Parameter	Explanation	Data Type
in_raster	Входной растр для переклассификации.	Растровый слой
number_zones	Количество зон, в которые нужно переклассифицировать входной растр. Если выбран метод среза EQUAL_AREA, выходной растр будет иметь определенное количество зон с одинаковым количеством ячеек в каждой. Когда используется EQUAL_INTERVAL, выходной растр будет иметь определенное количество зон, каждая из которых содержит одинаковые диапазоны значений на выходном растре. Когда используется NATURAL_BREAKS, выходной растр будет иметь определенное количество зон с количеством ячеек в каждой, определяемым разрывами классов.	Длинный
slice_type (Необязательно)	Способ нарезки значений во входном растре. EQUAL_INTERVAL — Определяет диапазон входных значений и делит диапазон на заданное количество выходных зон. Каждая зона на срезанном выходном растре потенциально может иметь значения входных ячеек, которые имеют одинаковый диапазон от крайних значений. Это значение по умолчанию. EQUAL_AREA — Указывает, что входные значения будут разделены на указанное количество выходных зон, каждая из которых будет иметь одинаковое количество ячеек. Каждая зона будет представлять одинаковую площадь. NATURAL_BREAKS — Указывает, что классы будут основываться на естественных группировках, присущих данным. Точки разрыва определяются путем выбора разрывов классов, которые лучше всего группируют сходные значения и максимизируют различия между классами. Значения ячеек делятся на классы, границы которых устанавливаются при относительно больших скачках значений данных.	Строка
base_output_zone (Необязательно)	Определяет наименьшее значение зоны в выходном наборе растровых данных. The default value is 1.	Long

Name	Explanation	Data Type
out_raster	Выходной реклассифицированный растр. Вывод всегда будет целочисленного типа.	Растр

Метод срезов: Метод срезов | Понятия и категории

Опубликовано 21.08.199904.10.2022 автором alexxlab

Содержание

Метод поперечных срезов

Альтернативой лонгитюдному методу является метод поперечных срезов. Этот метод подразумевает сравнение выборки испытуемых различного возраста. Это сравнение может быть полезным при условии, что уже проведено лонгитюдное сравнение малого количества испытуемых. Преимущество метода поперечных срезов заключается в том, что он позволяет получить за короткое время сравнение субъектов различного возраста. Проблема заключается в создании эквивалентных групп относительно многих переменных, таких как пол, уровень образования, социальный слой и т.д. Кроме того, если испытуемые принадлежат к различным когортам, то, несомненно, они имеют и различный опыт. Выбор между лонгитюдным и методом поперечных срезов зависит, однако, от целей исследования.

Исторический метод

Еще одним методом является историческое исследование. Данный метод используется для изучения прошедших событий или актуальных проблем путем исследования предшествующих исторических событий.

Данный метод может быть использован для проверки того, каким образом настоящие события соотносятся с прошедшими событиями. Исторический метод имеет ограничения, поскольку невозможно быть уверенным, что два ряда данных или ситуаций, которые сравниваются, являются одинаковыми. Особенность данного метода заключается в том, что он основан на использовании наблюдений, которые не могут быть воспроизведены. Обычно исторический метод используется только одним исследователем, что очень редко позволяет проверить гипотезы исследования, поскольку оно построено на индуктивных рассуждениях.

Данный метод подразумевает также работу с архивными документами. Архивное исследование уместно или тогда, когда уже собраны данные, относящиеся к гипотезам, при этом сбор новых данных не имеет смысла, или в случае, если эксперимент с переменными, представляющими интерес, невозможно осуществить по этическим или бытовым мотивам. Ограничивает применение архивных данных то, что они, как правило, собирались для ненаучных целей.

Например, частные организации, которые собирали данные, осуществляли это для своих целей, часто используя способ, не приспособленный к потребностям исследования. Поскольку архивные данные имеют научную ценность, организации, которые собирают эти данные, должны ставить задачи, подобные тем, которые поставил бы ученый. Кроме того, архивное исследование всегда проводится после того, как произошли события, что затрудняет интерпретацию особенностей наблюдаемых отношений. Исследователь, который опирается на архивные данные, сталкивается со всеми теми ошибками, которые только могли произойти при сборе данных.

Метод исследования отдельного случая

Другим типом метода является метод исследования отдельного случая

. Данный метод используется для интенсивного изучения одного человека с целью сбора значительного количества информации о нем. Исследование отдельных испытуемых имеет давнюю традицию. Фехнер (Fechner), которого некоторые исследователи считают основоположником экспериментальной психологии, работая с отдельными испытуемыми, открыл основные законы психофизики и изобрел базовые психофизические методы, которые и сегодня используются для измерения сенсорных порогов.

Вундт (Wundt), который организовал первую психологическую лабораторию в 1879 году, также работал с отдельными испытуемыми. Его ученик Титченер (Titchener) использовал при работе с отдельными субъектами интроспекцию. Павлов проводил свои пионерские работы по исследованию условных рефлексов, используя метод исследования отдельного случая на собаках. Список ученых, которые использовали этот метод, большой, но включает в основном тех, кто работал до 1930 года.

Основной тезис, лежащий в основе данного метода, гласит, что нормальные индивидуумы являются, по существу, одинаковыми. В 30-е годы математик Фишер (Fisher) предложил новые статистические методы (например, анализ изменчивости), которые стали доминирующими в психологии. После этого открытия традиция исследования отдельных случаев стала исчезать. Однако некоторые психологи, например, Скиннер (Skinner), продолжали использовать метод.

Данный метод эксперимента с отдельными испытуемыми, в отличие от метода получения средних показателей, полученных на многих испытуемых, дает более достоверное представление о поведении отдельных индивидов. Кроме того, в экспериментах с отдельными людьми менее вероятно обнаружить влияние мало значимой переменной, поэтому экспериментатор должен внимательно отслеживать переменные, влияющие на эксперимент. Если проводится эксперимент с использованием схем исследования для групп, то сравниваются результаты одной группы испытуемых с другой или результаты той же самой группы в различных условиях. Если в эксперименте участвует испытуемый, то сравнивается его поведение, предшествующее введению экспериментальной манипуляции, с поведением того же испытуемого после экспериментальной манипуляции.

Данный метод особенно часто используется в медицинской психологии. Он предусматривает четыре этапа:

полное описание действительного состояния проблемы;
получение информации об обстоятельствах, которые привели к нынешней ситуации;
оценка гипотез, построенных на базе собранной информации;
проверка одной или более гипотез и установление формы терапевтического воздействия.

Ограничения наблюдаются за счет того, что часто используется информация, полученная от людей, непосредственно не вовлеченных в ситуации. Кроме того, часто накопленные данные не являются полными и их трудно использовать для сравнения двух исследований.

Необходимость проведения клинических исследований обусловлена проявлением отрицательных посттерапевтических эффектов и рождением новых направлений в терапии. Однако отсутствие точного определения независимой и зависимой переменных, а также отсутствие контроля за возможными источниками низкой валидности исследования исключает возможность делать выводы о причинно-следственных связях.

Схемы исследования для отдельного случая устанавливают причинную связь, существующую между переменными, исходя из исследования одного испытуемого. Затем сравниваются ответы до и после введения независимой переменной. Основным правилом для данных схем является введение в каждый эксперимент только одной переменной. Если две переменные варьируются одновременно, то невозможно определить, какова степень влияния каждой из них на наблюдаемое изменение.

Кроме того, важно оценить базовый уровень в поведении, чтобы потом суметь оценить эффективность воздействия. Результаты не всегда можно анализировать с помощью статистических методов. Часто результаты могут быть представлены графическим способом, который отражает изменение в поведении испытуемого на различных этапах эксперимента. Необходимо, однако, подчеркнуть, что в клинических исследованиях критерии изменения переменных более жесткие, чем в экспериментальных. Снижение на 50% показателей поведения с отклонениями может считаться статистически значимым, но является недостаточным в клиническом плане. Поэтому эти схемы остаются спорными в методологическом аспекте.

Различаются схемы с отменой воздействия и схемы без отмены воздействия. Что касается схем с отменой воздействия, наиболее простой из них является схема типа

А – В, где А – фаза, в которой оценивается базовый уровень изменяемого поведения, В – фаза, в которой вводится независимая переменная.

Схема А – В может быть модифицирована, потому что причинные отношения между переменными являются валидными. Часто воздействие отменяется для того, чтобы способствовать возвращению поведения к тому уровню, который имел место до введения независимой переменной.

Следующий тип схемы: А – В – А. Она воспроизводит схему А – В, но добавляет к ней вторую фазу А, во время которой прерывается экспериментальное воздействие. Если имеется прогресс в поведении, когда воздействие имеет место, и регресс, когда воздействие снимается, то это означает, что воздействие является эффективным. Однако невозможно исключить факторы истории, созревания или регрессии к средним. Эта схема позволяет тем, кто ее использует, установить причинную связь между исследуемыми переменными. Однако, существуют и необратимые воздействия, например, хирургические. Следовательно, в данном случае схема не может использоваться. По моральным причинам лучше предусмотреть четвертую фазу

В – повторное воздействие.

Но при этом возникают две основные проблемы.

Влияние воздействия может не быть полностью обратимым, например, при обучении.
Иногда более предпочтительным будет оставить испытуемого в новых условиях, возникших в результате воздействия.

Еще одной схемой является схема В – А – В, где В – фаза, в которой вводится воздействие, А – фаза базового уровня, то есть отсутствия воздействия,

В – вторая фаза, в которой снова вводится воздействие.

Среди вариантов схемы А – В – А имеются схемы А – В, А – В, А – В, в которых оценка базового уровня и применение воздействия осуществляются несколько раз.

Что касается второго типа схемы (без отмены воздействия), мы имеем прежде всего многочисленные схемы базового уровня, которые подразумевают одновременное измерение двух или более базовых уровней, которые могут быть определены как относительно различного поведения одного и того же испытуемого, так и относительно различных ситуаций, в которых испытуемый ведет себя одинаково. То же самое справедливо и для различных испытуемых, у которых наблюдается одно и то же поведение. Одновременно с воздействием на первый измеряемый фактор оцениваются другие базовые уровни. Во второй фазе изменяемая переменная используется на втором базовом уровне. Такая же процедура осуществляется столько же раз, сколько имеется базовых уровней. Следовательно, воздействие вводится в различные моменты для каждого базового уровня. Эффективность воздействия оценивается по отношению к модификациям поведения, которые наблюдались в момент введения независимой переменной. Однако причинная связь устанавливается менее прямым способом, чем в схемах

А – В – А. Для этой схемы также важно, чтобы один тип поведения был нечувствителен к модификациям других типов поведения.

Еще одним типом схемы является схема с чередующимися воздействиями, то есть одно и то же поведение подвергается различным воздействиям (А и В), представленным в различных условиях. Воздействия применяются с изменением порядка их представления. Первая фаза служит для определения базового уровня поведения в каждом условии-стимуле, вторая фаза – это фаза, в которой применяются воздействия. Она допускает причинные отношения между переменными, однако, при этом необходим строгий контроль.

Следующая схема основывается на изменении критерия, с помощью которого оценивается базовый уровень поведения при непрерывном добавлении одного и того же воздействия. Каждая фаза связана с различным выходным критерием. Таким образом, после измерения базового уровня поведения фиксируется первый критерий поведения. После того, как испытуемый удовлетворяет этому первому критерию, определяется новый критерий, который является более убедительным, и т. д. Эффективность воздействия проявляется, когда ритм изменения поведения отвечает фиксированному критерию.

Что касается степени обобщения результатов, то она действительно связана с репрезентативностью используемой выборки и ситуации, в которой проводится исследование. С другой стороны, преимущества, связанные с высокой репрезентативностью выборки, ограничивают прямое применение выводов исследования для определенного индивидуума. Некоторые авторы предлагают повторить тот же эксперимент вначале на индивидах, имеющих симптомы, идентичные рассмотренным в первом исследовании, а затем на индивидах, у которых наблюдаются симптомы, сравнимые с симптомами первых испытуемых.

Метод поперечных срезов в психологии: суть и примеры

Психология всегда отличалась большим количеством оригинальных методов воздействия на индивидуума в определенных условиях, взаимодействия с личностью или работы с душевным состоянием человека. Различные технологии разрабатывались с целью облегчения существования личности в социуме, а также для развития эмпирических навыков у каждого человека. Чем выше уровень подобных умений, тем стабильнее психологическое состояние, а также выше степень благополучия индивида.

Довольно большая часть экспериментов проводится в контексте исследований методом поперечных срезов в психологии. Этот способ пользуется особой популярностью не только из-за вовлеченности в него довольно больших групп лиц разного возраста, но и из-за точных результатов, которые получаются в результате научных экспериментов. С течением времени и развитием психологии, которая является междисциплинарной отраслью научного знания, метод продольных и поперечных срезов становится все более востребованным, так как общество постепенно движется в сферу всеобщего гуманизма. Кроме того, главной ценностью нового поколения считается душевное и психологическое здоровье каждой личности.

Метод поперечных срезов

Этот способ, разработанный в конце шестидесятых годов прошлого столетия, до сих пор остается одним из самых эффективных и действенных методов опроса групп различных возрастов. Отличительной чертой методики является то, что сам эмпирический опрос проводится всего один раз, однако распространяется на несколько групп лиц, принадлежащих к разным возрастным категориям, что позволяет исследователям увидеть социально-возрастную картину человеческих реакций на то или иное теоретическое утверждение. Возраст испытуемых обычно становится опорной точкой и общей переменной для всего исследования, а изучаемые признаки признаются зависящими от общего знаменателя результатов.

Создатель способа

«Праотцом» метода поперечных срезов в психологии можно заслуженно считать французского ученого, политолога и социолога Рене Заззо, который не только предложил саму суть метода, но и провел первый семинар по воплощению идеи в жизнь. Разумеется, эту технологию Рене взял не на пустом месте. Он досконально проштудировал труды своих предшественников, которые, в свою очередь, ссылались на теоретиков прошлого, считавших, что будущее современной психологии заключается в ее коллективном проявлении, а не в теории радикального индивидуализма.

Заззо с самого начала работы над новым способом исследования предпочитал взаимодействовать с лицами разных возрастов, чтобы достичь максимальной точности результатов. Все практические наработки, обобщенные результаты, а также теоретические дополнения, касающиеся метода поперечных срезов, ученый представил на XVIII Международном Психологическом Конгрессе в 1966 году. Доклад социолога был опубликован в официальном вестнике конгресса и вызвал большой резонанс в научных кругах. Однако в практической социологии метод прижился далеко не сразу. Дело в том, что психологическая наука того времени была ориентирована на психологию индивидуализма, призванную двигаться в направлении постижения духовных рефлексов отдельной личности, а метод поперечных срезов предлагал получение результатов коллективного мышления и общественной реакции. Однако, несмотря на некоторое давление со стороны консервативно настроенных научных кругов, Заззо все же добился довольно значимых успехов в практическом закреплении своих теоретических положений.

Основные ученые

Вдохновленные успехом своего заокеанского коллеги, некоторые ученые принимают решение практиковать сравнительный метод поперечных срезов у себя на Родине. Так, спустя несколько лет опыты Заззо успешно повторяет научный тандем, состоящий из американских академиков Л. Шонфельдта и В. Овенса, которые решили дать более широкую трактовку способу, изобретенному гениальным французом, и добавить в эксперимент еще несколько возрастных фаз, включая юность, а также две фазы зрелости. Это привело к тому, что результаты каждого из опросов стали более точными. Также ученые исследователи могли проследить динамику изменения человеческого характера на основе изменчивости мнений, которые высказывали люди различных возрастных категорий.

Их примеру последовали выдающиеся отечественные психологи и социологи, состоящие в рабочей группе легендарного академика В. М. Бехтерева, который не только одним их первых начал проводить систематические генетико-психологические исследования на территории России, но и стал первым социологом, применившим метод поперечных срезов в психологии по отношению к совсем маленьким детям.

Именно в центре этого замечательного педагога и был реализован комплексный подход к изучению определенной группы детей на протяжении нескольких месяцев. Бехтерев не подозревал, что своими пробными экспериментами заложил фундамент для совершенно нового метода исследования, получившего название лонгитюдинального. По сути, это тот же самый метод поперечных срезов, однако хронометраж эксперимента в данном случае растянут на более длительное время.

В 1928 году академик издает совместный труд вместе со своим ассистентом Н. М. Щеловановым, в котором были изложены основные положения нового способа исследования, а также базовые критерии метода, который Бехтерев назвал «длинником», так как исследование заняло довольно долгий срок по сравнению с другими типами подобных экспериментов.

В современной психологии лонгитюдинальный метод активно применяется в работе с группами людей пожилого возраста. В этом случае он дает особенно точные результаты, на основании которых можно делать серьезные выводы, а не просто теоретические предположения. Известны случаи, когда наиболее высокоэффективным становилось сочетание вышеописанного способа с психографическим методом дифференциальной психологии. Именно эту методику применял в своих практических исследованиях выдающийся психолог В. Штерн, который полагал, что синтетический характер психографии положительно скажется на непредвзятости результатов эксперимента, а также подчеркнет различия между идеологическими и сознательными установками поколений.

Сущность способа

Метод поперечных срезов предполагает взаимодействие исследователя с лицами разных возрастных категорий, объединенных в группы по возрасту. Всем им задаются абсолютно одинаковые вопросы и раздаются аналогичные задания, которые они обязаны выполнить в течение одного и того же промежутка времени. На основании результатов теоретического опроса и практических заданий исследователи формируют общую картину сознания поколения, выявляя характерные для каждой возрастной группы установки, предрассудки и систему принципов, на основании которой делаются необходимые выводы.

Примером метода поперечных срезов может послужить эксперимент выдающегося советского психолога Бехтерева, который опрашивал определенную группу детей в течение длительного времени, наблюдая за изменением их социальной позиции по тому или иному вопросу. В конечном итоге сформировалась полноценная картина представлений о жизни детей единичной возрастной группы, на основании которой можно было судить о мировоззрении ребятишек из похожих социальных групп, но лишь в том случае, если ее представители по полу, возрасту и социальному положению были схожи с опрашиваемыми детьми.

Проблематика метода

Суть метода поперечных срезов прежде всего проявляется в том, что он рассчитан на большое количество человек, а не на индивидуальную работу с определенной личностью. Он является одним из немногих действенных методов быстрого получения информации сразу от нескольких индивидов, что приводит к более плодотворной работе ученого, постоянно получающего новую информацию и наблюдающего всю картину сразу, вместе со всеми ее изменениями.

Практические эксперименты

С конца шестидесятых годов прошлого века активно проводятся эксперименты по применению метода возрастных поперечных срезов. Наиболее широкое распространение способ получил в Соединенных Штатах Америки, социологическая наука которых с самого начала была ориентирована на выявление общечеловеческих потребностей. Стоит отметить, что правильное отношение к последним смогло бы нейтрализовать расовые и межнациональные конфликты в большой стране.

Факторы риска

К причинам, по которым результаты эксперимента могут быть аннулированы, можно отнести:

Различные условия проживания лиц в возрастных группах;
Существенную разницу в возрасте подобранных групп;
Разные социальные статусы опрашиваемых;
Неопытность проводящего эксперимент ученого.

Сфера применения

Пример метода поперечных срезов можно найти в работах, посвященных психологии, социологии и культурологии. Обычно именно в научных дисциплинах, так или иначе связанных с изучением социума и его внутренних процессов, можно найти примеры деятельности ученых именно с этим методом исследования.

Достоинства

К положительным сторонам способа можно отнести его довольно высокую точность, конечно же, при соблюдении всех условий в подготовке испытуемых. Также способ отличается простотой и удобством в применении, способностью отобразить сразу всю картину результатов текущего периода. Большие социальные группы при подобном исследовании предоставляют значимое количество мнений, которые постепенно оформляется в единый тезис, принадлежащий тому самому сообществу. Таким образом, можно примерно понять позицию всей возрастной группы в целом, просто перенеся результаты на живущих в реальной жизни людей, имеющих похожий типаж и условия существования.

Недостатки

Существенным недостатком сравнительного метода (метода поперечных срезов) может стать существенная возрастная разница групп. Например, способ дает точные результаты, если опрашивается три сообщества, разница между возрастами которых составляет не более пяти лет. Если же ученый возьмет группу пятнадцатилетних подростков и шестидесятилетних людей, то метод может дать не совсем верные, непредсказуемые результаты, делать выводы на основании которых довольно опасно.

Также на качество и чистоту эксперимента влияет социальное окружение испытуемых. Не следует доверять данным, полученным в ходе опытов с группами лиц из различных семей, отличающихся уровнем социального благополучия. В таком случае ответы на вопросы будут слишком разрозненными, чтобы привести их к общему знаменателю.

Отзывы

В большинстве трудов отечественных и зарубежных психологов данный метод получает в основном положительные или же нейтральные оценки, так как нет объективных причин для критики способа. На результаты влияет неопытность лаборанта или недостаточно качественная подготовка испытуемых.

Метод поперечных срезов. Психология развития [Методы исследования]

Метод поперечных срезов

Метод поперечных срезов предполагает тестирование разных людей разного возраста. По этой причине этим методом нельзя измерить непосредственно возрастные изменения, невозможно с его помощью и ответить на вопрос об индивидуальной стабильности во времени. Как мы видели, эти ограничения являются одним из оснований для использования лонгитюдного плана.

Но есть и другие недостатки. В связи с изучением разных выборок и разных возрастных групп возникает вероятность систематической ошибки при отборе. Возможно, сравниваемые группы различаются не только по изучаемой независимой переменной (в данном случае по возрасту), но и по другим параметрам, и именно эти последние различия обусловливают различия в значении зависимой переменной. Мы уже касались этого вопроса в главе 2, рассматривая особенности возраста как независимой переменной. Как отмечалось, цель состоит не в исключении всех межгрупповых различий, за исключением возрастных, а только тех, которые не имеют естественной связи с возрастом. Отмечалось также, что в большинстве случаев ответ на вопрос, какие параметры следует уравнивать, довольно очевиден — например, пол, расу, социальный класс, IQ. Однако теперь следует добавить, что на практике добиться желаемого соответствия не всегда просто. Обычно исследователи в области психологии развития отбирают испытуемых разных возрастов, используя разнообразные источники; новорожденных — из роддомов; младенцев — из семей, откликнувшихся на просьбу принять участие в исследовании; дошкольников — из детских садов; детей 5-11 лет — из начальной школы; подростков — из школ и колледжей. Эти различия в обстановке могут создавать различия и между популяциями. Поэтому, хотя исследователь может осознавать значение приведения в соответствие ряда параметров, сформировать действительно равноценные группы может оказаться довольно трудно.

Систематическая ошибка может также принимать форму избирательного отсева. Изначальная эквивалентность групп может растаять на глазах, если часть испытуемых откажется от продолжения обследования до его завершения. Проблема не только в том, что в одной возрастной группе оказывается больше выпадений, чем в другой. Суть проблемы та же, что и в лонгитюдном исследовании: те, кто выбывает, нередко отличаются от тех, кто остается. Поэтому валидности угрожает именно «избирательность» избирательных выпадений.

Нетрудно представить себе ситуацию, когда избирательное выпадение может исказить результаты сравнения возрастных групп. Предположим, что мы изучаем дошкольников и делим нашу выборку на младших (2,5-4 года) и старших (4-5,5 лет) детей, получая при этом две группы для сравнения. Процедура тестирования довольно утомительна, она требует от ребенка осмысления ряда инструкций и ответов на вопросы в течение весьма длительного периода времени. Не все дошкольники к этому готовы, и некоторые поэтому выбывают из исследования. Наибольшие шансы па выбывание у детей младшей группы. Наибольшие шансы на выбывание также у тех, кто обладает наименьшей компетентностью среди всех испытуемых из выборки. В таком случае мы останемся с двумя неравноценными группами: достаточно репрезентативной выборкой старших детей и явно нерепрезентативной по параметру уровня способностей выборкой младших детей. Очевидно, что любое такое выпадение снизило бы вероятность выявления улучшения результатов с возрастом.

Вернемся к вопросу о первичном отборе испытуемых. Я уже дважды говорил о том, что, как правило, выбор параметров для приведения в соответствие не представляет труда. Пора теперь обратиться к исключениям из этого «правила». Сомнения в том, по каким показателям следует уравнивать, чаще всего возникают в случаях, когда между группами очень большая разница в возрасте, и поэтому потенциально существует множество других различий. Поэтому эти сомнения наиболее сильны в ситуациях сравнения выборки пожилых с выборкой молодых людей. Наглядный пример — переменная образовательного уровня: сегодня процент лиц, окончивших среднюю школу, значительно выше, чем несколько десятилетий назад. Допустим, нам нужно сравнить 25-летних и 75-летних испытуемых. Если в обе возрастные группы мы отбираем по принципу случайности, молодые испытуемые в среднем окажутся образованнее пожилых. Тогда мы получим смешение возраста и уровня образования. Если мы включим в выборку пожилых людей только тех, у кого выше образовательный уровень, то получим равноценные выборки по параметру уровня образования, но за счет нерепрезентативности и искажения выборки пожилых людей в положительную сторону. Ни то, ни другое нежелательно; вероятно, если возможно, лучшим вариантом в этом случае будет совмещение двух подходов (см. Green, 1969). Однако главное это то, что при любой попытке сравнить взрослых испытуемых разных возрастов на определенном историческом этапе неизбежно происходит смешение возраста и уровня образования.

Сказанное выше о приведении в соответствие параметров группы фактически является частным случаем особенности, характерной для всех исследований методом поперечных срезов. Ранее отмечалось, что лонгитюдный подход к изучению возрастных различий неизменно связан со Смешением возраста и времени обследования. Добавим теперь, что использование метода поперечных срезов неизбежно связано со смешением возраста и поколения, или когорты. Поскольку испытуемые входят в разные возрастные группы, они появились на свет в разное время и росли в разных условиях. Один из примеров такого межпоколенного различия — несопоставимость образовательных возможностей, которые были у сегодняшних 25-летних к сегодняшних 75-летних людей. Можно привести еще массу примеров. Сегодняшние 75-летние люди, будучи детьми и подростками, пережили Великую Депрессию, их молодость совпала со Второй мировой войной, они достаточно долго жили без телевидения и других атрибутов современной жизни и т. д. Предположим теперь, что мы обнаружили различия в значении зависимой переменной между группой 25-летних и группой 75-летних лиц. Следует нам относить это различие на счет возраста или на счет разницы между поколениями?

Так же, как и в случае причин искажения валидности, рассмотренных в этой главе, степень смешения возраста и когорты зависит от характера проводимого исследования. Оценивая вероятность эффекта поколения, важно учитывать два фактора. Первый — тип изучаемой зависимой переменной. Если нас интересуют политические взгляды или результаты выполнения тестов интеллекта, тогда эффект поколения может быть достаточно выражен; практически, этот эффект был наглядно продемонстрирован в исследовании IQ (например, Schaie, 1994). Если нас интересуют изменения в частоте сердечных сокращений или остроте зрения, тогда эффект поколения, скорее всего, будет играть незначительную роль. В целом, чем более «универсальный», более «биологический» характер носит зависимая переменная, тем меньше вероятность того, что ее величина будет разной в разных когортах. Однако помните, что почти всегда возникают споры о том, насколько «универсальна», неспецифична конкретная переменная. Возможно, к примеру, что острота зрения изменяется от поколения к поколению как функция от изменения таких факторов, как уровень искусственной освещенности, наличие или отсутствие телевидения в годы становления индивида.

Другой фактор, который следует учитывать, — разница в возрасте. Эффект поколения становится особенно серьезной проблемой в исследовании групп с большой разницей в возрасте. В действительности, впервые вопрос межпоколенных различий встал в исследовании, направленном на сравнение выборок молодых и пожилых людей, и до сих пор наиболее часто он обсуждается именно в этом контексте. С другой стороны, психологу, сравнивающему 3- и 4-летних детей, нет необходимости беспокоиться о том факте, что одни дети родились в 1990 году, а Другие — в 1991. В границах детского возраста испытуемых обычно рассматривают как представителей одной когорты. Однако и здесь могут возникнуть сомнения. Что если сравнить когорту, выросшую без «Улицы Сезам», с когортой, выросшей с «Улицей Сезам»? Что если сравнить 11-летних детей, которые в начальной школе обучались по новому методу, с 7-летними, которых стали обучать по старой схеме? Мы живем во времена стремительных изменений в культуре и образовании, и эти изменения могут отражаться на результатах сравнения, по крайней мере, некоторых возрастных групп детей.

Последняя проблема, о которой стоит упомянуть, — это проблема эквивалентности измерений. Для сравнения уровня выраженности определенного поведения или определенной способности у разных возрастных групп необходима процедура точной оценки этой формы поведения или способности для каждой изучаемой группы. Однако зачастую тест, подходящий для одного возраста, не подходит для другого. Например, тест способности к классификации может быть точным индикатором уровня развития этих навыков у 7-летних детей, однако, с точки зрения речевых навыков, слишком сложным для многих 4-леток. Тогда в разных возрастных группах он будет измерять разные навыки: навыки классификации у 7-летних детей и объем словарного запаса у 4-летних. Заметьте, что тест все еще вскрывал бы истинные недовольно значимые возрастные различия: 7-летние дети по этому показателю действительно превосходят 4-летних, однако основанием для различий служит не то, что стремился оценить исследователь.

Проблема эквивалентности измерения выходит за рамки метода поперечных срезов. Она встает всякий раз при сравнении разных возрастных групп, поэтому равно актуальна и для лонгитюдного исследования. Однако форма, которую она принимает в лонгитюдном исследовании, несколько иная. Возьмем, к примеру, лонгитюдное изучение агрессии (например, Cairns, Neckerman, Ferguson & Gariepy, 1989). Исследователя, изучающего агрессию у детей сначала 4-летнего, а затем 12-летнего возраста, вряд ли будет интересовать сравнение выраженности агрессии у этих возрастных групп. Если бы в центре внимания находился уровень агрессии, тогда возникли бы серьезные осложнения, обусловленные тем, что формы, которые принимает агрессия, и обстоятельства, провоцирующие ее в 12-летнем возрасте, не те же, что в 4-летнем. Лонгитюдное изучение детей означает, что в центре внимания скорее всего будет находиться стабильность индивидуальных различий по параметру агрессии в процессе развития детей. Иными словами, вопрос состоит в следующем: остаются ли более (менее) агрессивными в 12-летнем возрасте дети, которые были более (менее) агрессивными в 4-летнем возрасте? Ребенок может быть крайне агрессивен и в 4 года, и в 12 лет, хотя частота и формы проявления агрессии изменяются. Этот акцент на относительном положении в группе, а не на абсолютном показателе, частично разрешает проблему эквивалентности измерения. Однако следует помнить, что в обеих возрастных группах необходимо использовать валидные методики измерения.

МЕТОД.

МЕТОД. Что такое «депривация сна»? Собственно, отказ от сна как такового. Но, надо запомнить, не полный отказ, а частичный.Как было сказано выше, метод работает только с людьми, привыкшими спать более 4 часов в сутки. Сама суть метода состоит в «сбивании» биологических часов

8. Метод анкетирования. Метод тестирования. Методы оценки эффективности труда работника

8. Метод анкетирования. Метод тестирования. Методы оценки эффективности труда работника Метод анкетирования является наиболее дешевым способом, который может охватить большую группу людей и большую территорию. Основным плюсом является запас времени, предоставляемый

МЕТОД

МЕТОД Необходимо теперь разобрать различные методы воспитания и выяснить, какой метод выгоднее применять в семье и какой — в школе. Главных методов два: один — практический, а другой—теоретический, или систематический.Практический метод основан, главным образом, на

Метод

Метод Данный метод, названный «разрушением решения», был не так давно разработан Ричардом Бэндлером, одним из авторов НЛП. Метод опирается на утверждение, которого многие из нас придерживаются: наше прошлое влияет на наше настоящее и будущее. Если прошлый травмирующий

Метод

Метод Метод, которым я воспользовался в работе с Кейт называется «свистящей» моделью, так как в момент, когда человек взаимозаменяет два образа, бывает полезно издать звук, напоминающий свист. Данная модель была разработана Ричардом Бендлером. Многие годы люди говорили о

Чтение «тонких срезов»

Чтение «тонких срезов» Давайте поговорим об открытии Налини Амбади и Роберта Розенталя, касающемся скорости нашей социальной интуиции. Простые «тонкие срезы» чьего-нибудь поведения могут открыть очень многое. Амбади и Розенталь записывали на видеомагнитофон, как 13

Метод Куэ

Метод Куэ Разработан метод французским аптекарем Эмилем Куэ. Каждый день, общаясь с покупателями лекарств, Куэ сделал важный вывод: лечебный эффект медикаментов зачастую обусловлен не столько его фармакологическим действием, сколько верой больного в исцеление. Куэ

Глава 1. Теория тонких срезов: как, зная мало, добиться многого

Глава 1. Теория тонких срезов: как, зная мало, добиться многого Несколько лет назад в Вашингтонский университет, в лабораторию физиолога Джона Готтмана пришла молодая семейная пара. Обоим было лет по двадцать. Светлые взъерошенные волосы, голубые глаза, стильные очки.

Глава 1. Теория тонких срезов: как, зная мало, добиться многого

Метод

Метод В разделе «Метод» рассказывается о том, что было проделано в исследовании. Эта часть обычно делится на несколько подразделов, по крайней мере на подразделы «Испытуемые» и «Процедура». В зависимости от характера исследования можно также включить отдельные разделы

Метод

Метод В процессе клинической работы Шульц постепенно разработал ряд употребимых вербальных формул, которые в соответствии с тем, на что они больше ориентированы — на тело или на разум, — сформировали две базовые серии мысленных упражнений: стандартные и

МЕТОД

МЕТОД Установив цель или последовательность целей, терапевт должен избрать метод, наиболее подходящий для достижения этих целей. Начинающий обычно заимствует методы, с которыми познакомился во время обучения индивидуальной терапии, такие, как психоаналитический

Метод создания срезов

Метод создания срезов Создание среза – это написание первых приходящих в голову, во многом случайных фраз-утверждений, имеющих отношение к интересующей вас области. Эти фразы вовсе не должны охватывать все стороны явления. Они не должны быть и логически взаимосвязаны –

Методы продольных и поперечных срезов — Студопедия

Поделись

Пути организации исследования возрастных изменений представлены в науке следующим образом: «поперечными срезами», продольным изучением (лонгитюдами), либо объединением этих двух методов в так называемый «когортно-последовательный план».

«Поперечные срезы» – наиболее часто используемый путь исследования. Сутью этого метода является параллельное сравнение разных возрастных групп испытуемых. Так, например, можно сравнивать моральные суждения 5, 10 и 16 летних детей, получая усреднённые данные, свойственные моральному развитию абстрактного ребёнка одного из указанных возрастов. При таком измерении процесс развития выглядит как равномерно возрастающая прямая линия.
Метод продольных срезов или лонгитюдный путь предполагает изучение одного человека или группы людей в разные моменты их жизни. Экспериментальные наблюдения повторяются через определённые промежутки времени и фиксируют изменения в развитии личности. Испытуемые в продольном исследовании сравниваются сами с собой в разные периоды жизни, позволяя исследователям выявлять закономерности роста или научения в таких областях, как например, физическое, социальное или интеллектуальное развитие.

Когортно-последовательный план представляет собой комбинацию лонгитюда и метода поперечных срезов. Сутью этого метода является систематическое наблюдение людей, относящихся к разным возрастным когортам, осуществляемое на протяжении достаточно долгого периода времени. Примером описываемого метода могут служить сравнительные исследования социально-политической активности юношества и представителей зрелого возраста, проводимые в 80-е годы ХХ века и в настоящее время.

Комплекс методов исследования, которыми пользуются в возрастной психологии, состоит из нескольких блоков методик, заимствованных из общей, дифференциальной и социальной психологии. Из общей психологии взяты методы исследования когнитивных процессов и личности ребенка. Они адаптированы к возрасту ребенка и исследуют восприятие, внимание, память, воображение, мышление и речь. При помощи данных методов можно получить информацию о возрастных особенностях познавательных процессов детей и преобразованиях этих процессов при взрослении ребенка, т. е. о специфике перехода из одной возрастной группы в другую.

Методы для изучения индивидуальных и возрастных различий детей заимствованы из дифференциальной психологии. Большой популярностью пользуется так называемый «метод близнецов», изучающий сходство и различия между гомозиготными и гетерозиготными близнецами. На основе полученных данных делаются выводы об органической (генотипической) и средовой обусловленности психики и поведения ребенка.

Социальная психология обеспечила возрастную психологию методами, позволяющими изучать межличностные отношения в различных детских группах, а также взаимоотношения между детьми и взрослыми. К этим методам относятся: наблюдение, опрос, беседа, эксперимент, метод срезов, тестирование, анкетирование, анализ продуктов деятельности. Все эти методы также адаптированы к возрасту ребенка. Рассмотрим их более подробно.

Наблюдение – основной метод при работе с детьми (особенно дошкольного возраста), так как тесты, эксперимент, опрос сложны для исследования детского поведения. Начинать наблюдение необходимо с постановки цели, составления программы наблюдения, разработки плана действий. Цель наблюдения заключается в том, чтобы определить, ради чего оно осуществляется и каких результатов можно ожидать на выходе.

Для того чтобы получить достоверные результаты, наблюдение необходимо вести регулярно. Это связано с тем, что дети растут очень быстро и изменения, происходящие в поведении и психике ребенка, так же быстротечны. Например, поведение младенца меняется на глазах, поэтому, пропустив один месяц, исследователь лишается возможности получить ценные данные о его развитии в этот период.

Чем младше ребенок, тем меньше должен быть интервал между наблюдениями. В период от рождения до 2–3 месяцев наблюдение за ребенком надо проводить ежедневно; в возрасте от 2–3 месяцев до 1 года – еженедельно; от 1 года до 3 лет – ежемесячно; от 3 до 6–7 лет – один раз в полгода; в младшем школьном возрасте – один раз в год и т. д.

Метод наблюдения при работе с детьми эффективнее прочих, с одной стороны, потому, что они ведут себя более непосредственно и не играют социальных ролей, свойственных взрослым. С другой стороны, дети (особенно дошкольники) обладают недостаточно устойчивым вниманием и могут часто отвлекаться от дела. Поэтому по возможности следует вести скрытое наблюдение, чтобы дети не видели наблюдателя.

Опрос может быть устным и письменным. При использовании данного метода могут возникать трудности следующего характера. Дети понимают задаваемый им вопрос по-своему, т. е. вкладывают в него иной смысл, нежели взрослый человек. Это происходит потому, что система понятий у детей существенно отличается от той, которой пользуются взрослые. Данное явление отмечается и у подростков. Поэтому прежде чем получить ответ на задаваемый вопрос, надо убедиться в правильности его понимания ребенком, разъясняя и обсуждая неточности, и только после этого интерпретировать получаемые ответы.

Эксперимент является одним из самых надежных методов получения информации о поведении и психологии ребенка. Суть эксперимента состоит в том, что в процессе исследования у ребенка вызываются интересующие исследователя психические процессы и создаются условия, необходимые и достаточные для проявления этих процессов.

Ребенок, входя в экспериментальную игровую ситуацию, ведет себя непосредственно, эмоционально откликаясь на предлагаемые ситуации, не играет никаких социальных ролей. Это позволяет получить его истинные реакции на воздействующие стимулы. Результаты наиболее достоверны в том случае, если эксперимент проводится в форме игры. При этом важно, чтобы в игре выражались непосредственные интересы и потребности ребенка, иначе он не сможет в полной мере проявить свои интеллектуальные способности и необходимые психологические качества. Кроме того, включаясь в эксперимент, ребенок действует сиюминутно и спонтанно, поэтому на протяжении всего эксперимента необходимо поддерживать у него интерес к проводимому мероприятию.

Срезы – еще один метод исследования в возрастной психологии. Они делятся на поперечные и продольные (лонгитюдные).

Суть метода поперечных срезов состоит в том, что в группе детей (класс, несколько классов, дети разного возраста, но обучающиеся по одной программе) с помощью определенных методик исследуется какой-то параметр (например, интеллектуальный уровень). Преимущество данного метода заключается в том, что за короткое время можно получить статистические данные о возрастных различиях психических процессов, установить, как влияет возраст, пол или другой фактор на основные тенденции психического развития. Недостаток метода в том, что при исследовании детей разного возраста невозможно получить информацию о самом процессе развития, его природе и движущих силах.

При использовании метода продольным (лонгитюдных) срезов прослеживается развитие группы одних и тех же детей в течение длительного времени. Данный метод позволяет установить качественные изменения в развитии психических процессов и личности ребенка и выявить причины этих изменений, а также изучить тенденции развития, незначительные изменения, которые не могут быть охвачены поперечными срезами. Недостаток метода состоит в том, что полученные результаты базируются на изучении поведения небольшой группы детей, поэтому распространять подобные данные на большое количество детей представляется некорректным.

Тестирование позволяет выявить уровень интеллектуальных способностей и личностных качеств ребенка. Необходимо поддерживать у детей интерес к этому методу привлекательными для них способами, например поощрениями или какой-нибудь наградой. При тестирования детей используются такие же тесты, что и для взрослых, но адаптированные для каждого возраста, например детский вариант теста Кеттела, теста Векслера и др.

Беседа – это получение сведений о ребенке при непосредственном общении с ним: ребенку задают целенаправленные вопросы и ожидают ответов на них. Данный метод относится к эмпирическим. Важным условием эффективности беседы являются располагающая обстановка, доброжелательность, тактичность. Вопросы необходимо подготовить заранее и фиксировать ответы, по возможности не привлекая внимания испытуемого.

Анкетирование – это метод получения информации о человеке на основании его ответов на заранее приготовленные вопросы. Анкетирование может быть устным, письменным, индивидуальным или групповым.

Анализ продуктов деятельности – это метод изучения человека посредством анализа продуктов его деятельности: рисунков, чертежей, музыкальных произведений, сочинений, учебных тетрадей, личных дневников и т. д. Благодаря данному методу можно получить информацию о внутреннем мире ребенка, его отношении к окружающей действительности и людям, об особенностях его восприятия и других сторонах психики. В основу этого метода положен принцип единства сознания и деятельности, согласно которому психика ребенка не только формируется, но и проявляется в деятельности. Рисуя или что-то создавая, ребенок предоставляет исследователям возможность раскрыть такие стороны его психики, о которые трудно было бы узнать при помощи других методов. На основании рисунков можно изучать познавательные процессы (ощущения, воображение, восприятие, мышление), творческие способности, личностные проявления, отношение детей к окружающим людям.

Метод поперечных срезов и лонгитюдное исследование

Похожие презентации:

Темперамент. Типы темперамента

Воображение и его виды

Вербальные и невербальные средства общения

Конфликты и способы их разрешения

Культурно-историческая концепция Л.С. Выготского

Кейсы (ситуации взаимодействия ребёнка и взрослого)

Гуманистическая психология

Анализ воздействия социальных сетей на формирование зависимого поведения у молодежи

Деловая коммуникация. Формы деловой коммуникации. (Лекция 2)

Технологии нейрокоррекции нарушений письменной речи младших школьников с тяжелыми нарушениями речи

Ключников Егор
Валерьевич 17.2107
Метод
поперечных срезов
и лонгитюдное
исследование
Организация (построение) эмпирического
исследования
Метод срезов-это измерение состояния изучаемого объекта
на разных этапах его развития. Являетя одним из основных
методов возрастной психологии.
Метод поперечных срезов- сравение изучаемого явления у
людей разного возраста.
Метод продольных срезов (лонгитюдное ииследование)прослеживание изменений психологических качеств у
одного и того же человека на протяжении длительного
времени.
«Праотцом» метода поперечных срезов в психологии
можно заслуженно считать французского ученого,
политолога и социолога Рене Заззо, который не
только предложил саму суть метода, но и провел
первый семинар по воплощению идеи в жизнь.
Разумеется, эту технологию Рене взял не на пустом
месте. Он досконально проштудировал труды своих
предшественников, которые, в свою очередь,
ссылались на теоретиков прошлого, считавших, что
будущее современной психологии заключается в ее
коллективном проявлении, а не в теории
радикального индивидуализма
Метод
поперечных
срезов
Плюсы:
+ Метод поперечных срезов позволяет исследователю собрать
ценную информацию о нормах — т. е. типичных представлениях
разных возрастных групп.
Плюсы и
минусы
метода
поперечных
срезов
+ Поскольку обычно экспериментатор лишь один раз встречается с
участниками, этот метод не страдает погрешностями, характерными
для лонгитюдного метода.
+Метод поперечных срезов относительно быстро дает информацию.
Минусы:
— Делая выводы о том, что является типичным для данного возраста,
мы можем исходить из ничем не подкрепленной предпосылки, что
поведение младших детей точно отражает поведение старших детей,
когда они находились в этом возрасте. Проблема становится
особенно острой, когда изучается широкий возрастной спектр и
возрастает возможность возникновения «эффекта когорты».
-Метод поперечных срезов содержит информацию только об
изменениях в возрастных группах и ничего не говорит нам о
причинах этих изменений.
Примером метода поперечных срезов может послужить
эксперимент выдающегося советского психолога Бехтерева,
который опрашивал определенную группу детей в течение
длительного времени, наблюдая за изменением их
социальной позиции по тому или иному вопросу. В
конечном итоге сформировалась полноценная картина
представлений о жизни детей единичной возрастной
группы, на основании которой можно было судить о
мировоззрении ребятишек из похожих социальных групп, но
лишь в том случае, если ее представители по полу, возрасту
и социальному положению были схожи с опрашиваемыми
детьми.
Метод продольных
срезов (лонгитюдный
метод исследования)
Основоположниками лонгитюдного метода исследования
были Уильям Штерн и А. Н. Гвоздев, ведшие различные дневники
наблюдений за развитием ребёнка в семье.
Первоначально лонгитюдное исследование (как метод «продольных
срезов») складывалось в психологии развития (в детской и возрастной
психологии) в качестве альтернативы господствовавшим методам
определения состояний или уровней развития (методам «поперечных
срезов»). Затем этим методом стали пользоваться в социологии, в
инженерной психологии и психологии труда. Самостоятельная
ценность лонгитюдного исследования связывалась с возможностью
предсказать дальнейший ход психического развития исследуемого и
установить родственные связи между его этапами.
Плюсы:
+Относительно точный результат исследований.
+Более подробное изучение объекта, наличие индивидуального
подхода.
Плюсы и
минусы
метода
продольных
срезов
+Лонгитюдные исследования позволяют установить связи между
предшествующими и последующими событиями и поведением.
Минусы:
— Малая выборка различий между людьми, из-за чего становится
невозможно подготовка полноценного исследования.
-Пристрастная выборка.
-Избирательный отсев, выбывание испытуемых.
-Эффект тестирования– влияние на результаты тестирования
выполнения одних и тех же методик. Дети и взрослые могут
постепенно становиться более внимательными и восприимчивыми к
своим чувствам, мыслям и действиям, размышлять о них и
модифицировать их, и это будет иметь лишь незначительное
отношение к возрастным изменениям.
Самое масштабное лонгитюдное исследование
Cамое крупное
лонгитюдное
исследование
выпускников университетов одной страны –
новозеландское “The Graduate Longitudinal Study New
Zealand” (GLSNZ), в котором приняли участие 8600
студентов последнего года обучения. Основная задача
GLSNZ состоит в выявлении факторов, определяющих
жизненный успех новозеландских выпускников. Опрос
был проведён в 2011 году, следующие волны пройдут в
2013, 2016 и 2021 годах.
Спасибо за внимание!
Источники:
сайт GLSNZ
Статья из википедии «метод срезов»
Статья «лонгитюдный метод исследования» MIND
CONTROL
Терещенко О. В., А.А. Грицанов «лонгитюдное
исследование»
Статья из интернета » метод срезов»

English Русский Правила

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Смотреть материал на видео

Для списков применим механизм срезов, о котором мы уже говорили, рассматривая строки. Например, пусть у нас имеется список из городов:

lst = ["Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"]

Используя синтаксис:

список[start:end]

можно выделять элементы, начиная с индекса start и заканчивая, но не включая индекс end. В частности, вот такая конструкция:

lst[1:3]

возвратит список из двух городов:

[‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’]

То есть, здесь создается новый объект list, содержащий эти элементы:

lst2 = lst[2:4]

Прежний список lst не меняется. Если индексы принимают отрицательные значение, то отсчет идет с конца списка:

lst[-2:-1]

получим

[‘Тверь’]

так как индекс -1 – последний элемент не включается, остается только «Тверь». Или, можно записать так:

lst[0:-1]

тогда возьмем с первого элемента и до предпоследнего:

[‘Москва’, ‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’]

У срезов можно записывать любые числовые индексы к ошибкам это не приведет. Например:

lst[1:9999]

вернет список со 2-го элемента и по последний:

[‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’, ‘Казань’]

Этот же результат можно получить и так:

lst[1:]

то есть, не указывая последний индекс, берутся все оставшиеся элементы. Если же записать срез так:

lst[:3]

то элементы выбираются с самого начала и до третьего индекса, то есть, получим:

[‘Москва’, ‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’]

Если не указывать ни начало, ни конец, то будет возвращен список:

lst[:]

Спрашивается: создает ли данная операция копию списка? Да, создается и в этом легко убедиться, записав такие строчки:

c = lst[:]
print(id(c), id(lst))

И мы увидим разные значения id, которые говорят, что обе переменные ссылаются на разные списки. Также копию списка, можно сделать с помощью функции-конструктора list:

c=list(lst)

Далее, в срезах можно указывать шаг следования (по умолчанию он равен 1). Для этого пишется еще одно двоеточие и указывается шаг:

lst[::2]

получим:

[‘Москва’, ‘Тверь’]

Или, такие варианты:

lst[1:4:2]
lst[:4:3]
lst[1::2]

Если указать отрицательный шаг, то перебор будет происходить в обратном порядке:

lst[::-1]

Так как список – это изменяемый объект, то мы можем срезам присваивать новые значения. Делается это таким образом:

lst[1:3] = "Владимир", "Астрахань"

В результате, получаем список:

[‘Москва’, ‘Владимир’, ‘Астрахань’, ‘Казань’]

Или даже так. Большему срезу присвоить меньшее число элементов:

lst[0:3] = 'Пермь', 'Пенза'

В итоге получаем список:

[‘Пермь’, ‘Пенза’, ‘Казань’]

Однако, если нам нужно просто удалить какой-либо элемент, то это делается с помощью оператора del:

del lst[1]

В результате будет удален элемент с индексом 1 из списка lst:

[‘Пермь’, ‘Казань’]

Методы списков

Давайте теперь предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = [1, -54, 3, 23, 43, -45, 0]

и мы хотим в конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет смысла, тем более, что все работает и так:

a = [1, -54, 3, 23, 43, -45, 0]
a.append(100)

Причем, мы в методе append можем записать не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое значение:

a.append(True)

Или еще один список:

a.append([1,2,3])

И так далее. Главное, чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой список. Следующий метод

a = [1, -54, 3, 23, 43, -45, 0]
c = a.copy()

возвращает копию списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно убедиться так:

c[1] = 1

и список c будет отличаться от списка a.

Следующий метод count позволяет найти число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c. index(1)

возвратит 0, т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с 1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c[1:3]

и при значении True далее уже определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок следования элементов на обратный.

Последний метод, который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот метод работает и со строками:

lst = ["Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"]
lst.sort()

Здесь используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда рассматривали строки.

Это все основные методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую таблицу:

Метод	Описание
append()	Добавляет элемент в конец списка
insert()	Вставляет элемент в указанное место списка
remove()	Удаляет элемент по значению
pop()	Удаляет последний элемент, либо элемент с указанным индексом
clear()	Очищает список (удаляет все элементы)
copy()	Возвращает копию списка
count()	Возвращает число элементов с указанным значением
index()	Возвращает индекс первого найденного элемента
reverse()	Меняет порядок следования элементов на обратный
sort()	Сортирует элементы списка

Задания для самоподготовки

1. Пользователь вводит с клавиатуры числа, до тех пор, пока не введет число 0. На основе введенных данных нужно сформировать список, состоящий из квадратов введенных чисел.

2. Написать программу удаления из списка

[‘+7912123456’, ‘+7915213456’, ‘+6915213456’, ‘+4915213456’, ‘+7915213456’]

всех номеров с кодом «+7».

3. Написать программу циклического сдвига элементов списка влево. Например, дан список:

[1,2,3,4,5,6]

после сдвига на один элемент влево, должны получить:

[2,3,4,5,6,1]

Реализовать через цикл, перебирая все элементы.

4. Написать аналогичную программу циклического сдвига, но теперь вправо.

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#13. Списки — операторы и функции работы с ними

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

6.2: Определение объемов путем нарезки

Последнее обновление
Сохранить как PDF

Идентификатор страницы: 10831

OpenStax
OpenStax

Цели обучения

Определить объем твердого тела путем интегрирования поперечного сечения (метод срезов).
Найдите объем тела вращения методом круга.
Найти объем тела вращения с полостью методом шайбы.

В предыдущем разделе мы использовали определенные интегралы, чтобы найти площадь между двумя кривыми. В этом разделе мы используем определенные интегралы для нахождения объемов трехмерных тел. Мы рассматриваем три подхода — срезы, диски и шайбы — для нахождения этих объемов в зависимости от характеристик твердого тела. 92h \номер\]

и пирамида

\[V_{pyramid}=\dfrac{1}{3}Ah \nonumber \]

также были введены. Хотя некоторые из этих формул были получены только с помощью геометрии, все эти формулы можно получить с помощью интегрирования.

Мы также можем рассчитать объем цилиндра. Хотя большинство из нас думает о цилиндре как о круглом основании, таком как банка для супа или металлический стержень, в математике слово «цилиндр» имеет более общее значение. Чтобы обсудить цилиндры в этом более общем контексте, нам сначала нужно определить некоторый словарь. 2h.\)

Рисунок \(\PageIndex{1}\) : Каждое поперечное сечение определенного цилиндра идентично другим.

Если твердое тело не имеет постоянного поперечного сечения (и оно не является одним из других основных тел), у нас может не быть формулы для его объема. В этом случае мы можем использовать определенный интеграл для вычисления объема твердого тела. Мы делаем это, разрезая твердое тело на части, оценивая объем каждого среза, а затем складывая эти оценочные объемы вместе. Все срезы должны быть параллельны друг другу, и когда мы сложим все срезы вместе, мы должны получить цельное тело. Рассмотрим, например, фигуру S, показанную на рисунке \(\PageIndex{2}\), проходящую вдоль \(x\) -ось.

Рисунок \(\PageIndex{2}\): Твердое тело с переменным поперечным сечением.

Мы хотим разделить \(S\) на срезы, перпендикулярные \(x\) -оси . Как мы увидим позже в этой главе, могут быть случаи, когда мы хотим разрезать твердое тело в каком-то другом направлении, например, срезами, перпендикулярными оси \(y\). Решение о том, каким образом разрезать твердое тело, очень важно. Если мы сделаем неправильный выбор, вычисления могут стать довольно запутанными. Далее в этой главе мы подробно рассмотрим некоторые из этих ситуаций и посмотрим, как решить, каким образом разрезать твердое тело. Однако для целей этого раздела мы используем срезы, перпендикулярные \(x\) -ось.

Поскольку площадь поперечного сечения непостоянна, пусть \(A(x)\) представляет собой площадь поперечного сечения в точке x. Теперь пусть \(P={x_0,x_1…,X_n}\) будет обычным разделом \([a,b]\), а для \(i=1,2,…n\) пусть \(S_i \) представляют собой срез \(S\), простирающийся от \(x_{i−1}\) до \(x_i\). На следующем рисунке показано твердое тело в разрезе с \(n=3\).

Рисунок \(\PageIndex{3}\): сплошное тело \(S\) разделено на три среза, перпендикулярных оси \(x\). 9б А(х)\,dx. \nonumber \]
Метод, который мы только что описали, называется методом нарезки. Чтобы применить его, мы используем следующую стратегию. 2h\), где a обозначает длину одной стороны основания. Мы собираемся использовать метод нарезки, чтобы вывести эту формулу.
Решение
Мы хотим применить метод разрезания к пирамиде с квадратным основанием. Чтобы установить интеграл, рассмотрим пирамиду, показанную на рисунке \(\PageIndex{4}\), ориентированную вдоль оси \(x\) .
Рисунок \(\PageIndex{4}\): (a) Пирамида с квадратным основанием ориентирована по оси \(x\). (b) Двухмерный вид пирамиды сбоку.
Сначала мы хотим определить форму поперечного сечения пирамиды. Мы знаем, что основание квадратное, поэтому сечения тоже квадратные (шаг 1). Теперь мы хотим определить формулу площади одного из этих квадратов поперечного сечения. Глядя на рисунок \(\PageIndex{4}\) (b) и используя пропорцию, поскольку это подобные треугольники, мы имеем 92h \номер \] для объема круглого конуса.
Подсказка
Используйте подобные треугольники, как в примере \(\PageIndex{1}\).
Тела вращения
Если область на плоскости вращается вокруг линии на этой плоскости, полученное тело называется телом вращения , как показано на следующем рисунке.
Рисунок \(\PageIndex{5}\): (a) Это область, вращающаяся вокруг оси \(x\). (б) Когда область начинает вращаться вокруг оси, она выметает тело вращения. (c) Это твердое тело, которое получается после завершения вращения. 92−4x+5,x=1\) и \(x=4,\) и вращается вокруг оси \(x\).
Решение
Используя стратегию решения задач, мы сначала нарисуем график квадратичной функции на интервале \([1,4]\), как показано на следующем рисунке.
Рисунок \(\PageIndex{6}\): Область, используемая для создания тела вращения.
Затем поверните область вокруг оси \(x\), как показано на следующем рисунке.
Рисунок \(\PageIndex{7}\): два вида (a) и (b) тела вращения, полученного вращением области на рисунке \(\PageIndex{6}\) вокруг \(x\ ) 93.\)
Упражнение \(\PageIndex{2}\)
Используйте метод срезов, чтобы найти объем тела вращения, образованного вращением области между графиком функции \(f(x)= 1/x\) и \(x\) -оси на интервале \([1,2]\) вокруг \(x\) -оси. См. следующий рисунок.
Подсказка
Используйте стратегию решения проблем, представленную ранее, и следуйте примеру \(\PageIndex{2}\), чтобы помочь с шагом 2. 92+1\) и \(x\) -ось на интервале \([−1,3]\) вокруг \(x\) -оси . График функции и репрезентативный диск показаны на рисунке \(\PageIndex{8}\) (a) и (b). Область вращения и полученное твердое тело показаны на рисунке \(\PageIndex{8}\) (c) и (d).
Рисунок \(\PageIndex{8}\): (a) Тонкий прямоугольник для аппроксимации площади под кривой. (b) Репрезентативный диск, образованный вращением прямоугольника вокруг оси \(x\) . 9b A(x)\,dx.\nonumber \]
Единственная разница с методом дисков состоит в том, что мы заранее знаем формулу площади поперечного сечения; это площадь круга. Это дает следующее правило.
Метод дисков
Пусть \(f(x)\) непрерывна и неотрицательна. Определим \(R\) как область, ограниченную сверху графиком \(f(x)\), снизу \(x\) -осью , слева линией \(x=a\) , а справа линией \(x=b\). Тогда объем тела вращения, образованного вращением \(R\) вокруг \(x\) 93. \end{align*}\]
Давайте рассмотрим несколько примеров.
Пример \(\PageIndex{3}\): использование метода диска для нахождения объема тела вращения 1
Использование метода диска для нахождения объема тела вращения, образованного вращением области между графиком из \(f(x)=\sqrt{x}\) и \(x\) -оси на интервале \([1,4]\) вокруг \(x\) -оси.
Решение
Графики функции и тела вращения показаны на следующем рисунке. 93.\)
Упражнение \(\PageIndex{3}\)
Используйте метод круга, чтобы найти объем тела вращения, образованного вращением области между графиком \(f(x)=\sqrt{ 4−x}\) и \(x\) -оси на интервале \([0,4]\) вокруг \(x\) -оси.
Подсказка
Используйте процедуру из примера \(\PageIndex{3}\).
Ответить
\(8π \,\text{единицы}^3\)
До сих пор в наших примерах все соответствующие области вращались вокруг \(x\) -оси , но мы можем создать тело вращения, вращая плоскую область вокруг любой горизонтальной или вертикальной линии. В следующем примере мы рассмотрим тело вращения, созданное вращением области вокруг оси \(y\) . Механика дискового метода почти такая же, как и в случае, когда \(x\) — ось является осью вращения, но мы выражаем функцию через \(y\) и интегрируем также по y . Это резюмируется в следующем правиле. 92\,дд. \nonumber \]
Следующий пример показывает, как это правило работает на практике.
Пример \(\PageIndex{4}\): Использование метода круга для нахождения объема тела вращения 2
Пусть \(R\) будет областью, ограниченной графиком \(g(y)= \sqrt{4−y}\) и \(y\) -ось на \(y\) -оси интервала \([0,4]\). Используйте метод диска, чтобы найти объем тела вращения, образованного вращением \(R\) вокруг оси \(y\) -.
Решение
На рисунке \(\PageIndex{10}\) показаны функция и репрезентативный диск, которые можно использовать для оценки объема. Обратите внимание, что поскольку мы вращаем функцию вокруг оси \(y\) , диски расположены горизонтально, а не вертикально. 3\)
Метод шайбы
Некоторые тела вращения имеют полости в середине; они не сплошные на всем пути до оси вращения. Иногда это просто результат формы области вращения относительно оси вращения. В других случаях полости возникают, когда область вращения определяется как область между графиками двух функций. В-третьих, это может произойти, когда ось вращения, отличная от \(x\) -ось или \(y\) -выбрана ось .
Когда тело вращения имеет полость посередине, срезы, используемые для аппроксимации объема, представляют собой не диски, а шайбы (диски с отверстиями в центре). Например, рассмотрим область, ограниченную сверху графиком функции \(f(x)=\sqrt{x}\), а снизу графиком функции \(g(x)=1\) на интервале \ ([1,4]\). Когда эта область вращается вокруг оси \(х\) , получается твердое тело с полостью посередине, а срезы — шайбы. График функции и репрезентативная шайба показаны на рисунке \(\PageIndex{12}\) (a) и (b). Область вращения и полученное твердое тело показаны на рисунке \(\PageIndex{12}\) (c) и (d).
Рисунок \(\PageIndex{12}\): (a) Тонкий прямоугольник в области между двумя кривыми. (b) Репрезентативный диск, образованный вращением прямоугольника вокруг оси \(x\) . (в) Область между кривыми на заданном интервале. (d) Полученное тело вращения.
Рисунок \(\PageIndex{12}\): (e) Динамическая версия этого тела вращения, созданная с помощью CalcPlot3D.
Площадь поперечного сечения равна площади внешнего круга за вычетом площади внутреннего круга. В этом случае 93. \nonumber \]
Обобщение этого процесса дает метод шайбы .
Правило: метод Шайбы
Предположим, что \(f(x)\) и \(g(x)\) — непрерывные неотрицательные функции такие, что \(f(x)≥g(x)\) над \ ([а,б]\). Обозначим через \(R\) область, ограниченную сверху графиком \(f(x)\), снизу графиком \(g(x)\), слева линией \(x=a\ ), а справа линией \(x=b\). Тогда объем тела вращения, образованного вращением \(R\) вокруг \(x\) 92\справа]\,дх. \nonumber \]
Пример \(\PageIndex{5}\): Использование метода шайбы
Найдите объем тела вращения, образованного вращением области, ограниченной сверху графиком \(f(x)=x \) и ниже графиком \(g(x)=1/x\) на интервале \([1,4]\) вокруг \(x\) -оси.
Решение
Графики функций и тела вращения показаны на следующем рисунке.
Рисунок \(\PageIndex{13}\): (a) Область между графиками функций \(f(x)=x\) и \(g(x)=1/x\) на интервале \ ([1,4]\). (b) Вращение области вокруг \(x\) 93. \end{align*}\]
Рисунок \(\PageIndex{13}\): (c) Динамическая версия этого тела вращения, сгенерированная с помощью CalcPlot3D.
Упражнение \(\PageIndex{5}\)
Найдите объем тела вращения, образованного вращением области, ограниченной графиками \(f(x)=\sqrt{x}\) и \(g (x)=1/x\) на интервале \([1,3]\) вокруг оси \(x\).
Подсказка
Нарисуйте графики функций, чтобы определить, какой график формирует верхнюю границу, а какой — нижнюю, а затем используйте процедуру из примера \(\PageIndex{5}\). 93\)
Как и в случае с диском, мы также можем применить метод шайбы к телам вращения, которые образуются в результате вращения области вокруг оси \(y\). В этом случае действует следующее правило.
Правило: метод шайбы для тел вращения вокруг оси \(y\)
Предположим, что \(u(y)\) и \(v(y)\) — непрерывные неотрицательные функции такие, что \(v (y)≤u(y)\) для \(y∈[c,d]\). Обозначим через \(Q\) область, ограниченную справа графиком \(u(y)\), слева графиком \(v(y)\), снизу линией \(y= c\), а выше строкой \(y=d\). Тогда объем тела вращения, образованного вращением \(Q\) вокруг \(y\) 92\справа]\,дд. \nonumber \]
Вместо того, чтобы рассматривать пример метода шайбы с \(y\) -осью в качестве оси вращения, мы теперь рассмотрим пример, в котором осью вращения является линия, отличная от одной двух координатных осей. Применяется тот же общий метод, но вам, возможно, придется визуализировать, как описать площадь поперечного сечения объема.
Пример \(\PageIndex{6}\):
Найти объем тела вращения, образованного вращением области, ограниченной сверху \(f(x)=4−x\) и снизу \(x \) -ось на интервале \([0,4]\) вокруг линии \(y=−2.\)
Решение
График области и тело вращения показаны ниже фигура.
Рисунок \(\PageIndex{14}\): (a) Область между графиком функции \(f(x)=4−x\) и \(x\) -осью по интервал \([0,4]\). (b) Вращение области вокруг линии \(y=−2\) порождает тело вращения с цилиндрическим отверстием в его середине.
Мы не можем напрямую применить формулу объема к этой задаче, потому что ось вращения не является одной из осей координат. Однако мы все еще знаем, что площадь поперечного сечения равна площади внешнего круга за вычетом площади внутреннего круга. Глядя на график функции, мы видим, что радиус внешнего круга определяется как \(f(x)+2,\), что упрощается до
\(f(x)+2=(4−x)+ 2=6−x.\)
Радиус внутренней окружности равен \(g(x)=2. 2\right]\,dx \\ 93.\end{align*}\]
Рисунок \(\PageIndex{14}\): (c) Динамическая версия этого тела вращения, сгенерированная с помощью CalcPlot3D.
Упражнение \(\PageIndex{6}\)
Найдите объем тела вращения, образованного вращением области, ограниченной сверху графиком \(f(x)=x+2\) и снизу \ (x\) -ось на интервале \([0,3]\) вокруг линии \(y=−1.\)
Подсказка
Используйте процедуру из примера \(\PageIndex{6}\).
Ответить
\(60π\) ед. ³
Ключевые понятия
Определенные интегралы можно использовать для нахождения объемов твердых тел. Используя метод нарезки, мы можем найти объем, интегрируя площадь поперечного сечения.
Для тел вращения объемные срезы часто представляют собой диски, а поперечные сечения — круги. Метод кругов предполагает применение метода сечения в частном случае, когда поперечные сечения представляют собой круги, и использование формулы площади круга. 92\right]\,dx\)
Глоссарий
поперечное сечение
пересечение плоскости и твердого объекта
дисковый метод
частный случай метода срезов, используемый с телами вращения, когда срезы представляют собой диски
метод нарезки
метод расчета объема твердого тела, включающий разрезание твердого тела на части, оценку объема каждой части, а затем сложение этих оценок для получения оценки общего объема; при стремлении числа ломтиков к бесконечности эта оценка становится интегралом, дающим точное значение объема
тело вращения
твердое тело, созданное вращением области на плоскости вокруг линии на этой плоскости
метод шайбы
частный случай метода срезов, используемый с телами вращения, когда срезы представляют собой шайбы
Эта страница под названием 6. 2: Определение объемов с помощью слайсинга распространяется под лицензией CC BY-NC-SA 4.0 и была создана, изменена и/или курирована OpenStax.
Наверх
Была ли эта статья полезной?
Тип изделия
Раздел или Страница
Автор
ОпенСтакс
Лицензия
CC BY-NC-SA
Версия лицензии
4,0
Показать страницу TOC
да
Включено
да
Теги
расчет: да
сечение
дисковый метод
метод нарезки
твердое тело вращения
метод шайбы
Простой и эффективный метод бесшовного клонирования ДНК с использованием SLiCE из лабораторных штаммов Escherichia coli и его применение для сайт-направленного мутагенеза SLiP | BMC Biotechnology
Методологическая статья
Открытый доступ
Опубликовано: 03 июня 2015 г.
Кен Мотохаши ¹
Биотехнология BMC том 15 , номер статьи: 47 (2015) Процитировать эту статью
24 тыс. обращений
92 Цитаты
23 Альтметрический
Сведения о показателях
Abstract
История вопроса
Экстракт бесшовного клонирования лигированием (SLiCE) представляет собой простой и эффективный метод сборки ДНК, в котором используются клеточные экстракты штамма Escherichia coli PPY, который экспрессирует компоненты системы рекомбинации профага λ Red/ET. Этот метод облегчает клонирование ДНК без сайтов расщепления эндонуклеазами рестрикции путем выполнения рекомбинации между короткими участками гомологичной ДНК (≥15 пар оснований).
Результаты
Чтобы расширить универсальность этой системы, я проверил, подходят ли, помимо бактериальных экстрактов из штамма PPY, другие лабораторные штаммы E. coli для протокола SLiCE. Действительно, тщательно приготовленные клеточные экстракты из нескольких штаммов проявляли достаточную клонирующую активность для беспрепятственного включения генов в векторы с короткой длиной гомологии (приблизительно 15–20 п.н.). Кроме того, SLiCE применяли в методе сайт-направленного мутагенеза на основе полимеразной цепной реакции (ПЦР) в процессе, называемом «SLiCE-опосредованный сайт-направленный мутагенез на основе ПЦР (SLiP-сайт-направленный мутагенез)». Сайт-направленный мутагенез SLiP упрощает этапы сайт-направленного мутагенеза на основе ПЦР, поскольку он использует способность метода SLiCE вставлять несколько фрагментов.
Выводы
SLiCE можно проводить в лаборатории, не требуя специального штамма E. coli , и эта методика легко осваивается. Этот метод повышает эффективность клонирования, сокращает время манипуляций с ДНК и значительно снижает стоимость бесшовного клонирования ДНК.
Исходная информация
Манипуляции с рекомбинантными молекулами ДНК являются обязательным этапом современных исследований в области молекулярной биологии. Эндонуклеазы рестрикции типа IIP и ДНК-лигазы были оригинальными «рабочими лошадками», использовавшимися для создания плазмид или других типов ДНК-векторов [1]. Недавно были описаны различные методы клонирования, не зависящие от сайтов расщепления эндонуклеазами рестрикции, которые преодолевают ограничения, связанные с отсутствием уникальных сайтов ферментов рестрикции [2-13]. Эти методы основаны на гомологичной рекомбинации, при которой объединяются перекрывающиеся последовательности, присутствующие на 5′- и 3′-концах фрагментов ДНК.
Экстракт бесшовного лигирования клонирования (SLiCE), который первоначально был разработан как новый метод клонирования ДНК на основе бактериальных клеточных экстрактов, использует гомологичную рекомбинационную активность in vitro клеточных экстрактов Escherichia coli . Чжан и др. сообщили, что клеточные экстракты из штамма E. coli PPY, которые содержат систему рекомбинации Red/ET профага λ, могут эффективно собирать фрагменты ДНК с короткими перекрывающимися концами по меньшей мере из 15 пар оснований (п.н.) in vitro [14]. SLiCE представляет собой простой и очень экономичный подход к конструированию векторов, поскольку, помимо аденозинтрифосфата (АТФ) и обычно используемых буферов, для бесшовного лигирования фрагментов ДНК в векторы требовался только лизат E. coli . Однако клеточные экстракты из Dh20B (общий лабораторный штамм E. coli ) не проявляли эффективной клонирующей активности с короткими концевыми гомологическими фрагментами (длина в диапазоне 15–20 п. н.) [14].
Разработано множество методов сайт-направленного мутагенеза, включая сайт-направленный мутагенез QuickChange [15], метод удлинения перекрытия [16, 17] и метод мегапраймеров [18, 19].]. Сайт-направленный мутагенез QuickChange широко используется как простой метод, основанный на полимеразной цепной реакции (ПЦР), который не требует очистки ПЦР-фрагментов [20-23]. Однако мутации могут возникать в векторе в нежелательных местах во время амплификации ПЦР, что может поставить под угрозу точность подхода. С другой стороны, поскольку в методах удлинения перекрытия и мегапраймеров используются векторы, расщепленные эндонуклеазами рестрикции, можно избежать введения мутаций в область вектора [24-26]. Однако конструирование вектора этими методами требует проведения двух последовательных реакций ПЦР и очистки фрагментов ДНК-вставок. Чтобы упростить эти многоступенчатые методы, SLiCE был применен для сайт-направленного мутагенеза на основе ПЦР с удлинением перекрытия, поскольку он может одновременно интегрировать несколько фрагментов ДНК в вектор [14]. В этом исследовании я продемонстрировал, что SLiCE-опосредованный сайт-направленный мутагенез на основе ПЦР (SLiP-сайт-направленный мутагенез) может быть выполнен с использованием экстрактов обычной лаборатории Штамм E. coli . Этот подход можно использовать в исследованиях, требующих точного создания мутантов при отсутствии нежелательных изменений в скелете вектора.
Результаты
Оценка SLiCE из
лабораторных штаммов E. coli
Как скорость образования колоний (количество колоний), так и соотношение правильных клонов (эффективность клонирования) при трансформации являются важными факторами, определяющими эффективное клонирование ПЦР-фрагментов. Лизаты клеток из E. coli 9Штаммы 0737 RecA ^—, такие как Dh20B, обладают эндогенной гомологичной рекомбинационной активностью in vitro и могут использоваться для клонирования ПЦР-фрагментов в векторы с гомологичными областями. Однако клонирование с использованием лизатов этого штамма неэффективно, особенно в случае вставок с короткой длиной гомологии (примерно 15–20 п. н.), из-за более низкой скорости образования колоний [14]. Штамм E. coli PPY, который экспрессирует оптимизированную систему рекомбинации λ-профага Red/ET, решает эту проблему за счет увеличения скорости образования колоний при клонировании ПЦР-фрагментов [14]. Чтобы расширить возможности этого метода, я подготовил фрагменты SLiCE из нескольких лабораторных штаммов E. coli с некоторыми модификациями и оценили эффективность, с которой редокс-родственные гены из Arabidopsis можно было затем клонировать в экспрессионные векторы [27–30] (рис. 1а). Экстракты SLiCE из обычных лабораторных штаммов RecA ^— E. coli , таких как Dh20B, JM109, DH5α, XL10-Gold и Mach2 T1, поддерживали клонирование ПЦР-фрагментов, содержащих область перекрытия 19 п. с высокой скоростью образования колоний (таблица 1). Кроме того, SURE2, RecA ⁺ , rec B rec J, также облегчали клонирование ПЦР-фрагментов практически с такой же эффективностью. Никакой экстракт, который содержал только вставные фрагменты ДНК и линеаризованный вектор, не мог также клонировать ПЦР-фрагменты в векторы с использованием активности гомологичной рекомбинации in vivo в клетках-хозяевах (таблица 1) [31]. Однако эффективность трансформации («Количество колоний» в таблице 1) была менее эффективной при использовании 1/40–1/200 бактериального SLiCE из нескольких Лабораторные штаммы E. coli . Вместе эти данные подчеркивают специфику нового метода. Улучшенный препарат SLiCE может поддерживать клонирование фрагментов ПЦР в вектор с эффективностью 2 – 10 × 10 ³ колоний/нг вектора; этот выход был получен с областью перекрытия 19 п.н. и с использованием ~2 × 10 ⁸ КОЕ/мкг ДНК pUC19 химически компетентных клеток. Напротив, SLiCE из штамма Dh20B, о котором сообщалось ранее, показал более скромную эффективность 75–80 колоний/нг вектора; в этом случае длина перекрытия 15–20 п.н. и 1 × 10 ¹⁰ КОЕ/мкг ДНК pUC19 использовали высокоэффективные электрокомпетентные клетки [14]. SLiCE из лабораторных штаммов E. coli RecA ^—, используемых в этом исследовании, были достаточно активны для достижения бесшовного клонирования как в отношении скорости образования колоний (количество колоний), так и соотношения правильных клонов (эффективность клонирования). Эти результаты показывают, что лабораторных штамма E. coli , отличных от E. coli PPY, можно использовать в качестве источников SLiCE. Поэтому SLiCE от JM109штамм использовали во всех последующих экспериментах.
Рис. 1
Обзор клонирования SLiCE с использованием лабораторных штаммов Escherichia coli . a Схематическое изображение протокола клонирования SLiCE. Черные ящики и белые ящики представляют две гомологичные области, необходимые для клонирования SLiCE. b Клонирование SLiCE с фланкирующими гетерологичными последовательностями в векторных сайтах
Изображение в натуральную величину
Таблица 1 Эффективность клонирования с использованием SLiCE из разных Лабораторные штаммы E. coli
Полноразмерная таблица
Затем оценивали влияние короткой длины гомологии на эффективность клонирования с использованием ПЦР-фрагментов, содержащих перекрытия различной длины (таблица 2). Чтобы определить, сохраняется ли точность клонирования при всех длинах перекрытия, проводили секвенирование ДНК. Это показало, что для правильной вставки фрагментов ДНК в вектор требуется минимальная длина перекрытия 15 п.н. Хотя для сборки ДНК путем гомологичной рекомбинации с SLiCE из штамма PPY требовалось более 15 п.н. перекрывающейся гомологии [14], я обнаружил, что 10-п.н. перекрытия было достаточно для сборки ДНК-вставки в вектор. Однако как эффективность клонирования, так и точность перекрывающейся сборки из 10 п.н. были немного снижены. Фрагменты ПЦР с 19Область перекрытия -bp приводила к максимальному количеству колоний при трансформации.
Таблица 2 Влияние длины гомологии концов на клонирование SLiCE
Полноразмерная таблица
SLiCE может собирать фрагменты ДНК-вставок в расщепленные рестрикционными ферментами векторы с фланкирующими гетерологичными последовательностями сайты расщепления ферментами рестрикции в качестве стандартного протокола [32–37].
Чтобы оценить эффективность клонирования с использованием такого подхода, векторы pET23 расщепляли рестрикционными ферментами с получением фланкирующих гетерологичных последовательностей (рис. 1b). Эффективность клонирования расщепленного вектора определяли с использованием нескольких парных комбинаций сайтов клонирования (таблица 3). Я обнаружил, что вставки могут быть включены в векторы с гетерологичными фланкирующими областями, хотя эффективность клонирования варьировалась в зависимости от точной комбинации используемых рестрикционных ферментов (таблица 3 и дополнительный файл 1: рисунок S1). Наличие гетерологичной фланкирующей области на 5′- или 3′-конце векторной ДНК не препятствовало правильному лигированию ДНК-вставки в вектор (таблица 3; 9).0764 Nde I [или Nco I]- Bam HI и Bam HI- Xho I). Однако присутствие гетерологичных фланкирующих областей как на 5′-, так и на 3′-концах векторной ДНК заметно снижало эффективность клонирования (таблица 3; Bam HI). Присутствие гетерологичных фланкирующих последовательностей оказывает минимальное влияние на достоверность клонов, положительных по результатам колониальной ПЦР.
Таблица 3 SLiCE-эффективность клонирования линеаризованных векторов, полученных расщеплением различными ферментами рестрикции
Полноразмерная таблица
Оптимизация реакции SLiCE
Затем условия реакции SLiCE были оптимизированы для экстрактов из E. coli JM109. Эксперименты с течением времени показали, что эффективность трансформации составляла более 3 × 10 ³ колоний/нг вектора в течение периодов инкубации от 5 до 60 мин, и реакция быстро достигала насыщения (рис. 2а). Эти эффективности трансформации были достаточны для обычного клонирования ДНК с использованием обычных химически компетентных клеток. Инкубации продолжительностью более 90 мин снижала скорость образования колоний. Более длительное время инкубации может вызвать деградацию вставки и векторной ДНК, поскольку SLiCE содержит бактериальные нуклеазы. Молярное соотношение вставка:вектор от 1:1 до 3:1 приводило к высокоэффективному клонированию с образованием более 2 × 10 ³ колоний/нг вектора (рис. 2b). Повышение эффективности трансформации E. coli путем модификации протокола подготовки SLiCE позволяет упростить несколько этапов, включая очистку вставок и фрагментов ДНК вектора. Поэтому также оценивалось влияние этапов очистки фрагментов ДНК на эффективность клонирования (таблица 4). Неочищенные ПЦР-фрагменты могут быть вставлены в вектор, хотя и с меньшей эффективностью трансформации. Напротив, осаждение этанолом или обработка ExoSAP-IT (Affymetrix, Санта-Клара, Калифорния) фрагментов ДНК-вставок повышали эффективность трансформации в 5-7 раз. Колонки для очистки ПЦР или очистка с помощью электрофореза в агарозном геле повысили эффективность от 37 до 138 раз. Мы также наблюдали высокую эффективность клонирования (при оптимальном соотношении вставка:вектор) независимо от используемых стадий очистки.
Рис. 2
Оптимизация реакции SLiCE. Фрагменты ДНК вставки глюкозо-6-фосфатдегидрогеназы 1 (G6PDh2) амплифицировали с использованием перекрывающихся праймеров длиной 19 п.н. Линеаризованные векторы готовили с помощью ПЦР-амплификации. Реакцию SLiCE (из штамма JM109 E. coli ) проводили при 37°C. Каждое значение представляет собой среднее ± стандартное отклонение трех независимых экспериментов. a Время реакции SLiCE. Фрагменты ДНК вставки G6PDh2 и линеаризованный вектор смешивали в молярном соотношении 2:1. b Влияние молярного соотношения фрагмента ДНК вставки (G6PDh2) и вектора на количество образующихся колоний. Реакцию SLiCE проводили в течение 10 мин.
Полноразмерное изображение
метод с использованием гомологичной рекомбинационной активности in vitro лизатов из штамм E. coli PPY использовали для интеграции нескольких фрагментов ДНК в векторы в одной реакции клонирования [14]. Преимущество метода удлинения перекрытия, используемого для сайт-направленного мутагенеза на основе ПЦР (рис. 3а), заключается в том, что он может использовать векторы, расщепленные рестрикционными ферментами, что исключает возможность приобретения мутации в области вектора [16]. , 17]. SLiCE был применен для создания мутантов цистеина в серин по критическим остаткам в редокс-родственных белках [26, 38-40]. Для создания цистеиновых мутантов пары фрагментов ДНК-вставок, содержащих сайт мутации и гомологии коротких концов с обеих сторон, амплифицировали с помощью ПЦР, и два фрагмента одновременно интегрировали в векторы pET с использованием SLiCE (рис. 3b). В вектор можно вставлять как неочищенные, так и очищенные на колонке фрагменты ДНК. Использование вставной ДНК, очищенной на колонке, увеличило количество колоний после трансформации примерно в 4–16 раз, хотя эффективность клонирования не улучшилась (таблица 5). Таким образом, этот новый метод сайт-направленного мутагенеза на основе SLiCE-опосредованной ПЦР (сайт-направленный мутагенез SLiP) упрощает исходный метод удлинения перекрытия, удаляя несколько этапов. Хотя сайт-направленный мутагенез QuickChange также сводит к минимуму количество стадий, сайт-направленный мутагенез SLiP имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что с помощью ПЦР амплифицируется только область вставки (а не вся плазмида).
Рис. 3
Схема сайт-направленного мутагенеза на основе ПЦР с использованием SLiCE. Стрелки представляют праймеры для ПЦР. a Оригинальный метод продления перекрытия для сайт-направленного мутагенеза. b SLiCE-опосредованный сайт-направленный мутагенез на основе ПЦР (SLiP-сайт-направленный мутагенез). Линеаризованные векторы получали с помощью ПЦР-амплификации или расщепления вектора рестрикционными ферментами. Dpn Я был активен в буферах ПЦР. В случае линеаризованных векторов, приготовленных рестрикционными ферментами, Dpn I, добавленный к смеси фрагментов ДНК-вставки, был инактивирован нагреванием в течение 15 мин при 80 °C
Изображение полного размера
Таблица 5 Сайт-направленный мутагенез на основе SLiCE-опосредованной ПЦР
В этом исследовании я продемонстрировал, что широкий спектр лабораторных экстрактов штаммов RecA ^– можно использовать для клонирования ПЦР-фрагментов без каких-либо специальных модификаций штаммов. В случае коротких длин гомологии (примерно 15–20 п.н.) SLiCE из нескольких лабораторных штаммов E. coli давали хорошие скорости образования колоний, которые были по крайней мере на три порядка выше, чем полученные в предыдущем исследовании [14]. Неожиданно SURE2, представляющий собой штамм RecA ⁺, rec B rec J, также сохранил активность SLiCE. Хотя механизмы, связанные с гомологичной рекомбинационной активностью in vitro экстрактов E. coli , полностью не охарактеризованы, рутинное клонирование с использованием несколькихЭкстракты 0764 E. coli хорошо работают даже с клетками, которые не обладают высокой электрокомпетентностью. SLiCE из лабораторных штаммов E. coli в этом исследовании обладают такой высокой эффективностью трансформации, потому что несколько этапов исходного протокола приготовления SLiCE [14] были изменены. Сначала собирали клетки E. coli при OD ₆₀₀ = 2,0–3,0 (поздняя логарифмическая фаза). Во-вторых, экстракцию лизатов E. coli проводили при 4 °C, и во время приготовления использовали ледяные растворы. Эти модификации могут повысить эффективность преобразования после использования SLiCE от Лабораторные штаммы E. coli .
Кроме того, метод SLiCE был упрощен за счет оптимизации условий реакции (рис. 2 и таблица 4). Хотя очистка фрагментов ДНК-вставок не была необходимой для сборки фрагментов в векторы, выбор этапа очистки повышал эффективность клонирования (таблица 4). В качестве участка гомологии короткого конца рекомендуется перекрывающаяся последовательность длиной 19 п.н., поскольку она дает максимальное количество трансформантов (таблица 2). Однако перекрывающейся последовательности длиной 15 п.н. также было достаточно для получения колоний, содержащих правильный клон. Метод SLiCE также имеет то преимущество, что можно использовать линеаризованные векторы (полученные либо с помощью ПЦР-амплификации, либо с помощью расщепления рестрикционными ферментами), поскольку на его эффективность и точность не влияет наличие тупых концов или 5′-выступов последовательности на концах вектора. (Таблица 2 и Таблица 3). Резюмирую протокол SLiCE из лабораторных штаммов E. coli на рис. 4. Для стандартного протокола различные фрагменты ДНК-вставок, включая небольшие количества продуктов ПЦР, амплифицированных в виде множества полос, можно клонировать в векторы с высокой эффективностью. Напротив, быстрый протокол доступен для продуктов ПЦР с высоким содержанием, которые были амплифицированы как одна полоса.
Рис. 4
Протокол SLiCE из лабораторных штаммов E. coli . a Для различных фрагментов ПЦР доступен «стандартный протокол». b «Быстрый протокол» рекомендуется для фрагментов ПЦР, амплифицированных как одна полоса. Обработка Dpn I эффективно снижает образование фоновых колоний. При использовании вектора, расщепленного ферментами рестрикции, Dpn I следует инактивировать в течение 15 мин при 80 °C. К ним относятся набор для клонирования In-Fusion HD [41, 42] (Clontech), комплект для бесшовного клонирования и сборки GeneArt (Life Technologies) и комплект для клонирования сборки Gibson [2, 43] (New England BioLabs). Однако многие коммерчески доступные наборы связаны с высокой стоимостью реакции. В методе SLiCE используются извлечения из общих Лабораторные штаммы E. coli . Эти экстракты можно легко приготовить в лаборатории, и использование этого метода значительно снижает затраты, связанные с манипуляциями с ДНК. SLiCE очень эффективен и поддерживает высокую точность клонирования генов. Эти результаты также позволяют использовать как коммерческие, так и лабораторные «самодельные» химически компетентные клетки. В качестве приблизительного ориентира наша лаборатория успешно использовала SLiCE с химически компетентными клетками E. coli , выход которых >10 ⁷ КОЕ/мкг ДНК pUC19 [44].
Сайт-направленный мутагенез на основе ПЦР является распространенным методом, используемым в экспериментах по молекулярной биологии. Набор для мутагенеза QuickChange часто используется для направленного мутагенеза, поскольку это простой процесс, не требующий очистки ПЦР-фрагментов. Однако этот метод основан на ПЦР-амплификации всей плазмиды, что сопровождается риском внесения мутации в область вектора. Напротив, в методе удлинения с перекрытием амплифицируется только ДНК-вставка. Кроме того, возможность внесения мутации в область вектора исключается при использовании вектора, расщепленного рестрикционными ферментами. Ограничение метода расширения перекрытия заключается в том, что он следует тщательно продуманному протоколу и требует нескольких шагов (рис. 3а). Сайт-направленный мутагенез SLiP удаляет один цикл ПЦР и две стадии очистки ДНК из метода удлинения перекрытия и, таким образом, обеспечивает эффективный и точный метод создания сайт-направленных мутантов.
Выводы
SLiCE, полученные из широкого спектра лабораторных штаммов RecA ⁻ E. coli , можно использовать для клонирования ПЦР-фрагментов при отсутствии каких-либо специальных модификаций штаммов. Сайт-направленный мутагенез SLiP представляет собой простой и эффективный метод, устраняющий любую возможность мутации в области вектора. Комбинация SLiCE с использованием лабораторных штаммов E. coli и сайт-направленного мутагенеза SLiP облегчит создание рекомбинантных плазмид и мутантов и сократит время манипуляций с ДНК в лаборатории. Выяснение механизмов, которые контролируют активность гомологичной рекомбинации in vitro в лизатах E. coli приведет к дальнейшему повышению эффективности SLiCE.
Методы
Реагенты
Реагент для лизиса клеток CelLytic B (SIGMA B7435) использовали в качестве буфера для лизиса клеток E. coli . Гидрат динатриевой соли аденозин-5′-трифосфата из дрожжей (Nacalai Tesque, Inc. 01072–24) использовали для АТФ, содержащегося в буфере SLiCE (10×).
E. coli штаммов
Для приготовления экстрактов SLiCE использовались следующие лабораторные штаммы E. coli (дополнительный файл 1: таблица S1): Dh20B [45], JM109 [46], DH5α [47], XL10-Gold (Agilent Technologies, Санта-Клара). , Калифорния), Mach2 T1 (Life Technologies, Карлсбад, Калифорния) и SURE2 (Agilent Technologies, Санта-Клара, Калифорния). ECOS X Competent E. coli DH5α (Nippon Gene, Токио, Япония) химически компетентные клетки использовали для трансформации рекомбинантной ДНК, полученной с использованием метода SLiCE, для получения постоянной эффективности трансформации.
Приготовление экстракта SLiCE из лабораторных штаммов
E. coli
Штаммы E. coli , предварительно культивированные в среде LB Miller (1 мл) при 37 °C, переносили в среду 2× YT (50 мл) в 100-мл круглодонную колбу Sakaguchi с длинным горлышком для встряхивания. Клетки выращивали при 37 °C на возвратно-поступательном шейкере (160 об/мин) до тех пор, пока OD ₆₀₀ не достигала значения 2,0–3,0 (поздняя логарифмическая фаза). Культуры обычно инкубировали в течение 3,5–6,5 часов. Клетки собирали центрифугированием при 5000 × г в течение 10 мин при 4 °C. Затем клетки промывали 50 мл стерилизованной воды (ледяной) и центрифугировали при 5 000 × г в течение 5 мин при 4 °C. Влажные клетки извлекали с выходом 0,25–0,40 г, осторожно ресуспендировали в 1,2 мл реагента для лизиса клеток CelLytic B и инкубировали в течение 10 минут при комнатной температуре. Затем клеточные лизаты центрифугировали при 20 000 × г в течение 2 минут при 4 °C. Все последующие процедуры проводились на льду. Супернатанты осторожно переносили в микропробирки объемом 1,5 мл для удаления нерастворимых веществ, добавляли равный объем охлажденного льдом 80 % (об./об.) глицерина и осторожно перемешивали. Сорок микролитров каждого экстракта SLiCE помещали в 0,2-мл 8-полосную пробирку для ПЦР на 0,2 мл. Экстракты SLiCE быстро замораживали в бане с жидким азотом и хранили при температуре -80 °C в 40 % (об./об., конечная концентрация) глицерина. Для краткосрочного хранения аликвоты экстрактов SLiCE можно хранить при температуре -20 °C в 40 % (об./об., конечная концентрация) глицерине в течение примерно 3 месяцев без значительной потери активности.
Реакция и трансформация SLiCE
Буфер SLiCE (10×; 500 мМ Трис-HCl, pH 7,5, 100 мМ MgCl ₂ , 10 мМ АТФ и 10 мМ дитиотреитола) пропускали через фильтр 0,2 мкм и распределяли в аликвотах по 40 мкл в 8-полосных пробирках для ПЦР объемом 0,2 мл и хранят при температуре -20 °C. Использовали гены пероксиредоксина Е Arabidopsis типа II (Prx IIE, 0,6 тыс. пар оснований (т.п.н.), AT3G52960) [48, 49] и хлоропластной глюкозо-6-фосфатдегидрогеназы 1 (G6PDh2, 1,6 т.п.н., AT5G35790) [50]. как вставочные молекулы ДНК. Линеаризованную ДНК pET23a и фрагменты ДНК-вставки амплифицировали с использованием праймеров, перечисленных в дополнительном файле 1: Таблица S2, и ДНК-полимеразы Tks Gflex (Takara-Bio, Otsu, Japan) с помощью ПЦР. Чтобы сравнить эффективность реакции SLiCE с эффективностью векторов, расщепленных рестрикционными ферментами, векторы pET23a и pET23d линеаризовали путем расщепления рестрикционным ферментом и очищали с использованием набора для извлечения из геля/ПЦР (FastGene) после электрофореза в агарозном геле.
После приготовления реакционного раствора SLiCE экстракт SLiCE оттаивали на льду и осторожно перемешивали. Стандартный реакционный раствор SLiCE включал следующие компоненты: 10 нг линейного вектора (амплифицированного с помощью ПЦР или расщепленного рестрикционными ферментами), соответствующее количество ДНК-вставки (молярное отношение вставки к вектору от 1:1 до 3:1), 1 мкл 10× Буфер SLiCE, 1 мкл экстракта SLiCE и стерилизованная дистиллированная вода до общего объема 10 мкл. Реакционную смесь SLiCE инкубировали при 37 °C в течение указанного времени (5–120 мин). Один микролитр реакционного раствора SLiCE был химически преобразован в 20 мкл ECOS X Competent E. coli DH5α (Nippon Gene, Токио, Япония) согласно инструкции по эксплуатации. Эффективность трансформации компетентных клеток (20 мкл) составляла примерно 2 × 10 ⁸ КОЕ/мкг ДНК pUC19. Трансформированные клетки E. coli высевали на чашки с агаром LB, содержащим ампициллин, и инкубировали при 37 °C в течение 12–16 часов.
Оценка реакции SLiCE
Для измерения эффективности реакций SLiCE в каждом экспериментальном условии использовались различные параметры. Количество колоний выражали в КОЕ на нанограмм вектора. Эффективность клонирования ДНК-вставки была представлена как отношение колоний со вставкой подтвержденной правильной длины, оцененной с помощью ПЦР колоний. В частности, эффективность клонирования была представлена как «количество клонов с подтвержденной правильной длиной ДНК-вставки с помощью ПЦР колоний/количество колоний, подвергшихся ПЦР колоний». Точность клонирования выражали как процент правильно клонированных векторов экспрессии в клонах, положительных по результатам ПЦР колоний. Сайты клонирования вставок определяли секвенированием ДНК.
Вставка-проверка с помощью ПЦР колоний в трансформированных штаммах
E. coli
Каждую колонию собирали стерильной зубочисткой и помещали на дно 0,2-мл 8-полосной ПЦР-пробирки или 96-луночного ПЦР-планшета. После того, как зубочистки были удалены из пробирки для ПЦР, к каждому образцу добавляли 10 мкл смеси для ПЦР ДНК-полимеразы KAPATaq EXtra (KAPA Biosystems, Уилмингтон, Массачусетс); эта смесь включала праймеры T7P и T7T, соответствующие последовательностям промотора и терминатора T7 векторов pET соответственно (дополнительный файл 1: таблица S3). Растворы образцов реагировали в соответствии со стандартным протоколом KAPATaq EXtra. Когда длина ДНК-мишени составляла >1,5 т.п.н., вместо KAPATaq EXtra использовали ДНК-полимеразу Tks Gflex (Takara-Bio, Otsu, Japan).
Сайт-направленный мутагенез на основе SLiCE-опосредованной ПЦР (SLiP-сайт-направленный мутагенез)
Праймеры для сайт-направленного мутагенеза были разработаны с использованием программы PrimerX (http://www.bioinformatics.org/primerx/) в соответствии со следующим условия: температура плавления >78 °C и терминация праймера гуанином (G) или цитидином (C) для набора для направленного мутагенеза QuickChange (дополнительный файл 1: таблица S3). Пары фрагментов ДНК-вставок для цистеинового мутанта Prx IIE и G6PDh2 амплифицировали в реакционном объеме 20 мкл с использованием ДНК-полимеразы PrimeSTAR Max (Takara-Bio, Otsu, Japan) вместе с обратными праймерами T7P/Mutant и прямыми праймерами Mutant. /T7T праймер (Дополнительный файл 1: Таблица S3). Два ПЦР-фрагмента для получения мутантов инкубировали с Dpn I на 60 мин при 37 °C для расщепления матричной плазмидной ДНК. Затем Dpn I инактивировали путем инкубации смеси при 80 °C в течение 15 мин. Для неочищенных фрагментов ДНК-вставок 1 мкл каждого неочищенного фрагмента ДНК-вставки в 20-мкл реакционного раствора для ПЦР смешивали с линеаризованным вектором pET23a (10 нг; расщеплен с использованием Nde I и Xho I [ Nco I и Xho I для pET23d]), а затем добавляли в реакцию SLiCE. Для очищенных фрагментов ДНК-вставок в реакцию SLiCE добавляли объем, эквивалентный 1/20 раствора для ПЦР.
Сокращения
ATP:
Аденозинтрифосфат
КОЕ:
Колониеобразующие единицы
G6PDh2:
Глюкозо-6-фосфатдегидрогеназа 1
ПКР:
Полимеразная цепная реакция
Prx IIE:
Пероксиредоксин типа II E
СЛАЙС:
Экстракт для клонирования методом бесшовного лигирования
Сайт-направленный мутагенез SLiP:
SLiCE-опосредованный сайт-направленный мутагенез на основе ПЦР
Каталожные номера
«>
Грин М.Р., Сэмбрук Дж. Молекулярное клонирование: лабораторное руководство, четвертое издание, изд. Колд-Спринг-Харбор: Издательство лаборатории Колд-Спринг-Харбор в Нью-Йорке; 2012.
Google ученый
Гибсон Д.Г., Янг Л., Чуанг Р.Ю., Вентер Дж.К., Хатчисон 3-й штат Калифорния, Смит Х.О. Ферментативная сборка молекул ДНК размером до нескольких сотен тысяч оснований. Нат Методы. 2009;6(5):343–5.
Артикул КАС Google ученый
Клок Х.Е., Лесли С.А. Метод полимеразного неполного удлинения праймера (PIPE) применяется для высокопроизводительного клонирования и сайт-направленного мутагенеза. Методы Мол Биол. 2009; 498:91–103.
КАС Google ученый
Quan J, Tian J. Циклическое полимеразное удлинение клонирования сложных библиотек генов и путей. ПЛОС Один. 2009;4(7):e6441.
Артикул Google ученый
Ли М.З., Элледж С.Дж. SLIC: метод независимого от последовательности и лигирования клонирования. Методы Мол Биол. 2012; 852:51–9.
КАС Google ученый
Уоррен Т.Д., Кулбо М.Дж., Вуд Д.В. Независимое от лигирования клонирование и саморасщепляющийся интеин как инструмент высокопроизводительной очистки белков. Protein Expr Purif. 2013;91(2):169–74.
Артикул КАС Google ученый
Scholz J, Besir H, Strasser C, Suppmann S. Новый метод настройки векторов экспрессии белков для быстрого, эффективного и бесплатного параллельного клонирования. БМС Биотехнология. 2013;13:12.
Артикул КАС Google ученый
Стивенсон Дж. , Крайсер Дж. Р., Фан Л., Браун А. Дж. Практическое сравнение методов клонирования, не зависящих от лигирования. ПЛОС Один. 2013;8(12):e83888.
Артикул Google ученый
Тиме Ф., Мариллоннет С. Быстрое и чистое клонирование. Методы Мол Биол. 2014;1116:37–48.
КАС Google ученый
Камило С.М., Поликарпов И. Высокопроизводительное клонирование, экспрессия и очистка гликозидгидролаз с использованием независимого от лигирования клонирования (LIC). Protein Expr Purif. 2014;99:35–42.
Артикул КАС Google ученый
Чино А., Ватанабэ К., Мория Х. Конструирование плазмиды с использованием рекомбинационной активности в делящихся дрожжах Schizosaccharomyces pombe. ПЛОС Один. 2010;5(3):e9652.
Артикул Google ученый
«>
Мацуо Й., Кисимото Х., Хориучи Т., Танаэ К., Кавамукай М. Простое и эффективное клонирование с восстановлением пробелов с использованием коротких участков фланкирующей гомологии у делящихся дрожжей. Биоски Биотехнолог Биохим. 2010;74(3):685–9.
Артикул КАС Google ученый
Гото К., Нагано Ю. Система клонирования ДНК со сверхнизким фоном. ПЛОС Один. 2013;8(2):e56530.
Артикул КАС Google ученый
Zhang Y, Werling U, Edelmann W. SLiCE: новый метод клонирования ДНК на основе экстракта бактериальной клетки. Нуклеиновые Кислоты Res. 2012;40(8):e55.
Артикул КАС Google ученый
Папворт С., Бауэр Дж. К., Браман Дж., Райт Д. А. Сайт-направленный мутагенез за один день с эффективностью >80 %. Стратегии. 1996;9:3–4.
Артикул Google ученый
«>
Хигучи Р., Круммель Б., Сайки Р.К. Общий метод получения in vitro и специфический мутагенез фрагментов ДНК: изучение взаимодействий белков и ДНК. Нуклеиновые Кислоты Res. 1988;16(15):7351–67.
Артикул КАС Google ученый
Хо С.Н., Хант Х.Д., Хортон Р.М., Пуллен Дж.К., Пиз Л.Р. Сайт-направленный мутагенез путем удлинения перекрытия с использованием полимеразной цепной реакции. Ген. 1989;77(1):51–9.
Артикул КАС Google ученый
Саркар Г., Зоммер С.С. Метод сайт-направленного мутагенеза «мегапраймер». Биотехнологии. 1990;8(4):404–7.
КАС Google ученый
Landt O, Grunert HP, Hahn U. Общий метод быстрого направленного мутагенеза с использованием полимеразной цепной реакции. Ген. 1990;96(1):125–8.
Артикул КАС Google ученый
«>
Makyio H, Niwa H, Motohashi K, Taguchi H, Yoshida M. Стабилизация FtsH-развернутого белкового комплекса путем связывания АТФ и блокирования протеазы. Biochem Biophys Res Commun. 2002;296(1):8–12.
Артикул КАС Google ученый
Ueoka-Nakanishi H, Nakanishi Y, Konno H, Motohashi K, Bald D, Hisabori T. Обратная регуляция вращения F1-АТФазы путем мутации в регуляторной области гамма-субъединицы хлоропластной АТФ-синтазы. Дж. Биол. Хим. 2004;279(16): 16272–7.
Артикул КАС Google ученый
Вакита М., Масуда С., Мотохаши К., Хисабори Т., Охта Х., Такамия К. Значение пероксиредоксинов типа II и PrxQ для реакции на антиоксидантный стресс у пурпурной бактерии Rhodobacter sphaeroides. Дж. Биол. Хим. 2007;282(38):27792–801.
Артикул КАС Google ученый
«>
Кодзима К., Мотохаши К., Морота Т., Ошита М., Хисабори Т., Хаяси Х. и др. Регуляция трансляции окислительно-восстановительным состоянием фактора элонгации G у цианобактерий Synechocystis sp. PCC 6803. J Biol Chem. 2009 г.;284(28):18685–91.
Рой И., Смит О., Клотье К.М., Кейлор Дж.В. Экспрессия, очистка и кинетическая характеристика трансглютаминазы тканей человека. Protein Expr Purif. 2013;87(1):41–6.
Артикул КАС Google ученый
Plattner S, Gruber C, Altmann F, Bohlmann H. Самообработка субтилазы ячменя, экспрессируемой в E. coli. Protein Expr Purif. 2014; 101:76–83.
Артикул КАС Google ученый
Motohashi K, Koyama F, Nakanishi Y, Ueoka-Nakanishi H, Hisabori T. Циклофилин хлоропласта является белком-мишенью тиоредоксина. Тиоловая модуляция активности пептидил-пролил-цис-транс-изомеразы. Дж. Биол. Хим. 2003;278(34):31848–52.
Артикул КАС Google ученый
Michelet L, Zaffagnini M, Morisse S, Sparla F, Perez-Perez ME, Francia F, et al. Окислительно-восстановительная регуляция цикла Кальвина-Бенсона: что-то старое, что-то новое. Фронт завод науч. 2013; 4:470.
Serrato AJ, Fernandez-Trijueque J, Barajas-Lopez JD, Chueca A, Sahrawy M. Пластидные тиоредоксины: единая окислительно-восстановительная сигнальная система в растениях. Фронт завод науч. 2013; 4:463.
Артикул Google ученый
Бальсера М., Убереги Э., Шурманн П., Бьюкенен Б.Б. Эволюционное развитие окислительно-восстановительной регуляции в хлоропластах. Антиоксидный окислительно-восстановительный сигнал. 2014;21(9):1327–55.
Артикул КАС Google ученый
«>
Гейгенбергер П., Ферни А.Р. Метаболический контроль окислительно-восстановительного потенциала и окислительно-восстановительный контроль метаболизма в растениях. Антиоксидный окислительно-восстановительный сигнал. 2014;21(9):1389–421.
Артикул КАС Google ученый
Li C, Wen A, Shen B, Lu J, Huang Y, Chang Y. FastCloning: очень упрощенный, не требующий очистки, независимый от последовательности и лигирования метод ПЦР-клонирования. БМС Биотехнология. 2011;11:92.
Артикул КАС Google ученый
Мотохаши К., Кондох А., Стампп М.Т., Хисабори Т. Всестороннее исследование белков, на которые нацелен тиоредоксин хлоропластов. Proc Natl Acad Sci U S A. 2001;98(20):11224–9.
Артикул КАС Google ученый
Yamaryo Y, Motohashi K, Takamiya K, Hisabori T, Ohta H. In vitro восстановление моногалактозилдиацилглицериновой (MGDG) синтазы, регуляция тиоредоксином. ФЭБС лат. 2006; 580(17):4086–9.0.
Артикул КАС Google ученый
Грейнджер Дж. Б., Лу З., Фергюсон Дж. Б., Санта-Мария П. Дж., Новак В. Р. Клонирование, экспрессия, очистка и характеристика железозависимого регуляторного белка из Thermobifida fusca. Protein Expr Purif. 2013;92(2):190–4.
Артикул КАС Google ученый
Ван Х.К., Чен Ю.К., Хуан К.Т., Сю Р.С. Клонирование и характеристика термостабильной и рН-стабильной целлобиогидролазы из Neocallimastix patriciarum J11. Protein Expr Purif. 2013;90 (2): 153–9.
Артикул КАС Google ученый
Yang Y, Ma J, Zhang X, Wang Y, Yang L, Sun M. Дрожжевая 3′,5′-бисфосфатнуклеотидаза: аффинная метка для очистки белка. Protein Expr Purif. 2014;97:81–7.
Артикул КАС Google ученый
Pournejati R, Karbalaei-Heidari HR, Budisa N. Секреция рекомбинантной археальной липазы, опосредованная сигнальным пептидом SVP2 в Escherichia coli, и ее оптимизация с помощью методологии поверхности ответа. Protein Expr Purif. 2014; 101:84–90.
Артикул КАС Google ученый
Мотохаши К., Романо П.Г., Хисабори Т. Идентификация белков-мишеней тиоредоксина с использованием смолы, иммобилизованной тиоредоксином с одним мутантом цистеина. Методы Мол Биол. 2009; 479:117–31.
КАС Google ученый
Motohashi K, Hisabori T. CcdA представляет собой белок мембраны тилакоидов, необходимый для переноса восстанавливающих эквивалентов из стромы в просвет тилакоидов в хлоропластах высших растений. Антиоксидный окислительно-восстановительный сигнал. 2010;13(8):1169–76.
Артикул КАС Google ученый
Motohashi K, Okegawa Y. Способ усиления экспрессии растительного окислительно-восстановительного белка и его применение для in vitro восстановления хлоропластных тиоредоксинов. Protein Expr Purif. 2014; 101:152–6.
Артикул КАС Google ученый
Hamilton MD, Nuara AA, Gammon DB, Buller RM, Evans DH. Реакции соединения дуплексных цепей, катализируемые ДНК-полимеразой вируса коровьей оспы. Нуклеиновые Кислоты Res. 2007;35(1):143–51.
Артикул КАС Google ученый
Чжу Б., Цай Г., Холл Э.О., Фриман Г.Дж. Инфузионная сборка: бесшовная инженерия многодоменных слитых белков, модульных векторов и мутаций. Биотехнологии. 2007;43(3):354–9.
Артикул КАС Google ученый
Гибсон Д.Г., Смит Х.О., Хатчисон 3-й К.А., Вентер Дж.К., Мерриман С. Химический синтез митохондриального генома мыши. Нат Методы. 2010;7(11):901–3.
Артикул КАС Google ученый
Иноуэ Х., Нодзима Х., Окаяма Х. Высокоэффективная трансформация Escherichia coli с помощью плазмид. Ген. 1990;96(1):23–8.
Артикул КАС Google ученый
Грант С.Г., Джесси Дж., Блум Ф.Р., Ханахан Д. Дифференциальное спасение плазмид из ДНК трансгенных мышей в мутанты рестрикции метилирования Escherichia coli. Proc Natl Acad Sci U S A. 1990;87(12):4645–9.
Артикул КАС Google ученый
Yanisch-Perron C, Vieira J, Messing J. Улучшенные векторы клонирования фага M13 и штаммы-хозяева: нуклеотидные последовательности векторов M13mp18 и pUC19. Ген. 1985;33(1):103–19.
Артикул КАС Google ученый
Исследовательские лаборатории Bethesda. Хозяин BRL pUC: компетентные клетки E. coli DH5α™. Фокус. 1986;8:9–12.
Дитц К.Дж., Хорлинг Ф., Кониг Дж., Байер М. Функция хлоропластного 2-цистеинового пероксиредоксина в детоксикации перекисей и ее регуляция. J Опытный бот. 2002;53(372):1321–9.
Артикул КАС Google ученый
Brehelin C, Meyer EH, de Souris JP, Bonnard G, Meyer Y. Сходство и несходство пероксиредоксинов типа II арабидопсиса: сходные последовательности для дивергентной экспрессии генов, локализации белков и активности. Завод Физиол. 2003;132(4):2045–57.
Артикул КАС Google ученый
Вакао С., Беннинг С. Полногеномный анализ глюкозо-6-фосфатдегидрогеназ у арабидопсиса. Плант Дж. 2005; 41 (2): 243–56.
Артикул КАС Google ученый
Такаги М., Нисиока М., Какихара Х., Китабаяши М., Иноуэ Х., Каваками Б. и др. Характеристика ДНК-полимеразы Pyrococcus sp. штамм KOD1 и его применение в ПЦР. Appl Environ Microbiol. 1997;63(11):4504–10.
Motohashi K, Hisabori T. HCF164 получает восстанавливающие эквиваленты стромального тиоредоксина через мембрану тилакоидов и опосредует восстановление белков-мишеней в просвете тилакоидов. Дж. Биол. Хим. 2006; 281(46):35039–47.
Артикул КАС Google ученый
Ссылки на скачивание
Благодарности
Я благодарю Юки Окегаву за критическое прочтение рукописи. Эта работа была поддержана номером гранта JSPS KAKENHI № 25650037 (для К.М.) и Фондом содействия научным исследованиям Корпорации поощрения и взаимной помощи для частных школ Японии (для К. М.).
Информация об авторе
Авторы и организации
Кафедра биоресурсов и наук об окружающей среде, Факультет наук о жизни, Киотоский университет Сангё, Камигамо Мотояма, Кита-ку, Киото, 603-8555, Япония
Кен Мотохаши 900 1142hashi 900 1142hashi 900
Авторы
Ken Motohashi
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Автор, ответственный за переписку
Связь с Кен Мотохаши.
Дополнительная информация
Конкурирующие интересы
Автор заявляет, что у него нет конкурирующих интересов.
Вклад авторов
KM разработал и провел эксперименты, проанализировал данные и написал рукопись. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
Дополнительный файл
Дополнительный файл 1: Рисунок S1.
Сайт множественного клонирования вектора pET23a (или pET23d). Таблица S1. штаммов Escherichia coli, используемых для приготовления SLiCE. Таблица S2. Олигонуклеотиды для ПЦР-амплификации. Таблица S3. Олигонуклеотиды для сайт-направленного мутагенеза.
Права и разрешения
Эта статья опубликована по лицензии BioMed Central Ltd. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0), который разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии надлежащего указания оригинальной работы. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное.
Перепечатки и разрешения
Об этой статье
Устойчивость откосов: введение в метод срезов
Введение
На круговых поверхностях разрушения, когда почва находится в условиях, обеспечивающих частичный или полный дренаж (дренированные условия), ее прочность на сдвиг контролируется как его когезией, так и фрикционными компонентами. Сила трения зависит от действующего напряжения, действующего на элемент грунта, которое не является постоянным по всей поверхности. По этой причине метод срезов был введен В. Феллениус . Масса грунта над предполагаемой поверхностью разрушения делится на определенное количество вертикальных столбцов одинаковой ширины. Следовательно, нижняя часть каждого среза является частью поверхности отказа. Пример разделения склона на 9 частей для заданной поверхности разрушения одинаковой ширины показан на рис. 1 .
Рисунок 1 . Иллюстрация метода срезов.
Тогда каждый срез можно рассматривать как отдельное тело, в котором должно сохраняться равновесие сил и моментов. Взаимодействие между срезами приводит к возникновению внутренних сил, которые учитываются всеми разработанными методами срезов. На срез также воздействует его вес, реакция устойчивой части склона в его основании, а также любые дополнительные силы, которые могут быть приложены внешними факторами (например, сейсмическая нагрузка). Для каждого среза предполагается, что основание представляет собой наклонную прямую линию. Высота каждого столбца измеряется вдоль его центральной линии.
Силы, действующие на типовой срез (без учета внешних нагрузок), изображены на рис. 2 .
Рисунок 2 . Силы, действующие на типовой срез: а) вес грунта над поверхностью разрушения W , б) межсрезовые реакции от соседних срезов N _(i-1) , N _{(i+1 )} , V _(i-1) , V _(i+1) , c) реакция стабильного грунта, состоящая из нормального эффективного N’ и компонент сдвига T соответственно, и d) сила граничной воды U . Чтобы получить коэффициент безопасности ( FoS , см. также Механика устойчивости склона) для всего склона, моменты вынуждающей и противодействующей сил для всех срезов складываются и суммы делятся:
Тем не менее возникает проблема, которую необходимо решить. Чтобы вывести движущие силы и силы сопротивления, необходимо рассмотреть 3 уравнения равновесия для каждого слоя, то есть равновесие горизонтальных и вертикальных сил и равновесие моментов. При этом для каждого среза используется критерий прочности на сдвиг (обычно критерий Мора-Кулона), добавляющий еще одно уравнение. Учитывая, что наклон делится на n срезов , суммарные условные уравнения равны 4*n . Напротив, неизвестными параметрами для n срезов являются: а) нормальные и поперечные силы, приложенные к основанию каждого среза ( 2*n ), б) положения полных сил, действующих в основание каждого слоя ( n ), c) Вертикальные силы между слоями ( n-1 ), d) Горизонтальные силы между слоями ( n-1 ), e) расположения межсрезовых сил ( n-1 ) и f) FoS . Следовательно, общее количество неизвестных параметров для метода срезов равно 6*n-2 . Следовательно, количество лишних неизвестных параметров для данной задачи с использованием метода срезов равно: (6*n-2)- (4*n)=2*n-2 . Общее предположение, сделанное для упрощения, заключается в том, что силы реакции от земли под поверхностью разрушения приложены к центру основания каждого слоя. Отсюда общее количество неизвестных уменьшено до n-2 .
Однако для n > 2 задача не может быть решена с учетом доступных уравнений, следовательно, FoS для наклона не может быть получено аналитически. Эта существенная трудность была преодолена, когда исследователи сделали некоторые упрощения относительно приложенных сил и, следовательно, уменьшили количество неизвестных. Именно по этой причине за эти годы появилось несколько различных методов анализа. Следует отметить, что ни один из этих методов не является точным на 100%, поскольку природа проблемы требует упрощений. Тем не менее, некоторые методы делают упрощения менее влиятельными, чем другие, и, следовательно, более точными.
Обычный метод срезов
Первый и простейший метод срезов был разработан Феллениусом в 1936 году и известен как Обычный или нормальный метод срезов . Предполагается, что пробная поверхность разрушения имеет круглую форму, а FoS определяется как отношение движущего момента к моменту сопротивления. Чтобы найти критическую поверхность, необходимо протестировать множество дискретных поверхностей отказа. В прошлом эта процедура занимала довольно много времени, но в настоящее время передовые вычислительные средства облегчили обнаружение поверхности, характеризующейся более низким FoS (что имеет решающее значение при разработке инженерных проектов).
Обычный метод предполагает, что силы между слоями ( V и N в Рисунок 2 ) параллельны основанию каждого отдельного слоя и, следовательно, ими можно пренебречь ( Рисунок 3 ). Это предположение порождает n-1 новых уравнений, когда общее количество неизвестных параметров равно n-2 . Следовательно, необходимо еще одно уравнение, поэтому полученное решение равно приблизительному .
Рисунок 3 . Силы, действующие на типичный срез, основаны на обычном методе срезов. Межсрезовые силы предполагаются коллинеарными и ими можно пренебречь.
Коллинеарность межсрезовых сил не является второстепенным допущением, поскольку она нарушает закон Ньютона 3 ^rd. Силы реакции между срезами не предполагаются противоположными. По данным Whitman and Bailey (1967), обычный метод может привести к ошибкам в оценках FoS, достигающим 60 % .
С учетом сделанных допущений соотношение сил сопротивления и движущего момента ( уравнение 1 ) может быть упрощено до соответствующего отношения сил, поскольку: — радиус круглой поверхности разрушения, а d — плечо уровня силы веса каждого среза относительно центра выбранной круглой поверхности.
Обычный метод является единственным, согласно которому FoS рассчитывается с помощью линейного уравнения, поэтому он позволяет проводить простые и быстрые расчеты.
Пошаговое руководство по получению FoS
Как упоминалось выше, расчеты, необходимые для выполнения обычного метода срезов, довольно просты. Здесь будет представлено пошаговое руководство о том, как оценить FoS на основе обычного метода на выбранной круглой поверхности.
Шаг 1: Определение двухмерного поперечного сечения
Не следует забывать, что метод срезов является двумерным методом, поэтому необходимо разработать репрезентативное поперечное сечение интересующего склона (или насыпи). Поперечное сечение должно быть выполнено в подходящем масштабе, который должен быть одинаковым для осей X и Y.
Шаг 2. Определите поверхность разрушения
Для выполнения анализа необходимо выбрать круглую поверхность. Чтобы полностью определить поверхность, необходимы центр и радиус выбранной поверхности.
Шаг 3: Разделите модель на части
Разделите поверхность на несколько частей (обычно 8-15), как показано на Рисунок 1 . Ширина срезов не обязательно должна быть одинаковой, поэтому деление производится таким образом, чтобы можно было решить трудности моделирования. Например, наличие более одного слоя почвы повлияет на деление. Основание каждого среза должно лежать поверх одного слоя, чтобы параметры прочности на сдвиг были одинаковыми вдоль основания каждого среза. При этом верхние границы срезов должны располагаться на геометрических изломах склона, чтобы облегчить измерение геометрических особенностей. Пример показан на Рисунок 4 . Основание каждого среза расположено в пределах одного слоя почвы, а верхние границы выбираются для обеспечения более простых форм, необходимых для расчета веса каждого среза.
Рисунок 4 . Пример разделения на срезы для модели с более чем одним слоем почвы и сложной геометрией откоса. Если уровень грунтовых вод находится выше поверхности разрушения, следует также учитывать давление воды как:
, где: ч _w — расстояние между центральной точкой (серединой основания) среза и уровнем грунтовых вод, а α _w — уклон зеркала грунтовых вод.
Step 4: Calculate the weight of each slice
Each slice is approximated as a rectangular parallelepiped and its area is calculated as:
where H _i and D _i — средняя высота и ширина среза и .
Затем по единице веса грунта γ (сухого или насыщенного) рассчитывается общий вес слоя (кН/м, вдоль направления, перпендикулярного поперечному сечению):
Шаг 5: Рассчитайте силы сопротивления, действующие на каждый слой
Предполагается, что прочность на сдвиг слоев грунта оценивается на основе критерия разрушения Мора-Кулона, поэтому:

, где τ является прочностью сдвига, σ _N является нормальным эффективным напряжением, C — это COHESION, и C — COHESION, и C — COHESION, и C — COHESION, и C — Angel и C .
Сначала рассчитываются силы сопротивления трению, действующие на основание каждого слоя. Нормальная действующая сила определяется по следующему уравнению:

, где a — угол наклона основания оцениваемого среза, u — поровое давление воды, а L — длина дуги основания, которую можно аппроксимировать отрезком прямой.
Соответствующая сила трения равна:
Влияние порового давления воды отрицательно с точки зрения устойчивости откоса, так как оно уменьшает нормальную эффективную силу и, следовательно, компонент сопротивления трению.
Кроме того, когезионная сила сопротивления является функцией когезии материала и длины основания среза L :
Следовательно, общая сила сопротивления для слоя i составляет: В противном случае нам пришлось бы сделать предположение о том, какой угол трения и сцепление использовать.
Шаг 6: Рассчитать движущие силы, действующие на каждый слой
Тангенциальная движущая сила параллельна основанию склона и в случаях, когда на слой не действуют внешние или динамические нагрузки, она равна касательной составляющей вес W (см. рис. 3 ).
, где a — наклон основания среза.
Шаг 7: Расчет FoS
Коэффициент безопасности получается путем сложения сил сопротивления и деления их на сумму движущих сил ( Уравнение 2 ):

Несмотря на то, что отношение силы сопротивления к движущей силе различно для каждого среза, FoS считается одинаковым для всех из них, поскольку склон представляет собой объект, который был искусственно разделен на несколько участков для обеспечения возможности выполнения вышеупомянутой процедуры.
С течением времени были разработаны более сложные методы, основанные на менее значительных предположениях. Обычный метод оказался более консервативным, обеспечивая более низкий FoS, чем другие методы. Однако его принципы были движущим фактором для множества масштабных исследований, направленных на оптимизацию результатов метода предельного равновесия.
Ссылки
Фредлунд, Д.Г. Кран, Дж. (1977). Сравнение методов анализа устойчивости откосов . Канадский геотехнический журнал. 14(3): 429-439. https://doi.org/10.1139/t77-045
Самтани, Северная Каролина, Новацки, Э.А. (2006). Грунты и фундаменты Справочное руководство Том 1 . Министерство транспорта США, Федеральное управление автомобильных дорог, Вашингтон, округ Колумбия, 20590.
Whitman RV, Bailey WA, (1967). Использование компьютера для анализа устойчивости откосов . Журнал ASCE отдела механики грунтов и фундаментов, 93 (SM4). doi.org/10.1061/JSFEAQ.0001 003
Слайд2 Документация | Метод невертикальных срезов Sarma
Чтобы использовать метод анализа предельного равновесия Sarma Non-Vertical Slice :
Выберите Project Settings > Methods > Sarma Non-Vertical Slices
Введите параметры анализа, описанные ниже.
Метод анализа невертикальных срезов Sarma нельзя запускать одновременно с методами анализа вертикальных срезов.
Сарма (1979) разработал метод анализа предельного равновесия для невертикальных срезов, в котором угол каждого среза находится как часть решения. В этом методе рассчитывается критический коэффициент ускорения Kc, при допущении, что под действием силы (KcWi) коэффициент безопасности на поверхности скольжения равен единице.
Схема метода Сарма
Где символы определены как:
— среднее сцепление на стороне среза
— средний угол трения на стороне среза
а — угол основания среза (относительно горизонтальной оси)
d — угол стороны среза (относительно вертикальной оси)
W — вес среза
l — длина основание среза
d – длина стороны среза (от поверхности скольжения до поверхности земли)
U – сила от порового давления воды на основание среза
PW – сила от к поровому давлению воды на стороне среза
Коэффициент безопасности (Fs) затем рассчитывается посредством итеративного процесса, в котором параметры прочности уменьшаются до тех пор, пока не будет достигнуто критическое ускорение, равное нулю:
Расчет коэффициента безопасности и рисунок
Для получения дополнительной информации об этом методе см. Сарма, С.К., «Анализ устойчивости насыпей и откосов», J. Geotech. англ. Отд. ASCE 105, № 12, 1979, стр. 1511-1524.
КОЛИЧЕСТВО СЛОЕВ
Количество слоев — это количество невертикальных слоев (клиньев), на которые будет разделена скользящая масса для каждой поверхности скольжения. Количество срезов по умолчанию, равное 25, достаточно для получения точного решения большинства задач.
Границы срезов будут располагаться в каждой вершине поверхности отказа. Если Добавить срезы в местах пересечения материалов Флажок установлен, границы срезов также будут располагаться в этих точках пересечения. Дополнительные границы фрагментов будут вставлены по мере необходимости для достижения заданного количества фрагментов.
ДОПУСК
Допуск – это разница коэффициента запаса между двумя последовательными итерациями процедуры анализа предельного равновесия, при которой считается, что решение сошлось, и процесс итерации останавливается. Для анализа невертикальных срезов Sarma рекомендуется значение по умолчанию 0,0001.
Метод невертикальных срезов Sarma требует меньшего значения допуска, чем метод вертикальных срезов, чтобы получить точное решение.
МАКСИМАЛЬНОЕ КОЛИЧЕСТВО ИТЕРАЦИЙ
Максимальное количество итераций — это максимальное количество итераций, разрешенных в анализе предельного равновесия для каждой поверхности скольжения. Значение по умолчанию равно 75, что достаточно для большинства анализов.
УГЛЫ СЛОЯ
Коэффициент запаса зависит от набора значений граничных углов среза (δ). Цель состоит в том, чтобы найти критическое множество, которое определяется как множество углов, дающее наименьший запас прочности. Для определения углов невертикальных срезов Sarma доступны следующие параметры:
Оптимизированный (глобальный минимум или все поверхности)
Пользовательский (бисекция, средневзвешенная нормаль, вертикальная)
Подробности см. в разделе Углы срезов Sarma.
SARMA ВАРИАНТЫ ПРОЧНОСТИ МЕЖСЛОЕВОЙ ПРОЧНОСТИ
Коэффициент запаса прочности также зависит от угла сцепления и трения вдоль межслоевых границ. Для определения прочности на сдвиг между срезами для метода анализа Sarma доступны следующие параметры.
Расчетное среднее значение
Определяется пользователем (когезия, угол трения)
Подробности см. в разделе Параметры прочности между слоями Sarma.
ДОБАВИТЬ СЛОИ НА ПЕРЕСЕЧЕНИЯХ МАТЕРИАЛОВ
Если этот флажок установлен, границы слоев будут автоматически создаваться на пересечениях границ материалов и поверхностей скольжения. Это гарантирует, что основа каждого среза будет иметь один тип материала.
Если этот флажок снят, то в местоположениях слоев будут игнорироваться пересечения материалов и поверхностей скольжения, что может привести к множеству типов материалов на основе одного слоя. Поскольку тип материала, присвоенный основанию среза, определяется только из материала в ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТОЧКЕ основания среза, это приведет к неточным характеристикам прочности для срезов с несколькими материалами вдоль основания.
По умолчанию эта опция включена. Его не следует выключать, если вы не хотите вычислять результаты, используя приведенное выше предположение.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
С помощью этого метода можно анализировать активно-пассивные клиновые разрушения, например, те, которые возникают в отвалах грунта на наклонных фундаментах или в насыпях плотин с глиняным сердечником. В модели с анизотропным материалом, в отличие от других методов предельного равновесия, на коэффициент запаса влияет, когда срезы выровнены по направлению слабых слоев.
Метод Sarma предназначен в первую очередь для некруглых поверхностей скольжения. Его можно использовать для круговых поверхностей скольжения, однако для вращательного (кругового) разрушения преимущества рассмотрения клинового механизма внутреннего разрушения сводятся к минимуму из-за характера вращательного механизма.
ОГРАНИЧЕНИЯ
В настоящее время анализы избыточного порового давления и быстрой депрессии не могут быть выполнены с использованием невертикального метода Sarma. Кроме того, линия тяги не может быть проведена для Сармы не вертикально.
ПРОВЕРКА
См. документ «Проверка устойчивости склона (метод Сармы)» для получения примеров проверки моделей, решенных с использованием метода невертикальных срезов Сармы.
Новый взгляд на свою жизнь и управление стрессом
Эксперт по талантам Дэвид Дж. Макнефф раскрывает проверенные способы управления стрессом и достижения успеха.
В течение многих лет я снова и снова слышу одно и то же сообщение от своих друзей, коллег и клиентов: «Моя компания не понимает, что нам нужен баланс между работой и личной жизнью! Я не могу вспомнить, когда я в последний раз не был стрессом для ».
Если вы работаете профессионалом, вы, вероятно, когда-то говорили то же самое. (Особенно сейчас, когда мы боремся с пандемией.) И я уверен, что вы столкнулись с одной из множества книг по самопомощи, систем, программ управления персоналом и т. д., которые обещают вам, что «баланс между работой и личной жизнью» противоядие от стресса, который не дает вам спать по ночам и негативно влияет на ваши профессиональные и личные отношения.
Моя будущая книга от McGraw-Hill призвана изменить это представление и предположить, что в нашей жизни не может быть баланса. Бесполезно искать баланс между работой и семьей. Вместо этого я предлагаю новый способ контекстуализации вашей жизни и управления стрессом: метод семи частей.
Этот метод предполагает, что все наши жизни содержат следующие семь ломтиков:
Семейный срез
Профессиональный срез
Личный срез
Физический срез
Интеллектуальный срез
Эмоциональный срез
Духовный срезы
Эмоциональный отрезо Срез
Баланс, которого мы все пытаемся достичь, недостижим, потому что мы все на самом деле живем семью разными жизнями, или Слайсами. Проблема в том, что большинство из нас преследует только два. Занятые профессионалы, которые каждый день жонглируют бесчисленными задачами, приоритетами и давлением, особенно склонны уступать другие пять частей своей жизни (свои личные, физические, интеллектуальные, эмоциональные и духовные части) только для того, чтобы не отставать от обстоятельств в своей семье и Профессиональные слайсы.
Некоторые люди выбирают один или два других фрагмента различными и случайными способами, но многие живут жизнью, сосредотачиваясь на двух основных фрагментах, а остальные оставляют на волю случая. Неудивительно, что для многих людей стресс, связанный с семьей и работой, ощущается как никогда остро: это стало их целым миром. У этого есть последствия — и это, мягко говоря, нехорошо.
ПОСЛЕДСТВИЯ НЕУПРАВЛЯЕМОГО СТРЕССА
Баланс между работой и личной жизнью может быть мифом, но проблема, которую он пытается решить — справиться с постоянным стрессом, — вполне реальна. На самом деле, желание упаковать это послание в книгу — прямой результат наблюдения за тем, какое влияние стрессовая жизнь оказывает на каждого из нас, даже если мы сами не испытываем особого стресса.
Как человек, которого часто привлекают для помощи исполнительным командам в решении их межличностных проблем, я могу прямо сказать о разрушительных последствиях, которые стресс может иметь для вашей карьеры и вашего рабочего места. Соблазн для людей (особенно для амбициозных и трудолюбивых профессионалов) состоит в том, чтобы стиснуть зубы и сказать себе , просто переживи это. Во многих случаях у меня есть клиент, отвечающий за исполнительную команду, и он говорит мне: «Да, у всех стресс, но мы взрослые люди; мы продержимся там и просто продержимся в следующем квартале».
В большинстве случаев клиент звонит мне вскоре после этого и сообщает, что кто-то из команды сорвался, допустил ужасную (и часто предотвратимую) ошибку в суждениях, которая повлияла на финансовое положение фирмы, или гневно уволился и/или что каждое собрание растворился в спорах и криках.
На уровне компании сотрудники, испытывающие стресс, более несчастны и менее продуктивны. На индивидуальном уровне, если вы не в состоянии удержать стресс от контроля над своей жизнью, пострадают как ваша личная, так и профессиональная жизнь.
Вспомните период своей жизни, когда вы были в сильном стрессе (может быть, прямо сейчас). Как вы относились к окружающим вас людям? Удалось ли вам быть таким же терпеливым, присутствующим и открытым? Были ли вы в лучшем умственном состоянии, чтобы решать проблемы, анализировать и принимать решения? Возможно нет.
Это вряд ли станет для вас сюрпризом. Люди могут быть совершенно приятными, терпеливыми и с ними легко ладить (на работе или дома), когда все спокойно и легко. Но когда на сцену выходит стресс, ваше чувство перспективы сужается. Вещи, которые вызывают у вас стресс, становятся центром вашего мира. Вы становитесь менее терпеливым и менее доступным для людей, которые вам небезразличны. Вы можете быть кратким или грубым со своими близкими или просто меньше присутствовать с ними. Вы становитесь менее способными чувствовать и выражать благодарность и ценить хорошие вещи и хороших людей в своей жизни. Вы можете даже начать действовать не в соответствии с теми ценностями, которые вам дороги, — например, вы можете перестать замечать (или заботиться) о чувствах других.
МЕТОД СЕМИ СЛОЕВ — ЧТО ЭТО ДЛЯ ВАС?
Метод семи частей не изменит ваших обстоятельств. В вашей жизни всегда будет стресс — как из-за вещей, которые вы не можете изменить, так и из-за вещей, которые вы можете изменить. Что я намеревался сделать здесь, так это предоставить процесс и метод выявления, понимания и использования всех семи срезов вашей жизни. Это поможет вам овладеть искусством и наукой находить время и терпение, чтобы жить (пусть даже недолго) во всех сферах жизни.
Опять же, проблема большинства профессионалов заключается в том, что они позволяют двум слайсам, семейному и профессиональному, доминировать в своей жизни. Метод семи частей напоминает вам, что у вас есть еще пять частей, и каждая из них может дать вам передышку и перспективу, не требуя огромных временных затрат. Если мы поместим нашу жизнь в этот контекст «кусочка», это может оказать огромное влияние на то, как мы себя чувствуем. «Равновесие» может быть невозможным, но я верю, что вы можете жить в большей гармонии с самим собой каждый день.
В течение многих лет я помогаю клиентам успешно применять метод семи срезов. Для меня чудо в том, что люди, решившие попробовать, не только находят утешение в этом процессе, но и заявляют, что они более счастливы и удовлетворены. «Мне легче» — это ответ, который я часто слышу от клиентов. Они перестают воспринимать стрессоры в своей жизни как «несправедливые» и воспринимают их как события, имеющие начало, середину и конец. Одни только эти «дары» перспективы, пожалуй, стоят затраченных усилий.
Более того, более эффективное управление стрессом и доступ к умственному состоянию расслабления и спокойствия с помощью метода семи частей не только улучшит ваше самочувствие; это также принесет пользу окружающим вас людям — людям, которых вы любите, о которых заботитесь и с которыми работаете.
С чего начать? Взгляните еще раз на семь частей, перечисленных выше, и подумайте, сколько времени вы тратите на каждую из них. Есть ли заметные пробелы? Если да, то какие небольшие действия вы могли бы предпринять, чтобы это изменить? Каждую неделю прилагайте усилия, чтобы жить во всех семи ломтиках, даже если это всего несколько минут, и это поможет вам чувствовать себя в большей гармонии со своей жизнью.
Чтобы узнать больше от автора, ознакомьтесь с его новой книгой Миф о балансе между работой и личной жизнью.
Нравится:
Нравится Загрузка…
Сводка
Срез—Справка | ArcGIS for Desktop
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Сводка
Использование
Синтаксис
Пример кода
Среды
Информация о лицензировании
Сводка
Разбивает или реклассифицирует диапазон значений входных ячеек на зоны с равным интервалом, равной площадью или естественными границами.
Использование
Срез лучше всего работает с данными, которые обычно распределяются. При использовании искаженных входных растровых данных выходной результат может содержать не все классы, которые вы ожидали или указали.
Если была установлена Маска среды, те ячейки, которые были замаскированы, получат значение NoData на выходном растре среза.
При использовании метода EQUAL_AREA иногда не все выходные зоны (классы) будут иметь одинаковое или даже близкое количество ячеек. Это может быть неотъемлемым результатом, основанным на характере входных значений и заданном количестве зон. Если результаты кажутся нежелательными, вы можете попробовать использовать меньшее количество зон или применить статистическое преобразование (например, логарифмирование или квадратный корень) к входному набору данных.
Дополнительные сведения о средах геообработки, применимых к этому инструменту, см. в разделах Среды анализа и Spatial Analyst.
Syntax
Slice (in_raster, number_zones, {slice_type}, {base_output_zone})
Parameter Explanation Data Type
in_raster
Входной растр для переклассификации.
Растровый слой
number_zones
Количество зон, в которые нужно переклассифицировать входной растр.
Если выбран метод среза EQUAL_AREA, выходной растр будет иметь определенное количество зон с одинаковым количеством ячеек в каждой.
Когда используется EQUAL_INTERVAL, выходной растр будет иметь определенное количество зон, каждая из которых содержит одинаковые диапазоны значений на выходном растре.
Когда используется NATURAL_BREAKS, выходной растр будет иметь определенное количество зон с количеством ячеек в каждой, определяемым разрывами классов.
Длинный
slice_type
(Необязательно)
Способ нарезки значений во входном растре.
EQUAL_INTERVAL — Определяет диапазон входных значений и делит диапазон на заданное количество выходных зон. Каждая зона на срезанном выходном растре потенциально может иметь значения входных ячеек, которые имеют одинаковый диапазон от крайних значений. Это значение по умолчанию.
EQUAL_AREA — Указывает, что входные значения будут разделены на указанное количество выходных зон, каждая из которых будет иметь одинаковое количество ячеек. Каждая зона будет представлять одинаковую площадь.
NATURAL_BREAKS — Указывает, что классы будут основываться на естественных группировках, присущих данным. Точки разрыва определяются путем выбора разрывов классов, которые лучше всего группируют сходные значения и максимизируют различия между классами. Значения ячеек делятся на классы, границы которых устанавливаются при относительно больших скачках значений данных.
Строка
base_output_zone
(Необязательно)
Определяет наименьшее значение зоны в выходном наборе растровых данных.
The default value is 1.
Long
Return Value
Name Explanation Data Type
out_raster
Выходной реклассифицированный растр.
Вывод всегда будет целочисленного типа.
Растр
Пример кода
Пример среза 1 (окно Python)
Переклассифицировать входной растр по пяти классам на основе естественных группировок, присущих данным.
импорт дуги из окружения импорта arcpy импорт из arcpy.sa * env.workspace = "C:/sapyexamples/данные" outslice = Slice("высота", 5, "NATURAL_BREAKS") outslice.save("C:/sapyexamples/output/elev_slice")
Пример среза 2 (автономный скрипт)
Переклассифицировать входной растр на десять классов на основе естественных группировок, присущих данным.

# Имя: Slice_Ex_02.py # Описание: Разбивает диапазон значений входных ячеек растра на # зоны равного интервала или равной площади. # Требования: Расширение Spatial Analyst # Импорт системных модулей импортировать аркпи из окружения импорта arcpy импорт из arcpy.sa * # Установить параметры среды env.workspace = "C:/sapyexamples/данные" # Установить локальные переменные inRaster = "высота" количество зон = 10 базовая аутпутзоне = 5 # Ознакомьтесь с лицензией дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst arcpy.