К стратегия: К-стратегия это

Содержание

Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа

Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа

Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа

Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа (утверждена решением Думы Талицкого городского округа от 06.12.2018 г. № 98)

(для просмотра кликните по ссылке)

Приложение № 1 к Стратегии социально — экономического развития Талицкого городского округа

Приложение № 2 к Стратегии социально – экономического развития Талицкого городского округа

Приложение № 3 к Стратегии социально-экономического развития Талицкого городского округа

Приложение № 4 к Стратегии социально – экономического развития Талицкого городского округа

 

В настоящее время разрабатывается проект «Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа на период до 2035 года».

Для определения приоритетных направлений развития Талицкого городского округа важно знать ваше мнение по поводу наиболее актуальных проблем округа, первоочередных задач и путей их решения.

Просим Вас принять участие в опросе и ответить на предложенные вопросы Анкеты.

Заранее благодарим за участие в нашем опросе.

Для этого необходимо заполнить анкету-заявку: скачать форму

Анкету можно представить в Администрацию Талицкого городского округа в срок до 14 июля 2017 года одним из способов:

— на электронный адрес Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.;
— по адресу: г. Талица, ул. Луначарского, 59, каб. 42;
— заполнив электронную форму на сайте.

Протокол от 12.10.2017 года № 10 расширенного заседания Координационного совета стратегического развития территории Талицкого городского округа

Протокол от 12.10.2017 года № 9 заседания Экспертного совета «Общественность»

Протокол от 11. 10.2017 года № 8 заседания Экспертного совета «Наука»

Протокол от 09.10.2017 года № 7 заседания Экспертного совета «СМИ»

Протокол от 09.10.2017 года № 6 заседания Экспертного совета «Бизнес»

Протокол от 26.09.2017 года № 5 заседания Экспертного совета «Бизнес»

Протокол от 09.08.2017 года № 4 заседания Экспертного совета «СМИ»

Протокол от 17.07.2017 года № 3 заседания Экспертного совета «Наука»

Протокол от 15.06.2017 года № 2 расширенного заседания Координационного совета стратегического развития территории Талицкого городского округа

Анкета

Жителей Талицкого городского округа приглашают стать экспертами по развитию Талицкого городского округа

 

Постановление Администрации Талицкого городского округа от 22.02.2017 № 108 «Об утверждении положения и состава Координационного совета стратегического развития территории Талицкого городского округа и экспертных советах»

Еще статьи.

..
  1. Стратегия социально-экономического развития Талицкого городского округа

Муниципальные услуги

Экономика

Муниципальный контроль

Муниципальные закупки

Муниципальная служба и кадровый резерв

Бюджет и финансовый контроль

Безопасность населения

Дорожная деятельность. Транспорт. БДД.

Охрана окружающей среды и благоустройство

Градостроительство

Муниципальное имущество и землепользование

Общество

Общественное голосование

Обращения граждан

Противодействие коррупции

Общественное обсуждение

Уважаемые посетители!

Приглашаем Вас принять участие в общественном обсуждении проектов нормативно-правовых актов.

Все обсуждения

Гость сайта

АРХИВ ВОПРОСОВ

Ежегодный опрос по итогам работы за 2021 год «Удовлетворены ли Вы состоянием благоустройства населенных пунктов Талицкого городского округа»

Да — 66.7%

Нет — 33.3%

Всего голосов: 12

Голосование окончено on: 25 Янв 2022 — 15:32

Выберите общественную территорию города Талица для участия во Всероссийском конкурсе лучших проектов создания комфортной городской среды в категории «малые города»

Парк возле памятника культурного наследия «Имение Поклевских-Козелл. Главный дом» по адресу: г. Талица, ул. Ленина — 35.2%

Сквер «Ветеранов Великой Отечественной Войны», по адресу: г. Талица, ул. Ленина — 17.3%

Городской сквер им. Павлика Морозова по адресу: г. Талица, ул. Ленина — 2%

Набережная городского пруда, г. Талица — 45.5%

Всего голосов: 5210

Голосование окончено on: 24 Фев 2022 — 00:00

Открытое голосование По участию Ансамбля песни и танца РИКДЦ «Юбилейный» в конкурсном отборе

На предоставление государственной поддержки любительских творческих коллективов в 2023 году, в номинации: «Коллективы самодеятельного художественного творчества с коллективом участников основного концертного состава до 25 человек»
Да/За Нет/Против

Опрос месяца

Борьба с загрязнениями пластиковыми материалами

Опрос на тему покупки и употребления алкоголя 

Все Опросы

Анкета проведение мероприятий в Талицком городском округе по модернизации муниципальных библиотек МКУ ТГО «Библиотечно – информационного центра» в части комплектования книжных фондов

Анкета проведение мероприятий в Талицком городском округе по информатизации муниципальных библиотек МКУ ТГО «Библиотечно-информационный центр», приобретение компьютерного оборудования, лицензионного программного обеспечения

Анкета для жителей — «Отношение населения к реализации проектов по укреплению общественного здоровья в муниципальных образованиях Свердловской области»

Актуальные соцопросы — «Удовлетворенность населения качеством автомобильных дорог в
муниципальном образовании»; «Удовлетворенность населения жилищно-коммунальными услугами»;

«Удовлетворенность населения организацией транспортного обслуживания
в муниципальном образовании»

Анкета для опроса субъектов предпринимательской деятельности о наличии (отсутствии) административных барьеров, об оценке состояния и развития конкурентной среды на рынках товаров и услуг Свердловской области

Анкета для опроса потребителей товаров, работ и услуг на рынках Свердловской области

Анкета социального опроса «Неформальная занятость»

Качество предоставления и доступность услуг Администрации Талицкого городского округа

Опрос населения для определения удовлетворенности качеством оказываемых жилищно-коммунальных услуг, за 1 квартал 2019 года

Анкета «Факторы образа жизни»

Социальная сфера

Государственные органы власти

Территориальные отраслевые исполнительные органы государственной власти

Муниципальные учреждения

Прокуратура Талицкого района

МЕЖРАЙОННАЯ ИНСПЕКЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНОЙ НАЛОГОВОЙ СЛУЖБЫ № 19

ОГИБДД ОМВД по Талицкому району

Стратегия научно-исследовательских работ

Желая поддержать компанию «Амджен» в служении пациентам, научно-исследовательский департамент ставит себе целью открытие, разработку и распространение революционных препаратов против заболеваний, которые чаще всего приводят к смерти и инвалидности. В то время как многие компании отдают приоритет редким заболеваниям и отдельным показаниям, «Амджен» работает над тем, чтобы удовлетворить потребности как можно большего числа пациентов.

Дэвид М. Риз

исполнительный вице-президент,
научно-исследовательский департамент

Ради достижения этой цели мы должны извлекать пользу из всего, что нам могут предложить быстрый научный прогресс и новые технологии. Биотехнологии и методы обработки данных развиваются с ошеломляющей скоростью и дарят нам безграничные возможности. В то же время в индустрии возрастает конкуренция, поэтому препятствий на пути к препаратам становится все больше, и преодолеть их становится все сложнее.

Чтобы поддерживать темп в условиях столь стремительно меняющихся перспектив и вызовов, компания «Амджен» приняла динамичную стратегию по научно-исследовательской деятельности. Данная стратегия будет направлять нас в принятии взвешенных, целостных решений, отражающих мир таким, каким мы видим его сегодня, и позволяющих приспособиться к тому, каким он предстанет перед нами завтра. Мы уверены, что многолетний опыт инноваций в науке и биотехнологиях позволит компании «Амджен» представить решения, которые пациенты и общество примут с воодушевлением.

Ещё раз изучите наши основные принципы стратегии исследований и разработок

  • Акцентировать внимание на разработке инновационных лекарственных средств для нуждающихся в них пациентов, страдающих серьёзными заболеваниями
  • Вести поиск препаратов, воздействующих на молекулярные мишени, которые вовлечены в патогенетические процессы в организме человека
  • Поддерживать разработку лекарственных средств редких классов, уделяя основное внимание биопрепаратам
  • Сфокусироваться на притоке инвестиций и практическом аспекте эффективности
  • Внедрять инновации, разработанные другими научными коллективами
  • Демонстрировать ценность наших медицинских препаратов для пациентов
Больше информации

Амджен стремится быть лучшей фармацевтической компанией на рынке. Путь к этой цели начинается с организации лучшей в мире стратегии исследований и разработок. Амджен разработала «Принципы развития стратегии исследований и разработок», целью которых является укрепление стратегических приоритетов компании.

Акцент внимания на разработке инновационных лекарственных средств для нуждающихся в них пациентов, страдающих серьёзными заболеваниями. Даже находясь в постоянном поиске новых возможностей и способов решения проблем, Амджен продолжает оставаться верной своим принципам и миссии. Главная миссия Амджен — стремиться увеличить продолжительность жизни и улучшить её качество у пациентов, страдающих серьёзными заболеваниями.

Использование биологических «целей» с доказанным потенциалом у человека. Мы верим в то, что стоим на пороге важных научных открытий в области генетики, благодаря которым сможем достичь снижения риска развития серьёзных заболеваний, а также контроля над их течением. Сосредоточив внимание на таргетной терапии, основанной на генетике человека и других весомых фактах, мы ставим перед собой такие задачи, как увеличение клинической эффективности препаратов, сокращение сроков их производства и снижение стоимости доставки новых медикаментов пациентам.

Поддержание производства широкого спектра лекарств с акцентом на биологические препараты. Основной принцип Амджен в производстве лекарств — «биология первоочерёдна». Мы стремимся выбирать молекулярные биологические «цели», основываясь на глубоком понимании природы заболевания; и лишь после этого мы подбираем тип препарата или его структурную модель, способные наиболее эффективно воздействовать на избранную «цель». Мы полагаем, что наши сильные стороны — биопрепараты и достижение высоких показателей клинической эффективности от их применения. Для подбора необходимого метода воздействия мы также стараемся поддерживать производство широкого спектра различных форм препаратов, в том числе малых молекул.

Концентрация на притоке инвестиций и практическом аспекте эффективности. Для усиления притока инвестиций в программу стратегии исследований и разработок основное внимание Амджен направлено на высокоэффективные и успешные программы. Мы повышаем ценность низкоприоритетных активов путём развития партнёрских отношений и внешнего лицензирования. Амджен также постоянно стремится достичь высокой степени эффективности путём сокращения времени производства и оптимизации клинических исследований, а также с помощью централизованного наблюдения за центрами, в которых они осуществляются.

Использование внешних видов инноваций. Амджен стремится к повсеместному использованию инноваций: так, приблизительно половина последних разработок компании является плодом сотрудничества или торговых отношений. Мы высоко ценим взаимодействие между внешними и внутренними типами инноваций: для определения и повышения ценности наших разработок на рынке нам необходимо постоянно поддерживать высокий уровень собственных кадров и возможностей.

Постоянное доказательство ценности наших медицинских препаратов. Пациенты не смогут получить пользы от лекарств, которые им недоступны. Степень доступности препарата зависит от взаимодействия регулирующих и финансирующих структур. Для того, чтобы соответствовать этим ожиданиям, мы стремимся активно продвигать на рынке те медикаменты, которые могут удовлетворять как потребностям пациента, так и экономическим требованиям.

Инвестировать в неопровержимые научные разработки

  • Инвестировать только в молекулы с генетически валидированными мишенями
  • Программы меньшего приоритета развивать в партнерстве или передавать или передавать лицензии внешним партнерам
  • Продолжать приобретать инноваций, разработанные другими научными коллективами, с целью увеличения потенциальных возможностей и числа внутренних программ
Больше информации

Многие компании в нашей отрасли используют стратегию, известную под названием «удары в цель», основным принципом которой является увеличение числа молекул в портфеле разработки для повышения вероятности того, что хотя бы некоторые из них будут эффективными. Этот подход хоть и предназначен для решения проблемы всё ещё скудных знаний природы человека, на практике приводит к повышению затрат на производство лекарств и низкой производительности.

Напротив, стратегия Амджен заключается в «выборе победителя» путём определения и активного лоббирования перспективных программ. С этой целью мы продвигаем программы, где используются биологические «цели» с доказанным потенциалом у человека; основой таких программ являются генетические исследования, позволяющие выявить риски развития заболевания. Так, с помощью генетических исследований была выявлена связь между PCSK9 и гомеостазом холестерина; в других работах была продемонстрирована важная роль склеростина в регуляции роста костной ткани. Наша дочерняя компания — deCODE Genetics усилила потенциал Амджен знаниями популяционной генетики, тем самым позволяя нам занять лидирующие позиции в создании новых молекул.

Несмотря на то, что такая тактика не гарантирует успешности развития всех программ компании, мы не сомневаемся в том, что это позволит Амджен повысить процент успешных клинических испытаний, ускорить сроки производства препаратов, сократить расходы и увеличить приток инвестиций в рамках стратегии развития исследований.

В случаях, когда число программ превышает количество ресурсов, компания начинает более активно устанавливать партнёрские связи. Результат подобных сделок заключается в появлении источника доходов, позволяющего разрабатывать ключевые программы компании. Это позволяет нам действовать в интересах пациентов, гарантируя разработку всё большего количества потенциально эффективных препаратов.

Интересы компании также направлены на внешние виды инноваций, которые впоследствии могут дополнять уже имеющиеся внутренние разработки и проекты. Готовность к поиску инноваций повсюду привела к приобретению нами таких компаний, как deCODE Genetics, Micromet, KAI Pharmaceuticals и Onyx Pharmaceuticals.

Менять направление и дифференцировать виды проводимой компанией научно-исследовательской деятельности

  • При изучении серьезных заболеваний использовать достижения популяционной генетики, применяя закон больших чисел
  • Извлекать выгоду из наших приоритетных направлений — генетики человека, новейшей биологии, белковой инженерии
  • Эффективно использовать платформу новых технологий для разработки портфеля иммунно-онкологических препаратов
Больше информации

Тогда как технические разработки направлены на способы производства препаратов, главная стратегия Амджен заключается в их максимальном использовании. Львиная доля инвестиций компании была вложена в генетические исследования и развитие новых терапевтических платформ. Основное наше внимание сконцентрировано на заболеваниях, лечение которых может осуществляться с помощью наших научных разработок.

В последнее время развитие ДНК-секвенирования нового поколения способствовало повышению уровня диагностики некоторых генетически детерминированных заболеваний. Благодаря приобретению deCODE Genetics, в настоящее время Амджен имеет портфолио продуктов в ранней стадии разработки, эффект которых основан на действии недавно открытых генов. Эта стратегия основана на особенной тактике Амджен — разрабатывать новые медикаменты с учётом генетических аспектов. Действие семи одобренных к применению у пациентов препаратов компании Амджен может быть прослежено вплоть до генов, впервые клонированных в наших лабораториях.

Чтобы успешно достигать новых целей, обусловленных развитием генетики, Амджен стремится извлечь пользу из своих сильных сторон — биотехнологии и белковой инженерии. Недавно обнаруженные гены заболеваний способны кодировать белки с неизвестными функциями; очень вероятно, что эти новые белки могут играть важную роль в производстве некоторых типов лекарственных препаратов. Для решения сложных задач прежде, чем выбрать наиболее подходящую лекарственную форму (или разработать новую), необходимо изучить сложную природу заболевания.

Чтобы заострить внимание на лечении онкологических заболеваний путём влияния на иммунную систему человека, мы объединили группы Discovery Research, занимающиеся вопросами онкологии и воспаления. Задача такого альянса — получить максимум преимуществ от иммуно-онкологических платформ компании, в том числе онколитической иммунотерапии и нового би-специфичного молекулярного конструкта, созданного на платформе BiTE®.

Во всех программах Discovery Research мы подняли ожидаемый от препаратов Амджен уровень дифференцирования. Наша цель заключается в разработке новых методов лечения и профилактики, обладающих большими преимуществами и эффективностью, — например, долгосрочная выживаемость при раке или профилактика мигреней или тяжёлых приступов астмы.

Использовать подход, при котором биология определяет выбор молекулы или мишени

  • Консолидировать малые, средние и крупные молекулы в единые принципы воздействия
  • Фокусироваться на биопрепаратах, сохраняя лидерство по созданию малых молекул
Больше информации

Компания Амджен полагает, что разработка лекарственных средств должна основываться на глубоком понимании природы заболевания. Это понимание играет важную роль в определении как «цели», на которую должно быть направлено лечение, так и путей её достижения, — формы и режима применения лекарства — необходимых для оптимизации эффективности и безопасности лечения.

Амджен обладает одним из самых больших арсеналов форм лекарственных средств. Сюда относятся малые молекулы, созданные с помощью химических технологий; молекулы среднего размера, например, пептиды; а также крупные молекулы, такие как антитела и другие препараты на основе белков. К списку продукции Амджен также относятся и новые формы лекарственных средств — пептитела, «конструкты» антител BiTE®, а также другие би-специфические молекулы, конъюгаты антитело-лекарственная молекула и препараты для проведения онколитической иммунотерапии.

Амджен использует свои технологии для разработки и производства простых лекарственных средств. Кроме того, для повышения эффективности рабочего процесса, а также возможности сочетания различных видов лечения, мы постарались стереть границы, разделяющие препараты на основе малых, средних и крупных молекул. Наша задача — претворение в жизнь подхода «биология первоочерёдна» путём избавления от автономных исследовательских групп, рассматривающих заболевания сквозь призму лишь одного типа лекарств.

Среди большого выбора различных видов лекарственных средств Амджен является экспертом в области разработки и производства биологических препаратов. Проводимые клинические исследования доказывают большую эффективность биопрепаратов по сравнению с другими видами медикаментозного лечения. Тем не менее, по нашим оценкам, примерно в 2/3 случаев лекарственные средства на основе крупных молекул не обладают целевой эффективностью. Это является причиной, по которой Амджен фокусируется на разработке и производстве препаратов на основе малых молекул.

Увеличивать приток инвестиций в компанию путём повышения практического аспекта эффективности

  • Стремиться к непрерывному совершенствованию путём повышения частоты успеха при создании молекул, ускорения разработки лекарственных препаратов, а также сокращения затрат
  • Достичь существенного сокращения сроков проведения клинических исследований при одновременном сохранении их качества
Больше информации

Для того, чтобы быть уверенными в том, что все инвестиционные проекты Амджен основываются на доказательной науке, в целях повышения эффективности мы дополнительно модифицировали схемы рабочего процесса. Эти действия направлены на повышение эффективности препаратов наряду со снижением сроков производства и затрат на них; в результате инвестиций в программу стратегии исследований и развития мы можем получить больше новых медикаментов.
Для достижения этих целей Амджен постоянно самосовершенствуется, стараясь прикладывать максимум усилий для повышения производительности. Например, Мы урезали число проектов, чтобы исключить те препараты, польза для пациентов от которых менее очевидна по сравнению с остальными доступными видами лечения. Чтобы уменьшить стоимость исследовательских программ и разброс научных центров, мы постарались консолидировать большую часть учёных в научно-исследовательских центрах Кембриджа, Массачусетса и Южного Сан-Франциско (Калифорния).
Благодаря максимально приближенной к пациентам методике производства моноклональных антител, нам удаётся сэкономить до года времени, столь необходимого для поставки медикаментов в клиники. Амджен также разрабатывает обучающие научно-исследовательские клинические программы, основанные на современных рекомендациях и протоколах; осуществляет централизованное наблюдение за клиническими базами, контроль за качеством продукции, а также управлением поставок медикаментов. Мы ожидаем, что эти действия приведут к снижению затрат на клинические исследования и сокращения их сроков проведения до полугода.

