Informacije

Kako napraviti kolekciju anonimnih sekvenci za nastavu i testiranje?

Kako napraviti kolekciju anonimnih sekvenci za nastavu i testiranje?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Tražim veliku kolekciju (>1000) datoteka sekvence (npr. FASTA) iz bilo kog stvarnog organizma ili alat za kreiranje takve kolekcije.

Datoteke sekvence bi se koristile za nastavu i za testiranje metoda automatizacije.

Učenicima bi bila dodeljena jedna jedinstvena datoteka sekvence i zamoljena da je pogledaju (npr. koristeći gORF) i da je identifikuju (koristeći BLASTn).

Datoteka sekvence bi stoga morala da sadrži samo podatke o sekvenci (bez meta podataka o vrsti ili genu).

Trebao bi mi odgovarajući list za odgovore.


Postoji nekoliko ključnih reči u ovom pitanju - anonimno i podučavanje. Da, NCBI je izvor podataka o sekvenci, ali nije anoniman (sa napomenom, što znači da bi učenik takođe mogao da je pronađe i kopira/nalepi tu belešku bez sprovođenja stvarne analize). Obratite pažnju, ne pretpostavljam da je zahtev za ljudske podatke. Sada, ako su potrebni anonimni ljudski podaci, većina dostupnih podataka o sekvenci je anonimna, ali ostaje problem sa napomenama: ako su već označeni, šta će oni naučiti?

Dobar alternativni izvor za neke podatke o ljudskom genomu bio bi iz Complete Genomics. Objavili su anonimne (deidentifikovane) podatke za najmanje 69 subjekata. Pitanje postavlja oko 1000 sekvenci, ali koliko velike? Ovo je važno razmatranje. Drugi detalji takođe nedostaju u pitanju.

Drugi izvor mogu biti podaci o 1000 genoma, takođe ljudi. Ako ste zainteresovani za biljke, postoje podaci o sekvencama iz ~98 različitih sorti/sorta/sojeva Arabidopsis thaliana.


Evo pristupa koji sam na kraju koristio, delimično zahvaljujući svim doprinosima ovde.

Povezana R skripta je ispod ili se može preuzeti sa:

BOLDS SEQUENCE RECOVERY

Ovo stvara 999 jedinstvenih datoteka sekvenci u običnom tekstu, pri čemu se svaka sekvenca identifikuje na nivou vrste i nekoliko vrsta se nalazi u više od jedne sekvence.

Takođe kreira odgovarajući ključ odgovora.

Možete početi sa nasumične lokacije tako da se datoteke menjaju svake godine/grupe.

Koristio sam R da upitam BOLDS bazu podataka (Barcode of Life), da preuzmem datoteku i podelim ovu ogromnu datoteku u zasebne sekvence.

Evo R skripte

rm(list=ls()) complete<-"http://services.boldsystems.org/eFetch.php?record_type=full&id_type=sampleid&ids=(*)&return_type=text" write(complete, file="vaša lokacija na disku ") rm(list=ls()) sekvence.id<-data.frame("file.name", "recordID", "genus_name", "species_name") write.table(x=sequences.id, file=" sekvence_id.csv", append=F, sep = ",", row.names=F, col.names=F) set.seed(10) start<-sample(1:1000, size=1) i<-start k<-1 while(k < 1000){ sekvence<-read.delim(file=complete, skip=i, nrows=1, header=F) sequence.compare<-read.csv(file="sequences_id.csv" , skip=k-1, nrows=1, header=F) if(! is.na(sequences$V24)){ if(as.character(sequences$V24)!=as.character(sequence.compare$V4) ){ writeLines(text=as.character(sequences$V55), con=paste(k, ".txt",)) sekvence.id<-c(k, sekvence[,c("V3","V22", "V24")]) write.table(x=sequences.id, file="sequences_id.csv", append=T, sep = ",", row.names=F, col.names=F) print("zadržano ") k<-k+1 } } i<-i+1 print(paste(k,"/", i)) }

Ovo verovatno nije najelegantniji način, ali možete otići na NCBI i potražiti sekvence nukleotida iz datog organizma (npr. txid9606[Organism:exp] daje sve sekvence iz Homo sapiensa). Zatim možete koristiti padajući meni Pošalji na da preuzmete sve rezultate kao kompajliranu FASTA datoteku.


Tehnike ocenjivanja u učionici (CAT)

Tehnike ocenjivanja u učionici (CAT) su generalno jednostavne, neocenjene, anonimne aktivnosti u razredu osmišljene da daju vama i vašim učenicima korisne povratne informacije o procesu nastave i učenja dok se odvija.

Primeri CAT-ova uključuju sledeće.

  • The Pozadinska sonda znanja je kratak, jednostavan upitnik koji se daje studentima na početku kursa ili pre uvođenja nove jedinice, lekcije ili teme. Dizajniran je da otkrije predubeđenja učenika.
  • The Minute Paper testira kako učenici stiču znanje ili ne. Instruktor završava čas tako što traži od učenika da napišu kratak odgovor na sledeća pitanja: “Šta je najvažnija stvar koju ste naučili tokom ovog časa?” i “Koje važno pitanje ostaje neodgovoreno?”
  • The Muddiest Point je jedan od najjednostavnijih CAT-ova koji pomaže u proceni gde učenici imaju poteškoća. Tehnika se sastoji od traženja od učenika da zabeleže brzi odgovor na jedno pitanje: “Koja je bila najmutnija tačka u [predavanju, diskusiji, domaćem zadatku, filmu, itd.]?” Termin „najmutniji“ znači „najmutniji“ nejasno“ ili „najzbunjujuće“.
  • The Šta je princip? CAT je koristan na kursevima koji zahtevaju rešavanje problema. Nakon što učenici shvate sa kojom vrstom problema se bave, često moraju da odluče koji princip(e) da primene da bi rešili problem. Ovaj CAT pruža učenicima nekoliko problema i traži od njih da navedu princip koji se najbolje primenjuje na svaki problem.
  • Definisanje matrice karakteristika: Pripremite materijal sa matricom od tri kolone i nekoliko redova. Na vrhu prve dve kolone navedite dva različita koncepta koji imaju potencijalno zbunjujuće sličnosti (npr. uragani protiv tornada, Pikaso protiv Matisa). U trećoj koloni navedite važne karakteristike oba koncepta bez posebnog redosleda. Dajte svojim učenicima materijal i neka koriste matricu da identifikuju koje karakteristike pripadaju svakom od ova dva koncepta. Prikupite njihove odgovore i brzo ćete saznati koje karakteristike zadaju najviše problema vašim učenicima.

Kako napraviti kolekciju anonimnih sekvenci za nastavu i testiranje? - Biologija

Kolekcija biomedicinskih knjiga koje se mogu pretraživati ​​direktno ili iz povezanih podataka u drugim bazama podataka NCBI. Zbirka obuhvata biomedicinske udžbenike, druga naučna zvanja, genetske resurse kao npr GeneReviews, i NCBI priručnike za pomoć.

Zbirka stručnih autorskih, recenziranih opisa bolesti na NCBI polici za knjige koji primenjuju genetsko testiranje na dijagnozu, upravljanje i genetsko savetovanje pacijenata i porodica sa specifičnim naslednim stanjima.

Podskup baze podataka NLM Catalog pruža informacije o časopisima koji se pominju u zapisima NCBI baze podataka, uključujući PubMed sažetke. Ovaj podskup se može pretraživati ​​koristeći naslov časopisa, MEDLINE ili ISO skraćenicu, ISSN ili NLM ID kataloga.

MeSH (Medical Subject Headings) je kontrolisani rečnik Nacionalne medicinske biblioteke SAD za indeksiranje članaka za MEDLINE/PubMed. MeSH terminologija pruža konzistentan način za pronalaženje informacija koje mogu koristiti različitu terminologiju za iste koncepte.

Portal za informacije o medicinskoj genetici. MedGen uključuje liste termina iz više izvora i organizuje ih u grupe koncepata i hijerarhije. Takođe su date veze do informacija koje se odnose na te koncepte u NIH registru genetskog testiranja (GTR), ClinVar, Gene, OMIM, PubMed i drugim izvorima.

Sveobuhvatan priručnik o NCBI C++ kompletu alata, uključujući njegov okvir za dizajn i razvoj, referencu za C++ biblioteku, softverske primere i demonstracije, često postavljana pitanja i beleške o izdanju. Priručnik se može pretraživati ​​na mreži i može se preuzeti kao serija PDF dokumenata.

Obimna zbirka članaka o NCBI bazama podataka i softveru. Dizajniran za korisnika početnika, svaki članak predstavlja opšti pregled resursa i njegovog dizajna, zajedno sa savetima za pretragu i korišćenje dostupnih alata za analizu. Svi članci se mogu pretraživati ​​na mreži i preuzeti u PDF formatu, a priručniku se može pristupiti preko NCBI police za knjige.

Pristupljenom preko NCBI police za knjige, priručnik za pomoć sadrži dokumentaciju za mnoge NCBI resurse, uključujući PubMed, PubMed Central, Entrez sistem, Gene, SNP i LinkOut. Sva poglavlja se mogu preuzeti u PDF formatu.

Bibliografski podaci za sve časopise, knjige, audiovizuelne materijale, računarski softver, elektronske izvore i drugu građu koja se nalazi u fondu biblioteke.

Baza podataka citata i sažetaka za biomedicinsku literaturu iz MEDLINE-a i dodatnih časopisa za nauku o životu. Veze se daju kada su pune verzije članaka dostupne preko PubMed Central-a (opisano u nastavku) ili drugih veb lokacija.

Digitalna arhiva literature o biomedicinskim i naučnim časopisima u punom tekstu, uključujući kliničku medicinu i javno zdravlje.

Preuzimanja

NLM iznajmljuje MEDLINE/PubMed pojedincima ili organizacijama iz SAD.

Specifikacije za NCBI podatke u ASN.1 ili DTD formatu dostupne su na stranici Index of data_specs. „NCBI_data_conversion.html“ povezuje sa alatkom za konverziju.

Paket skupova oznaka za kreiranje i arhiviranje članaka iz časopisa, kao i za prenos članaka iz časopisa od izdavača do arhiva i između arhiva. Postoje četiri skupa oznaka: skup oznaka za arhiviranje i razmenu – kreiran da omogući arhivi da uhvati što je više moguće strukturnih i semantičkih komponenti postojećeg štampanog i označenog materijala časopisa što je pogodnije moguće. Skup oznaka za objavljivanje časopisa – optimizovan za arhive koje žele da se regularizuju i kontrolišu njihov sadržaj, da ne prihvataju redosled i raspored koji im je predstavio bilo koji određeni izdavač. Skup oznaka za autorstvo članaka – Dizajniran za izradu novih članaka u časopisu.

PMC podskup otvorenog pristupa je relativno mali deo ukupne kolekcije članaka u PMC-u. Dok je većina članaka u PMC-u podložna tradicionalnim ograničenjima autorskih prava, ovi članci su zaštićeni autorskim pravima, ali su dostupni pod Creative Commons ili sličnom licencom koja generalno dozvoljava liberalniju redistribuciju i ponovnu upotrebu od tradicionalnih autorskih prava. Molimo pogledajte izjavu o licenci u svakom članku za specifične uslove korišćenja.

Podnesci

Sistem za podnošenje rukopisa NIH (NIHMS) se koristi za podnošenje rukopisa koji proizilaze iz finansiranja NIH-a u digitalnu arhivu PubMed Central, u skladu sa Politikom javnog pristupa NIH-a i zakonom koji on primenjuje. Zakon i Politika javnog pristupa imaju za cilj da osiguraju da javnost ima pristup objavljenim rezultatima istraživanja koje finansira NIH.

