Informacije

1.1: Uvod i ciljevi - Biologija

1.1: Uvod i ciljevi - Biologija


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Kurs računarske biologije

Ove beleške sa predavanja imaju za cilj da se predaju kao kurs o računarskoj biologiji, pri čemu svako predavanje od 1,5 sata pokriva jedno poglavlje, zajedno sa dvonedeljnim domaćim zadacima i mentorskim sesijama kako bi pomogli studentima da ostvare sopstvene nezavisne istraživačke projekte. Bilješke su proizašle iz kursa MIT 6.047/6.878 i vrlo blisko odražavaju strukturu odgovarajućih predavanja.

Dvostrukost ciljeva: temelji i granice

Za ovaj kurs postoje dva cilja. Prvi cilj je da vas upoznam sa osnovama oblasti računarske biologije. Naime, upoznati osnovne biološke probleme ovog područja, te naučiti algoritamske tehnike i tehnike mašinskog učenja potrebne za njihovo rješavanje. Ovo nadilazi samo učenje kako koristiti programe i online alate koji su popularni svake godine. Umjesto toga, cilj je da shvatite osnovne principe najuspješnijih tehnika koje su trenutno u upotrebi i da vam pružimo kapacitet da dizajnirate i implementirate sljedeću generaciju alata. To je razlog zašto je uvodna klasa algoritama postavljena kao pred-req; najbolji način da steknete dublje razumijevanje predstavljenih algoritama je da ih sami implementirate.

Drugi cilj kursa je da se uhvati u koštac s istraživačkim granicama računalne biologije, a to je ono o čemu se zapravo bave sve napredne teme i praktični zadaci. Zapravo bismo vam željeli dati uvid u to kako istraživanje funkcionira, izložiti vas trenutnim smjernicama istraživanja, uputiti vas da pronađete probleme koji su vam najzanimljiviji i pomoći vam da postanete aktivni praktičar na terenu. To se postiže gostujućim predavanjima, setovima problema, laboratorijama i što je najvažnije, dugotrajnim nezavisnim istraživačkim projektom, gdje provodite svoje samostalno istraživanje.

Moduli kursa prate taj obrazac, svaki se sastoji od predavanja koja pokrivaju temelje i granice svake teme. Osnovna predavanja uvode klasične probleme u ovoj oblasti. Ovi problemi su vrlo dobro shvaćeni i elegantna rješenja su već pronađena; neki su čak podučavani duže od jedne decenije. Dio o granicama modula pokriva napredne teme, obično rješavanjem centralnih pitanja koja još uvijek ostaju otvorena na terenu. Ova poglavlja često uključuju gostujuća predavanja nekih od pionira u svakoj oblasti koja govore kako o opštem stanju na terenu, tako io istraživanju u sopstvenoj laboratoriji.

Zadaci za kurs slijede isti obrazac temelj/granice. Polovina zadataka će se odnositi na razradu metoda olovkom na papiru i duboko uronjenje u algoritamske pojmove problema i mašinsko učenje. Druga polovina će zapravo biti praktična pitanja koja se sastoje od programskih zadataka, gde se pružaju pravi skupovi podataka. Analizirat ćete ove podatke koristeći tehnike koje ste naučili i interpretirati svoje rezultate, dajući vam pravo iskustvo. Zadaci se nadograđuju do konačnog projekta, gdje ćete predložiti i provesti originalni istraživački projekat, te predstaviti svoje nalaze u formatu konferencije. Sve u svemu, zadaci su dizajnirani da vam daju priliku da primenite metode računarske biologije na stvarne probleme u biologiji.

Dvostrukost disciplina: računarstvo i biologija

Osim što ima za cilj da pokrije i temelje i granice, druga važna dvojnost ovog predmeta je između računarstva i biologije.

Iz biološke perspektive kursa, cilj nam je da podučavamo teme koje su fundamentalne za naše razumijevanje biologije, medicine i ljudskog zdravlja. Stoga se klonimo bilo kakvih računarski zanimljivih problema koji su biološki inspirirani, ali nisu relevantni za biologiju. Nećemo samo vidjeti nešto u biologiji, inspirirati se, a zatim krenuti u informatiku i raditi mnogo stvari do kojih biologija nikada neće mariti. Umjesto toga, naš cilj je raditi na problemima koji mogu napraviti značajnu promjenu u području biologije. Željeli bismo da objavite radove koji su zaista važni za biološku zajednicu i imaju stvarni biološki utjecaj. Ovaj cilj je stoga vodio izbor tema za kurs, a svako poglavlje se fokusira na fundamentalni biološki problem.

Iz računske perspektive kursa, budući da je to ipak čas informatike, fokusiramo se na istraživanje općih tehnika i principa koji su svakako važni u računskoj biologiji, ali se ipak mogu primijeniti u svim drugim oblastima koje zahtijevaju analizu i interpretaciju podataka. Stoga, ako želite da idete u kosmologiju, meteorologiju, geologiju ili bilo šta slično, ova klasa nudi računarske tehnike koje će vjerovatno postati korisne kada se bavite skupovima podataka iz stvarnog svijeta koji se odnose na ta polja.

Zašto kompjuterska biologija?

lecture1_transcript.html#Motivacije

Mnogo je razloga zašto se računska biologija posljednjih godina pojavila kao važna disciplina, a možda vas neki od njih navode da uzmete ovu knjigu ili se registrujete za ovaj predmet. Iako imamo svoje mišljenje o tome koji su to razlozi, tražili smo od studenata iz godine u godinu za njihovo mišljenje o tome šta je omogućilo da se oblast računarske biologije tako brzo proširi u posljednjih nekoliko godina. Njihovi odgovori spadaju u nekoliko širokih tema, koje ovdje sumiramo.

  1. Možda je najosnovniji razlog zašto su računarski pristupi tako pogodni za proučavanje bioloških podataka to što su u svojoj srži biološki sistemi fundamentalno digitalni po prirodi. Da budemo iskreni, ljudi nisu prvi koji su napravili digitalni kompjuter – naši preci su prvi digitalni kompjuter, jer su najraniji oblici života zasnovani na DNK već pohranjivali, kopirali i obrađivali digitalne informacije kodirane slovima A,C,G , i T. Glavna evolucijska prednost digitalnog medija za pohranjivanje genetskih informacija je da može opstati kroz hiljade generacija, dok bi analogni signali bili razrijeđeni iz generacije u generaciju od osnovne hemijske difuzije.
  2. Osim DNK, mnogi drugi aspekti biologije su digitalni, kao što su biološki prekidači, koji osiguravaju da se samo dva diskretna moguća stanja postižu petljama povratne sprege i metastabilnim procesima, iako su oni implementirani nivoima molekula. Obimne povratne sprege i druga različita regulatorna kola implementiraju diskretne odluke kroz inače nestabilne komponente, opet sa principima dizajna sličnim inženjerskoj praksi, čineći našu potragu za razumijevanjem bioloških sistema iz inženjerske perspektive pristupačnijom.
  3. Nauke koje imaju velike koristi od obrade podataka, kao što je računska biologija, prate vrli ciklus koji uključuje podatke dostupne za obradu. Što se više može učiniti obradom i analizom dostupnih podataka, to će više sredstava biti usmjereno na razvoj tehnologija za dobijanje, obradu i analizu još više podataka. Nove tehnologije kao što su sekvenciranje i eksperimentalne tehnike velike propusnosti kao što su mikromreža, dvohibridni kvasac i testovi sa čipom čipa stvaraju ogromne i sve veće količine podataka koji se mogu analizirati i obraditi pomoću računalnih tehnika. Projekti genoma od 1000 i 100 dolara su dokaz ovog ciklusa. Prije više od deset godina, kada su ovi projekti započeli, bilo bi smiješno čak i zamisliti obradu tako ogromnih količina podataka. Međutim, kako se više potencijalnih prednosti izvlačilo iz obrade ovih podataka, više sredstava je posvećeno razvoju tehnologija koje bi ove projekte učinile izvodljivim.
  4. Sposobnost obrade podataka uvelike se poboljšala posljednjih godina zahvaljujući: 1) ogromnoj računarskoj moći koja je danas dostupna (između ostalog zahvaljujući Mooreovom zakonu) i 2) napretku u algoritamskim tehnikama.
  5. Optimizacijski pristupi se mogu koristiti za rješavanje, putem računskih tehnika, problema koji su inače nerešivi.
  6. Razmatranja o vremenu rada i memoriji su kritična kada se radi o ogromnim skupovima podataka. Algoritam koji dobro radi na malom genomu (na primjer, bakterija) može biti previše vremenski ili prostorno neefikasan da bi se mogao primijeniti na 1000 genoma sisara. Takođe, kombinatorna pitanja dramatično povećavaju algoritamsku složenost.
  7. Biološki skupovi podataka mogu biti bučni, a filtriranje signala iz buke je računski problem.
  8. Pristupi mašinskog učenja su korisni za donošenje zaključaka, klasifikaciju bioloških karakteristika i identifikaciju

    robusni signali.

  9. Kako se naše razumijevanje bioloških sistema produbljuje, počeli smo shvaćati da se takvi sistemi ne mogu analizirati izolovano. Pokazalo se da su ovi sistemi isprepleteni na načine za koje se dosad nije čulo, i počeli smo da prebacujemo naše analize na tehnike koje ih sve razmatraju kao cjelinu.
  10. Moguće je koristiti računarske pristupe da se pronađu korelacije na nepristrasan način i da se dođe do zaključaka koji transformišu biološko znanje i olakšavaju aktivno učenje. Ovaj pristup se zove otkrivanje vođeno podacima.
  11. Računarske studije mogu predvideti hipoteze, mehanizme i teorije za objašnjenje eksperimentalnih zapažanja. Ove hipoteze koje se mogu krivotvoriti mogu se zatim eksperimentalno testirati.
  12. Računalni pristupi se mogu koristiti ne samo za analizu postojećih podataka, već i za motiviranje prikupljanja podataka i predlaganje korisnih eksperimenata. Također, kompjutersko filtriranje može suziti eksperimentalni prostor pretraživanja kako bi omogućio fokusiraniji i efikasniji eksperimentalni dizajn.
  13. Biologija ima pravila: evoluciju pokreću dva jednostavna pravila: 1) slučajna mutacija i 2) brutalna selekcija. Biološki sistemi su ograničeni na ova pravila, a kada analiziramo podatke, tražimo da pronađemo i protumačimo novo ponašanje koje ova pravila generiraju.
  14. Skupovi podataka se mogu kombinovati korišćenjem računarskih pristupa, tako da se informacije prikupljene u više eksperimenata i korišćenjem različitih eksperimentalnih pristupa mogu primeniti na pitanja od interesa.
  15. Učinkovite vizualizacije bioloških podataka mogu olakšati otkrivanje.
  16. Računski pristupi se mogu koristiti za simulaciju i modeliranje bioloških podataka.
  17. Računalni pristupi mogu biti etičniji. Na primjer, neki biološki eksperimenti mogu biti neetički izvoditi na živim subjektima, ali ih može simulirati kompjuter.
  18. Pristupi sistemskog inženjeringa velikih razmjera su olakšani kompjuterskom tehnikom kako bi se dobili globalni pogledi na organizam koji su previše složeni da bi se drugačije analizirali.

Pronalaženje funkcionalnih elemenata: pitanje iz računarske biologije

lecture1_transcript.html#Kodoni

Nekoliko problema računalne biologije odnosi se na pronalaženje bioloških signala u DNK podacima (npr. kodirajuće regije, promotori, pojačivači, regulatori,...).

Zatim smo razgovarali o specifičnom pitanju za koje se može koristiti kompjuterska biologija: kako se mogu pronaći funkcionalni elementi u genomskom nizu? Slika 1.1 prikazuje dio sekvence genoma kvasca. S obzirom na ovaj niz, možemo pitati:

P: Koji su geni koji kodiraju proteine?

O: Tokom prevođenja, početni kodon označava prvu aminokiselinu u proteinu, a stop kodon označava kraj proteina. Međutim, kao što je navedeno u slajdu „Izdvajanje signala iz buke“, samo nekoliko od ovih ATG sekvenci u DNK zapravo označava početak gena koji će biti izražen kao protein. Ostali su “buka”; na primjer, mogli su biti dio introna (nekodirajuće sekvence koje se spajaju nakon transkripcije).

P: Kako možemo pronaći karakteristike (geni, regulatorni motivi i drugi funkcionalni elementi) u genomskoj sekvenci?

O: Ova pitanja mogu se riješiti eksperimentalno ili računski. Eksperimentalni pristup problemu bio bi stvaranje nokauta i uvid u kondiciju organizma. Takođe bismo mogli da rešimo ovo pitanje kompjuterski tako što ćemo videti da li je sekvenca očuvana u genomima više vrsta. Ako je sekvenca značajno očuvana kroz evolucijsko vrijeme, vjerojatno će obavljati važnu funkciju.

Za oba ova pristupa postoje upozorenja. Uklanjanje elementa možda neće otkriti njegovu funkciju – čak i ako nema vidljive razlike u odnosu na original, to može biti jednostavno zato što nisu testirani pravi uvjeti. Također, jednostavno zato što element nije očuvan ne znači da nije funkcionalan. (Takođe, imajte na umu da je "funkcionalni element" dvosmislen termin. Svakako, postoji mnogo tipova funkcionalnih elemenata u genomu koji ne kodiraju proteine. Intrigantno je da je 90-95% ljudskog genoma transkribirano (koristi se kao šablon da napravi RNK). Nije poznato koja je funkcija većine ovih transkribovanih regiona, niti jesu li funkcionalne).


1.1: Uvod i ciljevi - Biologija

  • Živi organizmi se sastoje od ćelija.
  • Ćelije su najmanje jedinice života.
  • Ćelije potiču iz već postojećih ćelija.

1.1.2: Jednoćelijski organizmi obavljaju sve životne funkcije.

  • Funkcije života (MRS GREN):
  • Metabolizam - sve reakcije u ćeliji
  • Odgovor - reakcija na podražaje
  • Osjetljivost
  • Rast
  • Reprodukcija
  • Izlučivanje
  • Ishrana – potreba i sposobnost korišćenja hranljivih materija

1.1.3: Odnos površine i zapremine ograničava veličinu ćelije

Kako se veličina ćelije povećava, omjer njene površine i volumena se smanjuje. Površina je kvadratna funkcija, dok je volumen kubična funkcija, tako da površina raste sporije od volumena.

Brzina difuzije jedinjenja u ćeliju i van nje određena je površinom ćelije. Što je veća površina, veća je i brzina difuzije. Ćelije treba da pokreću reaktante (poput vode i glukoze) i proizvode (kao što su ugljični dioksid i voda) kako bi se odvijale metaboličke reakcije.

Kada je omjer površine prema volumenu i omjeru nizak (ćelija je prevelika), potrebno je mnogo vremena da se reaktanti i proizvodi pomaknu do i od mjesta metaboličkih reakcija (kao što su mitohondriji). To dovodi do toga da reakcija traje duže, što čini ćeliju neefikasnom.

Nizak omjer površine i zapremine također može dovesti do nakupljanja otpadnih proizvoda, što može biti opasno.

Dakle, ćelije imaju za cilj visok omjer površine i volumena što rezultira manjim ćelijama.

1.1.4: Navesti da višećelijski organizmi pokazuju emergentna svojstva.

Emergentna svojstva nastaju interakcijom sastavnih dijelova cjelina je veća od zbira njenih dijelova. Primjer emergentnog svojstva je život. Organele nisu žive, ali ćelije koje one čine jesu.

1.1.5 Specijalizirana tkiva mogu postojati u višećelijskim organizmima zbog diferencijacije

Mišićno tkivo u vašem tijelu sastoji se od mnogo, mnogo specijaliziranih stanica koje rade zajedno kako bi stvorile to mišićno tkivo. To je isto za vašu kožu, tkivo u vašoj jetri, tkiva koja oblažu vaš želudac između mnogih drugih.

1.1.6: Diferencijacija uključuje ekspresiju nekih gena, ali ne i drugih

Sve ćelije u ljudskom telu imaju istih 25.000-30.000 gena. Međutim, samo neki od ovih gena su izraženi u svakoj ćeliji. To se zove diferencijalna ekspresija gena. Da bi se gen „izrazio” njegova bazna sekvenca DNK mora (putem procesa transkripcije i translacije) kodirati protein. Specijalizirane stanice izražavaju samo gene koji kodiraju proteine ​​koji im omogućavaju da obavljaju svoju specifičnu funkciju. Na primjer, stanice koje će se diferencirati u crvena krvna zrnca kodirale bi proizvodnju hemoglobina. Ali ćelija koja bi se diferencirala u neuron ne bi proizvodila hemoglobin jer joj nije potreban.

Neizražena DNK obavija proteine ​​zvane histoni. 9 histona i lanac DNK formiraju strukturu koja se zove nukleosom. Nukleozomi su neophodni u ekspresiji gena jer se dijelovi DNK koji su omotani oko histona ne eksprimiraju jer su nedostupni. Međutim, DNK koja se ekspresuje lebdi u jezgri poput špageta.

1.1.7: Matične ćelije se dijele i diferenciraju duž različitih puteva, ova karakteristika je neophodna za embrionalni razvoj i čini matične ćelije pogodnim za terapeutsku upotrebu

Matična ćelija je u stanju da se deli, ali još nije izrazila gene da bi se specijalizovala za određenu funkciju. Pod pravim uslovima, matične ćelije mogu biti inducirane da eksprimiraju određene gene i diferenciraju se u određeni tip ćelije. Embrionalne matične ćelije, koje se nalaze u posteljici i pupčanoj vrpci, su totipotentne i mogu postati bilo koja vrsta ćelija. Pluripotentne matične ćelije nalaze se u blastocisti i mogu se diferencirati u gotovo sve vrste ćelija. Odrasli imaju neke multipotentne ćelije koje su malo specijalizirane zbog područja u kojem se nalaze. Multipotentne matične ćelije koje se nalaze u abdomenu postaju ćelije jetre, ćelije pankreasa između ostalog.

Leukemija je rak u kojem se stanice koštane srži nekontrolirano dijele, stvarajući previše bijelih krvnih stanica. Za liječenje leukemije, pacijentu se daju lijekovi za kemoterapiju za ubijanje stanica koštane srži kako bi pokušali eliminirati one koje uzrokuju leukemiju. Matične stanice se zatim stavljaju u koštanu srž i induciraju da se repliciraju u krvne stanice kako bi zamijenile one koje su uzrokovale leukemiju.

1.1.8 Ispitajte ćelijsku teoriju koristeći netipične primjere

Poprečno-prugasta mišićna stanica, divovske alge i aseptane gljivične hife

Poprečnoprugasta mišićna ćelija osporava ideju da ćelija ima jedno jezgro. Mišićne ćelije imaju više od jednog jezgra po ćeliji. Mišićne ćelije koje se nazivaju vlaknima mogu biti veoma dugačke (300 mm). Okruženi su jednom plazma membranom, ali imaju više jezgara (mnogo jezgara).

Divovske alge su jednoćelijski organizam koji dovodi u pitanje i ideju da ćelije moraju biti jednostavne strukture i male veličine. Divovske alge su gigantske veličine (5 - 100 mm). I veoma je složen, sastoji se od tri anatomska dijela

Gljivične hife osporavaju ideju da je ćelija jedna jedinica. Vrlo su velike s mnogo jezgara, imaju kontinuiranu citoplazmu bez krajnjeg ćelijskog zida ili membrane

1.1.9 Identificirati funkcije života u ćeliji (paramecij)

Funkcije života su metabolizam, odgovor, homeostaza, rast, reprodukcija i ishrana

1.1.10 Upotreba matičnih ćelija za liječenje Stargardtove bolesti

Stargardtova bolest je degenerativna bolest očiju. U osnovi, oko se vremenom pogoršava i gubite vid. Matične ćelije su testirane na životinjama kako bi podržale i regenerirale svjetlosne receptore u oku u cilju borbe protiv bolesti

1.1.11 Etička razmatranja istraživanja matičnih ćelija

1.1.12 Upotreba svjetlosnog mikroskopa i proračun povećanja


1.1 Dobrodošli u jedinicu 1

Ovo je jedan od preko 2.400 kurseva o OCW. Istražite materijale za ovaj kurs na stranicama povezanim sa lijeve strane.

MIT OpenCourseWare je besplatna & otvorena publikacija materijala sa hiljada kurseva MIT-a, koja pokriva čitav MIT nastavni plan i program.

Nema upisa ili registracije. Slobodno pretražujte i koristite OCW materijale svojim tempom. Nema prijave, niti datuma početka ili završetka.

Znanje je vaša nagrada. Koristite OCW da vodite svoje cjeloživotno učenje ili da podučavate druge. Ne nudimo kredit ili certifikat za korištenje OCW.

Napravljeno za dijeljenje. Preuzmite fajlove za kasnije. Pošaljite prijateljima i kolegama. Izmijenite, remiksujte i ponovo koristite (samo ne zaboravite navesti OCW kao izvor.)

O MIT OpenCourseWareu

MIT OpenCourseWare je online publikacija materijala sa preko 2.500 MIT kurseva, koja slobodno dijeli znanje sa učenicima i nastavnicima širom svijeta. Saznajte više »

&kopija 2001&ndash2018
Massachusetts Institute of Technology

Vaše korištenje MIT OpenCourseWare stranice i materijala podliježe našoj Creative Commons licenci i drugim uslovima korištenja.


1.1: Uvod i ciljevi - Biologija

Broj registrovanih učesnika: 32 tys.

Učastvovatʹ besplatno

Ovaj čas je namijenjen ljudima koji su zainteresirani za razumijevanje osnovne nauke biologije biljaka. U ovoj četiri serije predavanja prvo ćemo naučiti o strukturi-funkciji biljaka i biljnih stanica. Zatim ćemo pokušati razumjeti kako biljke rastu i razvijaju se, praveći tako složene strukture poput cvijeća. Kada saznamo kako biljke rastu i razvijaju se, onda ćemo se upustiti u razumijevanje fotosinteze – kako biljke uzimaju ugljični dioksid iz zraka i vodu iz tla, i pretvaraju ga u kisik koji možemo disati i šećere koje možemo jesti. U posljednjem predavanju naučit ćemo o fascinantnoj, važnoj i kontroverznoj nauci koja stoji iza genetskog inženjeringa u poljoprivredi. Ako ga već niste pohađali, možda će vas zanimati i moj drugi kurs - Šta biljka zna, koji ispituje kako biljke vide, mirišu, čuju i osjećaju svoju okolinu: https://www.coursera.org/learn/ plantknows. Da biste dobili akademski kredit za ovaj kurs, morate uspješno položiti akademski ispit u kampusu. Za informacije o tome kako se prijaviti za akademski ispit – https://tauonline.tau.ac.il/registration Osim toga, možete se prijaviti za određene diplome koristeći ocjene koje ste dobili na kursevima. Više o ovome pročitajte ovdje – https://go.tau.ac.il/ba/mooc-acceptance Nastavnici koji su zainteresirani za predavanje ovog predmeta u svojim učionicama su pozvani da istraže naš program srednje škole ovdje – https://tauonline. tau.ac.il/online-highschool

Polučaemye navyki

Biologija biljaka, biologija, genetika, biljka

Recenzii

Kurs radi veoma dobar posao za pružanje planiranog sadržaja. Međutim, ako ste već proučavali ovu oblast i želite da imate dublje razumevanje kao ja, morate potražiti druge kurseve.

Zanimljiv i informativan kurs. Ponekad malo izazovno za one od nas bez iskustva u biologiji, ali dobro predstavljeno i pažljivo objašnjeno. Veoma pozitivno iskustvo.


1.1: Uvod i ciljevi - Biologija

Organska hemija je proučavanje hemije jedinjenja ugljenika. Ugljik se izdvaja jer ima hemijsku raznolikost bez premca ni u jednom drugom hemijskom elementu. Njegova raznolikost se zasniva na sljedećem:

  • Atomi ugljika se relativno snažno vežu s drugim atomima ugljika.
  • Atomi ugljika se relativno snažno vežu s atomima drugih elemenata.
  • Atomi ugljika stvaraju veliki broj kovalentnih veza (četiri).

Zanimljivo je da elementarni ugljik nije posebno bogat. Ne pojavljuje se čak ni na listi najčešćih elemenata u Zemljinoj kori. Ipak, sva živa bića se sastoje od organskih jedinjenja.

Većina organskih hemikalija su kovalentna jedinjenja, zbog čega ovde uvodimo organsku hemiju. Po konvenciji, spojevi koji sadrže karbonatne ione i bikarbonatne ione, kao i ugljični dioksid i ugljični monoksid, ne smatraju se dijelom organske hemije, iako sadrže ugljik.

Najjednostavniji organski spoj su ugljovodonici, spojevi koji se sastoje samo od atoma ugljika i vodika. Neki ugljikovodici imaju samo jednostruke veze i pojavljuju se kao lanac (koji može biti ravan lanac ili može imati grane) atoma ugljika koji su također vezani za atome vodika. Ovi ugljovodonici se nazivaju alkani (zasićeni ugljovodonici). Svaki alkan ima karakteristično, sistematsko ime u zavisnosti od broja atoma ugljenika u molekulu. Ova imena se sastoje od osnove koja označava broj atoma ugljika u lancu plus završetak –ane. Stabljika meth– znači jedan atom ugljika, tako da je metan alkan sa jednim atomom ugljika. Slično, stabljika eth– znači dva ugljikova atoma etan je alkan sa dva atoma ugljika. Nastavljamo, stabljika prop– znači tri atoma ugljika, tako da je propan alkan sa tri atoma ugljika. Slika 1.1. “Formule i molekularni modeli tri najjednostavnija alkana” daje formule i molekularne modele tri najjednostavnija alkana. (Za više informacija o alkanima, pogledajte odjeljak 3.3.)

Slika 1.1. Formule i molekularni modeli tri najjednostavnija alkana

Tri najmanja alkana su metan, etan i propan.

Neki ugljikovodici imaju jednu ili više dvostrukih veza ugljik-ugljik (označeno C=C). Ovi ugljovodonici se nazivaju alkeni (pogledajte odjeljak 3.2. za više informacija) Imajte na umu da imena alkena imaju istu osnovu kao alkan s istim brojem atoma ugljika u svom lancu, ali imaju završetak –ene. Dakle, eten je alken sa dva ugljikova atoma po molekuli, a propen je spoj s tri atoma ugljika i jednom dvostrukom vezom.

Slika 1.2. Formule i molekularni modeli dvaju najjednostavnijih alkena

Eten se obično naziva etilen, dok se propen obično naziva propilen.

Alkini su ugljovodonici sa trostrukom vezom ugljik-ugljenik (označeno C≡C) kao dio njihovog ugljičnog skeleta (pogledajte odjeljak 3.2. za više informacija). Imena za alkine imaju iste osnove kao i za alkane, ali sa završetkom –yne.

Slika 1.3. Formule i molekularni modeli dvaju najjednostavnijih alkina

Etin se češće naziva acetilen.

Za vaše zdravlje: zasićene i nezasićene masti

Ugljikovodici nisu jedina jedinjenja koja mogu imati dvostruke veze ugljik-ugljik. Grupa spojeva zvanih masti također ih može imati, a njihovo prisustvo ili odsustvo u ljudskoj prehrani postaje sve više u korelaciji sa zdravstvenim problemima.

Masti su kombinacije dugolančanih organskih jedinjenja (masnih kiselina) i glicerola (C3H8O3). Dugi ugljikovi lanci mogu imati sve jednostruke veze, u kom slučaju se mast klasificira kao zasićen, ili jedna ili više dvostrukih veza, u kom slučaju se radi o a mononezasićene ili a polinezasićene masti, respektivno. Zasićene masti su tipično čvrste tvari na sobnoj temperaturi, goveđa mast (loj) je jedan primjer. Mono- ili polinezasićene masti su vjerovatno tečnosti na sobnoj temperaturi i često se nazivaju uljima. Maslinovo ulje, laneno ulje i mnoga riblja ulja su mono- ili polinezasićene masti.

Neka istraživanja povezuju veće količine zasićenih masti u ishrani ljudi s većom vjerovatnoćom razvoja srčanih bolesti, visokog kolesterola i drugih bolesti povezanih s ishranom. Nasuprot tome, povećanje nezasićenih masti (bilo mono- ili polinezasićenih) povezano je sa manjom učestalošću određenih bolesti. Stoga su postojale preporuke vladinih tijela i zdravstvenih udruženja da se smanji udio zasićenih masti i poveća udio nezasićenih masti u ishrani. Većina ovih organizacija takođe preporučuje smanjenje ukupne količine masti u ishrani. Jednako jednostavna razlika kao što je razlika između jednostruke i dvostruke veze ugljik-ugljik može imati značajan utjecaj na zdravlje.

Dvostruke i trostruke veze ugljik-ugljik su primjeri funkcionalnih grupa u organskoj hemiji. Funkcionalna grupa je specifičan strukturni raspored atoma ili veza koji daje karakterističnu hemijsku reaktivnost molekulu. Alkani nemaju funkcionalnu grupu i uglavnom su inertni (nereaktivni). Dvostruka veza ugljik-ugljik smatra se funkcionalnom grupom jer dvostruke veze ugljik-ugljik kemijski reagiraju na specifične načine koji se razlikuju od reakcija alkana (na primjer, pod određenim okolnostima, alkeni reagiraju s vodom), trostruka veza ugljik-ugljik također prolazi kroz određene specifične hemijske reakcije. U nastavku ovog odjeljka uvodimo dvije druge zajedničke funkcionalne grupe.

Ako je OH grupa (koja se naziva i hidroksilna grupa) zamijenjena atomom vodika u molekulu ugljikovodika, spoj je alkohol. Alkoholi se imenuju koristeći naziv matičnog ugljovodonika, ali sa konačnim –e ispušteno i sufiks –ol u prilogu. Dva najjednostavnija alkohola su metanol i etanol (vidi sliku 1.4.).

Slika 1.4. Dva najjednostavnija organska jedinjenja alkohola

Alkoholi imaju OH funkcionalnu grupu u molekulu. Etanol (koji se naziva i etil alkohol) je alkohol u alkoholnim pićima. Ostali alkoholi uključuju metanol (ili metil alkohol), koji se koristi kao rastvarač i sredstvo za čišćenje, i 2-propanol (koji se naziva i izopropil alkohol ili alkohol za trljanje), koji se koristi kao medicinsko dezinfekciono sredstvo. Ni metanol ni izopropil alkohol ne treba unositi u organizam, jer su toksični čak i u malim količinama. Holesterol je primjer složenijeg alkohola.

Druga važna porodica organskih jedinjenja ima karboksilnu grupu, u kojoj je atom ugljenika dvostruko vezan za atom kiseonika i za grupu OH. Jedinjenja sa karboksilnom funkcionalnom grupom nazivaju se karboksilne kiseline, a njihova imena završavaju na –oic acid. Dvije najjednostavnije karboksilne kiseline prikazane su na slici 1.5. Možda su najpoznatiji po uobičajenim nazivima mravlja kiselina (nalazi se u ubodima mrava) i sirćetna kiselina (nalazi se u sirćetu). Karboksilna grupa se ponekad u molekulima zapisuje kao COOH.

Slika 1.5. Dvije najmanje organske kiseline

Mnoga organska jedinjenja su znatno složenija od ovdje opisanih primjera. Mnoga jedinjenja sadrže više od jedne funkcionalne grupe. Formalni nazivi također mogu biti prilično složeni. U odjeljku 1.6. detaljnije ćemo ispitati funkcionalne grupe, a o sistemu imenovanja (nomenklaturi) ugljovodonika saznaćemo u 3. poglavlju.

Primjer 1

Identifikujte funkcionalnu(e) grupu(e) u svakoj molekuli kao dvostruku vezu, trostruku vezu, alkohol ili karboksil.

  1. Ovaj molekul ima funkcionalnu grupu alkohola.
  2. Ovaj molekul ima dvostruku vezu i karboksilnu funkcionalnu grupu.
  3. Ovaj molekul ima funkcionalnu grupu alkohola.
  4. Ovaj molekul ima dvostruku vezu i karboksilnu funkcionalnu grupu.

Vježba za izgradnju vještina

Identifikujte funkcionalnu grupu(e) u svakoj molekuli kao dvostruku vezu, trostruku vezu, alkohol ili karboksil.

Vježbe pregleda koncepta

Šta je organska hemija?

Šta je funkcionalna grupa? Navedite barem dva primjera funkcionalnih grupa.

Odgovori

Organska hemija je proučavanje hemije jedinjenja ugljenika.

Funkcionalna grupa je specifičan strukturni raspored atoma ili veza koji daje karakterističnu hemijsku reaktivnost alkoholnoj i karboksilnoj grupi molekula (odgovori će varirati).

Ključni za poneti

  • Organska hemija je proučavanje hemije jedinjenja ugljenika.
  • Organski molekuli se mogu klasificirati prema vrstama elemenata i veza u molekulima.

Vježbe

Navedite tri razloga zašto je ugljenik centralni element u organskoj hemiji.

Da li se organska jedinjenja više zasnivaju na ionskoj ili kovalentnoj vezi? Objasni.

Odredite vrstu ugljikovodika u svakoj strukturi.

Odredite vrstu ugljikovodika u svakoj strukturi.

Identifikujte funkcionalnu grupu(e) u svakoj molekuli.

Identifikujte funkcionalnu grupu(e) u svakoj molekuli.

Koliko funkcionalnih grupa opisanih u ovom odjeljku sadrži samo atome ugljika i vodika? Imenujte ih.

Koja je razlika u načinu na koji su dva atoma kiseonika u karboksilnoj grupi vezana za atom ugljenika?

Odgovori

Atomi ugljika se relativno snažno vežu s drugim atomima ugljika. Atomi ugljika se relativno snažno vežu s atomima drugih elemenata. Atomi ugljika stvaraju veliki broj kovalentnih veza (četiri).


Učiniti povratnu informaciju vidljivom: Četiri nivoa u akciji

Ažurirani format o metodi povratnih informacija koju sam počeo koristiti prije pet godina. Štedi vrijeme, stavlja učenike na dužnost. Probaj!

Prije pet godina počeo sam da se brinem o razlici između ocjenjivanja i povratnih informacija. Šta je činilo razliku u učenju mojih učenika i da li je trud koji sam ulagao u detaljno ocjenjivanje vrijedan toga u smislu njihovog poboljšanja? U čitanju Hattie's Visible Learning for Teachers, Wiliam's Embedded Formative Assessment i pdf knjige The Power of Feedback (Hattie & Timperley), razvio sam predložak povratnih informacija na četiri nivoa za korištenje u radu učenika.

Ovaj post je da podijelim ažuriranu verziju – i dalje mi se jako sviđa ovaj način davanja blagovremeno, djelotvoran, fokusiran na cilj i povratne informacije u vlasništvu učenika. Definitivno mi štedi vrijeme, ali stavlja fokus povratnih informacija na ono što je učeniku najvažnije da napravi sljedeći korak. Nastavit ću ažurirati, uređivati ​​i dodavati ovaj post.


Da li su ciljevi i zadaci zaista toliko važni?

Svrha ciljeva nije ograničavanje spontanosti ili ograničavanje vizije obrazovanja u disciplini, već osiguravanje da je učenje dovoljno jasno fokusirano da i učenici i nastavnik znaju šta se dešava, te da se učenje može objektivno mjeriti.

Različiti strijelci imaju različite stilove, kao i različiti učitelji. Dakle, možete pucati svoje strijele (ciljeve) na mnogo načina. Bitno je da oni dostignu vaš cilj (golove) i postignu taj cilj!

Slika koju je kreirao autor, pokrivena CC licencom ove stranice.

1.1 Uvod u principe upravljanja

Menadžeri stvaraju stvari kroz strateško i poduzetničko vodstvo.

Šta je to za mene?

Čitanje ovog poglavlja pomoći će vam da učinite sljedeće:

  1. Saznajte ko su menadžeri i o prirodi njihovog posla.
  2. Znajte zašto bi trebalo da brinete o liderstvu, preduzetništvu i strategiji.
  3. Poznajte dimenzije okvira za planiranje-organiziranje-vođenje-kontrolisanje (P-O-L-C).
  4. Naučite kako ekonomski učinak hrani društvene i ekološke performanse.
  5. Shvatite šta znači učinak na individualnom i grupnom nivou.
  6. Kreirajte vodič za učenje i razvoj principa upravljanja za svoje preživjele.

Kladimo se da već imate puno iskustva s organizacijama, timovima i rukovodstvom. Prošli ste škole, u klubovima, učestvovali u društvenim ili vjerskim grupama, takmičili se u sportu ili igrama ili ste se zaposlili na puno ili skraćeno radno vrijeme. Neka od vaših iskustava su verovatno bila prilično pozitivna, ali ste se verovatno ponekad pitali: „Ne postoji li bolji način da se ovo uradi?“

Nakon učešća na ovom kursu, nadamo se da ćete pronaći odgovor „Da!“ While management is both art and science, with our help you can identify and develop the skills essential to better managing your and others’ behaviors where organizations are concerned.

Before getting ahead of ourselves, just what is management, let alone principles of management? A manager’s primary challenge is to solve problems creatively, and you should view management as “the art of getting things done through the efforts of other people.” 1 The principles of management , then, are the means by which you actually manage, that is, get things done through others—individually, in groups, or in organizations. Formally defined, the principles of management are the activities that “plan, organize, and control the operations of the basic elements of [people], materials, machines, methods, money and markets, providing direction and coordination, and giving leadership to human efforts, so as to achieve the sought objectives of the enterprise.” 2 For this reason, principles of management are often discussed or learned using a framework called P-O-L-C, which stands for planning, organizing, leading, and controlling.

Managers are required in all the activities of organizations: budgeting, designing, selling, creating, financing, accounting, and artistic presentation the larger the organization, the more managers are needed. Everyone employed in an organization is affected by management principles, processes, policies, and practices as they are either a manager or a subordinate to a manager, and usually they are both.

Managers do not spend all their time managing. When choreographers are dancing a part, they are not managing, nor are office managers managing when they personally check out a customer’s credit. Some employees perform only part of the functions described as managerial—and to that extent, they are mostly managers in limited areas. For example, those who are assigned the preparation of plans in an advisory capacity to a manager, to that extent, are making management decisions by deciding which of several alternatives to present to the management. However, they have no participation in the functions of organizing, staffing, and supervising and no control over the implementation of the plan selected from those recommended. Even independent consultants are managers, since they get most things done through others—those drugi just happen to be their clients! Of course, if advisers or consultants have their own staff of subordinates, they become a manager in the fullest sense of the definition. They must develop business plans hire, train, organize, and motivate their staff members establish internal policies that will facilitate the work and direct it and represent the group and its work to those outside of the firm.

1 We draw this definition from a biography of Mary Parker Follett (1868–1933) written by P. Graham, Mary Parker Follett: Prophet of Management (Boston: Harvard Business School Press, 1995). Follett was an American social worker, consultant, and author of books on democracy, human relations, and management. She worked as a management and political theorist, introducing such phrases as “conflict resolution,” “authority and power,” and “the task of leadership.”

2 The fundamental notion of principles of management was developed by French management theorist Henri Fayol (1841–1925). He is credited with the original planning-organizing-leading-controlling framework (P-O-L-C), which, while undergoing very important changes in content, remains the dominant management framework in the world. See H. Fayol, General and Industrial Management (Paris: Institute of Electrical and Electronics Engineering, 1916).


Cilj

In the objectives section of your lesson plan, write precise and delineated goals for what you want your students to be able to accomplish after the lesson is completed. Here is an example: Let's say that you are writing a lesson plan on nutrition. For this unit plan, your objective for the lesson is for students to identify the food groups, learn about the food pyramid, and name a few examples of healthy and unhealthy foods. Your goals should be specific and use exact figures and phrasing whenever appropriate. This will help you quickly and easily determine if your students met the objectives or not after the lesson is over.


Dependencies¶

WebAssembly depends on two existing standards:

IEEE 754-2019, for the representation of floating-point data and the semantics of respective numeric operations .

Unicode, for the representation of import/export names and the text format .

However, to make this specification self-contained, relevant aspects of the aforementioned standards are defined and formalized as part of this specification, such as the binary representation and rounding of floating-point values, and the value range and UTF-8 encoding of Unicode characters.

The aforementioned standards are the authoritative source of all respective definitions. Formalizations given in this specification are intended to match these definitions. Any discrepancy in the syntax or semantics described is to be considered an error.


Pogledajte video: OKAP Uvod u kurs (Oktobar 2022).