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8.4: Aprendizaje - Biología

8.4: Aprendizaje - Biología


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Vimos cómo puntuar y decodificar una secuencia generada por HMM de dos formas diferentes. Afortunadamente, el marco HMM permite el aprendizaje de estas probabilidades cuando se proporciona un conjunto de datos de entrenamiento y una arquitectura establecida para el modelo.

Cuando se etiquetan los datos de entrenamiento, la estimación de las probabilidades es una forma de aprendizaje supervisado. Uno de esos casos ocurriría si se nos diera una secuencia de ADN de un millón de nucleótidos en la que todas las islas CpG se hubieran anotado experimentalmente y se nos pidiera que la usáramos para estimar los parámetros de nuestro modelo.

Por el contrario, cuando los datos de entrenamiento no están etiquetados, el problema de estimación es una forma de aprendizaje no supervisado. Continuando con el ejemplo de la isla CpG, esta situación ocurriría si la secuencia de ADN proporcionada no contuviera ninguna anotación de isla y tuviéramos que estimar los parámetros del modelo e identificar

las islas.

Aprendizaje supervisado

Cuando se proporcionan datos etiquetados, la idea de estimar los parámetros del modelo es sencilla. Suponga que le dan una secuencia etiquetada x1,. , Xnorte así como la verdadera secuencia de estados ocultos π1,. , πnorte. Intuitivamente, uno podría esperar que las probabilidades que maximizan la probabilidad de los datos sean las probabilidades reales que uno observa dentro de los datos. Este es de hecho el caso y se puede formalizar definiendo Akl como el número de veces que el estado oculto k cambia a ly Ek(b) sea el número de veces que b se emite desde el estado oculto k. Los parámetros θ que maximizan P (x | θ) se obtienen simplemente contando de la siguiente manera:

[
begin {alineado}
a_ {k l} & = frac {A_ {k l}} { sum_ {i} A_ {k i}}
e_ {k} (b) & = frac {E_ {k} (b)} { sum_ {c} E_ {k} (c)}
end {alineado}
]

En la Figura 8.5 se muestra un ejemplo de conjunto de entrenamiento. En este ejemplo, es obvio que la probabilidad de pasar de B a P es ( begin {ecuación}
frac {1} {3 + 1} = frac {1} {4}
end {ecuación} ) (hay 3 transiciones B a B y 1 transiciones B a P) y la probabilidad de emitir una G desde el estado B es ( begin {ecuación}
frac {2} {2 + 2 + 1} = frac {2} {5}
end {ecuación} ) (hay 2 G emitidas desde el estado B, 2 C y 1 A)

Sin embargo, observe que en el ejemplo anterior la probabilidad de emisión del carácter T del estado B es 0 porque no se encontraron tales emisiones en el conjunto de entrenamiento. Una probabilidad cero, ya sea de transición o de emisión, es particularmente problemática porque conduce a una penalización logarítmica infinita. En realidad, sin embargo, la probabilidad cero puede haber surgido simplemente debido a un ajuste excesivo o un tamaño de muestra pequeño. Para rectificar este problema y mantener la flexibilidad dentro de nuestro modelo, podemos recopilar más datos sobre los que entrenar, reduciendo la posibilidad de que la probabilidad cero se deba a un tamaño de muestra pequeño. Otra posibilidad es usar "pseudocontentos" en lugar de conteos absolutos: agregar artificialmente un número de conteos a nuestros datos de entrenamiento que creemos que representan con mayor precisión los parámetros reales y ayudan a contrarrestar los errores de tamaño de la muestra.

[ begin {ecuación}
begin {array} {l}
A_ {k l} ^ {*} = A_ {k l} + r_ {k l}
E_ {k} (b) ^ {*} = E_ {k} (b) + r_ {k} (b)
end {matriz}
end {ecuación}. sin número ]

Los pseudo recuentos más grandes corresponden a una fuerte creencia previa acerca de los parámetros, reflejada en el hecho de que estos pseudo recuentos, derivados de sus antecedentes, son comparativamente abrumadores las observaciones, sus datos de entrenamiento. Del mismo modo, los pequeños parámetros de pseudocontento (r << 1) se utilizan con más frecuencia cuando nuestros valores a priori son relativamente débiles y nuestro objetivo no es abrumar los datos empíricos, sino solo evitar probabilidades excesivamente estrictas de 0.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado implica estimar parámetros basados ​​en datos no etiquetados. Esto puede parecer imposible: ¿cómo podemos tomar datos de los que no sabemos nada y usarlos para "aprender"? - pero un enfoque iterativo puede producir resultados sorprendentemente buenos, y es la opción típica en estos casos. Esto se puede considerar vagamente como un algoritmo evolutivo: a partir de una elección inicial de parámetros, el algoritmo evalúa qué tan bien los parámetros explican o se relacionan con los datos, usa algún paso en esa evaluación para realizar mejoras en los parámetros y luego evalúa el nuevo parámetros, produciendo mejoras incrementales en los parámetros en cada paso al igual que la aptitud o la falta de aptitud de un organismo particular en su entorno produce incrementos incrementales durante el tiempo evolutivo a medida que los alelos ventajosos se transmiten preferentemente.

Supongamos que tenemos algún tipo de creencia previa sobre lo que debería ser cada emisión y probabilidad de transición. Dados estos parámetros, podemos utilizar un método de decodificación para inferir los estados ocultos subyacentes a la secuencia de datos proporcionada. Usando este análisis de decodificación particular, podemos volver a estimar los conteos y probabilidades de transición y emisión en un proceso similar al utilizado para el aprendizaje supervisado. Si repetimos este procedimiento hasta que la mejora en la probabilidad de los datos permanezca relativamente estable, la secuencia de datos debería conducir los parámetros a sus valores apropiados.

Preguntas más frecuentes

P: ¿Por qué funciona el aprendizaje sin supervisión? ¿O es mágico?

R: El aprendizaje no supervisado funciona porque tenemos la secuencia (datos de entrada) y esto guía cada paso de la iteración; para pasar de una secuencia etiquetada a un conjunto de parámetros, estos últimos son guiados por la entrada y su anotación, mientras que para anotar los datos de entrada, los parámetros y la secuencia guían el procedimiento.

Para los HMM en particular, son útiles dos métodos principales de aprendizaje no supervisado.

Maximización de expectativas mediante el entrenamiento de Viterbi

El primer método, Entrenamiento de Viterbi, es relativamente simple pero no del todo riguroso. Después de seleccionar algunos parámetros del modelo de mejor estimación inicial, procede de la siguiente manera:

Paso E: Realice la decodificación de Viterbi para encontrar π

Paso M: Calcule los nuevos parámetros (A_ {k l} ^ {*}, E_ {k} (b) ^ {*} ) utilizando el formalismo de conteo simple en el aprendizaje supervisado (paso de maximización)

Iteración: Repita los pasos E y M hasta que la probabilidad P (x | θ) converja

Aunque el entrenamiento de Viterbi converge rápidamente, las estimaciones de los parámetros resultantes suelen ser inferiores a las del algoritmo de Baum-Welch. Este resultado se debe al hecho de que el entrenamiento de Viterbi solo considera el camino oculto más probable en lugar de la colección de todos los caminos ocultos posibles.

Maximización de expectativas: el algoritmo de Baum-Welch

El enfoque más riguroso del aprendizaje no supervisado implica una aplicación de la maximización de expectativas a los HMM. En general, EM procede de la siguiente manera:

En eso: Inicialice los parámetros a un estado de mejor estimación

Paso E: Estime la probabilidad esperada de estados ocultos dados los últimos parámetros y la secuencia observada (paso de expectativa)

Paso M: Elija nuevos parámetros de máxima verosimilitud utilizando la distribución de probabilidad de estados ocultos (paso de maximización)

Iteración: Repita los pasos E y M hasta que la probabilidad de los datos dados los parámetros converja

El poder de EM radica en el hecho de que se garantiza que P (x | θ) aumentará con cada iteración del algoritmo. Por tanto, cuando esta probabilidad converge, se ha alcanzado un máximo local. Como resultado, si utilizamos una variedad de estados de inicialización, lo más probable es que podamos identificar el máximo global, es decir, los mejores parámetros θ. El algoritmo de Baum-Welch generaliza EM a HMM. En particular, utiliza los algoritmos hacia adelante y hacia atrás para calcular P (x | θ) y estimar Akl y Ek(B). El algoritmo procede como sigue:

Inicialización 1. Inicialice los parámetros a un estado de mejor estimación

Iteración 1. Ejecute el algoritmo de reenvío
2. Ejecute el algoritmo hacia atrás.
3. Calcule la nueva probabilidad logarítmica P (x | θ)
4. Calcule Akl y Ek (b)
5. Calcule akl y ek (b) usando las fórmulas de pseudoconteo 6. Repita hasta que P (x | θ) converja

Anteriormente, discutimos cómo calcular P (x | θ) usando los resultados finales del algoritmo hacia adelante o hacia atrás. Pero, ¿cómo estimamos Akl y Ek(B)? Consideremos el número esperado de transiciones del estado k al estado l dado un conjunto actual de parámetros θ. Podemos expresar esta expectativa como

[A_ {kl} = sum_ {t} P left ( pi_ {t} = k, pi_ {t + 1} = l mid x, theta right) = sum_ {t} frac {P left ( pi_ {t} = k, pi_ {t + 1} = l, x mid theta right)} {P (x mid theta)} nonumber ]

La explotación de la propiedad de Markov y las definiciones de las probabilidades de emisión y transición conduce a la siguiente derivación:

[ begin {alineado}
A_ {kl} & = sum_ {t} frac {P left (x_ {1} ldots x_ {t}, pi_ {t} = k, pi_ {t + 1} = l, x_ {t +1} ldots x_ {N} mid theta right)} {P (x mid theta)}
& = sum_ {t} frac {P left (x_ {1} ldots x_ {t}, pi_ {t} = k right) * P left ( pi_ {t + 1} = l, x_ {t + 1} ldots x_ {N} mid pi_ {t}, theta right)} {P (x mid theta)}
& = sum_ {t} frac {f_ {k} (t) * P left ( pi_ {t + 1} = l mid pi_ {t} = k right) * P left (x_ { t + 1} mid pi_ {t + 1} = l right) * P left (x_ {t + 2} ldots x_ {N} mid pi_ {t + 1} = l, theta derecha)} {P (x mid theta)}
Flecha derecha A_ {kl} & = sum_ {t} frac {f_ {k} (t) * a_ {kl} * e_ {l} left (x_ {t + 1} right) * b_ {l} (t + 1)} {P (x mid theta)}
end {alineado} ]

Una derivación similar conduce a la siguiente expresión para Ek(B):

[E_ {k} (b) = sum_ {i mid x_ {i} = b} frac {f_ {k} (t) * b_ {k} (t)} {P (x mid theta )} ]

Por lo tanto, al ejecutar los algoritmos hacia adelante y hacia atrás, tenemos toda la información necesaria para calcular P (x | θ) y actualizar las probabilidades de emisión y transición durante cada iteración. Debido a que estas actualizaciones son operaciones de tiempo constante una vez que P (x | θ), fk(t) ybk(t), la complejidad de tiempo total para esta versión de aprendizaje no supervisado es θ (K2NS), donde S es el número total de iteraciones.

Preguntas más frecuentes

P: ¿Cómo codifica sus creencias anteriores cuando aprende con Baum-Welch?
R: Esas creencias anteriores están codificadas en las inicializaciones de los algoritmos hacia adelante y hacia atrás.


Muchos sistemas exhiben un crecimiento exponencial. Estos sistemas siguen un modelo de la forma (y = y_0e ^, ) donde (y_0 ) representa el estado inicial del sistema y (k ) es una constante positiva, llamada constante de crecimiento. Observe que en un modelo de crecimiento exponencial, tenemos

Es decir, la tasa de crecimiento es proporcional al valor de la función actual. Ésta es una característica clave del crecimiento exponencial. Ecuación ref involucra derivados y se llama una ecuación diferencial.

Sistemas que exhiben crecimiento exponencial aumentar según el modelo matemático

donde (y_0 ) representa el estado inicial del sistema y (k & gt0 ) es una constante, llamada constante de crecimiento.

Crecimiento de la población es un ejemplo común de crecimiento exponencial. Considere una población de bacterias, por ejemplo. Parece plausible que la tasa de crecimiento de la población sea proporcional al tamaño de la población. Después de todo, cuantas más bacterias haya para reproducirse, más rápido crece la población. La Figura ( PageIndex <1> ) y la Tabla ( PageIndex <1> ) representan el crecimiento de una población de bacterias con una población inicial de 200 bacterias y una constante de crecimiento de 0.02. Observe que después de solo 2 horas (120 minutos), ¡la población es 10 veces mayor que su tamaño original!

Figura ( PageIndex <1> ): Un ejemplo de crecimiento exponencial de bacterias.

Tabla ( PageIndex <1> ): Crecimiento exponencial de una población bacteriana
Tiempo (min) Tamaño de la población (no. De bacterias)
10 244
20 298
30 364
40 445
50 544
60 664
70 811
80 991
90 1210
100 1478
110 1805
120 2205

Tenga en cuenta que estamos usando una función continua para modelar lo que es un comportamiento intrínsecamente discreto. En un momento dado, la población del mundo real contiene un número entero de bacterias, aunque el modelo toma valores no enteros. Al utilizar modelos de crecimiento exponencial, siempre debemos tener cuidado de interpretar los valores de la función en el contexto del fenómeno que estamos modelando.

Ejemplo ( PageIndex <1> ): crecimiento de la población

Considere la población de bacterias descrita anteriormente. Esta población crece de acuerdo con la función (f (t) = 200e ^ <0.02t>, ) donde t se mide en minutos. ¿Cuántas bacterias hay en la población después de (5 ) horas ( (300 ) minutos)? ¿Cuándo llega la población a (100.000 ) bacterias?

Hay (80,686 ) bacterias en la población después de (5 ) horas.

Para encontrar cuándo la población alcanza (100,000 ) bacterias, resolvemos la ecuación

La población alcanza (100.000 ) bacterias después de (310,73 ) minutos.

Considere una población de bacterias que crece de acuerdo con la función (f (t) = 500e ^ <0.05t> ), donde (t ) se mide en minutos. ¿Cuántas bacterias hay en la población después de 4 horas? ¿Cuándo llega la población a (100 ) millones de bacterias?

Utilice el proceso del ejemplo anterior.

Hay (81,377,396 ) bacterias en la población después de (4 ) horas. La población alcanza (100 ) millones de bacterias después de (244,12 ) minutos.

Dejemos que & rsquos dirijamos ahora nuestra atención a una aplicación financiera: interés compuesto. El interés que no está compuesto se llama interés simple. Interés simple se paga una vez, al final del período de tiempo especificado (generalmente (1 ) año). Entonces, si ponemos ($ 1000 ) en una cuenta de ahorros que gana (2% ) interés simple por año, entonces al final del año tenemos

El interés compuesto se paga varias veces al año, según el período de capitalización. Por lo tanto, si el banco capitaliza los intereses cada (6 ) meses, acredita la mitad del año y los intereses a la cuenta después de (6 ) meses. Durante la segunda mitad del año, la cuenta devenga intereses no solo sobre los ($ 1000 ) iniciales, sino también sobre los intereses devengados durante la primera mitad del año. Matemáticamente hablando, al final del año, tenemos

De manera similar, si el interés se capitaliza cada (4 ) meses, tenemos

y si el interés se capitaliza diariamente ( (365 ) veces al año), tenemos ($ 1020.20 ). Si ampliamos este concepto, de modo que el interés se capitalice continuamente, después de (t ) años tenemos

Ahora dejemos que & rsquos manipule esta expresión para que tengamos una función de crecimiento exponencial. Recuerde que el número (e ) se puede expresar como un límite:

Con base en esto, queremos que la expresión entre paréntesis tenga la forma ((1 + 1 / m) ). Sea (n = 0.02m ). Tenga en cuenta que como (n & rarr & infin, m & rarr & infin ) también. Entonces obtenemos

Reconocemos el límite dentro de los corchetes como el número (e ). Entonces, el saldo en nuestra cuenta bancaria después de (t ) años viene dado por (1000 e ^ <0.02t> ). Generalizando este concepto, vemos que si una cuenta bancaria con un saldo inicial de ($ P ) gana intereses a una tasa de (r% ), compuesto continuamente, entonces el saldo de la cuenta después de (t ) años es

Ejemplo ( PageIndex <2> ): Interés compuesto

A un estudiante de 25 años se le ofrece la oportunidad de invertir algo de dinero en una cuenta de jubilación que paga (5% ) un interés anual compuesto continuamente. ¿Cuánto necesita invertir el estudiante hoy para tener ($ 1 ) millón cuando se jubile a la edad de (65 )? ¿Qué pasaría si pudiera ganar un (6% ) de interés anual compuesto continuamente en su lugar?

Debe invertir ($ 135,335.28 ) al (5% ) de interés.

Si, en cambio, puede ganar (6%, ) entonces la ecuación se convierte en

En este caso, necesita invertir solo ($ 90,717.95. ) Esto es aproximadamente dos tercios de la cantidad que necesita invertir en (5% ). El hecho de que el interés se capitalice continuamente magnifica enormemente el efecto del aumento (1% ) en la tasa de interés.

Suponga que en lugar de invertir a la edad (25 sqrt), el estudiante espera hasta la edad (35 ). ¿Cuánto tendría que invertir en (5% )? A las 6%)?

Utilice el proceso del ejemplo anterior.

Al (5% ) de interés, debe invertir ($ 223,130.16 ). Al (6% ) de interés, debe invertir ($ 165,298.89. )

Si una cantidad crece exponencialmente, el tiempo que tarda la cantidad en duplicarse permanece constante. En otras palabras, se necesita la misma cantidad de tiempo para que una población de bacterias crezca de (100 ) a (200 ) bacterias que para crecer de (10,000 ) a (20,000 ) bacterias. Este tiempo se llama tiempo de duplicación. Para calcular el tiempo de duplicación, queremos saber cuándo la cantidad alcanza el doble de su tamaño original. Entonces tenemos

Si una cantidad crece exponencialmente, la Doblando tiempo es la cantidad de tiempo que tarda la cantidad en duplicarse. Es dado por

Ejemplo ( PageIndex <3> ): Usar el tiempo de duplicación

Suponga que una población de peces crece exponencialmente. Un estanque se abastece inicialmente con (500 ) peces. Después de (6 ) meses, hay (1000 ) peces en el estanque. El propietario permitirá que sus amigos y vecinos pesquen en su estanque después de que la población de peces alcance (10,000 ). ¿Cuándo podrán pescar el propietario y los amigos de rsquos?

Sabemos que la población de peces necesita (6 ) meses para duplicar su tamaño. Entonces, si (t ) representa el tiempo en meses, por la fórmula del tiempo de duplicación, tenemos (6 = ( ln 2) / k ). Entonces, (k = ( ln 2) / 6 ). Por tanto, la población está dada por (y = 500e ^ <(( ln 2) / 6) t> ). Para saber cuándo la población llega a (10,000 ) peces, debemos resolver la siguiente ecuación:

El propietario y los amigos tienen que esperar (25,93 ) meses (un poco más de (2 ) años) para pescar en el estanque.

Suponga que la población de peces del ejemplo ( PageIndex <3> ) tarda (9 ) meses en llegar a (1000 ) peces. En estas circunstancias, ¿cuánto tiempo tienen que esperar el propietario y los amigos rsquos?

Utilice el proceso del ejemplo anterior.


Aprendizaje diferenciable de principio a fin de la estructura de las proteínas

Predecir la estructura de la proteína a partir de la secuencia es un desafío central de la bioquímica. Los métodos de coevolución son prometedores, pero un mapa explícito de secuencia a estructura sigue siendo difícil de alcanzar. Los avances en el aprendizaje profundo que reemplazan tuberías complejas diseñadas por humanos con modelos diferenciables optimizados de extremo a extremo sugieren los beneficios potenciales de reformular de manera similar la predicción de estructuras. Aquí, presentamos un modelo diferenciable de un extremo a otro para el aprendizaje de la estructura de las proteínas. El modelo combina la estructura de proteínas local y global a través de unidades geométricas que optimizan la geometría global sin violar la química covalente local. Probamos nuestro modelo usando dos tareas desafiantes: predecir nuevos pliegues sin datos coevolutivos y predecir pliegues conocidos sin plantillas estructurales. En la primera tarea, el modelo alcanza una precisión de vanguardia, y en la segunda, se encuentra dentro de 1-2 Å métodos competitivos que utilizan la coevolución y las plantillas experimentales se han refinado durante muchos años, y es probable que el enfoque diferenciable tiene un margen sustancial para seguir mejorando, con aplicaciones que van desde el descubrimiento de fármacos hasta el diseño de proteínas.

Palabras clave: biofísica coevolución aprendizaje profundo aprendizaje profundo geométrico modelado por homología aprendizaje automático diseño de proteínas plegamiento de proteínas predicción de la estructura de proteínas biología estructural.


Potencial de acción

Un impulso nervioso es una inversión repentina del gradiente eléctrico a través de la membrana plasmática de una neurona en reposo. La inversión de carga se llama potencial de acción . Comienza cuando la neurona recibe una señal química de otra célula o algún otro tipo de estímulo. Si el estímulo es lo suficientemente fuerte como para alcanzar el umbral, se producirá un potencial de acción en una cascada a lo largo del axón.

Esta inversión de cargas ondula por el axón de la neurona muy rápidamente como una corriente eléctrica, que se ilustra en el diagrama siguiente (figura 8.4.2). Un impulso nervioso es una respuesta de todo o nada dependiendo de si la entrada de estímulo fue lo suficientemente fuerte como para alcanzar el umbral. Si una neurona responde, responde completamente. Una mayor estimulación no produce un impulso más fuerte.

Figura 8.4.2 Un potencial de acción acelera a lo largo de un axón en milisegundos. Los iones de sodio fluyen hacia adentro y causan el potencial de acción, y luego los iones de potasio fluyen hacia afuera para restablecer el potencial de reposo.

En las neuronas con una vaina de mielina en su axón, los iones fluyen a través de la membrana solo en los nodos entre las secciones de mielina. Como resultado, el potencial de acción parece saltar a lo largo de la membrana del axón de un nodo a otro, en lugar de extenderse suavemente a lo largo de toda la membrana. Esto aumenta la velocidad a la que viaja el potencial de acción.


A Level Biology - Electroforesis en gel

¡Compruebe dónde encaja esta lección en la especificación de su examen!

00:22 ¿Qué es la electroforesis en gel?

01:00 ¿Cómo funciona la electroforesis en gel?

02:50 Los pequeños fragmentos de ADN migran más y más rápido.

03:15 Recuerde que el ADN se mezcla con un tinte de carga.

03:49 Ver VNTR (siguiente toma de huellas genéticas)

04:14 Estilo de examen Q y A (1).

04:40 Estilo de examen Q y A (2).

Verifique las especificaciones de su examen

★ Referencia de la especificación de biología AQA A Level: - 3.8.4.1 Tecnología de ADN recombinante (solo A-level). La tecnología del ADN recombinante implica la transferencia de fragmentos de ADN de un organismo o especie a otro. Dado que el código genético es universal, al igual que los mecanismos de transcripción y traducción, el ADN transferido se puede traducir dentro de las células del organismo receptor (transgénico). Interpretar la información relacionada con el uso de tecnología de ADN recombinante.

★ Referencia de la especificación de biología de nivel CIE A: - 19.1 Principios de la tecnología genética: a) definir el término ADN recombinante. b) explicar que la ingeniería genética implica la extracción de genes de un organismo, o la síntesis de genes, para colocarlos en otro organismo (de la misma u otra especie) de modo que el organismo receptor exprese el producto génico.

★ Edexcel A Level Biology (Biology A & ndash Salters-Nuffield) Referencia de especificación: - N / A

★ Edexcel A Level Biology (Biología B) Referencia de especificación: - Tema 7: Genética moderna. 7.4 Tecnología genética: comprender cómo se puede producir el ADN recombinante.

★ OCR A Nivel Biología (Biología A) Referencia de la especificación: - 6.1.3 Manipulación de genomas (los principios de la ingeniería genética - ADN recombinante).

★ OCR A Nivel Biología (Biología B) Referencia de la especificación: - 5.1.3 Tecnologías genéticas.

★ WJEC A Level Biology Specification Reference: - 7. Aplicación de la reproducción y la genética.

★ Referencia de la especificación de biología AQA A Level: - 3.8.4.1 Tecnología de ADN recombinante (solo A-level). La tecnología del ADN recombinante implica la transferencia de fragmentos de ADN de un organismo o especie a otro. Dado que el código genético es universal, al igual que los mecanismos de transcripción y traducción, el ADN transferido se puede traducir dentro de las células del organismo receptor (transgénico). Los fragmentos de ADN se pueden producir mediante: Conversión de ARNm en ADN complementario (ADNc), utilizando transcriptasa inversa.

★ Referencia de la especificación de biología de nivel CIE A: - 19.1 Principios de la tecnología genética: h) explicar el papel de la transcriptasa inversa en la ingeniería genética.

★ OCR A Nivel Biología (Biología A) Referencia de la especificación: - 6.1.3 Manipulación de genomas (f) los principios los principios de la ingeniería genética. Incluir el aislamiento de genes de un organismo y la colocación de estos genes en otro organismo utilizando vectores adecuados. NOTA: ¡El ADNc y el uso de transcriptasa inversa no se mencionan específicamente en la especificación!

★ OCR A Nivel Biología (Biología B) Referencia de la especificación: - 5.1.3 Tecnologías genéticas (b) Incluir el papel de la transcriptasa inversa - ejemplo de proteína humana para incluir insulina.

★ Edexcel A Level Biology (Biology A & ndash Salters-Nuffield) N / A

★ Edexcel A Nivel Biología (Biología B) N / A

★ Referencia de la especificación de biología AQA A Level: - 3.8.4 Tecnologías genéticas. Los fragmentos de ADN se pueden amplificar mediante técnicas in vitro e in vivo: los principios de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) como método in vitro para amplificar fragmentos de ADN.

★ Referencia de la especificación de biología de nivel CIE A: - 19.1 Principios de la tecnología genética. c) describir los principios de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para clonar y amplificar el ADN (se debe enfatizar el papel de la polimerasa Taq (la enzima ADN polimerasa de la bacteria Thermus aquaticus tolerante al calor)).

★ Edexcel A Level Biology (Biology A & ndash Salters-Nuffield) Referencia de la especificación: - Tema 6: Inmunidad, Infección y Forense. 6.4 Saber cómo se puede amplificar el ADN mediante la reacción en cadena de la polimerasa (PCR).

★ Edexcel A Level Biology (Biología B) Referencia de especificación: - Tema 7: Genética moderna. 7.1 Uso de secuenciación de genes. ii Comprender cómo se puede usar la PCR para amplificar muestras de ADN y cómo se pueden usar estas muestras: p. ej. predecir la secuencia de aminoácidos de proteínas y posibles vínculos con condiciones determinadas genéticamente, utilizando secuenciación de genes / en ciencia forense, para identificar delincuentes y probar la paternidad, utilizando perfiles de ADN.

★ Referencia de la especificación de OCR A Level Biology (Biology A): - 6.1.3 Manipulación de genomas. (d) los principios de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) y su aplicación en el análisis del ADN.

★ OCR A Nivel Biología (Biología B) Referencia de la especificación: - 5.1.3 Tecnologías genéticas. Los principios y usos de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR). Incluir el uso de la PCR en la amplificación del ADN, el papel de los cebadores y la polimerasa Taq ((la enzima ADN polimerasa de la bacteria resistente al calor Thermus aquaticus) en la PCR.

★ WJEC A Level Biology Specification Reference: - 7. Aplicación de la reproducción y la genética. (d) el uso de PCR y electroforesis para producir una huella genética el uso forense de huellas digitales genéticas.

★ Referencia de especificación de biología de AQA A Level: - 3.8.4.3 Toma de huellas genéticas (solo A-level). El genoma de un organismo y rsquos contiene muchas repeticiones en tándem de número variable (VNTR). La probabilidad de que dos personas tengan los mismos VNTR es muy baja. La técnica de la huella genética en el análisis de fragmentos de ADN que han sido clonados por PCR y su uso para determinar las relaciones genéticas y la variabilidad genética dentro de una población. El uso de huellas dactilares genéticas en los campos de la ciencia forense, el diagnóstico médico, la cría de animales y plantas. Los estudiantes deben ser capaces de: Explicar los principios biológicos que sustentan las técnicas de huellas dactilares genéticas. Interprete los datos que muestran los resultados de la electroforesis en gel para separar fragmentos de ADN. Explique por qué los científicos pueden utilizar la huella genética en los campos de la ciencia forense, el diagnóstico médico y la reproducción de animales y plantas.

★ Referencia de la especificación de biología de nivel CIE A: - 19.1 Principios de la tecnología genética. Describir y explicar cómo se usa la electroforesis en gel para analizar proteínas y ácidos nucleicos, y para distinguir entre los alelos de un gen (limitado a la separación de polipéptidos y la separación de fragmentos de ADN cortados con endonucleasas de restricción). 19.2 La tecnología genética aplicada a la medicina describe el uso de la PCR y las pruebas de ADN en la medicina forense y las investigaciones criminales.

★ Edexcel A Level Biology (Biology A & ndash Salters-Nuffield) Referencia de la especificación: - Tema 6: Inmunidad, Infección y Forense. 6.3 Saber cómo se utiliza el perfil de ADN para identificar y determinar las relaciones genéticas entre organismos (plantas y animales).

★ Referencia de la especificación de Edexcel A Level Biology (Biology B): - 7.1 Uso de secuenciación de genes. ii Comprender cómo se puede usar la PCR para amplificar muestras de ADN y cómo se pueden usar estas muestras: en ciencia forense, para identificar criminales y probar la paternidad, utilizando perfiles de ADN.

★ Referencia de la especificación de OCR A Level Biology (Biology A): - 6.1.3 Manipulación de genomas. Los principios de la secuenciación del ADN y el desarrollo de nuevas técnicas de secuenciación del ADN. Los principios de la elaboración de perfiles de ADN y sus usos, para incluir análisis forense y de riesgo de enfermedad. los principios de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) y su aplicación en el análisis de ADN. los principios y usos de la electroforesis para separar fragmentos de ácidos nucleicos o proteínas.

★ OCR A Nivel Biología (Biología B) Referencia de la especificación: - 5.1.3 Tecnologías genéticas. Los principios y usos de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR). La naturaleza y el uso de VNTR (repeticiones en tándem de número variable) en estudios del genoma humano. Incluir análisis forense, predisposición a enfermedades, migración étnica, pruebas de paternidad, selección para ensayos clínicos.

★ WJEC A Level Biology Specification Reference: - 7. Aplicación de la reproducción y la genética. Este tema cubre la tecnología genética y sus aplicaciones, incluida la secuenciación de genomas, el uso de PCR y tecnología de ADN recombinante. Los alumnos deben poder demostrar y aplicar sus conocimientos y comprensión de: el uso de la PCR y la electroforesis para producir una huella genética el uso forense de la huella genética.

★ Referencia de especificación de biología de AQA A Level: - 3.8.4.3 Toma de huellas genéticas (solo A-level). Los estudiantes deben ser capaces de: interpretar datos que muestren los resultados de la electroforesis en gel para separar fragmentos de ADN.

★ Referencia de especificación de biología de nivel CIE A: - 19.1 Principios de tecnología genética: d) describir y explicar cómo se usa la electroforesis en gel para analizar proteínas y ácidos nucleicos, y para distinguir entre los alelos de un gen (limitado a la separación de polipéptidos y separación de fragmentos de ADN cortados con endonucleasas de restricción)

★ Edexcel A Level Biology (Biology A & ndash Salters-Nuffield) Referencia de la especificación: - Tema 6: Inmunidad, Infección y Forense. Utilice electroforesis en gel para separar fragmentos de ADN de diferente longitud.

★ Edexcel A Level Biology (Biology B) Referencia de especificación: - N / A. Nota La electroforesis NO se menciona específicamente en la especificación. pero entenderlo es esencial para el Tema 7: Genética moderna. 7.1 Uso de la secuenciación de genes, en particular en la ciencia forense, para identificar delincuentes y probar la paternidad, utilizando perfiles de ADN.

★ OCR A Nivel Biología (Biología A) Referencia de la especificación: - 6.1.3 Manipulación de genomas (e) los principios y usos de la electroforesis para separar fragmentos de ácido nucleico o proteínas

★ OCR A Nivel Biología (Biología B) Referencia de la especificación: - 5.1.3 Tecnologías genéticas (d) los principios y usos de la electroforesis en gel de agarosa.

★ WJEC A Level Biology Specification Reference: - 7. Aplicación de la reproducción y la genética: (d) el uso de PCR y electroforesis para producir una huella genética el uso forense de la huella genética.


Creando coherencia

Los escritores cuidadosos usan transiciones para aclarar cómo se relacionan las ideas en sus oraciones y párrafos. Estas palabras y frases ayudan a que la escritura fluya sin problemas. Agregar transiciones no es la única forma de mejorar la coherencia, pero a menudo son útiles y dan una sensación de madurez a sus ensayos. La Tabla 8.3 & # 8220 Palabras y frases de transición comunes & # 8221 agrupa muchas transiciones comunes de acuerdo con su propósito.

Tabla 8.3 Palabras y frases de transición comunes

Transiciones que muestran secuencia o tiempo
después antes de más tarde
después pronto mientras tanto
Tan pronto como finalmente Siguiente
en primer lugar primera segunda tercera pronto
Al final en primer lugar luego
Transiciones que muestran posición
encima a través de en el fondo
en la cima detrás debajo
junto a más allá de dentro
cerca junto a opuesto
a la izquierda, a la derecha, a un lado debajo dónde
Transiciones que muestran una conclusión
Por supuesto por eso En conclusión
en el análisis final por lo tanto por lo tanto
Transiciones que continúan una línea de pensamiento
como consecuencia es más Adicionalmente
porque además del hecho siguiendo más esta idea
además del mismo modo es más
mirando mas lejos considerando…, está claro que
Transiciones que cambian una línea de pensamiento
pero todavía sin embargo
sin embargo de lo contrario por otra parte
Transiciones que muestran importancia
sobre todo mejor especialmente
De hecho más importante lo más importante
la mayoría peor
Transiciones que presentan los pensamientos finales en un párrafo o ensayo
finalmente último En conclusión
sobre todo menos de todo último de todos
Transiciones multiusos a párrafos abiertos o para conectar ideas dentro de párrafos
cierto es que en este punto ciertamente
otorgado it is true generally speaking
in general in this situation no doubt
no one denies obviamente of course
to be sure indudablemente unquestionably
Transitions that Introduce Examples
for instance por ejemplo
Transitions That Clarify the Order of Events or Steps
first, second, third generally, furthermore, finally in the first place, also, last
in the first place, furthermore, finally in the first place, likewise, lastly

After Maria revised for unity, she next examined her paragraph about televisions to check for coherence. She looked for places where she needed to add a transition or perhaps reword the text to make the flow of ideas clear. In the version that follows, she has already deleted the sentences that were off topic.

Many writers make their revisions on a printed copy and then transfer them to the version on-screen. They conventionally use a small arrow called a caret (^) to show where to insert an addition or correction.

Ejercicio 2

1. Answer the following questions about Mariah’s revised paragraph.

2. Now return to the first draft of the essay you wrote in Section 8 “Writing Your Own First Draft” and revise it for coherence. Add transition words and phrases where they are needed, and make any other changes that are needed to improve the flow and connection between ideas.


Presupuesto

How much money do you think the training will cost? The type of training performed will depend greatly on the budget. If you decide that web-based training is the right delivery mode, but you don’t have the budget to pay the user fee for the platform, this wouldn’t be the best option. Besides the actual cost of training, another cost consideration is people’s time. If employees are in training for two hours, what is the cost to the organization while they are not able to perform their job? A spreadsheet should be developed that lists the actual cost for materials, snacks, and other direct costs, but also the indirect costs, such as people’s time.


Bachelors Degree in Biology Education

Learning Outcomes for Bachelors Degree in Biology Education

  • Demonstrate an overall knowledge of biology needed to teach in the secondary education system.
  • Pass the State Praxis Test Scores
  • Students who gain employment in secondary education will demonstrate skill and knowledge in pedagogy.

About UVU's BS in Biology Education

Graduates with a bachelor´s degree in Biology Education will be qualified to obtain state licensure to teach at the secondary level. The degree fulfills the requirements for the Biological Science Composite Major endorsement. If the student completes additional chemistry and earth science courses, then the student may also qualify for other teaching endorsements in the sciences.

Current employment opportunities for graduates from Biology Education programs are strong, particularly for those who also have a chemistry endorsement or integrated science endorsement in addition to the biological science composite endorsement.

The following information is from "Supply and Demand Needs of K-12 Education in the State of Utah 2005-2006" published by the Utah System of Higher Education:

  1. Teacher demand in Utah is critically outstripping the supply of new teachers being provided by Utah colleges and universities.
  2. About half of all attrition in 2005-2006 was due to retirement reflecting the relatively large number of educators becoming eligible for retirement in Utah. Data suggest this will continue for the next decade.
  3. If attrition and growth continue at current rates (which they are likely to do) without a parallel increase in newly trained educators (which isn´t currently in the works), Utah will face a severe teacher shortage crisis unlike anything it has ever experienced within just a year or two.
  4. Because Utah´s colleges of education aren´t producing sufficient numbers of new educators, Utah school districts are relying more heavily upon former teachers, retirees, out-of-state recruiting, and to a lesser extent alternative certification programs to meet their unmet teacher needs. The supply of former teachers and retirees is restricted and, anecdotally, districts are reporting that this is having the effect of significantly reducing their substitute reserves. If this were a water study, the conclusion would be that the water table is shrinking and that underground water is drying up quickly.
  5. Utah school districts are especially facing severe difficulty in finding and hiring teachers in specific areas of special education (severely handicapped and mild/moderate), math, science, and early childhood education (K-3). With increased math and science requirements being introduced into Utah´s secondary schools, the demand for math and science teachers will grow even more rapidly
  6. Although more stable with regards to long-term retention, the ranks of Utah´s non-teaching professional educators showed a significant turnover with 8.4% leaving in 2005-2006. Nearly two-thirds were attributable to retirement which again reflects the aging population of Utah´s educators

Will Biology Education meet the educational requirements for the professional credential in the state or US territory you might choose to live during or after completing your UVU degree? Visit the UVU Professional Licensure website to learn more!


Ver el vídeo: MECANISMOS DE GENERACIÓN DE LA DIVERSIDAD DE LINFOCITOS T Y B (Febrero 2023).