По певзнеру стол 9: Лечебная диета (стол) №9 по Певзнеру таблица продуктов, г. Барнаул, Алтайский край, Медицинский центр Валеомед

CDC проанализировали данные о питании, полученные в результате Национального обследования здоровья и питания (NHANES) за 2009-2012 гг., Чтобы подсчитать, сколько натрия потребляют американцы. В это исследование было включено около 15 000 человек.

Высокое потребление натрия среди лиц, подверженных риску сердечных заболеваний

Избыточное потребление натрия — это проблема, связанная с полом, расой и состоянием здоровья.Были замечены некоторые отличия:

• Среди взрослых больше мужчин (98 процентов), чем женщин (80 процентов), потребляют слишком много натрия.
• Около 90 процентов взрослых белых потребляют избыток натрия по сравнению с 85 процентами черных.
• Расчетное пиковое потребление натрия и калорий в возрасте от 19 до 50 лет.
• Среди людей с повышенным риском развития сердечных заболеваний или инсульта, таких как люди в возрасте 51 года и старше, афроамериканцы и люди с высоким артериальным давлением или предгипертонией (артериальное давление выше нормы, но не в «высоком» диапазоне) — больше чем три из четырех превышают 2300 мг в день.
• Взрослые с гипертонией потребляют немного меньше натрия, чем другие взрослые, и, возможно, пытаются следовать советам врачей по снижению натрия. Однако 86 процентов взрослых с гипертонией по-прежнему потребляют слишком много.

Эти новые данные показывают, что за последнее десятилетие в потреблении натрия мало что изменилось. По оценкам, более трех четвертей натрия в рационе американцев поступает из обработанных и ресторанных продуктов, что дает потребителям небольшой выбор, когда речь идет о снижении дневного потребления.Ключевой стратегией снижения потребления натрия населением является постепенное уменьшение количества натрия в пищевых продуктах. Некоторые пищевые компании начали добровольно снижать содержание натрия в своих продуктах, а других поощряют к аналогичным шагам.

В отчете также подчеркивается важная роль, которую медицинские работники могут сыграть в консультировании пациентов о том, как ограничить потребление соли в рационе. Примерно каждый третий взрослый человек в США — или около 70 миллионов человек — уже имеет высокое кровяное давление, и только половина из них находится под контролем.Сердечно-сосудистые заболевания, инсульт и другие сердечно-сосудистые заболевания ежегодно убивают более 800 000 американцев, а здравоохранение обходится почти в 320 миллиардов долларов в год и снижает продуктивность.

«Снижение содержания натрия — ключевая часть профилактики сердечных заболеваний и инсульта», — сказала Сандра Джексон, автор отчета и эпидемиолог отделения CDC по профилактике сердечных заболеваний и инсульта. «Снижение уровня натрия — это достижимая и эффективная стратегия улучшения здоровья сердца для всех, но нам всем нужно работать вместе, чтобы сделать это возможным.”

Для получения дополнительной информации об отчете или советах по снижению натрия посетите http://www.cdc.gov/salt/. Полезные для сердца рецепты с низким содержанием натрия и планы питания можно найти на сайте http://recipes.millionhearts.hhs.gov/.

###
ДЕПАРТАМЕНТ ЗДОРОВЬЯ И ЛЮДСКИХ УСЛУГ США внешний значок

последовательностей генома 14 штаммов Escherichia coli O157: H7, выделенных до и во время многосторонней вспышки 2018 г., связанной с салатом ромэн

РЕЗЮМЕ

Было зарегистрировано несколько вспышек Escherichia coli O157: H7, связанных с зараженными листовыми зелеными овощами.Здесь мы сообщаем о предварительных последовательностях генома 14 штаммов, выделенных от пациентов-людей в штате Висконсин во время вспышки болезни в нескольких штатах в начале 2018 года, связанной с потреблением салата ромэн.

ОБЪЯВЛЕНИЕ

Передача энтерогеморрагической Escherichia coli O157: H7 (EHEC) из резервуара крупного рогатого скота людям обычно происходит в результате фекального загрязнения источников пищи или воды (1). EHEC несет набор генов, кодирующих факторы вирулентности человека, которые могут включать Shiga-подобные токсины Stx1 и Stx2 (2).Улучшения в переработке и правила привели к сокращению вспышек заболеваний, связанных с говяжьим фаршем (1). Листовые зеленые овощи, обычно потребляемые в сыром виде, становятся все более заметным переносчиком инфекции. Употребление салата ромэн, загрязненного EHEC, стало причиной многогосударственной вспышки в период с марта по июнь 2018 г., в результате которой было зарегистрировано 210 инфекций, 96 случаев госпитализации и 5 смертей (3). В текущем исследовании данные о последовательностях были использованы для создания проектов полногеномных сборок 14 штаммов EHEC, выделенных от пациентов в штате Висконсин.

Ранее было продемонстрировано присутствие трех основных филогенетических ветвей внутри EHEC (4-7). Шесть маркеров ПЦР используются в анализе полиморфизма клонов (LSPA-6), который позволяет различать клоны I, II и I / II. Типирование LSPA-6 было выполнено in silico с использованием эталонных нуклеотидных последовательностей и BLASTn для различения размеров аллелей с использованием наивысшего результата оценки. Аналогичным образом были определены подтипы stx _2a и stx _2c in silico (8).Все изоляты принадлежали к линии I / II. У большинства штаммов были гены, кодирующие два подтипа Stx2 (Stx2a и Stx2c), и отсутствовали гены, кодирующие Stx1, что также указывает на клон I / II. Один штамм обладал только stx _2c , тогда как три штамма имели только stx _2a (Таблица 1). Интересно, что штаммы EHEC, выделенные во время вспышки, связанной со шпинатом, в 2006 г., также принадлежали к линии I / II (9).

Номера доступа, статистика сборки, типирование LSPA-6 и генотипирование stx

Клинические изоляты выращивали на среде для чашек с кровяным агаром (BAP) и агаровой среде Сорбитол-МакКонки (SMAC), а затем проверяли с помощью Difco и SSI. O157 антисыворотка.Биохимические анализы включали тройное содержание сахара в железе, подвижность и систему быстрой идентификации API 20E. Наличие / отсутствие генов stx ₁ , stx ₂ , eae и ehxA определяли с помощью ПЦР-амплификации. Изоляты хранили замороженными и ненадолго оттаивали; затем приблизительно 10 мкл наносили штрихами на колумбийский кровяной агар (Remel). Планшеты инкубировали в течение ночи при 37 ° C. Рост из одной колонии наносили штрихами на новую чашку и инкубировали в течение ночи.Рост переносили в 200 мкл воды UltraPure молекулярного качества (Sigma), содержащей 180 мкл лизисного буфера из набора для выделения ДНК MagNA Pure LC III (Roche). Образцы встряхивали до гомогенного состояния, добавляли протеиназу К (20 мкл) и образцы снова встряхивали (от 5 до 10 с). Затем образцы нагревали при 65 ° C в течение 10 мин. Лизаты переносили в соответствующие лунки картриджа для образцов MagNA Pure LC и обрабатывали в соответствии со спецификациями производителя. ДНК из конечного элюата количественно определяли с помощью Qubit 2.0 (Thermo Fisher Scientific) и спектрофотометр NanoDrop 2000 (Thermo Fisher Scientific). Полную геномную ДНК (гДНК) из каждого изолята использовали для создания библиотеки секвенирования с парными концами с использованием набора для подготовки библиотеки ДНК Nextera XT (Illumina). Индивидуальные библиотеки были мультиплексированы и секвенированы на платформе MiSeq (Illumina) с использованием набора реагентов MiSeq v2500 cycle (Illumina). Сборки генома для каждого штамма были получены с использованием SPAdes v3.11.1 в осторожном режиме и с использованием BayesHammer для исправления ошибок (10).Сборки чернового генома были впоследствии итеративно исправлены с использованием Bowtie v1.2.2 для выравнивания считывания парных концов с максимальным размером вставки 1000 п.н. и Pilon v1.22 (11, 12). Контиги длиной менее 1000 п.н. или имеющие покрытие k-мер менее 20 были исключены из окончательной сборки. Аннотирование геномов выполнено в NCBI PGAP v4.7 (13, 14).

Доступность данных. Данные о последовательностях были депонированы в GenBank / EMBL / DDBJ под номерами доступа, указанными в таблице 1, и собраны под номером доступа BioProject PRJNA517910.

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Это исследование не получало специального гранта от какого-либо финансирующего агентства в государственном, коммерческом или некоммерческом секторах.

СНОСКИ

• Получено 23 апреля 2020 г.
• Принято 20 июня 2020 г.
• Опубликовано 16 июля 2020 г.

• Авторские права © 2020 Stanton et al.

ЗЕЛЕНАЯ НОВАЯ СДЕЛКА, ПЕЙЗАЖ И ОБЩЕСТВЕННОЕ ВООБРАЖЕНИЕ

В рамках постоянных усилий по повышению доступности контента, LAM будет делать избранные статьи доступными для читателей на испанском языке.Чтобы увидеть полный список переведенных статей, нажмите здесь.

После промежуточных выборов 2018 г. «Новый зеленый курс» стал катапультироваться в публичных дискуссиях о борьбе с изменением климата и неравенством доходов в Америке. Он вдохновил разнообразную коалицию левых групп, включая активистов по борьбе с изменением климата, основные экологические группы и борцов за социальную справедливость. «Зеленый новый курс» еще не полностью проработан в Конгрессе — наиболее полным его вариантом на сегодняшний день является необязательная резолюция, представленная в Палате представителей Александрией Окасио-Кортес (штат Нью-Йорк), и сопутствующая мера, представленная в Сенате сенатором Эдом. Марки (штат Массачусетс).По сути, эти законопроекты являются настоятельным призывом к оружию для ускорения декарбонизации экономики США посредством федеральной программы занятости, которая создаст миллионы зеленых рабочих мест — 10-летняя национальная мобилизация по ряду направлений, направленная на сокращение тепличных условий в стране. выбросы газа.

Сам текст резолюции представляет собой подробный список возможных целей и стратегий, направленных на немедленное решение проблемы изменения климата и радикальное сокращение выбросов углерода в США. Эти предложения амбициозны по масштабу и широте: национальная цель — производство энергии на 100 процентов «чистой, возобновляемой и нулевой эмиссией»; национальная «умная» сеть; агрессивная модернизация зданий для повышения энергоэффективности; декарбонизация обрабатывающей промышленности, сельского хозяйства и транспорта; увеличение инвестиций в технологии улавливания углерода; и превращение Соединенных Штатов в глобального экспортера зеленых технологий.Что повлечет за собой такие усилия на местах, пока не ясно, но если будут достигнуты хотя бы некоторые из этих заявленных целей, Новый зеленый курс будет представлять собой трансформацию как американской экономики, так и ландшафта в масштабах, невиданных со времен Президент Франклин Д. Рузвельт и его первоначальный Новый курс 1930-х и 1940-х годов.

В некоторых местах сельскохозяйственные земли уже неотличимы от энергетического ландшафта. Ветряная электростанция Абилин в Техасе простирается на 47 000 акров на сельскохозяйственных угодьях и пастбищах. Фото © Джоэл Сарторе / www.joelsartore.com.

НОВЫЕ ОБЩЕСТВЕННЫЕ ПЕЙЗАЖИ ЗЕЛЕНОЙ НОВОЙ СДЕЛКИ

Хотя многие предложения Зеленого Нового курса поначалу кажутся чисто инфраструктурными или экономическими, они окажут драматическое физическое воздействие на ландшафты, города и сообщества. Национальная «умная» сеть, часто упоминаемая представителем Окасио-Кортез и сенатором Марки, будет представлять собой обширное расширение инфраструктуры передачи и распределения электроэнергии, соединяющее солнечные и ветреные части страны с городскими рынками электроэнергии, проект межгосударственной энергетической инфраструктуры, который затронут тысячи миль американского ландшафта, вероятно, вызвав сильную местную оппозицию, как это обычно бывает с проектами линий электропередач.Поначалу это может показаться чисто инженерной задачей или проблемой приобретения земли, но на самом деле это проблема ландшафтного и регионального планирования огромного территориального масштаба, наравне с видением регионального планировщика 1920-х годов Бентона Маккея о беспрерывном движении Аппалачской тропы. протяженность восточного побережья. Эти инфраструктурные коридоры электропередачи, если они хорошо спроектированы, могли бы соединить американцев с их близлежащими дикими землями и стать местом отдыха и экономического развития, поддерживая стремление к более чистой энергетической сети.Но это будет возможно только в том случае, если они будут спроектированы как многофункциональные тропические сети, а не просто как утилитарные отрезки линий электропередач.

В некоторых случаях связь между преобразованием ландшафта и социальными выгодами нетрудно обнаружить. Возьмем, к примеру, предложение Green New Deal о проведении кампании по «очистке существующих опасных отходов и заброшенных территорий». Другие группы предложили расширить эту повестку дня, утверждая, что амбициозные усилия по восстановлению окружающей среды должны занимать видное место в любом новом «зеленом» курсе.Бен Бичи, директор программы «Живая экономика» Sierra Club, например, выступал за «зеленую бригаду» как часть Зеленого нового курса, которая будет состоять из людей, нанятых для восстановления заброшенных территорий, восстановления водно-болотных угодий, пересадки лесов и ведение лесного хозяйства для снижения пожарных рисков. Такие виды работ по реставрационно-консервационным работам прямо ссылаются на Civilian Conservation Corps (CCC), одну из самых популярных программ в оригинальном New Deal Рузвельта. Чему такая «зеленая бригада» могла бы сегодня научиться из оригинального CCC и ее успешной кампании по восстановлению лесов на обширных территориях вырубленных общественных земель, предотвращению лесных пожаров, созданию инфраструктуры для отдыха и, в целом, стимулированию американского движения за отдых в пустыне?

В случае заброшенных шахтных земель и токсичных старых месторождений существует потенциал для рекультивации и экологического восстановления, которые снова будут сочетаться с элементами энергетического ландшафта для производства или хранения.Некоторые заброшенные шахтные земли уже были преобразованы в гидроаккумулирующие сооружения — в основном гигантские гидроэлектрические батареи. Они могут недорого сгладить различия в электроснабжении, которые повлечет за собой все более возобновляемая сеть с ее переменными ветровыми и солнечными источниками энергии. При тщательном проектировании такие объекты могут превратиться в увлекательные и динамичные общественные пейзажи. Один из таких проектов, гидроэлектростанция Raccoon Mountain Pumped-Storage, уже закрепляет зону отдыха на открытом воздухе недалеко от Чаттануги, штат Теннесси, с дорожками для горных велосипедов, спускающимися по коридорам линии электропередач на склоне горы, обширными пешеходными тропами, а также центром для посетителей и местом для пикника с видом на драматические ущелье реки и город внизу.Другие заброшенные шахтные земли могут стать новыми площадками для производства возобновляемой энергии, как на некоторых заброшенных месторождениях и свалках уже размещены впечатляющие массивы солнечных батарей. С вниманием к дизайну легко представить, что эти давно заброшенные пейзажи становятся невероятными примерами технологического возвышенного.

Насосная станция Ракун-Маунтин, принадлежащая TVA, недалеко от Чаттануги, которая действует как гигантская батарея. Изображение любезно предоставлено властями долины Теннесси.

Федеральные агентства имеют хорошие возможности для ведения реставрационных работ.Как описал в своей автобиографии бывший заместитель начальника лесной службы США Джим Ферниш, В сторону естественного леса, , Лесная служба уже внедрила такой переход, проинформированный ландшафтными архитекторами в своих рядах, с акцента на «вырубку». (Жаргон Лесной службы для максимального увеличения добычи древесины над другими целями) сосредоточить внимание на восстановлении экосистем. В конце 1990-х годов, вызванная судебными процессами по поводу ареала обитания пятнистой совы, Лесная служба придумала способы переписать свои контракты, от приоритета вырубки древесины и лесозаготовок до оказания услуг по экологической поддержке за счет платежей за восстановление рек и создание среды обитания.Как и в случае с CCC, есть четкие аргументы в пользу восстановления общественных земель за счет труда, который приносит пользу рабочим и общественному духу сохранения. В отличие от CCC, современный корпус сохранения Green New Deal также будет четко ориентирован на смягчение последствий изменения климата и адаптацию к нему.

В некоторых местах сельскохозяйственные угодья уже неотличимы от энергетических ландшафтов — например, в Айове огромные массивы ветряных турбин вращаются на много миль над рабочими полями фермы. Все чаще солнечные фермы делят пространство с местами обитания опылителей и пастбищами, причем каждая из них спроектирована таким образом, чтобы не мешать работе друг друга.Некоторые фермы в настоящее время перерабатывают свой коровий навоз в биоперерабатывающих установках для выработки электроэнергии при одновременном снижении загрязнения метаном. Эти методы уже существуют благодаря дальновидным фермерам и разработчикам энергетики, но их можно было бы значительно расширить с помощью стимулов и государственных средств, а также можно было бы привлечь целый ряд сельских жителей к участию в целевых сельскохозяйственных программах под эгидой Зеленого Нового курса.

Дамба Норрис возле Ноксвилла, штат Теннесси, TVA — отличный пример энергетического проекта, тщательно интегрированного в окружающий ландшафт. Изображение предоставлено Президентской библиотекой и музеем Франклина Д. Рузвельта 53227 (1840 г.).

Сельскохозяйственные земли также могут хорошо работать с углеродом, поглощая и улавливая атмосферный CO2 с помощью разбрасывания компоста и биоугля на полях, беспахотного земледелия, выращивания аллей или других видов агролесоводства, совмещения деревьев со скотом (также называемого сильвопастбищем) или практики любое количество других методов «углеродного земледелия». Живые изгороди можно использовать для защиты ручьев, одновременно обеспечивая питание местной биоэнергетической или биоуглеродной промышленности.Эти новые гибридные методы необходимо будет распространять и планировать, составлять и настраивать, а также составлять и уточнять бизнес-планы, но, возможно, реорганизация сельского хозяйства не так радикальна, как нас пытаются убедить некоторые противники «Зеленого нового курса».

В прошлом веке промышленное сельское хозяйство использовалось как добывающая практика, разбазаривая верхний слой почвы, уничтожая местное биоразнообразие и способствуя изменению климата. Следующее поколение сельскохозяйственных ландшафтов должно быть скорее восстановительным, чем добывающим, и многоцелевым, а не монокультурным, но этот сдвиг должен быть тщательно продуман, чтобы максимизировать синергию и уменьшить конфликты, включая точную артикуляцию поперечного сечения, а также план.Посредством сочетания политики и дизайна сельскохозяйственные ландшафты можно реконфигурировать для производства возобновляемой энергии, создания почвы и улавливания углерода. При стимулировании и поддержке фермеры могут стать основной группой сторонников «Нового зеленого курса».

Самым важным нововведением, которое «Новый зеленый курс» привнес в обсуждение климата и энергетики, является новое оформление. По словам Окасио-Кортеза, это шанс «заново открыть для себя силу общественного воображения» в дискурсе, в котором долгое время преобладали технические детали и политические мелочи.Хотя повестка дня «зеленого нового курса» до сих пор формулировалась через призму экономической и социальной справедливости, ландшафтная архитектура имеет все возможности для ведения разговоров о восстановлении и управлении земельными ресурсами. Смогут ли ландшафтные архитекторы решить задачу помощи в разработке нового поколения общественных работ, которые поддерживают климатическую справедливость, захватывая при этом общественное воображение? Как системное мышление и многопрофильный охват ландшафтной архитектуры может помочь в разработке убедительных ответов на эти сложные экологические и социальные проблемы? Как экзистенциальный кризис изменения климата делает более приемлемым набор программ под руководством правительства для решения системных социальных проблем, подобно тому, как экономический кризис Великой депрессии дал Рузвельту некоторую лицензию на использование власти правительства для решения экономических проблем? Поскольку сегодня ландшафтная архитектура пытается более четко говорить о расовой, классовой и экологической справедливости, может ли Новый зеленый курс помочь ландшафтным архитекторам сформулировать свое видение того, что экологическая справедливость (и климатическая справедливость) означает для ландшафта? ?

Наконец, когда мы рассматриваем потенциал смелых и широких видений, которые предлагаются для этой концепции Зеленого Нового курса, можем ли мы учесть уроки амбициозных ландшафтных стратегий первоначального Нового курса Рузвельта, избегая при этом некоторых из его ловушек?

В рамках Нового курса Управление электрификации сельских районов (REA) помогло организовать сельские энергетические кооперативы и обеспечить снабжение отдаленных районов. Изображение предоставлено Министерством сельского хозяйства США, 20111110-OC-AMW-0030. Национальное управление архивов и документации.

ДИЗАЙН И НОВАЯ СДЕЛКА FDR

«Новый курс» был великим видением Рузвельта Демократической Республики Беларусь того, как вывести страну из Великой депрессии 1930-х годов, вернуть американцев к работе и восстановить американскую гордость и процветание, используя масштаб и силу правительства. Новый курс был зонтичным лейблом, который охватывал ряд различных инициатив и проектов, реализованных через множество различных агентств и программ, таких как Управление прогресса работ (WPA), CCC, Управление электрификации сельских районов и Управление долины Теннесси (TVA). ), назвать несколько.Каждая из программ имела свою направленность и повестку дня, но вместе они стремились обеспечить рабочие места для большого числа американцев, использовать федеральные средства для реализации проектов, которые способствовали бы экономическому развитию и продемонстрировали потенциал правительства в улучшении повседневной жизни в обеих странах. город и деревня. В программах «Нового курса» использовалась сила убеждения, каждая по-своему, чтобы доказать, что эти программы отвечают интересам общества, даже несмотря на дискомфорт консерваторов в связи с таким широким расширением правительства.

TVA построила крупные инфраструктурные проекты по всей долине Теннесси, такие как плотины, дороги и линии электропередач, дав импульс местной экономике и заставив тысячи людей работать над их проектированием и строительством. Но TVA также вышла за рамки простой инфраструктуры, рассматривая целостную систему инфраструктуры и урбанизации на всем водоразделе и расширяя объем проектирования и планирования. Он построил плотины для судоходства, плотины для борьбы с наводнениями, а также плотины для промышленности и сельского электроснабжения — под кодовым обозначением системы дорог, рабочих поселков и даже новых городов.TVA включал дизайн в нескольких масштабах, чтобы создать основу для этой новой инфраструктуры. Плотины были тщательно интегрированы в окружающий их ландшафт. Подъездные дороги были тщательно спроектированы, чтобы показать плотины в почти кинематографической последовательности. Архитектурные детали самих плотин усиливали ощущение масштаба и сияли современностью. А тщательно продуманные вывески жирным шрифтом гордо заявляли, что этот объект «построен для жителей Соединенных Штатов». TVA была, пожалуй, наиболее целостной версией федерального планирования Нового курса, сочетающей крупномасштабное производство энергии с промышленным развитием, ландшафтным дизайном, городским планированием и землепользованием.Это не только преобразовало экономику региона с семью штатами, но и создало совершенно новый ландшафтный нарратив и язык дизайна для проектов общественных работ и общественного ландшафта.

WPA вместо этого сосредоточилась на поддержке строительства огромного количества муниципальных общественных объектов, таких как почтовые здания, школы, парки, дороги и мосты. В нем было занято около восьми миллионов человек, которые создавали рабочие места для рабочих, мастеров и дизайнеров при проектировании и строительстве этих объектов.Он также поддерживал искусство перед лицом массовой безработицы, нанимая художников-графиков для создания плакатов, театральных режиссеров для постановки пьес, фотографов для документирования общественной жизни и программ Нового курса, например, и в одном случае нанимал мастеров моделей для создания ”= 100-футовая копия Сан-Франциско, на которую ушло два года. Знаменитые плакаты национальных парков ВПА, созданные для Федерального художественного проекта ВПА, запечатлели драматизм этих общественных ландшафтов, а фотографии и документальные фильмы ВПА отмечали оптимистичное, а иногда и возвышенное качество общественных работ Нового курса.ВПА не только поддерживал искусство во время Великой депрессии, но и делал это с помощью повествования, в котором подчеркивалась гражданская и полезная роль общественных зданий и ландшафтов.

Сегодня существует значительный спрос на новые межгосударственные высоковольтные линии электропередачи. Эти коридоры можно было бы переосмыслить как многофункциональные рекреационные тропы. Изображение предоставлено Николасом Певзнером.

Программа «Новый курс», направленная на охрану окружающей среды — и, возможно, имеющая наибольший резонанс для современных представлений о кадровых ресурсах, занимающихся восстановлением ландшафта — была CCC, Гражданский корпус охраны природы.Согласно истории Нила М. Махера, Nature’s New Deal, с 1933 по 1942 год CCC предоставил рабочие места более чем трем миллионам безработных молодых людей (большинство из городских семей на спасательных валках), чтобы сажать деревья, стабилизировать разрушающиеся склоны холмов и помогать создавать условия для отдыха в национальных и государственных парках и лесах. В общей сложности CCC посадил более двух миллиардов деревьев, боролся с эрозией 40 миллионов акров сельскохозяйственных угодий и построил более 800 государственных парков. Первоначально CCC начал свою работу, откликнувшись на призыв Гиффорда Пинчота, старшего государственного деятеля американского лесного хозяйства, бороться с надвигающимся «лесным голодом» и обучать страну бережному отношению к природным ресурсам.Набранники CCC, назначенные в Лесную службу, позволили этому агентству увеличить свои усилия по облесению почти в девять раз. Например, именно рабочая сила CCC позволила восстановить лесные массивы Джорджа Вашингтона, Джефферсона и Аллегейни, которые были куплены федеральным правительством за предыдущие два десятилетия в качестве вырубленных лесных угодий из частной собственности. Точно так же CCC возглавил усилия по лесовосстановлению в водоразделе долины Теннесси, чтобы замедлить эрозию почвы в водохранилища плотины TVA.«Мальчики» CCC, как их называли, собирали семена, открывали лесные питомники, сажали деревья, прореживали леса, строили противопожарные и пожарные вышки, тушили пожары и поджигали подъездные дороги.

«Пылесборник» в 1934 году послужил толчком к созданию Службы охраны почв и расширению миссии CCC, включив в нее эрозию почвы, в том числе на частных сельскохозяйственных угодьях. Эти участники программы по охране почв помогли фермерам строить террасы, озеленять овраги, засаживать живые изгороди и защитные полосы, а также строить демонстрационные проекты, чтобы научить других фермеров выращиванию полос и контурному земледелию.CCC также сыграл важную роль в строительстве Укрытия Великих равнин, героического видения трансконтинентальной ветрозащиты шириной 100 миль и длиной 1200 миль, простирающейся от Канады до Техаса, хотя основная часть работ была выполнена за счет средств WPA и рабочие. Shelterbelt так и не был реализован полностью, но посаженные 200 миллионов деревьев — это немалый подвиг, а масштаб его территориальных и экологических амбиций — это то, чего сегодня крайне не хватает во многих ландшафтных разговорах о «зеленой инфраструктуре».

Первые работы по сохранению лесов привели к резкому преобразованию государственных и национальных лесных угодий; последующая работа по сохранению почвы представляла собой столь же глубокое изменение сельскохозяйственного ландшафта — демонстрационные проекты по сохранению почвы и, как следствие, сам CCC были охвачены фермерскими сообществами — что повлияло на способы управления большими участками земель страны и продолжают управлять сегодня. К середине 1930-х годов работа CCC была распространена на государственные и национальные парки, включая объекты для отдыха на природе.Мальчики из CCC построили тысячи миль автомобильных дорог и троп, в том числе дорогу в национальном парке Грейт-Смоки-Маунтинс до Ньюфаунд-Гэп и далее до Клингмана-Доум. В национальном парке Гранд-Каньон CCC построил новые маршруты доступа через некоторые из самых сложных мест, в том числе тропы Clear Creek и Colorado River Trails, и построил множество парковых объектов — кемпинг Bright Angel, бассейн Phantom Ranch, туалеты и резервуары, а также хорошо построенные каменные стены вдоль Rim Trail и выходят окнами.Среди 800 новых государственных парков, построенных при содействии CCC, есть такие излюбленные жемчужины, как государственный парк Роберта Х. Тремана в Нью-Йорке, государственный парк горы Тамалпаис в Калифорнии и многие другие. Больше всего на свете именно эта новая инфраструктура отдыха и расширенный доступ к парковой зоне вызвали бум отдыха на природе в Америке в 1930-х и 1940-х годах и в послевоенное десятилетие. Имена многих авторов дизайнерских решений в этих знаковых общественных ландшафтах для нас утеряны, хотя проект Living New Deal Калифорнийского университета в Беркли попытался составить и задокументировать полный список всех построенных объектов. CCC и Новый курс в более широком смысле.В совокупности количество и качество интеграции дизайна в эту огромную коллекцию общественных проектов ошеломляют, даже если мы не всегда можем отследить имена конкретных ландшафтных архитекторов, архитекторов и инженеров-строителей.

Студенческий проект Мухана Куи предлагает теоретическое ландшафтное предложение для новых гидроаккумулирующих станций на бывших шахтных землях на холмах с видом на солнечную электростанцию ​​Иванпа в Калифорнии. Студенческая работа Мухана Цуй. Territories of Extraction Studio, Пенсильванский университет, весна 2014 г.

РАЗМЫШЛЯЯ О НОВОЙ СДЕЛКЕ

Хотя героические подвиги CCC по восстановлению растительности и преобразование TVA в Аппалачах познакомили американцев с идеями сохранения и этикой разумного использования природных ресурсов, скорость и масштаб программ Нового курса вызвали восстание против грубого характера его тактики. , что привело к послевоенному массовому экологическому движению. Хотя работа CCC по лесовосстановлению, противопожарной защите и рубке ухода за лесами первоначально пользовалась широкой поддержкой со стороны, например, видных защитников природы, вскоре ее начали рассматривать как действующую, противоречащую новому пониманию экологического управления земельными ресурсами.Альдо Леопольд, знаменитый лесник и защитник окружающей среды, хотя изначально был сторонником CCC, критиковал корпус за посадку монокультур и за уничтожение редких и находящихся под угрозой местообитаний в его рвении по пересадке леса. Общество Одюбона и Национальная федерация дикой природы выступили против использования яда для «борьбы с хищниками» и осушения водно-болотных угодий для борьбы с комарами. Сторонники защиты дикой природы, такие как известный лесник и активист дикой природы Боб Маршалл, который первоначально работал на CCC, выступили против планов агентства по предложению дорог вдоль линии горизонта вдоль хребта Грейт-Смоки-Маунтинс, которые разрушили бы возникающий дикий характер ландшафтов, которые CCC недавно помог создать.Организации по охране дикой природы боролись против предложенных дорог CCC в горах Сьерра-Невада в Калифорнии, Зеленых горах в Вермонте и в Президентском горном массиве в Нью-Гэмпшире, фактически остановив эти инфраструктурные проекты.

Отвечая на критику со стороны природоохранных организаций и сообществ дикой природы, разработчики политики Нового курса в конечном итоге впервые применили новый вид «экологического планирования», который привел к подходу TVA, который пытался сбалансировать решения о землепользовании таким образом, чтобы принести пользу как восстановлению лесов, так и местной экономике — a баланс «естественного и человеческого развития».Советник Рузвельта по вопросам сохранения природных ресурсов Моррис Ллевеллин Кук начал призывать новых дилеров «спланировать всю работу» и «составить все на карту», ​​чтобы избежать упущенных возможностей между различными агентствами и различными усилиями CCC — аргументируя это своего рода проторегиональным планированием. .

Что касается проблем рекультивации и восстановления заброшенных месторождений, которые видят сторонники сегодняшних предложений Зеленого нового курса, то некоторые из проблем, связанных с персоналом и финансированием лесного хозяйства и восстановления окружающей среды сегодня остаются прежними, а защита от лесных пожаров, возможно, стала еще более заметной. но за прошедшие три четверти века, прошедшие с момента расформирования первоначального CCC, произошли кардинальные изменения в экологическом понимании и появилось целое новое поколение старых месторождений и заброшенных шахт с новым токсичным наследием.Эти покрытые шрамами ландшафты представляют собой новую проблему рекультивации, требующую инновационных технологий для устранения токсичности и быстрого начала экологических преобразований. Ландшафтная архитектура, получившая признание во многом благодаря выдающимся проектам реабилитации заброшенных месторождений и городского развития в 1990-х и начале 2000-х годов, теперь должна определить повестку дня того, как заброшенные месторождения и заброшенные шахтные земли могут сделать больше, чем просто вернуться к условиям, существовавшим до возникновения нарушений — как эти пейзажи могут вместо этого стать вдохновляющими восстанавливающими двигателями многофункционального социального, экологического и инфраструктурного производства.

Первоначальный Новый курс также должен противостоять критике за его историю дискриминационной политики по таким вопросам, как пол и раса: CCC, например, разделил свои лагеря и держал чернокожих абитуриентов вне поля зрения общественности, а преимущества занятости непропорционально обходились без женщин. и сообщества цвета. А еще есть политика «красной черты» эпохи Нового курса и создание Корпорации по ссуде домовладельцев, которая нацелена на изъятие капиталовложений в одни городские районы, а другие щедрость изливает на другие, закладывая основу для постоянного неравенства доходов, которое продолжает преследовать общество. Cегодня.Это наследие является причиной того, что недавняя резолюция «Зеленый новый курс» недвусмысленно признает, что «многие члены передовых и уязвимых сообществ были исключены из многих экономических и социальных выгод» мобилизации под руководством правительства первоначального Нового курса и Второй мировой войны. Он решает противодействовать исторической несправедливости и обеспечивать справедливое получение хороших зеленых рабочих мест и экономических выгод для всех сообществ в рамках того, что в тексте называется «справедливым и справедливым переходом». Именно поэтому сторонники сегодняшнего Зеленого Нового курса, такие как Движение восхода солнца, открыто создают коалицию, в которой коренные народы, сообщества мигрантов, цветные сообщества, женщины, сельские сообщества, малообеспеченные рабочие, бедные, пожилые люди, и молодежь может сформулировать свои потребности и запросы в рамках общественного процесса с участием всех заинтересованных сторон.

Новое движение за климат явно объединяет проблемы труда и проблемы климатической справедливости, чтобы создать более крупную коалицию, ориентированную на климат, рабочие места и справедливость. Фото Марка Диксона (CC BY 2.0).

Несмотря на свои недостатки, Новый курс по-прежнему представляет собой момент в истории американского ландшафта, который находит отклик сегодня по нескольким причинам. Это был момент, когда общественные земли и ландшафты имели однозначную социальную ценность, а их мудрое управление было гражданским призванием. С помощью таких проектов, как TVA, проектировщики, работающие на федеральное правительство, сумели активно расширить общественное понимание сохранения окружающей среды и радикально расширить представление о том, на что способно планирование и ландшафт для целостного расширения прав и возможностей больших территорий.Эти проекты были наиболее успешными, когда дизайнеры были за столом, и дизайнеры серьезно относились к этой роли, формулируя общественное видение того, что общественные работы и общественная земля могут сделать для общественного блага. Сегодня специалисты по ландшафтной архитектуре и планированию могут выступать за «зеленую» инфраструктуру или «ландшафт как инфраструктуру», но профессии дизайнера в целом странным образом отсутствуют на политической арене, выступая с публичными доводами в пользу нового видения общественной инфраструктуры. У профессии ландшафтного архитектора есть внутренняя работа, связанная со своими собственными проблемами расы, класса и представительства; Работа над «зеленым новым курсом» может стать важной возможностью для ландшафтных архитекторов сотрудничать и учиться у выдающихся организаторов трудовых движений, движений за охрану окружающей среды и за социальную справедливость.

В своей речи 1940 года на симпозиуме в Пенсильванском университете под названием «О всеобщем сохранении» Моррис Ллевеллин Кук призвал фермеров и животноводов объединиться с любителями природы, занимающимися защитой дикой природы, и спортсменами, занимающимися средой обитания диких животных, чтобы объединить группы. иначе политически настроенные друг против друга под единым лозунгом «тотального сохранения». Для достижения устойчивого и стремительного прогресса в таких вопросах, как землепользование или труд, создание коалиций было и остается важным.Такие коалиции станут еще более важными сегодня, если мы хотим, чтобы «зеленый новый курс» имел хоть какие-то шансы на успех. Большой потенциал Зеленого нового курса заключается в том, что, предлагая комплексно переосмыслить сельское хозяйство, энергетическую инфраструктуру, секвестрацию углерода и восстановление заброшенных территорий — направления, которые исторически отличаются друг от друга, но частично совпадают с видами восстановительной ландшафтной работы, которой придерживается современная ландшафтная архитектура, — он могут объединить новые коалиции для формирования нового вида общественной повестки дня.Задача которого заключается в быстром проектировании и развитии инфраструктуры чистой энергии в континентальном масштабе, «Новый зеленый курс» нельзя просто оставить как инженерный вызов или программу рабочих мест, его следует еще раз подумать через призму экологического планирования и тотального сохранения, обновленного для Антропоцен и требования решения проблемы изменения климата.

Зеленый новый курс все еще находится в зачаточном состоянии, полон возможностей и вопросов, на которые нет ответов, но в ближайшие месяцы он, вероятно, будет воплощен в конкретные программы и предложения, которые затронут реальные места и реальных людей.Сторонники Зеленого Нового курса активно запрашивают отзывы, устраивая серию передвижных ратуш, чтобы услышать, какие социальные, экономические и экологические проблемы являются центральными для членов его коалиции. Какими бы ни были окончательные детали, Новый зеленый курс, несомненно, откроет новое поколение общественных ландшафтов; важно, чтобы они были всеобъемлющими и восстанавливающими. Благодаря работе дизайнеров и лиц, определяющих политику, нам также необходимо обеспечить, чтобы они представляли собой многоцелевые ландшафты, которые устраняют исторические различия между охраняемыми землями, производительными сельскохозяйственными землями, объектами энергетики и промышленными или постиндустриальными землями.Стивен О’Хэнлон, представитель движения Sunrise Movement, сказал, что «Новый зеленый курс — это не просто еще одна климатическая политика. Как и оригинальный Новый курс, это призыв пересмотреть политику и установить новый общественный договор для Америки в соответствии с экономическими и экологическими реалиями 21 века ». Это также шанс переосмыслить ландшафтную архитектуру, ее участие в решении самых насущных экологических и политических проблем того времени, а также то, что она может предложить новой национальной и местной американской идентичности.Будут ли участвовать в этом разговоре ландшафтные архитекторы?

Николас Певзнер преподает на факультете ландшафтной архитектуры и регионального планирования Пенсильванского университета. Он является соредактором цифровой публикации с открытым доступом Scenario Journal и соучредителем практики спекулятивного проектирования Uncertain Terrain.

% PDF-1.3 % 84 0 объект > эндобдж xref 84 73 0000000016 00000 н. 0000001860 00000 н. 0000002645 00000 н. 0000002754 00000 н. 0000002800 00000 н. 0000003224 00000 н. 0000003389 00000 н. 0000003476 00000 н. 0000003677 00000 н. 0000005601 00000 п. 0000005817 00000 н. 0000005982 00000 п. 0000006182 00000 п. 0000008819 00000 н. 0000009060 00000 н. 0000009197 00000 н. 0000009386 00000 п. 0000010492 00000 п. 0000010610 00000 п. 0000010751 00000 п. 0000010947 00000 п. 0000013173 00000 п. 0000013349 00000 п. 0000013490 00000 п. 0000013677 00000 п. 0000014171 00000 п. 0000014194 00000 п. 0000014352 00000 п. 0000014544 00000 п. 0000015175 00000 п. 0000015492 00000 п. 0000015615 00000 п. 0000015786 00000 п. 0000015992 00000 п. 0000021278 00000 п. 0000021564 00000 н. 0000021722 00000 п. 0000021912 00000 п. 0000029782 00000 п. 0000030207 00000 п. 0000030640 00000 п. 0000030781 00000 п. 0000030978 00000 п. 0000035213 00000 п. 0000035502 00000 п. 0000035672 00000 п. 0000035877 00000 п. 0000040941 00000 п. 0000041288 00000 п. 0000041463 00000 п. 0000041677 00000 п. 0000045731 00000 п. 0000045978 00000 п. 0000046137 00000 п. 0000046330 00000 п. 0000047563 00000 п. 0000047915 00000 п. 0000048165 00000 п. 0000048306 00000 п. 0000048503 00000 п. 0000054107 00000 п. 0000054412 00000 п. 0000054553 00000 п. 0000054750 00000 п. 0000061604 00000 п. 0000061908 00000 п. 0000062965 00000 п. 0000063996 00000 н. 0000065019 00000 п. 0000066157 00000 п. 0000067196 00000 п. 0000068070 00000 п. 0000068843 00000 п. трейлер ] / Размер 157 / Назад 253358 >> startxref 0 %% EOF 85 0 объект > поток

Служба логистики по обработке запросов на модульную доставку Певзнер; Борис; & nbsp et al.[Quisto Company Limited]

Заявка на патент США номер 16/670454 была подана в патентное ведомство 30 апреля 2020 года на логистическую службу для обработки запросов на модульную доставку . Заявитель, указанный для этого патента, — Quisto Company Limited. Авторы изобретения: Дмитрий Довгаль, Александр Казеев, Евгений Колодкин, Евгений Коньшин, Феликс Любашевский, Борис Певзнер, Александр Цыганцев, Денис Тюринге.

Реферат

Система и метод (называемые системой) составляют график транспортных средств транспортировка грузов по ячеистой сети с использованием машинного обучения процесс. Система получает запросы на транспортировку по сети из множества клиентских порталов, которые включают время загрузки, места погрузки, места назначения, сроки доставки и требования к фрахту.Система добывает большие наборы данных с удаленных сайты, отражающие расстояния между местами загрузки и места назначения и соответствующие ставки фрахта с расстояниями в процессе машинного обучения. Система прогнозирует графики доставки, которые включают прогнозируемое время отправления и прогнозируемое время прибытия, связанное с множеством графики отгрузки. Система сопоставляет заявки на транспортировку с множеством графиков отгрузки в реальном времени на основе множество предпочтений по доставке, наличие перевозчика и прогнозируемые вероятности того, что множество перевозчиков примет нагрузки.

1.Метод планирования транспортного средства, перевозящего груз на сетке сеть с использованием процесса машинного обучения, включающего: получение запросы на транспортировку по сети от множества клиентов порталы, которые включают время загрузки, места загрузки, пункт назначения места, сроки доставки и требования к фрахту; добыча множество больших наборов данных с удаленных сайтов, которые отражают расстояния между местами погрузки и местом назначения местоположения и соответствующие ставки фрахта, связанные с расстояниями через процесс машинного обучения; предсказание множества графики отгрузки, которые включают прогнозируемое время отправления и прогнозируемое время прибытия, связанное с множеством отправлений графики; и сопоставление запросов на транспортировку с множество графиков отгрузки в реальном времени на основе множества предпочтений доставки, доступности перевозчиков и прогнозируемых вероятности того, что несколько перевозчиков примут грузы.

2. Способ по п. 1, дополнительно включающий создание последовательность рекомендаций, которая идентифицировала множество перевозчиков а также порядок и продолжительность, в течение которых потенциальное задание на транспортировку предлагается.

3. Способ по п. 1, дополнительно включающий размещение множества графиков отгрузки через пользовательский интерфейс прайс-фолла.

4. Способ по п. 3, дополнительно включающий рекомендацию одного из множество графиков отгрузки и соответствующие цены.

5.Способ по п.3, где рекомендуют один из множество графиков отгрузки основано на множестве параметров которые включают выбор транспортного средства, одну из загрузок местоположения и одно из мест назначения.

6. Способ по п. 5, в котором рекомендация лишена каких-либо другие параметры.

7. Способ по п. 5, в котором графики отгрузки включают интермодальные перевозки и соответствующие цены, основанные на перемещение множества транспортных контейнеров.

8. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, закодированный с помощью Машиноисполняемые инструкции для планирования транспортного средства транспортировка грузов по ячеистой сети с использованием машинного обучения процесс, в котором выполнение машинно-исполняемых инструкций для: получение запросов на транспортировку по сети от множество клиентских порталов, которые включают время загрузки, загрузку местоположения, места назначения, сроки доставки и фрахт требования; добыча множества больших наборов данных с удаленного сайты, отражающие расстояния между местами загрузки и места назначения и соответствующие ставки фрахта с расстояниями в процессе машинного обучения; предсказание множество графиков отгрузки, которые включают прогнозируемое отправление время и прогнозируемое время прибытия, связанные с множеством графики отгрузки; и сопоставление запросов на транспортировку с множество графиков отгрузки в реальном времени на основе множество предпочтений по доставке, наличие перевозчика и прогнозируемые вероятности того, что множество перевозчиков примет нагрузки.

9. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 8, дополнительно включая создание последовательности рекомендаций, которая определила множество перевозчиков, а также порядок и продолжительность, в течение которых предлагается потенциальное транспортное задание.

10. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 8, дополнительно включающий размещение множества графиков отгрузки через пользовательский интерфейс поисковика цен.

11. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п.10, дополнительно включающий рекомендацию одного из множества графиков отгрузки и соответствующие цены.

12. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п.10, в котором рекомендация одного из множества графиков отгрузки на основе множества параметров, которые включают транспорт транспортного средства выбор, одно из мест загрузки и одно из мест назначения локации.

13. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 12, где рекомендация лишена каких-либо других параметров.

14. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 12, где графики отгрузки включают интермодальные перевозки.

15. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п. 14, дополнительно включая соответствующие цены, основанные на репозиционировании множество транспортных контейнеров.

16. Энергонезависимый машиночитаемый носитель по п.12, в котором графики отгрузки включают мультистоп или консолидацию транспорт.

17. Система планирования транспортных средств, перевозящих груз. в составе: клиентский портал для приема заявок на транспортировку по сети с множества клиентских порталов, которые включают время загрузки, места загрузки, места назначения, доставка время и требования к фрахту; майнер для майнинга множество больших наборов данных с удаленных сайтов, которые отражают расстояния между местами погрузки и местом назначения локации с помощью процесса машинного обучения; майнер для добыча второго множества больших данных и соответствующего фрахта ставки, связанные с расстояниями через машинное обучение процесс; модуль маршрутизации, запрограммированный для прогнозирования множества графики отгрузки, которые включают прогнозируемое время отправления и прогнозируемое время прибытия, связанное с множеством отправлений графики; и соответствующий двигатель, подходящий для перевозки запросы с множеством графиков отгрузки в реальном времени на основе множества предпочтений по доставке, перевозчик доступность и прогнозируемые вероятности того, что множество перевозчики примут грузы.

18. Система по п.17, в которой механизм согласования генерирует последовательность рекомендаций, которая идентифицировала множество перевозчиков а также порядок и продолжительность, в течение которых потенциальное задание на транспортировку предлагается.

19. Система по п.17, в которой модуль маршрутизации размещает множество графиков отгрузки через пользователя, ищущего прайс интерфейс.

20. Система по п.19, в которой модуль маршрутизации рекомендует множества графиков отгрузки и соответствующих цен.

РОДСТВЕННАЯ ЗАЯВКА

[0001] Эта заявка испрашивает приоритет предварительной заявки сер. № 62/753 257, поданная 31 октября 2018 г., «Система, Метод и архитектура для обработки модульных запросов на Доставка », который включен сюда в качестве ссылки в его целостность.

Предпосылки раскрытия информации

1. Техническая область

[0002] Это раскрытие относится к транспорту и, в частности, к логистика переезда грузов.

2. Уровень техники

[0003] Дорожный транспорт является сложной задачей. Грузоотправители, фрахт брокеры и перевозчики перемещают грузы, связывая перевозчиков с отправителями, перевозчики и грузоотправители должны оставаться на связи. Это значит, что соглашения должны быть достигнуты до того, как груз будет забран, и подтверждения должны подтверждать, что грузы подобраны и доставлено вовремя.

[0004] О движении грузов обычно судят по спросу и предложению. А транспортная система эффективна, если удовлетворяет потребности в ожидаемой Стоимость.Затем эта стоимость перекладывается на потребителей. Текущие системы не учитывают эффективность транспорта или не реагируют на изменения в транспортные среды. Системы не обеспечивают достаточного уведомление для грузоотправителей, грузовых брокеров и перевозчиков, которое обычно необходимо доставить груз вовремя.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0005] Описание изобретения лучше понять со ссылкой на следующие рисунки и описание. Элементы на рисунках не обязательно масштабировать, вместо этого акцент делается на иллюстрирующие принципы раскрытия информации.Более того, в цифры, цифры с одинаковыми ссылками обозначают соответствующие части во всем разные взгляды.

[0006] Фиг. 1 — схема транспортной системы.

[0007] Фиг. 2 — частичная схема второго транспорта система.

[0008] Фиг. 3 — частичная блок-схема второго транспорта. система.

Фиг. 4 — последовательность операций взаимодействия агентов.

Фиг. 5 — это страница интерфейса поисковика цен.

Фиг. 6. представляет собой последовательность операций алгоритма ценообразования

. Фиг.7 — схема третьей транспортной системы.

Фиг. 8 — схема четвертой транспортной системы.

Фиг. 9 — схема, иллюстрирующая интеграцию данных.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

[0015] Раскрытые системы и способы (называемые транспортными systems) эффективно автоматизировать логистику по перемещению грузов. В транспортные системы координируют сложные маршруты доставки, которые могут включают интермодальные перевозки, которые перемещают грузы по дороге, через рельсы, по воде и / или по воздуху (например,г., самолеты, поезда, грузовики и лодки). Транспортные системы оптимизируют доставить одним или несколькими видами транспорта и построить один или несколько вариантов транспортировки через один или несколько участков доставки. Развитие логистики транспортной системы основан на производительности и эффективности, что обеспечивает безопасность и рентабельные поставки в рентабельную и своевременную расписание. Эффективность и производительность транспорта системы влияют на производительность и конкурентоспособность предприятий, а также цены, которые покупатели платят за товары и услуги.

[0016] Транспортные системы создают среду, которая обеспечивает доступ к программам, файлам и параметрам через инновационные интерфейсы. С помощью значков, меню и диалоговых окон грузоотправители, фрахтовые брокеры, перевозчики, а другие пользователи могут выбрать варианты автоматической доставки или принимать автоматические рекомендации (например, выделенные на интерфейс поисковика). Несколько элементов могут быть включены в инновационный интерфейс (называемый интерфейсом), такой как например, панель осведомленности о рынке, которая работает таким же образом в все программные приложения, потому что элемент обеспечивает то же функциональность для конечных пользователей через программные процедуры, которые находятся над системным программным обеспечением и автоматически адаптируются к изменениям в вычислительные среды без участия пользователя.Различное программное обеспечение приложения вызывают эти элементы (например, программные процедуры) с конкретные параметры, а не воспроизводить программный код из царапина, позволяющая компьютерным системам, которые поставляют эти системы работать более эффективно. Далее интерфейсы и элементы не зависят от устройства, что означает, что при получении новых входных данных разные пользователи получают доступ к интерфейсам и / или компьютеру архитектура меняется, интерфейсы и элементы адаптируются и обеспечивать согласованную функциональность без участия пользователя.В транспортные системы и интегрированные приложения работают без модификации, на любом устройстве и расширяемы. Далее, в некоторых систем, раскрытые транспортные системы — устройства и рабочие системный агностик, что увеличивает доступность системы для локальные и удаленные распределенные пользователи.

[0017] Инновационные интерфейсы включают в себя средство поиска цен. интерфейс, который может отражать цены, предоставленные с помощью средства поиска цен матрица для разных видов транспорта (полная загрузка грузовика (FTL), меньше грузовых автомобилей (LTL), интермодальные перевозки и т. Д.). Цена Пользовательский интерфейс Finder также может генерировать прогнозы, которые отображают время и / или ценовых компромиссов, предоставьте информацию о ценообразование в особых обстоятельствах (например, например, обратные рейсы, договорные цены на некоторые полосы движения, перемещение контейнеров, и т. д.), и предлагать компромиссы при назначении, включая рабочие например, в связи с ограничениями по часам обслуживания.

[0018] В раскрытой системе модуль 102 агента брокера автоматически помогает грузоотправителям с грузом, готовым или прогнозируемым для перевозки путем поиска перевозчиков, имеющих квалификацию для перевозки их грузов.Модуль 102 брокерского агента упрощает брокерские соглашения. между грузоотправителями и перевозчиками, которые облегчают движение грузоотправитель. В некоторых расширениях модуль агента брокера 102 через модуль видимости грузов 248 поддерживает режим реального времени связь с модулем 104 агента оператора связи для отслеживания и обновления статус автотранспортного перевозчика, направление движения и продвижение груз грузоотправителя до пункта назначения, который может быть доставлен на географических картах реального времени. Операции в реальном времени какие действия машины (например,г., модуль видимости груза 248, например, отслеживание движения автотранспортного средства) превышают восприятие времени пользователем или время, в которое компьютер обрабатывает входные данные за миллисекунды (желательно менее около 100 миллисекунд) или с большей скоростью, чтобы его выход был доступны практически сразу в качестве обратной связи.

[0019] Со ссылкой на фиг. 1 и 2, модуль брокерского агента 102 получает запросы на транспортировку и предлагаемые решения от интерфейс грузоотправителя (показанный как интерфейс клиента на фиг.2) 202. С помощью средства 204 моделирования данных клиента предложения по доставке грузов получен в ответ на заказ грузоотправителя (иногда называемый зеленый заказ на поставку), а детали предложения перенесены на клиентский портал 202 через веб-интерфейс 206, который является портал о том, что транспортная система взаимодействует с грузоотправителями. Доставка предложения генерируются в модуле грузового маршрутизатора 208 и грузовом модуль планировщика 210. Запрос подробностей маршрута и деталей предложения получены модулем 210 грузового маршрутизатора по каналу связи сеть, которая ускоряет доставку сообщений между агентом брокера модуль 102 и модуль маршрутизатора 106.

[0020] На фиг. 2, сети связывают множество модулей через сетку соединения. Грузовой маршрутизатор 208 принимает переданные сообщения. и отправляет их в желаемое место назначения по наиболее эффективным и доступный маршрут связи. Таблица маршрутизации или набор rules, определяет, где и как пакеты данных могут и будут перемещаться по сети, что означает, что таблица маршрутизации является динамической и изменяется с сетью в реальном времени в некоторых системах. Между модули управления основными данными 214 и 216 и планировщик грузов модуль 210, это грузовой маршрутизатор 208, который также служит устройство, соединяющее модуль 102 брокерского агента с планировщиком грузов модуль 210.

[0021] Модули 214 и 216 управления основными данными поддерживают данные управление путем удаления дублирующих записей данных, стандартизации и нормализация данных (массовое ведение) и выполнение правил, которые устранить или предотвратить ввод неверных или поврежденных данных в транспортная система. Модули управления основными данными 214 и 216 предоставлять авторитетные источники основных данных на транспорте система. Модули управления основными данными 214 и 216 доступа процессы, которые собирают, объединяют, сопоставляют, объединяют, обеспечивать качество, сохранять и распространять данные, улучшая целостность и точность данных.Эта функциональность расширена с помощью общего хранилища справочных данных 218, управление метаданными модуль 220, модуль 222 управления качеством данных, данные модуль 224 управления интеграцией и механизмы 226 рабочего процесса. механизмы рабочего процесса 226 управляют и контролируют состояние деятельности транспортный рабочий процесс, связывая несколько видов транспорта в некоторых приложениях и определение того, какой вид транспорта следует переход в соответствии с заранее определенными транспортными потоками, некоторые из которых установленных профилями оператора связи), которые можно скачать и обновляется по мере изменения транспортной сети.

[0022] На фиг. 2, один экземпляр модуля управления основными данными 216 в модуле маршрутизатора 106 получает наборы данных о маршрутах и миль от модуля 228 майнера маршрута и другого экземпляра Модуль 214 управления основными данными извлекает ряд данных и скорость серия от майнера скорости 230. Модуль майнера маршрута 228 и модуль 230 майнера скорости идентификации и извлечения данных маршрута и скорости и связанные данные из баз данных и других хранилищ компьютерных данных за счет использования статистических инструментов и моделей в ответ на ставку и запросы маршрута, полученные от грузового маршрутизатора 208.Ценообразование данные могут быть получены из множества внешних источников (таких как локальные и / или удаленные базы данных цен, грузоотправитель и брокер системы управления перевозками и т. д.), исторические данные о ценах локально доступный для транспортной системы и исторические данные предоставляется пользователями транспортной системы. Обрабатывая пользовательские данные, транспортная система может делать прогнозы ценообразования для конкретных клиентов. В некоторые варианты использования, транспортная система не смешивает данные некоторых пользователей с данными других пользователей — чтобы транспортная система могла обрабатывать данные отдельно через разные алгоритмы.

[0023] Например, блок 230 вычислений ставок может отображать взвешенное средняя цена в разных транспортных регионах. Цена может быть скорректирована или отфильтрована для отображения прогнозируемой цены на основе одного или дополнительные факторы фильтрации (также называемые грузовыми фильтрами и коэффициенты фильтрации фрахта) по алгоритму цены. Факторы фильтрации может включать один или любую комбинацию поправочных факторов, которые отражать: прогнозируемая статистическая достоверность транспортной системы для обеспечения транспортировки, предполагаемого типа оборудования, которое будет использоваться, мера спроса и предложения, поправки на сезонные колебания (е.г., использование транспорта в сезон сбора урожая), еженедельно вариации (некоторые цены меняются в зависимости от дня недели), желаемый маржа прибыли и / или субъективные критерии, такие как желание расти или расширить транспорт в географическом районе, транспортный объект атрибуты (некоторые объекты быстро загружают и разгружают автомобили и другие часто задерживаются), время получения и доставки в течение день, срочность (например, нужно забрать в течение двадцати четырех часов), командная поездка (например, использование двух или более водителей для доставить груз), габариты и вес отправления, количество остановок в многоразовых / многоадресных отправлениях (описано ниже) и т. д.Другая система ценообразования практикуется в альтернативной системе в отсутствие (т.е. при явном исключении) какого-либо одного или комбинация указанных выше факторов фильтрации и любые корректировки цен факторы, которые здесь специально не раскрываются.

[0024] Грузовой маршрутизатор 208 вычисляет расстояние между пунктов отправления и назначения, прогнозирует среднее время потребуется, чтобы преодолеть это расстояние, и оценивает стоимость доставка за милю. Эти данные передаются брокеру-агенту. модуль 102, который рассчитывает общую стоимость доставки через различные виды транспорта и временные рамки, которые отображаются на интерфейс поисковика, такой как примерный интерфейс, показанный на ИНЖИР.5. В некоторых системах грузовой маршрутизатор 208 автоматически рекомендует и / или обрабатывает мультимодальные поставки и создает маршруты, включающие несколько суб-маршрутов, каждый с разными режимами транспорт.

[0025] Транспортные транзакции обрабатываются в два этапа через два независимых и отдельных модуля: модуль агента брокера 102 и модуль 104 агента-носителя, которые связаны между собой через стек 108 заказов, находящийся в модуле 212 управления заказами, и профиль 232 контракта оператора связи, находящийся в модуле агента оператора связи 104.На фиг. 2, назначения потенциальных перевозчиков принимаются модуль агента оператора связи 104 на основе заказов оператора связи и оператора связи детали профиля. Оба хранятся в деталях заказа перевозчика. модули 234, которые связывают заказы перевозчика с перевозчиком профили. Возможные задания и подтверждения заданий передаются на портал оператора связи 236, который является портом в транспортная система, которая взаимодействует с перевозчиком и может быть веб- доступно 238.

Назначение операторов связи может быть основано на ряде критериев.Например, рассмотрим вариант использования, в котором у грузоотправителя нет время доставки, но зависит от цены и другого грузоотправитель, который зависит от времени доставки, но не указывает цену чувствительный. Заказы от грузоотправителей хранятся в стеке заказов 108. в модуле управления заказами 212 и сопоставлены с грузом модуль 208 маршрутизатора и модуль 210 планировщика грузов. Другое использование дело, груз перевозчика и параметры маршрута обрабатываются модуль 208 грузового маршрутизатора и модуль 210 планировщика грузов, когда присвоение назначений потенциальных перевозчиков заказам, полученным из стек заказов.Параметры маршрута могут включать время загрузки, места погрузки, места назначения, сроки доставки и например, требования к фрахту. Плата 110 внешней нагрузки может использоваться в альтернативных системах. Внешние грузовые щиты 110 соответствуют перевозчики и грузоотправители, когда отправление не закреплено за перевозчик.

[0027] В некоторых альтернативных системах механизм 802 согласования грузов (показан на фиг. 8) автоматически подключает эти носители к грузоотправителей и выполняет поручения без какого-либо ручного вмешательства, что повышает эффективность и пропускную способность системы, поскольку требует меньше сетевых взаимодействий.В альтернативной системе механизм согласования грузов 802 делает назначения или рекомендации для грузоотправители с ограниченным ручным вмешательством. Соответствие основано на профили перевозчиков и грузоотправителей, наборы данных, отражающие их предпочтения, параметры маршрута, доступность оператора связи и / или в некоторых систем, прогнозируемая вероятность того, что перевозчик примет груз. Некоторые вероятности могут быть основаны на исторических показателях перевозчик. Примерная машина 802 согласования грузовых перевозок отображает последовательность рекомендаций в зависимости от перевозчика и грузоотправителя профили, предпочтения и параметры маршрута с учетом доступность оператора связи.Отображается последовательность рекомендаций, идентифицирует одного или нескольких перевозчиков, а также порядок и продолжительность, в которых предлагается потенциальное задание. Затем делаются предложения (например, через службу коротких сообщений, электронную почту, автоматические звонки и т. д.) в Последовательность рекомендуемых несущих до тех пор, пока не будет размещен. Когда транспортная система соединена с носителем и сети грузоотправителей, автоматическое согласование груза и перевозчика происходит почти в в реальном времени (анализ данных быстрее или почти так же быстро, как и скорость получено) в некоторых альтернативных системах.

[0028] Поскольку заказы размещаются модулем 102 брокерского агента, модуль заказов 244 хранит заказы, отгрузочные документы, транспортные документы и грузовые документы с помощью структурированного языка запросов модуль данных разработчика (SDM) 240 в схеме базы данных. Брокер модуль 102 агента и модуль 104 агента оператора связи могут получить доступ и отслеживать открытые ордера и получать подтверждения о закрытых ордерах. В ИНЖИР. 2, списки заказов, первоначальные заказы перевозчика, профиль перевозчика подробности, параметры маршрута и потенциальные назначения доступны к модулю 210 планирования груза через центральную обработку комплекс (CPC) 242, который также хранит назначения контракта передается через грузовой маршрутизатор.

[0029] На фиг. 3, записи могут храниться в сценической записи модуль управления 246. Нагрузка бортов 110 и североамериканская Сайт транспортной ассоциации (NTA) передает внешние данные и услуги отслеживания грузов и уведомления, связанные с картированием обслуживание модуля 248 видимости груза в некоторых системах. В модуль видимости грузов 248 сообщает о связи с автомобильный перевозчик для отслеживания и обновления статуса перевозки перевозчика, направление движения транспорта и продвижение грузоотправителя груз до места доставки в реальном времени или почти в реальном времени.Система управления складом (WMS) 250 поддерживает и оптимизирует функциональность склада и управление распределительным центром. WMS 250 систем облегчают планирование управления, организацию, укомплектование персоналом, управление и контроль использования доступных ресурсов, перемещать и хранить грузы на складе, внутри и со склада или сайт, одновременно поддерживая персонал в исполнении материала перемещение и хранение на складе и вокруг него. Платежный шлюз и модули бухгалтерского учета 252 поддерживают финансовую и бухгалтерскую функции транспортной системы.Отношения с клиентами Management (CRM) 254 технология управляет транспортными системами отношения и взаимодействие с грузоотправителями, перевозчиками, агентом пользователей. Технология CRM 254 позволяет транспортной системе оставаться подключены к пользователям и оптимизируют процессы.

Фиг. 4 иллюстрирует взаимодействие, которое происходит через клиентский портал 202 и операторский портал 236. Взаимодействие происходит, когда грузоотправитель (например, существующий пользователь или новый пользователь) размещает заказ доставки груза и регистрируется в транспортной системе.Здесь модуль 102 брокерского агента гарантирует, что заказ жалоба на предопределенные правила требований клиента до заказ хранится в стопке 108 заказов транспортной системой. В модуль 106 маршрутизатора получает детали запроса и маршрута и предлагает задания на основе заказов, взятых из стопки заказов 108 через механизм 802 согласования грузов, который привлекает квалифицированных перевозчиков на основе профилей перевозчика и грузоотправителя, параметров маршрута и наборы данных, которые отражают их предпочтения, восприимчиво и носитель доступность через предпочтительную последовательность, такую ​​как последовательность «первым пришел — первым обслужен».В некоторых приложениях транспорт системы предлагают многоэтапные маршруты в соответствии с выбранными профили перевозчиков. Модуль 244 заказов генерирует и затем сохраняет заказы, товаросопроводительные документы, транспортные документы и груз документы в схеме базы данных через SDM 244 в стеке заказов 108. Возможные назначения и подтверждения назначений передается первому выбранному перевозчику через портал перевозчика 236 (например, через одно или несколько: службу коротких сообщений, электронную почту, автоматический телефонный звонок и / или др.), а когда принято, размещает и подтверждает заказ. Если потенциальное задание не принято до истечения срока действия предложения оно предлагается через рекомендуемая последовательность к следующему оператору связи до назначения оператора связи сделан. При размещении заказа ход перевозчика от момента получения к доставке можно отследить через отслеживание груза и службы 808 уведомления, связанные с картографической службой, которая визуализируется в режиме реального времени с помощью модуля 248 видимости грузов. При доставке платежный шлюз и модули бухгалтерского учета 252 облегчить сборы и платежи между грузоотправителем и перевозчик.

[0031] Некоторые раскрытые системы могут предоставить грузоотправителю мгновенное ценовое обязательство (например, гарантия) перед переуступкой перевозчика сделал. Обязательство основано на взвешенной функции не менее четыре параметра. В других случаях использования больше или меньше параметров использовал. Параметры могут включать часть или все транспортное средство / транспорт. выбор, пункт отправления, дата отправления, время отправления, выбор направления, дата прибытия, время прибытия и / или необходимость дополнительных услуг.В использовании случае транспортная система обеспечивает ценовое обязательство на основе три параметра: выбор грузовика / транспортного средства, точка выбор отправления и пункт назначения. Ценовое обязательство лишены каких-либо других параметров или факторов. С этими параметрами транспортная система может обеспечить мгновенное обязательство по цене, и в некоторых приложениях автоматически предлагать встречное предложение (например, последующее предложение). В некоторых примерах система может передавать счетчик или последующая цена, автоматически, в ответ на отказ.

Фиг. 5 иллюстрирует пользовательский интерфейс средства поиска цен, который может отражают четыре уровня (или режима) ценообразования, представленные через цену матрица поиска, показывающая время посадки и время высадки. В слои включают слой полной загрузки грузовика (FTL), меньше чем грузовик нагрузка (LTL) и интермодальный транспортный уровень, контрактный режим (K) слой и слой особых обстоятельств, которые генерируются статистические модели и системы машинного обучения, некоторые из которых описано здесь. Цены отражают одну или любую комбинацию поправочные коэффициенты (например,g., коэффициенты фильтрации), описанные выше, и может специально исключать те из них, которые специально не раскрыт здесь, чтобы настроить линейный рейс. Линия перевозки — это стоимость вождение, топливо и использование транспортного средства на судоходной полосе. Морской путь относится к действующим маршрутам, обслуживаемым перевозчиком. Посвященный транспортная линия сокращает отходы за счет последовательной поездки.

[0033] Полная загрузка грузовика (FTL) — это тип режима доставки, в котором грузовик перевозит одну специальную партию. Это может быть связано со спотовой ценой, означающей, что это динамическая ставка, которую система предлагает на месте переместить груз из исходной точки в назначения.Поскольку это основано на рыночных условиях, спотовые цены показано, что они меняются в течение дня с помощью средства поиска цен интерфейс. Отправления на сверхсветовой скорости занимают часть или весь вес или вместимость автомобиля. Таким образом, перевозки FTL меньше обременены ограничениями по размеру и весу, часто достигают места назначения раньше, чем меньше посадки и высадки (например, более быстрое время доставки, потому что они отправляются напрямую пунктов назначения), а груз менее подвержен повреждениям, потому что он подлежит меньшему количеству грузовых перевозок, так как количество пересадок меньше среди транспортных средств в пути.Базовые ставки формируются из несколько источников данных и подпадают под фильтры грузовых перевозок описано здесь.

[0034] Меньше чем грузовая загрузка (LTL) объединяет обработку грузов много отправлений в обычном транспортном средстве. Это также может быть связано с спотовая цена. LTL используется для перевозки мелких грузов. это не требует использования всего трейлера или контейнера. В матрицу поиска цен, показанную в интерфейсе средства поиска цен на фиг. 5, грузоотправитель оплачивает часть прицепа или контейнера. что занимает их фрахт, не платя за незанятые космос.В матрице цен отгрузка рассчитывается на основе часть прицепа или контейнера, которую использует грузоотправитель и которая регулируется коэффициентами фильтрации. Большинство грузов упаковываются на поддоны перед загрузкой, что делает груз более безопасным, чем небольшой доставка товаров.

[0035] В течение определенного промежутка времени также может быть отгрузка заказы с частичной или частичной загрузкой. Транспортная система алгоритмы автоматически объединяют такие заказы в одну FTL нагрузки, чтобы снизить стоимость и повысить надежность в некоторых приложениях.Когда происходит консолидация, создается многопозиционная FTL (через multi-pick, multi-drop или оба). Тот же фрахт отслеживание / видимость и другая автоматизация выполнения грузовых перевозок описанные здесь технологии применяются к таким многопозиционным нагрузкам. Кроме того, количество остановок также может быть отражено в одном из факторы фрахта, регулирующие расценки перевозчика.

[0036] При интермодальных перевозках два или более видов грузовых перевозок Delivery используются для доставки груза к месту назначения, при этом каждый вид транспорта, имеющий собственного перевозчика и собственное соглашение.В некоторые варианты использования, железнодорожные, авиационные и / или водные транспортные системы используются, которые могут потреблять меньше топлива, чем если бы автомобильный транспорт был используется исключительно. В матрице поиска цен алгоритм ценообразования цена не взимается с железнодорожного, воздушного и / или водного транспорта графики, а также отражает спотовые цены. Алгоритмы учитывают расстояния до терминалов, услуги водного транспорта, расходы на сопровождение два или более видов транспорта, а также тип груза, такой как являются ли они скоропортящимися и / или опасными, например, которые могут подлежат ограничениям или исключениям.Когда заказ клиента (например, грузоотправитель) имеет право на интермодальные перевозки, то есть соответствует транспортным требованиям по срокам доставки, местонахождение и типы грузов, в интерфейсе прайс-поисковика варианты интермодальных перевозок и цены автоматически, когда связанный с ним интерактивный динамический контроль включен. На фиг. 5, галочка напротив интермодального варианта, тим-драйв опция, срочная опция и опции LTL включены, как показано отмеченными флажками. Полученные цены гарантированы как цены прогнозируются примерно на две-три недели от желаемого дата отгрузки на основе исторических данных и фильтров фрахта.

[0037] Помимо обеспечения процессов спотовых цен, транспортная система также предлагает контрактные и спотовые ставки для пользователей, у которых есть соглашения по морскому пути. Договорная цена — это цена, по которой система соглашается переместить груз грузоотправителя в комплекте отгрузки полосы за установленный период времени. Цена контракта также означает, что транспортная система гарантирует, что тот же тип груза достигнет его пункт назначения каждый раз по каким-то соглашениям. В транспорте система, контрактная цена отображается через другой прайс-искатель интерфейс, который сообщает объем перемещенного под контракт и обязательства еще предстоит выполнить.Даже когда обязательство не встречался, грузовой роутер 208, в каком-то транспорте систем, может рекомендовать спотовую цену, когда цены по контракту отклоняются от спотовых ставок. В этих случаях транспортная система отслеживает использование клиентом и прогнозирует будущее клиента использовать. Когда прогнозируемые объемы превышают объем контракта на заранее установленный порог, и спотовые ставки падают ниже контрактной цена по заранее определенному порогу, некоторый роутер и планировщик грузов модули 208 и 210 рекомендуют расценки вне контракта, которые может привести к скидке с контрактной ставки.Это позволяет грузоотправителям уменьшить подверженность спотовому рынку за счет заключения контрактов, пользуясь скидками на спотовом рынке, когда спот рыночные ставки опускаются ниже контрактных цен.

[0038] На уровне режима особых обстоятельств грузовой маршрутизатор и модуль планирования грузов 208 и 210 может порекомендовать лучшую цену варианты, недоступные на открытом рынке. Лучшая цена возможность может возникнуть, когда транспортная система обслуживает контракт цена за транспортную полосу. Когда второй, третий или четвертый, или любое количество клиентов входит в одно и то же место отправления и назначения или пункт отправления и пункт назначения в пределах порогового радиуса контракта местоположения, модули маршрутизатора и планировщика грузов 208 и 210 дополнять спотовые ставки, предлагаемые в матрице поиска цен, другие ставки в некоторых системах, такие как обещанная ставка по контракту в соответствии с контактом для контрактного покупателя или скорректированной ставкой с запасом.

[0039] На уровне режима особых обстоятельств транспортная системы также перемещают пустые грузовые контейнеры (называемые контейнеры). В этом потоке входящий контейнер находит исходящий груз в пределах заданного радиуса пробега после того, как он был выгружается через транспортную систему. Репозиционирование начинается сразу после разгрузки контейнера. Потому что контейнеры прибытие в пункт назначения должно в конечном итоге уйти, либо пустым, либо заполнены, и чем дольше контейнеры задерживаются, тем выше стоимость, транспортные системы и, в частности, маршрутизатор модуль и модули планирования груза 208 и 210 используют цену арбитраж автоматически, чтобы генерировать и рекомендовать разовые транспортные ставки в матрице цен ниже спотового рынка, которые приводит к сбалансированному потоку.Транспортное движение, транспортирующее груз обратно через некоторые или все те же транспортные пути, по которым контейнер, необходимый для достижения текущего местоположения, приносит доход и снижает затраты на хранение пустых контейнеров. Эти расходы включают стоимость простаивающих грузовиков на перегруженных терминалах из-за агрегирование пустых контейнеров, расходы на возврат пустых контейнеры, и доход, потерянный из-за несбалансированного потока. Способность сбалансировать потоки за счет единой и полностью автоматизированной логистической автоматизированный сервис — редкость.

[0040] Аналогично, уровень режима особых обстоятельств, транспортирующий груз обратно по всему или по части того же маршрута, который потребовался, чтобы добраться до его текущее местонахождение независимо от контейнеров. В попытке сэкономить время и деньги, транспортные системы могут предложить сокращенные ставки фрахта в матрице цен, которые также ниже спотовой рынок. Поскольку транспортная система обслуживает как общественные, так и частные автопарки, транзитные рейсы в особых обстоятельствах позволяют перевозчикам перемещать своих транспортных средств, грузоотправителей, чтобы получить скидку на фрахт, и грузоотправители получают доставку груза без промедления, не полагаясь на на брокеров и перевозчиков, чтобы искать возможности, которые часто держится в секрете.Возможности отображаются автоматически и доступны через матрицу поиска цен.

[0041] Четыре уровня ценообразования, которые являются частью средства поиска цен матрицу, отображаемую в интерфейсе поисковика, можно сравнить против элемента индикатора рынка, отображаемого в виде графического элемента боковой панели автоматически на фиг. 5. Элементы индикатора рынка отображают контрольные ставки для судоходного пути, сезонная изменчивость ставок для иллюстрированных судоходных путей, иллюстрации несбалансированность места отправления и назначения по вместимости и / или спросу транспортных средств, краткосрочные прогнозы ставок и рекомендация «покупайте сейчас» или «подождите» на основе слоев и всей или части раскрытой информации здесь.

Фиг. 6 иллюстрирует примерный алгоритм ценообразования, запрашивающий ставка 602. В приложении FTL процесс ценообразования начинается с определение того, была ли рассчитана базовая ставка и есть ли данные на основе доступен в специальной подсистеме памяти, в которой часто используемые значения данных связаны с адресом и дублируются и назначаются адресам памяти, что обеспечивает быстрое доступ на 604 и 606 через прямое отображение или ассоциативный набор отображение. Наборно-ассоциативное отображение памяти — это улучшенная форма прямое отображение памяти, где недостатки прямого отображения памяти удалены.Он делает это, вместо того, чтобы иметь ровно одну строку что блок памяти может отображаться в памяти быстрого доступа, система группирует несколько строк вместе, создавая набор. Затем блок в память может отображаться на любую из линий определенного набора.

[0043] На фиг. 6, если базовая ставка недоступна из специальная подсистема памяти, среднерыночные значения преобладающего рынка средние значения на преобладающем спотовом рынке, а также контрактные ставки поскольку исторические тренды скорости и емкости рассчитываются по многим (е.g., он может исчисляться тысячами) судоходных путей. Ставки разбиты по почтовым индексам, ключевым рынкам (КМА), заданные радиусы в милях и заданные периоды времени (например, 25 миль за последние 7 дней, 100 миль за последние 7 дней, 15 дней, 60 дней, 90 дней и 365 дней и 200 миль за последние 15 дней) в 608. Прогнозы также составляются на ближайшие недели.

[0044] Примерный алгоритм ценообразования удаляет выбросы на сравнение среднемесячных значений и сравнение абсолютных значений фильтрация на 610.В случае использования ставки должны находиться в пределах примерно три стандартных отклонения среднемесячного значения и желательно ложь в пределах десяти процентов друг от друга. На фиг. 6 базовая ставка рассчитывается как средневзвешенное значение рыночных средних, прогнозируемых средние, а в некоторых случаях использования — средние значения других источников данных на 612. Базовая ставка на неделю вперед (прогнозируемая ставка) составляет рассчитывается с использованием прогнозируемых ставок и каждой выпадающей недели между понедельником в 614. Используя базовую ставку и тренд, процесс рассчитывает базовую ставку на неделю вперед.

[0045] Когда опция срочности выбрана на 616, вычисленное ставка рассчитывается на основе прогнозируемой недели вперед, которая добавляется к заранее установленная надбавка. В некоторых примерных случаях использования маржа премии колеблется от сорока до шестидесяти процентов. Когда вариант групповой езды выбран на 618, к расчетная ставка срочного варианта. В примерном случае использования к ставке срочности добавляется маржа в один процент.

[0046] В некоторых примерных алгоритмах ценообразования корректировки применяется к базовой ставке впереди с опциями срочного и группового управления на 620.Каждое правило корректировки может применяться как абсолютные значения или процентов, а в некоторых приложениях включают коэффициенты фильтрации описано здесь. Как правило, ставки применяются в первую очередь. созданная, первая примененная последовательность. Далее применяется маржа к базовая ставка в 622 перед тем, как срочно или групповая поездка будет выбрано.

[0047] В некоторых транспортных системах модуль 248 видимости груза поддерживает связь в режиме реального времени с модулем агента оператора связи 104 или непосредственно с автомобильным перевозчиком, связанным с перевозчиком агентский модуль 104 для отслеживания и обновления статуса автоперевозчика, направление движения и продвижение груза грузоотправителя к его место доставки.Модуль видимости грузов 248 предоставляет отчеты на основе прямого общения с автомобильным перевозчиком. В связь используется для отслеживания и обновления автотранспортных средств статус транспорта в реальном времени с помощью географических карт в реальном времени, которые отображаются на дисплее. В некоторых системах реальное время географические карты показывают спутниковые снимки, аэрофотосъемку, карты улиц и / или панорамные виды на триста шестьдесят градусов улиц, по которым движется или на которых припаркован автотранспорт, погода по маршруту, условия движения в реальном времени в судоходные пути и предполагаемая загруженность судоходных путей, и направление движения автотранспортного средства.

[0048] В некоторых системах связь осуществляется через модальный интерфейсы, использующие систему доставки грузовик-воздух-транспорт трансиверы для прямой связи с модулем видимости 248 транспортных систем. В других альтернативных системах из грузовика в грузовик, из грузовика в грузовик, из железнодорожного в море и трансиверы грузовик-море используются для отслеживания автотранспорта напрямую, чтобы обеспечить связь быстрее, чем в реальном времени, отслеживать направления движения автотранспортных средств, их движение и обеспечивать уведомления между ними.За счет использования параллельного архитектура обработки и различные шаблоны кода, отражающие выходные характеристики мобильных устройств, хранящиеся в базе данных, приемопередатчики могут обрабатывать данные с помощью адаптивного модульного уровня. контроллеры трансмиссии (не показаны), которые доставляют быстрее, чем настоящие временное кодирование и несколько выходов с адаптивной скоростью передачи данных, которые обеспечивают несколько разрешений и доставлять выходные форматы в режиме реального времени или почти в реальном времени для многих (например, двух или более) устройств и многих дисплеев форм-факторы, такие как тысячи используемых форм-факторов и дисплеев в мобильных устройствах, используемых сегодня.Выходы с адаптивной скоростью передачи данных соответствуют соответствие требованиям устройств вывода и адаптируется к разработка требований, таких как требования к выходу мобильных устройства и различные операционные платформы, версии ОС и распространение функций, которые работают поверх них.

[0049] В транспортных системах и процессах, описанных выше, глубокая алгоритмы машинного обучения тренируют и оценивают пригодность нейронные сети, используемые для интеграции данных и передачи рекомендации, такие как выделенная рекомендованная ставка в размере 1 683 долларов США. показанный на фиг.5. Примерная нейронная сеть может содержать один или больше рабочих слоев, включая сверточные слои, объединение слои, слои нормализации, выпрямленные линейные единичные слои и т. д. или любой другой слой, который может использоваться в нейронной сети. Ток входные / выходные размеры слоя могут ограничивать выбранный гиперпараметры слоя на диапазоны, которые попадают в другие диапазоны который может быть обработан вводом следующего слоя. Следующий входные размеры слоя могут быть определены после гиперпараметров определяется непосредственно предшествующий слой, который изменяет количество данных, которые могут поступать на серверную часть нейронной сети модели.Применяя ограничивающие правила, создается ограничение, отслеживается обучающим кластером, хранится в памяти и применяется обучение серверов кластера, чтобы убедиться, что изменения в предыдущем слой или изменения в последовательности слоев соответствуют требованиям следующий слой, который непосредственно следует за ним с точки зрения ввода и выходной объект передает и функции, а также каскадирует требования через бэкэнд-уровни.

[0050] Процесс обучения начинается с получения модели машинного обучения для обучения.Извлечение и процесс перевода преобразует часть обучающих данных в обучающие векторы и другая или оставшаяся часть дополненные или условные данные обучения в векторы оценки используется для проверки обученных моделей (например, обычно семьдесят пять до двадцати пяти процентов). Применение итеративного процесс обучения, такой как обучение методом стохастического градиентного спуска, некоторые или все веса, последовательности слоев и / или слой параметры моделей нейронных сетей настраиваются таким образом, чтобы минимизировать функция потерь.Обучение может быть ограничено фиксированным количеством циклы обучения, периоды времени и / или до тех пор, пока нейронная сеть превышает порог пригодности.

[0051] Обученная нейронная сеть оценивается при обучении кластерный сервер путем обработки векторов оценки, которые отдельно от обучающих векторов и отличны от них. На основе производительность обученной нейронной сети, обучающий кластер вычисляет значение пригодности, выполняя векторы оценки. В некоторые приложения, пользовательское или транспортное приложение определяют приемлемый уровень физической подготовки.Когда уровень физической подготовки достигнут, соответствующие алгоритмы машинного обучения обучаются и вводятся обслуживание в системах и процессах в транспортной системе сеанс.

Фиг. 7 — блок-схема транспортной системы, которая может выполнять системные функции и потоки процессов, описанные выше, и показанный на фиг. 1-6. На фиг. 7, модуль брокерского агента 102 взаимодействует с уведомителем 808 и принимает ввод через приложение программный интерфейс (API), принимающий голосовые кадры (например,грамм., речь, переведенная в текст синтезом речи в текст) или текст через телефон 702, компьютер 704, службу коротких сообщений (SMS) устройство 706, компьютер и / или интерфейс 708, например человек машинный интерфейс (HMI).

[0053] Модуль 102 брокерского агента автоматически помогает грузоотправителям. с грузом, готовым или прогнозируемым к перевозке, путем поиска перевозчиков, которые квалифицированы для перевозки своих грузов. Заказы от отправителей хранятся в стеке заказов 108 в модуле 212 управления заказами и совпадает в модуле маршрутизатора 106.На фиг. 7, потенциальный носитель назначения принимаются модулем 104 агента оператора связи на основе заказы перевозчика и детали профиля перевозчика. В некоторых системах описанные здесь функции могут быть реализованы в облачных системы, обеспечивающие круглосуточно доступный отказоустойчивый системы доступны в любой точке мира.

Фиг. 8 — блок-схема транспортной системы, которая может выполнять потоки процессов и системные функции, описанные выше и показанные на фиг. 1-7 автоматически.Система включает в себя процессор 802, энергонезависимый носитель, такой как память 804 и 806 (содержимое которых доступно и исполняется процессор 802), устройство 808 уведомления и интерфейс 810 ввода-вывода. Интерфейс ввода / вывода 810 соединяет устройства и точки взаимодействия, например, телефон 702, устройство 706 с поддержкой SMS, компьютер 704 и / или интерфейс 708 для локальных и / или удаленных приложений, таких как как, например, дополнительные местные и / или удаленные транспортные услуги. В памяти 804 и 806 хранятся инструкции, которые при выполнении процессор 802, заставляет компоненты отображать некоторые или все функциональность, связанная с транспортировкой и / или отслеживанием груз.Память 802 и 804 хранит инструкции, которые при выполняется процессором 802, заставляет транспортную систему отображать функциональные возможности, связанные с клиентским порталом 202, портал перевозчика 236, модельер данных клиента 204, фрахт модуль 208 маршрутизатора, модуль 210 планировщика грузов, основные данные модули 214 и 216, рабочие потоки двигателей 226, общие хранилище справочных данных 218, модуль 220 управления метаданными, модуль 222 управления качеством данных, майнер 230, майнер маршрута 228, модуль деталей заказа перевозчика 234, перевозчик модуль профилей 232, модуль управления заказами 212, фрахт механизм согласования 802, модуль 246 управления поэтапной записью, модуль видимости грузов 248, WMS 250, CRM 254 и Финансово-бухгалтерский модуль 252.

[0055] Память 804 и 806 и / или раскрытая память может сохранять упорядоченный список исполняемых инструкций для реализации описанные выше функции в энергонезависимом компьютерном коде. В машиночитаемый носитель может выборочно, но не ограничиваясь этим, электронный, магнитный, оптический, электромагнитный, инфракрасный или полупроводниковый. Неполный список Примеры машиночитаемого носителя включают в себя: портативный магнитный или оптический диск, энергозависимая память, такая как оперативная память (RAM), постоянное запоминающее устройство (ROM), стираемое программируемое устройство только для чтения Память (EPROM или флэш-память) или система управления базами данных.Память 804 и 806 может содержать одно устройство или несколько устройства, которые могут быть размещены в одной или нескольких выделенных памяти устройства или расположенные на процессоре или другом аналогичном устройстве. В двигатели могут содержать процессор или часть программы, которая выполняет или поддерживает систему или процессы распознавания. Когда функции, шаги и т. д. считаются «реагирующими на» или выполняются «в ответ на «другую функцию или шаг и т. д., функции или шаги обязательно возникать в результате выполнения другой функции или шага и т. д.Это недостаточно, чтобы функция или действие просто следовали или происходили после другого. Кроме того, термин «двигатель» обычно относится к к устройству, процессору и / или программе, выполняемой аппаратным обеспечением процессор, который управляет данными и манипулирует ими, как запрограммировано выполнять функции, связанные с устройством. Компьютерные технологии позволяют человеческому общению, которое происходит через два или более электронных устройства. Устройства могут предоставлять входные данные из различных источников, включая, помимо прочего, аудио, текст, изображения, видео и т. д.Сеанс — это время, в течение которого программа принимает ввод и обрабатывает информацию о конкретный вид. Для транспорта это может быть время, в течение которого пользователь осуществляет перевозку груза, а не все время пользователь обращается к ресурсам на транспортном сайте. Термин «примерно» включает отклонения от одного до пяти процентов или точный процент в этом диапазоне, который исключает другие проценты в этом диапазоне диапазон, который может быть связан с конкретной переменной.

[0056] Хотя каждая из показанных и описанных систем и способов при этом работают автоматически и работают независимо, они также могут быть включены в другие системы и методы, включая любые количество (N) итераций некоторого или всего процесса, используемого для распознавать ввод, отображать распознанные результаты и / или отображать вывод например, бизнес-классификация.Альтернативный транспорт системы могут включать любую комбинацию структуры и функций описанные или показанные на одной или нескольких фиг. Эти системы формируется из любой комбинации описанных структур и функций. Структуры и функции могут обрабатывать те же, дополнительные или различные входные данные и могут включать в себя интеграции данных из нескольких распределенные источники, как показано на фиг. 9 для обеспечения реального времени или около ценообразование в режиме реального времени и видимость грузов. Раскрытые изобретения здесь подходящим образом может применяться на практике в отсутствие какого-либо элемента который здесь специально не раскрывается.

[0057] Функции, действия или задачи, проиллюстрированные на фиг. или же описанные здесь, могут выполняться в ответ на один или несколько наборов логика или инструкции, хранящиеся в энергонезависимом компьютере или на нем читаемые носители. Функции, действия или задачи независимо от конкретного типа набора инструкций, хранение медиа, процессора или стратегии обработки, и может выполняться программное обеспечение, аппаратное обеспечение, интегральные схемы, прошивки, микрокод и и т.п., действующие по отдельности или в комбинации.

[0058] Раскрытые системы эффективно автоматизируют логистику перемещение груза. Транспортные системы координируют комплексную доставку маршруты, которые могут включать FTL, LTL, мультистоп / консолидацию и интермодальные перевозки. Транспортные системы оптимизируют поставки через один или несколько видов транспорта и построить один или несколько варианты транспортировки через одну или несколько ветвей доставки. В развитие логистики транспортной системы основано по производительности и эффективности, что обеспечивает безопасность и рентабельность поставки в экономически эффективном и своевременном графике.

[0059] Раскрытые системы включают инновационные интерфейсы, такие как пользовательский интерфейс системы поиска цен, отражающий цены, предоставленные через матрица поиска цен для разных видов транспорта. В виды транспорта: FTL, LTL, мультистоп / консолидация, и интермодальные перевозки, например. Интерфейс поисковика также генерирует прогнозы, отражающие компромиссы по времени и / или цене, предлагает варианты ценообразования для особых обстоятельств (например, обратные рейсы, договорные цены на некоторые полосы движения, перемещение контейнеров, и т.п., например), и предлагает компромиссные цены при назначении. в том числе работу в нерабочее время ограничений обслуживания, для пример.

[0060] Другие системы, способы, особенности и преимущества будут, или станет очевидным для специалиста в данной области после изучения рисунков и подробное описание. Предполагается, что все такие дополнительные системы, методы, функции и преимущества должны быть включены в это описание, должны быть в рамках раскрытие и быть защищенным следующими пунктами формулы изобретения.

* * * * *

Быстрый алгоритм для задачи множественной перестройки генома с взвешенными инверсиями и транспозициями | BMC Bioinformatics

Определения

В этой статье мы рассматриваем геномы, состоящие из одной кольцевой хромосомы (например, митохондриальные, хлоропластные или бактериальные геномы). Такие геномы моделируются круговыми перестановками со знаком. Круговая перестановка со знаком π = ( π ₁ … π _n ) представляет собой перестановку (1 … n ), в которой индексы являются циклическими (т.е. за n следует 1), и каждый элемент помечен знаком плюс или минус. Мы будем использовать термин «перестановка» как сокращенное обозначение круговой перестановки со знаком. Отражение перестановки π является перестановкой (- π _n … π ₁ ). Считается (биологически) эквивалентом π .Перестановка id = (+1 + 2 … + n ) называется тождественной перестановкой. A сегмент π _i … π _j (с j ≤ i ) перестановки π — это последовательная последовательность элементов в π , с π _i как первый элемент и π _j как последний элемент.Мы рассматриваем три возможные операции перестановки на перестановке π . Транспонирование t ( i , j , k ) (с i < j и k < i или k > j ) — это операция, которая сокращает сегмент π _i … π _{j -1} из π , и вставляем его заново перед элементом π _k .Реверс r ( i , j ) (при i < j ) — это операция, которая меняет порядок элементов сегмента π _i … π _{j -1} . Кроме того, меняется знак каждого элемента в сегменте. Перевернутое транспонирование tr ( i , j , k ) (с i < j и k < i или k > j ) — это композиция t ( i , j , k ) ◦ r ( i , j ) разворота и транспозиции.Другими словами, отрезок π _i … π _{j -1} будет вырезано из π , перевернуто и вставлено заново перед π _k . Последовательность операций перестановки op ₁ , op ₂ , …, op _k применяется для перестановки π дает перестановка π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @ = оп _K ( op _{k -1} (… ( op ₁ ( π )) …)). Мы также говорим, что последовательность — это последовательность сортировки p w.r.t . π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @, как он сортирует тг в π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + fsY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = xfr = xfr = xc9adbaqaaeCabeWaqaqaaaaaaaqaqaqa2MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaKaaaaa @ 2DA2 @ ложь на сортировочной последовательности оп ₁ , оп ₂ , … , op _k из π , если есть j ≤ k такой, что op _j ( op _{j -1} (.MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaKaaaaa @ 2DA2 @. Каждой операции op назначается положительный вес w ( op ). Вес последовательности — это сумма весов ее операций. Последовательность сортировки оптимальное между и π π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @ является последовательность минимального веса преобразующей л в π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @. взвешенного генома расстояние между перегруппировкой π и π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @ (обозначается г ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @)) является вес оптимальной сортировки последовательности между ними.В этой статье мы рассматриваем два различных расстояния реаранжировки генома, расстояние разворота и взвешенное расстояние разворота и транспозиции . Для расстояния разворота мы ограничиваем набор разрешенных операций разворотами. Каждый разворот имеет вес 1, т.е. расстояние разворота d _r ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @) является минимальное число поворотов требуется для преобразования П в П MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @.Для взвешенного расстояния разворота и транспозиции вес операции зависит только от ее типа: w ( op ) = w _r , если op является разворотом, и w ( op ) = w _t , если op — это транспонирование или инвертированное транспонирование. Поскольку инверсии обычно происходят гораздо чаще, чем транспозиции и инвертированные транспозиции, мы предполагаем, что w _r ≤ w _t .Фактически, мы предполагаем, что w _r = 1 ≤ w _t ≤ 2, потому что это приводит к биологически значимому балансу между инверсиями и транспозициями (см. Также в разделе «Тестирование, весовые соотношения»). Взвешенная разворот и транспозиция расстояние между двумя перестановками π и сг = 13d (М, Г) MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaWaaabmaeaacqWGKbazcqGGOaakcqWGnbqtcqGGSaalcqWGNbWzdaWgaaWcbaGaemyAaKgabeaakiabcMcaPaWcbaGaemyAaKMaeyypa0JaeGymaedabaGaeG4mamdaniabggHiLdaaaa @ 3A0A @ обозначается по d _w ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @), а нижняя граница для этого расстояния _{д ш} ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @) ≥ ( вес _т /2) · ( п — σ ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @)), где п является размер перестановок и σ ( π , π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafqiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @) является счет между перестановками π и π~MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGaf qiWdaNbaGaaaaa @ 2DA1 @ (подробнее см. [4]).Медиана M ( π ¹ , π ² , π ³ ) трех перестановок π ¹ , π ^{и π 2} — это перестановка, которая минимизирует d ( M , π ¹ ) + d ( M , π ² ) + d ( M1238, 9 3 ). Обратите внимание, что в целом медиана не уникальна.Алгоритм, который решает медианную задачу (точно или эвристически), называется средним решателем . Филогенетическое дерево набора перестановок (геномов) P = { π ¹ , …, π ⁿ } — это дерево T = ( V, E ), где V — это набор узлов, а E — набор ребер дерева. Каждый узел помечен перестановкой v _i , и существует взаимное соответствие между метками листьев и перестановками в P (т.е.е., любой элемент P является этикеткой ровно одного листа). Вес лезвия ( v _i , v _j ) — это расстояние d ( v _i , v _j ). Вес дерева w ( T ) — это сумма весов его ребер. Задача филогенетической реконструкции состоит в том, чтобы найти филогенетическое дерево с минимальным весом, учитывая набор перестановок P .

Алгоритм

Алгоритм состоит из двух различных фаз. На первом этапе мы используем быструю эвристику, которая создает дерево. Эта эвристика не полагается на срединные решатели. На втором этапе это дерево будет улучшаться до тех пор, пока оно не сойдется к локальному оптимуму. Мы используем два разных алгоритма улучшения. Один улучшает топологию дерева, а другой улучшает маркировку внутренних узлов с помощью медианного решателя. Эти два алгоритма можно запускать поочередно, пока дерево не перестанет улучшаться.На практике топология дерева, созданного на первом этапе, уже очень хороша, поэтому алгоритм улучшения топологии нужно запускать только один раз. Весь алгоритм был разработан для взвешенного реверсирования и расстояния транспозиции, однако он также может использоваться для других расстояний перестановки, поскольку для него требуется только алгоритм, который находит оптимальную последовательность сортировки между двумя перестановками, или, по крайней мере, хороший алгоритм аппроксимации. Только второй алгоритм улучшения требует медианного решателя.Мы реализовали алгоритм для расстояния разворота и взвешенного расстояния разворота и транспозиции. Для обратного расстояния существует эффективный алгоритм точной сортировки [20, 21] и алгоритм ветвей и границ для медианы, который хорошо работает на практике [22]. Для взвешенного обратного и транспозиционного расстояния существует 1,5-аппроксимация задачи сортировки, которая хорошо работает на практике [4, 5]. В качестве средства решения для медианы мы расширили средство решения для срединного разворота Caprara [22] так, чтобы оно работало на нижней границе взвешенного расстояния разворота и транспозиции вместо использования максимального цикла декомпозиции исходного алгоритма.Поскольку алгоритм взвешенного реверсирования и расстояния транспонирования часто может находить точные решения, особенно для коротких расстояний, средство решения медианы также находит точную медиану относительно. взвешенное расстояние разворота и транспонирования во многих случаях.

Создание дерева

Мы создаем дерево T итеративно, начиная с дерева, набор узлов которого состоит только из одной произвольной перестановки набора входных перестановок P = { π ₁ ,…, π ^k }, т.е. T ₀ = ( V ₀ , E ₀ ) = ({ π }, ∅) с π ∈ П .

На каждом этапе мы создаем дерево T _i из дерева T _{i -1} путем выбора перестановки π ∈ P \ V _{i -1} , который еще не является узлом в дереве, и добавьте эту перестановку как листовой узел.Это включает обновление набора ребер и может включать создание нового внутреннего узла. Алгоритм завершается, когда все входные перестановки находятся в дереве, т.е. T = T _k . Выбор следующей перестановки π ∈ P для добавления к дереву T _{i -1} , а также определение ее узла-предка выполняется эвристикой, которая минимизирует вес результирующего дерева Т _i .В отличие от предыдущих алгоритмов, мы не используем для этого медианный решатель. Вместо этого мы поддерживаем для каждого ребра ( v , v ‘) ∈ E _{i -1} набор перестановок, называемый облаком ребра. Это облако можно рассматривать как наборы узлов-кандидатов для внутренних узлов. Для формального определения облака мы сначала должны определить δ-окрестность края.

Определение 1 Пусть ( v , v ‘) будет ребром в дереве и пусть δ ∈ ℝ. δ-окрестность ( v , v ‘) определяется Vic _δ ( v , v ‘) = { s ∈ V | d ( v , s ) + d ( s , v ‘) ≤ d ( v , v’ ) + δ }

В Далее мы часто просто говорим о близости края, предполагая, что δ фиксировано .

Интуитивно это означает, что d -окрестность ребра ( v , v ‘) — это все перестановки w , которые лежат «между» v и v’ . Разделение ребра на два ребра ( v, w ) и ( w, v ‘) и добавление ребра ( w , π ) увеличит вес дерева максимум на d ( w , π ) + δ . Таким образом, поиск новых внутренних узлов вблизи ребер представляется хорошей эвристикой.Однако даже 0-окрестность края ( v , v ‘) может иметь экспоненциальный размер относительно d ( v , v ‘). Следовательно, невозможно обыскивать все окрестности ребер, и мы должны как-то ограничивать пространство поиска. Далее мы предполагаем, что d — небольшое фиксированное число.

Определение 2 Облачное облако ( v , v ‘) ребра ( v , v’ ) в дереве является подмножеством Vic _δ ( против , против ).

Конечно, это определение является довольно общим и не отражает, как создавать «хорошие» облака. В следующем разделе мы представим эвристику для создания облаков.

Создание дерева T _i из T _{i -1} теперь выполняется следующим образом. Выберем элемент π ∈ P \ V _{i -1} и либо (а) узел v ∈ V _{i -1} или (b) ребро ( v , v ‘) ∈ E _{i -1} и перестановка s ∈ Cloud ( v , v’ ), так что результирующее дерево T _и имеет минимальный вес.Если (а) выбран узел v ∈ V _{i -1} , то результирующее дерево получается добавлением ребра от π к v , т. Е. V _i = V _{i -1} ∪ { π } и E _i = E _{i -1} ∪ {( v , π )}. Если (b) выбрано ребро ( v , v ‘) и перестановка s ∈ Cloud ( v , v’ ), результирующее дерево получается заменой ( v , v ‘) с двумя ребрами ( v, s ) и ( s, v’ ) и добавлением нового ребра ( π , s ), т.е.е., В _i = V _{i -1} ∪ { s , π } и E _i = E _{i -1} ∪ {( v , s ), ( s , v ‘), ( π , s )} \ {( v , v ‘)}. Иллюстрацию можно найти на рис. 1. Вес T _i можно вычислить в случае (а) по w ( T _i ) = w ( T _{i -1} ) + d ( v , π ) и в случае (b) на w ( T _i ) = w ( T _{i -1} ) — d ( v , v ‘) + d ( v, s ) + d ( s , v ‘) + d ( π , s ).Следует отметить, что всякий раз, когда мы добавляем ребро к дереву, мы также генерируем его облако. Аналогично, всякий раз, когда мы удаляем ребро из дерева, мы также удаляем его облако.

Фаза построения может застрять в локальном минимуме. Чтобы этого избежать, следует фаза улучшения, которая итеративно пытается найти ребра, которые лучше существующих. Входными данными для алгоритма улучшения является дерево T ‘ = ( V’, E ‘) для P в сочетании с облаками краев.Алгоритм работает следующим образом. Сначала мы временно удаляем кромку e ∈ E ‘. Это разбивает T ‘ на два поддерева T ₁ = ( V ₁ , E ₁ ) и T ₂ = ( V ₂ , ₂ ). Затем мы ищем лучшую границу ( w ₁ , w ₂ ), которая повторно соединяет эти два поддерева следующим образом. _{ж 1} является либо узел в V 1 или перестановки в облаке ребра ( против 1, v’1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ @ 2E72) ∈ Е 1.В последнем случае, мы изменяем дерево T 1 в дерево T~1 = (V~1, E~1) MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaakiabg2da9iabcIcaOiqbdAfawzaaiaWaaSbaaSqaaiabigdaXaqabaGccqGGSaalcuWGfbqrgaacamaaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeiykaKcaaa @ 3685 @ заменив ребро ( против 1, v’1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ @ 2E72) с два ребра ( v ₁ , w ₁ ) и ( w ₁ , v′1MathType @ MTEF @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvA UfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E72 @), я.е., V~1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmOvayLbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E35 @ = V 1 ∪ { _{ж 1} } и E~ 1 = E1∪ {(V1, W1), (w1, V’1)} \ {(v1, V’1)} MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmyrauKbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaakiabg2da9iabdweafnaaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeyOkIGSaei4EaSNaeiikaGIaemODay3aaSbaaSqaaiabigdaXaqabaGccqGGSaalcqWG3bWDdaWgaaWcbaGaeGymaedabeaakiabcMcaPiabcYcaSiabcIcaOiabdEha3naaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeiilaWIafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaakiabcMcaPiabc2ha9jabcYfaCjabcUha7jabcIcaOiabdAha2naaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeiil aWIafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaakiabcMcaPiabc2ha9baa @ 5290 @.В противном случае, мы устанавливаем T~1MathType @ СПР @ 5 @ 5 @ + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E31 @ = T ₁ . Дерево T~2MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGOmaidabeaaaaa @ 2E33 @ определяется аналогично T~1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E31 @ путем различения, является ли мас ₂ является узлом в V ₂ или перестановки в облаке ребра ( против ₂ , v’1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adb aqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E72 @) ∈ E ₂ .Новое дерево T = (V, E) MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaebacqGH9aqpcqGGOaakcuWGwbGvgaqeaiabcYcaSiqbdweafzaaraGaeiykaKcaaa @ 332E @ получается путем соединения T~1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E31 @ и T~2MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaGaadaWgaaWcbaGaeGOmaidabeaaaaa @ 2E33 @ по краю ( w ₁ , 90 437 w ₂ ), т.е.е., v = V~1∪V~2MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmOvayLbaebacqGH9aqpcuWGwbGvgaacamaaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeyOkIGSafmOvayLbaGaadaWgaaWcbaGaeGOmaidabeaaaaa @ 3494 @ и е = E~1∪E~2∪ {(w1, w2)} MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmyrauKbaebacqGH9aqpcuWGfbqrgaacamaaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeyOkIGSafmyrauKbaGaadaWgaaWcbaGaeGOmaidabeaakiabgQIiilabcUha7jabcIcaOiabdEha3naaBaaaleaacqaIXaqmaeqaaOGaeiilaWIaem4DaC3aaSbaaSqaaiabikdaYaqabaGccqGGPaqkcqGG9bqFaaa @ 40A6 @.Для примера, см. 2. Если ж (T¯MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaebaaaa @ 2D1E @) < ж ( Т ‘), эти изменения принимаются (т.е. Т’ : = T¯MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmivaqLbaebaaaa @ 2D1E @), в противном случае они отброшен.Когда изменения приняты, мы создаем облака для новых краев и удаляем облака удаленных краев.

Улучшение топологии дерева . Поддеревья T ₁ и T ₂ повторно подключаются ребром от s до v ₂ , где s ∈ Cloud ( v ₁ , v 1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ 2E72 @) и V 2 ∈ V 2.Край ( против 1, v’1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ @ 2E72) должны быть разделены на два ребра ( против ₁ , с ) и ( с , v’1MathType @ СПР @ 5 @ 5 + = feaagaart1ev2aaatCvAUfKttLearuWrP9MDH5MBPbIqV92AaeXatLxBI9gBaebbnrfifHhDYfgasaacPC6xNi = xH8viVGI8Gi = hEeeu0xXdbba9frFj0xb9qqpG0dXdb9aspeI8k8fiI + FSY = rqGqVepae9pg0db9vqaiVgFr0xfr = XFR = xc9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaaeqabiWaaaGcbaGafmODayNbauaadaWgaaWcbaGaeGymaedabeaaaaa @ @ 2E72) перед новым краем ( с, v ₂ ).Облака удаляются / генерируются соответственно.

Обратите внимание, что поиск края ( w ₁ , w ₂ ) выполняется путем исчерпывающего поиска w ₁ во всех узлах в V ₁ и всех перестановках в облака всех краев в E ₁ , и аналогично для w ₂ . Этап улучшения повторяется до тех пор, пока не будет обнаружено никакого дальнейшего улучшения.

Улучшение внутренних узлов

Из-за алгоритма построения дерева, обычно некоторые из внутренних узлов не являются медианой своих соседних узлов, хотя в большинстве случаев они очень близки к медиане.Второй алгоритм улучшения дополнительно улучшает дерево, переименовывая внутренние узлы до тех пор, пока все внутренние узлы не станут медианой своих соседей. Для этого мы сначала должны убедиться, что каждый внутренний узел имеет степень 3, поскольку наш срединный решатель предназначен для нахождения медианы трех узлов. Таким образом, для каждого внутреннего узла v со степенью k > 3 мы создаем узел v ‘, который является точной копией v . Мы повторно подключаем эти два узла так, чтобы v был подключен к v ‘ и двум своим бывшим соседям, а v’ был подключен к v и всем другим соседям v .Таким образом, v теперь имеет степень 3, а v ‘ имеет степень k — 1. Мы повторяем это до тех пор, пока все внутренние узлы не будут иметь степень 3.

Теперь для каждого внутреннего узла v , мы вычисляем медианное значение M трех его соседних узлов. Если сумма расстояний от соседних узлов до M меньше суммы расстояний от соседних узлов до v , мы заменяем v на M . Для расстояния разворота мы использовали точный медианный решатель Капрары, который максимизирует количество циклов в графе множественных точек останова, а затем проверяет попарные расстояния до вычисленной медианы (подробности см. В [22]).Для взвешенного расстояния разворота и транспозиции мы расширили средство решения медианы Капарары таким образом, чтобы оно минимизировало сумму нижних границ между вычисленной медианой и каждой из трех входных перестановок, а затем проверяло попарные расстояния до вычисленной медианы. Обратите внимание, что не существует эффективного точного медианного решателя, известного для взвешенного разворота и расстояния транспонирования. Однако средство расчета медианы находит точное значение медианы относительно нижняя граница взвешенного расстояния разворота и транспозиции.Таким образом, мы получаем неточности только при использовании алгоритма аппроксимации для взвешенного разворота и расстояния транспонирования, и поэтому коэффициент аппроксимации нашего медианного решателя не хуже, чем коэффициент аппроксимации попарных расстояний, что очень хорошо на практике.

Улучшение внутренних узлов повторяется до тех пор, пока дерево не перестанет улучшаться, т.е. каждый узел является медианой своих соседних узлов.

Тестирование

Наборы данных

Мы протестировали наш алгоритм на следующих трех наборах биологических данных, которые можно рассматривать как эталоны для алгоритмов филогенетической реконструкции, основанных на перестройках генома.

Campanulaceae

Этот набор данных содержит 13 хлоропластных ДНК семейства цветковых растений Campanulaceae , каждый геном которых содержит 105 маркеров. Он был создан Cosner et al. в качестве тестового примера для их нового метода MPBE [18], и в то время он был признан одним из самых сложных наборов данных для алгоритмов перестройки генома.

Metazoan

Этот набор данных содержит 11 митохондриальных ДНК многоклеточных животных с 36 различными маркерами. В контексте алгоритмов перестройки генома он был впервые использован в [23].В 2002 году Бурк и Певзнер опубликовали дерево со 150 разворотами, показав, что MGR превосходит GRAPPA, поскольку GRAPPA смогла найти дерево только со 175 разворотами за более чем 48 часов [13]. Однако с тех пор GRAPPA была улучшена, и текущая версия теперь может находить дерево со 159 разворотами за 68 секунд (см. Подраздел «Экспериментальные результаты»).

Протостомы

Этот набор данных содержит 62 протостомов митохондриальных ДНК с 36 различными маркерами.Впервые он был опубликован в [24] и позже скорректирован в [17] для использования в качестве тестового сценария для amGRP. Увеличенный объем данных и большие расстояния между геномами делают этот набор данных намного более сложным, чем набор данных многократных животных.

Весовые отношения

Два кольцевых генома (представленные n маркерами ) идентичны, если количество контрольных точек между ними равно нулю, а число циклов на графике контрольных точек равно n , соответственно (подробности см. В [25 ]). Таким образом, последовательность операций реаранжировки, которая трансформирует один геном в другой, должна уменьшить количество контрольных точек до нуля и увеличить количество циклов до n соответственно.Поскольку реверсирование удаляет не более двух точек останова и генерирует не более одного нового цикла, в то время как транспонирование удаляет не более трех точек останова и генерирует не более двух новых циклов, транспозиции обычно предпочтительны, если соотношение весов составляет 1: 1 ( w _r : w _t ). С другой стороны, если соотношение весов равно 1: 2 и используется алгоритм (1 +) -аппроксимации Эриксена [26], то оптимальная последовательность перестановок будет состоять почти исключительно из перестановок.По нашему мнению, реалистичное соотношение весов для большинства наборов биологических данных должно находиться где-то между этими двумя крайностями. В качестве примера мы используем весовое соотношение 1: 1,5.

Мы провели тесты для взвешенного расстояния разворота и транспозиции с весовыми отношениями 1: 2, 1: 1,5 и 1: 1. Вес w _r для разворота был зафиксирован на 1, а вес w _t для транспозиций были установлены на соответствующие значения.Мы протестировали нашу программу с различными стратегиями улучшения деревьев: без улучшения дерева (phylo-n), с использованием только возмущения дерева для улучшения топологии (phylo-t), с использованием только медианного решателя для улучшения внутренних узлов (phylo-m), и комбинация обеих стратегий (фил-тм). Поскольку результат нашего алгоритма зависит от того, какая перестановка набора P была выбрана в качестве первого узла, мы выполнили один прогон для каждой перестановки в P в качестве начального узла.

Другие инструменты, использующие обратное расстояние

Поскольку не существует другого алгоритма, который мог бы обрабатывать взвешенное обратное расстояние и расстояние транспозиции, мы также выполнили все упомянутые выше тесты с обратным расстоянием и сравнили наши результаты с результатами следующих программ.

GRAPPA

Мы использовали текущую версию 2.0 [27], которая содержит некоторые серьезные улучшения по сравнению с более старыми версиями, особенно включает в себя медианный решатель. Наилучшие результаты были достигнуты с параметрами -t4 -T4 -n4 -e -m -a -C (подробности см. В руководстве GRAPPA). Использование DCM-GRAPPA [28] только улучшило время выполнения, но обычно приводило к худшим деревьям.

MGR

Мы использовали текущую версию 2.01. Наилучшие результаты были достигнуты при отключенной эвристике разрешения триплетов.Обратите внимание, что эвристики h4 и h5 больше не доступны, поэтому мы не смогли воспроизвести некоторые результаты, приведенные в [13] и [17].

amGRP

Мы использовали версию от апреля 2007 года. Наилучшие результаты были достигнуты с эвристикой «skewest». Поскольку amGRP полагается на случайность, мы выполнили 50 запусков для каждого набора данных. Обратите внимание, что это приводит к аналогичному количеству прогонов и общему времени работы для amGRP и нашей программы при использовании обратного расстояния в наборе данных протостомов. В подразделе «Экспериментальные результаты» мы укажем только результат лучших из этих запусков.Для получения дополнительной информации о вариативности вывода amGRP читатель может найти ссылку на [17].

Все тесты проводились на стандартном ПК (Athlon 64 3200+ 2 ГГц, 512 КБ L2 кэш, 4 ГБ ОЗУ, частота шины 1000 МГц, Debian Kernel 2.6.22, GCC 4.1.2).

Сравнение результатов

Хотя сравнение деревьев в соответствии с расстоянием разворота несложно, можно также заинтересовать сравнение деревьев согласно взвешенному расстоянию разворота и транспонирования.Единственный другой подход, который решает эту задачу, — это подход Cosner et al. [18], но весьма косвенным образом. Сначала создается филогенетическое дерево в соответствии с расстоянием от точки останова с использованием метода максимальной экономии для получения топологии дерева и программного инструмента BPAnalysis для получения маркировки внутренних узлов. Затем взвешенные расстояния разворота и транспозиции ребер дерева эвристически вычисляются с помощью программного инструмента DERANGE II [19]. Поскольку BPAnalysis больше не является современным, а программные инструменты с тех пор улучшились, мы исследовали, стоит ли создавать дерево в соответствии с расстоянием разворота, а затем пересчитывать веса ребер с помощью взвешенного обращения и расстояние транспозиции.Эксперименты показали, что использование DERANGE II или алгоритма, разработанного в [4], приводит к очень похожим результатам, поэтому мы приводим только результаты последнего алгоритма. Чтобы избежать вводящих в заблуждение результатов с помощью алгоритма аппроксимации, мы также пересчитали веса ребер, используя нижнюю границу для взвешенного разворота и расстояния транспозиции, что привело к нижней границе веса дерева для данной топологии и маркировки внутренних узлов. Другими словами, пересчет веса дерева с помощью точного алгоритма взвешенного разворота и расстояния транспонирования не может дать нам результат ниже этого значения.Этот подход был возможен только для MGR и amGRP, потому что GRAPPA не сообщает о перестановках на внутренних узлах. Можно также спросить, приведет ли использование алгоритма (1 +) -аппроксимации Эриксена [26] к лучшим результатам при соотношении весов 1: 2. Однако сравнение вычисленных весов дерева с нижними границами показало, что коэффициент аппроксимации нашего алгоритма очень хороший на практике, особенно для этого отношения весов, поэтому мы не проводили дальнейших тестов с алгоритмом Эриксена.

Экспериментальные результаты

Взвешенное расстояние разворота и транспозиции

Наилучшие результаты для набора данных Campanulaceae были достигнуты по фил-м и фил-тм, за исключением весового отношения 1: 1, где фил-м нашел дерево весом 38 , в то время как phylo-tm нашла только дерево с весом 39, см. Таблицу 3.Возможная причина этого заключается в том, что набор данных Campanulaceae прост для первой фазы алгоритма, а результирующее дерево в большинстве случаев уже имеет очень хорошую топологию. Поскольку возмущение дерева является эвристическим, один шаг может привести к ухудшению топологии. Поскольку с помощью этой эвристики мы можем выполнить лишь несколько шагов по улучшению, существует риск получить худшую топологию, чем вначале. Если у нас есть набор данных, который допускает больше шагов по улучшению, вероятность получения худшего дерева становится очень маленькой, и мы получаем лучшие деревья почти во всех случаях (см. Также результаты для набора данных протостома).Время работы нашего алгоритма варьируется от 5 до 14 секунд в зависимости от выбранных параметров. Уже упоминалось, что Cosner et al. [18] построили филогенетическое дерево для набора данных Campanulaceae в соответствии с расстоянием от точки останова, а затем перемаркировали его внутренние узлы в соответствии с взвешенным расстоянием разворота и транспозиции. Таким образом, они смогли учесть транспозиции и получили дерево с 40 перестановками и 12 перестановками. Обратите внимание, что это хуже, чем наш результат.Для весового отношения 1: 2 мы получили дерево веса 62, тогда как их дерево имеет вес 64. Наши экспериментальные результаты показывают, что создание дерева в соответствии с расстоянием разворота и пересчет весов ребер с использованием взвешенного расстояния разворота и транспонирования также не конкурентный подход. Даже для отношения весов 1: 2, где реверсирование является предпочтительной операцией, дерево, найденное нашим алгоритмом, имеет вес 62, в то время как деревья, найденные MGR и amGRP, имеют вес 63. Этот пробел увеличивается для других весовых отношений .Расчет нижних границ показывает, что разрыв вызван не погрешностями при пересчете весов ребер, а самим подходом. Подробности см. В Таблице 3. Дисперсия различных прогонов нашего алгоритма изображена на рисунке 3.

Дисперсия набора данных Campanulaceae . Результаты нашего алгоритма для набора данных Campanulaceae по всем прогонам представлены в виде прямоугольных диаграмм. Для каждой стратегии улучшения также указывается среднее время выполнения за запуск.(a) содержит результаты для массового отношения 1: 2, (b) для массового отношения 1: 1,5 и (c) для массового отношения 1: 1.

Наилучшие результаты для набора данных многократных животных были достигнуты с помощью phylo-m и phylo-tm, за исключением весового отношения 1: 1,5, где phylo-m нашел дерево с весом 119,5, в то время как phylo-tm нашел только дерево с весом 120,5. Хотя алгоритм был очень быстрым для весового отношения 1: 2 (2:36 мин на прогон для phylo-m и 6:13 для phylo-tm), время выполнения увеличивалось для других весовых соотношений при использовании медианного решателя.Тем не менее, на практике время работы около 1,5 часов на цикл все еще возможно. Сравнение наших деревьев с деревьями, найденными amGRP и MGR, снова показало, что прямое использование взвешенного расстояния разворота и транспонирования является преимуществом. За исключением отношения весов 1: 2, для которого amGRP нашел лучшее дерево, деревья, найденные нашей программой, имеют более низкий вес при взвешенном расстоянии разворота и транспозиции, чем деревья, найденные другими программами. Подробности можно найти в таблице 4.Дисперсия различных прогонов нашего алгоритма изображена на рис. 4.

Дисперсия набора данных метазоа . Результаты нашего алгоритма для набора данных многокомпонентных обществ по всем запускам в виде коробчатых диаграмм. Для каждой стратегии улучшения также указывается среднее время выполнения за запуск. (a) содержит результаты для массового отношения 1: 2, (b) для массового отношения 1: 1,5 и (c) для массового отношения 1: 1.

Наилучшие результаты для набора данных protostomes были достигнуты с помощью phylo-tm, улучшение топологии дерева окупилось для всех весовых соотношений.Опять же, алгоритм работает быстро для отношения весов 1: 2 (43:19 мин), а время выполнения увеличивается для других отношений веса, когда используется медианный решатель. Тем не менее, на практике возможно время работы до 3 часов за цикл. Опять же, деревья, найденные нашей программой, имеют меньший вес по отношению к взвешенному расстоянию разворота и транспозиции, чем деревья, найденные amGRP и MGR. За подробностями обращайтесь к Таблице 5. Различия различных прогонов нашего алгоритма изображены на Рис. 5.

Вариация набора данных протостомов . Результаты нашего алгоритма для набора данных протостомов по всем прогонам в виде коробчатых диаграмм. Для каждой стратегии улучшения также указывается среднее время выполнения за запуск. (a) содержит результаты для массового отношения 1: 2, (b) для массового отношения 1: 1,5 и (c) для массового отношения 1: 1.

Расстояние разворота

Хотя наш алгоритм не был специально разработан для этой меры расстояния, мы также выполнили все тесты с расстоянием обращения, чтобы сравнить нашу программу с другими программами.Наилучший результат для набора данных Campanulaceae был достигнут нашей программой и GRAPPA (64 разворота). Однако GRAPPA требовалось более 20 минут, чтобы найти дерево, в то время как нашей программе требовалось всего несколько секунд на запуск. Наилучший результат для набора данных многократных сред был достигнут с помощью amGRP (143 разворота за 35 секунд), наша собственная программа была лишь немного хуже (144 разворота за 49 секунд).