Карта траектория: Купить подарочные сертификаты Траектория от 3 000 руб

Разное

Содержание

Карту мира с траекториями полетов Гагарина отправят на МКС

https://ria.ru/20210408/mks-1727391009.html

Карту мира с траекториями полетов Гагарина отправят на МКС

На МКС отправят карту мира с траекториями полетов Гагарина и других пионеров космоса

Карту мира с траекториями полетов Гагарина отправят на МКС

Очередной экипаж в преддверии Дня космонавтики отвезет на МКС карту с указанием важнейших космических полетов и космодромов мира. РИА Новости, 08.04.2021

2021-04-08T15:46

2021-04-08T15:46

2021-04-08T15:46

байконур (город)

юрий гагарин (космонавт)

наса

валентина терешкова

космос — риа наука

олег новицкий

земля

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn21.img.ria.ru/images/07e5/04/08/1727382992_0:76:1200:751_1920x0_80_0_0_091755803a0e3ade944fa9c19040a2e2.jpg

БАЙКОНУР, 8 апр — РИА Новости. Очередной экипаж в преддверии Дня космонавтики отвезет на МКС карту с указанием важнейших космических полетов и космодромов мира. Как рассказали РИА Новости в «Роскартографии», на карту нанесены траектории полетов первых покорителей космоса из разных стран. Помимо того, на изображенной на карте траектории витка, который совершил вокруг Земли Юрий Гагарин, отображены его сообщения, которые он передавал с орбиты. Таким образом, можно проследить, что говорил первый космонавт планеты, когда пролетал над определенной точкой.На карте отмечен полет Валентины Терешковой, ставшей первой в мире женщиной-космонавтом, а также траектория полета и место первого в истории выхода в открытый космос Алексея Леонова. Среди иностранцев – траектории полета астронавта НАСА Джона Гленна и тайконавта КНР Яна Ливея.В связи с ограниченностью пространства на борту МКС подарочная карта сделана в формате А3 и заламинирована.Госкомиссия в четверг утвердила экипаж пилотируемого корабля «Союз МС-18»: россиян Олега Новицкого и Петра Дуброва, а также американца Марка Ванде Хая. Для Новицкого это будет третий полет, для Ванде Хая — второй, а для Дуброва — первый в карьере. Корабль «Союз МС-18» стартует с 31-й площадки Байконура в пятницу, 9 апреля.

https://ria.ru/20210406/gagarin-1604381277.html

https://ria.ru/20210408/dush-1727375278.html

байконур (город)

земля

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e5/04/08/1727382992_50:0:1150:825_1920x0_80_0_0_2a6a28cf311174e773c998b2492998fa.jpg

РИА Новости

[email protected] ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

байконур (город), юрий гагарин (космонавт), наса, валентина терешкова, космос — риа наука, олег новицкий, земля

MIIGAIK GEOHACK: проектная траектория

MIIGAIK HACK: проектная траектория – это неформальная встреча с сотрудниками Студенческого научно-образовательного центра MIIGAIK R&D, на которой мы поговорим о возможностях участия в проектах, а также развития своих идей от участия в хакатоне до регистрации собственного дела в виде юридического лица. 

Дата: 13 апреля 2021
Время: 17:40
Место встречи: Студенческий центр MIIGAIK R&D (6 корпус, 5 подъезд,1 этаж, каб. 134)

Выпускники МИИГАиК Андреев Вячеслав (ФКГ по специальности «Картография и геоинформатика») и Донин Павел (ФПКиФ по специальности «Информационные системы и технологии») расскажут:

  • о ежегодном мероприятии MIIGAIK HACK, которое пройдет в октябре 2021 года на базе МИИГАИК, его основную тематику и как лучше подготовиться и как в этом может помочь студенческий научно-образовательный центр MIIGAiK R&D;

  • о Всероссийских хакатонах и своем опыте участия в них – что это такое, как обычно они проводятся и на какие крупные хакатоны можно попасть, а самое главное, как занять призовые места и почему это может быть важно;

  • о жизни после хакатона – гранты, конкурсы, инвесторы, акселераторы и другие интересные форматы развития вашей проектной идеи; 

  • о возможностях грантовой поддержки – какие гранты и конкурсы предоставляют фонды развития, как принять в них участие, какие существуют плюсы и минусы в реализации гранта на примере гранта У. М.Н.И.К. Фонда содействиям инноваций;

  • об акселераторах – что это за зверь, какие подводные камни вас ожидают при прохождении подобного формата;

  • о создании собственного юридического лица – каково это и как круто меняется жизнь в первый год собственного бизнеса

  • и многое другое.

Регистрация до 10 апреля

(количество мест ограничено)

Правила построения траектории маршрута

Последняя редакция: 16.04.2020

  1. 1. Рейсы маршрутов

    1. 1.1 У маршрутов может быть один или несколько рейсов

      Рейс — путь между начальной и конечной остановками, совершаемый по определенному маршруту и по определенному расписанию

      . Обычно прямой и обратный.
  1. 2. Построение траектории

    1. 2.1 Траекторию необходимо прокладывать через остановки, находящиеся на правой стороне дороги (для трамваев — на правой стороне трамвайных путей) по пути движения транспорта (для стран с правосторонним движением)
    2. 2.2 Для маршрутов автобусов, маршруток и троллейбусов необходимо создавать отдельные остановки прямого и обратного направлений.
    3. 2.3 Если участок траектории между двумя остановками построился не так, как это необходимо, его можно исправить, используя один из режимов редактирования
    4. 2.4 У кольцевых маршрутов первая остановка также является конечной.
      Последним шагом построения траектории будет выбор первой остановки в качестве конечной. Для этого кликните по ней и выберите «Закольцевать»

Режимы построения траектории между остановками

Существует несколько режимов построения траектории между остановками, которые можно применять в различных ситуациях. Чтобы изменить режим построения, во время редактирования маршрута нажмите левой кнопкой на участок траектории (красную линию) и выберите из списка один из следующих вариантов:

  • Прямая линия. Построение прямой линии между двумя остановками (этот режим по умолчанию включен для трамваев)
  • Автоматически – Google (по умолчанию). Построение траектории по дорогам Google Maps согласно ПДД для автомобилистов, поэтому не всегда совпадает с траекторией движения общественного транспорта
  • Автоматически – Yandex. Построение траектории по дорогам Яндекс Карт согласно ПДД для автомобилистов, поэтому не всегда совпадает с траекторией движения общественного транспорта
  • Автоматически – Here. Построение траектории по дорогам Here согласно ПДД для автомобилистов, поэтому не всегда совпадает с траекторией движения общественного транспорта.
  • Срисовать с похожего. Траектория копируется из добавленного ранее маршрута.
  • Auto-all google. Обновление всей траектории в режиме «Автоматически — Google».

Ручная корректировка траектории

Автоматическое построение траектории не идеально, и зачастую её приходится редактировать вручную:

  • При наведении курсора мыши на отрезок маршрута отображаются точки излома траектории белого цвета
  • Используйте их, чтобы отредактировать траекторию — потяните левой кнопкой мыши
  • Нажатие по точке излома удалит её.

Косметическая корректировка траектории возле остановок

Границы редактируемых отрезков между 2-мя остановками обозначаются красным пином
Траектории часто строятся ошибочно в непосредственной близости от остановок. Чтобы это исправить, пин можно перетаскивать, но не дальше 60 метров от остановки.

Специалист по анализу данных (data scientist)

обрабатывает и анализирует большие массивы структурированных или неструктурированных данных с помощью методов статистического анализа и построения математических моделей; находит скрытые закономерности и делает прогнозы для повышения эффективности бизнес-решений, социальных взаимодействий, научных исследований

 

В связи с цифровизацией социальной жизни профессия data scientist востребована практически во всех отраслях экономики. 

Выпускники могут заниматься аналитикой в частных компаниях и государственных органах, осуществлять методологическую и технологическую поддержку деятельности команд, которые работают с большими данными. Data scientist зачастую является членом междисциплинарной команды, включающей в себе архитектора данных, инженеров данных, аналитиков предметной области и других специалистов. Специалист по анализу данных может найти применение своим умениям и навыкам в научно-исследовательской деятельности.

Потребность в специалистах по анализу данных очень велика и в ближайшее время будет только расти. По оценкам экспертов, мировой рынок анализа данных вырастет со 130 млрд долл. в 2016 году до 203 млрд долл. в 2020 году. В России рынок развивается с некоторым отставанием, однако темпы его роста даже быстрее, чем в других странах.

Оценки рынка

11,8%
составит среднегодовой темп роста мирового рынка услуг по анализу данных для бизнеса в период 2016–2020 годов. По оценкам IBM, к 2020 году количество рабочих мест для специалистов по анализу данных вырастет на 28%.

Источник: The quant crunch how the demand for data science skills is disrupting the job market, IBM. 2016

Драйверы профессии

  • автоматизация производственных и управ­ленческих процессов
  • рост объёмов данных, доступных для анализа
  • развитие концепции открытых данных

Какие задачи будет решать специалист

  • сбор больших массивов структурированных и неструктурированных данных (количественных, текстовых, графических и др.) и их преобразование в удобный формат
  • анализ данных с помощью методов математической статистики, моделирования и других аналитических методов (машинное обучение, текстовая аналитика и др.) в целях повышения эффективности управленческих решений
  • превращение инсайтов (выявленных нео­чевидных закономерностей) в конкретные решения для бизнеса/науки/общества
  • сотрудничество с ИТ-подразделениями и управленцами
  • визуализация данных

Какие знания и навыки у него будут

  • умение структурировать и интегрировать разнородные источники данных
  • умение применять методы системного анализа при постановке задач
  • продвинутый уровень цифровых навыков
  • навыки программирования и работы с базами данных
  • знание методов дискретной математики, математической статистики, машинного обучения и компьютерной лингвистики
  • способность разрабатывать математические модели выявления зависимостей, распознавания образов, прогнозирования и принятия решений
  • презентационные навыки

Другие профессии направления «Прикладная математика и науки о данных»

видео, онлайн карта, траектория движения

Ураган «Мария», ослабевший до второй категории, дошел до побережья Доминиканы, часть туристов эвакуировали из отелей, сообщает Ассоциация туроператоров России (АТОР) со ссылкой на Минтуризма страны.

Ураган Мария 2017 в Доминикане сейчас: последние новости

МИД РФ рекомендует россиянам соблюдать меры предосторожности в Доминикане и на Гаити в связи с приближением урагана «Мария». Сообщение об этом появилось в среду на сайте Ростуризма.

«Ведомство рекомендовало воздержаться от морских прогулок и пребывания в береговой зоне, не покидать капитальных строений, не подходить к окнам и строго следовать указаниям местных служб по чрезвычайным ситуациям», — говорится в сообщении Ростуризма о позиции МИД.

Ростуризм также призвал туроператоров, реализующих туры в Доминикану и на Гаити, в обязательном порядке информировать своих клиентов о метеорологической обстановке в этих странах.

Ураган Мария 2017: последние новости

Около 4 тыс. туристов были эвакуированы из туристической зоны Пуэро-Плата и других курортов на севере страны в более безопасные районы и временно размещены в отелях Санто-Доминго и Хуан-Долио.

Как сообщает АТОР со ссылкой на туроператоров, российских туристов подготовка к ЧС не затронула, они остаются на отдыхе в своих отелях. Им рекомендовано не покидать отели до нормализации обстановки, запрещено купание в бассейнах и море, перенесены экскурсии.

Международный аэропорт Пунта-Кана работает по фактической погоде. По данным онлайн-табло аэропорта «Внуково», рейс FV5879 авиакомпании «Россия», назначенный на 8:55 21 сентября, был задержан до 22:00 по метеоусловиям. Рейс AZUR Air (ZF 7777), запланированный на 20:00, задержан до 23:25, сообщается на сайте «Домодедово».

Накануне ураган «Мария» пришел на Пуэрто-Рико, где в результате мощных порывов ветра было нарушено электроснабжение по всей стране.

Ураган Мария: видео, прогноз

В NASA опубликовали видео, демонстрирующее развитие урагана «Мария», скорость ветра в котором всего за один день достигла 260 километров час — тем самым, мощность стихии достигла высшей пятой категории.

 Как пояснили в космическом ведомстве США, анимация показывает, что ураган «Хосе», сформировавшийся над Атлантикой в начале второй недели сентября и угрожавший Карибским островам, ослабевая, перемещается на север вдоль восточного побережья США, тем самым «уступая дорогу» «Марии».

Теперь этот ураган является «главной угрозой» для Карибских островов. Следующими мишенями, согласно прогнозам специалистов, могут стать  французские острова Сен-Мартен и Сен-Бартелеми.

Стремительное усиление тропической бури зафиксировали спутники NASA и NOAA.

  Ураган Мария 2017 в Пуэрто-Рико: последние новости

Ураган «Мария» обесточил Пуэрто-Рико и ударил по телескопу «Аресибо». Сотрудники обсерватории готовятся оценивать нанесенный ущерб.

Центр урагана прошел к северо-востоку от «Аресибо». К счастью, обсерватория расположена на высоте более 300 м над уровнем моря, поэтому наводнение ее не задело. Однако тарелка телескопа к пятнице наберет до 64 см осадков.

Также сотрудников лаборатории беспокоят сильные ветры. Над тарелкой находится треугольная платформа, прикрепленная к трем бетонным башням, а на ней расположено необходимое для работы телескопа оборудование. Скорость ветра достигает 250 км/ч, и поднятые в воздух обломи могут повредить оборудование.

Ураган Мария 2017 в Доминикане сейчас: траектория движения

В зоне действия предупреждения об ураганных ветрах находятся Гваделупа, Доминика, Сент-Китс, Невис и Монтсеррат, Американские Виргинские острова, Британские Виргинские острова, Пуэрто-Рико, Кулебра и Вьекес. В зоне действия предупреждений о штормовых ветрах находятся Антигуа и Барбуда, Саба и Св. Евстаций, Сен-Мартен, Ангилья, Сент-Люсия, Мартиника

Возможно усиление ветров до ураганных на островах: Саба и Св. Евстаций, Сен-Мартен, Св. Мартин и Св. Бартелеми, Ангилья, Исла-Саона в Пуэрто-Плата.

 

Ураган Мария: высота волн, последние новости

Специалисты предупредили о высоких нагонных волнах, сопровождаемых штормовыми, которые могут превысить обычный уровень приливов на 7-11 футов в области центра Марии, когда ураган подойдет к Подветренным и Британским Виргинским острова.

Обычно сухие территории в случае совпадения штормового нагона с приливами будут затоплены на 6-9 футов в Пуэрто-Рико и Американских Виргинских островах.

 

Ураган Мария: количество осадков, прогнозы

Ожидается, что накопленное до четверга количество осадков составит на центральных и южных Подветренных островах, на Американских и Британских Виргинских островах 10-15, местами 20 дюймов, на Пуэрто-Рико 12-18, местами 25 дюймов, на северных подветренных островах от Барбуды до Ангильи 4-8, местами 10 дюймов, на Наветренных островах и Барбадосе 2-4, местами 6 дюймов, на востоке Доминиканской Республики 4-8, местами 12 дюймов.

Осадки на всех этих островах могут вызвать опасные для жизни быстроразвивающиеся наводнения и оползни.

Волны, созданные Марией, воздействуют на Малые Антильские острова и могут представлять опасность. 

 «Ожидается, что ураган принесет сильные дожди и резкие порывы ветра на большую часть территории страны. Хотя центр урагана, по прогнозам, пройдет не вблизи от острова, режим повышенной готовности сохраняется для восточного и северного побережья страны, включая курорты Пунта-Кана/Баваро, Пуэрто-Плата и Самана. Для регионов Санто-Доминго, Ла-Романа-Байяибе, Хуан-Долио и Бараона сохраняется предупреждение о тропическом шторме», — отмечается в сообщении АТОР.

 

 

Ураган Мария сейчас онлайн

 

Самарский НОЦ: траектория восхождения

На старт!

27 мая 2019. Губернатором Д. Азаровым подписано постановление «О создании научно-образовательного центра Самарской области». В документе обозначен состав первых базовых участников НОЦ, ключевые органы управления. Председатель наблюдательного совета НОЦ – губернатор Самарской области. В качестве управляющей компании НОЦ определена автономная некоммерческая организация «Институт регионального развития». Также указан статус НОЦ как объединения, открытого для вступления новых участников.

Документ опубликован 3 июня, и Самарский НОЦ официально начал свою деятельность.

О планах создания в регионе научно-образовательного центра губернатор Самарской области Дмитрий Азаров публично объявил 27 марта 2019 года в своем ежегодном послании к депутатам Самарской губернской думы и жителям региона:

– Мы обязательно будем участвовать в федеральном конкурсе <…> И чтобы прийти к нему с каким-то заделом, даю поручение правительству области – создать региональный НОЦ уже в <…> первом полугодии 2019 года.

Впрочем, пожалуй, было бы странно, если бы таких здоровых амбиций у главы Самарской области – с ее промышленным и научно-исследовательским потенциалом – не возникло. Напротив, регион с его вполне заслуженным брендом «главного отечественного центра» авто- и космической индустрии, входящий в первую десятку российских субъектов по выпуску инновационной продукции, имеет все основания претендовать на создание на своей территории научно-образовательного центра мирового уровня. Однако проблема в том, что столь же здоровые амбиции имеют и другие российские регионы: по информации федеральных властей, на начало осени желание побороться за статус НОЦ мирового уровня выразили уже порядка 26 субъектов РФ.

То есть конкуренция на предстоящих этапах национального конкурсного отбора (2020, 2021) между далеко не слабыми российскими территориями обещает быть очень серьезной. В этом контексте выбранные губернатором темп и стратегия создания НОЦ – «хочешь научиться что-то делать – начинай делать!» – более чем оправданы. Тем более, на Самарскую область после предыдущих нескольких лет экономического спада начали работать дополнительные благоприятные факторы. Речь, в частности, идет и об общем подъеме региональной промышленности (только за последний период в губернии открыты 13 новых промышленных производств, создано порядка 12 тыс. рабочих мест). И о снижении, благодаря грамотной финансовой политике местного правительства, региональной долговой нагрузки – до 38% доходной части бюджета, что практически соответствует уровню 2012 года. Это имело важные последствия – появление собственных резервов для роста, а также возвращение доверия к региону федеральных властей. Наконец, повышение инвестиционной привлекательности региона: агентства Moody’s и Standard&Poоrs повысили свои оценки экономического и инвестиционного потенциала Самарской области со «стабильного» до «инвестиционного» уровня, что сразу привело к притоку внебюджетных инвестиций в самарскую экономику.

Еще одно важное конкурентное преимущество Самарской области – большой опыт в создании и управлении новыми инновационными форматами. Так, здесь не первый год реализуется кластерная политика (например, образованный в 2010 году инновационный территориальный аэрокосмический кластер Самарской области сегодня объединяет 67 организаций с совокупным ежегодным объемом производства 1 млрд. евро), развивается технопарковое движение («Жигулёвская долина» входит в группу российских технопарков с наивысшим уровнем эффективности работы), действуют нормативно-правовые, инфраструктурные, финансовые инструменты развития. Таким образом, в области сформирован комплекс системной поддержки инновационной деятельности. Для Института регионального развития (ИРР), учрежденного в конце мая 2019 года в качестве управляющей компании НОЦ СО, это крайне важно. Благоприятная среда живой инновационной экосистемы – существенный внешний фактор для успешного исполнения институтом своей целевой миссии: организационного, методологического, информационного содействия участникам самарского НОЦ.

Партнер №1

28 мая 2019. Соглашение о сотрудничестве между областным правительством и госкорпорацией «Ростех» в сфере создания и развития научно-образовательного центра в Самарской области подписали Д. Азаров и С. Чемезов. Корпорация «Ростех» стала первым якорным индустриальным партнером НОЦ СО.

Главы региона и корпорации, комментируя событие, заявили:

– На территории Самарской области ведется системная, планомерная работа по созданию научно-образовательного центра мирового уровня. Конечно, мы в первую очередь обратились к корпорации «Ростех» при подборе индустриального партнера, – отметил Дмитрий Азаров, высказав убеждение, что регион будет для «Ростеха» уникальным центром воплощения конструкторских идей в аэрокосмической отрасли.

– Почему именно «Ростех»? Потому что 18 наших предприятий расположены в регионе. Самарская область – это один из крупнейших машиностроительных промышленных регионов России, – резюмировал Сергей Чемезов. И выразил следующее пожелание: важно, чтобы в центре велась не только подготовка и переподготовка специалистов, но и, самое главное, создавались новые технологии и  высокотехнологичные продукты, которые можно было бы затем реализовывать, производить на предприятиях госкорпорации.

Пожелание руководителя «Ростеха» начало осуществляться уже накануне, во время предшествующей соглашению масштабной научно-инновационной конференции «Перспективы сотрудничества госкорпорации «Ростех» и Научно-образовательного центра Самарской области». Обсуждения проходили по четырем секциям: «Двигателестроение», «Образование», «Материалы и технологии», «Медицинские технологии». Самарские ученые представили свои проекты.

– Особый интерес у бизнеса – в частности, представителей концерна «Вега», – вызвали разработки ученых Самарского медуниверситета, касающиеся изделий для медицинской экспресс-диагностики LabOnChip, а также тренажер ReviVR («Ревайвер»), помогающий больным восстановить двигательные функции ног после инсультов, травм позвоночника, – рассказала генеральный директор Института регионального развития Ольга Михеева. – На секции «Медицинские технологии» ученые и производственники уже договорились о запуске в серийное производство первой в России системы хирургической навигации «Автоплан» (AUTOPLAN), разработанной самарскими медиками. Многофункциональный комплекс умеет строить 3D-модели внутренних органов и заранее планировать весь ход предстоящей хирургической операции.

AUTOPLAN – первая разработанная и зарегистрированная в РФ система хирургической навигации.

Кроме того, на конференции рассматривались другие потенциально привлекательные для инвестирования проекты: разработка и производство легковых автомобилей на топливе CNG, внедрение на локомотивах газодизельного цикла, развитие технологий проектирования доводки камер сгорания газо-турбинного двигателя и создание опор качения для авиационных двигателей нового поколения. Представленные проекты направлены на экспертизу, разработку технико-экономических обоснований, сверку расчетов и проектно-сметной документации.

На площадках ПМЭФ-2019

6 июня 2019. На XXIII Петербургском международном экономическом форуме подписано соглашение о сотрудничестве НОЦ СО и Центра компетенций НТИ «Новые производственные технологии», действующего на базе Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Приоритетное направление совместной деятельности сторон – реализация в рамках консорциума научно-технических, инновационных, учебно-образовательных проектов в области новых производственных технологий: цифрового проектирования и моделирования, разработки цифровых двойников, аддитивных технологий, новых материалов.

Центр компетенций НТИ СПбПУ – ведущий российский центр компетенций Национальной технологической инициативы с крупнейшим проектным консорциумом по направлению «Новые производственные технологии». На сегодняшний день в него входит более 60 участников: это компании-лидеры российской экономики, ведущие образовательные и научные организации страны. Ключевая деятельность – развитие системы компетенций, в первую очередь, цифрового проектирования и моделирования, новых материалов и аддитивных технологий для создания конкурентоспособной кастомизированной и персонализированной продукции нового поколения на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности (авиа- и судостроении, аэрокосмической отрасли, легкой промышленности).

Соглашение о сотрудничестве НОЦ СО и Центра компетенций НТИ СПбПУ подписали губернатор области Д. Азаров и ректор СПбПУ А. Рудской. В документе речь идет о разработке методов проектирования и создания аэрокосмической техники, газотурбинных двигателей, газоперекачивающих агрегатов и газозаправочной техники на основе цифровых двойников. Предусматривается разработка проекта «Цифровые двойники программ пространственного развития городов и территорий» и совместное производство техники и внедрение перспективных технологий в научно-производственные комплексы городов Самарской области и Санкт-Петербурга. Под «цифровым двойником» имеется в виду не просто виртуальный аналог того или иного объекта, а проведение цифровых испытаний, что существенно сокращает время создания любой техники и технологии.

7 июня 2019. На Петербургском международном экономическом форуме главами региона и корпорации «Ростех» подписана дорожная карта по реализации майского партнерского соглашения. Документ оговаривает формирование «портфеля взаимосвязанных проектов, независимый мониторинг эффективности совместной деятельности участников НОЦ». Также предполагается создание совместных лабораторий с промышленными партнерами, корректировка образовательных программ, определение потребности в кадрах и организация единой системы управления интеллектуальной собственностью.

– НОЦ позволит нам быть в постоянном контакте с ведущими вузами и научными учреждениями, совместно разрабатывать инновационные продукты, обсуждать подготовку специалистов для наших предприятий, эффективно распределять ресурсы в научной и производственной сферах. Документ, который мы подписали сегодня, даст старт практической работе в этом направлении, – подчеркнул исполнительный директор «Ростеха» Олег Евтушенко.

Согласно дорожной карте в рамках НОЦ будет создана рабочая группа экспертов и представителей промышленности, которая сформулирует предложения для научных и образовательных учреждений по программе исследований и разработке инновационных продуктов и технологий. Индустриальные партнеры вместе с образовательными и научными учреждениями определят приоритетные проекты.

Самарская область вошла в топ-25 регионов национального рейтинга состояния инвестклимата и в десятку лидеров по уровню роста в 2019 году. Такие результаты озвучены на Петербургском международном экономическом форуме-2019.

Самарский консорциум

5 июля 2019. Создание консорциума НОЦ Самарской области: соглашение подписали 11 участников, в том числе предприятия, вузы и научные центры региона, определяющие современный «контур развития научного и промышленного потенциала Самарской области». Созданием консорциума завершился первый подготовительный этап формирования НОЦ Самарской области.

– Подписание соглашения о консорциуме дает старт более масштабному и системному взаимодействию участников НОЦ для обеспечения мирового и конкурентоспособного уровня инновационных разработок, технологий и продуктов, а их коммерциализация даст новый толчок развитию экономики региона. Необходимо задать новые тренды в подготовке кадров по актуальным запросам промышленности региона, – подчеркнул зампредседателя правительства Самарской области  Александр Фетисов.

Задачи следующего этапа –  организация разработки программы развития НОЦ, определение ключевых инвестиционных проектов, а также направлений научно-исследовательских работ, актуальных для науки и бизнеса. Обозначена еще одна значимая составляющая работы НОЦ – ориентация программ подготовки высшего и среднего профессионального образования и переподготовки кадров под нужды предприятий.

В консорциум НОЦ Самарской области вошли ведущие предприятия, образовательные и научные организации региона.

«Остров» 10-22»: генерация идей

10-22 июля 2019. На образовательном интенсиве «Остров 10-22» команда НОЦ СО презентовала проект развития научно-образовательного центра Самарской области. Самарцы также выступили с инициативой создания коллаборации с региональными НОЦ Нижнего Новгорода, Удмуртии и Долгопрудного. Речь шла о налаживании сетевого взаимодействия в областях, где участники НОЦ имеют прорывные компетенции – в промышленности, технологиях Big Data, искусственном интеллекте.

Команда Самарской области оказалась на «Острове» одной из самых многочисленных – на площадке Сколтеха свои проекты представляли университеты – Самарский национальный исследовательский, Самарский технический, Самарский аграрный, Тольяттинский технический.

– Мы ехали на образовательный интенсив с пониманием необходимости проведения больших системных изменений в научной и инновационной деятельности университетов. Но по итогам «Острова 10-22»  стало ясно, что речь идет о необходимости куда более существенных реформ, поскольку изменения рынка труда ведут к трансформации всей системы высшего образования, – отметил первый проректор Самарского университета Роман Самсонов, возглавлявший объединенную команду НОЦ СО, также прибывшую на «Остров» с презентацией концепции развития самарского НОЦ.

Кстати, одним из важных требований для всех 18 команд НОЦ, приехавших на образовательный интенсив, было создание принципиально новых инновационных продуктов и технологий, внедрение которых увеличило бы ВРП на реальные 2,5%. Команда проанализировала все доступные рынки и поставила две задачи: с одной стороны – выйти на мировой глобальный рынок, а с другой – начать производить высокотехнологичную продукцию мирового уровня для внутреннего рынка России. 

– В этом, согласно нашей концепции, поможет потенциал Самарско-Тольяттинской агломерации, участники которой должны создавать инновационные продукты и высокотехнологические сервисы мирового уровня, – прокомментировал Р. Самсонов. – Тем более, состав участников самарского центра позволяет обеспечить все циклы создания инновационной продукции. В этой связи команда НОЦ проработала конкретные направления, методы и способы, которые позволят объединить вузы, бизнес и промышленные предприятия региона.

Также в рамках работы на «Острове 10-22» команда НОЦ проанализировала возможные меры государственной поддержки на четырех уровнях: международном, федеральном, региональном и локальном. Например, были обозначены такие важные меры, как снижение налоговой нагрузки для компаний, реализующих проекты, поддержка постоянно действующего аналитического центра и экспертного сообщества, интеграция участников НОЦ в процесс обсуждения и принятия решений по развитию региона, льготирование части процентной ставки на приобретение нового технологического лабораторного или производственного оборудования.

Между прочим, позже эстафета инициатив по вопросу господдержки деятельности НОЦ была продолжена представителями регионального правительства на федеральном уровне. В частности, ряд предложений самарцев вошел в итоговую резолюцию тематического круглого стола, организованного Советом Федерации в конце октября 2019 года. Так, профильному министерству и федеральному правительству рекомендовано рассмотреть вопросы о законодательном закреплении понятия и статуса НОЦ, а также о введении мер налогового стимулирования, таможенных пошлин, льготного инвестирования и краткосрочного кредитования, включая преференции и прямую финансовую поддержку при строительстве в рамках НОЦ крупных объектов инфраструктуры, на базе которых в дальнейшем будут осуществляться технологические прорывы, в том числе на горизонте планирования, выходящем за срок реализации нацпроекта «Наука». Кроме того, поддержано предложение о создании при Минобрнауки РФ координирующего органа – межведомственной рабочей группы  по сопровождению деятельности НОЦ в рамках нацпроекта «Наука», в том числе для формирования единой дорожной карты развития российских НОЦ, организации взаимодействия по обмену опытом и информацией о перспективных научно-исследовательских разработках.

МАКСимальный эффект

27 августа 2019. На площадке XIV Международного авиационно-космического салона МАКС-2019 Д. Азаров и Д. Рогозин подписали соглашение о сотрудничестве между областным правительством и госкорпорацией «Роскосмос» в сфере развития деятельности НОЦ Самарской области. Корпорация «Роскосмос» стала для НОЦ СО вторым индустриальным партнером национального уровня. Также достигнута договоренность о партнерстве НОЦ СО и Академии «Ростеха».

Обширной программой партнерства с госкорпорацией «Роскосмос» предусмотрено создание в рамках НОЦ Самарской области лабораторий и конструкторских бюро для проведения приоритетных научных исследований, развитие современных университетских кампусов, научных парков, центров компетенций. Также запланирована совместная работа в рамках федерального проекта «Цифровая Земля»: стороны намерены проводить мониторинг сельского и лесного хозяйства, строительства, чрезвычайных ситуаций, экологической обстановки, а также проверять эффективность использования природных ресурсов, контролировать хозяйственную деятельность и определять экономический ущерб.

В этот же день подписано еще одно соглашение: управляющая компания «Институт регионального развития» НОЦ СО и Академия «Ростеха» станут партнерами в рамках программы «Вектор». Проводится академией с 2018 года, цель – выявление и последующее повышение квалификации сотрудников предприятий ОПК в интересах развития перспективных технологических проектов «Ростеха» в сфере производства новой гражданской продукции. Благодаря соглашению ИРР НОЦ СО сможет с 2020 года объединить на одной площадке ученых и инноваторов – авторов перспективных научных проектов, которые будут реализованы не только в Самарской области, но и в других регионах ПФО. При этом эксперты института намерены участвовать в отборе проектных идей участников программы.

– Для нас самарский НОЦ – это надежда, пример площадки, где такое взаимодействие выстроено на достойном уровне. У нас прекрасное сотрудничество с Самарской областью, сейчас задача – перейти на новый качественный уровень, – резюмировала генеральный директор Академии «Ростех» Елена Романова.

Губернатор Самарской области Д. Азаров: «Очень важно, что наши научно-практические разработки будут использоваться корпорацией в первоочередном порядке».

НОЦ: новое масштабирование

16-17 сентября 2019. К консорциуму НОЦ Самарской области присоединился Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Соглашение о партнерстве было подписано на площадке Первой инжиниринговой конференции «Инжиниринг. Новые инструменты экономического роста». Перспективы развития НОЦ СО  стали одной из ключевых тем конференции.

В середине сентября в городах Тольятти и Самаре состоялась Первая инжиниринговая конференция «Инжиниринг. Новые инструменты экономического роста». Организаторами масштабного мероприятия выступили правительство Самарской области, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Соорганизаторы и партнеры – Ассоциация «Технет», ведущие вузы региона. Цель конференции – создание общероссийской площадки для эффективного обмена опытом в сфере высокотехнологичного инжиниринга, поиска потенциальных партнеров и демонстрации инжинирингового потенциала Самарско-Тольяттинской агломерации.

Обсуждение перспектив развития самарского центра стало одним из ключевых на конференции. В частности, ведущие самарские вузы представили более десятка конкретных технологических, инфраструктурных и образовательных проектов, реализация которых предполагается в рамках программы НОЦ СО: от создания на базе утилизируемой межконтинентальной баллистической ракеты «Тополь-М» и самолёта-носителя ИЛ-76МД нового авиационного ракетно-космического комплекса (АРКК) до внедрения в регионе системы подготовки и сертификации «Профессиональный инженер».

Знаковым событием конференции стало подписание соглашения о вступлении в консорциум НОЦ Самарской области Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Партнерство предполагает организацию совместных исследований и разработок мирового уровня для получения новых конкурентоспособных технологий и продуктов.

Еще один петербургский вуз – Санкт-Петербургский государственный экономический университет – стал экспертным партнером самарского НОЦ. В соответствии с подписанным в ноябре 2019 года соглашением ФИНЭК будет сотрудничать с НОЦ Самарской области как эксперт  в рамках работы акселераторов, ориентированных на выявление перспективных идей.

 

Уникальные ниши – сетевое сотрудничество – глобальные проекты

25-26 ноября 2019. В Москве по инициативе корпорации «Ростех», якорного индустриального партнера НОЦ СО, состоялась первая стратегическая сессия, посвящённая перспективным направлениям и ключевым проектам НОЦ Самарской области. Задача – определить технологические векторы деятельности, которые будут востребованы индустриальными партнерами НОЦ, ориентированными на международный рынок.

В сессии приняли участие топ-менеджеры госкорпорации «Ростех» и входящих в нее организаций («ОДК», «ОАК», «КРЭТ», «Росэлектроника», «Вертолеты России», «ИМЦ концерна «Вега»), госкорпорации «Роскосмос» (ЦСКБ «Прогресс»), эксперты инновационного центра «Сколково» и руководители вузов-участников консорциума НОЦ Самарской области. Столь авторитетный состав представителей индустрии был обусловлен одной из ключевых задач для любого претендующего на мировой статус НОЦ – выбором своей уникальной ниши. Акцент на этой проблематике сделали, в частности,  проректор по перспективным проектам СПбПУ, руководитель университетского центра НТИ А. Боровков: «Каждый НОЦ должен найти свое направление для развития, которого нет у других. Надо, чтобы с НОЦ Самарской области ассоциировались один-три крупных проекта». А также главный внешний эксперт проекта НОЦ СО, директор Российского газового общества Р. Самсонов: «На стратсессии идет анализ крупнейших производственных структур. Мы видим такое разнообразие видов деятельности и направлений, что осмыслить, какие из них можно взять в качестве приоритетов, – непростая задача».

Еще один вектор дальнейшего развития НОЦ Самарской области обозначил директор по инновационному развитию ПАО «ОДК-Сатурн» Д. Иванов: «Коммерциализация в ближайшем будущем проектов, которые есть в Самарской области, их выход на мировой рынок – приоритетные задачи, решение которых выведет регион на новый уровень».

Здесь уместно отметить, что сотрудничеством с самарским НОЦ уже заинтересовались представители Мексики. Так, побывавшая с визитом в Самарской губернии делегация во главе с послом Мексиканских Соединенных Штатов в РФ Н. Пенсадо проявила особый интерес к деятельности центра в сфере авиации, космоса и биомедицинских технологий. Пакет предложений сформирован и передан в адрес мексиканского правительства, и предполагается, что в начале 2020 года состоится более детальное знакомство мексиканских вузов с самарскими коллегами. Также ведутся переговоры с представителями Республики Беларусь. В частности, обсуждается тема  технологических решений для развития агробизнеса,  в том числе  запуск формата коллективной работы «Проектный реактор» для формирования и развития международных проектных команд.

Наконец, третья важная задача для будущего развития НОЦ – и с этим также согласились все участники стратегической сессии – активное выстраивание сетевого взаимодействия по двум генеральным направлениям: вузов – между собой («потому что они не так часто собираются за круглым столом, как того требует технологический прогресс»), образовательных учреждений – с индустриальными партнерами для согласования общих целей. Работа в формате стратсессий будет продолжена, в частности, запланированы совместные обсуждения в рамках проектных групп НОЦ по конкретным стратегическим направлениям, а также создание экспертного сообщества с привлечением международных экспертов и ученых с мировым именем. Полученные результаты будут представлены на научно-техническом совете корпорации «Ростех» и на расширенном совете по науке, технологиям и высшему образованию при губернаторе Самарской области.

По гамбургскому счету

Май 2020. Губернатор Самарской области Д. Азаров представит проект развития самарского НОЦ в Правительстве РФ. По мнению федеральных экспертов, у НОЦ Самарской области есть все шансы стать лидером конкурсного отбора и войти в 2020 году в финальную пятерку научно-образовательных центров мирового уровня.

На самом деле здесь представлена лишь самая краткая хроника той огромной работы, которую провели самарцы всего за полгода с момента основания научно-образовательного центра региона. Задав высокий темп, они и не думают расслабляться: всего лишь в течение первой половины декабря Институт регионального развития как управляющая компания готовится представить интересы Самарского НОЦ на двух знаковых федеральных мероприятиях: рабочем интенсиве «Зимний остров» в рамках «Недели технологического лидерства» и VI ежегодной национальной выставке «ВУЗПРОМЭКСПО»-2019. Параллельно идет работа по привлечению к деятельности НОЦ новых партнеров: так, готовится подписание соглашения с Куйбышевской железной дорогой, ведутся переговоры с «Газпромом», «Сбербанком»…

По информации регионального правительства, детальная версия программы развития самарского научно-образовательного центра должна быть готова к концу 2019 года. А самым ответственным этапом формирования регионального НОЦ станет 2020 год – именно тогда Самарская область вступит в борьбу на федеральном уровне – за повышение статуса НОЦ до мирового уровня.

Ольга МИХЕЕВА, советник губернатора Самарской области, генеральный директор АНО «Институт регионального развития»:

«Институт регионального развития в качестве управляющей компании занимается созданием системы «единого окна», чтобы помочь вузам и предприятиям организовать всестороннюю и высокопрофессиональную экспертизу имеющихся и новых разработок. Важно, чтобы ни одна из полезных научных инициатив не осталась невостребованной».

 

Геннадий КОТЕЛЬНИКОВ, председатель Самарской Губернской Думы, академик РАН:

«Меньше философии – больше дела. У нас одна цель – прорыв в науке и образовании. Нужно заинтересовать производственников своими разработками, проектами и программами. Интегрироваться с ними, узнать их запрос. Задача Самарского региона – войти в список действующих в стране НОЦ мирового уровня».

 

ВИЗИТКА НОЦ 

Научно-образовательный центр (НОЦ) Самарской области учрежден 27 мая 2019 года. Это объединение потенциалов вузов и научных центров с организациями реального сектора экономики для создания высокотехнологичных конкурентоспособных изделий с применением новых производственных технологий, а также подготовки кадров для решения приоритетных задач научно-технологического развития РФ.

Якорные партнеры НОЦ Самарской области – госкорпорации «Ростех» и «Роскосмос».

Индустриальные партнеры НОЦ, ведущие предприятия – компании «АвтоВАЗ», «Кузнецов», «Металлист-Самара», «Инженерно-маркетинговый центр концерна «Вега», «Самара Авиагаз», «Рус М».

Партнеры НОЦ, ведущие научные организации региона – Самарский научный центр РАН, Самарский филиал ФИАН (Физический институт Академии наук).

Партнеры НОЦ, ведущие вузы региона – Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева (СНИУ), Самарский государственный технический университет (СамГТУ), Самарский государственный медицинский университет (СамГМУ), Самарский государственный университет путей сообщения (СамГУПС), Тольяттинский государственный университет (ТГУ), Самарский государственный аграрный университет (СГАУ). В консорциум НОЦ СО также входит Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, партнерские соглашения заключены с «Корпоративной      сетевой академией» «Ростеха», Санкт-Петербургским государственным экономическим университетом.

Ключевые направления деятельности:

– передовые разработки в сфере двигателестроения;

– проекты для аэрокосмической, авиационной, транспортной техники;

– медицинские и биотехнологии;

– цифровая трансформация сельского хозяйства и новые производственные технологии в сфере цифрового проектирования и моделирования.

P.S. Редакция благодарит Валерия БОГОМОЛОВА за помощь в подготовке
публикации.

Карта полетов самолетов онлайн

Карта полетов самолетов онлайн в режиме реального времени

Данная карта полетов показывает онлайн движение самолетов. Вы можете следить за летящим самолетом в режиме реального времени. Кликнув на движущийся значок самолетика, вы можете получить данные о рейсе, модели воздушного судна, его траекторию полета, откуда он вылетел и в какой аэропорт держит направление. Также доступны данные о высоте полета, скорости, времени вылета и прибытия, а также какой авиакомпании принадлежит даный борт.

Вы можете найти самолет по номеру рейса и отслеживать его движение, видеть местонахождение самолета, какие он пролетает города и населенные пункты, высоту и скорость полета самолета в настоящее время, врямя вылета и ориентировочное время прибытия в аэропорт назначения. На карте видны только те суда, на которых установлены транспондеры.

Следить за самолетами позволяют системы Flightradar24 (Флайтрадар24) и PlaneFinder (Плэйнфаиндер). Вы можете ввести номер рейса в строку поиска, расположенную на карте ниже и увидеть летящий самолет. Он будет обозначен желтым самолетиком на онлайн карте.

Карта онлайн полетов от системы Flightradar 24 (Флайтрадар 24)

Самолеты онлайн – Как найти самолет по номеру рейса

Чтобы найти трек нужного самолета онлайн или рейс на карте, введите в поле “Search” (“Искать”) соответствующий номер. Окно поиска находится в правом верхнем углу Карты Flightradar24. Строка поиска выглядит вот так:строка поиска самолетов на карте по номеру рейсаВ результате поиска на экране будет показан значок летящего самолета в реальном времени, обозначающий искомый рейс.

Вы можете узнать следующие онлайн данные самолета:

  • местонахождение на данный момент
  • маршрут полета и траектория
  • высота и скорость
  • пункт вылета и прилёта
  • сколько он находится в воздухе и общее время пути
  • тип и модель воздушного судна
  • принадлежность авиакомпании

Флайтрадар24 – принцип работы онлайн карты полетов

Принцип работы карты онлайн полетов Флайтрадар24, или как его ищут “радар 24” (сайт flightradar24.com) таков: каждый самолет, гражданский и военный, оснащён специальным устройством, называемое транспондер. Транспондер позволяет отслеживать траекторию полета летательного объекта, определять его координаты и отображать его на картах. Прибор постоянно принимает и посылает ответный сигнал наземной локационной станции, где диспетчер на мониторе видит положение воздушного судна относительно координат и его соответствующий код.

Транспондеры взаимодействуют со спутниковыми системами глобального позиционирования. GPS и ГЛОНАСС позволяют наземным службам и специальным сервисам видеть летящие самолеты на карте, определять их точные координаты до метра, затем выдавать для онлайн просмотра. К сожалению Флайтрадар 24 не поддерживает русский язык и карты полетов на русском языке нет, но в английской версии интерфейса всё и так интуитивно понятно.

Альтернативная мировая карта полетов от системы PlaneFinder

Не менее интересная карта онлайн полетов от системы PlaneFinder (Плэйн Фаиндер). Как и предыдущая позволяет искать самолет в небе по номеру рейса. Все данные аналогичны, это местонахождение самолетов и аэропортов на карте, скорость и высота летящего самолета. Карты дублируют друг друга на случай сбоя в работе одной из них.

Воспользуйтесь нашим поиском авиабилетов

Воспользуйтесь поиском дешевых авиабилетов от Авиамастер. На странице Купить авиабилеты вы всегда можете узнать стоимость авиабилета на интересующее Вас направление, сориентироваться по ценам и сезонным скидкам на перелеты, в этом Вам поможет страница Календарь низких цен. Познакомьтесь со специальными предложениями авиакомпаний, акциями и скидками. Вам необязательно покупать билеты, хотя такая возможность есть, но быть всегда в курсе сколько сейчас стоит авиабилет и сколько он будет стоить, когда вы соберетесь полететь.

Расписание рейсов

Оставить отзыв

Траектории знают, где карта неправильная: итерационная структура для совместной оптимизации карты и траектории

  • 1.

    Ахмед, М., Карагиоргу, С., Пфосер, Д., Венк, Ч .: Сравнение и оценка построения карты алгоритмы, использующие данные слежения за транспортными средствами. GeoInformatica 19 (3), 601–632 (2015)

    Статья Google ученый

  • 2.

    Ахмед, М., Карагиоргу, С., Пфосер, Д., Венк, Ч .: Алгоритмы построения карты.В кн .: Алгоритмы построения карт, стр. 1–14. Springer (2015)

  • 3.

    Ахмед, М., Венк, Ч .: Построение уличных сетей из траекторий GPS. В: Европейский симпозиум по алгоритмам, стр. 60–71. Springer (2012)

  • 4.

    Biagioni, J., Eriksson, J .: Вывод дорожных карт из трасс глобальной системы позиционирования: обзор и сравнительная оценка. Отчет об исследованиях в области транспорта: Журнал Совета по исследованиям в области транспорта (2291), 61–71 (2012)

    Статья Google ученый

  • 5.

    Biagioni, J., Eriksson, J .: Вывод карты перед лицом шума и несоответствий. В: Материалы 20-й Международной конференции по развитию географических информационных систем, стр. 79–88. ACM (2012)

  • 6.

    Цао, Л., Крумм, Дж .: От следов GPS к маршрутной карте. В: Материалы 17-й Международной конференции ACM SIGSPATIAL по достижениям в области географических информационных систем, стр. 3–12. ACM (2009)

  • 7.

    Чао, П., Хуа, В., Чжоу, X .: Итеративная структура совместной оптимизации карты и траектории, основанная на сопоставлении карты и обновлении карты.В: Международная конференция по системам баз данных для передовых приложений. Springer (2019)

  • 8.

    Дэвис, Дж. Дж., Бересфорд, А. Р., Хоппер, А.: Масштабируемая, распределенная генерация карт в реальном времени. IEEE Pervasive Comput. 5 (4), 47–54 (2006)

    Статья Google ученый

  • 9.

    Дин, З., Ян, Б., Чи, Й., Го, Л .: Включение интеллектуальных транспортных систем: подход к параллельным пространственно-временным базам данных.IEEE Trans. Comput. 65 (5), 1377–1391 (2015)

    MathSciNet Статья Google ученый

  • 10.

    Эделькамп, С., Шредль, С .: Планирование маршрута и вывод карты с глобальными трассировками позиционирования. В: Информатика в перспективе, стр. 128–151. Springer (2003)

  • 11.

    Эззат, М., Сакр, М., Элгохари, Р., Халифа, М.Э .: Построение участков дороги и обнаружение поворотов по GPS-трекам. Journal of computational science 29 , 81–93 (2018)

    Статья Google ученый

  • 12.

    Хашеми, М., Карими, Х.А .: Критический обзор алгоритмов сопоставления карт в реальном времени: текущие проблемы и будущие направления. Comput. Environ. Городской. Syst. 48 , 153–165 (2014)

    Статья Google ученый

  • 13.

    Хоппер, Д .: 7 раз карты Google прямо разрушали жизни людей. http://www.cracked.com/article_25510_7-times-google-maps-straight-up-ruined-peoples-lives.html (2018)

  • 14.

    Ху, Г., Shao, J., Liu, F., Wang, Y., Shen, H.T .: If-matching: На пути к точному сопоставлению карт с объединением информации. IEEE Trans. Знай. Data Eng. 29 (1), 114–127 (2017)

    Статья Google ученый

  • 15.

    Джунг, Х., Лу, Х., Сате, С., Ю, М.Л .: Управление растущей неопределенностью в базах данных траекторий. IEEE Trans. Знай. Data Eng. 26 (7), 1692–1705 (2013)

    Статья Google ученый

  • 16.

    Карагиоргу С., Пфосер Д .: О создании дорожной сети на основе данных слежения за транспортными средствами. В: Материалы 20-й Международной конференции по развитию географических информационных систем, стр. 89–98. ACM (2012)

  • 17.

    Карагиоргу, С., Пфосер, Д., Скутас, Д .: Многоуровневый подход для более надежного создания карт дорожной сети на основе данных отслеживания транспортных средств. Транзакции ACM по пространственным алгоритмам и системам (TSAS) 3 (1), 3 (2017)

    Google ученый

  • 18.

    Кубичка, М., Села, А., Мулен, П., Мунье, Х., Никулеску, С.И .: Набор данных для тестирования и обучения алгоритмов сопоставления карт. В: Симпозиум по интеллектуальным транспортным средствам (IV), 2015 г., IEEE, стр. 1088–1093. IEEE (2015)

  • 19.

    Кубицка, М., Села, А., Мунье, Х., Никулеску, С.И .: Сравнительное исследование и прикладная классификация методов сопоставления автомобильных карт. IEEE Intell. Трансп. Syst. Mag. 10 (2), 150–166 (2018)

    Статья Google ученый

  • 20.

    Leutenegger, S.T., Lopez, M.A., Edgington, J .: Str: простой и эффективный алгоритм упаковки R-Tree. В кн .: Известия. 13-я Международная конференция по инженерии данных, 1997 г., стр. 497–506. IEEE (1997)

  • 21.

    Ли, Х., Кулик, Л., Рамамоханарао, К .: Автоматическое создание и проверка дорожных карт из наборов данных траектории GPS. В: Материалы 25-й конференции ACM International по управлению информацией и знаниями, стр. 1523–1532. ACM (2016)

  • 22.

    Лю X., Бьяджони Дж., Эрикссон Дж., Ван Й., Форман Г., Чжу Й .: Разработка крупномасштабных разреженных следов GPS для вывода карты: сравнение подходов. В: Материалы 18-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, стр. 669–677. ACM (2012)

  • 23.

    Ма, К., Лу, Х., Шоу, Л., Чен, Г .: Ksq: Запрос на сходство Top-k на неопределенных траекториях. IEEE Trans. Знай. Data Eng. 25 (9), 2049–2062 (2012)

    Google ученый

  • 24.

    Мохамед, Р., Али, Х., Юсеф, М .: Точное и эффективное сопоставление карт для сложных условий. В: Материалы 22-й Международной конференции ACM SIGSPATIAL по достижениям в области географических информационных систем, стр. 401–404. ACM (2014)

  • 25.

    Ньюсон, П., Крумм, Дж .: Скрытое сопоставление карт Маркова через шум и разреженность. В: Материалы 17-й Международной конференции ACM SIGSPATIAL по достижениям в области географических информационных систем, стр. 336–343. ACM (2009)

  • 26.

    Пейксото, Д.А., Хунг, N.Q.V .: Масштабируемый и быстрый поиск наиболее похожих траекторий Top-K с использованием mapreduce In-Memory. В: Австралазийская конференция по базам данных, стр. 228–241. Springer (2016)

  • 27.

    Qiu, J., Wang, R .: Вывод дорожных карт из редко выбранных GPS-трасс. Журнал геолокационных служб 10 (2), 111–124 (2016)

    MathSciNet Статья Google ученый

  • 28.

    Quddus, M.A., Ochieng, W.Y., Noland, R.B .: Современные алгоритмы сопоставления карт для транспортных приложений: современное состояние и направления будущих исследований. Транспортные исследования, часть c :, Emerging Technologies 15 (5), 312–328 (2007)

    Статья Google ученый

  • 29.

    Shan, Z., Wu, H., Sun, W., Zheng, B .: Cobweb: надежная система обновления карты с использованием траекторий GPS. В: Труды Международной совместной конференции ACM 2015 по повсеместным и повсеместным вычислениям, стр.927–937. ACM (2015)

  • 30.

    Станоевич, Р., Аббар, С., Тирумуруганатан, С., Моралес, GDF, Чавла, С., Филали, Ф., Алеймат, А.: Объединение дорожных сетей для инкрементальной карты обновления. В: LBS 2018: 14-я Международная конференция по геолокационным службам, стр. 91–109. Springer (2018)

  • 31.

    Ван, Т., Мао, Дж., Цзинь, Ч .: Hymu: гибридная платформа для обновления карт. В: Международная конференция по системам баз данных для передовых приложений, стр. 19–33. Springer (2017)

  • 32.

    Wang, Y., Liu, X., Wei, H., Forman, G., Chen, C., Zhu, Y .: Crowdatlas: самообновляющиеся карты для облачного и личного использования. В: Материалы 11-й ежегодной международной конференции по мобильным системам, приложениям и услугам, стр. 27–40. ACM (2013)

  • 33.

    Wei, H., Wang, Y., Forman, G., Zhu, Y .: Сопоставление карт: сравнение подходов с использованием разреженных и зашумленных данных. В: Материалы 21-й Международной конференции ACM SIGSPATIAL по достижениям в области географических информационных систем, стр.444–447. ACM (2013)

  • 34.

    Wei, H., Wang, Y., Forman, G., Zhu, Y., Guan, H .: Быстрое сопоставление карты Витерби с настраиваемыми весовыми функциями. В: Материалы 20-й Международной конференции по развитию географических информационных систем, стр. 613–616. ACM (2012)

  • 35.

    Wu, H., Tu, C., Sun, W., Zheng, B., Su, H., Wang, W.: Glue: обновление карты без настройки параметров система. В: Материалы 24-й конференции ACM International по управлению информацией и знаниями, стр.683–692. ACM (2015)

  • 36.

    Ян Б., Фантини Н., Дженсен К.С.: ipark: Определение парковочных мест по траекториям. В: Материалы 16-й Международной конференции по расширению технологии баз данных, стр. 705–708. ACM (2013)

  • 37.

    Ян Б., Ма, К., Цянь, В., Чжоу, А .: Truster: обработка данных о траектории на кластерах. В: Международная конференция по системам баз данных для передовых приложений, стр. 768–771. Springer (2009)

  • 38.

    Янг, К., Гидофалви, Г .: Быстрое сопоставление карт, алгоритм, объединяющий скрытую марковскую модель с предварительным вычислением. Int. J. Geogr. Инф. Sci. 32 (3), 547–570 (2018)

    Статья Google ученый

  • 39.

    Чжу, Й., Ван, Й., Форман, Г., Вэй, Х .: Разработка крупномасштабных потоков GPS для уточнения связности дорожных карт. Comput. J. 58 (9), 2109–2119 (2015)

    Статья Google ученый

  • Учебное пособие по инструменту траектории

    Инструмент траектории Учебник

    Шаг 1. Загрузите инструмент траектории.

    После выбрав кнопку инструмента траектории, разрешите инструмент траектории для полной загрузки в вашем браузере. если ты используют модемное соединение, это может занять несколько секунд, чтобы увидеть полосу загрузки. Карты не будет готов к использованию, пока полоса загрузки не достигнет 100%.

    В инструмент траектории был разработан для 1024 X 768 разрешение экрана для отображения достаточной детализации карты.На изображении ниже показано, как весь инструмент траектории должен появиться в вашей сети браузер. Если вы загружаете инструмент и он не подходит полностью в окно браузера, мы предлагаем вам временно увеличьте разрешение видео вашего компьютера. Инструкции о том, как это сделать кликните сюда.

    Шаг 2. Выберите начальную точку.

    Если вы знаете широту и долготу координаты вашего начального местоположения, вы можете просто введите эти числа в текст с надписью коробки, как показано на иллюстрации к Правильно.

    Кому выберите место старта, щелкнув карту, начните перемещая курсор по маленькой карте, пока заштрихованная область закончилась интересующий географический район. Нажмите заштрихованная область, и она загрузится в большую карту. Затем вы можете увеличить второй раз, нажав на пронумерованный квадрант (1-16), который отображается на миниатюре карта. Затем полностью увеличенный квадрант загрузится в большая карта. В приведенном выше примере мы сначала выберите среднюю заштрихованную область, затем квадрант номер 11. Если вы ошиблись и вошли не в тот квадрант на любого уровня масштабирования, просто щелкните текст с надписью «Масштаб Out «(расположен прямо над миниатюрной картой) и попробуйте опять таки.

    После успешной загрузки увеличенной карты уровня улицы в большую область карты, вы готовы выбрать свой желаемое место старта. Обратите внимание, что когда вы щелкаете местоположение на карте, загружает широту и долготу координаты в текстовых полях для вас. если ты по ошибке щелкнули не в том месте, вы можете выбрать другая точка на карте и долгота и широта координаты будут обновлены автоматически в тексте коробки.

    Шаг 3. Необязательно: Просмотр метки сайта мониторинга .

    Красные и желтые точки на карте указать расположение станций мониторинга, которые сбор данных о ветре, используемых для построения траекторий. Идентифицировать каждой станции мониторинга, удерживайте курсор над местоположение станции на несколько секунд, и метка будет всплывающее окно с именем и номером CAMS для этот сайт мониторинга.

    Шаг 4. Выберите Дата начала.

    Щелкните поле справа от поля даты, чтобы удалить его. вниз по ежемесячному календарю. Используйте стрелки для прокрутки месяцы. Щелкните день соответствующего месяца и год.Выпадающий календарь исчезнет, ​​а значок выбранная дата теперь должна отображаться в тесте даты коробка.

    Шаг 5. Выберите начальное время.

    Использовать клавиши со стрелками, чтобы выбрать время начала для расчет траектории.

    Шаг 6. Установить бег время (в часах).

    Бег время — это отрезок времени, в течение которого вы хотите, чтобы траектория бег.

    Пример 1:
    Если вы выберете «прямую» траекторию и время старта 17:00, инструмент траектории рассчитает траектория, которая начинается в 17:00 и продвигается вперед в время до 18:00.

    Пример 2:
    Если вы выберете «обратную» траекторию и ваш старт время 17:00, инструмент траектории рассчитает траектория, которая начинается в 17:00 и движется назад в время до 16:00.

    Шаг 7. Выберите траектория типа.

    Следующий вам нужно определить, хотите ли вы «вперед» или «обратная» траектория:

    • А прямая траектория дает оценку пути, который воздух следовал за движением вперед во времени, начиная с место старта. Прямые траектории часто используются для ответьте на вопрос: Куда ушел воздух?
    • А обратная траектория дает оценку пути этот воздух последовал до прибытия на старт место нахождения.Обратные траектории часто используются для ответьте на вопрос: Откуда взялся воздух?

    Шаг 8. Создайте траектория.

    Теперь что вы выбрали место начала , дату начала , начало время, и время выполнения и выбрал либо вперед, либо назад вариант траектории, нажмите отправить кнопку , чтобы сгенерировать траекторию.После траектория завершена, вы можете увеличить масштаб, нажав на квадранты или уменьшите масштаб, нажав кнопку Уменьшить кнопку, расположенную над миниатюрой карты. Траектория вы только что создали, останутся на всех картах, пока вы либо обновите браузер, либо повторно отправьте новую траекторию.

    В зеленые точки вдоль траектории показывают расчетный местоположения с 5-минутными интервалами.Траектория места помечаются с 15-минутным интервалом, начиная с во время начала. Диаметры метки положения траектории растут линейно со скоростью одну милю в час, чтобы визуально оценить неопределенность положения траектории как функция время.

    К распечатать, выберите «файл», затем «печать» в меню браузера и распечатайте страницу так же, как любую веб-страницу.

    Для полное обсуждение того, как рассчитывается траектория, кликните сюда.

    Шаг 9. Необязательно: Сохранить / добавить в закладки местоположение.

    Сохранить Местоположение Особенность:

    • К добавьте в закладки начальное место для использования в будущем, нажмите ссылку «Сохранить местоположение», чтобы сохранить широту и координаты долготы.

    Шаг 10. Необязательно: Избранное.

    Избранное Особенность:

    • Вернувшись к карте, нажмите «Избранное», чтобы вспомнить предыдущие места старта.

    • А откроется окно с именем, долготой и широта сохраненных местоположений. Выберите название места, которое вы хотите указать на карту и нажмите «ОК». Вы вернетесь к карте и начальная точка теперь будет отражать ваши сохраненные место нахождения.

    Шаг 11.По желанию: Координаты экспортной траектории .

    Экспорт Особенность:

    • К экспортировать координаты долготы и широты траектории, нажмите появившуюся кнопку «Экспорт». после траектория пробегает.

    Шаг 12.По желанию: Электронная почта траектория .

    Эл. адрес Особенность:

    • Чтобы отправить траекторию по электронной почте другому человеку, щелкните значок Кнопка «Электронная почта», чтобы создать ссылку со всеми атрибуты для воссоздания траектории на другом машина. Обе кнопки «Электронная почта» и «Экспорт» появляются только после прохождения траектории.

    Если у вас есть комментарии, вопросы или проблемы с Интернетом интерфейса или работы инструмента, пожалуйста, напишите Дензил Смит. Если у вас есть технические вопросы по данные и методология расчета, использованная для создания траектория, электронная почта Гэри МакГоги.Нажмите здесь, чтобы перейти к инструменту траектории. Наслаждаться!

    Карта траектории рака простаты: система поддержки клинических решений для управления прогнозом радикальной простатэктомии

    Резюме

    Цель

    Рак простаты имеет низкий уровень смертности и требует постоянного лечения; однако решения о лечении являются сложными. Поскольку рак простаты сложен, результаты требуют тщательной последующей оценки для соответствующего лечения.Электронные медицинские карты (ЭМК) не содержат интуитивно понятной информации. Это исследование было направлено на разработку системы поддержки принятия клинических решений (CDSS) для прогнозирования радикальной простатэктомии.

    Методы

    Мы использовали данные 5199 пациентов с раком простаты из трех больниц в Южной Корее, включая лабораторные результаты, операции, лекарства и лучевую терапию. Мы использовали R с открытым исходным кодом для предварительной обработки данных и разработки веб-системы визуализации. Мы также использовали R для функций автоматического вычисления двух факторов для визуализации данных, e.g., время удвоения простатоспецифического антигена (PSADT) и четыре определения биохимического рецидива (BCR): Американское общество терапевтической радиологии и онкологии (ASTRO), Phoenix, последовательный PSA> 0,2 нг / мл и PSA> 0,2 нг / мл. .

    Результаты

    Мы разработали карту траектории рака простаты (PCT-Map) как CDSS для интуитивной визуализации серийных данных по PSA, тестостерону, хирургическому вмешательству, лекарствам, лучевой терапии, BCR и PSADT.

    Выводы

    Карта PCT-Map включает функции для BCR и PSADT, а также автоматически вычисляет и визуализирует недавно добавленные данные пациента в формате данных PCT-Map, таким образом оптимизируя визуализацию данных пациента и позволяя врачам оперативно получать доступ к данным пациента для принятия решения. соответствующее лечение.

    Ключевые слова

    Система поддержки принятия клинических решений

    Электронная медицинская карта

    Рак предстательной железы

    Радикальная простатэктомия

    Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

    © 2020 Asian Pacific Prostate Society. Опубликованные услуги Elsevier B.V.

    Рекомендуемые статьи

    Цитирующие статьи

    Frontiers | EspcTM: кинетическая переходная сеть, основанная на картировании траектории в пространстве эффективного масштабирования энергии

    Введение

    Биомолекулы по своей природе динамичны (Chodera et al., 2007). Фолдинг белка, например, включает изменение конформации полипептидной цепи на конкретную третичную топологию в течение микросекунд или секунд, процесс, который может пойти наперекосяк и привести к неправильной укладке и вызвать заболевание (Chiti and Dobson, 2006; Gregersen et al., 2006; Chodera et al., 2007; Guo et al., 2012; Wei et al., 2016; Zhou et al., 2019). Аллостерический ферментный катализ включает переходы между множеством конформационных подсостояний, только некоторые из которых могут позволить доступ к подсостояниям или катализ (Eisenmesser et al., 2002; Boehr et al., 2006; Buch et al., 2011). Связывание белок-лиганд может изменять кинетику перехода между множественными конформационными состояниями; например, внутренне неупорядоченный белок может иметь структурированные и неструктурированные пути связывания (Ithuralde et al., 2016; Paul et al., 2017; Li et al., 2019; Pan et al., 2019; Weng and Wang, 2020). Понимание биомолекулярной динамики имеет решающее значение для раскрытия функции биомолекул. Компьютерное моделирование биомолекул, сделавшее видимым биомолекулярную динамику in silico , дает ценную информацию для понимания того, как динамика биомолекул влияет на биологические процессы (Cheatham and Kollman, 2000; Mirny and Shakhnovich, 2001; Norberg and Nilsson, 2002; Moraitakis et al. al., 2003; Леви и др., 2004; Чжоу и др., 2004; Гао и др., 2005; Zuo et al., 2006, 2009; Ли и др., 2008, 2013; Мияшита и др., 2009; Ян и др., 2014; Ян и Ван, 2019; Wu et al., 2020). В частности, моделирование молекулярной динамики (МД) может предоставить детали на атомном уровне, которые не всегда доступны в экспериментах, и сделать этот метод неизбежным (Karplus and McCammon, 2002; Adcock and McCammon, 2006; Wang et al., 2009; Zuo et al. ., 2013). Однако слишком большое количество деталей скроет значимую информацию.В большинстве случаев функциональные процессы биомолекул, наиболее интересные или важные процессы, соответствуют медленным динамическим процессам. Чтобы выделить эти процессы из многочисленных траекторий моделирования МД, были затрачены большие усилия на разработку методов массового анализа данных многомерного моделирования. В настоящее время из множества исследований было четко установлено, что понятная картина динамики биомолекул может быть описана как сеть переходов между несколькими метастабильными состояниями на основе траекторий моделирования (Zwanzig, 1983; Kampen, 2007).

    Марковская модель состояния (МСМ) обеспечивает мощную основу для анализа динамики биосистем, например, МД-моделирования, для построения переходной сети метастабильных состояний. Он получил широкое распространение за последние несколько десятилетий (Chodera et al., 2007; Gfeller et al., 2007; Noe et al., 2007; Bowman and Pande, 2010; Pande et al., 2010; Rao and Karplus, 2010). ; Bowman et al., 2013; Deng et al., 2013; Weber et al., 2013; Husic, Pande, 2018; Wang et al., 2018; Sengupta et al., 2019).В процессе анализа МСМ симуляционные конформации были сначала классифицированы на тысячи небольших групп, названных микросостояниями, с помощью метода геометрической кластеризации, в котором эти конформации были схожи по геометрии (Bowman et al., 2009; Pande et al., 2010) . Эти микросостояния будут дополнительно сгруппированы в несколько макросостояний стандартным методом спектральной кластеризации на основе их частоты перехода (Deuflhard and Weber, 2005; Chodera et al., 2007; Gfeller et al., 2007; Noe et al., 2007; Noe, 2008). ; Bowman, Pande, 2010; Pande et al., 2010; Рао и Карплюс, 2010; Zuo et al., 2010; Bowman et al., 2013; Deng et al., 2013; Роблиц и Вебер, 2013; Weber et al., 2013; Хусич и Панде, 2018; Wang et al., 2018; Sengupta et al., 2019). Затем сеть переходов между макросостояниями была реконструирована соответствующим образом (Jayachandran et al., 2006; Buchete, Hummer, 2008; Prinz et al., 2011). Гонг и Чжоу (2010) представили метод отображения траектории (TM) для построения кинетической переходной сети метастабильных состояний. По сравнению с MSM, TM сгруппированы фрагменты траектории моделирования, а не отдельные конформации.Они отобразили усредненную конформацию каждого сегмента траектории MD как вектор и вычислили главные компоненты (PC) векторов, отображенных траекторией, с помощью анализа главных компонентов (PCA). Схожие векторы с отображением траектории затем были сгруппированы как метастабильные состояния методом спектральной кластеризации, а события перехода в траекториях моделирования были дополнительно идентифицированы (Gong et al., 2015; Zhang et al., 2017; Zhang et al., 2019a; Zhang et al., др., 2019б).

    Как в методах MSM, так и в методах TM, дискретизация траекторий MD, т.е.е. кластеризация структур играет жизненно важную роль в анализе траекторий МД. Чтобы сделать кластеризацию структур как можно более точной, в анализе использовались различные структурные метрики и их функции, например, торсионные углы позвоночника, доля собственных контактов, среднеквадратичное отклонение и сольватированная энергия (Gong et al. ., 2015). Этот анализ может быть эффективным, когда все входные координаты достаточны и не имеют отношения друг к другу. Таким образом, PCA использовался для поиска ортогональных коллективных координат, которые представляют собой линейные комбинации входных координат и покрывают большую часть дисперсий только с несколькими первыми собственными векторами (Lever et al., 2017). Однако, как упоминалось выше, в большинстве случаев затрагивается медленный динамический процесс. Не всегда верно, что направления с высокой дисперсией соответствуют кинетически замедленному режиму. Таким образом, были разработаны некоторые методы получения направлений замедленного движения. В МСМ использовался независимый корреляционный анализ на основе временной структуры (tICA) (Naritomi and Fuchigami, 2011, 2013; Perez-Hernandez et al., 2013; Schwantes and Pande, 2013). Он находит медленные коллективные координаты путем собственного разложения автокорреляционной матрицы с интервалом Δ t .В TM усредненная конформация каждого сегмента траектории MD длиной τ была отображена как вектор в пространстве признаков для составления выборок для метода PCA. Утверждалось, что быстрые конформационные флуктуации подавляются после усреднения сегмента, а ПК в основном связаны с медленными движениями (Zhang et al., 2017). В обоих методах tICA-MSM и TM требуется гиперпараметр Δ t для tICA-MSM и τ для TM. Неопытным пользователям это сложно. Можно получить оптимизированную модель с помощью автоматизированного процесса, а не методом проб и ошибок.Например, можно рассмотреть взвешивание входной координации параметром порядка, относящимся к функциональным процессам биомолекул, чтобы входные координаты с высокой корреляцией вносили наибольший вклад в расчет расстояния и делали кластеризацию эффективной и действенной для улавливания функциональных процессов, то есть, паттерны медленного движения биомолекулярной системы.

    В этой статье мы представим новый метод, названный картированием пространственной траектории с масштабированием эффективной энергии (EspcTM), для обнаружения метастабильных состояний и построения переходных сетей.Это структура анализа без параметров, основанная на предыдущем методе TM. В методе EspcTM каждый снимок траекторий описывался многомерным вектором и отображался в ортогональном функциональном пространстве. В отличие от метода TM, функции были масштабированы с учетом эффективной энергии динамики, чтобы сделать пространство эффективным для описания медленных процессов в системе, и гиперпараметры не требовались. Здесь эффективная энергия, которая была отфильтрована из полной потенциальной энергии траекторий моделирования с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ) и множественной линейной регрессии, является эффективным параметром порядка для описания медленных конформационных изменений сложной системы.Метод PCA также использовался для уменьшения размерности и ортогонализации функционального пространства. Метастабильные состояния были присвоены методом спектральной кластеризации на основе проекций траекторий в этом пространстве признаков. Затем матрица марковских переходов строится на основе переходов между этими метастабильными состояниями. Мы показываем применение этого метода движением броуновской частицы и конформационной динамикой додекапептида аланина (Ala 12 ).Это выявило их метастабильные состояния и кинетическую сеть переходов, а также дало дополнительное понимание динамики этих двух систем.

    Теория и метод

    Метод EspcTM представляет собой структуру анализа для выявления метастабильных состояний из данных моделирования в пространстве масштабирования эффективной энергии и построения сети переходов между состояниями на основе теории цепи Маркова. В EspcTM был введен упорядоченный параметр, названный эффективной энергией, для изменения масштаба пространства функций системы.Траектории моделирования были отображены в пространстве и дискретизированы для получения кинетической переходной сети системы на основе теории цепей Маркова. μ⁢ (q →)} μ = 1,…, Nb.μ⁢ (q →)} μ = 1,…, Nb следует выбирать для идентификации типичных конформационных движений систем. В этой работе мы использовали синус и косинус структурных метрик в качестве пространства признаков (Gong, Zhou, 2010; Gong et al., 2015).

    Подавление шума

    Очевидно, что каждый базис имеет разный вес при описании динамики сложной системы. Утверждалось, что динамика сложных систем, таких как сворачивание белков, может напоминать диффузионный процесс в суровом ландшафте свободной энергии (Onuchic et al., 1997). Таким образом, энергия является подходящей мерой для изменения масштаба их координат. Большинство исследований сложных систем сосредоточено на динамике части системы, а остальная часть системы рассматривалась как среда объекта исследования. Например, исследования сворачивания белка сосредоточены на молекулах белка. Конформационное изменение белка в сворачивании белка представляет собой интересную часть, а не колебания молекул воды. Однако атомы системы сложным образом взаимодействовали друг с другом.Изменение энергии, вызванное динамикой исследуемого объекта, сочетается с энергией, вызванной колебаниями оставшейся части. Без дополнительных гипотез сложно выделить значимую энергию в кадре. С другой стороны, как уже говорилось выше, кинетическая медленность — главный характер интересных процессов. Таким образом, динамика важных процессов может быть отделена от колебаний в частотной области, где медленное движение рассматривается как низкочастотный сигнал, а колебания могут быть отфильтрованы как высокочастотный шум.

    В этой работе БПФ (Cochran et al., 1967) применялось для преобразования энергии траекторий в частотное пространство. Для каждой траектории коэффициенты частот были получены по

    ω ~ k = ∑n = 0Nt-1εn⋅e-i⁢n⁢ωk (2)

    Здесь i = -1 — мнимая метка, n — индекс кадров для траектории, ε n — полная потенциальная энергия n -го кадра, полученная из данных моделирования, N t — количество кадров траектории, а ω k = 2 πk / N t соответствует частоте. K ( N b -мерный вектор) — параметры аппроксимации, а ϵ K — ошибка множественной линейной регрессии.Эффективная энергия ε ~ = ε ~ K * -ϵK * с K * = arg max r ( K ). Здесь r⁢ (K) = 1- (ϵK) 2¯ / (σK) 2 — коэффициент множественной корреляции, (σ K ) 2 — дисперсия ε ~ K, а r = 0 для случай (σK) 2 = (ϵK) 2¯ = 0. Для нескольких траекторий БПФ выполнялось для каждой траектории отдельно. Из-за одинаковой длины и временного интервала всех траекторий в нашем исследовании все траектории были отображены в одном частотном пространстве { ω k } k = 1,…, Nt .K на его главной диагонали. PCA (Sims et al., 2005) применялся для уменьшения размерности и ортогонализации компонентов всех траекторий V ~. По убыванию в соответствии с собственными значениями были выбраны первые N c собственные векторы, состоящие из N b × N c матрица M . Здесь N c N b , а M — оператор отображения, который уменьшил размерность N b вектор в N c — размерность с учетом верхних N c собственных значений, сумма которых составляет более 90% доли суммы всех собственных значений.μ⁢ (q →)} μ = 1,…, Nc. Подобно методу TM (Gong and Zhou, 2010; Zhang et al., 2017), каждая траектория была разделена на множество изометрических частей, а сходство между каждыми двумя частями определялось их средними векторами:

    S (t, t) ′ = ∑i [Bi (t) Bi (t) ′ + 1] ∑i [Bi⁢ (t) ⁢Bi⁢ (t) +1] × ∑i [Bi (t) ′ Bi (t) ′ + 1] (6)

    Здесь мы заменили векторы кадров средними векторами отрезков траектории. Это уменьшило размер матрицы подобия и стоимость вычислительного ресурса. На практике длину отрезков траектории можно варьировать в разумных пределах.Метод робастного кластерного анализа Перрона (PCCA +) (Roblitz and Weber, 2013), реализованный в pyEMMA (Scherer et al., 2015), был использован для классификации всех частей по N s состояниям на основе матрицы сходства . Здесь количество состояний N s определялось распределением собственных значений матрицы подобия (Roblitz, Weber, 2013). Матрица марковских переходов P была получена на основе дискретизированных траекторий (Prinz et al., 2011). Поскольку P является стохастической матрицей-строкой, ее наибольшее левое собственное значение равно 1. Если существует уникальное стационарное распределение, это верно для нашего случая, то наибольшее собственное значение и соответствующий собственный вектор также уникальны. Согласно теории случайных процессов, стационарное распределение марковского процесса соответствует распределению состояния равновесия. Что еще более интересно, матрица марковских переходов также может использоваться для выявления динамики системы в условиях отсутствия равновесия (Reuter et al., 2018).

    Броуновское динамическое моделирование

    Для броуновского динамического моделирования броуновские частицы при наличии потенциала U описываются уравнением Ланжевена

    m⁢d⁢v⁢ (t) d⁢t = -∇⁡U⁢ (x) -γ⁢v⁢ (t) + ξ⁢ (t) (7)

    , где ξ ( t ) — дельта-коррелированный стационарный гауссовский процесс с нулевым средним. Двумерная броуновская частица моделировалась на поверхности с тремя потенциальными ямами в игрушечной модели (см. Рис. 2А).Здесь потенциал U ( x ) был определен как:

    Рис. 2. EspcTM на динамике броуновской частицы. (А) Энергетический пейзаж игрушечной модели. Здесь потенциальная функция ландшафта была -ε⁢ {cos⁡ (x) + sin⁡ (x) + 2⁢cos⁡ (3⁢x) + 12⁢cos⁡ (y) + 2⁢exp⁡ [-20 ⁢ (x + 23⁢π) 2-2⁢y2]}. Три потенциальных скважины слева направо: S 0 , S 1 и S 2 . Колодец в S 1 был глубже, чем в двух других штатах, а барьер между S 0 и S 1 был намного выше, чем между S 1 и S 2 .Черная линия на верхней и правой панели представляет потенциал вдоль линии y = 0, и x = 0, соответственно. (B) Красные, зеленые и синие точки представляют три состояния снимков траекторий. Гистограммы каждого состояния были показаны на верхней и правой панели разными цветами. (C) Множественные коэффициенты корреляции ε ~ K и все 40 конформационных координат как функция частот отсечки. Здесь максимум коэффициента множественной корреляции находится на частоте среза, равной 8.0 × 10 −4 τ −1 . (D) Коэффициенты регрессии для всех 40 признаков. Координаты, соответствующие базисным функциям sin ( x ), cos ⁡ ( x ), и cos ⁡ (2 x ) имели большой вес при изменении масштаба. (E) Собственные значения в PCA вектора с отображением траектории. (F) Типичная дискретная траектория.

    U (x) = — ε {cos (x) + sin (x) + 12cos (y) + 2cos (3x) + 2exp [-20 (x + 23π) 2-2y2]} (8)

    с параметром масштабирования ε = 40.Множественные траектории были сгенерированы из разных начальных участков случайным образом с помощью обширного длительного моделирования.

    Моделирование MD

    В моделировании MD концы Ala 12 были заряжены, что приводит к гибким метастабильным структурам (Noe et al., 2007). Все атомы моделировались с помощью силового поля Amber03. Молекула сольватировалась в ромбическом додекаэдрическом периодическом ящике с расстоянием между растворенными веществами и границей ящика не менее 10 Å. Модель воды SPC была использована для сольватации (см. Рисунок 3A).Моделирование МД проводилось с использованием пакета Gromacs 4.6.5 (Hess et al., 2008). При моделировании ковалентные связи с участием атомов H ограничивались алгоритмом LINCS, который допускал временной шаг 2 фс. Электростатические взаимодействия на больших расстояниях обрабатывались методом Эвальда с использованием сетки частиц (Darden et al., 1993) с шагом сетки 1,6 Å. Обрезка для ван-дер-ваальсова взаимодействия была установлена ​​на 10 A. Предыдущая траектория, выполненная при высокой температуре, была уравновешена моделированием МД в течение 100 пс при постоянном давлении 1 бар и температуре 500 К с использованием связи Берендсена (Berendsen et al., 1984). Затем производственное моделирование было выполнено в ансамбле NVT при 500 K в течение 100 нс. Все 50 систем, извлеченных из высокотемпературного моделирования, были повторены 100 нс в ансамбле NVT при 300 K и записаны с интервалом времени τ = 5ps. В анализе 20 000 × 50 кадров.

    Рис. 3. EspcTM на типичной траектории Ala 12 . (A) Типичная конформация Ala 12 , представленная в виде палочек с метками из 10 пар двугранных углов φ и ψ, сольватированных в молекулах воды SPC, представленных серой поверхностью.На вставке показано увеличение сегмента, содержащего ϕ 2∼5 и ψ 2∼5 . (B) Множественные коэффициенты корреляции ε ~ K и все 40 конформационных координат как функция частоты среза. Максимум коэффициента множественной корреляции находится на частоте среза, равной 45 МГц. (C) Коэффициенты регрессии для всех 40 признаков. Большинство коэффициентов с большим значением соответствуют базисным функциям (синусу и косинусу) φ 2∼5 . (D) Собственные значения в PCA вектора с отображением траектории.

    Результаты и обсуждение

    Метод EspcTM был впервые проиллюстрирован игрушечной моделью, то есть динамикой броуновской частицы на двумерной поверхности. Затем его применили для исследования конформационной динамики додекапептида аланина (Ala 12 ) и построили сеть переходов между метастабильными состояниями Ala 12 .

    Игрушечная модель

    В игрушечной модели двумерная броуновская частица двигалась в поле с тремя потенциальными ямами (см. Рис. 2А).Для того чтобы распределение выборок приближалось к теоретическим значениям, было выполнено десять обширных длительных симуляций, которые запускались случайным образом с разных сайтов. На рис. 2В показаны положения и распределение выборок этих траекторий. При анализе в качестве базисных функций были выбраны sin ⁡ () и cos ⁡ (). θ обозначает координату xory и n = 1,…, 10 для каждой координаты в анализе EspcTM модели игрушки.Следовательно, траектории были отображены в 40-мерное функциональное пространство, например,

    sin⁡ (x), sin⁡ (y), cos⁡ (x), cos⁡ (y),… sin⁡ (10⁢x), sin⁡ (10⁢y), cos⁡ (10⁢x), cos ⁡ (10⁢лет) (9)

    Все значения траекторий были нормализованы во всех измерениях, прежде чем они были подогнаны к ε ~ K.

    На рис. 2С показан коэффициент множественной корреляции между ε ~ K и значениями этих 40 характеристик в зависимости от частоты среза. Был максимальный коэффициент множественной корреляции при K = 17, и в качестве эффективной энергии было выбрано ε ~ = ε ~ 17-17.На рисунке 2D показаны коэффициенты регрессии между энергией ε ~ 17 и характеристиками. Как показано на рисунке 2D, базисные функции sin ⁡ ( x ), cos ⁡ ( x ) и cos ⁡ (2 x ) имели большой вес при изменении масштаба. Следует отметить, что для учета эффекта случайной силы путем сольватации в динамике Брауна в энергии броуновской частицы были добавлены дополнительные энергии с гауссовым распределением, так что информация о потенциале смешивалась с белым шумом в линейной регрессии.PCA был выполнен на этих образцах с измененным масштабом эффективной энергии. На рисунке 2E собственные значения показаны в порядке убывания. Очевидно, что, кроме первых двух собственных значений, другие собственные значения были очень малы. Были выбраны первые два собственных вектора, чтобы составить E-пространство модели игрушки, а также оператор отображения. Используя оператор отображения M , составленный из этих двух собственных векторов, все выборки были отображены в E-пространство.

    С помощью алгоритма PCCA + все образцы были сгруппированы в три состояния (показаны цветными точками на рисунке 2B).Как показано на рисунке 2B, эти три состояния соответствуют трем ямам в потенциале. Дискретизированная траектория, которая посетила все три состояния, показана на рисунке 2F. Матрица марковских переходов P была получена на основе дискретизированных траекторий (см. Таблицу 1). Стационарное распределение, которое соответствует распределению термодинамического равновесия, было получено путем собственного разложения матрицы марковских переходов и показано в таблице 1. В качестве ориентира показано распределение состояния равновесия, предсказываемое теорией статистической физики. также в таблице 1.Очевидно, что результат, полученный методом EspcTM, близок к теоретическим значениям. Кроме того, матрица марковских переходов также содержит кинетическую информацию о системе. Время жизни этих состояний, рассчитанное по диагональным элементам матрицы перехода, также показано в таблице 1. Было обнаружено, что состояние S 0 имеет наименьшую вероятность появления, но наибольшее время жизни. Это указывало на то, что кинетически стабильное состояние не было термодинамически стабильным состоянием для этой динамической системы.

    Таблица 1. Матрица переходов и стационарное распределение модели Маркова, распределение, полученное с помощью теории равновесной статистической физики, и время жизни состояний для динамики броуновской частицы.

    Динамика додекапептида аланина

    Додекапептид аланина (Ala 12 ), состоящий из 12 остатков аланина, является типичной модельной молекулой для исследования MD (Noe et al., 2007). Траектории MD Ala 12 использовались в качестве примера для тестирования метода EspcTM.Согласно предыдущему исследованию (Gong, Zhou, 2010; Gong et al., 2015), синус и косинус двугранных углов позвоночника ( φ , ψ ) использовались в качестве базисных функций при анализе траекторий МД Ала. 12 . Здесь φ определяется как двугранный угол основной цепи вокруг связи, соединяющей C α и атомы N, а ψ определяется как двугранный угол основной цепи вокруг связи, соединяющей C α и карбонильные атомы углерода (Hovmoller et al. ., 2002). Имеется 10 пар двугранных углов φ и ψ для Ala 12 (см. Рисунок 3A), и в итоге в анализ были включены 40 базисных функций, например,

    sin⁡ (ψi), sin⁡ (φi), cos⁡ (ψi), cos⁡ (φi) (10)

    Здесь i = 1,…, 10 указывает индекс двугранности Ala 12 от N-конца к C-концу. Основываясь на этих базовых функциях, EspcTM сначала применялся на типичной траектории, а затем на всех 50 траекториях.

    Переход между состояниями типичной траектории

    На рис. 3В показан результат множественной линейной регрессии между ε ~ K и функциями двугранных углов Ala 12 для типичной траектории.Максимум коэффициента множественной корреляции, как и в случае движения броуновской частицы, составляет 45 МГц (см. Рисунок 3B). Поэтому при анализе использовалась сумма первых 10 самых низких частот энергии ε ~ 10. Коэффициенты регрессии между энергией ε ~ 10 и функциями двугранных углов показаны на рисунке 3C. Было обнаружено, что большинство факторов с большим весом соответствовали базовой функции (синус и косинус) φ 2∼5 (см. Вставку на рис. 3A).Это указывает на то, что изменение структуры около N-терминала вносит больший вклад в крупномасштабные конформационные изменения, чем C-терминал в этой типичной траектории моделирования.

    На рисунке 3D показаны собственные значения взвешенных выборок этой траектории. Как показано на рисунке 3D, следующий анализ этой траектории был выполнен в пространстве, состоящем из первых шести собственных векторов. На рисунке 4A показана матрица подобия и репрезентативная структура траектории. Было очевидно, что на траектории четыре метастабильных состояния.Дискретизированная траектория показана на средней панели рисунка 4B. Вторичная структура пептида была проанализирована с помощью DSSP (Kabsch and Sander, 1983; Touw et al., 2015) и показана на верхней панели рисунка 4B. Моделирование началось со структуры с некоторой сформированной N-концевой α-спиралью (также см. Типичную структуру), то есть в состоянии S b . Это состояние было нестабильным и существовало всего около 6.4 нс на траектории 100 нс. Образовавшаяся в этом состоянии α-спираль действовала как ядро, которое способствовало формированию α-спирали С-конца Ala 12 .Затем траектория перешла в состояние S , в котором большинство остатков пептида образуют структуру α-спирали. Состояние S a было более стабильным, чем состояние S b . Он появлялся на этой траектории два раза и просуществовал всего около 58.0 нс. Однако между двумя случаями состояния S a α-спираль двух концов была временно развернута и взаимодействовала с α-спиралью в середине пептида, то есть в состоянии S c . Это состояние нестабильно и просуществовало только 16 лет.4 нс по этой траектории. После состояния S c пептид снова свернулся до состояния S a . Наконец, пептид развернулся в случайный клубок, т.е. состояние S d , с низким структурным сходством.

    Рисунок 4. Переход между состояниями типичной траектории Ала 12 . (A) Матрица подобия и типичные конформации в метастабильных состояниях и их переходах. Цвет указывал на степень сходства. Красный цвет означает большое сходство.Переходы предполагались из матрицы вероятностей переходов. (B) Анализ вторичной структуры типичной траектории с помощью DSSP был показан на верхней панели. Синий, зеленый, желтый и белый паттерны представляют α-спираль, изгиб, поворот и катушку соответственно. Дискретизированная траектория показана на средней панели. Состояния соответствовали матрице сходства на панели (A) . На нижней панели эффективная энергия для этой типичной траектории показана красной пунктирной кривой, а исходная потенциальная энергия — серой кривой в качестве фона.Обе кривые имеют одинаковую ось x , но с осью y в разных масштабах. Ось эффективной энергии y находилась слева с амплитудой около 20 кДж / моль, в то время как ось y исходной потенциальной энергии находилась справа с амплитудой около 1,2 × 10 3 кДж / моль. . Здесь и эффективная энергия, и исходная потенциальная энергия были нулевыми.

    На нижней панели рисунка 4B показана эффективная энергия как функция времени для этой траектории.Он был рассчитан из полной энергии всей биосистемы, включая молекулы пептида и воды. Первоначально энергия, вызванная конформационным изменением пептида, была скрыта шумом динамики молекул воды, а также колебаниями самого себя. Казалось, что полная энергия (показанная серым) изменялась случайным образом и резко. Однако, используя БПФ и регрессию, мы получили эффективную энергию (показана красным). Это было синхронно с конформационным изменением и переходом состояния пептида.Что еще более интересно, эффективная энергия стабильного состояния, состояния S a , была намного ниже, чем у трех других состояний, в которых была сформирована большая часть α-спирали. Это означало, что стабильность этого состояния поддерживалась энергией. С другой стороны, состояние S d обладало самой высокой энергией и большими конформационными вариациями. Это означало, что структура развернутого клубка была стабильной за счет энтропии.

    Переходная сеть Ала

    12

    Для получения статистически значимых выводов мы провели анализ методом EspcTM на 50 траекториях МД.На рисунке 5A показан результат множественной линейной регрессии между ε ~ K и функциями двугранных углов Ala 12 для этих 50 траекторий. Максимум коэффициента множественной корреляции обнаружен на частоте 15 МГц. При анализе использовалось суммирование первых четырех нижних частот энергии ε ~ 4. На рисунке 5B показаны коэффициенты регрессии между энергией ε ~ 4 и характеристиками. Он последовательно показал, что φ 2∼5 играет важную роль в динамике Ala 12 , хотя фазовый сдвиг на φ 2∼5 вызвал небольшие веса на косинусе φ 2 ∼5 .Это указывает на то, что локальные структурные изменения около N-конца, особенно φ 2∼5 , были основными вкладчиками в медленное конформационное изменение Ala 12 . Согласно результату PCA для взвешенного пространства признаков, алгоритм кластеризации был выполнен в пространстве, состоящем из первых 10 собственных векторов, сумма которых составляла более 90% суммы вариаций (см. Рисунок 5C). Каждая траектория была разбита на 100 частей. Таким образом, было 5000 векторов, которые представляют 100 × 50 частей траектории.По этим 50 траекториям было идентифицировано шесть состояний.

    Рисунок 5. EspcTM на 50 траекториях Ala 12 . (A) Множественные коэффициенты регрессии корреляции между ε ~ K и характеристиками как функция частот среза. Максимум был на 15 МГц. (B) Коэффициенты регрессии для всех 40 признаков. (C) Собственные значения в PCA вектора с отображением траектории. (D) Наблюдаемая вероятность для каждого состояния на всех 50 траекториях.

    На рис. 5D показаны гистограммы этих шести состояний. Здесь переходы состояний были получены из 50 траекторий с временем запаздывания 1.0 нс. Матрица переходов и стационарное распределение показаны в таблице 2. Было обнаружено, что стационарное распределение, полученное с помощью матрицы переходов, согласуется с гистограммой. Состояние S 5 имело гораздо более высокую вероятность возникновения, чем другие состояния в состоянии равновесия. На рисунке 6 показаны эти шесть состояний, представленные их типичными структурами в мультфильмах, а также их средняя эффективная энергия по вертикали.Развернутые состояния S 0 , в которых пептид развернут в случайный клубок, обладают наибольшей энергией и расположены в верхней части рисунка. Сложенное состояние S 5 , в котором пептид свернут в α-спирали, обладало наименьшей эффективной энергией и расположено в нижней части рисунка. Между этими двумя состояниями пептид был свернут наполовину. В состоянии S 1 спираль образовывалась на N-конце пептида. В состояниях S 2 , S 3 и S 4 некоторые спирали образовывались на C-конце.Значительный разрыв между эффективной энергией состояния S 4 и состояния S 5 отделял свернутое состояние от других пяти состояний. Это означало, что энергия является причиной устойчивости свернутого состояния.

    Таблица 2. Матрица переходов и стационарное распределение марковской модели и время жизни состояний для динамики Ala 12 .

    Рисунок 6. Динамика сети Ала 12 .Метастабильные состояния были показаны в виде мультипликационных структур их типичных конформаций и перестроены по их средней эффективной энергии по вертикали. Размер кружков вокруг картинок указывает на вероятность наступления в стационарном режиме. Стрелками показаны основные переходы между шестью состояниями в состоянии равновесия. Путь обозначен цветом стрелок. Переходы показаны на трех уровнях в соответствии с частотой перехода, т.е. ∼30, ∼10 и ∼5μs –1 , и обозначены шириной линии стрелок.

    Кроме того, мы получаем динамику и кинетику системы на основе переходной матрицы. На рисунке 6 показан основной переход между шестью состояниями в виде линий со стрелками. Наиболее частый переход, примерно 32 μ с -1 , произошел между состоянием S 0 и S 1 из-за высокой гибкости пептида в этих двух состояниях. Эта высокая частота перехода сделала время жизни этих двух состояний ниже, чем время жизни состояний S 2 , S 3 и S 4 , хотя вероятности появления этих двух состояний были немного выше, чем у трех других состояний.В сети перехода было два основных пути сворачивания из развернутого состояния в сложенное состояние. Путь быстрого сворачивания, который прошел через состояние S 1 и был показан зелеными стрелками, формирует α-спирали непосредственно от N-конца к C-концу. Путь медленного сворачивания, который включал состояния S 2 , S 3 и S 4 , был показан синими и красными стрелками и был более сложным, чем быстрый. На этом пути α-спирали образуются от С-конца к N-концу, т.е.е., прошли через состояния S 3 и S 4 последовательно. Неправильно сложенное состояние S 2 связано с состоянием S 3 . Детальное структурное исследование показало, что структуры состояний S 2 и S 4 очень похожи. Однако некоторые неправильно свернутые остатки препятствовали образованию N-концевой спирали в состоянии S 2 . Чтобы перейти в сложенное состояние, он должен развернуться в состояние S 3 . Эти результаты показали, что N-концевая спираль играет жизненно важную роль в кинетике сворачивания пептида.Это согласуется с вышеупомянутым результатом линейной регрессии, что φ 2∼5 пептида обладает большими коэффициентами масштабирования, а также с результатами других экспериментальных групп, что богатые аланином пептиды складываются в α-спираль. сначала на N-конце (Millhauser et al., 1997; Yoder et al., 1997). Следует отметить, что, как мы упоминали ранее, биомолекулы по своей природе динамичны (Chodera et al., 2007), и развернутые состояния пептида часто передавались друг другу.Эти два пути описывают только основной процесс сворачивания Ala 12 . Существовали также некоторые второстепенные ответвления в путях складчатости.

    Заключение

    В этой работе мы представили наш метод EspcTM, применив его для исследования движения броуновской частицы и конформационной динамики Ala 12 в этой работе. При исследовании броуновской частицы с помощью метода EspcTM мы получили три состояния из траекторий моделирования. Регионы состояний, заданные EspcTM, соответствуют потенциальным колодцам ландшафта.Кроме того, равновесное распределение, полученное с помощью теории цепей Маркова, основанной на кинетических переходах, согласуется с теоретическим результатом. В исследовании Ala 12 была получена значимая кинетическая сеть переходов для описания поведения сворачивания Ala 12 . Эффективная энергия, которая была отфильтрована из полной потенциальной энергии симуляционных траекторий с помощью БПФ и множественной линейной регрессии, оказалась эффективным параметром порядка для описания конформационного изменения Ala 12 .Мы показали, что процесс сворачивания Ala 12 был синхронным с изменением эффективной энергии. Сложенное состояние, в котором большинство остатков находится в спиралях, обладало наименьшей эффективной энергией и было наиболее устойчивым в термодинамике. В кинетической сети также были обнаружены два основных пути сворачивания. Было обнаружено, что N-концевая спираль Ala 12 играет важную роль в сворачивании Ala 12 как в термодинамике, так и в кинетике. Это согласуется с предыдущим экспериментальным результатом.Таким образом, ожидается, что EspcTM станет мощным инструментом для изучения динамики сложных систем и должен применяться для изучения динамики больших биомолекулярных систем, чтобы улучшить наше понимание термодинамики и кинетики биомолекулярных систем.

    Технически метод EspcTM представляет собой основу анализа, основанную на методе TM. Он идентифицирует метастабильные состояния из данных моделирования и строит сеть переходов между состояниями на основе теории цепи Маркова. В отличие от метода TM, мы предоставили решение de novo для получения пространства анализа, названного E-space, для описания медленных процессов в методе Espc TM.Это решение основано на подходе к оптимизации без параметров. Таким образом, метод EspcTM удобен для неопытных пользователей. E-пространство не зависит от метода TM. Его удобно использовать в методе МСМ. Для опытных пользователей, особенно со знанием динамики системы, они также могут установить частоту среза вручную. Кроме того, как расширение метода EspcTM, некоторые новые передаточные функции, такие как логистическая функция и ReLU, также могут быть использованы в процессе фильтрации энергии.Метод вейвлет-анализа можно использовать для преобразования энергии между временной областью и частотной областью.

    Заявление о доступности данных

    Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направить соответствующему автору.

    Взносы авторов

    GZ и ZW разработали исследование. ZW собрал данные и провел расчет. ZW, XZ и GZ написали рукопись. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

    Финансирование

    Работа поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (грант № 11474068) и Национальной программой фундаментальных исследований Китая (проект 973; грант № 2013CB834100).

    Конфликт интересов

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

    Благодарности

    Авторы благодарят за поддержку Государственную ключевую лабораторию прикладной физики поверхности и Департамент физики Фуданского университета, Китай.

    Список литературы

    Берендсен, Х. Дж. К., Постма, Дж. П. М., Вангунстерен, В. Ф., Динола, А., и Хаак, Дж. Р. (1984). Молекулярная динамика с привязкой к внешней ванне. J. Chem. Phys. 81, 3684–3690. DOI: 10.1063 / 1.448118

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бор, Д. Д., Макелени, Д., Дайсон, Х. Дж., И Райт, П. Э. (2006). Динамический энергетический ландшафт катализа дигидрофолатредуктазы. Наука 313, 1638–1642. DOI: 10.1126 / наука.1130258

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Боуман, Г. Р., Бошан, К. А., Боксер, Г., и Панде, В. С. (2009). Прогресс и проблемы в автоматизированном построении моделей состояния маркова для полных белковых систем. J. Chem. Phys. 131: 124101. DOI: 10.1063 / 1.3216567

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Боуман, Г. Р., Мэн, Л. М., и Хуанг, X. Х. (2013). Количественное сравнение альтернативных методов для грубозернистых биологических сетей. J. Chem. Phys. 139: 121905. DOI: 10.1063 / 1.4812768

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бух И., Джорджино Т., Де Фабритис Г. (2011). Полная реконструкция процесса связывания фермента и ингибитора с помощью моделирования молекулярной динамики. Proc. Natl. Акад. Sci. США 108, 10184–10189. DOI: 10.1073 / pnas.1103547108

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Чодера, Дж. Д., Сингхал, Н., Панде, В. С., Дилл, К.А., Свуп, У.С. (2007). Автоматическое обнаружение метастабильных состояний для построения марковских моделей конформационной динамики макромолекул. J. Chem. Phys. 126: 155101. DOI: 10.1063 / 1.2714538

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Cochran, W. T., Cooley, J. W., Favin, D. L., Helms, H. D., Kaenel, R.A., Lang, W. W., et al. (1967). Что такое быстрое преобразование Фурье? Proc.IEEE 55, 1664–1674. DOI: 10.1109 / PROC.1967.5957

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дарден, Т., Йорк, Д., и Педерсен, Л. (1993). Сетка частиц Эвальда — метод Н. Лог (N) для сумм Эвальда в больших системах. J. Chem. Phys 98, 10089–10092. DOI: 10.1063 / 1.464397

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дэн, Н. Дж., Дай, В., и Леви, Р. М. (2013). Как кинетика в развернутом состоянии влияет на сворачивание белка: анализ, основанный на моделях марковского состояния и сверхдлинной MD-траектории. J. Phys. Chem. B 117, 12787–12799. DOI: 10.1021 / jp401962k

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Деуфльхард, П., и Вебер, М. (2005). Робастный перронный кластерный анализ в конформационной динамике. Linear Alg. Прил. 398, 161–184. DOI: 10.1016 / j.laa.2004.10.026

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гфеллер Д., Де Лос Риос П., Кафлиш А. и Рао Ф. (2007). Комплексный сетевой анализ ландшафтов свободной энергии. Proc. Natl. Акад. Sci. США 104, 1817–1822. DOI: 10.1073 / pnas.0608099104

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гонг, Л.К., Чжоу, X., и Оуян, З.С. (2015). Систематическое построение кинетической сети переходов в полипептиде сверху вниз: отображение траектории. PLoS One 10: e0125932. DOI: 10.1371 / journal.pone.0125932

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Грегерсен, Н., Бросс, П., Ванг, С., и Кристенсен, Дж. Х. (2006). Неправильная упаковка белков и болезни человека. Annu. Rev. Genomics Hum. Genet. 7, 103–124. DOI: 10.1146 / annurev.genom.7.080505.115737

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Го К., Ло Ю., Чжоу Р. Х. и Вэй Г. Х. (2012). Исследование механизма самосборки пептидных нанопузырьков и нанотрубок на основе дифенилаланина. Acs Nano 6, 3907–3918. DOI: 10.1021 / nn300015g

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гесс, Б., Кутцнер, К., Ван дер Споул, Д., и Линдал, Э. (2008). GROMACS 4: алгоритмы для высокоэффективного, сбалансированного по нагрузке и масштабируемого молекулярного моделирования. J. Chem. Теория вычисл. 4, 435–447. DOI: 10.1021 / ct700301q

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Итуралде, Р. Э., Ройтберг, А. Э., Турянски, А. Г. (2016). Структурированное и неструктурированное связывание внутренне неупорядоченного белка, выявленное атомистическим моделированием. J. Am. Chem. Soc. 138, 8742–8751. DOI: 10.1021 / jacs.6b02016

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Джаячандран, Г., Вишал В. и Панде В. С. (2006). Использование массового параллельного моделирования и марковских моделей для изучения сворачивания белков: изучение динамики головного убора ворсинок. J. Chem. Phys. 124: 164902. DOI: 10.1063 / 1.2186317

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кабш В. и Сандер К. (1983). Словарь вторичной структуры белков: распознавание образов водородных связей и геометрических элементов. Биополимеры 22, 2577–2637. DOI: 10.1002 / bip.360221211

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кампен, Н. Г. В. (2007). Случайные процессы в физике и химии. Амстердам: Северная Голландия.

    Google Scholar

    Левер Дж., Кшивински М. и Атман Н. (2017). Анализ главных компонентов. Нат. Методы 14, 641–642. DOI: 10.1038 / nmeth.4346

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ли, К. X., Янг, Д. М., Ма, П. А., Чен, Ю.Y., Wu, Y., Hou, Z. Y., et al. (2013). Многофункциональные мезопористые наноструктуры кремнезема с повышающим преобразованием для двухмодальной визуализации и доставки лекарств in vivo. Малый 9, 4150–4159. DOI: 10.1002 / smll.201301093

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ли, В. Ф., Ван, Дж., Чжан, Дж., Такада, С., и Ван, В. (2019). Преодоление узкого места ферментативного цикла путем стерического расстройства. Phys. Rev. Lett. 122: 238102. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.122.238102

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Миллхаузер, Г. Л., Стенланд, К. Дж., Хэнсон, П., Болин, К. А., и Вандевен, Ф. Дж. М. (1997). Оценка относительных популяций 3 (10) -спиралей и альфа-спиралей в пептидах, богатых Ala: водородный обмен и исследование ЯМР высокого поля. J. Mol. Биол. 267, 963–974. DOI: 10.1006 / jmbi.1997.0923

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мирный Л., Шахнович Э.(2001). Теория сворачивания белков: от решетчатых к полностью атомным моделям. Annu. Rev. Biophys. Biomol. Struct. 30, 361–396. DOI: 10.1146 / annurev.biophys.30.1.361

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мияшита Н., Штрауб Дж. Э. и Тирумалай Д. (2009). Структуры бета-амилоидного пептида 1-40, 1-42 и 1-55-фрагмент 672-726 APP в мембранной среде с последствиями для взаимодействия с гамма-секретазой. J. Am. Chem. Soc. 131, 17843–17852.DOI: 10.1021 / ja

    7d

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мораитакис, Г., Пуркисс, А. Г., и Гудфеллоу, Дж. М. (2003). Моделируемая динамика и биологические макромолекулы. Rep. Prog. Phys. 66, 383–406. DOI: 10.1088 / 0034-4885 / 66/3/203

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Наритоми Ю., Фучигами С. (2011). Медленная динамика флуктуаций белка, выявленная с помощью анализа независимых компонентов на основе временной структуры: случай движения доменов. J. Chem. Phys. 134: 065101. DOI: 10.1063 / 1.3554380

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Наритоми Ю., Фучигами С. (2013). Медленная динамика белкового остова в молекулярно-динамическом моделировании, выявленная с помощью анализа независимых компонентов на основе временной структуры. J. Chem. Phys. 139: 215102. DOI: 10.1063 / 1.4834695

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ное, Ф. (2008). Распределения вероятностей молекулярных наблюдаемых, вычисленные по марковским моделям. J. Chem. Phys. 128: 244103. DOI: 10.1063 / 1.28

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ное, Ф., Горенко, И., Шютте, К., и Смит, Дж. К. (2007). Иерархический анализ конформационной динамики биомолекул: переходные сети метастабильных состояний. 126: 155102. DOI: 10.1063 / 1.2714539

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Onuchic, J. N., Lutheyschulten, Z., and Wolynes, P.G. (1997). Теория сворачивания белков: перспектива энергетического ландшафта. Annu. Rev. Phys. Chem. 48, 545–600. DOI: 10.1146 / annurev.physchem.48.1.545

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пан, А. К., Якобсон, Д., Яценко, К., Шритаран, Д., Вайнрайх, Т. М., и Шоу, Д. Э. (2019). Характеристика белковой ассоциации на атомном уровне. Proc. Natl. Акад. Sci. США 116, 4244–4249. DOI: 10.1073 / pnas.1815431116

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Панде, В.С., Бошамп К. и Боуман Г. Р. (2010). Все, что вы хотели знать о моделях состояния Маркова, но боялись спросить. Методы 52, 99–105. DOI: 10.1016 / j.ymeth.2010.06.002

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пауль, Ф., Вемайер, К., Абуалрус, Э. Т., Ву, Х., Крэбтри, М. Д., Шонеберг, Дж. И др. (2017). Кинетика ассоциации белок-пептид за пределами секундной шкалы времени из атомистического моделирования. Нат. Commun. 8: 1095.DOI: 10.1038 / s41467-017-01163-6

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Перес-Эрнандес, Г., Пол, Ф., Джорджино, Т., Де Фабритиис, Г., и Ноэ, Ф. (2013). Определение параметров медленного молекулярного порядка для построения марковской модели. J. Chem. Phys. 139: 015102. DOI: 10.1063 / 1.4811489

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Prinz, J. H., Wu, H., Sarich, M., Keller, B., Senne, M., Held, M., et al. (2011). Марковские модели молекулярной кинетики: создание и проверка. J. Chem. Phys. 134: 1

      . DOI: 10.1063 / 1.3565032

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Рейтер, Б., Вебер, М., Факелди, К., Роблитц, С., и Гарсия, М. Э. (2018). Обобщенный метод моделирования состояния Маркова для неравновесной биомолекулярной динамики: на примере конформационной динамики бета-амилоида, управляемой осциллирующим электрическим полем. J. Chem. Теория вычисл. 14, 3579–3594. DOI: 10.1021 / acs.jctc.8b00079

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Роблиц, С., и Вебер, М. (2013). Нечеткая спектральная кластеризация с помощью PCCA plus: приложение к марковским моделям состояния и классификации данных. Adv. Data Anal. Classif. 7, 147–179. DOI: 10.1007 / s11634-013-0134-6

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Шерер, М. К., Тренделькамп-Шроер, Б., Пауль, Ф., Перес-Эрнандес, Г., Хоффманн, М., Платтнер, Н. и др. (2015). PyEMMA 2: программный пакет для оценки, проверки и анализа марковских моделей. J. Chem. Теория вычисл. 11, 5525–5542. DOI: 10.1021 / acs.jctc.5b00743

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Шнайдер А., Хоммель Г. и Блеттнер М. (2010). Линейный регрессионный анализ, часть 14 серии по оценке научных публикаций. Dtsch. Арцтебль. Int. 107, 776–782. DOI: 10.3238 / arztebl.2010.0776

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Швантес, К. Р., и Панде, В. С. (2013). Улучшения в построении модели состояния маркова выявляют многие неродные взаимодействия в сворачивании NTL9. J. Chem. Теория вычисл. 9, 2000–2009. DOI: 10.1021 / ct300878a

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Сенгупта, У., Карбальо-Пачеко, М., и Стродел, Б. (2019). Автоматизированные модели марковского состояния для молекулярно-динамического моделирования агрегации и самосборки. J. Chem. Phys. 150: 115101. DOI: 10,1063 / 1,5083915

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Симс, Г. Э., Чой, И. Г., и Ким, С. Х. (2005). Конформационное пространство белков на фи-пси-картах более высокого порядка. Proc. Natl. Акад. Sci. США 102, 618–621. DOI: 10.1073 / pnas.0408746102

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Touw, W.G., Baakman, C., Black, J., Te Beek, T.A.H., Krieger, E., Joosten, R.P., et al. (2015). Серия связанных с PDB банков данных для повседневных нужд. Nucleic Acids Res. 43, D364 – D368. DOI: 10.1093 / nar / gku1028

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Ван, К. Л., Лу, Х.J., Wang, Z.G., Xiu, P., Zhou, B., Zuo, G.H., et al. (2009). Стабильная жидкая капля воды на монослое воды, сформированная при комнатной температуре на подложках ионной модели. Phys. Rev. Lett. 103: 137801. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.103.137801

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Ван В., Цао С. К., Чжу Л. З. и Хуанг X. Х. (2018). Построение моделей состояния Маркова для выяснения функциональных конформационных изменений сложных биомолекул. Wiley междисциплинарный.Rev. Comput. Мол. Sci. 8: e1343. DOI: 10.1002 / wcms.1343

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Вебер, Дж. К., Джек, Р. Л., и Панде, В. С. (2013). Возникновение стеклоподобного поведения в моделях марковского состояния динамики сворачивания белков. J. Am. Chem. Soc. 135, 5501–5504. DOI: 10.1021 / ja4002663

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Вэй, Г. Х., Си, В. Х., Нусинов, Р., Ма, Б. Ю. (2016). Белковые ансамбли: как природа использует термодинамические колебания для жизни? разнообразные функциональные роли конформационных ансамблей в клетке. Chem. Ред. 116, 6516–6551. DOI: 10.1021 / acs.chemrev.5b00562

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Ву, К., Сюй, С., Ван, Б., Сю, П., и Чжоу, X. (2020). Новая многомасштабная схема для ускорения атомистического моделирования биомакромолекул за счет адаптивного управления крупнозернистыми координатами. J. Chem. Phys. 152: 114115. DOI: 10.1063 / 1.5135309

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Янь, З. К., и Ван, Дж.(2019). Сверхблочный энергетический ландшафт эволюции белка объединяет принципы эволюции, фолдинга и конструкции белка. Phys. Rev. Lett. 122: 018103. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.122.018103

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Ян, Дж. Р., Ши, Г. С., Ту, Ю. С. и Фанг, Х. П. (2014). Высокая корреляция между локусами окисления на оксиде графена. Angew. Chem. Int. Эд. 53, 10190–10194. DOI: 10.1002 / anie.201404144

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Йодер, Г., Панкоска П. и Кейдерлинг Т. А. (1997). Характеристика богатых аланином пептидов Ac- (AAKAA) (n) -GY-Nh3 (n = 1-4) с использованием колебательного кругового дихроизма и преобразования Фурье в инфракрасном диапазоне. Конформационное определение и термическое разворачивание. Биохимия 36, 15123–15133. DOI: 10.1021 / bi971460g

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Чжан, К. Б., Сюй, С., и Чжоу, X. (2019a). Идентификация метастабильных состояний биомолекул путем картирования траекторий и кластеризации пиков плотности. Phys. Ред. E 100: 033301. DOI: 10.1103 / PhysRevE.100.033301

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Чжан, К. Б., Е, Ф. Ф., Ли, М., и Чжоу, X. (2019b). Улучшенная выборка на основе медленных переменных отображения траектории. Sci. China Phys. Мех. Astron. 62:62. DOI: 10.1007 / s11433-018-9313-1

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Zhou, H., Yang, Z. X., Tian, ​​X., Chen, L., Lee, S., Huynh, T., et al. (2019).Ланостерин нарушает агрегацию пептидов бета-амилоида. ACS Chem. Neurosci. 10, 4051–4060. DOI: 10.1021 / acschemneuro.9b00285

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Цзо, Г. Х., Ху, Дж., И Фанг, Х. П. (2009). Влияние упорядоченной воды на сворачивание белков: исследование Go-подобной модели вне решетки. Phys. Ред. E 79 (Часть 1): 031925. DOI: 10.1103 / PhysRevE.79.031925

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Цзо, Г.Х., Кан, С. Г., Сю, П., Чжао, Ю. Л. и Чжоу, Р. Х. (2013). Взаимодействие между белками и наночастицами на основе углерода: изучение происхождения нанотоксичности на молекулярном уровне. Small 9, 1546–1556. DOI: 10.1002 / smll.201201381

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Цзо, Г. Х., Ли, В. Ф., Чжан, Дж., Ван, Дж., И Ван, В. (2010). Складывание шпильки малой РНК на основе моделирования с использованием молекулярной динамики обмена репликами. J. Phys.Chem. B 114, 5835–5839. DOI: 10.1021 / jp3r

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Цзо, Г. Х., Ван, Дж. И Ван, В. (2006). Складывание с уклоном и низкой кооперативностью белков. Proteins Struct. Функц. Биоинформат. 63, 165–173. DOI: 10.1002 / prot.20857

      PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Zwanzig, R. (1983). От классической динамики к случайным блужданиям в непрерывном времени. Дж.Стат. Phys. 30, 255–262. DOI: 10.1007 / bf01012300

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Создание карт, показывающих путь во времени в таблице

      Вы можете создавать карты в Tableau Desktop, которые показывают путь во времени, как в примере ниже. Эти типы карт называются потоковыми картами или картами путей.

      Карты

      Flow отлично подходят, когда вы хотите показать, куда что-то пошло с течением времени, например, путь шторма.

      В этом разделе показано, как создать карту потока на примере.Следуйте приведенному ниже примеру, чтобы узнать, как настроить источник данных и построить представление для карты потока.

      Ваш источник данных

      Примечание : Начиная с версии Tableau 10.4, вы можете подключаться к пространственным файлам, которые содержат линейную геометрию. Если у вас есть пространственные данные с линейной геометрией, вам может не понадобиться выполнять следующие шаги. Чтобы узнать, как создать карту с использованием пространственных данных с линейной геометрией, см. Создание карт-таблиц из пространственных файлов (ссылка открывается в новом окне)

      Чтобы создать карту потока, ваш источник данных должен включать следующие типы информации:

      • Координаты широты и долготы для каждой точки данных на пути
      • Столбец для определения порядка соединения точек (это может быть информация о дате или введенные вручную числа, например 1, 2, 3, 4, 5)
      • Уникальный идентификатор для каждого пути
      • Достаточно точек данных, чтобы сформировать каждый путь в линию

      Например, следующая таблица представляет собой фрагмент источника данных Storm, который включен в рабочую книгу «Создание карт потока в примере таблицы» (ссылка открывается в новом окне) в Tableau Public.Он содержит данные о путях штормов и имеет столбцы для широты и долготы , даты и имени бури . В этом примере столбец Date используется как порядок для соединения точек данных, а столбец Storm Name используется как уникальный идентификатор для каждого пути.

      Хотя в этом примере показаны только несколько точек данных для шторма PAKHAR, в фактическом источнике данных достаточно записей, чтобы предоставить подробный путь для каждого шторма, зарегистрированного в 2012 году.

      Обратите внимание, что таблица также включает два необязательных столбца: Бассейн и Скорость ветра. Эти поля можно использовать для быстрой фильтрации и добавления визуальных деталей в представление. Вы увидите, как это сделать в разделе «Построить вид карты».

      Имя бури Дата Широта Долгота Бассейн Скорость ветра (узлы)
      ПАХАР 26.03.12 12:00:00 9.5000 115.700 Западная часть Тихого океана 0
      ПАХАР 26.03.12 6:00:00 9,5000 115.400 Западная часть Тихого океана 0
      ПАХАР 26.03.12 12:00:00 9.5000 115.100 Западная часть Тихого океана 0
      ПАХАР 26.03.12 18:00:00 9,4000 114.800 Западная часть Тихого океана 0
      ПАХАР 27.03.12 12:00:00 9.4000 114,500 Западная часть Тихого океана 0
      ПАХАР 27.03.12 6:00:00 9,4000 114,300 Западная часть Тихого океана 35

      Строительные блоки базовой карты:

      Полка для колонн : Долгота (непрерывное измерение, долгота географическая роль назначена)
      Рядная полка : Широта (непрерывное измерение, присвоена географическая роль широты)
      Деталь : Размер (уникальный идентификатор для каждого пути)
      Путь : Поле даты или поле заказа для определения порядка соединения точек данных
      Тип марки : Строка

      Построить вид карты

      Чтобы следовать этому примеру, загрузите книгу «Создание карт потока в примере таблицы» (ссылка открывается в новом окне) из Tableau Public и откройте ее на рабочем столе Tableau.

      1. Откройте новый рабочий лист.

      2. На панели Данные в разделе Меры дважды щелкните Широта и Долгота .

        Поля Широта и Долгота добавляются на полки Столбцы и Строки, и создается вид карты с одной точкой данных.

      3. Из «Измерений» перетащите Storm Name в «Деталь» на карточке «Метки».

        Представление карты обновляется с указанием точки данных для каждого шторма в источнике данных. На следующих шагах вы сократите количество штормов до тех, которые произошли в западной части Тихого океана в 2012 году.

      4. Из «Размеры» перетащите Date на полку «Фильтры».

      5. В появившемся диалоговом окне «Поле фильтра [Дата]» выберите «Годы» и нажмите «Далее».

      6. В появившемся диалоговом окне Фильтр [Год даты] щелкните 2012, а затем нажмите OK.

        Карта обновится, и на ней будут показаны только ураганы, произошедшие в 2012 году.

      7. Из «Размеры» перетащите «Бассейн» на полку «Фильтры».

      8. В появившемся диалоговом окне «Поле фильтра [Бассейн]» выберите West Pacific и нажмите «ОК».

        Карта обновится, и на ней будут показаны только штормы, произошедшие в западной части Тихого океана.

      9. На карточке «Метки» щелкните раскрывающееся меню типа метки и выберите «Линия».

        На карточке «Метки» появляется кнопка «Путь», и вид карты обновляется линией, соединяющей каждую точку данных.

      10. Из «Размеры» перетащите Date в «Путь» на карточке «Метки».

        Линия исчезает. Это потому, что в поле «Дата» задано дискретное значение лет. Поскольку поле даты в источнике данных Storm включает день, месяц, год и время, это неправильный уровень детализации для этого поля.

      11. На карточке «Метки» щелкните правой кнопкой мыши поле ГОД (дата) и выберите «Точная дата».

        Теперь вид карты обновляется с точками данных для каждой записанной даты и времени. Теперь вы можете видеть отдельные пути каждого шторма.

      12. Из Measures перетащите Wind Speed ​​ в Size на карточке Marks.

        Вид карты обновляется, чтобы показать переменную скорость ветра вдоль каждого пути шторма.

      13. На карточке «Метки» щелкните правой кнопкой мыши поле СУММ (скорость ветра) и выберите «Измерить»> «Среднее».

      14. Из «Измерений» перетащите Storm Name в Color на карточке Marks.

        Каждой траектории шторма назначается цвет, и теперь карта потока завершена.

      Теперь вы можете видеть пути каждого зарегистрированного шторма, который произошел в бассейне Западной части Тихого океана в 2012 году. Вы также можете увидеть, в какой точке их пути скорость ветра была самой сильной.

      См. Также:

      Отображение концепций в Tableau (ссылка открывается в новом окне)

      Создавайте карты, показывающие пути между исходными пунктами и пунктами назначения в таблице

      Сообщение сообщества Tableau: Карты происхождения и назначения (или Карты потоков) (Ссылка открывается в новом окне)

      траекторий отрисовки из точек на карте — таблица треков 1.5.0 документация

      Карта наземной траектории

      Как только мы добавляем метки времени к нашим точкам (долгота, широта), мы может разумно собирать последовательности точек в траектории. Траектории можно нанести на карту в виде линий. Мы предоставили образец набора данных фиктивных траекторий между многие из самых загруженных аэропортов мира для вас. В примерах ниже TRACKTABLE_HOME относится к каталогу, в который вы распаковали / установили Tracktable.

       $ python -m "tracktable.examples.trajectory_map_from_points" \
          TRACKTABLE_HOME / examples / data / SampleTrajectories.csv \
          TrajectoryMapExample1.png
       

      Траектории окрашены в соответствии с характеристикой progress , которая изменяется от 0 в начале траектории до 1 в ее конце. Однако из-за тонких линий их трудно увидеть на этом экране. разрешение и цветовая карта. Нарисуем линии траекторий шире и поменять цветовую карту.

       $ python -m "таблица отслеживания.examples.trajectory_map_from_points "\
          --trajectory-linewidth 2 \
          - траектория-цветовая карта зима \
          TRACKTABLE_HOME / examples / data / SampleTrajectories.csv \
          TrajectoryMapExample2.png
       

      Давайте рассмотрим восточную часть США. Мы у нас нет предопределенной карты для этого, но мы можем придумать Ограничительная рамка. Нам нужен регион от (-90, 24) до (-60, 50). Отзывать что в нашем соглашении о начале долготы это от (90W, 24N) до (60W, 50N). Пока мы занимаемся этим, давайте также нарисуем и обозначим каждый город население более полумиллиона человек.

       $ python -m "tracktable.examples.trajectory_map_from_points" \
          --trajectory-linewidth 2 \
          - траектория-цветовая карта зима \
          --map custom \
          --map-bbox -90 24-60 50 \
          --draw-cities-больше 500000 \
          TRACKTABLE_HOME / examples / data / SampleTrajectories.csv \
          TrajectoryMapExample3.png
       

      Наконец, что не менее важно, давайте выделим границы штатов США и Канадские провинции выделены ярко-зелеными линиями шириной 2 балла. Также хорошо уменьшите ширину траектории, чтобы названия городов не были так перегруженный.Не забудьте обратную косую черту ( \ ) перед - значение государственного цвета .

       $ python -m "tracktable.examples.trajectory_map_from_points" \
          - цвет состояния \ # 80FF80 \
          --state-linewidth 2 \
          --trajectory-linewidth 1 \
          - траектория-цветовая карта зима \
          --map custom \
          --map-bbox -90 24-60 50 \
          --draw-cities-больше 500000 \
          TRACKTABLE_HOME / examples / data / SampleTrajectories.csv \
          TrajectoryMapExample4.png
       

      Этот результат не поможет выиграть конкурсы красоты, но вы сейчас видел еще несколько доступных вам вариантов.Tracktable позволяет вам изменить наличие, внешний вид и стиль границ для континенты, страны и штаты (в настоящее время только США / Канада). Вы можете фильтровать и рисовать города по населению (с учетом некоторого минимального порог) или по ранжированию. Вы можете изменить стиль линии, внешний вид и цветная карта для визуализированных траекторий. Все это объясняется в Tracktable_Python_User_Guide и Справочная документация по API.

      Карта декартовой траектории

      После добавления точечных доменов мы можем использовать тот же код рендеринга, который рисует карты мира для рисования данных в плоское 2D декартово пространство.Вам нужно указать --domain cartesian2d и --map-bbox x y X Y . В приведенном ниже примере TRACKTABLE_HOME относится к каталогу, в котором вы Распаковал / установил Tracktable.

       $ python -m "tracktable.examples.trajectory_map_from_points" \
           --map-bbox -100-100 100 100 \
           --domain cartesian2d \
           TRACKTABLE_HOME / examples / data / SamplePointsCartesian.csv \
                trajectory_map_cartesian.png
       
      Карты

      : вот потенциальный путь Генри через Новую Англию.

      «Кроме того, в понедельник нельзя исключать изолированного кратковременного торнадо», — говорится в сообщении метеорологической службы.

      Остатки #Henri вернутся через южную часть Новой Англии в понедельник, что может привести к новому наводнению из-за разрозненных ливней и штормов, которые будут сопровождаться проливными ливнями. Также в понедельник не исключен единичный кратковременный торнадо. #mawx #ctwx #riwx pic.twitter.com/RysCr0Tuyx

      — NWS Boston (@NWSBoston) 22 августа 2021 г.

      В 17:00 В воскресенье карта, опубликованная метеослужбой, показывала Генри возле Центрального Коннектикута, с потенциальным путем в западный Массачусетс в понедельник днем.

      Генри вышел на берег около Вестерли, штат Род-Айленд, примерно в 12:15.

      Шторм прошел через Коннектикут и направился в сторону Западного Массачусетса в воскресенье днем.

      Изображение Генри, движущегося вглубь Новой Англии. NWS

      Сильный ветер составлял 70 миль в час в Пойнт-Джудит, штат Род-Айленд.

      Воскресным утром высота волны около 19 футов около острова Блок.

      Высота волны при приближении Анри. NWS

      Национальный центр ураганов предоставил обновленную информацию в воскресенье утром.

      Ожидаемая траектория шторма по состоянию на 5 часов утра воскресенья.

      Конус показывает вероятный путь центра шторма. Национальный центр ураганов

      Национальная метеорологическая служба опубликовала спутниковый снимок урагана в воскресенье утром.

      Доброе утро! Восходящее солнце дает нам вид на тропический шторм Анри. Ожидается, что Генри выйдет на берег около обеда. Не спите на этой буре только потому, что ее понизили до TS; ожидаемые воздействия остаются прежними! #mawx #riwx #ctwx pic.twitter.com/NcVke9zWf2

      — NWS Boston (@NWSBoston) 22 августа 2021 г.

      По данным Национального центра ураганов, предупреждение об урагане действовало для Нью-Хейвена, штат Коннектикут, к западу от Вестпорта, а также для острова Блок. Предупреждение о тропическом шторме действовало в отношении Вестпорта и Чатема, включая Мартас-Винъярд и Нантакет.

      «Хотя некоторое небольшое ослабление возможно, Генри, как ожидается, [будет] на уровне или почти ураган, когда он достигнет побережья южной части Новой Англии», — писал центр в своем 5а.м. обновить воскресенье.

      Самое раннее разумное время прибытия тропических штормовых ветров. Национальный центр ураганов

      По данным служба погоды.

      По данным Национального центра ураганов, предупреждение о штормовых нагонах действует для Нантакета, Мартас-Виньярд и Блок-Айленд, а также от Чатема до Флашинга, штат Нью-Йорк.Дежурство по штормовым нагонам действует на севере Чатема до пляжа Сагамор, а также в заливе Кейп-Код.

      «[T] здесь существует опасность опасного для жизни затопления из-за подъема воды, движущейся вглубь суши от береговой линии», когда издаются предупреждения о штормовых нагонах, говорится в сообщении центра. «Это опасная для жизни ситуация».

      Наибольший риск внезапных наводнений в ближайшие несколько дней. Национальный центр ураганов

      По данным метеорологической службы, на юге Род-Айленда, когда Генри выйдет на берег, опасные ветры могут достигать скорости от 60 до 70 миль в час.Ожидается, что ветер ослабнет по мере того, как шторм разовьется на северо-запад.

      «Чрезвычайно сильный ветер вызовет опасные волны моря, которые, вероятно, опрокинут или повредят суда и серьезно ухудшат видимость», — сообщает служба погоды.

      Ожидаются максимальные порывы ветра.NWS Boston

      В других местах, по данным метеорологической службы, поздним утром и днем ​​ветер может достигать 30-50 миль в час в таких областях, как северо-восток Коннектикута, центральный и восточный Массачусетс и северный Род-Айленд.Ожидается, что ветер «быстро стихнет» примерно после 21:00. Воскресенье.

      Синоптики сообщили рано утром в воскресенье, что, согласно последним оценкам, вероятно, что Анри уменьшит до тропического шторма «довольно быстро, когда он над сушей».

      Чрезмерный риск дождя с воскресенья по воскресенье ночью. NWS Boston Сильный риск грозы с воскресенья по воскресенье вечером. NWS Boston

      Также будут самые сильные осадки к западу от следа шторма, сообщили синоптики. Также возможны несколько торнадо в течение дня.

      «[T] нормальная интенсивность осадков 2 дюйма в час вполне возможна, если не вероятна, для некоторых сегодня позже», — сказали синоптики.

      Риск торнадо на ночь с воскресенья по воскресенье. NWS Boston

      Национальный центр по ураганам опубликовал следующие ключевые сообщения об урагане «Анри»:

      1. Ожидается, что сегодня утром в некоторых частях Лонг-Айленда, Коннектикут, Род-Айленд начнется опасное наводнение штормовых нагонов. и юго-восток Массачусетса, где было выпущено предупреждение о штормовом нагоне.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *