Как научиться решать задачи по биологии


Методика решения задач по общей биологии

Методика решения задач по общей биологии

Научить решать задачи по общей биологии в10-11 классах одна из главных задач, которая стоит перед учителем. И поэтому учитель должен показать последовательность выполнения определенных действий

Умение решать задачи это как объективный критерий оценки глубины усвоения материала. Практическое применение полученных теоретических знаний во время решения задач способствует развитию логического мышления, творческого и аналитического подхода к решению разных проблем, что особенно важно для тех, кто в будущем готовится работать в сфере медицине, экологии, биологии

Любая деятельность человека требует использования определенных способов действия, т. е. умений и навыков.

Умения - это возможность успешного выполнения действий на основе приобретенных знаний, решение поставленных задач в соответствии с заданными условиями. Например, сравнение растений, относящихся к разным классам (однодольных и двудольных), выявление причин изменчивости организмов, приготовление микропрепарата и др.

Умение включает понимание связи между целью данной деятельности, условиями и способами ее выполнения. Поэтому в психологическую структуру умений входят и знание, и творческое мышление. Приступая к обучению какой-либо новой деятельности, сначала надо определить ее цель, потом показать и дать понять, как осуществлять эту деятельность, в какой последовательности, и сформировать представление о технике ее выполнения. Осваивая работу, учащийся должен приспосабливать ее к имеющимся умениям и навыкам и формировать недостающие в этих новых условиях. Каждое умение проходит в своем формировании ряд этапов, каждому из них свойственна своя психологическая структура.

Каждая биологическая задача состоит из таких основных частей: условие задачи и вопроса, на который необходимо дать ответ. Кроме этого, вней обязательно есть определенная система взаимосвязей, которая объединяет, что дано и что найти между собой. Характер этих связей и определяет структуру задачи и способы ее решения

В процессе решения, какой либо задачи выделяют определенные этапы.

  1. Анализ задачи

  2. Краткая запись условия

  3. Поиск способа решения задачи

  4. Решение задачи

  5. Проверка и ответ

10 класс (стандарт , акедем)

1 Тема урока «Решение элементарных упражнении по транскрипции и репликации, трансляции»

Задача 1. Пользуясь принципом комплементарности азотистых оснований написать последовательность нуклеотидов в цепи ДНК, что будет синтезирована на матрице цепи ДНК с такой последовательностью нуклеотидов: ААА ГЦА ЦЦА ЦАГ ГГГ АГГ ААА ЦТТ ТЦА ЦАТ

Решение :

1. вспоминаем правило комплементарности для ДНК:

А=Т, Г=Ц

2. Репликация ДНК. Репликация- процесс матричного синтеза

ДНК : -ААА ГЦА ЦЦА ЦАГ ГГГ АГГ ААА ЦТТ ТЦА ЦАТ

-ТТТ ЦГТ ГГТ ГТЦ ЦЦЦ ТЦЦ ТТТ ГАА АГТ ГТА.

-ААА ГЦА ЦЦА ЦАГ ГГГ АГГ ААА ЦТТ ТЦА ЦАТ

Ответ: -ТТТ ЦГТ ГГТ ГТЦ ЦЦЦ ТЦЦ ТТТ ГАА АГТ ГТА.

-ААА ГЦА ЦЦА ЦАГ ГГГ АГГ ААА ЦТТ ТЦА ЦАТ

Задача 2. Фрагмент первой цепочки ДНК имеет такую нуклеотидную последовательность: ТАЦАГАТГГАГТЦГЦ. Определить последовательность мономеров белка, закодированного фрагментом второй цепочкой ДНК.

Решение :

1. вспоминаем правило комплементарности для ДНК, РНК

2. синтезируем вторую цепочку ДНК

ДНК: 1-ТАЦАГАТГГАГТЦГЦ

2-АТГТЦТАЦЦТЦГЦГ

3. строим фрагмент РНК.

2-АТГТЦТАЦЦТЦГЦГ

РНК: УАЦАГАУГГАГУЦГЦ

4 строим белок:-тир-арг-трип-сер-арг

Ответ: Последовательность мономеров белка -тир-арг-трип-сер-арг

Задача 3 В фрагменте ДНК содержится 1120 адениловых нуклеотидов, что составляет 28% от общего числа нуклеотидов. Сколько в данном фрагменте содержится гуаниловых, цитозиновых, тимиловых нуклеотидов? Рассчитать длину и относительную молекулярную массу этого фрагмента ДНК.

Дано:

А=1120нук=28%

l( нук)=0,34нм

Mr(нук)=345

Г-?Ц-?Т-?

l( фраг)=?

Mr(фраг)=?

Решение:

1.Вспоминаем правило Чаргафа и принцип комплементарности и поэтому

Т=А=1120 нуклеотидов и это 28%

2. Рассчитываю процентное содержание Г,Ц в данном фрагменте

Г=Ц=100%-(А+Т)/2= 100-(28+28)/2=22% Г=Ц

3. Рассчитываем количество Ги Ц в данном фрагменте

1120 нукл-28%

Х нукл -22%

Х=880 (нукл)

4. Определяем длину фрагмента

l( фраг)=(1120+880)*0,34=6809(нм)

5, Определяем отн молекулярную массу

Mr(фраг =(1120*2+880*2)*345=1 380 000

Ответ: Т=1120, Ги Ц-по 880

Длина-6809(нм), Мр(фраг)=1380000

Тема : « Обмен веществ и энергии в клетке».

Задача 1. В процессе диссимиляции произошло расщепление 7 молекул глюкозы, из которых полному подверглись только 2 молекулы. Определить:1. Сколько моль молочной кислоты и углекислого газа образовалось. 2. Сколько АТФ синтезированно.3. Какое количество энергии в них аккумулировано ?

Дано:

С6Н12О6=7 молекул

Рас(С6Н12О6)=2 молекулы

Ʋ(С3Н6О3)=?

Ʋ(СО2)=?, АТФ-? Q =?

Решение :

1.Диссимиляция это процесс распада молекул. Записываем схему расщепления

С6Н12О6-----------------С3Н6О3-----------------------СО2

7 моль 5 моль 2 моль

2. Молочная кислота образуется как промежуточный продукт при не полном расщеплении

С6Н12О6--------------2С3Н6О3+200 кДж

1моль 2 моль х=2*5/1=10 моль – молочной кислоты

5 моль х моль

3.Углекислый газ образуется только при полном пасщеплении

С6Н12О62----6 СО2+ 6 Н2О + 2600 кДж

1 моль 6 моль

2 моль х моль х=2*6/1=12 моль – углекислого газа

4. при неполном расщеплении восстанавливается 2 моль АТФ

Следовательно: 1моль---2 моль АТФ

5моль---х моль АТФ Х=5*2/1=10 АТФ

5. При полном расщеплении образуется 38 АТФ

Следовательно: 1моль---38 моль АТФ

2 моль—Х моль х=2*38/1=76 АТФ

6.сумма АТФ=76+10=86 моль

7.в одном моле АТФ аккумулировано 40 кДж, а в 86 моль

40*86=3440кДж

Ответ: Ʋ(С3Н6О3)=10 моль

Ʋ(СО2)=12 моль, АТФ- 86 Q =3440 кДж

Тема « Фотосинтез»

Задача 1. За сутки взрослый человек поглощает 430 г кислорода. Один 25-летний тополь за 5 месяцев вегетации поглощает 42 кг углекислого газа. Сколько деревьев необходимо для обеспечения кислородом одного человека в течении года?

Дано:

m(СО2)=42 кг

m(О2) =430г в сутки

N(дер)=?

Решение:

1. определяем массу кислорода, которую использует человек в течении года

40 г*365 дней=156950 г=156,95 кг

2. составляем уравнение фотосинтеза:

6СО2+:Н2О=С6Н12О6+6О2

По уравнен: 264 г 192г

3. Находим массу углекислого газа

Следовательно: 264кг-----192кг(О2)

Х кг------156,95кг(О2) х=264*156,95/192=215,8 к

4 определяем количество деревьев

215,8/42=5,13=5

Ответ: 5 дер.

11класс

Тема « Решение типовых задач с генетики»

Задача 1. Ген комолости (безрогости) у крупного рогатого скота доминирует над геном рогатости. Комолая корова родила двух телят, одно- безрогое, второе- рогатое. Определить возможные генотипы родителей

Дано:

А-ген комолости

а –ген рогатости

АА-комолые

Аа- комолые

аа – рогатые

Определить генот род-?

Решение.

1.Записываем возможные род генот Р Аа х Аа

2 записываем гаметы G A, a х A, a

3. первое поколение F AA, aA, aA, aa

Ком ком ком рог.

Следовательно генотипы могут быть как у коровы так и у быка.

4 Допустим, что род генотипы Р Аа х аа

2 записываем гаметы G A, a х a

3. первое поколение F Aа, aa

Ком рог

Следовательно и эти генотипы подходят.

Ответ: Генотип коровы- Аа; генотип быка- Аа, аа.

Тема « Решение задач по экологии»

Задача № 1 . По правилу экологической пирамиды определите , сколько растительного вещества необходимо для того , чтобы в приведенном биоценозе могли существовать три растительноядные птицы массой 1 кг .

Дано:

Птицы=3шт по 1кг

Найти :m(рас)-?

решение :

Составляем цепь питания: растения → птицы .

Масса одной птицы - 1 кг , следовательно ему необходимо 10 кг растений.

Количество птиц - 3, поэтому умножаем количество птиц на массу растений

и определяем массу растительного вещества , которое необходимо для того , чтобы в этом биоценозе смогли существовать три растительноядные птицы массой 1 кг:

3 ∙ 10 = 30 кг растительного вещества .

Ответ : необходимо 30 кг растений.

Задача 2 . Определите площадь ( га ) поля , необходимая для прокормления ястреба массой 6 кг ( сухое вещество составляет 40 %). Сухая массы травы с 1 м2 составляет 300 г.

решение :

1.Составляем цепь питания: растения → грызуны → ястреб .

2. Сначала определяем массу сухого вещества ястреба ( составляем пропорцию )

6 кг - 100 %

x кг - 40 %

x кг (масса сухого вещества ястреба ) .

      6 кг × 40 % : 100 % = 2,4 кг (масса сухого вещества ястреба )

 3. Определяем сухую массу растений в цепи питания по правилу экологической пирамиды :

240 кг - 24 кг - 2,4 кг

растения - грызуны - ястреб

Теперь определяем площадь поля , на которой растет 240 кг растений ( составляем пропорцию ) :

1 м2 - 300 г (0,3 кг)

x - 240 кг

1м2 × 240 кг: 0,3 кг = 800 м2 800 м2 = 0,08 га .

Ответ : чтобы прокормить ястреба весом 6 кг , необходимо 0,08 га поля.

Применение машинного обучения в биологии

Машинное обучение имеет несколько приложений в самых разных областях, от здравоохранения до обработки естественного языка. Доктор Раготанам Йеннамали, вычислительный биолог и фрилансер Kolabtree, изучает применение ИИ и машинного обучения в биологии.

Машинное обучение и искусственный интеллект - эти технологии ворвались в мир и изменили то, как мы работаем и живем.Достижения в этих областях привели к тому, что многие либо хвалили его, либо осуждали. Однако для такого вычислительного человека, как я, это не новые слова. Искусственный интеллект и машинное обучение, как их обычно называют, имеют несколько приложений и преимуществ в самых разных отраслях. В частности, они революционизируют методы проведения биологических исследований, приводя к новым инновациям в области здравоохранения и биотехнологий.

Машинное обучение и статистика тесно связаны. Причина в том, что методы, используемые в большинстве подходов к машинному обучению, основаны на статистике, такой как регрессионный анализ. Хотя есть много приложений для методов машинного обучения, их приложения к биологическим данным за последние 30 лет или около того были в прогнозировании генов, функциональной аннотации, системной биологии, анализе данных микрочипов, анализе путей и т. Д.

Шаблоны - это то, что машина пытается идентифицировать в заданных данных, используя которые она пытается идентифицировать аналогичный шаблон в другом наборе данных. Процессы машинного обучения очень похожи на прогнозное моделирование и интеллектуальный анализ данных.Они ищут данные, чтобы определить закономерности и соответственно изменить действие программы.

Мы знаем о машинном обучении и искусственном интеллекте через инструменты онлайн-покупок, поскольку мы предлагаем некоторые рекомендации, связанные с нашей покупкой. Это происходит потому, что механизмы рекомендаций работают с машинным обучением. Машинное обучение также имеет другие приложения, такие как фильтрация спама, обнаружение угроз безопасности, обнаружение мошенничества и персонализация новостных лент.

Машинное обучение в основном подразделяется на три типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Обучение с учителем: Алгоритмы машинного обучения с учителем требуют внешней помощи. Внешняя помощь обычно предоставляется через человека-эксперта, который предоставляет тщательно подобранные входные данные для желаемого результата для прогнозирования точности обучения алгоритмов. Эксперт или специалист по данным определяет функции или шаблоны, которые будет использовать модель. После завершения обучения его можно применить для проверки других данных для прогнозирования и классификации. Он контролируется, потому что алгоритм учится на тренировочном наборе данных, как учитель, контролирующий процесс обучения ученика.

Далее, контролируемое обучение делится на две категории: классификация и регрессия. При классификации выходная переменная подразделяется на такие классы, как «красный» или «зеленый», «болезнь» или «отсутствие болезни». В регрессии выходной переменной является реальное значение, такое как «доллары» или «вес».

Итак, в контролируемых классификаторах предоставляется обучающий набор для обучения машины, и он оценивается с помощью тестового набора. Самым важным в этих классификаторах является то, как строить обучающую выборку.В большинстве случаев наличие высококачественного набора для обучения решает проблемы машинного обучения. Также следует учитывать отрицательные данные, которые предоставляются как часть обучающей выборки. Иногда становится трудно идентифицировать хороший набор отрицательных данных.

Например, если бы я хотел разработать / обучить машину предсказывать, взаимодействуют ли два белка (взаимодействия белок-белок или PPI) или нет; Мне потребуется положительный набор белковых последовательностей / структур, которые, как было доказано, взаимодействуют физически (например, рентгеновская кристаллография, данные ЯМР), и мне потребуется отрицательный набор белковых последовательностей / структур, которые, как известно, работают без взаимодействия.партнер. В этом случае отрицательный набор относительно велик по сравнению с положительным набором, поскольку данные известного PPI значительно меньше по сравнению с протеомом организма. Таким образом, необходимы критически проанализированные данные, а это требует времени.

Обучение без учителя: В алгоритмах обучения без учителя внешняя помощь не требуется. Компьютерная программа автоматически ищет элемент или образец в данных и группирует их в кластеры. Когда мы вводим новые данные для прогноза, он использует ранее изученные функции для классификации данных.Этот метод очень полезен в эпоху больших данных, поскольку требует огромного количества обучающих данных. Это называется обучением без учителя, потому что в нем нет учителя или присмотра.

Обучение без учителя подразделяется на три класса, такие как кластеризация, иерархическая кластеризация и модель смеси Гаусса. В методе кластеризации выясняется связь между однотипными данными и группируется в кластеры. В иерархической кластеризации данные группируются на основе небольших кластеров с помощью некоторого измерения сходства.Затем на основе некоторых аналогичных параметров подкластеры снова группируются. В модели гауссовой смеси каждый компонент смеси представляет собой уникальный кластер.

Обучение с подкреплением: При обучении с подкреплением решение принимается на основе предпринятых действий, которые дают более положительный результат. Учащийся не знает, какое действие предпринять, он может решить, выполняя действия и видя результаты. Итак, это обучение зависит от метода проб и ошибок [5].

Наиболее многообещающее внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта - в персонализированной медицине и в точной медицине.В последние годы многие стартапы сосредоточились на этом и разработали конвейеры. Стоит подождать, чтобы увидеть, превратятся ли они в товары, которые принесут пользу обычному человеку в долгосрочной перспективе.

Применение машинного обучения в биологии

Идентификация кодирующих областей генов
В области геномики секвенирование следующего поколения быстро продвинулось в этой области за счет секвенирования генома за короткое время. Таким образом, машинное обучение активной области применяется для идентификации кодирующих областей генов в геноме.Такие инструменты прогнозирования генов, которые включают машинное обучение, будут более чувствительными, чем типичный поиск последовательностей на основе гомологов.

Предсказание структуры
В протеомике мы уже коснулись PPI. Но использование машинного обучения в предсказании структуры повысило точность с 70% до более чем 80%. Использование машинного обучения в интеллектуальном анализе текста весьма многообещающе с использованием обучающих наборов для выявления новых или новых целей в отношении наркотиков из нескольких журнальных статей и поиска в вторичных базах данных.

Нейронные сети
Глубокое обучение - это более новое подразделение машинного обучения, которое является расширением нейронной сети. В глубоком обучении «глубокий» означает количество слоев, через которые преобразуются данные. Итак, глубокое обучение похоже на нейронную сеть с несколькими уровнями. Эти многослойные узлы пытаются имитировать то, как человеческий мозг думает для решения проблем. Нейронные сети уже используются в машинном обучении. Алгоритмы машинного обучения на основе нейронных сетей нуждаются в уточненных или значительных данных из необработанных наборов данных для выполнения анализа.Но увеличение объемов данных секвенирования генома затрудняло обработку значимой информации, а затем выполнение анализа. Многослойная нейронная сеть фильтрует информацию и передает информацию каждому слою, что позволяет уточнить результат.

Алгоритмы глубокого обучения извлекают особенности из больших наборов данных, таких как группа изображений или геномов, и разрабатывают модель на основе извлеченных признаков. После разработки модели алгоритмы могут использовать разработанную модель для анализа другого набора данных.T Сегодня ученые используют алгоритмы глубокого обучения для классификации изображений клеток, анализа генома, открытия лекарств, а также выясняют, как данные изображений и данные генома связаны с электронными медицинскими записями. Сегодня глубокое обучение - активная область вычислительной биологии. Глубокое обучение применяется к биологическим данным с высокой пропускной способностью, что помогает лучше понять набор данных большого размера. В вычислительной биологии глубокое обучение используется в регуляторной геномике для идентификации регуляторных вариантов, эффекта мутации с использованием последовательности ДНК, анализа целых клеток, популяции клеток и тканей [11].

Искусственный интеллект в здравоохранении
Машинное обучение и искусственный интеллект широко используются больницами и поставщиками медицинских услуг для повышения удовлетворенности пациентов, предоставления персонализированного лечения, точных прогнозов и повышения качества жизни. Он также используется для повышения эффективности клинических испытаний и ускорения процесса открытия и доставки лекарств.

Процитируем работу Google, в которой ИИ используется в медицинских данных [17, 18]

Доктора уже завалены предупреждениями и требованиями их внимания - могут ли модели помочь врачам с утомительными административными задачами, чтобы они могли лучше сосредоточиться на пациенте, находящемся перед ними, или на тех, которым требуется дополнительное внимание? Можем ли мы помочь пациентам получить качественную помощь независимо от того, где они ее ищут?

А с точки зрения пациента

Когда я смогу вернуться домой? Я поправлюсь? Придется ли мне вернуться в больницу?

Cell Profiler : Несколько лет назад программное обеспечение для анализа биологических изображений измеряло только один параметр из группы изображений.Так же, как в 2005 году компьютерный биолог Энн Карпентер из Массачусетского технологического института и Гарварда выпустила программное обеспечение под названием CellProfiler для количественного измерения индивидуальных характеристик, таких как количество флуоресцентных клеток, в области микроскопии. Но в настоящее время CellProfiler может создавать тысячи функций за счет реализации методов глубокого обучения.

DeepVariant : Глубокое обучение широко используется в инструментах для анализа данных генома. Действительно, наука о жизни и Google разработали инструмент, основанный на глубоком обучении, под названием DeepVariant, который предсказывает общий тип генетической изменчивости более точно по сравнению с обычными инструментами.

Atomwise : Еще одна область - открытие лекарств, в которой глубокое обучение вносит значительный вклад. Биотехнологическая компания Atomwise из Сан-Франциско разработала алгоритм, который помогает преобразовывать молекулы в 3D-пиксели. Это представление помогает учесть трехмерную структуру белков и небольших молекул с атомарной точностью. Затем, используя эти особенности, алгоритм может предсказать небольшие молекулы, которые, возможно, взаимодействуют с данным белком [12].

Существуют различные типы методов глубокого обучения, такие как глубокая нейронная сеть (DNN), рекуррентная нейронная сеть (RNN), сверточная нейронная сеть (CNN), глубокий автоэнкодер (DA), глубокая машина Больцмана (DBM), сеть глубоких убеждений (DBN) и глубокая остаточная сеть (DRN) и др.В области биологии наиболее часто используются такие методы, как DNN, RNN, CNN, DA и DBM [13]. Перевод биологических данных для проверки биомаркеров, позволяющих выявить болезненное состояние, является ключевой задачей биомедицины. DNN играет важную роль в идентификации потенциальных биомаркеров на основе данных генома и протеома. Глубокое обучение также играет важную роль в открытии лекарств [14].

CNN использовался недавно разработанный вычислительный инструмент DeepCpG для прогнозирования состояний метилирования ДНК в отдельных клетках.При метилировании ДНК метильные группы связаны с молекулой ДНК и изменяют функции молекулы ДНК, вызывая любые изменения в последовательности. DeepCpG также используется для предсказания известных мотивов, ответственных за изменчивость метилирования. DeepCpG предсказал более точный результат по сравнению с другими методами при оценке с использованием пяти различных типов данных метилирования. Метилирование ДНК - наиболее изученный эпигенетический маркер [15].

TensorFlow - это среда глубокого обучения, разработанная исследователями Google.TensorFlow - это недавно разработанное программное обеспечение, которое ускоряет разработку и обучение DNN. Он реализован в нескольких улучшениях, таких как графическая визуализация и усложнение времени. Основное улучшение TensorFlow заключается в том, что он доступен с вспомогательными инструментами под названием TensorBoard, используемыми для визуализации прогресса обучения модели. Он может обеспечить визуализацию сложной модели [16].

В заключение, искусственный интеллект и машинное обучение меняют способ, которым биологи проводят исследования, интерпретируют их и применяют для решения проблем.Поскольку наука становится все более междисциплинарной, биология неизбежно продолжит заимствовать у машинного обучения, или, что еще лучше, машинное обучение будет лидером.

Вам нужно нанять консультанта по машинному обучению для проекта? Проконсультируйтесь с внештатными экспертами на Kolabtree. Публикация проекта и получение расценок бесплатны!

Благодарность: Автор хотел бы поблагодарить г-на Арвинда Ядава за помощь в написании этого сообщения в блоге.

Ссылки и дополнительная литература:

  1. http: // www.bbc.com/news/technology-43127533
  2. https://www.wired.com/story/why-artificial-intelligence-researchers-should-be-more-paranoid/
  3. https://www.theverge.com/2018/2/20/17032228/ai-artificial-intelligence-threat-report-malicious-uses
  4. http://www.thehindu.com/opinion/lead/the-politics-of-ai/article22809400.ece?homepage=true
  5. https://www.economist.com/news/science-and-technology/21713828-silicon-valley-has-squidgy-worlds-biology-and-disease-its-sights-will
  6. Райна, К.К. (2016). Обзор методов машинного обучения. Международный журнал о последних и инновационных тенденциях в вычислениях и коммуникациях , 4 (3), 395-399.
  7. Джордан, М. И., и Митчелл, Т. М. (2015). Машинное обучение: тенденции, перспективы и перспективы. Наука , 349 (6245), 255-260.
  8. Правина, М., и Джайганеш, В. (2017). Обзор литературы по контролируемым алгоритмам машинного обучения и процессу повышения. Международный журнал компьютерных приложений , 169 (8), 32-35.
  9. Форсберг, Ф., и Альварес Гонсалес, П. (2018). Неконтролируемое машинное обучение: исследование алгоритмов кластеризации на небольшом наборе данных.
  10. Госави, А. (2009). Обучение с подкреплением: учебное пособие и последние достижения. INFORMS Journal on Computing , 21 (2), 178-192.
  11. Ангермюллер, К., Пярнама, Т., Партс, Л., и Стегле, О. (2016). Глубокое обучение для вычислительной биологии. Молекулярная системная биология , 12 (7), 878.
  12. Уэбб, С. (2018). Глубокое обучение для биологии. Природа. 2018 554 (7693): 555-557.
  13. Махмуд, М., Кайзер, М. С., Хусейн, А., и Вассанелли, С. (2018). Применение глубокого обучения и обучения с подкреплением к биологическим данным. IEEE-транзакции в нейронных сетях и обучающих системах , 29 (6), 2063-2079.
  14. Мамошина, П., Виейра, А., Путин, Э., и Жаворонков, А. (2016). Применение глубокого обучения в биомедицине. Молекулярная фармацевтика , 13 (5), 1445-1454.
  15. Ангермюллер, К., Ли, Х. Дж., Рейк, В., и Стегл, О. (2017). DeepCpG: точное предсказание состояний метилирования одноклеточной ДНК с использованием глубокого обучения. Биология генома , 18 (1), 67.
  16. Рампашек, Л., и Гольденберг, А. (2016). Tensorflow: ворота биологии к глубокому обучению ?. Ячейки , 2 (1), 12-14.
  17. https://ai.googleblog.com/2018/05/deep-learning-for-electronic-health.html
  18. Rajkomar et al., (2018) «Масштабируемое и точное глубокое обучение с электронными медицинскими картами », npj Digital Medicine , 1 (1)

Kolabtree помогает компаниям по всему миру нанимать экспертов по запросу. Наши фрилансеры помогают компаниям публиковать исследовательские работы, разрабатывать продукты, анализировать данные и многое другое. Расскажите нам, что вам нужно сделать, и получите бесплатные предложения экспертов всего за минуту.


.

SAT Subject Tests - Биология E / M Обзор и практика - College Board

Важный:

Начни свою практику с толку

Сдача предметного теста SAT по экологической биологии или молекулярной биологии может помочь вам указать колледжам, что вы заинтересованы в изучении естественных наук. Тест по биологии по предмету оценивает ваше понимание основных концепций биологии, которые обычно изучаются в старшей школе, и является отличным способом продемонстрировать свои достижения.

Начните заниматься онлайн с общих вопросов биологии

Тест «Биология-экология» (Biology-E) больше ориентирован на биологические сообщества, популяции и потоки энергии.

Начните практиковать онлайн с вопросов Biology-E

Биологический молекулярный тест (Biology-M) больше ориентирован на биохимию, клеточную структуру и процессы, такие как дыхание и фотосинтез.

Начните практиковать онлайн с вопросов Биология-М

Видеоуроки Академии Хана

Воспользуйтесь бесплатными уроками Khan Academy ® из этого плейлиста, чтобы подготовиться к тестам на предмет биологии, экологии и биологии по молекулярным предметам.

Основы тестирования

Подсчет баллов, время, количество вопросов
Очки Минут Вопросы
200-800 60 80 (множественный выбор)

60 из 80 вопросов являются общими для биологии E и M, за которыми следуют 20 специализированных вопросов для каждого раздела.

Важный:

Важные примечания

  • Предлагается в августе, октябре, ноябре, декабре, мае и июне.
  • Использование калькулятора запрещено разрешено
  • Решение задач требует простых численных расчетов
  • Размеры выражены в метрической системе

Подготовка к экзамену

Расширить все Свернуть все

Навыки (для E и M) Примерный% теста
Фундаментальные концепции и знания 30%
Приложение 35%
Интерпретация 35%
  • Способность вспоминать и понимать основные концепции биологии и применять полученные принципы для решения конкретных задач в биологии
  • Понимание простых алгебраических концепций, включая отношения, прямые и обратные пропорции, и способность применять эти концепции для решения текстовых задач
  • Способность систематизировать и интерпретировать результаты, полученные путем наблюдений и экспериментов, а также делать выводы или делать выводы на основе экспериментальных данных, включая данные, представленные в графической или табличной форме, или и то, и другое.
  • Знакомство с метрической системой единиц
  • Годичный вводный курс подготовки к колледжу по биологии
  • Годичный курс алгебры
  • Опыт работы в лаборатории
Содержимое Примерный% теста
E M

Клеточная и молекулярная биология

Строение и организация клетки, митоз, фотосинтез, клеточное дыхание, ферменты, биосинтез, биологическая химия

15% 27%

Экология

Энергетический поток, круговорот питательных веществ, популяции, сообщества, экосистемы, биомы, биология сохранения, биоразнообразие, последствия вмешательства человека

23% 13%

Генетика

Мейоз, менделевская генетика, закономерности наследования, молекулярная генетика, популяционная генетика

15% 20%

Биология организма

Строение, функции и развитие организмов (с упором на растения и животных), поведение животных

25% 25%

Развитие и разнообразие

Происхождение жизни, свидетельства эволюции, закономерности эволюции, естественный отбор, видообразование, классификация и разнообразие организмов

22% 15%

Загрузите руководство для учащихся по предметным тестам SAT (.pdf / 6,3 МБ) для получения дополнительной информации по темам.

Практика бесплатно
Заказать официальные учебные пособия

Дополнительная информация

Как выбрать между Biology-E (экологическим) и Biology-M (молекулярным)

  • Возьмите Biology E, если вам удобнее отвечать на вопросы о биологических сообществах, популяциях и потоках энергии.
  • Возьмите Biology M, если вам удобнее отвечать на вопросы о биохимии, клеточной структуре и процессах, таких как дыхание и фотосинтез.
  • Укажите, что вы выбрали «Биология E» или «Биология M», закрасив соответствующий кружок на листе для ответов на тест, который вы выбрали для сдачи в день теста. Вы должны указать Биологию E или Биологию M на листе для ответов в день тестирования, чтобы тест был выставлен правильно
  • Вы не можете пройти оба теста в один и тот же день, но вы можете пройти их в два разных дня.

Обратите внимание, что этот тест отражает то, чему обычно учат в средней школе. Из-за различий в классах старшей школы, вероятно, большинство учеников найдут вопросы по темам, с которыми они не знакомы.Не о чем беспокоиться. Необязательно отвечать на все вопросы, чтобы получить наивысший балл (800) за тест. Многие студенты успевают, несмотря на то, что не изучили все затронутые темы.

.

Вычислительная биология. Вычислительная биология - это сочетание… | Пьер Паоло Ипполито

(Изображение воспроизведено с: https://blog.f1000.com/2017/02/01/f1000prime-f1000prime-faculty-launch-bioinformatics-biomedical-informatics-computational-biology/)

Вычислительная биология - это комбинированное применение математики, статистики и информатики для решения задач, связанных с биологией. Примеры задач биологии: генетика, эволюция, клеточная биология, биохимия. [1]

Последние достижения в области технологий позволяют нам хранить невероятные объемы данных.Изначально «Большие данные» воспринималось как проблема, которую необходимо решить. Фактически, мы достигли точки, в которой мы могли хранить слишком много данных, не имея возможности использовать их наилучшим образом. Это вызвало потребность в развитии науки о данных и искусственного интеллекта.

В настоящее время то, что сначала считалось проблемой, теперь стало открытой дверью в мир инноваций. Большие данные позволили процветать во многих областях исследований, таких как компьютерное зрение и глубокое обучение. Это дало возможность машинам выполнять сложные задачи по принятию решений и извлекать из необработанных данных информацию, до тех пор скрытую от человеческого глаза.

Биология - это предмет, который широко использует биологические базы данных, чтобы попытаться решить множество различных задач, таких как понимание лечения заболеваний и функции клеток. Наборы биологических данных могут быть созданы из аминокислотных последовательностей, нуклеотидов, макромолекулярных структур и так далее.

Кроме того, многие роботизированные системы и алгоритмы, часто используемые в компьютерных науках, основаны на биологических комплексах. Например, нейронные сети с глубоким обучением в принципе вдохновлены структурой человеческого мозга.

Вот несколько примеров алгоритмов, используемых в вычислительной биологии:

  • Глобальное сопоставление
  • Сопоставление локальной последовательности
  • Скрытые марковские модели
  • Генетика популяций
  • Эволюционные деревья
  • Сети регулирования генов
  • Химические уравнения

Глобальное сопоставление (также известная как проблема Нидлмана-Вунша) и Local Sequence Matching (также известная как проблема Смита-Уотермана) используют наши знания о белках организма, чтобы больше узнать о белках других организмов.

Марковские модели используются для моделирования последовательностей. В этих типах моделей вероятность того, что событие произойдет, просто зависит от его предыдущего состояния (этот тип модели может, например, использоваться для моделирования последовательности ДНК). Скрытые марковские модели (рис. 1) вместо этого использует вероятностный конечный автомат, в котором, в зависимости от вероятности того состояния, в котором мы находимся, мы испускаем букву и затем переходим к следующему состоянию. Следующее состояние может быть равно исходному.

Рисунок 1: Скрытая марковская модель [2]

Популяционная генетика пытается смоделировать эволюцию. Для этого обычно используется модель Фишера-Райта. Эта модель пытается имитировать то, что происходит в месте расположения гена в условиях отбора, мутации и кроссовера.

Эволюционные деревья (рис. 2) могут быть созданы на основе некоторой формы эволюционного расстояния. Существует два основных типа эволюционных деревьев: деревья на основе расстояний и деревья на основе последовательностей. Эволюционные деревья используются для объяснения расстояний между разными видами.

Рисунок 2: Эволюционные деревья [3]

Сети регуляции генов образуются благодаря взаимодействию различных белков в организме. Различные белки контролируют друг друга, и в зависимости от характера их взаимодействия определяется тип клеток.

Химические уравнения (рис. 3), наконец, могут быть использованы для описания механизмов, лежащих в основе сетей регуляции генов. Скорость реакции зависит от концентрации элементов в химических уравнениях.

Рисунок 3: Химические уравнения [4]

Использование машинного обучения в вычислительной биологии в настоящее время становится все более и более важным (рисунок 4). В настоящее время приложениями являются геномика (для изучения последовательности ДНК организма), протеомика (для лучшего понимания структуры и функций различных белков) и обнаружение рака.

.

5 Решение проблем, пространственное мышление и использование представлений в науке и технике | Исследования в области образования на основе дисциплины: понимание и улучшение обучения в области естественных наук и инженерии

являются предметом значительного расследования в DBER. В этом разделе мы выделяем исследования, в которых конкретно изучаются стратегии улучшения решения проблем (см. Главу 4, где обсуждается исследование стратегий продвижения концептуальных изменений, а в главе 6 обсуждается исследование более общих стратегий обучения).

Физика

В то время как ранние исследования в области физики выявляли различия в способах решения проблем между экспертами и новичками, текущие исследования в области решения физических проблем в первую очередь исследуют, как научить студентов решать проблемы экспертами в данной области. С этой целью DBER исследовал эффективность различных типов поддержки для студентов (или строительных лесов), включая следующие:

• с использованием специальной схемы решения проблем (Heller and Heller, 2000; Pólya, 1945; Reif, 1995; Van Heuvelen, 1991),

• выяснение различных типов проблем (Mestre, 2002; Van Heuvelen, 1995; Van Heuvelen and Maloney, 1999),

• предоставление примеров решений (Chi et al., 1989; Уорд и Свеллер, 1990) и

• изменение формата классной комнаты для обеспечения большего руководства и взаимодействия (Cummings et al., 1999; Duch, 1997; Hoellwarth, Moelter, and Knight, 2005).

Другие области исследования включают эффективность и использование примеров задач (Cohen et al., 2008), нетрадиционные типы задач (Ogilvie, 2009), компьютерных тренеров (Gertner and VanLehn, 2000; Hsu and Heller, 2009; Reif and Scott, 1999) и кооперативное групповое взаимодействие (Heller, Hollabaugh, 1992; Heller, Keith, and Anderson, 1992).Это исследование проводится в широком диапазоне условий - от ситуаций в небольших исследовательских лабораториях до крупных аудиторных занятий, и комитет охарактеризовал убедительность результатов исследования по этой теме как сильные.

В целом, это исследование показывает, что можно научить студентов навыкам решения физических задач и что тщательно продуманная поддержка оказывается полезной для студентов. Однако отдельные исследования показывают, что выгоды от решения проблем с использованием определенного типа строительных лесов невелики и их трудно измерить.Кроме того, различные типы строительных лесов взаимосвязаны, что затрудняет определение индивидуальных эффектов.

Другое направление исследований в области физического образования показало, что повышение прозрачности символов для учащихся помогает им применять концепции и решать задачи (Brookes and Etkina, 2007). Например, вместо того, чтобы писать силы как W (вес) или T (натяжение), учащиеся получают выгоду, маркируя каждый

.

Смотрите также