Егрн как заказать: Как получить выписку о недвижимости из ЕГРН. Инструкция :: Жилье :: РБК Недвижимость

Содержание

Выписку из ЕРГН в бумажном виде можно получить без очередей

Выписку из ЕРГН в бумажном виде можно получить без очередей

Филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Мурманской области обращает внимание жителей, что в целях удобства и экономии времени на официальном сайте Росреестра (https://rosreestr.ru) реализована возможность получения сведений из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН) как в виде электронного документа, так и виде документа на бумажном носителе посредством почтового отправления.

Чтобы получить выписку из ЕГРН в бумажном виде, не обязательно тратить время на посещение офиса Многофункционального центра как для подачи запроса на предоставление сведений ЕГРН, так и на получение подготовленных документов.

Выписку из ЕГРН в бумажном виде можно заказать на сайте Росреестра и сделать это очень просто. С главной страницы  сайта Росреестра необходимо перейти в раздел «Электронные услуги и сервисы» и выбрать сервис «Получение сведений из ЕГРН», после чего заполнить предложенную форму запроса. При заполнении полей формы запроса в графе «способ предоставления сведений» необходимо выбрать из выпадающего списка «в виде бумажного документа почтовым отправлением», после чего указать свой почтовый адрес.

Специалисты Кадастровой палаты подготовят выписку в установленные законом о регистрации сроки (не более 3 рабочих дней) и направят ее на ваш почтовый адрес заказным письмом. Для сравнения: срок предоставления сведений из ЕГРН при подаче запроса в МФЦ составляет 5 рабочих дней. При этом выписка из ЕГРН, полученная почтовым отправлением, ничем не отличается от выписки, полученной в офисе МФЦ, — она заверяется сотрудниками органа регистрации прав, имеет юридическую силу и действительна на всей территории страны.

Стоить отметить, что сведения, предоставленные в виде выписки из ЕГРН, являются актуальными (действительными) только на момент выдачи. При этом, сведения в ЕГРН постоянно добавляются и изменяются, что означает, что выписки, полученные ранее, могут быть устаревшими, т.е. не включать сведения об объекте недвижимости, содержащиеся в ЕГРН на сегодняшний день. Для того чтобы проверить, какие сведения по объектам недвижимости содержатся в ЕГРН на текущую дату, необходимо получить новую выписку из ЕГРН.

Размеры платы за предоставление сведений, содержащихся в ЕГРН, регламентированы приказом Министерства экономического развития Российской Федерации от 10 мая 2016 № 291-ФЗ «Об установлении размеров платы за предоставление сведений, содержащихся в Едином государственном реестре недвижимости».

Как заказать выписку из ЕГРП через Госуслуги || KadastrMap.com

Для улучшения условий получения регистрации имущественного права на всей территории России, независимо от региона проживания собственника имущественного права, была разработана система «Единого окна», которая позволяет регистрировать имущество в любой точке страны через Госуслуги. Многие задаются вопросом, как заказать выписку из ЕГРП через Госуслуги. Сервис предоставляет физическими и юридическим лицам оформлять право собственности используя сеть Интернет. Согласно новому закону ФЗ-218, начиная с 2017 года отменены выписка из ЕГРП, и кадастровые паспорта, которые заменены на новую кадастровую справку выписка из ЕГРН. Ранее содержавшиеся сведения в старых кадастровых паспортах перенесены в выписку из ЕГРН. Документы, выданные до 2017 года действительны только в том случае, если вы не производили изменения статуса имущественного права и прочие изменения в персональных документах.
Заказать новую выписку из ЕГРП через Госуслуги и посмотреть образцы документов можно здесь.

Особенности взаимодействия с Госуслуги

Все регистрационные действия относительно имущественного права можно осуществлять только через «Личный кабинет» сервиса Госуслуги. После того, как вы войдёте в личный кабинет, вы должны выбрать государственную услугу оформления имущественного права. Порядок и алгоритм действий на сайте предусматривает выполнение определённых действий. Вы должны прикрепить правоустанавливающие документы, заполнить заявление установленного образца, а также выполнить ряд действий. Услуга подключена официальным регистратором имущественного права Росреестром.  Чтобы вы могли подать документы в электронном виде, необходимо иметь усиленную электронную печать физического лица или организации. После того, как вы подадите документы в соответствии с регламентными требованиями, Росреестр должен в течение 5 рабочих дней осуществить регистрацию имущественного права, на основании имеющихся бумаг.  Результатом оказания государственной услуги станет выдача кадастрового документа в требуемом формате и постановка на кадастровый учет с одновременной государственной регистрацией имущественного права.

Как оперативно можно заказать выписку из ЕГРП

На нашем сайте вы можете, не дожидаясь решения сервиса «Единого окна» узнать, как заказать выписку из ЕГРП через Госуслуги. Вам будут доступны простая и расширенная электронная выписка ЕГРН или ее бумажный аналог.  Обращаем внимание, что все рабочие сведения об аресте, а также об обременениях или ограничениях содержатся в разделе №2, пункт 4 данной выписки. В стоимость услуги включена госпошлина.

Получить полную информацию о вашем объекте недвижимости

Получить информацию об вашем объекте

Как получить сведения из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН)?

В Кадастровой палате по Липецкой области 21 февраля 2019 года состоялась горячая телефонная линия на тему: «Предоставление сведений из Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН)». На вопросы жителей региона отвечала заместитель начальника отдела подготовки сведений Филиала ФГБУ «ФКП Росреестра» по Липецкой области Татьяна Черкасова.

 

Григорий, г. Чаплыгин: «Сейчас в Интернете много сайтов, которые предлагают выписки из Единого реестра недвижимости за недорого и быстро, какие сведения они предоставляют?»

КП:  Сейчас достаточно часто в сети «Интернет» встречаются сайты-двойники, идентичные официальному сайту Росреестра. Такие сайты предлагают оказать госуслуги Росреестра по цене, в разы превышающей пошлину или плату, установленную законодательством. Они имеют схожие названия с сайтом Росреестра и чаще всего предлагают предоставить сведения из ЕГРН.

Напоминаем, что  самый достоверный источник информации об объектах недвижимости на территории Российской Федерации – это Единый государственный реестр недвижимости! Большинство документов, которые предлагают на сайтах в Интернете получаются незаконным путем, и нет никакой гарантии, что вы получите настоящий документ! Во избежание таких случаев Кадастровая палата по Липецкой области настоятельно рекомендует заказывать сведения об объектах недвижимости только через официальный портал Росреестра (rosreestr.ru) или в офисах МФЦ.

 

Елена, Воловский район: «Знаю, что выписку из ЕГРН на объект недвижимости может заказать любой человек. Можно ли как то узнать заказывал ли кто-нибудь выписку на принадлежащий мне объект недвижимости?»

КП: Собственник объекта недвижимости может получить справку о лицах, которые запрашивали информацию в отношении принадлежащего ему объекта недвижимого имущества. Из справки собственник получит информацию о физических, юридических лицах, органах местного самоуправления, органах государственной власти, которые получали сведения о его объекте недвижимости, дату получения ими справки и исходящий номер такого документа. Срок предоставления государственной услуги составляет 3 рабочих дня. Однако, следует иметь в виду, что в справке о лицах, получивших сведения об объекте недвижимого имущества, не будет указана информация о запросах от органов, осуществляющих оперативно-розыскную деятельность.

 

Светлана, Грязинский район: «Я являюсь законным представителем несовершеннолетнего ребенка. Скажите, пожалуйста, обязательно ли надо предоставлять свидетельство о рождении ребенка при оформлении запроса на получение выписки из ЕГРН о правах отдельного лица на имевшиеся (имеющиеся) у него объекты недвижимости?»

КП: Согласно пункту 43 приказа Минэкономразвития России от 23.12.2015 N 968 «Об установлении порядка предоставления сведений, содержащихся в ЕГРН, и порядка уведомления заявителей о ходе оказания услуги по предоставлению сведений, содержащихся в ЕГРН» прилагается копия документа, подтверждающего полномочия законного представителя правообладателя: для родителей – свидетельства о рождении правообладателя, для иных законных представителей – документа, выданного уполномоченным органом (для заявителя – законного представителя правообладателя – физического лица).

Где заказать срочную выписку из ЕГРН?

Начиная с 2016г. выписку из ЕГРН принято считать официальным документом. Она описывает основные параметры недвижимости, содержит данные о владельце, подтверждает право собственности. Сроки получения справки варьируются от получаса до 9 дней. Выдачу бумажных свидетельств Росреестр прекратил.

Какие виды справок можно срочно получить

Справка из ЕГРН выдаётся на бумаге и в цифровом формате. Документ содержит сведения, занесенные в реестр согласно законодательных норм. Информация в справке актуальна на протяжении 30 дней.

Основные виды выписок из ЕГРН:

  • об основных характеристиках объекта и зарегистрированных имущественных правах;
  • сведения об объекте недвижимости – расширенная выписка. Документ содержит наиболее полные данные: ипотека, арест или другие ограничения, участие в сделке с разрешения третьих лиц;
  • об основных характеристиках земельного надела;
  • о переходе права собственности;
  • о праве владения третьими лицами.


Бумажный вариант вы сможете получить только после визита в отделение Росреестра или МФЦ. Необходимо отпроситься с работы, подать заявление, оплатить пошлину, принести квитанцию. Затем еще раз приехать и забрать документ. Согласитесь, такой способ получения очень длительный и трудоёмкий.

Срок изготовления бумажного образца составляет 3-9 дней, получить электронный документ можно за несколько минут. При перегруженности сервера – до 36 часов. Документ на бумаге стоит дороже, поэтому, на практике граждане используют чаще всего распечатанную справку. Независимо от носителя, оба варианта равноценны. Быстрая выписка из ЕГРН доступна только в электронном формате. На SPV KADASTR оформление документа занимает несколько минут. Отличие лишь в том, что на бумаге присутствует синяя печать, а электронный образец заверен цифровой подписью.

Кто занимается выдачей выписок из ЕГРН

Существует несколько организаций, которые выдают справки из ЕГРН:

  • МФЦ;
  • Росреестр;
  • ЕПГУ;
  • SPV KADASTR и другие интернет-ресурсы.

Оформить срочную выписку ЕГРН через МФЦ у вас вряд ли получится. Для заказа справки потребуется личное посещение многофункционального центра и составление заявления на 5 листах печатными буквами. Согласно законодательства, в МФЦ справку должны подготовить за 5 дней. Только в этот срок не включены 2 дня, за которые заявление будет следовать в Росреестр, и еще столько же для пересылки готового документа из Росреестра в МФЦ. Вся процедура занимает примерно 9 рабочих дней.

Хранением данных из ЕГРН занимается Росреестр. Следовательно, другие организации для заказа документа обращаются с запросом в Росреестр. ЕПГУ, МФЦ, SPV KADASTR и прочие ресурсы выступают посредниками в предоставлении услуги.

Единый портал государственных услуг предлагает получить справку при обращении в МФЦ. Зато ресурс позволяет без регистрации перейти на сайт Росреестра и узнать интересующую информацию о предстоящей процедуре. На портале госуслуг можно получить много других документов, но увы, опция «срочная выписка из ЕГРН» недоступна. Чтобы разобраться в основных моментах вы потратите время и нет гарантии, что сможете получить справку через ЕПГУ.

Как заказать справку ЕГРН через сервис Росреестр

Для получения электронного документа можно воспользоваться сайтом Росреестра. Его отправят на ваш e-mail в течение 3 суток. Здесь свои нюансы – необходимо заполнить подробную информацию не только о недвижимости, но и о заявителе:

  • паспортные данные;
  • адрес недвижимости;
  • тип объекта;
  • статус;
  • прочие сведения в зависимости от интересующего имущества.

В некоторых случаях потребуется еще и ЭЦП заявителя. После введенных данных необходимо уплатить госпошлину и ожидать файл на указанный электронный адрес. Выписка поступает в формате .xml. Такой документ нельзя сразу распечатать. Её придется привести в читабельный вид.

Как быстро получить выписку из ЕГРН на нашем ресурсе

SPV KADASTR – официальный партнер Росреестра. Главное преимущество сервиса – удобная навигация, полные и достоверные сведения на момент запроса. Для заказа выписки вам не потребуется вводить персональные данные. В поисковике достаточно указать адрес объекта или кадастровый номер.

Иногда проще обратиться к специализированным онлайн-ресурсам и быстро получить выписку ЕГРН в несколько шагов:

  • зайти на сайт https://spvkadastr.ru/;
  • указать объект в строке поиска;
  • оставить контактные данные;
  • оплатить услугу;
  • получить файл на e-mail.

Отчет о недвижимости приходит в читаемом виде. Никаких программ дополнительно устанавливать не надо. Все сведения структурированы. При необходимости файл можно сразу распечатать.

Как узнать, кто интересовался моим имуществом

Правообладатель может получить выписку, содержащую все запросы относительно недвижимости. Подобная информация доступна наследнику по закону или завещанию, а также кредитору по залоговому имуществу. Информация о запросах хранится в Росреестре с момента его создания и по сей день.

Справка о лицах, которые получали данные по объекту недвижимости, выдаётся как и другая ограниченная информация из ЕГРН. Чтобы получить сведения закрытого доступа потребуется оформить заявление и предоставить паспорт. В отдельных ситуациях могут понадобиться дополнительные документы – для залогодержателя, законного наследника, а также при подаче запроса несовершеннолетним лицом до 14 лет.

Заключение

Если вы решили воспользоваться ресурсом Росреестр, настройтесь на длительную процедуру составления запроса. После заполнения всех полей загружается архив с выпиской и ЭЦП. Вас не пугают трудности, тогда приготовьтесь воспользоваться специальным сервисом Росреестра для формирования печатного представления документа.

Для быстрого получения выписки в читаемом виде целесообразно воспользоваться сервисом-партнером. Оформление заявки вместе с оплатой услуги на SPV KADASTR отнимает не более 2-х минут. На нашем ресурсе вы всегда можете получить достоверные сведения, не являясь гражданином РФ. Оформить справку может любой человек на интересующее имущество в собственности заявителя или третьих лиц.

Summa Health System — Food Services

Summa Health System — Акрон Кампус

Cassava Café

Кафетерий больницы находится на первом этаже. Следуйте надземным указателям.

Полный завтрак 6:30 — 9:30
Самообслуживание 9:30 — 10:30
Обед 10:30 — 15:00м.
Ужин 15:00 — 6:30 вечера.
Полуночный ужин 23:00 — 2:30 утра
Кофе Старбакс

Понедельник — пятница, 6:00 — 19:30.
Суббота — воскресенье, 6:30 — 14:00

В наличии: кофе, бутерброды, салаты и другие напитки.

Расположение: вестибюль H-Tower на 141 N Forge Street (рядом с сувенирным магазином)

Метро

Понедельник — пятница, 7:00.м. — 5:00 вечера.
Summa Health Павильон Ричарда М. и Ивонн Хэмлин
95 Arch Street, 1 этаж

Добродетели

Доступно: пицца, суп, паста и другие варианты питания.
Доставка осуществляется через Summa Health System — кампус в Акроне.
Сайт: http://www.virtuesrestaurant.com/

Понедельник — пятница, 7:00 — 20:30.
Завтрак подается с понедельника по четверг с 7:30 до 10:00 и в пятницу с 7:00 до 10:00.
Обед / ужин подается в 11:00.м. — 15:00, без ожидания обслуживания после 15:00. если не был сделан предварительный запрос.

Центр интенсивной терапии, первый этаж, Summa Health System — кампус в Акроне

Освежает

Предлагает смузи, супы, салаты и бутерброды.

Понедельник — пятница, 9:00 — 15:00.
Summa Health Павильон Джин и Милтон Купер, Summa Health System — Первый этаж кампуса в Акроне

Пожалуйста, поговорите с медсестрой, прежде чем приносить еду или питье в палату пациента.

Общественное питание и розничные заказы на поставку

Получите доступ к Catertrax, нашему онлайн-ресурсу, посвященному заказам кейтеринга и добродетелям, метро и заказам братьев Эйнштейн на вынос.

Разместите заказ в удобное для вас время из офиса или дома.

Catertrax предоставляет простой и удобный онлайн-процесс, в котором все запросы будут сохраняться и отслеживаться. У вас будет возможность легко вносить изменения в свои заказы и выбирать доставку или получение заказов.Минимальный заказ для всех заказов составляет 20 долларов США.

Вы можете создать свое собственное имя пользователя и пароль на сайте, а затем выполнить простые шаги, чтобы разместить свой заказ.

Summa Health System — Кафетерий кампуса Сент-Томас

Расположен на 2 этаже
Понедельник — Пятница
Завтрак и обед с 6:30 до 13:30.
Самообслуживание 13:30 до 18:30
Выходные закрыты

АЛЬТЕРНАТИВА КАФЕТЕРИЮ
Питание доступно с 7:00 до 18:00.м. до 18:30 позвонив по номеру x56699 в больнице. Формы оплаты включают удержание из заработной платы, подарочные карты, купонные карты и кредитные карты, наличные не принимаются .

Общественное питание и розничная торговля — Summa Health System — St. Thomas Campus

Получите доступ к Catertrax, , нашему онлайн-ресурсу, где можно найти заказы на кейтеринг, а также заказы «Добродетели», «Метро и братьев Эйнштейн на вынос».

Разместите заказ в удобное для вас время из офиса или дома.

Catertrax предоставляет простой и удобный онлайн-процесс, в котором все запросы будут сохраняться и отслеживаться.Вы можете легко вносить изменения в свои заказы и выбирать доставку или вы можете забрать свои заказы. Минимальная сумма для всех заказов составляет 20 долларов США.

Вы можете создать свое собственное имя пользователя и пароль на сайте, а затем выполнить простые шаги, чтобы разместить свой заказ.

Summa Health System — Кафетерий кампуса Барбертона

Расположен на первом этаже рядом с главным коридором.

Часы работы:

С понедельника по пятницу:

6:30 а.м. — 6:30 вечера.

Завтрак: 6:30 — 9:00
Самообслуживание: 9:00 — 10:45
Обед: 10:45 — 14:00
Самообслуживание: 14:00 — 4:00 дня.
Ужин: 4:00 с.м. — 6:30 вечера.

Вариабельный поверхностный гликопротеин из Trypanosoma brucei подвергается расщеплению матриксными металлопротеиназами: подход in silico

Чтобы выжить в качестве внеклеточных паразитов в среде хозяина-млекопитающего, Trypanosoma brucei разработала эффективные механизмы уклонения иммунной системы, которые включают обильную экспрессию оболочки с вариабельным поверхностным гликопротеином (VSG).VSG заякорены в мембране паразита за счет ковалентного C-концевого связывания с гликозилфосфатидилинозитолом и могут периодически удаляться фосфолипазой C (PLC) и основным поверхностным белком (TbMSP). Молекулы VSG демонстрируют необычайное антигенное разнообразие, и сравнительный анализ белковых последовательностей позволяет предположить, что консервативные элементы могут быть подходящей мишенью против африканского трипаносомоза. Однако механизмы расщепления этих молекул остаются неясными. Более того, при инфекциях простейшими, включая инфекции, вызванные Trypanosoma brucei , можно наблюдать повышенную экспрессию матриксных металлопротеиназ (ММП).Чтобы обратиться к механизму расщепления VSG, сервер PROSPER был использован для идентификации сайтов расщепления последовательности VSG. После компиляции данных было обнаружено, что 64 консенсусных последовательности VSG показали высокую сохранность гидрофобных остатков, таких как валин (V), метионин (M), лейцин (L) и изолейцин (I) в пятом положении — точном местоположении сайт расщепления. Кроме того, сервер PROSPER идентифицировал консервативные участки сайта расщепления белков VSG, распознаваемых тремя матриксными металлопротеиназами (желатиназами: MMP-2, MMP-3 и MMP-9).Однако необходимы дальнейшие биологические исследования, чтобы проанализировать и подтвердить это предсказание.

Ключевые слова: Африканский трипаносомоз; Trypanosoma brucei; основной поверхностный белок; матричные металлопротеиназы; фосфолипаза С; гликопротеины с переменной поверхностью.

Окружность грудной клетки у доношенных новорожденных: как ее предсказать?

Задний план: Хотя на протяжении многих лет в ряде исследований окружность грудной клетки (ОК) использовалась в качестве чувствительного инструмента для определения состояния здоровья младенцев, особенно важным аспектом для этой популяции является отсутствие данных о нормальных значениях и уравнениях прогноза.Чтобы облегчить и подтвердить интерпретацию данных CC у новорожденных (NB), цель состояла в том, чтобы изучить связь между CC и другими антропометрическими переменными и разработать прогностическое уравнение для CC в популяции доношенных новорожденных.

Методы: Поперечное исследование, проведенное с доношенными детьми. Антропометрические (CC, окружность головы — HC, длина, возраст и вес) и гемодинамические переменные оценивались в течение первых 24 часов жизни.Был проведен двумерный анализ между CC и HC, весом, продолжительностью и типом родов с последующим анализом множественной линейной регрессии, включая переменные, которые были значимыми в двумерном анализе. Для анализа данных мы использовали программу SPSS, учитывая p <0,05 и 95% доверительный интервал.

Результаты: Вес при рождении 120 NB варьировался от 2580 до 4225 г (в среднем 3360 г), а гестационный возраст — от 37 до 42 недель (в среднем 39 недель).Примерно 61% выборки были роды естественным путем, а 67 (56%) — мальчики. Переменными, которые оставались статистически связанными с CC после многомерного анализа, были вес (β 0,003, CI: 0,002: 0,003, p = 0,001) и HC (β 0,287, CI: 0,156: 0,417, p = 0,001). Для модели линейной регрессии прогнозирующее уравнение CC было 14,87+ (0,003 x вес) + (0,287 x HC) с прогнозом 76%.

Вывод: Результаты показывают положительную корреляцию между CC и весом, длиной и HC, и на основе модели линейной регрессии прогнозное уравнение для CC основано только на весе и HC.

Ключевые слова: Окружность грудной клетки; Разработка; Новорожденные; Прогнозирующее уравнение.

(PDF) Анализ юзабилити и информационной архитектуры институционального репозитория УФРН

Несмотря на это, участники считают институциональный репозиторий очень ценным инструментом

, поскольку он обеспечивает свободный доступ к научным публикациям и исследованиям, разработанным

IES.

Наконец, редизайн интерфейса институционального репозитория УФРН для задач «Поиск» и

«Подача», будет учитывать аспекты удобства использования и информационную архитектуру

, упомянутые выше, и внесет вклад в изменение доступа и видимости информации

[14 ], а также продвигать ориентированный на пользователя подход, согласно Santa Rosa [15],

, все основано на предлагаемых поправках, содержащихся в рекомендациях этого исследования. Кроме того, приложение методов оценки

рекомендуется для других задач, которые передаются пользователям репозитория

, чтобы завершить исследование для всей системы.

Ссылки

1. Viana, CLM, Arellano, MA, Shintaku, M .: Repositórios institucionais em ciência e

tecnologia: uma Experência de customização do DSpace (2014)

2. Repositório Grande University делать Норте. http: //

repositorio.ufrn.br:8080/jspui/

3. Kuramoto, H .: Distinguindo os Conceitos de repositórios e publicações eletrônicas. Блог do

Kuramoto (2013)

4. Cybis, W., Betiol, A.H., Faust, R .: Ergonomia e Usabilidade: conhecimentos, métodos e

aplicações, 2nd edn. Новатек, Сан-Паулу (2010)

5. Нильсен Дж .: Юзабилити-инжиниринг. Sunsoft, Montview (1993)

6. Шнейдерман, Б .: Дизайн интерфейса ОС «Восемь золотых правил». Университет Мэриленда,

Мэриленд (2010)

7. Норман, Д .: O Design Do Dia A Dia. Рокко, Рио-де-Жанейро (2006)

8. Туб, С .: Оценка информационной архитектуры: Практическое руководство по оценке веб-сайта

Организация.Центр информационной архитектуры Argus (2000)

9. Гарретт, Дж. Дж .: Элементы пользовательского опыта: ориентированный на пользователя дизайн для Интернета и

за его пределами. Peachpit Press, New York (2010)

10. Шнейдерман, Б .: Разработка стратегий пользовательского интерфейса для эффективного взаимодействия человека —

Компьютерное взаимодействие, 3-е изд. Аддисон Уэсли Лонгман, Ридинг (1988)

11. Монк, А., Райт, П., Хабер, Дж., Давенпорт, Л .: Улучшение интерфейса человек-компьютер:

Практическая техника.Prentice Hall International, UK (1993)

12. Дюма, Дж. С., Рэдиш, Дж. К.: Практическое руководство по тестированию удобства использования. Intellect, Portland (1999)

13. Нильсен, Дж .: Рейтинги серьезности проблем юзабилити, 1 января 1995 г.

14. Кошияма, Д.А., Карвалью, М.Ф., Рамос, ASM: Implantação de repositório digital em

universalidade: relato de duas Experências na UFRN. Наталь, 2011. 30f. Artigo

(Especialização). Федеральный университет Риу-Гранди-ду-Норти, Especializaçãoem

Gestão Universitária (2011)

15.Санта-Роса, J.G .: Em roume ao paradigma Biblioteca Centrada no Leitor. В: Congresso

Internacional de Usabilidade de Interfaces Humano-Computador, 9 2009, Куритиба. Anais…

Curitiba: UFPR 2009. pp. 1–6 (2009)

Анализ юзабилити и информационной архитектуры 207

[email protected]

Содержание интегративных мероприятий (aic): вспомогательный инструмент для обучения биохимии в курсе биологических наук УФРН | Сильва

Содержание интегративных мероприятий (aic): вспомогательный инструмент для преподавания биохимии в курсе биологических наук в УФРН

Ф.Д. Сильва, Дж. К.С. Насименто, М. В. Медейрос, Л. Д. Матта, Р. В. Лима, В.Д.С. Феррейра, Л.Г.А. Филгейра, Г. П. Андраде


Resumo

В развитии науки, технологий, политики, культуры и общества происходят постоянные изменения; необходимость изменений очевидна и в обучении учителей. Легкость доступа к информации заставляет нас осознать, что традиционное обучение нуждается в обновлении. Растущая демотивация студентов, сопровождаемая высокими показателями осуждения, стала реальной проблемой для педагогической практики.Цель этой работы состояла в том, чтобы пробудить у студентов, обучающихся по дисциплине МОЛЕКУЛЯРНОЕ РАЗНООБРАЗИЕ (MD), обязательному компоненту курса биологических наук в УФРН, интерес к изучению химии и функций биомолекул, что лучше соотносит эти два аспекта с другими. друг друга и уже изученного в курсе содержания, чтобы улучшить учебно-методический процесс. Эта работа была разработана в рамках обучающего проекта, зарегистрированного в ПРОГРАД / УФРН. Эта дисциплина, MD, занимается химическими и структурными особенностями основных органических молекул.Методология ориентирована на применение интеграторов проблем, называемых ИНТЕГРАТИВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ СОДЕРЖАНИЯ. Это относится, в частности, к применению задач, которые объединяют темы, преподаваемые в дисциплине, а также задачи, которые вводятся в дисциплинах, обрабатываемых параллельно или даже в предыдущих семестрах. Таким образом студенты понимают, что молекулы связаны и взаимодействуют во всех телах; это дает начало жизни посредством метаболизма. Ожидается, что дисциплина будет способствовать содержательному и взаимосвязанному обучению.Мы получили следующие результаты: большее участие и вовлечение студентов в ответы на поставленные вопросы; больший интерес к дисциплине, положительные изменения в отношении количества учеников, бросивших класс, и осуждение, а также большая интеграция между учителями, учениками и помощниками учителей. Методология, использованная в этой работе, была чрезвычайно важна для достижения поставленных целей, помогая облегчить процесс преподавания-обучения, а также для важного связанного содержания.


Палаврас-чаве

биохимия; образование; интегративная деятельность содержания


Полный текст:
PDF (английский)

DOI: https://doi.org/10.16923/reb.v13i2.568

Апартаменты


Эта лицензия имеет лицензию Creative Commons Atribuição — Нет рекламы — Compartilhar igual 4.0 Internacional.

Содержание этого журнала находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International.

Моделирование

пандемий COVID-19 с модифицированным детерминированным SEIR, социальным дистанцированием и возрастной стратификацией. Эффект вертикального удержания и выпуска в Бразилии

Abstract

Продолжающаяся эпидемия COVID-19 представляет собой особую проблему для стран с низким и средним уровнем доходов, заставляя некоторые из них задуматься о стратегии «вертикального заключения».В этой стратегии контакты ограничиваются только определенными группами (например, возрастными группами), которые подвержены повышенному риску тяжелого заболевания после заражения SARS-CoV-2. Мы стремимся оценить осуществимость этого сценария в качестве стратегии выхода из текущей блокировки с точки зрения его способности удерживать количество случаев в пределах возможностей системы здравоохранения. Мы разработали модифицированную модель SEIR, включая заключение, бессимптомную передачу, карантин и госпитализацию. Население разделено на 9 возрастных групп, в результате чего получена система из 72 связанных нелинейных дифференциальных уравнений.Скорость передачи является динамической и определяется наблюдаемым уровнем отсроченной летальности; параметры эпидемий выводятся с помощью алгоритма цепи Маркова Монте-Карло. Мы использовали Бразилию в качестве примера страны со средним уровнем дохода, но результаты легко обобщить на другие страны, использующие аналогичную стратегию. Мы обнаружили, что, начиная с 60% горизонтального заключения, стратегия выхода 1 мая из заключения лиц старше 60 лет и полного освобождения более молодого населения приводит к 400000 госпитализаций, 50000 случаев реанимации и 120000 смертей в 50 странах. Только возрастная группа -60 лет.Анализ чувствительности показывает, что 95% доверительный интервал имеет порядок величины в случаях или три недели во времени. Система здравоохранения избегает коллапса, если люди в возрасте 50–60 лет также находятся в ограниченном пространстве, но наша модель предполагает идеализированную изоляцию, при которой заключенные полностью изолированы от загрязнения, поэтому наши цифры являются консервативной нижней границей. Наши результаты не поощряют ограничение по возрасту как стратегию выхода.

Образец цитирования: Lyra W., do Nascimento J-D Jr, Belkhiria J, de Almeida L, Chrispim PPM, de Andrade I (2020) Моделирование пандемий COVID-19 с модифицированным детерминированным SEIR, социальным дистанцированием и возрастной стратификацией.Эффект вертикального заключения и выпуска в Бразилии. PLoS ONE 15 (9): e0237627. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627

Редактор: Абдалла М. Сами, Факультет естественных наук, Университет Айн-Шамс (АГУ), ЕГИПЕТ

Поступила: 09.04.2020; Принят в печать: 30 июля 2020 г .; Опубликовано: 2 сентября 2020 г.

Авторские права: © 2020 Lyra et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Программное обеспечение написано на Python 3.7 и опубликовано по адресу https://github.com/wlyra/covid19.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Вспышка тяжелого острого респираторного синдрома, вызванного коронавирусом 2 (SARS-CoV-2), продолжается уже 5 месяцев [1].С момента первого сообщения о нем в декабре 2019 г. в Китае [2] вирус быстро распространился в другие части мира, приняв масштабы пандемии [3]. Число случаев заболевания и смертей экспоненциально увеличивалось, достигнув в общей сложности 1,5 миллиона подтвержденных случаев и 88 тысяч смертей в начале апреля 2020 года. Описаны недавние вспышки заболеваний, вызванные такими животными, как Эбола [4, 5] или птичий грипп [6] особенно для развивающихся стран. COVID-19 развенчивает этот миф, поскольку вирус особенно хорошо проникает в развитые страны и бросает вызов их системе здравоохранения.В Европе особенно пострадала Италия. С 140 тысячами случаев итальянская национальная система здравоохранения изо всех сил пытается эффективно реагировать на экспоненциально увеличивающийся поток пациентов, нуждающихся в интенсивной терапии [7]. Соединенные Штаты недавно превзошли Китай по общему количеству заболевших (420 тысяч), став особым очагом болезни в этой фазе пандемий [8]. К тому времени, когда эта статья будет опубликована, скорее всего, на Земле не будет места, где вирус не причинил бы никакого ущерба.Страны Западной Африки, такие как Сьерра-Леоне, только что сообщили о своих первых случаях заболевания [9], и возможен катастрофический сценарий, аналогичный вспышке Эболы в 2016 году.

Угроза COVID-19 для стран, которые начали подсчитывать случаи заболевания, побудила нас разработать модель для описания эволюции эпидемии и ее воздействия на систему здравоохранения. Математические модели — мощный инструмент, который оказался важным во время предыдущих эпидемиологических бедствий, таких как вирус Эбола [10, 11], оспа [12] или грипп [13], способствуя пониманию динамики заболевания и предоставляя полезные прогнозы относительно потенциальная передача болезни и эффективность возможных мер контроля, которые могут предоставить ценную информацию для политиков общественного здравоохранения [14].Модели типа SIR, также известные как модель Кермака-МакКендрика [15], состоят из набора дифференциальных уравнений и применяются к различным инфекционным заболеваниям. Несмотря на то, что модели SIR содержат упрощающие допущения, они в прошлом очень помогли остановить эпидемии, например, информирование об эффективных протоколах вакцинации [16].

Здесь мы разрабатываем компартментальную модель типа SEIR для COVID-19, включая симптоматическую и бессимптомную, помещенную на карантин и госпитализированную, с учетом различий по возрастным группам.Мы также проанализировали эффект заключения в течение определенного периода времени. В отличие от аналогичных эпидемиологических моделей, предложенная модель SEIR инициируется первой подтвержденной смертью от COVID-19. Численное моделирование детерминированных моделей сравнивается с реальными числами продолжающейся вспышки в разных странах. Более того, детерминированная структура, в которой мы работаем, значительно упрощает анализ модели и позволяет более тщательно сравнивать различные стратегии вмешательства.

В этой работе мы сосредотачиваемся на случае Бразилии, где пандемии насчитывают 16 000 подтвержденных случаев и 800 смертельных случаев (9 апреля 2020 г.).По данным правительства на февраль 2020 г. [17], в стране имеется 35 682 койки отделения интенсивной терапии. Первый официальный случай SARS-CoV-2 в Бразилии был подтвержден в Сан-Паулу 26 февраля, а первая официальная смерть от COVID-19 была зарегистрирована 19 марта. Вскоре после этого 22 марта была введена изоляция сначала в Рио-де-Жанейро, а затем в других региональных городских центрах. Нет надежного измерения процента населения, которое в настоящее время находится в заключении; однако, согласно спутниковым данным, это число составляет около 56%.

Учитывая социально-экономические последствия блокировки, особенно для страны со средним уровнем дохода, лица, принимающие решения, рассматривают вертикальное ограничение как стратегию выхода из обычной блокировки. Вертикальное заключение понимается как сокращение контактов с определенной возрастной группой, которая более подвержена риску заражения и развития SARS-CoV-2 [18], в отличие от горизонтального заключения , ​​ (или общего) заключения, которое не делает различий между возрастными группами. В следующем разделе мы представим модель с последующей проверкой.Затем мы применяем модель к конкретному сценарию SARS-CoV-2 в Бразилии и проводим анализ чувствительности. Наконец, мы проверяем влияние как общего, так и вертикального заключения на эпидемическую кривую.

Модель

Мы использовали модифицированную версию детерминированной компартментальной модели типа SEIR для отслеживания эволюции эпидемии COVID-19 в изолированной популяции из N человек. Мы предположили, что популяцию можно разделить на следующие части:

  • Восприимчивые ( S ): лица, ранее не инфицированные COVID-19,
  • Замкнутый ( C ): подмножество восприимчивых людей, исключенных из эпидемий (по e.г. социальное дистанцирование).
  • Exposed ( E ): Восприимчивые люди, которые контактировали с инфекционными людьми,
  • Бессимптомное течение ( A ): Заражено и заразно, но проявляет легкие симптомы или отсутствие симптомов
  • Симптоматическое ( I ): Заражено и заразно, но проявляет симптомы, описанные в литературе,
  • На карантине ( Q ): симптомы, не являющиеся инфекционными,
  • Госпитализирован ( H ) Симптоматический, неинфекционный, проходит лечение,
  • Удалено ( R ) Люди удалены из эпидемической динамики, выздоравливая или умирая.

Мы разбиваем население на подкатегории по возрасту (диапазон, 0-10, 10-20, 20-30, 30-40, 40-50, 50-60, 60-70, 70-80 и 80+ лет). ) и мы считаем, что некоторые скорости потока между отсеками должны изменяться с возрастом [18].

Принимая во внимание 8 отсеков и 9 возрастных групп, модель описывается набором из 72 связанных нелинейных уравнений: (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)

Для каждого отсека X дочерние ящики возраста в сумме составляют X ≡ ∑ i X i и отсеки таковы, что S + C + E + A + I + Q + H + R = N , с N ≡ ∑ i N i — общая численность населения; N i — это население в каждой возрастной ячейке.Программное обеспечение написано на Python 3.7 и опубликовано по адресу https://github.com/wlyra/covid19.

Уравнения (1) — (8) описывают компартментализацию популяции и поток между отсеками. Контакт с инфицированными людьми удаляет часть восприимчивого ( S ) населения со скоростью λ , называемой силой инфекции, что делает их подверженными ( E ) SARS-CoV-2. Облученные ( E ) становятся заразными со скоростью σ ; часть p из них становится симптоматической ( I ) и часть (1 — p ) становится бессимптомной ( A ).Симптоматические ( I ) удаляются из зоны заражения и помещаются в карантин ( Q ) со скоростью γ . Бессимптомные ( A ) удаляются со скоростью θ , часть из них w переходит в ремиссию, а часть (1 — w ) становится симптоматической. Фракция q i помещенных на карантин ( Q ) госпитализирована с частотой ξ . Госпитализированные ( H ) удалены из расчета η .Средняя летальность составляет μ i .

Временные шкалы, соответствующие σ , γ , θ , ξ и η , представляют собой латентный период t σ ≡ σ −1 30 инфекционный интервал γ ≡ γ −1 , время ремиссии t θ ≡ θ −1 , время госпитализации t 9045 −1 , а средняя продолжительность пребывания в больнице t η ≡ η −1 .

Инфекция создается за счет инфицированных, как симптоматических ( I ), так и бессимптомных ( A ) (9) где мы используем сокращенное обозначение (10) и β — частота заражения, связанная с числом репродукций через (11)

Блокировка заключается в удалении части уязвимого населения из эпидемической динамики путем перемещения их из S i в C i со скоростью ψ i .Аналогичным образом снятие блокировки выполняется путем помещения C i в S i со скоростью ϕ i . Мы считаем эти функции дельтами Дирака (12) (13) где t lock и t lift — время (в днях) блокировки и снятия блокировки, соответственно. Чтобы разрешить частичную демографическую изоляцию, a i и b i могут варьироваться в зависимости от возраста (например,g., 80% населения возрастной группы 40 лет находятся в замкнутом пространстве). Блок-схема между отсеками показана на рис. 1.

Другими диагностическими величинами являются номера U i людей, нуждающихся в койке отделения интенсивной терапии (ОИТ). (14) где ζ i — доля госпитализированных пациентов, нуждающихся в интенсивной терапии. Как ζ i , так и доля госпитализаций q i стратифицированы по возрасту.

Для интеграции мы используем стандартный алгоритм Рунге-Кутта с временными шагами (15)

Проверка модели

В этом разделе мы представляем подробности того, как мы проверяли модель и как определять характерные временные рамки и другие параметры.

Модель, соответствующая эпидемии COVID-19 2020 г.

Мы рассматриваем восприимчивую популяцию ( S ) как все население страны, поскольку на момент начала вспышки никто еще не застрахован от вируса.Параметры модели, показанные в таблице 1, были основаны на предыдущих знаниях о коронавирусах, а также на ранних отчетах и ​​исследованиях COVID-19 [19]. Параметры, зависящие от возраста (коэффициент летальности μ i , доля госпитализированных инфекционных заболеваний q i и доля госпитализированных, нуждающихся в интенсивной терапии ζ i ): показано в таблице 2.

Поскольку все эти временные рамки намного меньше, чем продолжительность жизни человека, старение населения игнорируется и не рассматривается восходящий поток между подгруппами возраста ( i → i + 1).Пирамиды населения взяты из данных ООН (https://www.populationpyramid.net) и разбиты на заранее определенные возрастные группы.

Мы исходим из имеющейся статистики, так как точное количество зараженных неизвестно. Самый надежный показатель в этой ситуации — количество погибших. Учитывая коэффициент летальности μ и среднее время τ между воздействием и смертью, количество умерших за один раз t + τ будет равно коэффициенту летальности, умноженному на количество людей, подвергшихся облучению в момент времени t .Предполагая, что динамика удержания не играет роли (хотя включить ее тривиально), уравнение будет следующим: (16)

Переходя к непрерывному пределу и подставляя уравнение (1) (17) где также запишем t r ≡ t + τ для запаздывающего времени. Суммируя все возрастные группы D ≡ ∑ i D i , мы получаем совокупный коэффициент смертности на LHS, который является наблюдаемым. (18) и 〈 μS 〉 i μ i S i .Затем мы можем подставить уравнение (9) и решить для как функцию времени (19)

Поскольку смерть наступает в среднем через τ дней после заражения, мы начинаем интеграцию τ дней до первой зарегистрированной смерти от COVID-19, т. Е. t = 0 означает t r = τ . Начальные условия полностью уточняются, когда определяется начальное количество облученных лиц. Это должно быть (20) где t 0 — время первой смерти и — взвешенный по возрасту коэффициент летальности.Согласно современным представлениям об эпидемиях, τ ≈ 14 дней [18].

Мы сравнили прогнозы нашей модели с официальными данными о случаях заболевания и смерти для нескольких стран, отслеживаемыми Центром системных наук и инженерии (CSSE) Университета Джонса Хопкинса (https://systems.jhu.edu/research/public-health /ncov). На левой панели рис. 2 мы наносим на график уровень смертности для ряда стран, что соответствует левой части уравнения (18). Мы применяем уравнение (19) для преобразования этих данных в, вводя это значение в уравнения (1) — (8), чтобы начать эволюцию SEIR.Популяции I ( t ) и S ( t ), которые входят в уравнение (19), затем вычисляются для обновления. Полученные значения показаны в правой части рис. 2.

Временные шкалы σ , γ , θ и ξ , а также дроби p и w находятся с помощью аппроксимации цепи Маркова Монте-Карло (MCMC) с априорными значениями Таблица 1 и объяснение во вспомогательной информации (цепь Маркова Монте-Карло).

Наконец, мы сравниваем совокупное количество госпитализаций, рассчитанное по нашей модели, с количеством подтвержденных случаев COVID-19. Для страны, которая не проводит массового тестирования и сообщает о COVID-19 только по мере поступления острых случаев в больницу, эти кривые должны достаточно хорошо совпадать.

Результаты и обсуждение

Сценарий эпидемии в Бразилии

На рис. 3 представлен смоделированный сценарий эпидемии в Бразилии до середины июня. Параметры, определенные моделированием MCMC, показаны на рис. 4:,,,, и.в настоящее время колеблется около 2.

Рис. 3.

a) Эволюция отделений экспонированных ( E ), бессимптомных ( A ), симптоматических ( I ) и госпитализированных ( H ). б) Та же кривая H и доля госпитализаций, нуждающихся в ОИТ ( U ). Зеленая пунктирная кривая показывает общее количество коек в стране. При нынешних темпах эпидемия должна достигнуть пика в середине мая, а коллапс системы здравоохранения должен произойти примерно 1 мая.c) Общее количество зарегистрированных случаев заболевания и смертельных исходов обозначено оранжевыми и черными точками соответственно. Количество госпитализаций близко соответствует количеству подтвержденных случаев.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627.g003

На рис. 3а в линейной шкале показана эволюция отсеков облученных ( E ), бессимптомных ( A ), симптоматических ( I ) и госпитализированных ( H ). На рис. 3b показана та же кривая H , но также доля госпитализаций, нуждающихся в ОИТ ( U ), в логарифмической шкале.Эпидемия начинается 1 марта, а количество симптомов, по прогнозам, закончится к 1 июля. Пик симптоматики прогнозируется на 17 мая с 20 миллионами симптомов. Следовательно, прогнозируется рост числа госпитализированных, достигнув насыщения 3 мая и достигнув пика 22 мая с 10 6 госпитализированными. Койки интенсивной терапии достигнут насыщения 3 мая, когда будет занято ≈ 35 тысяч коек интенсивной терапии в Бразилии (поскольку оценка предполагает, что все койки интенсивной терапии должны быть заняты пациентами с коронавирусом, что нереально, коллапс должен произойти раньше).Спрос на ОИТ будет расти, пока не достигнет пика 22 мая с 300 000 пациентов. Общее количество смертей на 1 июня — 10 6 человека.

На рис. 3c сравнивается прогнозируемое совокупное число инфицированных (оранжевая линия), госпитализированных лиц (синяя линия) и смертей (черная линия). На рисунке также показано кумулятивное количество подтвержденных случаев (желтые точки) и фактических смертей (черные точки). Общее количество госпитализированных очень близко к фактически подтвержденным случаям.Это ожидается, поскольку Бразилия не проводит массовые испытания.

Мы выполняем анализ чувствительности, показанный на рис. 5, изменяя параметры моделей на -2, 0 и 2 стандартных отклонения, как указано в результатах анализа MCMC (рис. 4). Учитывая 7 параметров, мы запускаем 3 7 = 2187 симуляций. Реперная модель с нулевым эталоном по всем параметрам показана жирной линией; все остальные модели показаны тонкими линиями. Квадратные скобки 95% доверительного интервала примерно на порядок выше или ниже реперной модели или примерно на три недели слева или справа от нее.

Рис. 5. Результат 2187 симуляций, где параметры, используемые на рис. 3, изменяются на -2, 0 и 2 стандартных отклонения, как показано в анализе MCMC на рис. 4.

Модель на рис. 3 (нулевое стандартное отклонение на рис. все параметры) отображается жирной линией. Квадратные скобки 95% доверительного интервала примерно на порядок выше или ниже, или примерно на три недели слева или справа от этой реперной модели.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627.g005

Горизонтальная блокировка.

На рис. 6 мы проверяем эффект горизонтального удержания, определяемый как равный процент населения, ограниченного любым возрастным интервалом. Когда горизонтальное ограничение применяется с разной скоростью, динамика эпидемии меняется. Графики показывают (а) количество госпитализаций, (б) количество случаев ОИТ и (в) количество смертельных случаев в зависимости от степени социального дистанцирования. Конфайнмент был реализован в момент времени t = 0, соответствующий 22 марта, когда было реализовано первое измерение социального дистанцирования.Чтобы не перегружать возможности системы здравоохранения (≈ 4 × 10 4 ) коек интенсивной терапии, уровень социального дистанцирования должен быть более 70%. Как упоминалось во введении, по оценкам, в Бразилии сохраняется 56% (с вариацией от штата к штату от максимума 64,7% до минимума 53,7%). При таком низком уровне удаленности емкость должна быть достигнута менее чем за 50 дней, что согласуется с динамической моделью на рис. 3.

Рис. 6.

а) Количество госпитализаций.б) Случаи ОИТ. в) Смертельные случаи. Три кривые показаны как функция степени горизонтального удержания. Чтобы не перегружать возможности системы здравоохранения (≈ 3 × 10 4 ) коек интенсивной терапии, уровень социального дистанцирования должен быть более 70%. Бразилия управляет 56%.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627.g006

Вертикальная блокировка.

Теперь мы варьируем степень удержания в зависимости от возраста, характеризующего вертикальное удержание. На рис. 7 показано количество госпитализаций в модели, в которой применялось заключение, с разбивкой по возрастным группам.На верхних графиках показано горизонтальное ограничение с различными пропорциями населения (то же, что на рис. 6, но с разбивкой по возрасту и в логарифмической шкале). Конфайнмент был реализован в то же время, что и на рис. 6. В других строках исследуется вертикальное удержание. Во втором столбце ограничено 60% населения младше 40 лет, но население старше 40 лет ограничено в большей степени: 90% (сплошная синяя линия) и 99% (пунктирная синяя линия). Голубая линия обозначает ту же модель, что и верхние графики, где содержится 60% населения, независимо от возраста.3-й, 4-й и 5-й ряды графиков показывают тот же анализ, но ограничивают 60% населения в возрасте 50, 60 и 70 лет соответственно. Как видно на голубой линии, количество госпитализированных возрастает от 30 до 60 лет и падает в возрасте от 70 лет. Причина в том, что, хотя вероятность госпитализации у 70+ выше, среди населения гораздо больше 30-60.

Рис. 7.

Верхний : Количество госпитализаций в горизонтальном замкнутом пространстве с разной долей населения в разбивке по возрасту. 2-я строка : 60% населения моложе 40 лет ограничено, население старше 40 ограничено более высокой степенью: 90% (сплошная синяя линия) и 99% (пунктирная синяя линия). 3-й, 4-й и 5-й ряды графиков показывают тот же анализ, но ограничивают 60% населения в возрасте до 50, 60 и 70 лет соответственно.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627.g007

На рис. 8 показаны те же результаты для доли госпитализированных, нуждающихся в интенсивной терапии. На рис. 9 показаны результаты того же набора моделей, но для числа погибших.Что касается числа случаев ОИТ, значительных различий между возрастом старше 60 лет не наблюдается, лишь незначительный рост наблюдается в возрастном диапазоне 70-80 лет. Коллапса системы здравоохранения можно избежать, если установить вертикальное заключение для людей в возрасте 60 лет и старше, но за счет значительного числа дополнительных случаев интенсивной терапии для возрастной группы 50–60 лет. При заключении в 60% сотни тысяч смертей наблюдаются в возрастных группах 60-70, 70-80 и 80+. Число падает до 50 000 в 90-процентном заключении. Как отмечалось ранее, вертикальное заключение для людей в возрасте 60 лет и старше приводит к значительному количеству смертей для возрастной группы 50–60 лет (более 50 000).Вертикальное заключение в возрасте 50 лет приводит к гораздо более низкому уровню смертности для этого возрастного сегмента.

Наконец, мы рассматриваем вертикальное ограничение как стратегию выхода. На рис. 10 мы моделируем выход из режима блокировки 1 мая в соответствии с двумя сценариями: полное освобождение для населения до 50 лет (пунктирная линия) и полное освобождение для населения до 60 лет (сплошная линия). Население старше этого возраста содержится в заключении на 90%. На верхних графиках показаны восприимчивые ( S ) и замкнутые компартменты ( C ), нормализованные по количеству особей в соответствующей возрастной группе.Вторая строка сверху вниз показывает количество госпитализаций, третья строка — количество случаев ОИТ, а последняя строка — совокупное количество смертей. По мере освобождения населения из общего содержания, количество H / U / D достигает пика 400 000/50 000/120 000 только в группе возраста 50–60 лет, что составляет львиную долю заболеваемости. . Содержание населения в возрасте 50-60 лет в заключении на 90% значительно снижает статистику, поскольку система здравоохранения работает на полную мощность, а количество смертей на каждый возраст составляет около 25000, причем среди людей старше 60 лет такие же смертельные исходы, как и среди людей 40-50 лет. возрастная группа.

Рис. 10. Вертикальное ограничение как стратегия выхода после горизонтальной блокировки на 60%, которая проводилась с 22 марта по 1 мая.

Верхние графики : отсеки S и C , нормализованные по количеству особей в соответствующей возрастной ячейке. 2-я строка : количество госпитализаций, 3-я строка : количество случаев ОИТ, нижние графики : совокупное количество смертей. На рисунке показан полный выпуск для населения моложе 50 лет (пунктирная линия) и до 60 лет (сплошная линия).Население старше этого возраста содержится в заключении на 90%.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237627.g010

Ограничения

Как и в любой ситуации, стратегия реагирования на вспышку играет решающую роль в качестве результатов, которые могут дать модели. С момента выявления первого случая стратегия реагирования в Бразилии со временем менялась. Сначала только иностранные путешественники, госпитализированные в больницы, имели доступ к тестированию на SARS-CoV-2. Сейчас есть диагностические клиники и университеты, участвующие в тестировании на COVID-19, но нет национальной стратегии массового тестирования.Кроме того, каждый бразильский штат имеет право разработать свою собственную стратегию борьбы с эпидемией. В штатах Сан-Паулу и Рио-де-Жанейро, где находятся крупнейшие мегаполисы страны, были приняты более широкие стратегии изоляции: школы и магазины закрывались на раннем этапе, в то время как аналогичные стратегии еще не применялись в других штатах. В итоге, итоговые показатели заболеваемости и смертности могут значительно измениться, что приведет к резко разным результатам, таким как количество инфицированных людей или количество необходимых больничных коек.Для повышения точности прогнозов моделей необходимо иметь стратегию массового тестирования.

Наша модель оценивает сотни тысяч зараженных людей в Бразилии на 1 апреля. Это больше, чем количество ожидаемых случаев в стране на момент написания этой статьи, с учетом предполагаемых дополнительных уведомлений о случаях [20] и бездействия по борьбе с инфекцией. Возможно, что фактическое число ниже, хотя также важно отметить, что Бразилия до сих пор не ввела настоящую изоляцию.

Модель предполагает, в уравнении (10), что нет разницы в инфекционности между симптоматической и бессимптомной популяциями. Это предположение следует обновлять по мере появления новых сведений о COVID-19.

Мы также подчеркиваем, что, используя совокупные данные о госпитализации в качестве руководства в MCMC, мы сталкиваемся с проблемой, поставленной в [21], о переоценке точности доверительного интервала; подбор исходных данных о заболеваемости вместо этого повысит статистическую точность.

Модель также игнорирует мобильность в том смысле, что не учитывает поездки в страну и из страны. Учитывая, что Бразилия находится на стадии передачи от сообщества (по состоянию на 9 апреля 2020 г.), это ограничение не должно иметь значения для результатов.

И наоборот, что более важно, модель предполагает, что ограниченное население полностью защищено от инфекции, тогда как на самом деле вертикальная изоляция может оказаться невозможной, поскольку пожилые люди не должным образом дистанцированы от младших в своей семье и / или социальном кругу. , и заражения невозможно избежать, если младшие подвергаются воздействию COVID-19.

Наконец, анализ предполагает, что данные о погибших точны. Заниженные данные о смертях должны привести к неизвестному источнику ошибок в настоящем исследовании. Кроме того, MCMC выдает планки ошибок в параметрах, которые мы не принимали во внимание при прямом моделировании.

Заключение

В этом исследовании мы исследуем стратегию вертикального удержания, которая в настоящее время обсуждается в Бразилии. Поскольку уровень смертности от COVID-19, по-видимому, выше среди пожилого населения, мы изучили, как ограничение по возрастным группам (особенно от 60 лет и старше) влияет на спрос на больничные койки и койки для интенсивной терапии.

Наша модель предполагает, что при нынешних темпах распространения пандемий Бразилия должна столкнуться с коллапсом системы здравоохранения к 15 мая, при этом потребуется 300 000 коек в отделениях интенсивной терапии (в 10 раз больше, чем текущая вместимость) и 10 6 погибших . Снижение числа подтвержденных случаев заболевания наблюдается по отношению к уровню смертности, что указывает на эффект блокировки. Блокировка на 60% снижает количество смертей до 400000 из-за COVID-19, по-прежнему не позволяя избежать перегрузки системы здравоохранения.Увеличить изоляцию до 70% необходимо, чтобы количество случаев не превысило количество имеющихся коек для интенсивной терапии. 95% доверительный интервал охватывает два порядка в случаях или полтора месяца во времени.

Стратегия выхода, заключающаяся в заключении лиц старше 60 лет к 1 мая, приведет к тому, что вторая волна непропорционально повлияет на интервал возраста 50–60. Только случаи интенсивной терапии в этой возрастной группе могут привести к коллапсу системы здравоохранения и привести к более чем 100 000 смертей.При ограничении по возрастным группам также следует учитывать население старше 50 лет. Однако возрастной диапазон 50-60 лет также является частью рабочей силы и, таким образом, сводит на нет цель ограничения по возрасту. Более того, мы подчеркиваем, что наша модель предполагает идеальную изоляцию, в которой заключенные полностью изолированы от загрязнения, в то время как на самом деле для этого будет несколько практических препятствий, поскольку пожилые люди будут зависеть от молодых в самых важных действиях, а идеальная изоляция будет не могут быть достигнуты в домохозяйстве, состоящем из нескольких поколений, особенно в тесном окружении, например, в районах с низким и даже средним доходом, которые распространены в Бразилии.Таким образом, наши результаты не одобряют ограничение по возрасту как единственную стратегию выхода. Мы призываем бразильские власти принять меры для предотвращения распространения вируса в ближайшие критические недели.

Приложение

Цепь Маркова Монте-Карло

Для подгонки наилучшего значения к w и p , а также для лучшего ограничения σ −1 , γ −1 , θ −1 , ξ −1 , мы используем аффинно-инвариантный ансамблевый семплер для цепи Маркова Монте-Карло (MCMC) [22] для выборки пространства параметров вокруг решений и оценки неопределенностей параметров.В качестве априорного ввода мы используем значения, взятые из [18]. Для поиска минимизации кумулятивной госпитализации H c мы сгенерировали кумулятивную ошибку C err для зарегистрированных подтвержденных случаев C c .

Поскольку отчеты JHU-CSSE о подтвержденных случаях предоставляются ежедневно с некоторыми колебаниями, нам необходимо учитывать это при взвешивании всех решений, добавляя однодневную матрицу ошибок вместе с подтвержденными случаями (будучи консервативным).В идеальном сценарии совокупное количество госпитализаций будет таким же, как и количество подтвержденных случаев. В реальной жизни не все подтвержденные случаи госпитализируются, поэтому мы не ожидаем, что H c будет соответствовать C c . Вместо этого мы взвешиваем массив C c с массивом H c , используя: (21) (22)

— взвешенное совокупное количество госпитализаций, а n — длина данных.Далее мы получаем остаток между C c и, и мы использовали отрицательное биномиальное распределение для вычисления каждого правдоподобия [23]: (23) (24) (25) (26)

Уравнения с 21 по 26 реализованы в функции правдоподобия в коде. Если в каждом прогоне он возвращает конечное число, алгоритм анализирует результат, если нет, он возвращает большое число (10 20 ), которое следует отбрасывать как неподходящее.

Мы ограничиваем каждый параметр, используя ограничение диапазона при подаче функции вероятности, чтобы ограничить пространство параметров.Таким образом, мы не запускаем модели с нереалистичными физическими параметрами (например, симптоматическое обращение в больницу через −2 дня), а также ограничиваем известный диапазон для других параметров. Функция MCMC использует 6 свободных параметров, 4 фиксированных параметра и 2 заранее определенных массива, как показано в таблице 3.

Благодарности

Мы благодарим рецензента Цяньин Линя за его конструктивные комментарии, которые помогли улучшить рукопись.

Список литературы

  1. 1. ВОЗ.Отчет о ситуации с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) — 75. Всемирная организация здоровья; 2020. Доступно по адресу: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200404-sitrep-75-covid-19.pdf?sfvrsn=99251b2b_2.
  2. 2. Wu Z, McGoogan JM. Характеристики и важные уроки вспышки коронавирусного заболевания 2019 г. (COVID-19) в Китае: сводка отчета о 72314 случаях, предоставленного Китайским центром по контролю и профилактике заболеваний. ДЖАМА. 2020; 323 (13): 1239–1242.
  3. 3. Бедфорд Дж., Энриа Д., Гизеке Дж., Хейманн Д.Л., Ихеквеазу С., Кобингер Дж. И др. COVID-19: к борьбе с пандемией. Ланцет. 2020; 395 (10229): 1015–1018.
  4. 4. Buseh AG, Стивенс PE, Бромберг M, Kelber ST. Эпидемия Эболы в Западной Африке: проблемы, возможности и приоритетные области политики. Перспективы медсестер. 2015; 63 (1): 30–40. https://doi.org/10.1016/j.outlook.2014.12.013. pmid: 25645480
  5. 5. Гейтс Б. Следующая эпидемия: уроки вируса Эбола.Медицинский журнал Новой Англии. 2015. 372 (15): 1381–1384. pmid: 25853741
  6. 6. Оситани Х., Камигаки Т., Судзуки А. Основные вопросы и проблемы готовности к пандемии гриппа в развивающихся странах. Возникающие инфекционные заболевания. 2008. 14 (6): 875–880. pmid: 18507896
  7. 7. Ремуцци А, Ремуцци Г. COVID-19 и Италия: что дальше? Ланцет. 2020; 395 (10231): 1225–1228. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30627-9.
  8. 8. ВОЗ. Отчет о ситуации с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) — 79.Всемирная организация здоровья; 2020. Доступно по адресу: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200408-sitrep-79-covid-19.pdf?sfvrsn=4796b143_6.
  9. 9. ВОЗ. Отчет о ситуации с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) — 72. Всемирная организация здоровья; 2020. Доступно по адресу: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200404-sitrep-75-covid-19.pdf?sfvrsn=99251b2b_2.
  10. 10. Кретьен Дж. П., Райли С., Джордж Д.Б. Математическое моделирование эпидемии Эболы в Западной Африке.eLife. 2015; 4: e09186. pmid: 26646185
  11. 11. эль-Алами Лаарусси А., Газали Р., Рачик М., Бенрила С. Моделирование пространственно-временной передачи болезни Эбола и оптимальный контроль: региональный подход. Международный журнал динамики и управления. 2019; 7.
  12. 12. Куддус М.А., Рахман А., Талукдер М., Хок А. Модифицированная модель сэра для изучения физического поведения среди инфицированного оспой населения в Бангладеш. Американский журнал математики и статистики.2014; 2014: 231–239.
  13. 13. Варгас-Де-Леон С. Моделирование стратегий борьбы с эпидемиями гриппа A h2N1: модели SIR. Revista Mexicana de Fisica S. 2012; 58: 37–43.
  14. 14. Хуанг CY, Sun CT, Hsieh Jl, Lin H. Моделирование SARS: эпидемиологическое моделирование малого мира и оценки политики общественного здравоохранения. Журнал искусственных обществ и социального моделирования. 2004; 7.
  15. 15. Kermack WO, McKendrick AG. Вклад в математическую теорию эпидемий.Труды Лондонского королевского общества, серия A, содержащие статьи математического и физического характера. 1927. 115 (772): 700–721.
  16. 16. Крибс-Залета CM, Веласко-Эрнандес JX. Простая модель вакцинации с несколькими эндемическими состояниями. Математические биологические науки. 2000. 164 (2): 183–201. https://doi.org/10.1016/S0025-5564(00)00003-1. pmid: 10748286
  17. 17. ДАННЫЕ. Cadastro Nacional do Estabelecimentos de Saúde; 2019. Доступно по адресу: ftp://ftp.datasus.gov.Бр / диссемиэнт / пабликос / cnes / 200508_ / dados / LT.
  18. 18. Фергюсон Н., Лейдон Д., Неджати Гилани Дж., Имаи Н., Эйнсли К., Багуелин М. и др. Влияние нефармацевтических вмешательств (НПИ) на снижение смертности от COVID19 и спроса на медицинское обслуживание. Опубликовано в Интернете. 2020; п. 1–20.
  19. 19. Кухарски А., Рассел Т., Даймонд С., Лю Ю., Эдмундс Дж., Функ С. и др. Ранняя динамика передачи и контроля COVID-19: исследование с помощью математического моделирования. Ланцетные инфекционные болезни.2020.
  20. 20. Ли Р., Пей С., Чен Б., Сонг И, Чжан Т., Ян В. и др. Существенная недокументированная инфекция способствует быстрому распространению нового коронавируса (SARS-CoV2). Наука. 2020.
  21. 21. Кинг А., Доменек де Селлес М., Магпантай Ф.М., Рохани П. Ошибки, которых можно избежать при моделировании вспышек новых патогенов, с особым упором на Эболу. Труды Биологических наук / Королевское общество. 2014; 282.
  22. 22. Форман-Макки Д., Хогг Д. В., Ланг Д., Гудман Дж.Ведущий: MCMC Hammer. ПАСП. 2013; 125 (925): 306.
  23. 23. Гельман А, Карлин Дж.Б., Стерн Х.С., Рубин Д.Б. Байесовский анализ данных. 2-е изд. Чепмен и Холл / CRC; 2004.

Руководство пользователя транскриптографа

Пакет транскриптографа (Morais 2019) предназначен для анализа транскрипции. на основе транскриптограмм, метод анализа транскриптомов, который проецирует значения выражения на наборе упорядоченные белки, расположенные так, чтобы вероятность того, что генные продукты участвовать в том же метаболическом пути экспоненциально уменьшается с увеличением расстояние между двумя белками порядка.Транскриптограммы: следовательно, профили экспрессии генов в масштабе всего генома, которые обеспечивают глобальный обзор для клеточный метаболизм, указывая при этом наборы генов, экспрессия которых изменено (da Silva 2014; Rybarczyk-Filho 2011; de Almeida 2016; Ferrareze 2017; Xavier 2017).

Предусмотрены методы анализа топологических свойств Сеть белок-белкового взаимодействия (PPI) для создания транскриптограмм, обнаружения и отображения дифференциально экспрессируемые кластеры генов, и для выполнения генной онтологии Обогащенный анализ этих кластеров.

Поскольку для выполнения методов требуется набор упорядоченных белков, имеются наборы данных по четырем видам ( Homo sapiens , Mus musculus , Saccharomyces cerevisiae и Rattus norvegicus ). У каждого вида по три наборы данных из STRINGdb версии 11.0 данные белковой сети, с комбинированными оценками больше или равными 700, 800 и 900 (см. Hs900 , Hs800 , Hs700 , Mm900 , Mm800 , Mm700 , Sc900 , Sc800 , Sc700 , Rn900 , Rn800 и Rn700 ).Пользовательские наборы упорядоченных белков могут быть сгенерированы из данных белковой сети с использованием Транскриптограф в Windows или реализация алгоритма сериализации в Linux.

Первый шаг — создать объект Transcriptogram, запустив Метод transcriptogramPreprocess () . В этом примере используется подмножество Homo sapiens Данные сети белков из STRINGdb версии 11.0, содержащие только ассоциации белков с комбинированной оценкой больше или равной 900 (см. наборы данных Hs900 и ассоциации ).

Библиотека
  (транскриптограф)
t <- transcriptogramPreprocess (ассоциация = ассоциация, упорядочение = Hs900)

Топологический анализ

Существует два метода топологического анализа: connectivityProperties () вычисляет средние свойства графика как функцию соединения узла, а orderingProperties () вычисляет график свойства, спроецированные на упорядоченные белки. Некоторые методы, такие как orderingProperties (), использует окно, область из n (радиус * 2 + 1) белков с центром в белке, радиус которого изменяет выходной сигнал.Транскриптограмма объект имеет слот радиуса , который может быть установлен во время или после его предварительная обработка (см. документацию Transcriptogram-class ).

  ## во время предварительной обработки

## создание объекта и установка радиуса равным 0
t <- transcriptogramPreprocess (ассоциация = ассоциация, порядок = HS900)

## создание объекта и установка радиуса 80
t <- transcriptogramPreprocess (ассоциация = ассоциация, упорядочение = HS900,
                               радиус = 80)  
  ## после предварительной обработки

## изменение радиуса существующего объекта транскриптограммы
радиус (объект = t) <- 50

## получение радиуса существующего объекта Transcriptogram
r <- радиус (объект = t)

Поскольку радиус влияет на метрики, относящиеся к окну, вывод метода orderingProperties () изменяется в зависимости от содержимого слот радиуса.Значение модульности окна, близкое к 1, указывает на плотные связи между генами внутри окна, а также на разреженные связи между этими генами и другими генами в сети. Обратите внимание, что сумма модульности окна увеличилась с использованием радиуса 80.

  oPropertiesR50 <- orderingProperties (объект = t, nCores = 1)

## небольшое изменение радиуса
радиус (объект = t) <- 80

## этот вывод частично отличается от oPropertiesR50
oPropertiesR80 <- orderingProperties (объект = t, nCores = 1)

сумма (oPropertiesR50 $ windowModularity)  
  [1] 3346.246  
  сум (oСвойстваR80 $ windowModularity)  
  [1] 4249.471

Однако метод connectivityProperties () не использует окно, поэтому его вывод не зависит от радиуса прорези.

  cProperties <- connectivityProperties (object = t)

Транскриптограмма

Транскриптограмма создается в два этапа и требует значений выражений, из микроматрицы или анализов RNA-Seq (log2-counts-per-миллион) и словаря.В этом примере используется наборы данных GSE9988 , который содержит нормализованные значения экспрессии для 3 случаев и 3 элементов управления (GSM252443, GSM252444, GSM252445, GSM252465, GSM252466 и GSM252467 соответственно), и GPL570 , отображение между ENSEMBL Peptide ID и Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array идентификатор зонда.

Методы создания транскриптограммы: transcriptogramStep1 () и транскриптограмма Шаг 2 () . Транскриптограмма Step1 () присваивает каждому белку, каждого образца транскриптома, среднее значение экспрессии всех идентификаторы, связанные с ним.

  t <- transcriptogramStep1 (object = t, expression = GSE9988,
                          словарь = GPL570, nCores = 1)
t2 <- t

Каждой позиции заказа метод transcriptogramStep2 () присваивает значение, равное среднему значению выражения внутри окна, которое рассматривает периодические граничные условия для работы с белками на концах упорядочивание, чтобы уменьшить случайный шум.

  t <- transcriptogramStep2 (object = t, nCores = 1)

Объект Transcriptogram имеет слоты для хранения выходных данных методы transcriptogramStep1 () и transcriptogramStep2 (), вызываемые транскриптограмма S1 и транскриптограмма S2 соответственно.Как результат некоторых методы зависят от содержимого слота транскриптограммы S2, это может быть пересчитывается с использованием содержимого слота транскриптограммыS1.

  радиус (объект = t2) <- 50
t2 <- транскриптограмма Шаг 2 (объект = t2, nCores = 1)

Анализ обогащения онтологии генов

Поскольку близлежащие гены транскриптограммы имеют высокую вероятность взаимодействия с друг друга, наборы генов, экспрессия которых изменена, могут быть идентифицированы с помощью limma упаковка. метод дифференциального выражения () использует пакет limma для идентификации дифференциально экспрессируемых генов (подходы voom и trend поддерживаются для RNA-Seq), для контраста «Случай-контроль», группировка в кластер набор генов, положения которых находятся в пределах диапазона радиуса, указанного содержимое слота радиуса.

Для этого примера пороговое значение p для false коэффициент обнаружения будет установлен как 0,01. Если указано название вида, biomaRt Пакет используется для перевода ENSEMBL Идентификатор пептида для символа (название гена), в качестве альтернативы, данные.рамка с такими контент может быть предоставлен. Аргумент уровней классифицирует столбцы слот транскриптограммы S2 относится к образцам, так как имеется 6 столбцов (см. набор данных GSE9988 ), создается логический вектор, который использует TRUE для маркировки столбцы, относящиеся к контрольным образцам, и ЛОЖЬ, чтобы пометить столбцы, относящиеся к образцам дел.

  ## trend = FALSE для данных микрочипа или voom log2-counts-per-миллион
## значение по умолчанию для тренда ЛОЖЬ
уровни <- c (rep (FALSE, 3), rep (TRUE, 3))
t <- дифференциально выражено (объект = t, уровни = уровни, pValue = 0.01,
                             trend = FALSE, title = "radius 80")  
  ## радиус 50 существенно повлияет на производительность
t2 <- дифференциально выражено (объект = t2, уровни = уровни, pValue = 0,01,
                             разновидности = DEsymbols, title = "radius 50")  
  ## с использованием аргумента вида для преобразования идентификаторов пептидов ENSEMBL в символы
## Для этой команды требуется подключение к Интернету
t <- дифференциально выражено (объект = t, уровни = уровни, pValue = 0.01,
                             разновидности = "Homo sapiens", title = "radius 80")

## перевод идентификаторов пептидов ENSEMBL в символы с использованием набора данных DEsymbols
t <- дифференциально выражено (объект = t, уровни = уровни, pValue = 0,01,
                             разновидности = DEsymbols, title = "radius 80")

Этот метод также создает график, относящийся к его выходным данным. Каждый обнаруженный кластер обозначен цветом. Гены которые находятся над горизонтальной черной линией, активируются, а гены, которые ниже не регулируются.

Дифференциально экспрессируемые гены, идентифицированные этим методом, хранятся в DE-слот объекта Transcriptogram, его содержимое можно получить с помощью DE метод. По умолчанию значения p регулируются методом Бенджамини-Хохберга. процедура. Обратите внимание, что дифференциальное выражение на объекте радиуса 80 обнаруживает меньше кластеров, но на нем больше центров окон, поэтому кластеры более согласованы. Следовательно, следующие методы будут выполняться только на объекте радиуса 80.

  DE <- DE (объект = t)
DE2 <- DE (объект = t2)
nrow (DE)  
  [1] 393  
  число (DE) / длина (уникальный (DE $ ClusterNumber))  
  [1] 78,6  
  номер (DE2)  
  [1] 421  
  ряд (DE2) / длина (уникальный (DE2 $ ClusterNumber))  
  [1] 30.07143

Метод clusterVisualization () использует пакет RedeR для отображает графики дифференциально выраженных кластеров и возвращает объект класса RedPort, позволяющий взаимодействовать через методы пакета RedeR.Для этого метода требуется среда выполнения Java. (> = 6).

  rdp <- clusterVisualization (object = t)

Метод clusterEnrichment () выполняет анализ обогащения генной онтологии с использованием пакета topGO . По умолчанию юниверс состоит из все белки, присутствующие в слоте для заказа, настроена онтология для биологического процесса алгоритм установлен на классический, статистика установлен на Фишера, а значения p корректируются методом Бенджамини-Хохберга. процедура.В этом примере порог p-значения для false коэффициент обнаружения будет установлен как 0,005. Этот метод использует пакет biomaRt для построить Data.frame Protein2GO, используя имя данного вида или data.frame.

  ## с использованием набора данных HsBPTerms для создания кадра данных Protein2GO.
t <- clusterEnrichment (объект = t, разновидности = HsBPTerms,
                           pValue = 0,005, nCores = 1)  
  ## с использованием аргумента разновидностей для создания кадра данных Protein2GO.
## Для этой команды требуется подключение к Интернету
t <- clusterEnrichment (объект = t, разновидности = "Homo sapiens",
                           pValue = 0.005, nCores = 1)  
  голова (Сроки (т))  
  GO.ID Срок действия аннотированного значимого
1 GO: 0006357 регуляция транскрипции полимером РНК ... 1809 315
2 GO: 0006366 транскрипция РНК-полимеразой II 1937 315
3 GO: 0006355 регуляция транскрипции, ДНК-шаблон ... 2427 344
4 GO: 16 регуляция шаблонных нуклеиновых кислот ... 2472 345
5 GO: 2001141 регуляция процесса биосинтеза РНК 2480 345
6 GO: 0006351 транскрипция, ДНК-шаблон 2575 345
  Ожидаемое pValue pAdj ClusterNumber
1 81.52 1e-30 4.076053e-28 1
2 87.29 1e-30 4.076053e-28 1
3 109,37 1e-30 4.076053e-28 1
4 111.40 1e-30 4.076053e-28 1
5 111.76 1e-30 4.076053e-28 1
6 116.04 1e-30 4.076053e-28 1  
  Участок обогащения (т)

Как транскриптограф поступает в случаях, когда отсутствуют белок-белковые взаимодействия (PPI) для экспрессируемых белков?

Метод transcriptogramStep1 () удаляет строки из данных экспрессии, которых нет в наборе упорядоченных белков.Поскольку аргументы ассоциации и порядка в методе transcriptogramPreprocess () должны содержать одни и те же белки, если строка данных экспрессии не может быть сопоставлена ​​с одним из этих белков, она будет отброшена.

Как транскриптограф поступает в случаях, когда в сети нет данных об экспрессии некоторых PPI?

Если нет данных об экспрессии, относящихся к данному белку из набора упорядоченных белков, это значение экспрессии белка рассматривается как отсутствующее значение.В этом случае скользящее окно отбрасывает отсутствующие значения, суммирует оставшиеся и делит это значение на радиус * 2 + 1 при выполнении метода transcriptogramStep2 () .

Принимает / конвертирует ли транскриптографа идентификаторы белков / генов, отличные от тех, которые используются в виньетке?

Это невозможно в текущей версии транскриптографа. Транскриптограф может только автоматически преобразовывать идентификаторы пептидов ENSEMBL в символы.Поскольку это может быть сделано с помощью пакета biomaRt, в будущем будут добавлены аргументы, позволяющие автоматически преобразовывать другие идентификаторы, такие как ENTREZ, в идентификатор гена ENSEMBL.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *