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8.7: Prüfungsfragen - Biologie

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1. Erklären Sie, wie ein selektives und differentielles Medium funktioniert.

2. MSA/Mannitol-Salz-Agar ist selektiv für welche Bakterien? Wie wählt das Medium für diese Population aus?

3. Eine mit einem unbekannten Bakterium beimpfte MacConkey-Platte wächst nicht. Was kann dir das sagen?

4. Wie funktioniert HE/Hektoen-Agar, um Bakteriengruppen auszuwählen und zu differenzieren?

5. Welchen Vorteil bietet ein Multitestsystem wie die Enterotubes?

6. Warum ist eine Kombination aus phänotypischen und genotypischen Methoden ideal, um ein Bakterium zu identifizieren und zu charakterisieren?


MCQ-Fragen mit Antworten für Klasse 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2 und 1 alle Fächer

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8.7: Prüfungsfragen - Biologie

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Feature Papers stellen die fortschrittlichste Forschung mit erheblichem Potenzial für eine große Wirkung auf diesem Gebiet dar. Feature Papers werden auf individuelle Einladung oder Empfehlung der wissenschaftlichen Herausgeber eingereicht und vor der Veröffentlichung einem Peer Review unterzogen.

Das Feature Paper kann entweder ein origineller Forschungsartikel, eine umfangreiche neue Forschungsstudie sein, die oft mehrere Techniken oder Ansätze umfasst, oder ein umfassendes Übersichtspapier mit prägnanten und präzisen Updates zu den neuesten Fortschritten auf diesem Gebiet, das die aufregendsten Fortschritte in der Wissenschaft systematisch überprüft Literatur. Diese Art von Papier gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen oder mögliche Anwendungen.

Editor’s Choice-Artikel basieren auf Empfehlungen der wissenschaftlichen Herausgeber von MDPI-Zeitschriften aus der ganzen Welt. Die Herausgeber wählen eine kleine Anzahl von kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Artikeln aus, die ihrer Meinung nach für Autoren besonders interessant oder in diesem Bereich wichtig sind. Ziel ist es, eine Momentaufnahme einiger der spannendsten Arbeiten zu geben, die in den verschiedenen Forschungsbereichen der Zeitschrift veröffentlicht wurden.


Ergebnisse

Einführung

Reproduzierbare Wissenschaft stellt den kritischen Maßstab dar, an dem veröffentlichte Ergebnisse beurteilt und zentrale Erkenntnisse entweder validiert oder widerlegt werden [1]. Die Reproduzierbarkeit ermöglicht es auch anderen, auf bestehende Arbeiten aufzubauen und damit neue Ideen zu testen und Methoden zu entwickeln. Fortschritte im Laufe der Jahre haben zur Entwicklung komplexer Methoden geführt, die es uns ermöglichen, immer größere Datenmengen zu sammeln. Während es oft schwierig ist, teure Studien zu wiederholen, um Ergebnisse zu validieren, haben eine ganze Reihe anderer Gründe zum Problem der Reproduzierbarkeit beigetragen [2, 3]. Einer dieser Gründe ist der fehlende detaillierte Zugang zu den zugrunde liegenden Daten und statistischen Codes, die für die Analyse verwendet werden, was anderen die Möglichkeit bieten kann, die Ergebnisse zu überprüfen [4, 5]. In einer Zeit, in der kostspielige Rücknahmen auftreten, müssen Wissenschaftler zunehmend transparenter sein, um ihre Glaubwürdigkeit zu wahren [6]. Während die gemeinsame Nutzung von Daten und Code nach der Veröffentlichung zunimmt, teilweise getrieben durch Fördermandate und Anforderungen an Zeitschriften [7], ist der Zugang zu solchen Forschungsergebnissen immer noch nicht sehr verbreitet [8, 9]. Durch die gemeinsame Nutzung detaillierter und versionierter Kopien der eigenen Daten und des Codes können Forscher nicht nur sicherstellen, dass Gutachter fundierte Entscheidungen treffen können, sondern auch Möglichkeiten bieten, solche Artefakte wiederzuverwenden und für neue Forschungsfragen einzusetzen.

Die Erschließung des Zugangs zu Daten und Software, nicht nur zur endgültigen Veröffentlichung, ist eines der Ziele der Open-Science-Bewegung. Eine solche gemeinsame Nutzung kann Barrieren abbauen und als starker Katalysator zur Beschleunigung des Fortschritts dienen. In Zeiten begrenzter Finanzmittel ist es erforderlich, vorhandene Daten und Code in vollem Umfang zu nutzen, um sowohl angewandte als auch grundlegende Probleme zu lösen. Dies erfordert, dass Wissenschaftler ihre Forschungsartefakte offener mit angemessenen Lizenzen teilen, die eine faire Verwendung fördern und gleichzeitig den ursprünglichen Autoren Anerkennung zollen [10]. Neben der Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen bei diesen Themen können auch vorhandene Technologien genutzt werden, um die Reproduzierbarkeit zu erhöhen.

Alle Wissenschaftler nutzen die Versionskontrolle in der einen oder anderen Form in verschiedenen Phasen ihrer Forschungsprojekte, von der Datenerhebung bis zur Manuskripterstellung. Dieser Prozess ist oft informell und willkürlich, wobei mehrere Überarbeitungen von Papieren, Code und Datensätzen als Duplikate mit nicht aussagekräftigen Dateinamen (z. Entwurf_1.doc, Entwurf_2.doc). Da Autoren neue Daten und Feedback von Kollegen und Mitarbeitern erhalten, kann die Pflege dieser Versionen und das Zusammenführen von Änderungen zu einer unkontrollierbaren Vermehrung von Dateien führen. Eine Lösung für diese Probleme wäre die Verwendung eines formalen Versionskontrollsystems (VCS), das seit langem in der Softwareindustrie zum Verwalten von Code verwendet wird. Ein Schlüsselmerkmal, das allen VCS-Typen gemeinsam ist, ist die Möglichkeit, Dateiversionen während der Entwicklung zusammen mit informativen Kommentaren, die als Commit-Nachrichten bezeichnet werden, zu speichern. Jede Änderung und begleitende Notizen werden unabhängig von den Dateien gespeichert, wodurch Duplikate vermieden werden. Commits dienen als Checkpoints, an denen bei Bedarf einzelne Dateien oder ein ganzes Projekt sicher wiederhergestellt werden können. Die meisten traditionellen VCS sind zentralisiert, was bedeutet, dass sie eine Verbindung zu einem zentralen Server benötigen, der die Masterkopie verwaltet. Benutzer mit entsprechenden Rechten können Kopien auschecken, Änderungen vornehmen und sie wieder auf den Server hochladen.

Unter der Suite von Versionskontrollsystemen, die derzeit verfügbar sind, Git zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass es Funktionen bietet, die es wünschenswert machen, Artefakte der wissenschaftlichen Forschung zu verwalten. Das überzeugendste Merkmal von Git ist seine dezentrale und verteilte Natur. Jede Kopie eines Git-Repositorys kann entweder als Server (ein zentraler Punkt zum Synchronisieren von Änderungen) oder als Client dienen. Dadurch wird sichergestellt, dass es keinen Single Point of Failure gibt. Autoren können ohne Verbindung zu einem zentralen Server asynchron arbeiten und ihre Änderungen nach Möglichkeit synchronisieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie von entfernten Außendienststandorten aus arbeiten, an denen Internetverbindungen oft langsam oder nicht vorhanden sind. Im Gegensatz zu anderen VCS enthält jede Kopie eines Git-Repositorys eine vollständige Historie aller Änderungen, einschließlich der Urheberschaft, die von jedem eingesehen und durchsucht werden kann. Diese Funktion ermöglicht es neuen Autoren, aus jeder Phase eines versionierten Projekts zu erstellen. Git hat auch einen kleinen Footprint und fast alle Operationen finden lokal statt.

