Вес 1 п м швеллер 16: вес 1 метра, длина по ГОСТ 8240, 8278
alexxlab | 17.09.1970 | 0 | Разное
вес 1 метра, длина по ГОСТ 8240, 8278
Длина швеллера при производстве согласно стандартам
Размер швеллера, поставляемого изготовителем, строго регламентируется соответствующим государственным стандартом. Сортамент горячекатаного швеллера специального и общего назначения приводится в ГОСТ 8240-97. Согласно данному нормативному документу швеллер изготавливается длиной от 2 до 12 метров. По требованию заказчика возможно изготовление П-образного профиля, размер которого превышает 12 метров. Он может производиться мерной и кратной мерной длины, а также немерной.
Важное замечание! В соответствии с ГОСТ одна партия мерной или кратной ей длины может содержать до 5% от общей массы швеллера немерной длины.
Гнутый равнополочный швеллер, его размеры и предельные отклонения регулируются межгосударственным стандартом ГОСТ 8278-83. В соответствии требованиям данного документа, длина швеллера должна иметь значение 3 – 11,8 метров. По отдельному требованию заказчика данный профиль может изготавливаться размером 12 метров. Швеллер может быть мерной, немерной и кратной мерной длины.
Кроме того, допускается в одной партии наличие немерных отрезков, масса которых не должна превышать 7% от общей массы.
Таблицы веса 1 погонного метра швеллера
Независимо от способа производства швеллера, вес погонного метра для профиля любого типоразмера содержится в соответствующем ГОСТ. Стандарты ГОСТ 8240-97 и 8278-83 содержат все необходимые характеристики швеллеров, которые могут быть использованы при прочностных расчетах балки швеллера, а также для определения веса и стоимости.
В соответствии с ГОСТ 8240-97 вес 1 погонного метра швеллера серии У и П совпадает:
| Номер швеллера | Вес 1 метра, кг |
|---|---|
| 5У/П | 4,84 |
| 6,5У/П | 5,9 |
| 8У/П | 7,05 |
| 10У/П | 8,59 |
| 12У/П | 10,4 |
| 14У/П | 12,3 |
| 16У/П | 14,2 |
| 18У/П | 16,3 |
| 20У/П | 18,4 |
| 22У/П | 21 |
| 24У/П | 24 |
| 27У/П | 27,7 |
| 30У/П | |
| 40У/П | 48,3 |
Цены на продукцию по ГОСТ 8240-97 смотрите здесь – швеллер П или швеллер У.
Теоретическая масса типоразмеров проката по ГОСТ 8278-83, которые являются лидерами по продажам в компании APEX METAL:
| Размер швеллера | Вес 1 метра, кг |
|---|---|
| 50х40х3 | 2,75 |
| 60х32х2,5 | 2,21 |
| 60х32х3 | 2,61 |
| 80х32х4 | 3,95 |
| 80х50х4 | 5,08 |
| 80х60х4 | 5,7 |
| 100х50х3 | 4,4 |
| 100х50х4 | 5,7 |
| 100х50х5 | 6,97 |
| 120х50х3 | 4,87 |
| 120х60х4 | 6,96 |
| 120х60х5 | 8,54 |
| 140х60х5 | 9,32 |
| 140х60х6 | 10,99 |
| 160х50х4 | 7,6 |
| 160х60х4 | 8,22 |
| 160х60х5 | 10,18 |
| 160х80х4 | 9,47 |
| 160х80х5 | 11,68 |
| 180х70х6 | 13,82 |
| 180х80х5 | 12,46 |
| 200х80х4 | 10,75 |
| 200х80х6 | 15,7 |
| 200х100х6 | 17,59 |
| 250х125х6 | 22,3 |
Стоимость продукции по ГОСТ 8278-83 смотрите здесь – швеллер гнутый гост 8278 83.
Так же для покупки швеллеров в APEX metal вы можете ознакомиться со следующей информацией из стандартов ГОСТ:
На основе анализа значения масс и моментов сопротивления можно сделать вывод, что максимальной изгибной прочностью обладают швеллера серий П, У. Компромиссом является гнутый швеллер, погонный вес которого несколько ниже, чем у горячекатаного, но он так же уступает и по показателям работы на изгиб. Поэтому, для ответственных высоконагруженных металлоконструкций следует использовать горячекатаный швеллер, а там где необходимо минимизировать ее вес – гнутый.
В APEX METAL вы всегда найдете широкий выбор горячекатаных и гнутых равнополочных швеллеров из сталей 09Г2С и Ст3 по низким ценам, а обратившись в Департамент продаж по тел. +7 (495) 128-03-58, сможете получить всю необходимую информацию о закупаемой продукции.
Швеллер 16 – вес 1 метра, масса, размеры, сортамент
Швеллер №16 является разновидностью фасонного проката и представляет собой металлоизделие с поперечным сечением в форме буквы «П». Высота стенки равна 16 см. Эта металлопродукция изготавливается двумя способами: горячей деформацией и гибкой в холодном виде из полосовых заготовок на профилегибочных станах.
Горячекатаные изделия выпускаются только с равной шириной полок, гнутые могут быть как равно-, так и неравнополочными. Визуальное отличие горячекатаного профиля от гнутого – четкие наружные углы.
Виды швеллера номер 16 и их характеристики
Горячекатаная продукция выпускается в соответствии с ГОСТом 8240-97 в нескольких вариантах:
- с уклоном внутренних граней полок. Такой стальной прокат обозначается буквой «У». Изделия с уклоном внутренних граней полок 6-10%, имеющие специальное назначение, обозначаются буквой «С». Усиленный вариант этого металлопроката обозначается буквой «а». Для него характерна большая ширина и толщина полки.
- с параллельными гранями полок. Обозначается буквой «П», усиленная версия с большей шириной и толщиной полок имеет в маркировке букву «а». Помимо серии «П», с параллельными гранями полок выпускаются серии: легкая («Л») и экономичная («Э»). Для легкой серии характерны уменьшенные ширина и толщина полки, толщина стенки. Для экономичной – меньшая толщина стенки.
Гнутая металлопродукция имеет скругленные наружные углы и одинаковую толщину полок и стенки. Равнополочные изделия изготавливаются в соответствии с ГОСТом 8278-83, неравнополочные – с ГОСТом 8281-80. Сортамент гнутого проката гораздо шире нормативного перечня размеров горячекатаных аналогов, что позволяет выбрать продукцию, наиболее подходящую для запланированного применения. Металлопродукция, изготавливаемая гибкой, имеет точные размеры и хорошее качество поверхности, благодаря тому, что во время придания П-образной формы на профилегибочных станах устраняются мелкие дефекты полосовой заготовки.
Размеры и масса различных типов швеллера марки 16
Нормативная длина горячекатаного металлопроката, поступающего к потребителю, составляет 2-12 м, гнутого – 3-12 м. Гнутые профильные изделия могут изготавливаться способом непрерывной или поштучной гибки. В первом случае полосу гнут, а затем разрезают на требуемые отрезки. Во втором – полосовую заготовку режут на мерные части, а затем осуществляют гибку.
Масса швеллера №16, представленная в нормативной документации, является примерной величиной, которая может несколько отличаться от фактической. Независимо от марки стали, из которой изготавливается металлоизделие, в расчетах для таблиц применяется средняя плотность стали, равная 7850 кг/м3.
Таблица размеров и весов 1 м равнополочного горячекатаного и гнутого швеллера №16
| Тип | Ширина полки, b, мм | Толщина стенки, s, мм | Толщина полки, t, мм | Масса, кг |
| Горячекатаный | ||||
| 16У | 64 | 5 | 8,4 | 14,2 |
| 16аУ | 68 | 5 | 9,0 | 15,3 |
| 16П | 64 | 5 | 8,4 | 14,2 |
| 16аП | 68 | 5 | 9,0 | 15,3 |
| 16Л | 35 | 3 | 5,3 | 7,1 |
| 16Э | 64 | 4 | 8,4 | 14,01 |
| 16С | 63 | 6 | 10,0 | 17,53 |
| 16аС | 65 | 8,5 | 10,0 | 19,74 |
| Гнутый | ||||
| 16 | 40 | 2 | – | 3,65 |
| 40 | 3 | – | 5,38 | |
| 40 | 5 | – | 9,31 | |
| 50 | 2,5 | – | 4,92 | |
| 50 | 4 | – | 7,7 | |
| 50 | 5 | – | 9,49 | |
| 50 | 6 | – | 11,2 | |
| 60 | 2,5 | – | 5,31 | |
| 60 | 3 | – | 6,32 | |
| 60 | 4 | – | 8,32 | |
| 60 | 5 | – | 10,28 | |
| 60 | 6 | – | 12,14 | |
| 75 | 8 | – | 17,17 | |
| 80 | 2,5 | – | 6,11 | |
| 80 | 3 | – | 7,26 | |
| 80 | 4 | – | 9,58 | |
| 80 | 5 | – | 11,85 | |
| 80 | 6 | – | 14,02 | |
| 100 | 3 | – | 8,28 | |
| 100 | 6 | – | 15,91 | |
| 120 | 6 | – | 17,79 | |
| 160 | 6 | – | 21,56 | |
Вес швеллера стального, Таблица расчета веса швеллера, Швеллер — теоретический удельный вес 1 метра погонного
Таблица расчета веса стального швеллера
• ШВЕЛЛЕР СТАЛЬНОЙ СЕРИИ П / У № 5—30 Первый поставщик проката. Низкие оптовые и розничные цены. Консультация по выбору. Оформление заказа на сайте и в офисе. Нарезка в размер. Доставка по Беларуси, в том числе, и в выходные дни. |
Теоретический удельный вес, вес метра погонного стального швеллера с уклоном внутренних полок
| Номер швеллера, серия У | Размеры, мм | Вес 1 мп, кг | Кол-во метров в тонне | |||||
| h | b | S | t | R не более | r | |||
| 5У | 50 | 32 | 4,4 | 7 | 6 | 2,5 | 4,842 | 206,5 |
| 6,5У | 65 | 36 | 4,4 | 7,2 | 6 | 2,5 | 5,899 | 169,5 |
| 8У | 80 | 40 | 4,5 | 7,4 | 6,5 | 2,5 | 7,049 | 141,9 |
| 10У | 100 | 46 | 4,5 | 7,6 | 7 | 3 | 8,594 | 116,4 |
| 12У | 120 | 52 | 4,8 | 7,8 | 7,5 | 3 | 10,43 | 95,87 |
| 14У | 140 | 58 | 4,9 | 8,1 | 8 | 3 | 12,29 | 81,38 |
| 16У | 160 | 64 | 5 | 8,4 | 8,5 | 3,5 | 14,23 | 70,3 |
| 15аУ | 160 | 68 | 5 | 9 | 8,5 | 3,5 | 15,35 | 65,16 |
| 18У | 180 | 70 | 5,1 | 8,7 | 9 | 3,5 | 16,26 | 61,5 |
| 18аУ | 180 | 74 | 5,1 | 9,3 | 9 | 3,5 | 17,45 | 57,29 |
| 20У | 200 | 76 | 5,2 | 9 | 9,5 | 4 | 18,37 | 54,43 |
| 22У | 220 | 82 | 5,4 | 9,5 | 10 | 4 | 20,98 | 47,66 |
| 24У | 240 | 90 | 5,6 | 10 | 10,5 | 4 | 24,06 | 41,56 |
| 27У | 270 | 95 | 6 | 10,5 | 11 | 4,5 | 27,66 | 36,15 |
| 30У | 300 | 100 | 6,5 | 11 | 12 | 5 | 31,78 | 31,47 |
| 33У | 330 | 105 | 7 | 11,7 | 13 | 5 | 36,53 | 27,37 |
| 36У | 360 | 110 | 7,5 | 12,6 | 14 | 6 | 41,91 | 23,86 |
| 40У | 400 | 115 | 8 | 13,5 | 15 | 6 | 48,32 | 20,7 |
Теоретический удельный вес, вес метра погонного стального швеллера с параллельными гранями полок
| Номер швеллера, серия П | Размеры, мм | Вес 1 мп, кг | Кол-во метров в тонне | |||||
| h | b | S | t | R не более | r | |||
| 5П | 50 | 32 | 4,4 | 7 | 6 | 3,5 | 4,84 | 206,6 |
| 6,5П | 65 | 36 | 4,4 | 7,2 | 6 | 3,5 | 5,897 | 169,6 |
| 8П | 80 | 40 | 4,5 | 7,4 | 6,5 | 3,5 | 7,051 | 141,8 |
| 10П | 100 | 46 | 4,5 | 7,6 | 7 | 4 | 8,595 | 116,3 |
| 12П | 120 | 52 | 4,8 | 7,8 | 7,5 | 4,5 | 10,42 | 95,94 |
| 14П | 140 | 58 | 4,9 | 8,1 | 8 | 4,5 | 12,29 | 81,4 |
| 16П | 160 | 64 | 5 | 8,4 | 8,5 | 5 | 14,22 | 70,32 |
| 16аП | 160 | 68 | 5 | 9 | 8,5 | 5 | 15,34 | 65,18 |
| 18П | 180 | 70 | 5,1 | 8,7 | 9 | 5 | 16,26 | 61,5 |
| 18аП | 180 | 74 | 5,1 | 9,3 | 9 | 5 | 17,46 | 57,29 |
| 20П | 200 | 76 | 5,2 | 9 | 9,5 | 5,5 | 18,37 | 54,44 |
| 22П | 220 | 82 | 5,4 | 9,5 | 10 | 6 | 20,97 | 47,7 |
| 24П | 240 | 90 | 5,6 | 10 | 10,5 | 6 | 24,05 | 41,58 |
| 27П | 270 | 95 | 6 | 10,5 | 11 | 6,5 | 27,65 | 36,16 |
| 30П | 300 | 100 | 6,5 | 11 | 12 | 7 | 31,78 | 31,47 |
| 33П | 300 | 105 | 7 | 11,7 | 13 | 7,5 | 34,87 | 28,68 |
| 36П | 360 | 110 | 7,5 | 12,6 | 14 | 8,5 | 41,89 | 23,87 |
| 40П | 400 | 115 | 8 | 13,5 | 15 | 9 | 48,28 | 20,71 |
Смотрите также: Online-калькулятор расчета веса и длинны стального швеллера в зависимости от его вида, номера и размеров.
Сколько весит стальной швеллер? Как рассчитать вес швеллера? Как перевести метры погонные в килограммы и тонны? Ответы на эти вопросы вы найдете в приведенной выше таблица расчета веса металлического швеллера в зависимости от высоты и ширины полки. Вес швеллера, таблица пересчета метров погонных в килограммы и тонны, теоретический вес 1 метра погонного, количество метров швеллера в 1 тонне.
На сайте металлобазы «Аксвил» вы можете купить швеллер стальной в Минске оптом и в розницу.
Смотрите также: Металлопрокат по размерам и типам.
Сколько весит швеллер У, П, Э, С
Современное строительство не обходится без инновационных решений, благодаря которым удается существенно усилить конструкции, здания. Горячекатаный металлопрокат является именно такими. Профиль П-образной формы широко используется в различных строительных работах, при возведении металлоконструкций средней, высокой важности.
Заказчикам важно знать, сколько весит метр швеллера. Параметр напрямую влияет на общий вес всей металлической конструкции. Типоразмеры под разными номерами имеют собственный вес, который четко регламентирован ГОСТ 8240-97. Это основной документ, которым руководствуются заводы-производители при создании металлопрофилей. В зависимости от моделей – от №5 до №40 изделия весят от 4,84 до 48,3 кг – это вес погонного метра швеллера.
Заказ швеллера: какие характеристики надо знать
Металлоизделия для возведения конструкций разной сложности выбираются строго по требуемым параметрам. Обилие типоразмеров, их модификаций позволяет без труда выбрать наиболее подходящий тип. Чаще всего выбираются две модификации швеллерной продукции:
-
С параллельными гранями. Металлоизделие применяется в сфере строительства, в том числе, для ремонтных работ, создании металлоконструкций разной сложности. Параллельные грани имеют оптимальное расстояние для укладки кирпичей. Создание, укрепление проемов с их помощью получается легко.
-
С уклонными гранями вовнутрь. Второй по популярности вариант швеллерных моделей, используется в сфере малого, крупного строительства.
Есть дополнительные типы металлоизделий, пользующихся спросом. Профили бывают специальные, экономичные, легкие. Они маркируются буквами «С», «Э», «Л», соответственно. Специальные и экономичные изделия делаются на заказ. Первый – по личным размерам заказчиков, второй – с уменьшенной толщиной полок. Это позволяет снизить суммарный вес 1 м швеллера, всей готовой конструкции.
Легкий типоразмер подходит для менее ответственных построек, где не надо создавать масштабный каркас жесткости. Ставится маркировка «а» на модели серий «П», «С». Она обозначает утяжеленную массу швеллера. Чаще всего на металлобазах всегда есть в наличии категории «П», У» – они пользуются спросом среди заказчиков.
Сколько весит швеллер, другие размеры
Для производства стандартно берется сталь марки ст3пс-5 – основа прочности, нерушимости металлических конструкционных частей. Горячекатаные модели выпускаются из других подходящих марок стали – углеродистых, высоколегированных, атмосферно коррозийно-стойких. К марке Ст3 добавляется часто 09Г2С. В таблице снизу обозначены весовые характеристики металлопродукции.
| Номер | Масса швеллера П | Масса швеллера У | Масса швеллера Э | Масса швеллера С | Масса швеллера Л |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 | 4,84 | 4,84 | 4,79 |
|
|
| 6.5 | 5,9 | 5,9 | 5,82 |
|
|
| 8 | 7,05 | 7,05 | 6,92 | 11,8 |
|
| 10 | 8,59 | 8,59 | 8,47 |
|
|
| 12 | 10,4 | 10,4 | 10,24 |
|
5,02 |
| 14 | 12,3 | 12,3 | 12,15 | 18,51 | 5,94 |
| 16 | 14,2 | 14,2 | 14,01 | 21,95 | 7,1 |
| 18 | 16,3 | 16,3 | 16,01 | 25,7 | 8,49 |
| 20 | 18,4 | 18,4 | 18,07 | 28,83 | 10,12 |
| 22 | 21 | 21 | 20,69 |
|
11,86 |
| 24 | 24 | 24 | 23,69 | 44,46 | 13,66 |
| 27 | 27,7 | 27,7 | 27,37 |
|
16,3 |
| 30 | 31,8 | 31,8 | 31,35 | 43,88 | 19,07 |
Погонный вес швеллеров не должен превышать 6%. Такой регламент прописан в государственном документе. Учитывая допуски по предельным отклонениям в сумме, вес метра швеллера не должен превышать 7-8%. Если замечены нарушения в производственном регламенте, то металлопрофиля считают неподходящими.
Где купить швеллерную продукцию?
Компания «Сталь-Инвест» реализует металлопрокат по всей России. Благодаря многолетним договорным отношениям с крупнейшими заводами-производителями металлических типоразмеров, стальных углов, балок удалось достичь прайса с минимальными ценами. Постоянные клиенты покупают металлопрокат по специальной стоимости, на индивидуальных условиях.
Цены на швеллер
Вес швеллера | теоретический вес 1 метра, масса 12
Таблица веса швеллера П и У по ГОСТ 8240, в таблице указан вес 1 метра, 1 штуки 12 метров, количество метров в тонне:
| Размер | Вес 1 метра | Вес 1 шт, 12м | Ко-во метров/1тн |
| 5 П, У | 4,84 кг | 58,05 кг | 206,5 мп |
| 6.5 П, У | 5,9 кг | 70,8 кг | 169,5 мп |
| 8 П, У | 7,05 кг | 84,6 мп | 141,9 мп |
| 10 П, У | 8,59 кг | 103,08 кг | 116,4 мп |
| 12 П, У | 10,4 кг | 124,8 кг | 95,87 мп |
| 14 П, У | 12,3 кг | 147,6 кг | 81,4 мп |
| 16 П, У | 14,2 кг | 170,4 кг | 70,32 мп |
| 16 аП, аУ | 15,3 кг | 183,6 кг | 63,35 мп |
| 18 П, У | 16,3 кг | 195,6 кг | 61,5 мп |
| 18 аП, аУ | 17,4 кг | 208,8 кг | 57,29 мп |
| 20 П, У | 18,4 кг | 220,8 кг | 54,44 мп |
| 22 П, У | 21 кг | 252 кг | 47,7 мп |
| 24 П, У | 24 кг | 288 кг | 41,58 мп |
| 27 П, У | 27,7 кг | 332,4 кг | 36,16 мп |
| 30 П, У | 31,8 кг | 381,6 кг | 31,47 мп |
| 33 П, У | 36,5 кг | 438 кг | 28,68 мп |
| 36 П, У | 41,9 кг | 502,8 кг | 23,87 мп |
| 40 П, У | 48,3 кг | 579,6 кг | 20,71 мп |
Вес швеллера
Таблица веса — швеллеры экономичные Э с параллельными гранями полок
| Размер | Вес 1 метра | Вес 1 шт, 12м | Ко-во метров/1тн |
| 5Э | 4,79 кг | 57,48 кг | 208,76 мп |
| 6.5Э | 5,82 кг | 69,84 кг | 171,82 мп |
| 8Э | 6,92 кг | 83,04 мп | 144,5 мп |
| 10Э | 8,47 кг | 101,64 кг | 118,06 мп |
| 12Э | 10,24 кг | 122,88 кг | 97,65 мп |
| 14Э | 12,15 кг | 145,8 кг | 82,3 мп |
| 16Э | 14,01 кг | 168,12 кг | 71,37 мп |
| 18Э | 16,01 кг | 192,12 кг | 62,46 мп |
| 20Э | 18,07 кг | 216,84 кг | 55,34 мп |
| 22Э | 20,69 кг | 248,28 кг | 48,32 мп |
| 24Э | 23,69 кг | 284,28 кг | 42,21 мп |
| 27Э | 27,37 кг | 328,44 кг | 36,53 мп |
| 30Э | 31,35 кг | 376,2 кг | 31,89 мп |
| 33Э | 36,14 кг | 433,68 кг | 27,67 мп |
| 36Э | 41,53 кг | 498,36 кг | 24,07 мп |
| 40Э | 47,97 кг | 575,64 кг | 20,84 мп |
Таблица веса — швеллеры легкой серии Л с параллельными гранями полок
| Размер | Вес 1 метра | Вес 1 шт, 12м | Ко-во метров/1тн |
| 12Л | 5,02 кг | 60,24 кг | 199,2 мп |
| 14Л | 5,94 кг | 71,28 кг | 168,35 мп |
| 16Л | 7,1 кг | 85,2 кг | 140,84 мп |
| 18Л | 8,49 кг | 101,88 кг | 117,78 мп |
| 20Л | 10,12 кг | 121,44 кг | 98,81 мп |
| 22Л | 11,86 кг | 142,32 кг | 84,31 мп |
| 24Л | 13,66 кг | 163,92 кг | 73,2 мп |
| 27Л | 16,3 кг | 195,6 кг | 61,34 мп |
| 30Л | 24,3 кг | 291,6 кг | 41,15 мп |
Таблица веса — швеллеры С специальные
| Размер | Вес 1 метра | Вес 1 шт, 12м | Ко-во метров/1тн |
| 8С | 9,26 кг | 111,12 кг | 107,99 мп |
| 14С | 14,53 кг | 174,36 кг | 68,82 мп |
| 14Са | 16,72 кг | 200,64 кг | 59,8 мп |
| 16С | 17,53 кг | 210,36 кг | 57,04 мп |
| 16Са | 19,74 кг | 236,88 кг | 50,65 мп |
| 18С | 20,2 кг | 242,4 кг | 49,5 мп |
| 18Са | 23 кг | 276 кг | 43,47 мп |
| 18Сб | 26,72 кг | 320,64 кг | 37,42 мп |
| 20С | 22,63 кг | 271,56 кг | 44,18 мп |
| 20Са | 25,77 кг | 309,24 кг | 38,8 мп |
| 20Сб | 28,71 кг | 344,52 кг | 34,83 мп |
| 24С | 34,9 кг | 418,8 кг | 28,65 мп |
| 26С | 34,61 кг | 415,32 кг | 28,89 мп |
| 26Са | 39,72 кг | 476,64 кг | 25,17 мп |
| 30С | 34,44 кг | 413,28 кг | 29,03 мп |
| 30Са | 39,15 кг | 469,8 кг | 25,54 мп |
| 30Сб | 43,86 кг | 526,32 кг | 22,79 мп |
Калькулятор |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Теоретический вес швеллера
В зависимости от способа производства швеллера используются различные формулы расчета веса погонного метра. Для того, чтобы рассчитать удельный вес горячекатаного швеллера необходимо знать радиусы внутреннего закругления и закругления полок. Также, при производстве горячекатаных швеллеров, в отличие от гнутых по ГОСТ 8278–83 и 8281–80, зачастую толщина полок отличается от толщины стенки швеллера, что также повлияет на формулу расчета веса.
В калькуляторе веса швеллера вы сможете осуществить поиск по наименованию и размерам на основе информации справочников различных стандартов, в случае если швеллер вашего размера не будет найден, его вес будет рассчитан по приблизительной формуле.
Таблицы теоретической массы метра швеллера и его размеров
ГОСТ 8240-97 — Швеллеры стальные горячекатаные
Теоретическая масса 1 погонного метра швеллера по ГОСТ 8240-97
| Наименование | Размеры швеллера, мм | Вес метра, кг | Метров в тонне | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| h | a | b | s | t | |||
| Швеллер 5Э | 50 | 32 | 32 | 4,2 | 7 | 4.790 | 208.77 |
| Швеллер 5У | 50 | 32 | 32 | 4,4 | 7 | 4.840 | 206.61 |
| Швеллер 5П | 50 | 32 | 32 | 4,4 | 7 | 4.840 | 206.61 |
| Швеллер 6.5Э | 65 | 36 | 36 | 4,2 | 7,2 | 5.820 | 171.82 |
| Швеллер 6.5У | 65 | 36 | 36 | 4,4 | 7,2 | 5.900 | 169.49 |
| Швеллер 6.5П | 65 | 36 | 36 | 4,4 | 7,2 | 5.900 | 169.49 |
| Швеллер 8Э | 80 | 40 | 40 | 4,2 | 7,4 | 6.920 | 144.51 |
| Швеллер 8У | 80 | 40 | 40 | 4,5 | 7,4 | 7.050 | 141.84 |
| Швеллер 8П | 80 | 40 | 40 | 4,5 | 7,4 | 7.050 | 141.84 |
| Швеллер 8С | 80 | 45 | 45 | 5,5 | 9 | 9.260 | 107.99 |
| Швеллер 10Э | 100 | 46 | 46 | 4,2 | 7,6 | 8.470 | 118.06 |
| Швеллер 10У | 100 | 46 | 46 | 4,5 | 7,6 | 8.590 | 116.41 |
| Швеллер 10П | 100 | 46 | 46 | 4,5 | 7,6 | 8.590 | 116.41 |
| Швеллер 12Л | 120 | 30 | 30 | 3 | 4,8 | 5.020 | 199.2 |
| Швеллер 12Э | 120 | 52 | 52 | 4,5 | 7,8 | 10.240 | 97.66 |
| Швеллер 12У | 120 | 52 | 52 | 4,8 | 7,8 | 10.400 | 96.15 |
| Швеллер 12П | 120 | 52 | 52 | 4,8 | 7,8 | 10.400 | 96.15 |
| Швеллер 14Л | 140 | 32 | 32 | 3,2 | 5,6 | 5.940 | 168.35 |
| Швеллер 14Э | 140 | 58 | 58 | 4,6 | 8,1 | 12.150 | 82.3 |
| Швеллер 14У | 140 | 58 | 58 | 4,9 | 8,1 | 12.300 | 81.3 |
| Швеллер 14П | 140 | 58 | 58 | 4,9 | 8,1 | 12.300 | 81.3 |
| Швеллер 14С | 140 | 58 | 58 | 6 | 9,5 | 14.530 | 68.82 |
| Швеллер 14Са | 140 | 60 | 60 | 8 | 9,5 | 16.720 | 59.81 |
| Швеллер 16Л | 160 | 35 | 35 | 3,4 | 5,3 | 7.100 | 140.85 |
| Швеллер 16С | 160 | 63 | 63 | 6,5 | 10 | 17.530 | 57.05 |
| Швеллер 16Э | 160 | 64 | 64 | 4,7 | 8,4 | 14.010 | 71.38 |
| Швеллер 16У | 160 | 64 | 64 | 5 | 8,4 | 14.200 | 70.42 |
| Швеллер 16П | 160 | 64 | 64 | 5 | 8,4 | 14.200 | 70.42 |
| Швеллер 16Са | 160 | 65 | 65 | 8,5 | 10 | 19.740 | 50.66 |
| Швеллер 16аУ | 160 | 68 | 68 | 5 | 9 | 15.300 | 65.36 |
| Швеллер 16аП | 160 | 68 | 68 | 5 | 9 | 15.300 | 65.36 |
| Швеллер 18Л | 180 | 40 | 40 | 3,6 | 5,6 | 8.490 | 117.79 |
| Швеллер 18С | 180 | 68 | 68 | 7 | 10,5 | 20.200 | 49.5 |
| Швеллер 18Э | 180 | 70 | 70 | 4,8 | 8,7 | 16.010 | 62.46 |
| Швеллер 18У | 180 | 70 | 70 | 5,1 | 8,7 | 16.300 | 61.35 |
| Швеллер 18П | 180 | 70 | 70 | 5,1 | 8,7 | 16.300 | 61.35 |
| Швеллер 18Са | 180 | 70 | 70 | 9 | 10,5 | 23.000 | 43.48 |
| Швеллер 18аУ | 180 | 74 | 74 | 5,1 | 9,3 | 17.400 | 57.47 |
| Швеллер 18аП | 180 | 74 | 74 | 5,1 | 9,3 | 17.400 | 57.47 |
| Швеллер 18Сб | 180 | 100 | 100 | 8 | 10,5 | 26.720 | 37.43 |
| Швеллер 20Л | 200 | 45 | 45 | 3,8 | 6 | 10.120 | 98.81 |
| Швеллер 20С | 200 | 73 | 73 | 7 | 11 | 22.630 | 44.19 |
| Швеллер 20Са | 200 | 75 | 75 | 9 | 11 | 25.770 | 38.8 |
| Швеллер 20Э | 200 | 76 | 76 | 4,9 | 9 | 18.070 | 55.34 |
| Швеллер 20У | 200 | 76 | 76 | 5,2 | 9 | 18.400 | 54.35 |
| Швеллер 20П | 200 | 76 | 76 | 5,2 | 9 | 18.400 | 54.35 |
| Швеллер 20Сб | 200 | 100 | 100 | 8 | 11 | 28.710 | 34.83 |
| Швеллер 22Л | 220 | 50 | 50 | 4 | 6,4 | 11.860 | 84.32 |
| Швеллер 22Э | 220 | 82 | 82 | 5,1 | 9,5 | 20.690 | 48.33 |
| Швеллер 22У | 220 | 82 | 82 | 5,4 | 9,5 | 21.000 | 47.62 |
| Швеллер 22П | 220 | 82 | 82 | 5,4 | 9,5 | 21.000 | 47.62 |
| Швеллер 24Л | 240 | 55 | 55 | 4,2 | 6,8 | 13.660 | 73.21 |
| Швеллер 24С | 240 | 85 | 85 | 9,5 | 14 | 34.900 | 28.65 |
| Швеллер 24Э | 240 | 90 | 90 | 5,3 | 10 | 23.690 | 42.21 |
| Швеллер 24У | 240 | 90 | 90 | 5,6 | 10 | 24.000 | 41.67 |
| Швеллер 24П | 240 | 90 | 90 | 5,6 | 10 | 24.000 | 41.67 |
| Швеллер 26С | 260 | 65 | 65 | 10 | 16 | 34.610 | 28.89 |
| Швеллер 26Са | 260 | 90 | 90 | 10 | 15 | 39.720 | 25.18 |
| Швеллер 27Л | 270 | 60 | 60 | 4,5 | 7,3 | 16.300 | 61.35 |
| Швеллер 27Э | 270 | 95 | 95 | 5,8 | 10,5 | 27.370 | 36.54 |
| Швеллер 27У | 270 | 95 | 95 | 6 | 10,5 | 27.700 | 36.1 |
| Швеллер 27П | 270 | 95 | 95 | 6 | 10,5 | 27.700 | 36.1 |
| Швеллер 30Л | 300 | 65 | 65 | 4,8 | 7,8 | 19.070 | 52.44 |
| Швеллер 30С | 300 | 85 | 85 | 7,5 | 13,5 | 34.440 | 29.04 |
| Швеллер 30Са | 300 | 87 | 87 | 9,5 | 13,5 | 39.150 | 25.54 |
| Швеллер 30Сб | 300 | 89 | 89 | 11,5 | 13,5 | 43.860 | 22.8 |
| Швеллер 30Э | 300 | 100 | 100 | 6,3 | 11 | 31.350 | 31.9 |
| Швеллер 30У | 300 | 100 | 100 | 6,5 | 11 | 31.800 | 31.45 |
| Швеллер 30П | 300 | 100 | 100 | 6,5 | 11 | 31.800 | 31.45 |
| Швеллер 33Э | 330 | 105 | 105 | 6,9 | 11,7 | 36.140 | 27.67 |
| Швеллер 33У | 330 | 105 | 105 | 7 | 11,7 | 36.500 | 27.4 |
| Швеллер 33П | 330 | 105 | 105 | 7 | 11,7 | 36.500 | 27.4 |
| Швеллер 36Э | 360 | 110 | 110 | 7,4 | 12,6 | 41.530 | 24.08 |
| Швеллер 36У | 360 | 110 | 110 | 7,5 | 12,6 | 41.900 | 23.87 |
| Швеллер 36П | 360 | 110 | 110 | 7,5 | 12,6 | 41.900 | 23.87 |
| Швеллер 40Э | 400 | 115 | 115 | 7,9 | 13,5 | 47.970 | 20.85 |
| Швеллер 40У | 400 | 115 | 115 | 8 | 13,5 | 48.300 | 20.7 |
| Швеллер 40П | 400 | 115 | 115 | 8 | 13,5 | 48.300 | 20.7 |
Tascam Модель 16 | 14-канальный аналоговый микшер с 16-канальным цифровым записывающим устройством
Универсальный аналоговый микшер, многодорожечный цифровой рекордер и аудиоинтерфейс
Универсальный микшер Tascam Model 16 выводит мощные функции записи и микширования флагманской модели 24 на новый уровень компактности и доступности , создавая полнофункциональный компактный микшер, сочетающий в себе теплоту аналогового и цифрового рабочего процесса. Модель 16 – идеальное решение для микширования для малоформатных живых выступлений, записи и производства, с многодорожечным рекордером, аудиоинтерфейсом USB, эффектами, широкими возможностями микширования и маршрутизации и беспроводной связью Bluetooth.
Модель 16 – это идеальный микс.
14 входов для полной гибкости
14 легкодоступных входов на верхней панели предоставляют гибкие возможности для подключения микрофонов, инструментов или других источников звука. Вы можете подключить до 10 микрофонов, 14 линейных сигналов или два инструмента для записи или микширования вживую. Также имеется стереовход с поддержкой Bluetooth 5.0 для потокового аудиоустройства, который также имеет (выбираемые) разъемы RCA и стереофонический мини-разъем для прямого подключения проигрывателя компакт-дисков или мобильного устройства воспроизведения.
Безупречное качество звука
Микрофонные входы с 1 по 8 обеспечивают безупречное качество звука благодаря технологии Tascam Ultra-HDDA (High Definition Discrete Architecture) для чистого, прозрачного естественного тона со сверхнизким шумом.
Функции управления профессиональной полосой каналов
Тактильная ручка усиления наверху каждого канала для точной настройки входных уровней. Кнопочный фильтр верхних частот и трехпозиционный селектор входа (Live / PC / MTR) облегчают быстрое и легкое управление входными сигналами источников.Встроенный компрессор с 1 ручкой доступен на входах 1–8, как и 3-полосный эквалайзер с регулируемым средним диапазоном.
Максимальные возможности маршрутизации аудио и мониторинг
Три шины Aux (Monitor 1, Monitor 2 (pre / post) и Effects) и PFL (Pre Fader Listen) завершают варианты маршрутизации тракта про-уровня сигнала Model 16. Подгруппа обеспечивает дополнительную пару линейных стереовыходов, которые можно использовать, например, для управления дополнительным усилителем.
Три выхода Aux позволяют направлять аудиосигналы для сценического мониторинга или на внешнее оборудование, такое как внешние эффекты, процессоры сигналов или миксы для наушников.А дополнительный выход Control Room с индивидуальным фейдером уровня можно использовать для управления парой студийных мониторов с питанием.
Мощный внутренний 16-дорожечный цифровой рекордер
Многодорожечная секция Model 16 оснащена мощным внутренним 16-канальным цифровым записывающим устройством, которое одновременно записывает 14 входных сигналов и основной стереомикс на внутреннюю SD-карту с безупречным качеством 48 кГц / 24 бит. Записывайте что угодно, от живого выступления до репетиций, богослужений, устной речи и встреч.Вы также можете быстро и легко выполнять наложения и вставку / выход. И вы можете использовать дополнительный педальный переключатель для управления выбранными функциями без помощи рук.
Записанные треки можно сразу же микшировать, мастерить или экспортировать на компьютер для дальнейшего редактирования, форматирования и публикации.
Высококачественный внутренний аудиоинтерфейс
Внутренний аудиоинтерфейс USB с 16 входами и 14 выходами захватывает звук с частотой дискретизации 48 кГц и с 24-битным разрешением для записи или воспроизведения с внешней DAW (Digital Audio Workstation).Драйвер Tascam USB нового поколения допускает минимальный размер аудиобуфера, который может быть установлен до четырех отсчетов. Это приводит к чрезвычайно низкой задержке и высочайшему уровню эффективности при записи звука.
Возможность универсального ввода
Используя переключатель режима канала, каждый канал может выбрать источник входного сигнала по мере необходимости. Это позволяет выбрать очень гибкую конфигурацию входа, при которой некоторые входы могут быть активными, другие входы могут воспроизводить треки с внутреннего многодорожечного рекордера, а другие входы могут воспроизводить треки с компьютера через USB, все одновременно.
16 редактируемых мультиэффектов
Универсальная секция эффектов Model 16 предлагает 16 редактируемых мультиэффектов с ножным управлением, включая реверберацию, задержку, хорус, флэнджер и другие. Каждый эффект позволяет изменять один параметр с помощью меню. Выбранный эффект может быть микширован с основным стереовыходом с помощью специального фейдера, а также может быть применен к шинам мониторинга 1 и 2.
4-полосный мастер-эквалайзер
Для создания идеального микса можно использовать четырехполосный эквалайзер с двумя (широкая / узкая Q) регулируемыми средними полосами.Вы можете назначить этот эквалайзер на основные выходы или мониторные 1/2 выхода по своему усмотрению.
Оптимально подготовлен для прямой трансляции музыкальных выступлений или ток-шоу, а также для производства подкастов
Model 16 предлагает режим стереофонического микширования USB, что делает запись или трансляцию подкастов удобной и простой. Все, что вам нужно для этого, – это ноутбук или планшет или смартфон с подходящим потоковым приложением. Фоновая музыка или другие аудиосигналы также могут подаваться с вашего компьютера или смартфона в Model 16 для объединения с живыми сигналами.Затем микшированный звук будет передан обратно на компьютер для записи или потоковой передачи.
Опции и аксессуары
Вы можете расширить свои возможности записи и микширования с помощью дополнительных аксессуаров, таких как ножной переключатель RC-1F, комплект для монтажа в стойку AK-RM16, пылезащитный чехол AK-DC16, микрофоны серии TM и наушники TH-02.
NVIDIA / Megatron-LM: постоянные исследования масштабных моделей языка трансформеров для обучения, в том числе: BERT и GPT-2
Megatron (1 и 2) – это большой и мощный трансформер, разработанный группой прикладных исследований глубокого обучения в NVIDIA.Этот репозиторий предназначен для текущих исследований по обучению больших языковых моделей-трансформеров в больших масштабах. Мы разработали эффективные, параллельные модели (тензор и конвейер) и многоузловое предварительное обучение моделей на основе преобразователей, таких как GPT, BERT и T5, с использованием смешанной точности.
Ниже приведены некоторые проекты, в которых мы напрямую использовали Megatron:
Наша кодовая база способна эффективно обучать очень большие (сотни миллиардов параметров) языковые модели с параллелизмом моделей и данных.Чтобы продемонстрировать, как код масштабируется с использованием нескольких графических процессоров и размеров моделей, мы рассматриваем модели GPT от 1 миллиарда до 1 триллиона параметров. Все модели используют размер словаря 51 200 и длину последовательности 2048. Мы варьируем скрытый размер, количество головок внимания и количество слоев, чтобы получить конкретный размер модели. По мере увеличения размера модели мы также немного увеличиваем размер партии. Мы используем суперкомпьютер NVIDIA Selene для проведения исследований масштабирования и используем до 3072 графических процессоров A100 для самой большой модели.В таблице ниже показаны конфигурации моделей вместе с достигнутыми значениями FLOP (как для каждого графического процессора, так и в совокупности для всех графических процессоров). Обратите внимание, что FLOP измеряются для сквозного обучения, т. Е. Включают все операции, включая загрузку данных, оптимизацию и даже ведение журнала.
Во всех случаях от 1 миллиарда до 1 триллиона параметров достигается более чем 43% использования половинной точности, что является высоким показателем для сквозного приложения. Мы наблюдаем, что изначально коэффициент использования остается постоянным, но по мере увеличения скрытого размера для более крупных моделей коэффициент использования начинает расти и достигает 52% для самой крупной модели.Мы также отмечаем, что достигнутое совокупное количество петафлопов для всех графических процессоров увеличивается почти линейно с увеличением количества графических процессоров, демонстрируя хорошее слабое масштабирование.
Мы протестировали Megatron с контейнером PyTorch версии 20.12 от NGC, который использует python 3.8, pytorch 1.8, cuda 11.1 и nccl 2.8.3.
Чтобы использовать этот репозиторий, установите последние поддерживаемые версии PyTorch с поддержкой графического процессора (python 3.8, pytorch 1.8, cuda 11.1 и nccl 2.8.3 и выше) и NVIDIA APEX. Мы настоятельно рекомендуем использовать один из последних контейнеров PyTorch от NGC (последнюю совместимую версию на момент публикации можно получить с помощью docker pull nvcr.io / nvidia / pytorch: 20.12-py3 ). Для предварительной обработки данных требуется NLTK, хотя это не требуется для обучения, оценки или последующих задач.
Загрузка контрольных точек
Мы предоставили предварительно обученные контрольные точки BERT-345M и GPT-345M для использования для оценки или тонкой настройки последующих задач. Чтобы получить доступ к этим контрольным точкам, сначала зарегистрируйтесь и настройте CLI реестра NVIDIA GPU Cloud (NGC). Дополнительную документацию по загрузке моделей можно найти в документации NGC.
Кроме того, вы можете напрямую загрузить контрольные точки, используя:
BERT-345M-без корпуса: wget --content-disposition https: // api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_bert_345m/versions/v0.1_uncased/zip -O megatron_bert_345m_v0.1_uncased.zip BERT-345M-cased: wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_bert_345m/versions/v0.1_cased/zip -O megatron_bert_345m_v0.1_cased.zip GPT-345M: wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_lm_345m/versions/v0.0/zip -O megatron_lm_345m_v0.0.zip
Для запуска моделей требуются файлы словаря. Файл словаря BERT WordPiece может быть извлечен из предварительно обученных моделей BERT Google: без корпуса, с корпусом.Файл словаря GPT и таблицу слияния можно загрузить напрямую.
После установки есть несколько возможных рабочих процессов. Самый полный:
- Предварительная обработка данных
- Предварительная подготовка
- Точная настройка (дополнительно для задач с нулевым выстрелом)
- Оценка последующих задач или создание текста
Однако шаги 1 и 2 можно заменить одной из предварительно обученных моделей, упомянутых выше.
Мы предоставили несколько сценариев для предварительной подготовки как BERT, так и GPT в каталоге examples , а также сценарии как для нулевых, так и для тонко настроенных последующих задач, включая MNLI, RACE, WikiText103 и оценку LAMBADA.Также есть скрипт для генерации интерактивного текста GPT.
Предварительная обработка данных
Данные обучения требуют предварительной обработки. Во-первых, поместите свои обучающие данные в свободный формат json с одним json, содержащим образец текста в каждой строке. Например:
{"src": "www.nvidia.com", "text": "Быстрая коричневая лисица", "type": "Eng", "id": "0", "title": "Первая часть"}
{"src": "Интернет", "text": "перепрыгивает через ленивого пса", "type": "Eng", "id": "42", "title": "Вторая часть"}
Имя поля text json можно изменить с помощью флага --json-key в preprocess_data.py Остальные метаданные являются необязательными и не используются при обучении.
Затем свободный json преобразуется в двоичный формат для обучения. Чтобы преобразовать json в mmap, кешированный индексный файл или формат ленивого загрузчика, используйте preprocess_data.py . Установите для флага --dataset-impl значение mmap , cached или lazy соответственно (по умолчанию mmap ). Пример сценария для подготовки данных для обучения BERT:
инструментов Python / preprocess_data.ру \
--input my-corpus.json \
--output-prefix my-bert \
--vocab bert-vocab.txt \
--dataset-impl mmap \
- тип-токенизатор BertWordPieceLowerCase \
--split-предложения
На выходе будут два файла с именами, в данном случае my-bert_text_sentence.bin и my-bert_text_sentence.idx . --data-path , указанный в более позднем обучении BERT, представляет собой полный путь и новое имя файла, но без расширения файла.
Для T5 используйте ту же предварительную обработку, что и BERT, возможно, переименовав его в:
- префикс вывода my-t5 \
Для предварительной обработки данных GPT требуются некоторые незначительные изменения, а именно: добавление таблицы слияния, токена конца документа, удаление разделения предложений и изменение типа токенизатора:
инструментов Python / preprocess_data.ру \
--input my-corpus.json \
--output-prefix my-gpt2 \
--vocab gpt2-vocab.json \
--dataset-impl mmap \
--tokenizer-type GPT2BPETokenizer \
--merge-файл gpt2-merges.txt \
--append-eod
Здесь выходные файлы называются my-gpt2_text_document.bin и my-gpt2_text_document.idx . Как и раньше, при обучении GPT используйте более длинное имя без расширения как --data-path .
Дополнительные аргументы командной строки описаны в исходном файле preprocess_data.py .
Предварительная подготовка BERT
Сценарий examples / pretrain_bert.sh запускает предварительное обучение BERT с параметром 345M графического процессора. Отладка – это основное применение для обучения с одним графическим процессором, поскольку база кода и аргументы командной строки оптимизированы для высоко распределенного обучения. Большинство аргументов говорят сами за себя. По умолчанию скорость обучения снижается линейно на итерациях обучения, начиная с --lr до минимума, установленного --min-lr на протяжении --lr-decay-iters итераций.Доля итераций обучения, используемых для разминки, задается параметром --lr-warmup-Fraction . Хотя это обучение с одним графическим процессором, размер пакета, указанный в --micro-batch-size , является размером пакета с одним прямым-обратным путем, и код будет выполнять шаги накопления градиента, пока он не достигнет global-batch-size , что – размер пакета на итерацию. Данные разделены в соотношении 949: 50: 1 для наборов обучения / проверки / тестирования (по умолчанию 969: 30: 1). Это разбиение происходит «на лету», но согласованно между запусками с одним и тем же случайным начальным числом (по умолчанию 1234 или указано вручную с помощью --seed ).Мы используем обучающих в качестве требуемых обучающих итераций. В качестве альтернативы можно предоставить --train-samples , которое представляет собой общее количество образцов для обучения. Если эта опция присутствует, то вместо предоставления --lr-decay-iters нужно будет предоставить --lr-decay-samples .
Указаны интервалы регистрации, сохранения контрольных точек и оценки. Установка контрольных точек активаций облегчает обучение более крупных моделей и / или партий. Обратите внимание, что --data-path теперь включает дополнительный суффикс _text_sentence , добавленный при предварительной обработке, но не включает расширения файлов.
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / bert_345m
VOCAB_FILE = bert-vocab.txt
DATA_PATH = my-bert_text_sentence
BERT_ARGS = "- количество слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
- длина 512 \
--max-position-embeddings 512 \
--lr 0,0001 \
--lr-decay-iters 9 \
- поездов 2000000 \
--min-lr 0,00001 \
--lr-разогрев-фракция 0,01 \
- размер микропакции 4 \
--global-batch-size 8 \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE \
--сплит 949,50,1 \
--fp16 "
OUTPUT_ARGS = "- интервал журнала 10 \
--save-interval 500 \
--eval-interval 100 \
--евальщики 10 \
- контрольные точки-активации "
python pretrain_bert.ру \
$ BERT_ARGS \
$ OUTPUT_ARGS \
- сохранить $ CHECKPOINT_PATH \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
--data-путь $ DATA_PATH
Дополнительные аргументы командной строки описаны в исходном файле arguments.py .
GPT Предварительная подготовка
Сценарий examples / pretrain_gpt.sh запускает предварительное обучение GPT с параметром 345M графического процессора. Как упоминалось выше, обучение с одним графическим процессором в первую очередь предназначено для целей отладки, поскольку код оптимизирован для распределенного обучения.
Он следует в основном тому же формату, что и предыдущий сценарий BERT с некоторыми заметными отличиями: используется схема токенизации BPE (для которой требуется таблица слияния и файл словаря json ) вместо WordPiece, архитектура модели допускает более длинные последовательности ( обратите внимание, что максимальное вложение позиции должно быть больше или равно максимальной длине последовательности), а --lr-decay-style был установлен на затухание косинуса. Обратите внимание, что --data-path теперь включает дополнительный суффикс _text_document , добавленный при предварительной обработке, но не включает расширения файлов.
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / gpt2_345m
VOCAB_FILE = gpt2-vocab.json
MERGE_FILE = gpt2-merges.txt
DATA_PATH = my-gpt2_text_document
GPT_ARGS = "- количество слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
--seq-length 1024 \
--max-position-embeddings 1024 \
- размер микропакции 4 \
--global-batch-size 8 \
--lr 0,00015 \
- поездов 500000 \
--lr-decay-iters 320000 \
- косинус в стиле lr-распада \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE \
--merge-файл $ MERGE_FILE \
--lr-разогрева-фракция.01 \
--fp16 "
OUTPUT_ARGS = <такие же, как в предварительном обучении BERT выше>
python pretrain_gpt.py \
$ GPT_ARGS \
$ OUTPUT_ARGS \
- сохранить $ CHECKPOINT_PATH \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
--data-путь $ DATA_PATH \
Дополнительные аргументы командной строки описаны в исходном файле arguments.py .
T5 Предварительная подготовка
Очень похожий на BERT и GPT, сценарий examples / pretrain_t5.sh выполняет предварительное обучение одного GPU (параметр ~ 220M) T5.Основное отличие от BERT и GPT заключается в добавлении следующих аргументов для соответствия архитектуре T5:
--kv-channelsустанавливает внутреннее измерение матриц «ключ» и «значение» всех механизмов внимания в модели. Для BERT и GPT по умолчанию используется скрытый размер, деленный на количество головок внимания, но его можно настроить для T5.--ffn-hidden-sizeустанавливает скрытый размер в сетях прямого распространения на уровне трансформатора.Для BERT и GPT это значение по умолчанию в 4 раза больше скрытого размера трансформатора, но его можно настроить для T5.--encoder-seq-lengthи--decoder-seq-lengthустанавливает длину последовательности для кодера и декодера отдельно.
Все остальные аргументы остаются такими же, как и для предварительного обучения BERT и GPT.
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / t5_base
VOCAB_FILE = t5-vocab.txt
DATA_PATH = мое-t5_text_sentence
T5_ARGS = "- кол-во слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
--kv-каналы 64 \
--ffn-скрытый-размер 3072 \
--encoder-seq-length 512 \
--decoder-seq-length 128 \
--max-position-embeddings 512 \
--lr 0.0001 \
--lr-decay-iters 9 \
- поездов 2000000 \
--min-lr 0,00001 \
--lr-разогрев-фракция 0,01 \
- размер микропакции 16 \
--global-batch-size 2048 \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE \
--vocab-extra-ids 100 \
--сплит 949,50,1 \
--fp16 "
OUTPUT_ARGS =
<такие же, как в предварительном обучении BERT выше>
python pretrain_t5.py \
$ T5_ARGS \
$ OUTPUT_ARGS \
- сохранить $ CHECKPOINT_PATH \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
--data-путь $ DATA_PATH
Распределенное предварительное обучение
Примеры / pretrain_ {bert, gpt, t5} _distributed.Скрипты sh используют распределенную программу запуска PyTorch для распределенного обучения. Таким образом, многоузловое обучение может быть достигнуто путем правильной установки переменных среды и использования init_method = 'env: //' в модуле запуска. Дополнительное описание этих переменных среды см. В официальной документации PyTorch. По умолчанию для многоузлового обучения используется распределенный сервер nccl. Простой набор дополнительных аргументов и использование распределенного модуля PyTorch с флагом Python -m torch.Distributed.launch , подробно описанные ниже, являются единственными дополнительными требованиями для внедрения распределенного обучения.
Мы используем два типа параллелизма: параллелизм данных и параллелизм модели. Мы обеспечиваем две параллельные реализации распределенных данных: простую собственную, которая выполняет полное уменьшение градиента в конце шага обратного распространения, и оболочку параллельных распределенных данных Torch, которая перекрывает уменьшение градиента с вычислением обратного распространения. Для переключения между этими двумя вариантами используйте --DDP-impl local или --DDP-impl torch соответственно.Как и ожидалось, распределенный параллелизм данных Torch более эффективен при больших размерах моделей. Например, для модели с 8,3 миллиардами параметров, работающей на 512 графических процессорах, масштабирование увеличивается с 60% до 76% при использовании параллельной передачи данных Torch. Однако метод перекрытия требует больше памяти, и для некоторых конфигураций (например, 2,5 миллиарда параметров с использованием параллельной двухсторонней модели и 1,2 миллиарда параметров без параллельной модели) может в результате замедлить общее обучение. Мы эмпирически обнаружили, что использование модели меньшего размера в таких случаях сокращает время обучения.
Во-вторых, мы разработали простой и эффективный подход с параллельной двумерной моделью. Чтобы использовать параллелизм тензорной модели (разделение выполнения одного модуля преобразователя на несколько графических процессоров), добавьте флаг --tensor-model-parallel-size , чтобы указать количество графических процессоров, между которыми следует разделить модель, вместе с переданными аргументами. в распределенную пусковую установку, как упомянуто выше. Чтобы использовать параллелизм модели конвейера (сегментирование модулей трансформатора на этапы с равным количеством модулей трансформатора на каждом этапе, а затем конвейерное выполнение путем разбиения пакета на более мелкие микропакеты), используйте флаг --pipeline-model-parallel-size чтобы указать количество этапов для разделения модели на (например,g., разделение модели с 24 слоями трансформатора на 4 этапа означало бы, что каждый этап имеет по 6 слоев трансформатора каждый).
У нас есть примеры того, как использовать эти две разные формы параллелизма модели. Примеры сценариев, заканчивающиеся на distribution_with_mp.sh , обратите внимание, что конвейерный параллелизм в настоящее время не поддерживается в модели T5:
За исключением этих незначительных изменений, распределенное обучение идентично обучению на одном графическом процессоре.
Распределенное обучение:
WORLD_SIZE = 8
TENSOR_MP_SIZE = 2
PIPELINE_MP_SIZE = 2
DISTRIBUTED_ARGS = "- nproc_per_node $ WORLD_SIZE \
- узлы 1 \
--node_rank 0 \
--master_addr localhost \
--master_port 6000 "
CHECKPOINT_PATH = <то же, что и выше>
VOCAB_FILE = <то же, что и выше>
DATA_PATH = <то же, что и выше>
MODEL_ARGS = <то же, что и выше>
OUTPUT_ARGS = <то же, что и выше>
python -m torch.распределенный. запуск $ DISTRIBUTED_ARGS ./pretrain_.py \
$ MODEL_ARGS \
$ OUTPUT_ARGS \
- сохранить $ CHECKPOINT_PATH \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
--data-путь $ DATA_PATH \
--tensor-model-parallel-size $ TENSOR_MP_SIZE \
--pipeline-model-parallel-size $ PIPELINE_MP_SIZE \
- Горелка DDP-impl
GPT-3, пример
В примерах / pretrain_gpt3_175B.sh мы представили пример того, как настроить Megatron для запуска GPT-3 со 175 миллиардами параметров на 1024 графических процессорах.Скрипт разработан для slurm с плагином pyxis, но может быть легко адаптирован к любому другому планировщику. Он использует 8-сторонний и 16-сторонний тензорный и конвейерный параллелизм соответственно. С опциями global-batch-size 1536 и rampup-batch-size 16 16 5859375 обучение начнется с глобального размера пакета 16 и линейно увеличит глобальный размер пакета до 1536 по сравнению с 5 859 375 выборками с дополнительными шагами 16. Обучение набор данных может быть либо одним набором, либо несколькими наборами данных, объединенными с набором весов.
При полном глобальном размере пакета 1536 на 1024 графических процессорах A100 каждая итерация занимает около 32 секунд, что дает 138 терафлопов на графический процессор, что составляет 44% от теоретических пиковых значений FLOP.
Мы предоставляем несколько аргументов командной строки, подробно описанных в сценариях, перечисленных ниже, для обработки различных нулевых и тонко настроенных последующих задач. Тем не менее, вы также можете выполнить точную настройку своей модели из предварительно обученной контрольной точки на других корпусах по желанию. Для этого просто добавьте флаг --finetune и настройте входные файлы и параметры обучения в исходном сценарии обучения.Счетчик итераций будет сброшен до нуля, а оптимизатор и внутреннее состояние будут повторно инициализированы. Если точная настройка по какой-либо причине прервана, обязательно удалите флаг --finetune перед продолжением, в противном случае обучение начнется заново с самого начала.
Поскольку для оценки требуется значительно меньше памяти, чем для обучения, может быть полезно объединить модель, обученную параллельно, для использования на одном графическом процессоре в последующих задачах. Следующий сценарий выполняет это.В настоящее время поддерживается только параллелизм тензорной модели на входе и параллелизм модели конвейера на выходе. В этом примере выполняется считывание модели с двухсторонним параллелизмом тензорной модели и запись модели с двухсторонним параллелизмом модели конвейера.
TENSOR_MODEL_PARALLEL_SIZE = 2
TARGET_PIPELINE_MODEL_PARALLEL_SIZE = 2
VOCAB_FILE = bert-vocab.txt
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / bert_345m
WORLD_SIZE = $ TENSOR_MODEL_PARALLEL_SIZE инструменты Python / merge_mp_partitions.py \
- тип модели BERT \
--tensor-model-parallel-size $ TENSOR_MODEL_PARALLEL_SIZE \
--pipeline-model-parallel-size 1 \
--target-pipeline-model-parallel-size $ TARGET_PIPELINE_MODEL_PARALLEL_SIZE \
- тип-токенизатор BertWordPieceLowerCase \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE \
--количество слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
- длина 512 \
--max-position-embeddings 512 \
--load $ CHECKPOINT_PATH
--save $ CHECKPOINT_PATH / объединено
Ниже описаны несколько последующих задач для моделей GPT и BERT.Их можно запускать в распределенном и параллельном режимах моделирования с теми же изменениями, что и в сценариях обучения.
Создание текста GPT
Примеры bash / generate_text.sh
Мы генерируем образцы текста, используя в основном сценарий предварительного обучения GPT. Необходимо внести несколько изменений, например, нам нужно указать путь к предварительно обученной контрольной точке, длину выходных выборок, нужно ли генерировать тексты безоговорочно ( --num-samples , чтобы указать, сколько сэмплов генерировать) или условно ( необходимо передать --sample-input-file , где каждая строка файла будет использоваться в качестве условных текстов).Есть несколько необязательных параметров для воспроизведения, например top-k , top-p или greedy (установить top-k и top-p на 0) выборка ..
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / gpt2_345m
VOCAB_FILE = gpt2-vocab.json
MERGE_FILE = gpt2-merges.txt
GPT_ARGS = <такие же, как в предварительном обучении GPT выше>
MAX_OUTPUT_SEQUENCE_LENGTH = 1024
ТЕМПЕРАТУРА = 1.0
TOP_P = 0,9
NUMBER_OF_SAMPLES = 2
OUTPUT_FILE = samples.json
инструменты Python / generate_samples_gpt.py \
$ GPT_ARGS \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
--out-seq-length $ MAX_OUTPUT_SEQUENCE_LENGTH \
- температура $ ТЕМПЕРАТУРА \
--genfile $ OUTPUT_FILE \
--num-samples $ NUMBER_OF_SAMPLES \
--top_p $ TOP_P \
--пересчитать
Оценка GPT
Мы включаем примеры сценариев для оценки GPT для оценки сложности WikiText и точности LAMBADA Cloze.
Оценка недоумения WikiText
Для равномерного сравнения с предыдущими работами мы оцениваем недоумение на тестовом наборе данных WikiText-103 на уровне слов и соответствующим образом вычисляем недоумение с учетом изменения токенов при использовании нашего токенизатора подслов.
Мы используем следующую команду для запуска оценки WikiText-103 на модели параметров 345M.
TASK = "WIKITEXT103"
VALID_DATA = <путь к вики-тексту> .txt
VOCAB_FILE = gpt2-vocab.json
MERGE_FILE = gpt2-merges.txt
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / gpt2_345m
COMMON_TASK_ARGS = "- кол-во слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
--seq-length 1024 \
--max-position-embeddings 1024 \
--fp16 \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE "
задачи python / main.ру \
--task $ TASK \
$ COMMON_TASK_ARGS \
--valid-data $ VALID_DATA \
--tokenizer-type GPT2BPETokenizer \
--merge-файл $ MERGE_FILE \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
- размер микропакции 8 \
- контрольные точки-активации \
--log-interval 10 \
--no-load-optim \
--no-load-rng
LAMBADA Точность закрытия
Для вычисления точности закрытия LAMBADA (точности предсказания последнего токена с учетом предшествующих токенов) мы используем детокенизированную обработанную версию набора данных LAMBADA.
Мы используем следующую команду для запуска оценки LAMBADA на модели параметров 345M. Обратите внимание, что следует использовать флаг --strict-lambada , чтобы требовать сопоставления всего слова. Сделайте так, чтобы lambada была частью пути к файлу.
ЗАДАЧА = "ЛАМБАДА"
VALID_DATA = <путь ламбада> .json
VOCAB_FILE = gpt2-vocab.json
MERGE_FILE = gpt2-merges.txt
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / gpt2_345m
COMMON_TASK_ARGS = <такие же, как в WikiText Perplexity Evaluation выше>
задачи python / main.ру \
--task $ TASK \
$ COMMON_TASK_ARGS \
--valid-data $ VALID_DATA \
--tokenizer-type GPT2BPETokenizer \
--strict-lambada \
--merge-файл $ MERGE_FILE \
--load $ CHECKPOINT_PATH \
- размер микропакции 8 \
- контрольные точки-активации \
--log-interval 10 \
--no-load-optim \
--no-load-rng
Дополнительные аргументы командной строки описаны в исходном файле main.py
Оценка задач BERT
Оценка RACE
Следующий скрипт настраивает модель BERT для оценки в наборе данных RACE.Каталог TRAIN_DATA и VALID_DATA содержит набор данных RACE в виде отдельных файлов .txt и . Обратите внимание, что для RACE размер пакета – это количество запросов RACE для оценки. Поскольку каждый запрос RACE имеет четыре образца, эффективный размер пакета, прошедшего через модель, будет в четыре раза больше размера пакета, указанного в командной строке.
TRAIN_DATA = "данные / ГОНКА / поезд / середина"
VALID_DATA = "данные / RACE / dev / middle \
data / RACE / dev / high "
VOCAB_FILE = вокаб.текст
PRETRAINED_CHECKPOINT = контрольные точки / bert_345m
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / bert_345m_race
COMMON_TASK_ARGS = "- кол-во слоев 24 \
- скрытый размер 1024 \
--num-Внимание-Heads 16 \
- длина 512 \
--max-position-embeddings 512 \
--fp16 \
--vocab-файл $ VOCAB_FILE "
COMMON_TASK_ARGS_EXT = "- данные поезда $ TRAIN_DATA \
--valid-data $ VALID_DATA \
--pretrained-checkpoint $ PRETRAINED_CHECKPOINT \
- контрольные точки-активации \
--save-interval 10000 \
- сохранить $ CHECKPOINT_PATH \
--log-interval 100 \
--eval-interval 1000 \
--евальщики 10 \
- распад веса 1.0e-1 "
задачи Python / main.py \
--задача ГОНКА \
$ COMMON_TASK_ARGS \
$ COMMON_TASK_ARGS_EXT \
- тип-токенизатор BertWordPieceLowerCase \
- эпохи 3 \
- размер микропакции 4 \
--lr 1.0e-5 \
--lr-разогрева-фракция 0,06
Оценка MNLI
Следующий скрипт настраивает модель BERT для оценки с помощью корпуса пар предложений MultiNLI. Поскольку задачи сопоставления очень похожи, сценарий можно быстро настроить для работы с набором данных Quora Question Pairs (QQP).
TRAIN_DATA = "данные / glue_data / MNLI / train.tsv"
VALID_DATA = "данные / glue_data / MNLI / dev_matched.tsv \
data / glue_data / MNLI / dev_mismatched.tsv "
PRETRAINED_CHECKPOINT = контрольные точки / bert_345m
VOCAB_FILE = bert-vocab.txt
CHECKPOINT_PATH = контрольные точки / bert_345m_mnli
COMMON_TASK_ARGS = <такие же, как в оценке RACE выше>
COMMON_TASK_ARGS_EXT = <такие же, как в оценке RACE выше>
задачи Python / main.py \
--задача MNLI \
$ COMMON_TASK_ARGS \
$ COMMON_TASK_ARGS_EXT \
- тип-токенизатор BertWordPieceLowerCase \
- эпохи 5 \
- размер микропакции 8 \
--lr 5.0e-5 \
--lr-разогрева-фракция 0,065
Мы не размещаем какие-либо наборы данных для обучения GPT или BERT, однако мы детализируем их сбор, чтобы наши результаты могли быть воспроизведены.
Сбор обучающих данных из Википедии
Мы рекомендуем следовать процессу извлечения данных из Википедии, указанному в исследовании Google: «Рекомендуемая предварительная обработка заключается в загрузке последнего дампа, извлечении текста с помощью WikiExtractor.py, а затем применении любых необходимых очисток для преобразования его в простой текст.«
Мы рекомендуем использовать аргумент --json при использовании WikiExtractor, который будет выгружать данные Википедии в свободный формат json (по одному json на строку), что делает его более управляемым в файловой системе, а также легко потребляемым нашей кодовой базой. Мы рекомендуем дополнительно обработать этот набор данных json с помощью стандартизации пунктуации nltk. Для обучения BERT используйте флаг --split-предложения до preprocess_data.py , как описано выше, чтобы включить разрывы предложений в созданный индекс.Если вы хотите использовать данные Википедии для обучения GPT, вы все равно должны очистить их с помощью nltk / spacy / ftfy, но не используйте флаг --split-предложения .
Сбор данных веб-текста GPT
Мы используем общедоступную библиотеку OpenWebText от jcpeterson и работу eukaryote31 для загрузки URL-адресов. Затем мы отфильтровали, очистили и дедуплицировали весь загруженный контент в соответствии с процедурой, описанной в нашем каталоге openwebtext. Для URL-адресов Reddit, соответствующих контенту до октября 2018 года, мы получили примерно 37 ГБ контента.
Anchor Audio MEGA-DPDDUAL MegaVox DUAL Deluxe MEGA-DPDUAL-HH-LM
Пакет MEGA-DPDDUAL MegaVox DUAL Deluxe от Anchor Audio включает в себя MEGA-8000U2 MegaVox Pro PA-ресивер, два беспроводных приемника MegaVox Pro и систему громкой связи Bluetooth Сопутствующий динамик MEGA-8001 MegaVox Pro, подставка для динамика SS-550, проводной микрофон MIC-50 со спиральным шнуром, соединительный кабель SC-50, беспроводные ручные микрофоны WH-8000, отворотные микрофоны LM-60, поясной UHF-передатчик WB-8000, и съемный плечевой ремень для MegaVox PRO.
Громкоговоритель MEGA-8000U2 – это портативная акустическая система с мощным и высокоэффективным возвратным рупорным драйвером, который помогает MegaVox достигать расстояния до 100 ярдов. Он также имеет Bluetooth, который увеличивает функциональность, гибкость и полезность вашей системы. Этот динамик оснащен двумя 16-канальными встроенными беспроводными приемниками UHF-разнесения, которые принимают сигналы с помощью двух независимых антенн. Динамик работает как от источника переменного, так и от постоянного тока и оснащен встроенной аккумуляторной батареей, которой хватает до 10 часов при полной зарядке.На задней панели есть кнопка оповещения о сигнале, привлекающая всеобщее внимание, и внешний выход для питания сопутствующего динамика. Этот PA легкий (15 фунтов), поставляется в прочном, устойчивом к УФ-излучению и выцветанию корпусе и подходит для приложений, где требуется большое количество людей.
В комплект поставки входит дополнительный динамик MEGA-8001 MegaVox Pro без питания. Батарейки нет, и для работы этот динамик должен быть подключен к динамику с питанием. На задней панели есть линейный вход для питания от MegaVox или другой звуковой системы Anchor.В сочетании с MegaVox или любой другой звуковой установкой Anchor, система достигнет 2000 человек и более.
В комплект поставки также входит проводной ручной микрофон MIC-50 со штекером 1/4 дюйма, два микрофона с воротником CM-60 со штекером TA4F, две сверхмощные стойки SS-550 для поддержки динамиков и 50 ‘SC- 50 соединительный кабель с телефонными штекерами 1/4 дюйма. Для беспроводных операций в комплект входят два беспроводных портативных микрофона WH-8000, которые работают на частотах 540–570 МГц и поддерживают 16 каналов каждый.Кроме того, в комплект поставки входит поясной UHF-передатчик WB-8000, который можно использовать в различных средах, таких как прямой эфир, телетрансляции, залы заседаний, конференции и публичные выступления. Он оснащен 16-канальным передатчиком UHF-диапазона и может работать от двух батареек AA в течение примерно 20 часов.
| Название модели | FUJIFILM X-T1 |
|---|---|
| Количество эффективных пикселей | 16.3 миллиона пикселей |
| Датчик изображения | 23,6 x 15,6 мм (APS-C) X-Trans CMOS II с фильтром основных цветов Общее количество пикселей: 16,7 миллиона пикселей
|
| Носители данных | Карта памяти SD / карта памяти SDHC / карта памяти SDXC (UHS-II) * 1 |
| Формат файла |
|
| Количество записываемых пикселей | L: (3: 2) 4896 x 3264 / (16: 9) 4896 x 2760 / (1: 1) 3264 x 3264 |
| Крепление объектива | Крепление FUJIFILM X |
| Чувствительность | АВТО (доступно управление до ISO 6400) Эквивалентно ISO 200-6400 (стандартная выходная чувствительность) Расширенная выходная чувствительность: эквивалент ISO 100, 12800, 25600 и 51200 |
| Контроль воздействия | TTL 256-зонный замер, несколько / точечный / средний |
| Режим экспозиции | Программная автоэкспозиция / автоэкспозиция с приоритетом выдержки / автоэкспозиция с приоритетом диафрагмы / ручная экспозиция |
| Компенсация экспозиции | -3.0EV – + 3.0EV, шаг 1/3EV (запись видео: -2.0EV – + 2.0EV) |
| Стабилизатор изображения | Поддерживается с объективами типа OIS |
| Распознавание лиц | Есть |
| Тип заслонки | Затвор в фокальной плоскости |
| Выдержка |
|
| Непрерывная съемка | Прибл. 8,0 кадра в секунду (JPEG: макс. Прибл. 47 кадров) Прибл. 3,0 кадра в секунду (JPEG: до емкости карты)
|
| Автобрекетинг | Брекетинг AE (± 1 / 3EV, ± 2 / 3EV, ± 1EV) Брекетинг имитации пленки (выбираются любые 3 типа имитации пленки) Брекетинг динамического диапазона (100% · 200% · 400%) Брекетинг чувствительности ISO (± 1 / 3EV, ± 2 / 3EV, ± 1EV) Брекетинг баланса белого (± 1, ± 2, ± 3) |
| Фокус |
|
| Баланс белого | Автоматическое распознавание сцены Custom1 * 3 , Custom2 * 3 , Custom3 * 3 / Выбор цветовой температуры (K) Предустановка: Fine / Shade / Fluorescent light (Daylight) / Fluorescent light (Warm White) / Fluorescent свет (Холодный белый) / Лампы накаливания / Под водой |
| Автоспуск | 10 сек./ 2 сек. Задержка |
| Интервальная съемка | Да (настройка: интервал, количество снимков, время начала) |
| Вспышка | Внешняя вспышка EF-X8 (входит в комплект) (Super Intelligent Flash) Ведущее число: прибл. 8 (ISO100 · м) / прибл. 11 (ISO200 · м) |
| Режимы вспышки | Активируется при подключении внешней вспышки
|
| Горячий башмак | Да (совместимость со специализированной вспышкой TTL) |
| Видоискатель | 0,5 дюйма, прибл. Цветной OLED-видоискатель с разрешением 2,360 тыс. Точек Зона обзора по сравнению с зоной захвата: прибл. 100% Точка зрения: прибл. 23 мм (от заднего края окуляра камеры) Регулировка диоптрий: -4 м -1 до + 2 м -1 Увеличение: 0,77x с объективом 50 мм (эквивалент формата 35 мм) на бесконечности и диоптрийной настройкой – 1.0 м -1 Угол обзора по диагонали: прибл. 38 ° (горизонтальный угол обзора: прибл. 31 °) Встроенный датчик глаза |
| ЖК-монитор | 3,0 дюйма, соотношение сторон 3: 2, прибл. 1040 тыс. Точек, цветной ЖК-монитор наклонного типа (прибл. 100% покрытие) |
| Запись видео | Full HD 1920 x 1080 60p / 50p * 3 / 30p / 25p * 3 / 24p * 3 , Непрерывная запись: до прибл. 14 мин. HD 1280 x 720 60p / 50p * 3 / 30p / 25p * 3 / 24p * 3 , Непрерывная запись: до прибл.27 мин.
|
| Режим имитации пленки | 11 тип (PROVIA / STANDARD, Velvia / VIVID, ASTIA / SOFT, CLASSIC CHROME * 3 , PRO Neg Hi, PRO Neg. Std, МОНОХРОМНЫЙ, МОНОХРОМНЫЙ + Ye ФИЛЬТР, МОНОХРОМНЫЙ + R ФИЛЬТР, МОНОХРОМНЫЙ + G ФИЛЬТР, СЕПОРТНЫЙ ) |
| Настройка динамического диапазона | АВТО, 100%, 200%, 400% |
| Расширенный фильтр | Игрушечная камера / Миниатюра / Яркие цвета / Высокий ключ / Низкий ключ / Динамический тон / Мягкий фокус / Частичный цвет (Красный / Оранжевый / Желтый / Зеленый / Синий / Фиолетовый) |
| Другие функции фотосъемки | Автоматическое удаление эффекта красных глаз, настройка (цвет, резкость, диапазон D, градация), выбор пользовательской настройки, панорама движения, цветовое пространство, направляющая кадрирования, номер кадра.память, отображение гистограммы, предварительный просмотр глубины резкости, оптимизатор модуляционной линзы, предварительная автофокусировка, проверка фокуса, выделение максимума фокуса, Digital Split Image ™ * 4 , электронный уровень, мультиэкспозиция, выбор приоритета спуска / выбора приоритета фокуса, настройка кнопки Fn (RAW, видео и т. Д.), Управление ISO AUTO, настройка мгновенного автофокуса (AF-S / AF-C), взаимосвязанная точка AE и область фокусировки * 3 , настройка кнопки выбора * 3 , AE-L / AF -L настройка кнопки * 3 , быстрое меню Edit / Save * 3 , Preview exp./ WB в ручном режиме * 3 |
| Функции воспроизведения | Преобразование RAW, поворот изображения, уменьшение эффекта красных глаз, помощь фотоальбома, стирание выбранных кадров, поиск изображений, многокадровый просмотр (с миниатюрой), слайд-шоу, отметка для загрузки, защита, кадрирование, изменение размера, панорама, избранное |
| Беспроводной передатчик |
|
| Функция беспроводной связи | Геотеги, беспроводная связь (передача изображений), просмотр и получение изображений, удаленная съемка камерой, автосохранение ПК, печать на принтере instax * 3 |
| Прочие функции | PictBridge, Exif Print, выбор языка, разница во времени, режим высокой производительности, бесшумный режим (звук и вспышка выключены *), предварительный просмотр рис.эффект * 3 , цветной видоискатель * 3 , цветной ЖК-дисплей * 3 . Блокировка * 3 , режим USB * 3
|
| Клемма |
|
| Блок питания | Литий-ионный аккумулятор NP-W126 (в комплекте) |
| Размеры | 129,0 мм (Ш) x 89,8 мм (В) x 46,7 мм (Г) / 5,0 дюйма (Ш) x 3,5 дюйма (В) x 1,8 дюйма (Г) (Минимальная глубина: 33,4 мм / 1,3 дюйма) ) |
| Вес | Прибл. 440 г / 15,4 унции. (включая аккумулятор и карту памяти) Прибл. 390 г / 13,7 унций. (без аксессуаров, аккумулятора и карты памяти) |
| Рабочая температура | -10 ° C – + 40 ° C |
| Рабочая влажность | 10 – 80% (без конденсации) |
| Срок службы батареи для фотографий * 5 | Прибл.350 кадров (если установлен XF35mmF1.4 R, ЖК-монитор / видоискатель включен, а прилагаемая вспышка EF-X8 не прикреплена) |
| Срок службы батареи при просмотре фильмов * 5 | Последовательная запись видео: прибл. 103 мин. (Распознавание лиц выключено)
|
| Период пуска | Прибл. 0,5 с, если включен режим высокой производительности Прибл.1,0 с, когда режим высокой производительности выключен |
| Принадлежности в комплекте | Литий-ионный аккумулятор NP-W126 Зарядное устройство BC-W126 Фотовспышка EF-X8, устанавливаемая на башмак крышка разъема Крышка разъема синхронизации CD-ROM (программа просмотра, конвертер файлов RAW и т. д. * 6 ) Руководство пользователя |
| Функциональный ключ | Позиция (я) | Описание Действия | Графическое представление | Длина | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 28 | A → T в LQT8; неизвестное патологическое значение; повышенная активность канала. Ручное утверждение на основе эксперимента i
| 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075149 | 37 | G → R Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_044039 | 39 | A → V в BRGDA3; неизвестное патологическое значение; влияет на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Натуральный вариант i VAR_045987 | 84 | Q → R Ручное утверждение, основанное на эксперименте в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075150 | 304 | I → T Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075151 | 381 | P → S в LQT8; неизвестное патологическое значение; не влияет на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_045988 | 391 | I → L.Соответствует варианту dbSNP: rs1051356Ensembl. | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_026741 | 402 | G → S в TS. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_026742 | 406 | G → R в TS; вызывает почти полную потерю инактивации зависимого от напряжения канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075152 | 456 | M → I в LQT8; неизвестное патологическое значение; не влияет на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075153 | 477 | E → K в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_044040 | 490 | G → R в BRGDA3; неизвестное патологическое значение; влияет на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075154 | 518 | R → C в TS; только с сердечным проявлением; пониженная плотность тока; связано с более медленной инактивацией; измененная локализация. Ручное утверждение на основе эксперимента i
| 904 904 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075155 | 518 | R → H в TS; только при сердечном проявлении; пониженная плотность тока; связано с более медленной инактивацией. Ручное утверждение на основе эксперимента i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075156 | 582 | A → D в LQT8; эффект усиления функции на активность канала; более медленная инактивация. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_001495 | 752 | A → T. | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075157 | 817 | P → S Ручное утверждение, основанное на эксперименте в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_082632 | 834 | K → E в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_076414 | 850 | Отсутствует Редкий вариант; обнаружен в случае внезапной необъяснимой смерти молодого человека; неизвестное патологическое значение; приводит к снижению тока кальция во всей клетке. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_082633 | 857 | P → L в LQT8. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_082634 | 857 | P → R в LQT8; приводит к усилению кальциевых токов; усиление поверхностной мембранной экспрессии канала. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075158 | 858 | R → H в LQT8; эффект усиления функции на активность канала; более медленная инактивация. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075159 | 860 | R → G в LQT8; эффект усиления функции на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_064700 | 878 | S → R Обнаружен в случае светлоклеточной карциномы почек; соматическая мутация. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_078701 | 1159 | R → H Обнаружен у пациента с аутизмом; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение на основе эксперимента в i | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_072381 | 1186 | I → T в TS и LQT8; электрофизиологический фенотип, характеризующийся потерей плотности тока и сдвигом активации функции, приводящим к увеличению установившегося тока; усиление функциональной активности. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075160 | 1186 | I → V в LQT8; усиление функциональной активности. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075161 | 1365 | A → T в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075162 | 1523 | I → M в LQT8; усиление функциональной активности. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075163 | 1544 | E → K в LQT8; усиление функциональной активности. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075164 | 1755 | V → I Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075165 | 1765 | A → G Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075166 | 1787 | D → N в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075167 | 1800 | T → I в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075168 | 1831 | G → C в LQT8; неизвестное патологическое значение; не влияет на активность канала. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075169 | 1835 | T → M Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075170 | 1843 | G → R Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_059223 | 1868 | P → L. Соответствует варианту dbSNP: rs10848683Ensembl. | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_059224 | 1869 | M → V Утверждение вручную на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_061102 | 1893 | K → R Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075171 | 1948 | E → K в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075172 | 1953 | T → M в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075173 | 1972 | R → C Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_082635 | 1989 | R → Q в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075174 | 2056 | R → Q Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075175 | 2081 | T → N в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_076415 | 2091 | A → S Редкий вариант; обнаружен в случае внезапной необъяснимой смерти молодого человека; неизвестное патологическое значение; приводит к увеличению тока кальция во всей клетке. Ручное утверждение на основе эксперимента в i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075176 | 2097 | V → I в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_075177 | 2122 | A → G в LQT8; неизвестное патологическое значение. Ручное утверждение, основанное на эксперименте i
| 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Естественный вариант i VAR_001496 | 2169 | A → T. | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Естественный вариант i
1 | Функциональный ключ | Позиция (я) | Описание Действия | Графический вид | Длина | В этом подразделе раздела “Последовательность” описывается последовательность встречающейся в природе альтернативной изоформы (ов) белка. Изменения в аминокислотной последовательности могут быть связаны с альтернативным сплайсингом, использованием альтернативного промотора, альтернативным инициированием или рибосомным сдвигом рамки считывания. Альтернативная последовательность i VSP_000885 1-29 | Отсутствует в изоформе 16, изоформа 17, изоформа 18 и изоформа 28. | Информация, подобранная вручную, основанная на утверждениях в научных статьях, для которых нет экспериментальной поддержки. Ручное утверждение, основанное на мнении в i
29 | Альтернативная последовательность i VSP_035146 | 1 – 16 | MVNEN… EENHQ → MLRAFVQPGTPAYQPLPSHL SANTEVKFKGN в форме. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i Добавить BLAST 16 | Альтернативная последовательность i VSP_035877 | 306-308 | Отсутствует на основе isoform 35. | Ручное утверждение в 3 | Альтернативная последовательность i VSP_000886 | 372 – 391 | VNDAV… TLIII → MQDAMGYELPWVYFVSLVIF в изоформе 3, изоформа 17, изоформа 16, изоформа 23, изоформа 17, изоформа 16, изоформа изоформа 37. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
20 | Альтернативная последовательность i VSP_000887 | 932-951 | Отсутствует в изоформе 4, изоформа 19, изоформа 20, изоформа 21, изоформа 27, изоформа 23, изоформа изоформа 29, изоформа 32 и изоформа 33. | Ручное утверждение, основанное на заключении в i
20 | Альтернативная последовательность i VSP_000888 | 952-971 | Отсутствует в изоформа 5, изоформа 12, изоформа 13, изоформа 14, изоформа 15, изоформа 15 изоформа 18, изоформа 22, изоформа 24, изоформа 25, изоформа 28, изоформа 31, изоформа 35, изоформа 36 и изоформа 37. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
20 | Альтернативная последовательность i VSP_000889 | 1297-1324 | Отсутствует в изоформа 6, изоформа 12, изоформа 14, изоформа 15, изоформа 19, изоформа 19, изоформа 19, изоформа изоформа 24, изоформа 25, изоформа 26, изоформа 27, изоформа 28, изоформа 29, изоформа 30 и изоформа 33. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
28 | Альтернативная последовательность i VSP_000890 | 1325 – 1352 | Отсутствует в изоформе 7, изоформа 13, изоформа 16, изоформа 17, изоформа 18, изоформа 18, изоформа изоформа 35, изоформа 36 и изоформа 37. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
28 | Альтернативная последовательность i VSP_022503 | 1351 – 1363 | Отсутствует в изоформе 15. | 4000 000Ручное утверждение на основе заключения в 904 Альтернативная последовательность i VSP_000891 | 1353 – 1363 | Отсутствует в изоформе 8, изоформе 19, изоформе 25, изоформе 28, изоформе 29 и изоформе 32. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
11 | Альтернативная последовательность i VSP_022504 | 1363 | M → MGPSCSHPPLAVLTAPPVAD GFQ на основе isoform 14. | 4 9025 9045 904 904 9049025 Руководство в виде isoform 14. Альтернативная последовательность i VSP_000892 | 1618–1699 | LRIKT… NALSL → LREAELSSQVQYQAKEASLL ERRRKSSHPKSSTKPNKLLS SGGSTGWVEDARALEGQGWLG в форме RGSHCGWLG в форме 26 | Ручное утверждение на основе заключения в i Добавить BLAST 82 | Альтернативная последовательность i VSP_000893 | 1623 | E → EEGPSPSEAHQGAEDPFRPA в форме, isoform, isoform, isoform, isoform, isoform, isoform, isoform, isoform, isoform 24, изоформа 25, изоформа 27 и изоформа 29. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
1 | Альтернативная последовательность i VSP_000895 | 1864-1898 | Отсутствует в изоформа 11, изоформа 12, изоформа 13, изоформа 14, изоформа 17, изоформа 19, изоформа 20 , изоформа 21, изоформа 22, изоформа 23, изоформа 24, изоформа 25, изоформа 26, изоформа 27, изоформа 29, изоформа 30, изоформа 31, изоформа 32, изоформа 35 и изоформа 37. | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
35 | Альтернативная последовательность i VSP_000894 | 1864 – 1897 | ERHVP… KANPS → MHCCDMLDQLGGTFPPALGPRREDGQSSof 2 формы, isofpalgpredgql, iso | Ручное утверждение, основанное на мнении в i
34 | |
Голодание изменяет микробиом кишечника, снижая артериальное давление и массу тела у пациентов с метаболическим синдромом
Планирование исследования и этическое одобрение
Исследование было запланировано как часть рандомизированного контролируемого би -центрическое исследование, проведенное амбулаторным центром отделения внутренней и интегративной медицины Charité-Universitätsmedizin.Исследование было одобрено этическими комитетами Charité-Universitätsmedizin Berlin (номер одобрения: EA4 / 141/13) и зарегистрировано на ClinicalTrials.gov (регистрационный номер: NCT02099968).
Участники
Участники набирались из числа пациентов, уже имеющихся в исследовательских центрах, и через объявления в местных газетах. Сначала пациенты были обследованы по телефону ассистентом-исследователем для оценки соответствия критериям. Приемлемые пациенты были приглашены врачом на оценку, где они были обследованы и предоставили подробную письменную информацию с описанием исследования.Если пациенты соответствовали всем критериям включения и не соответствовали никаким критериям исключения, было получено информированное согласие, и они были включены в исследование.
Были включены пациенты мужского и женского пола с метаболическим синдромом в соответствии с критериями Панели лечения взрослых III Национальной образовательной программы по холестерину (NCEP ATP III). МетС был определен как наличие по крайней мере трех из пяти факторов риска: (i) увеличенная окружность талии (> 94 см у мужчин и> 80 см у женщин), (ii) гипертриглицеридемия (> 150 мг / дл (1.7 ммоль / л) или гиполипидемические препараты), (iii) низкий уровень холестерина липопротеидов высокой плотности (HDL-C; <40 мг / дл (1 ммоль / л) у мужчин и <50 мг / дл (1,3 ммоль) / l) у женщин или прием препаратов, повышающих уровень ЛПВП (ниацин или фибрат), (iv) повышенное артериальное давление (≥130/85 мм рт. ст. или использование гипотензивных препаратов) и (v) повышенный уровень глюкозы в плазме натощак (≥110 мг / дл или лечение сахарного диабета). Помимо критериев NCEP ATP III, пациенты должны были иметь диагноз систолической гипертензии (либо принимающие гипотензивные препараты, либо нелеченные).Дополнительные критерии включения включали базовую мобильность и способность дать информированное согласие.
Критерии исключения включали (i) сахарный диабет 1 типа или болюсную терапию инсулином (c-пептид <1,2 нг / мл), (ii) манифестное пролеченное заболевание коронарной артерии, инфаркт миокарда, тромбоэмболию легочной артерии или инсульт в течение последних 3 месяцев, (iii) сердечная недостаточность ≥ стадии I по NYHA, (iv) заболевание периферических артерий ≥ стадии 2, (v) хроническое заболевание почек> стадии 2 (СКФ <60 мл / мин), (vi) манифестное расстройство пищевого поведения, vii) деменция или манифестное психоз или viii) другие тяжелые внутренние заболевания.
Периодическое голодание и средиземноморская диета на основе растений
Диетические вмешательства
Вмешательства в обеих группах проводились как интенсивные групповые поведенческие вмешательства. Образовательная концепция включала в себя аспекты программы «разум – тело», разработанной Медицинским институтом Бенсона – Генри Майнд / Тело Гарвардской медицинской школы 40 . Диетическое образование включало в себя консультации, комплексные лекции и кулинарные курсы.
Периодическое голодание и модифицированная диета DASH
Вмешательство в группе натощак (рис.1а) начинался с двух веганских дней с ограничением калорий (максимум 1200 ккал / день), за которыми следовали 5 дней с ежедневным потреблением питательной энергии 300–350 ккал / день, полученной из овощных соков и овощного бульона. После завершения голодания еженедельные 6-часовые мультимодальные сеансы проводились в общей сложности 10 недель; обе группы получили интенсивные консультации по питанию / занятия по питанию и дополнительные общие рекомендации по образу жизни для физических упражнений и снижения стресса 41 . Программа включала 10 часов групповых занятий для начального периодического голодания и 50 часов обучения питанию, которые включали лекции и уроки кулинарии.Подобно протоколам из предыдущих исследований периодического голодания при ревматоидном артрите и сахарном диабете 2 типа 42,43 пациенту было рекомендовано следовать модифицированной диете DASH после периода голодания с дополнительным упором на растительную и средиземноморскую диету для оптимизации возобновления питания 44,45,46 .
Модифицированное вмешательство в диету DASH
Группа DASH (рис. 1a) прошла обучение по диетическим подходам к остановке гипертонии (DASH), диете с пониженным содержанием натрия, жира и сахара в основном на растительной основе, которая была показана. для снижения высокого кровяного давления 47,48 .Вмешательство также проводилось как поведенческое вмешательство на основе группы голодания с аспектами программы «разум-тело» Медицинского института Бенсона-Генри Mind / Body, Гарвардская медицинская школа 40 . В целом программа состояла из 50 часов групповых занятий в течение 10 недель, а также включала комплексные лекции и уроки кулинарии.
Рандомизация
Пациенты были случайным образом распределены на голодание или DASH путем блочной рандомизации с произвольно изменяющейся длиной блоков, стратифицированной по а) исследовательскому центру и б) приему / неприему гипотензивных препаратов.Список рандомизации был создан специалистом по биометрии, не вовлеченным в набор или оценку пациентов, с использованием программного обеспечения случайного распределения 49 . Список был защищен паролем, и только специалист по биометрии мог получить к нему доступ. На основе этого были подготовлены запечатанные, последовательно пронумерованные непрозрачные конверты, содержащие назначения лечения.
Показатели результатов
Исходы оценивались на исходном уровне и через 1 и 12 недель после рандомизации слепым специалистом по оценке исходов, который не участвовал в отборе, распределении или лечении пациентов.Были определены два основных критерия исхода: суточное амбулаторное систолическое артериальное давление на 12 неделе и индекс оценки модели гомеостаза (HOMA) на 12 неделе.
Результаты, оцениваемые врачом
Круглосуточный амбулаторный мониторинг артериального давления (СМАД) и регистрацию пульсового давления выполняли с использованием цифрового монитора артериального давления (Mobil-O-Graph ® PWA, IEM, Stolberg, Германия) 50 . Базовые измерения СМАД выполнялись в течение одной недели до начала вмешательства, а на 12 неделе – в течение недели после окончания вмешательства.СМАД начинали в одно и то же время дня при каждом последующем посещении. Программа мониторинга автоматически удаляла неверные измерения с помощью встроенных алгоритмов. Значения артериального давления и частоты сердечных сокращений были далее классифицированы как дневные или ночные значения с использованием сообщенного каждым пациентом времени бодрствования и сна. Офисное артериальное давление измеряли в больнице с помощью сфигмоманометра, используя среднее значение трех последовательных измерений после 5-минутного отдыха, сидя в тихой комнате. Офисное артериальное давление измерялось в каждый момент времени, амбулаторное артериальное давление только в начале исследования и на 12 неделе.
Массу тела, процентное содержание телесного жира и процент безжировой массы измеряли с помощью прибора для измерения биоэлектрического импеданса Omron BF 511 51 . ИМТ рассчитывался как вес в килограммах, разделенный на квадрат роста в метрах. Окружность талии измерялась двумя научными сотрудниками с помощью измерительной ленты в горизонтальной плоскости точно посередине между гребнем подвздошной кости и реберной дугой. Измерения повторяли дважды и использовали среднее значение обоих измерений. Если два измерения различались более чем на 1 см, оба измерения повторяли.Окружность бедра измеряли в горизонтальной плоскости по максимальной окружности бедер или ягодичной области над ягодичной складкой, в зависимости от того, что больше, с использованием того же подхода, что и для окружности талии. Отношение талии к бедрам измерялось как отношение окружности талии к окружности бедер 52 .
Лабораторные измерения
Образцы крови были собраны из антекубитальной вены в вакуумные пробирки и проанализированы с помощью анализатора Modular P (Roche, Мангейм, Германия).Метаболические параметры включали уровни глюкозы в плазме и крови, уровни инсулина в крови, HbA1C и HbA1C IFCC и анализировались с использованием стандартных процедур. Индекс HOMA рассчитывали как уровень инсулина в крови (мкЕд / мл) × уровень глюкозы в крови (ммоль / л) / 22,5 53 . Дополнительные лабораторные параметры включали уровни липидов в крови (общий холестерин, холестерин ЛПВП, холестерин ЛПНП, соотношение ЛПНП / ЛПВП, триглицериды), мочевую кислоту, уровень креатинина в крови, расчетную скорость клубочковой фильтрации (рСКФ), С-реактивный белок (СРБ), инсулин- как фактор роста 1 (IGF-1) и интерлейкин-6 (IL-6), триглицерид, уровень глюкозы натощак 54 .После анализа образцы были уничтожены и в дальнейшем не хранились.
Безопасность
Были зарегистрированы все нежелательные явления, произошедшие в течение периода исследования. Пациентов, у которых наблюдались побочные эффекты, просили обратиться к врачу-исследователю, чтобы оценить их статус и начать любой необходимый ответ. Наиболее частыми симптомами во время периода голодания были легкая слабость, головные боли и легкое ощущение голода. О серьезных побочных эффектах не сообщалось. Во время периодов нормокалорийной диеты побочных эффектов не сообщалось.
Множественное вменение
Все анализы проводились на основе намерения лечиться, включая всех участников, рандомизированных, независимо от того, предоставили ли они полный набор данных или придерживались протокола исследования. Недостающие данные были многократно вменены методами Монте-Карло цепи Маркова 55,56 .
Анализ мононуклеарных клеток периферической крови
Окрашивание цельной крови проводили с использованием антител против основных клонов лейкоцитов. Количественное измерение выполняли с использованием высокопроизводительного пробоотборника (BD) и BD FACS CantoII (BD).Была получена периферическая венозная кровь, и мононуклеарные клетки были выделены в течение 24 часов после сбора центрифугированием в градиенте плотности с использованием Biocoll и криоконсервированы до дальнейшей обработки. Аликвоты размороженных клеток либо метили на наличие внеклеточных антигенов с использованием конъюгированных с флуорофором моноклональных антител, либо отбирали клетки CD4 + (Miltenyi CD4 + Selection Kit). Клетки (10 6 ) из фракций CD4 + и CD4 – помещали на планшеты с U-образным дном и повторно стимулировали в течение 4 часов при 37 ° C и 5% CO 2 в увлажненном инкубаторе в конце объем 200 мкл RPMI 1640 (Sigma) с добавлением 10% FBS (Merck), 100 Ед / мл пенициллина (Sigma), 100 мг / мл стрептомицина (Sigma), 50 нг / мл форбола 12-миристата 13-ацетата (PMA, Sigma ), 250 нг / мл иономицина (Sigma) и 1.3 мкл / мл Golgistop (BD). После повторной стимуляции клетки метили набором Life / Dead Fixable Aqua Dead Cell Stain Kit для возбуждения 405 нм (Invitrogen) с последующим мечением моноклональными антителами, конъюгированными с поверхностным антигеном, конъюгированными с флуорофором. Затем клетки фиксировали и пермеабилизировали с помощью набора FoxP3 / Transcription Factor Staining Kit (eBioscience), а затем метили моноклональными антителами, конъюгированными с внутриклеточным антигеном, конъюгированными с флуорофором. Антитела перечислены в таблице 2. Образцы анализировали с использованием многоцветного проточного цитометра (BD) FACSCanto II.Приобретение было выполнено с помощью Diva 6.1.3 (BD). Анализ данных выполняли с использованием программного обеспечения FlowJo 10.3 (FlowJo LLC) и FCSExpress V6.02 (De Novo Software). Абсолютное количество клеток рассчитывали с использованием относительного процента популяции клеток по сравнению с маркером, используемым при окрашивании цельной крови.
Таблица 2 Антитела, используемые для анализа проточной цитометрии.FlowSOM
Данные вводили вручную для отдельных живых клеток и экспортировали в виде файлов FCS в FCS Express V6.02 (De Novo Software).Автоматический анализ файлов FCS был выполнен с помощью алгоритма FlowSOM 57 , пакета биопроводов R 58 , который использует самоорганизующиеся карты для уменьшения размеров и визуализации данных проточной цитометрии. Все данные были масштабированы и преобразованы в логарифм при импорте. Ячейки были назначены на самоорганизующуюся карту (SOM) с сеткой 10 × 10, сгруппировав аналогичные ячейки в 100 узлов. Каждый узел в дереве FlowSOM получает оценку, указывающую его соответствие этому запрошенному профилю ячейки. Чтобы визуализировать похожие узлы в ветвях, было построено минимальное остовное дерево (MST), а количество ячеек было масштабировано логарифмически.Чтобы визуализировать различия между двумя временными точками, средний процент на группу выборки был вычислен в каждом кластере, а затем была проведена статистическая разница, применяя тест MWU к каждому узлу в метакластерах. P значения были двусторонними, и анализ проводился с помощью RStudio (версия 3.4.4). Алгоритм FlowSOM был запущен 3 раза для обеспечения воспроизводимости результатов, и P <0,05 считалось статистически значимым.
Сбор и очистка данных о лекарствах
Антигипертензивные препараты были нормализованы для отслеживания изменений во время вмешательства.На первом этапе антигипертензивные средства (в соответствии с системой классификации ВОЗ ATC), диуретики, бета-блокаторы, блокаторы кальциевых каналов и агенты, действующие на ренин-ангиотензиновую систему, а также в данной дозировке были определены на уровне V1 и затем визит через 3 месяца (V3).
Во-вторых, дозировка препарата была приведена к наименьшей дозе препарата для каждого пациента и препарата. Самая низкая дозировка лекарства на исходном уровне была установлена на единицу, тогда как соответствующие дозировки лекарства в другие моменты времени, где либо ноль, если лекарство было прекращено, один, если не было изменений в дозировке лекарства между точками времени, меньше единицы, если дозировка лекарства была уменьшена. или больше единицы, если дозировка лекарства была увеличена в определенный момент времени.Сумма взятых агентов рассчитывалась в каждый момент времени.
Выделение ДНК
Для секвенирования гена 16S рРНК и метагеномики на основе ДНК образцы фекалий собирали в пробирки, содержащие RNALater, отправляли при комнатной температуре и хранили при -80 ° C до обработки. Протокол выделения ДНК был ранее описан 59 . Вкратце, образцы обрабатывали 500 мкл буфера для экстракции (200 мМ Трис, 20 мМ ЭДТА, 200 мМ NaCl, pH 8,0), 200 мкл 20% SDS, 500 мкл фенол: хлороформ: изоамиловый спирт (24: 24: 1). ) и 100 мкл гранул диоксида циркония / диоксида кремния (0.Диаметром 1 мм). Образцы дважды гомогенизировали с помощью миксера (BioSpec) в течение 2 мин. После осаждения ДНК неочищенные экстракты ДНК ресуспендировали в буфере TE со 100 мкг / мл РНКазы I и очищали колонку для удаления ингибиторов ПЦР.
Амплификация и секвенирование гена 16S рРНК
Амплификацию области V4 (F515 / R806) гена 16S рРНК проводили в соответствии с ранее описанными протоколами 60,61 . Вкратце, для секвенирования ампликонов на основе ДНК использовали 25 нг ДНК на реакцию ПЦР в конечном объеме 30 мкл.Условия ПЦР состояли из начальной денатурации в течение 30 с при 98 ° C, затем 25 циклов (10 с при 98 ° C, 20 с при 55 ° C и 20 с при 72 ° C). Каждый образец был увеличен в трех экземплярах и впоследствии объединен. После нормализации ампликоны ПЦР секвенировали на платформе MiSeq PE300 (Illumina) в Центре исследования инфекций им. Гельмгольца, Брауншвейг, Германия.
Конструирование библиотеки метагеномной ДНК и секвенирование
Шестьдесят микролитров общей ДНК использовали для разрезания ультразвуком (Covaris).Фрагментацию проводили следующим образом; время обработки: 150 с, размер фрагмента: 200 п.н., интенсивность: 5, рабочий цикл: 10. Подготовка библиотеки для секвенирования Illumina осуществлялась с использованием набора для подготовки библиотеки ДНК NEBNext Ultra (New England Biolabs). Подготовка библиотеки проводилась в соответствии с инструкциями производителя. Использовали ввод 500 нг разрезанной ДНК, и выбор размера выполняли с использованием гранул AMPure XP со следующими параметрами. Выбор первой бусины: 55 мкл, второй: 25 мкл.Обогащение адаптера выполняли с использованием семи циклов ПЦР с использованием олигонуклеотидов NEBNext Multiplex для Illumina (Set1 и Set2, New England Biolabs). Секвенирование выполняли на платформе NovaSeq PE1000 (Illumina) в Центре исследования инфекций им. Гельмгольца, Брауншвейг, Германия.
Обработка последовательности 16S
Считывания, полученные при секвенировании ампликона 16S, анализировали с использованием конвейера LotuS (1.62) 62 . Конвейер включает фильтрацию качества последовательности 63 , слияние чтения 64 , удаление адаптера и праймера, удаление химер 65 , кластеризацию 66 и таксономическую классификацию 67 на основе базы данных SILVA (v138) 68 .Набор данных проверки 22 был повторно обработан с теми же настройками.
Метагеномный процессинг дробовика
Метагеномные последовательности дробовика были обработаны в рамках структуры NGLess (0,10) 69 . Чтения были отфильтрованы по качеству с минимальной длиной чтения 45 п.о. и минимальной оценкой качества Phred 25. Последовательности, прошедшие этот фильтр, были сопоставлены с геномом человека (адаптированным из hg19; минимальное совпадение 45 п.н., минимальная идентичность 90%) и отфильтрованы. Последовательности, идентифицированные как нечеловеческие, были картированы с помощью bwa 70 до а) каталога генов IGC (0.5) 70 с минимальным размером совпадения 45 п.н. и минимальной идентичностью 95%, b) 40 генов эталонных маркеров, описанных в Ciccarelli et al. 71 и Sorek et al. 72 с минимальным размером совпадения 45 п.н. и минимальной идентичностью 97%. Картирование считываний на маркерные гены было извлечено и дополнительно картировано на основанные на маркерных генах OTU 73 . Статистику картирования можно найти в дополнительных данных 14.
Статистический анализ микробиома
Предварительная обработка данных
Считывания, сопоставленные с каталогом микробных генов IGC (0.5) 71 были разрежены с использованием RTK (0.93.1). 74 с настройками по умолчанию (95% наименьшего общего числа считываний – здесь 15 247 497 считываний на выборку). Считывания были сопоставлены с таксономическими маркерами mOTUv2 (2.1). Гены 73 также были разрежены (5838 считываний / образец). Чтения сопоставлены с 16S OTU (27813 чтений), чтобы гарантировать совместимость сэмплов независимо от глубины выборки. Для функционального анализа микробиома гены IGC были объединены в KEGG KOs 75 на основе аннотаций в MOCAT2 (2.0.1) 75 , затем объединяются путем усреднения по KO для модулей KEGG и кишечных микробных модулей (GMM) 76 . OTU 16S и mOTUv2 (2.1) были объединены на более корневых таксономических уровнях с использованием таксономий, предоставленных с помощью LotuS (1.62) 62 и инструмента mOTUv2 (2.1) 73 соответственно.
Анализ альфа- и бета-разнообразия
Мы оценили несколько показателей альфа-разнообразия кишечника, используя данные по видам 16S (таким образом, доступные в равной форме для обеих ветвей), а именно: видовое богатство, разнообразие Шеннона, равномерность сообщества, метрики Симпсона и инверсии Симпсона , и индекс Chao1, рассчитанный с помощью RTK (0.93.1) инструмент 74 . Непарные тесты MWU не смогли достичь значимости ( P > 0,05) для всех сравнений подмножеств образцов: каждая временная точка по сравнению с каждой другой временной точкой, в каждой группе отдельно и в совокупности, а также между группами в каждый раз отдельно и в совокупности. Впоследствии мы оценили внутриличностные изменения альфа-разнообразия как для DASH, так и для группы голодания + DASH, аналогично анализу микробных таксонов, функциональных модулей, клинических фенотипов и подсчета популяций иммунных клеток, контролируя изменения в лекарствах таким же образом.Дополнительные данные 1 показывают эти результаты. Короче говоря, в группе голодание + DASH наблюдается незначительная тенденция к уменьшению разнообразия, которое затем восстанавливается повторным кормлением, тогда как в группе только с DASH такой тенденции не наблюдается. Бета-разнообразие оценивалось как расстояние между сообществами между образцами, рассчитанное с использованием пакета vegan (2.5-5) R. Для данных микробиома использовались расстояния Брея-Кертиса на разреженных образцах, а для данных иммунома – евклидовы расстояния. Сравнение профилей расстояний проводилось с использованием U-критерия Манна – Уитни.
Многовариантный анализ
Многовариантный анализ был проведен с использованием анализа главных координат (PcoA) в соответствии с веганским (2.5-5) R-пакетом с теми же показателями расстояния, как указано выше. Там, где это описано, были вычислены дельта-метрики для первых двух измерений безусловной ординации. Тесты PERMANOVA на многомерный эффект были выполнены с использованием функции адониса в веганском (2.5-5) пакете 77 R, стратифицированном по идентификатору пациента.
Одномерный анализ контраста
Для всех однофакторных анализов клинических, иммуномных или микробиомных характеристик изменения в лечении в ходе исследования учитывались как возможные факторы, влияющие на ситуацию, с использованием следующей двухэтапной процедуры.Первым шагом было сравнение вложенных моделей линейной модели для каждой характеристики, включая в качестве предикторов возраст, идентификатор пациента, пол и нормализованную дозировку каждого значимого лекарства, отслеживаемого в каждый момент времени, с той же моделью, но дополнительно содержащей точку времени V1- V3 как предсказатель. Модели сравнивались с использованием теста отношения правдоподобия, реализованного в пакете lmtest (0.9-37) 78 R, и корректировались на частоту ложного обнаружения (FDR) с использованием процедуры Бенджамини – Хохберга (BH) в каждом пространстве измерений.На втором этапе характеристики с FDR <0,1 были сохранены для второй фазы апостериорных тестов с использованием сравнений Манна-Уитни U между значениями в каждой паре временных точек, BH FDR-скорректирована между сравнениями временных точек ( n = 3) и требуя FDR <0,05 для сохранения результата как значимого. Стандартизованные размеры непараметрических эффектов были взяты с использованием (подписанной) дельта-метрики Клиффа, реализованной в пакете orddom (3.1) 79 R. Те же методы использовались для анализа набора данных валидации, за исключением того, что никакие препараты не корректировались, поскольку субъекты не принимали лекарства 22 .
Статистический анализ суточных изменений артериального давления и веса тела в амбулаторных условиях
Различия в изменении веса тела и артериального давления между респондерами и нереспондерами сравнивались с двусторонним U-критерием Манна – Уитни с использованием GraphPad Prism (6.01).
Энтеротипирование группы натощак
Энтеротипы образцов в группе натощак были выполнены с использованием пакета R DirichletMultinomial (1.32.0.) 15 в таблице численности на уровне родов.
Корреляционный анализ
Для оценки возможных взаимодействий между иммунными клетками, таксонами и количественными фенотипами был использован другой двухэтапный тест: сначала корреляционный тест Спирмена с использованием образцов, объединенных по временным точкам, и с ро Спирмена, используемым в качестве стандартизированной оценки эффекта со знаком. . P -значения из этого были скорректированы FDR с помощью метода BH для каждого сравнения двух пространств данных, требуя FDR <0,05 для значимости. Во-вторых, был проведен апостериорный тест для учета зависимости между выборками одного и того же донора: для каждой из двух коррелированных характеристик была подобрана модель смешанных эффектов для переменной с преобразованием ранга с использованием ранга другой переменной в качестве предиктора с пациентом. ID как случайный эффект. Эта модель сравнивалась с более простой моделью, содержащей только случайный эффект в рамках теста отношения правдоподобия, реализованного в lmtest (0.9–37) 78 R упаковка. Было взято наивысшее значение P для двух возможных таких моделей, и P <0,05 дополнительно требовалось для сохранения корреляции как надежной. Корреляция визуализировалась с помощью пакетов R circilize 80 и pheatmap 81 .
Повторный анализ предыдущих наборов данных для сравнения
Образцы от Kushugulova et al. 14 и Forslund et al. 11 были ранее картированы в каталоге генов IGC (0,5) и маркерных генах mOTU; эти количества (сгруппированы на уровне модулей KEGG и GMM, как указано выше в случае функциональных профилей).Образцы Кушугуловой были протестированы на значительную разницу в численности между случаями MetS и контролями с использованием U-критерия Манна-Уитни, затем было проверено, что предиктор статуса MetS все еще значительно улучшает соответствие (с использованием R lmtest (((0,9–37) 78 пакет) ранговое преобразование численности при добавлении к линейной модели, уже включающей статус метформина в качестве предиктора, тем самым контролируя вмешивающееся влияние статуса лечения метформином. Аналогичным образом, образцы Форслунда были протестированы на значительную разницу в содержании между леченными метформином и нелеченными пациентами с использованием метода Манна –Тест Уитни, затем проверка того, что предиктор статуса метформина по-прежнему значительно улучшает соответствие (с помощью теста R lmtest (0.9–37) 78 package) ранговых преобразований численности при добавлении к линейной модели, уже включающей статус MetS в качестве предиктора, тем самым контролируя мешающее влияние статуса MetS. Набор данных валидации 22 был проанализирован точно так же, как и набор данных основного исследования, как описано выше.
Прогнозирование реакции на лечение на уровне отдельного субъекта с помощью машинного обучения
Чтобы оценить, насколько хорошо данные omics позволяют прогнозировать реакцию артериального давления у будущих пациентов, мы выполнили процедуру перекрестной проверки с исключением одного пациента. .Этот подход представляет собой золотой стандарт в сообществе машинного обучения для проведения кислотного теста, который эмпирически оценивает практическую ценность прогнозной модели 82 . С этой целью набор из n участников был итеративно разделен на n – 1 участников в качестве обучающего набора и нетронутые данные от удержавшегося участника в качестве тестового набора. Все входные переменные были оценены по оси z путем центрирования до нулевого среднего и единичного масштабирования до дисперсии, равной единице 83 . В каждой из n групп перекрестной проверки алгоритм логистической регрессии был естественным выбором метода для бинарной классификации (отсутствие перехватывающего члена, штраф за сжатие L2, гиперпараметр C по умолчанию равен 1.0). Учитывая, что количество переменных было в> 10 раз больше, чем количество участников, уменьшение размерности было необходимо для предварительного выбора набора из десяти наиболее многообещающих входных переменных, которые могут иметь отношение к прогнозированию результатов. Пошаговый отбор – это устоявшееся средство 84 для проверки релевантности нескольких сотен количественных показателей. На первом этапе идентифицируется единственная входная переменная среди p кандидатов, причем наилучшее значение p имеет статистически значимую связь с результатом измерения артериального давления.После добавления этой первой переменной в пустую нулевую модель поиск второй по значимости (т. Е. Наименьшего p-значения) был произведен на основе оставшихся p -1 входных переменных. На основе модели с двумя переменными поиск третьей наиболее значимой переменной производился на основе p – 2 оставшихся переменных и так далее. Эта последовательная идентификация десяти наиболее многообещающих среди общих входных измерений p не повлияла на последующую оценку эффективности прогнозирования, поскольку вся схема сокращения переменных была проведена исключительно на n – 1 участниках текущей перекрестной проверки. складывать.Основываясь на 10 основных переменных, алгоритм логистической регрессии мог бы более надежно соответствовать только этим десяти выбранным входным параметрам. Затем полученная прогностическая модель была явно подтверждена путем вычисления того, позволяют ли полученные параметры модели точно вывести соответствующую реакцию артериального давления для независимого, невидимого участника. Таким образом, данные omics каждого пациента в нашем наборе данных один раз служили тестовым наблюдением. Усреднение этих результатов «да-нет» по всем прогнозам n по сравнению с наблюдаемыми клиническими ответами дало оценку ожидаемой точности прогнозирования прогнозирующей модели для участников, которую мы наблюдали бы в других или более поздних наборах данных.
Сводка отчетов
Дополнительная информация о дизайне исследований доступна в Сводке отчетов по исследованиям природы, связанной с этой статьей.
Детали для Bridgestone Blizzak LM-60
(Отправлено Francis из CO 22.11.2013)
(BMW Trucks X5 3.0i 2003 года выпуска со спортивной упаковкой) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Томом в IN 02.10.2012)
(Mercedes-Benz E55 AMG Base Front 2003 года) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Фрэнком в MI 10/2/2012)
(2011 Ford Mustang (Автомат)) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Jacob в NE 02.10.2012)
(Volkswagen Passat Turbo Wagon 2008 года выпуска) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Ron в NY 02.10.2012)
(2009 Infiniti G37 Coupe) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Гусом в ИА 02.10.2012)
(Mazda 6 Mazdaspeed Grand Touring 2006 года) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Дейвом из Огайо 02.10.2012)
(2004 Mercedes-Benz C230 Kompressor Sedan Front) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Glenn в UT 02.10.2012)
(2006 Porsche Trucks Cayenne S) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Барри из штата Колорадо 2 октября 2012 г.)
(2010 BMW 335i Седан со спортивной упаковкой.(Вариант с номинальной мощностью W) Передняя сторона) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Майком из Иллинойса 02.10.2012)
(2004 Infiniti G35 Coupe сзади) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено John из Иллинойса 02.10.2012)
(2011 Ford Mustang GT) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Джесси в Висконсин 02.10.2012)
(База Volkswagen GTI 2007 года) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Кори в PA 02.10.2012)
(2011 Jaguar XJ L Supercharged (опция 19 дюймов) сзади) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Полом в NE 02.10.2012)
(2008 Subaru Legacy 2.5i Limited) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Loren в CO 02.10.2012)
(Porsche 911 Carrera 2002 года выпуска) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Бобом в ND 02.10.2012)
(2011 Mercedes-Benz E350 Bluetec Седан) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Питом в Висконсин 02.10.2012)
(2009 Audi A6 3.2 седан (FWD)) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Джимом в MN 02.10.2012)
(2006 Mazda 6 Mazdaspeed Sport) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
(Отправлено Филом из штата Огайо 02.10.2012)
(2007 Lexus IS250 (RWD) сзади) 5 из 5
Купил бы снова 5/5 Снежная тяга 5/5
Мокрая тяга 5/5 Устойчивость на поворотах 5/5
Сухая тяга 5/5 Ответ рулевого управления 5/5
Сопротивление аквапланированию 5/5
.