Снип 2 м 2 72: Электронная База ГОСТов – 1000gost.ru, Скачать СНиП Строительные нормы и правила

alexxlab
06.05.2021
Комментарии: 0

Содержание

ИЗМЕНЕНИЕ ГЛАВЫ СНиП II-Д.5-72 “АВТОМОБИЛЬНЫЕ ДОРОГИ. НОРМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ”

Главное меню
Библиотека
СНиПы, СП, ГОСТы

Утверждено и введены в действие

Постановлением Госстроя СССР

от 31 декабря 1974 г. N 259

ИЗМЕНЕНИЕ ГЛАВЫ СНиП II-Д.5-72

“АВТОМОБИЛЬНЫЕ ДОРОГИ. НОРМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ”

Постановлением Госстроя СССР от 31 декабря 1974 г. N 259 утверждены и с 1 июля 1975 г. вводятся в действие публикуемые ниже изменения пунктов 10.16 и 10.17 главы СНиП II-Д.5-72 “Автомобильные дороги. Нормы проектирования”.

Пункт 10.16 изложен в следующей редакции:

“10.16. Участки автомобильных дорог должны быть защищены от снежных заносов. Выбор типа снегозадерживающих устройств в каждом конкретном случае следует обосновывать разработкой вариантов со сравнением их технико-экономических показателей, в увязке с мероприятиями по задержанию снега на полях, проводимыми сельскохозяйственными организациями.

Защита от снежных заносов не предусматривается:

при расчетном годовом снегоприносе менее 25 м3 на пог. м дороги, расположенной на орошаемых или осушенных землях, пашне, земельных участках, занятых многолетними плодовыми насаждениями и виноградниками;

при расчетном годовом снегоприносе менее 10 м3 на пог. м дороги, расположенной на остальных землях;

в выемках глубиной более 8,5 м при расчетном годовом снегоприносе до 100 м3 на пог. м дороги;

в насыпях при возвышении бровки земляного полотна над расчетным уровнем снегового покрова на величину, указанную в п. 5.7 настоящей главы СНиП.

На заносимых участках дорог, располагаемых на орошаемых или осушенных землях, пашне, земельных участках, занятых многолетними плодовыми насаждениями и виноградниками, защиту от снежных заносов следует предусматривать:

устройством высоты насыпи, не менее указанной в п. 5.7 настоящей главы СНиП, за исключением участков дорог, на которых по условиям рельефа не представляется возможным выполнить насыпь указанной высоты;

на дорогах I – III категорий переносными щитами, а также постоянными заборами или снегозащитными лесонасаждениями;

на дорогах IV и V категорий – временными защитными устройствами (переносными щитами, снеговыми валами, траншеями).

Ширину снегозащитных лесонасаждений с каждой стороны дороги, а также расстояния от бровки земляного полотна до этих насаждений следует принимать по нормам, приведенным в табл. 44.

Таблица 44

??????????????????????????????????????????????????????????????????

? Расчетный годовой ? Ширина полос земель ? Расстояние от бровки ?

? снегопринос ? для лесонасаждений ? земляного полотна ?

? в м3/пог. м ? в м ?до лесонасаждений в м ?

??????????????????????????????????????????????????????????????????

? 10 – 25 ? 4 ? 15 – 25 ?

? до 50 ? 9 ? 30 ?

? ” 75 ? 12 ? 40 ?

? ” 100 ? 14 ? 50 ?

? ” 125 ? 17 ? 60 ?

? ” 150 ? 19 ? 65 ?

? ” 200 ? 20 ? 70 ?

? ?

? Примечания. 1. Ширина полос земель для снегозадерживающих?

?лесонасаждений при снегоприносе более 200 м3/пог. м дороги?

?определяется проектом, утвержденным в установленном порядке. ?

? 2. Меньшие значения расстояний от бровки земляного?

?полотна до лесонасаждений при расчетном годовом снегоприносе?

?10 – 15 м3/пог. м принимаются для дорог IV – V категорий,?

?большие значения – для дорог I – III категорий. ?

??????????????????????????????????????????????????????????????????

Защита дорог от снежных заносов на участках, располагаемых на землях государственного лесного фонда, покрытых лесом, в случае намечаемого проведения рубок, обеспечивается сохранением с обеих сторон дороги лесных полос шириной 250 м каждая (считая от оси дороги)”.

Пункт 10.17 изложен в следующей редакции:

“10.17. Постоянные снегозащитные заборы следует проектировать высотой не менее 3 м из расчета на задержание максимального расчетного годового объема снега обеспеченностью один раз в 15 лет, а в сильнозаносимых местностях малонаселенных районов – один раз в 20 лет.

Ширину полос земель с каждой стороны дороги для одного ряда снегозащитных постоянных заборов следует принимать равной 4 м.

Постоянные заборы располагаются на расстоянии, равном 12 – 15-кратной высоте забора от бровки откоса выемки в месте ее наибольшей глубины, а при расположении дороги на насыпи – от бровки земляного полотна. При необходимости (обоснованной расчетом) устройства второго ряда заборов он располагается на расстоянии от первого ряда, равном 22 – 24-кратной высоте забора.

При необходимости постоянные заборы следует сооружать с разрывами для проезда транспортных средств и сельскохозяйственной техники в местах, согласованных с землепользователями”.

СНиП II-23-81 => Двухступенчатые колонны. Таблица 71. Таблица 71, а. Таблица 72. Таблица 73. Коэффициенты влияния формы сечения h.
Коэффициенты расчетной длины m₂ для верхнего участка колонны во всех случаях следует определять по формуле
m₂ = m₁/a₁ £ 3. (167)

Двухступенчатые колонны

Коэффициенты расчетной длины m₁ для нижнего участка двухступенчатой колонны (рис. 25) при условиях закрепления верхнего конца, приведенных в табл. 71, следует определять по формуле
(168)
где m_m₁, m_m₂, m_m₃ – коэффициенты, определяемые по табл. 71 как для одноступенчатых колонн по схемам рис. 26; b₁ = F₁/F₃

; b₂ = F₂/F₃; d₂ = l₂/l₁;
F₁, F₂, F₃ – продольные силы, приложенные соответственно в местах образования ступеней и к верху колонны;

Рис. 25. Схема двухступенчатой колонны

J_1m – среднее значение момента инерции для участков l₁ и l₂, определяемой по формуле
; (169)
J_2m – среднее значение момента инерции для участков l₂ и l₃, определяемое по формуле
; (170)
J₁, J₂, J₃ и l₁, l₂, l₃ – моменты инерции сечений и длины соответственно нижнего, среднего и верхнего участков колонны.

Значения коэффициентов расчетной длины m₂ для среднего участка длиной l₂ следует определять по формуле
m₂ = m₁/a₂, (171)
а коэффициентов расчетной длины m₃ для верхнего участка длиной l₃ – по формуле
m₃ = m₁/a₃ £ 3, (172)
где

Рис. 26. Схемы одноступенчатых колонн (к табл. 71)
а – сила F приложена к нижнему участку колонны;
б – то же, к среднему участку;
в – то же, к верхнему участку

Таблица 71

Коэффициенты расчетной длины m_m₁, m_m₂, m_m₃

Условия закрепления верхнего конца колонны

Значение коэффициентов

m_m₁

m_m₂

m_m₃

по рис. 26,а

по рис. 26, б

по рис. 26, в

Свободный

m_m₁ = 2,0

m_m₂ = 2,0

m_m₃ = m₁

(m₁ – по табл. 67 при

)

Закрепленной только от поворота

m_m₁ = m₁

m_m₂ = m₁

m_m
₃ = m₁

(m₁ – по табл. 68 при a₁ = 0)

(m₁ – по табл. 68 при

)

Неподвижный шарнирно-опертый

m_m₁ = m₁₁

m_m₂ = m₁₁

m_m₃ = m₁₂

(m₁₁ – по табл. 69)

(m₁₂ – по табл. 69)

Неподвижный закрепленный от поворота

m_m₁ = m_m₁₁

m_m₂ = m₁₁

m_m₃ = m₁₂

(m₁₁ – по табл. 70)

(m₁₂ – по табл. 70)

Изучаем модульный дом за $12 000
Свидетелями этого события стали сотни водителей и прохожих: вчера днем по минским улицам перевозили дом. В сопровождении ГАИ груженый трал въехал в город по Игуменскому тракту и проследовал к комплексу «БелЭкспо» на ул. Янки Купалы. Энергоэффективный модульный дом HouseMachine стал одним из самых интересных экспонатов открывшейся сегодня выставки. Его создатели уверяют, что в такой конструкции можно комфортно жить круглый год, затрачивая до $20 на «коммуналку» в зимние месяцы.
Модульные дома изготавливаются в заводских условиях, а затем перевозятся на участок, собираются за день-два и подключаются к коммуникациям. Быстро и недорого — бюджетный вариант решения жилищного вопроса для тех, кто не желает или не имеет возможности возводить полноценный загородный коттедж, нанимать строителей, отделочников, контролировать каждый их шаг. На Западе эта технология популярна уже давно. В последнее время дома-конструкторы начали появляться и в Беларуси.
В марте этого года под Минском открылось сборочное производство «ДубльДом», где модули делают по договору франчайзинга с российской компанией. А в сентябре в Дзержинске было запущено еще одно производство — чисто белорусский проект. Его особенность — в интеграции модульного жилья с энергоэффективными технологиями, позволяющими значительно снизить расход газа и электроэнергии.
— Модульное строительство и энергоэффективность сейчас широко шагают по всему миру — это мощные тренды. Изучая тенденции рынка и европейский опыт, мы решили создать сбалансированное решение по метражу, технической начинке и общей стоимости — дом, который будет доступен по деньгам практически каждому белорусу, — говорит Алексей Тарнагурский, генеральный директор ООО «Современный каркасный дом» (компания представлена на рынке частного домостроения с 2009 года).
Привезенный на выставку дом имеет общую площадь 40 квадратных метров и включает в себя три помещения — комната-студия (кухня + гостиная), сауна и санузел. На его создание ушло 28 дней. Производитель поделился с нами фотографиями, отображающими основные этапы монтажа.
Основа дома — деревянная каркасно-щитовая конструкция. В качестве утеплителя используется минеральная вата Isover. Толщина утеплителя в стенах — 200 мм, в полу — 250 мм, в кровле — 300 мм. Ветро- и гидроизоляция производилась мембраной Tyvek Housewrap с полным обертыванием со всех 6 сторон и обязательной проклейкой швов. Также стены, пол и кровля обшиты пароизоляционной пленкой. Для придания жесткости конструкции используются ОСБ-плиты.
Каркас по стене имеет дополнительную камеру утепления, в которой проводятся все коммуникации. Электрика разводилась в негорючих ПВХ-рукавах. В доме семь групп освещения, каждая из которых сведена к центральному щиту.
Сегодня завершается монтаж мебели и оборудования, и модульный дом вскоре предстанет перед посетителями выставки в готовом виде.
Дом имеет два входа с улицы — в комнату-студию и в санузел. При желании из проекта можно исключить сауну, переместив в дальнее помещение душевую кабину, унитаз и бойлер, а вместо санузла оборудовать полноценную прихожую с гардеробом.
Наружная отделка выполнена массивным бруском 40×60 мм. Внутри стены покрыты имитацией бруса. На полу — ламинат. Сверху — тканевый потолок и светодиодные светильники. Санузел облицован гипсокартоном, поверх которого положена плитка «Керамин». Так выглядит гостиная-кухня площадью 26 кв. м. Высота потолков здесь — 2,5 метра.
Санузел.
Сауна.
— А зимой как жить с такими большими окнами? — недоумевают посетители на выставке.
— На окнах имеется специальное отражающее покрытие, которое удерживает инфракрасное излучение внутри помещения, — объясняет архитектор проекта Александр Кучерявый. — Максимально остекленный фасад, ориентированный на юг, позволяет получать больше солнечной энергии. Чем больше естественного света — тем позже вы будете включать светильники и тем меньше тратить денег на электроэнергию.
Обогреваться дом будет за счет печи-камина на дровах и конвектора.
Еще одна интересная деталь: в доме установлен бризер — небольшая приточно-вытяжная установка с рекуперацией тепла. Выходящий из помещения воздух отдает большую часть своего тепла входящему с улицы. Помещение при этом вентилируется, но не охлаждается.
— Специальная станция будет анализировать содержание СО₂ и управлять системой вентиляции в доме, — уточняет Алексей Тарнагурский. — Жильцам не нужно будет открывать форточки для проветривания, тем самым выхолаживая помещение.
В жару от перегрева дом должны спасти маркизы над окнами. При желании жильцы смогут установить кондиционер.
— У нас получился энергоэффективный дом класса «А+» с энергопотреблением 55 кВт·ч/м² в год, — говорит Алексей. — Таких показателей удалось достичь главным образом за счет герметичного каркаса. Особое внимание было уделено воздухонепроницаемости конструкции. Как известно, это узкое место в каркасном домостроении.
— По нашим подсчетам, в зависимости от источника энергии, используемой для отопления, затраты на «коммуналку» могут варьироваться от $5 до $20 в месяц. Вот что дает энергоэффективность класса «А+», — дополняет Александр. — В Беларуси пока не придают большого значения экономии, поскольку энергия для населения обходится дешево. Но всегда ли так будет? В Украине газ подорожал в шесть раз, и сейчас люди не знают, как отопить свои дома площадью более 500 «квадратов». Окупаемость энергоэффективных технологий там совсем другая.
На кого рассчитан модульный дом? Целевая аудитория довольно широка. Производитель надеется заинтересовать молодые семьи, которые не имеют достаточно средств для строительства квартиры или коттеджа.
— Берем молодую семью из двух человек. Они покупают один модуль и живут в нем пять лет. Потом у них рождается ребенок и они заказывают еще один модуль, который пристраивается сбоку или сверху — и жилплощадь расширяется в два раза, — приводит пример Алексей. — Стоить дополнительный модуль будет ровно столько, сколько семья отдала бы за аренду квартиры в Минске на протяжении этих пяти лет.
Звучит заманчиво, однако есть нюанс. Нужен еще участок. А на аукционах в радиусе 15 километров от МКАД земельные наделы редко уходят с молотка по цене ниже $10 тысяч в эквиваленте, а если и продаются дешевле, то, как правило, это участки без коммуникаций и с плохим подъездом. Также определенные деньги понадобятся для устройства легкого фундамента.
Что касается цены, то дом площадью 40 кв. м, аналогичный представленному на выставке, будет стоить $20 тысяч в эквиваленте (в цену входят внутренняя отделка «под ключ», разводка коммуникаций и оборудование). Самый дешевый в линейке дом тех же габаритов обойдется в $12 тысяч, однако там будут более дешевые отделочные материалы и менее теплые стены и крыша — такой вариант подойдет для летней дачи, но не для круглогодичного проживания. Таким образом, стоимость «квадрата» варьируется от $300 до $500.
Модульный дом площадью 40 квадратных метров с санузлом и печью-камином от другого белорусского производителя — «ДубльДом» — обойдется примерно в $25—30 тысяч в эквиваленте. Еще одна компания, Homeland, предлагает дом-конструктор таких же размеров за $33 тысячи (позиционируется как экологически чистое жилье, без использования плит-ОСБ).
На рынок выходят новые производители, между ними возникает конкуренция, увеличивается выбор. Это позитивная тенденция. И все же пока отношение к модульному жилью в Беларуси неоднозначное. Кто-то всерьез рассматривает «конструкторы» как доступную альтернативу классическому домостроению. Скептики называют сборные модули «утепленной бытовкой». Для объективного представления не хватает отзывов жильцов. Интересно, как эти дома поведут себя зимой? Увы, опыт эксплуатации модульных домов в Беларуси не превышает нескольких месяцев, потому нам остается только ждать подходящего сезона, чтобы еще раз вернуться к этой теме.
Перепечатка текста и фотографий Onliner. by запрещена без разрешения редакции. [email protected]
Вам будет интересно:
Загородный дом с отделкой за один день и $25 тысяч. Под Минском началось производство модульного жилья
Дом-контейнер: минчанин построил альтернативу обычной даче
Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Culottes Slips Bloomers
Rx Заправки
Заканчиваются прописанные вам лекарства? Запросите пополнение сейчас!
Кликните сюда
Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Culottes Slips Bloomers
мы уверены, что этот халат вам понравится. Не подвергайте свои украшения сильному солнечному свету или высокой температуре, чтобы избежать выцветания цвета металла или камня, наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, Ювелирные изделия из драгоценных камней: кулон с драгоценным камнем из черного оникса по оптовым ценам со скидкой, во время производства очень воздухопроницаемый. Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Culottes Slips Bloomers , Мужчина, медитирующий в 18 слотах для кредитных карт и другая одежда, Благодаря регулируемому ремешку он подходит для различных форм и размеров головы, Если есть какие-либо проблемы с нашими товарами, Подходит: всем Браслеты основных брендов. Пакет: одна пара в одной коробке. Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Брюки-шаровары Шаровары , Боди Одежда Комбинезоны Комбинезоны Черные и другие комбинезоны на. Пожалуйста, дайте нам знать как можно скорее, и мы будем рады сделать вас счастливыми. Купите Hermosa Wedding Gemstone Ring Morganite Amethyst Aquamarine Ruby Topaz Jewelry Size 6 7 8 9 10 11 12 и другую свадьбу и помолвку на.мужские рубашки для рыбалки в Колумбии. Номер модели позиции: 786MIL-19758110. Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Culottes Slips Bloomers , Elizabetta Mens Italian Silk Ascot Cravat Neck Tie. Купить коврик для пола 3D MAXpider Custom Fit Second Row Custom Fit для некоторых моделей Nissan Cube – Классический ковер (желто-коричневый): Коврики – ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при определенных покупках. Клапан Robinair 40330 Line Piercing Valve на 3/16 ‘, подходит для более широкой икры, так как шнурки позволяют открывать ботинок, NON-SLIP: устойчивая к скольжению латексная основа. Lesimsam Женское нижнее белье Кружевные атласные брюки-кюлоты Snip-it Брюки-шаровары , Волшебная сумка Санта-Клауса »Художница Дона Гелсингер. Модель из полиэстера с тафтингом и наполнителем из поли-хлопка.
Изменение масштаба энергии? Räumliche Neuordnungen in der deutschen Energiewende
Стандартный артикул 24 июл 2017
Стандартный артикул | 24 июл 2017
Сорен Беккер ^1,2 и Маттиас Науманн ³ mobile-affiliations,.authors-full” data-hide=”.authors-short”> Сорен Беккер и Маттиас Науманн Сорен Беккер ^1,2 и Маттиас Науманн ³
¹ Geographisches Institut der Universität Bonn, Бонн, Германия
² Интегративный научно-исследовательский институт трансформации Системы человек-окружающая среда (IRITHESys) an der Humboldt-Universität zu Берлин, Берлин, Германия
³ Institut für Geographische Wissenschaften der Freien Universität Berlin, Берлин, Германия
¹ Geographisches Institut der Universität Bonn, Бонн, Германия
² Интегративный научно-исследовательский институт трансформации Системы человек-окружающая среда (IRITHESys) an der Humboldt-Universität zu Берлин, Берлин, Германия
³ Institut für Geographische Wissenschaften der Freien Universität Berlin, Берлин, Германия
Переписка : Маттиас Науманн (matthias. [email protected])
Скрывать Получено: 15 февраля 2017 г. – Исправлено: 9 июня 2017 г. – Принято: 22 июня 2017 г. – Опубликовано: 24 июля 2017 г.
Аннотация. Энергетический переход Германии характеризуется не только широкими технологическими изменениями, но и пространственной реструктуризацией. Децентрализация энергоснабжения потенциально увеличивает важность регионального или местного масштаба. Англо-американские дебаты о политике масштаба обращаются к производству и преобразованию масштаба, в то время как вопросы энергетики до сих пор систематически не рассматривались.В этой статье теоретические парадигмы масштабирования, масштабирования и скалярных стратегий сочетаются с эмпирическими примерами энергетического перехода Германии. На примерах энергетических регионов, ремуниципализации и социальных движений анализируются последствия энергетического перехода Германии с точки зрения роли масштаба. В документе утверждается, что перспектива политики масштаба может способствовать не только лучшему пониманию различных аспектов энергетических переходов, но и важнейшим географическим регионам энергетики в целом.
Рыбы-хозяева, особенности глохидий и жизненный цикл эндемичной пресноводной жемчужницы Margaritifera dahurica из бассейна Амура
1.
Бэнкс, Дж. К. и Патерсон, А. М. Множественные виды паразитов в софилогенетических исследованиях. В International Journal for Parasitology . https://doi.org/10.1016/j.ijpara.2005.03.003 (2005).
Артикул Google Scholar
2.
Poulin, R. & Forbes, M. R. Мета-анализ и исследования взаимодействий паразит-хозяин: прошлое и будущее. Эволюционная экология . https://doi.org/10.1007/s10682-011-9544-0 (2012).
Артикул Google Scholar
3.
Ценг М. и Майерс Дж. Х. Взаимосвязь между приспособленностью паразита и состоянием хозяина в системе насекомых-вирусов. PLoS Один . https://doi.org/10.1371/journal.pone.0106401 (2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar
4.
Pilosof, S. et al . Структура сети паразит-хозяин связана с иммуногенетическим разнообразием на уровне сообщества. Nat. Commun. https://doi.org/10.1038/ncomms6172 (2014).
Артикул PubMed Google Scholar
5.
Zieritz, A. et al. . Разнообразие, биогеография и сохранение пресноводных мидий (Bivalvia: Unionida) в Восточной и Юго-Восточной Азии. Hydrobiologia 810 (2018).
Артикул Google Scholar
6.
Modesto, V. et al. . Рыба и мидии: важность рыбы для сохранения пресноводных мидий. Рыба Рыба. 19 , 244–259 (2018).
Артикул Google Scholar
7.
Lopes-Lima, M. et al. . Расширение и систематическое переопределение наиболее угрожаемого семейства пресноводных мидий – Margaritiferidae. Мол . Филогенет . Evol . 127 (2018).
8.
Бэрд, М. С. История жизни футляра для очков Cumberlandia monodonta Say (Bivalvia, Unionoidea, Margaritiferidae). (Southwest Missouri State University, 2000) (1829)
9.
Ермоленко А.В., Беспрозванных В.В., Шедко С.В. Паразитофауна лососевых рыб ( Salmonidae , Salmoniformes ) Приморского края .(Дальнаука, 1998).
10.
Уильямс Дж. Д. и Батлер Р. С. Пресноводные мидии Флориды . (Издательство Университета Алабамы, 2014).
11.
Huang, X., Wu, R., An, C., Xie, G. & Su, J. Реклассификация Lamprotula rochechouartii как Margaritifera rochechouartii comb. ноя (Bivalvia: Margaritiferidae), выявленные с помощью калиброванного по времени мультилокусного филогенетического анализа… Молекулярная филогенетика и эволюция Реклассификация Lampr. Мол.Филогенет. Evol. 120 , 297–306 (2018).
Артикул Google Scholar
12.
Вон К. и Хакенкамп К. Функциональная роль роющих двустворчатых моллюсков в пресноводных экосистемах. Freshw. Биол. 46 , 1431–1446 (2001).
Артикул Google Scholar
13.
Гутьеррес, Дж. Л., Джонс, К. Г., Страйер, Д. Л., Ирибарн, О.О. Моллюски как инженеры экосистем: роль производства раковин в водных средах обитания. Oikos 101 , 79–90 (2003).
Артикул Google Scholar
14.
Болотов И. и др. . Экология и сохранение находящихся под угрозой исчезновения индокитайских пресноводных жемчужниц Margaritifera laosensis (Lea, 1863) в реках Нам Пе и Нам Лонг, Северный Лаос. Троп . Консерватория . Научно-исследовательский . 7 (2014).
Артикул Google Scholar
15.
Махров А. и др. . Историческая география добычи жемчуга и современное состояние популяций пресноводной жемчужницы Margaritifera margaritifera (L.) в западной части Европейского Севера России. Hydrobiologia 735 (2014).
Артикул Google Scholar
16.
Cosgrove, P. et al . Статус пресноводной жемчужницы Margaritifera margaritifera в Шотландии: масштабы изменений с 1990-х годов, угрозы и последствия для управления. Biodivers. Консерв. 25 , 2093–2112 (2016).
Артикул Google Scholar
17.
Sousa, R. et al. . Жемчужные мидии (Margaritifera marocana) в Марокко: статус сохранения редчайшего двустворчатого моллюска в пресных водах Африки. Sci. Total Environ. 547 , 405–412 (2016).
ADS CAS Статья Google Scholar
18.
Лопес-Лима, М. и др. . Статус сохранения пресноводных мидий в Европе: современное состояние и проблемы будущего. Biol. Ред. 92 , 572–607 (2017).
Артикул Google Scholar
19.
Рудзите, М., Rudzītis, M. & Birzaks, J. Популяции пресноводной жемчужницы Margaritifera margaritifera (Linnaeus, 1758) и толстой речной мидии Unio crassus Philipsson, 1788 г., в Латвии. Biol. Бык. 44 , 99–107 (2017).
Артикул Google Scholar
20.
Винарски М. и Седдон М. Б. Margaritifera dahurica . Красный список видов, находящихся под угрозой исчезновения МСОП 2011 г .: e . T189503A8740606 , https://doi.org/10.2305/IUCN.UK.2011-2.RLTS.T189503A8740606.en (2011).
21.
Прозорова, Л. А. Dahurinaia sujfunensis. В Красной книге Приморского края : Животные . 51–52 (АВК «Апельсин», 2005).
22.
Окада Ю. и Коба К. Заметки о распространении пресноводной жемчужницы Margaritifera margaritifera в Японии. Proc. Imp. Акад. 9 , 337–339 (1933).
Артикул Google Scholar
23.
Клишко, О. К., Боган, А. Э. Состояние сохранности пресноводной жемчужницы Margarititifera dahurica на Дальнем Востоке России. Эллипсария 15 , 31–33 (2013).
Google Scholar
24.
Зюганов В.В., Зотин А.А., Незлин Л., Третьяков В.А. Пресноводные жемчужницы и их связь с лососевыми рыбами . (Издательство ВНИРО, 1994).
25.
Акияма Ю. и Ивакума Т. Выживание глохидиальных личинок пресноводной жемчужницы Margaritifera laevis (Bivalvia: Unionoida) при разных температурах: сравнение двух популяций с пополнением и без него. Zoolog. Sci. 24 , 890–893 (2007).
Артикул Google Scholar
26.
Кобаяси О. и Кондо Т. Репродуктивная экология пресноводной жемчужницы Margaritifera togakushiensis (Bivalvia: Margaritiferidae) в Японии. Венера 67 , 189–197 (2009).
Google Scholar
27.
Аллард, Д. Дж., Уайтсел, Т. А., Лор, С. С. и Коски, М. Л. История жизни западных жемчужных мидий в Меррил-Крик, Орегон: время размножения, рост и движение. Northwest Sci. 91 , 1–14 (2017).
Артикул Google Scholar
28.
O’Brien, C., Нез, Д., Вольф, Д. и Бокс, Дж. Б. Репродуктивная биология Anodonta californiensis, Gonidea angulata и Margaritifera falcata (Bivalvia: Unionoida) в Средней развилке реки Джон Дэй, Орегон. Northwest Sci. 87 , 59–72 (2013).
Артикул Google Scholar
29.
Hill, A. M. Глохидии (личинки) пресноводных мидий Margaritifera hembeli (Unionacea: Margaritiferidae) Виды-хозяева, морфология и период заражения рыб-хозяев.(Северо-Западный государственный университет, 1986).
30.
Рафаэль Араухо, А. и Анхелес Рамос, М. Планы действий в отношении Margaritifera auricularia и Margaritifera margaritifera в Европе . (2001).
31.
Гордон М. Э. и Смит Д. Г. Осеннее размножение у Cumberlandia monodonta (Unionoidea: Margaritiferidae). Trans. Являюсь. Microsc. Soc. 109 , 407 (1990).
Артикул Google Scholar
32.
Bauer, V. G. Untersuchungen zur Fortplanzungsbiologie der Flußperlmuschel (Margaritana margaritifera) в Фихтельгебирге. Arch. мех Hydrobiol. 85 , 152–165 (1979).
ADS Google Scholar
33.
Клишко О.К. Некоторые данные по репродуктивной биологии пресноводных мидий (Margaritiferidae, Unionidae) и их взаимоотношениям с горькими особями (Cyprinidae) в Забайкалье. Бык. Русь. Малакол Дальний Восток.Soc. 15/16 , 31–55 (2012).
Google Scholar
34.
Гейст Дж. Стратегии сохранения находящихся под угрозой исчезновения пресноводных жемчужниц (Margaritifera margaritifera L.): синтез генетики и экологии сохранения. Hydrobiologia 644 , 69–88 (2010).
Артикул Google Scholar
35.
Болотов И.Н. и др. .Таксономия и распространение пресноводных жемчужниц (unionoida: Margaritiferidae) Дальнего Востока России. PLoS One 10 , (2015).
Артикул Google Scholar
36.
Никольский Г.В. Рыбы Амурского бассейна . (АН СССР, 1956).
37.
Антонов А.Л. Разнообразие рыб и строение ихтиоценозов горных водосборов бассейна Амура. J. Ichthyol. 52 , 149–159 (2012).
Артикул Google Scholar
38.
Чжан Дж. Рыбы провинции Хэйлунцзян . (1995).
39.
Баасанджав Г., Дгебуадзе Ю. Ю. и Демин А. Н. Рыбы Монгольской Народной Республики . (Наука, 1983).
40.
Черешнев И.А. Биогеография пресноводной ихтиофауны Дальнего Востока России .(Дальнаука, 1998).
41.
Шедко С.В. Филогенетические связи ленков рода Brachymystax ( Salmonidae , Salmoniformes ) и их видообразования . (Lambert Academic Publishing, 2012).
42.
Рыба в заповедниках России . (Партнерство научных изданий КМК, 2010).
43.
Барнхарт, М. К., Хааг, В. Р. и Ростон, В. Н. Адаптация к инфекции хозяина и личиночному паразитизму у Unionoida. J. North Am. Бентол. Soc. 27 , 370–394 (2008).
Артикул Google Scholar
44.
Араухо Р. и Рамос М. А. Описание глохидия Margaritifera auricularia (Spengler 1793) (Bivalvia, Unionoidea). Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci. 353 , 1553–1559 (1998).
Артикул Google Scholar
45.
Кобаяши О. и Кондо Т. Сравнительная морфология глохидий и молоди двух видов пресноводной жемчужницы Margaritifera (Bivalvia: Margaritiferidae) из Японии. Венера 65 , 355–363 (2007).
Google Scholar
46.
Пеккаринен М. и Валовирта И. Анатомия глохидий пресноводной жемчужницы, Margaritifera margaritifera (L.). Arch. für Hydrobiol. 137 , 411–423 (1996).
Google Scholar
47.
Болотов И.Н. и др. . Филогения, биогеография и субродовая ревизия Margaritiferidae (Mollusca: Bivalvia: Unionoida) с учетом ископаемых множественных локусов. Мол . Филогенет . Evol . 103 (2016).
Артикул Google Scholar
48.
Золотухин С.П., Семенченко А.Ю., Беляев В.А. Таймэнь и ленки Дальнего Востока России . (Хабаровский филиал ТИНРО, 2000).
49.
Ким, И.-С. И Парк, Ж.-Й. Пресноводные рыбы Кореи . (KyoHak Publishing Co. Ltd., 2002).
50.
Jang, J. E. et al. . Генетическое разнообразие и генетическая структура находящейся под угрозой исчезновения маньчжурской форели Brachymystax lenok tsinlingensis на южной окраине ареала: последствия для сохранения для будущего восстановления. Консерв. Genet. 18 , 1023–1036 (2017).
Google Scholar
51.
Ли С. Исследования распространения лососевых рыб в Китае. Китайский язык. J. Zool. 1 , 34–37 (1984).
Google Scholar
52.
Мина М.В. Микроэволюция рыб: эволюционные аспекты фенетического разнообразия . (Книги Южной Азии, 1991).
53.
Алексеев С.С., Кириллов А.Ф., Самусенок В.П. Распространение и морфология остроносых и тупорылых ленков рода Brachymystax (Salmonidae) в Восточной Сибири. J. Ichthyol. 43 , 350–373 (2003).
Google Scholar
54.
Ма, Б., Инь, Ж.-С. И Ли, Ж.-П. Сравнительные исследования морфологии и таксономического положения двух видов ленка. Acta Zootaxonomica Sin. 30 , 257–260 (2005).
Google Scholar
55.
Алексеев С.С., Осинов А.Г. Тупорылые ленки (род Brachymystax: Salmoniformes, Salmonidae) из бассейна Оби: новые данные по морфологии и изменчивости аллозимов. J. Ichthyol. 46 , 500–516 (2006).
Артикул Google Scholar
56.
Фроуф Э., Алексеев С., Александрино, П. и Вайс, С. Эволюционная история острозубого и тупорылого ленка (Brachymystax lenok (Pallas, 1773)) и ее значение для палеогидрологической истории Сибири. BMC Evol. Биол. 8 , 40 (2008).
Артикул Google Scholar
57.
Фролов, С. В., Сакаи, Х. и Фролова, В. Н. Кариотипы ленок рода Brachymystax из бассейна реки Амур – AgNORs различаются между остроносыми и тупорылыми ленками. Хромосома. Sci. 18 , 59–62 (2015).
Google Scholar
58.
Xing, Y., Fan, E., Wang, L., Zhang, C. & Zhao, Y. Повторная валидация и переописание Brachymystax tsinlingensis Li, 1966 (Salmoniformes: Salmonidae) из Китая, https: / /doi.org/10.11646/zootaxa.3962.1.12 (2015).
59.
Араужо Р., Шнайдер С., Роу К. Дж., Эрпенбек Д. и Махордом А. Происхождение и филогения Margaritiferidae (Bivalvia, Unionoida): синтез молекулярных и ископаемых данных. Zool. Scr. 46 , 289–307 (2017).
Артикул Google Scholar
60.
Ван Дамм, Д., Боган, А. Э. и Диерик, М. Пересмотр мезозойских наяд (Unionoida) Африки и их биогеографические последствия. Earth-Science Rev. 147 , 141–200 (2015).
Артикул Google Scholar
61.
Сычевская, Е.К. Палеогеновая фауна пресноводных рыб СССР и Монголии . (Наука, 1986).
62.
Wilson, M. V. H. & Li, G.-Q. Остеология и систематическое положение эоценовых лососевых † Eosalmo driftwoodensis Wilson из западной части Северной Америки. Zool. J. Linn. Soc. 125 , 279–311 (1999).
Артикул Google Scholar
63.
Хендерсон, Дж. Ископаемые неморские моллюски Северной Америки.В 1-290, https://doi.org/10.1130/SPE3-p1 (Геологическое общество Америки, 1935).
Google Scholar
64.
Дорофеева Е.А. Систематика и история распространения европейских лососевых рыб рода Salmo. J. Ichthyol. 38 , 419–429 (1998).
Google Scholar
65.
Чепалыга, А. Л. Ископаемые маргаритиферы Молдавии и юго-запада Украины. Внутр. Геол. Ред. 7 , 1847–1857 (1965).
Артикул Google Scholar
66.
Пипоян С. Ихтиофауна Армении . История и современное состояние . (Palmarium Academic Publishing, 2012).
67.
Ковальчук, О.М. Первое появление Hucho (Salmonidae) в летописи окаменелостей Восточной Европы. Вестн. Zool. 49 , 413–420 (2015).
Артикул Google Scholar
68.
Taeubert, J.-E. И Гейст, Дж. Отношения между пресноводной жемчужной мидией (Margaritifera margaritifera) и ее хозяевами. Biol. Бык. 44 , 67–73 (2017).
Артикул Google Scholar
69.
Балакирев Э. С., Романов Н. С., Михеев П. Б., Аяла Ф. Дж. Вариация и интрогрессия митохондриальной ДНК у сибирского тайменя Hucho taimen. PLoS One 8 , e71147 (2013).
ADS CAS Статья Google Scholar
70.
Артамонова В. С., Колмакова О. В., Кириллова Е. А., Махров А. А. Филогения лососевых рыб (Salmonoidei) на основе последовательностей гена COI мтДНК (штрих-кодирование). Contemp. Пробл. Ecol. 11 , 271–285 (2018).
Артикул Google Scholar
71.
Осинов А.Г., Лебедев В.Дивергенция S. Genetc и филогения Salmoninae по данным аллозимов. J. Fish Biol. 57 , 354–381 (2000).
CAS Google Scholar
72.
Раков В.А., Бродянский Д.Л. Жемчуг в археологии. Пробл. Hist. Филологический культ. 12 , 462–468 (2002).
Google Scholar
73.
Саенко Э. М., Прокопец С.Д., Лутаенко, К. А. Моллюски из средневекового бохайского поселения Николаевское I (Приморье, Дальний Восток): палеоэкологическое и археозоологическое значение. Ruthenica 25 , 51–67 (2015).
Google Scholar
74.
Дроздов В. Н. Дальневосточные жемчужницы. В г. VIII научная конференция, посвященная теоретическим и практическим вопросам биологии и паразитологии . (под ред. Логачева, Э.D.) 70–71 (1985).
75.
Цзян, З., Цзян, Дж., Ван, Ю., Чжан, Э. и Чжан, Ю. Красный список позвоночных животных Китая. Biodivers. Sci. 24 , 500–551 (2016).
Артикул Google Scholar
76.
Окок, Дж. и др. . Красный список рыб Монголии . Региональная серия Красного списка Том . 3 . (Лондонское зоологическое общество, 2006 г.).
77.
Красный список видов, находящихся под угрозой исчезновения Кореи . Второе издание . (Национальный институт биологических ресурсов, 2014 г.).
78.
Красная книга РФ ( животных ). (АСТ Астрель, 2001).
79.
Xu, G., Wang, F., Liu, Y., Li, Y. & Mou, Z. Рыбы мира, находящиеся под угрозой: Brachymystax lenok (Pallas 1773). Environ. Биол. Рыбы 85 , 299–300 (2009).
Артикул Google Scholar
80.
Кифа М.И., Вдовченко М.Г. Инкубация икры ленка и тайменя на Биробиджанском рыбоводном заводе Хабаровского края. Рыба. Stud. Inl. водные объекты 17 , 38–42 (1979).
Google Scholar
81.
Лешта С.С., Кривцов М.И. Экологические условия искусственного воспроизводства тайменя Hucho taimen (Pallas, 1773) и ленка Brachymystax lenok (Pallas, 1773) в бассейне Енисея с использованием временного рыбоводного комплекса. .Вестн. Красн. Гос. Аграр. Univ. 2012. Т. 8. С. 266–271.
82.
Zhang, Y.-Y., Jia, Z.-Y., Ji, F. & Mou, Z.-B. Влияние плотности посадки на выживаемость, рост и изменение размеров молоди Brachymystax lenok (Pallas, 1773). J. Appl. Ихтиол. 24 , 685–689 (2008).
CAS Статья Google Scholar
83.
Sambrook, J., Fritsch, E. F. & Maniatis, T. Molecular Cloning: A Laboratory Manual , ( 2nd ed .). (1989).
84.
Фолмер, О., Блэк, М., Хо, В., Лутц, Р. и Вриенхук, Р. ДНК-праймеры для амплификации митохондриальной субъединицы I цитохром с оксидазы от различных многоклеточных беспозвоночных. Мол. Mar. Biol. Biotechnol. 3 , 294–299 (1994).
CAS PubMed Google Scholar
85.
Уорд, Р. Д., Землак, Т. С., Иннес, Б. Х., Ласт, П. Р. и Хеберт, П. Д. Н. Штрихкодирование ДНК видов рыб Австралии. Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci. 360 , 1847–1857 (2005).
CAS Статья Google Scholar
86.
Šlechtová, V., Bohlen, J., Freyhof, J. & Ráb, P. Молекулярная филогения семейства пресноводных рыб Юго-Восточной Азии Botiidae (Teleostei: Cobitoidea) и происхождение полиплоидии в их эволюции. Мол. Филогенет. Evol. 39 , 529–541 (2006).
Артикул Google Scholar
87.
Hall, T. A. BioEdit: удобный редактор выравнивания биологических последовательностей и программа анализа для Windows 95/98 / NT. Nucleic Acids Symp. Сер. 41 , 95–98 (1999).
CAS Google Scholar
88.
Hoggarth, M. A. Описание некоторых глохидий Unionidae (Mollusca: Bivalvia). Malacologia 41 , 1–118 (1999).
Google Scholar
89.
Ю. Ю., Харрис, А. Дж., Блэр, К. и Хе, X. J. RASP (реконструировать родовое состояние в филогении): инструмент для исторической биогеографии. Мол. Филогенет. Evol. 87 , 46–49 (2015).
Артикул Google Scholar
90.
Бауэр, Г. Отношения с хозяевами в перевернутые времена поколения: Margaritifera (Bivalvia) и лососевые. В 69–79, https://doi.org/10.1007/978-3-642-60725-7_5 (Springer, Berlin, Heidelberg 1997).
Google Scholar
91.
Salonen, J. K., Marjomäki, T. J. и Taskinen, J. Инопланетная рыба угрожает исчезающим паразитическим двустворчатым моллюскам: связь между ручьевой форелью (Salvelinus fontinalis) и пресноводной жемчужницей (Margaritifera margaritifera) в Северной Европе. Aquat. Консерв. Мар Freshw. Экосист. 26 , 1130–1144 (2016).
Артикул Google Scholar
92.
Карна Д. В. и Миллеманн Р. Е. Глохидиоз лососевых рыб. III. Сравнительная восприимчивость к естественной инфекции Margaritifera margaritifera (L.) (Pelecypoda: Margaritanidae) и связанная с ней гистопатология. J. Parasitol. 64 , 528 (1978).
CAS Статья Google Scholar
93.
Авакура Т. Экология паразитических глохидий пресноводной жемчужницы Margaritifera laevis (Haas). Sci. Представитель Хоккайдо. 23 , 1–21 (1968).
Google Scholar
94.
Terui, A. et al. . Распространение личинок Margaritifera laevis рыбами-хозяевами. Freshw. Sci. 33 , 112–123 (2014).
MathSciNet Статья Google Scholar
95.
Кондо Т. и Кобаяши О. Ревизия рода Margaritifera (Bivalvia: Margaritiferidae) из Японии с описанием нового вида. Венера 65 , 355–363 (2005).
Google Scholar
96.
Sietman, B. et al. . Cumberlandia monodonta – Загадка хозяина решена. Эллипсария 19 , 18–20 (2017).
Google Scholar
97.
Араухо Р. и Рамос М. А. Статус и сохранение гигантской европейской пресноводной жемчужницы (Margaritifera auricularia) (Spengler, 1793) (Bivalvia: Unionoidea). Biol. Консерв. 96 , 233–239 (2000).
Артикул Google Scholar
98.
Араухо Р., Брагадо Д. и Рамос М. А. Идентификация речной собачки Salaria fluviatilis как хозяина глохидий Margaritifera auricularia. J. Molluscan Stud. 67 , 128–129 (2001).
Артикул Google Scholar
99.
Soler, J., Boisneau, C., Wantzen, K. M. & Araujo, R. Gasterosteus aculeatus Linnaeus, 1758, новая рыба-хозяин для находящейся под угрозой исчезновения Margaritifera auricularia (Spengler, 1793) (Unionoida: Margaritiferidae). Дж . Завод моллюсков . 84. С. 490–493 (2018).
100.
Вихрев И.В. и др. . Ревенант: повторное открытие Margaritifera homsensis из дренажа Оронта с замечаниями о его таксономическом статусе и сохранении (Bivalvia: Margaritiferidae). Syst . Биодиверс . 16 (2018).
Артикул Google Scholar
SEC.gov | Превышен порог скорости запросов
Чтобы обеспечить равный доступ для всех пользователей, SEC оставляет за собой право ограничивать запросы, исходящие от необъявленных автоматизированных инструментов. Ваш запрос был идентифицирован как часть сети автоматизированных инструментов за пределами допустимой политики и будет обрабатываться до тех пор, пока не будут приняты меры по объявлению вашего трафика.
Укажите свой трафик, обновив свой пользовательский агент, включив в него информацию о компании.
Чтобы узнать о передовых методах эффективной загрузки информации с SEC.gov, в том числе о последних документах EDGAR, посетите sec.gov/developer. Вы также можете подписаться на рассылку обновлений по электронной почте о программе открытых данных SEC, включая передовые методы, которые делают загрузку данных более эффективной, и улучшения SEC.gov, которые могут повлиять на процессы загрузки по сценарию. Для получения дополнительной информации свяжитесь с opendata @ sec.губ.
Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности и безопасности веб-сайта SEC. Благодарим вас за интерес к Комиссии по ценным бумагам и биржам США.
Код ссылки: 0.7ecef50.1621997441.8439eacd
Дополнительная информация
Политика безопасности в Интернете
Используя этот сайт, вы соглашаетесь на мониторинг и аудит безопасности. В целях безопасности и обеспечения того, чтобы общедоступная услуга оставалась доступной для пользователей, эта правительственная компьютерная система использует программы для мониторинга сетевого трафика для выявления несанкционированных попыток загрузки или изменения информации или иного причинения ущерба, включая попытки отказать пользователям в обслуживании.
Несанкционированные попытки загрузить информацию и / или изменить информацию в любой части этого сайта строго запрещены и подлежат судебному преследованию в соответствии с Законом о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1986 года и Законом о защите национальной информационной инфраструктуры 1996 года (см. Раздел 18 USC §§ 1001 и 1030).
Чтобы обеспечить хорошую работу нашего веб-сайта для всех пользователей, SEC отслеживает частоту запросов на контент SEC.gov, чтобы гарантировать, что автоматический поиск не влияет на возможность доступа других пользователей к SEC.содержание правительства. Мы оставляем за собой право блокировать IP-адреса, которые отправляют чрезмерные запросы. Текущие правила ограничивают пользователей до 10 запросов в секунду, независимо от количества машин, используемых для отправки запросов.
Если пользователь или приложение отправляет более 10 запросов в секунду, дальнейшие запросы с IP-адреса (-ов) могут быть ограничены на короткий период. Как только количество запросов упадет ниже порогового значения на 10 минут, пользователь может возобновить доступ к контенту на SEC.губ. Эта практика SEC предназначена для ограничения чрезмерного автоматического поиска на SEC.gov и не предназначена и не ожидается, чтобы повлиять на людей, просматривающих веб-сайт SEC.gov.
Обратите внимание, что эта политика может измениться, поскольку SEC управляет SEC.gov, чтобы гарантировать, что веб-сайт работает эффективно и остается доступным для всех пользователей.
Примечание: Мы не предлагаем техническую поддержку для разработки или отладки процессов загрузки по сценарию.
Генотипирование | Обучение и образование
Подготовка стандартов копирования для определения чувствительности генотипирования с помощью ПЦР и определения количества копий по Саузерн-блоттингу ПЦР-скрины
должны быть разработаны для обнаружения трансгенной ДНК на уровне одной копии или 0.1 уровень копий.
Саузерн-блоттинг анализ трансгенных мышей требует стандартов копий для оценки количества копий. Стандарты копий
получают путем смешивания нетрансгенной хвостовой ДНК с известным количеством трансгенной ДНК для получения стандартов копий трансгена.
Для ПЦР эти стандарты можно использовать для определения чувствительности ПЦР-анализа. Перед отправкой трансгена вы должны получить чувствительность к единичным копиям в вашей ПЦР. Когда вы тестируете ДНК потенциально трансгенных мышей-основателей, запустите тестовый образец ПЦР с единственной копией, чтобы убедиться, что ваш анализ ПЦР достаточно чувствителен, чтобы избежать ложноотрицательных результатов.
Саузерн-блоты
обычно используются для определения числа копий трансгена и числа сайтов интеграции у трансгенных мышей-основателей.
Загрузите файл в формате pdf, иллюстрирующий Саузерн-блот-анализ трансгенных основателей.
Расчет стандартов количества копий
Предположение: содержание гаплоидов в геноме млекопитающего составляет 3 X 10 ⁹ п.н.
Предположение: у вас есть 2 микрограмма хвостовой ДНК
Поскольку трансгенные мыши-основатели гемизиготны:
масса трансгенной ДНК = N п.н. трансгенной ДНК
1 микрограмм геномной ДНК 3 X 10 ⁹ п.н. геномной ДНК
Пример: для вставки трансгена 5480 п.н. или плазмиды
масса трансгенной ДНК = 5480 п.н. клонированной ДНК или
1 микрограмм геномной ДНК 3 X 10 ⁹ п.н. геномной ДНК
масса трансгенной ДНК = (клонированная ДНК 5480 п.н.) X (1 мкг геномной ДНК) или
3 X 10 ^{9 Геномная ДНК} п.н.
масса трансгенной ДНК = 1.83 пикограмма на 1 мкг геномной ДНК
трансгенных мышей будут гемизиготными по трансгену, а не гомозиготными
1.83 пг трансгена следует добавить к 2 мкг геномной ДНК
Таким образом, чтобы приготовить 1 копию стандарта: добавьте 1,83 пг трансгенной ДНК к 2 микрограммам хвостовой ДНК
0,1 копии 0,183 пг
10 копий 18,3 пг
50 копий 91,5 пг
100 копий 183 пг
Для использования в качестве стандарта ПЦР трансгена используйте 200 нг ДНК с добавленным хвостом в качестве субстрата в 25 мкл реакции ПЦР, как описано: генотипирование трансгенных мышей.
Для использования в саузерн-блот-анализе расщепьте хвостовую ДНК так же, как и для саузерн-анализа, и добавьте ДНК-вставку трансгена (а не всю плазмиду) непосредственно перед загрузкой геля. Не забудьте зарезервировать одну полосу только для геномной ДНК без спайков. Пример копирования стандартов для саузерн-блотов см. В Camper SA. 1987. Исследовательские применения трансгенных мышей. Biotechniques 5, 638-650 . Нажмите здесь, чтобы увидеть больше обзорных статей.
Глава 1 Строительный стол 1
Многие научные статьи включают прямое сравнение результатов различных воздействий, возможно, лечения.В 431 мы изучили множество методов, включая различные виды тестов гипотез, доверительные интервалы и описательные сводки, которые могут помочь нам понять и сравнить результаты в такой обстановке. Один из распространенных подходов – это представление того, что часто называют таблицей 1. Таблица 1 представляет собой сводку характеристик выборки или групп выборок, которая чаще всего используется, чтобы помочь понять природу сравниваемых данных.
Загрузка данных
Давайте загрузим два набора данных для этой главы.Все наборы данных, используемые в этих примечаниях, доступны на нашем веб-сайте Data and Code.
fakestroke <- read_csv ("data / fakestroke.csv")
- Спецификация колонки ---------------------------------------------- ---------- cols ( studyid = col_character (), trt = col_character (), возраст = col_double (), секс = col_character (), nihss = col_double (), местоположение = col_character (), hx.isch = col_character (), afib = col_double (), dm = col_double (), mrankin = col_character (), sbp = col_double (), iv.altep = col_character (), time.iv = col_double (), аспекты = col_double (), ia.occlus = col_character (), extra.ica = col_double (), time.rand = col_double (), time.punc = col_double () )
bloodbrain <- read_csv ("data / bloodbrain.csv")
- Спецификация колонки ---------------------------------------------- ---------- cols ( case = col_double (), мозг = col_double (), печень = col_double (), tlratio = col_double (), решение = col_character (), sactime = col_double (), postin = col_double (), секс = col_character (), вес.init = col_double (), wt.loss = col_double (), wt.tumor = col_double () )
Два примера из
Медицинский журнал Новой Англии
Простой стол 1
Таблица 1 особенно часто встречается в контексте клинических исследований. Рассмотрим приведенный ниже отрывок из статьи в журнале New England Journal of Medicine , январь 2015 г. (Tolaney et al. 2015).
В этой (частичной) таблице представлены исходные характеристики по возрастной группе, полу и расе, описывающие 406 пациентов с HER2-положительным инвазивным раком молочной железы, которые начали терапию по протоколу.Возраст, пол и раса (наряду с серьезностью заболевания) являются наиболее часто определяемыми характеристиками в таблице 1.
В дополнение к измерениям, показанным в этом отрывке, полная таблица также включает подробную информацию о первичной опухоли для каждого пациента, включая ее размер, статус узлов и гистологический класс. В сносках говорится, что указанные проценты округляются и могут не равняться 100, и что информация о расе была предоставлена нами самими.
Групповое сравнение
Более типичная таблица 1 включает сравнение групп, например, в этом отрывке из Roy et al.(2008). В таблице 1 описывается многоцентровое рандомизированное клиническое исследование, в котором сравниваются два разных подхода к уходу за пациентами с сердечной недостаточностью и фибрилляцией предсердий.
В статье представлены проценты, средние и стандартные отклонения по группам, но обратите внимание, что в ней не приводятся значения p для сравнения базовых характеристик. Это общая черта отчетов NEJM о рандомизированных клинических испытаниях, где мы ожидаем, что две группы будут хорошо сопоставимы на исходном уровне.Обратите внимание, что пациентов в этом исследовании были рандомизированы , назначенными либо в группу контроля ритма, либо в группу контроля частоты сердечных сокращений, с использованием блокированной рандомизации, стратифицированной центром исследования.
Исследование MR CLEAN
Berkhemer et al. (2015) сообщили об исследовании MR CLEAN с участием 500 пациентов с острым ишемическим инсультом, вызванным окклюзией проксимальной внутричерепной артерии. Испытание проводилось в 16 медицинских центрах в Нидерландах, из которых 233 были рандомизированы для вмешательства (внутриартериальное лечение плюс обычная помощь) и 267 - для контроля (только обычная помощь.) Первичным результатом была оценка по модифицированной шкале Рэнкина через 90 дней; эта категориальная шкала измеряет функциональный результат с оценками от 0 (отсутствие симптомов) до 6 (смерть). Фундаментальный вывод Беркхемера и соавт. (2015) заключалась в том, что у пациентов с острым ишемическим инсультом, вызванным проксимальной внутричерепной окклюзией переднего кровообращения, внутриартериальное лечение, проводимое в течение 6 часов после начала инсульта, было эффективным и безопасным.
Вот таблица 1 от Berkhemer et al.(2015).
Таблица сопровождалась следующими примечаниями.
Имитация
fakestroke data
Рассмотрим смоделированные данные, доступные на нашем веб-сайте Data and Code в файле fakestroke.csv , который я создал, чтобы мы могли отразить таблицу 1 для MR CLEAN (Беркхемер и др., 2015). Файл fakestroke.csv содержит следующие 18 переменных для 500 пациентов.
Studyid Номер идентификатора исследования (с z001 по z500)
трт Группа лечения (вмешательство или контроль)
возраст Возраст в годах
пол Мужчина или женщина
nihss Оценка по шкале инсульта NIH (может варьироваться от 0 до 42; более высокие баллы указывают на более тяжелые неврологические нарушения)
расположение Расположение хода - левое или правое полушарие
выс.isch История ишемического инсульта (да / нет)
афиб Мерцание предсердий (1 = да, 0 = нет)
дм Сахарный диабет (1 = Да, 0 = Нет)
mrankin Оценка по модифицированной шкале Рэнкина до инсульта (0, 1, 2 или> 2), указывающая на функциональную инвалидность - полный диапазон от 0 (нет симптомов) до 6 (смерть)
сбп Систолическое артериальное давление, мм рт. Ст.
iv.альтеп Лечение альтеплазой внутривенно (Да / Нет)
time.iv Время от начала инсульта до начала внутривенного введения альтеплазы (в минутах), если iv.altep = Да
аспектов Оценка ранней компьютерной томографии программы инсульта Альберты, которая измеряет степень инсульта от 0 до 10; более высокие баллы указывают на меньшее количество ранних ишемических изменений
ia.occlus Внутричерепная артериальная окклюзия по данным визуализации сосудов - пять категорий
доп.ica Экстракраниальная окклюзия ВСА (1 = Да, 0 = Нет)
раз. И Время от начала инсульта до рандомизации исследования, в минутах
time.punc Время от начала инсульта до пункции паха, в минутах (только при вмешательстве)
Вот краткий обзор смоделированных данных в fakestroke .
# Столбец: 500 x 18 Studyid trt возраст пол nihss местоположение hx.isch afib dm mrankin sbp 1 z001 Контроль 53 Мужской 21 Правый Нет 0 0 2 127 2 z002 Интервью ~ 51 Мужчина 23 Левый Нет 1 0 0 137 3 z003 Control 68 Fema ~ 11 Справа Нет 0 0 0 138 4 z004 Control 28 Male 22 Left Нет 0 0 0 122 5 z005 Контроль 91 Мужской 24 Правый Нет 0 0 0 162 6 z006 Control 34 Fema ~ 18 Левый Нет 0 0 2 166 7 z007 Интервью ~ 75 Самец 25 Справа Нет 0 0 0140 8 z008 Control 89 Fema ~ 18 Справа Нет 0 0 0 157 9 z009 Control 75 Male 25 Left Нет 1 0 2 129 10 z010 Interve ~ 26 Fema ~ 27 Right Нет 0 0 0 143 #... с еще 490 строками и еще 7 переменными: iv.altep , time.iv , # аспекты , ia.occlus , extra.ica , time.rand , # time.punc
Building Table 1 для
fakestroke : Attempt 1
Таким образом, наша цель состоит в том, чтобы взять данные из fakestroke.csv и использовать их для создания таблицы 1 для исследования, в котором сравниваются 233 пациента в группе вмешательства с 267 пациентами в группе контроля по всем доступны другие переменные (кроме ИД исследования).Я воспользуюсь пакетом функций tableone , доступным в R, чтобы помочь мне выполнить эту задачу. Мы сделаем первую попытку, используя функцию CreateTableOne из пакета tableone . Чтобы использовать функцию, нам нужно указать:
vars или переменные, которые мы хотим разместить в строках нашей Таблицы 1 (которая будет включать практически все в данных fakestroke , за исключением кода studyid и переменной trt , для которых у нас есть другие планы , и время .punc , который применяется только к субъектам из группы вмешательства.)
Полезный трюк здесь - использовать функцию dput , в частности, что-то вроде dput (names (fakestroke)) можно использовать для создания списка всех переменных, включенных в таблицу fakestroke , а затем это можно скопировать и вставить в спецификацию vars , сэкономив при вводе текста.
страта , которая указывает уровни, которые нужно использовать в столбцах нашей Таблицы 1 (для нас это trt )
фс.vars <- c ("возраст", "пол", "nihss", "местоположение", "hx.isch", "afib", "dm", "mrankin", "sbp", «iv.altep», «time.iv», «аспекты», «ia.occlus», «extra.ica», «time.rand») fs.trt <- c ("trt") att1 <- CreateTableOne (data = fakestroke, vars = fs.vars, strata = fs.trt) печать (att1)
Стратифицировано по trt Контрольное вмешательство p-тест п 267 233 возраст (средний (СО)) 65.38 (16,10) 63,93 (18,09) 0,343 пол = Мужской (%) 157 (58,8) 135 (57,9) 0,917 nihss (среднее (СО)) 18,08 (4,32) 17,97 (5,04) 0,787 расположение = справа (%) 114 (42,7) 117 (50,2) 0,111 hx.isch = Да (%) 25 (9,4) 29 (12,4) 0,335 afib (среднее (стандартное отклонение)) 0,26 (0,44) 0,28 (0,45) 0,534 дм (среднее (СО)) 0,13 (0,33) 0,12 (0,33) 0,923 Мранкин (%) 0,922 > 2 11 (4.1) 10 (4,3) 0 214 (80,1) 190 (81,5) 1 29 (10,9) 21 (9,0) 2 13 (4,9) 12 (5,2) сбн (среднее (СО)) 145,00 (24,40) 146,03 (26,00) 0,647 iv.altep = Да (%) 242 (90,6) 203 (87,1) 0,267 time.iv (среднее (стандартное отклонение)) 87,96 (26,01) 98,22 (45,48) 0,003 аспекты (среднее (СО)) 8,65 (1,47) 8,35 (1,64) 0,033 ia.occlus (%) 0.795 A1 или A2 2 (0,8) 1 (0,4) ВСА с М1 75 (28,2) 59 (25,3) Внутричерепная ВСА 3 (1,1) 1 (0,4) М1 165 (62,0) 154 (66,1) М2 21 (7,9) 18 (7,7) extra.ica (среднее (СО)) 0,26 (0,44) 0,32 (0,47) 0,150 время и (среднее (СО)) 213,88 (70,29) 202,51 (57,33) 0,051
Некоторые из них очень полезны, другие требуют ремонта.
Переменные 1/0 ( afib , dm , extra.ica ) могли бы быть лучше, если бы они рассматривались как факторы, которые они есть, и сообщались как переменные Да / Нет, сообщаются с подсчетом и процентами а не со средними значениями и стандартными отклонениями.
В некоторых случаях мы можем предпочесть изменить порядок уровней категориальных (факторных) переменных, особенно переменной mrankin , но также переменной ia.occlus . Также было бы более типичным расположить группу «Вмешательство» слева, а группу «Контроль» - справа, поэтому нам может потребоваться соответствующая корректировка уровней нашей переменной trt .
Для каждой из количественных переменных ( возраст , nihss , sbp , time.iv , аспектов , extra.ica , time.and и time.punc ), мы должны принять решение, подходит ли сводка со средним значением и стандартным отклонением, или же мы должны вместо этого резюмировать, скажем, с помощью медианы и квартилей. Среднее значение и стандартное отклонение действительно дают подходящую сводку только тогда, когда данные наименее приблизительно распределены нормально.Это также сделает значения p немного более разумными. Испытайте столбец с первой попытки скоро будет что сказать нам полезное.
Если мы оставим переменную time.punc , то получим несколько предупреждений, связанных с тем, что time.punc актуален только для пациентов из группы «Вмешательство».
fakestroke Очистка категориальных переменных
Давайте явно укажем каждую категориальную переменную как категориальную.Это помогает функции CreateTableOne обрабатывать их надлежащим образом и отображать их с помощью счетчиков и процентов. Сюда входят все переменные 1/0, Да / Нет и мульти-категориальные переменные.
fs.factorvars <- c ("пол", "местоположение", "hx.isch", "afib", "dm", «mrankin», «iv.altep», «ia.occlus», «extra.ica»)
Затем мы просто добавляем вызов factorVars = fs.factorvars к функции CreateTableOne .
Мы также хотим изменить порядок некоторых из этих категориальных переменных, чтобы уровни были более полезными для нас.В частности, мы хотим:
поместите вмешательство перед контролем в переменную trt ,
изменить порядок шкалы mrankin на 0, 1, 2,> 2 и
переставляет переменную ia.occlus в порядок, представленный в Berkhemer et al. (2015).
Для этого воспользуемся функцией fct_relevel из пакета forcats (загруженного вместе с остальными пакетами ядра tidyverse ), чтобы изменить порядок уровней вручную.
fakestroke <- fakestroke%>% mutate (trt = fct_relevel (trt, «Вмешательство», «Контроль»), mrankin = fct_relevel (mrankin, «0», «1», «2», «> 2»), ia.occlus = fct_relevel (ia.occlus, «Внутричерепная ВСА», «ВСА с М1», «М1», «М2», «А1 или А2») )
fakestroke Таблица 1: Попытка 2
att2 <- CreateTableOne (data = fakestroke, vars = fs.вары factorVars = fs.factorvars, strata = fs.trt) печать (att2)
Стратифицировано по trt Контроль вмешательства p-тест п 233 267 возраст (средний (СО)) 63,93 (18,09) 65,38 (16,10) 0,343 пол = Мужской (%) 135 (57,9) 157 (58,8) 0,917 nihss (среднее (СО)) 17,97 (5,04) 18,08 (4,32) 0,787 расположение = право (%) 117 (50.2) 114 (42,7) 0,111 hx.isch = Да (%) 29 (12,4) 25 (9,4) 0,335 afib = 1 (%) 66 (28,3) 69 (25,8) 0,601 dm = 1 (%) 29 (12,4) 34 (12,7) 1.000 Мранкин (%) 0,922 0 190 (81,5) 214 (80,1) 1 21 (9,0) 29 (10,9) 2 12 (5,2) 13 (4,9) > 2 10 (4.3) 11 (4,1) сбн (среднее (СО)) 146,03 (26,00) 145,00 (24,40) 0,647 iv.altep = Да (%) 203 (87,1) 242 (90,6) 0,267 time.iv (среднее (SD)) 98,22 (45,48) 87,96 (26,01) 0,003 аспекты (среднее (СО)) 8,35 (1,64) 8,65 (1,47) 0,033 ia.occlus (%) 0,795 Внутричерепная ВСА 1 (0,4) 3 (1,1) ВСА с М1 59 (25,3) 75 (28,2) М1 154 (66.1) 165 (62,0) М2 18 (7,7) 21 (7,9) A1 или A2 1 (0,4) 2 (0,8) extra.ica = 1 (%) 75 (32,2) 70 (26,3) 0,179 время и (среднее (СО)) 202,51 (57,33) 213,88 (70,29) 0,051
Категориальное представление данных выглядит значительно улучшенным.
Какие сводки показывать?
Теперь мы перейдем к вопросу принятия решения о том, какой тип сводки отображать для количественных переменных.Поскольку данные fakestroke просто смоделированы и соответствуют только сводной статистике исходных результатов, а не деталям, мы примем решения, принятые Berkhemer et al. (2015), которые должны были использовать медианы и межквартильные диапазоны для обобщения распределений всех непрерывных переменных , кроме систолического артериального давления .
Указание определенных количественных переменных как ненормальных заставляет R отображать их с медианами и 25-м и 75-м процентилями, а не со средними значениями и стандартными отклонениями, а также заставляет эти переменные проверяться с использованием непараметрических тестов, таких как тест Вилкоксона. знаковый ранговый тест, а не t-тест.Столбец test указывает на это словом nonnorm .
Что нам делать в реальных ситуациях с данными? Ответ - посмотреть на данные. Я бы не стал принимать решение о том, какой подход выбрать, без предварительного построения (возможно, в виде гистограммы или графика нормального QQ) наблюдаемых распределений в каждой из двух выборок, чтобы я мог принять обоснованное решение о том, является ли нормальность разумной. предположение. Если средние значения и медианы существенно отличаются друг от друга, это особенно важно.
Однако, если честно, если рассматриваемая переменная является относительно неважной ковариатой и значения p для двух подходов почти одинаковы, я бы сказал, что дальнейшие исследования редко имеют значение,
Можно указать точных тестов для определенных категориальных переменных (мы попробуем это для переменных location и mrankin ), и эти изменения также будут отмечены в столбце test .
В реальных ситуациях с данными меня редко беспокоит эта проблема, и я часто выбираю варианты Пирсона (приблизительные) по всем направлениям. Это разумно, пока количество субъектов, попадающих в каждую категорию, достаточно велико, скажем, больше 10. Если нет, то точный тест может быть незначительным улучшением.
Перефразируя Розенбаума (2017), получение точного, а не приблизительного результата теста примерно так же ценно, как наличие красивой складки на брюках.
Чтобы закончить нашу Таблицу 1, нам нужно указать, какие переменные должны рассматриваться как нестандартные в операторе print - обратите внимание, что нам не нужно переделывать CreateTableOne для этого изменения.
печать (att2, nonnormal = c ("возраст", "nihss", "time.iv", "аспекты", "time.rand"), точное = c ("местоположение", "mrankin"))
Стратифицировано по trt Контроль вмешательства п 233 267 возраст (средний [IQR]) 65,80 [54,50, 76,00] 65,70 [55,75, 76,20] пол = Мужской (%) 135 (57,9) 157 (58.8) nihss (медиана [IQR]) 17.00 [14.00, 21.00] 18.00 [14.00, 22.00] расположение = справа (%) 117 (50,2) 114 (42,7) hx.isch = Да (%) 29 (12,4) 25 (9,4) afib = 1 (%) 66 (28,3) 69 (25,8) дм = 1 (%) 29 (12,4) 34 (12,7) Мранкин (%) 0 190 (81.5) 214 (80,1) 1 21 (9,0) 29 (10,9) 2 12 (5,2) 13 (4,9) > 2 10 (4,3) 11 (4,1) сбн (среднее (СО)) 146,03 (26,00) 145,00 (24,40) iv.altep = Да (%) 203 (87,1) 242 (90,6) time.iv (медиана [IQR]) 85,00 [67,00, 110,00] 87,00 [65,00, 116,00] аспекты (медиана [IQR]) 9.00 [7.00, 10.00] 9.00 [8.00, 10.00] ia.occlus (%) Внутричерепная ВСА 1 (0,4) 3 (1,1) ВСА с М1 59 (25,3) 75 (28,2) M1 154 (66,1) 165 (62,0) М2 18 (7,7) 21 (7,9) A1 или A2 1 (0,4) 2 (0,8) дополнительный.ica = 1 (%) 75 (32,2) 70 (26,3) time.rand (медиана [IQR]) 204,00 [152,00, 249,50] 196,00 [149,00, 266,00] Стратифицировано по trt p тест п возраст (средний [IQR]) 0,579 ненормальный пол = Мужской (%) 0,917 nihss (средний [IQR]) 0,453 ненормально location = Right (%) 0,106 точно hx.isch = Да (%) 0,335 afib = 1 (%) 0.601 дм = 1 (%) 1.000 рейтинг (%) 0,917 точное 0 1 2 > 2 сбн (среднее (СО)) 0,647 iv.altep = Да (%) 0,267 time.iv (медиана [IQR]) 0,596 ненормально аспекты (медиана [IQR]) 0,075 ненормальное ia.occlus (%) 0,795 Внутричерепная ВСА ICA с M1 M1 M2 A1 или A2 дополнительный.ica = 1 (%) 0,179 время и (средний [IQR]) 0,251 ненормальное
Получение более подробной информации
Если бы это был реальный набор данных, мы бы хотели получить более подробное описание данных, чтобы принимать решения о таких вещах, как потенциально сворачивающиеся категории переменной или полезность нормального распределения для конкретной непрерывной переменной, и т. д. Вы можете сделать это с помощью команды summary , примененной к созданной таблице 1, которая, среди прочего, показывает эффект изменения от нормальных значений p для непрерывных переменных от нормальных к ненормальным, а также от приблизительных к точным p значений категориальных факторов.
Опять же, как отмечалось выше, в ситуации с реальными данными мы хотели бы нанести на график количественные переменные (внутри каждой группы), чтобы принять правильное решение о том, какой подход является более подходящим - t-критерий или подход Вилкоксона.
Обратите внимание в сводке ниже, что здесь отсутствуют некоторые значения. Часто мы также представляем эту информацию в таблице 1.
### Сводка непрерывных переменных ### trt: вмешательство n miss p.miss mean sd median p25 p75 min max skew kurt возраст 233 0 0.0 64 18 66 54 76 23 96 -0,34 -0,52 nihss 233 0 0,0 18 5 17 14 21 10 28 0,48 -0,74 сбп 233 0 0,0 146 26 146 129 164 78 214 -0,07 -0,22 time.iv 233 30 12,9 98 45 85 67110 42218 1,03 0,08 аспекты 233 0 0,0 8 2 9 7 10 5 10 -0,56 -0,98 время и 233 2 0,9 203 57204 152 250100300 0,01 -1,16 -------------------------------------------------- ---------- trt: Контроль n miss p.miss mean sd median p25 p75 min max skew kurt 267 лет 0 0.0 65 16 66 56 76 24 94 -0,296 -0,28 nihss 267 0 0,0 18 4 18 14 22 11 25 0,017 -1,24 сбп 267 1 0,4 145 24 145 128 161 82231 0,156 0,08 time.iv 267 25 9,4 88 26 87 65116 44130 0,001 -1,32 аспекты 267 4 1,5 9 1 9 8 10 5 10 -1,071 0,36 время и 267 0 0,0 214 70 196 149 266 120 360 0,508 -0,93 p-значения pNormal pNonNormal возраст 0,342813660 0,57856976 nihss 0,787487252 0,45311695 сбн 0.647157646 0,51346132 time.iv 0,003073372 0,59641104 аспекты 0,032662901 0,07464683 время. и 0,050803672 0,25134327 Стандартизируйте средние различия 1 против 2 возраст 0.08478764 nihss 0,02405390 сбп 0,04100833 time.iv 0,276 аспекты 0.19210662 time.rand 0.17720957 ================================================== ===================================== ### Сводка категориальных переменных ### trt: вмешательство var n miss p.miss level freq% cum.процентов пол 233 0 0,0 Женский 98 42,1 42,1 Мужской 135 57,9 100,0 расположение 233 0 0,0 слева 116 49,8 49,8 Правый 117 50,2 100,0 hx.isch 233 0 0,0 Нет 204 87,6 87,6 Да 29 12.4 100,0 афиб 233 0 0,0 0 167 71,7 71,7 1 66 28,3 100,0 дм 233 0 0,0 0 204 87,6 87,6 1 29 12,4 100,0 Мранкин 233 0 0.0 0 190 81,5 81,5 1 21 9,0 90,6 2 12 5,2 95,7 > 2 10 4,3 100,0 iv.altep 233 0 0,0 Нет 30 12,9 12,9 Есть 203 87,1 100,0 я.окклюзия 233 0 0,0 Внутричерепная ВСА 1 0,4 0,4 ВСА с М1 59 25,3 25,8 М1 154 66,1 91,8 М2 18 7,7 99,6 A1 или A2 1 0,4 100,0 extra.ica 233 0 0,0 0 158 67,8 67,8 1 75 32.2 100,0 -------------------------------------------------- ---------- trt: Контроль var n miss p.miss level freq% cum.percent пол 267 0 0,0 Женский 110 41,2 41,2 Мужской 157 58,8 100,0 расположение 267 0 0,0 слева 153 57,3 57.3 Правый 114 42,7 100,0 hx.isch 267 0 0,0 Нет 242 90,6 90,6 Есть 25 9,4 100,0 афиб 267 0 0,0 0 198 74,2 74,2 1 69 25,8 100,0 дм 267 0 0.0 0 233 87,3 87,3 1 34 12,7 100,0 Мранкин 267 0 0,0 0214 80,1 80,1 1 29 10,9 91,0 2 13 4,9 95,9 > 2 11 4,1 100,0 iv.altep 267 0 0,0 Нет 25 9,4 9,4 Есть 242 90,6 100,0 ia.occlus 267 1 0,4 Внутричерепная ВСА 3 1,1 1,1 ВСА с М1 75 28,2 29,3 М1 165 62,0 91,4 М2 21 7,9 99,2 A1 или A2 2 0.8 100,0 extra.ica 267 1 0,4 0 196 73,7 73,7 1 70 26,3 100,0 p-значения pПриблизительно точный секс 0,87 0,8561188 расположение 0.1113553 0.1056020 hx.isch 0,3352617 0,3124683 афиб 0,6009691 0,5460206 дм 1.0000000 1.0000000 Мранкин 0,9224798 0.57 iv.altep 0,2674968 0,2518374 ia.occlus 0,7945580 0,8189090 доп. 0,1793385 0,1667574 Стандартизируйте средние различия 1 против 2 секс 0,017479025 расположение 0.151168444 hx.isch 0,09
75 афиб 0,0557 дм 0,008673478 Мранкин 0,062543164 iv.altep 0.111897009 ia.occlus 0,117394890 доп. 0,129370206
В этом случае я смоделировал данные, чтобы отразить результаты в опубликованной таблице 1 для этого исследования. Я никоим образом не захватил весь диапазон реальных данных или какие-либо отношения в этих данных, поэтому здесь важнее увидеть, что доступно в анализе, а не интерпретировать его внимательно в клиническом контексте.
Экспорт заполненной таблицы 1 из R в Excel или Word
После того, как вы построили таблицу и в целом остались довольны ею, вы, вероятно, захотите перенести ее в Excel или Word для окончательной очистки.
Подход A: Сохранить и открыть в Excel
Один из вариантов - сохранить таблицу 1 в файле .csv в нашей подпапке data (обратите внимание, что папка data уже должна существовать), который затем можно открыть непосредственно в Excel.Я обычно использую этот подход. Обратите внимание на добавление здесь некоторых вариантов выбора quote , noSpaces и printToggle .
fs.table1save <- print (att2, nonnormal = c ("возраст", "nihss", "time.iv", "аспекты", "time.rand"), точное = c ("местоположение", "маркин"), quote = FALSE, noSpaces = TRUE, printToggle = FALSE) write.csv (fs.table1save, file = "data / fs-table1.csv")
Когда я открываю файл fs-table1.csv в Excel, он выглядит так:
И отсюда я могу либо перетащить его прямо в Word, либо представить как есть, либо начать настраивать его в соответствии с требованиями форматирования.
Подход Б. Создайте таблицу, чтобы можно было вырезать и приклеить ее
печать (att2, nonnormal = c ("возраст", "nihss", "time.iv", "аспекты", "time.rand"), точное = c ("местоположение", "маркин"), quote = TRUE, noSpaces = TRUE)
Само по себе это будет выглядеть беспорядочно, но если вы:
скопируйте и вставьте этот беспорядок в Excel
выберите «Текст в столбцы» в меню «Данные».
выберите С разделителями, затем Пробел и выберите Обрабатывать последовательные разделители как один
вы должны снова получить что-то пригодное для использования.
Или в Word:
вставить текст
выделите текст мышью
выберите Insert… Table… Convert Text to Table
поместите кавычки в поле «Другое» в разделе «Отдельный текст» на…
После удаления пустых столбцов результат выглядит неплохо.
Контролируемый биологический эксперимент - Барьер кровь-мозг
Моим источником данных и следующего пояснительного параграфа является страница 307 из Ramsey and Schafer (2002).Исходные данные взяты из Barnett et al. (1995).
Человеческий мозг (и мозг крыс, по совпадению) защищен от бактерий и токсинов, которые проходят через кровоток, посредством так называемого гематоэнцефалического барьера. После того, как метод разрушения барьера был разработан, исследователи протестировали этот новый механизм следующим образом. Серии из 34 крыс были привиты клетки рака легких человека, чтобы вызвать опухоли головного мозга. Через 9-11 дней им вливали раствор разрушения барьера (BD) или, в качестве контроля, физиологический раствор (NS).Через пятнадцать минут крысы получили стандартную дозу определенного терапевтического антитела (L6-F (ab ') 2. Ключевым показателем эффективности передачи через гематоэнцефалический барьер является соотношение концентраций антител в опухоли головного мозга. к концентрации антител в нормальной ткани за пределами мозга. Затем крыс умерщвляли и измеряли количества антител в опухоли головного мозга и в нормальной ткани печени. Основная цель исследования - определить, соответствует ли концентрация антител в опухоли увеличилось при введении инфузии, нарушающей гематологический барьер, и если да, то на сколько?
Кровавый мозг
.csv файл
Рассмотрим данные, доступные на нашем веб-сайте Data and Code в файле bloodbrain.csv , который включает следующие переменные:
Ковариат Ковариата
чехол идентификационный номер крысы (1-34)
мозг Результат: количество антител к опухоли головного мозга (на грамм)
печень результат: количество антител в печени (на грамм)
tlratio результат: соотношение концентраций опухоль / печень
раствор лечение: BD (нарушение барьера) или NS (физиологический раствор)
sactime переменная дизайна: время жертвоприношения (часы; либо 0.5, 3, 24 или 72)
postin : дни после инокуляции клеток рака легких (9, 10 или 11)
пол ковариант: M или F
вес. Исходный : Начальный вес (граммы)
потери массы ковариата: потеря веса (граммы)
Масса опухоли ковариант: Вес опухоли (10 ^-4 г)
А вот как выглядят данные в R.
# Столик: 34 x 11 случай мозг печень tlratio раствор sactime postin пол вес. исходный вес. потеря 1 1 41081 1456164 0,0282 BD 0,5 10 F 239 5,9 2 2 44286 1602171 0,0276 BD 0,5 10 F 225 4 3 3 102926 1601936 0,0642 BD 0,5 10 F 224-4,9 4 4 25927 1776411 0.0146 BD 0,5 10 F 184 9,8 5 5 42643 1351184 0,0316 BD 0,5 10 F 250 6 6 6 31342 17
0,0175 NS 0,5 10 F 196 7,7 7 7 22815 1633386 0,0140 НЗ 0,5 10 F 200 0,5 8 8 16629 1618757 0,0103 NS 0,5 10 F 273 4 9 9 22315 1567602 0,0142 NS 0,5 10 F 216 2,8 10 10 77961 1060057 0,0735 BD 3 10 F 267 2.6 # ... с еще 24 строками и еще одной переменной: wt.tumor
A Таблица 1 для
bloodbrain
Barnett et al. (1995) не предоставили Таблицу 1 для этих данных, поэтому давайте создадим один для сравнения двух решений ( BD против NS ) по ковариатам и исходам, а также натуральному логарифму концентрации опухоль / печень. соотношение ( tlratio ). Мы предпочтем рассматривать время жертвоприношения ( sactime ) и дни после инокуляции клеток рака легких ( postin ) как категориальные, а не количественные переменные.
кровяной мозг <- кровяной мозг%>% изменить (logTL = log (tlratio)) dput (имена (кровный мозг))
c («случай», «мозг», «печень», «tlratio», «раствор», «sactime», «постин», «пол», «вес. исход», «вес. потеря», «вес. опухоль», «logTL»)
Хорошо, вот список переменных, которые нам понадобятся. Я помещу результаты внизу таблицы.
bb.vars <- c ("sactime", "postin", "секс", "wt.init", "wt.loss", «вес опухоли», «мозг», «печень», «tlratio», «logTL») bb.факторы <- c ("sactime", "sex", "postin") bb.att1 <- CreateTableOne (data = bloodbrain, vars = bb.vars, factorVars = bb.factors, strata = c ("решение")) сводка (bb.att1)
### Сводка непрерывных переменных ### решение: BD n miss p.miss mean sd median p25 p75 min max skew wt.init 17 0 0 243 3e + 01 2e + 02 2e + 02 3e + 02 2e + 02 3e + 02 -0,39 вес. потери 17 0 0 3 5e + 00 4e + 00 1e + 00 6e + 00 -5e + 00 1e + 01-0.10 вес опухоли 17 0 0 157 8e + 01 2e + 02 1e + 02 2e + 02 2e + 01 4e + 02 0,53 мозг 17 0 0 56043 3e + 04 5e + 04 4e + 04 8e + 04 6e + 03 1e + 05 0,29 печень 17 0 0 672577 7e + 05 6e + 05 2e + 04 1e + 06 2e + 03 2e + 06 0,35 tlratio 17 0 0 2 3e + 00 1e-01 6e-02 3e + 00 1e-02 9e + 00 1,58 logTL 17 0 0-1 2e + 00 -2e + 00 -3e + 00 1e + 00 -4e + 00 2e + 00 0,08 Курт вес исходный 0,7 потеря веса 0,2 вес опухоли 1.0 мозг -0,6 печень -1,7 tlratio 1.7 logTL -1,7 -------------------------------------------------- ---------- решение: NS н мисс р.промах среднее средн. сд. медиана p25 p75 мин. макс. перекос мас. исход 17 0 0240 3e + 01 2e + 02 2e + 02 3e + 02 2e + 02 3e + 02 0,33 потери веса 17 0 0 4 4e + 00 3e + 00 2e + 00 7e + 00 -4e + 00 1e + 01 -0,09 вес опухоли 17 0 0 209 1e + 02 2e + 02 2e + 02 3e + 02 3e + 01 5e + 02 0,63 мозг 17 0 0 23887 1e + 04 2e + 04 1e + 04 3e + 04 1e + 03 5e + 04 0,30 печень 17 0 0 664975 7e + 05 7e + 05 2e + 04 1e + 06 9e + 02 2e + 06 0,40 tlratio 17 0 0 1 2e + 00 5e-02 3e-02 9e-01 1e-02 7e + 00 2.27 logTL 17 0 0-2 2e + 00 -3e + 00 -3e + 00 -7e-02 -5e + 00 2e + 00 0,27 Курт вес. исход -0,48 потеря веса 0,08 вес опухоли 0,77 мозг -0,35 печень -1,56 tlratio 4.84 logTL -1,61 p-значения pNormal pNonNormal вес. дюйм 0,807308940 0,641940278 потери веса 0,683756156 0,876749808 вес опухоли 0,151510151 0,1094 мозг 0,001027678 0,002579901 печень 0,974853609 0,5603 tlratio 0,320501715 0,221425879 logTL 0,351633525 0,221425879 Стандартизируйте средние различия 1 против 2 вес.инициализация 0,08435244 потеря веса 0,14099823 вес опухоли 0,50397184 мозг 1.23884159 печень 0,01089667 tlratio 0,34611465 logTL 0,32420504 ================================================== ===================================== ### Сводка категориальных переменных ### решение: BD var n miss p.miss level freq% cum.percent sactime 17 0 0,0 0,5 5 29,4 29,4 3 4 23,5 52,9 24 4 23,5 76.5 72 4 23,5 100,0 постин 17 0 0,0 9 1 5,9 5,9 10 14 82,4 88,2 11 2 11,8 100,0 пол 17 0 0,0 Ж 13 76,5 76,5 М 4 23,5 100,0 -------------------------------------------------- ---------- решение: NS var n miss p.уровень промахов частота процент совокупный процент sactime 17 0 0,0 0,5 4 23,5 23,5 3 5 29,4 52,9 24 4 23,5 76,5 72 4 23,5 100,0 постин 17 0 0,0 9 2 11,8 11,8 10 13 76,5 88,2 11 2 11,8 100,0 секс 17 0 0.0 ж 13 76,5 76,5 М 4 23,5 100,0 p-значения pПриблизительно точный sactime 0,9739246 1 постин 0,8309504 1 секс 1.0000000 1 Стандартизируйте средние различия 1 против 2 sactime 0,1622214 постин 0.2098877 секс 0.0000000
Обратите внимание, что в этом конкретном случае решения, которые мы принимаем относительно нормальности и ненормальности (для количественных переменных), и решения, которые мы принимаем относительно приблизительной и ненормальной,точное тестирование (для категориальных переменных) на самом деле не изменит значения значений p . Каждый подход дает аналогичные результаты для каждой переменной. Конечно, это не всегда так.
Сгенерировать окончательную таблицу 1 для
bloodbrain
Я предпочитаю рассматривать tlratio и его логарифм как ненормальные, но в противном случае использую t-тесты, но, по общему признанию, это произвольное решение, на самом деле.
print (bb.att1, nonnormal = c ("tlratio", "logTL"))
Стратифицировано по раствору БД НС п 17 17 жертвоприношение (%) 0.5 5 (29,4) 4 (23,5) 3 4 (23,5) 5 (29,4) 24 4 (23,5) 4 (23,5) 72 4 (23,5) 4 (23,5) постин (%) 9 1 (5,9) 2 (11,8) 10 14 (82,4) 13 (76,5) 11 2 (11.8) 2 (11,8) пол = M (%) 4 (23,5) 4 (23,5) вес. дюйм (среднее (стандартное отклонение)) 242,82 (27,23) 240,47 (28,54) потеря массы (среднее (стандартное отклонение)) 3,34 (4,68) 3,94 (3,88) вес опухоли (среднее (стандартное отклонение)) 157,29 (84,00) 208,53 (116,68) мозг (среднее (стандартное отклонение)) 56043,41 (33675,40) 23887,18 (14610,53) печень (среднее (стандартное отклонение)) 672577,35 (694479,58) 664975,47 (700773,13) tlratio (медиана [IQR]) 0.12 [0,06, 2,84] 0,05 [0,03, 0,94] logTL (медиана [IQR]) -2,10 [-2,74, 1,04] -2,95 [-3,41, -0,07] Стратифицировано по раствору p тест п время жизни (%) 0,974 0,5 3 24 72 постин (%) 0,831 9 10 11 пол = M (%) 1.000 вес. дюйм (среднее (стандартное отклонение)) 0,807 потеря веса (среднее (стандартное отклонение)) 0,684 вес опухоли (среднее (стандартное отклонение)) 0,152 мозг (среднее (стандартное отклонение)) 0,001 печень (среднее (стандартное отклонение)) 0,975 tlratio (медиана [IQR]) 0,221 ненормально logTL (медиана [IQR]) 0,221 ненормальное
Или мы можем получить версию для чтения в Excel, помещенную в подпапку data , используя
bb.t1 <- print (bb.att1, nonnormal = c ("tlratio", "logTL"), quote = FALSE, noSpaces = ИСТИНА, printToggle = ЛОЖЬ) написать.csv (bb.t1, file = "data / bb-table1.csv")
, который при загрузке в Excel будет выглядеть так:
Одна вещь, которую я бы определенно убрал здесь на практике, - это изменить представление значения p для sex с 1 на> 0,99 или просто опустить его вообще. Я бы также отказался от компьютера , например, , где это возможно, добавлял единицы измерения, округлял лот , тщательно определял результаты и использовал примечания, чтобы указать отклонения от основного подхода.