Phản vệ là gì? Các công bố khoa học về Phản vệ

Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể khám phá và phân tích hàng chục nghìn chuỗi trong MEGA. Phiên bản mới cũng cung cấp một trình hướng dẫn nâng cao để xây dựng cây thời gian và bao gồm chức năng mới để tự động dự đoán các sự kiện sao chép gen trong các cây họ gen. MEGA 64-bit được cung cấp qua hai giao diện: đồ họa và dòng lệnh. Giao diện người dùng đồ họa (GUI) là một ứng dụng dành cho Microsoft Windows có thể sử dụng cả trên Mac OS X. Dòng lệnh MEGA có sẵn dưới dạng ứng dụng gốc cho Windows, Linux và Mac OS X. Chúng được thiết kế để sử dụng trong phân tích quy mô lớn và phân tích kịch bản. Cả hai phiên bản đều được cung cấp miễn phí từ www.megasoftware.net.

Phân tích nội dung là một kỹ thuật nghiên cứu định tính được sử dụng rộng rãi. Thay vì là một phương pháp duy nhất, các ứng dụng hiện nay của phân tích nội dung cho thấy ba cách tiếp cận khác biệt: thông thường, có định hướng hoặc tổng hợp. Cả ba cách tiếp cận này đều được dùng để diễn giải ý nghĩa từ nội dung của dữ liệu văn bản và do đó, tuân theo hệ hình tự nhiên. Các khác biệt chính giữa các cách tiếp cận là các bộ mã hóa, nguồn gốc của mã hóa và mối đe dọa đến độ tin cậy. Trong phân tích nội dung thông thường, các danh mục mã hóa được lấy trực tiếp từ dữ liệu văn bản. Với một cách tiếp cận có định hướng, phân tích bắt đầu với một lý thuyết hoặc các kết quả nghiên cứu liên quan để làm cơ sở cho các mã ban đầu. Phân tích nội dung tổng hợp bao gồm việc đếm và so sánh, thường là các từ khóa hoặc nội dung, tiếp theo là diễn giải bối cảnh cơ bản. Các tác giả phân định các quy trình phân tích cụ thể cho từng cách tiếp cận và các kỹ thuật nhằm nâng cao độ tin cậy với các ví dụ giả định từ lĩnh vực chăm sóc cuối đời.

Multiwfn là một chương trình đa chức năng dùng để phân tích hàm sóng. Các chức năng chính của nó bao gồm: (1) Tính toán và trực quan hóa hàm không gian thực, chẳng hạn như thế năng tĩnh điện và hàm định vị điện tử tại điểm, trên một đường, trong một mặt phẳng hoặc trong một không gian nhất định. (2) Phân tích dân số. (3) Phân tích bậc liên kết. (4) Phân tích thành phần quỹ đạo. (5) Vẽ đồ thị mật độ trạng thái và phổ. (6) Phân tích hình thái cho mật độ điện tử. Một số công cụ hữu ích khác liên quan đến nghiên cứu hóa học lượng tử cũng được cung cấp. Module đồ họa tích hợp cho phép kết quả phân tích hàm sóng được vẽ trực tiếp hoặc xuất ra tệp đồ họa chất lượng cao. Giao diện chương trình rất thân thiện với người dùng và phù hợp cho cả mục đích nghiên cứu và giảng dạy. Mã nguồn của Multiwfn đã được tối ưu hóa và song song hóa một cách đáng kể. Hiệu suất của nó được chứng minh là cao hơn đáng kể so với các chương trình liên quan có cùng chức năng. Năm ví dụ thực tiễn với sự đa dạng về hệ thống và phương pháp phân tích đã được đưa ra để minh họa tính hữu ích của Multiwfn. Chương trình được cung cấp miễn phí và mã nguồn mở. Tệp đã biên dịch sẵn và mã nguồn có sẵn tại http://multiwfn.codeplex.com. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. J Comput Chem, 2011

Coot là một ứng dụng đồ họa phân tử chuyên dùng cho việc xây dựng và thẩm định mô hình phân tử sinh học vĩ mô. Chương trình hiển thị các bản đồ mật độ điện tử và các mô hình nguyên tử, đồng thời cho phép thực hiện các thao tác mô hình như chuẩn hóa, tinh chỉnh không gian thực, xoay/chuyển tay chân, hiệu chỉnh khối cố định, tìm kiếm phối tử, hydrat hóa, đột biến, phối hợp và chuẩn hóa Ramachandran. Hơn nữa, các công cụ cũng được cung cấp để thẩm định mô hình cũng như giao diện với các chương trình bên ngoài để tinh chỉnh, thẩm định và đồ họa. Phần mềm được thiết kế để dễ dàng học hỏi cho người dùng mới, nhờ vào việc đảm bảo rằng các công cụ cho những tác vụ thông thường có thể được phát hiện thông qua các thành phần giao diện người dùng quen thuộc (menu và thanh công cụ) hoặc bởi hành vi trực quan (điều khiển bằng chuột). Những phát triển gần đây đã tập trung vào việc cung cấp các công cụ cho người dùng chuyên nghiệp, với các phím tắt có thể tùy chỉnh, mở rộng và một giao diện kịch bản phong phú. Phần mềm đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng, nhưng đã đã đạt được sự phổ biến rộng rãi trong cộng đồng tinh thể học. Tình trạng hiện tại của phần mềm được trình bày, cùng với mô tả các tiện ích có sẵn và một số phương pháp cơ bản được sử dụng.

Dự án Cơ Sở Dữ Liệu Ribosome (RDP) với bộ phân loại Bayesian đơn giản có thể nhanh chóng và chính xác phân loại các trình tự 16S rRNA của vi khuẩn vào hệ thống phân loại cấp cao hơn mới được đề xuất trong Bản phác thảo phân loại vi khuẩn của Bergey (Ấn bản thứ 2, phát hành 5.0, Springer-Verlag, New York, NY, 2004). Nó cung cấp các phân công phân loại từ miền xuống chi, với ước tính độ tin cậy cho mỗi gán. Phần lớn các phân loại (98%) có độ tin cậy ước tính cao (≥95%) và độ chính xác cao (98%). Ngoài việc được kiểm tra với tập hợp gồm 5,014 chuỗi chủng kiểu từ bản phác thảo của Bergey, bộ phân loại RDP đã được kiểm tra với tập hợp 23,095 trình tự rRNA được phân chia bởi NCBI vào hệ thống phân loại cấp cao hơn thay thế. Kết quả từ các thử nghiệm bỏ đi một lần trên cả hai tập hợp cho thấy rằng độ chính xác tổng thể ở mọi cấp độ tin cậy cho các đoạn gần hoàn chỉnh và đoạn dài 400 base là từ 89% trở lên xuống đến cấp chi, và phần lớn lỗi phân loại dường như do sự bất thường trong các hệ thống phân loại hiện tại. Đối với các đoạn rRNA ngắn hơn, chẳng hạn như những đoạn có thể được tạo ra bằng phương pháp pyrosequencing, tỷ lệ lỗi thay đổi lớn trên chiều dài của gene 16S rRNA, với các đoạn quanh các vùng biến V2 và V4 cho tỷ lệ lỗi thấp nhất. Bộ phân loại RDP phù hợp cho cả phân tích trình tự rRNA đơn lẫn phân tích các thư viện chứa hàng nghìn trình tự. Một công cụ liên quan khác, RDP Library Compare, đã được phát triển để tạo điều kiện so sánh cộng đồng vi sinh vật dựa trên các thư viện chuỗi gene 16S rRNA. Nó kết hợp bộ phân loại RDP với một bài kiểm tra thống kê để đánh dấu các taxon được biểu hiện khác nhau giữa các mẫu. Bộ phân loại RDP và RDP Library Compare đều có sẵn trực tuyến tại http://rdp.cme.msu.edu/ .

Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.

Chúng tôi mô tả ở đây một trường lực Amber tổng quát (GAFF) cho các phân tử hữu cơ. GAFF được thiết kế để tương thích với các trường lực Amber hiện có cho protein và axít nucleic, và có các tham số cho phần lớn các phân tử hữu cơ và dược phẩm được cấu tạo từ H, C, N, O, S, P, và các halogen. Nó sử dụng một dạng hàm đơn giản và một số ít loại nguyên tử, nhưng tích hợp cả các mô hình thực nghiệm và suy diễn để ước tính các hằng số lực và điện tích cục bộ. Hiệu suất của GAFF trong các trường hợp kiểm tra tỏ ra khả quan. Trong kiểm tra I, 74 cấu trúc tinh thể được so sánh với các cấu trúc tối thiểu hóa của GAFF, với độ lệch chuẩn của gốc là 0,26 Å, tương đương với trường lực Tripos 5.2 (0,25 Å) và tốt hơn so với MMFF 94 và CHARMm (0,47 và 0,44 Å, tương ứng). Trong kiểm tra II, các tối thiểu hóa pha khí được thực hiện trên 22 cặp bazơ axít nucleic, và các cấu trúc tối thiểu hóa cùng năng lượng liên phân tử được so sánh với các kết quả MP2/6‐31G*. RMS của các độ lệch và năng lượng tương đối lần lượt là 0,25 Å và 1,2 kcal/mol. Những dữ liệu này có thể so sánh với kết quả từ Parm99/RESP (0,16 Å và 1,18 kcal/mol, tương ứng), mà đã tham số hóa cho các cặp bazơ này. Kiểm tra III xem xét năng lượng tương đối của 71 cặp cấu hình đã được sử dụng trong sự phát triển của trường lực Parm99. Lỗi RMS trong năng lượng tương đối (so với thí nghiệm) khoảng 0,5 kcal/mol. GAFF có thể được áp dụng tự động cho nhiều loại phân tử, làm cho nó trở nên phù hợp cho thiết kế dược lý có lý do và tìm kiếm cơ sở dữ liệu. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. J Comput Chem 25: 1157–1174, 2004

Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”

Với những giả định về đặc tính của tri thức và các yêu cầu tri thức của sản xuất, doanh nghiệp được khái niệm hóa như một tổ chức tích hợp tri thức. Đóng góp chính của bài báo là khám phá các cơ chế điều phối mà qua đó các doanh nghiệp tích hợp tri thức chuyên môn của các thành viên của mình. Khác với tài liệu trước đây, tri thức được nhìn nhận là tồn tại trong từng cá nhân, và vai trò chính của tổ chức là ứng dụng tri thức hơn là tạo ra tri thức. Lý thuyết hình thành này có những tác động đối với cơ sở của khả năng tổ chức, các nguyên tắc thiết kế tổ chức (đặc biệt là phân tích hệ thống cấp bậc và sự phân bố quyền ra quyết định) và các yếu tố quyết định của ranh giới ngang và dọc của doanh nghiệp. Nhìn chung, cách tiếp cận dựa trên tri thức mở ra cái nhìn mới về những đổi mới tổ chức hiện hành và xu hướng phát triển, đồng thời có những tác động sâu rộng đến thực tiễn quản lý.

Cổng thông tin cBio Genomics về ung thư (http://cbioportal.org) là một nguồn tài nguyên truy cập mở để khám phá tương tác các bộ dữ liệu genomics ung thư đa chiều, hiện đang cung cấp truy cập tới dữ liệu từ hơn 5.000 mẫu khối u thuộc 20 nghiên cứu về ung thư. Cổng thông tin cBio Genomics về ung thư giảm đáng kể rào cản giữa dữ liệu genomics phức tạp và các nhà nghiên cứu ung thư, những người muốn tiếp cận nhanh chóng, trực quan và chất lượng cao với các hồ sơ phân tử và thuộc tính lâm sàng từ các dự án genomics ung thư quy mô lớn và giúp các nhà nghiên cứu chuyển đổi các bộ dữ liệu phong phú này thành các hiểu biết sinh học và ứng dụng lâm sàng. Cancer Discov; 2(5); 401–4. ©2012 AACR.