Решить перфокарты пдд 2019 онлайн: Билеты ПДД 2021 Экзамен ПДД ABM/CD(СД) от ГИБДД

Control — решение головоломки с перфокартой и зеркалом

Автор Кирк МакКианд,
, 30 августа 2019 г., 14:15 GMT

В Control есть несколько легких головоломок, но я знаю, что многие из вас, вероятно, просто хотят попасть на стрельбу.И это нормально, я не сужу.

Если вы хотите решить самые сложные головоломки, вот руководство для головоломки с перфокартой и головоломки с зеркалом в Control .

Руководство по загадке с контрольным зеркалом

В этом случае вы пытаетесь попасть в комнату с волшебным зеркалом внутри. Вдоль стен камеры содержания зеркала расположены шесть кнопок, каждая из которых управляет шторкой. Чтобы решить головоломку, вам нужно сопоставить последовательность с тем, что показано на мониторах у входа.

С левой стороны вы хотите, чтобы шторка, ближайшая к мониторам, была опущена, а две другие — подняты. Другая сторона противоположна — одна ближе к мониторам вверху, а две другие внизу. Вуаля, приготовься к битве с боссом.

Руководство по головоломке с контрольными перфокартами

Для этой головоломки вам нужно вставить правильные перфокарты в правильные пронумерованные терминалы, обращая внимание на белые доски, разбросанные по кругу. Давайте посмотрим на первый:

Видите те два, которые не зачеркнуты? Это один и четыре, так что иди вставьте эти карточки в терминалы один и четыре.Далее:

Два, которые здесь не зачеркнуты, это два и три, но стрелка указывает на необходимость поменяться местами. Итак, поместите один в позиции два на доске в терминал три, а другой в позиции три — в терминал два.

Теперь у вас должна остаться пятая и последняя карта, так что вставьте ее в машину.

Теперь эти проблемы решены, ознакомьтесь с нашими руководствами о том, как найти вход в Black Rock Processing, найти пасхальное яйцо Alan Wake и победить боссов Бывшего, Якоря, Эссея и Плесень-1.

Иногда мы включаем ссылки на розничные интернет-магазины. Если вы нажмете на один из них и сделаете покупку, мы можем получить небольшую комиссию. Прочтите нашу политику.

Социальная жизнь точек данных: предшественники цифровых технологий

Soc Stud Sci. 2019 Фев; 49 (1): 102–117.

Школа народонаселения, здоровья и окружающей среды, Факультет естественных наук и медицины, Королевский колледж Лондона, Лондон, Великобритания

Реферат

Последние технологические достижения, такие как микропроцессоры и оперативная память, сыграли значительную роль в сборе, хранении и обработке цифровых данных, но были установлены базовые принципы, лежащие в основе такого управления данными в век, предшествующий цифровой революции. Этот документ отображает появление этих старых технологий, чтобы показать, что логика и императив для потенциала наблюдения новейших цифровых технологий были заложены еще в доцифровую эпоху.В статье основное внимание уделяется развитию точки данных от ее использования в перфокартах в конце 19-го века путем манипулирования идеями о корреляции до ее сбора с помощью анкет для самостоятельного заполнения. Некоторые способы, которыми медицина и психология взяли и развернули технологию точек данных, используются в качестве иллюстративных примеров. В конце статьи обсуждается роль точек данных в определении идентичности человека.

Ключевые слова: точки данных, цифровая идентичность, цифровые технологии, методы социальной жизни

В 1880 году десятилетняя перепись населения США насчитала 50 миллионов человек.Это был сложный процесс, охватывающий экономическую активность, а также характеристики населения, в котором использовалось более 200 различных форм, содержащих 13 000 различных вопросов. Сопоставление этого огромного количества данных производилось вручную; служащие читают отчеты переписи и подсчитывают ответы, используя счетные метки в отдельной записи. Это было трудоемким мероприятием, особенно если было необходимо какое-то перекрестное табулирование, и для публикации основных результатов переписи потребовалось более семи лет, при этом многие ответы остались неучтенными и неопубликованными.Основываясь на этом опыте, было подсчитано, что перепись населения, запланированная на 1890 год и включающая в себя учет более 62 миллионов человек, будет опубликована только в следующем столетии.

В данном случае перепись 1890 года была опубликована всего за три года благодаря использованию перфокарт и электрического счетного устройства, изобретенного Германом Холлеритом (1889). Его решение проблемы управления данными заключалось в переносе ответов из переписных листов на карточку, разделенную на квадраты размером в четверть дюйма, причем каждому квадрату было присвоено определенное значение или обозначение.Затем с помощью специальной клавиатуры в этом квадрате пробивалась дыра, если, например, респондент идентифицировал себя как мужчина, но оставался непробитым, если женщина. Затем электрическая табуляторная машина могла «читать» карты, создавая электрическое соединение, если в них была дыра. Компания Холлерита продолжила развитие своих перфорированных клавиатур и счетных машин с «пантографом» и в 1924 году стала International Business Machines Corporation (IBM), перфокарты которой на 80 столбцов стали стандартом для механической обработки данных вплоть до компьютерной эры в конце XX века. 20 век.

Система Холлерита предложила эффективное решение технической проблемы управления данными. К 1930-м годам опытный оператор клавиатуры мог пробивать около 1800 карт в день, а электромеханические «считыватели карт» могли быстро суммировать данные. Однако ключевым нововведением Табулирующей машины была не эффективность, а то, что можно было бы назвать «точкой данных». Круглое отверстие диаметром около трех шестнадцатых дюйма создало механизм сопоставления, хранения и анализа индивидуальных характеристик большого количества людей, наличия или отсутствия отверстия, повторяющего двоичное кодирование современных цифровых технологий.По сути, перфокарты Холлерита ознаменовали начало цифровой эпохи почти за столетие до появления «цифровых» микропроцессорных технологий.

Технологии управления данными Холлерита широко распространились в течение 20 века по мере дальнейшего развития перфокарт и сортировочных машин (Heide, 2009; Kistermann, 1991). Однако у этих устройств и методов была двойная жизнь (Law, 2009). С одной стороны, они описывали реальность — в исходном случае современные характеристики населения США — а с другой стороны, они были перформативными, поскольку они разыгрывали или производили те самые характеристики, которые они пытались измерить (Ruppert, 2007).Эта конструктивная задача была основана на перфокартах и ​​устройствах Табулирующей машины, но, что особенно важно, на их выходах. Последние были не просто надписями, а новым способом структурирования информации, протоцифровым языком, который сам по себе имел социальную жизнь. Точка данных пробитого отверстия сократила данные до единственного атома, наименьшего возможного фрагмента информации. Эти точки данных могут быть объединены в более крупные цифровые структуры; они могут быть основными строительными блоками молекулярных знаний об индивидууме, которые при объединении, манипулировании и сравнении предлагают новый описательный язык идентичности.Накопление этих точек данных — а с учетом возможностей перфокарт Холлерита и машины для составления таблиц потенциальные возможности были большими — стало признано большими данными, хотя между первоначальной машиной для составления таблиц и современными цифровыми технологиями было много шагов. Некоторые из этих ранних разработок были основаны на механических усовершенствованиях Табулирующей машины, но большинство из них было связано с разработкой того, что можно было бы назвать «социальной физикой» точки данных. Это включало определение как того, какая йота информации может быть захвачена в пробитом отверстии, так и того, как эта точка данных может быть «пространственно распределена», чтобы поддержать новую информационную сеть, которая может как описывать, так и создавать цифровую личность.В этой статье описывается социальная жизнь точек данных до наступления цифровой эры с использованием иллюстративного материала из двух наук, психологии и медицины, которые сыграли важную роль в переносе описательного языка человека с идиосинкразического повествования на атомистические данные, собранные на перфокарта.

Перфокарты, точки данных и медицинское приложение

Успех электрической табулирующей машины Hollerith для записи и анализа данных переписи населения США привел к ее широкому использованию всякий раз, когда необходимо сопоставить и сохранить большие объемы данных.Перфокарты оказались полезными в таких разнообразных областях, как сельское хозяйство, опросы общественного мнения и армия. Действительно, во время Второй мировой войны в армии США было множество мобильных регистраторов машин (MRU), «каждый из которых был полностью укомплектован и автономен… (состоящий) из двух огромных грузовиков-прицепов, перевозящих комплектное оборудование для записи машин, установленное на резиновых амортизаторах и рессорных каретах» (Джей , 1942: 10). MRU «приземлились на пляжах Нормандии, Сицилии, Италии и островов Тихого океана еще до того, как были созданы причалы» (Donges, 1948: 65).

Перфокарты начали использоваться в медицинских учреждениях всякий раз, когда клинические данные можно было каким-либо образом стандартизировать. Например, в обследованиях хронических заболеваний и нарушений широко использовались перфокарты (Бриттен и Годдард, 1932; Исследовательский отдел Мемориального фонда Милбанка, 1930), как и в более поздних крупных обследованиях населения, таких как Фрамингем и Мидтаун Манхэттен (Dawber et al. , 1951; Сроле и др., 1962). Послевоенный массовый скрининг также позволил получить кодифицированные данные, которые можно было перенести на перфокарты для хранения и анализа (Schenthal, 1960).Однако сбор рутинных клинических данных на перфокартах оказался более сложной задачей, поскольку в клинических записях использовалась повествовательная форма, в которой пытались зафиксировать «историю» болезни пациента с последующим выявлением клинических ключей для решения диагностических проблем. Перфокарты использовались в межвоенные годы только в тех случаях, когда клинические данные были уже стандартизированы, например, для однородных пациентов, посещающих клинику по лечению щитовидной железы (Lerman and Means, 1933), или когда можно было составить табличное резюме диагнозов (Berkson, 1936). ).Когда клинические данные были более числовыми — например, оценки физиологического функционирования потенциальных пилотов космической программы США в условиях стресса — можно было изучить возможность использования медицинских карт на основе перфокарт, хотя даже тогда исследователи космической программы были удивлены, обнаружив, что « обратное ». вопреки всем предположениям и ожиданиям… очевидно, было очень мало фактических записей медицинских данных как таковых на карточках машинных записей, и ни одной такой большой детали, как того требовал бы этот проект »(Schwichtenberg et al., 1959: 1324).

Быстрый рост спроса на лабораторные исследования во второй половине 20-го века позволил перфокартам проникнуть и в клинические условия:

Как только данные будут получены, как ими впоследствии манипулировать? В нашей собственной лаборатории мы используем простую систему обработки данных с перфокартой IBM870, и с ее помощью мы смогли довольно эффективно обрабатывать результаты, полученные в обычной гематологической лаборатории.(Нельсон, 1969: 5)

К концу 1960-х лаборатории также экспериментировали с обработкой своих записей перфокарт через удаленные мэйнфреймы всякий раз, когда можно было организовать доступ. В течение следующих нескольких лет эти вычислительные ресурсы стали более доступными и все чаще располагались в самой лаборатории вместе с клавиатурами и сортировщиками перфокарт.

Первые вычислительные мощности увеличили потенциал для создания медицинских карт на основе перфокарт. В одном из экспериментов данные 138 амбулаторных пациентов были перенесены на перфокарты, проверены и отсортированы с помощью электронных сортировочно-счетных машин, а затем проанализированы с помощью цифрового компьютера, который мог с большой скоростью определять шаблоны признаков и симптомов (Schenthal et al., 1960). Журнал Американской медицинской ассоциации, передовая статья резюмировала преимущества новой системы: в отличие от «аналоговых компьютеров» (таких как электрокардиограф) «электронный цифровой компьютер имеет входные данные в виде представителей дискретных цифр. Цифра ввода в цифровой компьютер может быть любым символом, который компьютер предназначен для приема »(редакционная статья JAMA, 1960: 58). В последующие годы были предприняты дальнейшие попытки сократить повествовательный язык медицины до бинарного формата, поскольку были разработаны системы кодирования клинической терминологии и возникла новая наука — клиническая информатика.

Хотя перфокарта могла начать процесс оцифровки, она не дожила до полной реализации. В 1970-х годах магнитную ленту начали использовать для резервного копирования перфокарт. Затем, по мере расширения прямого ввода данных на ленту или диск, использование перфокарт сократилось. Хранилища перфокарт, на которых записывались ранее собранные данные, были перенесены на магнитную ленту, а затем отдельные карты были выброшены. Для данных из большой когорты Фрамингема, например, «по мере развития технологий перфокарты перемещались на катушечные ленты, на большие гибкие диски, на меньшие, на компакт-диски, для защиты FTP, обеспечивая передачу данных с увеличивающимся содержанием и эффективность ‘(Сорли и др., 2015: 17). В 1937 году IBM производила 10 миллионов перфокарт каждый день, но к 1990-м годам, после 100 лет доминирования в управлении точками данных, эра перфокарт закончилась.

Холлерит, изобретатель перфокарты, изначально был вдохновлен железнодорожными билетами, которые позволяли кондуктору создать приблизительное описание путешественника (Austrian, 1982). Железнодорожный билет был напечатан с несколькими описательными терминами — высокий или низкий, мужчина или женщина, стройный или толстый и т. Д. — и билетный кассир вырезал слова, которые не подходили.В итоге у пассажира была сделана «перфорированная фотография» — автопортрет на билете, сделанный в протоцифровом формате. Таким образом, хотя современные цифровые технологии в медицине, безусловно, во многом обязаны техническим решениям, предложенным микропроцессорами и оперативной памятью за последние два десятилетия, некоторые ключевые элементы «цифровой революции» уже были созданы в предыдущем столетии. Перфокарта позволила точкам данных стать основой современного описательного цифрового языка, еще более детализированной «штампованной фотографии», но также способствовала сокращению информации до протоцифровых точек.Однако технология перфокарт, которая позволила и продвинула цифровой язык описания, также возвестила параллельную революцию в появлении виртуальных многомерных точек данных.

Социальная геометрия точки данных

Перепись 1890 года в США представила респондентам стандартизированные вопросы, а их ответы — пол, семейное положение и т. Д. — были сведены к серии точек данных, записанных на перфокартах. В самом простом случае наличие или отсутствие отверстия в карточке может обозначать, например, зарегистрированный пол респондента, что позволяет определить количество мужчин или женщин во всем населении, пропустив карточки данных через машину для составления таблиц.Там, где разрешалось более одного ответа, в перфокарте было несколько потенциальных дыр для размещения различных возможностей. Таким образом, две или более точки данных, представленные отверстиями на карте, могут быть объединены для записи любого многозначного числа.

Первым результатом работы машины для подсчета результатов был подсчет: сколько мужчин или 54-летних было в популяции? Но, как следует из названия, Табулирующая машина может также использовать релейную логику для подсчета комбинаций дыр, таких как количество женщин в популяции, которые также были замужем.На выходе получилась «таблица». Таблицы использовались ранее в 19 веке как средство систематизации и представления информации, начиная от «оглавления» в начале учебника до таблиц смертности, которые представляли списки смертей в разном возрасте в сокращенной форме. Однако таблица, полученная с помощью Табулирующей машины, включала одновременное сравнение людей по двум переменным. Посредством перекрестной таблицы двух переменных было открыто новое концептуальное двумерное пространство, в котором можно было расположить индивидов, пересечение переменных установило новые виртуальные «пространственные» точки данных, распределенные в ячейках таблицы.Статистические методы появились, чтобы суммировать степень связи этих точек данных, и к концу 1930-х годов их представление было обозначено как «таблицы непредвиденных обстоятельств», отражающие зависимость одной переменной от другой. Геометрию этой размерной точки данных можно более четко увидеть в графических представлениях, которые также начали формализоваться на рубеже XIX века.

На протяжении большей части XIX века «графические» подходы подразумевали выходные данные различных «графических» устройств, таких как сфигмограф, стереограф, рентгенограф и т. Д., но к концу века «графическая статика» появилась как средство использования геометрии в представлении данных. Его основной формой был « метод кривых », в котором два набора данных были представлены вместе в виде двух линий, причем измерение времени было одинаковым для обеих переменных: « Он привлекает наше внимание к последовательностям и совпадениям времени и подсказывает нам искать причинную связь между ними »(Marshall, 1885: 252). В 1880 году «графический метод в применении к физиологическим исследованиям» был представлен медицинской аудитории в описании его основных элементов:

Отправной точкой системы было пространство или расстояние, движущееся в горизонтальном направлении за фиксированное расстояние. точка в определенный период времени….Изучая отношения абсцисс и ординат, которые вместе составляют координаты … мы могли вычислить почти все в физиологии. (Арнольд, 1880: 109)

Температурная или клиническая диаграмма иллюстрирует представление современных данных в медицине. До конца 19 века в медицине диаграмма относилась к любому виду списков, таблиц, диаграмм или рисунков, которые обеспечивали краткое изложение области, например, «Таблицу ядов». Но введение температурной диаграммы в последние два десятилетия 19-го века показало температуру пациента за определенный период времени, нанесенную на «координатную бумагу» с линией, соединяющей точки: «клиницисту просто нужно было взглянуть на температурную диаграмму. над их кроватями, чтобы определить, страдает ли пациент какой-либо лихорадкой »(Ashby, 1881: 69).Другие «точки данных», такие как частота пульса, артериальное давление и частота дыхания, были позже добавлены в «клиническую карту» для получения дополнительных временных линий.

Подобно тому, как таблица создала двумерное пространство путем перекрестной таблицы двух переменных, революция в графическом представлении была отмечена последующей пространственной размещением точек данных. Безусловно, линии и соединенные точки, лежащие в основе метода кривых, были представлены парами данных — возможно, температурой и временем измерения, — но это было не столько формой перекрестной таблицы, сколько сравнением частот.Преобразование в графическое представление включало построение графика одной переменной непосредственно напротив другой. «До этого времени, — наблюдалось в 1919 году, — мы думали о значениях x _i и y _i как функции от i и наносили их как две отдельные кривые на оси i в виде основание’. Вместо этого было предложено построить график зависимости x от y:

Однако результат не будет обычным графиком, поскольку y, как правило, не будет однозначной функцией от x.Любому значению x может соответствовать множество значений y, любое из которых может повторяться более одного раза. Типичный график y как функции от x поэтому [покажет] каждую точку (x, y), [которая] представляет пару значений x и y, принадлежащих какому-либо человеку, а общее количество точек равно общему количеству «Население». (Хантингтон, 1919: 426)

Таким образом, новая точка данных содержала не только значение x, но и значение y.

Распространенные точки данных, определенные двумя переменными, были описаны как «диаграммы разброса» (позже также как «диаграммы разброса» или «точечные диаграммы»), на которых все точки данных с двумя значениями были представлены точками или маленькими крестиками.В начале 20 века эти диаграммы стали более распространенными: «В последние несколько лет значительно возросло понимание и использование статистических диаграмм» (Fisher, 1917: 577). В 1915 году Объединенный комитет по стандартам графического представления (1915), в который входили инженеры, экономисты, статистики, психологи, математики, бухгалтеры, преподаватели и другие, разработал руководство по тому, как должно быть представлено это новое двумерное пространство. Абсцисса (ось x) должна была проходить снизу слева направо, а ордината (ось y) должна была располагаться слева со значениями, идущими снизу вверх и так далее.Это были спецификации, которыми будут руководствоваться представления точек данных в течение следующих ста лет.

В отличие от предыдущих линий и кривых, связывающих данные, точки данных на диаграмме рассеивания было трудно соединить. Напротив, распределение и плотность точек данных указывали на «корреляцию» (взаимозависимость) двух переменных, и соответственно диаграмму разброса часто называли диаграммой корреляции или графиком корреляции. Термин «корреляция» указывает на новую форму связи между переменными, основанную просто на совместном возникновении: «Вместо того, чтобы говорить о« причинной связи »,« причинно связанных величинах », мы будем использовать термины« корреляция »,« коррелированные величины »». (Юл, 1897: 812).Коэффициент корреляции суммировал эту взаимосвязь, а линия «наилучшего соответствия» между точками данных (линия регрессии) отражала предполагаемую взаимосвязь между двумя переменными в целевой группе или популяции.

Примерно между 1890 и 1920 годами была заложена новая социальная геометрия точки данных. Точки данных перфокарты были умножены за счет развертывания двумерных пространств (и, в последующие десятилетия, многомерных пространств). Новые точки данных в виде точек стали видны на диаграммах рассеяния и диаграммах рассеяния, меры ассоциации и коэффициенты корреляции объединили свои элементы, а новая линия, фиксирующая распределение точек, суммировала взаимозависимость переменных.Шаблон для понимания взаимосвязи между переменными, основанный на причинно-следственной связи, уступил место модели, основанной на корреляции, поскольку была установлена ​​сеть связей между разрозненными показателями. Индивидуальные измерения человека — переменные переписи или антропоморфные оценки роста — могут использоваться для создания множества новых двумерных точек данных, которые могут трансформировать знания человека. Этот прото-цифровой язык получил дальнейшее развитие в развивающейся области психометрии.

Психологическая механика

В 1890 году Кеттелл и Гальтон предложили использовать десять «умственных тестов и измерений» для определения психологических характеристик человека. Каждый тест включал в себя короткий «эксперимент» тестировщика, после которого записывалась реакция испытуемого. Предлагаемые тесты были похожи на уже существующие антропоморфные измерения, такие как рост и вес, в том смысле, что каждый давал отдельные точки данных. Они также были схожи в том, как они изучали аспекты физического или физиологического функционирования: например, тесты оценивали давление захвата, скорость движения и время реакции на звук.Как отмечали Кеттелл и Гальтон (1890), «невозможно отделить телесную энергию от умственной», поэтому предполагалось, что меры первой будут действительными мерами второй (стр. 374).

В конце 19 века Бине предположил, что интеллект может быть лучше измерен с помощью высших психологических процессов, чем элементарных сенсорных процессов. Новая шкала, разработанная в 1905 году вместе с его коллегой Саймоном, состояла из 30 различных тестов. В пересмотренной шкале, опубликованной в 1908 году, были исключены некоторые простые задачи, добавлены новые в верхней части шкалы и даны инструкции по суммированию индивидуальных результатов тестов.Третий пересмотр шкал Бине-Саймона появился в 1911 году, предлагая пять тестов для разных возрастных уровней, которые вместе с новой системой оценок позволяли рассчитать умственный уровень ребенка. Этот умственный уровень или возраст можно легко сравнить с хронологическим возрастом, и, разделив умственный возраст на хронологический возраст, а затем умножив на 100, можно получить «частное». Позже, в 1916 году, шкала была дополнительно переработана, чтобы создать уже знакомый «тест IQ».

Появление теста IQ в начале 20 века было одним из примеров фундаментального вклада психологии в стабилизацию и развитие технологий точек данных.Пункты анкеты предоставили основные элементы для агрегированных точек данных, таких как оценки IQ, которые пытались охватить некоторые аспекты психологического функционирования людей. В первые несколько десятилетий 20-го века психологи использовали эту новую технологию для разработки тестов для измерения различных аспектов психического функционирования, таких как «Память», «Воображение», «Внимание», «Внушаемость», «Моральные настроения», «Нервозность». »и« Факультет распознавания громкости ». Каждый из этих ментальных атрибутов может быть представлен в виде точек данных, в которых характеристика человека, ранее известная только в повествовательной форме, была уменьшена до одного числа посредством агрегирования других чисел.Например, возможность ребенка дотронуться до своего правого уха может быть добавлена ​​к успеху в способности повторять числа для получения единой оценки.

Получение оценок путем математического манипулирования существующими точками данных (в основном путем сложения) оказалось популярным занятием в начале 20-го века, и были продвинуты методы объединения результатов нескольких тестов (Woodworth, 1912). Тем не менее, вместе с полученными данными, распространение ментальных тестов столкнулось с рядом проблем.Во-первых, как может быть оправдано добавление индивидуальных результатов тестов для измерения нервозности или внушаемости, если добавление или удаление одного пункта (то есть одной точки данных) может изменить окончательный результат? Во-вторых, как может мера Воображения, возможно, быть «подтверждена» как точное изложение этой способности? И, в-третьих, как эти различные человеческие атрибуты соотносятся друг с другом: например, связаны ли память и моральные чувства? Решением всех этих проблем была корреляция.Как заметил Кеттел (1893): «Еще больший прогресс достигается, когда мы можем соотносить частоту ассоциации со временем, которое она занимает. Здесь мы действительно имеем начало ментальной механики »(стр. 322). Или, как писал Спирмен (1904) несколькими годами позже, «корреляционная психология» была необходима «с целью положительного определения всех психических тенденций, и в частности тех, которые связывают вместе так называемые« ментальные тесты »с психической деятельностью человека. большая общность и интерес »(стр.205).

Корреляцию двух психологических переменных можно интерпретировать двояко. Либо две переменные измеряли одну и ту же основную конструкцию, либо они измеряли две разные вещи, которые каким-то образом были связаны. Корреляция оценок IQ и результатов тестов в классе, например, может быть использована для проверки IQ — неужели учебная успеваемость и результаты IQ были продуктом некоего лежащего в основе «интеллекта»? — или показать, что одна из переменных, скажем, интеллект, измеренный по шкале IQ, определяет лучшую успеваемость в классе.Таким образом, корреляция между двумя психологическими показателями устанавливает напряжение между независимостью виртуальных конструкций и их связностью. Результатом стала растущая сеть отношений, в которой кристаллизовалась психологическая идентичность, сеть точек данных, корреляции которых связывали в остальном виртуальные человеческие характеристики.

Сначала эти психологические конструкции были привязаны к физическим параметрам. Например, в первые годы ментального тестирования физические и физиологические показатели составляли вторую переменную в корреляционной таблице, поскольку они обещали основу для новых возникающих психологических конструкций.Корреляция интеллектуальных способностей с формой головы или с отношением роста к весу, например, включала попытки проверить психологические конструкции в физическом мире. Обнаружение небольших или несуществующих корреляций, однако, не умаляло корреляционной деятельности, которая в меньшей степени основывалась на эмпирических выводах, а в большей степени на изучении взаимосвязи человеческих атрибутов, которые нельзя было измерить напрямую. Корреляция позволила исследовать взаимосвязь тех же атрибутов, оценить степень, в которой две переменные отображают одно и то же концептуальное пространство, установив сеть отношений, выраженных в виде точек данных, вокруг каждого.Через несколько лет психологические конструкции начали расплываться по мере того, как их сеть связей была сосредоточена только на психологических атрибутах.

Новое использование корреляции, меры того, как точки эмпирических данных соотносятся друг с другом, быстро увеличилось в начале 20 века.

стало возможным для любого, кто умел складывать и умножать, коррелировать любые две серии данных, с которыми он мог столкнуться, а с помощью нескольких методов корреляции — любые три, четыре, пять или более серий; и, не зная смысла того, что он делал, полагал, что полученные коэффициенты являются мерой истинных законов взаимоотношений, независимо от неадекватности данных.(Маленбаум и Блэк, 1937: 71)

Сообщалось, что однажды профессор статистики в одном из институтов Среднего Запада встретился с директором сельскохозяйственной экспериментальной станции в кампусе, и последовал следующий разговор: Такой-то курс статистики, не так ли? »…« Почему, да? »…« Ну, Господи, неужели ты не можешь что-нибудь сделать, чтобы он перестал коррелировать? »(Стр. 71).

Коэффициент корреляции отражает взаимосвязь между точками данных двух переменных.Этот анализ может быть продолжен как с множественной корреляцией, связывающей многие переменные, так и с частичной корреляцией, направленной на выделение конкретной связи между двумя переменными с учетом влияния других. Чтобы разобраться в этой плотной сети корреляций, в 1930-х годах появилась методика факторного анализа, с помощью которой можно было идентифицировать, маркировать и количественно определять «скрытые» факторы, лежащие в основе корреляционных матриц, в еще большее количество точек данных.

Если у нас есть таблица взаимосвязей для батареи моторных тестов, значительный психологический интерес представляет знать, сколько независимых моторных способностей необходимо постулировать, чтобы учесть всю таблицу взаимосвязей … Вероятно, что эти Методы многофакторного анализа будут полезны для выяснения того, сколько факторов лежит в основе данной таблицы коэффициентов корреляции, и для выяснения их общей природы.(Thurstone, 1931: 427)

Роль ментальной механики в развитии технологии точки данных была огромной. Это был не только случай корреляции переменных, создания корреляционных пространств, в которых могли материализоваться виртуальные точки данных, но и присвоение числа психологическому атрибуту, который нельзя было непосредственно представить или измерить: это была точка данных, которая существовала в множестве -мерное пространство, его атрибуты, отражающие точки данных его составляющих осей.По иронии судьбы, так же, как эти точки данных могут претендовать на открытие нового числового описания индивида, их комбинация и сравнение в корреляционной психологии включали хореографию точек данных, совершенно отделенных от индивида. На вопрос о том, преуспевали ли умные ученики в школе, отвечали путем сопоставления оценок интеллекта с академическими оценками: именно точки данных представляли людей, и именно новые точки данных / коэффициенты корреляции характеризовали аспект индивидуальности, хотя и без необходимости возвращаться и повторно -измерять заинтересованных лиц.

Сведение человеческих характеристик к точкам данных поставило перед новой дисциплиной психологией задачу измерить и соотнести, казалось бы, нематериальные человеческие атрибуты, такие как «эстетическая реакция», «агрессивность», «уверенность», «возбудимость», «жизнерадостность» и «честность». . Решением было накопление точек данных, расположенных в многомерных пространствах свойств (Barton, 1955). Аспекты идентичности можно стабилизировать в пространстве, определяемом конструктной валидностью (Cronbach and Meehl, 1955) и методологической триангуляцией (Campbell and Fiske, 1959).В 19 веке мужчина или женщина обладали «характером», выражаемым поэтическим языком; в 20-м веке он или она обладали «личностью», цифровым портретом индивидуальности, который был построен с помощью тщательно продуманного набора точек данных, связанных вместе с помощью коэффициентов корреляции и факторного анализа (Schiele et al., 1943). «Корреляционный психолог — просто наблюдатель пьесы, в которой Природа дергает за тысячу ниток; но его многомерные методы делают его в равной степени экспертом, экспертом в выяснении того, где искать скрытые струны »(Cronbach, 1957: 675).

Технология вопросников с контролируемыми ответами

Акцент в ментальных тестах на скорость или успех в выполнении определенных задач означал, что их было трудно вывести за пределы лаборатории или класса или проводить с большим количеством людей. Более того, было очевидно, что они задействовали лишь ограниченный диапазон психологических функций:

Я не хочу спешить и отказываться от всех многочисленных методов ментального тестирования, ныне модных, но можно не колеблясь сказать, после тщательного изучения. исследование их ограниченности, узкости и неудовлетворительности.(Swift, 1916: 82)

«Слишком быстрый рост ментальных тестов» означал, что они не смогли измерить психологические функции, «которые не носят достаточно рутинного характера» (Moore, 1916: 227). Требовались методы, которые бы быстро и эффективно переносили другие аспекты психической жизни в новые точки данных. Эти методы были адаптированы из вопросника 19 века.

Анкета предлагала ответы на заранее заданный список вопросов целевой группы респондентов.Формат включал такие вопросы, как «Какие минеральные продукты содержатся в стране? Где расположены шахты и карьеры? На каком расстоянии от порта? »(Файрер и Йейтс, 1878: 216). Без стандартизированного ответа анализ заключался в записи и обобщении текста. Когда анкеты были введены в психологию, они также получили «открытые» инвентаризации (например, детские страхи Hall, 1897), которые были просто представлены в виде списков. Кроме того, для некоторых исследователей вопросник, в отличие от теста на время реакции или выполнение задания, требовал большего самоанализа, чем могли бы сделать дети.Итак, если анкета позволила исследовать ментальный мир с помощью интроспекции, как можно было бы записать ответы в виде точек данных?

В начале нового века Йеркес (1914) изобрел «метод множественного выбора» для тестирования животных, при котором нажатие одной из двенадцати клавиш приводило к желаемому результату, например, предъявлению еды или звонку в колокольчик. Несколько лет спустя Майерсон (1919) применил «метод множественного выбора» для оценки личностных тестов людей. Другие описали «зачеркивающие» тесты: «Все тесты, описанные в данной статье, являются« зачеркнутыми », то есть каждый спрашивает испытуемого, что, вычеркнув что-то одно, он устраняет неправильное, не относящееся к делу или крайний элемент в ситуации »(Pressey and Pressey, 1919: 138).Эти «контролируемые ответы» превратили анкету из повествовательного запроса в машину для сбора данных, подходящую для обработки большого числа респондентов. Первая мировая война дала возможность применить новую технологию к тысячам новобранцев:

«Нынешние тенденции в тестировании можно удобно рассматривать как те, которые очевидны с 1917 года. В этом году появилось более широкое применение психологических тестов для массы людей, чем когда-либо можно было вообразить.… Дело в том, что предварительные испытания произвели на правительство достаточное впечатление, чтобы разработать универсальный план психологической экспертизы почти для всей призывной армии »(Young, 1924: 40).

Новые анкеты для военных (армейская альфа) были созданы на основе существующих тестов, модифицированных для «групповых условий», включая «метод альтернативных ответов», а также карандашные и бумажные методы работы с материалами «правда-ложь», лексические тесты и т. Д. и т. д. »(Янг, 1924: 40). Другие анкеты, предназначенные для использования в вооруженных силах, такие как «Лист личных данных Вудворта» для выявления эмоциональной дезадаптации (Pescor, 1934), использовали потенциал «контролируемых ответов», требуя, чтобы на все вопросы отвечали «да» или «нет».Использование анкет с контролируемыми ответами было еще больше расширено с изобретением в межвоенные годы карточек данных с «распознаванием отметок». Они состояли из адаптированных перфокарт, в которых вместо отверстий использовались машиночитаемые карандашные отметки (Watkins, 1943). Это нововведение позволило распечатать карточку с вопросами и полями для ответов, чтобы респонденты могли самостоятельно заполнять карточки данных, а наблюдатели могли читать ответы, изучая саму карточку. Не было необходимости в промежуточном этапе отдельного оператора перфорации для переноса точек данных из анкеты на перфокарту: респонденты могли создавать свои собственные точки данных.В начале 1930-х годов ответы на ментальные тесты и анкеты стали называть самоотчетами или «самооценками».

Анкета с контролируемыми ответами может использоваться всякий раз, когда большое количество людей нуждается в «обработке». Во время войн или всякий раз, когда медицина проникала в общины, анкета служила эффективным средством оценки некоторых аспектов состояния здоровья. Во второй половине 20-го века анкеты оказались полезными для сбора симптомов пациентов, что стало первым шагом в клиническом процессе: «Необходимы улучшенные методы сбора и записи подробной клинической информации непосредственно от пациентов» (Slack et al., 1966: 194). Например, Cornell Medical Index-Health Questionnaire и часть вопросника «Многоэтапного обследования здоровья» Permanente Medical Group были разработаны для сбора стандартизированных историй болезни в форме, позволяющей компьютерную обработку ответов пациентов. Каждая из этих анкет состояла из медицинских вопросов, на которые пациенты отвечали «да» или «нет». Ответы на анкеты Корнелла затем вводились клавишами на карты обработки данных для хранения и обработки, в то время как ответы Permanente предварительно сортируются пациентами: «Здесь используется сам компьютер для сбора данных непосредственно от пациента.Это система «замкнутого цикла». Между экспертом в предметной области, то есть пациентом, и компьютером нет промежуточных обработчиков данных »(Slack et al., 1966: 198).

При оцифровке истории болезни пациентов, их описаний симптомов и болезней использовались более ранние успехи, достигнутые при самостоятельном заполнении анкеты. Использование анкет для регистрации симптомов (в контексте успеваемости в школе) началось в 1920-х годах, но быстро расширилось за счет обследований заболеваемости в период между войнами, особенно хронических заболеваний.Эти опросы были прототипами более поздних компьютеризированных методов сбора данных. Вместо того, чтобы врач начал консультацию с какой-нибудь шутки или конкретного вопроса о месте боли или имеющемся симптоме, интервьюирующая машина представила пациенту стандартизированный опрос. Эта стандартизация гарантировала, что ответы пациента можно было сгруппировать и резюмировать численно. Хотя пациент может использовать разнообразную лексику для описания боли, анкета с контролируемыми ответами гарантирует, что любое субъективное переживание может быть объективировано в серии точек данных.

Точки данных, цифровые технологии и идентификация

В современном цифровом мире компьютеры, устройства самоконтроля, облачное хранилище и огромные цифровые архивы больших данных являются одними из ресурсов, используемых для производства, хранения и анализа повсеместно распространенных данных. точки. Современный цифровой режим основан на точках данных, и без их роста и развития в течение предыдущего столетия маловероятно, что технологии электронных данных могли бы распространяться с такой скоростью. Перфокарты — или, по крайней мере, дыры в картах — были самым ранним проявлением этой прото-цифровой технологии, позволяющей управлять данными от большого количества людей, что ранее было сложной задачей.Эта возможность открывала возможность сбора квазицифровых данных от любой «популяции», поскольку были выявлены новые группы и их характеристики сведены к точкам данных. Познакомиться с большими группами людей — солдатами на войнах, респондентами в опросах населения или пациентами в системах здравоохранения — можно было только с помощью перфокарт и точек данных. Анализ этих перфокарт с помощью таблиц, графиков и методов корреляции позволил установить параметры популяции, по которым и в пределах которых можно было узнать человека.

Манипулирование точками данных позволило взаимосвязи вещей — ментальных атрибутов, физических характеристик, симптомов, болезней и т. Д. — избежать гегемонии причинно-следственной связи. Двумерная точка данных поддерживалась только наличием других точек данных. Например, корреляционные подходы изменили взаимосвязь психологических и клинических явлений, в меньшей степени связанных друг с другом причиной, а в большей степени — совпадением. Подобно тому, как факторный анализ (и более поздний поиск «скрытых переменных») вызвал в воображении новые переменные, выходящие за рамки непосредственного восприятия, так и клиническая корреляция начала выявлять широкие патологические процессы (такие как метаболический синдром), которые лежат в основе внешних проявлений различных заболеваний, признаков и симптомов. .

Активное участие людей в производстве данных посредством самозаполнения вопросников или ментальных тестов, включающих «закрытый» набор ответов, свидетельствует о личном вкладе в сеть точек данных, которые окружают, описывают и составляют личность. Каждый мог создать свои собственные «штампованные фотографии», свои автопортреты. Эти новые точки данных, в свою очередь, сделали «объективным» то, что было субъективным, не только за счет выражения последнего в терминах несводимых точек данных, но и в самом акте подтверждения точки данных.Когда класс студентов общей психологии был приглашен сказать, есть ли у них « чувство, будто на них смотрят » (Coover, 1913), не только результаты предоставили запись точки данных, но и сам акт размышления над ответом вполне мог иметь имел свои последствия. Компонент субъективности, умноженный в тысячу раз, кристаллизовался в процессе самосозидания точки данных.

Что было потеряно? Все те биографические идиосинкразии, которые делали каждое сознание и каждую историю болезни уникальными, исчезают, поскольку без цифрового языка для их описания они с трудом попадают в цифровую описательную таксономию.Возрождение «нарративной медицины» или «нарративной психологии» могло бы отражать ностальгию по исчезающему миру (Greenhalgh and Hurwitz, 1999; Sarbin, 1986), но механизм точек данных заменил хроники событий и описания переживаний новым языком числовая точность, которая переносит те же события и события. Втискивание человеческих характеристик в пробитую дыру, в единственную точку данных, которая не может иметь нюансов, представляет собой революцию в понимании идентичности.Даже предложения по противодействию обезличивающему эффекту редукционистской медицины с помощью «социальных биомаркеров» просто расширяют диапазон и мощность точек данных (Prainsack, 2017). Более того, точка данных представляет собой архетипический объект наблюдения: что видно, что записывается, что анализируется. Технологии наблюдения одинаково эффективны при мониторинге индивидуальной производительности или субъективного состояния, поскольку и то, и другое можно свести к точкам данных. Если наблюдение (включая самонаблюдение) одновременно отслеживает и конструирует свои объекты, то точки данных формируют основу современной субъективности.

Изучение социальной жизни точек данных переворачивает те истории статистики, которые ставят во главу угла вклад одаренных людей, таких как Кетле, Гальтон или Пирсон (Desroiserie, 1998; Hacking, 1990), или интересы социальных групп (Porter, 1995). Появление точки данных в конце 19-го и начале 20-го веков, вместе с ее растущими размерами, привело к резкому увеличению доступности сырья для числовых манипуляций. Только после этого «события изобилия» люди и социальные группы, которые стали пионерами статистического мышления, могли быть признаны, а их вклад объяснен с точки зрения личных, политических и экономических факторов.Точно так же, в то время как построение 20-го века «усредненного американца» (Igo, 2007) или «вычислимого разума» (Rose, 1988) могло бы отражать применение статистики, численных методов и методов опроса, объективации посредством числа, лежащая в основе была податливой и калейдоскопической точкой данных. Более поздние исследования экономических и политических факторов, лежащих в основе больших данных (Beer, 2016; Kitchin, 2014), также происходят в контексте управления лавиной точек данных в конце 20-го века.Все эти явления — статистика, нумерология, распространение человеческих измерений, объективация людей — основываются на цифровом языке, созданном путем создания точек данных и манипулирования ими. Точки данных — это цифровые атомы, которые составляют статистические молекулы, которые позволяют собирать формы знания, которые раньше были невозможны. Исследования социальной жизни методов выявили преобразующие эффекты цифровых технологий и устройств, такие как их роль в посредничестве современной культуры (Beer and Burrows, 2013; Lupton, 2016), однако точки данных не являются инертными продуктами цифровых устройств; у них своя собственная жизнь.

В 19 веке, до технологии точек данных, знания о личности выражались в терминах прилагательных. В течение 20-го века эти знания все чаще приходили через числовые цифры, расположенные в размерных пространствах. Конечно, в системе прилагательных у человека могло быть «больше» или «меньше» одного атрибута, чем другого, но точки данных давали как более точный язык, так и возможность для проведения многих и подробных сравнений. Независимо от шкалы измерений, людей можно было ранжировать и распределять в виртуальном пространстве.В то время как температурная диаграмма соединяла точки данных, обозначающие температуру тела для одного пациента, новые точки данных перфокарт, графиков, корреляций и вопросников с контролируемыми ответами позволили сопоставить точки данных от многих людей. Процесс сбора данных стимулировал сравнения: это было не празднование индивидуального характера, а выявление различий, вариативности, которые отделяли одного человека от другого. Человеческий опыт больше нельзя было выражать в прозе; с помощью анкет можно было сократить его до числа, причем число, которое можно было суммировать, ранжировать и сравнивать.Автобиография больше не была прерогативой богатых и знаменитых, поскольку каждый мог в какой-то мере участвовать в построении собственных биографий точек данных. Это были предвестники, которые предвещали цифровую эпоху.

Биография автора

Дэвид Армстронг — профессор медицины и социологии Королевского колледжа Лондона. Его исследовательские интересы включают социологию медицинских знаний и исследования в области здравоохранения. Он является автором книг «Политическая анатомия тела: медицинские знания в Британии в двадцатом веке, » (Кембридж, 1983) и «Новая история идентичности: социология медицинских знаний» (Palgrave, 2002).

Список литературы

для хранения данных о последовательностях нативной ДНК с помощью ферментативного надрезания

Архитектура записи

Чтобы реализовать платформу хранения данных на основе ников, сначала необходимо идентифицировать никелирующий фермент с оптимизированной программируемостью.До этой работы это оставалось проблемой по причинам, описанным ниже.

Известные никазы (природные / сконструированные) способны обнаруживать и связывать только определенные последовательности в цепях ДНК, которые, как правило, сильно ограничены их контекстом. Например, никелирующие эндонуклеазы распознают только определенные последовательности, обычно длиной 6 п.о., что затрудняет их использование для крупномасштабной записи. Аналогично, Streptococcus pyogenes, никаза Cas9 ( Sp, Cas9n), широко используемый инструмент для приложений генной инженерии, требует присутствия последовательности смежного мотива протоспейсера (PAM) (NGG) в 3′-сайте целевой ДНК.Ограничение мотива NGG ограничивает пространство для надрезания 1/16 доступными положениями из-за динуклеотида GG в последовательности PAM. Комплекс Sp Cas9n использует направляющие РНК (гРНК) для связывания мишени, что делает ее довольно нестабильной и трудной в обращении. Кроме того, Sp Cas9n представляет собой фермент с одним оборотом ¹⁷ , т.е. одна молекула фермента может генерировать только один разрыв в молекуле ДНК. Эти свойства делают Sp Cas9n низкой эффективностью и универсальностью для приложений хранения.

Для решения этих проблем мы предлагаем использовать управляемый ДНК программируемый рестрикционный фермент Pyrococcus furiosus Argonaute ( Pf Ago) ¹⁸ в качестве инструмента для письма. Pf Ago представляет собой высокоточный искусственный рестрикционный фермент (ARE) для эффективного двухцепочечного расщепления в произвольных сайтах, который генерирует определенные липкие концы различной длины ¹⁸ . Фермент обладает значительно большей гибкостью в расщеплении двухцепочечной ДНК по сравнению с никазой Cas9, поскольку он не ограничен присутствием какой-либо специальной последовательности в его сайте узнавания.Что наиболее важно, фермент имеет высокую скорость оборота, поскольку одна молекула фермента может быть использована для создания большого количества (~ сотен) зарубок. Pf Ago также использует ДНК-направляющие из 16 нуклеотидов (гДНК), которые являются стабильными, дешевыми в приобретении и простыми в обращении in vitro. Pf Ago нашел различные применения в генной инженерии и геномных исследованиях, таких как сборка ДНК и снятие отпечатков ДНК ¹⁸ . Расщепление ДНК с использованием этого фермента требует присутствия двух гДНК, нацеленных на обе цепи в положениях, близких друг к другу, что не требуется и не желательно для приложений хранения.

Таким образом, мы провели обширные экспериментальные исследования, чтобы продемонстрировать, что при надлежащих условиях реакции (например, буфер и температура), Pf Ago с одной гДНК также может нацеливаться только на одну из цепей ДНК и успешно выполнять одновременное удаление нескольких предписанных сайтов на этой прядь с высокой производительностью и точностью в течение 40 мин. Дополнительные рис. 1, 2 иллюстрируют процесс проверки активности никелирующего фермента Pf Ago. Кроме того, в дополнительной таблице 1 и на дополнительных фигурах представлен сравнительный анализ характеристик никения Sp, Cas9n, другого потенциального фермента, снимающего ДНК, и Pf Ago.3–4.

Регистр ДНК и выбор участка никола. Геномную ДНК экстрагировали из культуры E. coli K12 MG1655, выращенной в течение ночи. Мы обнаружили, что длина 450 п.о. является подходящей длиной для наших записывающих фрагментов ДНК, которые в дальнейшем называются регистрами, учитывая, что:

Длина должна соответствовать достаточно большому количеству сайтов никинга. Рабочий пример регистра, используемого для хранения файлов, включает десять сайтов, разделенных не менее чем на 25 бит / с. Это ограничение по расстоянию налагается, чтобы гарантировать, что нити между зазорами не диссоциируют при комнатной температуре и чтобы фрагменты внутри зазоров имели достаточно большую длину.Возможны другие варианты длины, если они не приводят к нежелательной диссоциации прядей.

Поскольку регистры выделения должны включать сайты распознавания выделения, которые имеют большие расстояния редактирования, чтобы избежать неспецифического выделения, один длинный предварительно определенный по содержимому регистр нативной ДНК может быть не таким универсальным, как набор более коротких регистров, выбранных из разных частей генома. последовательность.

Длина должна быть адекватной как для платформ NGS, так и для чтения твердотельных нанопор.Кроме того, выбранная длина упрощает анализ после секвенирования и эталонное выравнивание и упрощает выполнение вычислений.

Таким образом, несколько регистров кандидатов размером 450 п.н. были амплифицированы с помощью ПЦР из геномной ДНК E. coli . Из этих кандидатов пять регистров были отобраны для внедрения и тестирования системы. Регистры содержат от пяти до десяти сайтов перегиба, все они расположены на антисмысловой (нижней) цепи (дополнительные рисунки 5a, 9b-e). Последовательности длиной 16, соответствующие участкам надрезания, выбирают так, чтобы они находились на расстоянии Хэмминга> 8, чтобы избежать неспецифического надреза.В дополнительной таблице 2 приведено количество различных k -меров ( k = 1, 2,…, 13), обнаруженных в геноме E.coli . Поскольку фермент с высокой точностью разрезает определенный сайт (между положениями 10 и 11 соответствующей гДНК ¹⁸ ), этот выбор упрощает способ предсказания длин, которые, как предполагается, будут наблюдаться после секвенирования. В результате каждый регистр связан с определенным набором длин фрагментов, которые, как ожидается, возникнут после завершения реакций захвата.

Позиционное кодирование: каждый регистр содержит n назначенных начальных позиций. Как описано ранее, даже несмотря на то, что длинные регистры длиной до нескольких килобайт могут быть легко размещены и усилены с помощью ПЦР, несколько регистров предпочтительнее длинных регистров. Позиции надрезания на каждой нити определяются на основе четырех простых способов учета ограничений композиции последовательности, описанных в разделе B.1 дополнительной информации.

Для выполнения фактического кодирования пользовательские файлы разбираются в n-битные строки, которые преобразуются в позиции захвата пространственно расположенных регистров, в соответствии с правилом, согласно которому 1 соответствует нику, а 0 соответствует отсутствию ник.Количество записываемых битов выбирается в зависимости от плотности зазубрин и длины регистра. В качестве примера строка 0110000100 преобразуется в позиционный код 238, указывая, что вырезание необходимо выполнить во 2-й, 3-й и 8-й позициях (рис. 2a). Обратите внимание, что для записи бита 0 не требуется никаких реакций, так как он соответствует основному состоянию no nick. Следовательно, запись по нику эффективно уменьшает размер фактически записываемого файла вдвое. Это свойство нативного хранилища ДНК напоминает свойства компакт-дисков (CD) и других записывающих устройств.Обратите внимание на то, что длина, состав последовательности и точки отсечки в регистре известны заранее, так что считывание сводится к обнаружению позиций точек отсчета.

a Pf Ago может разрезать несколько заранее определенных мест только на одной нити (слева, вверху) или на обеих нитях (слева, внизу) одновременно. В первом регистре хранится содержимое 110… 1, а во втором регистре — 121… 0. Выбранный регистр является продуктом ПЦР E.фрагмент геномной ДНК coli с 10 заранее обозначенными неравномерно расположенными позициями для надреза. Позиционный код 238 соответствует двоичному вектору 0110000100 (справа). b Чтения секвенирования MiSeq были выровнены с эталонным регистром для определения позиций зарубок. Гистограмма распределения размеров (справа) и графики покрытия (слева) затем генерируются на основе частоты и глубины охвата считываний. Графики покрытия позволяют легко обнаруживать сайты с ником и без него.В показанном примере все десять позиций были разорваны, в результате получилось одиннадцать выровненных фрагментов. Исходные данные доступны в файле исходных данных.

Запись данных: В компоненте записи предлагаемой системы двоичная информация пользователя преобразуется в позиционный код, который описывает, где нативная последовательность ДНК должна быть топологически модифицирована, т. Е. Разорвана. Каждый псевдоним кодирует либо журнал ₂ 2 = 1 бит (если только одна цепочка может быть разделена или оставлена ​​неизменной), либо журнал ₂ 3 = 1.58 бит (если разрешено разрезать одну из двух нитей или обе оставлены без изменений). Каждый регистр создается путем смешивания его с комбинацией назначающих ферментов, которые содержат руководства, соответствующие набору сайтов, подлежащих созданию ников, и информационному содержанию, которое необходимо сохранить. Пикирование выполняется параллельно на всех сайтах, процесс записи занимает ~ 40 мин.

Чтобы обеспечить быструю и эффективную запись данных, библиотеку регистров с желаемыми шаблонами точек отсечки можно создать комбинаторным способом и параллельно с использованием автоматических обработчиков жидкости.С этой целью мы разработали направляющие Pf Ago для всех предопределенных позиций отсечки в выбранном регистре и создали регистры, содержащие все 2 ¹⁰ = 1024 комбинаций отсечки (дополнительная таблица 3). Протоколы записи для регистров описаны в разделе «Дополнительная информация», раздел B.4.

Организация данных: регистры или комбинации регистров помещаются в сетки микропланшетов, которые обеспечивают произвольный доступ к регистрам и пространственно упорядочивают данные, аналогично дорожкам и секторам на дисках и лентах.Размещение продиктовано кодируемым контентом. Для предлагаемого нами прототипа топологической системы хранения решение на основе планшетов облегчает конкретный доступ к данным как на основе их положения скважин, так и на основе их содержимого, за счет использования побитового произвольного доступа toehold, описанного в разделе «Дополнительные возможности». Предлагаемая позиционная организация также ограничивает объем / степень разрушения данных во время чтения, поскольку информация хранится распределенным образом, а методы произвольного доступа на основе PCR могут искажать контент только в небольшом количестве лунок.В его нынешнем виде подход с лунками не масштабируется и не обеспечивает желаемой плотности хранения. Тем не менее, в настоящее время ведутся работы по созданию масштабируемых систем хранения позиционных данных с использованием пластин MALDI ¹⁹ или микрофлюидных устройств ²⁰ . Эти решения в настоящее время не могут обрабатывать большие объемы данных, но, как ожидается, в ближайшем будущем они значительно улучшатся.

Архитектура чтения

Разрезанные регистры сначала денатурируются, что приводит к фрагментам оцДНК переменной длины, продиктованным разорванными позициями.Эти модулированные по длине фрагменты оцДНК затем преобразуются в библиотеку дцДНК, секвенируют на Illumina MiSeq, и полученные считывания выравниваются с известной последовательностью регистра ссылок. Положение зазубрин определяется на основе анализа охвата считыванием, распределения вставок по размеру и путем совмещения с эталонной последовательностью; потенциальные участки, которые не покрываются, объявляются нулевыми (рис. 2а, б).

Процесс секвенирования NGS: поскольку разрыв — это очень небольшое изменение в основной цепи ДНК, прямое обнаружение этой топологической модификации на длинной цепи ДНК остается сложной задачей.Однако, если денатурировать дцДНК и секвенировать полученные фрагменты внутри ника, считывание ника становится простым. Следовательно, в компоненте чтения нашей системы разорванная ДНК сначала преобразуется в одиночные цепи при высокой температуре; Полученный пул оцДНК преобразуется в библиотеку дцДНК, и эта библиотека секвенируется с помощью устройства MiSeq. Положения зарубок определяют с помощью анализа считывания и последующего сопоставления последовательностей на основе ссылок, поскольку регистры нативной ДНК известны априори.

Поскольку для получения позиций зарубок требуется секвенировать целые фрагменты (в нашем случае 450 п.н.), результат считывания снижается как минимум на один порядок. Тем не менее, важно отметить, что в нашей системе высокие покрытия не важны для точного считывания данных, поскольку даже относительно небольшие покрытия (всего одно считывание) могут быть разрешены без ошибок, учитывая, что показания всегда могут быть согласованы с эталоном. . Кроме того, поскольку длины фрагментов взаимозависимы и поскольку фрагменты должны совместно мозаить / покрывать известную эталонную цепочку ДНК, некоторые недостающие фрагменты также могут быть размещены.Проще говоря, если один фрагмент имеет низкое покрытие или не имеет никакого покрытия, но оставляет дыру в выровненных строках по отношению к ссылке, его присутствие отмечается косвенно при выравнивании.

Эксперименты по считыванию и выравниванию NGS: в качестве доказательства концепции мы сообщаем о результатах записи-чтения для двух сжатых файлов, содержащих текстовый файл размером 0,4 КБ (изначально размером 2 КБ) из 272 слов, содержащий Геттисбургский адрес Линкольна (LGA) и изображение Мемориала Линкольна в формате JPEG размером 14 КБ (первоначально размером 329 КБ).Оба файла были преобразованы в формат ASCII и извлечены с идеальной точностью. На дополнительном рисунке 7 показано распределение всех 10-битных подстрок в файлах.

Из всех сохраненных данных был упорядочен случайно выбранный набор выборок, кодирующих 80 бит, включая регистры размером 5 × 10 бит из изображения и регистры 3 × 10 бит из текстового файла. Учитывая присущую процессу секвенирования избыточность и тщательный выбор узловых точек и регистровых последовательностей, избыточность с исправлением ошибок не требовалась, и данные были извлечены безупречно.Как видно из фиг. 2, 3 и дополнительные рис. 5, 6, покрытия пиков полностью согласуются с длинами фрагментов, предсказанными на основе местоположения надреза.

a Пять ортогональных регистров используются вместо одного единственного регистра. Каждая вертикальная секция представляет один регистр в порядке чтения, диктуемом геномом, и каждая строка показывает длину чтения, полученную после анализа секвенирования. Длины считывания записываются слева, а глубины секвенирования — по правой оси. b Обрыв как смысловой, так и антисмысловой цепей. Здесь двоичный формат переключается на троичный формат, т. Е. Для каждого узла отсечки ник на смысловой цепи обозначает 1, ник на антисмысловой цепи обозначает 2, а отсутствие ник означает 0. Охват (слева) и распределение по размерам ( справа) графики подтверждают, что регистр может быть размещен на десяти предписанных сайтах на обеих цепях, шесть из которых расположены на смысловой цепи и четыре на антисмысловых цепях, что соответствует 10-битной строке данных: 1212121211.Подход смысло-антисмыслового отсечения также можно использовать для параллельной записи в несколько регистров. Исходные данные доступны в файле исходных данных.

Дополнительные функции

Для увеличения плотности хранения на регистр и на лунку системы мы также ввели и экспериментально протестировали три дополнительных метода хранения на основе ников. Первый метод включает смешивание того, что мы называем ортогональными регистрами: ортогональные регистры — это фрагменты ДНК, выделенные из разных частей геномной ДНК, которые имеют небольшие оценки сходства последовательностей.Второй метод включает разрезание ДНК как на смысловой, так и на антисмысловой цепях, и в этом случае достигается увеличение плотности на 58%. Третий метод включает комбинаторное смешение одного и того же регистра, как это продиктовано математически обоснованной схемой группового тестирования (обсуждается в разделе «Комбинаторное смешение»).

Запись с несколькими регистрами: Чтобы доказать принцип записи в ортогональный регистр, мы используем текущий пример регистра LGA, а также четыре других ортогональных регистра, каждый длиной 450 бит.Все регистры извлечены из генома E. coli (O1 – O4), они не имеют общих подстрок, используемых в качестве узловых сайтов, и имеют <50% совпадений попарного сходства. Кроме того, биты, хранящиеся в регистрах, естественным образом упорядочены, поскольку регистры имеют внутренний порядок в своей родной геномной строке. Используя ортогональные регистры, мы спроектировали в общей сложности 32 позиции захвата во всех регистрах и закодировали заголовок Gettysburg Address размером 126 бит путем одновременной блокировки всех регистров, смешанных вместе.Этот фрагмент данных также был успешно вызван без ошибок, как показано на (Рис. 3a).

Смысловая-антисмысловая запись: В качестве доказательства концепции мы использовали текущий пример регистра ДНК (LGA) для проверки записи как смысловой, так и антисмысловой цепей. В этой настройке алфавит записи является троичным, т. Е. В любой заранее заданной позиции надреза, зарубка на смысловой цепи обозначает 1, зарубка на антисмысловой цепи обозначает 2, а отсутствие зарубки означает 0. Это увеличивает потенциальные сохраняемые данные для каждого надреза. сайт ~ 1.58 раз. Мы также экспериментально показали, что наш регистр может быть размещен на 10 предписанных сайтах на обеих цепях, шесть из которых расположены на смысловой цепи и четыре на антисмысловой цепочке, что соответствует 10-битной строке данных: 1212121211 (рис. 3b). .

Другие технические детали, касающиеся реализаций с ортогональными регистрами и с разрывами на обеих цепях ДНК, представлены в дополнительной информации, раздел B.6 и дополнительных рисунках. 8–11.

Альтернативные платформы считывания: более быстрый, портативный и более экономичный метод считывания регистров ДНК с разрывами — это двумерные (2D) твердотельные нанопористые мембраны ²¹ .Твердотельные нанопоры также позволяют неразрушающим образом считывать отдельные молекулы ДНК, несущие информацию, и, следовательно, увеличивать жизненный цикл молекулярных систем хранения.

Основным недостатком существующих технологий твердотельных нанопор является отсутствие контроля за перемещением, который обеспечивает более точное и менее шумное считывание положения зарубки. Один из подходов к решению этой проблемы, описанный в исх. ²¹ , предназначен для удлинения зарубок до опоры, коротких одноцепочечных участков на дцДНК, образованных двумя близко расположенными зазубринами вместо одиночных зарубок.Как показано в разделе «Дополнительная информация», раздел B.8., Pf Ago можно использовать для создания опор произвольной длины. Экспериментальные данные ²¹ показывают, что зацепы можно легко и точно обнаружить с помощью твердотельных нанопор SiN _x и MoS ₂ .

Однако стоимость создания опор вдвое выше, чем зарубок, так как для этого нужны две разные направляющие для зазубрин. Следовательно, необходимо определить альтернативные механизмы для прямого обнаружения зарубок.Чтобы проиллюстрировать осуществимость подхода прямого считывания, мы выполнили моделирование молекулярной динамики (МД) наряду с расчетами квантового переноса для получения сигналов ионного и поперечного тока. Чтобы сократить время вычислений при моделировании МД, были рассмотрены цепи ДНК из 30 нуклеотидов только с одним разорванным сайтом в середине. Моделирование проводилось при напряжении 1 В с общим временем перемещения в несколько наносекунд. Результаты указывают на сильную обратную корреляцию между сигналами тока ионного и электронного слоя вдоль мембраны, вызванными зазубринами в нанопорах MoS ₂ (дополнительные рис.12–14 и дополнительный фильм 1). Мы также предоставляем дополнительный анализ в поддержку наших выводов, вычисляя корреляцию Пирсона между нормализованными сигналами, чтобы указать временные рамки, когда зарубка находится внутри поры (дополнительный рис. 12c).

Побитовый произвольный доступ: в дополнение к разрешению считывания на основе нанопор, точки опоры могут использоваться для побитового произвольного доступа и опосредованного зацепления смещения нити ДНК, используемого для разработки динамических молекулярных систем и выполнения молекулярных вычислений ^22,23,24 .Информация обрабатывается посредством высвобождения нитей контролируемым образом, при этом опоры выступают в качестве сайтов инициации, с которыми эти входные нити связываются для смещения ранее связанной выходной нити.

Toeholds обычно создаются путем связывания двух областей синтетической оцДНК и оставления короткого фрагмента несвязанным. Однако мы экспериментально продемонстрировали, что Pf Ago может легко создавать опоры в нативной ДНК. Для формирования опоры мы вводим две зарубки на небольшом расстоянии друг от друга (в нашем эксперименте 14 бит / с).При соответствующем буфере и температурных условиях в одной реакции нить между двумя разрывами диссоциирует, оставляя опору на двухцепочечной ДНК (дополнительный рис. 15).

Методы регистрации опорных точек на основе флуоресценции могут использоваться для обнаружения опорных точек неразрушающим образом и, следовательно, для обеспечения посимвольного произвольного доступа. Кроме того, эти методы можно использовать для оценки концентрации регистров, несущих опору, без изменения регистров ДНК. Мы проиллюстрируем этот процесс на регистре, кодирующем 0010000000, с опорой длиной 14 нтц в позиции захвата 3 (дополнительный рис.16). Как показано на фиг. 4a, репортерная цепь, меченная флуорофором и гасителем, с последовательностью, комплементарной опорной точке, может гибридизоваться с опорным сегментом, создавая сигнал флуоресценции, возникающий в результате увеличения расстояния между флуорофором и гасителем. Мы также смогли надежно измерить различные соотношения нативных фрагментов ДНК с зацепками и без них в течение 20 минут (рис. 4b). Поскольку репортер имеет короткий одноцепочечный выступ, его можно снять с регистратора после гибридизации, что делает процесс считывания неразрушающим (анализ электрофореза в полиакриламидном геле, рис.4в). Эта функция снабжает предлагаемую нами систему хранения уникальным неразрушающим поразрядным произвольным доступом, так как можно создавать специальные репортеры для обнаружения любой желаемой последовательности точек привязки, которая сопровождает ник. Он также позволяет выполнять вычисления в памяти над данными, закодированными в никах, как показано в справке. ¹⁵ .

a Неразрушающее обнаружение опорных точек с помощью флуорофора и гасителя, маркированного нитью Reporter.Как только Reporter гибридизуется с опорой на приводной нити, наблюдается сигнал флуоресценции из-за увеличения расстояния между флуорофором и гасителем. Нить Reporter может быть удалена из регистра, как только нить Reporter * гибридизируется с Reporter. b Кинетика определения концентраций регистров с зацепками и без них в смесях (слева). Сигналы флуоресценции насыщаются в течение 20 мин. Перед измерением образцы перемешивали не более чем за 2 мин.Концентрация ДНК, удерживаемой за носком, может быть точно определена количественно по интенсивности флуоресценции (справа), так как она увеличивается линейно с концентрацией регистров с опорой. c Результаты PAGE геля для неразрушающего обнаружения опоры ноги. Слева: гель не был окрашен другими флуоресцентными красителями, поэтому наблюдаются только виды с собственной флуоресценцией. После добавления репортера на дорожке «Шаблон + репортер» появляется комплекс большого размера, указывающий на гибридизацию репортера и регистра.После добавления репортера *, как видно на дорожке «Шаблон + репортер + репортер *», комплекс большого размера на предыдущей дорожке больше не проявляет собственной флуоресценции, что указывает на то, что нить репортера удалена из регистра. Справа: тот же гель после окрашивания (с золотом SYBR: ThermoFisher Scientific). Обратите внимание, что наблюдаются те же молекулярные компоненты в дополнение к Reporter *. Анализ PAGE проводился один раз, так как это стандартная установка для молекулярных вычислений, и ожидается, что результаты будут согласованными в течение многих испытаний.Исходные данные доступны в файле исходных данных.

Обратите внимание, что, поскольку позиции зазубрин предопределены и поскольку ортогональные регистры смешаны, необходимо иметь только одну репортерную последовательность, доступную для каждого местоположения бита. Для регистра LGA нужно всего десять разных флуорофоров для побитового произвольного доступа ко всем десяти позициям одновременно. Если доступ последовательный, нужен только один флуорофор. Это должно контрастировать с первой схемой произвольного доступа, которую мы предложили и о которой сообщалось в исх. ⁴ . Там можно получить доступ к отдельным олигонам только через трудоемкий процесс ПЦР и секвенирования.

Комбинаторное смешение: Поскольку для каждой последовательности регистров требуются разные направляющие для раскалывания, которые будут использоваться с протекающей эндонуклеазой, возникает вопрос, можно ли хранить информацию на нескольких копиях одного и того же регистра, несущих разные паттерны раскалывания. Поскольку для информации, хранящейся в одной и той же строке регистров в смешанном пуле, нет внутреннего порядка, секвенсоры NGS не могут определить происхождение различных фрагментов посредством выравнивания.Возможны несколько решений этой проблемы. Одно из решений — хранить информацию по количеству ников, а не по их местоположению. Другой, более эффективный подход — использовать схему комбинаторного микширования, такую ​​как групповое тестирование или кодирование канала сумматора. Групповое тестирование эффективно позволяет смешивать k -out-of- N регистров, где k значительно меньше, чем N , а количество битов масштабируется как k log ₂ N .Оптимальной схемой микширования для сумматорных каналов является схема Линдстрема ²⁵ , которая не накладывает никаких ограничений на значение k .

Вкратце, не все комбинации шаблонов разделения в одной и той же последовательности регистров могут быть смешаны, поскольку необходимо предотвратить множественные различные решения для выравнивания для объединения фрагментов, сгенерированных из смеси. Это достигается за счет тщательной реализации схемы Линдстрема. Эта схема кодирования была первоначально разработана, чтобы позволить идентифицировать отдельные компоненты в действительной сумме двоичных взвешенных векторов.