Изменение агрегатного состояния: Изменения агрегатных состояний вещества – конспект урока – Корпорация Российский учебник (издательство Дрофа – Вентана)

Содержание

Объяснение изменений агрегатных состояний вещества. Физика, 8 класс: уроки, тесты, задания.

1. Выбери агрегатное состояние вещества

Сложность: лёгкое

1
2. Выбери вещества, находящиеся в одном агрегатном состоянии

Сложность: среднее

1
3. Свойства агрегатных состояний

Сложность: лёгкое

1
4. Изменение внутренней энергии

Сложность: среднее

2
5. Основные понятия, определения

Сложность: среднее

1
6. Заполни сосуд веществом

Сложность: среднее

1
7. Флакон с веществом

Сложность: среднее

1

Урок Изменение агрегатного состояния. Решение задач

Государственное Бюджетное Профессиональное Общеобразовательное Учреждение

Иркутской области Усть-Кутский промышленный техникум

(ГБПОУ ИО УКПТ)

План – конспект урока физики

по теме «Решение задач»

(Изменение агрегатных состояний вещества)

учитель физики, астрономии

Усть-Кут

2019

Тема урока: Решение задач по теме изменение агрегатных состояний вещества

Тип урока: урок комплексного применения знаний и умений (урок закрепления)

Цель урока: развивать умение применять теоретические знания при решении задач по теме «Изменение агрегатных состояний вещества»; отработать навык решения типовых задач на расчет количества теплоты; развивать логическое мышление учеников, их пространственное воображение; воспитывать аккуратность, внимание.

Технологии: здоровьесберегающие, информационно – коммуникационные, уровневой дифференциации, игровые.

Виды деятельности (элементы содержания, контроль): формирование у учащихся способностей к рефлексии коррекционно – контрольного типа и реализации коррекционной нормы: коллективная работа с использованием интерактивной доски; индивидуальная и парная работа с текстами задач; самостоятельная работа с дидактическим материалом и таблицами, взаимопроверка по алгоритму проведения взаимопроверки; отработка навыков в рабочих тетрадях; проектирование способов выполнения домашнего задания; комментирование выставленных оценок.

Планируемые результаты:

Предметные: научиться решать задачи, используя формулы для нахождения количества теплоты, полученного или отданного телом в процессе теплообмена, плавления, кристаллизации, испарения и конденсации; научиться применять знание математики в процессе решения уравнений, овладеть научным подходом к решению различных задач.

Метапредметные:

Коммуникативные: выражать свои мысли с достаточной точностью.

Регулятивные: выполнять действия по образцу, оценивать и корректировать их.

Познавательные: искать информацию, формировать навыки смыслового чтения.

Личностные УУД: формирование умения перевода единиц измерения в единицы СИ и обратно.

Ход урока:

(время)

Содержание деятельности учителя

Содержание деятельности обучающихся

№ слайда

Организационный момент

(1 мин)

Приветствие. Проверка готовности учащихся к уроку. Создание в классе атмосферы психологического комфорта.

Настраиваются на учебную деятельность.

1

Постановка цели и задач урока. Мотивация учебной деятельности учащихся

(4 мин)

На прошлом уроке мы разобрали, как происходит процесс преобразования жидкости в пар и обратно. Мы продолжаем разговор о тепловых явлениях, то есть тех явлениях, которые связаны с изменением температуры или изменениях агрегатных состояний вещества.

На доске представлен ребус, который содержит ключевое слово темы нашего урока. Решите его и назовите тему.

Правильно. Т.е. что мы будем делать?

Ребята, а как вы думаете, для чего решаются задачи?

Чтобы определиться, какие темы у нас будут затронуты при решении задач, вам нужно разгадать ребусы, представленные на листах. Чтобы работа была более продуктивной объединитесь в группы по 3 – 4 человека и распределите задание между собой.

(Приложение 1)

Молодцы. Давайте сейчас откроем тетради, на полях запишем сегодняшнее число и тему нашего урока: Решение задач.

Слушают, решают ребус.

Тема: решение задач.

Решать задачи

Чтобы подготовиться к контрольной работе, ликвидировать пробелы в теме, закрепить знания по пройденным темам.

Решают ребусы, получают ключевые слова: нагревание, плавление, парообразование, сгорание, конденсация, отвердевание, охлаждение.

2

Проверка домашнего задания, воспроизведение и коррекция опорных знаний учащихся. Актуализация знаний.

(7 мин)

Для решения задач нам понадобятся знания формул, обозначений и единиц измерений.

Переверните пожалуйста листок с ребусами. На обратной стороне этого листа есть две таблицы, которые вам нужно заполнить. В первой таблице, в графе «процессы», вы записываете те слова, которые у вас получились при разгадывании ребусов. Работу выполняйте парами в течении 3 – 5 минут. Потом проверим.

(Приложение 2)

Заполняют таблицы

Осуществляют проверку.

Первичное закрепление

(18 мин)

Молодцы. Теперь можно перейти к решению задач. Для вашего удобства, у вас на столе находится алгоритм по которому решаются задачи. А так же я подготовила для вас таблицы с постоянными величинами, которыми мы будем пользоваться на протяжении всего урока (Приложение 3).

ВНИМАНИЕ!!!

В каждой задаче необходимо выделять, какие процессы происходят, и в какой последовательности!!!

(Все задачи прописаны в приложении 4). (Для слабых учеников дополнительно можно раздать схемы решения задач. Приложение 6).

Задача № 1 (стр. 95 № 883) разбирается у доски с одним учеником, задача № 2 (№ 882) решается самостоятельно в тетради.

Задача № 3 (№ 894) – разбираются фронтально ключевые моменты решения задачи, сама задача оформляется в тетрадь самостоятельно.

Задача № 4 (№ 890).

На слайде представлен график зависимости температуры некоторого вещества от времени. Проанализируем его, ответив на следующие вопросы:

1. На каких отрезках температура вещества изменялась и как?

2. На каких отрезках температура оставалась постоянной и почему?

3. Какое вещество представлено на графике?

4. Какие процессы происходили с веществом на отрезках АВ? СD? EK? И в каком агрегатном состоянии находилось вещество на этих отрезках?

Ребята, по данному графику можно также решать задачи.

Попробуем определить количество теплоты, которое необходимо, чтобы 5 кг льда обратить в пар при температуре, указанной на графике.

Дополнительные задания на карточках получают те учащиеся, которые будут решать вперед.

(это задачи № 888, № 893 и № 899)

Решают задачу № 1(один у доски, остальные в тетради), а затем № 2 (каждый решает у себя в тетради, у слабых учащихся есть наводящие вопросы для самостоятельного оформления задачи в тетрадь)

Решают задачу №3

Отвечают на вопросы.

Решают задачу

№ 4

Решают задачу

№ 5 (если остается время)

Творческое применение и добывание знаний в новой ситуации

(10 мин)

Решение задач по графику для вас является новым, но возможно многим этот метод понравиться больше. В качестве закрепления своих знаний в решении задач, я вам предлагаю выполнить небольшую самостоятельную работу. Работу выполняем на тех же листах, на которых написаны задания. Только не забывайте их подписать.

(Приложение 5)

Подписывают листы. Выполняют задания по графику.

Рефлексия

(4 мин)

Итак, подведем итог. Чем мы сегодня занимались? Какие процессы рассматривали в ходе решения задач? Выразите отношение к нашей теме, дополнив представленные на слайде, предложения.

Высказывают свое мнение, оценивают свою работу и работу одноклассников.

Информация о домашнем задании

(1 мин)

Молодцы. В качестве домашнего задания я вам предлагаю самим составить и решить 3 задачи по данной теме. Уровень сложности вы выбираете самостоятельно. Он зависит от количества рассматриваемых процессов при решении задач. Условия задач и их решение вы оформляете в тетрадях.

Всем спасибо за урок. До свидания.

Записывают домашнее задание

Приложение 1

Приложение 2

Процесс

Формула для расчета количества теплоты

1

2

3

4

5

6

7

Название физических величин

Обозначение физических величин

Единицы измерения физических величин в СИ

1

Количество теплоты

2

Масса

3

Температура

4

Удельная теплоемкость

5

Удельная теплота плавления

6

Удельная теплота сгорания топлива

7

Удельная теплота парообразования

Приложение 3

2. Перевести единицы в СИ

3. Выяснить, о каких процессах говориться в задаче

4. Подобрать к каждому процессу формулу. Записать её.

5. Выписать из таблиц температуру плавления и температуру кипения вещества.

6. Выписать из таблиц недостающие величины (удельная теплоемкость вещества, удельная теплота плавления, удельная теплота парообразования)

7. Составить уравнение нахождения искомой величины.

8. Вычислить неизвестную величину. Записать ответ.

Удельная теплоемкость некоторых веществ,

Удельная теплота плавления некоторых веществ,

Удельная теплота парообразования некоторых веществ,

Вещество

Температура плавления, 0С

Температура кипения, 0С

Вода

0

100

Железо

1539

2750

Спирт

-114

78

Эфир

-123

35

Ртуть

-39

357

Олово

232

2620

Приложение 4

Задача № 1

Какое количество теплоты нужно затратить, чтобы воду массой 7 кг, взятую при температуре 00С, довести до кипения и затем полностью ее испарить?

Задача № 2

Какое количество теплоты выделит 1 кг пара при 1000С, если его обратить в воду и затем охладить полученную воду до 00С?

Задача № 3

Какое количество теплоты требуется, чтобы лед массой 2 кг, взятый при температуре – 100С, обратить в пар при 1000С?

Задача №4

Какое количество теплоты необходимо для того, чтобы 5 кг льда при — 100С обратить в пар при 1000С и затем нагреть пар до 1500С при нормальном давлении?

Дополнительные задачи:

Задача №5

В сосуд, содержащий 30 кг воды при 00С, вводится 1,85 кг водяного пара, имеющего температуру 1000С, вследствие чего температура воды становится равной 370С. Найдите удельную теплоту парообразования воды.

Задача №6

Какое количество пара при температуре 1000С требуется обратить в воду, чтобы нагреть железный радиатор массой 10 кг от 100С до 900С?

Задача № 7

Из воды, взятой при 100С, надо получить 15 кг водяного пара при 1000С. Сколько для этого надо сжечь каменного угля, если КПД нагревателя 20%? Удельная теплота сгорания каменного угля равна .

Приложение 5

Самостоятельная работа «Изменение агрегатных состояний вещества»

Вариант 1

1) Определите, какое вещество представлено на графике?

А) Олово Б) Ртуть В) Спирт

2) Какому из процессов соответствует участок ВС?

А) Плавление Б) Парообразование В) Нагревание

3) Какому из процессов соответствует участок DE?

А) Плавление Б) Парообразование В) Нагревание

4) При какой температуре начался процесс нагревания твердого вещества?

А) – 590С Б) – 390С В) 3570С

5) Найдите общее количество теплоты, которое требуется затратить на процессы, соответствующие участкам CD, DE, если масса вещества равна 1 кг.

Вариант 2

1) Определите, какое вещество представлено на графике?

А) Ртуть Б) Эфир В) Спирт

2) Какому из процессов соответствует участок АВ?

А) Плавление Б) Парообразование В) Нагревание

3) Какому из процессов соответствует участок ВС?

4) При какой температуре начался процесс парообразования?

5) Найдите общее количество теплоты, которое требуется затратить на процессы, соответствующие участкам CD, DE, если масса вещества равна 100 г.

Вариант 3

1) Определите, какое вещество представлено на графике?

А) Ртуть Б) Эфир В) Спирт

2) Какому из процессов соответствует участок DE?

А) Плавление Б) Парообразование В) Нагревание

3) Какому из процессов соответствует участок CD?

4) Какова была температура вещества в начальный момент времени?

5) Найдите общее количество теплоты, которое требуется затратить на процессы, соответствующие участкам BC, CD, если масса вещества равна 100 г.

Вариант 4

1) Определите, какое вещество представлено на графике?

2) Какова температура плавления данного вещества?

3) Какой процесс отражен на участке ВС?

4) В каком агрегатном состоянии находится вещество в точке Е?

5) Найдите общее количество теплоты, выделяющееся в процессах, представленных на участках СD, DE, если масса тела 100 г.

Приложение 6

Схема решения задач

Задача 2

Анализ:

О каких телах идет речь в задаче?

Какие процессы с ними происходят?

Решение:

Запишите формулы для расчета:

1) Количества теплоты, выделяющегося при конденсации пара

2) Количества теплоты, выделяющегося при охлаждении жидкости

Запишите формулу нахождения общего количества теплоты, выделяемого при этих процессах

Подставьте числовые значения в формулы, выполните расчеты.

Запишите ответ.

Задача 3

Анализ:

О каких телах идет речь в задаче?

Какие процессы с ними происходят?

Решение:

Запишите формулы для расчета:

1) Количества теплоты, необходимого для нагревания твердого тела

2) Количества теплоты, необходимого для плавления твердого тела

3) Количества теплоты, необходимого для нагревания жидкости

4)Количества теплоты, необходимого для превращения жидкости в пар

Запишите формулу нахождения общего количества теплоты, необходимого при этих процессах

Подставьте числовые значения в формулы, выполните расчеты.

Запишите ответ.

Задача 4

Анализ:

О каких телах идет речь в задаче?

Какие процессы с ними происходят?

Решение:

Запишите формулы для расчета:

1) Количества теплоты, необходимого для нагревания твердого тела

2) Количества теплоты, необходимого для плавления твердого тела

3) Количества теплоты, необходимого для нагревания жидкости

4)Количества теплоты, необходимого для превращения жидкости в пар

5) Количества теплоты, необходимого для нагревания пара

Запишите формулу нахождения общего количества теплоты, необходимого при этих процессах

Подставьте числовые значения в формулы, выполните расчеты.

Запишите ответ.

Энергетическое образование

2. Фазовые переходы

Агрегатное состояние — состояние вещества, характеризующееся определёнными качественными свойствами — способностью или неспособностью сохранять объём и форму, наличием или отсутствием дальнего и ближнего порядка и другими. Изменение агрегатного состояния сопровождается скачкообразным изменением свободной энергии, энтропии, плотности и других основных физических свойств. В современной физике выделяют следующие агрегатные состояния: твёрдое тело, жидкость, газ, плазма (ранее им соответствовали 4 стихии (первоэлементы): Земля, Вода, Воздух, Огонь. Изменение агрегатного состояния — термодинамические процессы, являющиеся фазовыми переходами. Выделяют следующие их разновидности: из твёрдого в жидкое — плавление; из жидкого в газообразное — испарение и кипение; из твёрдого в газообразное — сублимация; из газообразного в жидкое или твёрдое — конденсация. Отличительной особенностью является отсутствие резкой границы перехода к плазменному состоянию. Понятие агрегатного состояния достаточно условно — существуют аморфные тела, сохраняющие структуру жидкости и обладающие небольшой текучестью; высокоэластичные состояния некоторых полимеров, представляющие нечто среднее между стеклообразным и жидким состоянием, жидкие кристаллы и другие.

Твёрдое тело — cостояние, характеризующееся способностью сохранять объём и форму. Атомы твёрдого тела совершают лишь небольшие колебания вокруг состояния равновесия. Присутствует как дальний, так и ближний порядок.

Переход твердое вещество — жидкость.

Можно заставить жидкость перейти в твердое состояние, забрав у нее тепло. Для этого достаточно поместить ее в более холодную среду. При потере тепла молекулы жидкости замедляют свое движение и, в конце концов, уже не могут перемещаться, а просто колеблются вокруг фиксированных точек. С наступлением этой фазы жидкость отвердевает, т. е. превращается в твердое вещество. Например, вода замерзает при температуре 0°С. Большинство веществ кристаллизуются при переходе из жидкого состояния в твердое. Так, NaCl (поваренная соль) образует кристаллы кубической формы. Нагреваясь, твердые вещества могут снова перейти в жидкое состояние, так как при этом увеличивается скорость движения их молекул. При нагревании твердого вещества с целью превращения в жидкость его температура растет за счет поглощения тепла. Но, достигнув точки плавления, температура вещества остается постоянной, хотя процесс поглощения тепла продолжается. Тепло, используемое для превращения твердого вещества в жидкость, не увеличивается после достижения точки плавления и называется скрытой теплотой плавления. Лишь после того, как все твердое вещество перейдет в жидкое состояние, его температура вновь начинает расти.

Жидкость. Состояние вещества, при котором оно обладает малой сжимаемостью, то есть хорошо сохраняет объём, однако неспособно сохранять форму. Жидкость легко принимает форму сосуда, в который она помещена. Атомы или молекулы жидкости совершают колебания вблизи состояния равновесия, запертые другими атомами, и часто перескакивают на другие свободные места. Присутствует только ближний порядок.

Переход жидкость — газ.

Если продолжать нагревать жидкость, ее температура будет расти до достижения точки кипения, после чего остается неизменной, так как превращение жидкости в газ требует большого количества тепла. Тепло, используемое для перехода жидкости в газообразное состояние, называется теплотой парообразования. Как только все вещество превратится в пар, его температура будет опять расти.

При охлаждении газа его температура вначале падает. Затем, после достижения точки кипения вещества, газ отдает свою теплоту парообразования и переходит в жидкое состояние при той же температуре. Только когда весь газ превратится в жидкость, температура вещества начинает падать.

Пар снова превращается в воду при определенной потере тепла. Это явление можно наблюдать при продолжительном кипении воды в чайнике. Холодные поверхности в помещении покрываются влагой, так как часть образовавшегося пара отдает им тепло при контакте. В результате молекулы пара замедляют движение, и он превращается в воду. Говорят, что пар конденсировался в жидкое состояние, а явление называют «конденсацией». Мы ошибочно считаем паром белые клубы у носика чайника, но настоящий пар нельзя увидеть. Видимые клубы состоят из крошечных капелек воды, образующихся при конденсации пара, когда на выходе из чайника он сталкивается с относительно холодным окружающим воздухом.

Газ. Состояние, характеризующееся хорошей сжимаемостью, отсутствием способности сохранять как объём, так и форму. Газ стремится занять весь объём, ему предоставленный. Атомы или молекулы газа ведут себя относительно свободно, расстояния между ними гораздо больше их размеров.

Прибор для демонстрации газовых законов представляет собой стеклянную колбу, соединенную вакуумными шлангами с гофрированным цилиндром, вакуумметром и вакуумным насосом. Для изменения объема гофрированного цилиндра последний соединен с рычагом. Все элементы смонтированы на несущей раме. У стеклянной колбы имеется еще один отросток — шлюзовая камера с двумя вакуумными кранами. Для показа опытов с насыщенными парами используем легко испаряющуюся жидкость — ацетон. Из системы откачиваем воздух и пережимаем шланг, ведущий к насосу, зажимом. Через шлюзовую камеру, чтобы в колбу не попал воздух, заливаем ацетон в таком количестве, чтобы на дне колбы образовалось немного жидкого ацетона. Вакуумметр показывает давление насыщенных паров ацетона. Медленно изменяем с помощью рычага объем гофрированного цилиндра. Стрелка вакуумметра стоит на одном месте. Это подтверждает тот факт, что давление насыщенных паров не зависит от объема. Закрепляем рычаг (фиксируем постоянный объем цилиндра) и спиртовым факелом подогреваем колбу. Давление насыщенных паров увеличивается.

Сублимация

Сублимация — переход вещества из твёрдого состояния сразу в газообразное, минуя жидкое.Хорошо поддается возгонке вода, что определило широкое применение данного процесса как одного из способов сушки. При промышленной возгонке сначала производят заморозку исходного тела, а затем помещают его в вакуумную или заполненную инертными газами камеру. Физически процесс возгонки продолжается до тех пор, пока концентрация водяных паров в камере не достигнет нормального для данной температуры уровня, в связи с чем избыточные водяные пары постоянно откачивают. Возгонка применяется в химической промышленности, в частности, на производствах взрывоопасных или взрывчатых веществ, получаемых осаждением из водных растворов.

Возгонка также используется в пищевой промышленности: так, например, фрукты после сублимирования весят в несколько раз меньше, а восстанавливаются в воде. Сублимированные продукты значительно превосходят сушеные по пищевой ценности, так как возгонке поддаётся только вода, а при термическом испарении теряются многие полезные вещества. Перед сублимацией пищевых продуктов используется быстрое замораживание (-100 до -190 град. Цельсия), что приводит к образованию мелких кристаллов, не разрушающих клеточные мембраны.

Кривая насыщения — линия, где происходит переход из одного агрегатного состояния в другое.

У разных веществ может одновременно происходить несколько изменений агрегатного состояния, например кипение одного с образованием кристаллической решетки у другого.

Презентация на тему: « Изменение агрегатных состояний вещества».

библиотека
материалов

Содержание слайдов

Номер слайда 1

Повторительно-обобщающий урок на тему: « Изменение агрегатных состояний вещества». Незнающие пусть научатся, а знающие пусть вспомнят еще раз. Античный афоризм

Номер слайда 2

Цель урока: Закрепить знания, полученные ранее, возбудить интерес к практическому применению полученных знаний, воспитать потребность к самостоятельному поиску новых знаний, пользуясь различными источниками информации.  Задачи урока: Воспитательная — воспитать повышенный интерес к тепловым явлениям, бережное отношение к тепловым ресурсам в школе и быту; Образовательная – научить применять расчеты количества теплоты на практике; Развивающая – расширение кругозора, развитие логического мышления и творческих способностей.

Номер слайда 3

Повторение и обобщение учебного материала: 1.Чем отличается одно агрегатное состояние от другого состояния? 1.В разных агрегатных состояниях расположение, характер движения и взаимодействия молекул различно. 2. Внутренняя энергия одинаковых масс твердого тела, жидкости и газа при одинаковых температурах различна.

Номер слайда 4

http://files.school-collection.edu.ru/dlrstore/669b7979-e921-11dc-95ff-0800200c9a66/2_1.swf анимационный фрагмент агрегатные состояния вещества

Номер слайда 5

2. Что необходимо сделать, чтобы вещество из одного агрегатного состояния перешло в другое ( из твёрдого в жидкое, из жидкого в газообразное и обратно)? 3.Назвать процессы перехода из одного агрегатного состояния в другое.

Номер слайда 6

ЖИДКОСТЬ Твердое тело ГАЗ кристаллизация плавление парообразование конденсация сублимация десублимация Существует шесть процессов, которые определяют варианты перехода вещества из одного агрегатного состояния в другое.

Номер слайда 7

Что общего у этих процессов и в чём отличие? 1.При всех изменениях агрегатного состояния вещества происходит изменение внутренней энергии. 2.При плавлении(отвердевании)кристаллических тел и при кипение жидкостей(конденсации пара) температура вещества не изменяется.

Номер слайда 8

Использование явлений парообразования. Текст с иллюстрациями.http://files.school-collection.edu.ru/dlrstore/021336cc-a763-ca39-3cc4-b956b86dd83a/00149789894123264.htm

Номер слайда 9

5.Вспомним и запишем формулы для расчета количества теплоты при нагревании, охлаждении, плавлении, кристаллизации, парообразовании, конденсации.

Номер слайда 10

Закрепление умений и решение задач по данной теме: 1.В воде не тонет, в огне не горит. 2. Почему разбрызгивание воды в комнате заметно понижает в ней температуру воздуха? 3.Почему во время сильных морозов трещат деревья? 4.Чем объяснить, что весной во время ледохода вблизи реки всегда бывает холоднее, а в начале зимы при замерзании реки бывает теплее? 5.Положите монету на линейку, прижмите к линейке и двигайте то в одну, то в другую сторону. Заметьте — монета нагрелась, вследствие чего нагрелась монета? А как ещё можно нагреть монету? 6.Почему, если дохнуть себе на руку, получается ощущения тепла, а если дунуть, то ощущение прохлады? 7. Сырое белье замерзает на ветру в морoз, a через сутки становится сухим — ледяная корка исчезает. Объясните это явление.

Номер слайда 11

Тест к уроку, интерактивное задание.http://files.school-collection.edu.ru/dlrstore/669b5277-e921-11dc-95ff-0800200c9a66/index_listing.html

Номер слайда 12

Пользуясь таблицей «Температура плавления некоторых веществ» (на стр.32), ответьте на вопросы: Можно ли в алюминиевом сосуде расплавить медь? В каком состоянии находится золото при температуре 1000 єС? Останется ли свинцовая проволока в твёрдом состоянии, если её опустить в расплавленный цинк?

Номер слайда 13

«Сказка ложь, да в ней намек – добрым молодцам урок» 1. Фет. Из стихотворения «Метель» Все молчит, – лучина с треском Лишь горит багровым блеском, Да по кровле ветер шумит. Почему лучина горит с треском? 2.Она жила и по стеклу текла Но вдруг ее морозом оковало, И неподвижной льдинкой капля стала А в мире поубавилось тепла. Какая физическая ошибка допущена в этом стихотворении?

Номер слайда 14

3 «Северная лирика». Лопнет в градуснике ртуть Или лопнут скулы, Тяжелей и гуще муть, Холод злей акулы. Какой была температура воздуха? 4.А. Вознесенский из стихотворения «Мороз». Помнишь время молодое Мы врывались на пари, Оставляя пол-ладони Примороженной к двери. Почему пол-ладони оказались приморожены к двери? К какой части двери?

Номер слайда 15

Задача1: Какое количество теплоты выделится при превращении 2л воды в лёд, если начальная температура воды 20єС и охлаждении образовавшегося льда до -5єС?

Номер слайда 16

Задача2: На рисунке изображен график нагревания и плавления вещества. Ответьте на вопросы: а) Чему соответствуют отрезки графика АВ, ВС и СД?  б) Сколько времени продолжался процесс нагревания твёрдого тела? Плавления?  в) Какова начальная температура вещества?  г) При какой температуре оно плавилось? 660

Номер слайда 17

Физкультминутка. Раз — подняться, потянуться. Два — согнуться, разогнуться. Три — в ладоши три хлопка, Раз, два, три. Головою три кивка Раз, два, три. На четыре — руки шире. Пять — руками помахать. Шесть — за парту тихо сесть. Семь, восемь — лень отбросим. Продолжаем занятие.

Номер слайда 18

Экспериментальные задачи. Эксперимент 1: Вода кипит при температуре ниже 100єС. При каком условии это возможно? Эксперимент 2 : В сосуд со снегом, который находиться на стекле, положили соль. Что мы наблюдаем? Ответ поясните. Эксперимент 3: На весах уравновесили два сосуда с водой, один с горячей, другой с холодной водой. Через некоторое время равновесие весов нарушилось. Почему?

Номер слайда 19

Домашнее задание. 1.Подготовиться к контрольной работе. 2.Эксперимент : Как вынуть лед из воды, не замочив руки? Опустите небольшой кусочек льда в стакан с водой и попытайтесь вытащить лёд из воды с помощью нитки и щепотки поваренной соли. Как надо поступить?

Номер слайда 20

Рефлексия. 1. Как вам понравилось сегодня работать на уроке? 2. Все ли чувствовали себя комфортно? 3. Ваше настроение на уроке.

Работа 5 ИЗМЕНЕНИЕ АГРЕГАТНОГО СОСТОЯНИЯ ВЕЩЕСТВА

8 класс «а», «с», «н» 1 триместр

Основные понятия: Тепловые явления Обязательный минимум по предмету физика 8 класс «а», «с», «н» 1 триместр Тепловое движение. Внутренняя энергия. Два способа изменения внутренней энергии: работа и теплопередача.

Подробнее

Учитель: Горшкова Л.А. МБОУ СОШ 44 г. Сургут

Учитель: Горшкова Л.А. МБОУ СОШ 44 г. Сургут Цель: повторение основных понятий, законов и формул ТЕРМОДИНАМИКИ в соответствии с кодификатором ЕГЭ 1. Тепловое равновесие и температура. 2. Внутренняя энергия.

Подробнее

Лабораторная работа 9

КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра общей физики Лабораторная работа 9 «Определение теплоты перехода воды в пар при температуре кипения» Лаборатория 211 Лабораторная работа 9 «Определение теплоты

Подробнее

Лабораторная работа 2

КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра общей физики Лабораторная работа 2 «Определение удельной теплоемкости жидкости» Лаборатория 2 Лабораторная работа 2 «Определение удельной теплоемкости жидкости»

Подробнее

Лабораторная работа 12

КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра общей физики Лабораторная работа «Изучение фазовы переодов рода. Определение температуры и теплоты плавления металла» Лаборатория Лабораторная работа «Изучение

Подробнее

235. ПОНИЖЕНИЕ ТОЧКИ ЗАМЕРЗАНИЯ ВОДЫ

235. ПОНИЖЕНИЕ ТОЧКИ ЗАМЕРЗАНИЯ ВОДЫ Введение Условием кристаллизации является равенство давления насыщенного пара растворителя над раствором давлению пара над твёрдым растворителем. Поскольку давление

Подробнее

ОДНОКОМПОНЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ

ФАЗОВЫЕ ДИАГРАММЫ Фазовые диаграммы показывают зависимость состава многокомпонентных систем от внешних факторов (температуры, давления) и описывают происходящие в системах фазовые превращения. Эти диаграммы

Подробнее

Лабораторная работа 3

КАЛМЫЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра общей физики Лабораторная работа 3 «Изучение теплового расширения» Лаборатория 211 Лабораторная работа 3 «Изучение теплового расширения» Цель работы: практическое

Подробнее

ФИЗИКА Базовый уровень

ФИЗИКА Базовый уровень Тетрадь для лабораторных работ учени группы 8. Хабаровск — 2019 Критерии оценивания: Отметка «5» ставится в том случае, если обучающийся: — выполняет работу в полном объеме с соблюдением

Подробнее

Тепловые явления ВАРИАНТ 1 Уровень А

Тепловые явления ВАРИАНТ 1 Уровень А 1. Теплообмен путем конвекции может осуществляться 1) в газах, жидкостях и твердых телах 2) в газах и жидкостях 3) только в газах 4) только в жидкостях 2. Перед горячей

Подробнее

Тема урока: «Плавления и отвердевания тел»

ФИЗИКА 8 класс Тема урока: «Плавления и отвердевания тел» Цели урока: Предметные: обеспечить закрепление основных понятий и применение знаний и способов действий по теме; организовать деятельность по самостоятельному

Подробнее

18.2 Диаграмма состояния. Тройная точка.

18.2 Диаграмма состояния. Тройная точка. Фазовые превращения определяются изменениями температуры и давления. Для наглядного изображения фазовых превращений используется диаграмма состояния, на которой

Подробнее

ИТОГОВЫЙ ТЕСТ ПО ФИЗИКЕ Вариант 7

А. А. Пинский, В. Г. Разумовский, Н. К. Гладышева и др. ИТОГОВЫЙ ТЕСТ ПО ФИЗИКЕ 8 класс Вариант 7 Ниже даны справочные материалы, которые могут понадобиться Вам при выполнении работы. УДЕЛЬНАЯ ТЕПЛОЕМКОСТЬ

Подробнее

Строение вещества. Тепловые явления

Физика. 9 класс. Тренинг «Строение вещества. Тепловые явления» 1 Строение вещества. Тепловые явления Вариант 1 1 В одинаковые сосуды с равными массами воды при одинаковой температуре погрузили латунный

Подробнее

ПОДГОТОВКА к ОГЭ ЧАСТЬ 1

ПОДГОТОВК к ОГЭ ЧСТЬ 1 ТЕПЛОВЫЕ ЯВЛЕНИЯ 1. В твёрдых телах теплопередача может осуществляться путём 1.конвекции 2.излучения и конвекции 3.теплопроводности 4.конвекции и теплопроводности 2.Внутренняя энергия

Подробнее

Насыщенные и ненасыщенные пары. Влажность.

Насыщенные и ненасыщенные пары. Влажность. Как отмечалось в первом задании, в жидкости (или твердом теле) при любой температуре существует некоторое количество «быстрых» молекул, кинетическая энергия которых

Подробнее

8 класс Тесты для самоконтроля ТСК

ТСК -8.1.6 1.Агрегатное состояние вещества это его пребывание в виде 1) твердого тела 2) жидкого тела 3) газообразного тела 4) какого-либо из этих трех тел 2.В каком агрегатном состоянии могут находиться

Подробнее

КИПЕНИЕ ВОДЫ. 3 а д а ч а

КИПЕНИЕ ВОДЫ 3 а д а ч а. Измерить зависимость температуры от времени при нагревании разных объемов воды.. По результатам измерений определить температуру кипения воды при атмосферном давлении и удельную

Подробнее

Основные законы и формулы

2.3. ОСНОВЫ ТЕРМОДИНАМИКИ Основные законы и формулы Термодинамика исследует тепловые свойства газов, жидкостей и твёрдых тел. Физическая система в термодинамике (её обычно называют термодинамической) представляет

Подробнее

«Профильное погружение

Департамент образования города Москвы Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы «Лицей 1598» ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ ПРОЕКТ «Профильное погружение как средство создания образовательной

Подробнее

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕПЛОЕМКОСТИ ТВЕРДЫХ ТЕЛ

Лабораторная работа 6 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕПЛОЕМКОСТИ ТВЕРДЫХ ТЕЛ Цель работы определение теплоемкости образцов металлов калориметрическим методом с использованием электрического нагрева. Из теории идеального

Подробнее

Помогите решить / разобраться (Ф)

В учебниках подробно описаны эти состояния, но почти ничего не сказано о механизме изменения агрегатного состояния, лишь вскользь упоминая, что изменяется взаимная ориентация атомов в молекулах.


А это, вообще говоря, ещё не решённый вопрос физики. По некоторым моделям и расчётам получается различие между агрегатными состояниями, но например, не всегда в виде резкой ступеньки.

Кроме того, даже вдали от переходов, физика более-менее хорошо понимает только два агрегатных состояния: твёрдое кристаллическое (но не аморфное, типа стёкол), и газообразное. Жидкости и аморфные твёрдые тела — пока остаются нерешённой проблемой. А уж фазовые переходы — тем более очень сложная задача. Физика ещё умеет справиться с фазовыми переходами 2 рода (и то не всегда, если я не путаю), а тут фазовые переходы 1 рода. К тому же, есть такие увлекательные явления, как критическая точка, коалесценция…

Что именно заставляет атом менять своё положение в молекуле? На какие частицы (а в атоме только протоны, нейтроны и электроны) и каким образом действуют внешняя температура (фотоны) или давление (другие частицы)?


Лучше не думать на этом уровне про атом, как про протоны, нейтроны и электроны. На простейшем уровне — атом здесь просто как шарик. Шарики могут слипаться друг с другом химическими связями, они могут заряжаться в ионы, и тогда взаимодействовать электрическими силами. На более сложном уровне — атом есть квантовая система, и подчиняется квантовой механике (подробности — совсем не школьного уровня). При этом, в центре шарика находится ядро (слитное, из протонов и нейтронов), оно образует вокруг себя электрическое поле, а «тело шарика» образуют электроны, летающие вокруг ядра по законам квантовой механики, так что они «расплываются-размазываются» в объёмные электронные облака — орбитали. Кроме пространственной картины, здесь очень важна картина энергетических уровней. Такая схема позволяет понять химические связи, притяжение (вдали) и отталкивание (вблизи) несвязанных атомов. На таком уровне, у атома нет твёрдой поверхности, и до какой-то степени они могут проникать друг в друга, или чувствовать присутствие издалека — но не очень издалека, а только на расстояниях порядка одного диаметра атома.

Вот к таким «шарикам» и прикладывается внешнее давление (другими атомами) и температура (энергия движения и толкания других атомов; фотоны здесь участвуют очень редко, например, в фотоэффекте и в фотохимических реакциях).

— 19.05.2015 19:21:11 —

Это понятно и без фильма, в котором говорится о МОЛЕКУЛЯРНОМ взаимодействии. А меня интересует АТОМАРНОЕ взаимодействие


Агрегатные состояния образуются взаимодействиями между молекулами. Если речь о взаимодействии между атомами (внутри молекул), то это химические превращения: разложение, синтез и т. п. Они тоже бывают, в жидкой и газообразной фазах, но к агрегатному состоянию не относятся. Если же речь о взаимодействии между атомами не внутри молекулы, то надо вспомнить, что бывают одноатомные молекулы (как у благородных газов), и называть это взаимодействое опять межмолекулярным (или опять химическими реакциями, если в результате молекулы объединяются, обмениваются атомами и т. п.).

И наконец, бывает взаимодействие и ещё более глубокого уровня: когда от атомов отрываются отдельные электроны, и начинают летать сами по себе. Это происходит при очень высоких температурах (тысячи градусов). При этом, образуется плазма, которую иногда называют «четвёртое состояние вещества». Но переход от газа к плазме — отнюдь не резкий и чёткий, а очень постепенный, по мере того, как возрастает степень ионизации плазмы.

вот тут и непонятно, с чем именно взаимодействует фотон? С нейтроном или протоном (вряд ли)? С электроном? Каким образом?


Фотон взаимодействует с системой, состоящей из ядра и электронов. Это взаимодействие проходит по законам квантовой механики, и не может быть разложено на взаимодействия по отдельности с разными частицами.

А тепловая энергия, поднимающая температуру тела, разве не фотоны?


Нет, обычно это энергия движения молекул. В жидкостях и твёрдых телах — не только движения, но и притяжения-отталкивания. Молекулы как будто имеют «пружинки» между собой, и эти «пружинки» то растягиваются, то сжимаются, как в пружинном маятнике, а энергия постоянно переходит из потенциальной в кинетическую и обратно.

В твёрдых телах при нормальных температурах за теплоёмкость отвечают в основном фононы.


Поясню для ТС: «фононы» — это другое название для «колебаний пружинок».

Изменение агрегатного состояния вещества — ФИЗИКА в облаке

Вот и настал момент, когда написаны контрольные по теме «Изменение агрегатных состояний», выполнены лабораторные работы. Теперь самое время самостоятельно поразмыслить над вопросами, которые возникают в нашей обычной жизни. Собственно ответы именно на подобные вопросы натолкнули многих ученых на всемирные открытия. Может быть это получится и у вас.

Итак, перед вами перечень вопросов. Вам необходимо выбрать один из них и совместно со своим товарищем подготовить проект.

1.     Почему снежинки имеют форму шестиугольника или шестиугольной звездочки с одинаковыми концами? 

2.     Почему при наземных ядерных и других мощных взрывах образуются грибовидные облака?

3.     Как происходит согревание нашей планеты?

4.     Может ли человек  жить без конвекции?

5.     Почему парят птицы?

6.     Какие проблемы человек решает, открывая форточку?

7.     Почему животные в холодную погоду сворачиваются в «клубок»? 

8.     Как определить объём воды который испаряется с поверхности открытого водоёма под воздействием Солнца? 

9.     Чем страшна пленка нефти толщиной всего в «одну молекулу» на поверхности океана?

10.                       Известный русский путешественник Н.М. Пржевальский в своих воспоминаниях о первом путешествии в Азию писал: » Ну, гора, сейчас твоя тайна будет открыта, — сказал я, устроив свой кипятильник, — и через несколько минут знал, что Соди-Соруксум подымается на 13 600 футов (4145 м. ) над уровнем моря».    Как он узнал абсолютную высоту вершины горы? 

11.                       Почему тепло в комнате?

12.                       Где конвекция происходит быстрее и почему?

13.                       Почему движутся облака и как они появляются?

План работы над проектом

1.     Выбрать вопрос.

2.     Сформулировать проблему, которую затрагивает вопрос.

3.     Выдвинуть предположение (гипотезу), какое решение может быть.

4.     Поставить цель своей работы.

5.     Сформулировать 3-5 дополнительных (уточняющих) вопроса, которые помогут решить проблему. Это будут задачи вашего проекта.

6.     Спланировать действия по решению проблемы, в том числе подумать, как вы представите результат своей работы, как распределите всю работу, какие сетевые сервисы будете использовать.

7.     Оформить данный текст в виде отдельного документа Google. Открыть к нему доступ для всех. Ссылку на этот документ разместить в документе «Планы работы».

8.     Найти ответы на уточняющие вопросы, найти решение проблемы.

9.     Оформить результаты своей работы в единый документ (текстовый документ с описанием, видеоролик, фотографии).

10.                       Разместить результаты своей работы в сетевых сервисах, не забудьте открыть к ним доступ. Ссылки на результат работы скопировать в документ «Наша работа».

11.                       Оцените работу других своих товарищей (одной-двух команд) по 3-балльной системе. Критерии оценки размещены в документе «Критерии оценки».


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 файлах 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.

Как температура влияет на изменение агрегатного состояния вещества? Я хочу гипотезу

Ответ:

Вещество может существовать в твердом, жидком или газообразном состоянии, и состояние вещества может в значительной степени определяться его температурой. При переходе определенного температурного порога, уникального для каждого вещества во Вселенной, происходит фазовый переход, изменяющий состояние вещества. В условиях постоянного давления температура является основным определяющим фактором фазы вещества.Разница температур и фаз различных веществ позволяет работать тепловым двигателям и холодильникам.

Пошаговое объяснение:

При низких температурах движение молекул уменьшается, и вещества имеют меньшую внутреннюю энергию. Атомы переходят в состояния с низкой энергией относительно друг друга и очень мало двигаются, что характерно для твердого вещества. При повышении температуры к составным частям твердого тела прилагается дополнительная тепловая энергия, что вызывает дополнительное движение молекул.Молекулы начинают сталкиваться друг с другом, и общий объем вещества увеличивается. В этот момент вещество перешло в жидкое состояние. Газообразное состояние существует, когда молекулы поглотили столько тепловой энергии из-за повышенных температур, что они могут свободно перемещаться друг вокруг друга с высокими скоростями.

Фазовые изменения между состояниями материи

Точка, в которой вещество, подверженное определенной температуре в условиях постоянного давления, начинает изменять свою фазу, называется порогом фазового изменения.При этой температуре каждый кусочек вещества, подвергнутый воздействию тепла, изменит свое состояние. Переход от твердого состояния к жидкости происходит при температуре плавления, а переход от жидкости к газу происходит при температуре кипения. И наоборот, момент перехода от газа к жидкости является точкой конденсации, а переход от жидкости к твердому телу происходит в точке замерзания.

Внезапные изменения температуры и фазовые состояния

Вещество может претерпевать фазовый переход из твердого состояния в газ или из газа в твердое, если температура, которой оно подвергается, изменяется очень быстро.Если температура вокруг твердого тела повышается очень быстро, оно может сублимироваться или перейти в фазу из твердого тела в газ, не существуя в виде жидкости. В противоположном направлении газ, который внезапно переохлажден, может полностью осаждаться.

Влияние температуры на фазу

Если давление постоянно, состояние вещества будет полностью зависеть от температуры, которой оно подвергается. По этой причине лед тает, если вынуть его из морозильной камеры, а вода закипает из кастрюли, если слишком долго оставлять его при слишком высокой температуре.Температура — это просто измерение количества тепловой энергии, присутствующей в окружающей среде. Когда вещество помещается в среду с другой температурой, между веществом и окружающей средой происходит обмен теплом, в результате чего оба достигают равновесной температуры. Поэтому, когда кубик льда подвергается воздействию тепла, его молекулы воды поглощают тепловую энергию из окружающей атмосферы и начинают двигаться более энергично, заставляя водяной лед таять в жидкую воду.

, пожалуйста, отметьте меня как мозговой список

Community Choice Aggregation | Партнерство «Зеленая энергия»

Многие из следующих ссылок выходят с сайта Выход

Что такое агрегация по выбору сообщества (CCA)?

Объединение общественного выбора (CCA), также известное как муниципальное объединение, — это программы, которые позволяют местным органам власти приобретать электроэнергию от имени своих жителей, предприятий и муниципальных счетов у альтернативного поставщика, при этом получая услуги передачи и распределения от своего существующего поставщика коммунальных услуг. .CCA — привлекательный вариант для сообществ, которые хотят большего местного контроля над своими источниками электроэнергии, большего количества зеленой энергии, чем предлагается коммунальным предприятием по умолчанию, и / или более низких цен на электроэнергию. Агрегируя спрос, сообщества получают возможность вести переговоры с конкурентоспособными поставщиками о более выгодных тарифах и выбирать более экологичные источники энергии.

CCA в настоящее время разрешены в Калифорнии, Иллинойсе, Огайо, Массачусетсе, Нью-Джерси, Нью-Йорке и Род-Айленде (рис. 1). В 2016 году было продано около 8 агрегатов по выбору сообщества.7 миллиардов киловатт-часов зеленой энергии для около 3,3 миллиона потребителей. 1 Ряд других штатов также изучают CCA. Чтобы узнать больше о статусе усилий штатов по введению в действие законодательства, разрешающего ОСО, посетите: http://www.leanenergyus.org/cca-by-state/.

Рисунок 1. Карта штатов с утвержденным законодательством CCA

Как работают CCA?

В семи штатах, где действуют соответствующие законодательные акты, местные органы власти должны проводить общественные слушания и принимать закон, разрешающий CCA.В зависимости от правил штата и местных органов власти все дома, предприятия и муниципальные объекты в этой юрисдикции могут иметь право на участие в CCA. Участие в CCA всегда добровольно. В большинстве CCA есть положения об отказе от участия, что означает, что когда сообщество начинает программу, клиенты получают предварительное уведомление и имеют право отказаться от программы CCA и продолжить получать электроэнергию от своего текущего поставщика. Клиенты, которые не отказываются от участия, автоматически включаются в программу.Хотя это и менее распространено, в некоторых CCA есть положения о включении, требующие от клиентов проактивной регистрации в программе, которые, как правило, менее успешны с точки зрения показателей участия. CCA также могут иметь многоуровневую структуру со стандартной опцией, в которую клиенты входят, если они не откажутся от участия, и более «экологичной» опцией по подписке с надбавкой к цене. Эти варианты выбора обычно имеют более высокий процент экологически чистой энергии или поступают из местных возобновляемых источников энергии.

Цены на электроэнергию в рамках ОСО могут быть ниже розничных цен на электроэнергию для населения, иногда на 15-20 процентов, из-за коллективной покупательной способности целых сообществ и текущих рыночных тенденций.Клиенты CCA продолжают получать те же услуги по доставке и техническому обслуживанию от своих местных коммунальных предприятий с единым счетом за коммунальные услуги, который отражает смену поставщика. Единственные изменения для потребителей — это источники и цены на производство электроэнергии.

Электрогенераторы

CCA покупает электроэнергию от имени всего сообщества из традиционных или экологически чистых источников энергии.

Коммунальное хозяйство

Существующее коммунальное предприятие продолжает поставлять электроэнергию, используя те же линии электропередач и механизмы выставления счетов.

Конечные пользователи

Заказчики получают более низкую стоимость электроэнергии, часто с более высоким содержанием экологически чистой энергии и минимальными усилиями.

Когда в разных штатах было принято законодательство, разрешающее ОСО?

Государство Год основания Альтернативное название программы, Закон о разрешении Банкноты Пример возобновляемого предложения
Массачусетс 1997 законы 1997 года, глава 164 Положение об отказе от участия Вариант 100% экологически чистой энергии в странах с ограниченной ответственностью, таких как Lowell
Огайо 1999 Governmental Energy Aggregation, Senate Bill 3; Законопроект Сената 221 (2007) Положения об участии или отказе от рассылки Вариант 100% экологически чистой энергии в странах Центральной Азии, таких как Кливленд и Цинциннати
Калифорния 2002 Законопроект 117 о собрании и Законопроект Сената 790 Положение об отказе, совместные энергетические агентства запускают программы от имени нескольких юрисдикций 33% или 100% варианты зеленой энергии в CCA, как в округе Сонома; Marin Clean Energy предлагает варианты 50% и 100%
Род-Айленд 2002 Счет за дом 7786 Положение об отказе от участия Некоторые CCA предлагают стандартную зеленую электроэнергию в размере 5-10%
Нью-Джерси 2003 Государственное объединение энергетики, Закон о собрании 2165 Положение об отказе от рассылки для физических лиц; возможность подписки для муниципальных и коммерческих клиентов Нет вариантов экологически чистого питания
Иллинойс 2009 Municipal Aggregation, House Bill 362 Положение об отказе от участия; для бытовых потребителей и потребителей коммунальных услуг малого бизнеса Многие CCA предлагают вариант 100% экологически чистой энергии
Нью-Йорк 2014 Пресс-релиз губернатора Положение об отказе от участия Вариант 100% экологически чистой энергии в центральных административных округах округа Вестчестер

См. Таблицу NCSL: http: // www.ncsl.org/research/energy/community-choice-aggregation.aspx и профили состояния Lean Energy: http://www.leanenergyus.org/cca-by-state/ для источников.

Преимущества и проблемы CCAs

Преимущества:

  • Возможное снижение розничных тарифов на электроэнергию
  • Обеспечивает быстрый переход к более экологичным источникам энергии
  • Местное управление производством электроэнергии, которое может соответствовать местным экономическим и экологическим целям
  • Расширяет выбор потребителей
  • Может стимулировать создание рабочих мест и развитие возобновляемых источников энергии

Вызовы:

  • Реализация зависит от законодательства штата
  • Требуется успешное выполнение различных правил CCA и прохождение соответствующих постановлений.
  • Административные расходы
  • Положения о согласии и отказе могут сбивать потребителей с толку
  • Возможность противодействия коммунальным предприятиям в штатах с традиционным регулированием электроэнергетики, которые столкнутся с новой конкуренцией в рамках ОСО

Какие организации использовали CCA?

Пример использования партнера

Город Ланкастер начал реализацию своей программы CCA в мае 2015 года, а в октябре 2015 года в нее приняли участие широкие слои населения.На домашней странице Lancaster Choice Energy говорится: «Принося решения в области энергетики ближе к дому, мы даем [жителям Ланкастера] гораздо большее право голоса в том, как мы подходим к выработке электроэнергии, энергосбережению и устойчивости. Осуществляя локальные инвестиции для поддержки возобновляемых ресурсов нашего региона и помогая создавать новые хорошо оплачиваемые местные рабочие места, Lancaster Choice Energy помогает не только нашей окружающей среде, но и нашей экономике ».

Обсуждая опыт Ланкастера с CCA, мэр Р. Рекс Пэррис сказал: «Успех наших [городов] во многом обусловлен силой и готовностью наших партнеров прыгнуть вперед, чтобы сохранить планету для будущих поколений … Местные муниципалитеты могут быстро развивать государственное / частное партнерство — и, в свою очередь, способствовать огромным изменениям.«

Дополнительные ресурсы:


  1. NREL, 2017. Состояние и тенденции на добровольном рынке зеленой энергии в США (данные за 2016 г.) (PDF). (63 стр., 6,8 МБ)
  2. http://www.lancasterchoiceenergy.com/2017/10/18/city-lancaster-mayor-r-rex-parris-calls-ases-2017-solar-conference-attendees-take-back-power-mayor- присоединился-денвер-этап-старшие-должностные лица-byd-kb-home-spo /

Начало страницы

Анализ профиля свободной энергии для выявления факторов, активирующих вызванную агрегацией эмиссию производного цианостильбена

Предлагается подход к количественному анализу факторов, способствующих активации эмиссии, вызванной агрегацией (AIE) молекулы, с использованием молекулярного моделирования.Производное цианостильбена, 1-циано-1,2-бис- (4′-метилбифенил) этилен (CN-MBE), имеет два изомера, формы E и Z . CN-MBE E -форма проявляет AIE и не выделяет излучение в разбавленных растворах, но становится высокоэмиссионным в агрегированном состоянии. Форма Z не излучает даже в твердом состоянии, то есть форма E CN-MBE является AIE-активной, а ее форма Z является AIE-неактивной. В этом исследовании профили свободной энергии процессов AIE для форм CN-MBE E и Z исследуются с использованием метода возмущения свободной энергии на уровне квантовой механики / молекулярной механики.Профили свободной энергии показывают значительные различия в степени, в которой стерические препятствия со стороны окружающих молекул ограничивают внутримолекулярные движения форм E и Z в агрегированных состояниях. Структурные особенности форм E и Z характеризуются на основе конформационных изменений в процессе релаксации возбужденного состояния для достижения конических пересечений и свободного объема вокруг молекул в агрегированных состояниях.Это исследование определяет способствующие факторы, которые вызывают активность AIE молекулы, путем выявления характерных различий в профилях свободной энергии процессов AIE активной AIE E -формы CN-MBE и неактивной Z -формы. Подход, использованный в этом исследовании, может быть применен к рациональному дизайну высокоэффективных люминогенов AIE с использованием компьютерного моделирования.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуй еще раз?

Агрегирование состояний для вычислений быстрого правдоподобия в молекулярной эволюции | Биоинформатика

Аннотация

Мотивация

Кодонные модели широко используются для идентификации сигнатуры отбора на молекулярном уровне и для проверки изменений давления отбора во время эволюции генов, кодирующих белки.Большой размер пространства состояний марковских процессов, используемых для моделирования эволюции кодонов, затрудняет использование этих моделей с большими наборами биологических данных. Мы предлагаем здесь использовать агрегирование состояний, чтобы уменьшить пространство состояний моделей кодонов и, таким образом, улучшить вычислительную производительность оценки правдоподобия для этих моделей.

Результаты

Мы показываем, что эта эвристика ускоряет вычисления моделей M0 и узловых точек до 6,8 раз. Мы также показываем с помощью моделирования, что агрегирование состояний не приводит к обнаруживаемой систематической ошибке.Мы проанализировали реальный набор данных и показали, что агрегирование обеспечивает высококоррелированные прогнозы по сравнению с вычислениями полного правдоподобия. Наконец, агрегирование состояний — это очень общий подход, который может быть применен к любой модели непрерывного времени, основанной на марковских процессах, с большим пространством состояний, такой как модели аминокислот и коэволюции. Поэтому мы обсуждаем различные способы применения агрегирования состояний к марковским моделям, используемым в филогенетике.

1 Введение

Эволюционные модели необходимы для изучения процессов, управляющих эволюцией генов, геномов и организмов.В то время как относительно простых моделей часто бывает достаточно для обеспечения хорошей оценки видов или генов, вывод о конкретных процессах, которые управляют эволюцией молекулярных данных (например, отбор или коэволюция), требует более сложных моделей. Возможность применять эти сложные модели к большим наборам данных, включающим множество генов и / или видов, дает возможность лучше понять эволюцию в более общем контексте. Однако этот подход требует значительных вычислительных затрат из-за большого количества параметров и / или большого размера пространства состояний, задействованного в этих сложных моделях.

Вычислительная производительность филогенетических методов всегда была важной проблемой в молекулярной эволюции. Методы, основанные на правдоподобии, в филогенетике были бы невозможны без использования алгоритма обрезки деревьев Фельзенштейна (Felsenstein, 1981) в сочетании с ростом производительности компьютеров. Однако эти методы стали широко использоваться только с эвристикой, реализованной в программном обеспечении, таком как PhyML и RaXML (Guindon et al. , 2010; Stamatakis, 2014). Таким образом, в последние годы время вычислений значительно сократилось до такой степени, что теперь можно анализировать наборы данных с тысячами последовательностей.Однако наибольший прогресс был достигнут на простых моделях эволюции ДНК или аминокислот. Более сложные модели, такие как модели кодонов, используемые для обнаружения отбора, по-прежнему являются слишком дорогостоящими с точки зрения вычислений, чтобы их можно было применять к большим наборам геномных данных (например, all Ensembl Compara; Vilella et al. , 2009).

Сложность моделей кодонов проистекает из большого пространства состояний, которое необходимо для представления 61 кодона (исключая три стоп-кодона). Простейшая модель кодонов, которая называется M0 (Goldman and Yang, 1994), предполагает один параметр ω для моделирования постоянного селективного давления, возникающего на всех участках и ветвях филогенетического дерева.Модель M0, вероятно, недостаточно реалистична, и для выявления эпизодического положительного отбора на подмножестве участков и филогенетических ветвей были разработаны более сложные модели, которые включают множественные матрицы переходов (Murrell et al. , 2012; Smith et al. ). , 2015; Чжан и др. , 2005). Одной из наиболее часто используемых сложных моделей является модель узла ветвления (Zhang et al. , 2005), которая предполагает три класса отбора (параметры ω 0 , ω 1 , ω 2 с ω 2 , разрешающий положительный выбор) на участках вдоль определенных ветвей дерева (называемых ветвями переднего плана) и два класса (параметры ω 0 и ω 1 ) на других ветвях.

Поскольку точное филогенетическое дерево имеет решающее значение для эволюционных и сравнительных исследований, большинство разработок, направленных на ускорение оценки параметров эволюционных моделей, были сосредоточены в первую очередь на оптимизации стратегий поиска для нахождения топологии дерева и длин ветвей. Примеры включают выбор топологии начального дерева (Guindon and Gascuel, 2003; Huelsenbeck et al. , 2001; Nguyen et al. , 2014; Stamatakis et al. , 2004; Stamatakis, 2014), улучшенное дерево стратегии перегруппировки (Guindon and Gascuel, 2003; Hordijk, Gascuel, 2005; Nguyen et al., 2014; Stamatakis et al. , 2005; Swofford and Olsen, 1990), вычислительная экономика (Gladstein, 1997; Goloboff, 1993; Ronquist, 1998) и независимая оценка длины ветки (Guindon and Gascuel, 2003).

Однако важная часть вычислительных затрат тратится на вычисление самой функции правдоподобия. Хотя эта часть не является самым ограничивающим шагом для методов поиска по дереву с использованием простых моделей, она становится основным узким местом для оценки более сложных эволюционных сценариев, таких как модели кодонов.В этом случае повторное использование собственных векторов и собственных значений для набора ветвей может улучшить производительность вычислений (Schabauer et al. , 2012; Valle et al. , 2014). Другие методы оптимизации, которые включают, например, преобразование задачи возведения в степень асимметричной матрицы в симметричную задачу или выполнение умножения матрицы на матрицу, а не матрицы-векторы для оценки условных векторов, также показали, что ускоряют вычисления вероятность (Schabauer et al., 2012). Также был достигнут некоторый прогресс в байесовских вычислениях, например с использованием увеличения данных (de Koning et al. , 2012; Lartillot, 2006; Rodrigue et al. , 2008). Несмотря на эти улучшения, вычисления правдоподобия по-прежнему требуют больших вычислительных ресурсов.

Размер пространства состояний цепи Маркова с непрерывным временем напрямую влияет на этапы вычисления вероятности, требующие наибольшей вычислительной мощности, поскольку он влияет на размер матриц скорости и вероятности ( Q и P , см. Ниже ), а также вектора условной вероятности.Таким образом, метод, позволяющий уменьшить количество состояний при минимальном влиянии на точность оценки правдоподобия, является потенциально интересным способом дальнейшего снижения вычислительной нагрузки этих методов.

Здесь мы предлагаем эвристический метод для ускорения возведения в степень матрицы и вычислений частичного правдоподобия путем уменьшения количества состояний в цепи Маркова с непрерывным временем без потери сложности модели. Мы используем методы агрегирования состояний, чтобы выборочно комбинировать состояния матрицы мгновенных скоростей.Мы проиллюстрируем эту технику с помощью простой и сложной модели кодонов, поскольку их пространство состояний относительно велико (61 состояние). Мы показываем с помощью моделирования и анализа эмпирического набора данных, что агрегирование может обеспечить значительное ускорение для моделей кодонов с очень низкими затратами с точки зрения точности. Мы далее обсуждаем потенциальные биологические приложения, которые могут извлечь выгоду из этого подхода, чтобы проиллюстрировать широкую применимость агрегирования состояний.

1.1 Ключевые шаги вычисления правдоподобия в филогенетике

Производительность вычислений правдоподобия регулируется двумя этапами, требующими больших вычислительных ресурсов: возведением в степень матрицы и умножением матрицы на вектор.

Матричное возведение в степень лежит в основе моделей, основанных на цепях Маркова с непрерывным временем. Скорость перехода от одного состояния к другому за бесконечно малый интервал времени задается матрицей мгновенных скоростей Q . Вероятность переключения между состояниями процесса в интервале времени t тогда задается матрицей вероятностей P : P (t) = eQt⁠. Для вычислительных целей матрица скоростей сначала диагонализируется так, что Q = UΛU − 1⁠, где U — матрица собственных векторов, а Λ — матрица, диагональные элементы которой соответствуют собственным значениям мгновенной матрицы Q .Это матричное разложение позволяет быстро вычислить матрицу вероятностей P для любого временного интервала t как P (t) = eQt = UeΛtU − 1⁠.

Ветви филогенетического дерева представляют собой эволюционный путь между наследственной последовательностью и ее потомками. Поэтому нам необходимо вычислить матрицу P для каждой ветви дерева. Таким образом, матрица мгновенных скоростей Q должна быть возведена в степень для каждой длины ветви. Вероятности наблюдения состояний в наследственной последовательности затем вычисляются путем умножения условных векторов вероятности для каждой дочерней ветви.Эти векторы вероятности получаются путем умножения матрицы P для ветви i на условный вектор соответствующего потомка. Эта процедура, известная как алгоритм обрезки дерева Фельзенштейна, повторяется для каждого узла филогенетического дерева, пока мы не достигнем корня дерева (Felsenstein, 1973).

2 Алгоритм

2.1 Агрегирование состояний

Вычислительная стоимость двух описанных выше шагов сильно зависит от пространства состояний используемой цепи Маркова с непрерывным временем.Следовательно, любое сокращение пространства состояний может повысить эффективность вычислений правдоподобия. Здесь мы исследуем использование агрегирования состояний для объединения состояний цепи Маркова в несколько групп и, следовательно, уменьшения сложности возведения в степень и умножения матрицы на вектор.

Рассмотрим цепь Маркова, принимающую значения в конечном множестве S = {A1, A2,…, An} с матрицей перехода P и стационарными частотами π1, π2,…, πn⁠. Пусть Sc = {A1, A2,…, Am} будет набором состояний для агрегирования, где m < n .

Агрегированная цепочка будет иметь пространство

S˜ = {AC, Am + 1, Am + 2,…, An},

, где A C — агрегированное состояние. Новое агрегированное состояние A C изменяет элементы матрицы вероятностей P следующим образом:

p˜Ai, Aj = pAi, Aj, p˜Ai, AC = ∑Ak∈SCpAi, Ak, p ˜AC, Aj = 1π˜AC · ∑k∈SCπkpk, j, p˜AC, AC = 1π˜AC∑k∈SC∑l∈SCπkpk, l,

, где Ai, Aj∉SC⁠.

Стационарные частоты оцениваются как π˜i = πi для Ai∉SC⁠. Эти стационарные частоты согласуются с частотами исходной цепи Маркова.Частоты агрегированного состояния оцениваются как π˜AC = ∑k∈SCπk⁠.

Тот же метод можно применить на уровне матрицы мгновенных скоростей Q . Однако диагональные элементы матрицы должны быть установлены равными −j ≠ iqi, j, чтобы гарантировать, что сумма каждой строки равна нулю (дополнительный рис. S1B, C) (Aldous and Fill, 2002, chapter2).

2.2 Агрегация для моделей кодонов

Очевидный вопрос при выполнении агрегирования — определение «похожих состояний» для агрегирования.Мы определяем все ненаблюдаемые состояния для позиции выравнивания как «похожие» в контексте этой позиции. Обоснование состоит в том, что кодоны, которые не наблюдаются на этом участке ни в одной из последовательностей на концах дерева, имеют низкую вероятность присутствия в качестве предковых состояний. Отсутствие некоторых возможных кодонов может быть вызвано случайностью, но во многих случаях мы ожидаем, что подмножество кодонов появится на сайте из-за естественного отбора или смещения мутаций. Например, сайт белка, который должен быть отрицательно заряженным, будет использовать только кодоны, кодирующие такие аминокислоты.Таким образом, оправдано называть все другие кодоны «подобными» по отношению к этому сайту. Таким образом, мы объединили все состояния, которые не наблюдались в определенном положении (то есть триплет столбцов выравнивания ДНК) в одно состояние (рис. 1). Подход, который мы используем здесь для агрегирования состояний в моделях кодонов, напоминает модели аминокислотных и нуклеотидных замен, предложенные в Yang et al. (1998); Суско и Роджер (2007); Филипс и др. (2004); Vera-Ruiz et al. (2014). Однако мы предлагаем выбирать новое агрегированное пространство состояний независимо для каждой позиции выравнивания, что не было сделано в контексте аминокислот и нуклеотидов.Обратите внимание, что в этом исследовании мы выполнили только агрегирование по матрице вероятности P . Мы обсуждаем преимущества агрегирования на матрицах P или Q в разделе «Обсуждение».

Рис. 1

Пример агрегирования состояний для одной позиции (выделено фиолетовым цветом) в выравнивании кодонов

Рис. 1

Пример агрегирования состояний для одной позиции (выделено фиолетовым цветом) в выравнивании кодонов

Для агрегированного Чтобы процесс имел марковское свойство, он должен удовлетворять условию смешиваемости, т.е.е. pAi, Ak = pAj, Ak должно быть истинным для любых i, j∈AC и k∉AC (Kemeny and Snell, 1983) или, что эквивалентно, для матрицы мгновенных скоростей (Hillston, 1995). Это условие обычно не выполняется в отношении произвольной схемы агрегации, поскольку для этого потребуется, чтобы все скорости перехода или вероятности замещения имели одинаковое значение. Более того, в широко используемых моделях замены кодонов двойные замены не допускаются, и их соответствующие скорости перехода устанавливаются равными нулю, что делает условие смешиваемости невыполнимым.Таким образом, предлагаемую технику следует рассматривать как эвристику.

Интенсивность агрегирования состояний может быть изменена, и мы протестировали три различных подхода, реализовав их для модели кодонов M0 (Goldman and Yang, 1994). Первый и наименее агрессивный подход объединяет только те позиции, которые были абсолютно законсервированы в любых сайтах выравнивания. Таким образом, пространство состояний для этих сайтов сокращается до двух состояний: наблюдаемый (консервативный) кодон и «мета-состояние» 60 других нон-стоп кодонов.Во втором подходе все позиции были агрегированы, и «мета-состояние» включало все кодоны, не присутствующие в позиции, подвергнутой агрегации. В третьем подходе все положения были агрегированы, но «мета-состояние» включало только кодоны, соответствующие аминокислотам, не присутствующим в текущем положении. Это можно рассматривать как менее агрессивную версию второго подхода, использующего свойства генетического кода. Первые два подхода представляют собой крайние случаи применения агрегации, а третий — более умеренный.

Учитывая небольшое ускорение первого и третьего подходов на M0 (см. Результаты), только второй подход был использован для более сложной модели ответвлений.

Дополнительно были оценены две стратегии случайного агрегирования. Эти стратегии использовались в качестве контроля, чтобы определить, лучше ли наш выбор разделения состояний, чем случайный. В первой стратегии «метасостояния» полной агрегации перетасовывались между позициями выравнивания. Это должно дать ускорение, подобное полной агрегации, но не полагаться на кодоны, присутствующие в каждой позиции.Во второй случайной стратегии пространство состояний было случайным образом разделено на «метасостояния» с сохранением общего количества состояний на позицию. В этом случае количество состояний остается неизменным, но ожидается, что вычисления займут больше времени, поскольку присутствуют несколько «мета-состояний».

3 Материалы и методы

3.1 Программное обеспечение

Агрегирование состояний для модели M0 было реализовано в пакете godon (https://bitbucket.org/Davydov/godon).Мы выбрали алгоритм оптимизации с большим, но фиксированным числом итераций (в данном случае 10 000 итераций), чтобы уменьшить влияние случайных факторов, связанных с траекторией оптимизации, на общее время вычислений.

Агрегирование состояний для модели «филиал-сайт» было реализовано в версии FastCodeML (https://gitlab.isb-sib.ch/phylo/fastcodeml, branch agg), которая является программным обеспечением, оптимизированным для вычислительной эффективности расчет возведения матрицы в степень и умножение матрицы на вектор (Valle et al., 2014).

Все моделирование последовательности было выполнено с использованием программы развития из пакета PAML (Yang, 2007).

3.2 Набор данных

Шесть наборов данных были смоделированы для модели M0 (см. Дополнительную таблицу S1). Мы варьировали один параметр за раз на основе следующих настроек: 300 кодонов, 18 последовательностей, ω0 = 0,3⁠, κ = 2, одинаковые частоты кодонов (⁠πi = 1 / 61⁠), длина дерева по умолчанию (4). . Мы использовали дерево генов ENSGT00680000099620 из базы данных Ensembl (Cunningham et al., 2015) для топологии и относительной длины ветвей.

Для модели ответвлений было смоделировано 2000 выравниваний со стохастическими деревьями рождения-смерти и κ, ω 0 , ω 2 , p 0 , p 1 , длина выравнивания и количество последовательностей подсказок, выбранных случайным образом (дополнительная таблица S2A, рис. S2). Одна тысяча выравниваний была смоделирована в соответствии с нулевой гипотезой модели ответвлений с ω2 = 1⁠, в то время как другие 1000 выравниваний представляли альтернативную гипотезу с ω2> 1⁠.В этих симуляциях каждый параметр выбирался случайным образом из определенных распределений (дополнительная таблица S2) для получения более биологически реалистичных наборов данных. Мы случайным образом выбрали одну ветвь переднего плана для моделирования, и та же ветка переднего плана использовалась перед логическим выводом. Для моделирования мы использовали эволюцию из PAML 4.8 (Yang, 2007).

Мы также смоделировали наборы данных, используя расширенную модель для филиалов . В этой модели ω 0 и ω 2 (когда ω2> 1⁠) были заменены набором дискретных категорий, созданных из распределений Beta и Gamma соответственно (использовались пять дискретных категорий).Мы также включили гамма распределенных вариаций скорости сайта (Rubinstein et al. , 2011). Параметры для этих распределений описаны в дополнительной таблице S2B и на рисунке S3. Для моделирования мы использовали пакет cosim (https://bitbucket.org/Davydov/cosim).

Для выбора модели использовался тест отношения правдоподобия (LRT) с уровнем значимости α = 0,05⁠.

Мы выполнили корректировку множественной проверки гипотез с использованием пакета qvalue R, π 0 было оценено с использованием метода начальной загрузки (Стори и др., 2004).

Наконец, набор данных Primates из базы данных Selectome (Moretti et al. , 2014; Proux et al. , 2009) версии 6 был использован для изучения поведения метода на реальном наборе данных. Набор данных состоит из 15 669 деревьев генов и сопоставлений (http://selectome.unil.ch/cgi-bin/download.cgi). Мы проверили вывод выбора на каждой нетерминальной ветви деревьев приматов.

4 Результаты

4.1 M0 модель

Для простой модели M0 мы сначала сравниваем эффективность максимизации правдоподобия в трех различных режимах: полное правдоподобие (без агрегации), агрегация для сохраняемых позиций и полная агрегация. Здесь мы сохранили длины ветвей фиксированными и оптимизировали ω и κ.

Значения параметров, полученные для всех наборов данных с использованием обоих режимов агрегирования, сильно коррелируют со значениями, оцененными по полному правдоподобию (дополнительные рисунки S4, S5, S6, S7, S8, S9). Погрешность оценки параметров мала и не зависит от параметров моделирования (рис.2, S10, S11), за исключением длины дерева (рис. 3). Смещение в оценке параметров, связанное с длинными деревьями, меньше для менее агрессивных стратегий агрегирования (дополнительный рисунок S12). Сравнение с двумя стратегиями случайного агрегирования показывает заметно лучшую точность оценки параметров с агрегированием на основе наблюдений (дополнительный рисунок S13).

Рис. 2

Расчетные значения ω ( A ) и κ ( B ) в зависимости от длины трассы (набор данных alen, модель M0).Линии соответствуют значениям параметров моделирования.

Рис. 2

Расчетные значения ω ( A ) и κ ( B ) в зависимости от длины выравнивания (набор данных alen, модель M0). Линии соответствуют значениям параметров моделирования

Рис. 3

Оценочные значения ω ( A ) и κ ( B ) в зависимости от длины дерева (набор данных tlen, модель M0). Линии соответствуют значениям параметров моделирования. Длина дерева ограничена диапазоном [0.01; 300] ⁠, см. Текст

Рис. 3

Оценочные значения ω ( A ) и κ ( B ) в зависимости от длины дерева (набор данных tlen, модель M0). Линии соответствуют значениям параметров моделирования. Длина дерева ограничена диапазоном [0,01; 300] ⁠, см. Текст

Среднее ускорение вычислений составляет примерно 1,7 для агрегирования по всем позициям (рис. 4), но только 1,2 и 1,02 (дополнительный рис. S14) для основанного на генетическом коде агрегация и агрегация ограничены фиксированными позициями соответственно.Таким образом, мы только подробно проанализировали поведение режима полной агрегации.

Рис. 4

Ускорение агрегации на всех позициях выравнивания с моделью M0. ( A ) набор данных wvar с переменным значением ω, ( B ) набор данных kvar с переменной κ

Рис. 4

Ускорение агрегации на всех позициях выравнивания с моделью M0. ( A ) набор данных wvar с переменным значением ω, ( B ) набор данных kvar с переменной κ

Во-первых, мы видим сильное влияние длины выравнивания на полученные ускорения (рис.5). Разложение по собственным значениям матрицы выполняется только один раз за оценку правдоподобия, и уменьшение пространства состояний между полным правдоподобием и агрегацией не оказывает никакого влияния на производительность разложения по собственным значениям. Однако более длительное выравнивание увеличит количество выполнений этапа обрезки дерева (т. Е. Один раз для каждого сайта), что становится более важным с точки зрения общих вычислительных затрат. Например, ускорение, полученное при выравнивании 500 кодонов, составляет 1,8 при полной агрегации.Максимальное ускорение в 6,8 раза было достигнуто на очень длинных рядах (более 10 000 кодонов) и коротких деревьях (общая длина <0,05⁠).

Рис. 5

Ускорение в зависимости от количества кодонов (набор данных alen, модель M0)

Рис. 5

Ускорение в зависимости от количества кодонов (набор данных alen, модель M0)

Пока есть больший ошибка при оценке параметров модели (κ и ω) при более коротких выравниваниях, этот эффект идентичен с агрегацией или без нее (рис.2). Поэтому предлагаемая нами эвристика не увеличивает ошибку на простой модели даже при коротких выравниваниях. Взаимодействие между собственным разложением и временем сокращения объясняет прямой эффект взаимосвязи между количеством последовательностей и ускорением (рис. 6). Большое количество последовательностей уменьшает долю времени, затрачиваемого на фазу собственного разложения, и, следовательно, увеличивает ускорение.

Рис. 6

Ускорение в зависимости от количества последовательностей (набор данных nseq, модель M0)

Рис.6

Ускорение в зависимости от количества последовательностей (набор данных nseq, модель M0)

Изменения других параметров влияют на ускорение режима агрегации, поскольку они изменяют количество состояний кодона на сайт выравнивания. Последнее оказывает прямое влияние на количество неагрегированных состояний. Действительно, мы объединяем в одно состояние все кодоны, которые не наблюдаются в данной позиции. Таким образом, любые процессы, которые уменьшают количество различных кодонов на позицию, также увеличивают эффективность агрегации.Следовательно, ускорение немного выше для меньших значений ω, потому что, когда ω приближается к 0, все больше и больше кодонов в конкретном сайте являются только частью набора синонимичных кодонов. Таким образом, количество возможных кодонов значительно снижается, и повышается вероятность того, что агрегация приведет к очень небольшому количеству состояний. Напротив, увеличение значений ω приведет к увеличению числа наблюдаемых состояний. Точно так же чрезвычайно короткие ветви ограничивают разнообразие состояний на каждом узле, что, в свою очередь, увеличивает возможный уровень агрегации и, таким образом, увеличивает скорость (рис.7). Смещенные частоты кодонов также могут уменьшить разнообразие состояний и, таким образом, увеличить скорость агрегации. В нашем моделировании частоты кодонов были взяты из распределения Дирихле, и мы варьировали параметр концентрации α , чтобы оценить влияние частот кодонов на агрегацию кодонов. Мы видим лучшее ускорение, связанное с меньшими значениями параметра α, что приводит к более высокой дисперсии между частотами кодонов (дополнительный рисунок S15).

Рис.7

Ускорение в зависимости от длины дерева (набор данных tlen, модель M0)

Рис.7

Ускорение в зависимости от длины дерева (набор данных tlen, модель M0)

Общая длина дерева — единственный параметр в нашем моделировании, который также влияет на точность оценка параметров модели (рис. 3, S16). Более длинные деревья имеют тенденцию повышать точность оценки параметров ω и κ. Однако очень длинные деревья приводят к увеличению ошибки как в агрегированном, так и в режиме полного правдоподобия, вероятно, из-за насыщения.Похоже, что при разумных условиях применимости модели M0 (т.е. общая длина дерева <20 замен на кодон) агрегация не приводит к какой-либо обнаруживаемой систематической ошибке, в то время как для очень длинных деревьев агрегация может вносить небольшую погрешность.

Мы также оценили длины ветвей во время оптимизации модели M0. Систематического смещения при оценке длины ветвей для коротких деревьев не было (дополнительный рис. S17), в то время как мы наблюдали повышенную ошибку в оценке длины ветвей на очень длинных деревьях (дополнительный рис.S18). Ошибка длин ветвей сопровождалась увеличением ошибок на ω и κ .

Таким образом, общее ускорение на простой модели M0 можно объяснить средним наблюдаемым количеством кодонов и длиной выравнивания (рис. 8). Связь между ускорением и ω, κ, длиной дерева и частотами кодонов эффективно объясняется уменьшенным размером пространства состояний цепи Маркова с непрерывным временем. Таким образом, агрегирование становится более эффективным, когда данные о последовательностях смещены или когда анализы содержат близкородственные виды, что, вероятно, имеет место для многих реальных множественных выравниваний последовательностей.

Рис. 8

Ускорение по сравнению со средним числом кодонов для модели M0. Каждая точка представляет собой одну смоделированную трассу, набор данных обозначен цветом. Для набора данных с изменяющейся длиной выравнивания (alen) вариация в ускорении не зависит от наблюдаемого количества кодонов (которое существенно не меняется), но более длинные выравнивания приводят к более высокому ускорению, см. Рисунок 5 (Цветная версия этого рисунка доступна на Bioinformatics online.)

Рис. 8

Ускорение по сравнению со средним числом кодонов для модели M0.Каждая точка представляет собой одну смоделированную трассу, набор данных обозначен цветом. Для набора данных с изменяющейся длиной выравнивания (alen) изменение в ускорении не зависит от наблюдаемого количества кодонов (которое существенно не меняется), но более длинные выравнивания приводят к более высокому ускорению, см. Рисунок 5 (Цветная версия этого рисунка доступна на Биоинформатика онлайн.)

4.2 Модель филиала

Учитывая небольшое ускорение, которое мы получили для агрегации на фиксированных позициях, мы реализовали только полный режим агрегации для модели филиала в FastCodeML.Затем мы сравнили эту новую реализацию со стандартным FastCodeML. Мы видим небольшое увеличение как ложных, так и истинных положительных результатов с агрегированием (таблицы 1, 2). В целом, кривые ROC показывают, что производительность FastCodeML в режиме агрегации аналогична режиму полного правдоподобия (рис. 9). Таким образом, любые ошибки в оценке при агрегации, по-видимому, очень мало влияют на тест отношения правдоподобия (LRT), используемый для проверки наличия положительного отбора с помощью модели филиала.

Рис.9

Кривые ROC (рабочие характеристики приемника) для FastCodeML в режимах полного правдоподобия и агрегированного правдоподобия для моделирования модели филиала. Специфичность, чувствительность и площадь под кривой (AUC) указаны

Рис. 9

Кривые ROC (рабочие характеристики приемника) для FastCodeML в режимах полного правдоподобия и агрегированного правдоподобия для моделирования модели узла ответвления. Специфичность, чувствительность и площадь под кривой (AUC) указаны

Таблица 1

Статистические характеристики FastCodeML в нормальном и агрегированном режимах на смоделированных данных

.
Режим . Истинные положительные результаты . Настоящие негативы . Ложные срабатывания . Ложноотрицательные результаты .
нормальный 551 973 27 449
агрегированный 562 970 30 9010 9010 9010 . Истинные положительные результаты . Настоящие негативы . Ложные срабатывания . Ложноотрицательные результаты .
нормальный 551 973 27 449
агрегированный 562 970 30 43208 30 43209 агрегированные режимы на смоделированных данных

12 +
Режим . Истинные положительные результаты . Настоящие негативы . Ложные срабатывания . Ложноотрицательные результаты .
нормальный 551 973 27 449
агрегированный 562 970 30 9010 9010 9010 . Истинные положительные результаты . Настоящие негативы . Ложные срабатывания . Ложноотрицательные результаты .
нормальный 551 973 27 449
агрегированный 562 970 30 43208 статистический 902 набор данных

12 +
A . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
В . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + . . . — . + .
Выбор 963 12 Выбор 429 23
обнаружен 9 539
(нормальный) (нормальный)
12 +
A . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
В . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + . . . — . + .
Выбор 963 12 Выбор 429 23
обнаружен 9 539
(нормальный) (нормальный)
Таблица 2

Статистическая производительность смоделированного

9010aset на базе

.

. Выборка обнаружена (агрегирована)
.
В . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + . . . — . + .
Выбор 963 12 Выбор 429 23
обнаружен 9 539
(нормальный) (нормальный)
12 +
A . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
В . . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + . . . — . + .
Выбор 963 12 Выбор 429 23
обнаружен 9 539
(нормальный) (нормальный)

Для ω 0 год и κ коэффициенты между агрегированной оценкой и оценкой полного правдоподобия равны 0.9986, 0,9969 и 0,9735 соответственно (рис.10). Более низкая корреляция наблюдается для p 0 и ω 2 (0,9578 и 0,9109 соответственно). Тем не менее, эти корреляции намного выше, чем полученные между оценкой полного правдоподобия и смоделированными значениями: 0,35 для p 0 и 0,20 для ω 2 .

Рис. 10

Корреляция между агрегированными и не агрегированными оценками параметров для модели филиалов

Рис.10

Корреляция между агрегированными и неагрегированными оценками параметров для модели ответвлений

Как и в модели M0, на ускорение в основном влияют длина последовательности и длина дерева (рис. 11) через их влияние на наблюдаемое количество кодонов (дополнительная информация Рис. S19). Мы достигли максимального ускорения в 4,4 раза на вычисление вероятности для модели сайта-ветвления.

Рис. 11

Влияние длины выравнивания ( A ) и длины дерева ( B ) на ускорение, модель участка ответвления

Рис.11

Влияние длины выравнивания ( A ) и длины дерева ( B ) на ускорение, модель узла-ответвления

Расширенная модель узла-ответвления нарушает несколько предположений модели узла-ответвления (однородная синонимическая скорость, фиксированные значения ω 0 и ω 2 ). В тех случаях, когда данные более сложны, чем модель, производительность агрегированного режима становится немного хуже по сравнению с режимом полного правдоподобия S23, хотя он остается очень близким (AUC 0.812 против 0,818).

Наконец, мы использовали FastCodeML в нормальном и агрегированном режимах на реальном наборе данных от Primates (Таблицы 3, S3). После поправки на множественное тестирование (порог ложного обнаружения 0,05), 20 ветвей были определены как находящиеся под положительным отбором с использованием вычислений полного правдоподобия и 18 с использованием агрегирования, с 13 общими ветвями. Мы не обнаружили нескольких ветвей для отдельного дерева. Прогнозы согласованы между двумя методами в 99,97% случаев, что выше, чем согласованность 97.45% для смоделированных данных (таблица 2). Агрегация дает среднее ускорение на 2,7 для этого реального набора данных, подтверждая, что реальные данные могут быть достаточно смещенными, чтобы сделать агрегирование достаточно эффективным.

Таблица 3

Статистическая производительность FastCodeML для набора данных Primates

. . Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + .
Обнаружен выбор 77576 280
(нормальный) + 190 1114
. Выборка обнаружена (агрегирована)
.
. . — . + .
Обнаружен отбор 77576 280
(нормальный) + 190 1114
Таблица производительности

Fastode в таблице статистических данных

Fastode 9000 . . Выборка обнаружена (агрегирована)


. . . — . + . Обнаружен выбор — 77576 280 (нормальный) + 190 1114 . . Выборка обнаружена (агрегирована)
. . . — . + . Выбор обнаружен — 77576 280 (нормальный) + 190 1114

5

Мы предлагаем агрегирование состояний как метод ускорения вычисления вероятности в филогенетическом контексте.Уменьшая размер пространства состояний марковского процесса, агрегирование ускоряет этап обрезки дерева во время вычисления правдоподобия и, в некоторых случаях, собственное разложение матрицы скорости перехода. Мы показываем, что агрегация может применяться к вычислению правдоподобия двух наиболее часто используемых моделей кодонов. Его также можно использовать для других типов моделей (см. Ниже) как в рамках максимального правдоподобия, так и в байесовских рамках.

Ускорение для моделей кодонов зависит от длины выравнивания и наблюдаемого количества кодонов, последнее в большей степени зависит от длины дерева (рис.8, S19).

Эти эффекты особенно сильны в модели M0, потому что оптимизатор правдоподобия использует фиксированное количество итераций. Аналогичная тенденция наблюдается с переменным числом итераций, но с повышенной стохастичностью (дополнительный рис. S20). В общем, агрегация состояний не оказывает систематического влияния на общее количество итераций (дополнительный рисунок S21). Таким образом, общее время выполнения пропорционально времени вычисления вероятности.

Длина выравнивания и наблюдаемое количество кодонов имеют аналогичный эффект на ускорение для модели сайта ответвления.Мы видим зависимость более явно, если нормализовать количество вычислений функции правдоподобия (дополнительный рисунок S22).

Наиболее трудоемкими этапами вычисления правдоподобия являются возведение в степень матрицы и обрезка дерева. FastCodeML использует высокооптимизированные алгоритмы для возведения в степень матрицы (Schabauer et al. , 2012), а агрегирование состояний сокращает время выполнения этапов обрезки дерева при вычислениях вероятности (дополнительный рисунок S1A, B).

Хотя зависимость ускорения от длины выравнивания и количества кодонов имеет интуитивный смысл, мы можем понять это более подробно, рассмотрев этапы вычисления вероятности.Рассмотрим время вычисления полного правдоподобия (дополнительный рисунок S1A):

Tfull = teigen + Kt exp + NK61tprun,

, где t eigen — время разложения матрицы мгновенных скоростей, t exp — время возведения в степень матрицы скорости для каждого внутреннего узла, t prun — время вычисления вектора частичного правдоподобия для каждого внутреннего узла на каждую позицию, K — количество внутренних узлов и N — это количество позиций в раскладе.Число состояний составляет 61 для цепей Маркова, моделирующих последовательности кодонов. Аналогично для агрегации состояний (дополнительный рисунок S1B):

Taggr = teigen + Kt exp + NKtagg + NKMtprun,

, где t agg — время агрегации матрицы. на внутренний узел на позицию, а 61 заменяется на M, количество состояний после агрегирования. Для данной комбинации ответвления и сайта время агрегации сравнимо со временем, затраченным на вычисление одного элемента вектора частичного правдоподобия.В полном режиме необходимо вычислить 61 элемент вектора. Выигрыш во времени вычислений, наблюдаемый с помощью методов агрегации, связан с необходимостью выполнить один этап агрегации, который является быстрым, за которым следует вычисление M ( M Ускорение агрегации, таким образом, составляет:

Speedup = TfullTagg = teigen + Kt exp + NK61tprunteigen + Kt exp + NKtagg + NKMtprun.

Обычно производительность ограничивается собственным разложением и сокращением, поэтому мы можем приблизить ускорение как:

Speedup≈teigen + NK61tprunteigen + NKtagg + NKMtprun.

Это представление дает ясное объяснение зависимости ускорения от длины выравнивания и наблюдаемого количества кодонов. Увеличение длины выравнивания вызывает более слабый эффект на фазу неускоренного собственного разложения, что приводит к более эффективному ускорению. Напротив, более высокое разнообразие кодонов в каждой позиции выравнивания увеличивает количество состояний в агрегированном марковском процессе ( M ), тем самым уменьшая преимущество агрегированного процесса по сравнению с полным.

Агрегация не только обеспечивает уменьшение ускорения с более длинными деревьями (больше наблюдаемых состояний, более крупный M ), но также вносит смещение в оценку параметров для очень длинных деревьев. Следовательно, для деревьев, длина которых превышает 100 ожидаемых замен на позицию, нецелесообразно использовать агрегирование состояний: смещенные результаты будут получены без какого-либо значительного ускорения. Однако на практике очень длинные деревья встречаются редко, например, в базе данных Selectome 99% деревьев имеют общую длину менее 18 ожидаемых замен на позицию.

Агрегирование состояний может применяться либо к матрице вероятности P , либо к мгновенной матрице Q (дополнительный рисунок S1B, C). В этой работе мы сосредоточились на применении агрегации к матрице вероятностей P . В этом случае (дополнительный рисунок S1B) агрегирование применяется после возведения в степень и должно выполняться для каждой позиции независимо. Таким образом, улучшение производительности достигается на этапе обрезки деревьев. В случае матрицы Q (дополнительный рис.S1C) агрегация применяется до возведения в степень. Это приводит к меньшим размерам матриц P , но собственное разложение и возведение в степень должны выполняться для каждой позиции независимо, поскольку эти позиции будут различаться в агрегированных состояниях. Более того, ожидается, что агрегирование матрицы Q приведет к увеличению смещения, которое будет накапливаться вдоль ветвей. Агрегация, выполняемая на матрице Q , отбрасывает различия в траекториях замещения, проходящих через ненаблюдаемые состояния.Таким образом, ошибка будет накапливаться как во время фазы возведения в степень, так и во время фазы сокращения. Агрегация, выполняемая после фазы возведения в степень, вносит ошибку только во время фазы сокращения дерева. Предварительные результаты не показывают преимущества агрегирования матрицы Q для моделей кодонов (не показаны). Решением может быть выполнение «более мягкой» агрегации кластеров сайтов со схожими шаблонами кодонов. Это может быть сделано путем сначала кластеризации позиций выравнивания, а затем создания агрегированных матриц мгновенных скоростей для каждого кластера.Это должно уменьшить смещение и позволить возвести в степень меньшее количество матриц Q , чем для агрегации на сайт, при этом по-прежнему выполняя вычисления на меньших матрицах Q , чем в неагрегированном режиме. Также возможно, что агрегирование матрицы Q может быть более полезным для других типов моделей, особенно с большими матрицами мгновенных скоростей, таких как модели коэволюции (Dib et al. , 2014). Наконец, второй раунд агрегации может быть выполнен после возведения в степень, чтобы ускорить этап обрезки дерева (дополнительный рис.S1D). Вычислительные и статистические характеристики таких подходов еще предстоит исследовать.

Также возможно реализовать агрегирование только для подмножества данных. В нашем случае мы выбрали экстремальную ситуацию и агрегировали только самые консервативные позиции. Результатом была большая потеря скорости по сравнению с агрегацией по всем позициям без какого-либо увеличения точности. Но могут быть и другие случаи, когда агрегирование по подмножеству данных имеет наибольший смысл только с точки зрения компромисса между стоимостью (точностью) и выгодой (ускорение).Более того, есть несколько способов выполнить само агрегирование. Здесь мы свернули все кодоны или аминокислоты, которые не наблюдаются в положении выравнивания. Также можно использовать другие подходы к агрегированию, например агрегировать все кодоны, достижимые более чем одной мутацией (или следовать свойствам сходства аминокислот). Модели аминокислотных замен были получены из основанных на кодонах моделей Маркова путем агрегирования кодонов, разделенных только синонимичными заменами.Однако эти модели не были построены и не оценивались с точки зрения вычислительной эффективности (Kosiol and Goldman, 2011; Ren et al. , 2005; Susko and Roger, 2007; Yang et al. , 1998). Менее агрессивное агрегирование показывает повышение точности за счет снижения ускорения, хотя в наших тестах точность уже была хорошей при агрессивном агрегировании.

Комбинированное использование агрегированного и неагрегированного режимов в одном анализе может быть эффективным в нескольких сценариях.Во-первых, агрегирование можно использовать во время максимизации правдоподобия, но окончательное значение правдоподобия вычисляется без агрегирования, обеспечивая более точное значение. Во-вторых, агрегирование можно использовать для получения отправной точки для максимизации неагрегированного правдоподобия. В-третьих, агрегация может использоваться на этапе предварительной обработки для обнаружения интересующих наборов данных (например, семейств генов с сигналом положительного отбора). Затем эти наборы данных могут быть проанализированы с полной вероятностью для получения точной оценки параметров и сравнения моделей.Наконец, в байесовском подходе (например, MCMC) можно использовать агрегирование во время периода приработки. Вероятно, существуют и другие сценарии, в которых агрегирование может обеспечить более быструю оценку вероятности в рамках более сложного анализа.

Для конкретного случая модели ответвлений мы протестировали второй сценарий использования агрегации в качестве отправной точки, и мы не получили значительного ускорения (дополнительный рисунок S24).

Агрегация также может влиять на использование памяти. Агрегация по матрице вероятности P уменьшит размер парциальных векторов правдоподобия (в r = 61 / Nstates⁠ раз).Кроме того, агрегация матриц Q уменьшает размер матриц P r 2 раз). С другой стороны, фактическое улучшение сильно зависит от деталей реализации, так как частичные векторы правдоподобия и матрицы вероятностей можно повторно использовать несколькими способами. Наша реализация не фокусировалась на сокращении объема памяти, поэтому мы не обсуждаем этот аспект далее.

Очевидно, что агрегирование состояний в филогении и эволюции не ограничивается моделями сайтов ветвления и кодона M0.Во-первых, он универсально применим к моделям кодонов на основе марковского процесса, таким как обычно используемые M1a / M2a, M8a / M8 (Wong et al. , 2004), aBSREL (Smith et al. , 2015), RELAX (Wertheim et al. , 2014) или любой другой модели на основе GY94 (Goldman and Yang, 1994) или MG94 (Muse and Gaut, 1994). Во-вторых, это не ограничивается моделями кодонов. Учитывая компромисс между замедлением агрегации матриц для каждой позиции и ускорением обрезки деревьев, агрегация вряд ли даст значительное улучшение производительности для моделей с небольшим количеством состояний (например,грамм. нуклеотидные модели). Но даже для аминокислотных моделей мы можем ожидать некоторого ускорения. Напротив, мы ожидаем, что агрегирование состояний обеспечит значительное улучшение производительности для моделей с большим количеством состояний, таких как модели совместной эволюции аминокислот, которые могут включать до 400 состояний (Dib et al. , 2014; Yeang and Haussler, 2007).

Агрегация состояний в марковском процессе — это мощный метод, используемый в различных областях, включая вычислительную биологию, например, анализ взаимодействия белковой сети (Петров и др., 2012), моделирование реакций (Ullah et al. , 2012), фотообесцвечивание одиночных молекул (Messina et al. , 2006) или модели прогрессирования заболевания (Regnier and Shechter, 2013). Его применение к филогенетическим моделям систематически не изучалось, хотя оно было реализовано в некотором программном обеспечении (Lartillot and Philippe, 2004, например, PhyloBayes;). Насколько нам известно, это первое систематическое исследование систематических ошибок агрегирования состояний и вычислительной эффективности молекулярной эволюции.

В заключение мы демонстрируем, что агрегирование состояний — это мощный метод, который улучшает вычислительную производительность моделей на основе кодонов с небольшими затратами на точность. Агрегация состояний не ограничивается моделями кодонов, и мы ожидаем, что она будет полезна для большого разнообразия филогенетических моделей и методов.

Благодарности

Мы благодарим Bastien Boussau, Christophe Dessimoz, Stephane Guindon и анонимных рецензентов за полезные комментарии.Вычисления проводились в центре высокопроизводительных вычислений Vital-IT (http://www.vital-it.ch) Швейцарского института биоинформатики.

Финансирование

Эта работа была поддержана Швейцарским национальным научным фондом [номера грантов CR32I3_143768, IZLRZ3_163872].

Конфликт интересов : не заявлен.

Список литературы

Aldous

D.

,

Fill

J.А.

(

2002

). Обратимые цепи Маркова и случайные блуждания по графам. Неоконченная монография.

Каннингем

F.

et al. (

2015

)

Ensembl 2015

.

Nucleic Acids Res

.,

43

,

D662

D669

.

de Koning

A.J.

et al. (

2012

)

Филогенетика, вероятность, эволюция и сложность

.

Биоинформатика

,

28

,

2989

2990

.

Dib

L.

et al. (

2014

)

Эволюционный след коэволюционирующих позиций в генах

.

Биоинформатика

,

30

,

1241

1249

.

Felsenstein

J.

(

1973

)

Методы максимального правдоподобия и минимальных шагов для оценки эволюционных деревьев по данным о дискретных символах

.

Syst. Зоол

.,

22

,

240

249

.

Felsenstein

J.

(

1981

)

Эволюционные деревья из последовательностей ДНК: подход максимального правдоподобия

.

J. Mol. Evol

.,

17

,

368

376

.

Gladstein

D.S.

(

1997

)

Эффективная инкрементная оптимизация символов

.

Кладистика

,

13

,

21

26

.

Goldman

N.

,

Yang

Z.

(

1994

)

Модель нуклеотидного замещения на основе кодонов для кодирующих белок последовательностей ДНК

.

Мол. Биол. Evol

.,

11

,

725

736

.

Голобов

П.А.

(

1993

)

Оптимизация символов и расчет длин деревьев

.

Кладистика

,

9

,

433

436

.

Guindon

S.

,

Gascuel

O.

(

2003

)

Простой, быстрый и точный алгоритм для оценки крупных филогений с максимальной вероятностью

.

Syst. Биол

.,

52

,

696

704

.

Guindon

S.

et al. (

2010

)

Новые алгоритмы и методы для оценки филогении максимального правдоподобия: оценка производительности PhyML 3.0

.

Syst. Биол

.,

59

,

307

321

.

Hillston

J.

(

1995

) Композиционное марковское моделирование с использованием алгебры процессов. В:

William

J.S.

(ред.)

Вычисления с марковскими цепями

, стр.

177

196

.

Springer

,

Нью-Йорк

.

Hordijk

W.

,

Gascuel

O.

(

2005

)

Повышение эффективности SPR-перемещений в методах поиска филогенетического дерева на основе максимального правдоподобия

.

Биоинформатика

,

21

,

4338

4347

.

Huelsenbeck

J.P.

et al. (

2001

)

MRBAYES: Байесовский вывод филогенетических деревьев

.

Биоинформатика

,

17

,

754

755

.

Кемени

Дж.

,

Снелл

Дж.

(

1983

).

Конечные цепи Маркова: с новым приложением «Обобщение фундаментальной матрицы»

.Тексты для бакалавриата по математике.

Springer

,

Нью-Йорк

.

Kosiol

C.

,

Goldman

N.

(

2011

)

Марковская и немарковская эволюция белковых последовательностей: агрегированные модели марковских процессов

.

J. Mol. Биол

.,

411

,

910

923

.

Лартилло

N.

(

2006

)

Конъюгированная выборка Гиббса для байесовских филогенетических моделей

.

J. Comput. Биол

.,

13

,

1701

1722

.

Lartillot

N.

,

Philippe

H.

(

2004

)

Модель байесовской смеси для межсайтовых неоднородностей в процессе замены аминокислот

.

Мол. Биол. Evol

.,

21

,

1095

1109

.

Мессина

T.C.

et al. (

2006

)

Анализ скрытой марковской модели фотообесцвечивания мультихромофоров

.

J. Phys. Chem. В

,

110

,

16366

16376

.

Моретти

S.

et al. (

2014

)

Обновление Selectome: контроль качества и вычислительные улучшения в базе данных положительного отбора

.

Nucleic Acids Res

.,

42

,

D917

D921

.

Мюррелл

B.

et al. (

2012

)

Обнаружение отдельных участков, подлежащих эпизодическому диверсифицирующему отбору

.

PLoS Genet

.,

8

,

e1002764

e1002764

.

Muse

S.V.

,

Gaut

B.S.

(

1994

)

Вероятностный подход для сравнения скорости синонимичных и несинонимичных нуклеотидных замен с применением к геному хлоропласта

.

Мол. Биол. Evol

.,

11

,

715

724

.

Нгуен

L.T.

et al. (

2014

)

IQ-TREE: быстрый и эффективный стохастический алгоритм для оценки филогении максимального правдоподобия

.

Мол. Биол. Evol

.,

мсу300

.

Петров

Т.

и др. (

2012

)

Декомпозиция модели и стохастические фрагменты

.

Электр. Примечания Теор. Comput. Sci

.,

284

,

105

124

.

Филипс

M.J.

et al. (

2004

)

Филогения в масштабе генома и выявление систематических ошибок

.

Мол. Биол. Evol

.,

21

,

1455

1458

.

Proux

E.

et al. (

2009

)

Selectome: база данных положительного отбора

.

Nucleic Acids Res

.,

37

,

D404

D407

.,

Regnier

E.D.

,

Шехтер

S.M.

(

2013

)

Соображения, касающиеся размера пространства состояний для моделей прогрессирования болезни

.

Stat. Мед

.,

32

,

3862

3880

.

Ren

F.

et al. (

2005

)

Эмпирическое исследование полезности моделей замещения кодонов в реконструкции филогении

.

Syst. Биол

.,

54

,

808

818

.

Rodrigue

N.

et al. (

2008

)

Униформа для выборочных реализаций марковских процессов: приложения к байесовским реализациям моделей замещения кодонов

.

Биоинформатика

,

24

,

56

62

.

Ronquist

F.

(

1998

)

Алгоритмы быстрой экономии Fitch для больших наборов данных

.

Кладистика

,

14

,

387

400

.

Рубинштейн

Н.Д.

et al. (

2011

)

Эволюционные модели, учитывающие уровни отбора в генах, кодирующих белок, и их влияние на вывод о положительном отборе

.

Мол. Биол. Evol

.,

28

,

3297

3308

.

Schabauer

H.

et al. (

2012

). SlimCodeML: оптимизированная версия CodeML для модели филиалов. In: 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum , pp.

706

714

. IEEE.

Smith

M.D.

et al. (

2015

)

Лучше меньше, да лучше: адаптивная модель случайных эффектов сайта-ответвления для эффективного обнаружения эпизодического диверсифицирующего отбора

.

Мол. Биол. Evol

.,

32

,

1342

1353

.

Stamatakis

A.

(

2014

)

RAxML версия 8: инструмент для филогенетического анализа и постанализа крупных филогений

.

Биоинформатика

,

30

,

1312

1313

.

Стаматакис

A.

et al. (

2005

)

RAxML-III: быстрая программа для вывода больших филогенетических деревьев на основе максимального правдоподобия

.

Биоинформатика

,

21

,

456

463

.

Stamatakis

A.P.

et al. (

2004

). Новая быстрая и точная эвристика для вывода больших филогенетических деревьев. В: Симпозиум по параллельной и распределенной обработке, 2004. Труды. 18-й Международный , стр.

193

. IEEE.

Стори

J.D.

et al. (

2004

)

Строгий контроль, консервативная балльная оценка и одновременная консервативная согласованность уровней ложных открытий: единый подход

.

J. R. Stat. Soc. Сер. B (Стат. Метод.)

,

66

,

187

205

.

Susko

E.

,

Roger

A.J.

(

2007

)

Об алфавитах сокращенных аминокислот для филогенетических выводов

.

Мол. Биол. Evol

.,

24

,

2139

2150

.

Swofford

D.L.

,

Olsen

G.J.

(

1990

).Реконструкция филогении. В:

Hillis

D.

,

Moritz

C.

(ред.)

Molecular Systematics

, pp.

411

501

.

Sinauer Associates

,

Сандерлендс, Массачусетс

.

Уллах

г.

и др. (

2012

)

Упрощение обратимых цепей Маркова путем удаления состояний с низкой равновесной заселенностью

.

J. Theor. Биол

.,

311

,

117

129

.

Валле

М.

et al. (

2014

)

Стратегии оптимизации для быстрого обнаружения положительного отбора на филогенетических деревьях

.

Биоинформатика

,

btt760.

Вера-Руис

В.А.

et al. (

2014

)

Статистические тесты для определения подходящих типов перекодирования нуклеотидных последовательностей в молекулярной филогенетике

.

BMC Bioinformatics

,

15

,

S8,

Vilella

A.J.

et al. (

2009

)

EnsemblCompara GeneTrees: полные филогенетические деревья с учетом дублирования у позвоночных

.

Genome Res

.,

19

,

327

335

.

Вертхайм

J.O.

et al. (

2014

)

Relax: обнаружение расслабленного отбора в филогенетической структуре

.

Мол. Биол. Evol

.,

мсу400

.

Вонг

W.S.

et al. (

2004

)

Точность и мощность статистических методов для обнаружения адаптивной эволюции в последовательностях, кодирующих белки, и для идентификации положительно выбранных сайтов

.

Генетика

,

168

,

1041

1051

.

Ян

Z.

(

2007

)

PAML 4: филогенетический анализ по максимальному правдоподобию

.

Мол. Биол. Evol

.,

24

,

1586

1591

.

Ян

З.

и др. (

1998

)

Модели аминокислотных замен и приложения к эволюции митохондриальных белков

.

Мол. Биол.Evol

.,

15

,

1600

1611

.

Йанг

C.H.

,

Haussler

D.

(

2007

)

Обнаружение коэволюции внутри и между доменами белка

.

PLoS Comput. Биол

.,

3

,

e211.

Zhang

J.

et al. (

2005

)

Оценка улучшенного метода вероятности сайтов ветвления для обнаружения положительного отбора на молекулярном уровне

.

Мол. Биол. Evol

.,

22

,

2472

2479

.

© Автор, 2016. Опубликовано Oxford University Press.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что оригинал работа правильно процитирована. Агрегирование данных

в таблице — таблица

В Tableau можно агрегировать меры или измерения, хотя чаще всего используется агрегирование показателей.Каждый раз, когда вы добавляете меру в свое представление, по умолчанию к этой мере применяется агрегирование. Применяемый тип агрегирования зависит от контекста представления.

Посмотрите видео : Чтобы увидеть связанные концепции, продемонстрированные в Tableau, просмотрите 4-минутное бесплатное обучающее видео «Агрегация, детализация и расчеты соотношений» (ссылка открывается в новом окне). Используйте свою учетную запись tableau.com (ссылка открывается в новом окне) для входа в систему.

Изменение агрегирования показателя в представлении

Когда вы добавляете меру в представление, Tableau автоматически агрегирует свои значения.Сумма, среднее и медиана являются общими агрегатами; для полного списка см. Список предопределенных агрегатов в Таблице.

Текущее агрегирование отображается как часть имени меры в представлении. Например, Продажи превращаются в СУММ (Продажи). Каждая мера имеет агрегирование по умолчанию, которое устанавливается Tableau при подключении к источнику данных. Вы можете просмотреть или изменить агрегирование по умолчанию для меры — см. Установка агрегирования по умолчанию для меры.

Вы можете агрегировать меры с помощью Tableau только для реляционных источников данных.Многомерные данные источники содержат данные, которые уже агрегированы. В Tableau многомерные источники данных поддерживаются только в Windows.

Вы можете изменить агрегирование для показателя в представлении из его контекстного меню:

Агрегированные размеры

Вы можете агрегировать измерение в представлении как минимум, максимум, количество или количество (различное).Когда вы агрегируете измерение, вы создаете новый столбец временной меры, поэтому измерение фактически принимает характеристики меры.

Примечание : Агрегирование Count (Distinct) не поддерживается для источников данных Microsoft Access, а также для источников данных Microsoft Excel и текстовых файлов, использующих устаревшее соединение. Если вы подключены к одному из этих типов источников данных, агрегирование Count (Distinct) недоступно и отображается пометка «Требуется извлечение.»Если вы сохраните источник данных в виде экстракта, вы сможете использовать агрегирование Count (Distinct).

Другой способ просмотра измерения — рассматривать его как атрибут. Сделайте это, выбрав Атрибут в контекстном меню измерения. Агрегация атрибутов имеет несколько применений:

  • Обеспечивает постоянный уровень детализации при смешивании несколько источников данных.

  • Он может обеспечить способ агрегирования измерений, когда вычислительные таблицы вычислений, которые требуют агрегированного выражения.

  • Он может повысить производительность запросов, поскольку вычисляется локально.

Tableau вычисляет атрибут, используя следующие формула:

ЕСЛИ МИН ([размер]) = МАКС ([размер]) ТО MIN ([размер]) ELSE "*" END

Формула вычисляется в Таблице после получения данных из первоначального запроса.В звездочка (*) на самом деле является визуальным индикатором особого типа Нулевое значение, возникающее при наличии нескольких значений. См. Раздел «Устранение неполадок при смешивании данных» (ссылка открывается в новом окне), чтобы узнать больше о звездочка.

Ниже приведен пример использования атрибута в таблица расчета. В таблице показаны продажи по рынкам, размеру рынка, и состояние. Предположим, вы хотите вычислить процент от общего объема продаж. каждое государство внесло свой вклад в рынок. Когда вы добавляете процент от Общее быстрое вычисление таблицы (см. Быстрые вычисления таблицы (ссылка открывается в новом окне)), которое вычисляет вдоль State, расчет выполняется в показанной красной области ниже.Это связано с тем, что измерение «Размер рынка» разделяет данные.

Когда вы объединяете размер рынка в качестве атрибута, расчет рассчитывается в пределах рынка (восток, на следующем изображении) и размера рынка информация используется исключительно как метка на дисплее.

Список предопределенных агрегатов в таблице

Иногда полезно посмотреть на числовые данные в агрегированная форма, такая как суммирование или среднее значение.Математический функции, производящие агрегированные данные, называются функциями агрегирования. Функции агрегирования выполняют вычисление набора значений и возвращают одно значение. Например, мера, содержащая значения 1, 2, 3, 3, 4, агрегированные в виде суммы, возвращают одно значение: 13. Или, если у вас есть 3000 транзакций продаж по 50 продуктам. в источнике данных вы можете просмотреть сумму продаж за каждый продукт, чтобы вы могли решить, какие продукты имеют самые высокие доход.

Таблицу можно использовать для установки агрегации только для мер. в реляционных источниках данных. Многомерные данные источники содержат только агрегированные данные.

Примечание : Использование значений с плавающей запятой в сочетании с агрегатами иногда может привести к неожиданным результатам. Дополнительные сведения см. В разделе «Общие сведения о типах данных в расчетах» (ссылка открывается в новом окне).

Tableau предоставляет набор предопределенных агрегатов, которые показаны в таблице ниже.Вы можете установить агрегирование по умолчанию для любой меры, которая не является вычисляемым полем, которое само содержит агрегирование, например AVG ([Discount]) . См. Раздел Установка агрегирования по умолчанию для меры. Вы также можете установить агрегирование для поля, уже находящегося в представлении. Дополнительные сведения см. В разделе «Изменение агрегирования показателя в представлении».

Агрегация Описание Результат для меры, содержащей 1, 2, 2, 3
Атрибут

Возвращает значение данного выражения, если он имеет только одно значение для всех строк в группе, в противном случае он отображает символ звездочки (*).Нулевые значения игнорируются. Этот агрегирование особенно полезно при агрегировании измерения. Чтобы установить меру в представлении для этой агрегации, щелкните меру правой кнопкой мыши (удерживая нажатой клавишу «Control» на Mac) и выберите «Атрибут». После этого в поле появится текст ATTR:

Н / Д
Измерение Возвращает все уникальные значения в мере или измерении. 3 значения (1, 2, 3)
Sum Возвращает сумму чисел в мере.Нулевые значения игнорируются. 1 значение (8)
Среднее значение Возвращает среднее арифметическое чисел. в меру. Нулевые значения игнорируются. 1 значение (4)
Count (Distinct)

Возвращает количество уникальных значений в мере или размер. При применении к измерению Tableau создает новый временный столбец, который является мерой, потому что результат подсчета это число. Вы можете считать числа, даты, логические значения и строки.Нулевые значения игнорируются во всех случаях.

Это агрегирование недоступно для следующих типов книг:

  • Книги, созданные до Tableau Desktop 8.2 и использующие источники данных Microsoft Excel или текстовый файл.
  • Книги, использующие устаревшие соединения.
  • Книги, использующие источники данных Microsoft Access.

Если вы подключены к книге, в которой используется один из этих типов, счетчик (Отдельно) недоступен, а на Таблице отображается сообщение «Требуется извлечение.»Чтобы использовать это агрегирование, извлеките данные. См. Извлечение ваших данных.

1 значение (3)
Минимум Возвращает наименьшее число в такте или непрерывном измерение. Нулевые значения игнорируются. 1 значение (1)
Максимум Возвращает наибольшее число в мере или в данном выражении на основе выборки населения. Нулевые значения игнорируются. Возвращает Null, если в члене меньше 2-х членов. образец, который не равен NULL.Используйте эту функцию, если ваши данные представляют выборка населения. 1 значение (3)
Станд. Dev (Pop.) Возвращает стандартное отклонение всех значений. в данном выражении на основе предвзятого населения. Предполагает, что его аргументы состоят из всего населения. Используйте эту функцию для больших объемов выборки. 1 значение (0,7071)
Дисперсия Возвращает дисперсию всех значений в данное выражение основано на выборке.Нулевые значения игнорируются. Возврат a Null, если в выборке меньше 2 членов, которые ненулевой. Используйте эту функцию, если ваши данные представляют собой образец население. 1 значение (0,6667)
Дисперсия (вспл.) Возвращает дисперсию всех значений в данном выражении на основе смещенной генеральной совокупности. Предполагает, что его аргументы состоят из всего населения. Используйте эту функцию для больших размеров выборки. 1 значение (0,5000)
Дезагрегировать

Возвращает все записи в базовых данных источник.Чтобы дезагрегировать все показатели в представлении, выберите «Агрегировать показатели» в меню «Анализ» (чтобы снять флажок).

Таблица позволяет просматривать данные в дезагрегированной форме (реляционная только базы данных). Когда данные дезагрегированы, вы можете просмотреть все отдельные строки своего источник данных. Например, обнаружив, что сумма продаж для резинок стоит 14 600 долларов, возможно, вы захотите увидеть распределение индивидуальных сделок купли-продажи. Чтобы ответить на этот вопрос, вам нужно для создания представления, отображающего отдельные строки данных.Это ты необходимо дезагрегировать данные (см. раздел «Как дезагрегировать данные»). Другой способ взглянуть на дезагрегированные данные — это просмотреть базовые данные для всего или части представления. Для получения дополнительной информации см. Просмотр базовых данных.

4 значения (1, 2, 2, 3)

Вы также можете определить настраиваемые агрегаты, как описано в разделе «Функции агрегирования в таблице» (ссылка открывается в новом окне). В зависимости от к типу создаваемого вами представления данных Tableau применит эти агрегаты на соответствующем уровне детализации.Например, Tableau применит агрегирование по отдельным элементам измерения (средняя доставка время в Восточном регионе), все члены в данном измерении ( среднее время доставки в Восточном, Западном и Центральном регионах) или группами габаритов (сумма продаж по всем регионам и по всем рынкам).

Установите агрегирование по умолчанию для показателя

Вы можете установить агрегирование по умолчанию для любой меры, которая не является вычисляемым полем, которое само содержит агрегирование, например AVG ([Discount]) .Агрегирование по умолчанию является предпочтительным расчет для суммирования непрерывного или дискретного поля. В агрегирование по умолчанию автоматически используется при перетаскивании меры в представление.

Чтобы изменить агрегирование по умолчанию:

Щелкните правой кнопкой мыши (щелкните, удерживая клавишу Control, на Mac) показатель на панели «Данные» и выберите «Свойства по умолчанию»> «Агрегация», а затем выберите один из вариантов агрегирования.

Примечание : Таблицу можно использовать для агрегирования показателей только с реляционными источниками данных.Многомерные данные источники содержат только агрегированные данные.

Вы не можете установить агрегирование по умолчанию для опубликованных источников данных. Агрегирование по умолчанию устанавливается при первоначальной публикации источника данных. Создайте локальную копию (ссылка открывается в новом окне) опубликованного источника данных, чтобы настроить агрегирование по умолчанию.

Как дезагрегировать данные

Каждый раз, когда вы добавляете меру в представление, по умолчанию к этой мере применяется агрегирование.Это значение по умолчанию контролируется настройкой «Агрегированные показатели» в меню «Анализ».

Если вы решите, что хотите видеть все отметки в представлении на наиболее детальном уровне детализации, вы можете дезагрегировать представление. Дезагрегирование данных означает, что Tableau будет отображать отдельную отметку для каждого значения данных в каждой строке вашего источника данных.

Для разукрупнения всех показателей в представлении:

Если выбран параметр «Агрегировать показатели», Tableau будет пытаться агрегировать меры в представлении по умолчанию.Это означает, что он собирает отдельные значения строк из вашего источника данных в одно значение (которое становится единой меткой), скорректированное с учетом уровня детализации в вашем представлении.

Различные агрегаты, доступные для меры, определяют способ сбора отдельных значений: они могут быть добавлены (SUM), усреднены (AVG) или установлены на максимальное (MAX) или минимальное (MIN) значение из значений отдельных строк.

Полный список доступных агрегатов см. В List of Predefined Aggregations in Tableau.

Уровень детализации определяется измерениями в вашем представлении — для получения информации о концепции уровня детализации см. Как измерения влияют на уровень детализации в представлении.

Дезагрегирование данных может быть полезно для анализа показателей что вы можете захотеть использовать как независимо, так и зависимо в Посмотреть. Например, вы можете анализировать результаты удовлетворенности продуктом. опрос с возрастом участников по одной оси.Вы можете агрегировать поле «Возраст», чтобы определить средний возраст участников или дезагрегировать данные, чтобы определить, в каком возрасте участники были наиболее довольны с продуктом.

Разбивка данных может быть полезна при просмотре данных в виде диаграммы рассеяния. См. Пример: точечные диаграммы, агрегирование и степень детализации.

Примечание: Если ваш источник данных очень большой, дезагрегирование данных может привести к значительной производительности деградация.

Пример: точечные диаграммы, агрегирование и степень детализации

Если вы поместите одну меру на полку «Строки», а другую меру — на полку «Столбцы», вы попросите Tableau сравнить два числовых значения. Обычно в таких случаях Tableau выбирает точечную диаграмму в качестве визуализации по умолчанию. Первоначальный вид, скорее всего, будет представлять собой одну отметку, отображающую сумму всех значений для двух показателей.Это связано с тем, что вам необходимо повысить уровень детализации вида.

Начать построение точечной диаграммы

Существуют различные способы добавления деталей к базовой диаграмме рассеяния: вы можете использовать измерения для добавления деталей , вы можете добавлять дополнительные меры и / или измерения на полки строк и столбцов для создания нескольких диаграмм рассеяния с одной отметкой в ​​представлении , или вы можете разукрупнить данные .И вы также можете использовать любую комбинацию этих опций. В этом разделе эти альтернативы рассматриваются с использованием источника данных Sample-Superstore .

Кому создайте начальный вид, выполните следующие действия:

  1. Поместите меру «Продажи» на полку «Столбцы».

  2. Поместите показатель «Прибыль» на полку «Строки».

меры автоматически объединяются в суммы. Агрегирование по умолчанию (SUM): указаны в названиях полей. Показанные значения во всплывающей подсказке показывает сумму продаж и значений прибыли в каждой строке в источник данных.

Выполните следующие действия, чтобы использовать измерения для добавления деталей в представление и дезагрегирования данных.

Используйте размеры, чтобы добавить деталь

Выполните следующие действия, чтобы создать вид диаграммы рассеяния, созданный вами выше, путем добавления измерений для отображения дополнительных уровней детализации.

  1. Перетащите измерение «Категория» Раскрасить на карточке Метки.

    Это разделяет данные на три метки — по одной для каждого элемента измерения — и кодирует метки с помощью цвета.

  2. Перетащите измерение «Состояние» в поле «Подробности» на карточке «Метки».

    Теперь в обзоре намного больше отметок. Количество отметок равно количеству различных состояний в источнике данных, умноженному на количество категорий.

Хотя больше марок теперь отображаются, показатели по-прежнему агрегированы. Таким образом, независимо от того, есть ли одна строка в источнике данных, где Штат = Северная Дакота и Категория = Мебель, или 100 таких строк, результатом всегда будет одна отметка.

Может быть, этот процесс развивает представление в том направлении, которое вы считаете полезным, или, может быть, вы предпочитаете двигаться в другом направлении — например, добавляя измерение времени в представление, или вводя линии тренда или прогнозируя. Вы сами решаете, какие вопросы задавать.

Попробуйте добавить больше полей на полки строк и столбцов

Вернитесь к исходному представлению с одной меткой и выполните следующие действия, чтобы создать представление точечной диаграммы, добавив поля на полки «Строки» и «Столбцы».

  1. Перетащите измерение «Состояние» на полку «Столбцы».

    Даже если вы поместите Континент справа от SUM (Продажи), Tableau переместит его слева от SUM (Продажи). Это связано с тем, что вы не можете вставить размер в непрерывную ось. Вместо этого ваше представление показывает отдельную ось для каждого элемента измерения.

  2. Перетащите измерение «Сегмент» на полку «Строки».

    Теперь у вас есть представление, которое предоставляет обзор продаж и прибыли по штатам и сегментам клиентов. Может быть интересно навести указатель мыши на отметки в представлении, чтобы увидеть данные всплывающей подсказки для различных сегментов:

Попробуйте разукрупнить данные

Другой способ изменить исходную диаграмму разброса с одной меткой для отображения большего количества меток — это дезагрегировать данные.

Снимите флажок «Анализ> Сводные показатели». Если он уже выбран, щелкните «Сгруппировать показатели» один раз, чтобы отменить его выбор.

Фактически вы дезагрегировали данные, потому что эта команда является переключателем, который был изначально выбран (галочка присутствует). Tableau по умолчанию объединяет данные в вашем представлении.

Теперь вы видите множество отметок — по одной для каждой строки в исходном источнике данных:

Когда вы дезагрегируете меры, вы больше не смотрите на среднее значение или сумму значений в строках в источнике данных.Вместо этого в представлении отображается метка для каждой строки в источнике данных. Разбивка данных — это способ взглянуть на всю поверхность данных. Это быстрый способ понять форму ваших данных и выявить выбросы. В этом случае дезагрегированные данные показывают, что для многих строк данных существует постоянная взаимосвязь между доходом от продаж и прибылью — на это указывает линия отметок, выровненных под углом в сорок пять градусов.

Новое понимание конформационного изменения, вызванного алкоголем, и агрегации щелочного развернутого состояния бычьего β-лактоглобулина †, RSC Advances

Накопление упорядоченных белковых агрегатов (или амилоидов) является причиной нескольких нейродегенеративных заболеваний.β-Лактоглобулин (β-lg), важный глобулярный белок молока, самособирается с образованием амилоидоподобных фибрилл при нагревании при низком pH. Но здесь мы впервые сообщаем о самосборке β-Ig из его щелочного развернутого состояния. В настоящей работе описывается сворачивание и самосборка β-Ig из обратимого развернутого состояния при pH 10,5 в присутствии метанола, 2-пропанола, t -бутанола и 2,2,2-трифторэтанола (TFE). Степень образования вторичной и третичной структуры находится в следующем порядке: метанол <2-пропанол < t -бутанол <ТФЭ.Воздействие гидрофобного ядра белковых молекул в неполярном окружении TFE, по-видимому, способствует образованию межмолекулярных кластеров. Метанол и ТФЭ вызывают агрегацию через α-спиральную структуру, тогда как изопропанол и t -бутанол способствуют образованию β-структуры, ведущей к агрегации при более высоких концентрациях. In vitro агрегация генерирует различные нанометровые структуры, такие как нанофибриллы, нанопузырьки и нанотрубки, в зависимости от природы и концентрации спиртов.

中文 翻译 :


酒精 引起 的 构 象 变化 和 牛 β- 乳 球蛋白 的 碱性 未 折叠 状态 聚集 的 新 见解 †

蛋白 聚集 的 (的 疾病 的 原因 。β- 乳 球蛋白 (β-lg) 是 一种 重要 的 球形 乳 蛋白 , pH 值 加热 时自 组装 淀粉 样 蛋白原。 我们 首次 报道 β-Ig 从其 碱性 展开 的 的 自 组装。 本 工作 , 2- , 丁醇 和 2, 2,2- 三氟 乙醇 (TFE) 存在 下 , pH 为 10.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *