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8.4: सीखना - जीव विज्ञान

8.4: सीखना - जीव विज्ञान


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हमने देखा कि कैसे दो अलग-अलग तरीकों से HMM-जनित अनुक्रम को स्कोर और डिकोड किया जाता है। सौभाग्य से, एचएमएम ढांचा इन संभावनाओं को सीखने में सक्षम बनाता है जब प्रशिक्षण डेटा का एक सेट और मॉडल के लिए एक सेट आर्किटेक्चर प्रदान किया जाता है।

जब प्रशिक्षण डेटा को लेबल किया जाता है, तो संभावनाओं का अनुमान पर्यवेक्षित शिक्षण का एक रूप होता है। ऐसा एक उदाहरण तब होगा जब हमें दस लाख न्यूक्लियोटाइड्स का डीएनए अनुक्रम दिया गया था जिसमें सभी सीपीजी द्वीपों को प्रयोगात्मक रूप से एनोटेट किया गया था और हमारे मॉडल पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए इसका उपयोग करने के लिए कहा गया था।

इसके विपरीत, जब प्रशिक्षण डेटा को लेबल नहीं किया जाता है, तो अनुमान की समस्या अप्रशिक्षित सीखने का एक रूप है। सीपीजी द्वीप उदाहरण के साथ जारी रखते हुए, यह स्थिति तब होगी जब प्रदान किए गए डीएनए अनुक्रम में कोई द्वीप एनोटेशन नहीं होता है और हमें मॉडल पैरामीटर का अनुमान लगाने और पहचान करने की आवश्यकता होती है

द्वीप।

पर्यवेक्षित अध्ययन

जब लेबल किए गए डेटा के साथ प्रदान किया जाता है, तो मॉडल पैरामीटर का अनुमान लगाने का विचार सीधा होता है। मान लीजिए कि आपको एक नामांकित अनुक्रम दिया गया है x1,। , एक्सएन साथ ही सच्चे छिपे हुए राज्य अनुक्रम π1,। ,एन. सहज रूप से, कोई यह उम्मीद कर सकता है कि डेटा की संभावना को अधिकतम करने वाली संभावनाएं वास्तविक संभावनाएं हैं जो कोई डेटा के भीतर देखता है। यह वास्तव में मामला है और एसीएल को एल और ई में छिपे हुए राज्य के संक्रमणों की संख्या के रूप में परिभाषित करके औपचारिक रूप से तैयार किया जा सकता है।(बी) छिपे हुए राज्य के से बी उत्सर्जित होने की संख्या होने के लिए। पैरामीटर θ जो P(x|θ) को अधिकतम करते हैं, उन्हें केवल निम्नानुसार गिनकर प्राप्त किया जाता है:

[
शुरू{गठबंधन}
a_{k l} &=frac{A_{k l}}{sum_{i} A_{k i}}
e_{k}(b) &=frac{E_{k}(b)}{sum_{c} E_{k}(c)}
अंत{गठबंधन}
]

एक उदाहरण प्रशिक्षण सेट चित्र 8.5 में दिखाया गया है। इस उदाहरण में, यह स्पष्ट है कि B से P में संक्रमण की प्रायिकता (egin{equation} है
frac{1}{3+1}=frac{1}{4}
end{समीकरण}) (3 बी से बी संक्रमण और 1 बी से पी संक्रमण हैं) और बी राज्य से जी उत्सर्जित करने की संभावना है (egin{समीकरण}
frac{2}{2+2+1}=frac{2}{5}
end{समीकरण}) (बी राज्य से 2 जी उत्सर्जित होते हैं, 2 सी और 1 ए)

ध्यान दें, हालांकि, उपरोक्त उदाहरण में राज्य बी से वर्ण टी की उत्सर्जन संभावना 0 है क्योंकि प्रशिक्षण सेट में ऐसा कोई उत्सर्जन नहीं हुआ था। एक शून्य संभावना, या तो संक्रमण या उत्सर्जन के लिए, विशेष रूप से समस्याग्रस्त है क्योंकि यह अनंत लॉग दंड की ओर जाता है। वास्तव में, हालांकि, शून्य संभावना केवल ओवर-फिटिंग या छोटे नमूने के आकार के कारण उत्पन्न हो सकती है। इस समस्या को ठीक करने और अपने मॉडल के भीतर लचीलेपन को बनाए रखने के लिए, हम अधिक डेटा एकत्र कर सकते हैं जिस पर प्रशिक्षण देना है, इस संभावना को कम करते हुए कि शून्य संभावना एक छोटे नमूने के आकार के कारण है। एक और संभावना है कि निरपेक्ष गणनाओं के बजाय 'छद्म गणना' का उपयोग किया जाए: कृत्रिम रूप से हमारे प्रशिक्षण डेटा में कुछ संख्याएँ जोड़ना जो हमें लगता है कि वास्तविक मापदंडों का अधिक सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करते हैं और नमूना आकार की त्रुटियों का मुकाबला करने में मदद करते हैं।

[शुरू{समीकरण}
आरंभ {सरणी} {एल}
A_{k l}^{*}=A_{k l}+r_{k l}
E_{k}(b)^{*}=E_{k}(b)+r_{k}(b)
अंत{सरणी}
अंत {समीकरण}। नंबर नहीं है ]

बड़े छद्म गणना पैरामीटर मापदंडों के बारे में एक मजबूत पूर्व धारणा के अनुरूप हैं, इस तथ्य में परिलक्षित होता है कि ये छद्म गणना, आपके पुजारियों से प्राप्त, तुलनात्मक रूप से अवलोकनों, आपके प्रशिक्षण डेटा को भारी कर रहे हैं। इसी तरह, छोटे छद्म गणना पैरामीटर (आर << 1) का अधिक बार उपयोग किया जाता है जब हमारे पुजारी अपेक्षाकृत कमजोर होते हैं और हमारा लक्ष्य अनुभवजन्य डेटा को खत्म नहीं करना है, बल्कि केवल 0 की अत्यधिक कठोर संभावनाओं से बचने के लिए है।

अनुपयोगी शिक्षा

अनसुपरवाइज्ड लर्निंग में बिना लेबल वाले डेटा के आधार पर मापदंडों का आकलन करना शामिल है। यह असंभव लग सकता है - हम कैसे डेटा ले सकते हैं जिसके बारे में हम कुछ नहीं जानते हैं और इसका उपयोग "सीखने" के लिए करते हैं? - लेकिन एक पुनरावृत्त दृष्टिकोण आश्चर्यजनक रूप से अच्छे परिणाम दे सकता है, और इन मामलों में विशिष्ट विकल्प है। इसे एक विकासवादी एल्गोरिथम के रूप में शिथिल रूप से सोचा जा सकता है: मापदंडों की कुछ प्रारंभिक पसंद से, एल्गोरिथ्म यह आकलन करता है कि पैरामीटर डेटा को कितनी अच्छी तरह समझाते हैं या उससे संबंधित हैं, मापदंडों पर सुधार करने के लिए उस मूल्यांकन में कुछ कदम का उपयोग करते हैं, और फिर नए का आकलन करते हैं पैरामीटर, हर कदम पर मापदंडों में वृद्धिशील सुधार पैदा करते हैं जैसे कि फिटनेस या उसके वातावरण में किसी विशेष जीव की कमी विकासवादी समय के साथ वृद्धिशील वृद्धि पैदा करती है क्योंकि लाभप्रद एलील को अधिमानतः पारित किया जाता है।

मान लीजिए कि हमें किसी प्रकार का पूर्व विश्वास है कि प्रत्येक उत्सर्जन और संक्रमण की संभावना क्या होनी चाहिए। इन मापदंडों को देखते हुए, हम प्रदान किए गए डेटा अनुक्रम के तहत छिपी हुई अवस्थाओं का अनुमान लगाने के लिए एक डिकोडिंग विधि का उपयोग कर सकते हैं। इस विशेष डिकोडिंग पार्स का उपयोग करके, हम पर्यवेक्षित सीखने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया के समान संक्रमण और उत्सर्जन गणना और संभावनाओं का पुन: अनुमान लगा सकते हैं। यदि हम इस प्रक्रिया को तब तक दोहराते हैं जब तक कि डेटा की संभावना में सुधार अपेक्षाकृत स्थिर न हो, डेटा अनुक्रम को अंततः मापदंडों को उनके उचित मूल्यों तक ले जाना चाहिए।

सामान्य प्रश्न

प्रश्न: बिना पर्यवेक्षित शिक्षण कार्य क्यों करता है? या यह जादू है?

ए: अप्रशिक्षित शिक्षण काम करता है क्योंकि हमारे पास अनुक्रम (इनपुट डेटा) है और यह पुनरावृत्ति के हर चरण का मार्गदर्शन करता है; एक लेबल अनुक्रम से मापदंडों के एक सेट पर जाने के लिए, बाद में इनपुट और उसके एनोटेशन द्वारा निर्देशित किया जाता है, जबकि इनपुट डेटा को एनोटेट करने के लिए, पैरामीटर और अनुक्रम प्रक्रिया को निर्देशित करते हैं।

विशेष रूप से एचएमएम के लिए, अनुपयोगी शिक्षण के दो मुख्य तरीके उपयोगी होते हैं।

Viterbi प्रशिक्षण का उपयोग करके अपेक्षा अधिकतमकरण

पहला तरीका, विटरबी प्रशिक्षण, अपेक्षाकृत सरल है लेकिन पूरी तरह से कठोर नहीं है। कुछ प्रारंभिक सर्वोत्तम-अनुमान मॉडल पैरामीटर चुनने के बाद, यह निम्नानुसार आगे बढ़ता है:

ई कदम: . खोजने के लिए Viterbi डिकोडिंग करें

एम कदम: पर्यवेक्षित शिक्षण (अधिकतमकरण चरण) में सरल गणना औपचारिकता का उपयोग करके नए पैरामीटर (A_{k l}^{*}, E_{k}(b)^{*}) की गणना करें

पुनरावृत्ति: ई और एम चरणों को तब तक दोहराएं जब तक कि संभावना पी (एक्स | ) अभिसरण न हो जाए

हालांकि Viterbi प्रशिक्षण तेजी से अभिसरण करता है, इसके परिणामी पैरामीटर अनुमान आमतौर पर बॉम-वेल्च एल्गोरिथम से कमतर होते हैं। यह परिणाम इस तथ्य से उपजा है कि Viterbi प्रशिक्षण सभी संभावित छिपे हुए पथों के संग्रह के बजाय केवल सबसे संभावित छिपे हुए पथ पर विचार करता है।

अपेक्षा अधिकतमकरण: बॉम-वेल्च एल्गोरिथम

अप्रशिक्षित सीखने के लिए अधिक कठोर दृष्टिकोण में एचएमएम के लिए एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन का अनुप्रयोग शामिल है। सामान्य तौर पर, EM निम्नलिखित तरीके से आगे बढ़ता है:

में इस: कुछ सर्वोत्तम-अनुमान की स्थिति के लिए मापदंडों को प्रारंभ करें

ई कदम: नवीनतम मापदंडों और देखे गए अनुक्रम (अपेक्षा चरण) को देखते हुए छिपे हुए राज्यों की अपेक्षित संभावना का अनुमान लगाएं

एम कदम: छिपे हुए राज्यों के संभाव्यता वितरण का उपयोग करके नए अधिकतम संभावना पैरामीटर चुनें (अधिकतमकरण चरण)

पुनरावृत्ति: ई और एम चरणों को तब तक दोहराएं जब तक कि पैरामीटर दिए गए डेटा की संभावना अभिसरण न हो जाए

EM की शक्ति इस तथ्य में निहित है कि P (x|θ) एल्गोरिथ्म के प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ बढ़ने की गारंटी है। इसलिए, जब यह संभावना अभिसरण करती है, तो स्थानीय अधिकतम तक पहुंच गया है। नतीजतन, यदि हम विभिन्न प्रारंभिक अवस्थाओं का उपयोग करते हैं, तो हम सबसे अधिक वैश्विक अधिकतम, यानी सर्वोत्तम पैरामीटर θ की पहचान करने में सक्षम होंगे। बॉम-वेल्च एल्गोरिथ्म ईएम को एचएमएम के लिए सामान्यीकृत करता है। विशेष रूप से, यह P(x|θ) की गणना करने और A . का अनुमान लगाने के लिए फॉरवर्ड और बैकवर्ड एल्गोरिदम का उपयोग करता हैकेएलई और ई(बी)। एल्गोरिथ्म निम्नानुसार आगे बढ़ता है:

प्रारंभ 1. पैरामीटर को कुछ सर्वोत्तम-अनुमान वाली स्थिति में प्रारंभ करें

यात्रा 1. फॉरवर्ड एल्गोरिथम चलाएँ
2. बैकवर्ड एल्गोरिथम चलाएँ
3. नए लघुगणक की संभावना की गणना करें P(x|θ)
4. एसीएल और एक (बी) की गणना करें
5. छद्म गणना सूत्रों का उपयोग करके akl और ek(b) की गणना करें। P(x|θ) के अभिसरण होने तक दोहराएं।

पहले, हमने चर्चा की कि आगे या पिछड़े एल्गोरिदम के अंतिम परिणामों का उपयोग करके पी (एक्स | θ) की गणना कैसे करें। लेकिन हम A . का अनुमान कैसे लगाते हैं?केएलई और ई(बी)? आइए राज्य k से राज्य l में संक्रमण की अपेक्षित संख्या पर विचार करें, जो कि मापदंडों के वर्तमान सेट को दिया गया है। हम इस अपेक्षा को इस प्रकार व्यक्त कर सकते हैं

[A_{kl}=sum_{t} Pleft(pi_{t}=k, pi_{t+1}=l mid x, heta ight)=sum_{t} frac {पीबाएं(pi_{t}=k, pi_{t+1}=l, x mid heta ight)}{P(x mid heta)} onumber ]

मार्कोव संपत्ति का शोषण और उत्सर्जन और संक्रमण संभावनाओं की परिभाषा निम्नलिखित व्युत्पत्ति की ओर ले जाती है:

[शुरू{गठबंधन}
A_{kl} &=sum_{t} frac{Pleft(x_{1} ldots x_{t}, pi_{t}=k, pi_{t+1}=l, x_{t +1} ldots x_{N} mid heta ight)}{P(x mid heta)}
&=sum_{t} frac{Pleft(x_{1} ldots x_{t}, pi_{t}=k ight) * Pleft(pi_{t+1}=l, x_{t+1} ldots x_{N} mid pi_{t}, heta ight)}{P(x mid heta)}
&=sum_{t} frac{f_{k}(t) * Pleft(pi_{t+1}=l mid pi_{t}=k ight) * Pleft(x_{ t+1} मध्य pi_{t+1}=l ight) * Pबाएं(x_{t+2} ldots x_{N} mid pi_{t+1}=l, heta दाएं)} {पी (एक्स मध्य थीटा)}
Rightarrow A_{kl} &=sum_{t} frac{f_{k}(t) * a_{kl} * e_{l}left(x_{t+1} ight) * b_{l} (t+1)}{P(x mid heta)}
अंत{गठबंधन}]

इसी तरह की व्युत्पत्ति E के लिए निम्नलिखित व्यंजक की ओर ले जाती है(बी):

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

इसलिए, आगे और पीछे एल्गोरिदम चलाकर, हमारे पास पी (एक्स | ) की गणना करने और प्रत्येक पुनरावृत्ति के दौरान उत्सर्जन और संक्रमण संभावनाओं को अद्यतन करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी है। क्योंकि ये अद्यतन एक बार P(x|θ), f . के निरंतर समय संचालन हैं(टी) और बी(टी) की गणना की गई है, अप्रशिक्षित सीखने के इस संस्करण के लिए कुल समय जटिलता θ (के .) है2एनएस), जहां एस पुनरावृत्तियों की कुल संख्या है।

सामान्य प्रश्न

प्रश्न: बॉम-वेल्च के साथ सीखते समय आप अपने पूर्व विश्वासों को कैसे सांकेतिक शब्दों में बदलना करते हैं?
ए: उन पूर्व मान्यताओं को आगे और पीछे के एल्गोरिदम के आरंभीकरण में एन्कोड किया गया है


कई प्रणालियाँ घातीय वृद्धि प्रदर्शित करती हैं। ये सिस्टम फॉर्म के एक मॉडल का अनुसरण करते हैं (y=y_0e^,) जहां (y_0) प्रणाली की प्रारंभिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है और (k) एक सकारात्मक स्थिरांक है, जिसे वृद्धि स्थिरांक कहा जाता है। ध्यान दें कि एक घातीय वृद्धि मॉडल में, हमारे पास है

अर्थात्, वृद्धि की दर वर्तमान फलन मान के समानुपाती होती है। यह घातीय वृद्धि की एक प्रमुख विशेषता है। समीकरण ef डेरिवेटिव शामिल है और कहा जाता है एक अंतर समीकरण.

सिस्टम जो प्रदर्शित करते हैं घातांकी बढ़त गणितीय मॉडल के अनुसार वृद्धि

जहां (y_0) सिस्टम की प्रारंभिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है और (k>0) एक स्थिरांक है, जिसे वृद्धि स्थिरांक कहा जाता है।

जनसंख्या वृद्धि घातीय वृद्धि का एक सामान्य उदाहरण है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरिया की आबादी पर विचार करें। ऐसा प्रतीत होता है कि जनसंख्या वृद्धि की दर जनसंख्या के आकार के समानुपाती होगी। आखिरकार, जितने अधिक बैक्टीरिया प्रजनन के लिए होते हैं, उतनी ही तेजी से जनसंख्या बढ़ती है। चित्रा (PageIndex<1>) और तालिका (PageIndex<1>) बैक्टीरिया की आबादी की वृद्धि को 200 बैक्टीरिया की प्रारंभिक आबादी और 0.02 की वृद्धि स्थिरांक के साथ दर्शाती है। ध्यान दें कि केवल 2 घंटे (120 मिनट) के बाद, जनसंख्या अपने मूल आकार का 10 गुना है!

चित्र (PageIndex<1>): बैक्टीरिया के लिए घातीय वृद्धि का एक उदाहरण।

तालिका (PageIndex<1>): एक जीवाणु आबादी की घातीय वृद्धि
समय (मिनट) जनसंख्या का आकार (बैक्टीरिया की संख्या)
10 244
20 298
30 364
40 445
50 544
60 664
70 811
80 991
90 1210
100 1478
110 1805
120 2205

ध्यान दें कि हम स्वाभाविक रूप से असतत व्यवहार को मॉडल करने के लिए एक सतत फ़ंक्शन का उपयोग कर रहे हैं। किसी भी समय, वास्तविक दुनिया की आबादी में बैक्टीरिया की एक पूरी संख्या होती है, हालांकि मॉडल गैर-पूर्णांक मान लेता है। घातीय वृद्धि मॉडल का उपयोग करते समय, हमें हमेशा उस घटना के संदर्भ में फ़ंक्शन मानों की व्याख्या करने के लिए सावधान रहना चाहिए जो हम मॉडलिंग कर रहे हैं।

उदाहरण (PageIndex<1>): जनसंख्या वृद्धि

पहले वर्णित जीवाणुओं की जनसंख्या पर विचार करें। यह जनसंख्या फ़ंक्शन (f(t)=200e^<0.02t>,) के अनुसार बढ़ती है जहां t को मिनटों में मापा जाता है। जनसंख्या में (5) घंटे ((300) मिनट) के बाद कितने बैक्टीरिया मौजूद हैं? जनसंख्या (100,000) जीवाणुओं तक कब पहुँचती है?

आबादी में (5) घंटों के बाद (80,686) बैक्टीरिया होते हैं।

यह पता लगाने के लिए कि कब आबादी (100,000) बैक्टीरिया तक पहुंचती है, हम समीकरण को हल करते हैं

जनसंख्या (100,000) बैक्टीरिया (310.73) मिनट के बाद पहुंच जाती है।

बैक्टीरिया की आबादी पर विचार करें जो फ़ंक्शन (f(t)=500e^<0.05t>) के अनुसार बढ़ता है, जहां (t) मिनटों में मापा जाता है। जनसंख्या में 4 घंटे के बाद कितने जीवाणु उपस्थित होते हैं? जनसंख्या (100) मिलियन जीवाणुओं तक कब पहुँचती है?

पिछले उदाहरण से प्रक्रिया का प्रयोग करें।

आबादी में (4) घंटों के बाद (81,377,396) बैक्टीरिया होते हैं। जनसंख्या (100) मिलियन बैक्टीरिया (244.12) मिनट के बाद पहुंच जाती है।

आइए अब अपना ध्यान एक वित्तीय अनुप्रयोग की ओर मोड़ें: चक्रवृद्धि ब्याज. जो ब्याज चक्रवृद्धि नहीं होता उसे साधारण ब्याज कहते हैं। साधारण ब्याज निर्दिष्ट समय अवधि (आमतौर पर (1) वर्ष) के अंत में एक बार भुगतान किया जाता है। इसलिए, यदि हम एक बचत खाते में प्रति वर्ष साधारण ब्याज (2%) अर्जित करते हैं, तो वर्ष के अंत में हमारे पास है

चक्रवृद्धि अवधि के आधार पर, प्रति वर्ष कई बार चक्रवृद्धि ब्याज का भुगतान किया जाता है। इसलिए, यदि बैंक प्रत्येक (6) महीनों में ब्याज को संयोजित करता है, तो वह वर्ष के ब्याज का आधा हिस्सा (6) महीनों के बाद खाते में जमा कर देता है। वर्ष की दूसरी छमाही के दौरान, खाता न केवल आरंभिक ($1000) पर, बल्कि वर्ष की पहली छमाही के दौरान अर्जित ब्याज पर भी ब्याज अर्जित करता है। गणितीय रूप से कहें तो, वर्ष के अंत में, हमारे पास है

इसी तरह, यदि ब्याज हर (4) महीनों में संयोजित होता है, तो हमारे पास

और यदि ब्याज प्रतिदिन ((365) बार प्रति वर्ष) संयोजित होता है, तो हमारे पास ($1020.20) होता है। यदि हम इस अवधारणा का विस्तार करते हैं, ताकि ब्याज लगातार चक्रवृद्धि हो, (t) वर्षों के बाद हमारे पास है

अब हम इस अभिव्यक्ति में हेरफेर करते हैं ताकि हमारे पास एक घातीय वृद्धि कार्य हो। याद रखें कि संख्या (e) को एक सीमा के रूप में व्यक्त किया जा सकता है:

इसके आधार पर, हम चाहते हैं कि कोष्ठक के अंदर के व्यंजक का रूप ((1+1/m)) हो। चलो (n=0.02m)। ध्यान दें कि (n&rarr&infin, m&rarr&infin) के रूप में भी। तब हमें मिलता है

हम कोष्ठक के अंदर की सीमा को संख्या (e) के रूप में पहचानते हैं। तो, (t) वर्षों के बाद हमारे बैंक खाते में शेष राशि (1000 e^<0.02t>) द्वारा दी जाती है। इस अवधारणा को सामान्य करते हुए, हम देखते हैं कि यदि ($P) की प्रारंभिक शेष राशि वाला कोई बैंक खाता (r%) की दर से ब्याज अर्जित करता है, जो लगातार संयोजित होता है, तो खाते का शेष (t) के बाद साल है

उदाहरण (PageIndex<2>): चक्रवृद्धि ब्याज

एक 25 वर्षीय छात्र को एक सेवानिवृत्ति खाते में कुछ पैसे निवेश करने का अवसर दिया जाता है जो लगातार चक्रवृद्धि वार्षिक ब्याज का भुगतान करता है। छात्र को (65) की आयु में सेवानिवृत्त होने पर ($1) मिलियन रखने के लिए आज कितना निवेश करने की आवश्यकता है? क्या होगा यदि वह (6%) वार्षिक ब्याज अर्जित कर सकती है जो इसके बजाय लगातार संयोजित होता है?

उसे ($135,335.28) ब्याज पर (5%) निवेश करना होगा।

यदि, इसके बजाय, वह (6%,) अर्जित करने में सक्षम है तो समीकरण बन जाता है

इस मामले में, उसे केवल ($90,717.95.) निवेश करने की आवश्यकता है। यह उस राशि का लगभग दो-तिहाई है जिसे उसे (5%) पर निवेश करने की आवश्यकता है। तथ्य यह है कि ब्याज लगातार चक्रवृद्धि ब्याज दर में (1%) वृद्धि के प्रभाव को बहुत बढ़ाता है।

मान लीजिए कि उम्र में निवेश करने के बजाय (25sqrt .)), छात्र उम्र (35) तक प्रतीक्षा करता है। उसे (5%) पर कितना निवेश करना होगा? 6 पर%)?

पिछले उदाहरण से प्रक्रिया का प्रयोग करें।

(5%) ब्याज पर, उसे ($223,130.16) निवेश करना होगा। (6%) ब्याज पर, उसे ($165,298.89.) निवेश करना होगा

यदि कोई मात्रा घातीय रूप से बढ़ती है, तो मात्रा के दुगुने होने में लगने वाला समय स्थिर रहता है। दूसरे शब्दों में, बैक्टीरिया की आबादी को (100) से (200) बैक्टीरिया तक बढ़ने में उतना ही समय लगता है जितना कि (10,000) से (20,000) बैक्टीरिया तक बढ़ने में लगता है। इस समय को डबलिंग टाइम कहा जाता है। दोहरीकरण समय की गणना करने के लिए, हम जानना चाहते हैं कि मात्रा अपने मूल आकार से दोगुने कब पहुंच जाती है। तो हमारे पास

यदि कोई मात्रा घातीय रूप से बढ़ती है, तो दुगना समय मात्रा को दोगुना करने में लगने वाला समय है। यह द्वारा दिया गया है

उदाहरण (PageIndex<3>): दोहरीकरण समय का उपयोग करना

मान लें कि मछली की आबादी तेजी से बढ़ती है। प्रारंभ में एक तालाब में (500) मछली रखी जाती है। (6) महीनों के बाद, तालाब में (1000) मछलियां हैं। मछली की आबादी (10,000) तक पहुंचने के बाद मालिक अपने दोस्तों और पड़ोसियों को अपने तालाब पर मछली पकड़ने की अनुमति देगा। मालिक के दोस्तों को मछली पकड़ने की अनुमति कब दी जाएगी?

हम जानते हैं कि मछली की आबादी को आकार में दोगुना होने में (6) महीने लगते हैं। इसलिए, यदि (t) महीनों में समय का प्रतिनिधित्व करता है, तो दोहरीकरण-समय सूत्र द्वारा, हमारे पास (6=(ln 2)/k) है। फिर, (k=(ln 2)/6)। इस प्रकार, जनसंख्या (y=500e^<((ln 2)/6)t>) द्वारा दी गई है। यह पता लगाने के लिए कि कब जनसंख्या (10,000) मछली तक पहुँचती है, हमें निम्नलिखित समीकरण को हल करना होगा:

मालिक के दोस्तों को तालाब में मछली पकड़ने के लिए (25.93) महीने ((2) साल से थोड़ा अधिक) इंतजार करना पड़ता है।

मान लीजिए कि उदाहरण (PageIndex<3>) में मछलियों की आबादी को (1000) मछली तक पहुंचने में (9) महीने लगते हैं। इन हालात में मालिक के दोस्तों को कब तक इंतज़ार करना पड़ेगा?

पिछले उदाहरण से प्रक्रिया का प्रयोग करें।


प्रोटीन संरचना की एंड-टू-एंड डिफरेंशियल लर्निंग

अनुक्रम से प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी करना जैव रसायन की एक केंद्रीय चुनौती है। सह-विकास के तरीके वादा दिखाते हैं, लेकिन एक स्पष्ट अनुक्रम-से-संरचना मानचित्र मायावी रहता है। गहन शिक्षण में प्रगति जो जटिल, मानव-डिज़ाइन की गई पाइपलाइनों को अलग-अलग मॉडल के साथ अनुकूलित करती है, अंत से अंत तक इसी तरह की सुधार संरचना भविष्यवाणी के संभावित लाभों का सुझाव देती है। यहां, हम प्रोटीन संरचना सीखने के लिए एंड-टू-एंड डिफरेंशियल मॉडल पेश करते हैं। मॉडल स्थानीय और वैश्विक प्रोटीन संरचना को ज्यामितीय इकाइयों के माध्यम से जोड़ता है जो स्थानीय सहसंयोजक रसायन शास्त्र का उल्लंघन किए बिना वैश्विक ज्यामिति को अनुकूलित करता है। हम दो चुनौतीपूर्ण कार्यों का उपयोग करके अपने मॉडल का परीक्षण करते हैं: सह-विकासवादी डेटा के बिना उपन्यास फोल्ड की भविष्यवाणी करना और संरचनात्मक टेम्पलेट्स के बिना ज्ञात गुना की भविष्यवाणी करना। पहले कार्य में, मॉडल अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है, और दूसरे में, यह सह-विकास का उपयोग करते हुए 1-2 प्रतिस्पर्धी तरीकों के भीतर आता है और प्रयोगात्मक टेम्पलेट्स को कई वर्षों में परिष्कृत किया गया है, और यह संभावना है कि दवा की खोज से लेकर प्रोटीन डिजाइन तक के अनुप्रयोगों के साथ, अलग-अलग दृष्टिकोण में और सुधार के लिए पर्याप्त जगह है।

कीवर्ड: बायोफिजिक्स को-इवोल्यूशन डीप लर्निंग जियोमेट्रिक डीप लर्निंग होमोलॉजी मॉडलिंग मशीन लर्निंग प्रोटीन डिजाइन प्रोटीन फोल्डिंग प्रोटीन स्ट्रक्चर प्रेडिक्शन स्ट्रक्चरल बायोलॉजी।


संभावित कार्रवाई

एक तंत्रिका आवेग एक आराम करने वाले न्यूरॉन के प्लाज्मा झिल्ली में विद्युत ढाल का अचानक उलट होता है। आवेश के उत्क्रमण को an . कहा जाता है संभावित कार्रवाई । यह तब शुरू होता है जब न्यूरॉन किसी अन्य कोशिका या किसी अन्य प्रकार की उत्तेजना से रासायनिक संकेत प्राप्त करता है। यदि उत्तेजना दहलीज तक पहुंचने के लिए पर्याप्त मजबूत है, तो एक ऐक्शन पोटेंशिअल होगा जो अक्षतंतु के साथ एक झरना है।

आवेशों का यह उत्क्रमण विद्युत धारा के रूप में न्यूरॉन के अक्षतंतु को बहुत तेजी से नीचे गिराता है, जिसे नीचे चित्र में दिखाया गया है (चित्र 8.4.2)। एक तंत्रिका आवेग एक सर्व-या-कुछ प्रतिक्रिया है जो इस बात पर निर्भर करता है कि उत्तेजना इनपुट दहलीज तक पहुंचने के लिए पर्याप्त मजबूत था या नहीं। यदि एक न्यूरॉन बिल्कुल प्रतिक्रिया करता है, तो यह पूरी तरह से प्रतिक्रिया करता है। एक बड़ी उत्तेजना एक मजबूत आवेग उत्पन्न नहीं करती है।

चित्र 8.4.2 एक ऐक्शन पोटेंशिअल एक अक्षतंतु के साथ मिलीसेकंड में गति करता है। सोडियम आयन प्रवाहित होते हैं और क्रिया क्षमता का कारण बनते हैं, और फिर पोटेशियम आयन आराम करने की क्षमता को रीसेट करने के लिए बाहर निकलते हैं।

अपने अक्षतंतु पर माइलिन म्यान वाले न्यूरॉन्स में, आयन केवल माइलिन के वर्गों के बीच के नोड्स में झिल्ली के पार प्रवाहित होते हैं। नतीजतन, ऐक्शन पोटेंशिअल अक्षतंतु झिल्ली के साथ नोड से नोड तक कूदता हुआ प्रतीत होता है, बजाय पूरे झिल्ली के साथ आसानी से फैलने के। यह उस गति को बढ़ाता है जिस पर ऐक्शन पोटेंशिअल यात्रा करता है।


ए लेवल बायोलॉजी - जेल वैद्युतकणसंचलन

जाँच करें कि यह पाठ आपकी परीक्षा विशिष्टता में कहाँ फिट बैठता है!

00:22 जेल वैद्युतकणसंचलन क्या है?

01:00 जेल वैद्युतकणसंचलन कैसे काम करता है?

02:50 डीएनए के छोटे टुकड़े तेजी से आगे बढ़ते हैं।

03:15 याद रखें कि डीएनए को लोडिंग डाई के साथ मिलाया जाता है।

03:49 VNTRs देखें (आगे जेनेटिक फिंगरप्रिंटिंग)

04:14 परीक्षा शैली Q और A (1)।

04:40 परीक्षा शैली Q और A (2)।

अपनी परीक्षा विशिष्टता की जाँच करें

★ एक्यूए ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 3.8.4.1 पुनः संयोजक डीएनए प्रौद्योगिकी (केवल ए-स्तर)। पुनः संयोजक डीएनए तकनीक में एक जीव, या प्रजाति से दूसरे जीव में डीएनए के टुकड़ों का स्थानांतरण शामिल है। चूंकि आनुवंशिक कोड सार्वभौमिक है, जैसे प्रतिलेखन और अनुवाद तंत्र हैं, हस्तांतरित डीएनए का प्राप्तकर्ता (ट्रांसजेनिक) जीव की कोशिकाओं के भीतर अनुवाद किया जा सकता है। पुनः संयोजक डीएनए प्रौद्योगिकी के उपयोग से संबंधित जानकारी की व्याख्या करें।

★ सीआईई ए स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 19.1 आनुवंशिक प्रौद्योगिकी के सिद्धांत: क) पुनः संयोजक डीएनए शब्द को परिभाषित करें। बी) समझाएं कि आनुवंशिक इंजीनियरिंग में एक जीव से जीन का निष्कर्षण, या जीन का संश्लेषण शामिल है, ताकि उन्हें दूसरे जीव (उसी या किसी अन्य प्रजाति के) में रखा जा सके ताकि प्राप्त करने वाला जीव जीन उत्पाद को व्यक्त कर सके।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए एंडडैश साल्टर्स-नफिल्ड) विशिष्टता संदर्भ: - लागू नहीं

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी बी) विशिष्टता संदर्भ: - टॉपिक 7: मॉडर्न जेनेटिक्स। 7.4 जीन प्रौद्योगिकी: समझें कि कैसे पुनः संयोजक डीएनए का उत्पादन किया जा सकता है।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी ए) विशिष्टता संदर्भ: - 6.1.3 जीनोम में हेरफेर (जेनेटिक इंजीनियरिंग के सिद्धांत - रिकॉम्बिनेंट डीएनए)।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - 5.1.3 जीन प्रौद्योगिकियां।

★ WJEC एक स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 7. प्रजनन और आनुवंशिकी का अनुप्रयोग।

★ एक्यूए ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 3.8.4.1 पुनः संयोजक डीएनए प्रौद्योगिकी (केवल ए-स्तर)। पुनः संयोजक डीएनए तकनीक में एक जीव, या प्रजाति से दूसरे जीव में डीएनए के टुकड़ों का स्थानांतरण शामिल है। चूंकि आनुवंशिक कोड सार्वभौमिक है, जैसे प्रतिलेखन और अनुवाद तंत्र हैं, हस्तांतरित डीएनए का प्राप्तकर्ता (ट्रांसजेनिक) जीव की कोशिकाओं के भीतर अनुवाद किया जा सकता है। डीएनए के टुकड़े किसके द्वारा उत्पादित किए जा सकते हैं: रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस का उपयोग करके एमआरएनए का पूरक डीएनए (सीडीएनए) में रूपांतरण।

★ CIE A स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 19.1 आनुवंशिक प्रौद्योगिकी के सिद्धांत: h) आनुवंशिक इंजीनियरिंग में रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस की भूमिका की व्याख्या करें।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए) विशिष्टता संदर्भ: - 6.1.3 जीनोम में हेरफेर (एफ) सिद्धांत आनुवंशिक इंजीनियरिंग के सिद्धांत। एक जीव से जीन को अलग करना और उपयुक्त वैक्टर का उपयोग करके इन जीनों को दूसरे जीव में रखना शामिल है। नोट: सीडीएनए और रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस का उपयोग विनिर्देश में विशेष रूप से उल्लेख नहीं किया गया है!

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी बी) विशिष्टता संदर्भ: - 5.1.3 जीन प्रौद्योगिकियां (बी) रिवर्स ट्रांसक्रिपटेस की भूमिका को शामिल करने के लिए - इंसुलिन को शामिल करने के लिए मानव प्रोटीन का उदाहरण।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी ए एंडडैश साल्टर्स-नफिल्ड) एन/ए

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी बी) एन/ए

★ एक्यूए ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 3.8.4 जीन प्रौद्योगिकियां। डीएनए के टुकड़ों को इन विट्रो और इन विवो तकनीकों द्वारा बढ़ाया जा सकता है - पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांतों को डीएनए टुकड़ों को बढ़ाने के लिए इन विट्रो विधि के रूप में।

★ सीआईई ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 19.1 आनुवंशिक प्रौद्योगिकी के सिद्धांत। सी) डीएनए को क्लोन और बढ़ाने के लिए पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांतों का वर्णन करें (ताक पोलीमरेज़ (गर्मी सहिष्णु जीवाणु थर्मस एक्वाटिकस से डीएनए पोलीमरेज़ एंजाइम) की भूमिका पर जोर दिया जाना चाहिए)।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए एंडडैश साल्टर-नफिल्ड) विशिष्टता संदर्भ: - विषय 6: प्रतिरक्षा, संक्रमण और फोरेंसिक। ६.४ जानें कि पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) का उपयोग करके डीएनए को कैसे बढ़ाया जा सकता है।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी बी) विशिष्टता संदर्भ: - टॉपिक 7: मॉडर्न जेनेटिक्स। 7.1 जीन अनुक्रमण का उपयोग करना। ii समझें कि डीएनए नमूनों को बढ़ाने के लिए पीसीआर का उपयोग कैसे किया जा सकता है, और इन नमूनों का उपयोग कैसे किया जा सकता है: उदा। प्रोटीन के अमीनो एसिड अनुक्रम और आनुवंशिक रूप से निर्धारित स्थितियों के संभावित लिंक की भविष्यवाणी करने के लिए, जीन अनुक्रमण का उपयोग करके / फोरेंसिक विज्ञान में, अपराधियों की पहचान करने और डीएनए प्रोफाइलिंग का उपयोग करके पितृत्व का परीक्षण करने के लिए।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए) विशिष्टता संदर्भ: - 6.1.3 जीनोम में हेरफेर। (डी) पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांत और डीएनए विश्लेषण में इसके अनुप्रयोग।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - 5.1.3 जीन प्रौद्योगिकियां। पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांत और उपयोग। डीएनए को बढ़ाने में पीसीआर के उपयोग को शामिल करने के लिए, पीसीआर में प्राइमर और टैक पोलीमरेज़ ((गर्मी सहिष्णु जीवाणु थर्मस एक्वाटिकस से डीएनए पोलीमरेज़ एंजाइम) की भूमिका।

★ WJEC एक स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 7. प्रजनन और आनुवंशिकी का अनुप्रयोग। (डी) जेनेटिक फिंगरप्रिंटिंग के फोरेंसिक उपयोग के लिए एक आनुवंशिक फिंगरप्रिंट का उत्पादन करने के लिए पीसीआर और वैद्युतकणसंचलन का उपयोग।

★ एक्यूए ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 3.8.4.3 आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग (केवल ए-स्तर)। एक जीव के जीनोम में कई चर संख्या अग्रानुक्रम दोहराव (वीएनटीआर) होते हैं। एक ही वीएनटीआर वाले दो व्यक्तियों की संभावना बहुत कम है। पीसीआर द्वारा क्लोन किए गए डीएनए अंशों के विश्लेषण में आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग की तकनीक, और आनुवंशिक संबंधों को निर्धारित करने और आबादी के भीतर आनुवंशिक परिवर्तनशीलता का निर्धारण करने में इसका उपयोग। फोरेंसिक विज्ञान, चिकित्सा निदान, पशु और पौधों के प्रजनन के क्षेत्र में आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग। छात्रों को सक्षम होना चाहिए: जैविक सिद्धांतों की व्याख्या करें जो आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग तकनीकों को रेखांकित करते हैं। डीएनए अंशों को अलग करने के लिए जेल वैद्युतकणसंचलन के परिणामों को दर्शाने वाले डेटा की व्याख्या करें। बताएं कि वैज्ञानिक फोरेंसिक विज्ञान, चिकित्सा निदान, पशु और पौधों के प्रजनन के क्षेत्र में आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग क्यों कर सकते हैं।

★ सीआईई ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 19.1 आनुवंशिक प्रौद्योगिकी के सिद्धांत। वर्णन करें और समझाएं कि कैसे जेल वैद्युतकणसंचलन का उपयोग प्रोटीन और न्यूक्लिक एसिड का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, और एक जीन के एलील के बीच अंतर करने के लिए (पॉलीपेप्टाइड्स के पृथक्करण और प्रतिबंध एंडोन्यूक्लिअस के साथ डीएनए टुकड़ों को अलग करने तक सीमित)। 19.2 चिकित्सा में अनुप्रयुक्त आनुवंशिक प्रौद्योगिकी फॉरेंसिक दवा और आपराधिक जांच में पीसीआर और डीएनए परीक्षण के उपयोग की रूपरेखा तैयार करती है।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी ए एंडडैश साल्टर्स-नफिल्ड) विशिष्टता संदर्भ: - विषय 6: प्रतिरक्षा, संक्रमण और फोरेंसिक। 6.3 जानें कि जीवों (पौधों और जानवरों) के बीच आनुवंशिक संबंधों की पहचान और निर्धारण के लिए डीएनए प्रोफाइलिंग का उपयोग कैसे किया जाता है।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - 7.1 जीन अनुक्रमण का उपयोग करना। ii समझें कि डीएनए नमूनों को बढ़ाने के लिए पीसीआर का उपयोग कैसे किया जा सकता है, और इन नमूनों का उपयोग कैसे किया जा सकता है: फोरेंसिक विज्ञान में, अपराधियों की पहचान करने और डीएनए प्रोफाइलिंग का उपयोग करके पितृत्व का परीक्षण करने के लिए।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए) विशिष्टता संदर्भ: - 6.1.3 जीनोम में हेरफेर। डीएनए अनुक्रमण के सिद्धांत और नई डीएनए अनुक्रमण तकनीकों का विकास। फोरेंसिक और रोग जोखिम के विश्लेषण को शामिल करने के लिए डीएनए प्रोफाइलिंग और इसके उपयोग के सिद्धांत। पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांत और डीएनए विश्लेषण में इसके अनुप्रयोग। न्यूक्लिक एसिड के टुकड़े या प्रोटीन को अलग करने के लिए वैद्युतकणसंचलन के सिद्धांत और उपयोग।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - 5.1.3 जीन प्रौद्योगिकियां। पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर) के सिद्धांत और उपयोग। मानव जीनोम अध्ययनों में वीएनटीआर (चर संख्या अग्रानुक्रम दोहराव) की प्रकृति और उपयोग। फोरेंसिक, रोग पूर्व-स्वभाव, जातीय प्रवास, पितृत्व परीक्षण, नैदानिक ​​परीक्षणों के लिए चयन को शामिल करना।

★ WJEC एक स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 7. प्रजनन और आनुवंशिकी का अनुप्रयोग। इस विषय में जीन प्रौद्योगिकी और इसके अनुप्रयोगों को शामिल किया गया है, जिसमें जीनोम की अनुक्रमण, पीसीआर का उपयोग और पुनः संयोजक डीएनए प्रौद्योगिकी शामिल है। शिक्षार्थियों को अपने ज्ञान और समझ को प्रदर्शित करने और लागू करने में सक्षम होना चाहिए: पीसीआर और वैद्युतकणसंचलन का उपयोग एक आनुवंशिक फिंगरप्रिंट का उत्पादन करने के लिए आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग का फोरेंसिक उपयोग।

★ एक्यूए ए स्तर जीवविज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 3.8.4.3 आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग (केवल ए-स्तर)। छात्रों को सक्षम होना चाहिए: डीएनए के टुकड़ों को अलग करने के लिए जेल वैद्युतकणसंचलन के परिणामों को दर्शाने वाले डेटा की व्याख्या करना।

★ सीआईई ए लेवल बायोलॉजी विशिष्टता संदर्भ: - 19.1 आनुवंशिक प्रौद्योगिकी के सिद्धांत: डी) वर्णन और व्याख्या करें कि प्रोटीन और न्यूक्लिक एसिड का विश्लेषण करने के लिए जेल वैद्युतकणसंचलन का उपयोग कैसे किया जाता है, और एक जीन के एलील के बीच अंतर करने के लिए (पॉलीपेप्टाइड्स के पृथक्करण तक सीमित और प्रतिबंध एंडोन्यूक्लाइजेस के साथ कटे हुए डीएनए अंशों को अलग करना)

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (बायोलॉजी ए एंडडैश साल्टर्स-नफिल्ड) विशिष्टता संदर्भ: - विषय 6: प्रतिरक्षा, संक्रमण और फोरेंसिक। विभिन्न लंबाई के डीएनए टुकड़े अलग करने के लिए जेल वैद्युतकणसंचलन का प्रयोग करें।

★ एडेक्ससेल ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - एन / ए। नोट वैद्युतकणसंचलन विशेष रूप से कल्पना में उल्लेख नहीं किया गया है। लेकिन टॉपिक 7: मॉडर्न जेनेटिक्स के लिए इसे समझना जरूरी है। ७.१ जीन अनुक्रमण का उपयोग करना - विशेष रूप से फोरेंसिक विज्ञान में, अपराधियों की पहचान करना और डीएनए प्रोफाइलिंग का उपयोग करके पितृत्व का परीक्षण करना।

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान ए) विशिष्टता संदर्भ: - 6.1.3 जीनोम में हेरफेर (ई) न्यूक्लिक एसिड के टुकड़े या प्रोटीन को अलग करने के लिए वैद्युतकणसंचलन के सिद्धांत और उपयोग

★ ओसीआर ए लेवल बायोलॉजी (जीव विज्ञान बी) विशिष्टता संदर्भ: - 5.1.3 जीन प्रौद्योगिकियां (डी) agarose जेल वैद्युतकणसंचलन के सिद्धांत और उपयोग।

★ WJEC एक स्तर जीव विज्ञान विशिष्टता संदर्भ: - 7. प्रजनन और आनुवंशिकी का अनुप्रयोग: (घ) आनुवंशिक फिंगरप्रिंटिंग के फोरेंसिक उपयोग के लिए आनुवंशिक फिंगरप्रिंट का उत्पादन करने के लिए पीसीआर और वैद्युतकणसंचलन का उपयोग।


सुसंगतता बनाना

सावधान लेखक संक्रमणों का उपयोग यह स्पष्ट करने के लिए करते हैं कि उनके वाक्यों और अनुच्छेदों में विचार कैसे संबंधित हैं। ये शब्द और वाक्यांश लेखन को सुचारू रूप से प्रवाहित करने में मदद करते हैं। सुसंगतता में सुधार करने का एकमात्र तरीका संक्रमणों को जोड़ना नहीं है, लेकिन वे अक्सर उपयोगी होते हैं और आपके निबंधों को एक परिपक्व अनुभव देते हैं। तालिका 8.3 “सामान्य संक्रमणकालीन शब्द और वाक्यांश” कई सामान्य संक्रमणों को उनके उद्देश्य के अनुसार समूहित करते हैं।

तालिका 8.3 सामान्य संक्रमणकालीन शब्द और वाक्यांश

अनुक्रम या समय दिखाने वाले संक्रमण
उपरांत इससे पहले बाद में
इसके बाद पहले से इस दौरान
जैसे ही आखिरकार अगला
सर्वप्रथम पहला दूसरा तीसरा जल्द ही
अंत में पहली जगह में फिर
स्थिति दिखाने वाले संक्रमण
ऊपर आर - पार तल पर
शीर्ष पर पीछे नीचे
पास के परे के भीतर
पास के बगल विलोम
बाईं ओर, दाईं ओर, बगल में अंतर्गत कहां
संक्रमण जो एक निष्कर्ष दिखाते हैं
वास्तव में इसलिए निष्कर्ष के तौर पर
अंतिम विश्लेषण में इसलिए इस प्रकार
विचार की एक पंक्ति जारी रखने वाले बदलाव
फलस्वरूप और भी इसके साथ ही
चूंकि तथ्य के अलावा इस विचार का अनुसरण करते हुए आगे
के अतिरिक्त उसी तरह से इसके अलावा
आगे देखना विचार ..., यह स्पष्ट है कि
परिवर्तन जो विचार की रेखा बदलते हैं
लेकिन अभी तक तथापि
फिर भी इसके विपरीत वहीं दूसरी ओर
संक्रमण जो महत्व दिखाते हैं
सबसे ऊपर श्रेष्ठ विशेष रूप से
वास्तव में अधिक महत्वपूर्ण सबसे महत्वपूर्ण
अधिकांश सबसे खराब
संक्रमण जो एक अनुच्छेद या निबंध में अंतिम विचार प्रस्तुत करते हैं
आखिरकार अंतिम निष्कर्ष के तौर पर
अधिकांश सबसे कम सब के अंत में
पैराग्राफ खोलने या पैराग्राफ के अंदर विचारों को जोड़ने के लिए सर्व-उद्देश्यीय संक्रमण
आशा से at this point निश्चित रूप से
granted it is true generally speaking
in general in this situation no doubt
no one denies obviously of course
to be sure निश्चित रूप से unquestionably
Transitions that Introduce Examples
for instance उदाहरण के लिए
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.

व्यायाम 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.


बजट

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!


वह वीडियो देखें: Jean-Pierre Sauvage Machines moléculaires en biologie et en chimie (अक्टूबर 2022).