطبيعة ، 469 (7328): 93-96.

  • برنامج تعليمي عن جين 16S rRNA واستخدامه في أبحاث الميكروبيوم: http://greengenes.lbl.gov/

    cgi-bin / JD_Tutorial / nph-Tutorial_2Main2.cgi

  • داريوش مظفريان ، تاو هاو ، إريك بي ريم ، والتر سي ويليت ، وفرانك بي هو. التغييرات في النظام الغذائي ونمط الحياة وزيادة الوزن على المدى الطويل لدى النساء والرجال. مجلة نيو إنجلاند للطب ، 364 (25): 2392-2404.
  • جيه إتش هييمان ، جي كوريك ، تي باربايرون ، دبليو هيلبرت ، إم كزيجيك ، وجي ميشيل. (2010). نقل الكربوهيدرات- الأنزيمات النشطة من البكتيريا البحرية إلى ميكروبيوتا الأمعاء اليابانية. الطبيعة ، 464 (5): 908-12.
  • اتحاد السلالات المرجعية للميكروبيوم البشري Jumpstart. كتالوج الجينوم المرجعي من الميكروبيوم البشري. Science، 328 (5981): 994-999

Wolbachia: المتلاعبين الرئيسيين في علم الأحياء اللافقاريات

تركز هذه المراجعة على الخلايا Wolbachia، والتي تنتشر على مستوى العالم ريكتسياتشبه البكتيريا التي تصيب العديد من أنواع المفصليات وكذلك الديدان الخيطية الفيلارية.

يناقش المؤلفون التطورات الحديثة في Wolbachia البحث ، مع التركيز على علم الوراثة وعلم الجينوم والبيئة والتطور والتطبيقات لمكافحة الآفات والأمراض.

Wolbachia هي في الأساس طفيليات تناسلية لها تأثيرات مختلفة عديدة على العوائل ، بما في ذلك التأنيث ، والتوالد العذري المستحث ، وقتل الذكور وعدم توافق الحيوانات المنوية مع البيض الذي يُعرف باسم عدم التوافق السيتوبلازمي. Wolbachia يمكن أن تتلاعب بفعالية ببيولوجيا الخلايا المضيفة ، وقد طورت علاقات متبادلة مع مضيفيها. هذه وغيرها من الآثار Wolbachia ، بالإضافة إلى التطورات الحديثة في فهم التفاعلات الخلوية بين البكتيريا ومضيفها.

صيانة العالمية Wolbachia الجائحة ، بما في ذلك العوامل التي تؤثر على انتشار Wolbachia، الانتقال بين الأنواع المضيفة والثبات داخل سلالة العائل. تم التأكيد أيضًا على فائدة كتابة سلالة متعددة البؤرة لتمييز حركة وتنوع هذه البكتيريا.

الآثار التطورية ل Wolbachia تمت مناقشة العدوى ، بما في ذلك الدور المحتمل لهذا التعايش الداخلي في تعزيز العزلة الإنجابية والانتواع ، بالإضافة إلى قدرتها على المساهمة في تطور الجينوم المضيف من خلال النقل الأفقي للجينات من البكتيريا إلى مضيفها.

أخيرًا ، يحدد المؤلفون التطبيقات العملية الممكنة لـ Wolbachia في استراتيجيات إدارة ناقلات الآفات والأمراض وتسليط الضوء على الأسئلة الرئيسية التي لم تتم الإجابة عليها بخصوص Wolbachia مادة الاحياء.


تعليق على كورنثوس الثانية 5: 6-10 [11-13] 14-17

ما الذي يمنحنا الشجاعة لفعل الشيء الصحيح & # 8212 للتصرف وفقًا لما يدعونا ضميرنا للقيام به & # 8212 عندما نعلم أننا غالبًا لن نكافأ على ذلك في هذه الحياة؟

هل يمكننا أن ندافع بجرأة عن الصالح العام في وجه المنتقدين الأقوياء المهتمين فقط بمصالحهم وأجنداتهم؟ وعندما نقول الحقيقة حول ما يجب القيام به في ظروف معينة ، هل يمكننا فعل ذلك بالحب والتسامح اللازمين لتحقيق العدالة التي نطالب بها؟ هذه بعض الأسئلة الأكبر التي يجاهدها بولس في كورنثوس الثانية والتي توفر سياقًا لتفسير هذا المقطع.

منطق النفي المزدوج

في 2 كورنثوس 5: 6-10 ، يؤكد بولس أنه يمكننا أن نكون واثقين في جميع الظروف ، سواء كنا & ldquoat المنزل & rdquo أو & ldquoaway & rdquo من & ldquothe body & rdquo أو & ldquothe Lord. & rdquo. هو كسب & rdquo (فيلبي 1:21) وأنه في جميع الظروف & # 8212 سواء في الكثير أو في حاجة & # 8212 يمكننا أن نفعل كل شيء من خلال المسيح الذي يقوينا (فيلبي 4: 12-13).

يوجد منطق النفي المزدوج في العمل في هذه الآيات يسري عبر رسائل Paul & rsquos. يبرز هذا المنطق النقطة التي مفادها أن وعد الله & rsquos & ldquoyes & rdquo & # 8212 God & rsquos ، الذي نلقاه في يسوع من خلال الروح & # 8212 هو أكبر بكثير من الكل فروقنا وظروفنا البشرية (كورنثوس الثانية 1: 18-22). في غلاطية ، على سبيل المثال ، يقول بولس أننا من خلال الروح ننتظر بفارغ الصبر & ldquohope من البر & rdquo لأن & ldquoin المسيح يسوع لا ختان ولا الغرلة تحسب لأي شيء ، وكل ما يهم هو العمل بالمحبة (غلاطية 5: 5-6). في 1 كورنثوس ، أوضح أن جهالة وضعف صليب المسيح يجسد حقيقة أن الله و rsquos جهالة هي أكثر حكمة من الحكمة البشرية والله والضعف أقوى من القوة البشرية (كورنثوس الأولى 1: 18-25) (خط مائل).

كما هو مُصوَّر في الترنيمة العظيمة لرومية 8 ، يشير بولس ورسكووس مع هذه النفي إلى التأكيد على أن لا شيء & # 8212 نإما الموت ولا الحياة ليست ملائكة ولا حكام ولا قوى لا ارتفاع ولا عمق ولا أي شيء آخر في كل الخليقة & # 8212 يمكن أن تفصلنا عن الله & rsquos الحب في المسيح يسوع ربنا (رومية 8: 38-39). يشمل محبة الله كل شىء في الواقع. متأصلًا في الله و rsquos المحبة من خلال نعمة المسيح و rsquos والروح القدس وشركة rsquos ، يمكننا أن نكون ما دُعينا لنكونه: بيان صريح للحقيقة ، نثني على أنفسنا بثقة للجميع وضميرنا أمام الله ، بغض النظر عن ظروفنا (2 كورنثوس 4: 2 13:13).

التواجد في المنزل أو بعيدًا عن الجسد

هل لا يقدم بولس ازدواجية أخرى & # 8212 تمييز آخر & # 8212 مع حديثه عن الوجود & ldquoat الوطن & rdquo أو & ldquoaway & rdquo من & ldquothe body & rdquo أو & ldquothe Lord & rdquo؟ يمكننا الحصول على نظرة ثاقبة حول هذا السؤال من خلال إلقاء نظرة على خطابه & ldquofool & rsquos & rdquo بخصوص & ldquosuper-apostles & rdquo الذين شوهوه وأساءوا معاملة أهل كورنثيين بإساءة استخدامهم الخادعة للقوة الروحية.

يشير بولس في هذا الخطاب إلى "التقارير والوحي" الذي عاشه قبل أربعة عشر عامًا ، قائلاً إنه لا يعرف ما إذا كانوا في الجسد أم خارج الجسد (كورنثوس الثانية 12: 1-7). كان لبولس نفسه مثل هذه الرؤى والوحي ، والتي ربما كانت بالفعل & ldquo خارج الجسد & rdquo التجارب. في هذه الأنواع من التجارب قد يكون لدينا شعور قوي بالاتحاد مع الله أو الشعور بالوجود & ldquoat الوطن & rdquo مع الرب. ومع ذلك ، فإن بولس واضح جدًا: هذه التجارب ليست أكثر قداسة & # 8212 ليست أكثر ثقلًا بالسلطة & # 8212 من غيرها.

لماذا ا؟ لأن القوة والسلطة الوحيدة التي يمكننا الاعتماد عليها في نهاية المطاف هي كفاية الله و rsquos نعمة. من خلال هذه النعمة ، تكون القوة & ldquomade كاملة (teleitaiمن الأفضل ترجمتها على أنها & ldquoreaches النضج الكامل & rdquo) في الضعف. & rdquo في الواقع ، معيارنا النهائي هو ضعف جسد المسيح المتألم الذي يمر بكل تقلباتنا ، حتى الموت على الصليب (كورنثوس الثانية 12: 8 راجع Philipians 2: 8).

يسير بالإيمان لا البصر

في الواقع ، كل ما نفعله في أجسادنا سيكون واضحًا (phanerothenai) قبل & ldquothe مقعد دينونة المسيح & rdquo & # 8212 المكان والزمان الأخروي حيث ومتى سيدين المسيح جميع الأحياء والأموات (كورنثوس الثانية 5:10 رومية 2:16 ، 14: 9-10). هذه الإشارة إلى Christ & rsquos & ldquojuditation seat & rdquo ليست تهديدًا بل وعدًا. على الرغم من أننا نعيش في عالم حيث يبدو أن الذكاء التقني والثروة والقوة يتفوقان باستمرار على الله & rsquos الحب الراسخ والعدالة والصلاح ، يمكننا أن نكون على ثقة من أن هذا الأخير & # 8212 وصفه الله & rsquos رحمة وعزاء في 2 كورنثوس & # 8212 سوف تسود في النهاية (كورنثوس الثانية 1: 3 راجع إرميا 9: 23-24).

وهكذا فإن عبارة Paul & rsquos & # 8212 & ldquowe تسير بالإيمان ، وليس البصر & rdquo & # 8212 تتجسد في مناقشته السابقة لـ & ldquoseeing & rdquo أن مجد المسيح و ldquobeing تحول & rdquo إلى نفس الصورة (2 كورنثوس 3:18). لدينا & ldquoseeing & rdquo و & ldquobeing تحولت & rdquo إلى صورة المسيح و rsquos لا يحدث في بعض التجارب الأثيرية ولكن في كل جانب من جوانب حياتنا حيث نحتاج إلى الاعتماد على الله و rsquos النعمة أو وضع ثقتنا فيه. أينما كنا نكون مسئولين أمام الله & # 8212 وبالتالي تجاه بعضنا البعض & # 8212 عما نفعله في أجسادنا سواء أكان خيرا أم شر. وكفينا نعمة الله ورسكووس لتعطينا القدرة على إرضاء الله في جميع الأحوال.

حتى يجري في ldquoecstasy و rdquo (eksestemenمن أنفسنا) أمام الله لا يحصينا من أن نكون مسئولين عما نفعله بأجسادنا (كورنثوس الثانية 5:13). بدلاً من ذلك ، فإن معرفة مخافة الرب & # 8212 أننا مسؤولون في النهاية أمام الله وليس أمام أي قوة أخرى & # 8212 يحررنا للتحدث عن الحق وإقناع الآخرين بفعل الشيء نفسه. معروفين لدى الله ، يمكننا بثقة أن نجعل أنفسنا معروفين للآخرين ، حتى عندما نقنعهم بالمثل بالعيش بنفس الثقة والصدق (كورنثوس الثانية 5: 11-13).

على أساس حب الله و rsquos ، يمكننا قول الحقيقة لبعضنا البعض & # 8212 يمكننا المخاطرة بالصدق & # 8212 حتى عندما نختلف أو قد نكون مخطئين. الله يوفق بين بأكمله العالم من خلال المسيح ، على الرغم مما فعلناه نحن أو الآخرون (كورنثوس الثانية 5:19): وعود الله ورسكووس هي دائمًا & ldquoyes. & rdquo متجذرة في ذلك & ldquoyes ، & rdquo يمكن أن تكون حياتنا بيانًا مفتوحًا للحقيقة & # 8212 بغض النظر عن المكان نجد أنفسنا (كورنثوس الثانية 1: 20-22).


  • كيفية تحقيق أداء مذهل في التعلم الآلي من خلال الجمع بين الشبكات العصبية العميقة والتعلم المعزز
  • يقلل من منحنى التعلم من خلال الاعتماد على إطار عمل OpenAI Lab للمؤلفين: يتطلب خبرة أقل في النظرية والرياضيات والبرمجة
  • يوفر أمثلة تعليمات برمجية جيدة التصميم ومعيارية ومُختبرة مع مجموعات بيانات تجريبية كاملة لإلقاء الضوء على الخوارزميات الأساسية
  • يتضمن دراسات الحالة والنصائح العملية والتعريفات وغيرها من وسائل التعلم والإتقان
  • يعد القراء للتطورات المستقبلية المثيرة في الذكاء الاصطناعي العام

تصدير xix
مقدمة xxi
شكر وعرفان xxv
حول السابع والعشرون من المؤلفين

الفصل 1: مقدمة في التعلم المعزز 1
1.1 التعلم المعزز 1
1.2 التعلم المعزز مثل MDP 6
1.3 وظائف قابلة للتعلم في التعلم المعزز 9
1.4 خوارزميات التعلم المعزز العميق 11
1.5 التعلم العميق للتعلم المعزز 17
1.6 التعلم المعزز والتعلم الخاضع للإشراف 19
1.7 ملخص 21

الفصل 2: ​​التعزيز 25
2.1 السياسة 26
2.2 وظيفة الهدف 26
2.3 تدرج السياسة 27
2.4 أخذ عينات مونت كارلو 30
2.5 خوارزمية القوة 31
2.6 تنفيذ REINFORCE 33
2.7 تدريب وكيل القوة
2.8 النتائج التجريبية 47
2.9 ملخص 51
2.10 مزيد من القراءة 51
2.11 التاريخ 51

الفصل 3: سرسا 53
3.1 وظائف Q و V 54
3.2 تعلم الفروق الزمنية 56
3.3 اختيار الإجراء في SARSA 65
3.4 خوارزمية SARSA 67
3.5 تنفيذ SARSA 69
3.6 تدريب وكيل SARSA 74
3.7 النتائج التجريبية 76
3.8 ملخص 78
3.9 قراءات إضافية 79
3.10 التاريخ 79

الفصل الرابع: شبكات Q العميقة (DQN) 81
4.1 تعلم وظيفة Q في DQN 82
4.2 تحديد الإجراء في DQN 83
4.3 تجربة إعادة التشغيل 88
4.4 خوارزمية DQN 89
4.5 تنفيذ DQN 91
4.6 تدريب وكيل DQN 96
4.7 النتائج التجريبية 99
4.8 ملخص 101
4.9 قراءات إضافية 102
4.10 التاريخ 102

الفصل 5: تحسين DQN 103

5.1 الشبكات المستهدفة 104
5.2 مزدوج DQN 106
5.3 إعادة عرض التجربة ذات الأولوية (PER) 109
5.4 تنفيذ DQN المعدل 112
5.5 تدريب وكيل DQN للعب ألعاب Atari 123
5.6 النتائج التجريبية 128
5.7 ملخص 132
5.8 قراءات إضافية 132

الجزء الثاني: طرق مجمعة 133

الفصل السادس: الممثل الناقد المميز 135
6.1 الممثل 136
6.2 الناقد 136
6.3 خوارزمية A2C 141
6.4 تنفيذ A2C 143
6.5 هندسة الشبكات 148
6.6 تدريب عامل A2C 150
6.7 النتائج التجريبية 157
6.8 ملخص 161
6.9 قراءات إضافية 162
6.10 التاريخ 162

الفصل السابع: تحسين السياسة القريبة 165
7.1 الهدف البديل 165
7.2 تحسين السياسة القريبة (PPO) 174
7.3 خوارزمية PPO 177
7.4 تنفيذ PPO 179
7.5 تدريب عامل PPO 182
7.6 النتائج التجريبية 188
7.7 ملخص 192
7.8 مزيد من القراءة 192

الفصل الثامن: طرق الموازاة 195
8.1 الموازاة المتزامنة 196
8.2 الموازية غير المتزامنة 197
8.3 تدريب وكيل A3C 200
8.4 ملخص 203
8.5 قراءات إضافية 204

الفصل 9: ملخص الخوارزمية 205

الجزء الثالث: تفاصيل عملية 207

الفصل 10: الحصول على RL العميق للعمل 209
10.1 ممارسات هندسة البرمجيات 209
10.2 نصائح التصحيح 218
10.3 الحيل أتاري 228
10.4 تقويم RL العميق 231
10.5 ملخص 238

الفصل 11: مختبر SLM 239
11.1 الخوارزميات المطبقة في مختبر SLM 239
11.2 ملف المواصفات 241
11.3 تشغيل معمل SLM 246
11.4 تحليل نتائج التجربة 247
11.5 ملخص 249

الفصل 12: معماريات الشبكة 251
12.1 أنواع الشبكات العصبية 251
12.2 إرشادات حول اختيار عائلة شبكة 256
12.3 صافي API 262
12.4 ملخص 271
12.5 مزيد من القراءة 271

الفصل 13: العتاد 273
13.1 الكمبيوتر 273
13.2 أنواع البيانات 278
13.3 تحسين أنواع البيانات في RL 280
13.4 اختيار الأجهزة 285
13.5 ملخص 285

الجزء الرابع: تصميم البيئة 287

الفصل 14: الدول 289
14.1 أمثلة على الدول 289
14.2 اكتمال الدولة 296
14.3 تعقيد الدولة 297
14.4 فقدان معلومات الولاية 301
14.5 المعالجة المسبقة 306
14.6 ملخص 313

الفصل الخامس عشر: الأعمال 315
15.1 أمثلة على الإجراءات 315
15.2 اكتمال الإجراءات 318
15.3 تعقيد العمل 319
15.4 ملخص 323
15.5 مزيد من القراءة: تصميم العمل في الأشياء اليومية 324

الفصل 16: المكافآت 327
16.1 دور المكافآت 327
16.2 إرشادات تصميم المكافآت 328
16.3 ملخص 332

الفصل 17: وظيفة الانتقال 333
17.1 فحوصات الجدوى 333
17.2 التحقق من الواقع 335
17.3 ملخص 337

الملحق أ: الجدول الزمني للتعلم المعزز العميق 343

الملحق ب: مثال للبيئات 345
ب -1 البيئات المنفصلة 346
ب -2 البيئات المستمرة 350


الجزء الأول الأساسيات

1.3 لا يوجد شيء مثل الممارسات 5

1.4 مجموعات البيانات في البحث والإنترنت 6

1.4.1 قائمة مواقع الويب التي تحتوي على قواعد بيانات 7

1.5.3 هل الاشتراك في قائمة R-Mailing List مفيد؟ 10

1.6 R وواجهته مع البرامج الأخرى 11

2.2 العمليات الحسابية البسيطة وما بعدها قليلاً 16

2.2.1 القيم المطلقة والباقي وما إلى ذلك .16

2.2.4 الدوال المثلثية 18

2.2.6 وظائف رياضية خاصة 21

2.3 بعض وظائف R الأساسية 22

2.3.1 ملخص الإحصائيات 23

2.3.3 العوامل والمستويات وما إلى ذلك 26

2.3.4 برمجة التحكم 27

2.3.5 وظائف أخرى مفيدة 29

2.4 المتجهات والمصفوفات في R 33

2.5 إدخال البيانات وقراءتها من الملفات 41

2.5.2 قراءة البيانات من الملفات الخارجية 43

2.6 العمل مع الحزم 44

2.7 ص إدارة الجلسة 45

2.9 المكملات والمشاكل والبرامج 46

3 إعداد البيانات والحيل الأخرى 49

3.2 التلاعب بملفات التنسيق المعقدة 50

3.3 قراءة مجموعات البيانات من التنسيقات الأجنبية 55

3.4 عرض كائنات R 56

3.5 التلاعب باستخدام وظائف R 57

3.6 العمل مع الوقت والتاريخ 59

3.8 البرامج النصية ومحررات النصوص لـ R 64

3.8.1 محررات النصوص للينكس 64

3.10 المكملات والمشكلات والبرامج 65

4 تحليل البيانات الاستكشافية 67

4.1 مقدمة: مدرسة الإحصاء Tukey & rsquos 67

4.2 ملخصات أساسية عن جمعية الإمارات للغوص 68

4.3 تقنيات الرسوم البيانية في أكاديمية الإمارات الدبلوماسية 71

4.3.3 ملحقات المدرج التكراري والرسم البياني للجذر 79

4.4 التقنيات الكمية في أكاديمية الإمارات الدبلوماسية 91

4.5 نماذج الانحدار الاستكشافي 95

4.7 التكميلات والمشكلات والبرامج 100

الجزء الثاني الاحتمال والنفاذ

5 نظرية الاحتمالية 105

5.2 مساحة العينة ، وتعيين الجبر ، والاحتمال الابتدائي 106

5.3.1 أخذ العينات: الطرق المتنوعة 114

5.3.2 المعاملات ذات الحدين ومثلث باسكال 118

5.3.3 بعض المشكلات المبنية على التوافقية 119

5.4 الاحتمالية: تعريف 122

5.4.1 المتطلبات الأساسية 122

5.4.2 تعريف كولموغوروف 127

5.5 الاحتمالية المشروطة والاستقلالية 130

5.7 المتغيرات العشوائية والتوقعات واللحظات 133

5.7.2 توقع المتغيرات العشوائية 136

5.8 وظيفة التوزيع والوظيفة المميزة ووظيفة توليد اللحظة 143

5.9.1 عدم المساواة ماركوف 145

5.9.2 عدم المساواة Jensen & rsquos 145

5.9.3 عدم المساواة في تشيبيشيف 146

5.10 تقارب المتغيرات العشوائية 146

5.10.1 التقارب في التوزيعات 147

5.10.2 تقارب الاحتمالات 150

5.10.3 التقارب في متوسط ​​المدى 150

5.10.4 تقارب أكيد تقريبًا 151

5.11 قانون الأعداد الكبيرة 152

5.11.1 قانون الأعداد الكبيرة الضعيف 152

5.12 نظرية الحدود المركزية 153

5.12.1 نظرية الحدود المركزية de Moivre-Laplace 153

5.12.2 قانون المبادئ التوجيهية لقضية iid 154

5.12.3 Lindeberg-Feller CLT 157

5.12.4 ليابونوف CLT 162

5.13.1 المصدر الحدسي والابتدائي وأول مقرر دراسي 165

5.13.2 الكلاسيكيات ومصدر الدورة الثانية 166

5.13.3 كتب المشكلات 167

5.13.4 مصادر مفيدة أخرى 167

5.13.5 R للاحتمال 167

5.14 المكملات والمشكلات والبرامج 167

6 توزيعات الاحتمالية والمعاينة 171

6.2 التوزيعات أحادية المتغير المنفصلة 172

6.2.1 التوزيع الموحد المنفصل 172

6.2.2 التوزيع ذي الحدين 173

6.2.3 التوزيع الهندسي 176

6.2.4 التوزيع السلبي ذو الحدين 178

6.2.5 توزيع بواسون 179

6.2.6 التوزيع الهندسي المفرط 182

6.3 التوزيعات أحادية المتغير المستمرة 184

6.3.1 التوزيع الموحد 184

6.3.2 توزيع بيتا 186

6.3.3 التوزيع الأسي 187

6.3.4 توزيع جاما 188

6.3.5 التوزيع الطبيعي 189

6.3.6 توزيع كوشي 191

6.3.7 توزيع t 193

6.3.8 توزيع مربع كاي 193

6.3.9 توزيع F194

6.4 توزيعات احتمالية متعددة المتغيرات 194

6.4.1 التوزيع متعدد الحدود 194

6.4.2 توزيع ديريتشليت 195

6.4.3 التوزيع الطبيعي متعدد المتغيرات 195

6.4.4 التوزيع متعدد المتغيرات 196

6.5 السكان والعينات 196

6.6 أخذ العينات من التوزيعات العادية 197

6.7 بعض الجوانب الدقيقة لتوزيعات العينات 201

6.7.1 توزيع العينات بمتوسط ​​201

6.7.2 توزيع العينات لمتوسط ​​التوزيعات القياسية 201

6.8 توزيعات العينات متعددة المتغيرات 203

6.8.1 التوزيعات أحادية المتغير غير المركزية Chi-square و t و F 203

6.8.2 توزيع Wishart 205

6.8.3 توزيع الفنادق T2206

6.9 توزيعات عينات بايز 206

6.11 المكملات والمشكلات والبرامج 208

7 الاستدلال البارامترى 209

7.2 عائلات التوزيع 210

7.2.1 الأسرة الأسية 212

7.4.2 الحد الأدنى من الكفاية 219

7.5 الاحتمالية والمعلومات 220

7.5.1 مبدأ الاحتمالية 220

7.5.2 معلومات فيشر 226

7.6.1 الحد الأقصى لتقدير الاحتمالية 231

7.6.2 طريقة مقدّر اللحظات 239

7.7 مقارنة المقدرات 241

7.7.1 مقدِّرات غير منحازة 241

2.2.7 تحسين المُقدِرات غير المتحيزة 243

7.8 فترات الثقة 245

7.9 اختبار الفرضيات الإحصائية - المقدمات 246

7.10 نيمان-بيرسون ليما 251

7.11 بشكل موحد أقوى الاختبارات 256

12.7 بشكل موحد أقوى الاختبارات غير المنحازة 260

7.12.1 اختبارات الوسائل: اختبار t لعينة واحدة وعينتين 263

7.13 اختبارات نسبة الاحتمالية 265

7.13.1 التوزيع الطبيعي: مشاكل العينة الواحدة 266

7.13.2 التوزيع الطبيعي: مشكلة ذات عينتين للمتوسط ​​269

7.14 مشكلة بيرنس فيشر 270

7.15 اختبارات المقارنة المتعددة 271

7.15.1 طريقة Bonferroni & rsquos 272

7.16.3 تطبيقات تمهيدية 275

7.17.2 نصوص من آخر 30 سنة 281

7.18 المكملات والمشكلات والبرامج 281

8 الاستدلال اللامعلمي 283

8.2 وظيفة التوزيع التجريبية وتطبيقاتها 283

8.2.1 الوظائف الإحصائية 285

8.3 طرق Jackknife و Bootstrap 288

8.3.3 نموذج خطي بسيط التمهيد * 292

8.4 التنعيم اللامحدودي 294

8.4.1 تجانس الرسم البياني 294

8.4.3 نماذج الانحدار اللامعلمي * 300

8.5 الاختبارات غير البارامترية 304

8.5.1 اختبار ويلكوكسون للصفوف الموقّعة 305

8.5.2 اختبار مان ويتني 308

8.5.3 اختبار Siegel-Tukey 309

8.5.4 اختبار تشغيل والد وولفويتز 311

8.5.5 اختبار كولموغوروف-سميرنوف 312

8.5.6 اختبار كروسكال واليس 314

8.7 المكملات والمشكلات والبرامج 316

9 الاستدلال بايزي 317

9.2 احتمالات بايز 317

9.3 النموذج البايزي للاستدلال الإحصائي 321

9.3.1 كفاية بايزي والمبدأ 321

9.3.2 تحليل بايزي ومبدأ الاحتمالية 322

9.3.3 إعلامي ومتقارن قبل 322

9.3.4 غير إعلامي 323

9.4 تقدير بايزي 323

9.4.1 استدلال التوزيع ذي الحدين 323

9.4.2 الاستدلال على توزيع بواسون 326

9.4.3 الاستدلال على التوزيع الموحد 327

9.4.4 الاستدلال على التوزيع الأسي 328

9.4.5 الاستدلال للتوزيعات العادية 329

9.5 فترات المصداقية 332

9.6 عوامل بايز لاختبار المشاكل 333

9.8 المكملات والمشكلات والبرامج 335

الجزء الثالث عمليات الصدمة ومونتي كارلو

10 عمليات عشوائية 339

10.2 نظرية التناسق Kolmogorov & rsquos 340

10.3.2 تصنيف الدول 345

10.3.3 التحلل القانوني لسلسلة ماركوف الممتصة 347

10.3.4 التوزيع الثابت ومتوسط ​​وقت المرور الأول لسلسلة Ergodic Markov 350

10.3.5 سلسلة ماركوف ذات الوقت المعكوس 352

10.4 تطبيق سلاسل ماركوف في الإحصاء الحسابي 352

10.4.1 خوارزمية Metropolis-Hastings 353

10.4.3 أمثلة توضيحية 355

10.6 المكملات والمشاكل والبرامج 361

11 حسابات مونت كارلو 363

11.2 توليد الأعداد العشوائية (الزائفة) 364

11.2.1 مولدات عشوائية مفيدة 364

11.2.2 الاحتمالية من خلال المحاكاة 366

11.3 المحاكاة من التوزيعات الاحتمالية وبعض نظريات الحدود 373

11.3.1 محاكاة التوزيعات المنفصلة 373

11.3.2 المحاكاة من التوزيعات المستمرة 380

11.3.3 فهم نظريات الحدود من خلال المحاكاة 383

11.3.4 فهم نظرية الحدود المركزية 386

11.4 تكامل مونت كارلو 388

11.5 أسلوب القبول والرفض 390

11.6 التطبيق على الاستدلال بايزي 394

11.8 المكملات والمشاكل والبرامج 397

النماذج الخطية الجزء الرابع

12 نماذج الانحدار الخطي 401

12.2 نموذج الانحدار الخطي البسيط 402

12.2.1 تركيب نموذج خطي 403

12.2.2 فترات الثقة 405

12.2.3 تحليل التباين (ANOVA) 407

12.2.4 معامل التحديد 409

12.2.5 وظيفة ldquolm & rdquo من R 410

12.2.6 مخلفات التحقق من صحة الافتراضات النموذجية 412

12.2.7 التنبؤ بنموذج الانحدار البسيط 416

12.2.8 الانحدار من خلال الأصل 417

12.3 تحذيرات أنسكومب وإساءة استخدام الانحدار 418

12.4 نموذج الانحدار الخطي المتعدد 421

12.4.1 مخططات التبعثر: النظرة الأولى 422

12.4.2 طرق رسومية أخرى مفيدة 423

12.4.3 تركيب نموذج الانحدار الخطي المتعدد 427

12.4.4 اختبار الفرضيات وفترات الثقة 429

12.5 تشخيص النموذج لنموذج الانحدار المتعدد 433

12.5.2 تشخيص التأثير والرافعة المالية 436

12.6 تعدد الخطية 441

12.6.1 عامل تضخم التباين 442

12.6.2 تحليل نظام Eigen 443

12.7 تحويلات البيانات 445

12.7.2 استقرار التباين 447

12.7.3 تحويل الطاقة 449

12.8.1 الحذف الرجعي 453

12.8.2 التحديد الأمامي والمتدرج 456

12.9.2 التطبيقات الصناعية 458

12.9.3 تفاصيل الانحدار 458

12.9.4 نصوص الانحدار الحديثة 458

12.9.5 R للانحدار 458

12.10 المكملات والمشكلات والبرامج 458

13 تصاميم تجريبية 461

13.2 مبادئ التصميم التجريبي 461

13.3 تصاميم عشوائية بالكامل 462

13.3.2 التوزيع العشوائي في CRD 463

13.3.3 الاستدلال على نماذج CRD 465

13.3.4 التحقق من صحة الافتراضات النموذجية 470

13.3.5 التناقضات والاختبار المتعدد لنموذج CRD 472

13.4.1 التوزيع العشوائي والتحليل لتصميمات القوالب المتوازنة 477

13.4.2 تصاميم القوالب غير المكتملة 481

13.4.3 تصميم المربع اللاتيني 484

13.4.4 تصميم مربع لاتيني غريكو 487

13.5 تصاميم العوامل 490

13.5.1 تجربتين عامليتين 491

13.5.2 تجربة ثلاثية العوامل 496

13.5.3 المنع في التجارب العواملية 502

13.7 المكملات والمشكلات والبرامج 504

14 التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات - I 507

14.2 المؤامرات الرسومية للبيانات متعددة المتغيرات 507

14.3 التعريفات والترميزات والإحصائيات الموجزة للبيانات متعددة المتغيرات 511

14.3.1 التعريفات وتصور البيانات 511

14.3.2 الاكتشاف المبكر الخارجي 517

14.4 اختبار متوسط ​​النواقل: عينة واحدة 520

14.4.1 اختبار متوسط ​​المتجه مع مصفوفة التباين - التغاير المعروفة 520

14.4.2 اختبار النواقل المتوسطة ذات مصفوفة التباين المشترك غير معروف 521

14.5 اختبار النواقل المتوسطة: عينتان 523

14.6 تحليل التباين متعدد المتغيرات 526

14.6.1 إحصاء اختبار ويلكس 526

14.6.3 إحصاء اختبار Pillai & rsquos 529

14.6.4 إحصاء اختبار Lawley-Hotelling 529

14.7 اختبار مصفوفة التباين والتغاير: عينة واحدة 531

14.7.1 اختبار كروية 532

14.8 اختبار مصفوفة التباين - التباين: k-Samples 533

14.9 اختبار استقلالية النواقل الفرعية 536

14.11 المكملات والمشكلات والبرامج 538

15 التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات - II 541

15.2 التصنيف والتحليل التمييزي 541

15.2.1 تحليل التمييز 542

15.3 الارتباطات الكنسي 544

15.4 تحليل المكون الرئيسي ونظرية - توضيح توضيحي 547

15.4.2 الرسم التوضيحي من خلال مجموعة البيانات

15.5 تطبيقات تحليل المكونات الرئيسية 553

15.5.1 PCA للانحدار الخطي 553

15.6.1 نموذج تحليل العامل المتعامد 561

15.6.2 تقدير الحمولات والمجتمعات المحلية 562

15.7.1 وجهات النظر الكلاسيكية والتطبيقية 568

15.7.2 التحليل متعدد المتغيرات والبرمجيات 568

15.8 المكملات والمشاكل والبرامج 569

16 تحليل البيانات الفئوية 571

16.2 الطرق الرسومية لـ CDA 572

16.2.1 المخططات الشريطية والمكدسة 572

16.2.4 المخططات الدائرية والمخططات النقطية 580

16.4 The Simpson & rsquos Paradox 588

16.5 النماذج ذات الحدين ومتعددة الحدود وبواسون 589

16.5.1 النموذج ذي الحدين 589

16.5.2 النموذج متعدد الحدود 590

16.5.3 موديل بواسون 591

16.6 مشكلة التشتت المفرط 593

16.7 & # 1205942- اختبارات الاستقلال 593

16.9 المكملات والمشكلات والبرامج 595

17 النماذج الخطية المعممة 597

17.2 مشاكل الانحدار في العد / البيانات المنفصلة 597

17.3 العائلة الأسية و GLM 600

17.4 نموذج الانحدار اللوجستي 601

17.5 استدلال نموذج الانحدار اللوجستي 602

17.5.1 تقدير معاملات الانحدار والمعاملات ذات الصلة 602

17.5.2 تقدير مصفوفة التباين - التغاير لـ & # 120573 & # 770606

17.5.3 فترات الثقة واختبار الفرضيات لمعاملات الانحدار 607


محتويات

توجد أمثلة على الانحلال في الشفرة الوراثية ، عندما تشفر العديد من متواليات النيوكليوتيدات المختلفة نفس البولي ببتيد في طيّ البروتين ، عندما يتم طي عديد الببتيدات المختلفة لتكون مكافئة من الناحية الهيكلية والوظيفية في وظائف البروتين ، عند ملاحظة وظائف الربط المتداخلة والخصائص التحفيزية المماثلة في عملية التمثيل الغذائي ، عندما تتعايش مسارات متعددة ومتوازية للتخليق الحيوي والتقويضي. بشكل عام ، يتم ملاحظة التنكس في البروتينات من كل فئة وظيفية (مثل الإنزيمية أو الهيكلية أو التنظيمية) ، [4] [5] تجمعات البروتين المعقدة ، [6] التولد ، [7] الجهاز العصبي ، [8] إشارات الخلية ( الحديث المتبادل) والعديد من السياقات البيولوجية الأخرى التي تمت مراجعتها في. [1]

يساهم الانحطاط في متانة الصفات البيولوجية من خلال عدة آليات. تعوض المكونات المتدهورة بعضها عن بعض في ظل الظروف التي تكون فيها زائدة عن الحاجة وظيفيًا ، وبالتالي توفر المتانة ضد فشل المكون أو المسار. نظرًا لاختلاف المكونات المتدهورة إلى حد ما ، فإنها تميل إلى أن تؤوي حساسيات فريدة بحيث يكون هجوم مستهدف مثل مثبط معين أقل احتمالًا لتشكيل خطر على جميع المكونات في وقت واحد. [3] هناك العديد من الأمثلة البيولوجية حيث يساهم الانحطاط في القوة بهذه الطريقة. على سبيل المثال ، يمكن لعائلات الجينات ترميز بروتينات متنوعة مع العديد من الأدوار المميزة ، ولكن في بعض الأحيان يمكن لهذه البروتينات أن تعوض بعضها البعض أثناء التعبير الجيني المفقود أو المكبوت ، كما يظهر في الأدوار التنموية لعائلة الجينات اللاصقة في السكريات. [9] يمكن استقلاب العناصر الغذائية من خلال مسارات استقلابية متميزة قابلة للتبادل بشكل فعال لبعض المستقلبات على الرغم من أن التأثيرات الكلية لكل مسار غير متطابقة. [10] [11] في السرطان ، يتم إحباط العلاجات التي تستهدف مستقبلات عامل النمو EGF عن طريق التنشيط المشترك لمستقبلات التيروزين البديلة (RTK) التي تتداخل وظيفيًا جزئيًا مع مستقبلات عامل النمو العشوائي (وبالتالي تتدهور) ، ولكنها لا تستهدفها نفس مثبط مستقبلات EGF المحدد. [12] [13] يمكن العثور على أمثلة أخرى من مستويات مختلفة من التنظيم البيولوجي في. [1]

لقد أوضحت العديد من التطورات النظرية الروابط بين الانحطاط والقياسات البيولوجية المهمة المتعلقة بالقوة والتعقيد والقابلية للتطور. وتشمل هذه:

  • اقترحت الحجج النظرية التي تدعمها عمليات المحاكاة أن الانحطاط يمكن أن يؤدي إلى أشكال موزعة من القوة في شبكات تفاعل البروتين. [14] يقترح هؤلاء المؤلفون أن ظواهر مماثلة من المحتمل أن تظهر في شبكات بيولوجية أخرى وربما تساهم في مرونة النظم البيئية أيضًا.
  • تونوني وآخرون. وجد دليلًا على أن الانحطاط لا ينفصل عن وجود تعقيد هرمي في المجموعات العصبية. [8] يجادلون بأن العلاقة بين الانحطاط والتعقيد من المرجح أن تكون أكثر عمومية.
  • دعمت المحاكاة المجردة إلى حد ما الفرضية القائلة بأن الانحطاط يغير بشكل أساسي ميل النظام الجيني للوصول إلى أنماط ظاهرية جديدة قابلة للوراثة [15] وبالتالي يمكن أن يكون الانحطاط شرطًا مسبقًا للتطور المفتوح.
  • تم دمج الفرضيات الثلاثة المذكورة أعلاه في [3] حيث يقترحون أن الانحلال يلعب دورًا مركزيًا في التطور المفتوح للتعقيد البيولوجي. في نفس المقالة ، قيل إن غياب الانحطاط داخل العديد من الأنظمة المعقدة المصممة (اللاأحيائية) قد يساعد في تفسير سبب تعارض القوة مع المرونة والقدرة على التكيف ، كما يظهر في البرمجيات وهندسة الأنظمة والحياة الاصطناعية. [3]
  1. ^ أبجد Edelman and Gally Gally، J.A (2001). "الانحطاط والتعقيد في النظم البيولوجية". وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم بالولايات المتحدة الأمريكية. 98 (24): 13763-13768. بيب كود: 2001PNAS. 9813763 هـ. دوى: 10.1073 / pnas.231499798. PMC61115. PMID11698650.
  2. ^
  3. ميسون ، بول هـ. (2 يناير 2015). "الانحلال: إزالة الغموض عن المفهوم الأساسي في بيولوجيا النظم وإزالة الوصمة عنه". تعقيد. 20 (3): 12-21. بيب كود: 2015 Cmplx..20c..12M. دوى: 10.1002 / cplx.21534.
  4. ^ أبجده
  5. ايتاكر (2010). "الانحطاط: ارتباط بين قابلية التطور والمتانة والتعقيد في النظم البيولوجية". علم الأحياء النظري والنمذجة الطبية. 7 (6): 6. arXiv: 0910.2586. بيب كود: 2009arXiv0910.2586W. دوى: 10.1186 / 1742-4682-7-6. PMC2830971. PMID20167097.
  6. ^
  7. أتاماس (2005). "Les affinités électives". Pour la Science. 46: 39–43.
  8. ^
  9. واجنر (2000). "دور حجم السكان ، تعدد الأشكال وتأثيرات اللياقة للطفرات في تطور وظائف الجينات المتداخلة". علم الوراثة. 154 (3): 1389-1401. دوى: 10.1093 / علم الوراثة / 154.3.1389. PMC1461000. بميد10757778.
  10. ^
  11. كوراكين (2009). "تدفق الحياة بدون مقياس: في علم الأحياء والاقتصاد والفيزياء للخلية". علم الأحياء النظري والنمذجة الطبية. 6 (1): 6. دوى: 10.1186 / 1742-4682-6-6. PMC2683819. بميد19416527.
  12. ^
  13. نيومان (1994). "الآليات الفيزيائية العامة لتشكل الأنسجة: أساس مشترك للتطور والتطور". مجلة علم الأحياء التطوري. 7 (4): 480. دوى: 10.1046 / j.1420-9101.1994.7040467.x.
  14. ^ أب
  15. Tononi Sporns ، O. Edelman ، G.M et al. (1999). "تدابير الانحطاط والتكرار في الشبكات البيولوجية". وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم بالولايات المتحدة الأمريكية. 96 (6): 3257 - 3262. بيب كود: 1999PNAS. 96.3257 ت. دوى: 10.1073 / pnas.96.6.3257. PMC15929. PMID10077671.
  16. ^
  17. جيو ستايلز ، سي إيه فينج ، كيو فينك ، جي آر وآخرون. (2000). "عائلة الجينات Saccharomyces تشارك في النمو الغازي ، التصاق الخلايا الخلوية ، والتزاوج". وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم بالولايات المتحدة الأمريكية. 97 (22): 12158-12163. بيب كود: 2000PNAS. 9712158G. دوى: 10.1073 / pnas.220420397. PMC17311. PMID11027318.
  18. ^
  19. كيتانو (2004). "المتانة البيولوجية". مراجعات الطبيعة علم الوراثة. 5 (11): 826-837. دوى: 10.1038 / nrg1471. بميد15520792. S2CID7644586.
  20. ^
  21. Ma and Zeng Zeng، AP (2003). "بنية الاتصال والمكون القوي العملاق ومركزية شبكات التمثيل الغذائي". المعلوماتية الحيوية. 19 (11): 1423-1430. دوى: 10.1093 / المعلوماتية الحيوية / btg177. بميد12874056.
  22. ^
  23. Huang Mukasa ، A. Bonavia ، R. Flynn ، R.A Brewer ، Z.E Cavenee ، W.K Furnari ، F. B. White ، F. M. et al. (2007). "Quantitative analysis of EGFRvIII cellular signaling networks reveals a combinatorial therapeutic strategy for glioblastoma". وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم. 104 (31): 12867–72. Bibcode:2007PNAS..10412867H. doi:10.1073/pnas.0705158104. PMC1937558 . PMID17646646.
  24. ^
  25. Stommel Kimmelman, AC Ying, H Nabioullin, R Ponugoti, AH Wiedemeyer, R Stegh, AH Bradner, JE et al. (2007). "Coactivation of receptor tyrosine kinases affects the response of tumor cells to targeted therapies". علم. 318 (5848): 287–90. Bibcode:2007Sci. 318..287S. doi:10.1126/science.1142946. PMID17872411. S2CID36607054.
  26. ^
  27. Whitacre and Bender Bender, Axel (2010). "Networked buffering: a basic mechanism for distributed robustness in complex adaptive systems". Theoretical Biology and Medical Modelling. 7 (20): 20. doi:10.1186/1742-4682-7-20. PMC2901314 . PMID20550663.
  28. ^
  29. Whitacre and Bender Bender, A (2010). "Degeneracy: a design principle for achieving robustness and evolvability". مجلة علم الأحياء النظري. 263 (1): 143–153. arXiv: 0907.0510 . doi:10.1016/j.jtbi.2009.11.008. PMID19925810. S2CID11511132.

Because there are many distinct types of systems that undergo heritable variation and selection (see Universal Darwinism), degeneracy has become a highly interdisciplinary topic. The following provides a brief roadmap to the application and study of degeneracy within different disciplines.


6.10 Further Reading - Biology

Visitors. Materials here are from my course, Principles of Molecular Biology, Fall 2001. I have only slightly updated these materials since that semester I have tried to keep Internet links and references to basic books in the field current. Much of the information on core molecular biology remains sound, and many of these materials should still be useful to students taking basic molecular biology courses.

This is part of a larger site, with materials over a range of science. الصفحة الرئيسية. Among featured pages that may be of general interest.

Musings is an informal newsletter mainly highlighting recent science. It is intended as both fun and instructive. Items are posted a few times each week. See the Introduction on the Musings page for more information.

Unusual microbes. A brief discussion of some of the oddities of the microbial world, organisms that capture our imagination by being different.

Books: Suggestions for general science reading is an annotated book list. Many are for the general audience. The list includes some books of historic interest.

Some pages of specific course-related content that may be of wider interest are:
* Metric prefixes, from yotta to yocto
* Significant figures - a beginner's guide
* ChemSketch - An Introductory Guide.
* Chemistry practice problems. Links to practice quizzes, self-help worksheets, and more -- for a range of topics in general and organic chemistry.


More about the molecular biology materials.

Chapter handouts. All chapter handouts, as Word DOCs. The first handout is also available as a web page -- a quick way to see what one handout is like. Ch 1 handout web page.

Sample tests (with answer keys). Information about using a note page on tests.

RasMol - An Introductory Guide. Help getting started with the RasMol computer program for viewing molecular structures on your computer. (Introduced in Weaver Ch 3 handout, in context of protein structures.)

Amides. A brief discussion of some properties of amides that you might not have expected. Peptide bonds are amide bonds, and this page is introduced in the Weaver Ch 3 handout, with proteins.

Unusual microbes. A brief discussion of some of the oddities of the microbial world, organisms that capture our imagination by being different.

Library matters. Information on using the library system, including electronic resources, and information on searching for articles, using databases such as PubMed (Medline). Includes sources of online journals, some of which are free. Parts of the page focus on UC Berkeley, but much of the information here will be generally useful to people not at UC. For example, PubMed is freely available to the public. Further, some may adapt the given information to their library system, and to other databases. Major topic areas here include: UC Berkeley library electronic journals journal articles PubMed searches citation searches. This page is also listed on the Site Home Page (under General resources), on course pages, and on the list of pages of Internet resources.

Molecular Biology Internet resources. Includes all links mentioned in class handouts. Also includes sections of molecular biology links beyond those in handouts.

Files available for download. Current files include a periodic table handout ChemFormula, a macro that helps you when using Microsoft Word for writing chemical expressions a kit for making your own buckyballs and some supplemental self-help materials for introductory/general chemistry. (Files for Molecular Biology class handouts are not on this page they are on the Handouts page.)

Metric prefixes, from yotta to yocto. Examples are shown, to help you relate to the size of the units that include these prefixes.

Further reading: Old articles. A list of some older articles that used to be referred to in various class handouts. Although these are no longer current, they may still be of interest.

Classic papers. This page lists sources of "classic papers", in both chemistry and molecular biology. Some are sources on the Internet, some are notes about printed collections. Reading some of the classic papers in a field can be a fun way to explore history -- and to discover the different style of scientific papers long ago.

Books: Suggestions for general science reading. Includes molecular biology, but also a wide range of science. (Also see the list of supplementary books in the Syllabus - Supplementary books section.)

Molecular Biology Tests Sample tests, with answer keys

The sample tests are actual tests from previous classes. A complete set is posted below, with answer keys. (For an actual class, I also hand out the sample for Test #1, to make sure everyone gets to see at least the first one before going into the test. The purpose of doing this is so you can see not only the contents of the test, but also what a real test looks like.)

Caution: Exactly what is covered, or even the order of topics, does not always agree from one semester to another. Therefore, you should not rely on sample tests as precise guides to test content. Approximate coverage of each test is shown below.

Those who are using my web site materials for self-study. You are welcome -- and encouraged -- to ask me questions when difficulties arise. (My contact information is at the bottom of each of my web pages.) It always helps if you include how you would answer the question and why. That lets me respond to what you are thinking, lets me focus my reply on where you are having trouble. Further, it gives me a feel for the level at which you are addressing the question -- which may vary depending on your background and course level. The level of discourse -- and your learning of the subject matter -- is enhanced by trying to focus on reasons, not simply answers.


6.10 Further Reading - Biology

يتم توفير جميع المقالات المنشورة بواسطة MDPI على الفور في جميع أنحاء العالم بموجب ترخيص وصول مفتوح. لا يلزم الحصول على إذن خاص لإعادة استخدام كل أو جزء من المقالة المنشورة بواسطة MDPI ، بما في ذلك الأشكال والجداول. بالنسبة للمقالات المنشورة بموجب ترخيص Creative Common CC BY ذي الوصول المفتوح ، يمكن إعادة استخدام أي جزء من المقالة دون إذن بشرط الاستشهاد بالمقال الأصلي بوضوح.

تمثل الأوراق الرئيسية أكثر الأبحاث تقدمًا مع إمكانات كبيرة للتأثير الكبير في هذا المجال. يتم تقديم الأوراق الرئيسية بناءً على دعوة فردية أو توصية من قبل المحررين العلميين وتخضع لمراجعة الأقران قبل النشر.

يمكن أن تكون ورقة الميزات إما مقالة بحثية أصلية ، أو دراسة بحثية جديدة جوهرية غالبًا ما تتضمن العديد من التقنيات أو المناهج ، أو ورقة مراجعة شاملة مع تحديثات موجزة ودقيقة عن آخر التقدم في المجال الذي يراجع بشكل منهجي التطورات الأكثر إثارة في العلم. المؤلفات. يوفر هذا النوع من الأوراق نظرة عامة على الاتجاهات المستقبلية للبحث أو التطبيقات الممكنة.

تستند مقالات اختيار المحرر على توصيات المحررين العلميين لمجلات MDPI من جميع أنحاء العالم. يختار المحررون عددًا صغيرًا من المقالات المنشورة مؤخرًا في المجلة ويعتقدون أنها ستكون مثيرة للاهتمام بشكل خاص للمؤلفين أو مهمة في هذا المجال. الهدف هو تقديم لمحة سريعة عن بعض الأعمال الأكثر إثارة المنشورة في مجالات البحث المختلفة بالمجلة.


مراجع

Sharon D, Glusman G, Pilpel Y, Horn-Saban S, Lancet D: Genome dynamics, evolution, and protein modeling in the olfactory receptor gene superfamily. Ann N Y Acad Sci. 1998, 30: 182-193.

Malnic B, Hirono J, Sato T, Buck LB: Combinatorial receptor codes for odors. زنزانة. 1999, 96: 713-723. 10.1016/S0092-8674(00)80581-4.

Zhao H, Ivic L, Otaki JM, Hashimoto M, Mikoshiba K, Firestein S: Functional expression of a mammalian odorant receptor. علم. 1998, 279: 237-242. 10.1126/science.279.5348.237.

Krautwurst D, Yau KW, Reed RR: Identification of ligands for olfactory receptors by functional expression of a receptor library. زنزانة. 1998, 95: 917-926. 10.1016/S0092-8674(00)81716-X.

Touhara K, Sengoku S, Inaki K, Tsuboi A, Hirono J, Sato T, Sakano H, Haga T: Identification and reconstitution of an odorant receptor in single olfactory neurons. Proc Natl Acad Sci USA. 1999, 96: 4040-4045. 10.1073/pnas.96.7.4040.

Wetzel CH, Oles M, Wellerdieck C, Kuczkowiak M, Gisselmann G, Hatt H: Specificity and sensitivity of a human olfactory receptor functionally expressed in human embryonic kidney 293 cells and Xenopus Laevis oocytes. ياء نيوروسسي. 1999, 19: 7426-7433.

Araneda RC, Kini AD, Firestein S: The molecular receptive range of an odorant receptor. Nat Neurosci. 2000, 3: 1248-1255. 10.1038/81774.

Kajiya K, Inaki K, Tanaka M, Haga T, Kataoka H, Touhara K: Molecular bases of odor discrimination: Reconstitution of olfactory receptors that recognize overlapping sets of odorants. ياء نيوروسسي. 2001, 21: 6018-6025.

Gaillard I, Rouquier S, Pin JP, Mollard P, Richard S, Barnabe C, Demaille J, Giorgi D: A single olfactory receptor specifically binds a set of odorant molecules. Eur J Neurosci. 2002, 15: 409-418. 10.1046/j.0953-816x.2001.01871.x.

Bozza T, Feinstein P, Zheng C, Mombaerts P: Odorant receptor expression defines functional units in the mouse olfactory system. ياء نيوروسسي. 2002, 22: 3033-3043.

Levasseur G, Persuy MA, Grebert D, Remy JJ, Salesse R, Pajot-Augy E: Ligand-specific dose-response of heterologously expressed olfactory receptors. Eur J Biochem. 2003, 270: 2905-2912. 10.1046/j.1432-1033.2003.03672.x.

Spehr M, Gisselmann G, Poplawski A, Riffell JA, Wetzel CH, Zimmer RK, Hatt H: Identification of a testicular odorant receptor mediating human sperm chemotaxis. علم. 2003, 299: 2054-2058. 10.1126/science.1080376.

Oka Y, Omura M, Kataoka H, Touhara K: Olfactory receptor antagonism between odorants. EMBO J. 2004, 23: 120-126. 10.1038/sj.emboj.7600032.

Buck L, Axel R: A novel multigene family may encode odorant receptors: a molecular basis for odor recognition. زنزانة. 1991, 65: 175-187. 10.1016/0092-8674(91)90418-X.

Malnic B, Godfrey PA, Buck LB: The human olfactory receptor gene family. Proc Natl Acad Sci USA. 2004, 101: 2584-2589. 10.1073/pnas.0307882100.

Glusman G, Yanai I, Rubin I, Lancet D: The complete human olfactory subgenome. الدقة الجينوم. 2001, 11: 685-702. 10.1101/gr.171001.

Zhang X, Firestein S: The olfactory receptor gene superfamily of the mouse. Nat Neurosci. 2002, 5: 124-133.

Young JM, Friedman C, Williams EM, Ross JA, Tonnes-Priddy L, Trask BJ: Different evolutionary processes shaped the mouse and human olfactory receptor gene families. همهمة مول جينيه. 2002, 11: 535-546. 10.1093/hmg/11.5.535.

Godfrey PA, Malnic B, Buck LB: The mouse olfactory receptor gene family. Proc Natl Acad Sci USA. 2004, 101: 2156-2161. 10.1073/pnas.0308051100.

Rat Genome Sequencing Project Consortium: Genome sequence of the Brown Norway rat yields insights into mammalian evolution. طبيعة سجية. 2004, 428: 493-521. 10.1038/nature02426.

Quignon P, Kirkness E, Cadieu E, Touleimat N, Guyon R, Renier C, Hitte C, Andre C, Fraser C, Galibert F: Comparison of the canine and human olfactory receptor gene repertoires. جينوم بيول. 2003, 4: R80-10.1186/gb-2003-4-12-r80.

Olender T, Fuchs T, Linhart C, Shamir R, Adams M, Kalush F, Khen M, Lancet D: The canine olfactory subgenome. علم الجينوم. 2004, 83: 361-372. 10.1016/j.ygeno.2003.08.009.

Dog Whole Genome Shotgun Sequence Traces. [ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/TraceDB]

Huang X, Madan A: CAP3: A DNA sequence assembly program. الدقة الجينوم. 1999, 9: 868-877. 10.1101/gr.9.9.868.

UCSC Genome Browser: Dog genome sequence assembly Canfam1.0. [http://www.genome.ucsc.edu]

Kirkness EF, Bafna V, Halpern AL, Levy S, Remington K, Rusch DB, Delcher AL, Pop M, Wang W, Fraser CM, Venter JC: The dog genome: survey sequencing and comparative analysis. علم. 2003, 301: 1898-1903. 10.1126/science.1086432.

Tacher S, Quignon P, Rimbault M, Dréano S, André C, Galibert F: Olfactory receptor sequence polymorphism within and between breeds of dogs. J Hered.

Jonassen I, Collins JF, Higgins DG: Finding flexible patterns in unaligned protein sequences. علوم البروتين. 1995, 4: 1587-1595.

Shepherd GM: Discrimination of molecular signals by the olfactory receptor neuron. عصبون. 1994, 13: 771-790. 10.1016/0896-6273(94)90245-3.

Man O, Gilad Y, Lancet D: Prediction of the odorant binding site of olfactory receptor proteins by human-mouse comparisons. علوم البروتين. 2004, 13: 240-254. 10.1110/ps.03296404.

Thompson JD, Higgins DG, Gibson TJ: CLUSTAL W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. الدقة الأحماض النووية. 1994, 22: 4673-4680.

Human Olfactory Receptor Data Exploratorium (HORDE) version 40. [http://bip.weizmann.ac.il/HORDE]

Giraud M, Lavenier D: Linear encoding scheme for weighted finite automata. Proceedings of the 9th Conference on Implementation and Application of Automata: July 2004 Kingston. Edited by: Domaratzki M. 2005, Springer, 146-155.

Guyetant S, Giraud M, L'Hours L, Derrien S, Rubini S, Lavenier D, Raimbault F: Cluster of re-configurable nodes for scanning large genomic banks. Parallel Computing. 2005, 31: 73-96. 10.1016/j.parco.2004.12.005.

Altschul SF, Gish W, Miller W, Myers EW, Lipman DJ: Basic local alignment search tool. J Mol Biol. 1990, 215: 403-410. 10.1006/jmbi.1990.9999.

Freitag J, Krieger J, Strotmann J, Breer H: Two classes of olfactory receptors in Xenopus laevis. عصبون. 1995, 15: 1383-1392. 10.1016/0896-6273(95)90016-0.

Freitag J, Ludwig G, Andreini I, Rossler P, Breer H: Olfactory receptors in aquatic and terrestrial vertebrates. J Comp Physiol [A]. 1998, 183: 635-650. 10.1007/s003590050287.

Ben-Arie N, Lancet D, Taylor C, Khen M, Walker N, Ledbetter DH, Carrozzo R, Patel K, Sheer D, Lehrach H, et al: Olfactory receptor gene cluster on human chromosome 17: possible duplication of an ancestral receptor repertoire. همهمة مول جينيه. 1994, 3: 229-235.

Page RDM: TreeView: an application to display phylogenetic trees on personal computers. Comput Appl Biosci. 1996, 12: 357-358.


9. Conclusion

Since Aristotle’s biological works comprise almost a third of his writings that have come down to us, and since these writings may have occurred early in his career, it is very possible that the influence of the biological works upon Aristotle’s other writings is considerable. Aristotle’s biological works (so often neglected) should be brought to the fore, not only in the history of biology, but also as a way of understanding some of Aristotle’s non-biological writings.


شاهد الفيديو: الأنسجة الطلائية. الفصل الأول المحاظرة الثالثة. مدرس علاء حسين الميالي (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Keely

    إجابة رائعة ومضحكة للغاية

  2. Witton

    أريدك أن تقول إنك لست على حق.

  3. Calhoun

    سمعت هذه القصة منذ حوالي 7 سنوات.



اكتب رسالة