7 класс углубленное изучение макарычев: Алгебра. 7 класс. Углубленный уровень. Учебное пособие

Содержание

Об УМК Алгебра. Макарычев Ю.Н.(7-9) Углублённый уровень

Линия учебно-методического комплекта (УМК) по алгебре (углублённый уровень) Ю.Н. Макарычев и др. 7-9 классы

Авторы: Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов

Учебники включены в Федеральный перечень учебников в 2018 году. Данная линия УМК по алгебре является устоявшимся курсом, используемым в учебном процессе уже более 20 лет. Для вхождения в перечень они были переработаны.

В состав УМК входят:

Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов «Алгебра». 7 класс

Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов «Алгебра». 8 класс

Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов «Алгебра». 9 класс

электронная форма учебника,
сборник рабочих программ,
методические рекомендации.

В учебниках были учтены современные тенденции в образовании. Упражнения направлены не только на закрепление учебного материала, но и на развитие творческих способностей учащихся, интереса к предмету, к самостоятельному поиску и открытиям.

Упражнения, разнообразные по тематике, степени трудности и методам решения успешно готовят учащихся к итоговой аттестации в 9 классе.

Учебный комплект был доработан в соответствии с примерной программой для классов с углублённым изучением математики. Были дополнены линии в учебниках, такие как историко-культурная, стохастическая (элементы математической статистики), включены сведения из раздела «Логика и множество». А также усилена теоретико-множественная линия, добавлены упражнения развивающего характера.

«Методические рекомендации» содержат основные требования к учащимся, методические рекомендации к каждому пункту учебников с распределением задачного материала, указания к разделу учебника «Задачи повышенной трудности», рекомендации по проектной деятельности учащихся, а также примерную рабочую программу с разными вариантами тематического планирования.

Особенности линии УМК:

отличная база для углублённого изучения алгебры,
сбалансированное развитие всех линий школьного курса алгебры, сквозная система повторения,

расширение традиционных учебных тем за счёт теоретико-множественной и вероятностно-комбинаторной линий школьного курса математики,

обстоятельность, логическая стройность, завершенность объяснительных текстов, их научность и доступность;
тщательный подбор упражнений, достаточный для успешного усвоения теоретического материала и закрепления практических навыков.

ГДЗ Решебник Учебник (Углубленный уровень) Алгебра 7 класс Макарычев

Алгебра 7 классУчебник (Углубленный уровень)Макарычев, Миндюк, Нешков, Феоктистов«Мнемозина»

Классическая математика как школьная дисциплина подразделяется на два типа: алгебра и геометрия. Несмотря на то, что алгебра усваивается учениками средней школы лучше, так как там господствуют в основном практические знания, предмет все равно вызывает множество вопросов и недопониманий — вот почему для учеников

7 класса был издан решебник к учебнику «Алгебра 7 класс Учебник (Углубленный уровень) Макарычев, Миндюк, Нешков, Феоктистов Мнемозина».

ГДЗ — это возможность для учащегося проверить свою работу раньше, чем она окажется у преподователя. Книга абсолютно не вызывает сомнений — она разработана в соответствии с учебным планом и разделами учебника.

Преимущества решебника

ГДЗ служит дополнением к школьным пособиям и всегда находится под рукой. Это несомненно удобно и для родителя — на проверку домашнего задания уходит гораздо меньше времени и сил, ведь теперь ребенок проверяет работу самостоятельно.

К положительным сторонам книги также можно отнести следующее:

Доступное объяснение к решениям.
Успеваемость ребенка возрастает за счет устранение пробелов при изучении предмета.
Решебник воспитывает в ребенке самостоятельность, отныне ему не обязательно интересоваться мнением других при выполнении заданий и сомневаться в правильности ответов.

В чем заключается необходимость ГДЗ

Помимо ответов, книга содержит объяснения к решению заданий, которые поймут все ученики, несмотря на успеваемость и склад ума. Он прост в обращении как для учащихся, которые хорошо усваивают материал и хотят перестраховаться при получении ответов, так и для тех, для кого изучение алгебры кажется невыполнимой задачей.

Задания:

Решение

ГДЗ решебник по алгебре 7 класс Макарычев углубленное изучение

Здесь представлены ответы к учебнику для углубленного изучения по алгебре 7 класс Макарычев Ю.Н., Миндюк Н.Г., Нешков К.И., Феоктистов И.Е. 2013 . Вы можете смотреть и читать онлайн (без скачивания) с компьютера и мобильных устройств.

Выберите номер задания

1-300 »

301-600 »

301(251)б 302(252)б 303(253)в 304(254) 304аб 305абвгде 306 308 309 310 311абвг 312абв, 312абв 313абв 313в 314аб 315абвг 316а 316абвг 316бвг 317абвг 318аб 319аб 320аб, 320аб 321аб 322, 322 326(277)аб 326(277)вг 330абв 331 331(278)абв 332(279)абв 333(280) 333абвг 334абвгде 335абвг 335де 336абвг 337абв 337г 338(285)аб 338абвг 339(286)аб 339абвгде 34(32)аб 34(32)вг 340аб 340вг 341аб 342 342(288)аб 342(288)вг 342аб 343 343(289)аб 344 344(290) 344(290)а 345(291)а 345абвгд 345ежз 346(292)а 346(292)б 346абвг 347(293)аб 347(293)вг 348(294)абе 348(294)вгд 348аб 349 350аб 351а 357абв 357где 358(297)а 358(297)б 358аб 358в 359абв 359е 360аг 361абв 361г 362абвг 363аб 367абв 368абв 369абв 370абв 371б 372абв 372г 373аб 374 391аб 400аб 402 403dult 403аб 404аб 405аб 410абвг 410вг 413аб 413вг 414в 415 416а 416б 419аб 420 422аб 423аб 423б 423в 423вг 424а 424вг 425а 425б 426 427 428абвгде 432абвг 433абвгде 434аб 435абв 436аб 437аб 438абвг 439абвжзи 440а 441аб 442абв 443абв 444аб 444вг 445аб 445бвг 453ежзи 454вг 455абв 455в 455г 456абв 457а 457б 458а 459в 460б 461вг 462д 463абв 464а 464б 465аб

467г, 467г 468г 469, 469 470г 471ав 471г 472а 472б 472г 474аб 475а 476г 477г 478г 480г 481аб 482б 482в 482г 483б 483в 483г 484аб 485в 485г 491 492 494 495 497, 497 501 502 503 505а 505б 506, 506 508 51(47)абвгде 511 513 521 538а 538вг 539а 539вг 540а 540б 540вг 543 545вг 546 547абв 549, 549 550 554 555 562абжзи 562где 563абд 563вг 564абвгде 565где 567вг 568дежз 570абв 570г 571абв 572абв 578аб 578вг 579абвг 579дежз 580а 580де 580ежз 581в 582вг 583абвг 584аб 585абвг 588ав 589а 590 591а 591б 592ав 593 594гд 595бг 596абвг 598, 598 599, 599

601-1126 »

ГДЗ по Алгебре 7 класс Макарычев (Углубленный уровень)

ГДЗ по алгебре 7 класс Макарычев (углубленное изучение) – это сборник правильных ответов, который разработан в поддержку учащихся. В пособии собраны готовые решения, благодаря которым семиклассник может провести самопроверку, подготовиться к предстоящей проверочной, закрепить изученный материал, а также разобрать новый параграф. Если по какой-то причине ученик пропустил несколько занятий, восполнить пробелы в знаниях ему также поможет данное руководство. Отличительной особенностью решебника является онлайн-режим. За счет этой функции он доступен в интернете с любого устройства. Под рукой достаточно иметь телефон, чтобы открыть онлайн-ключи. Это удобно и практично, т. к. теперь не придется повсюду ходить с книжным изданием. Электронная версия давно заменила печатные варианты.

Как пользоваться ГДЗ по алгебре за 7 класс учебник с углубленным изучением Макарычева

При использовании онлайн-сборника стоит обратить внимание на то, что бездумное списывание онлайн-ответов может только снизить успеваемость. Прежде чем применять такой задачник на практике, необходимо самостоятельно проработать заданные упражнения, предварительно изучив теоретические аспекты курса. Если какое-то уравнение или пример оказался слишком сложным, лучше еще раз обратиться к теории и попробовать снова прорешать номер.

Учебно-методический комплекс окажет неоценимую помощь тем, кто:

не уверен в своих вычислениях;
сомневается по поводу оформления упражнения;
не до конца понял объяснения учителя;
не усвоил некоторые темы в прошлом и т. д.

Воспользоваться онлайн-справочником могут даже преподаватели. С его участием они легко проштудируют накопившиеся за неделю тетради школьников, что значительно сэкономит время. Освободившийся от работы вечер теперь можно потратить на отдых или занятие любимым делом. Так, решебник по алгебре для 7 класса (авторы: Макарычев, Миндюк, Нешков, Феоктистов) станет верным другом и помощником не только для обучающихся, но и учителей-предметников. Каждому УМК предоставит ту услугу, в которой он нуждается.

На седьмой ступени обучения дети изучают арифметику и геометрию отдельно. Математика на этом этапе разделяется на два самостоятельных предмета, поэтому и нагрузки, соответственно, становится больше. На освоение этих дисциплин школьникам отводится больше академических часов. А некоторые учащиеся даже начинают готовиться к будущим выпускным экзаменам в это время. И это вполне разумно, т. к. такой метод позволит на ранних этапах выучить весь необходимый курс, а в будущем не возникнет потребности в репетиторах и факультативах. Помочь в самоподготовке может сборник с готовыми домашними заданиями. Используя онлайн-решения в качестве образца, можно отрабатывать номера, которые вызывает особые трудности. В равной степени ученики смогут контролировать любое выполнение, так что не придется постоянно ждать помощи со стороны, вы сами определите, когда будет удобно заниматься.

Какими плюсами обладают ГДЗ по алгебре за седьмой класс Макарычева (Углубленный уровень)

Многие взрослые недооценивают роль онлайн-решебника в жизни школьника. Мамы и папы считают, что такой вид деятельности только расслабляет подростка, однако это вовсе не так. Конечно, если регулярно копировать упражнения из сборника, то это очень повлияет как на познания учащегося, так и на его оценки. Но если корректно использовать данное руководство, то проблем в обучении никаких не возникнет.

Справочник обладает рядом достоинств, о которых знают далеко не все:

круглосуточное функционирование сайта;
простая и понятная навигация;
строка для быстрого поиска других изданий;
подробно расписанные номера по действиям;
наличие необходимых комментариев;
оформление в соответствии с ФГОС;
постоянное обновление интернет-материалов;
наличие всех заполненных таблиц.

Данный список можно продолжать бесконечно, потому что как в учебном, так и в техническом плане этот онлайн-помощник выделяется. Минусом только является неправильное применение онлайн-пособия, но здесь задача родителей как раз и стоит в том, чтобы объяснить своим детям, как обращаться с такими «подсказками».

Какие разделы охватывает решебник по алгебре для 7-го класса (Макарычев, Миндюк, Нешков, Феоктистов)

Онлайн-ГДЗ имеют такое же содержание, что находится в основной книге:

выражения с переменными;
тождественные преобразования;
среднее арифметическое, размах и мода;
медиана как статистическая характеристика и др.

Благодаря универсальности интернет-издания каждый может использовать его по своему назначению. Оно поможет как отстающим ученикам, так и круглым отличникам. Для последних это не просто шпаргалка, а ценный обучающий инструмент.

Решебник по Алгебре за 7 класс Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, И.Е. Феоктистов на Гитем ми

авторы: Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, И.Е. Феоктистов.

Готовые домашние задания (ГДЗ) поалгебре предназначен для учеников 7 класса, изучающих предмет на углубленном уровне. Авторами методического пособия выступили Макарычев Ю. Н. и Миндюк Н. Г. Приведенные правильные ответы и полезные комментарии помогают легко и быстро понимать сложные задачи и решать примеры. При усложненном характере изучения предмета расширяется перечень тем, которые необходимо освоить рядовому школьнику физико-математического учебного заведения, а также в среднем усложняются дифференцированные задания.

Содержание пособия

Школьная программа по алгебре знакомит вашего ребенка с такими важными понятиями, как простейшие функции и виды многочленов. Изучаются свойства степеней с натуральными показателями, а также очень подробно рассматривается линейные графики. Ученики научатся систематически предсказывать ключевые точки и визуализировать функций с независимой переменной, возведенной во вторую и в третью степени. Книга снабжена большим количеством графиков и вспомогательных формул преобразования.

Важно место уделено формулам сокращенного умножения. Их можно использовать для выполнения многочисленных аналитических преобразований, а также разложения на множители многочленов (полиномов). Приобретя новые необходимые знания, школьники смогут решать уравнения и системы линейных уравнений с использованием графического способа.

Характеристика пособия

Авторами гарантировано полноценное соответствие приведенных номеров, задач и упражнений требованиям федерального образовательного стандарта (ФГОС). Материалы задачника широко используются ведущими российскими преподавателями общеобразовательных школ и репетиторами.

Используя ГДЗ онлайн, школьник будет успешно выполнять следующие задачи:

выполнять задания на дом;
готовиться к контрольным, самостоятельным и тестовым работам;
повторять ранее пройденные темы;
почувствовать себя более уверенно в математике.

Книга рекомендована как ученикам, так и школьным преподавателям для создания авторских методик обучения. Дополнительные книги к указанному курсу вы можете увидеть ниже.

(PDF) Нахождение пополам почти идеального графа.

V. GURUSWAMI, Y. MAKARYCHEV, P. RAGHAVENDRA, D. STEURER, Y. ZHOU

Варианты и заявки на формулировку

UGC в [10] должны были показать, что нахождение среза на

больше чем 1 −o (

√

ε) на графике со значением Max-Cut

(1 − ε) (т. е. улучшая вышеупомянутую гарантию производительности

алгоритма GW по существу

исходно), вероятно, будет сложно.Этот результат был усилен в [11] до оптимальной границы 1 −O (

√

ε), и эта статья

также показала, что коэффициент аппроксимации 0,878 является наилучшим возможным при UGC. (Эти результаты

основывались, помимо UGC, на наиболее удачной гипотезе Ста-

, которая была доказана вскоре после

в [12].)

Есть много других работ по Max Cut, в том числе

алгоритмов, которые улучшают алгоритм GW для определенных диапазонов оптимального значения и разрыва целочисленности.

конструкции, демонстрирующие ограничения подхода

на основе SDP.Эта длинная линия работы над Max Cut

завершилась в статье [13], в которой был получен точный разрыв интегральности

и кривая порога аппроксимации как

как функция оптимального значения резки.

Максимальное деление пополам. Давайте рассмотрим тщательно переработанную задачу под названием Max Bisection, которая представляет собой Max Cut

с глобальным условием «сбалансированного разреза». В задаче Max

Bisection, заданной в качестве входных данных графа с четным числом вершин

, цель состоит в том, чтобы разделить вершины

на две равные части, при этом максимизируя долю разрезаемых ребер

.Несмотря на тесную связь с Max Cut, глобальное ограничение

в Max Bisection существенно меняет его char-

acter, а известные алгоритмы приближения

Max Bisection имеют более слабые гарантии.

В то время как Max Cut имеет коэффициент приближения 0,878 al-

горифм [6], наиболее известный коэффициент приближения для

Max Bisection равен 0,7027 [4], улучшая предыдущие

границы 0,6514 [5], 0,699 [17] и 0,7016 [7].

С точки зрения результатов неприблизимости, известно

, что Max Bisection не может быть аппроксимирован множителем более 15/16, если NP ⊆

γ> 0

TIME (2

)

[9]. Обратите внимание, что этот коэффициент твердости

немного лучше, чем коэффициент неприближенности 16/17, известный для

Max Cut [8,16]. Простое приближение, сохраняющее уменьшение

из Max Cut, показывает, что Max Bisection составляет

не легче приблизить, чем Max Cut (уменьшение

— это просто взять две непересекающиеся копии экземпляра Max Cut

).Следовательно, коэффициент твердости 0,878 Unique-Games

для Max Cut [11] также применяется для сечения Max Bi-

. Далее, учитывая граф, который имеет деление пополам

, отсекающее 1 −ε ребер, Unique-Games сложно найти

пополам (или даже любое другое разбиение), разрезая

1 — O (

√

ε) ребер.

Интригующий вопрос заключается в том, действительно ли Max Bisection

сложнее аппроксимировать, чем Max Cut (так что глобальное условие

действительно меняет сложность проблемы

), или существуют алгоритмы для Max

Bisection, которые соответствуют (или хотя бы приблизиться) то, что

известно по Max Cut.

Ни один из ранее известных алгоритмов

для Max Bisection [4,5,7,17] не гарантирует

нахождения деления пополам, разрезающего большинство ребер, даже если

граф имеет почти идеальное деление пополам. обрезка (1 — ε)

кромок (в частности, они могут не обрезать даже 75%

кромок). Эти алгоритмы основаны на округлении

векторного решения полубесконечного программирования на разрезе (например, с помощью случайной гиперплоскости

разреза) с последующим уравновешиванием разреза путем перемещения

вершин с более низкой степенью сторону в меньшую сторону.После

, первого шага, большая часть кромок обрезается, но шаг перебалансировки lat-

ter приводит к значительным потерям в количестве обрезанных кромок

. Фактически, как мы проиллюстрируем на простом примере

в Разделе 2, стандартный SDP для

Max Bisection имеет большой разрыв в целостности: оптимум SDP

может быть 1, тогда как каждое деление пополам может сократить только менее 0,95. фракция краев.

Таким образом, интересный «качественный» вопрос:

можно ли эффективно найти почти полное деление пополам

, когда обещано, что оно существует.Формально задаем

следующий вопрос.

Вопрос 1.1. Существует ли алгоритм полиномиального времени

, который по заданному графику G = (V, E) с решением Max Bisection

значения (1 — ε) находит деление пополам значения

(1 — g (ε)), где g (ε) → 0 при ε → 0?

Обратите внимание, что без ограничения пополам мы можем

достичь g (ε) = O (

√

ε), а когда ε = 0, мы можем найти

пополам, разрезающие все ребра (см. Подробнее в пункте

раздела 2).Таким образом, в этом вопросе

подчеркивается роль как глобального ограничения, так и «шума»

(т.е. необходимо удалить долю ребер ε, чтобы сделать

входным графом двудольным) в сложности задачи

Наши результаты. В этой статье мы даем альтернативный ответ на поставленный выше вопрос

, доказывая следующую теорему

Теорема 1.2. Существует алгоритм рандомизированного полинома

, который дает взвешенный по ребрам граф G

с решением Max Bisection со значением

(1 — ε) находит

Обратите внимание, что для задачи минимизации количество обрезанных ребер

, глобальное условие действительно имеет большое значение: Min

Cut разрешимо полиномиально, тогда как Min Bisection — сложное NP-

Значение разреза в графе, взвешенном по ребрам, определяется как

вес ребер, пересекающих разрез, деленный на общий вес

всех ребер.

322

Oracle Enterprise Manager Cloud Control: архивные обзоры и цены

Каков наш основной вариант использования?

Мы являемся торговым посредником Oracle, и я работал с разными клиентами, использующими это решение. Этот обзор в значительной степени основан на опыте использования этого решения одним из моих клиентов.

Это решение позволяет клиентам контролировать и управлять всей ИТ-инфраструктурой Oracle с единой консоли. Многие клиенты хотят консолидировать свою инфраструктуру; они получают больше услуг по поддержке, производительности и безопасности, потому что чем больше вы консолидируете, тем лучше предоставляются услуги и тем выше окупаемость инвестиций. Клиенты, получившие наибольшую выгоду, полностью консолидированы с использованием системы хранения Oracle, оборудования Oracle, баз данных Oracle и приложений Oracle.

В случае увеличения нагрузки существует единая точка обслуживания. Когда используется сочетание технологий, возникают проблемы со службами, и это причина того, что унифицированная платформа выгодна.

Как это помогло моей организации?

Это решение предназначено для обслуживания критически важных бизнес-приложений, которых иногда бывает много. После настройки это решение поможет администраторам централизовать управление средой.

С версией 12c он позволяет не только администрировать, но и предоставляет ценную информацию о физическом сервере. Сюда входит такая информация, как использование ЦП, хранилище, рабочая нагрузка, а также сведения об операционной системе.

В конечном итоге это решение обеспечивает централизацию всего. Администраторы уведомляются о соответствующих проблемах, поэтому местный администратор может решить проблему. Это означает, что выявление и устранение проблемы происходит довольно быстро.

До создания единой точки управления ИТ-службы не всегда могли быстро найти проблему.Например, это может произойти из-за операционной системы, загрузки ЦП или, возможно, оборудования. Вам не обязательно знать, что произошло в окружающей среде.

Что самое ценное?

Текущая версия этого решения имеет расширяемую архитектуру, которая рассчитана не только на поддержку пользователей, но и на оборудование, включая хранилище, а также все приложения, которые вы реализуете. Были улучшены безопасность и отчетность.

Наиболее ценной особенностью является то, что у вас есть центральная линия управления через консоль для администраторов. Это очень большое преимущество.

Он также дает ценную информацию обо всем, что вы делаете, в том числе об использовании памяти и хранилища.

Что нужно улучшить?

Поскольку это решение обеспечивает понимание всех областей в ИТ-стеке, оно выиграет от повышения безопасности. Это серьезная проблема для наших клиентов.

Стоимость лицензий необходимо снизить, поскольку они дороги и отпугивают многих клиентов от Oracle. Это прискорбно, потому что продукты Oracle дают заказчику то, что ему нужно. В случае этого решения оно является необязательным, а не встроенным в Oracle 12c. Имея это в виду, стоимость должна быть ниже, иначе многие пользователи не примут продукт.

Одно предложение, которое я имею для продавца, — убедиться, что его отдел продаж имеет технические знания о продуктах, которые они продают.Некоторые клиенты ошибались в выборе определенных продуктов, потому что отдел продаж не понимал их полностью. Oracle необходимо искать людей, обладающих сильными навыками как в продаже, так и в реализации технологии.

Как долго я использую раствор?

Примерно два года.

Что я думаю о стабильности решения?

Первый выпуск версии 12c содержал ошибки. Однако многие из них были исправлены, и второй выпуск стал намного стабильнее.

С товаром проблем нет. Единственная проблема возникает из-за необходимости выполнять резервное копирование и восстановление всей производственной среды.

Что я думаю о масштабируемости решения?

Это решение отличается высокой масштабируемостью. Нет ограничений на количество узлов, которые вы сможете отслеживать.

Обычно после завершения установки клиенты не расширяют возможности использования продукта.

Как работает служба поддержки клиентов и техническая поддержка?

Я лично не пользуюсь техподдержкой этого решения.Кроме того, я не слышал никаких сообщений от моих клиентов о качестве их местных служб поддержки. Часто я бываю в поездках, чтобы выполнить полное развертывание. После завершения развертывания я обычно не получаю ответа от клиентов. При необходимости они сами занимаются поддержкой Oracle.

Я трачу некоторое время на обучение администраторов, чтобы помочь им сориентировать их в отношении продукта, и они довольны этим, но обычно я не слышу отзывов, выходящих за рамки этого.

Какое решение я использовал ранее и почему я переключился?

До текущей версии мой клиент использовал версию 11g.

Как прошла первоначальная настройка?

Это простой продукт, и во время его развертывания не возникло никаких проблем. Имейте в виду, что этот продукт развертывается только после того, как все остальное было настроено в среде. Когда все остальное будет запущено, это решение поможет вам все контролировать. Это не сложная установка.

Обычно это однодневное развертывание, в зависимости от сложности среды и количества агентов, которые вы собираетесь отслеживать.В моей среде было всего три или четыре агента, поэтому мне потребовался всего один день, чтобы развернуть кластер из четырех узлов. В моем случае агенты были только для мониторинга, поэтому мне не пришлось беспокоиться о конфигурации. Это было не так сложно, как я ожидал.

Я заранее выполнил несколько инсталляций на своем сайте. Обычно перед развертыванием на объекте заказчика я работаю с решениями в своей тестовой среде. Это упростило развертывание. Кроме того, этот конкретный заказчик уже использовал предыдущую версию Oracle, поэтому мне было комфортно со всеми технологиями, которые там были.

А как насчет группы внедрения?

Я занимался внедрением этого решения для своего клиента.

Какова была наша рентабельность инвестиций?

Мой клиент абсолютно уверен в окупаемости инвестиций. В конце концов, решение проблем становится намного проще. Существует единая консоль управления, и даже группа поддержки Oracle может получить к ней доступ, чтобы быстро исправить ситуацию. Время обработки решения проблемы определенно улучшено.

Каков мой опыт с ценообразованием, стоимостью установки и лицензированием?

Затраты на лицензирование в основном слишком высоки.В частности, на африканском рынке компании испытывают большие трудности с расходами на ИТ.

Какие еще решения я оценил?

С нашим заказчиком напрямую связались представители Oracle и предложили рассмотреть возможность использования Oracle Grid Control. Вместо Grid Control они выбрали Oracle Cloud Control. Это было реализовано сразу после обновления до версии 12c.

Какой еще совет я могу дать?

Я считаю, что этот продукт в высшей степени завершен, потому что он указывает почти на все в окружающей среде.Это включает оборудование, операционную систему, базу данных и приложения. Основные пользователи этого решения — системные администраторы.

Существует проблема при обновлении предыдущей версии, такой как 11c, до версии 12c. Это связано с тем, что в версии 12c есть новый элемент управления Enterprise Manager Control, который ограничен с точки зрения функций, но содержит функции для администраторов для поддержки ИТ-сред клиентов и обеспечения бесперебойной работы.

Многие из моих клиентов не хотели обновляться сразу после выхода версии 12c.Скорее, им было удобнее ждать второго релиза. Благодаря этому многие клиенты в Восточной Африке начали адаптироваться к новой среде. Большинство ошибок, которые присутствовали в первом выпуске, были исправлены во втором.

Есть некоторые клиенты, которых разочаровывает то, как часто появляются основные выпуски этого решения. Кажется, что почти каждые два года на рынок выходит новый продукт. Некоторые клиенты жаловались, например, на то, что скоро будет выпущена новая версия, но они еще не обновились до текущей версии.В нашей области одна из самых больших проблем заключается в том, что клиентам требуется много времени, чтобы принять некоторые из новых технологий. Иногда, когда они понимают преимущества и особенности нового продукта, уже слишком поздно.

Некоторые клиенты спрашивали о резервном копировании и восстановлении, а также о том, сможет ли это решение восстановить после потери данных. Это то, что зависит от политики клиента. Разные клиенты будут пробовать разные решения для резервного копирования, такие как моментальные снимки, или использовать подход высокой доступности, который интегрирует Oracle Data Guard с Real Application Clusters (RAC) или Oracle GoldenGate.Решение Cloud Control отвечает за управление всем в среде, поэтому оно не контролирует резервное копирование и восстановление. Скорее, он упрощает управление сервисами, средой и рабочей нагрузкой приложений.

В этой отрасли также существует проблема, связанная с нехваткой людей на предпродажной основе, которые имеют технический опыт работы с продуктами. Из-за этого некоторые клиенты заблуждаются. Мой совет — убедитесь, что вы поговорите с кем-то с таким опытом, прежде чем предлагать какое-либо решение.

Таким образом, я очень рекомендую это решение. Как инженер, на протяжении многих лет я обнаружил, что мониторинг многих сервисов и приложений является очень громоздким и беспокойным. Становится трудным достичь вашего SLA или целевого уровня обслуживания. Но с Oracle Cloud Control вы можете достичь своих целей SLA.

Я бы оценил это решение на девять из десяти.

Раскрытие информации: Моя компания поддерживает деловые отношения с этим поставщиком, но не является клиентом: Торговый посредник.

% PDF-1.4 % 1 0 объект > поток 2016-11-29T10: 35: 15-05: 00 Microsoft® Office Word 20072021-12-09T16: 51: 19-08: 002021-12-09T16: 51: 19-08: 00iText 4.2.0 от 1T3XTapplication / pdf

IV Столяров

uuid: 2f33bac8-80da-4f99-b934-2ad809004bafuuid: 12ecd8f2-9c0d-4d5c-bc82-6e65a46f1a2buuid: 2f33bac8-80da-4F99-b934-2ad809004BA07BA05B05B05B03B03DB0352B0352 30 Adobe Bridge CS6 (Windows) / метаданные конечный поток эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > поток xX͎6SH ~ «gvhoEԢ {^ %% Җm6MMvG (} y9R} mKBxó8DQ শ ٪ D,; Rʠ) xz 2% V \,` yB] WOn: 9G8; a {.ЭQyçG2lHN8r ~ PM

ДНК-сборка для считывания хранения данных по нанопорам

Abstract

Синтетическая ДНК становится привлекательным субстратом для хранения цифровых данных благодаря своей плотности, прочности и актуальности в биологических исследованиях. Основная проблема в том, чтобы сделать хранение данных ДНК реальностью, заключается в том, что считывание ДНК обратно в данные с использованием секвенирования путем синтеза остается трудоемким, медленным и дорогостоящим процессом. Здесь мы демонстрируем успешное декодирование 1,67 мегабайт информации, хранящейся в коротких фрагментах синтетической ДНК, с использованием портативной платформы для секвенирования нанопор.Мы разрабатываем и проверяем стратегию сборки для хранения ДНК, которая резко увеличивает производительность секвенирования нанопор. Важно отметить, что эту стратегию сборки можно распространить на любое приложение, которое требует секвенирования нанопор малых ампликонов ДНК.

Тематические термины: Биотехнология, секвенирование, нанотехнология ДНК, наноразмерные материалы

Введение

Цифровая революция привела к экспоненциальному росту электронных хранилищ данных. За последние три десятилетия объем цифровой информации удваивался каждые 2 раза.5 лет, и ожидается, что к 2040 году он достигнет 375 эксабайт ^{¹, ²}. Хотя не все данные нужно хранить, но значительную их часть нужно хранить. В ожидании этого значительного увеличения спроса на хранение данных синтетическая ДНК широко изучалась как многообещающий носитель для хранения архивных данных ^{¹, ³ — ¹¹}. ДНК предлагает возможности сверхвысокой плотности информации порядка сотен петабайт на грамм ^{⁶, ⁸} и при надлежащих условиях она может сохранять информацию в течение миллионов лет ^{¹⁰, ¹²}.Кроме того, технологии, обеспечивающие высокопроизводительное чтение и запись синтетической ДНК, быстро развивались параллельно с наступлением революции в области геномики ^¹³. Тем не менее, некоторые проблемы остаются нерешенными, прежде чем хранилище ДНК сможет удовлетворить существующий спрос на хранилище данных и превратиться в экономичную альтернативу кремнию.

Секвенирование ДНК используется для считывания информации, закодированной в ДНК, обратно в цифровые биты. В настоящее время секвенирование путем синтеза (SBS), коммерчески доступное компанией Illumina, является ведущей технологией высокопроизводительного секвенирования ^¹³.В предыдущей работе мы продемонстрировали возможность записи более 200 мегабайт информации примерно в 2 миллиарда нуклеотидов при восстановлении всех данных с использованием произвольного доступа без каких-либо битовых ошибок с использованием технологии Illumina SBS ^⁷. Наша группа и другие продемонстрировали произвольный доступ путем селективной ПЦР-амплификации данного файла без необходимости читать все данные, хранящиеся в конкретном пуле ДНК ^{³, ⁵, ⁸, ⁹}. Несмотря на низкий уровень ошибок и высокую пропускную способность, технология SBS имеет несколько недостатков в контексте хранения ДНК.В его нынешнем виде он требует громоздких и дорогих инструментов, а доступ к данным секвенирования откладывается до завершения всего цикла секвенирования.

Секвенирование нанопор, коммерческое использование которого осуществляется Oxford Nanopore Technologies (ONT), предлагает альтернативу секвенированию, которая является портативной, недорогой и удобной для автоматизации, что дает лучший вариант для считывающей головки в реальном времени системы хранения молекул ^{¹⁴–¹⁸}. В частности, ONT MinION представляет собой четырехдюймовое устройство с питанием от USB, содержащее массив из 512 датчиков, каждый из которых подключен к четырем биологическим нанопорам, способных производить до 15 гигабайт выходного сигнала секвенирования на каждую проточную ячейку.Каждая нанопора встроена в электрически стойкую искусственную мембрану. Во время секвенирования одна нить ДНК проходит через пору, что приводит к изменению тока через мембрану. Этот электрический сигнал обрабатывается в реальном времени для определения идентичности последовательности нити ДНК. В контексте хранения ДНК секвенирование в реальном времени дает возможность секвенировать до тех пор, пока не будет получено достаточное покрытие для успешного декодирования, без необходимости ждать завершения всего цикла секвенирования.Более того, секвенирование нанопор предлагает четкую дорожную карту масштабируемости пропускной способности одного устройства за счет увеличения количества пор, что очень важно для жизнеспособности хранения данных ДНК.

Секвенирование нанопор представляет собой уникальную проблему для декодирования информации, хранящейся в синтетической ДНК. В дополнение к значительно более высокому уровню ошибок по сравнению с SBS, нанопорное секвенирование коротких фрагментов ДНК приводит к более низкой производительности секвенирования из-за неэффективного использования пор. Предыдущая работа Язди и др. al. продемонстрировали рабочий процесс хранения ДНК, в котором 17 уникальных больших фрагментов ДНК (~ 1000 п.н.) для файла размером 3 КБ были синтезированы, а затем секвенированы и декодированы с использованием платформы ONT MinION ^⁹. Однако существующие масштабируемые подходы к записи синтетической ДНК основаны на параллельном синтезе миллионов коротких олигонуклеотидов (т.е. длиной 100–200 оснований), где каждый олигонуклеотид содержит часть закодированного цифрового файла. Мы обнаружили, что секвенирование таких коротких фрагментов приводит к значительно более низкой пропускной способности секвенирования в ONT MinION. Это ограничение препятствует масштабируемости секвенирования нанопор для приложений хранения ДНК.

В этой работе мы демонстрируем подход к декодированию информации, хранящейся в ДНК, который сочетает в себе произвольный доступ, сборку ДНК и секвенирование нанопор. Всего мы усилили, объединили и успешно декодировали три файла общим объемом 1,67 мегабайта цифровой информации, хранящейся в 111499 олигонуклеотидах (рис.). Наша работа приводит к увеличению на 2 порядка продемонстрированной способности секвенирования и декодирования с использованием секвенирования нанопор для приложения хранения ДНК. Наша реализация секвенирования в реальном времени для хранения ДНК обеспечивает более быструю и гибкую альтернативу декодированию цифровых файлов, закодированных в ДНК, где секвенирование может выполняться до тех пор, пока не будет достигнуто достаточное покрытие для декодирования.Для достижения этого мы реализуем стратегию, которая обеспечивает как произвольный доступ, так и молекулярную сборку данного файла ДНК, хранящегося в коротких олигонуклеотидах (150 п.н.), в большие фрагменты ДНК, содержащие до 24 олигонуклеотидов (~ 5000 п.н.). Мы оцениваем сборку Гибсона и полимеразную цепную реакцию с перекрытием-удлинением (OE-PCR) как подходящие альтернативы для итеративной конкатенации и амплификации нескольких олигонуклеотидов для создания больших считываний секвенирования. Для декодирования файлов мы реализуем консенсусный алгоритм, способный обрабатывать высокий уровень ошибок, связанных с секвенированием нанопор.Мы демонстрируем этот подход путем усиления, сборки и секвенирования четырех различных файлов, хранящихся в ДНК, со значительным увеличением емкости (оснований / проточная ячейка) и общей пропускной способности (оснований в секунду). Мы декодируем файлы с минимальным охватом последовательности всего 22 ×, по сравнению с 36 × в нашей предыдущей работе ^⁷. Кроме того, нашу стратегию конкатенации сборки Гибсона можно распространить на любое приложение для секвенирования коротких ампликонов, где желательна более высокая производительность секвенирования нанопор.

Обзор рабочего процесса хранения данных ДНК. a Процесс кодирования начинается с преобразования нескольких цифровых файлов в 150-нуклеотидные последовательности ДНК и отправки их для синтеза. Каждый файл имеет уникальные адреса последовательностей на 5′- и 3′-концах каждого олигонуклеотида для поиска с произвольным доступом. Используя праймеры для ПЦР, содержащие комплементарные выступающие последовательности, конкретный файл можно амплифицировать и объединить в длинные двухцепочечные молекулы ДНК, подходящие для секвенирования ONT Nanopore.После упорядочивания для декодирования выбранного файла используется подмножество операций чтения с высокой точностью. b Наша стратегия сборки и декодирования позволила успешно декодировать 1,67 МБ цифровой информации, хранящейся в ДНК, с помощью секвенирования нанопор. Наша работа представляет собой улучшение на 2 порядка продемонстрированной способности к декодированию с использованием секвенирования нанопор для хранения ДНК. c Схема цикла до. Секвенирование нанопор позволяет в реальном времени оценить охват для декодирования цифровых файлов, хранящихся в ДНК.Это позволяет пользователю генерировать считывания до тех пор, пока покрытие не станет достаточным для успешного декодирования. После декодирования другой файл может быть упорядочен в той же проточной ячейке, или цикл секвенирования может быть остановлен и возобновлен позже. d Четыре разных файла, закодированных в ДНК, были амплифицированы, собраны и секвенированы с использованием платформы ONT MinION. Мы реализовали ПЦР с перекрывающимся расширением и сборку Гибсона для создания сборок из 6, 10 или 24 фрагментов для каждого файла

Результаты

Последовательная сборка Гибсона для поиска файлов хранилища ДНК

Общий выход и качество цикла секвенирования нанопор зависят от от молекулярного размера ДНК, подлежащей секвенированию.Молекулы ДНК перемещаются через пору со скоростью 450 оснований в секунду, в то время как порой может потребоваться от 2 до 4 секунд, чтобы захватить и занять следующую молекулу ДНК. Следовательно, короткие молекулы ДНК со временем приводят к увеличению количества незанятых пор, что увеличивает скорость утилизации электролита над мембраной. Это приводит к более быстрой потере полярности и снижению производительности секвенирования и общей пропускной способности. По оценкам ONT, оптимальный размер ДНК для максимизации результатов секвенирования составляет около 8 килобайт, а минимальный размер — 200 оснований.Ниже 200 баз обнаружение событий и вызов базовых станций невозможны. Следовательно, основанная на ПЦР стратегия произвольного доступа для секвенирования файлов, закодированных в 150 п.н. ДНК-олигонуклеотидами, привела бы к очень низкому результату секвенирования и ограниченным возможностям декодирования.

Таким образом, мы применили последовательную сборку Гибсона для сборки больших считываний секвенирования из коротких ампликонов с целью обеспечения более высокой пропускной способности секвенирования нанопор (рис.). Сборка Гибсона — это изотермический метод с использованием одной реакции для сборки нескольких последовательностей ДНК, впервые разработанный Дэниелом Гибсоном и др.al. в 2009 году ^¹⁹. С тех пор он стал фундаментальным инструментом для сборки синтетических генных конструкций в молекулярном клонировании и синтетической биологии благодаря своей модульности и простоте использования ^{²⁰ — ²²}. Мы изменили назначение этого инструмента для хранения ДНК, чтобы обеспечить сборку и произвольный доступ к цифровым файлам, закодированным в пулах ДНК, содержащих несколько файлов в миллионах олигонуклеотидов.

Произвольный доступ и последовательная стратегия Гибсона для хранения ДНК. a Наша последовательная стратегия сборки Гибсона обеспечивает произвольный доступ и конкатенацию любого конкретного файла из пула олигонуклеотидов ДНК. Мы продемонстрировали сборку до 24 фрагментов, выполнив две последовательные сборки из 6 и 4 фрагментов соответственно. b Сначала данный файл амплифицируется с помощью ПЦР с использованием праймеров, специфичных для его адреса (AD1 и AD2) и содержащих перекрывающиеся выступающие последовательности (Xn). Для сборки из трех фрагментов проводят три отдельные реакции ПЦР-амплификации, каждая из которых содержит пары праймеров с разными выступами на основе конструкции последовательной сборки (X1 и X2 *, X2 и X3 * и X3 и X4 *).После амплификации продукты очищают и объединяют с помощью сборки Гибсона. Сборочный продукт может состоять из любой комбинации олигонуклеотидов в данном пуле файлов, разделенных упорядоченными выступами с постоянной направленностью (например, X1-AD1-Payload1-AD2-X2-AD1-Payload2-AD2-X3-AD1-Payload3-AD2- Х4). Затем этот продукт амплифицируют с использованием праймеров, специфичных для концов сборки (X ₁ и X ₄ *), и его можно использовать в качестве исходного материала для второй сборки. c Распределение размеров при гель-электрофорезе, соответствующее амплификации с помощью ПЦР сборки Гибсона из 6 фрагментов.Ожидаемый размер коридора — 1110 б.п. d Распределение размеров при гель-электрофорезе, соответствующее ПЦР-амплификации второй сборки Гибсона из 24 фрагментов. Ожидаемый размер полосы — 4590 б.п. Правильный фрагмент был экстрагирован из геля и использован для секвенирования нанопор.

Наш процесс декодирования начинается с пула синтетической ДНК, содержащего несколько файлов. Каждый файл в пуле олигонуклеотидов состоит из набора олигонуклеотидов из 150 оснований с уникальными 20-нуклеотидными последовательностями на их 5′- и 3′-концах для поиска с произвольным доступом на основе ПЦР (т.е.е., идентификатор файла) и полезную нагрузку из 110 нуклеотидов, кодирующую цифровую информацию. Чтобы амплифицировать конкретный файл, реакции ПЦР проводятся с наборами праймеров, предназначенными для амплификации идентификатора файла, что позволяет производить поиск произвольного доступа (рис.). Чтобы обеспечить сборку, каждый файл амплифицируется с помощью нескольких реакций ПЦР, где каждая реакция ПЦР содержит наборы праймеров с одним и тем же идентификатором файла, но с последовательно перекрывающимися выступами ДНК, так что амплифицированные фрагменты могут быть объединены в сборке Гибсона на более позднем этапе.Следовательно, количество реакций ПЦР зависит от выбранного размера сборки для файла.

Конструирование выступающей последовательности

выполняли с использованием программного обеспечения термодинамического моделирования нуклеиновых кислот (NUPACK ^²³), чтобы избежать праймеров с самосвязывающимися структурами и перекрестных помех между ортогональными выступами среди других ограничений (дополнительный рисунок ²). Во-первых, мы сгенерировали случайный набор 30-нуклеотидных последовательностей ДНК с содержанием GC от 40% до 60%, избегая при этом 4-нуклеотидных повторов G или C.Впоследствии мы использовали NUPACK для оценки вероятности внутримолекулярной вторичной структуры и выбрали те последовательности с минимальной вторичной структурой. Этот этап отбора был необходим для проведения реакций ПЦР с сопоставимой эффективностью амплификации, что облегчило создание фрагментов сборки. Затем мы оценили наш набор выступающих праймеров на ортогональность, оценив вероятность связывания по всем парам праймеров. Основываясь на этом отображении перекрестных помех, мы выбрали подмножество праймеров, которые демонстрируют минимальные перекрестные помехи между всеми парами.Мы повторили этот процесс для создания выступов для каждого нового собираемого файла, поскольку каждый файл содержал разные последовательности праймеров (дополнительная таблица ¹). Мы ожидаем, что выбор подмножества выступающих последовательностей с минимальными перекрестными помехами может привести к более высокой эффективности в процессе сборки. Мы использовали этот метод проектирования последовательности ДНК для создания выступающих последовательностей для каждой сборки файла.

После амплификации ПЦР каждого файла с соответствующими парами прайминга продукты ПЦР объединяют, очищают с помощью магнитных шариков и объединяют в реакцию сборки Гибсона.Во время реакции Гибсона экзонуклеаза создает одноцепочечные 3′-выступы, которые обеспечивают отжиг фрагментов, которые имеют общую комплементарность на одном конце, в то время как полимераза заполняет пробелы в каждом отожженном фрагменте. Наконец, ДНК-лигаза запечатывает трещины в собранной ДНК. Затем продукт сборки Гибсона амплифицируют с использованием праймеров, соответствующих уникальным выступающим последовательностям, присутствующим на концах продукта сборки. Мы реализовали этот подход для создания сборки из 6 фрагментов для каждого файла.Используя электрофорез в агарозном геле, мы обнаружили, что амплифицированный продукт сборки Гибсона имел ожидаемый размер (1110 пар оснований) с очень небольшими количествами вторичных продуктов (рис.).

Чтобы сгенерировать еще более длинные фрагменты, мы выполнили вторую итерацию сборки Гибсона. Первый продукт сборки амплифицировали с помощью ПЦР с использованием праймеров, содержащих второй набор комплементарных выступов в отдельных реакциях ПЦР. Как и в случае первой сборки, продукты ПЦР очищали, объединяли в реакцию сборки Гибсона и амплифицировали с использованием праймеров, соответствующих уникальным последовательностям, присутствующим на концах продукта сборки.Мы реализовали этот подход для создания второй сборки из 4 фрагментов, в результате чего в конечном продукте были получены 24 фрагмента каждого отдельного олигонуклеотида. Используя электрофорез в агарозном геле, мы обнаружили, что амплифицированный второй продукт сборки имел ожидаемый размер (4590 пар оснований). Однако мы также наблюдали значительные количества более коротких фрагментов ДНК, которые, по-видимому, соответствуют меньшим размерам сборки (рис.). Фрагмент правильного размера экстрагировали из геля и использовали в качестве исходного материала для секвенирования нанопор ONT.

Мы реализовали последовательную сборку Гибсона и секвенирование нанопор в трех файлах: изображение космического челнока (Shuttle, 115 килобайт), изображение Земли, полученное с миссии Apollo 17 (Apollo, 1,5 мегабайта), и изображение Леонардо да. Витрувианский человек Винчи (Витрувианский, 132 килобайта). У Витрувианского человека была кодировка, допускающая наличие гомополимеров в последовательности ДНК, в то время как в двух других файлах этого не было. Файл Space-Shuttle и файл Apollo были объединены в сборки из 24 фрагментов, в то время как файл гомополимера был объединен в сборку из 6 фрагментов.В предыдущей публикации нашей группы мы продемонстрировали успешное декодирование всех этих файлов без сборки с использованием платформы секвенирования Illumina ^⁷.

Последовательная сборка Гибсона позволяет объединять ампликоны ДНК с идентичными праймерными участками в более крупные фрагменты ДНК. Размер сборки определяется количеством фрагментов с уникальными дополнительными выступами на каждом конце. Кроме того, поскольку продукт сборки содержит уникальные последовательности на своем конце, конечный этап амплификации может быть нацелен на предполагаемую сборку.Кроме того, мы продемонстрировали, что этот процесс может быть итеративным: продукт первой сборки может затем стать исходным фрагментом для второй сборки. Несмотря на то, что подготовка образцов важна, мы обнаружили, что этот подход является гибким и надежным для сборки олигонуклеотидов из разных файлов.

Объединение полезной нагрузки с использованием OE-PCR

Хотя последовательная сборка Гибсона может объединять несколько олигонуклеотидов, мы обнаружили, что сложно собрать более шести фрагментов в одной реакции.Мы наблюдали, что относительная доля побочных продуктов увеличивалась с увеличением количества попыток фрагментов в сборке. Поскольку все фрагменты в сборке содержат консервативную область идентификатора файла, возможно, что спаривание оснований в этой области привело к образованию этих побочных продуктов. Кроме того, итеративная стратегия сборки Гибсона требует серьезной подготовки образцов, что затрудняет ее применимость в рабочем процессе сквозного хранения ДНК.

В качестве альтернативы сборке Гибсона мы исследовали использование ПЦР с перекрывающимся удлинением (OE-PCR) для сборки нескольких олигонуклеотидов в более крупные фрагменты ДНК (рис.и Дополнительная таблица ²). В контексте молекулярного клонирования OE-PCR используется как простой подход для вставки фрагментов ДНК в плазмиды или для объединения различных фрагментов генов вместе ^{²⁴, ²⁵}. Чтобы перепрофилировать этот подход для хранения ДНК, наша стратегия сначала разбивает фрагменты ДНК фиксированного размера файла на несколько групп, где каждая группа имеет уникальный передний идентификатор и уникальный задний идентификатор. На первом этапе ПЦР перекрывающиеся последовательности между каждой группой ДНК могут быть созданы с помощью праймеров, содержащих 5′-выступ, комплементарный молекуле, к которой он присоединен (рис.). Все амплифицированные группы ДНК смешивают вместе, и группы ДНК с перекрывающимися областями могут быть объединены вместе с помощью ПЦР с N циклами (N равно количеству групп ДНК). Наконец, самые внешние праймеры используются для выборочной амплификации полной длины многократно слитой ДНК.

Стратегия произвольного доступа и OE-PCR для хранения ДНК a Сначала цифровой файл кодируется с использованием кода Рида – Соломона для повышения устойчивости к ошибкам. Затем двоичные данные разбиваются на полезные нагрузки фиксированного размера и отображаются на нуклеотиды ДНК длиной 110 п.н. с адресной информацией (Addr).Эти фрагменты ДНК разделены на несколько групп, каждой группе присваиваются уникальные праймеры в качестве идентификатора группы (идентификатор передней группы FGID, идентификатор задней группы BGID). b Для извлечения конкретного файла каждую группу амплифицируют с праймерами, содержащими выступы, перекрывающиеся с праймерами каждой смежной группы. Впоследствии все группы могут быть объединены и амплифицированы с использованием праймеров, соответствующих концу (например, FGID в группе 1 и BGID в группе 3), чтобы сформировать продукт сборки с использованием ПЦР с удлинением путем перекрывания. c Следы биоанализатора, соответствующие сборке группы 1–2–3 (дорожка 1), группы 4–5–6 (дорожка 2), группы 7–8–9 (дорожка 3) и групп с 1 по 10 (дорожка 4). Мы не обнаружили наблюдаемых побочных продуктов в сборке до 10 групп, демонстрирующих масштабируемость этого подхода

Мы выбрали текстовый файл, соответствующий 365 Foreign Dishes (Dishes, 32 kB), старинной книге, первоначально опубликованной в 1908 году. Мы закодировали этот файл состоит из 2042 олигонуклеотидов и разбит на 10 групп (т.е. каждая группа содержит около 206 олигонуклеотидов, и каждая группа имеет свои собственные уникальные идентификаторы).Мы успешно использовали OE-PCR для сборки 10 фрагментов в длинный фрагмент ДНК без видимых побочных продуктов (рис.). Отсутствие побочных продуктов сократило процесс подготовки образца по сравнению с подходом последовательной сборки Гибсона, поскольку не требовалась гель-очистка. Продукт сборки очищали с использованием магнитных шариков, а затем использовали в качестве исходного материала для секвенирования нанопор ONT.

Секвенирование и декодирование нанопор

Каждый файл был амплифицирован, собран и затем секвенирован в отдельных проточных ячейках нанопор (R9.4 химия). Каждый цикл секвенирования производил считывания в течение 48 часов до завершения. Файл Earth-Apollo был секвенирован с использованием двух проточных ячеек MinION для создания достаточного количества считываний для успешного декодирования. Подготовка образцов проводилась в соответствии с инструкциями ONT для секвенирования с использованием химии 1D ², и для декодирования использовались только 1D ² чтения. Мы проанализировали эти чтения, чтобы оценить пропускную способность, качество и потенциал декодирования каждого прогона.

Для файла Earth-Apollo размером 1,5 МБ в результате двух прогонов секвенирования было получено в общей сложности 267 152 1D ² операций чтения для анализа и декодирования.Распределение по размерам считываний нанопор близко соответствовало входной ДНК, экстрагированной из геля, указывая на то, что большинство прочтений соответствовало полной сборке (рис.). Мы согласовали каждое чтение с ожидаемой полезной нагрузкой и обнаружили, что в среднем каждое чтение способствовало выравниванию 18, что близко к идеальному максимуму в 24 (рис.). Это привело к 43-кратному охвату секвенированием в среднем для 102 084 эталонных полезных нагрузок (рис.). Для сравнения, для достижения такого же охвата секвенированием без какой-либо сборки потребовалось бы 4,4 млн чтений.Мы обнаружили широкое распределение показателей качества всех операций секвенирования, проанализировав показатель качества Phred, оцененный ONT (рис.). Средний показатель качества Phred за одно чтение составил 15,33, что соответствует расчетной вероятности ошибки в 2,93%. Кроме того, мы оценили общий коэффициент ошибок на основе нашего согласования и обнаружили, что коэффициент ошибок составляет 6,87%. Для вставок и удалений мы не обнаружили значительного смещения по базам. Однако частота ошибок замещения была значительно выше между пуринами (A на G и G на A) и пиримидинами (C на T и T на C) (рис.). Мы обнаружили аналогичное распределение ошибок по всем упорядоченным файлам.

Анализ секвенирования нанопор для файла Apollo размером 1,5 МБ. Две проточные кюветы MinION сгенерировали 267 152 1D ² считывание сборки Гибсона из 24 фрагментов файла Apollo. a Размер пары оснований считываний секвенирования точно совпадает с размером сборки 4590 п.н. b Мы выровняли каждую эталонную последовательность полезной нагрузки с последовательностью чтения. Каждое считывание последовательности приводит в среднем 17,99 выравниваний к разным полезным нагрузкам.В идеале каждое чтение должно иметь 24 выравнивания. c Мы обнаружили, что средний охват секвенированием составляет 43x. Без какой-либо сборки такое же количество чтений привело бы к среднему охвату секвенированием в 2,6 раза. d Мы оценили качество необработанного секвенирования путем агрегирования среднего показателя качества Phred при каждом чтении. e На основе считываний, согласованных с полезными нагрузками, мы вычислили средний процент ошибки для каждой базы для вставок, удалений и замен. f Сравнение замен по разным основаниям выявило сильное смещение между пуринами и пиримидинами

Мы выполнили эквивалентный анализ секвенирования для трех других файлов (дополнительные рис.³, ⁴ и ⁵), а затем мы попытались декодировать каждый файл, используя чтение 1D ² в качестве входных данных для алгоритма декодера. Поскольку каждое чтение содержит несколько последовательностей полезной нагрузки, мы выполнили несколько последовательных выравниваний переднего и заднего идентификаторов файла при каждом чтении, а затем выбрали промежуточную последовательность, которая должна соответствовать последовательностям полезной нагрузки. Процесс декодирования начинается с кластеризации этих последовательностей полезной нагрузки на основе сходства и нахождения консенсуса между последовательностями в каждом кластере для восстановления исходных последовательностей.После достижения консенсуса эти последовательности декодируются обратно в цифровые данные для извлечения исходного файла. Мы использовали алгоритм декодирования из нашей предыдущей работы, но модифицировали алгоритм согласованной последовательности, чтобы лучше использовать данные секвенирования нанопор.

В нашем предыдущем алгоритме декодирования ^{⁷, ²⁶} согласованная последовательность восстанавливается процессом, в котором указатели на последовательности полезной нагрузки сохраняются и перемещаются слева направо, а на каждом этапе процесса следующий символ последовательность оценивается множеством голосов.Для последовательностей полезной нагрузки, которые согласуются с множеством, указатель перемещается вправо на 1. Но для последовательностей, которые не согласуются с множеством, алгоритм классифицирует, является ли причина несогласия одиночным удалением, вставкой или заменой. Это делается путем просмотра контекста рассматриваемого символа. Как только это будет оценено, указатели соответственно перемещаются вправо.

Ключевое отличие нашего нового алгоритма от нашей предыдущей реализации состоит в том, что в случаях, когда разногласия не могут быть классифицированы, мы не исключаем соответствующие последовательности полезной нагрузки из дальнейшего рассмотрения.Вместо этого мы помечаем такие последовательности полезной нагрузки как несинхронизированные и пытаемся восстановить их на более поздних этапах. В частности, каждая последовательность, которая не синхронизирована, игнорируется на нескольких следующих шагах алгоритма. Однако после этих шагов мы выполняем поиск совпадения между несколькими последними базами частично построенной консенсусной последовательности и соответственно расположенными короткими подстроками последовательности полезной нагрузки. Если мы обнаруживаем совпадение, мы перемещаем указатель последовательности полезной нагрузки в соответствующее место и удаляем метку рассинхронизации.Это позволяет указателю последовательности полезной нагрузки обходить небольшие группы смежных неправильных баз, функции, которой не было в более раннем алгоритме. Эта модификация алгоритма консенсуса позволяет нам успешно декодировать с заметно более низким покрытием, поскольку в процессе используется больше информации из считываний последовательности.

Мы успешно декодировали оба негомополимерных файла (файлы Apollo и SpaceShuttle), соединенные с использованием последовательной сборки Гибсона из 24 фрагментов. Мы также успешно декодировали файл 365 Dishes, собранный с использованием стратегии OE-PCR с 10 фрагментами.Путем подвыборки количества считываний, используемых для декодирования, мы обнаружили, что минимальное покрытие 23 ×, 22 × и 27 × было достаточным для декодирования файлов Apollo, Shuttle и 365 Dishes соответственно. Тем не менее, несмотря на охват 166 ×, мы не смогли расшифровать файл Vitruvian Man, который содержал гомополимеры в своей полезной нагрузке. Несмотря на то, что общая частота ошибок была аналогична таковой для негомополимерных файлов, мы обнаружили, что секвенирование нанопор имеет тенденцию недооценивать длину прогонов гомополимера, что приводит к коррелированным ошибкам удаления в последовательностях полезной нагрузки, которые не могут быть исправлены с помощью консенсусного алгоритма.26% всех исходных последовательностей, соответствующих файлу Витрувианского человека, содержали ряд гомополимеров длиной 5 или более. Приблизительно 44% чтений этих прогонов содержали ошибку удаления, несмотря на то, что общий уровень удаления составлял всего 3%.

Мы обнаружили, что увеличение размера входной ДНК привело к значительному повышению производительности секвенирования. Чтобы оценить это улучшение, мы количественно оцениваем производительность секвенирования по пяти циклам секвенирования эквивалентного качества. При сравнении прогонов секвенирования на основе размера входного фрагмента ДНК мы обнаружили умеренное уменьшение количества прочтений по мере увеличения размера фрагмента (рис.). Однако мы обнаружили 7-кратное увеличение производительности секвенирования во всем диапазоне размеров фрагментов, который мы оценили (от 600 до 4700 пар оснований) (рис.). Это увеличение производительности секвенирования было необходимо для успешного декодирования файла размером 1,5 МБ при секвенировании с использованием только двух проточных кювет MinION.

Сравнение прогонов секвенирования нанопор с разными размерами фрагментов ДНК. Мы сравнили пять циклов секвенирования нанопор с эквивалентным качеством секвенирования, чтобы понять, как размер входной ДНК влияет на производительность секвенирования. a Число 1D ² считываний секвенирования, сгенерированных в различных прогонах секвенирования. Мы обнаружили умеренное уменьшение количества 1D ² считываний по мере увеличения размера входной ДНК. b 1D ^{2 Результат секвенирования} (количество оснований), полученный в различных прогонах секвенирования. Мы обнаружили, что большие размеры сборки приводят к более высокому результату секвенирования и большему охвату.

Обсуждение

Мы продемонстрировали мегабайтное декодирование цифровых файлов, закодированных в синтетической ДНК, с использованием портативного секвенатора нанопор.В сочетании с нашей надежной схемой кодирования, наша структура сборки позволила секвенировать и декодировать файл размером 1,5 мегабайта с использованием только двух проточных ячеек ONT MinION. Мы также продемонстрировали, что этот метод совместим со стратегией произвольного доступа на основе ПЦР для хранения ДНК. Наша стратегия сборки может значительно увеличить эффективный охват секвенирования нанопор в других приложениях, которые требуют секвенирования коротких ампликонов ДНК.

Мы обнаружили, что сборка больших фрагментов ДНК из коротких олигонуклеотидов ДНК имеет решающее значение для увеличения производительности секвенирования нанопор и декодирования больших цифровых файлов, хранящихся в ДНК.Однако оба метода сборки потребовали дополнительных этапов подготовки образца по сравнению с нашей предыдущей работой ^⁷, где произвольный доступ и подготовка образцов для SBS были включены с помощью одной реакции ПЦР из исходного пула. В качестве альтернативы мы экспериментировали с амплификацией по катящемуся кругу (RCA), поскольку она была ранее описана как более простая альтернатива для построения сборок для секвенирования нанопор ^²⁷. Однако мы обнаружили снижение производительности секвенирования при использовании продукта реакции RCA по сравнению с другими методами сборки.Возможное объяснение снижения производительности заключается в том, что разветвленная природа продукта RCA препятствует перемещению ДНК через нанопоры, что приводит к меньшему количеству считываний при секвенировании. В дополнение к этим альтернативам существует множество других методов сборки ДНК, которые могут быть адаптированы в рабочий процесс подготовки образца для секвенирования нанопор и могут обеспечить более высокую производительность секвенирования с более эффективной подготовкой образцов.

Будущее хранения данных ДНК будет зависеть от технологий, которые сделают рентабельное и быстрое считывание и запись синтетической ДНК.Хотя секвенирование путем синтеза по-прежнему широко используется из-за низкого уровня ошибок и надежности, секвенирование нанопор быстро внедряется в приложениях, требующих длинных считываний секвенирования ДНК ^²⁸, высокой степени переносимости ^¹⁴ или секвенирования в реальном времени. ^¹⁵. Высокая частота ошибок и ограниченная производительность секвенирования остаются значительными ограничениями для применения этой технологии в масштабируемом рабочем процессе хранения ДНК. Тем не менее, коммерческое внедрение этой технологии все еще находится в зачаточном состоянии, и будущие технологические усовершенствования могут позволить считывающей головке на основе нанопор для хранения ДНК стать рентабельной и широко распространенной.В частности, недавние достижения в алгоритмах базового вызова ^²⁹, улучшенные биологические нанопоры ^³⁰ и появление твердотельных нанопор ^³¹ обещают дальнейшее повышение стоимости и масштабов секвенирования нанопор.

Методы

Кодирование файлов в ДНК

Наш процесс кодирования начинается с рандомизации данных для уменьшения вероятности вторичных структур, неспецифического связывания праймер-полезная нагрузка и улучшения свойств во время декодирования.Затем он разбивает данные на полезные нагрузки фиксированного размера, добавляет адресную информацию и применяет внешнее кодирование, которое добавляет избыточные последовательности с использованием кода Рида – Соломона для повышения устойчивости к отсутствующим последовательностям и ошибкам. Уровень избыточности определяется ожидаемыми ошибками при секвенировании и синтезе, а также деградацией ДНК. Затем он применяет внутреннее кодирование, которое преобразует биты в последовательности ДНК. Результирующий набор последовательностей окружен парой праймеров, выбранной из библиотеки на основе низкого уровня перекрытия с полезными нагрузками.Более подробное описание алгоритма кодирования можно найти в нашей предыдущей публикации ^⁷. Полученный набор последовательностей синтезирован Twist Bioscience. По прибытии ДНК повторно гидратируют пул в буфере 1 × TE и хранят при -20 ° C.

Дизайн последовательности сборки

Дизайн последовательности выступа выполняли с использованием программного обеспечения термодинамического моделирования нуклеиновых кислот NUPACK v3.0.5. Для оценки самосвязывания праймера был проведен анализ вторичной структуры с использованием функции «пар» из NUPACK при 65 ° C для моделирования температуры стадии отжига в реакции ПЦР.Полученные предсказания вторичной структуры ранжируются по вероятности самоспаривания, и выбираются праймеры с низкой вторичной структурой. Чтобы оценить потенциальные перекрестные помехи между различными выступами на этапе сборки, мы оценили перекрестные помехи между всеми парами выступающих праймеров, используя функцию «пар» из NUPACK при 25 ° C, при 10 нМ каждого выступающего праймера. Несмотря на то, что реакция сборки Гибсона проводится при 50 ° C, мы установили температурный параметр на 25 ° C для более строгого моделирования.Затем пары с равновесным связыванием 1 нМ или выше последовательно удалялись, пока не было обнаружено подмножество праймеров с минимальным перекрестным взаимодействием.

ПЦР-амплификация

Произвольный доступ на основе ПЦР и добавление выступа заданного файла из пула ДНК выполняли следующим образом: смешали 10 нг пула оцДНК, 2 мкМ прямого и обратного праймера, 25 мкл 2x смеси ферментов Kapa HiFi , 1,25 мкл красителя EvaGreen 20X и 20 мкл воды молекулярной чистоты. После встряхивания и центрифугирования реакционную смесь ПЦР помещали в прибор для количественной ПЦР Thermo Fisher Scientific Stratagene Mx3005P со следующим протоколом: (1) 95 ° C в течение 3 минут, (2) 98 ° C в течение 20 секунд, (3) 65 ° C. C в течение 20 с, (4) 72 ° C в течение 1 мин и (5) переходите к шагу 2 разное количество раз, пока фрагмент не будет амплифицирован.Все реакции ПЦР проводили на приборе для количественной ПЦР, где амплификацию останавливали, когда реакция достигала фазы плато. Все праймеры были заказаны в Integrated DNA Technologies. Продукты Gibson Assembly были амплифицированы с использованием эквивалентного протокола, но время удлинения было скорректировано путем добавления 1 дополнительной минуты для каждого дополнительного размера в килобазах. Изображения гелей, соответствующие продуктам сборки Гибсона после амплификации, обрабатывали с помощью программного обеспечения ImageJ. Необработанные изображения геля, соответствующие первой и второй сборкам, включены в репозиторий GitHub.

Сборка Гибсона

Реакции ПЦР были очищены с использованием гранул KAPA Pure (Roche Cat # KK8000) перед добавлением в первую сборку Гибсона. Реакции ПЦР очищали в геле с использованием 1% агарозного геля и набора для экстракции геля ДНК NEB Monarch для вторых реакций сборки Гибсона, чтобы выбрать любые побочные продукты из первой сборки. Реакции сборки Гибсона проводили с использованием смеси NEB Gibson Assembly Master Mix, где фрагменты объединяли при 200 нг ДНК и инкубировали при 50 ° C в течение 1 часа.После сборки реакционные смеси очищали с использованием гранул KAPA Pure.

OE-PCR

Сначала каждый отдельный фрагмент амплифицировали с помощью следующего протокола ПЦР. В 20 мкл реакции 1 мкл 10 нМ пула одноцепочечной ДНК смешивали с 1 мкл 10 мкМ прямого праймера и 1 мкл 10 мкМ обратного праймера, 10 мкл ферментной смеси 2X KAPA HIFI, 1 мкл 20X EVA Green и 6 мкл воды молекулярной чистоты. Реакция следовала термическому протоколу: (1) 95 ° C в течение 3 минут, (2) 98 ° C в течение 20 секунд, (3) 62 ° C в течение 20 секунд и (4) 72 ° C в течение 15 секунд.Реакцию ПЦР проводили на приборе для количественной ПЦР (кПЦР) и останавливали до того, как реакция достигла фазы плато. Длину амплифицированного продукта подтверждали с использованием анализатора фрагментов Qiaxcel, а концентрацию образца измеряли с помощью флуорометра Qubit 3.0.

Затем все амплифицированные фрагменты смешивали с равным молярным соотношением (1,5 нг для каждого фрагмента) вместе с 10 мкл ферментной смеси 2X KAPA HIFI в общей сложности 20 мкл реакции. Реакция следовала стандартному протоколу термической ПЦР для N циклов (N — общее количество фрагментов).После этого 1 мкл амплифицированного продукта смешивали с 1 мкл 10 мкМ прямого праймера, 1 мкл 10 мкМ обратного праймера, 10 мкл ферментной смеси 2X KAPA HIFI и 7 мкл воды молекулярной чистоты. Смесь следовала тому же термическому протоколу, что и выше, и останавливалась при достижении фазы плато. Конечный продукт был проверен с использованием анализатора фрагментов Qiaxcel для определения правильного размера и чистоты сборки.

ONT MinION секвенирование

Продукты конечной сборки амплифицировали в нескольких реакциях ПЦР для получения 1 мкг ДНК после очистки в геле.Очистку проводили с помощью набора для экстракции из геля ДНК NEB Monarch с последующей очисткой колонки с помощью Sigma – Aldrich Sephadex G-25 для удаления избытка соли. Наконец, гранулы KAPA Pure использовали для концентрирования конечной библиотеки ДНК до 45 мкл для секвенирования нанопор. Чистоту и концентрацию ДНК проверяли с помощью инструментов Thermo Fisher Qubit и NanoDrop. Подготовка образцов для секвенирования осуществлялась с использованием набора для лигирования 1D ² LSK-308 и проточных кювет MinION R9.4. Сборка каждого файла была секвенирована в отдельной проточной ячейке, и секвенирование проводилось в течение 48 часов.

Вклад авторов

R.L., Y.J.C., G.S., K.S. и L.C. придумал стратегию сборки и схему декодирования нанопор. R.L. и Y.J.C. спроектировал монтажные последовательности и провел экспериментальные работы. С.А., С.Ю., К.М., М.З.Р. и К.С. разработал схему декодирования и декодировал файлы. R.L., Y.J.C., G.S., K.S. и L.C. написал газету. Г.С., К.С. и Л.С. курировал проект.

Наука о данных через геометрическую призму CSE 291

Все домашние задания должны быть выполнены в 17:00 указанного дня.

Цель проекта — более глубоко понять конкретную проблему / область. Для этого нужно внимательно прочитать 1-2 статьи, а также попробовать свои силы в улучшении результатов разными способами. Мы разделим проект на 4 отдельных этапа:

1) Предложение (срок сдачи — среда, 06.11): подайте предложение на одной странице о том, чему будет посвящен проект, перечислите соответствующие статьи и кратко опишите, какие новые направления вы будете изучать.

2) Ход выполнения (срок подачи — понедельник 25 ноября): отправьте 2–3 страницы резюме доклада (статей), исходя из того, что вы понимаете на данный момент.Объясните масштаб проекта и то, что вы надеетесь узнать. Перечислите любые предварительные результаты и / или мотивирующие примеры и / или фундаментальные проблемы. Этот отчет о ходе работы должен служить (примерно) как введение в окончательный отчет.

3) Заключительная презентация (срок сдачи: пн 12/2 или среда 12/4): Подготовьте 15-минутный доклад для класса о вашем проекте, включая соответствующие справочные материалы, новые результаты и любые предложения для будущей работы.

4) Заключительный отчет (срок сдачи — среда, 11 декабря): предоставьте отчет на 6-10 страницах с полной информацией о вашем проекте.Ограничение по страницам является свободным, потому что оно будет зависеть от формата и количества таблиц / рисунков. В идеале это будет выглядеть как первый черновик заявки на конференцию (хотя это нормально, если вы не добьетесь того же количества результатов, что и типичный документ конференции).

Вот список соответствующих документов. Вы можете выбирать из этого списка или самостоятельно выбирать статьи (при условии, что они содержат геометрическую / алгоритмическую составляющую и значительную теоретическую составляющую).

Верхняя и нижняя границы стоимости вычисления Map-Reduce.Фото Н. Афрати, Аниш Дас Сарма, Семих Салихоглу, Джеффри Д. Ульман, VLDB 2013.

Спарсер Джонсон-Линденштраус трансформирует Дэниела М. Кейна, Джелани Нельсон, SODA 2012

Поиск сходства потоковой передачи более одного миллиарда твитов с использованием Параллельное хеширование с учетом местоположения Нараянан Сундарам, Айзана Турмухаметова, Надатур Сатиш, Тодд Мостак, Петр Индик, Сэмюэл Мэдден, Прадип Дубей

Параллельная корреляционная кластеризация на больших графах Синхао Пан, Димитрис Папайлиопулос, Самет Оймак, Бенджамин Рехт, Каннан Рамчандран, Майкл I.Иордания

Иерархическая кластеризация евклидовых данных Моисей Чарикар, Ваггос Хатциафратис, Рад Ниазаде, Григорий Ярославцев, AISTATS 2019

CoveringLSH: Хеширование с учетом местоположения без ложных негативов. Расмус Паг, SODA 2016

Установить поиск сходства за пределами MinHash. Тобиас Кристиани, Расмус Паг, STOC 2017

Функция стоимости для иерархической кластеризации на основе сходства. Санджой Дасгупта, SODA 2016 [видео]

О симметричных и асимметричных LSH для внутреннего поиска продукта Бехнам Нейшабур, Натан Сребро, ICML 2015

Почти оптимальное (евклидово) сжатие метрики Петр Индик, Таль Вагнер, SODA 2017

LSH Forest: теоретические практические алгоритмы Александр Андони, Илья Разенштейн, Негев Шекель Носацкий, SODA 2017

MinJoin: Эффективное редактирование схожих соединений через локальный хэш Minima Haoyu Zhang, Qin Zhang, KDD 2019

Выполнение преобразования Джонсона-Линденштрауса для кластеризации k-средних и k-медиан Константин Макарычев, Юрий Макарычев, Илья Разенштейн, STOC 2019

Вы также можете выбрать любые работы из этого другого курса

Произошла ошибка при установке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Исследовательская лаборатория Microsoft открылась рядом с Массачусетским технологическим институтом, директор говорит, что интеллектуальный климат в этой области похож на «сухую древесину», готовую к воспламенению

Исследовательская лаборатория Microsoft, о которой было объявлено в феврале, незаметно открыла свои двери на Кендалл-сквер в начале этого месяца, хотя компания не планирует официальная вечеринка до конца сентября.Это первый исследовательский центр Microsoft в Соединенных Штатах за пределами Западного побережья и шестой в мире, и руководители лаборатории не теряли времени даром, изменив динамику компьютерных наук в районе Бостона. Небольшая группа известных математиков, экономистов и компьютерных специалистов уже присоединилась к лаборатории, которая также установила партнерские отношения с двумя группами в Массачусетском технологическом институте.

Управляющий директор лаборатории, математик Дженнифер Чейес, говорит, что прием иллюстрирует скрытый, тлеющий потенциал компьютерных наук в регионе.«Это действительно время для этой области», — говорит она, ссылаясь на свой богатый опыт в аспектах теории информатики, математики, экономики и социальных наук — областей, которые сейчас сходятся в «проблемах, имеющих реальное значение для бизнеса и всего мира. . »

Среди тех, кто присоединился к новой лаборатории под названием Microsoft Research New England, есть Батлер Лэмпсон, пионер компьютерных технологий, получивший как премию Тьюринга (часто называемую Нобелевской премией по информатике), так и премию Дрейпера (Нобелевская премия в области инженерии). и Сьюзан Эти, экономист в творческом отпуске из Гарвардского университета, которая в прошлом году стала первой женщиной, получившей медаль Кларка — 60-летнюю премию, вручаемую перспективным экономистам моложе 40 лет.Среди других приглашенных ученых — два ведущих экономиста Массачусетского технологического института, Гленн Эллисон, лидер в области экономической теории, который работал над дизайном аукционов, используемых для продажи рекламы в поисковых системах, и Дарон Аджемоглу, еще один обладатель медали Кларка, специализирующийся на теории сетей и экономическом росте. .

В целом лаборатория насчитывает 25 человек, большинство из которых уже работают. В их ряды входят шесть сотрудников-основателей (среди них Лэмпсон, Чейес, ее муж и сотрудник Кристиан Боргс, заместитель управляющего директора лаборатории), 11 исследователей, получивших докторскую степень, восемь приглашенных ученых и полдюжины стажеров.

Внезапное сближение этих световых индикаторов в экономике, математике и информатике, похоже, вызвало небольшое интеллектуальное безумие вокруг некоторых тем, которыми занимается лаборатория, которая, как и другие исследовательские лаборатории Microsoft, намерена подражать академическим учреждениям. опубликовав свои исследования в открытой литературе. Чайес цитирует ранний семинар по эзотерическому аспекту теории игр. Приглашения разослали 10 человек за день до мероприятия, «и пришли 30 человек», — говорит она.И после того, как она и Боргс разослали записки примерно 130 исследователям, рассказывая им о лаборатории, приглашая гостей и приезжих ученых, они были завалены отзывами.

«Я просто не могу поверить, как быстро это произошло», — говорит Чейес о хорошем старте лаборатории. Она описывает первые дни лаборатории как «молния ударяет по сухой древесине», имея в виду то, что она одновременно «задействует интеллектуально богатую среду и помогает катализировать взаимодействие различных дисциплин».

Я получил вихрь новостей о первых днях работы лаборатории в воскресенье вечером от Чейса и Боргса за кофе, водой и пивом (я был любителем пива).Это довольно динамичный дуэт. Чейес оживляется, почти искрится в своем волнении по поводу лаборатории. Борги гораздо спокойнее, но им обоим нравится то, что они делают. «Без сомнения, вы знаете равновесие по Нэшу», — сказал мне Боргс (или слова на этот счет) и собирался погрузиться в детали одной из тем семинара, пока мой пустой взгляд не заставил его отступить.

Лаборатория расположена на Уан Мемориал Драйв в Кембридже, в 17-этажной роскошной офисной башне (Microsoft арендовала около половины здания) с видом на реку Чарльз рядом с кампусом Массачусетского технологического института.Сейчас исследователи размещаются на 14-м этаже, но когда Microsoft завершит реконструкцию своего пространства, группа переедет в новое место в здании, которое пока не определено. Хотя работа началась без лишнего шума в начале июля, Чейес говорит, что Microsoft планирует официальное открытие 22 сентября, что будет похоже на академический симпозиум. Более официальное публичное открытие состоится позже.

Она и Боргс определили четыре основных направления работы: теория и математика информатики, экономика, социальные науки и дизайн.Они быстро начали заниматься теорией, математикой и экономикой, потому что знают эти области лучше всего: в течение многих лет команда мужа и жены возглавляла исследования Microsoft Research в области математики, теоретической информатики и криптографии в Редмонде, штат Вашингтон, где я впервые встретил их. Но они ожидают быстрого развития социальных наук и дизайна, потому что они чувствуют… Следующая страница »

Single PageCurrently on Page: 1 2

Боб — основатель и председатель Xconomy.