Егэ еду 43 ру результаты: Проверить результаты ЕГЭ / Официальный информационный портал единого государственного экзамена (ЕГЭ 2018)

Содержание

Результаты ЕГЭ 2018 — где узнать результаты: официальные сайты

Субъект Российской Федерации Адрес официального сайта Телефон горячей линии по проведению ЕГЭ в регионе
Москва http://pgu.mos.ru/
http://rezege.rcoi77.ru/
https://result.rcoi.net/
http://educom.ru/
http://rcoi.net/
8(499)151-06-76
8(499)613-59-63
Санкт-Петербург http://ege.spb.ru/result/
http://ege.spb.ru/
8(812)576-34-38
8(812)576-34-40
8(812)576-18-74
Республика Адыгея http://www.gas01.minobr.ru/results.php
http://www.adygheya.minobr.ru
8(8772)57-19-10
8(8772)57-16-18
Республика Башкортостан https://education.bashkortostan.ru/activity/15828/ 8(347)27-32-087
Республика Бурятия http://edu03.ru/ege/ 8(3012)45-41-54
8(3012)21-21-46
8(3012)21-35-97
Республика Алтай http://minobr-altai.ru/ 8(38822)4-11-58
Республика Дагестан http://www.rcoi05.ru 8(8722)51-56-33
8(8722)51-56-34
Республика Ингушетия http://egeing.ru/
http://morigov.ru/
8(8732)22-25-73
Кабардино-Балкарская Республика http://www.edukbr.ru 8(8662)47-37-02
8(8662)47-20-35
8(8662)42-76-90
Республика Калмыкия http://coko08.ru 8(84722)3-42-11
8(84722)6-62-98
Карачаево-Черкесская Республика http://www.obrazovanie09.ru/ 8(8782)20-49-64
8(8782)25-51-18
Республика Карелия http://ege.karelia.ru/Default.aspx?pageid=23266 8(8142)71-73-27
Республика Коми http://ricoko.ru/new_results_ege/
http://www.komiedu.ru/
8(8212)25-70-29
8(8212)32-23-03
Республика Марий Эл http://www.portal.mari.ru/ 8(8362)45-24-77
8(8362)56-08-24
Республика Мордовия http://85.95.168.15:11280/ 8(8342)23-02-80
8(8342)23-05-68
Республика Саха (Якутия) http://egesakha.ru/ 8(4112)36-01-23
Республика Северная Осетия-Алания http://www.ege15.ru/Default.aspx?tabid=418 8(8672)53-49-40
Республика Татарстан http://portal.rcmko.tatar/ParticipantEge/Ege/ParticipantEGE 8(843)292-24-32
Республика Тыва http://www.ioko.tuva.ru/glavnaya/ 8(39422)5-61-26
Удмуртская Республика http://ege.ciur.ru/rez_ege/ 8(3412)78-40-51
8(3412)79-77-59
Республика Хакасия http://r-19.ru/mainpage/authority/21/obraz-ministry/documents/itog_attestazia.html/ 8(3902)29-52-07
8(3902)35-23-18
Чеченская Республика http://mon95.ru/ 8(8712)29-59-64
Чувашская Республика http://www.ege21.ru 8(8352)57-21-60
Алтайский край https://results.edu22.info/resultsGIA/
http://educaltai.ru/
8(3852)630222
Краснодарский край http://www.gas.kubannet.ru/?m=114 8(988)242-35-20
8(861)236-45-77
Красноярский край http://www.krao.ru
http://cok.cross-edu.ru
8(391)-2-27-76-49
Приморский край http://ege.pippkro.ru/
http://www.primorsky.ru/
8(423)240-01-67
Ставропольский край http://result11.stavrcoi.ru/
http://www.stavminobr.ru/
8(8652)37 23 62
8(8652)37-28-76
Хабаровский край http://edu27.ru/ 8(4212)67-76-88
8(4212)46-41-57
8(4212)32-73-68
Амурская область http://rcoi.info/ 8(4162)22-65-28
8(4162)22-62-14
Архангельская область http://coko29.info/ 8(8182)20 08-55
Астраханская область http://www.minobr.astrobl.ru
http://www.astrcmo.ru
(8512)52-37-32
Белгородская область http://coko.beluno.ru/ 8(4722)32-46-96
8(4722)35-76-30
Брянская область http://ege32.ru/ 8(4832)63-83-49
8(4832)63-42-67
8(4832)61-13-07
Владимирская область http://www.obrazovanie.vladinfo.ru/egeresults/ 8(84922)43-13-98
8(4922)53-16-01
8(4922)33-16-77
Волгоградская область http://www.volganet.ru/ 8(8442)48-49-16
Вологодская область http://ege35.edu35.ru/ 8(8172)71-36-46
Воронежская область http://www.ege.vrn.ru/
http://www.ege.vrn.ru
8(473)255-52-61
8(473)222-21-07
Ивановская область http://ivege.ru/ 8(4932)41-49-80
8(4932)59-01-71
Иркутская область http://iro38.ru/ 8(3952)53-40-84
8(3952)20-16-38
Калининградская область http://www.ege.baltinform.ru 8(4012)95-77-76
8(4012)95-75-72
Калужская область http://ege.kaluga.ru/ 8(4842)53-99-97
Камчатский край http://gia41.ru/results_ege/EGE_2016/index.php 8(4152)41-27-52
8(4152)42-38-30
Кемеровская область http://ocmko.ru/ 8(3842)58-70-25
Кировская область http://ege.43edu.ru/ 8(8332)71-44-05
8(8332)71-44-06
Костромская область http://www.ege-kostroma.ru/results/ 8(4942)31-73-01
Курганская область http://hde.kurganobl.ru/ 8(3522)25-48-23
Курская область http://www.komobr46.ru
http://www.iac46.ru
8(4712)56-35-23
Ленинградская область http://edu.lokos.net/ 8(812)401-01-59
8(812)786-42-29
Липецкая область http://deptno.lipetsk.ru 8(4742)32-94-08
8(4742)34-75-09
Магаданская область http://ege49.ru 8(4132)64-31-32
8(4132)60-71-71
Московская область http://mo.mosreg.ru,
http://www.rcoi.net
8(498)6 02-10-96
8(498)602-10-95
Мурманская область http://gia.edunord.ru/res_ege.shtml
http://minobr.gov-murman.ru/
8(8152)40- 07-55
8(8152)44-56-37
Нижегородская область
http://minobr.government-nnov.ru/
http://www.niro.nnov.ru
8(831)433-54-51
8(831)468-89-98
Новгородская область http://www.edu53.ru 8(8162)77-48-46
Новосибирская область http://nscm.ru/egeresult/result.php 8(383)319-02-74
8(383)319-02-63
Омская область http://result.ege55.ru/ 8(3812)24-66-59
8(3812)37-13-80
Оренбургская область http://www.minobr.orb.ru/
http://www.ege56.ru/
http://www.openclass.ru/node/220412
8(3532)34-26-00
8(3532)34-26-01
8(3532)34-26-02
Орловская область http://orcoko.ru/ 8(4862)43-25-96
8(4862)42-21-15
Пензенская область http://minobr-penza.ru/ 8(8412)56-27-09
8(8412)34-86-07
Пермский край http://kraioko.perm.ru/ege/ 8(3422)12-39-84
8(3422)12-91-69
Псковская область http://pskovedu.ru/ 8(8112)66-46-94
8(8112)66-71-14
Ростовская область http://www.rostobr.ru/
http://rcoi.dstu.edu.ru/
8(863)26-95-742
8(863)27-38-597
Рязанская область http://minobr.ryazangov.ru/ 8(4912)25-66-88
Самарская область http://www.educat.samregion.ru/ 8(846)333-75-06
8 (846)310-64-60
Саратовская область http://sarrcoko.ru/ogeresult/ 8(8452)75-40-25
Сахалинская область http://obrazovanie.admsakhalin.ru 8(4242)46-59-80
8(4242)46-59-60
Свердловская область http://ege.midural.ru 8(950)64-770-93
8(950)64-799-68
8(950)64-761-12
Смоленская область http://admin-smolensk.ru/ 8(4812)61-10-29
Тамбовская область http://obraz.tambov.gov.ru/ 8(84752)792324
8(84752)792355
8(84752)715882
Тверская область http://www.edu-tver.ru/ 8(4822)32-06-19
Томская область http://coko.tomsk.ru/ 8(3822)51-27 62
8(3822)42-63-27
Тульская область http://rcoi71.ru/
http://education.tula.ru/
8(4872)26-06-01
Тюменская область http://admtyumen.ru/ 8(3452)34-98-84
8(3452)34-98-86
Ульяновская область http://www.uledu.ru/results 8(8422)277-803
Челябинская область http://ipk74.ru/ 8(351)263-32-95
8(351)263-34-17
Забайкальский край http://egechita.ru/ 8(3022)35-63-22
8(3022 )35-83-15
8(3022)358314
Ярославская область http://www.depedu.yar.ru
http://www.coikko.ru
8(4852)40-08-60
8(4852)30-19-04
Еврейская автономная область http://www.komobr-eao.ru 8(42622)2-30-12
8(42622)6-45-46
Ненецкий автономный округ http://www.yamaledu.org/ 8(818-53)4-30-39
Ханты-Мансийский автономный округ http://www.doinhmao.ru/
http://doinhmao.ru
8(3467)32-74-12
8(3467)32-95-07
Чукотский автономный округ http://www.edu87.ru/index.php/allnews/vse-o-gia 8(42722)6-03-37
Ямало-Ненецкий автономный округ http://www.yamaledu.org 8(34922)4-07-31
8(34922)3-24-14
8 (34922)4-13-02

МОУ СОШ №2 с.Князе-Волконского 1

Что такое ЕГЭ?
Единый государственный экзамен (ЕГЭ) является основной формой итоговой государственной аттестации в школе для всех выпускников школ Российской Федерации, в том числе закончившие российские школы иностранные граждане, лица без гражданства, беженцы и вынужденные переселенцы.
Вузы и ссузы используют результаты ЕГЭ в качестве результатов вступительных испытаний.

Кто и когда допускает выпускников школы к государственной итоговой аттестации?
К государственной (итоговой) аттестации допускаются выпускники образовательных учреждений, имеющие годовые отметки по всем общеобразовательным предметам учебного плана за X, XI (XII) классы не ниже удовлетворительных.
Итоговые отметки определяются как среднее арифметическое годовых отметок выпускника за Х, XI(XII) классы и выставляются в аттестат целыми числами в соответствии с правилами математического округления, т.е. в большую сторону.
Решение о допуске к государственной (итоговой) аттестации принимается педагогическим советом образовательного учреждения и оформляется приказом не позднее 25 мая текущего года.

Какие предметы обязательны для получения аттестата?
Для всех выпускников обязательными являются два экзамена в форме ЕГЭ: русский язык и математика.
Для подтверждения освоения школьной программы и получения аттестата по каждому из них нужно набрать не ниже минимального количества баллов, устанавливаемых Рособрнадзором.
В свидетельство о ЕГЭ выставляются положительные результаты по обязательным предметам, а также баллы, полученные при сдаче ЕГЭ предметов по выбору.

Предметы по выбору
Если учащийся намерен продолжить образование в образовательном учреждении высшего или среднего профессионального образования, то, помимо обязательных, он должен сдать предметы по выбору в форме ЕГЭ.
Свидетельство о результатах ЕГЭ — это фактически экзаменационный лист вступительных экзаменов в вуз.
Из списка ЕГЭ можно выбрать следующие предметы:

  • Физика
  • Химия
  • Информатика и информационно-коммуникационные технологии (информатика и ИКТ)
  • Биология
  • География
  • История
  • Обществознание
  • Литература
  • Английский язык
  • Немецкий язык
  • Французский язык
  • Испанский язык

Сдать можно любое количество предметов из списка.
Выбор должен быть сделан на основе Перечня вступительных испытаний по каждой специальности, который объявляет вуз.

Сроки подачи заявления для сдачи предметов по выбору
Все высшие учебные заведения огласят перечень вступительных испытаний по каждому направлению подготовки до 1 февраля.
Для того чтобы быть допущенным к сдаче предметов по выбору в форме ЕГЭ, выпускник должен до 1 марта подать заявление в школе с указанием соответствующих общеобразовательных предметов.

Сроки проведения ЕГЭ
Сроки и единое расписание проведения ЕГЭ ежегодно определяются Рособрнадзором.

Правила заполнения бланков ЕГЭ
При заполнении бланков ЕГЭ необходимо точно соблюдать правила, так как информация, внесенная в бланки, сканируется и обрабатывается с использованием специального технического оборудования и средств вычислительной техники.

Как будут оцениваться результаты ЕГЭ?
Результаты ЕГЭ оцениваются по 100-балльной шкале. В таком же виде они будут выставляться в свидетельство о ЕГЭ.
В свидетельство о ЕГЭ выставляются «положительные» результаты по обязательным предметам (русскому языку и математике), а также баллы, полученные по так называемым предметам по выбору, по которым будет преодолен минимальный порог, установленный Рособрнадзором.

Неудовлетворительная оценка по ЕГЭ
Минимальное количество баллов по каждому предмету определяется по 100-балльной шкале в течение 6-8 дней после того, будет проведен ЕГЭ по предмету в основные сроки.
Не сдав один из двух обязательных ЕГЭ, т.е. получив баллы ниже установленного минимума, выпускник вправе пересдать один раз один предмет. Сделать это можно в специальные дополнительные дни, которые будут установлены распоряжением Рособрнадзора. 
Не набрав необходимых минимальных баллов сразу по двум обязательным экзаменам (русскому и математике), выпускник не имеет права на пересдачу и может предпринять попытку сдать ЕГЭ только на следующий год. В этом случае выпускник в текущем году не получит свидетельства ЕГЭ, а вместо аттестата ему выдается справка об обучении в школе. 
Если выпускник, сдавая любой предмет по выбору (не русский язык и не математику), получает оценку ниже минимального количества баллов, то он может пересдать этот ЕГЭ только на следующий год. 
Если выпускник по двум обязательным предметам наберет баллы выше установленного минимального порога, а по предмету (-ам) по выбору, — ниже, то он все равно получит аттестат.

Выдача аттестатов и свидетельств о ЕГЭ
Школы обязаны выдать выпускникам аттестаты и свидетельства о ЕГЭ в период с 20 по 30 июня.

Справка об изменениях КИМ ЕГЭ 2013 года

Для КИМ ЕГЭ в штатном режиме характерна определенная стабильность (в целом год от
года сохраняется структура и содержание КИМ ЕГЭ по абсолютному большинству предметов).
Необходимые корректировки структуры и содержания работы (изменение количества заданий,
усиление практико-ориентированной составляющей, увеличение доли заданий, выполнение
которых требует опоры на логическое мышление, умения делать выводы и т.п.) вносятся
постепенно после широкого общественного обсуждения и апробационных исследований. При
этом КИМ ЕГЭ ежегодно совершенствуются по каждому общеобразовательному предмету:
уточняются формулировки заданий и подходы к отбору экзаменационного материала,
совершенствуется система оценивания отдельных заданий и экзаменационной работы в целом.
Основные направления совершенствования следующие:
Добавлены новые/скорректированы задания в КИМ по истории, географии,
обществознанию, русскому языку.
Усовершенствованы критерии оценивания заданий с развернутым ответом по
истории, литературе, обществознанию, русскому языку.
Уточнены формулировки и требования заданий в КИМ по всем предметам.
В сводной таблице перечислены планируемые изменения, касающиеся структуры,
содержания, системы оценивания экзаменационных работ ЕГЭ 2013 г. по каждому
общеобразовательному предмету.
В спецификациях по всем предметам уточнена информация в разделах: «Изменения в КИМ ЕГЭ
2013 г. в сравнении с 2012 г.»; «Система оценивания выполнения отдельных заданий и
экзаменационной работы в целом» (в части информации о порядке назначения 3-го эксперта).
Время проведения экзаменов, на которые отводилось 4 часа, в соответствии с требованиями
СанПиН сокращено на 5 минут (с 240 до 235 минут), что отражено в разделе «Продолжительность
ЕГЭ».
Математика – изменений нет.
Биология – изменений нет.
Химия – изменений нет.
Физика – изменений нет.
Иностранные языки – изменений нет.
Русский язык – принципиальных изменений нет.
1. Изменен формат задания А1.
2. Уточнены критерии проверки и оценки выполнения заданий с развернутым ответом
(критерий К1).
3. На 30 минут (со 180 до 210) увеличено время выполнения работы.
География – принципиальных изменений нет.
1. Количество заданий в части 2 сокращено с 14 до 13. Соответственно, общее количество заданий
сократилось с 44 до 43, а максимальный первичный балл за выполнение всех заданий работы – с
54 до 53.
2. В КИМ 2013 г. включено новое задание базового уровня сложности (А24), проверяющее
умение определять и сравнивать по разным источникам информации географические тенденции
развития социально-экономических процессов и явлений и задание повышенного уровня
сложности (В5), проверяющее умение решать задачи на определения различий во времени в
разных часовых зонах.
История – изменения существенные (в структуре и содержании КИМ)
Общее направление совершенствования КИМ – усиление блока заданий, проверяющих
аналитические и информационно-коммуникативные умения выпускников.
Часть 2 увеличена с 12 до 13 заданий. Добавлены блоки заданий на работу с исторической
картой (В8–В11) и иллюстративным материалом (В12–В13). В целях оптимизации проверки
2
сформированности комплекса умений, связанных с анализом исторического источника, изменена
структура задания В9 (по нумерации 2012 г.) на работу с историческим источником.
При выполнении задания В10 (по нумерации 2012 г.) на систематизацию исторической
информации (выбор лишнего термина из предложенного ряда) требуется указать цифру, которой
обозначен правильный ответ, а не выписать сам термин.
В части 3 изменена структура задания С5. Новое задание предполагает приведение
аргументов как в поддержку, так и в опровержение оценки определенного исторического явления,
процесса. Максимальный балл за правильное выполнение задания С5 увеличен с 3 до 4.
В задании С6 представлены не три, а четыре исторических деятеля, один из которых
изучается в курсе Всеобщей истории. Задание С6 также усовершенствовано в направлении
большей формализации при оценивании работ. По отдельному критерию (К3) оценивается
указание основных результатов деятельности исторической личности. Максимальный балл,
который можно получить за правильное выполнение задания С6, увеличен с 5 до 6.
Обществознание – принципиальных изменений нет.
1. Усложнено задание В5. Общее количество приведенных в условии задания суждений
увеличивается с четырех до пяти. Экзаменующиеся должны распределить их по трем,
вместо прежних двух, группам: суждения-факты, суждения-оценки, суждения –
теоретические утверждения. Данное изменение позволит выявлять умение различать в
текстах социальной направленности важный и широко представленный в них компонент –
положения теории, на которых базируется современное научное обществознание.
2. Темы, предлагаемые для написания эссе, сгруппированы в пять блоков вместо прежних
шести. Темы, раскрываемые с учетом положений социологии и социальной психологии,
теперь включаются в одно общее направление. Экзаменуемый при написании эссе получает
возможность использовать положения и понятийный аппарат каждой из этих общественных
наук.
3. Скорректированы требования задания С9.
4. Усовершенствованы критерии оценивания заданий С5, С8, С9.
Литература – принципиальных изменений нет.
Существенно усовершенствована система проверки и оценивания выполнения
сопоставительных заданий С2 и С4. Внесены уточнения в инструкции к заданиям.
Информатика и ИКТ – принципиальных изменений нет.
1. Одно задание с кратким ответом по теме «Кодирование текстовой информации» заменено на
задание по теме «Рекурсивные алгоритмы» раздела «Элементы теории алгоритмов».
2. Немного изменена последовательность заданий во второй части работы.

Как подготовиться к ЕГЭ по математике

Задания к ЕГЭ по математике – контрольные измерительные материалы (КИМ) – разработаны специалистами ФИПИ на основе школьной программы. Поэтому можно готовиться по тем учебникам, по которым Вы учились в школе, консультируясь со своим учителем математики.
Кроме того, Вы можете самостоятельно подготовиться, используя бесплатные демонстрационные материалы, а также задания из открытого сегмента Федерального банка тестовых заданий по математике.

Проверить готовность к ЕГЭ по математике он-лайн демонстрационный вариант тестов ЕГЭ по математике

Как подготовиться к ЕГЭ по русскому языку

Задания к ЕГЭ по русскому языку — контрольные измерительные материалы (КИМ) разработаны специалистами ФИПИ на основе школьной программы. Поэтому можно готовиться по тем учебникам, по которым Вы учились в школе, консультируясь со своим учителем русского языка и литературы.
Кроме того, Вы можете самостоятельно подготовиться к ЕГЭ по русскому языку, используя бесплатные демонстрационные материалы разных годов, а также задания из открытого сегмента Федерального банка тестовых заданий по русскому языку.

 Изменения в ЕГЭ 2012 года

Комитет образования администрации городского округа «Город Чита» ,Новости

Школьники Читы приняли участие в однодневных военных сборах — 31 августа 2021 16:59

С 30 по 31 августа на территории сборного пункта военного комиссариата Забайкальского края прошли однодневные военные сборы. В мероприятии приняло участие 50 учащихся



Торжественное вступление в «Юнармию прошло на «Мемориале трудовой и боевой славы Забайкальцев» — 27 августа 2021 16:09

27 августа на «Мемориале трудовой и боевой славы Забайкальцев» в рамках международного военно-технического форума «Армия-2021» прошла церемония торжественного вступления школьников в ряды юнармейцев



Фотоконкурс «Всей семьёй на выборы!» — 26 августа 2021 23:06

С 2 по 20 сентября для молодых семей (до 35 лет) Читы будет проводиться фотоконкурс «Всей семьёй на выборы!»



Видео-конкурс «Трезвый креатив!» — 26 августа 2021 23:03

Комитетом образования городского округа «Город. Чита» организован видео-конкурс «Трезвый креатив!». Заявки принимаются с 2 по 13 сентября



Итоговый фильм о деятельности комитета образования за 2020-2021 учебный год — 26 августа 2021 22:57

Комитет образования администрации городского округа «Город Чита» представляет итоговый фильм о деятельности комитета за прошедший 2020-2021 учебный год. Премьера фильма состоялась 26-го августа в рамках ежегодной августовской педагогической конференции – «Муниципальная система образования в свете реализации национального проекта «Образование»: актуальные вопросы, достижения, перспективы»



25-30 августа пройдут мероприятия ежегодной муниципальной педагогической конференции 2021. Программа конференции — 25 августа 2021 09:32

С 25 по 30 августа ежегодная педагогическая конференция пройдёт в онлайн режиме. Основной темой конференции станет — «Муниципальная система образования в свете реализации национального проекта «Образование»: актуальные вопросы, достижения, перспективы»



Технические работы на портале АИС «Е-услуги. Образование» будут проводиться 26-27 августа — 24 августа 2021 19:21

Уважаемые родители (законные представители), детей дошкольного возраста, на портале АИС «Е-услуги. Образование» 26 и 27 августа будут проводиться технические работы. Доступ в систему будет ограничен



Новое котельное оборудование установлено в детских садах №54 и 56 — 20 августа 2021 16:15

В рамках концессионного соглашения на территориях ДОУ №: 54 и 56 установлено новое котельное оборудование – терморобот. Данное оборудование будет поддерживать комфортную температуру для пребывания воспитанников в зданиях детских садов



Завершается строительство веранд на территории ДОУ №73 — 19 августа 2021 13:10

На территории детских площадок ДОУ №73 завершается установка двух веранд. Установка реализуется в рамках проекта 3000 добрых дел. Также на территории будет установлено новое оборудование для детских площадок



Завершается ремонт в столовой СОШ №9 — 18 августа 2021 21:26

В столовой СОШ № 9 завершаются ремонтные работы. В данный момент в отремонтированном помещении устанавливается новое оборудование. Подробнее в нашем фоторепортаже



Среди экологов и членов школьных лесничеств Забайкалья определили лучших — 18 августа 2021 08:52

С 9 по 14 августа на базе Детского санаторно-оздоровительного лагеря «Чайка» состоялся 38-й Краевой слёт юных экологов и членов школьных лесничеств



«Мамочкин дневник», август 2021г., спецвыпуск — 17 августа 2021 13:23

Вышел из печати очередной спецвыпуск журнала «Мамочкин дневник» (август 2021г.). «Идём в детский сад» для родителей детей, которые вот-вот пойдут в детский сад.



Благотворительный фонд пчелка организует акцию – «Букет ради жизни» — 12 августа 2021 15:43

Благотворительный фонд «Пчелка» https://vk.com/fond_pchelka приглашает учителей, директоров и родителей присоединиться к благотворительной акции – «Букет ради жизни»



С 20 по 27 сентября в Чите пройдёт празднования «Дня воспитателя и всех дошкольных работников» — 10 августа 2021 15:15

В рамках празднования «Дня воспитателя и всех дошкольных работников» комитетом образования запланирован ряд мероприятий, участниками которых могут стать работники дошкольных образовательных учреждений и групп предшкольной подготовки образовательных учреждений города, родители воспитанников и дети дошкольного возраста, а также представители общественности



Военно-спортивная игра — «Юнармейский азимут» — 09 августа 2021 17:19

В сентябре этого года начнётся приём заявок на участие в военно-спортивной игре – «Юноармейсткий азимут».Организаторами выступят Региональная общественная организация патриотического воспитания молодёжи «Ратник» совместно с Муниципальным бюджетным учреждением дополнительного образования «Дворец детского (юношеского) творчества»



В ЕГЭ будут включены новые модели заданий по предметам

В тесты по предметам единого государственного экзамена (ЕГЭ) будут включены новые модели заданий. Об этом сообщает Федеральный институт педагогических измерений (ФИПИ).

С 2022 года ЕГЭ проводится на основе Федерального государственного образовательного стандарта среднего общего образования. Во всех учебных предметах, кроме информатики, которая была переведена в компьютерный формат в 2021 году, произошли изменения структуры контрольных измерительных материалов (КИМ), включены новые модели заданий на применение предметных знаний.

По словам разработчиков, изменения направлены на усиление деятельностной составляющей КИМ: применение умений и навыков анализа различной информации, решения задач, в том числе практических, развернутого объяснения, аргументации.

В ЕГЭ по базовой математике добавлены задания, проверяющие умения выполнять действия с геометрическими фигурами, строить и исследовать простейшие математические модели; по биологии — проверяющие умение прогнозировать результаты эксперимента на основе знаний из области физиологии клеток и организмов; по истории — исключено историческое сочинение, добавлено задание на установление причинно-следственных связей, задание с кратким ответом, посвященное Великой Отечественной войне, заменено на развернутый ответ, предполагающий работу с историческими источниками; по географии — 2 новых задания, проверяющих умения определять и находить информацию, недостающую для решения задачи и необходимую для классификации географических объектов по заданным основаниям; по литературе — шире представлена поэзия второй половины 19-20 веков, отечественная литература 21 века, включена зарубежка, повышены требования к объему сочинения (не менее 200 слов). Время, отведенное на выполнение экзаменационных работ по истории и обществознанию, сокращено с 235-ти до 180 минут.

С полным перечнем изменений, демонстрационными версиями КИМ можно ознакомиться на сайте ФИПИ. Вопросы и предложения можно направлять на адрес [email protected] до 30 сентября. Ранее на сайте ФИПИ были опубликованы проекты документов, регламентирующих структуру и содержание контрольных измерительных материалов (КИМ) основного государственного экзамена (ОГЭ) в 2022 году.

«Когда пришли результаты, я чуть не умер»

Был один из дней того лета, когда я и все одноклассники ждали результатов ЕГЭ. Позвонила подруга: «Ты еще не знаешь?» — воскликнула она. «Что?» — с замиранием сердца спросила я. «Результаты по математике» — внезапно ее голос погрустнел. «Нет… А сколько у меня?» — сказала я. После долгой паузы подруга ответила: «Ну… тебе не хватило одного балла, чтобы сдать». В голове закрутилось слайд-шоу из картинок, похожих на кадры из грустных фильмов: одноклассникам вручают аттестаты, а я стою на улице — по лицу текут слезы и дождь; сверстники поступают в вузы, а я начинаю карьеру дворника в 16 лет; я иду по улице, а родители прижимают к себе детей и пугают: «Это та девочка, которая не сдала ЕГЭ»… Продолжить красочное самобичевание помешал голос подруги: «Поверила что ли? Я пошутила! Ха-ха-ха».

Когда в 16-18 лет ты сдаешь выпускной экзамен, то кажется, что он определяет всю твою будущую жизнь. Груз ответственности может привести к нервным срывам и депрессии, при этом итоговый результат экзамена способна испортить случайность. IMC поговорил с выпускниками разных лет, о том, какие эмоции они переживали перед ЕГЭ, чего больше всего боялись и как советуют справляться со стрессом нынешним старшеклассникам, которые еще продолжают сдавать экзамен до конца июня или уже смотрят с опаской в будущее, которое случится одно лето спустя. Также мы попросили педагога и психолога рассказать, почему ЕГЭ вызывает страх, как с ним справиться и что делать родителям, чтобы помочь ребенку.     

5 историй выпускников: от идеального экзамена до тяжелой депрессии  

Евгений Селезнев, окончил школу в 2014 году

Литературу я сдавал последним предметом. В ней я был уверен больше всего, типа я весь такой ******** [очень] начитанный, сейчас приду и напишу лучше всех. Прихожу. Передо мной кладут бланк, и я довольный вижу, что в тестовой части «Старуха Изергиль», а в сочинении «Двенадцать» Блока. Это были идеальные для меня варианты, я по ним все прорешал. Не могу радости своей скрыть, сияю на всю аудиторию, за пару минут решаю тестовую часть. Остается три часа на сочинение, хватаю черновики — мысль просто льется, эмоции фантастические. У меня получается четыре разворота, начинаю переносить текст на чистовик. Остается час до конца экзамена. Я пишу аккуратно, вывожу каждую букву, чтобы было все понятно, расписываю один разворот и прошу дать мне еще один лист. Мне говорят: «Простите, в аудитории нет, сейчас принесу». Я жду полчаса, ничего не делаю, начинаю паниковать.

Возвращается женщина: «Бланков нет, извините. Перечеркивайте свое сочинение и пишите апелляцию, чтобы пересдать экзамен». Я очень расстраиваюсь, потому что повторить такой же вариант будет невозможно.

Пересдачу ставят через две с половиной недели. Вместо подготовки, я поехал с семьей в Казань отдыхать. Купался в аквапарке и смотрел на всякие тупые статуи. Когда вернулся, то уже ничего не мог делать, у меня было чувство, что я уже все сдал. Находился в апатии. Очнулся за день до экзамена, всю ночь решал КИМы. Пришел на пересдачу, мне дают вариант и там то, чего я больше всего не хотел в своей жизни: «Война и мир» и «Матренин двор». Это просто худшее комбо.

Видимо, я как-то очень энергично начал писать сочинение, потому что мне сказали: «Бланка второго нет, постарайтесь уместить сочинение на этом». Я говорю: «Как?». Женщина отвечает: «Пишите между строк, на полях. Второй раз подать апелляцию вы не сможете». Я пытался втиснуть буквы в каждый квадратик этого бланка, писал до последней минуты, у меня чуть не вырвали листок из рук. В общем, напорол какой-то чуши, получил чуть больше 70 баллов.

Я думаю, что ЕГЭ пугает своей формой проведения. Самая крутая форма экзаменов — творческие испытания в университетах. В школе должно быть что-то простое как зачет — все должны его получить и спокойно гулять. А получается, что экзамены в школе — это запредельный уровень строгости и серьезности. К ним начинают готовить с 7 или 8 класса. Это нагнетание — к тому же в возрасте, когда люди еще толком не знают, чем хотят в жизни заниматься — ни к чему хорошему не приводит.

Тем, кому еще предстоит сдать ЕГЭ, я бы пожелал сделать кучу подсказок, но не нести их на экзамен, чтобы не создавать себе новых стрессовых ситуаций.

Полина Гунба, окончила школу в 2018 году

Я очень сильно боялась экзаменов, потому что именно от них зависело мое поступление в университет. В школе давили. Во-первых, куча домашних заданий по предметам, которые никак не связаны с теми, которые я сдавала. Во-вторых, фразы преподавателей по типу «Ты не сдашь мой предмет никогда в жизни». При этом в классе мы друг другу очень хорошо помогали, а дома мне говорили, что на ЕГЭ жизнь не заканчивается, так что не нужно переживать. Но я все равно хотела, чтобы мои старания были отражены в этих дурацких баллах. Хотя сейчас я понимаю, что эти баллы вообще не показатель моих знаний.

Чем ближе становился ЕГЭ, тем чаще у меня начинались истерики. Я могла зареветь во время выполнения домашки, во время обеда, во время чистки зубов…  Нервы вообще не выдерживали. Думаю, это связано с большим объемом заданий и с паникой перед поступлением — я долго ругалась с мамой по поводу направления.

Перед ЕГЭ по английскому я дала себе установку, что если получу меньше 80 баллов, то забуду про лингвистику и даже документы туда подавать не буду. В итоге английский сдала неплохо, а вот результаты по истории заставили меня рыдать целый день, потому что они были отвратительными — попался ужасный вариант.

Думаю, что проблема ЕГЭ заключается как раз в форме проведения экзамена и отношении преподавателей к нему, превращая проверку знаний в кошмар и лотерею. Если бы нас не пугали этим всю жизнь, то мы бы спокойнее все восприняли. Плюс у меня каждый раз тряслись руки при заполнении бланков, потому что я боялась поставить какую-нибудь точку за пределами рамки бланка.

По-моему, этот экзамен заставляет учеников мыслить шаблонно, в университете нас до сих пор переучивают и говорят, что можно креативить.

Я бы пожелала выпускникам спокойнее относиться к экзаменам, не слушать людей, которые говорят им не сдавать какие-то предметы и давать себе отдыхать.

Марина Говзман, окончила школу в 2010 году

Это был мой первый экзамен, причем сразу очень важный — литература была необходима практически на всех факультетах, куда я хотела пойти. Нас этими экзаменами страшно пугали. Когда я написала ЕГЭ по литературе, вышла из кабинета и подумала: «Фух, господи, вот это жесть, неужели написала». Во дворе перед школой никого не было. Помню, было тепло, солнечно, и цвели яблони. Я села на ступеньки и думаю, дай, закурю.  Выкурила сигарету, и тут как у меня сведет сердце! Несколько минут я не могла сдвинуться с места. Скорую вызывать не стала: посидела некоторое время, потом стало отпускать, и я потихоньку пошла. В течение жизни у меня подобные ситуации еще происходили, но на несколько секунд, не больше. Чтобы это минуты длилось — единственный раз.

Сейчас ЕГЭ мне кажется какой-то дикостью: все эти клише, «автор считает, и я с ним согласна…» и так далее. На этом экзамене вообще не все зависит от тебя: а если машина что-то не так прочтет, а если ее поведет не туда, если что-то еще… То есть я могу думать как угодно гениально, но должна писать по единой форме, к тому же аккуратно. А ведь у многих гениев был дико неразборчивый почерк.

В школе нам постоянно говорили про все это. Я уже не помню, что именно, но сама атмосфера была душная и тягостная. Даже во взрослом возрасте мне несколько раз снилось, как я сдаю ЕГЭ.

Михаил Волокитин, окончил школу в 2014 году

К ЕГЭ я начал готовиться аж за четыре года до экзамена! Особенно основательно года за два. Буквально никуда не ходил, не гулял, расстался с девушкой. Занимался с репетиторами чуть ли не каждый день. Родители на это кучу денег потратили: тысяч восемьдесят за год. Я даже на последний звонок не пошел, потому что заучивал какие-то строчки из стихотворений. Благодаря таким жертвам я чувствовал себя очень уверенно: не волновался, не переживал, перед экзаменом даже фильм посмотрел.

Первым был ЕГЭ по литературе. Он прошел гладко: я решил все за час до конца, перепроверил и ушел. Когда через две недели пришли результаты, я чуть не умер. 63 балла из 100. Я узнал об этом на свадьбе родственников, и всем пришлось вместо того, чтобы поздравлять новобрачных, успокаивать меня. Я чувствовал себя тупее всех на свете. Мама, кажется, думала про меня то же самое. Но при этом настаивала на апелляции.  

На следующий же день приходим в школу, чтобы обсудить результат с завучем, а она говорит: «Не надо подавать апелляцию, главное, что сдал». Я прошу ее показать сканы бланков с ответами, но их не еще не было в школе. В итоге мы не стали обжаловать результаты. Через несколько дней увидели сканы: до экзаменационной комиссии не дошли мои ответы на часть B. От этого и низкий балл. А срок подачи апелляции уже прошел. В итоге мне не хватило десяти баллов, чтобы поступить на бюджет.

Сейчас я понимаю, что никогда не пропущу вечеринку из-за подготовки к экзамену и что всегда буду спорить с кем бы то ни было из-за сомнительных для меня результатов. По крайней мере, пока сам не буду в них на сто процентов уверен.

Екатерина Пономарева, окончила школу в 2018 году

Стресс у меня был и при подготовке, и при сдаче ЕГЭ, но это нормальное состояние. Любая сдача экзаменов — всегда нервы. Однако было две ситуации, которые сильно подкосили мое психическое состояние. За день до сдачи обществознания меня бросил молодой человек. Полвечера я провела в слезах и плохо спала, в итоге своей глупостью угробила экзамен. На ЕГЭ долго не могла сосредоточиться, потеряла час времени, плохо написала эссе и получила низкие баллы.

