I 131 là gì? Các công bố khoa học về I 131

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.

Nhiều phương pháp giảng dạy mặc nhiên cho rằng kiến thức khái niệm có thể được trừu xuất từ các tình huống mà nó được học và sử dụng. Bài viết này lập luận rằng giả định này không thể tránh khỏi việc hạn chế hiệu quả của các phương pháp như vậy. Dựa trên nghiên cứu mới nhất về nhận thức trong hoạt động hàng ngày, các tác giả lập luận rằng kiến thức là định vị, là một phần sản phẩm của hoạt động, bối cảnh và văn hóa nơi nó được phát triển và sử dụng. Họ thảo luận về việc quan điểm này ảnh hưởng đến sự hiểu biết của chúng ta về học tập như thế nào, và họ nhận thấy rằng trường học truyền thống quá thường xuyên bỏ qua tầm ảnh hưởng của văn hóa trường học lên những gì được học ở trường. Như một giải pháp thay thế cho các thực tiễn truyền thống, họ đề xuất học nghề nhận thức (Collins, Brown, & Newman, đang chuẩn bị xuất bản), mở rộng đặc trưng bản chất định vị của kiến thức. Họ xem xét hai ví dụ về giảng dạy toán học thể hiện những đặc điểm chính của cách tiếp cận này đối với giảng dạy.