Перевод баллов по огэ по биологии в оценку: Шкала перевода баллов ОГЭ 2021

Содержание

Шкала перевода баллов ОГЭ 2020 в школьную оценку ФИПИ

]]>

]]>
19.02.2020

Представляем вам официальную таблицу от ФИПИ по переводу баллов за ОГЭ (9 класс) в школьную оценку в 2020 году.

Минимальные баллы ОГЭ 2020 (для получения "3")

  • Русский язык - 15 баллов
  • Математика - 8 баллов
  • Биология - 13 баллов
  • География - 12 баллов
  • Иностранные языки (английский, немецкий, французский, испанский) - 29 баллов
  • Информатика - 5 баллов
  • История - 10 баллов
  • Литература - 14 баллов
  • Обществознание - 14 баллов
  • Физика - 11 баллов
  • Химия - 10 баллов

Это окончательная версия таблицы перевода баллов в оценку в 2020 году. Смотрите официальное письмо Рособрнадзора (ниже).

Таблица соответствия баллов и школьных оценок 2020

Предмет «2» «3» «4» «5»
Русский язык 0–14 15–22
23–28
29–33
Математика 0–7 8–14 15–21 22–32
Биология 0–12 13–24 25–35 36–45
География 0–11 12–18 19–25 26–31
Информатика и ИКТ 0–4 5–10 11–16 17–19
История 0–9 10–19 20–27 28–34
Литература 0–13 14–22 23–31 32–39
Обществознание 0–13 14–22 23–29 30–35
Физика 0–10 11–21 22–33 34–43
Химия 0–9 10–20 21–30 31–40
Английский язык 0–28 29–45 46–57 58–68
Немецкий язык
0–28
29–45 46–57 58–68
Французский язык 0–28 29–45 46–57 58–68
Испанский язык 0–28 29–45 46–57 58–68

Более подробную информацию вы можете получить из официального документа Рособрнадзора (письмо 02-21 от 13. 02.2020), который представлен ниже. Обращаем ваше внимание, что данная таблица носит рекомендательный характер и окончательно таблица соответствия определяется в каждом регионе индивидуально.

Смотреть в PDF:

Или прямо сейчас: cкачать в pdf файле.

Сохранить ссылку:
Добавить комментарий

Комментарии без регистрации. Несодержательные сообщения удаляются.

Критерии оценивания ОГЭ по биологии 2021

Критерии оценивания

Первая часть заданий экзаменационного билета ОГЭ по биологии — тестовая. Ответы на задания необходимо занести в специальный бланк. Вторая часть заданий содержит вопросы, на которые нужно написать развёрнутый отчет или поэтапное решение задачи. В случае, если на вопрос будет дан правильный , но не аргументированный ответ, задание засчитано не будет.

Соотношение сложности заданий на экзамене распределяется следующим образом:

  • задания начального уровня составляют 40% от числа всех заданий;
  • задачи повышенной сложности составляют 42%;
  • задания высокой сложности  — 18%.

В связи с тем, что вопросы разделены по блокам и предусматривают разные виды ответов, проверяться они будут по-разному. Краткие ответы, на первую часть, проверяются автоматически. Развёрнутые ответы и решение задач проверяются преподавателями по дисциплине — учителями биологии.

На выполнение ОГЭ по биологии дается 180 минут. Данные по переводу баллов ориентировочные.

  • Минимальный балл — 13.
  • Проходной балл (для профильного класса) — 33.
  • Максимальный балл — 45.

Таблица перевода баллов по биологии в оценку

Балл Оценка
0-12 2
13-24 3
25-35 4
36-45 5

Баллы за задания по порядку

№ задания Балл
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1
10 1
11 1
12 1
13 1
14 1
15 1
16 1
17 1
18 2
19 2
20 2
21 2
22 2
23 2
24 3
25 2
26 2
27 3
28 3
29 3
Всего 45

 

Для сдачи экзамена ученикам потребуется получить на экзамене оценку «удовлетворительно», набрать минимальное количество 13 баллов. Для успешного поступления в колледж  такого результата будет недостаточно.

Начисление тестовых баллов выполняется согласно нормам, разработанным специалистами ФИПИ для ОГЭ по биологии – 2021. Для исключения субъективного мнения при оценивании развёрнутых ответов, экзаменационные бланки изучаются двумя преподавателями. В случае расхождения оценки в  два балла, работа проверяется третьим, контрольным, преподавателем. Если же разница менее 2 баллов, то выставляется среднее арифметическое из двух оценок.

Перевод баллов ОГЭ 2021 в оценки / Блог / Справочник :: Бингоскул

Русский язык

  • 0-14 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 15-22 - оценка «3»,
  • 23-28 - оценка «4»; из них не менее 4 баллов за грамотность (по критериям ГК1–ГК4). Если по критериям ГК1–ГК4 обучающийся набрал менее 4 баллов, выставляется отметка «3».
  • 29-33 - оценка «5»; из них не менее 6 баллов за грамотность (по критериям ГК1–ГК4). Если по критериям ГК1–ГК4 обучающийся набрал менее 6 баллов, выставляется отметка «4».

Максимальный балл — 33.

Рекомендуемый минимальный балл для отбора обучающихся в профильные классы средней школы – 26.

Математика
  • 0-7 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 8-14 - оценка «3»,
  • 15-21 - оценка «4»,
  • 22-32 - оценка «5»;

Максимальный балл — 32. За модуль «Алгебра» – 20 баллов, за модуль «Геометрия» – 12 баллов.

Ориентиром при отборе в профильные классы могут быть показатели

  • для естественнонаучного профиля: 18 баллов, из них не менее 6 по геометрии;
  • для экономического профиля: 18 баллов, из них не менее 5 по геометрии;
  • физико-математического профиля: 19 баллов, из них не менее 7 по геометрии.

Обществознание:
  • 0-13 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 14-22 - оценка «3»,
  • 23-29 - оценка «4»,
  • 30-35 - оценка «5»;

Максимальный балл — 35.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 28 баллам.

Биология:
  • 0-12 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 13-24 - оценка «3»,
  • 25-35 - оценка «4»,
  • 36-45 - оценка «5»;

Максимальный балл — 45.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

История:

  • 0-9 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 10-19  - оценка «3»,
  • 20-27 - оценка «4»,
  • 28-34
    - оценка «5»;

Максимальный балл — 44.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 24 баллам.

Физика:

  • 0-10 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 11-21 - оценка «3»,
  • 22-33 - оценка «4»,
  • 34-43 - оценка «5»;

Максимальный балл — 43.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам.

Химия:

  • 0-9 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 10-20 - оценка «3»,
  • 21-30 - оценка «4»,
  • 31-40 - оценка «5»;

Максимальный балл — 40 (без реального эксперимента)

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 27 баллам.

Литература

  • 0-13 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 14-22 - оценка «3»,
  • 23-31 - оценка «4»,
  • 32-39 - оценка «5»;

Максимальный балл — 39.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 26 баллам.

Информатика и ИКТ

  • 0-4 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 5-10 - оценка «3»,
  • 11-16 - оценка «4»,
  • 17-19 - оценка «5»;

Максимальный балл — 19.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 14 баллам.

География:

  • 0-11 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 12-18 - оценка «3»,
  • 19-25 - оценка «4»,
  • 26-31 - оценка «5»;

Максимальный балл — 31.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 23 баллам.

Иностранные языки (английский, немецкий, французский, испанский)

  • 0-28 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 29-45 - оценка «3»,
  • 46-57 - оценка «4»,
  • 58-68 - оценка «5»;

Максимальный балл — 68.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 55 баллам.

Перевод баллов ОГЭ в оценку — таблица на 2020 год

До основного государственного экзамена остаются считанные недели. Чтобы вы понимали, каких вершин нужно достичь для получения нужной отметки, и были готовы, мы сделали статью-памятку с максимальными и минимальными баллами по предметам, а также таблицей перевода баллов ОГЭ в оценку.

Таблица перевода баллов в оценки в 2020 году


«2» «3» «4» «5»
Русский 0-14 15-22
23-28*
29-33*
Математика 0-7 8-14* 15-21* 22-32*
Обществознание 0-13 14-22 23-29 30-35
Иностранные языки 0-28 29-45 46-57 58-68
Физика 0-10 11-21 22-23 34-43
Химия 0-9 10-20 21-30 31-40
Биология 0-12 13-24 25-35 36-45
География 0-11 12-18 19-25 26-31
История 0-9 10-19 20-27 28-34
Литература 0-13 14-22 23-31 32-39
Информатика и ИКТ 0-3 4-9 10-15 16-19

Русский язык

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить — 33.

Оценки 4 и 5 по пятибалльной шкале оценивания ОГЭ выставляются при получении не менее четырёх баллов для оценки 4 и не менее шести баллов для оценки 5 по критериям ГК-1 — ГК-4. 

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 26 баллов.

Математика

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить — 32.

Оценки 3, 4 и 5 по пятибалльной шкале оценивания вступают в силу только при набранном суммарном балле за экзаменационную работу при условии, что не менее двух баллов получено за решение задач из части «Геометрия» (16-20, 24-26).

Рекомендуемый минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе:

  • для естественного профиля — 18 баллов, из них не менее шести по геометрии;
  • до экономического профиля — 18 баллов, из них не менее пяти по геометрии;
  • для физико-математического профиля — 19 баллов, из них не менее семи по геометрии.

Физика

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить — 43.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 30 баллов.

Вашу оценку за экзамен не поставят в аттестат, но она может повлиять на него.

Химия

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить — 40.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 28 баллов.

Биология

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить — 45.

Рекомендуемый Рособрнадзором первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 33 балла.

География

Максимальное количество первичных баллов — 31.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 23 балла.

Обществознание

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить, будучи участником ОГЭ — 35 баллов.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 28 баллов.

История

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить, будучи участником ОГЭ — 34 балла.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 24 балла.

Литература

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить, будучи участником ОГЭ — 39 баллов.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 26 баллов.

Информатика

Максимальное количество первичных баллов, которое вы можете получить, будучи участником ОГЭ — 19 баллов.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 14 баллов.

Иностранный язык

Вы можете сдавать английский, немецкий, испанский или французский. Максимальное количество первичных баллов — 68 баллов.

Рекомендуемый Рособрнадзором минимальный первичный балл для отбора обучающихся в профильном классе — 55 баллов.

Если все эти баллы и оценки вас напугали, и вы сомневаетесь в своих силах, запишитесь на бесплатное вводное занятие с нашим преподавателем. Он поможет выявить пробелы в знаниях, составить план обучения и достичь поставленной вами цели. Начните подготовку сегодня!

Перевод баллов ОГЭ в оценки в 2019 году

Для выпускников 9-х классов Рособрнадзор недавно опубликовал «Рекомендации по оцениванию ОГЭ 2019 года». В них есть информация по минимальным баллам, шкала перевода баллов ОГЭ в оценки, а также советы, кого брать в профильные классы. Наш блогер Михаил Ланцман приготовил подробный отчёт об этом документе.

Полезная рассылка «Мела» два раза в неделю: во вторник и пятницу

До ОГЭ 70 дней. Позади итоговое собеседование для выпускников 9-х классов. Большинству поставили «зачёт», однако более 77 тысяч школьников ушли на пересдачу. Кто-то не смог присутствовать на экзамене по уважительной причине, остальные не набрали нужного количества баллов. Пересдать экзамен все они смогут в резервные дни 13 марта и 6 мая.

14 марта было опубликовано официальное расписание ОГЭ 2019 года.

Основной период ОГЭ 2019 года

  • 24 мая (пятница) — иностранные языки
  • 25 мая (суббота) — иностранные языки
  • 28 мая (вторник) — русский язык
  • 30 мая (четверг) — обществознание
  • 4 июня (вторник) — обществознание, информатика и ИКТ, география, химия
  • 6 июня (четверг) — математика
  • 11 июня (вторник) — литература, физика, информатика и ИКТ, биология
  • 14 июня (пятница) — история, физика, география

Резервные дни

  • 25 июня (вторник) — русский язык
  • 26 июня (среда) — обществознание, физика, информатика и ИКТ, биология
  • 27 июня (четверг) — математика
  • 28 июня (пятница) — география, история, химия, литература
  • 29 июня (суббота) — иностранные языки
  • 1 июля (пятница) — по всем предметам
  • 2 июня (вторник) — по всем предметам

Ещё один очень важный документ был опубликован в конце февраля 2019 года — это «Рекомендации по оцениванию ОГЭ 2019 года». Рособрнадзор публикует свои рекомендации каждый год. Вот на какие цифры необходимо опираться в этом году.

Важно: обращаю ваше внимание на то, что все таблицы имеют рекомендательный характер! Окончательное решение принимает администрация учебного заведения.

Минимальные баллы ОГЭ 2019 года для прохождения аттестации

  • Математика — 8 баллов (не менее 2 баллов из 8 получено за выполнение модуля «Геометрия»)
  • Русский язык — 15 баллов
  • Физика — 10 баллов
  • Обществознание — 15 баллов
  • Литература — 12 баллов
  • Химия (модель 1, модель 2) — 9 баллов
  • Информатика — 5 баллов
  • География — 12 баллов
  • Биология — 13 баллов
  • История — 13 баллов
  • Иностранные языки — 29 баллов

Шкала перевода баллов ОГЭ в оценки в 2019 году

Русский язык (максимально 39 баллов)

«5» — 34–39 (из них не менее 6 баллов по критериям ГК1-ГК4 (грамотность), если участник ОГЭ набрал менее 6 баллов по этим критериям, то ему ставится «4»)

«4» — 25–33 (из них не менее 4 баллов по критериям ГК1-ГК4 (грамотность), если участник ОГЭ набрал менее 4 баллов по этим критериям, то ему ставится «3»)

«3» — 15–24

«2» — 0–14

Математика (максимально 32 балла: алгебра — 20, геометрия — 12 баллов)

«5» — 22–32 (не менее 2 баллов за выполнение заданий модуля «Геометрия»)

«4» — 15–21 (не менее 2 баллов за выполнение заданий модуля «Геометрия»)

«3» — 8–14 (не менее 2 баллов за выполнение заданий модуля «Геометрия»)

«2» — 0–7

Физика (максимально 40 баллов)

«5» 31–40

«4» — 20–30

«3» — 10–19

«2» — 0–9

Химия (№ 1, без эксперимента, максимально 34 балла)

«5» — 27–34

«4» — 18–26

«3» — 9–17

«2» — 0–8

Химия (№ 2, с реальным экспериментом, максимально 38 баллов)

«5» — 29–38

«4» — 19–28

«3» — 9–18

«2» — 0–8

Биология (максимально 46 баллов)

«5» — 37–46

«4» — 26–36

«3» — 13–25

«2» — 0–12

География (максимально 32 балла)

«5» — 27–32

«4» — 20–26

«3» — 12–19

«2» — 0–11

Обществознание (максимально 39 баллов)

«5» — 34–39

«4» — 25–33

«3» — 15–24

«2» — 0–14

История (максимально 44 балла)

«5» — 35–44

«4» — 24–34

«3» — 13–23

«2» — 0–12

Литература (максимально 33 балла)

«5» — 27–33

«4» — 20–26

«3» — 12–19

«2» — 0–11

Информатика и ИКТ (максимально 22 балла)

«5» — 18–22

«4» — 12–17

«3» — 5–11

«2» — 0–4

Иностранные языки (максимально 70 баллов)

«5» — 59–70

«4» — 46–58

«3» — 29–45

«2» — 0–28


Минимальные баллы ОГЭ для зачисления в профильные классы (рекомендации)

  • Математика
  • Естественно-научный профиль — 18 баллов (из них не менее 6 по геометрии)
  • Экономический профиль — 18 баллов (из них не менее 5 по геометрии)
  • Физико-математический профиль — 19 баллов (из них не менее 7 по геометрии)
  • Русский язык — 31 балл
  • Физика — 30 баллов
  • Обществознание — 30 баллов
  • Литература — 22 балла
  • Химия:
  • Модель 1 — 23 балла
  • Модель 2 — 25 баллов
  • Информатика — 15 баллов
  • География — 24 балла
  • Биология — 33 балла
  • История — 32 балла
  • Иностранные языки — 56 баллов

Источник: gia. edu.ru

Вы находитесь в разделе «Блоги». Мнение автора может не совпадать с позицией редакции.

Фото: Shutterstock (patpitchaya)

ОГЭ по биологии баллы и оценки 2019 год

Сколько нужно набрать баллов на ОГЭ в 2019 году по биологии, что бы получить оценку 3, 4, или 5 можно узнать в рекомендациях, опубликованных на сайте Рособрнадзора.

Максимальное количество баллов, которое может получить участник ОГЭ 2019 по биологии за выполнение всей экзаменационной работы, - 46 баллов.

Рекомендуемый минимальный результат выполнения экзаменационной работы - 13 баллов (оценка 3).

Перевод суммарного первичного балла за выполнение экзаменационной работы в оценку по пятибалльной шкале

Таблица 1

Оценка по пятибалльной шкале Суммарный первичный балл за работу в целом
«2» 0-12
«3» 13-25
«4» 26-36
«5» 37 - 46

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме обучающихся в профильные классы для обучения по образовательным программам среднего общего образования.

Ориентиром при отборе в профильные классы может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

Распределение заданий экзаменационной работы по частям и типам заданий с учетом максимального первичного балла каждой части и работы в целом приводится в таблице 1.  в демонстрационном варианте ОГЭ  в файле спецификация.