Вторая ситуация произошла в день, когда я получила результаты по английскому. Нужно сказать, что все учителя относились к нам с пониманием и старались помочь. Единственный преподаватель, от которого не было никакой поддержки — мой учитель по английскому. Мы не прорешали ни одного теста, ни одного пробного по английскому, преподаватель даже забыл день сдачи экзамена. Все ученики, естественно, готовились с репетиторами.

Я не рассчитала на сверхвысокие баллы, но и настолько отвратительные не ожидала получить. Тогда я поняла, что бюджетное место в университете не получу. Я не знала, что делать, весь день провела в панических атаках, хотела что-то сделать с собой… Никогда-никогда даже не думайте о таком! Экзамены — это всего лишь этап, от которого не зависит дальнейшая ваша жизнь. Ваша жизнь зависит именно от вас, все есть и будет возможность получить высшее образование, всегда можно пересдать экзамены!

Преподаватель о том, почему бояться экзамена — это естественно

Екатерина Пирожок, преподаватель СУНЦ и образовательного центра Quant

О естественном страхе

Идея о том, что школьники боятся ЕГЭ — такая же естественная, как то, что студенты боятся сессии, выпускники — ГОСов, а жених с невестой — свадьбы. Это просто какая-то точка невозврата, ответственное дело, результат которого сложно исправить. А испытывать страх или по крайней мере волнение перед ответственным делом — это вроде как нормальная человеческая реакция. Если ребенок готовился, то это не боязнь того, что ты не знаешь, это вот как раз естественная, чисто психологическая реакция.

Дело не конкретно в ЕГЭ, а в том, что, к сожалению, школы, дети, родители и учителя «накручены» всеобщим хайпом, поднимаемым из-за экзамена. Здесь очень много замешано: и показатели школ, и маркетинговые стратегии образовательных центров, и интересы родителей, которые хотят сэкономить на обучении в вузе. Все это давит на ничем не защищенного от этого информационного шума ребенка, которого нужно — на самом деле — просто оставить в покое и дать ему возможность принимать решения и отвечать за них. Вот тогда это не только экзамен, но и хорошая, здоровая школа жизни. А не нездоровый страх за то, что что-то пойдет не так. Да, все может пойти не так. Но тогда уже сложившуюся ситуацию нужно разбирать, а не помещать ребенка, которому и так забот хватает, в ад ежедневными вопросами «А ты готовишься?», «А ты на сколько сдашь?», «А давай наймем репетиторов по 10 часов в неделю по каждому предмету?..».

Не очень хорошо, что представление о подготовке к ЕГЭ — это «натаскивание» на тесты. Во-первых, заданий с вариантом ответа там стало не так уж и много, а во-вторых, я, например, стараюсь своим детям дать больше, чем требует ЕГЭ: учу их писать тексты, даю задания сложнее, чем есть в экзамене, не всегда придерживаюсь только «егэшного» формата. И вот как раз эта практика в том числе помогает снять стресс — ты не зацикливаешь ребенка на одном и том же, а просто интересно рассказываешь о полезных вещах, которые в том числе и для экзамена пригодятся.

В любом случае неотъемлемая часть процесса — девочки в слезах, мальчики в панических атаках, ссоры с родителями, друзьями и учителями. Но это нормально для любого ответственного события — показать свою слабость и свое волнение. Потому что сил не всегда хватает. И времени. Я бы вообще в курс, например, ОБЖ включила тайм-менеджмент и целеполагание и обучение полезному отдыху, потому что это, черт возьми, экономит детям жизненные силы!

О собственном опыте

Когда я училась в школе, то уже попала и в экспериментальную группу ОГЭ (тогда еще ГИА), и ЕГЭ сдавала. Первую половину года я толком ничего не делала, во второй половине читала книжки по предметам, прорешивала тесты из книжек несколько раз в неделю (не очень часто, скажу честно), было какое-то (тогда сравнительно небольшое) количество тестов в интернете и задания в формате ЕГЭ, которые давали школьные учителя. Нельзя сказать, что весь год я переживала. Ближе к экзаменам появился мандраж: я сидела за книгами, пила глицин (по рецепту врача, если что; дети, не занимайтесь самолечением), и только об экзаменах и думала. Очень сильно влияло давление со стороны школы (все должны сдать хорошо) и со стороны одноклассников, которых тоже охватила предэкзаменационная паника, а дальше это все просто собиралось, как снежный ком.

Сейчас этот опыт очень помогает. Я знаю, на что стоит обращать внимание, накопила кучу лайфхаков. Потом, думаю, как-то интуитивно проще перенимать опыт человека, который успешно прошел испытание, а не того, кто никогда этого не делал.

Как вести себя на экзамене

  • Внимательно читать формулировки;

  • грамотно распределять время;

  • не оставлять неотвеченных заданий;

  • аккуратно заполнять бланки. 

Ничего сверхъественного. А бояться или не бояться — тут я посоветовать не могу. У всех индивидуально организм работает: кто-то в стрессе, например, лучше справляется с задачами.

Советы психолога выпускникам и родителям

Анна Исупова, семейный психолог, специалист по работе с детьми и подростками, основатель Семейного центра при Уральском институте гештальта и проекта #ХорошаяШкола

О причинах стресса

Тему ЕГЭ поднимают и дети, и родители. Старшеклассники, ходящие к нам на программы развития личности, в течение учебного года обсуждают эту тему не один и не два раза. Дети остро переживают бессмысленность части заданий и проверку дисциплин тестовым способом. Они испытывают серьезное давление со стороны школы, а многие и со стороны родителей. Все это накладывается на и так непростой возрастной период — кризис подросткового возраста.

Родители, обращающиеся за помощью к психологу по поводу ЕГЭ, задаются вопросом, как помочь ребенку справиться с эмоциональной и умственной нагрузкой и как замотивировать заниматься лучше. Часто родители поддаются тревожным настроениям учителей в школе и начинают преувеличивать значимость экзамена.

Напомню, что смысл подросткового возраста заключается в отделении от родителей, в этот период контакт между детьми и родителями без того напряженный. Высокие ожидания и давление порой приводят к увеличению дистанции и взаимным обидам. Поэтому к нам часто обращаются, когда доверие уже утеряно и нужно каким-то образом восстанавливать отношения, тем самым, кстати, значительно повышая шансы на успешную сдачу экзаменов. Подросток, у которого за спиной крепкий родительский тыл, теплые отношения, не тратит энергию на решение конфликтов и может больше сил уделить подготовке.

Стресс от экзаменов у каждого свой и у каждого основные факторы разные. Для кого-то самое серьезное испытание — оправдать родительские надежды. И тогда не важно — ЕГЭ это или письменный\устный экзамен в университете. Кого- то страх провала сковывает настолько, что сложно сосредоточиться и просто прочитать задание. Кому-то невыносимы досмотры, видеокамеры. Экзамены в любой форме становятся стрессом задолго до самого события. И к моменту сдачи дети обычно имеют уже огромный груз настолько разного стресса, что порой сложно разобраться, что же самое главное.

Разумеется, атмосфера ЕГЭ не может не добавлять трудности. Это сложно: знать, что на тебя всегда смотрят, испытывать ограничения, бояться пошевелиться. Но ребята справлялись бы с этим легко, если бы не было всего остального. И наоборот.

Советы родителям

  • Поддерживать и еще раз поддерживать. Быть опорой и той средой, где встретят с пониманием и теплом. Сохранять и развивать отношения. Это более выигрышная стратегия, чем бросить все силы на получение заветных ста баллов и потом потерять любимого ребенка на долгие годы.

  • Помогать сориентироваться в планах на будущее, спланировать график занятий, найти нужных учителей, учебники, курсы. Все остальное ребенок сделает сам. Это его жизнь, его ответственность и его первое взрослое испытание. Как надо, что будет если и какие ошибки совершают подростки — об этом им каждый день говорят в школе. Нет смысла добавлять еще и дома. Ребенок просто закроется и не будет слушать.

Советы старшеклассникам

  • Конечно, готовиться. Составить план занятий и сделать качественную работу. Не важно, что предмет может быть неинтересным. Ведь выбора сдавать или не сдавать — нет. Поэтому из этой ситуации важно взять пользу для себя: научиться запоминать и систематизировать информацию, планировать свой день, находить и исправлять ошибки, искать недостающих объяснений. Отвечать за свою жизнь. И в будущем это пригодится.

  • Обращаться к взрослым за помощью и поддержкой. Если становится очень трудно, просить родителей найти вам психолога. Обратиться хотя бы к школьному, если такой специалист есть в вашей школе. Не забывать, что вы больше, чем механизм подготовки к ЕГЭ. И даже если случится самое страшное — это никак не показывает, кто вы на самом деле. Результат ЕГЭ никак не определяет личность человека и даже его будущее.

Фото: школьные фотографии — Марина Молдавская / IMC; фотографии героев в школьном возрасте, преподавателя и психолога предоставлены из личных архивов.

Кировская область: «68 выпускников сдали ЕГЭ на 100 баллов»

В Кировской области в соответствии с графиком продолжается проведение кампании ЕГЭ-2021. В регионе уже известны результаты экзаменов по географии, литературе, химии, русскому языку, профильной математике, физике и истории.

В министерстве образования региона отмечают, что в текущем году экзаменационная кампания в регионе проходит без серьезных сбоев и нарушений. Контроль за соблюдением установленного порядка проведения ЕГЭ осуществляют общественные наблюдатели, онлайн-наблюдатели регионального ситуационно-информационного центра, а также представители министерства образования Кировской области.

По данным на 25 июня, в Кировской области 68 выпускников набрали максимально возможные баллы на ЕГЭ. Наибольшее количество 100-балльных работ зафиксировано по русскому языку (43 работы). По химии максимальные баллы набрали 8 выпускников, 5 выпускников – по математике, 5 выпускников – по физике, 4 человека – по географии, 3 человека – по литературе и 2 – по истории.

Двое выпускников региона смогли набрать по 100 баллов за два экзамена. Михаил Кетов из Кировского лицея естественных наук сдал на максимальные баллы ЕГЭ по русскому языку и литературе, Олег Чурин из Кировского физико-математического лицея продемонстрировал блестящие результаты по физике и профильной математике.

«Радует, что, как и в предыдущие годы, у выпускников из Кировской области – высокие результаты. В общей сложности на сегодняшний день по результатам ЕГЭ в регионе 70 стобалльных работ. В текущем году в контрольно-измерительных материалах Единого государственного экзамена не было существенных изменений. Высокие баллы, которые демонстрируют наши выпускники, еще раз подтверждают, что экзамены оценивают результаты всего периода обучения в школе», – подчеркнула министр образования Кировской области Ольга Рысева.

В 2021 году ЕГЭ по русскому языку в Кировской области 5423 выпускника. Из них 2096 человек продемонстрировали высокие результаты освоения учебной программы, набрав более 81 балла за написание работы.

Наибольшее количество 100-балльных работ – у выпускников Кировского лицея естественных наук, Кировского физико-математического лицея, экономико-правового лицея, Вятской гуманитарной гимназии. В министерстве образования Кировской области отмечают, что максимальные баллы демонстрируют не только выпускники кировских школ, но и ребята из районов области. Так, 100-балльные результаты показали выпускники Малмыжского, Вятскополянского, Слободского, Лузского, Тужинского, Юрьянского и других районов региона.

Напомним, что сдача ЕГЭ-2021 продлится до 17 июля. В резервные даты сдать экзамены могут выпускники, которые не явились на экзамен или не завершившие написание работы по уважительным причинам. Дополнительный период для сдачи государственной итоговой аттестации в формате ГВЭ для выпускников 11 классов пройдет в сентябре текущего года.  

тестов на IgG обещают выявить пищевую чувствительность. Но это наука или наука?

Виола Дессанти только что получила результаты теста на IgG своей маленькой дочери — анализа крови, который определяет чувствительность к пище. «У меня смешанные чувства по этому поводу, — говорит она.

Натуропат

Дессанти поделился с ней результатами за несколько часов до выступления в Healthy Debate. У ее двух с половиной летней дочери был повышенный уровень антител к трем продуктам питания и почти к шести. Дессанти, которая надеется, что тест поможет выявить пищевые триггеры для астмы ее дочери, обеспокоена его ограничениями.Но она рада, что им это удалось.

«Я прекрасно знаю, что это не окончательно», — говорит она. «Но в то же время, когда ваш ребенок страдает от чего-то опасного для жизни, вы сделаете все, чтобы хоть немного лучше понять, что сделает его лучше. Я возьму все, что я могу сделать, чтобы дать мне немного больше информации, больше инструментов для управления этим ».

Она планирует исключить отмеченные продукты, а затем снова ввести их, чтобы посмотреть, не вызывают ли они у ее дочери обострения.Она рассматривает это как часть более широкого плана ухода за своим ребенком, который также включает в себя ингаляционные стероиды, ведение подробного дневника симптомов и поиск других потенциальных триггеров, таких как пыль.

Похоже, что публика воодушевлена ​​обещаниями тестов на IgG: они широко доступны и широко используются. Большинство людей, таких как Дессани, получают их через натуропатов, многие из которых рекламируют возможность лечения аллергии и запрашивают тесты на IgG на своих сайтах. За сотни долларов — Дессанти заплатила за нее 300 долларов, а цены поднялись до 700 долларов — они проверит на чувствительность более 100 продуктов.

Эти тесты способствовали и выиграли от волны интереса к пищевой чувствительности — например, 6% канадцев считают, что у них не глютеновая чувствительность. Они рекламируются как помогающие при самых разных заболеваниях. Один крупный канадский тест, Rocky Mountain Analytical, утверждает на своем веб-сайте, что чувствительность связана с мигренью, синдромом раздраженного кишечника, расстройствами настроения и увеличением веса.

«[Тесты на IgG] очень популярны», — говорит зарегистрированный диетолог Венди Буссе.«Существует так много симптомов и трудностей, которые очень трудно диагностировать и лечить, и людям нужны ответы. Тесты на пищевую чувствительность дают очень конкретные ответы ».

Но правильные ли они?

Свидетельства о тестах на IgG

Линда Кирсте — врач-аллерголог с диетологом и услугами по физической активности в Health Link B.C., службе, которая позволяет людям бесплатно связаться с диетологом по телефону или по электронной почте. Она часто разговаривает с семьями, у которых были тесты на IgG, много раз из-за беспокойства о своих детях или желудочно-кишечных проблемах.«Родители часто беспокоят нерешенных проблем со здоровьем», — говорит она. Иногда они также проходили тесты на IgE — стандартный анализ крови на аллергию.

Многие люди, которые звонят Кирсте, думают, что аллергия включает в себя как анафилактическую реакцию, как у вас от аллергии на арахис, так и непереносимость, которая может вызвать вздутие живота, спазмы желудка и усталость. На самом деле это две совершенно разные вещи: пищевая аллергия — это реакция иммунной системы, а пищевая непереносимость — часто также называемая чувствительностью — нет.

Это проблема для тестов IgG, потому что IgG — это иммунный ответ. И в исследованиях уменьшения аллергических реакций на такие продукты, как молоко или арахис, исследователи обнаружили, что уровни IgG повышаются по мере снижения тяжести аллергической реакции. Считается, что больше всего IgG-антител мы вырабатываем к продуктам, которые мы едим регулярно — «как если бы мы получали постоянную бустерную прививку», — говорит аллерголог Стюарт Карр. Вот почему обычные продукты, такие как молочные продукты, пшеница и яйца, часто показывают положительный результат теста на IgG.

Кирсте говорит, что сообщение находит отклик у ее клиентов. «Я скажу им, что IgG может просто указывать на то, что еда входит в диету. И мы знаем, что у детей, которые перерастают аллергическое заболевание, IgG повышается, а IgE понижается », — говорит она. «Потом загорается лампочка — они ее понимают».

По всей стране Карр ведет подобные разговоры. Он говорит, что к нему часто направляют людей, прошедших тесты на IgG, и ему приходится объяснять им, что они заплатили большие деньги за то, что не дает полезной информации.«Когда я вижу, как пациент приходит в мою клинику и говорит, что мы сделали этот тест [IgG], он кладет руку в сумку и пытается передать мне этот буклет с результатами», — говорит он. «Я скажу, что мне не нужно это видеть, и объяснять, почему мы можем это игнорировать».

Карр является автором заявления о позиции для Канадского общества аллергии и клинической иммунологии, опубликованного в 2012 году, в котором делается вывод, что нет никаких исследований, подтверждающих использование этих тестов для диагностики или прогнозирования побочных реакций на пищу. Это соответствовало предыдущим заявлениям Американской академии аллергии, астмы и иммунологии и Европейской академии аллергии и клинической иммунологии.

И более поздний обзор лечения и диагностики аллергии, опубликованный этой осенью в CMAJ, также выразил озабоченность по поводу них. «Тестирование пищевых продуктов на иммуноглобулин G (IgG) все чаще используется для определения« чувствительности »продуктов питания», — говорится в нем. «… Фактически, следует ожидать пищевого специфического IgG, который указывает на наличие контакта с пищей и толерантность к ней».

Тревожит и то, что тесты на IgG тестируют десятки продуктов. Даже панельные тесты IgE, которые аллергологи и врачи используют для проверки иммунных ответов, не очень точны и дают много ложноположительных результатов.Один обзор 125 детей показал, что от 80% до 100% продуктов, отмеченных тестами на IgE, можно безопасно снова включить в их рационы. Другое исследование изучило более 700 проблем с пероральным приемом пищи, когда человек съедает небольшое количество предполагаемого аллергена под наблюдением врача, и обнаружило, что только 19% пациентов отреагировали. «Для людей важно понимать, что тест на IgE не является синонимом диагноза», — говорит Кирсте.

Вот почему аллергологи также используют историю реакции на продукты, чтобы помочь с диагнозом, и почему золотым стандартом тестирования аллергии является пероральная пища.Выбор Wisely Canada и Канадское педиатрическое общество недавно назвали панельные тесты IgE без истории болезни одним из широко используемых и часто неуместных.

Проблемы с тестом IgG

Если тесты на IgG не работают, есть очевидные опасения, что потребители зря тратят свое время и деньги. Диетологи также опасаются, что тесты могут нарушить вашу диету. Это особенно важно для детей. Есть свидетельства того, что дети, диета которых ограничена пищевой аллергией, могут быть восприимчивы к плохому росту и дефициту питательных веществ, и логично, что ограничение детской диеты из-за предполагаемой непереносимости или чувствительности может иметь такой же эффект.В крайнем случае это может привести к недоеданию.

Чаще всего это может способствовать нездоровому отношению к еде. «У нас, как у родителей, есть возможность поддержать детей, развивающих здоровые отношения с едой и питанием, а также придерживаться здоровых моделей питания», — говорит Кирсте. Их нарушение может привести к нездоровому питанию и повысить риск развития расстройств пищевого поведения.

