Что такое вещество в информатике: Учебный курс «Информатика»

Учебный курс «Информатика»

Информация и её виды

Информационные процессы

Информационная деятельность человека

Вопросы и упражнения

Презентация «Инструкция по технике безопасности»

Презентация «Информация»

     Науку о решении задач с помощью электронно-вычислительных машин (ЭВМ) называют информатикой. По другому определению под информатикой понимают науку о правилах и методах представления, накопления, передачи и обработки информации с помощью ЭВМ.
    Говорят, мир стоит на трёх китах — вещество, энергия и информация. Вещество — это то, что вокруг нас, это воздух и вода, горы и травы, хлеб и металл, и, наконец, мы сами. Вещество мы изучали на уроках химии и биологии, физики и анатомии. Энергия приводит наш мир в движение. Энергия химических реакций даёт силу нашим мускулам, энергия солнечных лучей поднимает хлеба, электрическая энергия движет поезда и зажигает лампочки.

    ЧТО же такое ИНФОРМАЦИЯ?
    Само слово ИНФОРМАЦИЯ лишь сравнительно недавно, примерно в середине 20 века, стало превращаться в точный термин. До того информацию воспринимали как нечто, содержащееся в речи, письме или передающееся при общении. Сейчас смысл, вкладываемый в это понятие, сильно изменился и расширился. Появилась особая дисциплина — теория информации. Выяснилось, что информацию можно покупать и продавать, зарабатывать на её хранении и передаче. Появились словосочетания «средства массовой информации», «защита информации», «информационный голод», «информационные услуги» и даже «информационное общество».
    Существует множество определений и взглядов на понятие «информация». В зависимости от области, в которой ведется исследование, и от класса задач, для которых вводится понятие информации, исследователи подбирают для него различные определения.
    С позиции человека – это содержание сообщений, это разнообразные сведения, которые человек получает из окружающего мира через свои органы чувств. Кроме того, можно сказать, что информация — это любое воздействие на человека, которое приводит к изменению его состояния.
    Автор теории информации Клод Шеннон (1916) определил понятие информации как коммуникацию, связь, в процессе которой устраняется неопределенность. В теории связи и кибернетике информация — это содержание последовательности знаков (сигналов). В нейрофизиологии информация — это содержание сигналов электрохимической природы, передающихся по нервным волокнам организма. В генетике информация — это то, что хранит в себе генетический код – структура молекул ДНК, входящих в состав клетки живого организма. В физике информация рассматривается как антиэнтропия (мера упорядоченности и организованности системы).
    Как и всякий объект, информация обладает свойствами. С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие общие качественные свойства: достоверность, полнота, объективность, понятность, полезность, актуальность. Информация достоверна, если она отражает истинное положение дел; полна, если её достаточно для понимания и принятия решения; объективна, если она не зависит от чьего-либо суждения; понятна, если выражена на языке, доступном для получателя; актуальна, если она важна (существенна) для настоящего времени. Полезность информации оценивается по тем задачам, которые мы можем решить с её помощью.
    Самая ценная информация – объективная, достоверная, полная, и актуальная. При этом следует учитывать, что и необъективная, недостоверная информация (например, художественная литература), тоже может иметь большую значимость для человека.

    Информация может быть дискретной и аналоговой. Дискретная информация базируется на ряде фиксированных уровней её представления. Например, вы подошли к дому поздно вечером и смотрите в своё окно. Свет в окне может гореть или не гореть — два уровня информации. Если уровней много (например, оценка знаний), то можно говорить о цифровом представлении информации.
    Звуковая и видеоинформация обычно относятся к аналоговому типу. Параметры звука меняются непрерывно и плавно (громкость и высота звука). Однако если задать их некоторыми дискретными значениями, то можно и аналоговую информацию свести к цифровой. Например, звуковые компакт-диски содержат записи речи и музыки в цифровой форме. Примерно 44000 раз в секунду берётся выборка звукового сигнала и представляется большим числом уровней — порядка 65 тысяч. В итоге компакт-диск позволяет производить звук многократно без шипения и тресков с неслыханным ранее качеством в отличие от аналоговой грампластинки.

    По форме представления информация бывает числовая, текстовая, графическая, звуковая и видеоинформация.
    Информация передаётся самыми разными путями — в разговорах, по телефонным каналам, по радиоволнам, в виде текстов, чертежей, рисунков и даже намёков. Способов передачи информации три: устно, письменно и с помощью технических средств связи.
    Потребность выразить и передать информацию привела к появлению речи, письменности, искусства, книгопечатания, почтовой связи, телеграфа, телефона, радио и телевидения, ЭВМ, персонального компьютера и Интернет.

    Достижения техники в XVIII-XIX вв. практически целиком были связаны с успехами физики и химии. Благодаря им были созданы и успешно распространились различные преобразователи материи и энергии: двигатели, металлургические и химические производства, электрогенераторы и т.д. Эффективность их работы описывается с помощью физических понятий: мощности, грузоподъемности, количества вырабатываемой энергии и др. В XX в. с развитием техники появились устройства другого рода: средства связи, устройства автоматики, а с 40-х гг. — вычислительная техника. Начиная с последней трети XX в. стали говорить об «информационном взрыве», называя этими словами бурный рост объемов и потоков информации.

    Благодаря передаче информации за последние 200 лет человечество испытало две технологические революции:
первая — (конец 18 — начало 19 вв.) — внедрение парового двигателя.
вторая — (конец 19 — начало 20 вв.) — появление электроэнергетики и электромеханики.
    Сейчас, можно сказать, идёт третья технологическая революция — внедрение компьютеров в нашу жизнь.

Вместе с постоянным совершенствованием техники и производства резко возрос объём информации, с которой приходится оперировать человеку в процессе его профессиональной деятельности. Развитие науки, образования обусловило быстрый рост знаний человека. Если в начале прошлого века общая сумма человеческих знаний удваивалась приблизительно каждые 50 лет, то в последующие годы — каждые 5 лет, сейчас — каждый год. Выходом из создавшейся ситуации стало создание компьютеров, которые во много раз ускорили и автоматизировали процесс обработки информации.
    Информация — фундаментальное понятие, поэтому определить его исчерпывающим образом через какие-то более простые понятия невозможно. Каждый вариант определения информации обладает некоторой неполнотой. В широком смысле информация — это отражение реального (материального, предметного) мира, выражаемое в виде сигналов и знаков.

Базовый модуль №1 Информация и информационные процессы

Базовый модуль №1 Информация и информационные процессы

Ирина Михайловна Горкунова

Базовый модуль №1

Информация и информационные процессы

К содержанию

Урок №1

Вещество, энергия, информация — основные понятия науки. Понятие информации. Информатика и информационные технологии

Цель: Получить представление о том, что такое информация, что такое информатика и информационные технологии.

Основные вопросы:

• Вещество, энергия, информация это три составляющие окружающего нас мира.
• Понятие информации. Роль информации в жизни людей.
• Что такое информатика как наука.

Все, что мы воспринимаем в окружающем нас мире, может быть отнесено либо к энергии, либо к веществу, либо к информации.

Для обозначения всего разнообразия материальных объектов как единого целого в науке используется термин «ВЕЩЕСТВО». (многообразие объектов состоит из вещества)

Энергия нужна для того, чтобы ее потребитель мог совершать какую-то работу. (Какие виды энергии вы знаете?)

Информация. В жизни современного человека информация играет не меньшую роль, чем вещество и энергия.

Мы не можем жить без пищи, одежды. Жилья, предметов быта, транспорта и др. Все это — материальные объекты (в общем понятии вещество). Электричество, отопление в домах — это энергия. Пресса, радио, ТВ — информация.

* В приведенных фрагментах текста пропущены слова вещество, энергия, информация. Впишите эти слова.

* Затраты _____________, необходимые для удаления ребенка из комнаты, прямо пропорциональны степени запретности обсуждаемой темы. (Энергии)

* Ученики хорошо воспринимают и прочно запоминают __________, поданную в афористической форме. (Информацию)

* Детонация (франц. Detoner — взрываться) — процесс химического превращения взрывчатого ______, происходящий в очень тонком слое и распространяющийся со сверхзвуковой скоростью; характеризуется выделением потенциальной _______________ взрывчатого вещества.

Существуют естественные науки — физика, химия, …, которые изучают материальный мир, его вещественные объекты и энергетические процессы.

Наряду с фундаментальными науками (науки, которые изучают объективные законы природы и общества, не зависящие от воли людей: математика. Физика, химия…), существуют и прикладные науки, а также дисциплины, возникающие на стыке нескольких наук, — например, биофизика, экология, электроника.

То, что связано с приобретением новых знаний об окружающем мире, ранее не известных человечеству, — называют наукой, а то, что связано с реализацией этих знаний в процессе создания и использования материальных и духовных ценностей, — называют технологией.

Любая технология опирается на фундаментальную или прикладную науку.

Например, мастерство столяра определяется также навыками обработки дерева различными инструментами, физическими свойствами древесины, законами эргономики и эстетики.

? Приведите свои примеры использования научных и прикладных знаний.

Как вы понимаете значение слова ИНФОРМАЦИЯ?

Расскажите, откуда вы получаете информацию?

Любой человек интуитивно понимает смысл этого слова. Информация — это сведения, знания, которые мы получаем из книг, газет, радио, ТВ, от людей, с которыми общаемся.

Для любого человека информация — это знания, которые он получает из различных источников.

Термин «информация» происходит от латинского «informatio» — разъяснение, осведомление, изложение.

Информация — сведения об окружающем мире, которые повышают уровень осведомленности человека.

Информация является первичным и неопределяемым в рамках науки понятием. (Понятия отличаются от определений тем, что разные люди при разных обстоятельствах могут вкладывать в них разный смысл.) Особенность понятия информации в том, что оно используется во всех без исключения сферах: философии, естественных и гуманитарных науках, биологии. Социологии, искусстве, …и в повседневной жизни.

В разных научных дисциплинах и в разных областях техники существуют разные понятия об информации.

Приступая к изучению информатики, необходимо найти общее, что объединяет различные подходы. Все отрасли науки и техники, имеющие дело с информацией, сходятся в том, что информация обладает четырьмя свойствами.

Информацию можно: создавать, передавать, хранить и обрабатывать.

В середине 60-х годов XX века появляется новое научное направление — информатика.

Это гибрид двух слов «информация» и «автоматика».

ИНФОРМАТИКА — это наука, изучающая все аспекты получения, хранения, преобразования, передачи и использования информации.

Ядро информатики — информационная технология как совокупность конкретных технических и программных средств, с помощью которых мы выполняем разнообразные операции по обработке информации во всех сферах нашей жизни и деятельности.

С этого времени начинается период бурного развития ЭВТ и ее внедрения во многие области человеческой деятельности.

Сегодня в мире нет ни одной отрасли науки и техники, которая развивалась бы столь же стремительно, как информатика.

Современная информатика делится на теоретическую и прикладную.

Теоретическая информатика включает в себя множество научных дисциплин, для которых общим предметом изучения является информация. Среди них: история информации, теория алгоритмов, теоретическая кибернетика. Математическое и информационное моделирование, дискретная математика, искусственный интеллект и др.

Краткая история информатики.

Корни информатики лежат в другой науке — кибернетике. Понятие «кибернетика» впервые появилось в первой половине XIX века, когда френ. Физик Андре Мари Ампер, решил создать единую классификацию всех наук. Он предположил, что должна существовать некая наука, занимающаяся изучением искусства управления. (ампер имел в виду искусство управления людьми, т.е. обществом). Эту несуществующую науку Ампер назвал кибернетикой от греческого слова кибернетикос (искусный в управлении). В Древней Греции этого титула удостаивались лучшие мастера управления боевыми колесницами.

Впоследствии слово кибернетикос было заимствовано римлянами — так в латинском языке появилось слово губернатор (управляющий провинцией). Сегодня уже трудно догадаться, что слова «кибернетика» и «губернатор» имеют одно происхождение, но это так.

С тех пор о кибернетике забыли более чем на сто лет. В 1948 г. американский математик Норберт Винер возродил термин «кибернетика» и определил ее как науку об управлении в живой природе и в технических системах. Это определение оказалось спорным. (Смешивание живой природы и технических систем в одной дисциплине привело к расколу в научных кругах)

Особенно сильной критике зарождавшаяся кибернетика подверглась в Советском Союзе.

Сегодня кибернетика продолжает изучать связь между психологией и математический логикой, разработывает методы создания искусственного интеллекта, но существует и другая, отделившаяся от нее наука. Она занимается проблемами применения средств вычислительной техники для работы с информацией. В Великобритании и США эту науку называют computer science (наука о вычислительной технике). Во Франции она получила другое название — informatique (информатика).

Подобно тому, как математика состоит из множества различных математических дисциплин (алгебры, геометрии, теории чисел, теории функций…), информатика — это множество различных дисциплин, объединенных общим предметом изучения — информацией. К их числу относятся: теория информации, кибернетика, программирование, математическая лингвистика, теория алгоритмов и др.

Развитию информатики послужило одно из самых значительных достижений XX века — создание ЭВМ — универсального технического средства, для работы с информацией.

Дополнительный материал по информационной технологии можно взять из учебника Н. В. Макаровой «Информатика 10-11 класс», тема 1.3 «Представление об информационной технологии»

Вопросы

1. Что такое информация?
2. Что изучает наука информатика?
3. Чем отличается наука от технологии?
4. Россия — родина радио и космических полетов. Отставала ли Россия от других стран в области вычислительной техники до появления ПК?

Практические задания

А. Горячев, Ю. Шафрин «Информатика»
(может быть использован компьютерный вариант ответов на вопросы)

№1 Заполните таблицу, дав определение понятиям.

Понятие	Определение
Информация
Информационные технологии
Информатика

№2 Заполните таблицу

В каждом из приведенных примеров вещество (В) или энергия (Э), или информация (И) либо передаются (П), либо хранятся (Х), либо обрабатываются(О). Причем эти процессы происходят или в природе (П), или в обществе (О), или в технике (Т).

№	Процесс	В — вещество Э — энергия И — информация	П — передача Х — хранение О — обработка	П — природа О — общество Т — техника
1	Идет дождь.	В	П	П
2	Именинник получает подарки.	В	П	О
3	Запасы газа находятся под землей.
4	Птица вьет гнездо.
5	Светит солнце.
6	ЛЭП (линия электропередач) в действии.
7	В начале осени море по-прежнему теплое.
8	Учитель учит учеников
9	В библиотеке хранятся книги
10	Идет прием факса
11	Ученик решает задачу
12		В	П	П
13		В	П	О
14		В	П	Т
15		В	Х	П
16		В	Х	О
17		В	Х	Т
18		В	О	П
19		В	О	О
20		В	О	Т
21		Э	П	П
22		Э	П	Т
23		Э	Х	П
24		Э	Х	Т
25		Э	О	П
26		Э	О	Т
27		И	П	П
28		И	П	О
29		И	П	Т
30		И	Х	П
31		И	Х	О
32		И	Х	Т
33		И	О	П
34		И	О	О
35		И	О	Т

К началу страницы

Что такое информация? Понятие об информации

Очень часто, многие люди, начиная ещё с раннего возраста, задаются вопросом о том, что же такое информация? И, действительно, информация является одним из самых фундаментальных понятий человечества и без раскрытия её смысла будет невозможно в полной мере постигать все те процессы, которые с ней связаны. Но до появления такого предмета, как информатика, понятие информации было очень размытым, а сведения о её сущности разрозненны.

С другой стороны, все мы, так или иначе, в целом понимаем общий смысл, что такое информация. Мы постоянно воспринимаем информацию из окружающего нас мира с помощью органов чувств. Без постоянного приёма информации, мозг человека не сможет существовать.

Понятие информации

У такой науки, как информатика, подход к пониманию информации, особый. Основополагающим будет утверждение, что любое происходящее событие и явление служит для нас источником информации.

В общем, под информацией понимают те сведения, которые принимаемы и передаваемы, сохраняемы различными источниками. Таким образом, информация — является некоторой совокупностью сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые способны воспринимать живые организмы, электронно-вычислительные машины и другие виды информационных систем.

Существует определение понятия информации, которое впервые было предложено математиком Клодом Шенноном (основателем количественного подхода к информации и человека, который научил измерять людей информацию), согласно которой:

Информация — это мера снятой неопределенности или сведения, которые нужно снять в той или иной степени существующую у потребителя до их получения неопределенности, с цель. расширения его понимание объекта полезными сведениями.

Также информацию можно рассмотреть как третью составляющую основ мироздания, наряду с веществом и энергией.

Информация и информационные процессы

С понятием информации тесно связано множество остальных фундаментальных понятий и процессов.

Однако стоит отметить, что предметом изучения информатики, как науки, является не сама информация, а данные: методы их создания, хранения, обработки и передачи и т.д.

Классификация информации

В зависимости от выбранного критерия информацию можно разделить на различные виды. Приведем основные из них.

По объектам информационного взаимодействия:

• Человек — человек
• Человек — автомат.
• Автомат — автомат.

Также под информацией можно понимать обмен сигналами в животном и растительном мире

• посредством передачи признаков от клетки к клетке;
• через передачу признаков от организма к организму.

По способу восприятия информацию подразделяют на:

• Визуальную — та, часть информации, которую мы воспринимаем органами зрения.
• Звуковую — та, часть информации, которую мы воспринимаем органами слуха.
• Тактильную — та, часть информации, которую мы воспринимаем тактильными рецепторами.
• Обонятельную — та, часть информации, которую мы воспринимаем обонятельными рецепторами.
• Вкусовую — та, часть информации, которую мы воспринимаем вкусовыми рецепторами.

По форме своего представления, информация может быть:

• Текстовой — передаваемой в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка.
• Числовой — в виде цифр и знаков, обозначающих математические действия.
• Графической — в виде изображений, предметов, графиков.
• Звуковой — устная или в виде записи и передачи лексем языка аудиальным путём.
• Видеоинформацией — передаваемой в виде видеозаписи.

По своему назначению:

• Массовая — содержит тривиальные сведения и оперирует набором понятий, понятным большей части социума.
• Специальная — содержит специфический набор понятий, при использовании происходит передача сведений, которые могут быть не понятны основной массе социума, но необходимы и понятны в рамках узкой социальной группы, где используется данная информация.
• Секретная — передаваемая узкому кругу лиц и по закрытым (защищённым) каналам.
• Личная (приватная) — набор сведений о какой-либо личности, определяющий социальное положение и типы социальных взаимодействий внутри популяции.

По своему значению информация может быть:

• Актуальная — та информация, которая нужна и тем ценна в данный момент времени.
• Достоверная — информация, полученная без искажений.
• Понятная — информация, выраженная на языке, понятном тому, кому она предназначена.
• Полная — информация, достаточная для принятия правильного решения или понимания.
• Полезная — полезность информации определяется субъектом, получившим информацию в зависимости от объёма возможностей её использования.

По истинности, информацию можно разлить на:

• истинную — является достоверной;
• ложную — является недостоверной.

Дезинформация

В мире существует понятие противоположное по смыслу информации. В этом случае данные о каком-либо событии предоставляется в неполном или искаженном виде. Причем, это делается целенаправленно. Так нередко поступают в политике или ситуациях, на которых можно извлечь большую выгоду.

СУБД — система управления базами данных Измерение информации

Пак Николай Инсебович | Институт математики и фундаментальной информатики СФУ

ОРГАНИЗАЦИЯ И ПРОВЕДЕНИЕ МЕГА-УРОКОВ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРАХ

2020

О методе создания умных «перевернутых» образовательных ресурсов : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, Молодежная научная конференция АНТОК 2020

A Student’s E-Learning Self-Control Method Based On A Topological Knowledge Tree : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS

Отбор содержания программы подготовки учителей к проведению мегауроков на основе когнитивного подхода : научное издание [статья из журнала]

2020, Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования

Концепция трансформационных и перевернутых электронных учебников : научное издание [статья из журнала]

2020, Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования

ОРГАНИЗАЦИЯ И ПРОВЕДЕНИЕ МЕГА-УРОКОВ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРАХ

2020

Клиент-серверное веб-приложение «Автоматизированная система проведения конкурсного оценивания «АСКО-ЭО» : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, Молодежная научная конференция АНТОК 2020

Диагностика и развитие когнитивных способностей человека : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, Молодежная научная конференция АНТОК 2020

Developing students computational thinking with a recursive polydisciplinary approach [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, Journal of Physics: Conference Series

Automated system of remote holding competitive and assessment procedures [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Markovskaya I. A., Narchuganov K. N., Pak N. I.

2020, Journal of Physics: Conference Series

АВТОМАТИЗАЦИЯ СОСТАВЛЕНИЯ СВЕДЕНИЙ ПЕРСОНИФИЦИРОВАННОГО И ОТЧЕТНОГО ХАРАКТЕРА ДЛЯ РАБОТНИКА ОБРАЗОВАНИЯ : научное издание [статья из журнала]

2020, Проблемы современного педагогического образования

Организационно-содержательная форма учебного процесса на основе кластера дисциплин : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2020, Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании

МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА МАГИСТЕРСКОЙ ПРОГРАММЫ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Николаева Ю. С., Пак Н. И., Под общей редакцией Ю. Ю. Логинова

2019, Решетневские чтения

НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ КОЛЛАБОРАЦИИ МАГИСТЕРСКОЙ ПОДГОТОВКИ В ТЕХНИЧЕСКОМ И ПЕДАГОГИЧЕСКОМ ВУЗАХ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2019, Решетневские чтения

ЭВОЛЮЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАТИЗАЦИИ : монография [монография]Носков Михаил Валерианович, Дьячук Павел Петрович, Добронец Борис Станиславович, Вайнштейн Юлия Владимировна, Кытманов Алексей Александрович, Лапчик Михаил Павлович, Рагулина Марина Ивановна, Хеннер Евгений Карлович, Захарова Ирина Гелиевна, Пак Николай Инсебович, Степанова Татьяна Анатольевна, Михеев Сергей Александрович, Скибицкий Эдуард Григорьевич

2019

The Organization of the Research Activity of the Future It-Teachers Based on the International Cluster Laboratory at the Pedagogical University : научное издание [статья из журнала]

2019, Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems

Диагностическая система «Ментальный тренажер по решению расчетных физических задач» [патент]

2019

МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВ К НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2019, XIX Международная конференция по науке и технологиям Россия-Корея-СНГ

КОНЦЕПЦИЯ ТРАНСФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА К ОБУЧЕНИЮ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Николай Инсебович, Степанова Татьяна Анатольевна, Сибирский федеральный университет, Институт космических и информационных технологий

2019, Информатизация образования и методика электронного обучения

Multidimensional algorithmic thinking development on mental learning platform [статья из журнала]

2019, Journal of Siberian Federal University — Humanities and Social Sciences

ПОЛИПАРАДИГМАЛЬНАЯ МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ УЧИТЕЛЕЙ К ПРОЕКТНОМУ ОБУЧЕНИЮ РОБОТОТЕХНИКЕ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Бидайбеков Е. Ы., Пак Н. И., Бостанов Б. Г., Кожагул А. Т.

2019, ЦИФРОВОЙ УНИВЕРСИТЕТ: МЕЖДУНАРОДНАЯ ГЛОБАЛИЗАЦИЯ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ТРАНСФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ОБУЧЕНИЮ «ИСТОРИИ ИНФОРМАТИКИ» В УСЛОВИЯХ ?ЦИФРОВИЗАЦИИ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Бидайбеков Е. Ы., Пак Н. И., Ошанова Н. Т., Буканова А. К.

2019, ЦИФРОВОЙ УНИВЕРСИТЕТ: МЕЖДУНАРОДНАЯ ГЛОБАЛИЗАЦИЯ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Разработка электронного учебника-трансформера при обучении программированию на основе самопознавательной деятельности студента [статья из журнала]

2019, Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования

Облачная веб-технология проведения конкурсных процедур оценки качества образовательных ресурсов : научное издание [статья из журнала]

2019, Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования

НА ПУТИ К ЦИФРОВОМУ УНИВЕРСИТЕТУ: ТРЕНДЫ СОВРЕМЕННОГО ПЕДАГОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА : научное издание [статья из журнала]

2018, Вестник Казахского национального педагогического университета имени Абая. Серия: Физико-математические науки

Дуальный межпредметный подход к преподаванию численных методов и курса по выбору «Информационные технологии в образовании» : научное издание [статья из журнала]

2018, Вестник Казахского национального педагогического университета имени Абая. Серия: Физико-математические науки

Программа по управлению сайтом «Автоматизированная информационная система «Apec» [патент]

2018

Программа по управлению сайтом «Библиотека научных достижений» [патент]

2018

ПЕРСОНИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ «УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС» НА ОСНОВЕ ПРОЕКТИВНОЙ СТРАТЕГИИ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2018, Информатизация непрерывного образования — 2018

МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО УЧИТЕЛЯ НА ОСНОВЕ МЕНТАЛЬНОГО ПОДХОДА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2018, XVIII Международная конференция по науке и технологиям Россия- Корея-СНГ

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПЕРСОНИФИЦИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ И ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА МАГИСТЕРСКОЙ ПОДГОТОВКИ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА : научное издание [статья из журнала]

2018, Решетневские чтения

МЕНТАЛЬНАЯ ПЛАТФОРМА РАЗВИТИЯ МНОГОМЕРНОГО АЛГОРИТМИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ : научное издание [статья из журнала]

2018, Педагогическая информатика

МЕТОДИКА ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ПРОГРАММИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННОГО УЧЕБНИКА-ТРАНСФОРМЕРА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2018, Современное программирование

ПЕРСОНИФИКАЦИЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ ПО ФОРМИРОВАНИЮ УМЕНИЯ РЕШАТЬ РАСЧЕТНЫЕ ЗАДАЧИ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБУЧАЮЩЕ-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ : научное издание [статья из журнала]

2018, Информатика и образование

МОДЕЛЬ СМАРТ-СРЕДЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ В ОБЛАСТИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВОЙ КЛАСТЕРНО-РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНТЕГРАЦИИ : научное издание [статья из журнала]

2018, Информатика и образование

К ВОПРОСУ ОБ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА УРОКОВ В СОВРЕМЕННОЙ ШКОЛЕ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Чен Юрий Владимирович, Пак Николай Инсебович, Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева; Ответственный редактор П. С. Ломаско

2018, АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАНИИ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ РЕШЕНИЮ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ С ПОЗИЦИЙ КОГНИТИВНОГО ПОДХОДА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2018, Информатизация образования и методика электронного обучения

Organizing blended learning for students on the basis of learning roadmaps [статья из журнала]

2018, Journal of Social Studies Education Research

ЭЛЕКТРОННЫЙ КУРС-КОНСТРУКТОР КАК СРЕДСТВО ОРГАНИЗАЦИИ ЛИЧНОСТНО-ЦЕНТРИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ : научное издание [статья из журнала]

2018

Современные проблемы информатизации образования : монография [монография]

2017

Программа управления сайтом «Тестирование когнитивных способностей человека» [патент]

2017

МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ДИАГНОСТИК КОГНИТИВНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА : научное издание [статья из журнала]

2017, Педагогическая информатика

МОДЕЛЬ ПЕРСОНИФИКАЦИИ АСУ «УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС» : научное издание [статья из журнала]

2017, Решетневские чтения

МЕНТАЛЬНЫЙ ПОДХОД К АВТОМАТИЗАЦИИ ДИАГНОСТИК ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБУЧАЕМЫХ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2017, Информатизация образования: теория и практика

МОДЕЛЬ ПЕРСОНИФИКАЦИИ АСУ «УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС» В ПОДГОТОВКЕ МАГИСТРОВ : научное издание [статья из журнала]

2017, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Проективный сайт исследований и диагностики психофизиологических параметров способностей человека : научное издание [статья из журнала]

2017, Нижегородское образование

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА МАГИСТРАНТОВ В УСЛОВИЯХ ИНЖЕНЕРНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА : научное издание [статья из журнала]

2017, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

ОТ ГИПЕРТЕКСТА К ГИПЕРМОЗГУ: РАЗВИТИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ СРЕДСТВ, МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ

2017, Современные проблемы информатизации образования

МЕЖДУНАРОДНАЯ КЛАСТЕРНАЯ МОДЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОМУ НАСЛЕДИЮ АЛЬ-ФАРАБИ : научное издание [статья из журнала]Бидайбеков Есен Ыкласович, Камалова Гульдина Большевиковна, Пак Николай Инсебович, Аккасынова Жамиля Кажыгалиевна

2017, Современные информационные технологии и ИТ-образование

СТУДЕНТ-ЦЕНТРИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПРОГРАММИРОВАНИЮ В ПЕДАГОГИЧЕСКОМ ВУЗЕ : научное издание [статья из журнала]

2017, Информатика и образование

ОБЛАЧНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ И ДИАГНОСТИКИ КОГНИТИВНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Николаева Ю. С., Пак Н. И., Научно-техническое общество «АНТОК»

2017, XVII Международная конференция по науке и технологиям Россия-Корея-СНГ

Единая методическая система предметного обучения школьников и студентов на базе технологической платформы «мега-класс» : научное издание [статья из журнала]

2017, Преподаватель XXI век

Модель международного мегаурока по изучению программирования в школах России и Казахстана : научное издание [статья из журнала]

2017, Нижегородское образование

РЕГИОНАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА НА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПЛАТФОРМЕ «МЕГА-КЛАСС» : научное издание [статья из журнала]

2017, Педагогическая информатика

Организация студент-центрированного обучения студентов информатике на основе учебных дорожных карт : научное издание [статья из журнала]

2017, Нижегородское образование

ИНТЕГРАЦИЯ МООК В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС ПО ИНФОРМАТИКЕ НА ОСНОВЕ УЧЕБНЫХ ДОРОЖНЫХ КАРТ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Андреева Н. М., Пак Н. И., Российский педагогический университет им. А. И. Герцена: Кафедра математического анализа, Кафедра компьютерной инженерии и программотехники

2017, Некоторые актуальные проблемы современной математики и математического образования

Информатика : учебник для студентов учреждений высшего педагогического образования [учебник для студентов учреждений высшего педагогического образования]

2016

Программный комплекс «Персональный автомеханик» [патент]

2016

КОМПЛЕКСНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КОРЕННЫХ МАЛОЧИСЛЕННЫХ НАРОДОВ АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ В ОБЛАСТИ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ, ДИСТАНЦИОННОЙ ПЕДАГОГИКИ, СОЦИАЛЬНО-КУЛЬТУРНОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ : отчет о НИР [отчёт о НИР]

2016

О магистерском курсе «Современные проблемы науки и образования» : научное издание [статья из журнала]

2016, Решетневские чтения

От классно-урочной системы к кластерному образованию: образовательная технологическая платформа «Мега-класс» : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2016, Информатизация образования — 2016

ОБЛАКО ЗНАНИЙ КАК СРЕДА РЕАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ МЕГА-ПРОЕКТОВ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Под общей редакцией М. П. Лапчика

2016, Информатизация образования: теория и практика

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КОГНИТИВНЫХ АРХИТЕКТУР В ОБРАЗОВАНИИ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Хегай Л. Б., Алтайский государственный гуманитарно-педагогический университет имени В. М. Шукшина

2016, Фундаментальные науки и образование

СТУДЕНТ-ЦЕНТИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРАХ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Сибирский федеральный университет

2016, Информатизация образования и методика электронного обучения

О методе диагностики памяти : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2016, Современные тенденции и проекты развития информационных систем и технологий

ОБНОВЛЕНИЕ МЕТОДИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ В УСЛОВИЯХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА «МЕГА-КЛАСС» : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2016, Информатизация образования: теория и практика

Об одном методе диагностики мышления : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2016, Современные тенденции и проекты развития информационных систем и технологий

МЕТОДИКА САМООБУЧЕНИЯ ШКОЛЬНИКОВ ИНФОРМАТИКЕ НА ОСНОВЕ МЕНТАЛЬНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНИКОВ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Киргизова Е. В., Герасимов М. С., Алтайский государственный гуманитарно-педагогический университет имени В. М. Шукшина

2016, Фундаментальные науки и образование

От проективно-рекурсивной технологии обучения к ментальной дидактике : монография [монография]

2016

Проективно-рекурсивная технология обучения в личностно-ориентированном образовании [статья из журнала]

2016, Педагогическое образование в России

Совершенствование профессиональной подготовки будущего учителя информатики на основе кластерной модели обучения : научное издание [статья из журнала]Бидайбеков Е. Ы., Камалова Г. Б., Пак Н. И., Аккасынова Ж. К.

2015, Вестник Казахского национального педагогического университета имени Абая. Серия: Физико-математические науки

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СВЯЗЕЙ В ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ МЫШЛЕНИЯ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2015, Конференция по науке и технологиям СНГ-КОРЕЯ 2015

Ученые записки «Развитие отечественной системы информатизации образования в здоровьесберегающих условиях». Выпуск 28 / : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Богомазова М. М., Богомолова О. Б., Босова Л. Л., Будахина Н., Бушев А. Б., Вербин С. Г., Власов В. В., Вострокнутов И. Е., Галкин В. П., Гильдебрант А. Е., Агальцова Д. В., Глотова М. И., Глухова Л. В., Граб В. П., Гребенников А. И., Гудкова С. А., Гуторова Л. Е., Дарьин М. Ю., Дарьина Л. Ю. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

Отчет о выполнении научно-исследовательских и опытно-экспериментальных работ за 2006 г : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Глейзер Г. Д., Андреев А. А., Анненков В. В., Архипов А. И., Бакшаева Н. В., Бирюкович А. А., Богачева Е. В., Бодякин В. И., Василенко Н. В., Босова Л. Л., Вострокнутов И. Е., Галичин В. А., Галкина А. И., Галушкин А. И., Герасименко С. А., Герова Н. В., Горохова Е. Г., Давыдов В. П., Дашниц Н. Л. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

Отчет о выполнении НИР и НИОКР по Комплексной программе «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» за 2002 год : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Глейзер Г. Д., Андреев А. А., Анненков В. В., Архипов А. И., Бакшаева Н. В., Бирюкович А. А., Богачева Е. В., Бодякин В. И., Василенко Н. В., Босова Л. Л., Вострокнутов И. Е., Галичин В. А., Галкина А. И., Галушкин А. И., Герасименко С. А., Герова Н. В., Горохова Е. Г., Давыдов В. П., Дашниц Н. Л. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

Ученые записки «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Выпуск 23 : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Данилюк С. Г., Дарьин М. Ю., Дарьина Л. Ю., Довгань В. В., Евдокимова Н. А., Ежова Г. Л., Емельченков Е. П., Жожиков А. В., Жожикова С. И., Кизик О. А., Ахаян А. А., Королева Н. Ю., Лавина Т. А., Латышев В. Л., Манушин Э. А., Мартиросян Л. П., Мартиросян А. Г., Мацкевич Т. А., Митин А. И. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

Ученые записки «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Выпуск 20 : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Ведилин В. Г., Волик О. Н., Гирько Н. Д., Глотова М. И., Голубцов, Горшенин А. Ю., Грачева Е. Н., Гусаров С. Н., Дарьин М. Ю., Дарьина Л. Ю., Агальцова Д. В., Джафарова Н. З., Дя А. Э, Емелин М. А., Заболотнова Е. Ю., Зябко Н. Д., Истомин А. Л., Калугина В. Н., Катаранов А. Б. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

Ученые записки «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании». Выпуск 21 : научное издание [статья из журнала]Роберт И. В., Зимин А. М., Иванов С. В., Иванова Д. С., Игнатов А. В., Казымова Е. А., Кангин В. В., Кангина Л. М., Кириллова А. В., Козлов О. А., Котова Л. А., Агальцева Д. В., Латышев В. Л., Леднев В. А., Лучко О. Н., Манушкин Э. А., Маркарова Т. С., Мартиросян Л. П., Мешалкина Ю. В., Никонова Н. В. и другие

2015, Хроники объединенного фонда электронных ресурсов Наука и образование

О СУЩНОСТИ ОБУЧЕНИЯ С ПОЗИЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-МЕНТАЛЬНОГО ПОДХОДА : научное издание [статья из журнала]

2015, Информация и образование: границы коммуникаций

ОРГАНИЗАЦИЯ СТУДЕНТ-ЦЕНТРИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ УЧЕБНЫХ ДОРОЖНЫХ КАРТ : научное издание [статья из журнала]

2015, Информация и образование: границы коммуникаций

О НЕОБХОДИМОСТИ И ВОЗМОЖНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ЛИЧНОСТНО ЦЕНТРИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ В ВУЗЕ : научное издание [статья из журнала]

2015, Педагогическое образование в России

МЕТОДИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОБУЧЕНИЯ ИНФОРМАТИКЕ СТУДЕНТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ В УСЛОВИЯХ ФГОС ВО : научное издание [статья из журнала]

2015, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

УЧЕБНЫЕ ДОРОЖНЫЕ КАРТЫ КАК СРЕДСТВО ЛИЧНОСТНО ОРИЕНТИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ : научное издание [статья из журнала]

2015, Образование и наука

Технология «Мега-класс» как средство коллективной учебной деятельности в образовательных кластерах : научное издание [статья из журнала]

2015, Открытое образование

ОБ ОПЫТЕ РЕАЛИЗАЦИИ КЛАСТЕРНОЙ МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ2 : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2015, ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА

ИННОВАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ «МЕГА-КЛАСС» КАК СИНЕРГЕТИЧЕСКОЕ СРЕДСТВО ОБУЧЕНИЯ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРАХ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2015, Информатизация образования — 2015

О МОДЕЛИ МЕГАУРОКОВ ДЛЯ ШКОЛ СЕВЕРНЫХ ТЕРРИТОРИЙ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2015, Перспективы и вызовы информационного общества

АКАДЕМИЧЕСКАЯ МОБИЛЬНОСТЬ И МЕЖДУНАРОДНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ МАГИСТРАТУРЕ ПО ПРОГРАММЕ «ИНФОРМАТИКА В ОБРАЗОВАНИИ / ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ» : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Бидайбеков Есен Ыкласович, Пак Николай Инсебович, Министерство образования и науки РФ; Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева

2015, Управление образовательным процессом в современном вузе: высшее образование для развития региона

КОМПЛЕКСНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КОРЕННЫХ МАЛОЧИСЛЕННЫХ НАРОДОВ АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ В ОБЛАСТИ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ, ДИСТАНЦИОННОЙ ПЕДАГОГИКИ, СОЦИАЛЬНО-КУЛЬТУРНОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ [отчёт о НИР]

2015

О роли дорожных карт при электронном обучении информатике студентов классических университетов [статья из журнала]

2015, Открытое образование

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ МЕНТАЛЬНОЙ СХЕМЫ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2014, XV Российско-корейская Научно-техническая конференция

О КОНЦЕПЦИИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ ИНФОРМАТИКЕ В УСЛОВИЯХ ФГОС3 : научное издание [статья из журнала]

2014, Ученые записки ИУО РАО

Принципы образования будущего и их реализация в педагогическом образовании Красноярского края : научное издание [статья из журнала]

2014, Педагогика и просвещение

МОДЕЛЬ ПОДГОТОВКИ МАГИСТРОВ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ С ПЕДАГОГИЧЕСКИМ УКЛОНОМ : научное издание [статья из журнала]

2014, Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

УМНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ: ОТВЕТ НА ВЫЗОВЫ СМАРТ-ОБЩЕСТВА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Под общей редакцией М. П. Лапчика; ФГБОУ ВПО «Омский государственный педагогический университет»

2014, Информатизация образования: теория и практика

СТРАТЕГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА В ПРОЕКТИРОВАНИИ КЛАСТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ ШКОЛА-ПЕДВУЗ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Ответственный редактор И. В. Старовикова

2014, Фундаментальные науки и образование

О модели мышления и ментальных схемах : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2014, Решетневские чтения

КЛАСТЕРНАЯ СИСТЕМА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ШКОЛЬНИКОВ НА ДИСТАНЦИОННОЙ ПЛАТФОРМЕ ШКОЛА-ВУЗ : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Пак Н. И., Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», Национальный исследовательский университет, Высшая школа экономики (Пермский филиал), Пермское отделение Академии информатизации образования РФ, ООО Учебный центр «Информатика»

2014, Информатика в школе: прошлое, настоящее и будущее

Новая магистратура в педагогическом университете: вызовы и реалии : коллективная монография [монография]Бочарова Ю. Ю., Тесленко В. И., Шкерина Л. В., Фуряева Т. В., Яковлева Т. А., Дорошенко Е. Г., Залезная Т. А., Козырева О. А., Ломаско П. С., Москвич Ю. Н., Сафонова М. В., Пак Н. И., Уфимцева Л. П.

2014

Мегакласс как инновационная модель обучения информатике с использованием ДОТ и СПО : коллективная монография [монография]

2014

Ментальный учебник по информатике: на пути к обществу разума : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2013, Российско-корейская научная конференция

ДИАГНОСТИКА СВОЙСТВ ИНТЕЛЛЕКТА ПО ВРЕМЕННЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКА : научное издание [статья из журнала]

2013, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ДИАГНОСТИКА ИНТЕРФЕЙСА ЭКРАНА ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНИКОВ : научное издание [статья из журнала]

2013, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

The Model of Cluster System of Social and Educational Support of Rural Area and the Extreme North School Students : научное издание [статья из журнала]

2013, Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки

О ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ МЕНТАЛЬНЫХ УЧЕБНИКОВ : научное издание [статья из журнала]

2013, Вестник Томского государственного педагогического университета

Гипермозг как основа становления ментальной дидактики : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2013, Интернет — свободный, безопасный, образовательный

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ЛАБОРАТОРНОГО ПРАКТИКУМА : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2013, Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры

Программирование : В 2 томах [В 2 томах: учебник для студентов учреждений высшего профессионального образования]Нигматулина Э. А., Пак Н. И., Сокольская М. А., Степанова Т. А.

2013

Численные методы линейной алгебры и математического анализа : учебное пособие для студентов педагогических вузов [учебное пособие для студентов педагогических вузов]Романов В. А., Романов Д. В., Романов К. В., Семенов И. В., Степанова Т. А., Пак Н. И.

2013

Информационный подход и электронные средства обучения : монография [монография]

2013

Создание кластерной системы социально-образовательной поддержки школьников сельской местности и Крайнего Севера на дистанционной платформе «школа – вуз» : коллективная монография [монография]Пак Н. И., Садовский В. М., Фуряева Т. В., Симонова А. Л., Сокольская М. А., Старченко Д. А., Степанова Т. А., Стюгин А. А., Стюгина А. А., Туранова Л. М., Яковлева Т. А.

2013

Программирование : В 2 томах [В 2 томах : учебник для студентов учреждений высшего профессионального образования]Нигматулина Э. А., Пак Н. И., Сокольская М. А., Степанова Т. А.

2013

ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ОБУЧЕНИИ МАТЕМАТИКИ [статья из журнала]

2013, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

Модель непрерывного образования школы будущего (на примере инженерной школы) [статья из журнала]

2013, Открытое образование

Информатика : учебное пособие для студентов педагогических вузов [учебное пособие для студентов педагогических вузов]

2012

Интеграция формального и неформального образования студентов и школьников : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]Гринберг Г. М., Ивкина Л. М., Пак Н. И., Редакторы: И. Н. Мисякова, Н. П. Недоспасова, Е. А. Нагрелли, Е. А. Вострикова

2012, Актуальные проблемы неформального повышения квалификации педагогов и руководителей образовательных учреждений

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В ОБУЧЕНИИ : научное издание [статья из журнала]

2012, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

ГИПЕРТЕКСТОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ : научное издание [статья из журнала]Полынцева Т. А., Рукосуева Н. В., Пак Н. И.

2012, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

ДИАГНОСТИКА ВОСПРИЯТИЯ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ, ПРЕДСТАВЛЕННОЙ РАЗНЫМИ СПОСОБАМИ : научное издание [статья из журнала]

2012, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

Анализ интерфейса учебных электронных материалов : научное издание [статья из журнала]

2012, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

Разработка трехмерных учебных материалов на основе гипертекстовой технологии : научное издание [статья из журнала]

2012, Инновации в непрерывном образовании

РАЗВИТИЕ ИНТУИЦИИ И ПАРАЛЛЕЛЬНОГО МЫШЛЕНИЯ МЕТОДОМ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ : научное издание [статья из журнала]

2012, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Принципы математической подготовки студентов с позиций информационной модели мышления : научное издание [статья из журнала]

2012, Открытое образование

Пространственно-временная информационная модель памяти : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2012, Фундаментальные науки и образование

Использование АДАПТИВНЫХ ТЕСТОВ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ : научное издание [статья из журнала]

2011, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

К ВОПРОСУ О ПОДГОТОВКЕ АУДИО-ЛЕКЦИЙ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА : научное издание [статья из журнала]

2011, Актуальные проблемы авиации и космонавтики

ПРОФИЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ : научное издание [статья из журнала]

2011, Инновации в непрерывном образовании

О концепции информационного подхода в обучении : научное издание [статья из журнала]

2011, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

О состоянии графической подготовки учащихся в школе с позиции информационного подхода : научное издание [статья из журнала]

2011, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Обучение студентов дистанционным технологиям с помощью дистанционных технологий : научное издание [статья из журнала]

2011, Открытое и дистанционное образование

Сущность обучения с позиций информационного подхода : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2011, Открытое образование: опыт, проблемы, перспективы

Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений : учебное пособие для студентов педагогических вузов [учебное пособие для студентов педагогических вузов]Романов В. А., Романов Д. В., Романов К. В., Семенов И. В., Степанова Т. А., Пак Н. И.

2011

ОБУЧЕНИЕ РАЗУМА КАК ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2011, РОССИЙСКО-КОРЕЙСКАЯ НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

Модели сетевых интеллектуальных систем диагностики : научное издание [статья из журнала]

2010, Ученые записки ИУО РАО

КОРПОРАТИВНАЯ МОДЕЛЬ И ТЕХНОЛОГИЯ КООПЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ МЕЖВУЗОВСКИХ ДИПЛОМНЫХ ПРОЕКТОВ : научное издание [статья из журнала]

2010, Инновации в непрерывном образовании

Разработка учебных трёхмерных текстов с помощью гипертекстовой технологии : научное издание [статья из журнала]

2010, Школьные технологии

Представление трехмерного текста с помощью гипертекстовой технологии : научное издание [статья из журнала]

2010, Открытое образование

Информационный подход в обучении : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

2010, Фундаментальные науки и образование

Информационное моделирование : учебное пособие [учебное пособие]

2010

Использование информационных технологий при обучении студентов гуманитарных факультетов педагогических вузов : научное издание [статья из журнала]

2009, Ученые записки ИУО РАО

Диагностика и развитие образного восприятия и зрительной памяти учащихся школьного возраста : научное издание [статья из журнала]

2009, Ученые записки ИУО РАО

Представление учебного гипертекста на основе идей ассоциативно-рекурсивного восприятия информации : научное издание [статья из журнала]

2009, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Вертикальная модель подготовки учителя информатики в педагогическом вузе : научное издание [статья из журнала]

2009, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Вертикальная модель подготовки учителя на основе интеграции школьного и вузовского образования : научное издание [статья из журнала]

2009, Открытое образование

Открытый образовательный портал профильного обучения школьников : научное издание [статья из журнала]

2009, Открытое образование

УТОЧНЕНИЕ ПОНЯТИЯ ИКТ-КОМПЕТЕНТНОСТЬ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА : научное издание [статья из журнала]

2009, Педагогическая информатика

Практикум по информатике : учебное пособие для вузов [учебное пособие для вузов]

2009

Информатика : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям]

2009

Практикум по информатике : учебное пособие [учебное пособие]

2008

Подготовка учителя информатики на основе интеграции школьного и вузовского образования : научное издание [статья из журнала]

2008, Ученые записки ИУО РАО

Организация непрерывной учебно-исследовательской деятельности студентов при выполнении дипломного проекта : научное издание [статья из журнала]

2008, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Проективная тестовая система «Тестосфера» : научное издание [статья из журнала]

2008, Информатика и образование

ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЕКТНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ В КУРСЕ «ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ» : научное издание [статья из журнала]

2008, Педагогическая информатика

МОДЕЛЬ ИННОВАЦИОННОЙ ПРОФИЛЬНОЙ ШКОЛЫ БУДУЩЕГО : научное издание [статья из журнала]

2008, Педагогическая информатика

Проективный подход в обучении как информационный процесс : монография [монография]

2008

Информатика : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям]

2008

Информатика : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям]

2008

Информатика : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по педагогическим специальностям]

2008

Учебный курс истории информатики: задачи и содержание : научное издание [статья из журнала]

2007, Ученые записки ИУО РАО

Модель профессиональной подготовки инженера в условиях учебно-производственной среды интегрированной системы обучения : научное издание [статья из журнала]

2007, Инженерное образование

Представление открытого и дистанционного обучения в контексте информационного обмена : научное издание [статья из журнала]

2007, Информатика и образование

Курс «История информатики» в педвузе : научное издание [статья из журнала]

2007, Информатика и образование

Информатика : учебное пособие для студентов высших педагогических учебных заведений, обучающихся по специальности «Информатика» [учебное пособие для студентов высших педагогических учебных заведений, обучающихся по специальности «Информатика»]

2007

Сетевая модель дополнительного образования «Школа-Колледж-Вуз» как фактор профилизации школы : научное издание [статья из журнала]

2006, Ученые записки ИУО РАО

Информационная научно-образовательная среда как необходимый фактор реализации компетентностного подхода в образовании : научное издание [статья из журнала]

2006, Ученые записки ИУО РАО

О СУЩНОСТИ ПРОЕКТИВНОГО ПОДХОДА В ОБУЧЕНИИ И ПРОЕКТИРОВАНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ : научное издание [статья из журнала]

2006, Педагогическая информатика

Информатика : учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по педагогическим специальностям [учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по педагогическим специальностям]

2006

Интегративный подход к построению модели интеграции основного и дополнительного образования в высшей школе [статья из журнала]

2006, Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Практикум по информатике : учебное пособие для студентов высших учебных заведений [учебное пособие для студентов высших учебных заведений]

2005

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ЗНАНИЙ С ОБУЧЕНИЕМ : научное издание [статья из журнала]

2005, Педагогическая информатика

Теоретическая информатика : учеб. пособие [монография]

2005

Нелинейные технологии обучения в условиях информатизации : монография [монография]

2004

Информатика : учебное пособие для студентов высших педагогических учебных заведений, обучающихся по специальности «Информатика» [учебное пособие для студентов высших педагогических учебных заведений, обучающихся по специальности «Информатика»]

2004

Информатика : Учебное пособие для студентов педвузов [Учебное пособие для студентов педвузов]

2003

Об эффективности использования в учебном процессе по школьной информатике телекоммуникационного проекта «наш любимый край» : научное издание [статья из журнала]

2002, Педагогическое образование на Алтае

Исследовательский проект: научное общество молодых ученых и студентов как открытая образовательно-воспитательная среда становления педагогов нового поколенияПак Н. И., Кононенко И. О., Оренчук Н. С., Саволайнен Г. С., Шашкина М. Б., Ответственный редактор: Н. И. Дроздов

2002, Научный ежегодник КГПУ

Практикум по информатике : учебное пособие для студентов высших учебных заведений [учебное пособие для студентов высших учебных заведений]

2002

Параллельный способ обучения курсу «Численные методы» : научное издание [статья из журнала]

2001, Педагогическая информатика

Информатика : учебное пособие для студентов педагогических вузов по специальности «Информатика» [учебное пособие для студентов педагогических вузов по специальности «Информатика»]

2001

Практикум по информатике : учебное пособие [учебное пособие]

2001

Открытые эволюционно-адаптивные средства обучения в условиях глобальной информатизации : научное издание [статья из журнала]

2000, Педагогическая информатика

Информатика : учебное пособие [учебное пособие]

2000

Компьютерная диагностика знаний в системах дистанционного образования : научное издание [статья из журнала]

2000, Открытое образование

Электронный учебник : научное издание [статья из журнала]

2000, Информатика и образование

Нелинейные технологии обучения в курсах информатики и информационных технологий : диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук [диссертация]

2000

Нелинейные технологии обучения в условиях информатизации : учебное пособие [учебное пособие]

1999

Тестовый эксперимент как средство корректировки тестовых заданий : научное издание [статья из журнала]

1999, Информатика и образование

Информатика : учеб. пособие для высш. пед. учеб. заведений по спец. «Информатика» [учеб. пособие для высш. пед. учеб. заведений по спец. «Информатика»]

1999

Методика составления тестовых заданий : научное издание [статья из журнала]

1998, Информатика и образование

Non-linear technologies in education [статья из журнала]

1998, British Journal of Educational Technology

О состоянии информатизации образования в Красноярском крае : научное издание [статья из журнала]

1997, Информатика и образование

О технологии создания компьютерных тестов : научное издание [статья из журнала]

1997, Информатика и образование

О нелинейных технологиях обучения : научное издание [статья из журнала]

1997, Информатика и образование

Из опыта использования метода проектов в курсе информатики средней школы : научное издание [статья из журнала]

1997, Педагогическая информатика

Региональная интегрированная информационная сеть в г.Красноярске : отчет о НИР [отчёт о НИР]Шайдуров В. В., Олейников Б. В., Пак Н. И., Панько С. П., Судаков А. Н., Сухинин А. И., Цибульский Г. М., Шевырногов А. П., Якубайлик О. Э., Вейсов Е. А., Владимиров В. М., Замай С. С., Захаров М. Ю., Захаров Ю. В., Костюк В. Ю., Москвичев В. В., Ноженкова Л. Ф.

1996

Компьютерное моделирование в примерах и задачах

1994

О технологии компьютерного моделирования в образовании : научное издание [статья из журнала]

1994, Педагогическая информатика

Моделирование процесса затвердевания расплава на поверхности вещества : научное издание [статья из журнала]

1992, Прикладная механика и техническая физика

Modeling the process of melt solidification on the surface of a material [статья из журнала]

1992, Journal of Applied Mechanics and Technical Physics

Modeling thermal processes in the shock loading of porous materials [статья из журнала]

1991, Journal of Applied Mechanics and Technical Physics

Моделирование тепловых процессов при ударно-волновом нагружении пористых материалов [статья из журнала]

1991, Прикладная механика и техническая физика

Conditions for the formation of a coherent gas jet and a shock-compressed gas slug in the detonation of a flat high-explosive charge : научное издание [статья из журнала]

1990, High Temperature

Исследование условий формирования газокумулятивной струи и сгустка ударно-сжатого газа при детонации плоского заряда ВВ [статья из журнала]

1989, Теплофизика высоких температур

CONDITIONS FOR THE FORMATION OF A COHERENT GAS-JET AND A SHOCK-COMPRESSED GAS SLUG IN THE DETONATION OF A FLAT HIGH-EXPLOSIVE CHARGE [статья из журнала]

1989, HIGH TEMPERATURE

Газодинамическое течение при детонации заряда ВВ в плоском канале : препринт [препринт]

1988

Моделирование процесса уноса массы с поверхности пластины при высокоскоростном течении газа : доклад, тезисы доклада [доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций]

1987, Численные методы механики сплошной среды

Numerical study of the action of gas-explosive tube on the surface of a steel wall [статья из журнала]

1985, Journal of Applied Mechanics and Technical Physics

Material removal from a surface under the action of a reflected shock wave [статья из журнала]

1985, Journal of Applied Mechanics and Technical Physics

High-speed cooling of a bimetallic surface upon the action of a concentrated energy flux [статья из журнала]

1984, Journal of Applied Mechanics and Technical Physics

Математика.

Кибернетика. Информатика | Информатика и автоматизация Музиль Р. Человек без свойств. Перевод С. Апт: Издательство «Эксмо», Москва, 2008.1088 с.

Научная школа «Алгоритмические модели цифровой программируемой технологии развивающихся инфокоммуникационных систем». // Информационно-измерительные и управляющие системы, №5, т. 10, 2012. 70 с.

Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. 304 с.

Войцехович В.Э. Господствующие стили математического мышления. // Стили в математике: социокультурная философия математики/ Под ред. А.Г. Барабашева. СПб, 1999. с.503–504

Александров В.В., Кулешов С.В., Цветков О.В. Цифровая технология инфокоммуникации. Передача, хранение и семантический анализ текста, звука, видео. СПб.: Наука, 2008. 244 с.

Газета «Завтра». [Электронный ресурс]. — Доступ: http://zavtra.ru/content/view/istoriya-bombyi-prosta-2013-01-23-000000/

Пономарев В.М. , Александров В.В. Алгоритмическая модель как средство автоматизации исследований. В книге «Автоматизация исследований и проектирования». Изд. «Наука», Москва, 1978. с.5–12

Жаблон К., Симон Ж.-К. Применение ЭВМ для численного моделирования в физике // Перевод с французского A.В.Арсентьевой. Под редакцией B.В. Александрова и Ю.С. Вишнякова. Москва: «Наука», 1983. 240 с.

Александров В.В., Сойгин А.М. Метод прямого компьютерного моделирования. Препринт № 102, Л.: ЛИИАН, 1989. 23 с.

Бейтсон Г. Форма, вещество и различие // Бейтсон Г. Экология разума. М., 2000

Успенский В.А. Четыре алгоритмических лица случайности. // Математическое просвещение, сер. 3, вып. 10, 2006. С. 71–108

Калман Р. Открытие или изобретение: Ньютонианская революция в технологии систем // Авиакосмическое приборостроение, 2004, № 6

Александров В.В. Стив Джобс vs Билл Гейтс. // Информационно-измерительные и управляющие системы, №11, т. 9, 2011. С. 3–6

Лившиц В. Гносеологический принцип Колмогорова. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.proza.ru/2012/06/29/1346

Письмо академика Колмогорова (А.Н. Колмогоров. 27 августа 1963 г.). [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.psychology-online.net/articles/doc-142.html

Лилли Дж. Программирование и метапрограммирование человеческого биокомпьютера. Пер. с англ. К.: «София», Ltd., 1994. 320 с.

Будзилович П. Живая клетка — миниатюрное чудо Творца. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.russia-talk.org/cd-history/evolution/evo-denton.htm

Барлоу Дж.П. Продажа вина без бутылок: экономика сознания в глобальной Сети. [Электронный ресурс]. — Доступ: http://www.knigi.ws/avan/2871-dzhon-barlou-prodazha-vina-bez-butylok-jekonomika.html

что это такое, определение простыми словами, суть

Информатика – это трансдисциплинарная наука о поведении и структуре любой системы, которая генерирует, хранит, обрабатывает и затем представляет информацию.

 

 

Что такое ИНФОРМАТИКА — определение, значение простыми словами.

 

Простыми словами Информатика – это изучение компьютеров, включая их аппаратное и программное обеспечение. Это обширная область, охватывающая все аспекты вычислений, включая поиск новых способов решения проблем с использованием компьютеров и улучшение работы компьютеров. Компьютеры используют структуры данных и алгоритмы для выполнения сложных вычислений. Изучение информатики развивает эти возможности, улучшая и изобретая новые вычислительные машины, которые могут улучшить жизнь.

Если уж совсем кратко, то информатика – это наука об информации.

Суть информатики в том, что она использует вычисление как универсальный инструмент для решения сложных проблем в различных областях. Таким образом, центральным понятием информатики является преобразование информации с помощью вычислений или коммуникации.

 

В отличие от инженеров электриков и компьютерных инженеров, компьютерные ученые в основном занимаются программным обеспечением и программными системами. Это включает их теорию, дизайн, разработку и применение.

 

В широком смысле понятие информатики широко описывает

• изучение,
• проектирование,
• развитие,
• применение

информационных технологий практически в любой области, учитывая их влияние на благо людей, организаций и общества. Новые знания, полученные благодаря информатике, генерируются путем сбора, хранения, интеллектуального анализа различных баз данных.

Компьютерная информатика предлагает способ использования больших баз данных и управления ими, что приводит к ряду преимуществ, включая ускорение темпов научных открытий и улучшение принятия решений в различных сферах деятельности. Поэтому углубленное изучение информатики в школе – очень важно для развития современного общества.

Информатика использует мощь и возможности цифровых технологий для преобразования данных и информации в знания, которые люди используют каждый день.

 

 

Происхождение термина «информатика».

 

Термин «информатика» впервые был придуман немецким ученым компьютерщиком по имени Карл Штайнбух и впервые появился в 1957 году в опубликованной им статье «Информатика: автоматическая обработка информации». Информатика тогда использовалась как синоним компьютерной или вычислительной науки.

В 1994 году Эдинбургский университет в Шотландии сформировал группу, которая сейчас является школой информатики, и дал определение термина «информатика» как «изучение структуры, алгоритмов, поведения и взаимодействия естественных и искусственных вычислительных систем». Значение получило широкое распространение.

Тем не менее у информатики до сих пор нет универсального значения, поскольку разные образовательные и другие организации определяют ее по-разному. Но все эти различные способы определения информатики касаются изучения и применения информации и информационных технологий в повседневных процессах. В своих попытках объяснить явления наука прогрессирует, определяя, развивая, критикуя и уточняя новые концепции. Информатика разрабатывает свои собственные фундаментальные концепции коммуникации, знания, данных, взаимодействия и информации и связывает их с такими явлениями, как вычисления, мышление и язык.

 

 

Цель и задачи информатики.

 

Три действительно фундаментальных вопроса науки:

• Что такое материя?
• Что такое жизнь?
• Что такое разум?

К первым двум относятся физические и биологические науки. Цель информатики – способствовать нашему пониманию последних двух, обеспечивая основу для изучения организации процессов в биологических и когнитивных системах. Лучше всего добиться прогресса посредством прочных связей с существующими дисциплинами, посвященными конкретным аспектам этих вопросов.

Информатика решает огромный спектр проблем и дает множество возможностей. Основные ее задачи:

• определить, насколько и при каких обстоятельствах теории обработки информации в искусственных устройствах могут быть применены к естественным системам;
• определить, насколько принципы, заимствованные из естественных систем, применимы для разработки новых видов инженерных систем;
• изучить множество способов, с помощью которых искусственные информационные системы могут помочь решить проблемы, стоящие перед человечеством, и помочь улучшить качество жизни всех живых существ.

 

 

Роль информатики в современном мире.

 

Понимание информационных явлений, таких как вычисления, познание и коммуникация, способствует технологическому прогрессу. В свою очередь, технический прогресс побуждает к научным изысканиям. Наука об информации и разработка информационных систем развиваются рука об руку. Возможность дешево обрабатывать огромные объемы информации изменила наш образ жизни.

 

Теоретическая и практическая (прикладная) информатика.

 

Теоретическая информатика – это дисциплина в информатике, которая сосредоточена на математике. В то время как другие дисциплины сосредоточены на практическом применении информатики для создания более совершенных компьютеров или программного обеспечения, теоретическая информатика фокусируется на более абстрактных идеях, таких как совершенствование алгоритмов или изучение свойств кодов и их преимуществ для конкретных приложений. И то, и другое необходимо для развития информатики как области, потому что для достижения прогресса в практической информатике эта область полагается на развитие вычислительных возможностей посредством теоретической информатики. Информационные технологии (ИТ) стали повсеместным и незаменимым компонентом нашей повседневной жизни, помогая (или препятствуя) нам в управлении информацией, накоплении знаний и принятии решений.

 

 

Основные области изучения информатики.

 

Существует множество дисциплин информатики, которые можно изучать. Вот некоторые из них:

1. Искусственный интеллект

Искусственный интеллект, или ИИ – это исследование и проектирование систем, которые могут функционировать автономно от человеческого вмешательства. Примерами ИИ являются программы, предлагающие музыкальные рекомендации, основанные на ваших предыдущих привычках прослушивания, или программы, которые могут играть в сложные игры, такие как шахматы, против человека-конкурента. Некоторые исследования ИИ сосредоточены на создании машин, которые могут выполнять человеческие задачи, такие как зрительное восприятие или распознавание речи. Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое уделяет особое внимание возможности создания машины, которая может использовать алгоритмы и программирование для отражения процессов человеческого разума.

2. Языки программирования и логика

Языки программирования являются неотъемлемой частью информатики, потому что большинство других дисциплин используют языки программирования для работы. Чтобы использовать компьютер, программист переводит команды на определенный язык программирования, который компьютер может читать. Изучение языков программирования и логики фокусируется на разработке этих языков, а также на их анализе, характеристике и классификации их индивидуальных особенностей. Практическое применение этого исследования включает оптимизацию этих языков, чтобы они могли писать сложные программы, используя наименьший объем кода, который может понять компьютер.

3. Приложения для научных вычислений

Приложения для научных вычислений – это исследование информатики, в котором используются компьютерные алгоритмы и возможности моделирования для прогнозирования результатов научных экспериментов, которые ученые не могут проводить физически. Вот некоторые ситуации, когда необходимо проводить научные эксперименты с помощью моделей:

• Большие по масштабу: некоторые научные эксперименты или исследования просто слишком велики для точного проведения эксперимента за пределами цифровой модели, например, для прогнозирования динамики изменения климата и его последствий.
• Опасные: некоторые материалы или химические реакции могут быть слишком опасными или неэтичными для личного использования, например, эксперименты с токсичными или радиоактивными химическими веществами.
• Дорогие: некоторые эксперименты или исследования слишком дороги или требуют много времени. Использование научных вычислений может помочь ускорить эти процессы за небольшую часть стоимости, например, многократные краш-тесты самолета для оптимизации безопасности.

Научные вычисления являются междисциплинарными, потому что они включают людей, которые являются экспертами в той области, которая требует модели, а также компьютерных ученых для создания алгоритмов.

4. Теория вычислений

Теория вычислений – это дисциплина, которая фокусируется на определении того, какие проблемы решают вычислительные алгоритмы, и могут ли они решить их полностью или частично. Конечная цель этого предмета –определить, каковы фундаментальные возможности и ограничения компьютеров. Есть три основных направления этого предмета:

А) Теория автоматов и формальные языки: теория автоматов – это исследование абстрактных машин, называемых автоматами, которые компьютерные ученые используют для описания и анализа поведения компьютерных систем.

Б) Теория вычислимости: теория вычислимости или теория рекурсии – это изучение того, какие задачи решения могут и не могут быть решены компьютерной программой. Проблема принятия решения – это вопрос «да» или «нет», который может иметь бесконечное количество факторов. Например, если компьютер может определить, являются ли числа в наборе четными или нечетными, независимо от того, какие числа, это будет проблемой решения, которую компьютер может решить.

В) Вычислительная сложность: вычислительная сложность связана с тем, сколько времени и памяти требуется для различных алгоритмов. Чем больше ресурсов требует алгоритм, тем он сложнее.

5. Структуры данных и алгоритмы

Эта дисциплина фокусируется на способах взаимодействия структур данных и алгоритмов, а также на том, как компьютерные ученые могут улучшить их, чтобы создавать более совершенные компьютерные программы. Структура данных – это место, где вы можете систематизировать и хранить данные. Алгоритм – это набор задач, которыми вы можете управлять с компьютера. Вы можете использовать алгоритм для получения и выполнения вычислений с данными, которые создают компьютерную программу. Основное внимание в этой дисциплине уделяется изучению совпадения этих двух функций и их оптимизации.

6. Компьютерная архитектура и организация

Эта дисциплина фокусируется на изучении, проектировании, внедрении и эксплуатации компьютерной системы. Архитектура фокусируется на том, как дизайн оборудования, такого как компьютеры, устройства хранения и компоненты сетевого подключения, хранит программы, передает данные и упрощает соединение с другими устройствами. Организация – это то, как эти компоненты соединяются и как их оптимизировать.

7. Компьютерные сети

Изучение компьютерных сетей фокусируется на анализе, проектировании и реализации сетей, которые объединяют компьютеры. Например, Интернет –это тип сети, которая связывает компьютеры вместе. Ученые-информатики изучают, как развивать эти связи, используя различные соединения, такие как световые сигналы или радиоволны. Они также работают над разработкой протоколов, которые устанавливают ограничения и защиту этих сетей.

8. Компьютерная безопасность в криптографии

Эта дисциплина информатики фокусируется на том, как защитить информацию, хранящуюся на компьютерах. Это может включать создание оборудования, с которым труднее вмешаться, но в основном включает создание программного обеспечения, неуязвимого для кражи, уничтожения, мошенничества или доступа неавторизованного пользователя. Криптография – это часть компьютерной безопасности, разработанная для защиты данных. Это практика использования алгоритмов для шифрования информации путем перевода ее из ее естественного состояния в трудно поддающийся расшифровке шаблон с использованием набора вычислений на основе правил, а также использования алгоритмов для расшифровки данных.

9. Базы данных и интеллектуальный анализ данных

Изучение баз данных и интеллектуального анализа данных фокусируется на том, как компьютерные ученые организуют и хранят данные. Большие данные (Big Data) – это термин для больших наборов данных, которые собираются из определенного источника. Примером больших данных могут быть данные о местоположении, привычках просмотра и использовании приложений, которые сотовые телефоны собирают для помощи своим пользователям. Интеллектуальный анализ данных анализирует эти данные для выявления закономерностей. Одним из важных направлений этой дисциплины является создание структур баз данных, которые позволяют эффективно организовывать и вызывать данные из большого набора данных, а также упрощают и ускоряют интеллектуальный анализ данных.

10. Компьютерная графика и визуализация

Эта дисциплина информатики фокусируется на отображении компьютерных систем и управлении изображениями на экране компьютера. Сюда входит изучение и улучшение аппаратных возможностей компьютера. Он также обрабатывает:

• Рендеринг: создание реалистичного изображения из двухмерной модели с помощью компьютерной программы.
• Моделирование: создание вероятных результатов на основе набора критериев.
• Анимация: создание эффекта движения посредством последовательности неподвижных изображений на экране дисплея.
• Визуализация: интерпретация данных в графической форме и взаимодействие с данными для управления графикой.

11. Обработка изображения и звука

Обработка изображений и звука фокусируется на изучении форм, которые может принимать информация, а также на том, как интерпретировать и обрабатывать эту информацию. Обработка изображений – это когда вы используете цифровой компьютер для интерпретации изображения как набора данных, которыми вы можете манипулировать. Манипулирование набором данных может привести к более точным изменениям изображения, чем изменение его вручную. Цифровой компьютер может управлять звуком и другими формами информации с помощью того же процесса. Изучение того, как точно преобразовывать изображения и звук в наборы данных, а затем управлять этими наборами, является основной целью этой дисциплины.

12. Параллельные и распределенные вычисления

Эта дисциплина – изучение компьютеров и сетей, в которых одновременно выполняется несколько вычислений. Центральный вопрос этой темы – как разработать машины или стратегии, которые могут улучшить скорость и точность выполнения этих одновременных задач. Параллельные вычисления – это когда несколько вычислений выполняются один раз. Ученые-информатики могут улучшить параллельные вычисления с помощью распределенной системы, когда несколько компьютеров подключаются к сети и обрабатывают отдельные вычисления одновременно.

13. Взаимодействие человека и компьютера

Эта тема в области информатики посвящена тому, как пользователи взаимодействуют с компьютерами, и пользовательскому интерфейсу, который облегчает это взаимодействие. Основная цель этой дисциплины – создание аппаратного и программного обеспечения, которое делает использование компьютера простым и управляемым для пользователя, не требуя от него знания информатики. Эта дисциплина включает в себя психологию пользователя, антропологию и инженерию, потому что она фокусируется на интерпретации инстинктов и ожиданий пользователей. Затем ученые-информатики создают оборудование и программное обеспечение, отвечающее этим ожиданиям.

14. Программная инженерия

Программная инженерия фокусируется на использовании инженерных подходов к теории и практике построения программных систем. Стоимость и время, затрачиваемые на разработку сложного программного обеспечения, включают группы специалистов по информатике. Процесс разработки программного обеспечения состоит из:

• Разработки требований
• Анализа возможностей
• Дизайна
• Строительства
• Валидации, или проверки на соответствие требованиям
• Развертывания программного обеспечения
• Операции
• Обслуживания

15. Информация и теория кодирования

Теория информации изучает передачу и обработку информации. Теория кодирования изучает, как преобразовать информацию в коды, которые могут передавать информацию, а так же как снизить частоту ошибок при передаче данных и насколько быстро компьютер может обработать цифровой сигнал. В этой дисциплине компьютерные ученые используют коды, чтобы определить пределы того, сколько они могут сжимать, хранить или обрабатывать.

 

 

Итак, обладая правильным оборудованием (строительные материалы) и программным обеспечением (знаниями), инженеры могут создать конструктивно прочное здание. Но архитектор превращает его в жилое пространство, размещая двери, окна и инженерные сети с учетом функциональности и простоты использования. Информатика – это понимание того, как люди будут «жить» в цифровом пространстве, с элегантным дизайном, понятным тем, кто использует определенную технологию. Специалист по информатике определяет, какое оборудование и программное обеспечение будут использоваться для создания и обеспечения наилучшего взаимодействия с пользователем.

Таким образом, информатика обеспечивает связь между дисциплинами с их собственными методологиями и перспективами, объединяя общую научную парадигму, общие инженерные методы и всеобъемлющие стимулы от технологического развития и практического применения.

 

 

Информатика и вычислительные системы.

 

Вычислительные системы, как естественные, так и спроектированные, отличаются большой сложностью как в отношении их внутренней структуры, так и поведения, а также их богатого взаимодействия с окружающей средой. Информатика стремится понять и построить (или реконструировать) такие системы, используя аналитические, экспериментальные и инженерные методологии.

В естественных системах цель состоит в том, чтобы понять структуру и поведение данной вычислительной системы. Теоретические концепции, лежащие в основе природных систем, в конечном итоге строятся на наблюдениях и сами используются для предсказания новых наблюдений. Для вычислительных систем цель состоит в том, чтобы построить систему, выполняющую заданную информационную функцию. Теоретические концепции, лежащие в основе вычислительных систем, призваны обеспечить их правильную и эффективную конструкцию и работу.

 

 

Популярные языки информатики и их использование.

 

Языки компьютерного программирования – важная часть компьютерных наук и всех основных технологических достижений в последнее время. Они используются для создания формы и функций практически всего, что мы используем, включая смартфоны, электронику и веб-сайты. По мере того как программисты становятся более квалифицированными и искусными в написании программ, качество и интеллект технологических устройств, с которыми мы работаем, продолжают улучшаться, а языки компьютерных наук будут продолжать развиваться.

Сегодня существует множество инновационных веб-сайтов, которые предлагают множество функций и возможностей. При этом они разработаны с использованием одного или комбинации некоторых из самых популярных сегодня языков программирования.

 

Эти языки программирования включают:

• C, C ++,
• JAVA,
• JAVASCRIPT,
• PHP,
• RUBY,
• Objective C,

C используется в качестве основного языка программирования, на котором основаны многие из этих новых языков. Другие языки используются для улучшения работы веб-сайтов, что позволяет создавать динамические страницы, функции и общий дизайн. Популярные веб-сайты и приложения, которые в настоящее время в той или иной форме используют эти языки программирования, включают

• Google и Bloomberg (C ++),
• приложение GoToMeeting и The Wall Street Journal (Java),
• Facebook и Twitter (JavaScript),
• Yahoo и Wikipedia (PHP),
• Groupon и Amazon (Ruby),
• приложения для iPhone (Objective-C),
• YouTube и NASA (Python).

Конечно, есть домены за пределами веб-сайтов, где также широко представлены языки программирования. Эти области включают структуры факультетов и лабораторий информатики. 20 ведущих факультетов компьютерных наук университетов США используют для своих операций языки программирования Python (13), Java (11), Matlab (6), C (4) и C ++ (2). С другой стороны, 20 самых популярных технологий в мире используют JavaScript (54,4%), SQL (48%), Java (37,4%), C # (31,6%), PHP (29,7%), Python (23,8%), C ++. (20,6%), C (16,4%) и NODE.JS (13,3%) для питания своих устройств.

 

 

Базовая и углубленная информатика.

 

Информатика – одна из наиболее динамично развивающихся академических дисциплин. Результаты исследований и инноваций в этой области, то есть развитие информатики, вероятно, будут иметь значительное социальное влияние. Базовая информатика (основы информатики, ее базовые понятия) обычно изучается в школе. Углубленная, или передовая информатика изучается в высших учебных заведениях, предлагая возможность дальнейшего развития навыков решения проблем путем изучения продвинутых языков программирования и парадигм программирования, а также получения знаний и навыков по широкому кругу тем в области компьютерных наук.

Занятие по информатике «Методы вычисления и анализа биологической активности соединений»

Цель занятия: познакомить обучающихся с основными методами вычисления и анализа биологической активности органических соединений, в том числе с использованием программного обеспечения ACDLabs.

Задачи занятия:

• познакомить обучающихся с основными методами вычисления и анализа биологической активности органических соединений, в том числе подходом QSAR и использованием программы Chemsketch 2012;
• закрепить полученные знания при выполнении практического задания в программе Chemsketch 2012;
• развить навыки работы обучающихся в программе Chemsketch 2012.

Тип урока: урок изучения нового материала.

Оборудование. Компьютеры, проектор, экран, презентация к уроку, карточки с индивидуальными заданиями для учащихся (см. Приложение 1), раздаточные материалы для учащихся (см. Приложение 2), программное обеспечение ACDLabs Chemsketch 2012, база молекул для анализа (см. Приложение 3).

Ход урока

Учитель знакомит обучающихся с темой урока (слайд 1), напоминает понятие биологической активности, рассказывает про подход QSAR (Quantitative Structure – Activity Relationship (Количественные корреляции структура ? активность)). Целью данного подхода является выведение уравнений, описывающих зависимость биологической активности от физико-химических и структурных свойств веществ. При наличии данных уравнений можно сделать выводы о возможном влиянии на организм человека относительно схожих веществ (слайд 2).

Далее учитель сообщает обучающимся о достоинствах и недостатках подхода QSAR. (слайд 3). Несмотря на существенное снижение круга поиска веществ, обладающих биологической активностью и выявление возможных исходных соединений для создания новых лекарственных препаратов, подход имеет большое число варьируемых показателей и предполагает одновременное изменение не более двух свойств. Согласно подходу QSAR зависимость биологической активности от физико-химического свойства органического соединения выражается прямой (слайд 4).

Затем учитель вводит понятие липофильности, приводит формулу для ее вычисления (слайд 5):

Учащимся поясняется, что липофильность является важным фактором, так как обеспечивает попадание биологически активных веществ в клетки, приводится уравнение для описания линейной зависимости биологической активности от коэффициента липофильности (Log P):

Однако, в большинстве случаев зависимость биологической активности от коэффициента липофильности имеет не линейную, а параболическую зависимость (слайд 6). Таким образом, максимум биологической активности приходится на вершину параболы и имеет значение Log P₀. Далее учитель обращает внимание учащихся на то, что повышение коэффициента липофильности не всегда способствует повышению биологической активности, при высоких значениях Log P вещество может не проявлять никакой активности, а значения Log P в интервале от 2. 00 до 4.00 характерны для психотропных и наркотических веществ.

Для параболической зависимости биологической активности от коэффициента липофильности имеется уравнение общего вида (слайд 7):

Учитель поясняет учащимся, что данное уравнение справедливо при условии влияния на биологическую активность только коэффициента липофильности, и приводит пример уравнения для простых эфиров:

Различные заместители, вводимые в органическое соединение, могут изменять коэффициент липофильности (слайд 8). Учитель приводит примеры расчета коэффициентов липофильности соединения по значениям Log P схожих веществ и с использованием константы гидрофобности заместителя.

Далее учитель знакомит учащихся со схемой Топлисса, используемой при создании лекарственных веществ, обладающих биологической активностью (слайд 9). Данная схема отражает возможные пути модификации органического соединения в зависимости от изменения коэффициента липофильности.

Затем учитель показывает учащимся интерфейс программы Chemsketch 2012, поясняет, как с ее помощью выполнить расчет коэффициента липофильности (слайд 10).

Также данная программа позволяет выполнить идентификацию органического соединения с помощью базы данных PubChem и получить сведения об использовании соединения в фармацевтической промышленности, получить различные данные о физико-химических свойствах вещества (слайд 11).

Данные о коэффициентах липофильности, полученные с помощью программы Chemsketch хорошо коррелируются с опытными данными (слайд 12).

Далее учащиеся выполняют практическое задание (см. Приложение 1). Каждый обучающийся берет карточку с индивидуальным заданием. Каждая карточка содержит по 5 структур (см. Приложение 3) для которых необходимо предположить свойства соединения, исходя из заместителей и функциональных группировок, определить коэффициент липофильности, провести идентификацию вещества с помощью базы PubChem и предложить пути уменьшения и увеличения коэффициента липофильности, а, следовательно, и биологической активности. Задание учащиеся оформляют в Microsoft Word, пользуясь раздаточными материалами (см. Приложение 2) в виде отчета в свободной форме.

Итоги урока.

В конце урока учащиеся подводят итоги: оценивают проведенную ими работу и сообщают о получившихся результатах учителю, который внимательно проверяет выполненное задание и отчеты обучающихся. В качестве домашнего задания учащимся предлагается найти информацию о применении исследуемых веществ в медицине и фармацевтической промышленности на основе данных, полученных с помощью базы данных PubChem.

Литература

1.  Косивцов Ю.Ю., Сидоров А.И., Алферов В.В. Применение ЭВМ в химии, химической технологии и биотехнологии / Ю.Ю. Косивцов, А.И. Сидоров, В.В. Алферов // Учебное пособие. 1-е изд. Тверь: ТГТУ, 2005. – 144 с.

2.  ACD/Labs.com: [Электронный ресурс] Canada, 1996–2014. Режим доступа: http://www. acdlabs.com

Что такое вещество? — Определение, типы и примеры — Видео и стенограмма урока

Типы веществ

Продолжая нашу технологическую схему, мы видим, что чистые вещества можно разделить на две подкатегории: элементы и соединения.

Элементы — это простейшая форма вещества, что означает, что они не могут быть разделены на более мелкие компоненты физически или химически. Все элементы перечислены в таблице Менделеева, а человечеству известно как минимум 118 из них! Примеры элементов включают углерод (C), водород (H), кислород (O) и натрий (Na), и это лишь некоторые из них.

Соединения , с другой стороны, состоят из двух или более различных элементов, удерживаемых вместе химическими связями и функционирующих как единое целое. Хотя соединения также являются чистыми веществами, они отличаются от элементов, потому что соединения могут быть разбиты на более простые компоненты (элементы, составляющие соединение). Некоторыми примерами соединений являются диоксид углерода (CO2), ржавчина (Fe2O3) и поваренная соль (NaCl).

Примеры веществ

Давайте обсудим несколько примеров чистых веществ.

Образец кремния состоит только из одного типа атомов: атомов кремния. Следовательно, кремний — чистое вещество. Поскольку эти атомы кремния находятся в своей простейшей форме и не могут быть расщеплены дальше, вещество, кремний, также является элементом. Помните, простой способ выяснить, является ли что-то элементом, — это поискать это в периодической таблице. Все, что изображено в таблице Менделеева, является элементом и, следовательно, чистым веществом! Кремний находится под номером 14 в периодической таблице и имеет символ Si.

Сахар имеет химическую формулу C12h32O11. Это говорит нам о том, что он состоит из 12 атомов углерода, 22 атомов водорода и 11 атомов кислорода, связанных вместе и функционирующих как единое целое, что означает, что сахар представляет собой соединение (и может быть далее разбит на отдельные элементы: углерод, водород и кислород. ). Таким образом, сахар — это чистое вещество. Простой способ выяснить, является ли что-то составным, — это выяснить, есть ли у него химическая формула. Все, что может быть представлено химической формулой, является химическим соединением и, следовательно, чистым веществом!

Вода — это чистое вещество, в зависимости от его разновидности.Например, дистиллированная вода и морская вода имеют разные свойства. Морская вода содержит молекулы h3O, а также молекулы соли и, вероятно, многие другие ионы и атомы. Таким образом, морская вода считается смесью. Однако дистиллированная вода содержит только молекулы h3O и, следовательно, является чистым веществом. Поскольку молекулы h3O в дистиллированной воде состоят из 2 атомов водорода и 1 атома кислорода, связанных вместе и функционирующих как единое целое, чистое вещество вода классифицируется как соединение и может быть химически расщеплено на отдельные элементы — водород и кислород.

Резюме урока

Вещество — это просто чистая форма вещества . Другими словами, вещество — это материя, содержащая только один тип атома или молекулы. Чистые вещества можно разделить на две подкатегории: элементы и соединения. Элементы — это простейшая форма материи, что означает, что они не могут быть разделены на более мелкие компоненты физически или химически. Соединения , с другой стороны, состоят из двух или более различных элементов, удерживаемых вместе химическими связями и действующих как единое целое.

Два типа чистых веществ

Вещества — это один тип материи

Элементы	Соединения
* Нельзя разделить на более мелкие компоненты * Можно найти в таблице Менделеева * Пример: Железо	* Состоит из двух или более элементов, скрепленных химическими связями и функционирующих как единое целое * Пример: диоксид углерода, вода

Результаты обучения

Когда вы закончите, вы должны уметь:

• Сформулировать определения вещества, вещества и смеси
• Обсудите два типа чистых веществ
• Приведите примеры чистых веществ

ученых степеней в области химического машиностроения | Лучшие университеты

Что такое химическая инженерия?

Итак, что такое химическая инженерия? Химическая инженерия — это междисциплинарная отрасль инженерии, которая объединяет естественные и экспериментальные науки (например, химию и физику), а также науки о жизни (такие как биология, микробиология и биохимия), а также математику и экономику для проектирования, разработки, производства, преобразования , транспортировать, эксплуатировать и управлять производственными процессами, которые превращают сырье в ценные продукты.

Многие процессы в химической инженерии включают химические реакции, и эта область опирается на рекомендации химиков, которые ищут новые способы создания продуктов и исследуют механизмы химических реакций. Затем инженеры-химики переводят эту химическую информацию для разработки дизайна. Таким образом, есть две широкие подгруппы, которые лучше отвечают на вопрос «Что такое химическая инженерия?» — точнее:

1. Проектирование, производство и эксплуатация установок и оборудования для проведения крупномасштабных промышленных химических, биологических или связанных процессов
2. Разработка новых или адаптированных веществ для широкого спектра продуктов

Инженеры-химики могут специализироваться в той или иной подгруппе, но для создания конечного продукта потребуется работа с обеих сторон.Им необходимо будет учитывать экономическую жизнеспособность, управление ресурсами, здоровье и безопасность, устойчивость и воздействие на окружающую среду.

Требования к поступающим для получения степени в области химического машиностроения

Требования к поступающим для получения степени в области химического машиностроения обычно подчеркивают сильные знания в области химии и математики, тогда как знание других наук полезно. Некоторые базовые знания о природе химической инженерии и ее различных практических приложениях также являются хорошим способом доказать сотрудникам приемной комиссии университетов, что вы очень заинтересованы в получении степени в области химического машиностроения.

Многие учебные заведения допускают различные варианты входа в химическую инженерию — вы можете поступить с естественнонаучным образованием, инженерным или компьютерным науками. Некоторые учебные заведения действуют еще более гибко, принимая студентов по всем дисциплинам. А если у вас нет требуемых оценок или предметов, необходимых для поступления, некоторые учебные заведения предлагают базовый курс, который поможет вам овладеть необходимыми навыками и знаниями.

Если у вас есть диплом или аналогичный сертификат более низкого уровня в области химического машиностроения от признанного учреждения, вы можете быть допущены непосредственно на второй год обучения по программе получения степени в области химического машиностроения — уточните в интересующем вас учреждении (ах). чтобы узнать, возможен ли этот вариант.

Чего ожидать от ученых степеней в области химического машиностроения

Степень бакалавриата в области химического машиностроения может длиться от трех до пяти лет. Продолжительность варьируется в зависимости от учебного заведения и страны, в которой вы учитесь, но также зависит от того, выбираете ли вы обучение на степень бакалавра технических наук (BEng) или магистра технических наук (MEng), также называемую степенью бакалавра наук (BS ) или магистра наук (MS) в зависимости от национальных соглашений об именах.

BEng будет длиться от трех до четырех лет, а MEng — от четырех до пяти лет.Некоторые учебные заведения также могут предлагать студентам BEng возможность перейти на соответствующую программу получения степени MEng во второй половине своей степени при условии, что они соответствуют определенным академическим требованиям. И наоборот, те, кто зачислен на программу MEng, могут сократить свою степень и вместо этого получить BEng.

MEng позволяет студентам развивать более глубокие навыки химической инженерии , знания в области химической инженерии и выполнять более широкий спектр проектных работ.После того, как вы накопите необходимый опыт работы, квалификацию, навыки и знания, аккредитованный MEng также позволит вам получить статус дипломированного инженера-химика. Многие учебные заведения предлагают «год сэндвича», когда студенты в течение одного года работают в промышленности и / или учатся за границей. Вы также можете сочетать химическую инженерию с другой дисциплиной, такой как экологическая инженерия, управление бизнесом, иностранные языки и предметы гуманитарного профиля.

Независимо от того, выберете ли вы BEng или MEng, вы начнете свою образовательную программу с некоторых основных курсов химической инженерии , охватывающих такие области, как чистая и прикладная математика, вычисления и компьютерное проектирование (CAD), а также естественные науки.Затем вы перейдете к более глубокому изучению этих тем с возможностью специализироваться, выбрав один из курсов по выбору. В последующие годы вы перейдете в более продвинутые лабораторные классы, работая с крупномасштабным и промышленным оборудованием. Вы также можете рассчитывать узнать о более широком контексте химического машиностроения, включая финансовые, этические и экологические вопросы, и можете иметь возможность изучать курсы по бизнесу, финансам и менеджменту.

Обычно курсы химической инженерии преподаются в виде комбинации лекций, учебных занятий, семинаров, компьютерных занятий, обширных практических лабораторных работ и проектной работы (индивидуальной и групповой).Некоторые учебные заведения будут предлагать онлайн-обучение, а также выезд на места (или полевые работы). Ваше учреждение также может проводить занятия с профессионалами отрасли, которые расскажут о текущей производственной практике и проблемах.

Итоговая оценка, как правило, представляет собой серьезный исследовательский и опытно-конструкторский проект, но вы также можете пройти тестирование посредством письменного экзамена, курсовой работы, лабораторных отчетов, экзаменов с несколькими вариантами ответов, устных презентаций и собеседований.

Найдите лучшие университеты мира в области химического машиностроения

Курсы химической инженерии

Хотя его истоки лежат в нефтепереработке и нефтехимическом производстве, а основы этого предмета изменились относительно мало, химическая инженерия постоянно развивается.Компания постоянно разрабатывает новые и улучшенные материалы и связанные с ними методы, которые помогают продвигать научные знания в таких областях, как нанотехнологии, топливные элементы, разработка тканей, переработка полезных ископаемых и биоинженерия.

Некоторые типичные курсы химической инженерии, которые вы можете пройти, включают механику жидкости, массо- и теплопередачу, методы разделения материалов, термодинамику, проектирование установок, технологические системы, экономику процессов, анализ процессов и технологические операции.

Другие курсы могут охватывать биохимическую инженерию, науку о коллоидах и интерфейсах, инженерный менеджмент, окружающую среду, пищевую инженерию, пищевые процессы, ископаемое топливо, абсорбцию и адсорбцию газа, очистку жидких стоков, мембранную науку, нанонауку, ядерную энергию, нефтехимию, разработку фармацевтических процессов, инжиниринг реакций, проектирование реакторов, инжиниринг безопасности и опасностей, устойчивое проектирование и обращение с отходами.

Некоторые из самых популярных курсов химической инженерии, которые вы можете выбрать, представлены ниже:

Химическая реакционная техника

Также называется реакторной инженерией или реакторной инженерией, химическая реакторная инженерия занимается химическими реакторами (емкостями, предназначенными для проведения химических реакций), такими как те, которые используются на промышленных предприятиях. Инженерия химических реакций — это управление процессами и условиями промышленного реактора / завода для обеспечения оптимальной работы реактора / завода.Этот термин часто используется специально в отношении каталитических реакционных систем, в которых в реакторе присутствует гомогенный или гетерогенный катализатор. Вы узнаете о многоцелевых и многоцелевых заводах, о том, как анализировать кинетику и механизмы реакций, как изучать и оптимизировать химические реакции, чтобы определить наилучшую конструкцию реактора, как создавать модели для анализа и проектирования реактора и как использовать лабораторные данные и физические параметры для решения проблем и прогнозирования работы реактора. Вы затронете многие темы химического машиностроения, в том числе и другие, рассматриваемые здесь.

Заводское проектирование

Проектирование установки включает создание планов, спецификаций и экономических анализов для новых промышленных установок и / или модификаций установки. Вы получите представление о фундаментальных основах проектирования промышленных предприятий и узнаете, как использовать инструменты проектирования, наиболее часто используемые инженерами в промышленности. Вы узнаете о критериях проектирования технологического оборудования, такого как насосы, теплообменники и фазоразделители, и получите представление об экономике предприятия и его оптимизации с использованием моделей затрат.Вы также узнаете о проблемах безопасности, нормативных требований и экономических проблемах при проектировании завода (например, при выборе процесса, материала и оборудования).

Технологии

Область разработки процессов — это применение принципов химической инженерии для оптимизации проектирования, эксплуатации и управления химическими процессами. Вы разовьете понимание концепций и методов, используемых при добыче и переработке материалов, базовой терминологии, используемой в химической, горнодобывающей и материальной промышленности, а также фундаментальной науки, связанной с рядом единичных операций, таких как: кристаллизация, дистилляция, газ абсорбция и адсорбция, испарение, фильтрация и сушка.Вы познакомитесь с конструкцией и работой ряда технологического оборудования и операций, узнаете о различных источниках топлива и моделях потребления энергии, а также узнаете о проблемах безопасности, нормативных и экономических проблемах при проектировании завода (например, о выборе процесса, материалы и оборудование).

Явления переноса

Общий термин «явления переноса» охватывает всех агентов физических изменений во Вселенной. Это имя дано для описания ряда явлений, которые часто возникают в промышленных проблемах.Это касается обмена массой, энергией и импульсом между наблюдаемыми и исследуемыми системами. Сюда входят такие темы, как гидродинамика (импульс), теплопередача и массообмен. Вы получите глубокое понимание математики, необходимой для описания явлений переноса на макроскопическом, микроскопическом и молекулярном уровнях, а также для установления глубоких математических связей между ними.

Технологическое проектирование

Специализация на разработке процессов означает, что вы станете экспертом в разработке единичных процессов.Химический эквивалент одной единичной операции, одного единичного процесса — это отдельный физический этап химического технологического процесса (например, кристаллизация, сушка или испарение), который используется для подготовки элементов во время химической обработки в реакторах. Единичные процессы и единичные операции идут рука об руку, составляя технологическую операцию, включающую преобразование материала химическими (био- или термо-) способами.

Считается центральным в химической инженерии и одной из самых сложных областей в ней, проектирование процессов объединяет все компоненты химической инженерии. Вы узнаете, как создавать процессы, проектировать оборудование для процесса, управлять процессами и улучшать процессы для достижения желаемого физического и / или химического преобразования материалов. Поскольку проектирование обычно начинается на концептуальном уровне, вы также узнаете, как использовать специализированное компьютерное программное обеспечение для моделирования процессов.

Найдите лучшие в мире школы химической инженерии

Вакансии в химической инженерии

Многие профессиональные области зависят от навыков, знаний и опыта в области химической инженерии, от окружающей среды и энергетики до медицины, гастрономии и технологий.Действительно, химическая инженерия важна практически для каждой области человеческой деятельности — как выпускник по этому предмету, вы можете применить свои знания во впечатляющем разнообразии секторов.

Некоторые популярные вакансии в области химического машиностроения и сектора включают альтернативную энергетику, биомедицину, биотехнологию, химические продукты (такие как химические продукты тонкой очистки и специальные химикаты), химическое производство, гражданское строительство, потребительские товары, косметику, проектирование, электронику, окружающую среду, продукты питания и напитки, удобрения, топливо и энергия, здравоохранение, материалы, добыча полезных ископаемых, атомная энергия, нефть и газ, производство бумаги, фармацевтика, нефтехимия, пластмассы и полимеры, безопасность процессов, экологически безопасное машиностроение, текстиль, туалетные принадлежности, водоснабжение и удаление отходов.

Многие рабочие места в области химического машиностроения занимают такие должности, как консультирование, исследования и разработки, полевые инженерные работы, а также проектирование и производство. Другие выпускники химического машиностроения предпочитают применять свои навыки в менее тесно связанной области, делая карьеру в области управления бизнесом, финансов, права, медицины, вооруженных сил, окружающей среды и охраны окружающей среды, академических кругов и преподавания. Однако многие предпочитают продолжать работать профессиональными инженерами-химиками…

Чем занимаются инженеры-химики?

Инженер-химик или инженер-технолог участвует в исследованиях, проектировании, разработке, строительстве, модификации и эксплуатации промышленных процессов и оборудования, которые используются для производства разнообразных изделий.В зависимости от вашей конкретной роли вы можете исследовать и разрабатывать новые продукты от испытаний до коммерциализации, управлять процессами от испытаний на небольшом заводе до полномасштабного промышленного производства, улучшать производственные линии, модифицировать перерабатывающие предприятия, а также проектировать и вводить в эксплуатацию новые заводы. . После определенного периода работы в этом секторе вы можете подать заявку на получение официального статуса Chartered или его эквивалента в вашей стране, что является признаком профессиональной компетентности.

Хотя конкретные виды деятельности будут зависеть от должности и сектора, в котором вы работаете, большинство рабочих мест в области химического машиностроения, вероятно, потребует тесного сотрудничества с группой технических специалистов и инженеров-химиков.Они будут использовать свои навыки химического машиностроения для применения новых технологий и подходов, обеспечения максимальной эффективности и прибыльности, носить защитную одежду и оборудование в лаборатории / производственном предприятии, разрабатывать методы безопасного обращения с побочными продуктами и отходами и обеспечивать потенциальную безопасность. вопросы рассматриваются на всех этапах. В зависимости от вашей роли вы можете работать исключительно в лаборатории, офисе или на перерабатывающем заводе или делить свое время между ними. Кандидаты, обладающие способностями к руководству, также могут продвигаться в должности менеджеров предприятий или руководителей компании.

Некоторые вакансии в области химического машиностроения включают:

Пищевая промышленность

A Пищевая промышленность Инженер занимается разработкой пищевых продуктов, сочетая науку, инженерию, химию и микробиологию. Вы будете использовать новейшие продукты и технологии для разработки методов создания, обработки, хранения, упаковки, распределения и улучшения пищевых продуктов. Вы будете использовать свое понимание принципов теплопередачи и потока жидкости во время работы, а также будете использовать инструменты моделирования для оптимизации процесса проектирования и устранения неполадок.Скорее всего, вы будете работать в составе более крупной команды инженеров и ученых, а также будете работать у производителей продуктов питания или работать вместе со специалистами из сельскохозяйственной и пищевой промышленности. Вы можете нести ответственность за все или часть производства пищевых продуктов, возможно, специализируясь на пищевых добавках, безопасности пищевых продуктов, питании, упаковке, методах / ингредиентах приготовления или исследованиях химических веществ, содержащихся в пищевых продуктах.

Фармацевтический консультант

Многие выпускники химического машиностроения работают консультантами в фармацевтической промышленности.Если у вас медицинское образование, вы, вероятно, будете заниматься продвижением и продажей фармацевтических продуктов. Как фармацевтический консультант , имеющий опыт работы в области химического машиностроения, вы вместо этого сконцентрируетесь на производстве фармацевтических препаратов, использовании биохимической инженерии и решении таких вопросов, как соблюдение нормативных требований и осведомленность о коммерческих ограничениях в фармацевтической промышленности. Скорее всего, вы будете работать над целым рядом проектов, от решения вопросов, связанных с консультациями для других клиентов, до проектирования, ввода в эксплуатацию и проверки крупных фармацевтических производств и производственных предприятий. Вы также, вероятно, будете работать в многопрофильной команде и над фармацевтическими проектами, основанными на других технологиях.

Управление сточными водами

Химическая инженерия в системе управления сточными водами включает в себя проектирование и разработку широкого спектра физических, химических и биологических операций, необходимых для удаления загрязняющих веществ из воды и сточных вод. Скорее всего, вы будете частью команды, работающей над строительством новых заводов, улучшением, обслуживанием, управлением и эксплуатацией очистных сооружений и распределительных сетей.Вам нужно помнить о здоровье, безопасности и гигиене, о том, как минимизировать потоки отходов в процессе обработки, об экономических и экологических проблемах, а также идти в ногу с новыми технологиями и новым законодательством.

Инженер-технолог

Многие выпускники химического машиностроения по окончании учебы становятся инженерами-технологами. По сути, это применение принципов химической инженерии к оптимизации, проектированию, эксплуатации и контролю химических процессов. Инженер-технолог использует свои знания, чтобы определить возможности экономии энергии, предложить решения для более энергоэффективной работы и помочь в проектировании, производстве и эксплуатации энергетической инфраструктуры.Вам необходимо понимать требования к энергоснабжению и спросу, экономику инженерного дела, последствия использования различных типов энергии и минимизировать энергопотребление. Вы будете использовать ряд технологий и оборудования для производства, передачи, распределения, преобразования и использования энергии и получите полное представление о системах возобновляемой и альтернативной энергии.

См. Полный список предметных руководств по инженерным наукам и технологиям

Чистые вещества и смеси — Элементы, соединения и смеси — Eduqas — GCSE Chemistry (Single Science) Revision — Eduqas

Значение чистого

Слово «чистый» используется в химии иначе, чем его повседневное значение. Например, в магазинах продаются картонные коробки с надписью «чистый» апельсиновый сок. Этикетка означает, что это всего лишь апельсиновый сок, без добавления каких-либо других веществ. Однако сок не является чистым в химическом смысле, потому что он содержит разные вещества, смешанные вместе. В химии:

• чистое вещество состоит только из одного элемента или одного соединения
• смесь состоит из двух или более разных веществ, не связанных химически

Компоненты смеси могут быть разделены без химических реакций

Смеси и соединения

Водород и кислород являются газами.Вместе, как смесь, водород и кислород могут реагировать и образовывать воду. Вода — это соединение водорода и кислорода. Есть важные различия между свойствами смеси и соединения.

В этой таблице столбец «Смесь» относится к газам водорода и кислорода, а столбец «Соединение» относится к воде.

1g6iqc73abi.0.0.0.1:0.1.0.$0.$2.$3.$2.$2″>

	Смесь	Состав
1g6iqc73abi.0.0.0.1:0.1.0.$0.$2.$3.$2.$0.$0″> Состав	Переменный состав — можно изменять относительные количества двух газов.	Постоянный состав — вода всегда содержит одинаковое соотношение водорода и кислорода. Это соотношение отображается в химической формуле соединения — H 2 O.
Присоединиться или нет?	Водород и кислород не соединяются.	Водород и кислород соединились, чтобы сформировать новое вещество — воду.
Свойства	Сохраняет свойства используемых веществ. Эта смесь находится в газовом состоянии.	Свойства отличаются от свойств содержащихся в нем элементов. Это соединение представляет собой жидкость.
Разделение	Вещества в смеси можно разделить.	Не может быть разделено, но может быть получено с помощью химических реакций.

1:0.1.0.$0.$3.$0″> Различие между чистыми веществами и смесями

Чистые вещества имеют высокую температуру плавления , но смеси плавятся в широком диапазоне температур. Эту разницу легче всего увидеть, если измерить температуру горячей жидкости, когда она охлаждается и замерзает.На графике показана кривая охлаждения для образца соединения, называемого салолом.

Температура остается неизменной, пока чистое вещество меняет состояние.

Горизонтальная часть графика показывает, что салол имеет высокую температуру плавления, поэтому он чистый. Загрязненный салол (смесь салола и других веществ) при замерзании вызывает постепенное понижение в диапазоне температур.

Квантовый компьютер Google достиг вехи в области химии

Когда исследователи из Google объявили прошлой осенью о том, что они достигли «квантового превосходства» — точки, в которой квантовый компьютер может выполнять задачу, недоступную для обычных компьютеров, — некоторые люди задавались вопросом, в чем же особенность. сделка была.По словам критиков, программа, которая проверяла выходные данные генератора случайных чисел, имела ограниченную практическую ценность и не доказывала, что машина компании может делать что-то полезное.

Однако теперь квантовый компьютер Google достиг того, что может найти применение в реальном мире: успешно смоделировал простую химическую реакцию. Этот подвиг указывает путь к квантовой химии, которая может расширить понимание ученых о молекулярных реакциях и привести к полезным открытиям, таким как более совершенные батареи, новые способы производства удобрений и улучшенные методы удаления углекислого газа из воздуха.

Прошлогодний эксперимент квантового превосходства проводился на чипе Sycamore, который содержал 53 сверхпроводящих квантовых бита, или кубита. Охлажденные почти до абсолютного нуля, кубиты приобретают квантово-механические свойства, что позволяет ученым управлять ими более сложными и полезными способами, чем простые «включение / выключение» потоков тока, составляющих биты классических компьютеров. Есть надежда, что однажды квантовые компьютеры станут достаточно мощными, чтобы быстро выполнять вычисления, на выполнение которых у классического компьютера уйдет время жизни Вселенной.

Этот квантово-химический эксперимент, который был описан в выпуске журнала Science от 28 августа, основывался на той же базовой конструкции платана, хотя в нем использовалось только 12 кубитов. Но это демонстрирует универсальность системы, — говорит Райан Бэббуш, исследователь, отвечающий за разработку алгоритмов для проекта Google. «Это показывает, что на самом деле это устройство представляет собой полностью программируемый цифровой квантовый компьютер, который можно использовать для решения любой задачи, которую вы можете предпринять», — говорит он.

Команда сначала смоделировала упрощенную версию энергетического состояния молекулы, состоящей из 12 атомов водорода, причем каждый из 12 кубитов представляет отдельный электрон одного атома.Затем они смоделировали химическую реакцию в молекуле, содержащей атомы водорода и азота, включая то, как электронная структура этой молекулы изменится, когда ее атомы водорода переместятся из одной стороны в другую. Поскольку энергия электронов определяет, насколько быстро происходит реакция при данной температуре или концентрации различных молекул, такое моделирование может помочь химикам понять, как именно работает эта реакция — и как она изменится, если они изменят температуру или химический коктейль.

Моделирование, которое провели исследователи, известное как процедура Хартри-Фока, также может быть выполнено на классическом компьютере, поэтому оно само по себе не демонстрирует превосходства квантового компьютера. И он запускался с помощью классического компьютера, который использовал машинное обучение для оценки каждого вычисления, а затем уточнял новые раунды квантового моделирования. Но этот подвиг подтверждает основные методы проекта, которые станут неотъемлемой частью будущих квантово-химических симуляций, — говорит Николас Рубин, научный сотрудник квантовой команды Google.И это было вдвое больше, чем предыдущий рекордный химический расчет, сделанный на квантовом компьютере.

В 2017 году IBM выполнила квантово-химическое моделирование с использованием шести кубитов. Рубин говорит, что этот результат описал молекулярную систему с уровнем сложности, который ученые 1920-х годов могли вычислить вручную. Удвоив это число до 12 кубитов, в проекте Google была разработана система, которую можно было вычислить с помощью компьютера 1940-х годов. «Если мы удвоим его снова, мы, вероятно, дойдем до 1980 года», — добавляет Бэббуш.«И если мы удвоим его снова, , тогда мы, вероятно, выйдем за рамки того, что вы могли бы сделать сегодня классическим способом».

До сих пор ни один квантовый компьютер не достиг того, чего не смог бы классический компьютер, говорит Сяо Юань, научный сотрудник Института теоретической физики Стэнфордского университета, который написал комментарий к статье Google в Science . Даже достижение компанией квантового превосходства в 2019 году было поставлено под сомнение исследователями IBM, которые показали способ достичь таких же результатов на суперкомпьютере за два с половиной дня, хотя версия Google заняла чуть больше трех минут. Но, по словам Юаня, квантово-химический эксперимент — важный шаг на пути к главной цели. «Если мы сможем использовать квантовый компьютер для решения классически сложного и значимого вопроса, это будет действительно самая захватывающая новость», — добавляет он.

Нет никаких теоретических причин, по которым ученые не могли бы достичь этой цели, говорит Юань, но техническая задача перехода от нескольких кубитов к нескольким сотням — а в конечном итоге и к многим другим — потребует большого количества сложных инженерных решений. Квантовый компьютер общего назначения с миллионами кубитов потребует разработки протоколов исправления ошибок, что является особенно сложной задачей, на решение которой может потребоваться десятилетие или больше.Но так называемые шумные квантовые компьютеры промежуточного масштаба, в которых нет полной коррекции ошибок, тем временем могут оказаться полезными.

Химия хорошо сочетается с квантовыми вычислениями, потому что химическая реакция по своей сути является квантовой, — говорит Алан Аспуру-Гузик, пионер квантовой химии из Университета Торонто. Чтобы полностью смоделировать такую ​​реакцию, нужно знать квантовые состояния всех вовлеченных электронов. И что может быть лучше для моделирования квантовой системы, чем использование другой квантовой системы? По словам Аспуру-Гузик, задолго до того, как инженеры разработают обычно программируемый квантовый компьютер, устройства с небольшим количеством кубитов должны быть в состоянии превзойти классические компьютеры в подмножестве интересных задач химии.«Так что это большое дело, но это еще не конец истории», — добавляет он.

Например, Aspuru-Guzik ищет лучшие материалы для аккумуляторов для хранения энергии, производимой ветряными турбинами и солнечными элементами. Такие материалы обладают свойствами, которые могут противоречить друг другу: они должны быть достаточно реактивными, чтобы заряжаться и разряжаться быстро, но при этом достаточно стабильными, чтобы избежать взрыва или возгорания. Компьютерные модели реакций могут помочь найти идеальные материалы для этой сложной задачи. Такие модели также могут быть важны при разработке новых лекарств.

Тем не менее, квантовые компьютеры, возможно, не единственный революционно новый способ моделирования химических реакций, говорит Аспуру-Гузик. Возможно, что искусственный интеллект сможет разработать алгоритмы, достаточно эффективные, чтобы запускать пригодные для использования модели на классических компьютерах. Чтобы подстраховаться, его лаборатория работает над обоими возможностями: разрабатывает новые алгоритмы для работы на квантовых компьютерах среднего уровня и создает роботов, управляемых искусственным интеллектом, для открытия новых типов материалов.

Но работа Google вселяет в Аспуру-Гузика оптимизм в отношении того, что квантовые вычисления могут решать интересные проблемы в не столь отдаленном будущем.«Это лучшее, что сегодня может делать квантовый компьютер», — говорит он. «Но для этого предстоит много работы, как в аппаратном, так и в программном обеспечении».

Журнал химической информации и компьютерных наук

Издатель: Американское химическое общество

Описание журнала

Проницательные химики, компьютерщики и специалисты по информации обращаются к проницательным исследованиям, нововведениям в программировании, а также обзорам программного обеспечения и книг, проводимым два раза в месяц, чтобы оставаться в курсе. с достижениями в этой комплексной, междисциплинарной области.Как подписчик, вы будете в курсе систем поиска по базам данных, использования теории графов в химических задачах, систем поиска субструктур, распознавания образов и кластеризации, анализа химических и физических данных, молекулярного моделирования, графических интерфейсов и интерфейсов на естественном языке, библиометрического анализа и анализа цитирования. , а также базы данных по синтезу и реакциям. Прекращено — теперь «Журнал химической информации и моделирования».

Дополнительная информация

Веб-сайт	http: // pubs.acs.org/journals/jcisd8/index.html
Другие названия	Журнал химической информации и компьютерных наук
Версия для печати ISSN	0095-2338
OCLC	2241471
Материал тип	Периодическое издание, Интернет-ресурс
Тип документа	Журнал / Журнал / Газета, Интернет-ресурс

Публикации в этом журнале

(PCP) Ir (H) 2 (PCP = eta3-1 , 3-C6h4 (Ch3PR2) 2) комплексы являются высокоэффективными катализаторами дегидрирования алканов; в частности, они являются первыми эффективными молекулярными катализаторами дегидрирования алканов, которые не требуют жертвенного акцептора водорода. Используя теорию функционала плотности / методы эффективного остовного потенциала, мы исследовали разрыв связи C-H в алканах и аренах как под действием (PCP) Ir, так и (PCP) Ir (H) 2. Добавление C-H к дигидриду сопровождается потерей h3; изучены как ассоциативные, так и диссоциативные пути этой обменной реакции. Энергетический барьер (deltaE (не равен)) для ассоциативного вытеснения h3 бензолом намного ниже, чем барьер для диссоциативного пути, включающего начальную потерю h3; однако пути имеют очень сопоставимые барьеры свободной энергии (deltaG (не равно)).Экстраполяция на более высокие температуры, более объемные фосфиновые лиганды и алкановые субстраты, используемые экспериментально, приводит к выводу, что путь «безакцепторного» дегидрирования алканов диссоциативен. Для обменов углеводород / углеводород, которые необходимы для переноса-дегидрирования, диссоциативные пути рассчитываются как гораздо более благоприятные, чем ассоциативные пути. Мы подчеркиваем, что это свободная энергия, а не только внутренняя энергия или энтальпия, которую необходимо учитывать для элементарных шагов, которые показывают изменения в молекулярности.

Раскрыть аннотацию

Была исследована применимость компьютерного пакета нейронной сети PSDD (симулятор перцептрона для разработки лекарств / симулятор нейронной сети персептронного типа) в исследованиях взаимосвязи структуры и активности (SAR). Группа производных 1,4-дигидропиридина была использована для того, чтобы сравнить результаты PSDD с результатами, полученными ранее с PCA. В основном использовались расчетные атомные и молекулярные дескрипторы с использованием полуэмпирического метода AM1. Было показано, что предсказательная способность, продемонстрированная PSDD в анализе SAR, почти эквивалентна предсказательной способности PCA.

Развернуть аннотацию

Алгоритм QSAR (PCANN) был разработан и применен к набору блокаторов кальциевых каналов, которые представляют особый интерес из-за их роли в сердечных заболеваниях, а также из-за того, что многие из них взаимодействуют с Р-гликопротеином, мембранным белком, ассоциированным с с множественной лекарственной устойчивостью к противоопухолевым средствам. Для настоящего анализа была использована база данных из 46 1,4-дигидропиридинов с известной аффинностью связывания с Ca2 + -каналом. Алгоритм QSAR можно резюмировать следующим образом: (1) для каждого из 1,4-дигидропиридинов был рассчитан набор из 90 теоретико-графических и теоретико-информационных дескрипторов, представляющих различные структурные и топологические характеристики, и (2) был проведен анализ главных компонент (PCA). используется для сжатия этих 90 в восемь лучших ортогональных составных дескрипторов для базы данных.Этих восьми было достаточно, чтобы объяснить 96% дисперсии в исходном наборе дескрипторов. (3) Два важных эмпирических дескриптора, липофильная константа Лео-Ханса и электронный параметр Хаммета, были добавлены к списку из восьми. (4) 10 результирующих дескрипторов использовались в качестве входных данных для нейронной сети обратного распространения, на выходе которой было предсказанное сродство связывания. (5) Прогностическая способность сети оценивалась перекрестной проверкой. Сравнение настоящего подхода с двумя другими подходами QSAR (множественная линейная регрессия с использованием тех же переменных и модель QSAR голограммы) сделано и показывает, что подход PCANN может дать более точные прогнозы после определения правильной конфигурации сети.Настоящий подход (PCANN) может оказаться полезным для быстрой оценки потенциала биологической активности при работе с большими химическими библиотеками.

Развернуть аннотацию

Алгоритм QSAR, главный компонент-генетический алгоритм-искусственная нейронная сеть (PC-GA-ANN), был применен к набору недавно синтезированных блокаторов кальциевых каналов, которые представляют особый интерес из-за их роли в сердечных заболеваниях. . Набор данных 124 1,4-дигидропиридинов, несущих различные сложноэфирные заместители в положениях C-3 и C-5 дигидропиридинового кольца и нитроимидазолильные, фенилимидазолильные и метилсульфонилимидазолильные группы в положении C-4 с известным каналом Ca (2+) В этом исследовании использовали аффинность связывания. Для каждой молекулы было рассчитано десять различных наборов дескрипторов (837 дескрипторов). Анализ главных компонентов использовался для сжатия групп дескрипторов в главные компоненты. Наиболее значимые дескрипторы каждого набора были выбраны и использованы в качестве входных данных для ИНС. Генетический алгоритм (ГА) использовался для выбора наилучшего набора извлеченных главных компонентов. Искусственная нейронная сеть с прямой связью с алгоритмом обратного распространения ошибки использовалась для обработки нелинейной взаимосвязи между выбранными основными компонентами и биологической активностью дигидропиридинов.Сравнение PC-GA-ANN и обычного PC-ANN показывает, что первая модель дает лучшую способность прогнозирования.

Развернуть аннотацию

Набор параметров силового поля, способных воспроизводить предпочтительные конформации биологически важных [1,4] -бензодиазепинов, был разработан для AMBER и других программ молекулярного моделирования, которые используют Weiner et al. силовое поле. Параметры равновесия были получены из типичных модельных соединений, найденных в Кембриджской базе структурных данных, а константы силы растяжения связей и потенциала кручения были оценены с использованием полуэмпирических гамильтонианов AM1 и PM3.Сравниваются параметры, полученные двумя полуэмпирическими методами и существующим методом линейной интерполяции. Молекулярная механика и динамическое моделирование показали, что параметры, полученные из AM1, вместе с MNDO ESP, подобранными атомными зарядами, предсказывают рентгеновскую структуру ряда репрезентативных [1,4] -бензодиазепинов в пределах 0,01 A, 0,8 градуса и 5 градусов от наблюдаемых длины связей, валентные углы и кручения связей соответственно.

Развернуть аннотацию

Изучено влияние заместителей на активность in vitro 20 1,8-нафтиридин-4-онов, нового класса ингибиторов фотосистемы II.На основе индексов молекулярной связности была разработана четырехпараметрическая модель QSAR, на которую приходится около 87% вариаций ингибирующей активности этих соединений. Модель предполагает, что положение, размер и полярность заместителей являются факторами, которые преимущественно контролируют их активность. С использованием физико-химических констант была предложена количественная модель как для 1,8-нафтиридин-4-онов, так и для структурно родственных производных 2-трифторметил-4-гидроксихинолина.

Развернуть аннотацию

Статистика обновляется для типов веществ, кольцевых систем и элементного состава, которые были определены для структурного файла реестра Chemical Abstracts Service в разные моменты времени.В этом документе представлены обновленные цифры и, кроме того, некоторые новые статистические данные, а также предлагаются некоторые сравнения, чтобы показать различные изменения в характеристиках файлов.

Развернуть аннотацию

Молекулярные дескрипторы были идентифицированы с помощью энтропийного анализа Шеннона, который правильно различал в бинарных вычислениях QSAR между встречающимися в природе молекулами и синтетическими соединениями. Концепция энтропии Шеннона была впервые использована в теории цифровых коммуникаций и лишь совсем недавно была применена к дескрипторному анализу.Методология двоичного QSAR была первоначально разработана для корреляции структурных особенностей и свойств соединений с бинарной формулировкой биологической активности (т.е.активной или неактивной) и здесь была адаптирована для корреляции молекулярных характеристик с химическим источником (т.е. природным или синтетическим). Мы идентифицировали ряд молекулярных дескрипторов со значительно различающейся энтропией Шеннона и / или «энтропийным разделением» в базах данных природных и синтетических соединений. Различные комбинации таких дескрипторов и структурных ключей с переменным распределением применялись к обучающим наборам, состоящим из природных и синтетических молекул, и использовались для получения предсказательных бинарных моделей QSAR.Затем эти модели применялись для прогнозирования источника соединений в различных тестовых наборах, состоящих из случайно собранных природных и синтетических молекул или, альтернативно, наборов природных и синтетических молекул с определенной биологической активностью. В среднем точность прогнозов наших лучших моделей превышала 80%. Для тестового примера, состоящего из молекул с определенной активностью, была достигнута точность более 90%. В результате нашего анализа были идентифицированы некоторые химические особенности, которые систематически различаются у многих естественных и синтетических молекул.

Развернуть аннотацию

Концепция многофункционального метода автокорреляции, регулирующего глобальное описание молекул, была изменена с целью учета структурного окружения каждого атома. Новые атомарные среды генерируются как возможные дескрипторы в QSAR и могут быть полезны для характеристики базы данных. Принципы этого подхода широко объясняются в тематическом исследовании, посвященном разработке модели, позволяющей моделировать ядерные магнитные спектры углерода-13 для алканов.Атомы углерода в алканах описываются с использованием в качестве структурных дескрипторов вектора, соответствующего только четырем компонентным векторам многофункционального метода автокорреляции. Статистический метод, использованный для получения модели, представлял собой классическую трехуровневую нейронную сеть прямого распространения, обученную алгоритмом обратного распространения и полилинейной регрессии (MLR). Прогностическая способность модели ИНС была протестирована методом перекрестной проверки -10% -выход (L10% O), что продемонстрировало превосходное качество нейронной модели.Установленная модель позволяет нам предсказывать химические сдвиги 13-C с успехом, потому что, поскольку учитываются все типы углерода без различия связности. Нейронная сеть имела архитектуру 4: 7: 1 с сигмовидной формой в качестве функции активации. Модель произвела стандартный коэффициент перекрестной проверки r между дельтой (exp) и дельта (calc) около 0,99, в то время как стандарт перекрестной проверки s и средняя ошибка равны 0,87 и 0,60 ppm, соответственно.

Развернуть аннотацию

Вектор расстояния электроотрицательности молекул, основанный на 13 атомных типах, называемый MEDV-13, является дескриптором для прогнозирования биологической активности молекул на основе количественных соотношений структура-активность (QSAR). MEDV-13 использует индекс модифицированного электротопологического состояния (E-state) для замены относительной электроотрицательности (q) неводородных атомов в интересующей молекуле в MEDV и топологического расстояния для относительного расстояния (d) в МЕДВ. Для органической молекулы, содержащей несколько химических элементов, таких как C, H, O, N, S, F, Cl, Br, I и P, MEDV-13 включает в лучшем случае 91 дескриптор. Затем важно использовать метод регрессии главных компонентов (ПЦР) для получения модели QSAR, связывающей биологические активности с MEDV-13.MEDV-13 используется для изучения QSAR аффинности связывания кортикостероид-связывающего глобулина (CBG) стероидов и активности дипептидов, ингибирующих ангиотензинпревращающий фермент (ACE), и полученные модели имеют качество, сравнимое с текущими тремя: размерные (3D) методы, такие как CoMFA, хотя MEDV-13 является дескриптором, основанным на двумерной топологической информации.

Раскрыть аннотацию

Обсуждаются комбинаторные проблемы, возникающие при использовании метода компьютерной структурной интерпретации спектров ЯМР 13С на основе фрагментов, состоящих из атома углерода и его альфа-соседей. Основная проблема создания всех структур, согласующихся с набором предполагаемых фрагментов, который содержит взаимоисключающие альтернативы, делится на две части: создание комбинаций фрагментов и исчерпывающая сборка каждой комбинации в молекулы. Подробно представлены алгоритмические решения обеих этих проблем.

Развернуть аннотацию

Значения изотропного химического сдвига (13) C и (1) H, вычисленные на теоретических уровнях HF, BLYP, B3LYP и MPW1PW91 / 6-311 + G (2d, p) для BLYP и B3LYP / 6 -31G (d, p) оптимизированная геометрия адамантана, 2-адамантанона и 2,4-метано-2,4-дегидроадамантана ([3.1.1] пропеллана) представлены и сопоставлены с экспериментальными данными. За исключением «перевернутых» атомов углерода и некоторых из их ближайших соседей, значения HF превосходят значения DFT, когда речь идет об изотропных сдвигах по отношению к TMS. Однако в случае относительных сдвигов, вычисленных относительно наиболее деэкранированного центра в молекуле, методы DFT дают значительно лучшее согласие с экспериментальными данными, чем метод HF, причем гибридные методы DFT превосходят «чистые» методы DFT. Наиболее вероятной причиной этих результатов может быть устранение ошибок, возникающих из-за неправильного описания парамагнитных вкладов в общий тензор экранирования в рамках подхода Кона-Шэма, когда выбирается внутренний стандарт (внутри молекулы) вместо внешнего. . Между расчетными и экспериментальными значениями относительного сдвига была обнаружена почти превосходная линейная корреляция, которая значительно превосходит на уровнях DFT, чем на уровне HF, что еще раз доказывает более систематический характер ошибок при прогнозировании свойств магнитного отклика второго порядка на уровнях теории DFT.Среди всех используемых методов DFT MPW1PW91 показал лучшую производительность, что соответствует значительно улучшенному поведению этого функционала на больших расстояниях по сравнению с B3LYP.

Развернуть аннотацию

Простая база данных спектральных списков (13) C / (1) H- (13) C для 11 673 натуральных продуктов была создана в стандартном коммерческом формате базы данных. Более 50% спектров были предсказаны с использованием дескрипторов кода HOSE, полученных из 50% спектров, имеющих экспериментальные значения. Ошибки предсказания, полученные путем предсказания и сравнения экспериментальных спектров, выявили экспоненциально убывающую зависимость между средней абсолютной ошибкой и глубиной совпадающих кодов HOSE.Подмножество библиотеки, содержащее более 1000 (1) H- (13) C назначенных экспериментальных спектральных списков, использовалось для тестирования восьми альтернативных наборов данных запроса. Эти наборы представляют данные запроса из различных комбинаций спектров 1D- (13) C, 1D-DEPT и 2D- (1) H- (13) C. Списки смоделированных запросов были созданы с использованием методов Монте-Карло. Как и ожидалось, запросы, основанные на данных 2D- (1) H- (13) C, с большей вероятностью найдут правильное соответствие в неблагоприятных условиях.

Раскрыть аннотацию

Описывается последовательность простых арифметических операций, которые генерируют матрицы расстояний из матриц смежности графов.

Развернуть аннотацию

Обсуждаются особенности CD-ROM версии Merck Index 13.2 от CambridgeSoft. Индекс Merck стал стандартом для химиков, биохимиков, фармакологов и других специалистов. Химические структуры и стереохимию можно просмотреть с помощью ChemDraw. Системные требования: Windows 98, Me, NT 4 SP6, 2000 или XP.

Развернуть аннотацию

Мы разработали четыре модели зависимости спектроскопических данных и активности (SDAR) монодехлорирования 32 хлорированных бензольных соединений в анаэробных осадках эстуария.Модели SDAR были основаны на сочетании данных 13C ядерного магнитного резонанса (ЯМР), инфракрасного поглощения (ИК) и масс-спектрометрии с электронной ионизацией (EI MS). Модели SDAR разделили 32 соединения на 17 легко монодехлорируемых соединений и 15 трудно монодехлорируемых соединений. Модель SDAR, основанная на данных 13C ЯМР, ИК и EI MS, дала перекрестную проверку с исключением одного исключения 93,8%. Модель SDAR, основанная на сочетании данных 13С ЯМР и ИК, дала перекрестную проверку с исключением одного исключения 90.6%. Модель SDAR, основанная на сочетании данных IR и EI MS, дала перекрестную проверку с исключениями по одному на 84,4%. Модель SDAR, основанная на сочетании данных 13C ЯМР и EI MS, дала перекрестную проверку исключений по одному на 84,4%. Эти надежные модели SDAR обеспечивают быстрый и простой способ предсказать, будет ли хлорированное бензольное соединение легко подвергаться монодехлорированию. FDA подало заявку на патент на методы использования любой комбинации спектральных данных (ЯМР, МС, УФ-видимая, ИК-флуоресценция, фосфоресценция) для моделирования химической, физической или биологической конечной точки.

Развернуть аннотацию

Имитатор нейронной сети персептронного типа для корреляции структуры и активности молекул был разработан с использованием двух различных методов обучения, то есть методов обратного распространения и методов реконструкции. Сначала с помощью метода обратного распространения экзо / эндо разветвление норборнана и производных норборнена было правильно предсказано на основе набора химических сдвигов 13С ЯМР для различных атомов углерода кольца. Затем полученная корреляция была проанализирована методом обучения реконструкции.В этом случае было показано, что сдвиги ЯМР для двух атомов углерода из семи имеют сильную корреляцию с экзо / эндо разветвлением. Кроме того, с использованием метода реконструкции также была проанализирована корреляция структура-активность между химическими сдвигами ЯМР 13С и канцерогенностью 11 полициклических ароматических углеводородов. Было продемонстрировано, что нейросетевой анализ подходит для выяснения сложных структур — задач деятельности, в которых многие факторы нелинейно перепутаны.

Развернуть аннотацию

Автоматическое выяснение структуры органических молекул на основе экспериментально полученных свойств расширено за счет совершенно нового подхода.Реализован генетический алгоритм, который использует индивидуальные структуры молекулярной конституции. При таком подходе структура органических молекул может быть оптимизирована для соответствия экспериментальным критериям, если, кроме того, доступен быстрый и точный метод прогнозирования используемых физических или химических свойств. Это продемонстрировано с использованием спектра ЯМР (13) C в качестве легко доступной информации. (13) Данные о химическом сдвиге, интенсивности и множественности ЯМР 13С доступны из спектров (13) C ЯМР DEPT. С помощью искусственных нейронных сетей существует быстрый и точный метод расчета спектра ЯМР (13) C сгенерированных структур. Подход ограничен размером структурного пространства, которое необходимо исследовать, и точностью прогноза сдвига для неизвестного вещества. Метод реализован и успешно протестирован на органических молекулах, содержащих до 20 неводородных атомов.

Развернуть аннотацию

Мы разработали модель отношения спектроскопических данных к активности (SDAR) на основе спектральных данных 13C ЯМР для 30 эстрогенных химических веществ, относительное сродство связывания (RBA) которых доступно для альфа (ERalpha) и бета (ERbeta) рецепторов эстрогена.Модели SDAR разделили 30 соединений на сильное и среднее сродство связывания. Модель SDAR дала перекрестную проверку с исключением по одному (LOO) на 90%. Два соединения, которые были неправильно классифицированы в модели SDAR, оказались в переходной зоне между классификациями. Реальные и предсказанные химические сдвиги ЯМР 13С были использованы с тестируемыми соединениями для оценки предсказуемого поведения модели SDAR. Модель 13C ЯМР SDAR с использованием предсказанных данных 13С ЯМР для тестируемых соединений обеспечивает быстрый, надежный и простой способ проверки, связывается ли соединение с рецепторами эстрогена.

Развернуть аннотацию

Конформационный анализ ингибитора обратной транскриптазы ВИЧ-1, (+) — (s) -4,5,6,7-тетрагидро-9-хлор-5-метил-6- (3-метил-2 -бутенил) имидазол [4,5,1-jk] [1,4] бензодиазепин-2 (1H) -тион или 9-Cl TIBO, был исследован с использованием высокого уровня расчетов, ab initio и теории DFT. Поверхность потенциальной энергии как функция двух важных двугранных углов поворота боковой цепи 9-Cl TIBO была получена методом Хартри-Фока на базисе 3-21G. Было обнаружено, что восемь ярко выраженных локальных минимумов существуют в пределах разницы энергий менее 10 кДж / моль.Энергетические барьеры между различными локальными минимумами ниже 15 кДж / моль. Анализ второй производной (частотный) показал, что все конформеры стабильны на этом уровне теории. Эти структуры использовались в качестве отправных точек для полной оптимизации геометрии на теоретических уровнях HF / 6-31G и B3LYP / 6-31G для получения абсолютной геометрии и структурной информации. Последовательно рассматривались сравнения рассчитанных конформеров со связанным конформером в рентгеновской структуре. Кроме того, чтобы получить некоторую структурную информацию и коррелировать между рассчитанными структурами и структурой в растворе, расчеты химического сдвига ЯМР были также выполнены для всех восьми структур с локальным минимумом на уровне B3LYP / 6-311 ++ G с использованием подхода GIAO.Расчетные химические сдвиги ЯМР 1 H и 13 C для конформера с наименьшей энергией дают наибольшее соответствие с экспериментальными результатами.

Развернуть аннотацию

Статистический метод Байесовского максимума правдоподобия был применен для классификации оснований 13C ЯМР-резонансов в олигомерах ДНК. 100% точность распознавания классов углерода была достигнута для предварительной обучающей выборки из четырех олигомеров с использованием следующих четырех параметров: (1) химический сдвиг; (2) температура, при которой был получен спектр; (3) отличие химического сдвига от резонансов C5; и (4) фактор последовательности, представляющий соседние нуклеотиды. Классификация пятого олигомера, ранее назначенного и не содержащегося в исходной обучающей выборке, дала разумные определения классов углерода.

Развернуть аннотацию

В данной статье разрабатывается метод количественного моделирования k-ближайших соседей. Этот метод используется для демонстрации того, что биологическая связывающая активность соединения с рецептором может быть рассчитана из минимума квадратного корня из суммы квадратов отклонений (SSSD) структурно заданного химического сдвига на шаблоне между неизвестным соединением, которое необходимо предсказать. и набор известных соединений с известной активностью.При построении моделей биологической активности во входные данные обучения встраиваются нелинейные зависимости. Если модель разработана путем выбора только соединений с минимальными структурно заданными отклонениями химического сдвига от неизвестного соединения, некоторые нелинейные зависимости могут быть устранены. Чем меньше общее отклонение химического сдвига между соединением с известной активностью и другим соединением с неизвестной активностью, тем более вероятно, что оно будет иметь аналогичные биологические, химические и физические свойства. Это означает, что модель может быть создана без строгой статистики или нейронных сетей. Этот метод похож на моделирование взаимосвязи структура-активность (SAR), но вместо того, чтобы полагаться на фрагменты субструктуры для создания модели, эта новая модель основана на минимальных различиях химического сдвига на этих фрагментах субструктуры. Мы называем этот метод моделированием анализа минимального отклонения структурно заданного спектрального анализа (MiDSASA). Моделирование с использованием концепции минимального отклонения может быть применено к анализу других химиоинформатических данных, таких как концентрации метаболитов в метаболических путях, для исследований метаболомики.Матричная модель MiDSASA для 30 стероидов, связывающих кортикостерон-связывающий глобулин, на основе факторов активности двух ближайших соединений имела корреляцию 0,88. Матричная модель MiDSASA для 50 стероидов, связывающих фермент ароматзу, на основе средней активности четырех ближайших соединений имела корреляцию 0,71.

Развернуть аннотацию

Анализ ошибок был проведен с помощью метода Монте-Карло для исследований релаксации дуплекса ДНК в естественном изобилии 13C-ЯМР. Повторные измерения времени продольной релаксации T1 и гетероядерного NOE были выполнены при 90 °.6 МГц на дуплексном пентануклеотиде ДНК, [d (TCGCG)] 2. Отклонения, усредненные по всем атомам углерода, составили 13% для T1 и 9% для NOE. Эти относительные отклонения были применены для получения 100 значений T1 и NOE с нормальным распределением измеренных средних значений для каждого углерода. Была написана новая версия MOLDYN, названная McMOLDYN, которая использовалась для генерации 100 значений T1 и NOE с нормальными распределениями, соответствующими измеренным ошибкам; такое же распределение ошибок было применено к измерениям на 125.8 МГц. Параметр порядка S2 и эффективное время внутренней корреляции tau e в безмодельном подходе были оптимизированы на основе распределений, смоделированных McMOLDYN. McMOLDYN также позволяет автоматически вводить несколько наборов начальных предположений для выходных параметров S2, tau e и tau m. Кроме того, McMOLDYN добавляет члены кросс-релаксации из анизотропии химического сдвига, которые становятся все более важными по мере того, как магнитные поля спектрометра становятся выше. Между двумя оптимизированными параметрами S2 имеет наименьшую относительную ошибку, оцениваемую в среднем в 15%, что означает, что S2 является четко определенным параметром.Однако tau e очень плохо определен, средняя относительная ошибка оценивается в 85%; обычно он находится в диапазоне 30–300 пс.

Расширить аннотацию

Компьютерная программа COCON, управляемая методом 2D ЯМР, может быть чрезвычайно ценной для анализа состава неизвестных соединений, если ее результаты оцениваются с помощью нейронной сети с помощью 13C ЯМР химического сдвига и анализа субструктуры. В качестве поучительных примеров были тщательно исследованы наборы данных по четырем разным сложным морским натуральным продуктам.В качестве значительного шага к истинному автоматизированному объяснению структуры показано, что первичный выход COCON можно безопасно уменьшить до менее 1% от его первоначального размера без потери правильного структурного предложения.

Раскрыть аннотацию

На основе моделирования (13) были разработаны модели отношения количественных спектральных данных к активности (QSDAR) для полихлорированных дибензофуранов (ПХДФ), дибензодиоксинов (ПХДД) и бифенилов (ПХБ) с рецептором арилуглеводородов (AhR). данные ядерного магнитного резонанса (ЯМР).Все модели были основаны на множественной линейной регрессии сравнительного спектрального анализа (CoSA) между соединениями. Модель CoSA с разрешением 1,0 ppm для 26 соединений ПХДФ, основанная на химических сдвигах в пяти бункерах, имела объясненную дисперсию (r (2)), равную 0,93, и перекрестно подтвержденную дисперсию с исключением одного (LOO) (q (2)) 0,90. Модель CoSA с разрешением 2,0 ppm для 14 соединений ПХДД, основанная на химических сдвигах в пяти бункерах, имела r (2) 0,91 и q (2) 0,81. Модель CoSA с разрешением 1,0 ppm для 12 соединений ПХБ, основанная на химических сдвигах в пяти бункерах, имела r (2), равное 0.87 и q (2) 0,45. Модели с большим количеством соединений имели лучший q (2), потому что есть больше доступных бункеров с множественным химическим сдвигом, на которых можно основывать линейную регрессию. Модель CoSA с разрешением 1,0 ppm для всех 52 соединений, основанная на химических сдвигах в 12 ячейках, имела r (2) 0,85 и q (2) 0,71. Канонический дисперсионный анализ модели 1.0 ppm CoSA для всех 52 соединений, когда они были разделены на 27 соединений с сильным связыванием и 25 соединений со слабым связыванием, был правильным на 98%. Традиционное моделирование количественной взаимосвязи структура-активность (QSAR) страдает от ошибок, вносимых допущениями и приближениями, используемыми в расчетных электростатических потенциалах и процессе выравнивания молекул.Моделирование QSDAR не ограничивается такими ошибками, поскольку вычисление электростатического потенциала и выравнивание молекул не выполняются. Модели QSDAR обеспечивают быстрый, простой и достоверный способ моделирования активности связывания ПХДФ, ПХДД и ПХБ по отношению к арилуглеводородному рецептору (AhR).

Раскрыть аннотацию

Недавно была предложена новая методология, называемая методологией электронных индексов (EIM), основанная на расчетах локальной плотности состояния (LDOS) с использованием топологических и полуэмпирических методов для определения биологической активности полициклических ароматических углеводородов (ПАУ). В этой работе мы применяем концепции подхода EIM для классификации прогестагенной активности 21 17альфа-ацетоксипрогестерона (стероидных гормонов) (AP). Подход EIM указал на несколько дескрипторов, которые правильно классифицируют активные / неактивные соединения этого класса (примерно 90%). Мы показываем, что эти дескрипторы естественным образом возникают в результате анализа главных компонентов (PCA) и вычислений нейронной сети (NN). Более того, используя только параметры из EIM, вместо большого набора дескрипторов, которые использовались ранее для описания биологической активности этих гормонов, мы немного улучшаем и упрощаем результаты PCA и NN.Наконец, молекулярная область, связанная с химической активностью этих гормонов, естественно появляется в нашем теоретическом анализе из локальной плотности состояний пограничных орбиталей. Это показывает общность принципов подхода EIM и подтверждает, что комбинация этих различных методологий может быть эффективным и мощным инструментом в исследованиях структуры и активности многих различных классов соединений.

Развернуть аннотацию

Используя современные методы моделирования гомологии, были определены трехмерные координаты для трех гликозилгидролаз семейства 18.Структуры Gp39, Brp39 и хитотриозидазы были определены компьютером с использованием рентгеновских координат из SmChiA. Оцениваются результаты моделирования и проводится сравнение смоделированных структур с другими известными членами семейства 18.

Развернуть аннотацию

Система химического реестра Chemical Abstracts Service, действующая с 1965 года, однозначно идентифицирует химические вещества на основе молекулярной структуры. Chemical Abstracts Service теперь регистрирует химические вещества, указанные в индексах Chemical Abstracts до 1965 года.Эти усилия приведут к тому, что несколько сотен тысяч дополнительных химических структур вместе с их названиями будут доступны для онлайн-поиска в файле реестра. И недавно зарегистрированные вещества, и вещества, уже находящиеся в файле, связаны с их ссылками до 1965 года в Chemical Abstracts в новом файле под названием CAOLD. При этом напечатанные записи указателя формул преобразуются в машиночитаемую форму с использованием оптического распознавания символов, при этом данные впоследствии обрабатываются с помощью существующих компьютерных программ.

Развернуть аннотацию

Историческая база данных Программы оценки качества лаборатории экологических измерений с 1982 по 1998 год была проанализирована с целью определения контрольных пределов для будущих оценок эффективности различных лабораторий, заключивших контракт с Министерством энергетики США. Были проанализированы 73 радионуклида в четырех различных матрицах (воздушный фильтр, почва, растительность и вода). Критерии оценки были установлены на основе расчета z-балла.

Раскрыть аннотацию

Номенклатурные комитеты, как национальные, так и международные, были очень активны в 1987 году, что привело к значительному прогрессу во многих различных областях.Ниже приводится краткое изложение наиболее важных встреч и достижений.

Развернуть аннотацию

Известно, что потеря активности протеин-тирозинфосфатазы 1B (PTP 1B) повышает чувствительность к инсулину и устойчивость к увеличению веса. Столь мощные и активные при пероральном приеме ингибиторы PTP1B могут быть потенциальными фармакологическими средствами для лечения диабета 2 типа и ожирения. Классификационные модели ингибиторов PTP1B разработаны с использованием набора данных, содержащего 128 соединений. Их ингибирующие концентрации варьировались от -1.От 59 до 1,68 единиц журнала. Первоначально проблема двух классов (активный, неактивный) решается с использованием ряда различных методов. Набор данных был разделен на активные и неактивные классы на основе ингибирующей активности соединений. Дескрипторы на основе молекулярной структуры были рассчитаны и использованы при разработке модели. Были исследованы дескрипторы, кодирующие гибкость молекул. Модели классификации были созданы с использованием k-ближайших соседей (k-NN), линейного дискриминантного анализа (LDA) и нейронной сети с радиальной базисной функцией (RBFNN).Все модели тестируются с использованием набора внешних прогнозов, соединения нигде не используются во время процедуры разработки модели. Разработана модель с пятью дескрипторами, которая обеспечивает уровень классификации 85,7% для набора внешних прогнозов. Затем была исследована проблема трех классов (активный, умеренно активный, неактивный). На этот раз набор данных был разделен на высокоактивные, умеренные и неактивные классы на основе ингибирующей активности соединений. Наилучшая степень классификации, достигнутая для набора внешних прогнозов, составила 85%.Достигнутые показатели классификации показывают, что эти модели могут служить механизмом скрининга для выявления потенциально полезных ингибиторов PTP 1B. Кроме того, для прогнозирования значений логарифма IC (50) разработаны модели множественной линейной регрессии и вычислительной нейронной сети. Все модели QSAR тестируются с использованием одного и того же набора внешних прогнозов.

Развернуть аннотацию

Нейронные сети с прямой связью были обучены общему предсказанию химических сдвигов 1H ЯМР протонов CH (n) в органических соединениях в CDCl3.Обучающая выборка состояла из 744 химических сдвигов ЯМР 1Н из 120 молекулярных структур. Метод был оптимизирован с точки зрения выбранных дескрипторов протонов (выбор переменных), количества скрытых нейронов и интеграции различных сетей в ансамбли. Прогнозы были получены для независимого тестового набора из 952 случаев со средней средней ошибкой 0,29 ppm (0,20 ppm для 90% случаев). Результаты были значительно лучше, чем полученные с помощью нейронных сетей встречного распространения.

Раскрыть аннотацию

Мы описываем использование фармакофорного моделирования как эффективного инструмента в открытии новых ингибиторов интегразы ВИЧ-1 (ИН).Трехмерная гипотетическая модель связывания аналогов дикетокислоты с ферментом была построена с помощью программы Catalyst. Используя эти модели в качестве запроса для виртуального скрининга, мы нашли несколько соединений, которые содержат указанные трехмерные модели химических функций. Биологические испытания показывают, что наша стратегия оказалась успешной в поиске новых структурных отведений, таких как ингибиторы ИН ВИЧ-1.

Развернуть аннотацию

Число неводородных атомов в молекуле, N, является очень хорошим молекулярным дескриптором токсичности алифатических простых эфиров, несмотря на то, что оно не различает изомеры. Регрессия, основанная на N в качестве дескриптора токсичности 21 простого алкилового эфира для мышей, дала коэффициент регрессии r = 0,9751. Простой индекс связности 1chi дал для тех же данных менее удовлетворительную регрессию: r = 0,9548. Чтобы увидеть, может ли переменный индекс связности 1chi (f) улучшить регрессию, характеризуемую N, мы исследовали те же данные, используя переменный индекс связности 1chi (f) в качестве молекулярного дескриптора. Варьируя x, y, переменные, которые различают атомы углерода и кислорода, мы получили регрессию, которая приближается по качеству к наиболее известной регрессии с использованием взвешенных путей в качестве дескриптора и которая незначительно лучше, чем регрессия, основанная на N.

Развернуть аннотацию

В этом исследовании мы сравнили возможности прогнозирования переменного индекса связности 1chi (f) (не включенного в CODESSA) с топологическими индексами, доступными из CODESSA. Мы выбрали температуры кипения n = 100 спиртов в качестве свойства и исследовали пул из 56 топологических индексов. Прогностические возможности разработанных моделей оценивались с помощью классического подхода к обучению / тестовой выборке. Среднеквадратичные ошибки, рассчитанные на основе набора прогнозов для моделей MLR, полученных с помощью программного обеспечения CODESSA с параметрами 1, 2, 3, 4 и 5, составили 9.06, 5,69, 5,40, 4,9 и 3,37 ° C соответственно. Используя переменный индекс связности с весами x = 0,10 и y = -0,92 для атома углерода и кислорода соответственно, мы получаем регрессию BP = 38,12 1chi (f) — 37,56 с коэффициентом корреляции r = 0,9915, среднеквадратичная ошибка 4,21 ° C, рассчитанная из тестовый набор и коэффициент Фишера F = 5691. Возможность прогнозирования переменного индекса связности была лучше, чем для регрессионной модели MLR с максимум четырьмя параметрами.

Развернуть аннотацию

В этой статье проводится систематическое исследование нескольких важных параметров ассоциативной нейронной сети (ASNN), таких как количество сетей в ансамбле, меры расстояния, функции соседей, выбор параметров сглаживания и стратегии для пользователей: обучающая особенность алгоритма. Эффективность различных методов оценивается с помощью нескольких обучающих / тестовых наборов, используемых для прогнозирования липофильности химических соединений. Наилучшую производительность алгоритма обеспечивают методы ранговой корреляции Спирмена и методы регрессии окна Парзена. Если доступны дополнительные пользовательские данные, можно рассчитать улучшенный прогноз липофильности химических веществ до 2-5 раз при выборе соответствующих параметров сглаживания для нейронной сети. Выявленные лучшие сочетания параметров и стратегий реализованы в ALOGPS 2.1 общедоступная программа по адресу http://www.vcclab.org/lab/alogps.

Развернуть аннотацию

В этой статье сравнивается эффективность измерений сходства на основе двумерных отпечатков пальцев и молекулярных полей для идентификации пар биоизостерических молекул в базе данных BIOSTER. Результаты показывают, что два типа дескрипторов дополняют друг друга по своей природе, каждый обнаруживает некоторые биоизостерические пары, которые не обнаруживаются другим. Этот вывод подтверждается исследованиями групп молекул BIOSTER, которые обладают одинаковыми характеристиками активности, а также экспериментами, включающими комбинирование двух типов меры сходства.

Развернуть аннотацию

Описан новый подход к прогнозированию липофильности (log P), растворимости (log Sw) и пероральной абсорбции лекарств у человека (FA). Он основан на структурном и физико-химическом подобии и реализован в программе SLIPPER-2001. Расчетные и экспериментальные значения log P, log Sw и FA для 42 препаратов были использованы для демонстрации прогностической силы программы. Достоверные результаты были получены для простых соединений, сложных химических веществ и лекарств.Таким образом, принцип «сходные соединения демонстрируют сходные свойства» вместе с оценкой возрастающих изменений свойств с использованием различий в физико-химических параметрах приводит к созданию прогностических моделей «структура — свойство» даже при отсутствии точного понимания задействованных механизмов.

Раскрыть аннотацию

Найдены количественные модели, описывающие комплексообразование альфа- и бета-циклодекстрина с моно- и 1,4-дизамещенными производными бензола с использованием комбинаций 2D-, 3D-связности и квантово-химических молекулярных дескрипторов.Константы ассоциации (K (a)) для комплексообразования включения циклодекстринов и производных бензола рассчитаны с помощью моделей, найденных с высокой степенью точности. Эти модели также позволяют интерпретировать движущие силы таких процессов комплексообразования. В случае комплексообразования альфа-циклодекстрина с производными бензола эти движущие силы в основном представляют собой электронное отталкивание между граничными орбиталями молекул хозяина и гостя. Однако комплексообразование бета-циклодекстрина с производными бензола контролируется топологическими и топографическими параметрами, указывающими на значимость ван-дер-ваальсовых и гидрофобных взаимодействий.Мы также провели исследования молекулярного моделирования, показавшие, что для комплексов альфа-циклодекстрина бензольное кольцо находится вне полости циклодекстрина, тогда как в бета-циклодекстрине они проникают глубоко в неполярную и гидрофобную полость хозяина, что объясняет различия в движущей силе. силы для обоих процессов комплексообразования.

Развернуть аннотацию

Мы описываем новый вычислительный подход, названный Focus-2D, к рациональному дизайну целевых комбинаторных химических библиотек. Этот подход основан на гипотезе о том, что сходные по структуре соединения обладают схожими профилями биологической активности.Строительные блоки, которые используются в комбинаторном химическом синтезе, случайным образом собираются для получения соединений виртуальной библиотеки. Отдельные библиотечные соединения представлены топологическими дескрипторами Кир-Холла. Молекулярное сходство между соединениями оценивается количественно с помощью модифицированных попарных евклидовых расстояний в многомерном дескрипторном пространстве. Имитация отжига используется для поиска потенциально большого структурного пространства виртуальных химических библиотек с целью выявления соединений, похожих на молекулы свинца.Частотный анализ состава строительных блоков выбранных виртуальных соединений определяет строительные блоки, которые можно использовать в комбинаторном синтезе химических библиотек с высоким сходством с ведущими молекулами. Мы показываем, что этот метод правильно определяет здания, содержащиеся в активных пептоидах с адренергической или опиоидной активностью.

Расширить аннотацию

Двухмерный поиск сходства на основе фрагментов — один из самых популярных методов поиска в большой базе данных химических структур, который широко применяется при открытии лекарств.Однако его характеристики, особенно его эффективность в поиске активных структурных аналогов, недостаточно изучены. Мы сообщаем о серии вычислительных экспериментов, в которых мы систематически изучали влияние структурных дескрипторов и коэффициентов подобия на эффективность поиска подобия. Исследование проводилось с использованием двух общедоступных больших наборов данных: NCI anti-AIDS и MDDR. Было проведено сравнение четырех наборов двухмерных линейных дескрипторов фрагментов, основанных на исходных определениях пар атомов и последовательностей атомов.Эффект от использования коэффициента Танимото и евклидова расстояния был изучен в зависимости от набора дескрипторов. Результаты ясно показывают, что коэффициент Танимото превосходит евклидово расстояние в поиске подобия на основе 2D-фрагментов с точки зрения частоты совпадений, в то время как последовательности атомов демонстрируют лучшую общую производительность среди изученных нами структурных дескрипторов.

Раскрыть аннотацию

Обсуждается применение генетических алгоритмов к задаче последовательного задания двумерных спектров ЯМР белков.Проблема сильно ограничена, поскольку в большинстве случаев доступно больше шаблонов, чем положений аминокислот, и в предварительных назначениях могут существовать неопределенности. Результаты показывают, что во входных данных для генетического алгоритма может присутствовать относительно большое количество ошибок, в то время как полезные результаты все же могут быть получены.

Развернуть аннотацию

Четыре различных типа двумерных отпечатков пальцев (MACCS, Unity, BCI и Daylight) и девять методов выбора оптимальных уровней кластеров на основе результатов алгоритма иерархической кластеризации были оценены на предмет их способности выбирать кластеры, которые представляют собой химические ряды. в некоторых типичных примерах наборов данных о химическом составе.Методы были оценены с использованием алгоритма кластеризации Уорда на подмножествах общедоступного набора данных Национального института рака по ВИЧ, а также на соединениях из нашего корпоративного набора данных. Мы делаем ряд наблюдений и рекомендаций по выбору типа отпечатка пальца и методов выбора уровня кластера для использования в этом типе кластеризации

Развернуть аннотацию

Данные окружающей среды с 15 переменными (7 концентраций: CO, SO2, O3, NOx, NO, NO2, твердые частицы размером менее 10 микрон (PM10) и 8 данных о погоде: облачность, осадки, коэффициент инсоляции (Isfi), температура, давление в двух местах и ​​интенсивность ветра с направлением) в течение 45 дней с 1-часовым интервалом. интервалы были извлечены из более крупной базы данных концентраций, записанных с минутными интервалами за тот же период времени.Пункт мониторинга находился в городе Буэнос-Айрес на перекрестке двух проспектов с относительно интенсивным движением транспорта. Данные требовали специальной предварительной обработки, что касалось почасового содержания дождя, интенсивности ветра, скорости ветра и облачности. Была составлена ​​новая переменная под названием коэффициент инсоляции (относительное УФ-излучение), рассчитываемая на основе общих метеорологических данных, географического положения места мониторинга, облачности, даты и времени записи. Относительная интенсивность УФ-излучения моделировалась функцией Гаусса, умноженной на коэффициент облачности.На основе входных данных с 14 переменными и выходных данных с 1 переменной (озон) сначала была произведена кластеризация всех 980 записей данных. Верхняя кластеризация карты, показывающая концентрацию озона, была связана с картами всех 14 переменных. Показана и обсуждена связь между кластерами O3, уровнями NO2 и Isfi. В качестве предварительного результата этого исследования приведены некоторые из наиболее интересных корреляций между картами и остальными переменными.

Развернуть аннотацию

Вычислительные подходы разработаны для разработки или рационального выбора из структурных баз данных пиримидилнуклеозидов с активностью против ВИЧ. Набор данных из 141 производного нуклеозида был выбран из литературы, и дискриминантная функция была получена с использованием дескрипторов TOPS-MODE. Модель способна правильно классифицировать 83% соединений в обучающей выборке и 88,5% в наборе перекрестной проверки. Использование набора внешних прогнозов, выбранных из последней литературы, доказало, что модель обладает хорошей прогнозирующей способностью с хорошей классификацией 85% соединений в этом наборе. Эта модель позволила структурную интерпретацию активности этих аналогов нуклеозидов против ВИЧ.Эта интерпретация формулируется в виде нескольких правил, касающихся влияния нескольких структурных особенностей на активность / неактивность таких соединений. Модель QSAR для наиболее активных соединений была разработана с комбинированным использованием двухмерных и трехмерных индексов связности. Эта модель объясняет 88% вариации активности этих соединений в анализе МТ4. Комбинация обеих моделей позволит выбрать пиримидилнуклеозидные отведения и их оптимизацию для повышения эффективности выбранных.

Развернуть аннотацию

Автоматическое совмещение (сопоставление) двумерных изображений гель-электрофореза представляет первостепенный интерес в развивающейся области протеомики. В настоящем исследовании описаны методы сопоставления на основе признаков в их классической и надежной версиях, а также представлен автоматический метод нечеткого сопоставления (FA). Этот метод позволяет автоматически сопоставить два изображения геля с разным количеством признаков с неизвестным соответствием. Работоспособность ТВС проверена на смоделированных и реальных наборах данных.

Развернуть аннотацию

Понимание взаимосвязей между структурой и составом молекулярных смесей и их химическими свойствами является основной промышленной целью. Одно из центральных направлений исследований — химия нефти, где ключевой вопрос заключается в том, как молекулярные характеристики композитных углеводородных смесей могут быть связаны с макроскопическими свойствами нефтепродуктов. По-видимому, эти отношения сложны и часто нелинейны и поэтому требуют передовых спектроскопических методов. Информативным и все более широко используемым подходом является двухмерная спектроскопия ядерного магнитного резонанса (2D ЯМР). В случае композитных углеводородов применение методологий 2D ЯМР в количественном отношении создает множество технических трудностей, и, в любом случае, полученные спектры содержат множество перекрывающихся резонансов, которые затрудняют аналитическую работу. Здесь мы представляем общую методологию, основанную на количественном анализе искусственной нейронной сети (ИНС), чтобы разрешить перекрывающуюся информацию в 2D-спектрах ЯМР и одновременно оценить относительную важность нескольких спектральных переменных для свойств образца.Результаты в наборе 2D ЯМР-спектров образцов нефти показывают, во-первых, что использование ИНС-анализа для количественных целей возможно также в 2D, и, во-вторых, что эта методология дает реальную возможность оценить сложные и нелинейные отношения между молекулярными молекулами. состав и свойства образца. Представленная методология ИНС не ограничивается анализом спектров ЯМР, но также может применяться аналогично другим (многомерным) спектроскопическим данным.

Развернуть аннотацию

Двугранный угол между обоими фенильными кольцами, определенный с помощью фотоэлектронной спектроскопии в серии из семи алкилбифенилов, описывается локальными спектральными моментами матрицы связи.Этот ряд расширен до 78 алкилбифенильных соединений путем оценки двугранного угла из расчетов силового поля молекулярной механики. Линейная корреляция, полученная между этим углом и местными спектральными моментами, показала коэффициент корреляции 0,9838. Этот результат доказывает, что двухмерные (топологические) дескрипторы могут учитывать трехмерные структурные параметры. Новая константа заместителя рассчитывается как вклад групп в исследуемый угол поворота с использованием информации, закодированной в локальные спектральные моменты.Эта константа заместителя не связана линейно со стерическими константами Тафта E (S), поскольку они имеют коэффициент корреляции только 0,75. Эти стерические константы могут объяснить только 71% дисперсии изучаемого 3D-параметра. Также анализируются последствия для исследований QSPR / QSAR демонстрации того, что двумерные (топологические) дескрипторы могут описывать трехмерные структурные параметры.

Развернуть аннотацию

Новая методология определения двумерного ЯМР белков, представленная в этой статье, основана на анализе теории графов спинового сцепления белков, распознавании образов нечетких графов и поиске по дереву.Также обсуждается метод, необходимый для формализации всей процедуры назначения в логическую систему, которая может быть должным образом обработана компьютерным программным обеспечением. Также сообщается о решениях для перекрытия пиков, перекрытий сетей спиновой связи и подробностей, связанных с автоматическим назначением BPTI.

Развернуть аннотацию

Данные предоставлены только для информационных целей. Несмотря на тщательный сбор, точность не может быть гарантирована.

Новые пути к активному веществу — UNI OL

Искусственный интеллект может ускорить поиск эффективного лекарства против Sars-CoV-2, говорит эксперт по искусственному интеллекту Оливер Крамер.Он и его команда разработали метод определения перспективных кандидатов.

Искусственный интеллект может ускорить поиск эффективного лекарства против Sars-CoV-2, говорит эксперт по искусственному интеллекту Оливер Крамер. Он и его команда разработали метод определения перспективных кандидатов.

Распознавание голоса, анализ изображений или покупки в Интернете: искусственный интеллект (ИИ) уже присутствует во многих продуктах, которые мы используем ежедневно. Специалисты в этой ориентированной на будущее технологии также видят большой потенциал ее использования в медицине.Программное обеспечение для распознавания изображений, например, может помочь врачам в диагностике рака или переломов костей.

«Но методы искусственного интеллекта также могут помочь ускорить поиск эффективного активного вещества против нового коронавируса Sars-CoV-2», — говорит профессор доктор Оливер Крамер. Профессор компьютерных наук, Крамер возглавляет исследовательскую группу вычислительного интеллекта в Университете Ольденбурга и изучает такие методы искусственного интеллекта, как глубокое обучение и эволюционные алгоритмы.

Целенаправленный дизайн активных веществ, другими словами, создание химических соединений для определенной цели, не было основным направлением его работы в прошлом. Но когда в начале года начала распространяться эпидемия коронавируса, Крамер решил переключить свое внимание на эту область — также для того, чтобы показать, что в дополнение к часто спорным приложениям исследования ИИ могут способствовать решению насущных проблем в обществе.

Поиск активных соединений

Поиск активных веществ, которые могут эффективно бороться с заболеванием, в настоящее время представляет собой очень сложный процесс, который начинается с лабораторных тестов и заканчивается клиническими исследованиями.Процесс обычно занимает несколько лет. Чтобы найти подходящие вещества, фармакологи в первую очередь тестируют биологические эффекты тысяч потенциальных активных веществ, используя полностью автоматизированные процедуры. Параллельно с этим компьютерные программы используются для создания веществ с наиболее подходящими физическими свойствами, такими как способность блокировать определенную биохимическую реакцию в клетке. Методы искусственного интеллекта могут ускорить этот поиск, например, с помощью самообучающихся алгоритмов, которые со временем обеспечивают все лучшие результаты. Однако эти методы все еще находятся в зачаточном состоянии.

Вместе с пятью коллегами Крамер разработал метод искусственного интеллекта для отслеживания веществ, которые могут блокировать определенный фермент в новом коронавирусе Sars-CoV-2. Однако разработка потенциального препарата против Covid-19 не является основной задачей компьютерных ученых. «Наш вклад — это прежде всего методический подход, в котором мы можем применить наши компетенции в области искусственного интеллекта», — подчеркивает Крамер.

Моделирование желаемых функций

Команда, членом которой является Томас Туш из исследовательской группы теоретической химии, выбрала основную протеазу вируса в качестве своей мишени.Вирусу нужен этот фермент как инструмент репликации: протеаза — это большая и сложная биомолекула, которая расщепляет длинные белковые цепи на более мелкие участки. Китайские исследователи расшифровали геном и генетический план Sars-CoV-2 в январе, а вскоре после этого группе исследователей из Любекского университета удалось выяснить кристаллическую структуру протеазы, что стало предпосылкой для разработки эффективного лекарства против вируса. . «Идея состоит в том, чтобы найти молекулу, которая связывается с определенным участком протеазы коронавируса и, таким образом, нарушает ее функцию», — объясняет Крамер.Такое лекарство может прервать жизненный цикл вируса и, таким образом, сохранить легкость симптомов болезни.

Как это часто бывает при компьютерном поиске активных веществ, ученые-информатики представляют химические соединения в своей модели, используя коды символов, которые точно описывают каждый отдельный атом и его положение в молекуле. Затем их программа проверяет пригодность различных веществ на основе определенных критериев. В своих тестах исследователи используют эволюционную процедуру: начиная с десяти-двадцати исходных веществ, они создают новые соединения путем случайных изменений в коде символов, которые затем программа также проверяет на их пригодность в качестве активного вещества.Из каждого поколения произведенных таким образом соединений программа выбирает те, которые обладают свойствами, наиболее подходящими для создания следующего поколения веществ. Исследователи позволили программе пройти эту процедуру 200 раз в различных условиях, после чего они проанализировали, насколько полученные вещества соответствуют желаемым критериям.

На правильном пути

«Наш метод — один из немногих, которые оптимизируют несколько свойств молекул одновременно, а не только одно свойство», — объясняет Крамер.Вещества-кандидаты, полученные в результате этой процедуры, проявляли некоторые типичные свойства лекарств: многие из них содержали бензольные кольца, то есть структуры, состоящие из шести атомов углерода, и большинство молекул были довольно маленькими, что не является нетипичным для эффективных ингибиторов протеаз. Некоторые вещества, которые были способны связываться с протеазой Sars-CoV-2 особенно хорошо, имели необычную геометрию.

«Эти открытия могут, по крайней мере, стать отправной точкой для дальнейших экспериментов», — говорит Крамер.По его мнению, среди прочего, физическая модель для расчета того, насколько прочно потенциальные ингибиторы протеазы связываются с протеазой, также нуждается в улучшении для достижения более реалистичных результатов. Для этого исследователи использовали стандартную программу, которая содержит множество упрощений, чтобы сократить время вычислений.

Когда дело дошло до публикации результатов, Крамер и его коллеги выбрали все более популярный вариант: они представили свое исследование на так называемом сервере препринтов и попросили различных экспертов высказать свое мнение.В то же время они зарегистрировали статью для презентации на важной конференции. «Для нас важно, чтобы метод не исчезал в ящике стола. Мы хотим сделать нашу работу доступной для научного сообщества, получить новые материалы и продолжить наши исследования », — подчеркивает Крамер. Поэтому команда решила как можно быстрее обнародовать свою работу. Пока что отзывы были исключительно положительными: «Пункты критики, которые были доведены до нашего сведения, касались незначительных деталей», — говорит Крамер.«Это вселяет в нас надежду, что мы на правильном пути».

Помощник по консультированию по вопросам злоупотребления психоактивными веществами | Huntington Junior College

Помощник по консультированию по вопросам злоупотребления психоактивными веществами

Программа помощника по консультированию по вопросам злоупотребления психоактивными веществами готовит выпускников для оказания помощи лицензированному консультанту в ведении программ лечения наркозависимости. Практическое обучение позволяет студентам выполнять прием, понимать роль и этику консультирования, а также процесс оценки клиентов. Выпускники также готовы реализовывать профилактические и образовательные программы и управлять ими.

Выпускники программы помощников по консультированию по вопросам злоупотребления психоактивными веществами будут:

• Продемонстрировать знания, навыки и поведение, необходимые для работы на начальном уровне.
• Продемонстрировать знания о планировании лечения на основе биопсихосоциальной оценки сильных и слабых сторон, проблем и потребностей человека.
• Продемонстрировать знание культурного разнообразия применительно к планированию лечения пациентов с химической зависимостью.
• Продемонстрировать знание установленных профессиональных этических кодексов в отношении консультирования по вопросам злоупотребления психоактивными веществами.
• Заниматься гражданской деятельностью.

• Эффективное сотрудничество с другими.

• Общайтесь эффективно.
• Мыслите творчески.
• Причина критическая.

Основные курсы (76 кредитных часов)
SA 101: Введение в злоупотребление психоактивными веществами — 4 кредита
SA 120: Законы и этика консультирования — 4 кредита
SA 130: Управление делами — 4 кредита
SA 201: Индивидуальное консультирование и теории — 4 кредита
SA 210: Prevention Advocacy — 4 кредита
SA 220: Групповое и семейное консультирование — 4 кредита
SA 230: Подростковый возраст и зависимость — 4 кредита
SA 231: Основы практики — 4 кредита
SA 240: Психическое здоровье в сообществе — 4 кредита
SA 250: Abnormal Behavior — 4 кредита
SA 260: Экзамен по злоупотреблению психоактивными веществами — 0 баллов
GE 211: Информация о наркотиках — 4 кредита
GE 200: Общая психология — 4 кредита
GE 201: Введение в социологию — 4 кредита
AC 100: Компьютеризированный учет — 4 кредита
CM 250: Business Communications — 4 кредита
CS 101: Введение в компьютеры — 4 кредита
MA 141: Бизнес-математика I — 4 кредита
WP 254: Обработка текстов I — 4 кредита
WP 255: Обработка текста II — 4 кредита

Курсы общего образования (24 кредитных часа)
CM 101: Этика и профессионализм — 4 балла
EN 161: English Composition I — 4 кредита
EN 162: English Composition II — 4 кредита
3 дополнительных курса GE Elective Courses — 12 кредитов

факультативов (8 кредитных часов)
2 утвержденных элективных курса — 8 кредитов

Требования к ученой степени младшего специалиста
Полный квартал часов: 108
Продолжительность обучения: 18 месяцев — максимальное количество учащихся очной формы обучения
27 месяцев — минимальная дневная форма обучения

Информация для потребителей, в которой указаны уровни оплачиваемой работы и средний долг студентов, завершивших программу.