Успехи в: Условия получения медали за успехи в обучении

Содержание

Почему успехи в бизнесе могут вызвать скуку и отчаяние

Профессиональный и личностный рост
Манфред Кетс де Врис
Иллюстрация: Olga Thelavart / Unsplash

Пол, участник моего семинара для руководителей высшего звена в INSEAD, сказал, что решил записаться на мою программу, потому что чувствовал себя потерянным. На первый взгляд, Пол был успешным и преуспевающим бизнесменом, однако многочисленные достижения на поприще предпринимательства больше не приносили ему чувства удовлетворения от жизни. В реальности он испытывал скуку и отчаяние.

Когда я предложил Полу поискать в своей жизни повторяющиеся паттерны, он вдруг осознал свою однобокость. Его жизнь была почти доверху заполнена работой. Из-за такого перекоса у него было множество деловых знакомств, а настоящей дружбы так и не случилось. Их союз с женой превратился в союз двух случайных соседей, а отношения с ней и детьми вряд ли можно было назвать близкими. На вопрос, мечтал ли Пол о другой карьере, он ответил, что когда-то хотел стать дирижером оркестра, но отец был против этой идеи.

Слушая Пола, я вспомнил об одном точном наблюдении Виктора Франкла, психиатра, пережившего Холокост: «Все больше людей сегодня имеют средства для жизни, но не видят цели, ради которой стоит жить». История Пола не уникальна. На своих семинарах я слышал множество ее вариаций. В какой-то момент само слово «жизнь» в нашем лексиконе заменяется на выражение «остаток жизни», и эта замена заставляет нас еще усерднее искать ответ на вопрос о цели нашего существования. Сталкиваясь с этим вызовом, мы упираемся в набор фундаментальных человеческих потребностей, которые и определяют наше восприятие смысла жизни. Я называю их пятью столпами смысла жизни.

Общность. Люди — социальные животные, и для большинства из нас смысл жизни коренится в теплых межличностных отношениях. Любые взаимоотношения, сопровождаются ли они радостью, отвращением, гневом или печалью, позволяют нам лучше понять себя и то, чего мы на самом деле хотим. Получая поддержку в прохождении разного опыта и преодолении различных препятствий, мы гораздо лучше с ними справляемся. Однако люди часто бывают очень одиноки, потому что вместо мостов они строят стены. История Пола явно говорит о том, что он недостаточно инвестировал в эту важную область своей жизни.

Цель. Для того чтобы процветать, людям нужно направление и цели, которых они хотели бы добиться. Те, у кого нет четкого понимания цели, не видят смысла в том, что они делают. По мере того как люди приближаются к концу определенного этапа своей жизни, они начинают страдать от отсутствия цели в будущем. Несмотря на то что в какой-то момент у Пола была четкая цель (он создал множество компаний), она постепенно теряла значимость ближе к окончанию активной фазы его карьеры — сколько еще компаний он мог бы создать?

Компетентность. Нашу идентичность во многом определяет то, чем мы занимаемся, и то, как мы распоряжаемся нашими уникальными талантами. Чувство компетентности дает нам уверенность в способности решать стоящие перед нами задачи и справляться с трудностями. Высокий уровень компетентности также предполагает частое пребывание «в потоке», когда мы полностью погружаемся в то, что делаем. Полу нравилось применять свои способности в финансовых вопросах, что отчасти и помогало ему находить смысл в своей карьере.

советуем прочитать

Константинов Геннадий

Манфред Кетс де Врис

Кейт Суитман,  Шейн Крэган

Виджей Говиндараджан

Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи

Путин учредил почётный знак «За успехи в труде»

Президент Владимир Путин учредил почётный знак «За успехи в труде», соответствующий указ он подписал в понедельник, сообщается на сайте Кремля. 

Приказом утверждаются положения о почётном знаке, его описание, рисунок, а также образец бланка грамоты. 

«В целях дальнейшего совершенствования государственной наградной системы Российской Федерации постановляю учредить почётный знак Российской Федерации «За успехи в труде»», — говорится в сообщении.  

Данной награды могут быть удостоены коллективы предприятий, организаций и учреждений независимо от формы собственности — за высокие достижения в области промышленного и сельскохозяйственного производства, экономики, науки, культуры, искусства, просвещения, здравоохранения, образования, физической культуры и спорта и за иные заслуги перед государством за последние пять лет, предшествующие дате внесения представления о награждении.

Указ вступает в силу со дня его подписания. В соответствии с ним представлять к награждению могут руководители федеральных государственных органов или высшие должностные лица регионов. В представлении необходимо указать сведения о производственных, научных или иных достижениях коллективов.

Также потребуется приложить характеристику коллектива с указанием его производственных, научных или иных достижений, справку, содержащую финансово-экономические показатели деятельности предприятия. Кроме того, необходимо предоставить справку о структуре уставного капитала или составе имущества предприятия, а также историческую справку о нём.

О награждении знаком «За успехи в труде» издаётся соответствующий приказ президента один раз в год, в канун Праздника весны и труда (1 Мая). При этом ежегодно награждаются не более пяти коллективов. Тем не менее в исключительных случаях по решению главы государства допускается отступление от этого правила. 

Повторное награждение таким знаком отличия не производится. Вместе с почётным знаком коллективу вручается грамота. При этом дубликаты взамен утраченных знака и грамоты не выдаются. 

Знак изготавливается из ювелирной латуни с серебрением, золочением и покрытием горячей эмалью, имеет форму венка из лавровой и дубовой ветвей серебристого цвета. Перекрещивающиеся внизу концы ветвей перевязаны лентой серебристого цвета.

По центру венка на фоне цветов Государственного флага РФ наложено изображение Государственного герба РФ. Над гербом располагается лента золотистого цвета с надписью: «За успехи в труде». В нижней части венка, под гербом, размещена лента золотистого цвета с надписью: «От Президента РФ».

Все надписи на лентах рельефные. На оборотной стороне почётного знака указывается его порядковый номер.

Почётный знак Российской Федерации «За успехи в труде» хранится в футляре из ценных пород дерева с прозрачной верхней крышкой.

Размеры почётного знака без футляра: высота — 275 миллиметров, ширина — 250 миллиметров. 

Коллектив УВЗ награжден знаком «За успехи в труде»

13.09.2021

Версия для печати

Коллектив УВЗ награжден знаком «За успехи в труде»

Коллектив Уралвагонзавода (в составе Концерна УВЗ входит в Госкорпорацию Ростех) удостоен почетного знака «За успехи в труде». Указ Президента РФ Владимира Путина о награждении опубликован 13 сентября текущего года. Почетный знак «За успехи в труде», которого удостоен коллектив предприятия, носит №1.

В указе главы государства отмечено, что коллектив награжден «за большой вклад в создание новой специальной техники, укрепление обороноспособности страны и высокие показатели в производственной деятельности».

– В советское время была традиция награждать трудовые коллективы государственными наградами. До недавнего времени такая практика была только в отношении войсковых частей. Сейчас традиция восстановлена полностью, и первым заслуженную награду – знак «За успехи в труде» — получил коллектив Уралвагонзавода, — отметил генеральный директор Концерна УВЗ Александр Потапов.

Сегодня Уралвагонзавод – один из крупнейших научно-производственных комплексов современной России, известный в стране и мире производитель бронетанковой техники и подвижного состава. На предприятии трудится почти 30 000 человек.

Знаком «За успехи в труде» поощряются коллективы за высокие достижения в области производства, экономики, науки, культуры, искусства, просвещения, здравоохранения, образования, физкультуры и спорта и за иные заслуги перед государством за пять лет. Знаком награждают только один раз и не больше пяти коллективов в год.

Знак «За успехи в труде» — седьмая государственная награда коллектива предприятия. Предыдущий орден Октябрьской Революции был вручен в 1976 году за большие заслуги в создании и освоении производства специальной техники. Также Уралвагонзавод награжден двумя орденами Ленина – в 1935 году за выдающиеся достижения в деле создания новых мощных конструкций машин, в 1970 году за успешное выполнение пятилетнего плана и организацию производства новой техники. Удостоен ордена Трудового Красного Знамени в 1942 году за образцовое выполнение заданий Правительства по выпуску танков. В 1943 году орденом Красного Знамени за образцовое выполнение заданий Правительства по увеличению выпуска танков для фронта. И ордена Отечественной войны I степени в 1946 году за выдающиеся заслуги в деле создания и организации массового производства танков.

Успехи — это… Что такое Успехи?

  • успехи — преимущества, достижения, актив Словарь русских синонимов. успехи сущ., кол во синонимов: 3 • актив (18) • …   Словарь синонимов

  • успехи — достичь значительные успехи • обладание, начало сделать большие успехи • существование / создание успехи достичь • обладание, начало …   Глагольной сочетаемости непредметных имён

  • Успехи химии — «Успехи химии» Специализация: научный химический Периодичность: 12 номеров в год Язык: русский …   Википедия

  • Успехи физических наук — Специализация: Физика Периодичность: ежемесячно Сокращённое название: УФН Язык: Русский Адрес редакции: 119071, Москва, Лени …   Википедия

  • Успехи математических наук — «Успехи математических наук» Специализация: Математика Периодичность: 6 номеров в год Сокращённое название: УМН Язык: Русский Адрес редакции: 119991, Москва …   Википедия

  • Успехи физических наук (журнал) — Успехи физических наук Специализация: Физика Периодичность выхода: каждый месяц Сокращенное название: УФН Язык: Русский Адрес редакции: 119071, Москва, Ленинский проспект, 15 Главный редактор …   Википедия

  • успехи (в криптографии) — успехи прогресс достижения — [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d=23] Тематики защита информации Синонимы прогрессдостижения EN advances …   Справочник технического переводчика

  • успехи в криптоанализе шифра — — [http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index d=23] Тематики защита информации EN advances in the cryptanalysis of a cipher …   Справочник технического переводчика

  • Успехи промышленного развития и положение рабочего класса в Англии в 1815-1830 гг. — Первые десятилетия XIX в. были в Англии временем быстрого развития капитализма. До этого особенно быстро росла легкая промышленность, в первую очередь текстильная и прежде всего новая ее отрасль хлопчатобумажная. Теперь значительные успехи… …   Всемирная история. Энциклопедия

  • Успехи математических наук — («Успехи математических наук»)         научный журнал, издаваемый в Москве АН СССР и Московским математическим обществом. В 1936–44 издавался как сборник (вышло 10 выпусков). С 1946 издаётся новая серия; выходит 6 номеров в год. Журнал помещает… …   Большая советская энциклопедия

  • Успехи в расширении охвата населения финансовыми услугами, достижения в создании более устойчивого мира

    Драйверы доступа и охвата

    Быстрые изменения и нововведения в области технологий, особенно распространение мобильных телефонов, обеспечивают продвижение в области доступа и охвата. По данным GSMA, сектор мобильных платежных систем обрабатывает $1 миллиард в день через 276 операторов мобильных денежных переводов в 90 странах. Мобильные телефоны и различные другие точки доступа позволили людям получить доступ к финансовым услугам, при этом преодолевать значительные расстояния до реальных офисов банков не требовалось.

    Финтех-компании стремительно нарушают ландшафт финансового сектора, с легкостью расширяя доступ. Например, суперплатформы, такие как Ali Baba/Ant Financial, быстро расширяют доступ через интернет-рынки или социальные сети.

    Это нововведение и «мобильность» в финансовых услугах были ключевыми.


    Наличие и использование финансовых счетов

    Цели всемирного охвата финансовыми услугами также эволюционировали. Наличие доступа к банковскому счету является отличным началом, но этого недостаточно. Данные Findex свидетельствуют о том, что наличие финансового счета и его использование — разные вещи.

    Сегодня некоторые развивающиеся рынки таких стран, как Китай, Индия, Кения и Таиланд, имеют как минимум 80-процентный доступ к финансовым услугам. По мере того, как страны добиваются прогресса в расширении доступа к банковским счетам, им необходимо сосредоточиться на повышении эффективности их использования. По данным Findex, в глобальном масштабе одна пятая часть банковских счетов неактивна: за последние 12 месяцев по этим счетам не отмечалось ни пополнения, ни снятия средств.

    Китай является отличным примером того, каким образом доступ к банковским счетам может начать использоваться: сегодня более 80 процентов взрослого населения в Китае имеют банковский счет. 85 процентов взрослого населения, совершающих онлайн-покупки, также осуществляют и онлайн-платежи (в отличие от оплаты наличными при доставке).

    Чтобы увеличить использование банковских счетов, страны могут оцифровывать денежные выплаты — пособия и заработную плату. В качестве альтернативы, они могут начать с инвестиций в основную инфраструктуру, такую как цифровые удостоверения личности и онлайн-кредитные истории. Если люди смогут доказать кто они есть и предоставить свою кредитную историю, финансовые учреждения с большей вероятностью позволят им открыть счет.

    Ликвидация остающихся пробелов

    Поскольку страны уделяют особое внимание использованию счетов, им также необходимо сосредоточить свое внимание на расширении доступа к финансированию тем группам населения, которые сложнее всего охватить, таких как женщины, бедное население и живущие в сельских районах. По последним данным Findex, около половины не имеющих банковских счетов людей – женщины, члены бедных семей или неработающие.

    Финансовые услуги должны учитывать потребности впервые открывающих счета пользователей, которым могут потребоваться индивидуальные финансовые продукты и соответствующие услуги, которые объясняют, как использовать финансовые продукты финансово неграмотным представителям общества.

    Финансовые возможности — знание и понимание того, как пользоваться финансовыми услугами — вот что дало Мохирахон уверенность в своих силах при открытии своего собственного производства. Так же, как и для Фарзоны, афганской беженки, проживающей в Таджикистане. Курсы по обучению финансовой грамотности научили ее записывать все покупки. «Это помогло мне избежать ненужных расходов. Теперь я с умом распоряжаюсь своими деньгами. Этот метод позволил мне увеличить сбережения и расширить семейный бюджет», — отметила она.

    Поскольку эти новые потребители входят в официальный финансовый сектор, обучение финансовым возможностям помогает им сделать осознанный выбор. Однако им также требуется защита от вредной деловой практики, поэтому очень важно, чтобы страны создали надежные механизмы финансовой защиты потребителей.

    Кроме того, уделение особого внимания женщинам играет ключевую роль в обеспечении гендерного равенства, расширении прав и возможностей женщин. И хотя банковские счета сейчас имеются у 65 процентов женщин, по сравнению с 58 процентами в 2014 году, в развивающихся странах данные показатели по-прежнему находятся на отметке в 9 процентов. Те страны, в которых наблюдался гендерный разрыв еще в 2011 году, когда появился Финдекс, продолжают демонстрировать его и сегодня, особенно широко в странах Южной Азии.

    границ | Чем больше, тем лучше: недавний прогресс в методах интеграции данных Multi-Omics

    Введение

    Наступила новая эра персонализированной медицины, которая предлагает индивидуализированную модель медицинского обслуживания с индивидуальным целевым медицинским лечением и ведением для каждого пациента (Chin et al., 2011). В этом режиме не только клинические профили пациентов, но и их молекулярные профили управляются лично для продвижения к расширенному лечению. Исследования рака, которые сосредоточены на данных одномерных омиксов, предоставили лишь ограниченную информацию об этиологии онкогенеза и опухолевой прогрессии.Чтобы преодолеть это, были предприняты огромные усилия для получения мультиплатформенных геномных данных из биообразцов.

    Атлас генома рака (TCGA) на сегодняшний день является крупнейшим проектом в США по сбору и анализу образцов опухолей от более чем 10 000 больных раком (Weinstein et al., 2013). Измерения этих образцов включают секвенирование экзома ткани, изменение числа копий (CNV), метилирование ДНК, экспрессию генов и экспрессию микроРНК (миРНК), а также некоторые физиологические и клинические данные, такие как раса, стадия опухоли, рецидив и ответ на лечение.Однако относительно общедоступных геномных данных разного уровня клиническая информация более ограничена. Расширением TCGA является Международный консорциум генома рака (ICGC), который предоставляет информацию о геномных, транскриптомных и эпигеномных аномалиях и соматических мутациях более 50 различных типов рака (Hudson et al., 2010). Эти консорциумы создали беспрецедентные возможности для выявления лежащих в основе фенотипов онкогенных молекулярных сигнатур.

    Однако геномы человека сложны и регулируются на нескольких уровнях, что может быть выявлено с помощью различных геномных анализов, упомянутых выше.Хотя каждый из этих тестов позволяет взглянуть на сложную систему, эти события довольно взаимозависимы (или интерактивны). Таким образом, при объединении нескольких различных омических данных для обнаружения согласованных биологических признаков сложно включить различные биологические уровни информации для прогнозирования фенотипических результатов (опухоль/норма, ранняя/поздняя стадия, выживаемость и т. д.). Здесь наша цель — решить насущные и сложные вопросы разработки новых алгоритмов и теоретических методов для интеграции мультиомных данных в надежде извлечь биологически значимую информацию, имеющую клиническое значение.

    Содержание этого обзора выглядит следующим образом. Сначала мы обсудим алгоритмы неконтролируемой интеграции данных. Среди них мы выделим методы матричной факторизации, байесовские методы и сетевые методы. Далее мы подробно рассмотрим контролируемые методы интеграции данных, включая сетевые модели, методы обучения с несколькими ядрами и модели на основе многоэтапного анализа. Впоследствии мы разработаем полууправляемые методы интеграции данных. Наконец, мы обсудим продвижение методов интеграции данных с целью предсказания прогноза и биологические идеи, лежащие в основе методов интеграции данных.

    Неконтролируемая интеграция данных

    Неконтролируемая интеграция данных относится к группе методов, которые делают выводы из входных наборов данных без помеченных переменных ответа. Различные подходы в рамках неконтролируемой интеграции данных представлены на рисунке 1 и в таблице 1. Ниже мы разделили их на пять областей: методы матричной факторизации, байесовские методы, сетевые методы и многоядерное обучение, а также многоэтапный анализ.

    Рисунок 1 .Методология неконтролируемой интеграции данных.

    Таблица 1 . Краткое описание инструментов интеграции данных.

    Матричные методы факторизации

    Совместная неотрицательная матричная факторизация (NMF)

    Самый простой метод неконтролируемой интеграции данных относится к категории матричной факторизации, которая фокусируется на проецировании вариаций между наборами данных на пространство с уменьшенной размерностью (Lee and Seung, 2001). Чжан и др. предложенная структура NMF для интеграции мультиомных данных (Zhang et al., 2011, 2012). Этот метод основан на разложении неотрицательной матрицы на неотрицательные нагрузки и неотрицательные множители:

    мин||X-WH||2,W≥0,H≥0    (1)

    , где X — это матрица транскриптома мРНК, метилома или других данных омики, которая имеет размерность M × N, W — общий фактор для матрицы размерности M × K, а H — матрица коэффициентов размерности K × N. . Вместо простой корреляции смысл заключается в том, чтобы проецировать данные на общее базисное пространство, чтобы можно было обнаружить когерентные закономерности среди данных путем изучения элементов, имеющих значительные z-показатели.Однако NMF отнимает много времени и требует большого объема памяти. Для NMF стоит отметить, что он требует не только неотрицательных входных матриц, но и надлежащего шага нормализации для этих наборов входных данных, поскольку они имеют совершенно разные распределения и изменчивость.

    iCluster

    Как и NMF, iCluster (Shen et al., 2009, 2012) предполагает регуляризованную совместную латентную переменную, аналогичную W в NMF, но без неотрицательных ограничений. H — коэффициент загрузки (коэффициент), налагаемая разреженность с различными типами штрафных функций для различных типов данных.iCluster использует E для представления ошибки/шума, а базовое уравнение декомпозиции:

    iCluster+

    Обновленный iCluster+ расширяет возможности iCluster за счет использования различных подходов к моделированию взаимосвязей X и W на разных платформах данных. Он позволяет использовать различные типы данных, включая бинарные, непрерывные, категориальные и последовательные данные с различными допущениями моделирования, включая логистическое, нормальное линейное, мультилогитное и распределение Пуассона (Mo et al., 2013). Общий латентный вариабельный вектор W представляет лежащие в основе движущие факторы, которые можно использовать для определения подтипа заболевания. Штраф за оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO) введен для решения проблемы разреженности в H (Tibshirani, 1994). Поскольку этот подход требует высокой вычислительной сложности, необходимо предварительно выбрать признаки, критические для результатов кластеризации (Wang et al., 2014; Speicher and Pfeifer, 2015). И iCluster, и iCluster+ не требуют неотрицательных входных данных, в отличие от NMF.

    Объяснение совместных и индивидуальных вариаций (JIVE)

    Другим вариантом категории NMF является метод совместного и индивидуального объяснения вариаций (JIVE). JIVE разбивает исходные данные каждого слоя на три части, включая аппроксимацию совместной вариации между типами данных, аппроксимацию конкретных структурных вариаций для каждого типа данных и остаточный шум. Другими словами, JIVE разбивает исходную матрицу ввода данных (экспрессию гена и т. д.) на две репрезентативные части более низкого ранга: W c (общий фактор) и W s (фактор данных). , в зависимости от H c и H s (Lock et al., 2013). Матрица H состоит из одной подматрицы H c , общей для всех типов данных, и другой подматрицы H s , специфичной для каждого типа данных.

    Следует отметить, что для общего коэффициента и коэффициента, зависящего от данных ( Вт с ).Ранги двух коэффициентов нагрузки могут быть разными. Применение JIVE к данным об экспрессии генов и данным микроРНК в образцах глиобластомы (GBM) предоставило информацию для лучшей характеристики образцов по различным подтипам и убедительные подсказки для ассоциаций между каждым входным слоем (экспрессия генов и микроРНК). Основанный на PCA для факторизации, JIVE страдает от выбросов, поэтому надежность JIVE вызывает серьезную озабоченность. Штрафы L1 также применяются для уменьшения размерности в JIVE, что дает ненулевые нагрузки, представляющие больший и значительный вклад в вариацию данных.

    Совместный коэффициент Байеса

    С другой стороны, альтернатива, называемая Совместным байесовским коэффициентом, предполагает общую факторную нагрузку H как для общего фактора, так и для фактора, специфичного для данных ., 2014). Как и JIVE, исходные входные данные (например, матрица данных экспрессии генов) разлагаются на общие общие факторы по типам данных, факторы, специфичные для типа данных, и остаточный шум. Однако, в отличие от JIVE, который вводит разреженность с использованием штрафов L1, модель объединенного байесовского фактора предполагает бета-процесс Бернулли как для общих факторов, так и для конкретных данных ; Гриффитс и Гахрамани, 2005 г.; Тибо и Джордан, 2007 г.).Для факторных нагрузок ( H ) модель использует априорную разреженность студента-t, чтобы наложить разреженность (Tipping, 2001). В результате для дальнейшего анализа могут быть идентифицированы как общие признаки для каждого типа данных, так и уникальные признаки для отдельных слоев. Одно ограничение совместного байесовского фактора заключается в линейной зависимости между скрытым пространством и пространством наблюдения, а также предполагает очень тесную связь для разных уровней данных. Совместный анализ данных экспрессии генов с данными CNV с помощью этого подхода выявил экспериментально подтвержденные ключевые факторы, а также важных кандидатов для дальнейшей проверки рака яичников.

    Корреляционный анализ

    Канонический корреляционный анализ (CCA), традиционный метод исследования связи между двумя наборами переменных, был изменен и применен к области интеграции данных. В CCA два набора данных можно разложить как:

    H x и H y обозначают коэффициенты нагрузки для каждого набора данных. CCA стремится найти коэффициенты нагрузки (hxi и hyi, представляющие столбец i th для коэффициентов нагрузки), которые максимизируют корреляцию:

    argmaxHx,Hy corr(Xhxi ,  Yhyi)    (7)

    Традиционный CCA не учитывает методы уменьшения размерности для вычисления обратной ковариационной матрицы.В целях интеграции условия штрафа и регуляризации добавляются совместно, чтобы создать более стабильные и разреженные решения коэффициентов нагрузки. L1-штрафованные sCCA (разреженные CCA) вместе с эластичной сетчатой ​​CCA были предложены для фильтрации ряда переменных, чтобы сделать результаты более биологически интерпретируемыми (Пархоменко и др., 2009; Виттен и Тибширани, 2009). Недавние исследования CCA включают рассмотрение сгруппированных эффектов признаков как структур, встроенных в наборы данных, таких как CCA с ограничениями по структуре (ssCCA) и разреженная группа CCA (Chen et al., 2013; Лин и др., 2013).

    Частичный метод наименьших квадратов (PLS) ориентирован на максимизацию ковариации и потенциально может избежать проблемы чувствительности к выбросам. Он проецирует переменные на новую гиперплоскость, максимизируя дисперсию, чтобы найти фундаментальную связь между двумя наборами данных.

    H x и H y обозначают коэффициенты нагрузки для каждого набора данных. Цель PLS состоит в том, чтобы найти коэффициенты нагрузки, которые максимизируют ковариацию между W x и W y :

    argmaxHx,Hy  cov(Wx ,  Wy)    (10)

    Однако в некоторых случаях, например, при работе с данными биологической омики высокой размерности, желательно получить разреженные решения для лучшей интерпретации результата.Совсем недавно было показано, что разреженные решения PLS, такие как sPLS, работают так же, как и CCA-эластичная сеть (Lê Cao et al., 2009). Также сообщалось о других реализациях PLS с другими целевыми функциями и различными ограничениями. Например, разреженный многоблочный частичный метод наименьших квадратов (sMBPLS) преодолевает ограничение вычисления двух блоков данных за счет переопределения целевой функции как взвешенной суммы скрытых переменных в разных слоях ( n ≥ 2; Li et al., 2012). .А регуляризованный частичный метод наименьших квадратов разреженной сети (SNPLS) специализируется на идентификации экспрессии генов и коммодулей взаимосвязи лекарственного препарата посредством включения сетевых структур взаимодействия генов (Chen and Zhang, 2016). Он показал значительно лучшую производительность по точности по сравнению с sPLS в смоделированных данных.

    Байесовские методы

    Байесовские методы применялись для интеграции данных более десяти лет (Imoto et al., 2004; Zhao et al., 2012). Основное преимущество байесовских методов в интеграции данных заключается в том, что они могут делать предположения не только о различных типах наборов данных с различным распределением, но и о корреляциях между наборами данных.Мы кратко рассмотрим эти методы ниже:

    Интеграция нескольких наборов данных (MDI)

    Он предлагает смоделировать каждый набор данных с использованием смешанной модели Дирихле-мультиномиального распределения (DMA), что позволяет исследовать общую информацию путем получения статистических зависимостей (Kirk et al., 2012). При таком подходе выделение генов из одного набора данных влияет на гены из другого набора. Помимо бикластеризации (одновременная кластеризация двух измерений из одного и того же набора данных), MDI может кластеризовать одно измерение (т.g., гены) в нескольких наборах данных, при условии, что эти гены измеряются на всех различных уровнях. Его можно гибко расширять, позволяя связывать переменные из разных групп генов по типам данных. Этот метод превосходно идентифицирует гены, чьи белковые продукты находятся в одном комплексе, за исключением совместно регулируемых генов. Наконец, изучив сходство кластеров в разных наборах данных, MDI получает одномерный кластер среди всех наборов входных данных.

    Prob_GBM — еще одна вероятностная структура для построения сети подобия пациентов, где пациенты представлены узлами, а фенотипические сходства среди пациентов — ребрами (Cho and Przytycka, 2013).В этом методе используется генетический фенотип, который представляет собой данные об экспрессии генов каждого пациента, для определения соответствующего подтипа заболевания. Объяснительные признаки (например, CNV, мутации и экспрессия микроРНК) используются для объяснения фенотипических сходств, построенных на основе данных об экспрессии генов среди пациентов. Таким образом, каждый подтип заболевания моделируется распределением этих признаков, и каждый пациент характеризуется как смесь генетических характеристик каждого подтипа. Наконец, пациенты маркируются по наиболее вероятному назначению подтипа.Этот метод учитывает биологические отношения между несколькими геномными слоями, включая мутацию, CNV и данные экспрессии микроРНК, но он ограничен с точки зрения типов входных данных.

    Объединение данных о пациентах (PSDF)

    Он основан на двухуровневой иерархии модели процесса Дирихле, широко используемой байесовской непараметрической модели для кластеризации (Yuan et al., 2011). Он проверяет соответствие между выражением и CNV для каждого пациента. Кроме того, он также выбирает информативные признаки и оценивает количество подтипов заболеваний по предоставленным данным.Однако этот метод ограничивает ввод только двух типов данных (генная экспрессия и CNV), что снижает его гибкость при многоплатформенном анализе.

    Байесовская консенсусная кластеризация (BCC)

    Этот метод представляет собой гибкий подход к кластеризации, способный одновременно моделировать зависимость и неоднородность различных источников данных (Lock and Dunson, 2013). Это позволяет раздельно кластеризовать объекты из каждого источника данных и выполнять постфактум интеграцию разделенных кластеров.Консенсусная кластеризация применяется для моделирования структур, специфичных для источника, а также для определения общей кластеризации.

    Номер COpy и экспрессия в раке (CONEXIC)

    Это основанный на байесовской сети метод интеграции данных CNV и экспрессии генов (Akavia et al., 2010). Для определения комбинации модуляторов (генов) применяется поиск с оценкой. Создается ранжированный список модуляторов с высокой оценкой (гены-кандидаты в качестве драйверов), представляющий гены, которые коррелируют с дифференциальными модулями экспрессии генов в образцах опухолей и присутствуют в значительно амплифицированных/удаленных областях.Ключевая особенность CONEXIC выходит за рамки идентификации драйверов мутаций, поскольку она дает представление о роли драйверов и связанных с ними генов.

    Сетевые методы

    Сетевые подходы могут идентифицировать модули, символические представления механизмов, связанных с заболеванием. В этом режиме узлы представляют гены, а ребра — связи между двумя генами, если между ними существует взаимодействие. В неконтролируемой категории сетевые методы в основном применяются для обнаружения значимых генов в путях, обнаружения подкластеров или обнаружения сетевых модулей коэкспрессии (Vaske et al., 2010; Ван и др., 2014 г.; Боннет и др., 2015).

    Представление и анализ PAthway с помощью прямой ссылки на графические модели (PARADIGM)

    Это вероятностная графическая модель, позволяющая делать выводы о генетических вариациях, специфичных для пациента, с включением курируемых взаимодействий путей между генами (Vaske et al., 2010). PARADIGM преобразует каждый путь в базе данных взаимодействия путей (PID) Национального института рака (NCI) в отдельную вероятностную модель, представленную в виде графа факторов со скрытыми и наблюдаемыми состояниями.Переменные на графике используются для описания молекул, генов и комплексов, кодирующих белок (все три обозначены как физические объекты), помимо семейств генов и абстрактных процессов. Путь моделируется как направленный ациклический граф, в котором ребра определяются как положительное или отрицательное влияние на нижестоящие узлы, а узлы определяются путем объединения всех входных сигналов. Выходные данные PARADIGM включают оценку интегрированной активности пути (IPA), представляющую конкретную для пациента меру степени изменения для конкретного пути путем суммирования информации из наборов входных данных, таких как экспрессия генов и CNV.PARADIGM утверждает, что обеспечивает более надежные и последовательные сигнатуры для подгрупп пациентов посредством демонстрации образцов рака молочной железы и глиобластомы. Однако в PARADIGM пути измеряются независимо, и взаимодействия между путями не учитываются.

    Объединение сетей подобия (SNF)

    Этот подход направлен на выявление кластеров подгрупп пациентов. SNF интегрирует различные типы данных, создавая сеть образцов (а не геномных признаков) для каждого типа данных, а затем объединяя эти сети в одну комплексную сеть (Wang et al., 2014). Он состоит из двух основных шагов для интеграции данных: во-первых, он строит матрицу сходства выборка за выборкой для каждого типа данных, действуя как отдельная сеть. Матрицы сходства помогают идентифицировать универсальные кластеры и сети. Он также обнаруживает различные типы данных, которые поддерживают каждое соединение в сети. Затем, используя нелинейный метод теории передачи сообщений (KNN и диффузия графов), SNF объединяет различные матрицы подобия и сети, делая объединенные сети более согласованными на каждой итерации.В результате слабые сходства (например, шумы) удаляются и добавляются сильные сходства. SNF является относительно гибким без ограничений для формата входных данных, но только сопоставляет образцы на разных слоях omics. Выводя комбинированные сходства между пациентами на разных уровнях, SNF предлагает более глубокое понимание всесторонних биологических взаимоотношений, выходящих за рамки базовых методов классификации и подтипирования.

    Лимонное дерево

    Это еще один неконтролируемый метод, направленный на реконструкцию модульных сетей (Боннет и др., 2015). После обнаружения совместно экспрессируемых кластеров из матрицы данных экспрессии Lemon-Tree помогает идентифицировать модули консенсуса и вышестоящие регуляторные программы с помощью ансамблевых методов. Во-первых, матрица экспрессии генов используется для вывода совместно экспрессируемых кластеров генов с помощью пробоотборника Гиббса на основе модели. Консенсусные модули совместно экспрессируемых генов объединяются с помощью алгоритма кластеризации спектральных краев с ансамблем результатов кластера генов. С другой стороны, дополнительные типы данных регуляторов-кандидатов, такие как экспрессия микроРНК, данные CNV и метилирования, объединяются с модулем консенсуса, чтобы вывести регуляторную оценку, рассчитанную с помощью структуры дерева решений.Вышеупомянутое разделение этапов обучения модуля и назначения регулятора обеспечивает гораздо большую гибкость, позволяя комбинировать его с другими методами. По словам авторов, Lemon-Tree имеет то преимущество, что выводит более тесно связанные сети коротких путей с более значимыми категориями, связанными с генной онтологией, по сравнению с CONEXIC. Однако он ограничивает типы входных данных только выражением гена и дополнительным одним типом данных, поскольку он ориентирован на поиск совместно экспрессируемых кластеров.

    Множественное обучение ядра и многоэтапный анализ

    Многошаговые (или многоступенчатые) методы обычно используются для поиска взаимосвязей сначала между различными типами данных, а затем между типами данных и признаком или фенотипами (Ritchie et al., 2015). Методы ядра определяются использованием функций ядра, что позволяет работать в многомерном пространстве признаков, просто вычисляя внутренние продукты среди изображений всех пар данных в пространстве признаков (Хофманн и др., 2008). Методы интеграции данных на основе ядра обычно являются многоэтапными, поэтому мы приводим примеры многоядерных и многоэтапных методов вместе.

    Регулярные проекции с сохранением локальности изучения нескольких ядер (rMKL-LPP)

    Этот подход может иметь дело с множественной омической интеграцией данных, таких как экспрессия генов, метилирование ДНК и профили экспрессии микроРНК (Speicher and Pfeifer, 2015).Это расширение текущего метода многоядерного обучения с уменьшением размеров (MKL-DR), при котором данные проецируются в более низкое размерное и интегративное подпространство. Добавлен член регуляризации, чтобы избежать переобучения во время процедуры оптимизации, и это позволяет использовать несколько разных типов ядра. Прогнозы с сохранением местоположения (LPP) применяются для сохранения суммы расстояний для k-ближайших соседей каждой выборки. Окончательная кластеризация выполняется путем применения k-средних к суммированию расстояний.По сравнению с SNF, rMKL-LPP утверждает, что предлагает сопоставимые результаты с гораздо большей гибкостью, поскольку он предоставляет различные варианты методов уменьшения размерности и множество ядер для каждого типа данных.

    CNAmet

    Это современный многоэтапный инструмент интеграции данных CNV, метилирования ДНК и экспрессии генов (Louhimo and Hautaniemi, 2011). Основная цель CNAmet состоит в том, чтобы идентифицировать гены, которые одновременно амплифицируются и активируются или одновременно делетируются и подавляются. Этот инструмент объединяет данные CNV и метилирования ДНК через их функции по регуляции генов.Основная гипотеза состоит в том, что активация гена обусловлена ​​как амплифицированным числом копий, так и гипометилированием, тогда как подавление гена является результатом удаленного числа копий и гиперметилирования. Он использует три шага для обнаружения значимых генов: расчет веса, расчет баллов и оценка значимости. На первом этапе расчета веса рассчитывается статистика отношения сигнал-шум для измерения числа копий и аберраций метилирования относительно значений экспрессии. На втором этапе вычисления оценки значения веса объединяются для получения детерминированной оценки, которая сообщает о причинах изменений в экспрессии гена.Наконец, тест перестановки выполняется на комбинированных баллах, и значения P корректируются. Идентификация генов, которые синергетически регулируются данными метилирования и CNV, приводит к лучшей характеристике этих генов и лучшему пониманию биологического процесса, лежащего в основе прогрессирования рака.

    In-Trans Process Associated и
    Cis -Correlated (iPAC)

    Это многоэтапный метод идентификации генов, которые являются цис коррелированными, посредством интеграции экспрессии генов и данных CNV, а также генов, которые являются транс связанными с биологическими процессами (Aure et al., 2013). Новизна этого метода заключается в возможности учитывать смешанные эффекты сопутствующих аберраций числа копий. Этот модуль анализа сочетает в себе корреляционный анализ, регрессию, обогащение наборов генов и корректировку сопутствующих аберраций числа копий с предотвращением смешанных эффектов. В корреляции in- предлагается линейная модель, в которой логарифмическая экспрессия гена является линейной функцией числа логарифмических копий и шума. В ассоциации in- trans он навязывает прямое интегрирование через этап статистического обогащения, чтобы получить уровень достоверности ассоциаций in- trans между генами и биологическими процессами.

    Контролируемая интеграция данных

    В отличие от неконтролируемых методов интеграции данных, контролируемые методы учитывают фенотипические метки образцов (болезнь или норма) и используют подходы машинного обучения для оценки моделей. Методы интеграции контролируемых данных строятся на основе информации о доступных известных метках из обучающих омик-данных. В следующем разделе мы приводим репрезентативные сетевые, многоядерные и многоэтапные методы (рис. 2 и таблица 1).

    Рисунок 2 . Руководил методологией интеграции данных.

    Сетевые методы

    Инструмент анализа

    для наследственных и экологических сетевых ассоциаций (ATHENA) представляет собой подход нейронной сети для интеграции различных данных omics с контролируемой моделью, которую можно дополнительно расширить для проведения прогнозного анализа (Kim et al., 2013). В ATHENA алгоритм нейронных сетей грамматической эволюции (GENN) используется для обучения отдельных моделей с разных платформ данных.Алгоритм грамматической эволюции, основанный на нейронных сетях, используется для обучения модели выбранным функциям, которые менее зашумлены и в значительной степени связаны с клиническими результатами. После выбора характеристик отдельные модели суммируются в окончательную интегративную модель, которую можно использовать для различных целей, включая диагностику и прогнозирование. В целом, ATHENA обеспечивает комплексный способ визуализации корреляции геномных данных с клиническими признаками, такими как результаты выживания, что выгодно отличает его от других сетевых методов интеграции.Одно ограничение ATHENA заключается в отсутствии условий взаимодействия между различными слоями, поскольку функции сначала выбираются из отдельных типов данных, а затем объединяются в интегрированную модель.

    jActiveModules

    Это еще один подключаемый модуль Cytoscape на основе сети, который ищет основные сетевые точки доступа путем интеграции данных об экспрессии генов, взаимодействии белок-белок и взаимодействии белок-ДНК (Ideker et al., 2002). Этот метод основан на гипотезе о том, что молекулярные взаимодействия, связывающие гены, с большей вероятностью коррелируют профили экспрессии, чем случайно выбранные гены в сети.Этот метод требует внешнего ввода измерений значимости генов для расчета значимости подсетей. Этап внешней фильтрации представляет собой контролируемый отбор признаков для генов на основе значений P в тестах дифференциальной экспрессии, в то время как сам метод интеграции не требует дополнительных результатов в качестве входных данных. С помощью метода случайной выборки и итерационных вычислений jActiveModules определяет схемы подсетей с наивысшей оценкой в ​​полной сети молекулярных взаимодействий, что приводит к дальнейшим биологически интересным открытиям (Cline et al., 2007). По сравнению с другими методами кластеризации jActiveModules является объектом сети молекулярного взаимодействия и может включать гены без резких изменений кратности экспрессии.

    Другой метод интеграции на основе сети (Ruffalo et al., 2015) утверждает, что идентифицирует ключевые белки на уровне образца с использованием размноженных белковых сетей на основе интегрированных наборов данных о мутациях и дифференциальной экспрессии генов (DGE). Распространенные профили мутаций и DGE для каждого гена создаются с помощью предварительных знаний в рамках PPI (Schaefer et al., 2012). Затем в этих распространяемых профилях осуществляется выбор признаков контролируемым образом, при этом главные признаки наиболее важны для результатов, а окончательный набор белков выбирается на основе близости сети между образцами. Последний шаг включает логистическую регрессию с использованием выбранных генов. Этот метод полезен для поиска скрытого репертуара генов/белков на уровне пути, влияющего на прогрессирование опухоли/клинический исход, который может быть упущен из виду при индивидуальном анализе мутаций или дифференциальной экспрессии.

    Обучение множеству ядер

    Полуопределенное программирование/машина опорных векторов (SDP/SVM)

    Он предлагает новаторскую структуру на основе ядра для интеграции данных (Lanckriet et al., 2004). Каждый набор данных представлен определенной функцией ядра, которая определяет сходство между парами сущностей. Затем функции ядра, полученные из различных данных omics, объединяются напрямую с использованием методов SDP (Semidefinite Programming), чтобы свести проблему интеграции к задаче выпуклой оптимизации.Метод SDP превосходит классификатор, обученный с помощью простой и невзвешенной комбинации ядер. Разные ядра соответствуют разным преобразованиям данных с извлечением определенного типа информации из каждого набора данных. Ядро быстрого преобразования Фурье (FFT) специфично для распознавания мембранных белков за счет непосредственного включения информации о паттернах гидрофобности. Полиномы более высокого порядка, такие как радиальные базисные ядра, могут использоваться для выявления нелинейных ассоциаций признака с генотипами более высокого порядка.Диффузионные ядра применяются для использования неразмеченных данных. SDP/SVM представляет собой прототип методов интеграции данных на основе ядра (опубликован в 2004 г.) и не включает программный пакет.

    Feature Selection Multiple Kernel Learning (FSMKL) — это еще один метод, реализующий контролируемое обучение на основе нескольких ядер (Seoane et al., 2014). Эта новая схема использует статистическую оценку для выбора признаков по типу данных по пути. Использование дополнительных ядер, основанных на клинических ковариатах, повышает точность прогнозирования обнаружения рака.Обучение с использованием нескольких ядер создает классификаторы с функцией принятия решения, зависящей от множества различных типов входных данных (экспрессия генов и CNV), с использованием ядер на основе путей. Каждый тип данных (omics) инкапсулирован в объект, называемый базовым ядром; составное ядро ​​строится как линейная комбинация этих базовых ядер. Для дальнейшего включения биологической информации в алгоритм не только отдельные признаки (такие как гены) независимо используются для построения ядер, но и определенные группы генов, которые, как известно, имеют принадлежность к пути KEGG, объединяются для получения других базовых ядер. .Наиболее подходящая функция принятия решения по ядрам окончательно определяется после этапов выбора функций, что способствует интегративной функции по сравнению с базовыми ядрами. Этот метод выделяется среди других методов на основе ядра включением информации о пути для построения ядра в качестве априорных знаний. Принадлежность к путям является центральным критерием для FSMKL для группировки образцов в разные кластеры, что дает больше биологических знаний по сравнению с базовыми статистическими априорными данными других методов. Объединение клинических факторов с высокопроизводительными профилями в классификаторе также повышает точность прогнозирования.FSMKL заявила, что этот метод конкурирует с методами-победителями конкурса DREAM для прогнозирования рака молочной железы.

    Многоэтапный анализ

    Интегративный байесовский анализ геномных данных (iBAG) — это гибкий инструмент для интеграции данных с произвольного количества платформ (Jennings et al., 2013). Иерархическая модель построена для включения информации из разных геномных слоев с биологическим смыслом. По сути, этот многоэтапный анализ состоит из двухэтапных моделей. Механистическая модель первой стадии представляет собой регрессионную модель, которая построена для разделения данных об экспрессии генов на небольшие сегменты, включая главный компонент метилирования, главный компонент CNV и неизвестные компоненты, отличные от двух предыдущих.На втором этапе разработки клинической модели клинические данные, такие как бинарный результат и информация о выживании, моделируются как реакция совместной регрессии на факторы предыдущей регрессии. Априорная нормальная гамма (NG) применяется для улучшения оценки размера эффекта и разреженности адресов. В этом исследовании рассматриваются экспрессия генов, метилирование и данные CNV, в частности, для выявления генов, оказывающих значительное влияние на выживаемость пациентов. Гипотеза этого исследования заключается в линейной зависимости между данными о метилировании и CNV, а также влиянии экспрессии генов на исход выживания.Эти отношения могут не отражать реальный биологический процесс, лежащий в основе, поэтому выходные прогностические гены не могут рассматриваться как причинные факторы. Для проверки результатов необходимы независимые функциональные эксперименты и другие наборы данных.

    Многократное согласованное нарушение (MCD)

    Этот метод позволяет интегрировать CNV, метилирование ДНК и аллельный (потеря гетерозиготности) статус, чтобы найти гены, представляющие ключевые узлы в путях, а также гены, имеющие прогностическое значение (Chari et al., 2010). Для каждого дифференциально экспрессируемого гена исследуют статусы CNV, метилирования и аллелей на предмет того, будет ли наблюдаемое изменение экспрессии соответствовать ожидаемому изменению уровня ДНК. Этот многоступенчатый инструмент можно разбить на несколько последовательных шагов: во-первых, для каждого образца идентифицируется набор наиболее частых дифференциально экспрессируемых генов с заранее определенным порогом частоты. Затем это подмножество генов дополнительно проверяется в соответствии с согласованным паттерном изменения экспрессии, а также, по крайней мере, в другом измерении ДНК (CNV, метилирование или потеря гетерозиготности).Наконец, выбираются гены, которые играют роль во множественных механизмах разрушения и изменениях экспрессии. Являясь новаторской работой в области интеграции данных, MCD предлагает биологически разумный способ поэтапного отбора генов путем включения параллельного анализа в геномные и эпигеномные слои. Однако это больше похоже на этап фильтрации для завершения группы генов, чем на систематический способ интеграции информации, встроенной из нескольких слоев.

    Андурил

    Это рабочий процесс биоинформатики, предложенный для создания сводных результатов с нескольких платформ в отчет для биологов для лучшего понимания (Ovaska et al., 2010). Это гибкий и интуитивно понятный инструмент анализа, который облегчает интеграцию различных форматов данных, биобаз данных и методов анализа для выявления генов и локусов, оказывающих большое влияние на выживаемость. Он поддерживает ввод данных, включая экспрессию генов, экспрессию микроРНК, метилирование, CNV, секвенирование экзома и массив данных CGH. Рабочий процесс маневрирует для управления и автоматизации последовательности многоплатформенных анализов от импорта необработанных данных до составления отчетов и визуализации результатов. Созданный всеобъемлющий веб-сайт собирает все результаты анализов и, таким образом, облегчает интерпретацию данных.Однако эта структура является скорее платформой для сбора и обработки нескольких типов данных, а не пакетом, который выполняет интеграцию данных со сложными методами статистики или машинного обучения.

    Полуконтролируемая интеграция данных

    Полууправляемые методы интеграции, находящиеся между контролируемыми и неконтролируемыми методами, берут как помеченные, так и немаркированные образцы для разработки алгоритма обучения. Большинство полуконтролируемых методов интеграции данных основаны на графах, как показано на нескольких примерах ниже (таблица 1).

    GeneticInterPred

    Это инструмент для прогнозирования генетических взаимодействий путем объединения данных о белок-белковых взаимодействиях, белковых комплексах и экспрессии генов (You et al., 2010). Этот метод начинается с построения сети высокоточных взвешенных функциональных генов с широким охватом путем интеграции данных об экспрессии генов, белковых комплексов и данных о взаимодействии белок-белок. Топологические свойства пар белков и экспрессия генов в сети функциональных генов используются в качестве входных данных для последующего этапа классификации.Матрица весов строится, суммируя информацию между ребрами графа, который делается симметричным. Матрица подобия выводится из матрицы весов итеративно, используя локальную связность в генной сети до конвергенции. Используя связный взвешенный граф, метод полууправляемого обучения (SSL) на основе графа может вывести информацию о неразмеченных взаимодействиях на графе. Конечный продукт представляет собой классификационную матрицу, в которой указаны все немаркированные взаимодействия. Этот метод специально разработан для предсказания генетического взаимодействия из интегрированных функциональных генных сетей.Более того, полуконтролируемая идея вывода неразмеченных данных из размеченных данных в связанном графе матрицы подобия может быть применена к клиническим предсказаниям, таким как диагностика и прогноз рака.

    Другая экспериментальная структура, использующая SSL на основе графа, использует многоуровневые источники геномных данных (включая CNV, экспрессию генов, метилирование и экспрессию микроРНК) для молекулярной классификации клинических исходов (Kim et al., 2012). Этот метод использует геномные отношения для определения границ (отношений) между узлами (образцами), а на немеченые образцы влияет распространение их аннотированных соседей.В конце концов, различные графики из разных слоев объединяются линейной комбинацией коэффициентов для отдельных графиков. Это обеспечивает гибкость расширения для интеграции нескольких уровней геномных данных ( n > 3), сохраняя при этом специфичные для уровня свойства различных и разнородных слоев. Таким образом, эта работа впервые объединила данные геномики, эпигеномики и транскриптомики для прогнозирования фенотипов рака. Однако отношения взаимодействия между различными слоями не учитывались, например, регулирующая роль метилирования или микроРНК в экспрессии генов.

    Биологические идеи из методов интеграции данных

    К настоящему моменту мы обсудили различные методы интеграции в трех категориях: неконтролируемые, контролируемые и полуконтролируемые. В неконтролируемых методах используются различные подходы (факторизация, байесовский, сетевой и т. д.) для изучения их биологических профилей для распределения объектов по разным подгруппам (кластерам). Методы с учителем используют биологическую информацию о помеченных объектах для получения паттернов для различных фенотипов и присваивают метки немеченым данным путем сравнения паттернов.Полууправляемые методы в основном строят объектные сети подобия путем компиляции данных omics и присваивают метки неизвестным объектам через их отношение к помеченным объектам.

    Взаимодействия между различными уровнями являются серьезной проблемой для стратегий интеграции данных. Соответствующие отношения картирования между различными слоями, такими как метилирование для экспрессии генов, микроРНК для экспрессии генов и т. д., следует рассматривать не только независимо, но и вместе во время интегративного процесса.На начальном этапе интеграции данных многие интеграционные методы независимо работают на разных уровнях (например, многоэтапный анализ), а затем находят общее подмножество биологических идентичностей (например, генов), которые значительно по-разному выражены в каждом слое. Появляющиеся в последнее время современные интеграционные инструменты учитывают взаимодействие при интеграции различных уровней. SNF, например, пытается интегрировать сходство пациентов в комбинированную сеть, которая одновременно усиливает когерентные отношения из каждой сети и уменьшает шум слабых сигналов из отдельной сети.iCluster+, с другой стороны, направлен на обнаружение общей скрытой переменной (структуры) из всех различных уровней omics с различными предположениями моделирования. Таким образом, внутренняя взаимосвязь различных слоев рассматривается как движущий фактор, который действует согласованно с каждым из данных омики.

    Интеграция данных для прогнозирования выживания

    В настоящее время прогнозирование онкологических заболеваний представляет большой интерес для врачей, онкологических больных и медицинских работников. Информация о прогнозе рака помогает принимать всевозможные решения, касающиеся ведения пациента, терапевтического лечения и т. д.(Хагерти и др., 2005; Рабин и др., 2013). Прогностические биомаркеры использовались для более эффективного отбора подгрупп пациентов с различными терапевтическими стратегиями (Huang et al., 2014, 2016). Таким образом, в последнее десятилетие широко изучались молекулярные данные с возрастающей способностью обнаруживать персонализированные молекулярные характеристики (Van ‘t Veer et al., 2002; Kim and Ritchie, 2014). Однако методов интеграции мультиомных данных, оптимизированных для предсказания прогноза (вместо апостериорной оценки), гораздо меньше (таблица 1).Мы перечисляем некоторые репрезентативные методы ниже:

    CoxPath

    Это методология интеграции векторного пространства, которая может обрабатывать данные CNV, экспрессии генов, метилирования ДНК и экспрессии микроРНК (Mankoo et al., 2011). Сначала вычисляются ранговые корреляции Спирмена между различными типами данных, и для фильтрации пар коррелированных данных используются отдельные отсечки. После фильтрации штраф L1 комбинируется с моделью пропорциональных опасностей Кокса для одновременного выбора признаков и сокращения модели.Эта метрика является типичным методом многоэтапного анализа для прогнозирования выживаемости.

    Метапространственные управляемые знаниями геномные взаимодействия (MKGI)

    Эта структура выполняет основанную на знаниях интеграцию мультиомных данных геномики на уровне пути (Kim et al., 2014, 2016) для прогнозирования клинического исхода у пациентов. Сила структуры заключается в захвате геномных взаимодействий путем интеграции путей с метаразмерными моделями для улучшения прогноза и диагностики.На этапе трансформации каждый геномный слой преобразуется в матрицу, основанную на путях, основанную на знаниях. На этапе моделирования метод, основанный на эволюционном алгоритме, называемый нейронными сетями грамматической эволюции (GENN), используется для разработки моделей, основанных на знаниях, для прогнозирования клинического исхода. GENN — это, по сути, искусственная нейронная сеть (ANN), основанная на правилах грамматики, которая оптимизирует многомерные входные функции, структуру сети и веса. Кроме того, различные модели геномного взаимодействия интегрируются для разработки моделей MKGI для прогнозирования выживаемости, стадии и класса.Этот метод заключает, что геномные модели, основанные на знаниях (на основе путей), в целом работают лучше, чем модели, основанные на одном геноме, где экспрессия генов вносит наибольший вклад на уровне путей.

    Заключение

    С помощью передовых экспериментальных установок в области патологии накапливается множество данных. Передовые технологии в сочетании с вычислительными задачами обеспечивают наиболее актуальную биологическую интерпретацию данных. В этом направлении было разработано значительное количество инструментов, позволяющих максимально эффективно использовать многоуровневые наборы данных.В этом обзоре обобщены различные вычислительные инструменты, разработанные за эти годы, их преимущества и ограничения. По мере того, как эта область процветает, сравнение различных методов будет иметь решающее значение, чтобы помочь исследователям в принятии решений, которым нужны большие данные. Несмотря на эти достижения, необходимы более точные и эффективные инструменты, особенно когда необходимо смоделировать клинический результат (например, выживаемость). Интегративные методы, основанные на биологических знаниях, будут по-прежнему востребованы с учетом интерактивных отношений между различными слоями омики.Более того, учитывая, что в большинстве исследований есть только один или несколько слоев омики, интеграция разнородных данных из нескольких когорт, а не связанных выборок, потребует тщательного изучения (Wei et al., 2016). Для целей точной медицины дополнительные преимущества могут быть получены путем интеграции данных omics с другими типами данных, такими как данные изображений и электронных медицинских карт (EHR).

    Вклад авторов

    LG разработала проект, SH и LG разработали рабочий процесс.SH, KC и LG написали рукопись. Все авторы прочитали, отредактировали и одобрили окончательный вариант рукописи.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Рецензент JC и ответственный редактор заявили о своей общей принадлежности, а ответственный редактор заявил, что процесс, тем не менее, соответствовал стандартам справедливого и объективного рассмотрения.

    Благодарности

    Это исследование было поддержано грантами K01ES025434, присужденными NIEHS за счет средств, предоставленных транснациональной инициативой NIH Big Data to Knowledge (BD2K) (http://datascience.nih.gov/bd2k), P20 COBRE GM103457, присужденной NIH/NIGMS, NICHD R01 HD084633, NLM R01 LM012373 и грант 14ADVC-64566 на медицинские исследования Гавайского общественного фонда для LG.

    Ссылки

    Акавиа У. Д., Литвин О., Ким Дж., Санчес-Гарсия Ф., Котляр Д., Каустон Х.С. и др. (2010). Комплексный подход к выявлению факторов, вызывающих рак. Сотовый 143, 1005–1017. doi: 10.1016/j.cell.2010.11.013

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ауре, М. Р., Стейнфельд, И., Баумбуш, Л. О., Листель, К., Липсон, Д., Найберг, С., и соавт. (2013). Идентификация генов, связанных с процессом in-trans, при раке молочной железы путем комплексного анализа данных о числе копий и экспрессии. PLoS ONE 8:e53014. doi: 10.1371/journal.pone.0053014

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чари, Р., Коу, Б.П., Вучич, Э.А., Локвуд, В.В., и Лам, В.Л. (2010). Интегративная многомерная генетическая и эпигенетическая стратегия для выявления аберрантных генов и путей развития рака. BMC Сист. биол. 4:67. дои: 10.1186/1752-0509-4-67

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чен, Дж., и Чжан, С. (2016). Интегративный анализ для выявления совместных модульных моделей экспрессии генов и данных о реакции на лекарство. Биоинформатика 32, 1724–1732. doi: 10.1093/биоинформатика/btw059

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чен, Дж., Бушман, Ф.Д., Льюис, Дж.Д., Ву, Г.Д., и Ли, Х. (2013). Структурно-ограниченный разреженный канонический корреляционный анализ с приложением к анализу данных микробиома. Биостатистика 14, 244–258. doi: 10.1093/biostatistics/kxs038

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Клайн, М.С., Смут М., Черами Э., Кучинский А., Лэндис Н., Уоркман С. и соавт. (2007). Интеграция биологических сетей и данных об экспрессии генов с помощью Cytoscape. Нац. протокол 2, 2366–2382. doi: 10.1038/nprot.2007.324

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Гриффитс, Т.Л., и Гахрамани, З. (2005). «Бесконечные модели скрытых функций и индийский шведский стол», в Advances in Neural Information Processing Systems 18 (NIPS 2005) (Ванкувер, Британская Колумбия), 475–482.

    Академия Google

    Хагерти, Р. Г., Бутоу, П. Н., Эллис, П. М., Димитри, С., и Таттерсалл, М. Х. Н. (2005). Сообщение прогноза в лечении рака: систематический обзор литературы. Энн. Онкол. 16, 1005–1053. doi: 10.1093/annonc/mdi211

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Хофманн, Т., Шёлкопф, Б., и Смола, А. Дж. (2008). Методы ядра в машинном обучении. Энн. Стат . 36, 1171–1220. дои: 10.1214/00

    07000000677

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Хуанг, С., Чонг, Н., Льюис, Н.Э., Цзя, В., Се, Г. и Гармир, Л.Х. (2016). Новые модели метаболомики на основе персонализированных путей выявляют ключевые метаболические пути для диагностики рака молочной железы. Геном Мед. 8:34. doi: 10.1186/s13073-016-0289-9

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Хуанг, С., Йи, К., Чинг, Т., Ю, Х. и Гармир, Л. К. (2014). Новая модель, объединяющая клиническую и основанную на путях транскриптомную информацию для предсказания прогноза рака молочной железы. Вычисление PLoS. биол. 10:e1003851. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003851

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Хадсон, Т.Дж., Андерсон, В., Арец, А., Баркер, А.Д., Белл, К., Бернабе, Р.Р., и соавт. (2010). Международная сеть проектов генома рака. Природа 464, 993–998. doi: 10.1038/nature08987

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Идекер Т., Озиер О., Швиковски Б. и Сигель А.Ф. (2002). Обнаружение регуляторных и сигнальных цепей в сетях молекулярного взаимодействия. Биоинформатика 18, S233–S240. doi: 10.1093/биоинформатика/18.suppl_1.S233

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Имото С., Хигучи Т., Гото Т., Таширо К., Кухара С. и Мияно С. (2004). Объединение микрочипов и биологических знаний для оценки генных сетей с помощью байесовских сетей. Ж. Биоинформ. вычисл. биол. 2, 77–98. дои: 10.1142/С021972000400048С

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Дженнингс, Э. М., Моррис, Дж. С., Кэрролл, Р. Дж., Маньям, Г. К., и Баладандаютхапани, В. (2013). Байесовские методы интеграции различных типов геномных данных на основе экспрессии. EURASIP J. Биоинформа. Сист. биол. 2013:13. дои: 10.1186/1687-4153-2013-13

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ким, Д., и Ричи, доктор медицины (2014). Интеграция данных для прогнозирования клинических исходов рака. Дж. Исцеление. Мед. Информатика 5:e122. дои: 10.4172/2157-7420.1000e122

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Ким Д., Ли Р., Дудек С. М. и Ричи М. Д. (2013). ATHENA: Выявление взаимодействий между различными уровнями геномных данных, связанных с клиническими исходами рака, с использованием нейронной сети грамматической эволюции. Биоданные мин. 6:23. дои: 10.1186/1756-0381-6-23

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ким, Д., Ли, Р., Дудек, С.М., Фрейз, А.Т., Пендерграсс, С.А., и Ричи, М.Д. (2014). Геномные взаимодействия, основанные на знаниях: применение при раке яичников. Биоданные мин. 7:20. дои: 10.1186/1756-0381-7-20

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ким Д., Ли Р., Лукас А., Верма С. С., Дудек С. М. и Ричи М. Д. (2016). Использование основанных на знаниях геномных взаимодействий для мультиомного анализа данных: метаразмерные модели для прогнозирования клинических исходов рака яичников. Дж. Ам. Мед. Сообщить. доц. 24, 577–587. doi: 10.1093/jamia/ocw165

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ким, Д., Шин, Х., Сонг, Ю. С., и Ким, Дж. Х. (2012). Синергетический эффект различных уровней геномных данных для прогнозирования клинических исходов рака. Дж. Биомед. Сообщить. 45, 1191–1198. doi: 10.1016/j.jbi.2012.07.008

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Кирк П., Гриффин Дж. Э., Сэвидж Р.С., Гахрамани З. и Уайлд Д.Л. (2012). Байесовская коррелированная кластеризация для интеграции нескольких наборов данных. Биоинформатика 28, 3290–3297. doi: 10.1093/биоинформатика/bts595

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ле Као, К.-А., Мартин, П.Г., Робер-Гранье, К., и Бесс, П. (2009). Разреженные канонические методы интеграции биологических данных: приложение к кросс-платформенному исследованию. БМС Биоинформ. 10:34. дои: 10.1186/1471-2105-10-34

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ланкриет, Г.Р.Г., Де Би, Т., Кристианини, Н., Джордан, М.И., и Ноубл, В.С. (2004). Статистическая основа для слияния геномных данных. Биоинформатика 20, 2626–2635. doi: 10.1093/биоинформатика/bth,294

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ли, Д. Д., и Сын, Х. С. (2001). «Алгоритмы неотрицательной матричной факторизации», в Advances in Neural Information Processing Systems (Денвер), 556–562.

    Академия Google

    Ли, В., Zhang, S., Liu, C.-C., и Zhou, XJ (2012). Идентификация многоуровневых модулей регуляции генов из многомерных геномных данных. Биоинформатика 28, 2458–2466. doi: 10.1093/биоинформатика/bts476

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Лин, Д., Чжан, Дж., Ли, Дж., Калхун, В.Д., Дэн, Х.-В., и Ван, Ю.-П. (2013). Групповой разреженный канонический корреляционный анализ для интеграции геномных данных. БМС Биоинформ. 14:245. дои: 10.1186/1471-2105-14-245

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Лок, Э.Ф., Ходли, К.А., Маррон, Дж.С., и Нобель, А.Б. (2013). Совместное и индивидуальное объяснение вариаций (JIVE) для интегрированного анализа нескольких типов данных. Энн. заявл. Стат. 7, 523–542. дои: 10.1214/12-AOAS597

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Лухимо, Р., и Хаутаниеми, С. (2011). CNAmet: пакет R для интеграции данных о количестве копий, метилировании и экспрессии. Биоинформатика 27, 887–888. doi: 10.1093/биоинформатика/btr019

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Манку, П.К., Шен Р., Шульц Н., Левин Д. А. и Сандер С. (2011). Время до рецидива и выживаемость при серозных опухолях яичников прогнозируются на основе интегрированных геномных профилей. PLoS ONE 6:e24709. doi: 10.1371/journal.pone.0024709

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Mo, Q., Wang, S., Seshan, V.E., Olshen, A.B., Schultz, N., Sander, C., et al. (2013). Обнаружение закономерностей и идентификация гена рака в интегрированных геномных данных рака. Проц.Натл. акад. науч. США . 110, 4245–4250. doi: 10.1073/pnas.1208949110

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Оваска К., Лааксо М., Хаапа-Паананен С., Лоухимо Р., Чен П., Айттомяки В. и др. (2010). Крупномасштабная структура интеграции данных обеспечивает всестороннее представление о мультиформной глиобластоме. Геном Мед. 2:65. дои: 10.1186/gm186

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Пархоменко Е., Тритчлер, Д., и Бейен, Дж. (2009). Разреженный канонический корреляционный анализ с применением к интеграции геномных данных. Стат. заявл. Жене. Мол. биол. 8, 1–34. дои: 10.2202/1544-6115.1406

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Рабин Б.А., Галио Б., Сандерс Т., Нехлюдов Л., Диринг Дж.В., Булл С. и соавт. (2013). Прогнозирование прогноза рака с использованием интерактивных онлайн-инструментов: систематический обзор и последствия для поставщиков онкологических услуг. Рак Эпидемиол. Биомаркеры Пред. 22, 1645–1656. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-13-0513

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ритчи, М. Д., Хользингер, Э. Р., Ли, Р., Пендерграсс, С. А., и Ким, Д. (2015). Методы интеграции данных для выявления взаимодействий генотип-фенотип. Нац. Преподобный Жене. 16, 85–97. дои: 10.1038/nrg3868

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Руффало, М., Коютюрк, М.и Шаран, Р. (2015). Сетевая интеграция разрозненных омических данных для выявления «молчаливых игроков» в раке. PLOS Вычисл. биол. 11:e1004595. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004595

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Шефер, М. Х., Фонтейн, Дж.-Ф., Винаягам, А., Поррас, П., Ванкер, Э. Э., и Андраде-Наварро, Массачусетс (2012). ХИППИ: интеграция сетей взаимодействия белков с экспериментальными показателями качества. PLoS ONE 7:e31826.doi: 10.1371/journal.pone.0031826

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Сеоан, Дж. А., Дэй, И. Н. М., Гонт, Т. Р., и Кэмпбелл, К. (2014). Структура интеграции данных на основе путей для прогнозирования прогрессирования заболевания. Биоинформатика 30, 838–845. doi: 10.1093/биоинформатика/btt610

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Шен, Р., Мо, К., Шульц, Н., Сешан, В.Е., Олшен, А.Б., Хьюз, Дж., и соавт.(2012). Интегративное обнаружение подтипа глиобластомы с использованием iCluster. PLoS ONE 7:e35236. doi: 10.1371/journal.pone.0035236

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Шен, Р., Олшен, А.Б., и Ладаньи, М. (2009). Интегративная кластеризация нескольких типов геномных данных с использованием совместной модели латентных переменных с применением к анализу подтипов рака молочной железы и легких. Биоинформатика 25, 2906–2912. doi: 10.1093/биоинформатика/btp543

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Спейхер, Н.К. и Пфайфер Н. (2015). Интеграция различных типов данных путем упорядоченного неконтролируемого обучения нескольких ядер с приложением для обнаружения подтипа рака. Биоинформатика 31, i268–i275. doi: 10.1093/биоинформатика/btv244

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Тибо, Р., и Джордан, М.И. (2007). «Иерархические бета-процессы и индийский шведский стол», в Искусственный интеллект и статистика (AISTATS) (Сан-Хуан), 564–571.

    Академия Google

    Тибширани, Р. (1994). Регрессионное сжатие и выделение с помощью лассо. JR Stat. соц. сер. Б 58, 267–288.

    Академия Google

    Типпинг, Мэн (2001). Разреженное байесовское обучение и машина вектора релевантности. Дж. Маха. Учиться. Рез. 1, 211–244. дои: 10.1162/15324430152748236

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Van ‘t Veer, L.J., Dai, H., van de Vijver, M.J., He, Y.D., Hart, A.A.M., Mao, M., et al. (2002). Профилирование экспрессии генов предсказывает клинический исход рака молочной железы. Природа 415, 530–536. дои: 10.1038/415530a

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Vaske, C.J., Benz, S.C., Sanborn, J.Z., Earl, D., Szeto, C., Zhu, J., et al. (2010). Вывод активности путей, специфичных для пациента, на основе данных многомерной геномики рака с использованием PARADIGM. Биоинформатика 26, i237–i245. дои: 10.1093/биоинформатика/btq182

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Ван Б., Мезлини А. М., Демир Ф., Фиуме М., Ту З., Брудно М. и соавт. (2014). Слияние сетей подобия для агрегирования типов данных в геномном масштабе. Нац. Методы 11, 333–337. doi: 10.1038/nmeth.2810

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Wei, R., De Vivo, I., Huang, S., Zhu, X., Risch, H., Moore, J.H., et al. (2016). Интеграция метаразмерных данных определяет критические пути восприимчивости, онкогенеза и прогрессирования рака эндометрия. Онкотарджет 7, 55249–55263. doi: 10.18632/oncotarget.10509

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Weinstein, J.N., Collisson, E.A., Mills, G.B., Shaw, K.R.M., Ozenberger, B.A., Ellrott, K., et al. (2013). Проект анализа рака генома рака. Нац. Жене. 45, 1113–1120. doi: 10.1038/ng.2764

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Виттен, Д. М., и Тибширани, Р.Дж. (2009). Расширения разреженного канонического корреляционного анализа с приложениями к геномным данным. Стат. заявл. Жене. Мол. биол. 8, 1–27. дои: 10.2202/1544-6115.1470

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    You, Z.-H., Yin, Z., Han, K., Huang, D.-S., and Zhou, X. (2010). Подход к полуконтролируемому обучению для прогнозирования синтетических генетических взаимодействий путем объединения функциональных и топологических свойств функциональной генной сети. БМС Биоинформ. 11:343. дои: 10.1186/1471-2105-11-343

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чжан, С., Ли, К., Лю, Дж., и Чжоу, X. Дж. (2011). Новая вычислительная структура для одновременной интеграции нескольких типов геномных данных для идентификации регуляторных модулей генов микроРНК. Биоинформатика 27, i401–i409. doi: 10.1093/биоинформатика/btr206

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чжан, С., Лю, К.-C., Li, W., Shen, H., Laird, P.W., and Zhou, XJ (2012). Открытие многомерных модулей путем интегративного анализа геномных данных рака. Рез. нуклеиновых кислот. 40, 9379–9391. doi: 10.1093/nar/gks725

    Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

    Чжао, Б., Рубинштейн, Б.И.П., Геммелл, Дж., и Хан, Дж. (2012). Байесовский подход к обнаружению истины из противоречивых источников для интеграции данных. Проц. ВЛДБ Эндоу. 5, 550–561. дои: 10.14778/2168651.2168656

    Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

    Inderscience Publishers – связь научных кругов, бизнеса и промышленности посредством исследований

    До изобретения устройств аудиозаписи музыкальная индустрия в том виде, в каком она была, включала живое исполнение и продажу нот, чтобы люди могли играть свои любимые произведения дома. Изобретение записывающих и воспроизводящих устройств привело к переходу к более одностороннему подходу к обмену и оценке музыки, когда слушатели стали более пассивными.«Индустрия звукозаписи» продолжала продавать миллионы и миллионы единиц меломанам на протяжении всего двадцатого века, извергая старый материал по мере появления новых технологий, таких как проигрыватель компакт-дисков (CD).

    В начале 21 века в отрасли произошли резкие изменения, когда персональные компьютеры и персональные аудиоустройства стали повсеместными, доступ к Интернету стал более распространенным, а с изобретением программного обеспечения, которое могло извлекать звуковые файлы с компакт-дисков, сжимать их, а затем разрешать пользователям делиться этими файлами без ограничений.Наступила эпоха обмена файлами. В течение многих лет звукозаписывающая индустрия барахталась, тщетно пытаясь заблокировать доступ к сайтам и программам, которые позволяли миллионам меломанов безнаказанно и беспрепятственно делиться записанной музыкой с миллионами других людей, невзирая на законы об авторском праве.

    Однако технологические компании осознали, что, скорее всего, не существует способа заблокировать бесконечные одноранговые сети, позволяющие обмениваться файлами, и всерьез начали разрабатывать новые подходы к распространению музыки, которые могли бы привлечь миллионы людей. меломанов, которые отвернулись от компакт-дисков и слушали загрузки – стриминг.Потоковая передача музыки станет рекламной моделью подписки (бесплатной или премиальной), которая предоставит поклонникам мгновенный доступ практически к любому музыкальному фрагменту, который им нужен, по запросу.

    Есть много меломанов, которые продолжают слушать свои компакт-диски, и многие упорствуют в сетях P2P, торрентах и ​​других системах обмена файлами, нарушающих авторские права. Есть даже поклонники аналогового мира винила. Однако рынок потоковой передачи музыки неуклонно растет, а доступ к высокоскоростному Интернету на мобильных телефонах и других портативных устройствах привел к переходу на эти услуги.В исследовании International Journal of Electronic Business рассматривается стремление подписчиков к постоянному использованию музыкальных потоковых сервисов, таких как Apple Music, Spotify, JOOX и Google Play Music, в развивающейся стране.

    Очевидно, что развивающийся мир представляет собой обширный и растущий рынок для этих и множества других сервисов потоковой передачи музыки. Ши Йи Йео, Ксавьер Дж. П. Юнтавид и Файк Ни Чин из Высшей школы бизнеса Universiti Sains Malaysia в Пенанге, Малайзия, опросили пользователей и обнаружили, что, возможно, неудивительно, простота использования и стоимость являются двумя основными факторами, влияющими на выбор пользователя.Команда отмечает, что их результаты показывают, что разработчики приложений и поставщики услуг должны сосредоточиться на многофункциональности и социальных аспектах своих услуг, чтобы побудить существующих пользователей больше взаимодействовать с услугой, участвовать в связанном сообществе, что, как следствие, повысит популярность. -из уст в уста распространение услуги среди новых пользователей.

    Yeoh, S.Y., Yuntavid, X.J.P. и Чин, П.Н. (2022) «Изучение намерений непрерывного использования и поведения подписчиков потоковой передачи музыки», Int.J. Электронный бизнес, Vol. 17, № 2, стр. 184–203.
    DOI: 10.1504/IJEB.2022.121992

    Отчет о ходе работы за 2000 г.: На пути к глобальному налоговому сотрудничеству: прогресс в выявлении и устранении вредных налоговых практик

     

    Отчет включает список налоговых убежищ на странице 17 отчета о ходе работы за 2000 год. Этот список следует рассматривать в его историческом контексте и как оценку странами-членами ОЭСР в определенный момент времени того, какие страны соответствовали критериям, изложенным в Докладе 1998 г., Конкуренция в отношении вредных налогов: возникающая глобальная проблема .Прошло более пяти лет с момента публикации списка ОЭСР, содержащегося в Докладе 2000 года, и с тех пор произошли положительные изменения в законодательстве и практике прозрачности и обмена информацией отдельных стран. Список не обновлялся, чтобы отразить такие изменения.

    Если страна решает использовать список стран, полученный из списка ОЭСР, она должна делать это на основе соответствующих текущих фактов. Таким образом, прогресс, достигнутый в реализации принципов прозрачности и эффективного обмена информацией в вопросах налогообложения, должен учитываться такими странами и их законодательными органами.Это заявление не отражает каких-либо суждений о налоговой или другой политике, лежащей в основе списков стран.

    Глобальный форум по налогообложению в настоящее время завершает фактическую оценку правовых и административных структур более чем 80 стран, которая предоставит более актуальную информацию.

    В отчет также включен список потенциально вредных льготных налоговых режимов в странах-членах ОЭСР на страницах 12-14. Результаты обзора этих режимов, проведенного ОЭСР, можно найти в Отчете о ходе работы за 2004 год.

     

     

    Замедленные роды | Беременность Роды и ребенок

    Медленное течение родов — иногда называемое отсутствием прогресса в родах или затяжными родами — означает, что роды идут не так быстро, как ожидалось.Это одна из основных причин, по которой вмешательства используются в родах, но есть и другие вещи, которые следует учитывать, прежде чем врачи порекомендуют вмешательство.

    Что такое медленный прогресс в родах?

    Медленное течение родов означает, что первый или второй из трех этапов родов идет не по плану.

    На первом этапе схватки усиливаются и шейка матки начинает расширяться (раскрываться). Нет предела продолжительности этой стадии, и она часто останавливается и начинается.Однако иногда схватки недостаточно сильны, чтобы полностью раскрыть шейку матки. Если шейка матки не раскрывается примерно на 1 см каждый час или если роды полностью прекращаются, врач может обсудить с вами варианты продолжения родов.

    На втором этапе шейка матки полностью открыта, и вы выталкиваете ребенка через влагалище. Обычно это может занять до 2 часов. Но иногда положение ребенка означает, что головка не опускается так, как должна. Если вы тужились более 2 часов, ваш врач рассмотрит возможность вмешательства.

    Медленные роды могут быть опасны. Вы можете испытывать более сильную боль и с большей вероятностью вам потребуется вмешательство при родах. Для ребенка это может увеличить риск низкого уровня кислорода, аномального сердечного ритма, мекония в амниотической жидкости и инфекции.

    Каковы причины медленного течения родов?

    Замедленный прогресс может возникнуть, если:

    • ребенок крупный
    • у ребенка большая голова
    • ребенок находится в сложном положении (заднем, когда ребенок смотрит вам вперед, а не спиной; или поперечно, когда он лежит поперек вашего живота)
    • ваши схватки недостаточно сильные и шейка матки не открывается
    • ваш таз слишком мал для ребенка через

    Вы также подвержены большему риску медленного прогресса, если у вас избыточный вес или вы сильно набрали вес во время беременности, или если это ваш первый ребенок.

    Как управлять медленным прогрессом?

    Если у вас медленный прогресс, ваша акушерка и врач будут внимательно следить за вами. Они измерят, насколько быстро раскрывается шейка матки, как долго длятся схватки и как часто они у вас случаются. Они также будут постоянно контролировать частоту сердечных сокращений ребенка.

    Если вы находитесь в первой стадии родов, ваша акушерка и врач могут принять решение отпустить вам воды или дать вам лекарство окситоцин, чтобы ускорить схватки или сделать их сильнее.Вам, вероятно, дадут обезболивающее и попросят сменить положение, что может ускорить процесс.

    Если ваш ребенок уже попал в родовые пути, ваш врач или акушерка могут родить его с помощью щипцов или вентузла. Если ребенок находится в бедственном положении, вы можете родить с помощью экстренного кесарева сечения.

    Каковы риски медленного прогресса?

    Медленное течение родов может нанести вред как матери, так и ребенку.

    Если ваш врач использует щипцы или вентуз, чтобы помочь вам родить ребенка, существует риск, что у него могут появиться отеки или следы на голове, но они обычно исчезают довольно быстро.

    Если в амниотической жидкости обнаружен меконий, у вашего ребенка могут возникнуть проблемы с дыханием при рождении, и ему может потребоваться особый уход. Меконий — это первый кал вашего ребенка, он очень липкий и похож на смолу. У младенцев обычно первый стул происходит после рождения, но некоторые дети, пережившие стресс во время родов, выделяют меконий еще в утробе матери и могут его вдохнуть.

    Низкий уровень кислорода или аномальная частота сердечных сокращений также могут потребовать особого ухода за ребенком после рождения.

    Вспомогательные роды также могут привести к травме матери. Большинство травм будут временными и со временем заживут, но иногда травма может быть более длительной и может потребовать дальнейшего лечения.

    Ваша медицинская бригада может порекомендовать экстренное кесарево сечение, если другие вмешательства не работают. Как и при любом виде операции, существуют некоторые риски, но кесарево сечение, как правило, является самым безопасным вариантом, если вы или ваш ребенок подвержены риску.

    Во время следующей беременности у вас не обязательно будет медленный прогресс.Каждая беременность отличается. Однако, если вы беспокоитесь о будущих беременностях, может помочь поговорить с врачом или акушеркой, чтобы они объяснили, что произошло.

    Женщины, у которых роды пошли не по плану, иногда могут весьма негативно относиться к своим родам. Они могут испытывать стресс и испытывать тревогу по поводу будущего материнства. Если вы чувствуете грусть, разочарование или травму из-за того, что с вами произошло, важно поговорить с кем-нибудь. Те, с которыми вы, возможно, захотите связаться, включают:

    Новости исследований и прогресс | Национальное общество рассеянного склероза

    Критические вехи

    1981 г. — Получены первые МРТ-изображения головного мозга, пораженного рассеянным склерозом, что произвело революцию в диагностике рассеянного склероза
    1984 — Первая современная документация когнитивных проблем в MS
    . 1988 — Первая демонстрация с помощью МРТ значительной активности поражения при РС, даже когда болезнь кажется спокойной
    1993 — одобрена первая модифицирующая болезнь терапия рецидивирующего рассеянного склероза
    . 1996 — Первое доказательство того, что аэробные упражнения улучшают физическое и психологическое самочувствие в MS
    . 1999 — Грантополучатели Общества первыми выделили незрелые клетки в мозге взрослого человека, способные развиваться в замену клеткам, производящим миелин, разрушенным MS
    . 2003 г. — итальянские исследователи трансплантируют клетки для улучшения восстановления нервной ткани мышам с MS
    . 2004 — Ключевое исследование, проведенное Society Fellow, показывает, что афроамериканцы, как правило, имеют более агрессивное течение рассеянного склероза, чем кавказцы
    . 2005, 2010, 2018 — «Критерии Макдональда» для диагностики рассеянного склероза обновлены рабочей группой общества, что ускоряет время постановки диагноза для многих
    2007 — При поддержке Общества и Международного консорциума по генетике РС подтверждено, что два гена связаны с риском РС; гораздо больше обнаружено после
    г. 2007 — Началось первое крупномасштабное испытание полового гормона эстриола у женщин с рассеянным склерозом в результате нацеливания Общества на гендерные различия
    2010 — Первая оральная модифицирующая терапия одобрена для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
    . 2012 г. — Запуск Progressive MS Alliance для ускорения разработки методов лечения
    . 2013 г. — исследования намекают на то, что упражнения и реабилитация могут улучшить многие функции и даже помочь перепрограммировать мозг
    . 2014 г. — Начаты первые крупные клинические испытания второй фазы стратегии восстановления миелина при РС
    . 2015 г. Клиническое испытание фазы 2, совместно финансируемое Обществом, предполагает, что таблетка, используемая для лечения эпилепсии (фенитоин), может замедлить накопление инвалидности у людей с рассеянным склерозом
    . 2015 г. — Результаты фазы 2 испытания анти-LINGO предполагают, что у него есть потенциал в качестве стратегии восстановления миелина
    . 2015 — Общество совместно проводит международную конференцию по клеточной терапии, чтобы разработать следующие шаги для клеточной терапии в MS
    . 2015 — Финансирование общества помогает создать консорциум MS Microbiome Consortium для продвижения исследований роли кишечных бактерий в прогрессировании и лечении рассеянного склероза
    . 2015–2016 гг. — Два крупномасштабных клинических испытания преодолели давний барьер, продемонстрировав преимущества при первично-прогрессирующем и вторично-прогрессирующем рассеянном склерозе
    . 2016 г. — Объявлены положительные результаты двух исследований стволовых клеток костного мозга (ТГСК) у людей с агрессивным рецидивирующим рассеянным склерозом; больше исследований сосредоточено на том, кто может получить выгоду и как снизить риски
    2016 г. — Международный консорциум генетики РС, финансируемый обществом, идентифицирует 200 генетических вариаций, связанных с РС, предлагая новые сведения о том, как гены и другие факторы делают людей восприимчивыми к развитию РС
    . 2016 — Общество запускает два новых исследования, проверяющих способность диетических подходов лечить симптомы рассеянного склероза и улучшать качество жизни
    2016-17 — Международный альянс Progressive MS присуждает три крупномасштабных награды Collaborative Network Awards для продвижения решений для людей с прогрессивным MS
    . 2017 г. — FDA одобряет Окревус (окрелизумаб) в качестве первого препарата для лечения первично-прогрессирующего рассеянного склероза, а также в качестве терапии рецидивирующего рассеянного склероза
    . 2017 г. — Международная группа при поддержке Общества пересмотрела диагностические критерии рассеянного склероза, чтобы ускорить процесс диагностики и снизить количество ошибочных диагнозов
    . 2018 г. — FDA одобряет расширение использования Gilenya для включения детей и подростков в возрасте 10 лет и старше с рецидивирующим рассеянным склерозом, первой терапии, специально одобренной для лечения педиатрического рассеянного склероза
    . 2018 — Испытание фазы 2 показало, что ибудиласт может уменьшить атрофию головного мозга при прогрессирующем рассеянном склерозе.Исследование финансировалось совместно Национальным обществом РС, NINDS, его сетью испытаний NeuroNext при поддержке MediciNova, поставщика ибудиласта
    . 2018–19 гг. – Объявлены результаты нескольких исследований стволовых клеток, полученных из костного мозга, у людей с агрессивным рецидивирующим рассеянным склерозом. Больше исследований сосредоточено на том, кто может получить выгоду и как снизить риски
    2019 г. — Исследование, спонсируемое Национальным обществом РС, проведенное ведущими экспертами, оценивает, что почти 1 миллион взрослых людей живут с РС в Соединенных Штатах.Это более чем в два раза превышает ранее сообщавшееся число
    . 2019 г. — FDA одобряет пероральный Мавенклад (кладрибин) для взрослых с рецидивирующими формами РС, а также пероральный Майзент (сипонимод) для взрослых с клинически изолированным синдромом (начальный неврологический эпизод) и рецидивирующими формами РС
    2019 г. — FDA одобрило Vumerity™ (дироксимела фумарат, Biogen and Alkermes plc) для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
    . 2020 г. — Национальное общество по РС выпускает рекомендации по аТГСК-трансплантации костного мозга при РС
    . 2020 г. — FDA одобряет генерическую форму Tecfidera для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
    . 2020 — FDA одобряет Kesimpta® (офатумумаб) для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
    2020 г. — Исследовательская группа Wellness, поддерживаемая обществом, публикует рекомендации по упражнениям и физической активности для ВСЕХ людей с РС
    . 2020 г. — Национальное общество по РС, Консорциум центров по РС и другие организации создают Североамериканскую клиническую базу данных по РС COVID-19
    . 2020 г. — FDA одобряет пероральный бафиртам™ (монометилфумарат) для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
    . 2020 — FDA одобряет Oral Zeposia® (Ozanimod) для лечения рецидивирующего рассеянного склероза

    Скачать хронологию прогресса исследований рассеянного склероза (.пдф).

    Как отслеживать прогресс проекта в Asana| Руководство по продукту • Asana

    Обзор

    Раздел «Обзор» дает вам подробный снимок состояния любого проекта, над которым вы работаете. Отчеты о состоянии позволяют легко создавать подробные, повторяемые и действенные обновления состояния и делиться своей работой с ключевыми заинтересованными сторонами.

    Снимок обзора проекта

    При нажатии на вкладку Обзор в вашем Проекте вам будет представлен моментальный снимок текущего состояния вашего Проекта.

    Из обзора вы можете:
    1. Проверить, находится ли проект в процессе , под угрозой , вне графика или завершен
    2. Запросить обновление статуса или обновить статус проекта
    3. Просмотр или изменение ролей проекта
    4. Просмотр или изменение срока выполнения проекта или диапазона дат
    5. Отправить сообщений участникам

    Обзор этапов, целей и ключевых ресурсов

    На вкладке Обзор вы также можете увидеть вехи, цели и ключевые ресурсы, связанные с вашим проектом.

    Из обзора вы можете:
    1. Просмотр ключевых ресурсов, связанных с проектом
    2. Просмотр или добавление новой вехи с помощью значка +
    3. Просмотр любых целей, связанных с проектом

    Будут отображаться только те портфели, к которым у вас есть доступ. Портфолио доступно всем бизнес-пользователям.

    Последние обновления статуса

    На вкладке Обзор можно быстро просмотреть исторические обновления состояния с помощью точечной диаграммы.

    На вкладке Dashboard пользователи могут получить доступ к диаграмме выгорания, чтобы помочь отслеживать скорость вашей команды во времени и скорость, с которой они выполняют работу. Настройте диаграммы, чтобы увидеть, какие задачи выполнены, а какие нет, и многое другое. Посетите эту статью, чтобы узнать, как отображать показатели общей производительности проекта и прогресса или , выделяя проблемы.

    Как создать обновление статуса

    Любой участник проекта может установить статус для информирования других участников проекта. Участники проекта. Кто-то, кто имеет доступ к проекту и получает уведомления о нем.Узнайте больше о ходе проекта.

    Шаблонная блочная структура позволяет включать фактическую работу, выполняемую в Asana, в описательный контекст для объяснения статуса работы.

    Создание обновления статуса
    Чтобы создать новое обновление статуса:
    1. Щелкните значок Состояние обновления в представлении хода выполнения вашего проекта.
    2. В любом представлении проекта вы также можете выбрать раскрывающееся меню нового статуса, щелкнув Установить статус , если у проекта нет статуса, или щелкнув существующий статус.

    Возможность добавлять настраиваемые поля в обновление статуса — это бизнес-функция.

    В окне «Обновление статуса» вы можете:
    1. Добавить заголовок
    2. Заполните сведения об обновлении статуса, включая ход выполнения, название проекта, владельца проекта и даты проекта
    3. Выберите, какие настраиваемые поля вы хотите включить в свое обновление
    4. Добавить новый раздел
    5. Включить сводку
    6. Опишите свои следующие шаги
    7. Опишите основные достижения с момента последнего обновления
    8. Перетащите основные моменты в свое обновление, чтобы рассказать свою историю
    9. После ввода обновления нажмите синюю кнопку Опубликовать

    Обратите внимание, что вы должны выбрать статус проекта в процессе , под угрозой , вне графика , в ожидании или завершен , прежде чем вы сможете опубликовать обновление статуса проекта.

    Добавление основных моментов в обновление статуса

    Вы можете перетаскивать основные моменты, такие как завершенные вехи или просроченные задачи, в свое обновление статуса, чтобы рассказать свою историю. Добавление этих основных моментов дает визуальное представление о последних достижениях или потенциальных препятствиях для вашей команды.

    После того, как вы добавите свои моменты и опубликуете обновление статуса, Asana запомнит структуру блоков и порядок будущих обновлений.

    Вы также можете изменить порядок разделов Резюме , Что мы сделали и Следующие шаги , перетащив их на место.

    Добавление диаграмм в обновление состояния

    Вы можете добавить диаграммы в свое обновление статуса, чтобы дать визуальное представление о проделанной работе.

    Напоминания о статусе обновления

    Каждый владелец проекта будет получать еженедельное задание каждый четверг, чтобы обновить статус своего проекта, который должен быть выполнен в пятницу. Если вы являетесь владельцем проекта и не хотите получать эти напоминания, вы можете отключить их.

    Чтобы отключить эти напоминания об обновлении статуса:
    1. Перейти к обновлению состояния Просмотр
    2. Щелкните переключатель Напоминать об обновлении статуса каждую пятницу

    Обновления статуса появятся в обзоре и сообщениях проекта.

    Печать или удаление обновления состояния

    Чтобы распечатать или удалить обновление состояния:
    1. Щелкните значок с тремя точками рядом с обновлением состояния
    2. .
    3. Щелкните Печать обновления состояния или Удалить обновление состояния

    Вы можете удалить только свой собственный статус проекта, но не статус, опубликованный другими.

    Примечание по моментальным снимкам

    Обновления состояния предназначены для моментального снимка состояния проекта в определенный момент времени.Таким образом, данные замораживаются на момент публикации. Сюда входят такие вещи, как название проекта, настраиваемые поля, имена задач, сроки выполнения и исполнители.

    Это означает, что если имя задачи или дата выполнения изменится после публикации, внешний вид задачи в обновлении останется прежним, чтобы вы могли оглянуться назад и получить полный отчет о статусе проекта в определенный момент времени.

    Конфиденциальность

    Любой, кто добавлен в качестве соавтора в обновлении статуса, сможет видеть все содержимое отчета, даже если у него нет доступа к базовому проекту.

    Это означает, что они смогут видеть любые сведения о Задаче или текст, включенные в отчет. Однако, если они нажмут на задачу, веху и т. д., являющуюся частью проекта, к которому у них нет доступа, они увидят страницу запроса доступа и не смогут получить доступ к базовым данным.

    Завершение проекта

    Проекты могут быть завершены независимо от того, существует ли статус проекта.

    Чтобы завершить проект:
    1. Нажмите на три точки и выберите в раскрывающемся списке вариант Complete .
    2. Щелкните Установить статус , если проект не имеет существующего статуса, или щелкните существующий статус, чтобы выбрать Завершено из раскрывающегося списка.

    Завершенные проекты следует помечать как Complete в обновлении статуса вместо их архивирования. Мы рекомендуем завершать проекты перед архивацией. Архивация проекта позволяет вам сосредоточиться на более активном проекте, но не обновляет статус проекта.

    Пометка проекта как завершенного позволяет легко отличить Завершено от других статусов в сводке проектов в портфелях и отчетах.

    Как отменить проект

    После завершения проекта страница обзора будет выглядеть следующим образом:

    Чтобы отменить проект, нажмите Завершить , чтобы выбрать обновленный статус в раскрывающемся меню.

    Пользователи также могут отключить уведомления об этом обновлении, установив флажок в правом верхнем углу.

    Проект, который был завершен и заархивирован, будет иметь статус Complete и баннер с надписью «Этот проект заархивирован».

    Продвигаться к своим целям

    После многих лет успешной карьеры я приближаюсь к пенсии, и у меня появилось больше времени для других занятий. В прошлом году моей целью было выучить испанский язык и научиться играть на фортепиано, но я так и не научился ни тому, ни другому навыку. Я злюсь на себя за то, что за последний год не добился никакого прогресса в достижении своих целей. Как я могу выйти за пределы этого места застревания?

    Ответ от Эдварда Т. Кригана, доктора медицины.

    Отсутствие прогресса в изучении нового навыка может вызывать разочарование.И это может случиться с каждым. Возможно, у вас были самые лучшие намерения, и вы изначально были мотивированы. Но жизнь может помешать. Может пройти год или два, и вы, возможно, добились небольшого прогресса. Так что ты можешь сделать?

    Вот несколько советов о том, как добиться прогресса в достижении ваших целей, которые можно применить к целям обучения различным новым навыкам.

    1. Примите твердое решение улучшить свои навыки. Возможно, вам придется принять сознательное решение посвятить этому предмету определенное количество времени, например, один год, прежде чем принять окончательное долгосрочное обязательство.Обычно нет ярлыка или быстрого исправления.
    2. При изучении любого нового навыка — например, языка, игры на музыкальном инструменте, такого вида спорта, как гольф или теннис, или кулинарного навыка, такого как приготовление пищи — может быть трудно освоить навык в одиночку. Коуч, наставник или советник могут иметь решающее значение для максимального раскрытия вашего таланта.
    3. Доктор К. Андерс Эрикссон, психолог из Университета штата Флорида, популяризировал концепцию преднамеренной практики. Целенаправленная практика означает выход из зоны комфорта и работу с тренером или наставником, который может дать вам обратную связь в режиме реального времени.
    4. Помните о правиле 10 000 часов. Это правило, описанное Малкольмом Гладуэллом в книге «Выбросы: история успеха», гласит, что если вы сможете посвятить 10 000 часов усердной практике, вы приобретете опыт в этом навыке. Возможно, вы не станете совершенным, но вы, вероятно, станете лучше. Тем не менее, чтобы практиковать так много, может потребоваться много лет, на что не каждый может быть готов.
    5. Возможно, вам потребуется иметь последовательные модели практики, которым вы сможете следовать, независимо от проблем и проблем, которые ставит перед вами жизнь.Одним из примеров является правило пяти часов, которое означает, что вы должны заниматься определенной деятельностью пять часов в неделю и иметь четкие вехи для достижения прогресса. Посвятить час в день своим навыкам может быть хорошим общим ориентиром.
    6. Также может быть важно определить конкретную цель. Предстоящий фортепианный концерт, танцевальное представление или кулинарный конкурс могут стать настоящими мотиваторами для того, чтобы стать лучше.

    Таким образом, вам может понадобиться взять на себя обязательство, практиковаться, иметь тренера или наставника и ставить конкретные цели, чтобы приобретать навыки и продвигаться к своим целям.

    14 ноября 2020 г. Показать ссылки
    1. Creagan ET (экспертное заключение). Клиника Мэйо, Рочестер, Миннесота, 31 июля 2017 г.
    2. Эрикссон А. и др. Принципы осознанной практики в повседневной жизни. В: Пик: секреты новой науки экспертизы. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Houghton Mifflin Harcourt; 2016.
    3. Гладуэлл М. Правило 10 000 часов. В: Выбросы: история успеха. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Hachette Book Group, Inc.; 2008.
    4. Симмонс М. и др. Почему все постоянные ученики придерживаются правила 5 часов.Inc. https://www.inc.com/empact/why-constant-learners-all-embrace-the-5-hour-rule.html. По состоянию на 15 августа 2017 г.

    Post A Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован.