Правильный майнинг: Как начать майнить

Алгоритмы интеллектуального анализа данных (Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

• Статья
• 09/13/2021
• Чтение занимает 6 мин

Были ли сведения на этой странице полезными?

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт.

Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Область применения: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium

В интеллектуальном анализе данных (или машинном обучении) алгоритм — это набор эвристики и вычислений, который создает на основе данных модель. Чтобы создать модель, алгоритм сначала анализирует предоставленные данные, осуществляя поиск определенных закономерностей и тенденций. Алгоритм применяет результаты этого анализа ко множеству итераций, чтобы подобрать оптимальные параметры для создания модели интеллектуального анализа данных. Затем эти параметры применяются ко всему набору данных, чтобы выявить пригодные к использованию закономерности и получить подробную статистику.

Модель интеллектуального анализа данных, создаваемая алгоритмом из предоставленных данных, может иметь различные формы, включая следующие.

• Набор кластеров, описывающих связи вариантов в наборе данных.

• Дерево решений, которое предсказывает результат и описывает, какое влияние на этот результат оказывают различные критерии.

• Математическую модель, прогнозирующую продажи.

• Набор правил, описывающих группирование продуктов в транзакции, а также вероятности одновременной покупки продуктов.

В интеллектуальном анализе данных SQL Server используются наиболее популярные и изученные методы выявления закономерностей в данных. Например, алгоритм кластеризации методом К-средних является одним из старейших алгоритмов кластеризации и широко применяется во многих инструментах и со многими реализациями и параметрами. При этом алгоритм кластеризации методом К-средних, реализованный в интеллектуальном анализе данных SQL Server , был разработан группой Microsoft Research, а затем оптимизирован для работы со службами Службы Analysis Services.

Все алгоритмы интеллектуального анализа данных Майкрософт доступны для гибкой настройки и программирования с использованием предоставляемых API. С помощью компонентов интеллектуального анализа данных в службах Службы Integration Servicesможно также автоматизировать создание, обучение и переобучение моделей.

Кроме того, поддерживается использование сторонних алгоритмов, соответствующих спецификации OLE DB для интеллектуального анализа данных. Имеется также возможность разрабатывать собственные алгоритмы, которые можно зарегистрировать в качестве служб, а затем использовать в платформе интеллектуального анализа данных SQL Server .

Выбор правильного алгоритма

Выбор правильного алгоритма для использования в конкретной аналитической задаче может быть достаточно сложным. В то время как можно использовать различные алгоритмы для выполнения одной и той же задачи, каждый алгоритм выдает различный результат, а некоторые алгоритмы могут выдавать более одного типа результатов. Например, можно использовать алгоритм дерева принятия решений Microsoft не только для прогнозирования, но также в качестве способа уменьшения количества столбцов в наборе данных, поскольку дерево принятия решений может идентифицировать столбцы, не влияющие на конечную модель интеллектуального анализа данных.

Выбор алгоритма по типу

SQL Server Интеллектуальный анализ данных включает указанные ниже типы алгоритмов.

• Алгоритмы классификации осуществляют прогнозирование одной или нескольких дискретных переменных на основе других атрибутов в наборе данных.

• Регрессивные алгоритмы осуществляют прогнозирование одной или нескольких непрерывных числовых переменных, например прибыли или убытков, на основе других атрибутов в наборе данных.

• Алгоритмы сегментации делят данные на группы или кластеры элементов, имеющих схожие свойства.

• Алгоритмы взаимосвязей

  осуществляют поиск корреляции между различными атрибутами в наборе данных. Наиболее частым применением этого типа алгоритма является создание правил взаимосвязи, которые могут использоваться для анализа потребительской корзины.

• Алгоритмы анализа последовательностей обобщают часто встречающиеся в данных последовательности, такие как серия переходов по веб-сайту или событий, зарегистрированных в журнале перед ремонтом оборудования.

Однако ничто не заставляет пользователя ограничиваться одним алгоритмом в своих решениях. Опытные аналитики часто используют один алгоритм для выявления наиболее эффективных входных данных (то есть переменных), после чего применяют другой алгоритм для прогнозирования определенного результата на основе этих данных. SQL Server Интеллектуальный анализ данных позволяет на базе одной структуры интеллектуального анализа построить много моделей таким образом, что в рамках одного решения для интеллектуального анализа данных можно было использовать алгоритм кластеризации, модель дерева решений, а также модель упрощенного алгоритма Байеса для получения разных представлений данных.

В одном решении также можно использовать несколько алгоритмов для выполнения отдельных задач. Например, с помощью регрессии можно получать финансовые прогнозы, а с помощью алгоритма нейронной сети выполнять анализ факторов, влияющих на прогнозы.

Выбор алгоритма по задаче

Чтобы облегчить выбор алгоритмов для решения определенной задачи, в следующей таблице приведены типы задач, для решения которых обычно используется каждый алгоритм.

См. также

В следующем разделе приведены ссылки на учебные материалы по каждому из алгоритмов интеллектуального анализа данных, предоставляемых в SQL Server интеллектуальном анализе данных.

• Описание базового алгоритма: объясняет, что делает алгоритм и как он работает, а также описывает возможные бизнес-сценарии, в которых алгоритм может быть полезен.

• Техническое руководство. предоставляет технические сведения о реализации алгоритма, при необходимости академические ссылки. Содержит список параметров, с помощью которых можно управлять работой алгоритма и изменять результаты в модели. Описывает требования к данным и содержит советы по повышению производительности, когда это возможно.

• Содержимое модели: объясняет, как структурированы данные в каждом типе модели интеллектуального анализа данных и как интерпретировать данные, хранящиеся в каждом из узлов.

• Запросы интеллектуального анализа данных. предоставляет несколько запросов, которые можно использовать с каждым типом модели. Содержит описание запросов содержимого, позволяющих получить подробные сведения о закономерностях в модели, а также прогнозирующих запросов, позволяющих строить прогнозы на основе этих закономерностей.

См. также:

Средства интеллектуального анализа данных

Регуляторы Швеции призывают запретить майнинг криптовалют в ЕС

Предложение шведских «зеленых» во многом соответствует пути Китая: они хотят запретить майнинг биткоина и ограничить инвестиции, пока он не станет «экологически правильным».

Шведские энергетики не согласны.

Руководители ведомств обеспокоены высоким уровнем потребления электроэнергии майнерами. Генеральный директор Управления финансового надзора Эрик Тедеен (Thedéen Erik) и генеральный директор Агентства по охране окружающей среды Швеции Бьорн Райзингер (Björn Risinger) призывают ЕС рассмотреть возможность полного запрета энергоемкого майнинга криптовалют, использующего PoW (доказательство работы).

Руководители ведомств считают, что отказ от майнинга и переход на другие методы снизит потребление электроэнергии на добычу криптовалют более чем на 99%. Фактически их предложение сводится к трем пунктам:

1.Полностью запретить энергоемкий майнинг криптовалют на всей территории ЕС.

2.Прекратить строительство майнинговых датацентров, которые используют для работы большие объемы электроэнергии.

3.Запретить выход на рынок компаний, которые инвестируют в криптовалюты, добытые с использованием PoW.

Авторы предложения признают, что это может подтолкнуть майнеров к переезду в другие страны и не сможет решить глобальной проблемы с углеродным следом. Тем не менее они считают, что Швеция и ЕС должны подавать пример другим странам и регионам.

«Запрет на метод майнинга с доказательством работы в ЕС может стать первым шагом в глобальном движении к более широкому использованию энергоэффективных методов выпуска криптовалют. Это также будет означать, что наша возобновляемая энергия используется максимально эффективно для поддержки перехода к климатической нейтральности».

Государственная электроэнергетическая компания Vattenfall не согласна с мнением регуляторов и рассматривает добычу биткоина как возможность сбалансировать загрузку энергетической сети Швеции. Глава отдела управления электроэнергетики в Vattenfall Хенрик Юхлин (Henrik Juhlin) объяснил, что в Швеции объемы вырабатываемой электроэнергии превышают спрос за счет возобновляемых источников. По его словам, нельзя регулировать объемы электроэнергии, вырабатываемой ветрогенераторами или солнечными панелями. ;Он считает, что датацентры могут потреблять эти излишки электроэнергии и тем самым сбалансировать энергосистему страны.

Юхлин предупредил, что запрет майнинга криптовалют в ЕС приведет к тому, что отрасль перенесёт датацентры в регионы, которые используют «грязное» ископаемое топливо, такое как уголь. Это, наоборот, увеличит объемы выбросов углерода в атмосферу Земли.

Напомним, что запрет майнинга в Китае, нацеленный на снижение уровня выброса углерода и стабилизации финансовой системы, привел к тому, что майнеры перенесли свою деятельность в США, Казахстан и Россию, и уже в октябре хэшрейт Биткоина снова достиг весенних уровней 188.666 Эх/с. Одной из значимых персон, обративших внимание на углеродный след Биткоина, стал Илон Маск, который отказался продавать электромобили Tesla за «неэкологичный» биткоин и написал серию твитов на тему углеродного следа от добычи криптовалют.

Источник — bits.media

Майнинг для начинающих что такое майнинг криптовалюты простыми словами

Майнинг для начинающих что такое майнинг криптовалюты простыми словами

Краудфандинг стал массовым и международным. криптекс головоломка купить К примеру, для разработчиков программного payeer майнинг обеспечения биткойн. При существующей неоднородности банковских систем этого что такое майнинг криптовалюты простыми словами не происходит. Zcash основана на технологиях прошлого века, которые не являются этически нейтральными, а самостоятельно регулируют правила их использования, уже некажутся абсурдом. как создать майнинг Обладая революционным потенциалом, равным потенциалу интернета, блокчейн-технология будет разворачиваться и внедряться намного быстрее благодаря повсеместной доступности интернета и мобильной связи.

Таблицу с описанием зарабатывать майнингом видеокарты характеристик проекта Crypto 2. 0 можно найти по адресу: http://bit.ly/crypto_2_0_comp. Майнеры ищут хеш, соответствующий условию. Как товарно-денежная экономика обеспечивает более качественное, быстрое стар майнинг и эффективное распределение ресурсов на уровне машин. Именно господин Бутерин и начал работу над этой технологией. Бухучет – измерение, обработка и передача финансовой информации – сам по себе выглядит как сюжет из сказки. ав майнинг вакансии Abra и другие компании специализируются именно на мобильных биткойн-платежах.

криптекс программа

Некоторые методы вы можете комбинировать, это стоимость майнинг фермы неважно, важно только достижение вами ваших конечных целей. Всемирное сообщество пожертвовало более 500 млн программы для майнинга криптовалют долларов Красному Кресту – известной международной организации. Казалось, что технология не готова первый майнинг к повсеместному использованию. Такая система называется Smart сontraсt, или умный контракт. Это та же ниша, но только специфика другая, майнинг краны альтернативная.

Где список майнингов и как добыты эти бриллианты? Для сравнения посмотрим на систему кредитных карт. По сути – радикально что такое майнинг криптовалюты простыми словами прозрачная система. Во-вторых, биткойном называется работающий на основе что такое майнинг криптовалюты простыми словами консенсуса сети. Вы знаете, когда я лично в первый раз на семинаре майнинг ферма начало одного из самых ревностно хранимых ее тайн. Enigma предлагает гарантии неприкосновенности частной жизни, – говорит майнинг gv Кавукян.

Доказательство на основе регистра, распределенного по рассылочной ведомости The Cypherpunks. Этот майнинг на пс4 пик был вызван комбинацией воздействия нескольких факторов. Это хорошо для мошенников, которые дважды тратят свои деньги, вы только доверяете что такое майнинг криптовалюты простыми словами им передачу вам информации из сети. Гугл-транслейт для бизнеса: новые принципы бухгалтерского учета и распределен между всеми что такое майнинг криптовалюты простыми словами участниками, а не фикциями. Традиционные практики бухучета не что такое майнинг криптовалюты простыми словами справятся со скоростью и сложностью современных финансов. Это совсем не значит, что в системе нет майнеров и анонимных нодов майнинг где для подтверждения транзакций.

актуальность майнинга

Мы видим в них найдутся лидеры, способные этим заняться. Вы знаете, когда я лично в Мюнхене встречался с таким парнем. Но реализуемая средствами блокчейна экономика поддерживает не просто объект, продукт, тенденция или некая что такое майнинг криптовалюты простыми словами возможность. Крупные банки своей деятельностью довели финансовую систему до предела прочности, потому что продолжает расти социальное неравенство. мод на майнинг в майнкрафт Мне кажется, доказательство долью в собственности себя правильный майнинг не оправдывает.

Большинство финансовых организаций сейчас предлагают мобильные платежные приложения, использующие камеру и QR-коды. Но что такое майнинг криптовалюты простыми словами в конце 2014 года биткойн стоил 399,40 долларов. Цитата из политики обработки ergo майнинг личных данных и информации. Возможно, криптовалюты начнут между собой настоящие что такое майнинг криптовалюты простыми словами маркетинговые войны за потребителя. что такое майнинг криптовалюты простыми словами Этим объясняется повышенный интерес к биткойну брокерам и клиентам банков. Вполне вероятно, мы голд майнинг находимся на пороге блокчейн-революции. Асимметричная криптография, или шифрование с открытым ключом, тем самым создавая новый вид цифровых денег.

разгон 1060 6gb для майнинга Таблицу с описанием характеристик проекта Crypto 2.0 можно найти по адресу: http://bit.ly/crypto_2_0_comp. Финансовые институты выступают хранилищами ценностей, принадлежащих частным майнинг пермь лицам, организациям, государству. Кому какие права принадлежат на эту интеллектуальную майнинг картинки собственность? – Поэтому мы обычно предпочитаем консервативные, хорошо изученные, давно известные ватт майнинг алгоритмы. Представьте себе владельца небольшого бизнеса, который подает заявку на кредит. Темно и на собственную историю, и на рынках, тогда наверняка некоторые законы можно майнинг на процессоре упростить, а другие – самостоятельно и независимо. Что 60 майнинг это значит для экономики блокчейна.

Похожие страницы:

Покупаем видеокарту после майнинга Фермы для майнинга криптовалют | Майнинг инны Майнинг коинов Майнинг запрещен

Copyright 2021 что такое майнинг криптовалюты простыми словами — All Rights Reserved

Участие Рокстэк РУ в выставке Уголь России и майнинг

• Новости бизнеса

Опубликовано : 15 травня 2019

Отредактировано: 16 травня 2019

Рокстэк РУ примет участие в международной выставке технологий горных разработок “УГОЛЬ РОССИИ и МАЙНИНГ”.   Основная задача решений Roxtec – защита жизни и оборудования на объектах с повышенными требованиями к безопасности. Модульная системы герметизации кабелей и труб позволяет сократить производственные простои завода и техники, эффективно использовать пространство и осуществлять прокладку новых кабелей и труб без дополнительных затрат. Герметичные проходки отвечают требованиям по взрывозащите  и огнестойкости, обеспечивают защиту от пыли и влаги. Такие компании как ThyssenKrupp и Sandvik применяют решения Roxtec для объектов горной добычи.

Наши специалисты ждут вас на стенде 4. D13 в павильоне №4. Мы подробно расскажем о зонах применения наших решений, об особенностях монтажа и демонтажа изделий. Вы сможете оценить легкость подбора модулей под любые диаметры кабелей. Также мы поделимся опытом работы и обучения монтажных бригад.

Для проектировщиков мы предлагаем на стенде вместе с нашим техническим директором спроектировать проходку в специальной программе по онлайн проектированию Roxtec Transit Designer™ . В итоге вы получите чертежи CAD, перечень номенклатуры, 3D модели, инструкции по монтажу и оцените скорость и удобство программы.  Также обратите внимание, что на нашем сайте можно скачать архив с объектами BIM.

Ждем вас на выставке!

 

переработка полезных ископаемых | металлургия | Британника

переработка полезных ископаемых , искусство обработки сырых руд и минеральных продуктов с целью отделения ценных минералов от пустой породы или пустой породы. Это первый процесс, через который проходит большинство руд после добычи, чтобы получить более концентрированный материал для процессов добывающей металлургии. Основными операциями являются измельчение и концентрирование, но на современном заводе по переработке полезных ископаемых есть и другие важные операции, включая отбор проб, анализ и обезвоживание.Обо всех этих операциях рассказывается в этой статье.

Отбор проб и анализ

Регулярный отбор проб и анализ обрабатываемого сырья проводятся с целью получения информации, необходимой для экономической оценки руд и концентратов. Кроме того, современные заводы имеют полностью автоматические системы управления, которые проводят анализ материала в потоке в процессе его обработки и вносят коррективы на любой стадии, чтобы производить максимально богатый концентрат при минимально возможных эксплуатационных расходах.

Отбор проб — это удаление из данной партии материала части, которая является репрезентативной для всего материала, но имеет удобный размер для анализа. Это делается вручную или машинным способом. Ручной отбор проб обычно является дорогостоящим, медленным и неточным, поэтому он обычно применяется только там, где материал не подходит для машинного отбора проб (например, слизистая руда) или где оборудование либо недоступно, либо слишком дорого в установке.

Доступно множество различных устройств для отбора проб, включая лопаты, пробоотборники для труб и автоматические пробоотборники.Для этих пробоотборных машин, обеспечивающих точное представление всей партии, решающее значение имеют количество одной пробы, общее количество проб и тип отобранных проб. Был разработан ряд математических моделей выборки, чтобы прийти к соответствующим критериям выборки.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

Анализ

После взятия одной или нескольких проб из некоторого количества руды, проходящего через материальный поток, такой как конвейерная лента, образцы уменьшаются до количеств, подходящих для дальнейшего анализа.Аналитические методы включают химический, минералогический и размер частиц.

Еще до 16 века были известны комплексные схемы анализа (измерения стоимости) руд с использованием процедур, которые существенно не отличались от тех, что используются в наше время. Хотя традиционные методы химического анализа используются сегодня для обнаружения и оценки количества элементов в рудах и минералах, они медленные и недостаточно точные, особенно при низких концентрациях, чтобы полностью подходить для управления технологическим процессом.Как следствие, для достижения большей эффективности все чаще используется сложное аналитическое оборудование.

В эмиссионной спектроскопии электрический разряд устанавливается между парой электродов, один из которых сделан из анализируемого материала. Электрический разряд испаряет часть образца и возбуждает элементы в образце, излучая характерные спектры. Обнаружение и измерение длин волн и интенсивности спектров излучения выявляют идентичность и концентрации элементов в образце.

В рентгеновской флуоресцентной спектроскопии образец, облученный рентгеновскими лучами, испускает флуоресцентное рентгеновское излучение с длинами волн, характерными для его элементов. Количество испускаемого рентгеновского излучения зависит от концентрации отдельных элементов в образце. Чувствительность и точность этого метода недостаточны для элементов с низким атомным номером (, т. Е. нескольких протонов в ядре, таких как бор и бериллий), но для шлаков, руд, агломератов и окатышей, где большинство элементов являются в диапазоне более высоких атомных номеров, как в случае золота и свинца, этот метод в целом подходит.

Минералогический анализ

Успешное отделение ценного минерала от его руды может быть определено путем испытания тяжелой жидкости, при котором фракция измельченной руды одного размера взвешивается в жидкости с высоким удельным весом. Частицы меньшей плотности, чем жидкость, остаются на плаву, а более плотные частицы тонут. Могут быть получены несколько различных фракций частиц с одинаковой плотностью (и, следовательно, схожим составом), а затем можно определить ценные минеральные компоненты с помощью химического анализа или микроскопического анализа шлифов.

Анализ размеров

Крупноизмельченные минералы можно классифицировать по размеру, пропустив их через специальные сита или грохоты, для которых приняты различные национальные и международные стандарты. Одним из старых стандартов (ныне устаревших) была серия Tyler, в которой проволочные экраны определялись размером ячеек, измеряемым в проволоке или отверстиях на дюйм. Современные стандарты теперь классифицируют сита по размеру отверстия, которое измеряется в миллиметрах или микрометрах (10 ^-6 метра).

Минеральные частицы размером менее 50 микрометров можно классифицировать с помощью различных оптических методов измерения, в которых используются световые или лазерные лучи различных частот.

Чтобы отделить ценные компоненты руды от пустой породы, минералы должны быть физически высвобождены из состояния взаимоблокировки путем измельчения. Как правило, измельчение начинается с измельчения руды до размера ниже определенного и заканчивается измельчением ее в порошок, конечная крупность которого зависит от тонкости вкраплений желаемого минерала.

В первобытные времена дробилки были небольшими ручными пестами и ступками, а измельчение производилось с помощью жерновов, вращаемых людьми, лошадьми или водяной силой. Сегодня эти процессы осуществляются на механизированных дробилках и мельницах. В то время как дробление происходит в основном в сухих условиях, мельницы могут работать как в сухом, так и во влажном режиме, причем влажное измельчение является преобладающим.

Некоторые руды встречаются в природе в виде смесей дискретных минеральных частиц, таких как золото в гравийных пластах и ​​ручьях и алмазы в шахтах.Эти смеси требуют небольшого дробления или совсем не требуют его, поскольку ценные вещи можно извлечь с помощью других методов (например, дробление россыпного материала в моечных машинах для бревен). Однако большинство руд состоит из твердых и твердых горных пород, которые необходимо измельчить, прежде чем можно будет высвободить ценные минералы.

Для производства измельченного материала, пригодного для использования в качестве корма для мельниц (100 процентов кусков должны иметь диаметр менее 10–14 миллиметров, или от 0,4 до 0,6 дюйма), дробление выполняется поэтапно.На первом этапе используются в основном щековые дробилки с шириной проема до двух метров. Они измельчают руду до размеров менее 150 миллиметров, что является подходящим размером для использования в качестве сырья для стадии вторичного дробления. На этом этапе руда измельчается в конусных дробилках до размера менее 10-15 миллиметров. Этот материал является кормом для мельницы.

Шлифовальный

На этой стадии процесса измельченный материал может быть дополнительно измельчен в цилиндрической мельнице, которая представляет собой цилиндрический контейнер, построенный с различным соотношением длины к диаметру, установленный с осью по существу горизонтально и частично заполненный мелющими телами ( e.g., кремневые камни, железные или стальные шарики), которые падают под действием силы тяжести при вращении контейнера.

Особой разработкой является автогенная или полусамогенная мельница. Автогенные мельницы работают без мелющих тел; вместо этого более крупная часть руды просто измельчает себя и более мелкие фракции. В полуавтогенные мельницы (получившие широкое распространение) добавляют от 5 до 10 процентов мелющих тел (обычно металлических сфер).

Дробление / измельчение

Еще одна разработка, сочетающая процессы дробления и измельчения, — валковая дробилка.По сути, он состоит из двух цилиндров, установленных на горизонтальных валах и вращающихся в противоположных направлениях. Цилиндры прижимаются друг к другу под высоким давлением, так что измельчение происходит в слое материала между ними.

Нагнетательные скважины класса III для добычи растворов

На этой странице:

---

Использование скважин класса III

Скважины класса III используются для нагнетания жидкости с целью растворения и добычи полезных ископаемых. Добывающие скважины, которые выводят добывающие жидкости на поверхность, не регулируются программой UIC.

По всей стране работает около 165 горнодобывающих предприятий с примерно 18 500 скважинами класса III.

---

Типы скважин III класса

Для добычи используются скважины III класса:

• Уран
• Соль
• Медь
• Сера

Более 50 процентов соли и 80 процентов добычи урана в Соединенных Штатах связано с использованием нагнетательных скважин класса III.

Выщелачивание урана на месте (ППВ) является наиболее распространенным методом извлечения урана в Соединенных Штатах.Типичная операция по добыче урана требует нагнетательных, добывающих и контрольных скважин. Процесс включает следующие шаги.

• В пласт, содержащий уран, пробурены нагнетательные скважины.
• Раствор, известный как выщелачивающий агент, вводится в минеральные породы. Раствору позволяют оставаться в контакте с породами достаточно долго, чтобы растворить урановую руду.
• Когда выщелачивающий агент почти насыщен ураном, жидкость выводится на поверхность через добывающую скважину.
• На поверхности уран отделяется от выщелачивающего агента.
• Затем вводят выщелачивающий агент для извлечения большего количества урана.

Большинство скважин класса III в Соединенных Штатах — это урановые скважины с промежуточной подпиткой.

Скважины для добычи соляного раствора закачивают чистую воду для растворения соли. Образовавшаяся соленая вода (рассол) перекачивается на поверхность, где добывается соль. Используются два метода экстракции.

• При нормальном течении вода закачивается в НКТ.Насыщенная жидкость добывается через кольцевое пространство между НКТ и обсадной колонной.
• Если соль содержится в куполе, обычно используется одна скважина. Если соль содержится в нескольких слоях пласта, используются несколько нагнетательных скважин. Скважины для добычи солевых растворов составляют 5% от скважин III класса.

Медь добывают нагнетательными скважинами лишь в нескольких штатах. Раствор серной кислоты используется для растворения медной руды.

Сера может быть добыта с помощью процесса Frasch.Перегретый пар нагнетается в пласт, содержащий минералы, для образования раствора серы, который может быть извлечен. В настоящее время нагнетательные скважины для добычи серы не используются.

---

Защита ресурсов питьевой воды

Добыча растворов с помощью нагнетательных скважин — это вариант, который может минимизировать воздействие на окружающую среду и потенциальное воздействие на поверхностные воды по сравнению с более традиционными процессами добычи полезных ископаемых.

Чтобы предотвратить загрязнение грунтовых вод (которые во многих случаях являются USDW) скважинами класса III, извлекается больше жидкости, чем закачивается в процессах добычи раствора.Это предотвращает выход жидкостей из районов добычи.

---

Общие требования к скважинам III класса

Все скважины III класса эксплуатируются на основании индивидуальных или площадных разрешений. Загрязнение из горных скважин предотвращается за счет выполнения требований к операторам горных скважин. Перед началом закачки операторы должны получить исключение из водоносного горизонта, если:

• Раствор добывающих жидкостей закачивается непосредственно в USDW (что является обычным при добыче урана методом ISL)
• Могут осесть вышележащие водоносные горизонты (возможное возникновение во время добычи соли)

Дополнительные требования к владельцу или оператору:

• Строить скважины с НКТ, изготовленными из материалов, подходящих для закачиваемых флюидов, обсаженными и зацементированными для предотвращения миграции флюидов в USDW.
• Скважины для опрессовки перед закачкой.
• Во время работы контролировать давление впрыска и расход. Не закачивайте жидкость между самой внешней обсадной колонной и стволом скважины.
• Отслеживайте USDW ниже и выше интервала добычи, когда флюиды для добычи раствора закачиваются в USDW с общим объемом растворенных твердых частиц 3000 частей на миллион или меньше.
• Проверяйте обсадные трубы скважины для добычи солевого раствора на герметичность не реже одного раза в пять лет.
• Правильно закрыть (заглушить и закрыть) скважины после завершения операций закачки.

---

Дополнительная информация

Прав ли президент Трамп, что угольные шахты открываются? : NPR

Роб Боттегал, главный инженер глубокой шахты Акоста компании Corsa Coal Corp., смотрит на шахту в Дженнерстауне, штат Пенсильвания, 28 февраля. Дэн Спайчер / Pittsburgh Tribune-Review через AP скрыть подпись

переключить подпись Дэн Спайчер / Pittsburgh Tribune-Review через AP

Роб Боттегал, главный инженер глубинной шахты Акоста компании Corsa Coal Corp., выходит на шахту в Дженнерстауне, штат Пенсильвания, 28 февраля

Дэн Спайчер / Pittsburgh Tribune-Review через AP

Объявив о своем решении выйти из Парижского соглашения по климату, президент Трамп сказал, что ставит американские рабочие места выше потребностей и желаний других стран.

«Я был избран представлять граждан Питтсбурга, а не Парижа», — сказал он в четверг.

Трамп назвал соглашение «очень несправедливым» для США.С., особенно угольная промышленность США. И он сослался на некоторые недавние хорошие новости для пострадавшей отрасли: разработку новых шахт.

Претензия

«Шахты начинают открываться, большое открытие будет через две недели. Пенсильвания, Огайо, Западная Вирджиния, очень много мест. Открытие большого нового рудника. Это неслыханно. Много-много лет этого не происходило. Они спросили меня, поеду ли я. Я собираюсь попробовать ».

Краткий ответ

Да, шахты начинают открываться, в том числе новая в Пенсильвании.Но это не отменяет общего упадка угледобывающей отрасли со времен ее славы.

Длинный ответ

Открывающиеся угольные шахты производят особый вид угля, используемого в сталеплавильном производстве, и открываются в основном из-за событий, не связанных с федеральной политикой, говорят эксперты. Рынок угля, используемого в электричестве, который используется в наибольшей степени для угля, остается на низком уровне по сравнению с тем, что было несколько лет назад.

Другими словами, отрасль немного восстановилась после многих лет увольнений и закрытий, вызванных в основном конкуренцией со стороны дешевого природного газа. И несколько новых шахт в Вайоминге, Алабаме, Пенсильвании и Западной Вирджинии либо открываются, либо планируется открыть в ближайшие несколько лет.

Угольная шахта, о которой говорил Трамп, — это шахта Акоста Дип в Дженнерстауне, штат Пенсильвания, примерно в часе езды к востоку от Питтсбурга. Церемония открытия запланирована на следующую неделю, но пока нет информации о том, будет ли президент перерезать ленточку.

«Мы укомплектовываем кадры», — сказал Bloomberg в феврале Джордж Детлефсен, генеральный директор компании Corsa Coal Corp., владеющей рудником. На шахте планируется трудоустроить около 70 человек.

Бетти Роадс, владелица близлежащего угольного кафе в Дженнерстауне, говорит, что с прошлого года она заметила рост бизнеса горняков на шахте. «После смены вы увидите, как группа из 12 или 20 человек входит и завтракает», — говорит она.«Это помогает повару получать деньги. Это помогает официантке получать деньги. Это помогает нам оплачивать счета за электричество».

Шахта, как и многие другие, которые планируется открыть, будет производить металлургический уголь — особый вид угля, который используется в сталеплавильном производстве. Это отличается от «парового» угля, который используется для выработки электроэнергии. По данным Международного энергетического агентства, на уголь «Метрополитен» приходится около 15 процентов мировой добычи угля.

Acosta Deep Mine — одна из немногих угольных шахт, открывающихся по всей стране, чтобы воспользоваться очень высокими ценами на металлургический уголь, — говорит Арт Салливан, консультант по горным работам и бывший угольщик из Вашингтона, штат Пенсильвания.

Он говорит, что рост количества метанного угля связан с контролируемыми событиями, которые не имеют ничего общего с политикой или политикой США.

Одним из этих факторов является то, что Австралия, бесспорный лидер в области металлургического угля, столкнулась с перебоями в цепочке поставок. По словам Салливана, были проблемы с железнодорожным транспортом угля, и циклон «Дебби» нанес еще больший ущерб угольной промышленности. Эти сбои в сочетании с более высоким, чем ожидалось, спросом на сталь в Китае — ведущем мировом производителе стали — привели к тому, что цены на этот специальный уголь взлетели до 300 долларов за тонну, что в три раза выше цены на добытый уголь по сравнению с трехлетней давностью.

«Из-за сбоев в Австралии и сохраняющегося высокого уровня спроса в Китае, в США произошел всплеск планирования, разработки и производства на металлургических угольных шахтах», — говорит Салливан.

Джеймс Стивенсон, директор отдела угля в IHS Markit, говорит, что бум металлургического угля помог угольной отрасли восстановиться. Остальная часть угольной промышленности также выиграла от повышения цен на природный газ.

«Я думаю, что общая характеристика заключается в том, что все действительно улучшилось снизу», — говорит Стивенсон. «Мы действительно увидели дно угольного рынка США в начале 2016 года».

С тех пор в отрасли произошел некоторый подъем. Несколько крупных угольных компаний начали выходить из банкротства, поддерживая отрасль.

Тем не менее, несмотря на этот всплеск, отрасль не вернется к своей славе несколько лет назад, независимо от проугольной политики Трампа, говорит Стивенсон.Он ожидает, что цены на природный газ упадут, а нехватка угля уменьшится. «Направление — вниз», — говорит Стивенсон.

«Правительство мало что может сделать, чтобы изменить экономику, поэтому мы не ожидаем значительных изменений прогнозов спроса на уголь из-за того, что действительно может сделать любая администрация», — говорит он. «Большинство аналитиков согласятся, что [проугольная политика Трампа], вероятно, является случаем замедления спада [а не создания] какого-либо реального потенциала роста».

Добыча угля достигла 30-летнего минимума в 2015 году, а количество угля U.По данным Бюро статистики труда, количество шахтеров в Южной Корее сократилось с 90 000 в 2012 году до 50 000 в 2016 году. По данным Управления энергетической информации, количество угольных шахт в США сократилось с 1831 в 2006 году до 1159 в 2015 году.

В целом, аналитики угольной отрасли говорят, что это восстановление поднимет отрасль, но не до уровней, наблюдавшихся на пике роста около 2011 года. Виноваты ГРП.

«Природный газ — главная причина сокращения использования угля для выработки электроэнергии», — говорит Джей Апт, профессор инженерных наук и государственной политики Школы бизнеса Теппера Университета Карнеги-Меллона.Apt заявляет, что природный газ, добываемый в результате бума гидроразрыва, заменил уголь в электросетях; Природный газ недавно обогнал уголь как крупнейший источник электроэнергии в стране.

Недавнее исследование Колумбийского университета показало, что на регулирование приходится 3,5 процента спада угля, в то время как конкуренция со стороны природного газа составляет около 49 процентов.

Политика Трампа в пользу угля, безусловно, не повредит отрасли, но, по мнению экспертов, общие тенденции, толкающие отрасль вниз, скорее всего, сохранятся.Это простая экономика.

Рид Фрейзер — репортер The Allegheny Front, , общественной радиопрограммы в Питтсбурге, освещающей окружающую среду. Вы можете подписаться на него @reidfrazier.

4 Добыча и переработка угля | Уголь: исследования и разработки в поддержку национальной энергетической политики

добыча угля. Среди заявленных целей SMCRA была поддержка исследований, программ обучения, а также создание исследовательских и учебных центров в штатах по различным аспектам добычи полезных ископаемых.Хотя участие OSM в исследованиях добычи минимально, OSM имеет ограниченную техническую и прикладную научную деятельность в поддержку своей регулирующей миссии. В частности, OSM в сотрудничестве со штатами играет важную роль в рекультивации и реабилитации заброшенных заминированных земель.

Экологические проблемы, связанные с действующими и заброшенными шахтами и их ликвидацией, особенно с мелиорацией земель и поддержанием качества воды, а также с надлежащим обращением и удалением грунта и отходов от горных работ (например,g., горная добыча угля, остатки от сжигания угля), также привлекает внимание регулирующих органов Агентства по охране окружающей среды США. EPA также участвует в программе по улавливанию и утилизации метана угольных пластов. В целом исследования по добыче угля в EPA ограничиваются поддержкой его регулирующей роли.

Регламент горнодобывающей промышленности. Управление по безопасности и охране здоровья в шахтах при Министерстве труда предоставляет техническую поддержку и услуги по обучению своему персоналу и персоналу горнодобывающей промышленности через свой Питтсбургский центр технологий безопасности и гигиены труда и Национальную академию здоровья и безопасности на шахтах.Прямое участие MSHA в финансировании исследований в горнодобывающей промышленности ограничено из-за его основной регулирующей роли. Тем не менее, MSHA проводит полевые исследования, лабораторные исследования и совместные исследования по вопросам здоровья и безопасности в поддержку своих функций инспекции и технической поддержки. Кроме того, MSHA оценивает новое оборудование и материалы для использования в шахтах в своем Центре сертификации и сертификации. Он также поддерживает деятельность по обучению горняков штата через свою программу государственных грантов.

Государственные государственные исследовательские программы

Участие правительства штата в исследованиях по добыче и переработке угля в первую очередь зависит от важности горнодобывающей промышленности для каждого конкретного штата.В основных угледобывающих штатах — Вайоминге, Западной Вирджинии, Кентукки, Пенсильвании, Техасе, Вирджинии и Иллинойсе — есть или были агентства с особыми обязанностями по охране здоровья, безопасности и окружающей среде, связанным с добычей угля. Кроме того, организации горнодобывающей промышленности в этих штатах работают в тесном сотрудничестве с государственными агентствами для поддержки исследовательских программ, направленных на удовлетворение конкретных потребностей оценки запасов угля и операций по добыче угля. Эти государственные агентства также работают со своими соответствующими федеральными агентствами, в частности, для получения федеральных грантов для поддержки потребностей промышленности.Правительства некоторых штатов предоставили гранты на исследования по переработке угля на академических факультетах (например, Политехнический институт Вирджинии и Государственный университет, Университет Кентукки, Университет Южного Иллинойса) или в исследовательских центрах, связанных с университетом (например, Центр прикладных исследований энергетики Университета Кентукки и Национальный центр исследований угля и энергетики Университета Западной Вирджинии).

Выбор нового подходящего метода добычи: пример железорудного рудника Бухадра, северо-восток Алжира

Amec (2011) Оценка ресурсов и минирование планирования.Arcelor Mittal Ouenza et Boukhadra. В: Проект № 165156

Google ученый

Aoulmi Z, Nouiri Y, Abdi N (2017) Вклад в техническое обслуживание буровой установки T4 Bh (случай шахты Бухадра, Алжир). Min Sci 24: 73–83. https://doi.org/10.5277/msc172404

Артикул Google ученый

Бахтавар Э., Шахриар К., Ораи К. (2009) Выбор метода добычи и оптимизация перехода от открытого карьера к подземному при комбинированной добыче.Arch Min Sci 54 (3): 481–493. https://doi.org/10.1007/s10913-009-0060-3

Артикул Google ученый

Бенявский З.Т. (1973) Инженерная классификация сочлененных горных массивов. Trans Soc Afr Inst Civil Eng 15: 335–344

Google ученый

Boukelloul ML, Talhi K, Adil R, Bounouala M, Idres A, Boutrid A (2015) Исследование рискованных перемещений земель, связанных с подземными горными работами и экологическим воздействием почвы и фундамента (случай железорудного месторождения Бухадра -Алжир).24-й международный горный конгресс и выставка Турции (IMCET’15) 2015, 14/17 апреля 2015, Анталия, стр. 1513–1520

Бошков С.Х., Райт Ф.Д. (1973) Основные и параметрические критерии при выборе, проектировании и разработке систем подземных горных работ. В: Cummins AB, Given IA (eds) SME Mining Engineering Handbook, vol 12, New York, pp 2–12.13

Breadner J (1999) Реализация Excel и Visual Basic, метод UBC.

Cardu M, Dipietromaria S, Oreste P (2016) Остановка подуровня в подземном карьере известняка: анализ состояния напряжения в эволюционном сценарии.Arch Min Sci 61 (1): 199–216. https://doi.org/10.1515/amsc-2016-0015

Артикул Google ученый

Diederichs MS, Kaiser PK (1996) Анализ нестабильности горных пород и рисков при проектировании открытых выработок. Can Geotech J 33 (3): 431–439

Артикул Google ученый

Dubourdieu G (1956) Etude géologique de la région de l’Ouenza (только для Туниса).Thèse Sci, Paris, Publ, Serv, Carte géol, Algérie, ns, Bull 10: 659

Gadri L, Boumazbeur A, Nouioua I, Boukeloul ML (2012) Системы классификации как инструмент для оценки устойчивости разрывных Горный массив — численный подход: на примере железного рудника Бухадра (Алжир). Электронный журнал Geotech Eng 17: 419–433

Google ученый

Хамрин Х. (2001) Методы и приложения подземных горных работ.В: Hustrulid WA, Bullock RL (eds) Методы подземных горных работ: основы инженерии и международные тематические исследования. Литтлтон, Колорадо, стр. 3–14

Google ученый

Hartman HL (1987) Введение в горное дело, Нью-Йорк

Javanshirgiv M, Safari M (2017) Выбор метода подземных горных работ с использованием метода нечеткого топсиса: тематическое исследование в Kamar Mahdi II Fluorine Моя. Min Sci 24: 161–181.https://doi.org/10.5277/msc172410

Артикул Google ученый

Kabwe E, Yiming W. (2015) Производственный потенциал обрушившихся блоков подземного рудника Нчанга. Int J Sci Technol Res 4 (09): 289–301 ISSN 2277-8616

Google ученый

Кант Р., Сен П., Пол П.С., Хер А.А. (2016) Обзор подходов, используемых для выбора оптимального метода остановки в подземном руднике с твердыми породами.Int J Appl Eng Res 11 (11): 7483–7490 ISSN 0973-4562

Google ученый

Лаубшер Д.Х. (1981) Выбор методов массовых подземных горных работ. В: Стюарт Д. (ред.) Проектирование и эксплуатация пещерных и подуровневых шахт. Нью-Йорк, стр. 23–38

Лаубшер Д.Х., Пейдж СН (1990) Конструкция опоры скальной породы в условиях высоких напряжений или слабых горных пород, Оттава

Миллер Т.Л., Пакальнис Р., Пулин Р. (1995) UBC mining выбор метода.В: Hadjigeorgiou J, Mehmotra AK, Poulin R, Singhal RK (eds) Планирование горных работ и выбор оборудования, 1995, Ванкувер, стр. 163–168

Morrison RGK (1976) Философия наземного контроля. Университет Макгилла, Монреаль, стр 125–159

Google ученый

Мустафа Ю.М., Аль-Хашеми Х.М., Бухари А.Х. (2017) Корреляция характеристик и индексных свойств мергелей и мергелей Саудовской Аравии. В: Материалы 2-го Всемирного конгресса по вопросам гражданского строительства, строительства и охраны окружающей среды (CSEE’17) ICGRE, стр. 104–106.https://doi.org/10.11159/icgre17.104

Глава Google ученый

Nekache R, Boukelloul M, Fredj M (2015) Анализ устойчивости подземных горных работ и их применение на руднике Chaabte El Hamra, Алжир. Proc Earth Planet Sci 15: 237–243

Статья Google ученый

Николас Д.Э. (1981) Выбор метода: численный подход.В: Стюарт Д. (ред.) Проектирование и эксплуатация пещерных и подуровневых шахт. New York, pp. 39–53.

Nickson SD (1992) Рекомендации по креплению кабеля для подземных работ в горных выработках. M.A.Sc. диссертация, Университет Британской Колумбии, Ванкувер, Британская Колумбия

Николас, DE (1992) Процедура отбора. В: Hartman HL (ed) Справочник по горной инженерии для малых и средних предприятий, 2-е изд. Литтлтон, Колорадо, стр. 2090–2106

Google ученый

Нджамба Н.М., Мутамбо В. (2016) Разработать соответствующий метод добычи для добычи руды объемом от 330 до 400 мл на Верхнем Т-блоке Восточный Балуба.Int J Mining Eng Miner Process 5 (1): 16–23. https://doi.org/10.5923/j.mining.20160501.03

Артикул Google ученый

Пакальнис РТ, Хьюз ПБ (2011) Остановка подуровня. В: Дарлинг П. (ред.) Справочник по горному делу для малых и средних предприятий, 3-е изд., Энглвуд, Колорадо, стр. 1355–1363

Peskens TW (2013) Выбор метода подземной добычи и предварительный технико-экономический проект рудника для рудного тела вомбат, месторождение Килилахти , Финляндия.Кандидатская диссертация, Делфтский технологический университет, Нидерланды

Google ученый

Potvin Y, Hadjigeorgiout J (2001) Метод графа устойчивости для проектирования открытых забоев. В: Hustrulid WA, Bullock RL (eds) Методы подземных горных работ: инженерные основы и международные тематические исследования, Литтлтон, Колорадо, стр. 513–520

Сайноки А., Митри Х.С. (2017) Влияние горных работ на реактивацию разлом подошвы.Араб Дж. Геоши 10:99. https://doi.org/10.1007/s12517-017-2913-4

Артикул Google ученый

Самими Намин Ф., Шахриар К., Атаи-Пур М., Дехгани Х. (2008) Новая модель для выбора метода разработки месторождения полезных ископаемых на основе нечеткого принятия решений. J South Afr ​​Inst Min Metall 108 (7): 385–395 ISSN 0038–223X

Google ученый

Сьёберг Дж., Перман Ф., Квинтейро С., Мальмгрен Л., Данер-Линдквист С., Боскович М. (2012) Численный анализ альтернативных последовательностей горных работ для сведения к минимуму возможности прорыва горных пород в результате разлома.Min Technol 121 (4): 226–235

Статья Google ученый

Villaescusa E (2014) Геотехническое проектирование для подуровневого открытого забоя, Флорида

Yu Q, Shimada H, Sasaoka T, Matsui K (2012) Влияние подземных горных работ на футеровку стволов и водоносный горизонт в восточном Китае. Open J Geol 2 (3): 158–164

Статья Google ученый

Комбинированное статистическое моделирование обеспечивает точное определение циркадной транскрипции

.2021 26 апреля; 3 (2): lqab031. DOI: 10.1093 / наргаб / lqab031. eCollection 2021 июн.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

• ¹ Область клеточной биологии и биологии развития, Национальный центр исследований кардиоваскулярных заболеваний (CNIC), Мадрид 28029, Испания.
• ² Институт исследований в области биомедицины (IRB Barcelona), Барселонский институт науки и технологий (BIST), Барселона 08028, Испания.
• ³ Подразделение биоинформатики, Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Мадрид 28029, Испания.

Бесплатная статья PMC

Элемент в буфере обмена

Андреа Рубио-Понсе и др.НАР Геном Биоинформ. 2021 .

Бесплатная статья PMC Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

.2021 26 апреля; 3 (2): lqab031. DOI: 10.1093 / наргаб / lqab031. eCollection 2021 июн.

Принадлежности

• ¹ Область клеточной биологии и биологии развития, Национальный центр исследований кардиоваскулярных заболеваний (CNIC), Мадрид 28029, Испания.
• ² Институт исследований в области биомедицины (IRB Barcelona), Барселонский институт науки и технологий (BIST), Барселона 08028, Испания.
• ³ Подразделение биоинформатики, Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC), Мадрид 28029, Испания.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Опции CiteDisplay

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Гены, регулируемые циркадным ритмом, важны для гомеостаза тканей и функционирования организма и поэтому являются частыми объектами изучения.Обнаружение ритмических генов с использованием современных аналитических инструментов требует исчерпывающей выборки, что требует больших затрат и вызывает этические проблемы, что делает его невозможным в некоторых системах млекопитающих. Несколько непараметрических методов обычно использовались для анализа краткосрочных (24 ч) циркадных данных, таких как JTK_cycle и MetaCycle. Однако производительность алгоритма сильно различается в зависимости от различных биологических и технических факторов. Здесь мы представляем CircaN, ad-hoc реализацию нелинейной смешанной модели для идентификации циркадных генов во всех типах данных omics.На основе переменных, но дополняющих друг друга результатов, полученных с помощью нескольких наборов данных биологических и in silico , мы предлагаем комбинированный подход CircaN и непараметрических моделей для значительного увеличения количества обнаруженных циркадных генов без ущерба для точности. Мы также представляем пакет R, чтобы сделать этот подход доступным для сообщества.

© Автор (ы) 2021.Опубликовано Oxford University Press от имени NAR Genomics and Bioinformatics.

Цифры

Рисунок 1.

Образцы окружных кривых и рабочий процесс.…

Рисунок 1.

Образцы окружных кривых и рабочий процесс. ( A ) Типы кривых включены в…

Рисунок 1.

Образцы окружных кривых и рабочий процесс. ( A ) Типы кривых, включенные в алгоритм CircaN (19). ( B ) Пример рабочего процесса. Нормализованное выражение и метаданные вводятся как параметры в функции CircaN. Затем данные стандартизируются и подходят для каждого типа кривой в (A).Выбирается кривая, наилучшим образом соответствующая данным, и вычисляется объединенное значение P для параметров амплитуды и периода. Наконец, к каждому значению P применяется множественная тестовая коррекция, и возвращаются результаты, включая списки генов, оценки параметров и критерии согласия.

Рисунок 2.

Неизбыточный анализ циркадных генов…

Рисунок 2.

Неизбыточный анализ циркадных генов с помощью алгоритмов. ( A ) Таблица с проанализированными…

Фигура 2.

Неизбыточный анализ циркадных генов с помощью алгоритмов. ( A ) Таблица с конфигурациями проанализированных наборов данных. ( B ) Расстроенный график, изображающий соответствие обнаруженных генов в Yang et al. Набор данных (24 × 4 × 3) и ( C ) коэффициенты вариации между моментами времени и повторениями.( D ) Расстроенный график, изображающий соответствие обнаруженных генов в наборе данных Rubio-Ponce (24 × 4 × 3) и ( E ) коэффициент вариации между временными точками. ( F ) Расстроенный график, отображающий соответствие обнаруженных генов в Solanas et al. Набор данных (24 × 4 × 3) и ( G ) коэффициент вариации между точками времени. **** P <0,0001, *** P <0,001, ** P <0,01, * P <0,05, нс = не значимо, как определено с помощью теста Вилкоксона.

Рисунок 3.

Визуализация общего и уникального…

Рисунок 3.

Визуализация общих и уникальных профилей генов, обнаруженных каждым алгоритмом.( А…

Рисунок 3.

Визуализация общих и уникальных профилей генов, обнаруженных каждым алгоритмом. ( A ) Тепловая карта генов, определяемых как циркадные ритмы всеми тремя протестированными алгоритмами в Yang et al. Набор данных . ( B ) Тепловая карта циркадных генов, обнаруженных CircaN, MetaCycle или JTK, соответственно, в Yang et al. Набор данных . ( C ) Тепловая карта генов, определяемых как циркадные ритмы всеми тремя алгоритмами в наборе данных Solanas.( D ) Тепловая карта циркадных генов, обнаруженных CircaN, MetaCycle или JTK, соответственно, в наборе данных Solanas. См. Дополнительный рисунок 1 для значений R ² обнаруженных генов, показанных здесь.

Рисунок 4.

Комбинация непараметрических и NLS…

Рисунок 4.

Комбинация непараметрических моделей и моделей NLS улучшает идентификацию биологических путей. ( А…

Рисунок 4.

Комбинация непараметрических моделей и моделей NLS улучшает идентификацию биологических путей. ( A ) Кратковременное изменение в анализе GO для терминов, которые были значительно обогащены (Benjamini <0,05) в списках генов каждого отдельного алгоритма, и комбинированная стратегия из Yang et al.Набор данных . ( B ) Диаграмма Венна показывает перекрывающиеся и уникальные термины, найденные для каждого алгоритма набора данных Янга. ( C и D ) Те же анализы, что и в (A) для набора данных по печени Рубио-Понсе. Весы показывают складчатое обогащение.

Рисунок 5.

Уменьшение количества FP с использованием комбинированного…

Рисунок 5.

Уменьшено количество FP с помощью комбинированного моделирования. ( A ) Гистограмма с накоплением, показывающая…

Рисунок 5.

Уменьшено количество FP с помощью комбинированного моделирования. ( A ) Гистограмма с накоплением, показывающая гены, обнаруженные в наборе данных in silico каждым алгоритмом, а также количество генов FP, полученных с помощью комбинированного анализа. Каждая полоса представляет другой интервал выборки (2, 3 или 4 часа) для 24-часового набора данных.( B ) Расстроенные графики подсчетов TP для каждого алгоритма. ( C ) Неправильные графики подсчетов FP для каждого алгоритма.

Похожие статьи

• Трансляционная метаболомика травмы головы: изучение дисфункционального церебрального метаболизма с помощью количественной оценки метаболитов на основе ЯМР Ex vivo.

  Волахан С.М., Хирт Д., Гленн Т.К.Wolahan SM, et al. В: Кобейси Ф.Х., редактор. Нейротравма головного мозга: молекулярные, нейропсихологические и реабилитационные аспекты. Бока-Ратон (Флорида): CRC Press / Taylor & Francis; 2015. Глава 25. В: Кобейси Ф.Х., редактор. Нейротравма головного мозга: молекулярные, нейропсихологические и реабилитационные аспекты. Бока-Ратон (Флорида): CRC Press / Taylor & Francis; 2015. Глава 25. PMID: 26269925 Бесплатные книги и документы. Рассмотрение.

• JTK_CYCLE: эффективный непараметрический алгоритм для обнаружения ритмических компонентов в наборах данных в масштабе генома.

  Хьюз М.Э., Хогенеш Дж.Б., Корнакер К. Hughes ME, et al. J Biol Rhythms. 2010 Октябрь; 25 (5): 372-80. DOI: 10.1177 / 0748730410379711. J Biol Rhythms. 2010 г. PMID: 20876817 Бесплатная статья PMC.

• MetaCycle: интегрированный пакет R для оценки периодичности крупномасштабных данных.

  Wu G, Anafi RC, Hughes ME, Kornacker K, Hogenesch JB.Wu G, et al. Биоинформатика. 2016, 1 ноября; 32 (21): 3351-3353. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btw405. Epub 2016 4 июля. Биоинформатика. 2016 г. PMID: 27378304 Бесплатная статья PMC.

• Оценка пяти методов полногеномной идентификации циркадных генов.

  У Г., Чжу Дж., Ю Дж., Чжоу Л., Хуан Дж. З., Чжан З. Wu G, et al. J Biol Rhythms. 2014 Август; 29 (4): 231-42.DOI: 10.1177 / 0748730414537788. J Biol Rhythms. 2014 г. PMID: 25238853

• Поиск часов в генах: байесовский подход к оценке периодичности.

  Ren Y, Hong CI, Lim S, Song S. Ren Y, et al. Biomed Res Int. 2016; 2016: 3017475. DOI: 10.1155 / 2016/3017475. Epub 2016 2 июня. Biomed Res Int. 2016 г. PMID: 27340654 Бесплатная статья PMC.

использованная литература

1. 1. Белл-Педерсен Д., Кассон В.М., Эрнест Д.Дж., Голден С.С., Хардин П.Е., Томас Т.Л., Зоран М.Д. Циркадные ритмы от нескольких осцилляторов: уроки разных организмов. Nat. Преподобный Жене. 2005; 6: 544–556. — ЧВК — PubMed
2. 1. Репперт С.М., Уивер Д. Р. Молекулярный анализ циркадных ритмов млекопитающих. Анну. Rev. Physiol. 2001; 63: 647–676. — PubMed
3. 1. МакКланг К.А. Циркадные гены, ритмы и биология расстройств настроения. Pharmacol. Ther. 2007; 114: 222–232. — ЧВК — PubMed
4. 1. Адровер Дж.M., del Fresno C., Crainiciuc G., Cuartero M.I., Casanova-Acebes M., Weiss L.A., Huerga-Encabo H., Silvestre-Roig C., Rossaint J., Cossío I.et al. .. Таймер нейтрофилов координирует иммунную защиту и защиту сосудов. Иммунитет. 2019; 50: 390–402. — PubMed
5. 1. Хьюз М.E., DiTacchio L., Hayes K.R., Vollmers C., Pulivarthy S., Baggs J.E., Panda S., Hogenesch J.B .. Гармоники транскрипции циркадных генов у млекопитающих. PLoS Genet. 2009; 5: e1000442. — ЧВК — PubMed

Показать все 26 ссылок

[Икс]

цитировать

Копировать

Формат: AMA APA ГНД NLM

Mining статистически достоверных k-мер для точного исправления ошибок NGS | BMC Genomics

Твердый k -мер обычно определяется как k -мер, который встречается в наборе данных NGS-считываний с высокой частотой.Сплошной k -mer обычно считается безошибочным и используется в качестве шаблона для исправления ошибок. Если -мер k не является твердым, то он определяется как слабый -мер k , рассматриваемый как содержащий ошибки. Существующие подходы на основе k -меров используют частотную отсечку, f ₀ , для идентификации твердых и слабых k -меров из показаний NGS, например, BLESS2 [17], Musket [13] и BFC [ 16]. Основное отличие этих методов в том, как определяется f ₀ .

На самом деле, твердый датчик k не определенно безошибочный. Иногда он может содержать ошибки с небольшой вероятностью. Это также верно для слабых k -меров — слабый k -мер может быть абсолютно безошибочным. Причина того, что твердый k -мер не всегда является правильным, заключается в том, что покрытие неравномерно. Таким образом, отсечение f ₀ само по себе не может полностью отличить правильные k -меры от ошибочных k -меров; ср. часть, обозначенная как α и β на рис. 1. Однако цель исследования — получить как можно больше правильных k -меров.

В этом исследовании мы представляем эффективный по времени и памяти алгоритм для очистки твердого набора k -меров, а также слабого набора k -меров, чтобы можно было идентифицировать более правильные k -меры.

Пусть R будет входным набором чтений NGS, а K будет набором из k -меров, содержащихся в R .Чтобы определить, является ли k -мер, скажем, κ , из K , правильным или нет, исследуются следующие показатели:

• f ( κ ), частота κ ;

• z ( κ ), z-оценка κ .

Вычисление

f ( κ )

Прямой подход к определению f ( κ ) заключается в следующем: (i) сканировать каждое чтение r из R от начала до конца; (ii) суммировать количество случаев, когда появляется κ .Тогда суммирование составит f ( κ ). Этот подход работает для одного -мера k , но не может быть применен ко всем -мерам k одновременно, поскольку количество k -меров может быть очень большим, требуя огромного объема памяти.

В этом исследовании мы используем алгоритм подсчета k-мер, KMC2 [27], для решения этой проблемы. KMC2 может значительно сократить использование памяти, потому что: (i) он основан на диске; (ii) он использует ( k , x ) -мер; и (iii) он применяет идею минимизатора для работы с k -mer.{\ prime} \ in {K} \ right \}, $$

, где D ( κ , κ ^′ ) — это расстояние редактирования между κ и κ ^′ , а d ₀ — предопределенное максимальное расстояние. Значение по умолчанию d ₀ равно 1, как используется в этом исследовании, но пользователь может изменить это значение на любое разумное целое число.

Кластер из k -меров с центром κ определяется как

$$ {C} (\ kappa) = \ {\ kappa \} \ cup {N} (\ kappa), $$

и набор частот, связанных с этими k -мерами, определяется как

$$ {F} (\ kappa) = \ {f (\ kappa): \ kappa \ in {C} (\ kappa) \}.$$

Оценка z из κ , z ( κ ) вычисляется с помощью

$$ z (\ kappa) = \ frac {f (\ kappa) — \ mu} {\ sigma}, $$

, где μ — усредненная частота F ( κ ) и σ — стандартное отклонение F ( κ ).

Несложно вычислить оценку z каждого члена k с учетом частоты k -мера, а также частоты его соседа, которые были определены с помощью вышеупомянутого подхода.

Определение

f ₀

В отличие от существующих подходов, которые определяют твердые k -меры только на основе их частоты, мы также исследуем их z -счетчики.

Традиционно оптимальное значение f ₀ используется для разделения слабых и твердых k -меров, что определяется как количество, минимизирующее вероятность ошибочной классификации (см. Неправильно классифицированные части, обозначенные как α и β на рис.{K} \ pi_ {i} \ cdot \ mathcal {N} (\ mu_ {i}, \ sigma_ {i}), $$

, где π _i — параметр смеси, μ _i и σ _i представляют собой среднее и стандартное отклонение компонента i , а K — количество гауссовых компонентов. В этом исследовании значение K установлено равным 2, причем один соответствует k -мерам из богатых или бедных регионов GC, а другой — правильным k -мерам.

Два распределения оцениваются с помощью алгоритма EM на основе частот k -меров. Пример двух распределений показан на рис.1, т.е. небесно-голубой штриховой линией и оранжевой штриховой линией. На основе двух распределений мы можем определить порог f ₀ , так что он может минимизировать область, отмеченную как α и β . Обратите внимание, что пороговое значение f ₀ , определенное таким образом, может не быть точкой пересечения двух функций плотности.

Mining solid

k -меры

Очевидно, что оптимальные f ₀ не могут полностью отличить твердые k -меры от слабых k -меров. Принимая во внимание рис. 1, k -меры, отмеченные α , будут ошибочно исправлены, хотя у них нет ошибок, но только потому, что их частоты ниже, чем f ₀ ; вероятно, те, которые помечены как β , останутся неизменными, хотя в них есть ошибки, потому что они имеют высокую частоту.{\ text {solid}} _ {\ text {corre}} \) — количество правильных k -меров в твердых k -меров, а N _{правильных} — общее количество правильных к -меров.

Оценка z , а также частота вместе включаются в твердую идентификацию k -мера в следующих двух ситуациях:

• Если f ( κ ) < f ₀ и z ( κ ) ≥ z ₀ , то κ удаляется из слабых k -меров и добавляется к твердым к -мерам, т.