Сайнс наука: Naked Science — новости науки

Science Of Drink – Наука пить, не испытывая жажды

24 февраля 2022 года РФ в лице В.В.Путина объявила войну суверенному мирному государству Украина. Я блогер из украинского города Харькова, города, который войска РФ прямо сейчас утюжат крылатыми ракетами “Калибр”, ракетами воздух-земля со стратегических бомбардировщиков-ракетоносцев Ту-22м3 и бомбит с других боевых самолетов, накрывает РСЗО “Смерчами”, “Ураганами”, “Градами”.

Харків. Так, прориваються. Але й горять нехуйово pic.twitter.com/TfCUAVz3X8

— Роман Донік (@donikroman) February 27, 2022

Смотрите, вот российская боевая машина “Тигр” горит в нескольких кварталах от моей квартиры, в которой я много лет писал свой блог на русском языке ни разу не претерпевая никаких притеснений. Это жилой район, в нем нет никаких военных объектов, нет “нациков” (кроме тех, кто сгорел в этом “Тигре”).

We enhanced the CCTV images from the moment the missile hit the cultural/administrative building in Kharkiv. It matches the countours and dimensions of 3M54-1 Kalibr. Obviously, Ukraine has no such missiles. https://t.co/cQVPmgDvVt pic.twitter.com/MG82sZ4PTz

— Christo Grozev (@christogrozev) March 2, 2022

А вот российская крылатая ракета “Калибр” за долю секунды до того, чтобы поразить здание Харьковской Областной Администрации, в которой работают в основном люди говорящие и думающие на русском, но просто про Украину, про свою страну. А попутно эта ракета разнесла модный харьковской крафтовый бар “Коктелька” через перекресток, в котором работали люди, когда-то вдохновившиеся коктейльным Ренессансом на этом блоге, написанным на русском языке.

А вот последствия попадания ракеты воздух-земля выпущенного с российского самолета. Да, это просто жилой дом, вокруг которого нет ни одного военного объекта ни постоянного, ни временного. Это просто спальный район, полный людьми, которые говорят и думают на русском, у которых родственники в России и т.д. Десятки убитых, среди которых дети, подростки, женщины, старики…

Я не буду дальше выкладывать такие материалы. И это касается не только Харькова, подобная жуть происходит в Киеве, Сумах, Одессе и десятках других городов Украины. Если вы смогли найти в интернете самый лучший рецепт Сухого Мартини или Маргариты от коктейльного блогера из Харькова, вы сможете найти правду про Российско-Украинскую войну, начавшуюся еще в 2014 году и перешедшую в фазу экивалентную нападению нацистской Германии на СССР в 1941 г. Да, это НАЦИЗМ. Россияне истребляют без разбору граждан Украину только за то, что они граждане Украины. Да, также поступали гитлеровцы во ВМВ.

Всё творимое в Украине сейчас четко описывается несколькими статьями уголовного кодекса РФ из раздела Преступления против мира и безопасности человечества (вы можете сами пройти по ссылке и почитать коментарии разъясняющее смысл этих норм уголовного права и сравнить с происходящим в Украине), главное не читайте чушь, которую пишут пропагандисты-оболваниватели россиян, уверен вы сможете это сделать, если захотите и постараетесь, скорее всего вы ведь здесь потому что не хотите лить в свой Олд-Фешенд спрайт, т. е. быть быдлом. Вот эти статьи:
Статья 353 УК РФ. Планирование, подготовка, развязывание или ведение агрессивной войны
Статья 356 УК РФ. Применение запрещенных средств и методов ведения войны (Жестокое обращение с гражданским населением, … применение в вооруженном конфликте средств и методов, запрещенных международным правом)

Короче, что я хочу сказать – дорогие мои читатели из России, вы должны знать, что ваша страна развязала подлую агрессивную войну с Украиной, войну в которой т.н. армия РФ занимается в основном военными бесчеловечными преступлениями и при этом несет еще сумасшедшие потери, даже не забирая трупы своих солдат и не признавая этих потерь (я не буду здесь постить эти материалы, которым уже просто кишит интернет – власти РФ не просто так решили блокировать соцсети). Мерзавцам в верхушке российского руководства, обезумевшей от нацистского угара ненависти к Украине, это не интересно. Они лгали вам много лет в этом угаре и сейчас отправляют на убой срочников в тупой надежде завалить Украину трупами с совершенно никому непонятной целью. Это должно быть остановлено и, я уверен, будет отановлено, но вам надо выбрать на какой стороне будете вы.

А теперь мы перейдем к нашему сегодняшнему коктейлю, это же в конце концов блог про коктейли, не так ли? Но для начала преамбула, номинально руководство РФ утверждает, что у вас демократия. Т.е. те, кто развязал эту чудовищную войну являются представителями вашей воли. Я надеюсь, что это не так. Я не хочу верить в то, что россияне – нацисты. У нас общее прошлое, общее воспитание, основанное на том, что главное, чтобы не было войны. Поэтому я презюмирую, что вы не согласны с такой репрезентацией вашей воли, это не может быть вашей волей. Если вы не хотите быть соучасниками этого чудовищного преступления вам пригодится мой последний рецепт. Также он вам поможет, если вы понимаете, что, на самом деле, никакой демократии в РФ нет, а есть нацистская автократическая обезумевшая клепто-диктатура. Вы можете выбрать любой вариант между этими утверждениями. Но если вы люди, вы не можете поддерживать эту войну.

Коктейль Молотова

две трети бутылки бензина
одна треть бутылки машинного масла
по вкусу можно добавить немного гудрона или пенопласта растворенного в ацетоне
пакля (какой-то кусок ткани)
Налейте масло, бензин, добавки в бутылку, не взбалтывайте. В горлышко бутылки вставьте паклю, подожгите и используйте для решительной демонстрации своего несогласия с вопиющей несправедливостью и окружающим вас злом.

Подробнее по рецептуре, методу приготовления и эффекту этого коктейля можно почитать в википедии.

P.S. Россияне адаптировавшие нацистскую идеологию современной России, не надо писать мне коментарии с тоннами вашей внутренней пропаганды, повторю, понять, с какой стороны фашисты в этой войне несложно – это те, кто напал ночью без объявления войны на мирные города. Да, аналогия с 1941 прямая. И да, вы ведете открытую войну с Украиной с 2014, вы агрессоры, вы оккупанты. И да, также как нацистскую Германию, вас ждет крах и несмываемый позор. 

Наука о данных Online Courses

На специализациях и курсах по науке о данных преподаются основы интерпретации данных, проведения различных видов анализа, понимания и представления практических выводов. Начинающие и продолжающие учащиеся освоят такие темы как качественный и количественный анализ данных, инструменты и методы манипулирования данными, а также алгоритмы машинного обучения.

Анализ данных

Машинное обучение

Теория вероятности и статистика

Получите диплом

Популярные темы

Python

SQL

Статистика

Инженерия Данных

Бизнес-аналитика

База Данных

Биостатистика

Apache Spark

Программирование На Языке R

Управление Базами Данных

Самые популярные курсы по предмету ‘Наука о данных’

Просмотреть сертификаты MasterTrack®

Лучшие курсы по предмету ‘Наука о данных’

Часто задаваемые вопросы на тему Наука о данных

• Наука о данных применяется в большинстве отраслей, поэтому профессии в этой сфере входят в число самых востребованных в области компьютерных наук. Исследователи данных•— это детективы эпохи больших данных. Они ответственны за извлечение ценной информации в результате анализа больших массивов данных. И точно так же, как детектив отвечает за поиск улик, их истолкование и рассмотрение дела в суде, наука о данных охватывает весь жизненный цикл данных.

  Первый этап этого цикла•— сбор большого количества необработанных данных особыми методами. Затем начинается создание и обслуживание конвейеров и хранилищ данных, которые эффективно фильтруют данные и готовят их к дальнейшему анализу. Эта инфраструктура позволяет исследователям эффективно работать с наборами данных, применяя интеллектуальный анализ и моделирование, а затем обрабатывать результаты с использованием таких сложных техник, как прогнозный и качественный анализ. Наконец, эти результаты нужно визуализировать и презентовать лицам, принимающим бизнес-решения.

  В зависимости от размера компании, исследователи данных могут отвечать за весь жизненный цикл данных или только за определенную его часть (в составе команды).‎

• Computer science is one of the most common subjects that online learners study, and data science is no exception. While some learners may wish to study data science through a traditional on-campus degree program or an intensive “bootcamp” class or school, the cost of these options can add up quickly once tuition as well as the cost of books and transportation and sometimes even lodging are included.

  As an alternative, you can pursue your data science learning plan online, which can be a flexible and affordable option. There are a wide range of popular online courses in subjects ranging from foundations like Python programming to advanced deep learning and artificial intelligence applications. Students can choose to get certifications in individual courses or specializations or even pursue entire computer science and data science degree programs online.

  Best of all, these online courses include lecture videos, live office hour sessions, and opportunities to collaborate with other learners from all around the world, giving you the chance to ask questions and build teamwork skills just like you would on campus. ‎

• In today’s era of “big data”, data science has critical applications across most industries. This gives students with data science backgrounds a wide range of career opportunities, from general to highly specific. Some companies may hire data scientists to work on the entire data life cycle, while larger organizations may employ an entire team of data scientists with more specialized positions such as data engineers to build data infrastructure or data analysts, business intelligence analysts, decision scientists to interpret and use this data.

  Some tech companies may employ much more specialized data scientists. For example, companies building internet of things (IoT) devices using speech recognition need natural language processing engineers. Public health organizations may need disease mappers to build predictive epidemiological models to forecast the spread of infectious diseases. And firms developing artificial intelligence (AI) applications will likely rely on machine learning engineers. ‎

• Coursera offers Professional Certificates, MasterTrack certificates, Specializations, Guided Projects, and courses in data science from top universities like Johns Hopkins University, University of Pennsylvania and companies like IBM. Popular online courses for data science include introductions to data science, data science in R, Python, SQL, and other programming languages, basic data mining techniques, and the use of data science in machine learning applications.‎

• More and more students are looking to pursue entire degree programs in data science online. There are several reasons for this, starting with cost: with Coursera’s degree programs, you can get the same high quality education and the same diploma as your on-campus colleagues at a fraction of the cost. Flexibility is another big reason; particularly if you’re already working full-time, the ability to pursue your data science education on your own time instead of having to take time off from your job is a huge advantage.

  The popularity of data science courses on campus are also increasing the appeal of online courses. Many students who want to take these courses on campus find them overenrolled, or else so crowded that lectures are challenging to follow and access to faculty is lacking. Thanks to videos of classes, online students can watch lectures on their own time in a focused environment, and virtual office hours provide regular access to faculty. Online courses can thus make learning more accessible for aspiring data scientists.

  Learning online doesn’t mean sacrificing when it comes to the name on your diploma, either. Coursera currently offers data science degrees from top-ranked colleges like University of Illinois, Imperial College London, University of Michigan, University of Colorado Boulder, and National Research University Higher School of Economics.‎

• People who are starting to learn data science should have a basic understanding of statistics and coding. There’s no prior experience necessary to begin, but learners should have strong computer skills and an interest in gathering, interpreting, and presenting data. ‎

• Analytical thinkers who enjoy coding and working with data are prime candidates for learning data science. Data scientists spend most of their time working on a computer, so it’s important for learners to be comfortable learning various coding languages. People interested in machine learning, deep learning, and AI are also well suited for learning data science. Data scientists need to have strong communication skills and be comfortable working against a deadline. Teams of data scientists often work on one project, so people best suited to learning data science need to work well with colleagues and have superior organizational skills.‎

• The most common career path for someone in data science is a job as a junior or associate data scientist. After gaining some work experience, the next path for a data scientist is to earn a master’s degree or PhD and become a senior data scientist or machine learning engineer. From there, you may earn a doctorate and become a principal data scientist or a data scientist architect. ‎

• Learners interested in programming self-driving cars, speech recognition, and web searches should consider topics exploring machine learning and deep learning. Topics that explain coding languages including Python are perfect for people who want to focus on data engineering. Beginner AI is a great way to explore topics that integrate machine learning and data science. Learners who want to brush up on their math skills should consider topics that explain probable theory and functions and graphs.‎

Часто задаваемые вопросы предоставляются в ознакомительных целях. Учащимся рекомендуется дополнительно убедиться в том, что интересующие их курсы и другие материалы соответствуют их личным, профессиональным и финансовым потребностям.

Гуманитарные науки и искусства

Количество курсов: 338

Бизнес

Количество курсов: 1095

Компьютерные науки

Количество курсов: 668

Информационные технологии

Количество курсов: 145

здоровье

Количество курсов: 471

Математика и логика

Количество курсов: 70

Личное развитие

Количество курсов: 137

Естественные и технические науки

Количество курсов: 413

Социальные науки

Количество курсов: 401

Изучение языков

Количество курсов: 150

научно-популярный журнал – Пишем статьи о питании, тренировках и здоровом образе жизни на основе научных исследований

14. 09.202214.09.2022Оставить комментарий

В последнее время всё чаще встречаются статьи, курсы и видео о том, как сесть на шпагат, например, за месяц. Много и объявлений, где предлагают сесть на шпагат за 5–7 дней.

Чем обусловлена такая популярность шпагата, сложно сказать однозначно. Кому-то нравится, как шпагат смотрится на фотографиях в соцсетях. Другие утверждают, что шпагат необходим для предотвращения травм, развития гибкости и даже для душевного спокойствия.

В каких случаях шпагат пойдёт на пользу, можно ли быть гибким без шпагата и как безопасно сесть на шпагат, если всё-таки решились, рассказываем в новой статье.

Шпагат и правда смотрится эффектно, но подходить к занятиям важно осознанно и без спешки

Читать далее →

22.08.202224.08.2022Оставить комментарий

Кажется, человечеством уже перепробованы все возможные варианты питания, которые должны помочь похудеть. Однако новые диеты продолжают появляться, обещая здоровье, отличное самочувствие, снижение веса и иногда даже излечение болезней.

Некоторые из них начинают рекламировать голливудские звёзды, блогеры и даже врачи. Но значит ли это, что диета однозначно работает и можно смело ей следовать? Мы проанализировали научные данные о самых популярных диетах и разложили их по соответствию обещаниям, эффективности и безопасности.

Разобрали кетодиету, диету Аткинса и Дюкана, кремлёвскую, низкожировую, монодиеты: карнивор, шесть лепестков. Не забыли и про немного странные диеты: «волшебный» суп Митчелла, сиртфуд-диету и диету по группе крови.

Статистика из года в год показывает: диеты не работают. Но почему-то мы продолжаем им следовать. Иллюстрация: cravingscurved.com

Читать далее →

20.07.202220.07.2022Оставить комментарий

В последнее время стали популярны так называемые «умные весы» или «смарт весы». Производители заявляют, что такие весы могут определить процент жира, мышц, костной массы и воды в организме, оценить базовый уровень метаболизма и индекс массы тела, а некоторые — даже снять ЭКГ.

Мы решили разобраться, что и как рассчитывают умные весы, насколько они точны и какая от них может быть польза.

Умные весы помогают отслеживать, как меняется состав тела. Но стоит ли полностью им доверять?

Читать далее →

07.07.202207.07.2022Оставить комментарий

Считается, что неисчерпаемая мотивация — главный фактор успеха у тех, кто ставит себе амбициозные цели. И не важно, будет это построение карьеры или изменение образ жизни, — мотивация работает одинаково.

Разбираем, что такое мотивация, нужна ли сила воли и что можно сделать, чтобы не опускать руки.

Мотивация может стать источником перемен в жизни, если научиться ей управлять. Иллюстрация: freepik.com

Читать далее →

20.06.202227.08.2022Оставить комментарий

Основные темы последних исследований из мира ЗОЖ — что можно сделать сегодня, чтобы как можно дольше сохранить здоровье. Подробнее об образе жизни, питании, алкоголе и о том, что помогает людям снижать и сохранять вес — в нашей подборке.

Изменение типичного западного питания на оптимальное может продлить жизнь. К таким выводам пришли американские учёные.

Типичный западный (американский) тип питания — рацион с большими порциями, высокой калорийностью, избытком жиров, сахара и соли и недостатком овощей и фруктов.

На основе исследования «Глобальное бремя болезней» 2019 года учёные разработали модель, которая помогает спрогнозировать влияние рациона на ожидаемую продолжительность жизни.

Есть оптимально — значит больше потреблять цельного зерна, бобовых, рыбы, фруктов, овощей, орехов (минимум горсть) и меньше красного и переработанного мяса, подслащённых напитков, обработанного зерна.

Помимо переработанного мяса и сладких напитков стоит исключить молочные продукты с высокой жирностью и частично гидрогенизированные масла, содержащие вредные трансжиры

При этом 30-летний человек может продлить свою жизнь в среднем на 10 лет, 60-летний — на 8, а 80-летний — на 3 года.

Проверить, на сколько лет можно продлить свою жизнь, изменив рацион, можно с помощью сервиса Food for healthy life.

Комментарий #SEKTA: перечисленные составляющие оптимального рациона в общем соответствуют «здоровой тарелке». Если обобщить выводы исследования — особую пользу принесёт добавление полезных белков, клетчатки, сложных углеводов и сокращение рафинированных продуктов.

Источники

Оценка влияния выбора продуктов питания на ожидаемую продолжительность жизни: модельное исследование. Статья в PLOS Medicine (англ. )

Читать далее →

08.06.202212.06.2022Оставить комментарий

Ультразвук, терапия красным светом, нагревание и охлаждение кожи — аппаратные процедуры для коррекции фигуры сегодня есть почти в каждом салоне красоты. Посетителям обещают за несколько сеансов избавиться от неровностей на бёдрах и подтянуть кожу живота. Насколько эти методы эффективны и что на их счёт думает наука? Рассказываем в статье.

Если вы придёте в салон с запросом похудеть, вам скорее всего предложат какую-то из этих процедур. В статье расскажем, как они работают с научной точки зрения

Читать далее →

24.05.202224.05.2022Оставить комментарий

Донорство — это шанс спасти чью-то жизнь, когда счёт идёт на минуты, или помочь людям, находящимся на длительном лечении, справиться с тяжёлыми заболеваниями.

Но донорство — это не только возможность сделать доброе дело и бескорыстно кому-то помочь. Донорство оказывает эффект и на здоровье самого донора, даже если он сдаст кровь всего один раз в жизни.

В этой статье расскажем, в чём польза донорства и почему стоит задуматься об этом всерьёз.

Члены команды #sekta — всегда активные доноры

Читать далее →

06.05.202201.07.2022Оставить комментарий

Бывает, мы едим не потому, что нам действительно хочется есть, а потому, что хотим помочь себе справиться с неприятными эмоциями: уменьшить тревогу, заглушить тоску и даже почувствовать любовь. Почему этот способ не работает и как научиться справляться с эмоциональным перееданием? Рассказываем в статье.

Любимая еда и вправду может успокоить, расслабить или отвлечь. Но если она становится единственным способом регулировать эмоции — стоит бить тревогу

Читать далее →

«Предмет „Наука“ позволит сформировать научное мышление» – Газета.

uz

В школах Узбекистана со следующего учебного года начинается введение в 1−6-х классах нового предмета «Наука» (Science). Он объединит в себе шесть привычных предметов: «Окружающий нас мир» и природоведение в начальной школе, а также географию, биологию, физику и химию в старших классах. Чем обусловлено внедрение этого предмета и что это даст ученикам? «Газета.uz» узнала мнение руководителя Ассоциации негосударственных образовательных учреждений (АСНОУ) и основателя Leader School Фирузы Вахабовой.

«Стране нужны конкурентоспособные кадры»

Важно отметить, что предмет «Наука» планируют внедрять с начальной школы. Такое стратегическое решение я объясняю несколькими факторами.

Первый. Стране критически необходимы конкурентоспособные кадры, которые в будущем могут стать талантливыми врачами, учёными, инженерами, изобретателями и инновационными предпринимателями.

Второй. Необходимо изменить подход к обучению цифрового поколения детей и сместить акцент с заучивания фактов на развитие мышления. Факты и цифры дети достают в один клик, но не всегда могут проанализировать и интерпретировать их. При правильном внедрении предмет «Наука» позволит сформировать научное мышление и продемонстрирует детям, что изучение реального мира не менее интересно, чем виртуального.

Реклама на Газета.uz

Третий. Мотивация — самый острый вопрос в современном образовании. Детям неинтересно учиться, когда под рукой в смартфоне столько развлекательного и игрового контента. Но парадокс в том, что ребёнка в детсаду или начальной школе не нужно специально мотивировать к познанию нового, если речь идёт о науке. Даже несложный опыт или эксперимент вызывает массу восторга и неподдельного интереса. В этот момент и закладывается интерес к учёбе. Такова человеческая природа, и это необходимо разумно использовать.

Во всем мире предмет «Наука» вводится с детсада и начальной школы, но не весь опыт применим в наших условиях. Это не тот случай, когда можно перевести зарубежный учебник и обречь себя на успех.

«Узбекистану есть что предложить»

Уже восемнадцать лет мы внимательно изучаем мировой опыт и внедряем передовые педагогические технологии в Ташкенте. Открыли первый STEAM-центр в стране (STEAM — Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics). На базе центра дети под присмотром опытных преподавателей исследуют все трендовые наборы, применяют конструкторы, работают в лаборатории. Методисты внимательно фиксируют и отслеживают педагогический эффект.

Занятия наукой системно внедряем уже несколько лет, начиная с детского сада и начальной школы. Дети чрезвычайно увлечены, активны и с нетерпением ждут этих уроков. Остаточные знания также очень высоки. В прошлом году команда школьников вышла в финал международного научного конкурса в Москве.

Но таким результатам предшествовали длительное изучение иностранных учебников, прохождение тренингов по преподаванию, поиск методического контента. Идеала не нашли и в кооперации с зарубежными экспертами разрабатываем авторскую программу. Наши совместные наработки изучают и используют педагоги из Казахстана, Кыргызстана, Азербайджана. Это важный показатель, который демонстрирует, что и Узбекистану есть что предложить в сфере образования.

«

На первый план выходит способность ученика применять знания»

Постановка вопроса о том, получат ученики больше или меньше знаний с внедрением нового предмета, не очень корректна. На первый план выходит способность ученика применять свои знания в реальной жизни, генерировать идеи и решения, а не сколько тем, что он заучил и сдал.

Высказываемые в интернете опасения нормальны, но перед этим необходимо как минимум ознакомиться с программой. Из официальных источников известно только то, что предмет охватит начальную школу (1−4-е классы) и часть средней школы (5−6-е классы). Всё будет зависеть от качества учебного курса и комплекса мер по его внедрению. Речь и о своевременных тренингах для учителей, и о методической поддержке, и о материально-технической базе.

Необходимо хорошо подготовить преподавателей и снабдить их методикой, знаниями и навыками. Тогда результат порадует всех. В противном случае инициатива внедрения нового курса будет «для галочки».

«Дети сами способны находить ответы»

Красочного учебника недостаточно. Прежде всего, программа с первого класса должна быть насыщенна опытами, экспериментами и моделированием. Тогда шансы вовлечь ребенка в обучение очень высоки. Материалы для такой деятельности необходимо подбирать с учётом безопасности и доступности.

Ресурсы государства ограничены, и нет потребности расходовать средства на закупку дорогого лабораторного оборудования и реагентов. Много занятий можно проводить увлекательно, используя подручные средства.

Поверьте, когда ребенок в 7 лет проводит яркий опыт и испытывает радость открытия, ему всё равно, что он использует: пластиковый стаканчик или лабораторное стекло.

Разумно стоит подходить и к приобретению виртуальных лабораторий. Ведь цифровые средства обучения всё равно проиграют конкуренцию развлекательному и игровому контенту. И мы не получим необходимого эффекта.

Педагогические приёмы должны стимулировать детей задавать вопросы, делать умозаключения, выдвигать гипотезы и предлагать собственные решения проблем. Очень важно стимулировать командную работу и совместный поиск решений. А главное — не давать готовых ответов, дети сами способны их находить.

В период осенних каникул нами был проведён недельный онлайн-тренинг для педагогов «Наука в начальной школе: системный подход». Двадцать два участника, которые после курса прошли тестирование, готовы к проведению увлекательных научных занятий в своих учебных заведениях. Следующий курс запланирован на 25 ноября — 1 декабря.

Data Science: объясняем на картинках

Data Science, то есть наука о работе с данными, это не просто новое модное слово в мире IT. Это то, что изменит мир программирования, бизнеса и даже потребителей не менее, чем в свое время его изменило изобретение парового двигателя и персонального компьютера. На самом деле, Data Science уже его меняет, свидетельство тому – множество стартапов в области больших данных и искусственного интеллекта.

Редакция AIN.UA объясняет на картинках, что же это такое и каким образом меняет наш мир. Помогает нам разобраться в этой теме Максим Орловский, ментор Cloud Business City (первый виртуальный бизнес-центр в облаке, который развивает Data Science проекты), PhD, MD, руководитель BICA Labs, CEO Кодрум, сооснователь BanQ Systems и спикер на грядущей конференции «Data Science, машинное обучение и нейросети». Максим изучает вопросы искусственного интеллекта и сопутствующих ему технологий с 1998 года.

Материал подготовлен при поддержке «Майкрософт Украина»

Что такое Data Science?

Data Science — это наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации, знаний. Она тесно пересекается с такими областями как машинное обучение (Machine Learning) и науку о мышлении (Cognitive Science и, конечно же, технологиями для работы с большими данными (Big Data).

За время массового распространения технологий человек нагенерировал огромное количество данных. Такое, которое он не способен обработать и визуализировать. Данные о наших звонках и перемещениях, поведении в интернете, предпочтениях в магазинах, антропогенных изменениях в ландшафте, климатических процессах и многих других вещах. Это все — большие данные, Big Data. И из них при правильной обработке можно извлечь большую пользу.

Во все времена ранее компьютеры получали новые возможности посредством программирования – человек создавал для машины понятные алгоритмы работы, которые приводили к ожидаемому результату. Этот подход устарел.

Для эффективной работы с большими данными нужен другой, им стало машинное обучение. В этом случае человек только дает компьютеру какие-то вводные, но результаты работы такого алгоритма не детерменированы человеком. Человек определяет способ обучения машины, но машина учится сама; сама приходит к тем или иным ответам и анализирует информацию. Это похоже на то, как учимся мы с вами. Машинное обучение — это не только искусственный интеллект. К этой сфере относятся генетические и эволюционные алгоритмы, и более простые задачи, связанные с кластерным анализом, например.

Наконец, Cognitive Science. Это междисциплинарная наука, изучающая, механизмы познания и мышления. Результаты таких исследований в первую очередь ложатся в основу разработки различных подходов к созданию искусственного интеллекта.

Шутка. Конечно, мозг человека и ИИ работают примерно так.

Причем тут нейросети?

Нейросети — это самообучающиеся сети (то есть технология Machine Learning), устроенные по образу и подобию человеческого мозга, которые используют Big Data как материал, на котором они учатся. То есть – это продукт Data Science. Самый перспективный для человечества сейчас.

Нейросети пытаются воспроизвести отдельные аспекты устройства нейросетей в мозге человека. Поэтому так и называются. Но полностью его повторить пока не могут — мощности еще не те. По оценкам Максима Орловского, до момента, когда силы сравняются, уйдет 30-50 лет.

Искусственный интеллект разделяют на специализированные формы и общий интеллект, сравнимый с интеллектом человека или превосходящий его. Нейросети могут быть общего типа и специализированного.

Специализированные формы способны не только решать определенную задачу, но и делать это зачастую гораздо лучше человека. Вот они-то сейчас и набирают популярность и только в них есть толк при существующем уровне развития технологий.

Нейросети – это не что-то принципиально новое. Сама технология, подходы к проектированию и ключевые алгоритмы их обучения были разработаны еще в 50-60 годах прошлого века. Тем не менее, лишь в последние годы произошло сочетание ключевых факторов, позволивших ИИ сделать качественный скачек вперед: вычислительных мощностей, доступных наборов больших данных и хорошо проработанных фреймворков.

Нейросети уже можно применять практически везде. В области права – для поиска прецедентов (что особенно популярно в американской судебной системе). В финтехе — для анализа сделок, программы лояльности, надежности клиента и так далее. В логистике — для прогнозирования потребности в тех или иных продуктах. В медицине нейросети, обрабатывая огромные массивы данных, могут находить неожиданные факторы, влияющие на здоровье пациента, и точно диагностировать даже самые сложные заболевания.

Нейросети могут проявлять себя и в творческих задачах. Но знаменитые фильтры на изображениях – это побочный продукт, который появился в результате того, что разработчики пытались разобраться, как же работает алгоритм обучения нейросети. Он стал широкоизвестным среди массовой аудитории. Незаслуженно меньше говорится о том, что нейросети успели хорошо себя зарекомендовать в вопросах перевода, распознавания или анализа данных. Между тем, эти технологии уже можно использовать в проектах, подключая соответствующие функции через API – эту возможность предоставляют гиганты технологической индустрии.

Нейросети уже умеют рисовать картины в стиле известных художников — например проект «Новый Рембрандт», реализованный при поддержке Microsoft. Но вопрос о том, когда нейросети смогут создавать самостоятельные произведения искусства, остается открытым. Наверное, когда мощность искусственного интеллекта превысит человеческий.

Новые и старые профессии

Любая новая область деятельности порождает новые профессии. Специалист по работе с данными, Data Scientist, и специалист по машинному обучению – это новые самые завидные специалисты будущего. Они – не программисты. Это великолепные математики с большими кросс-дисциплинарными знаниями и суперспособностью к анализу, подкрепленной упорством – потому что шансы с первого раза найти идеальную формулу для обучения искусственного интеллекта близки к нулю. Они должны отыскивать среди всех существующих алгоритмов тот, который лучше подходит для решения задач проекта и понимать, когда что-то идет не так, что именно идет не так.

Data scientist понимает, в каком виде данные нужны компьютеру, и в его задачи входить обеспечить их (да, и такой нужен). Незаменимый помощник Data Scientist – специалист по машинному обучению, который выбирает архитектуру и обучающие алгоритмы, для работы с этими данными.

Гиганты IT-индустрии открыли свои фреймворки, которые позволяют абстрагироваться от написания десятков тысяч строк кода и дают возможность создавать нейросети с базовыми знаниями языка программирования. Так, например, в облаке Microsoft Azure есть все инструменты для работы с искусственным интеллектом. При этом чтобы начать использовать его в своем стартапе, не нужно покупать мощное железо и дорогостоящее ПО – инструменты доступны в формате «продукт как услуга». Их просто нужно подключить в облаке.

Почему Data Science – это важно?

Data Science и технологии искусственного интеллекта позволяет больше узнать о том, что предпочитает человек (собирая и анализируя данные), стать ближе к нему, создавая более персонализированные интерфейсы (например, отбирая предложения в соответствии с тем, что ранее было интересно пользователю, отправляя персонализированные рассылки) и т. д.

Для IT-отрасли возможность работы с данными представляет собой такой большой качественный скачок, что новые стартапы нельзя представить себе без применения этой технологии – это все равно что продолжать использовать лошадей для перевозки в эпоху расцвета автомобилей. А ведь сам термин IT-стартап подразумевает инновационность.

Автоматизация, внедрение новых возможностей персонализации позволяет повысить маржинальность бизнеса. И если не сделать это самостоятельно, более технологичные конкуренты просто выдавят вас с рынка.

Так когда искусственный интеллект нас убьет?

Пока что можно говорить о том, что не скоро. В теории таким разрушительным мог бы быть общий искусственный интеллект, который бы стал сильнее человеческого. Но такой пока не создан.

Узнать больше о работе с данными, машинном обучении и нейросетях можно на серии мероприятий Data Science, машинное обучение и нейросети, которые пройдут в Киеве, Одессе и Львове 9, 11 и 12 декабря соответственно. Участие в мероприятиях бесплатное при условии предварительной регистрации.

Зарегистрироваться на конференцию

© 1999—2016 AIN.UA
[email protected]

Как разобраться в Computer Science самостоятельно

Для большинства программистов Computer Science — факультет в зарубежных вузах, целиком и полностью посвящённый программированию, математике и всему, что связано с разработкой программного обеспечения. К счастью, в современном мире необязательно инвестировать тысячи долларов и 4 года своей жизни в образование, ведь существует бесчисленное множество онлайн-курсов, книг и других ресурсов для изучения компьютерных наук.

Приводить сотни всевозможных материалов для программистов-самоучек мы не будем, а лишь попытаемся ответить на два главных вопроса:

• Какие дисциплины следует изучать и почему?
• Какие из доступных ресурсов, книг, серий лекций для конкретной дисциплины имеет смысл посмотреть?

В качестве ответа приведём список материалов, опубликованный Озаном Онай (Ozan Onay) и Майлзом Бёрном (Myles Byrne) — инструкторами в школе компьютерных наук Брэдфилда в Сан-Франциско. Данная подборка литературы и курсов основана на личном опыте обучения сотен программистов-самоучек.

Зачем изучать компьютерные науки?

Существует два типа программистов: те, кто владеют компьютерными науками достаточно хорошо, чтобы совершать инновации, и те, кто вроде как что-то могут благодаря знанию пары-тройки высокоуровневых инструментов.

И те и другие называют себя программистами или инженерами программного обеспечения и имеют примерно одинаковые доходы в начале своей карьеры. Однако первые в итоге становятся более высокооплачиваемыми специалистами. Причём абсолютно неважно, работают они над известными, дорогими и большими коммерческими проектами или над инновационными open-source проектами различной сложности. Они становятся лидерами в своей области и привносят нечто большее и более качественное на рынок.

Они углубленно изучают компьютерные науки, читая книги, слушая лекции, практикуясь или же упорно поглощая материал на личном опыте в своей карьере. Вторые же обычно остаются на дне, изучая различные инструменты и технологии для своей работы, а не то, на чём эти технологии основаны. Для них причиной для изучения чего-то нового является появление новых инструментов и, следовательно, устаревание старых.

На данный момент число людей в индустрии постоянно растёт, а число выпускников с факультета компьютерных наук остаётся неизменным. Перенасыщение рынка инженерами второго типа в итоге приводит оных к безработице или к сравнительно дешевому трудоустройству. Вне зависимости от ваших стремлений: хотите вы стать инженером первого типа или просто ищете способ заработать немного денег, изучение Computer Science — единственный надёжный путь для этого.

Дисциплины

Программирование

Лучшая книга:

Структура и интерпретация компьютерных программ

Скачать 

Лучшая серия лекций: Brian Harvey’s Berkeley CS 61A

Львиная доля студентов Computer Science начинают с «вводных курсов» по программированию. Однако такие курсы будут полезны не только новичкам, но и вполне себе специалистам, которые по какой-либо причине пропустили некоторые базовые для программирования вещи.

Мы рекомендуем взять во внимание классическую «Структуру и интерпретацию компьютерных программ». Прочтите как минимум три главы приведенной выше книги, выполняя упражнения для практики. Для тех, кому данная книга кажется слишком сложной, рекомендуется «How to design programs». Тем же, кому она наоборот кажется слишком лёгкой, следует обратить внимание на «Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming».

Можно также послушать лекции университета MIT по данной теме. Как альтернативу мы рекомендуем прослушать лекции Брайана Харви из университета Беркли, особенно, если для вас это в новинку.

Для дополнительной практики возьмите на заметку ресурс Exercism: на нём можно найти сотни интересных задачек по программированию, которые помогут вам в освоении синтаксиса разных языков программирования и прокачают ваше логическое мышление, которое необходимо программисту, как воздух.

Архитектура ЭВМ

Лучшая книга:

Цифровая схемотехника и архитектура компьютера

Скачать 

Лучшая серия лекций: Berkeley CS 61C

Архитектура ЭВМ, также иногда называемая «компьютерными системами» или «организацией компьютера» — достаточно важная тема, описывающая работу аппаратного слоя, который лежит на уровень ниже, чем слой программного обеспечения. Пожалуй, самая недооцененная область среди инженеров-самоучек.

The elements of Computing Systems — амбициозная книга, которая даёт понимание того, как работает компьютер. Каждая глава — строение одной маленькой детали большой системы: от написания логики на HGL (языке описания аппаратуры) через центральный процессор к созданию тетриса.

Мы рекомендуем прочесть как минимум первые 6 глав книги и завершить указанный в ней проект. Это поможет лучше понять отношения между архитектурой компьютера и программным обеспечением, которое на ней работает.

Не ищите простого объяснения сложных вещей в этой книге — автор заходит издалека. Если конкретнее, то в книге, например, почти полностью отсутствуют два очень важных концепта в современной архитектуре ЭВМ — вычислительный конвейер и иерархия памяти.

Как только вы почувствуете себя в своей тарелке, читая эту книгу, смело переходите на Computer Organization And Design, отличный текст, который стал своего рода классикой. Также обратите внимание на курс CS61C, лекции которого доступны онлайн.

Алгоритмы и структуры данных

Лучшая книга:

Алгоритмы Руководство По Разработке

Скачать 

Лучшая серия лекций: Лекции Стивена Скиена

Мы полностью согласны с народной мудростью, которая гласит, что знание алгоритмов и структур данных — один из важнейших аспектов изучения компьютерных наук. К тому же, это отличный способ потренироваться в способности решать разного рода задачи, которые пригодятся в любой области компьютерных наук.

Есть сотни книг для изучения алгоритмов, но наш фаворит — «Алгоритмы Руководство по разработке» от Стивена Скиена. Наш выбор пал именно на неё, потому что автор определенно любит то, что он делает и хочет донести свои знания до читателя.

Для тех же, кто предпочитает лекции в формате видео, Скиена предлагает свой онлайн-курс. Также следует обратить внимание на курс Тима Рафгардена, доступного на Lagunita (сервис от университета Стэнфорда) или на Coursera. Материал обоих авторов очень полезен и информативен и кому из них уделить внимание — решать вам.

Мы практикуемся, решая задачи на Leetcode, потому что их задачи кажутся нам наиболее интересными. К тому же у каждой задачи есть ветка обсуждения и прикрепленное решение для самопроверки. Стоит отметить, что подобного рода задачи могут являться вопросами на интервью и решение их может сыграть вам на руку в будущем трудоустройстве. Для проверки своего знания алгоритмов решите 100 случайных задач на Leetcode.

В завершение, мы настоятельно рекомендуем How to solve it — великолепный материал для практики решения задач. Подходит как тем, кто изучает компьютерные науки, так и математикам.

Математика для компьютерных наук

Лучшая книга: 

Mathematics for Computer Science

Скачать 

Лучшая серия лекций: Tom Leighton’s MIT 6.042J

В каком-то смысле компьютерные науки — это лишь область прикладной математики. Пока некоторые программисты пытаются и возможно преуспевают в попытках оставаться вдали от математики, мы рекомендуем не уподобляться им и изучать её. Ведь знание математики даст вам значительную фору по сравнению с другими программистами, которые математику игнорируют.

В основе большая часть математики для компьютерных наук — дискретная математика, где слово «дискретная» — прямая противоположность слову «непрерывная» и, грубо говоря, является сборником интересных тем в прикладной математике, за пределами математического анализа. Немного расплывчато, согласны. Впрочем, это не так важно: можно поставить себе цель изучить базовую логику, комбинаторику, теорию вероятности, теорию графов, основы криптографии. Линейная алгебра не менее прочего заслуживает вашего внимания, особенно для изучения компьютерной графики или машинного обучения.

Хорошим началом изучения дискретной математики является сборник лекций от László Lovász. Профессор проделал хорошую работу, чтобы сделать математику понятной и интуитивной, так что его работы куда больше подойдут новичкам, чем формальные математические тексты.

Для большего погружения советуем Mathematics for Computer Science — записи с лекций по одноименному курсу MIT, которые по объёму тянут на полноценную книгу. Видео данных лекций, кстати, тоже в свободном доступе.

Для линейной алгебры мы предлагаем начать с плейлиста Основы линейной алгебры.

Операционные системы

Лучшая книга: 

Operating Systems: Three Easy Pieces

Скачать 

Лучшая серия лекций: Berkeley CS 162

Operating System Concepts и Modern Operating Systems — классика в вопросе операционных систем. Обе довольно часто подвергались критике в основном за то, что не являются 1000-страничными быстроустаревающими энциклопедиями, новое издание которых приходится покупать каждые пару лет.

Существует ещё одна книга по операционным системам, которую мы также очень рекомендуем к ознакомлению. Three Easy Pieces: структура повествования книги делает её легкой к восприятию, а задания помогут закрепить полученные знания.

После прочтения указанных выше книг имеет смысл пройтись по конкретным операционным системам и прочесть следующее: A commentary on the unix operating system, The design and implementation of the freeBSD operating systems и Mac OS internals.

Идеальный способ закрепить полученные знания — это прочесть код небольшого ядра и внести в него свои изменения. Как вариант можно взять XV6 — современную реализацию 6 версии Unix для архитектуры x86, написанную на ANSI C. В приведённой выше Three Easy Pieces есть раздел с заданиями с XV6, полный интересных идей для потенциальных проектов.

Компьютерные сети

Лучшая книга: 

Computer Networking: A Top-Down Approach

Скачать 

Лучшая серия лекции: Stanford CS 144

Учитывая то, что львиная доля работы у программистов целиком и полностью опирается на веб-сервера, компьютерные сети — одна из самых важных областей компьютерных наук. Программисты-самоучки, которые методично изучают компьютерные сети, хвастают тем, что гораздо лучше многих понимают термины, концепты, протоколы, которыми постоянно окружены в своей карьере.

Наш фаворит в этом вопросе — Computer Networking: A Top-Down Approach. Небольшие проекты и задания для практики на протяжении всего материала весьма интересны и стоят вашего внимания. Также следует обратить внимание на Wireshark labs, любезно предоставленные автором книги.

Для тех же, кто предпочитает просмотр лекций чтению книг, мы рекомендуем серию лекций от университета Стэнфорд Stanford CS 144.

Небольшие проекты, как ни странно, более полезны для освоения компьютерных сетей, нежели задачки. Некоторые из них — HTTP сервер, чат-приложение на UDP, мини TCP stack или же распределённая таблица хэшей и т.д.

Базы данных

Лучшая книга: 

Readings in Database Systems

Скачать 

Лучшая серия лекций: Joe Hellerstein’s Berkeley CS 186

Изучение баз данных требует куда большего упорства, чем нужно для других тем, так как базы данных —относительно новая область компьютерных наук (с 1970-ых). Её основы скрыты от нас по вполне себе понятным коммерческим причинам. К тому же многие потенциальные авторы книг по базам данных предпочли сами стать разработчиками и основали свои компании.

Учитывая приведенные выше обстоятельства, мы настоятельно рекомендуем новичкам избегать книжек и начинать прямиком с записей CS186 весны 2015 от Джо Геллерштейна из университета Беркли. После данного курса уже можно переходить к книжкам.

Одна из них — это Architecture of a Database System от того же профессора из того же университета. Книга даст читателю углубленный взгляд на реляционные базы данных и послужит отличным скелетом для будущих знаний в этой области.

Readings in Database Systems, также известная как красная книга по базам данных (никто не вымирает), представляет собой сборник публикаций по данной теме. Для тех, кто осилил CS186, эта книга может стать следующей остановкой.

Если вы настаиваете на том, чтобы начинать изучение баз данных по книжкам, то советуем обратить внимание на Database management systems.

Сложно закрепить знания в этой области без практики. Студенты CS186 работают над дополнениями для Spark, однако лучшей практикой для начинающих будет всё же написание своей реляционной базы данных с нуля. Скорее всего, она поначалу не будет богата уникальными особенностями, но значительно укрепит ваше понимание темы.

Под конец, моделирование данных — один из самых пренебрегаемых аспектов в изучении баз данных. Здесь нашим фаворитом является Data and Reality: A Timeless Perspective on Perceiving and Managing Information in Our Imprecise World.

Языки и компиляторы

Лучшая книга: 

Compilers: Principles, Techniques and Tools

Скачать 

Лучшая серия лекций: Alex Aiken’s course on Lagunita

Большинство программистов изучают языки программирования, в то время как специалисты компьютерных наук пытаются понять, как эти языки работают. Эти знания позволяют им опережать своих коллег по карьерной лестнице и быстрее схватывать новый материал.

Классикой в данном вопросе является Compilers: Principles, Techniques and Tools. К сожалению, этот материал больше подходит учителям, нежели самоучкам. Однако книга отлично подойдёт для непоследовательного чтения, для выхватывания отдельных кусков из материала и изучения по ним. К тому же, если у вас будет учитель, это лишь ускорит ваше обучение.

Если же вы решите учиться по данной книге без учителя, то настоятельно рекомендуем обратить внимание на серию лекций от Алекса Айкена из Стэнфордского университета.

Потенциальной альтернативой этой книге может стать Language Implementation Patterns. Она написана с упором на инженеров, которые собираются практиковаться на языках вроде DSL.

В качестве проекта для закрепления материала можно написать свой компилятор для простенького языка вроде COOL. Те, кому данный проект кажется невыполнимым, могут начать с чего-то вроде Make a Lisp.

Распределённые системы

Лучшая книга: 

Distributed Systems, 3rd Edition by Maarten van Steen

Скачать 

Число компьютеров и их разнообразие увеличилось за последние несколько десятков лет. Если раньше крупные компании закупали огромные сервера для обеспечения работы каких-либо программ, то сегодня нам кажется очевидным тот факт, что даже самые незначительные программы работают на нескольких компьютерах одновременно. Распределённые системы — наука о том, как это обеспечить.

Книга, которую мы хотим посоветовать, — Distributed Systems, третье издание которой служит прекрасным дополнением всем предыдущим. Учитывая то, что распределенные системы — область, которая достаточно часто меняется, нет уникальной книги, которая проведёт вас по этому тернистому пути. Приведённая же выше книга, по нашему мнению, наиболее близка к этому идеалу.

Можно также обратить внимание на серию лекций MIT 6.824, но, к сожалению, качество записи звука оставляет желать лучшего.

Не имеет значения, какую книгу или сторонний ресурс вы выбрали для изучения распределённых систем, погружение в эту область компьютерных наук требует от студента чтения большого количества литературы. Здесь вы можете найти список полезных книг.

Часто задаваемые вопросы

Что насчет искусственного интеллекта и графики?

Мы постарались ограничить наш материал списком дисциплин, которым, как нам кажется, любой практикующий инженер должен владеть вне зависимости от специальности и индустрии. С таким фундаментом знаний вы сможете гораздо быстрее схватывать новый материал из книг или сторонних ресурсов. Что касается ИИ и графики, вот наш список рекомендуемых материалов:

• ИИ: пройдите введение в ИИ от университета Беркли и выполните проект Pacman. Прочтите великолепную книгу от Рассела и Новрига Artificial Intelligence: A Modern Approach;
• Машинное обучение: пройдите этот курс на Coursera и убедитесь, что действительно понимаете смысл повествования и основы машинного обучения, прежде чем переходить на Deep Learning;
• Графика: ознакомьтесь с серией лекций из университета Беркли CS184 и прочтите книгу Computer Graphics: Principles and Practice.

Насколько важно строго следовать порядку, приведенному в статье?

На самом деле, все 9 дисциплин достаточно часто пересекаются. К примеру, возьмите дискретную математику и алгоритмы: изучение математики поможет вам в освоении алгоритмов. Знание алгоритмов, в свою очередь, даст стимул погрузиться в дискретную математику. В идеальном сценарии программист достаточно часто повторяет данный материал в своей карьере.

По существу наша последовательность сконструирована таким образом, чтобы помочь вам начать. Если у вас есть непреодолимое желание следовать другой последовательности, мы не настаиваем. Однако мы считаем, что освоить архитектуру ЭВМ нужно перед освоением операционных систем и баз данных, а компьютерные сети и операционные системы перед распределёнными системами.

Что общего у данного списка с Open Source Society или FreeCodeCamp?

Первый содержит слишком много дисциплин для изучения, предлагает не самые лучшие материалы для большинства из них и не даёт понять, какие аспекты конкретной дисциплины наиболее ценны. Мы же попытались ограничить наш материал списком дисциплин, которые должен знать каждый инженер, вне зависимости от специальности.

Касательно FreeCodeCamp, данный ресурс сконцентрирован на программировании, а не на компьютерных науках.

А где же язык X?

Изучение конкретного языка программирования — совершенно другая плоскость, нежели изучение компьютерных наук. Изучение языка программирования — задача наиболее простая и менее ценная. Если вы уже знаете пару-тройку языков, то советуем просто следовать нашему списку дисциплин, оставляя языки на потом. Если вы знаете программирование в целом достаточно хорошо и знаете, как работают компиляторы, вам потребуется не больше недели, чтобы выучить новый язык программирования.

Почему вы до сих пор рекомендуете книжку с драконами (Compilers: Principles, Techniques and Tools

)?

Потому что книжка с драконами до сих пор является полным и актуальным источником информации по компиляторам. Проблема в том, что никто и предположить не мог, что в итоге книга окажется инструкцией для преподавателей по составлению учебной программы. Вы же можете воспользоваться этим для составления своей собственной программы или следуя программе какого-либо преподавателя.

Перевод статьи  «Teach Yourself Computer Science»

история науки | Определение, естественная философия и развитие науки

история науки

Смотреть все СМИ

Похожие темы:

закон трех стадий
наука

Просмотреть весь связанный контент →

история науки , развитие науки с течением времени.

На самом простом уровне наука — это знание мира природы. В природе есть много закономерностей, которые человечеству пришлось признать для выживания с момента появления Homo sapiens как вид. Солнце и Луна периодически повторяют свои движения. Некоторые движения, такие как суточное «движение» Солнца, наблюдать просто, в то время как другие, например годовое «движение» Солнца, наблюдать гораздо труднее. Оба движения коррелируют с важными земными событиями. День и ночь обеспечивают основной ритм человеческого существования. Времена года определяют миграцию животных, от которых на протяжении тысячелетий зависело выживание людей. С изобретением сельского хозяйства времена года стали еще более важными, так как неспособность распознать подходящее время для посадки могло привести к голоду. Наука, определяемая просто как знание природных процессов, универсальна для человечества и существует с самого начала человеческого существования.

Однако простое признание закономерностей не исчерпывает полного смысла науки. Во-первых, закономерности могут быть просто конструкциями человеческого разума. Люди делают поспешные выводы. Разум не терпит хаоса, поэтому он конструирует закономерности, даже если их объективно не существует. Так, например, один из астрономических «законов» средневековья заключался в том, что появление комет предвещало великий переворот, подобно тому, как за кометой 1066 г. последовало норманнское завоевание Британии. Истинные закономерности должны быть установлены путем отстраненного изучения данных. Поэтому наука должна использовать определенную степень скептицизма, чтобы предотвратить преждевременное обобщение.

Закономерности, даже если они математически выражены в виде законов природы, удовлетворяют не всех. Некоторые настаивают на том, что подлинное понимание требует объяснения причин законов, но именно в области причинности существуют самые большие разногласия. Современная квантовая механика, например, отказалась от поиска причинно-следственной связи и сегодня опирается только на математическое описание. С другой стороны, современная биология процветает на причинно-следственных цепочках, которые позволяют понять физиологические и эволюционные процессы с точки зрения физической активности таких объектов, как молекулы, клетки и организмы. Но даже если причинность и объяснение признаются необходимыми, нет единого мнения о видах причин, которые допустимы или возможны в науке. Если мы хотим, чтобы история науки имела хоть какой-то смысл, необходимо иметь дело с прошлым на его собственных условиях, и дело в том, что на протяжении большей части истории науки естествоиспытатели апеллировали к причинам, которые современные ученые отвергли бы без промедления. . Духовные и божественные силы считались реальными и необходимыми до конца 18 века, а в таких областях, как биология, глубоко в 19 веке.также й век.

Britannica Quiz

Science Quiz

Проверь свои научные способности под микроскопом и узнай, что ты знаешь о кровавых камнях, биомах, плавучести и многом другом!

Определенные условности регулировали обращение к Богу, богам или духам. Считалось, что боги и духи не могут быть полностью произвольными в своих действиях. В противном случае правильным ответом было бы умилостивление, а не рациональное исследование. Но, поскольку божество или божества сами были разумны или связаны рациональными принципами, люди могли раскрыть рациональный порядок мира. Вера в предельную рациональность творца или правителя мира действительно могла стимулировать оригинальную научную работу. Законы Кеплера, абсолютное пространство Ньютона и неприятие Эйнштейном вероятностной природы квантовой механики — все они были основаны на теологических, а не научных предположениях. Для чутких толкователей явлений конечная постижимость природы, казалось, требовала какого-то рационального руководящего духа. Примечательным выражением этой идеи является заявление Эйнштейна о том, что чудо не в том, что человечество постигает мир, а в том, что мир постижим.

Таким образом, наука в этой статье должна рассматриваться как знание естественных закономерностей, подвергающееся некоторой степени скептической строгости и объясняемое рациональными причинами. Последнее предостережение необходимо. Природа познается только через чувства, из которых доминируют зрение, осязание и слух, и человеческое представление о реальности смещено в сторону объектов этих чувств. Изобретение таких инструментов, как телескоп, микроскоп и счетчик Гейгера, сделало возможным постоянно расширяющийся спектр явлений, доступных для органов чувств. Таким образом, научное познание мира является лишь частичным, и прогресс науки следует за способностью человека делать явления воспринимаемыми.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас

В этой статье представлен широкий обзор развития науки как способа изучения и познания мира, от первобытной стадии наблюдения важных закономерностей в природе до эпохальной революции в представлениях о том, что составляет реальность, которая произошла в 20-х гг. физика века. Более подробное изложение истории конкретных наук, включая разработки конца 20-го и начала 21-го веков, можно найти в статьях по биологии; Науки о Земле; и физические науки.

общественные науки | История, дисциплины, будущее развитие и факты

Роджер Бэкон

Посмотреть все СМИ

Ключевые люди:

Эмиль Дюркгейм
Джоан Уоллах Скотт
Ренсис Лайкерт
Герберт А. Саймон
Жак Эллул

Похожие темы:

лингвистика
антропология
география
экономика
социология

Просмотреть весь связанный контент →

Популярные вопросы

Что такое социальные науки?

Общественная наука — это любая отрасль академического исследования или науки, которая занимается человеческим поведением в его социальных и культурных аспектах. Обычно в социальные науки включают культурную (или социальную) антропологию, социологию, психологию, политологию и экономику.

Какая связь между терминами наука о поведении и обществознание ?

Начиная с 1950-х годов термин «науки о поведении» часто применялся к дисциплинам, относящимся к категории социальных наук. Некоторые отдавали предпочтение этому термину, потому что он сближал эти дисциплины с некоторыми науками, такими как физическая антропология, которые также имеют дело с человеческим поведением.

Кто назвал социальную дисциплину социологией?

Огюст Конт дал название социальной науке социологии и систематически установил новую дисциплину.

Каково отношение культурной антропологии к социальным наукам?

Культурная антропология — это отрасль социальных наук, занимающаяся изучением культуры во всех ее аспектах и ​​использующая методы, концепции и данные археологии, этнографии и этнологии, фольклора и лингвистики.

Каков вклад Адольфа Кетле в социальные науки?

Адольф Кетле был ключевой фигурой в области социальной статистики социальных наук. Он был первым, кто систематически обратил внимание на виды структурированного поведения, которые можно было наблюдать и идентифицировать только с помощью статистических средств.

Сводка

Прочтите краткий обзор этой темы

социальные науки , любая область академических исследований или наук, которая занимается человеческим поведением в его социальных и культурных аспектах. Обычно в социальные науки включают культурную (или социальную) антропологию, социологию, психологию, политологию и экономику. Дисциплина историография рассматривается многими как социальная наука, и некоторые области исторических исследований почти неотличимы от работы, выполняемой в социальных науках. Однако большинство историков считают историю одной из гуманитарных наук. В США к общественным наукам, как правило, относят и узкоспециализированные программы, такие как афроамериканские исследования, латиноамериканские исследования, исследования женщин, гендера и сексуальности, а также часто латиноамериканские исследования и ближневосточные исследования, в то время как, например, французские, немецкие или итальянские исследования обычно связаны с гуманитарными науками. В прошлом советология всегда считалась общественно-научной дисциплиной, в отличие от русистики.

Начиная с 1950-х годов термин наук о поведении часто применялся к дисциплинам, обозначенным как социальные науки. Сторонники этого термина сделали это отчасти потому, что эти дисциплины, таким образом, приблизились к некоторым наукам, таким как физическая антропология и физиологическая психология, которые также имеют дело с человеческим поведением.

Строго говоря, социальные науки как самостоятельные и признанные академические дисциплины возникли только на пороге ХХ века. Но нужно вернуться еще дальше во времени к истокам некоторых из их фундаментальных идей и целей. В самом широком смысле истоки восходят к древним грекам и их рационалистическим исследованиям человеческой природы, государства и морали. Наследие как Греции, так и Рима является мощным в истории социальной мысли, как и в других областях западного общества. Весьма вероятно, что если бы не первоначальная решимость греков изучать все в духе беспристрастного и рационального исследования, сегодня не было бы социальных наук. Правда, были длительные периоды времени, как в западном Средневековье, когда греческий рационалистический темперамент отсутствовал. Но восстановление этого настроения через тексты великих философов-классиков и есть сама суть Ренессанса и Просвещения в новейшей европейской истории. С эпохи Просвещения, в 17 и 18 веках, можно начать.

Наследие Средневековья и Возрождения

Влияние теологии

Те же импульсы, которые побуждали людей того времени исследовать Землю, звездные регионы и природу материи, побуждали их также исследовать окружающие их институты: государство , экономика, религия, мораль и, прежде всего, сама человеческая природа. Именно раздробленность средневековой философии и теории, а вместе с ней и распад средневекового мировоззрения, глубоко осмысленного примерно до XVI века, явились непосредственной основой возникновения нескольких направлений специализированной социальной мысли, которые успели стать источником вдохновения для социальных наук.

Средневековое богословие, особенно в том виде, в каком оно представлено в « Summa theologiae » св. Фомы Аквинского (1265/66–1273), содержало и синтезировало идеи о человечестве и обществе — идеи, которые можно рассматривать как политические, социальные, экономические. , антропологические и географические по своей сути. Но отчасти эта тесная связь между средневековой теологией и идеями социальных наук объясняет различные траектории социальных наук, с одной стороны, и траекторий физических наук и наук о жизни, с другой. Со времен английского философа Роджера Бэкона в 13 веке существовали по крайней мере некоторые зачатки физических наук, которые в значительной степени не зависели от средневековой теологии и философии. Историкам физической науки нетрудно проследить продолжение этой экспериментальной традиции, хотя и примитивной и нерегулярной по более поздним меркам, на протяжении всего Средневековья. Наряду с экспериментами, отмеченными Бэконом, происходили впечатляющие технологические изменения в средневековый период, а затем, в поразительной степени, в эпоху Возрождения. Усилия по повышению производительности сельского хозяйства; растущее использование пороха с последующим развитием оружия и проблемами, которые они представляли для баллистики; растущая торговля, ведущая к более широкому использованию кораблей и совершенствованию искусства навигации, включая использование телескопов; и весь спектр таких механических искусств средневековья и эпохи Возрождения, как архитектура, инженерное дело, оптика и изготовление часов, — все это требовало прагматичного и практического понимания хотя бы более простых принципов механики. , физика, астрономия и, со временем, химия.

Короче говоря, ко времени Коперника и Галилея в 16 веке существовал довольно широкий субстрат физической науки, в основном эмпирический, но не лишенный теоретических последствий, на котором могло быть построено здание современной физической науки. Примечательно, что эмпирические основы физиологии закладывались в исследованиях человеческого тела, проводившихся в средневековых медицинских школах и, как блестяще иллюстрирует карьера Леонардо да Винчи, среди художников эпохи Возрождения, чей интерес к точности и Детализация живописи и скульптуры привела их к тщательному изучению анатомии человека.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас

Совсем другим было начало общественных наук. Во-первых, Римско-католическая церковь на протяжении всего Средневековья и даже в эпоху Возрождения и Реформации гораздо внимательнее относилась к тому, что ученые писали и думали о человеческом разуме и человеческом поведении в обществе, чем к тому, что изучалось и изучалось. написано в области физических наук. С точки зрения церкви, хотя может быть важно следить за тем, чтобы мысли о физическом мире соответствовали, насколько это возможно, тому, что говорит Писание, о чем свидетельствует, например, знаменитый вопрос Галилея, гораздо важнее было, чтобы такое соответствие существует в вопросах, затрагивающих человеческий разум, дух и душу. Почти все предметы и вопросы, которые легли в основу социальных наук в последующие века, были тесно вплетены в ткань средневековой схоластики, и даже самым смелым умам было нелегко разорвать эту ткань.

Влияние классиков и картезианства

Затем, когда власть схоластики начала ослабевать, на сцену вышли два новых влияния, одинаково мощных, чтобы помешать формированию чего-либо, сравнимого с прагматическими и эмпирическими основаниями физических наук. в изучении человека и общества. Во-первых, это огромная привлекательность греческих классиков эпохи Возрождения, особенно философов Платона и Аристотеля. Большая часть социальной мысли эпохи Возрождения была не более чем комментариями к греческим классикам. Это можно увидеть на протяжении 15 и 16 веков.

Во-вторых, в XVII веке проявилось мощное влияние философа Рене Декарта. Картезианство, как называлась его философия, провозглашало, что правильный подход к пониманию мира, включая человека и общество, заключается в нескольких простых, фундаментальных идеях реальности, а затем в строгой, почти геометрической дедукции более сложных идей и, в конечном счете, большие, всеобъемлющие теории, основанные на этих простых идеях, которые, как настаивал Декарт, были запасом здравого смысла — разума, общего для всех людей при рождении. Трудно преувеличить влияние картезианства на общественно-политическую и нравственную мысль в течение полутора столетий после публикации его «9».0019 Рассуждение о методе (1637) и его Размышления о первой философии (1641). В эпоху Просвещения и до конца 18 века чары картезианства были наложены почти на всех, кто интересовался проблемами человеческой природы и человеческого общества.

Большое количество данных, относящихся к изучению человеческого поведения, стало доступно в 17 и 18 веках. Появление национализма и связанного с ним безличного государства повлекло за собой постоянно растущий бюрократический аппарат, занимающийся сбором информации, главным образом для целей налогообложения, переписи населения и торговли. Объемные и широко опубликованные отчеты о великих путешествиях, начавшихся в 15 веке, записи солдат, исследователей и миссионеров, которые волей-неволей вступали в длительные и тесные контакты с коренными и другими незападными народами, давали еще один большой резервуар данных. До начала 19В X веке эти и другие эмпирические материалы если и использовались, то исключительно в иллюстративных целях в трудах социальных философов. Как и в столь же важной области изучения жизни, еще не существовало философских рамок, позволяющих объективно и всесторонне интерпретировать эти эмпирические материалы. В то время это можно было сделать только в физике.

Научный бюллетень: Иммунитет, вызванный инфекцией и вакциной против SARS-CoV-2

В научных бюллетенях к COVID-19 представлен краткий обзор научных данных, использованных для информирования конкретных руководств и рекомендаций CDC. Научные сводки отражают научные данные и их понимание CDC по конкретной теме на момент публикации сводки. Несмотря на то, что CDC стремится обновлять научные обзоры, когда и как это уместно, учитывая текущие изменения в научных данных, отдельный научный обзор может не отражать текущее понимание этой темы CDC. В качестве научных доказательств и доступной информации о COVID-19изменения, научные обзоры будут систематически архивироваться как исторические справочные материалы.

Страница Впервые опубликовано 29 октября 2021 г.

В этом кратком обзоре представлен обзор современных научных данных об иммунитете, вызванном инфекциями и вакцинами, включая рецензируемые и препринты, а также неопубликованные данные CDC. Несмотря на то, что он всеобъемлющий, он не является ни формальным систематическим обзором, ни метаанализом. Новые данные продолжают появляться, и рекомендации будут периодически обновляться по мере необходимости.

После выздоровления от многих вирусных инфекционных заболеваний следует период индуцированной инфекцией иммунологической защиты от повторного заражения. Это явление широко наблюдается при многих респираторных вирусных инфекциях, включая как грипп, так и эндемичные коронавирусы, к которым приобретенный иммунитет также со временем ослабевает, что делает людей восприимчивыми к повторному заражению.

CDC продолжает рекомендовать вакцинацию против COVID-19 для всех подходящих лиц, включая тех, кто ранее был инфицирован SARS-CoV-2.

• Executive Summary
• Background
• Immune Response to Infection and Vaccination
• Correlation of Immune Response Metrics to Protection
• Immune Response Kinetics and Duration of Protection
• Impact of Variants on Infection- and Vaccine-induced Immunity

• Сравнение иммунного ответа, вызванного инфекцией и вакциной
• Иммунный ответ, вызванный вакциной после предшествующей инфекции
• Ограничения
• Выводы
• Ссылки

Резюме

Ниже приведены основные выводы и соображения для этого краткого обзора: последующее инфицирование в течение не менее 6 мес. Данных в настоящее время недостаточно для определения порога титра антител, указывающего на то, что человек защищен от инфекции. В настоящее время не существует разрешенного или одобренного FDA теста, который поставщики или население могли бы использовать для надежного определения того, защищен ли человек от инфекции.

• Иммунитет, обеспечиваемый вакциной и предшествующей инфекцией, высокий, но не полный (т.е. не 100%).
• Многочисленные исследования показали, что титры антител коррелируют с защитой на популяционном уровне, но защитные титры на индивидуальном уровне остаются неизвестными.
• Принимая во внимание, что существует широкий диапазон титров антител в ответ на инфекцию SARS-CoV-2, завершение серии первичных вакцин, особенно мРНК-вакцин, обычно приводит к более последовательному и более высокому титру начального ответа антител.
• Для некоторых групп населения, таких как пожилые люди и люди с ослабленным иммунитетом, уровни защиты могут быть снижены как после вакцинации, так и после заражения.
• Текущие данные показывают, что уровень защиты не может быть одинаковым для всех вариантов вируса.
• Совокупность доказательств в отношении иммунитета, вызванного инфекциями, более ограничена, чем в отношении иммунитета, индуцированного вакцинами, с точки зрения качества доказательств (например, вероятное смещение в сторону симптоматических инфекций или инфекций, требующих медицинского вмешательства) и типов исследований (например, обсервационные когортные исследования). , в основном ретроспективные по сравнению с сочетанием рандомизированных контролируемых испытаний, исследований случай-контроль и когортных исследований иммунитета, индуцированного вакциной). В настоящее время недостаточно данных, чтобы распространить выводы, касающиеся иммунитета, вызванного инфекцией, на лиц с очень легкой или бессимптомной инфекцией или детей.

Существенные иммунологические данные и растущий объем эпидемиологических данных указывают на то, что вакцинация после заражения значительно усиливает защиту и еще больше снижает риск повторного заражения, что закладывает основу для рекомендаций CDC.

К началу страницы

Справочная информация

CDC рекомендует вакцинацию против COVID-19 всем подходящим лицам, включая тех, кто ранее был инфицирован SARS-CoV-2 ^[1] . По состоянию на 28 октября 2021 г. более 45 млн больных COVID-19случаев и более 740 000 смертей были зарегистрированы в Соединенных Штатах (США) ^[2] . Данные исследования серопревалентности, в котором оценивалось наличие антител и истории вакцинации среди доноров крови в США с января по август 2021 года, показывают, что примерно половина ранее инфицированных взрослых в США не были вакцинированы ^[3] .

Как инфекция SARS-CoV-2, так и вакцинация против COVID-19 вызывают иммунный ответ, который изначально обеспечивает высокий уровень защиты от симптоматического COVID-19болезнь. Этот краткий обзор содержит обзор данных об иммунитете, индуцированном вакциной, и иммунитете, индуцированном инфекцией, включая первоначальный иммунный ответ, кинетику распада антител, защиту от последующей инфекции, влияние новых вариантов и эффект вакцинации ранее инфицированных лиц.

Были написаны отдельные обзоры типов анализов, используемых для оценки серологического ответа на SARS-CoV-2 (Временные рекомендации по тестированию на антитела к COVID-19 | CDC), и подробные данные об иммунитете, обеспечиваемом конкретно вакцинами (Science Brief: COVID-19Вакцины и прививки).

К началу страницы

Иммунный ответ на инфекцию и вакцинацию

Начальный иммунный ответ на инфекцию

SARS-CoV-2 проникает в клетки путем связывания с рецепторами ангиотензинпревращающего фермента-2 (АПФ-2) на клеточной поверхности через вирусную спайковый белок. Как описано в Руководстве по тестированию на антитела, доступные в настоящее время серологические тесты измеряют как общую выработку антител против антигенных мишеней SARS-CoV-2 (связывающие антитела), так и функциональную способность нейтрализовать вирус SARS-CoV-2 с помощью тестов на нейтрализацию вируса или псевдовируса. нейтрализующие антитела). Наиболее часто оцениваемые антигенные мишени включают мишени для белка шипа (S), рецептор-связывающего домена (RBD) белка шипа и ядра нуклеокапсида (N). Изотипы IgM, IgA и IgG могут быть выработаны против любого из этих антигенов. Как обсуждается ниже, было показано, что сывороточные связывающие антитела к S и RBD и нейтрализующие антитела коррелируют с защитой от симптоматической инфекции SARS-CoV-2.

Инфекция SARS-CoV-2 вызывает сильный гуморальный и клеточный иммунный ответ ^[4-8] . IgA и IgG, специфичные для SARS-CoV-2, были обнаружены как на участках слизистой оболочки, так и в сыворотке инфицированных лиц 90–205 [8] 90–206 . IgM, IgA и IgG могут быть обнаружены в крови через 5–15 дней после появления симптомов или положительного результата теста полимеразной цепной реакции с обратной транскриптазой (ОТ-ПЦР), при этом IgM обычно появляются первыми 90–205 [6, 9] 90–206 . Антитела IgM достигают пика в течение первых нескольких недель после появления симптомов, а затем падают ниже определяемых пределов через 2–3 месяца после заражения ^{[6, 9, 10]} . IgA-антитела также быстро снижаются, при этом в некоторых исследованиях отмечается возвращение к неопределяемым уровням в течение первых 3 месяцев после инфицирования 90–205 [9] 90–206 . Антитела IgG более устойчивы, хотя также отмечается их ослабление, как описано ниже. В- и Т-клетки памяти, специфичные для SARS-CoV-2, также начинают появляться в течение первого месяца после заражения ^[11] .

Подавляющее большинство людей с инфекцией SARS-CoV-2 вырабатывают обнаруживаемые антитела против SARS-CoV-2, при этом во многих исследованиях сообщается о частоте сероконверсии 90% или выше ^{[10, 12]} . Одно крупное популяционное исследование сообщило о более низком уровне сероконверсии 76%, хотя среди тех, у кого не было сероконверсии в этом исследовании, только 21% сообщили о симптомах, и авторы отметили, что только 34% имели убедительные доказательства истинно положительного ПЦР ^[13] . Среди лиц, у которых происходит сероконверсия после инфицирования SARS-CoV-2, существует существенная гетерогенность с 200-кратной разницей в пиковых титрах антител, отмеченной в некоторых исследованиях ^[11] .

На степень иммунного ответа, возникающего после инфекции, влияет множество факторов. Титры как связывающих, так и нейтрализующих антител растут быстрее и достигают более высокого пика у лиц с более тяжелым течением COVID-19 ^{[9, 10, 14]} . Люди с симптомами инфекции SARS-CoV-2, как правило, имеют более высокие титры антител, чем люди с бессимптомным течением заболевания, а у госпитализированных людей титры антител, как правило, выше, чем у людей, получающих амбулаторное лечение ^{[9, 10, 15, 16]} . Исследования также продемонстрировали корреляцию между значением порога цикла (Ct) и титром антител, при этом более низкие значения Ct связаны с более высокими титрами антител на уровне популяции ^{[9, 13]} .

В большинстве исследований не было обнаружено связи между полом и уровнем пикового титра связывающих или нейтрализующих антител. Увеличение возраста связано со снижением вероятности сероконверсии ^[13] , но с более высокими пиковыми титрами антител среди тех, у кого сероконверсия ^{[10, 11, 13, 15]} . Также сообщалось о более низких показателях сероконверсии у лиц с гематологическими злокачественными новообразованиями или получающих определенные иммунодепрессанты 90–205 [17, 18] . Данные о влиянии других заболеваний более изменчивы и часто смешиваются с повышенным риском тяжелого заболевания у лиц с определенными сопутствующими заболеваниями.

Первоначальный иммунный ответ на вакцинацию

По состоянию на 28 октября 2021 г. примерно 92 % людей, прошедших вакцинацию в США, получили одну из двух одобренных или разрешенных FDA мРНК-вакцин (Pfizer/BNT1272b2 и Moderna/mRNA-1273). ), а 8% получили вакцину против аденовирусного вектора (Janssen/Ad26.COV2.S) ^[2] . Оба типа вакцин предназначены для индукции иммунного ответа против спайкового белка, необходимого для связывания, слияния и проникновения SARS-CoV-2 в клетки. Следовательно, вакцинация индуцирует выработку анти-S и анти-RBD-связывающих и нейтрализующих антител в крови, но не анти-N-антител. Как и в случае с инфекцией, вакцины приводят к ранней выработке сывороточных антител IgA, IgM и IgG ^{[19, 20]} , а также вызывают долговременный ответ В- и Т-клеток памяти ^{[19, 21-23]} .

В анализах иммуногенности, проведенных в ходе испытаний вакцины I/II фазы, у 100 % участников после вакцинации вакцинами Pfizer-BioNTech и Moderna выработались как связывающие, так и нейтрализующие антитела, а после вакцинации вакциной Janssen у 90 % участников образовались связывающие и нейтрализующие антитела ^[24-26] . В то время как существует широкий диапазон титров антител в ответ на инфекцию SARS-CoV-2, завершение серии первичных вакцин, особенно мРНК-вакцин, обычно приводит к более последовательному и более высокому титру начального ответа антител ^{[24, 26-29]} . Однако, как и при инфекции, этот иммунный ответ может быть снижен у пожилых людей и людей с ослабленным иммунитетом. Сообщалось о снижении частоты вызванной вакциной сероконверсии среди лиц с различными иммунодепрессивными состояниями, в том числе при приеме некоторых иммунодепрессантов, после трансплантации паренхиматозных органов и с гематологическим раком 90–205 [30–34] 90–206 . Исследования также показали, что у лиц в возрасте 65-80 лет и старше пиковые титры анти-S и нейтрализующих антител после вакцинации значительно ниже, чем у лиц моложе 65 лет ^[35-40] . Это вызывает особую озабоченность, учитывая повышенный риск тяжелого заболевания у пожилых людей и людей с ослабленным иммунитетом 90–205 [41, 42] 90–206 .

К началу страницы

Корреляция показателей иммунного ответа с защитой

Многочисленные исследования корреляции защиты продемонстрировали, что более высокие титры антител связаны со снижением риска последующей симптоматической инфекции SARS-CoV-2. Данные испытаний эффективности вакцины AZD1222 и мРНК-1273 фазы 3 показали, что количественные титры анти-S IgG, анти-RBD IgG, псевдовируса и нейтрализующих антител против SARS-CoV-2 коррелируют с защитой от симптоматической инфекции (хотя и не бессимптомная инфекция), при этом нейтрализующие антитела имеют самую сильную корреляцию в обоих этих исследованиях ^{[43, 44]} .

Анализ данных исследований был затруднен из-за отсутствия стандартизации серологических анализов ^[45] . В двух разных исследованиях использовались данные семи исследований эффективности вакцины (стандартизованные по средним титрам плазмы выздоравливающих) и одного исследования плазмы выздоравливающих/реинфекции для моделирования зависимости эффективности от титра антител ^{[46, 47]} . Они обнаружили высокую степень корреляции между средними пиковыми титрами нейтрализующих антител и антителами, связывающими анти-S IgG в популяции, а также общее снижение риска инфекции. Одно исследование показало, что титры нейтрализующих антител, составляющие всего 20% от среднего титра нейтрализующих антител в плазме реконвалесцентов (54 международных единицы/мл по стандарту ВОЗ), коррелируют с 50% снижением риска инфекции; это оказалось надежным в прогнозировании эффективности вакцин, не включенных в модель ^{[46, 48]} . Следует отметить, что уровень антител, связанный с защитой от тяжелого заболевания, был намного ниже уровня, необходимого для обеспечения защиты от инфекции, при этом только 3% от среднего уровня титра выздоравливающих антител коррелируют с 50% защитой от тяжелого заболевания ^[46] .

Другие иммунные механизмы также важны для предотвращения инфекции SARS-CoV-2 и ограничения тяжести заболевания COVID-19, хотя их прямая связь с защитой в настоящее время менее определена. Исследование макак-резусов показало, что адаптивного переноса плазмы с высокими титрами нейтрализующих антител было достаточно для защиты от инфекции после заражения SARS-CoV-2. Однако истощение CD8+ Т-клеток ставило под угрозу их способность предотвращать инфекцию, как только нейтрализующие антитела ослабевали ^[49] . Анализ ответов антител, В-клеток и Т-клеток у остро инфицированных и выздоравливающих людей показал, что защита зависит от координации всех трех компонентов иммунного ответа 90–205 [50] 90–206 . В клиническом исследовании фазы 3 мРНК-1273, описанном выше, исследователи подсчитали, что 68,5% (95% ДИ 58,5–78,4) защитного эффекта вакцинации можно объяснить начальными титрами нейтрализации с некоторой степенью защиты, возникающей после вакцинации, даже когда нейтрализация титры не обнаружены ^[43] . Они, наряду с исследованиями, отмеченными выше, предполагают, что, хотя величина ответа антител после инфекции или вакцинации коррелирует с защитой, а отсутствие антител связано с риском, результаты тестов на антитела (особенно когда они не стандартизированы и не количественные) дают лишь частичную картину иммунный ответ человека. В настоящее время не существует специфического теста на антитела или порога антител, который может определить индивидуальный риск последующего заражения.

Начало страницы

Кинетика иммунного ответа и продолжительность защиты

Кинетика иммунного ответа после заражения

Титры антител достигают пика в течение 3-5 недель после заражения, а затем начинают снижаться в зависимости от индивидуума, целевого антигена, изотипа антител , а использованный анализ ^{[6, 51]} . Анти-N-антитела, по-видимому, ослабевают быстрее всего, за ними следуют анти-RBD, а затем анти-S-антитела. Хотя по крайней мере 30% людей могут потерять обнаруживаемые антитела к N в течение 10 месяцев после заражения, анти-S и IgG, специфичные к SARS-CoV-2, остаются определяемыми примерно через 9 месяцев.0% лиц с сероконверсией в период от 10 месяцев до одного года после заражения ^{[16, 52]} . Нейтрализующие антитела, по-видимому, имеют двухфазное снижение с начальным периодом полувыведения 2–3 месяца, за которым следует более медленное снижение 90–205 [11, 14, 15] 90–206 . ( Таблица 1 )

В течение как минимум 2–3 месяцев после заражения у людей с заболеванием COVID-19 средней и тяжелой степени титры связывающих и нейтрализующих антител выше, чем у людей с легкой формой заболевания ^{[9, 14]} ; эти различия могут сохраняться в течение 5–8 месяцев после заражения ^{[11, 15]} .

В-клетки, нацеленные на SARS-CoV-2, увеличиваются в течение первого месяца, а затем остаются в более высоких концентрациях в течение как минимум 8 месяцев после заражения ^{[11, 14, 53]} . Специфичные для SARS-CoV-2 CD4 ⁺ Т-клеток увеличиваются, а затем снижаются с периодом полураспада примерно 3–7 месяцев; Показатели CD8 ⁺ Т-клеток различались, по крайней мере, в одном исследовании сообщалось о практически отсутствии снижения в течение первых 4 месяцев после заражения ^{[11, 14]} . ( Таблица 1 ).

Защита от повторного заражения в когортных исследованиях

Во многих исследованиях сравнивалась частота повторного заражения и первичного заражения в течение определенного периода времени, чтобы оценить уровень и продолжительность защиты, обеспечиваемой при первоначальном заражении SARS-CoV-2. В таблице 2 обобщены данные семи обсервационных когортных исследований из шести стран, в каждом из которых участвовало более 10 000 человек, в которых оценивался риск повторного заражения с течением времени. Пять исследований использовали положительный результат ОТ-ПЦР для определения начальной инфекции. В этих исследованиях первичная инфекция SARS-CoV-2, подтвержденная ОТ-ПЦР, снижала риск последующего заражения на 80–9%.3% не менее 6-9 месяцев ^[54-58] . Исследования, специально оценивающие людей, серопозитивных по анти-N и анти-S антителам после инфекции ^{[16, 45]} , обнаружили несколько более высокие защитные эффекты (89–93%). В большинстве исследований средний период наблюдения составлял примерно 7 месяцев; самое длительное последующее наблюдение было 12 месяцев после заражения ^[58] . Три исследования включали субанализ для оценки того, ослабевает ли защита со временем; ни в одном из них не было обнаружено снижения защиты в течение периода последующего наблюдения ^{[54, 55, 57]} .

Важно отметить, что все эти исследования были обсервационными, и все, кроме двух, были ретроспективными. Низкая доступность тестирования в начале пандемии, возможно, привела к смещению этих исследований в сторону групп населения, которые с большей вероятностью имели симптоматическое первичное инфицирование или обращались за медицинской помощью. Большинство из них были не в состоянии контролировать какие-либо потенциальные различия в поведении при тестировании или обращении за медицинской помощью между ранее инфицированными и наивными людьми, хотя большая часть повторных инфекций, о которых сообщалось в исследованиях, была бессимптомной инфекцией (9).0015 Таблица 2 ). В одном из проспективных когортных исследований более 25 000 медицинских работников проходили тестирование с использованием ОТ-ПЦР каждые 2 недели, что позволило более полно выявить повторные инфекции. Это исследование показало, что история предыдущей инфекции, подтвержденной ОТ-ПЦР, обеспечивала 93% защиту от последующей симптоматической инфекции, 52% защиту от бессимптомной инфекции и 84% защиту от общей инфекции SARS-CoV-2 ^[54] .

Многие из этих исследований были завершены как раз в то время, когда вакцинация была развернута в соответствующих странах, что затрудняет последующее наблюдение и определение того, когда иммунитет после инфекции ослабевает и какие маркеры лучше всего предсказывают это ослабление. Основываясь на траектории снижения уровня антител, исследователи предсказали, что иммунный ответ после заражения будет продолжать обеспечивать не менее 50% защиты от повторного заражения в течение 1–2 лет после первоначального заражения SARS-CoV-2 или вакцинации 9.0205 [13, 46] . Это будет похоже на то, что наблюдается с сезонными коронавирусами ^[59] . Для подтверждения этих гипотез необходимы дальнейшие эпидемиологические анализы.

Следует отметить, что эти исследования проводились, когда наследственный штамм и альфа-вариант были преимущественно циркулирующими вариантами. Имеются данные о том, что защита может снижаться при наличии наиболее трансмиссивных вызывающих озабоченность вариантов (VoC) и контролируемых вариантов (VBM), как обсуждается ниже.

Кинетика иммунного ответа после вакцинации

Анти-S, анти-RBD и нейтрализующие антитела остаются определяемыми в течение как минимум 6–8 месяцев после вакцинации ^{[21, 22, 60]} . По оценкам, нейтрализующие титры после вакцинации вакциной мРНК-1273 снижаются с периодом полураспада 68–202 дня, тогда как связывающие анти-RBD антитела снижаются с периодом полураспада 52–109 дней 90–205 [60] 90–206 . Эти скорости распада антител перекрываются с теми, которые зарегистрированы для выздоравливающих лиц (как показано в таблице 1), хотя, по крайней мере, в одном предварительном исследовании сообщалось о менее быстром распаде среди людей, выздоровевших от инфекции, по сравнению с теми, кто был вакцинирован BNT162b2 9.0205 [28] . Как и при инфекции, защитный эффект вакцин-индуцированного иммунитета также поддерживается более длительными компонентами гуморального ответа, включая В-клетки памяти ^{[21, 23, 61]} ; индуцированные вакциной CD4+ и CD8+ Т-клетки остаются относительно стабильными в течение 6-8 месяцев после вакцинации ^{[21, 61]} .

Хотя в некоторых исследованиях сообщается о более быстром распаде антител у лиц в возрасте 65 лет и старше по сравнению с лицами моложе 65 лет, более низкие анти-S и нейтрализующие антитела через 2–6 месяцев после вакцинации, по-видимому, по крайней мере частично связаны с более низкие пиковые титры антител в этой популяции ^{[39, 40} ]. Постояльцы домов престарелых представляют собой уникальную группу населения с учетом возраста, сопутствующих заболеваний и рисков, связанных с скоплением людей. В одном исследовании сообщалось, что обнаруживаемая нейтрализация псевдовируса снизилась с 84% до 30% среди проживающих в домах престарелых (средний возраст: 76 лет, возрастной диапазон: 48–100 лет) в период от 2 недель до 6 месяцев после вакцинации; это было значительно быстрее, чем скорость снижения среди контрольных сотрудников (средний возраст: 48 лет, возрастной диапазон: 26–76 лет), у 81% из которых сохранялась обнаруживаемая нейтрализация через 6 месяцев после вакцинации ^[42] .

Продолжительность иммунной защиты от вакцинации

Все еще накапливаются данные о продолжительности защиты после вакцинации. Используя кинетику антител, одна модель предсказала, что первоначальная эффективность вакцины, составлявшая 90 %, вероятно, снизится примерно до 70 % примерно через 250 дней после вакцинации 90–205 [46] 90–206 , без учета других факторов, таких как несерологические компоненты иммунного ответа или влияние новых циркулирующих вариантов.

И Pfizer-BioNTech, и Moderna опубликовали данные своих испытаний фазы 3, сообщающие об общей высокой эффективности мРНК-вакцин против лабораторно подтвержденной инфекции SARS-CoV-2 через 5-6 месяцев после вакцинации. Pfizer-BioNTech сообщила об общей эффективности вакцины 91% против инфекции и 97% против тяжелого заболевания через 6 месяцев после вакцинации BNT162b2, хотя также сообщила о постепенном снижении эффективности против инфекции с 96% через 7 дней – 2 месяца до 84% через 4 месяца. –6 месяцев ^[62] . Модерна сообщила 9Эффективность 3% в среднем через 5 месяцев после вакцинации мРНК-1273, без дополнительных подробностей о скорости снижения эффективности с течением времени 90–205 [63] 90–206 .

Как более подробно описано в Кратком обзоре вакцины и вакцинации от COVID-19 CDC и в презентации Консультативного комитета по практике иммунизации за октябрь 2021 г., недавние исследования продемонстрировали снижение как титров антител, так и эффективности вакцины против инфекции с течением времени, особенно среди пожилых людей. ^{[42, 64]} . Снижение эффективности вакцины может отражать сочетание снижения титра антител и снижения нейтрализующей способности в условиях широкой циркуляции вариантов с частичным ускользанием от иммунного ответа. Примечательно, что многочисленные исследования показали, что эффективность вакцины против госпитализации и/или тяжелого заболевания остается высокой, в диапазоне от 84–96%, до 6 месяцев после вакцинации ^[65-68] .

К началу страницы

Влияние вариантов на иммунитет, индуцированный инфекцией и вакциной

Возникли варианты SARS-CoV-2 с множественными мутациями в шиповидном белке, которые могут привести к снижению нейтрализации антителами, в том числе вызванными перенесенной инфекцией или вакцинацией ^{[19, 69]} .

Имеются лабораторные данные о том, что у лиц, ранее инфицированных вирусом SARS-CoV-2 исходной линии, снижены титры нейтрализующих антител против определенных вариантов (например, бета-, гамма- и дельта-вариантов) ^[70-73] . Одно исследование показало, что среди 367 непривитых лиц, обследованных через 12 месяцев после заражения, 98% имели обнаруживаемые анти-S IgG и 91% имели нейтрализующие антитела против вируса дикого типа. Для сравнения, среди подгруппы из 78 человек, оцененных на наличие нейтрализующих антител против определенных вариантов, они были обнаружены у 84%, 68% и 55% для вариантов альфа, дельта и бета соответственно ^[72] . Следует отметить, что отсутствие нейтрализующей активности было выше среди людей с легкой инфекцией по сравнению с людьми с тяжелым заболеванием 90–205 [72] 90–206 .

В исследованиях, изучающих нейтрализацию сывороткой выздоравливающих и вакцинированных лиц вместе, относительное снижение нейтрализации оказалось одинаковым в обеих группах. В ряде исследований сообщалось о 2–4-кратном снижении нейтрализации против дельты и 6-кратном (или более) снижении нейтрализации против бета, но минимальном снижении нейтрализации против альфа по сравнению с исходной линией SARS-CoV-2. как для выздоравливающих, так и для вакцинированных лиц ^{[70, 74, 75]} .

Снижение нейтрализации дельты параллельно снижению эффективности вакцины против инфекции, но эффективность остается высокой в ​​отношении госпитализации или тяжелого заболевания [65, 66]. Как подчеркивается в Кратком обзоре вакцин и вакцин против COVID-19, недавние исследования, проведенные в Соединенных Штатах, Соединенном Королевстве и Катаре, показали, что эффективность вакцины против инфекции SARS-CoV-2 составляет 54–85% по сравнению с 90–100% при госпитализации. тяжелое заболевание в периоды широкой циркуляции Delta ^{[65, 76-78]}

Начало страницы

Сравнение иммунного ответа, вызванного инфекцией и вакциной

Систематический обзор и метаанализ, включая данные трех испытаний эффективности вакцин и четырех обсервационных исследований, проведенных в США, Израиль и Соединенное Королевство не обнаружили существенной разницы в общем уровне защиты, обеспечиваемой инфекцией, по сравнению с защитой, обеспечиваемой вакцинацией; это включало исследования как до, так и во время периода, когда дельта была преобладающим вариантом ^[79] . В этом обзоре рандомизированные контролируемые испытания показали более высокую защиту от мРНК-вакцин, тогда как обсервационные исследования показали более высокую защиту после инфекции.

Недавний анализ данных из сети из 187 больниц в Соединенных Штатах показал, что среди более чем 7000 госпитализаций по поводу COVID-19-подобных заболеваний, у которых предшествующее заражение или вакцинация произошли за 90–179 дней до этого, было в 5,5 раз больше госпитализаций. вероятность лабораторно подтвержденного COVID-19среди ранее инфицированных пациентов, чем среди полностью вакцинированных пациентов ^[80] . Это исследование включало данные о лицах, недавно инфицированных и/или вакцинированных, по сравнению с исследованиями в систематическом обзоре, хотя авторы отметили, что одним ограничением дизайна является возможность пропуска тестирования, которое могло произойти за пределами сети здравоохранения.

Управление национальной статистики Соединенного Королевства использовало данные крупномасштабного лонгитюдного опроса населения о COVID-19. сравнить риск заражения среди полностью вакцинированных, частично вакцинированных, невакцинированных/ранее инфицированных и невакцинированных/неинфицированных лиц в два разных периода: 1) когда преобладал альфа-вариант (декабрь 2020 г. – май 2021 г.) и 2) когда преобладал дельта-вариант вариант (май – август 2021 г.) ^[81] . Основываясь на результатах, включающих более 26 000 положительных тестов ОТ-ПЦР, они обнаружили, что полная вакцинация обеспечивает наибольшую защиту в течение периода преобладания альфа-фактора (снижение риска на 79% против 65%), но эквивалентная защита от полной вакцинации и инфекции во время периода дельты. преобладающий период (снижение риска на 67% против 71%).

К началу страницы

Иммунные реакции, вызванные вакциной, после перенесенной инфекции

Хотя, по-видимому, существуют разные данные относительно относительной защиты, которая возникает после выживания после COVID-19, по сравнению с завершенной вакцинацией, существуют существенные иммунологические и растущие эпидемиологические доказательства того, что вакцинация после заражения дополнительно повышает защиту от последующего заболевания среди тех, кто был инфицирован ранее.

Иммунологические данные о вакцинации после заражения

Имеются четкие доказательства того, что нейтрализация антител и ответ В-клеток памяти, вызванный однократной дозой мРНК-вакцины после предшествующей инфекции SARS-CoV-2, приводит к повышенному титру антител, который приблизительно эквивалентен двухдозовой схеме вакцинации у отдельных лиц. которые ранее не были инфицированы ( Таблица 3) ^{[22, 23, 82-89]} . В одном исследовании медицинских работников, вакцинированных через 7–11 месяцев после заражения SARS-CoV-2, титры антител, измеренные через 6 дней после получения первой дозы вакцины, были в два раза выше, чем титры антител, измеренные через месяц после их первоначального заражения, и смогли нейтрализуют варианты дикого типа, альфа и бета, независимо от типа вакцины, количества доз или титров антител до вакцинации ^[90] .

Риск повторного заражения у непривитых и вакцинированных лиц с историей инфекции

В исследованиях, непосредственно сравнивающих риск повторного заражения среди ранее инфицированных лиц, которые никогда не были вакцинированы, по сравнению с лицами, которые были вакцинированы после заражения, большинство, но не все исследования показывают польза вакцинации. В одном ретроспективном когортном исследовании описан риск повторного заражения в период с декабря 2020 г. по май 2021 г. среди 2579 медицинских работников в США, ранее инфицированных SARS-CoV-2, около 47% из которых были вакцинированы в ходе исследования. Исследователи не выявили ни одного случая реинфекции, независимо от статуса вакцинации, в течение 5 месяцев наблюдения и, следовательно, не смогли выявить преимущества вакцинации ^[91] . Напротив, исследование случай-контроль, проведенное среди 738 жителей Кентукки, у которых было сообщено о заражении в период с марта по декабрь 2020 г., показало, что ранее инфицированные лица, которые не были вакцинированы, имели в 2,3 раза больше шансов на повторное заражение в течение мая-июня 2021 г., чем ранее инфицированные, но вакцинированные лица^{. 92]} . Оба исследования проводились до того, как дельта стала доминирующим вариантом в Соединенных Штатах.

Более поздние обсервационные когортные исследования, включающие более 700 000 пользователей системы здравоохранения в Израиле и более 11 000 медицинских работников в Индии, показали, что перенесенная инфекция в анамнезе обеспечивала большую защиту от последующей инфекции, чем только вакцинация, но общий риск заражения был самым низким среди тех, кто был вакцинирован после заражения в периоды преобладания дельты ^{[93, 94]} . В систематическом обзоре, описанном выше, объединенный анализ семи исследований показал скромное, но значительное увеличение защиты от инфекции, когда ранее инфицированные люди были вакцинированы ^[79] .

К началу страницы

Ограничения

В этом обзоре обобщены характеристики иммунных реакций, вызванных инфекциями и вакцинами, данные о продолжительности иммунитета и потенциальном влиянии циркулирующих вариантов. Подход был ограничен по объему, сосредоточив внимание в первую очередь на статьях, опубликованных в авторитетных журналах, или на новых выводах; следовательно, это не систематический обзор всей научной литературы по иммунитету, вызванному инфекцией SARS-CoV-2. Выше обсуждались определенные погрешности, связанные с обсервационными исследованиями. Большинство исследований, включенных в этот обзор, проводились в небольшом числе стран, часто с ограниченным разнообразием участников. Многие иммунологические исследования не включали подробные демографические данные. Более последовательное включение описательных данных о демографии участвующих групп населения (например, расовая/этническая принадлежность, социально-экономический статус, уровень образования) и сознательные усилия по улучшению расового, этнического и социального разнообразия участников исследований были бы очень полезны для обеспечения того, чтобы связанные политика направлена ​​на удовлетворение потребностей всех слоев населения.

К началу страницы

Выводы

Многочисленные исследования, проведенные в различных условиях, последовательно показали, что заражение SARS-CoV-2 и вакцинация приводят к низкому риску последующего заражения антигенно-сходными вариантами в течение как минимум 6 месяцев. Многочисленные иммунологические исследования и растущее число эпидемиологических исследований показали, что вакцинация ранее инфицированных лиц значительно усиливает их иммунный ответ и эффективно снижает риск последующей инфекции, в том числе в условиях повышенной циркуляции более инфекционных вариантов.

Хотя вариант Delta и некоторые другие варианты продемонстрировали повышенную устойчивость к нейтрализации как постинфекционной, так и поствакцинальной сывороткой в ​​лабораторных исследованиях, наблюдаемое снижение эффективности было умеренным, с сохраняющейся сильной защитой от госпитализации, тяжелого заболевания и смерти .

Многочисленные исследования показали, что титры антител коррелируют с защитой на популяционном уровне; однако в настоящее время данных недостаточно для определения порога титра антител, который указывает, защищен ли человек от инфекции. В настоящее время не существует разрешенного или одобренного FDA теста, который поставщики или население могли бы использовать для надежного определения того, защищен ли человек от инфекции.

Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) будут продолжать отслеживать и оценивать новые научные данные в этих областях и соответствующим образом обновлять рекомендации.

Начало страницы

Начало страницы

Начало страницы

Начало страницы

Финансирование науки — Инициатива Чана Цукерберга

Мы поддерживаем науку путем предоставления целевых грантов и открытых конкурсов на финансирование исследований в конкретных областях с помощью запросов на подачу заявок или RFA. Ознакомьтесь с текущими и прошлыми возможностями получения научных грантов ниже и посетите наш отдел новостей и среду для получения обновлений о наших грантополучателях.

С момента запуска в 2015 году CZI предоставила гранты на сумму около 2 миллиардов долларов. Узнайте больше о наших грантах и ​​проектах.

Посмотреть базу данных грантов CZI

Узнать больше

Возможности финансирования: запрос заявок (RFA)

Фильтровать по:

Программа

визуализация

Сеть вызовов нейродегенерации

Открытая наука

Редкий как один

Одноклеточная биология

Статус

Закрыто

Очистить все

Показано 23 результата

Закрыто

Этот RFA поддерживает новые и существующие совместные проекты, чтобы уменьшить фрагментацию экосистемы изображений и ускорить распространение и внедрение технологий, методов или учебных ресурсов.

Закрыто

Эта программа грантов направлена ​​на использование и получение информации о здоровье и болезнях из существующих наборов данных по отдельным клеткам, чтобы помочь ускорить прогресс в решении задач, связанных со сбором и исследованием больших данных в масштабе атласа.

Закрыто

Этот RFA направлен на продвижение технологии, направленной на визуализацию биологических процессов в реальном времени на уровне клеток и молекул.

Закрыто

Эта программа грантов будет поддерживать проекты разработки программных плагинов для платформы анализа изображений napari, созданного сообществом интерактивного инструмента с открытым исходным кодом для Python, предназначенного для просмотра, комментирования и анализа больших многомерных изображений.

Закрыто

Этот RFA направлен на поддержку применения методов биологии одиночных клеток для лечения редких воспалительных заболеваний у детей, которые прояснят клеточные механизмы заболевания, поймут гетерогенность заболевания и улучшат идентификацию или диагностику биомаркеров.

Закрыто

Этот RFA направлен на углубление понимания патофизиологии и механистических основ редких нейродегенеративных и неврологических расстройств.

Закрыто

В партнерстве с Национальными академиями наук, инженерии и медицины эта программа поддерживает проекты, возглавляемые выдающимися исследователями в области биомедицины, которые благодаря своей работе с общественностью, наставничеству, обучению и лидерству имеют опыт продвижения разнообразия… В партнерстве с Национальным Академии наук, инженерии и медицины, эта программа поддерживает проекты, возглавляемые выдающимися биомедицинскими исследователями, которые благодаря своей деятельности, наставничеству, обучению и лидерству имеют опыт продвижения разнообразия, справедливости и включения в свои научные области.

Закрыто

Этот RFA поддерживает поддержку, рост, разработку и участие сообщества в проектах программного обеспечения с открытым исходным кодом, чтобы помочь сделать вычислительные основы биологических исследований более удобными и надежными.

Основное программное обеспечение с открытым исходным кодом для науки

Закрыто

Эта возможность финансирования поддерживает масштабирование модели Биохаба Чана Цукерберга для решения самых сложных и важных научных задач путем объединения ведущих американских научных и технологических институтов в непосредственной географической близости друг к другу… Эта возможность финансирования поддерживает масштабирование модели Биохаба Чана Цукерберга для решать самые сложные и важные научные задачи, объединяя ведущие американские научные и технологические институты в непосредственной географической близости друг от друга.

Закрыто

Эта программа грантов поддерживает наращивание потенциала в области визуализации, стипендии и развитие сообщества для основных учреждений визуализации и некоммерческих организаций в Африке, Латинской Америке и Карибском бассейне, а также в странах бывшего СССР.

Закрыто

Этот RFA поддерживает некоммерческие организации, возглавляемые пациентами, поскольку они создают совместные исследовательские сети в партнерстве с клиницистами и исследователями для ускорения прогресса в борьбе с редкими заболеваниями.

Редкий как один

Закрыто

Этот RFA помогает исследователям вносить справочные данные о здоровых, одноклеточных образцах тканей, отличающихся от предков, в Атлас клеток человека с целью создания более глобально репрезентативного ресурса для понимания болезней.

Закрыто

Эта программа грантов помогает исследователям вносить образцы тканей детей в глобальный Атлас клеток человека в качестве основы для понимания того, как клетки и органы развиваются и связаны с началом заболевания у детей.

Закрыто

Этот RFA поддерживает гранты в области визуальной протеомики с целью развития технологии, которая позволит исследователям просматривать белковые молекулы и их взаимодействия внутри клеток с разрешением, близким к атомному.

Закрыто

Эта программа грантов направлена ​​на развитие инновационных технологий визуализации, которые будут способствовать развитию визуализации глубоких тканей, позволяя исследователям наблюдать за клетками и субклеточными процессами с высоким разрешением в сложных тканях, а также через кожу и кости.

Закрыто

Этот RFA поддерживает ученых CZI Imaging в центрах визуализации по всему миру, которые будут использовать биологию, оборудование для микроскопии и программное обеспечение для обработки изображений для ускорения биомедицины и улучшения инструментов визуализации, используемых учеными.

Специалисты по визуализации

Закрыто

Являясь частью CZI Neurodegeneration Challenge Network, междисциплинарной совместной сети, которая занимается фундаментальными проблемами биологии нейродегенеративных заболеваний, эти совместные пилотные награды предоставляют грантовые ресурсы для привлечения инновационных идей и… сети, которая решает фундаментальные проблемы биологии нейродегенеративных заболеваний, эти совместные пилотные награды предоставляют грантовые ресурсы для привлечения новых инновационных идей и новых талантов в области нейродегенерации.

Закрыто

Этот RFA поддерживает междисциплинарных ученых, которые применяют новые инструменты и работают вместе для ускорения исследований воспалений. С помощью этих исследовательских грантов мы стремимся углубить наше понимание роли воспаления в поддержании здоровья и возникновении заболеваний.

Закрыто

Этот RFA поддерживает непрерывную разработку Атласа клеток человека, глобальную попытку картировать все клетки в организме человека.

Закрыто

Являясь частью CZI Neurodegeneration Challenge Network, междисциплинарной совместной сети, которая занимается фундаментальными проблемами биологии нейродегенеративных заболеваний, эти награды предоставляют возможности финансирования научных исследований для начинающих академиков… Являясь частью CZI Neurodegeneration Challenge Network, междисциплинарной совместной сети, которая затрагивает фундаментальные проблемы биологии нейродегенеративных заболеваний, эти награды предоставляют возможности финансирования научных исследований для начинающих академических исследователей.

Закрыто

Являясь частью CZI Neurodegeneration Challenge Network, междисциплинарной совместной сети, которая занимается фундаментальными вопросами биологии нейродегенеративных заболеваний, эти возможности для получения грантов для междисциплинарного исследовательского сотрудничества небольших групп, которые . .. В рамках CZI Neurodegeneration Challenge Network, междисциплинарной совместной сети, затрагивает фундаментальные проблемы биологии нейродегенеративных заболеваний, это грантовые возможности для междисциплинарного сотрудничества в небольших группах, в которых участвуют врачи с активным клиническим участием.

Закрыто

Эта программа предоставляет гранты для стимулирования создания новых вычислительных инструментов, алгоритмов, визуализаций и эталонных наборов данных для анализа, интерпретации и распространения большого разнообразия молекулярных данных и данных изображений, созданных для глобального Атласа клеток человека.

Закрыто

Эта программа присуждает научные гранты для поддержки сближения сообщества Атласа клеток человека вокруг стандартов, протоколов и передового опыта для создания свободно и открыто доступной справочной базы данных здоровых клеток и тканей человека.

Извините, в настоящее время нет результатов, соответствующих этим критериям. Попробуйте выбрать меньше фильтров или очистить все условия поиска.

Оперативная группа грантов

Присоединяйтесь к нашему списку рассылки по науке

Будьте первым, кто узнает о новых возможностях финансирования.

Зарегистрироваться

Присоединяйтесь к нашей команде

Ознакомьтесь с нашими вакансиями.

Карьера

Ознакомьтесь с нашими грантовыми ресурсами

Ознакомьтесь с нашим запросом на подачу заявок.

Финансирование науки

Наука

Государственный совет по образованию имеет право принимать академические стандарты для каждой предметной области в классах K-12.

Правление штата приняло Академические стандарты штата Теннесси для естественных наук в октябре 2016 года, и они будут внедрены в классах в 2018–19 учебном году. Пересмотренные научные стандарты были разработаны с использованием рекомендаций, содержащихся в Основах естественнонаучного образования K-12: практика, сквозные концепции и основные идеи.

Advanced Placement

Загрузить PDF:

Документы поддержки стандартов

Руководство по внедрению научных стандартов TN можно использовать для проведения совещаний и исследований, связывающих структуру с научными стандартами 2018-19 гг. Справочник по научным стандартам представляет собой исследование всех трех аспектов преподавания естественных наук: научных и инженерных практик, сквозных концепций и основных дисциплинарных идей. Этот документ содержит прогресс обучения для каждой дисциплины, связи с Framework for K-12 Science Education и поддержка контента для каждого стандарта в классах K-8, биологии, химии и физики.

Уроки и вспомогательные материалы, разработанные для Летнего тренинга по научным стандартам 2018 г., включают восемь уроков для каждого класса. Каждый из восьми разных уроков посвящен различным научным и инженерным практикам, а также охватывает основные дисциплинарные идеи для соответствующего класса.

Трехмерная научная инструкция

Четыре основных дисциплинарных идеи (DCI) обеспечивают организацию содержания, дополнительно проясняемого в развернутых идеях компонентов.

• PS – Физические науки
• LS – Науки о жизни
• ESS – Науки о Земле и космосе
• ETS – Инженерия, технологии и приложения науки

Восемь научных и инженерных практик (SEP) отражают типы взаимодействия, с которыми сталкивается ученый или инженер в рамках своей работы, и должны быть включены соответствующим образом во все классы.

• AQDP — Задавать вопросы (для науки) и формулировать проблемы (для техники) , чтобы определить, что известно, что еще предстоит удовлетворительно объяснить и какие проблемы необходимо решить.
• MOD – Разработка и использование моделей для разработки объяснений явлений, выхода за пределы наблюдаемого и прогнозирования или проверки проектов
• INV – Планирование и проведение контролируемых исследований для сбора данных, которые используются для проверки существующих теорий и объяснений, пересмотра и разработки новых теорий и объяснений или оценки эффективности, действенности и долговечности конструкций в различных условиях
• ДАННЫЕ – Анализ и интерпретация данных с соответствующим представлением данных (графики, таблицы, статистика и т. д.), выявление источников ошибок и степени достоверности. Анализ данных используется для получения смысла и оценки решений.
• МАТЕМАТИКА – Использование математики и вычислительного мышления в качестве инструментов для представления переменных и их взаимосвязей в моделях, симуляциях и анализе данных для создания и проверки прогнозов.
• КЭДС – Построение объяснений и разработка решений для объяснения явлений или решения проблем.
• ARGS — Участвовать в споре на основе доказательств для выявления сильных и слабых сторон аргументации, поиска наилучших объяснений, решения проблем и нахождения наилучших решений.
• ИНФОРМАЦИЯ —  Получение, оценка и передача информации из научных текстов с целью извлечения смысла, оценки достоверности и интеграции информации.

Семь Сквозных Концепций (ККК) отражают концептуальное понимание, выходящее за рамки любой конкретной дисциплины, но проникающее в понимание любой данной дисциплины на уровне мастерства.

• PAT – Шаблон наблюдение и объяснение
• CE – Причинно-следственные связи могут быть объяснены через механизм
• SPQ – Масштаб, пропорция и количество , которые объединяют измерение, оценку масштаба в естественных явлениях и точность языка
• SYS – Системы и модели систем с определенными границами, которые можно исследовать и охарактеризовать с помощью следующих трех концепций
• EM – Сохранение энергии и материи посредством преобразований, которые протекают или циклически входят в систему, выходят из нее или внутри системы
• SF – Структура и функции систем и их частей
• SC – Стабильность и изменение систем

Примечание:  Совет по образованию штата устанавливает требования для окончания средней школы (см. Политику для старших классов 2.103). В соответствии с правилом SBE учащиеся должны получить три единицы естественных наук на уровне средней школы, чтобы получить диплом средней школы, включая биологию I, либо химию I, либо физику, а также один дополнительный курс лабораторных наук. Просмотрите список курсов, необходимых для окончания средней школы.

Примечание:  Третья лабораторная наука должна быть из списка курсов с постоянными кодами научных курсов или выбрать курсы CTE. Спецкурсы, представляемые округами, не могут заменять третью лабораторную науку. Чтобы получить список постоянных кодов научных курсов или найти избранные курсы CTE, которые удовлетворят третьему требованию о выпуске лабораторных наук, обратитесь к документу о соответствии кодов курсов.

Кодирование научных стандартов

Структура научных стандартов k-8 включает уровень/курс, основную дисциплинарную идею и номер стандарта.

Пример кодирования стандартов классов K-8:

S5.PS2.1

5 — класс, в котором преподается стандарт.

PS2 указывает, что этот стандарт является частью основной идеи физической науки номер два: Движение и стабильность: силы и взаимодействия.

1 — стандартный номер. (Последовательная нумерация, которая повторяется в каждом DCI для определенного класса. )

Пример кодирования для стандартов 9-12:

BIO1.LS1.2

BIO1 — это аббревиатура курса. В данном случае Биология 1.

LS1 указывает, что этот стандарт является частью основной дисциплинарной идеи наук о жизни номер один: От молекул к организмам: структуры и процессы .

2 — стандартный номер. (Последовательная нумерация, которая перезапускается в каждом DCI для определенного субъекта.)

Разнообразие делает науку лучше — Ассоциация психологических наук — APS

Для меня большая честь быть соавтором этой колонки вместе с моей коллегой и подругой Кэрол Ли. Среди многих наград Кэрол — то, что она была президентом Американской ассоциации исследований в области образования
(AERA). – DLM

Дуглас Л. Медин

Не новость, что меньшинства сильно недопредставлены как в науке, так и в естественнонаучном образовании. Усилия по увеличению разнообразия обычно делятся на два больших класса: одни мотивированы заботой о равенстве и социальной справедливости, а другие мотивированы заботой об увеличении числа ученых, готовых удовлетворить современные потребности в науке и технике. Наша цель в этой колонке — привлечь внимание к другому убедительному доводу в пользу увеличения разнообразия в науках, доводу, присущему процессу научного исследования и эффективности естественнонаучного образования. Мы исходим из широкой концепции науки, которая включает в себя не только биологические, физические, социальные и психологические науки, но и практики в рамках этих дисциплин, экологическую обоснованность их исследовательских программ и то, как новички — особенно К-12 студенты — изучайте эти дисциплины.

Кэрол Д. Ли

Мы считаем, что внимание к культурной принадлежности и культурным обычаям имеет центральное значение для целей справедливости и национальных потребностей, но также в равной степени важно для построения знаний и для самого научного предприятия. Более того, мы не можем и не отказываемся от наших культурных практик, входя в область науки, научного образования или изучения естественных наук.

Прежде чем защищать это утверждение, мы должны уточнить, что мы не подписываемся на «коробочную модель» разнообразия, в которой пол или этническая принадлежность сведены к списку внутренних черт. Вместо этого мы сосредотачиваемся на разнообразии жизненных практик, взглядов, ценностей и мотиваций, которые часто коррелируют с этими группами (Gutierrez & Rogoff, 2003).

Достоверность в науке включает в себя гораздо больше, чем соблюдение канонов о необходимости надлежащего контроля, воспроизводимости и тому подобного. Это включает в себя выбор того, какие проблемы изучать, какие группы населения изучать и какие процедуры и меры следует использовать. При принятии этих решений важны различные взгляды и ценности. Обратите внимание на сильную корреляцию между исследователями социальных наук и людьми, которых они изучают. Эта преимущественно белая группа ученых из среднего класса фокусирует свои исследовательские программы в первую очередь на белом населении среднего класса. Эта опора на «удобные образцы» (использование студентов вводных курсов психологии является парадигмальным примером) не происходит от преднамеренного пренебрежения другими потенциальными образцами. Тем не менее, это имеет неблагоприятные последствия, в том числе тот факт, что результаты, основанные на этой узкой части человечества, не могут и часто не распространяются на другие группы населения (Henrich, Heine, & Norenzayan, 2010).

Различные взгляды и ценности также влияют на выбор методов исследователем. Возьмем, к примеру, биолога дикой природы Фло Гардипи, которая изучает структуру популяции и поток генов у североамериканских бизонов. Ее взгляд на коренные народы (она чероки и ирландка) побудил ее искать неинвазивные методы взятия проб ДНК буйволов. Она впервые применила практику использования образцов фекалий для сбора ДНК (Gardipee et al., 2007). Этот метод позволяет проводить широкомасштабную выборку свободноживущих популяций бизонов с минимальным вмешательством человека в их поведение и деятельность.

Разные взгляды часто связаны с разными направлениями исследований и получением новых результатов. Например, когда ученые-женщины начали изучать социальное поведение приматов, были обнаружены новые сведения о поведении как самок, так и самцов (Hrdy, 1986).

В различных областях психологической науки ученые меньшинства и культурно ориентированные ученые большинства расширили ранее принятые концепции развития личности, мотивации и устойчивости (Graham & Hudley, 2005; Spencer, 2006). Например, широко распространенные теории, доказывающие первенство внутреннего локуса контроля, были оспорены, указывая на эффективность внешнего локуса контроля, когда население сталкивается с постоянной стигматизацией, которую они не контролируют (Crocker & Major, 19).89) . Исследования роли и сложности расовой социализации раздвинули границы общепринятых концепций развития идентичности (Bowman & Howard, 1985; Boykin & Toms, 1985).

На более абстрактном уровне существуют формальные доказательства того, что разнообразие ориентаций может даже превзойти способность решать проблемы. Например, Скотт Пейдж (2007) задокументировал, как наличие различных точек зрения (включая гендерное и этническое разнообразие) при коллективном решении проблем в бизнесе и других организациях приводит к более инновационным решениям. Даже когда основное внимание уделяется одним и тем же темам с использованием одних и тех же методов и мер, разнообразие может помочь. Социология науки склонна сходиться к точности, когда различные предубеждения или ошибки компенсируют друг друга, но это менее вероятно, когда отсутствие разнообразия приводит к коррелированной ошибке.

Другим основанием для рассмотрения является доказательство фундаментальной роли культуры в человеческом обучении, предполагающее, что нет никаких оснований думать, что обучение в науке или научные практики каким-то образом акультурны или упрощенно универсальны. Текущие исследования развития как в культурной психологии, так и в культурной и социальной нейробиологии подчеркивают тот факт, что человеческое развитие является результатом динамических отношений между нашими биологическими способностями и формирующей ролью нашего окружения. Действительно, достижения в области культурной и социальной нейронауки открывают окно в то, как человеческое обучение является результатом переплетения биологических и экологических (то есть культурных) ресурсов, от уровней эпигенетических изменений до более широких траекторий жизненного цикла (Кварц и Сейновский, 2002).

Если участие в культурных практиках играет центральную роль в нашем развитии как людей, то то, как мы изучаем науку, например, будет зависеть от ряда практик, которыми мы обычно занимаемся (Bang, Medin, & Altran, 2007; Herrmann , Ваксман и Медин, 2010; Ли, 2008). Эти разнообразные пути обучения и развития повышают нашу способность к выживанию как вида. Что такое разнообразие означает для преподавания и изучения науки, особенно в среде K-12, остается серьезной проблемой, которая, по нашему мнению, имеет важные последствия для достижения большей справедливости в возможностях изучения науки. Среди них не только как студентов изучают науку, но какую науку они изучают, и какие концепции науки становятся частью их репертуара.

Развитие надежной эпистемологии науки улучшается, когда учащиеся узнают, что знания в науке оспариваются. Поскольку наука предназначена для того, чтобы иметь предсказательную или объяснительную силу, проблемы экологической достоверности часто возникают с разных точек зрения. Эти споры хорошо задокументированы в истории науки, особенно когда научная практика и исследования выходили за рамки европоцентристской направленности. Осборн и другие доказывали важность преподавания истории науки в общеобразовательных школах (Monk & Osborne, 19). 97). Например, внимание к системам знаний коренных народов об экологической устойчивости иллюстрирует научную практику (включая воспроизводимость и прогностическую ценность), которая расширяет традиционные эпистемологии (Atran & Medin, 2008). Области этнобиологии и этноматематики предоставляют дополнительные иллюстрации.

Наш главный аргумент заключается в том, что как результаты справедливости, так и производство знаний в науке улучшаются за счет внимания к культурному разнообразию, особенно разнообразию идей, методов, населения и мест научной практики. Практики в разных науках, включая психологию, являются культурными, и нормы, влияющие на такие практики, возникают из разных мест, от разных практиков, решающих разные проблемы. Подобно тому, как разнообразие путей развития внутри и между человеческими популяциями не доказывает, что ничто не скрепляет нас как вид, признание культурной укорененности научных исследований не подрывает каноны, скрепляющие науки. Скорее, это динамичные отношения между сайтами разнообразия, которые обеспечивают приспособляемость к меняющимся обстоятельствам, что является отличительной чертой всех видов развития и роста.