отзывы 2019 и обзор сайта для облачного майнинга mizes.biz
Продолжаем говорить про облачный майнинг и сегодня разберем популярный пользовательский сервис Mizes. Вы узнаете, как он работает, платит ли деньги и что думают пользователи о данном проекте. Если понравится — сразу после обзора можете перейти на официальный сайт и попробовать заработать. Если не получится — почитайте про другие способы заработка на криптовалюте без вложений и обмана.
Обзор сервиса mizes.biz
Mizes — это сервис облачного майнинга, с помощью которого вы можете наращивать стартовый капитал со скоростью 1-3% в сутки. Здесь можно добывать Bitcoin, Bitcoin Cash, Ethereum Classic, Ethereum, Dogecoin, Digibyte, Litecoin, Peercoin и Syscoin. Вложили 1000 $ → подождали 30 дней → заработали 300 $-900 $ — это примерный расчет, демонстрирующий перспективность проекта. Окончательная доходность будет зависеть от того, какое количество вычислительных мощностей вы приобретете — обновленную тарифную сетку можно посмотреть в разделе «Новичкам».
Там же добавлены условия по партнерскому бонусу и выводу прибыли.
Презентационный ролик mizes mining.
Проект запущен 08 ноября 2018 года и по состоянию на 03 августа 2019 года находится в статусе активного сервиса, который без задержек выплачивает заработанную прибыль: работает 267 дней, собрал 98 232 пользователя, привлек 819 542 $ инвестиций и увеличил средний чек до 565,88 $. За обновленной информацией вы можете наблюдать в правой части футера сайта.
Характеристика официального сайта: обзор доступных мощностей, минимальный депозит, партнерская программа, последние новости и основная информация главных разделов.
Отзывы за 2019 год
В 2019 году проект mizes biz не показывает признаки скама, стабильно работает, наращивает сообщество, расширяет функционал и выплачивает прибыль. Ниже будет опубликовано несколько отзывов, которые помогут во всем убедиться.
За первые 100 дней работы доходность первых инвесторов превысила 300%, средний размер инвестиций составил 370 $, а общее количество пользователей достигло 45 086 человеку.
Отчет работы сервиса по итогам 200 дней. Общее количество пользователей продолжает увеличиваться и приближается к 70 000 человек, средняя инвестиция выросла до 501 $, а общая сумма всех капиталовложений достигла 614 000 $. Чистая прибыль пользователя составила 118%.
Проект работает 250 дней и не прекращает проводить промо-акции для привлечения новых инвесторов. Пользователь начал с 200 $ и ежедневно зарабатывает 1,4% — для выхода в плюс ему понадобилось менее двух месяцев. Для долгосрочных инвесторов предусмотрены специальные акции, позволяющие получить +7% к депозиту и быстрее окупить вложения.
Что дальше
- Перейдите на сайт https://mizes.biz, пройдите регистрацию и самостоятельно оцените функциональность проекта.
- Посетите раздел FAQ и разберетесь с устройством сервиса. В случае надобности задайте непонятный вопрос в техподдержку.
- Примите решение и попробуйте получить первую прибыль на облачном майнинге.
Друзья, а как вы относитесь к облачному майнингу и проекту Mizes? Делитесь своим мнением в комментариях.
С уважением, команда проекта Артема Биленко.
«Твоя линия жизни в твоих руках»
Перечитать статью
Оценка материала
Miningworld Ukraine — Международная горнодобывающая выставка Украины. Выставка технологий для добычи ископаемых. Международная выставка специальной техники
Это единственная в Украине международная специализированная выставка оборудования, специальной техники и технологий для добычи, обогащения и транспортировки полезных ископаемых. В этом году почти 90 компаний из 11 стран мира приняли участие в выставке. Это ведущие иностранные и национальные компании, которые представили свои новейшие разработки оборудования, специальной техники и технологий. Выставку посетили руководители предприятий, топ менеджеры горнодобывающих компаний, металлургических и горно-обогатительных предприятий, а также представители государственных структур природоохранного, геологического и экологического направлений.
ООО «НВП «НКЕМЗ» приняло учестие в выставке Mining World Ukraine.
На выставке была представлена продукция — двигатели ВАИУ132М4; ВАИУ160М4; ВАИУ180М4; АИУМ225-1М4 для угольной промышленности.
Участие в выставке позволило нам получить качественные полезные контакты как с новыми (потенциальными) так и с постоянными партнерами. Именно прямой контакт с потребителями максимально полезен в создании нового и модернизации уже выпускаемой продукции.
Благодаря комплексным научным исследованиям ученых, технологам и инженерам удалось вывести производственный процесс на новый этап развития, но на этом они не останавливаются. Чтобы ознакомить общественность с новыми достижениями в мире технологий, проводятся специальные выставки.
Подобные выставки проводятся не впервые, многие страны, которые являются лидерами в научно-технических исследованиях, не прочь принять участие в данных мероприятиях. Зачастую участниками становятся известные концерны, небольшие фирмы и корпорации, которые специализируются на разработке и производстве новаторских решений для различных областей деятельности человека.
В 2019 году нами будет проведена международная выставка оборудования . Многие иностранные компании уже подали заявку на участие. Вы, в свою очередь, можете также поделиться своими инновационными решениями либо прийти в качестве гостя.
Мы поможем Вам решить сразу несколько задач:
-
ознакомить общественность с Вашими новыми проектами;
найти спонсоров;
-
обменяться научно-технической информацией с другими крупными компаниями,
Возможно, Вашим новым оборудованием заинтересуются сторонние фирмы. Таким образом, принимая участие в этом мероприятии, Вы получаете не только удовольствие, но и возможность показать плод своих усилий и трудов.
Где будет проходить выставка технологий для добычи ископаемых?
Мероприятие, посвященное горнодобывающей отрасли, будет проходить в городе Запорожье, в выставочном центре «Козак-Палац».
Выставка технологий для транспортировки ископаемых: как принять участие?
Международная выставка будет проводиться в Украине, поэтому если у Вас есть разработанное устройство или специальная техника, которая облегчит добычу полезных ископаемых или поможет обогатить и транспортировать их, то скорее отправляйте нам заявку.
Мы забронируем для Вас стенд, а также расскажем о правилах участия и необходимых документах, которые надо предоставить.
Выставка новых технологий станет полезна для посещения не только владельцам предприятий, работающих в горнодобывающей сфере, но также для инженеров, сотрудников организаций, относящихся к природоохранной, экологической отраслям.
Data Mining, анализ данных, контроль качества, прогнозирование, обучение, консалтинг
16.
12.2020
Экономика 4.0: Цифровизация пищевой промышленности
Новый экономический уклад и цифровизация экономики предполагает использование всей полноты данных, накопленных на предприятиях…
Академия StatSoft провела тренинг по анализу данных с использованием нейронных сетей для ПАО «Северсталь»
Нейронные сети для построения предсказательных моделей в металлургической отрасли…
11.06.2020
Инновационные технологии Data Science в металлургии
Построение предиктивных моделей потребления электроэнергии в металлургии с помощью технологий AI/ML, классических и нейросетевых методов Statistica
18.05.2020
Уникальные достижения StatSoft в области машинного обучения и построения предсказательных моделей в металлургии
13.
05.2020
Геозондирование: разведочный анализ данных каротажа
Всесторонний анализ геологических данных с помощью инструментов Statistica
07.05.2020
Предсказательные модели для цементирующих растворов нефтяных и газовых скважин
30.04.2020
Построение предиктивных моделей авиаперевозок с помощью методов добычи данных
Методы машинного обучения и нейронных сетей Statistica позволяют строить эффективные предиктивные модели
30.04.2020
Предсказательные модели процесса огневого рафинирования меди
Как с помощью точных предиктивных моделей повысить эффективность производства без капитальных затрат в основное оборудование
17.
04.2020
Уникальные достижения StatSoft. Часть 1
Предсказательные модели электропотребления на промышленных предприятиях. Прогнозирование энергопотребления шагающими экскаваторами
21.04.2020
Уникальные достижения StatSoft. Часть 2
Предсказательные модели электропотребления в нефтедобывающей отрасли. Снижение нерационального использования энергетических ресурсов
Визуализация данных с Tibco Spotfire
15 октября 2019 г. состоялся вебинар, посвященный новым возможностям визуализации и представления данных с помощью BI-решений TIBCO, занимающих лидирующие позиции на рынке цифровых технологий.
Новые ресурсы
Уникальный мультимедийный портал StatSoft демонстрирует всю мощь компьютерной аналитики в промышленных приложениях, позволяя изучать свойства материалов, оптимизировать процессы и решать другие важные задачи.
StatSoft запустил глобальный портал по Data Mining
в новом мультимедийном формате, основу которого составляют видеоролики, позволяющие в экспресс-режиме познакомиться с технологиями Data Mining
и их эффективным применением в бизнесе, промышленности, финансах, медицине…
Новые материалы
Беседа о геостатистике и современных методах анализа геологических данных с профессором Университета Хериот-Ватт (Эдинбург) Демьяновым В.В.
Мировой лидер по производству титана выбирает решения StatSoft серии STATISTICA Quality Control
Методы анализа и управления запасами многономенклатурной продукции
Система Energy-Forecast.
Прогнозирование потребления электроэнергии промышленным предприятием
Data Mining. Новые достижения: Обнаружение взаимодействий между лекарствами
Применение методов кластеризации STATISTICA
Интерполяция сплайнами: пример построения сплайна
в программе STATISTICA
Статистический анализ энергетического рынка Европы: природный газ, электроэнергия, нефтепродукты
Ассоциативные правила Data Mining: Анализ продаж электронной и бытовой техники
Новые книги
От автора бестселлера «Искусство анализа данных…» научного директора StatSoft В.П. Боровикова «Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica». Подробнее
Популярно и увлекательно освещены современные возможности анализа данных и машинного обучения, являющегося трендом современной компьютерной аналитики.
В изложении упор сделан на понимании методов и их применении к практическим задачам.
SAPE EXPO 2021
ГЛАВНОЕ событие года В СФЕРЕ ОХРАНЫ ТРУДА И ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Эффективная площадка Для обмена опытом
Поддержка профессиональных связей между российскими и зарубежными экспертами, генерация новых идей, подходов и решений в области безопасности и охраны труда
ОтзывыШирокий круг участников и посетителей
Профессионалы, работающие в системе безопасности производства, технические руководители и специалисты, производители и потребители средств защиты, представители органов власти, общественные объединения, зарубежные компании
Заявка на участиеВозможность демонстрации и ознакомления
Последние достижения в сфере промышленной безопасности и охраны труда, технологии и оборудование в области средств индивидуальной защиты, состояние нормативно-правовой базы
ПродукцияHitachi продемонстрирует технику для горнодобывающей промышленности на выставке «Уголь России и Майнинг»
На международной специализированной выставке технологий горных разработок «Уголь России и Майнинг», которая пройдет с 4 по 7 июня 2019 года в г.
Новокузнецке, компания Hitachi Construction Machinery Eurasia представит на стенде №7 (зона 1) гусеничный экскаватор ZX470LC-5G и фронтальный погрузчик ZW310-5A, а также симулятор самосвала EH5000AC-3.
Крупногабаритный гусеничный экскаватор Hitachi ZX470LC-5G эксплуатационной массой 47400 кг будет продемонстрирован на выставке в комплектации с угольным ковшом вместимостью 3 куб. м. Это одна из самых популярных моделей угледобывающей техники в России, хорошо зарекомендовавшая себя при проведении вскрышных и общестроительных работ в карьерах.
Модель ZX470LC-5G оснащена высокотехнологичным, но не прихотливым к топливу двигателем Isuzu AA-6WG1TQA мощностью 315 л.с. Этот мотор надежен и стабильно функционирует при напряженной эксплуатации в различном климате.
Экскаватор ZX470LC-5G расходует топливо на 8% экономичнее своего предшественника Hitachi ZX450-3. Режим ЕСО позволяет снизить затраты еще на 9% без потери производительности.
Для модели ZX470-5G предусмотрена широкая линейка навесного оборудования: стрелы, рукояти, ковши различных типов и размеров.
Гости выставки смогут увидеть фронтальный погрузчик Hitachi ZW310-5A в комплектации с угольным ковшом объемом 6 куб. м., а также с дополнительной однопоточной гидролинией, выключателем массы, защитой гидроцилиндра и охладителем мостов.
Благодаря своей универсальности и надежности модель ZW310-5А – самый востребованный колесный погрузчик компании в России. Он обладает высокой производительностью и надежностью. Плавность хода и эффективное управление рабочими операциями обеспечивает инновационная технология Active Engine Control System.
Для одновременного управления стрелой и ковшом реализован сдвоенный параллельный гидравлический контур.
Кабина колесного погрузчика ZW310-5А сконструирована в соответствии со стандартами ROPS и FOPS. Благодаря панорамному обзору и камере заднего вида оператор легко контролирует рабочую обстановку вокруг погрузчика.
Машину можно дооснастить системой плавности хода, режимом задержки переключения передач, автовыравнивателем стрелы и другими полезными функциями.
На стенде компании Hitachi у посетителей будет возможность испытать себя в роли оператора карьерного самосвала EH5000AC-3 с помощью симулятора LX-3, разработанного в сотрудничестве с Immersive Technologies.
Симулятор представляет собой идеальное решение для ознакомления с машиной и рабочей площадкой, обучения поведению в экстренных ситуациях и соответствию нормам и требованиям производителя и рабочей площадки. Помимо этого, симулятор оснащен встроенной станцией инструктора для разбора результатов обучения и анализа совершенных ошибок.
Кроме того, в преддверии старта продаж новой серии горных экскаваторов Hitachi EX-7 посетители стенда смогут увидеть одну из новинок — модель EX3600-7 — с помощью очков виртуальной реальности HTC VivePro.
Обзор рисков горнодобывающей промышленности 2019 — Устранение неопределенности
Последние 12 месяцев оказались трудным и трудным временем как для горнодобывающей промышленности, так и для тех из нас, кто работает в сфере страхования и управления рисками.
Наш Обзор публикуется после очередной трагедии на дамбе хвостохранилища, в то время, когда горнодобывающая промышленность уже вынуждена справляться с неблагоприятной прессой, а иногда и с резким отношением к проблемам окружающей среды, что часто ставит отрасль в неблагоприятное положение. свет.Между тем, отрицательные результаты андеррайтинга по всему миру природных ресурсов вызвали явное изменение климата андеррайтинга в нескольких «тяжелых» отраслях, включая горнодобывающую промышленность.
В результате все мы, участвующие в управлении рисками в горнодобывающей промышленности, сталкиваемся с периодом значительной неопределенности. В этом году мы разделили обзор на две половины; первый касается неопределенностей, связанных с самой горнодобывающей отраслью, второй — неопределенностей, связанных с максимально эффективной передачей риска с учетом ужесточения рынка страхования.
Каковы четыре ключевые области неопределенности для майнеров, которые мы определили на 2019 год?
- Оцифровка: модернизация цифровых технологий и искусственного интеллекта меняет методы работы горнодобывающей промышленности.
Даже сейчас этот процесс все еще находится в зачаточном состоянии; Человеческое вмешательство по-прежнему необходимо для обеспечения того, чтобы процесс добычи полезных ископаемых осуществлялся в соответствии с оптимальными стандартами. Но уже этот процесс создает свои проблемы. - Узкие места: линейный характер горных рисков означает, что воздействие стихийных бедствий, таких как ураган или землетрясение, на горные работы может быть чрезвычайно значительным.Слишком часто восстановление и запуск шахты после крупного инцидента зависит от факторов, находящихся вне контроля оператора шахты; слишком часто в случае крупного ущерба точная причина часто остается неясной.
- Геополитический риск: на какой бы стороне геополитического забора вы ни оказались, никто не может сомневаться в том, что сейчас мы живем в мире, где геополитические ставки значительно выросли за последние 12 месяцев. Повышенные тарифы, правила, законодательство и налоговые обязательства, налагаемые между разными странами, оказали прямое влияние на жизнеспособность горнодобывающих проектов в различных местах по всему миру, особенно с учетом глобального характера цепочек поставок отрасли.
- Социально-экономическое развитие (SED): отношения, которые горняки устанавливают с местными сообществами, всегда являются основополагающим фактором, который необходимо учитывать при разработке эффективной стратегии управления рисками.
Даже сейчас этот процесс все еще находится в зачаточном состоянии; Человеческое вмешательство по-прежнему необходимо для обеспечения того, чтобы процесс добычи полезных ископаемых осуществлялся в соответствии с оптимальными стандартами. Но уже этот процесс создает свои проблемы.
Наличие программы, которая помогает улучшить экономический потенциал близлежащих сообществ и местных заинтересованных сторон, обычно приводит к симбиотическому партнерству, которое приносит пользу как компании, так и сообществу.