Для людей, которые опасаются, что у них может быть непереносимость пищи, есть лучший (и более дешевый) способ посмотреть: элиминационная диета.«Вы ведете пищевой дневник в течение четырех-шести недель и записываете все симптомы, которые вас беспокоят, потому что у большинства людей есть предвзятость в воспоминаниях», — говорит Карр. «А затем, если вы идентифицируете потенциально возможную пищу из дневника, вы исключите ее из рациона на две или три недели, вы увидите, улучшатся ли эти симптомы. Вы можете разобраться практически с любой пищевой непереносимостью с помощью небольшой детективной работы ».

И им также следует иметь в виду, что проблема может быть вовсе не связана с едой. Из-за всей шумихи вокруг ограниченных диет возникает соблазн думать, что за целым рядом проблем стоит непереносимость, а это не всегда так.«Есть тенденция винить еду», — говорит Буссе. «Но я думаю, что он должен быть невиновным, пока его вина не будет доказана».

очков еды East Cobb: Righteous Que; Tin Lizzy’s; Ege Sushi; Эгг-Харбор; и более

Следующие результаты ресторанов East Cobb с 17 сентября по октябрь. 3 были составлены Cobb & Douglas Department of Public Health . Щелкните ссылку под каждым списком, чтобы просмотреть подробную информацию о проверке:

Средняя школа Додгена
1725 Bill Murdock Road
1 октября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A

Domino’s Pizza
2146 Roswell Road, Suite 100
24 сентября 2018 г. Оценка: 95, Оценка: A

East Cobb Fit Nutrition Club
2135 Roswell Road, Suite 130
2 октября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A

Ege Sushi & Japanese Cuisine
2100 Roswell Road, Suite 3100
24 сентября 2018 г. Оценка: 83, Оценка: B

Egg Harbour Cafe
4719 Lower Roswell Road, Suite 210
3 октября 2018 г. Оценка: 99, Оценка: A

Дж.Средняя школа J. Daniell
2950 Scott Drive
17 сентября 2018 г. Оценка: 100, оценка: A

Liberty Pizza
1275 Powers Ferry Road, Suite 130
17 сентября 2018 г. Оценка: 85, Оценка: B

Moon Wings & Hibachi
3012 Canton Road
26 сентября 2018 г. Оценка: 81, Оценка: B

New China House
1050 East Piedmont Road, Suite 132
1 октября 2018 г. Оценка: 98, Оценка: A

Парк в Пьемонте
999 Худ-Роуд
28 сентября 2018 г. Оценка: 92, Оценка: A

Planet Smoothie
2014 Powers Ferry Road, Suite 350
20 сентября 2018 г. Оценка: 78, оценка: C

Righteous Que
1050 East Piedmont Road, Suite 146
2 октября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A

Shadowood Cafe
2110 Powers Ferry Road, Suite 120
19 сентября 2018 г. Оценка: 90, Оценка: A

Начальная школа Sope Creek
3320 Paper Mill Road
18 сентября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A

Starbucks at Kroger East Lake
2100 Roswell Road, Suite 300A
24 сентября 2018 г. Оценка: 96, Оценка: A

Метро
2610 Delk Road
2 октября 2018 г. Оценка: 83, Оценка: B

Subway
2200 Roswell Road Suite 110
2 октября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A
27 сентября 2018 г. Оценка: 91, Оценка: A

Subway
1860 Sandy Plains Road, Suite 301
19 сентября 2018 г. Оценка: 67, оценка: U
21 сентября 2018 г. Оценка: 95, оценка: A

Начальная школа Тимбер-Ридж
5000 Тимбер-Ридж-Роуд
17 сентября 2018 г. Оценка: 100, Оценка: A

Tin Lizzy’s / Beni Cubana
4475 Roswell Road, Suite 110
27 сентября 2018 г. Оценка: 96, Оценка: A

Waffle House
1176 Roswell Road
1 октября 2018 г. Оценка: 84, оценка: B

Wendy’s
1312 Johnson Ferry Road
25 сентября 2018 г. Оценка: 82, оценка: B

Средняя школа Уиллера
375 Holt Road
18 сентября 2018 г. Оценка: 97, оценка: A

Wing Factory
1475 Terrell Mill Road, Suite 106
26 сентября 2018 г. Оценка: 70, Оценка: C

Получите нашу бесплатную рассылку новостей по электронной почте!

Каждое воскресенье мы подводим итоги главных заголовков недели и анонсируем предстоящую неделю в дайджесте новостей East Cobb News Digest.Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться, и готово!

Поделиться:

Нравится:

Нравится Загрузка …

Связанные

(PDF) Антиоксидантная активность некоторых пищевых продуктов, содержащих фенольные соединения

Антиоксидантная активность фенольных соединений 507

eas et al.

(

1997

)

проанализировали TAA 32 вин Онтарио

от различных производителей, используя метод myo-

globin

/

ABTS.Они сообщили, что

TAA образцов находились в диапазоне

6,6–28,6 ммоль

/

л. Также Walters et al.

(

1997

)

протестировал красные вина и обнаружил, что TAA

образцов находится в диапазоне

12,61–22,24 ммоль

/

л. В некоторых исследованиях TAA

нескольких соков и фруктов сообщалось как

, автоматизированная способность абсорбции радикалов кислорода

(

ORAC

)

.Результаты показали значительную вариацию

в TAA среди фруктов с клубникой

, имеющей наивысшую активность ORAC

(

Cao et al.,

1996; Wang et al., 1996

)

. Velioglu et al.

(

1998

)

определил антиоксидантную активность и

общего фенола в отобранных фруктах, овощах и

зерновых продуктах с использованием метода отбеливания

b

-каротина

.Их результаты показали, что существует

положительной и очень значимой взаимосвязи

между общими фенольными соединениями и антиоксидантной активностью, когда все растительные материалы были включены в статистический анализ

. K¨ahk¨onen et al.

(

1999

)

изучали антиоксидантную активность растительных экстрактов

, содержащих фенольные соединения, с помощью ингибирования

метода окисления метиллинолеата и

не было обнаружено значимой корреляции между

общим содержанием фенолов и антиоксидантом.

активность.Можно ясно видеть, что соотношение

между общими фенолами и

антиоксидантной активностью тесно связано с тест-системой

и субстратом, чтобы

были защищены антиоксидантом.

В заключение, наши данные показывают, что изученные образцы

могут поставлять фенольные соединения с потенциальной антиоксидантной активностью

. Фенольные соединения

фунтов считаются второстепенными, не относящимися к

питательным компонентам диеты.Принимая во внимание их

потенциально полезную для здоровья деятельность, это мнение

, возможно, потребуется изменить в будущем

.

Благодарности — Эта работа финансировалась Научным

и Советом технических исследований Турции

(

TUBITAK

)

. Мы

благодарим профессора Николаса Дж. Миллера

(

Международный исследовательский центр антиоксидантов

, UMDS-Guy’s Hospital, Лондон,

UK

)

за ценные комментарии к этому исследованию.

Ссылки

Cao G, Sofic E & Prior RL

(

1996

)

: Антиоксидантная способность

чай и обычные овощи J. Agric. Food Chem. 44

(

11

)

,

3426– 3431.

Федеральный регистр

(

1993

)

: Маркировка пищевых продуктов: окончательные правила. FDA

Регулируемые продукты 58, 2065–2964.

Hertog MGL, Hollman PCH & Katan MB

(

1992

)

: содержание

потенциально антиканцерогенных флавоноидов 28 растительных —

сосудов и 9 фруктов, обычно потребляемых в Нидерландах2 —

J.Agric. Food Chem. 45, 1152–1155.

Hertog MGL, Kromhout D, Aravanis C & Blackburn H

(

1995

)

: Потребление флавоноидов и долгосрочный риск ишемической болезни сердца

в семи странах исследования.

Arch. Междунар. Med. 155, 381–386.

Hollman PCH, Hertog MGL & Katan MB

(

1996

)

: Анализ

и влияние флавоноидов на здоровье Food Chem.57,

43–46.

Кахк Чонен М.П., ​​Хопиа А.И., Вуорела Х.Дж., Рауха Дж. П., Пихлая К.,

Куяла Т.С. и Хейнонен М.

(

1999

)

активность:

экстрактов растений, содержащих фенольные соединения. J. Agric.

Food Chem. 47, 3954–3962.

Karakaya S & EI SN

(

1999

)

: Содержание кверцетина, лютеолина, апигенина

и кемпферола в некоторых пищевых продуктах.Food Chem. 66,

289–292.

Kehrer JP & Smith JV

(

1994

)

: Свободные радикалы в биологии.

источников, реактивности и роли в этиологии человеческих

болезней. В Natural Antioxidants in Health and Disease,

ed B Frei, pp. 25–55. Нью-Йорк: Academic Press.

Langseth L

(

1995

)

: Окислители, антиоксиданты и профилактика болезней

, стр.24. Краткая монография ILSI Europe

, серия

. Вашингтон, округ Колумбия: ILSI Press.

Meyer AS, Yi OS, Pearson DA, Waterhouse AL & Frankel

EN

(

1997

)

: Ингибирование окисления липопротеинов низкой плотности человека

по отношению к составу фенольных анти-

окислители в винограде

(

Vitis vinifera

)

. J. Agric. Food Chem.

45, 1638–1643.

Миллер Н.Дж., Райс-Эванс Калифорния, Дэвис М.Дж., Гопинатан В. и

Милнер А

(

1993

)

: Новый метод измерения емкости окислителя

и его применение для мониторинга

антиоксидантный статус у недоношенных новорожденных. Clin. Sci. 84,

407–412.

Prior RL, Cao G, Martin A, Sofic E, McEwen J, O’Brien C,

Lischner N, Ehlenfeld M, Kalt W., Gerard K & Mainland

CM

(

1998

)

: Антиоксидантная способность в зависимости от общего содержания фенолов и антоцианов

, зрелости и разнообразия видов

Vaccinum.J. Agric. Food Chem. 46,

2686– 2693.

Robards K, Prenzler PD, Tucker G, Swatsitang P & Glower

W

(

1999

)

: Фенольные соединения и их роль в окислительных процессах

фруктов . Food Chem. 66, 401– 436.

Shadidi F & Nazck M

(

1995

)

: Источники пищевых фенолов

Применение химических эффектов, стр. 331.Ланкастер-Базель:

Издательская компания «Техномик».

Singleton VL & Rossi JA

(

1965

)

: Колориметрия фенольных соединений в целом

с фосфомолибденовольфрамовой кислотой

реагентов. Являюсь. J. Enol. Витич. 16, 144–158.

Soleas GJ, Tomlinson G, Diamandis EP & Goldberg DM

(

1997

)

: Относительный вклад полифенольных компонентов в антиоксидантный статус вин: разработка

модели прогнозирования.J. Agric. Food Chem. 45,

3995–4003.

Здоровая летняя еда, которую нужно включить в свой рацион

Кредит: Ежедневное питание

Для гурманов лето — прекрасное время, даже для тех, кто соблюдает диету. Многие великолепные фрукты и овощи, полные аромата, наконец-то попали в сезон. Независимо от того, любите ли вы их в салате, на гриле или сами по себе, эти продукты приносят пользу для здоровья.

Ягоды

Кредит: Парад

Ягоды довольно часто фигурируют в наших списках продуктов, и не зря.Черника полна антиоксидантов. В вишне есть антоцианы, которые активируют молекулу, которая увеличивает сжигание жира и уменьшает накопление жира, а черешня полна калия, бета-каротина, витамина С, антоцианов и кверцетина. Малина — отличный источник клетчатки. Все эти фрукты сезонные, так что воспользуйтесь ими!

Помидоры

Кредит: соединение с протоколом SNAP

Неважно, едите ли вы их в сыром виде или готовите на гриле, помидоры — это ароматная еда, которой все любят наслаждаться на летнем барбекю.Они не только полны витаминов и минералов, но и содержат нечто, называемое ликопином, который защищает людей от солнечных ожогов — предположительно на 50 процентов меньше, чем без него.

Арбуз

Кредит: Ель ест

Арбуз также содержит ликопин, защищающий кожу. Они сладкие и освежающие, что имеет смысл, если вы знаете, что они на 92 процента состоят из воды. Это отличная закуска, которая сохраняет гидратацию и сохраняет чувство сытости дольше, чем чашка воды

Кукуруза

Кредит: Britannica

Когда вы не засыпаете кукурузу маслом и солью, кукуруза становится сладким освежающим дополнением к еде.Овощ богат антиоксидантами, такими как лютеин и зеаксантин, которые полезны для глаз. Пока вы держите кукурузу простой, она относительно низкокалорийна.

Холодный чай

Кредит: Erren’s Kitchen

Известно, что чай творит чудеса с вашим телом. Их антиоксиданты призваны сделать ваши зубы, десны и кости более здоровыми и даже снизить риск болезни Альцгеймера и диабета. Сделайте его идеальным для лета, сделав его замороженным. Конечно, есть разница между холодным и сладким чаем.Холодный чай полезен. Огромное количество сахара, содержащегося в сладком чае, приносит больше вреда, чем пользы. Вместо этого добавьте лимон в чай ​​со льдом для аромата.

Оценка подходов к встраиванию графа знаний для прогнозирования взаимодействия лекарств в реальных условиях

BMC Bioinformatics. 2019; 20: 726.

, 1 , 2 , 2 , 2 , 2 и 1

Ремзи Селеби

1 Институт науки о данных, Маастрихтский университет 6200, Маастрихт Нидерланды

Huseyin Uyar

2 Факультет компьютерной инженерии, Университет Эге, Измир, 35100 Турция

Эркан Ясар

2 Факультет компьютерной инженерии, Университет Эге, Измир, 35100 Турция

Ozgur Gumus

Факультет компьютерной инженерии, Эгейский университет, Измир, 35100 Турция

Огуз Дикенелли

2 Факультет компьютерной инженерии, Эгейский университет, Измир, 35100 Турция

Мишель Дюмонтье

1 Институт науки о данных, Маастрихтский университет, Маастрихтский университет 6200 Нидерланды

1 Институт науки о данных, Маастрихтский университет, Маастрихт, 6200 Нидерланды

2 Кафедра компьютерной инженерии, Эгейский университет, Измир, 35100 Турция

Автор, ответственный за переписку.

Поступило 02.02.2019 г .; Принято 19 ноября 2019 г.

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями Международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что вы должным образом укажете автора (авторов) и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения. Отказ от лицензии Creative Commons Public Domain Dedication (http: // creativecommons.org / publicdomain / zero / 1.0 /) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное. Эта статья цитировалась в других статьях PMC.
Дополнительные материалы

Дополнительный файл 1 Частотное распределение DDI, наблюдаемое в обучающих и тестовых наборах для каждой кратности при 10-кратной непересекающейся перекрестной проверке и результаты теста хи-квадрат для каждой складки, файл находится в формате XLSX .

GUID: 8C196C07-12D4-4439-B8AB-8D857FE662EE

Заявление о доступности данных

Наборы данных, созданные и / или проанализированные в ходе этого исследования, вместе с кодом для наших моделей и инструкциями по их использованию доступны в открытом доступе. лицензии на https: // github.com / rcelebi / GraphEmbedding4DDI /.

Реферат

Предпосылки

Текущие подходы к выявлению лекарственных взаимодействий (DDI), включая исследования безопасности во время разработки лекарств и постмаркетинговое наблюдение после утверждения, предлагают важные возможности для выявления потенциальных проблем безопасности, но не могут их предоставить. полный набор всех возможных DDI. Таким образом, исследователи, занимающиеся открытием лекарств, и медицинские работники могут не полностью осознавать потенциально опасные DDI.Прогнозирование потенциального лекарственного взаимодействия помогает снизить непредвиденные лекарственные взаимодействия и затраты на разработку лекарств, а также оптимизирует процесс разработки лекарств. Методы прогнозирования DDI имеют тенденцию сообщать о высокой точности, но все же мало влияют на трансляционные исследования из-за систематических ошибок, вызванных сетевыми / парными данными. В этой работе мы стремились представить реалистичные параметры оценки для прогнозирования DDI с использованием встраивания графов знаний. Мы предлагаем простую несвязную схему перекрестной проверки для оценки прогнозов взаимодействия лекарств с лекарствами для сценариев, в которых лекарственные средства не имеют известных DDI.

Результаты

Мы разработали различные параметры оценки, чтобы точно оценить производительность для прогнозирования DDI. Параметры несвязной перекрестной проверки, как и ожидалось, дали более низкие оценки производительности, но все же были хороши в прогнозировании лекарственного взаимодействия. Мы применили логистическую регрессию, наивный байесовский анализ и случайный лес к графу знаний DrugBank с 10-кратной традиционной перекрестной проверкой с использованием RDF2Vec, TransE и TransD. RDF2Vec со Skip-Gram обычно превосходит другие методы встраивания.Мы также протестировали RDF2Vec на различных графах знаний о лекарствах, таких как DrugBank, PharmGKB и KEGG, чтобы предсказать неизвестные лекарственные взаимодействия. При использовании интегрированного графа знаний, включающего эти три набора данных, производительность существенно не повысилась.

Заключение

Мы показали, что вложения знаний являются мощными предсказателями и сопоставимы с современными современными методами вывода новых DDI. Мы обратились к ошибкам оценки, введя классы тестирования, связанные с лекарствами, и попарно непересекающиеся.Несмотря на то, что показатели эффективности для лекарств и попарно несвязанных препаратов кажутся низкими, результаты можно считать реалистичными при прогнозировании взаимодействий для лекарств с ограниченной информацией о взаимодействии.

Ключевые слова: Взаимодействие лекарственных средств, парные данные, несвязанная перекрестная проверка, реалистичная оценка

Предпосылки

Неблагоприятные явления, связанные с приемом лекарств (НЯ), представляют собой серьезную угрозу для здоровья населения. Исследование Lazarou et al. [1] оценивает, что 6,7% госпитализированных пациентов испытывают серьезные побочные эффекты лекарств с коэффициентом летальности 0.32% в США. В 2014 г. в США было зарегистрировано 807 270 случаев серьезных НЯ, в результате которых погибло 123 927 человек [2]. ADE представляют собой финансовое бремя для системы здравоохранения из-за затрат на дальнейшую госпитализацию, заболеваемость, смертность и использование медицинских услуг. Лекарственные взаимодействия (DDI), которые иногда возникают при одновременном назначении лекарства с другим лекарством (ами), могут вызывать нежелательный эффект, отличный от его основного фармакологического действия [3]. Значительное количество побочных эффектов лекарств (примерно 3–26%), приводящих к госпитализации, связано с непреднамеренными лекарственными взаимодействиями (DDI) [4].Группы пациентов, такие как пожилые пациенты и больные раком, с большей вероятностью принимают несколько препаратов одновременно, что увеличивает их риск развития DDI [5, 6]. Текущие подходы к выявлению DDI, включая исследования безопасности во время разработки лекарств и постмаркетинговое наблюдение после утверждения, предлагают важные возможности для выявления потенциальных проблем безопасности, но не могут предоставить полный набор всех возможных DDI [7]. Таким образом, исследователи, занимающиеся открытием лекарств, и медицинские работники могут не полностью осознавать потенциально опасные DDI.Прогнозирование потенциального лекарственного взаимодействия помогает снизить непредвиденные лекарственные взаимодействия и затраты на разработку лекарств, а также оптимизирует процесс разработки лекарств. Таким образом, существует очевидная потребность в автоматизированных методах прогнозирования DDI.

В последние годы биологические данные и базы знаний все чаще строятся на технологиях семантической паутины, а графы знаний используются для поиска информации, интеграции данных и объединения [8]. Многие базы данных биоинформатики начали представлять свои данные в виде связанных открытых данных (LOD), графической модели данных с использованием технологий семантической паутины [9, 10].Графы знаний предоставляют мощную модель для определения данных, а также позволяют использовать нижележащую структуру графа для извлечения значимой информации.

Исследователи использовали функции, основанные на таких свойствах, как цели, побочные эффекты, отпечаток пальца (бит-вектор, описывающий химическую структуру) и показания для прогнозирования лекарственного взаимодействия [11–14]. Эти особенности либо включены в большой разреженный двоичный вектор, либо в плотный вектор подобия, который имеет мало измерений.Ни одно из представлений не является идеальным для задач машинного обучения, и оба требуют трудоемкой разработки функций. В последние годы было предложено несколько подходов для автоматической генерации признаков из LOD [15]. Такие подходы, как FeGeLOD [16] и RapidMiner Linked Open Data Extension [17], использовали различные стратегии неконтролируемой генерации функций для обогащения данных функциями, полученными из LOD. Тем не менее, эффективное представление признаков может быть изучено с использованием подходов встраивания графов знаний, в которых узлы / ребра отображаются в плотные векторы низкой размерности [18].Представление лекарств может быть изучено с помощью подходов встраивания графов чисто неконтролируемым и независимым от задач способом, который предоставит информативные, независимые и отличительные признаки для прогнозирования потенциальных DDI. Также возможно использовать эти векторы признаков в других последующих задачах, таких как лекарство-мишень, прогнозирование побочных эффектов лекарственного средства. Более того, встраивание графов знаний можно использовать для прогнозирования лекарств, не имеющих информации о взаимодействии. Благодаря LOD присутствие сущности (лекарства) достаточно для того, чтобы можно было извлекать встраиваемые векторы для машинного обучения.С этой целью в обучающий набор можно было бы включить большинство лекарств и, следовательно, DDI. Подходы, основанные на сходстве, напротив, не позволяют рассчитывать различные сходства для многих лекарств из-за отсутствия информации о лекарствах. Кроме того, подходы встраивания графов, использующие только один тип данных взаимодействия (однородный граф), такие как node2vec [19], DeepWalk [20], не могут делать прогнозы для этих препаратов без взаимодействия.

В этой работе мы расширили нашу предыдущую работу [21], применив реалистичные схемы перекрестной проверки (CV) для различных предикторов встраивания графов знаний с использованием знаний DrugBank [22, 23], KEGG [24] и PharmGKB [25]. графики для прогнозирования потенциальных DDI.Результаты показывают, что производительность представления вектора лекарственного средства, которое использовалось для обучения классификаторов, сопоставима с существующими методами фармакологического сходства для прогнозирования DDI. Оценка AUC 0,93 и оценка F 0,86 были достигнуты на основе десяти перекрестных проверок с векторными представлениями лекарств для набора данных DrugBank.

При разработке нового лекарственного средства исследователей просят предсказать возможные взаимодействия нового химического вещества (потенциального лекарственного средства) с одобренными лекарствами, но часто имеется мало доступной информации, связанной с этим химическим веществом.Более того, исследователи в области компьютерного открытия лекарств не используют реалистичные настройки для оценки своих прогнозов, вместо этого предпочитая использовать традиционное резюме, что приводит к оптимистичным результатам. Традиционное резюме, в котором тестовые пары могут иметь общие компоненты с обучающими парами, подвержено чрезмерной подгонке из-за систематических ошибок в сетевых / парных данных [26–29]. Было проведено несколько исследований, посвященных этому вопросу [27, 28, 30, 31]. Некоторые исследования [30, 31] продемонстрировали, насколько хорошо их методы позволяют делать прогнозы для новых лекарств, в которых отсутствуют данные о взаимодействии.Эти исследования рассматривают только тот случай, когда новые препараты и их взаимодействия в тестовой выборке были скрыты от обучающей выборки. Park et al. [27] предложил более систематический подход, в котором он разделил справочные данные на 3 класса для более реалистичной оценки методов прогнозирования межбелковых взаимодействий. Это C1, C2 и C3; C1, в котором тестовые пары разделяют оба белка с обучающей выборкой; C2, в котором тестовые пары разделяют только один белок с обучающей выборкой; и C3, в котором тестовые пары не имеют общего белка с обучающей выборкой.Однако настройка довольно сложна, и отсутствие алгоритма или кода затрудняет воспроизведение настройки. Guney также предложил аналогичные настройки перекрестной проверки для предсказания DDI: неделимое, непересекающееся и попарно непересекающееся CV [28, 32]. Непересекающееся CV — это то же самое, что и традиционное CV, в то время как непересекающееся и попарно непересекающееся CV аналогично сценариям C2 и C3, соответственно. В непересекающемся CV набор данных разделен на k-группы, так что каждая группа содержит DDI, где одно из лекарств может появляться только в этой группе и не может появляться в других группах.В попарно непересекающемся CV набор данных разделен таким образом, что каждая группа содержит DDI, где оба препарата могут появляться только в этой группе и не могут появляться в других группах. Однако в его настройке непересекающейся перекрестной проверки разделение пар на группы выполняется в соответствии с первым компонентом пары. Простое группирование по второму компоненту приведет к разной выборке набора данных и, таким образом, может привести к несогласованности между складками.

Здесь мы предлагаем простую непересекающуюся схему CV, адаптированную из [27–29], для оценки предсказаний DDI для препаратов холодного старта, которые не имеют информации DDI, известной в обучающем наборе.Одно из преимуществ предлагаемого подхода перед подходом Гуни состоит в том, что он обеспечивает последовательную выборку данных по сгибам. Еще одним преимуществом является использование одних обучающих данных для обоих тестовых случаев в каждом сгибе, что сокращает время вычислений. Мы разработали два сценария: (i) для прогнозирования взаимодействий препаратов для холодного старта с существующими лекарствами (непересекающиеся CV с точки зрения лекарств) и (ii) для прогнозирования взаимодействий, когда оба препарата в паре были препаратами для холодного старта (попарно непересекающееся резюме). Недавно в [33] авторы предложили схемы перекрестной проверки (CV1, CV2), в которых CV1 используется для оценки предсказания взаимодействия новых лекарств с известными лекарствами, а CV2 используется для оценки предсказания того, что новые лекарства взаимодействуют с новыми лекарствами.В то время как CV1 совпадает с нашим CV по лекарствам, CV2 сочетает в себе два вида выборки; внутри группы и между группами. Внутригрупповая выборка содержит пары DDI только между набором лекарств, оставшимся для тестирования, в то время как межгрупповая выборка содержит пары DDI между двумя разными наборами наркотиков, оставленными для тестирования. Наш подход обрабатывает два разных сценария (CV1 и CV2 внутри группы) и производит один обучающий набор и два набора тестов для одного раза. У нас одинаковый обучающий набор в одном и том же случае для обоих резюме.Однако CV2 производит комбинации двух выборок (внутри группы и между группами), которые могут давать разное количество раундов / выборок (например, для CV 10K, 10 раундов (внутри группы) и 45 раундов (между группами). ). Усреднение результатов этих двух разных выборок может создать систематическую ошибку, поскольку количество раундов и соотношение обучающего набора и тестового набора могут сильно отличаться. Shi et al. [29] предлагает аналогичный CV-подход, в котором их первый сценарий (S1) соответствует традиционному CV, а второй сценарий (S2) соответствует CV для лекарств, а третий сценарий (S3) — попарному CV.Однако они не предоставили никакого формального определения и эффективного алгоритма для своего резюме.

Наш вклад можно резюмировать следующим образом: i) сравнение различных подходов к встраиванию графов знаний в задаче прогнозирования DDI; ii) оценка различных графов знаний в качестве базовых знаний для изучения функций; iii) тестирование задачи прогнозирования DDI для несвязанных сценариев CV.

Связанные работы

Исследователи использовали различные подходы и источники данных для прогнозирования новых лекарственных взаимодействий [7].Эти подходы включают извлечение заявлений DDI из медицинских текстов и отчетов о событиях, связанных с наркотиками [34], выведение механизма DDI [35] путем интеграции знаний из нескольких источников и использования близости к сети [36]. Предыдущие исследования, касающиеся предсказания DDI, пытались обобщить соответствующие работы в рамках различных таксономических классификаций, таких как на основе сходства и на основе классификации, на основе сходства и на основе признаков [12, 30]. Эти таксономические классификации недостаточно объясняют различия между подходами.Мы классифицируем исследования по подходам, основанным на памяти и на основе моделей, на основе таксономической классификации рекомендательных систем [30, 37]. Подход, основанный на памяти, основан на загрузке оценок сходства в память и непосредственных рекомендациях (наиболее похожих соседях) на основе этих данных. При подходе, основанном на моделях, модель выводится из данных, и эта модель дает рекомендации.

Подходы, основанные на памяти, предсказывают пару лекарств-кандидатов на основе наиболее похожих известных пар лекарств.Поиск хорошо известных взаимодействующих лекарств, которые очень похожи на пару лекарств, дает доказательства, подтверждающие взаимодействие между этими лекарствами-кандидатами. Некоторые из этих методов описаны ниже:

Ferdousi et al. [38] использовали носители, транспортеры, ферменты и мишени (CTET) из базы данных DrugBank для прогнозирования DDI. В этом исследовании были изучены 2189 одобренных лекарств, 45 530 известных лекарственных взаимодействий и 2 349 236 пар неизвестных лекарств. Чтобы определить DDI, они собрали все CTET, связанные с каждым лекарством, и сформировали бинарные векторы.Затем они стремились идентифицировать DDI, применяя множество методов подобия к этим комбинированным векторам. Впоследствии они предсказали более 250 000 потенциальных новых DDI, используя меры сходства на основе внутреннего продукта (IPSM) на основе этих методов подобия. Для обучения окончательного классификатора они использовали особенности 2004 года.

Vilar et al. [13] разработали метод, основанный на сходстве молекулярной структуры лекарств. В этом исследовании из DrugBank v3.0 было собрано 928 препаратов и 9454 DDI, взаимодействия которых использовались в качестве справочных данных.Сходство лекарств было создано с помощью комбинации DDI DrugBank и моделирования молекулярных отпечатков пальцев. Сходство пар препаратов рассчитывали на основе коэффициента Танимото и молекулярных отпечатков пальцев.

Shi et al. [39] предлагает модель матричной факторизации для прогнозирования усиливающих (положительных) и дегрессивных (отрицательных) лекарств-взаимодействий (DDI) с использованием белков, связывающих лекарство. Они пытаются найти сбалансированные / несбалансированные сообщества наркотиков в сети усиливающих и депрессивных DDI и спрогнозировать DDI для сценария холодного старта.

Наиболее часто используемыми характеристиками для модельных подходов были фармакологические сходства [40]. Готтлиб и др. [11], используя различные метрики сходства лекарств, разработали новую структуру прогнозирования, названную INDI. INDI обучил логистический классификатор, используя 7 сходств, а также использовал их для расчета максимальной вероятности с использованием известных DDI. Cheng et al. [14] представили структуру HNAI для прогнозирования лекарственных взаимодействий с использованием фенотипических, терапевтических, структурных и геномных сходств лекарств.Cami et al. [36] обучили логистический классификатор путем извлечения фармакологических и графических / сетевых качеств между лекарствами. Zhang et al. [41] использовали метод распространения ярлыков на химическую инфраструктуру лекарств, побочные эффекты лекарств и побочные эффекты лекарств. Ли и др. [42] разработали байесовскую сеть, которая объединяет молекулярное сходство лекарств и фенотипическое сходство (побочные эффекты) лекарств для прогнозирования комбинированного эффекта лекарств. Zhang et al. [12] собирает различные данные о лекарствах и, таким образом, прогнозирует DDI путем интеграции химических, биологических, фенотипических и сетевых данных.Работа Shi et al. [43] сфокусирован на прогнозировании синергетической комбинации лекарств, а не лекарств-взаимодействий, используя только положительные отношения с SVM одного класса. В [44] авторы объединяют четыре свойства лекарств, химические субструктуры, мишени, ферменты и пути, отображая лекарства в различных пространствах признаков в общее пространство взаимодействия посредством обучения редким признакам. Затем линейная регуляризация соседства используется для описания отношений лекарство-лекарство в пространстве взаимодействий с помощью известных взаимодействий лекарство-лекарство.

Есть также другие работы, в которых векторы признаков используются в качестве входных данных для методов машинного обучения. Луо и др. [45] предложили метод 611 векторов признаков, основанный на молекулярной структуре. Позже логистическая модель была обучена с использованием этих векторов признаков, чтобы найти потенциальные DDI для 2515 молекул лекарственного средства.

Abdelaziz et al. [30] представили Tiresias, основанную на сходстве структуру для прогнозирования DDI. Они использовали 1014 характеристик, полученных из фармакологического сходства, а также из текста о лекарствах и сходства, основанных на встраивании графов знаний (TransH и HolE).Каждая характеристика представляет собой значение сходства известной пары взаимодействующих лекарств с наиболее похожей парой лекарств. Интегрированная база знаний, состоящая из наборов данных DrugBank, UMLS, DailyMed, Uniprot и CTD, была создана как сеть данных RDF, и эта интегрированная информационная сеть включает такие объекты, как ферменты, химические структуры и пути, свойства лекарств и взаимосвязи. Этот граф знаний использовался для расчета общей меры сходства между лекарствами. В качестве критериев оценки использовались точность, отзывчивость, F-балл и AUPR.

Hameed et al. [46] представили подход к обучению без меток (PUL), основанный на кластере растущей самоорганизующейся карты (GSOM), для оценки потенциальных отрицательных данных, необходимых для методов бинарной классификации для вывода DDI. Они предсказали, что 589 пар наркотиков из 6036 DDI, полученных от DrugBank, не взаимодействуют друг с другом, считая их отрицательным классом в методе бинарной классификации. Предложенный подход, в котором используется 5-перекрестная проверка, дает точность 0.97, чувствительность 0,98 и показатель F1 0,97.

Методы

Шаги нашей методологии прогнозирования DDI на основе внедрения графов RDF показаны на рис. Первый шаг — построить данные графа знаний в формате RDF. А затем, на втором этапе, вектор признаков лекарств извлекается с использованием графа знаний с применением различных подходов встраивания графов, а именно RDF2Vec [47], TransE [48] и TransD [49]. Обратите внимание, что подходы встраивания графов, такие как Node2Vec, DeepWalk и LINE, могут применяться для однородных графов, но не могут использоваться для графов знаний, содержащих несколько типов сущностей и отношений.По этой причине мы не использовали эти вложения для нашей оценки. Последний шаг — предсказать взаимодействия лекарств с использованием извлеченных векторов признаков, применяя три разных классификатора: логистическая регрессия, наивный байесовский анализ и случайный лес. Мы предоставляем игрушечный пример графа знаний о лекарствах и рабочий процесс по применению внедрения графа знаний для моделирования предсказания DDI на рис.

Обзор нашей методологии

Игрушечный пример того, как применить внедрение графа знаний к предсказанию DDI.Узлы A, B и C представляют сущности лекарств.

Построение графа знаний

Связанные открытые данные (LOD) — это метод публикации, описания и связывания данных [50]. Связанные открытые данные являются потенциальным источником базовых знаний для моделирования прогнозирующего машинного обучения и построения рекомендательных систем на основе контента [47]. LOD используется для идентификации ресурсов с помощью универсальных идентификаторов ресурсов (URI) [51] и с помощью таких стандартов, как RDF (Resource Description Framework) [52], которая представляет собой мощную модель данных для описания и обмена ресурсами в Интернете.

Мы использовали уже связанный открытый набор биологических данных под названием Bio2RDF [53] в качестве базовых знаний для извлечения характеристик лекарств. Bio2RDF — это проект с открытым исходным кодом, который объединяет многочисленные базы данных наук о жизни, доступные на разных веб-сайтах, предоставляя услугу интеграции данных для научных исследователей. Bio2RDF создает большой граф RDF, который связывает данные из основных биологических баз данных, относящиеся к биологическим объектам, таким как лекарство, белок, путь и болезнь. В этом исследовании используются наборы данных DrugBank, KEGG и PharmGKB в рамках проекта Bio2RDF, выпуск 4.0 использовались в качестве фонового графа знаний. Мы удалили связи DDI из этих графов знаний, чтобы устранить предвзятость в задаче прогнозирования. Количество троек, сущностей и типов отношений, относящихся к каждому набору данных, приведено в таблице.

Таблица 1

Количество троек, сущностей и типов отношений, связанных с каждым источником знаний, которые будут использоваться для встраивания обучения

Набор данных Количество троек Количество сущностей Количество типов отношений
DrugBank 2588933 574152 76
KEGG 14362294 4362395 301
PharmGKB 2976202 830433 78
DrugBank + KEGG + PharmGKB 19,806,314 5,645,847 445

Извлечение вектора признаков

Мы протестировали несколько успешных подходов, предложенных для встраивания графов знаний для создания функций из таких графов, как RDF2Vec, TransE и TransD.Эти подходы подробно описаны в следующих подразделах.

RDF2Vec

RDF2Vec — это недавно опубликованная методология, которая адаптирует подход моделирования языка word2vec [54] к вложениям графов RDF. Word2vec обучает модель нейронной сети изучать векторное представление слов, называемое встраиванием слов. Он сопоставляет каждое слово с вектором скрытых числовых значений, в котором семантически и синтаксически более близкие слова окажутся ближе в векторном пространстве. Гипотеза, лежащая в основе этого подхода, заключается в том, что более близкие слова в последовательности слов статистически более зависимы.RDF2Vec применяет аналогичный подход к RDF-графам, рассматривая сущности и отношения между сущностями путем преобразования графа в набор последовательностей (обходов или путей) и обучения модели нейронной сети изучению векторного представления сущностей из RDF-графа.

  • Случайные обходы графа

    G (V, E) — это граф с набором узлов V и набором ребер E . Алгоритм случайного блуждания использовался для создания P v путей на глубине d, начиная с каждой вершины v в V.На первой итерации алгоритм проходит прямые исходящие ребра корневой вершины (vr), затем случайным образом исследует связанные ребра через посещенные вершины, пока не будет достигнуто d итераций. Объединение всех прогулок P vr , начиная со всех сущностей (vr) в сети знаний, использовалось в качестве набора последовательностей для обучения моделей искусственной нейронной сети.

  • Обучение нейронной сети

    Каждое слово (объект) обучается для максимизации вероятности его регистрации в соответствии с контекстными словами в окне фиксированного размера.Каждое слово в словаре представлено двумя векторами; входные и выходные векторы. Хотя изучение входных векторов дешево, изучение выходных векторов очень дорого. Для эффективного обучения были разработаны методы аппроксимации, такие как иерархический softmax и отрицательная выборка. Word2vec представляет две архитектуры для получения векторного представления слов: непрерывный пакет слов (CBOW) и Skip-Gram (SG).

    Модель непрерывного набора слов

    Модель CBOW — это двухуровневая модель искусственной нейронной сети, которая предсказывает целевое слово, используя близкие контекстные слова.Данная последовательность слов w 1 , w 2 , w 3 , .., w T , CBOW пытается максимизировать среднюю логарифмическую вероятность целевого слова следующим образом :

    1T∑t = 1Tlog (p (wt | wt − c + ⋯ + wt + c))

    1

    где c — контекстное окно, а p определяется как:

    p (wt | wt − c + ⋯ + wt + c) = expv¯Tv′wt∑w = 1Vexpv¯Tv′w

    2

    где v w — выходной вектор слова w , V — полный словарь слов, а v¯ — усредненный входной вектор всех контекстных слов.

    Модель Skip-Gram

    В то время как CBOW предсказывает слово с учетом контекста, Skip-грамма предсказывает контекст данного слова. Он пытается найти полезные представления слов, чтобы предсказать слова вокруг целевого слова в учебном документе или предложениях. Данная последовательность слов w 1 , w 2 , w 3 , .., w T и размер контекстного окна c , Skip-gram максимизирует средний журнал вероятность следующая:

    1T∑t = 1T∑ − c≤j≤c, j = 0log (p (wt + j | wt))

    3

    где p определяется с использованием функции softmax следующим образом:

    p (wt + j | wi) = expv′wt + jTvwt∑w = 1Vexpv′wkTvwt

    4

    , где v w и v 9020 909 входной и выходной вектор слова w, а V — это полный словарь слов.

TransE

TransE использует модель на основе энергии для встраивания графа знаний в низкоразмерное векторное пространство. В TransE отношения в графе знаний представлены как трансляция от головной сущности к хвостовой, так что векторные вложения должны удовлетворять h + r t , где тройка (h, r, t) в обучающем наборе S состоит из двух сущностей h, t∈E (набор сущностей) и отношения r R (набор взаимосвязей).Векторное представление каждого объекта и отношения в графе знаний может быть вычислено путем обучения модели нейронной сети, которая минимизирует функцию энергии f (h, r, t) = ∥ h + r t ∥ , векторная норма разности между головной сущностью плюс отношением и хвостовой сущностью во встраиваемом пространстве (см. рис. а). Для тройки (h, r, t) в графе знаний, головка внедрения h будет близка к хвосту внедрения t, добавив отношение внедрения r, тогда как для любой поврежденной тройки ( h , r, t ) не в графе знаний, было бы наоборот.TransE минимизирует энергетическую функцию следующим образом:

ℒ = ∑ (h, r, t) ∈S∑ (h ′, r, t ′) ∈S (h, r, t) ′ γ + d (h + r, t) −d (h ′ + r, t ′) +

5

Иллюстрации переводных вложений; ( a ) TransE и ( b ) TransD метод внедрения

, где [ x ] + — положительная часть x, γ > 0 — гиперпараметр, а d — мера несходства, которую можно определить как расстояние в L 1 или L 2 -норм. S — это набор поврежденных троек, определяемый как

S (h, r, t) ′ = (h ′, r, t) | h′∈E⋃ (h, r, t ′) | t′∈E

6

Поскольку векторы внедрения сущностей и отношений лежат в одном пространстве, TransE удобен для моделирования отношений «один-к-одному», но недостаточен для отношений «один-ко-многим», «многие-к-одному» и «многие-ко-многим».

TransD

В TransD каждый объект или отношение определяется двумя векторами; один является вектором внедрения объекта или отношения, другой — вектором проекции.Вектор проекции представляет собой способ проецирования вектора сущности в пространство векторов отношений, которое будет использоваться для построения матриц сопоставления. На рис. B каждый кластер представляет пару сущностей, появляющуюся в триплете отношения r . M rh и M rt — это матрицы отображения h и t соответственно. h ip , t ip ( i = 1,2,3) и r p — векторы проекции. h i и t i ( i = 1,2,3) — спроецированные векторы объектов. Спроецированные векторы должны удовлетворять условиям h i + r t i ( i = 1,2,3). Каждая пара сущность-отношение имеет уникальную матрицу отображения. Таким образом, он может обрабатывать отношения «один ко многим», «многие к одному» и «многие ко многим». Кроме того, в TransD нет матричных операций, которые можно заменить векторными операциями.

Прогнозирование и оценка

Эталонные наборы данных DDI

Мы использовали различные эталонные наборы данных DDI для обучения и оценки наших классификаторов по встраиванию функций для задачи DDI:

  • DrugBank v4: Это онлайн-база данных, которая содержит подробную информацию о лекарствах, такую ​​как структура лекарственного средства, путь, фармакодинамические и фармакокинетические эффекты лекарственного средства и данные взаимодействия [23]. Мы получили данные о взаимодействии по состоянию на февраль 2015 года, которые содержат 1514 лекарств и 96 942 DDI.

  • DrugBank v5: Это последняя основная версия базы данных DrugBank по состоянию на июль 2018 года. Она имеет различные улучшения по сравнению с ранними версиями [22] и содержит 288 856 отдельных попарных DDI, охватывающих 2551 препарат.

  • KEGG: KEGG извлек DDI из таблиц взаимодействия японских товарных этикеток. Мы получили 26 664 DDI, в которых лекарства были сопоставлены с идентификаторами DrugBank с помощью работы, проделанной [55].

Evaluation

В традиционной k-кратной настройке CV для задачи машинного обучения выборки разделяются на k-подмножества равного размера, в которых одно подмножество используется в качестве тестового набора, а оставшиеся данные используются для обучения модели. для сгиба.Результаты складок усредняются, чтобы сделать более точную оценку эффективности прогнозирования модели. Однако, когда образцы представлены в виде пары объектов, традиционный CV приводит к оптимистичным результатам из-за наличия одних и тех же объектов как в обучающей выборке, так и в тестовой [27]. Чтобы сделать реалистичную оценку задачи прогнозирования DDI, мы предлагаем два сценария, аналогичные тому, что Парк [27] и Гьюни [28] предложили для методов парного ввода: (i) непересекающееся CV с точки зрения лекарств и (ii) попарно непересекающееся CV.Для создания этих сценариев препараты, которые образуют пары препаратов, разбиты на 2 группы: холодный старт и существующие препараты. Термин «препараты для холодного старта» означает, что эти препараты не имеют известных DDI в обучающем наборе, а термин «существующие препараты» подразумевает, что препараты имеют DDI в обучающем наборе. Пусть Drugs coldstart обозначает набор скрытых лекарств, для которых во время тренировки не известны DDI. Остальные лекарства будут называться существующими лекарствами, обозначенными как «Лекарства , существующие ». Набор известных взаимодействующих лекарств в справочных данных, KDDI , будет разделен на три подмножества; KDDI поезд , KDDI в отдельности и KDDI попарно , например

KDDItrain = {(d1, d2) | d1∈Drugsexisting∧d2∈Drugsexisting}

7

KDDIdrugwise = {(d1, d2) | (d1∈Drugseexisting∧d2∈Drugscoldstart) ∨∈start1∈ Drugsexisting)}

8

KDDIpairwise = {(d1, d2) | d1∈Drugscoldstart∧d2∈Drugscoldstart}

9

Алгоритм 1 строит обучающие и тестовые наборы для заданных эталонных DDI.Он вводит взаимодействия и препараты в справочных данных и количество складок для перекрестной проверки и выводит три набора данных; обучающие, лекарственные и попарные наборы тестов для каждой складки. Вместо того, чтобы разделять пары лекарств на k-группы равного размера, мы разбиваем лекарства на k-группы, где лекарства в одной группе будут рассматриваться как набор лекарств для холодного старта, а остальные (k-1) группы будут использоваться как существующие. набор лекарств для каждой складки. На рис. 2 приведен пример 2-кратного разбиения CV.

Чтобы проиллюстрировать разделение для 2-кратной перекрестной проверки, мы рассмотрим игрушечный пример предсказания DDI, в котором контрольные данные содержат 10 препаратов и 14 DDI. a Рабочий процесс создания обучающего теста для складки. Лекарства случайным образом разделяются на 2 группы, где одна группа используется в качестве препаратов для холодного старта для создания наборов тестов, а остальные препараты (существующие) используются для создания обучающего набора для складки. Разделение лекарств на 2 группы приводит к разделению пар лекарств на 3 набора: обучающий набор, непересекающийся тестовый набор по лекарствам и попарно непересекающийся тестовый набор. Пары, включающие оба компонента из существующих препаратов, назначаются обучающей выборке.Взаимодействия между существующими лекарствами и лекарствами для холодного старта назначаются непересекающемуся набору тестов, и аналогично, взаимодействия между лекарствами холодного старта назначаются попарно непересекающемуся набору тестов. Другими словами, набор тестов на наркотики будет содержать пары наркотиков, каждая из которых имеет только один элемент с обучающим набором. Набор для попарного тестирования будет содержать пары препаратов, в которых ни один компонент не используется совместно с обучающим набором. b Разделение пространства пары лекарство-лекарство на обучающие и тестовые подмножества для каждой складки.Парное пространство представлено таблицей с ячейками 10 × 10. Пространство пары наркотик-наркотик разделено на различные блоки, которые учитывают части обучения, тестирования на наркотики и попарного тестирования, и заполнены красным, желтым и зеленым цветами соответственно

Кроме того, мы выполнили временную шкалу CV, в которой более ранняя версия набора данных используется в качестве обучающего набора, а новая версия, созданная в более поздний момент времени, используется как тестовый набор. Крайтон и его коллеги [56] заявили, что установка временного интервала, в которой предикторы оцениваются по тому, насколько хорошо они предсказывают хронологически более поздние связи, будет реалистичной установкой.Однако для этого параметра требуется несколько моментальных снимков данных для выполнения оценки.

Пусть D t 1 = {( x i , y i ) | i = от 1 до m} обозначает первый моментальный снимок данных для обучения во время т 1 с м точек данных. И пусть Dt2 = {(xi, yi) | i = 1ton} обозначает второй моментальный снимок данных в момент времени t 2 с n точками данных.Обратите внимание, что t 2 > t 1 с точки зрения времени. Итак, для нашего временного среза CV, после обучения нашей модели классификации с Dt1, разница между двумя наборами данных Dt2-Dt1 (например, новые взаимодействия) используется в качестве тестового набора. Чтобы применить 10-кратное CV, мы случайным образом разделили тестовый набор на 10 групп и усреднили полученные оценки для каждой группы.

Баланс данных

Для прогнозирования DDI с использованием машинного обучения с учителем двоичному классификатору требуются отрицательные и положительные наборы примеров.В предыдущих исследованиях отрицательный набор обычно выбирался случайным образом из неизвестных взаимодействий. В качестве альтернативы, набор всех неизвестных взаимодействий может быть обозначен как отрицательный набор, но обозначение всех неизвестных взаимодействий как отрицательного набора создает проблему баланса данных, влияя на показатели производительности (такие как AUPR и F1-score). В других исследованиях эта проблема объяснялась путем случайной недостаточной выборки из этих неизвестных взаимодействий в соотношении, соответствующем положительному набору [14], или путем вывода отрицательных результатов путем кластеризации [46].В этом исследовании отрицательные образцы были взяты случайным образом из неизвестных пар наркотиков в размере образца, эквивалентном положительным образцам.

Оценочные метрики

Хотя во многих исследованиях оценка AUC используется для вычислительного прогнозирования DDI, в некоторых исследованиях, таких как [30, 46], подчеркивается, что эта оценка недостаточно точна, поэтому такие показатели, как оценка AUPR и F1, являются жизнеспособными альтернативами. Мы использовали показатели оценки, включая оценку F1, AUC и AUPR, чтобы точно измерить производительность наших классификаторов.

Модели машинного обучения

Мы использовали три хорошо известных класса моделей машинного обучения Логистическая регрессия, Наивный Байес и Случайный лес для обучения наших классификаторов с помощью пакета машинного обучения Scikit-learn. Параметры, используемые для построения классификаторов, следующие: C = 0,01 для логистической регрессии, гауссовская версия для наивного Байеса и количество оценок = 200 и максимальная глубина = 8 для случайного леса. Параметры были настроены в соответствии с 10-кратным традиционным CV.

Параметры внедрения

Мы сгенерировали обходы, которые будут использоваться в качестве входных данных для RDF2Vec, где параметры обхода графа: глубина = 1,2,3,4 и количество обходов на объект = 250.И мы обучили модель word2vec с использованием архитектур нейронных сетей CBOW и SG со следующими параметрами; размер окна = 5, количество итераций = 5, отрицательные образцы = 25 и размерность = 100. Размер каждого вектора наркотиков равен 100. Мы выбрали встраивание значений параметров, которые использовались в исследовании [47]. Мы провели несколько экспериментов с разными значениями параметров, но не обнаружили каких-либо существенных изменений. Чтобы представить вектор признаков пары лекарств, мы объединили векторы внедрения каждого лекарства в паре.Таким образом, классификаторы использовали 200 признаков для предсказания DDI. Параметры по умолчанию, предоставленные OpenKE (openke.thunlp.org), использовались для моделей TransE и TransD.

Результаты

Сначала мы выполнили эксперименты, применяя логистическую регрессию, наивный байесовский анализ и случайный лес на графе знаний DrugBank с разными CV, используя три хорошо известных метода встраивания графов знаний, а именно RDF2Vec, TransE и TransD. Результаты экспериментов с традиционным CV, лекарственным и попарно непересекающимся CV и временным разрезом CV показаны в таблице.Баллы, показанные в таблицах результатов, представляют собой средние значения десяти прогонов каждой экспериментальной установки. Мы использовали DrugBank v5 в качестве справочных данных, используя 10-кратное CV для традиционных и непересекающихся параметров, и смогли извлечь признаки для 2124 препаратов из этих 2551, отфильтровав препараты, у которых нет рассчитанного вектора признаков. Таким образом, количество DDI сократилось до 253 449. Для схемы с временными срезами DrugBank v4 использовался для обучения классификаторов, а новые взаимодействия, добавленные в DrugBank v5, были предсказаны с использованием классификаторов, обученных функциям встраивания.Методы RDF2Vec (Skip-Gram и CBOW) значительно превзошли другие методы встраивания графов. Встраивание векторов RDF2Vec с помощью Skip-Gram в большинстве случаев обеспечивает наилучшие значения производительности. Лучшие полученные значения AUC, AUPR и F1 составляют 0,93, 0,92 и 0,85 соответственно с использованием алгоритма обучения случайного леса с традиционным CV. Для отдельных случаев оценки имели тенденцию к снижению во всех моделях машинного обучения по сравнению с традиционным резюме. Хотя случайный лес был лучшей моделью для большинства случаев, мы наблюдали, что логистическая регрессия и наивный байесовский метод дают лучшие F-баллы в парных непересекающихся настройках и параметрах временного среза.

Таблица 2

Оценка различных методов внедрения в различные схемы CV

980 980 AUC8 908 AUC8 9088 9088 9088 0,75 графические источники, чтобы лучше понять влияние изученных векторов внедрения на производительность прогнозирования с помощью DrugBank v5. На рисунке показаны F-оценки задачи прогнозирования DDI, когда для изучения встраиваемых векторов признаков использовались различные источники знаний с использованием лучшего подхода встраивания, RDF2Vec с Skip-Gram.Мы получили F-оценку 0,85 для DrugBank, 0,82 для PHARMGKB, 0,86 для KEGG. Таким образом, источники данных PHARMGKB и KEGG, когда они используются по отдельности, не показали значительного улучшения производительности прогнозирования по сравнению с DrugBank. Кроме того, когда эти несколько источников данных используются вместе, предсказательная сила переносчиков наркотиков существенно не улучшилась. Мы пришли к выводу, что графа знаний DrugBank было достаточно для описания лекарств для задачи прогнозирования DDI, вместо использования интеграции нескольких графов знаний.

Сравнение источников графа знаний при прогнозировании DDI по F-оценкам для традиционного CV

Чтобы показать, как предлагаемое CV делит набор данных по типам DDI, мы сравнили распределение обучающих и тестовых наборов, полученных с помощью нашего метода CV, с точки зрения DDI. типы. Для этой цели мы использовали 86 типов DDI для набора данных DrugBank 5, полученных в результате исследования DeepDDI [57]. Типы DDI были присвоены путем классификации предложений описания в общие структуры предложений. Эти общие структуры предложений предоставляют информацию о фармакокинетических или фармакодинамических механизмах.Используя эти типы, мы построили график частотного распределения DDI, наблюдаемых в DrugBank 5 и DrugBank 4. На рисунке показано распределение этих взаимодействий. 60% из 192284 DDI в DrugBank 5 были отнесены к 3 типам DDI. Мы изучили распределение обучающей выборки и тестовых наборов, чтобы увидеть, следуют ли тестовые выборки распределению, аналогичному распределению обучающих выборок с точки зрения типов DDI. Мы сравнили распределения между тестовым набором и обучающим набором, сгенерированным с помощью 10-кратной непересекающейся перекрестной проверки, где было определено, что количество лекарств для холодного старта составляет 10% от общего количества лекарств.Мы заметили, что процентное распределение типов DDI, наблюдаемое в тестовых наборах, полученных с помощью нашего резюме, соответствует таковому при обучении с использованием критерия хи-квадрат Пирсона ( p > 0,05 для всех складок, принимая нулевую гипотезу. См. Дополнительную таблицу, дополнительные файл 1). На рис. Показано среднее десятикратное процентное распределение типов DDI с использованием DrugBank 5 и DrugBank 4.

Частотное распределение DrugBank 5 и DrugBank 4 с точки зрения различных типов DDI

Среднее процентное распределение DDI-типов обучающих и тестовых наборов ( a ) DrugBank 5 и ( b ) DrugBank 4 с использованием предложенных 10-кратных метод непересекающейся перекрестной проверки

Сравнение с современными методами: Несмотря на большое количество методов, которые были предложены для прогнозирования DDI, их результаты не имели достаточной основы для сравнения из-за различных условий их справочные данные (известные DDI) и методики оценки исследований.Мы обеспечиваем эффективность прогнозирования векторов встраивания RDF2Vec Skip-Gram на предыдущих наборах тестовых данных, DrugBank v4 и KEGG, которые использовались в других исследованиях в таблице. Фреймворк Tiresias [30], который является одним из наиболее заслуживающих внимания исследований, использует как фармакологические сходства, так и сходства от встраиваемых функций с помощью DrugBank v4. Тиресиас сообщил о F-балле 0,85 и AUPR 0,92, включая все характеристики, в качестве их лучших результатов и F-балле 0,81 и AUPR 0,89 с только характеристиками фармакологического сходства (эквивалентная эффективность с INDI [11]).Наше встраивание с использованием DrugBank v4 с аналогичными настройками дало высокий F-балл 0,86 и AUPR 0,92. Это показывает, что предлагаемый метод на основе встраивания сопоставим с современными современными методами для традиционных CV.

Таблица 3

Значения производительности для различных схем CV с использованием DrugBank v4 и KEGG в качестве эталонных DDI

Традиционный CV Лекарственный CV Парный CV73
Встраивание Модель ML AUPR F1 AUC AUPR F1 AUC AUPR AUCR 908 908 908 F1 8
RDF2Vec Логистическая регрессия 0.78 0,71 0,78 0,76 0,69 0,76 0,73 0,66 0,74 0,66 0,74 0,75 0,68 0,63 0,70 0,68 0,63 0,70 0,68 0,63 0,70 0.71 0,67 0,73
Случайный лес 0,92 0,85 0,92 0,79 0,69 0,79 0,69 0,79 0,69 0,80 0,69 0,80
RDF2Vec Логистическая регрессия 0,79 0.72 0,79 0,77 0,70 0,77 0,75 0,68 0,75 0,76 0,76 0,76 0,68 0,74 0,75 0,68 0,74 0,75 0,67 0,73 0885 78 0,72 0,78
Случайный лес 0,92 0,85 0,93 0,81 0,81 0,81 0,76 0,63 0,75 0,80 0,68 0,80
TransE Логистическая регрессия78 0,70 0,76 0,73 0,67 0,73 0,72 0,67 0,72 0,67 0,72 0,75 0,65 0,69 0,73 0,72 0,68 0,71 0,72 0,68 0,71 0.76 0,72 0,76
Случайный лес 0,90 0,83 0,91 0,76 0,69 0,77 0,69 0,77 0,77 0,77 0,65 0,78
TransD Логистическая регрессия 0,74 0,68 0,74 0.74 0,67 0,74 0,72 0,66 0,72 0,74 0,70 0,75
0,72 0,67 0,71 0,72 0,67 0,71 0,73 0,70 0,73
91 0,84 0,91 0,77 0,69 0,77 0,73 0,64 0,73 0,78
0,70 9008 0,5 9008 0885 9008 0885
Традиционный CV Лекарственный CV 908 Парный CV80 Ссылка 908 Парный CV80 Данные ML Метод AUPR F1 AUC AUPR F1 AUC AUPR F1 9088 9088 9088 9088 9088 9088 9088 AUC Логистический регистр AUC 9088 0.75 0,70 0,76 0,70 0,65 0,72 0,66 0,60 0,67
0,65 0,70 0,68 0,63 0,69
Случайный лес 0.90 0,84 0,91 0,78 0,69 0,79 0,69 0,52 0,69 0,52 0,69 0,52 Логистическая регрессия 0,77 0,71 0,78 0,69 0,63 0,70 0,62 0.54 0,62
Наивный байесовский 0,73 0,67 0,74 0,71 0,63 0,71 0,63 0,71 0,63 0885 0,63 Случайный лес 0,85 0,79 0,86 0,78 0.68 0,79 0,67 0,38 0,67

Обсуждение

Использование традиционных парных стратегий CV для парных / сетевых выборок создает смещение между , указывая на потенциальную опасность их использования для оценки. Мы предлагаем реалистичную схему CV, которая рассматривает два непересекающихся сценария для предсказания DDI: (i) непересекающееся CV по лекарствам и (ii) попарно непересекающееся CV.Мы показали, что более реалистичная оценка может быть достигнута с использованием несвязанного сценария с точки зрения лекарств, когда информация о взаимодействии лекарств ограничена. Фактически, разделение по наркотикам дало аналогичные результаты с настройкой временного интервала, что считается более реалистичным сценарием, чем традиционное резюме. Кроме того, в некоторых случаях может быть желательно предсказать вероятность взаимодействий между вновь разработанными лекарствами без информации о взаимодействии. Попарно непересекающееся CV более подходит для этого случая, даже несмотря на то, что попарно непересекающийся случай можно рассматривать как наихудший сценарий при оценке характеристик модели для DDI.

Мы представили эмпирическую оценку предлагаемого нами CV для парных данных и алгоритм разделения парных данных на обучающие и тестовые подмножества, а также подчеркнули его различия с другими методами CV, предложенными в литературе. Изучение этого вопроса с теоретической точки зрения сети (например, без масштабирования) станет важным шагом на пути к более всесторонней оценке методов. Кроме того, мы разработали эксперименты, чтобы проверить, вносит ли предлагаемый метод CV дополнительную систематическую ошибку при разделении данных на обучающие и тестовые наборы, и не обнаружили никаких доказательств предвзятости.В этой статье мы сосредоточились на сравнении различных внедрений для реалистичных настроек CV. Исследование не фокусировалось на других аспектах оценки, таких как отрицательная выборка. Ограничение внедрения графов состоит в том, что они не могут предоставить механистические объяснения предсказанных потенциальных DDI, учитывая, что предикторы внедрения были построены с использованием модели черного ящика (модели нейронной сети). Однако графы знаний могут обеспечить интерпретируемый результат для пары наркотиков с помощью правил интеллектуального анализа данных или путей взаимоотношений предполагаемых взаимодействующих пар наркотиков.

Выводы

В этом исследовании мы показали, что встраиваемые знания являются мощными предикторами и сопоставимы с современными современными методами вывода новых DDI. Подходы встраивания графов знаний позволили нам выделить особенности для большого количества лекарств. В предыдущих исследованиях использовались гораздо менее известные образцы DDI (≈40-50 K ).

Наличие одних и тех же объектов как в обучающем наборе, так и в тестовом наборе привело к ошибкам в оценке парных данных.Мы обратились к ошибкам оценки, введя классы тестирования, связанные с лекарствами, и попарно непересекающиеся. Несмотря на то, что показатели эффективности для лекарств и попарно несвязанных препаратов кажутся низкими, результаты можно считать реалистичными при прогнозировании взаимодействий для лекарств с ограниченной информацией о взаимодействии. Мы также рассматриваем настройку временной оценки (называемой временным разрезом), которая учитывает временную эволюцию графа взаимодействий и то, насколько хорошо могут быть спрогнозированы связи, сформированные позже.Но этот параметр оценки может быть применим не для всех наборов данных, если не существует нескольких снимков. Следовательно, предложенная схема непересекающейся оценки будет лучшим выбором для парных входных данных без временных данных.

Дополнительная информация

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить доктора Эмре Гуни за его отзыв о предлагаемом методе перекрестной проверки.

Вклад авторов

RC, HU, EY, OG и OD разработали эксперимент (ы), RC и HU провели эксперимент (ы), RC, HU, EY, OG, OD и MD проанализировали результаты.Все авторы рецензировали рукопись. Все авторы прочитали и одобрили окончательную рукопись.

Финансирование

Эта работа была поддержана при финансовой поддержке Управления спонсируемых исследований (OSR) Университета науки и технологий Короля Абдаллы (KAUST) в рамках награды № URF / 1 / 3454-01-01. Эта работа также была поддержана Исследовательским фондом Эгейского университета в рамках проекта 16-MUH-095 BAP. Эти источники финансирования не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе, анализе, интерпретации данных и в написании рукописи.

Доступность данных и материалов

Наборы данных, созданные и / или проанализированные в ходе этого исследования, вместе с кодом для наших моделей и инструкциями по их использованию доступны под открытыми лицензиями по адресу https://github.com/rcelebi/GraphEmbedding4DDI/.

Одобрение этических норм и согласие на участие

Не применимо.

Согласие на публикацию

Не применимо.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Примечания

Примечания издателя

Springer Nature сохраняет нейтралитет в отношении юрисдикционных претензий на опубликованных картах и ​​сведений об учреждениях.

Дополнительная информация

Дополнительная информация прилагается к этому документу по номеру 10.1186 / s12859-019-3284-5.

Ссылки

1. Lazarou J, Pomeranz BH, Corey PN. Частота нежелательных реакций на лекарства у госпитализированных пациентов. ДЖАМА. 1998; 279 (15): 1200. DOI: 10.1001 / jama.279.15.1200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 3. Абубакар А.Р., Чеди Б.А., Мохаммед К.Г., Хак М. Взаимодействие с лекарствами и его значение в клинической практике и персонализированной медицине. Национальная J Physiol Pharm Pharmacol. 2015; 5 (5): 1. DOI: 10.5455 / njppp.2015.5.2005201557. [CrossRef] [Google Scholar] 4. Dechanont S, Maphanta S, Butthum B, Kongkaew C. Госпитализация / посещение больниц, связанных с лекарственными взаимодействиями: систематический обзор и метаанализ. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2014. 23 (5): 489–97.DOI: 10.1002 / pds.3592. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Riechelmann RP, Tannock IF, Wang L, Saad ED, Taback NA, Krzyzanowska MK. Возможные лекарственные взаимодействия и дублирование рецептов среди онкологических больных. J Natl Cancer Inst. 2007. 99 (8): 592–600. DOI: 10.1093 / jnci / djk130. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 6. Дубова Дубова С.В., Рейес-Моралес Х., Торрес-Арреола ЛДП, Суарес-Ортега М. Возможные лекарственные взаимодействия и лекарственные взаимодействия в рецептах для амбулаторных пациентов старше 50 лет в клиниках семейной медицины в Мексике.BMC Health Serv Res. 2007; 7: 147. DOI: 10.1186 / 1472-6963-7-147. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 8. Катаяма Т., Уилкинсон, доктор медицины, Аоки-Киношита К.Ф., Кавасима С., Ямамото Ю., Ямагути А., Окамото С., Кавано С., Ким Дж. Д., Ван Ю., Ву Х, Кано Й, Оно Х, Боно Х, Кочбек С., Аэртс Дж., Акуне Ю., Антезана Е., Аракава К., Аранда Б., Баран Дж., Боллеман Дж., Боннал Р.Дж., Буттигег П.Л., Кэмпбелл М.П., ​​Чен Ю.А., Чиба Х., Петух П.Дж., Коэн К.Б., Константин А., Дак Джи, Дюмонтье М., Фудзисава Т. , Fujiwara T, Goto N, Hoehndorf R, Igarashi Y, Itaya H, Ito M, Iwasaki W, Kalaš M, Katoda T, Kim T, Kokubu A, Komiyama Y, Kotera M, Laibe C, Lapp H, Lütteke T, Marshall МС, Мори Т, Мори Х, Морита М, Мураками К., Накао М, Наримацу Х, Нишиде Х, Нисимура Й, Нистром-Перссон Дж, Огишима С., Окамура Й, Окуда С., Осита К., Пакер Н.Х., Принс П, Ранзингер Р, Рокка-Серра П, Сансоне С, Саваки Х, Шин С.-H., Splendiani A, Strozzi F, Tadaka S, Toukach P, Uchiyama I, Umezaki M, Vos R, Whetzel PL, Yamada I, Yamasaki C, Yamashita R, York WS, Zmasek CM, Kawamoto S, Takagi T. BioHackathon серия в 2011 и 2012 годах: проникновение онтологии и связанных данных в области наук о жизни. J Biomed Semant. 2014; 5 (1): 5. DOI: 10.1186 / 2041-1480-5-5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9. Смит Б., Цеустерс В., Клаггес Б., Келер Дж., Кумар А., Ломакс Дж., Мунгалл С., Нойхаус Ф., Ректор А.Л., Росс К. Отношения в биомедицинских онтологиях.Genome Biol. 2005; 6 (5): 46. DOI: 10.1186 / ГБ-2005-6-5-r46. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Джапп С., Мэлоун Дж., Боллеман Дж., Брандизи М., Дэвис М., Гарсия Л., Голтон А., Гехант С., Лайбе С., Редаши Н., Вималаратн С. М., Мартин М., Ле Новер Н., Паркинсон Н., Бирни Е., Дженкинсон А. М.. Платформа EBI RDF: связанные открытые данные для наук о жизни. Биоинформатика. 2014; 30 (9): 1338–9. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btt765. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Готтлиб А., Штейн Г.Ю., Орон И., Руппин Э., Шаран Р.INDI: вычислительная основа для определения лекарственных взаимодействий и связанных с ними рекомендаций. Mol Syst Biol. 2012; 8: 592. DOI: 10.1038 / msb.2012.26. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 12. Чжан В., Чен И, Лю Ф, Луо Ф, Тиан Дж, Ли Х. Прогнозирование потенциальных лекарств-взаимодействий путем интеграции химических, биологических, фенотипических и сетевых данных. BMC Bioinformatics. 2017; 18 (1): 18. DOI: 10.1186 / s12859-016-1415-9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Вилар С., Уриарте Э., Сантана Л., Лорбербаум Т., Хрипчак Г., Фридман С., Татонетти Н.П.Моделирование на основе подобия в крупномасштабном прогнозировании лекарственного взаимодействия. Nat Protoc. 2014. 9 (9): 2147–63. DOI: 10.1038 / nprot.2014.151. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Ченг Ф., Чжао З. Прогнозирование лекарственного взаимодействия на основе машинного обучения путем интеграции фенотипических, терапевтических, химических и геномных свойств лекарств. J Am Med Inform Assoc. 2014; 21 (e2): 278–86. DOI: 10.1136 / amiajnl-2013-002512. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Ченг В., Каснечи Дж., Грэпель Т., Стерн Д., Хербрих Р.Материалы 20-й Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями — CIKM ’11. Нью-Йорк: ACM; 2011. Автоматическая генерация признаков из структурированных знаний. [Google Scholar] 16. Паульхейм Х., Фюмкранц Дж. Труды 2-й Международной конференции по веб-аналитике, интеллектуальному анализу и семантике — WIMS ’12. Нью-Йорк: ACM; 2012. Неконтролируемое создание функций интеллектуального анализа данных из связанных открытых данных. [Google Scholar] 17. Ристоски П., Бизер С., Паульхейм Х. Разработка сети связанных данных с помощью RapidMiner.Web Semant Sci Serv Agents World Wide Web. 2015; 35: 142–51. DOI: 10.1016 / j.websem.2015.06.004. [CrossRef] [Google Scholar] 18. Су С, Тонг Дж, Чжу Й, Цуй П., Ван Ф. Встраивание сетей в биомедицинскую науку о данных. Краткий биоинформ. 2018;: 117. 10.1093 / bib / bby117. [PubMed] 19. Гровер А., Лесковец Дж. Труды 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. Нью-Йорк: ACM; 2016. node2vec: масштабируемое изучение функций для сетей. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 20.Пероцци Б., Аль-Рфу Р., Скиена С. Труды 20-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. Нью-Йорк: ACM; 2014. Deepwalk: онлайн-обучение социальных представлений. [Google Scholar] 21. Селеби Р., Ясар Э., Уяр Х., Гумус О., Дикенелли О., Дюмонтье М. Международная конференция по семантическим веб-приложениям и инструментам для здравоохранения и наук о жизни. Ахен: CEUR-WS.org; 2018. Оценка подходов к внедрению графов знаний для прогнозирования взаимодействия наркотиков с использованием связанных открытых данных.[Google Scholar] 22. Wishart DS, Feunang YD, Guo AC, Lo EJ, Marcu A, Grant JR, Sajed T., Johnson D, Li C, Sayeeda Z, et al. Drugbank 5.0: крупное обновление базы данных банка наркотиков за 2018 год. Nucleic Acids Res. 2017; 46 (D1): 1074–82. DOI: 10.1093 / нар / gkx1037. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Ло В., Нокс С., Джумбоу И., Джуисон Т., Го А.С., Лю И., Мацеевски А., Арндт Д., Уилсон М., Неве В. и др. Drugbank 4.0: новый свет на метаболизм лекарств. Nucleic Acids Res. 2013; 42 (D1): 1091–7.DOI: 10.1093 / nar / gkt1068. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Klein TE, Chang JT, Cho MK, Easton KL, Fergerson R, Hewett M, Lin Z, Liu Y, Liu S, Oliver DE, Rubin DL, Shafa F, Stuart JM, Altman RB. Объединение информации о генотипе и фенотипе: обзор проекта PharmGKB. сеть исследований и база знаний по фармакогенетике. Фармакогеномика J. 2001; 1 (3): 167–70. DOI: 10.1038 / sj.tpj.6500035. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 26. Sinha A, Cazabet R, Vaudaine R. Международная конференция по сложным сетям и их приложениям.Чам: Спрингер; 2018. Систематические ошибки в прогнозировании ссылок: сравнение эвристических методов и методов на основе вложения графов. [Google Scholar] 28. Гуней Э. Возвращение к перекрестной проверке классификаторов на основе сходства лекарств с использованием парных данных. Genomics Comput Biol. 2018; 4 (1): 100047. DOI: 10.18547 / gcb.2018.vol4.iss1.e100047. [CrossRef] [Google Scholar] 29. Ши Дж-И, Ли Дж-Х, Гао К., Лей П, Ю С-М. Прогнозирование комбинационных пар лекарств для реалистичного скрининга за счет интеграции разнородных функций. BMC Bioinformatics.2017; 18 (12): 409. DOI: 10.1186 / s12859-017-1818-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Абдельазиз И., Фокуэ А., Хассанзаде О., Чжан П., Садоги М. Крупномасштабный анализ графа знаний на основе структурного и текстового сходства для прогнозирования взаимодействий между лекарственными средствами. Web Semant Sci Serv Agents World Wide Web. 2017; 44: 104–17. DOI: 10.1016 / j.websem.2017.06.002. [CrossRef] [Google Scholar] 31. Ю Х, Мао К-Т, Ши Дж-И, Хуан Х, Чэнь З., Дун К., Ю С-М. Прогнозирование и понимание комплексных лекарств-взаимодействий с помощью полунотрицательной матричной факторизации.BMC Syst Biol. 2018; 12 (1): 14. DOI: 10.1186 / s12918-018-0532-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32. Гуней Э. ТИХИЙ СИМПОЗИУМ ПО БИОКОМПЬЮТИНГАМ, 2017. Лондон: World Scientific; 2017. Воспроизводимое перепрофилирование лекарств: когда сходства недостаточно. [PubMed] [Google Scholar] 33. Ши Дж-И, Хуан Х, Ли Дж-Х, Лэй П, Чжан И-Н, Донг К., Ю С-М. Tmfuf: унифицированная основа на основе тройной матричной факторизации для прогнозирования всесторонних межлекарственных взаимодействий новых лекарств. BMC Bioinformatics.2018; 19 (14): 411. DOI: 10.1186 / s12859-018-2379-8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34. Чжан Ю., Чжэн В., Линь Х, Ван Дж, Ян З., Дюмонтье М. Извлечение взаимодействия лекарство-лекарство с помощью иерархических RNN на последовательности и кратчайших путях зависимости. Биоинформатика. 2018; 34 (5): 828–35. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btx659. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 35. Нур А., Ассири А., Айваз С., Кларк С., Дюмонтье М. Открытие и демистификация взаимодействия наркотиков и наркотиков с использованием технологий семантической паутины.J Am Med Inform Assoc. 2017; 24 (3): 556–64. DOI: 10,1093 / jamia / ocw128. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 36. Ками А., Манзи С., Арнольд А., Рейс Б. Сетевые модели фармакоинтерфейсов предсказывают неизвестные лекарственные взаимодействия. PLoS ONE. 2013; 8 (4): 61468. DOI: 10.1371 / journal.pone.0061468. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 37. Бобадилла Дж., Ортега Ф., Эрнандо А., Гутьеррес А. Обзор рекомендательных систем. Система на основе знаний. 2013; 46: 109–32. DOI: 10.1016 / j.knosys.2013.03.012. [CrossRef] [Google Scholar] 38. Фердуси Р., Сафдари Р., Омиди Ю. Вычислительное прогнозирование лекарств взаимодействий на основе функционального сходства лекарств. Дж Биомед Информ. 2017; 70: 54–64. DOI: 10.1016 / j.jbi.2017.04.021. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 39. Ши Дж-И, Мао К-Т, Ю Х, Ю С-М. Выявление сообществ наркотиков и прогнозирование всесторонних лекарств-взаимодействий с помощью сбалансированной регуляризованной полунотрицательной матричной факторизации. J Cheminformatics. 2019; 11 (1): 28. DOI: 10.1186 / s13321-019-0352-9.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 40. Селеби Р., Мостафапур В., Ясар Е., Гумус О., Дикенелли О., 2015 26-й Международный семинар по приложениям баз данных и экспертных систем (DEXA) Нью-Йорк: IEEE; 2015. Прогнозирование лекарственного взаимодействия с использованием фармакологического сходства лекарств. [Google Scholar] 41. Чжан П., Ван Ф., Ху Дж., Соррентино Р. Прогнозирование распространения меток взаимодействия лекарств с лекарственными средствами на основе клинических побочных эффектов. Научный доклад 2015; 5: 12339. DOI: 10,1038 / srep12339. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 42.Ли П, Хуанг С, Фу И, Ван Дж, Ву З, Ру Дж, Чжэн Ц, Го З, Чен Х, Чжоу В., Чжан В, Ли И, Чен Дж, Лу А, Ван Й. Крупномасштабные исследования и анализ комбинаций препаратов. Биоинформатика. 2015; 31 (12): 2007–16. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btv080. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 43. Ши Дж-И, Ли Дж-Икс, Мао К-Т, Цао Дж-Би, Лэй П, Лу Х-М, Ю С-М. Прогнозирование комбинационных пар лекарств с помощью системы множественных классификаторов только с положительными образцами. Вычислительные методы Prog Biomed. 2019; 168: 1–10. DOI: 10.1016 / j.cmpb.2018.11.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 44. Zhang W, Jing K, Huang F, Chen Y, Li B, Li J, Gong J. Sflln: метод ансамбля обучения разреженным функциям с линейной регуляризацией соседства для прогнозирования взаимодействий лекарств. Inf Sci. 2019; 497: 189–201. DOI: 10.1016 / j.ins.2019.05.017. [CrossRef] [Google Scholar] 45. Luo H, Zhang P, Huang H, Huang J, Kao E, Shi L, He L, Yang L. DDI-CPI, сервер, который предсказывает лекарственные взаимодействия посредством реализации химико-белкового взаимодействия. Nucleic Acids Res.2014; 42 (W1): 46–52. DOI: 10.1093 / nar / gku433. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 46. Hameed PN, Verspoor K, Kusljic S, Halgamuge S. Позитивно-немаркированное обучение для определения взаимодействий между лекарственными средствами на основе гетерогенных атрибутов. BMC Bioinformatics. 2017; 18 (1): 140. DOI: 10.1186 / s12859-017-1546-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 47. Ристоски П., Паульхейм Х. Конспект лекций по информатике. Чам: Спрингер; 2016. RDF2Vec: Встраивание графов RDF для интеллектуального анализа данных.[Google Scholar] 48. Бордес А., Усунье Н., Гарсия-Дюран А., Уэстон Дж., Яхненко О. Достижения в системах обработки нейронной информации. США: Curran Associates, Inc .; 2013. Перевод встраиваний для моделирования мульти-реляционных данных. [Google Scholar] 49. Ji G, He S, Xu L, Liu K, Zhao J. Труды 53-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики C7 и 7-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (Том 1: Длинные статьи), т. 1. Страудсбург: Ассоциация компьютерной лингвистики; 2015 г.Встраивание графа знаний с помощью матрицы динамического отображения. [Google Scholar] 50. Бизер С., Хит Т., Бернерс-Ли Т. Связанные данные — история на данный момент. Int J Semant Web Inf Syst. 2009. 5 (3): 1–22. DOI: 10.4018 / jswis.200

01. [CrossRef] [Google Scholar]

51. Бернерс-Ли Т., Филдинг Р., Масинтер Л. Унифицированные идентификаторы ресурсов (URI): общий синтаксис. Технический отчет. 1998.

52. Пан JZ. Справочник по онтологиям. Берлин: Springer; 2009. Структура описания ресурсов. [Google Scholar] 53. Каллахан А., Круз-Толедо Дж., Анселл П., Дюмонтье М.Версия 2 Bio2RDF: Улучшенный охват, функциональная совместимость и происхождение данных, связанных с наукой о жизни. В: Cimiano P, Corcho O, Presutti V, Hollink L, Rudolph S, редакторы. Семантическая сеть: семантика и большие данные. Конспект лекций по информатике. Берлин: Springer; 2013. [Google Scholar] 54. Миколов Т., Суцкевер И., Чен К., Коррадо Г.С., Дин Дж. Достижения в системах обработки нейронной информации. США: Curran Associates, Inc .; 2013. Распределенные представления слов и словосочетаний и их композиционность.[Google Scholar] 55. Ayvaz S, Horn J, Hassanzadeh O, Zhu Q, Stan J, Tatonetti NP, Vilar S, Brochhausen M, Samwald M, Rastegar-Mojarad M, et al. К полному набору данных о взаимодействии наркотиков и наркотиков из общедоступных источников. Дж Биомед Информ. 2015; 55: 206–17. DOI: 10.1016 / j.jbi.2015.04.006. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 56. Crichton G, Guo Y, Pyysalo S, Korhonen A. Нейронные сети для прогнозирования связей в реалистичных биомедицинских графах: многомерная оценка подходов, основанных на встраивании графов.BMC Bioinformatics. 2018; 19 (1): 176. DOI: 10.1186 / s12859-018-2163-9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 57. Ryu JY, Kim HU, Lee SY. Глубокое обучение улучшает прогнозирование взаимодействий лекарство-лекарство и лекарство-еда. Proc Natl Acad Sci. 2018; 115 (18): 4304–11. DOI: 10.1073 / pnas.1803294115. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Индекс-журнал из Гринвуда, Южная Каролина, 15 июля 1985 г. · Стр. 13

14 Trig Index-Journal, Гринвуд, С.C., понедельник, 15 июля 1985 г. НАСКОЛЬКО 1 Работа слишком усердная 7 Ненавистная 1 3 Туфелька 14 Полуденный сон 15 Задержанные 16 Ближневосточная нация 1 7 Южный штат (сокр.) 18 Молодь лосося 20 Королевская шотландская академия (сокр.) 21 Глупец 24 Вы (фр.) 27 Говорите носом 31 Общежития 32 Восточные мистики 8 Отдельные (прив.) 9 Суффикс существительного 10 Эскерс 1 1 Шошониане 1 2 Испанская комната 1 9 Генетический материал 21 Предположительно 22 Голосование против 23 Бегут в брак 24 Подтверждение паспорта 25 Уникальное лицо 26 Библейский предлог 28 Композитор Стравинский 29 Город Давида 30 Феодальный раб Ответ на предыдущую головоломку МЕТРО ОТПРАВИТЬ TEREDO AKIMBOALJNEDFADEINNE oCL EGE sffl RSE 3oT LETF r LlipZ LIE 1 1 Fj CANN TYM0 LESEMMA nTEr S TAIRF f, «!!?» L JL F fcj 1 O N G F ffjj E o SHUT IN HERESY MAR I N E TSETSE SNEAKS HESTER 33 Организация 34 Стопы животных 35 Восточно-индийское дерево 37 Детройтский бейсбол 36 Ароматная команда 38 Нигерийское племя 39 Крепление 42 Поэт Т.С. 43 Ангельский 44 Убежище (Фр.) 45 Карта недвижимости 47 Пальто с золотом 48 Киргизский горный хребет 49 Северное созвездие 5 1 сиамская монета 52 Чрезмерно 54 Бухгалтер (сокр.) 40 Птица 41 Еда 43 Открытие 46 Цель 47 Четыре кварта (сокр. .) 50 Один, посвященный религиозной работе 53 Итальянский остров 55 Оратор 56 Дерево 57 Дубликаты 58 Арены ВНИЗ 1 Миссис Чарльз Чаплин 2 Круэ 3 Остров в Средиземном море 4 Грудная кость 5 Самые низкие части 6 Предопределить 7 Муж Исиды 10 53 «» 3 7 38 39 1 40 1 rt (C) 1 985 bv NE A KIT ‘N CARLYLE’ ASTRO GRAPH Бернис Беде Осол Ваш день рождения 10 июля 1085 г. Венчурные и коммерческие предприятия, созданные вами, будут иметь хорошие шансы на успех в наступающем году. боюсь нанести удар по своему усмотрению.РАК (21 июня — 22 июля) Ситуации, в которых вы лично принимаете участие, сегодня пройдут гладко, но если вы делегируете обязанности другим, результаты могут быть не слишком желательными. Значительные изменения ожидают Раков в запятой LEO (23 июля — 22 августа). Пусть те, с кем вы связаны сегодня, насладятся всеобщим вниманием. Вы будете более эффективны в роли режиссера, управляющего шоу с кулис. ДЕВА (23 августа — 22 сентября). Друзья, вероятно, будут играть ключевую роль в ваших делах сегодня. Обязательно отметьте тех, кто помогает, чтобы вы могли ответить взаимностью позже. ВЕСЫ (сентябрь.23 окт. 23) Сегодня вы справитесь с трудными заданиями достойно. Ваше поведение повысит вашу репутацию в глазах сверстников. СКОРПИОН (24 октября — 22 ноября) Не позволяйте себе попасть в колею сегодня. Старайтесь делать что-то слегка авантюрное и пробуждающее ваш энтузиазм и надежды. СТРЕЛЕЦ (23 ноября — 21 декабря). Если вы бдительны сегодня, вы можете обнаружить возможность, которая может принести личную пользу в области, в которую вы редко вникаете. КОЗЕРОГ (22 декабря — 19 января) Возможно, тебе не слишком приятно общаться с толпой сегодня, но.вы получите огромное удовольствие от общения с человеком, с которым у вас много общего. ВОДОЛЕЙ (Джен. 20-19 фев.) Вы обнаружите, что быть активным и продуктивным гораздо веселее, чем тратить время попусту сегодня. Участвуйте в значимых и стоящих проектах. РЫБЫ (20 февраля — 20 марта) Вы хотели бы познакомиться с кем-то, с кем недавно познакомились. Это хороший день, чтобы устроить что-то особенное только для вас двоих. ОВЕН (21 марта — 19 апреля) Ваши инстинкты определения желаний и потребностей других сегодня точно настроены.Это может быть большим плюсом, если вы что-то рекламируете публике. ТЕЛЕЦ (20 апреля — 20 мая) Сегодня вы более ловки в умственных занятиях, чем в физических. Лучше, если вы будете работать над балансированием своих счетов, а не балансируете штанги. БЛИЗНЕЦЫ (21 мая — 20 июня). Вероятно, что ваши бухгалтерские книги покажут прибыль сегодня. Это потому, что вы склонны быть более резкими, чем обычно, когда дело доходит до покупки или продажи. (NKWSPAPKR ENTERPRISE ASSN) Ларри Райт ЖУК БЕЙЛИ Морт Уокер Джеймс Джейкоби СЕВЕР 10 3 В 5 4 АК 3 2 Дж 6 5 4 ЗАПАД A 8 7 5 4 2 10 3 2 8 7 5 4 ВОСТОК 9 6 9 8 7 6 J 10 9 6 K 10 8 ЮГ 4KQ f AKQJ QAQ 9 7 3 2 Уязвимые: Восток-Запад Дилер Юго-Запад Северо-Восток Юг 1.Pass 11 Pass 2V Pass W Pass 3 Pass 4 Pass 4 NT Pass 5 Pass 6 Pass во второй половине дня, и вы, наверное, догадались о предмете моих утренних лекций. Моя мама решила поехать с нами в круиз. Во время моих разговоров она сидит в задней части гостиной, и, как она много лет делала с моим отцом, если я осмелюсь пробормотать хоть раз, она закричит: «Немного громче, мистер Джейкоби.пожалуйста; мы вас не слышим ». Поскольку мои пассажиры не могут получить свои местные газеты в море, я проверяю их на предложениях из колонок на этой неделе. Хотя у Юга был морской сундук, полный очков старших карт, его основная масть, трефы, была сломана. Он правильно открыл одной булавой, считая игру на игру маловероятной, если партнер не сможет ответить. Услышав один алмаз, он взлетел. прыгать до двух сердец и стремиться к удару, когда «Норт» поддерживал клубы. Тема сделки проста, но ее часто упускают из виду небрежные разыгрывающие.После туза пик и младшей пики разыгрывающий должен обогнать свою бубновую даму с тузом в манекене. Теперь следует вести трефовый валет. , гораздо более вероятны, чем одинокий король в западной руке. Вторая хитрость против клуба 10 (ГАЗЕТА ENTERPRISE ASSN) liir’h fiet поэзия НЬЮ-ЙОРК Эдвард Хирш был удостоен награды Мемориальной поэзии Делмора Шварца от Нью-Йоркского колледжа искусств и науки.Хирш — шестой лауреат премии в размере 1000 долларов, которая периодически вручается либо молодому поэту с исключительными перспективами, либо более зрелому поэту, не получившему достаточного национального признания. Хирш. Автор книги «Для лунатиков» — доцент Университета Уэйна в Детройте. я EevsrT это. f iT-reM «MoT AL SiX.-L-eitee. WC fofc.) o Они будут делать это каждый раз f ?. V ПОЛУЧИТЬ WH BASEBALJ. TX- LOOK, HUSL & amp; Y, YA JUST & amp; OTTA & amp; еТ «БАД!» 1 rROMIG & Z? МОЙ KtC ‘.’PUL-I APJSe Z COH’T THfcY SO VSLEY ТЯНЕТ 7 TCMTS 70 11 tijci’cp r r V.A’ J TOU & amp; H TO J h5 ‘? ПОЧЕМУ,) V VTKV I 2 bowmam ga i z 1 r 1 I ggeew yviCH, cofM … L, OH. НО 7 ДОЛЖЕН ВАС С CAhlCBU & amp; M — & amp; Z-I’M SUFtG 1 I? IC? 1 GOT SOMBTUIH ‘BLSB TO IPO THAI W WW’ r «Я буксирую CELEBRITY CIPHER V Qumt: 1 ‘.’ Nrji (wiF Ht H «RF RU ROTCUUREIK FC RDPVRAK VCKFYK CM EKKFYCNKA EKRAV VCCO PF ERIIRPMOU CM VCIW.» VI DKAHLKA. ПРЕДЫДУЩЕЕ РЕШЕНИЕ: Жизнь в роскоши — это не плохо. «Орсон Уэллс 1985, NEA.Inc у вас ДЕЙСТВИТЕЛЬНО 7 ВАХ, НРАВИТСЯ СВОЙ? (ЖУК ГОВОРИТ, КАК ЭТИ .1 I PEA OF EARMIMG) j T? 3 T. ВАШИ ПЛАТИТЕ НАМ. SAVIM & amp; S JL AAOMEY WHILE X i Sty- Q ‘t- OAaTV, r «BUGS BUNNY Heimdahl & amp; Stoffel Tkie EMPEROR ПОСТРОИЛ ЭТО» V7 pip it MkA Это НЕ ДЛЯ «WALL. TD EEP M0N60L PABBiTS Если) WOBK? «ЭТОТ РЭЙ. nSLr СНАФФИ СМИТ Фред Лэссвелл t & amp; Jg. fllfvTT VOU! BUTON’T CS (O0 t: FRANK AND ERNEST Боб Тейвс Психиатр PJI W- O- Zj fur THfN, ПОЧЕМУ WOUL-PSI’T SB 7 v,. Tmvss 7-15 ЗМЕИ Автор Salisbury — «TT — ITcTvvmy iocs Я ДЕЛАЮ 1 TMIMK QUICK.. У МЕНЯ ПОЛУЧИЛОСЬ: -. Я., Неа. THI5 16 ПЕРЕДАЕТСЯ) f TO HIOE-THE V work.Snake :: J V RANGER, т.е. .W V y EEK & amp; МИК Хауи Шнайдер (Джей Джей Ф. СЕРДЦЕ) РОДИЛСЯ НЕУДАЧНИК, Я НЕ СПЫТАЮ, ЧТО … Арт Сансом Я НЕ сплю; eLNXM «ar -niir-i nin-L DTI1C ClJC- 1V -SEVEiJ, E46f (T, k) IU, TEK1, ELEVEU, TvJEL.- 31 wn. r 1 h T’-it WINTHROP Автор: DickCavalll КАК ВЫ ВЕРНУТЬСЯ FROW CAMP уже: KASTY R ВЫПОЛНЯЕТСЯ НА НЕСКОЛЬКО ДНЕЙ ЭТИ ЛЮДИ ЗДЕСЬ, Af? E eo NICE … re n, ЧТО 1 РЕШИЛИ СДЕЛАТЬ ИМ КУПИ-И OP DvAVS OFF.ЗАКОН ЛЕВИ Джеймс Скбумейстер 7 1 UL. HA, E -OU (f: i IUA ‘WOf ACJUN, jipp x ANN Oj.’. Ji ‘,, 1HO..f «‘ .AIT iU TKE UUY5 ДЕЛАЕТ TH 16 AEE M1UTACV TOL IOC ‘ri 1 V- AT НЕ-КАЛ. ГОСУДАРСТВО ИМЕЕТ Я ПЕРЕВОДИМ УПРАВЛЕНИЯ YL’M i, если r; t J pvnamic e-) community BLQNDIE, m1, ByC «! Y! ‘J !!’ 8, iL.l-ie fEIJT to A C4T JI ЭТО VES I sersrr I f D’O she I, LrV) POufCS, J y (КОРЗИНА ИХ TMEM j V 1 «I CUWEfS i KJ ‘

.

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *