Di dân là gì? Các công bố khoa học về Di dân

Chúng tôi mô tả một phương pháp phân nhóm dựa trên mô hình để sử dụng dữ liệu genotype đa locus nhằm suy diễn cấu trúc dân số và phân bổ cá thể vào các quần thể. Chúng tôi giả định một mô hình trong đó có K quần thể (K có thể không được biết), mỗi quần thể được đặc trưng bởi một tập hợp các tần số allele tại mỗi locus. Các cá thể trong mẫu được phân bổ (về mặt xác suất) vào các quần thể, hoặc chung vào hai hoặc nhiều quần thể nếu kiểu gen của chúng cho thấy rằng chúng là lai tạp. Mô hình của chúng tôi không giả định một quy trình đột biến cụ thể, và nó có thể được áp dụng cho hầu hết các dấu hiệu gen di truyền thường được sử dụng, với điều kiện là chúng không liên kết chặt chẽ với nhau. Các ứng dụng của phương pháp chúng tôi bao gồm việc chứng minh sự hiện diện của cấu trúc dân số, phân bổ cá thể vào các quần thể, nghiên cứu các vùng lai tạp, và xác định những cá thể di cư và lai tạp. Chúng tôi cho thấy phương pháp này có thể tạo ra các phân bổ cực kỳ chính xác với việc sử dụng số lượng locus khiêm tốn—ví dụ, bảy locus microsatellite trong một ví dụ sử dụng dữ liệu genotype từ một loài chim nguy cấp. Phần mềm được sử dụng cho bài báo này có sẵn tại http://www.stats.ox.ac.uk/~pritch/home.html.

Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, K_r, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho K_r(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.

Một chỉnh sửa của phương pháp băng đàn hồi nút được trình bày để tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Một trong những hình ảnh được làm leo lên dọc theo băng đàn hồi để hội tụ một cách nghiêm ngặt vào điểm yên ngựa cao nhất. Ngoài ra, các hằng số đàn hồi biến thiên được sử dụng để tăng mật độ các hình ảnh gần đỉnh của rào cản năng lượng nhằm ước lượng tốt hơn đường tọa độ phản ứng gần điểm yên ngựa. Các ứng dụng cho sự hấp phụ phân hủy CH4 trên Ir (111) và H2 trên Si (100) sử dụng lý thuyết phi hàm mật độ dựa trên sóng phẳng được trình bày.

Để phân tích thành công mối quan hệ giữa trình tự axit amin và cấu trúc protein, một định nghĩa rõ ràng và có ý nghĩa vật lý về cấu trúc thứ cấp là điều cần thiết. Chúng tôi đã phát triển một bộ tiêu chí đơn giản và có động cơ vật lý cho cấu trúc thứ cấp, lập trình như một quá trình nhận dạng mẫu của các đặc điểm liên kết hydro và hình học trích xuất từ tọa độ x-quang. Cấu trúc thứ cấp hợp tác được nhận diện dưới dạng các thuật toán cơ bản của mẫu liên kết hydro "xoắn" và "cầu". Các xoắn lặp lại là "xoắn ốc", các cầu lặp lại là "cột", các cột kết nối là "tấm". Cấu trúc hình học được định nghĩa theo các khái niệm về độ xoắn và độ cong trong hình học vi phân. "Tính chiral" của chuỗi cục bộ là sự xoắn của bốn vị trí C^α liên tiếp và có giá trị dương đối với xoắn ốc thuận tay phải và âm đối với cấu trúc β- xoắn lý tưởng. Các phần cong được định nghĩa là "bền". "Phơi nhiễm" dung môi được tính bằng số phân tử nước có thể tiếp xúc với một dư lượng. Kết quả cuối cùng là sự biên soạn cấu trúc chính, bao gồm các liên kết disulfide, cấu trúc thứ cấp và phơi nhiễm dung môi của 62 protein hình cầu khác nhau. Bài trình bày ở dạng tuyến tính: biểu đồ dải cho cái nhìn tổng quát và bảng dải cho các chi tiết của mỗi 10.925 dư lượng. Từ điển cũng có sẵn ở dạng đọc được bằng máy tính cho công việc dự đoán cấu trúc protein.

Hai bộ cơ sở mở rộng (được gọi là 5–31G và 6–31G) bao gồm các hàm sóng nguyên tử được biểu diễn dưới dạng kết hợp tuyến tính cố định của các hàm Gaussian được trình bày cho các nguyên tố hàng đầu từ cacbon đến flo. Những hàm cơ sở này tương tự như bộ 4–31G [J. Chem. Phys. 54, 724 (1971)] ở chỗ mỗi lớp vỏ hóa trị được chia thành các phần bên trong và ngoài được mô tả tương ứng bằng ba và một hàm Gaussian. Các lớp vỏ bên trong được biểu diễn bởi một hàm cơ sở đơn lẻ, bao gồm tổng của năm (5–31G) hoặc sáu (6–31G) hàm Gaussian. Nghiên cứu với một số phân tử đa nguyên tử cho thấy giảm đáng kể năng lượng tổng tính toán so với bộ 4–31G. Tính toán năng lượng tương đối và hình học cân bằng dường như không thay đổi đáng kể.

Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đồng vị thống kê F, được gọi là phi-statistics, phản ánh sự tương quan của độ đa dạng haplotype ở các cấp độ phân chia thứ bậc khác nhau. Phương pháp này khá linh hoạt để thích ứng với các ma trận đầu vào thay thế, tương ứng với các loại dữ liệu phân tử khác nhau, cũng như các giả định tiến hóa khác nhau, mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của phân tích. Ý nghĩa của các thành phần phương sai và phi-statistics được kiểm định bằng cách tiếp cận hoán vị, loại bỏ giả định về chuẩn tính thông thường trong phân tích phương sai nhưng không phù hợp cho dữ liệu phân tử. Áp dụng AMOVA cho dữ liệu haplotype DNA ty thể của con người cho thấy, sự phân chia dân số được giải quyết tốt hơn khi một số biện pháp khác biệt phân tử giữa các haplotype được đưa vào phân tích. Tuy nhiên, ở cấp độ nội bộ loài, thông tin bổ sung từ việc biết quan hệ phân loại chính xác giữa các haplotype hoặc thông qua việc dịch phi tuyến thay đổi vị trí hạn chế thành độ đa dạng nucleotide không làm thay đổi đáng kể cấu trúc di truyền dân số suy luận. Các nghiên cứu Monte Carlo cho thấy việc lấy mẫu vị trí không ảnh hưởng căn bản tới ý nghĩa của các thành phần phương sai phân tử. Việc xử lý AMOVA dễ dàng mở rộng theo nhiều hướng khác nhau và cấu thành một khung hợp lý và linh hoạt cho việc phân tích thống kê dữ liệu phân tử.

Hấp thụ khí là một công cụ quan trọng cho việc phân loại các chất rắn xốp và bột mịn. Những tiến bộ lớn trong những năm gần đây đã làm cần thiết việc cập nhật hướng dẫn của IUPAC năm 1985 về việc Báo cáo Dữ liệu Physisorption cho Hệ thống Khí/Rắn. Mục tiêu của tài liệu hiện tại là làm rõ và chuẩn hóa việc trình bày, thuật ngữ và phương pháp liên quan đến việc ứng dụng physisorption trong việc đánh giá diện tích bề mặt và phân tích kích thước lỗ, đồng thời chỉ ra những vấn đề còn tồn tại trong việc diễn giải dữ liệu physisorption.

Tóm tắt —Nguồn lực Nghiên cứu Đối với Tín hiệu Sinh lý Phức tạp mới ra mắt, được tạo ra dưới sự bảo trợ của Trung tâm Nguồn lực Nghiên cứu Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia, nhằm kích thích các nghiên cứu hiện tại và khám phá mới trong nghiên cứu các tín hiệu tim mạch và các tín hiệu sinh y học phức tạp khác. Nguồn lực này có 3 thành phần phụ thuộc lẫn nhau. Ngân hàng Sinh lý (PhysioBank) là một kho lưu trữ lớn và đang phát triển nhanh các bản ghi kỹ thuật số được xác định rõ về tín hiệu sinh lý và dữ liệu liên quan để sử dụng bởi cộng đồng nghiên cứu sinh y học. Hiện tại, nó bao gồm các cơ sở dữ liệu về tín hiệu sinh y học đa thông số từ hệ tim-phổi, thần kinh và các cơ sở dữ liệu khác từ những người khỏe mạnh cũng như từ các bệnh nhân mắc nhiều tình trạng khác nhau có ý nghĩa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, bao gồm loạn nhịp nguy hiểm đến tính mạng, suy tim sung huyết, ngưng thở khi ngủ, rối loạn thần kinh và lão hóa. Bộ công cụ Sinh lý (PhysioToolkit) là một thư viện phần mềm nguồn mở cho xử lý và phân tích tín hiệu sinh lý, phát hiện các sự kiện có ý nghĩa sinh lý sử dụng cả kỹ thuật cổ điển và phương pháp mới dựa trên vật lý thống kê và động lực phi tuyến, hiển thị và mô tả tín hiệu tương tác, tạo cơ sở dữ liệu mới, mô phỏng các tín hiệu sinh lý và tín hiệu khác, đánh giá định lượng và so sánh các phương pháp phân tích, và phân tích các quá trình không ổn định. Mạng Sinh lý (PhysioNet) là diễn đàn trực tuyến để phổ biến và trao đổi các tín hiệu sinh y học đã ghi và phần mềm nguồn mở để phân tích chúng. Nó cung cấp các cơ sở cho việc phân tích hợp tác dữ liệu và đánh giá các thuật toán mới được đề xuất. Ngoài việc cung cấp quyền truy cập điện tử miễn phí vào dữ liệu của PhysioBank và phần mềm của PhysioToolkit thông qua Mạng Lưới Toàn Cầu (http://www.physionet.org), PhysioNet cung cấp các dịch vụ và đào tạo thông qua các hướng dẫn trực tuyến để hỗ trợ người dùng với các mức độ chuyên môn khác nhau.