Доктор робик 109 инструкция по применению: Доктор Робик 109 антисептик для выгребных ям

Содержание

недостатки, инструкция по применению, цена и отзывы

На чтение 5 мин Просмотров 1.1к. Опубликовано 11.10.2018 Обновлено 11.10.2018

В систему канализации в зданиях входят септики или выгребные ямы. Они требуют обслуживания и периодического откачивания накопившихся отходов. Одним из способов чистки является использование средств, имеющих в основе активные бактерии. Положительные отзывы об очистителе для септиков и выгребных ям «Доктор Робик» свидетельствуют об эффективности его применения и безопасности для человека и экологии.

Принцип работы препарата

Для чистки канализации можно самостоятельно использовать различные химические средства с абсорбирующими компонентами или постоянно вызывать специалистов. Но гораздо выгоднее применять препараты на основе микроорганизмов.

В состав биологически активных очистителей входят споры различных бактерий. В результате роста и размножения колонии микроорганизмов способны перерабатывать отходы жизнедеятельности человека и другие вещества, входящие в состав канализационных стоков. Бактерии делятся на две группы: аэробные и анаэробные. Для жизнедеятельности аэробного вида требуется доступ в емкость воздуха. Вторая группа микроорганизмов способна работать в закрытых резервуарах.

Принцип работы средства:

Попадая в септик или выгребную яму, бактерии из препарата начинают активную жизнедеятельность. При этом они перерабатывают твердые фракции стоков в жидкость.
Первые 32 часа процесс сопровождает активным брожением в емкостях.
Микроорганизмы в течение 4 суток полностью избавляют канализационную систему от неприятных запахов.
За 5 дней бактерии практически полностью перерабатывают жировые и фекальные массы в резервуарах.
При значительном заиливании сточных ям рекомендуется добавить новую порцию микроорганизмов в яму. Таким образом качество чистки будет значительно выше.
В течение 14 дней средство заканчивает свою работу. Жидкие массы, переработанные бактериями, подлежат откачиванию.

Бактерии работают в довольно широком диапазоне температуры. Это дает возможность применения средств внутри зданий и в наружных конструкциях. Для активности некоторых видов не требуется наличие кислорода, что актуально для закрытых емкостей. Ферменты, выделяемые бактериями, разлагают стоки любых фракций.

Преимущества средства и его недостатки

Биологически активные препараты для чистки канализационных стоков очень выгодны в применении:

Средство «Доктор Робик» — экологически чистый продукт, так как в его составе нет химических компонентов.
Применение препарата не имеет отрицательного действия на почву, не опасно для людей и домашних животных.
«Доктор Робик» выпускается в разнообразном ассортименте. Это позволяет избавить канализационные резервуары от фекальных загрязнений, бытовых отходов и заиливания.
При наличии микроорганизмов в отстойниках не появляются органические отложения нерастворимого типа и окаменелости.
Препарат эффективно устраняет неприятные запахи внутри здания и в районе установки септика.
Средство повышает темпы разложения канализационных отходов, способствует очистке и дезинфекции всей системы.
Цена на препарат не высока.

Используя «Доктор Робик» можно продлить срок эксплуатации накопительных емкостей. Применение таких средств оптимально для снижения нагрузки на очистные фильтры технологичных станций по утилизации канализационных стоков.

Разновидности септических средств

Выпускается несколько разновидностей средства для септиков «Доктор Робик». Они способны разлагать биологические стоки, синтетические соединения, бумагу, жиры и крахмалы.

109 — смесь культур способна разлагать различные тяжелые фракции стоков, целлюлозу, жиры, белки и другую органику. Препарат является самым простым из всей серии. Может применяться для ускорения разложения отходов растительного происхождения.
209 — ускоритель преобразования растительных отходов в гумус. Препарат добавляют в компост и присыпают землей. Затем все обильно проливают водой и накрывают. Периодическое перемешивание делает процесс разложения и образования органических удобрений более быстрым.
409 PRO – применяют в качестве очистителя черновых и накопительных емкостей.
509 — устраняет засоры и заиливание емкостей и канализационных систем. Используется один раз в год для сильно заиленных резервуаров. В течение одного месяца препарат полностью очищает септик.
609 — специализированный препарат для септиков. Средство используют два раза в год. Жидкость выливают в унитаз или отстойник.
809 — микроорганизмы, содержащиеся в этом препарате, способны разлагать также синтетические вещества стоков. Средство нейтрализует химические компоненты моющих жидкостей. Использовать препарат рекомендуется раз в три месяца. Заливать его необходимо в ванной комнате, душевой или кухне. Расщепитель мыла и моющих средств рассчитан на системы объемом 3 м3.

«Доктор Робик» производят в США и России. Однако он имеет широкое распространение во всем мире.

Инструкция по применению

В зависимости вида очистителя его используют раз в 30 дней или чаще. Вся информация о составе имеется в инструкции по применению средства для выгребных ям и септиков «Доктор Робик». Очищающий состав продается в виде сухого порошка или жидкости.

Сухой состав расфасован по 75 гр. Он предназначен для емкостей размером 1-2 м3. Чтобы начали работать микроорганизмы, препарат разводят в теплой воде и выливают в сточный бак. При недостаточном уровне жидкости в отстойнике доливают минимум два ведра. Выгребную яму сверху рекомендуется присыпать влажным компостом. В таком состоянии бактерии будут работать активнее.

Когда препарат применяют для чистки всей сточной системы, порошок просто высыпают в сантехнические приборы. Частота применения – один раз в 30 дней.

Концентраты выпускают в виде жидкости – флаконы по 800 мл. Рассчитана такая фасовка на емкости, имеющие объем до 3 м3. Перед заливкой препарат необходимо хорошо взболтать. После заливания в резервуар требуется уменьшить количество сточных вод в системе канализации на сутки.

Стоимость препарата и отзывы потребителей

Стоимость «Доктора Робика» зависит от его типа, а также вида расфасовки. Цена может отличаться на препараты, произведенные в США и России.

Отзывы покупателей в основном положительные. Если четко следовать инструкции по применению, эффективность средства будет на самом высоком уровне. Стоимость быстро окупается за счет снижения затрат на частую очистку канализационной системы.

Применение биологически активных очистителей намного упрощает процесс обслуживания выгребных ям и септиков. В результате их использования снимается проблема образования донного осадка, не возникает неприятный запах, снижаются объемы канализационных отходов. Основным преимуществом является финансовая составляющая – затраты на поддержание канализационной системы в нормальном рабочем состоянии становятся значительно меньше.

Универсальное средство для выгребных ям и септиков Доктор Робик 109 75 г

8939322310705

Рамиль (01.08.2020)

Есть средства лучше этого.

Достоинства: &nbspУстраняет запах.

Недостатки:&nbspИспользовал два сезона. Фекалии, если перерабатывает, то с низкой эффективностью.

Эффективность ниже среднего. В моем случае, надо докупать 2 пакетика в месяц. Использовал 2 сезона. Уровень содержимого в яме остается неизменным.

9&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8863465046065

Ана (02.05.2018)

Отличное средство

Достоинства: &nbspубирает запах, отлично разлагает

Недостатки:&nbspна сезон нужно 3 пакета

Просто находка! пользуюсь более 5 лет. разлагает даже волокнистые растения, не говоря о туал. бумаге и проч. Каждую весну чистим яму — почти компост. Однородное содержимое на выходе, без запаха. Советую!!

13&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8852519911473

Елена (22.09.2017)

Хорошо, но мало

Достоинства: &nbspНи запаха, ни мух

Недостатки:&nbspМаленькая упаковка, не хватает на весь сезон

Раньше, кажется, упаковка была больше. 75 г — приходится покупать второй пакет на сезон. Нас двое, бываем на даче часто, но не живём постоянно.

14&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8843149967409

Эдуард (23.12.2016)

Супер!

Достоинства: &nbspРеально работает!

Недостатки:&nbspОтсутствуют

Применил немного не по назначению, посыпал подстилку (опилки) в курятнике. Очень напрягало выгребать помёт с опилками каждую неделю, иначе запах был нереальный. С этим препаратом уже месяц не убираю помёт, запаха нет. Только опилки приходится подсыпать свежие

27&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8840034943025

Сегрей (07.07.2016)

Я доволен

Эффективное средство,действительно помогает.Использовал другие-эффект нулевой. Недостаток,-нужно добавлять регулярно,раз в месяц.

21&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8838496944177

Максим (29.05.2016)

Совершенно бесполезен для частного дома

Засыпал 2 пакета по инструкции с интервалом в 30 дней. Результата совершенно нет!

33&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837479268401

Марина (21.04.2016)

Чудо — пакет!!!

Первый раз купила пакетик прошлым летом и пользуюсь по сей день! Запах ушел за неделю, вода в яме стала заметно чище и уменьшилась процентов на 40. Одним словом Доктор Робик творит чудеса! ВСЕМ РЕКОМЕНДУЮ! Цена в магазинах ОБИ — адекватная.

23&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837316280369

Марина (18.04.2016)

Чудо — пакет!!!

Купила пакетик для выгребной ямы ради интереса. Особого чуда не ожидала, НО ОШИБАЛАСЬ!!! Запах исчез на третий день. Объем содержимого выгребной ямы стал заметно меньше. С задачей своей справился на все 100%. Удобно расфасован, простейшая инструкция. ВСЕМ РЕКОМЕНДУЮ, другие фирмы пробовала — эффект был нулевой.

26&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8836365058097

Пуша (05.03.2016)

Деньги на ветер

Засыпала (по инструкции) в яму две пачки,эффект нулевой!

18&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8834009595953

OldFox (01.11.2015)

не понравилось

Использовал раза 3..4 на даче для септика объемом 1,5 кбм. Часто был неприятный запах, грешил на вентиляцию септика. Летом в ОБИ купил средство другой фирмы, все запахи исчезли, на поверхности в первой камере появилась корочка.

39&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8833449885745

Василий (02.10.2015)

Деньги в землю

Средство никакое, даже слов нет. До этого всегда покупал Санэкс всё было отлично, даже зимой в яме бактерии были. Жаль, что ОБИ больше не продаёт.

42&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8831422758961

Крок (22.06.2015)

Хорошее средство

Запах моментально исчез. Прост в использовании.

62&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

Все отзывы

Универсальное средство для выгребных ям и септиков Доктор Робик 109 75 г

8939322310705

Рамиль (01.08.2020)

Есть средства лучше этого.

Достоинства: &nbspУстраняет запах.

Недостатки:&nbspИспользовал два сезона. Фекалии, если перерабатывает, то с низкой эффективностью.

9&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8863465046065

Ана (02.05.2018)

Отличное средство

Достоинства: &nbspубирает запах, отлично разлагает

Недостатки:&nbspна сезон нужно 3 пакета

13&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8852519911473

Елена (22.09.2017)

Хорошо, но мало

Достоинства: &nbspНи запаха, ни мух

Недостатки:&nbspМаленькая упаковка, не хватает на весь сезон

14&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8843149967409

Эдуард (23.12.2016)

Супер!

Достоинства: &nbspРеально работает!

Недостатки:&nbspОтсутствуют

27&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8840034943025

Сегрей (07.07.2016)

Я доволен

21&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8838496944177

Максим (29.05.2016)

Совершенно бесполезен для частного дома

Засыпал 2 пакета по инструкции с интервалом в 30 дней. Результата совершенно нет!

33&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837479268401

Марина (21.04.2016)

Чудо — пакет!!!

23&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837316280369

Марина (18.04.2016)

Чудо — пакет!!!

26&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8836365058097

Пуша (05.03.2016)

Деньги на ветер

Засыпала (по инструкции) в яму две пачки,эффект нулевой!

18&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8834009595953

OldFox (01.11.2015)

не понравилось

39&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8833449885745

Василий (02.10.2015)

Деньги в землю

42&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8831422758961

Крок (22.06.2015)

Хорошее средство

Запах моментально исчез. Прост в использовании.

62&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

Все отзывы

Универсальное средство для выгребных ям и септиков Доктор Робик 109 75 г

8939322310705

Рамиль (01.08.2020)

Есть средства лучше этого.

Достоинства: &nbspУстраняет запах.

Недостатки:&nbspИспользовал два сезона. Фекалии, если перерабатывает, то с низкой эффективностью.

9&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8863465046065

Ана (02.05.2018)

Отличное средство

Достоинства: &nbspубирает запах, отлично разлагает

Недостатки:&nbspна сезон нужно 3 пакета

13&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8852519911473

Елена (22.09.2017)

Хорошо, но мало

Достоинства: &nbspНи запаха, ни мух

Недостатки:&nbspМаленькая упаковка, не хватает на весь сезон

14&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8843149967409

Эдуард (23.12.2016)

Супер!

Достоинства: &nbspРеально работает!

Недостатки:&nbspОтсутствуют

27&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8840034943025

Сегрей (07.07.2016)

Я доволен

21&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8838496944177

Максим (29.05.2016)

Совершенно бесполезен для частного дома

Засыпал 2 пакета по инструкции с интервалом в 30 дней. Результата совершенно нет!

33&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837479268401

Марина (21.04.2016)

Чудо — пакет!!!

23&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8837316280369

Марина (18.04.2016)

Чудо — пакет!!!

26&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8836365058097

Пуша (05.03.2016)

Деньги на ветер

Засыпала (по инструкции) в яму две пачки,эффект нулевой!

18&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8834009595953

OldFox (01.11.2015)

не понравилось

39&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8833449885745

Василий (02.10.2015)

Деньги в землю

42&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

8831422758961

Крок (22.06.2015)

Хорошее средство

Запах моментально исчез. Прост в использовании.

62&nbspилиВы считаете этот отзыв полезным. ✓Вы не считаете этот отзыв полезным.

Все отзывы

Доктор Робик для выгребных ям и септиков

Очистка канализационных стоков в автономных септиках и выгребных ямах, задача, с которой поможет справиться препарат «Доктор Робик».

Септики и выгребные ямы, осуществляющие сбор и очистку хозяйственно-бытовой сточной воды при отсутствии центральной канализационной системы, для правильного функционирования, нуждаются в применении специальных средств, способных ускорить процессы переработки отходов.

Под международным брендом «Доктор Робик» выпускается линейка продуктов на основе активных биологических организмов.

Особенности средства

Средство, предназначенное для очистки септика и выгребной ямы, позволяет удалить остатки бытовых отходов и ила.

«Доктор Робик» используется в:

септиках (максимальное расстояние от дома указано здесь),
выгребных ямах с переливом,
канализационных колодцах из бетонных колец, позволяя предотвратить заиливание пор в грунте и образование окаменелостей.

Благодаря специальным культурам и микроорганизмам:

ускоряются биологические процессы;
улучшается разложение ассенизационных стоков;
быстро утилизируют фекалии, бумага, жир и крахмал;
разлагаются белки и целлюлоза.

Средство позиционируется производителем, как очиститель выгребных ям и септиков (про принцип работы Танка прочитайте на этой странице).

«Доктор Робик» эффективно ускоряет созревание компостной массы.

А вы знаете, сколько наматывать ФУМ-ленту на резьбу? Инструкцию, как сделать герметичными резьбовые соединения труб при помощи металлических фитингов, прочитайте в полезной статье.
Фото тумбы под стиральную машину без раковины посмотрите на этой странице.

Преимущества и недостатки

Средство на основе искусственно выращенных микроорганизмов характеризуется значительным количеством преимуществ:

способствует распаду крупных фракций на более мелкие частицы;
предотвращает не контролируемое размножение вредной бактериальной флоры внутри септика;
устраняет испарение неприятных запахов;
не требуется выполнять утилизацию нечистот;
сокращается оседание иловых отложений;
безопасный препарат для окружающей среды;
улучшает производительность;
предотвращает повреждение стен трубопровода;
продлевает срок эксплуатации конструкции и оборудования;
препарат доступный по стоимости.

Жизнедеятельность искусственно выращенных микроорганизмов обеспечивается оптимальной температурой, в пределах 4 – 45^оС, и постоянным доступом кислорода и стоков, используемых для питания бактерий.

Отсутствие требуемых условий, способно замедлить работу или вызвать полную гибель биологических активаторов.

Виды препарата

Средство, предназначенное для использования в условиях частного домовладения при отсутствии централизованной канализации, представлено несколькими видами.

Вид	Применение
Маркировка «109»	Септики и выгребные приямки с органическими отходами
Маркировка «309»	Очистка большого объёма воды при ограничении доступа воздуха
Маркировка «409»	Закрытая канализационная система, содержащая жидкие фрагменты и крупные компоненты, выводимые за предел территории
Маркировка «509»	Система объёмом две тысячи литров, с окаменелым илом, прослойками затвердевшей органики и сильным засором
Маркировка «609»	Резервуар объёмом в два кубических метра, с крахмалом, жирами, мочевиной, белками и бумагой
Маркировка «809»	Резервуары с синтетическими реагентами и сильно замыленными стоками

А знаете ли вы, какая нужна сантехническая паста для льна? В полезной статье написано про способы соединения труб резьбовыми фитингами.
Какой нужен инструмент для пайки полипропиленовых труб, узнайте здесь.
На странице: https://ru-canalizator.com/santehnika/s-oborudovanie/rakovina-beton.html посмотрите изделия из бетона — мойку и раковину.

Универсальность биологически активных веществ

Обслуживает все виды канализационных систем и является сильнодействующей композицией маркировки 109.

Биокультура, быстро, утилизирует отходы в виде:

бумаги,
целлюлозы,
фекалий (как выбрать фекальный насос с измельчителем, прочитайте здесь).

Разлагаются:

жиры,
белки,
мочевина,
крахмал.

При ежемесячном применении, отсутствует заиливание и ускоряются биологические процессы разложения.

Инструкция по применению

Упаковка в 75 г рассчитана на месяц работы резервуара (принцип работы отстойников для очистки сточных вод описан в этой статье), ёмкостью в полторы тысячи литров:

стандартное количество засыпается в унитаз (про фекальный насос для туалета написано здесь), после чего пару раз спускается вода;
содержимое одной упаковки, напрямую, засыпается внутрь ёмкости септика;
содержимое упаковки разводится в ведре тёплой воды и заливается внутрь выгребной ямы;
в зависимости от интенсивности эксплуатации, обработка средством выполняется каждый месяц или полтора.

[note]Препарат безопасен для человека, животных и растительности. Хранить в недоступном для детей месте.[/note]

Для выгребной ямы

Ускоритель для компостной кучи и ямы, на основе композиционной формулы 209, насыщен специальными почвенными микроорганизмами.

Воздействует на любую органику, укоряет вызревание компостной массы и формирует перегной в кратчайшие сроки.

Результатом распада является получение сбалансированной компостной массы, полезной для любого типа грунта.

Правила применения

Ежемесячное использование предполагает предварительный пролив компостной ямы или кучи тёплой водой:

содержимое упаковки рассыпается поверх влажного компоста;
порошок, на поверхности компоста, присыпается слоем садового грунта;
почвенная засыпка и порошок, тщательно, перемешиваются.

Содержимого одной упаковки, достаточно, для однократного применения на площади в полтора квадратных метра.

Препарат безопасен для человека, животных и растительности. Хранить в недоступном для детей месте.

Для регулярного ухода

Применяется в септических резервуарах и дренажах.

Обеспечивает бесперебойное функционирование канализации и устраняет неприятный запах локального очистного сооружения для частного дома, удаляет засоры за счёт композиционной формулы 309.

Флакон, объёмом в 0,798 л, рассчитан на год очистки резервуара объёмом в две тысячи литров.

Едкие и опасные для окружающей среды компоненты, имеющиеся в составе, отсутствуют полностью.

Правила применения

Перед применением средство во флаконе взбалтывается, после чего заливается в унитаз или непосредственно внутрь септика:

флакон предназначен для однократного применения из расчёта на две тысячи литров;
при использовании в первые сутки должно снижаться использование воды;
застарелая и заиленная система требует дополнения состава средством с маркировкой 509;
замыливание стока требует дополнения состава средством с маркировкой 809.

После откачки содержимого и промывки водой выполняется стандартная заливка «Доктор Робик» с маркировкой 309 .

Для простой и накопительной канализации

Особенностью композиционной формулы 409 является:

высокая ферментативная активность,
бесперебойное функционирование канализации на протяжении года,
увеличение периода между откачками,
предотвращение появления неприятных запахов.

Правила применения

Однократная заливка флакона 0,798 л на пару кубов стоков снижает заиливание.

взболтать содержимое флакона;
залить средство в унитаз, после чего спустить воду;
залить средство, непосредственно, внутрь выгребной ямы;
застарелая и заиленная система требует дополнения состава средством с маркировкой 509;
замыливание стока требует дополнения состава средством с маркировкой 809.

Раз, в двенадцать месяцев, выполняется откачка содержимого канализации и последующая заливка средства «Доктор Робик» с маркировкой 409.

Ударный очиститель для канализации

Подходит для септиков, выгребных ям и дренажных систем, заполненных разжиженными густыми массами и окаменелостями:

препарат с повышенной мощностью маркируется 509 и, специально, создан для применения в старых и проблемных канализациях;
очищает поры в грунте,
помогает нормализовать функционирование канализации и дренажной системы.

Правила применения

Используется из расчёта 0,798 л на две тысячи литров, непосредственно после откачивания и промывки канализации:

применяется, ежегодно или по мере необходимости;
перед использованием жидкость во флаконе взбалтывается, затем заливается в унитаз;
заливается, непосредственно, внутрь септика или выгребной ямы;
в процессе применения средства, в течение суток, должен быть уменьшен объём используемой воды.

В восстановленных системах с нормализованной работой, на регулярной основе может использоваться «Доктор Робик» с маркировкой 109 , 309 или 409.

Для расщепления моющих средств и мыла

Маркировка 809 может применяться в любых видах канализации с целью преобразования моющих средств и мыла в безопасные соединения.

В состав средства входят липазы и протеазы, ускоряющие расщепление отложений, а также ферменты и бактерии, способствующие уничтожению:

мыльных скоплений,
пены,
наростов в трубопроводах, септике или выгребной яме.

Правила применения

Предназначенное для всех видов канализации средство заливается, ежегодно и однократно, из расчёта 0,798 л на две тысячи литров сточных вод:

может служить дополнением к средству с маркировкой 309 или 409;
перед использованием взбалтывается и заливается в унитаз, септик или выгребную яму;
в процессе применения средства, в течение суток, должен быть уменьшен объём используемой воды.

Не содержащее едких и вредных компонентов средство для правильной работы в стоках требует:

ежегодной откачки содержимого канализации,
последующей промывки водой.

Общие рекомендации

Температурные показатели в период использования средства «Доктор Робик» для очистки септика, выгребной ямы и компостирования органики — должны быть положительными.

При прочистке коллекторов, реагент заливается в сливное отверстие, после чего, несколько раз смывается водой.

При обработке санузлов, вдали от жилых построек, раствор заливается в выгребной приямок.

Долгое неиспользование выгребной ямы и усыхание сточной массы требует предварительного залива в резервуар пары ведер тёплой воды.

[note]В зимний период и при сильных морозах, активность очистки замедляется или прекращается, поэтому необходимо обеспечить комфортный температурный режим для роста и размножения биологических активаторов.[/note]

Про периодичность применения биопрепаратов для выгребных ям и септиков посмотрите в видеоролике.

Порошок Доктор Робик 109 для выгребных ям и септиков 75гр.

Описание

Одно из самых эффективных препаратов Доктора Робика. Активные бактерии разлагают жиры, органику, мочевину, фекалии и крахмал. Основные потребители — владельцы дачных участков, частных домов, коттеджей, имеющих выгребную яму или септик. Способ применения: одна упаковка на резервуар 1,5 кубометра при температуре 10 градусов Цельсия.

В наличии 119 ₽

Под заказ: до 14 рабочих дней 119 ₽

Характеристики

Размеры
Длина:
120 мм
Высота:
100 мм
Ширина:
175 мм
Вес, Объем
Вес:
0.8 кг
Другие параметры
Производитель:
Срок хранения(мес):
24
Страна происхож.:
Россия
Торговая марка:

Характеристики

Торговый дом «ВИМОС» осуществляет доставку строительных, отделочных материалов и хозяйственных товаров. Наш автопарк — это более 100 единиц транспортных стредств. На каждой базе разработана грамотная система логистики, которая позволяет доставить Ваш товар в оговоренные сроки. Наши специалисты смогут быстро и точно рассчитать стоимость доставки с учетом веса и габаритов груза, а также километража до места доставки.

Заказ доставки осуществляется через наш колл-центр по телефону: +7 (812) 666-66-55 или при заказе товара с доставкой через интернет-магазин. Расчет стоимости доставки производится согласно тарифной сетке, представленной ниже. Точная стоимость доставки определяется после согласования заказа с вашим менеджером.

Уважаемые покупатели! Правила возврата и обмена товаров, купленных через наш интернет-магазин регулируются Пользовательским соглашением и законодательством РФ.

ВНИМАНИЕ! Обмен и возврат товара надлежащего качества возможен только в случае, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, упаковка.

Доп. информация

Цена, описание, изображение (включая цвет) и инструкции к товару Порошок Доктор Робик 109 для выгребных ям и септиков 75гр. на сайте носят информационный характер и не являются публичной офертой, определенной п.2 ст. 437 Гражданского кодекса Российской федерации. Они могут быть изменены производителем без предварительного уведомления и могут отличаться от описаний на сайте производителя и реальных характеристик товара. Для получения подробной информации о характеристиках данного товара обращайтесь к сотрудникам нашего отдела продаж или в Российское представительство данного товара, а также, пожалуйста, внимательно проверяйте товар при покупке.

Купить Порошок Доктор Робик 109 для выгребных ям и септиков 75гр. в магазине Санкт-Петербург вы можете в интернет-магазине «ВИМОС».

Статьи по теме

Универсальное средство для выгребных ям и септиков Доктор Робик 109

Формула № 1 для всех видов канализационных систем

Сильнодействующая композиция 109 из специально отобранных культур, микроорганизмов в спорах работает на всех участках любых канализационных систем.

Описание

Культуры почвенные в спорах, входящие в состав Доктор Робик 109 способны в течение короткого времени утилизировать бумагу, фекалии, жиры, белки, целлюлозу, мочевину, крахмал. Ежемесячное применение позволит избежать заиливания пор в земле, образования окаменелостей и нерастворимых органических отложений в септиках и выгребных ямах. Благодаря своей формуле Доктор Робик 109 ускоряет естественные биологические процессы разложения. Один пакетик (75 г.) рассчитан на 30-40 дней для резервуара 1500 литров.

Рекомендации по применению

-Рекомендуется применять ежемесячно из расчёта один пакетик (75 г.) на 1500 литров.

-Для септиков: содержимое пакетика высыпать в унитаз и дважды спустить воду или высыпать напрямую в септик.

-Для выгребных ям: содержимое пакетика развести в ведре воды и вылить в выгребную яму. Если яма обезвожена, добавить воды для активации действия бактерий.

-Пакетик рассчитан на однократное применение на 1500 литров рабочего объема.

-Повторять обработку каждые 30-40 дней или по необходимости.

-В начале сезона рекомендуется одновременное применение с Доктор Робик 509.

Безопасно для людей, животных, растений.

Беречь от детей. Не принимать вовнутрь.

Артикул:	DR-109
Модель:	Доктор Робик 109
Бренд:	Доктор Робик
Вес:	75 г
Размер упаковки (ДхШхВ):	100x120x5 мм

Налог на выходное пособие | Формы и инструкции | Налоговое управление

Нефтегазовые формы

Книга DR 0021 — Буклет налоговой декларации по выходным налогам на нефть и газ штата Колорадо DR 0021 — Налоговая декларация о выходе из положения в нефтегазовой отрасли штата Колорадо (только форма) DR 0021AS — График присоединения к налогу на выходное пособие в штате Колорадо (входит в состав DR 0021) DR 0021D — Таблица выходных налогов в нефтегазовой отрасли штата Колорадо (входит в состав DR 0021) DR 0021P — Расчетный выходящий налог на нефть и газ штата Колорадо DR 0021PD — Подробная информация для производителей (входит в комплект DR 0021) DR 0021S — Продление срока подачи налоговой декларации о нарушении прав на добычу нефти и газа штата Колорадо DR 0021W — Заявление об удержании налога на нефть и газ — Налог, удерживаемый с платежей за горючий сланец и нефть / газ DR 0021X- Измененная налоговая декларация о выходе из положения в нефтегазовой отрасли штата Колорадо DR 0206 — Расчет штрафа, причитающегося на основании недоплаты расчетного налога на выходное пособие штата Колорадо DR 0456 — Ежегодная сверка в Колорадо удержаний при изъятии нефтегазовых активов DR 0461 — Ежемесячная декларация удержанного налога на нефть и газ

Формы по нефти и газу за предыдущий год

Формы горючего сланца

DR 0020E — Налоговая декларация о выходе из сланцевого завода в Колорадо DR 0020EX — Налоговая декларация о выходе из эксплуатации сланцевого завода в Колорадо с внесенными в него поправками DR 0021PE — Расчетный налог на изъятие сланца штата Колорадо DR 0021SE — Продление срока подачи налоговой декларации о выходе из сланца штата Колорадо DR 0021W — Заявление об удержании налога на добычу нефти и газа — Налог, удерживаемый с платежей за горючий сланец и нефть / газ

Металлические минеральные формы

DR 0020A — Налоговая декларация о выходе из штата Colorado Metallic Minerals DR 0020AX — Налоговая декларация о выходе из штата Колорадо с внесенными поправками DR 0021PA — Расчетный налог на добычу полезных ископаемых в штате Колорадо DR 0021SA — Продление срока подачи налоговой декларации Colorado Metallic Minerals о выходе из строя

Молибденовые рудные формы

DR 0022 — Налоговая декларация о выделении молибденовой руды штата Колорадо DR 0022X — Налоговая декларация о вырубке молибденовой руды с внесенными в нее поправками

Угольные формы

DR 0020C — Налоговая декларация о выходе из угля штата Колорадо DR 0020CX — Налоговая декларация о вырубке угля в штате Колорадо DR 0021PC — Расчетный налог на изъятие угля в штате Колорадо DR 0021SC — Продление срока подачи налоговой декларации о выходе из угля в штате Колорадо

Полезные формы

DR 0096 — Запрос на получение письма о налоговом статусе DR 0145 — Разрешение на получение налоговой информации или доверенность в штате Колорадо DR 5714 — Запрос копии налоговой декларации DR 5782 — Программа электронных денежных переводов (EFT) для информации о налоговых платежах DR 5785 — Настройка учетной записи электронного перевода денежных средств (EFT) для налоговых платежей

Имейте в виду, что заполняемые PDF-файлы предназначены для вашего удобства и должны быть распечатаны до закрытия документа, так как изменения не будут сохранены в PDF-файле. Если вы ищете форму подоходного налога в штате Колорадо, которая не указана выше, отправьте электронное письмо по адресу [email protected].

границ | PUMAA: платформа для доступного анализа микробиома в бакалавриате

Введение

Постоянно демонстрируется, что вовлечение студентов в исследования способствует повышению успеваемости, отношения и удержания студентов в естественных науках (Lopatto, 2004; Russell et al., 2007; Eagan et al., 2013). В частности, исследовательский опыт бакалавриата на основе курсов (CUREs) рекламировался как инклюзивная и масштабируемая модель, дающая эти преимущества разнообразному набору студентов (Harrison et al., 2011; Бангера и Браунелл, 2014; Корвин и др., 2015; Шапиро и др., 2015; Hanauer et al., 2017). Исследования микробиома с использованием метабаркодирования маркерных генов являются привлекательным направлением для CURE, поскольку сбор образцов относительно прост, а достижения в технологиях секвенирования и снижение затрат сделали получение данных микробиома маркерных генов проще, чем когда-либо (Clooney et al., 2016; Jovel et al. ., 2016). Большие наборы данных микробиома с использованием комбинации маркерных генов, нацеленных на бактерии и археи (16S), эукариоты (18S) и грибы (ITS), дают студентам возможность задать различные вопросы, начиная от состава их собственного микробиома полости рта и заканчивая растением– взаимодействия микробов (Rosenwald et al., 2012; Сандерс и Хирш, 2014; Wang et al., 2015; Weber et al., 2018; Parks et al., 2020; Sewall et al., 2020).

Мы разработали ЛЕЧЕНИЕ по микробной экологии как часть учебной программы межведомственной исследовательской лаборатории Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (Shapiro et al., 2015). В рамках этой учебной программы, рассчитанной на два семестра (два 10-недельных квартала), студенты работают в группах для выполнения самостоятельных исследовательских проектов с упором на развитие критического мышления и количественных навыков.Под эгидой инструктора, назначенного всеобъемлющим вопросом исследования, студенты, изучающие микробную экологию CURE, формулируют и проверяют гипотезы о микробиомах различных сред. Функциональные профили микробных сообществ так же важны, как таксономический состав (Langille, 2018) и вопросы «кто там?» и «что они там делают?» — это наводящие вопросы по учебной программе. В первом термине «влажная лаборатория» они используют как методы, зависящие от культивирования, такие как выделение бактерий из почвы и определение их функциональных возможностей, так и методы, не зависящие от культивирования, такие как экстракция ДНК из окружающей среды (eDNA) для секвенирования 16S рРНК (16S).Во втором термине компьютерной лаборатории они используют различные филогенетические программы и инструменты биоинформатики для анализа профилей таксономических сообществ микробиома и функциональных профилей, предсказанных Piphillin (Narayan et al., 2020).

Основной проблемой для развития исследований микробиома для студентов является то, что данные микробиома ампликона маркерного гена, предоставляемые провайдерами секвенирования, требуют ряда этапов биоинформатической обработки, прежде чем их можно будет легко проанализировать и визуализировать, процесс, с которым не все инструкторы или исследователи знакомы (Кэри и Папин, 2018; Гарсия-Милиан и др., 2018). Многие из доступных пакетов сквозного анализа данных, такие как Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME / QIIME 2) (Caporaso et al., 2010; Bolyen et al., 2019), mothur и Pipeline for Environmental DNA Metabarcoding Анализ (PEMA) (Zafeiropoulos et al., 2020) имеет крутые кривые обучения, требующие по крайней мере некоторых навыков программирования интерфейса командной строки (CLI) или знакомства с R (R: Проект R для статистических вычислений) в случае phyloseq ( McMurdie and Holmes, 2013, 2015) и PEMA, чтобы выполнять анализ и визуализацию данных.Обучение этим навыкам может выходить за рамки обычного класса бакалавриата по микробиологии. К счастью, существует несколько инструментов анализа и визуализации данных микробиома, для которых не требуется командная строка, например, веб-приложение Shiny ranacapa (Kandlikar et al., 2018) или локально установленные программы с графическим пользовательским интерфейсом (GUI), такие как статистический анализ метагеномного Профили (STAMP) (Parks, Beiko, 2010; Parks et al., 2014) и Cytoscape (Shannon et al., 2003). Это привлекательные инструменты для использования в классе биоинформатики бакалавриата, где не хватает времени для крутого обучения, необходимого для установки и использования программ командной строки (Mangul et al., 2017).

Даже при увеличивающейся доступности инструментов анализа графического интерфейса пользователя все еще существует проблема, заключающаяся в том, что форматы файлов вывода данных из QIIME или пользовательских коммерческих и академических конвейеров, таких как MrDNA (mrdnalab, 2020) и Anacapa (Curd et al., 2019), не поддерживают соответствовать форматам файлов ввода данных, необходимых для графического интерфейса пользователя и веб-инструментов анализа и визуализации. Форматирование различных файлов путей анализа в один конвейер — нетривиальная задача, требующая либо запуска сценариев, либо нескольких часов ручного переформатирования.Чтобы решить эту проблему, мы создали PUMAA, программу для унификации приложений анализа микробиома, которая берет выходные файлы из QIIME, Anacapa или MrDNA и переформатирует их непосредственно для использования в последующих графических интерфейсах или веб-приложениях для анализа микробиома. Кроме того, PUMAA готовит файлы для загрузки в Piphillin для прогнозирования функциональных генов на основе данных таксономии 16S и запрашивает базу данных KEGG для аннотирования прогнозов генов Piphillin (Iwai et al., 2016; Narayan et al., 2020). Выявление функциональных профилей из маркерных генов 16S рРНК с использованием таких программ, как PiCRUSt (Langille et al., 2013; Douglas et al., 2020) или Piphillin, являются доступными вариантами для исследователей, не имеющих ресурсов для выполнения полнофункциональной метагеномики (Laudadio et al., 2019) .

Поскольку учебное время ограничено и наши учебные цели сосредоточены на анализе данных микробиома, визуализации и статистических расчетах, а не на изучении языков программирования, преподавательский состав запускает программу PUMAA для создания файлов, необходимых для нескольких различных графических интерфейсов или веб-инструментов и предоставить их студентам.Учебная программа по биоинформатике построена таким образом, чтобы студенты продвигались в своих исследованиях микробиома от филогении отдельных бактериальных изолятов до простого качественного анализа микробного сообщества, количественных показателей разнообразия и статистического анализа профилей микробного сообщества. Мы разработали сопутствующие учебные модули, видеоуроки и лабораторное руководство, чтобы научить студентов как теории, лежащей в основе инструментов анализа, так и навыкам, необходимым для визуализации и выполнения биостатистических методов с данными.Ключевые инструменты и учебные пособия включают построение филогенетических деревьев, анализ профилей сообществ и показателей разнообразия с использованием сводных таблиц Microsoft Excel и ранакапа, статистический анализ таксономических и предполагаемых функциональных профилей с помощью STAMP и использование KEGG для назначения функций генам.

Учебная программа была оценена с использованием опросов для входа / выхода, предназначенных для оценки уверенности студентов в интеграции вычислительного анализа с микробиологией и статистического обоснования в описании концепций биологии (SRBCI) (Deane et al., 2016). Анализ опросов по входу и выходу показал повышение самооценки концептуального понимания студентов и уровней уверенности в использовании инструментов анализа, а также улучшение навыков в области биостатистики, что продемонстрировано улучшением результатов пост-теста SRBCI. Программа PUMAA и связанные с ней учебные материалы предоставляют студентам бакалавриат базовый опыт обучения и делают биоинформатический анализ микробиома доступным для начинающих исследователей.

PUMAA — Обзор программы унификации приложений для анализа микробиома

Анализ данных микробиома, закодированных в метабарке, представляет собой сложный многоступенчатый процесс.Секвенирование следующего поколения создает множество файлов данных, которые затем необходимо обработать и проверить качество перед назначением таксономических профилей (Zhang, 2016; Almeida et al., 2018). Большинство поставщиков секвенирования включают базовую биоинформатическую обработку в свои конвейеры и предоставляют таблицы таксономической численности и файлы FASTA секвенирования вместе с необработанными данными. Эти файлы затем можно использовать в последующих приложениях для анализа и визуализации. Однако каждая платформа таксономического назначения и инструмент анализа или визуализации могут иметь разные форматы ввода и вывода данных, которые необходимо согласовать, или иметь важные этапы предварительной обработки данных, которые необходимо выполнить до того, как можно будет выполнить различные анализы.

Некоторые поставщики секвенирования, такие как MrDNA (mrdnalab, 2020), создают таблицы численности таксономии, которые необходимо переупорядочить, чтобы они были совместимы с большинством программ визуализации, но даже для тех, которые имеют правильный общий формат, многие инструменты имеют особые требования к форматированию. . Например, инструмент STAMP обеспечивает соблюдение требования «строгой иерархии», при котором никакая классификация таксономии не может существовать на более низком уровне, чем та, которая была оставлена неклассифицированной. Следующая классификация, от типа к виду: «Proteobacteria, Gammaproteobacteria, Enterobacteriales, неклассифицированные, Escherichia , неклассифицированные» приведет к ошибкам в STAMP, поскольку семейство неклассифицировано, даже если род классифицирован.Кроме того, STAMP требует, чтобы все неклассифицированные столбцы были помечены таким образом и не могли быть оставлены пустыми. Другой инструмент, Cytoscape, требует, чтобы каждая идентификация образца и таксономическая идентификация были уникальной строкой, где вес соответствовал количеству данного экземпляра, чтобы создать визуализацию сетевого типа. Программы на основе веб-сервера, такие как Piphillin (Iwai et al., 2016), могут иметь ограничения по размеру файла для загрузки, что требует дополнительных настроек данных. Эти этапы форматирования и обработки должны выполняться независимо от таксономии или функциональных данных для каждой из желаемых платформ анализа и визуализации (рис. 1A).

Рис. 1. Представленная проблема и решение PUMAA. (A) Текущая проблема заключается в отсутствии унификации результатов от различных платформ таксономической идентификации или функционального вывода (MrDNA, Anacapa, QIIME и т. Д.) И входных данных, необходимых для инструментов перспективного анализа и визуализации (ranacapa, STAMP, QIIME, Cytoscape и др.). (B) PUMAA — это оптимизированный конвейер, объединяющий выходные файлы с нескольких платформ и конвертирующий их во входные файлы, необходимые для различных инструментов анализа и визуализации.

PUMAA, программа для унификации приложений анализа микробиома, обеспечивает решение этих проблем путем интеграции всех этапов форматирования и предварительной обработки, необходимых для платформ и инструментов, обсуждаемых здесь, в единый унифицированный протокол с простой процедурой установки (рис. 1B). . Кроме того, PUMAA легко расширяется, поскольку дает возможность добавить новый инструмент анализа или платформу таксономической идентификации с помощью одной добавленной операции. Протокол PUMAA объединяет существующие инструменты анализа и визуализации данных путем форматирования выходных таксономических данных общих ампликонов (16S / 18S / ITS) из различных источников для обеспечения совместимости с входными форматами, необходимыми для множества базовых и расширенных инструментов анализа микробиома.Кроме того, PUMAA интегрирует функциональный состав микробиома, выведенный Piphillin из данных таксономии 16S. PUMAA предоставляет как интерфейс командной строки, так и графический интерфейс, чтобы удовлетворить потребности широкого круга потенциальных пользователей. Версия CLI позволяет пользователям, имеющим опыт работы с UNIX, или тем, кто заинтересован в обучении, настраивать свой анализ и использовать / автоматизировать предоставленные сценарии (Mangul et al., 2017). Графический интерфейс пользователя идеально подходит для начинающих исследователей микробиома с небольшим опытом работы с системами на основе UNIX, которые заинтересованы в быстрой визуализации данных ампликона гена маркера микробиома.Первоначальная установка графического интерфейса требует запуска небольшого набора команд установки терминала, но последующее использование несложно.

PUMAA поддерживает ввод из различных конвейеров данных микробиома

В настоящее время PUMAA поддерживает три платформы и / или службы обработки исходных данных микробиома: MrDNA, Anacapa и QIIME 2 (Bolyen et al., 2019; Curd et al., 2019; mrdnalab, 2020). PUMAA форматирует таблицы таксономической численности и файлы последовательностей, созданные этими платформами для любых ампликонов маркерных генов, включая 16S, 18S, ITS и другие, для последующего анализа и визуализации (рис. 2).

Рисунок 2. Протокол программного обеспечения PUMAA. (A) Первая панель как часть «Ввода пользовательского файла» отображает простой протокол, который должен выполняться пользователем, такой как загрузка метаданных и различных форматов данных поддерживаемых операционных таксономических единиц, последовательности и функциональных типов файлов. (B) Вторая панель как часть «Ввода пользовательского файла» отображает две формы взаимодействия пользователя с PUMAA через графический интерфейс и интерфейс командной строки, что позволит анализировать сообщества и функциональный профиль. (C) «Анализ пользователей» показывает возможные платформы для визуализации данных о сообществе / функциональном составе, обеспечиваемые вводом пользователя, такие как STAMP, Excel, QIIME 2 и Cytoscape.

MrDNA

MrDNA — это коммерческий поставщик полного цикла услуг секвенирования следующего поколения, который предлагает секвенирование ампликонов 16S, 18S и ITS на различных платформах. Независимо от платформы секвенирования, MrDNA предоставляет бесплатный комплексный таксономический анализ в дополнение к обработке необработанных данных с использованием собственного конвейера.Конвейер генерирует таблицы численности операционных таксономических единиц (OTU) с таксономическими идентификаторами и репрезентативные файлы последовательностей FASTA на каждом таксономическом уровне (царство, тип, класс, порядок, семейство, род, виды).

Анакапа

Anacapa — это программный инструментарий, разработанный для обработки данных о последовательностях ДНК окружающей среды (eDNA) и назначения данных таксономии для шести маркерных генов, нацеленных на бактерии, археи, водоросли, грибы, простейшие, растения и животных (Curd et al., 2019). Anacapa создает настраиваемую справочную библиотеку для маркерных генов, генерирует варианты последовательностей ампликонов (ASV) и назначает таксономии на каждом таксономическом уровне (домен, тип, класс, порядок, семейство, род, виды).ASV были предложены в качестве замены с более высоким разрешением для кластеризации OTU на основе сходства последовательностей (Callahan et al., 2017). Выходные данные Anacapa включают подробную таблицу таксономии с последовательностями и численностью для каждого ASV, а также таблицы с таксономиями, обобщенными с различными процентными доверительными интервалами.

QIIME

QIIME — мощный и широко применяемый пакет для обработки данных микробиома, от исходных последовательностей до таксономии и визуализации данных. Доступны учебные пособия и опубликованные протоколы, чтобы помочь пользователям пройти стандартную обработку данных (Kuczynski et al., 2011), но возможности QIIME могут устрашать начинающих пользователей, даже при наличии графического интерфейса QIIME 2 Studio (Bolyen et al., 2019). Также остается трудным преобразование на другие платформы анализа / визуализации, поскольку QIIME предоставляет пользователям файлы OTU и файлы последовательностей в формате «.qza», который является уникальным для его платформы.

PUMAA поддерживает Piphillin для анализа предполагаемого функционального профиля

PUMAA форматирует таблицы таксономической численности (OTU или ASV) и файлы репрезентативных последовательностей для прогнозирования метагеномного содержания с помощью Piphillin, который использует сопоставление ближайшего соседа ампликонов 16S рРНК и полных геномов (Iwai et al., 2016). Piphillin обладает дополнительными преимуществами веб-интерфейса и возможностью использовать любую стандартную таблицу численности и файл репрезентативной последовательности FASTA вместо того, чтобы полагаться на таксономические присвоения, назначенные из определенного ссылочного филогенетического дерева, как в PiCRUSt (Langille et al., 2013). PiCRUSt2 имеет расширенную базу данных эталонных геномов и более широкую совместимость, но по-прежнему требует использования командной строки для реализации (Douglas et al., 2020). Недостатком Piphillin является ограничение в 10 МБ на размер загружаемых файлов в веб-версии.PUMAA решает эту проблему, создавая файлы изобилия подмножеств и файлы FASTA, которые соответствуют этим ограничениям. Файлы подмножества загружаются на сервер Piphillin, и выбираются эталонная база данных и процентные ограничения идентичности [PUMAA в настоящее время поддерживает только KEGG (Kanehisa, 2000; Kanehisa et al., 2004)], затем результаты отправляются пользователю по электронной почте как compressed.tar файлы. Другой недостаток Piphillin заключается в том, что он предоставляет таблицы численности для всех прогнозируемых генов и путей (идентифицированных числами K и KO), но не связанные аннотации для присвоения биологической информации числам K / KO.Чтобы решить эту проблему, протокол предполагаемых функций PUMAA также выполняет запросы к базе данных KEGG, чтобы должным образом аннотировать гены и пути, возвращаемые Piphillin. До PUMAA этот процесс аннотации требовал опыта работы с командной строкой или трудоемкого ручного редактирования.

PUMAA поддерживает различные платформы анализа и визуализации

Существует широкий спектр исследовательских вопросов, которые можно решить с помощью данных микробиома ампликона, а методы, используемые для анализа и визуализации данных, будут варьироваться в зависимости от потребностей исследователя.PUMAA фокусируется на обработке и форматировании пользовательских данных для обеспечения совместимости с набором доступных инструментов анализа и визуализации данных в Интернете или графическом интерфейсе. Используя инструменты, поддерживаемые PUMAA, исследователи могут исследовать данные и проверять гипотезы, связывая группы образцов или параметров окружающей среды, также известных как метаданные, с показателями разнообразия, составом сообщества и предполагаемыми функциональными профилями.

Мы интегрировали PUMAA в широкий спектр вариантов анализа исследований (от простого до расширенного) и типов визуализации (от гистограмм до сетевого анализа).Кроме того, в PUMAA есть опции для завершения обработки данных, такие как субдискретизация разрежения для нормализации вариаций порядковых номеров между образцами (McMurdie and Holmes, 2014; Willis, 2019), множественное выравнивание последовательностей (MSA) с использованием MUSCLE (Edgar, 2004) и вывод филогенетических деревьев с помощью FastTree (Price et al., 2010).

Microsoft Excel

Сводные таблицы

Microsoft Excel — это простой способ начать суммировать огромные объемы данных в таблицах таксономической численности для визуализации общего профиля сообщества различных образцов на разных таксономических уровнях (т.е., царство / домен, тип, класс, отряд, семейство, род, вид). Excel также можно легко использовать для простых (нестатистических) сравнений численности образцов на разных таксономических уровнях.

ранакапа

ranacapa (Kandlikar et al., 2018) — это удобное веб-приложение Shiny, предназначенное для изучения биоразнообразия с использованием данных метабаркодирования ДНК окружающей среды. Он включает интерактивные визуализации и краткие объяснения глубины секвенирования, альфа- и бета-разнообразия, а также анализа распределения таксономии, такого как гистограммы и тепловые карты.ranacapa был разработан как расширение набора инструментов Anacapa (Curd et al., 2019), но может оказаться немного труднодоступным с других платформ таксономической идентификации, таких как MrDNA.

STAMP (Статистический анализ метагеномных профилей)

STAMP (Parks et al., 2014) — это загружаемый графический интерфейс, который может быстро генерировать графику публикационного качества для дифференциального анализа численности данных таксономии или функционального пути без необходимости писать код или использовать интерфейс командной строки.STAMP поддерживает параметрическую и непараметрическую статистическую проверку гипотез для двухвыборочных, двухгрупповых и многогрупповых сравнений. Он подчеркивает использование размера эффекта и доверительных интервалов при оценке биологической значимости и поддерживает множество визуализаций, включая тепловые карты, графики PCA, графики расширенных столбцов ошибок, прямоугольные диаграммы и гистограммы.

QIIME 2 (Количественное понимание микробной экологии)

QIIME 2 (Bolyen et al., 2019) предоставляет многочисленные интерактивные и расширенные инструменты визуализации данных и плагины для оценки метагеномных профилей (Caporaso et al., 2010; Kuczynski et al., 2011). Хотя QIIME можно использовать для сквозного анализа данных, некоторые исследователи могут получать данные, обработанные другими платформами (например, MrDNA или Anacapa), и желать передавать данные обратно в конвейер QIIME для анализа.

Cytoscape

Cytoscape (Kohl et al., 2011) — это уникальный локально загружаемый инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет визуализировать сети между сообществами и функциональными профилями. Базовый сетевой анализ и визуализация могут быть выполнены с помощью основного дистрибутива со многими дополнительными функциями, доступными в виде приложений Cytoscape.

Методы

— протокол PUMAA

Обзор

Пользователь выполняет один сценарий как для версии GUI, так и для версии CLI, чтобы выполнить программу. Протокол PUMAA состоит из двух ключевых частей: (1) создание всех файлов для таксономического анализа сообщества и (2) создание всех файлов, необходимых для предполагаемого функционального анализа. PUMAA решает проблему перехода от любой из платформ таксономической идентификации к множеству доступных инструментов визуализации и анализа, применяя стандартизованные файлы как часть процесса унификации.Сначала пользователь получает входные файлы из одного из трех поддерживаемых конвейеров (MrDNA, Anacapa или QIIME2), определяет метаданные, необходимые для идентификации и сравнения образцов (рисунок 2A), и выбирает запуск PUMAA через графический интерфейс или интерфейс командной строки (рисунок 2B). ). PUMAA проверяет соответствие идентификаторов образцов метаданных входным данным, а затем создает выходные файлы, которые можно использовать для различных платформ анализа (рис. 2C).

Протокол

: установка и требования PUMAA

PUMAA находится в свободном доступе под Apache-2.0 по адресу https://github.com/keithgmitchell/PUMAA и поддерживается MacOSX и Linux; Кроме того, PUMAA работает на компьютерах с Windows после установки подсистемы Linux. Подробные инструкции по установке представлены на странице Github. Поскольку установка программного обеспечения выполняется с использованием conda, все версии MacOSX и Linux, поддерживающие программное обеспечение для управления средой conda, являются жизнеспособными вариантами использования и обеспечивают согласованную и удобную установку (Mangul et al., 2019). Проблемы или вопросы, связанные с программным обеспечением, можно отправлять с помощью функции проблем на github: https: // github.com / keithgmitchell / PUMAA / issues.

PUMAA написан на Python, а графический интерфейс приложения написан с использованием веб-фреймворка Django, работающего локально. Все примеры наборов данных выполняются на портативном компьютере и используют <1 ГБ памяти, когда для MSA и создания филогенетического дерева задано значение false. Наборы данных QIIME 2 и MrDNA запускаются на портативном компьютере и используют <1 ГБ памяти, если для создания MSA и филогенетического дерева задано значение true. Набор данных Anacapa оказался неудачным на ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ и был оценен с использованием кластера высокопроизводительных вычислений (HPC) с 32 ГБ ОЗУ и 3 часами работы.Следовательно, для создания MSA и филогенетического дерева для наборов данных такого размера может потребоваться доступ к кластеру HPC, опыт работы с интерфейсом командной строки и опыт выполнения заданий на кластерах HPC (таблица 1).

Таблица 1. Размер набора данных, время выполнения и использование памяти без разрежения в трех примерах наборов данных.

Протокол

: PUMAA проверяет метаданные

Пользователь загружает свои метаданные, описывающие образцы, таблицу таксономии (OTU или ASV) и последовательности с любой поддерживаемой платформы.Первая часть протокола PUMAA проверяет метаданные и таблицу таксономии, чтобы убедиться, что два файла имеют согласованные буквенно-цифровые идентификаторы образцов, которые уникальны по сравнению с другими формами проверки метаданных (Rideout et al., 2016). Это критический шаг, поскольку идентифицируемые метаданные необходимы для многих последующих этапов анализа, а некоторые инструменты ограничивают типы символов, принимаемых в идентификаторах образцов (например, в идентификаторах образцов в Ranacapa допустимы символы подчеркивания, но не точки).

Протокол

: PUMAA создает файлы для анализа профиля сообщества

PUMAA выполняет множество функций с файлами таксономической численности и последовательностей, чтобы поддерживать набор инструментов, описанных выше. Эти функции включают в себя необязательное разрежение образца на заданной пользователем глубине и количестве итераций (макс. = 10) (Weiss et al., 2017), множественное выравнивание последовательностей с помощью MAFFT (Katoh and Standley, 2013), построение филогенетического дерева с помощью FastTree 2 (Price et al., 2010), а также форматирование файлов и аннотации для ranacapa, STAMP, QIIME 2, Piphillin и Excel.Протокол создает файлы для анализа профиля сообщества в папке «output» или в другом указанном каталоге в качестве аргумента в CLI. Выходная папка содержит подпапки с отметками времени для каждого запуска PUMAA, каждая из которых содержит подпапки с готовыми к запуску файлами для анализа профиля сообщества в Microsoft Excel, STAMP, ranacapa и Cytoscape. Кроме того, создаются предварительно обработанные таблица функций (таксономия), метаданные и файлы филогенетического дерева, которые можно импортировать непосредственно в предварительно настроенную виртуальную машину QIIME 2.В QIIME 2 можно выполнять различные анализы, такие как альфа- и бета-разнообразие, а также анализ главных компонентов, основанный на показателях филогенетического разнообразия.

Протокол

: PUMAA создает файлы для предполагаемого функционального анализа профиля

Протокол PUMAA состоит из трех шагов, необходимых для создания и визуализации предполагаемых функциональных профилей. Первый шаг выполняется автоматически одновременно с созданием файлов анализа профиля сообщества.PUMAA создает подпапку «piphillin» во вложенной папке вывода с меткой времени. Эта папка содержит исходные данные в формате таблицы таксономической численности «phiphillinotu.csv» и репрезентативного файла последовательности «phiphillinseqs.fasta». Если размер файла FASTA превышает ограничение на размер файла в 10 МБ, установленное сервером Piphillin, PUMAA разбивает данные на необходимое количество наборов файлов .fasta и .csv (например, piphillinseqs1.fasta; piphillinseqs2.fasta. ; piphillinotu.csv1.csv; piphillinotu.csv2.csv). Во-вторых, каждый из наборов файлов Piphillin в выходном каталоге загружается на веб-сервер функционального вывода Piphillin, который возвращает файлы «.tar» пользователю по электронной почте.

Наконец, файлы .tar можно запускать непосредственно в протоколе PUMAA, который создает файлы для функционального анализа, которые можно визуализировать с помощью многих из тех же инструментов, которые используются для анализа профиля сообщества, включая STAMP, Excel и QIIME 2. Важно отметить, что протокол PUMAA также выполняет запросы к базе данных KEGG, используя гены KEGG для API пути, чтобы правильно аннотировать оценки генов Piphillin (Kawashima et al., 2003). Файл иерархии BRITE базы данных KEGG загружается и используется для оценки функциональной иерархии на основе оценок пути Piphillin. Это гарантирует, что предполагаемые уровни экспрессии генов и уровни иерархии выводятся с использованием активно обновляемой информации. Аннотирование генов и экспрессии путей из Piphillin необходимо при создании визуализаций данных с информативными идентификаторами и значительно снижает потребность в ручном запросе KEGG.

PUMAA создает подпапку вывода с меткой времени для файлов функционального профиля, включая описание гена и файл функциональной иерархии, предназначенный для использования в STAMP и Excel.Этот файл содержит аннотированные имена генов и функциональные пути, а не только идентификаторы «K-число», и значительно повышает эффективность и простоту анализа и визуализации данных. PUMAA также производит взвешенные функциональные сетевые файлы для использования в Cytoscape, который представляет собой платформу для визуализации важных генных сетей между образцами.

Примеры данных

Образцы данных, использованные здесь и в учебных пособиях, были получены студентами UCLA в зимний и весенний кварталы 2018 г., где они исследовали влияние на ризосферные микробные сообщества после лесного пожара в Скирболле в декабре 2017 г.Наборы для сбора образцов и секвенирование образцов были предоставлены программой Калифорнийской экологической ДНК (CALeDNA), общественной научной инициативой по мониторингу биоразнообразия Калифорнии с помощью электронной ДНК (Meyer et al., 2019), а последовательности 16S были обработаны с использованием набора инструментов Anacapa (Curd et al. ., 2019). Образцы данных для QIIME 2 такие же, как и образцы данных микробиома человека «движущиеся картинки», доступные на веб-сайте QIIME 2.

Результаты

Файлы ввода и вывода PUMAA

Конвейер PUMAA создает выходные файлы, отформатированные специально для необходимых входных файлов для каждой из платформ анализа и визуализации данных, описанных в дополнительной таблице 1.

PUMAA — Обзор учебной программы

Программа бакалавриата по микробиологии, иммунологии и молекулярной генетике (MIMG) в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе требует завершения двух кварталов аутентичного исследовательского опыта. Одним из вариантов выполнения этого требования является серия MIMG 109AL / BL: Исследовательская иммерсионная лаборатория в микробиологии. Эта лабораторная серия предназначена для подготовки студентов с надлежащим опытом и подготовкой к работе в области микробиологических исследований, и было продемонстрировано, что они улучшают их критическое мышление и исследовательские навыки в рамках учебной программы по естествознанию (Shapiro et al., 2015). Учебный план лаборатории 109AL / BL основан на открытиях и основан на выдвинутых студентами гипотезах, проверенных с использованием методов, зависящих от выращивания, и независимых от него. Первый термин подчеркивает экспериментальный дизайн и изоляцию бактерий во влажной лабораторной среде, а второй термин фокусируется на анализе данных секвенирования 16S отдельных изолятов и профилей микробного сообщества 16S рРНК. Студенты работают в группах для выполнения оригинального исследовательского проекта в контексте всеобъемлющего исследовательского вопроса для курса микробной экологии, уделяя особое внимание взаимодействию между растениями и почвенными бактериями.Недавние учебные проекты включали сотрудничество с исследователями из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и не только в области изучения взаимодействия растений и микробов на лугах Калифорнии (Kandlikar et al., 2020), анализа микробных сообществ почвы на городской ферме в Лос-Анджелесе (St. Clair et al., 2020). ), а также долгосрочное исследование восстановления микробных сообществ почвы после пожара Skirball в 2017 году в Лос-Анджелесе, Калифорния, США. Проект Skirball Fire проводился совместно с программой California Environmental DNA (CALeDNA) по каталогизации биоразнообразия Калифорнии (Meyer et al., 2019).

Для того, чтобы серия лабораторий MIMG 109AL / BL отвечала потребностям ученых с большим объемом вычислений (Bialek and Botstein, 2004; Campbell et al., 2007; Brewer and Smith, 2011), было необходимо ввести новые модули и учебные пособия, которые в достаточной мере объединяют биоинформатику и статистику с биологией таким образом, чтобы их могли понять начинающие исследователи (Aikens and Dolan, 2014). Мы создали исчерпывающий набор пошаговых руководств (документов, презентаций и видео), призванных предоставить студентам необходимую теорию и навыки для использования инструментов анализа и визуализации графического интерфейса, описанных в разделе 2.3 (Excel, Ranacapa и STAMP), а также теория, лежащая в основе вывода метагеномных функциональных профилей с использованием Piphillin. Учебная программа, связанная с PUMAA, хотя и не является курсом биостатистики, позволяет этим студентам узнать о вычислительных инструментах, доступных исследователям, и о важности интеграции их знаний по микробиологии со статистической и количественной поддержкой.

Все руководства общедоступны по адресу https://sites.google.com/g.ucla.edu/pumaa/home.

Первый семестр — отбор проб и выделение бактерий / характеристика

Первый семестр учебной программы проходит во влажной лаборатории и внимательно следит за экспериментами по выращиванию, описанными в разделах 1–4 учебника курса «Я, микробиолог» (Сандерс и Миллер, 2010) и руководства по лаборатории.Вкратце, учащиеся собирают насыпную почву и выбирают стратегии обогащения для выделения бактерий, связанных с их исследовательскими вопросами (например, производство и устойчивость к антибиотикам или свойства, способствующие росту растений). Затем студенты выполняют фенотипическую характеристику бактериальных изолятов и 16S рРНК ПЦР и секвенирование. Помимо сбора основной массы почвы для экспериментов, зависящих от культивирования, студенты также собирают отдельные образцы почвы для экстракции ДНК из окружающей среды (эДНК) и высокопроизводительного секвенирования 16S рРНК для анализа профиля бактериального сообщества.

Second Term — биоинформатический анализ генов 16S рРНК с использованием PUMAA

Во втором семестре студенты используют биоинформатику для интерпретации, расширения или уточнения наборов данных генов 16S рРНК, созданных в MIMG 109AL. Учащиеся создают филогенетические деревья 16S рРНК для присвоения таксономической идентичности своим изолятам и используют статистические инструменты для сравнения микробных сообществ из разных сред. Курс разделен на пять основных концептуальных модулей. Первый модуль (Филогенетические деревья) завершает анализ бактериальных изолятов, а остальные четыре модуля посвящены анализу и визуализации данных микробиома с использованием выходных файлов PUMAA: профили сообществ, показатели разнообразия, статистический анализ таксономических профилей и вывод метагеномных функциональных профилей ( Рисунок 3А).Студенты также могут выполнить дополнительный расширенный независимый анализ своих данных с помощью QIIME или Cytoscape. Каждый из модулей включает письменные и / или видеоуроки и оценивался с помощью комбинации оценок чтения и вопросов для размышления (рис. 3B). Этот курс биоинформатики был оценен с использованием предварительных и послекурсовых концептуальных обзоров и опросов. Цели обучения, мероприятия и учебные пособия для каждого из основных концептуальных модулей изложены в дополнительном файле 1.

Рисунок 3. Расписание курса анализа микробиома с педагогическими вмешательствами. (A) Прогресс трассы соответствовал целям концепции, обозначенным желтым цветом. (B) Педагогические вмешательства описаны синим цветом, учебные материалы — фиолетовым.

Методы оценки учебных программ

Образец исследования

Выборка для исследования состояла из шести когорт студентов младших и старших классов, которые прошли курс MIMG 109BL (Advanced Research in Microbiology) весной 2016 г., весной 2017 г., зимой 2018 г., весной 2018 г., зимой 2019 г. и весной 2019 г.Таким образом, начальная популяция составила 143 студента. В таблице 2 представлена сводка демографических характеристик этих студентов. Инструктор J.M.P. учил весенние когорты, а инструктор А.Ф. — зимние. Предварительные условия для регистрации в MIMG 109BL включали MIMG 109AL (погружение в исследования в микробиологии) и статистику 13 (Введение в статистические методы для наук о жизни и здоровье) или науки о жизни 40 (Статистика биологических систем).

Таблица 2. Изучите демографические данные выборки.

Сбор и анализ данных оценки

В исследовании использовались два источника данных: задания студентов и опросы самоотчетов. Собранные данные включали качественные и количественные показатели. Совет по институциональной оценке (IRB) Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе дал разрешение на работу с людьми по всем аспектам оценки (IRB № 10-000904).

Администрирование опросов самооценки

Всем студентам курса было проведено два опроса по самоотчету.Опросы включали широкий набор открытых и закрытых вопросов, некоторые из которых были разработаны инструкторами и группой оценки. В начале второго семестра учащимся было предложено пройти вступительный опрос, и их попросили указать, насколько хорошо, по их мнению, они понимают ключевые цели обучения, связанные с анализом данных, и свою уверенность в своей способности анализировать данные с использованием различных графиков визуализации. Анкетный опрос был заполнен в конце семестра, и в нем были сопоставлены вопросы с первым опросом, а также дополнительные вопросы, в которых им предлагалось оценить качество и полезность учебных пособий и учебных материалов.Оба опроса также включали открытые вопросы, связанные с содержанием. Опросы проводились в пилотном режиме в 2016 и 2017 годах и предоставлялись студентам анонимно через систему управления курсом в качестве оценок с низкими ставками (баллы завершения), чтобы повысить процент отклика и снизить предвзятость ответов (Фернхэм, 1986). Начиная с зимы 2018 года, эти элементы были добавлены в комплексный план оценки учебной программы, управляемый в электронном виде внешними оценщиками (подробности о сборе данных обследования см. В Shapiro et al., 2015).Из 143 студентов, прошедших курс в период с весны 2016 г. по весну 2019 г., 141 заполнили первый опрос (98,6% респондентов) и 132 человека заполнили второй опрос (92,3% ответов). Опросы доступны в дополнительном файле 2.

Администрирование инвентаризации концепций SRBCI

Статистическое обоснование в описании биологических концепций (SRBCI) — это серия вопросов с несколькими вариантами ответов для тестирования учащихся по концепциям, включая статистическую значимость, базовую интерпретацию графиков / тенденций и оценку гипотез на основе результатов (Deane et al., 2016). Двенадцать вопросов в предварительном и последующем тестах SRBCI предназначены для выявления распространенных заблуждений учащихся при статистическом анализе и отслеживания их успеваемости в результате педагогических вмешательств. Инвентаризация концепций проводилась как анонимное низкозатратное (неклассифицированное) мероприятие в классе в начале и в конце второго семестра для первых двух групп студентов весной 2016 г. и весной 2017 г. Дизайн исследования предназначен для оценки подлинного обучения успехи по учебной программе за счет снижения «математической тревожности» (Ashcraft and Moore, 2009) неизбежно привели к невозможности оценки индивидуальных достижений учащихся в обучении с использованием этого показателя.Предварительное и послетестовое тестирование прошли в общей сложности 52 и 50 студентов соответственно. Статистическая аргументация между группами до и после тестирования оценивалась с помощью описательных и непараметрических критериев Манна – Уитни для учета различий в размере выборки.

Анализ данных закрытых количественных исследований

Вопросы закрытого опроса количественно оценивали согласие студентов с утверждением или уверенность в определенной концепции с использованием пятибалльной шкалы Лайкерта в диапазоне от «Совсем нет» до «Очень хорошо / Очень уверенно».«Баллы по совпадающим вопросам были усреднены для всех участников, чтобы сравнить результаты опросов при входе и выходе. Пункты опроса, в которых учащиеся спрашивали о полезности учебной деятельности, оценивались по пятибалльной шкале Лайкерта, где 1 = «Не помню», 2 = «Бесполезно», 3 = «В некоторой степени полезно», 4 = «Очень полезно», и 5 = «Важное». Описательный анализ сопоставленных закрытых заданий до и после опроса был проведен для изучения изменений в самооценке уверенности учащихся и изменений в их самооценке уровня понимания.Чтобы проверить статистические различия между общими средними значениями пунктов обследования входа и выхода, для объединенных данных обследования всех когорт были выполнены описательные и непараметрические тесты Манна – Уитни, чтобы учесть различия в размере выборки. Поскольку ответы на опросы весны 2016 г. и весны 2017 г. были анонимными, мы не смогли сопоставить данные по студентам. Подписанные ранговые тесты Уилкоксона (парные непараметрические) были проведены только для опросов, проводимых внешними оценщиками с зимы 2018 по весну 2019 года, чтобы увидеть, есть ли различия между всеми данными и сопоставленными данными.Поскольку оба набора тестов были значимыми, мы были уверены в использовании агрегированных данных и непараметрических критериев Манна – Уитни для отчета о наших результатах.

Анализ данных открытых качественных исследований

открытых вопросов, относящихся к содержанию курса, были включены в опросы для входа и выхода, что позволяет студентам отвечать своими словами. Особый интерес вызвал вопрос, в котором студентов просили описать взаимосвязь между значением p (статистическая значимость) и величиной эффекта (биологическая значимость).4-балльная рубрика, оценивающая уровень владения учащимися статистическими концепциями, использовалась для сбора прямых доказательств успеваемости учащихся (дополнительный файл 3). Ответы студентов на открытые вопросы оценивались по шкале: 1 балл = отсутствие знания (т.е. студенты указали, что они не знакомы с концепцией) и 2–4 балла для новичков, среднего и продвинутого уровня владения, соответственно. Ответы, оставленные пустыми, не оценивались. Все ответы студентов (как до, так и после) были рандомизированы и объединены внешним оценщиком, а затем предоставлены оценщикам.Рубрика была разработана и доработана J.R., A.F. и J.M.P. посредством итеративных раундов оценки подмножества выборочных ответов с последующим согласованным обсуждением. Все ответы оценивались независимо всеми тремя оценщиками, и межэкспертная надежность (IRR), определенная Рэндольфом по свободно-маргинальной мультиэкспериментальной каппе, составила 0,49 (61,8% общее согласие), что указывает на умеренное согласие. Чтобы учесть вариации IRR, средний балл для каждого ответа использовался для оценки того, были ли статистически значимыми результаты до и после обработки между группами с использованием как непараметрического критерия Манна – Уитни, так и критерия t .

Результаты оценки учебной программы

Концептуальный рост и уверенность в собственных исследованиях

Мы хотели оценить, смогут ли студенты сформулировать и статистически проверить гипотезы, связывающие параметры окружающей среды (метаданные) с показателями разнообразия, составом сообщества и предполагаемыми функциональными профилями. Учащиеся оценивались с помощью опросов при поступлении / уходе, разработанных для оценки комфорта студентов за счет интеграции компьютерного анализа с микробиологией. В начале семестра студенты сообщали, в среднем, об «очень слабом» понимании ключевых целей обучения, таких как использование и оценка результатов биоинформатических баз данных, а также какие статистические тесты использовать и как их интерпретировать (рис. 4A). .К концу семестра студенты сообщили, что они поняли эти концепции в среднем от «достаточно хорошо» до «довольно хорошо», статистически значимое изменение, основанное на непараметрических тестах Манна – Уитни для всех показателей ( p <0,001). Следует отметить, что студенты в целом были менее уверены в своем понимании «преимуществ и ограничений различных статистических тестов (например, знаете ли вы, когда использовать тест T по сравнению с односторонним дисперсионным анализом»)? » в конце срока. Этого результата можно было ожидать, потому что инструмент статистического анализа, который они использовали, STAMP, направлен на продвижение передового опыта, предлагая проверку статистической гипотезы на основе исходных данных (Parks and Beiko, 2010).Поэтому у студентов была ограниченная практика с этим конкретным навыком.

Рисунок 4. Средний рейтинг ответов на выбранные вопросы анкеты входа и выхода. В вопросах самооценки учащихся просили указать (A) их уровень понимания ключевых целей обучения, (B) свою уверенность в своей способности анализировать графики общих данных, а (C) свою уверенность. в их способности анализировать аспекты филогенетических деревьев.Для совпадающих вопросов сообщается средний балл по пятибалльной шкале Лайкерта. Оценка 1 = совсем нет, 2 = очень мало / не очень, 3 = достаточно хорошо / уверенно, 4 = достаточно хорошо / уверенно и 5 = очень хорошо / уверенно. Студенты сообщили о значительном улучшении понимания и уверенности во всех категориях ( p <0,001).

Помимо выполнения статистических тестов, STAMP генерирует различные графики визуализации данных, и мы хотели оценить, насколько студенты были уверены в своей способности анализировать эти графики (рис. 4B).Результаты Манна-Уитни показали статистически значимое изменение в самооценках учащихся уровней уверенности ( p <0,001). В частности, в начале семестра студенты сообщали, что были от «достаточно» до «вполне» уверены в своей способности анализировать обычные графики, такие как диаграммы разброса, гистограммы и гистограммы. Однако у них было гораздо меньше уверенности в своей способности интерпретировать анализ главных компонентов (PCA), тепловые карты и графики расширенных столбцов ошибок. К концу семестра они были в среднем «вполне уверены» в своей способности анализировать большинство графиков и значительно повысили свою уверенность в PCA, анализе тепловых карт и графиках с расширенными полосами погрешностей.Другой ключевой учебной целью курса была способность интерпретировать филогенетические деревья и анализировать их статистическую поддержку (рис. 4C). В начале семестра студенты сообщили, что они «не очень» уверены в своей способности оценивать значения бутстрапа или повторной выборки, которые являются показателем статистической достоверности клада (Efron et al., 1996), и «не очень» «Достаточно» уверены в своей способности интерпретировать топологию и эволюционные расстояния. К концу семестра студенты значительно повысили свою уверенность в своих способностях анализировать все аспекты филогенетических деревьев ( p <0.001).

Учебники

STAMP был важным компонентом учебной программы и был центральным для многих результатов анализа данных учащихся и визуализации результатов обучения. Мы хотели выяснить, какие учебные мероприятия студенты сочли наиболее полезными при подготовке к использованию и интерпретации данных в STAMP. Студенты сообщили, что созданные нами учебные пособия были полезны, но, возможно, неудивительно, что именно фактическое использование программы и обсуждение ее с преподавательским составом, по мнению студентов, были очень важны (Таблица 3).Все руководства общедоступны по адресу https://sites.google.com/g.ucla.edu/pumaa/home.

Таблица 3. Ранжированная полезность учебных мероприятий STAMP.

Статистическое обоснование и концептуальные выгоды, измеренные SRBCI и ответами на открытый опрос

Мы использовали SRBCI для прямой оценки достижений учащихся в обучении по основным концепциям, связанным с повторяемостью результатов, вариациями данных, гипотез и прогнозов, а также размером выборки. Студенты прошли предварительный тест в первую неделю семестра и заключительный тест в конце семестра после завершения всех модулей анализа.Результаты предварительных и последующих тестов были разделены по количеству правильных ответов и нанесены на график для сравнения общего распределения оценок (рис. 5). Распределение оценок после тестирования более смещено вправо, демонстрируя общее улучшение SRBCI для объединенных когорт. Статистическая аргументация между группами до и после тестирования оценивалась с помощью непараметрического критерия Манна-Уитни. Наблюдалось статистически значимое увеличение количества предварительных тестов (среднее значение = 58,7%, средний рейтинг = 44.3, N = 52) до результатов тестирования (Среднее = 69,3%, Средний рейтинг = 59,0, N = 50) баллов ( p = 0,01) по шкале SRBCI.

Рис. 5. Распределение оценок учащихся на предварительном и послетестовом SRBCI. Количество учеников, нанесенное на вертикальную ось, разбито на количество правильных ответов, показанных на горизонтальной оси. Синие столбцы представляют результаты до тестирования, а желтые столбцы представляют результаты после тестирования. Наблюдалось значительное увеличение баллов по шкале SRBCI от предварительного до последующего тестирования ( p = 0.01).

Оценка открытого вопроса для опроса по рубрикам использовалась для определения того, привели ли учебные мероприятия к лучшему пониманию взаимосвязи между статистической значимостью (значение p ) и биологической значимостью (величина эффекта). В начале семестра 63,9% студентов не были знакомы с концепцией или имели понимание новичка, что означает, что ответы указали, что они не знали, или у них было несколько или полное заблуждение (Рисунок 6).К концу семестра 78,4% студентов имели средний и продвинутый уровни понимания и смогли продемонстрировать концептуальное понимание взаимоотношений в той или иной степени. Баллы по критериям выхода из опроса (среднее значение = 3,14, средний рейтинг = 164,4, N = 125) были значительно выше, чем в опросе входа (среднее значение = 2,26, средний рейтинг = 96,7, N = 135) по обоим критериям Манна. –Тесты Уитни и t ( p <0,001). Эти результаты демонстрируют переход от более низких уровней компетентности к более высоким уровням компетентности в понимании взаимосвязи между статистической и биологической значимостью.

Рисунок 6. Концептуальные достижения в понимании взаимосвязи между статистической и биологической значимостью. Ответы студентов на открытый вопрос оценивались с использованием критериев, позволяющих присвоить им уровень компетентности: 1 = не знаком, 2 = новичок, 3 = средний, 4 = продвинутый. На основной оси показан процент ответов учащихся, демонстрирующих каждый уровень компетентности для вступительных и выходных опросов. Синий указывает на более низкие уровни компетенции, а желтый — на более высокие уровни.На вторичной оси указывается средний балл для всех ответов; значительно увеличился средний балл от входных опросов до выходных ( p <0,001).

Обсуждение

Повышение доступности микробиома и других наборов данных «больших данных» совпало с призывом к студентам медико-биологических наук иметь «минимальные наборы навыков» или «основные компетенции» в области биоинформатики, чтобы удовлетворить растущий спрос на анализ этих данных (Tan et al. ., 2009; Welch et al., 2016; Mulder et al., 2018; Sayres et al., 2018). PUMAA уже несколько лет используется в студенческих лабораториях по изучению микробиологии в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, что привело к разработке набора учебных материалов и учебных пособий для обучения студентов многим навыкам биоинформатики, необходимым для удовлетворения этого спроса. Эта учебная программа ориентирована на количественную грамотность, которая является пересечением критического мышления, математики / статистики и реальных контекстов, и была выделена Ассоциацией американских колледжей и университетов как важный навык для студентов (Elrod, 2014).Учебная программа PUMAA и связанные с ней инструменты анализа и визуализации дали студентам возможность использовать несколько биоинформатических подходов к анализу своих данных. Многократная практика с инструментами и интеграция этих инструментов в исследовательские проекты, проводимые студентами, повысили уверенность в самооценке благодаря визуализации и анализу данных. Например, использование STAMP позволило студентам выполнить статистические тесты по микробиомному сообществу и функциональным профилям, а также улучшить их знания со статистическими понятиями, такими как статистическая значимость и биологическая значимость.Это вызвало особый интерес из-за тенденции исследователей уведомлений чрезмерно интерпретировать значения p и игнорировать важность величины эффекта и доверительных интервалов (Nakagawa and Cuthill, 2007; Martínez-Abraín, 2008).

PUMAA представляет собой удобный, экономичный по времени подход к обработке, анализу и визуализации данных микробиома маркерных генов. Он улучшает доступность и диапазон доступных исследований микробиома, предоставляя пользователям простой способ унифицировать выходные данные различных платформ таксономической идентификации с набором инструментов для анализа и визуализации данных.Протокол выполняет это путем создания правильно настроенных, отформатированных и аннотированных файлов для анализа таксономических профилей сообщества и предполагаемых функциональных профилей. Этот процесс манипулирования данными часто может выполняться путем упорядочивания услуг за дополнительную плату или завершаться пользователями со значительными временными затратами, что может быть препятствием для тех, у кого есть финансовые или временные ограничения. PUMAA — это решение с открытым исходным кодом, которое очень доступно широкому кругу пользователей, включая студентов и других исследователей, заинтересованных в обучении проведению анализа микробиома, поскольку его можно использовать как графический интерфейс, так и как интерфейс командной строки.Он предоставляет простой и гибкий интерфейс для множества пользователей, которым требуется понятный и краткий интерфейс для создания файлов, необходимых для анализа разнообразия, и визуализации данных для анализа целевых исследований секвенирования ампликонов. Спрос на инструменты, которые удовлетворяют эту потребность, подтверждается недавней разработкой инструментов обработки данных метабаркодирования ДНК, таких как веб-технология SLIM (Dufresne et al., 2019) и PEMA с минимальным кодированием (Zafeiropoulos et al., 2020). Оба этих инструмента создают таблицы OTU и / или ASV из необработанных данных метабаркода, которые могут быть включены во входной конвейер PUMA для последующего анализа и визуализации данных.

На практике преподавательский состав запускает программу PUMAA и предоставляет студентам файлы, готовые для использования в Excel, ranacapa, STAMP и других инструментах. Одним из ограничений этого подхода является то, что студенты не получают прямого опыта работы с биоинформатикой из командной строки, которая является одной из основных компетенций для получения высшего образования в области естественных наук, описанной несколькими различными комитетами по учебной программе по биоинформатике (Tan et al., 2009; Welch et al. , 2016; Mulder et al., 2018; Sayres et al., 2018).Однако рабочая группа по учебной программе Международного общества вычислительной биологии уточнила их основные компетенции и определила разные профили пользователей, требующие разных уровней и компетенций (Mulder et al., 2018). Например, студент 10-недельного курса микробной экологии может считаться «пользователем биоинформатики», а не «ученым-биоинформатиком» или «инженером-биоинформатиком», и крутая кривая обучения, необходимая для получения навыков интерфейса командной строки, может оказаться непрактичной с ограниченное время.Вместо этого мы сосредоточились на обучении студентов выполнению всех биоинформатических анализов, необходимых для получения аутентичного опыта исследований в области микробной экологии на уровне бакалавриата. PUMAA не предназначена для замены комплексных инструментов интерфейса командной строки, таких как QIIME или mothur, а скорее служит отправной точкой для начинающих исследователей для анализа и визуализации своих наборов данных. Студенты, которые проявляют интерес к расширению своих навыков в области биоинформатики, могут быть направлены к множеству учебных пособий и ресурсов для обучения программированию.

Программа PUMAA и учебный план, описанные здесь, могут оказать широкое влияние, сделав исследования микробиома маркерных генов доступными для исследователей с разным уровнем опыта, а с включенными документами учебного модуля они могут быть практически реализованы в условиях классной комнаты для студенты.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти в онлайн-репозиториях. Названия репозитория / репозиториев и номера доступа можно найти в статье / Дополнительных материалах.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены UCLA Institutional Review Board (UCLA IRB). Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Авторские взносы

КМ разработал программу PUMAA и написал рукопись. JR создал учебные материалы, разработал оценки, собрал и проанализировал данные оценки и внес свой вклад в рукопись. Компакт-диск участвовал в написании программы, создавал учебные материалы и участвовал в написании рукописи.CS собрал и проанализировал данные оценки и внес свой вклад в рукопись. SM проконсультировался по программе и внес свой вклад в рукопись. AF создал учебные материалы, разработал оценки и внес свой вклад в рукопись. JMP разработал учебный план, создал оценки, концептуализировал программу PUMAA и написал рукопись. Все авторы просмотрели и одобрили рукопись.

Финансирование

Разработка и оценка учебных программ были поддержаны грантом Центра повышения квалификации преподавателей Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (IIP # 15-02).Институциональная поддержка лабораторной учебной программы обеспечивается отделом наук о жизни Колледжа литературы и науки и отделом микробиологии, иммунологии и молекулярной генетики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Эта рукопись опубликована в виде предпечатной версии по адресу https: // www.biorxiv.org/ (Mitchell et al., 2018). Мы хотели бы поблагодарить Аннабель Бейчман за написание ранних версий скриптов преобразования файлов Python и Джозефа Оливье за вклад в учебные пособия по анализу. Мы хотели бы поблагодарить Криса Редди, без которого учебная программа учебных лабораторий MIMG была бы невозможна. Мы хотели бы поблагодарить Институт количественной и вычислительной биологии (QCBio) при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Мы хотели бы поблагодарить Натана Крафта и Гаурава Кандликара из отдела экологии и эволюционной биологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, а также Савану Стрит.Клер и Марси Сакаджян из колледжа Пирс за сотрудничество в наших исследовательских проектах. Мы хотели бы поблагодарить Рэйчел Мейер, Эмили Курд, Тейю Швейцер, Мирославу Мунгию Рамос и Ану Гарсиа Ведренне из проекта CALeDNA Консорциума консорциума по сохранению геномики Калифорнийского университета за помощь в разработке проекта, подготовке наборов для сбора образцов, сборе и хранении данных, eDNA извлечение и подготовка библиотеки секвенирования, а также обработка данных последовательности Anacapa. И, наконец, мы хотели бы поблагодарить и поблагодарить всех студентов-исследователей, участвующих в учебной программе «Исследование погружения в микробиологию».

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2020.584699/full#supplementary-material

Дополнительная таблица 1 | PUMMA_Входные и выходные файлы.

Дополнительный файл 1 | PUMAA_Curriculum details.

Дополнительный файл 2 | PUMAA_Surveys.

Дополнительный файл 3 | PUMAA_Rubric_Revised.

Сноски

Список литературы

Алмейда А., Митчелл А. Л., Тарковска А. и Финн Р. Д. (2018). Сравнительный анализ таксономических назначений на основе профилирования гена 16S рРНК микробиоты из обычно отбираемых сред. GigaScience 7: giy054. DOI: 10.1093 / gigascience / giy054

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эшкрафт, М. Х., Мур, А. М. (2009). Тревога по математике и аффективное падение успеваемости. J. Psychoeduc. Оценивать. 27, 197–205. DOI: 10.1177 / 0734282908330580

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бангера, Г., Браунелл, С. Э. (2014). Исследования на уровне бакалавриата на основе курсов могут сделать научные исследования более инклюзивными. CBE Life Sci. Educ. 13, 602–606. DOI: 10.1187 / cbe.14-06-0099

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Болиен, Э., Райдаут, Дж. Р., Диллон, М. Р., Бокулич, Н. А., Абнет, К.С., Аль-Галит, Г. А. и др. (2019). Воспроизводимые, интерактивные, масштабируемые и расширяемые данные микробиома с использованием QIIME 2. Nat. Biotechnol. 37, 852–857. DOI: 10.1038 / s41587-019-0209-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брюэр К. А., Смит Д. (2011). Видение и изменения в бакалавриате биологического образования: призыв к действию. Вашигнтоне, округ Колумбия: Am. Доц. Adv. Sci.

Google Scholar

Каллахан, Б.Дж., Мак-Мерди, П. Дж., И Холмс, С. П. (2017). Варианты точных последовательностей должны заменять рабочие таксономические единицы в анализе данных маркерных генов. ISME J. 11, 2639–2643. DOI: 10.1038 / ismej.2017.119

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, А. М., Ледбеттер, М. Л. С., Хупес, Л. Л. М., Экдал, Т. Т., Хейер, Л. Дж., Розенвальд, А. и др. (2007). Консорциум Genome для активного обучения: достижение целей BIO2010. CBE Life Sci. Educ. 6, 109–118. DOI: 10.1187 / cbe.06-10-0196

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Caporaso, J. G., Kuczynski, J., Stombaugh, J., Bittinger, K., Bushman, F. D., Costello, E. K., et al. (2010). QIIME позволяет анализировать данные секвенирования сообщества с высокой пропускной способностью. Nat. Методы 7, 335–336. DOI: 10.1038 / nmeth.f.303

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клуни, А.Г., Фухи, Ф., Слейтор, Р.Д., О’Дрисколл, А., Стэнтон К., Коттер П. Д. и др. (2016). Сравнение яблок и апельсинов: секвенирование нового поколения и его влияние на анализ микробиома. PLoS One 11: e0148028. DOI: 10.1371 / journal.pone.0148028

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Корвин, Л. А., Грэм, М. Дж., И Долан, Е. Л. (2015). Моделирование исследовательского опыта бакалавриата на основе курсов: повестка дня для будущих исследований и оценки. CBE Life Sci. Educ. 14: es1. DOI: 10.1187 / cbe.14-10-0167

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Curd, E. E., Gold, Z., Kandlikar, G. S., Gomer, J., Ogden, M., O’Connell, T., et al. (2019). Anacapa Toolkit: набор инструментов экологической ДНК для обработки мультилокусных наборов данных метабаркода. Methods Ecol. Evol. 10, 1469–1475. DOI: 10.1111 / 2041-210X.13214

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дин Т., Номм К., Джеффри Э., Поллок К. и Бирол Г. (2016).Развитие статистических рассуждений в инвентаризации понятий биологии (SRBCI). CBE Life Sci. Educ. 15: ar5. DOI: 10.1187 / cbe.15-06-0131

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуглас, Г. М., Маффеи, В. Дж., Заневельд, Дж. Р., Юргель, С. Н., Браун, Дж. Р., Тейлор, К. М. и др. (2020). PICRUSt2 для предсказания функций метагенома. Nat. Biotechnol. 38, 685–688. DOI: 10.1038 / s41587-020-0548-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dufresne, Y., Lejzerowicz, F., Perret-Gentil, L.A., Pawlowski, J., and Cordier, T. (2019). SLIM: гибкое веб-приложение для воспроизводимой обработки данных метабаркода ДНК окружающей среды. BMC Bioinformatics 20:88. DOI: 10.1186 / s12859-019-2663-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Иган, М. К., Уртадо, С., Чанг, М. Дж., Гарсия, Г. А., Эррера, Ф. А., и Гарибей, Дж. К. (2013). Изменения в естественнонаучном образовании — влияние программ бакалавриата. Am. Educ. Res. J. 50, 683–713. DOI: 10.3102 / 0002831213482038

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фернхам А. (1986). Предвзятость в ответах, социальная желательность и притворство. Личный. Индивидуальный. Отличаются. 7, 385–400. DOI: 10.1016 / 0191-8869 (86)

-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ханауэр, Д. И., Грэм, М. Дж., SEA-PHAGES, Бетанкур, Л., Бобровницкий, А., Кресон, С. Г. и др. (2017). Сообщество инклюзивного исследовательского образования (iREC): влияние программы SEA-PHAGES на результаты исследований и обучение студентов. Proc. Natl. Акад. Sci. США 114, 13531–13536. DOI: 10.1073 / pnas.1718188115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харрисон, М., Данбар, Д., Ратмански, Л., Бойд, К., и Лопатто, Д. (2011). Научные исследования в классе на вводном уровне: изменения в выборе профессии и отношения. CBE Life Sci. Educ. 10, 279–286. DOI: 10.1187 / cbe.10-12-0151

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Иваи, С., Weinmaier, T., Schmidt, B.L., Albertson, D.G., Poloso, N.J., Dabbagh, K., et al. (2016). Пифиллин: улучшенное прогнозирование метагеномного содержания путем прямого вывода из микробиомов человека. PLoS One 11: e0166104. DOI: 10.1371 / journal.pone.0166104

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джовел, Дж., Паттерсон, Дж., Ван, В., Хотте, Н., О’Киф, С., Митчел, Т. и др. (2016). Характеристика микробиома кишечника с использованием 16S или метагеномики дробовика. Фронт. Microbiol. 7: 459. DOI: 10.3389 / fmicb.2016.00459

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кандликар, Г. С., Голд, З. Дж., Коуэн, М. К., Мейер, Р. С., Фрейз, А. К., Крафт, Н. Дж. Б. и др. (2018). ranacapa: пакет R и веб-приложение Shiny для изучения данных ДНК окружающей среды с помощью исследовательской статистики и интерактивных визуализаций. F1000 Исследование 7: 1734. DOI: 10.12688 / f1000research.16680.1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кандликар, Г.С., Ян, X., Левин, Дж. М., и Крафт, Н. Дж. Б. (2020). Количественная оценка различий в приспособленности, опосредованных микробами, выявляет тенденцию обратной связи между растениями и почвой, которая ведет к исключению видов среди однолетних растений Калифорнии. bioRxiv [Препринт]. DOI: 10.1101 / 2020.02.13.948679

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Канехиса М., Гото С., Кавасима С., Окуно Ю. и Хаттори М. (2004). Ресурс KEGG для расшифровки генома. Nucleic Acids Res. 32, D277 – D280.

Google Scholar

Като, К., Стэндли, Д. М. (2013). Программное обеспечение MAFFT для множественного выравнивания последовательностей, версия 7: улучшения производительности и удобства использования. Мол. Биол. Evol. 30, 772–780. DOI: 10.1093 / molbev / mst010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кавасима, С., Катаяма, Т., Сато, Ю., и Канехиса, М. (2003). KEGG API: веб-сервис, использующий SOAP / WSDL для доступа к системе KEGG. Геном Информ. 14, 673–674.

Google Scholar

Коль, М., Визе, С., и Варшайд, Б. (2011). «Cytoscape: программное обеспечение для визуализации и анализа биологических сетей», в Data Mining in Proteomics: From Standards to Applications Methods in Molecular Biology , eds M. Hamacher, M. Eisenacher, and C. Stephan (Totowa, NJ: Humana Press ), 291–303. DOI: 10.1007 / 978-1-60761-987-1_18

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kuczynski, J., Stombaugh, J., Walters, W.A., Гонсалес, А., Капорасо, Дж. Г., и Найт, Р. (2011). «Использование QIIME для анализа последовательностей гена 16S рРНК из микробных сообществ», в Current Protocols in Bioinformatics , ed. А. Д. Баксеванис (Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, Inc.).

Google Scholar

Лангиль, М. Г. И., Заневельд, Дж., Капорасо, Дж. Дж., Макдональд, Д., Найтс, Д., Рейес, Дж. А. и др. (2013). Прогнозирующее функциональное профилирование микробных сообществ с использованием последовательностей маркерного гена 16S рРНК. Nat.Biotechnol. 31, 814–821. DOI: 10.1038 / NBT.2676

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лаудадио И., Фульчи В., Стронати Л. и Кариссими К. (2019). Метагеномика нового поколения: методологические проблемы и возможности. OMICS J. Integr. Биол. 23, 327–333. DOI: 10.1089 / omi.2019.0073

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мангул С., Мартин Л. С., Хоффманн А., Пеллегрини М. и Эскин Э.(2017). Устранение цифрового разрыва в современной биологии: уроки преподавания UNIX. Trends Biotechnol. 35, 901–903. DOI: 10.1016 / j.tibtech.2017.06.007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mangul, S., Mosqueiro, T., Abdill, R.J., Duong, D., Mitchell, K., Sarwal, V., et al. (2019). Проблемы и рекомендации по улучшению возможности установки и стабильности архивирования вычислительных инструментов omics. PLoS Biol. 17: e3000333.DOI: 10.1371 / journal.pbio.3000333

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинес-Абраин, А. (2008). Статистическая значимость и биологическая значимость: призыв к более осторожной интерпретации результатов в области экологии. Acta Oecol. 34, 9–11. DOI: 10.1016 / j.actao.2008.02.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мак-Мерди, П. Дж., И Холмс, С. (2013). phyloseq: пакет R для воспроизводимого интерактивного анализа и графики данных переписи микробиома. PLoS One 8: e61217. DOI: 10.1371 / journal.pone.0061217

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мак-Мерди, П. Дж., И Холмс, С. (2015). Shiny-phyloseq: веб-приложение для интерактивного анализа микробиома с отслеживанием происхождения. Биоинформатика 31, 282–283. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btu616

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейер, Р. С., Курд, Э. Э., Швейцер, Т., Голд, З., Рамос, Д.Р., Ширази С. и др. (2019). Программа Калифорнийской экологической ДНК «CALeDNA». bioRxiv [Препринт]. DOI: 10.1101 / 503383

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Митчелл, К., Дао, К., Фрейз, А., Мангул, С., и Паркер, Дж. М. (2018). PUMA: инструмент для обработки данных таксономии 16S рРНК для анализа и визуализации. bioRxiv [Препринт]. DOI: 10.1101 / 482380

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Малдер, Н., Шварц, Р., Бразас, М. Д., Бруксбанк, К., Гаэта, Б., Морган, С. Л. и др. (2018). Развитие и применение основных компетенций в области биоинформатики для улучшения обучения и образования в области биоинформатики. PLoS Comput. Биол. 14: e1005772. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1005772

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Накагава С. и Катхилл И. С. (2007). Размер эффекта, доверительный интервал и статистическая значимость: практическое руководство для биологов. Biol.Ред. 82, 591–605. DOI: 10.1111 / j.1469-185X.2007.00027.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нараян, Н. Р., Вайнмайер, Т., Ласерна-Мендьета, Э. Дж., Клаессон, М. Дж., Шанахан, Ф., Даббаг, К., и др. (2020). Piphillin предсказывает метагеномный состав и динамику на основе DADA2-скорректированных последовательностей 16S рДНК. BMC Genomics 21:56. DOI: 10.1186 / s12864-019-6427-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Парков, д.Х., Бейко Р. Г. (2010). Выявление биологически значимых различий между метагеномными сообществами. Биоинформатика 26, 715–721. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btq041

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паркс, Д. Х., Тайсон, Г. В., Гугенгольц, П., и Бейко, Р. Г. (2014). ШТАМП: статистический анализ таксономических и функциональных профилей. Биоинформатика 30, 3123–3124. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btu494

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Парков, С., Джойнер, Дж. Л., и Нуснбаум, М. (2020). Охват большой городской студентов бакалавриата с помощью исследовательского опыта, основанного на курсах микробной экологии. J. Microbiol. Биол. Educ. 21: 21.1.17. DOI: 10.1128 / jmbe.v21i1.2047

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райдаут, Дж. Р., Чейз, Дж. Х., Болиен, Э., Акерманн, Г., Гонсалес, А., Найт, Р., и др. (2016). Keemei: облачная проверка табличных форматов файлов биоинформатики в таблицах Google. GigaScience 5:27. DOI: 10.1186 / s13742-016-0133-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Розенвальд, А.Г., Арора, Г.С., Мадупу, Р., Роклейн-Кэнфилд, Дж., И Рассел, Дж. С. (2012). Проект микробиома человека: возможность привлечь студентов к исследованиям. Proc. Comput. Sci. 9, 540–549. DOI: 10.1016 / j.procs.2012.04.058

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сандерс, Э. Р., Хирш, А.М. (2014). Погружение студентов бакалавриата в исследования метагеномики ризосферы растений: педагогическая стратегия для привлечения гражданственности и удержания студентов в STEM. Фронт. Plant Sci. 5: 157. DOI: 10.3389 / fpls.2014.00157

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сандерс, Э. Р., и Миллер, Дж. Х. (2010). I, микробиолог: основанный на открытиях курс микробной экологии и молекулярной эволюции. Вашингтон, округ Колумбия: ASM Press.

Google Scholar

Sayres, M. A. W., Hauser, C., Sierk, M., Robic, S., Rosenwald, A. G., Smith, T. M., et al. (2018). Основные компетенции в области биоинформатики для получения высшего образования в области наук о жизни. PLoS One 13: e0196878. DOI: 10.1371 / journal.pone.0196878

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сьюэлл, Дж. М., Оливер, А., Денаро, К., Чейз, А. Б., Вейхе, К., Лэй, М. и др. (2020). Fiber force: диетическое вмешательство, основанное на клетчатке, в рамках продвинутого курса для студентов-исследователей (CURE). J. Microbiol. Биол. Educ. 21: 21.1.40. DOI: 10.1128 / jmbe.v21i1.1991

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шеннон П., Маркиел А., Озьер О., Балига Н. С., Ван Дж. Т., Рэймидж Д. и др. (2003). Cytoscape: программная среда для интегрированных моделей сетей биомолекулярного взаимодействия. Genome Res. 13, 2498–2504. DOI: 10.1101 / gr.1239303

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шапиро, К., Moberg-Parker, J., Toma, S., Ayon, C., Zimmerman, H., Roth-Johnson, E.A., et al. (2015). Сравнение влияния исследовательского опыта на основе курса и ученика на учебный план лаборатории естественных наук. J. Microbiol. Биол. Educ. 16, 186–197. DOI: 10.1128 / jmbe.v16i2.1045

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сент-Клер, С., Сарайлоу, М., Мелендес, Д., Сенн, Н., Райтц, С., Кананипур, Д. и др. (2020). Анализ микробиома почвы городской фермы Лос-Анджелеса. Заявл. Environ. Почвоведение. 2020: e5738237. DOI: 10.1155 / 2020/5738237

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан, Т. В., Лим, С. Дж., Хан, А. М., и Ранганатан, С. (2009). Предлагаемый минимальный набор навыков для выпускников университетов для удовлетворения потребностей и задач в области информатики эпохи «-омики». BMC Genomics 10: S36. DOI: 10.1186 / 1471-2164-10-S3-S36

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, Дж. Т. Х., Дейли, Дж.Н., Виллнер, Д. Л., Патил, Дж., Холл, Р. А., Шембри, М. А., и др. (2015). Ты целуешь мать этим ртом? Аутентичный крупномасштабный исследовательский опыт бакалавриата по картированию микробиома ротовой полости человека †. J. Microbiol. Биол. Educ. 16, 50–60. DOI: 10.1128 / jmbe.v16i1.816

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вебер, К. С., Бриджуотер, Л. К., Дженсен, Дж. Л., Брейквелл, Д. П., Нильсен, Б. Л., и Джонсон, С. М. (2018). Анализ личного микробиома улучшает вовлеченность студентов и интерес к курсам бакалавриата по иммунологии, молекулярной биологии и геномике. PLoS One 13: e0193696. DOI: 10.1371 / journal.pone.0193696

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Weiss, S., Xu, Z. Z., Peddada, S., Amir, A., Bittinger, K., Gonzalez, A., et al. (2017). Стратегии нормализации и дифференциальной численности микробов зависят от характеристик данных. Микробиом 5:27. DOI: 10.1186 / s40168-017-0237-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уэлч, Л., Бруксбанк, К., Шварц, Р., Морган, С. Л., Гаэта, Б., Килпатрик, А. М. и др. (2016). Применение, оценка и совершенствование основных компетенций в области биоинформатики (обновленная информация от рабочей группы по учебной программе комитета по образованию ISCB). PLoS Comput. Биол. 12: e1004943. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1004943

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зафейропулос, Х., Вьет, Х. К., Василейаду, К., Потиракис, А., Арванитидис, К., Топалис, П., и др. (2020). PEMA: гибкий конвейер для анализа метабаркодирования ДНК окружающей среды рибосомной РНК 16S / 18S, маркерных генов ITS и COI. GigaScience 9: giaa022. DOI: 10.1093 / gigascience / giaa022

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

HUAPX Маска-ремешок-удлинитель для ушей Анти-затяжка для защиты ушей Декомпрессионный держатель Крючок для ушей-ремешка Маска с пряжкой для снятия боли в ушах Регулируемая 10 Pack Fan Shop Одежда аксессуары malowniczetarasy.pl

Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка Защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска с пряжкой для снятия боли в ушах Регулируемая 10 Pack Fan Shop Аксессуары для одежды malowniczetarasy.pl

Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затягивающая защита для ушей Держатель для декомпрессии Крючок Ремешок для ушей Маска Пряжка для снятия боли в ушах Регулируемая 10 шт. Ремешок-удлинитель для ушей Анти-затягивающая защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок для ушей Ремешок для маски Пряжка для снятия боли в ушах Регулируемая (10 шт.) (Синий): Спорт и туризм, Откройте для себя свой любимый бренд, Найдите хороший магазин, купите последние лучшие товары, скидка 20% , Купите сейчас, Бесплатная доставка по всему миру на сумму более 15 долларов.Защита ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска Пряжка Облегчение боли в ушах Регулируемая 10упаковка Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-стягивающий malowniczetarasy.pl.

Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка Защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска с пряжкой Облегчение боли в ушах Регулируемая 10 Упаковка

Twoje wymarzone miejsce

Zobacz Film

: Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка для защиты ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска с пряжкой для снятия боли в ушах Регулируемая (10 шт.) (Синий): Спорт и отдых.: Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка Защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска для снятия боли в ушах Регулируемая (10 шт.) (Синий): Спорт и активный отдых. 【Основные характеристики】 — стильный дизайн, легкий вес, стерильность, использование экологически чистых гибких материалов из полипропилена, возможность самотемпературной стерилизации, простота очистки, неограниченное повторное использование, отсутствие аллергии, подходит для вашей головы, комфортно и удобно, объемный дизайн, регулируемый ремень, безвкусный, длительный срок службы и т. д.。【Обширная совместимость】 -Наша удлинитель ремешка маски совместим с различными масками с двухточечным соединением и подходит для большинства людей.。【Моющийся и прочный】 -Оголовье изготовлено из прочного гибкого полипропиленового материала, который можно многократно чистить, сгибать, не изнашиваться, не скручиваться, не падать и не разрушаться。【Функциональный дизайн】 -Дуга полукруглой формы используется на крючке изделия, который удобнее всего носить. Дугообразная конструкция вокруг него может образовывать гладкую внутреннюю поверхность, которая вряд ли вызовет раздражение или истирание кожи .4 Регулируемый противоскользящий ушной крючок с шестернями для маски, специальная защита для ушей для уменьшения боли и давления при длительном ношении маски в ухо.。【Инструкции】 -Повесьте шнурок маски на любой крючок партнера маски и свободно отрегулируйте плотность в соответствии с размером головы. Подходит для: мужчин, женщин, младенцев и маленьких детей.

Lokalizacja

Ul.Gustawa Morcinka Краков

Bezpośrednie sąsiedztwo terenów zielonych sprzyja rodzinnym spacerom do takich punktów jak «Zalew Zesławicki», «Park Miejski Zielony Jar».Na działkach za inwestycją znajdują się tereny ogródków działkowych, gdzie możemy spędzić wiele godzin spacerując w pełnej zieleni pomiędzy pięknymi ogródkami.

Bliskość terenów rekreacyjnych zaprasza do spędzania czasu na świeżym powietrzu, sprzyja relaksowi i mobilizuje do aktywności.

W pobliżu znajdują się również punkty usługowe, komunikacyjne m.in

3 min pieszo do przystanku autobusowy «Kantorowicka»
Самоходы до Бедронки и Левиатана, 3-5 мин.
5 min samochodem do najbliższego przedszkola / szkoły podstawowej
, 5 мин. Самоходем до пржиходни родзинней
15 мин.pieszo do Zalewu Zesławice
15 мин. pieszo do pętli tramwajowej «Wzgórza Krzesławickie»

Powyższa oferta ma charakter informacyjny i jest zaproszeniem do negocjacji, niniejsza oferta nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 § 1 kodeksu cywilnego oraz innych właściwych przepisów prawnych

Зобач

Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка Защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска с пряжкой Облегчение боли в ушах Регулируемая 10 уп.

Vivirnergy Балетные трико для взрослых Без рукавов Гимнастический купальник с блестящими бриллиантами Цельный балетный костюм для танцев Боди, RUZYY Бег Рыбалка Велоспорт Светоотражающие полосы Предупреждение велосипед Безопасность Велосипедные брюки Ремешок для рук Светоотражающая лента.Мужская флисовая куртка Spyder Bandit Stryke с застежкой-молнией для зимних видов спорта. Фартук Team ProMark для женщин и мужчин, устойчивый к водным масляным пятнам моющийся фартук для приготовления пищи с карманами для приготовления на гриле на кухне. XCVXCV 4500mAh Носки с подогревом для мужчин и женщин Перезаряжаемые носки с электрическим подогревом Питание от батареи 3 режима нагрева до 8-25 часов нагрева Зимние теплые носки, мужской пуловер Burton Lorid, компьютер для погружений на запястье Shearwater Research Teric с передатчиком. Dorisea Extreme Braid 100% Pe Moss Green плетеная леска 109 ярдов-2187 ярдов 6-550 фунтов Тестовая рыболовная проволока Удивительная струна Incredible Superline Zero Stretch.Дети / Молодежь Наколенники Налокотники Защита Запястья Защитный комплект для роликовых коньков Велоспорт BMX Велосипед Скейтборд Роликовые коньки Катание на скутере Спорт. Футболка-поло из пике с короткими рукавами и карманом с короткими рукавами Edwards Garment RED 2XL Мужские зимние ботинки Arctix Nordic. 7-16 Speedo Rhythmic Tie Dye Tankini, Атласные балетки для девочек XJX Тапочки для танцев на плоской подошве с разделенной подошвой Обувь для йоги для малышей / маленьких детей / больших детей / женщин. Лента для захвата летучей мыши толщиной 1,2 мм для обертывания бейсбольных и софтбольных бит Готовая лента в комплекте липкая лента для захвата летучей мыши Marque, секундомер Robic SC-505W с 12 памятью, гелевое водонепроницаемое седло для горных велосипедов, подходящее для шоссейных велосипедов, с амортизирующим удобным велосипедным сиденьем.

Ремешок для маски HUAPX Удлинитель для ушей Анти-затяжка Защита для ушей Декомпрессионный держатель Крючок Ремешок для ушей Маска Пряжка для снятия боли в ушах Регулируемая 10 уп.

: HUAPX Mask Strap Ear Extender Anti-Strict Ear Protector Декомпрессионный держатель Крючок Ушной ремешок Маска с пряжкой для снятия боли в ушах Регулируемая (10 шт.) (Синий): Спорт и отдых, Откройте для себя свой любимый бренд, Найдите хороший магазин, купите последние лучшие товары, Скидка 20%, Делайте покупки сейчас, Бесплатная доставка по всему миру на сумму более 15 долларов.

Focus Декабрь 2020.indd

% PDF-1.6 % 1 0 объект >] / Pages 3 0 R / Type / Catalog / ViewerPreferences >>> эндобдж 2 0 obj > поток 2020-11-20T11: 47: 12-05: 002020-11-20T11: 48: 08-05: 002020-11-20T11: 48: 08-05: 00Adobe InDesign 16.0 (Macintosh) uuid: f7035aed-ca27-1d4a- 837c-f12121847bbbxmp.did: F77F117407206811A961B4E040A9C2BFxmp.id: 88d346dd-b9fa-4852-b664-ac1d6ab0320eproof: pdf1xmp.iid: 7f0fc73cbd6d8c8-84d-7f0fc73cbd6d6d8e4d8e4d-8c8d08e4d08d08e4d08e4d08e4d08e4d08e4d08e4сделал: F77F117407206811A961B4E040A9C2BFdefault

преобразовано из application / x-indesign в application / pdfAdobe InDesign 16.0 (Macintosh) / 2020-11-20T11: 47: 12-05: 00

application / pdf

Focus Декабрь 2020 г.indd

Библиотека Adobe PDF 15.0 FalsePDF / X-4PDF / X-4 конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 25 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Resources> / ExtGState> / Font> / ProcSetC [/ PDF / XO / Image] / TrimBox [0.0 0,0 603,0 783,0] / Тип / Страница >> эндобдж 26 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Resources> / ExtGState> / Font> / ProcSetC [/ PDF / XO / Image / Text] /TrimBox [0,0 0,0 603,0 783,0] / Тип / Страница >> эндобдж 27 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Properties> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF] / Text> >>> / TrimBox [0.0 0,0 603,0 783,0] / Тип / Страница >> эндобдж 28 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Properties> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF] / Text> >>> / TrimBox [0.0 0.0 603.0 783.0] / Тип / Страница >> эндобдж 29 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Properties> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF] / Text> >>> / TrimBox [0.0 0,0 603,0 783,0] / Тип / Страница >> эндобдж 30 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Properties> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF] / Text> >>> / TrimBox [0.0 0.0 603.0 783.0] / Тип / Страница >> эндобдж 31 0 объект / LastModified / NumberOfPageItemsInPage 2 / NumberofPages 1 / OriginalDocumentID / PageItemUIDToLocationDataMap> / PageTransformationMatrixList> / PageUIDList> / PageWidthList >>>>> / Resources> / ExtGState> / Font> / ProcSet [/ PDF / Image] / XObject >>> / TrimBox [0.