Химия задания: Азот и его соединения. Химия, 8–9 класс: уроки, тесты, задания.

Содержание

Азот и его соединения. Химия, 8–9 класс: уроки, тесты, задания.

1. Формулы солей

Сложность: лёгкое

1
2. Названия соединений азота

Сложность: лёгкое

1
3. Применение соединений азота

Сложность: лёгкое

1
4. Свойства азота

Сложность: лёгкое

1
5. Азот: элемент или вещество

Сложность: среднее

1
6. Строение молекул азота и аммиака

Сложность: среднее

2
7. Свойства солей азотной кислоты и аммония

Сложность: среднее

2
8. Реагируют с азотной кислотой

Сложность: среднее

3
9. Азот — окислитель или восстановитель?

Сложность: сложное

3
10. Соответствие: соединения азота – свойства

Сложность: сложное

4

Неметаллы.

Химия, 8–9 класс: уроки, тесты, задания.
1. Распознавание знаков неметаллов

Сложность: лёгкое

1
2. Способы получения неметаллов

Сложность: лёгкое

1
3. Распространение неметаллов в природе

Сложность: среднее

1
4. Химические свойства неметаллов

Сложность: среднее

3
5. Уравнения реакций, характеризующих химические свойства неметаллов

Сложность: среднее

4
6. Вычисление объёма прореагировавшего неметалла

Сложность: сложное

4
7. Pаспознавание неметаллов по описанию

Сложность: сложное

3

Пригласительный школьный этап Всероссийской олимпиады школьников 2020: Химия

Пригласительный этап Всероссийской олимпиады школьников прошел для учеников 3-10 классов. Олимпиада помогла ребятам познакомиться с новыми задачами, расширить кругозор, определить для себя самый интересный предмет. 

Олимпиада была организована Образовательным центром «Сириус» и Департаментом образования и науки г. Москвы при поддержке тематической площадки «Образование» Общероссийского народного фронта. 

Экспертное сопровождение обеспечивали Образовательный центр «Сириус» и Центр педагогического мастерства г. Москвы.

В Олимпиаде приняли участие 305 953 школьника 3-10 классов
Списки победителей и призеров доступны на вкладках туров по предметам
Дипломы победителей и призеров доступны в личных кабинетах участников

Ответы на популярные вопросы

Чьи данные указывать при регистрации: родителя или ребенка?

При регистрации в Личном кабинете и в заявке необходимо указывать данные школьника – участника олимпиады.

Какой класс указывать в заявке?

В заявке есть два поля для указания класса: в котором школьник учится и за который школьник будет участвовать в олимпиаде. Эксперты рекомендуют указывать тот же класс участия, что и класс обучения: задания пригласительного школьного этапа соответствуют текущей программе, т. е. концу текущего класса.
Пример. Если сейчас вы учитесь в 7 классе и осенью предполагаете участвовать во Всероссийской олимпиаде школьников за 8 класс (так как перейдете уже в него), в пригласительном туре следует указать именно ваш текущий класс, 7-й.
Можно выбрать и класс старше (но выбрать можно только один класс: так же, как и на самой Всероссийской олимпиаде). При этом стоит оценить свои возможности – попробовать порешать варианты прошлого года. 

Не могу зарегистрироваться на сайте. Что делать?

Проверьте правильность написания электронной почты. Возможно, вы использовали недопустимые символы, например, буквы, набранные в русской раскладке клавиатуры (кириллицу). Пример правильного адреса электронной почты: [email protected]. Также проверяйте, чтобы перед и после адреса не было пробелов.

Ответы на все популярные вопросы (FAQ)

Не нашли ответ – пишите на [email protected]

Правила проведения

1. Пригласительный школьный этап всероссийской олимпиады школьников (далее – Олимпиада) проводится для обучающихся 3-10 классов  2019/20 учебного года из образовательных организаций всех субъектов Российской Федерации, кроме г. Москвы. Условия участия школьников из г. Москвы опубликованы на сайте vos.olimpiada.ru.

2. Олимпиада проходит по 6 предметам в рамках приоритетов стратегии научно-технологического развития РФ: математика, информатика, физика, химия, биология и астрономия. 

3. Олимпиада пройдет в период с 20 апреля по 29 мая в дистанционной форме в соответствии с графиком ее проведения

4. Для участия надо зарегистрироваться на тур по выбранному общеобразовательному предмету на сайте Центра Сириус. Можно регистрироваться на несколько предметов. При регистрации школьник указывает класс, за который будет участвовать в олимпиаде. Он должен быть не меньше, чем тот класс, в котором школьник учится. Зарегистрироваться можно в любой момент до 13:00 дня начала тура по московскому времени.

5. Для каждого предмета и каждого класса будут сформированы требования к проведению тура, которые включают продолжительность тура и рекомендации по использованию оборудования и справочных средств. Они будут опубликованы не позднее, чем за 3 дня до начала тура.

6. Каждый тур стартует в 15:00 по московскому времени в указанную в расписании дату и продолжается 2 суток (в информатике – 4 суток). Начать тур можно в любой момент в этот промежуток, с момента старта время прохождения будет ограничено продолжительностью тура.

7. Участники выполняют олимпиадные задания индивидуально и самостоятельно. Запрещается коллективное выполнение олимпиадных заданий, использование посторонней помощи (родители, учителя, сеть Интернет и т.д.).

8. Участники олимпиады узнают свои результаты (баллы по задачам) не позднее, чем через 10 календарных дней после даты окончания олимпиадного тура.

9. Апелляции по вопросам содержания и структуры олимпиадных заданий, критериев и методики оценивания их выполнения не принимаются и не рассматриваются.  

10. Итоговые результаты пригласительного школьного этапа олимпиады по каждому предмету (список победителей и призеров) подводятся независимо для каждого класса и публикуются на сайте Образовательного центра «Сириус» до 15 июня 2020 года.

Ответы на популярные вопросы (FAQ)

Все объявления о программах — в телеграм-канале «Сириуса»

Химия. ЕГЭ. Задания высокого уровня сложности. Под редакцией В.Н. ДоронькинаMOBILE

Доронькин В.Н. (под ред.)

Аннотация

Пособие посвящено заданиям высокого уровня сложности на ЕГЭ по химии; оно содержит: – более 800 заданий формата ЕГЭ высокого уровня сложности; – краткие теоретические сведения по каждому разделу; – 18 подробно разобранных примеров решения задач; – ответы с комментариями ко всем заданиям. Книга поможет выпускникам качественно подготовиться к ЕГЭ по химии и сдать его на высокий балл. Учителя и методисты могут использовать пособие для организации повторения и систематизации изученного материала, для выявления и устранения пробелов в подготовке выпускников, для формирования у школьников устойчивых навыков решений задач высокого уровня сложности. 4-е издание, исправленное и дополненное.

Дополнительная информация
Регион (Город/Страна где издана): Екатеринбург
Год публикации: 2018
Дополнительный тираж: Да
Страниц: 480
Формат: ЕГЭ
Ширина издания: 145
Высота издания: 200
Возраст от: 18
Полный список лиц указанных в издании: Доронькин В. Н., Сажнева Т.В., Бережная А.Г.

Нет отзывов о товаре


С этим товаром покупают

Популярные книги автора

Задания и ответы на тесты ЗНО по химии – Освіта.

UA
Задания и ответы на тест ЗНО по химии 2021 года
Правильные ответы на задания теста ЗНО по химии 2021 года
Задания и ответы на тест ЗНО по химии 2020 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2020 года
Задания и ответы на тест ЗНО по химии 2019 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2019 года
Задания и ответы на тест ЗНО по химии 2018 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2018 года
Задания и ответы на тест ЗНО по химии 2017 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2017 года
Задания и ответы теста ЗНО по химии 2016 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии
Ответы на тест ЗНО по химии 2015 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии
Ответы на тест ЗНО по химии 2014 года (дополнительная сессия)
Задания и правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2014 года (дополнительная сессия)
Ответы на тест ЗНО по химии 2014 года
Правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии
Ответы на тест ЗНО по химии 2013 года
Задания и правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2013 года
Ответы на ЗНО по химии 2012 года
Химия. Задания и правильные ответы на задания теста внешнего независимого оценивания по химии 2012 года
Ответы на ЗНО по химии 2011 года
Химия. Правильные ответы на задания теста по химии внешнего независимого оценивания 2011 года
Ответы на тесты ЗНО по химии 2010 года
Химия. Ответы на задания теста по химии внешнего независимого тестирования 2010 года
Ответы на тесты ЗНО по химии 2009 года
Химия. Ответы на внешнее независимое оценивание (тестирование) 2009 года

Сложный ЕГЭ по химии 2020

Единый государственный экзамен по химии 2020 года поверг школьников и репетиторов в шок. На формах, в пабликах, в чатах нарастают возмущения. Даже подготовили петицию. И не кому-нибудь, а самому Президенту.

 

Недавно пришли результаты экзамена – есть возможность проанализировать реальные работы.

Чем же все так недовольны? Как говорят у нас в медицине, разберем основные жалобы:

  1. Задания выходят за рамки школьной программы
  2. Новый тип задач – на атомистику
  3. ЕГЭ по химии рассчитан на профессиональных химиков
  4. Дети падали в обморок на экзамене, вызывали скорую
  5. Цитирую: “формулировки заданий были усложненными”, “не было шаблонов и заданий, к которым готовили детей”

Вы хочите пруфов? Их есть у меня! Вот выдержка из петиции:

Давайте рассмотрим жалобы, спокойно и без эмоций.

Задания выходят за рамки школьной программы

“Задание не помню, но оно было сложным и не по школьной программе”

Эта первая фраза, которую я услышал от учеников, вернувшихся с экзаменов. Но никто не смог привести конкретное задание.

Если вам попалось задание не по школьной программе, и вы его помните – напишите в комментариях.

Вот несколько “сложных” заданий, которые я отыскал в гневных комментариях:

Список веществ для заданий 30 и 31:

Что трудного в РИО или ОВР с этими веществами? Азотная кислота выходит за пределы школьной программы или сероводород?

В 35 задании испугались бензоата метиламмония:

  • Бензойную кислоту в школе проходят
  • Метиламин проходят
  • Взаимодействие аминов и кислот проходят

В чем проблема?

Новый тип задач – на атомистику

Во-первых, информация о заданиях на атомистику появилась задолго до экзамена.

Во-вторых, давайте разберемся, что значит “задача на атомистику”.

Это всего лишь еще один способ выразить процентное содержание веществ в смеси. Раньше была только массовая доля вещества, в прошлом году появилась растворимость, теперь атомистика.

Но эти новшества не меняют ход решения задачи. Закон сохранения массы тот же, слова “моль” и “молярная масса” не поменяли значения.

Просто плюс одна формула. И то не новая, а из восьмого класса.

Я впервые узнал, что существуют разные “типы задач”: на пластинку, на смеси и пр. на первом курсе, когда начал преподавать на курсах. Меня просветили ученики.

Раньше я всегда просто решал задачи, не задумываясь: “сейчас я решаю задачу на пластинку”.

Аналогия: дорога из дома в магазин, в школу и на дачу – это разные маршруты. Допустим, в магазин вы ходите пешком, в школу – на автобусе, а на дачу – на машине. Но вы не зубрите маршрут: “…потом я поворачиваю налево и прибавляю скорость…”

Все, что вам нужно – уметь ходить, уметь водить велосипед или машину и знать пункт назначения: “о Боже, это же новый тип маршрута – на парикмахерскую”.

ЕГЭ по химии рассчитан на профессиональных химиков

Посмотрите лекцию МГУ по органической химии для будущих профессиональных химиков. Читает профессор Лукашев Н.В.:

Уровень вуза на несколько голов выше заданий ЕГЭ 2020 года.

Профессиональные химики занимаются совсем другими задачами и изучают химию с других позиций.

Для профессионального химика важны:

  • условия реакций
  • в каком растворителе
  • катализаторы
  • механизм реакций
  • выход продукта
  • практическое применение реакции
  • препаративное значение
  • и множество других нюансов

Никаких особых знаний “профессиональных химиков” для решения заданий ЕГЭ не требуется.

Дети падали в обморок на экзамене, вызывали скорую

Это не говорит о сложности заданий. Это показатель низкой стрессоустойчивости.

Если сейчас дети падают в обморок от сложного задания на экзамене, то что с ними случится, когда произойдет что-то действительно страшное?

Психологически готовиться к экзамену тоже нужно. Для этого проводятся пробные ЕГЭ. После 9 класса можно порепетировать – сдать ОГЭ.

Никто не мешает ходить на олимпиады. Олимпиадные задания – прививка от страха сложных и нестандартных заданий.

Если человек морально не готов, то и стандартные задания ему покажутся сложными. Плохо ему станет не от заданий, а от обстановки и напряженной атмосферы.

Цитаты: “формулировки заданий были усложненными”, “не было шаблонов и заданий, к которым готовили детей” раскрывают причину проблемы

Причина недовольства и низких баллов – подготовка к шаблонным заданиям.

Вместо того, чтобы учить химию и понять ее законы, ребята учились решать шаблонные задания.

Вся их подготовка сводилась к нарешиванию вариантов без какой-либо системы и понимания.

Такой подход очень уязвим к изменению шаблона. Немного поменяли формулировку – и вы потерялись.

А выражение “усложненная формулировка” лишено смысла. Если вы разбираетесь в теме, то вам не важно в какой формулировке вас спросят:

  • Как вас зовут?
  • Назовите ваше имя
  • Представьтесь, пожалуйста
  • Что написано в вашем паспорте в графе “имя”?

Вы затрудняетесь ответить на эти вопросы? Нет, потому что, как говорят психиатры, ориентация в собственной личности у вас сохранена.

Смоделируем ситуацию. Сравните два задания:

Бромоводородная кислота – это водный раствор _______________
а. фтороводорода
б. хлороводорода
в. бромоводорода
г. иодоводорода
Нашатырный спирт – это водный раствор _______________
а. углекислого газа
б. аммиака
в. фосфина
г. нашатыря

Формулировка у них одинаковая. Первый вопрос – это то, по чему готовились ребята. Они сильно не вдавались в суть. А зачем? БРОМОВОДОРОДная кислота. Ответ в самом вопросе. Этого им было достаточно.

А на экзамене им попался второй вопрос. Они, следуя своему лайфхаку, выбирают “нашатырь”. Зачем учить химию, если есть способы отвечать на задания без понимания?

А верным ответом оказался аммиак (NH3). А нашатырь – это NH4Cl.

И что виноваты составители? Подсунули гады сложный вопрос, с хитринкой.

В этом году в ЕГЭ было очень много заданий с хитринкой. У тех, кто учил химию они вызвали затруднений. Попались те, кто учился механически выбирать ответ без понимания.

Изменился ли ЕГЭ по химии?

Да, изменился. Составители заданий учатся вместе с нами.

Все больше становится заданий на понимание и умение логически мыслить.

И все меньше заданий, на который можно ответить без понимания.

Хорошо это или плохо? Для тех, кто привык работать по шаблону и зубрить без понимания – плохо. Для тех, кто опирается на логическое мышление и умеет думать – хорошо.

Вузам и работодателям нужны вторые. Поэтому ЕГЭ оправдывает свое назначение.

А если вы не хотите логически мыслить, то зачем сдаете химию? В специальностях, на которые нужен ЕГЭ по химии, без логического мышления будет туговато.

Я надеюсь, что экзамен этого года начисто отобьет желание зубрить без понимания и говоря словами учеников “тупо нарешивать задания”. А смотивирует

Что вы думаете по этому поводу? Пишите в комментарии.

ГДЗ РФ – готовые домашние задания

Существует миф про гуманитариев и технарей. Одни – пишут стихи и не прочь почитать классическую литературу, другие – не отходят от компьютера и любят исключительно точные науки. Но это слишком категоричное мнение. Из-за таких грубых разделений школьники заранее считают себя неспособными к науке. Мастерство зависит от желания разбираться в тех или иных вещах. Терпение и труд всё перетрут! Нет никакого разделения на группы способных и нет. Есть красный диплом, который доказывает, что получить его под силу любому, главное захотеть разбираться в различных темах. Чтобы стать профессионалом и дойти до поставленной цели, необходимо регулярно уделять время самостоятельным занятиям. Конечно, одному это делать тяжело, поэтому и существуют виртуальные консультанты.

В настоящее время идет тенденция к тому, чтобы увеличивать количество материала по основным школьным предметам. Однако часы на изучения многих дисциплин сокращаются. Это значительно сказывается на успеваемости школьников, ведь им просто не хватает времени усвоить весь новый материал. И чтобы помочь ученикам справиться с увеличившейся нагрузкой, авторы учебников подготавливают сборники с готовыми домашними заданиями.

Что представляют собой онлайн-решебники на нашем сайте ГДЗ.РФ

Хотя родители и учителя часто думают о том, что это просто хороший метод списать ответы, но на самом деле это не так. Использование таких пособий несет в себе массу положительных моментов. Онлайн-гдз поможет:

  • подтянуть оценки, тем самым повысив уровень успеваемости;
  • качественно готовиться к проверочным, контрольным, самостоятельным, итоговым работам, а также различным тестированиям, диктантам, изложениям, сочинениям и даже ЕГЭ и ОГЭ;
  • быстро справляться с домашними заданиями;
  • разбирать пропущенные темы;
  • работать над ошибками и искоренять их появление.

Почему стоит обращаться за помощью к учебно-методическим комплексам через гдз

В школьный период часто возникает множество трудностей, среди которых есть, например, то, что им сложно выучить всю теорию, чтобы быть готовым к контрольной, проверочной, диктанту, тестированию, сочинению, изложению, а также неверно выполненная работу на дом способствует ухудшению отношений с учителем, а также мамы с папой могут расстроиться из-за двоек и троек, и в итоге пропадает желание и мотивация стараться по учебе. Мальчишкам и девчатам в этом году приходится нелегко. Несмотря на то, что материал еще из курса начальной школы, многие все равно умудряются таскать домой тройки и двойки. Происходит это по нескольким причинам:

  • дети могут заболеть простудными заболеваниями, а значит пропускают часть уроков;
  • почти у каждого ребенка есть два-три обязательных кружка или секции, которые отнимают силы и время;
  • некоторые ребята имеют свой темп усвоения новой информации, и пока не успевают за другими;
  • мальчики и девочки не всегда понимают, что объясняет учитель из-за невнимательности, усталости, желания поесть, и т. п.;
  • отдельные ученики не заинтересовались уроками в предыдущих классах, и теперь с неохотой ходят в школу.

Чтобы решить вышеперечисленные проблемы, квалифицированные методисты советуют обучающимся завести надежный вспомогательный ресурс, который всегда подскажет не только правильный ответ, но и способ решения любого задания. Важным плюсов таких ресурсов также является то, что здесь есть подсказки и полезные комментарии абсолютно ко всем обязательным предметам. Ученик найдет здесь подробные разъяснения различных математических теорий и детальные решения задачек. Также тут приведены разборов упражнений по русскому и анализы произведений и рассказов по литературе. Помимо этого, виртуальный консультант натаскает по естественным наукам вроде химии, биологии, природоведению, человеку и миру и так далее. Также важно отметить, что онлайн-гдз созданы для учеников любого этапа обучения. К нему может обратиться и малыш, который недавно пошел в школу и только привыкает к обстановке. Также зайти на сервис будет полезно обучающемуся среднего звена, чтобы повторить пройденное или заглянуть немного вперед, и, конечно, сборник будет необходим старшекласснику, которому нужно готовиться к ОГЭ или ЕГЭ.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Team 7-3/8-3 – Devlin, Jeff / Задания по формуле химии (C)

Задания по формуле химии для 8-го класса

 

 

 

 

 ЗАДАНИЕ C-1     11-18

Кристалл представляет собой упорядоченно повторяющееся расположение атомов.

Ионные, и ковалентные связи образуют кристаллы.

 

Металлы (+) связываются с неметаллами (-), образуя соль.

 

1. Почему металлы и неметаллы не образуют ковалентных связей?

 

 

 

 

Задание C-2       11-19

e- между символами считается для обоих атомов!

1.Какие склеивания АКЦИИ электронной?

2. Какое соединение STEALS e-?

3. Нарисуйте точечную диаграмму для CO2

 

 

ЗАДАНИЕ C-3      11-20

Полярные молекулы — это молекулы, которые действуют как крошечные магниты.

Один конец отрицательный, потому что электроны – на краю.

Другой конец положительный, потому что ядро ​​+ находится на краю.

Полярные молекулы вызывают поверхностное натяжение.

 

1.Что плотнее, вода в твердом состоянии или в жидком?

2. Нарисуйте точечную диаграмму и завершите формулу:

  

    _H + _O -> _H_O_

 

 

  Видео полярности

 

 

 ЗАДАНИЕ C-5     11-21

Эндотермические реакции поглощают тепло.
Экзотермические реакции выделяют тепло.

1. Это эндотермический или экзотермический процесс?

нарисовать точечную диаграмму Ch5:

 

   __ Ch5 + ___ O2 —> ___ h3O + ____CO2 + тепловая энергия

 

 

Задача C-6    12-2

 

Химические уравнения должны быть сбалансированы .

“СБАЛАНСИРОВАННЫЙ” значит есть тот же номер

атомов каждого типа по обе стороны от стрелки «урожайность».

4Н + 2О -> 2 ч3О

СЧИТАЙТЕ АТОМЫ!

Реагенты:  H= ___   O = ____   

Продукты: H=______  O=____

 

Сбалансируйте это уравнение:

 

  1   FeO3   +    3 CO -> ____ Fe + ____ CO2

 

   _____ Li + ______  O2  ->     _____  Li2O  

  

 

Задача C-7       12-3

Увеличивать коэффициент можно только на целые числа.

 

Баланс: Составьте график!

_____ O2 + _____ h3O   –>    ______   h3O2 

 

__ C + __O  –> __CO2

Видео балансировки

 

 

 

 

Задача C-8       12-4

Mid-Term находится в 9 классах, 12-18!

Система СИ, конверсия, химические и физические изменения, твердые тела, жидкости газы, чтение периодической таблицы, ионные и ковалентные связи и точечные диаграммы, уравнения баланса.

 

 

(НАРИСУЙТЕ ТОЧЕЧНУЮ СХЕМУ) 
1.      Наберите CO2

 

Баланс

 

2.  ___ C 3 H 8  + ___O 2  —> ___H 2 O +___ CO 2

 

 

 

ЗАДАНИЕ C-9         12-5

Уравнения должны быть представлены в виде наименьших целых чисел.

Без десятичных знаков.

Если вы можете разделить ВСЕ коэффициенты на 2 или 3, СДЕЛАЙТЕ ЭТО!

Это сжигание бензина.

1. Какие продукты?

2. Вызывает ли какой-либо из продуктов проблему?

3. Правильно ли он сбалансирован?

 

Когда закончите, установите приложение Classroom из самообслуживания.

Используйте 1112 , чтобы присоединиться к моему классу 5 периода.

Должен иметь Всегда, всегда, BT включен!

 

 

 

 

 

1.  ___h3O + ____CO2 + свет -> ___ C6h22O6 +__ O2 
2.Как мы называем эту реакцию (№1)?
3. Почему это важно для нас (животных)?

 

 

4.      ___ Pb(OH)2 + ____ HCl  –>  ___  h3O + __PbCl2

 

 

 

 

 

Завтра протестирую на точечных диаграммах и немного балансировки.

 

 

 

 

http://earthguide.ucsd.edu/eoc/special_topics/teach/sp_climate_change/images/burning_gasoline.jpg

 

 

 

Задание C-11 12-9

 

 

Углекислый газ удерживает тепло в атмосфере Земли.

 

 

Мы выделяем CO2 в воздух, когда сжигаем ископаемое топливо.

 

 

1.  Почему ископаемое топливо увеличивает выбросы CO2, а мы – нет?

 

 

2. Откуда ископаемое топливо получило углерод?

 

 

 

 

3.БАЛАНС:  

 

 

 

 

___  H  +  __2__ N  –>  ____ Nh4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание C-12        12-10

 

 

Люди делают климат более жарким.

 

 

Это вызывает изменения в наших погодных условиях.

 

 

1. Нарисуйте точечную диаграмму N2 И HCl.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  

 

 

 

Задание C-13    12-12

 

Используйте свою периодическую таблицу, чтобы перечислить для Oxygen число и заряд:

 

протона =

 

электрона =

 

нейтрона =

 

атомная масса =

 

символ = 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание C-14     12-13

 

 

1. Где был углерод ископаемого топлива

 

до того, как он превратился в CO2 в нашем воздухе?

 

2. Что произойдет, если мы увеличим содержание CO2 в воздухе?

 

 

 

 

Годовая разница глобальной температуры от долгосрочной средней, с 1880 по 2018 год. (NOAA)

 

 

 

 

 

Задание C-15     12-16

 

Кислота представляет собой H+

База является OH-

Итак, когда вода разделена,

одно является кислотой, а другое основанием.

 

Кислоты крадут электроны.

Основания дают электроны.

 

 

 

1. Что вы “слышали” от кислот?

 

 

 

https://www.youtube.com/watch?v=tNvP3-174_M

 

 

 

 

 Задание C-16      12-17

1. Что является основной единицей измерения массы, длины и объема?

2. 1 км = ___ м    100 см = ____ м   _____ мм = 1 м?

3.Какими инструментами измеряют массу, длину и объем?

 

Рисование точечных диаграмм:

 

CO2         

 

Ionic, коэффициент предсказания:

 

Mg + Cl

 

 

 

25 декабря родился человек, изменивший мир…    

 

 

 

 

Задание C-17     12-19

 

Используйте свою периодическую таблицу, чтобы перечислить для Oxygen количество и заряд:

 

протона =

 

электрона =

 

нейтрона =

 

атомная масса =

 

символ = 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кислоты используются в батареях для выработки электричества.

 

 

Батареи производят электричество, используя два разных металла

с электролитом между ними.

Электролиты — кислоты, которые позволяют двигаться ионам, но замедляют электроны

 

 

 

 

 

 

 

 

 Последнее задание по химии! Самое время заменить блокнот!

 

 

 

 

Задание C-18           12-20

Завтра прямые лучи солнца

достиг самого дальнего юга на Земле.

Они продолжат движение на север до летнего солнцестояния.

В Солнцестояние у нас самый короткий день и самая длинная ночь.

Люди праздновали солнцестояние с незапамятных времен.

 

1. Почему меняется количество дневного света?

2. Что такое равноденствия?

3. Что произойдет с прямыми лучами солнца

       ПОСЛЕ летнего солнцестояния?

4.  Какая обстановка на Северном полюсе в этот день?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задача С-18

И кислоты, и основания реагируют, растворяя вещества.

Кислоты на вкус кислые… т.е. кислые пятна для детей

Основы горькие на вкус… например, мыло, брокколи

В вашем желудке есть соляная кислота, которая растворяет пищу.

НИКОГДА НЕ ПРОБУЙТЕ НИКАКИХ ХИМИКАТОВ, ЧТОБЫ УЗНАТЬ, ЯВЛЯЮТСЯ ЛИ ОНИ КИСЛОТНЫМИ ИЛИ ОСНОВНЫМИ!

 

 

 

А моль атомов 6,02×1023

 

Это равно 12 граммам углерода-12.

  

 

Баланс:

 

______C 3 H 8  +____ O 2  –>_____ H 2 O + _____CO 2

 

 

 

 ЗАДАНИЕ C-13      11-29

 

 Моли могут быть элементами, молекулами или соединениями.

 

Вы можете сложить массы элементов для соединения.

 

CO2 = 1 углерод + 2 кислорода = 12 г + 2(16 г) = 44 г

 

Один моль СО2 имеет массу 44 г.

 

1. Какова масса одного моля воды?

 

2. Если у нас есть масса 6,94 г в  один моль, какой это элемент?

 

 

 

 

 

Задание C- 14    11-30

 

Электричество — это поток электронов.

 

Электричество нуждается в ионах в воде, чтобы обеспечить путь для электронов.

 

Чистая (дистиллированная) вода не проводит электричество.

1. Как атом превращается в ион?

 

2. Почему между металлом и неметаллом существует ионная связь?

 

3. Почему только неметаллы образуют ковалентные связи?

 

 

Задание C-15 12-1

 

 Открытая система – позволяет материи и энергии входить и выходить

 

Замкнутая система – НЕ позволяет энергии и материи входить и выходить

 

1.Почему мы накрываем крышкой кастрюлю, которая стоит на плите?

 

2. Банки с газировкой это открытая или закрытая система?

 

3. Является ли камин открытой или закрытой системой?

 

 

 

 

 Задание C-16         12-5

Тест на балансировку и сохранение массы Четверг.

В лаборатории сохранения массы вы должны были обнаружить реагенты

Масса

НЕ равнялась массе продуктов.

 

1.  Куда делась масса?

 

2. Была ли это открытая или закрытая система?

 

 

 

 

ЗАДАНИЕ C-17         12-7

 

Полярные молекулы — это молекулы, которые действуют как крошечные магниты.

Один конец отрицательный, потому что электроны – на краю.

Другой конец положительный, потому что ядро ​​+ находится на краю.

 

Задание C-18      12-8

 

 

 Задание C-19         12-9

Кислоты могут быть   h4O+

Основания могут быть OH-

 

Кислота может иметь кислый вкус.

Из лимонной кислоты делают кислые леденцы.

 

Основы имеют горький вкус. Мыло и брокколи являются основой.

 

ЗАДАНИЕ C-20    12-12

 

1. Почему чистая вода не пропускает электричество?

2. Почему добавление соли в чистую воду позволяет потоку электричества?

 

Задание C-21    12-13

 

 C-22         12–14

Батарейки превращают химическую энергию в электрическую.

Ваша нервная система использует электричество для управления мышцами.

 

 

 

ЗАДАНИЕ C-23   12-15

 

1. Что является основной единицей измерения массы, длины и объема?

2. Сколько метров в километре?

3. Какие инструменты измеряют массу, длину и объем?

 

 

 

ЗАДАНИЕ C-24       12-16

 

4.Сколько миллиграмм в грамме?

5. Преобразуйте 100000 см в км.

6. Если камень весит 50 мл и 100 г, какова его плотность и будет ли он плавать?

 

Задание C-25  12-19

Четверг — середина срока.

 Промежуточные значения будут включать: СИ, основные единицы, массу, объем, плотность,

.

и вес и инструменты для каждого.

санти, милли и килограммы с преобразованиями.

Периодическая таблица и основы атома, включая валентные электроны,

ионные и ковалентные связи, уравновешивание.

 

1. СКОЛЬКО УНЦИЙ В 3,5 ФУНТАХ?

2. СКОЛЬКО ДЮЙМОВ В 50 ФУТАХ?

 

Задание C-26         12-20

Люди меняют климат Земли, добавляя CO2

в воздух при сжигании ископаемого топлива.

Это изменит погодные условия на всю оставшуюся жизнь.

Будут наводнения, засухи, сильные бури.

Будет все труднее кормить 7.5 миллиардов человек на Земле.

 

ЗАДАНИЕ C-27   ​​ 12-21

Это последнее задание 2016 года.  Поразмышляйте над тем, что вы узнали… 

 

Вчера мы обсуждали изменение климата,

человека меняют климат, сжигая ископаемое топливо.

 

1. Как вы думаете, почему мы продолжаем сжигать ископаемое топливо?

 

 

 

Завершить текущие задачи  

ЗАДАНИЕ C-14      12-20

В прошлом на Земле было пять великих вымираний.

Более 80% существовавших видов вымерло.

В настоящее время больше видов вымирает быстрее, чем любой из них.

Это единственное вымирание, вызванное одним видом.

 

 

 

 

 Задание C-15      12-22

 

  

 

Ответь на вопрос, затем прочитай статьи по схоластике.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Конец текущих задач

 


ЗАДАНИЕ C-

Глава 2 тест 12-10.
Промежуточный экзамен 12-17.

 


Задача C-3

Баланс:

   H +    S2 +     O8 ->   HSO2

 

Задача С-4

 

 

 

 

 

 

 

 

Ковалентная связь образуется, когда атомы

 

делят свои валентные электроны.

 

 

Оба атома могут считать одинаково

 

электрона, чтобы заполнить их внешнюю оболочку.

 

 

 

 

 

Задача С-5

Что такое сохранение массы?

 

 

 

 

 

 

 

ЗАДАНИЕ C-7
Используйте свои старые тесты, чтобы начать подготовку к промежуточным экзаменам в следующий вторник.
Сколько метров в километре?

Видео о натрии
Обзор атома
Обзор периодической таблицы
Обзор молекул
Кислород

Сайт великой балансировки

Круговорот углерода

ЗАДАНИЕ C-9 вес и инструменты для каждого. Сенти, милли и килограммы с преобразованиями. Периодическая таблица и основы атома, включая валентные электроны, ионные и ковалентные связи, балансировку.

TASK C-10
Что такое инструмент и базовый блок для каждого:
1.длина
2. масса
3. объем
4. плотность
Исследование для вашего среднего срока!

Тест личности

 

Изучение химии: исследование пригодности машинного обучения для задачи структурно-ориентированной классификации химических онтологий | Journal of Cheminformatics

Мы изучаем наши результаты в нескольких подразделах, каждый из которых посвящен отдельному аспекту сравнения. Во-первых, мы смотрим на результаты по размеру проблемы. После этого мы сравним различные алгоритмические подходы к обучению.Затем мы интерпретируем лучшие и худшие прогнозы и, наконец, сравниваем прогнозы с современным инструментом.

Результаты оценки по размеру проблемы

Мы использовали различные размеры классов и членов, выбранных из ChEBI, чтобы оценить, как производительность классификации масштабируется с размером проблемы. Обратите внимание, что мы не включаем LSTM для каждого размера задачи, поскольку в целом обучение искусственных нейронных сетей обходится дороже, чем другие классификаторы, и для работы таких сетей требуются более крупные обучающие наборы.

Существуют два различных соответствующих измерения для «размера проблемы»: одно — это размер онтологии, которую мы замещаем количеством классов, выбранных для задачи классификации, а другое — это размер (количество конечных элементов). соединения со структурами) каждого класса в онтологии, которую мы замещаем, выбирая различное количество листовых элементов со структурами из выбранных классов. В общем, мы ожидаем, что меньшее количество классов и больший набор примеров для изучения , упростит задачу для большинства автоматизированных подходов к классификации.

Рис. 5

Средний балл F1 по всем классам для разных размеров задач. LR = логистическая регрессия; KNN = K ближайших соседей; КОРЗИНА = дерево решений; RF = случайный лес; NB = наивный байесовский метод; SVM = машина опорных векторов; LDA = линейный дискриминантный анализ; LSTM = сеть с долговременной кратковременной памятью

Как и ожидалось, в целом мы находим лучшие результаты для задач, включающих меньшее количество классов. Как показано на рис. 5, существует устойчивая общая взаимосвязь между количеством классов, заданных для задачи, и средним баллом F1 для предсказаний членов этих классов.Для некоторых классификаторов 25 классов имели худшую производительность, чем 100 классов, но от 100 до 500 классов наблюдается устойчивый эффект снижения производительности для всех классификаторов. Несмотря на то, что этот результат был ожидаемым, он, тем не менее, указывает на проблему перевода этих результатов в классификатор, который масштабируется до размера полной онтологии: в настоящее время в ChEBI имеется 1721 класс, который имеет не менее 25 членов (рис. 6а), и это число можно ожидать только роста.

Рис. 6

a Количество классов не менее М членов, для разных размеров М , в ЧЭБИ. b Производительность всех моделей в задаче 500×100 для классов разного размера. Каждая точка представляет оценку F1 для одного класса в одной модели

С другой стороны, возможно, вопреки тому, что можно было бы ожидать, меньшее число членов в классе приводит к лучшей производительности для этой задачи. На рис. 5 разные стили линий указывают на разное количество элементов, выбранных для каждого класса. При 500 членах в классе производительность хуже, чем при 100 членах в классе, а при 25 членах в классе производительность выше всех.

Возможно, это неожиданный результат, но, вероятно, это артефакт стратегии выбора класса в сочетании с частично перекрывающимся характером классов в области химии: выборка большего количества членов в классе вынуждает пробоотборник использовать классы, которые имеют на большее число (конечных) членов, что, в свою очередь, означает, что классы будут шире и будут иметь меньше уникально определяющих функций. Хотя наши обучающие данные были созданы таким образом, что каждый листовой член отбирается только для одного класса, тем не менее, на практике каждая молекула принадлежит многим различным классам, и по определению многие классы перекрываются с точки зрения их членства.И действительно, это то, что мы наблюдаем: на рис. 6b показаны разные оценки F1 для классов во всех различных моделях для размера задачи 500×100 в контексте фактического размера класса в базовой онтологии с точки зрения количества членов. С увеличением размера класса наблюдается резкое снижение производительности.

Это представляет собой проблему, в частности, если проблема классификации онтологий на основе структуры в химии сформулирована как многоклассовая задача классификации с прогнозированием по одной метке, как для классических подходов к обучению, которые мы оценивали.Поэтому мы также исследовали, могут ли подходы иерархической классификации с несколькими метками смягчить недостатки классических алгоритмов классификатора, применяемых к этой проблеме. Любой из вышеперечисленных классификаторов можно использовать вместе со стратегией иерархической классификации [43]. В иерархическом классификаторе иерархические отношения между целевыми классами учитываются путем обучения отдельных классификаторов для каждого из узлов более высокого уровня в иерархии, которые затем выводят прогнозы только для уровней ниже них в цепочке вложенных классификаторов, которые применяется итеративно, пока не будет достигнут конечный узел. Это также тесно связано с подходом, который был использован в упомянутом выше классификаторе натуральных продуктов [33], поскольку в этой работе для каждого из трех иерархических уровней был обучен отдельный классификатор. Таким образом, мы оценили иерархический подход к классификации, основанный на подмножествах ChEBI, соответствующих иерархии над данным набором выбранных классов. Однако мы обнаружили, что на практике этот подход не масштабируется до подмножеств классов ChEBI при используемых нами размерах задач, вероятно, из-за необходимости извлечения связующего подграфа, в котором все классы связаны с корнем, для применения иерархического подхода. генерирует большие графы со значительным множественным наследованием даже для задач меньшего размера.Кроме того, выполнение иерархической классификации в случае классов ChEBI будет связано со значительной избыточностью, поскольку классы на промежуточных уровнях имеют очень много взаимного перекрытия с точки зрения их членов более низкого уровня. Подходы на основе искусственных нейронных сетей могут напрямую изучать иерархические структуры, как мы увидим, поэтому на данном этапе мы не исследовали иерархические классификаторы, хотя мы можем вернуться к этому в будущей работе.

Сравнение различных алгоритмических подходов

Среди классических классификаторов мы видим, что логистическая регрессия работает лучше всего (рис.7), за которым следует линейный дискриминантный анализ и случайные леса, работающие примерно так же.

Рис. 7

Баллы F1 на каждый алгоритм для задачи 25×100, задачи 100×100, задачи 500×25 и задачи 500×100. LR = логистическая регрессия; KNN = K ближайших соседей; КОРЗИНА = Дерево решений; RF = случайный лес; NB = Наивный Байес; SVM = машина опорных векторов; LDA = линейный дискриминантный анализ; LSTM = Сеть с долговременной кратковременной памятью

Наивный байесовский алгоритм показывает наихудшую производительность среди классических классификаторов для этой задачи. Большая разница в производительности между Наивным Байесом и LDA подразумевает, что существуют значительные ковариации между признаками отпечатков пальцев, что можно было бы ожидать, и это может быть подтверждено корреляционным анализом. Это может происходить из-за того, что случайные блуждания, которые производят отпечатки пальцев, выполняются на одной и той же подструктуре или из-за того, как вычисляются хэши. Деревья решений кажутся чрезмерно подходящими, особенно при больших размерах выборки. Случайные леса в некоторой степени смягчают это, но снижение производительности дерева решений также влияет на случайные леса.

Производительность машин логистической регрессии и машин опорных векторов почти одинакова, чего и следовало ожидать, поскольку они используют по существу один и тот же метод классификации. Различные функции потерь, используемые в соответствующих градиентных спусках, не оказывают существенного влияния. Однако нелинейные ядра оказали крайне негативное влияние на производительность классификации SVM.

Хотя прямое сравнение следует интерпретировать с осторожностью, поскольку LSTM выполняет задачу классификации, отличную от других классификаторов (т.е. многокомпонентный, а не однокомпонентный), тем не менее, мы можем сделать некоторые замечания относительно полученных оценок F1. Интересно, что мы видим, что с точки зрения общей производительности, хотя LSTM не превосходит другие подходы при размере задачи 100×100 (рис. 7), он работает несколько лучше при размере задачи 100×500 и значительно лучше, чем другие подходы для 500×100. размер задачи (рис. 8). Это означает, что LSTM, по крайней мере, на первый взгляд, лучше подходит для масштабирования в пределах всей онтологии, чем классические подходы, хотя мы не пытались использовать LSTM для категорий размера задач, включающих небольшое количество членов на единицу. класс (т.грамм. с 25 членами), так как производительность сети снижалась с уменьшением количества членов в классе, как и следовало ожидать для такого подхода.

Рис. 8

Скрипичный график оценок F1 по алгоритму для задачи 100×500 (слева) и задачи 500×100 (справа). LR = логистическая регрессия; KNN = K ближайших соседей; КОРЗИНА = Дерево решений; RF = случайный лес; NB = Наивный Байес; SVM = машина опорных векторов; LDA = линейный дискриминантный анализ; LSTM-сеть с долговременной кратковременной памятью

В оставшейся части этого раздела мы более подробно остановимся на оценке сетей.

Сети LSTM были обучены на вышеуказанных наборах данных для 100 эпох с бинарной кроссэнтропией в качестве функции потерь. На рисунках 9, 10, 11, 12, 13, 14 показано изменение различных показателей в ходе этого процесса. Потеря в наборе проверки восстанавливается после 25-й эпохи, что указывает на переоснащение набора данных. Удивительно, но это не влияет на точность и отзыв отрицательно. Для точности вычислений и отзыва мы использовали порог 0,5, чтобы отличить принадлежность к классу от непринадлежности.Дальнейшее изучение прогнозов показывает, что упомянутое отсутствие влияния вызвано тем, что прогнозы отклоняются от оптимальных ответов в сторону порога, но не превышают его. Это означает, что после поворота сила предсказания уменьшается, поскольку расстояние от порога можно рассматривать как уверенность в предсказании. Небольшой, но постоянный рост точности и отзыва после этого поворота указывает на их дополнительное улучшение, но, по-видимому, за счет переобучения.

Кодирование химических веществ не оказывает существенного влияния на успешность выполнения учебного задания.Это означает, что сети успешно изучают структуру маркировки атомов в строках SMILES относительно рано без особых усилий. Были проведены аналогичные эксперименты по обработке естественного языка [44], и результаты показали, что агрегация синтаксических структур влияет на обучение. Наши результаты показывают, что это влияние не существует при агрегации символов в атомы.

Скрипичный график на рис. 15 изображает распределение баллов F1 на молекулу среди различных молекул в наборе для оценки.Обратите внимание на скопления на концах чешуи. Эта форма соответствует поведению отклика сети. Существует подмножество молекул, для которых сеть не дает никакого положительного ответа ни для одного класса, т. е. LSTM не распознает молекулу как члена какого-либо класса. Такое поведение довольно вредно для общего отзыва, но его легко идентифицировать, и поэтому его можно использовать в качестве индикатора того, что для этих молекул следует использовать другие подходы.

Рис. 9 Рис.10 Рис. 11

Точность на данные на обучение

Рис. 12

Точность на данные проверки

    Рис. 13

    Рис. 14 Рис. 14

    Напоминание на данные проверки

    Рис. 15

    Скриптуальный участок F1 оценки молекул в тестовом наборе после 100 эпох

    LSTM были подходом, который не сильно пострадал от больших размеров выборки. Одним из аспектов этого является то, что большие размеры выборки создают более неравномерные проблемные области, с которыми LSTM лучше справляется, поскольку LSTM может делать предсказание с несколькими метками и предсказывать несколько классов одновременно, а не (как случай для других подходов), делая только одно предсказание.Кроме того, как описано выше, процедура выборки данных из онтологии приведет к более общим классам, если количество членов больше. Это означает, что для классификации важны более мелкие субструктуры, которые могут широко распределяться по реальным молекулам. Случайное блуждание имеет меньшую вероятность охвата всех соответствующих аспектов в этом случае. LSTM использует всю строку SMILES, что обеспечивает более последовательную классификацию.

    Рисунок 8 показывает, что существует большая разница в производительности w.r.t различных химических классов. Более ориентированный на классы анализ результатов проводится в следующем разделе.

    Следует отметить, что мы исследовали несколько конфигураций LSTM, и ни одна из них не работала лучше, чем данная конфигурация, в то время как значительное количество показало почти идентичные результаты на проверочном наборе. Введение отсева привело к явному повышению производительности, в то время как различные размеры и структуры LSTM, даже двунаправленные, не оказали положительного влияния. Возможная причина заключается в том, что существуют некоторые структуры SMILES, которые LSTM изо всех сил пытаются выучить, и в будущей работе мы будем изучать альтернативные кодировки, чтобы обойти такие ограничения.

    По химическому классу в рамках онтологии

    Как видно из широкого распределения F1-показателей эффективности в рамках каждого из различных размеров задач и алгоритмических подходов, существуют различия в эффективности обучения для разных классов онтологии. В то же время мы видим различия в производительности для разных молекул. Это побуждает нас задаться вопросом, можем ли мы извлечь из этих экспериментов какие-то общие наблюдения о проблеме структурной классификации химических онтологий.

    Во-первых, мы можем спросить, дают ли разные алгоритмы одни и те же наиболее эффективные классы или разные наиболее эффективные классы. На рис. 16 показано перекрытие наиболее эффективных классов для задач разного размера для трех наиболее эффективных алгоритмов.

    Рис. 16

    Диаграммы Венна показывают перекрытие классов, которые набрали F1 более 0,8 (т. е. наиболее эффективные классы) для трех классификаторов в каждом из этих размеров задач. LR = логистическая регрессия; RF = случайный лес; LDA = линейный дискриминантный анализ; LSTM = долговременная кратковременная память

    На рисунке 16 показано, что, хотя существует общее общее ядро, разные классификаторы дают частично непересекающиеся наборы классов с «наилучшей оценкой».То есть они имеют частично отличные профили по отношению к классам, для которых они дают наилучшие результаты. Это говорит о том, что общая проблема классификации химических онтологий на основе структуры может выиграть от ансамблевых подходов, которые объединяют результаты различных подходов.

    В общем, классические классификаторы лучше всего работают с классами, которые имеют относительно небольшое количество членов и четко определенные структурные особенности. Например, лучшие исполнители (F1 = 1,0), использующие алгоритм LR, имеют менее 50 участников (таблица 1).

    Таблица 1. Классы с наивысшим и наименьшим баллом, использующие алгоритм LR

    Классы с наихудшими показателями для классических классификаторов, примером которых является наихудший рейтинг для алгоритма LR, указанный в таблице  1, включают классы с функциями, не представленными непосредственно в отпечатки пальцев, такие как D-стереохимия, катионы и соли. Информация, которая потребуется для создания этих классификаций, просто недоступна для изучения этими классификаторами, однако их можно улучшить за счет принятия альтернативных стратегий снятия отпечатков пальцев.

    Профиль плохих исполнителей отличается для LSTM по сравнению с классическими подходами (таблица 2).

    Таблица 2. Классы с наивысшим и наименьшим баллом, использующие алгоритм LSTM

    Классы с наилучшей производительностью с подходом LSTM также включают классы с четко определенными структурными характеристиками, но они имеют гораздо больше членов, чем самые эффективные в подходе LR , иллюстрирующий способность LSTM справляться с задачами большего размера, а также дополнительную ценность дополнительных примеров для обучения.

    Классы с наихудшими показателями для LSTM имеют профиль, совершенно отличный от профилей LR, и, как и ожидалось, не включают классы солей или ионов. Скорее, несколько интригующе, мы видим множество примеров классов со сложной кольцевой структурой, особенно с ароматическими или замещенными кольцевыми структурами.

    Чтобы подтвердить это наблюдение, мы применили утилиту анализа химического обогащения BiNChE [16] к 50 классам с наихудшими показателями из набора только для LSTM. Мы видим ряд явных обогащений — бензолы, ароматические соединения и карбоциклические соединения (рис.17), в то время как в худших классах из всех алгоритмов мы не видим подобного обогащения.

    Рис. 17

    Результат анализа обогащения структурной онтологии ChEBI для 50 худших классов в LSTM

    Мы можем предположить, что плохие характеристики ароматических молекул с LSTM могут быть связаны с тем, что быть закодированы в строках SMILES несколькими способами — с использованием чередующихся одинарных и двойных связей или с использованием строчных букв. Вполне вероятно, что сеть не узнала, что, например. ароматический атом углерода «с» на самом деле является атомом того же типа, что и типичный «С» в другом молекулярном представлении, и они рассматриваются как разные объекты. Большие наборы данных из, возможно, синтетических источников или более однородное представление ароматических компонентов могут помочь сети изучить эти абстракции. Также стоит отметить, что в целом можно ожидать, что LSTM будет иметь больше трудностей с разбором циклов из строк SMILES, чем с линейными молекулярными структурами, потому что эти структуры разрушаются во время перевода молекулы в ее представление SMILES.

    Сравнение с современным инструментом

    В качестве окончательной оценки мы сравниваем наши результаты с современным инструментом классификации на основе онтологий ClassyFire [3]. Мы делаем это сравнение, используя в качестве входных данных набор данных размера задачи 500×100, выполняя ClassyFire на строках SMILES, связанных с тестовым набором молекул, охватывающим 20% от полного набора 50 000 молекул, т. е. 10 000 образцов молекул со SMILES. Из них ClassyFire не смог обработать 501 из них из-за ошибок в генерации InChI (международный химический идентификатор IUPAC, [45]) из SMILES.ClassyFire использует кэш родительских классов с индексом InChI-Key для молекул, которые были ранее классифицированы, чтобы повысить производительность классификации, поскольку сопоставление нескольких подструктурных шаблонов обходится дорого. Известны определенные молекулы, для которых невозможно создать InChI, но для которых возможно иметь SMILES, и эти 501 молекула относятся к этому типу — в основном из-за явного представления точек присоединения внутри SMILES, например следующие УЛЫБКИ: ‘C(C(COP(=O)(OC[[email protected]@H](C(=O)O)N)O)OC(=O)*)OC(=O)*’.Также было несколько записей, для которых ClassyFire вернул другие ошибки. Всего мы получили 9 484 результата классификации для наших 10 000 образцов молекул. Каждый результат классификации включает несколько классов ChEBI, включая классы ChEBI очень высокого уровня, такие как «молекулярный объект». Мы сжали их, чтобы включить только классы, которые не являются суперклассами друг друга.

    Прямое сравнение наших результатов с производительностью инструмента ClassyFire затруднено по разным причинам.Во-первых, ClassyFire использует другую базовую онтологию, отличную от ChEBI, которая лишь частично сопоставлена ​​с ChEBI. Онтологии различаются некоторыми фундаментальными способами в своем подходе к химическим классам. Например, классы ClassyFire включают молекулы с разным зарядовым состоянием, включая сопряженные основания и кислоты в одной группе, в то время как ChEBI строго разделяет их. Следовательно, предсказания класса ChEBI, возвращаемые ClassyFire, могут быть менее точными, чем исходный класс ClassyFire. Однако наш набор данных ограничен классификацией ChEBI, из которой он был создан.Во-вторых, ClassyFire делает несколько прогнозов родительского класса, в то время как наши классические классификаторы делают только одно прогнозирование родительского класса с наилучшим совпадением, и хотя LSTM может делать несколько прогнозов, он делает гораздо меньше прогнозов, чем ClassyFire. На рисунке 18a показана диаграмма плотности ядра для количества родительских классов при различных подходах: (1) ChEBI напрямую утверждала родителей (со средним значением 1,816 родительских классов на конечную структуру по всей онтологии), (2) родительские классы, предсказанные LSTM ( среднее = 1.435 в задаче 500 x 100) и (3) ClassyFire предсказал родительские классы (среднее = 9,926). И для ClassyFire, и для LSTM эти подсчеты исключают любые родительские классы, возвращаемые алгоритмом, которые являются суперклассами любого из других родительских классов. Наконец, что наиболее важно, ClassyFire с момента своего первоначального выпуска в 2016 году использовался при разработке ChEBI: он используется в конвейере массовой отправки для автоматической классификации объектов, включенных в ChEBI, до того, как их можно будет курировать вручную.Это означает, что ClassyFire фактически создала часть классификаций в нашем наборе данных (как обучающих, так и тестовых), хотя они никак не помечены и не обозначены как таковые. Это вносит предвзятость, с которой трудно полностью справиться.

    Рис. 18

    a Количество родительских классов при различных подходах. b Длина пути к заявленному родительскому классу в разных подходах. c Минимальная и максимальная длина пути к заявленным родительским классам. d D-глюкопиранозо-3-фосфат, пример молекулы, для которой ClassyFire плохо работает по этому показателю. Обучение относится к выбору членов для классов в учебной задаче

    Мы сравниваем подходы, вычисляя расстояние длины пути между тем, что мы можем назвать «основной истиной» утвержденной классификации в ChEBI и предсказанной классификацией. То есть мы подсчитываем количество отношений подклассов, которые необходимо пройти, чтобы перейти от непосредственно утвержденного родителя к предсказанному родителю.На практике более длинные пути, как правило, отражают классификации, которые либо неверны (в другой ветви онтологии), либо не очень полезны (как очень высокий уровень). Таким образом, длина пути обеспечивает полезную метрику качества классификации. Поскольку может быть несколько прямо утвержденных родителей и несколько предсказанных родителей, для каждой структуры в тестовом наборе мы вычислили все длины путей между попарными комбинациями утвержденных и предсказанных классов. Если предсказанный класс был идентичен одному из заявленных родителей, мы добавили длину пути, равную 0, чтобы указать совпадение.Обратите внимание, что заявленные родители в ChEBI не всегда являются классом, который мы использовали в качестве входных данных для наших классификаторов из-за обработки выбора онтологии в целях обучения. Таким образом, мы вычисляем длины путей также для классов, которые мы использовали в качестве выборки. На рисунке 18b показана общая плотность возвращенных длин пути в этой метрике с выбранными классами, обозначенными как «Обучение», показаны результаты для LSTM, лучшего и худшего из классических подходов и ClassyFire.Можно видеть, что ClassyFire возвращает самый широкий диапазон длин пути по этой метрике со средней длиной пути 3,20, в то время как LR (среднее значение = 2,29) превосходит NB (среднее значение = 2,74) и LSTM (среднее значение = 2,81), которые появляются выполнять аналогично. Базовый уровень обучения для наших подходов к обучению имеет среднее значение = 1,48.

    Эти результаты могут отражать погрешность, основанную только на количестве вычисленных путей. По этой причине мы рассчитали также минимальную длину пути и максимальную длину пути (рис. 18в). На минимальной длине пути ClassyFire превосходит другие подходы, а на максимальной длине пути показывает наихудшую производительность.Однако на практике для новой структуры без ручной проверки невозможно было бы узнать, какой из возвращенных результатов является лучшей классификацией, что снижает преимущества использования автоматизированного подхода. Хотя ClassyFire обеспечивает порядок в списке классов для своей собственной онтологии, которую можно использовать для определения приоритетов классификации, они не обеспечивают аналогичного ранжирования в своем прогнозировании терминов ChEBI. Чтобы проиллюстрировать, почему максимальная длина пути ClassyFire значительно больше, чем для других подходов, мы рассмотрим молекулу «D-глюкопиранозо-3-фосфат» в качестве примера. В ЧЭБИ классифицируется как глюкозофосфат, производное гексозы. ClassyFire возвращает следующие предсказанные классификации для этой молекулы: «первичный спирт» (CHEBI:15734), «вторичный спирт» (CHEBI:35681), «эфир» (CHEBI:25698), «моноалкилфосфат» (CHEBI:25381), « полиол» (CHEBI: 26191), «оксаны» (CHEBI: 46942), «полуацеталь» (CHEBI: 5653), «гексоза» (CHEBI: 18133) и «органический оксид» (CHEBI: 25701). Многие из этих классификаций относятся к правильным, но очень общим химическим группировкам, иллюстрируя проблемы с подходом на основе подструктуры к автоматизированной онтологической классификации на основе структуры в контексте большого и комбинаторного химического структурного ландшафта.Другие классификации в ChEBI неверны из-за различий между ClassyFire и подходом ChEBI к классификации (например, гексоза против производного гексозы).

    ClassyFire уже оказал огромное влияние на области управления химическими данными и анализа наборов данных omics, позволив классифицировать новые структуры. Тем не менее, наши результаты подчеркивают, что подходы на основе динамического машинного обучения играют роль наряду с подходами на основе подструктур. ClassyFire предсказывает для каждой молекулы значительно больше (не избыточных) родительских классов (среднее значение = 9.926), чем LSTM (среднее значение = 1,435) или LR (1 прогноз), где, грубо говоря, часто один из этих предсказанных родительских классов лучше, чем классы, предсказанные LSTM или LR в нашей метрике расстояния пути (подшипник учитывая возможную необъективность из-за использования ClassyFire при разработке ЧЭБИ), но большинство из них хуже. ClassyFire кажется особенно подходящим для полуавтоматических вариантов использования, когда результаты, возвращаемые ClassyFire, проверяются вручную. Однако, если ручная валидация невозможна, другие подходы кажутся более подходящими, в частности, если их можно использовать вместе таким образом, чтобы использовать различные преимущества различных подходов.Важно отметить, что их также, вероятно, будет легче поддерживать и расширять в будущем.

    Задание 2 Химия – Это нельзя копировать или заниматься плагиатом!! Я прошел

    Это премиум-документ. Некоторые документы на StuDocu имеют статус Premium. Обновите до Premium, чтобы разблокировать его.

    Это запрещено копировать или заниматься плагиатом!! Я выполнил задание с этой бумагой. Я горжусь тем, что…Подробнее

    Комментарии

    • Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии.

    Текст для предварительного просмотра

    Miranda Hardy Chemistry with Lab C832 ID учащегося: 21 июля 2019 г. Задача 2 Центральная роль химии A.Объясните, почему химия считается центральной наукой в ​​интересующей вас отрасли науки: Химия занимает центральное место в биологии, потому что многие биологические идеи содержат в себе химический язык. Например, вы найдете так много языка химии, когда читаете о метаболизме. Все организмы растут и развиваются, что требует энергии. Чтобы расти и получать энергию, организмы проводят в своем теле химические реакции, называемые биохимическими реакциями. Обмен веществ – это общая сумма всех реакций, протекающих в организме организма.(Агравал, П. Биология для химиков, Global Media, 2009) Биология изучает все живые существа. Черты биологии включают метаболизм, размножение, рост, движение, реакцию и сложную организацию. (БарЧартс, 2012). Из 92 стабильных элементов вы найдете только 20 различных типов атомов, составляющих живые организмы. Элементами, составляющими наибольшее количество живых организмов, являются углерод (C), водород (H), азот (N), кислород (O), фосфор (P) и сера (S). Эти 6 элементов имеют небольшую атомную массу и считаются макроэлементами, потому что они составляют массу живых организмов.Такие элементы, как магний, калий, натрий, кальций и йод, необходимы только в следовых количествах и называются составляющими массы живых организмов. Все эти атомы соединяются друг с другом во множестве различных комбинаций, образуя молекулы, удерживаемые вместе ковалентными связями. Роль ионов и многоатомных ионов в биологических молекулах различна. Например, фосфат играет роль в ряде важных молекул, таких как аденозинтрифосфат, АТФ, нуклеотиды, нуклеиновые кислоты, фосфолипиды. Ионы и полярные молекулы, такие как аминокислоты и глюкоза, имеют оболочки или кластеры воды, это влияет на то, как они проходят через мембраны клеточной поверхности.(Campton, J. 2016) Мы используем химию, чтобы объяснить значение каждого биологического процесса, поэтому химия является центральной наукой, центральной в биологии. Ссылки: Агравал, П. (2009). Биология для химиков. Получено из BarCharts, I. (2012). Биология. Получено из Кэмптона, Дж. (2016). Биология: молекулы и клетки. Банбери: Образовательная группа Ходдера.

    Химические и потребительские фирмы присоединяются к Целевой группе PLF

    «На протяжении многих лет PLF не получали должного внимания, потому что они являются ингредиентами, а не продуктами.Именно их гибкость и полезность делают их такими популярными, и поэтому внедрение экономики замкнутого цикла для этих продуктов сопряжено с рядом технических проблем», — сказал президент RSC Том Велтон. Одним из недостатков является то, что существует очень мало способов их переработки: более 36,25 млн т/год PLF не извлекаются после использования.

    «В настоящее время эти ценные химические вещества производятся в огромных количествах, используются и никогда не восстанавливаются. Мы просто должны разрабатывать новые технологии и применять принципы экономики замкнутого цикла для их сбора, повторного использования в качестве новых продуктов и сырья, а также предлагать дополнительные биоразлагаемые и биоразлагаемые альтернативы, добавил Велтон.

    PLF обычно используются в качестве загустителей, эмульгаторов и связующих и имеют широкий спектр применения. Существуют сотни различных типов полимеров, включая акриловые, эпоксидные смолы, сложные полиэфиры, полисиликоны, полиуретаны, отверждаемые излучением, виниловые и водорастворимые.

    Их восемь ключевых рынков, совокупная глобальная стоимость которых составляет 1 доллар США. 27 трлн – это клеи и герметики; сельское хозяйство; домашняя уборка; краски и покрытия; смазочные материалы; краски и покрытия; средства личной гигиены и косметика; и водоподготовка.

    Целевая группа, целью которой является наметить устойчивое будущее для PLF, определила более 200 различных PLF в восьми секторах рынка. Его план действий на 2022 год первоначально сосредоточен на пяти областях:

    • создание новых инновационных сетей для содействия сотрудничеству между академическими кругами, промышленностью и политикой;
    • определяет и отстаивает ключевые темы и приоритеты исследований для поддержки исследователей и бизнеса в решении инновационных задач PLF;
    • изучить возникающую потребность в последовательном подходе к тестированию биоразлагаемости и стабильности PLF;
    • исследует возможности для инноваций на основе химии при разработке решений для экономики замкнутого цикла на ключевых рынках, таких как краски, клеи и герметики; и
    • взаимодействовать с ключевыми заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить использование научно-обоснованного подхода для разработки будущей политики в отношении PLF.

    С точки зрения токсичности PLF, как правило, считаются мало опасными для окружающей среды и в настоящее время не подлежат регистрации и оценке в соответствии с европейским регламентом REACH. Тем не менее, RSC заявил, что Европейская комиссия в настоящее время пересматривает это исключение.

    Использование катализа антителами для изучения результатов многочисленных эволюционных испытаний химической задачи

    Реферат

    Антитела к каталитической альдолазе, полученные в результате иммунизации двумя различными, но структурно родственными гаптенами β-дикетона, были клонированы и секвенированы для изучения сходства и различий между независимо развившимися катализаторами.Кинетический анализ и анализ последовательности в сочетании с мутагенезом, структурными исследованиями и исследованиями моделирования показывают, что определяющим событием в эволюции этих катализаторов была соматическая мутация, которая поместила остаток лизина в глубокий, но в остальном неочищенный гидрофобный карман. Мы предполагаем, что ковалентные химические реакции могут быть так же легко выбраны из иммунного репертуара, как и традиционные нековалентные взаимодействия, которые до сих пор составляли основу иммунохимии. Кроме того, мы считаем, что эти эксперименты повторяют определяющие события в эволюции природных ферментов, особенно в том, что касается химического механизма, каталитической неразборчивости и удвоения генов.

    Один из самых захватывающих вопросов биологии касается того, что произойдет, если эволюция начнется заново. Для любой системы внутри организма ответ должен частично зависеть от того, сколько существует способов выполнить данную задачу. Например, в случае белковых ферментов проблема сводится к чисто химическому вопросу о возможности аминокислот, действующих совместно, катализировать данное превращение. Если существует много возможных путей, может возникнуть несколько решений проблемы, например, гидролиз амидной связи.Однако даже там, где есть несколько решений, обнаруживаются повторяющиеся мотивы, такие как каталитическая триада сериновых протеаз. Изучение этих вопросов экспериментально затруднено, потому что, кроме экспериментов с «мысленными» экспериментами, как правило, невозможно перезапустить эволюцию системы. Однако появление процесса реактивной иммунизации для создания катализаторов антител позволяет изучить результаты многочисленных эволюционных испытаний для выполнения сложной химической задачи различными членами семейства белков.

    Реактивная иммунизация отличается от более обычной процедуры иммунизации тем, что реактивные химические вещества используются в качестве иммуногенов. Таким образом, параметры отбора иммунной системы переключаются с простого связывания на более сложные химические процессы, такие как образование ковалентной связи между антителом и антигеном. Когда выбираемая химия является частью каталитического механизма, результатом часто является эволюция эффективного фермента в режиме реального времени (1–5).

    Недавно мы использовали процедуру реактивной иммунизации для получения каталитических альдолаз антител, которые по эффективности и механизму очень похожи на природные альдолазы (1–3).Одной из существенных особенностей альдолаз антител является активный сайт, содержащий глубоко спрятанный остаток лизина с сильно нарушенным pK и . Этот реактивный лизин взаимодействует с альдольными донорами с образованием енамина, который является зарождающимся углеродным нуклеофилом, который добавляется к альдольному акцептору с образованием новой углерод-углеродной связи с образованием продукта β-гидроксикетона с точным контролем стереохимии на карбинольном углероде. Таким образом, реактивная иммунизация сделала возможным отбор для сложного химического процесса, который требует, среди прочих параметров: ( i ) выбор связывающего кармана подходящей конфигурации для взаимодействия с двумя субстратами в бимолекулярном процессе; ( ii ) активный сайт с доступным остатком лизина; ( iii ) нарушение лизина pK a ; ( iv ) наличие основания; и ( v ) организация взаимодействия с водой, обеспечивающая образование и гидролиз иминных промежуточных соединений.

    В настоящей работе мы поставили перед иммунной системой одну и ту же химическую задачу — изучить результат многочисленных эволюционных попыток создать фермент. Здесь мы представляем наши исследования альдолаз антител, которые проявляют ту же энантиоселективность, тот же очевидный химический механизм, но были получены путем независимой иммунизации мышей дикетоновыми гаптенами 1 и 2 (рис. 1).

    Рисунок 1 Антитела к альдолазе

    были получены путем реактивной иммунизации 1,3-дикетоновым гаптеном 1 или 2. При реакции гаптенов с антителами к альдолазе образуется стабильное ковалентное взаимодействие. Многостадийная реакция дает стабильный винилологический амид или енаминон. В отличие от гаптена 1 , гаптен 2 включает сульфоновую группу для имитации тетраэдрической геометрии определяющего скорость переходного состояния образования углерод-углеродной связи.

    Материалы и методы

    Клонирование генов антител.

    Гены антител из клеточных линий гибридом, экспрессирующих каталитические антитела 38C2, 33F12, 40F12 и 42F1, клонировали, как описано (6, 7).

    Сайт-направленный мутагенез.

    Лизин 93 в тяжелой цепи 33F12 и 40F12 был заменен остатком аланина с помощью ПЦР с использованием двух перекрывающихся олигонуклеотидов, несущих желаемую замену. ПЦР проводили с использованием корректорской системы ПЦР Expand High Fidelity PCR System Pow / Taq ДНК-полимеразы (Roche Molecular Biochemicals) для минимизации ошибок ПЦР. Правильные последовательности мутантов были подтверждены секвенированием ДНК.

    Субклонирование в вектор экспрессии pIGG.

    Используемый здесь вектор экспрессии pIGG представляет собой экспрессию всего IgG человека в клетках млекопитающих (C.R. и C.F.B., неопубликованная работа). Вариабельные домены тяжелой цепи антител подвергали ПЦР-амплификации с использованием системы ПЦР Expand High Fidelity PCR System Pow / Taq , смеси ДНК-полимеразы и специфичных к антителу праймеров, включающих сайты рестрикции, необходимые для клонирования pIGG. Продукты ПЦР расщепляли Sac I и Apa I и лигировали с вектором pIGG, расщепленным Sac I/ Apa I, с использованием ДНК-лигазы T4 (Life Technologies, Gaithersburg, MD).Реакции лигирования трансформировали в штамм Escherichia coli XL-1 Blue (Stratagene) с помощью электропорации. Вариабельные домены легкой цепи антител подвергали ПЦР-амплификации и сливали с каппа-цепью человека с помощью ПЦР с удлинением с перекрытием с использованием системы ПЦР Expand High Fidelity PCR System Pow / Taq , ДНК-полимеразной смеси и специфичных к антителу праймеров, включающих необходимые сайты рестрикции. для клонирования pIGG. Продукты ПЦР расщепляли Spe I и Xba I и лигировали в вектор с соответствующим вариабельным доменом тяжелой цепи, полученным расщеплением Spe I и Xba I и 5′-дефосфорилированием щелочной фосфатазой. из кишечника теленка (Roche Molecular Biochemicals).Реакции лигирования превращали в XL-1 Blue электропорацией. Правильные последовательности клонов pIGG-антитела подтверждали секвенированием ДНК.

    Экспрессия и очистка рекомбинантных антител.

    Рекомбинантные гибридные мышиные/человеческие IgG-антитела были экспрессированы в временно трансфицированных Т-клетках почки эмбриона человека 293. Почти конфлюэнтные клетки трансфицировали плазмидной ДНК pIGG-антитело с помощью LipofectAMINE PLUS (Life Technologies) в соответствии с процедурой, рекомендованной производителем.После трансфекции клетки культивировали в течение 3 дней в среде DMEM (Life Technologies) с добавлением 10% FBS (Life Technologies). Супернатант клеточной культуры собирали и заменяли свежей средой каждый день. IgG очищали из концентрированных супернатантов клеточных культур с помощью аффинной хроматографии с использованием колонки Protein A HiTrap объемом 1 мл (Pharmacia), присоединенной к системе FPLC (Pharmacia). PBS использовали в качестве буфера для уравновешивания и промывки, а для элюирования использовали 0,5 М уксусную кислоту. Элюированные фракции немедленно нейтрализовали, используя 0.5 объемов 1 М Tris⋅HCl (pH 9,0) объединяли, концентрировали и заменяли на PBS.

    Анализ активности.

    Альдолазную активность рекомбинантных антител измеряли с использованием флуорогенного метода ретро -альдольного субстрата (8). Реакции проводили в PBS (рН 7,4), субстрат разбавляли из исходного 5 мМ раствора в ацетонитриле до конечной концентрации 200 мкМ. Анализы проводили при комнатной температуре в титрационных микропланшетах в реакционном объеме 100 мкл.Использовали концентрацию антитела 1 мкМ. Образование альдегидного продукта отслеживали с помощью флуоресцентного планшет-ридера, контролируя при λ ex = 330 нм и λ em = 452 нм.

    Компьютерная модель гомологии.

    Матрица для гомологической модели каталитического антитела 40F12 была выбрана путем сравнения последовательностей с нашей базой данных из 120 структурно определенных Fab. В частности, мы использовали область V L Fab MOPC21 (9) и область V H Fab 33F12 (2), которые имели наибольшую идентичность последовательностей с V L и V H соответственно. 40Ф12.Выбранные матрицы V L и V H также имели совпадающие длины CDR, за исключением петли CDR3 тяжелой цепи (h4). Проверка базы данных показала, что Fab 730.1.4 (10) имеет петлю h4 такой же длины. Подгонка по методу наименьших квадратов следов Cα 33F12 и 730.1.4, 10 остатков до и 10 остатков после петли h4, показала, что остатки H92 и h204 представляют собой точки, от которых расходятся структуры CDR3. Следовательно, петля h4 730.1.4 была сплайсирована в 33F12 между остатками H92 и h204.При необходимости остатки в этой предварительной модели были мутированы, чтобы соответствовать последовательности 40F12, а конформации конфликтующих боковых цепей были изменены на основе стандартной библиотеки ротамеров (11). Наконец, модель была уточнена в ходе двух раундов минимизации энергии с помощью программы Discover (Biosym Technologies, Сан-Диего). В первом раунде мутированные боковые цепи были минимизированы с ограничением остальной части модели, а во втором раунде все боковые цепи были минимизированы с ограничением основной цепи.

    Результаты и обсуждение

    Второе эволюционное испытание.

    Наше второе эволюционное испытание началось с синтеза гаптена 2 и получения моноклональных антител (5). Из 11 антител, которые, как было показано, катализируют альдольную реакцию, антитела 40F12 и 42F1 катализировали альдольные реакции присоединения и ретро- -альдольные реакции с энантиоселективностью, сходной с наблюдаемой ранее для антител 33F12 и 38C2 (1–3).Остальные девять каталитических антител демонстрировали изменение энантиоселективности, преимущественно образуя альдолы, противоположные альдолам, образующимся с 33F12 или 38C2. Эти антиподальные катализаторы являются предметом другого отчета (5). Мы ограничили этот анализ антител к альдолазе теми катализаторами, которые проявляют такую ​​же общую энантиоселективность при катализе альдольных реакций.

    Антитела 40F12 и 42F1 были впервые идентифицированы по их способности ковалентно реагировать с 2,4-пентандионом с образованием стабильного энаминона (УФ при λ макс. 318 нм) (1).Подобно антителам 33F12 и 38C2, 40F12 и 42F1 показали характерный максимум поглощения енаминона при 318 нм после инкубации с 2,4-пентандионом (фиг. 2 A ). Затем антитела исследовали на их способность катализировать различные альдольные и ретро-альдольные реакции (таблица 1). Все альдольные и ретро -альдольные реакции, катализируемые антителами, соответствовали кинетике Михаэлиса-Ментен и ингибировались добавлением стехиометрического количества 2,4-пентандиона. Представлена ​​сводка кинетических параметров для альдольных реакций, катализируемых антителами, и ретро- -альдольных реакций (таблица 1).Эти результаты согласуются с программированием реакционноспособного амина в ковалентном каталитическом механизме (1–3). Кроме того, эти антитела повторяют широкий каталитический диапазон, который впервые наблюдался с антителами к альдолазе 33F12 и 38C2.

    Рисунок 2

    ( A ) Антитело к альдолазе 40F12 (сайты связывания 75 мкМ) с 4 экв. 2,4-пентандиона продемонстрировал типичный максимум поглощения енаминона при 318 нм (показан оранжевым цветом), в то время как неактивные антитела этого не сделали (показаны синим цветом).( B ) Скорость образования енаминона в зависимости от рН. Образование энаминона между антителом 40F12 и 2,4-пентандионом отслеживали спектрофотометрически при 318 нм при 22°С. Инкубационные смеси содержали 15 мкМ сайтов связывания антител и 50 мкМ 2,4-пентандиона в цитрат-фосфатном буфере в диапазоне рН от 5,0 до 8,6. Скорости реакций рассчитаны с использованием экспериментально определенного коэффициента экстинкции ε 318 = 17,4 мМ -1 ⋅см -1 .

    Таблица 1

    Кинетические параметры катализируемых антителами альдольных и ретро- -альдольных реакций

    Анализ последовательности.

    Для изучения альдолазных антител на уровне генов и белковых последовательностей были клонированы их кДНК и охарактеризованы экспрессированные белки. Выравнивание белковых последовательностей альдолазного антитела показывает, что два антитела 38C2 и 33F12, полученные путем иммунизации гаптеном 1 , являются высоко гомологичными, содержат одинаковую последовательность CDR3 V H и, следовательно, происходят из одного и того же антитела зародышевой линии.Они отличаются друг от друга 10 аминокислотными заменами у V L и 9 у V H вследствие соматической мутации (рис. 3) (2). Аналогично, аминокислотные последовательности двух антител 40F12 и 42F1, полученных при иммунизации гаптенами 2 , являются высоко гомологичными и отличаются друг от друга только в 3 положениях в V L и в 2 положениях в V H . Они тоже являются соматическими вариантами друг друга. При сравнении последовательностей этих двух наборов антител становится очевидным, что все антитела имеют высокую степень гомологии в своих генных сегментах V H .Поиски в доступных базах данных, включая базу данных IMGT (13), позволяют предположить, что тяжелые цепи обоих наборов антител могут быть получены из одного и того же гена зародышевой линии, поскольку их последовательности нуклеиновых кислот оказались наиболее гомологичными V H 22. 1. сегмент (рис. 3). Поскольку база данных репертуара зародышевой линии мышей неполна, мы не можем без дополнительного клонирования исключить существование другого более гомологичного гена V H . Хотя составляющие их генные сегменты V H являются высоко гомологичными, два набора антител используют очень разные области CDR3 V H для распознавания антигена.В семействе 40F12/42F1 используется сегмент h4, который на пять аминокислот длиннее, чем в семействе 33F12/38C2. В отличие от гомологии сегментов V H , последовательности легкой цепи V L двух наборов антител сильно различаются и происходят из разных генов зародышевой линии.

    Рисунок 3

    Выравнивание аминокислотной последовательности антител к альдолазе. Указаны каркасные области (FR) и области, определяющие комплементарность (CDR). Штрихи обозначают идентичные аминокислоты.В отличие от последовательностей V L , последовательности V H четырех антител к альдолазе сильно родственны. Скрининг банка данных показал, что V H 22.1 является наиболее близким родственным геном зародышевой линии.

    Консервативный и химически активный лизин.

    Предыдущие исследования антител 33F12 и 38C2 показали, что эти антитела используют каталитический механизм, аналогичный природным ферментам альдолазам I класса (1–3). В этом механизме ε-аминогруппа остатка лизина, находящегося в активном центре, действует как нуклеофил с образованием енамина с донорным кетоновым субстратом, а последующая реакция с акцепторным альдегидным субстратом обеспечивает после гидролиза имина образование альдольного товар.Кристаллическая структура 33F12 (2) показала, что Lys 93 тяжелой цепи [нумерация согласно Kabat (13)] вносит вклад в наиболее подходящую каталитическую ε-аминогруппу для кармана связывания антитела. Поразительно, но лизин H93 консервативен во всех четырех последовательностях антител, хотя этот остаток чаще всего консервативен в виде аланина. Лизин в положении H93 очень необычен и встречается только в 11 известных последовательностях антител (14). Сравнение с предполагаемым остатком зародышевой линии в этом положении показывает, что появление лизина является результатом соматической мутации, поскольку ни один из известных сегментов зародышевой линии V H не кодирует лизин в этом положении.

    Чтобы ε-аминогруппа Lys была нуклеофильной, она должна быть незаряженной. Однако pK a ε-аминогруппы свободной аминокислоты лизина в водном растворе составляет 10,5 (15). Поскольку каталитическая активность зависит от непротонированного лизина как нуклеофила, а альдолазы действуют с максимальной активностью при нейтральном pH, когда ε-аминогруппа лизина обычно протонирована, pK и этой группы должны быть нарушены. Чтобы приблизить pK a основного лизина, мы использовали кинетический анализ, основанный на способности антител образовывать енамины с β-дикетонами.Мы исследовали реакцию 2,4-пентандиона с антителом 40F12 и спектрофотометрически отслеживали поглощение комплекса антитело-енамин при 318 нм. Зависимость этой реакции от pH показана и описана простой кривой титрования с pK a , равной 6,0 для 40F12 (рис. 2 B ). Предыдущие исследования антител 33F12 и 38C2 выявили pK a s 5,5 и 6,0 соответственно для их реактивных лизинов (2). Зависимость к кат / К М в зависимости от рН для ретро -альдольной реакции также показала кислую ветвь рК а = 6.3–6,9 для семейства альдольных антител. Этот результат аппроксимирует рН-зависимость катализа FDP-альдолазы (16). Таким образом, альдольные антитела обнаруживают химически активную аминогруппу с сильно нарушенным pK a в своих активных центрах.

    Мутационные исследования.

    Для подтверждения идентичности химически активного лизина в положении H93 были проведены исследования сайт-направленного мутагенеза антител 33F12 и 40F12. Были сконструированы два мутанта, в которых Lys H93 был заменен на Ala. Для эффективной экспрессии антител вариабельные домены клонировали в вектор экспрессии млекопитающего, в котором тяжелая и легкая цепи экспрессировались с двух промоторов CMV, чтобы получить гибридное антитело IgG 1 с константной областью каппа человека и константой γ1 человека. региона (CR и CFB, неопубликованные данные). Антитела экспрессировали в линии клеток человека и секретировали в среду для культивирования клеток, из которой их очищали с помощью аффинной хроматографии с белком А.Последующий анализ каталитической активности мутантов и гибридных антител дикого типа проводили с использованием метода альдольного сенсора, который при каталитической конверсии дает флуоресцентный продукт. Эта ретро -альдольная реакция была использована, потому что ее флуоресцентное считывание является наиболее чувствительным индикатором каталитической активности альдолазы (8). Анализ рекомбинантных 33F12 и 40F12 показал, что они сохраняют каталитическую активность антитела, экспрессируемого гибридомой. Однако соответствующие Lys H93 →Ala мутанты этих антител показали полную потерю каталитической активности.Эти результаты демонстрируют функциональное значение этого остатка в обоих семействах антител. Хотя структурные изменения трудно исключить, замена лизина на аланин, скорее всего, допустима в этом положении, потому что аланин является аминокислотой, наиболее часто встречающейся в этом положении. Исследования связывания ELISA мутантов Lys H93 → Ala с гаптенами 1 и 2 показали, что их специфическое связывание с любым из этих дикетонов было отменено.Все экспрессируемые гибридомой и рекомбинантные антитела к альдолазе связывали оба гаптена с высокой аффинностью. Таким образом, эти результаты подразумевают, что потеря активности у мутантов Lys H93 → Ala, скорее всего, вызвана заменой остатка, необходимого для включения дикетонов в ковалентную енаминоновую связь, что согласуется с представлением о том, что этот остаток является ключевой каталитический лизин.

    Гомология активных центров антител к альдолазе и природного фермента альдолазы.

    В предыдущих исследованиях мы сообщали о кристаллической структуре антитела 33F12 и анализе его активного центра. Чтобы получить представление об активном сайте антитела 40F12, мы построили модель антитела путем сравнения последовательностей 40F12 с нашей базой данных известных структур Fab. Кристаллическая структура 33F12 и модель гомологии 40F12 показывают реактивный лизин на дне глубокого гидрофобного связывающего кармана (рис. 4 A и B ) (2).В 33F12 и 40F12 большинство остатков в радиусе 5 Å от ε-аминогруппы лизина H93 являются гидрофобными (табл. 2). Кроме того, подавляющее большинство этих остатков кодируется в сегменте гена зародышевой линии V H 22.1, и только His h45 в антителах 40F12 и 42F1 является результатом соматической гипермутации. Доминирующая роль сегмента V H в формировании сайтов связывания этих антител вокруг критического лизина объясняет способность этих двух семейств антител выполнять одну и ту же каталитическую задачу при использовании очень разных легких цепей. Сходная архитектура сайтов связывания антител в двух семействах антител предполагает, что эти альдолазы функционируют посредством аналогичных каталитических механизмов с использованием Lys H93 в качестве нуклеофила. Таким образом, pK a ε-аминогруппы этого остатка лизина, скорее всего, нарушена гидрофобной средой сайтов связывания, присутствующих в обоих семействах антител, как мы первоначально предполагали для антитела 33F12 (2). Это гидрофобное микроокружение препятствует протонированию и развитию заряда на ɛ-аминогруппе Lys H93 , тем самым снижая его pK a .Чтобы изучить взаимосвязь наших альдолаз антител с их аналогами природных ферментов, мы исследовали кристаллические структуры природных ферментов альдолазы. Анализ рентгеновской структуры N -ацетилнейраминалиазы выявил глубокий карман, который, как предполагается, является активным центром фермента (17). В этом ферменте Lys165 находится на дне кармана активного центра в гидрофобной среде (рис. 4 C ) и, как было предсказано, является ключевым остатком лизина в каталитическом механизме этой альдолазы.Как и в случае с нашими антителами к альдолазе, гидрофобное микроокружение может быть ответственным за настройку pK a ε-аминогруппы этого остатка лизина. Однако большинство природных ферментов альдолазы, по-видимому, используют электростатический механизм для нарушения pK a ε-аминогруппы лизина. Этот механизм был впервые предложен Вестхеймером в его исследованиях другого аминозависимого фермента, ацетоацетатдекарбоксилазы (ссылка 18 и ссылки в ней). Множественные остатки лизина наблюдаются в активных центрах различных фруктозо-1,6-бисфосфатальдолаз класса I, что позволяет предположить, что электростатика может объяснить повышенную реактивность ключевого остатка лизина в этом распространенном гликолитическом ферменте.В альдолазе мышц кролика (19) расстояние между ε-аминогруппами Lys229 и Lys146 составляет 4,9 Å. (Фиг. 4 D ), что сравнимо с таковым, наблюдаемым для манделатрацемазы (20), в которой электростатические эффекты также считаются критическими в возмущении pK a ключевой ε-аминогруппы. Сравнение боковых цепей, присутствующих в радиусе 5 Å от аминогруппы активного центра, показывает радикальные различия в типах боковых цепей, обнаруживаемых в активных центрах ферментов, использующих либо гидрофобный, либо электростатический механизм для лизина pK a возмущение. .

    Рисунок 4

    Сравнение активных центров альдолазы абзима и фермента. Все помеченные боковые цепи находятся в пределах 5 Å от каталитической группы лизина (синяя) Nɛ. ( A ) Вид сверху на сайт комбинирования Fab’ 33F12. ( B ) Тот же вид для гомологической модели 40F12. ( C ) Вид активного центра N -ацетилнейраминалиазы (17) вокруг Nɛ каталитического остатка лизина 165. ( D ) Тот же вид активного центра фруктозо-1,6-бисфосфатальдолазы (19) вокруг Nɛ каталитического остатка лизина 229.Рисунок был сгенерирован с пониманием (Biosym Technologies).

    Таблица 2

    Остатки в пределах 5 Å от группы Nɛ каталитического лизина (выделены жирным шрифтом)

    Выводы

    Образование антител — это эволюционный процесс, который выбирает энергию связывания. Если сравнить то, как генерируются новые функции в биологии в целом, с тем, что происходит в иммунной системе, можно обнаружить много общего. В каждом случае генотипические параметры, которые генерируют новую информацию, связаны с системой отбора.Основные отличия заключаются в параметрах выбора и временной шкале. Общая эволюция использует естественный отбор для отбора функций в течение длительного времени, тогда как иммунная система использует клональный отбор для отбора на улучшение энергии связывания антител в течение нескольких недель. Реактивная иммунизация позволяет переключить параметры селекции иммунной системы на параметры, более близкие к естественному отбору, сохраняя при этом благоприятный временной ряд индукции антител. Одна интересная особенность этих экспериментов заключается в том, что из-за пороговых соображений не было никакой гарантии, что, даже если системе будет предложена возможность выполнить сложную химию, этот параметр будет выбираемым.Например, в описанных здесь экспериментах система была настроена так, чтобы система могла двигаться к образованию ковалентной связи, что является «конечным» достижением энергии связи. Однако, если бы порог для клеточного деления и дифференцировки был намного ниже, это редкое явление могло бы никогда не наблюдаться. Например, если простое нековалентное связывание с бензольным кольцом в антигене давало достаточную энергию связывания для размножения клонов, эта особенность становится событием отбора без какой-либо движущей силы в сторону более сложной химии, необходимой для катализа альдольной реакции.Тем не менее, высокий процент клонов достигает способности образовывать ковалентную связь; следовательно, система, разработанная для простого связывания, может сделать гораздо больше, когда параметры выбора изменены. Помимо эволюции катализа, иммунная система должна иметь истинное эволюционное стремление к связыванию энергии, и когда предлагаются более совершенные пути для достижения этой цели, ими можно воспользоваться.

    Наши исследования дают картину эволюционных событий, которые привели к каталитическому механизму и неразборчивости субстрата, наблюдаемым для этого семейства катализаторов. В обоих эволюционных испытаниях остаток лизина появился на ранней стадии соматического уточнения в антителах зародышевой линии с использованием предполагаемого сегмента зародышевой линии V H 22.1. Эта зародышевая линия, по-видимому, кодирует глубокий гидрофобный карман. Карман сам по себе не предрасположен к связыванию дикетоновых гаптенов, которые мы изучали здесь, с высокой аффинностью, но единственная соматическая мутация в Lys H93 обеспечивает ковалентный химический раствор для связывания с высокой аффинностью. Химическая реактивность, которой обладает Lys H93 в этом типе сайта связывания, легко выбирается.Как только появилась эта ковалентная химия, дальнейшего уточнения связывающего кармана не произошло, потому что это не давало селективного преимущества системе. Этот результат дополняет исследования онтогенеза других антител-катализаторов и других гаптен-связывающих антител, в которых используются нековалентные механизмы (21-24). Эти исследования показали, что определенные гены зародышевой линии готовы к катализу определенных реакций или к быстрой эволюции до высокоаффинного связывания гаптена. Таким образом, мы получаем аналогичный результат, когда задействована ковалентная химия, и предполагаем, что ковалентные химические реакции могут быть так же легко выбраны из иммунного репертуара, как и традиционные нековалентные взаимодействия, которые сформировали наши взгляды на иммунохимию.Кроме того, как мы обсуждали ранее (2), мы полагаем, что эти эксперименты повторяют определяющие события в эволюции природных ферментов, особенно в том, что касается химического механизма, каталитической неразборчивости и дупликации генов (25, 26).

    Таким образом, одним из ключевых результатов этого исследования является то, что некоторые параметры для альдольных катализаторов являются критическими, тогда как другие являются более вырожденными. Хотя четыре антитела к альдолазе, описанные здесь, имеют один и тот же сегмент зародышевой линии V H , они демонстрируют очень разные последовательности CDR3 V H и легкой цепи.Хотя структурные корреляты для ковалентного механизма в этом классе антител в настоящее время определены, структурные корреляты для каталитической эффективности еще предстоит раскрыть. Тем не менее, мы уже знаем, что каталитическая способность альдолаз антител может в некоторых случаях превышать 10 13 (5).

    По необходимости наше исследование зависит от химических растворов, разрешенных в каркасе антитела. Возможно, что альтернативные решения могут быть предпочтительнее в других белковых структурах.Например, мы не нашли серьезного решения проблемы лизина pK , которую природа чаще всего использует. В большинстве природных альдолаз второй лизин появляется рядом с лизиновым нуклеофилом и изменяет его pK a за счет электростатических взаимодействий. Возможно, просто этот второй лизин настолько дестабилизирует складку антитела, что ее никогда не видно, или что репертуар зародышевой линии структурно благоприятствует гидрофобному механизму, поскольку он возникает в результате общего использования той же самой зародышевой линии V H 22.1 сегмент всеми четырьмя антителами. В качестве альтернативы, появление второго лизина может быть более редким событием, и размер нашей выборки мог быть слишком мал, чтобы его наблюдать.

    Благодарности

    Это исследование было поддержано грантом CA27489 (для I.A.W., C.F.B. и R.A.L.) от Национального института здравоохранения и Института химической биологии Скаггса.

    Сноски

    • ↵* Кому следует направлять запросы на перепечатку.Электронная почта: foleyral{at}scripps.edu или carlos{at}scripps.edu.

    • Депонирование данных: последовательности, о которых сообщается в этой статье, были депонированы в базе данных GenBank (номер доступа AF242212–AF242219).

    • Принято 27 декабря 1999 г. Обзор

      Дэвид Бадре
      Издательство Принстонского университета
      2020 | 312 стр | 25 фунтов стерлингов
      ISBN 97806
      553

      Купить эту книгу на Amazon.co.uk
      Купить эту книгу на Bookshop.org

      Вы когда-нибудь задумывались, почему так тяжело работать из дома? На задании углубляется в понимание того, как дать вашему мозгу сигналы о работе, которую он должен выполнять, и как улучшить вашу память.

      Дэвид Бадре, профессор когнитивных, лингвистических и психологических наук, описывает, как наш мозг устроен, чтобы распознавать ситуации, выполнять последовательность действий и отвлекаться на определенные раздражители. Он умело сочетает важные исторические эксперименты, раскрывающие ключевые аспекты нашего мыслительного процесса, с простыми для понимания примерами, например, что происходит в нашем мозгу, когда мы пытаемся сделать что-то такое простое, как приготовление чашки кофе.

      Как заядлый цифровой блокнот, который часто испытывает трудности с организацией своих заметок, мне особенно понравились главы о поиске информации. В этих разделах объясняются алгоритмы, которые используют поисковые системы, такие как Google, и то, как они ранжируют информацию в зависимости от ее возможной полезности. Мне также понравилось узнавать, как эти алгоритмы связаны с процессами, происходящими в нашем собственном мозгу каждый раз, когда мы пытаемся вспомнить информацию. Удивительно думать о том, как алгоритмы поисковых систем устроены так, чтобы обрабатывать информацию способами, которые смоделированы по образцу процессов в нашем мозгу.

Оставить комментарий