Система оценивания выполнения отдельных заданий и экзаменационной работы ОГЭ 2019 по биологии в целом (ГИА 9 класс)

За верное выполнение каждого из заданий 1–22 выставляется 1 балл, в другом случае – 0 баллов.

За верное выполнение каждого из заданий 23–27 выставляется 2 балла.

За ответы на задания 23 и 24 выставляется 1 балл, если в ответе указаны две любые цифры, представленные в эталоне ответа, и 0 баллов во всех других случаях. Если экзаменуемый указывает в ответе больше символов, чем в правильном ответе, то за каждый лишний символ снижается 1 балл (до 0 баллов включительно).

За ответ на задания 25 и 27 выставляется 1 балл, если допущена одна ошибка, и 0 баллов, если допущено две и более ошибки. За ответ на задание 26 выставляется 1 балл, если на любых двух позициях ответа записан не тот символ, который представлен в эталоне ответа. Если ошибок больше, то ставится 0 баллов.

За полное верное выполнение задания 28 выставляется 3 балла; 2 балла, если на любой одной позиции ответа записан не тот символ, который представлен в эталоне ответа; выставляется 1 балл, если на любых двух позициях ответа записаны не те символы, которые представлены в эталоне ответа, и 0 баллов во всех других случаях.

Задания 29–32 оцениваются в зависимости от полноты и правильности ответа в соответствии с критериями. Максимальный балл за задания 29–31 равен 3, за задание 32 равен 2.

Максимальный первичный балл за выполнение всей работы – 46.

Смотрите также:

 

Перевод баллов ОГЭ в оценки в 2019 году - Жизнь

Основной государственный экзамен (ОГЭ), который сдают все девятиклассники России, по формату максимально приближен к ЕГЭ, но баллы, полученные на испытаниях, влияют на оценку в аттестате. Как перевести баллы ОГЭ в оценки по разным предметам?

Девятиклассники сдают ОГЭ по четырем предметам. Два обязательных экзамена — это русский язык и математика, еще два можно выбрать. С 2017 года без положительных оценок за дополнительные ОГЭ выпускник на получит аттестат об общем образовании.

Баллы, полученные и за обязательные, и за дополнительные ОГЭ и переведенные в пятибалльную систему, напрямую в аттестат не идут, но влияют на него. В аттестат выставляется среднее арифметическое двух отметок: годовой и за экзамен. Например, сочетание оценок «3» и «5» даст итоговую «4». В случаях оценок «5» и «4», «4» и «3» результат будет округляться в большую сторону.

Таблица перевода баллов ОГЭ 2019

Предмет/оценка«2»«3»«4»«5»
Русский язык*0–1415–2425–3334–39
Математика**0–78–1415–2122–32
Физика0–910–1920–3031–40
Химия (без эксперимента)0–89–1718–2627–34
Химия (с экспериментом)0–89–1819–2829–38
Биология0–1213–2526–3637–46
География0–1112–1920–2627–32
Обществознание0–1415–2425–3334–39
История0–1213–2324–3435–44
Литература0–1112–1920–2327–33
Информатика и ИКТ0–45–1112–1718–22
Английский язык0–2829–4546–5859–70
Немецкий язык0–2829–4546–5859–70
Французский язык0–2829–4546–5859–70
Испанский язык0–2829–4546–5859–70

*Чтобы получить максимальную отметку по русскому языку (5), нужно набрать более 6 баллов по критериям ГК-1–ГК-4, которые оценивают грамотность (соблюдение орфографических, пунктуационных, грамматических и речевых норм).  Отметка «4» возможна, если школьник набрал не менее 4 баллов за грамотность. Если же по критериям ГК1–ГК4 менее 4 баллов, оценка будет не выше «3».

**Максимальное количество баллов, которое может получить участник ОГЭ за выполнение всей экзаменационной работы по математике, — 32 баллов. Из них за модуль «Алгебра» — 20 баллов, за модуль «Геометрия» — 12 баллов. Минимальный результат — 8 баллов, причем два из них должны быть за геометрию.Допинг для мозга: чем кормить школьника перед ЕГЭ

«Двойки» за ОГЭ можно пересдавать в специально предусмотренные резервные дни в ходе летней кампании или в дополнительные сроки в сентябре. Если исправить оценку не получится, то ученика могут оставить в девятом классе на второй год или выдать справку.

Какой балл нужен для профильных классов и техникума

Результаты ОГЭ используют для зачисления в профильные классы средней школы. Обычно проходной балл должен быть не менее 80% от максимального количества.

Например, по русскому языку это значение равняется 31, по математике — 18-19 (в зависимости от профиля), информатике — 15, биологии — 30, химии — 25/23 (с экспериментом и без него), физике — 30, истории — 32, обществознанию — 30.

Колледжи и техникумы устанавливают собственный проходной порог ОГЭ, который для поступления надо преодолеть абитуриентам, но обычно он не выше нормы, рекомендованной ФИПИ для перевода в старшую школу.

Т.к. сколько баллов по биологии выставлено 4. Что такое ОГЭ

Шкала перевода первичных баллов ОГЭ в оценках по пятибалльной системе разработана специалистами FIPI и имеет рекомендательное значение . В каждом регионе Российской Федерации действует собственная рейтинговая система.

Шкала перевода OGE Point

Русский язык

  • 0-14
  • 15-24 - рейтинг "3",
  • 25-33 - рейтинг "4",
  • 34-39 - оценка «5»; Из них не менее 6 баллов за грамотность (по критериям ГК1-ГК4).Если по критериям студент GK1-GK4 набрал менее 6 баллов, ставится оценка «4».

Математика
  • 0-7 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 8-14 - рейтинг "3",
  • 15-21 - рейтинг "4",
  • 22-32 - оценка «5»;

Максимальный балл - 32. За модуль «Алгебра» - 20 баллов, за модуль «Геометрия» - 12 баллов.

Уточнение в профильных классах может составлять показатели

  • для естественнонаучного профиля : 18 баллов, из них не менее 6 по геометрии;
  • для экономического профиля : 18 точек, из них не менее 5 геометрических;
  • физико-математический профиль : 19 точек, из них не менее 7 по геометрии.

Социальные науки:
  • 0-14 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 15-24 - рейтинг "3",
  • 25-33 - рейтинг "4",
  • 34-39 - оценка «5»;

Максимальный балл - 39

Биология:
  • 0-12 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 13-25 - оценка "3",
  • 26-36 - рейтинг "4",
  • 37-46 - оценка «5»;

Максимальный балл - 46.

Выбором классов профиля может быть индикатор, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

История:

  • 0-12 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 13-23 - рейтинг "3",
  • 24-34 - рейтинг "4",
  • 35-44 - оценка «5»;

Максимальный балл - 44

Контрольным классом в классе выбора может быть индикатор, нижняя граница которого соответствует 32 баллам.

Физика:

  • 0-9 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 10-19 - рейтинг "3",
  • 20-30 - рейтинг "4",
  • 31-40 - оценка «5»;

Максимальный балл - 40.

Контрольными классами может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам.

Химия:

  • 0-8 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 9-17 - оценка "3",
  • 18-26 - рейтинг "4",
  • 27-34 - оценка «5»;

Максимальный балл - 34 (без реального эксперимента). 38 (с настоящим экспериментом).

Контрольным классом в классе выбора может быть индикатор, нижняя граница которого соответствует 25 баллам.

Литература

  • 0-9 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 10-17 - рейтинг "3",
  • 18-24 - рейтинг "4",
  • 25-29 - оценка «5»;

Максимальный балл - 29.

Контрольными классами в отборных классах может быть показатель, нижняя граница которого соответствует 19 баллам.

Информатика и ИКТ

  • 0-4 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 5-11 - рейтинг "3",
  • 12-17 - рейтинг "4",
  • 18-22 - оценка «5»;

Максимальный балл - 22.

Выбор профильных классов может быть показателем, нижняя граница которого соответствует 15 баллам.

География:

  • 0-11 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 12-19 - оценка "3",
  • 20-26 - рейтинг "4",
  • 27-32 - оценка «5»;

Максимальный балл - 32.

Контрольным классом в классе выбора может быть индикатор, нижняя граница которого соответствует 24 баллам.

Иностранные языки (английский, немецкий, французский, испанский)

  • 0-28 баллов соответствуют оценке «2»,
  • 29-45 - оценка "3",
  • 46-58 - рейтинг "4",
  • 59-70 - оценка «5»;

Максимальный балл - 70.

Выбор профильных классов может быть показателем, нижняя граница которого соответствует 56 баллам.

ОГЭ - экзамен, который в 2017-2018 учебном году придется сдавать выпускникам 9 классов. Ученикам школ, гимназий и лицеев необходимо продемонстрировать уровень знаний по 5 предметам, два из которых будут обязательными (русский язык и математика), а три будут предложены на выбор из предложенного списка дисциплин.

Всем девятиклассникам, их учителям и родителям предлагаем разобраться в таких вопросах подробнее:

  • Какова оценка ОГЭ?
  • Как происходит перенос баллов в школьном оценивании?
  • Что делать не преодолев минимальный порог НГЭ?

Отношение школьников и родителей к итоговой аттестации неоднозначное. Необходимость подготовки большого количества предметов откровенно пугает старшеклассников, как и перспектива остаться без долгожданного документа об образовании. Неужели это страшно на самом деле?

Перед тем, как рисовать, стоит разобраться в таких истинах:

  • Экзамен суммирует вопросы, которые входят в стандартную программу среднего образования и являются обязательными для изучения во всех общеобразовательных школах Российской Федерации.
  • Порог прохода для обязательных предметов действительно «минимальный».«Преодолеть его более чем реально даже ребенку со средним уровнем успеваемости.
  • Формат экзаменов мягче, чем в 11 классе. Ученики сдают ОГЭ в стенах родной школы и это, естественно, не интересует низкие результаты.

Если все так радужно и легко, то возникает закономерный вопрос - зачем вообще экзамены в 9 классе? В ведомстве поясняют, что НГЭ контролирует не только уровень знаний студентов, но и качество работы преподавателей.Зная, что впереди экзамены, и дети и учителя более ответственно относятся к учебному процессу.

баллов ОГЭ и пятибалльная оценка

Для переноса первичных баллов в аттестации студентов, полученных при выполнении экзаменационной работы по конкретному предмету в рамках ОГЭ 2018, будет использоваться специальная шкала соответствия. Такая шкала предназначена для каждого из 14 учебных заданий:

Если шкалы перевода для OGE 2018 кажутся слишком сложными, вы можете использовать специальные онлайн-системы для интерпретации результатов и выяснения.Какие баллы за завершение 9 класса. Вот один из таких калькуляторов:


При поступлении в профильные классы FIII рекомендует для порога перехода такие минимальные показатели начальных баллов по объектам НГЭ:

Минимум

Русский язык

Математика

(Естественнонаучный профиль)

Всего - 18,

но не менее:

10 по алгебре

6 по геометрии

Математика

(Экономический профиль)

Всего - 18,

но не менее:

10 по алгебре

7 по геометрии

Математика

(физико-математический профиль)

Всего - 19,

но не менее:

11 Алгебра

7 по геометрии

Социальные науки

Литература

Информатика и ИКТ

(без опыта)

(с экспериментом)

Биология

География

Иностранный язык

Кто может вернуть ОГЭ в 2018 году

Представленная вашему вниманию шкала трансформации Первичных баллов ОГЭ в оценке за 2018 год показывает, что вероятность «пропуска экзамена» хоть и незначительна, но все же существует.

Если по какой-либо причине (а их может быть много, как психологической, так и физической), ученик не смог написать ОГЭ до минимального балла, ему будет предоставлена ​​еще одна попытка. Таких попыток в аспирантуре 9 может быть даже несколько.

Шанс исправить ошибку девятиклассников в 2018 году будет получен при условии неудовлетворительно низкого уровня 2-х заданий. Если на 3-м экзамене ОГЭ выставляется оценка «2», то выпускник не получит права на пересдачу и будет вынужден взять тайм-аут на год для лучшей подготовки к выпускным испытаниям.

Для учащихся 9 классов начало весны связано с подготовкой к сдаче основного государственного экзамена. В Институте педагогических измерений разработана подробная программа успешной сдачи экзамена и специальная шкала распределения оценок по соотношению балл - оценка.

Весы перевода ОГЭ 2018 в оценке: наиболее частые ошибки на ОГЭ

При сдаче ОГЭ по русскому языку имеется много орфографических ошибок в письменной части экзамена.В основном это происходит из-за невнимательности и растерянности школьников. Перед экзаменом важно сосредоточиться на повторении накопленных знаний и сосредоточиться на определенных задачах.

Написание в предложениях «не или ворчание» - одна из основных ошибок студентов. Необходимо помнить, что разница между этими двумя частицами зависит от значения фразы: «не» - отрицает, «ни» - усиливает.

Товарные знаки имеют важное значение. Лучшее лекарство от этого, чтобы доказать предложение в моей голове.Это позволит вам интуитивно расставить все знаки препинания.

Ошибки при сдаче экзамена по математике также имеют аналогичный характер. Все учителя делают упор на растерянность учеников и неумение правильно применять все известные формулы.

В разделе экзамена по обществознанию «Человек и общество» частая путаница вызывает схожие на первый взгляд слова, но не должны вводить в заблуждение. Полезно будет просто просмотреть словарь значений определенных слов и выстроить цепочку ассоциаций этих слов в своей голове.На основе этих знаний вы легко сможете сдать экзамен.

В разделе «Экономика» эксперты определяют такие термины как экстенсивно-интенсивный рост. Необходимо помнить, что приставка «EX» ассоциируется с внешними индикаторами, а «in» - с внутренними.

Самая частая ошибка в юридическом разделе - неправильное толкование правонарушения и преступления. На эти моменты нужно обращать внимание.

Из типичных ошибок по биологии и географии, накопленных опытом прошлых лет, можно выделить три основных: материальный комплекс для понимания разделов необходим для самостоятельной работы в кратчайшие сроки; внимательно подавать сроки экзаменационных заданий; Шагаде не стоит ставить ответы на тестовые задания, нужно обосновать свой выбор.

Балльная шкала перевода ОГЭ 2018 в оценках: оценочные рейтинги

Сдача основного государственного экзамена будет подтверждена аттестатом девятиклассника. После экзамена последует переход в 10 класс или поступление в колледж или техникум. Чтобы дать его студенту, вам нужно будет пройти заключительную проверку по двум основным предметам и трем образцам. Баллы за выполнение заданий переводятся на оценку по 5-балльной шкале.

По русски можно набрать от 15 до 39 баллов, где 15 баллов будут приравнены к отметке 3.

Результаты по математике должны быть от 8 до 32 баллов.

Максимальное количество баллов по предметному обществознанию 39 баллов. Для удовлетворительной оценки по предмету необходимо набрать не менее 15 баллов.

При сдаче экзамена по иностранным языкам необходимое количество баллов варьируется в пределах 29 - 70. Минимальное и максимальное количество соответствует оценкам 3 и 5.

Максимальное количество баллов за ОГЭ по физике - 40, минимальное - 10.

Предмет химии представлен в двух вариантах: с экспериментом и без. По первому варианту можно получить от 9 до 38 баллов, а по второму - от 9 до 34 баллов.

За выполнение задания по биологии можно получить 46 баллов. Минимально допустимое количество баллов по данной теме - 13.

Для положительной оценки географии необходимо набрать минимум 12 баллов. Оценка «отлично» будет соответствовать 32 баллам.

Согласно истории, ученик должен набрать минимум 13 баллов из возможных 44.

При экзамене по литературе необходимо набрать минимум 12 баллов. Максимальное количество очков - 33, что соответствует отметке 5.

Максимум по информатике получит 22 балла, а минимум - 5 баллов по предмету.

Итоговые оценки по предметам будут использоваться с последующим набором студентов и распределением по профильным классам.

Балльная шкала перевода ОГЭ 2018 в оценках: влияние результатов ОГЭ на аттестат школы

В 2017 году было принято решение, что оценка ОГЭ не будет отображаться в школьном аттестате девятиклассников, но будет влиять на итоговую оценку по конкретному предмету.Ранее в 2017 году результат учитывался только по русскому языку и математике, но с 2018 года оценка ОГЭ будет влиять на оценку в аттестате по выборочным предметам. При подсчете общего балла по предмету итоговая оценка будет округлена в пользу учащегося.

На ОГЭ - 2017 по химии девятиклассникам будет предложено 22 задания или 24 задания (в зависимости от типа экзамена), за решение каждого из них можно получить от 1 до 5 баллов.Максимальное количество первичных бюллетеней составит 34 (при сдаче ОГЭ без экспериментальной части) или 38 (при выполнении экспериментальных заданий). В таблицах ниже указано максимальное количество баллов, которое можно получить за каждое из заданий.

Таблица 1. ОГЭ без экспериментальной части

Таблица 2. ОГЭ с лабораторной работой

Полученные баллы переводятся в традиционные оценки. Если девятиклассник набирает менее 9 начальных баллов, ОГЭ по химии считается не предъявленным.Для получения оценки «отлично» нет необходимости решать все экзаменационные задания.

Таблица 3. Перевод первичных точек НГЭ в оценках (ОГЭ без экспериментальной части)

Таблица 4. Перевод первичных точек НГЭ в оценках (НГЭ с лабораторными работами)

Не забываем, что изменяется шкала пересчета: В 2016 г. он был другим, в 2018 тоже немного поменяли (хотя бы из-за изменения структуры теста и количества заданий). Эти цифры актуальны только на 2017 год и только для НГЭ по химии.

Пропускной пункт НГЭ. Шкала перевода результатов ОГЭ в оценку по пятибалльной системе

Для многих ОГЭ - первая серьезная проверка, но для чего она нужна? Главный государственный экзамен нужен для оценки знаний студента за последние девять лет обучения, это понятно каждому. Хорошие результаты сдачи данного экзамена - залог поступления в профильный десятый класс, техникум, техникум или другое среднее специальное учебное заведение.

Система сдачи таких экзаменов уже не новость, но перевод баллов ОГЭ в обычные оценки по-прежнему вызывает много вопросов. Статья поможет понять, какие оценки позволят успешно сдать экзамен и поступить в профильные учреждения.

Государственная аттестация

Вход в образовательную систему НГЭ и ЕГЭ позволил отменить вступительные экзамены в средние и технические школы.Вся система построена на единой шкале конвертации баллов ЕГЭ, благодаря которой они получают итоговую оценку. Но как это понять?

Учебные заведения устанавливают свои собственные баллы при поступлении в различные области обучения. В случае, если балл студента превышает установленный вузом уровень поступления, поступающий будет зачислен в ряды студентов.

Кроме того, Минобрнауки России устанавливает определенные оценки поступающим, поэтому Главный государственный экзамен проводится в соответствии с установленными требованиями.

Проходной балл ОГЭ дает возможность понять, смог ли студент сдать аттестацию или экзамен провалился, для студентов освоен теоретический минимум школьного курса или ему придется проходить обучение в классе 9 снова. В свою очередь, пороговый порог ОГЭ, устанавливаемый средним специальным учебным заведением, позволяет определить, будет ли поступающий зачислен в ряды обучающихся этого учреждения.

Немного истории

Экзамены в форме ЕГЭ и ОГЭ давно знакомы школьникам в России.Однако их форма, правила и условия поведения периодически меняются и корректируются. Выпускникам, чтобы ненароком не пропустить важные нововведения, приходится постоянно отслеживать информацию об обновлениях в системе.

Экзамен в форме ЕГЭ впервые был проведен для одиннадцатых классов в 2001 году. Но тогда эксперимент проводился только по пяти направлениям и только по восьми дисциплинам. Уже к 2008 году экзамен в такой форме начали проводить по всей стране и практически по всем предметам.

Переход в десятый класс

Для дальнейшего продолжения обучения необходимо также сдать ОГЭ. Для перехода в десятый класс ученику необходимо будет сдать два обязательных предмета (русский язык и математику), а кроме них - два дополнительных на выбор. И если в прошлом году разрешили ограничиться только двумя учебными дисциплинами, то в этом году девятиклассник должен сдать четыре экзамена.

Для поступления в классы с одним или другим образовательным уклоном необходимо подготовиться к аттестации по основному предмету профиля.Например, поступающие в десятый класс с юридическим уклоном вынуждены сдавать экзамен по обществознанию и истории, с лингвистическим - по иностранному языку и так далее.

Современная система образования дает полное право пройти аттестацию практически по любой дисциплине, освоенной за период обучения. Кстати, часто бывает сложно определиться с выбором профильного направления для выпускников. Отсюда трудности с подбором специальных предметов.

Прием в техникум

Аналогично проходной балл ОГЭ по заиканию в техникуме.Обязательно сдавать два основных предмета - русский язык и математику. В этом учебном году к ним добавлены еще два обязательных экзамена по предметам, которые абитуриенты могут выбирать самостоятельно. При поступлении в техникумы на экономические специальности дополнительно сдается обществознание, а медицинское направление - химия и биология.

Также есть возможность поступления в техникумы для тех, кто не сдал ЕГЭ после одиннадцатого класса. Зачисление в этом случае происходит по результатам сдачи экзамена ОГЭ и, как правило, сразу на второй курс обучения.

Выпускников одиннадцатых классов при поступлении в техникум обычно сразу переводят на второй курс, потому что первый курс среднего специального образования, как правило, посвящен исключительно школьным программам.

Как считаются баллы?

Основной государственный экзамен является обязательным для сдачи для всех, но не все знают, как правильно рассчитать свои результаты. Проходной балл ОГЭ для поступления - это определенный критерий знаний и ориентир в стремлениях ученика.

На каждый год утверждаются минимальные критерии для сдачи экзамена. Исходя из них, установлена ​​система перевода баллов в привычные оценки по пятибалльной шкале. Однако они играют роль в принятии решения о том, сдал ли студент экзамен, но не при поступлении. Для приема ученика приемная комиссия техникума учитывает проходной или средний проходной балл.

Как рассчитать оценку ОГЭ?

Каждое учебное заведение для приема студентов устанавливает свои нижние пороги оценки.Как правило, за основу берутся среднеарифметические оценки аттестата и (или) суммарный результат ОГЭ. В зависимости от утвержденного в текущем году максимального показателя устанавливается минимальный проходной балл для приема.

Перевод баллов ОГЭ в оценивание

В школе итоговый показатель переводится в утвержденную шкалу. Полученный результат влияет на оценку в аттестате ученика. Такой перевод носит рекомендательный характер. На 2017 год утверждены следующие данные:

1.Минимальный балл ОГЭ, то есть итоговый показатель для сдачи экзамена по русскому языку - 15, максимальный - 39.

Оценка «два» студент получит в том случае, если он наберет только 14 и менее баллов. «удовлетворительно» начинается с 15, «хорошо» - с 25 и «отлично» - с 34. При том, что для получения четырех или минимум 4 баллов нужно набирать за грамотность и минимум 6, чтобы заработать пятерку лучших. .

2. ОГЭ по математике. Проходной балл для сдачи этого экзамена - 8.Чтобы получить тройку по этой дисциплине, нужно набрать не менее 3 баллов по алгебре и 2 - по геометрии и реальной математике.

Максимально возможный результат для этого экзамена - 32 балла, включая 14, 11 и 7 баллов по алгебре, геометрии и реальной математике соответственно.

Начиная с минимального проходного порога и до 14 - оценка «три», от 15 набранных баллов и до 21 - «четыре» и 22-32 - «отлично».

При обращении в специализированные учреждения рассматриваются поступающие, чей результат не менее 18.

3. По физике максимально можно набрать 40 баллов. Заслуженная тройка составляет не менее 10. Чтобы заработать четверку, нужно набрать не менее 20, а для пятерки - от 31 балла.

Для зачисления в специализированные учреждения рекомендуются студенты, результат экзамена которых составил не менее 30.

4. Максимальный результат экзамена по химии - 34. Тройке гарантируется девять баллов, оценка «четыре» - в 18-26, а «пятерка» - в 27 и выше.

23 балла - минимум для поступления в профильные заведения.

Кроме того, экзамен по химии включает в себя часть с реальным экспериментом, который также оценивается. Максимальный результат в этой части экзамена - 38, порог - 9. За оценку «отлично» нужно набрать 29 баллов, а за четыре из них - от 19 до 28. Приемлемый минимум - 25 баллов.

5. Готовясь к сдаче биологии, ученик должен знать, что вступительный балл в техникум составляет 33 балла. Трое получит выпускник, набравший на соответствующем экзамене от 13 до 25 баллов, пятерка лучших - от 37 до 46.

6. Минимум по географии - 12 баллов, но этого будет недостаточно для поступления в специализированные учреждения. При этом проходной балл ОГЭ должен быть не менее 24. На «отлично» - значит набрать от 27 до 32, а на «хорошо» - от 20 до 26.

7. Для сдачи экзамена в Обществознание применяется следующий перевод:

  • 15-24 - «удовлетворительно»;
  • 25-33 - «хорошо»;
  • 24-39 - «отлично».

30 баллов - минимум для тех, кто выбрал обучение по данному направлению.

8. Будущие студенты, выбравшие историю профильной дисциплины, должны набрать 32 балла для поступления. Для всех остальных историческая оценка определяется по следующей схеме:

  • 13-23 - «тройка»;
  • 24-34 - «четверка»;
  • 35-44 - «пятерка».

9. Чтобы попасть в тройку лучших на экзамене по литературе, достаточно набрать от 7 до 13 баллов, от 14 до 18 - на четверку и не менее 19 - на «отлично». Для продолжения обучения по профилю рассматриваются только абитуриенты, набравшие не менее 15 человек.

10. Экзамен по информатике оценивается в диапазоне от 5 до 22 баллов, где до 11 включительно - тройка, до 17 включительно - четверка, соответственно 18-22 - это оценка «пять» .

11. Экзамен по иностранному языку (возможно, французскому, испанскому, английскому и немецкому) является самым обширным. Максимально возможный балл по нему - 70. Минимальный порог - 28. Дополнительно:

  • 29-45 - оценка «тройка»
  • 46-58 - «четыре»
  • 59-70 - оценка « пять".

Минимальный балл для входящих по направлению - 56.

Как рассчитать проходной балл ОГЭ?

Здесь тоже все просто. Достаточно знать утвержденные стандарты перевода баллов в аттестацию и их результаты.

При получении, как правило, из точек ОГЭ и оценки формируются по двум показателям. Первый - средний балл оценок. Он рассчитывается как среднее арифметическое, то есть сумма всех оценок делится на количество объектов.Второй показатель - это общий результат сдачи государственного экзамена, то есть сумма всех набранных баллов. Чаще всего это приводит к проценту, который рассчитывается от общего максимального результата.

Возникает резонный вопрос, влияет ли ОГЭ на оценки в сертификате? Да, это так. Оценка, полученная по результатам экзамена, суммируется с полученной годовой оценкой и делится на две части. При округлении применяются элементарные законы математики. Таким образом, если годовая оценка по предмету «четыре», а экзамен сдан на «пять», то средняя оценка будет 4.5, которое, в свою очередь, следует округлить до пяти. В аттестате выпускник будет стоять на «отлично».

ЕГЭ

А сколько баллов нужно заработать на ЕГЭ?

Система оценивания ЕГЭ не отличается от системы оценивания ОГЭ. Минимальный порог поступления устанавливается Минобрнауки РФ, а критерии отбора, в том числе, сколько баллов необходимо набрать на ЕГЭ для поступления, формируют сами вузы.Поэтому, хватит ли баллов на троих, решает государство, а хватит ли для поступления - учебные заведения.

Срок действия результатов экзамена

У всех экзаменов есть период, в течение которого их результаты будут действительны. Для студентов, сдавших ЕГЭ в 2017 году, этот период будет ограничен четырьмя годами. Таким образом, полученные баллы действительны до мая 2021 года.

Если вы не успеете подать документы на ближайшие четыре года, то для сдачи вступительных экзаменов придется повторно сдать экзамены.Сроки актуальности результатов ОГЭ такие же, как и для ЕГЭ. Успешной сдачи всех экзаменов!

Оценочные баллы за oge. Сколько баллов нужно набрать на экзамене по русскому языку? Система оценок ОГЭ

С 27 мая школьники и выпускники прошлых лет в России начали активно сдавать ЕГЭ. ЕГЭ - обязательное условие для получения аттестата об окончании школы и дальнейшего поступления в вуз.

При этом количество баллов, набранных на экзамене для обеих целей, разное. Итак, чтобы окончить школу и стать «свободным» человеком, достаточно сдать два предмета - русский язык и математику. По первому нужно набрать не менее 24 баллов, а по второму не менее 23. Для поступления в вуз такого количества сданных экзаменов будет недостаточно.

Итак, все вузы страны заранее подготовились к вступительной кампании и объявили, какие экзамены следует сдавать абитуриентам для поступления.Дополнительные будущие студенты обычно выбирают два или четыре ЕГЭ, которые соответствуют выбранному в вузе профилю. При этом сданный экзамен не является гарантией поступления - его обязательно нужно сдать успешно, чтобы не оказаться вне конкурса.

Точное количество баллов на ЕГЭ, которое необходимо набрать при поступлении в вуз, назвать очень сложно. Ваши шансы зависят от популярности университета и факультета, от количества абитуриентов и их оценок, от общего количества баллов за экзамен по всем предметам и т. Д.

В то же время Робрнадзор установил границы того, сколько минимального экзамена необходимо сдать, чтобы человек мог претендовать на место в любом вузе страны:

  • для русского языка - не менее 34 баллов;
  • по основам математики - не менее 27 баллов;
  • по профильной математике - не менее 27 баллов;
  • по обществознанию - не менее 42 баллов;
  • по физике - не менее 36 баллов;
  • по литературе - не менее 32 баллов;
  • история - не менее 29 баллов;
  • по химии - не менее 36 баллов;
  • для общероссийского экзамена по английскому (французский, немецкий, испанский) - не менее 22 баллов;
  • по биологии - не менее 36 баллов;
  • по информатике - не менее 40 баллов;
  • по географии - не менее 40 баллов.

Сдав экзамены на такие оценки, вы можете быть уверены, что документы для поступления от вас обязательно примут. Но сделаете ли вы это - большой вопрос, потому что иногда конкуренция может быть очень высокой и места в вузах предоставляются в первую очередь наиболее перспективным молодым людям. Если вы решили поступить на бюджетную форму обучения, и даже хотите получить стипендию, здесь совсем не просто. Бюджетные места предоставляются только тем, кто сдал экзамен как можно лучше.

Назвать точное количество баллов, по которым можно было бы поступить на бюджетной основе, просто невозможно - каждый вуз устанавливает свои границы в зависимости от количества абитуриентов, желающих поступить в текущем году.

В самом захудалом провинциальном вузе минимального количества баллов для обучения на государственной основе может хватить, но в престижном вузе к ЕГЭ придется показать дополнительные заслуги - участие в олимпиаде, соревнованиях. , социальная активность и тому подобное.

Если говорить об оценках на экзамене, то в первую очередь, конечно, обратят внимание на сданные профильные предметы. Обязательные также принимаются во внимание, но иногда они могут не повлиять на вступительные характеристики конкретного абитуриента. Что касается специализированного предмета, установленного УНИВЕРСИТЕТОМ, низкий балл по нему может привести к тому, что комиссия полностью откажется принять ваши документы, даже если вы покажете отличные результаты по другим предметам.

  • Биология.При поступлении на специальности, требующие аттестата по биологии, средний проходной балл 45-78, а для вузов с высокой конкуренцией потребуется 79-100 баллов;
  • Русский язык. Пороговый балл, позволяющий претендовать на бюджет в большинстве вузов, составляет 45-72, а для самых престижных университетов - от 73 и выше;
  • Математика. Минимум, который позволит вам учиться с ограниченным бюджетом, составляет 45-63 балла. Для высококонкурентных университетов баллы сертификатов должны быть равны 64-100;
  • Иностранные языки.Аттестат с 55-80 баллами дает возможность стать государственным служащим регионального вуза или института. В столичных вузах требуется сдать предмет на 81-100 баллов;
  • Социальные науки. Для большинства университетов России 45-72 балла будет вполне достаточно, но для топовых учебных заведений ваш результат должен быть 73-100;
  • Химия. При поступлении на специальности, требующие аттестата по химии, средний проходной балл должен быть 45-80, а для вузов с высокой конкуренцией балл должен быть выше 81;
  • Рассказ.Пороговый балл для получения права на получение бюджета составляет 45–72 балла в большинстве университетов и 73–100 баллов для самых престижных университетов;
  • Физика. Гарантией поступления в вуз на бюджетное место станет аттестат с 45-65 баллами, пишет сайт Рос-Регистр. Но если вы запланировали для себя престижный столичный университет, вам придется набрать на экзамене 66 баллов и выше.

Таким образом, можно резюмировать, что в наше время теоретически попасть на бюджет могут только самые прилежные и талантливые выпускники, готовые к дальнейшим трудностям в обучении и проявлении себя в выбранной профессии.Поступить по контракту тоже непросто, но минимального балла вам хватит, чтобы пойти учиться за свой счет.

Многие выпускники спрашивают, сколько баллов нужно получить на экзамене по тому или иному предмету. Русский язык, как и математика, обычно вызывает наибольший интерес.

Минимальный балл

Следует отметить, что русский язык является обязательным предметом для сдачи экзамена. Успешное преодоление минимального уровня позволяет получить аттестат о среднем общем образовании.Оценка «2» выставляется за результат от 0 до 35 баллов. В этом случае экзамен не сдан. Тест по обязательному предмету можно пересдать в специальные резервные дни (но это может быть только русский язык или математика - повторение теста по обоим предметам в течение одного года не допускается). Если дополнительный экзамен также был провален, студент имеет право пересдать только в следующем году. Таким образом, чтобы впервые сдать ЕГЭ по русскому языку, нужно набрать не менее 36 баллов.

Сколько баллов нужно для успевающих, хороших и отличников?

Если по русскому языку аттестат попадает в пятерку лучших, не стоит беспокоиться о том, что оценка может снизить ЕГЭ.Результаты ЕГЭ долгое время не влияли на выпускные оценки в школе. Тем не менее, существует шкала перевода результатов тестирования в обычную пятибалльную систему:

0–35 - два;
36-57 - три;
58–71 - четыре;
72 и выше - пять.

Таким образом, если ваш результат составляет не менее 72 баллов, то считайте, что это соответствует отличному аттестату. Если вы наберете, например, 65 баллов, то есть получите четыре, это не повлияет на оценку в сертификате.Результат будет указан только в специальном сертификате о сдаче экзамена.

Сколько баллов нужно для поступления в вуз?

Для большинства выпускников ЕГЭ не только основной экзамен, позволяющий получить аттестат о среднем образовании, но и вступительное испытание в вуз. Сложно сказать, сколько баллов по русскому языку нужно набрать для поступления в вуз. Все зависит от количества бюджетных мест, престижности учебного заведения, конкурса и т. Д.Кроме того, сегодня при поступлении в вузы учитывается сумма баллов по всем вступительным экзаменам. Таким образом, их точное количество важно для любого направления, где для поступления нужен русский язык.

Хороша такая система или нет, определить сложно. С одной стороны, это обязывает одинаково интенсивно готовиться по всем предметам, с другой - дает шанс, даже если баллы по основной дисциплине не равны 100. Например, поступать в бакалавриат журналистики в Москве. В Государственном университете в 2016 году поступающие должны были сдать четыре экзамена (русский и иностранные языки, литература и дополнительное вступительное испытание творческой направленности), каждый из которых оценивался по 100-балльной шкале.Конечным результатом, на основании которого был зачислен набор, была сумма баллов, набранных по каждому предмету.

Правила перевода баллов

Базовый государственный экзамен (ОГЭ) - Это выпускной экзамен для выпускников 9 классов средней школы в России.

Сдав выпускные экзамены, ученик подтверждает, что освоил программу основного общего образования.

Сертификат необходим для перехода в 10 класс или поступления в колледжи и техникумы.

    Выпускники 9 классов обучаются по 14 предметам.

    Первичные баллы за выполнение экзаменационной работы Государственного инспекционного агентства конвертируются в оценку по 5-балльной шкале по методике, разработанной ФИПИ.

    Баллы, полученные для GIA и пересчитанные в пятибалльную систему, влияют на оценки в сертификате по соответствующему предмету. В аттестате средний показатель ставится между оценкой, полученной в GIA, и годовой по предмету.Округление производится по правилам математики, то есть 3,5 округляется до 4, а от 4,5 до 5.

    Выпускники могут узнать оценки за экзамен в своей школе после проверки работы и утверждения результатов.

Шкала пересчета баллов по русскому языку


(таблица пересчета баллов ОГЭ в 2019 году)

Максимальное количество баллов по русскому языку , которое экзаменующийся может получить за выполнение всей экзаменационной работы - 39 баллов

* Критерии и пояснения к оценке GIA по русскому языку

Критерий

Объяснение оценок

Очки

GK1.Соблюдение орфографических норм

Нет орфографических ошибок или не более 1 ошибки.

Сделано 2-3 ошибки

Было допущено 4 и более ошибок

GK2. Соблюдение норм пунктуации

Нет ошибок пунктуации или не более 2 ошибок

Сделано 3-4 ошибки

Сделано 5 и более ошибок

GK3.Соблюдение грамматических норм

Грамматических ошибок нет, или 1 ошибка

Сделано 2 ошибки

Было допущено 3 и более ошибки

GK4. Соблюдение речевых норм

Речевых ошибок нет или допущено не более 2 ошибок

Сделано 3-4 ошибки

Сделано 5 и более ошибок

Шкала перевода баллов ОГЭ по математике в 2019 году

Максимальный начальный балл по математике в 2019 году: 32 балла, из них - по модулю «Алгебра» - 20 баллов, по модулю «Геометрия» - 12 баллов.

Рекомендуемый минимальный результат экзаменационной работы - 8 баллов, всего набирается за выполнение заданий обоих модулей при условии, что из них не менее 2 баллов было получено в модуле «Геометрия».

Шкала пересчета суммы баллов за экзаменационную работу в целом в оценку по математике

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме обучающихся в специализированные классы для обучения по образовательным программам среднего общего образования.Показатели, нижние границы которых соответствуют следующим первичным баллам, могут служить ориентиром для отбора в профильные классы:

    по естественнонаучному профилю: 18 баллов, из них не менее 6 по геометрии;

    по экономическому профилю: 18 баллов, из них не менее 5 по геометрии;

    по физико-математическому профилю: 19 баллов, из них не менее 7 по геометрии.

Шкала пересчета баллов по биологии 2019

Максимальный балл в начальной школе: 46 баллов

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Письмо Рособрнадзора от 27 февраля 2019 г.10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

Таблица пересчета

баллов GIA по географическому признаку в 2019 году

Максимальный балл в начальной школе: 32 балла

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 24 баллам.

Шкала оценки иностранного языка


(английский, немецкий, французский, испанский)

Максимальный балл начальной школы: 70 баллов

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Шкала пересчета первичного балла за экзаменационную работу в оценку по пятибалльной шкале

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 56 баллам.

Таблица пересчета оценок по информатике и ИКТ

Максимальный балл в начальной школе: 22 балла

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы для зачисления учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 15 баллам.

Шкала пересчета исторической оценки

Максимальный балл начальной школы: 44 балла

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром при отборе в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 32 баллам.

Шкала перевода литературы

Максимальный балл начальной школы: 33 балла

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 22 баллам.

Шкала переноса баллов по общественным наукам

Максимальный балл начальной школы: 39 баллов

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Таблица перевода баллов по физике 2019

Максимальный балл в начальной школе: 40 баллов

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 30 баллам.


(работа без реального эксперимента, демонстрация 1)

Максимальный балл начальной школы: 34 балла

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для выбора в классы профиля может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 23 баллам.

Максимальное количество баллов, которое участник НГЭ может получить за выполнение всей экзаменационной работы (с реальным экспериментом), составляет 38 баллов.

Шкала пересчета баллов по химии


(работа с реальным экспериментом, демонстрация 2)

Максимальный балл начальной школы: 38 баллов

(изменений в 2019 году по сравнению с 2016-2018 годами нет - Рособрнадзор от 27.02.2019 № 10-151)

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ.Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 25 баллам.

Максимальное количество баллов, которое участник НГЭ может получить за выполнение всей экзаменационной работы (с реальным экспериментом), составляет 38 баллов.

Статья написана 12.06.2012, дополнена 29.09.2012, 28.12.2013, 28.05.2014, 12.09.2014, 28.05.2015, 04.09.2015, 05.05.2017, 09.04.2018, 21.04.2019

Полезные ссылки по теме «Таблица перевода баллов GIA и шкала перевода баллов»

Базовый государственный экзамен (ОГЭ) - это тест для каждого девятиклассника! Экзамен обязателен для всех выпускников средней школы, но девятиклассники, желающие продолжить учебу в колледжах, готовятся к нему особенно старательно, ведь для поступления необходимо продемонстрировать высокий уровень знаний и по возможности получить максимально возможный. счет.

Пришло время будущим выпускникам узнать как можно больше о том, как проверяются экзаменационные работы и какая шкала перевода результатов тестов OGE в традиционные оценки будет в 2019 году.

Каким будет OGE в 2019 году?

Если реформа ЕГЭ практически завершена к 2019 году и принципиальных изменений в КИМ для 11-классников не ожидается, то ОГЭ только вступает в стадию реформирования. В прошедшем 2017-2018 учебном году количество предметов, подаваемых на итоговую аттестацию, снова увеличилось, и в 2019 году студентам предстоит сдать всего 5 экзаменов:

  • 2 обязательных: русский язык и математика;
  • 3 На выбор такие дисциплины как: физика, химия, история, информатика, иностранный язык, обществознание, биология, география и литература.

Официальной информации о введении 6-го экзамена пока нет. Но ранее говорилось, что к 2020 году общее количество предметов, подлежащих передаче, достигнет шести.

Выбор профильной темы не должен быть случайным, ведь результат ОГЭ напрямую влияет на оценку в сертификате и является основным критерием отбора в профильные классы.

Проверка экзаменационных работ ОГЭ

В 2019 году девятиклассники из всех регионов Российской Федерации будут выполнять одни и те же задания, поскольку, в отличие от предыдущих лет, активно идет процесс разработки единого банка заданий, который позволит оценить реальный уровень знаний студентов.

Как и в 2018 году, выпускники 9-х классов будут писать свои работы на базе учебного заведения, что значительно увеличивает шансы на хороший результат. Экзаменационные работы ОГЭ, как и прежде, будут проводить учителя школ, обладающие достаточной квалификацией для того, чтобы стать экспертом ГИА.

По аналогии с ЕГЭ, все работы проверят два эксперта. Если мнения экспертов существенно различаются, то к процессу проверки будет привлечен третий эксперт, мнение которого станет решающим.

Если студент не согласен с оценкой экспертов, он может подать апелляцию и работа будет перепроверена заново, но уже совсем другими экспертами, входящими в состав апелляционной комиссии.

Во время проверки за каждое правильно выполненное задание начисляются начальные баллы, которые затем конвертируются в обычную 5-балльную оценку для школьников.

Баллы переноса шкалы

Хотя ФГБНУ «ФИПИ» разработала единую стандартизированную шкалу для перевода первичных баллов ОГЭ в оценки, в 2019 году (как и раньше) на местном уровне могут быть официально утверждены другие нормы с учетом региональные особенности.

Итак, на 2018 год утверждены следующие таблицы для перевода баллов, которые, вероятно, будут актуальны в 2018-2019 учебном году.

Изучив документ, вы можете увидеть, что при выставлении оценок по русскому языку и математике (все уровни) учитывается не только общий итоговый балл.

Итак, по русскому языку для получения оценки:

  • «4» должно быть не менее 4 баллов по грамотности с 25-33 итоговыми баллами;
  • «5» - не менее 6 баллов за грамотность при сумме 34-39.

Особые требования к оценке работ по математике продиктованы тем, что на экзамен подаются два предмета: алгебра и геометрия. Соответственно, ученик должен не только набрать минимальный порог, но и продемонстрировать определенный уровень знаний по каждой из основных школьных дисциплин по курсу «математика».

Порог поступления в специализированные классы и колледжи также различается в зависимости от выбранного направления:

Русский язык

Математика

(естественнонаучный и экономический профиль)

Математика

(физико-математический профиль)

Социальные науки

Информатика

Литература

Иностранный язык

Биология

География

(с экспериментом)

(без эксперимента)

Общая таблица для интерпретации результатов теста ОГЭ по всем предметам в 2019 году будет иметь следующий вид:

Жители регионов, где в 2019 году при определении результатов ОГЭ рекомендована единая шкала для перевода За основу взяты баллы для тех, кто заканчивает 9 класс, также можно воспользоваться удобным онлайн-калькулятором, который можно найти на сайте 4ege.RU.

Пересдача экзамена

В 2018 году ОГЭ сдали более 1,3 миллиона девятиклассников, большинство из которых без проблем справились с тестами. Но, как всегда, есть те, кто получил оценку «неудовлетворительно». Что ждет таких девятиклассников? Есть несколько вариантов развития событий:

  1. Пересдача, на которую допускаются студенты, имеющие не более 2-х неудовлетворительных результатов.
  2. Перерыв на академический год, во время которого студент получает возможность лучше подготовиться к экзамену (возможно, обучаясь индивидуально с учителями).

Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки
(Рособрнадзор)
27.02.2019 № 10-151

Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки в соответствии с пунктом 21 Порядка проведения государственной итоговой аттестации образовательных программ основного общего образования, утвержденного приказом Минобрнауки России и Рособрнадзора от 07.11.2018 № 189 / 1513 (зарегистрирован Минюстом России 10.10.2017 г.)12.2018, регистрационный № 52953) (далее - Порядок) направляет рекомендации для использования в работе по определению минимального количества начальных баллов, подтверждающих освоение обучающимися образовательных программ основного общего образования в соответствии с требованиями федерального законодательства. государственный образовательный стандарт основного общего образования (далее - минимальное количество начальных баллов), рекомендации по переводу суммы начальных баллов за экзаменационные работы основного государственного экзамена (далее - ОГЭ) и государственного итогового экзамена ( далее - GVE) по пятибалльной системе оценивания в 2019 году .

В соответствии с пунктом 22 Порядка органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации, осуществляющие государственное управление в сфере образования, обеспечивают проведение государственной итоговой аттестации по образовательным программам основного общего образования, в том числе определение минимального количество начальных баллов, а также предусматривают перевод суммы начальных баллов за экзаменационные работы ОГЭ и ОГЭ по пятибалльной системе оценивания. Применение: 14 литров.

Заместитель начальника: А.А. Музаев

Шкала пересчета первичной оценки за экзаменационную работу в оценку по пятибалльной шкале.

Биология.

2019 год.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-36 баллов - оценка «4»

    37-46 баллов - оценка «5»

2018 г.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, - 46.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-36 баллов - оценка «4»

    37-46 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

2017 год.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, - 46.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-36 баллов - оценка «4»

    37-46 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

2016 год.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, - 46.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-36 баллов - оценка «4»

    37-46 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

2015 год.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, - 46.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-36 баллов - оценка «4»

    37-46 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

год 2014.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы, - 46.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-25 баллов - оценка «3»

    26-37 баллов - оценка «4»

    38-46 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 33 баллам.

год 2013.

Максимальное количество баллов, которое экзаменуемый может получить за выполнение всей экзаменационной работы - 43.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-24 балла - оценка «3»

    25-35 баллов - оценка «4»

    36-43 балла - оценка «5»

год 2012г.

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменующийся за выполнение всей экзаменационной работы, составляет 40 баллов.

    0-12 баллов - оценка «2»

    13-24 балла - оценка «3»

    25-33 балла - оценка «4»

    34-40 баллов - оценка «5»

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром для отбора в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 31 баллу.

2011г.

    0-11 баллов - оценка «2»

    12-21 балл - оценка «3»

    22-32 балла - оценка «4»

    33-43 балла - оценка «5»

Предлагаемая нижняя граница баллов для оценки «3» является ориентировочной для территориальных субъектных комиссий и может быть снижена, но не ниже 11 баллов.

Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в классы общеобразовательных школ. Ориентиром при отборе в специализированные классы может служить показатель, нижняя граница которого соответствует 32 баллам.

2010 год.

    0-11 баллов - оценка «2»

    12-21 балл - оценка «3»

    22-31 балл - оценка «4»

    32-41 балл - оценка «5»

год 2009.

    0-11 баллов - оценка «2»

    12-21 балл - оценка «3»

    22-31 балл - оценка «4»

    32-41 балл - оценка «5»

Вычислительная трансляция геномных ответов из экспериментальных модельных систем человеку

Abstract

Высокая частота неудач терапевтических средств, демонстрирующая перспективность использования моделей на мышах для пациентов, является насущной проблемой в биомедицинской науке.Хотя в ретроспективных исследованиях изучалась верность моделей на мышах соответствующим условиям человека, подходы к предполагаемой передаче информации, полученной с моделей на мышах, пациентам, остаются относительно неизученными. Здесь мы разрабатываем полу-контролируемый подход к обучению для вывода ассоциированных с заболеванием человеческих дифференциально экспрессируемых генов и путей из экспериментов на мышах. Мы изучили 36 транскриптомных тематических исследований, в которых сопоставимые фенотипы были доступны для воспалительных заболеваний мышей и человека, и оценили несколько вычислительных подходов для вывода биологии человека из наборов данных о мышах.Мы обнаружили, что полу-контролируемое обучение нейронной сети выявляет значительно больше истинных биологических ассоциаций человека, чем прямая интерпретация экспериментов на мышах. Оценка экспериментального дизайна экспериментов на мышах, в которых наша модель была наиболее успешной, выявила принципы экспериментального дизайна, которые могут улучшить трансляционные характеристики. Наше исследование показывает, что при проспективной оценке биологических ассоциаций в исследованиях на мышах, полу-контролируемые подходы к обучению, объединяющие данные мыши и человека для биологического вывода, обеспечивают наиболее точную оценку процессов заболевания in vivo у человека .Наконец, мы предлагаем разграничение четырех категорий «проблем трансляции» от модельной системы к человеку, определяемых разрешением и охватом наборов данных, доступных для трансляции молекулярных инсайтов, и предполагаем, что задача трансляции инсайтов из модельных систем в контексты болезней человека может быть лучше за счет сочетания ориентированного на перевод экспериментального дизайна и вычислительных подходов.

Информация об авторе

Эмпирического сравнения геномных ответов в моделях мышей и контекстах болезней человека недостаточно для решения проблемы проспективного перевода с моделей мышей в контексты болезней человека.Мы решаем эту проблему, разрабатывая подход к машинному обучению с половинным контролем, который сочетает контролируемое моделирование наборов данных мышей с неконтролируемым моделированием наборов данных контекста заболеваний человека для прогнозирования человеческих in vivo , дифференциально экспрессируемых генов и обогащенных путей. Полуконтролируемое обучение нейронной сети с прямой связью было наиболее эффективной моделью для трансляции экспериментально полученных биологических ассоциаций мышей в контекст болезни человека in vivo и человека. Мы обнаруживаем, что вычислительное обобщение информации о передаче сигналов существенно улучшается при прямом обобщении экспериментальных данных на мышах, и утверждаем, что такие подходы могут способствовать более клинически значимой передаче информации из доклинических исследований в модельных системах пациентам.

Образец цитирования: Брубакер Д.К., Проктор Е.А., Хейгис К.М., Лауффенбургер Д.А. (2019) Вычислительный перевод геномных ответов из экспериментальных модельных систем на человека. PLoS Comput Biol 15 (1): e1006286. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286

Редактор: Ричард А. Бонно, Нью-Йоркский университет, США

Поступила: 8 июня 2018 г .; Принято к печати: 13 ноября 2018 г .; Опубликовано: 10 января 2019 г.

Авторские права: © 2019 Brubaker et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией. Все анализы были реализованы в MATLAB 2016b. Функции KNN, SVM и RF были реализованы с использованием функций fitcknn, fitcsvm и TreeBagger соответственно.Нейронные сети были реализованы с помощью MATLAB Neural Network Toolbox. Частично контролируемые функции размещены по адресу: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69718-semi-supervised-learning-functions

Финансирование: Эта работа поддерживается Research Beyond Borders SHINE (Strategic Hub for Innovation New Therapy Concept Exploration) компании Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, а также грантом W911NF-09-0001 Армейского института совместных биотехнологий.Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Обобщение выводов, полученных из систем моделей болезней, на человеческий in vivo контекст остается постоянной проблемой в биомедицинской науке. Связь молекулярных характеристик с фенотипом в модельной системе часто не подтверждается при соответствующем показании для человека из-за некоторого сочетания точности экспериментальной системы с биологией человека in vivo и присущей ему сложности заболеваний человека [1 –7].Хотя сейчас обычным делом является сбор клинических образцов от пациентов и связывание молекулярных признаков с клиническими фенотипами, существуют расхождения между фенотипами, которые можно измерить у пациентов, и фенотипами, которые можно исследовать с использованием модельных систем. Вне клинических испытаний новые нарушения в системе заболевания не могут быть непосредственно исследованы у пациента in vivo в контексте , тогда как модельные системы могут использоваться для изучения воздействия бесчисленных нарушений на систему заболевания и связывания молекулярных особенностей с этими реакциями. .Вследствие этого несоответствия мышиные и другие модельные системы болезней, вероятно, останутся важной частью биомедицинских исследований. Следовательно, для более эффективных трансляционных исследований необходимы методы улучшения обобщения молекулярных сигнатур, полученных от мыши, на человеческий в контексте in vivo.

Полезность мышиных моделей для изучения воспалительных патологий недавно была оценена парой исследований, изучающих соответствие между экспрессией генов в мышиных моделях воспалительных патологий и контекстом человека [1, 2].В этих исследованиях молекулярные данные и фенотипические данные мышей были сопоставлены с молекулярными и фенотипическими данными in vivo человека , что позволило напрямую сравнить геномные ответы между мышами и людьми. Эти исследования проанализировали одни и те же наборы данных и пришли к противоречивым выводам о значимости моделей на мышах для исследования воспалительных заболеваний (Seok et al ). пришли к выводу, что мышиные модели плохо имитируют человеческие патологии, и Takao et al . пришли к выводу, что мышиные модели успешно имитируют патологии человека [1, 2].Ключевым методологическим различием между двумя исследованиями было то, что Takao et al . исследованные гены значительно изменились в обоих контекстах [1, 2]. Однако в проспективных трансляционных исследованиях соответствующие наборы данных in vivo мыши и человека и нарушения редко доступны, что делает маловероятным точный предварительный отбор генов, которые изменяются как в контексте человека, так и в контексте мыши. Следовательно, проспективные исследования часто необходимо проводить только на основе молекулярных изменений в модельной системе.

Целью нашего исследования является разработка подхода машинного обучения для решения проблемы предполагаемого вывода о биологии человека из модельных систем. Здесь мы считаем подход машинного обучения успешным, если он правильно предсказывает более высокую долю дифференциально экспрессируемых генов (DEG) человека и обогащенных сигнальных путей, чем предполагает соответствующая модель мыши. Суть нашего подхода заключается в применении классификатора машинного обучения для присвоения прогнозируемых фенотипов, полученных из набора данных мыши, молекулярным наборам данных образцов человека в контексте заболевания и для вывода человеческих DEG и обогащенных путей ниже по течению модели машинного обучения с использованием этих предполагаемых фенотипов. .Мы оценили наш подход, протестировав его на наборах данных из исследований Seok и Takao, где фенотипы мышей и данные по экспрессии генов были сопоставлены с клиническими фенотипами пациентов и данными по экспрессии генов [1, 2, 8–20].

В то время как эксперименты на мышах не смогли охватить большую часть биологии человека in vivo in vivo, использование этих наборов данных для обучения вычислительных моделей дало более точные и всесторонние прогнозы биологии человека in vivo . В частности, полу-контролируемое обучение нейронной сети выявило значительно больше человеческих in vivo DEG и путей, чем только мышиные модели или другие подходы к машинному обучению, рассмотренные здесь.Мы определяем аспекты дизайна исследования модельной системы, которые влияют на производительность нашей нейронной сети, и показываем, что дополнительное преимущество нашего метода обусловлено восстановлением биологических процессов, отсутствующих в моделях болезней мышей. Наши результаты предполагают, что компьютерное обобщение выводов из модельных систем мышей лучше предсказывает биологию болезни человека in vivo и , и что такие подходы могут способствовать более клинически значимой трансляции представлений о модельных системах.

Результаты

Разработка основы для трансляции геномной информации от мыши к человеку

Мы собрали когорту тематических исследований трансляции от мыши к человеку из наборов данных, проанализированных в Seok et al .и Takao и др. . (Таблица 1) [1] [2]. Мы определили тематические исследования как все пары наборов данных для мыши (набор данных для обучения) и человека (набор данных для тестирования) для одного и того же заболевания. Построив тематические исследования таким образом, несколько линий мышей и экспериментальные протоколы можно было сравнить с различными проявлениями того же заболевания в независимых когортах людей. Последняя когорта состояла из 36 тематических исследований трансляции от мыши к человеку, в которых можно было оценить биологическое соответствие от мыши к человеку и подходы машинного обучения к трансляции (таблица 2).

Таблица 1. Когорта наборов данных микрочипов воспалительной патологии мышей и людей.

Наборы данных идентифицируются по номерам доступа Gene Expression Omnibus (GEO) и платформам микрочипов. Показаны условия, размеры выборки и источник ткани для каждого набора данных. Воспалительные заболевания включают липополисахариды (LPS), перевязку слепой кишки и пункцию (CLP), воздействие Streptococcus Pneumoniae серотипа 2 (SPS2) и золотистого стафилококка (SA).

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1006286.t001

Таблица 2. Перечень тематических исследований перевода от мыши к человеку.

Тематические исследования определяются всеми комбинациями наборов данных о мышах и людях (номер GEO-GSE) для данной линии мышей, платформы микрочипов (номер GPL) и метода индукции заболевания.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286.t002

Базовое соответствие между каждой моделью мыши и набором данных человека оценивалось с помощью анализа дифференциальной экспрессии и анализа обогащения пути генной онтологии (GO) дифференциально экспрессируемых гомологичных мышей и человеческие расшифровки.Мы вычислили точность и отзывчивость DEG и путей в отношении соответствия между наборами данных мыши и человека и суммировали эти величины, используя два F-балла. F-оценка дает равный вес для правильности прогнозов DEG и пути (точность), а также того, насколько всеобъемлющими (вспомните) прогнозы были по сравнению с ассоциациями, предсказанными человеком. F-баллы прогнозов модели машинного обучения были рассчитаны путем сравнения предсказанных алгоритмом человеческих DEG и путей с теми, которые получены с использованием истинных человеческих фенотипов.Мышь предсказывала DEG, и обогащенные пути составляли базовую производительность, с которой сравнивались наши подходы к машинному обучению.

Мы реализовали контролируемые и частично контролируемые версии алгоритмов k-ближайших соседей (KNN), опорной векторной машины (SVM), случайного леса (RF) и нейронной сети (NN) с использованием регуляризации лассо или эластичной сети (EN) в качестве функции. метод выбора. Изучив ряд моделей машинного обучения с различной структурой модели и варьируя параметр регуляризации α, мы смогли оценить влияние структуры модели и строгости выбора функций на производительность.В контролируемых моделях классификатор машинного обучения был обучен на наборе данных мыши и применен к набору данных испытаний человека, чтобы вывести предсказанные фенотипы, из которых мы вывели человеческие DEG и обогащенные пути. В полууправляемых моделях контролируемый классификатор был первоначально обучен только на данных мыши, чтобы предсказать человеческие образцы. После этого первого шага были отобраны предсказанные образцы людей с наивысшей степенью достоверности классификации для создания дополненной обучающей выборки «мышь-человек» (рис. 1).Переподготовка с использованием предсказанных человеческих образцов позволила нам очеловечить новый классификатор, используя неконтролируемую информацию из набора данных человеческих тестов. Затем новый классификатор был использован для переклассификации человеческих образцов. Эта процедура переобучения, прогнозирования, объединения предсказанных человеческих выборок с обучающим набором и снижения порога достоверности каждая итерация завершалась, когда пониженный порог достоверности приводил к объединению всех человеческих выборок с обучающим набором. Фенотипы, связанные с образцами человека на этом этапе, были взяты в качестве окончательного предсказания полууправляемой модели, из которого были выведены предсказанные человеческие DEG и обогащенные пути.F-баллы модели DEG и пути были вычислены путем сравнения предсказанных алгоритмом DEG и путей, с использованием вычисленных фенотипов человека на основе данных испытаний на людях, с теми, которые были идентифицированы при использовании истинных фенотипов на данных испытаний на людях.

Рис. 1. Подход к межвидовому переводу с полу-контролируемым обучением.

Полу-контролируемое обучение начинается с обучения исходной контролируемой модели только на данных мыши и применения модели к данным испытаний человека. Образцы людей с наивысшей достоверностью прогноза используются для создания расширенного набора обучающих данных образцов мышей и людей с прогнозируемыми фенотипами.На этом расширенном обучающем наборе обучается новая модель, которая применяется для переклассификации человеческих выборок. Прогнозы завершаются, когда все человеческие образцы объединяются с обучающей выборкой. Прогнозируемые человеческие дифференциально экспрессируемые гены и обогащенные пути проверяются в сравнении с генами и путями, идентифицированными с использованием истинных человеческих фенотипов.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286.g001

Полуконтролируемое обучение нейронной сети - наиболее эффективная модель межвидовой трансляции

Мы сравнили производительность 1728 классификаторов машинного обучения с предсказанными мышью ассоциациями DEG и путей.Эффективность классификатора суммировалась площадью под характеристической кривой оператора приемника (AUC) для точности предсказанных фенотипов человека и F-оценкой предсказанных человеческих DEG и путей. Обобщенная линейная модель (GLM) была обучена для оценки влияния значений α регуляризации Lasso / EN и типа классификатора машинного обучения на показатели производительности AUC и DEG F. Ни значение α (p = 0,374), ни тип подхода машинного обучения (p = 0,874) существенно не повлияли на AUC (таблица S1).Однако как α (p = 0,0000215), так и тип метода машинного обучения (p = 0,000902) значительно повлияли на F-оценку (таблица S2). Значимость параметра регуляризации и типа классификатора для F-score, а не AUC предполагает, что, хотя каждая модель имела сопоставимую точность, биологическая значимость предсказанных фенотипов значительно зависела от строгости выбора признаков и структуры модели машинного обучения.

Поскольку F-оценка напрямую измеряет биологическую значимость прогнозов, сделанных конкретным алгоритмом, мы сосредоточились на нем как на релевантной метрике производительности, сделав упор на получение биологических представлений над простой способностью численного прогнозирования.Мы вычислили 95% доверительные интервалы F-оценок для каждого подхода к машинному обучению и модели мыши по всем тематическим исследованиям и параметрам регуляризации (рис. 2А). Общая эффективность мышиных DEG для прогнозирования человеческих DEG была низкой (F-балл 95% CI [0,082, 0,158]), и хотя многие модели значительно превосходили мышь, F-баллы все еще были несколько низкими, что указывает на дисбаланс в точности и напомним в некоторых тематических исследованиях. Мы исследовали роль, которую экспериментальный дизайн когорт мышей может способствовать этому дисбалансу, используя GLM, и обнаружили, что меньшие размеры выборки и больший дисбаланс классов в наборах данных мышей привели к значительно более низким F-оценкам модели (таблица S3).Хотя большинство моделей машинного обучения сбалансировали точность и отзывчивость, мы отметили группу моделей с точностью <0,2 и отзывом> 0,3 (S1, рис.). Все это можно отнести к тематическим исследованиям, в которых набор данных человека GSE9960 ​​был тестовым набором данных (таблица 2). Здесь наборы данных для обучения мышей состояли из лейкоцитов мышей, и низкая производительность моделей предполагает, что лейкоциты мышей не отражают биологию мононуклеарных клеток периферической крови (PBMC) человека. Мы сохранили тематические исследования с GSE9960, чтобы проверить, могут ли наши модели повысить трансляционную ценность, несмотря на это расхождение между тканями мыши и человека.

Рис. 2. Обучение нейронной сети без учителя - это наиболее эффективный подход к вычислительной трансляции.

(A) 95% доверительные интервалы F-баллов DEG для каждого подхода машинного обучения по всем параметрам регуляризации и тематическим исследованиям. Средний F-балл обозначается в доверительном интервале. (B) Log2-кратные изменения генов, включенных в модель ssNN, по сравнению между контекстами мыши и человека. (C) Частота генов, включенных в более чем три модели ssNN в тематических исследованиях.(D) Сравнение DEG и F-показателей пути на мышиных моделях и ssNN, очерченных тематическим исследованием и контекстом заболевания.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286.g002

Полууправляемый NN (ssNN), частично контролируемый RF (ssRF), KNN, SVM и RF превзошли модель мыши с аналогичным поведением найдено по точности и отзыву (рис. 2A, таблицы S4 и S5). Мы обнаружили, что F-баллы ssNN были значительно выше, чем у всех других моделей, что указывает на то, что это была наиболее успешная модель (95% ДИ [0.253, 0,342], р <0,05). Наконец, мы изучили производительность ssNN во всех тематических исследованиях для каждой настройки параметра регуляризации и обнаружили, что регуляризация Лассо (α = 1,0) имеет самый высокий F-балл во всех тематических исследованиях (средний F-балл = 0,281) (таблица S6 ). Основываясь на GLM, F-оценках и производительности при каждом значении α, мы пришли к выводу, что ssNN с регуляризацией Лассо был наиболее эффективным подходом для прогнозирования DEG у человека.

Определив ssNN как наиболее эффективную модель, мы исследовали гены, отобранные в рамках процедуры полу-контролируемого обучения (рис. 2B и 2C, таблица S7).Большинство генов, выбранных ssNN, не экспрессировались по-разному в контексте мыши и человека (рис. 2B). Гены, наиболее часто включаемые в модели ssNN, имели тенденцию либо иметь сильную дифференциальную регуляцию только в контексте человека (например, LCN2), либо принадлежать к тем генам, которые проявляют согласованную дифференциальную экспрессию как в контексте мыши, так и в контексте человека (например, ARG1) (рис. 2C). Напомним, что процедура полууправляемого обучения начинается с модели и функций, проинформированных только набором данных для обучения мышей, что демонстрируется кластером генов, демонстрирующим большие изменения складки мыши.То, что эти гены имеют соответственно небольшие человеческие складчатые изменения, предполагает, что нейронная сеть реагирует на добавление предсказанных человеческих выборок в процедуру обучения и способна отдавать приоритет тем генам, которые имеют отношение к человеческому контексту, и игнорировать те, которые актуальны только в контексте мыши. (Рис. 2B и 2C).

Затем мы сравнили DEG и пути, предсказанные моделями ssNN и мыши в каждом тематическом исследовании (рис. 2D, таблица S8). В большинстве случаев F-оценка мышиного пути выше, чем F-оценка DEG, что указывает на то, что рассматриваемые здесь мышиные модели более предсказывают функцию человеческого пути, чем события дифференциальной экспрессии (рис. 2D).Соответствие между обогащенными путями, идентифицированными на мышиных моделях, и человеческим in vivo в контексте было относительно постоянным по показаниям болезни (рис. 2D), что позволяет предположить, что мышиные модели воспалительных патологий воспроизводят аналогичные пропорции человеческого in vivo молекулярной биологии независимо от показаний. сложности этиологии заболевания.

Заметными исключениями из этого паттерна соответствия пути между мышью и человеком были модели мышей с эндотоксемией и лигированием слепой кишки и пункцией (CLP), ни одна из которых не имела каких-либо соответствующих человеческих DEG при допустимых статистических порогах (WMW p <0.05, FDR q <0,25) (рис. 2D). Несмотря на это, в 9 из 14 случаев эндотоксемии или CLP мышей ssNN характеризовали большую часть биологии сепсиса человека, несмотря на обучение на нерепрезентативных моделях мышей (рис. 2D). Точно так же в 5 из 6 случаев, когда набор данных PBMC человека был набором тестовых данных, а экспрессия гена лейкоцитов мыши была обучающим набором, ssNN равнялся или превосходил мышь. Эти результаты показывают, что полууправляемый подход обеспечил существенную пользу, когда модели на мышах, такие как CLP-управляемый сепсис и LPS-стимулированная эндотоксемия, не воспроизводили молекулярные особенности биологии болезней человека.

В целом, ssNN предсказала равную или большую долю обогащенных человеком путей в 29 из 36 тематических исследований (рис. 2D). В других случаях мышиные модели сепсиса, вызванного Streptococcus Pneumoniae серотипа 2 (SPS2) и Staphylococcus Aureus (SA), превосходили ssNN в определенных когортах людей. Единый набор данных о сепсисе человека, GSE13015, в котором у многих пациентов были другие инфекции, был задействован в 3 из этих 7 тематических исследований [9]. Это предполагает, что мыши линии C57 с сепсисом, управляемым SA или SPS2, являются необычно удовлетворительной прямой моделью сепсиса человека с другими инфекционными осложнениями.В этих случаях ssNN, возможно, не смог превзойти мышь из-за гетерогенности инфекций в когорте людей, интерпретация подтверждается тем фактом, что ssNN превосходит комбинированную когорту мышей с большим отрывом, когда модели мышей AJ и C57 объединены. в единую обучающую когорту (рис. 2D). Следовательно, при прогнозировании биологических ассоциаций в гетерогенной когорте людей ssNN работает лучше при обучении на гетерогенной когорте мышей.

Полууправляемая нейронная сеть улучшает полноту трансляции человеческих

in vivo путей при сепсисе

Такое разнообразие моделей сепсиса на мышах в нашей когорте позволило оценить соответствие различных протоколов создания моделей сепсиса на мышах контексту заболевания человека.В то время как модели мыши CLP не смогли идентифицировать какие-либо DEG, модели SPS2 и SA на мышах с сепсисом частично предсказывали DEG и пути в когортах людей с сепсисом. Когорта мышей SA с сепсисом состояла из двух линий мышей: высокочувствительной линии мышей A / J и несколько устойчивой линии C57BL / 6J [8]. Таким образом, мы смогли сравнить четыре когорты моделей сепсиса (SPS2- C57BL / 6J, SA-A / J, SA-C57BL6J и SA-смешанный (A / J и C57BL6J)), чтобы определить наиболее репрезентативные мышиные модели сепсиса. клинический сепсис.Поскольку предсказания путей больше соответствовали человеческому сепсису, чем только DEG, мы сравнили ассоциации путей, полученные из каждой модели сепсиса на мышах, друг с другом, чтобы определить общие и отличительные черты каждой модели (рис. 3A). Всего было обогащено 442 пути и процесса во всех когортах человеческого сепсиса, и несколько моделей мышиного сепсиса правильно предсказали подмножества этих путей. Все модели мышей и линии правильно идентифицировали набор из 112 путей, включая передачу сигналов с помощью FGFR1, FGFR2, FGFR3 и FGFR4, а также передачу сигналов MAPK1 (таблица S9).Эта сигнатура пути сепсиса человека, по-видимому, хорошо воспроизводима на множественных моделях сепсиса у мышей, что делает его стабильной сигнатурой для оценки терапевтических вмешательств и сравнения моделей сепсиса у мышей с данными человека.

Рис. 3. Оценка соответствия путей, задействованных на мышиных моделях или ssNN, человеческому сепсису in vivo .

(A) Сравнение сигнальных путей, обогащенных разными штаммами и моделями сепсиса на мышах, и доли этих путей, обогащенных сепсисом человека.(B) Точность и воспроизводимость предсказанных сигнальных путей человека in vivo каждой модели мыши в зависимости от штамма и типа модели мыши. (C) Сравнение предсказаний сигнального пути с помощью любой модели сепсиса на мышах, ssNN и человека in vivo при сепсисе .

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286.g003

Изучение F-показателей модели сепсиса на мышах по точности компонентов и отзыву показало, что, хотя агрегирование прогнозов по нескольким моделям мышей улучшает охват прогнозируемого пути сепсиса человека, он одновременно ухудшает точность этих сигнатур путей и в конечном итоге составляет только половину всей передачи сигналов человека in vivo при сепсисе (рис. 3B).Это контрастирует с нашим выводом о том, что увеличение гетерогенности когорты мышей улучшило предсказательную силу ssNN, предполагая, что гетерогенная когорта мышей содержит скрытые особенности, которые ssNN обнаруживает и включает в свои прогнозы путей человека in vivo. Таким образом, ключевым ограничением этих моделей мышей с сепсисом, по-видимому, является то, что им не хватает глубины и соответствия биологических функций процессам сепсиса in vivo человека человека и что ssNN может восстанавливать эту недостающую информацию за счет интеграции с наборами данных человека.

Затем мы сравнили комбинированные предсказания пути всех моделей сепсиса у мышей с предсказаниями ssNN для всех случаев сепсиса, чтобы оценить соответствие человеческим in vivo сигнатурам пути сепсиса (рис. 3C). Модели мышиного сепсиса подтвердили два пути, которые ssNN упустили: CD28-зависимый путь VAV1 и путь старения, индуцированный окислительным стрессом. Путь старения при окислительном стрессе был задействован изолированно обеими моделями мышей SA, но не смешанной когортой, в то время как CD28-зависимый путь VAV1 был специфически задействован в штамме C57.Было показано, что использование пептида-миметика CD28 увеличивает выживаемость на грамотрицательных и полимикробных моделях мышиного сепсиса и исследовалось в качестве терапевтического варианта при сепсисе человека [21]. Хотя модель на мышах идентифицировала два пути, пропущенных ssNN, ssNN выполнялась с сопоставимой точностью с моделями на мышах в целом (точность = 0,72) и выявляла поразительно большую долю in vivo путей сепсиса человека (отзыв = 0,96) (рис. 3C). ). Кроме того, ssNN восстановил набор из 163 путей, обогащенных человеческим сепсисом in vivo , которые не были идентифицированы ни в одной мышиной модели сепсиса (таблица S10).Эти пути включали передачу сигналов тромбина, передачу сигналов TGFβ, а также несколько путей, основанных на транскрипции РНК и посттрансляционных модификациях (таблица S10), которые отсутствовали во всех мышиных моделях сепсиса. Как тромбин, так и передача сигналов TGFβ, как было показано, играют ключевую роль в патологии сепсиса, и были исследованы для терапевтического и прогностического применения при сепсисе [22, 23] [24]. Этот результат предполагает, что объединение связанных с контекстом данных человека с данными модели заболевания мышей восстанавливает важные аспекты передачи сигналов человека in vivo in vivo.

Обсуждение

Недостаточная точность моделей мышей для представления сложной биологии человека - одна из самых серьезных проблем в биомедицинской науке. Неудачи межвидовой трансляции, вероятно, вызваны комбинацией эволюционных факторов, ограничениями экспериментального дизайна и проблемами сравнения биологических функций между видами и тканями [25–27]. Хорошо известно, что существуют определенные особенности, которые хорошо транслируются между модельными системами и людьми, особенно на уровне функции путей [28, 29].Однако ключевой методологической проблемой при межвидовом переводе является рассмотрение того, что будет известно при предполагаемом переводе модельного системного эксперимента, поскольку предварительный выбор переводимых функций часто невозможен. В этом исследовании мы демонстрируем, что полууправляемое обучение нейронной сети является мощным подходом к межвидовой трансляции, и показываем, что успешная трансляция зависит от вычислительного метода, сочетания модельной системы с тканями человека и экспериментального дизайна исследования модельных систем.Низкий уровень воспроизводства путей в моделях сепсиса на мышах демонстрирует, что существуют связанные с заболеванием биологические функции человека, которые просто не присутствуют в биологии болезней мышей. Несмотря на это внутреннее ограничение мыши, наш полу-контролируемый подход к обучению перспективно обнаруживает особенности мыши, предсказывающие биологию человека, предлагая ценный инструмент для межвидовой молекулярной трансляции.

Идеальным случаем для характеристики биологии заболеваний человека было бы наличие исчерпывающих данных о фенотипе человека и молекулярных данных из клинических когорт.Однако, поскольку новые возмущения в системе заболевания не могут быть изучены в контексте in vivo человека вне клинических испытаний, модельные системы на мышах и новые модели человека в модельных системах vitro будут продолжать играть важную роль в биомедицинских исследованиях. Именно в этом контексте мы предлагаем разграничить четыре категории Проблемы трансляции , обобщающие идеи из модельных систем в человеческий in vivo контексты (Рис. 4).Самый сложный случай - когда доступны только данные о молекулярных и фенотипах модельных систем (Категория 4), на которые приходится большая часть биомедицинских исследований. Если предварительные знания человека, такие как гены-кандидаты или клинические наблюдения, доступны для интеграции с данными модельной системы, то обобщение можно охарактеризовать как проблему Категории 3. В задачах Категории 2 доступны молекулярные данные человека по конкретным состояниям, которые можно комбинировать с молекулярными данными модельной системы и данными о результатах для характеристики биологии человека.Выводы, сделанные при решении проблем Категории 2, могут быть дополнительно уточнены с помощью предшествующих человеческих знаний о проблеме Категории 1.

Рис. 4. Выделение четырех категорий проблем трансляции, связанных с обобщением выводов из модельных систем на человеческий in vivo контекст.

Покрытие и разрешение доступных данных определяют категорию. Категории с первой по третью потенциально доступны за счет интеграции данных модельной системы и наборов данных, полученных от человека, а также с помощью подходов к обучению под контролем персонала.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006286.g004

В рамках этой структуры наши усилия лучше всего рассматривать как подход к проблемам перевода Категории 2, в котором мы показываем, что моделирование ssNN обеспечивает основу для интеграции высокая пропускная способность, широкий охват наборов данных из модельной системы и человеческого контекста для молекулярного перевода. Однако разные категории проблем перевода имеют наборы данных с разными свойствами и, вероятно, потребуют альтернативных вычислительных методов.В недавнем конкурсе, организованном краудсорсингом, был поставлен ряд задач по трансляции молекулярных и метаболических ответов между моделями крысы и человека in vitro . Никакие вычислительные методы не были широко эффективными при выполнении сложных задач, и, похоже, ни один из конкурентов не использовал подходы полууправляемого машинного обучения [30, 31]. Этот вывод подтверждает наше разделение проблем перевода на различные категории, определяемые охватом и разрешением данных, доступных для обучения модели.Другие попытки компьютерного перевода часто используют информацию о том, как гены изменяются между экспериментальными группами как в модельной системе, так и в контексте человека [32, 33]. Ключевым преимуществом нашего подхода к межвидовой трансляции является то, что информация о регуляции генов в контексте человека не требуется для успешного моделирования.

Движущий принцип полууправляемого обучения (трансферное обучение) заключается в том, что объединение информации из нескольких областей может повысить производительность модели. В этих приложениях набор обучающих данных (X train и Y train ) интегрирован с контекстно-зависимым набором данных (контекст X ) для повышения производительности алгоритма в подходе, известном как обучение с индуктивной передачей.Наш подход представляет собой пример обучения с трансдуктивной передачей, где X контекст = X тест , а тестовый набор данных включен в процедуру обучения алгоритма неконтролируемым образом. Изучение моделей машинного обучения с различными структурами позволило нам оценить, приводят ли разные структуры моделей к повышению производительности и насколько разные структуры моделей реагируют на процедуру полууправляемого обучения. В случае моделей KNN и SVM, образцы людей были классифицированы по расстояниям в пространстве признаков экспрессии генов мыши, структура модели, которую мы обнаружили, не улучшала производительность при полууправляемом обучении.Напротив, NN и RF улучшили производительность с полу-контролируемым обучением, предполагая, что эти подходы более чувствительны к изменению весовых характеристик модели за счет включения неконтролируемой человеческой информации. Хотя NN в конечном итоге оказалась наиболее биологически успешной моделью, прямая интерпретация весов и нейронов модели NN остается сложной задачей. Здесь мы используем NN в качестве модели только для прогнозирования и получаем биологическую информацию в последующих анализах, хотя по мере развития методов интерпретируемости NN может появиться возможность получить дополнительную биологическую информацию путем прямой интерпретации структуры модели NN.

Несмотря на успехи в области соответствия модельной системной биологии человеческим контекстам, обобщение результатов экспериментов с модельными системами будет оставаться ключевым вопросом как в фундаментальной биологии, так и в научных исследованиях [34, 35]. Когда только данные модельной системы составляют основу вывода, будь то посредством прямой интерпретации или косвенно через вычислительное описание биологии модельной системы, ключевые аспекты биологии человека, вероятно, будут упущены из виду или искажены.Подходы к полу-контролируемому обучению, которые не нацелены на создание обобщаемой вычислительной модели и не полагаются только на данные обучения модельной системы, восстанавливают более релевантную биологию человека in vivo как последствие создания хороших прогнозов фенотипа человека для конкретной когорты пациентов. Этот концептуальный переход от прямой интерпретации модельных системных данных к косвенному обобщению модельной системной биологии через интеграцию с человеческими данными в рамках полууправляемого обучения может помочь в успешной трансляции доклинических данных для пациентов.

Материалы и методы

Сбор и обработка наборов данных

наборов данных были получены из Gene Expression Omnibus [36] и отобраны на основе их включения в два исследования, сравнивающих геномные ответы мыши и человека [1, 2]. Поскольку мы использовали наборы данных человека в качестве тестовых наборов данных и наборы данных мыши в качестве наборов данных для обучения для приложений машинного обучения, мы применили дополнительные критерии, согласно которым фенотипы и ткани происхождения были сопоставимы между моделью мыши и человеческими наборами данных in vivo для обеспечения сопоставимого обучения и тестирования. кейсы для сравнения производительности алгоритмов.Основываясь на этих критериях, мы исключили наборы данных об остром респираторном дистресс-синдроме и острой инфекции, а также образцы спленоцитов мышей из образцов селезенки мышей с сепсисом, обработанных GSE7404, GSE5663, и образцов печени и легких мышей GSE26472. Последняя когорта состояла из 6 когорт мышей и 7 когорт человека (таблица 1). Идентификаторы мышиных зондов были преобразованы в символы генов и сопоставлены с гомологичными человеческими генами с использованием базы данных информатики генома мышей [37, 38]. Если в наборе данных использовались платформы нескольких заболеваний или микрочипов, набор данных был разделен по типу заболевания и платформе массива для создания нескольких тематических исследований, в результате чего было получено 36 тематических исследований (таблица 2).Повторяющиеся гены в каждом наборе данных в каждом тематическом исследовании были удалены путем сохранения тех генов с максимальной средней экспрессией по всем образцам. Наборы данных были оценены по генам.

Классификационные модели с контролируемым и частичным управлением

Мы реализовали контролируемые и полууправляемые версии алгоритмов k-ближайших соседей (KNN), опорной векторной машины (SVM), случайного леса (RF) и нейронной сети (NN). Моделирование показало, что трех соседей было достаточно для обучения моделей KNN (данные не показаны).Моделирование от 10 до 1000 деревьев решений показало, что 50 деревьев решений было достаточно для обучения RF (данные не показаны). NN представляла собой трехуровневую нейронную сеть с прямой связью. Входной слой состоял из одного узла для каждой функции, выходной слой состоял из двух узлов, по одному для каждого класса, а скрытый слой состоял из среднего числа входных и выходных узлов, округленных до ближайшего целого числа. Веса синапсов NN рассчитывались с использованием обратного распространения масштабированного сопряженного градиента.

Перед обучением модели мы выполнили выбор признаков с помощью регуляризации лассо или эластичной сети (EN). Различные значения параметра регуляризации α были исследованы, чтобы оценить влияние изменения количества характеристик, выбранных для обучения контролируемых и частично контролируемых классификаторов (α = 1,0, 0,9, 0,7, 0,5, 0,3, 0,1). В случае моделей контролируемой классификации, регуляризация Lasso и EN прошла 10-кратную перекрестную проверку (исключите одну перекрестную проверку для набора данных об эндотоксемии мыши GSE5663), чтобы изучить набор функций.Затем эти функции использовались для обучения контролируемого классификатора (KNN, SVM, RF или NN) на наборе данных мыши. Затем модель контролируемой классификации была применена к набору данных о человеке для этого конкретного тематического исследования, чтобы вывести предсказанные фенотипы человека. В случае полууправляемых моделей выбор признаков был выполнен в наборе данных мыши таким же образом, как и в контролируемых моделях. Эти особенности затем использовались для обучения начальной контролируемой модели классификации только на данных мыши, чтобы предсказать фенотипы образцов человека.После этого начального этапа обучения и прогнозирования образцы людей с наивысшими 10% -ными оценками достоверности их предсказанных фенотипов были объединены с набором данных мыши, чтобы создать новый расширенный обучающий набор. Во второй итерации выбор функций и обучение модели продолжались с использованием этого обучающего набора образцов мышей и людей. Все образцы людей в тестовой выборке были переклассифицированы, и порог достоверности включения был снижен на 10%. Выбор функций, переобучение модели, классификация и расширение обучающей выборки продолжались до тех пор, пока все человеческие образцы не были включены в обучающую выборку.Поскольку обучение NN по своей природе является стохастическим, мы указали, что полууправляемая NN перейдет ко второй итерации только в том случае, если в каждый класс было отнесено более одной человеческой выборки. Если это условие не выполняется после 50 итераций обучения, полууправляемая NN продолжала дальнейшие итерации обучения и прогнозирования для набора данных человека с использованием исходной модели, которая не имела предсказанных человеком фенотипов в обоих классах.

Оценка производительности модели

Классификационные модели оценивались по их способности различать человеческие фенотипы и по степени, в которой анализ молекулярных данных человека с использованием предсказанных человеческих фенотипов задействовал те же гены, что и использующие истинные человеческие фенотипы.Эффективность классификации оценивалась по площади под кривой рабочих характеристик приемника (AUC) для тестируемого набора человеческих образцов. Анализ дифференциальной экспрессии был выполнен на гомологичных генах мыши и человека с использованием фенотипов из исходных наборов данных для идентификации дифференциально экспрессируемых генов мыши и человека. После предсказания модели был проведен анализ дифференциальной экспрессии на наборе данных человека с использованием предсказанных фенотипов. Дифференциальную экспрессию оценивали с помощью теста Вилкоксона-Манна-Уитни (WMW) с поправкой на коэффициент ложного обнаружения Бенджамини Хохберга (FDR) (значимость: WMW p <0.05 и FDR q <0,25). Обогащение GO выполняли на всех DEG в каждом тематическом исследовании, для данных человека, данных мышей и данных человека с предсказанными фенотипами, используя опцию аннотации базы данных пути Reactome в GO [39] [40, 41].

ДЭГ или обогащенный путь, идентифицированный на мышиной модели, считали истинно положительным (TP), если этот ген или путь также участвовали в данных человека, проанализированных с использованием истинных фенотипов. Ложноотрицательные (FN) были DEG или обогащенными путями, вовлеченными в человеческие данные, но не задействованными в мышиной модели.Ложноположительные результаты (FP) были связаны с DEG или путями у мышей, но не с данными о людях. DEG и пути, идентифицированные с использованием предсказанных человеческих фенотипов, сгенерированных подходами машинного обучения, считались TP, FP и FN по их соответствию DEG и путям, задействованным в человеческих данных, проанализированных с использованием истинных фенотипов. Мы вычислили точность и отзыв для DEG, предсказанных моделью мыши и классификаторами машинного обучения, и суммировали их в F-оценку для каждого способа прогнозирования.Повышенная точность пути, отзывчивость и F-баллы были аналогичным образом рассчитаны для путей TP, FP и FN, предсказанных на основе модели мыши и классификаторов машинного обучения.

Вспомогательная информация

S3 Таблица. Коэффициенты обобщенной линейной модели для влияния типа модели машинного обучения, параметра эластичной сети и экспериментального дизайна когорты мышей (размер выборки и дисбаланс классов) в качестве предикторов эффективности F-оценки классификаторов машинного обучения.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1006286.s003

(XLSX)

Благодарности

Авторы хотят поблагодарить Джона Хэмбора, Эрика Янга, Кевина Джейнса, Брайана Джоуина, Алину Старченко и Эвана Чизвика за их полезные комментарии к рукописи.

Ссылки

  1. 1. Сеок Дж., Уоррен Х.С., Куэнка А.Г., Миндринос М.Н., Бейкер Х.В., Сюй В. и др. Геномные ответы на моделях мышей плохо имитируют воспалительные заболевания человека. Proc Natl Acad Sci U S A.2013. 110 (9): 3507–12. pmid: 23401516
  2. 2. Такао К., Миякава Т. Геномные ответы на моделях мышей в значительной степени имитируют воспалительные заболевания человека. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2015; 112 (4): 1167–72. pmid: 25092317
  3. 3. Домке С., Синха Р., Левин Д.А., Сандер С., Шульц Н. Оценка клеточных линий как моделей опухолей путем сравнения геномных профилей. Nat Commun. 2013; 4: 2126. pmid: 23839242
  4. 4. Гудспид А, Хайзер Л. М., Грей Дж. В., Костелло Дж. Клеточные линии, полученные из опухолей, как молекулярные модели фармакогеномики рака.Mol Cancer Res. 2016; 14 (1): 3–13. pmid: 26248648
  5. 5. Jiang G, Zhang S, Yazdanparast A, Li M, Pawar AV, Liu Y, et al. Комплексное сравнение молекулярных портретов между клеточными линиями и опухолями при раке груди. BMC Genomics. 2016; 17 Приложение 7: 525.
  6. 6. Никерсон М.Л., Витте Н., Им К.М., Туран С., Оуэнс С., Миснер К. и др. Молекулярный анализ клеточных линий уротелиального рака для моделирования биологии опухоли и лекарственного ответа. Онкоген. 2017; 36 (1): 35–46. pmid: 27270441
  7. 7.Кодамуллил А.Т., Ияппан А., Карки Р., Мадан С., Юнеси Е., Хофманн-Апитиус М. Мышей и мужчин: сравнительный анализ нейровоспалительных механизмов у человека и мышей с использованием причинно-следственных моделей. J. Alzheimers Dis. 2017; 59 (3): 1045–55. pmid: 28731442
  8. 8. Ан Ш., Дешмук Х., Джонсон Н., Коуэлл Л.Г., Руд Т.Х., Скотт В.К. и др. Два гена на A / J-хромосоме 18 связаны с восприимчивостью к инфекции Staphylococcus aureus по данным комбинированного анализа на микрочипах и QTL. PLoS Pathog.2010; 6 (9): e1001088. pmid: 20824097
  9. 9. Панкла Р., Буддхиса С., Берри М., Бланкеншип Д.М., Бэнкрофт Дж. Дж., Банчеро Дж. И др. Геномное транскрипционное профилирование идентифицирует потенциальную сигнатуру биомаркера крови для диагностики септического мелиоидоза. Genome Biol. 2009; 10 (11): R127. pmid: 19
  10. 2
  11. 10. Петерсон Дж. Р., Де ла Роса С., Эбода О., Силва К. Э., Агарвал С., Бухман С. Р. и др. Лечение гетеротопической оссификации путем удаленного гидролиза АТФ. Sci Transl Med.2014; 6 (255): 255ra132. pmid: 25253675
  12. 11. Сяо В., Миндринос М.Н., Сеок Дж., Кушьери Дж., Куэнка А.Г., Гао Х. и др. Геномный шторм у людей с тяжелыми ранениями. J Exp Med. 2011. 208 (13): 2581–90. pmid: 22110166
  13. 12. Фотейноу П.Т., Кальвано С.Е., Лоури С.Ф., Андроулакис И.П. Многоуровневая модель для оценки вегетативной дисфункции при эндотоксемии человека. Physiol Genomics. 2010. 42 (1): 5–19. pmid: 20233835
  14. 13. Кальвано С.Е., Сяо В., Ричардс Д.Р., Фелчиано Р.М., Бейкер Н.В., Чо Р.Дж. и др.Сетевой анализ системного воспаления у людей. Природа. 2005. 437 (7061): 1032–7. pmid: 16136080
  15. 14. Вонг Х.Р., Цвиджанович Н., Аллен Г.Л., Лин Р., Анас Н., Мейер К. и др. Профили экспрессии генома в педиатрическом синдроме системной воспалительной реакции, сепсисе и спектре септического шока. Crit Care Med. 2009. 37 (5): 1558–66. pmid: 19325468
  16. 15. Сазерленд А., Томас М., Брэндон Р.А., Брэндон Р.Б., Липман Дж., Тан Б. и др. Разработка и проверка нового диагностического теста на молекулярные биомаркеры для раннего выявления сепсиса.Crit Care. 2011; 15 (3): R149. pmid: 21682927
  17. 16. Тан Б.М., Маклин А.С., Доус И.В., Хуанг С.Дж., Лин Р.С. Профилирование экспрессии генов мононуклеарных клеток периферической крови при сепсисе. Crit Care Med. 2009. 37 (3): 882–8. pmid: 19237892
  18. 17. Payen D, Lukaszewicz AC. Профилирование экспрессии генов мононуклеарных клеток периферической крови при сепсисе. Crit Care Med. 2009. 37 (7): 2323–4; ответ автора 4. pmid: 19535937
  19. 18. Lederer JA, Brownstein BH, Lopez MC, Macmillan S, Delisle AJ, Macconmara MP, et al.Сравнение продольной экспрессии гена лейкоцитов после ожоговой травмы или травмы-кровоизлияния у мышей. Physiol Genomics. 2008. 32 (3): 299–310. pmid: 17986522
  20. 19. Chung TP, Laramie JM, Meyer DJ, Downey T., Tam LH, Ding H и др. Молекулярная диагностика при сепсисе: от постели больного до кабинета. J Am Coll Surg. 2006. 203 (5): 585–98. pmid: 17084318
  21. 20. Вебер М., Ламбек С., Динг Н., Хенкен С., Коль М., Дигнер Х.П. и др. Индукция биосинтеза холестерина в печени отражает отдаленный адаптивный ответ на пневмококковую пневмонию.FASEB J. 2012; 26 (6): 2424–36. pmid: 22415311
  22. 21. Рамачандран Г., Кемпфер Р., Чанг С.С., Ширван А., Чахин А.Б., Паларди Дж. Э. и др. Пептид-миметик на границе гомодимера CD28 действует как профилактическое и терапевтическое средство на моделях тяжелого бактериального сепсиса и грамотрицательного бактериального перитонита. J Infect Dis. 2015; 211 (6): 995–1003. pmid: 25305323
  23. 22. Пэ Дж. С., Ли В., Нам Джо, Ким Дж. Э., Ким С. В., Ким И. С.. Трансформирующий белок, индуцированный бета-фактором роста, вызывает тяжелые воспалительные реакции сосудов.Am J Respir Crit Care Med. 2014. 189 (7): 779–86. pmid: 24506343
  24. 23. Ахмад С., Чоудри М.А., Шанкар Р., Саид М.М. Трансформирующий фактор роста бета отрицательно модулирует ответы Т-клеток при сепсисе. FEBS Lett. 1997. 402 (2–3): 213–8. pmid:

    98

  25. 24. Петрос С., Клим П., Зигемунд Т., Зигемунд Р. Генерация тромбина при тяжелом сепсисе. Thromb Res. 2012. 129 (6): 797–800. pmid: 21872299
  26. 25. Перлман Р.Л. Мышиные модели болезней человека: эволюционная перспектива.Evol Med Public Health. 2016; 2016 (1): 170–6. pmid: 27121451
  27. 26. Брески А., Джебали С., Гиллис Дж., Первушин Д.Д., Добин А., Дэвис С.А. и др. Ген-специфические паттерны изменения экспрессии в разных органах и видах. Genome Biol. 2016; 17 (1): 151. pmid: 273

  28. 27. Георгий Б., Войт Б.Ф., Букан М. От мыши к человеку: эволюционный геномный анализ человеческих ортологов основных генов. PLoS Genet. 2013; 9 (5): e1003484. pmid: 23675308
  29. 28. Субраманиан А., Тамайо П., Мутха В.К., Мукерджи С., Эберт Б.Л., Джиллетт М.А. и др.Анализ обогащения набора генов: основанный на знаниях подход к интерпретации профилей экспрессии в масштабе всего генома. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2005; 102 (43): 15545–50. pmid: 16199517
  30. 29. МакГэри К.Л., Парк Т.Дж., Вудс Дж.О., Ча Г.Дж., Уоллингфорд Дж.Б., Маркотт Э.М. Систематическое открытие неочевидных моделей болезней человека через ортологичные фенотипы. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2010; 107 (14): 6544–9. pmid: 20308572
  31. 30. Пуссен С., Матис С., Алексопулос Л.Г., Мессинис Д.Е., Дулизе Р.Х., Белкастро В.и др.Проблема трансляции видов - взгляд системной биологии на бронхиальные эпителиальные клетки человека и крысы. Научные данные. 2014; 1: 140009. pmid: 25977767
  32. 31. Рриссорракрай К., Белкастро В., Билал Э., Норел Р., Пуссен К., Матис С. и др. Понимание ограничений моделей животных как предикторов биологии человека: уроки, извлеченные из sbv УЛУЧШЕНИЕ Задачи перевода видов. Биоинформатика. 2015; 31 (4): 471–83. pmid: 25236459
  33. 32. Анвар С.Ю., Такер А., Винчиотти В., Венема А., ван Оммен Г.Дж., ван дер Маарель С.М. и др.Межвидовая трансляция сетей болезней повышает надежность и точность прогнозов. PLoS Comput Biol. 2011; 7 (11): e1002258. pmid: 22072955
  34. 33. Сек Дж. Доказательный перевод геномных ответов мышиных моделей для исследования иммунитета человека. PLoS One. 2015; 10 (2): e0118017. pmid: 25680113
  35. 34. Ха Д., Мэтьюз Б.Д., Маммото А., Монтойя-Завала М., Синь Г.Ю., Ингбер Д.Е. Восстановление функций легких на уровне органов на чипе. Наука. 2010. 328 (5986): 1662–8.pmid: 20576885
  36. 35. Domansky K, Inman W, Serdy J, Dash A, Lim MH, Griffith LG. Перфузионный многолуночный планшет для трехмерной тканевой инженерии печени. Лабораторный чип. 2010. 10 (1): 51–8. pmid: 20024050
  37. 36. Эдгар Р., Домрачев М., Лэш А.Е. Омнибус экспрессии генов: репозиторий массива данных экспрессии генов NCBI и гибридизации. Nucleic Acids Res. 2002. 30 (1): 207–10. pmid: 11752295
  38. 37. Блейк Дж. А., Эппиг Дж. Т., Кадин Дж. А., Ричардсон Дж. Э., Смит С. Л., Булт С. Дж. И др.База данных генома мышей (MGD) -2017: ресурс знаний сообщества о лабораторных мышах. Nucleic Acids Res. 2017; 45 (D1): D723 – D9. pmid: 27899570
  39. 38. Эппиг Дж. Т., Ричардсон Дж., Кадин Дж. А., Рингуолд М., Блейк Дж. А., Булт С. Джей. Информатика генома мышей (MGI): размышления о 25-летнем возрасте. Мамм Геном. 2015; 26 (7–8): 272–84. pmid: 26238262
  40. 39. Croft D, Mundo AF, Haw R, Milacic M, Weiser J, Wu G и др. База знаний Reactome pathway. Nucleic Acids Res. 2014; 42 (выпуск базы данных): D472–7.pmid: 24243840
  41. 40. Эшбернер М., Болл С.А., Блейк Дж. А., Ботштейн Д., Батлер Н., Черри Дж. М. и др. Генная онтология: инструмент для объединения биологии. Консорциум генных онтологий. Нат Жене. 2000. 25 (1): 25–9. pmid: 10802651
  42. 41. Генная онтология C. Консорциум генных онтологий: в будущем. Nucleic Acids Res. 2015; 43 (Выпуск базы данных): D1049–56. pmid: 25428369

высоких результатов позволяют сэкономить на колледже в Brockton High - Новости - Burlington Union

Около 300 пожилых людей получили стипендию Джона и Эбигейл Адамс в школе Brockton High во вторник, каждая из которых стоит 800 долларов в семестр в государственном колледже или университете за высокие баллы MCAS.

БРОКТОН - Альфредо Андраде и Хабиб Дукулы идут куда-то.

В частности, колледж, сказали они The Enterprise, покидая аудиторию средней школы Броктона во вторник после обеда, и их высокие баллы на тесте системы всесторонней оценки Массачусетса только что перевели в небольшую помощь по пути.

По словам представителя округа Мишель Болтон, пара была среди 290 пожилых людей, получивших стипендию Джона и Эбигейл Адамс в размере 800 долларов за семестр в государственном колледже или университете.

«Я очень счастлив, что получил стипендию, я чувствую себя ученым», - сказал Андраде. «Мы гордимся собой, класс 2018 года!»

Джордан Кинг надеется, что дополнительные средства помогут ей на пути к получению степени медсестры.

«Для меня большая честь получить эту стипендию», - сказала она. «На втором курсе мне было сложно сдать экзамен MCAS. Учителя готовят вас, но никогда не знаешь, что будет на самом тесте. Это групповые усилия ".

Чтобы иметь право на стипендию, учащийся должен успешно сдать один из трех государственных экзаменов средней школы по английскому языку, математике, науке, технологиям или инженерному делу и набрать высокий или более высокий балл по оставшимся двум тестам.Их совокупные баллы по трем тестам должны помещать их в число 25% лучших учащихся выпускных классов в своем округе.

Директор средней школы Броктона Клиффорд Мюррей сказал, что штат недавно поднял планку для квалификации, и большое количество получателей говорит о талантах и ​​трудовой этике студентов.

«Это действительно престижная честь. Это демонстрирует своего рода трудолюбие и чувство настойчивости, о которых мы говорим », - сказал Мюррей. «Многие из этих студентов - дети, участвующие в оркестрах, хоре, драматических постановках, программе STEM, в биологических лабораториях или спортсмены.У нас есть наставники для студентов, посредники ... они участвуют не только в учебе, но и в своей школе и сообществе ».

Премия предусматривает отказ от платы за обучение в течение восьми семестров бакалавриата в колледже или университете штата Массачусетс. Стипендия покрывает только оплату обучения и должна быть использована в течение шести лет после окончания средней школы.

Получатели в этом году:

Зеленый дом: Дестини Алмейда, Джессика Амадо, Жасмин Андерсон, Даниэль Андраде, Хелия Андраде Эвора, Пабло Баррето, Мишель Бовиль, Индия Бетел, Джеки Кэрролл, Джаван Картер, Дана Черчи, Бенвиндо Чича, Дебора Кобо, Даниэль Корбетторс, Кайла Юрий Дасильва, Майкл Дэвидс, Сара Де Бем, Валери Де Оннет, Хоакина Дебаррос, Уилсон Дос Сантос, Кайл Дугган, Мари Элисей, Калвин Фонсека, Альсара Франсуа, Марина Гомес, Даниэла Гомес Родригес, Рида Хайдер, Кристофер Хер, Уильям Эрнандес, Джон Хоуленд, Аарон Джонсон, Дэвид Джозеф, Даниэль, Кирнан, Виктор Колаволе, Леонель Лайнез, Нхи Лам, Дженнифер Ламерик, Марвенс Лапойнт, Айяна Льюис, Энтони Линч, Карл Марселин, Майя Маккиннон, Монтана Мендес, Тирза Милорд, Бретуа Миранда , Ричи Николас, Томас О'Брайен, Даймонд Огбенна, Себастьян Пегеро, Девин Перри, Изабелла Пина, Джефферсон Пирес, Коби Поз, Рэйчел Поз, Диего Рамос Перейра, Тиана Ривера, Мэдисон Родригес, Келли Розарио, Индия Розенвальд, Саймон Шульц, М. Эль Сильва, Абигель Саймон, Ян Смит, Саманта Салливан, Шейн Суантон, Джинни Тара, Алисса Таксьера, Джайлис Тейшейра, Шеннон Томас, Дуглас Вантран, Сара Уизерби, Коул Вайман.

Красный Дом: Роберт Алмейда, Коул Аналоро, Майкл Аналоро, Джеованни Андраде, Вианна Андраде, Роберто Баррос, Кайла Бернс, Мэдисон Чайали, Айша-Элени Черетакис, Мишель Чу, Мессу Конде, Дайна Кунья, Себастьян Дамеус, Дженнифер Данх, Челсифер Дан , Д'зир ДеАндрейд, Бриттани ДеБаррос, Нейт Децимус, Эмма Динопулос, Эндрю Драгонетти, Хабиб Дукули, Ана Энаморадо Сармьенто, Шама Эраз, Морган Финнеган, Нина Фонтес, Фелиция Фортес, Анц-Ли Франсуа, Дафна Гальверил, Анхель Кейджа Гэбриэль, , Руи Гонсалвес, Эмбер Госс, Джиэна Грей, Рут Херисс, Лурд Оноре, Осасоги Джозеф, Джордан Кинг, Эмили Крисюкенас, Мэри Лебрен, Кристофер Леонард, Шарае Льюис, Завиара Люк, Вероника Мартинс, Джарика МакКлин, Джамила Панивейра, Долина Пьер, Клифтон-Пьер Антуан, Опал Полиник, Оливия Райли, Николь Роччи, Джонатан Родригес, Николас Сколаро, Адилсон Стерджис Дос Аньос, Стивенсон Тран, Омогболахан Туби, Брэндон Угбезиа, Кристофер Велес, Кесса Вильноигос нг, Тайлер Уайт, Демани Уильямс.

Лазурный дом: Дерик Абреу, Марсель Амазан, Альфредо Андраде, Чед Андраде, Анжелика Остин Уилкс, Клейтон Баррос, Дэниел Баррос, Воллин Белвью, МакКоули Берси, Мария Кардосо, Джеймс Карр, Вашни Сезер, Майя Чарльз, Таймиен Шери, Габриэль Чиулла- Монтейро, Криссан Клейтон, Брианна Коллинз, Оливия ДаСильва, Даджа Дэвис, Натанаэль Деролус, Джейсон Дос Сантос, Келли-Тайет Дуонг, Дэвид Фенти, Микаэла Флорио, Джордан Гавиланес, Меган Геслин, Александрия Гомес, Вальдемира Гомес, Нойрон Херра, Имани Кинг, Стэнли Люк, Николас Мауро, Захари МакДонаф, Эбигейл Медельин, Лианна Мейер, Грейс Милорд, Грегори Миникиелло, Фари Митчелл, Лейлани Монис, Натали Монтес-Хормаза, Никайла Мореланд, Алисса Одж, Марк Энтони Падильяно, Джейн , Энтони Проспер, Луис Ривера, Ривен Родригес, Кевин Рохас Серрано, Майкл Сассо, Кейси Шапиро, Райан Шоу, Чарльз Шепард, Кортни Салливан, Коул Сазерленд-Армор, Захари Сильвия, Эшли Теард, Элайджа Томас, Наталия Васкес, Пилан Уайт, Адам Уайлдер, Михаэлла Уильямс-Форд, Эдвард Йи, Лоуренсия Янг.

Желтый дом: Эстер Адегок, Перуди Альсиндор, Николас Альварес, Хосан Алвес, Зейана Андраде, Глинн Анджо Анджо, Джованни Антуан, Кристин Бардсли, Алексис Бестер, Луис Бланшар, Зиона Бодден, Паола Бретамент, Ханна Селванси Кэрролл, Гайден Каслэмэто, Ханна Селванс Кэррол Даналия Чарльз, Салли Чу, Ребека Клемат, Омар Круз, Кевин Данг, Эумели Делвуа, Уильям Донарума, Райан Даунинг, Шнаида Фостин, Лизетт Фонтес, Дилан Фостер, Трейси Фрейре, Кауэ Габриэль-да Силва, Дженни Джанг, Бриттани Голд, Брендан Гомес , Валдмира Гомес, Мануэль Гонсалвес, Аянна Гриффит, Шейн Харт, Уэсли Гомер, Джодали Херд, Жасмин Джейнс, Кевли Жан-Луи, Исаак Лакомб, Исайя Лакомб, Кэтлин Ле, Джаэлен Ли, Лидия Леми, Нидай-Прайсха Николас Мэлоун, Сиенна Машмасарми, Болдуин Мбангвана, Джей МакЭвой, Алия МакГиббон, Джуэл МакНил, Деннисед Мехиа, Филип Миллиган, Одаир Монтейро, Эбигейл Мерфи, Ставрос Милонас, Чиньер Плейер Окоро, Дивайн Ониезири, Виктория Онезири, Джайсон Пайэзири Анья Проспер, Маккензи Риппель, Ангала Руссано, Ксавье Сильверия, Хадасса Соссу, Кевин Соуза, Николас Спиви-Ортис, Леуклид Таварес, Руаланда Теодор, Джаметра Томас, Кевин Ванконг, Тори Виола-Лохери, Джазмин Уинстон, Тайлер.

Перевод биологии коннексинов в терапию

Обзор

DOI: 10.1016 / j.semcdb.2015.12.009. Epub 2015 10 дек.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

  • 1 Медицинская школа Ли Конг Чиан, Технологический университет Наньян, Сингапур.
  • 2 Школа биологических наук Оклендского университета, Новая Зеландия.
  • 3 CoDa Therapeutics, Inc., Сан-Диего, США.
  • 4 Кафедра офтальмологии и Новозеландский национальный глазной центр, факультет медицинских и медицинских наук, Оклендский университет, Новая Зеландия.
  • 5 Кафедра офтальмологии и Новозеландский национальный глазной центр, факультет медицинских и медицинских наук, Оклендский университет, Новая Зеландия.Электронный адрес: [email protected]

Элемент в буфере обмена

Обзор

Дэвид Л. Беккер и др. Semin Cell Dev Biol. 2016 Февраль.

Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

DOI: 10.1016 / j.semcdb.2015.12.009. Epub 2015 10 дек.

Принадлежности

  • 1 Медицинская школа Ли Конг Чиан, Технологический университет Наньян, Сингапур.
  • 2 Школа биологических наук Оклендского университета, Новая Зеландия.
  • 3 CoDa Therapeutics, Inc., Сан-Диего, США.
  • 4 Кафедра офтальмологии и Новозеландский национальный глазной центр, факультет медицинских и медицинских наук, Оклендский университет, Новая Зеландия.
  • 5 Кафедра офтальмологии и Новозеландский национальный глазной центр, факультет медицинских и медицинских наук, Оклендский университет, Новая Зеландия.Электронный адрес: [email protected]

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Опции CiteDisplay

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Прошло 45 лет с момента первого описания щелевых контактов.Университеты сталкиваются с растущим коммерческим давлением и сокращением федерального финансирования, при этом правительства и финансовые фонды проявляют большую заинтересованность в получении прибыли от своих инвестиций. В этом обзоре описаны подходы, предпринятые для перевода исследований щелевых соединений в клиническое применение, а также проблемы, с которыми они столкнулись. Обсуждается необходимость коммерциализации и кратко описываются ключевые концепции патентования исследований. Также обсуждается роль канала коннексина в заболевании и повреждении, как и идентификация полуканала коннексина как терапевтической мишени, которая, по-видимому, играет роль как в запуске, так и в продолжении пути воспаления инфламмасом.Кроме того, открытие полуканала коннексина приводит к отмиранию сосудов при остром повреждении и хроническом заболевании. Перевод к показаниям для человека иллюстрируется с точки зрения одной биотехнологической компании, производящей коннексины, CoDa Therapeutics, Inc.

Ключевые слова: Коннексин; Патент на коннексин; Воспаление; Исследовательский перевод; Сосудистая утечка.

Copyright © 2015 Elsevier Ltd. Все права защищены.

Похожие статьи

  • Вызванная коннексином полуканальная утечка из сосудов предлагает новую парадигму терапии рака.

    Чжан Дж., О'Кэрролл С.Дж., Хенаре К., Чинг Л.М., Ормонд С., Николсон Л.Ф., Данеш-Мейер Х.В., Грин CR. Чжан Дж. И др. FEBS Lett. 2014 17 апреля; 588 (8): 1365-71.DOI: 10.1016 / j.febslet.2014.02.003. Epub 2014 15 февраля. FEBS Lett. 2014 г. PMID: 24548560 Рассмотрение.

  • Роль гемиканалов в воспалении ЦНС и пути инфламмасомы.

    Ким Й., Дэвидсон Дж.О., Ганн К.С., Филлипс А.Р., Грин К.Р., Ганн А.Дж. Kim Y и др. Adv Protein Chem Struct Biol. 2016; 104: 1-37. DOI: 10.1016 / bs.apcsb.2015.12.001. Epub 2015 31 декабря. Adv Protein Chem Struct Biol.2016 г. PMID: 27038371 Рассмотрение.

  • Регулирование активности полуканала коннексина мембранным потенциалом и внеклеточным кальцием при здоровье и болезни.

    Fasciani I, Temperán A, Pérez-Atencio LF, Escudero A, Martínez-Montero P, Molano J, Gómez-Hernández JM, Paino CL, González-Nieto D, Barrio LC. Fasciani I, et al. Нейрофармакология. 2013 декабрь; 75: 479-90.DOI: 10.1016 / j.neuropharm.2013.03.040. Epub 2013 12 апреля. Нейрофармакология. 2013. PMID: 23587648 Рассмотрение.

  • Устранение разрыва в терапевтических стратегиях, основанных на биологии коннексина / паннексина.

    Naus CC, Giaume C. Naus CC и др. J Transl Med. 2016 29 ноября; 14 (1): 330. DOI: 10.1186 / s12967-016-1089-0. J Transl Med. 2016 г. PMID: 27899102 Бесплатная статья PMC.

  • Полуканалы коннексина и паннексина в воспалительных реакциях глии и нейронов.

    Беннетт М.В., Гарре Дж. М., Орельяна Дж. А., Букаускас Ф. Ф., Недергаард М., Саез Дж. К.. Беннетт М.В. и др. Brain Res. 2012 3 декабря; 1487: 3-15. DOI: 10.1016 / j.brainres.2012.08.042. Epub 2012 10 сентября. Brain Res. 2012 г. PMID: 22975435 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

Процитировано

18 статьи
  • Лимфатические коннексины и паннексины в здоровье и болезнях.

    Эрлих А, Молика Ф, Хаутефорт А, Квак BR. Эрлих А. и др. Int J Mol Sci. 2021, 27 мая; 22 (11): 5734. DOI: 10.3390 / ijms22115734. Int J Mol Sci. 2021 г. PMID: 34072103 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

  • Кишечная глия модулирует фенотип макрофагов и висцеральную чувствительность после воспаления.

    Grubišić V, McClain JL, Fried DE, Grants I, Rajasekhar P, Csizmadia E, Ajijola OA, Watson RE, Poole DP, Robson SC, Christofi FL, Gulbransen BD.Grubišić V, et al. Cell Rep.2020 8 сентября; 32 (10): 108100. DOI: 10.1016 / j.celrep.2020.108100. Cell Rep.2020. PMID: 32

    2 Бесплатная статья PMC.

  • Канонические и неканонические роли коннексина 43 в кардиопротекции.

    Русецкая О.М., Монтгомери Дж., Морель С., Батиста-Алмейда Д., Ван Кампенхаут Р., Винкен М., Жирао Х., Квак Б.Р. Русецкая О.М. и др. Биомолекулы.2020 23 августа; 10 (9): 1225. DOI: 10.3390 / biom100. Биомолекулы. 2020. PMID: 32842488 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

  • Роль коннексина-43 в воспалительном процессе: новый способ лечения кератита.

    Сюй ЦЮ, Чжан В.С., Чжан Х., Цао Ю., Чжоу Х. Xu CY, et al. J Ophthalmol. 21 января 2019 г .; 2019 г .: 9312827. DOI: 10.1155 / 2019/9312827. Электронная коллекция 2019.J Ophthalmol. 2019. PMID: 30805212 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

  • Соединители рака: коннексины, щелевые соединения и коммуникация.

    Синюк М., Малкернс-Хуберт Э., Рейзес О., Латия Дж. Синюк М. и др. Фасад Онкол. 2018 21 декабря; 8: 646. DOI: 10.3389 / fonc.2018.00646. eCollection 2018. Фасад Онкол. 2018. PMID: 30622930 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

Условия MeSH

  • Молекулярно-таргетная терапия
  • Трансляционные медицинские исследования *

LinkOut - дополнительные ресурсы

  • Источники полного текста

  • Другие источники литературы

  • Разное

[Икс]

цитировать

Копировать

Формат: AMA APA ГНД NLM

Серия онлайн-семинаров DZG: Перевод науки в клиническую практику

От изобретения к клиническому продукту: коммерциализация научных результатов требует определенных знаний и навыков, e.грамм. твердое понимание целевых рынков, конкурентной среды, прав интеллектуальной собственности, разработки технических и клинических продуктов, нормативных требований, управления качеством, стратегий финансирования и многих других. На этом семинаре будут рассмотрены наиболее важные темы, о которых следует знать ученым, когда они рассматривают возможность перевода результатов своих исследований в клинически значимые и коммерчески жизнеспособные продукты.

Тренеры:

Д-р Клаус Вайнбергер (Weinberger & Weinberger Life Sciences Consulting)
Д-р.Хуберт Мюллер (Ascenion GmbH)

Темы

  1. Представление докладчиков и участников. Представление повестки дня. Препятствия для перевода научных результатов в клиническую (и коммерческую) практику.
  2. Интеллектуальная собственность: от идеи до первых результатов: Оценка инновации по новизне. Изобретательский уровень и промышленная применимость. Патентование. Использование инновации.
  3. Доклиническая и клиническая разработка терапевтических средств: нормативно-правовая база, предпосылки, процессы и основные этапы (IND, клинические испытания, досье, одобрение).
  4. Доклиническая и клиническая разработка диагностики: нормативно-правовая база, предпосылки, процессы и основные этапы (новые MDR и IVDR, управление качеством и рисками, клиническая валидация, оценка диагностической эффективности).
  5. Первые шаги к коммерциализации: лицензирование или выделение? Бизнес-план, исследование рынка, конкурентный анализ.
  6. Примеры использования при разработке терапевтических и диагностических продуктов. Резюме и извлеченные уроки.

Приглашаем молодых ученых из Немецких центров исследований в области здравоохранения (DZG): DZD, DZL, DZHK, DZIF, DKTK, DZNE.

В идеале участники уже имеют некоторый первоначальный контакт с темой, например, изобретение, на которое рассматривается патент.

Бесплатно для ученых DZG (DZD, DZL, DZHK, DZIF, DKTK, DZNE).

Заявление до 5 февраля.

Перевод науки: форма заявки

Информация

Brigitte Fröhlich (DZD)
089 3187-4716
froehlich @ dzd-ev.de

Тренажер

Клаус Вайнбергер - ученый-биомедик и предприниматель с более чем 20-летним опытом клинических исследований, а также разработки диагностических и фармацевтических продуктов. Его научная работа охватывает фундаментальную и клиническую вирусологию гепатита, вакцины-переносчики и метаболические биомаркеры в диабетологии, нефрологии и других показаниях. Клаус внес новаторский вклад в диагностические инновации, основанные на ПЦР в реальном времени (тестирование вирусной нагрузки на вирус гепатита B) и масс-спектрометрии (платформа и наборы для целевой метаболомики), а также стал соучредителем и руководителем успешных биотехнологических, аналитических и консалтинговых компаний.

Хуберт Мюллер по образованию биолог (вирусология, иммунология, молекулярная биология) и имеет докторскую степень по вирусологии в Тюбингенском университете. Хьюберт имеет почти 15-летний опыт коммерциализации медико-биологических наук, а также обширный опыт в области развития бизнеса и патентного права в Европе и США. Помимо коммерческой деятельности в области передачи технологий, Хьюберт проводит обучение исследователей и сотрудников научно-исследовательских институтов по вопросам передачи технологий по вопросам, касающимся изобретений, управления интеллектуальной собственностью и коммерциализации.Перед тем, как приступить к передаче технологий, Хуберт занимал должность директора по управлению проектами двух биотехнологических компаний в Дюссельдорфе и Мартинсриде.

Листовка: Перевод науки в клиническую практику

Датаум

-

Veranstaltungsart

Мастерская

.

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *