Станок объемник: Кузнечный инструмент для сгибания по дуге «Объемник» купить в Перми, цены — Руевит-М

alexxlab | 22.08.1989 | 0 | Разное

Содержание

Кузнечный инструмент «Объемник»

14.10.2022 00:00

Машина контактной точечной сварки MT-1928Л

В НАЛИЧИИ НА СКЛАДЕ! СКИДКА 5%

ЗАКАЗАТЬ

 

 

Каталог

Расширенный поиск

Цена (₽):

от до

Название:

Артикул:

Текст:

Выберите категорию:

Все СТАНКИ для ГИБКИ листового металла » Вальцы »» Вальцы ручные »» Вальцы электромеханические »» Вальцы гидравлические » Листогибочные станки »» Листогибы ручные »» Листогибы электромеханические »» Листогибы гидравлические »» Листогибочные гидравлические пресса »» Листогибы сегментные »» Листогибы электромагнитные » Прессы гидравлические СТАНКИ для РЕЗКИ листового металла » Гильотины »» Гильотины ручные »» Гильотины ручные сабельные »» Гильотины электромеханические »» Гильотины гидравлические »» Ножницы листовые кривошипные » Лазерная резка металла » Плазменная резка металла »» Консольные машины термической резки с ЧПУ »» Портальные станки плазменной резки металла »» Ручные аппараты для плазменной резки металла »» Источники плазменной резки металла »» Плазмотроны »» Расходные материалы для плазменной резки »»» Защитные экраны »»» Кожухи »»» Сопла »»» Электроды »»» Завихрители »»» Водяные трубки »»» Фиксаторы защитного экрана »»» Прочие расходные материалы для плазменной резки » Угловысечные станки » Станки для продольно-поперечной резки металла » Опции для станков продольно-поперечной резки металла СТАНКИ для ВОЗДУХОВОДОВ, ВОДОСТОКОВ, ДЫМОХОДОВ » Станки для производства полукруглого желоба » Станки для производства прямоугольного желоба » Станки для производства гофроколена » Зиговочные станки »» Ручные зиговочные машины »» Электромеханические зиговочные машины » Фальцеосадочные станки »» Фальцеосадочные станки ручные »» Фальцеосадочные станки электромеханические »» Фальцеосадочные машинки » Фальцепрокатные станки » Фальцегибы » Станки для отбортовки » Станки тоннельной сборки » Cтанки для нанесения ребер жесткости » Станки для сборки сегментных отводов » Круговые ножницы » Спирально-навивные станки » Автоматические линии для изготовления прямоугольных воздуховодов » Автоматические линии для изготовления шинорейки » Пуклевочники »» Дополнительные опции для пуклевочного инструмента »» Пуклевочный инструмент » Кромкогибочные станки » Станки для производства сайдинга » Маятниковые пилы для шинорейки СТАНКИ для ТРУБ и ПРОФИЛЕЙ » Ленточнопильные станки »» Ручные ленточнопильные станки »» Ленточнопильные станки с гидроразгрузкой »» Ленточнопильные станки с гидравлическим подъемом пильной рамы »» Полуавтоматические ленточнопильные станки »» Автоматические ленточнопильные станки »» Ленточнопильные станки для резки рельс »» Ленточнопильные вертикальные станки » Трубогибы »» Трубогибы ручные »» Трубогибы арбалеты »» Трубогибы электрические »» Трубогибы гидравлические »» Дорновые трубогибы »»» Полуавтоматические дорновые трубогибы »»» Автоматические дорновые трубогибы с ЧПУ »» Бездорновые трубогибы » Станки для пробивки отверстий в трубах » Абразивно-отрезные станки » Дисковые отрезные станки по металлу » Линии для производства труб » Инструмент для снятия фасок »» Ручные фаскосниматели »» Автоматические кромкофрезерные машины »» Кромкострогальные станки » Автоматические линии резки » Труборезы »» Орбитальные труборезы »» Ручные труборезы »» Труборезы разъемные »» Переносные труборезы »» Труборезы электрические » Торцеватели для труб » Машина для полировки труб » Ротационная вытяжка металла » Cтанки для изготовления фланцев Оборудование для заводов ЖБИ и ЖБК » Правильно-гибочные роботы » Станки для изготовления арматурных каркасов » Автоматические гибочные центры для арматуры и проволоки » Автоматические линии резки арматуры » Автоматические сварочные роботы » Вспомогательное оборудование » Станки для сварки арматуры » Оборудование для производства сеток » Оборудование для изготовления свай СТАНКИ для КОНТАКТНОЙ СВАРКИ » Мобильные клещи и аппараты для точечной сварки » Аппараты для точечной сварки » Контактная точечная сварка » Шовная сварка » Стыковая сварка » Рельефная сварка » Машины подвесные для контактной точечной сварки » Многоэлектродные машины СТАНКИ для АРМАТУРЫ и ПРОВОЛОКИ » Станки для гибки арматуры » Станки для резки арматуры » Комбинированные станки для гибки и резки арматуры » Правильно-отрезные станки » Ручные станки для гибки и резки арматуры »» Ручные станки для резки арматуры »» Ручные станки для гибки арматуры » Станки для гибки хомутов, скоб и спиралей » Бухтодержатели КУЗНЕЧНОЕ оборудование » Станки для ковки » Кузнечный инструмент » Кузнечные молоты » Кузнечные горны РОТАЦИОННАЯ ВЫТЯЖКА металла » Давильно-раскатные станки » Ротационная ковка трубы РАЗМАТЫВАТЕЛИ РУЛОННОГО металла РУЧНОЙ ИНСТРУМЕНТ для металла » Ножницы рычажные » Инструмент для пробивки отверстий в металле » Ножницы по металлу »» Ножницы для резки металла »» Специальные ножницы по металлу »» Ножницы по металлу усиленные »» Высечные ножницы по металлу » Инструмент для обжима металлических колец » Насадки на дрель для резки металла » Инструмент для вырезки отверстий большого диаметра » Кровельные клещи » Инструмент для заужения диаметра трубы » Гибочные рамки » Инструмент для разметки кровли » Инструмент для сайдинга »» Инструмент для монтажа и демонтажа сайдинга »» Резка сайдинга »» Разметка сайдинга » Инструмент для вырубки седловин труб » Реечные прессы ПРЕСС-НОЖНИЦЫ и ПРОБИВНЫЕ ПРЕССЫ » Дыропробивные станки » Координатно-пробивные прессы » Пресс-ножницы комбинированные » Автоматизированные линии пробивки проката » Долбежные станки КРОВЕЛЬНОЕ оборудование » Кровельные станки » Рамки для закрытия фальца МЕТАЛЛОРЕЖУЩИЕ СТАНКИ » Заточные станки по металлу » Резьбонарезное оборудование »» Резьбонарезные клуппы »» Резьбонарезные станки »» Гидравлические резьбонакатные станки » Прутковые токарные автоматы продольного точения с ЧПУ » Вертикальные обрабатывающие центры с ЧПУ » Сверлильные станки »» Магнитные сверлильные станки »» Вертикально-сверлильные станки »» Радиально-сверлильные станки »» Рельсосверлильные станки »» Многошпиндельные сверлильные станки »» Сверлильно-фрезерные станки » Фрезерные станки по металлу »» Настольные фрезерные станки »» Универсальные фрезерные станки »» Вертикально-фрезерные станки » Токарные станки по металлу »» Настольные токарные станки »» Универсальные токарные станки » Электроэрозионные станки »» Проволочно-вырезные станки »» Электроэрозионные прошивные станки »» Электроэрозионные супердрели » Шлифовальные станки по металлу » Полировальные станки по металлу СВАРОЧНОЕ оборудование » Аппараты для ручной дуговой сварки (MMA) » Сварочные полуавтоматы с пульсом » Аргонодуговая сварка с пульсом » Сварочные полуавтоматы MIG/MAG » Инверторы сварочные MMA » Аргоно-дуговая сварка (TIG) » Блоки водяного охлаждения » Сварочные позиционеры Инструмент ROLLERI для гибочных прессов ФОРМОВКА листового металла » Шринкеры » Английское колесо » Молотки гладильные РЕЖУЩИЙ ИНСТРУМЕНТ и оснастка » Ленточные полотна по металлу »» ЛЕНТОЧНЫЕ ПИЛЫ AMADA »»» Биметаллические ленточные пилы AMADA »»» Твердосплавные ленточные пилы AMADA »» ЛЕНТОЧНЫЕ ПИЛЫ EBERLE »»» Биметаллические ленточные пилы EBERLE »»» Твердосплавные ленточные пилы EBERLE »» ЛЕНТОЧНЫЕ ПИЛЫ ВАHCО »»» Биметаллические ленточные пилы ВАHCО »»» Твердосплавные ленточные пилы ВАHCО »»» Резка труб и профилей »»» Резка литья »»» Многоцелевая и контурная резка » СОЖ СТАНКИ для СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОФИЛЕЙ

Производитель:

Все3emakina (Турция)ACL (Китай)Aotai (Китай)BDS (Германия)Beka-mak (Турция)BS (Италия)CBC (Италия)Cevisa (Испания)Ckemsa (Турция)Comafer (Италия)Doganmach (Турция)DURMA (Турция)ERCOLINA (Италия)ERMAKSAN (Турция)Euroboor (Нидерланды)Exact (Финляндия)Geka (Испания)Gocmaksan (Турция)GROST (Россия-Китай)GUTE MACHINERYGWEIKE (Китай)Huawei (Китай)ISITAN (Турция)Kapriol (Италия)KING-MACC (Китай)Lefon (Китай)MACC (Италия)Mackma (Италия)MAKRO (Турция)Malco (США)MetalTec (Китай)NEW TECH MACHINERY(США)Nko Machines (Чехия)Optimum Maschinen (Германия)PERI (Китай)PILOUS (Чехия)Pohjanmaan Rakkenuspelti Oy (Финляндия)Promotech (Польша)Rotabroach (Великобритания)Sahinler (Турция)Sente Makina (Турция)STALEX (Россия, Китай, Польша)Stangroup Machinery (Китай)TECNA (Италия)TELWIN (Италия)TOR (Китай)TRITONTRUMPF (Швейцария)TTMC (Китай)Uzma (Турция)VEKTOR (Китай)YangLi (Китай)Вектор (Беларусь)Витязь (Китай)ВПКГерманияКитайРоссияСВС (Италия)ТAOLE (Китай)Чехия

СНЯТ С ПРОДАЖИ:

Вседанет

ЦЕНА С НДС-20%:

Вседанет

В наличии:

Вседанет

Бесплатная доставка:

Вседанет

-10% при 100% предоплате:

Вседанет

Под заказ:

Вседанет

+ ножницы в подарок:

Вседанет

Наличие уточняйте:

Вседанет

ГАРАНТИЯ 18 МЕСЯЦЕВ:

Вседанет

Новинка:

Вседанет

Спецпредложение:

Вседанет

Результатов на странице:

5203550658095

Забыли пароль?
Регистрация

Заказать звонок

Заказать звонок

Главная КУЗНЕЧНОЕ оборудование Кузнечный инструмент Кузнечный инструмент «Объемник»

Поделиться:

Ручной кузнечный инструмент для сгибания по дуге «Объемник» предназначен изготовления объемных элементов при производстве балконов, оконных решеток и т. п. из металлического квадрата, прутка и полосы.

Технические характеристики 

ХарактеристикаЗначение
Квадрат, мм14×14
Пруток, ммd=14
Размер, мм730x320x90
Вес, кг10

 

теги:

кузнечный инструмент

Назад

Подписаться на рассылку выгодных предложений

  • Ознакомлен с правилами предоставления услуг и согласен на обработку своих персональных данных

 

Этот сайт использует cookie-файлы и другие технологии для улучшения его работы. Продолжая работу с сайтом, Вы разрешаете использование cookie-файлов. Вы всегда можете отключить файлы cookie в настройках Вашего браузера.

Понятно

Обзор программы Объемник

Объемник

   09.03.2019

Наладка мебельного производства и оформления комнат — долгий и трудоемкий процесс. Однако использование специального программного обеспечения позволяет максимально упростить его, систематизировать и подстроить под свое предприятие. Одной из таких программ-помощников является Объемник. В ней вы можете выполнять все — от оформления задач проекта и заполнения информации компании-исполнителе, до раскроя листовых материалов, проектирования интерьера и составления общей сметы на задачу. Далее мы бы хотели подробно рассказать о функциональности этого софта и доступных инструментах.

Начало работы

Первоочередно стоит затронуть оформление приветственного меню, так как отсюда начинается полноценное управление программой. Слева вы видите доступные функции — создание нового проекта, список существующих работ, инструмент для раскроя листового материала и «Справочная система», которая позволит получить объяснение к любым модулям в Объемник. Справа находятся доступные базы, куда заносятся цены, количество материалов, компании, информация о контрагентах и прочее (об этом мы еще подробно поговорим далее).

Модуль раскроя

Инструмент по раскрою листового материала представляет собой отдельную функцию для оптимального создания макета с максимальной экономией по остаткам. В таблице слева пользователь указывает доступный материал, задает параметры листа и их количество. Вы можете добавить неограниченное количество листов.

Подрез редактируется отдельно через специальную таблицу. Настраивается он для каждой стороны либо же выставляется одинаковым для всех.

После того, как заданы все материалы, осталось указать количество деталей и их размеры. Все это происходит путем указания значений в таблице. Обратите внимание также на описание: оно поможет создать маркировку для каждой отдельной детали, чтобы не потерять ее при раскрое.

Сверху присутствует панель управления. Нажатием на соответствующие кнопки сохраняется текущая спецификация, добавляется новая или открывается уже существующая. Щелкните на «Выполнить раскрой» после завершения всей процедуры настройки.

Во второй вкладке вы увидите диаграмму, которая будет построена после раскроя. На ней отобразятся все указанные ранее детали в оптимальном расположении. Вы можете использовать функцию масштабирования, чтобы приблизить или отдалить лист. Ниже будет представлен список всех неразмещенных деталей, если такие, конечно, имеются.

Третья вкладка под названием «Остатки» покажет оставшиеся листы на вашем складе с расчетом на использованные при раскрое. Слева выбирается сам материал, справа увидите перечень всех элементов с количеством, размерами и описанием.

Кроме всего, вы можете самостоятельно настроить название материалов, ширину, задать текстуру и цвет, выбрав одно из изображений, загруженных в программу. Здесь же устанавливается уровень расчета и сторона первого пропила.

Работа с базами данных

Кроме самого моделирования, распила и разработки интерьера комнаты часто важным аспектом при подобном планировании считается работа с компанией-поставщиком материалов, слежение за ценами на рынках, подсчет дополнительных растрат и многое другое. Разобраться во всем этом и привести в единую картину поможет база данных, куда вносится вся необходимая информация, а на основе ее уже потом создается проект.

Информация о фирме

Начать следует с заполнения данных о фирме и салоне. В этом окне указывается ее название, телефон, юридический и фактический адрес, сотрудничающий банк и другие сведения. У каждой компании может быть несколько салонов, поэтому для них создается отдельная таблица с названиями, адресами и телефонами.

Доставка изделий каждой компанией осуществляется по-разному. У них есть собственная политика цен для разных городов и областей. Для расчета стоимости транспортных услуг тоже имеется отдельная таблица, куда вписываются все города и указываются цены в условных единицах.

Порой в доставку входит и подъем на этаж. В специальной форме указывается расчет для договора и наряда. Ко всему прочему, доступно указание формулы для расчета стоимости подъема. С переменными и вариантами заполнения строк знакомьтесь в этом же окне, вся информация изложена максимально детально.

Все компании берут деньги не только за изготовление мебели, но за и ее монтаж. В этой таблице позволяется задать не только стоимость определенных услуг, но и установить формулы для расчета цен. Разработчики программы добавили подробную инструкцию касательно действия переменных под таблицу — она поможет быстро рассчитать стоимость услуги на определенных условиях.

Настройки для конструктора

Настройки для конструктора позволяют сделать активными определенные библиотеки, например, с заданными шаблонами мебели, указать прайс-лист на расходные материалы и прочие необходимости, создать отчет и параметры стандартной комнаты. Переход ко всем доступным меню осуществляется через меню «База данных» нажатием на кнопку «Конструктору».

Сперва уделите внимание меню «Каталоги». Здесь осуществляется редактирование компонентов библиотек для определенных видов комнат. Такое разделение позволит ограничить список показываемой мебели и других деталей, что обеспечит более быстрый поиск нужных элементов. Пользователю также доступно самостоятельное создание любого каталога с требуемым ему набором объектов. Примерно такая же процедура выполняется и в меню «Прототипы», где настраиваются заранее заготовленные библиотеки шаблонов. Параметры каждой мебели, элемента декора и технических принадлежностей редактируются вручную при составлении библиотек.

Далее идет таблица с прайс-листом расходных материалов. При планировании интерьера или моделировании мебели используется определенное количество различных компонентов, например, зеркал, крепежей, фурнитур, фасадов и прочего. Каждый такой элемент имеет свою цену за квадратный метр, килограмм или штуку. Цена на все задается в специальном столбце таблицы и эта сумма будет учитываться при завершении разработки проекта, что позволит внести стоимость мебели во всю смету.

Информация о длинномерах тоже вносится в отдельную таблицу. Каждый длинномер может использоваться под перевозку определенных видов элементов, например, столешниц, карнизов или стенных панелей. При оформлении базы данных вам просто нужно создать перечень длинномеров и заполнить все присутствующие столбцы.

Помимо прайс-листа на расходные материалы создается отдельный бланк на технику и отдельные комплектующие комнаты. Такая практика встречается достаточно часто при полной отделке помещения с установкой туда бытовой техники. В таблице указываются наименования предметов, модели, технические характеристики и цена.

В разделе конструктора присутствует и меню для заполнения стандартных параметров комнаты для проекта. Пользователь видит восемь пунктов, каждому из которых присваивает подходящее значение.

Кроме этого, для проекта применяются одни из настроек видов. Указываются элементы для отображения, перспективы и фильтры. Используемый текущий вид отмечается галочкой.

Осталось только затронуть тему отчетов. Каждый отчет формируется после создания проектов, куда вносятся договора, квитанции об оплате и другие полезные данные. Открытость каждого из этих бланков выставляется отдельно установкой галочки напротив соответствующего пункта.

Настройка для программиста

В окне базы данных изначально выбирается не только активный салон, ответственный за проект, дата и текущий курс валют, здесь также настраиваются пути, указываются базы настроек, заказов и прописываются дополнительные функции. Все это осуществляется знающим юзером через меню «Программисту».

Создание нового проекта

Создание нового проекта начинается с бланка, где заполняется информация о салоне и приемщике, занимающимися данной задачей. Далее вводится название изделия, информация о покупателе, перечень присутствующей техники, аксессуаров и техники. Затем происходит перемещение к графической оболочке для настройки расположения.

Для работы с графикой в первую очередь задаются параметры комнаты, материалы потолка, пола, стен и их толщина. По завершении всего редактирования происходит запуск редактора.

Работа в графическом редакторе

Графический редактор в Объемник реализован по такому же принципу, как и во многих других подобных программах. Сверху вы видите инструменты для осуществления управления видом, масштабированием и размерами. Например, первые пять кнопок отвечают за отрисовку сцен и отображение линий комнаты. Увидеть описание каждой кнопки вы можете, наведя на нее курсор мыши.

Слева находятся функциональные кнопки по добавлению различных фигур на рабочую площадь. Вам доступно как свободное создание элемента путем трансформирования, так и через точную настройку его размеров.

После добавления объекта вы можете перейти к его настройкам, установить имя, координаты точек, задать цвет линий, текстуру и материалы, а также изменить масштаб.

Справа находится перечень имеющихся библиотек. Вся мебель и техника структурирована и располагается в отдельных папках с режимом предпросмотра. Двойной щелчок левой кнопкой мыши по объекту добавляет его в комнату, а уже потом происходит трансформация и перемещение по плоскостям.

Щелкните ПКМ по мебели или технике, чтобы увидеть все доступные инструменты. Вам доступно выполнение масштабирования, передвижения, копирования, установки симметрии и изменение свойств элемента.

При сохранении проекта вам будет предложено выбрать его вид. Достаточно просто отметить галочкой подходящий вариант и можно заканчивать работу в графическом редакторе.

Список проектов в работе

В активной базе данных присутствует меню, где отображается список всех проектов в работе. Через него доступен не только переход к работе в графическом редакторе или листовой раскройки, но и может производиться просмотр сметы, отчетов и другой полезной информации. Для осуществления любых действий с заданием его нужно предварительно отметить галочкой.

Достоинства

  • Наличие русского языка интерфейса;
  • Продвинутый графический редактор;
  • Огромная библиотека мебели и техники;
  • Оптимизированные таблицы и базы данных;
  • Наличие всех необходимых бланков и отчетов для компании.

Недостатки

Программа распространяется платно. В бесплатной версии недоступно сохранение проекта.

Объемник позволит пользователю оптимизировать производство мебели и оформление интерьера комнат. Благодаря наличию большого количества таблиц и бланков производится автоматизация многих процессов и упрощение расчетов. Встроенный графический редактор и инструмент для раскроя помогут при выполнении любого проекта.

Скачать Объемник бесплатно

Загрузить последнюю версию программы с официального сайта

Расскажи друзьям в социальных сетях

Почему датчик движения не работает или работает неправильно? – Блог B.

E.G.

Датчик движения, как и любой другой прибор, может выйти из строя, например, из-за неправильного подключения, или работать не так, как следует. Если датчик не выключается, не гаснет или включается совершенно неожиданно, то очевидно в его работе произошел сбой.

Чтобы отремонтировать датчик, необходимо определить причину сбоя. Для этого лучше всего обратиться к производителю оборудования или в гарантийный отдел. Специалисты смогут провести тестирование и выявить точную причину, из-за которой датчик вышел из строя.

Некоторые параметры, которые могут повлиять на работу датчика, вы можете проверить самостоятельно. Про них сегодня и расскажем.

Подкорректируйте настройки

Если ваш датчик движения не выключает освещение или работает неправильно, прежде всего присмотритесь к настройкам. На корпусе прибора размещены три регулятора: SENS, TIME и LUX.

  • SENS — определяет уровень чувствительности сенсора движения к инфракрасному излучению;
  • TIME — регулирует время задержки выключения;
  • LUX — настраивает уровень освещенности: при повышенном пороге освещение включаться не будет, если уровень освещенности ниже установленного – датчик включит осветительные приборы.

Эти настройки помогают подготовить датчик для работы в конкретных условиях. Изначально выставить их должна либо компания-установщик, либо сам владелец датчика.

При работе с профессиональным оборудованием важно придерживаться рекомендованных значений. Такие есть, например, у регулятора LUX.

Как показывает практика, в зонах прохода это примерно 75-200 люкс, в рабочих зонах (офисах
и кабинетах) – 600 люкс, при работе с большой нагрузкой на глаза –  1000 люкс. Средний же диапазон уровня освещенности в датчиках 2-2000 люкс.

Если вы не знаете правильных значений, то эти показатели лучше не корректировать самостоятельно.Выставите самое маленькое значение – датчик будет включаться при минимальной освещенности, установите максимальное – датчик будет включаться постоянно.

При этом, с технической точки зрения прибор будет работать правильно, то есть выполнять свои функции исходя из настроек. С практической же стороны, его работа никакой пользы владельцу не принесет, поэтому в случае подобных неполадок стоит обратиться к специалисту, который сможет скорректировать настройки устройства.

Нарушить работу датчика движения может и неверно отрегулированный параметр SENS. Если не правильно задать его значение, то снизится чувствительность зоны присутствия датчика движения, и в определенных случаях, например, при минимальных движениях, устройство может просто не сработать.

Из-за неправильной настройки параметров SENS, LUX и TIME освещение может и не гаснуть. Если светильник не выключается долгое время, при отсутствии движения, то стоит проверить время задержки выключения.

Возможно, у регулятора TIME установлено чрезмерно большое значение, и это не позволяет разомкнуть выходной контакт, управляющий светильниками. Этот показатель также имеет свои средние значения: для зон прохода – 5 минут, для рабочих зон – 15 минут.

Проверьте месторасположение датчика

При выборе датчика движения стоит обратить внимание на его диапазон обнаружения и дальность действия. Эти же параметры необходимо учесть при подборе места расположения устройства.

Во время монтажа прибор нужно установить и сфокусировать так, чтобы эти параметры оптимально подходили под особенности выбранного помещения. Оптимальное место для датчика соответствует следующим показателям:

  • С этой позиции зона обнаружения датчика контролирует все необходимое пространство. При этом учтены различные диапазоны дальности действия при «работе за столом», «движении прямо по направлению к датчику» и «прохождении сбоку от датчика».
  • По возможности, датчик следует устанавливать сбоку от направления движения людей
    и транспортных средств.
  • Минимальное расстояние до включаемого светильника – один метр.
  • Включаемый светильник не должен находиться в диапазоне обнаружения датчика. Световой конус непрямых светильников не должен попадать непосредственно на датчик.

Из-за несоответствия одному из этих параметров в работе датчика движения может произойти сбой. Проверить это вы можете самостоятельно, а для устранения неполадок из-за неправильного положения устройства обратитесь к специалистам.

Предотвратите ложные срабатывания

Влиять на работу датчика движения посторонние предметы могут как прямо, так и косвенно. Напрямую на инфракрасный датчик воздействуют  большие движущиеся тепловые потоки, от таких предметов как, фанкойл, конвектор, и т.д. Большие предметы (стеллажи, шкафы и т.п.) ограничивают зону обнаружения датчика и создают в помещении «мертвые зоны».

Косвенно на работу датчика влияют обогреватели. Передаваемые ими тепловые потоки воздуха приведут к сбоям из-за которых датчик движения будет включаться произвольно. Чтобы ограничить датчик и убрать ложные срабатывания, нужно уменьшить чувствительность датчика или использовать специальные линз-маски, которые поставляются вместе с датчиком

Почти не восприимчивы к внешним факторам высокочастотные датчики. Их работа практически не зависит от окружающей температуры, звука или света. Но такие датчики подходят только для установки внутри помещений. На улице они будут реагировать на любые перемещения, например, падающие листья или качающиеся деревья.

Такой тип датчиков ставят в помещениях с большим количеством перегородок. Например, общественные санузлы. Для автоматизации освещения в нем понадобится несколько PIR-датчиков.

С помощью высокочастотных датчиков можно закрыть всё помещение с помощью одного устройства, так как они без проблем фиксируют движение через легкие перегородки. Некоторые модели высокочастотных датчиков, например, HF-MD1, подходят для встраивания в светильник. Также для помещений такого типа подходят датчики с двумя технологиями: PIR и шум.

Почему датчик движения не работает?

При выборе датчика движения не забудьте удостовериться в качестве устройства. Дешевые китайские модели вряд ли прослужат долго, и работают они в большинстве случаев некорректно. Установив такое устройство у себя дома, вы очень скоро зададитесь вопросом: «Почему датчик движения не работает?».

Важно и то, каким типом светильников будет управлять датчик. Если модель будет подобрана неправильно, то это отразиться на сроке службы осветительного прибора.

Чтобы датчик был правильно установлен и работал корректно, обратитесь в компанию B. E.G. Мы подберем необходимые модели, разработаем проект и дадим пятилетнюю гарантию на всю продукцию.

И подписывайтесь на наш блог, здесь вы найдете интересные материалы про автоматизацию освещения и особенности датчиков движения.

comments powered by HyperComments

Товары для оптовой и оптовой торговли | Fun Express

Fun Express рада представить нашу новую программу оптовой торговли. От капсул для торговых автоматов и оптовых новинок до предварительно наполненных капсул — у нас есть расходные материалы для оптовых продаж, необходимые для успеха. Покажите открытки, новинки, украшения, мячи, временные татуировки и многое другое.

Показывать:

16 32 64 Все

Вид: Сетка Список

Сортировка: Актуальность Новый Бестселлеры Установить восходящее направление

Показывать:

16 32 64 Все

Вид: Сетка Список

Сортировка: Актуальность Новый Бестселлеры Установить восходящее направление

Тройной торговый автомат для сыпучих конфет с подставкой Съемные канистры 1

Дозатор для торгового автомата с конфетами

Улучшенный автомат для жевательной резинки с тремя пакетиками на 350 шариков жевательной резинки, надувных шариков или круглых капсул размером 1 дюйм, 8-10 фунтов конфет на каждый резервуар. С Сменная система стручков позволяет легко и быстро наполнить ее. Подходит как для самостоятельного использования, так и для использования на столешнице.0003

Tough Equipment & Tools, Pay Less

VEVOR — ведущий бренд, специализирующийся на оборудовании и инструментах. Наряду с тысячами мотивированных сотрудников, VEVOR стремится предоставить нашим клиентам надежное оборудование и инструменты по невероятно низким ценам. Сегодня VEVOR оккупировал рынки более чем 200 стран с более чем 10 миллионами членов по всему миру.

Почему выбирают ВЕВОР?

  • Высокое качество
  • Невероятно низкие цены
  • Быстрая и безопасная доставка
  • Бесплатный возврат в течение 30 дней
  • Внимательное обслуживание 24/7

Прочное оборудование и инструменты, платите меньше

VEVOR — ведущий бренд, специализирующийся на оборудовании и инструментах. Наряду с тысячами мотивированных сотрудников, VEVOR стремится предоставить нашим клиентам надежное оборудование и инструменты по невероятно низким ценам. Сегодня VEVOR оккупировал рынки более чем 200 стран с более чем 10 миллионами членов по всему миру.

Почему выбирают ВЕВОР?

  • Высокое качество
  • Невероятно низкие цены
  • Быстрая и безопасная доставка
  • 30-дневный бесплатный возврат
  • Внимательное обслуживание 24 часа в сутки 7 дней в неделю

Достаточная вместимость фунтов конфет в отсеке Конструкция с тремя резервуарами позволяет хранить разные товары в одном

Удобный доступ

Поворотная ручка обеспечивает легкий доступ к нужным продуктам, просто поворачивая ее на 180 градусов Для каждой транзакции требуется одна 25-центовая монета.

Дополнительная защита

Продуманный лоток крепится под розетками для дополнительной защиты и предотвращения случайного падения купленных продуктов на пол.

Повышенная устойчивость

По сравнению с дозаторами с тонкой колонной и вибрирующей структурой, наша толстая колонна и прочное основание помогают ему стоять устойчиво, не двигаясь.

Техническое обслуживание без усилий

Двойной замок на верхней крышке для обеспечения безопасности. Цельная крышка облегчает пополнение. Может открываться сзади с помощью баррельного замка для удобного ремонта.

Широкие возможности применения

Идеальный вариант как для настольного, так и для отдельностоящего применения. Подходит для ресторанов, столовых, баров, парков развлечений под открытым небом, торговых пассажей и т. д.

Технические характеристики

  • Вместимость: 350 шт. жевательных резинок (диаметр 1 дюйм)/8-10 фунтов конфет в каждой емкости

  • Количество отсеков: 3

  • Тип: Машина Candy Gumball

  • Замок и ключ: 3 замка, 6 ключей

  • Адаптер для монет: монета достоинством 25 центов

  • Вес брутто: 43 фунта (19,5 кг)

  • Размеры упаковки (Д x Ш x В): 55 x 51 x 42 см )

Содержимое упаковки

Прочное оборудование и инструменты, платите меньше

VEVOR — ведущий бренд, специализирующийся на оборудовании и инструментах. Наряду с тысячами мотивированных сотрудников, VEVOR стремится предоставить нашим клиентам надежное оборудование и инструменты по невероятно низким ценам. Сегодня VEVOR оккупировал рынки более чем 200 стран с более чем 10 миллионами членов по всему миру.

Почему выбирают ВЕВОР?

  • Высокое качество Tough
  • Невероятно низкие цены
  • Быстрая и безопасная доставка
  • 30-дневный бесплатный возврат
  • Внимательное обслуживание 24 часа в сутки 7 дней в неделю в оборудовании и инструментах. Наряду с тысячами мотивированных сотрудников, VEVOR стремится предоставить нашим клиентам надежное оборудование и инструменты по невероятно низким ценам. Сегодня VEVOR оккупировал рынки более чем 200 стран с более чем 10 миллионами членов по всему миру.

    Почему выбирают ВЕВОР?

    • Премиальное качество. шарики жевательной резинки, надувные шарики или круглые капсулы диаметром 1 дюйм, 8-10 фунтов леденцов на каждый резервуар. Благодаря системе сменных капсул ее можно довольно быстро и легко пополнить. Подходит как для использования отдельно, так и для использования на столе.

      • Большая вместимость
      • Удобное использование
      • Дополнительная защита
      • Лучшее качество и стабильность

      Достаточная вместимость

      Торговый автомат по продаже конфет вместимостью около 350 1-дюймовых шариков жевательной резинки/капсулы с 3 конфетами по 10 фунтов или 8 штук. – конструкция бака позволяет хранить разные товары в одном

      Удобный доступ

      Поворотная ручка обеспечивает легкий доступ к нужным товарам, просто повернув ее на 180 градусов Для каждой транзакции требуется одна 25-центовая монета

      Дополнительная защита

      Продуманный лоток крепится под розетками для дополнительной защиты и предотвращения случайного падения купленных продуктов на пол.

      Повышенная устойчивость

      По сравнению с дозаторами с тонкой колонной и вибрирующей структурой, наша толстая колонна и прочное основание помогают ему стоять устойчиво, не двигаясь.

      Техническое обслуживание без усилий

      Двойной замок на верхней крышке для обеспечения безопасности. Цельная крышка облегчает пополнение. Может открываться сзади с помощью баррельного замка для удобного ремонта.

      Широкие возможности применения

      Идеальный вариант как для настольного, так и для отдельностоящего применения. Подходит для ресторанов, столовых, баров, парков развлечений под открытым небом, торговых пассажей и т. д.

      Содержимое упаковки

      • 1 торговый автомат Candy Gumball
      • 6 ключей

      Технические характеристики

      • Вместимость: 35 шт. )/8-10 фунтов конфет в каждом резервуаре
      • Количество отсеков: 3
      • Тип: Candy Gumball Machine
      • Замок и ключ: 3 замка, 6 ключей
      • Адаптер для монет: 25-центовая монета
      • Вес брутто: 43 фунта (19,5 кг)
      • Размеры упаковки (Д x Ш x В): 21,7″ x 20 x 16,5″ (55 x 51 x 42 см)

      Метагеномное широкомасштабное ассоциативное исследование и машинное обучение Прогнозирование объемного микробиома почвы и продуктивности сельскохозяйственных культур

      Введение

      болезни, передающиеся через почву (Müller et al. , 2016). В то время как абиотические характеристики почвы, такие как pH, типы почвы и микроэлементы, могут сильно влиять на состав микробиома (Xu et al., 2009).; Tkacz and Poole, 2015), биологические факторы, такие как виды или генотипы растений, также могут влиять на состав почвенного микробиома, что приводит к таксономическим различиям между генотипами (Peiffer et al., 2013; Lakshmanan, 2015). Соответственно, состав почвенного микробиома может зависеть от абиотических и биотических факторов, и вариации этих факторов могут вызывать различия в продуктивности сельскохозяйственных культур (Tkacz and Poole, 2015). Соя [ Glycine max (L.) Merr.] является одной из преобладающих культур, выращиваемых в севообороте с кукурузой на агрономических полях штата Иллинойс в США. Различия в урожайности на площадях внутри поля были отмечены рядом производителей, хотя само поле может иметь одинаковую историю возделывания культур, один и тот же генотип (сорт) сои и одни и те же методы управления в данный сезон. Гипотеза о разнице в продуктивности сельскохозяйственных культур состоит в том, что некоторые полезные и/или вредные абиотические или биотические факторы неравномерно распределены в насыпной почве по площадям поля. В нескольких исследованиях была предложена связь между показателями урожайности и различиями в почвенном микробиоме для винограда и проса (Debenport et al., 2015; Xu et al., 2015). Это может относиться и к полевым культурам.

      Чтобы проверить эту гипотезу, необходимы количественные оценки различных абиотических характеристик почвы и таксонов в почвенном микробиоме. Абиотические характеристики почвы можно измерить с помощью различных химических и физических анализов, но количественная оценка таксонов может быть технически сложной из-за сложности почвенного микробиома. Недавние достижения в области метагеномики, в которой используются возможности технологии секвенирования следующего поколения, обеспечивают подход к количественному определению таксонов в почвенном микробиоме (Simon and Daniel, 2011). Метагеномика позволяет прямое обнаружение и количественную оценку последовательностей ДНК и обходит необходимость выделения организмов, которые могут быть относительно редкими и могут быть привередливыми или неспособными к культивированию. Более того, метагеномика дробовика позволяет избежать проблем, связанных с предвзятостью амплификации ПЦР, и обеспечивает функциональную аннотацию посредством анализа обогащения генов и анализа путей (Sharpton, 2014). Хотя существует несколько технических проблем, таких как согласованность выборки из окружающей среды, целостность и загрязнение ДНК, а также биоинформационные трудности при аннотации и количественной оценке таксонов, сила метагеномики дробовика была продемонстрирована в нескольких медицинских исследованиях по поиску ассоциаций между таксонами в микробиоме и человеком. заболеваний (Le Chatelier et al., 2013; Lakshmanan, 2015; Zhang et al., 2015). Одним из подходов к выявлению ассоциации является использование полногеномного исследования ассоциации (MWAS), которое использует преимущества огромных данных о таксонах, обнаруженных с помощью метагеномики, и применяет концепцию полногеномного исследования ассоциации (GWAS) для анализа ассоциации. Вместо использования однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в качестве объясняющих переменных MWAS использует распространенность таксонов (метагеномных видов или кластеров метагеномных генов) в качестве объясняющих переменных (Wang and Jia, 2016), и MWAS успешно используется для несколько заболеваний человека, таких как диабет 2 типа (Karlsson et al., 2013). Еще одним преимуществом огромных данных о таксонах из метагеномики является использование методов машинного обучения, таких как модель случайного леса (RF) или модель машины опорных векторов, для интеграции обилия метагеномных видов для фенотипического прогнозирования (Soueidan and Nikolski, 2016; Wang и Цзя, 2016). Были продемонстрированы успешные комплексные исследования микробиома человека и его связи с заболеваниями человека (Soueidan and Nikolski, 2016; Wang and Jia, 2016), но, насколько нам известно, надежность MWAS и машинного обучения еще не тестировалась и не применялась на растениях. или почвенные метагеномные данные.

      Наша цель в этом исследовании состояла в том, чтобы определить, связаны ли абиотические или биотические факторы с зонами высокой и низкой продуктивности сельскохозяйственных культур на агрономических полях. Цели включали связь между продуктивностью сельскохозяйственных культур с абиотическими характеристиками почвы и продуктивностью сельскохозяйственных культур с обилием метагеномных видов на основе справочной базы данных метагеномного анализа дробовика. Мы применили MWAS, чтобы найти значимые связи между таксонами и продуктивностью, и адаптировали машинное обучение с использованием RF для прогнозирования продуктивности на основе состава почвенного микробиома.

      Материалы и методы

      Отбор проб и характеристика почвы

      Образцы почвы были отобраны с шести агрономических полей в Иллинойсе (рис. S1). Десять проб почвы (диаметром 2,5 см и глубиной 13 см) были взяты с каждого из двух участков на каждом из шести полей. Одна область в поле была определена как высокопродуктивная, а другая – как низкопродуктивная на основании данных о производительности фермеров. Пробы для каждой партии были взяты с площади менее 100-метрового круга в диаметре. Образцы смешивали и разделяли. Одну часть каждого образца замораживали при -80°С, а затем лиофилизировали. Другая часть каждого образца использовалась для анализа CHN (Лаборатория микроанализа, Университет Иллинойса, Урбана, Иллинойс, США) и была количественно определена для других 26 характеристик, включая одну биотическую особенность: количество яиц соевой нематоды (SCN) и 25 абиотических характеристик: широта и долгота мест отбора проб, процентное содержание глины, песка и ила, 12 элементов (B, Ca, Cu, Fe, Mg, Mn, N, P, K, Na, S и Zn), % насыщенность (PS) пятью элементами (PS.Ca, PS.H, PS.K, PS.Mg и PS.Na), емкость катионного обмена (CEC), органическое вещество и рН воды (SGS North America Inc. Резерфорд, штат Нью-Джерси, США). Попарная корреляция Пирсона была выполнена с использованием пакета R «psych» версии 1.6.6 (Revelle, 2016 г.) в среде R версии 3.3.1 (R Core Team, 2015 г.). График корреляции был построен с использованием пакета R «corrplot» версии 0.77 с методом иерархической кластеризации Ward.D2 (Wei and Simko, 2016). Логистическая регрессия была применена для понимания связи между продуктивностью сельскохозяйственных культур и другими 26 характеристиками почвы. Значимость корреляции Пирсона и логистической регрессии определяли на уровне p – значение 0,05.

      Shotgun секвенирование и архив данных

      ДНК экстрагировали из 200 мг подобразцов лиофилизированной измельченной (модель M20, Ika Works, Уилмингтон, Северная Каролина) почвы с использованием набора FastDNA SPIN Kit for Soil (MP Biomedicals. Solon, OH, U.S.A.) и дополнительно очищали с использованием набора для очистки ДНК MicroElute (Omega Bio-tek. Norcross, GA, США). Двенадцать объемных образцов почвенной ДНК были секвенированы попарно через шесть дорожек с помощью Illumina HiSeq2000 (Биотехнологический центр Роя Дж. Карвера в Университете Иллинойса) с использованием набора для секвенирования TruSeq SDS версии 3 в соответствии с протоколами производителей. Данные секвенирования 12 дробовиков были депонированы на сервере MG-RAST (таблица 1).

      Таблица 1. Информация о пробах и метагеномная статистика 12 объемных проб почвы в Иллинойсе .

      Анализ метагенома и исследование ассоциаций в масштабе всего метагенома (MWAS)

      Необработанные считывания были загружены на сервер MG-RAST (Meyer et al., 2008), а прочтения с контролируемым качеством были проанализированы на обилие таксонов с использованием классификации наилучшего совпадения для базу данных M5NR (Wilke et al., 2012) и функциональное обилие генов с использованием иерархической классификации подсистем. По сравнению с параметрами по умолчанию сервера MG-RAST были установлены более строгие параметры: минимальная длина 30 нуклеотидов, порог идентичности 80% и порог E – значение 1 × 10 −9 в этом исследовании (Wilke et al., 2016). Первые две главные координаты (PCo1 и PCo2), полученные с помощью MG-RAST, также были проанализированы с использованием корреляции Пирсона с 26 характеристиками почвы и логистической регрессии к урожайности сельскохозяйственных культур. Значимость корреляции Пирсона и логистической регрессии определяли при p – значение 0,05. Характеристики почвы с наибольшей корреляцией с PCo1 и PCo2 (pH воды и продуктивность) были отмечены на графике анализа основных координат (PCoA), созданном в MG-RAST с использованием нормализованной плотности. Пакет R «mvtnorm» версии 1.0–5 (Genz et al., 2016) и «ellipse» версии 0.3–8 (Murdoch and Chow, 2013) использовались для генерации 90% доверительные интервалы для выборок с высокой и низкой продуктивностью. Анализ условного соответствия или каноническое соответствие (CCA) с подгонкой вектора окружающей среды был выполнен с использованием пакета R «vegan» версии 2.4-1 (Oksanen et al., 2016). Поскольку среди 26 характеристик почвы существует проблема мультиколлинеарности, коэффициент инфляции дисперсии (VIF) для каждой переменной был оценен с использованием пакета R «далеко» версии 1.0.7 (Faraway, 2016). Поскольку 12 образцов почвы не могут обеспечить достаточную степень свободы для полной модели с 26 переменными, переменные (включая pH воды, продуктивность сельскохозяйственных культур и другие с VIF ниже 5) использовались для подбора вектора в CCA, считая, что основанная на VIF модель. Информационный критерий Акаике (AIC) применялся для выбора полезных характеристик почвы в модели на основе AIC для подбора векторов. Тесты перестановок по предельным эффектам с 1000 перестановок применялись для оценки значимости модели на основе AIC и модели на основе VIF. MWAS был выполнен, чтобы найти значимые связи между таксонами и продуктивностью сельскохозяйственных культур с использованием критерия суммы рангов Уилкоксона после фильтрации таксонов с необработанной численностью ниже 12 подсчетов в 12 образцах почвы из MG-RAST (Karlsson et al., 2013; Wang and Jia, 2016). Значимые ассоциации были определены с поправкой Бенджамини-Хохберга p -значение или частота ложных открытий (FDR) при α = 0,05.

      Машинное обучение с использованием случайного леса (RF)

      Машинное обучение RF было выполнено в R с использованием пакета «рейнджер» (Wright and Ziegler, 2015). Всего в каждом прогоне повторялось 66 возможных комбинаций, которые включали 10 образцов в качестве обучающей выборки и оставшиеся две выборки в качестве проверочной выборки (C212). В каждом прогоне количество деревьев (num.tree) было установлено равным 500 для построения модели RF. Количество переменных/таксонов, которые можно было выбрать в каждом узле разбиения (mtry), было установлено в диапазоне одной десятой от максимального числа таксонов на каждом таксономическом уровне (32 для типа, 66 для класса, 134 для порядка, 175 для семейства, 149для рода и 215 для вида), и были проанализированы все параметры 10-метровой попытки. Важность каждого таксона оценивалась с использованием индекса Джини, а точность прогноза определялась по истинному положительному результату (TP) + истинному отрицательному результату (TN)TP+TN+ложноположительному результату+ложноотрицательному результату. Всего было выполнено 100 запусков для каждого параметра mtry для каждой иерархии таксономии.

      Результаты

      Характеристики почвы не были связаны с продуктивностью сельскохозяйственных культур

      В попарном корреляционном анализе Пирсона 26 характеристик почвы сформировали один блок с отрицательной корреляцией и два блока с положительной корреляцией (рис. 1А). В блоке с отрицательной корреляцией рН воды достоверно коррелировал с широтой, долготой и некоторыми элементами, а также с глинистыми и песчаными типами почв. Первый положительно коррелированный блок включал несколько элементов (таких как бор, фосфор и цинк) и песчаный тип почвы. Второй положительно коррелированный блок содержал другие элементы (такие как Ca, Mg и K) с CEC, широтой и долготой. Достоверной была и более слабая положительная корреляция между первым и вторым блоком положительной корреляции. Предварительный анализ с использованием корреляции Персона показал, что не было существенной связи между продуктивностью сельскохозяйственных культур ни с одной из 26 характеристик почвы (рис. 1А). Для дальнейшего подтверждения наблюдения была применена логистическая регрессия, чтобы понять связь между продуктивностью бинарных культур и каждой характеристикой почвы. Результаты логистической регрессии подтверждают наблюдение парной корреляции Пирсона, согласно которой ни одна из 26 характеристик почвы не была значимо связана с продуктивностью сельскохозяйственных культур (рис. 1В). Совокупность результатов показывает, что ни распространенность SCN, который является основным почвенным патогеном для выращивания сои в Иллинойсе (Niblack and Riggs, 2015), ни 25 характеристик почвы не были связаны с разницей в продуктивности сельскохозяйственных культур. Другие абиотические и биотические факторы могут быть связаны с разницей в продуктивности, включая состав основного микробиома почвы.

      Рис. 1. Парная корреляция Пирсона и анализ логистической регрессии. (A) Попарный корреляционный анализ Пирсона. В верхнем треугольнике показан коэффициент корреляции Пирсона ( r ) между каждой из двух характеристик почвы. Синий и красный цвет указывают на положительную и отрицательную корреляцию соответственно. Плотность цвета и размер квадрата отражают масштаб корреляции. Нижний треугольник отображал значение p для каждой соответствующей корреляции. Плотность цвета и размер круга демонстрируют значительный уровень, и p значения выше 0,05 расценивались как незначимые и обозначались белым цветом. Ни одна из 26 характеристик почвы не имела значимой корреляции с продуктивностью сельскохозяйственных культур. (B) Логистический регрессионный анализ. Урожайность сельскохозяйственных культур была назначена в ответ на каждую характеристику почвы в логистической регрессии. Черные точки представляют данные 12 образцов почвы. ЕКО – катионообменная емкость; PPA, фунтов на акр; PS, процент насыщения; SCN, соевая цистообразующая нематода.

      Состав микробиома, в значительной степени связанный с продуктивностью сельскохозяйственных культур

      Чтобы понять состав микробиома в сыпучих образцах почвы, для составления профиля микробиома почвы было выбрано секвенирование методом дробовика. Корреляционный анализ Пирсона показал, что самая высокая дисперсия (PCo1) в составе микробиома демонстрирует сильную корреляцию с pH воды ( p = 0,0001). PCo1 разделил кислые ( pH < 6,3) и некислые ( pH > 6,3) образцы почвы на два пространства, что составило наибольшую 18% дисперсию таксонов (рис. 2A). С другой стороны, PCo2 объясняет вторые по величине 13% дисперсии таксонов. Более того, PCo2 был единственным фактором, который продемонстрировал значительную корреляцию с продуктивностью сельскохозяйственных культур (9).0321 p = 0,0126), и связь была дополнительно подтверждена логистической регрессией ( p = 0,0466). Было отобрано три образца (Гринфилд 03, Оберн 07 и Урбана11) из районов с высокой продуктивностью и три образца (Гринфилд 04, Оберн 08, Урбана 12) из ​​районов с низкой продуктивностью, расположенных за пределами 90% доверительного интервала (рис. 2А). Наши наблюдения в PCoA соответствовали нескольким публикациям, в которых описывалась связь между pH почвы и микробиомом (Rousk et al., 2010; Rascovan et al., 2016). Однако проблема мультиколлинеарности (например, сильная корреляция между pH воды и другими характеристиками) повышает вероятность того, что pH воды и урожайность сельскохозяйственных культур могут быть факторами, мешающими PCo1 и PCo2 соответственно.

      Рис. 2. Анализ главных координат (PCoA) и анализ соответствия с ограничениями (CCA) . Цветная панель показывает рН воды. Круглые маркеры обозначают образцы с низкой продуктивностью. Треугольными маркерами отмечены образцы с высокой продуктивностью. (A) Изменчивость таксонов в основном объяснялась главной координатой 1 (PCo1) и PCo2. PCo1 имеет сильную и значительную корреляцию с pH воды, а PCo2 имеет сильную и значительную корреляцию с продуктивностью сельскохозяйственных культур. Пунктирная линия указывает доверительный интервал 90% для образцов с низкой продуктивностью. Штриховая линия указывает доверительный интервал 90% для образцов с высокой продуктивностью. (B) Дисперсия таксонов в основном объяснялась первым и вторым собственными значениями (CCA1 и CCA2). Каждый из красных крестиков представляет таксон на уровне порядка. Основываясь на выборе модели на основе AIC, продуктивность сельскохозяйственных культур была единственной значимой переменной, необходимой для объяснения дисперсии таксонов. Добавление рН воды в качестве второго подходящего вектора привело к перпендикулярному направлению к продуктивности сельскохозяйственных культур, что указывает на независимость этих двух переменных.

      Для подтверждения результатов PCoA модели на основе VIF и модели на основе AIC были подвергнуты CCA с поддержкой перестановок. В модели на основе VIF шесть характеристик почвы с VIF ниже 5 были включены в модель CCA, включая продуктивность сельскохозяйственных культур (VIF: 1,05), органическое вещество (VIF: 1,19), PS.K (VIF: 1,26), SCN (VIF: 1,26). : 1,33), сера (VIF: 1,26) и pH воды (VIF: 1,25) (рис. S2A). Среди этих шести характеристик почвы тест на перестановку определил продуктивность сельскохозяйственных культур как единственную значимую объясняющую переменную (9).0321 р = 0,014). Когда PCo1 и PCo2 использовались в качестве подходящего вектора в CCA на основе VIF, результат подтверждал, что PCo1 ближе к pH воды, а PCo2 ближе к продуктивности сельскохозяйственных культур (рис. S2B). С другой стороны, выбор модели на основе AIC предполагает продуктивность сельскохозяйственных культур как единственную переменную, которую необходимо включить в CCA для объяснения дисперсии таксонов (AIC: 93,98, p = 0,055). Добавление pH воды в вектор, соответствующий CCA, привело к перпендикулярному направлению к продуктивности сельскохозяйственных культур (рис. 2B), а когда в CCA были добавлены PCo1 и PCo2, можно наблюдать последовательный результат, что PCo2 ближе к продуктивности сельскохозяйственных культур (рис. S2C). ). Сравнение модели ANOVA между моделью на основе VIF (шесть независимых переменных) и моделью на основе AIC (одна независимая переменная) не смогло отклонить меньшую модель CCA на основе AIC (9).0321 р = 0,709). Результаты подгонки вектора CCA показали, что продуктивность сельскохозяйственных культур является основным фактором и объясняет 16% дисперсии таксонов, в то время как pH воды объясняет 8% дисперсии таксонов. И PCoA, и CCA продемонстрировали, что вариабельность состава микробиома таксонов связана с продуктивностью сельскохозяйственных культур, что указывает на возможность того, что некоторые таксоны могут варьироваться между областями с высокой и низкой продуктивностью на шести полях.

      Метагеномный анализ и MWAS

      Было проведено более 55 миллионов прочтений секвенирования для каждого образца, прошедшего контроль качества, и MG-RAST оценил альфа-разнообразие примерно в 861–935 для 12 образцов (табл. 1). Независимый двухвыборочный тест Уэлча t -тест показал отсутствие существенной разницы для среднего значения альфа-разнообразия в районах с высокой и низкой продуктивностью ( p = 0,20). Чтобы определить, какие таксоны в общем микробиоме почвы различаются между образцами с высокой и низкой продуктивностью, мы применили MWAS с использованием критерия суммы рангов Уилкоксона. Численность бактерий отряда Planctomycetales и эукариотического типа Streptophyta была значительно выше на участках с низкой продуктивностью. Оба типа могут быть обнаружены более трех раз в разных иерархиях в одной и той же таксономической линии (таблица 2). Другие важные таксоны, неоднократно идентифицированные с помощью критерия суммы рангов Уилкоксона, включали бактериальный род 9. 0321 Bradyrhizodium , класс бактерий Gammaproteobacteria , неклассифицированный класс грибкового типа Ascomycota и неклассифицированный класс эукариотического типа Streptophyta (рис. 3). Численность Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria в целом была выше на участках с высокой продуктивностью, тогда как численность Ascomycota была выше на участках с низкой продуктивностью (рис. 3, табл. 2). В отличие от успеха MWAS, анализ ассоциации между обилием функциональных генов и продуктивностью сельскохозяйственных культур не дал каких-либо значимых результатов (данные не показаны).

      Таблица 2. Значительные различия в численности таксонов между районами с высокой и низкой продуктивностью с использованием критерия суммы рангов Уилкоксона .

      Рисунок 3. Разница в микробиоме между зонами высокой и низкой продуктивности . Доля таксонов представляла собой среднее значение шести образцов почвы из районов с высокой и низкой продуктивностью. Доля была отсортирована от высокой до низкой численности на основе панели высокой продуктивности, а 10 самых распространенных таксонов были окрашены и помечены светлой радужной палитрой. Таксоны со значительной разницей между зонами высокой и низкой продуктивности отмечены звездочками и дополнительной цветовой палитрой. (A) Таксоны на уровне типа. (B) Taxa на уровне класса. (C) Taxa на уровне заказа. (D) Таксоны на уровне семейства. (E) Таксоны на уровне рода. (F) Таксоны на уровне видов. Более высокая доля рода Rhizobiales , семейства Bradyrhizobiaceae , рода Bradyrhizobium и некоторых видов, представленных в районах с высокой продуктивностью, в то время как больше Steptophyta и Planctomycetes можно было найти в районах с низкой продуктивностью.

      Прогнозирование урожайности с помощью машинного обучения по радиочастотам

      Чтобы понять, может ли состав микробиома в насыпных почвах быть информативным для прогнозирования урожайности, мы адаптировали машинное обучение по радиочастотам и оценили точность прогнозирования на каждом таксономическом уровне с 10 различными переменными/таксонами ( mtry), включенных в модель RF. Хотя большинство прогнозов имели низкую точность, мы обнаружили, что на уровне порядка со всеми переменными в модели достигается наилучшая точность прогноза 0,787 (рис. 4А). Далее мы рассчитали важность таксона, присвоенную моделью RF на уровне порядка, и результаты показали, что наиболее важным таксоном был 9-й.0321 Actinomycetiales , а затем Nostocales и Rhizobiales (рис. 4B). В то время как Nostocales в типе Cyanobacteria был признан важным только с помощью машинного обучения RF, как Actinomycetiales , так и Rhizobiales были идентифицированы как значимые в MWAS (таблица 2). В дополнение к Rhizobiales , другие таксоны, такие как неклассифицированный порядок под Gammaproteobacteria в 9Тип 0321 Proteobacteria также оказался важным с помощью машинного обучения MWAS и RF (рис. 4B).

      Рисунок 4. Точность прогнозирования машинного обучения с использованием случайного леса . В каждом прогоне вычислялось в общей сложности 500 деревьев, и было выполнено 100 прогонов, чтобы получить среднее значение для каждой точки в каждой иерархии таксономии. (A) Ось Y показывает значение точности. Более высокая точность указывает на лучшее предсказание. Ось X указывает количество переменных/таксонов, которые могут быть выбраны случайным образом в каждом узле разделения. Столбцы в каждой точке указывают интерквартиль точки данных. (B) Важность каждого таксона в прогнозе РФ на уровне порядка. Всего в модель было включено 134 таксона. 12 наиболее влиятельных таксонов были отмечены цветом и сгруппированы по доменам и типам.

      Обсуждение

      Урожайность – количественный признак, определяемый множеством факторов (Van Roekel et al., 2015). Хорошо известно, что такие абиотические характеристики почвы, как доступность воды и азота, являются факторами, ограничивающими продуктивность (Durán et al., 2014), а погодные условия, такие как осадки или температура, могут существенно влиять на урожайность сельскохозяйственных культур. С другой стороны, биотические особенности, такие как патоген, вредитель (Hartman et al. , 2015) и полезный симбиоз, такой как образование клубеньков (Tkacz and Poole, 2015), также влияют на урожайность. Кроме того, важным биотическим признаком является генетика сорта культуры (генотип), включающая генетику фотосинтеза и показателей продуктивности (Dhanapal et al., 2016; Li et al., 2016), генетику воды и азота. эффективности использования (Dhanapal et al., 2015; Chen et al., 2016), генетики устойчивости к болезням и вредителям (Chang et al., 2016; Revelle, 2016) и генетического влияния на структурирование микробиома ризосферы (Jin et al. др., 2009 г.; Бабуджиа и др., 2016; де Алмейда Лопес и др., 2016). В нашем исследовании мы обнаружили дополнительные факторы, лежащие в основе продуктивности сельскохозяйственных культур, когда вышеуказанные факторы были идентичными или похожими. Наш экспериментальный план гарантировал, что каждая пара двух участков на одном и том же агрономическом поле (без известных различий в условиях окружающей среды, таких как количество осадков) получала одинаковое управление со стороны фермеров (с одинаковым генетическим разнообразием культур и сельскохозяйственными применениями, такими как внесение удобрений) на каждом из участков. в шести местах в Иллинойсе, и поскольку были известны различия в болезнях или вредителях, о которых сообщалось в сезон отбора проб между двумя районами, мы предположили, что насыпные почвы с некоторыми неравномерно распределенными абиотическими или биотическими факторами могут быть причиной различий в урожайности сельскохозяйственных культур.

      Двадцать шесть характеристик почвы были количественно определены в образцах почвы; однако ни один из них не показал значительной корреляции с урожайностью сельскохозяйственных культур. Тем не менее, другие абиотические характеристики, такие как физическое уплотнение почвы, влажность почвы или разница дренажа между районами, следует рассматривать как потенциальные абиотические факторы, поскольку почвенная система намного сложнее, чем 26 характеристик, включенных в исследования. В то время как 26 характеристик почвы не привели к значительным результатам, как PCoA, так и CCA предположили, что продуктивность сельскохозяйственных культур является важной объясняющей переменной, которая объясняет изменчивость таксонов в составе микробиома. Другими словами, микробная разница в валовых образцах почвы может быть связана с продуктивностью сельскохозяйственных культур. Чтобы лучше понять, какие таксоны в микробиоме связаны с разницей в продуктивности сельскохозяйственных культур, была применена MWAS для анализа микробиома по отдельным таксонам на разных уровнях таксономии (от типа до вида). Три таксона бактерий ( Bradyrhizodium, Gammaproteobacteria и Planctomycetales ) и два эукариотических таксона ( Ascomycota и Streptophyta ) были обнаружены значимыми по крайней мере трижды в одной и той же иерархической линии. Интересно, что большинство этих таксонов так или иначе были связаны с полезностью азота. Было высказано предположение, что численность Proteobacteria была выше, когда азот был более доступен (Fierer et al., 2012), и действительно, мы наблюдали более высокую численность Proteobacteria в районах с более высокой продуктивностью (рис. 4). И Bradyrhizodium , и Gammaproteobacteria принадлежат к типу Proteobacteria , и оба таксона связаны с образованием клубеньков. Бактерии рода Bradyrhizodium хорошо известны своей ролью в симбиозе с бобовыми для фиксации азота и повышения урожайности (Durán et al., 2014). Было показано, что взаимодействие между соей и различными штаммами Bradyrhizodium на продуктивность сельскохозяйственных культур является значительным (Zimmer et al., 2016). Распространение и разнообразие 9Также сообщалось, что штаммы 0321 Bradyrhizodium в США различаются географически (Shiro et al., 2013). Сообщалось, что большинство бактерий рода Bradyrhizodium имеют гены фиксации азота (Durán et al., 2014), и была признана их способность фиксировать азот более чем для половины потребности сои в азоте (Salvagiotti et al., 2008). Хотя бактерии класса Gammaproteobacteria могут не обладать независимой способностью к фиксации азота, некоторые бактерии, такие как бактерии рода Klebsiella были способны колонизировать клубеньки арахиса в присутствии видов Bradyrhizodium (Ibá-ez et al., 2009), и предполагалось, что некоторые из них подавляют болезнь или способствуют укреплению здоровья (Berendsen et al. , 2012). Численность полезных ризобий ( Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria ) в целом была выше на участках с высокой продуктивностью (табл. 2). С другой стороны, порядок Planctomycetales принадлежит к особой группе бактерий, не содержащих пептидогликана и размножающихся преимущественно почкованием. Классификация для 9Группа 0321 Planctomycetes занимает промежуточное положение между бактериями и археями, поскольку некоторые Planctomycetes обладают эукариотическими характеристиками, такими как связанный с мембраной нуклеоид и способность синтезировать стерол. Кроме того, некоторые Planctomycetes осуществляют анаэробное окисление аммония до диазота в специализированных везикулах, называемых анамоксосомами, что может снижать доступность азота в основной почве (Fuerst, Sagulenko, 2011). В то время как Streptophyta представляет собой тип наземных растений и водорослей, которые могут напрямую конкурировать за доступность азота с сельскохозяйственными культурами (Leliaert et al. , 2012; Becker, 2013), Ascomycota является крупнейшим грибковым типом, который содержит разнообразные почвенные патогенные грибы растений, но этот тип также содержит много непатогенных микроорганизмов, и в качестве прямых доказательств требуются дополнительные исследования, посвященные тому, какие таксоны полезны или вредны для продуктивности сельскохозяйственных культур. Заказ Actinomycetales также содержит патогены растений, такие как возбудитель картофельной парши, Streptomyces scabies . В то время как Actinomycetales достоверно обнаруживались только на уровне порядка (незначимо для Actinobacteria , тип и класс), группа бактерий была оценена как наиболее важный таксон в машинном обучении RF. Несмотря на то, что численность Actinomycetales была выше в районах с низкой продуктивностью, аналогично численности Ascomycota, Planctomycetales и Streptophyta (таблица 2), что дает представление о том, что Actinomycetales может быть вредным для здоровья сельскохозяйственных культур, некоторые исследования сообщили о преимуществах совместной инокуляции Actinomycetes с Bradyrhizodium japonicum , которые стимулировали рост сои (Soe et al. , 2012; Nimnoi et al., 2014). Поскольку порядок Actinomycetales по-прежнему включает слишком много таксонов, чтобы быть окончательным, в качестве прямого доказательства требуются дополнительные исследования, посвященные тому, какие таксоны в порядке Actinomycetales полезны или вредны для урожайности.

      Поскольку содержание азота в насыпных почвах существенно не отличалось между участками с высокой и низкой продуктивностью (два независимых образца Уэлча t -test, p = 0,53), мы предположили, что разная продуктивность культур может быть связана с активностью фиксации азота внутри клубеньков. Более высокая численность Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria может способствовать более высокой численности полезных ризобий в ризосфере. Действительно, было высказано предположение, что микробиом ризосферы сои был специализирован от микробиома основной почвы для улучшения роста сои и использования питательных веществ (Mendes et al., 2014). К сожалению, результаты связи между обилием функциональных генов и продуктивностью сельскохозяйственных культур не позволили выявить каких-либо значимых результатов, а также для генов, связанных с метаболизмом азота. Но поскольку метагеномное исследование на основе ДНК не дает прямых доказательств экспрессии, даже если гены, связанные с метаболизмом азота, оказались более распространенными, все же необходимо мета-транскриптомное исследование, чтобы убедиться, что гены, связанные с метаболизмом азота, действительно имеют дифференциальную экспрессию в одном состоянии в течение еще один. Расширенные исследования сосредоточены на поиске доказательств рекрутирования этих полезных ризобий из основной массы почвы в ризосферу, а обнаружение доказательств того, что эти полезные ризобии обеспечивают лучшую фиксацию азота или стимулируют образование большего количества клубеньков, позволит по-новому взглянуть на разницу в продуктивности сельскохозяйственных культур в поле (рис. 5).

      Рисунок 5. Умозрительная схема взаимодействия между продуктивностью сельскохозяйственных культур и общим микробиомом почвы . Полезные таксоны Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria могут взаимодействовать с сельскохозяйственными культурами в отношении фиксации азота и образования клубеньков для повышения доступности азота. С другой стороны, более высокая численность Steptophyta и Planctomycetes в основной массе почвы может конкурировать с азотом сельскохозяйственных культур и снижать доступность азота. Большее изобилие Actinomycetales и Ascomycota могут усилить биотический стресс для сельскохозяйственных культур.

      В дополнение к выявлению таксонов, связанных с разницей в продуктивности сельскохозяйственных культур, в нашем исследовании впервые применено прогнозирование с помощью машинного обучения с использованием состава почвенного микробиома. Результат показал, что состав микробиома действительно может быть полезен для прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур. Хотя модель прогнозирования с небольшим обучающим набором привела к более низкой точности по сравнению с прогнозированием заболеваний человека с помощью машинного обучения (обычно включала 100–300 выборок; Pasolli et al., 2016), мы ожидаем, что точность будет выше при увеличении размера выборки. Тем не менее, поскольку микробиом почвы может быть гораздо более сложным и разнообразным, чем микробиом человека, ограниченная глубина секвенирования для обнаружения редких таксонов и воспроизводимость в условиях самых разнообразных факторов окружающей среды будут техническими узкими местами.

      Заключение

      Мы идентифицировали четыре группы бактерий и две группы эукариот, которые в значительной степени связаны с продуктивностью сельскохозяйственных культур. Использование радиочастотной модели успешно предсказало продуктивность сельскохозяйственных культур с точностью 0,79. Благодаря активному прогрессу в аннотации метагенома, статистическом сравнении и вычислительной мощности для обработки многомерных данных мы ожидаем, что MWAS и машинное обучение обеспечат новое понимание того, как микробные сообщества взаимодействуют с сельскохозяйственными культурами и принесут прямую пользу сельскому хозяйству.

      Раскрытие информации

      Торговые наименования и названия производителей необходимы для предоставления фактических данных по имеющимся данным; однако Министерство сельского хозяйства США не гарантирует и не гарантирует стандарт продукта, а использование названия Министерством сельского хозяйства США не означает одобрения продукта, за исключением других, которые также могут быть подходящими.

      Вклад авторов

      HC: Проанализированы и интерпретированы данные и разработан черновик рукописи; JH: Интерпретировал данные и помог написать рукопись; КБ: Собрал сырье для эксперимента и помог написать рукопись; GH: Координировал исследование и помогал писать рукопись.

      Финансирование

      Исследования, представленные в этой публикации, были поддержаны Советом по сое штата Иллинойс и Службой сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США.

      Заявление о конфликте интересов

      Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

      Благодарности

      Мы благодарим фермеров-кооператоров за предоставление образцов почвы на своих полях и Службу сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США за частичную финансовую поддержку.

      Дополнительный материал

      Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www. frontiersin.org/article/10.3389/fmicb.2017.00519/full#supplementary-material

      Рисунок S1. Место отбора проб в штате Иллинойс . Сотрудник в каждом месте (два сотрудника в Гринсфилде) предоставил по два образца с каждого поля, один с высокой продуктивностью и один с низкой продуктивностью.

      Рисунок S2. Ограниченный анализ соответствия (CCA). (А) Модель CCA на основе VIF, которая включает шесть характеристик почвы в качестве независимых переменных. (B) Модель CCA на основе VIF с включенными PCo1 и PCo2. (C) Модель CCA на основе AIC с включенными PCo1 и PCo2.

      Ссылки

      Babujia, L.C., Silva, A.P., Nakatani, A.S., Cantao, M.E., Vasconcelos, A.T.R., Visentainer, J.V., et al. (2016). Влияние длительного выращивания устойчивой к глифосату трансгенной сои [Glycine max (L.) Merr.] на микробиом почвы. Трансгенный рез. 25, 425–440. doi: 10.1007/s11248-016-9938-4

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Беккер, Б. (2013). Земля-снежок и раскол Streptophyta и Chlorophyta. Trends Plant Sci. 18, 180–183. doi: 10.1016/j.tplants.2012.09.010

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Берендсен Р.Л., Питерс К.М. и Баккер П.А. (2012). Ризосферный микробиом и здоровье растений. Тенденции Растениевод. 17, 478–486. doi: 10.1016/j.tplants.2012.04.001

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Чанг, Х.-Х., Липка, А., Домье, Л.Л., и Хартман, Г.Л. (2016). Характеристика локусов устойчивости к болезням в коллекции зародышевой плазмы сои Министерства сельского хозяйства США с использованием полногеномных ассоциаций. Фитопатология 106, 1139–1151. doi: 10.1094/PHYTO-01-16-0042-FI

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Чен В., Яо К. М., Патил Г. Б., Агарвал Г., Дешмукх Р. К., Лин Л. и др. (2016). Идентификация и сравнительный анализ дифференциальной экспрессии генов в тканях листьев сои в условиях засухи и наводнений, выявленных с помощью RNA-Seq. Фронт. Растениевод. 7:1044. doi: 10.3389/fpls.2016.01044

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      де Алмейда Лопес, К. Б. Карпентьери-Пиполо, В., Оро, Т. Х., Стефани Палиоза, Э., и Деграсси, Г. (2016). Культивируемые эндофитные бактериальные сообщества, связанные с выращенной в поле соей. Дж. Заявл. микробиол. 120, 740–755. doi: 10.1111/jam.13046

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Дебенпорт С. Дж., Ассигбетсе К., Баяла Р., Шапюи-Ларди Л., Дик Р. П. и Гарденер Б. Б. М. (2015). Ассоциация смещающихся популяций в микробиоме корневой зоны проса с повышенной продуктивностью сельскохозяйственных культур в Сахельском регионе (Африка). Заявл. Окружающая среда. микроб. 81, 2841–2851. doi: 10.1128/AEM.04122-14

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Дханапал А. П., Рэй Дж. Д., Сингх С. К., Хойос-Виллегас В., Смит Дж. Р., Перселл Л. К. и др. (2015). Полногеномный ассоциативный анализ различных генотипов сои выявил новые маркеры признаков азота. Геном растений 8. doi: 10.3835/plantgenome2014.11.0086

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Дханапал А. П., Рэй Дж. Д., Сингх С. К., Хойос-Виллегас В., Смит Дж. Р., Перселл Л. К. и др. (2016). Полногеномное ассоциативное картирование признаков хлорофилла сои на основе спектральной отражательной способности растительного покрова и экстрактов листьев. BMC Растение Биол. 16:174. doi: 10.1186/s12870-12016-10861-x

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Дуран Д., Рей Л., Санчес-Канисарес К., Джоррин Б., Империал Дж. и Руис-Аргесо Т. (2014). «Биоразнообразие медленнорастущих Rhizobia: род Bradyrhizobium», в Благотворное взаимодействие растений и микробов: экология и применение , под редакцией Б. Гонсалеса и Дж. Гонсалес-Лопеса (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press), 20–46.

      Фиерер, Н., Лаубер, К. Л., Рамирес, К.С., Заневельд, Дж., Брэдфорд, М.А., и Найт, Р. (2012). Сравнительный метагеномный, филогенетический и физиологический анализ почвенных микробных сообществ в градиентах азота. ISME J. 6, 1007–1017. doi: 10.1038/ismej.2011.159

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Фюрст Дж. А. и Сагуленко Э. (2011). Помимо бактерий: планктомицеты бросают вызов нашим представлениям о микробной структуре и функциях. Нац. Преподобный Микробиолог. 9, 403–413. doi: 10.1038/nrmicro2578

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Genz, A., Bretz, F., Miwa, T., Mi, X., Leisch, F., Scheipl, F., et al. (2016). Mvtnorm: Многомерное нормальное и t-распределение. Версия пакета R 1.0-5 . Доступно в Интернете по адресу: http://cran.r-project.org/package=mvtnorm.

      Хартман, Г. Л., Рупе, Дж. К., Сикора, Э. Ф., Домье, Л. Л., Дэвис, Дж. А., и Стеффи, К. Л. (2015). Сборник болезней и вредителей сои, 5-е изд. . Сент-Пол, Миннесота: APS Press. Американское фитопатологическое общество.

      Google Scholar

      Иба-эз Ф., Анджелини Дж., Тауриан Т., Тонелли М. Л. и Фабра А. (2009 г.). Эндофитная оккупация клубеньков корня арахиса условно-патогенными гаммапротеобактериями. Сист. заявл. микробиол. 32, 49–55. doi: 10.1016/j.syapm.2008.10.001

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Jin, J., Wang, G.H., Liu, X.B., Liu, J.D., Chen, X.L., and Herbert, S.J. (2009). Временная и пространственная динамика бактериального сообщества в ризосфере генотипов сои при выращивании в условиях чернозема. Педосфера 19, 808–816. doi: 10.1016/S1002-0160(09)60176-4

      Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

      Карлссон Ф. Х., Тремароли В., Ноокаев И., Бергстрем Г., Бере С. Дж., Фагерберг Б. и др. (2013). Метагеном кишечника у европейских женщин с нормальным, нарушенным и диабетическим контролем глюкозы. Природа 498, 99–105. doi: 10.1038/nature12198

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Лакшманан, В. (2015). Сборка корневого микробиома регулируется факторами растения-хозяина. Доп. Бот. Рез. 75, 57–79. doi: 10.1016/bs.abr.2015.09.004

      CrossRef Full Text | Google Scholar

      Ле Шателье Э., Нильсен Т., Цинь Дж. Дж., Прифти Э., Хильдебранд Ф., Фалони Г. и др. (2013). Богатство микробиома кишечника человека коррелирует с метаболическими маркерами. Природа 500, 541–549. doi: 10.1038/nature12506

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Leliaert, F., Smith, D.R., Moreau, H., Herron, MD, Verbruggen, H., Delwiche, C.F., et al. (2012). Филогения и молекулярная эволюция зеленых водорослей. Крит. Преподобный завод наук. 31, 1–46. doi: 10.1080/07352689.2011.615705

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Li, H. Y., Yang, Y. M., Zhang, H. Y., Chu, S. S., Zhang, X. G., Yin, D. M., et al. (2016). Генетическая взаимосвязь между эффективностью использования фосфора и фотосинтетическими признаками у сои, выявленная с помощью анализа QTL с использованием генетической карты высокой плотности. Фронт. Растениевод. 7:924. doi: 10.3389/fpls.2016.00924

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

      Мендес, Л.В., Курамае, Э.Е., Наваррете, А.А., ван Вин, Дж.А., и Цай, С.М. (2014). Таксономическая и функциональная селекция микробного сообщества в ризосфере сои. ISME J. 8, 1577–1587. doi: 10.1038/ismej.2014.17

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Мейер Ф., Паарманн Д., Д’Суза М., Олсон Р., Гласс Э. М., Кубал М. и др. (2008). Метагеномный сервер RAST – общедоступный ресурс для автоматического филогенетического и функционального анализа метагеномов. Биоинформатика BMC 9:386. doi: 10.1186/1471-2105-9-386

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Мюллер Д., Фогель К., Бай Ю. и Форхольт Дж. (2016). Микробиота растений: взгляды и перспективы на системном уровне. год. Преподобный Жене. 50, 211–234. doi: 10.1146/annurev-genet-120215-034952

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Мердок Д. и Чоу Э. (2013). Эллипс: функции для рисования эллипсов и эллипсоподобных доверительных областей. Версия пакета R 0.3-8 . Доступно в Интернете по адресу: https://cran.r-project.org/package=ellipse

      Ниблэк Т. и Риггс Р. (2015). «Soybeancybeancybeannematode», в Compendium of Soybean Diseases and Pests, 5th Edn , eds G.L. Hartman, JC Rupe, E.F. Sikora, LL Domier, JA Davis и K.L. Steffey (Сент-Пол, Миннесота: Американское фитопатологическое общество), 100–104.

      Google Scholar

      Nimnoi, P., Pongsilp, N., и Lumyong, S. (2014). Совместная инокуляция сои (Glycine max) актиномицетами и Bradyrhizobium japonicum усиливает рост растений, активность нитрогеназы и питание растений. J. Питательные вещества для растений. 37, 432–446. doi: 10.1080/017.2013.864308

      CrossRef Полный текст | Google Scholar

      Оксанен Дж., Бланше Ф.Г., Френдли М., Киндт Р., Лежандр П., МакГлинн Д. и др. (2016). Веган: экологический пакет сообщества. Пакет R версии 2. 4-1. Доступно в Интернете по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=vegan

      Пасолли Э., Труонг Д., Малик Ф., Уолдрон Л. и Сегата Н. (2016). Метаанализ машинного обучения для больших наборов метагеномных данных: инструменты и биологические знания. Вычисл. PLoS. биол. 12:e1004977. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004977

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Пайффер Дж. А., Спор А., Корен О., Джин З., Триндж С. Г., Дангл Дж. Л. и др. (2013). Разнообразие и наследуемость микробиома ризосферы кукурузы в полевых условиях. Проц. Натл. акад. науч. США 110, 6548–6553. doi: 10.1073/pnas.1302837110

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Раскован Н., Карбонетто Б., Перриг Д., Диас М., Канчиани В., Абало М. и др. (2016). Комплексный анализ корневых микробиомов сои и пшеницы с сельскохозяйственных полей. Науч. Реп. 6:28084. doi: 10.1038/srep28084

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      R Core Team (2015). R: язык и среда для статистических вычислений . Вена: Фонд статистических вычислений R. Доступно в Интернете по адресу: http://www.r-project.org/

      Revelle, W. (2016). Психология: процедуры исследования личности и психологии, версия = 1.6.6 . Эванстон, Иллинойс: Северо-Западный университет. Доступно в Интернете по адресу: http://cran.r-project.org/package=psych

      Rousk, J., Baath, E., Brookes, P.C., Lauber, C.L., Lozupone, C., Caporaso, J.G., et al. (2010). Почвенные бактериальные и грибковые сообщества поперек градиента рН в пахотной почве. ISME J. 4, 1340–1351. doi: 10.1038/ismej.2010.58

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Salvagiotti, F., Cassman, K., Specht, J., Walters, D., Weiss, A., and Dobermann, A. (2008). Поглощение азота, фиксация и реакция на азотное удобрение в соевых бобах: обзор. Полевые культуры Res. 108, 1–13. doi: 10.1016/j.fcr.2008.03.001

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Шарптон, Т. Дж. (2014). Введение в анализ метагеномных данных дробовика. Фронт. Растениевод. 5:209. doi: 10.3389/fpls.2014.00209

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Широ С., Мацуура С., Сайки Р., Сигуа Г. К., Ямамото А., Умехара Ю. и др. (2013). Генетическое разнообразие и географическое распространение местных клубеньковых Bradyrhizobia, образующих сою, в Соединенных Штатах. Заявл. Окружающая среда. микроб. 79, 3610–3618. doi: 10.1128/AEM.00236-13

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Саймон К. и Дэниел Р. (2011). Метагеномный анализ: прошлые и будущие тенденции. Заяв. Окружающая среда. микроб. 77, 1153–1161. doi: 10.1128/AEM.02345-10

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Соэ К.М., Бхромсири А., Карлади Д. и Ямакава Т. (2012). Влияние эндофитных актиномицетов и штаммов Bradyrhizobium japonicum на рост, образование клубеньков, фиксацию азота и массу семян различных сортов сои. Почвоведение. Растительная нутр. 58, 319–325. doi: 10.1080/00380768.2012.682044

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Суэйдан Х. и Никольски М. (2016). Машинное обучение для метагеномики: методы и инструменты. arXiv:1510.06621v2 [q-bio.GN]. doi: 10.1515/metgen-2016-0001

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Ткач, А., и Пул, П. (2015). Роль корневой микробиоты в продуктивности растений. Дж. Экспл. Бот. 66, 2167–2175. дои: 10.1093/jxb/erv157

      Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Van Roekel, RJ, Purcell, LC, and Salmeron, M. (2015). Физиологические и управленческие факторы, влияющие на потенциальную урожайность сои. Полевые культуры Res. 182, 86–97. doi: 10.1016/j.fcr.2015.05.018

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Ван Дж. и Цзя Х. Дж. (2016). Общеметагеномные ассоциативные исследования: детальное изучение микробиома. Нац. Преподобный Микробиолог. 14, 508–522. doi: 10.1038/nrmicro.2016.83

      Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Вей, Т., и Симко, В. (2016). Corrplot: Визуализация корреляционной матрицы. Версия пакета R 0.77 . Доступно в Интернете по адресу: http://cran.r-project.org/package=corrplot

      Wilke, A., Bischof, J., Gerlach, W., Glass, E., Harrison, T., Keegan, K. P., и другие. (2016). База данных и портал метагеномики MG-RAST в 2015 г. Nucleic Acids Res. 44, Д590–Д594. doi: 10.1093/nar/gkv1322

      Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Уилке А., Харрисон Т., Уилкенинг Дж., Филд Д., Гласс Э.М., Кирпидес Н. и др. (2012). M5nr: новая неизбыточная база данных, содержащая белковые последовательности и аннотации из нескольких источников и связанных инструментов. Биоинформатика BMC 13:141. doi: 10.1186/1471-2105-13-141

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Райт, М. Н., и Циглер, А. (2015). Ranger: быстрая реализация случайных лесов для многомерных данных на C++ и 9.0321 R. arXiv: 1508.04409 [stat] .

      Google Scholar

      Сюй X. М., Пасси Т., Вей Ф., Сэвилл Р. и Харрисон Р. Дж. (2015). Метагеномика на основе ампликона идентифицировала организмы-кандидаты в почвах, которые вызвали снижение урожайности клубники. Хортик. Рез. 2:15022. doi: 10.1038/hortres.2015.22

      PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

      Xu, Y. X., Wang, G. H., Jin, J., Liu, J. J., Zhang, Q. Y., and Liu, X. B. (2009). Бактериальные сообщества в ризосфере сои в зависимости от типа почвы, генотипа сои и стадии их роста. Почвенная биол. Биохим. 41, 919–925. doi: 10.1016/j.soilbio.2008.10.027

      Полный текст CrossRef | Google Scholar

      Zhang, X., Zhang, D. Y., Jia, H. J., Feng, Q., Wang, D. H., Liang, D., et al. (2015). Микробиомы полости рта и кишечника нарушены при ревматоидном артрите и частично нормализуются после лечения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *