Məlumat

Hüceyrə şəkillərinin verilənlər bazası varmı?

Hüceyrə şəkillərinin verilənlər bazası varmı?


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.

Biz Cell Profiler-ə bənzəyən, lakin Cell Profiler-dən daha sadə olan hüceyrələrin şəkillərinin emalı üçün alqoritm üzərində işləyirik və proqram təminatımızı sınaqdan keçirmək üçün hüceyrə şəkillərinin böyük verilənlər bazası axtarırıq. Kimsə bizi düzgün istiqamətə yönəldə bilərmi? Biz Hüceyrə Şəkil Kitabxanasını dərhal tapdıq, lakin demək olar ki, boş görünür.


IEEE Beynəlxalq Biotibbi Görüntüləmə Simpoziumu tərəfindən hər il hüceyrə izləmə müsabiqəsi keçirilir və əlaqəli məlumat dəstləri sərbəst şəkildə mövcuddur.

Məsələn, baxın: http://www.celltrackingchallenge.net/


Əslində öz sualıma cavab verdim. Cell Profiler-in yaradıcıları öz proqramlarını müqayisə etmək üçün istifadə etdikləri bioloji təsvirlər bazasından bəhs etdilər və görünür, bu, http://www.broadinstitute.org/bbbc/ saytında mövcuddur.


İctimai istifadə üçün illüstrasiyalar

Bu illüstrasiyalar şifahi təqdimatlar və dərslərdə ümumi istifadə üçün verilir. Zəhmət olmasa, illüstrasiyalardan istifadə edərkən məni etiraf edin.

Bu illüstrasiyalar həm də çapda və ya internetdə dərc oluna bilər. Zəhmət olmasa belə bir etiraf daxil edin: "Devid S. Qudsell tərəfindən illüstrasiya, Scripps Araşdırma İnstitutu."

Ayın molekulu vasitəsilə təqdim olunan bütün illüstrasiyalar ictimai istifadə üçün də mövcuddur. Yüksək keyfiyyətli versiyaları buraya klikləməklə əldə etmək olar.

tif formatında yüksək keyfiyyətli şəkillərə keçmək üçün kiçik şəkillərin üzərinə klikləyin.

Mikoplazma mikoidləri

Bu təsvir bütöv bir mikoplazma hüceyrəsini göstərir. Ətraflı məlumat üçün şəklin üzərinə klikləyin.
&kopya David S. Goodsell 2011.

Escherichia coli

Bu təsvir Escherichia coli hüceyrəsinin kiçik bir hissəsinin en kəsiyini göstərir. Transmembran zülalları ilə örtülmüş iki konsentrik membranı olan hüceyrə divarı yaşıl rənglə göstərilir. Böyük bir bayraqlı motor bütün divarı keçərək səthdən yuxarıya doğru uzanan flagellumu döndərir. Sitoplazma sahəsi mavi və bənövşəyi rəngdədir. Böyük bənövşəyi molekullar ribosomlardır və kiçik, L-şəkilli tünd qırmızı molekullar tRNA, ağ iplər isə mRNT-dir. Fermentlər mavi rənglə göstərilmişdir. Nukleoid bölgəsi sarı və narıncı rənglərlə, uzun DNT dairəsi sarı rəngdə, HU zülalına (bakterial nukleosomlar) bükülmüş şəkildə göstərilmişdir. Burada göstərilən nukleoid bölgənin mərkəzində siz yeni DNT-ni təkrarlayan DNT polimerazı (qırmızı-narıncı rəngdə) olan replikasiya çəngəlini tapa bilərsiniz.
& surəti David S. Goodsell 1999.

Qan

Bu təsvir yuxarı yarısında qan serumu və aşağı yarısında qırmızı qan hüceyrəsi olan qanın kəsişməsini göstərir. Serumda Y şəkilli antikorları, uzun nazik fibrinogen molekullarını (açıq qırmızı rəngdə) və bir çox kiçik albumin zülallarını axtarın. Böyük UFO formalı obyektlər aşağı sıxlıqlı lipoproteindir və altı qollu zülal C1 tamamlayıcısıdır. Qırmızı qan hüceyrəsi qırmızı rəngdə olan hemoglobinlə doludur. Bənövşəyi rəngdə olan hüceyrə membranı daxili səthdə bir ucunda aktin filamentinin kiçik bir seqmentinə bağlanmış uzun spektrin zəncirləri ilə bərkidilir.
&kopya David S. Goodsell 2000.

Qan Serumunda HİV

Bu təsvirdə immun sisteminin hücumu altında olan HİV (qırmızı rəngli böyük sferik obyekt) göstərilir. Kiçik Y formalı antikorlar onun səthinə bağlanır.
& surəti David S. Goodsell 1999.

Zirzəmi membranı

Bu təsvirdə zirzəmi membranının bir hissəsi, bədəninizdəki toxumalar arasında dayaq meydana gətirən struktur göstərilir. O, kollagen (sarı yaşıl), laminin (mavi-yaşıl çarpaz formalı molekullar) və proteoqlikanlar (tünd yaşıl, üç qollu) şəbəkəsindən ibarətdir.

Qan Serumu

Şəkildə çoxlu Y şəkilli antikorlar, böyük dairəvi aşağı sıxlıqlı lipoproteinlər və çoxlu kiçik albumin molekulları olan qan serumu göstərilir. Aşağı solda olan böyük lifli quruluş von Willebrand faktorudur və qırmızı rəngdə olan uzun molekullar fibrinogendir, hər ikisi qanın laxtalanmasında iştirak edir. Mavi obyekt poliovirusdur.

Sitoplazma

Sitoplazmanın kiçik bir hissəsi, o cümlədən sitoskeletonu təşkil edən üç növ filament göstərilir: mikrotubul (ən böyüyü), aralıq filament (knobby) və iki aktin filamenti (ən kiçik olanlar). Böyük mavi molekullar zülalların sintezi ilə məşğul olan ribosomlardır. Aşağı mərkəzdəki böyük zülal bir proteosomdur.

Əzələ

Əzələ sarkomerinin bir hissəsi burada mavi rəngdə aktin filamentləri və qırmızı rəngdə miyozin filamentləri ilə göstərilmişdir. Uzun sarı zülallar böyük protein titindir.

Nüvə

Bu görünüş DNT-nin nüvədə təkrarlandığını göstərir. DNT polimeraza mərkəzdə bənövşəyi rəngdə göstərilmişdir, DNT zəncirinin aşağıdan daxil olduğu və yuxarıya doğru iki zəncir kimi çıxdığı göstərilir. Yeni iplər ağ rəngdə göstərilir. Xromatin lifləri replikasiya çəngəlinin hər iki yerində göstərilir.

Qırmızı qan hüceyrəsi

Bu təsvirdə qırmızı qan hüceyrəsinin bir hissəsi yuxarıda hüceyrə membranı və aşağıda çoxlu hemoglobin (qırmızı) ilə göstərilmişdir.


Kənarın aşkarlanması və morfologiyasından istifadə edərək hüceyrəni aşkar edin

Bu nümunə kənar aşkarlama və əsas morfologiyadan istifadə edərək hüceyrənin necə aşkarlanacağını göstərir. Obyektin fondan kifayət qədər kontrastı varsa, təsvirdə obyekt asanlıqla aşkar edilə bilər.

Addım 1: Şəkli oxuyun

Prostat xərçəngi hüceyrəsinin şəkli olan cell.tif şəklini oxuyun. Bu görüntüdə iki hüceyrə var, lakin bütünlükdə yalnız bir hüceyrə görünə bilər. Məqsəd tamamilə görünən hüceyrəni aşkar etmək və ya bölməkdir.

Addım 2: Bütün Hüceyrəni aşkar edin

Seqmentlərə bölünəcək obyekt fon təsvirindən fərqli olaraq çox fərqlənir. Kontrastdakı dəyişikliklər şəklin gradientini hesablayan operatorlar tərəfindən aşkarlana bilər. Seqmentləşdirilmiş xananı ehtiva edən ikili maska ​​yaratmaq üçün gradient şəklini hesablayın və həddi tətbiq edin.

Eşik dəyərini hesablamaq üçün kənar və Sobel operatorundan istifadə edin. Eşik dəyərini tənzimləyin və seqmentləşdirilmiş xananı ehtiva edən ikili maska ​​əldə etmək üçün yenidən kənardan istifadə edin.

Nəticədə ikili gradient maskasını göstərin.

Addım 3: Şəkli genişləndirin

Binar gradient maskası təsvirdə yüksək kontrastlı xətləri göstərir. Bu sətirlər maraq obyektinin konturunu tam təsvir etmir. Orijinal təsvirlə müqayisədə, gradient maskasında obyekti əhatə edən xətlərdə boşluqlar var. Sobel şəkli xətti struktur elementlərindən istifadə edilərək genişləndirilərsə, bu xətti boşluqlar yox olacaq. Strel funksiyasından istifadə edərək iki perpindikulyar xətti struktur elementi yaradın.

Şaquli struktur elementindən sonra üfüqi struktur elementindən istifadə edərək binar qradiyent maskasını genişləndirin. Imdilate funksiyası təsviri genişləndirir.

Addım 4: Daxili boşluqları doldurun

Genişlənmiş gradient maskası hüceyrənin konturunu olduqca gözəl göstərir, lakin hüceyrənin daxili hissəsində hələ də dəliklər var. Bu boşluqları doldurmaq üçün doldurma funksiyasından istifadə edin.

Addım 5: Sərhəddə əlaqəli obyektləri silin

Maraq xanası uğurla seqmentlərə bölündü, lakin bu, tapılan yeganə obyekt deyil. Şəklin sərhədinə qoşulmuş istənilən obyekt imclearborder funksiyasından istifadə edərək silinə bilər. Diaqonal əlaqələri aradan qaldırmaq üçün imclearborder funksiyasında əlaqəni 4-ə təyin edin.

Addım 6: Obyekti hamarlayın

Nəhayət, seqmentləşdirilmiş obyektin təbii görünməsi üçün almaz struktur elementi ilə təsviri iki dəfə aşındıraraq obyekti hamarlayın. Strel funksiyasından istifadə edərək almaz struktur elementini yaradın.

Addım 7: Seqmentasiyanı vizuallaşdırın

Maskanı orijinal şəkil üzərində göstərmək üçün labeloverlay funksiyasından istifadə edə bilərsiniz.

Seqmentləşdirilmiş obyekti göstərmək üçün alternativ üsul seqmentlənmiş xananın ətrafında kontur çəkməkdir. bwperim funksiyasından istifadə edərək kontur çəkin.


Biotexnologiyanın mühəndislik əsasları

2.71.3.1.1 Hüceyrə artımı

Hüceyrə artımı (reproduktiv artım və ya ciddi şəkildə hüceyrə canlılığı) metabolik aktivliyin və membranın bütövlüyünün mövcudluğunu nəzərdə tutur. Hüceyrə böyüməsi, lipid iki qatına və ya hüceyrədaxili zülallara daxil olaraq membranlara bağlanan boyaları izləməklə müəyyən edilə bilər. Kovalent etiketli hüceyrələr hüceyrə bölünməsindən sonra öz flüoresansını yarıya qədər azaldır, baxmayaraq ki, etiketlərin səbəb olduğu hüceyrə zədələnməsinə dair bəzi sübutlar var. Karboksiflüoresein diasetat süksinimidil esteri (CFSE) hüceyrələrə passiv şəkildə yayılır. Asetat qrupları hüceyrədaxili esterazlar tərəfindən yüksək flüoresan karboksiflüoresan süksinimidil esterini əldə edənə qədər rəngsiz və flüoresansızdır. Süksinimidil ester qrupu hüceyrədaxili aminlərlə reaksiyaya girərək hüceyrələr tərəfindən yaxşı saxlanılan flüoresan konjuqatlar əmələ gətirir [4]. CFSE-nin monitorinq üçün uyğun olduğu sübut edilmişdir Lactobacillus plantarum Hüceyrə bölgüsü, həmçinin gecikmə vaxtının təyini üçün alternativdir.

Bununla belə, bir çox hallarda hüceyrələrin zədələnməsi, yüksək qidalanma tələbləri və ya hüceyrə artım sürətinin aşağı olması nəticəsində görünən biokütlə və ya mikrokoloniyalar əldə etmək üçün uzun müddət inkubasiya ehtiyacı səbəbindən hüceyrə böyüməsinin özü aşkar edilə bilməz [9] . Bundan əlavə, hüceyrələr müvəqqəti olaraq reproduktiv qabiliyyətlərini itirə bilər, lakin sağ qala bilər və ya mədəniyyət şərtləri hüceyrə böyüməsini dəstəkləmək üçün optimal olmayan ola bilər. Buna görə də, ənənəvi mədəniyyət üsullarının uğuru çox vaxt böyümə şəraitinin uyğunluğundan asılıdır. Belə hallarda metabolik fəaliyyətin qiymətləndirilməsi nəzərə alınacaq uyğun bir alternativ ola bilər.


Mücərrəd

Sitat ölçüləri geniş istifadə olunur və sui-istifadə olunur. Biz sitatlar, h-indeksi, həmmüəllifliyə uyğunlaşdırılmış hm-indeksi, müxtəlif müəlliflik mövqelərindəki məqalələrə istinadlar və birləşmiş göstərici haqqında standartlaşdırılmış məlumatı təmin edən 100.000 ən yaxşı alimin ictimaiyyətə açıq məlumat bazasını yaratmışıq. Karyera boyu və bir illik təsir üçün ayrıca məlumatlar göstərilir. Öz-özünə sitat olan və olmayan ölçülər və sitatların sitat sənədlərinə nisbəti verilmişdir. Elm adamları 22 elmi sahəyə və 176 alt sahəyə təsnif edilir. Ən azı beş məqalə dərc etmiş bütün elm adamları üçün sahə və alt sahəyə xas faiz dərəcələri də təmin edilir. Karyera üzrə məlumatlar müqayisə üçün 2017-ci ilin sonuna və 2018-ci ilin sonuna qədər yenilənir.

Sitat: Ioannidis JPA, Baas J, Klavans R, Boyack KW (2019) Elmi sahə üçün şərh edilmiş standart sitat göstəriciləri müəllif bazası. PLoS Biol 17(8): e3000384. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000384

Nəşr olundu: 12 avqust 2019-cu il

Müəlliflik hüququ: © 2019 Ioannidis et al. Bu, Creative Commons Attribution Lisenziyasının şərtlərinə uyğun olaraq paylanmış açıq giriş məqaləsidir və orijinal müəllif və mənbənin qeyd edilməsi şərti ilə istənilən mühitdə məhdudiyyətsiz istifadə, paylama və reproduksiyaya icazə verir.

Maliyyələşdirmə: Stanforddakı Meta-Tədqiqat İnnovasiya Mərkəzi (METRICS) Laura və Con Arnold Fondu (JPAI-yə maliyyə) tərəfindən maliyyələşdirilib. JPAI-nin işi də Sue və Bob O'Donnell tərəfindən qeyri-məhdud hədiyyə ilə maliyyələşdirilir. Tədqiqatın dizaynında, məlumatların toplanmasında və təhlilində, nəşr etmək qərarında və ya əlyazmanın hazırlanmasında maliyyəçilərin heç bir rolu olmayıb.

Rəqabətli maraqlar: Müəlliflər heç bir rəqabət aparan maraqların olmadığını bəyan ediblər. JPAI PLoS Biology jurnalının redaksiya heyətinin üzvüdür. Jeroen Baas Elsevier əməkdaşıdır. Elsevier bu məlumatların mənbəyi olan Scopus-u idarə edir, həmçinin verilənlər bazası hazırda saxlandığı Mendeley Data-nı idarə edir.

Mənşə: peer nəzərdən keçirilir, istismara verilmir.

Sitat göstəricilərinin istifadəsi geniş yayılmışdır, lakin çətinliklərlə doludur. Bəzi problemlər sitatların və əlaqəli ölçülərin əsas olaraq nə demək olduğu və onların təsir və ya mükəmməllik ölçüsü kimi necə təfsir və ya yanlış şərh edilə biləcəyi ilə bağlıdır [1]. Bir çox digər problemlər texniki xarakter daşıyır və müxtəlif istiqamətlərdə standartlaşdırma və dəqiqliyin olmamasıdır. Bir neçə fərqli sitat verilənlər bazası mövcuddur, çoxlu ölçülər mövcuddur, istifadəçilər onları müxtəlif yollarla mənimsəyərlər, tərcümeyi-halı sənədlərində öz-özünə bildirilən məlumatlar çox vaxt qeyri-dəqiqdir və peşəkarcasına hesablanmır, öz-özünə sitatların işlənməsi qeyri-sabitdir və müxtəlif sitatlarla elmi sahələr arasında müqayisələr sıxlıqları zəifdir. Bildiyimizə görə, hər bir elmi sahədə ən çox istinad edilən bütün alimləri kifayət qədər reytinq dərinliyinə qədər sistematik şəkildə sıralayan geniş miqyaslı verilənlər bazası yoxdur, məsələn, Google Scholar alimlərə öz profillərini yaratmağa və onları ictimai paylaşmağa imkan verir, lakin hamısı deyil tədqiqatçılar profil yaratdılar. Clarivate Analytics hər il son onilliyin ən çox istinad edilən alimlərinin siyahısını təqdim edir, lakin bu sxem yalnız 21 sahədə elmin kobud təsnifatından istifadə edir və hətta ən son, genişləndirilmiş siyahıda cəmi 6000-ə yaxın alim var (https://hcr .clarivate.com/worlds-influential-scientific-minds), yəni elmi məqalələrin müəllifi olan insanların ümumi sayının 0,1%-dən azını təşkil edir. Üstəlik, bu mövcud reytinqlərdə özünə istinadlar istisna edilmir.

Biz bir çox texniki problemləri aradan qaldırmaq üçün bir həll təklif etməyə və elm üzrə kifayət qədər çox sayda ən çox istinad edilən alimlərin hərtərəfli məlumat bazasını təqdim etməyə çalışdıq. Burada, biz altı sitat göstəricisini (ümumi sitatlar Hirsch h-indeksinin həmmüəllifliyi ilə tənzimlənən Schreiber hm-indeksinin sayı) nəzərə alan birləşmiş göstərici üzrə sıralamalarına əsaslanaraq, bütün elmi sahələr üzrə ən çox istinad edilən 100.000 müəllifin məlumat bazasını tərtib etmək üçün Scopus məlumatlarından istifadə etdik. tək müəllif kimi məqalələrə sitatlar tək və ya birinci müəllif kimi məqalələrə sitatların sayı və tək, birinci və ya sonuncu müəllif kimi məqalələrə istinadların sayı) [2].

Kompozit göstəricinin arxasında duran metodologiya onun güclü tərəfləri və qalıq xəbərdarlıqları ilə birlikdə [2]-də artıq geniş şəkildə təsvir edilmişdir. Biz verilənlər bazasının iki versiyasını təklif edirik. Bir versiya (əlavə Cədvəl S1, http://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.1#file-ad4249ac-f76f-4653-9e42-2dfebe5d9b01) 22 il ərzində (1996-cı il yanvarın 1-dən) Scopus sitat məlumatlarından istifadə etməklə hesablanır. 31 dekabr 2017-ci ilə qədər 2018-ci il üçün tam məlumat 2019-cu ilin sonuna qədər mövcud olmayacaq). 1960-cı ildən 1995-ci ilə qədər nəşr olunan məqalələr üçün 1996-2017-ci illərdə alınan sitatlar da hesablamalara daxil edilir, lakin 1995-ci ilə qədər alınan sitatlar daxil edilmir. Buna görə də, bu versiya uzunmüddətli performansın ölçüsünü təmin edir və əksər canlı, aktiv elm adamları üçün bu, həm də onların karyera boyu təsirini əks etdirir və ya bunun çox yaxşı yaxınlaşmasıdır. Hesablamaların möhkəmliyini və etibarlılığını qiymətləndirmək üçün onlar ikinci, müstəqil platformada və bir qədər fərqli vaxt damğası olan (bir aydan az fərq) məlumat dəstində təkrarlanmışdır. Kompozit göstərici üçün iki müstəqil hesablama (r = 0.983) və ilk 1.000.000 müəllif üçün məqalələrin sayı (r = 0.991) arasındakı korrelyasiya hesablamaların dəqiq və sabit olduğunu təsdiqləyir.

Digər versiya (əlavə Cədvəl S2, http://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.1#file-b9b8c85e-6914-4b1d-815e-55daefb64f5e) bir təqvim ilində sitatlar üçün məlumatlardan istifadə etməklə hesablanır. Bu, son bir ildəki performans ölçüsünü təmin edir. Buna görə də, o, uzun illər aktiv işdə uzun sitat toplayan alimlərlə daha qısa müddət ərzində sitat toplaya bilən gənc alimlərlə müqayisə edərkən mövcud ola biləcək qərəzliyi aradan qaldırır, çünki o, yalnız bir il ərzində sitatların toplanmasına diqqət yetirir.

Qurulmuş verilənlər bazası hər bir alim üçün kompozitin hesablanmasında istifadə olunan altı göstəricinin hər biri üçün dəyərləri, eləcə də kompozit göstəricinin özünü göstərir və bütün göstəricilər öz-özünə istinadla və ya istinadsız verilir. İnstitusional mənsubiyyət və müvafiq ölkə 2018-ci ilin may ayına olan Scopus məlumatlarına əsasən ən son nəşrlər əsasında təxmin edilir. Buna görə də elm adamlarının bir neçə qurumda çalışmış olmasına baxmayaraq, yalnız bir mənsubiyyət təmin edilir. Buna baxmayaraq, onların müxtəlif qurumlardakı bütün işləri onların müəllif qeydlərində saxlanılır.

Həddindən artıq öz-özünə istinadlar və “sitat təsərrüfatları” (bir-birinin məqalələrinə kütləvi şəkildə istinad edən müəlliflərin nisbətən kiçik qrupları) sitat göstəricilərini saxta və mənasız edir və biz belə halları müəyyən etməyin yollarını təklif edirik. Biz həmin məqalənin hər hansı müəllifinin məqaləyə öz-özünə istinadlarını istisna edən məlumatları və ayrıca bütün sitatlar daxil olmaqla məlumatları təqdim edirik, məsələn, əgər məqalədə 12 müəllif varsa və o, 102 sitat alıbsa, lakin 24/102 (ortaq) )orijinal məqalənin bu 12 müəllifindən ən azı birinin müəllifi, yalnız 102 − 24 = 78 sitat sayılır. 1996–2017-ci illər üzrə ən yaxşı 100.000 müəllif arasında öz-özünə istinadların median faizi 12.7% təşkil edir, lakin elm adamları arasında çox dəyişir (kvartallararası diapazon, 8.6%–17.7%, tam diapazon 0.0%–93.8%). 2017-ci ilin bir illik məlumatları üçün ən yaxşı 100.000 müəllif arasında öz-özünə istinadların median faizi 9.2% təşkil edir (kvartallararası diapazon, 4.8%–14.7%, tam diapazon 0.0%–98.6%). Öz-özünə sitatların çox yüksək nisbəti ilə biz hər hansı sitat göstəricilərindən istifadə etməməyi məsləhət görürük, çünki həddindən artıq öz-özünə sitat digər saxta xüsusiyyətləri də xəbər verə bilər. Bunlar hər bir müəllif üçün ayrı-ayrılıqda araşdırılmalıdır və sadəcə olaraq öz-özünə sitatların silinməsi kifayət etməyə bilər [3]. Göstərici olaraq, yalnız 1996–2017 və 2017-ci illərə aid məlumatlar üçün ən yaxşı 100.000 müəllif arasında müvafiq olaraq 1.085 və 1.565 müəllifin özünə istinadları >40%, müvafiq olaraq 8.599 və 8.534 müəllifin isə öz-özünə istinadları25 var.

Biz həmçinin sitat yazılarının sayı və sitatların sayına bölünməsi ilə bağlı məlumatları təqdim edirik. Karyera boyu məlumat dəstində 5,709 müəllif və bir illik məlumat dəstində 7,090 müəllif 2-dən çox nisbətə malikdir. Yüksək əmsallar bu müəlliflərin daha dərindən qiymətləndirilməsinə layiqdir. Bəzən bu, eyni müəllifin az sayda məqaləsinin birlikdə istinad edilməsinin ümumi olduğunu əks etdirə bilər. Alternativ olaraq, onlar saxta “sitat təsərrüfatlarının” vəziyyətlərinə işarə edə bilərlər.

Hər bir alim üçün biz onun nəşrlərinin ən ümumi elmi sahəsini və iki ən ümumi elmi alt sahəsini, hər biri üçün faizlə birlikdə təqdim edirik. Bütün elmlər 22 böyük sahəyə (məsələn, Kliniki Tibb, Biologiya) bölünür və bunlar daha sonra Science-Metrix jurnal təsnifat sisteminə [4] (http://science-metrix.com/?q) uyğun olaraq 176 alt sahəyə bölünür. =az/təsnifat). Beləliklə, istifadəçilər alimləri altı ölçünün və ya mürəkkəb göstəricinin hər birinə görə sıralaya bilər və istədiyiniz oxşarlığın müxtəlif səviyyələri üçün reytinqi oxşar elmi sahəyə və ya ən yüksək alt sahəyə malik alimlərlə məhdudlaşdıra bilər.

Ayrı bir fayl (əlavə Cədvəl S3, http://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.1#file-e30a1e62-daf4-49f1-b1ca-484a979f6500) Scopus-da ən azı beş nəşr etmiş müəlliflərin ümumi sayını sadalayır. sənədləri təqdim edir və bunu ən ümumi nəşr sahələrinə görə bölür (yuxarıda qeyd olunan 22 sahə və 176 alt sahə üçün). Ümumilikdə 6.880.389 alim ən azı beş məqalə dərc etdirib. Ən yaxşı 100.000 müəllifin hər biri öz işinin aid olduğu ən ümumi sahəyə və ya alt sahəyə təyin edilə bildiyi üçün, eyni əsas sahəyə təyin edilmiş müəlliflər arasında onların hansı jurnallarda dərc etdiklərinə əsasən reytinq əldə edilə bilər, məsələn, bir alim immunologiyanın alt sahəsində 120,051 alim arasında müəyyən metrikdə 256-cı yerdədir. Buna görə də, alim immunologiyada həmin göstəriciyə görə müəlliflərin ilk 0,21%-i (256/120,051) sırasındadır.

Bütün 6.880.389 alim üçün Cədvəl 1-də 22 sahənin hər birinə uyğun olaraq ümumi sitatların və kompozit sitat indeksinin karyera boyu 25, 50, 75 və 90 faizlik göstəriciləri göstərilir. Cədvəl S3 176 alt sahənin hər biri üçün eyni məlumatı (95-ci və 99-cu faizlə birlikdə) təqdim edir. Beləliklə, müxtəlif sahələrin nisbi sitat sıxlığını görmək olar. Üstəlik, ən azı beş məqalə dərc etdirmiş hər hansı bir alim Scopus-dan sitat gətirdiyi məlumatlara əsasən öz sahəsində və ya alt sahəsində bu standart faizlərə qarşı sıralana bilər.

Ümumi sitatlar öz-özünə sitatlar daxildir.

Mövcud sıralama sistemləri adətən tək sahələrə fokuslanır (məsələn, iqtisadiyyat üzrə müəlliflərin sıralanması https://ideas.repec.org/top/ tərəfindən həyata keçirilir) və çoxsaylı metriklərdən daha çox məqalələrin və ümumi sitatların sayından istifadə edir. Onlar həmçinin öz-özünə sitat gətirmə hadisələrini də nəzərə almırlar. Buna baxmayaraq, verilənlər bazalarımız hələ də kompozit göstəricinin arxasında olan metodologiyanı təsvir edərkən ətraflı müzakirə edilmiş məhdudiyyətlərə malikdir [2]. Bir daha diqqətli olmalıyıq ki, 1996-cı ildən əvvəlki sitatlar təhlilimizdə yoxdur. Ümumilikdə, bütün karyera göstəriciləri gənc alimləri əlverişsiz vəziyyətdə qoyur. Birillik ölçülər bu problemin çox hissəsini aradan qaldırır, baxmayaraq ki, yenə də gənc alimlərin nəşr tarixi daha azdır və buna görə də 2017-ci ildə istinad edilə bilən daha az məqalə var. Biz ilk (ən erkən) nəşr ilini və sonuncu ilin ( daha yeni) hər bir müəllifin indeksləşdirilmiş nəşri.

Alimlərin nəşrləri Scopus verilənlər bazasından “müəllif profili” alqoritmi [5] tərəfindən yaradılan kurasiya edilmiş profillər və profillərin birləşməsindən formalaşan müəllif profillərindən istifadə etməklə çıxarılır. 2017-ci ildə Scopus tərəfindən bildirilən dəqiqlik və geri çağırma 98% dəqiqlik (yəni, orta hesabla, profildə birləşdirilmiş nəşrlərin 98%-i bir və eyni şəxsə aiddir) orta hesabla 93,5% (yəni, orta hesabla 93,5%) olub. eyni şəxsin bütün nəşrləri bir profildə birləşdirilir) qiymətləndirmədə tam nəşr tarixinin toplandığı və Scopus profillərində mövcud olanlarla müqayisə edilən >6000 müəllifdən ibarət nümunənin əl ilə qiymətləndirilməsindən istifadə edilmişdir. Dəqiqlik/xatırlatma 2019-cu ilin aprel ayına olan məlumata görə, 99,9% və >94% səviyyəsində daha yüksəkdir və istifadə edilən qızıl dəst indi də >10,000 müəllif qeydləri ilə daha böyükdür. Buna baxmayaraq, bir neçə elm adamının işləri hələ də Scopus-da çoxsaylı müəllif qeydlərinə bölünür, lakin o zaman belə, bir qeyd adətən sitatların ən böyük payını daşıyır. Biz 1996-2017-ci illər kompozit göstəricisinə görə ilk 1.000.000 qeyd arasından 500 müəllif qeydindən ibarət təsadüfi bir nümunəni dərindən araşdırdıq və hər biri iki qeydə bölünmüş 13 müəllif tapdıq. Mümkündür ki, ən çox istinad edilən/ən məhsuldar müəlliflərin bölünmüş qeydlərə sahib olma şansı daha yüksək ola bilər. 1996–2017-ci illər üçün kompozit göstərici baxımından ilk 150-lik arasında biz ilk 1.000.000 rekord arasında iki rekordu olan 20 və üç rekordu olan üç nəfəri tapdıq. Bununla belə, bütün hallarda, ən yaxşı rekord sitatların böyük əksəriyyətini tutdu və 11/23 üçün əlavə rekord(lar) hətta ilk 100,000 arasında da deyildi. Eyni ada malik bəzi digər elm adamları eyni qeyddə birləşdirilə bilər, lakin ümumilikdə, Scopus-da anlaşılmazlıq bu baxımdan nəzərəçarpacaq dərəcədə yaxşılaşmışdır və bu cür əsas səhvlər hazırda çox nadirdir. Bəzi Çin və Koreya adları üçün hələ də daha çox rast gəlinə bilər. Üst alt sahələr bitişik olmadıqda, məsələn, diabet və hissəciklər fizikası kimi qeyri-münasib birləşmədən şübhələnmək olar.

H-index kimi bəzi sitat göstəriciləri çox populyardır, lakin bütün tək göstəricilərin çatışmazlıqları var. Praktiki məqsədlər üçün adətən hər biri alimin elmi təsirinin fərqli aspektini vurğulayan bibliometrik göstəricilər toplusunun olması arzu edilir [6]. Biz müntəzəm olaraq belə bir yanaşma tətbiq etmək üçün vasitələri təklif edirik. Qeyd edək ki, kompozit göstəricinin altı komponenti ortoqonal deyil, öz aralarında korrelyasiyaya malikdir. Bəzi bibliometriya mütəxəssisləri əlaqəli ölçüləri ehtiva edən kompozitlərə üstünlük verə bilməzlər və onların hər birini müstəqil olaraq yoxlamağa üstünlük verə bilərlər. Məlumat bazalarımız da bu yanaşmaya imkan verir.

Təqdim etdiyimiz məlumat dəstləri həm də alimləri iki yüzə yaxın sahənin istinad standartlarına yerləşdirməyə imkan verir. Yenə də bəzi elm adamları fərqli sitat sıxlığına malik olan çox kiçik alt-sahələrdə işləyə bilərlər. Üstəlik, çox erkən karyera alimləri üçün hər hansı sitat göstəricilərinin məhdud istifadəsi olardı, çünki bu tədqiqatçılar hələ çox nəşr etməmiş ola bilər və onların məqalələrində sitatlar toplamaq üçün vaxt olmayacaq.

Sitat bazası müntəzəm olaraq yenilənə bildikdə ən faydalıdır. Biz həmçinin burada illik intervalla yenilənmiş məlumatları təqdim edirik. 22 aprel 2019-cu ildə yayımlanan vaxt möhürülənmiş Scopus məlumat dəstindən istifadə edərək, 2018-ci ilin sonuna qədər (2017-ci ilin sonuna fərqli olaraq) karyera boyu məlumatlar üçün eyni dəqiq təhlilləri təkrarladıq. Ən yaxşı 100.000-ci sırada yer alan elm adamları haqqında məlumatlar verilir. əlavə Cədvəl S4-də (http://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.1#file-bade950e-3343-43e7-896b-fb2069ba3481). Göründüyü kimi, iki məlumat dəsti arasında korrelyasiya son dərəcə yüksəkdir və alimlərin böyük əksəriyyəti öz reytinqlərini çox dəyişmir. Bir nümunə olaraq, əlavə Cədvəl S5 (http://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.1#file-5d904ef8-fc87-4dbf-aaa7-ad33db9ac561) 100 müəllifdən təsadüfi seçmə üçün sıralamasını təqdim edir. öz-özünə istinadlar istisna olmaqla, kompozit indeks əsasında ilk 100.000-də olanlar. 100 nəfərdən 93-ü hər iki qiymətləndirmədə ilk 100.000-ə daxil olub. Digər beş nəfər bir qiymətləndirmə ilə ilk 100,000-ə çox yaxın idi, digər qiymətləndirmədə isə ilk 100,000-in aşağı sonunda idi. Təvazökar dərəcədə daha böyük fərqləri olan digər ikisi hələ də bütün müəlliflər arasında faiz dərəcələri baxımından çox dəyişməyib, faiz sıralamasında müvafiq olaraq 1% və 2% dəyişikliklər. Bu dəyişikliklərin hər ikisi sadəcə sitatların hesablanması deyil, məqalələrin müəllif qeydinə daxil edildiyi düzəlişlərlə əlaqədar idi. Elm adamlarının böyük əksəriyyəti üçün, ehtimal ki, faiz dərəcəsinin əhəmiyyətli dərəcədə dəyişməsi uzun illər çəkə bilər, buna görə də tərtib etdiyimiz cari verilənlər bazası yeni yeniləməyə ehtiyac duyulmazdan əvvəl daha geniş ictimaiyyət tərəfindən bir neçə il mənalı şəkildə istifadə edilə bilər. Biz verilənlər bazalarını tamamilə açıq, pulsuz ictimai istifadə üçün Mendeley Datasında elektron cədvəllər kimi təqdim edirik. Formula web saytı yaratmaq əvəzinə elektron cədvəllər yüklənə, axtarıla və elm adamları tərəfindən istədikləri tərzdə təhlillər üçün uyğunlaşdırıla bilər. Üstəlik, faiz məlumatı təkcə ilk 100.000-lik deyil, hər hansı bir elm adamı üçün sahə üzrə xüsusi reytinqin yerləşdirilməsi üçün istifadə edilə bilər.

Ümid edirik ki, standartlaşdırılmış, sahə annotasiyalı məlumatların mövcudluğu sitat göstəricilərinin sui-istifadəsi zamanı geniş yayılmış xam paxlaların sayılması ilə bağlı bəzi ciddi səhvlərdən qaçaraq, ölçülərdən daha incə istifadəyə nail olmağa kömək edəcək. Sitat ölçüləri daha sistemli, daha az səhvə meylli və daha uyğun, kontekstdən asılı olaraq və sahəyə uyğunlaşdırılmalı, həmçinin öz-özünə sitatların silinməsinə və sitat təsərrüfatlarının aşkarlanmasına imkan verən şəkildə istifadə edilməlidir.


Yeni Koronavirus SARS-CoV-2-nin Yeni Şəkilləri Artıq Mövcuddur

Bu skan edən elektron mikroskop şəkli SARS-CoV-2 (sarı) - həmçinin 2019-nCoV kimi tanınır, COVID-19-a səbəb olan virus - ABŞ-da bir xəstədən təcrid olunmuş, becərilmiş hüceyrələrin (mavi/çəhrayı) səthindən çıxmışdır. laboratoriyada.

Bu skan edən elektron mikroskop görüntüsündə SARS-CoV-2 (sarı) - həmçinin 2019-nCoV kimi tanınır, COVID-19-a səbəb olan virus - ABŞ-da bir xəstədən təcrid olunmuş, becərilmiş hüceyrələrin (mavi/çəhrayı) səthindən çıxmışdır. laboratoriyada.

NIAID-in Montana ştatının Hamilton şəhərində yerləşən Rocky Mountain Laboratories (RML) 11 fevral 2020-ci il çərşənbə axşamı günü skan edən və ötürücü elektron mikroskoplarında yeni koronavirusun (SARS-CoV-2, əvvəllər 2019-nCoV kimi tanınan) şəkillərini hazırladı. SARS- CoV-2, 2019-cu ilin dekabrında Çinin Wuhan şəhərində ilk dəfə aşkarlanandan bəri qlobal ictimai sağlamlıq vəziyyətinə çevrilən COVID-19 xəstəliyinə səbəb olur. RML müstəntiqi, Ph.D. Emmie de Wit, virus nümunələrinin bir hissəsi olaraq təqdim etdi. Tədqiqatları zamanı mikroskopist Elizabeth Fischer şəkilləri hazırladı və RML vizual tibb sənəti ofisi şəkilləri rəqəmsal olaraq rəngləndirdi.

Qeyd edək ki, görüntülər MERS-CoV (2012-ci ildə ortaya çıxan Yaxın Şərq tənəffüs sindromu koronavirusu) və ya orijinal SARS-CoV-dən (2002-ci ildə ortaya çıxan ağır kəskin respirator sindromlu koronavirus) çox da fərqlənmir. Təəccüblü deyil: Koronavirusların səthindəki sünbüllər bu virus ailəsinə adını verir - latınca "tac" mənasını verən corona və hər hansı bir koronavirusun əksəriyyəti taca bənzər bir görünüşə sahib olacaq.

Bu şəkillər NIAID Flickr səhifəsində pulsuz yüksək qətnamə ilə yükləmək üçün ictimaiyyətə təqdim olunur. NIAID, Flickr təsvirinin təsvirində başqa cür qeyd edilmədiyi təqdirdə, şəkillərdən istifadə edən hər kəsdən NIAID-RML-ə müraciət etməyi xahiş edir.


Microsoft Excel: Şəkili hüceyrəyə necə daxil etmək olar

S. Excel-də xanaya şəkil daxil etmək mümkündürmü (yəni xananın üstündə üzən deyil)?

A. Bəli, siz Excel xanasına aşağıdakı şəkildə şəkil daxil edə bilərsiniz. Şəkili Excel-ə yapışdırın, sonra şəklin ölçüsünü dəyişdirin və aşağıda göstərildiyi kimi onu xananın üzərinə sürükləyib buraxın. Sonra, şəklin üzərinə sağ vurun və açılan menyudan Şəklin Formatını seçin və nəticədə yaranan dialoq qutusunda Ölçü və Xüsusiyyətlər sekmesini seçin və Xüsusiyyətlər bölməsində Hüceyrələrlə köçürün və ölçün etiketli radio düyməsini yoxlayın, sonra OK düyməsini basın.


Bundan sonra, digər cərgələr və ya xanalar daxil edildikdə, silindikdə və ya köçürüldükdə xananın mövqeyi dəyişsə belə, şəkil həmin xanada yerləşəcək. Bundan əlavə, hücrənin eni və ya hündürlüyü tənzimləndikcə şəkil böyüyəcək və ya daralacaq. Bu həll işçi şəkillərini Excel əsaslı təşkilat diaqramına daxil etmək və ya inventar elementlərinin şəkillərini iş vərəqinizə daxil etmək üçün istifadə edilə bilər. Nümunə olaraq, aşağıda təqdim olunan itlər övladlığa götürmə agentliyinin övladlığa götürülə bilən itlərin siyahısını necə saxlaya biləcəyinə dair iş vərəqidir. Bu iş vərəqində, məlumatlar çeşidlənsə və ya sətirlər köçürülsə belə, Şampın şəkli onun bitişik məlumatı ilə eyni cərgədə qalacaq.


Son xəbərlər:

Südün sirlərini açmaq

PhD tələbəsi Sarah Nyquist, ana südünün hüceyrə tərkibi kimi reproduktiv sağlamlığın az öyrənilmiş sahələrinə hesablama üsullarını tətbiq edir.

Sarah Nyquist biologiyaya ilk girişini orta məktəb illərində genomika üzrə qabaqcıl Eric Lander tərəfindən tədris olunan onlayn MIT kursunu keçən zaman aldı. Başlanğıcda nə gözləyəcəyinə əmin olmayan o, tez biologiyanı ən sevimli fənn kimi kəşf etdi. O, köhnə PCR aparatı və yeməkxana tərəvəzlərindən başlayaraq tapa biləcəyi hər şeyi sınaqdan keçirməyə başladı.

Nyquist kollecə biologiya ixtisası kimi daxil oldu, lakin tezliklə kompüter elmində kurs işinin daha praktik üslubuna yönəldi.


Çapraz jurnal kolleksiyası
Təkamül işığında

Minion: Qısa oxunan barkodlama üçün portativ uzun-oxuyan sekvenserdən sui-istifadə etməklə biomüxtəliflik tədqiqatının demokratikləşdirilməsi

Tüp qurdlarının genomik tədqiqi növlərin ekstremal dərin dəniz mühitlərinə necə uyğunlaşdığına dair ipuçlarını ortaya qoyur

Resurs çatışmazlığı olan bölgələrdə real vaxt rejimində bitki xəstəliklərinin diaqnostikası çağırışına cavab vermək

İllik Jurnal Metrikləri

Sürət
Yalnız nəzərdən keçirilmiş əlyazmalar üçün ilk qərara 58 gün
Bütün əlyazmalar üçün ilk qərara 21 gün qalır
Təqdimatdan qəbula qədər 134 gün
Qəbuldan dərc olunana qədər 30 gün

İstifadəsi
1.586.098 Endirilmə
6,044 Altmetrik qeydlər


T hüceyrəsinin tibbi tərifi

T hüceyrəsi: İmmunitet sistemi üçün əsas əhəmiyyət kəsb edən və adaptiv toxunulmazlığın əsasını təşkil edən ağ qan hüceyrəsi növü, orqanizmin spesifik patogenlərə qarşı immun reaksiyasını uyğunlaşdıran sistem. T hüceyrələri hədəfə alınan işğalçıları axtarıb məhv edən əsgərlər kimidir.

Yetişməmiş T hüceyrələri (T-kök hüceyrələri adlanır) boyundakı timus vəzinə miqrasiya edir, burada onlar yetişir və müxtəlif növ yetkin T hüceyrələrinə diferensiallaşır və timozin adlı hormona və digər amillərə cavab olaraq immunitet sistemində aktivləşirlər. Bədənin öz toxumalarına qarşı potensial olaraq aktivləşən T-hüceyrələri bu yetişmə prosesi zamanı normal olaraq öldürülür və ya dəyişdirilir (“aşağı tənzimlənir”).

Yetkin T hüceyrələrinin bir neçə fərqli növü var. Onların bütün funksiyaları məlum deyil. T hüceyrələri immun cavabı daha da stimullaşdıran interleykinlər kimi sitokinlər adlanan maddələr istehsal edə bilər. T-cell activation is measured as a way to assess the health of patients with HIV/AIDS and less frequently in other disorders.

T cell are also known as T lymphocytes. The "T" stands for "thymus" -- the organ in which these cells mature. As opposed to B cells which mature in the bone marrow.


Videoya baxın: DBMS Predavanja - Baze i pohrana podataka I dio (Iyul 2022).


Şərhlər:

  1. Amhlaoibh

    Bağışlayın, mən sizi kəsirəm, amma fikrimcə, bu mövzu bu qədər aktual deyil.

  2. Briant

    Bu, diqqətəlayiqdir, olduqca dəyərli cavabdır

  3. Hoc

    Əla ideyanı ziyarət etdi

  4. Blar

    Mükəmməl, hər şey ola bilər



Mesaj yazmaq