Баллы по биологии: Перевод баллов ЕГЭ 2020 по биологии

Содержание

Баллы ЕГЭ-2020 по биологии

ЕГЭ по биологии

Информация о баллах ЕГЭ-2020 по биологии для выпускников, родителей и учителей.

Минимальный балл для поступления в ВУЗ — 16 первичных → соответствуют 36 тестовым.

Баллы за задания

Биология: 

1 балл —  за 1, 2, 3, 6 задания.

2 балла —  4, 5, 7-22.

3 балла —  23-28.

Всего: 58 баллов.

Таблица перевода первичных баллов в тестовые( В 100-бальную систему). Биология. ЕГЭ 2020

Первичный балл

Тестовый балл

1

3

2

5

3

7

4

9

5

12

6

14

7

16

8

18

9

21

10

23

11

25

12

27

13

30

14

32

15

34

16

36

17

38

18

39

19

40

20

42

21

43

22

44

23

46

24

47

25

48

26

50

27

51

28

52

29

53

30

55

31

56

32

57

33

59

34

60

35

61

36

63

37

64

38

65

39

66

40

68

41

69

42

70

43

72

44

73

45

74

46

76

47

77

48

78

49

79

50

82

51

84

52

86

53

89

54

91

55

93

56

96

57

98

58

100

Перевод баллов ЕГЭ по биологии в оценки

(примерный) Официального перевода баллов ЕГЭ в оценки не существует с 2008 года

Таблица 1

Оценка  Баллы 
2 0-35 
36-54 
55-71 
 от 72

Связанные страницы:

Шкала перевода баллов ЕГЭ 2022 по биологии

Перевод из первичных баллов в тестовые ЕГЭ 2022 по биологии.

При наличии: красные линии означают минимальный порог для получения аттестата. Зеленая линия — порог поступления в вуз. Синие линии для поступления в подведомственные Минобрнауки вузы.

Биология ЕГЭ перевод тестовых баллов

Первичный балл Тестовый балл
1 3
2 5
3 7
4 9
5 12
6 14
7 16
8 18
9 21
10 23
11 25
12 27
13 30
14 32
15 34
16 36
17 38
18 39
19 40
20 42
21 43
22 44
23 46
24 47
25 48
26 50
27 51
28 52
29 53
30 55
31 56
32 57
33 59
34 60
35 61
36 63
37 64
38 65
39 66
40 68
41 69
42 70
43 72
44 73
45 74
46 76
47 77
48 78
49 79
50 82
51 84
52 86
53 89
54 91
55 93
56 96
57 98
58 100

Посмотрите курсы подготовки ЕГЭ по биологии

Баллы ЕГЭ 2021 по биологии

ЕГЭ по биологии

Шкала перевода баллов ЕГЭ по биологии в 2021 году.

Первичный балл — это предварительный балл единого государственного экзамена, который получается путём суммирования оценок за выполнение каждого задания экзаменационной работы на основе спецификации контрольных измерительных материалов ЕГЭ.

Тестовый балл — это окончательный балл по результатам ЕГЭ, который выставляется по 100-балльной или пятибалльной системе оценивания в результате процедуры, учитывающей все статистические материалы, полученные в рамках проведения единого гос. экзамена данного года.

Таблица перевода первичных баллов в тестовые. ЕГЭ 2021 по биологии

Первичный балл Тестовый балл
1 3
2 5
3
7
4 9
5 12
6 14
7 16
8 18
9 21
10 23
11 25
12 27
13 30
14 32
15 34
16 36
17 38
18 39
19 40
20 42
21 43
22 44
23 46
24 47
25 48
26 50
27 51
28 52
29 53
30 55
31 56
32 57
33 59
34 60
35 61
36 63
37 64
38 65
39 66
40 68
41 69
42 70
43 72
44 73
45 74
46 76
47 77
48 78
49 79
50 82
51 84
52 86
53 89
54 91
55 93
56 96
57 98
58 100

Баллы за каждое задание ЕГЭ 2021 по биологии

Номер задания Первичные баллы
1 1
2 1
3 1
4 2
5 2
6 1
7 2
8 2
9 2
10 2
11 2
12 2
13 2
14 2
15 2
16 2
17 2
18 2
19 2
20 2
21 2
22 2
23 3
24 3
25 3
26 3
27 3
28 3
Всего: 58

Связанные страницы:

Сколько баллов за первую часть егэ по биологии?

1 балл — за 1, 2, 3, 6 задания. 2 балла — 4, 5, 7-22. З балла — 23-28.

Сколько можно получить за тестовую часть по биологии?

ПОРОГОВЫЙ БАЛЛ

ПОРОГ ПО БИОЛОГИИ: 16 первичных баллов (36 тестовых баллов). Приказом Миннауки установлен минимальный тестовый балл по биологии: 39 баллов.

Сколько вторичных баллов за первую часть егэ по биологии?

Сумма первичных баллов по всем заданиям — это общий первичный балл; он переводится во вторичный (тестовый) с помощью таблицы. Максимальный первичный балл в первой части — 38. Максимальный первичный балл во второй части — 20. Общий максимальный первичный балл — 58.

Сколько баллов в первой части по биологии егэ?

Их распределение по конкретным экзаменационным заданиям первой части КИМ выглядит следующим образом: Упражнения №1, 2, 3 и 6 приносят ученику 1 балл при правильном выполнении. За правильное и полное выполнение заданий №4, 7, 9, 12, 15, 17, 21 дают по 2 балла.

Сколько баллов за первую часть егэ по истории?

Первичные баллы

Максимально в ЕГЭ по истории в 2021 году можно набрать 56 первичных баллов. За первые 24 задания начисляется от 1 до 4 первичных балла. Задание №25 (историческое сочинение) оценивается в 12 первичных баллов.

Сколько можно получить за первую часть по биологии?

1 балл — за 1, 2, 3, 6 задания. 2 балла — 4, 5, 7-22. З балла — 23-28.

Сколько баллов дают за тестовую часть егэ по биологии?

В ЕГЭ по биологии можно набрать максимум 58 первичных баллов. За все верно выполненные задания из первой части можно получить 38, из второй 20 первичных баллов.

Сколько заданий нужно сделать чтобы пройти порог по биологии?

Минимальный проходной балл по биологии в 2019 году равен 37, для преодоления порога необходимо верно решить первые 18 заданий.

Сколько максимум баллов в Огэ по биологии?

Максимальное количество баллов, которое может получить экзаменуемый за выполнение всей экзаменационной работы, — 40 баллов. Результаты экзамена могут быть использованы при приеме учащихся в профильные классы средней школы.

Как оцениваются задания егэ по биологии 2021?

При оценивании выполнения каждого из заданий 5, 8, 10, 13, 16, 18, 20 выставляется 2 балла, если указана верная последовательность цифр; 1 балл, если допущена одна ошибка; 0 баллов во всех остальных случаях.

Сколько баллов можно набрать за 1 часть егэ по химии?

1 баллза 1-6, 11-15, 19-21, 26-29 задания. 2 балла — 7-10, 16-18, 22-25, 30, 31. 3 балла — 35.

Как перевести баллы в оценки?

Формула оценки: (сумма баллов => 85%) = «отлично»; (65% <= сумма баллов < 85%) = «хорошо»; (40% <= сумма баллов < 65%) = «удовлетворительно»; (<= сумма баллов < 40%) = «неудовлетворительно»; (сумма баллов < 20%) = «1».

Сколько баллов за задания егэ по русскому?

Распределение баллов за каждое задание по русскому языку

В ЕГЭ по русскому языку в 2021 году участник аттестации может получить 1 баллза 1-7, 9-15, 17-25 задания. 2 баллаза 16 задание. 4 баллаза задание номер 26. 5 балловза 8-е.

Сколько баллов за каждое задание по истории егэ?

История: 1 балл — за 1, 4, 10, 13, 14, 15, 18, 19 задания. 2 балла — 2, 3, 5-9, 12, 16, 17, 20, 21, 22. З балла — 11, 23.

Сколько можно набрать баллов за тест егэ по истории?

Чтобы все эти факты не превращались для вас в мешанину из цифр, упорядочим их в таблице. Таким образом, на ЕГЭ по истории можно в общей сложности набрать до 56 первичных баллов. В итоговом исчислении их максимальное количество – 100, как и для всех других предметов.

Сколько заданий нужно сделать чтобы пройти порог по истории?

Согласно распоряжению, чтобы сдать ЕГЭ по истории хотя бы на тройку, необходимо набрать 9 первичных баллов. Чтобы их набрать, достаточно правильно выполнить первые 6 заданий или написать хорошее сочинение (№ 25), которое при удовлетворении всем критериям даст 11 баллов.

Первый Санкт-Петербургскийгосударственный медицинскийуниверситет им. акад. И.П. Павлова

Итоги прохождения курса оцениваются рейтингом с максимальной величиной 100 баллов, который складывается из рейтинговых оценок следующих видов деятельности студента:

  • экзамен с максимальной оценкой 40 баллов. При этом 36–40 баллов соответствует оценке «отлично», 30–35 баллов – «хорошо», 20–29 баллов–«удовлетворительно», менее 20 баллов – «неудовлетворительно» с повторной сдачей экзамена. Условием допуска к экзамену является необходимая величина рейтингов по другим видам деятельности;
  • рубежный контроль в процессе обучения с максимальной оценкой 40 баллов. рубежный контроль осуществляется на 4 итоговых занятиях путем опроса по определенным изучаемым темам. Максимальная оценка по каждому занятию составляет 10 баллов, минимальная необходимая – 6 баллов;
  • практические умения, предусмотренные программой с максимальной оценкой 20 баллов. Этот вид деятельности определяется степенью овладения техникоймикроскопирования(определение препаратов) с максимальной оценкой 5 баллов, а также качеством выполнениярисунков препаратовсхем и таблиц в альбоме для практических занятий с необходимой оценкой 10 баллов. Баллы по технике микроскопирования являются необходимым условием допуска к экзамену. Все некачественные рисунки, схемы и таблицы подлежат исправлению, после чего служат допуском к экзамену. В 5 баллов оценивается самостоятельная работа студентов (участие в СНО, элективах, лекциях, написание рефератов, таблиц).

Минимальный необходимый для получения зачета рейтинг – 30 баллов.

Суммированием рейтингов по каждому виду деятельности определяется итоговый рейтинг по дисциплине: 91–100 баллов соответствуют оценке «отлично», 71–90 баллов – «хорошо», 51–70 баллов – «удовлетворительно», 0–50 баллов – «неудовлетворительно».

Для проставления автоматически оцениваемых знаний студента необходимо набрать 91 балл (36 баллов – контрольные работы, 40 баллов – экзамен, 10 баллов – альбом и 5 баллов – техника микроскопирования).

Положение принято на заседании коллектива кафедры 16 декабря 2009 г.

Олимпиадная биологическая образовательная программа: Положение о программе


Положение об Олимпиадной биологической образовательной программе
Образовательного центра «Сириус» (сентябрь 2019 года)

1. Общие положения

1.1. Настоящее Положение определяет порядок организации и проведения олимпиадной биологической образовательной программы Центра «Сириус» (далее – образовательная программа), методическое и финансовое обеспечение образовательной программы.

1.2. Олимпиадная биологическая образовательная программа проводится в Образовательном центре «Сириус» (Образовательный Фонд «Талант и успех») с 30 августа по 22 сентября 2019 года.

1.3. В образовательной программе примут участие до 200 школьников 9-11 классов (на 1 сентября 2019 года) из всех регионов России, проявившие себя на региональных и заключительных этапах Всероссийской олимпиады школьников по биологии 2018-2019 учебного года, победители и призеры олимпиад по биологии из Перечня Министерства образования и науки РФ, а также победители и призеры Московской олимпиады школьников, Школьной биологической олимпиады.

1.4. К участию в образовательной программе допускаются школьники, являющиеся гражданами Российской Федерации.

1.5. Общее количество участников образовательной программы: не более 200 человек.

1.6. В связи с целостностью и содержательной логикой образовательной программы, интенсивным режимом занятий и объемом академической нагрузки, рассчитанной на весь период пребывания обучающихся в Образовательном центре «Сириус», не допускается участие школьников в отдельных мероприятиях или части образовательной программы: исключены заезды и выезды школьников вне сроков, установленных Экспертным советом Фонда.

1.7. Научно-методическое и кадровое сопровождение профильной образовательной программы осуществляют Биологический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, Центр Педагогического мастерства г. Москвы.

1.8. В случае нарушений правил пребывания в Образовательном центре «Сириус» или требований настоящего Положения решением Координационного совета участник образовательной программы может быть отчислен с образовательной программы.

1.9. В течение учебного года (с июля по июнь следующего календарного года) допускается участие школьников не более, чем в двух образовательных программах по направлению «Наука» (по любым профилям, включая проектные образовательные программы), не идущих подряд.

2. Цели и задачи образовательной программы
2.1. Цель проведения образовательной программы: выявление, развитие и сопровождение талантливых школьников в области биологии, максимальное развитие их потенциала, повышение общекультурного уровня участников.

2.2. Задачи образовательной программы:
— развитие способностей учащихся и расширение их кругозора путем интенсивных занятий по углубленной программе у ведущих педагогов России;
— помощь в освоении участниками навыков практической работы;
— подготовка учащихся к биологическим олимпиадам высокого уровня;
— активизация творческой, познавательной, интеллектуальной инициативы обучающихся, проявивших интерес и склонность к изучению биологии и естественных наук;
— выявление и поддержка обучающихся, склонных к научно-исследовательской и проектной деятельности;
— обобщение и развитие лучших практик по изучению биологии в старших классах, а именно: подготовки к олимпиадам, выполнению исследовательских и учебных проектов, организации внеурочной работы обучающихся;
— популяризация биологии как науки.

3. Система отбора участников образовательной программы

3.1. Отбор участников осуществляется Координационным советом, формируемым руководителем Образовательного Фонда «Талант и успех», на основании общих критериев отбора в Образовательный центр «Сириус», а также требований, изложенных в настоящем Положении.

3.2. Для участия в конкурсном отборе школьникам необходимо подать заявку на официальном сайте Образовательного центра «Сириус».

Регистрация будет доступна с 6 июня по 1 июля 2019 года.

3.3. Для участия в образовательной программе приглашаются учащиеся 9-11 классов образовательных организаций из всех регионов России, показавшие высокие результаты на биологических олимпиадах в 2018-2019 учебном году.

При отборе на образовательную программу учитываются академические достижения, загруженные в государственный информационный ресурс о детях, проявивших выдающиеся способности.

3.3.1. В первую очередь к участию в образовательной программе приглашаются победители и призеры заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по биологии 2018-2019 учебного года (9 и 10 классы) из всех регионов России (не более 70 человек).

3.3.2. Далее, к участию в образовательной программе приглашаются учащиеся 9-11 классов (по состоянию на 1 сентября 2019 года) из всех регионов России в соответствии с рейтингом.

3.3.3. Достижения кандидатов на участие в образовательной программе будут оцениваться следующим образом (учитываются только результаты олимпиад 2018/2019 года):

Мероприятие

Статус

Количество баллов

Заключительный этап Всероссийской олимпиады школьников по биологии

 

Участник

 

15

Региональный этап Всероссийской олимпиады школьников по биологии

Победитель

12

Призер

8

Заключительный этап Олимпиад I уровня по биологии

Победитель

15

Призер

12

Заключительный этап Олимпиад II и III уровня по биологии

Московская олимпиада школьников по биологии

Школьная биологическая олимпиада

Победитель

9

Призер

6

3.3.4. При формировании рейтинга суммируются 2 наивысших достижения школьника за участие в олимпиадах по биологии 1-3-го уровня, Московской олимпиады школьников, Школьной биологической олимпиады и за участие во Всероссийской олимпиаде школьников 2018-2019 учебного года.

В случае участия школьника в региональном и заключительном этапе Всероссийской олимпиады школьников по биологии, в рейтинге учитываются баллы только заключительный этап.

3.3.5. По решению Координационного совета при равенстве баллов в рейтинге кандидатов могут быть учтены дипломы иных олимпиад и конкурсов биологического профиля (очной формы участия не ниже регионального уровня). За дипломы может быть добавлено до 3 баллов (за каждый диплом по 1 баллу).

Данные дипломы необходимо загрузить в графу «Иные достижения».

Перечень мероприятий, дипломы которых учитываются в данном случае, будет определен Координационным советом и опубликован при подведении итогов.

3.3.6. Рейтинговый список кандидатов на участие в образовательной программе упорядочивается в порядке убывания суммы баллов, набранных кандидатами (отдельно по 9-му, 10-му и по 11-му классам).

3.4. В случае отказа приглашенных, имеющих более высокий приоритет или рейтинг, на их место приглашаются другие претенденты строго в соответствии с рейтингом в списках кандидатов на участие в образовательной программе по каждому классу.

3.5. Общее количество участников образовательной программы не может превышать 200 человек (9 класс — 38-40 человек, 10 класс — 70-72 человек, 11 класс — до 90 человек).

В случае равенства рейтинговых баллов кандидатов на образовательную программу решением Координационного совета может быть пересмотрено количество участников по классам.

3.6. Список кандидатов на участие в образовательной программе будет опубликован на сайте Образовательного центра «Сириус» не позднее 10 июля 2019 года.

4. Аннотация образовательной программы

Образовательная программа включает в себя теоретические и практические занятия по биологии, лекции и семинары ведущих преподавателей, общеобразовательную, обширную культурно-досуговую и спортивно-оздоровительную программы.

5. Финансирование образовательной программы

Оплата проезда, пребывания и питания участников образовательной программы осуществляется за счет средств Образовательного Фонда «Талант и успех».

Структура и изменения ЕГЭ по биологии 2022 года ⋆ MAXIMUM Блог

По статистике ЕГЭ по биологии пишут хуже других экзаменов. В 2021 году средний балл выпускников снизился на 0,3 — до 51,28 балла. Но вы собираетесь сдавать биологию, не опускайте руки — подготовиться к экзамену вполне реально. Экзамен покажется не таким сложным, если знать его структуру и формат, а также ответственно подойти к подготовке. В этой статье мы поговорим о структуре ЕГЭ по биологии 2022, типах заданий, нюансах и особенностях.

2022 год. Структура и особенности ЕГЭ по биологии

Изменения ЕГЭ по биологии 2022

К счастью, в ЕГЭ по биологии 2022 почти нет изменений, но экзамен немного подкорректировали. Как и в прошлом году, на выполнение экзаменационной работы о биологии отводится 235 минут. За 3 часа 55 минут вы точно успеете прорешать, проверить и оформить все задания.

Количество заданий в экзамене осталось прежним. Но вот система оценивания, содержание и порядок заданий претерпели некоторые изменения.

Во-первых, первичный балл увеличился с 58 до 59. Произошло это из-за того, что практико-ориентированные задания из второй части (22 линия) теперь оцениваются в три балла, а не в два, как было до этого. Кстати, эти задания теперь направленны на умения проводить, планировать и анализировать биологические эксперименты.

Во-вторых, задание на дополнение схемы (1 линия) исключено из экзамена. Вместо него включено задание на анализ или прогноз результатов эксперимента. Он оценивается в 1 первичный балл, но даже он точно не будет лишним, поэтому обратите внимание на практико-ориентированные задания: в этом году суммарно за них можно будет получить 4 первичных балла (примерно 10%).

А еще, судя по демо-версии, задача по генетике из первой части в это году стоит на 4 линии, а не на 6, как было до этого.

Но даже такие незначительные изменения в ЕГЭ по биологии 2022 надо учитывать в подготовке. Так, часто вместе с формулировкой задания меняются и критерии его оценивания и особенности решения. Если не знать об этом, то можно запросто потерять несколько баллов за ответ. А они могли бы быть решающими при поступлении в вуз.

Именно поэтому когда я готовлю своих учеников к ЕГЭ по биологии, я всегда разбираю с ними критерии оценивания и оформления заданий. Мы учимся и решать задачи правильно, но и записывать ответы так, чтобы их точно засчитали. А еще я помогаю своим ученикам быстро находить решение к типичным заданиям. Таких в ЕГЭ много, и достаточно просто уметь их распознавать — тогда останется больше времени на более сложную часть экзамена.

Всему этому я буду рада научить и вас. Приходите ко мне на подготовку к ЕГЭ по биологии, и я научу вас, как сдать экзамен на 80+!

Структура ЕГЭ по биологии 2022

В экзамен по биологии входят 28 заданий, из них 21 задание с кратким ответом и семь с развёрнутым ответом. Задания отличаются друг от друга по уровню сложности и формату. Всего за экзамен вы можете получить 59 первичных баллов, которые в дальнейшем переводятся в 100 вторичных. Причём за первую часть можно получить максимум 38 первичных баллов (64 вторичных), а за вторую 21 первичных (36 вторичных).

Первая часть

Первая часть включает в себя 21 задание. Ответ на них нужно дать в виде слова (нескольких слов), числа или последовательности цифр. Вот с какими форматами вы столкнетесь:

  • Шесть заданий — на выбор нескольких ответов из списка
  • Еще в семи нужно установить соответствие между элементами
  • Четыре задания — на установление последовательности

Оставшиеся четыре задания — ответ в виде числа или слова

Вторая часть

Вторая часть ЕГЭ по биологии 2022 — это задания с развёрнутым ответом, который нужно самостоятельно сформулировать и записать. У каждого задания свои особенности.

  • 22 задание (первое задание второй части) обсуждаются биологические эксперименты. Их планирование, проведение и анализ.
  • 23 — нужно проанализировать рисунок и ответить на вопросы
  • 24 — текст, где нужно исправить биологические ошибки в некоторых предложениях
  • 25 и 26 — развёрнутые ответы по блокам «Система и многообразие органического мира», «Организм человека и его здоровье» и «Эволюция живой природы»
  • 27 и 28 — прикладные задания, где нужно решать задачи по цитологии и генетике.

Как видите, обе части экзамена важны. Готовиться к ним нужно вдумчиво и последовательно.

Структура ЕГЭ по биологии 2022

Что нужно знать для ЕГЭ по биологии 2022?

Экзамен по биологии состоит из шести тематических блоков. За каждый из которых можно получить баллы, если изучить теорию и научиться применять ее на практике. Более подробную информацию о содержании экзамена можно найти в спецификации и кодификаторе.

Биология как наука. Методы научного познания

Блок о достижениях биологии, науках и методах исследования, которые они используют, об основных признаках живого и уровнях организации живой природы.

Клетка как биологическая система, организм как биологическая система

Информация обо всем, что происходит на клеточном уровне жизни и знания о наследственности и изменчивости. Советую активнее поработать над такими темами: «Химический состав клеток», «Строение клеток», «Деление клеток» и «Обмен веществ». Этот блок приносит много баллов на экзамене и является ключевым для понимания биологии, поэтому подготовку лучше начинать с него. Помимо теории, в нем проверяются практические навыки. Важно не только правильно решить задачу по генетике, но и корректно это оформить. 

Система и многообразие органического мира

В нем проверяются знания о жизнедеятельности, многообразии, особенностях строения организмов разных царств живой природы. Для эффективной работы с этим блоком необходимо разобрать теорию из ботаники, зоологии, микробиологии и систематики.

Организм человека и его здоровье

Задания об анатомии, физиологии и гигиене человека. В экзамене целых 5 заданий, поэтому за него можно получить много баллов. А еще знания о строении человеческого тела пригождаются нам каждый день.

Эволюция живой природы

Этот блок проверяет знания об эволюционном учении. Помимо взаимосвязи движущих сил и результатов эволюции, необходимо иметь представление об антропогенезе и разбираться в геохронологической шкале.

Экосистемы и присущие им закономерности

Задания, которые проверяют знания о взаимосвязях организмов в экосистемах, о круговоротах веществ, об экологических закономерностях в целом.

Распределение заданий по блокам, ЕГЭ по биологии 2022

Теперь вы знаете, на какие темы необходимо внимание, готовясь к ЕГЭ по биологии 2022. И он уже не кажется таким сложным и непонятным, правда? Разбирайтесь с теорией, отрабатывайте ее на практических заданиях и получайте заветные баллы.

Но не забывайте, что вам нужно понимать ваш уровень знаний. Когда вы определите самые непонятные темы, вы сможете правильно выстроить стратегию подготовки. Например, на своих занятиях по подготовке к ЕГЭ я обязательно провожу срезы знаний и пробный экзамен. После этого я анализирую ошибки и обязательно разбираю их с учениками по отдельности. Если им что-то непонятно, я еще раз объясняю сложные темы. И буду объяснять их до тех пор, пока каждый не будет уверен в своих знаниях на 100%.

Если и вы хотите подтянуть свои знания по биологии и сдать экзамен на высокий балл, буду рада увидеть вас на своих занятиях. Подготовимся к ЕГЭ на 80+ вместе!

Калькулятор баллов по биологии AP® на 2020–2021 годы

Ищете калькулятор баллов по биологии AP®? Вы находитесь в правильном месте. Предскажите свой экзамен AP® Biology с помощью нашего калькулятора баллов AP® Biology ниже, чтобы лучше понять, на каком уровне вы находитесь.

В настоящее время Совет колледжей официально не выпускал оценочную таблицу, отражающую последние изменения в AP® Biology. Чтобы создать нашу прогнозируемую кривую, мы взяли относительные проценты MCQ и FRQ, а также значения баллов по каждому вопросу, как указано в руководящих принципах подсчета очков, опубликованных на 2019–2020 годы здесь.

Введите свои баллы

Результаты

Общий суммарный балл

60/120

Общий суммарный балл

75 / 150

Общий суммарный балл

75 / 150

Ищете учебные материалы AP® Biology?

Кроме того, ознакомьтесь с этим справочником, чтобы найти лучшие обзоры AP® Biology.

Что такое хороший балл по биологии AP®?

Получение 3, 4 или 5 обычно считается хорошим результатом на экзамене AP®. Согласно Совету колледжей, 3 балла означает «квалифицированный», 4 «хорошо квалифицированный» и 5 «чрезвычайно высококвалифицированный». . Чтобы ознакомиться с кредитной политикой AP® для учебных заведений, которые вы рассматриваете, воспользуйтесь инструментом поиска College Board.

При оценке своей успеваемости на экзамене по биологии AP® учитывайте предмет и свою успеваемость по сравнению с результатами своих сверстников.Согласно последнему отчету о распределении баллов AP® Biology за 2020 год, 69,1% учащихся получили оценку 3 или выше.

Каков средний балл по биологии AP®?

Средний балл AP® по биологии ежегодно меняется в зависимости от таких факторов, как подготовка учащихся и повторение экзаменов. Совет колледжей обычно пытается поддерживать последовательность экзаменов по каждому предмету. Мы можем более эффективно анализировать средний балл AP® Biology, учитывая многолетнюю тенденцию.

Мы можем обратиться к распределению оценок учащихся AP®, ежегодно выпускаемому Советом колледжей.Эти отчеты показывают нам, что средний балл в 2014 г. составлял 2,91, в 2015 г. — 2,91, в 2016 г. — 2,85, в 2017 г. — 2,90, в 2018 г. — 2,87, в 2019 г. — 2,92, а в 2020 г. — 3,04. в среднем за предыдущие семь лет.

Почему показатели AP® Biology кривые?

Баллы на экзаменах AP® ежегодно изменяются Советом колледжей, чтобы сохранить последовательность и стандартизировать успеваемость учащихся. Курсы, включая AP® Art History, в основном являются предметами уровня колледжа.Рекомендации по подсчету баллов предназначены для имитации строгости аналогичных курсов колледжа.

Как получить 5 баллов по биологии AP®?

Этот вопрос задает каждый студент, и, к сожалению, на него нет простого ответа. Чтобы получить 5 на экзамене по биологии AP®, вам потребуется сочетание упорства, приверженности изучению материала и специального плана обучения. Экзамен по биологии AP® предназначен для определения понимания учащимися больших идей, прочного понимания, основных знаний и целей обучения.Кроме того, студенты оцениваются по применению этих принципов в научной практике.

К счастью, сайт Albert.io подготовил множество информационных статей, которые помогут вам лучше подготовиться к экзамену AP® по биологии. Прочтите следующее для углубленной справки по курсу.

Для дополнительной практики посетите руководство Albert.io по биологии AP®, где мы подготовили для вас сотни вопросов с несколькими вариантами ответов и свободными ответами. Увеличьте свои шансы на проходной балл с Альбертом.ио! В 2015-2016 учебном году учащиеся, которые готовились к AP® Biology with Albert, превзошли средний показатель по стране на 14,41%!

Зачем мне использовать этот калькулятор баллов по биологии AP®?

Калькулятор результатов AP® Biology от Albert.io был создан, чтобы вдохновлять вас при подготовке к предстоящему экзамену. Наши калькуляторы баллов используют официальные таблицы результатов ранее выпущенных экзаменов College Board, чтобы предоставить вам точную и актуальную информацию. Мы знаем, что подготовка является ключом к успеху, и поэтому предоставили вам этот простой инструмент.Как только вы узнаете состав 3, 4 или 5 баллов AP® по биологии, вы будете лучше подготовлены к экзамену с минимальным беспокойством.

Ищете клинику AP® Biology?

Начните подготовку к экзамену AP® Biology вместе с Альбертом. Начните подготовку к экзамену AP® сегодня .

Нужна помощь в подготовке к экзамену AP® по биологии?

У Альберта есть сотни практических вопросов AP® Biology, бесплатные ответы и полные практические тесты, которые можно попробовать.

ALEKS Math Assessment — Университет штата Пенсильвания

Понять свой результат

Баллы ALEKS 30 или выше отражают адекватную подготовку к математике на уровне колледжа. Баллы ALEKS нельзя интерпретировать так же, как экзаменационные оценки.

Баллы за зачисление на курс

Вы должны выбрать курсы, соответствующие вашей программе получения степени. Если ваша степень не требует специального курса количественной оценки, вы можете выполнить требования общего образования с помощью любого курса GQ.

Ваш научный руководитель поможет вам выбрать подходящие курсы при составлении расписания. Для первокурсников этот разговор состоится во время ориентации для новых студентов. Если вы проходили математический анализ в старшей школе, вам следует использовать столбец 76-100, чтобы понять свое место.

Вам не разрешат пройти курс математики, который превышает ваш уровень подготовки (даже если вы отстаете всего на один балл). Если вы хотите записаться на курс более высокого уровня, вы можете использовать учебные модули ALEKS, чтобы попрактиковаться в своих навыках и пересдать экзамен.

Программы, обычно предписывающие курсы количественного анализа

Программы, обычно предписывающие курсы количественного анализа.
Фокус предполагаемой специальности Обычно назначаемые курсы
Специальности, посвященные естественным наукам (например, биологии, естественнонаучному образованию, химии), математике, математическому образованию или технике МАТЕМАТИКА 140 (Исчисление с помощью аналитической геометрии I)
CHEM 110 (Химические принципы I)
Специальности, ориентированные на бизнес (например,г., бухгалтерский учет, финансы, маркетинг, экономика) или информационные системы МАТЕМАТИКА 110 (методы исчисления)
STAT 200 (Статистика)
Специальности, связанные с коммуникациями (включая рекламу), социальными науками (например, психологией, социологией, криминологией) или образованием детей STAT 200 (Статистика)
Другие подходящие курсы по количественной оценке общего образования (GQ), выбранные с помощью вашего научного руководителя
Специальности, посвященные искусству, гуманитарным наукам (например,г., история, философия, литература) или языки Вам, скорее всего, не понадобятся расчеты или статистика, и вы выберете курсы количественной оценки общего образования (GQ), подходящие для вашей предполагаемой специальности, с помощью вашего научного руководителя 

Регистрация на курс

Новые первокурсники должны пройти ориентацию для новых студентов (NSO) в своем кампусе. Студенты обсудят баллы ALEKS, академические интересы и академический опыт с консультантами во время NSO.Консультанты помогут студентам выбрать подходящие курсы во время ориентации.

Переведенные студенты и продолжающие обучение должны работать с назначенным им научным руководителем или консультационным центром.

Практика и повторное тестирование

Если вы хотите записаться на курс более высокого уровня, вы можете использовать учебные модули ALEKS, чтобы отработать свои навыки и пересдать экзамен еще два раза.

Вы должны подождать 24 часа между экзаменами и провести не менее 10 часов, активно используя учебные модули, прежде чем сдавать второй экзамен.Если вы хотите сдать экзамен в третий и последний раз, вы должны инвестировать в дополнительные 10 часов практики.

Учащиеся, которые проводят не менее 15 часов в учебном модуле, демонстрируют наибольшие улучшения в своих баллах и более высокие успехи в изучении зачисленного курса. Как правило, учащиеся улучшают свои баллы при каждой последующей оценке, и 90 % учащихся, прошедших повторное тестирование, поднимаются как минимум на один курс. Для размещения всегда используется наивысший балл.

Чтобы начать учебный модуль:

  • Войдите в LionPATH
  • Перейдите к ALEKS из раздела академических записей вашей домашней базы.
  • Перейдите по ссылке теста на размещение ALEKS в LionPATH, затем щелкните класс «Новые студенты…», чтобы вернуться к месту размещения ALEKS.
  • Нажмите кнопку НАЧАТЬ МОЙ ПУТЬ , чтобы начать учебный модуль.
  • Вы должны пройти не менее 10 часов активной практики в ALEKS, прежде чем станет доступна новая оценка размещения.

Новые баллы за размещение отражаются в LionPATH на следующий день после сдачи экзамена.

Нужна помощь в принятии решения?

Ваша оценка ALEKS используется, чтобы помочь вам начать курс, где у вас есть наилучшие шансы на успех.Если вам нужен расчет, начните с того места, где вы честно занимаетесь, — это лучший путь к успеху.

В ваших же интересах улучшить свои математические навыки, поэтому рекомендуется использовать учебные модули независимо от вашего результата. Если вам необходимо проконсультироваться с консультантом по поводу вашего решения, напишите по адресу aleksadvising@psu.edu.

Доступ к ALEKS прекращается по окончании первого осеннего или весеннего семестра.

Требования к поступающим | Клеточная биология, микробиология и молекулярная биология | Колледж искусств и наук

Требования к поступающим

  • Подайте онлайн-заявку на поступление в аспирантуру Университета Южной Флориды.Вам будет предложено оплатить единовременную заявку комиссия в размере 30 долларов США кредитной картой (Master Card, Visa или Discover) или электронным чеком.
  • Предоставление баллов GRE не требуется, но настоятельно рекомендуется для иностранных абитуриентов.

  • Код USF — 5828, если GRE набирает

    баллов.
  • Официальные стенограммы, включающие ваш окончательный средний балл (минимальный средний балл 3.0). Международный студенты должны пройти независимую оценку своих стенограмм для своего заявления рассмотреть вопрос о приеме.
    • Ответственность за перевод и оценку стенограмм лежит на заявителе. перед отправкой их как часть пакета заявления выпускника.  Список услуг по оценке см. на веб-сайте приемной комиссии выпускников.
  • Заявление о цели, в которой указывается предполагаемая область исследований и профессиональные цели.В сочинении укажите:
    • Ваши специфические исследовательские интересы (не обязательно для дипломов магистра наук)
    • Перечислите 2–3 преподавателей CMMB , с которыми вам было бы интересно поработать в вашей исследования в аспирантуре (не обязательно для получения степени магистра, не являющейся диссертацией).
  • Не менее трех рекомендательных писем (Форма запроса рекомендации) от профессионалов, которые могут говорить о вашем потенциальном успехе в аспирантуре.
  • Только для иностранных студентов: официальные результаты TOEFL.Обратите внимание, что ваша речь тест (iBT) должен быть 26 или выше, чтобы рассматриваться для получения финансовой помощи. Подчинение баллов GRE не требуется, но настоятельно рекомендуется.
Отправляйте все свои материалы напрямую по адресу:

Специалист программы последипломного образования
Департамент CMMB, ISA 2015
Университет Южной Флориды
4202 East Fowler Avenue
Tampa, FL 33620-7100

СРОК ЗАЯВКИ

  Студенты в США Иностранные студенты
Осенний прием: 1 января 1 января
Весенний прием: 1 августа 1 июля


Информация о приеме

 

Инструкции по применению – Биология

Высшее образование | Часто задаваемые вопросы для соискателей | Справочник выпускника

Содержимое

Критерии приема

ОБНОВЛЕНИЕ: GRE больше не требуется для поступления в аспирантуру факультета биологии

Это конкурсная программа, при которой меньшинству абитуриентов предлагается зачисление на отделение.Выполнение критериев, указанных ниже, само по себе не является достаточным для поступления. Кандидатам с самыми сильными академическими достижениями и исследовательскими интересами, которые наиболее точно соответствуют интересам наших выпускников, будет предложено зачисление.

Заявление об исследовании (также известное как Заявление о целях), требуемое в заявке, имеет большое значение при принятии решения о приеме. Вы должны описать свои исследовательские интересы, чтобы мы могли определить, совместимы ли они с текущей исследовательской деятельностью одного или нескольких наших выпускников.Заявление также позволяет нам оценить ваши знания в вашей дисциплине и вашу способность сформулировать и мотивировать интересную исследовательскую проблему. Требуемые рекомендательные письма также чрезвычайно важны, чтобы помочь нам различать кандидатов на основе способностей к биологическим исследованиям, исследовательского опыта и потенциала успеха.

Для поступления в аспирантуру требуется степень бакалавра аккредитованного колледжа или университета и средний балл (GPA) за последние 2 года обучения в бакалавриате на уровне B (3.0/4.0) или выше для поступления в Университет Флориды. Исключения из этого требования требуют рекомендации департамента и утверждения деканом Высшей школы.

Ожидается, что поступающие в аспирантуру будут иметь подготовку в области биологии, физических наук и математики, достаточную для поддержки курсовой работы и исследований на уровне выпускников. Минимальные требования, которые должны быть выполнены до окончания любой степени, включают курсы как минимум в 3 из следующих 5 областей: генетика; физиология; Экология или поведение; Эволюция или Морфология; и клеточная биология или развитие.Также требуется 1 год физических наук или математики.

Стандарты для поступления на наш факультет выше, но меняются из года в год в зависимости от уровня конкурса и других аспектов послужного списка абитуриента (GRE и GPA не более важны, чем другие аспекты вашего заявления). Как правило, успешные абитуриенты обычно имеют совокупный балл устного и количественного GRE> 312 и средний балл> 3,5 (хотя исключения нередки, особенно для иностранных студентов).

Предметный тест GRE по биологии не требуется для поступления в нашу программу. Если вы не являетесь гражданином США или постоянным жителем США, вы должны подать заявление в качестве иностранного студента для поступления в программу магистратуры. Таким образом, многие из вас также должны будут сдать экзамен TOEFL или его эквивалент; увидеть ниже. Дополнительную информацию можно получить в Международном центре.

Вы не будете приняты в нашу программу, если хотя бы один преподаватель не разделяет ваши исследовательские интересы и не желает работать в качестве вашего главного профессора (председателя исследовательского комитета по вашей диссертации или диссертации).Таким образом, мы призываем будущих студентов установить диалог через письмо, телефон или электронную почту с одним или несколькими соответствующими преподавателями до подачи заявки на участие в нашей программе. Мы рекомендуем вам присылать им свое резюме и другую соответствующую информацию, а также обсуждать свои научные интересы и исследовательские идеи. ПРИМЕЧАНИЕ: в поданной заявке вы должны указать как минимум 1 потенциального научного руководителя, а также не более 3 преподавателей, с которыми у вас совпадают интересы.

Мы также рекомендуем вам посетить кампус Университета Флориды и встретиться с нашими преподавателями и аспирантами.Однако мы предпочитаем, чтобы вы отложили визит до тех пор, пока мы не выберем краткий список возможных кандидатов.

Начало страницы ↑

Сроки подачи заявок и уведомление о зачислении

Мы рассматриваем заявления о приеме в нашу программу для выпускников один раз в год. Крайний срок подачи заявок 1 декабря (онлайн-заявка должна быть получена к этому времени). В течение января Высший комитет рассмотрит все файлы. Мы ожидаем, что наши лучшие кандидаты посетят UF в конце февраля.В начале-середине марта мы примем решение о приеме на предстоящий осенний семестр и продлим предложения с середины марта по апрель. Ожидается, что студенты присоединятся к нашей программе осенью, но при особых обстоятельствах могут запросить отсрочку до января или следующей осени.

Начало страницы ↑

Информация для иностранных заявителей

Университет Флориды требует владения устным и письменным английским языком для абитуриентов и абитуриентов из стран, включая Пуэрто-Рико, где английский не является официальным языком.Абитуриенты также должны предоставить устные баллы GRE не менее 320 (для тестов, сданных до 1 августа 2011 г.) или 140 (для тестов, сданных с 1 августа 2011 г.). Чтобы подтвердить ваше знание, университет принимает результаты теста по английскому языку как иностранному (TOEFL), Мичиганской батареи оценки английского языка (MELAB) или Международной системы тестирования английского языка (IELTS). Кандидаты должны представить официальные результаты одного из вышеуказанных тестов с необходимым баллом или документально подтвержденное успешное завершение программы Института английского языка Университета Флориды.Минимальные баллы, принимаемые для поступления по этим тестам, следующие:

  • TOEFL: (Код учебного заведения: 5812)
    Бумажный: 550
    Интернет: 80

Обратите внимание: Тест TOEFL ITP не принимается для поступления.

Закон штата Флорида

требует, чтобы все неамериканские студенты, которые собираются стать ассистентами преподавателей, даже если они освобождены от требований IELTS , MELAB и TOEFL , должны доказать адекватное знание английского языка.Это требует, чтобы иностранные ассистенты преподавателей (студенты из стран, в которых английский не является официальным языком) должны были получить как минимум 23 по устной части iBT TOEFL (если TOEFL требуется для заявителя) и a 45 в тесте SPEAK , проводимом в рамках программы Academic Spoken English Университета Флориды. Тест SPEAK проводится регулярно и может быть сдан после того, как студенты прибудут в кампус (и должен быть завершен даже студентами, которые не должны сдавать баллы TOEFL для поступления).Эти тесты не требуются для студентов, поддерживаемых стипендиями или научными ассистентами.

Пожалуйста, посетите страницу Высшей школы Университета Флориды для получения дополнительной информации о том, как выполнить это требование. Требование TOEFL , IELTS и MELAB не требуется для иностранных студентов, которые успешно закончили не менее одного года в колледже или университете в Соединенных Штатах.

  • Примечание: пуэрториканских студентов должны предоставить результаты TOEFL.

Исключения: Иностранные студенты освобождаются от требования владения английским языком, если они были зачислены в течение одного учебного года по программе получения степени в признанном, регионально аккредитованном университете или колледже в стране, где английский язык является официальным языком до предполагаемый срок зачисления в UF. Вы также освобождаетесь от этого требования, если вы из одной из следующих стран:

.
  • Антигуа и Барбуда | Австралия | Багамы  | Барбадос | Белиз | Бермуды  | Ботсвана | Британские Виргинские острова | Канада (кроме Квебека)  | Каймановы острова | Кипр | Доминика | Фиджи | Гамбия | Гана | Гренада | Гайана | Ирландия | Ямайка | Кения | Лесото | Либерия | Малави | Мальта | Маврикий | Монтсеррат  | Намибия | Новая Зеландия | Нигерия | Пакистан | Филиппины | Сейшельские острова  | Сьерра-Леоне | Сингапур | Южная Африка  | Шри-Ланка | св.Китс и Невис  | Сент-Люсия | Сент-Винсент и Гренадины | Свазиленд | Танзания | Тринидад и Тобаго | Острова Теркс и Кайкос  | Уганда | Великобритания  | Виргинские острова | Зимбабве

Начало страницы ↑

Подать заявку

Чтобы подать заявку, перейдите к контрольному списку приложений и продолжайте.

Информацию о материалах заявки можно получить у ассистента программы для выпускников, который также может ответить на основные вопросы о требованиях программы и статусе материалов заявки.

Вопросы о нашей академической программе и решениях о зачислении можно направлять координатору выпускников.

Начало страницы ↑

Вернуться домой

xCell: цифровое изображение ландшафта тканевой клеточной неоднородности | Биология генома

Создание сборника генных сигнатур типов клеток

Для создания нашего сборника генных сигнатур для типов клеток мы собрали профили экспрессии генов из шести источников: проект FANTOM5, из которого мы аннотировали 719 образцов из 39 типов клеток, проанализированных методика экспрессии генов Cap-анализа (CAGE) [17]; проект ENCODE, из которого мы аннотировали 115 образцов из 17 типов клеток, проанализированных с помощью секвенирования РНК [18]; проект Blueprint, из которого мы аннотировали 144 образца из 28 типов клеток, проанализированных с помощью секвенирования РНК [19]; проект IRIS, из которого мы аннотировали 95 образцов из 13 типов клеток, проанализированных с помощью микрочипов Affymetrix [20]; Новерштерн и др.[21] исследование, из которого мы аннотировали 180 образцов из 24 типов клеток, проанализированных с помощью микрочипов Affymetrix; и Атлас первичных клеток человека (HPCA), набор микрочипов Affymetrix, состоящий из множества различных наборов данных Gene Expression Omnibus (GEO), из которых мы аннотировали 569 образцов из 41 типа клеток [22] (рис. 1a). В целом мы собрали и курировали профили экспрессии генов из 1822 образцов чистых типов клеток, аннотированных для 64 различных типов клеток и подмножеств клеток (рис. 1b; дополнительный файл 1).Из них 54 типа клеток были обнаружены как минимум в двух из этих источников данных. Для типов ячеек с пятью или более образцами в источнике данных мы оставили один образец для тестирования. Всего было исключено 97 образцов, а все обучение модели, описанное ниже, было выполнено на оставшихся 1725 образцах.

Рис. 1

Дизайн исследования xCell. a Сводка источников данных, использованных в исследовании для создания генных сигнатур, с указанием количества чистых типов клеток и количества отобранных из них образцов. b Наш сборник сигнатур генов 64 типов клеток человека, сгруппированных в пять семейств типов клеток. c Конвейер xCell. Используя источники данных и исходя из различных пороговых значений, мы получили сигнатуры генов для 64 типов клеток. Из этой коллекции из 6573 сигнатур мы выбрали 489 наиболее надежных типов ячеек, по три для каждого типа ячеек из каждого доступного источника данных. Затем необработанная оценка представляет собой среднюю оценку GSEA для одной выборки (ssGSEA) всех подписей, соответствующих типу ячейки.Используя моделирование экспрессии генов для каждого типа клеток, мы получили функцию для преобразования нелинейной связи между оценками в линейную шкалу. Используя моделирование, мы также выводим зависимости между показателями типов клеток и применяем метод компенсации вторичных эффектов для корректировки показателей

.

Наша стратегия выбора надежных сигнатур генов клеточного типа показана на рис. 1c (полное описание и технические подробности см. в дополнительном файле 2: рисунок S1 и «Методы»).Для каждого источника данных независимо мы идентифицировали гены, которые сверхэкспрессированы в одном типе клеток по сравнению со всеми другими типами клеток. Мы применяли различные пороговые значения для выбора наборов генов для представления сигнатур генов клеточного типа; следовательно, из каждого источника мы создали десятки сигнатур для каждого типа ячеек. Эта схема дала 6573 сигнатуры генов, соответствующих 64 типам клеток. Важно отметить, что поскольку нашей основной целью является разработка инструмента для изучения клеточной гетерогенности в микроокружении опухоли, мы применили методологию, которую мы ранее разработали [16], для фильтрации генов, которые имеют тенденцию к сверхэкспрессии в наборе из 634 клеточных линий карциномы из Энциклопедия линий раковых клеток (CCLE) [23].

Затем мы использовали GSEA для одной выборки (ssGSEA) для оценки каждой выборки на основе всех подписей. ssGSEA — это хорошо известный метод определения единой совокупной оценки обогащения набора генов в верхней части ранжированного профиля экспрессии генов [24]. Чтобы выбрать наиболее надежные подписи, мы протестировали их производительность при определении соответствующего типа ячейки в каждом из источников данных. Во избежание переобучения каждая сигнатура, полученная из одного источника данных, тестировалась в других источниках, но не в том источнике данных, из которого она была первоначально получена.Чтобы уменьшить погрешности, возникающие из-за небольшого количества генов и анализа различных платформ, вместо одной сигнатуры для каждого типа клеток были выбраны три наиболее ранжированные сигнатуры из каждого источника данных. В общей сложности мы создали 489 сигнатур генов, соответствующих 64 типам клеток, охватывающим несколько клеток адаптивного и врожденного иммунитета, гемопоэтических клеток-предшественников, эпителиальных клеток и клеток внеклеточного матрикса (дополнительный файл 3). Наблюдение за баллами в 97 тестовых образцах первичных клеток подтвердило их способность идентифицировать соответствующий тип клеток по сравнению с другими типами клеток в источниках данных (дополнительный файл 2: рисунок S2).Мы определили необработанную оценку обогащения для каждого типа клеток как среднюю оценку ssGSEA из соответствующих сигнатур всех типов клеток.

Компенсация распространения между близкородственными типами клеток

Нашей основной целью является точное определение обогащения типов клеток в смесях. Чтобы имитировать такие примеси, мы выполнили ряд симуляций комбинаций экспрессии генов для различных типов клеток, чтобы оценить точность и чувствительность наших сигнатур генов. Мы создали такие профили экспрессии in silico, используя разные источники данных и разные наборы типов клеток в смесях, а также путем случайного выбора одного образца для каждого типа клеток из всех доступных образцов в источнике данных.Моделирование показало, что наши необработанные оценки надежно предсказывают даже небольшие изменения в пропорциях типов клеток, различают большинство типов клеток и надежны на разных платформах транскриптомного анализа (дополнительный файл 2: рисунок S3). Однако моделирование также показало, что необработанные оценки образцов РНК-последовательности не связаны линейно с численностью и что они не позволяют проводить сравнения между типами клеток (дополнительный файл 2: рисунок S4). Таким образом, используя обучающие образцы, мы создали синтетические профили экспрессии, смешивая интересующий тип клеток с другими, неродственными типами клеток.Затем мы подбираем формулу, которая преобразует необработанные оценки в распространенность типов клеток. Мы обнаружили, что преобразованные оценки показали сходство с известными фракциями типов клеток при моделировании, что позволяет сравнивать оценки по типам клеток, а не только по образцам (дополнительный файл 2: рисунок S5).

Моделирование также выявило еще одно ограничение необработанных оценок: близкородственные типы клеток, как правило, имеют коррелирующие оценки (дополнительный файл 2: рисунок S5). То есть баллы могут показывать обогащение для типа клеток из-за «эффекта распространения» между близкородственными типами клеток.Эта проблема имитирует проблему распространения в проточной цитометрии, в которой флуоресцентные сигналы коррелируют друг с другом из-за перекрытия спектров. Вдохновленные методом компенсации, используемым в исследованиях проточной цитометрии [25], мы использовали наше моделирование для создания матрицы перелива, которая позволяет скорректировать корреляции между типами клеток. Чтобы лучше компенсировать низкое содержание в смесях, мы создали смоделированный набор данных, в котором каждый образец содержит 25% интересующего типа клеток, а остальные — из неродственного типа клеток, и создали вторичную матрицу, представляющую зависимости оценок между разные типы клеток.

Применение процедуры коррекции перелива к чистым типам клеток (рис. 2а) и смоделированным профилям экспрессии (рис. 2б, в; дополнительный файл 2: рисунки S5 и S6) показало, что этот метод способен успешно уменьшать ассоциации между близкородственными типы клеток. Например, мы создали смоделированные смеси, используя независимый источник данных о нескольких типах клеток, который не использовался для разработки метода (GSE60424) [26], и использовали наш метод для вывода основной численности.Мы наблюдали приличную производительность при резюмировании распределения типов клеток. Однако до поправки на переливы были обнаружены ложные ассоциации между CD4+ и CD8+ Т-клетками, а также между моноцитами и нейтрофилами. Поправка на переливы смогла значительно уменьшить эти ассоциации, не повредив корреляции на диагонали (рис. 2b). Кроме того, мы создали смоделированные смеси, используя обучающие образцы (дополнительный файл 2: рисунок S5) и тестовые образцы (дополнительный файл 2: рисунок S6).В 18 смоделированных смесях с использованием тестовых образцов мы наблюдали общее среднее снижение значимых корреляций вне диагонали на 17,1% (рис. 2c; дополнительный файл 2: рисунок S5). Неожиданно после компенсации вторичных эффектов мы наблюдали слегка улучшенные связи по диагонали между показателями и базовой численностью (улучшение в среднем на 1,4%).

Рис. 2

Оценка производительности xCell с использованием смоделированных смесей. a Обзор скорректированных оценок для 43 типов клеток в 259 образцах очищенных клеток из источников данных Blueprint и ENCODE (другие источники данных находятся в дополнительном файле 2: рисунок S4).Большинство сигнатур четко отличают соответствующий тип ячейки от всех других типов ячеек. b Анализ моделирования с использованием GSE60424 в качестве источника данных [26], который не использовался при разработке xCell. Этот источник данных содержит 114 образцов секвенирования РНК из шести основных типов иммунных клеток. Слева : Коэффициенты корреляции Пирсона с использованием нашего метода до корректировки распространения и после корректировки. Зависимости между CD4+ Т-клетками, CD8+ Т-клетками и NK-клетками значительно уменьшились; распространение от моноцитов к нейтрофилам также было удалено. Справа : Сравнение коэффициентов корреляции по разным методам. Первый столбец соответствует предсказаниям xCell исходного содержания типов клеток в моделировании (и цвет, и круговая диаграмма соответствуют средним коэффициентам Пирсона). Bindea, Charoentong, Palmer, Rooney и Tirosh представляют наборы сигнатур для типов клеток из соответствующих рукописей. Ньюман ссылается на выводы, сделанные с помощью CIBERSORT при моделировании. xCell превзошел другие методы в 17 из 18 сравнений. c Сравнение коэффициентов корреляции для различных методов на основе 18 моделей, созданных с использованием исключенных тестовых образцов. Здесь строки соответствуют методам, а столбцы показывают средний коэффициент Пирсона для соответствующего типа клеток в ходе моделирования. Независимые симуляции доступны в дополнительном файле 2: рисунок S6. xCell превзошел другие методы в 64 из 67 сравнений

Наконец, ожидается, что многие из типов клеток, которые мы оцениваем, не будут находиться в данной смеси; однако описанный нами конвейер часто дает ненулевые оценки.В 18 тестовых смоделированных смесях 56,4% оценок для типов клеток, которые не являются частью смеси, не были незначительными (> 0,001). Чтобы преодолеть эту неадекватность, мы вводим тест статистической значимости того, не является ли полученная оценка обогащения случайной — присутствует ли интересующий тип клеток в смеси. Используя эталонные наборы обучающих данных, для каждого типа клеток мы создали случайные смеси всех типов клеток, кроме соответствующего типа клеток, и рассчитали баллы с поправкой на тип клеток.Затем мы подобрали бета-распределение для каждого из типов клеток и использовали эти распределения для расчета вероятности того, что показатель соответствующего типа клеток присутствует в смеси случайным образом (дополнительный файл 2: рисунок S7). Применение этой процедуры к тестируемым смоделированным смесям позволило обнаружить примерно половину неожидаемых непренебрежимо малых оценок как незначимых (изменение 46,9 % — с 56,4 % непренебрежимо малых оценок до 28,8 % при значении 90 432 p 90 433 > 0,2), при обнаружении как несущественных только 15.3 % непренебрежительных баллов для типов клеток, используемых для создания смеси (с 88,6 % непренебрежимо малых баллов до 75,1 %) (дополнительный файл 4).

Этот конвейер для создания скорректированных оценок обогащения типов клеток из профилей экспрессии генов, который мы назвали xCell, доступен в виде пакета R и простого веб-инструмента (http://xCell.ucsf.edu/).

Проверка показателей обогащения в смоделированных профилях экспрессии

Затем мы сравнили способность показателей xCell делать выводы об обогащении основных типов клеток в смоделированных смесях с набором из 53 ранее опубликованных сигнатур, соответствующих 26 типам клеток [6, 12, 27, 28] (Дополнительный файл 5).Наши анализы показали, что xCell превзошла ранее опубликованные сигнатуры в резюмировании базовой численности в смесях, созданных с использованием обучающих выборок (дополнительный файл 2: рисунок S5) и тестовых выборок (дополнительный файл 2: рисунок S6) и независимого источника данных (GSE60424). [26]) (рис. 2b), в подавляющем большинстве сопоставимых типов клеток (51 из 53 сравнений смесей, созданных с использованием обучающих выборок, 46 из 49 с использованием тестовых выборок и 17 из 18 с использованием GSE60424) (рис. 2c) .xCell в целом продемонстрировал лучшую производительность при использовании всех источников данных, доказав свою универсальность на разных платформах. Важно отметить, что наш метод компенсации смог полностью удалить ассоциации между типами клеток, в то время как ранее опубликованные сигнатуры показали существенную зависимость между близкородственными типами клеток, например, между CD8+ Т-клетками и NK-клетками (дополнительный файл 2: рисунок S8).

Кроме того, мы также сравнили производительность xCell на тестовых смесях с производительностью CIBERSORT, известного метода, основанного на деконволюции [7].В отличие от методов на основе сигнатур, которые выводят независимые оценки обогащения для каждого типа клеток, результатом методов на основе деконволюции являются предполагаемые пропорции типов клеток в смеси. Как и при сравнении производительности с использованием сигнатур, xCell также превзошел CIBERSORT во всех сопоставимых типах ячеек во всех источниках данных (рис. 2b, c; дополнительный файл 2: рисунки S5 и S6).

Валидация показателей обогащения с помощью цитометрического иммунопрофилирования

В дополнение к смоделированному смешанному анализу мы сравнили наши оценки обогащения типов клеток по профилям экспрессии генов с масс-спектрометрическим (CyTOF) иммунофенотипированием.Мы использовали независимые общедоступные исследования, в которых в общей сложности 165 человек изучали как экспрессию генов из цельной крови, так и FACS в 18 подмножествах клеток из мононуклеарных клеток периферической крови (PBMC; доступны в ImmPort, исследования SDY311 и SDY420) [29]. Мы рассчитали оценки xCell для каждой из сигнатур, используя профили экспрессии исследований, и сопоставили оценки с фракциями FACS подмножеств клеток. Из 14 типов клеток с численностью не менее 1% xCell удалось значительно восстановить 10 и 12 подмножеств клеток в SDY311 и SDY420 соответственно (корреляция Пирсона между расчетным и фактическим количеством клеток p значение < 0.05; Рис. 3). Сравнение производительности xCell с ранее опубликованными сигнатурами и CIBERSORT показало, что ни один другой метод не смог восстановить типы клеток, которые наш метод не смог восстановить в обоих наборах данных (рис. 3). В целом, предыдущие методы были способны восстанавливать сигнал только от основных типов клеток, включая В-клетки, CD4+ и CD8+ Т-клетки и моноциты, что позволяет предположить, что их эффективность не была надежной в более специализированных подмножествах клеток. Хотя наш метод также боролся с этими подмножествами клеток, он все же показал значительную корреляцию с большинством подмножеств клеток, включая CD8+ T-клетки эффекторной памяти, наивные CD4+ T-клетки и наивные B-клетки.Кроме того, xCell был более надежным в CD4+ Т-клетках и моноцитах и ​​столь же надежным в В-клетках (рис. 3). В CD8+ Т-клетках xCell превзошел методы, зависящие исключительно от экспрессии CD8A, что может не служить надежным биомаркером в условиях рака (дополнительный файл 2: рисунок S9).

Рис. 3

Сравнение методов цифровой диссекции с подсчетами проточной цитометрии. Слева : Графики рассеяния фракций CyTOF в РВМС в сравнении с показателями типов клеток из цельной крови 61 образца из SDY311 ( вверху ) и 104 образцов из SDY420 ( внизу ).Показаны только наиболее коррелирующие типы клеток в каждом исследовании. Справа : Коэффициенты корреляции, полученные нашим методом, по сравнению с другими методами. Показаны только типы клеток с обилием в среднем не менее 1%, измеренным с помощью CyTOF. Незначительные корреляции (значение p  < 0,05) отмечены серым цветом « x »

Несмотря на в целом улучшенную способность xCell оценивать клеточные популяции, мы отмечаем, что в некоторых случаях корреляции, которые мы наблюдали, были относительно низкими, что подчеркивает сложность оценки подмножеств клеток в смешанных выборках и необходимость осторожного изучения и дальнейшей проверки результатов. .

Обогащение типов клеток в образцах опухолей

Затем мы применили нашу методологию к 9947 образцам первичных опухолей 37 типов рака из проектов TCGA и TARGET [30] (дополнительный файл 2: рисунок S10). Средние оценки типов клеток в каждом типе рака подтвердили предварительные знания об ожидаемых обогащенных типах клеток, подтверждая эффективность нашего метода для определения типа клеток происхождения различных типов рака. Например, эпителиальные клетки были обогащены в карциномах, кератиноциты в плоскоклеточных карциномах, мезангиальные клетки в раке почки, хондроциты в саркоме, нейроны в опухолях головного мозга, гепатоциты в гепатоцеллюлярной карциноме, меланоциты в меланомах, В-клетки в В-клеточной лимфоме, Т-клетки. при тимоме, миелоидные клетки при остром миелоидном лейкозе и лимфоциты при остром лимфоцитарном лейкозе (рис.4а). Хотя эти результаты ожидаемы, обнадеживает тот факт, что xCell можно применять для лечения рака человека.

Рис. 4

Анализ обогащения типов клеток в опухолях. a Средние баллы для девяти типов клеток по 24 типам рака из TCGA (Атлас генома рака). Оценки были нормализованы по строкам. Сигнатуры были выбраны таким образом, чтобы они были клеткой происхождения типа рака или наиболее значимой сигнатурой типа рака по сравнению со всеми остальными. b t-SNE (t-распределенное стохастическое вложение соседей) — график 8875 образцов первичного рака из TCGA (Атлас генома рака) и TARGET, окрашенный по типу рака.График t-SNE был создан с использованием показателей обогащения 48 неэпителиальных, не стволовых клеток и неспецифических для клеточного типа показателей. Многие типы рака образуют отдельные кластеры, что подчеркивает важную роль микроокружения опухоли в характеристике опухолей

Большинство типов клеток, которые мы предполагаем, являются частью сложной клеточной гетерогенности микроокружения опухоли. Мы предположили, что аддитивная комбинация оценок всех типов клеток будет отрицательно коррелировать с чистотой опухоли.Таким образом, мы получили оценку микроокружения как сумму всех типов иммунных и стромальных клеток. Затем мы сопоставили эту оценку микроокружения с нашими ранее полученными оценками чистоты, которые основаны на вариациях числа копий, экспрессии генов, метилировании ДНК и слайдах H&E [31]. Наш анализ показал весьма значимые отрицательные корреляции для всех типов рака, предполагая, что эта оценка является новым измерением изобилия микроокружения опухоли (дополнительный файл 2: рисунок S11).

Наконец, чтобы получить представление о потенциале xCell в изображении микроокружения опухоли, мы нанесли на график все образцы опухолей на основе оценок их типов клеток.Используя различные наборы выводов о типах ячеек, мы применили метод уменьшения размерности t-распределенного стохастического встраивания соседей (t-SNE) [32] (дополнительный файл 2: рисунок S12). Интересно, что анализ показал, что уникальные составы микроокружения характеризуют различные признаки рака. Например, рак предстательной железы образует уникальный кластер на основе их состава иммунных клеток, в то время как опухоли головы и шеи отличаются своим стромальным составом. Примечательно, что только при проведении анализа со всеми типами иммунных и стромальных клеток сформировались четкие кластеры, различающие большинство типов рака (рис.4б), демонстрируя уникальный состав микроокружения опухоли, который различается в зависимости от типа рака. Это понятие подчеркивает важность изображения полной клеточной гетерогенности микроокружения опухоли для изучения рака. С этой целью мы рассчитали показатели обогащения для 64 типов клеток по всему спектру TCGA и предоставили эти данные в надежде, что они послужат научному сообществу в качестве ресурса для дальнейшего изучения новых ассоциаций обогащения типов клеток в опухолях человека (дополнительный файл). 6).

Что значит хороший результат DAT? – Kaplan Test Prep

При рассмотрении вашей цели по баллам DAT целесообразно посмотреть на средние баллы для школ, в которые вы собираетесь подавать заявление, чтобы понять, что такое хороший или средний балл DAT. Однако для начала вот что вам нужно знать о вашем балле DAT.


DAT оценивается по шкале от 1 до 30. Для каждого раздела теста фактическое количество вопросов с несколькими вариантами ответов, на которые вы правильно ответили в каждом разделе, является вашей исходной оценкой.Все вопросы с несколькими вариантами ответов оцениваются одинаково — один необработанный балл, и за неправильные ответы не взимается штраф. Это означает, что вы всегда должны заполнять ответ на каждый вопрос, независимо от того, есть ли у вас время, чтобы полностью вложиться в этот вопрос или нет. Никогда не позволяйте времени закончиться в любом разделе, не заполнив ответ на каждый вопрос.

Ваши необработанные результаты не будут отображаться в отчете о результатах. Вместо этого они преобразуются, чтобы получить ваши баллы по шкале, которые попадают где-то в этот диапазон от 1 до 30. Эти баллы по шкале сообщаются школам как ваши баллы DAT.

В дополнение к баллам по шкале для отдельных разделов школам также предоставляется общий балл, который представляет собой балл по шкале, учитывающий вашу успеваемость по всем разделам. Ваша общая оценка — это не просто среднее значение баллов по всем разделам, а скорее оценка вашей успеваемости по всему тесту.

Совет эксперта по тестированию

Брэндон Маккензи, инструктор, MCAT, DAT/OAT, PCAT

«Сосредоточьтесь на том, КАК. Как вы изучаете, как вы подходите к отрывкам, как вы подходите к вопросам.Только когда учащиеся начинают сосредотачиваться на своем процессе, они могут вносить изменения, которые будут способствовать их продвижению в тестах и ​​карьере».


Для каждой администрации средние баллы по шкале составляют примерно 17 баллов по каждому разделу; это соответствует 50-му процентилю. Чтобы считаться конкурентоспособным, вы, вероятно, захотите набрать выше 50-го процентиля. Особо конкурентоспособные школы могут захотеть получить баллы выше 70-го процентиля. Важно проверять баллы для каждой отдельной школы.Одна общая черта заключается в том, что большинство школ считают баллы, равномерно распределенные по разделам, более благоприятными, чем очень высокие результаты по одному разделу, компенсируемые очень низкими показателями по другому разделу теста. Предпочтение отдается стабильной работе по всем направлениям.

Поскольку все ваши баллы по разделам учитываются в вашем совокупном балле, важно добиться максимальной эффективности по каждому вопросу. Всего несколько вопросов, так или иначе, могут существенно повлиять на ваш балл по шкале.Приложите дополнительные усилия, чтобы получить высокие баллы за тестовую часть, если вы плохо справились с соответствующим классом; лучшая месть за получение тройки по химии — это сдача экзамена DAT по химии.

Команда UCSC второй год подряд получает золото на конкурсе iGEM по синтетической биологии

Второй год подряд команда студентов Калифорнийского университета в Санта-Крузе завоевала золотую медаль на Международном Джамбори, посвященном генно-инженерным машинам (iGEM). Ежегодный конкурс объединяет студенческие команды со всего мира, чтобы представить проекты по синтетической биологии, направленные на решение насущных глобальных проблем.

Команда iGEM UCSC, одна из 370 участников мероприятия этого года, разработала систему под названием Progenie, предназначенную для нацеливания и устранения токсического гена, обнаруженного в шига-токсин-продуцирующей E. coli , семействе бактерий, ответственных за некоторые из наиболее тяжелые формы пищевых отравлений. Их метод представляет собой эффективную альтернативу обычно используемым в сельском хозяйстве антибиотикам, которые не только уничтожают полезные и вредные микробы, но и частично ответственны за резкий рост устойчивых к лекарствам бактерий.

Со-капитаны Стивен Хванг, в настоящее время аспирант первого курса биомолекулярной инженерии и биоинформатики, и Торри Браунелл, студентка четвертого курса биологии, объяснили, что их команду вдохновлял общий интерес к гигиене окружающей среды и биологии, а также желание решать Проблемы, затрагивающие местное сельское хозяйство.

«Разработка идеи нашего проекта заняла месяцы мозгового штурма, исследований и разъяснительной работы, — сказал Браунелл. «Мы хотели, чтобы наш проект оказал сильное положительное влияние на наше сообщество и дал нам возможность исследовать каждый из наших научных интересов.

стремится обеспечить, чтобы их усилия могли бы иметь реальное влияние, команда UCSC занимал вклад от членов местного сообщества, который больше всего выиграет из своих новых технологий.

«Этот проект был утвержден после того, как наша команда поговорила с местными заинтересованными сторонами — владельцами скотоводческих ранчо, фермерами и работниками упаковочных заводов — и узнала об экономических последствиях и воздействии пищевых отходов, которые возникают в результате вспышек бактериальных инфекций пищевого происхождения», — сказал Хванг.

Несмотря на вызовы необходимости удаленно сотрудничать в течение первых трех месяцев своего проекта из-за пандемии COVID-19, импульс команды UCSC никогда не колебался.Они тесно сотрудничали со своим научным руководителем Дэвидом Берником, адъюнкт-профессором биомолекулярной инженерии, который давал рекомендации и помогал команде ставить цели и сроки. В марте они смогли начать личные лабораторные работы в кампусе, что позволило им разработать и протестировать свою систему.

«Одним из самых приятных аспектов iGEM была помощь группе студентов, страдающих от пандемии, стать инженерами и учеными, о которых они мечтали годами. В этом году это «становление» было большим, смелым и громким», — сказал Берник.

На джамбори команды оцениваются по их виртуальным плакатам проектов, вики-страницам и видеопрезентациям. Команды награждаются золотыми медалями, если они демонстрируют превосходство в нескольких категориях и соблюдают ключевые принципы iGEM: уважение, общность и честность.

Когда их спросили, какие факторы способствовали успеху их команды, Хван и Браунелл высоко оценили динамику их команды, а также инициативу, поддержку и способность каждого члена команды учиться друг у друга.

Хван добавил, что одним из его самых запоминающихся событий в качестве второго капитана iGEM 2021 было наблюдение за тем, как менее опытные члены команды превращаются в уверенных в себе исследователей.

«При планировании экспериментов у нас часто был выбор: позволить тому, кто уже хорошо разбирается в методе, быстро провести эксперимент, или тому, у кого нет такого опыта, научиться этим новым навыкам», — сказал Хван. «Предоставив каждому члену команды возможность освоить различные навыки, мы создали более сильную и разностороннюю команду».

Помимо сотрудничества друг с другом и с преподавателями UCSC, команда UCSC проводила частые виртуальные встречи с преподавателями из Колумбийского университета, Стэнфордского университета и Калифорнийского университета в Сан-Франциско и даже тесно сотрудничала со студенческой исследовательской группой из Индийского института научного образования. и Research Kolkata (IISER-Kolkata).

«При поддержке IISER-Kolkata глобальное влияние и международные идеи iGEM определенно были верны нашей команде», — сказал Браунелл.

В команду UCSC 2021 года входили со-капитаны Хван и Браунелл, а также участники Рея Камат, Франклин Чжэн, Дэвид Келаита, Дениз Кальдерон, Джулия Ховард, Тобин Бергер-Кан, Роуз Делвиллар, Набиль Мохаммед, Йи-Чи Чу, Таня Иванова, Тарабрин Грисмер. , Вэнь Лю, Эмили Халламасек и Фонз Гамино.

Несмотря на то, что конкурс в этом году закончился, у команды UCSC есть планы по продвижению своего проекта.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.