| |||||
| |||||
| |||||
| |||||
Salda VKSA 600×350-4 L3 вентилятор. Доставка по Украине, монтаж оборудования
ПРЯМОУГОЛЬНЫЙ КАНАЛЬНЫЙ ВЕНТИЛЯТОР SALDA VKSA
Вентиляторы серии VKSA одни из самых компактных устройств, которые на сегодняшний день предлагает литовский производитель Salda. Основное достоинство данной серии – это низкий вес и универсальность в использовании, как для вытяжной, так и приточной вентиляции.
РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ
В зависимости от модели, Salda серии VKSA рекомендованы для использования в системах вентиляции частных домов, магазинов, спортивных комплексов и производственных помещений. Не рекомендуется использования прибор в целях перекачивания загрязненного воздуха.
ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА
Вентиляторы Salda VKSA 600×350-4 L3, обладают целым рядом преимуществ, среди которых сравнительно небольшой вес устройств, малое потребление электричества, а также высокая производительность. Давайте выделим основные технические преимущества изделий:
Конструкция корпуса. Уникальная конструкция была специально разработана для того, чтобы упростить процедуру установки вентилятора. На монтажной пластине уже есть подготовленные отверстия для крепления прибора.
Вентилятор Salda VKSA 600×350-4 L3 уже окрашен и не требует никакой визуальной подготовки (цвет RAL 7035).
Лопасти выполнены из пластика, что позволило уменьшить вес устройства и электрозатраты на работу двигателя.
Двигатель прибора оснащён системой тепловой защиты. Вся линейка устройств полностью соответствует строгим европейским нормам безопасности.
ОБСЛУЖИВАНИЕ И УХОД
Вентиляторы Salda VKSA 600×350-4 L3 не требуют обслуживания. Рекомендуемый период осмотра – каждые шесть месяцев. Чистку устройства от попавшей пыли требуется производить с частотой, которая прямо зависит от запыленности помещения, в котором работает вентилятор. Перед разбором прибора убедитесь, что он отключен от электросети.
На сайте Ventbazar вы можете ознакомиться со всей линейкой приборов производительной серии VKSA. Для получения дополнительной информации по комплектации устройств, условиям доставки и гарантии вы можете обратиться к нам по телефону: (044) 50 000 53
Salda VKSA 1000-500-8 L3
Код товара: 11836
101398 Р
Канальный вентилятор VKSA 1000-500-8 L3
Канальные вентиляторы Salda VKSA 1000-500-8 L3 применяются в системах вентиляции и системах центрального кондиционирования воздуха. Созданы для работы в воздуховодах прямоугольного сечения и могут использоваться как для подачи, так и для отвода воздуха. Степень защиты не подразумевает возможность работы в агрессивных, влажных и засорённых средах.
Технически канальный вентилятор может быть установлен как в вертикальном, так и в горизонтальном положении, что заметно облегчает работу проектировщика при разработке проекта вентиляции. Износостойкий материал крыльчатки (оцинкованная сталь) дольше сохраняет производительность оборудования. Сам же вентилятор легко извлекается из корпуса для проведения работ по чистке или замене.
Прямой привод от двигателя — это повышенная надёжность и неприхотливость, а также минимальные шумы от работы вентилятора. Термические контакты двигателя высокого качества исполнения, равно как и шарикоподшипники с длительным периодом эксплуатации.
С целью снижения уровня шума и теплозащиты корпус VKSA 1000-500-8 L3 выполнен из стали, покрытой изнутри изоляцией толщиной в 50 мм., что является стандартом для отрасли.
Монтаж систем вентиляции
Один в поле не воин, так и один канальный вентилятор — это не полноценная вентиляционная система, а всего одна из её неотъемлемых частей. Компания Проект Климат готова оказать услуги по разработке проекта вентиляции и дальнейшей установке и наладке работы системы.
Богатый опыт работы, сотни успешно реализованных объектов, штатные сотрудники с профильным образованием и впечатляющим стажем работы в климатической сфере. Обращаясь к нам, вы обращаетесь к специалистам в своей области. Мы предлагаем конкурентные цены как на оборудование, так и на работы по его последующей установке и сервисному обслуживанию вентиляции.
Внутренний расчет для Vallourec SA (EPA: VK) предполагает, что он недооценен на 41%
Сегодня мы рассмотрим один из способов оценки внутренней стоимости Vallourec SA (EPA: VK) путем оценки будущих денежных потоков компании и их дисконтирования. их текущая стоимость. Это будет сделано с использованием модели дисконтированного денежного потока (DCF). Прежде чем вы подумаете, что не сможете этого понять, просто читайте дальше! На самом деле это намного проще, чем вы думаете.
Мы хотели бы предупредить, что существует множество способов оценки компании, и, как и DCF, каждый метод имеет преимущества и недостатки в определенных сценариях.Если у вас все еще есть животрепещущие вопросы об этом типе оценки, взгляните на аналитическую модель Simply Wall St.
См. Наш последний анализ Vallourec
Модель
Мы используем двухэтапную модель роста, что просто означает, что мы учитываем две стадии роста компании. В начальный период компания может иметь более высокие темпы роста, а на втором этапе обычно предполагается стабильный рост. Для начала нам нужно оценить денежные потоки на следующие десять лет.По возможности мы используем оценки аналитиков, но когда они недоступны, мы экстраполируем предыдущий свободный денежный поток (FCF) из последней оценки или заявленной стоимости. Мы предполагаем, что компании с сокращающимся свободным денежным потоком замедлят темпы сокращения, и что компании с растущим свободным денежным потоком будут наблюдать замедление темпов роста в течение этого периода. Мы делаем это, чтобы отразить тот факт, что в первые годы рост замедляется больше, чем в последующие годы.
DCF — это идея о том, что доллар в будущем менее ценный, чем доллар сегодня, поэтому сумма этих будущих денежных потоков затем дисконтируется до сегодняшнего значения:
10-летний свободный денежный поток (FCF) оценка
| 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | 2027 | 2028 | 2029 | 2029 | 2031 | ||
| Свободный денежный поток с рычагом (в миллионах евро) | — 9 евро.45 млн | € 79,9 млн | 131,1 млн € | 189,9 млн € | 249,7 млн € | € 305,1 млн | € 352,8 млн | € 391,8 млн | € 422,5 млн | € 446,2 млн | |
| Источник оценки темпов роста | Аналитик x2 | Аналитик x2 | Est @ 63,97% | Est @ 44,89% | Est @ 31,53% | Est @ 22,18% | Est @ 15,63% | Est @ 11,05% | Est @ 7.84% | Оценка при 5,6% | |
| Текущая стоимость (€, в миллионах) Со скидкой при 11% | — 8,5 € | € 65,2 | € 96,4 | € 126 | € 150 | € 165 | € 173 | € 173 | € 168 | € 161 |
(«Est» = темп роста свободного денежного потока, оцененный компанией Simply Wall St)
Текущая стоимость 10-летнего денежного потока (PVCF) = 1,3 млрд евро
После расчета приведенной стоимости будущих денежных потоков в начальный 10-летний период нам необходимо рассчитать конечную стоимость, которая учитывает все будущие денежные потоки после первого этапа.По ряду причин используется очень консервативный темп роста, который не может превышать темп роста ВВП страны. В данном случае мы использовали 5-летнее среднее значение доходности 10-летних государственных облигаций (0,4%) для оценки будущего роста. Так же, как и в случае 10-летнего периода «роста», мы дисконтируем будущие денежные потоки по сегодняшней стоимости, используя стоимость собственного капитала в 11%.
Конечная стоимость (TV) = FCF 2031 × (1 + g) ÷ (r — g) = 446 млн евро × (1 + 0,4%) ÷ (11% — 0,4%) = 4,3 млрд евро
Текущая стоимость конечной стоимости (PVTV) = TV / (1 + r) 10 = 4 евро.3b ÷ (1 + 11%) 10 = 1,5 млрд евро
Общая стоимость, или стоимость собственного капитала, в таком случае представляет собой сумму приведенной стоимости будущих денежных потоков, которая в данном случае составляет 2,8 млрд евро. На последнем этапе мы делим стоимость капитала на количество акций в обращении. По сравнению с текущей ценой акций в 7,3 евро, компания выглядит довольно недооцененной с 41% -ным дисконтом по сравнению с текущей ценой акций. Допущения в любом расчете имеют большое влияние на оценку, поэтому лучше рассматривать это как приблизительную оценку, а не точную до последнего цента.
ENXTPA: VK Дисконтированный денежный поток 18 августа 2021 г.Важные допущения
В настоящее время наиболее важными исходными данными для дисконтированного денежного потока являются ставка дисконтирования и, конечно же, фактические денежные потоки. Если вы не согласны с этим результатом, попробуйте сами произвести расчет и поиграйте с предположениями. DCF также не учитывает возможную цикличность отрасли или будущие потребности компании в капитале, поэтому не дает полной картины потенциальной деятельности компании.Учитывая, что мы рассматриваем Валлука как потенциальных акционеров, в качестве ставки дисконтирования используется стоимость капитала, а не стоимость капитала (или средневзвешенная стоимость капитала, WACC), которая учитывает заем. В этом расчете мы использовали 11%, что основано на бета-коэффициенте, равном 2.000. Бета — это мера волатильности акции по сравнению с рынком в целом. Мы получаем нашу бета-версию на основе средней по отрасли бета-тестирования глобально сопоставимых компаний с установленным пределом от 0,8 до 2,0, что является разумным диапазоном для стабильного бизнеса.
Двигаемся дальше:
Оценка — это только одна сторона медали с точки зрения построения вашего инвестиционного тезиса, и в идеале она не будет единственным анализом, который вы исследуете для компании. Невозможно получить надежную оценку с помощью модели DCF. Вместо этого лучше всего использовать модель DCF для проверки определенных предположений и теорий, чтобы увидеть, приведут ли они к недооценке или переоценке компании. Например, если немного скорректировать темп роста конечной стоимости, это может резко изменить общий результат.Можем ли мы понять, почему компания торгуется с дисконтом к внутренней стоимости? Для Валлорека есть три основных элемента, которые вы должны учитывать:
- Риски : Рассмотрим, например, вездесущий спектр инвестиционных рисков. Мы выявили 2 предупреждающих знака у Валлорека (по крайней мере, 1 потенциально серьезный), и понимание их должно быть частью вашего инвестиционного процесса.
- Будущие доходы : Каковы темпы роста ВКонтакте по сравнению с аналогами и более широким рынком? Узнайте больше о консенсус-прогнозе аналитиков на ближайшие годы, используя нашу бесплатную диаграмму ожиданий роста аналитиков.
- Прочие солидные предприятия : Низкая задолженность, высокая доходность капитала и хорошие прошлые результаты являются основополагающими для сильного бизнеса. Почему бы не изучить наш интерактивный список акций с прочными основами бизнеса, чтобы узнать, есть ли другие компании, о которых вы, возможно, не рассматривали!
шт. Приложение Simply Wall St ежедневно проводит оценку дисконтированного денежного потока для каждой акции на ENXTPA. Если вы хотите найти расчет для других акций, просто выполните поиск здесь.
Если вы хотите торговать Валлоурком, откройте счет на самой недорогой * платформе, которой доверяют профессионалы, Interactive Brokers.Их клиенты из более чем 200 стран и территорий торгуют акциями, опционами, фьючерсами, валютой, облигациями и фондами по всему миру с единого интегрированного счета. Promoted
Эта статья Simply Wall St носит общий характер. Мы предоставляем комментарии, основанные на исторических данных и прогнозах аналитиков, только с использованием объективной методологии, и наши статьи не предназначены для использования в качестве финансовых рекомендаций. Он не является рекомендацией покупать или продавать какие-либо акции и не принимает во внимание ваши цели или ваше финансовое положение.Мы стремимся предоставить вам долгосрочный сфокусированный анализ, основанный на фундаментальных данных. Обратите внимание, что наш анализ может не учитывать последние объявления компаний, чувствительных к ценам, или качественные материалы. Simply Wall St не имеет позиций ни в каких упомянутых акциях.
* Interactive Brokers признано самым дешевым брокером по версии StockBrokers.com Annual Online Review 2020
Хотите оставить отзыв об этой статье? Обеспокоены содержанием? Свяжитесь с нами напрямую. Вы также можете написать по электронной почте редакции (at) simplewallst.com.
вк, Автор в Павла СА
Компания PAVLA S.A. в контексте своего онлайн-присутствия для обеспечения надлежащей работы и оценки своего веб-сайта технически основана на использовании файлов cookie.
Файлы cookie — это небольшие файлы данных, которые сохраняются на электронном устройстве пользователя каждый раз, когда он посещает веб-сайт. Каждый файл cookie уникален и содержит анонимную информацию исключительно в той мере, в какой это необходимо для обеспечения функциональности веб-сайта и улучшения услуг.
Мы используем термин «файлы cookie» в настоящей Политике для обозначения всех аналогичных технологий записи и инструментов веб-аналитики, таких как веб-маяки, SDK, чистые файлы GIF, журналы (файлы журналов), пиксельные теги.
Сами файлы cookie не могут выполнять поиск или обрабатывать информацию, выполнять поиск на вашем компьютере или хранить личные данные о вашем присутствии в Интернете. Для этого мы информируем вас об использовании файлов cookie с нашего веб-сайта и заверяем вас, что мы стараемся быть максимально безопасными с минимальным вмешательством в вашу конфиденциальность.Также при просмотре нашего веб-сайта у посетителя запрашивается согласие на обработку персональных данных. Наконец, наша компания не продает и не продает данные, собранные таким образом.
Использование файлов cookie
Когда вы посещаете наш веб-сайт, наш сервер сохраняет в специальном файле журнала данные, необходимые для работы сайта, поэтому пользователь не может возражать против вышеизложенного. Эти данные хранятся только в течение времени, строго необходимого для обеспечения безопасности сетей, информации и услуг от случайных событий или незаконных или злонамеренных действий.
Электронное устройство, каждый пользователь получает IP-адрес каждый раз, когда он выходит в Интернет. IP-адрес пользователя временно сохраняется на нашем сервере и сохраняется во время просмотра, в то время как данные (файлы cookie сеанса) удаляются, как только они больше не нужны для достижения цели, для которой они были собраны, это происходит, когда вы закрываете браузер.
Кроме того, когда вы просматриваете наш веб-сайт, мы используем файлы cookie длительного действия (постоянные файлы cookie), которые сохраняются на вашем электронном устройстве до тех пор, пока вы их не удалите, или в течение заранее определенного периода времени.
Эти «постоянные файлы cookie» используются для следующих целей:
Обработка информации с целью статистического анализа трафика.
Оцените услуги или продукты
Чтобы помочь нам лучше обслуживать вас, отвечая на запросы в службу поддержки
Рекламные цели
Категории файлов cookie, используемых на нашем веб-сайте:
Функциональные файлы cookie
Они необходимы для правильной работы сайта. В эту категорию входят файлы cookie, которые обеспечивают основные функции и функции безопасности веб-сайта.Эти файлы cookie не распознают вашу личность и не хранят личную информацию.
Аналитические / рабочие файлы cookie
Аналитические файлы cookie используются в контексте статистического исследования трафика нашего веб-сайта для улучшения услуг, которые мы предоставляем всем пользователям. Эти файлы cookie оценивают способ взаимодействия посетителя сайта — как анонимного пользователя. Эти анонимные статистические данные используются для повышения производительности сайта, они также могут быть раскрыты для поддержки служб связи и поддержки партнеров веб-сайта.Вы имеете право отказаться от использования этого типа файлов cookie — с помощью примечания о файлах cookie, которое вы видите при первом посещении нашего веб-сайта.
Сторонние файлы cookie
Это файлы cookie, которые устанавливаются третьими сторонами (Google / Google Analytics, WordPress, YouTube, социальные сети) и собирают данные о взаимодействии посетителей с веб-сайтом.
Информация из этих файлов cookie используется для статистических выводов об использовании веб-сайта, а также для улучшения рекламного опыта пропорционально онлайн-поведению посетителя.Администратор этого веб-сайта не может контролировать эти сторонние файлы cookie.
Служба Google Analytics
На нашем веб-сайте мы используем Google Analytics, службу анализа веб-сайтов, основанную на использовании файлов cookie. Эта услуга касается сбора и анализа данных для измерения трафика, а также для изучения поведения посетителей веб-сайта, таких как IP-адрес, источник ссылки (реферальный сайт) и посещенные веб-страницы.
Google Analytics будет использовать информацию из файлов cookie журнала анализа / производительности по запросу администратора этого веб-сайта для анонимной оценки активности пользователей и подготовки отчетов об использовании сайта. Приведенные выше отчеты помогают нам улучшить функциональность веб-сайта и сделать его удобнее для пользователей.
В рамках службы Google Analytics Сайт использует « Anonymize IP », предоставленный Google. С помощью этого приложения ваш IP-адрес ограничен Google и становится анонимным, когда вы заходите на этот веб-сайт.Эта мера приветствуется надзорными органами ЕС по защите данных. как передовой опыт в контексте соответствующих технических мер для защиты ваших личных данных.
Кроме того, вы можете полностью заблокировать сбор данных через Google Analytics, установив плагин https://tools.google.com/dlpage/gaoptout в своем браузере.
Важная информация: В июле 2020 года Европейский суд признал недействительным Решение Европейской комиссии 2016/1250 об адекватности защиты, обеспечиваемой щитом конфиденциальности Европейского Союза — Соединенные Штаты Америки (известным как Privacy Shield. ).В то же время он посчитал, что Стандартные обычные положения о защите данных остаются в силе — еще один правовой инструмент, который можно использовать для передачи данных в третьи страны. Это Решение распространяется на все организации / компании (включая Google), которые передают или намереваются передать данные в третьи страны, особенно в США.
Как субъекты персональных данных, вы должны знать, что ваши данные могут быть использованы Google для создания профилей и пересылки на компьютеры США, где компетентные органы прокуратуры и национальной безопасности могут запросить и получить доступ в соответствии с институциональной структурой США. .
Сбор и обработка данных с помощью файлов cookie
Все данные, собранные с помощью файлов cookie, обрабатываются и хранятся исключительно в форме анонимных статистических данных и не имеют прямого отношения к вашей личности. Эти данные включают:
Идентификационные данные используемого электронного оборудования, операционную систему и параметры электронного устройства: язык, шрифт, настройки отображения
Интернет-провайдер
IP-адрес устройства или UDID мобильного телефона
Используемый браузер и его версия
Информация для входа, дата и время доступа к сайту, а также продолжительность посещения сайта.
Местоположение (URL), из которого пользователь был перенаправлен на сайт
История просмотров посетителей нашего веб-сайта
Веб-сайты, которые пользователь посещает через наш веб-сайт
Информация о предпочтениях продукта / услуги, результатах поиска на веб-сайте, зарегистрированных ключевых словах, посещаемости веб-сайта частота, использование функций веб-сайта.
Только если вы заполнили форму для поиска информации о продуктах / услугах, мы запрашиваем следующие данные, которые мы собираем и обрабатываем: имя, адрес электронной почты, продукт или выбор услуги и, при необходимости: телефон, адрес, город, страна, платеж и способ доставки, а также ваши комментарии.
Управление файлами cookie; Возможность противодействия и устранения
Файлы cookie хранятся на компьютере пользователя и оттуда пересылаются на нашу страницу. Таким образом, пользователь может контролировать обработку файлов cookie. Вы можете отключить или ограничить передачу файлов cookie, изменив настройки своего веб-браузера. Сохраненные файлы cookie можно удалить в любое время, и это также можно автоматизировать.
Для получения дополнительной информации об удалении, отключении или блокировке файлов cookie посетите следующий адрес https: // www.allaboutcookies.org/manage-cookies/
Консенсус в отношении принятия использования файлов cookie
Во время вашего первого входа на наш веб-сайт вы узнали о соответствующем примечании об использовании файлов cookie с нашей стороны, которое относится к этой политике использования файлов cookie с соответствующей вышеупомянутой информацией.
Вы можете разрешить использование файлов cookie при просмотре нашего веб-сайта, нажав «Принять» в соответствующем поле, или персонализировать настройки использования файлов cookie, выбрав «Настройки файлов cookie» в соответствующем поле.
Связь
Для получения любой информации об использовании нами файлов cookie, не стесняйтесь обращаться к нам: [электронная почта защищена]
Обновление этого Положения
Мы оставляем за собой право вносить любые изменения и исправления в это Заявление.
Мы приглашаем вас периодически посещать эту страницу, чтобы проверять актуальную и новую дополнительную информацию.
Последнее обновление: 12 февраля 2021 г.
| Валлорек С.Прогноз цены акций на 2021 год | Ноябрь 2021 года | Начало: 7.607 | Закрытие: 9,245 | Мин .: 7,569 | Макс .: 9,245 | Изменение: 17,72% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA на 2021 год | декабрь 2021 года | Открыто: 9,272 | Закрыто: 10,705 | Мин .: 9,210 | Макс .: 10,705 | Изменение: 13,39% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Январь 2022 года | Открытие: 10.939 | Закрытие: 10.108 | Мин .: 10.023 | Макс .: 11.096 | Изменение: -8,21% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2022 год | Февраль 2022 года | Открыто: 10,230 | Закрыто: 11,374 | Мин .: 10,230 | Макс .: 11,554 | Изменение: 10,05% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Март 2022 года | Открытие: 11.421 | Закрытие: 11.606 | Мин .: 10.943 | Макс .: 11.606 | Изменение: 1,59% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA на 2022 год | апрель 2022 года | Открыто: 11.606 | Закрыто: 12,439 | Мин .: 11.606 | Макс .: 12,589 | Изменение: 6,7% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Май 2022 года | Открытие: 12.458 | Закрытие: 14.800 | Мин .: 12.458 | Макс .: 14.800 | Изменение: 15,82% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallourec SA для 2022 г. | июнь 2022 г. | Открыто: 14,836 | Закрыто: 13,497 | Мин .: 13,466 | Макс .: 14,836 | Изменение: -9,93% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Июль 2022 года | Открытие: 13,448 | Закрытие: 13,548 | Мин .: 13,448 | Макс .: 13,994 | Изменение: 0,74% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2022 года | августа 2022 года | Открыто: 13,448 | Закрыто: 13,306 | Мин .: 13,069 | Макс .: 13,487 | Изменение: -1,06% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Сентябрь 2022 года | Открытие: 13,268 | Закрытие: 13,011 | Мин .: 13,011 | Макс .: 13,338 | Изменение: -1,98% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2022 год | Октябрь 2022 года | Открытие: 13.094 | Закрытие: 13.248 | Мин .: 13.094 | Макс .: 13,517 | Изменение: 1,16% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2022 год | Ноябрь 2022 года | Открытие: 13,316 | Закрытие: 14,853 | Мин .: 13,183 | Макс .: 14,853 | Изменение: 10,35% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallourec SA для 2022 | Декабрь 2022 г. | Открыто: 14,841 | Закрыто: 16,224 | Мин .: 14.805 | Макс .: 16,224 | Изменение: 8,53% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 год | Январь 2023 года | Открытие: 16,489 | Закрытие: 15.806 | Мин .: 15,655 | Макс .: 16,730 | Изменение: -4,32% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2023 год | Февраль 2023 года | Открыто: 15,836 | Закрыто: 17,088 | Мин .: 15,829 | Макс .: 17,169 | Изменение: 7,32% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 г. | март 2023 г. | Открытие: 17,047 | Закрытие: 17,149 | Мин .: 16,548 | Макс .: 17,150 | Изменение: 0,59% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2023 | апрель 2023 г. | Открыто: 17,377 | Закрыто: 18,074 | Мин .: 17,377 | Макс .: 18,218 | Изменение: 3,86% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 г. | Май 2023 г. | Открытие: 18,084 | Закрытие: 20,404 | Мин .: 18,066 | Макс .: 20,404 | Изменение: 11,37% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallou для 2023 | июнь 2023 | Открыто: 20.404 | Закрыто: 19.053 | Мин .: 19.053 | Макс .: 20.490 | Изменение: -7.09% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 г. | июль 2023 г. | Открытие: 19,148 | Закрытие: 19,127 | Мин .: 19,127 | Макс .: 19,626 | Изменение: -0,11% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2023 год | Август 2023 года | Открытие: 19,165 | Закрытие: 18,881 | Мин .: 18,686 | Макс: 19,165 | Изменение: -1,5% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 г. | Сентябрь 2023 г. | Открытие: 18,825 | Закрытие: 18,623 | Мин .: 18,623 | Макс .: 18,961 | Изменение: -1,09% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2023 год | Октябрь 2023 года | Открыто: 18.694 | Закрыто: 18.958 | Мин .: 18.694 | Макс .: 19,132 | Изменение: 1,39% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2023 г. | Ноябрь 2023 г. | Открытие: 18,936 | Закрытие: 20,420 | Мин .: 18.807 | Макс .: 20,424 | Изменение: 7,27% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2023 | Декабрь 2023 г. | Открыто: 20,392 | Закрыто: 21,735 | Мин .: 20,392 | Макс .: 21,735 | Изменение: 6,18% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | Январь 2024 г. | Открытие: 22,025 | Закрытие: 21,415 | Мин .: 21,305 | Макс .: 22,378 | Изменение: -2,85% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2024 г. | Февраль 2024 г. | Открыто: 21,403 | Закрыто: 22,633 | Мин .: 21,383 | Макс .: 22,776 | Изменение: 5,43% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | март 2024 г. | Открытие: 22,532 | Закрытие: 22,694 | Мин .: 22,162 | Макс .: 22,697 | Изменение: 0,71% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2024 | Апрель 2024 г. | Открыто: 22,919 | Закрыто: 23,791 | Мин .: 22,919 | Макс .: 23,849 | Изменение: 3,67% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | Май 2024 г. | Открытие: 23,781 | Закрытие: 25,952 | Мин .: 23,675 | Макс .: 25,967 | Изменение: 8,37% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2024 | июнь 2024 г. | Открыто: 26,056 | Закрыто: 24,669 | Мин .: 24,669 | Макс .: 26,135 | Изменение: -5,62% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | Июль 2024 г. | Открытие: 24,739 | Закрытие: 24,793 | Мин .: 24,739 | Макс .: 25,250 | Изменение: 0,21% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2024 | Август 2024 г. | Открыто: 24,702 | Закрыто: 24,438 | Мин .: 24,306 | Макс .: 24,702 | Изменение: -1,08% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | Сентябрь 2024 г. | Открытие: 24,495 | Закрытие: 24,298 | Мин .: 24,240 | Макс .: 24,582 | Изменение: -0,81% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2024 год | Октябрь 2024 года | Открыто: 24,395 | Закрыто: 24,516 | Мин .: 24,340 | Макс .: 24,744 | Изменение: 0,49% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2024 г. | Ноябрь 2024 г. | Открытие: 24,440 | Закрытие: 25,969 | Мин .: 24,440 | Макс .: 25,990 | Изменение: 5,89% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2024 | Декабрь 2024 г. | Открыто: 26,099 | Закрыто: 27,712 | Мин .: 26,099 | Макс .: 27,712 | Изменение: 5,82% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | Январь 2025 г. | Открытие: 27,778 | Закрытие: 26,952 | Мин .: 26,931 | Макс .: 28,008 | Изменение: -3,06% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2025 г. | Февраль 2025 г. | Открыто: 27,142 | Закрыто: 28.201 | Мин .: 27,142 | Макс .: 28,399 | Изменение: 3,75% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | март 2025 г. | Открытие: 28,121 | Закрытие: 28,462 | Мин .: 27,784 | Макс .: 28,462 | Изменение: 1,2% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallcastourec SA для 2025 г. | апрель 2025 г. | Открыто: 28,609 | Закрыто: 29,410 | Мин .: 28,609 | Макс .: 29,475 | Изменение: 2,72% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | Май 2025 г. | Открытие: 29,358 | Закрытие: 31,512 | Мин .: 29,293 | Макс .: 31,512 | Изменение: 6,84% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallourec SA для 2025 г. | июнь 2025 г. | Открыто: 31,665 | Закрыто: 30,340 | Мин .: 30,298 | Макс .: 31,761 | Изменение: -4,37% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | июль 2025 г. | Открытие: 30,440 | Закрытие: 30,380 | Мин .: 30,380 | Макс .: 30,866 | Изменение: -0,19% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2025 г. | август 2025 г. | Открытие: 30,272 | Закрытие: 30,048 | Мин .: 29,931 | Макс .: 30,272 | Изменение: -0,75% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | Сентябрь 2025 г. | Открытие: 30,110 | Закрытие: 30,001 | Мин .: 29,862 | Макс .: 30,199 | Изменение: -0,37% ▼ |
| Цена акции Vallourec SA Прогноз на 2025 г. | Октябрь 2025 г. | Открыто: 30,008 | Закрыто: 30,079 | Мин .: 29,935 | Макс .: 30,380 | Изменение: 0,24% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2025 г. | Ноябрь 2025 г. | Открытие: 30,087 | Закрытие: 31,537 | Мин .: 30,087 | Макс .: 31,549 | Изменение: 4,6% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallcastourec SA для 2025 | Декабрь 2025 г. | Открыто: 31,689 | Закрыто: 33,309 | Мин .: 31,689 | Макс .: 33,309 | Изменение: 4,86% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2026 г. | Январь 2026 г. | Открытие: 33,338 | Закрытие: 32,538 | Мин .: 32,538 | Макс .: 33,624 | Изменение: -2,46% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2026 г. | Февраль 2026 г. | Открытие: 32,690 | Закрытие: 33,863 | Мин .: 32,690 | Макс .: 34,041 | Изменение: 3,46% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2026 г. | март 2026 г. | Открытие: 33,794 | Закрытие: 34,152 | Мин .: 33,416 | Макс .: 34,152 | Изменение: 1,05% ▲ |
| Цена акций Vallourec SA для 2026 | апрель 2026 года | Открыто: 34.209 | Закрыто: 34.988 | Мин .: 34.209 | Макс .: 35.095 | Изменение: 2.23% ▲ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2026 г. | Май 2026 г. | Открытие: 34,918 | Закрытие: 37,053 | Мин .: 34,918 | Макс .: 37,053 | Изменение: 5,76% ▲ |
| Прогноз цены акций Vallourec SA для 2026 | июнь 2026 г. | Открыто: 37,253 | Закрыто: 36,042 | Мин .: 35,941 | Макс .: 37,376 | Изменение: -3,36% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2026 г. | июль 2026 г. | Открытие: 36,052 | Закрытие: 35,951 | Мин .: 35,951 | Макс .: 36,478 | Изменение: -0,28% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2026 г. | Август 2026 г. | Открытие: 35,856 | Закрытие: 35,723 | Мин .: 35,559 | Макс .: 35,900 | Изменение: -0,37% ▼ |
| Vallourec S.Прогноз цены акций на 2026 г. | Сентябрь 2026 г. | Открытие: 35,814 | Закрытие: 35,615 | Мин .: 35,489 | Макс .: 35,824 | Изменение: -0,56% ▼ |
| Цена акций Vallourec SA Прогноз на 2026 г. | Октябрь 2026 г. | Открытие: 35,581 | Закрытие: 35,533 | Мин .: 35,533 | Макс .: 35,581 | Изменение: -0,13% ▼ |
Серологические исследования для конкретных целей не должны использоваться для передачи вводящей в заблуждение информации: VK Paul
Член NITI Aayog (здоровье) д-р VK Paul во вторник подчеркнул конкретную цель серологических исследований, заявив, что это делается с целью определить, «сколько людей имеют предыдущий опыт» коронавируса.«Он не предназначен для охвата детализации на уровне штата… Это не способ интерпретации данных или передачи вводящей в заблуждение информации», — сказал он на брифинге Министерства здравоохранения Союза.
Говоря о поставках доз вакцины против коронавируса, Пол сказал, что правительство ожидает получить около 2 миллионов доз коваксина к сентябрю. «Некоторые задержки были замечены на заводе Bharat Biotech в Бангалоре. Фонд Анклешвара предоставит 6 миллионов », — добавил Пол.
Правительство также сообщило, что общее количество доз вакцины, введенных в июле, более чем вдвое больше, чем в мае.«Всего в стране было введено 47,85 крор доз, включая 37,26 крор первой дозы и 10,59 крор второй дозы. Мы ввели 19,6 миллиона доз в мае и 43,41 миллиона доз в июле. Общее количество доз вакцины, введенных в июле, более чем вдвое больше, чем в мае », — сказали на брифинге в министерстве здравоохранения.
По вакцинам Moderna, Пол сказал, что переговоры с американским фармацевтическим гигантом продолжаются. Пол также сказал, что пока не ведется переговоров об изменении 25-процентной квоты вакцины для частных больниц.В июне правительство ввело новую политику, разрешающую частным больницам закупать 25 процентов вакцин, производимых в стране, а Центр закупает оставшиеся 75 процентов.
Пол также забил тревогу, заявив, что пандемия в стране еще далека от завершения, поскольку значение R, которое представляет собой скорость передачи коронавируса, все еще выше 1. Значение R должно быть 0,6 или ниже, добавил он.
В настоящее время значение R составляет более одного из восьми штатов, включая Химачал-Прадеш, Джамму и Кашмир, Тамил Наду и Кералу.
Прочтите все последние новости, последние новости и новости о коронавирусе здесь
Муфты для труб — продукты Fireking с пазами Модель VK-xxx — Viking SA
Сертификат.№:
20-313
Держатель сертификата:
Viking SA
Тип:
Муфты для труб
Обозначение продукта:
Fireking Grooved Products Model VK-xxx
Срок действия:
2026-06-17
Название стандарта:
SBF 60: 3
Регламент:
Компоненты для оросительных систем
Система сертификации:
Система 1a «Основы сертификации продукции и руководящие указания по схемам сертификации продукции в соответствии с (ISO / IEC 17067: 2013)»
Положения о сертификации:
Положения о сертификации Сертификация продукции
Дополнительно:
Gäller följande produkter: Жесткая муфта модели VK-RC2, жесткая муфта модели VK-RC, Гибкая муфта модели VK-FC2, Гибкая муфта модели VK-FC, Гибкая муфта модели VK-FCH, Гибкая переходная муфта модели VK-DC , Модель ВК-МТГ2 Механизм.Тройник, модель ВК-МТГ мех. Тройник, модель ВК-МТТ2, резьбовой мех. Тройник, модель ВК-МТТ Резьбовой мех. Тройник, модель ВК-СТ П-образный болт мех. Тройник, Модель ВК-RCA.
Анализ обогащения набора генов: основанный на знаниях подход к интерпретации полногеномных профилей экспрессии
Abstract
Хотя анализ экспрессии РНК в масштабе всего генома стал обычным инструментом в биомедицинских исследованиях, извлечение биологической информации из такой информации остается серьезной проблемой.Здесь мы описываем мощный аналитический метод, называемый анализом обогащения набора генов (GSEA), для интерпретации данных экспрессии генов. Эффективность этого метода достигается за счет сосредоточения внимания на наборах генов, то есть на группах генов, которые имеют общую биологическую функцию, хромосомное положение или регуляцию. Мы демонстрируем, как GSEA помогает понять несколько наборов данных, связанных с раком, включая лейкемию и рак легких. Примечательно, что там, где анализ одного гена обнаруживает небольшое сходство между двумя независимыми исследованиями выживаемости пациентов с раком легких, GSEA выявляет много общих биологических путей.Метод GSEA воплощен в свободно доступном программном пакете вместе с исходной базой данных из 1325 биологически определенных наборов генов.
Анализ экспрессии в масштабе всего генома с помощью ДНК-микрочипов стал основой исследований в области геномики ( 1, 2). Проблема больше не в получении профилей экспрессии генов, а в интерпретации результатов для понимания биологических механизмов.
В типичном эксперименте профили экспрессии мРНК генерируются для тысяч генов из коллекции образцов, принадлежащих к одному из двух классов, например, опухоли, которые чувствительны против опухолей.устойчив к препарату. Гены можно упорядочить в ранжированном списке L в соответствии с их дифференциальной экспрессией между классами. Задача состоит в том, чтобы извлечь смысл из этого списка.
Обычный подход предполагает сосредоточение внимания на нескольких генах вверху и внизу L (т.е. тех, которые демонстрируют наибольшее различие), чтобы выявить контрольные биологические ключи. У этого подхода есть несколько основных ограничений.
( i ) После корректировки для проверки нескольких гипотез ни один отдельный ген не может соответствовать порогу статистической значимости, потому что соответствующие биологические различия незначительны по сравнению с шумом, присущим технологии микрочипов.
( ii ) В качестве альтернативы можно оставить длинный список статистически значимых генов без какой-либо объединяющей биологической темы. Интерпретация может быть сложной и произвольной, поскольку зависит от области знаний биолога.
( iii ) Анализ одного гена может упустить важные эффекты на пути. Клеточные процессы часто влияют на совокупность генов, действующих согласованно. Увеличение на 20% всех генов, кодирующих элементы метаболического пути, может резко изменить поток через этот путь и может быть более важным, чем 20-кратное увеличение одного гена.
( iv ) Когда разные группы изучают одну и ту же биологическую систему, список статистически значимых генов из двух исследований может показывать удручающе небольшое совпадение ( 3).
Чтобы преодолеть эти аналитические проблемы, мы недавно разработали метод, называемый анализом обогащения набора генов (GSEA), который оценивает данные микрочипов на уровне наборов генов. Наборы генов определяются на основе предшествующих биологических знаний, например, опубликованной информации о биохимических путях или коэкспрессии в предыдущих экспериментах.Цель GSEA состоит в том, чтобы определить, имеют ли члены набора генов S тенденцию встречаться в верхней (или нижней) части списка L , и в этом случае набор генов коррелирует с различием фенотипического класса.
Мы использовали предварительную версию GSEA для анализа данных биопсии мышц диабетиков и здоровых людей в контрольной группе ( 4). Метод показал, что гены, участвующие в окислительном фосфорилировании, демонстрируют пониженную экспрессию у диабетиков, хотя среднее снижение на ген составляет всего 20%.Результаты этого исследования были независимо подтверждены другими исследованиями микрочипов ( 5) и in vivo — функциональных исследования ( 6).
Учитывая этот успех, мы разработали GSEA в виде надежного метода анализа данных молекулярного профилирования. Мы изучили его характеристики и производительность, а также существенно переработали и обобщили исходный метод для более широкого применения.
В этой статье мы даем полное математическое описание методологии GSEA и демонстрируем ее полезность, применяя ее к нескольким разнообразным биологическим проблемам.Мы также создали программный пакет под названием gsea-p и начальный перечень наборов генов (Molecular Signature Database, MSigDB), оба из которых находятся в свободном доступе.
Методы
Обзор GSEA. GSEA рассматривает эксперименты с полногеномными профилями экспрессии из образцов, принадлежащих к двум классам, обозначенным 1 или 2. Гены ранжируются на основе корреляции между их экспрессией и различием классов с использованием любой подходящей метрики ( Рис.1 А ).
Рис.1.Обзор GSEA, иллюстрирующий метод. ( A ) Набор данных экспрессии, отсортированный по корреляции с фенотипом, соответствующей тепловой картой и «тегами генов», то есть местоположением генов из набора S в отсортированном списке. ( B ) График текущей суммы для S в наборе данных, включая расположение максимальной оценки обогащения ( ES ) и переднего подмножества.
Учитывая априори определенный набор генов S (e.g., гены, кодирующие продукты метаболического пути, расположенные в одной цитогенетической полосе или имеющие одну и ту же категорию GO), цель GSEA состоит в том, чтобы определить, распределены ли члены S случайным образом по L или изначально обнаружены вверху или внизу. Мы ожидаем, что наборы, связанные с фенотипическими различиями, будут иметь тенденцию к последнему распределению.
Есть три ключевых элемента метода GSEA:
Шаг 1. Расчет оценки обогащения. Мы вычисляем оценку обогащения ( ES ), которая отражает степень, в которой набор S перепредставлен в крайних точках (вверху или внизу) всего ранжированного списка L . Оценка рассчитывается путем перехода по списку L , увеличения статистики промежуточной суммы, когда мы встречаем ген в S , и уменьшения ее, когда мы встречаем гены не в S. Величина прироста зависит от корреляции. гена с фенотипом.Оценка обогащения — это максимальное отклонение от нуля, встречающееся при случайном блуждании; он соответствует взвешенной статистике типа Колмогорова – Смирнова (см. 7 и Рис.1 В ).
Шаг 2: Оценка уровня значимости ES. Мы оцениваем статистическую значимость (номинальное значение P ) ES с помощью эмпирической процедуры перестановочного теста на основе фенотипа, которая сохраняет сложную корреляционную структуру данных экспрессии генов.В частности, мы переставляем метки фенотипа и повторно вычисляем ES набора генов для переставленных данных, что генерирует нулевое распределение для ES. Затем вычисляется эмпирическое номинальное значение P наблюдаемого ES относительно этого нулевого распределения. Важно отметить, что перестановка меток классов сохраняет корреляции ген-ген и, таким образом, обеспечивает более биологически обоснованную оценку значимости, чем было бы получено путем перестановки генов.
Шаг 3: Корректировка для проверки множественных гипотез. Когда оценивается вся база данных наборов генов, мы корректируем предполагаемый уровень значимости, чтобы учесть проверку нескольких гипотез. Сначала мы нормализуем ES для каждого набора генов, чтобы учесть размер набора, что дает нормализованный показатель обогащения ( NES ). Затем мы контролируем долю ложных срабатываний, вычисляя коэффициент ложного обнаружения (FDR) ( 8, 9), соответствующий каждому NES .FDR — это оценочная вероятность того, что набор с данным NES представляет ложноположительный результат; он вычисляется путем сравнения хвостов наблюдаемого и нулевого распределений для NES .
Подробности реализации описаны в Приложении (см. Также Вспомогательный текст , который опубликован в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS).
Отметим, что метод GSEA по нескольким важным отличиям от предварительной версии (см. Вспомогательный текст ).В исходной реализации статистика промежуточной суммы использовала одинаковые веса на каждом шаге, что давало высокие баллы для наборов, сгруппированных около середины ранжированного списка ( Рис.2 и Таблица 1). Эти наборы не представляют биологически значимой корреляции с фенотипом. Мы решили эту проблему, взвешивая шаги в соответствии с корреляцией каждого гена с фенотипом. Мы заметили, что использование взвешенных шагов может привести к асимметричному распределению наблюдаемых ES баллов в тех случаях, когда гораздо больше генов коррелируют с одним из двух фенотипов.Поэтому мы оцениваем уровни значимости, рассматривая отдельно наборы генов с положительной и отрицательной оценкой ( Приложение ; см. Также рис. 4, который опубликован в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS).
Рис.2.Оригинал ( 4) поведение по счету обогащения. Распределение трех наборов генов из функциональной коллекции C2 в списке генов в примере линии мужских / женских лимфобластоидных клеток, ранжированных по их корреляции с полом: S1, набор генов инактивации хромосомы X; S2 — путь, описывающий импорт витамина С в нейроны; S3, относящийся к хемокиновым рецепторам, экспрессируемым Т-хелперами.Показаны графики текущей суммы для трех наборов генов: S1 значительно обогащен самками, как и ожидалось, S2 распределен случайным образом и имеет низкую оценку, а S3 не обогащен в верхней части списка, но не является случайным, поэтому он имеет хорошие оценки. Стрелки показывают положение максимальной оценки обогащения и точку, где корреляция (отношение сигнал / шум) пересекает ноль. В таблице 1 сравниваются номинальные значения P для S1, S2 и S3 с использованием исходного и нового методов. Новый метод снижает значимость таких наборов, как S3.
Таблица 1. P сравнение значений наборов генов с использованием оригинальных и новых методовНаша предварительная реализация использовала другой подход, частоту ошибок по семействам (FWER), для корректировки проверки нескольких гипотез. FWER — это консервативная коррекция, которая направлена на то, чтобы список сообщаемых результатов не включал даже один ложноположительный набор генов. Этот критерий оказался настолько консервативным, что многие приложения не дали статистически значимых результатов.Поскольку наша основная цель — генерировать гипотезы, мы решили использовать FDR, чтобы сосредоточиться на контроле вероятности того, что каждый отчетный результат является ложноположительным.
Основываясь на нашем статистическом анализе и эмпирической оценке, GSEA показывает широкую применимость. Он может обнаруживать тонкие сигналы обогащения и сохраняет наши исходные результаты в исх. 4, причем путь окислительного фосфорилирования значительно обогащен в нормальных образцах ( P = 0,008, FDR = 0,04).Эта методология была реализована в программном средстве под названием gsea-p.
Передовое подмножество. Наборы генов можно определить с помощью различных методов, но не все члены набора генов обычно будут участвовать в биологическом процессе. Часто бывает полезно выделить основные члены наборов генов с высокой оценкой, которые вносят вклад в ES . Мы определяем подмножество переднего края как те гены в наборе генов S , которые появляются в ранжированном списке L в точке или раньше точки, в которой текущая сумма достигает максимального отклонения от нуля ( Инжир.1 В ). Подмножество переднего края можно интерпретировать как ядро набора генов, который отвечает за сигнал обогащения.
Исследование передового подмножества может выявить биологически важное подмножество в наборе генов, как мы покажем ниже в нашем анализе статуса P53 в линиях раковых клеток. Этот подход особенно полезен с вручную подобранными наборами генов, которые могут представлять собой объединение взаимодействующих процессов. Мы впервые наблюдали этот эффект в нашем предыдущем исследовании ( 4), где мы вручную определили два набора с высокими баллами, курируемый путь и кластер, полученный с помощью вычислений, которые разделяют большое подмножество генов, позже подтвержденных как ключевой регулон, измененный при диабете человека.
Наборы генов с высокими показателями можно сгруппировать на основе передовых подмножеств генов, которые они разделяют. Такое группирование может выявить, какие из этих наборов генов соответствуют одним и тем же биологическим процессам, а какие представляют различные процессы.
Программный пакет gsea-p включает инструменты для изучения и кластеризации передовых подмножеств ( Supporting Text ).
Варианты метода GSEA. Мы сосредотачиваемся выше и в Результатах на использовании GSEA для анализа ранжированного списка генов, отражающего дифференциальную экспрессию между двумя классами, каждый из которых представлен большим количеством образцов.Однако этот метод можно применить к ранжированным спискам генов, возникающим в других условиях.
Гены могут быть ранжированы на основе различий, наблюдаемых в небольшом наборе данных, при слишком малом количестве выборок, чтобы обеспечить строгую оценку уровней значимости путем перестановки меток классов. В этих случаях значение P можно оценить путем перестановки генов, в результате чего гены случайным образом распределяются по наборам при сохранении их размера. Этот подход не совсем точен: поскольку он игнорирует корреляции ген-ген, он будет переоценивать уровни значимости и может привести к ложноположительным результатам.Тем не менее, это может быть полезно для генерации гипотез. Программа gsea-p поддерживает эту опцию.
Гены также можно ранжировать на основании того, насколько хорошо их экспрессия коррелирует с заданным целевым паттерном (например, паттерном экспрессии конкретного гена). В Lamb et al. ( 10), процедура, подобная GSEA, использовалась для демонстрации обогащения набора мишеней списка циклина D1, ранжированного по корреляции с профилем циклина D1 в компендиуме типов опухолей. Опять же, приблизительные значения P можно оценить путем перестановки генов.
Первоначальный каталог наборов генов человека. GSEA оценивает набор данных микрочипа запроса, используя набор наборов генов. Поэтому мы создали первоначальный каталог из 1325 наборов генов, который мы назвали MSigDB 1.0 ( Supporting Text ; см. Также Таблицу 3, которая опубликована в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS), состоящий из четырех типов наборов.
Цитогенетические наборы (C 1 , 319 наборов генов). Этот каталог включает 24 набора, по одному для каждой из 24 хромосом человека, и 295 наборов, соответствующих цитогенетическим полосам.Эти наборы помогают идентифицировать эффекты, связанные с хромосомными делециями или амплификациями, дозовой компенсацией, эпигенетическим молчанием и другими региональными эффектами.
Функциональные наборы (C 2 , 522 генных набора). Этот каталог включает 472 набора, содержащих гены, продукты которых участвуют в определенных метаболических и сигнальных путях, о чем сообщается в восьми общедоступных, вручную отобранных базах данных, и 50 наборов, содержащих гены, координируемые в ответ на генетические и химические нарушения, как сообщается в различных экспериментальных статьях. .
Наборы регуляторных мотивов (C 3 , 57 наборов генов). Этот каталог основан на нашей недавней работе, в которой сообщается о 57 обычно консервативных регуляторных мотивах в промоторных областях генов человека ( 11) и позволяет связать изменения в эксперименте с микрочипами с консервативным предполагаемым цис-регуляторным элементом.
Наборы соседей (C 4 , 427 наборов генов). Эти наборы определяются соседями экспрессии, сосредоточенными на генах, связанных с раком.
Эта база данных предоставляет начальную коллекцию наборов генов для использования с GSEA и иллюстрирует типы наборов генов, которые могут быть определены, в том числе основанные на предварительных знаниях или полученные путем вычислений.
Программное обеспечение gsea-p и наборы генов MSigDB. Чтобы облегчить использование GSEA, мы разработали ресурсы, которые можно бесплатно получить в Broad Institute по запросу. Эти ресурсы включают программное обеспечение gsea-p, MSigDB 1.0 и сопроводительную документацию.
Программное обеспечение доступно как ( i ) платформенно-независимое настольное приложение с графическим пользовательским интерфейсом; ( ii ) программы на языках r и java, которые опытные пользователи могут включать в свои собственные анализы или программные среды; ( iii ) аналитический модуль в нашем пакете анализа микрочипов генов (доступен по запросу) ( iv ) будущий веб-сервер GSEA, позволяющий пользователям проводить собственный анализ непосредственно на веб-сайте.Подробный пример формата вывода GSEA доступен на сайте, а также в Supporting Text .
Результаты
Мы исследовали способность GSEA предоставлять биологически значимые идеи на шести примерах, по которым имеется значительная справочная информация. В каждом случае мы искали значительно ассоциированные наборы генов из одного или обоих подкаталогов C1 и C2 (см. Выше). В таблице 2 перечислены все наборы генов с FDR ≤ 0,25.
Таблица 2. Сводка результатов GSEA с FDR ≤ 0.25Мужские и женские лимфобластоидные клетки. В качестве простого теста мы сгенерировали профили экспрессии мРНК из линий лимфобластоидных клеток, полученных от 15 мужчин и 17 женщин (неопубликованные данные), и стремились идентифицировать наборы генов, коррелирующие с различиями «мужчина> женщина» и «женщина> мужчина».
Сначала мы протестировали обогащение наборов цитогенетических генов (C 1 ). Для сравнения мужчин и женщин мы ожидаем найти наборы генов на хромосоме Y. Действительно, GSEA продуцировал хромосому Y и две полосы Y, по крайней мере, с 15 генами (Yp11 и Yq11).При сравнении самок> самцов мы не ожидаем увидеть обогащение полос на хромосоме X, потому что большинство генов, сцепленных с X, подлежат дозовой компенсации и, таким образом, не более выражены у самок ( 12).
Далее мы рассмотрели обогащение функциональных наборов генов (C 2 ). В результате анализа были получены три биологически информативных набора. Один состоит из генов, избегающих инактивации X [слитых из двух источников ( 13, 14), которые в значительной степени перекрываются], обнаружив ожидаемое обогащение женских клеток.Два дополнительных набора состоят из генов, обогащенных репродуктивными тканями (семенником и маткой), что примечательно тем, что экспрессия мРНК измерялась в лимфобластоидных клетках. Этот результат не просто связан с дифференциальной экспрессией генов на хромосомах X и Y, но остается значимым при ограничении аутосомными генами в наборах (Таблица 5, которая опубликована в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS).
Статус p53 в линиях раковых клеток. Затем мы исследовали паттерны экспрессии генов из коллекции линий раковых клеток NCI-60.Мы стремились использовать эти данные для идентификации мишеней фактора транскрипции p53, который регулирует экспрессию генов в ответ на различные сигналы клеточного стресса. Сообщалось о мутационном статусе гена p53 для 50 клеточных линий NCI-60, из которых 17 классифицированы как нормальные, а 33 как несущие мутации в гене ( 15).
Сначала мы применили GSEA для идентификации функциональных наборов генов (C 2 ), коррелирующих со статусом p53. Анализ p53 + > p53 — выявил пять наборов, экспрессия которых коррелирует с нормальной функцией p53 ( Таблица 2).Все они явно связаны с функцией p53. Наборы представляют собой (–) биологически аннотированный набор генов, кодирующих белки в пути передачи сигналов р53, который вызывает остановку клеточного цикла в ответ на повреждение ДНК; ( ii ) набор нижестоящих мишеней р53, определенных экспериментальной индукцией термочувствительного аллеля р53 в клеточной линии рака легкого; ( iii ) аннотированный набор индуцированных радиацией генов, ответ на которые, как известно, включает р53; ( iv ) аннотированный набор генов, индуцированных гипоксией, которые, как известно, действуют через р53-опосредованный путь, отличный от пути ответа на повреждение ДНК; и ( v ) аннотированный набор генов, кодирующих сигнальные пути белков теплового шока, которые защищают клетки от гибели в ответ на различные клеточные стрессы.
Дополнительный анализ (p53 — > p53 + ) идентифицирует один значимый набор генов: гены, участвующие в пути передачи сигналов Ras. Интересно, что два дополнительных набора, которые не достигают порога значимости, содержат гены, участвующие в сигнальных путях Ngf и Igf1. Чтобы выяснить, отражают ли эти три набора общую биологическую функцию, мы исследовали передовое подмножество для каждого набора генов (определенного выше). Передовые подмножества состоят из 16, 11 и 13 генов, соответственно, каждый из которых содержит четыре гена, кодирующие продукты, участвующие в сигнальном подпуте митоген-активируемой протеинкиназы (MAPK) (MAP2K1, RAF1, ELK1 и PIK3CA) ( Инжир.3). Эта общая подгруппа в сигнале GSEA сигнальных путей Ras, Ngf и Igf1 указывает на активацию этого компонента пути MAPK в качестве ключевого различия между опухолями p53 — и p53 + . (Отметим, что полный путь MAPK появляется как девятый набор в списке.)
Рис. 3.Передний край перекрытия для исследования p53. На этом графике показаны наборы генов ras , ngf и igf1 , коррелированные с P53 —, сгруппированные по их передним подмножествам, обозначенным темно-синим цветом.Общая подгруппа генов, видимая как темная вертикальная полоса, состоит из MAP2K1, PIK3CA, ELK1 и RAF1 и представляет собой часть пути MAPK.
Острые лейкозы. Затем мы попытались изучить острый лимфоидный лейкоз (ОЛЛ) и острый миелоидный лейкоз (ОМЛ) путем сравнения профилей экспрессии генов, которые мы ранее получили от 24 пациентов с ОЛЛ и 24 пациентов с ОМЛ ( 16).
Мы применили GSEA к цитогенетическим наборам генов (C 1 ), ожидая, что хромосомные полосы, показывающие обогащение в одном классе, вероятно, будут представлять области частых цитогенетических изменений в одном из двух лейкозов.Сравнение ALL> AML дало пять наборов генов ( Таблица 2), что может отражать частую амплификацию при ОЛЛ или делецию при ОМЛ. Действительно, все пять регионов легко интерпретируются с точки зрения современных знаний о лейкемии.
Полоса 5q31 соответствует известной цитогенетике ОМЛ. Делеции хромосомы 5q присутствуют у большинства пациентов с ОМЛ, причем критическая область локализована в 5q31 ( 17). Полоса 17q23 является участком известных генетических перестроек при миелоидных злокачественных новообразованиях ( 18).Полоса 13q14, содержащая локус RB, часто удаляется при AML, но редко при ALL ( 19). Наконец, полоса 6q21 содержит участок общей ломкости хромосом и обычно удаляется при гематологических злокачественных новообразованиях ( 20).
Интересно, что оставшаяся полоса с высокими показателями — 14q32. Эта полоса содержит локус тяжелой цепи Ig, который включает> 100 генов, экспрессируемых почти исключительно в лимфоидной линии. Обогащение 14q32 ALL, таким образом, отражает тканеспецифическую экспрессию в этой линии, а не хромосомную аномалию.
Реципрокный анализ (AML> ALL) не выявил значительно обогащенных полос, что, вероятно, отражает относительную редкость делеций при ALL ( 21). Таким образом, анализ наборов цитогенетических генов показывает, что GSEA способна идентифицировать хромосомные аберрации, общие для определенных подтипов рака.
Сравнение двух исследований рака легких. Цель GSEA — предоставить более надежный способ сравнения независимо полученных наборов данных экспрессии генов (возможно, полученных с помощью разных платформ) и получить более согласованные результаты, чем анализ одного гена.Чтобы проверить надежность, мы повторно проанализировали данные двух недавних исследований рака легких, проведенных нашей собственной группой в Бостоне ( 22) и еще одна группа в Мичигане ( 23). Наша цель заключалась не в оценке результатов отдельных исследований, а в том, чтобы изучить, можно ли более эффективно выявить общие черты между наборами данных с помощью анализа набора генов, а не анализа одного гена.
Оба исследования определили профили экспрессии генов в образцах опухолей пациентов с аденокарциномами легких ( n = 62 для Бостона; n = 86 для Мичигана) и предоставили клинические результаты (классифицированные здесь как «хорошие» или «плохие») .Мы обнаружили, что никакие гены в обоих исследованиях не были сильно связаны с исходом на уровне значимости 5% после корректировки для проверки нескольких гипотез.
С точки зрения отдельных генов данные двух исследований мало общего. Традиционный подход заключается в сравнении генов, наиболее сильно коррелирующих с фенотипом. Мы определили набор генов S Boston как топ-100 генов, коррелирующих с плохим результатом в Бостонском исследовании, и аналогично S Michigan из Мичиганского исследования.Перекрытие крайне мало (12 общих генов) и едва ли является статистически значимым с тестом на перестановку ( P = 0,012). Когда мы добавили Стэнфордское исследование ( 24) с участием 24 аденокарцином, три набора данных имеют только один общий ген среди 100 лучших генов, коррелирующих с неблагоприятным исходом (рис. 5 и таблица 6, которые опубликованы в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS). Более того, из генов в перекрытиях не вытекает никаких четких общих тем, чтобы обеспечить биологическое понимание.
Затем мы исследовали, сможет ли GSEA выявить большее сходство между наборами данных по раку легких в Бостоне и Мичигане. Мы сравнили набор генов из одного набора данных, S Boston , со всем ранжированным списком генов из другого. Набор S Boston показывает сильное значительное обогащение данных Мичигана ( NES = 1,90, P <0,001). И наоборот, набор для неудачных исходов S Michigan обогащен данными Бостона ( NES = 2.13, P <0,001). Таким образом, GSEA может обнаружить сильный общий сигнал в данных о неблагоприятных исходах (рис. 6, который опубликован в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS).
Обнаружив, что GSEA может обнаруживать сходство между независимо полученными наборами данных, мы затем выяснили, может ли GSEA обеспечить биологическое понимание путем выявления важных функциональных наборов, коррелирующих с плохим исходом при раке легких. С этой целью мы выполнили GSEA на данных Бостона и Мичигана с каталогом функциональных наборов генов C 2 .Учитывая относительно слабые сигналы, обнаруженные обычным анализом одного гена в каждом исследовании, было неясно, будут ли обнаружены какие-либо значимые наборы генов с помощью GSEA. Тем не менее, мы определили ряд наборов генов, значимо коррелировавших с неблагоприятным исходом (FDR ≤ 0,25): 8 по данным Бостона и 11 по данным Мичигана ( Таблица 2). (В данных Стэнфорда не было генов или наборов генов, значимо коррелировавших с результатом, что, скорее всего, связано с меньшим количеством образцов и множеством отсутствующих значений в данных.)
Более того, в этих двух исследованиях наблюдается большое совпадение среди значительно обогащенных наборов генов. Примерно половина значимых наборов генов были общими для двух исследований, а несколько дополнительных, хотя и не идентичных, были явно связаны с одним и тем же биологическим процессом. В частности, мы обнаружили набор, активируемый теломеразой ( 25), два разных набора, связанных с синтезом тРНК, два разных набора, связанных с инсулином, и два разных набора, связанных с p53. Таким образом, в общей сложности 5 из 8 значимых наборов в Бостоне идентичны или связаны с 6 из 11 наборов в Мичигане.
Чтобы обеспечить более глубокое понимание, мы затем расширили анализ, включив в него наборы, выходящие за рамки тех, которые соответствуют критерию FDR ≤ 0,25. В частности, мы рассмотрели 20 наборов генов, набравших наибольшее количество баллов в каждом из трех исследований (60 наборов генов), и их соответствующие передовые подмножества, чтобы лучше понять лежащую в основе биологию в выборках с плохим исходом (таблица 4). Уже в районе перекрытия Бостона и Мичигана мы увидели доказательства теломеразы и реакции p-53, как отмечалось выше. Активация теломеразы считается ключевым аспектом патогенеза аденокарциномы легких и хорошо документирована как прогностический фактор неблагоприятного исхода рака легкого.
Во всех трех исследованиях возникают две дополнительные темы, связанные с быстрой клеточной пролиферацией и биосинтезом аминокислот (таблица 7, которая опубликована в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS):
Мы видим поразительные доказательства во всех трех исследованиях эффектов быстрой пролиферации клеток, включая наборы, связанные с активацией Ras и клеточным циклом, а также ответами на гипоксию, включая ангиогенез, гликолиз и метаболизм углеводов. Более трети наборов генов (23 из 60) связаны с такими процессами.Эти реакции наблюдались в микроокружении злокачественных опухолей, где усиленная пролиферация опухолевых клеток приводит к низким уровням кислорода и глюкозы ( 26). Ведущие подмножества ассоциированных значимых наборов генов включают гены реакции на гипоксию, такие как HIF1A, VEGF, CRK, PXN, EIF2B1, EIF2B2, EIF2S2, FADD, NFKB1, RELA, GADD45A, а также гены активации Ras / MAPK (HRAS, RAF1 и MAP2K1).
Мы находим убедительные доказательства одновременного присутствия повышенного биосинтеза аминокислот, передачи сигналов mTor и повышения регуляции набора генов, подавляемых как лишением аминокислот, так и лечением рапамицином ( 27).Это открытие подтверждают 17 наборов генов, связанных с метаболизмом аминокислот и нуклеотидов, иммунной модуляцией и передачей сигналов mTor . Основываясь на этих результатах, можно предположить, что лечение рапамицином может повлиять на этот конкретный компонент сигнала о плохом исходе. Мы отмечаем, что существуют доказательства эффективности рапамицина в ингибировании роста и метастатического прогрессирования немелкоклеточного рака легкого у мышей и клеточных линий человека ( 28).
Наш анализ показывает, что мы обнаруживаем гораздо большую согласованность трех наборов данных о легких при использовании GSEA, чем при анализе отдельных генов.Более того, мы лучше способны генерировать убедительные гипотезы для дальнейшего изучения. В частности, 40 из 60 наборов генов, набравших наибольшее количество баллов в этих трех исследованиях, дают последовательную картину основных биологических процессов в случаях плохого исхода.
Обсуждение
Традиционные стратегии анализа экспрессии генов сосредоточены на идентификации отдельных генов, которые демонстрируют различия между двумя интересующими состояниями. Несмотря на свою полезность, они не могут обнаружить биологические процессы, такие как метаболические пути, программы транскрипции и реакции на стресс, которые распределены по всей сети генов и едва различимы на уровне отдельных генов.
Ранее мы ввели GSEA для анализа таких данных на уровне наборов генов. Первоначально этот метод использовался для обнаружения метаболических путей, измененных при диабете человека, а затем был применен для обнаружения процессов, связанных с диффузной крупноклеточной В-клеточной лимфомой ( 29), пути восприятия питательных веществ, участвующие в раке простаты ( 30), и при сравнении профилей экспрессии мыши и человека ( 31). В данной статье мы усовершенствовали оригинальный подход до чувствительного и надежного аналитического метода и инструмента с гораздо более широким применением, а также с большой базой данных наборов генов.GSEA может быть применен к другим наборам данных, таким как данные протеомики сыворотки, информация о генотипировании или профили метаболитов.
GSEA имеет ряд преимуществ по сравнению с методами с одним геном. Во-первых, он упрощает интерпретацию крупномасштабного эксперимента, выявляя пути и процессы. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на генах с высокими показателями (которые могут быть плохо аннотированы и могут быть невоспроизводимы), исследователи могут сосредоточиться на наборах генов, которые, как правило, более воспроизводимы и более интерпретируемы.Во-вторых, когда члены набора генов демонстрируют сильную взаимную корреляцию, GSEA может повысить отношение сигнал / шум и сделать возможным обнаружение умеренных изменений в отдельных генах. В-третьих, передовой анализ может помочь определить подмножества генов, чтобы прояснить результаты.
Недавно было разработано несколько других инструментов для анализа экспрессии генов с использованием информации о путях или онтологии, например, ( 32– 34). Большинство из них определяют, обогащается ли группа дифференциально экспрессируемых генов термином пути или онтологии, используя статистику перекрытия, такую как кумулятивное гипергеометрическое распределение.Отметим, что этот подход не может обнаружить результаты окислительного фосфорилирования, обсужденные выше ( P = 0,08, FDR = 0,50). GSEA отличается двумя важными аспектами. Во-первых, GSEA рассматривает все гены в эксперименте, а не только те, которые находятся выше произвольного порогового значения, с точки зрения кратности изменения или значимости. Во-вторых, GSEA оценивает значимость путем перестановки меток классов, что сохраняет корреляции ген-ген и, таким образом, обеспечивает более точную нулевую модель.
Однако реальная сила GSEA заключается в его гибкости.Мы создали исходную базу данных молекулярных сигнатур, состоящую из 1325 наборов генов, включая те, которые основаны на биологических путях, хромосомном положении, восходящих цис-мотивах, ответах на лечение лекарствами или профилях экспрессии в ранее созданных наборах данных микрочипов. Дополнительные наборы могут быть созданы с помощью генетических и химических возмущений, компьютерного анализа геномной информации и дополнительных биологических аннотаций. Кроме того, сам GSEA можно использовать для уточнения вручную выбранных путей и наборов путем определения передовых наборов, которые используются в различных наборах экспериментальных данных.По мере добавления таких наборов такие инструменты, как GSEA, помогут связать предыдущие знания с вновь созданными данными и тем самым помочь выявить коллективное поведение генов в состояниях здоровья и болезней.
Благодарности
Мы признательны за обсуждения или данные от D. Altshuler, N. Patterson, J. Lamb, X. Xie, J.-Ph. Брюне, С. Рамасвами, Ж.-П. Буркин, Б. Селлерс, Л. Стурла, К. Натт и Дж. К. Флорез и комментарии рецензентов.
Приложение: Математическое описание методов
Входы в GSEA.
Набор данных экспрессии D с N генами и k образцами.
Процедура ранжирования для составления Списка генов L . Включает корреляцию (или другую метрику ранжирования) и интересующий фенотип или профиль C . Мы используем только один зонд на ген, чтобы предотвратить завышение статистики обогащения ( Вспомогательный текст ; см. Также Таблицу 8, которая опубликована в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS).
Показатель степени p для управления весом шага.
Независимо полученный набор генов S из N H генов (например, ., путь, цитогенетическая полоса или категория GO). В приведенном выше анализе мы использовали только наборы генов, содержащие не менее 15 членов, чтобы сосредоточиться на надежных сигналах (78% MSigDB) (таблица 3).
Enrichment Score ES (S).
Порядок ранжирования N генов в D с образованием L = { g 1 ,… , g N } согласно корреляции, r ( g j ) = r j , их профилей экспрессии с C .
Оцените долю генов в S («совпадения»), взвешенную по их корреляции, и долю генов, не входящих в S («промахи»), присутствующих до данной позиции i в L .
$$ mathtex $$$$ mathtex $$ [1] $$ mathtex $$$$ mathtex $$
ES — максимальное отклонение от нуля P hit — P miss .Для случайно распределенного S, ES ( S ) будет относительно небольшим, но если он сосредоточен в верхней или нижней части списка или иным образом распределен неслучайно, то ES ( S ) будет соответственно высокий. Когда p = 0, ES (S) сводится к стандартной статистике Колмогорова – Смирнова; когда p = 1, мы взвешиваем гены в S по их корреляции с C , нормализованной суммой корреляций по всем генам в S .Мы устанавливаем p = 1 для примеров в этой статье. (См. Рис. 7, который опубликован в качестве вспомогательной информации на веб-сайте PNAS.)
Оценка значимости. Мы оцениваем значимость наблюдаемого ES , сравнивая его с набором баллов ES NULL , вычисленных со случайно назначенными фенотипами.
Случайным образом назначьте исходные метки фенотипа образцам, измените порядок генов и повторно вычислите ES ( S ).
Повторите шаг 1 для 1000 перестановок и создайте гистограмму соответствующих показателей обогащения ES NULL .
Оцените номинальное значение P для S из ES NULL , используя положительную или отрицательную часть распределения, соответствующую знаку наблюдаемого ES ( S ).
Проверка множественных гипотез.
Определите ES ( S ) для каждого набора генов в коллекции или базе данных.
Для каждых S и 1000 фиксированных перестановок π меток фенотипа переупорядочить гены в L и определить ES ( S , π).
Скорректировать вариации в размере набора генов. Нормализуйте ES ( S , π) и наблюдаемое ES ( S ), отдельно изменив масштаб положительных и отрицательных оценок путем деления на среднее значение ES ( S , π), чтобы получить нормализованные оценки NES ( S , π) и NES ( S ) (см. Вспомогательный текст ).
Вычислить FDR. Контролировать соотношение ложноположительных результатов к общему количеству наборов генов, достигающих фиксированного уровня значимости, отдельно для положительных (отрицательных) NES ( S ) и NES ( S , π).
Создайте гистограмму всех NES ( S , π) по всем S и π. Используйте это нулевое распределение для вычисления значения FDR q для заданного NES ( S ) = NES * ≥ 0. FDR — это отношение процентного соотношения всех ( S , π) с NES ( S , π) ≥ 0, у которых NES ( S , π) ≥ NES *, деленное на процент наблюдаемых S с NES ( S ) ≥ 0, NES ( S ) ≥ NES *, и аналогично, если NES ( S ) = NES * ≤ 0.
Сноски
↵k Кому может быть адресована корреспонденция.Электронная почта: lander {at} broad.mit.edu или mesirov {at} broad.mit.edu.
↵b A.S. и П. внес равный вклад в эту работу.
Вклад авторов: A.S., P.T., V.K.M., E.S.L. и J.P.M. спланированное исследование; A.S., P.T., V.K.M., E.S.L. и J.P.M. проведенное исследование; A.S., P.T., V.K.M., S.M., E.S.L. и J.P.M. внесены новые реагенты / аналитические инструменты; A.S., P.T., V.K.M., B.L.E., M.A.G., T.R.G., E.S.L. и J.P.M. проанализированные данные; A.S., P.T., V.K.M., E.S.L. и J.ВЕЧЕРА. написал статью; и A.P. и S.L.P. предоставленные данные.
Сокращения: ОЛЛ — острый лимфолейкоз; ОМЛ, острый миелоидный лейкоз; ES , оценка обогащения; FDR — коэффициент ложного обнаружения; GSEA — Анализ обогащения генетического набора; MAPK, митоген-активированная протеинкиназа; MSigDB, База данных молекулярных сигнатур; NES, нормализованная оценка обогащения.
См. Комментарий на стр. 15278.
- Авторские права © 2005, Национальная академия наук
Доступно бесплатно в Интернете через опцию открытого доступа PNAS.
НАДЗРЯД LS3 HOLDEN VK COMMODORE
Как молодой парень с новым V8 VK, Мэтт был знаком с местным дорожным патрулем. Теперь с наддувом LS3 его не догнать
Эта статья о коммодоре Мэтта VK изначально была опубликована в выпуске журнала LSX Tuner за 2014 год
КОГДА ты просто не нравишься копам, что делать? Купить Камри? Мэтт Смурс из Мельбурна посмеялся бы на вас, если бы вы предложили ему это, даже если он за эти годы пожертвовал в государственную казну достаточно денег, чтобы купить Колдер-парк.
У него этот чокнутый ВКонтакте уже 13 лет, он купил его как забавную машину P-plate, когда ему было 17, и постепенно превратил его в этого взорванного зверя из LS3, который готовился к 9-секундной пробежке. Это результат многолетней преданности автомобилю и работы, проделанной в VCM Performance, где он работает консультантом по производительности, что похоже на вампира, работающего в банке крови!
Вначале, посмотрев более десятка перспективных автомобилей, 17-летний Мэтт остановился на этом красном VK с 308, M21 и дифференциалом на 12 болтов.Там началась любовная интрига, которую не одобрили ни полиция, ни Вик Роудс, ни Агентство по охране окружающей среды.
«Я потерял права на превышение скорости на шесть месяцев, и полицейский пригрозил продолжать беспокоить меня каждый день моей жизни, пока я не поменяю машину или двигатель», — говорит он. У машины в то время были 308 с турбонаддувом 350 и 2800 с 9-дюймовым двигателем. «Ну, я не собирался его продавать, поэтому пожертвовал кучей мощности и вложил в него 253 — дерьмовая идея, когда я оглядываюсь назад».
Серия комбо-экспериментов (и больше удовольствия от закона) дала разные результаты от взрывов до продвижения полосы перетаскивания, но всегда было желание совершить 10-секундный пробег на заправке.На одном этапе он взял 355-й, на который его товарищ устал тратить деньги, но унаследовал больше проблем, чем он ожидал — неправильно обработанная колода на блоке и скрученный корпус для автомобиля.
«Двигатель и трансмиссию следовало удерживать гайками-барашками, которые они так часто вставляли и выключали!» Но они разобрались, и затем в 2008 году им удалось получить 10,96 балла после попадания на сцену мероприятия, включая Powercruise, где внешний вид так же важен, как и производительность.
«Я думал, что у меня там самая ужасная машина», — сказал он.«Это было не самое медленное, но на него было хуже всего. Так что я и ребята разобрали машину до голого каркаса и отправили ее в Hi Gloss Bodyworks с помощью Дейла из Wards Bodyworks, и она вышла с той отделкой, которая есть на ней сегодня ».
Это та же цветовая гамма, что и в тот момент, когда он получил машину, которая, по иронии судьбы, была его наименее любимой вещью в ней. «Я ненавидел красные машины и коричневую отделку, но 11 лет спустя у меня есть красная машина с коричневой отделкой!»
Еще несколько настроек производительности, и машина опустилась ниже на 10, пока, учитывая его рабочую среду, не имело смысла запускать LS.Он построил крепкий 6,0-литровый VZ LS2 и попросил Марио и Стива из VCM довести его до 577 л.с. на 98-м.
«Он вернулся прямо на трассу, проехав 10,67 на отметке 131, и вылетел с Колдера из-за отсутствия каркаса безопасности», — смеется он. «Это было приличное улучшение, но все же не так хорошо, как могло бы быть, но теперь, когда мы основываемся на LS, есть много возможностей для роста.
«У меня возникла идея установить один из новых нагнетателей Magnuson, и я заключил сделку по покупке его вместе с интеркулером и носиком нагнетателя Corvette.Я проверил свой двигатель дома, и тогда Марио предложил мне использовать его личный 6,2-литровый LS3!
«У него уже были хорошие штоки, поршни и двухклапанные пружины, и чтобы подготовить машину, я капитально отремонтировал топливную систему с помощью расширительного бачка VCM и двух 044, фитингов Speed Flow и кучи тефлоновой оплетки. Новый стойло 3800 TCE преобразователь настроен на ускорение ».
На E85 комбинация дает невероятные 700 л / с, и у Мэтта не должно возникнуть проблем с приведением ВК в режим девятисекундного временного промаха Мэтта.Это пополнит удобный список достижений для FSTGMH в 2014 году, в том числе лучший ВК на Geelong All Holden Day, победитель Powerskid на Easter Car Mania и лучший моторный отсек на Calder’s Powerfest. Понятно, что Мэтт в восторге.
«Да, это был нелегкий путь с взрывами всего и несколькими стычками с полицейскими и Агентством по охране окружающей среды, но я бы вообще не стал его менять», — говорит он. «Я ни разу не хотел продать ее или сжечь дотла, когда дела пошли не так, как я, и я думаю, что это здорово, что это была моя первая машина, и она у меня до сих пор есть.”
2
.