По мере того, как мы приближаемся к 2019 году, мы обнаруживаем, что атмосфера на рынке становится все более неопределенной, не только из-за недавних отчетов об убытках в отрасли, но и из-за растущей и тревожной тенденции для страховщиков отказываться от того, быть экологически неблагоприятными отраслями, такими как уголь.В нашем обзоре выделяются следующие основные причины быстрого изменения рыночных условий, несмотря на продолжающееся развертывание избыточных андеррайтинговых мощностей на рынке:
- Истощенный пул премиальных доходов
- Запись о чудовищных потерях
- Отрицательные результаты для других частей портфеля природных ресурсов
- Централизация андеррайтингового органа
- Крупное сокращение расходов страховщика
Тем не менее, последняя глава нашего обзора вносит оптимизм, указывая на новые способы, с помощью которых майнеры могут компенсировать текущую неопределенность на рынке; во-первых, используя современные аналитические инструменты для определения оптимальных уровней удержания, а во-вторых, рассматривая параметрические решения по передаче рисков, которые обеспечили бы защиту от стихийных бедствий, таких как обрушение дамбы хвостохранилища, значительно превышающее то, что в настоящее время обеспечивается традиционным рынком страхования и / или кэптивами клетки.
Но реальность такова, что это еще не по-настоящему жесткий рынок; по историческим меркам емкость остается достаточной, и когда ставки находятся в восходящем тренде, мы ни в коем случае не находимся в тяжелой ситуации, в которой рынок оказался сразу после 11 сентября около 18 лет назад. Рано или поздно законы спроса и предложения предложат смягчение этих условий на каком-то этапе в будущем; Будет интересно посмотреть, какие покупатели — и их брокеры — будут лучше всего расположены, чтобы воспользоваться возможным преимуществом и проложить свой путь к более определенному будущему.
Прочитать отчет Mining Risk Review 2019 keyboard_arrow_right Обзор
года: главные новости 2019 года
Длинные чтения, мнения и событияХвостохранилища: надо начинать «проваливаться вперед»
Способность горнодобывающей промышленности безопасно обращаться с хвостами снова ставится под сомнение.
MM беседует с четырьмя всемирно признанными экспертами по хвостохранилищам о том, что можно и нужно сделать для достижения более эффективных методов проектирования, управления и закрытия этих объектов
Интеллектуальная разведка
Искусственный интеллект становится все более заметным в горнодобывающей промышленности, и одна из областей, где компании получают выгоду, — это разведка полезных ископаемых.Айлбэ Гудбоди узнает больше
Максимально эффективное использование партнерства с EPCM
Донна Шмидт рассказывает компаниям EPCM об их меняющихся ролях в горнодобывающих проектах и о возможностях и проблемах операторов шахт
Может ли майнинг идти по кругу?
Горнодобывающая промышленность и металлургия могут быть победителями в экономике замкнутого цикла, говорят Рэйчел Бартельс и Гарри Моррисон из Accenture.
«Эпирок» намерен продолжить серию закупок
Генеральный директор 12 долларов США.4-миллиардный производитель горнодобывающего и строительного оборудования Epiroc не видит будущего без традиционных основных поставщиков оборудования для горнодобывающей отрасли, но заявляет, что компания осознает потенциал технологий, которые могут радикально изменить ситуацию с поставками
Медная промышленность в 21 веке
Флеминг Воетманн из Международной ассоциации производителей меди (ICA) говорит, что медная промышленность должна внедрять инновации для удовлетворения растущего спроса.
Syama делает последние шаги к полной автоматизации
Подземный рудник Resolute Mining в Мали вводит в эксплуатацию свой автопарк, приближаясь к своей цели — полностью автономным операциям
«Кто-то должен будет пойти искать новые ресурсы»
Страх перед Китаем, растущие барьеры для свободной торговли и вера в силу технологий для противодействия антропогенному изменению климата были одними из ключевых тем, затронутых на заключительном заседании конференции Mining Journal Select 2019 в Лондоне, о чем размышляли Род Уайт и Том Албанезе. будущее индустрии
Пять лучших облачных программных комплексов для геологов
Джим Янг представляет пять лучших программных пакетов на основе облачных вычислений для горных геологов
Робототехника 21 века
Антон Потапов, технический директор VIST Robotics, дает свой прогноз для автоматизированных систем майнинга в 2019 году
Лучшие новостиMining Magazine Awards 2018: победители
Ежегодно журнал Mining Magazine отмечает достижения в горнодобывающей отрасли, приглашая наших читателей номинировать людей, компании или группы, которые, по их мнению, продемонстрировали выдающуюся приверженность улучшению положения дел в горнодобывающей отрасли за последние 12 месяцев.
65 погибших, сотни пропавших без вести после очередного обрушения плотины Вале
Vale объявила, что 25 января около 13:00 по местному времени в дамбе хвостохранилища возле ее железорудного рудника Фейджан в городе Брумадинью в штате Минас-Жерайс, Бразилия, произошла «пробоина».
Самый большой в мире автономный грузовик Komatsu запускается в Канаде
Дилер Komatsu, компания SMS Equipment запустила в производство автономный грузовик модели 980E-4AT грузоподъемностью 400 тонн (363 т) — самый большой в коммерческих операциях — на канадском проекте разработки нефтеносных песков
.Rio Tinto раскрывает подробности дамбы хвостохранилища
После смертельного обрушения дамбы хвостохранилища в Фейхао компания Rio Tinto опубликовала информацию о своих хвостохранилищах и объявила, что пересмотрит свой глобальный стандарт
по TSF.л.с. для удвоения автономных грузовиков на Jimblebar
Компания BHP планирует удвоить свой автопарк в Джимблбаре в регионе Пилбара Западной Австралии до 50 автономных грузовиков Caterpillar 793F
Срок службы шахты «Айхал» продлен на 10 лет
АЛРОСА решила продолжить разработку подземного рудника «Айхал» еще на 300 м в глубину, что позволит пополнить сырьевую базу и продлить срок эксплуатации рудника до 2044 г.
GMG предлагает руководство по развертыванию автономных технологий
По мере того, как майнеры рассматривают преимущества и готовятся к внедрению более автономного оборудования и систем, Global Mining Guidelines Group (GMG) увидела необходимость в руководстве, которое обеспечит основу для заинтересованных сторон, исследующих и создающих автономные горнодобывающие проекты
Anglo и Engie выпустят «самый большой в мире» грузовик с водородом
Anglo American сотрудничает с глобальной энергетической компанией Engie для разработки и заправки карьерного самосвала с водородным двигателем, который, по их словам, будет самым большим в своем роде
Metso и Outotec создают ведущую компанию METS
Правление финских инженерных групп Metso и Outotec одобрило план по созданию новой компании по переработке полезных ископаемых, оборудования и услуг, объединяющей подразделение Metso Minerals с Outotec, а подразделение Metso Flow Control станет отдельной единицей под названием Neles.
Объединение Newmont и Goldcorp
Newmont Mining Corp и Goldcorp заключили окончательное соглашение, в соответствии с которым Newmont приобретет все находящиеся в обращении обыкновенные акции Goldcorp в рамках сделки «акции в обмен на акции» на сумму 10 миллиардов долларов США
При добычебиткойнов может выделяться столько же CO2 в год, сколько в Канзас-Сити
Оценка намного ниже той, которая была опубликована в прошлом году в том же журнале.Это исследование, проведенное экономистом Алексом де Фризом, основателем Digiconomist, пришло к выводу, что к концу 2018 года на добычу полезных ископаемых может приходиться 0,5% мирового потребления электроэнергии, а в конечном итоге и 5%.
Плата за майнинг биткойнов
Новое исследование, проведенное исследователями из Массачусетского технологического института и Мюнхенского технического университета, показывает, что по состоянию на ноябрь 2018 года майнинг биткойнов потреблял 45,8 тераватт-часов электроэнергии в год. 22 и 23 мегатонны углекислого газа, что соответствует операциям между странами Иордании и Шри-Ланки с точки зрения загрязнения парниковыми газами.
Включение других криптовалют в расчет более чем вдвое увеличивает оценку того, сколько энергии используется.
Используя данные, раскрытые в заявках на IPO компаний-производителей биткойн-оборудования Bitmain, Canaan и Ebang, исследователи смогли определить типы и рыночную долю оборудования, используемого майнерами. Полагаясь на оценки эффективности использования энергии производителями и принимая во внимание требования к охлаждению, трансформаторам и другим частям майнинга, они смогли оценить общее энергопотребление сети Биткойн.
Команда также использовала IP-адреса устройств для определения географического местоположения операций по добыче полезных ископаемых, из которого затем они могли рассчитать выбросы с учетом сочетания источников электроэнергии в этих регионах. Вместе это позволило исследователям приблизительно оценить общий углеродный след.
Проблемы с криптовалютой
Но не все были уверены, что новая статья дает окончательную оценку биткойна. Джонатан Куми, исследователь, который долгое время изучал влияние информационных технологий на использование энергии и выбросы, сказал в электронном письме, что есть несколько причин для осторожного просмотра последних оценок.
Во-первых, волатильность рынка криптовалют означает, что влияние в ноябре 2018 года не обязательно отражает влияние сегодня, поскольку майнинг растет и падает вместе с ценами.
Кроме того, Куми отметил в документе, опубликованном ранее в этом году, что собственные оценки эффективности использования энергии производителями не обязательно являются надежными. Неустойчивое количество установленных серверов, сложность операций майнинга, смещение вычислительных нагрузок и другие факторы усложняют возможность точно оценить общее потребление электроэнергии в любой момент времени.
Даже если мы не можем установить точный уровень выбросов, связанных с биткойнами, мы точно знаем одно: они слишком высоки. Хотя есть несколько предлагаемых альтернатив текущему энергоемкому процессу майнинга, ни одна из них еще не готова к игре.
Безусловно, 23 мегатонны углекислого газа составляют относительно небольшую долю из примерно 30 000 мегатонн выбросов, связанных с энергетикой, ежегодно во всем мире и еще меньшую долю общих выбросов, производимых в масштабах всей экономики. Но последнее, что нужно сделать миру прямо сейчас, — это изобрести новые способы производства дополнительного углекислого газа в тот момент, когда мы должны как можно быстрее сократить выбросы, чтобы противостоять изменению климата.
Что такое Process Mining и почему компании должны это делать
Уже давно существует несколько фундаментальных проблем, связанных с управлением бизнес-процессами, по крайней мере, с тех пор, как мы двое работали в этой области (около сорока лет, лучше или хуже). На наш взгляд, две из наиболее неприятных проблем, по крайней мере, частично являются причиной того, что управление процессами и их улучшение для многих компаний в настоящее время являются второстепенным вопросом.Но относительно новая и инновационная технология, технология Process Mining, способна решить обе проблемы и оживить управление процессами на фирмах, где она не использовалась в течение многих лет.
Одна проблема связана с созданием процессов «текущего состояния» — описанием того, как бизнес-процесс выполняется сегодня. При реинжиниринге бизнес-процессов организации в первую очередь заинтересованы в улучшении процесса «как будет», поэтому часто они мало заинтересованы в изучении «как есть» или в том, как этот процесс выполняется в настоящее время.Но понимание текущего процесса имеет решающее значение для понимания того, стоит ли инвестировать в улучшения, где существуют проблемы с производительностью, и насколько вариативны процессы в организации. В результате некоторые компании, как правило, либо полностью пропускают текущий анализ процесса, применяют к нему ярлыки, либо платят консультантам большие деньги за анализ процесса «как есть».
Компании, применяющие подход постепенного улучшения, с другой стороны, склонны тратить слишком много времени на анализ «как есть».Кроме того, их текущий анализ процессов часто основан на интервью и заметках, которые руководители иногда считают чрезмерно субъективными и относятся к ним с оправданным скептицизмом.
Другая общая проблема управления процессами — это отсутствие связи между бизнес-процессами и корпоративными информационными системами организации. Некоторые корпоративные системы (например, SAP) ориентированы на процессы в том смысле, что они поддерживают такие процессы, как от заказа до оплаты или от закупки до оплаты, но редко бывает простой способ понять, как этот процесс выполняется, из информационная система.Некоторые различные технологии (например, Visio от Microsoft или Aris от Software AG) поддерживают аспекты проектирования процессов. Но если вам нужна информация о том, как ваш процесс выполняется изо дня в день, это обычно требует сложного набора ручных шагов для сбора и синтеза данных. И многие подходы к совершенствованию процессов — например, бережливое производство и шесть сигм, не рассматривают информационные технологии как средства поддержки процессов или управления процессами.
Вступить в процесс добычиProcess Mining может решить обе эти проблемы.В течение многих лет интеллектуальный анализ процессов был академической темой, которой горячо занимались такие исследователи, как Виль ван дер Альст, голландский ученый-компьютерщик. Но этот подход не имел практического значения до 2011 года, когда была основана мюнхенская компания Celonis. Ван дер Альст — главный научный консультант Celonis, компания разработала четыре основные версии своего программного обеспечения. У него прочные связи с SAP, которая является торговым посредником Celonis. Он собирает данные из систем этого поставщика, а также из других систем, таких как Oracle, Salesforce и ServiceNow, а также из систем любого другого типа через API.
Внезапно процесс майнинга привлекает все большее внимание. Например, в 2018 году Gartner опубликовала рыночное руководство по интеллектуальному анализу процессов, которое включало несколько распространенных вариантов использования интеллектуального анализа процессов и анализ сообщества поставщиков. Gartner определила более десятка поставщиков процессного майнинга, большинство из которых находится в Европе. Компания Celonis была признана лидером рынка. Fluxicon (расположенный в Нидерландах) считался самым популярным автономным инструментом, ориентированным на анализ, а программное обеспечение QPR Software, базирующееся в Финляндии, — одним из старейших и наиболее всеобъемлющих наборов инструментов в этой области.Тот факт, что все эти фирмы находятся в Европе, говорит о том, что процессный майнинг там продвинулся несколько дальше, хотя мы говорили с несколькими американскими компаниями, которые также используют его.
Программное обеспечениеProcess Mining может помочь организациям легко собирать информацию из корпоративных транзакционных систем и предоставляет подробную — управляемую данными — информацию о том, как выполняются ключевые процессы. Журналы событий создаются по мере выполнения работы: заказ получен, товар доставлен, произведена оплата.Журналы позволяют увидеть, как на самом деле происходит компьютерная работа, в том числе кто ее выполнил, сколько времени это займет и как отличается от среднего. Аналитика процессов создает ключевые показатели эффективности процесса, что позволяет компании сосредоточиться на приоритетных шагах для улучшения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать основные причины отклонений — например, они могут указывать на то, что каждый раз, когда новому клиенту требуется проверка кредитоспособности, процесс значительно замедляется.
Выбор того, где применять процессный анализ, важен.Организации получат максимальную отдачу от его применения к процессам, которые были оцифрованы (то есть поддерживаются ИТ-системой) и где еще есть некоторая неструктурированная работа (например, обзоры и утверждения), которые выполняются вне ИТ-системы. Специалисты по совершенствованию процессов ценят, что для улучшения сложных межфункциональных бизнес-процессов используются гораздо больше, чем просто данные. Как отметил Яакко Риихинен, старший вице-президент по продуктам и технологиям QPR Software, «интеллектуальный анализ процессов как метод зависит от данных о случаях и событиях в журналах, и он может выполнять только то, что разрешено этими данными.”
Тем не менее, эти возможности, как вы можете себе представить, являются кошмаром для любого, чья работа заключается в надзоре, улучшении или устранении неполадок в операционных бизнес-процессах. Разработка текущих состояний процессов происходит автоматически и не требует больших затрат труда. Даже если вас не интересует управление процессами в целом или даже состояние общего процесса, в котором вы работаете, вы можете узнать, что происходит в вашем маленьком его кусочке, и исправить любые проблемы. Если ваша компания использует корпоративные системы для поддержки ключевых бизнес-процессов — а в наши дни это почти каждая крупная компания — вам следует изучить процесс интеллектуального анализа данных.
Технологическая добыча в ChemoursChemours Company — глобальная химическая компания, созданная в 2015 году, когда DuPont выделила сегмент Performance Chemicals, который включает в себя титановые технологии, фторопродукты и химические растворы. Chemours в настоящее время является независимой компанией с оборотом 6 миллиардов долларов, в которой работает 7000 сотрудников, 26 производственных предприятий и около 4000 клиентов в более чем 130 странах.
Chemours унаследовал от DuPont свои бизнес-процессы, устаревшую систему ERP и пристальное внимание к управлению процессами и их улучшениям.Усилия по корпоративной трансформации, направленные на оптимизацию работы Chemours и повышение гибкости, стимулировали интерес к добыче процессов, компания приобрела программное обеспечение Celonis, и первым сквозным процессом, нацеленным на добычу процессов, был процесс от заказа до оплаты (O2C). Директор по информационным технологиям (CIO) Дин Мейер отстаивал общую трансформацию, а главный финансовый директор (CFO) Марк Ньюман выступал в качестве исполнительного спонсора инициативы O2C. Сунг Ли, директор по трансформации бизнес-процессов, курирует проект Process Mining.Ли подчеркнул, что «руководители Chemours всегда поддерживали нас с самого начала. Это необходимо для успеха ».
До проекта разработки процессов никто не мог четко сформулировать, как весь процесс O2C выполнялся в Chemours, поскольку люди обычно видят только свою часть процесса. Четыре месяца потребовались разработки процесса, чтобы выявить, как на самом деле работает процесс (а не только то, что указано в документации ERP). Это сделало весь процесс видимым и выявило некоторые вопиющие проблемы.Одной из таких проблем была кредитная задержка, так как процесс майнинга выявил, что стратегическим клиентам иногда без надобности переводили в кредит, чтобы включить ручные шаги в процессе O2C.
В то время как ощутимые выгоды от применения процесса майнинга к O2C в Chemours все еще находятся в стадии разработки, было выявлено немало проблем, и в настоящее время реализуется более 40 проектов, направленных на решение ключевых проблем в O2C в Chemours и реализацию преимуществ в виде упрощения процессов, коммуницирования и автоматизации.По словам Сун Ли, интеллектуальный анализ процессов также способствовал повышению ясности ролей и большему межфункциональному сотрудничеству; Команды смогли впервые увидеть комплексное представление о сквозном процессе, включая отклонения от нормы по бизнесу и линейке продуктов. Chemours намеревается развернуть процесс майнинга в 2019 году для процесса источника оплаты (S2P). Кроме того, он уже провел испытание концепции роботизированной автоматизации процессов (RPA), понимая потенциальную синергию при объединении этих двух инструментов.Цель состоит в том, чтобы позволить персоналу уделять больше времени работе с клиентами и более глубокому анализу эффективности бизнеса.
Технологический майнинг в ABBABB — технологическая компания, работающая более чем в 100 странах. Он предлагает продукты и услуги в области электрификации, автоматизации, роботизации и цифровизации. ABB имеет долгую историю совершенствования качества и процессов. В 1980-х годах компания ABB придерживалась принципа тотального управления качеством (TQM). В 1990-х годах компания ABB приняла метод усовершенствования процессов Раммлера-Брахе, а за последние два десятилетия она применила подходы «бережливое производство» и «шесть сигм».Его культура ориентирована на клиента. Из-за размеров ABB постоянно ведется поиск новых инструментов и подходов, а также проявляется большой интерес к внутреннему сравнительному анализу во всех своих глобальных операциях.
Отдел качества и эксплуатации ABB отвечает за развертывание технологии Process Mining в ABB и выбрал Celonis в качестве предпочтительного поставщика. Небольшая группа координирует усилия по анализу процессов в головном офисе, и до 80% работы по анализу процессов выполняется персоналом по качеству и эксплуатации на уровне бизнес-единиц в рамках программы непрерывного совершенствования ABB.Технология Process Mining использовалась в ABB для анализа операционных процессов, связанных с SAP, таких как заказ на получение наличных, покупка для оплаты и жалоба на разрешение. Одним из основных преимуществ интеллектуального анализа процессов является повышенная прозрачность рабочего процесса, что сокращает время, затрачиваемое на постоянное улучшение с использованием метода бережливого производства и шести сигм. Интеллектуальный анализ процессов также способствует сокращению числа операций, не добавляющих ценности, и устранению необходимости вручную составлять отчеты.
По словам Хеймена Янсена, руководителя отдела качества и аналитики операционных процессов в ABB, в процессах может быть много различий, поскольку это большая цепочка создания стоимости, а прозрачность, обеспечиваемая интеллектуальным анализом процессов, позволяет ABB проводить более эффективный сравнительный анализ различных бизнес-подразделений ABB. .Янсен отметил: «Всегда есть какое-то подразделение, которое делает это лучше, и у других есть чему поучиться».
Дэниел Хельмиг, руководитель группы по качеству и операциям в ABB, поделился, что многие менеджеры считали, что такие процессы, как утверждение «закупки для оплаты», должны быть простыми. Но, работая в более чем 100 странах и используя различные системы ERP, он и другие были несколько удивлены количеством отклонений и исключений, обнаруженных в процессе разработки процессов. В будущем ABB может расширить возможности технологии Process Mining, поскольку она интегрирована с другими инструментами, такими как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и искусственный интеллект (AI).
Процессный майнинг может быть не для всех. Крупные организации со сложной структурой, приверженные качеству и большой интерес к внутреннему бенчмаркингу, могут извлечь максимальную пользу из создаваемой прозрачности. И если организация не ориентирована на управление процессами, она, вероятно, не преуспеет с интеллектуальным анализом процессов.
Горнодобывающая промышленность и другие технологииProcess Mining эффективно использовался для анализа текущего состояния производительности бизнес-процессов, выявления областей, требующих улучшения, и оценки результатов улучшений процессов.Это делает его эффективным партнером для таких инструментов, как автоматизация роботизированных процессов (RPA), поскольку он может сначала определить лучшие места для внедрения «ботов», а затем предоставить средства для расчета положительного воздействия внедрения RPA.
Process Mining дает наглядное представление о производительности процесса на основе данных. Это привлечет интерес руководителей высшего звена, которые могут легко увидеть, в чем заключаются проблемы и возможности. Это укрепит приверженность организации к принятию решений на основе данных.Некоторые поставщики уже определили ключевые этапы использования процесса интеллектуального анализа данных для более успешного внедрения RPA. Мы ожидаем, что в будущем появятся многие решения, которые будут включать в себя сочетание интеллектуального анализа процессов, RPA и машинного обучения.
Канадская Suncor Energy проверяет безопасность добычи после того, как трое рабочих погибли
(Рейтер) — вторая по величине нефтяная компания Канады, Suncor Energy Inc, заявила в четверг, что начала стороннюю проверку безопасности после того, как трое контрактных рабочих погибли в двух отдельных горных работах. несчастные случаи.
ФОТО ФАЙЛА: объект Suncor Energy виден в Шервуд-парке, Альберта, Канада, 21 августа 2019 года. REUTERS / Candace Elliott / File Photo
Генеральный директорМарк Литтл сказал, что обзор будет сосредоточен на добыче полезных ископаемых, которые являются одним из способов компания добывает нефть из нефтеносных песков Альберты. Его планируется завершить в этом квартале.
«Каким бы разрушительным ни было это для всех нас, я даже не могу понять, насколько это тяжело для семей», — сказал Литтл, прежде чем приостановить ежеквартальную телеконференцию, чтобы помолчать рабочих.
Мужчина погиб в прошлом месяце, когда бульдозер, которым он управлял, провалился под лед хвостохранилища на основной шахте Suncor недалеко от Форта Мак-Мюррей, Альберта.
В декабре бульдозер наехал на грузовик на территории Форт-Хиллз, Альберта, в результате чего погибли двое рабочих.
Отдел охраны труда и техники безопасности провинции Альберта расследует оба инцидента.
Они следят за авариями во время строительства нефтепровода Trans Mountain Corp., в результате чего работы временно прекращаются.
В среду Suncor заявила, что сократила убыток в четвертом квартале за счет мер по экономии.
Даже когда цены на нефть растут, Литтл исключил любое увеличение планов капитальных расходов на 2021 год, в диапазоне от 3,8 млрд канадских долларов (2,96 млрд долларов) до 4,5 млрд канадских долларов. Suncor возобновила работу над своим проектом когенерации, который заменит котлы, работающие на коксе, на установки на природном газе на своих базовых предприятиях и на ветряной электростанции Forty Mile в Альберте.
Две трети дополнительных средств от роста цен пойдут на погашение долга, а одна треть — на выкуп акций, сказал финансовый директор Алистер Коуэн.
Suncor продала свою 27% долю в месторождениях Golden Eagle за 325 миллионов долларов нефтедобывающей компании EnQuest в Северном море.
(1 доллар = 1,2830 канадских долларов)
Отчетность Rod Nickel в Виннипеге; Под редакцией Мэтью Льюиса
Изучение микробиоты для иммунотерапии на основе микробов и метаболитов
Wampach, L. et al. Колонизация и последовательность в микробиоме кишечника человека архей, бактерий и микроэукариот в течение первого года жизни. Фронт.Microbiol. 8 , 738 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Консорциум проекта по микробиому человека. Структура, функции и разнообразие микробиома здорового человека. Природа 486 , 207–214 (2012). Показывает огромную неоднородность филогенетического состава здоровой микробиоты человека и относительную стабильность метаболических путей .
Артикул CAS Google Scholar
Round, J. L. & Palm, N. W. Причинные эффекты микробиоты на иммуноопосредованные заболевания. Sci. Иммунол. 3 , eaao1603 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Qin, J. et al. Каталог микробных генов кишечника человека, созданный путем метагеномного секвенирования. Nature 464 , 59–65 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Линч С. В. и Педерсен О. Микробиом кишечника человека в условиях здоровья и болезней. N. Engl. J. Med. 375 , 2369–2379 (2016).
CAS Статья Google Scholar
Леви, М., Колодзейчик, А.А., Тайсс, К.А., Элинав, Э. Дисбактериоз и иммунная система. Nat. Rev. Immunol. 17 , 219–232 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Olesen, S. W. & Alm, E. J. Дисбиоз — это не ответ. Nat. Microbiol. 1 , 16228 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Frank, D. N. et al. Молекулярно-филогенетическая характеристика дисбаланса микробного сообщества при воспалительных заболеваниях кишечника человека. Proc. Natl Acad. Sci. США 104 , 13780–13785 (2007).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Kostic, A. D. et al. Геномный анализ выявляет ассоциацию Fusobacterium с колоректальной карциномой. Genome Res. 22 , 292–298 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Hsiao, E. Y. et al. Микробиота модулирует поведенческие и физиологические аномалии, связанные с нарушениями развития нервной системы. Cell 155 , 1451–1463 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Wen, L. et al. Врожденный иммунитет и микробиота кишечника в развитии диабета 1 типа. Nature 455 , 1109–1113 (2008).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Karlsson, F.H. et al. Симптоматический атеросклероз связан с измененным метагеномом кишечника. Nat. Commun. 3 , 1245 (2012).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Лей, Р. Э., Тернбо, П. Дж., Кляйн, С. и Гордон, Дж. И. Микробная экология: кишечные микробы человека, связанные с ожирением. Nature 444 , 1022–1023 (2006).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Turnbaugh, P.J. et al. Микробиом кишечника, связанный с ожирением, с повышенной способностью собирать энергию. Nature 444 , 1027–1031 (2006).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Тернбо, П. Дж. И Гордон, Дж. И. Приглашение к объединению метагеномики и метаболомики. Cell 134 , 708–713 (2008).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Gilbert, J. A. et al. Исследования ассоциаций микробиома связывают динамические микробные консорциумы с болезнью. Nature 535 , 94–103 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Блумберг Р. и Паури Ф. Микробиота, болезни и возвращение к здоровью: метастабильный путь. Sci. Transl Med. 4 , 137rv7 (2012).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Вайншток, Г. М. Геномные подходы к изучению микробиоты человека. Природа 489 , 250–256 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Лозупоне, К. А., Стомбо, Дж. И., Гордон, Дж. И., Янссон, Дж. К. и Найт, Р. Разнообразие, стабильность и устойчивость микробиоты кишечника человека. Природа 489 , 220–230 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Сурана, Н. К. и Каспер, Д. Л. Выход за рамки ассоциаций в масштабе всего микробиома к идентификации причинных микробов. Природа 552 , 244 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Фишбах, М. А. Микробиом: внимание к причинно-следственной связи и механизму. Ячейка 174 , 785–790 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Постлер Т. С. и Гош С. Понимание холобионта: как микробные метаболиты влияют на здоровье человека и формируют иммунную систему. Cell Metab. 26 , 110–130 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Браун, Х. П. и др. Культивирование «некультивируемой» микробиоты человека обнаруживает новые таксоны и обширное спороношение. Природа 533 , 543–546 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Lagier, J.-C. и другие. Культура ранее некультивируемых представителей микробиоты кишечника человека с помощью культуромики. Nat. Microbiol. 1 , 16203 (2016).
CAS Статья Google Scholar
Lagier, J.-C. и другие. Культивирование микробиоты человека и культуромика. Nat. Rev. Microbiol. 16 , 540–550 (2018).
CAS Статья Google Scholar
Wikoff, W. R. et al. Метаболомический анализ показывает большое влияние микрофлоры кишечника на метаболиты крови млекопитающих. Proc. Natl Acad. Sci. США 106 , 3698–3703 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Дэвид, Л. А. и др. Диета быстро и воспроизводимо изменяет микробиом кишечника человека. Природа 505 , 559–563 (2014).
CAS Статья Google Scholar
Каммарота Г., Яниро Г. и Гасбаррини А. Трансплантация фекальной микробиоты для лечения инфекции Clostridium difficile: систематический обзор. J. Clin. Гастроэнтерол. 48 , 693–702 (2014).
PubMed Статья Google Scholar
van Nood, E. et al. Дуоденальная инфузия донорских фекалий при рецидиве Clostridium difficile. N. Engl. J. Med. 368 , 407–415 (2013). Это исследование подчеркивает поразительную эффективность FMT в лечении CDI .
PubMed Статья CAS Google Scholar
Smillie, C. S. et al. Отслеживание штаммов выявляет детерминанты приживления бактерий в кишечнике человека после трансплантации фекальной микробиоты. Клеточный микроб-хозяин 23 , 229–240 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Li, S. S. et al. Устойчивое сосуществование штаммов донора и реципиента после трансплантации фекальной микробиоты. Наука 352 , 586–589 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Боянова Д. П. и Борденштейн С. Р. Фекальные трансплантаты: что переносится? PLOS Biol. 14 , e1002503 (2016).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Ott, S.J. et al. Эффективность переноса стерильного фекального фильтрата для лечения пациентов с инфекцией Clostridium difficile . Гастроэнтерология 152 , 799–811 (2017).
PubMed Статья Google Scholar
Гердинг, Д. Н. и др. Введение спор нетоксигенного штамма M3 Clostridium difficile для профилактики рецидивирующей инфекции C. difficile: рандомизированное клиническое испытание. JAMA 313 , 1719–1727 (2015).
PubMed Статья Google Scholar
Ng, S.C. et al.Систематический обзор: эффективность лечения травами при воспалительном заболевании кишечника. Алимент. Pharmacol. Ther. 38 , 854–863 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Rossen, N.G. et al. Результаты рандомизированного контролируемого исследования трансплантации фекалий пациентам с язвенным колитом. Гастроэнтерология 149 , 110–118 (2015).
PubMed Статья Google Scholar
Moayyedi, P. et al. Трансплантация фекальной микробиоты вызывает ремиссию у пациентов с активным язвенным колитом в рандомизированном контролируемом исследовании. Гастроэнтерология 149 , 102–109 (2015).
PubMed Статья Google Scholar
Paramsothy, S. et al. Многодонорная интенсивная трансплантация фекальной микробиоты при активном язвенном колите: рандомизированное плацебо-контролируемое исследование. Ланцет 389 , 1218–1228 (2017).
PubMed Статья Google Scholar
Kakihana, K. et al. Трансплантация фекальной микробиоты пациентам с острым заболеванием кишечника «трансплантат против хозяина», резистентным к стероидам. Кровь 128 , 2083–2088 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Van Lier, Y. F. et al. Трансплантация фекальной микробиоты как безопасная и успешная терапия кишечной реакции «трансплантат против хозяина». Кровь 130 , 1986 (2017).
Google Scholar
Доки Н. и др. Клиническое влияние предтрансплантационного микробного разнообразия кишечника на результаты трансплантации аллогенных гемопоэтических стволовых клеток. Ann. Гематол. 96 , 1517–1523 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Vrieze, A. et al.Перенос кишечной микробиоты от худых доноров увеличивает чувствительность к инсулину у людей с метаболическим синдромом. Гастроэнтерология 143 , 913–916 (2012).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Kang, D. W. et al. Терапия с переносом микробиоты изменяет экосистему кишечника и улучшает симптомы желудочно-кишечного тракта и аутизма: открытое исследование. Микробиом 5 , 10 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Khanna, S. et al. Новый терапевтический микробиом увеличивает разнообразие кишечных микробов и предотвращает повторную инфекцию Clostridium difficile . J. Infect. Дис. 214 , 173–181 (2016).
PubMed Статья Google Scholar
Шерман Р. Э., Ли Дж., Шепли, С., Робб, М. и Вудкок, Дж. Ускорение разработки лекарств — новое обозначение FDA как «революционная терапия». N. Engl. J. Med. 369 , 1877–1880 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Mullard, A. Ведущие терапевтические сбои на основе микробиома в испытании фазы II. Nat. Rev. Drug Discov. 15 , 595 (2016).
PubMed Google Scholar
Миллс, Дж. П., Рао, К. и Янг, В. Б. Пробиотики для предотвращения инфекции Clostridium difficile . Curr. Opin. Гастроэнтерол. 34 , 3–10 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Лагье, Ж.-К., Кадоре, Ф. и Рауль, Д. Критический микробиологический взгляд на SER-109. J. Infect. Дис. 215 , 161–162 (2017).
PubMed Статья Google Scholar
Ратнер, первый микробиомный препарат М. Сереса, не прошел промежуточные испытания. Nat. Biotechnol. 34 , 1004–1005 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Buffie, C.G. et al. Прецизионное восстановление микробиома восстанавливает опосредованную желчной кислотой устойчивость к Clostridium difficile . Природа 517 , 205–208 (2015). Это исследование показывает, что C.scindens защищает от CDI за счет образования вторичных желчных кислот.
CAS PubMed Статья Google Scholar
Сорг, Дж. А. и Соненшейн, А. Л. Соли желчных кислот и глицин как родственные бактерии для спор Clostridium difficile . J. Bacteriol. 190 , 2505–2512 (2008).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sorg, J. A. & Sonenshein, A. L. Ингибирование инициации прорастания спор Clostridium difficile с использованием аналогов хенодезоксихолевой кислоты, желчной кислоты. J. Bacteriol. 192 , 4983–4990 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Thanissery, R., Winston, J. A. & Theriot, C.M. Ингибирование прорастания, роста спор и токсинной активности клинически значимого C.difficile , вызванные вторичными желчными кислотами кишечной микробиоты. Анаэроб 45 , 86–100 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Бакташ А. и др. Механистические выводы об успехе трансплантатов фекальной микробиоты для лечения инфекций, вызванных Clostridium difficile . Фронт. Microbiol. 9 , 1242 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Териот, К. М. и Янг, В. Б. Взаимодействие между микробиомом желудочно-кишечного тракта и Clostridium difficile . Annu. Rev. Microbiol. 69 , 445–461 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Weingarden, A. R. et al. Урсодезоксихолевая кислота подавляет прорастание спор Clostridium difficile и вегетативный рост, а также предотвращает рецидив подвздошного мешка, связанного с инфекцией. J. Clin. Гастроэнтерол. 50 , 624–630 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Battaglioli, E.J. et al. Clostridioides difficile использует аминокислоты, связанные с микробным дисбиозом кишечника, у подгруппы пациентов с диареей. Sci. Transl Med. 10 , eaam7019 (2018).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Ng, K. M. et al. Высвобожденные микробиотой сахара хозяина способствуют распространению кишечных патогенов после приема антибиотиков. Nature 502 , 96–99 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Caballero, S. et al. Отчетливые, но пространственно перекрывающиеся кишечные ниши для устойчивых к ванкомицину Enterococcus faecium и устойчивых к карбапенемам Klebsiella pneumoniae. PLOS Pathog. 11 , e1005132 (2015).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Caballero, S. et al. Совместные комменсалы восстанавливают устойчивость к колонизации устойчивым к ванкомицину Enterococcus faecium . Клеточный микроб-хозяин 21 , 592–602 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sorbara, M. T. et al. Ингибирование устойчивых к антибиотикам энтеробактерий путем внутриклеточного подкисления, опосредованного микробиотой. J. Exp. Med. 216 , 84–98 (2018).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Семя, П. С. Микобиом человека. Cold Spring Harb. Перспектива. Med. 5 , а019810 (2014).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Nash, A. K. et al. Микобиом кишечника здоровой когорты Проекта микробиома человека. Микробиом 5 , 153 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Kernbauer, E., Ding, Y. & Cadwell, K. Кишечный вирус может заменить полезную функцию комменсальных бактерий. Nature 516 , 94–98 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Кэдвелл, К. Виром в здоровье и болезни хозяина. Иммунитет 42 , 805–813 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Manrique, P. et al. Здоровый фаге кишечника человека. Proc. Natl Acad. Sci. США 113 , 10400–10405 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Чудновский А. и др. Взаимодействие между хозяином и простейшими защищает от инфекций слизистых оболочек за счет активации инфламмасомы. Ячейка 167 , 444–456 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Лукеш, Дж., Стенсволд, К. Р., Йирко-Помайбикова, К. и Вегенер Парфри, Л. Полезны ли кишечные эукариоты человека или комменсалы? PLOS Pathog. 11 , e1005039 (2015).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Ramanan, D. et al. Инфекция гельминтов способствует устойчивости к колонизации через иммунитет 2 типа. Наука 352 , 608–612 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Гаузе, В. К. и Майзелс, Р. М. Макробиота — гельминты как активные участники и партнеры микробиоты в гомеостазе кишечника хозяина. Curr. Opin. Microbiol. 32 , 14–18 (2016).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sczesnak, A. et al. Геном сегментированных нитчатых бактерий, индуцирующих клетки Th27, обнаруживает обширную ауксотрофию и адаптацию к кишечной среде. Клеточный микроб-хозяин 10 , 260–272 (2011).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Prakash, T. et al. Полные последовательности генома сегментированных нитчатых бактерий крыс и мышей, мощного индуктора дифференцировки клеток Th27. Клеточный микроб-хозяин 10 , 273–284 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Schnupf, P. et al. Рост и взаимодействие хозяев сегментированных нитчатых бактерий мыши in vitro. Природа 520 , 99–103 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Таннок, Г. У., Миллер, Дж. Р. и Сэвидж, Д. С. Специфичность к хозяину нитчатых сегментарных микроорганизмов, прикрепленных к эпителию тонкой кишки у мышей и крыс. Заявл. Environ. Microbiol. 47 , 441–442 (1984).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Klaasen, H. L. B. M. et al. Кишечные, сегментированные, нитчатые бактерии у многих позвоночных. Lab.Anim. 27 , 141–150 (1993).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Иванов И.И. и др. Индукция кишечных клеток Th27 сегментированными нитчатыми бактериями. Cell 139 , 485–498 (2009). Это исследование определяет, что мышиный комменсальный SFB является мощным индуктором T . H 17 ячеек .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Gaboriau-Routhiau, V. et al. Ключевая роль сегментированных нитчатых бактерий в скоординированном созревании ответов Т-хелперных клеток кишечника. Иммунитет 31 , 677–689 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Talham, G. L., Jiang, H.Q., Bos, N. A. & Cebra, J. J. Сегментированные нитчатые бактерии являются мощными стимулами физиологически нормального состояния иммунной системы слизистой оболочки кишечника мыши. Заражение. Иммун. 67 , 1992–2000 (1999).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Lécuyer, E. et al. Сегментированные нитчатые бактерии используют вторичные и третичные лимфоидные ткани для индукции ответа кишечных IgA и специфических Т-хелперных 17 клеток. Иммунитет 40 , 608–620 (2014).
Артикул CAS Google Scholar
Umesaki, Y., Okada, Y., Matsumoto, S., Imaoka, A. & Setoyama, H. Сегментированные нитчатые бактерии — это местные кишечные бактерии, которые активируют интраэпителиальные лимфоциты и индуцируют молекулы MHC класса II и фукозил-асиало-гликолипиды GM1 на малых участках тела. кишечные эпителиальные клетки у бывших стерильных мышей. Microbiol. Иммунол. 39 , 555–562 (1995).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Atarashi, K. et al. Индукция Treg рационально подобранной смесью штаммов Clostridia из микробиоты человека. Природа 500 , 232–236 (2013). Использовал конвейер гнотобиотиков для выявления консорциума из 17 комменсалов человека, которые индуцируют T рег ячеек .
CAS PubMed Статья Google Scholar
Tanoue, T.и другие. Определенный комменсальный консорциум вызывает CD8 Т-клетки и противораковый иммунитет. Nature 565 , 600–605 (2019). Выявлен консорциум из 11 комменсалов человека, индуцирующих IFNγ. + CD8 + Т-клетки .
Артикул CAS Google Scholar
Палм, Н. У.и другие. Покрытие иммуноглобулина А выявляет колитогенные бактерии при воспалительном заболевании кишечника. Cell 158 , 1000–1010 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Kau, A. L. et al. Функциональная характеристика таксонов бактерий, нацеленных на IgA, от недоедающих малавийских детей, у которых развивается энтеропатия, зависимая от диеты. Sci. Transl Med. 7 , 276ра24 (2015). Ссылки 83 и 84 описывают IgA-seq и его использование для идентификации микроорганизмов, связанных со здоровьем и болезнями .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
D’Auria, G. et al. Активные и секретированные бактериальные фракции, покрытые IgA из кишечника человека, обнаруживают недостаточно представленное ядро микробиоты. Sci. Отчет 3 , 3515 (2013).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Wilmore, J. R. et al. Комменсальные микробы вызывают в сыворотке IgA-ответы, которые защищают от полимикробного сепсиса. Клеточный микроб-хозяин 23 , 302–311 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Dodd, D. et al. Бактериальный путь кишечника превращает ароматические аминокислоты в девять циркулирующих метаболитов. Природа 551 , 648–652 (2017). Это исследование выявило эффекты C.sporogenes метаболический путь по физиологии хозяина .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Guo, C.J. et al. Истощение молекул, происходящих из микробиома, в организме хозяина с использованием генетики Clostridium. Препринт на bioRxiv . https://doi.org/10.1101/401489 (2018).
Артикул Google Scholar
Лим Б., Циммерманн М., Барри Н. А. и Гудман А. Л. Разработанные регуляторные системы модулируют экспрессию генов комменсалов человека в кишечнике. Ячейка 169 , 547–558 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Plovier, H. et al. Очищенный мембранный белок из Akkermansia muciniphila или пастеризованной бактерии улучшает метаболизм у мышей с ожирением и диабетом. Nat. Med. 23 , 107–113 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Atarashi, K. et al. Индукция клеток Th27 путем адгезии микробов к эпителиальным клеткам кишечника. Ячейка 163 , 367–380 (2015). Показано, что адгезия эпителия с помощью SFB способствует T H 17 клеточной индукции и идентифицировано 20 микроорганизмов от людей, которые индуцируют T H 17 ячеек.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Vedanta Biosciences. Трубопровод. vadantabio https://www.vedantabio.com/pipeline (2019).
Turnbaugh, P.J. et al. Основной микробиом кишечника у тучных и худых близнецов. Nature 457 , 480–484 (2009). Подчеркивает стабильность метаболических путей в филогенетически разнообразных микробиотах .
CAS Статья Google Scholar
Lloyd-Price, J. et al. Штаммы, функции и динамика в расширенном проекте микробиома человека. Nature 550 , 61–66 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Abubucker, S. et al. Метаболическая реконструкция метагеномных данных и ее применение к микробиому человека. PLOS Comput. Биол. 8 , 1002358 (2012).
Артикул CAS Google Scholar
Shimizu, H., Yisireyili, M., Higashiyama, Y., Nishijima, F. & Niwa, T. Индоксилсульфат усиливает экспрессию ICAM-1 в почках за счет продукции ROS и активации NF-κB и p53 в клетках проксимальных канальцев. Life Sci. 92 , 143–148 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Shimizu, H. et al. Индоксилсульфат усиливает экспрессию в почках MCP-1 за счет продукции ROS и активации NF-κB, p53, ERK и JNK в клетках проксимальных канальцев. Life Sci. 90 , 525–530 (2012).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Devlin, A. S. et al. Модуляция циркулирующего растворенного уремического вещества посредством рациональных генетических манипуляций с микробиотой кишечника. Клеточный микроб-хозяин 20 , 709–715 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Williams, B. B. et al. Открытие и характеристика декарбоксилаз кишечной микробиоты, которые могут продуцировать нейромедиатор триптамин. Клеточный микроб-хозяин 16 , 495–503 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Bhattarai, Y.и другие. Триптамин, продуцируемый кишечной микробиотой, активирует эпителиальный рецептор, связанный с G-белком, для увеличения секреции толстой кишки. Клеточный микроб-хозяин 23 , 775–785 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Боймлер А. Дж. И Сперандио В. Взаимодействие между микробиотой и патогенными бактериями в кишечнике. Nature 535 , 85–93 (2016).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Spiga, L. et al. Окислительный центральный метаболизм позволяет Salmonella использовать сукцинат, полученный из микробиоты. Клеточный микроб-хозяин 22 , 291–301 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ferreyra, J. A. et al. Сукцинат, продуцируемый кишечной микробиотой, способствует развитию C. Тяжелая инфекция после лечения антибиотиками или нарушения моторики. Клеточный микроб-хозяин 16 , 770–777 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Curtis, M. M. et al. Кишечный комменсал bacteroides thetaiotaomicron обостряет кишечную инфекцию за счет изменения метаболического ландшафта. Клеточный микроб-хозяин 16 , 759–769 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Fukuda, S. et al. Бифидобактерии могут защитить от энтеропатогенной инфекции за счет выработки ацетата. Nature 469 , 543–549 (2011).
CAS Статья Google Scholar
Kamada, N. et al. Регулируемая вирулентность контролирует способность патогена конкурировать с кишечной микробиотой. Наука 336 , 1325–1329 (2012). Ссылки 58, 105 и 106 показывают, что микробиота может влиять на восприимчивость к энтеропатогенным инфекциям, производя или потребляя метаболиты .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Кнуп, К. А., Миллер, М. Дж. И Ньюберри, Р. Д. Трансэпителиальная доставка антигена в тонком кишечнике: разные пути, разные исходы. Curr. Opin. Гастроэнтерол. 29 , 112–118 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Гева-Заторский Н. и др. Визуализация in vivo и отслеживание взаимодействий между хозяином и микробиотой посредством метаболического мечения кишечных анаэробных бактерий. Nat. Med. 21 , 1091–1100 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Худак, Дж. Э., Альварес, Д., Скелли, А., фон Андриан, У. Х. и Каспер, Д. Л. Освещение жизненно важных поверхностных молекул симбионтов в условиях здоровья и болезней. Nat. Microbiol. 2 , 17099 (2017). Ссылки 108 и 109 использовали платформу метаболической маркировки для маркировки и отслеживания поверхностных молекул на комменсальных бактериях in vivo .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Мазманян, С. К., Цуй, Х. Л., Цианабос, А. О. и Каспер, Д. Л. Иммуномодулирующая молекула симбиотических бактерий направляет созревание иммунной системы хозяина. Cell 122 , 107–118 (2005).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Мазманян, С. К., Раунд, Дж. Л. и Каспер, Д. Л. Фактор микробного симбиоза предотвращает воспалительные заболевания кишечника. Nature 453 , 620–625 (2008). Ссылки 110 и 111 показали, что производный комменсалом углеводный PSA индуцирует T reg клеток и ИЛ-10.
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Round, J. L. & Mazmanian, S. K. Индуцируемое развитие Foxp3 + регуляторных Т-клеток комменсальной бактерией кишечной микробиоты. Proc. Natl Acad. Sci. США 11 , 79–80 (2010).
Google Scholar
Дасгупта, С., Erturk-Hasdemir, D., Ochoa-Reparaz, J., Reinecker, H.C. & Kasper, D.L. Плазмацитоидные дендритные клетки опосредуют противовоспалительные реакции на кишечную комменсальную молекулу через врожденные и адаптивные механизмы. Клеточный микроб-хозяин 15 , 413–423 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Round, J. L. et al. Путь толл-подобного рецептора 2 устанавливает колонизацию комменсалом человеческой микробиоты. Наука 332 , 974–977 (2011).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Shen, Y. et al. Везикулы наружной мембраны комменсала человека опосредуют иммунную регуляцию и защиту от болезней. Клеточный микроб-хозяин 12 , 509–520 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Chu, H. et al. Взаимодействие генов и микробиоты вносит свой вклад в патогенез воспалительного заболевания кишечника. Наука 352 , 1116–1120 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Verma, R. et al. Полисахариды клеточной поверхности Bifidobacterium bifidum индуцируют образование регуляторных Т-клеток Foxp3 +. Sci. Иммунол. 3 , eaat6975 (2018).
PubMed Статья Google Scholar
Atarashi, K. et al. Индукция регуляторных Т-клеток толстой кишки аборигенными видами Clostridium . Наука 331 , 337–341 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Arpaia, N. et al. Метаболиты, продуцируемые комменсальными бактериями, способствуют образованию периферических регуляторных Т-клеток. Природа 504 , 451–455 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Furusawa, Y. et al. Бутират комменсального микроба индуцирует дифференцировку регуляторных Т-клеток толстой кишки. Природа 504 , 446–450 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Smith, P. M. et al. Микробные метаболиты, короткоцепочечные жирные кислоты, регулируют гомеостаз Treg-клеток толстой кишки. Наука 341 , 569–573 (2013). Ссылки 119–121 предоставляют механистическое понимание того, как полученные из комменсала SCFAs влияют на иммунитет хозяина .
CAS PubMed Статья Google Scholar
Maslowski, K. M. et al. Регулирование воспалительных реакций кишечной микробиотой и рецептором хемоаттрактанта GPR43. Nature 461 , 1282–1286 (2009).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Macia, L. et al. Рецепторы GPR43 и GPR109A, воспринимающие метаболиты, способствуют гомеостазу кишечника, вызванному пищевыми волокнами, за счет регуляции инфламмасомы. Nat. Commun. 6 , 6734 (2015).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Fujiwara, H. et al. Датчик микробных метаболитов GPR43 контролирует тяжесть экспериментальной РТПХ. Nat. Commun. 9 , 3674 (2018).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Zhou, L. et al. Foxp3, индуцированный TGF-, ингибирует дифференцировку клеток Th27, противодействуя функции RORγt. Nature 453 , 236–240 (2008).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sefik, E. et al. Отдельные кишечные симбионты индуцируют особую популяцию регуляторных Т-клеток ROR +. Наука 349 , 993–997 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ohnmacht, C. et al. Микробиота регулирует иммунитет 2 типа через RORγt + Т-клетки. Наука 349 , 989–993 (2015). Ссылки 126 и 127 показывают, как микробиота влияет на RORγt кишечника + т рег ячеек.
CAS PubMed Статья Google Scholar
Xu, M. et al. C-MAF-зависимые регуляторные Т-клетки опосредуют иммунологическую толерантность к кишечному патобионту. Природа 554 , 373–377 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Chai, J. N. et al. Виды Helicobacter являются мощными двигателями ответов Т-лимфоцитов толстой кишки при гомеостазе и воспалении. Sci. Иммунол. 2 , eaal5068 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sano, T. et al. Цепь IL-23R / IL-22 регулирует амилоид А эпителиальной сыворотки, способствуя локальным эффекторным ответам Th27. Ячейка 163 , 381–393 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Tan, T. G. et al. Идентификация видов бактерий-симбионтов из кишечника человека, которые сами по себе могут индуцировать кишечные клетки Th27 у мышей. Proc. Natl Acad. Sci. США 113 , E8141 – E8150 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Yang, Y. et al. Сфокусированная специфичность кишечных клеток Th27 по отношению к комменсальным бактериальным антигенам. Природа 510 , 152–156 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Hall, A. B. et al. Новый Ruminococcus gnavus clade, обогащенный у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника. Genome Med. 9 , 103 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Wu, H. J. et al. Сегментированные нитчатые бактерии, проживающие в кишечнике, вызывают аутоиммунный артрит через Т-хелперные 17 клеток. Иммунитет 32 , 815–827 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Scher, J. U. et al. Расширение кишечной Prevotella copri коррелирует с повышенной восприимчивостью к артриту. eLife 2 , e01202 (2013).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Сакагучи, С., Такахаши, Т., Хата, Х., Номура, Т. и Сакагути, Н. Мыши SKG, новая генетическая модель ревматоидного артрита. Arthritis Res. Ther. 5 , 10 (2003).
PubMed Central Статья PubMed Google Scholar
Maeda, Y. et al. Дисбиоз способствует развитию артрита за счет активации аутореактивных Т-клеток в кишечнике. Arthritis Rheumatol. 68 , 2646–2661 (2016).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Ли Ю. К., Менезес Дж. С., Умесаки Ю. и Мазманиан С. К. Провоспалительные реакции Т-клеток на кишечную микробиоту способствуют экспериментальному аутоиммунному энцефаломиелиту. Proc. Natl Acad. Sci. США 108 , 4615–4622 (2011).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Wilck, N. et al. Комменсал кишечника, чувствительный к соли, модулирует ось Th27 и болезнь. Природа 551 , 585–589 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Mangan, P. R. et al. Трансформирующий фактор роста β индуцирует развитие линии Th27. Nature 441 , 231–234 (2006).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Godinez, I. et al. Интерлейкин-23 управляет ответами слизистой оболочки на тифимуриум серотипа Salmonella enterica в кишечнике. Заражение. Иммун. 77 , 387–398 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Happel, K. I. et al. Различные роли IL-23 и IL-12 в защите хозяина от Klebsiella pneumoniae. J. Exp. Med. 202 , 761–769 (2005).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Atarashi, K. et al. Внематочная колонизация оральных бактерий в кишечнике стимулирует индукцию клеток Th2 и воспаление. Наука 358 , 162–169 (2017). Показывает, что представители микробиоты полости рта могут колонизировать кишечник и вызывать воспаление кишечника. .
Артикул CAS Google Scholar
Nordmann, P., Cuzon, G. & Naas, T. Реальная угроза бактерий, продуцирующих карбапенемазу Klebsiella pneumoniae. Lancet Infect. Дис. 9 , 228–236 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Bell, B. et al. Угрозы устойчивости к антибиотикам в США (Центры по контролю и профилактике заболеваний, 2013 г.).
Хэмптон, Т. Отчет раскрывает масштабы угрозы устойчивости к антибиотикам в США. JAMA 310 , 1661–1663 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Chassaing, B., Koren, O., Carvalho, F. A., Ley, R. E. & Gewirtz, A. T. Патобионт AIEC вызывает хронический колит у восприимчивых хозяев, изменяя состав микробиоты. Кишечник 63 , 1069–1080 (2014).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Darfeuille-Michaud, A. et al. Высокая распространенность адгезивно-инвазивной инфекции Escherichia coli , связанной со слизистой оболочкой подвздошной кишки, при болезни Крона. Гастроэнтерология 127 , 412–421 (2004).
PubMed Статья Google Scholar
Martin, H. M. et al. Повышенная приверженность Escherichia coli и инвазия при болезни Крона и раке толстой кишки. Гастроэнтерология 127 , 80–93 (2004).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Devkota, S. et al. Таурохолевая кислота, индуцированная пищевым жиром, способствует размножению патобионтов и колиту у мышей Il10 — / — . Nature 487 , 104–108 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Olivares-Villagómez, D. & Van Kaer, L.Кишечные интраэпителиальные лимфоциты: стражи слизистой оболочки. Trends Immunol. 39 , 264–275 (2018).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Гутьеррес-Васкес, К. и Кинтана, Ф. Дж. Регулирование иммунного ответа с помощью арилуглеводородного рецептора. Иммунитет 48 , 19–33 (2018).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Li, Y. et al. Экзогенные стимулы поддерживают интраэпителиальные лимфоциты за счет активации рецепторов арилуглеводородов. Cell 147 , 629–640 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Cervantes-Barragan, L. et al. Lactobacillus reuteri индуцирует интраэпителиальные CD4 + CD8αα + Т-клетки кишечника. Наука 357 , 806–810 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sujino, T. et al. Тканевая адаптация регуляторных и интраэпителиальных CD4 + Т-клеток контролирует воспаление кишечника. Наука 352 , 1581–1586 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Mucida, D. et al. Транскрипционное репрограммирование зрелых CD4 + хелперных Т-клеток генерирует отдельные цитотоксические Т-лимфоциты, ограниченные МНС класса II. Nat. Иммунол. 14 , 281–289 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Reis, B. S., Rogoz, A., Costa-Pinto, F. A., Taniuchi, I. & Mucida, D. Взаимная экспрессия факторов транскрипции Runx3 и ThPOK регулирует CD4 + Т-клеточный иммунитет кишечника. Nat. Иммунол. 14 , 271–280 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Reis, B. S., Hoytema van Konijnenburg, D. P., Grivennikov, S. I. и Mucida, D. Фактор транскрипции T-bet регулирует функциональное созревание интраэпителиальных лимфоцитов. Иммунитет 41 , 244–256 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Steenholt, J. V. et al. Состав подтипов Т-клеток в биопсиях двенадцатиперстной кишки изменяется у пациентов с глютеновой болезнью. PLOS ONE 12 , e0170270 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Картон, Дж., Бирн, Б., Мадригал-Эстебас, Л., О’Донохью, Д.П. и О’Фаррелли, С. Уровень CD4 + CD8 + Т-лимфоцитов тонкого кишечника человека снижается у пациентов с глютеновой болезнью. с подавлением экспрессии CD8 на внутриэпителиальных Т-клетках при активном заболевании. Eur. J. Gastroenterol. Гепатол. 16 , 961–968 (2004).
PubMed Статья Google Scholar
Годфри Д. И., Станкович С. и Бакстер А. Г. Выращивание семейства NKT-клеток. Nat. Иммунол. 11 , 197–206 (2010).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Olszak, T. et al. Воздействие микробов в молодом возрасте оказывает стойкое влияние на функцию естественных Т-клеток-киллеров. Наука 336 , 489–493 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
An, D. et al. Сфинголипиды симбиотического микроба регулируют гомеостаз Т-клеток-естественных киллеров кишечника хозяина. Cell 156 , 123–133 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Виланд Браун, L.C. et al. Производство α-галактозилцерамида видным представителем кишечной микробиоты человека. PLOS Biol. 11 , e1001610 (2013).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Ma, C. et al. Опосредованный кишечным микробиомом метаболизм желчных кислот регулирует рак печени через NKT-клетки. Наука 360 , eaan5931 (2018).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Iyer, S. S. et al. Пищевые и микробные оксазолы вызывают воспаление кишечника, модулируя ответы рецепторов арилуглеводородов. Ячейка 173 , 1123–1134 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Метелев М.В., Гиларов Д.А. Структура, функция и биосинтез микоцинов, модифицированных тиазолом / оксазолом. Mol. Биол. 48 , 29–45 (2014).
CAS Статья Google Scholar
Сяо, X. и Цай, Дж. Инвариантные Т-клетки, связанные со слизистой оболочкой: новые взгляды на распознавание и активацию антигенов. Фронт. Иммунол. 8 , 1540 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Gold, M. C. et al. Инвариантные Т-клетки, ассоциированные со слизистой оболочкой человека, обнаруживают бактериально инфицированные клетки. PLOS Biol. 8 , e1000407 (2010).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Georgel, P., Radosavljevic, M., Macquin, C. & Bahram, S. Нетрадиционная молекула MR1 класса I MHC контролирует инфекцию Klebsiella pneumoniae у мышей. Mol. Иммунол. 48 , 769–775 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Treiner, E. et al. Отбор эволюционно консервативных инвариантных Т-клеток, ассоциированных со слизистой оболочкой, с помощью MR1. Nature 422 , 164–169 (2003).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Ле Бурхис, Л., Мбуру, Ю. К. и Ланц, О. Клетки MAIT, исследователи нового класса антигенов: развитие и функции. Curr. Opin. Иммунол. 25 , 174–180 (2013).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Kjer-Nielsen, L. et al. MR1 представляет микробные метаболиты витамина B клеткам MAIT. Природа 491 , 717–723 (2012).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Corbett, A.J. et al. Активация Т-клеток преходящими неоантигенами, происходящими из различных микробных путей. Природа 509 , 361–365 (2014).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Chen, Z. et al.Связанная со слизистой оболочкой инвариантная активация и накопление Т-клеток после заражения in vivo зависит от микробного синтеза рибофлавина и костимулирующих сигналов. Mucosal Immunol. 10 , 58–68 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Routy, B. et al. Микробиом кишечника влияет на эффективность иммунотерапии на основе PD-1 против эпителиальных опухолей. Наука 359 , 91–97 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Matson, V. et al. Комменсальный микробиом связан с эффективностью анти-PD-1 у пациентов с метастатической меланомой. Наука 359 , 104–108 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Gopalakrishnan, V. et al.Микробиом кишечника модулирует ответ на иммунотерапию анти-PD-1 у пациентов с меланомой. Наука 359 , 97–103 (2018). Ссылки 176–178 показывают, что кишечные комменсалы влияют на реакцию на терапию блокадой иммунных контрольных точек у пациентов с раком .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Uchimura, Y. et al. Антитела устанавливают границы, ограничивающие проникновение микробных метаболитов и результирующий ответ млекопитающего-хозяина. Иммунитет 49 , 545–559 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Donaldson, G.P. et al. Микробиота кишечника использует иммуноглобулин А для колонизации слизистой оболочки. Наука 360 , 795–800 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Bunker, J. J. et al. Природные полиреактивные антитела IgA покрывают кишечную микробиоту. Наука 358 , eaan6619 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Kim, M., Qie, Y., Park, J. & Kim, C.H. Метаболиты кишечных микробов вызывают реакцию антител хозяина. Клеточный микроб-хозяин 20 , 202–214 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Маклафлин, К., Шлютер, Дж., Ракофф-Нахум, С., Смит, А. Л. и Фостер, К. Р. Выбор микробиоты-хозяина посредством дифференциальной адгезии. Клеточный микроб-хозяин 19 , 550–559 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Coombes, J. L. & Powrie, F. Дендритные клетки в регуляции иммунной системы кишечника. Nat. Rev. Immunol. 8 , 435–446 (2008).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Coombes, J. L. et al. Функционально специализированная популяция CD103 + DCs слизистой оболочки индуцирует Foxp3 + регуляторные Т-клетки посредством TGF-β– и механизма, зависимого от ретиноевой кислоты. J. Exp. Med. 204 , 1757–1764 (2007).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Sun, C.-M. и другие. Дендритные клетки собственной пластинки тонкой кишки способствуют de novo генерации клеток Foxp3 T reg с помощью ретиноевой кислоты. J. Exp. Med. 204 , 1775–1785 (2007).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Трэвис М.А. и др. Потеря интегрина αvβ8 дендритными клетками вызывает аутоиммунитет и колит у мышей. Nature 449 , 361–365 (2007).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Jaensson-Gyllenbäck, E. et al. Желчные ретиноиды отпечатывают CD103 + дендритные клетки кишечника со способностью генерировать кишечные Т-клетки. Mucosal Immunol. 4 , 438–447 (2011).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Yokota, A. et al. GM-CSF и IL-4 синергетически запускают дендритные клетки для приобретения способности продуцировать ретиноевую кислоту. Внутр. Иммунол. 21 , 361–377 (2009).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Iwata, M. et al. Ретиноевая кислота накладывает отпечаток специфичности на Т-лимфоциты по отношению к кишечнику. Иммунитет 21 , 527–538 (2004).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Tanoue, T., Atarashi, K. & Honda, K. Развитие и поддержание кишечных регуляторных Т-клеток. Nat. Rev. Immunol. 16 , 295–309 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Xu, L. et al. Положительная и отрицательная регуляция транскрипции гена Foxp3 опосредуется доступом и связыванием белка Smad3 с энхансером I. Иммунитет 33 , 313–325 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Zeng, R. et al. Ретиноевая кислота регулирует развитие предшественника кишечных дендритных клеток. Mucosal Immunol. 6 , 847–856 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Зенг, Р., Бшайдер, М., Лахл, К., Ли, М. и Бутчер, Э. С. Генерация и транскрипционное программирование дендритных клеток кишечника: существенная роль ретиноевой кислоты. Mucosal Immunol. 9 , 183–193 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Konieczna, P. et al. Иммуномодуляция Bifidobacterium infantis 35624 в собственной пластинке мышей требует зависимых от ретиноевой кислоты и независимых механизмов. PLOS ONE 8 , e62617 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ковачева-Датчары П. и др. Улучшение метаболизма глюкозы, вызванное пищевыми волокнами, связано с увеличением количества превотеллы. Cell Metab. 22 , 971–982 (2015).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Rubic, T. et al. Запуск сукцинатного рецептора GPR91 на дендритных клетках повышает иммунитет. Nat. Иммунол. 9 , 1261–1269 (2008).
CAS Статья Google Scholar
Wu, W. et al. Ацетат короткоцепочечных жирных кислот метаболита микробиоты способствует ответу кишечного IgA на микробиоту, который опосредуется GPR43. Mucosal Immunol. 10 , 946–956 (2016).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Mezrich, J. D. et al. Взаимодействие между кинуренином и рецептором арилуглеводородов может генерировать регуляторные Т-клетки. J. Immunol. 185 , 3190–3198 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Меллор, А. Л. и Манн, Д. Х. Экспрессия IDO дендритными клетками: толерантность и катаболизм триптофана. Nat. Rev. Immunol. 4 , 762–774 (2004).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Пуччетти, П.И Громанн, У. IDO и регуляторные Т-клетки: роль в обратной передаче сигналов и неканонической активации NF-κB. Nat. Rev. Immunol. 7 , 817–823 (2007).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Kim, M. et al. Критическая роль микробиоты в регуляции CX3CR1 + кишечными мононуклеарными фагоцитами ответов кишечных Т-клеток. Иммунитет 49 , 151–163 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Diehl, G.E. et al. Микробиота ограничивает доставку бактерий к мезентериальным лимфатическим узлам клетками CX3CR1-hi. Природа 494 , 116–120 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Panea, C. et al. Макрофаги, происходящие из кишечных моноцитов, контролируют комменсальные реакции Th27. Cell Rep. 12 , 1314–1324 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Чанг, П. В., Хао, Л., Офферманн, С. и Меджитов, Р. Микробный метаболит бутират регулирует функцию кишечных макрофагов посредством ингибирования гистондеацетилазы. Proc. Natl Acad. Sci. США 111 , 2247–2252 (2014).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Mann, E. R. et al. Антибиотики вызывают устойчивую дисрегуляцию кишечного Т-клеточного иммунитета, нарушая гомеостаз макрофагов. Sci. Transl Med. 10 , 4755 (2018).
Артикул CAS Google Scholar
Ji, J. et al. Микробный метаболит бутират способствует поляризации и функции макрофагов M2. Sci. Отчет 6 , 24838 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Steed, A. L. et al. Микробный метаболит дезаминотирозин защищает от гриппа с помощью интерферона I типа. Наука 357 , 498–502 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Карст С. М. Влияние комменсальных бактерий на инфицирование кишечными вирусами. Nat. Rev. Microbiol. 14 , 197–204 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Kuss, S. K. et al. Кишечная микробиота способствует репликации кишечного вируса и системному патогенезу. Наука 334 , 249–252 (2011).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Клаезен Дж. И Фишбах М. А. Синтетические микробы как системы доставки лекарств. ACS Synth. Биол. 4 , 358–364 (2015).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Кумар, Х., Каваи, Т. и Акира, С. Распознавание патогенов врожденной иммунной системой. Внутр. Rev. Immunol. 30 , 16–34 (2011).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Krawczyk, C.M. et al. Изменения гликолитического метаболизма, вызванные толл-подобными рецепторами, регулируют активацию дендритных клеток. Кровь 115 , 4742–4749 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Келли Б. и О’Нил Л. А. Перепрограммирование метаболизма в макрофагах и дендритных клетках при врожденном иммунитете. Cell Res. 25 , 771–784 (2015).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Symbiotix Biotherapies. Трубопровод. symbiotix-bio http://symbiotix-bio.com/research-and-development/pipeline/ (2019).
Sonnenburg, J.Л. и Бэкхед, Ф. Взаимодействие диеты и микробиоты как модераторы метаболизма человека. Nature 535 , 56–64 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Суэц, Дж. И Элинав, Э. Путь к лечению метаболитами на основе микробиома. Nat. Microbiol. 2 , 17075 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Stein, R. R. et al. Компьютерное проектирование оптимальных микробных консорциумов для модуляции иммунной системы. eLife 7 , e30916 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Tramontano, M. et al. Пищевые предпочтения кишечных бактерий человека раскрывают их метаболические особенности. Nat. Microbiol. 3 , 514–522 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Мальдонадо-Гомес, M. X. et al. Стабильное приживление bifidobacterium longum Ah2206 в кишечнике человека зависит от индивидуальных особенностей резидентного микробиома. Клеточный микроб-хозяин 20 , 515–526 (2016).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Shepherd, E. S., Deloache, W. C., Pruss, K. M., Whitaker, W. R. и Sonnenburg, J. L. Эксклюзивная метаболическая ниша позволяет штамму приживаться в микробиоте кишечника. Природа 557 , 434–438 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Gurry, T. et al. Предсказуемость и устойчивость пищевых добавок пребиотиков в когорте здоровых людей. Sci. Отчет 8 , 12699 (2017).
Артикул CAS Google Scholar
Паниграхи, П.и другие. Рандомизированное испытание синбиотиков для профилактики сепсиса среди младенцев в сельских районах Индии. Природа 548 , 407–412 (2017). Это исследование показывает, что синбиотик, состоящий из L. plantarum и фруктоолигосахарида, защищает младенцев от сепсиса .
CAS PubMed Статья Google Scholar
Panigrahi, P. et al. Длительная колонизация синбиотического препарата lactobacillus plantarum в кишечнике новорожденных. J. Pediatr. Гастроэнтерол. Nutr. 47 , 45–53 (2008).
PubMed Статья Google Scholar
Goodman, A. L. et al. Обширные персональные коллекции культур микробиоты кишечника человека, исследованные на мышах-гнотобиотах. Proc. Natl Acad. Sci. США 108 , 6252–6257 (2011).
CAS Статья Google Scholar
Литвак Ю., Биндлосс М. X. и Боймлер А. Дж. Метаболизм колоноцитов формирует микробиоту кишечника. Наука 362 , eaat9076 (2018).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Byndloss, M. X., Pernitzsch, S. R., Bäumler, A. J. Здоровые хозяева правят внутри: экологические силы, формирующие микробиоту кишечника. Mucosal Immunol. 11 , 1299–1305 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Byndloss, M. X. et al. Активируемая микробиотой передача сигналов PPAR-γ ингибирует распространение дисбиотических энтеробактерий. Наука 357 , 570–575 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Литвак Ю., Биндлосс М. X., Цолис Р. М. и Боймлер А.J. Размножение дисбиотических протеобактерий: микробная подпись эпителиальной дисфункции. Curr. Opin. Microbiol. 39 , 1–6 (2017).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Tang, C. et al. Подавление IL-17F, но не IL-17A, обеспечивает защиту от колита за счет индукции Treg-клеток посредством модификации кишечной микробиоты. Nat. Иммунол. 19 , 755–765 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Cullen, T. W. et al. Устойчивость к антимикробным пептидам опосредует устойчивость заметных кишечных комменсалов во время воспаления. Наука 347 , 170–175 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Серегин С.С. и др. NLRP6 защищает мышей Il10 — / — от колита, ограничивая колонизацию akkermansia muciniphila. Cell Rep. 19 , 733–745 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Png, C. W. et al. Муколитические бактерии с повышенной распространенностью в слизистой оболочке IBD увеличивают использование муцина in vitro другими бактериями. Am. J. Gastroenterol. 105 , 2420–2428 (2010).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Chelakkot, C. et al. Внеклеточные везикулы, происходящие из Akkermansia muciniphila, влияют на проницаемость кишечника через регуляцию плотных контактов. Exp. Мол. Med. 50 , e450 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Schneeberger, M. et al. Akkermansia muciniphila обратно коррелирует с началом воспаления, изменением метаболизма жировой ткани и метаболическими нарушениями во время ожирения у мышей. Sci. Отчетность 5 , 16643 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Hryckowian, A. J. et al. Углеводы, доступные для микробиоты, подавляют инфекцию Clostridium difficile на мышиной модели. Nat. Microbiol. 3 , 662–669 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Steidler, L. et al. Лечение мышиного колита Lactococcus lactis, секретирующим интерлейкин-10. Science 289 , 1352–1355 (2000).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Braat, H. et al. Испытание фазы I с трансгенными бактериями, экспрессирующими интерлейкин-10, при болезни Крона. Clin. Гастроэнтерол. Гепатол. 4 , 754–759 (2006).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Альварес Б. и Фернандес Л. А. Устойчивые методы лечения искусственными бактериями. Microb. Biotechnol. 10 , 1057–1061 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Дуан, Ф. и Марч, Дж. С. Инженерная бактериальная коммуникация предотвращает вирулентность Vibrio cholerae в модели новорожденных мышей. Proc. Natl Acad. Sci. США 107 , 11260–11264 (2010).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Силва, А. Дж. И Бенитес, Дж. А. Холерный вибрион , биопленки и патогенез холеры. PLOS Negl. Троп. Дис. 10 , e0004330 (2016).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Hsiao, A. et al. Члены кишечной микробиоты человека участвуют в выздоровлении от инфекции Vibrio cholerae . Природа 515 , 423–426 (2014).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Saeidi, N. et al. Инженерные микробы для обнаружения и уничтожения синегнойной палочки, патогена человека. Mol. Syst. Биол. 7 , 521 (2011).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Hwang, I. Y. et al. Разработанный пробиотик Escherichia coli может устранить и предотвратить инфекцию кишечника Pseudomonas aeruginosa на животных моделях. Nat. Commun. 8 , 15028 (2017).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Wahlström, A., Sayin, S. I., Marschall, H.U. & Bäckhed, F. Взаимодействие между желчными кислотами и микробиотой в кишечнике и его влияние на метаболизм хозяина. Cell Metab. 24 , 41–50 (2016).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Джонс, Б. В., Бегли, М., Хилл, К., Гахан, К. Г. М. и Марчези, Дж. Р. Функциональный и сравнительный метагеномный анализ активности гидролазы солей желчных кислот в микробиоме кишечника человека. Proc. Natl Acad. Sci. США 105 , 13580–13585 (2008).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Китахара М., Такамин Ф., Имамура Т. и Бенно Ю. Присвоение eubacterium sp. VPI 12708 и родственные штаммы с высокой 7α-дегидроксилирующей активностью желчных кислот по отношению к Clostridium scindens и предложению Clostridium hylemonae sp. nov., выделенный из человеческих фекалий. Внутр. J. Syst. Evol. Microbiol. 50 , 971–978 (2000).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Китахара М., Такамин Ф., Имамура Т. и Бенно Ю. Clostridium hiranonis sp. nov., кишечная бактерия человека с 7α-дегидроксилирующей активностью желчной кислоты. Внутр. J. Syst. Evol. Microbiol. 51 , 39–44 (2001).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Ридлон, Дж. М., Канг, Д.-Дж. & Hylemon, П. Б. Биотрансформации солей желчных кислот кишечными бактериями человека. Дж.Lipid Res. 47 , 241–259 (2006).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Ридлон, Дж., Канг, Д., Хайлемон, П. и Баджадж, Дж. Желчные кислоты и микробиом кишечника. Curr. Opin. Гастроэнтерол. 30 , 332–338 (2014).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Лефевр, П., Кариу, Б., Lien, F., Kuipers, F. & Staels, B. Роль желчных кислот и рецепторов желчных кислот в регуляции метаболизма. Physiol. Ред. 89 , 147–191 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Sinal, C.J. et al. Целенаправленное нарушение ядерного рецептора FXR / BAR нарушает гомеостаз желчных кислот и липидов. Cell 102 , 731–744 (2000).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Вавассори, П., Менкарелли, А., Ренга, Б., Диструтти, Э. и Фиоруччи, S. Рецептор желчных кислот FXR является модулятором врожденного иммунитета кишечника. J. Immunol. 183 , 6251–6261 (2009).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Chen, X., Lou, G., Meng, Z. & Huang, W. TGR5: новая цель для поддержания веса и метаболизма глюкозы. Exp. Diabetes Res. 2011 , 853501 (2011).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Maruyama, T. et al. Идентификация рецептора мембранного типа для желчных кислот (M-BAR). Biochem. Биофиз. Res. Commun. 298 , 714–719 (2002).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Haselow, K. et al. Желчные кислоты PKA-зависимо индуцируют переключение соотношения IL-10 / IL-12 и снижают провоспалительную способность макрофагов человека. J. Leukoc. Биол. 94 , 1253–1264 (2013).
PubMed Статья CAS PubMed Central Google Scholar
Кейтель, В., Доннер, М., Винанди, С., Кубиц, Р. и Хауссингер, Д. Экспрессия и функция рецептора желчной кислоты TGR5 в клетках Купфера. Biochem. Биофиз. Res. Commun. 372 , 78–84 (2008).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Perino, A. et al. TGR5 снижает миграцию макрофагов посредством mTOR-индуцированной дифференциальной трансляции C / EBPβ. J. Clin. Вкладывать деньги. 124 , 5424–5436 (2014).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Pols, T. W. H. et al. Активация TGR5 подавляет атеросклероз за счет уменьшения воспаления макрофагов и липидной нагрузки. Cell Metab. 14 , 747–757 (2011).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Pols, T. W. H. et al. Литохолевая кислота контролирует адаптивные иммунные ответы путем ингибирования активации Th2 через рецептор витамина D. PLOS ONE 12 , e0176715 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Смит, К., Маккой, К. Д. и Макферсон, А. Дж. Использование аксенических животных в изучении адаптации млекопитающих к их комменсальной кишечной микробиоте. Семин. Иммунол. 19 , 59–69 (2007).
CAS Статья Google Scholar
Round, J. L. & Mazmanian, S. K. Микробиота кишечника формирует иммунные реакции кишечника во время здоровья и болезни. Nat. Rev. Immunol. 9 , 313–323 (2009).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Chung, H. et al. Созревание иммунитета кишечника зависит от колонизации специфической микробиотой хозяина. Ячейка 149 , 1578–1593 (2012). Это исследование показывает, что для иммуноматурации необходима специфическая микробиота хозяина .
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Zhang, L. et al. Распространение микробов в окружающей среде влияет на развитие метаболических фенотипов у мышей, которым пересажены микробные сообщества от человека. ISME J. 11 , 676–690 (2017).
PubMed Статья Google Scholar
Ridaura, V. K. et al. Микробиота кишечника близнецов, не согласных с ожирением, модулирует метаболизм у мышей. Наука 341 , 1241214 (2013).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Turnbaugh, P.J. et al. Влияние диеты на микробиом кишечника человека: метагеномный анализ на гуманизированных гнотобиотических мышах. Sci. Transl Med. 1 , 6ra14 (2009).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Hugenholtz, F.И Де Вос, В. М. Мышиные модели для исследования микробиоты кишечника человека: критическая оценка. Cell. Мол. Life Sci. 75 , 149–160 (2018).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Takahashi, S. et al. Cyp2c70 отвечает за межвидовые различия в метаболизме желчных кислот между мышами и людьми. J. Lipid Res. 57 , 2130–2137 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Нгуен, Т. Л., Виейра-Силва, С., Листон, А. и Раес, Дж. Насколько информативна мышь для исследования микробиоты кишечника человека? Dis. Модель. Мех. 8 , 1–16 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ким, Х. Дж., Ли, Х., Коллинз, Дж. Дж. И Ингбер, Д. Э. Вклад микробиома и механической деформации в чрезмерный бактериальный рост и воспаление кишечника в кишечнике человека-на-чипе. Proc. Natl Acad. Sci. США 113 , E7 – E15 (2016).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Shah, P. et al. Микрожидкостная модель взаимодействия человека и микроба в желудочно-кишечном тракте in vitro. Nat. Commun. 7 , 11535 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Turnbaugh, P.J., Bäckhed, F., Fulton, L. & Gordon, J. I. Ожирение, вызванное диетой, связано с заметными, но обратимыми изменениями в микробиоме дистального отдела кишечника мыши. Клеточный микроб-хозяин 3 , 213–223 (2008).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Bloom, S. M. et al. Виды Commensal Bacteroides индуцируют колит специфическим для генотипа хозяина образом на мышиной модели воспалительного заболевания кишечника. Клеточный микроб-хозяин 9 , 390–403 (2011).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Stefka, A. T. et al. Комменсальные бактерии защищают от сенсибилизации пищевых аллергенов. Proc. Natl Acad. Sci. США 111 , 13145–13150 (2014).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Sivan, A. et al. Commensal Bifidobacterium повышает противоопухолевый иммунитет и усиливает эффективность против PD-L1. Наука 350 , 1084–1089 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Derrien, M., Vaughan, E. E., Plugge, C. M. & de Vos, W. M. Akkermansia municiphila gen. nov., sp. nov., кишечная бактерия, разрушающая муцин человека. Внутр. J. Syst. Evol.Microbiol. 54 , 1469–1476 (2004).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Everard, A. et al. Взаимодействие между Akkermansia muciniphila и кишечным эпителием контролирует ожирение, вызванное диетой. Proc. Natl Acad. Sci. США 110 , 9066–9071 (2013).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Ottman, N. et al. Пили-подобные белки Akkermansia muciniphila модулируют иммунные ответы хозяина и барьерную функцию кишечника. PLOS ONE 12 , e0173004 (2017).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
van den Abbeele, P. et al. Арабиноксиланы и инулин по-разному модулируют микробиоту слизистой и просвета кишечника, а также разложение муцина у гуманизированных крыс. Environ.Microbiol. 13 , 2667–2680 (2011).
PubMed Статья CAS Google Scholar
Chia, L. W. et al. Расшифровка трофического взаимодействия между Akkermansia muciniphila и бутирогенным кишечным комменсалом Anaerostipes caccae с использованием метатранскриптомического подхода. Антони Ван Левенгук 111 , 859–873 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ijssennagger, N. et al. Микробиота кишечника способствует индуцированной диетой гиперпролиферации эпителия гемом, открывая слизистый барьер в толстой кишке. Proc. Natl Acad. Sci. США 112 , 10038–10043 (2015).
CAS PubMed Статья Google Scholar
Ganesh, B.P., Klopfleisch, R., Loh, G. & Blaut, M. Commensal Akkermansia muciniphila обостряет воспаление кишечника у Salmonella typhimurium-инфицированных гнотобиотических мышей. PLOS ONE 8 , e74963 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Desai, M. S. et al. Микробиота кишечника, лишенная пищевых волокон, разрушает слизистый барьер толстой кишки и повышает восприимчивость к патогенам. Ячейка 167 , 1339–1353 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Pitt, J. M. et al. Механизмы устойчивости к блокаде иммунных контрольных точек при раке: внутренние и внешние факторы опухоли. Иммунитет 44 , 1255–1269 (2016).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Всесторонний обзор приложений интеллектуального анализа текста в финансах | Финансовые инновации
Как упоминалось в предыдущих разделах, в этой статье основное внимание уделяется применению интеллектуального анализа текста в трех секторах финансов, а именно в финансовых прогнозах, банковском деле и корпоративных финансах.В подразделах мы рассматриваем различные исследования. Некоторая литература была подробно резюмирована, и в конце включено табличное резюме некоторых других исследований. На рисунке 3 показана обобщенная связь между методами интеллектуального анализа текста и их соответствующими приложениями в соответствующих областях. Хотя в следующих подразделах обсуждаются исследования, относящиеся к каждому сектору в отдельности, также были проведены исследования методов, которые могут быть применены к нескольким финансовым секторам. Одна такая система была предложена Ли и др.(2020a), который был классификатором, основанным на адаптивных гиперсферах. Это может быть полезно в таких задачах, как кредитный рейтинг, прогнозирование курса акций и анализ противодействия мошенничеству.
Рис. 3Обзор того, как интеллектуальный анализ текста может использоваться в финансовой сфере. В этой статье используется систематический подход к обзору приложений для интеллектуального анализа текста, как показано на блок-схеме на рисунке. Два независимых объекта, а именно финансы и интеллектуальный анализ текста, связаны вместе, чтобы показать возможные применения различных методов интеллектуального анализа текста в различных финансовых областях
Прогнозирование финансовых тенденций
Использование постоянно расширяющегося пула текстовых данных для улучшения динамики рынка уже давно практикуется в финансовой индустрии.Растущее количество пресс-релизов, финансовых данных и связанных новостных статей побуждает к продолжению и тщательному анализу, начиная с 1980-х годов, с целью получения конкурентного преимущества (Xing et al.2017). Обширный объем данных, исследуемых с помощью интеллектуального анализа текста, может дать преимущество в различных сценариях. Согласно Ткачу и Вернеру (2016) и Шнайдеру и Гупте (2016), среди множества идей, охватываемых финансовым прогнозированием, от кредитного скоринга до прогнозирования уровня инфляции, большая часть внимания уделяется прогнозированию фондового рынка и форекс.Wen et al. (2019) предложили идею о том, как можно использовать внимание розничных инвесторов для оценки риска обвала курса акций.
Wu et al. (2012) предложили модель, сочетающую в себе характеристики технического анализа акций с анализом настроений, поскольку цены на акции также зависят от решений инвесторов, читающих статьи о биржевых новостях. Они сосредоточились на получении общего настроения каждой новостной статьи и присвоили ей соответствующее настроение в зависимости от ее веса. Затем с использованием различных индикаторов, таких как цена, направление и объем, был проведен технический анализ и создана модель прогнозирования обучения.Модель использовалась для прогнозирования фондового рынка Тайваня, и результаты оказались более многообещающими, чем модели, в которых использовалась любая из двух. Это указывает на эффективную систему, которая в будущем может быть интегрирована с еще лучшими функциями.
Al-Rubaiee et al. (2015) проанализировали взаимосвязь между публикациями Саудовской Аравии в Twitter и фондовым рынком страны (Tadawul). Они использовали ряд алгоритмов, таких как алгоритмы SVM, KNN и NB, для классификации арабского текста с целью торговли акциями.Их основное внимание было уделено правильной предварительной обработке данных перед анализом. Сравнивая результаты, они обнаружили, что у SVM был лучший отзыв, а у KNN — лучшая точность. Модель «один к одному», которую они построили, продемонстрировала положительные и отрицательные настроения, а также значения закрытия индекса всех акций Tadawul (TASI). Выяснилось, что связь между повышением индекса TASI и повышением позитивных настроений больше, чем взаимосвязь между снижением индекса и негативными настроениями.Исследователи упомянули, что в будущей работе они будут включать в твиты значения закрытия саудовского фондового рынка и особенности настроений, чтобы изучить закономерности между саудовским фондовым индексом и общественным мнением в Твиттере.
Виджаян и Потей (2016) предложили модель, основанную на заголовках последних новостей, которая предсказывала тенденции форекс на основе данных рыночных ситуаций. Информация о прошлых тенденциях валютных пар форекс анализировалась вместе с заголовками новостей, соответствующими этой временной шкале, и предполагалось, что рынок будет вести себя в будущем так же, как и в прошлом.Исследователи сосредоточились на устранении избыточности, и их модель была сосредоточена на заголовках новостей, а не на статьях целиком. Для интеллектуального анализа текста использовались многоуровневые алгоритмы уменьшения размерности, алгоритм синхронного прогнозирования целевой метки использовался для оптимального сокращения признаков, а алгоритм J48 использовался для генерации деревьев решений. Основное внимание уделялось фундаментальному анализу, направленному на неструктурированные текстовые данные в дополнение к техническому анализу, чтобы делать прогнозы на основе исторических данных.Алгоритм J48 привел к повышению точности и производительности всей системы, повышению эффективности и сокращению времени выполнения. Фактически, исследователи сообщили, что алгоритм может быть применен к различным предметам, таким как обзоры фильмов.
Nassirtoussi et al. (2015) предложили подход к прогнозированию форекс, в котором основное внимание уделялось усилению аспектов интеллектуального анализа текста, которые не рассматривались в предыдущих исследованиях. Снижение размерности, семантическая интеграция и анализ тональности позволили получить эффективные результаты.Система предсказала направленное движение валютной пары на основе заголовков новостей в секторе за несколько часов до этого. Опять же, заголовки были приняты во внимание при анализе, и для решения проблемы семантики, настроений и уменьшения размерности использовался многоуровневый алгоритм. Процесс этой модели был очень точным, с результатами до 83%. Сильные результаты, полученные в этом исследовании, демонстрируют, что изученные взаимосвязи существуют. Модели могут применяться и в других контекстах.
Nikfarjam et al. (2010) обсудили компоненты, составляющие модель прогнозирования в этом секторе, и недавно представленные прототипы. Основные компоненты сравнивались между собой. Выбор характеристик и взвешивание характеристик использовались для выбора новостей и присвоения им весов, используемых либо по отдельности, либо в комбинации для выбора характеристик. Затем для расчета весов для данных условий использовалось взвешивание признаков. Методология взвешивания характеристик была основана на исследовании Fung et al.(2002), которые присвоили большее количество весов для усиления термина «частота-инверсия частоты документов» (TF-IDF). Для классификации текста большинство исследователей применяют SVM для классификации входящего текста на хорошие или плохие новости. Некоторые исследователи использовали байесовские классификаторы, а некоторые другие использовали комбинацию бинарных классификаторов для принятия окончательного решения по классификации. Многие авторы сосредоточились на новостях, но не обращались в равной мере к имеющимся рыночным данным. Основное внимание в большинстве исследований уделялось анализу новостей и значений индикаторов по отдельности, что оказалось менее эффективным.Ожидается, что сочетание как рыночных новостей, так и состояния рыночных тенденций даст более сильные результаты.
Gupta et al. (2019) предложили комбинацию двух моделей: первичная модель получила набор данных для прогнозирования, предварительно обработала набор данных с помощью логистической регрессии для удаления избыточности и использовала генетический алгоритм, KNN, и поддерживающую векторную регрессию (SVR). При сравнении всех трех, KNN был основой для их прогнозов с эффективностью более 50%.Затем в поисках большей точности был использован генетический алгоритм. В попытке дополнительно поддержать генетический алгоритм был использован SVR, который давал цену открытия на любой день в будущем. Для анализа настроений использовался Twitter, так как он считался наиболее популярным источником связанных новостей. Модель разделила твиты на две категории, и рост или падение рынка было предсказано с учетом огромного пула ключевых слов. В итоге модель имела точность около 70–75%, что кажется разумным для динамической среды.
Nguyen et al. (2015) сосредоточились на анализе настроений в социальных сетях. Они уловили настроения, стоящие за конкретными темами обсуждения компании в социальных сетях, и достигли многообещающих результатов по сравнению с точностью данных по акциям в предыдущем году. Были проанализированы настроения, аннотированные людьми в социальных сетях в отношении прогнозов акций, и для каждого класса был рассчитан процент желаемых настроений. Для оставшейся части сообщений без явных настроений модель классификации была обучена с использованием аннотированных настроений в наборе данных.Для обеих этих задач в качестве модели классификации использовалась SVM. В другом исследовании, после лемматизации с помощью CoreNLP, латентное распределение Дирихле (LDA) (Blei et al. 2003) использовалось в качестве генеративной вероятностной модели. Авторы также реализовали модель JST (Lin and He 2009) и анализ настроений на основе аспектов для анализа настроений темы для прогнозирования акций. Ограничением исследования было то, что темы и модели были выбраны заранее. Точность составила около 54%; однако общий прогноз модели оправдался только в том случае, если акции пошли вверх или вниз.Поскольку модель фокусировалась только на настроениях и исторических ценах, авторы намеревались добавить больше факторов, чтобы построить более точную модель.
Li et al. (2009) подошли к анализу финансовых рисков на основе доступных финансовых данных о настроениях и использовали машинное обучение и анализ настроений. Уникальность их исследования заключалась в объеме данных и информационных настроениях. Использовались искусственная нейронная сеть на основе обобщенного авторегрессионного моделирования условной гетероскедастичности (GARCH) и SVM на основе GARCH.Был применен специальный тренировочный процесс, названный «метод динамического обучения», поскольку данные были нестационарными и зашумленными и могли привести к переобучению. Для анализа новостей был принят подход, основанный на семантической ориентации, в основном из-за количества статей, проанализированных в исследовании. Ожидается, что будущая работа над этой моделью будет включать больше входных данных и улучшенные алгоритмы анализа настроений для получения лучших результатов.
Использование анализа настроений в качестве инструмента для облегчения инвестирования и принятия решений о рисках инвесторами в акции было продемонстрировано Wu et al.(2014). Sina Finance, экспериментальная платформа, послужила основой для сбора финансовых данных для этой модели. Метод включал машинное обучение на основе SVM и GARCH с анализом настроений. В определенное время открытия и закрытия для каждого дня SVM на основе GARCH использовалась для определения отношений между настроениями полученной информации и волатильностью цен на акции. Эта модель показала лучшие результаты при прогнозировании отдельных акций, чем на уровне отрасли. Подход машинного обучения был примерно на 6% точнее семантического подхода, основанного на лексике, и лучше работал с большими наборами данных.Модель лучше работает с наборами данных, относящимися к небольшим компаниям, поскольку небольшие компании более чувствительны к онлайн-отзывам. Авторы упомянули, что их будущие возможности заключаются в расширении набора данных и попытке создать более эффективный алгоритм расчета настроений для повышения общей точности, аналогичный тому, который был сделан Ли и др. (2009).
Несколько иной подход был использован Ahmad et al. (2006), который сосредоточился на анализе настроений в потоках финансовых новостей на нескольких языках.Три широко распространенных языка, а именно арабский, китайский и английский, использовались для воспроизведения для автоматического анализа настроений. Авторы использовали подход местной грамматики с использованием локального архива трех языков. Статистический критерий обучающего набора текстов помог в выявлении ключевых слов. Наиболее широко доступный корпус был для английского языка, за которым следуют китайский и арабский языки. На основе частотности различных слов были ранжированы и отобраны наиболее часто используемые слова.При ручной оценке точность извлечения составляла от 60 до 75%. Для использования на рынках в реальном времени потребуется более надежная оценка этой модели с одновременным включением более одного поставщика новостей.
За прошедшие годы глубокое обучение стало признанным полезным методом машинного обучения, который позволяет получать самые современные результаты. Он использует несколько слоев для создания представлений и функций из входных данных. Анализ интеллектуального анализа текста также постоянно развивается.Ранняя базовая модель использовала анализ на основе лексики для учета конкретной сущности (анализ настроений). Учитывая сложность языка, полное понимание того, что любой фрагмент текста стремится передать, требует более сложного анализа для выявления и определения соответствующих сущностей и связанных аспектов (Dohaiha et al. 2018). Наиболее важным аспектом является взаимосвязь между словами в тексте и то, как они доминируют при определении значения содержания. Некоторые языковые элементы, такие как импликации (Ray and Chakrabarti, 2019) и сарказм, требуют высокоуровневых методов для обработки.Эта проблема требует использования моделей глубокого обучения, которые могут помочь полностью понять заданный фрагмент текста. Глубокое обучение может включать в себя анализ временных рядов и аспектно-ориентированный анализ настроений, который улучшает интеллектуальный анализ данных, выбор функций и быстрый поиск информации. Модели глубокого обучения изучают особенности в процессе обучения. Они создают абстрактные представления данных и, следовательно, не меняются при локальных изменениях входных данных (Sohangir et al. 2018). Встраивание слов в целевые слова, похожие по контексту.Измеряя сходство между словами (например, косинусное сходство в случае векторов), можно использовать встраивание слов в уровни предварительной обработки исходных данных для более быстрого и эффективного выполнения НЛП (Young et al. 2018).
Огромное количество потоковых финансовых новостей и статей невозможно обработать людьми для интерпретации и применения на ежедневной основе. В ряде случаев, например при построении портфеля, прогнозирование финансовых временных рядов имеет важное значение.Применение методов DL к таким данным для целей прогнозирования представляет интерес для профессионалов отрасли. Сообщалось, что повторяющиеся модели движения цен можно оценить с помощью эконометрических и статистических моделей (Souma et al.2019). Несмотря на то, что рынок динамичен, сочетание моделей глубокого обучения и прошлых рыночных тенденций очень полезно для точных прогнозов. При сравнении реальных сделок с созданными рыночными сделками с использованием SA, Kordonis et al. (2016) обнаружили значительное влияние настроений на прогнозы.Благодаря многообещающим результатам использование искусственного интеллекта и глубокого обучения привлекло внимание многих исследователей и практиков к улучшению прогнозирования.
При использовании глубокого обучения нужно выполнять небольшую работу вручную, имея при этом возможность использовать большой объем вычислений и данных. Методы DL, использующие распределенное представление, считаются современными методами для большого разнообразия проблем НЛП. Мы ожидаем, что эти модели улучшатся и станут лучше обрабатывать немаркированные данные за счет разработки и использования таких подходов, как обучение с подкреплением.
Благодаря развитию технологий существует несколько факторов, которые можно использовать в моделях, предназначенных для прогнозирования рыночных движений. Не только ценовые модели, но и ряд различных связанных моделей включают макроэкономические переменные (например, инвестиции). Хотя макроэкономические показатели важны, они, как правило, обновляются нечасто. В отличие от таких экономических факторов, общественное настроение и настроения (Xing et al. 2018a, b) динамичны, и их можно мгновенно отслеживать. Например, исследователи поведенческой науки обнаружили, что на фондовый рынок влияет психология инвесторов (Daniel et al.2001). В зависимости от своего настроения инвесторы принимают множество решений, большая часть из которых является рискованной. Влияние мер настроения и внимания на волатильность фондового рынка (Audrino et al. 2018) можно оценить с помощью новостных статей, социальных сетей и результатов поисковых систем. Модели, которые включают технические индикаторы рынка с настроениями, полученными из вышеупомянутых источников, превосходят модели, основанные только на одном из двух (Li et al. 2009). В исследовании, посвященном оптимальному распределению портфеля, Malandri et al.(2018) использовали исторические данные Нью-Йоркской фондовой биржи и объединили их с данными настроений, чтобы получить сравнительно лучшую доходность для рассматриваемых портфелей.
Эмпирические исследования показали, что текущие рыночные цены отражают недавно опубликованные новости; это было ясно показано гипотезой эффективного рынка (Fama, 1991). Вместо того, чтобы зависеть от существующей информации, на изменение цен заметно влияет новая информация или новости. Методы ML и DL позволили специалистам по обработке данных принять участие в анализе и прогнозировании финансового сектора (Picasso et al.2019). Для принятия торговых решений все чаще используются методы интеллектуального анализа текста (Wu et al. 2012). Для встраивания настроений из новостей, твитов и финансовых блогов используются различные типы моделей, в том числе нейронные сети. Mudinas et al. (2019) изучили изменение акций, вызванных Грейнджером, только на основе настроений — хотя это не дало многообещающих результатов, интеграция с моделями прогнозирования дала лучшие результаты. Это связано с тем, что настроения не могут быть определяющими факторами сами по себе, но их можно использовать с моделями прогнозирования для получения лучших и динамичных результатов.
Как обсуждалось выше, было изучено множество предложений и подходов в отношении финансового прогнозирования, двумя основными приложениями которых были прогнозирование запасов и валютный прогноз. Основное внимание в этих исследованиях уделялось получению настроений из заголовков новостей, а не из статей целиком. Исследователи использовали различные подходы к интеллектуальному анализу текста, чтобы интегрировать огромное количество полезной информации с финансовыми схемами. Таблица 1 суммирует еще несколько исследований, которые были проведены в последние годы на предмет интеллектуального анализа текста в финансовых прогнозах.
Таблица 1 Резюме недавних исследований приложений интеллектуального анализа текста для финансовых прогнозовБанковские и связанные с ними приложения
Банковское дело — одна из крупнейших и наиболее быстрорастущих отраслей в эпоху глобализации. Отрасль движется к внедрению наиболее эффективных методов для каждого из своих отделов. Общий объем кредитов в 2017–2018 финансовом году увеличился с 429,92 млрд долларов США до 1347,18 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 10,94% (Министерство торговли и промышленности, Правительство Индии, 2019).Этот огромный рост способствует быстрому экономическому росту, увеличению доходов, расширению беспроблемного доступа к банковскому кредиту и увеличению потребительского отношения. В разгар ИТ-революции соображения конкуренции привели к растущему значению и распространению автоматизации банковского дела. ИТ позволяет реализовать различные методы контроля рисков и беспрепятственного прохождения транзакций через электронные носители, а также поддерживает инновации и разработку финансовых продуктов.
Гао и Е (2007) предложили основу для предотвращения отмывания денег с помощью историй транзакций клиентов.Они сделали это, выявив подозрительные данные из различных текстовых отчетов правоохранительных органов. Они также добывали неструктурированные базы данных и текстовые документы для обнаружения знаний, чтобы автоматически извлекать профили лиц, которые могли быть причастны к отмыванию денег. Они использовали SVM, деревья решений и байесовский вывод для разработки иерархической структуры подозрительных отчетов и регрессии для выявления скрытых закономерностей.
Bholat et al. (2015) проанализировали полезность интеллектуального анализа текста в центральных банках (ЦБ), поскольку для оценки денежно-кредитной и финансовой стабильности и для достижения целей политики требуется широкий спектр источников данных.Таким образом, методы интеллектуального анализа текста более эффективны, чем ручные методы. Авторы выделили два основных подхода: использование текста в качестве данных для исследовательских целей в CB и различные методы интеллектуального анализа текста для этой цели. Для первых они предположили, что текстовые данные в форме социальных повествований могут использоваться центральными банками в качестве финансовых индикаторов для управления рисками и неопределенностями путем использования тематической кластеризации повествований. Последний аспект включал предварительную обработку данных для исключения их дублирования, преобразования в текстовые файлы и преобразования в токены с помощью различных методов токенизации.После этого к токенизированным данным были применены методы интеллектуального анализа текста, такие как словарные методы, модели векторного пространства, скрытый семантический анализ, LDA и алгоритм NB. Авторы пришли к выводу, что в совокупности они могут быть очень полезным дополнением к эффективному функционированию ЦБ.
Бах и др. (2019) заявили, что огромное количество неструктурированных данных из различных источников создало потребность в извлечении ключевых слов в банковском секторе. Они упомянули четыре различных процедуры для извлечения ключевых слов, которые были получены из исследования Бхарти и Бабу (2017).Бах и др. далее обсуждалось, как можно реализовать извлечение ключевых слов для извлечения связанных полезных комментариев и документов, а также для сравнения банковских учреждений. Они также рассмотрели некоторые другие методы интеллектуального анализа текста, которые могут использоваться банками. NER использовался в больших наборах данных для извлечения таких сущностей, как человек, местоположение и организация. Анализ настроений был проведен для анализа мнений клиентов, что имеет решающее значение для функционирования банка. Было обнаружено, что извлечение темы полезно в основном в кредитных банках.Анализ социальных сетей, основанная на теории графов методология для изучения структуры пользователей социальных сетей, позволила получить представление о том, как клиенты связаны в социальных сетях и насколько эффективны они в обмене информацией с сетью интересов. Затем этот анализ социальной сети может быть объединен с интеллектуальным анализом текста для определения ключевых слов, которые соответствуют общим интересам клиентов.
Яп и др. (2011) обсуждали проблему, с которой сталкиваются рекреационные клубы в отношении потенциальных неплательщиков и неплательщиков.Они предложили модель кредитного рейтинга, в которой используется интеллектуальный анализ текста для оценки финансовых обязательств соискателей кредита. Система показателей была построена на основе прошлых отчетов о результатах деятельности заемщиков, в которых разные клубы использовали разные критерии для оценки исторических данных. Данные были разделены на соотношение 70:30 для обучения и проверки соответственно. Они использовали три разные модели, а именно модель кредитной карты, модель логистической регрессии и модель дерева решений со степенью точности 72.0%, 71,9% и 71,2% соответственно. Хотя модель принесла пользу администрации клуба, она также имела несколько ограничений, таких как низкое качество оценочной карты и предвзятые выборки, используемые для оценки новых кандидатов, поскольку модель была построена на исторических данных.
Xiong et al. (2013) разработали модель прогнозирования личного банкротства с использованием методов последовательного анализа. Результаты последовательности показали хорошую предсказательную способность. Эта модель имеет потенциальную ценность во многих отраслях. Для кластеризации категориальных последовательностей был разработан алгоритм k-средних на основе модели.Сравнительное исследование трех моделей, а именно SVM, кредитного скоринга и предложенной ими модели, показало, что точность составила 89,3%, 80,54% и 94,07% соответственно. Интеллектуальный анализ последовательности, используемый в предлагаемой модели, превзошел две другие модели. Что касается прогнозирования убытков, алгоритм KNN потенциально может выявлять плохие счета с многообещающей способностью прогнозирования.
Bhattacharyya et al. (2011) исследовали использование интеллектуального анализа текста при обнаружении мошенничества с кредитными картами, оценив две модели прогнозирования: одну на основе SVM, а другую на основе комбинации случайного леса с логистической регрессией.Они обсудили различные вызовы и проблемы в реализации моделей. Они рекомендовали, чтобы модели всегда обновлялись, чтобы учесть растущие злоупотребления служебным положением. Исходный набор данных, использованный в исследовании, включал более 50 миллионов транзакций по кредитным картам в реальном времени. Набор данных был разделен на несколько наборов данных в соответствии с требованиями различных методов. Из-за несбалансированных данных эффективность измерялась не только по общей точности, но также по чувствительности, специфичности и площади под кривой.Хотя модель случайного леса показала наивысшую общую точность 96,2%, исследование предоставило некоторые другие примечательные наблюдения. Точность каждой модели варьировалась в зависимости от доли случаев мошенничества, при этом все они имели точность более 99% для набора данных с коэффициентом мошенничества 2%. В заключение авторы предложили варианты будущих исследований: изменить модели, чтобы сделать их более точными, и разработать более надежный подход к разделению наборов данных на наборы для обучения и тестирования.
Kou et al. (2014) использовали данные об одобрении кредита и риске банкротства из приложений для кредитных карт для анализа финансовых рисков с использованием алгоритмов кластеризации. Они провели оценку на основе 11 показателей эффективности с использованием методов многокритериального принятия решений (MCDM). Предыдущее исследование Kou et al. (2012) предложили эти методы MCDM для оценки алгоритмов классификации. В более позднем исследовании (Kou et al.2019) они использовали эти методы для оценки методов выбора признаков для классификации текста.
В дополнение к вышеупомянутой литературе в этом разделе, Таблица 2 представляет собой резюме некоторых других исследований, связанных с отраслью банковского финансирования. Как видно из Таблицы 2, у банковского дела есть много различных приложений для анализа текста. Оценка рисков, оценка качества, обнаружение отмывания денег и управление взаимоотношениями с клиентами — это всего лишь несколько примеров из широкого круга возможных приложений для интеллектуального анализа текста в банковской сфере.
Таблица 2 Резюме недавних исследований некоторых приложений интеллектуального анализа текста для банковского делаПриложения в корпоративных финансах
Корпоративные финансы являются важным аспектом финансовой области, поскольку они объединяют функционирование компании с ее финансовой структурой.Различные корпоративные документы, такие как годовые отчеты компании, имеют много скрытого финансового контекста. Методы интеллектуального анализа текста могут использоваться для извлечения этой скрытой информации, а также для прогнозирования финансовой устойчивости компании в будущем.
Guo et al. (2016) реализовали алгоритмы интеллектуального анализа текста, которые широко используются в бухгалтерском учете и финансах. Они объединили базу данных Thomson Reuters News Archive и базу данных News Analytics. Первый предоставляет оригинальные новости, а второй дает оценку настроения в диапазоне от — 1 до 1 с положительными, отрицательными и нейтральными оценками.Чтобы сбалансировать набор данных, было случайным образом выбрано 3000 новостных статей для обучения и 500 для тестирования. На наборе данных были запущены три алгоритма, а именно NB, SVM и нейронная сеть. Общая точность вывода составила 58,7%, 78,2% и 79,6% соответственно. Поскольку нейронная сеть имеет наивысшую точность, был сделан вывод, что ее можно использовать для финансовых исследований, основанных на интеллектуальном анализе текста. Также была реализована другая модель, основанная на семантическом анализе, в которой использовался LDA. LDA использовалось для извлечения взаимосвязей между документами и наиболее релевантной информации из документов.По словам авторов, в бухгалтерском учете и финансах этот метод оказался полезным для изучения отчетов аналитиков и финансовой отчетности.
Льюис и Янг (2019) обсудили важность интеллектуального анализа текста в финансовых отчетах. Они предпочитали методы НЛП. Они подчеркнули стремительный рост неструктурированных текстовых данных в корпоративной отчетности, что открывает многочисленные возможности для финансовых приложений. По мнению авторов, методы НЛП для интеллектуального анализа текста позволяют решить две важные проблемы.Во-первых, они предотвращают перегрузку с помощью автоматизированных процедур работы с огромными объемами данных. Во-вторых, в отличие от человеческого познания, они способны идентифицировать важные скрытые особенности. Авторы рассмотрели широко используемые методологии финансовой отчетности. К ним относятся поиск по ключевым словам и подсчет слов, словари атрибутов, классификация NB, косинусное сходство и LDA. Некоторые факторы, такие как ограниченный доступ к ресурсам текстовых данных и недостаточное сотрудничество между различными секторами и дисциплинами, были определены как проблемы, препятствующие прогрессу в применении интеллектуального анализа текста к финансам.
Утверждая, что корпоративные отчеты об устойчивом развитии (КСО) резко возросли, стали важными с точки зрения финансовой отчетности и не поддаются анализу вручную, Шахи и др. (2014) предложили автоматизированную модель, основанную на подходах интеллектуального анализа текста, для более интеллектуальной оценки отчетов CSR. После предварительной обработки набора данных были реализованы четыре алгоритма классификации, а именно NB, случайное подпространство, таблица решений и нейронные сети. Были оценены различные параметры и настроены обучающие категории и алгоритмы выбора функций, чтобы определить наиболее эффективную модель.NB с фильтром выбора характеристик на основе корреляции (CFS) был выбран в качестве предпочтительной модели. На основе этой модели было разработано программное обеспечение для оценки отчетов CSR, которое позволяет пользователю вводить отчет CSR, чтобы получить его оценку в виде автоматического вывода. Программное обеспечение было протестировано, и его общая эффективность составила 81,10%. Авторы пришли к выводу, что программное обеспечение можно использовать и для других целей, например, для определения популярности индикаторов производительности.
Холтон (2009) реализовал модель предотвращения корпоративного финансового мошенничества с другой интересной точки зрения.Автор рассматривал недовольство или неудовлетворенность сотрудников как скрытый индикатор, который несет ответственность за мошенничество. Был подготовлен минимальный набор данных внутрикорпоративных коммуникационных сообщений и электронных писем в онлайн-дискуссионных группах. После использования кластеризации документов для оценки того, что данные обладают достаточной предсказательной силой, был реализован классификатор NB для классификации сообщений на классы недовольных / недовольных, и была достигнута точность 89%. Автор предложил использовать модель для оценки риска мошенничества в корпорациях и организациях, мотивируя это тем, что ее можно использовать для предотвращения огромных финансовых потерь.Производительность других моделей, таких как нейронные сети и деревья решений, должна была быть сравнена в будущей работе.
Чан и Франклин (2011) разработали новую систему поддержки принятия решений для прогнозирования наступления события путем анализа закономерностей и извлечения последовательностей из финансовых отчетов. После предварительной обработки текста обобщение текстовой информации производилось с помощью мелкого парсера, который имел F-меру 85%. Извлеченная информация хранилась в отдельной базе данных. Из этой базы данных были идентифицированы и извлечены последовательности событий.Затем на основе этих последовательностей была реализована модель дерева решений для создания механизма вывода, который мог предсказывать появление новых событий на основе обучающих последовательностей. При разделении обучения на тестирование 85:15% модель достигла общей точности 89,09%. В заключение авторы подчеркнули, что их модель имеет лучшую и надежную производительность по сравнению с преобладающими моделями.
Humpherys et al. (2011) рассмотрели различные методы и теории интеллектуального анализа текста, которые были предложены для выявления корпоративного мошенничества в финансовой отчетности, и впоследствии разработали собственную методологию.Их набор данных включал раздел «Обсуждение и анализ руководства» годовой финансовой отчетности компании. После базового анализа и сокращения для набора данных были реализованы различные статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, среди которых модели дерева решений NB и C4.5 дали наивысшую точность 67,3% для классификации 10-K отчетов на мошеннические и не мошеннические. Авторы предположили, что их модель может быть использована аудиторами для выявления мошеннических заявлений в отчетах с помощью анализатора Agent99.
Loughran и McDonald (2011) выдвинули аргумент, что списки слов, содержащиеся в Гарвардском словаре, который обычно используется для текстового анализа, не подходят для классификации финансовых текстов, потому что многие отрицательные слова в Гарвардском списке не подходят. на самом деле считается негативом в финансовом контексте. Корпоративные отчеты 10-K были взяты в качестве источников данных для создания нового словаря с новыми списками слов для финансовых целей. Авторы рекомендовали использовать взвешивание терминов для списков слов.Новые списки слов сравнивались со списками слов Гарварда по нескольким элементам финансовых данных, таким как декларации о 10-тысячных отчетах, существенные недостатки и стандартизированные неожиданные доходы. Хотя значительного различия между списками слов для классификации не наблюдалось, авторы все же предложили использовать свои списки, чтобы быть более осторожными и предотвратить любые ошибочные результаты.
В то время как другие исследователи в основном сосредоточились на обнаружении мошенничества и финансовых прогнозах на основе корпоративных финансовых отчетов, Song et al.(2018) сосредоточились на анализе настроений этих отчетов в отношении оценки КСО. Предложения в образцах отчетов были вручную помечены как положительные и отрицательные, чтобы создать образцы данных для алгоритма машинного обучения. SVM был реализован в наборе данных с разделением обучения на тестирование 3: 1, что позволило достичь коэффициента точности 86,83%. После этого была создана библиотека объектов с объектами, относящимися к внутренней и внешней среде компании. По этим объектам был проведен анализ настроений.Затем были разработаны шесть регрессионных моделей для получения оценки КСО, при этом модель, состоящая из политических, экономических, социальных, технологических, экологических и правовых (PESTEL), пяти сил Портера, а также основных и вспомогательных мероприятий, показала наилучшие результаты в прогнозировании Оценка КСО. Авторы пришли к выводу, что корпоративная социальная ответственность играет жизненно важную роль в обеспечении устойчивости компании, и их исследования могут помочь заинтересованным сторонам в принятии решений, связанных с их компанией.
Было проведено больше исследований по отчетам о КСО и устойчивости.Liew et al. (2014) проанализировали тенденции в области устойчивого развития в обрабатывающих отраслях с помощью отчетов о корпоративной социальной ответственности и устойчивого развития большого числа крупных компаний. Инструмент RapidMiner использовался для предварительной обработки текста с последующей генерацией статистики частоты, сокращением и дальнейшим уточнением текста, в результате чего генерировались термины, связанные с устойчивостью, для анализа. Наиболее часто встречающиеся термины были приняты во внимание при создании иерархической древовидной модели. Окружающая среда, здоровье и безопасность, а также социальная сфера были определены как ключевые концепции устойчивого развития.