Классификация номенклатуры abc: 5.5. ABC/XYZ- :: 1: 8. » «. 11.4.

Всемирная справочная база (WRB) — WRB вместе с таксономией почв служат международными стандартами классификации почв. Система WRB одобрена Международным союзом почвоведов и разработана в рамках международного сотрудничества, координируемого рабочей группой IUSS. WRB в значительной степени заимствует современные концепции классификации почв, в том числе таксономию почв, легенду для Почвенной карты мира ФАО 1988 года, Référentiel Pédologique и российские концепции.

Промышленная классификация | АВС-Амега

Когда мы получили запрос от потенциального иностранного клиента с просьбой предоставить нам номер ISIC, я был в тупике. Я записал классификационные коды SIC и NAICS, но ISIC был для меня новым.

Я провел небольшое исследование и обнаружил, что на самом деле существует четыре национальные, многонациональные и глобальные отраслевые системы классификации, о которых должны знать финансовые и кредитные менеджеры.Вот краткое изложение каждого из них. В конце статьи также есть несколько ссылок для тех из вас, кто хочет копнуть глубже.

SIC – Стандартная отраслевая классификация

Классификационный код SIC был установлен в 1937 году Центральным статистическим советом США. Намерение состояло в том, чтобы помочь правительственным агентствам США, которые начали собирать промышленные данные для различных статистических данных.

До того, как был введен код SIC, каждое агентство определяло отраслевые категории по-разному, что делало невозможным статистическое сравнение.SIC предоставил стандартизированную систему отраслевой категоризации для использования всеми государственными учреждениями, тем самым привнеся целенаправленность и единообразие в сбор данных и подготовку статистики.

SIC объединяет все виды промышленности и услуг в десять широких разделов (от 01 до 91). В исходном коде было всего четыре цифры: широкое деление, представленное первыми двумя цифрами; отраслевая группа и тип, представленные двумя последними цифрами. (Например, книгопечатание классифицируется по SIC 2732.«27» означает типографию и издательское дело, а «32» — «книгопечатание».)

За прошедшие годы различные организации расширили стандартные четыре цифры до шести и восьми цифр. В 8-значной системе, используемой Дан и Брэдстрит:

• Первые две цифры представляют основные группы в рамках широких определений
• Цифры три и четыре – отдельные отрасли в основных группах
• Цифры пять и шесть – подотрасли внутри конкретных отраслей
• Цифры семь и восемь – направления деятельности в подотраслях

Стандартная отраслевая классификация, разработанная U. Правительство США последний раз обновлялось в 1987 году и больше не будет получать обновлений, поскольку оно было заменено NAICS. Однако код SIC по-прежнему используется некоторыми федеральными департаментами, правительствами штатов и местными органами власти, а также компаниями, предоставляющими кредитную отчетность, и поставщиками списков.

NAICS — Североамериканская система отраслевой классификации

NAICS, разработанная Комитетом по политике экономической классификации США, Статистическим управлением Канады и Мексиканским национальным институтом статистики и географии, была принята и внедрена совместно с Соединенным Королевством.Экономическая перепись 1997 года Бюро переписи населения С. Он был создан, чтобы восполнить потребность в общих отраслевых определениях для этих трех североамериканских стран после принятия Североамериканского соглашения о свободной торговле в 1992 году.

Основными задачами НАИКС являются:

• Классификация предприятий на основе схожих производственных процессов (классификация SIC по продуктам и услугам)
• Уделите особое внимание развивающимся отраслям и сферам услуг, а также передовым технологиям
• По возможности поддерживать преемственность с существующими системами кодирования, чтобы обеспечить возможность сравнения данных на основе времени
• Соответствует двузначному уровню системы классификации МСОК Организации Объединенных Наций

Созданная для статистических целей, НАИКС также используется для административных, нормативных, контрактных, налоговых и других нестатистических целей. Например, правительства некоторых штатов предлагают налоговые льготы компаниям, относящимся к определенным отраслям NAICS.

NAICS классифицирует всю экономическую деятельность по двадцати отраслевым секторам: пять в основном производящих товары секторов и пятнадцать секторов услуг. Он использует шестизначный код. Цифры 1 и 2 обозначают крупнейший бизнес-сектор; цифра 3 подсектор; цифра 4 отраслевая группа; цифра 5 конкретная отрасль; а цифра 6 обозначает национальные отрасли.

Он группирует организации по отраслям на основе сходства процессов, используемых для производства товаров или услуг.Важно отметить, что это система отраслевой классификации, а не система классификации продуктов. Однако некоторые агентства и организации начали использовать НАИКС в качестве основы для своих программ закупок, для чего НАИКС не совсем подходит.

NAPCS — Североамериканская система классификации продуктов

NAPCS, разработанная статистическими агентствами Канады, Мексики и США, должна дополнять NAICS, но быть независимой от нее.

Целью NAPCS является разработка исчерпывающего списка продуктов, определений продуктов и кодов продуктов, которые классифицируют товары и услуги в зависимости от того, как они используются. Долгосрочные цели:

• Разработка ориентированной на рынок системы классификации продуктов и услуг, связанной с отраслевой структурой НАИКС
• Разработать систему, единую для трех стран НАИКС
• Способствовать усовершенствованию идентификации и классификации сервисных продуктов в международных системах классификации

Разработка этой системы классификации была начата в феврале 1999 г. в качестве первого этапа, предназначенного для изучения возможности выявления и определения сервисных продуктов в трех странах.Второй этап, начатый в июле 2001 г., распространил NAPCS на отрасли в пяти дополнительных секторах услуг NAICS. Третий этап был начат в мае 2004 года, и он распространил NAPCS на отрасли, не охваченные ранее классифицированными секторами. Между тремя секторами существует 102 списка продуктов, которые определяют и определяют важные продукты, производимые примерно 370 отраслями сферы услуг США. Структура NAPCS 2017 года содержит самые последние обновления этой системы классификации.

МСОК – Международная стандартная отраслевая классификация всех видов экономической деятельности

МСОК, система Организации Объединенных Наций для классификации экономических данных, описана У.N. Статистический отдел следующим образом:

МСОК является основным инструментом для изучения экономических явлений, содействия международной сопоставимости данных, предоставления рекомендаций по разработке национальных классификаций и содействия развитию надежных национальных статистических систем.

МСОК предоставляет набор категорий (классификаций), которые можно использовать для сбора и предоставления статистических данных. Это основной инструмент для изучения экономических явлений, который широко используется (на национальном и международном уровне) для классификации экономических данных в таких областях, как население, производство, занятость, валовой внутренний продукт и т. д.

Первоначально принятая в 1948 году, большинство стран либо использовали МСОК в качестве своей национальной системы классификации, либо разработали свои собственные национальные коды на основе МСОК.

Редакция 4 МСОК содержит 21 основную классификацию (от A до U), которые разделены в общей сложности на 99 подкатегорий (две цифры от 01 до 99), которые далее подразделяются (одиночные цифры от 1 до 9).

Другие системы отраслевой классификации

Помимо вышеупомянутых национальных и международных систем классификации отраслей/продуктов, существует множество других национальных и организационных систем.Например, Торговая ассоциация SEMI® имеет систему классификации продуктов для поставщиков, которые поддерживают различные отраслевые сегменты, называемую Системой отраслевой классификации SEMI®. Существует также Глобальный стандарт отраслевой классификации (GICS), который представляет собой структуру отраслевой классификации, используемую Standard & Poor’s для расчета отраслевого индекса США.

Дополнительные ресурсы по вышеупомянутым системам классификации

Часто задаваемые вопросы НАИКС

Часто задаваемые вопросы по NAPCS

Чтобы узнать больше о бизнес-операциях, ознакомьтесь с другими статьями на нашем веб-сайте:

2.4 Филогенетические деревья и классификация

Монофилия, парафилия и полифилия

Монофилетические группы (клады)

Важной целью современной систематики является применение научных названий только к группам монофилетических видов (от греческого monos = один или один и phylo n = вид или племя). Монофилетическая группа видов имеет одного общего предка, а также включает всех потомков этого общего предка.На филогенетическом дереве монофилетическая группа включает узел и всех потомков этого узла, представленных как узлами, так и конечными таксонами. Таким образом, монофилетическая группа также является кладой (см. раздел 2.1).

Филогенетическое дерево, иллюстрирующее концепцию монофилетических групп или клад. Обратите внимание, что монофилетические группы или клады не исключают друг друга, а вложены друг в друга. Изображение Джонатана Р. Хендрикса находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Международная лицензия.

Как обсуждалось в разделе 2.1, монофилетические группы (клады) образуют вложенные множества на дереве. Таким образом, любой данный таксон может принадлежать ко многим монофилетическим группам, некоторым более инклюзивным, а некоторым более исключительным, в зависимости от предкового узла, который определяет каждую группу. Хотя каждый узел на филогенетическом дереве можно использовать в качестве точки привязки для определения монофилетической группы, систематики не обязательно стремятся назвать каждую возможную группу. Скорее, систематики обычно пытаются определить группы по критическим признакам (синапоморфиям), которые их объединяют. Например, класс млекопитающих — это монофилетическая группа животных, которые имеют общие характеристики наличия волос и молочных желез.

Филогенетическое древо ниже показывает родство семи типов позвоночных, одним из которых является вымерший динозавр Tyrannosaurus rex . Обратите внимание, как каждый разноцветный многоугольник представляет собой монофилетическую группу (кладу): общего предка и всех его потомков. Каждая вложенная монофилетическая группа представляет собой отдельный уровень классификации.Например, крокодил T. rex и птица относятся к монофилетической кладе Archosauria. Один субклад Archosauria — это Dinosauria; в свою очередь, подгруппа динозавров — это Aves, птицы. Другими словами, птицы являются потомками определенной клады динозавров, а это означает, что клада динозавров вовсе не вымерла!

Вложенные монофилетические клады позвоночных, показывающие, как каждая клада соответствует таксону другого таксономического ранга. Изображение Джонатана Р. Hendricks распространяется под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Каждая из клад, названных на кладограмме выше, определяется одной или несколькими синапоморфиями. Например, к четвероногим относятся позвоночные с четырьмя ногами. Все клады, вложенные в Tetrapoda, включают организмы с четырьмя ногами. Таким образом, четыре ноги — это плезиоморфное состояние внутри клады Tetrapoda, но синапоморфия по отношению к более широкой кладе Vertebrata, которая включает животных с позвоночником.Обратите внимание, как филогения соответствует классификации. Птица — это динозавр, но она также является архозавром, рептилией, амниотой, четвероногим и позвоночным. Точно так же вы являетесь млекопитающим, но также амниотой, четвероногим и позвоночным.

Парафилетические группы

Монофилетические группы можно противопоставить двум другим типам групп: парафилетическим группам и полифилетическим группам. Парафилетическая группа включает одного предка и некоторых его потомков; это похоже на монофилетическую группу, но некоторые потомки исключены.

Примеры двух парафилетических групп, одна представлена ​​синим многоугольником, другая — желтым многоугольником. Изображение Джонатана Р. Хендрикса находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

На изображении выше синий и желтый многоугольники заключают в себе парафилетическую группу. В случае синего многоугольника таксон A, таксон B, узел 1 и узел 2 включены в группу, но таксон C исключен. Группа является парафилетической, поскольку не включает всех потомков общего предка, представленного узлом 2 (т.д., таксон C отсутствует в группе). Можете ли вы объяснить, почему желтый многоугольник также представляет парафилетическую группу?

В традиционной системе классификации Линнея рептилии представляют собой парафилетическую группу. Чтобы понять почему, взгляните на оглавление ниже из учебника Зиттеля (1902 г.) по палеонтологии. Обратите внимание, что Рыбы (рыбы), Амфибии, Рептилии и Авы присвоены линнеевскому рангу «класса» (например, Класс Рептилии).

Содержание учебника по палеонтологии Зиттеля (1902 г.).

Теперь взгляните на группу, идентифицированную на филогенетическом дереве как члены класса Reptilia (желтый многоугольник). Что случилось? Вы можете видеть, что рептилии в этом контексте парафилетичны, потому что они не включают птиц (класс Aves).

Филогенетическое древо, демонстрирующее, что исключение птиц из рептилий делает кладу рептилий парафилетической. Изображение Джонатана Р. Хендрикса находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Если вместо этого мы примем, что птицы (Aves) являются подгруппой рептилий, то у нас не будет никаких проблем.

Филогенетическое дерево, показывающее, что Reptilia является монофилетической кладой, если в группу включены птицы. Изображение Джонатана Р. Хендрикса находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Сегодня орнитологи (ученые, изучающие птиц) продолжают относить птиц к классу Aves. Однако, поскольку Aves вложен в Reptilia, логически невозможно продолжать признавать Reptilia как отдельный класс: точно так же, как состояние не может содержать другое состояние (т.г., штат Калифорния не может содержать штат Невада), класс не может содержать другой класс, потому что они оба имеют один и тот же ранг. Вместо этого Reptilia может быть ранжирована выше, чем класс (например, надкласс или подтип), или вообще может быть присвоено новое имя. Чтобы избежать путаницы, некоторые биологи теперь узнают рептилий по имени Sauropsida.

Полифилетические группы

Полифилетическая группа (от греческого polys = много и phylo n = род или племя) — это группа, которая не определяется одним общим предком.

На этом филогенетическом дереве таксоны A, B, E и H вместе представляют собой полифилетическую группу. Изображение Джонатана Р. Хендрикса находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Представьте себе род с четырьмя назначенными видами, таксоном A, таксоном B, таксоном E и таксоном H. Предположим, что филогенетический анализ этих четырех таксонов, наряду с четырьмя дополнительными таксонами, выявил гипотезу взаимоотношений, изображенную выше. Такое дерево сделало бы этот род полифилетическим, потому что общий предок четырех видов (узел 7) не является частью группы.Кроме того, ясно видно, что полифилетическая группировка широко рассредоточена по дереву. Даже если бы общий предок был включен в определение, необходимо было бы включить таксоны C, D, F и G, чтобы сделать группу монофилетической.

Продолжение использования названий парафилетических и полифилетических групп

В прошлом систематики могли называть парафилетические или полифилетические группы из-за общего сходства признаков среди группы организмов и/или отсутствия понимания их взаимоотношений.С появлением новых методов в систематике, особенно методов, использующих последовательности ДНК для определения отношений между таксонами, многие ранее парафилетические или полифилетические группы были реорганизованы или распущены, так что научные классификации следуют принципу монофилии. Вне исторического контекста, есть ли причина продолжать признавать или использовать группы, которые являются парафилетическими или полифилетическими?

Хотя систематики, возможно, больше не захотят признавать такие группы в формальных схемах классификации, парафилетические или даже полифилетические группы могут по-прежнему быть полезными единицами изучения в структурном (анатомическом, морфологическом и/или развитии), истории жизни и/или экологическом контексте. .Например, разнообразие живых наземных растений во вводных курсах биологии или ботаники обычно делится на четыре основные группы: мохообразные (несосудистые растения), папоротники и родственные папоротникам (также называемые бессемянными сосудистыми растениями, свободноспорящими сосудистыми растениями или папоротниками), голосеменные ( голосеменные растения) и покрытосеменные (цветковые растения). Две из этих групп, мохообразные, папоротники и их союзники, являются парафилетическими. (Живые голосеменные также традиционно считаются парафилетическими, хотя результаты молекулярных систематических исследований совсем недавно показали, что живые голосеменные образуют монофилетическую группу. ) Тем не менее, эти четыре категории являются удобными единицами для сравнения и противопоставления широких структурных и жизненных особенностей и тенденций живых наземных растений.

Четыре основные группы наземных растений, обычно используемые для обучения разнообразию растений на вводном уровне. На изображениях показаны примеры растений из каждой основной группы. Мохообразные: мох (вверху) и печеночники (внизу). Папоротники и союзники папоротников: папоротник (вверху) и ликофиты (внизу). Голосеменные: сосна (вверху) и саговник (внизу). Покрытосеменные растения: пассифлора (вверху) и цветок тюльпанового тополя (внизу).Фото предоставлено: все изображения сделаны Э. Дж. Хермсеном. Изображение E. J. Hermsen находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Полифилетические группы таксонов также иногда признаются и используются. Например, водоросли представляют собой полифилетический набор эукариотических организмов, обладающих хлоропластами и, как правило, способностью к фотосинтезу. (Иногда к водорослям относят и прокариотические цианобактерии, или «сине-зеленые водоросли».) Теперь мы знаем, что несколько неродственных групп водорослей получили свои хлоропласты, когда их отдельные предки независимо поглотили одноклеточные фотосинтезирующие организмы в ходе эволюционного процесса, включающего эндосимбиоз. Три типа водорослей, показанные ниже, принадлежат к неродственным группам, которые получили свои хлоропласты независимо друг от друга. Водоросли изучаются в области психологии (от греческого phykos = морская водоросль).

Примеры водорослей из трех неродственных групп, каждая из которых унаследовала свой хлоропласт от отдельного предка.Слева: зеленая водоросль. Эта водоросль унаследовала свой хлоропласт от предка, поглотившего цианобактерию. В центре: водоросли. Эта водоросль унаследовала свой хлоропласт от предка, поглотившего одноклеточную красную водоросль. Справа: эвгленоид. Эта водоросль унаследовала свой хлоропласт от предка, поглотившего одноклеточную зеленую водоросль. Фото предоставлено: Слева: Габриэле Коте-Хайнрих (Wikimedia Commons, лицензия CC BY-SA 3.0; ссылка). В центре: Дж. Р. Хендрикс. Справа: Deuterostome (Wikimedia Commons, лицензия CC BY-SA 3.0; ссылка).Изображение E. J. Hermsen находится под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Разнообразие генов-транспортеров ABC в царстве растений и их потенциальное применение в биотехнологии | BMC Biotechnology

Открытие белка ABC

Запись pfam PF00005 представляет собой высококонсервативный АТФ-связывающий домен транспортеров ABC. Мы использовали эту запись pfam для идентификации членов генов-транспортеров ABC во всей базе данных транскриптомов, а также полных наборов генов Arabidopsis и риса (таблица 2).Последовательности белков-транспортеров ABC имели гораздо более низкие ожидаемые значения для домена pfam PF00005 из hmmscan, чем известные последовательности белков-транспортеров, не относящиеся к ABC (85% из 200 лучших попаданий с самым низким значением e были известными белками-транспортерами ABC) (дополнительный файл 3: таблица С2). Эти результаты были получены с использованием 233 известных транспортеров ABC и 85 152 известных последовательностей белков-транспортеров, отличных от ABC. В то время как поиск pfam был эффективен для обнаружения членов гена транспортера ABC, не было четкого разграничения в оценках e-value между известными членами семейства генов и другими генами.Самое высокое значение e среди известных транспортеров ABC было 2,10E-10. Однако некоторые переносчики, не относящиеся к ABC, показали значения e ниже, чем пороговое значение 2,10E-10. Выполняя поиск среди пяти самых высоких е-значений, мы выявили самый большой разрыв между е-значениями 3,10E-18 и 2,10E-15. Этот разрыв представляет собой три порядка между транспортерами, не относящимися к ABC, и транспортерами ABC. Используя порог значимости 3.10E-18, мы идентифицировали 282 последовательности как транспортеры ABC. Из 282 последовательностей, идентифицированных как транспортеры ABC, 230 ранее были классифицированы как транспортеры ABC, а 52 — нет (предполагаемые ложноположительные результаты). Таким образом, отсечение исключило три известных переносчика ABC (предполагаемые ложноотрицательные результаты). Со всем набором из 85 152 исходных последовательностей использование домена pfam PF00005 дало чувствительность (истинно положительные результаты, разделенные на истинно положительные плюс ложноотрицательные результаты) 0,9871 и специфичность 0,9994 (истинно отрицательные результаты, разделенные на истинно отрицательные плюс ложноположительные результаты). Следовательно, значение e 3,10E-18 было выбрано в качестве оптимального, что позволило получить в общей сложности три ложноотрицательных результата для обнаружения транспортера ABC для всего дальнейшего анализа HMMER.

Сравнение источников данных генома и транскриптома

Транскриптомы льна и клещевины позволили нам изучить, как количество экспрессированных ABC-транспортеров, идентифицированных в 1KP, соответствует количеству известных ABC-транспортеров во всех их геномах, что позволило нам сделать выводы по всему Царство растений, с оговорками. Известно, что гены переносчиков ABC имеют вариабельную экспрессию в тканях [11], поэтому их идентификация по данным RNA-Seq вряд ли даст полный набор членов семейства генов для организма.

Сгенерированные 1KP сборки для льна содержали 99 855, 95 813 и 101 110 предполагаемых транскриптов для каждой библиотеки. Количество транскриптов, идентифицированных с помощью hmmscan как членов гена транспортера белка ABC, было сходным между тремя образцами льна: 82, 91 и 92. Эти цифры представляют 42–47 % от числа транспортеров ABC, идентифицированных из белковых последовательностей эталонного генома. В общей сложности 59 транскриптов были предположительно идентифицированы как транспортеры ABC из единственного доступного транскриптома клещевины из 1KP, что составляет 42 % из 142 предполагаемых генов, идентифицированных в наборе генов, полученных из последовательности генома.

Подсемейства для предполагаемых транспортеров ABC были определены на основе наиболее сходной аминокислотной последовательности от Arabidopsis или риса. Распределение транспортеров ABC среди восьми подсемейств имело сходную картину между образцами транскриптома 1KP и наборами генов, полученными из эталонного генома (рис. 1a и b).

Уникальное распределение генов переносчиков ABC льна и клещевины, полученное на основе данных транскриптома RNA-Seq. a График, сравнивающий общие уникальные гены переносчиков ABC, наблюдаемые в геноме льна, и три транскриптома 1KP для льна (образец побега 1, образец побега 2, образец побега 3). b График, сравнивающий общее количество уникальных генов переносчиков ABC, наблюдаемых в геноме клещевины, и транскриптомах 1KP клещевины (образец смешанной ткани). Поиски, основанные на поиске hmmscan для домена pfam PF00005 и последующих запросах BLAST к пользовательской базе данных BLAST транспортеров ABC из Arabidopsis и риса

В целом, данные 1KP для каждого образца содержали почти половину числа уникальных членов генов-транспортеров ABC по сравнению с их аналогами эталонного генома, как было определено с помощью поиска hmmscan. Кроме того, hmmscan обнаружил почти одинаковое количество уникальных транспортеров ABC для каждого из трех наборов данных 1KP для льна. Относительная согласованность между соответствующими образцами данных 1KP обнадеживает для расширения выводов по наборам данных, чтобы оценить общее количество членов семейства генов для всех таксонов растений.

Классификация подсемейства транспортеров ABC

Большая часть наших знаний о суперсемействе белков-переносчиков ABC у растений получена из исследований, ограниченных несколькими видами покрытосеменных растений.Стремясь расширить наши знания о различном представлении подсемейств белков-переносчиков ABC в царстве растений, мы классифицировали около 97 149 транскриптов из 1295 образцов в одно из семи подсемейств ABC-переносчиков HUGO (A, B, C, D, E, F). , G) и только растительное подсемейство I [5]. 1295 образцов 1KP охватывают разнообразие таксонов растений: 816 покрытосеменных, 76 хвойных, 71 папоротников, 22 ликофитов, 25 печеночников, 41 мхов, 6 роголистников, 123 хлорофитов, 46 харофитов, 5 глаукофитов и 28 родофитов. В целом результаты сравнения роголистников/глаукофитов и других растений не были значимыми, вероятно, из-за небольшого размера выборки в этих группах. Широта выборки по различным группам растений обеспечивает надежную статистическую поддержку для сравнения между группами в большинстве случаев. Голосеменные были в основном представлены хвойными деревьями, другие голосеменные были представлены несколькими видами: три Gnetales, четыре Cycadales и один Ginkgoales.

Анализ hmmscan с отсечкой 3.10E-18 обнаружил не менее 50 уникальных генов ABC (транскриптов), содержащих домены pfam PF00005, на образец растения (рис.2а). Во многих случаях мы регистрировали выбросы, самый крупный из которых Blasia sp . (526 транспортеров ABC), что более чем вдвое превышает следующую по величине выборку. Для простоты интерпретации Blasia sp . выборка была исключена из рисунков в большинстве случаев. Мохообразные, ликофиты, хвойные, папоротники и покрытосеменные имеют на 16-43 больше транскриптов ABC-переносчиков, чем родофиты, хлорофиты, харофиты, глаукофиты и Chromista. Многие наблюдаемые различия в среднем количестве переносчиков между группами растений оказались значительными ( p  < 0.005). Хотя было показано, что зеленые водоросли и наземные растения содержат одинаковое количество членов подсемейства генов транспортеров ABC и общее количество генов транспортеров ABC [34], более простые транспортные системы зеленых водорослей, родофитов, глаукофитов и Chromista могут способствовать сокращению числа уникальных Гены транспортеров ABC мы наблюдали в нашем исследовании. У покрытосеменных, хвойных, папоротников, хлорофитов, харофитов, глаукофитов, родофитов и Chromista было на 22–43 члена уникальных генов-транспортеров ABC меньше, чем у мохообразных.Различия в среднем количестве переносчиков между этими группами также значительны, за исключением антоцеротовидных ( p  < 0,005).

Количество уникальных представителей генов транспортеров ABC, распределенных по таксонам растений, по данным транскриптома RNA-Seq. a График в виде прямоугольников и усов подсемейства ABC транспортирует уникальные гены среди каждого набора образцов в указанных группах растений: Chromista, родофиты, глаукофиты, харофиты, хлорофиты, роголистники, печеночники, мхи, ликофиты, папоротники, хвойные и анигоспермы. b Члены гена транспортера ABCB. c Члены гена транспортера ABCC. d Члены гена транспортера ABCG. e Члены гена транспортера ABCD. f Члены гена транспортера ABCE. г членов гена транспортера ABCI. h Члены гена транспортера ABCF. i Члены гена транспортера ABCA. Классификации основаны на результатах поиска hmmscan для домена pfam PF00005. Значительные различия между числом уникальных генов в двенадцати группах определяли путем сравнения средних значений с использованием метода Уилкоксона.Закрашенные кружки обозначают выбросы. Общее количество образцов на группу растений указано в скобках рядом с каждой меткой по оси x. Статистические различия обозначены буквенными группировками ( p  < 0,005)

Результаты классификации подсемейства BLAST использовались для идентификации полноразмерных расшифровок на основе охвата запросов. Поскольку подсемейства транспортных белков ABC разделились до самого последнего общего предка всех растений, вполне вероятно, что члены подсемейства транспортных белков ABC будут близко соответствовать ортологу того же подсемейства.Транскрипты, в которых более 90 % запроса выровнены с целевой последовательностью, классифицировались как полноразмерные. Все 1295 образцов транскриптома содержали по крайней мере один предполагаемый уникальный член гена транспортера ABC с 97 149 транспортерами ABC, идентифицированными во всех образцах. В общей сложности 22 343 последовательности транспортера ABC были идентифицированы как полноразмерные. В среднем было обнаружено 66 членов генов-транспортеров ABC на библиотеку RNA-Seq со стандартным отклонением 26 членов генов (рис. 2a). Большинство образцов (1052 из 1295) содержали по крайней мере по одному из каждого члена подсемейства белков-транспортеров ABC.

Количество уникальных членов подсемейства генов транспортеров ABC варьируется между отдаленно родственными растениями. Среди функционально разнообразных подсемейств ABCB и ABCC в среднем у водорослей мы наблюдали значительно меньше уникальных представителей генов-транспортеров ABC (от 5 до 15 членов генов), чем у других групп: покрытосеменных, хвойных, папоротников, ликофитов и мохообразных ( p  < 0,005 ) (рис. 2b и c). Среди транспортеров подсемейства ABCG различия в среднем количестве членов генов транспортеров ABC, наблюдаемых между водорослями, были значительно ниже (от 5 до 11 членов генов), чем в следующих группах: покрытосеменных, хвойных и мохообразных ( p  < 0.005) (рис. 2г).

Несколько исследований показали, что геномы растений содержат больше членов подсемейства генов ABCB, ABCC и/или ABCG по сравнению с другими эукариотами, такими как человек и дрожжи [5, 35]. Наши результаты выявили дополнительную изменчивость среди растений в отношении размера этих подсемейств, особенно в том, что водоросли содержат относительно меньше уникальных членов-переносчиков ABCB, ABCC и ABCG. Большее количество уникальных представителей генов транспортеров ABCB, наблюдаемых у видов сосудистых растений, может иметь адаптивное значение для сложных и гетерогенных сред «высших растений».«Лучшая защита наземных растений от ксенобиотиков, таких как тяжелые металлы, может быть связана со способностью переносчиков ABCB улавливать и/или транспортировать чужеродные химические вещества. Например, AtABCB25, экспортный белок Arabidopsis ABCB, обеспечивает некоторую толерантность к кадмию и свинцу при сверхэкспрессии [36, 37]. Данные о сверхэкспрессии полезны для определения функциональной значимости, а также указывают на потенциальную полезность в биотехнологии. Толерантность к алюминию обеспечивается экспрессией ABCB27 в кончиках корней [38].Белки-транспортеры ABCC были идентифицированы среди растений по их роли в детоксикации и регуляции замыкающих клеток устьиц [39]. Разрыв в количестве типов транскриптов переносчиков ABCC, наблюдаемый между водорослями и другими таксонами растений, может быть объяснен отсутствием у водорослей потребности в регуляции устьиц и/или детоксикации. Хотя у печеночников также отсутствуют устьица, мы не наблюдаем значительно меньшего количества белков-переносчиков ABCC среди печеночников. Водоросли не нуждаются в специализированных транспортных системах наземных растений, потому что большинство клеток имеют прямой доступ к питательным веществам в водной среде.Такой прямой доступ к водной среде может способствовать меньшему количеству уникальных членов генов подсемейств ABCB и ABCC. Только 26 транспортных белков ABC были обнаружены в Ceratophyllum demersum, по сравнению со средними 66 транспортными белками ABC, обнаруженными во всех 1295 образцах тканей. Это открытие, по-видимому, подтверждает снижение экспрессии транспортных белков ABC в водной среде (дополнительный файл 4: таблица S3). Водоросли также не продуцируют восковую кутикулу, поэтому снижение транскриптов ABCG может быть связано с отсутствием белков-транспортеров ABCG, необходимых для транспорта кутикулярных липидов [40, 41].Является ли изменение размера этих семей результатом экспансии генов, неясно и требует дальнейшего изучения для оценки.

Среди подсемейств ABCD, ABCE и ABCI наблюдалось несколько существенных различий в среднем количестве членов генов у растений, за одним исключением в подсемействе ABCD (рис. 2e, f и g). Значимые различия в среднем количестве членов гена-транспортера ABC, обнаруженных среди ABCD, ABCE и ABCI, были небольшими и варьировались от нуля до двух ( p  < 0.005). Наличие транскриптов ABCD, ABCE и ABCI с очень похожими средними значениями генов может указывать на то, что белки, возникающие в результате трансляции этих транскриптов, необходимы для жизни всех растений. Транспортеры ABCD растений хорошо известны тем, что они импортируют субстраты, необходимые в глиоксилатном цикле [20]. Кажется вероятным, что растения, сохраняющие переносчики ABCD, будут иметь эволюционное преимущество перед растениями, у которых их нет, учитывая важность глиоксилатного цикла для выживания среди всех таксонов растений.У родофитов в среднем почти вдвое больше членов подсемейства ABCD по сравнению с другими растениями. Мы можем предположить, что, поскольку эти переносчики ABCD локализованы в пероксисомах и важны для метаболизма жирных кислот, особенно жирных кислот с длинной цепью, и что Rhodophyta продуцирует большое количество жирных кислот с длинной цепью [42], это может иметь функциональное значение. Родофиты могут быть хорошими целями для добычи переносчиков ABCD для использования в производстве новых масел в сельскохозяйственных культурах. Белки АВСЕ обнаружены у архей, бактерий и эукариот, что позволяет предположить, что этот класс белков-переносчиков АВС необходим для жизни и, таким образом, консервативен [5].ABCE1 является фактором терминации трансляции [43]. Как только рибосома достигает стоп-кодона, ABCE1 помогает отсоединить рибосому от мРНК [44], а также играет важную роль в рециркуляции рибосомы [45]. Сохранение одинакового количества уникальных членов генов подсемейств ABCD и ABCE может быть связано с сохранением основных функций, обеспечиваемых этими подсемействами. Ожидается, что наше понимание подсемейства ABCI значительно улучшится по мере поступления дополнительной информации о структуре и функциях членов подсемейства. Однако современные данные предполагают, что происхождение генов транспортеров подсемейства ABCI может происходить из прокариотических геномов, и поэтому они могут быть результатом перемещения генов из митохондрий и пластид в ядерный геном. Таким образом, белки-транспортеры ABCI были классифицированы как гетерогенная группа, состоящая из многокомпонентных переносчиков (обзор в [5]), поэтому сходство, наблюдаемое в среднем количестве уникальных генов-членов в таксонах растений, было неожиданным.

В случае белков подсемейства ABCF мы наблюдали значительно более высокие средние значения количества транскриптов у Chromista, глаукофитов, родофитов, хлорофитов, харофитов и мохообразных, чем во всех других группах, в среднем на четыре-семь транскриптов больше, чем у покрытосеменных, хвойных, папоротников, и плауновидные ( p  < 0.005) (рис. 2з). При прямом сравнении водорослей и мохообразных мы обнаружили, что у мохообразных в среднем больше уникальных членов подсемейства генов ABCF ( p  < 0,005). Понимание возросшей изменчивости, особенно в отношении размера подсемейства ABCF среди водорослей и мохообразных, затруднено из-за отсутствия функциональной характеристики белков ABCF среди растений. Исследования на дрожжах и людях показали роль белка ABCF в активации киназы eIF-2α [5]. Активация киназы eIF-2α играет важную роль в регуляции факторов ответа на стресс [46].Действительно, один из членов ABCF, ABC50, по-видимому, играет особенно важную роль в процессах трансляции у млекопитающих при взаимодействии с eiF2 и рибосомой [47, 48]. Существует опубликованная патентная заявка, в которой утверждается, что ABC50 полезен для увеличения содержания белка в растениях, среди других организмов [49]. Мы отметили увеличение общего числа представителей генов белка ABCF среди водорослей и мохообразных; мы не можем рассуждать о потенциальном адаптивном значении.

Среднее количество уникальных членов генов-транспортеров подсемейства ABCA было значительно ниже у папоротников, в среднем на три-четыре члена генов в большинстве случаев ( p  < 0. 005) (рис. 2i). Наблюдалась значительная разница между средним числом уникальных представителей генов транспортеров ABCA у папоротников, хвойных и покрытосеменных растений ( p  < 0,005). Хотя мало что известно о функции белков-переносчиков ABCA среди растений, предполагается, что они участвуют в метаболизме липидов на основании их известной функции у человека (обзор в [50]). При сравнении с Arabidopsis было обнаружено, что у риса отсутствует ортологичный транспортер ABCA полной длины, что согласуется с ранее опубликованными результатами [51].Наши результаты указывают на наличие уменьшенных генов-транспортеров ABCA среди папоротников по сравнению с другими группами растений, возможно, из-за потери генов. Хотя потеря одного гена, наблюдаемая у риса, и результаты, наблюдаемые у папоротника, вероятно, не связаны, они могут указывать на сходные явления в отношении важности транспортных белков ABCA в метаболизме стеролов [52].

Азбука машинного обучения. Что нужно знать перед прыжком… | Рахиль Шейх

Что нужно знать, прежде чем приступить к машинному обучению.

В последние несколько лет возобновился интерес к машинному обучению. Это возрождение, по-видимому, обусловлено сильным фундаментом — датчиками по всему миру выдается множество данных с дешевым хранением и самыми низкими вычислительными затратами!

Шумиха вокруг машинного обучения вызвала у технических специалистов большой интерес к ML. Однако, прежде чем погрузиться в океан машинного обучения, вот несколько основных понятий, с которыми вам следует ознакомиться. Держите это под рукой, так как вы будете часто сталкиваться с этими терминами при изучении машинного обучения.

Обучение с учителем, поскольку название указывает на присутствие супервайзера в качестве учителя. По сути, контролируемое обучение — это обучение, при котором мы обучаем или обучаем машину, используя данные, которые хорошо помечены, что означает, что данные уже помечены правильным ответом. После этого машине предоставляется новый набор примеров (данных) без целевой метки (желаемый результат), и машина прогнозирует вывод новых данных, применяя свое обучение на исторических обученных данных.

Обучение с учителем — это когда у вас есть входные переменные (x) и выходная переменная (Y), и вы используете алгоритм для изучения функции отображения от входа к выходу.

Y = f(X)

Цель состоит в том, чтобы аппроксимировать функцию отображения настолько хорошо, чтобы при наличии новых входных данных (x) можно было предсказать выходные переменные (Y) для этих данных.

Проблемы обучения под наблюдением могут быть дополнительно сгруппированы в задачи регрессии и классификации.

· Классификация : Проблема классификации возникает, когда выходной переменной является категория, такая как «красный» или «синий» или «заболевание» и «отсутствие заболевания».

· Регрессия : Проблема регрессии возникает, когда выходная переменная является реальным значением, таким как «Зарплата» или «Цена».

Обучение без учителя — это когда у вас есть только входные данные (X) и нет соответствующих выходных переменных.

Цель обучения без учителя — смоделировать базовую структуру или распределение данных, чтобы узнать больше о данных.

Это называется обучением без учителя, потому что в отличие от обучения с учителем, описанного выше, здесь нет правильных ответов и нет учителя.Алгоритмы предоставлены сами себе, чтобы обнаружить и представить интересную структуру данных.

Проблемы обучения без учителя могут быть далее сгруппированы в задачи кластеризации и ассоциации.

· Кластеризация : Проблема кластеризации заключается в том, что вы хотите обнаружить неотъемлемую группировку данных, такую ​​как группировка клиентов по покупательскому поведению.

· Ассоциация : Задача изучения правил ассоциации заключается в том, что вы хотите обнаружить правила, которые описывают большие части ваших данных, например, люди, которые покупают X, также склонны покупать Y.

Некоторые популярные примеры алгоритмов обучения без учителя:

· k-средние для задач кластеризации.

· Априорный алгоритм для задач изучения правил ассоциации.

Задачи, в которых у вас есть большое количество входных данных (X) и только некоторые данные помечены (Y), называются полууправляемыми задачами обучения.

Эти проблемы занимают промежуточное положение между контролируемым и неконтролируемым обучением.

Хорошим примером является фотоархив, в котором помечены только некоторые изображения (например,грамм. собака, кошка, человек) и большинство из них не имеют маркировки.

Многие реальные проблемы машинного обучения попадают в эту область. Это связано с тем, что маркировка данных может быть дорогостоящей или трудоемкой, поскольку для этого может потребоваться доступ к экспертам в предметной области. В то время как немаркированные данные дешевы, их легко собирать и хранить.

Вы можете использовать методы обучения без учителя, чтобы обнаружить и изучить структуру входных переменных.

Вы также можете использовать методы обучения с учителем, чтобы делать прогнозы наилучшего предположения для неразмеченных данных, передавать эти данные обратно в алгоритм обучения с учителем в качестве обучающих данных и использовать модель для прогнозирования новых невидимых данных.

Функции — это термин, используемый для столбцов в базовой таблице аналитики (ABT). Все признаки можно классифицировать как категориальные или непрерывные. Категориальные функции имеют одно из нескольких значений, где выбор представляет собой категории (например, менее 50 или более 50), мошенничество или не мошенничество, кредитная карта по умолчанию или не по умолчанию и т. д., тогда как непрерывные функции имеют множество возможных вариантов значений, таких как зарплата человека , возраст человека, цена товара, сумма кредита и т. д.

Если категориальные функции отличаются от числа или строки, то их необходимо закодировать в числовое представление либо путем замены вручную, либо с помощью Label Encoder, либо One Hot Encoder , поскольку модели ML могут обрабатывать только числа, а не строковые значения

Scikit-learn, пожалуй, самая полезная библиотека для машинного обучения в Python. Scikit-learn предоставляет ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения через согласованный интерфейс в Python.Scikit-learn имеет множество функций. Рассматривайте Scikit-learn как набор инструментов для машинного обучения. Вот некоторые из них, которые помогут вам понять распространение:

· Алгоритмы обучения с учителем: Подумайте о любом алгоритме обучения с учителем, о котором вы, возможно, слышали, и очень высока вероятность того, что он является частью scikit-learn. Начиная с обобщенных линейных моделей (например, линейной регрессии), машин опорных векторов (SVM), деревьев решений и заканчивая байесовскими методами — все они являются частью набора инструментов scikit-learn. Распространение алгоритмов — одна из основных причин широкого использования scikit-learn. Я начал использовать scikit для решения задач контролируемого обучения и рекомендовал бы его людям, плохо знакомым с scikit/машинным обучением.

· Перекрестная проверка: Существуют различные методы проверки точности моделей с учителем на невидимых данных. , анализ главных компонентов для неконтролируемых нейронных сетей.

· Различные наборы данных игрушек: Это пригодилось при изучении scikit-learn (например, набор данных IRIS, набор данных о ценах на жилье в Бостоне). Наличие их под рукой при изучении новой библиотеки очень помогает.

· Извлечение признаков: Полезно для извлечения признаков из изображений, текста (например, набор слов) использовать для обучения нашей модели ML.Модель учится на этих данных, запуская алгоритм и отображает функцию F (x), где «x» в независимой переменной (входы) для «y», где «y» — зависимая переменная (выход). При обучении нашей модели на наборе данных мы предоставляем как входные, так и выходные переменные для нашей модели, чтобы наша модель могла научиться прогнозировать выходные данные на основе входных данных.

Данные тестирования — это в основном проверочный набор, который был зарезервирован из исходного набора данных. Он используется для проверки точности нашей модели путем сравнения прогнозируемого результата модели с фактическим результатом теста. набор данных.Мы не предоставляем выходную переменную для нашей модели во время тестирования, хотя мы знаем результат, поскольку тестовые данные извлекаются из самого исходного набора данных. Когда модель дает нам свои прогнозы, основанные на изучении обучающих данных, мы сравниваем прогнозируемый результат с исходным результатом, чтобы получить меру точности или производительности нашей модели на невидимых данных.

Рассмотрим пример, в котором наш исходный набор данных имеет 1000 строк, а наша зависимая переменная — «Мошенничество» и «Не мошенничество». Мы будем обучать нашу модель на 70% данных, т. е.e 700 строк, а затем проверьте точность нашей модели на 30% данных, т.е. 300 строк. Как обсуждалось выше, при тестировании нашей модели мы не будем предоставлять результат нашей модели для тестовых данных, хотя мы знаем результат, и пусть наша модель даст нам результат для этих 300 строк, а позже мы сравним результат нашей модели с исходный результат наших тестовых данных, чтобы получить точность прогнозов нашей модели.

Для разделения наших данных на набор для обучения и тестирования мы используем метод train_test_split библиотеки scikit-learn

Матрица путаницы — это мера правильности прогнозов, сделанных моделью классификации.

Как следует из названия, матрица путаницы представляет собой матричное представление правильных и неправильных прогнозов, сделанных моделью.

Рассмотрим сценарий, в котором мы предсказываем, страдает ли человек от «Болезни» (событие) или «Болезни нет» (событие отсутствует).

Матрица путаницы теперь будет составляться на основе 4 терминов

· « истинное положительное » для правильно предсказанных значений событий.

· « ложное срабатывание » для неверно предсказанных значений событий.

· « истинно отрицательное » для правильно предсказанных значений отсутствия событий.

· « ложноотрицательный результат » для неверно предсказанных значений отсутствия событий.

Предположим, у нас есть 100 данных тестирования, из которых 50 имеют Болезнь (D) и 50 Нет Болезни (ND) , и наша модель предсказала результат как 45 Болезнь (D) и 55 Нет Болезни, в В этом случае наша матрица путаницы будет

истинно положительная: 45 (правильно предсказанные значения событий, т.e верхняя левая зеленая ячейка).

ложноположительные: 0 (значения событий, предсказанные как события, равны 0, т. е. нижняя левая красная ячейка)

истинно отрицательные: 50 (верно предсказанные значения событий отсутствуют, т.е. нижняя правая зеленая ячейка)

ложноотрицательные : 5 (значения событий прогнозируются как отсутствие значений событий, т.е. верхняя правая красная ячейка)

Зеленая диагональ представляет правильные прогнозы, а красная диагональ представляет неправильные прогнозы, следовательно, общее количество правильных прогнозов составляет 45 + 50 = 95

И неверные прогнозы равны 5+0 = 5

Оценка точности:

Оценка точности также обеспечивает меру точности или правильности прогнозов, сделанных моделью классификации, но это диапазон от 0 до 1, который затем умножается на 100 до получить оценку от 0 до 100, ближе значение к 1 более точным является модель.

Оценка точности рассчитывается как:

Оценка точности = полные правильные прогнозы / общие прогнозы, сделанные * 100

, учитывая предыдущий балл точности сценария будет =

95/100 * 100 = 0,95 * 100 = 95%

Библиотека, используемая для расчета оценки точности, равна sklearn. metrics.accuracy_score

Очень хорошо оцениваются с использованием моделей Score и Accuracy. Матрица путаницы, регрессионные модели оцениваются с использованием средней абсолютной ошибки и среднеквадратичной ошибки, поскольку целью нашей регрессионной модели является прогнозирование значений, максимально близких к фактическим значениям.

Чем ближе MAE и RMSE к 0, тем точнее модель.

Рассчитывается как среднее значение абсолютных погрешностей, где «абсолютный» означает «положительный», чтобы их можно было сложить.

MAE = sum(abs(прогноз-факт) / общее количество прогнозов

Рассмотрим пример;

Фактические значения = [2,4,6,8], Прогнозируемые значения = [4,6,8 ,10]

MAE = abs(4–2 + 6–4 + 8–6 + 10–8)/4 = 2

библиотека, используемая для расчета средней абсолютной ошибки, равна sklearn. metrics.mean_absolute_error

Еще один популярный способ расчета ошибки в наборе прогнозов регрессии — использование среднеквадратичной ошибки.

Сокращенно RMSE, этот показатель иногда называют среднеквадратичной ошибкой или MSE, исключая корневую часть из расчета и имени.

RMSE рассчитывается как квадратный корень из среднего квадрата разницы между фактическими результатами и прогнозами.

Возведение в квадрат каждой ошибки делает значения положительными, а квадратный корень из среднеквадратичной ошибки возвращает показатель ошибки в исходные единицы для сравнения.

RMSE = sqrt( сумма((прогноз-факт)²) / общее количество прогнозов)

Фактические значения = [2,4,6,8] , Прогнозируемые значения = [4,6,8,10]

RMSE = sqrt((8)²/4) = sqrt(64/4) = sqrt(16) = 4

Как только вы познакомитесь с приведенными выше терминами и получите базовые знания о Python, вы готовы ваши руки грязные, когда вы пробуете некоторые простые модели машинного обучения.