Durch die Verwendung eines formalen VCS können Forscher nicht nur ihre eigene Produktivität steigern, sondern es auch anderen ermöglichen, ihre Beiträge vollständig zu verstehen, zu nutzen und darauf aufzubauen. Im Rest des Artikels beschreibe ich, wie Git verwendet werden kann, um allgemeine wissenschaftliche Ergebnisse zu verwalten, und gehe zur Beschreibung größerer Anwendungsfälle und Vorteile dieses Workflows über. Leser sollten beachten, dass ich nicht beabsichtige, einen umfassenden Überblick über Versionskontrollsysteme oder sogar Git selbst zu geben. Es gibt auch andere vergleichbare Alternativen wie Mercurial und Bazaar, die viele der unten beschriebenen Funktionen bieten. Mein Ziel hier ist es, einige Vorteile der Verwendung eines solchen Systems grob zu skizzieren und wie es einzelnen Forschern, gemeinschaftlichen Bemühungen und der breiteren Forschungsgemeinschaft zugute kommen kann.

Wie Git verschiedene Artefakte eines Forschungsvorhabens verfolgen kann

Bevor ich mich mit allgemeinen Anwendungsfällen befasse, beschreibe ich zunächst, wie mit Git vertraute Forschungsergebnisse wie Daten, Code für statistische Analysen und Dokumente verwaltet werden können. Mit Git können sie nicht nur einzeln, sondern auch in verschiedenen Kombinationen für verschiedene Anwendungsfälle wie die Pflege von Labornotizbüchern, Vorlesungen, Datensätzen und Manuskripten verwaltet werden.

Manuskripte und Notizen

Die Versionskontrolle kann auf jeden Dateityp angewendet werden, einschließlich der in der Wissenschaft am häufigsten verwendeten, wie z. B. Microsoft Word. Da diese Dateitypen jedoch binär sind, kann Git den Inhalt nicht untersuchen und Abschnitte hervorheben, die sich zwischen den Revisionen geändert haben. In solchen Fällen müsste man sich ausschließlich auf Commit-Nachrichten verlassen oder Dateiinhalte durchsuchen. Die volle Leistungsfähigkeit von Git lässt sich am besten nutzen, wenn Sie mit Nur-Text-Dateien arbeiten. Dazu gehören Daten, die in nicht-proprietären Tabellenkalkulationsformaten gespeichert sind (z. B. kommagetrennte Dateien im Vergleich zu xls), Skripte aus Programmiersprachen und Manuskripte, die in Nur-Text-Formaten (LaTeX und Markdown im Vergleich zu Word-Dokumenten) gespeichert sind. Mit solchen Formaten verfolgt Git nicht nur Versionen, sondern kann auch hervorheben, welche Abschnitte einer Datei geändert wurden Änderungen verfolgen Diese Funktion wird häufig verwendet, um Kommentare und Feedback einzuholen. Sobald diese Kommentare und Änderungen entweder akzeptiert oder abgelehnt wurden, verschwinden auch alle Aufzeichnungen über ihre Existenz für immer. Wenn Änderungen über Git eingereicht werden, bleibt eine dauerhafte Aufzeichnung der Autorenbeiträge in der Versionshistorie und ist in jeder Kopie des Repositorys verfügbar.

Datensätze

Daten sind ideal für die Verwaltung mit Git. Dazu gehören Daten, die manuell über Tabellenkalkulationen eingegeben, im Rahmen von Beobachtungsstudien erfasst oder von Sensoren abgerufen werden (siehe auch Abschnitt zu Große Datenmengen verwalten). Bei jeder wesentlichen Änderung oder Ergänzung können Commits diese Aktivitäten protokollieren (z. B. „Eingegebene Daten, die zwischen dem 10.12.2012 und dem 20.12.2012 erhoben wurden", oder "Aktualisierte Daten von Temperaturloggern für Dezember 2012“). Im Laufe der Zeit vermeidet dieser Prozess die Verbreitung von Dateien, während der Git-Verlauf eine vollständige Provenienz beibehält, die jederzeit überprüft werden kann. Wenn Fehler entdeckt werden, können frühere Versionen einer Datei zurückgesetzt werden, ohne andere Assets im Projekt zu beeinträchtigen.

Statistischer Code und Zahlen

Wenn Daten programmgesteuert mit Software wie R und Python analysiert werden, beginnen Codedateien klein und werden im Laufe der Zeit oft komplexer. Irgendwann im Prozess können unbeabsichtigte Fehler wie falsch platzierte Indizes und falsch angewendete Funktionen zu schwerwiegenden Fehlern auf der ganzen Linie führen. Wenn solche Fehler bis weit in ein Projekt hinein entdeckt werden, kann der Vergleich von Versionen statistischer Skripts eine Möglichkeit bieten, die Ursache des Problems schnell aufzuspüren und es zu beheben.

In ähnlicher Weise werden Zahlen, die in einem Papier veröffentlicht werden, häufig mehreren Überarbeitungen unterzogen, bevor eine endgültige Version veröffentlicht wird. Ohne Versionskontrolle müsste man sich mit mehreren Kopien befassen und unvollständige Informationen wie das Erstellungsdatum von Dateien verwenden, um die Reihenfolge zu bestimmen, in der sie erstellt wurden. Ohne zusätzliche Informationen wird es auch schwieriger herauszufinden, warum bestimmte Versionen erstellt wurden (z. B. als Reaktion auf Kommentare von Koautoren). Wenn Zahlen mit Git verwaltet werden, werden die Commit-Nachrichten (z. B. „Aktualisierte Zahl als Reaktion auf Ethans Kommentare zur Verwendung normalisierter Daten.“) bieten eine eindeutige Möglichkeit, verschiedene Versionen zu verfolgen.

Vollständige Manuskripte

Wenn alle oben genannten Artefakte in einem einzigen Versuch verwendet werden, z. B. beim Schreiben eines Manuskripts, kann Git Versionen sowohl für einzelne Autoren als auch für Gruppen von Mitarbeitern auf leistungsstarke Weise kollektiv verwalten. Dieser Prozess vermeidet die schnelle Vermehrung von nicht verwaltbaren Dateien mit nicht aussagekräftigen Namen (z. final_1.doc, final_2.doc, final_final.doc, final_KR_1.doc etc.), wie durch den beliebten Cartoon-Streifen PhD Comics http://www.phdcomics.com/comics/archive.php?comicid=1531 illustriert.

Anwendungsfälle für Git in der Wissenschaft

Tägliche Entscheidungen, die im Laufe einer Studie getroffen werden, werden oft zur Überprüfung und zum Nachschlagen in Labornotizbüchern protokolliert. Solche Notizbücher enthalten wichtige Informationen, die sowohl für zukünftige Leser, die versuchen, eine Studie zu replizieren, als auch für gründliche Gutachter, die zusätzliche Erläuterungen suchen, nützlich sind. Labornotizbücher werden jedoch selten zusammen mit Publikationen geteilt oder veröffentlicht, obwohl es einige Ausnahmen gibt [11]. Git-Commit-Logs können als Stellvertreter für Lab-Notebooks dienen, wenn im Verlauf eines Projekts klare, aber prägnante Nachrichten aufgezeichnet werden. Eine der grundlegenden Eigenschaften von Git, die es für die Wissenschaft so nützlich macht, besteht darin, dass jede Kopie eines Repositorys eine vollständige Änderungshistorie enthält, die von jedem eingesehen werden kann. Diese Protokolle können leicht durchsucht werden, um Versionen von Artefakten wie Daten und Code abzurufen. Tools von Drittanbietern können auch genutzt werden, um Git-Historien aus einem oder mehreren Projekten für andere Arten von Analysen zu ermitteln.

Erleichterung der Zusammenarbeit

In kollaborativen Bemühungen tragen Autoren zu einer oder mehreren Phasen der Manuskripterstellung bei, z. B. beim Sammeln von Daten, deren Analyse und/oder Aufschreiben der Ergebnisse. Solche Informationen sind sowohl für Leser als auch für Rezensenten äußerst nützlich, wenn sie relative Autorenbeiträge zu einem Werk bewerten. Da hochkarätige Zeitschriften jetzt von der Praxis der Ehrenautorenschaft abschrecken [12], können Git-Commit-Logs eine hochgradig granulare Möglichkeit bieten, die Beiträge einzelner Autoren zu einem Projekt zu verfolgen und zu bewerten.

Wenn Projekte mit Git verfolgt werden, wird jede einzelne Aktion (wie Hinzufügen, Löschen und Ändern) einem Autor zugeordnet. Mehrere Autoren können wählen, ob sie an einem einzigen Zweig eines Repositorys arbeiten möchten (das ‘Meister’-Zweig) oder in separaten Zweigen und arbeiten asynchron. Mit anderen Worten, Autoren müssen nicht auf Co-Autoren warten, bevor sie einen Beitrag leisten. Wenn jeder Autor seinen Beitrag hinzufügt, kann er diese mit dem Master-Zweig synchronisieren und seine Kopien jederzeit aktualisieren. Im Laufe der Zeit lassen sich alle Entscheidungen, die bei der Erstellung eines Manuskripts von der Dateneingabe und Fehlerprüfung über die Auswahl geeigneter statistischer Modelle bis hin zur Erstellung von Zahlen fließen, auf bestimmte Autoren zurückführen.

Mit Hilfe eines Remote-Git-Hosting-Dienstes wird die Synchronisierung verschiedener Kopien mühelos. Während die meisten Änderungen automatisch zusammengeführt werden, müssen Konflikte manuell gelöst werden, was auch bei den meisten anderen Workflows der Fall wäre (z. B. Verwendung von Microsoft Word mit Nachverfolgung von Änderungen). Durch die Synchronisierung von Änderungen mit einem Remote-Repository kann jeder Autor seine lokalen Kopien aktualisieren sowie seine Änderungen jederzeit in die Remote-Version übertragen und gleichzeitig einen vollständigen Audit-Trail beibehalten. Fehler oder unnötige Änderungen können leicht rückgängig gemacht werden, indem entweder das gesamte Repository oder einzelne Dateien auf frühere Commits zurückgesetzt werden. Da Commits bestimmten Autoren zugeordnet werden, können auch Fehler oder Klarstellungen entsprechend angeleitet werden. Am wichtigsten ist vielleicht, dass dieser Workflow sicherstellt, dass Überarbeitungen nicht per E-Mail hin und her geschickt werden müssen. Während Cloud-Speicheranbieter wie Dropbox einige dieser Ärgernisse mildern und auch eine Versionierung bereitstellen, wird der Prozess nicht kontrolliert, sodass es schwer zu erkennen ist, was und wie viele Änderungen zwischen zwei Zeitintervallen stattgefunden haben.

In einer kürzlich von Philippe Desjardins-Proulx [13] geführten Arbeit arbeiteten alle Autoren erfolgreich nur mit Git und GitHub (https://github.com/) zusammen. In diesem speziellen Git-Workflow hat jeder von uns eine Kopie des Haupt-Repository geklont und unsere Änderungen an den Hauptautor zurückgegeben. Die Abbildungen 1 und 2 zeigen die Liste der Mitarbeiter und ein Netzwerkdiagramm, wie und wann Änderungen an den Master-Zweig übermittelt wurden.

Eine Liste von Beiträgen zu einem Projekt auf GitHub.

Backup und ausfallsicher gegen Datenverlust

Das Sammeln neuer Daten und die Entwicklung von Analysemethoden sind oft kostspielige Unterfangen, die erhebliche Zuschüsse erfordern. Daher ist der Schutz dieser wertvollen Produkte vor Verlust oder Diebstahl von größter Bedeutung. Eine aktuelle Studie ergab, dass ein Großteil der Daten und des Codes auf Laborcomputern oder Webservern gespeichert ist, die beide störanfällig sind und nach einer gewissen Zeit oft nicht mehr zugänglich sind. Eine Umfrage ergab, dass nur noch 72 % der Studien von 1000 Befragten über zugängliche Daten verfügten [14, 15]. Das öffentliche Hosten von Daten und Code gewährleistet nicht nur Schutz vor Verlust, sondern erhöht auch die Sichtbarkeit von Forschungsbemühungen und bietet Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und frühzeitigen Überprüfung [16].

Während Git leistungsstarke Funktionen bietet, die von einzelnen Wissenschaftlern genutzt werden können, eröffnen Git-Hosting-Dienste eine ganze Reihe neuer Möglichkeiten. Jedes lokale Git-Repository kann mit einem oder mehreren verknüpft werden Git-Fernbedienungen, bei denen es sich um Kopien handelt, die auf einem Remote-Cloud-Server gehostet werden. Git-Remotes dienen als Hubs für die Zusammenarbeit, an denen Autoren mit Schreibrechten jederzeit Beiträge leisten können, während andere aktuelle Versionen herunterladen oder mit Zustimmung des Autors Überarbeitungen einreichen können. Derzeit gibt es mehrere Git-Hosting-Dienste wie SourceForge, Google Code, GitHub und BitBucket, die kostenloses Git-Hosting anbieten. Unter ihnen hat GitHub andere Quellcode-Hosts wie Google Code und SourceForge an Popularität übertroffen und hostet über 4,6 Millionen Repositories von 2,8 Millionen Nutzern (Stand Dezember 2012 [17–19]. Während diese Dienste für öffentlich zugängliche Projekte in der Regel kostenlos sind, müssen einige Forschungsarbeiten, insbesondere solche, die Embargos oder sensible Daten enthalten, privat gehalten werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, mit solchen Situationen umzugehen. So können beispielsweise bestimmte Dateien aus der Git-Historie ausgeschlossen, andere als private Untermodule gepflegt oder ganze Repositorys privat gemacht und zu einem späteren Zeitpunkt öffentlich zugänglich gemacht werden. Einige Git-Hosts wie BitBucket bieten unbegrenzte öffentliche und private Konten für den akademischen Gebrauch.

Die Verwaltung eines Forschungsprojekts mit Git bietet mehrere Schutzmaßnahmen gegen kurzfristige Verluste. Häufige Commits, die mit Remote-Repositorys synchronisiert werden, stellen sicher, dass mehrere versionierte Kopien von überall zugänglich sind. Bei Projekten mit mehreren Mitarbeitern macht das Vorhandensein zusätzlicher Kopien den Verlust von Arbeit noch schwieriger. Git-Hosting-Dienste schützen zwar vor kurzfristigem Datenverlust, sind aber keine Lösung für eine dauerhaftere Archivierung, da keine solche Garantien bieten. Für die Langzeitarchivierung sollten Forscher ihre von Git verwalteten Projekte bei akademischen Repositorien einreichen, die Mitglieder von CLOCKSS sind (http://www.clockss.org/). Die auf solchen Repositories (z. B. figshare) gespeicherten Ausgaben werden über ein Netzwerk redundanter Knoten archiviert und gewährleisten eine unbegrenzte Verfügbarkeit über geografische und geopolitische Regionen hinweg.

Freiheit, neue Ideen und Methoden zu entdecken Git verfolgt die Entwicklung von Projekten entlang von Zeitplänen, die als . bezeichnet werden Geäst. Standardmäßig gibt es immer einen Master-Zweig (Linie mit blauen Punkten in Abbildung 3). Für die meisten Autoren ist es ausreichend, mit diesem einzigen Zweig zu arbeiten. Git bietet jedoch einen leistungsstarken Verzweigungsmechanismus, der es einfach macht, alternative Ideen auf strukturierte und dokumentierte Weise zu erkunden, ohne den zentralen Fluss eines Projekts zu stören. Beispielsweise könnte man einen verbesserten Simulationsalgorithmus, eine neuartige statistische Methode oder eine überzeugendere Darstellung von Zahlen ausprobieren. Wenn diese Änderungen nicht funktionieren, könnte man Änderungen auf einen früheren Commit zurücksetzen, wenn man an einem einzelnen Master-Branch arbeitet. Häufiges Zurücksetzen auf einem Master-Branch kann störend sein, insbesondere wenn Projekte mehrere Mitarbeiter umfassen. Branching bietet eine risikofreie Möglichkeit, neue Algorithmen zu testen, bessere Datenvisualisierungstechniken zu erkunden oder neue analytische Modelle zu entwickeln. Wenn Verzweigungen die gewünschten Ergebnisse liefern, können sie leicht in die Masterkopie eingefügt werden, während erfolglose Versuche gelöscht oder unverändert belassen werden können, um als historische Aufzeichnung zu dienen (siehe Abbildung 3).

Branches können sich als äußerst nützlich erweisen, wenn Sie auf Fragen von Gutachtern nach den Gründen für die Wahl einer Methode gegenüber einer anderen antworten, da die Git-Historie eine Aufzeichnung von fehlgeschlagenen, ungeeigneten oder abgebrochenen Versuchen enthält. Dies ist besonders hilfreich, da die Zeit zwischen Einreichung und Antwort ziemlich lang sein kann. Darüber hinaus können zukünftige Benutzer Git-Verläufe durchsuchen, um zu vermeiden, dass sich Ansätze wiederholen, die in früheren Studien nie erfolgreich waren.

Mechanismus zum Einholen von Feedback und Bewertungen Während es möglich ist, die meisten Kernfunktionen von Git auf lokaler Ebene zu nutzen, bieten Git-Hosting-Dienste zusätzliche Dienste wie Problemverfolgung, Kollaborationsdiagramme und Wikis. Diese können einfach verwendet werden, um Aufgaben zuzuweisen, Meilensteine ​​​​zu verwalten und Laborprotokolle zu pflegen. Issue Tracker können als Mechanismus zum Einholen von Feedback und Überprüfung verwendet werden, insbesondere da die Kommentare leicht mit bestimmten Codezeilen oder Textblöcken verknüpft werden können. Frühe Kommentare und Rezensionen zu diesem Artikel wurden auch über GitHub Issues https://github.com/karthikram/smb angefordert ∖ _git/issues/

Transparenz und Nachprüfbarkeit erhöhen Methodenabschnitte in Papieren sind oft prägnant, um die strengen Wortgrenzen einzuhalten, die von Zeitschriftenrichtlinien auferlegt werden. Diese Praxis ist besonders verbreitet, wenn bekannte Methoden beschrieben werden, bei denen die Autoren einen gewissen Bekanntheitsgrad bei informierten Lesern annehmen. Eine unglückliche Folge dieser Praxis ist, dass alle Änderungen des Standardprotokolls (normalerweise in internen Labornotizbüchern vermerkt), die in einer Studie implementiert werden, den Gutachtern und Lesern möglicherweise nicht zur Verfügung stehen. Scheinbar kleine Entscheidungen, wie die Wahl einer geeigneten Verteilung für eine statistische Methode, können jedoch einen unverhältnismäßig starken Einfluss auf das zentrale Ergebnis einer Arbeit haben. Ohne Zugang zu einer detaillierten Historie muss ein für statistische Methoden kompetenter Gutachter darauf vertrauen, dass die Autoren die notwendigen Annahmen sorgfältig getroffen haben, oder sich in eine lange hin und her Diskussion einlassen, wodurch der Überprüfungsprozess verzögert wird. Die gemeinsame Nutzung eines Git-Repositorys kann diese Art von Mehrdeutigkeiten verringern und es Autoren ermöglichen, auf Commits hinzuweisen, bei denen bestimmte Schlüsselentscheidungen getroffen wurden, bevor sie bestimmte Ansätze wählen. Zeitschriften könnten diesen Prozess erleichtern, indem sie es Autoren ermöglichen, neben Manuskripten Links zu ihrem Git-Repository einzureichen und diese mit Gutachtern zu teilen.

Große Datenmengen verwalten Git ist äußerst effizient bei der Verwaltung kleiner Datendateien, wie sie routinemäßig in experimentellen und Beobachtungsstudien gesammelt werden. Wenn die Daten jedoch besonders groß sind, wie z. B. in Bioinformatikstudien (in der Größenordnung von mehreren zehn Megabyte bis Gigabyte), kann ihre Verwaltung mit Git die Effizienz beeinträchtigen und die Leistung von Git-Operationen verlangsamen. Bei großen Datendateien besteht die beste Vorgehensweise darin, sie aus dem Repository auszuschließen und nur Änderungen in den Metadaten zu verfolgen. Dieses Protokoll ist besonders ideal, wenn sich große Datensätze im Laufe einer Studie nicht oft ändern. In Situationen mit großen Datenmengen und häufigen Updates unterzogen werden, könnte man Tools von Drittanbietern wie Git-annex http://git-annex.branchable.com/ nutzen und Git dennoch nahtlos zur Verwaltung eines Projekts verwenden.

Senkung der Wiederverwendungsbarrieren Ein häufiges Hindernis, das jemanden daran hindert, eine bestehende Methode zu reproduzieren oder darauf aufzubauen, ist das Fehlen ausreichender Details zu einer Methode. Auch bei ausreichender Methodenbeschreibung erschwert der Einsatz teurer proprietärer Software mit restriktiven Lizenzen den Einsatz [20]. Die gemeinsame Nutzung von Code mit Lizenzen, die eine faire Verwendung mit angemessener Attribution fördern, beseitigt solche künstlichen Barrieren und ermutigt die Leser, Methoden an ihre Forschungsbedürfnisse anzupassen, sie zu verbessern oder neue Anwendungen zu finden [10]. Mit Open-Source-Software lassen sich Analysepipelines einfach gegabelt oder aus öffentlichen Git-Repositorys verzweigt und modifiziert, um andere Fragen zu beantworten. Obwohl dieser Prozess, Code an einem öffentlichen Ort mit entsprechenden Lizenzen zu hinterlegen, zusätzliche Arbeit für die Autoren bedeutet, überwiegen die Gesamtvorteile die Kosten. Die öffentliche Zugänglichmachung aller Forschungsprodukte erhöht nicht nur die Zitationsrate [21–23], sondern kann auch die Möglichkeiten zur Zusammenarbeit erhöhen, indem die allgemeine Sichtbarkeit erhöht wird. Zum Beispiel beschreiben Niedermeyer & Strohalm [24] ihren Kampf mit der Suche nach geeigneter Software für eine umfassende Massenspektrumannotation und fanden schließlich eine Open-Source-Software, die sie gegebenenfalls erweitern konnten. Als Motivation für ihre Wahl nennen die Autoren insbesondere die Verfügbarkeit des vollständigen Quellcodes sowie eine offene Lizenz. Beispiele für eine solche Zusammenarbeit und Erweiterungen werden mit zunehmender Verfügbarkeit von vollständig versionierten Projekten mit freizügigen Lizenzen wahrscheinlich häufiger. Ein ähnliches Argument kann auch für Daten angeführt werden. Selbst Publikationen, die Daten in persistenten Repositorien hinterlegen, teilen selten die ursprünglichen Rohdaten. Die an persistente Repositorys übermittelten Versionen sind oft gereinigt und finalisierte Versionen von Datensätzen. In Fällen, in denen keine Datensätze hinterlegt sind, sind die einzigen zugänglichen Daten wahrscheinlich Mittelwerte, die im Haupttext oder im Anhang einer Arbeit angegeben werden. Rohdaten können genutzt werden, um Fragen zu beantworten, die ursprünglich nicht von den Autoren beabsichtigt waren. Beispielsweise benötigen Forschungsbereiche, die sich mit Fragen der Unsicherheit befassen, oft unübersichtliche Rohdaten, um konkurrierende Methoden zu testen. Somit bieten versionierte Daten Möglichkeiten, Kopien abzurufen, bevor sie für die Verwendung in verschiedenen Kontexten modifiziert wurden und einen Teil ihres Nutzens verloren haben.

Git macht es einfach, individuelle Beiträge im Laufe der Zeit zu verfolgen, um eine angemessene Zuordnung und Verantwortlichkeit zu gewährleisten. Dieser Screenshot zeigt eine Teilmenge der Commits (farbige Punkte) von vier Autoren über einen Zeitraum vom 17. November 2012 bis 26. Januar 2013.


Multiple-Choice-Fragen für die Klassen 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1

Das Üben von MCQs der Klassen 1 bis 12 ist der beste Weg, um in den Board-Prüfungen zu bestehen. Es gibt keinen Ersatz für konsequentes Üben, wenn man besser punkten oder das Konzept gründlich verstehen will. Durch das Üben von mehr Multiple-Choice-Quizfragen können Sie Ihre Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, was ein zusätzlicher Vorteil in der eigentlichen Vorstandsprüfung wäre. Lösen Objektive Fragen der Klasse 1 bis 12 PDF über die verfügbaren Quicklinks und erzielen Sie bessere Noten in der Prüfung.

MCQ-Fragen für Klasse 12 mit Antworten

MCQ-Fragen für Klasse 11 mit Antworten

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Fragen zum Zieltyp für die 1. bis 12. Standard-PDF herunterladen

Nehmen Sie das jeweilige Kapitel weise oder fachmännisch MCQs mit Lösungen für die 1. bis 12. Klasse und entsprechend vorbereiten. Beantworten Sie die Multiple-Choice-Fragen selbst und testen Sie Ihr Vorbereitungsniveau. Wenn Sie mit den MCQ-Fragen vertraut sind, kann dies eine große Rettung für Fragen mit langen Antworten sein.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse zu den jeweiligen Konzepten mit Hilfe von Multiple-Choice-Fragen der Klassen 12 bis 1. Multiple-Choice-Fragen für die 1. bis 12. Klasse, die von Fachexperten erstellt werden, können bei Ihrer Vorbereitung einen zusätzlichen Vorteil für mehr Noten darstellen. Gib die Multiple-Choice-Quizfragen der Klassen 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 während Ihrer Vorbereitung von größter Bedeutung, da sie Ihnen helfen, den gesamten Lehrplan auf intelligente Weise abzudecken.

Tipps zur Vorbereitung auf Multiple-Choice-Tests

Multiple-Choice-Fragen sind die schwierigsten und erfordern ein wenig Geschick, um sie zu knacken. Befolgen Sie die Vorbereitungstipps für die Beantwortung der objektiven Fragen und sparen Sie viel Zeit.

  • Lesen Sie die gesamte Frage und beantworten Sie sie zuerst in Gedanken.
  • Eliminieren Sie falsche Antworten und verwenden Sie den Eliminationsprozess.
  • Wählen Sie aus den verfügbaren Optionen die beste Antwort auf die gestellte Frage aus.
  • Wenn Sie Schwierigkeiten haben, eine Frage zu beantworten, fahren Sie fort und kehren Sie zurück, nachdem Sie alle Fragen beantwortet haben.
  • Es ist normalerweise am besten, bei Ihrer ersten Wahl zu bleiben, wenn es scheinbar zwei Antworten gibt.

FAQs zu MCQ-Fragen für die Klassen 12 bis 1

Sie können auf unserer Seite klassenweise Multiple-Choice-Fragen als PDF herunterladen.

Sie müssen lediglich auf die Quicklinks für MCQ-Fragen mit Antworten der Klassen 1 bis 12 tippen. Sobald Sie auf den Link klicken, werden Sie auf eine neue Seite mit den entsprechenden MCQ-Fragen mit Download-Option weitergeleitet. Tippen Sie auf die Download-Schaltfläche und speichern Sie die Multiple-Choice-Fragen zur weiteren Bezugnahme.

  1. Wo finde ich Multiple-Choice-Fragen für den 1. bis 12. Standard Alle Fächer?

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In vielen Fällen kennen die Schüler die Antwort, können sich aber aufgrund von Gedächtnisproblemen nicht daran erinnern. In solchen Fällen könnte das Sehen der Antwort es ihnen ermöglichen, ihr Gedächtnis zu aktivieren und die richtige Antwort zu geben. Daher testen MCQ-Fragen, wie viel Schüler ein bestimmtes Thema verstanden haben und helfen beim Lernen.

Letzte Worte

Ich hoffe, die oben genannten Informationen zu MCQ-Fragen waren hilfreich, um Ihre Fragen zu klären. Wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie uns gerne über den Kommentarbereich erreichen und wir helfen Ihnen bei der möglichen Lösung. Setzen Sie ein Lesezeichen auf unsere Website, um weitere Informationen zu MCQ-Fragen, Notizen, Studienmaterial, Büchern und anderem vorbereitungsbezogenen Material zu erhalten.


Begründung

Mit der Vervollständigung einer zunehmenden Zahl von Genomsequenzen hat die Entwicklung sowohl von Computer- als auch von experimentellen Techniken zur Entschlüsselung der Funktionen von Genen, Molekülen und deren Interaktionen explosionsartig zugenommen. Dazu gehören theoretische Methoden zur Funktionsableitung, wie die Analyse von Proteinhomologien, Strukturdomänenvorhersagen, phylogenetisches Profiling und die Analyse von Proteindomänenfusionen, sowie experimentelle Techniken, wie Microarray-basierte Genexpressions- und Transkriptionsfaktor-Bindungsstudien, Two-Hybrid Protein-Protein-Interaktions-Screens und groß angelegte RNA-Interferenz(RNAi)-Screens. Das Ergebnis ist eine riesige Menge an Informationen und eine aktuelle Herausforderung besteht darin, aussagekräftiges Wissen und Muster von biologischer Bedeutung zu extrahieren, die zu neuen experimentell überprüfbaren Hypothesen führen können. Viele dieser umfangreichen Datensätze sind jedoch verrauscht und die Datenqualität kann erheblich variieren. Während unter bestimmten Umständen die Daten aus jeder dieser Techniken für sich genommen nützlich sind, erleichtert die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, die Interpretation und ermöglicht möglicherweise stärkere Schlussfolgerungen. Derzeit werden biologische Daten in den unterschiedlichsten Formaten an vielen verschiedenen Orten gespeichert, was ihre kombinierte Analyse erschwert: Wenn Informationen aus mehreren unterschiedlichen Datenbanken benötigt werden, ist die Zusammenstellung der Daten in ein für die Abfrage geeignetes Format eine Herausforderung für sich. Eine ausgeklügelte Analyse unterschiedlicher Daten erfordert, dass diese in einer Form zur Verfügung stehen, die es erlaubt, Fragen über sie hinweg zu stellen, und dass Werkzeuge zum Konstruieren der Fragen verfügbar sind. Die Entwicklung von Systemen zur Integration und kombinierten Analyse verschiedenster Daten bleibt eine Priorität in der Bioinformatik. Die Vermeidung der Notwendigkeit, viele verschiedene Datenquellen zu verstehen und neu zu formatieren, ist ein großer Vorteil für Endbenutzer eines zentralisierten Datenzugriffssystems.

Eine Reihe von Studien hat die Leistungsfähigkeit der Integration von Daten für die Kreuzvalidierung, funktionale Annotation und die Generierung überprüfbarer Hypothesen gezeigt (überprüft in [1, 2]). Diese Studien haben eine Reihe von Datentypen abgedeckt, von denen einige die Überlappung zwischen zwei verschiedenen Datensätzen untersuchten, z verschiedene Arten von Daten [8–12]. Studium mit Saccharomyces cerevisiaehaben beispielsweise gezeigt, dass die Kombination von Protein-Protein-Interaktions- und Genexpressionsdaten zur Identifizierung potenziell interagierender Proteine, die auch co-exprimiert werden, eine wirksame Methode zur Kreuzvalidierung verrauschter Protein-Interaktionsdaten ist [3–6]. Eine aktuelle Analyse integrierte Proteininteraktionen, Proteindomänenmodelle, Genexpressionsdaten und funktionelle Annotationen, um fast 40.000 Protein-Protein-Interaktionen beim Menschen vorherzusagen [9]. Darüber hinaus erweitert die Kombination mehrerer Datensätze desselben Typs von mehreren Organismen nicht nur die Abdeckung auf einen größeren Abschnitt der interessierenden Genome, sondern kann auch dazu beitragen, Schlussfolgerungen zu überprüfen oder neue Hypothesen über bestimmte „Ereignisse“ in einem anderen Organismus zu entwickeln. Alternativ kann das Auffinden der Schnittmenge zwischen verschiedenen Datensätzen desselben Typs dabei helfen, eine Teilmenge von Daten mit höherer Konfidenz zu identifizieren [2]. Neben der Untersuchung verschiedener Datenquellen innerhalb eines Organismus ermöglichen vorhergesagte Orthologe und Paraloge die Kreuzvalidierung von Datensätzen zwischen verschiedenen Organismen. For example, identification of so-called interologues (putative interacting protein pairs whose orthologues in another organism also apparently interact), can add confidence to interactions [13].

Biological data integration is a difficult task and a number of different solutions to the problem have been proposed (for example, see [14, 15] for reviews). A number of projects have already tackled the task of data integration and querying, and the methods used by these different systems differ greatly in their aims and scope (for a review of the different types of systems, see [15]). Some, for example, do not integrate the data themselves but perform fast, indexed keyword searches over flat files. An example of such a system is SRS [16]. Other systems send queries out to several different sources and use a mediated middle layer to integrate the information (so called mediated systems such as TAMBIS [17], DiscoveryLink [18] and BioMoby [19]). Although these systems can provide a great range of data and computational resources, they are sensitive to network problems and data format changes. In addition, such systems run into performance issues when running complex queries over large result sets. Finally, like FlyMine, some systems integrate all the data into one place - a data warehouse (for example, GUS [20], BioMart [21], Biozon [22], BioWarehouse [23], GIMS [24], Atlas [25] and Ondex [26]). Our objective was to make a freely available system built on a standard platform using a normal schema but still allowing warehouse performance. This resulted in the development of InterMine [27], a generic system that underpins FlyMine. A particular feature of InterMine is the way it makes use of precomputed tables to enhance performance. Another key component is the use of ontologies that provide a standardized system for naming biological entities and their relationships and this aspect is based on the approach taken by the Chado schema [28]. For example, a large part of the FlyMine data model is based on the Sequence Ontology (a controlled-vocabulary for describing biological sequences) [29]. This underlying architecture is discussed in more detail under 'System architecture'.

Another objective for FlyMine was to provide access to the data for bioinformatics experts as well as bench biologists with limited database (or bioinformatics) knowledge. FlyMine provides three kinds of web-based access. First, the Query Builder provides the most advanced access, allowing the user to construct their own complex queries. Second, a library of 'templates' provides a simple form-filling interface to predefined queries that can perform simple or complex actions. It is very straightforward to convert a query constructed in the Query Builder into a template for future use. Finally, a Quick Search facility allows users to browse the data available for any particular item in the database and, from there, to explore related items. This level of query flexibility combined with a large integrated database provides a powerful tool for researchers.

Below we briefly outline the data sources available in the current release of FlyMine and provide details of how these data can be accessed and queried. This is followed by examples illustrating some of the uses of FlyMine and the advantage of having data integrated into one database. Finally, we describe our future plans, and how to get further help and information.

The aim of FlyMine is to include large-scale functional genomic and proteomic data sets for a range of model organisms, with the main focus currently being on Drosophila und Anopheles Spezies. So far we have loaded a wide range of data and these are summarized in Table 1.

Currently, we can load any data that conform to several different formats: GFF3 [30] for genome annotation and genomic features (for example, Dnase I footprints, microarray oligonucleotide and genome tiling amplimers), PSI-MI [31, 32] for data describing protein interactions or complexes, MAGE [33, 34] for microarray expression data, XML files from the UniProt Knowledgebase (UniProtKB) [35, 36] and the OBO flat file format describing the Gene Ontology (GO) [37] and gene association files for GO annotations [38]. In addition, we can also import data from the Ensembl [39, 40], InterPro [41, 42] and DrosDel [43, 44] database schemas to the FlyMine data model, enabling data from these databases to be loaded and updated regularly. Several smaller-scale data sources that currently do not conform to any standard have also been incorporated, such as RNAi data, orthologue data generated by InParanoid [45, 46] and three-dimensional protein structural domain predictions (K Mizuguchi, unpublished).

When building FlyMine, data are parsed from source formats and loaded into a central database. Queries are executed on this database with no need to access the original source data. Overlapping data sets are integrated by common identifiers, for example, genes from different sources may be merged by identifier or symbol. FlyMine is rebuilt with updated versions of source data about every three months. Table 2 summarizes the current number of objects in some of the main FlyMine classes.

Aspects

As one starting point, the FlyMine website presents the principle data types grouped together as different 'aspects' (Figure 1a), such as protein interactions or gene expression. Each aspect provides background information on the origin of particular source datasets, including literature references and links to source databases, access to convenient derivative bulk datasets for browsing or export in standard format, as well as pre-defined template queries and classes for use as starting points in the query builder (Figure 1b). The template queries available for a particular aspect range from simple queries to retrieve just one data type to more complex queries that incorporate data from other aspects. Thus, aspects allow researchers to easily focus on a particular type of data, while still being able to query multiple data types at once and, for instance, easily identify relevant template queries.

Aspects. FlyMine groups data into 'aspects', each of which provide a 'homepage' for a different category of data. (ein) The aspects available in FlyMine release 6.0. Each aspect page can be accessed by clicking on its icon or title. (B) Example aspect page: Genomics Aspect. Each aspect provides background information on the origin of each of its source datasets through a short description, and references if available. Likewise, links are provided to any source databases. Convenient bulk datasets are made available for browsing, or export in standard format. In addition, relevant template queries and classes for use as starting points in the query builder are provided.


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8.7 million species exist on Earth, study estimates

Korrektur: An earlier version of this article misstated the number of acres in a hectare. A hectare covers 2.47 acres, not 100 acres. This version has been corrected.

For centuries scientists have pondered a central question: How many species exist on Earth? Now, a group of researchers has offered an answer: 8.7 million.

Although the number is still an estimate, it represents the most rigorous mathematical analysis yet of what we know — and don’t know — about life on land and in the sea. The authors of the paper, published Tuesday evening by the scientific journal PLoS Biology, suggest that 86 percent of all terrestrial species and 91 percent of all marine species have yet to be discovered, described and catalogued.

The new analysis is significant not only because it gives more detail on a fundamental scientific mystery but because it helps capture the complexity of a natural system that is in danger of losing species at an unprecedented rate.

Marine biologist Boris Worm of Canada’s Dalhousie University, one of the paper’s co-authors, compared the planet to a machine with 8.7 million parts, all of which perform a valuable function.

“If you think of the planet as a life-support system for our species, you want to look at how complex that life-support system is,” Worm said. “We’re tinkering with that machine because we’re throwing out parts all the time.”

He noted that the International Union for Conservation of Nature produces the most sophisticated assessment of species on Earth, a third of which it estimates are in danger of extinction, but its survey monitors less than 1 percent of the world’s species.

For more than 250 years, scientists have classified species according to a system established by Swedish scientist Carl Linnaeus, which orders forms of life in a pyramid of groupings that move from very broad — the animal kingdom, for example — to specific species, such as the monarch butterfly.

Until now, estimates of the world’s species ranged from 3 million to 100 million. Five academics from Dalhousie University refined the number by compiling taxonomic data for roughly 1.2 million known species and identifying numerical patterns. They saw that within the best-known groups, such as mammals, there was a predictable ratio of species to broader categories. They applied these numerical patterns to all five major kingdoms of life, which exclude microorganisms and virus types.

The researchers predicted there are about 7.77 million species of animals, 298,000 of plants, 611,000 of fungi, 36,400 of protozoa and 27,500 of chromists (which include various algae and water molds). Only a fraction of these species have been identified, including just 7 percent of fungi and 12 percent of animals, compared with 72 percent of plants.

“The numbers are astounding,” said Jesse Ausubel, who is vice president of the Alfred P. Sloan Foundation and co-founder of the Census of Marine Life and the Encyclopedia of Life. “There are 2.2 million ways of making a living in the ocean. There are half a million ways to be a mushroom. That’s amazing to me.”

Angelika Brandt, a professor at the University of Hamburg’s Zoological Museum who discovered multiple species in Antarctica, called the paper “very significant,” adding that “they really try to find the gaps” in current scientific knowledge.

Brandt, who has uncovered crustaceans and other creatures buried in the sea floor during three expeditions to Antarctica, said the study’s estimate that 91 percent of marine species are still elusive matched her own experience of discovery. “That is exactly what we found in the Southern Ocean deep sea,” Brandt said. “The Southern Ocean deep sea is almost untouched, biologically.”

Researchers are still pushing to launch a series of ambitious expeditions to catalogue marine life over the next decade, including a group of Chilean scientists who hope to investigate the eastern Pacific and a separate group of Indonesian researchers who would probe their region’s waters.

One of the reasons so many species have yet to be catalogued is that describing and cataloguing them in the scientific literature is a painstaking process, and the number of professional taxonomists is dwindling.

Smithsonian Institution curator Terry Erwin, a research entomologist, said fewer financial resources and a shift toward genetic analysis has cut the number of professional taxonomists at work. Erwin noted that when he started at the Smithsonian in 1970 there were 12 research entomologists, and now there are six.

“Unfortunately, taxonomy is not what cutting-edge scientists feel is important,” Erwin said.

In a companion essay in PLoS Biology, Oxford University zoologist Robert M. May wrote that identifying species is more than a “stamp collecting” pastime, to which a Victorian physicist once compared it. He noted that crossing conventional rice with a new variety of wild rice in the 1970s made rice farming 30 percent more efficient.

“To the contrary, we increasingly recognise that such knowledge is important for full understanding of the ecological and evolutionary processes which created, and which are struggling to maintain, the diverse biological riches we are heir to,” he wrote. “It is a remarkable testament to humanity’s narcissism that we know the number of books in the U.S. Library of Congress on 1 February 2011 was 22,194,656, but cannot tell you — to within an order of magnitude — how many different species of plants and animals we share our world with.”

Erwin said researchers would continue to search for the best way to quantify global diversity beyond the new method. Erwin himself has been using a biodegradable insecticide since 1972 to fog trees in the Amazon and kill massive amounts of insects, which he and his colleagues have classified. Based on such sampling, Erwin posited in 1982 that there were roughly 30 million species of terrestrial arthropods — insects and their relatives — worldwide.

Extrapolating from that sample to determine a global total, he said, was a “mistake, one which others have repeated,” he said.

Erwin added he still thinks counting actual specimens is the best route, noting he and his students determined in 2005 that there are more than 100,000 species of insects in a single hectare (or 2.5 acres) of the Amazon. Noting that insects and their relatives count for 85 percent of life on Earth, he wondered why there’s such a fuss about counting the rest of the planet’s inhabitants: “Nothing else counts.”


Number of species on Earth tagged at 8.7 million

Most precise estimate yet suggests more than 80% of species still undiscovered.

There are 8.7 million eukaryotic species on our planet — give or take 1.3 million. The latest biodiversity estimate, based on a new method of prediction, dramatically narrows the range of 'best guesses', which was previously between 3 million and 100 million. It means that a staggering 86% of land species and 91% of marine species remain undiscovered.

Camilo Mora, a marine ecologist at the University of Hawaii at Manoa, and his colleagues at Dalhousie University in Halifax, Canada, have identified a consistent scaling pattern among the different levels of the taxonomic classification system (order, genus, species and so on) that allows the total number of species to be predicted. Die Forschung ist veröffentlicht in PLoS Biologie 1 today.

Mora argues that knowing how many species there are on Earth is one of the most important questions in science. "Finding this number satisfies a basic scientific curiosity," he says.

Bob May, a zoologist at the University of Oxford, UK, who wrote a commentary on the work 2 , agrees. "Knowing how many plants and animals there are on the planet is absolutely fundamental," he says. He also highlights the practical significance: "Without this knowledge, we cannot even begin to answer questions such as how much diversity we can lose while still maintaining the ecosystem services that humanity depends upon."

But the unstinting efforts of field taxonomists are not going to provide the number any time soon. In the more than 250 years since Swedish biologist Carl Linnaeus began the science of taxonomy, 1.2 million species have been identified and classified — less than 15% of Mora's new total. At this pace, May estimates that it will take another 480 years to complete the job of recording all species.

The catalogue of life

Instead, scientists have tried to predict the total number of species from the number already known. Some of the estimates amount to little more than educated guesses. "These predictions are unverifiable and experts change their mind," says Mora. Other approaches use assumptions that he describes as "unreliable and easy to break".

Mora's method is based on an analysis of the taxonomic classification for all 1.2 million species currently catalogued. Linnaeus's system forms a pyramid-like hierarchy — the lower the category, the more entities it contains. There are more species than genera, more genera than families, more families than orders and so on, right up to the top level, domain.

Mora and his colleagues show that a consistent numerical trend links the numbers in each category, and that this can be used to predict how many entities there should be in poorly catalogued levels, such as species, from the numbers in higher levels that are much more comprehensively described.

However, the method does not work for prokaryotes (bacteria and archaea) because the higher taxonomic levels are not well catalogued as is the case for eukaryotes. A conservative 'lower bound' estimate of about 10,000 prokaryotes is included in Mora's total but, in reality, they are likely to number in the millions.

"The unique thing about this approach is that we are able to validate it," he says. "By testing the predictions against well catalogued groups such as mammals, birds, reptiles and amphibians, we were able to show that we could predict the correct number of species."

The analysis also reveals that some groups are much better known than others. For example, some 72% of the predicted 298,000 plant species on land have already been documented, in comparison with only 12% of predicted land animal species and 7% of predicted land fungi species.

May is impressed. "I like this approach. Not only is it imaginative and novel, but the number it comes up with is within the range of my own best estimate!"


Study Easy Questions and Answers on Blood

Blood is a means of substance transportation throughout the body. Blood distributes nutrients, oxygen, hormones, antibodies and cells specialized in defense to tissues and collects waste such as nitrogenous wastes and carbon dioxide from them.

The Components of Blood

Weitere mundgerechte Fragen und Antworten unten

2. What elements make up blood?

Blood is made of a liquid and a cellular portion. The fluid part is called plasma and contains several substances, including proteins, lipids, carbohydrates and mineral salts. The cellular components of blood are also known as blood corpuscles and they include erythrocytes (red blood cells), leukocytes and platelets.

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Hematopoiesis, Bone Marrow and Stem Cells

3. What is hematopoiesis?

Hematopoiesis is the formation of blood cells and the other elements that make up blood.

4. Where does hematopoiesis occur?

Hematopoiesis occurs in the bone marrow (mainly within flat bones), where erythrocytes, leukocytes and platelets are made and in lymphoid tissue, which is responsible for the maturation of leukocytes and which is found in the thymus, spleen and lymph nodes.

5. In which bones can bone marrow chiefly be found? Is bone marrow made of bone tissue?

Bone marrow can mainly be found in the internal cavities of flat bones, such as vertebrae, the ribs, the shoulder blades, the sternum and the hips.

Bone marrow is not made of bone tissue, although it is a connective tissue just like bone tissue.

6. What are blood stem cells?

Stem cells are undifferentiated cells able to differentiate into other types of specialized cells.

The stem cells of the bone marrow produce differentiated blood cells. Depending on stimuli from specific growth factors, stem cells are turned into red blood cells, leukocytes and megakaryocytes (the cells that form platelets). Research shows that the stem cells of the bone marrow can also differentiate into muscle, nervous and hepatic cells.

Red Blood Cells and Hemoglobin

7. What are the other names for erythrocytes? What is the function of these cells?

Erythrocytes are also known as red blood cells (RBCs) or red corpuscles. Red blood cells are responsible for transporting oxygen from the lungs to tissues.

8. What is the name of the molecule in red blood cells that transports oxygen?

The respiratory pigment of red blood cells is called hemoglobin.

9. What is the molecular composition of hemoglobin? Does the functionality of hemoglobin as a protein depend on its tertiary or quaternary structure?

Hemoglobin is a molecule made of four polypeptide chains, each bound to an iron-containing molecular group called a heme group. Therefore, the molecule contains four polypeptide chains and four heme groups.

As a protein composed of polypeptide chains, the functionality of hemoglobin depends upon the integrity of its quaternary structure.

10. On average, what is the lifespan of a red blood cell? Where are they destroyed? Where do heme groups go after the destruction of hemoglobin molecules?

On average, red blood cells live for around 120 days. The spleen is the main organ where old red blood cells are destroyed.

During the destruction of red blood cells, the heme groups turn into bilirubin and this substance is then captured by the liver and later excreted to the bowels as a part of bile.

11. What are the functions of the spleen? Why can people still live after a total splenectomy (surgical removal of the spleen)?

The spleen has many functions: it participates in the destruction of old red blood cells in it specialized leukocytes are matured it helps regenerate the hematopoietic tissue of bone marrow when necessary and it can act as a sponge-like organ to retain or release blood into circulation.

It is not impossible to live after a total splenectomy because none of the functions of the spleen are both vital and exclusive to  this organ.

Anemia Explained

12. What is anemia? What are the four main types of anemia?

Anemia is a low concentration of hemoglobin in the blood.

The four main types of anemia are nutrient-deficiency anemia, anemia caused by blood loss, hemolytic anemia and aplastic anemia.

Nutrient-deficiency anemia is caused by a dietary deficiency in fundamental nutrients necessary for the production or functioning of red blood cells, such as iron (iron deficiency anemia), vitamin B12 and folic acid.

Anemia caused by blood loss occurs in hemorrhagic conditions or in diseases such as peptic ulcerations and hookworm disease.

Hemolytic anemia is caused by the excessive destruction of red blood cells, for example, in diseases such as malaria or in hypervolemic conditions (excessive water in blood causing lysis of red blood cells).

Aplastic anemia occurs from deficiencies in hematopoiesis and occurs when bone marrow is injured by cancer from other tissues (metastasis), by autoimmune diseases, by drug intoxication (such as sulfa drugs and anticonvulsants) or by chemical substances (such as benzene, insecticides, paints, herbicides and solvents in general). Some genetic diseases also affect bone marrow, causing aplastic anemia.

Weiße Blutkörperchen

13. What is the difference between white and red blood cells? What are leukocytes?

Red blood cells are called erythrocytes and white blood cells are called leukocytes.

Leukocytes are cells specialized in the defense of the body against foreign agents and are part of the immune system.

14. What are the different types of leukocytes and how are they classified into granulocytes and agranulocytes?

The types of leukocytes are lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils and basophils. Granulocytes are those with a cytoplasm that contains granules (when viewed under electron microscopy): neutrophils, eosinophils and basophils are granulocytes. Agranulocytes are the other leukocytes: lymphocytes and monocytes.

15. What is the generic function of leukocytes? What are leukocytosis and leukopenia?

The generic function of leukocytes is to participate in the defense of the body against foreign agents that penetrate it or are produced inside the body.

Leukocytosis and leukopenia are clinical conditions in which a blood sample contains an abnormal count of leukocytes. When the leukocyte count in a blood sample is above the normal level for the individual, it is called leukocytosis. When the leukocyte count is lower than the expected normal level, it is called leukopenia. The multiplication of these defense cells, leukocytosis, generally takes place when the body is suffering from infections or in cancer of these cells. A low count of these defense cells, or leukopenia, occurs when some diseases, such as AIDS, attack the cells or when immunosuppressive drugs are used.

In general, the body uses leukocytosis as a defense reaction when it is facing infectious or pathogenic agents. The clinical condition of leukocytosis is therefore a sign of infection. Leukopenia occurs when there is a deficiency in the production (for example, in bone marrow diseases) or excessive destruction of leukocytes (for example, in the case of HIV infection).

Platelets and Hemostasis

16. What are the mechanisms to contain hemorrhage called?

The physiological mechanisms to contain hemorrhage (one of them is blood clotting) are generically called hemostasis, or hemostatic processes.

17. How are platelets formed? What is the function of platelets? What are the clinical consequences of the condition known as thrombocytopenia?

Platelets, also known as thrombocytes, are fragments of large bone marrow cells called megakaryocytes. Through their properties of aggregation and adhesiveness, they are directly involved in blood clotting as well as release substances that activate other hemostatic processes.

Thrombocytopenia is a clinical condition in which the blood platelet count of an individual is lower than normal. In this situation, the person becomes susceptible to hemorrhages.

The Coagulation Cascade

18. How does the body know that the coagulation process must begin?

When tissue wound contains injury to a blood vessel, the platelets and endothelial cells of the wall of the damaged vessel release substances (platelet factors and tissue factors, respectively) that trigger the clotting process.

19. How can the blood coagulation (clotting) process be described?

Blood clotting encompasses a sequence of chemical reactions whose products are enzymes that catalyze the subsequent reactions (that is why clotting reactions are called cascade reactions). In the plasma, thromboplastinogen transforms into thromboplastin, a reaction triggered by tissue and platelet factors released after injury to a blood vessel. Along with calcium ions, thromboplastin then catalyzes the transformation of prothrombin into thrombin. Thrombin then catalyzes a reaction that produces fibrin from fibrinogen. Fibrin, as an insoluble substance, forms a network that traps red blood cells and platelets, thus forming the blood clot and containing the hemorrhage.

20. What are clotting factors?

Clotting factors are substances (enzymes, coenzymes, reagents) necessary for the clotting process to happen. In addition to the triggering factors and reagents already described (tissue and platelet factors, thromplastinogen, prothrombin, fibrinogen, calcium ions), other substances participate in the blood clotting process as clotting factors. One of these is factor VIII, the deficiency of which causes hemophilia A, and another is factor IX, the deficiency of which causes hemophilia B.

21. In what organ are most of the clotting factors produced? What is the role of vitamin K in blood coagulation?

Most clotting factors are produced in the liver.

Vitamin K participates in the activation of several clotting factors and is essential for the proper functioning of blood coagulation.

Hemophilia Explained

22. What is factor VIII? What is the genetic disease in which this factor is absent?

Factor VIII has the function of activating factor X, which in turn is necessary for the transformation of prothrombin into thrombin during the clotting cascade. Hemophilia A is the X-linked genetic disease in which the individual does not produce factor VIII and as a result is more susceptible to severe hemorrhages.

23. How is hemophilia treated? Why is hemophilia rare in females?

Hemophilia is medically treated with the administration of factor VIII, in the case of hemophilia A, or of factor IX, in the case of hemophilia B, by means of blood or fresh frozen plasma transfusions.

Both hemophilia A or B are X-linked recessive diseases. For a girl to be hemophilic, it is necessary for both of her X chromosomes to be affected whereas boys, who have only one X chromosome, are more easily affected. A girl with only one affected chromosome does not present the disease, since the normal gene of the unaffected X chromosome produces the clotting factor.

24. What is the epidemiological association between hemophilia and HIV infection?

Since hemophilic patients need frequent transfusions of clotting factors (VIII or IX) they are more susceptible to contamination by infectious agents present in the blood from which the transfused elements come. In the past, blood banks did not usually perform HIV detection tests and many hemophilic patients have become infected with the virus.

Anticoagulation and Fibrinolysis

25. What are anticoagulants? What are the practical applications of anticoagulants, such as heparin, in Medicine?

Anticoagulants are substances that block clotting reactions and therefore stop the coagulation process. Ordinarily, anticoagulants circulate in the plasma, since under normal conditions blood must be maintained fluid.

In Medicine, anticoagulants such as heparin are used in surgeries in which tissue injuries caused by surgery act could trigger undesirable systemic blood clotting. They are also used to avoid the formation of thrombi inside the blood vessels of patients riskat an increased risk for thrombosis.

26. What is dicoumarol? What is the role of this substance in the clotting process and what are some examples of its toxicity?

Dicoumarol is an anticoagulant drug. Due to its molecular structure, dicoumarol competes with vitamin K to bind to substrates, thus blocking the formation of clotting factors and interrupting the production of prothrombin. Dicoumarol is found in some decomposing vegetables and can cause severe internal hemorrhages when those vegetables are accidentally ingested. Coumarinic anticoagulants cannot be administered during pregnancy since they pass the placental barrier and can cause fetal hemorrhages.

27. Streptokinase is a substance used in the treatment of acute myocardial infarction. What is function of this substance?

Substances known as fibrinolytics, such as streptokinase and urokinase, can destroy thrombi (clots formed inside blood vessels, capillaries or within the chambers of the heart) and are used in the treatment of obstructions of the coronary arteries or other blood vessels.

Streptokinase destroys the fibrin network and as a result dissolves the thrombotic clot. Its name is derived from the bacteria that produce it, streptococci.


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