Jedinstvena ulazna tačka na koju se podnosioci mogu povezati i pronaći informacije o svim procesima podnošenja podataka u NCBI. Trenutno, ovo služi kao interfejs za registraciju BioProjekata i BioUzoraka i podnošenje podataka za WGS i GTR. Planirani su budući dodaci ovog sajta.

Alati

Deo police za knjige NCBI, Coffee Break kombinuje izveštaje o nedavnim biomedicinskim otkrićima sa upotrebom NCBI alata. Svaki izveštaj sadrži interaktivne tutorijale koji pokazuju kako se NCBI bioinformatički alati koriste kao deo istraživačkog procesa.

Alati koji omogućavaju pristup podacima unutar NCBI-jevog Entrez sistema van redovnog interfejsa za veb upite. Oni obezbeđuju metod automatizacije Entrez zadataka u okviru softverskih aplikacija. Svaki uslužni program obavlja specijalizovani zadatak preuzimanja i može se koristiti jednostavnim pisanjem posebno formatirane URL adrese.

Usluga koja omogućava trećim stranama da se direktno povežu sa PubMed-a i drugih zapisa Entrez baze podataka sa relevantnim veb dostupnim resursima izvan Entrez sistema. Primeri LinkOut resursa uključuju publikacije punog teksta, biološke baze podataka, informacije o zdravlju potrošača i istraživačke alate.

Pruža informacije o novim i ažuriranim resursima i NCBI istraživačkim i razvojnim projektima. Sajt vesti sadrži članke koji ističu usluge, karakteristike resursa i alate, kao i česte objave koje opisuju važne najave u vezi sa ključnim skupovima podataka i uslugama od interesa za korisničku zajednicu. Obezbeđene su veze do sajtova društvenih medija NCBI-ja i lista dostupnih RSS fidova i servera za liste e-pošte.

Specijalizovani PubMed formular za pretragu namenjen kliničarima i istraživačima zdravstvenih usluga. Stranica pojednostavljuje pretragu prema kategoriji kliničkih studija, pronalaženje sistematskih pregleda i pretraživanje literature o medicinskoj genetici.


Hakeri genoma pokazuju da ničiji DNK više nije anoniman

Da biste ponovo pogledali ovaj članak, posetite Moj profil, a zatim Pogledajte sačuvane priče.

Da biste ponovo pogledali ovaj članak, posetite Moj profil, a zatim Pogledajte sačuvane priče.

Godine 2013, mladi računarski biolog po imenu Janiv Erlih šokirao je istraživački svet pokazujući da je moguće razotkriti identitete ljudi navedenih u anonimnim genetskim bazama podataka koristeći samo internet vezu. Kreatori politike su odgovorili ograničavanjem pristupa skupovima anonimnih biomedicinskih genetskih podataka. Zvaničnik NIH-a je tada rekao: „Šanse da se to dogodi za većinu ljudi su male, ali nisu nule.

Premotajte unapred pet godina i količina DNK informacija smeštenih u digitalnim prodavnicama podataka je eksplodirala, bez znakova usporavanja. Potrošačke kompanije poput 23andMe i Ancestry do sada su kreirale genetske profile za više od 12 miliona ljudi, prema nedavnim procenama industrije. Kupci koji preuzimaju sopstvene informacije mogu zatim da izaberu da ih dodaju na javne genealoške veb stranice kao što je GEDmatch, koji je ranije ove godine stekao nacionalnu slavu zbog svoje uloge u dovođenju policije do osumnjičenog u slučaju ubice Golden State.

Ta međusobno povezana porodična stabla, koja povezuju ljude kroz delove DNK, sada su narasla toliko da se mogu koristiti za pronalaženje više od polovine američke populacije. U stvari, prema novom istraživanju koje je vodio Erlih, objavljenom danas u Наука, više od 60 odsto Amerikanaca evropskog porekla može se identifikovati preko njihove DNK koristeći otvorene genetske genealoške baze podataka, bez obzira na to da li su im ikada poslali komplet za pljuvanje.

„Izuzetak je da nije važno da li ste testirani ili niste testirani“, kaže Erlih, koji je sada glavni naučni službenik u MyHeritage-u, trećem najvećem dobavljaču genetike za potrošače iza 23andMe i Ancestry. „Možete biti identifikovani jer baze podataka već pokrivaju tako velike delove SAD, barem za evropsko poreklo.

Da bi napravili ove procene, Erlih i njegovi saradnici na Univerzitetu Kolumbija i Hebrejskom univerzitetu u Jerusalimu analizirali su MyHeritage-ov skup podataka od 1,28 miliona anonimnih pojedinaca, koji je, kao i većina svetskih genetskih baza podataka, pretežno beo. Smatrajući svaku od tih osoba ljudskom „metom“, izbrojali su broj rođaka sa velikim komadima podudarnog DNK i otkrili da je 60 odsto pretraga pronašlo trećeg rođaka ili bližeg. Taj nivo srodnosti bio je sve što je istražiteljima bilo potrebno da uđu u trag ubici iz Golden Stejta i 17 drugih slučajeva koji su do sada rešeni ovim pristupom – poznatim organima za sprovođenje zakona kao dugotrajna porodična pretraga. Da bi potvrdio svoje nalaze, Erlihov tim je uključio 30 genetskih profila u GEDmatch i video slične rezultate, pri čemu je 76 odsto pretraga povezivalo rođake u trećem rođaku ili bližem dometu.

Ta analiza pruža listu od oko 850 pojedinaca, u zavisnosti od toga koliko su bili plodni preci neke osobe. Ali odatle, osnovne demografske informacije mogu prilično brzo smanjiti postavu. Javna evidencija koja pokazuje gde neko živi u krugu od 100 milja prepolovila je grupu kandidata. Poznavanje njihove starosti do pet godina isključuje 9 od 10 preostalih kandidata. Pol, koji se može zaključiti iz genetike, svodi listu na oko 16 osoba. Poznavanje tačne godine rođenja moglo bi da vas svede na samo jednu ili dve osobe.

Da bi pokazali koliko je to lako, istraživači su izabrali anonimnu žensku osobu iz Projekta 1000 Genoma - projekta sekvencioniranja otvorenog pristupa - koja je bila udata za muškarca kojeg je Erlich ranije identifikovao u svom dokumentu iz 2013. godine. Preformatirali su njene podatke o DNK tako da liče na tipičan genetski profil potrošača i postavili ih na GEDmatch. Pojavila su se dva rođaka, jedan u Severnoj Dakoti i jedan u Vajomingu. Utakmica je sugerisala da su bili u udaljenom srodstvu četiri do šest generacija unazad. Sat vremena javnog češljanja rekorda kasnije i tim je pronašao muža i ženu. Odatle su istraživači pratili pedigre stotina potomaka da bi došli do identiteta svoje mete. Sve u svemu, napor je trajao samo jedan dan.

Prema Erlichu, neće proći mnogo vremena pre nego što je moguće izvršiti takvu pretragu na svakome ko ostavi malo DNK okolo. Studija je otkrila da kada genetska baza podataka pokrije otprilike dva procenta odraslih u datoj etničkoj populaciji, očekuje se podudaranje trećeg rođaka ili bližeg za skoro svaku osobu od interesa. Za Amerikance evropskog porekla, koji su bolje predstavljeni u genetskim i genealoškim bazama podataka, taj prag bi mogao biti dostignut u narednih nekoliko godina ako se rekreativno testiranje DNK nastavi dosadašnjim tempom. Dva procenta je samo oko četiri miliona ljudi, na osnovu najnovijih podataka američkog popisa.

Takav resurs bi znatno povećao broj i vrstu ljudi kojima bi organi za sprovođenje zakona mogli da imaju pristup kada jure za tragom. Baze podataka o prestupnicima, u kojima policija čuva DNK blizu 17 miliona ljudi — osuđenih kriminalaca, au nekim državama i uhapšenih — u velikoj meri su okrenute ka Afroamerikancima i Hispanoameričkom stanovništvu. Od najranijih dana DNK testiranja, tehnološka nekompatibilnost između metoda stvorila je praktičan zaštitni zid između baza podataka o prestupnicima i genetskih baza podataka u rekreativne ili istraživačke svrhe. Organi za sprovođenje zakona samo prikupljaju i analiziraju veoma varijabilne nekodirajuće delove genoma, brojeći koliko puta se ove „smeće“ sekvence ponavljaju. To je u suštini samo niz brojeva - on sam po sebi ne otkriva ništa lično. Ali to je veoma jedinstveno za pojedinca, kao što je bar kod ili otisak prsta. I jeftino je i brzo. Savršeno za potrebe sprovođenja zakona.

Nasuprot tome, većina medicinskih i rekreativnih DNK testiranja uključuje ili potpuno sekvenciranje ili nizove genotipova — kolekciju promena od kojih se svaka dešava na jednoj lokaciji u genu. Ovi SNP-ovi su razlog zašto imate zelene oči ili kovrdžavu kosu, ili predispoziciju za srčane bolesti. Takođe su mnogo korisniji za pronalaženje članova porodice. Pošto ove dve vrste baza podataka nisu mogle da komuniciraju, istražitelji u slučaju Golden State Killer morali su da izvuku DNK iz starog uzorka mesta zločina, kreiraju SNP profil i otpreme ga na GEDmatch. Ali sada, to neće ni morati da rade.

Drugi rad, objavljen danas u Мобилни, po prvi put pokazuje da je moguće pokrenuti dugotrajne porodične pretrage podataka iz baza podataka o prestupnicima. Grupa Noa Rozenberga na Univerzitetu Stanford je ranije pokazala da možete povezati zapise između dve vrste baza podataka, mapiranjem obližnjih SNP-ova sa nekodirajućim ponavljanjima. Objavljeno prošle godine, istraživanje nije privuklo veliku pažnju. „Cvrčci“, kaže Rozenberg.Ali ovaj najnoviji rad, koji istražuje unakrsnu kompatibilnost dve baze podataka za pronalaženje rođaka, ima novu, duboku relevantnost nakon slučaja ubice iz Golden Stejta.

„Ovo bi mogao biti način da se proširi domet forenzičke genetike, potencijalno za rešavanje još hladnijih slučajeva“, kaže Rozenberg. „Ali u isto vreme to bi moglo biti izlaganje učesnika u tim bazama podataka forenzičkim pretragama koje možda nisu očekivali.

Međutim, prema pravnim stručnjacima, veća stvar je što Rozenbergov rad otkriva da postoji mnogo više informacija sadržanih u forenzičkom DNK profilu nego što se ranije mislilo. To je zato što ga možete koristiti da precizno predvidite regione kodiranja genoma - zeleno oko, kovrdžavu kosu, delove srčanog stanja. „Sve odluke Vrhovnog suda o tome zašto postojeće baze podataka o prestupnicima ne krše prava iz Četvrtog amandmana zasnovane su na pretpostavci da se ništa lično ne može izvući iz ovog smeća DNK“, kaže Andrea Roth, direktorica Centra za pravo i tehnologiju UC Berkeley. "Sada je to sve u vazduhu."

Rozenberg nije izdao nikakav softver uz svoj rad, tako da bi i dalje trebalo malo poraditi da bi se izračunavanje pokrenulo i pokrenulo. Ali on kaže da svako ko ima pristup više baza podataka ima sve informacije koje su im potrebne da počne da koristi ovu tehniku. Što znači da bi se te ugrađene zaštite privatnosti mogle prilično brzo raspasti. Rad je zamišljen kao upozorenje, da pokaže kreatorima politike šta je moguće sa današnjom tehnologijom, a Rozenberg se nada da će podstaći preko potrebne razgovore o tome kako se genetske informacije čuvaju i koriste u budućnosti.

Erlih i njegovi koautori otišli su još dalje da daju preporuke o tome koje su promene neophodne kako bi se osiguralo da resursi poput GEDmatch-a, koji pružaju esencijalnu uslugu ljudima koji traže davno izgubljene rođake i usvojenike koji traže svoje biološke porodice, ostanu onlajn u bezbednom kapacitet. Oni su pozvali Ministarstvo za ljudske usluge SAD da revidira obim zdravstvenih informacija koje se mogu identifikovati kako bi uključile anonimizovane genomske podatke. I izneli su strategiju šifrovanja koja bi stvorila lanac nadzora, tako da baze podataka trećih strana mogu označiti korisnike koji pokušavaju da analiziraju genetske podatke koji nisu bili njihovi. Ali čak i ako je svaki provajder potrošačke genomike kupio ovaj sistem, to možda i dalje nije dovoljno.

„Mislim da je suština sada da će svi na ovaj ili onaj način biti pod genetskim nadzorom, osim ako ne regulišemo sposobnost vlade da sprovodi genealošku pretragu“, kaže Rot. Ona predlaže sistem sličan onome kako Kalifornija trenutno reguliše tradicionalnije porodične pretrage svojih baza podataka o prestupnicima. Mogu se koristiti samo za istraživanje nasilnih zločina—ubistava ili seksualnih napada, a obim pretrage je ograničen, kako bi se sprečilo da stotine nevinih ljudi budu uhvaćene u istragu. A postoji i nadzorni odbor koji može da se umeša i spreči nenamerno otkrivanje osetljivih informacija koje bi se mogle pojaviti, recimo da nečiji otac zapravo nije njihov otac. „To je ono što je tako ironično u vezi sa ovim“, kaže Roth. „Ako ste rođak nekoga u CODIS-u [savezna baza podataka o prestupnicima], imate mnogo više prava na genetsku privatnost nego ako ste rođak nekoga u GEDMatch-u. Sa dovoljno DNK, nije važno da li želite da budete pronađeni ili ne. Odustajanje više nije opcija.


Kako napraviti kolekciju anonimnih sekvenci za nastavu i testiranje? - Biologija

Set za manipulaciju sekvencama

Kolekcija jednostavnih JavaScript programa za generisanje, formatiranje i analizu kratkih DNK i proteinskih sekvenci. Paket za manipulaciju sekvencama obično koriste molekularni biolozi, u nastavne svrhe i za testiranje programa i algoritama.

Da biste koristili Sequence Manipulation Suite na mreži

Da biste preslikali paket za manipulaciju sekvencama

  • Premestite sadržaj direktorijuma dokumenata u direktorijum iz kojeg će vaš server posluživati ​​HTML datoteke.

Da biste lokalno pokrenuli Sequence Manipulation Suite

Evo kratkih opisa programa koji čine paket za manipulaciju sekvencama:

  • Kombinujte FASTA - pretvara više zapisa FASTA sekvence u jednu sekvencu. Koristite Combine FASTA, na primer, kada želite da odredite upotrebu kodona za kolekciju sekvenci koristeći program koji prihvata jednu sekvencu kao ulaz.
  • EMBL u FASTA – prihvata jednu ili više EMBL datoteka kao ulaz i vraća DNK sekvencu svake u FASTA formatu. Koristite ovaj program kada želite da brzo uklonite sve informacije o sekvenci koja nije DNK iz EMBL datoteke.
  • EMBL Feature Extractor - prihvata jednu ili više EMBL datoteka kao ulaz i čita informacije o funkcijama sekvence opisane u tabelama karakteristika. Program izdvaja ili ističe relevantne segmente sekvence i vraća svaku karakteristiku sekvence u FASTA formatu. EMBL Feature Extractor je posebno koristan kada želite da izvedete sekvencu cDNK iz genomske sekvence koja sadrži mnogo introna.
  • EMBL Trans Extractor - prihvata jednu ili više EMBL datoteka kao ulaz i vraća svaki od prevoda proteina opisanih u datotekama u FASTA formatu. EMBL Trans Extractor se može koristiti kada ste više zainteresovani za predviđene translacije proteina DNK sekvence nego za samu DNK sekvencu.
  • Filter DNK - uklanja znakove koji nisu DNK iz teksta. Koristite ovaj program kada želite da uklonite cifre i prazna mesta iz niza da biste ga učinili pogodnim za druge aplikacije.
  • Filter proteina - uklanja znakove koji nisu proteini iz teksta. Koristite ovaj program kada želite da uklonite cifre i prazna mesta iz niza da biste ga učinili pogodnim za druge aplikacije.
  • GenBank u FASTA – prihvata jednu ili više GenBank datoteka kao ulaz i vraća celu DNK sekvencu svake u FASTA formatu. Koristite ovaj program kada želite da brzo uklonite sve informacije o sekvenci koja nije DNK iz GenBank datoteke.
  • GenBank Feature Extractor – prihvata jednu ili više GenBank datoteka kao ulaz i čita informacije o funkcijama sekvence opisane u tabelama funkcija, u skladu sa pravilima navedenim u napomenama o izdanju GenBank-a. Program izdvaja ili ističe relevantne segmente sekvence i vraća svaku karakteristiku sekvence u FASTA formatu. GenBank Feature Extractor je posebno koristan kada želite da izvedete sekvencu cDNK iz genomske sekvence koja sadrži mnogo introna.
  • GenBank Trans Extractor – prihvata jednu ili više GenBank datoteka kao ulaz i vraća svaki od proteinskih prevoda opisanih u datotekama u FASTA formatu. GenBank Trans Extractor treba koristiti kada ste više zainteresovani za predviđene translacije proteina DNK sekvence nego za samu DNK sekvencu.
  • Jedan do tri - pretvara prevode jednog slova u prevode od tri slova.
  • Range Extractor DNK - prihvata jednu ili više sekvenci DNK zajedno sa skupom pozicija ili opsega. Osnove koje odgovaraju pozicijama ili opsezima se vraćaju, bilo kao jedna nova sekvenca, skup FASTA zapisa, tekst velikim slovima ili tekst malim slovima. Koristite DNK za ekstrakciju opsega da biste dobili podsekvence koristeći informacije o položaju.
  • Range Extractor Protein – prihvata jednu ili više sekvenci proteina zajedno sa skupom pozicija ili opsega. Ostaci koji odgovaraju pozicijama ili opsezima se vraćaju, bilo kao jedna nova sekvenca, skup FASTA zapisa, tekst velikim slovima ili tekst malim slovima. Koristite Range Extractor Protein da biste dobili podsekvence koristeći informacije o položaju.
  • Reverzni komplement - pretvara sekvencu DNK u njen reverzni, komplement ili reverzno komplement. Podržana je cela IUPAC DNK abeceda, a velika i mala slova svakog znaka ulazne sekvence se održavaju. Možda ćete želeti da radite sa reverznom dopunom sekvence ako sadrži ORF na obrnutom nizu.
  • Razdvojeni kodoni – deli kodirajuću sekvencu na tri nove sekvence, od kojih se svaka sastoji od baza sa jedne od tri pozicije kodona.
  • Podeli FASTA - deli zapise FASTA sekvence na manje FASTA sekvence veličine koju odredite. Opciona vrednost preklapanja se može koristiti za kreiranje sekvenci koje se preklapaju.
  • Tri na jedan - pretvara prevode od tri slova u prevode od jednog slova. Cifre i prazni razmaci se automatski uklanjaju. Nestandardne trojke se zanemaruju.
  • Window Extractor DNK - prihvata jednu ili više sekvenci DNK zajedno sa pozicijom i veličinom prozora. Osnove koje se nalaze u prozoru se vraćaju, bilo kao novi niz, tekst velikim ili malim slovima. Koristite DNK za izvlačenje prozora da biste dobili podsekvence koristeći informacije o položaju.
  • Protein za izvlačenje prozora - prihvata jednu ili više proteinskih sekvenci zajedno sa pozicijom i veličinom prozora. Ostaci koji se nalaze u prozoru se vraćaju, bilo kao nova sekvenca, tekst velikim ili malim slovima. Koristite Window Extractor Protein da biste dobili podsekvence koristeći informacije o položaju.
  • Plot kodona – prihvata sekvencu DNK i generiše grafički grafikon koji se sastoji od horizontalne trake za svaki kodon. Dužina trake je proporcionalna frekvenciji kodona u tabeli frekvencija kodona koju unesete. Koristite Codon Plot da pronađete delove DNK sekvence koji mogu biti slabo izraženi ili da vidite grafički prikaz tabele upotrebe kodona (koristeći DNK sekvencu koja se sastoji od jednog od svakog tipa kodona).
  • Upotreba kodona – prihvata jednu ili više DNK sekvenci i vraća broj i učestalost svakog tipa kodona. Pošto program takođe upoređuje frekvencije kodona koji kodiraju istu aminokiselinu (sinonimni kodoni), možete ga koristiti da procenite da li sekvenca pokazuje preferenciju za određene sinonimne kodone.
  • CpG ostrva - izveštava o potencijalnim regionima CpG ostrva koristeći metod koji su opisali Gardiner-Garden i Frommer (1987). Proračun se vrši korišćenjem prozora od 200 bp koji se kreće niz sekvencu u intervalima od 1 bp. CpG ostrva su definisana kao rasponi sekvenci gde je vrednost Obs/Exp veća od 0,6 i sadržaj GC veći od 50%. Očekivani broj CpG dimera u prozoru se izračunava kao broj 'C' u prozoru pomnožen sa brojem 'G' u prozoru, podeljen sa dužinom prozora. CpG ostrva se često nalaze u 5' regionima gena kičmenjaka, stoga se ovaj program može koristiti za isticanje potencijalnih gena u genomskim sekvencama.
  • Molekularna težina DNK – prihvata jednu ili više sekvenci DNK i izračunava molekulsku težinu. Sekvence se mogu tretirati kao dvolančane ili jednolančane, i kao linearne ili kružne. Koristite DNK Molecular Weight kada izračunavate broj kopije molekula.
  • Pronalaženje DNK uzorka – prihvata jednu ili više sekvenci zajedno sa obrascem pretrage i vraća broj i pozicije lokacija koje odgovaraju uzorku. Obrazac pretrage je napisan kao JavaScript regularni izraz, koji podseća na regularne izraze napisane u drugim programskim jezicima, kao što je Perl.
  • DNK statistika – vraća broj pojavljivanja svakog ostatka u sekvenci koju unesete. Ukupni procenti su takođe dati za svaki ostatak i za određene grupe ostataka, što vam omogućava da brzo uporedite rezultate dobijene za različite sekvence.
  • Fuzzy Search DNK – prihvata DNK sekvencu zajedno sa sekvencom upita i vraća lokacije koje su identične ili slične upitu. Možete koristiti ovaj program, na primer, da pronađete sekvence koje se lako mogu mutirati u korisno mesto za ograničavanje.
  • Fuzzy Search Protein – prihvata sekvencu proteina zajedno sa sekvencom upita i vraća lokacije koje su identične ili slične upitu.
  • Ident i Sim – prihvata grupu poređanih sekvenci (u FASTA ili GDE formatu) i izračunava identitet i sličnost svakog para sekvenci. Vrednosti identiteta i sličnosti se često koriste za procenu da li dve sekvence dele zajedničkog pretka ili funkciju.
  • Mutate for Digest - prihvata DNK sekvencu kao ulaz i traži regione koji se lako mogu mutirati da bi se stvorilo restriktivno mesto od interesa. Program takođe izveštava o prevodu proteina tako da možete da vidite koji okviri čitanja su izmenjeni predloženim mutacijama. Koristite Mutate for Digest da pronađete sekvence koje se mogu konvertovati u korisno restriktivno mesto korišćenjem PCR-a ili mutageneze usmerene na mesto.
  • Multi Rev Trans - prihvata poravnanje proteina i koristi tabelu upotrebe kodona da generiše degenerisanu sekvencu kodiranja DNK. Program takođe vraća grafik koji se može koristiti za pronalaženje regiona minimalne degeneracije na nivou nukleotida. Koristite Multi Rev Trans kada dizajnirate PCR prajmere za žarenje na sekvencu kodiranja bez sekvence iz srodne vrste.
  • ORF Finder - traži otvorene okvire čitanja (ORF) u DNK sekvenci koju unesete. Program vraća opseg svakog ORF-a, zajedno sa prevodom proteina. ORF Finder podržava čitav IUPAC alfabet i nekoliko genetskih kodova. Koristite ORF Finder da pretražite novo sekvenciranu DNK za potencijalne segmente koji kodiraju proteine.
  • Pairwise Align Codons - prihvata dve sekvence kodiranja i određuje optimalno globalno poravnanje. Koristite Pairwise Align Codons da potražite očuvane regione kodirajuće sekvence.
  • Pairwise Align DNK - prihvata dve DNK sekvence i određuje optimalno globalno poravnanje. Koristite Pairwise Align DNK da biste potražili očuvane regione sekvence.
  • Pairwise Align Protein - prihvata dve proteinske sekvence i određuje optimalno globalno poravnanje. Koristite Pairwise Align Protein da potražite očuvane regione sekvence.
  • Statistika PCR prajmera – prihvata listu sekvenci PCR prajmera i vraća izveštaj koji opisuje svojstva svakog prajmera, uključujući temperaturu topljenja, procenat GC sadržaja i pogodnost za PCR. Koristite PCR Primer Stats da procenite potencijalne PCR prajmere.
  • PCR proizvodi – prihvata jedan ili više šablona DNK sekvence i dve sekvence prajmera. Program traži savršeno odgovarajuća mesta za žarenje prajmera koja mogu da generišu PCR proizvod. Svi dobijeni proizvodi se sortiraju po veličini i dobijaju naslov koji navodi njihovu dužinu, njihov položaj u originalnoj sekvenci i prajmere koji su ih proizveli. Možete koristiti linearne ili kružne molekule kao šablon. Koristite PCR proizvode da biste odredili veličine proizvoda koje možete očekivati ​​kada budete obavljali PCR u laboratoriji.
  • Protein GRAVY – Protein GRAVY vraća vrednost GRAVY (veliki prosek hidropatije) za sekvence proteina koje unesete. GRAVY vrednost se izračunava dodavanjem vrednosti hidropatije za svaki ostatak i deljenjem dužinom niza (Kyte i Doolittle 1982).
  • Izoelektrična tačka proteina - izračunava teorijsku pI (izoelektričnu tačku) za sekvencu proteina koju unesete. Koristite Protein Isoelectric Point kada želite da znate otprilike gde će se na 2-D gelu naći određeni protein.
  • Molekularna težina proteina - prihvata jednu ili više sekvenci proteina i izračunava molekulsku težinu. Možete da dodate kopije najčešće korišćenih epitopa i fuzionih proteina koristeći priloženu listu. Koristite molekularnu težinu proteina kada želite da predvidite lokaciju proteina od interesa na gelu u odnosu na skup standarda za proteine.
  • Pronalaženje uzorka proteina – prihvata jednu ili više sekvenci zajedno sa obrascem pretrage i vraća broj i pozicije lokacija koje odgovaraju uzorku. Obrazac pretrage je napisan kao JavaScript regularni izraz, koji podseća na regularne izraze napisane u drugim programskim jezicima, kao što je Perl.
  • Protein Stats – vraća broj pojavljivanja svakog ostatka u sekvenci koju unesete. Ukupni procenti su takođe dati za svaki ostatak i za određene grupe ostataka, što vam omogućava da brzo uporedite rezultate dobijene za različite sekvence.
  • Restrikcioni digest – cepa sekvencu DNK u virtuelnom restriktivnom digestiju, sa jednim, dva ili tri restrikciona enzima. Dobijeni fragmenti su razvrstani po veličini i dat im je naslov koji navodi njihovu dužinu, njihov položaj u originalnoj sekvenci i mesta enzima koja su ih proizvela. Možete variti linearne ili kružne molekule, pa čak i mešavinu molekula (unošenjem više od jedne sekvence u FASTA formatu). Koristite Restriction Digest da biste odredili veličine fragmenata koje ćete videti kada izvršite sažetak u laboratoriji.
  • Restrikcioni rezime – prihvata sekvencu DNK i vraća broj i položaje često korišćenih mesta preseka restrikcijske endonukleaze. Koristite ovaj program ako želite brzo da utvrdite da li enzim preseca određeni segment DNK.
  • Obrnuti prevod – prihvata sekvencu proteina kao ulaz i koristi tabelu upotrebe kodona da generiše DNK sekvencu koja predstavlja najverovatnije nedegenerisanu kodirajuću sekvencu. Takođe se vraća konsenzusna sekvenca izvedena iz svih mogućih kodona za svaku aminokiselinu. Koristite Reverse Translate kada dizajnirate PCR prajmere za žarenje na sekvencu kodiranja bez sekvence iz srodne vrste.
  • Prevedi – prihvata DNK sekvencu i pretvara je u protein u okviru za čitanje koji navedete. Translate podržava čitav IUPAC alfabet i nekoliko genetskih kodova.
  • Colour Align Conservation – prihvata grupu poravnatih sekvenci (u FASTA ili GDE formatu) i boji poravnanje. Program ispituje svaki ostatak i upoređuje ga sa ostalim ostacima u istoj koloni. Ostaci koji su identični među sekvencama dobijaju crnu pozadinu, a oni koji su slični među sekvencama dobijaju sivu pozadinu. Preostali ostaci dobijaju belu pozadinu. Možete odrediti procenat ostataka koji moraju biti identični i slični da bi se boja primenila. Koristite Color Align Conservation da poboljšate izlaz programa za poravnanje sekvenci.
  • Svojstva poravnanja boje - prihvata grupu poravnatih sekvenci (u FASTA ili GDE formatu) i boji poravnanje. Program ispituje svaki ostatak i upoređuje ga sa ostalim ostacima u istoj koloni. Ostaci koji su identični ili slični među sekvencama dobijaju obojenu pozadinu. Boja se bira prema biohemijskim svojstvima ostatka. Možete odrediti procenat ostataka koji moraju biti identični i slični da bi se boja primenila. Koristite Color Align Properties da biste istakli regione proteina sa očuvanim biohemijskim svojstvima.
  • Grupna DNK - podešava razmak DNK sekvenci i dodaje numerisanje. Možete odrediti veličinu grupe (broj baza po grupi), kao i broj baza po redu. Izlaz ovog programa može poslužiti kao zgodna referenca, pošto vam numerisanje i razmaci omogućavaju brzo lociranje određenih baza.
  • Grupni proteini - podešava razmak proteinskih sekvenci i dodaje numerisanje. Možete odrediti veličinu grupe (broj ostataka po grupi), kao i broj ostataka po redu. Rezultat ovog programa može poslužiti kao zgodna referenca, pošto vam numerisanje i razmak omogućavaju da brzo locirate određene ostatke.
  • Primer Map - prihvata DNK sekvencu i vraća tekstualnu mapu koja prikazuje pozicije žarenja PCR prajmera. Takođe se mogu prikazati mesta preseka restrikcijske endonukleaze i translacije proteina DNK sekvence. Koristite ovaj program da napravite korisnu referentnu sliku, posebno kada ste dizajnirali veliki broj prajmera za određeni šablon. Primer Map podržava čitav IUPAC alfabet i nekoliko genetskih kodova.
  • Restrikciona mapa – prihvata sekvencu DNK i vraća tekstualnu mapu koja pokazuje položaje mesta preseka restrikcijske endonukleaze. Takođe je dat prevod DNK sekvence, u okviru čitanja koji navedete. Koristite izlaz ovog programa kao referencu kada planirate strategije kloniranja. Mapa ograničenja podržava čitav IUPAC alfabet i nekoliko genetskih kodova.
  • Translation Map - prihvata DNK sekvencu i vraća tekstualnu mapu koja prikazuje prevode proteina. Okvir za čitanje prevoda može da se navede (1, 2, 3 ili sva tri), ili možete izabrati da tretirate veliki tekst kao okvir za čitanje. Mapa prevoda podržava čitav IUPAC alfabet i nekoliko genetskih kodova.
  • Mutira DNK - uvodi promene baze u sekvencu DNK. Možete da izaberete broj mutacija koje želite da uvedete i da li ćete sačuvati prve i poslednje tri baze u nizu, da biste odrazili selekciju koja deluje na održavanje startnih i stop kodona. Položaj svake mutacije se bira nasumično, a više mutacija se može pojaviti na jednom mestu. Mutirane sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Mutirajte protein - uvodi promene ostataka u sekvencu proteina. Možete da izaberete broj mutacija koje želite da uvedete i da li ćete sačuvati prvi ostatak u sekvenci ili ne, kako biste odrazili selekciju koja deluje na održavanje startnog kodona. Položaj svake mutacije se bira nasumično, a više mutacija se može pojaviti na jednom mestu. Mutirane sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Random Coding DNK – generiše nasumični otvoreni okvir čitanja koji počinje početnim kodonom i završava se stop kodonom. Možete odabrati genetski kod koji ćete koristiti i dužinu sekvence za generisanje. Slučajne sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Random DNK Sequence - generiše nasumične sekvence dužine koju odredite. Slučajne sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Random DNK Regions – zamenjuje regione DNK sekvenci nasumičnim bazama. Slučajne sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Random Protein Sequence - generiše nasumične sekvence dužine koju odredite. Slučajne sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Random Protein Regions – zamenjuje regione proteinskih sekvenci nasumičnim ostacima. Slučajne sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence.
  • Uzorak DNK - nasumično bira baze iz vodećih sekvenci dok se ne konstruiše sekvenca dužine koju odredite. Svaka odabrana baza se zamenjuje tako da može ponovo da se izabere.
  • Protein uzorka – nasumično bira baze iz vodiča dok se ne konstruiše sekvenca dužine koju odredite. Svaki odabrani ostatak se zamenjuje tako da se može ponovo izabrati.
  • Promešaj DNK - nasumično meša sekvencu DNK. Promešane sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence, posebno kada je sastav sekvence važan faktor.
  • Shuffle Protein - nasumično meša proteinsku sekvencu. Promešane sekvence se mogu koristiti za procenu značaja rezultata analize sekvence, posebno kada je sastav sekvence važan faktor.

6 strategija za rad sa učenicima sa različitim potrebama

Zajedničko podučavanje je moćan model i za redovno obrazovanje i za nastavnike specijalnog obrazovanja. Ovo partnerstvo može postaviti scenu za različite scenarije koji zadovoljavaju potrebe učenika sa različitim potrebama u učionici.

Međutim, u mnogim školama, nastavnici redovnog obrazovanja suočavaju se sa spiskom učenika sa individualizovanim obrazovnim programima i nemaju prednost kao sunastavnik. Posedovanje nekih strategija za zadovoljavanje potreba ovih učenika može učiniti proces manje strašnim za nastavnike—i uspešnijim za učenike.

IEP studenti imaju različite smetnje i potrebe. Evo nekoliko strategija koje se mogu primeniti na mnoge učenike:

Pažljivo razmotrite zadatke sedenja. Nastavnici koriste različite strategije za planiranje rasporeda sedenja, od abecednog reda do složenih aranžmana zasnovanih na sposobnostima. Kada se razmatraju potrebe učenika IEP-a – posebno onih sa problemima u ponašanju – često je najbolja strategija odabir suseda koji će biti pozitivni uzori.

Deca žele da se uklope i žele da udovolje, kao opšte pravilo. Oni jednostavno nisu uvek sigurni koji je odgovarajući način da se uklope u razred. Ako ih postavite blizu učenika koji će modelirati odgovarajuće radnje, može im pomoći da shvate jednostavne zadatke kao što su vođenje beleški, nalazak na pravu stranicu u tekstu ili čak podizanje ruke i čekanje da budu pozvani. Samo pazite da ne pregorite svoje uzore, vodite računa da često menjate raspored sedenja.

Koristite kontrolne liste projekta. Ako dodeljujete dugoročni projekat, izradite plan igre sa svojim učenicima. Dogovorite privremene rokove za svaki deo projekta/rada kako studenti ne bi bili preopterećeni veličinom završetka svega. Zatim obratite pažnju da se često proveravate da biste videli da li se ovi datumi ispunjavaju, nudeći pomoć kako biste pomogli studentima da ostanu na pravom putu. Procena rada učenika dok napreduju može im dati dodatni osećaj postignuća.

Rano uspostavite znakove ponašanja. Radite sa učenicima kako biste napravili plan kada stvari ne idu po planu. Evo nekoliko znakova za pokušaj:

  • Držite specijalnu propusnicu pri ruci učeniku, ili propusnicu koju mogu lako da zgrabe, kada je potrebno trenutno vreme za hlađenje.
  • Identifikujte predmet koji možete diskretno da stavite na sto učenika kada rade produktivno i na odgovarajući način, a koji se kasnije može iskoristiti za „nagradu“.
  • Identifikujte predmet koji možete diskretno da stavite na sto učenika kada NE rade produktivno ili na odgovarajući način, kao suptilan privatni podsetnik. Jednostavan crveni čip koji označava „STOP“ može učiniti čuda.

Dajte alternativne opcije prezentacije. Pomisao na izlaganje pred učionicom učenika može biti neodoljiva za svakog učenika—ali ako taj učenik ima problem anksioznosti, fobiju od gomile, govornu manu ili čak ADHD, proces može biti jednostavno previše. Neke alternativne opcije prezentacije mogu uključivati:

  • Predstavljanje samo nastavniku u učionici, ili nastavniku i drugoj odrasloj osobi koja je voljna (kao što je nastavnik specijalnog obrazovanja, paraprofesionalac, sekretarica – bilo kome da to učini autentičnijim iskustvom prezentacije).
  • Pravljenje podkasta ili video snimka njihove prezentacije koji će se puštati za razred.
  • Zajedničko izlaganje sa drugim učenikom.

Obezbedite alternativne opcije testiranja. Vaši učenici IEP-a mogu loše da testiraju, što dovodi do toga da verujete da malo uče u vašoj učionici. Međutim, primena alternativnih opcija testiranja može pomoći učenicima da pokažu šta su naučili. Neke opcije uključuju:

  • Usmeno davanje odgovora, omogućavajući učenicima da objasne šta oni урадити znajte, umesto da samo polažete standardizovani test sa pitanjima sa više odgovora.
  • Testiranje sa nastavnikom specijalnog obrazovanja u alternativnom okruženju sa manje ometanja. Samo odsustvo od drugih učenika (i nevideti da oni koji rano završe predaju svoje radove) može ublažiti nivo stresa učenika sa anksioznošću pred testom.
  • Цртање:
    • Pravljenje stripa za prikaz redosleda događaja.
    • Crtanje dijagrama da bi se objasnio problem reči u matematici.

    Obezbedite organizacione alate. Bez obzira na njihov invaliditet, mnogi učenici IEP-a imaju koristi od vizuelnih pomagala koja im pomažu da organizuju informacije. Alati za učenje pomažu studentima da daju prioritet svom učenju i usredsrede svoje napore. Evo nekoliko alata za isprobavanje:

    • Popuna za beleške koju je napravio nastavnik. Obezbeđivanjem šablona za učenike koji treba da popune dok nastavnik daje beleške – bilo usmeno ili u prezentaciji – učenici koji se bore bolje su u stanju da precizno zabeleže važne informacije, umesto da pokušavaju da pogode koji materijal je najvažniji u predavanju.
    • Vodič za učenje u boji za testove koji naglašava koje vrste pitanja učenici mogu da očekuju (na primer, odgovori na esej mogu biti narandžasti, dok su pitanja u formatu sa višestrukim izborom ružičasta). Ova strategija može pomoći učenicima da se fokusiraju na oblasti za koje će možda morati da planiraju unapred (kao što je organizovanje svojih misli u koherentne odgovore na esej) i da odrede koji će delovi biti jednostavniji za pamćenje.
    • Grafički organizatori pomažu učenicima da vide odnos između ideja i novih koncepata (kao što su Venovi dijagrami za velike povezane koncepte, T-grafikoni za poređenje/kontrast, itd.). Pretraga na Pinterestu za grafičke organizatore će vam dati mnogo sjajnih ideja za svaki nivo razreda i predmet. Možda ćete želeti da istražite Obrazovno mesto, Začarano učenje ili Obrazovnu oazu za dodatne ideje.
    • Sklopivi ili varalice su sjajni za korišćenje na času matematike za nove formule, rečnik ili geometrijske oblike. Na času društvenih nauka, oni mogu pomoći učenicima da organizuju nove ideje kao što su različite religije, kulturni regioni ili istorijski događaji. Učenici uživaju u pravljenju sklopivih ploča i smatraju ih korisnim za učenje. Dozvoljavanje vašim učenicima IEP-a da ih koriste tokom ocenjivanja dodaje dodatnu svrhu njihovom kreiranju. Za mnoge korisne ideje, pogledajte veb lokaciju Dine Zike.

    Najvažnija strategija za osiguranje uspeha učenika IEP-a je da ih posmatrate kao pojedince koji imaju jedinstvene stilove učenja i potrebe, i radite sa njima na kreiranju plana učenja koji će vam i njima odgovarati. Primena nekih od gore navedenih strategija pomoći će vam da bolje zadovoljite potrebe vaših učenika IEP-a, kao i drugih učenika koji se možda muče u vašoj učionici.


    Остале услуге

    Clinical Queries

    PubMed Clinical Queries pruža specijalizovane pretrage za:

    Potražite članke o COVID-19

    Filteri članka o COVID-19 ograničavaju pronalaženje citata o novom koronavirusu iz 2019. Rezultati se prikazuju u koloni filtriranoj prema kategorijama tema istraživanja. Pogledajte filtere članaka o COVID-19 za strategije pretrage filtera koje se mogu razvijati tokom vremena.

    Da biste pronašli citate pomoću filtera članaka o COVID-19:

    1. Kliknite na Klinički upiti sa početne stranice PubMed-a
    2. Unesite termine za pretragu u polje za pretragu
    3. Kliknite na Search
    4. Izaberite kategoriju: Opšte, Mehanizam, Prenos, Dijagnoza, Lečenje, Prevencija, Izveštaj o slučaju ili Predviđanje
    5. Pregledajte rezultate u koloni Članci o COVID-19
    6. Da biste videli rezultate u PubMed-u, kliknite na vezu „Prikaži sve“ ispod pregleda rezultata

    Da biste koristili filtere članaka o COVID-19 u upitu, dodajte naziv filtera u pretragu pomoću oznake polja za pretragu [Filter], npr. LitCPrevention[Filter]. Dostupni filteri su:

    • LitCGeneral
    • LitCMechanism
    • LitCTransmission
    • LitCDiagnosis
    • LitCTreatment
    • LitCPrevention
    • LitCCaseReport
    • LitCForecasting

    Potražite u PubMed-u Remdesivir koristeći opšti filter COVID-19:

    Pretraga po kategoriji kliničkih studija

    Kategorije kliničkih studija koriste specijalizovani metod pretrage sa ugrađenim filterima za pretragu koji ograničavaju pronalaženje na citate koji izveštavaju o istraživanju sprovedenom pomoću specifičnih metodologija, uključujući one koje izveštavaju o primenjenim kliničkim istraživanjima. Pogledajte filtere za kategorije kliničkih studija za strategije pretraživanja filtera.

    Da biste pronašli citate koristeći kategorije kliničkih studija:

    1. Kliknite na Klinički upiti sa početne stranice PubMed-a
    2. Unesite termine za pretragu u polje za pretragu
    3. Kliknite na Search
    4. Izaberite kategoriju: terapija, dijagnoza, etiologija, prognoza ili vodiči za kliničko predviđanje
    5. Izaberite opseg: uski (specifična pretraga) ili širok (osetljiva pretraga)
    6. Pregledajte rezultate u koloni Clinical Study Categories
    7. Da biste videli rezultate u PubMed-u, kliknite na vezu „Prikaži sve“ ispod pregleda rezultata

    Medicinska genetička pretraga

    Filteri medicinske genetike ograničavaju pronalaženje citata koji se odnose na različite teme iz medicinske genetike. Pogledajte filtere za pretragu medicinske genetike za strategije pretraživanja filtera.

    Da biste koristili filter medicinske genetike, dodajte naziv filtera u pretragu pomoću oznake polja za pretragu [Filter], npr. Genetsko testiranje [Filter]. Dostupni filteri su:

    • Dijagnoza
    • Диференцијална дијагноза
    • Clinical Description
    • Menadžment
    • Genetsko savetovanje
    • Molecular Genetics
    • Genetsko testiranje
    • Medicinska genetika

    Pretražujte PubMed za anemiju srpastih ćelija koristeći filter genetskog savetovanja:

    Single Citation Matcher

    Uparivač pojedinačnih citata ima obrazac za popunjavanje praznine za traženje citata kada imate neke bibliografske informacije, kao što su naziv časopisa, tom ili broj stranice.

    • Kliknite na Single Citation Matcher na početnoj stranici PubMed-a.
    • Unesite informacije o citatu.
    • Kliknite na Idi.

    Više informacija o korišćenju Single Citation Matcher:

    • Okvir časopisa uključuje funkciju automatskog dovršavanja koja predlaže naslove dok unosite skraćenicu naslova ili pun naslov. Naslovi prikazani u meniju za automatsko dovršavanje su rangirani na osnovu broja citata u PubMed-u.
    • Nakon odabira časopisa sa posebnim znakovima (npr. ampersand, dvotačka) kada koristite dugme Nazad za povratak na Single Citation Matcher, morate da obrišete i ponovo unesete naslov.
    • Okvir autora takođe uključuje funkciju automatskog dovršavanja koja predlaže imena autora rangiranim redosledom na osnovu broja citata. Puna imena autora mogu se pretraživati ​​za citate objavljene od 2002. nadalje ako je puno ime autora dostupno u članku.
    • Kliknite na polje za potvrdu „Samo kao prvi autor“ ili „Samo kao poslednji autor“ da biste ograničili ime autora na prvog ili poslednjeg autora.

    Pretražite PubMed koristeći MeSH bazu podataka

    MeSH (Medical Subject Headings) je tezaurus vokabulara koji kontroliše NLM koji se koristi za indeksiranje PubMed citata.

    Koristite MeSH bazu podataka da pronađete MeSH termine, uključujući podnaslove, tipove publikacija, dopunske koncepte i farmakološke radnje, a zatim napravite PubMed pretragu. Baza podataka MeSH može se pretraživati ​​prema MeSH terminu, MeSH terminu unosa, podnaslovu, vrsti publikacije, dodatnom konceptu ili MeSH napomeni o obimu.

    Više informacija o MeSH bazi podataka:

    • Funkcija automatskog dovršavanja dostupna je iz okvira za pretragu.
    • Rezultati pretrage se prikazuju po rangu po relevantnosti, stoga, kada se pretraga korisnika tačno poklapa sa MeSH terminom, taj termin se prvi prikazuje.
    • Kliknite na MeSH termin na ekranu Rezime ili izaberite Full iz menija formata prikaza da biste videli dodatne informacije i specifikacije pretrage, kao što su podnaslovi, ograničili se na Glavnu MeSH temu ili isključili termine ispod termina u MeSH hijerarhiji.
    • Godina uvođenja je godina kada je termin dodat u MeSH. Ako je prikazano više od jedne godine, termin je bio dostupan za indeksiranje nazad na najraniju zabeleženu godinu. Članci se indeksiraju korišćenjem rečnika koji je postojao u vreme indeksiranja, tako da se godina uvedena za termin i datum objavljivanja citata indeksiranog tim terminom ne slažu.

    Pokrenite PubMed pretrage iz MeSH baze podataka

    Da biste napravili PubMed pretragu iz MeSH-a:

    1. Pokrenite pretragu u bazi podataka MeSH.
    2. Izaberite termine koristeći polja za potvrdu.
    3. Kliknite na „Dodaj u alatku za pretragu“ u PubMed portletu za pravljenje pretrage.
    4. Možete da nastavite da pretražujete i da uključite dodatne termine u PubMed alatku za pretragu pomoću padajućeg menija „Dodaj u alatku za pretragu“ i Boolean.
    5. Kada završite, kliknite na „Pretraži PubMed“.

    Potražite informacije o časopisima u NLM katalogu

    NLM katalog uključuje informacije o časopisima u PubMed-u i drugim bazama podataka NCBI.

    Kliknite na Časopisi u NCBI bazama podataka na početnoj stranici NLM kataloga ili na vezu Journals na početnoj stranici PubMed-a da biste ograničili rezultate svog NLM kataloga na podskup časopisa koji se pominju u zapisima NCBI baze podataka.

    Za dodatne informacije pogledajte pomoć NLM kataloga.

    Ostali resursi časopisa uključuju:

    Korišćenje API alata E-Utilities

    E-uslužni programi su alati koji omogućavaju pristup podacima izvan uobičajenog NCBI interfejsa za veb pretragu. Ovo može biti od pomoći za preuzimanje rezultata pretrage za upotrebu u drugom okruženju. Ako ste zainteresovani za prikupljanje podataka velikih razmera na PubMed podacima, možete besplatno preuzeti podatke sa našeg FTP servera. Molimo pogledajte uslove i odredbe za korisnike podataka.

    Pronađite PMID-ove koristeći Batch Citation Matcher

    Koristite Batch Citation Matcher da biste preuzeli PMID-ove za više citata. Batch Citation Matcher zahteva da unesete bibliografske informacije (časopis, tom, stranica, itd.) u određenom formatu.

    1. Napravite nizove citata za stavke koje želite da preuzmete koristeći sledeći format:
      naslov_časopisa|godina|tom|prva_stranica|ime_autora|vaš_ključ|
      Polja moraju biti razdvojena vertikalnom trakom sa završnom trakom na kraju niza.
    2. Унесите своју имејл адресу. Obrada poruka e-pošte može potrajati nekoliko minuta i slanje na vašu adresu e-pošte.
    3. Otpremite nizove citata kao tekstualnu datoteku (.txt) ili unesite svaki niz citata u poseban red u okvir za tekst. Ako se nizovi citata unesu u okvir za tekst i datoteka se otpremi, rezultati će biti zbir oba.
    4. Kliknite na pretragu.

    Ako nije pronađeno podudaranje, niz citata će prikazati jedno od sledećeg:

    • your_key|NOT_FOUNDINVALID_JOURNAL - Naziv časopisa nije važeći. Pogledajte liste časopisa ili NLM katalog da pronađete ispravnu skraćenicu časopisa.
    • NOT_FOUND – Naziv časopisa je važeći, ali niz citata nije pronašao podudaranje.
    • NEJASNO – Navedene informacije odgovaraju više od jednog citata. Informacije o citatima sa 3 ili manje podudaranja uključuju PMID-ove, a više od 3 podudaranja obuhvataju ukupan broj PMID podudaranja. Koristite Single Citation Matcher ili ESearch da biste preuzeli sve citate za tražena polja.
    • Format teksta (.txt) se mora koristiti prilikom otpremanja datoteke.
    • Možete dobiti više e-poruka za pretrage koje sadrže više od 2000 nizova citata.
    • Unesite imena autora bez interpunkcije kao smith jc. Inicijali su opcioni.
    • Vaš ključ je bilo koji niz koji odaberete da označite citat, vraća se nepromenjen.
    • Polje za naslov časopisa može uključivati ​​pun naslov časopisa ili skraćenicu NLM naslova.
    • Svako polje za citat se pretražuje počevši od naslova časopisa dok se ne pronađe jedinstveno podudaranje.
    • Naslov časopisa je obavezno polje, ali možete izostaviti druga polja. Ako izostavite polja, morate zadržati vertikalne trake u nizu citata. Na primer, ako izostavite broj sveske 88 iz prvog primera ispod, treba ga uneti kao:
      proc natl acad sci u s a|1991||3248|mann bj|P32022-1|
    • proc natl acad sci u s a|1991|88|3248|mann bj|P32022-1|
    • proc natl acad sci u s a|1992|89|3271|gould se|P26261-1|
    • proc natl acad sci u s a|1970|89|3271|smith|P26261-1|
    • res microbiol|1992|143|467|ivey dm|P25966-1|
    • nauka|1987|235|182|palmenberg ac|P12296-2|
    • eshatologija|1993|12|22|javni jq|C12233-2|
    • virology|1993|193|492|Hardy me|Q02945-1|
    • virus geni|1992|6|393||P27423-1|
    • kvasac|1992|8|253|sasnauskas k|P24813-1|
    • proc natl acad sci u s a|1991|88|3248|mann bj|P32022-1|2014248
    • proc natl acad sci u s a|1992|89|3271|gould se|P26261-1|1565618
    • proc natl acad sci u s a|1970|89|3271|smith|P26261-1|NOT_FOUND
    • res microbiol|1992|143|467|ivey dm|P25966-1|1448623
    • nauka|1987|235|182|palmenberg ac|P12296-2|3026048
    • C12233-2|NOT_FOUNDINVALID_JOURNAL
    • virology|1993|193|492|Hardy me|Q02945-1|8382410
    • geni virusa|1992|6|393||P27423-1|1335631
    • kvasac|1992|8|253|sasnauskas k|P24813-1|1514324

    Zdravlje potrošača

    Nacionalna medicinska biblioteka ne može dati posebne medicinske savete. NLM vas poziva da se konsultujete sa kvalifikovanim zdravstvenim radnikom za odgovore na vaša medicinska pitanja. NLM nema pamflete ili druge materijale za slanje.

    MedlinePlus i MedlinePlus en español su posebno dizajnirani za potrošače i sadrže stotine tematskih stranica, uključujući opisne informacije napisane NIH-om, video zapise, alate za proveru zdravlja, informacije o lekovima, biljkama i suplementima, linkove ka podacima iz drugih instituta NIH, CDC-a itd. , и још.


    Kako napraviti konceptualni okvir?

    Pre nego što pripremite svoj konceptualni okvir, potrebno je da uradite sledeće stvari:

    1. Izaberite svoju temu

    Kao istraživač, postoji mnogo aspekata sveta koje možete izabrati da istražite. Međutim, važno je uzeti u obzir da nam nisu dostupni svi resursi sveta. Štaviše, istraživanje može biti i vremenski ograničeno. Kao takvu, treba izabrati temu za koju smatraju da je sveobuhvatno ostvarena u okviru resursa koje imaju iu okviru vremena koje im je dodeljeno.

    2. Postavite svoje istraživačko pitanje

    Za razliku od teme koja može biti široka oblast proučavanja, istraživačko pitanje mora biti specifično. Tačni aspekti ko, šta, gde, kako i zašto moraju biti jasno navedeni. Ovde će se pojaviti jedan od najvažnijih aspekata vašeg konceptualnog okvira. Istraživačko pitanje je jasno i argumentovano pitanje gde će se vaše istraživanje okretati. Da biste imali koncizan konceptualni okvir, vaše istraživačko pitanje bi trebalo da bude ono koje vas zaista zanima.

    Razlog zašto je istraživačko pitanje suštinski deo vašeg konceptualnog okvira i vašeg celokupnog istraživanja, je ono što stavlja fokus i put vaše studije. Time se izbegavaju šanse da se izgubite dok pišete rad.

    3. Uradite pregled literature

    Pregled literature je akcija u kojoj istraživač proučava objavljene radove pouzdanih izvora u vezi sa tom temom. Svrha pregleda literature je da vas i vaše čitaoce obavesti o postojećim idejama i informacijama o odabranoj temi, kao io njenim slabim i jakim stranama. Neke od ključnih stvari koje treba da zapamtite kada radite pregled literature je da to treba da bude: povezano sa temom, sintetizirajte rezultate publikacija koje ste pročitali i prepoznajte oblasti u kojima nedostaje informacija ili nema dovoljno dokaza za dokazivanje потраживање. Pregled literature sužava ono što ćete staviti u svoj konceptualni okvir.

    4. Izaberite svoje promenljive

    Pošto ste obavili svoje istraživanje, do ovog trenutka ćete već moći da identifikujete i precizno odredite varijablu o kojoj se raspravljalo u publikacijama koje ste proučavali i pokušati da uspostavite vezu ili dešifrujete kako su one povezane. Pošto ste sigurno već pročitali dosta literature, otkrićete da postoji mnogo mogućih varijabli koje možete izabrati kada sprovodite svoju studiju. Međutim, kada kreirate istraživanje uopšte, važno je da odaberete samo najvažnije varijable jer neće sve biti značajne jer ste sigurno pročitali mnogo naučne literature, do ovog trenutka bi trebalo da budete u mogućnosti da uočite one važne. A kada kreirate konceptualni okvir posebno, iako možete izabrati sve varijable na svetu, bilo bi najbolje da to ne činite jer će previše varijabli u konceptualnom okviru biti zbunjujuće. Iako takođe nije dobra ideja odabrati premalo varijabli ili bi vaša studija mogla biti previše jednostavna. Kao što je takođe pomenuto u prethodnom koraku, morate pronaći pravi nivo zamršenosti u vašoj studiji koji će se uklopiti u vaše resurse i raspodelu vremena.

    5. Odaberite svoje odnose

    Sada kada ste izabrali svoje promenljive, morate da izaberete kako su ove varijable povezane jedna sa drugom. S obzirom na to da ste već pročitali mnogo literature o svojoj temi, već bi trebalo da budete u mogućnosti da definišete kako je svaka od vaših promenljivih povezana jedna sa drugom. Ovo je posebno važno napomenuti jer će to u velikoj meri uticati na to kako će vaš konceptualni okvir izgledati kada počnete da pravite dijagram.

    6. Kreirajte konceptualni okvir

    Sada kada ste postigli sve prethodne korake, poslednji korak je da ilustrujete dijagram. Način na koji ilustrujete dijagram će se razlikovati od slučaja do slučaja, ali generalno, imena promenljivih moraju biti jasno postavljena i stavljena u pravougaonike, varijable moraju biti povezane linijama i strelicama, a vrhovi strelica će se razlikovati u zavisnosti od priroda odnosa. Strelice sa jednom glavom su za odnose koji su jednosmerni (tj. A utiče na B, a B ne utiče na A), a dvosmerne strelice su za odnose koji su dvosmerni (tj. A utiče na B, a B takođe utiče na A). Takođe, linije ne moraju biti ograničene na povezivanje samo 2 promenljive (tj. A i B), neki odnosi mogu biti između više promenljivih (tj. A utiče na B i takođe C).


    Prikupljanje podataka o proceni

    „Da bi procena bila uspešna, potrebno je ostaviti po strani pitanje,Koje je najbolje moguće znanje?' i umesto toga da pitam, 'Da li imamo dovoljno dobrog znanja da probamo nešto drugačije što bi moglo biti od koristi našim učenicima?'"

    -Blaich, C. F., & Wise, K. S. (2011). Od prikupljanja do korišćenja rezultata procene: Pouke iz Wabash National Study (NILOA povremeni rad br.8). Urbana, IL: Univerzitet Ilinois i Univerzitet Indijana, Nacionalni institut za procenu ishoda učenja.

    Ključne definicije i okviri

    Izvori podataka koje je korisno uzeti u obzir prilikom procene učenja učenika su:

      Dokaz o ishodima učenja

    Direktne mere učenja

    • Ovo omogućava studentima da pokažu svoje učenje za nastavnike kako bi procenili koliko dobro učenici programa ispunjavaju očekivani nivo stručnosti za veštine ili znanja. Primeri uključuju glavne projekte, radove, standardizovane testove, zapažanja učenika u kliničkom okruženju i pitanja za kviz koji su u skladu sa ključnom oblasti potrebnog znanja.
      • Ugrađene procene su direktne mere učenja učenika koje služe u dve svrhe: kao uslov za kurs za studente (tj. normalan radni proizvod poput papira, kviza ili dizajnerskog projekta) i za procese ocenjivanja programa. Oni se najčešće prikupljaju iz obaveznih kurseva, završnih kurseva ili ključnih časova gde student mora da pokaže da vlada određenim ciljem učenja koji je važan za odeljenje.

      Indirektne mere učenja

      • Oni prikupljaju percepcije učenika i zadovoljstvo njihovim učenjem. Uobičajeni primeri su fokus grupe i ankete studenata i bivših studenata.

      Više metoda procene

      • Metode koje uparuju direktne i indirektne metode su najvrednije jer:
        • Istraživanja pokazuju da učenici nisu uvek u stanju da precizno samoprocene svoje učenje, tako da upotreba samo indirektnih mera može biti netačna.
        • Neki ishodi (npr. stavovi) mogu se proceniti samo putem anketa, intervjua ili fokus grupa.
        • Indirektne mere (npr. nezadovoljstvo učenika nekim aspektom njihovog iskustva učenja) mogu pomoći da se objasne rezultati koji se vide kroz prikupljanje direktnih mera (npr. slab učinak učenika na ključnom ishodu učenja).
        • Na primer, kakvu akademsku pripremu studenti unose u kurs ili akademski program? Kakva je demografija učenika u razredu ili programu? Koje su njihove težnje u karijeri ili post-U-M obrazovanju?
        • Drugim rečima, kakva je priroda iskustva učenja za učenike?

        Izvori podataka U-M o učenju učenika u nastavnom planu i programu U-M i zajedničkom nastavnom planu i programu

        Ovaj odeljak pruža alate za merenje za fakultete i odeljenja za procenu učenja učenika.

        Indirektni dokazi učenja

        UMAY: Ova anketa je otvorena za sve studente UM i prilično je široka. Svaki ispitanik odgovara na osnovni skup pitanja o korišćenju vremena, akademskom/ličnom razvoju, akademskom angažovanju, evaluaciji predmeta, opštem zadovoljstvu i klimi.

        UMAY je deo nacionalne studije, Studentsko iskustvo na istraživačkom univerzitetu (SERU), sa sedištem na UC Berkliju. Lokalna koordinacija ovog projekta je preko Kancelarije za budžet i planiranje (kontakt: Karen Zaruba). Neki odgovori iz ankete iz 2015. su predstavljeni na veb stranici Kancelarije za budžet i planiranje.

        Stopa odgovora U-M za 2015. UMAY je

        Anketa brucoša za kooperativni institucionalni istraživački program (CIRP): Ispituje pripremu učenika za ulazak, prethodne aktivnosti, očekivanja od fakulteta, nivoe samopouzdanja, planirane glavne i buduće ciljeve.

        Studija se koordinira na nacionalnom nivou na UCLA, a sprovodi Odeljenje za studentski život U-M (kontakt: Simone Himbeault Taylor). Evo primera nedavnog CIRP instrumenta.

        Ankete se sprovode tokom orijentacije na nove studente, sa stopom odgovora oko 80%.

        Studentski život distribuira periodične izveštaje o ovim podacima, a CRLT takođe distribuira zbirne podatke na svojim fakultetima i GSI orijentacijama. Pored toga, odabrani nalazi su dostupni na mreži.

        Studiju LSA svake godine sprovodi Univerzitetski centar za karijeru. Odabrani nalazi su predstavljeni na veb stranici Univerzitetskog centra za karijeru (http://careercenter.umich.edu/article/first-destination-profile).

        • Uzorci izlaznih anketa iz UM odeljenja mogu se naći ovde: http://www.crlt.umich.edu/assessment/lsa-assessment-resources
        • CRLT se takođe konsultuje sa mnogim odeljenjima o prilagođenom dizajnu izlazne/alumni ankete i analizi radi procene. Da biste saznali više, kontaktirajte Malindu Metni, generalnog direktora, Službe za razvoj i ocenjivanje obrazovanja, na [email protected]

        Druge validirane ankete (neki se naplaćuju)

          (Sa Seminara Provosta o podučavanju iz jeseni 2010.) : Skale, ankete i rubrike za procenu učenja o uslugama i građanskog angažovanja (Iz Univerzitetske biblioteke Purdue) (49 institucija, uključujući Univerzitet u Mičigenu, učestvuje u ovom projektu).
      • Za druge teme, biblioteka U-M ima odličan onlajn vodič za pronalaženje validiranih testova i mera.
        • Fokus grupe uključuju diskusiju 8-10 učenika kako bi razmislili o nastavnom planu i programu. Fokus grupe mogu biti korisne za omogućavanje studentima da kolektivno čuju iskustva drugih učenika i razmišljaju o postizanju ključnih ciljeva učenja za kurs, nastavni plan i program ili obrazovnu inovaciju. CRLT je sproveo brojne fokus grupe za odeljenja i za evaluaciju grantova za post-srednje obrazovanje. (Za kompletnu listu, pogledajte CRLT-ovu nedavnu listu projekata za procenu.) Da biste saznali više, kontaktirajte Malindu Metni, direktorku za ocenjivanje, na [email protected]

        Uzorak projekta procene na U-M koristeći indirektne dokaze o učenju

        • U jesen 2009. CRLT je sarađivao sa LS&A kako bi procenio svoje zahteve kvantitativnog rezonovanja. Evaluacija je zasnovana na anketi studenata prve i druge godine LSA o poboljšanju kvantitativnog rasuđivanja koje su prijavili da su ostvarili na svojim kursevima za jesenji semestar QR1 ili ne-QR. Većina ankete je izvedena iz studije procene na Univerzitetu u Viskonsinu o njenom zahtevu za QR, koja je potvrdila anketu o dobicima u učenju koje su sami prijavili studenti sa pre- i post-testovima autentičnih problema vezanih za QR (Halaby, 2005). Instrument je razvio studijski tim koji je uključivao UW-ovog direktora za testiranje i evaluaciju i druge kvantitativne istraživače. Pored 14 stavki za dobijanje UW, U-M anketa je pitala studente da li smatraju da je kurs ispunio ciljeve LSA za zahtev QR, da li mogu da daju primer primene kursa i koje metode nastave su im pomogle da nauče. Ključni nalazi ankete su predstavljeni ovde: http://www.crlt.umich.edu/assessment/lsaqrassessment.

        Direktan dokaz učenja

        Rubrike se obično koriste kao alat za procenu radova ili projekata.

        • Za primere rubrika koje su razvili stručni timovi, pogledajte AAC&U VALUE rubrike za procenu osnovnog znanja, veština i stavova.
        • Za informacije o razvoju rubrike, pogledajte CRLT Povremeni rad br. 24.
        • Primer projekta koji koristi ovu vrstu podataka o proceni je "Podučavanje veština čitanja na velikom kursu“ autora Theresa Tinkle, Daphna Atias, Ruth McAdams i Cordelia Zukerman, engleski jezik i književnost, LSA.

        Pitanja za kviz, povezan sa specifičnim ključnim ciljevima učenja

        • Primer projekta koji koristi ovu vrstu podataka o proceni je "Korišćenje onlajn kviza u velikom kursu genetike (.pdf)" od Patricia J. Wittkopp & Lisa Sramkoski, Molecular, Cellular and Developmental Biology, LSA.
        • Inventari koncepata su pouzdani i validni testovi koji su dizajnirani da testiraju znanje učenika o ključnim konceptima u nekoj oblasti. Često se mogu koristiti za poređenja u učenju studenata tokom vremena (npr. učinak učenika na početku i na kraju kursa) ili između studenata na različitim univerzitetima. Najčešće se koriste u nauci, matematici i inženjerstvu.
        • Primere inventara koncepta iz inženjeringa prikupila je Koalicija Fondacije: http://www.foundationcoalition.org/home/keycomponents/concept/index.html.
        • Listu inventara koncepta razvijenih za naučne discipline prikupila je Julie Libarkin, MSU.
        • Primer odeljenja koji koristi ovu vrstu podataka o ocenjivanju je Matematički odsek. U jesenjem polugodištu 2008, odeljenje je administriralo Inventar koncepta računa, nacionalno validiran koncept diferencijalnog računa dizajniranog za testiranje. Anketa je data svim delovima matematike 115, sa pre-/post dizajnom. Na post-testu, učenici su takođe zamoljeni da ocene nivo interaktivnosti učionice i procenat vremena provedenog na interaktivno angažovanim aktivnostima. Sažeti nalazi su predstavljeni ovde: http://www.math.lsa.umich.edu/news/continuum/ContinuUM09.pdf.

        Osnovne informacije o studentima na kursu ili nastavnom planu i programu

        LSA Academic Reporting Toolkit (ART) (zahteva autentifikaciju)

        • Informaciona usluga koja omogućava fakultetu LSA da kreira izveštaje o podacima specifičnim za kurs o nizu tema koje se odnose na učinak studenata, kao što su: istorijat upisa i ocena studenata na datom predmetu, veze upisa i ocena između predmeta i odnosi ocena predmeta na predkoledžske mere (ACT/SAT rezultati i AP ispiti). Svaki alat ima prilagodljivi unos i svaki je dizajniran da vraća anonimne podatke (bez imena učenika ili ID-ova) u grafičkom i tabelarnom obliku. Pristup sajtu je ograničen i zahteva autentifikaciju. Da biste zatražili pristup, kontaktirajte Roba Vilkea, LSA Management and Information Stems, Dekanat.
        • U-M skladište podataka je zbirka podataka koja podržava aktivnosti izveštavanja za poslovanje Univerziteta. M-Pathways Student Records Data Set sadrži akademske podatke za studente koji su maturirali na Univerzitetu Mičigen, Ann Arbor. Podaci uključuju lične podatke učenika (demografske podatke), upis, kurseve, ocene, diplome i kredite za transfer. Za više informacija o dostupnim podacima, pogledajte rečnik podataka o evidenciji učenika. Da bi zatražili pristup ovim podacima, instruktori bi trebalo da kontaktiraju upravnika podataka svoje škole/koledža ili Kancelariju registrara.

        Dokumentacija o iskustvu učenja

        Uobičajene mere da dokumentuju aktivnosti učenja uključuju:

        • Nastavni plan i program (LSA arhiva programa)
        • Izveštaji instruktora o ključnim nastavnim aktivnostima.
        • Da biste dobili korisne podatke, kontaktirajte Stiva Lona u USE Lab ili Dena Kiskisa u ITS-u. Za podatke iTunesU kontaktirajte Keti Krauč, koja upravlja iTunesU uslugom U-M.

        Osoblje CRLT-a radi sa grupama fakulteta u odeljenjima ili školama/koledžima kako bi prikupili podatke o proceni koji će biti korisni za evaluaciju grantova za obrazovanje ili odluke o nastavnim planovima i programima. Na primer, osoblje CRLT-a koristi intervjue, fokus grupe i ankete studenata, fakulteta i bivših studenata da daju povratne informacije o:


        Tumačenje eksperimentalnih podataka

        Ako je fokus na tumačenje eksperimentalnih podataka, razmotrite izdvajanje skupova podataka iz objavljene literature koji su usklađeni sa eksperimentima sa kojima bi se učenici susreli u laboratoriji i razvijte skupove problema ili projekte koji se fokusiraju na interpretaciju podataka.
        Dajte učenicima uzorke podataka, možda u obliku u kom bi bili prikupljeni, i zamolite učenike da završe analizu kao da su sami prikupili podatke. Za slučajeve kada su zapažanja deo procesa, razmislite o tome da snimite sebe ili da TA završi laboratoriju i zamolite učenike da uzmu neophodna merenja i zapažanja iz video snimka.

        Takođe možete kombinovati eksperimentalne protokole sa isprepletenim pitanjima koja istražuju razloge iza određenih koraka, tako da učenici steknu dublju intuiciju zašto se određene procedure izvode. Umesto stvarnog izvođenja eksperimenta, učenici mogu da steknu razumevanje metode zasnovano na kritici praćeno interpretacijom podataka.

        • Jedna vrsta pitanja koja biste mogli da postavite studentima uključuje davanje slučajnog niza koraka uključenih u eksperimentalnu metodologiju i traženje od njih da ih stave u ispravan logički red. Ovo zahteva od učenika da kritički razumeju zašto svaki korak mora da bude pre sledećeg u protokolu. Takođe možete dati učenicima prazan korak, koji bi morali sami da popune kada identifikuju koji korak nedostaje. Primere možete pronaći na LabXchange-u. Učenici zatim mogu da završe analizu i razmišljanje kao i obično. Učenici mogu da sarađuju na analizi i izveštavanju koristeći e-poštu, Canvas ili druge alate za saradnju.

        3.5: Indukujte proteine ​​i procenite DNK

        Poslednji put kada ste transformisali svoju mutantnu DNK u BL21(DE3) ćelije. Kolonije koje su nastale premeštene su u tečne kulture, a danas ćete tim kulturama dodati IPTG da biste indukovali ekspresiju proteina od strane bakterija. Sledeći put ćete prečistiti dobijeni protein. Neću se ustručavati da vam kažem da postoje mnoge stvari koje mogu poći naopako u ovoj fazi! Međutim, svaki od njih je svakako iskustvo učenja.

        Kao što je dokazano Nagaijevim radom, inverzni perikam divljeg tipa nije toksičan za BL21(DE3) ćelije. Iako je malo verovatno da će vaša mala mutacija dramatično promeniti ovu činjenicu, generalno se može pokazati da je novi protein toksičan. Ako je to slučaj, samo vrlo male količine proteina se proizvode pre nego što bakterije umru. Imajte na umu da prekomerna ekspresija jednog proteina može doći na račun proizvodnje proteina potrebnih za preživljavanje, i najverovatnije će na kraju izazvati smrt ćelije, međutim, toksični proteini ubrzavaju ovu propast. Aberantna toksičnost se ponekad može ublažiti smanjenjem temperature kulture (npr. na 30 °C).

        Na osnovu svoje fluorescentne aktivnosti, inverzni perikam divljeg tipa omogućava pravilno savijanje (cp) EYFP, a na osnovu njegovog odgovora na kalcijum, takođe dozvoljava kalmodulinu da se savija. Jedan problem na koji možete naići je taj što se vaši mutantni proteini više neće pravilno savijati. Pošto ste napravili mutacije u delu IPC senzora za kalcijum, umesto u fluorescentnom delu, malo je verovatno da će vaš protein uništiti EYFP fluorescenciju.Međutim, čest problem sa pogrešno savijenim proteinima je formiranje nerastvorljivih agregata, na primer, zbog nepropisno izloženih hidrofobnih površina. Proteini se mogu prečistiti iz ovih agregata &ndash zvanih inkluzivna tela&ndash, ali je proces radno intenzivniji nego za rastvorljive proteine. (Proteini moraju biti ekstrahovani pod oštrijim uslovima nego što ćete koristiti sledeći put, a zatim prečišćeni pod uslovima denaturacije, pre nego što se konačno pokuša renaturisanje proteina.) Inkluziona tela se ponekad formiraju jednostavno zbog veoma visoke ekspresije proteina od interesa, što ga uzrokuje da pređe svoju granicu rastvorljivosti. Ovaj ishod se može sprečiti snižavanjem temperature ili vremena kulture, količine IPTG-a ili faze rasta bakterije.

        Poslednja stvar koju treba imati na umu je da se svi proteini ne mogu proizvesti u bakterijama. Eukariotski proteini koji zahtevaju posttranslacione modifikacije (kao što je glikozilacija) za aktivnost zahtevaju eukariotske domaćine (kao što su kvasac, ili sveprisutni CHO &ndash jajnici kineskog hrčka &ndash ćelije). Ponekad će proteini izvedeni iz eukariota biti skraćeni ili na drugi način pogrešno prevedeni E. coli zbog diferencijalne pristrasnosti kodona (Kane, 1995) greške u translaciji se mogu sprečiti davanjem dodatnih tRNK kulturi ili direktno bakterijama preko plazmida (McNulty, et al., 2003). Uprkos svoj ovoj složenosti, prokariotski domaćini su bili dovoljno dobri da proizvode proteine ​​za određene terapije, posebno citokin G-CSF za pacijente kojima je potrebno da popune svoja bela krvna zrnca (npr. nakon hemoterapije), koji se prodaju kao Neupogen ® by Amgen.

        Nakon što indukujete svoje ćelije sa IPTG-om, pustićete da dobijene fabrike proteina rade svoj posao 2-3 sata. Tokom ovog vremena, vi ćete proceniti DNK od vaša dva X#Z kandidata (i od M124S mutanta). Prvo, izvršićete svoje dijagnostičke preglede od poslednjeg puta na gelu. Obrasci povezivanja će vam omogućiti da odredite (ili dijagnostikujete) da li bilo koji od vaših navodnih X#Z mutanata zaista sadrži novo mesto ograničenja koje ste uveli. Naravno, postoji mala mogućnost da je tiha mutacija ugrađena, ali netiha mutacija nije. Da biste dobili direktnije dokaze o tome da li je mutageneza usmerena na mesto funkcionisala, analiziraćete podatke iz reakcija sekvenciranja koje ste postavili prošli put.

        Pronalazak automatizovanih mašina za sekvenciranje učinio je određivanje sekvence relativno brzim i jeftinim poduhvatom. Metoda za sekvenciranje DNK nije nova, ali automatizacija procesa je nedavno, razvijena u vezi sa ogromnim naporima sekvenciranja genoma iz 1990-ih. U srcu sekvencioniranja reakcija je hemija koju je razvio Fred Sanger 1970-ih i koja koristi dideoksinukleotide (pogledajte šemu iznad levo). Ove baze koje završavaju lanac mogu se dodati rastućem lancu DNK, ali se ne mogu dalje produžiti. Izvođenjem četiri reakcije, svaka sa različitom bazom koja završava lanac, stvaraju se fragmenti različitih dužina koji se završavaju na G, A, T ili C. Fragmenti, kada se razdvoje po veličini, odražavaju sekvencu DNK. U "starim danima" (pre svih 10 godina!) radioaktivni materijal je ugrađen u izdužene DNK fragmente kako bi se mogli vizuelizovati na rendgenskom filmu (slika iznad centra). U novije vreme korišćene su fluorescentne boje, jedna boja povezana sa svakom dideoksi-bazom. Četiri obojena fragmenta mogu se proći kroz kapilare do računara koji može pročitati izlaz i pratiti detektovane intenzitete boja (slika iznad desno). Vaš uzorak je sekvencioniran na ovaj način na ABI 3730 DNK analizatoru.

        Analiza podataka o sekvenci nije mali zadatak. "Gledanje u sekvence" može progutati sate vremena sa malo ili bez rezultata. Takođe postoje mnogi veb-bazirani programi za dešifrovanje obrazaca. Na ovaj način se može ispitati nukleotid ili njegov prevedeni protein. Zahvaljujući informacijama o sekvenci genoma koje su sada dostupne, novi glagol, "to BLAST," je skovan da opiše poređenje vaše sopstvene sekvence sa sekvencama iz drugih organizama. BLAST je akronim za Basic Local Alignment Search Tool, i može mu se pristupiti preko Početna stranica Nacionalnog centra za biotehnološke informacije (NCBI).

        Možda se pitate zašto biste ikada prolazili kroz probleme dizajniranja i izvođenja dijagnostičkih sažetaka, kada je sekvenciranje relativno jednostavno i daje više informacija. Ovde ideja razmera postaje važna. Sekvenciranje košta 8 dolara po reakciji, što se može dodati ako treba da ispitate, recimo, 10 ili više kandidata. Za poređenje, elektroforeza agaroznog gela košta možda 1 dolar po kandidatu. Pošto obe metode zahtevaju izolaciju DNK, jedna nije dramatično radno intenzivnija od druge. (Metoda koja se zove PCR kolonija izbegava ovaj rad. Možete li da pogodite šta bi to moglo da podrazumeva?) Konačno, obrasci traka mogu da daju brzo očitavanje mnogih kolonija kandidata u poređenju sa vremenom koje je potrebno za pojedinačne analize sekvenciranja koje ćete danas izvršiti. Naravno, nema razloga da neko ne može automatizovati proces analize sa malo (kompjuterskog, a ne DNK) koda!


        Pogledajte video: Tiovi podataka (Јануар 2023).