Экономическая индустриальная стратегия – обучение в магистратуре в вузе Москвы – МИСиС

2

года обучения

Очная форма обучения на русском языке

Институт экономики и управления промышленными предприятиями имени В.А. Роменца

Код направления 38.04.01
Экономика*

90

Проходной балл в 2021

Вступительные испытания и минимальные баллы:

Вступительное испытание по направлению подготовки — 40

Преимущества программы

Практико-ориентированный подход

Студенты работают в Центре стратегических исследований МГУ им. М. В. Ломоносова. Совместно с экспертами, преподавателями и учеными они разрабатывают стратегии разного уровня и масштаба. В числе таких проектов: создание программы социально-экономического развития Кузбасса, разработка стратегии водоснабжения Республики Узбекистан, создание проекта развития Санкт-Петербургского метрополитена, построение стратегии по производству и экспорту этанола в Бразилии.

Уникальные методики обучения

Оригинальные методики обучения основаны на многолетнем практическом опыте с учетом глобальных тенденций и перспектив развития цифровой экономики. Обучение на базе монографий и учебников лучших преподавателей-экспертов в сфере стратегического планирования и профессоров кафедры позволяет быть в курсе всех актуальных разработок и методик, признанных в США, Великобритании, Канаде, Германии, Швейцарии и других странах. Более 200 университетов мира используют два основных учебника кафедры.

Возможность получения MBA и диплома международного образца

Во время обучения студенты могут пройти обучение в Центре стратегических исследований МГУ имени М. В. Ломоносова и получить степень MBA. При защите кандидатской работы перед диссертационным советом, студент также имеет возможность получить диплом международного образца, который приравнивается к степени PHD.

Индивидуальная научная траектория

Для каждого магистранта с первых дней обучения формируется индивидуальная научно-образовательная траектория в соответствии с его интересами, исследовательской проблематикой, текущими проектами и грантами. Это позволяет студентам максимально сфокусироваться на научной работе и получить необходимые знания по конкретным дисциплинам. Во время обучения можно углубиться в исследования и заниматься научной деятельностью с защитой диссертации, либо собирать портфолио из проектов и развиваться в корпоративной сфере.

Международная исследовательская среда

Поступая на программу, студент становится частью международного научного сообщества и взаимодействует с ведущими российскими и иностранными учеными в рамках научных конференций, дискуссий и международных стажировок. Программа формирует интернациональную среду, обучающимся доступно углубленное изучение иностранных языков. В НИТУ МИСИС учатся студенты из всех регионов России и 81 страны мира.

Возможности для студентов и трудоустройство

Ежегодно студенты принимают активное участие в конкурсах и конференциях, кейс-чемпионатах и обязательных стажировках, формируя портфолио работ и научных статей в ведущих научных журналах. Выпускники магистратуры работают в различных отраслях экономики, департаментах стратегического развития в государственном секторе и корпорациях, а также занимаются консалтингом, создавая стратегии глобального и международного значения.

Международный опыт

Ежегодно студенты принимают активное участие в конкурсах и конференциях, публикуют свои статьи в научных журналах, поступают на программы международных стажировок в рамках сотрудничества с университетами-партнерами НИТУ МИСИС.

Подробнее о направлении

35

дисциплин в области экономических наук

Микроэкономика III (стратегические аспекты)

Макроэкономика III (стратегические аспекты)

Информационные технологии в процессах индустриального стратегирования

Стратегическое управление в индустриальной экономике

Стратегическое лидерство

Еще шесть дисциплин

Финансовые инструменты в процессах индустриального стратегирования

Стратегическое проектное финансирование (на английском языке)

Стратегия компаний на рынке ценных бумаг

Стратегический брендинг

Стратегические аспекты налогообложения промышленности в Российской Федерации

Факультативы: курс лекций «Теория и методология индустриального стратегирования» доктора экономических наук, профессора, иностранного члена РАН, заслуженного работника высшей школы РФ, лауреата премии имени М. В. Ломоносова I степени, заведующего кафедрой Индустриальной стратегии НИТУ МИСИС Владимира Львовича Квинта.

Преподаватели

Владимир Львович Квинт

Д.э.н., профессор, заведующий кафедрой Индустриальной стратегии

Иностранный член РАН, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, лауреат премии имени М.В. Ломоносова I степени, заведующий кафедрой Индустриальной стратегии НИТУ МИСИС, заведующий кафедрой Экономической и финансовой стратегии Московской Школы Экономики МГУ имени М. В. Ломоносова.

+7 909 905-54-25
[email protected]

Мурад Камилович Алимурадов

К.э.н., MBA, доцент кафедры индустриальной стратегии

Заместитель заведующего кафедрой экономической и финансовой стратегии Московской школы экономики МГУ имени М. В. Ломоносова, заместитель руководителя Центра стратегических исследований Института математических исследований сложных систем МГУ

Является главным ответственным исполнителем ряда региональных, национальных и отраслевых стратегий.

  • Стратегия социально-экономического развития Кемеровской области-Кузбасса на период до 2035 года и более длительную перспективу;
  • Стратегия водоснабжения, водоотведения и водного баланса Республики Узбекистан на период до 2035 г. и более длительную перспективу;
  • Стратегия развития Водоканала Санкт-Петербурга на период до 2035 года и более длительную перспективу;
  • Стратегирование метрополитена Санкт-Петербурга.

Принимал участие в международных научных и научно-практических конференциях в России и за рубежом.

Область научных интересов: корпоративные, региональные, государственные финансовые стратегии, стратегирование финансовых рынков и рынков производных финансовых инструментов, стратегирование развития рыночной инфраструктуры в странах с формирующимся рынком.

Ирина Викторовна Новикова

Д.э.н., доцент, профессор кафедры Экономической и финансовой стратегии Московской Школы Экономики

Более 130 научных и учебно-методических публикаций (статьи, монографии, учебные пособия), в том числе опубликованных в следующих странах: Россия, Германия, Канада, Польша, США, Украина). Монография «The Russian Far East: Strategic Development of the Workforce» опубликована издательством Apple Academic в 2020 г. в Канаде и США.

Кирилл Леонидович Астапов

Д.э.н., профессор кафедры Экономической и финансовой стратегии Московской Школы Экономики

Окончил механико-математический и экономический факультеты МГУ имени М. В. Ломоносова, бизнес-школу IMD. Направление деятельности — индустриальная и финансовая стратегии. Работал в аудиторской компании KPMG, аппарате Совета Федерации, Банке России, в настоящее время — в Центре стратегических исследований МГУ имени М.В. Ломоносова.

Анатолий Алексеевич Рожков

Д.э.н., профессор кафедры Индустриальной стратегии НИТУ МИСИС

Область научных интересов: социально-экономические проблемы угольной отрасли. Научно-педагогический стаж 40 лет, в том числе 18 лет преподавательской деятельности по совместительству в МГГУ и НИТУ МИСИС.

Инна Анатольевна Стоянова

Д.э.н., профессор кафедры Индустриальной стратегии НИТУ МИСИС

Заместитель директора Центра стратегического менеджмента и конъюнктуры сырьевых рынков Горного института НИТУ МИСИС.

Область научных интересов: формирование стратегии социально-экономического развития промышленных регионов/градообразующих предприятий.

Никита Игоревич Сасаев

К.э.н., старший преподаватель кафедры Московская Школа Экономики

Основная специализация: стратегирование отраслей экономики и минерально-сырьевого комплекса, в том числе газовой отрасли и водного сектора. Автор статей в ведущих научных журналах, среди которых «Экономика и математические методы» «Управленческое консультирование», «Экономика в промышленности», «Экономика и управление», «Экономическое возрождение России», «Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки».

Мадина Крымовна Хабекова

Преподаватель кафедры Индустриальной стратегии НИТУ МИСИС, преподаватель кафедры Экономической и финансовой стратегии Московской Школы Экономики

Другие программы подготовки

Корпоративные финансы

Программа направлена на формирование навыков создания бизнеса любой организационно-правовой формы и управления им в условиях рыночной экономики. В программу включены авторские курсы, основанные на научных разработках преподавателей кафедры. Часть занятий ведут эксперты-практики, что позволяет студентам окунуться в современные тенденции управления бизнесом и изучить реальные кейсы компаний — индустриальных лидеров. Полученные теоретические знания, практические навыки и сформировавшиеся личностные качества позволяют выпускникам программы стать лидерами в области корпоративных финансов, создавать лучшие практики, оказывать стратегическое влияние на развитие экономики не только на национальном, но и на мировом уровне.

Экономика инноваций

Программа направлена на подготовку специалистов широкого профиля в области анализа, разработки и реализации инновационных проектов. Студенты изучают процесс создания и выведения на рынок новых продуктов, оценивают их эффективность, решают кейсы промышленных предприятий, используя опыт стажировок в международных и российских компаниях. Выпускники смогут продолжить карьеру в роли руководителей IT-департаментов, специалистов FinTech продуктов, основателей стартапов, консультантов по внедрению инноваций.

Стратегия перехода от контрактов к стратегии миграции объемов обслуживания

Обратная связь

Twitter LinkedIn Facebook Адрес электронной почты

  • Статья
  • Чтение занимает 4 мин

Этот документ содержит информацию о настройках, которыми должны управлять администраторы при переносе записей контрактов в объемы обслуживания. Эта информация о поддержке миграции поможет клиентам подготовиться к устареванию следующего:

  • Контракты
  • Элементы строки контракта
  • Шаблоны контрактов

Планирование миграции

Процесс миграции контрактов в объем обслуживания выглядит следующим образом:

  1. Шаблон контракта для сопоставления шаблона объема обслуживания: Для записей, основанных на шаблонах контракта, перенесите их в шаблоны объема обслуживания.
  2. Контракты на объемы обслуживания: Перенесите строки контракта в объемы обслуживания, создав индивидуальные объемы обслуживания.
  3. Задачи среды выполнения: Запустите сценарии для выполнения миграции.

Сопоставление: шаблоны контракта с шаблонами объема обслуживания

Для равенства функций выполните задачи, упомянутые в следующих разделах, чтобы сопоставить шаблоны контрактов с шаблонами объема обслуживания.

Принцип расчета

Принцип расчета, основанный на датах покрытия в шаблоне контрактов, который позволяет создавать любое количество обращений между датой начала и датой окончания контракта, недоступен в шаблоне объема обслуживания. Чтобы включить те же функции, в шаблоне объема обслуживания установите значение Ограничить на основании условий объема обслуживания на нет.

Снимок экрана с принципом расчета в шаблоне контракта выглядит следующим образом.

Снимок экрана шаблона объема обслуживания выглядит следующим образом.

После того, как объем обслуживания создан из шаблона объема обслуживания, добавьте пользовательский код, чтобы скопировать настраиваемые поля, добавленные в объем обслуживания, для соответствия со строками контракта.

Hinweis

Параметр календаря в шаблоне контракта недоступен в шаблоне объема обслуживания.

Преимущества в объеме обслуживания

  • Созданные обращения теперь будут отображать предупреждения, когда они превышают выделенные сроки.
  • Использование клиента можно отслеживать с возможностью установки и применения ограничений в будущем.

Пользовательские поля

Создайте настраиваемые поля в шаблонах объема обслуживания для миграции данных из полей в шаблоне контракта, которые недоступны в шаблоне объема обслуживания. Выполните следующие шаги для переключения с шаблона контракта и сопоставления с шаблоном объема обслуживания:

  1. Создайте настраиваемые поля с атрибутами в шаблоне объема обслуживания. Дополнительные сведения см. в разделе Создание и изменение полей (атрибуты).
  2. Поместите созданные поля в форму в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Дополнительные сведения см. в Добавление поля в форму.

Сопоставление: контракты на объем обслуживания

Если вы в настоящее время используете контракты, вы можете сопоставить их с объемами обслуживания, выполнив следующие действия:

  1. Создайте отдельный объем обслуживания для каждой строки контракта.
  2. Создайте пользовательские атрибуты для объема обслуживания для отсутствующих атрибутов строк контракта.
  3. После того, как объем обслуживания создан из шаблона объема обслуживания, добавьте пользовательский код, чтобы скопировать настраиваемые поля, добавленные в объем обслуживания, для соответствия со строками контракта.

Следует учесть…

В этом разделе представлена информация о функциях, которые отличаются между контрактами и объемами обслуживания и должны учитываться в процессе миграции.

Контракт на один продукт

Если у вас есть контракт, связанный с одним продуктом, выполните следующие действия:

  1. Создание объема обслуживания.
  2. Добавьте только один продукт в сетке ПРОДУКТЫ.

Hinweis

Концепция группировки строк контракта для контракта недоступна в объемах обслуживания. Вам необходимо создать отдельные объемы обслуживания для каждой строки контракта.

Отмена договора и объема обслуживания

Договор или объем обслуживания могут быть отменены с помощью следующих шагов:

Отменить контракт

Контракты могут быть отменены немедленно или в будущем, выбрав дату.

Отмена объема обслуживания

Объем обслуживания может быть отменен только немедленно; Вы не можете установить дату, чтобы отменить его в будущем.

Единица выставления счетов к контрактах

Единица выставления счетов не доступна в объемах обслуживания. Чтобы реализовать эту возможность в объемах обслуживания, используйте настраиваемую логику.

Для простых сверток используйте поля свертки. Дополнительные сведения см. в поля свертки.

Команды в контрактах

Следующие команды устарели в объемах обслуживания:

  • Копировать контракт: Клонировать контракт.
  • Пересчитать: Для пересчета свертки выставление счетов.
  • Отложить операции по контракту: Отложить операции по контракту.
  • Возобновить операции: Чтобы возобновить отложенные операции по контракту.

Следующие команды доступны в объемах обслуживания:

  • Продлить: Продлить истекшее объем обслуживания.
  • Отмена: Чтобы отменить активный объем обслуживания.
Сопоставление состояния
  • Состояние «Выставлен счет» в контракте может быть сопоставлено с состоянием ожидания в объеме обслуживания.
  • Состояния черновик, активный, отмененный и истекший одинаковы для контрактов и объемов обслуживания.
  • Состояние отложенный недоступно в объемах обслуживания.

Сценарии среды выполнения для миграции контрактов

Убедившись, что все аспекты равенства функций для записей в контрактах доступны в объемах обслуживания, выполните следующие шаги для миграции от контрактов к объемам обслуживания:

  1. Переместите контракт и строки контракта в объемы обслуживания с помощью сценариев обновления или средств импорта, такого как Microsoft Excel.
  2. Создавайте и выполняйте сценарии обновления для обновления объемов обслуживания по обращению вместо контрактов.

Для бизнес-требований, если необходимо обновить разрешенное обращение, выполните следующие действия:

  1. Активация обращения.
  2. Обновите поиск объема обслуживания.
  3. Разрешение обращения.

Wichtig

В договорах и строках контракта строки контракта могут быть связаны с продуктом, отличным от того, который указан в обращении. Однако в объемах обслуживания продукт, указанный в обращении, должен соответствовать продукту, указанному в объеме обслуживания.

Пример: строки контракта, связанные с продуктом Armband 100, могут быть связаны в списке обращения, который связан с другим продуктом, Armband 150. Однако в объемах обслуживания возникает ошибка, когда вы связываете объем обслуживания, связанный с продуктом, Armband 100, с обращением, связанным с Armband 150.

См. также

Предстоящие важные изменения (уведомления об устаревании)
Примеры кода SDK в базовом обновлении

Hinweis

Каковы ваши предпочтения в отношении языка документации? Пройдите краткий опрос (обратите внимание, что этот опрос представлен на английском языке).

Опрос займет около семи минут. Личные данные не собираются (заявление о конфиденциальности).

Обратная связь

Отправить и просмотреть отзыв по

Этот продукт Эта страница

Просмотреть все отзывы по странице

Что такое стратегия данных? – Объяснение стратегии данных – AWS

Почему важна стратегия данных?

Разработка стратегии данных необходима организациям для того, чтобы оставаться актуальными, конкурентоспособными и инновационными в условиях постоянных изменений. Вы должны собирать, систематизировать данные и действовать на их основе для достижения бизнес-целей и раскрытия новых ценностей для вашей организации, например, следующих:

  • Эффективность работы
  • Оптимизация процессов
  • Более быстрое принятие решений
  • Увеличение количества источников дохода
  • Повышение удовлетворенности клиентов

Стратегия данных дает вам конкурентное преимущество, поскольку она связывает управление данными с бизнес-стратегией и контролем работы с данными. Здесь есть две основные цели.

Улучшение решений по архитектуре данных

Архитектура данных компании описывает, как компания собирает, хранит, преобразует, распределяет и потребляет данные. Она также включает в себя технические аспекты управления данными, такие как:

  • Базы данных и файловые системы
  • Правила, регулирующие форматы хранения данных
  • Системные соединения между приложениями и базами данных

Например, архитектура данных может вводить ежедневные данные о маркетинге и продажах в такие приложения, как маркетинговые панели, которые затем интегрируют и анализируют информацию, чтобы выявить взаимосвязь между расходами на рекламу и продажами по регионам. Ваша стратегия данных обеспечивает рамки, в которых инженеры по данным принимают решения касательно архитектуры, отвечающие бизнес-целям.

Последовательно управляйте данными

Эффективная стратегия управления данными поддерживает всю организацию, что позволяет совместно и последовательно управлять данными. Здесь каждый найдет ответы на пять ключевых вопросов:

  • Какие данные подходят?
  • Какие операции с данными одобрены?
  • Какова цель хранения и сбора данных?
  • Какова политика управления данными для бизнес-процессов?
  • Какую информацию вы можете получить из имеющихся данных?

Каковы преимущества реализации стратегии данных?

Есть и другие преимущества хорошей стратегии данных:

Решайте проблемы управления данными

Большинство организаций сталкиваются с такими проблемами управления данными, как разрозненность данных, дублирование данных в бизнес-подразделениях, неэффективный обмен данными между отделами и отсутствие ясности в приоритетах данных. Стратегия данных позволяет компаниям решать эти проблемы, обеспечивая доступ к данным и безопасный обмен ими. Вы можете раскрыть ценность данных для удовлетворения требований бизнеса. Лучшее согласование вопросов касательно данных и доступ к нужным данным в нужное время позволяет организациям подготовиться к будущему или неизвестному.

Улучшите взаимодействие с клиентами

Организации используют данные и аналитику, чтобы лучше понимать клиентов и улучшать клиентский опыт. Организации могут использовать данные для создания большей ценности для клиентов и упреждающего удовлетворения потребностей – от онлайн-сервисов до контакт-центров. Данные также помогают организациям открывать новые возможности для бизнеса или монетизации и создавать гиперперсонализированные продукты и сервисы на основе потребностей клиентов.

Достигните аналитической зрелости

Аналитическая модель Gartner Analytic Ascendancy Model определяет четыре этапа аналитической зрелости. Организации обычно начинают с описательной и диагностической аналитики, чтобы понять, что произошло и почему. Аналитическая зрелость наступает, когда организация переходит к предиктивной аналитике, которая использует данные для ответа на вопрос, что произойдет. Организации, находящиеся на последней стадии зрелости, используют предписывающую аналитику для достижения заранее определенных результатов. Таким образом, стратегия данных представляет собой подробный план, который поможет вашей организации перейти к принятию решений на основе предвидения, а не ретроспективного анализа. Она закладывает основу для внедрения передовых технологий, таких как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для улучшения бизнес-аналитики.

Создайте культуру данных в масштабах всей организации

Стратегия данных представляет собой дорожную карту для повышения грамотности в области данных и эффективности их использования в организации. Разные команды могут работать согласованно для повышения качества данных и точности их сбора. Кроме того, вы можете разработать индивидуальную систему обучения и создать методы обучения для сотрудников, чтобы они могли пройти путь от новичков до экспертов в области управления данными и их использования.

Соответствуйте нормативным требованиям

Эффективная стратегия данных повышает безопасность данных путем реализации мер по ограничению несанкционированного доступа к данным. При определении политик и процессов можно учитывать все правила и нормы управления данными. Все операции могут быть тщательно спланированы для обеспечения того, чтобы управление корпоративными данными постоянно поддерживало конфиденциальность, безопасность и целостность данных.

Каковы ключевые компоненты эффективной стратегии данных?

Вы можете представить свою стратегию данных в виде последовательности шагов и графика реализации этих шагов. Эта дорожная карта стратегии данных включает в себя рекомендации по поддержанию текущей зрелости данных в вашей организации и действия, которые позволят перейти на новый уровень.

Ниже перечислены общие компоненты стратегии данных, которые следует включить в вашу дорожную карту.

Инструменты каталога данных

Инструменты каталога данных помогают определить и классифицировать все существующие активы данных. Ваши бизнес-пользователи и ИТ-команды могут использовать каталог для получения подробных метаданных, а также для более эффективного сопоставления бизнес-операций с операциями с данными.

Инструменты управления данными

Существует множество инструментов для визуализации данных, ведения отчетности, работы с приборными панелями и анализа данных. Стратегия данных помогает определить лучшие инструменты, которые отвечают потребностям бизнеса и поддерживают как ИТ-команды, так и бизнес-пользователей. Вы также можете проверить, соответствуют ли инструменты всем политикам управления данными, обеспечивая соответствие нормативным требованиям.

Аналитика данных

Успешные стратегии данных обычно включают планы по управлению данными и аналитикой в организации. Анализ данных требует использования существующих наборов данных в качестве исходных данных для программного обеспечения машинного обучения и искусственного интеллекта. Стратегия корпоративных данных направлена на минимизацию предвзятости путем определения наилучших наборов данных для аналитики и обучения сотрудников работе с данными. Например, предположим, что ваша организация планирует использовать искусственный интеллект для автоматической сортировки заявок на работу. В этом случае вам нужно будет тщательно отобрать разнообразные данные о прошлых и нынешних сотрудниках, чтобы избежать создания неосознанных предубеждений в программном обеспечении.

Процесс оценки

Ваша стратегия данных должна включать процесс анализа для оценки и улучшения существующих систем управления данными и самой стратегии данных. Сюда входят следующие задачи:

  • Периодический аудит существующей архитектуры данных
  • Проверка соответствия процессов сбора данных установленным требованиям
  • Измерение качества данных в сравнении с сопоставимыми рыночными данными

Вы можете использовать такую обзорную документацию для улучшения существующей стратегии данных и пересмотра стратегических целей.

Какие существуют подходы к созданию стратегии данных?

Существует два основных подхода к созданию стратегии данных для организации.

Защита данных

Защита данных – это высокоцентрализованный, ориентированный на контроль подход к управлению данными. Архитектура данных обычно включает единый источник истины для каждой широкой категории данных. Например, существует один основной источник данных о доходах, клиентах или продажах. Системы данных собирают данные из нескольких источников, очищают их и хранят в этом центральном хранилище. Таким образом, защита данных минимизирует риск потери данных путем определения, стандартизации и регулирования авторитетных источников данных для поддержания целостности данных, проходящих через внутренние системы компании. Он определяет приоритеты деятельности, например, следующие:

  • Соблюдение норм и правил
  • Обнаружение мошенничества с помощью аналитики
  • Меры безопасности для предотвращения краж

Защита от правонарушений в области данных

Защита от правонарушений в области данных фокусируется на повышении гибкости централизованно управляемых систем контроля данных. Таким образом признается, что несколько бизнес-подразделений по-разному интерпретируют одни и те же данные. Система учитывает эти различные интерпретации, позволяя осуществлять контролируемые преобразования данных для отчетности, которые могут быть надежно сопоставлены с единым источником истины.

Например, рассмотрим сценарий, в котором финансовый и маркетинговый отделы ежемесячно составляют отчеты о расходах на рекламу в социальных сетях. Маркетинговый отдел, заинтересованный в анализе эффективности рекламы, сообщает о влиянии расходов на клики и просмотры. Отдел финансов сообщает о влиянии расходов на движение денежных средств. Отчеты содержат разные цифры, но оба отчета представляют собой точную версию правды.

Спектр защиты-нападения

Для успеха стратегии работы с данными каждая компания должна использовать как средства нападения, так и средства защиты, но добиться правильного баланса может быть непросто. Наступательные действия, как правило, осуществляются в режиме реального времени и более актуальны для ориентированных на клиента бизнес-функций, таких как маркетинг и продажи. Защитные мероприятия более важны для юридических, финансовых и ИТ-подразделений, а также подразделений соответствия требованиям. Сбалансированная корпоративная стратегия дает бизнес-лидерам возможность гибко отклоняться от единого источника истины последовательными путями для лучшего удовлетворения потребностей бизнеса.

Кто разрабатывает стратегию данных?

В команду по разработке стратегии данных обычно входят представители высшего руководства, а также команды бизнес-аналитиков и ИТ. Ниже приведены примеры пользователей, объединившихся для создания и реализации стратегии данных.

Инженеры данных

Инженеры данных отвечают за создание надежной и эффективной архитектуры данных. Они контролируют и администрируют несколько задач по работе с данными, таких как сбор, обработка, хранение и аналитика данных. К этой роли относятся специалисты, реализующие требования к безопасности и управлению данными.

Специалисты по работе с данными

Специалисты по работе с данными берут данные, обработанные инженерами данных, и используют их для дальнейшего анализа. Они используют данные для создания различных моделей машинного обучения и генерируют отчеты для бизнес-аналитики.

Специалисты по анализу данных

Специалисты по анализу данных выполняют интерпретацию и анализ данных. Они тесно сотрудничают со специалистами по анализу данных, чтобы обеспечить соответствие задач бизнес-аналитики требованиям организации.

Бизнес-менеджеры

Бизнес-менеджеры просматривают отчеты о данных и помогают управлять операциями с данными. Они обеспечивают соответствие стратегии данных общей бизнес-стратегии и нормативным требованиям.

Каковы этапы построения стратегии данных?

Рекомендуем выполнить следующие шаги для создания действенной стратегии работы с данными.

Подготовьте предложение

Первым шагом является создание предложения, в котором описываются преимущества наличия согласованной стратегии для вашей организации. Ваша рекомендация может включать следующие аспекты:

  • Экономические выгоды от реализации стратегии
  • Анализ конкурентов
  • Бизнес-цели, которых вы планируете достичь
  • Дорожная карта стратегии данных

Комплексное предложение поможет вам быстрее получить поддержку со стороны руководства, ИТ-отделов и ключевых заинтересованных сторон.

Создайте команду

Поиск нужных людей, которые привносят разнообразные точки зрения, имеет решающее значение для успеха в стратегии данных. Ваша команда будет отвечать за выполнение нескольких задач, среди которых могут быть следующие:

  • Распределение ресурсов
  • Становление и совершенствование политики
  • Решение проблем, связанных с данными, по мере их возникновения

Вы также можете назначить роли управления данными для определения ответственных за развертывание технологий, обеспечение соответствия стандартам и предоставление обновлений об изменениях в политике.

Оптимизируйте архитектуру данных

Для практического успеха любой стратегии данных необходимы правильные инструменты и технологии. Вам нужно будет изучить существующую инфраструктуру данных, проанализировать, как различные команды в настоящее время используют данные, и выявить все пробелы, которые необходимо устранить. Этот этап обычно включает в себя принятие решений, ориентированных на технологию, на основе ваших требований, которые могут включать следующее:

  • Объем и тип данных
  • Качество и анализ данных
  • Безопасность и соответствие требованиям

В конечном счете, ваша цель – создать стратегию данных, которая сделает ваши данные максимально доступными, открытыми для совместного использования и действий для всех заинтересованных сторон, которым они нужны, при наличии необходимых средств защиты.

Стратегия развития ВШМ СПбГУ

Показать подменюСкрыть подменю

7 сентября 2022 | Все новости | Стратегия развития ВШМ СПбГУ | Методология преподавания | EMBA & Executive Education & Копоративные программы

Синергия академических и бизнес-процессов ускоряет развитие: Ольга Дергунова, директор ВШМ СПбГУ на ВЭФ

Взаимодействие бизнеса и образовательных учреждений для развития экономики должно включать четыре направления — формирование содержательных новаций для образовательных программ, управленческую перестройку, создание центров генерирования дохода для университетов и подготовку научно-педагогического состава

24 июня 2022 | Все новости | Алканова Ольга Николаевна | Стратегия развития ВШМ СПбГУ | Методология преподавания

Университетские бизнес-школы — равноправные игроки на рынке корпоративного образования: Ольга Дергунова, директор ВШМ СПбГУ на Форуме Лидеров корпоративного обучения

В Липецке с 20 по 24 июня проходит первый Форум Лидеров корпоративного обучения. Руководители и представители образовательных подразделений компаний, учебных центров, бизнес-школ и вузов обсуждают новые перспективные направления сотрудничества. Санкт-Петербургский университет на мероприятии представляет Высшая школа менеджмента СПбГУ

15 января 2022 | Все новости | Алканова Ольга Николаевна | Благов Юрий Евгеньевич | Гаврилова Татьяна Альбертовна | Завьялова Елена Кирилловна | Зятчин Андрей Васильевич | Клёмина Татьяна Николаевна | Ручьёва Алина Сергеевна | Преподаватели | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

Руководство ВШМ СПбГУ благодарит преподавателей и сотрудников за вклад в реализацию Стратегии развития Бизнес-школы

Стратегия развития Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского университета, утвержденная Попечительским советом, ставит перед Бизнес-школой амбициозные цели. Их достижение зависит от усилий всей команды, вклада каждого участника.

 

 

 

16 ноября 2021 | Все новости | Попечительский совет | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

Попечительский совет ВШМ СПбГУ утвердил приоритетные направления развития Бизнес-школы на 2022 год

16 декабря 2021 г. состоялось традиционное декабрьское заседание Попечительского совета Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ). Руководство Бизнес-школы совместно с представителями власти и бизнеса подвело итоги 2021 года и утвердило приоритетные направления на 2022 год в рамках реализации стратегии развития ВШМ СПбГУ.

16 сентября 2021 | Все новости | Попечительский совет | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

ВШМ СПбГУ: «Михайловская дача» — университетский кампус мирового уровня в Санкт-Петербурге

16 сентября 2021 года спецпредставитель президента РФ по вопросам природоохранной деятельности, экологии и транспорта, председатель Попечительского совета ВШМ СПбГУ Сергей Иванов и губернатор Санкт-Петербурга Александр Беглов посетили кампус «Михайловская дача» Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского университета (ВШМ СПбГУ). Визит приурочен к важной вехе в развитии кампуса — запуску новых общежитий для студентов бизнес-школы.

8 сентября 2021 | Все новости | Стратегия развития ВШМ СПбГУ | Кротов Константин Викторович | Магистратура

ВШМ СПбГУ и Университет Козьминского запускают совместную программу двойного диплома

Высшая школа менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ) и Университет Козьминского в Варшаве (Польша) запускают совместную программу двойного диплома

14 июля 2021 | Все новости | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

Мария Афонина: «Ценности — важный элемент развития ВШМ СПбГУ»

В поиске самоидентичности Высшая школа менеджмента Санкт-Петербургского университета (ВШМ СПбГУ) сформулировала свои ключевые ценности. Они сонастроены с миссией, видением и стратегией Бизнес-школы: непрерывное развитие, клиентоориентированность, открытость и мультикультурность, команда единомышленников, ответственное лидерство, профессионализм. О значении ценностей для развития вуза, их внедрении в каждодневную деятельность преподавателей, сотрудников и студентов рассказывает советник директора ВШМ СПбГУ по направлению HR Мария Афонина.

 

12 июля 2021 | Все новости | Попечительский совет | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

«Границы между офлайном и онлайном отменяются»

Комиссия по стратегии при Попечительском совете Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ) подвела первые итоги развития цифровой образовательной среды (ЦОС) на базе Бизнес-школы. Участники заседания познакомились с пилотными проектами команды ВШМ СПбГУ в части применения иммерсивных технологий в образовании, а также опробовали на себе смешанный формат работы в гибридной аудитории. 

5 июля 2021 | Все новости | Попечительский совет | Конференции | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

Ольга Дергунова: «Кампус ВШМ СПбГУ соединяет лучшее из двух миров – онлайна и офлайна»

Архитектура цифровой среды не менее важна сегодня, чем пространственные или ландашафтные решения в материальном мире. Это — один из главных принципов построения современного вузовского кампуса, заявила, выступая на Международном конгрессе Moscow Urban Forum, заместитель президента-председатель Банка ВТБ, директор Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского университета (ВШМ СПбГУ) Ольга Дергунова.

30 июня 2021 | Все новости | Стратегия развития ВШМ СПбГУ

ВШМ СПбГУ успешно развивает бренд

Высшая школа менеджмента Санкт-Петербургского университета (ВШМ СПбГУ) активно развивает бренд. В первом полугодии 2021 года новые форматы позволили увеличить аудиторию Бизнес-школы до 50 млн человек — таковы данные аналитической компании “Медиалогия”. 

Ещё новости

Теория выбора r/K все еще актуальна? Взгляд на (вопиющие) проблемы – Eco-intelligent™

Теория отбора r/K паттернов жизненного цикла используется в течение длительного времени и служит полезным инструментом для введения концепции кривых выживания (I рекомендую посмотреть этот пост, если вам нужно освежить в памяти теорию). Однако в научной литературе использовалось несколько различных определений выбора r/K, что привело к разногласиям в отношении его применения. Теория r/отбора даже использовалась для оправдания расовых различий между людьми! В этом посте мы рассмотрим различные определения этой теории и аргументы, которые исследуют проблемы с теорией отбора r/k, что в конечном итоге привело к ее замене другими теориями жизненных циклов.

Множество определений стратегий выживания r/k…

Грегори Д. Перри в своей статье 1981 года определил 4 отдельных определения, используемых для стратегий выживания r/K, а именно:

  • Значение I
    — r-выбор — это отбор для максимального роста населения в непереполненных популяциях.
    — К-отбор — это отбор по конкурентоспособности в условиях скученного населения.
  • Значение II
    — r-отбор — не зависящий от плотности компонент естественного отбора. Это означает, что скученность или перенаселенность предотвращается независимой от плотности смертностью вдоль r-части кривой роста.
    — К-отбор — зависящий от плотности компонент естественного отбора, приводящий к гибели из-за нехватки ресурсов.
  • Значение III
    — r-виды встречаются в местах обитания, которые существуют в течение очень короткого времени.
    — К-виды встречаются в местообитаниях с длительной стабильностью.
  • Значение IV
    — р-отбор — это выделение большой доли ресурсов на воспроизводство.
    — К-отбор — это выделение небольшой доли ресурсов на воспроизводство.

Объявления

Пробелы в теории отбора r/k…

Перри делает обзор литературы, в которой выявляются многочисленные пробелы в теории отбора r/K. Примечательно, что важно понимать, что рост популяций зависит не только от наличия ресурсов и стабильности среды обитания. В истории жизни популяции происходят многие другие вариации, которые недостаточно охвачены этой теорией.

Во-первых, сама «стабильность среды обитания» может быть подвергнута сомнению, если рассматривать разные масштабы; среда обитания навозного жука почва или лесной массив или лес? В каком масштабе вы считаете единицу населения? Кроме того, создает ли нестабильность почвы (например, из-за вытаптывания) нестабильность всего леса?

Во-вторых, адаптационная способность (генетическая или поведенческая) вида к изменениям окружающей среды является важным фактором выживания популяции. Людей относят к категории К-стратегов, потому что они живут на пределе возможностей и имеют меньше детей. Однако это не означает, что их популяция не может расти дальше определенного предела (как раз наоборот!). Люди развили способности, которые позволяют им приспосабливаться к изменениям в окружающей среде, либо переезжая на новое место, либо находя новую нишу, либо изобретательно изобретая инструменты (изготовление и ношение одежды — это способ адаптироваться к холоду), тем самым продолжая размножаются и увеличивают свою популяцию. Любой другой организм может адаптироваться и изменить свою реакцию на потоки окружающей среды. В противном случае он, скорее всего, вымер.

В-третьих, взаимоотношения хищник-жертва и возрастная смертность также играют важную роль в определении выживаемости популяций. Изменения в популяциях жертв/хищников могут сильно повлиять на популяции других организмов в пищевой сети. ( Возрастная смертность, кажется, нашла свое место в популярном использовании критериев отбора r/K, как меня учили в классе. У r-стратегов, как правило, более высокая смертность в первые годы их жизни, в отличие от k-стратегов, которые быстрее умирают в более позднем возрасте.Это, однако, не является оригинальной частью теории, которая является Mea нинг I). Точно так же внешние факторы, такие как изменение климата/стихийные бедствия, могут не постоянно присутствовать в истории жизни населения, но могут иметь очень сильное влияние на выживаемость, когда они происходят.

Наконец, миграция (естественная или адаптивная), модели расселения и колонизация новых экосистем/ниш являются важным аспектом жизненного цикла многих организмов. Растения, например, широко рассеивают свои пыльцевые зерна и семена, что позволяет им проникать в новые экосистемы и захватывать новые ниши. Такие возможности были разработаны специально для счетчик нехватка ресурсов и нестабильность среды обитания. Это ставит под сомнение предполагаемое сильное влияние доступности и стабильности ресурсов на выживаемость.

Различные другие исследования и анализы изучали обоснованность этой теории (см. здесь, здесь и здесь) и пришли к аналогичному выводу.

Заключение

Итак, теория отбора r/k неверна? Я бы назвал это чрезмерным упрощением. В настоящее время эта теория имеет ограниченную применимость; он продолжается в исследованиях экологии животных из-за его простоты и служит хорошим введением в тему закономерностей жизненного цикла.

Оцените:

Нравится:

Нравится Загрузка…

К и р репродуктивные стратегии

Обложка

Глава 2. Рост и развитие биопленки

Раздел 4 Возникающие свойства биопленок

Страница 4 К и р репродуктивные стратегии

В уравнениях, описывающих рост популяций организмов, r представляет наклон линии, представляющей экспоненциальный рост. Буква K представляет собой пропускную способность среды обитания для представителей данного вида организмов. Условия r-отбор и K-отбор также использовались экологами для описания стратегий роста и размножения различных организмов.

Разрешения

Брайан Г. Мураками, Центр инженерии биопленок, Университет штата Монтана, Бозман

Рис. 3. Кривая роста бактерий, представляющая репродуктивные стратегии r и K.

Организмы, описанные как r-стратеги , обычно живут в нестабильной, непредсказуемой среде. Здесь важна способность к быстрому (экспоненциальному) воспроизведению. Такие организмы обладают высокой плодовитостью (глоссарий) и относительно небольшими вложениями в какую-либо особь потомства. Они, как правило, слабы и подвержены хищничеству и превратностям окружающей среды. «Стратегическое намерение» состоит в том, чтобы наводнить среду обитания потомством, чтобы, несмотря на хищничество или смертность, по крайней мере часть потомства выжила и размножилась. Организмы, прошедшие r-отбор, имеют короткую продолжительность жизни, обычно маленькие, быстро созревают и тратят впустую много энергии. Типичными примерами r-стратегов являются

  • лосось
  • кораллы
  • насекомые
  • бактерии

K-стратеги , с другой стороны, занимают более стабильную среду. Они больше по размеру и имеют большую продолжительность жизни. Они прочнее или лучше защищены и, как правило, более энергоэффективны. Они производят в течение своей жизни меньше потомства, но вкладывают в каждого больше. Их репродуктивная стратегия состоит в том, чтобы расти медленно, жить близко к несущей способности своей среды обитания и производить несколько потомков, каждое из которых имеет высокую вероятность выживания. Типичными организмами K-отбора являются слоны и люди. В таблице ниже приведены некоторые различия между r-организмами и K-организмами.

Характеристики r- и K-отобранных организмов

р-организмы

К-организмы

недолговечный

долгоживущий

маленький

большой

слабый

прочный или хорошо защищенный

тратить много энергии

энергоэффективный

менее умный

умнее

имеют большие пометы

маленькие пометы

размножаются в раннем возрасте

размножаются в позднем возрасте

быстрое созревание

медленное созревание

небольшая забота о потомстве

большая забота о потомстве

сильное половое влечение

слабое половое влечение

маленький размер при рождении

большой размер при рождении

Примечание : Не все характеристики применимы ко всем организмам. Например, не предполагается, что некоторые бактерии обладают более сильным половым влечением или умнее других. От Principa Cybernetica, http://pespmc1.vub.ac.be/DEFAULT.html

.

Неудивительно, что многие организмы не могут быть четко классифицированы по этой схеме r vs. K. Многие организмы используют промежуточную стратегию или даже используют разные стратегии в зависимости от местных условий в любой момент времени. На самом деле, организм, способный чередовать r-стратегию и К-стратегию, вполне может быть наиболее подходящим организмом из всех, потому что его приспособляемость позволяет выживать в более широком диапазоне условий.

Можно утверждать, что биопленки выполнили этот балансирующий акт за счет принятия механизмов, которые позволяют чередовать образ жизни биопленки и планктонных клеток. Биопленки большие (по сравнению с планктонными клетками) и растут медленно в течение дней или недель, а не минут. Скорость их метаболизма больше напоминает стационарные клетки, чем экспоненциально-фазовые. Биопленки не только прочны; они могут изменять свою локальную среду, производя матрицу EPS, которая повышает их устойчивость к хищникам и химическим атакам. Их типичный способ размножения — фрагментация или отслоение, при котором крупные фрагменты отделяются от массы биопленки и могут образовывать вторичные колонии ниже по течению с относительно большими шансами на выживание (опять же по сравнению с планктонными клетками). Биопленки, особенно многовидовые биопленки, являются энергосберегающими в том смысле, что продукт метаболизма одного организма, который может легко накапливаться до ингибирующих уровней, может стать субстратом для другого. Таким образом, первый организм выигрывает от удаления продуктов метаболизма, а второй выигрывает от снабжения необходимыми питательными веществами. Таким образом, почти в каждой точке бактериальные клетки, включенные в биопленки, ведут себя как K-стратеги (см. рис. 4).

Разрешения

P. Dirckx, Центр инженерии биопленки, Университет штата Монтана, Бозман

Рисунок 4. Формирование новых колоний биопленки путем отделения.

Дэвис и его коллеги показали, что, когда биопленки Pseudomonas aeruginosa испытывают приток углеродсодержащих питательных веществ (например, сукцинат, глутимат или глюкоза), они реагируют, побуждая определенные клетки в матрице биопленки перейти в режим дисперсии. Эти клетки подавляют гены ворсинок и активируют гены белков жгутиков, принимая то, что исследователи называют дисперсионным фенотипом. В конце концов клетки, окружающие биопленку, лизируются, высвобождая новообразованные подвижные планктонные клетки. Эти клетки, конечно, являются r-отборными в том смысле, что они размножаются экспоненциально с максимальной скоростью, разрешенной окружающей средой. Вероятность того, что любая клетка найдет подходящую поверхность для прикрепления и формирования другой биопленки, невелика, но их количество огромно. Дэвис и др. пишут, что этот режим рассеивания не является явлением «все или ничего», а скорее может происходить на низком уровне в любой момент во время формирования биопленки.

В своей ныне известной статье «Биопленка: город микробов » Уотник и Колтер назвали биопленки «микробными городами», а планктонные клетки — «пионерами» или «исследователями», основной функцией которых является «перемещение [клеток ] с одной поверхности на другую». Данные протеомных исследований свидетельствуют о том, что «образование биопленки по сравнению с распространением и подвижностью клеток часто представляют собой противоположные стороны регуляторной медали» (Romeo, 2006).

р и К выбор

r и выбор K

R- и K-выбор

Введение : Дарвиновская приспособленность организма рассчитывается как количество потомков, которые он оставляет после себя, которые сами выживают, чтобы размножаться. С точки зрения эволюции не имеет значения, является ли организм прекрасной, полностью зрелой физической особью или доминирующим членом стада, или даже то, что особь производит много детенышей, но ни один из них не выживает. В эстафете эволюции единственная цель — передать как можно больше копий ваших генов следующему поколению. Как вы можете себе представить, есть много способов добиться репродуктивного успеха. Один из способов — стать доминирующим животным в стае и монополизировать возможности для спаривания, но другой способ — быть покорным и подлым, спариваясь с другими, когда доминирующее животное не рядом, чтобы остановить вас. Моральных оценок нет. Это просто биология. Теперь представьте, что вы — животное, стоящее перед следующим выбором: при наличии ограниченных ресурсов, должны ли вы направить их все на производство одного или нескольких потомков и защищать их с большой жестокостью, или же вы должны приложить небольшое количество усилий к гораздо большему? большее число потомков, и позволить каждому из них рискнуть? Должны ли вы измерять свои репродуктивные усилия в течение многих сезонов или приберечь все это для одноразового брачного безумия, как только сможете? Эти компромиссы связаны с теорией отбора r/K стратегий жизненных историй.

Мышь производит большой помет. Кит охотится за одним детенышем.

r-селекция : На одном полюсе находятся виды, которые подвергаются высокой степени r-селекции. r для воспроизведения. Такой вид вкладывает лишь небольшие средства в каждое потомство, но производит много таких младенцев, не прилагая особых усилий. Такие виды также, как правило, не очень заинтересованы в защите или воспитании молодняка. Часто яйца оплодотворяются, а затем рассеиваются. Преимущество этой стратегии заключается в том, что даже если ресурсы ограничены или непредсказуемы, вы все равно можете производить молодняк. Однако каждый из этих детенышей имеет высокую вероятность смертности и не получает выгоды от защиты или заботы заботливого родителя или родителей. r-отобранные младенцы быстро растут и, как правило, находятся в менее конкурентной и низкокачественной среде. Хотя это и не всегда так, r-отбор чаще встречается у более мелких животных с более короткой продолжительностью жизни и, часто, у непересекающихся поколений, таких как рыбы или насекомые. Молодняк, как правило, преждевременный (быстро взрослеет) и рано развивает независимость.

К-отбор : Другой крайностью являются виды, которые сильно К-отобраны. K относится к несущей способности и означает, что младенцы вступают в конкурентный мир в популяции с ее несущей способностью или близкой к ней. K-выбранные репродуктивные стратегии имеют тенденцию к значительным вложениям в каждое потомство, более распространены у долгоживущих организмов, с более длительным периодом созревания до взрослой жизни, интенсивной родительской заботой и воспитанием, часто периодом обучения молодняка и жесткой защитой. младенцев родителями. K-отобранные виды производят потомство, каждый из которых имеет более высокую вероятность выживания до зрелости. Хотя это и не всегда так, K-отбор чаще встречается у более крупных животных, таких как киты или слоны, с большей продолжительностью жизни и перекрывающимися поколениями. Молодняк, как правило, альтрициальный (неполовозрелый, требующий тщательного ухода).

Вы можете ясно увидеть стратегии r- и K-выбора, взглянув на различные организмы в филогенетической группе, например, на млекопитающих. Например, слоны сильно K-отобраны, тогда как мыши гораздо более r-отобраны. Среди рыб большинство, как и лосось, являются r-отборными. Некоторые виды даже непреднамеренно поедают своих детенышей, если их не рассеять сразу, но некоторые виды, такие как цихлиды, прошли K-отбор и обеспечивают длительный уход и защиту яиц и детенышей. Даже среди людей существует целый ряд стратегий, склоняющихся к той или иной крайности. В одной семье с десятью детьми, например, родители не могут вложить столько времени, энергии или ресурсов в каждого из них, сколько можно было бы сделать с единственным ребенком. Но с людьми все осложняется тем фактом, что другие, включая братьев и сестер, бабушек и дедушек, кровных родственников и более широкое сообщество, играют определенную роль в воспитании и образовании детей.

Даже растения способны к r- и K-выбранным репродуктивным стратегиям. Виды, опыляемые ветром, производят гораздо больше пыльцы, чем, например, опыляемые насекомыми, потому что пыльца должна случайным образом переноситься ветром к восприимчивому женскому цветку. Яйца также могут быть выбраны r или K. Количество питательной энергии, помещенной в яйцо, дает ему большую или меньшую способность выживать в неблагоприятных условиях. Можно даже сравнить репродуктивные стратегии самцов и самок одного вида, когда сперма и яйцеклетка представляют разные уровни затрат энергии. Часто сперматозоиды бедны ресурсами и производятся в больших количествах, в то время как яйцеклетки богаты ресурсами и производятся в меньшем количестве. Это может привести к различиям в поведении между полами, часто в результате чего самка оказывается более разборчивым полом, когда дело доходит до размножения. Эта тенденция еще более расширяется, если самка также вынашивает детенышей (в случае внутреннего оплодотворения) или играет большую роль в родительской заботе после рождения детенышей. Есть несколько интересных исключений, иллюстрирующих правило. Самцы морских коньков — более разборчивый пол, именно они высиживают детенышей. Считается, что у небольшой рыбки, называемой колюшкой, самец также более разборчив, потому что самка откладывает икру в построенное им гнездо, а затем уходит. Самец охраняет гнездо и длительное время ухаживает за детенышами.

Следует отметить, что r- и K-отбор являются крайностями на обоих концах континуума и что большинство видов находятся где-то посередине.

Характеристика р К
Количество потомков высокий низкий
Родительская забота низкий высокий
Репродуктивная зрелость ранний поздно
Размер потомства маленький большой
Независимость при рождении ранний поздно
Способность к обучению низкий высокий
Срок службы короткий длинный
Ранняя смертность высокий низкий

Какая кривая выживаемости является наиболее r-выборочной? Что является наиболее K-выбранным?

Дополнительная информация:

http://www. bio.miami.edu/tom/courses/bil160/bil160goods/16_rKselection.html

https://en.wikipedia.org/wiki/R/K_selection_theory

Репродуктивные приспособления разных организмов – Eco-intelligent™

Вы когда-нибудь задумывались, почему собаки и люди размножаются по-разному? Почему помет у собак такой большой — часто до 7-8 детенышей, — в то время как люди редко рожают больше 1 ребенка за раз?

Что ж, на то есть причина. Это связано со скоростью смертности (смерти), с которой вид сталкивается на разных этапах жизни.

Теория селекции r/k

Теория селекции r/k предлагает объяснить стратегии размножения видов в зависимости от их характеристик окружающей среды.

Экологи 1970-х годов разделили виды на две категории: те, которые жили в стабильной среде, и те, что жили в нестабильной среде с многочисленными экологическими стрессами, угрожающими популяции.

Это можно представить на кривой роста населения (см. ниже). Популяция видов, обитающих в стабильных условиях, с ограниченными ресурсами, имеет определенную величину, близкую к несущей способности тыс. . Остальным, живущим в нестабильной среде, необходимо обеспечить, чтобы часть их числа выжила в опасностях окружающей среды. Ресурсы не являются ограничением. Их популяции растут и падают экспоненциально, в зависимости от факторов окружающей среды.

Термины «k» и «r» взяты из типичного графика, описывающего рост популяции организмов в различных условиях окружающей среды

Экологи заметили, что две группы видов размножаются по-разному, чтобы соответствовать своим экологическим характеристикам. Теория r/k-отбора объясняет, выбирает ли вид быть k-стратегом или r-стратегом.

К-стратеги

К-стратеги «живут» вблизи пропускной способности к на кривой роста населения в стабильных условиях внешней среды. У них ограниченные ресурсы. Их популяция достигла определенного размера, и любой неконтролируемый рост приведет к гибели всего населения.

Итак, они решили, что им лучше сосредоточить свою энергию на рождении нескольких здоровых, сложных потомков, о которых можно будет заботиться, чтобы они могли дожить до взрослой жизни в высококонкурентном мире.

Характеристики k-стратегов

K видов-стратегов демонстрируют сходные характеристики воспроизводства, такие как:

  • Случайное размножение
  • Более длительные периоды беременности и рождение одного или двух потомков за раз
  • Потомству нужно время, чтобы вырасти, и это происходит под постоянной заботой и контролем родителей.
  • Низкая младенческая смертность: Чаще всего они взрослеют и стареют, и именно тогда они, скорее всего, умрут естественной смертью.

Типичными примерами k-стратегов являются люди, львы и киты.

Объявления

R-стратеги

R-стратеги «живут» вблизи линии экспоненциального роста р . Эти организмы далеки от несущей способности и поэтому могут позволить себе увеличивать свою популяцию. На самом деле им нужно . Это потому, что они часто живут в нестабильной среде, где малейшее нарушение может уничтожить их популяцию.

Итак, R-стратеги развили механизм, с помощью которого они могут тратить свою драгоценную энергию, чтобы максимально увеличить свои шансы на выживание. Они решили вырастить как можно больше потомства, гарантируя, что хотя бы немногие выживут в суровых условиях. Неудивительно, что эти потомки небольшого размера; потребность в количестве приводит к более простой и быстрой организации потомства. Они тоже недолго зависят от родителей, вырастают и откочевывают и начинают размножаться самостоятельно.

Характеристики r-стратегов

Виды R-стратегов демонстрируют совершенно противоположные тенденции в размножении по сравнению с k-стратегами. К их характеристикам относятся:

  • Размножаются один или два раза в жизни
  • Имеют огромное количество потомства.
  • Маленький размер потомства и взрослых особей
  • Минимальный уход родителей до достижения репродуктивной зрелости
  • Высокая младенческая смертность. Все потомство редко доживает до зрелого возраста

Примерами r-стратегов являются собаки, кошки, насекомые и рыбы.

Объявления

Кривые выживаемости

Эту естественную тенденцию можно увидеть, если посмотреть на кривую выживаемости, которая представляет собой кривую, отображающую количество выживших особей определенного вида на каждой стадии их жизни.

Источник: Google Images (Research Gate).

Кривая типа I, или кривая А, обычно соответствует k-стратегическим организмам. Их популяционная смертность низка, пока они не достигнут конца своей жизни.

Кривая Типа III или C обычно соответствует r-стратегическим организмам. Они демонстрируют высокую смертность на ранних этапах жизни. Однако, если они вырастают до зрелости, то их шансы на выживание резко возрастают.

Хотя эта теория элегантна, экологи не смогли эмпирически подтвердить ее в природе. Другие факторы также контролируют выживаемость видов, и теория отбора r/k теперь устарела.

Между ними есть некоторые организмы, такие как птицы, мыши, кролики, бабочки и т. д., которые не подходят ни для k-, ни для r-стратегического типа выживания. Они лежат в зоне, где их шансы на выживание остаются неизменными на протяжении всей жизни. Такие организмы следуют кривой выживаемости типа II или B. Среди них есть некоторые организмы (например, бабочки и другие насекомые), которые больше склоняются к кривой А и, следовательно, следуют кривой В9.0488 1 кривая. Точно так же говорят, что организмы (такие как кролики, мыши), которые больше склоняются к кривой C, следуют кривой B 2 .

Заключение

В конце концов, все, что имеет значение для организма, — это продолжение своего вида и передача генов следующему поколению. Эта теория была предложена как всеобъемлющая теория для понимания этой потребности организма. Однако после 1970-х годов эта теория подверглась тщательной проверке и критике. Когда экологи пытались подтвердить эту теорию с помощью эмпирических данных, они обнаружили, что различные другие факторы также играли роль в определении выживаемости популяций. Так верна ли эта теория? Уже нет.


Список литературы-

  1. R и K Selection
  2. K и R репродуктивные стратегии

. -К) | Центр стратегических и международных исследований

Этот анализ IS-K был опубликован в 2018 году и не обновляется. Для более свежего анализа «Исламского государства Хорасан» из проекта «Транснациональные угрозы» нажмите здесь.

 

Скачать справочную информацию


Рисунок 1: Афганские силы безопасности патрулируют во время продолжающихся столкновений между силами безопасности и боевиками Исламского государства в провинции Нангархар, Афганистан. NOORULLAH SHIRZADA/AFP/Getty Images

Исламское государство Хорасан (ИГ-К) является провинцией Исламского государства в Центральной Азии и продолжает действовать спустя три года после его создания. Исламское государство объявило о своей экспансии в Хорасан в 2015 году, который исторически включает в себя части современного Ирана, Центральной Азии, Афганистана и Пакистана. 1 Несмотря на первоначальный скептицизм по поводу существования группы со стороны аналитиков и правительственных чиновников, ИГ несет ответственность за почти 100 нападений на мирных жителей в Афганистане и Пакистане, а также примерно за 250 столкновений с силами безопасности США, Афганистана и Пакистана. с января 2017 года. 2 Хотя ИГ-К еще не совершало атак на территорию США, эта группировка представляет постоянную угрозу интересам США и их союзников в Южной и Центральной Азии. Этот информационный бюллетень представляет собой обзор истории, руководства и текущих стратегических целей IS-K.

 


Формирование и связь с ядром ISIS

В 2014 году гражданин Пакистана Хафиз Саид Хан был избран первым эмиром провинции ИГИЛ. 3 Хан, ветеран-командующий «Техрик-и Талибан Пакистан» (ТТП), привел с собой других видных членов ТТП, включая пресс-секретаря группировки шейха Макбула и многих районных руководителей, когда он первоначально присягнул на верность аль-Багдади в октябре 2014 года. Многие из эти люди были включены в первую Хорасанскую Шуру или руководящий совет. 4

Среди первых членов IS-K

был контингент пакистанских боевиков, появившихся в афганской провинции Нангархар примерно в 2010 году, прямо через границу от бывших Федерально управляемых территорий племен (ФУТП) Пакистана. 5 Многие из этих боевиков были отчужденными членами ТТП и Лашкар-э Ислам, которые бежали из Пакистана, спасаясь от давления со стороны сил безопасности. 6 Назначение Хана первым эмиром ИГИЛ, а бывшего командира Талибана Абдула Рауфа Хадима его заместителем, еще больше способствовало росту группы за счет использования давно установленных сетей вербовки в Афганистане и Пакистане. 7 По данным Центра по борьбе с терроризмом в Вест-Пойнте, по состоянию на 2017 год некоторые члены «Лашкар-э-Тайба», «Джамаат-уд-Дава», сети Хаккани и Исламского движения Узбекистана (ИДУ) также перешли на сторону ИГ. -К. 8

ИГ-К получает поддержку от основного руководства Исламского государства в Ираке и Сирии с момента своего основания в 2015 году. По мере того, как Исламское государство теряет территорию, оно все чаще обращается к Афганистану в качестве базы для своего глобального халифата. 9 После официального обещания ИГИЛ о верности глобальной «умме» Исламского государства, Исламское государство вилаятов (или провинций) в Ираке и Сирии публично объявили о своих поздравлениях с расширением движения в Центральной Азии посредством заявлений в СМИ и видеороликов. 10 С этой целью «Исламское государство» инвестировало некоторые финансовые ресурсы в свою провинцию Хорасан — до нескольких сотен тысяч долларов — для улучшения своих сетей и организации в Центральной Азии. 11 Кроме того, в недавней публикации Организации Объединенных Наций отмечается, что «ядро [ИГИЛ] продолжает способствовать перемещению некоторых из своих ключевых боевиков в Афганистан», включая Абу Кутайбу, бывшего лидера «Исламского государства» в иракской провинции Салах-эд-Дин. 12 Афганистан остается основным местом назначения для иностранных боевиков-террористов (ИБТ) в регионе, а также для боевиков, покидающих поля сражений в Леванте. 13 Доблесть IS-K в области связей с общественностью, мировой престиж и постоянные ресурсы облегчают вербовку этих ИБТ, отвлекая их от других воинствующих движений.


Рисунок 2: Бойцы ИГИЛ заканчивают обучение в тренировочном лагере Абу Умар аш-Шишани в провинции Кунар, Афганистан, декабрь 2017 г. 14


Лидерство и стратегия

Эмир-основатель ИГ Хафиз Саид Хан был убит в результате авиаудара США в провинции Нангархар, Афганистан, 26 июля 2016 г. 15 также были ликвидированы США в результате точечных ударов: Абдул Хасиб был убит в апреле 2017 года; Абу Сайед был убит 11 июля 2017 г.; а совсем недавно, 25 августа 2018 г., был убит Абу Саад Оракзай9.0532 16 Эти лидеры, а также лидеры на районном и провинциальном уровнях, как правило, обладали значительным опытом работы с местными военизированными движениями в Афганистане, Пакистане и Узбекистане до присоединения к ИГ-К.

Всеобъемлющая стратегия

IS-K включает в себя локальные и глобальные цели. В серии видеороликов 2015 года медиа-офис IS-K заявил, что «Нет сомнений в том, что Всевышний Аллах благословил нас джихадом на земле Хорасан с давних времен, и именно по милости Аллаха мы сражались с любым неверующим». которые вошли в землю Хорасан. Все это ради установления Шариата». Далее в нем говорилось: «Знайте, что Исламский халифат не ограничивается какой-либо конкретной страной. Эти молодые люди будут сражаться против каждого неверующего, будь то на западе, востоке, юге или севере». 17 Как и основное руководство Исламского государства в Ираке и Сирии, ИГ стремится установить халифат, начиная с Южной и Центральной Азии, управляемый законами шариата, который будет расширяться по мере присоединения мусульман со всего региона и мира. ИГ-К игнорирует международные границы и предполагает, что его территория выходит за пределы национальных государств, таких как Афганистан и Пакистан.

Кроме того, его глобальные устремления включают «[поднятие] знамени аль-Укаб над Иерусалимом и Белым домом», что приравнивается к поражению как Израиля, так и Соединенных Штатов. 18 Идеология ИГИЛ направлена ​​на то, чтобы избавить свою территорию от иностранных «крестоносцев», которые «обращают в свою веру мусульман», а также от «отступников», в число которых входят все, от рекрутов Афганской национальной армии суннитов до хазарейских шиитов. 19 Хотя нет никаких доказательств того, что Исламский Хорасан участвовал в заговоре против родины США, он высмеивал и угрожал Соединенным Штатам в своих официальных медиапотоках и призывал к атакам одиночек на Западе. 20

IS-K стремится установить халифат, начиная с Южной и Центральной Азии, управляемый законами шариата, который будет расширяться по мере присоединения мусульман со всего региона и мира.

IS-K реализует свою глобальную стратегию в различных операционных средах, адаптируя ее к местным условиям. Рассмотрим, например, разделенный регион Кашмир. Он находится на вершине Индийского субконтинента и служит очагом конфликта между исторически враждующими ядерными державами, Пакистаном и Индией. Националистические лидеры доминируют в политике как в Исламабаде, так и в Нью-Дели, постоянные беспорядки на спорных территориях и прецедент спонсируемого государством терроризма делают Кашмир плодородной почвой для будущей подрывной деятельности ИГИЛ. 21,22 В Афганистане и Пакистане стратегия IS-K направлена ​​на делегитимацию правительств и подрыв общественного доверия к демократическим процессам, сея нестабильность в национальных государствах, которые группа считает нелегитимными. Недавно, в преддверии парламентских выборов 2018 года в Афганистане, ИГ-К предупредила жителей провинции Нангархар: «Мы предостерегаем мусульман провинции от приближения к избирательным центрам и рекомендуем им держаться от них подальше, чтобы защитить свою кровь». , так как это законные цели для нас». 23 ИГ заявило о многочисленных нападениях на «избирательные центры» и силы безопасности во время парламентских выборов в Афганистане, следуя своему предупреждению «саботировать политеистический процесс и сорвать его». 24


Операции и тактика

Согласно недавнему отчету CSIS Transnational Threats Project о салафитско-джихадистских группировках, по состоянию на октябрь 2018 года боевые силы ИГИЛ насчитывали от 600 до 800 боевиков. до 4000 боевиков[25]. Несмотря на сокращение числа известных боевиков, ИС-К продолжает планировать и проводить высокоуровневые атаки в Афганистане и Пакистане и пытается экспортировать свою насильственную идеологию на Запад. 26 Например, ИГ выпустило поздравительные видеоролики после инспирированных «Исламским государством» в 2016 году нападений в Орландо, Флорида, и Маньянвиль, Франция, а затем выпустило дополнительные кадры, призывающие к дальнейшим нападениям одиночек на Западе. 27

Несмотря на вышеупомянутые попытки спровоцировать нападения за границей, насилие IS-K остается в основном локализованным. С января 2017 года ИГ-К совершили 84 нападения на мирных жителей в Афганистане и 11 в Пакистане. В Афганистане 819 г.мирные жители были убиты в 15 провинциях, с самым высоким уровнем насилия в Кабуле и Нангархаре. 28 Во время парламентских выборов в октябре 2018 г. ИГ-К сосредоточило свои усилия на Кабуле и столицах ключевых провинций, и в будущем атаки, вероятно, будут проходить по аналогичной схеме; с президентскими выборами, запланированными на 2019 год, «спящие ячейки» ИГ продолжат планировать «видимые и подрывные атаки» в Кабуле, Герате и Джелалабаде. 29 В Пакистане ИГ несет ответственность за гибель 338 мирных жителей с января 2017 года, в основном в результате нападений на избирательные и сектантские учреждения. 30 Эта тактика в Афганистане и Пакистане еще раз демонстрирует локализованную стратегию ИГИЛ, направленную на делегитимацию существующих государств, подрыв доверия к демократии, использование сектантства и сеяние нестабильности в зонах своего влияния.


Межгрупповые соревнования в Хорасане

Решение ядра «Исламского государства» официально расшириться в Южную и Среднюю Азию было основано на существующих в регионе сетях для вербовки и слабом управлении, а также на финансовой гибкости группировки благодаря успеху в Ираке и Сирии. Однако враждебность ИГ-К к Пакистану, неизбирательное такфиристское насилие и готовность использовать местное недовольство вызвали сильное отвращение к Исламскому государству в Пакистане и Афганистане. 31 Его расширение спровоцировало ожесточенный конфликт и соперничество между ИГИЛ и некоторыми из существующих в регионе боевиков, в первую очередь афганскими талибами. 32

Рисунок 3: Столкновения ИГИЛ и Талибана, 2017-2018 гг. 33

С января 2017 года Проект данных о местах и ​​событиях вооруженных конфликтов (ACLED) зафиксировал 207 столкновений между ИГИЛ и афганскими талибами[34]. Эти столкновения произошли в 14 из 34 провинций Афганистана, хотя большинство из них произошло в провинциях Нангархар, Джаузджан и Кунар. Следует ожидать столкновений в Нангархаре и Кунаре, так как эти провинции лежат на границе с Пакистаном и служат базами операций ИГ-К с момента его основания. Однако насилие в Джаузджане в значительной степени связано с дезертирством бывшего командира Талибана и ИДУ Кари Хекматуллы, который присягнул на верность ИГИЛ в 2016 году. Сети Хекматуллы в Джаузджане способствовали расширению Исламского государства в провинции до марта 2018 года, но после смерти Хекматуллы в результате авиаудара США в апреле 2018 года талибы возродились. 35 В последние месяцы талибы утверждают, что добились «образцового поражения» ИГИЛ в Джаузджане. 36

Рисунок 4: Действия ИГ и авиаудары США/НАТО, 2017–2018 гг. 37


США Ответ

Политика США свидетельствует о признании угрозы, исходящей от ИГИЛ, и эскалации насилия, которую оно спровоцировало в Центральной Азии, и принятии ответных мер. 14 января 2016 года Государственный департамент США присвоил ИГ-К статус иностранной террористической организации, а Центральное командование США активизировало свою воздушную кампанию против этой группировки с 2016 года, когда при президенте Обаме и президенте Трампе были расширены правила ведения боевых действий. 38 Согласно данным, собранным ACLED, с января 2017 года авиаудары США и НАТО по ИГ были нанесены более 300 раз. Хотя присутствие группировки в Афганистане увеличивается, авиаудары были почти исключительно по провинциям Нангархар и Кунар (96 процентов). всех авиаударов с января 2017 года) в попытке нанести удар по оперативным базам и руководству. 39 В целом, несмотря на то, что цель ИГ-К по созданию исламского государства в Центральной Азии остается маловероятной, его склонность использовать обиды, катализировать нестабильность и использовать неуправляемые пространства затрудняет мирное примирение и государственное строительство в Афганистане. обозримое будущее.

Этот справочный материал о терроризме был составлен Клейтоном Шарбом при содействии Даники Ньюли и лаборатории CSIS iDeas Lab.

©2018 Центр стратегических и международных исследований. Все права защищены.


1 Хорасан происходит от персидского языка и означает «откуда приходит солнце»; Маркхэм Нолан и Гилад Шилоах, «Заявление ИГИЛ призывает к нападениям, объявляет о государстве Хорасан», vocativ, 26 января 2015 г. , https://www.vocativ.com/world/isis-2/isis-khorasan/; Сотрудники LWJ, «Исламское государство назначает лидеров «провинции Хорасан», выдает завуалированную угрозу афганским талибам», FDD’s Long War Journal, 27 января 2015 г., https://www.longwarjournal.org/archives/2015/01/islamic_state_appoin. php.
2 Сет Г. Джонс, «Расширение халифата: стратегия ИГИЛ в Южной Азии», Foreign Affairs , 11 июня 2015 г., https://www.foreignaffairs.com/articles/afghanistan/2015-06-11 /расширяющийся халифат; Данные из Проекта данных о местах и ​​событиях вооруженных конфликтов, обновлены 12 октября 2018 г.
3 «Министерство финансов ввело санкции против основных лидеров Исламского государства Ирака и Леванта, финансовые показатели, посредники и сторонники», Министерство финансов США, сентябрь 29, 2015 г., https://www.treasury.gov/press-center/press-releases/Pages/jl0188.aspx.
4 Сотрудники LWJ, «Отколовшаяся группа пакистанских талибов снова присягает на верность Исламскому государству», FDD’s Long War Journal , 13 января 2015 г. , https://www.longwarjournal.org/archives/2015/01/video_pakistani_tali_2. php; «Пакистанские талибы обещают поддерживать боевиков ИГИЛ», Новости Аль-Арабия, 5 октября 2014 г., https://english.alarabiya.net/en/News/middle-east/2014/10/05/Pakistan-Taliban-pledges-support -to-ISIS-.html ; Исламуддин Саджид, «Хафиз Саид Хан: бывший военачальник талибов ведет ИГИЛ в Индию и Пакистан», International Business Times, 19 января, 2015 г., https://www.ibtimes.co.uk/hafiz-saeed-khan-former-taliban-warlord-taking-isis-india-pakistan-1484135; Анкит Панда, «Познакомьтесь с «Хорасанской Шурой»: лидерами Исламского государства в Южной Азии», The Diplomat, 29 января 2015 г., https://thediplomat.com/2015/01/meet-the-khorasan-shura-the- лидеры исламских государств для Южной Азии/; Франц Дж. Марти, «Надвигающийся призрак ИГИЛ в Афганистане», Foreign Policy, 9 февраля 2015 г., https://foreignpolicy.com/2015/02/09/the-looming-spectre-of-daesh-in-afghanistan /.
5 Борхан Осман, «Исламское государство в «Хорасане»: как оно началось и где оно сейчас находится в Нангархаре», Сеть аналитиков Афганистана, 27 июля 2016 г. , https://www.afghanistan-analysts.org/ исламское-государство-в-Хорасане-как-оно-возникло-и-где-оно-сейчас-в-нангархаре/; Амир Васим, «Президент подписывает закон о слиянии КП и Фата», Dawn, 31 мая 2018 г., https://www.dawn.com/news/1411156.
6 Борхан Осман, «Исламское государство в «Хорасане»: как оно началось и где оно сейчас находится в Нангархаре».
7 Борхан Осман, «Тени «Исламского государства» в Афганистане: какую угрозу оно таит?» Сеть аналитиков Афганистана, 12 февраля 2015 г., https://www.afghanistan-analysts.org/the-shadows-of-islamic-state-in-afghanistan-what-threat-does-it-hold/; Дон Расслер, «Ситуация возникновения Исламского государства Хорасан», CTC Sentinel, том 8, выпуск 3, март 2015 г., https://ctc.usma.edu/situating-the-emergence-of-the-islamic-state -оф-хорасан/.
8 Амира Джадун, Накисса Джаханбани и Чармейн Уиллис, «Вызов бренду ISK в Афганистане-Пакистане: соперничество и разделенная лояльность», CTC Sentinel , том 11, выпуск 4, апрель 2018 г. , https://ctc.usma.edu/challenging-isk-brand-afghanistan-pakistan-rivalries-divided-loyalties/.
9 Совет Безопасности Организации Объединенных Наций (СБ ООН), Девятый доклад Группы аналитической поддержки и наблюдения за санкциями, представленный в соответствии с Резолюцией 2255 (2015) относительно движения «Талибан» и других связанных с ним лиц и организаций, представляющих угрозу миру, стабильности и безопасности Афганистана (S/2018/466), 30 мая 2018 г., https://undocs.org/S/2018/466.
10 «Боевики ИГ в Салах-эд-Дине празднуют присягу провинции Хорасан на видео, обезглавливают сотрудника полиции», SITE Intelligence Group, 11 февраля 2015 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/is-fighters- в-салах-ад-дин-праздновать-присягу-провинции-Хорасан-в-видео-обезглавить-полицию-официальный.html; «Боевики ИГ в Дияле поздравляют «провинцию Хорасан» с обещанием», SITE Intelligence Group, 20 февраля 2015 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/is-fighters-in-diyala-congratulate-khorasan-province-for -обещание. html.
11 Сет Г. Джонс, «Соперничество между Исламским государством и талибами в Афганистане», Brookings’ Lawfare Blog , 27 ноября 2016 г., https://www.lawfareblog.com/islamic-state-taliban-rivalry- Афганистан.
12 Совет Безопасности Организации Объединенных Наций (СБ ООН), Двадцать второй доклад Группы аналитической поддержки и наблюдения за санкциями, представленный в соответствии с Резолюцией 2368 (2017) в отношении ИГИЛ (ДАИШ), «Аль-Каиды» и связанных с ними лиц и организаций (S/2018/705), 6–17, 27 июля 2018 г., https://undocs.org/S/2018/705.
13 «Англоговорящий боевик ИГ в провинции Хорасан отмечает присутствие в своих рядах индийцев и русских», SITE Intelligence Group, 6 сентября 2017 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/english-speaking- есть-боец-в-хорасанской-провинции-видео-отмечает-присутствие-индейцев-и-русских-в-своих-рядах.html; СБ ООН, «Двадцать второй отчет Группы аналитической поддержки и мониторинга санкций»; СБ ООН, «Девятый отчет Группы аналитической поддержки и мониторинга санкций».
14 «Провинция Хорасан ИГ публикует фотографии выпускников тренировочного лагеря «Абу Умар аш-Шишани», SITE Intelligence Group, 26 декабря 2017 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-khorasan-province -публикации-фотографий-выпускного-из-абу-умара-аль-шишани-тренировочного лагеря.html.
15 «Заявление заместителя пресс-секретаря Гордона Троубриджа об ударе по лидеру ИГИЛ в Афганистане», Министерство обороны США, 12 августа 2016 г., https://dod.defense.gov/News/News-Releases/News- Release-View/Article/0/заявление-заместителя-пресс-секретаря-гордона-троубриджа-на-забастовке-нацеливании-на-есть/.
16 «Заявление заместителя пресс-секретаря Гордона Троубриджа об ударе по лидеру ИГИЛ в Афганистане», Министерство обороны США, 12 августа 2016 г., https://dod.defense.gov/News/News-Releases/News- Release-View/Article/0/statement-by-deputy-press-secretary-gordon-trowbridge-on-strike-targeting-an-is/; «НАС. Войска в Афганистане нанесли удар по лидеру «Исламского государства»; Продолжайте оказывать давление на террористическую сеть», Решительная поддержка НАТО, 2 сентября 2018 г. , https://rs.nato.int/news-center/press-releases/2018-press-releases/us-forces-in-afghanistan-strike- лидер-исламское-государство-поддерживает-давление-на-террористическую-сеть.aspx.
17 «Боец ИГ в провинции Хорасан сплачивает коллег и пропагандирует поддержку «Халифата» в видео», SITE Intelligence Group, 3 июня 2015 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/fighter-in-is- Хорасан-провинция-митингует-коллеги-продвигает-поддержку-халифата-в-видео.html.
18 Разведывательная группа ОБЪЕКТА, «Боец ИГ из провинции Хорасан сплачивает коллег и пропагандирует поддержку «Халифата» на видео».
19 «Провинция Хорасан ИГ заявляет об убийстве более 100 человек в ходе самоубийственной операции в офисе «Спасите детей» и других учреждениях в Джелалабаде», SITE Intelligence Group, 24 января 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is -Хорасан-провинция-заявляет об убийстве-100-в-самоубийстве-в-офисе-других-учреждений-в-Джелалабаде.html.
20 См. , например, «Видео ИГ рекламирует Афганистан как вариант для иммиграции, рассказывает о детях и взрослых иностранцах», SITE Intelligence Group, 6 марта 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/is-video -promotes-afghanistan-as-option-for-immigration-features-иностранные-дети-и-взрослые.html.
21 См., например, Фаяз Бухари, «Перестрелки в индийском Кашмире оставили полицейского, семеро боевиков погибли», агентство Рейтер, 11 сентября 2016 г., https://www.reuters.com/article/us-india-kashmir -idUSKCN11H0PU; Брюс Ридель, «По образцу Мумбаи? Почему нападение на Индию в 2008 году — лучший способ понять Париж», Блог Brookings’ Markaz , 14 ноября 2015 г., https://www.brookings.edu/blog/markaz/2015/11/14/modeled-on-mumbai-why-the-2008-india-attack-is- лучший-способ-понять-париж/ ; См., например, «ИГ заявляет об убийстве сотрудника индийской разведки в Кашмире», SITE Intelligence Group, 10 сентября 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-claims-killing-indian-intelligence-official- in-kashmir. html; «Провинция Хорасан ИГ заявляет, что 1 индийский солдат убит, 8 ранены в ходе столкновения в Кашмире», SITE Intelligence Group, 22 июня 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-khorasan-province-claims-1- индийский-солдат-убит-8-ранен-в-столкновении-в-Кашмире.html.
22 См., например, «ИГ заявляет об убийстве сотрудника индийской разведки в Кашмире», SITE Intelligence Group, 10 сентября 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-claims-killing-indian- официальный-интеллект-в-кашмире.html; «Провинция Хорасан ИГ заявляет, что 1 индийский солдат убит, 8 ранены в ходе столкновения в Кашмире», SITE Intelligence Group, 22 июня 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-khorasan-province-claims-1- индийский-солдат-убит-8-ранен-в-столкновении-в-Кашмире.html.
23 «Провинция Хорасан ИГ предостерегает мусульман в Нангархаре от приближения к избирательным центрам», SITE Intelligence Group, 30 апреля 2018 г., https://ent.siteintelgroup. com/Statements/is-khorasan-province-cautions-muslims- in-nangarhar-from-approaching-election-centers.html.
24 «Провинция Хорасан ИГ выпустила официальное коммюнике о нападениях в день выборов в Кабуле и Нангархаре», SITE Intelligence Group, 23 октября 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-khorasan-province-issues -формальное-коммюнике-нападения-в-день выборов-в-Кабуле-и-нангархаре.html ; «ИГ» утверждает, что провинция Хорасан нанесла 90 Жертвы теракта смертника на предвыборном митинге в Нангархаре», SITE Intelligence Group, 2 октября 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/is-khorasan-province-claims-inflicting-90-casualties-at-suicide -бомбежка-на-выборах-митинг-в-нангархаре.html.
25 Данные из отчета CSIS Transnational Threats Project за 2018 г. «Эволюция террористической угрозы» (ожидается).
26 СБ ООН, «Двадцать второй отчет Группы аналитической поддержки и мониторинга санкций».
27 «Провинция Хорасан ИГ демонстрирует «радость» детей в связи с нападениями на Орландо и Маньянвиль», SITE Intelligence Group, 15 июня 2016 г. , https://ent.siteintelgroup.com/Jihadist-News/is-khorasan-province- show-joy-of-children-for-orlando-magnanville-attacks.html ; «Боевики ИГ в провинции Хорасан призывают к атакам «одиноких волков» на западе, призывают США встать на землю», SITE Intelligence Group, 19 июня 2016 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/fighters-in- провинция-хорасан-призыв-к-одинокому-волку-нападает-на-западе-в-видео.html.
28 Данные взяты из Проекта данных о местоположении и событиях вооруженного конфликта, обновлено 12 октября 2018 г., https://www.acleddata.com/data/.
29 СБ ООН, «Двадцать второй отчет Группы аналитической поддержки и мониторинга санкций».
30 Данные взяты из Проекта данных о местоположении и событиях вооруженного конфликта, обновлено 12 октября 2018 г., https://www.acleddata.com/data/.
31 См., например, «Провинция Хорасан ИГ заявляет о нападении на автобус, перевозивший исмаилитов в Карачи», SITE Intelligence Group, 13 мая 2015 г. , https://ent.siteintelgroup.com/Jihadist-News/is-khorasan -провинция-претензии-нападение-на-автобус-перевозку-исмаилиса-в-карачи.html; «Группа джихадистов, выступающих против ИГ, утверждает, что убила лидера афганских талибов в Нангархаре», SITE Intelligence Group, 13 июня 2015 г., https://ent.siteintelgroup.com/Jihadist-News/anti-is-jihadists-claim-group-killed- afghan-taliban-s-leader-for-nangarhar.html ; Амира Джадун, Накисса Джаханбани и Чармейн Уиллис, «Вызов бренду ISK в Афганистане-Пакистане: соперничество и разделенная лояльность».
32 См., например, Наджим Хахим и Род Нордланд, «Талибан разгромил ИГИЛ в северном Афганистане», New York Times , 1 августа 2018 г., https://www.nytimes.com/2018/08/ 01/world/asia/afghanistan-taliban-isis.html.
33 Данные проекта данных о местонахождении и событиях вооруженного конфликта, обновлено 12 октября 2018 г., https://www.acleddata.com/data/.
34Там же.
35
Обейд Али, «Остров Кари Хекмата: анклав ДАИШ в Джаузджане?» Сеть аналитиков Афганистана, 11 ноября 2017 г. , https://www.afghanistan-analysts.org/qari-hekmats-island-a-daesh-enclave-in-jawzjan/; Обейд Али, «Непуштунские талибы Севера (4): пример Джаузджана», Сеть аналитиков Афганистана, 18 сентября 2017 г., https://www.afghanistan-analysts.org/non-pashtun-taleban-of -север-4-пример-из-jawzjan/; SITE Intelligence Group, «Видео ИГ продвигает Афганистан как вариант для иммиграции, показывает иностранных детей и взрослых»; «Специальные операции Афганистана и США уничтожают ИГ-К в северном Афганистане», Решительная поддержка НАТО, 15 апреля 2018 г. https://rs.nato.int/news-center/press-releases/2018-press-releases/afghan-and -нас-специальные-операции-уничтожить-иск-в-северном-афганистане.aspx.
36 «Афганские талибы снова хвастаются тем, что нанесли ИГ «образцовое поражение» в северном Афганистане, обвиняют США в поддержке ИГ», SITE Intelligence Group, 28 августа 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Statements/afghan -Талибан-снова-хвастается-обработкой-является-образцовым-поражением-в-северном-Афганистане-обвиняет-на-с-поддержкой-is. html; «Афганские талибы задокументировали на видео свою чистку боевиков ИГ в районе Дарзаб Джаузджана», SITE Intelligence Group, 20 августа 2018 г., https://ent.siteintelgroup.com/Multimedia/afghan-taliban-documents-in-video-its-purging -is-fighters-from-jowzjan-s-darzab-district.html.
37 Данные проекта данных о местонахождении и событиях вооруженного конфликта, обновлено 12 октября 2018 г., https://www.acleddata.com/data/.
38 «Обозначение ИГИЛ как иностранная террористическая организация — Хорасан (ИГИЛ-К)», Государственный департамент США. 14 января 2016 г., https://www.state.gov/j/ct/rls/other/des/266511.htm; «Сводная информация о воздушной мощи по состоянию на 31 августа 2018 г.», Объединенный центр управления воздушными операциями Центрального командования ВВС США, 31 августа 2018 г., http://www.afcent.af.mil/Portals/82/Documents/Airpower%20summary/Airpower. %20Summary%20Aug%202018.pdf?ver=2018-10-21-035641-837.
39 СБ ООН, «Двадцать второй отчет Группы аналитической поддержки и мониторинга санкций».

SKESA: стратегическое расширение k-mer для тщательной сборки | Биология генома

  • Программное обеспечение
  • Открытый доступ
  • Опубликовано:
  • Александр Суворов 1 ,
  • Рича Агарвала ORCID: orcid.org/0000-0002-5518-9723 1 и
  • Дэвид Дж. Липман 1,2  

Биология генома том 19 , номер статьи: 153 (2018) Процитировать эту статью

  • 9642 Доступ

  • 195 цитирований

  • 20 Альтметрический

  • Сведения о показателях

Abstract

SKESA — это основанный на графе ДеБрюйна ассемблер de novo, предназначенный для сборки прочтений микробных геномов, секвенированных с помощью Illumina. Сравнение со SPAdes и MegaHit показывает, что SKESA создает сборки с высоким качеством последовательности и непрерывностью, обрабатывает низкоуровневые загрязнения при чтении, работает быстро и создает идентичную сборку для одних и тех же входных данных при многократной сборке с одинаковыми или разными вычислительными ресурсами. SKESA использовался для сбора более 272 000 наборов считываний в архиве считывания последовательностей в NCBI и для обнаружения патогенов в режиме реального времени. Исходный код SKESA находится в свободном доступе по адресу https://github.com/ncbi/SKESA/releases.

Исходная информация

Выравнивание последовательностей, сборка, обнаружение вариаций или некоторая их комбинация обычно являются основными модулями любого конвейера биоинформатики, анализирующего данные считывания последовательностей следующего поколения (NGS) [1–6]. Важным применением секвенирования микробного генома является обнаружение патогенных вспышек в цепочке поставок продуктов питания [7–9] и в больницах [10–13]. Преимущества и проблемы биоинформатики в использовании NGS для эпиднадзора и расследования вспышек пищевых патогенов были рассмотрены с использованием Listeria Monocytogenes в качестве примера [14] и ссылаясь на ретроспективные вспышки и вспышки в реальном времени [15]. Оба обзора определили сборку NGS de novo как серьезную проблему при использовании информации.

Сотрудничество между штатами США, федеральными агентствами и международными партнерами по депонированию данных о последовательностях бактериальных патогенов пищевого происхождения в Национальном центре биотехнологической информации (NCBI), известное как Проект обнаружения патогенов (PDP), ускорило исследования NGS на основе вспышки. В результатах, опубликованных PDP в начале 2016 г., количество наборов считываний, представленных для четырех основных видов патогенов пищевого происхождения, а именно сальмонелл, листерий, эшерихий и шигелл, а также кампилобактеров, быстро увеличилось с 44011 до 85823 и 145178 наборов считываний. , 2017 и 2018 соответственно. В настоящее время выявляется больше вспышек, когда кластеры все еще малы и поражено меньше людей [11, 16]. Доминирующей технологией секвенирования в PDP является Illumina, которая имеет очень низкую частоту ошибок вставки-делеции, но страдает от некоторых систематических ошибок и низкого уровня переноса загрязнения из более ранних запусков [17-20].

Было опубликовано несколько ассемблеров de novo для считывания последовательностей [21–28]. Одни специализируются на плоидности [29], метагеномах [30–35], одиночных клетках [36], технологиях секвенирования [37] или объединяют несколько сборок в одну [38]. Ни один ассемблер не гарантирует «безошибочную» сборку даже для гаплоидных геномов. В дополнение к микробным геномам гаплоидные сборки представляют интерес для особых случаев генома человека, например, из пузырного заноса [39]. Некоторые приложения для микробных геномов, такие как PDP, основаны на вертикальном наследовании геномных данных от материнской клетки к дочерней и разрешают модели клональности набора прочтений на основе очень небольшого количества вариаций, обычно менее 10 вариаций в геноме размером 4 Мб [15]. Для таких приложений требуются сборки с очень высоким качеством последовательности, чтобы можно было с уверенностью обнаруживать истинные вариации.

Для оценки сборок с использованием наборов считываний, созданных секвенаторами, требуется общедоступный набор эталонных тестов, который содержит как считывания, так и почти полный высококачественный проект сборки для одного и того же образца. FDA-ARGOS — это база данных, разработанная Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (US FDA) [19], которая состоит из последовательностей микробов нормативного уровня и удовлетворяет эталонным требованиям для оценки качества сборки микробных геномов.

Здесь мы сосредоточимся на проблеме быстрого вычисления высококачественной сборки последовательностей de novo ридов микробных геномов, созданных с использованием технологии секвенирования Illumina, и представляем наш сборщик de novo под названием SKESA [ skee–sa ] (стратегическое расширение k-mer для скрупулезных сборок). Эвристика, используемая SKESA, предназначена для снижения влияния низкого уровня загрязнения и ошибок, характерных для нити, в секвенировании Illumina на качество сборки. Для других технологий секвенирования с высоким уровнем ошибок консервативная эвристика, используемая SKESA, будет создавать менее непрерывные сборки, чем те, которые генерируются некоторыми другими сборщиками. SKESA может собирать геномы большего размера, чем микробные геномы, но он не был профилирован или сравнен с другими сборщиками таких геномов. Например, SKESA собирает SRR7262862 (490,8 миллиона чтений общей длиной 9,2 Гб) для Monilinia fructigena и SRR6748693 (73,2 миллиона чтений общей длиной 18,3 Гб) для Monilinia laxa , где сборки имеют длину ∼ 40 Мб менее чем за 3 часа с 10 ядрами и менее 30 минут со 100 ядрами.

Многие ассемблеры de novo, включая SPAdes [24] и MegaHit [35], используют во время сборки графы Де Брейна и несколько длин k-меров. ALLPATHS_LG [40] использовал специальный протокол построения библиотеки коротких вставок, в котором пары 100 пар оснований перекрываются 40 основаниями. Используя перекрытие, они произвели объединенные считывания 160 п.н., но использовали только 96 как наибольший размер k-мера для их сборки. Отличительной особенностью SKESA является то, что он генерирует k-меры, которые длиннее, чем пары, и имеют размер вставки из мини-сборок подмножества ридов. Эта особенность использования k-меров длиннее, чем длина сопряжения, позволяет SKESA точно собирать области, в которых повторы короче размера вставки, но длиннее длины сопряжения. Насколько нам известно, все современные ассемблеры, напротив, используют k-меры только до размера сопряжения.

В этой рукописи мы сравниваем SKESA со SPAdes и MegaHit с использованием пяти типов наборов микробных тестов [41]: (i) набор времени выполнения (RTS) , который имеет 56 наборов считываний, идентифицированных командой PDP, (ii) набор тестов , который имеет 403 набора считываний из FDA-ARGOS, (iii) случайный набор , который имеет 5000 случайно выбранных наборов считываний из Sequence Read Archive (SRA), (iv) набор загрязнений , который представляет собой смоделированный набор с шестью наборами считываний на разных уровнях загрязнения, и (v) набор подстрок , который также является смоделированным набором со 131 набором считываний на разных уровнях загрязнения. длины подстрок эталонного генома. Эти наборы обеспечивают в общей сложности 6044 запуска для каждого метода сборки, так как каждый набор считывания в Набор RTS запускался по три раза каждый и с тремя разными настройками вычислительных ресурсов. Полное описание тестовых наборов приведено в разделе «Методы». Для сравнения мы выбрали MegaHit и SPAdes, так как MegaHit — очень быстрый ассемблер, а SPAdes — универсальный и широко используемый ассемблер, предоставляющий варианты для различных технологий и типов образцов. Результаты, которые также включают сравнение с IDBA [36] (версия 1.1.1), предназначенным для обработки неравномерного покрытия генома считываниями, и с ABySS [28] (версия 2.0.2), предназначенным для сборки как больших, так и малых геномов, доступны в дополнительных материалах. (Дополнительный файл 1), но не обсуждаются в основной рукописи, поскольку значение этих результатов такое же, как и то, которое мы получаем с помощью MegaHit и SPAdes.

Мы показываем, что для сборки микробных геномов SKESA и MegaHit сравнимы по скорости и значительно быстрее, чем SPAdes. SKESA также может получать доступ к чтению непосредственно из SRA, и это быстрее, чем чтение входных данных из файлов. Качество сборки, измеренное количеством несоответствий на 100 КБ, рассчитанным с помощью QUAST [42], непрерывностью сборки, измеренной статистикой N50, и отклонением от длины эталонной сборки показывают, что качество сборок SKESA лучше, чем у SPAdes и МегаХит. На одних и тех же входных данных SKESA выдает одинаковые результаты независимо от количества потоков, памяти или количества выполненных запусков. Это критическое требование для производственных систем, которые обрабатывают большие объемы данных и требуют регрессионных тестов. В наших тестах и ​​SPAdes, и MegaHit производят разные сборки на разных итерациях, даже при одинаковых настройках количества потоков и памяти. Таким образом, SKESA отвечает всем требованиям для производства микробных сборок, необходимых для таких приложений, как PDP, где сборщики должны создавать сборки, которые имеют высокое качество последовательности базового уровня и непрерывность, достаточную для последующего анализа, обрабатывают низкий уровень загрязнения в считываниях, а также являются быстрыми и устойчив в производственных условиях. SKESA в настоящее время используется в производстве в NCBI для сборки микробных геномов для SRA и была включена в рабочий процесс PDP. Программное обеспечение для SKESA находится в свободном доступе [43, 44] (см. «Доступность и требования»), а также будет доступно в облаке.

Результаты и обсуждение. ), Shigella (10 942 сборки), Campylobacter (32 416 сборок) и Clostridioides (12 042 сборки). Эти виды важны для обнаружения патогенов в цепочке поставок продуктов питания и в больницах. Сборки общедоступны в виде загружаемого объекта для каждого набора для чтения с веб-сайта SRA.

Время вычисления

Для наборов чтения в наборе RTS в Таблице 1 показано среднее время настенных часов и распределение времени настенных часов по методам и настройкам ресурсов вычислений, когда входные данные считываются из файлов. Для каждого набора чтения R , каждого метода M и каждой настройки ресурсов S сборка выполнялась три раза, и минимальное из трех значений времени настенных часов принималось за время, указанное для этой комбинации R . , М , и S . Результаты среднего времени настенных часов показывают, что все методы хорошо масштабируются с увеличением вычислительных ресурсов. Распределение времени настенных часов показывает, что MegaHit является самым быстрым, SKESA занимает второе место, а SPAdes значительно медленнее. SKESA работает быстрее, когда доступ к чтению осуществляется непосредственно из SRA (данные не показаны).

Таблица 1 Сравнение времени выполнения с использованием 56 входных данных в наборе времени выполнения

Полноразмерная таблица

Надежность программного обеспечения

SKESA и MegaHit успешно собрали все наборы данных для чтения во всех тестовых наборах при всех настройках используемых вычислительных ресурсов. SPAdes не производил сборку для 23 из 6044 запусков. Это были (i) три прогона для чтения набора SRR15159.67 в наборе RTS , выполненном с использованием 4 ядер и 16 ГБ памяти, (ii) 18 наборов чтения из эталонного набора даже с 100 ядрами и 250 ГБ памяти, и (iii) наборов чтения при длине k-меров 34 и 56 в набор подстрок. Кроме того, для сборки 10 прочитанных наборов из случайного набора с помощью SPAdes потребовалось более 16 Гб, тогда как SKESA и MegaHit успешно собрали их с ограничением памяти в 16 Гб.

SKESA создает одну и ту же сборку для набора для чтения независимо от того, сколько раз выполняется сборка, количество ядер или доступная память. Этого нельзя сказать о MegaHit и SPAdes. Например, в MegaHit все девять прогонов для набора чтения SRR2820668 в наборе времени выполнения дали один и тот же N50 из 101 087 п.н., но разное количество контигов (от 172 до 178) и девять разных размеров сборки (от 6 872 670 п.н. до 6 874 132 п.н.). Примером, когда SPAdes создавали разное количество контигов и размеров сборки для одного и того же набора чтения и одинаковых настроек ресурсов, является SRR15159.67. За три прогона для SRR1515967 с 12 ядрами и 32 ГБ памяти SPAdes произвела 1937 контигов с размером сборки 5 553 327 и N50 135 184 п.н., 1952 контига с размером сборки 5 555 233 и N50 154 465 п.н. и 1927 контигов с размером сборки 53 и N550, из 115 121 п. н. Отметим, что для 56 наборов чтения в наборе RTS MegaHit не создал идентичную сборку во всех девяти прогонах ни для одного из наборов чтения, в то время как SPAdes сделал это для 12 наборов чтения.

Качество последовательности

Для эталонного набора и каждого метода сборки количество неправильных сборок (таблица 2), количество несоответствий на 100 КБ (таблица 3), статистика отклонений (таблица 4) и статистика смежности (таблица 5) показывают, что SKESA имеет меньшее количество неправильных сборок, лучшая правильность последовательности базового уровня, меньшее отклонение от длины ссылки и смежность, сравнимая с таковой у SPAdes и MegaHit.

Таблица 2 Количество неправильных сборок в 381 входе в наборе тестов

Полноразмерная таблица

Таблица 3 Несоответствия на 100 КБ, согласно отчету QUAST для эталонных наборов и наборов загрязнений монтажные длины для эталонных наборов и наборов загрязнений

Полноразмерная таблица

Таблица 5 Прилегание для эталонных, случайных наборов и наборов загрязнений

Полноразмерная таблица

Для набора загрязнений у SKESA нет ошибок сборки, у SPAdes есть одна ошибка сборки для всех входов, а у MegaHit есть одна ошибка сборки для всех входов, кроме одной при 15x, где есть две ошибки сборки. Количество несоответствий на 100 КБ (таблица 3) и статистика смежности (таблица 5) показывают, что SKESA больше всего страдает от непрерывности, когда уровень загрязнения увеличивается до 9x или выше, но сохраняет хорошую точность базового уровня, SPAdes поддерживает непрерывность при увеличенной скорости базового уровня. неточности уровня, и MegaHit теряет некоторую непрерывность, а также точность. В Таблице 4 показано, что монтажные длины комплектов SKESA имеют наименьшее общее отклонение среди всех наборов, что монтажные длины комплектов SPAdes не зависят от загрязнения и что монтажные длины комплектов MegaHit становятся наиболее отклоняющимися при более высоких уровнях загрязнения.

Статистика смежности для случайного набора (таблица 5) показывает, что все методы обеспечивают хорошую смежность для большинства наборов, а SPAdes обеспечивают наилучшую общую смежность.

Для набора подстрок с одиночными чтениями SKESA не имеет ошибок сборки, SPAdes имеет девять ошибок сборки для набора чтения, сгенерированного длиной 22, а MegaHit имеет по крайней мере одну ошибку сборки для всех наборов чтения, сгенерированных длиной 60 или выше. В MegaHit девять входных данных имеют две неправильные сборки, а сборка набора чтения с самыми длинными чтениями имеет три неправильные сборки. SKESA также не имеет несоответствий, в то время как SPAdes и MegaHit имеют несоответствия, как показано на рис. 1. SKESA начинается с наименьшей непрерывности при коротких длинах чтения, но имеет самую высокую смежность при более длинных длинах чтения, как показано на рис. 2. SKESA также начинается с большинства отклонение от длины эталонной сборки, но становится наименее отклоняющимся на входах с более длинными считываниями, как показано на рис. 3.

Рис. 1

Несоответствия подстрок: несоответствия на 100 Кб, наблюдаемые в сборках SPAdes и MegaHit для входов в наборе подстрок. SKESA не имеет несоответствий любой длины в этом наборе

Полноразмерное изображение

Рис. 3

Отклонение подстрок: отклонение для сборок, сгенерированных SKESA, SPAdes и MegaHit для входных данных в наборе подстрок. Мы не показываем значения для входной длины 22, где MegaHit имеет значение почти 100, и входные длины 34 и 56, для которых SPAdes не создали сборку

Полноразмерное изображение

Обрезка прочтений

Наборы прочтений в контрольном наборе, наборе загрязнений или наборе подстрок не были обрезаны. Только 5 из 56 наборов считываний в наборе RTS и 219 из 5000 наборов считываний в случайном наборе были обрезаны. Мы сравнили наиболее часто встречающиеся k-меры, помеченные как подозрительные в каждом из 224 запусков с известными адаптерами Illumina. Все пять в наборе RTS и 199 в случайном наборе имели AGATGTGTATAAGAGACAG как наиболее часто встречающийся k-мер, который является известным адаптером Illumina (Nextera и другие). Остальные 20 включали 12 из гомополимера C, 5 из гомополимера A, один адаптер TrueSeq (AGATCGGAAGAGCGTCGTG) и по одному ATCAAAGGAAATGATAGCA (в SRR5221560) и CTTTTTTGGTGCTTTAGCA (в SRR5414541). Нам кажется, что k-меры, обнаруженные, как предполагается, в SRR5221560, могут происходить из клонирующего вектора и подтверждают, что плазмида не продуцируется в сборке SKESA SRR5414541 из-за обрезки считывания. Во всех наборах прочтений, кроме SRR5414541 и SRR5221560, не было шаблона для положения в прочтениях для первого k-мера, помеченного как подозрительное, но в этих двух наборах прочтений более 70% обрезанных прочтений были обрезаны в начале чтения.

Выводы

Сборка последовательностей считываний микробных геномов для таких приложений, как обнаружение патогенов в режиме реального времени в пищевых и клинических образцах, требует высокого качества последовательностей, достаточной непрерывности и хорошего масштабирования производительности с вычислительными ресурсами. Воспроизводимость результатов также является важным требованием в производственных системах, обрабатывающих большие объемы данных, особенно для приложений общественного здравоохранения. Мы представили ассемблер de novo, SKESA, который выполняет стратегическое расширение k-mer для тщательной сборки и достигает желаемых свойств для сборки прочтений из микробных геномов, секвенированных с использованием платформы секвенирования Illumina. Подход к сборке использует графы ДеБрейна и консервативную эвристику, используя подсчет k-меров альтернативных вариантов, чтобы решить, расширять или создавать разрыв в сборке. Для создания сборки используется несколько итераций с несколькими размерами k-mer вплоть до ожидаемой длины размера вставки для парных чтений. SKESA также изящно справляется с присутствием низкого уровня загрязнения от различных образцов.

Мы сравнили SKESA с двумя широко используемыми ассемблерами de novo: SPAdes, универсальным ассемблером в диапазоне последовательностей, которые он может собирать, и MegaHit, очень быстрым ассемблером. Для специфического применения микробных сборок, для которых был разработан SKESA, мы показали, что качество сборок SKESA лучше, чем у SPAdes и MegaHit, а его скорость сравнима с MegaHit. Смежность SKESA и MegaHit снижается с увеличением уровня загрязнения, в то время как SPAdes сохраняет смежность. Одна и та же сборка создается SKESA на одних и тех же входных данных, когда прогоны выполняются несколько раз или когда вычислительные ресурсы, предоставленные для прогонов, изменяются. Этого нельзя сказать о SPAdes и MegaHit.

Будущая работа SKESA включает (i) использование гистограммы k-mer для быстрой оценки того, достаточно ли высокое загрязнение в образце, чтобы гарантировать отсутствие сборки, (ii) изучение расширений других технологий секвенирования, таких как нанопоры, которые имеют хорошие охват генома, но страдает от высокой частоты ошибок, (iii) изучение расширения диплоидных геномов с гетерозиготными сайтами, собранными с использованием соответствующего кода неоднозначности, (iv) понимание поведения на больших геномах и (v) добавление модулей для обнаружения редких случаев, когда обрезка считывания удаляет k -меры, которые могут быть собраны самостоятельно.

Во всей будущей работе нашей целью будет производство сборок с точностью, близкой к идеальной.

Методы

Мы представляем разработку алгоритма для SKESA, некоторые важные детали реализации, разработку наборов тестов, используемых для сравнения времени выполнения и качества сборки, а также командные строки, используемые для выполнения запусков. Мы сравниваем SKESA с SPAdes v3.11.1 и MegaHit v1.1.2. Оценка качества сборки проводилась с помощью QUAST. Мы пытались использовать misFinder [45] и ReMILO [46], но ни один из них не работал надежно. Когда работали misFinder или ReMILO, результаты были аналогичны результатам QUAST.

Разработка алгоритма для SKESA

Блок-схема, описывающая основные модули SKESA, показана на рис. 4. Помимо чтения ввода и записи вывода, алгоритм SKESA состоит из четырех основных частей:

  • Обрезка ридов.

    Рис. 4

    Блок-схема SKESA: блок-схема, описывающая основные этапы алгоритма, используемого SKESA для сборки

    Изображение в натуральную величину

  • Обнаружение параметров: пользователь должен указать параметр для парного или одиночного чтения, а также доступные вычислительные ресурсы. Все остальные параметры определяются внутри SKESA, если они не указаны явно.

  • Сборка с использованием определенного размера k-меров: в каждой итерации процесс сборки использует граф ДеБрюйна для этого размера k-меров и пустой или текущий набор контигов. Используются несколько размеров k-mer. Короткие k-меры могут собирать области генома с низким покрытием, в то время как длинные k-меры могут разрешать повторы.

  • Маркировка чтений: этот модуль определяет считывания, которые израсходовали и больше не нужны для будущих итераций.

После усечения чтений остальная часть процесса SKESA использует только усеченные чтения, и после этого шага мы перегружаем «чтение» для обозначения усеченных чтений. Если ввод имеет парные чтения, после итерации с использованием k-меров до длины сопряжения любое чтение, все еще доступное для сборки, выполняет мини-сборку, рассматривая его сопряжения как концы контигов. Собранные чтения используются для создания трех наборов k-меров, которые длиннее, чем размер сопряжения, и не превышают ожидаемого размера вставки. SKESA не выполняет явное исправление ошибок чтения, поскольку эвристика SKESA может обрабатывать ошибки в типичном наборе чтения Illumina. Далее мы опишем каждый из пяти модулей.

Обрезка чтения

К-мер размером 19 используется для подсчета частоты k-меров в наборе для чтения. Если k-mer встречается как минимум в V f долях чтений (по умолчанию 0,05), он считается подозрительным и используется для усечения чтений. Начиная с первого k-мера в сопряжении и проверяя все последовательные k-меры, первое появление k-мера, помеченного как подозрительное, обрезает остальную часть сопряжения.

Определение параметров

SKESA строит гистограмму частоты k-меров при минимальной длине k-мера K мин. (по умолчанию 21) видно в усеченных чтениях. Используя гистограмму, он определяет пик, где распределение вокруг пика, вероятно, соответствует k-мерам из собираемого генома. Это распределение используется для оценки размера генома G . Если пик не обнаружен, то 80% всего распределения используется в качестве оценки G . Присутствующие дополнительные пики и распределения вокруг этих пиков обычно обусловлены шумом, повторами или плазмидами. Например, рис. 5 и 6 представляют собой две части гистограммы для SRR2821438, сгенерированной с помощью 21-меров. На рис. 5 показаны шум и распределение k-меров из генома, а на рис. 6 показаны два пика, которые имеют гораздо большее количество k-меров, но относительно мало k-меров по сравнению с распределениями на рис. 5. 9Рисунок 5 image

Рис. 6

Небольшие распределения в SRR2821438: гистограмма частоты 21-меров в SRR2821438 с подсчетом по оси X между 325 и 2000 и количеством 21-меров с этим подсчетом по оси Y

00002 Полноразмерное изображение

Чтобы учесть больше шума в наборах считываний с высоким покрытием, минимальное количество частот, C мин вычисляется как m a x (8, 9 ( G ∗50)) где T — общая длина операций чтения. Все k-меры с числом ниже минимального значения игнорируются в сборке. Программа также вычисляет C max как m a x (10, T /( G ∗10)). Выбор длины k-мера осуществляется SKESA с использованием K min , числа шагов S (по умолчанию 11) и максимальной длины k-мера K max K 9027 , где max определяется с использованием среднего значения длин всех сопряжений A чтения и подсчета k-меров. K max изначально установлено на А читать . Если средний счет K-MERS в текущем K MAX ниже желаемого счета C MAX , затем K 989, а затем K 8989

7777777777777977797779777978

77777777779777977977977977977979798 , а затем K

8 . читать /25 оснований, пока не будет найдено K max со средним числом не менее C max . Если К max is more than 1.5 times K min , then S −2 additional k-mers between K min and K max are chosen . Это нечетные целые числа, которые распределены равномерно. В противном случае для сборки используется только K min и выводится предупреждение о том, что итерации отключены.

Для парных проходов, если размер вставки I не предоставляется, то он оценивается с помощью случайной выборки из 10 000 прочтений. Однозначная сборка для каждого из этих чтений с двумя сопряжениями в качестве концов контигов предпринимается с использованием K min . По длине собранных ридов оценивается размер вставки I . Для дополнительных итераций добавлены три дополнительных размера k-mer: 1,25 K max , (1,25 K max + I )/2 и I . Программа также использует 3 I как максимальный размер вставки , ожидаемый для любого чтения.

Сборка с использованием k-меров определенного размера
K

Генерируются все k-меры длины K с частотой не менее C мин . Если на гистограмме частоты генерируемых k-меров обнаружен основной пик, левый нижний конец распределения вокруг основного пика называется 9-м.0278 Долина для итерации, и только k-меры со счетом выше долины используются для запуска новых контигов. Впадина устанавливается равной нулю, если на гистограмме не найден главный пик.

На любой стадии попытка удлинить конец контига следующим основанием приводит к трем возможностям: (i) невозможно ни одно k-мерное удлинение, (ii) возможно только одно k-мерное удлинение, или (iii ) есть альтернативные варианты. В первом случае достигнут конец контига и дальнейшее расширение невозможно. Во втором случае контиг удлиняется на одно основание только в том случае, если удлинение от нового к-мера, полученного добавлением основания к предыдущему к-меру (последнему к-меру конца контига), также возможно с помощью те же самые критерии, используемые для расширения от предыдущего k-mer до нового k-mer. В третьем случае все варианты выбора с числом ниже порога для расширения (по умолчанию 0,1) по отношению к максимальному количеству для любого выбора рассматриваются как шум и отбрасываются. Если более чем один вариант расширения выдерживает эту фильтрацию на основе подсчета, оцениваются потенциальные сигнатуры систематических ошибок Illumina, характерные для нити. Программа делает это, сравнивая значения, наблюдаемые на обеих нитях. Если есть выбор со сбалансированными подсчетами в обеих цепях, все варианты с подсчетами, наблюдаемыми преимущественно в одной нити, отбрасываются. Если после этой фильтрации на основе цепей выдерживается более одного выбора для расширения, каждый вариант используется для поиска путей, которые расширены максимум на м a x (100, K ) шагов. Если выживает только один путь, то он сохраняется, а другие удаляются как тупиковые. Если выживает более одного пути, создается разрыв непрерывности. Когда контиг достигает стадии, когда расширение больше невозможно, последние k-мерные основания удаляются, чтобы убедиться, что построенная последовательность была проверена сборкой с обоих направлений.

Предположим, что в процессе расширения contig C расширяется по основанию b , что приводит к последнему k-меру L в C , который включает b . Программа проверяет, присутствует ли уже L в каком-либо контиге D . Если такой D не существует, C расширяется с помощью L . Если такой D существует и L находится в конце D , программа объединяет C и D . В противном случае C не расширяется. Это гарантирует, что ни один k-мер не будет включен более одного раза в собранные контиги в итерации для этого k-мера.

Маркировка прочтений как использованных

После каждой итерации чтения, у которых k-мер расположен глубже, чем буферная зона M внутри контига, помечаются как использованные , поскольку они не могут вносить никакой новой информации. Значение M равно I +50+ F , где для flank F установлено значение K max , если удаляемые чтения являются входными чтениями, а не теми, которые собраны в пару для генерации k -меры больше, чем размер помощника. В противном случае F обнуляется.

Соединение парных чтений

Если ввод предназначен для парных чтений, после итераций с использованием k-меров до длины сопряжения программа пытается однозначно соединить чтения, которые не помечены как используемые. Начиная с последнего k-мера первого сопряжения до первого k-мера второго сопряжения, собираются все пути до максимального размера вставки. Точно так же предпринимается попытка сборки от обратного комплемента первого k-мера второго помощника до обратного комплемента последнего k-мера первого помощника. Если оба производят только один путь и последовательность одинакова для обоих путей (за исключением обратного дополнения), собранная последовательность используется для создания более длинных k-меров. Для пар, находящихся внутри буферной зоны M , последовательность из контига используется для создания длинных k-меров.

Реализация

Зависимости

SKESA использует свободно доступную библиотеку Boost [47]. Если для извлечения операций чтения требуется прямой доступ к SRA, также потребуется библиотека набора инструментов SRA. Для k-меров используется реализация длинных целых чисел из [48], включенная в пакет SKESA.

Подсчет и поиск к-меров

Для подсчета к-меров реализованы две опции. По умолчанию все k-меры из всех прочтений генерируются и подсчитываются после сортировки. Если доступной памяти недостаточно для хранения k-меров из всех операций чтения, то используется хэш-функция для определения меньших партий k-меров для обработки из всех операций чтения в несколько раундов. В каждом раунде k-меров, не достигших порога C мин выбрасываются. Второй метод использует хэш-таблицу и фильтр Блума [49] для фильтрации k-меров, число которых ниже порогового значения C min . Небольшое количество k-меров ниже порога C min , не обнаруженное фильтром Блума, удаляются позже. Как правило, метод, использующий фильтр Блума, потребляет меньше памяти во время подсчета, но результирующая хэш-таблица больше, чем метод по умолчанию, использующий для подсчета отсортированный массив.

Для поиска k-меров бинарный поиск используется для поиска k-меров, когда они хранятся в отсортированном массиве. Во второй реализации, использующей хеш-таблицу, поиск k-mer использует хэш-функцию для непосредственного поиска индекса в хеш-таблице.

Многопоточность

Все этапы реализации SKESA являются многопоточными. Промежуточные или временные выходные данные не генерируются, чтобы уменьшить нагрузку на пропускную способность хранилища, когда выполняются запуски с большим количеством доступных вычислительных узлов.

Для подсчета k-меров с помощью сортировки используется хеш-функция для разделения сгенерированных k-меров на непересекающиеся ячейки. Каждый бин сортируется и подсчитывается отдельным потоком. После этого отсортированные и подсчитанные ячейки объединяются. И фильтр Блума, и хеш-таблица реализованы как структуры без блокировок с использованием аппаратной операции сравнения и замены (CAS).

Процесс сборки спроектирован так, чтобы не включать один и тот же k-мер в разные контиги в итерации для данного размера k-мера. Для этого каждый k-мер в графе Де Брейна имеет атомарную переменную без блокировок. Когда в контиге используется к-мер, эта переменная устанавливается, что предотвращает дальнейшее использование к-мера.

Во время многопоточной операции несколько потоков могли начать сборку одного и того же контига из разных начальных k-меров. Однако в какой-то момент они столкнутся на k-мере, что остановит дальнейшую сборку, что приведет к фрагментации контигов. После каждой итерации все собранные последовательности анализируются и соответствующим образом соединяются друг с другом, чтобы учесть это столкновение. Если контиг соединяется сам с собой, это распознается, и контиг помечается как замкнутый.

Многопоточность приводит к случайной ориентации контигов. Круговые контиги также имеют случайные точки останова. После каждой итерации сохраняется только контиг или его обратное дополнение в зависимости от того, какой из них начинается с меньшего k-мера в лексикографическом порядке. Каждый кольцевой контиг и его обратное дополнение проверяются на наименьший k-мер, и этот k-мер выбирается в качестве точки останова. Затем все контиги сортируются. Эти шаги гарантируют, что каждая итерация начинается с одного и того же состояния независимо от количества ядер и памяти, используемых для сборки.

Вывод

Отсортированные по алфавиту собранные контиги выводятся в виде файла FASTA. Каждому контигу присваивается имя в формате Contig_N_C, где N — последовательный номер контига, начинающийся с единицы, а C — среднее число k-меров в контиге при размере k-мера K min . Если контиг был распознан как круговой, к имени контига добавляется суффикс _Circ.

Тестовые наборы и критерии тестирования для сравнения

Для сравнения ассемблеров использовались пять микробных тестовых наборов: набор времени выполнения , охватывающий ряд микробных видов, эталонный набор , где доступны эталонная сборка и показания для одного и того же образца, случайный набор наборов показаний из SRA для четырех видов микробов, набор загрязнений , где загрязнение добавлены на разных уровнях, и подстрок установили , где все подстроки генома различной длины использовались в качестве входных чтений. Мы использовали QUAST для подсчета количества неправильных сборок и несоответствий на сто килобаз эталонной сборки. Смежность сборки оценивали с использованием критериев N50. Несоответствие длины сборки оценивалось в L R + L A −2∗ C RA where L R is the length of reference assembly, L A — длина тестируемого узла, а C RA — длина, указанная QUAST как выровненная между A и R . Состав наборов тестов [41] и их использование для различных критериев тестирования описаны далее.

Набор времени выполнения

Набор времени выполнения, показанный в таблице 6, состоит из 56 наборов считывания, представляющих 34 вида микробов. Этот набор был выбран группой PDP из FDA-ARGOS, доступных в мае 2016 г., и публикаций. Что касается времени работы, каждый набор для чтения запускался три раза с тремя различными настройками количества ядер и памяти. Использовались настройки: 4 ядра и 16 Гб, 8 ядер и 32 Гб, 12 ядер и 32 Гб. Прогоны проводились на CentoS 7.

Таблица 6 Прогоны и виды для тестирования характеристик времени выполнения

Полноразмерная таблица

Эталонный набор

В марте 2018 г. FDA-ARGOS имело 403 набора считываний с секвенированием считываний с помощью Illumina и сборкой хорошего качества в GenBank. Из них SPAdes не удалось произвести сборку для 18 наборов считываний. Для четырех наборов чтения (SRR2814770, SRR2820671, SRR5413268 и SRR5866647) QUAST сообщил о более чем 10 несоответствиях на 100 КБ для всех методов сборки. Мы показываем результаты оценки качества, используя оставшиеся 381 набор прочтений.

Случайный набор

Четыре наиболее распространенных вида патогенов пищевого происхождения: Salmonella Enterica, Listeria Monocytogenes, Escherichia coli и Shigella и Campylobacter . Из SRA мы случайным образом выбрали 5500 наборов прочтений из этих видов, секвенированных на машинах Illumina, отсортировали их по количеству оснований в прочтениях и отбросили по 250 прогонов с самым низким и самым высоким количеством оснований. Остальные 5000 наборов прочтений, использованных в качестве случайного набора, содержат 3306 сальмонелл, 428 листерий, 773 эшерихий, 148 шигелл и 345 кампилобактеров. Эти наборы использовались для проверки смежности сборок. Запуски случайного набора выполнялись в неконтролируемой среде на вычислительной ферме. Мы отмечаем, что время ЦП, указанное вычислительной фермой (данные не показаны) для этих 5000 наборов чтения, подтверждает производительность во время выполнения, представленную в таблице 1.

Набор загрязнений

Парные считывания были получены из штамма LT2 Salmonella typhimurium (NC_003197.1), случайным образом покрывающего геном при 60-кратном увеличении. Для добавления загрязнения тот же эталонный геном был случайным образом мутирован в 0,1% позиций. Чтения из мутированного генома с охватом 3×, 6×, 9×, 12× и 15× были добавлены к чистому набору для создания шести смоделированных наборов для проверки эффекта загрязнения в диапазоне от отсутствия загрязнения до пятой части ридов. исходя из измененной ссылки. Все сгенерированные чтения имели пары длиной 150 п.н. и размером вставки 300 п.н. Эти наборы использовались для оценки качества последовательностей и поведения смежности при различных уровнях загрязнения.

Набор подстрок

Одиночные чтения были созданы из штамма Salmonella Typhimurium LT2 (NC_003197.1), где для каждого значения K от 22 до 152 все подстроки этой длины использовались в качестве входных чтений для сборки. Было сгенерировано одно чтение на пару оснований генома, что привело к охвату 90 278 K 90 279 для набора считываний, сгенерированного с длиной подстроки 90 278 K 90 279 . Подстроки, сгенерированные в четных позициях эталонного генома, были обратно дополнены. Таким образом, этот тест различался по длине и охвату, но не приводил к ошибкам. Эти наборы использовались для оценки качества последовательности и поведения смежности при различных уровнях покрытия и длины чтения.

Команды для программ

Для выполнения прогонов, сравнивающих производительность различных программ, использовались значения по умолчанию, за исключением параметров, определяющих разрешенное количество ядер и памяти. Для SKESA флаг для указания того, что чтения являются парными, также был задан соответствующим образом. Командные строки, например, для запуска SRR498276 для SKESA, SPAdes и MegaHit, следующие:

Для SKESA, если доступен прямой доступ к SRA, вместо этого можно сделать следующее:

use_paired_ends не указывается для запусков SKESA, а опция only_assembler указывается для запусков SPAdes.

Для SKESA мы рекомендуем предоставить 16 ГБ памяти и использовать значения по умолчанию, чтобы он мог внутренне настроить параметры для достижения наилучших результатов. Дополнительные параметры доступны для пользователей, которые хотят использовать SKESA для нестандартных приложений или понимают поведение SKESA.

Наличие и требования

Название проекта: SKESA

Исходный код: https://github.com/ncbi/SKESA/releases

Архивная версия: http://doi.org/10.5281/zenodo.1407162

Операционная система: Линукс

Прочие требования: BOOST

Лицензия: общедоступна для свободного использования, за исключением связанного стороннего кода. Код третьей стороны, содержащийся в выпуске SKESA, доступен под лицензией GNU GPLv3. Подробнее см. https://github.com/ncbi/SKESA/blob/master/LICENSE.

Ссылки

  1. Lugli GA, Milani L, Cand M, van Sinderen D, Ventura M. Megannotator: удобный конвейер для сборки и аннотирования геномов микробов. FEMS Microbiol Lett. 2016;363(7). https://doi.org/10.1093/женский/fnw049.

    Артикул Google ученый

  2. Пина-Мартинс Ф., Виейра Б.М., Сибра С.Г., Батиста Д., Пауло О.С. 4pipe4 — конвейер анализа данных 454 для обнаружения SNP в наборах данных без эталонной последовательности или информации о деформации. Биоинформатика BMC. 2016; 17:41. https://doi.org/10.1186/s12859-016-0892-1.

  3. Лай Б., Ван Ф., Ван Х., Дуань Л., Чжу Х. Intemap: интегрированный конвейер метагеномной сборки для коротких считываний NGS. Биоинформатика BMC. 2015 г.; 16:244. https://doi.org/10.1186/s12859-015-0686-х.

  4. Вольфингер М.Т., Фаллманн Дж., Эггенхофер Ф., Амман Ф. Венангс: набор инструментов для создания эффективных пайплайнов анализа секвенирования следующего поколения. F1000рез. 2015 г.; 4:50. https://doi.org/10.12688/f1000research.6157.2.

    Артикул Google ученый

  5. Тритт А., Эйзен Дж.А., Фаччиотти М.Т., Дарлинг А.Е. Интегрированный конвейер для сборки микробных геномов de novo. ПЛОС Один. 2012 г.; 7(9):42304. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0042304.

    КАС Статья Google ученый

  6. Сяо В., Ву Л., Явас Г., Симонян В., Нин Б., Хонг Х. Проблемы, решения и показатели качества сборки личного генома в развитии точной медицины. Фармацевтика. 2016;8(2). https://doi.org/10.3390/pharmaceutics8020015.

    Артикул Google ученый

  7. О GMI — Видение и цели. http://www.globalmicrobialidentifier.org/about-gmi/vision-and-objectives.

  8. Allard MW, штамм E, Melka D, Bunning K, Musser SM, et al. Практическая ценность прослеживаемости пищевых патогенов за счет создания сети и базы данных секвенирования всего генома. Дж. Клин Микробиол. 2016; 54 (8): 1975–83.

    КАС Статья Google ученый

  9. den Bakker HC, Allard MW, Bopp D, Brown EW, Fontana J, et al. Быстрое полногеномное секвенирование для эпиднадзора за Salmonella enterica serovar Enteritidis. Эмердж Инфекция Дис. 2014; 20 (8): 1306–14.

    КАС Статья Google ученый

  10. Сниткин Э.С., Желязны А.М., Томас П.Дж., Сток Ф., Program NCS и др. Отслеживание госпитальной вспышки резистентной к карбапенемам Klebsiella pneumoniae с помощью полногеномного секвенирования. Sci Transl Med. 2012;4(148). https://doi. org/10.1126/scitranslmed.3004129.

    Артикул Google ученый

  11. Джексон Б.Р., Тарр С., Штамм Е, Джексон К.А., Конрад А. и др. Внедрение общенационального секвенирования всего генома в режиме реального времени для улучшения выявления и расследования вспышек листериоза. Клин Инфекция Дис. 2016; 63 (3): 380–6.

    Артикул Google ученый

  12. Ван Дуин Д., Перес Ф., Рудин С.Д., Кобер Э., Ханрахан Дж. и др. Надзор за резистентной к карбапенемам Klebsiella pneumoniae: отслеживание молекулярной эпидемиологии и исходов через региональную сеть. Противомикробные агенты Chemother. 2014; 58 (7): 4035–41.

    Артикул Google ученый

  13. Кац Л.С., Грисволд Т., Уильямс-Ньюкирк А.Дж., Вагнер Д., Петкау А. и др. Сравнительный анализ филогеномического пайплайна lyve-set для геномной эпидемиологии пищевых патогенов. Фронт микробиол. 2017;8. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00375.

  14. Лют С., Сильвия К., Саша А.Д. Секвенирование всего генома как инструмент типирования патогенов пищевого происхождения, таких как Listeria monocytogenes, — путь к глобальной гармонизации и обмену данными. Тенденции Food Sci Technol. 2018; 73:67–75.

    Артикул Google ученый

  15. Сексе С., Холст-Йенсен А., Добриндт У., Йоханнессен Г.С., Ли В., Спилсберг Б., Ши Дж. Высокопроизводительное секвенирование для обнаружения пищевых патогенов. Фронт микробиол. 2017;8. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.02029.

  16. Allard MW, Bell R, Ferreira CM, Gonzalez-Escalona N, Hoffmann M, et al. Геномика патогенов пищевого происхождения для микробной безопасности пищевых продуктов. Курр Опин Биотехнолог. 2018; 49:224–9.

    КАС Статья Google ученый

  17. Мичем Ф. , Боффелли Д., Дахби Дж., Мартин Д.И., Сингер М., Пахтер Л. Выявление и исправление систематических ошибок в высокопроизводительных данных о последовательностях. Биоинформатика BMC. 2011;12. https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-451.

    Артикул Google ученый

  18. Ленеманн Д., Боркхардт А., Макхарди А.С. Удаление шума данных глубокого секвенирования ДНК — ошибки высокопроизводительного секвенирования и их исправление. Кратко Биоинформ. 2016; 17(1):154–79.

    КАС Статья Google ученый

  19. Инфекционные заболевания Диагностические устройства следующего поколения на основе секвенирования: микробная идентификация и обнаружение маркеров устойчивости к противомикробным препаратам и вирулентности. https://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DeviceRegulationandGuidance/GuidanceDocuments/UCM500441.pdf.

  20. Руководство по системе MiSeqⓇ. https://support.illumina.com/content/dam/illumina-support/documents/documentation/system_documentation/miseq/miseq-system-guide-for-local-run-manager-15027617-04.pdf.

  21. Луо Р., Лю Б., Се Ю., Ли З., Хуанг В. и др. Soapdenovo2: эмпирически улучшенный ассемблер de novo для быстрого чтения с эффективным использованием памяти. Гигасайнс. 2012 г.; 1(1):18. https://doi.org/10.1186/2047-217X-1-18.

  22. Зербино Д.Р., Бирни Э. Вельвет: алгоритмы новой сборки коротких чтений с использованием графов де Брейна. Геном Res. 2008 г.; 18 (5): 821–9. https://doi.org/10.1101/gr.074492.107.

    КАС Статья Google ученый

  23. Зимин А.В., Марсе Г., Пуйу Д., Робертс М., Зальцберг С.Л., Йорк Дж.А. Сборщик генома MaSuRCA. Биоинформатика. 2013; 29 (21): 2669–77. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt476.

    КАС Статья Google ученый

  24. Банкевич А. , Нурк С., Антипов Д., Гуревич А.А., Дворкин М. и др. Spades: новый алгоритм сборки генома и его приложения для секвенирования отдельных клеток. J Компьютерная биология. 2012 г.; 19(5): 455–77. https://doi.org/10.1089/cmb.2012.0021.

    КАС Статья Google ученый

  25. Maccallum I, Przybylski D, Gnerre S, Burton J, Shlyakhter I, et al. Allpaths 2: небольшие геномы собраны точно и с высокой непрерывностью из коротких парных прочтений. Геном биол. 2009 г.; 10 (10): 1975–83.

    Артикул Google ученый

  26. Соммер Д.Д., Делчер А.Л., Зальцберг С.Л., Поп М. Минимус: быстрый и легкий сборщик генома. Биоинформатика BMC. 2007 г.; 8:64. https://doi.org/10.1186/1471-2105-м.

  27. Треанген Т.Дж., Корен С., Соммер Д.Д., Лю Б., Астровская И. и др. Metamos: модульный конвейер метагеномной сборки и анализа с открытым исходным кодом. Геном биол. 2013; 14(1):2. https://doi.org/10.1186/gb-2013-14-1-r2.

    Артикул Google ученый

  28. Симпсон Дж.Т., Вонг К., Джекман С.Д. и др. Abyss: параллельный ассемблер для данных коротких последовательностей чтения. Геном Res. 2009 г.; 19(6):1117–23.

    КАС Статья Google ученый

  29. Сафонова Ю., Банкевич А., Певзнер П.А. dipspades: ассемблер для высокополиморфных диплоидных геномов. J Компьютерная биология. 2015 г.; 22(6):528–45. https://doi.org/10.1089/cmb.2014.0153.

    КАС Статья Google ученый

  30. Kultima JR, Coelho LP, Forslund K, Huerta-Cepas J, Li SS, et al. Mocat2: метагеномная сборка, аннотация и структура профилирования. Биоинформатика. 2016. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw183.

    КАС Статья Google ученый

  31. Guo X, Yu N, Ding X, Wang J, Pan Y. Dime: новая структура для сборки метагеномной последовательности de novo. J Компьютерная биология. 2015 г.; 22(2):159–77. https://doi.org/10.1089/cmb.2014.0251.

    КАС Статья Google ученый

  32. Пэн Ю, Леунг ХКМ, Ю С.М., Чин ФЮЛ. Meta-idba: ассемблер de novo для метагеномных данных. Биоинформатика. 2011 г.; 27(13):94–101. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr216.

    КАС Статья Google ученый

  33. Афиахаяти, Сато К., Сакакибара Ю. Metavelvet-SL: расширение бархатного ассемблера до метагеномного ассемблера de novo с использованием контролируемого обучения. Рез. ДНК 2015 г.; 22(1):69–77. https://doi.org/10.1093/dnares/dsu041.

    Артикул Google ученый

  34. Хайдер Б., Ан Т.Х., Бушнелл Б., Чай Дж., Коупленд А., Пан К. Омега: сборщик перекрывающихся графов de novo для метагеномики. Биоинформатика. 2014; 30(19): 2717–22. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu395.

    КАС Статья Google ученый

  35. Li D, Luo R, Liu CM, Leung CM, Ting HF, et al. Megahit v1.0: быстрый и масштабируемый ассемблер метагенома, основанный на передовых методологиях и практиках сообщества. Методы. 2016. https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2016.02.020.

    КАС Статья Google ученый

  36. Пэн Ю, Люн ХКМ, Ю С.М., Чин Ф.И.Л. IDBA-UD: сборщик de novo для данных одноклеточного и метагеномного секвенирования с очень неравномерной глубиной. Биоинформатика. 2012 г.; 28 (11): 1420–1428. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts174.

    КАС Статья Google ученый

  37. Шелтон Дж.М., Коулман М.С., Херндон Н., Лу Н., Лам Э.Т. и др. Инструменты и пайплайны для бионано-данных: пайплайн сборки молекул и суперинструмент построения лесов fasta. Геномика BMC. 2015 г.; 16(1):734. https://doi.org/10.1186/s12864-015-1911-8.

  38. Венсес А.Х., Шатц М.С. Метаассемблер: слияние и оптимизация сборок генома de novo. Геном биол. 2015 г.; 16:207. https://doi.org/10.1186/s13059-015-0764-4.

  39. Steinberg KM, Schneider VA, Graves-Lindsay TA, Fulton RS, Agarwala R, et al. Сборка единого гаплотипа генома человека из пузырного заноса. Геном Res. 2014; 24 (12): 2066–76.

    КАС Статья Google ученый

  40. Gnerre S, Maccallum I, Przybylski D, Ribeiro FJ, Burton JN и др. Высококачественные черновые сборки геномов млекопитающих на основе массивно параллельных данных о последовательностях. Proc Natl Acad Sci USA. 2011 г.; 108 (4): 1513–158.

    КАС Статья Google ученый

  41. Суворов А., Агарвала Р., DJ Л.СКЕСА Данные. http://ftp. ncbi.nlm.nih.gov/pub/agarwala/skesa/datasets.

  42. Гуревич А., Савельев В., Вяхи Н., Теслер Г. Кваст: инструмент оценки качества геномных сборок. Биоинформатика. 2013; 29(8): 1072–105. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt086.

    КАС Статья Google ученый

  43. Суворов А., Агарвала Р., DJ Л.СКЕСА Исходный код; GitHub 2018. https://github.com/ncbi/SKESA/releases.

  44. Суворов А., Агарвала Р., DJ Л.СКЕСА Исходный код; Зенодо 2018. https://zenodo.org/record/1407162.

  45. Zhu X, Leung HCM, Wang R, Chin FYL, Yiu SM, et al. Искатель ошибок: беспристрастно идентифицируйте неправильные сборки, используя эталонные и парные чтения. Биоинформатика BMC. 2015 г.; 16:386. https://doi.org/10.1186/s12859-015-0818-3.

  46. Bao E, Song C, L L.Remilo: Алгоритм обнаружения неправильной сборки с помощью ссылок с использованием коротких и длинных чтений. Биоинформатика. 2018; 34(1):24–32.

    Артикул Google ученый

  47. Библиотеки BOOST C++. https://www.boost.org/.

  48. Дрезен Э., Ризк Г., Чихи Р., Делтел С., Леметр С. и др. Gatb: набор инструментов для сборки и анализа генома. Биоинформатика. 2014; 30 (20): 2959–61.

    КАС Статья Google ученый

  49. Putze F, Sanders P, Singler J. Кэш-, хеш- и компактные фильтры Блума. JExp Алгоритмика. 2009;14. https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1498698.1594230.

Скачать ссылки

Благодарности

Мы благодарим Юджина Ященко и Майкла Киммельмана из команды SRA в NCBI за использование SKESA в их рабочем процессе. Билл Климке, Мартин Шамуэй и Майк Фелдгарден из группы PDP в NCBI указали нам на ресурс FDA-ARGOS и выбрали сборки из публикаций для тестирования во время выполнения. Мы также признательны Алехандро Шафферу за проверку кода более ранней версии SKESA, Александру Моргулису за сборку кода в среде, отличной от NCBI, и предложениям Билла Климке, Стива Шерри и Пола Киттса по улучшению изложения рукописи.

Финансирование

Это исследование было поддержано Программой внутренних исследований Национального института здравоохранения, Национальной медицинской библиотеки.

Наличие данных и материалов

Наборы данных, сгенерированные и проанализированные для сравнения SKESA с другими ассемблёрами, доступны по адресу ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/agarwala/skesa/datasets [41]. Исходный код SKESA доступен на GitHub по адресу https://github.com/ncbi/SKESA/releases[43] и на Zenodo по адресу https://zenodo.org/record/1407162[44]. Исходный код SKESA находится в свободном доступе для использования, за исключением связанного стороннего кода. Сторонний код, содержащийся в выпуске SKESA, доступен под лицензией GNU GPLv3, подробности см. на странице https://github. com/ncbi/SKESA/blob/master/LICENSE.

Author information

Authors and Affiliations

  1. NCBI/NLM/NIH/DHHS, 8600 Rockville Pike, Bethesda, 20894, MD, USA

    Alexandre Souvorov, Richa Agarwala & David J. Lipman

  2. Impossible Foods . PubMed Google Академия

  3. Richa Agarwala

    Посмотреть публикации автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

  4. David J. Lipman

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Contributions

Компания AS занималась разработкой программного обеспечения. RA проводила испытания и помогала AS в принятии некоторых дизайнерских решений. DL задумал и руководил проектом. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Автор, ответственный за переписку

Переписка с Рича Агарвала.

Декларация этики

Одобрение этики и согласие на участие

Неприменимо.

Согласие на публикацию

Неприменимо.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Дополнительный файл

Дополнительный файл 1

Дополнительные примечания, таблицы и рисунки. (PDF 166 КБ)

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что вы укажете первоначальных авторов и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения.