Констатирующий эксперимент это эксперимент: Ошибка 404. Запрашиваемая страница не найдена

Содержание

5.2. Виды экспериментов — Как написать курсовую работу

Ведущим видом эксперимента, широко применяемым в сфере образования, является такой его вид, как естественный эксперимент. Это значит проводимый в естественных, реально сложившихся условиях. Естественный эксперимент может быть констатирующим и формирующим.

Констатирующий эксперимент предполагает изучение состояния объекта и предмета познания без его преобразования. Однако и здесь есть независимая переменная в виде таких методов изучения состояния объекта, которые побуждают его к действию и проявлению нужных качеств. В таком эксперименте методы исследования как бы передаются изучаемым, и они работают с ними и проявляют скрытые от нас свойства и состояния.

Формирующий эксперимент предполагает открытое влияние на сознание, чувства и поведение человека в виде измененных условий жизнедеятельности. Здесь независимая переменная присутствует дважды — в виде нового воздействия и в виде метода изучения его влияния. В первом виде эксперимента результат воздействия независимой переменной в виде метода диагностирования человека является побочным продуктом, а во втором — целевым.

Естественный эксперимент, как констатирующий, так и формирующий, может быть измерительным или квазиэкспериментом. Измерительный эксперимент — эксперимент с наличием критериальных показателей выявляемых свойств, позволяющих определять уровень их развития. Это эксперимент контрольный и контролируемый. Материалы такого эксперимента оформляются как статистические в виде графиков, таблиц, диаграмм. Квазиэксперимент, напротив, проводится при отсутствии строгих параметров качества. Это неконтролируемый эксперимент. Он чаще всего проводится в начале инновационной деятельности. Определителем его качества становятся классические реально существующие показатели.

Естественный эксперимент, как констатирующий, так и формирующий, как измерительный, так и квазиэксперимент,
может быть панельным и лонгитюдным. Панельный эксперимент — широкий, с охватом большого количества опытов. Как правило, он проводится непродолжительное время. Лонгитюдный эксперимент, напротив, очень глубокий эксперимент с небольшим количеством опытов или даже одного опыта, но в течение продолжительного времени. Такого рода эксперименты часто проводятся для коррекционной работы.

Кроме этих видов существуют другие эксперименты, не составляющие пары. Это так называемый «ложный» эксперимент (плацебо), когда экспериментируемым внушают его проведение, на самом деле ничего не меняя в условиях их жизнедеятельности. Фактически он проводится на манипулировании сознанием людей. Эксперимент «с новичком», когда в действующую группу вводится новичок, первичное восприятие которым новых условий становится предметом изучения и средством оценки состояния группы.

Любому исследователю надо владеть таким видом, как мысленный эксперимент. Этот эксперимент в мыслях может проводиться почти по любому поводу. Исследователь гипотетически представляет всю технологию экспериментирования и получаемые результаты. Такой эксперимент особенно нужен в ситуациях риска, в масштабных экспериментах, в ситуациях неопределенности. Необходим он в квазиэкспериментах. Мысленное экспериментирование позволяет предвидеть, прогнозировать все неожиданности, просчеты, возможные трудности будущего реального экспериментирования.

Экспериментирование, как правило, ведется при выполнении выпускной квалификационной работы, хотя в некоторых случаях оно проводится и в курсовой работе.

констатирующий и формирующий эксперимент, изучение продуктов деятельности

В практике возрастной и педагогической психологии актуальным является использование так называемого психолого-педагогического (или формирующего) эксперимента. Этот метод обеспечивает прослеживания изменений психологических характе эристикой ребенка в процессе активного педагогического воздействия исследователя на личность. Метод позволяет не ограничиваться регистрацией фактов, выявляемых а через создание специальных ситуаций раскрывать закономерности, механизмы, динамику, тенденции психического развития, становления личности, обнаруживая возможности оптимизации данного процесса. Именно поэтому метод широко применяется при изучении условий, пр инципив, путей формирования личности ребенка, обеспечивая соединение психологических исследований с педагогическим поиском и проектированием наиболее эффективных форм учебно-воспитательного процессесу.

Методика реализации психолого-педагогического эксперимента состоит из трех этапов. Первый этап — констатирующий эксперимент первого порядка, направленный на установление существующих на момент эксперимента характеристик и свойств изучаемого явления. В эксперименте участвуют две группы участников: а) основная группа (или основная выборка) и б) контрольная группа (или контрольная выборка). Основная игру па участвует во всех процедурах эксперимента и проходит цикл формирующих воздействий. Контрольная группа выступает как эталон, образец, по которому по сравнению будет оцениваться развивающий и формирующий эффект экс перименту. Таким образом, исследование будет проходить в параллельном режиме, в отличие от линийногйного.

Второй этап — собственно формирующий эксперимент. Он реализуется с помощью специально построенной исследователем экспериментальной модели развивающих и формирующих воздействий на предмет исследования. Эксперимент т может сочетать в себе процедуры различного характера: учебные, игровые, практические т.д.. Особо важным моментом проведения формирующих воздействий является аналитическая модель»развивающего эффекта»эксперимента — своеобразный»идеальный образ»ожиданий исследователя относительно результатов эксперимента. Данная модель специально конструируется и выстраивается психологом на подготовительном этапе исследования. В исследовании принимает у часть основных групп участниковників.

Третий этап — констатирующий эксперимент второго порядка. На данном этапе организуется»контрольный»исследования, в котором участвуют обе группы участников (основная и контрольная) целью исследования является является «снятие» эмпирических показателей предмета познания после проведенной процедуры формирующих воздействий. Показатели контрольной выборки выступают эталоном сравнения для установления формирующего эффекта, достигну того в работе с основной группой дальнейшем результаты исследования подвергаются соответствующем анализа и используются для установки или обоснования определенных закономерностей развития психологических. Власт ивостей личностейсті.

Изучение продуктов деятельности

Один из самых распространенных методов психологического исследования — изучение продуктов деятельности. Метод представляет собой систему исследовательских процедур, направленных на сбор, систематизацию, анализ и толкование пр родуктив деятельности человека. Центральным моментом структуры метода является понятие»продукт деятельности»Методическое определения данного понятия несколько отличается от чисто теоретического его определения. Так во о продуктов деятельности личности понимаются реально-практические и идеальные по форме проявления активности данной личности относительно явлений объективного и субъективного мира. Познавательные или преобразовательные за содержание ом, они проявляют индивидуальность конкретного человека в каждом из его деяний, направленных на познание или преобразование элементов окружающей реальностиності.

Метод изучения продуктов деятельности человека объединяет в себе несколько дослядницьких и аналитических процедур, дифференциация которых происходит по признаку предмета познания каждой из них. Так, выделяют:

1) анализ личных документов — писем, фотографий, дневников, автобиографий и т.д., качественно-количественный анализ которых дает ценный материал для психодиагностики, исследования жизненного пути личности, ха арактеристик деятельностных актов человека в ситуациях содержательных взаимодействий и др.;

2) анализ официальных материалов декабре повой, коллективной и массовой коммуникации — записи разговоров, дискуссий, совещаний, различные уставы, приказы, объявления, распоряжения, законы, правила, газеты, радио-и и телепередачи, реклама и т.д.; этот тип исследовательских и аналитических процедур применяется, как правило, для изучения социальных процессов, явлений и их проекций на индивидуальное бытие личности

3) анализ продуктов деятельности — система процедур, направленных на исследование и толкование смысловых результатов деятельности человека — творческих, профессиональных, поведенческих, общественных, самоориентованих т тощ.

Если структура и логическая формализация процедур первых двух типов исследования достаточно проста и универсальной (анализ и толкование официальных и неофициальных документов; письменных, вербальных или стат статистических материалов; цифровой, изобразительной и»словесной»информации; их языковых и смысловых компонентов; их структурной и смысловой организации, соотношение в них субъективного и объе руктивных содержания; реальной и индивидуальной их»влияния»на другие явления или»отчуждения»от мира и т.д.), то третий тип исследования является сложным не только с формальной точки зрения, но и с позиции й его содержательной насыщенности. В психологическом взгляде на реальность тех или иных проявлений индивидуального»Я»личности каждый из этих проявлений может считаться»продуктом многомерной и многоуровневой д ияльности»человека, если по своей структуре и содержанию он организуется в целостный акт выявления личностью своего познавательного или преобразовательного отношения к явлениям мира (внешнего, объективного или внутреннего, скрытого, мира своего»Я»). Поэтому в зависимости от сущности предмета исследования и его целей психолог может квалифицировать конкретное проявление действия человека как продукт ее деятельности и уже вых одячы из этого выстраивать свое исследование в рамках процедуры»анализ продуктов деятельностиі».

Тогда содержательными моментами организации исследования станут:

1) на первом этапе — определение сущности предмета исследования как продукта специфической (или универсальной *) деятельности личности и построение теоретической модели этой деятельности по структуре: содержание т и целенаправленность деятельности — ситуативная и смысловая организация пространства деятельности — средству компоненты деятельности (орудия, приемы, средства, техники, технологии — реальные и идеальные) — об сексуальное развертывания деятельности — продукт деятельности в его реальном и идеальном определении;

2) на втором этапе — построение»эталонной модели»продукта деятельности, исследуемой и аналитическое сопоставление эталона с реальным, исследуемым продуктом;

3) на третьем этапе — цикл аналитических и прогностических действий относительно предмета своего исследования и деятельности как целого; статистическое или проективное толкования результатов исследования, привлечение полученных данных в общий эмпирический цикл взаимодействий исследователя с личностью — проекция и прогноз формирующих, развивающих, стабилизирующих т. д. взаимодействующих.

Продукты деятельности, подлежащих анализу в психологическом исследовании, различают также по признаку»спонтанности — направленной их организации»Таким образом, тот или другой по содержанию продукт деятельности те личности может быть получен для анализа в условиях»смоделированной деятельности», которая специально организуется исследователем. Конечно, при этом важно получить»чистый»результат, а потому действиям опыт ника в условиях ситуации моделирования деятельности относится ряд общих (в исследовательском плане) специальных (в плане содержания деятельности, моделируемой) услоов.

Изучение продуктов деятельности как метод психологического исследования широко используется как в исследовательской, так и в прикладной сфере действий психолога. В каждом конкретном исследовании метод обеспечивает уеться необходимым набором аналитических и. Тлумацкого процедур относительно сущности предмета исследования и целей самого исследования. При определенных условиях метод может использоваться как основной в исследовании, п роте чаще всего выступает в психологическом познавательном акте как вспомогательныеий.

эксперимент констатирующий — это… Что такое эксперимент констатирующий?

эксперимент констатирующий

— к развитию психики можно подходить как к явлению, относительно независимому от обучения и воспитания, тогда задачей оказывается констатация связей, складывающихся в ходе развития.

Словарь практического психолога. — М.: АСТ, Харвест.
С. Ю. Головин.
1998.

  • эксперимент естественный
  • эксперимент лабораторный

Смотреть что такое «эксперимент констатирующий» в других словарях:

  • Эксперимент  констатирующий   — определение исходных данных для дальнейшею исследования. Данные этого эксперимента используются для организации других видов эксперимента: обучающего, контролирующего, сравнительного …   Исследовательская деятельность. Словарь

  • ЭКСПЕРИМЕНТ КОНСТАТИРУЮЩИЙ — – один из основных видов эксперимента, целью которого является изменение одной или нескольких независимых переменных и определение их влияния на зависимые переменные. Э. к. отличается от эксперимента формирующего главным образом целями проведения …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • эксперимент — Предложение человеку по своей воле прожить, испытать, ощутить актуальное для него или пойти на осознанный эксперимент, воссоздав в ходе терапии спорную или сомнительную для него ситуацию (прежде всего в символической форме). Краткий толковый… …   Большая психологическая энциклопедия

  • КОНСТАТИРУЮЩИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ — см. Обучающий эксперимент. Большой психологический словарь. М.: Прайм ЕВРОЗНАК. Под ред. Б.Г. Мещерякова, акад. В.П. Зинченко. 2003 …   Большая психологическая энциклопедия

  • ЭКСПЕРИМЕНТ — (от лат. experimentum – проба, опыт). 1. В психологии – метод, опирающийся на точный учет изменяемых независимых переменных, которые влияют на зависимую переменную (объект Э.). В основе Э. лежит моделирование исследуемого явления в целях его… …   Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)

  • Эксперимент (психология) — Эту страницу предлагается объединить с Лабораторный эксперимент (психология) …   Википедия

  • ЭКСПЕРИМЕНТ ОБУЧАЮЩИЙ — – является по форме естественным экспериментом (ибо осуществляется в привычных условиях обучения, где испытуемые могут и не осознавать себя участником специально создаваемой экспериментальной ситуации), по цели – преобразующим экспериментом. Э.о …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • Эксперимент — (лат. experimentum – проба, опыт) – 1. процедура проверки какой либо гипотезы в условиях антецедента, то есть контроля независимых переменных и систематического наблюдения за поведением зависимых переменных (изучаемых явлений). Главное… …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • Эксперимент — (от лат. experimentum опыт, проба)     в педагогике и психологии, один из основных (наряду с наблюдением) методов научного познания, при помощи которого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности; в психолого… …   Педагогический терминологический словарь

  • ЭКСПЕРИМЕНТ — (от лат. experimentum опыт, проба) в педагогике и психологии, один из основных (наряду с наблюдением) методов науч. познания, при помощи к рого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности; в психол. пед.… …   Российская педагогическая энциклопедия

Книги

  • Развитие психомоторных способностей младших школьников в учебной деятельности монография 2-е издание стереотипное, Безбородова М.. В монографии использован комплекс исследовательских методов: теоретических (теоретико-методологический анализ, обобщение и интерпретация научных данных), эмпирических (наблюдение, беседа,… Подробнее  Купить за 280 руб
  • Развитие психомоторных способностей младших школьников в учебной деятельности, М. А. Безбородова. В монографии использован комплекс исследовательских методов: теоретических (теоретико-методологический анализ, обобщение и интерпретация научных данных), эмпирических (наблюдение, беседа,… Подробнее  Купить за 217 руб

Гармонизация концепции «Я» Констатирующий эксперимент

2.2 Констатирующий эксперимент, направленный на выявление

особенностей кризиса личной идентичности больных с ревматоидным артритом.

Методика исследования самоотношения (МИС) С.Р. Пантилеева

Показатели в группе «Больные РА и Здоровые»





МИС

Открыт.

Самоувер.

Саморук

Зерк Я

Самоцен.

Самопринят.

Самопривязанность.

Внутр

к-т

Самообвин.

Сред.

Больные РА.

6,1

5,3

5,7

5,2

6,4

6,2

4,3

5

5

Сред.

Здор.

6,8

6,5

7

6,7

7

5,9

6,3

3,3

4,8

t-крит.

1,3

2,9*

1,5

3,3*

1

0,4

2,9*

3,3*

0,3

Примечание: * — обозначены достоверные различия в исследуемых группах (p < 0,05).

Значения по шкале «Самоуверенность» выше в группе здоровых. T=2,9;р<0,01) По сравнению с ними, больные РА больше неудовлетворенны собой и своими возможностями.

Показатели шкалы «Зеркальное Я» выше в группе здоровых (Т=3,3;р<0,01).

  Их субъективное восприятие себя в большей степени, как они полагают, соответствует оценке их обществом.  Больные РА, более фиксированы на ожидании позитивной оценки со стороны окружающих, которую они не получают. Можно предположить, что социальное признание больных РА субъективно более значимо, чем у здоровых людей и менее удовлетворительно.

Показатель шкалы «Самопривязанность» достоверно выше в группе здоровых по сравнению с группой больных РА (Т=2,4;р<0,05).

    Больные РА  в меньшей степени принимают себя.

Показатель шкалы «Внутренняя конфликтность» больше в группе  больных РА(Т=3,3;р<0,01)

   Что говорит о наличии внутренних конфликтов, сомнений, несогласий с собой.

 Таким образом, неудовлетворенность собой, наличие внутренних конфликтов, отсутствие адекватного социального признания может говорить о наличии кризиса идентичности у больных РА.

Опросник выявляющий доминирующие копинг-стратегии  А. Лазаруса

                  Показатели в группе «Больные РА и Здоровые»





Копинг

Конфр.

Дистанц.

Самоконт.

Соц.

под

Принятответ.

Бег-избег.

План

реш.

проб.

Полож

переоценка.

Сред.

больн.

РА.

54,42

46,4

64,79

64,4

55,31

60,39

65,51

71,38

Сред.

здоров.

47,43

59,46

57,97

61,37

70,81

47,24

66,3

58,53

t-крит.

1,3

2,5*

1,5

0,5

2,4*

2,7*

0,1

2,3*

  Примечание: * — обозначены достоверные различия в исследуемых группах (p < 0,05).

     Показатель шкалы «Дистанцирование» выше в группе здоровых. (Т=2,5;р<0,05).

   Дистанцирование от трудной ситуации может говорить о возможности посмотреть на ситуацию со стороны. Таким образом, эмоциональная вовлеченность в проблемную ситуацию больных РА  подчеркивает сниженный адаптационный поиск и невозможность увидеть ресурсы для решения проблемы.

    Значение шкалы «Принятие ответственности» выше в группе здоровых. (Т=2,4;р<0,05).

    Больные РА в меньшей степени склонны брать ответственность на себя.

Показатель шкалы «Бегство/Избегание» выше в группе больных РА (Т=2,7;р<0,01) .

   Склонность к избеганию существующих проблем по-видимому  обуславлена неумением самостоятельно их решать.

Показатель шкалы «Положительная переоценка» выше в группе больных РА(Т=2,3;р<0,05)

         Это говорит о возможности преодоления негативных ситуаций  за счет их положительного переосмысления, веры в Бога.

Таким образом снижение адаптационной активности, невозможность увидеть дополнительные ресурсы для решения проблем, склонность к перекладыванию ответственности на других, страх за неудачный исход, неумение самостоятельно решать проблемы свидетельствует пассивности больных, что может отягощать имеющийся кризис у больных РА  и предположительно способствовать его разрешению через болезнь.

Шкала семейных отношений (ШСО) Р.Х. Мус, адаптация С.Ю. Куприянова

Показатели в группах «Больные РА и Здоровые»

 





ШСО

С

Э

К-Т

Н

ОД

ИКО

ОАО

МНА

О

К-Л

Среднее больные РА

7,5

5,9

5,6

5,5

5,3

3,6

3,7

5,9

5,6

4,2

Среднее здоровые

8

7,2

5,7

7,2

4,7

6,3

4,7

5,2

7,4

5,2

t-критерий

0

2,2*

0,1

3,9*

0,7

4,2*

0,9

1,1

2,5*

1,6

 

  Примечание: * — обозначены достоверные различия в исследуемых группах (p < 0,05).

    Показатель шкалы «Экспрессивность» выше в группе здоровых , по сравнению с группой  больных РА (Т=2,2;p<0,05).

   Можно предположит, что больные РА не разрешают себе открыто выражать эмоции в своей семье, что соответствует описанию преморбидной личности больного РА…. и может быть косвенным свидетельством наличия у них кризиса идентичности, что сопровождается реакцией изоляции.

Показатель шкалы «Независимость» ниже в группе больных РА (T=3,9; р<0,01)

   По-видимому они низко оценивают свою независимость от членов  семьи, Сложности в самостоятельном решении свои проблем может также отягощать имеющийся кризис идентичности.

 Показатель шкалы «Интеллектуально-культурная ориентация» значительно ниже в группе больных РА (T=4,2;р<0,01).

    Возможно, это связано с тем, они не видят ресурсов в рамках широты интересов семьи.

 Показатель шкалы «Организация» ниже в группе больных РА (T=2,5;p<0,05).

   Это означает, что они видят свои семьи  менее организованными, нет определенных правил, обязанностей между членами семьи. Возможно нет   опоры на семейные отношения, что также может способствовать кризису.

                                   Тест «Кто Я?» М. Кун

Показатели в группах  «Больные РА и Здоровые»

 





Кто Я

Соц.

Я

Ком. Я

Мат.

Я

Физ. Я

Деят.

Я

Реф.

Я

Идентиф себя с больн.

Среднее

больные РА

36.4

7.2

2.3

8.3

24. 1

27.1

7.4

Среднее

здоровые

35

10.6

2

2.5

12.2

33.1

1.5

t-критерий

0.2

2.4*

0.1

1.9

3.2*

0.7

2.5*

Примечание: * — обозначены достоверные различия в исследуемых группах (p < 0,05).

    Показатель шкалы «Коммуникативное Я» выше в группе здоровых по сравнению с группой больных РА (Т=2,4;р<0,05).

  Показатель шкалы «Деятельное Я» выше в группе больных РА по сравнению с группой здоровых (Т=3,2;р<0,01).

   По-видимому, это свидетельствует о большей субъективной значимости активности, характерной для этих больных, в том числе отмечаемой в преморбиде заболевания.

  Показатель шкалы «Идентификация с больным человеком» выше в группе больных РА, по сравнению с группой здоровых (Т=2,5;р<0,05)

       Таким образом, больные РА, отождествляя себя с больными людьми, особенно нуждаются в восстановлении своей активности чем в опоре на общение.

Педагогика — Виды педагогических экспериментов

Виды педагогических экспериментов

Педагогический эксперимент — это научно поставленный
опыт преобразования педагогического процесса в точно учитывае-
мых условиях. В отличие от методов, лишь регистрирующих то, что
уже существует, эксперимент в педагогике имеет созидательный
характер. Экспериментальным путем, например, пробивают доро-
гу в практику новые приемы, методы, формы, системы учебно-вос-
питательной деятельности.
Педагогический эксперимент может охватывать группу учени-
ков, класс, школу или несколько школ. Определяющая роль при
эксперименте принадлежит научной гипотезе. Исследование ги-
потезы — это форма перехода от наблюдения явлений к раскрытию
законов их развития. Надежность экспериментальных выводов
прямо зависит от соблюдения условий эксперимента.
В зависимости от цели, которую преследует эксперимент, раз-
личают:
1) констатирующий эксперимент, при котором изучаются
существующие педагогические явления;
2) проверочный, уточняющий эксперимент, когда прове-
ряется гипотеза, созданная в процессе осмысления проблемы;
3) созидательный, преобразующий, формирующий экс-
перимент, в процессе которого конструируются новые педагоги-
ческие явления.
По месту проведения различают естественный и лабораторный
педагогический эксперименты.
Естественный представляет собой научно организованный
опыт проверки выдвинутой гипотезы без нарушения учебно-воспи-
тательного процесса. Объектами естественного эксперимента
чаще всего становятся планы и программы, учебники и учебные
пособия, приемы и методы обучения и воспитания, формы учебно-
воспитательного процесса.
Лабораторный используется тогда, когда надо проверить ка-
кой-либо частный вопрос или если для получения необходимых
данных нужно обеспечить особенно тщательное наблюдение за ис-
пытуемым, при этом эксперимент переносится в специальные ис-
следовательские условия.

Цели, задачи и особенности констатирующего и формирующего экспериментов.

Нужна помощь в написании работы?

По целям различают констатирующий и формирующий эксперименты.

Цель констатирующего эксперимента – измерение наличного уровня развития, например, уровня развития абстрактного мышления, морально-волевых качеств и т.д. Формирующий эксперимент – применяется в возрастной психологии, педагогической психологии. Этот метод прослеживания изменений психики ребенка в ходе активного воздействия исследователя на испытуемого, это метод исследования психического развития детей в условиях специально организованного педагогического процесса. Синонимами понятия «формирующий эксперимент» являются: преобразующий эксперимент, созидательный эксперимент, воспитывающий эксперимент, обучающий эксперимент, генетико-моделирующий эксперимент, метод активного формирования психики и т.д. Задачами формирующего эксперимента являются:

  1. Осуществление поиска и проектирования новых форм организации учебно-воспитательного процесса;
  2. Осуществление поиска и проектирование «своеобразного выращивания» продуктивных форм сотрудничества педагогов и школьников;
  3. Одновременное изучение перспективных путей психического развития на определенных этапах развития.

Особенности формирующего эксперимента:

  1. Предполагает построение или порождение объекта внутри его структуры, после чего он и становится предметом изучения;
  2. Является комплексным полидисциплинарным и предполагает либо использование одновременно нескольких идеализаций, либо построение на основе принципов конфигурации новой идеализации;
  3. Помимо исследования включает элементы проектирования;
  4. Эффективность оценивается с точки зрения реализуемости проектной идеи и анализа последствий;
  5. Наряду с научно-исследовательской позицией обеспечивает соорганизацию и связь управленцев, учителей, учащихся, методистов и родителей.

Поможем написать любую работу на аналогичную
тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему
учебному проекту

Узнать стоимость

Поделись с друзьями

констатирующий эксперимент»-ОУИД-15.06.2020г-3-1, 3-2, 3-3, 3-4 гр.

ОУИД – 15.06.2020г.- 3/1, 3/2, 3/3, 3/4 гр.

Тема: Организация опытно-экспериментальной работы: констатирующий эксперимент.

Ход работы: Изучите представленный материал.

В осуществлении практического этапа опытно-экспериментальной работы четко выступают три стадии, имеющие свои конкретные цели: констатирующая, формирующая и контролирующая.

Констатирующий этап эксперимента — при этом этапе эксперимента изучаются вопросы педагогической теории и практики, реально существующие в жизни. Этот эксперимент проводится в начале исследования с целью выявления как положительных, так и отрицательных сторон изучаемой проблемы.

Констатирующий эксперимент — это действие, которое позволяет подтвердить или опровергнуть конкретный факт, провести диагностику проблемы. В дипломных работах констатирующий эксперимент проводится для установления достоверности и правдоподобности поднимаемых вопросов.

Проводится в естественных условиях. Суть этого эксперимента состоит в том, что исследователь, анализируя те или иные педагогические явления, стремится создать педагогические ситуации таким образом, чтобы они не нарушали привычного хода деятельности обучающихся и педагогов и в этом смысле носят естественный характер.

Прежде чем приступить к эксперименту, исследователь глубоко изучает ту область знаний, которая недостаточно исследована в педагогике.

Приступая к эксперименту, исследователь тщательно продумывает его цель, задачи, определяет объект и предмет исследования, составляет программу исследования, прогнозирует предполагаемые познавательные результаты. И лишь после этого он приступает к планированию (этапов) самого эксперимента: намечает характер тех преобразований, которые необходимо ввести в практику; продумывает свою роль, свое место в проводимом эксперименте; принимает во внимание множество влияющих на эффективность педагогического процесса причин; планирует средства учета тех фактов, которые он намерен получить в эксперименте, и способы обработки этих фактов.

На стадии констатирующего эксперимента основной целью является определение (констатация) начального уровня всех параметров и факторов, которые подлежат отслеживанию в эксперименте. Проводится изучение начального состояния педагогической системы с помощью контролирующих средств и методов, выясняется уровень знаний, умений и навыков, воспитанности, определенных качеств личности или коллектива и др. С помощью методов наблюдения, изучения документации устанавливается наличие необходимых условий для проведения эксперимента, оценивается состояние самих участников эксперимента.

Констатирующий этап только устанавливает реальное состояние дел в педагогическом процессе. Чтобы провести его, прежде всего, необходимо определить базу проведения исследования и выбрать исследовательскую методику изучения проблемы, соответствующую целям исследования.

Выбрать базу исследования – значит определить в каком образовательном учреждении, с какой возрастной группой детей будет проводиться экспериментальная работа.

При подборе базы эксперимента нужно сразу определиться, каким образом будут делаться выводы об эффективности экспериментальной работы. Здесь возможны два пути.

Для проведения диагностики выбираются две группы испытуемых – экспериментальная и контрольная. На начальном этапе с ними проводятся одинаковые исследовательские методики, выявляющие проблему, затем с экспериментальной группой осуществляется формирующий этап эксперимента, а с контрольная группа работает в обычном режиме (с ней исследователь на данном этапе не работает).

Вывод об эффективности проведенного исследования делается на основании сравнения результатов, полученных в экспериментальной и контрольной группах.

Под исследовательской методикой понимается совокупность эмпирических методов исследования, помогающих выявить наличное состояние изучаемой проблемы. Это могут быть наблюдение, опросные методы (анкеты, беседы, интервью), тесты, изучение школьной документации, изучение продуктов деятельности учащихся и т.д.

Этап

Цель

Результат

Метод

Констатирующий эксперимент

Выявление состояния проблемы в практике

Обоснование актуальности темы исследования

Анкетирование, интервьюирование, наблюдение, хронометраж, тестирование

Задание: Составьте анкету для родителей по теме курсовой работы.

Срок сдачи: до 17.06.2020г.

В чем разница между «установить» и «эксперимент»?

установить | эксперимент |

В качестве глаголов разница между

установить и эксперимент

состоит в том, что установить — выяснить определенно; обнаружить или установить в то время как эксперимент — провести эксперимент.

Как существительное

эксперимент — это

тест в контролируемых условиях, проводимый либо для демонстрации известной истины, либо для проверки достоверности гипотезы, либо для определения эффективности чего-то ранее не опробованного.

Английский

Глагол

( en глагол )

  • Узнать определенно; открыть или установить.
  • * {{цитата, год = 1905, автор =
  • , title =
    , chapter = 1 цитирование
    , пассаж = «Вскоре причина смерти была установлена ​​ ?; жертва этого дерзкого насилия была зарезана от уха до уха длинным острым инструментом, по форме напоминавшим старинный стилет, который […] впоследствии был найден под подушками коляски. […] ”}}

    Как только мы выясним , какова ситуация, мы сможем спланировать дальнейшие действия.

    Синонимы

    * определять
    * обнаружить
    * учреждать
    * выяснить
    * учить
    * тренировка

    Анаграммы

    *

    Существительное

    ( ru имя существительное )

  • Тест в контролируемых условиях, предназначенный либо для демонстрации известной истины, либо для проверки достоверности гипотезы, либо для определения эффективности чего-то ранее не опробованного.
  • (устарело) Опыт, практическое знакомство с чем-то.
  • * 1590 , Эдмунд Спенсер, Королева фей , II.vii:
  • Пилот […] На его карту и компас пристает его взор, / Ведущие его длинного эксперимента , / И к ним применяется стедди-шлем […].

    Связанные термины

    * экспериментальный

    Глагол

    ( en глагол )

  • Провести эксперимент.
  • (устаревший) На опыт; чувствовать; воспринимать; обнаружить.
  • * 1662 Томас Салусбери, Диалог Галилея о двух главных мировых системах (Диалог 2):
  • Земля, которая, возможно, несла нас вечно … без экспериментов ее покоя.
  • (устарело) Проверить или установить экспериментальным путем; попробовать; чтобы провести эксперимент.
  • * 1481 Уильям Кэкстон, Зеркало мира 1.5.22:
  • Пока у них не было экспериментов с , который был Треве, и кто знал больше всего.

    Производные условия

    * экспериментатор

    Список литературы

    *
    —-

    определение определения с помощью The Free Dictionary

    На основе WordNet 3.0, коллекции картинок Farlex. © 2003-2012 Принстонский университет, Farlex Inc.

    Verb 1. установить — установить после расчета, исследования, эксперимента, опроса или исследования; «найти произведение двух чисел»; «Физик, обнаруживший неуловимую частицу, получил Нобелевскую премию» — определение емкости, объема или содержания путем измерения и расчета; «измерить винные бочки» translate — определить аминокислотную последовательность белка во время его синтеза, используя информацию о мессенджере RNArectify — math: определить длину; «исправить кривую» заново определить — исправить, найти или установить заново; последовательность «физики переопределили постоянную Планка» — определить порядок составляющих в; «Они секвенировали геном человека»: выясняют, узнают, учатся, наблюдают, определяют, видят, проверяют — узнают, учатся или определяют с уверенностью, обычно путем запроса или других усилий; «Я хочу посмотреть, говорит ли она по-французски»; «Посмотрите, работает ли»; «узнать, говорит ли он по-русски»; «Проверить, уходит ли поезд вовремя» refract — определить преломляющую силу (линзы) обнаружить, найти — сделать открытие, сделать новую находку; «Рентген открыл рентгеновские лучи»; «Физики полагают, что они обнаружили новую элементарную частицу» — определение количества чьих-либо долей; место, местонахождение — определение или указание места, участка или границ, как если бы с помощью прибора или путем опроса; «Наше зрение позволяет нам находить объекты в пространстве»; «Определите границы собственности»
    2. установить — будь осторожен или обязательно что-то делать; в чем-то убедиться; «Он подтвердил, что клапаны были закрыты»; «Смотри, чтобы занавески закрылись»; вычитка «контроля качества продукции», вычитка ошибок; Элемент «Я должен вычитать свои рукописи» — проверить, используя дублирующий регистр для сравнения; проверка «контролировать счет» — проверить, проконсультировавшись с источником или авторитетом; «проверьте правильность написания этого слова»; перекрестная проверка «проверяйте свои факты» — проверяйте противоречивые источники; перепроверьте факты, например, карту — попросите кого-нибудь установить личность, чтобы определить, достаточно ли он или она взрослые, чтобы употреблять спиртные напитки; Выборочная проверка «Меня поймали, когда я пытался купить пиво!» — отбирают случайные образцы для исследования, чтобы гарантировать высокое качество проверить — подтвердить истинность; «Убедитесь, что двери закрыты»; «проверить заявление» установить, узнать, изучить, посмотреть, определить, увидеть, проверить — выяснить, узнать или определить с уверенностью, обычно путем запроса или других усилий; «Я хочу посмотреть, говорит ли она по-французски»; «Посмотрите, работает ли»; «узнать, говорит ли он по-русски»; Покрытие «Проверить, уходит ли поезд вовремя» — постоянно проверять; особенно патрулированием; «Второй офицер накрыл верхний этаж» проверить, контролировать — проверить или отрегулировать (научный эксперимент), проводя параллельный эксперимент или сравнивая с другим эталоном; «Вы контролируете температуру?»
    3. установить — узнать, узнать или определить с уверенностью, обычно путем запроса или других усилий; «Я хочу посмотреть, говорит ли она по-французски»; «Посмотрите, работает ли»; «узнать, говорит ли он по-русски»; «Проверить, уходит ли поезд вовремя» — установить, определить, узнать, найти — установить после расчета, исследования, эксперимента, опроса или исследования; «найти произведение двух чисел»; Тест «Физик, обнаруживший неуловимую частицу, получил Нобелевскую премию» — определение наличия или свойств (вещества)
    4. установить — узнать или узнать с уверенностьюцена — узнать или узнать цену; «Вы в последнее время устанавливали цены на персональные компьютеры?»

    Синонимы эксперимента | 81 лучший синоним к слову эксперимент

    ĭk-spĕr’ə-mənt


    Фильтры

    (0)

    Процедура критической оценки; средство определения наличия, качества или истинности чего-либо; судебное разбирательство:

    Заявление под присягой, подтверждающее, что мольба верна, насколько это известно.

    Тщательное изучение или поиск с целью обнаружения фактов или получения информации.

    Действие или пример попытки; пытаться; усилие; испытание

    Дисплей или внешний вид

    1603, Джон Флорио, перевод Мишеля де Монтеня, Очерки , II.35:

    Разделение вещества на составляющие элементы, обычно химическим путем , для изучения и идентификации каждого компонента.& diamf3; Качественный анализ определяет, какие вещества присутствуют в соединении. & diamf3; Количественный анализ определяет, сколько каждого вещества присутствует в соединении.

    Чтобы взять образец, особенно для тестирования или изучения образца:

    Чтобы изучить, проанализировать или критиковать в мельчайших деталях:

    следовать подсказке

    Научно исследовать

    Проверить означает проверить, исследовать, сравнить или проверить что-либо, чтобы убедиться, что это так, как должно быть.

    Проведение экспериментов

    Исследование — это тщательное и организованное изучение или сбор информации по определенной теме.

    Для практики (например, участие в пьесе или музыкальном произведении) при подготовке к публичному выступлению.

    Для научного исследования

    Для определения квалификации, способностей или навыков с помощью вопросов или упражнений:

    (Непереходный, неформальный, идиоматический, Великобритания) Атаковать (физически).

    клиническое испытание

    Определение клинического испытания — это научное исследование, которое проводится в жестких условиях для тестирования нового лекарственного средства, лечения или инструмента с целью определения его безопасности и эффективности для людей.

    Официальный осмотр или осмотр, как казарм, так и войск.

    провести расследование

    провести научное исследование

    поиграть с

    провести научное исследование

    разрезать и попробовать

    научить исследовать

    возможность доказать или испытать, чтобы определить, пригодность для места в спортивной команде, роль в спектакле и т. д.

    Операция по установлению принципа или истины

    Все, что расчленено, как растение или животное для исследования

    Конкретная деятельность, выполняемая для развития или поддержания физической формы или навыков:

    Определение предприятия — это задача или соглашение что-то сделать.

    организованное наблюдение

    Операция по установлению принципа или истины

    Интенсивное изучение кого-либо или чего-либо.

    Спекуляция — это акт формулирования мнения или теории без полного исследования или расследования.

    (Печать) Пробный лист печатных материалов, предназначенный для проверки и исправления.

    Трудный или раздражающий опыт

    Испытательный срок — это период, в течение которого человека проверяют, может ли он вести себя определенным образом или выполнять определенные задачи приемлемым образом.

    Определение соглашения означает акт достижения взаимного решения, позиции или договоренности.

    Умышленное и открытое принятие существенного шага в направлении совершения преступления, которое не является завершением преступления. Простое планирование преступления, а также подстрекательство к совершению преступления другим не являются попыткой его совершения. Покушение — это преступление, отличное от преступления, которое преступник пытался совершить. Используются различные юридические тесты, чтобы определить, когда между планированием преступления и его совершением действия человека представляют собой покушение.См. Также заговор и подстрекательство.

    пилотный проект

    Первоначальный прототип, в котором не устранены незначительные и серьезные проблемы.

    Практическое занятие перед выступлением, как в спектакле.

    Бизнес профессионального лица:

    Событие, которое нельзя или нельзя предвидеть; происшествие; шанс; непредвиденные обстоятельства.

    Смелое, трудное, опасное или важное дело

    Определение меры — это пространство, площадь, длина или вместимость чего-либо или стандарт для их обнаружения.

    Определение «анализировать» означает разделить вещь или идею на части, чтобы выяснить природу и взаимосвязь всех частей или тщательно рассмотреть и оценить ситуацию.

    Чтобы отличить или идентифицировать что-либо, например болезнь, по диагнозу.

    Провести эксперимент

    Научно исследовать

    Дурак с

    Научно исследовать

    (Морской) Тот, кто, хотя и не принадлежит судовой компании, имеет лицензию проводить судно на входе и выходе порта или через опасные воды.

    Для проверки экспериментальным путем, эталон и т.д .; подлежит процессу тестирования; опробовать

    Чтобы проверить или проверить точность или правильность, например, путем расследования, сравнения со стандартом или ссылки на факты

    Спекулировать — значит выдвигать гипотезы или выдвигать теорию о чем-то, но не о чем-то полный проверенный или исследованный ответ.

    Чтобы иметь значение, важность или влияние

    В частности, медицинский осмотр для установления степени и характера любого заболевания или травмы.

    Процесс поиска решения проблемы путем опробования множества возможных решений и обучения на ошибках, пока не будет найден способ.

    Исследование синонимов
    • Контрольная работа
      подразумевает проверку объекта решающим доказательством путем тщательного изучения или испытания в контролируемых условиях и с учетом установленных стандартов. Испытание нового реактивного самолета
    • Эксперимент
      подразумевает испытание того, будет ли вещь эффективной. Система чести была введена в качестве эксперимента и, кроме того, используется в отношении любого действия или процесса, предпринятого для открытия чего-то еще неизвестного или для демонстрации чего-то известного эксперименты в ядерной физике
    • Пробный
      подразумевает попытку человека или вещи с целью установить ценность в реальных действиях, нанятых на пробу

    Найдите другое слово для эксперимент .На этой странице вы можете найти 81 синоним, антоним, идиоматическое выражение и родственные слова для эксперимента , например: тест, проверка, исследование, исследование, попытка, демонстрация, поиск, анализ, выборка, анализ и подсказка.

    Эмпирические данные: определение | Живая наука

    Эмпирическое свидетельство — это информация, полученная путем наблюдения или экспериментов. Ученые фиксируют и анализируют эти данные. Процесс — центральная часть научного метода.

    Научный метод

    Научный метод начинается с того, что ученые формируют вопросы или гипотезы, а затем приобретают знания посредством наблюдений и экспериментов, чтобы подтвердить или опровергнуть конкретную теорию.«Эмпирический» означает «основанный на наблюдении или опыте» согласно словарю Merriam-Webster Dictionary. Эмпирическое исследование — это процесс поиска эмпирических данных. Эмпирические данные — это информация, полученная в результате исследования.

    Прежде чем собирать какие-либо эмпирические данные, ученые тщательно разрабатывают свои методы исследования, чтобы гарантировать точность, качество и целостность данных. Если есть недостатки в способе сбора эмпирических данных, исследование не будет считаться достоверным.

    Научный метод часто включает лабораторные эксперименты, которые повторяются снова и снова, и в результате этих экспериментов получаются количественные данные в форме чисел и статистики. Однако это не единственный процесс сбора информации в поддержку или опровержение теории.

    Типы эмпирических исследований

    «Эмпирические данные включают измерения или данные, собранные путем прямого наблюдения или экспериментов», — сказал Хайме Таннер, профессор биологии в колледже Мальборо в Вермонте.Для сбора эмпирических измерений и данных используются два метода исследования: качественный и количественный.

    По данным Государственного университета Оклахомы, качественные исследования, часто используемые в социальных науках, исследуют причины человеческого поведения. Он включает данные, которые можно найти с помощью органов чувств. Этот тип исследования часто проводится в начале эксперимента.

    По данным Копенгагенского ИТ-университета, количественное исследование включает методы, которые используются для сбора числовых данных и их анализа с использованием статистических методов.Количественные числовые данные могут быть любыми данными, в которых используются измерения, включая массу, размер или объем, согласно данным Государственного университета Среднего Запада в Уичито-Фолс, штат Техас. Этот тип исследования часто используется в конце эксперимента для уточнения и проверки предыдущего исследования.

    Выявление эмпирических свидетельств

    Выявление эмпирических свидетельств в экспериментах другого исследователя иногда может быть трудным. По данным библиотек Университета штата Пенсильвания, есть некоторые вещи, на которые следует обратить внимание при определении того, являются ли доказательства эмпирическими:

    • Можно ли воссоздать и протестировать эксперимент?
    • Есть ли в эксперименте заявление об использованной методологии, инструментах и ​​средствах контроля?
    • Есть ли определение изучаемой группы или явления?

    Предвзятость

    Цель науки состоит в том, чтобы все эмпирические данные, собранные посредством наблюдений, опыта и экспериментов, не имели предвзятости.Сила любого научного исследования зависит от способности собирать и анализировать эмпирические данные самым беспристрастным и контролируемым образом.

    Однако в 1960-х годах научный историк и философ Томас Кун продвигал идею о том, что на ученых могут влиять предшествующие убеждения и опыт, согласно Центру изучения языка и информации.

    Поскольку ученые — люди и склонны к ошибкам, эмпирические данные часто собираются несколькими учеными, которые независимо воспроизводят эксперименты.Это также защищает от ученых, которые бессознательно или в редких случаях сознательно отклоняются от предписанных параметров исследования, что может исказить результаты.

    Регистрация эмпирических данных также имеет решающее значение для научного метода, поскольку наука может развиваться только в том случае, если данные используются совместно и анализируются. По мнению Калифорнийского университета, экспертная оценка эмпирических данных необходима для защиты от плохой науки.

    Эмпирический закон и научный закон

    Эмпирические законы и научные законы часто одно и то же.«Законы — это описания — часто математические описания — природных явлений», — сказал Live Science Питер Коппингер, доцент кафедры биологии и биомедицинской инженерии Технологического института Роуза-Халмана. Согласно Словарю Мерриама-Вебстера, эмпирические законы — это научные законы, которые можно доказать или опровергнуть с помощью наблюдений или экспериментов. Итак, если научный закон можно проверить с помощью экспериментов или наблюдений, он считается эмпирическим законом.

    Эмпирические, анекдотические и логические свидетельства

    Эмпирические, анекдотические и логические свидетельства не следует путать.Это отдельные типы доказательств, которые можно использовать, чтобы попытаться доказать или опровергнуть идею или утверждение.

    Используется логическое свидетельство, доказывающее или опровергающее идею с помощью логики. Дедуктивное рассуждение может использоваться для вывода логических доказательств. Например, «Все люди смертны. Гарольд — человек. Следовательно, Гарольд смертен».

    Анекдотические свидетельства состоят из историй, пережитых человеком, которому говорят, чтобы доказать или опровергнуть точку зрения. Например, многие люди рассказывали истории о своих похищениях инопланетянами, чтобы доказать их существование.Часто анекдотические свидетельства человека невозможно доказать или опровергнуть.

    Дополнительные ресурсы

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

    Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
      Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
      браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
      Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie
    потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт
    не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к
    остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

    Что такое план экспериментов (DOE)?

    Глоссарий качества Определение: Планирование экспериментов

    Дизайн экспериментов (DOE) определяется как ветвь прикладной статистики, которая занимается планированием, проведением, анализом и интерпретацией контролируемых тестов для оценки факторов, которые контролируют значение параметра или группы параметров. DOE — это мощный инструмент для сбора и анализа данных, который можно использовать в различных экспериментальных ситуациях.

    Он позволяет управлять несколькими входными факторами, определяя их влияние на желаемый выход (отклик).Управляя несколькими входными данными одновременно, DOE может идентифицировать важные взаимодействия, которые могут быть упущены при экспериментировании с одним фактором за раз. Можно исследовать все возможные комбинации (полный факториал) или только часть возможных комбинаций (дробный факториал).

    Стратегически запланированный и выполненный эксперимент может предоставить большой объем информации о влиянии одного или нескольких факторов на переменную отклика. Многие эксперименты включают поддержание постоянных одних факторов и изменение уровней другой переменной.Этот подход «один фактор за раз» (OFAT) к знаниям о процессах, однако, неэффективен по сравнению с одновременным изменением уровней факторов.

    Многие современные статистические подходы к планируемым экспериментам берут начало в работах Р. А. Фишера в начале 20 века. Фишер продемонстрировал, как время, потраченное на то, чтобы серьезно обдумать план и выполнение эксперимента перед его попыткой, помогает избежать часто встречающихся проблем при анализе. Ключевые концепции при создании спланированного эксперимента включают блокировку, рандомизацию и репликацию.

    • Блокировка: Когда рандомизация фактора невозможна или слишком затратна, блокировка позволяет ограничить рандомизацию, выполняя все испытания с одним параметром фактора, а затем все испытания с другим параметром.
    • Рандомизация: Относится к порядку, в котором проводятся испытания эксперимента. Рандомизированная последовательность помогает исключить влияние неизвестных или неконтролируемых переменных.
    • Репликация: Повторение полной экспериментальной обработки, включая установку.

    Хорошо проведенный эксперимент может дать ответы на такие вопросы, как:

    • Каковы ключевые факторы процесса?
    • При каких настройках процесс будет обеспечивать приемлемую производительность?
    • Каковы ключевые, основные эффекты и эффекты взаимодействия в этом процессе?
    • Какие настройки приведут к меньшим вариациям на выходе?

    Поощряется повторяющийся подход к получению знаний, обычно включающий следующие последовательные шаги:

    1. Схема скрининга, сужающая область оцениваемых переменных.
    2. «Полный факторный» план, который изучает реакцию каждой комбинации факторов и уровней факторов, а также попытку сфокусироваться на области значений, в которой процесс близок к оптимизации.
    3. Поверхность отклика, предназначенная для моделирования отклика.

    Когда использовать DOE

    Используйте DOE, когда есть подозрение, что более одного входного фактора влияют на выход. Например, может быть желательно понять влияние температуры и давления на прочность клеевого соединения.

    DOE также может использоваться для подтверждения предполагаемых взаимосвязей между входами и выходами и для разработки прогнозного уравнения, подходящего для выполнения анализа «что, если».

    Дизайн шаблона экспериментов и пример

    Настройка DOE начинается с карты процесса. Компания ASQ создала шаблон дизайна экспериментов (Excel), который можно бесплатно скачать и использовать. Начните свой DOE с трех шагов:

    1. Получите полное представление об исследуемых входах и выходах.Блок-схема процесса или карта процесса могут быть полезны. При необходимости проконсультируйтесь со специалистами в данной области.
    2. Определите подходящую меру для вывода. Предпочтительна переменная мера. Следует избегать измерения атрибутов (пройден / не пройден). Убедитесь, что система измерения стабильна и воспроизводима.
    3. Создайте матрицу дизайна для исследуемых факторов. Матрица дизайна покажет все возможные комбинации высоких и низких уровней для каждого входного фактора.Эти высокие и низкие уровни могут быть закодированы как +1 и -1. Например, для двухфакторного эксперимента потребуется 4 эксперимента:

      Уровень входа A Вход B, уровень
      Эксперимент 1 -1 -1
      Эксперимент 2 -1 +1
      Эксперимент 3 +1 -1
      Эксперимент № 4 +1 +1

      Примечание: Требуемое количество экспериментальных запусков можно рассчитать по формуле 2 n , где n — количество факторов.

      Для каждого входа определите экстремальные (но реалистичные) высокие и низкие уровни, которые вы хотите исследовать. В некоторых случаях экстремальные уровни могут выходить за рамки того, что используется в настоящее время. Выбранные экстремальные уровни должны быть реалистичными, а не абсурдными. Например:

      -1 уровень +1 Уровень
      Температура 100 градусов 200 градусов
      Давление 50 фунтов на кв. Дюйм 100 фунтов на кв. Дюйм

      Введите факторы и уровни эксперимента в матрицу плана.Проведите каждый эксперимент и запишите результаты. Например:

      Температура Давление Прочность
      Эксперимент 1 100 градусов 50 фунтов на кв. Дюйм 21 фунт
      Эксперимент 2 100 градусов 100 фунтов на кв. Дюйм 42 фунта
      Эксперимент 3 200 градусов 50 фунтов на кв. Дюйм 51 фунт
      Эксперимент № 4 200 градусов 100 фунтов на кв. Дюйм 57 фунтов

      Рассчитайте влияние фактора путем усреднения данных, собранных на низком уровне, и вычитания его из среднего значения данных, собранных на высоком уровне.Например:

      Влияние температуры на прочность:
      (51 + 57) / 2 — (21 + 42) / 2 = 22,5 фунта

      Влияние давления на прочность:
      (42 + 57) / 2 — (21 + 51 ) / 2 = 13,5 фунтов

      Взаимодействие между двумя факторами можно рассчитать таким же образом. Во-первых, матрица дизайна должна быть изменена, чтобы показать высокий и низкий уровни взаимодействия. Уровни рассчитываются путем умножения закодированных уровней на входные факторы, действующие во взаимодействии. Например:

      Уровень входа A Вход B, уровень Взаимодействие
      Эксперимент 1 -1 -1 +1
      Эксперимент 2 -1 +1 -1
      Эксперимент 3 +1 -1 -1
      Эксперимент № 4 +1 +1 +1

      Рассчитайте эффект взаимодействия, как и раньше.Влияние взаимодействия на силу:
      (21 + 57) / 2 — (42 + 51) / 2 = -7,5 фунтов

      Экспериментальные данные могут быть представлены в виде трехмерной гистограммы.

      Планирование экспериментов: гистограмма 3D

      Эффект каждого фактора можно отобразить на диаграмме Парето.

      Планирование экспериментов: диаграмма Парето

      Отрицательный эффект взаимодействия легче всего увидеть, когда давление установлено на 50 фунтов на квадратный дюйм, а температура установлена ​​на 100 градусов.Поддержание температуры на уровне 200 градусов позволит избежать негативного эффекта взаимодействия и поможет обеспечить прочное соединение клея.

    Проведите и проанализируйте свой собственный DOE

    Проведите и проанализируйте до трех факторов и их взаимодействия, загрузив шаблон дизайна экспериментов (Excel).

    Резюме плана экспериментов

    Более сложные исследования могут быть выполнены с DOE. Приведенный выше двухфакторный пример используется в иллюстративных целях. Подробное обсуждение DOE можно найти в Справочнике по качеству Джурана .M \), с учетом ошибки обратного расчета и экспериментальных неопределенностей { ξ }, а также любой соответствующей априорной информации I . Структурный априор p ( X | I ) может рассматриваться либо как неинформативный априор, либо как структурный априор на основе веса Больцмана; в этой работе мы используем неинформативный Джеффрис до 9 . Другие байесовские методы в основном использовали ансамбль с весами Больцмана 13 , хотя общая форма теоремы Байеса и, следовательно, другие методы признают, что возможны другие априорные значения.Причина, по которой мы решили не использовать весовые конформеры моделирования Больцмана, заключается в том, что силовые поля не особенно надежны для IDP, как мы показали ранее 9 . Важно отметить, что априорное распределение \ (p \ left ({\ xi _j | I} \ right) \) представляет неопределенность для каждого экспериментального и / или обратного расчета мешающего параметра ξ j для точка данных j ; поскольку он отражает переменные неопределенности для каждого типа данных, мешающие параметры обрабатываются как гауссовская случайная величина, как описано ранее 9 .Наконец, \ (p \ left ({d_j | X, \ xi _j, I} \ right) \) моделирует экспериментальную точку данных d j с учетом набора конформеров и модели для ξ j для каждой точки данных j . При применении оценки максимального правдоподобия полная вероятность представляет собой сумму по всем точкам данных.

    Прототип метода EISD был ранее разработан с использованием только данных J -связывания (JC) и химического сдвига (CS) как для свернутых белков, так и для IDP 9 , тогда как наш текущий метод X-EISD теперь сбалансирован не только для локальных , но контакты дальнего действия (smFRET, PRE и NOE) и глобальная информация о размере и форме (SAXS и R h ) для более полного использования экспериментальных типов данных, используемых для характеристики IDP.Типы данных JC и CS иллюстрируют два общих способа формулирования вероятностных неопределенностей для любой экспериментальной наблюдаемой, каждый из которых использует разные модели для обратных вычислений. 2} \ right \ rangle \) и \ (\ left \ langle {\ cos \ left ({\ phi — \ phi _o} \ right)} \ right \ rangle \) относительно эталонного состояния ϕ o и уравнение.(2) используется для сравнения с экспериментально определенным значением. В этом случае \ (A (\ mu _ {\ mathrm {A}}, \ sigma _ {\ mathrm {A}}) \), \ (B (\ mu _ {\ mathrm {B}}, \ sigma _ {\ mathrm {B}}) \) и \ (C (\ mu _ {\ mathrm {C}}, \ sigma _ {\ mathrm {C}}) \) — это обратное вычисление ξ j параметры, рассматриваемые как гауссовские случайные величины, для которых средние значения μ j и стандартное отклонение σ j приведены в работе Вуйстера и Бакса ( μ A = 6.2} \ right \ rangle + B \ left \ langle {\ cos \ left ({\ phi — \ phi _o} \ right)} \ right \ rangle + C) $$

    (3)

    также рассматривается как гауссова случайная величина, полученная из распределения со средним 0 и стандартным отклонением σ Jex , которое оценивает экспериментальную неопределенность измерения J ; в этой работе σ Jex = 0,5 Гц на основе данных J -связи для развернутого состояния домена drkN Sh4 27 .J | 0, \ sigma _ {Jex}} \ right) $$

    (4)

    Химические сдвиги

    Подход для химических сдвигов, δ , отличается, потому что обычные обратные калькуляторы, такие как SHIFTX2 38 и SPARTA + 39 , включают собственное внутреннее взвешивание для различных компонентов, используемых для поддержки -вычислить δ для каждого типа атомов, α , что исключает простую математическую форму, такую ​​как уравнение Карплюса.{\ delta _ \ alpha} \ left ({0, \ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex}} \ right) = D _ {\ delta _ \ alpha} — q _ {\ delta _ \ alpha} — \ left \ langle {\ delta _ \ alpha} \ right \ rangle $$

    (5)

    — это разница между экспериментальным значением химического сдвига \ (D _ {\ delta _ \ alpha} \) и средним значением обратных вычисленных сдвигов 〈 δ α 〉 по ансамблю с учетом ошибка обратного расчета \ (q _ {\ delta _ \ alpha} \). В этой работе она также рассматривается как гауссовская случайная величина, полученная из распределения со средним 0 и стандартным отклонением \ (\ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex} \), которое представляет экспериментальную неопределенность измерения химического сдвига; мы предполагаем, что стандартное значение \ (\ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex} \) = 0.3 ppm для C, Cα и Cβ и 0,03 ppm для H и Hα. В этой работе мы используем SHIFTX2 38 в качестве метода обратного вычисления химических сдвигов, но с использованием опубликованного среднеквадратичного отклонения (RMSD), которое мы недавно обнаружили для SHIFTX2 при применении к независимому набору данных по белкам 40 из \ (\ sigma _ {q _ {\ delta _ \ alpha}} \) = 0,3–0,5 частей на миллион для атомов водорода и \ (\ sigma _ {q _ {\ delta _ \ alpha}} \) = 1,2–1,4 частей на миллион для атомов углерода, когда данные не курируются, а гомология последовательностей низкая, как и в случае IDP.{\ delta _ \ alpha} | 0, \ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex}} \ right) $$

    (6)

    Можно определить, что совместное правдоподобие в конечном итоге является гауссовым с нулевым средним и стандартным отклонением \ (\ sigma _ {q _ {\ delta _ \ alpha}} + \ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex} \). Хотя было бы удобно объединить две ошибки для определенного типа данных, это скроет тот факт, что экспериментальные неопределенности данного типа данных могут варьироваться от измерения к измерению.Следовательно, \ (\ sigma _ {\ delta _ \ alpha ex} \) может отличаться для разных измерений многих химических сдвигов, даже несмотря на неопределенность модели обратного расчета для сравнения экспериментальных данных с моделируемыми структурами \ (\ left ( {\ sigma _ {q _ {\ delta _ \ alpha}}} \ right) \) нет. Мы надеемся, что разделение двух ошибок поможет прояснить эту разницу в зависимости от предоставленных экспериментальных данных.

    Ядерные эффекты Оверхаузера

    Характеристика ННЭ для ВПЛ более сложна, чем для свернутых белков, из-за пониженной способности точно приписывать пиковые значения конкретным ядрам из-за эффектов усреднения структурного ансамбля 41 .Кроме того, обратный расчет NOE из моделирования может выполняться с различной степенью точности, в зависимости от того, доступна ли динамическая информация и включена ли она 16 . Когда конформационный ансамбль выводится из молекулярной динамики, можно полностью включить динамические эффекты на NOE, как мы показали ранее 16,21,22 . Они, в свою очередь, используются для расчета оценок функций спектральной плотности для каждого конформера, что позволяет довольно точно вычислить, например, гомоядерные 1 H– 1 H и гетероядерные 1 H– 15 N NOE. , а времена релаксации R1 и R2 42 .При использовании только статических структур, созданных с помощью статистических моделей катушек, таких как TraDES 43 или Flexible-Meccano 44 , или любого другого метода, при котором динамическая информация недоступна, прямой обратный расчет менее строг. В этом случае гомоядерные NOE можно интерпретировать как предоставление информации о расстоянии между двумя спинами 6,16,21 , например о расстоянии водород-водород для гомоядерных 1 H– 1 H NOE для оценки масштабированного ансамбля -средние значения пиковой интенсивности.

    Большинство стандартных пакетов анализа ЯМР-спектроскопии 45,46,47 преобразуют интенсивности NOE в ограничения расстояния с различной плотностью между одиночной парой атомов или парами атомов, если назначение пиков неоднозначно. Для свернутых белков ограничения расстояния далее делятся на классы, такие как сильные ограничения <3,0 Å, средние ограничения <4 Å и слабые ограничения <5 Å. Наблюдение NOE в неупорядоченном состоянии не так тесно связано с расстоянием, как в свернутом состоянии из-за преобладания динамики и быстрого обмена между конформерами.{{\ mathrm {NOE}}} | 0, \ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex}} \ right) $$

    (9)

    на каждое дистанционное удержание. Каждый экспериментальный NOE, доступный для развернутого состояния домена drkN Sh4, ограничивает расстояние между парой протонов до <8 или 10 Å 34 . Обратите внимание, что эти данные были получены из в значительной степени дейтерированных образцов с использованием длительного времени смешивания NOE, чтобы повысить вероятность того, что NOE представляют контакты между остатками, находящимися далеко друг от друга в последовательности, и приводят к более длительным ограничениям, чем типичные для стандартных NOE свернутых белков 48,49 .

    Учитывая, что NOE сформулированы как диапазоны расстояний, мы должны рассмотреть, как моделировать D NOE и \ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \). Мы используем модель Гаусса, чтобы определить D NOE как наиболее вероятное расстояние, то есть в середине диапазона (т.е. D NOE = 4 или 5 Å для развернутого состояния домена drkN Sh4). Затем мы протестировали несколько значений \ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \) для представления класса расстояния, т. Е. Разделив экспериментальный диапазон 8–10 Å на коэффициент 2–5, как показано на Дополнительный рис.1. Поскольку \ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \) дополнительно ограничено, модель более точно соответствует одному намерению ограничения — наказывать наблюдаемые расстояния, которые выходят за пределы диапазона ограничения, однако также приводит к большому диапазону относительных вероятностей в пределах диапазона ограничения и может привести к слишком сильному смещению в сторону точного расстояния. И наоборот, большие значения \ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \) более точно соответствуют ожиданиям, что все расстояния в пределах диапазона ограничения должны иметь примерно одинаковую вероятность, но потенциально не в достаточной степени наказывают расстояния, которые вне зоны ограничения (дополнительный рис.1). В конечном итоге мы обнаружили, что оптимизированный результат X-EISD не особенно чувствителен к значению \ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \), и определили его, разделив экспериментальный диапазон 8–10 Å на множитель 2 (\ (\ sigma _ {{\ mathrm {NOE}} ex} \) = 4 или 5 Å). Поскольку наш простой обратный расчет фактически представляет собой просто сравнение усредненных по ансамблю расстояний моделирования с обработанными экспериментальными ограничениями расстояния, мы установили для ошибки обратного расчета небольшое значение \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {NOE}}} \) = 0.0001 Å.

    Усиления парамагнитной релаксации

    Подобно NOE, усилители парамагнитной релаксации (PRE) сообщают об усредненных по ансамблю и времени расстояниях с сильным динамическим вкладом, но в отличие от NOE сигналы PRE могут быть измерены для гораздо большего диапазона расстояний 25, 50 . Для проведения экспериментов PRE в белок должен быть введен парамагнитный центр, например, посредством ковалентного связывания спиновой метки, обычно MTSL для IDP. Затем эксперимент сообщает о различиях в скоростях релаксации между парамагнитным активным образцом и его диамагнитным аналогом, которые преобразуются в оценки расстояний между парамагнитным центром и, чаще всего, амидными протонами каждого остатка.Множественные конструкции с меткой в ​​разных местах белка могут использоваться для обеспечения нескольких наборов ограничений. Как и в случае с NOE, PRE часто преобразуются в общие ограничения расстояния: 25–100 Å для больших расстояний и <10 Å для ограничений на короткие расстояния, а также набор среднесрочных ограничений расстояния 10–25 Å, где сигнал наиболее сильный 51 . Одна потенциальная проблема с PRE заключается в том, вызывает ли химическая модификация системы другую динамику или изменяет вес и / или вводит новые структурные субпопуляции в ансамбле IDP 24 ; в то же время, тщательный выбор тега PRE и его местоположения может быть использован для минимизации этой возможности экспериментальной ошибки.Следовательно, мы предполагаем ту же модель X-EISD для PRE, что и для NOE, с \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {PRE}}} \) = 0,0001 Å, но используя \ (\ sigma _ {{\ mathrm {PRE }} ex} \), который делит экспериментально полученный диапазон ограничения на 4 на основе данных, предоставленных для развернутого состояния домена drkN Sh4. Для этого набора данных средние расстояния PRE сосредоточены около 12,0 Å, при этом большая часть экспериментальных неопределенностей определена как \ (\ sigma _ {{\ mathrm {PRE}} ex} \) = 4,0, хотя некоторые PRE имеют \ ( \ sigma _ {{\ mathrm {PRE}} ex} \) ~ 11 Å.

    Остаточные диполярные связи

    Остаточные диполярные связи (RDC) между парами спинов могут предоставить полезные сигналы для предсказания локальной структуры, вызывая частичное выравнивание молекул в растворе с помощью магнитного поля 25,26 . Для IDP наиболее часто измеряются и регистрируются RDC, полученные в результате выравнивания амида в пептидной связи. Обратный расчет RDC использует либо глобальный тензор выравнивания статических структур для всего белка, как в PALES 52 , либо локально с использованием фрагментов белка, как в локальном калькуляторе RDC из группы Forman-Kay 26 .Поскольку было показано, что локальный обратный расчет RDC может лучше моделировать экспериментальные RDC неупорядоченных состояний при использовании меньших ансамблей структур 16 , мы используем локальный обратный вычислитель RDC из лаборатории Forman-Kay 26 , чтобы получить перконформационные RDC для вектора амидной связи каждого остатка в целевом ансамбле. Для оценки X-EISD мы оцениваем неопределенность ошибки обратного вычисления \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {RDC}}} \) = 0,9 Гц на основе стандартного отклонения, оцененного на тестовом наборе пептидов в локальном Публикация RDC 26 .Мы установили \ (\ sigma _ {{\ mathrm {RDC}} ex} \) = 1.0 Гц с учетом экспериментальных данных, которые были депонированы в Protein Ensemble DataBank (pE-DB) 53 для развернутого состояния домена drkN Sh4 27 .

    Гидродинамический радиус

    Гидродинамический радиус ( R h ) может быть экспериментально определен путем расчета коэффициента трансляционной диффузии макромолекулы с помощью таких методов, как ЯМР с градиентом импульсного поля 27 , эксклюзионная хроматография 54,55 , или динамическое рассеяние света 56 , а затем с использованием соотношения Стокса – Эйнштейна для вычисления усредненной по ансамблю оценки R h .Мы используем программу HYDROPRO 57 для расчета R h , которая берет статические конструкции и использует модель бусинки-оболочки для оценки гидродинамических свойств. Для оценки X-EISD мы вычисляем усредненное по ансамблю обратное вычисление 〈 R h 〉 по набору структур-кандидатов и устанавливаем экспериментальную ошибку равной \ (\ sigma _ {{\ mathrm {Rh}} ex } \) = 0,30 Å, как указано в исходной работе по домену drkN Sh4 27 . Поскольку HYDROPRO имеет ошибку +/- 4% в оценке R h , мы присваиваем ошибку обратного расчета \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {Rh}}} \) = 0.8 Å с учетом экспериментального значения 20,3 Å 27 .

    Одномолекулярный резонансный перенос энергии флуоресценции

    FRET 31,32,33 сообщает о больших расстояниях между двумя ковалентно связанными красителями посредством диполь-дипольного безызлучательного переноса энергии от донорного флуорофора возбужденного состояния к флуорофору-донору. {- 1} $$

    (10)

    где r 0 — фёрстеровский радиус донорно-акцепторной пары.Для измерений FRET одной молекулы (smFRET) на IDP и развернутых белках выборка распределения межфлуорофорных расстояний выполняется намного быстрее, чем типичное время усреднения эксперимента (~ 1 мс), так что только средняя эффективность FRET, 〈 E 〉, соблюдается 58 . Следовательно, 〈 E 〉 ограничивает распределение расстояний между двумя мечеными остатками. Множественные эксперименты, состоящие из разных конструкций FRET — разных пар красителей или красителей, связанных с разными сайтами в последовательности белка, — могут быть использованы для получения множественных ограничений.Существует вероятность того, что, в зависимости от природы красителя и места маркировки, они взаимодействуют с системой и нарушают ее конформационный ландшафт 19,20,59,60 , как это было замечено для PRE 24 , но опять же могут быть тщательно выбранным, чтобы минимизировать артефакты.

    E 〉 может быть рассчитан обратно путем измерения расстояний от статических конструкций, расчета эффективности и последующего усреднения. Часто требуется модель, чтобы учесть разницу между расстоянием между двумя остатками, к которым будут прикреплены красители, и расстоянием между самими центрами красителя.\ ипсилон $$

    (11)

    где \ (r _ {\ mathrm {C}} \ upalpha — {\ mathrm {C}} \ upalpha} \) — расстояние Cα – Cα, N — количество остатков между соответствующими остатками, \ (N _ {{\ mathrm {linker}}} \) — это количество предполагаемых дополнительных аминокислот, а \ (\ upsilon \) — это показатель масштабирования Флори. Чтобы оценить неопределенность обратных вычислений \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {FRET}}} \), мы вычисляем изменение в вычисленной на основе данных эффективности FRET, которое возникает в результате изменения параметров \ (N _ {{\ mathrm {linker }}} \), \ (\ upsilon \) и r 0 , как описано Гомесом и его сотрудниками 58 и дополнительно описано на дополнительном рис.2. Мы приходим к значению \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {FRET}}} \) = 0,007 Å, и мы используем типичную оценку экспериментальной неопределенности 0,02 Å для \ (\ sigma _ {{ \ mathrm {FRET}} ex} \). 64,65,66,67 . Наиболее известным обратным вычислителем от структуры до кривых интенсивности SAXS является программа CRYSOL 28 , и для всех членов ансамбля мы вычисляем кривую интенсивности I ( Q ) как функцию импульса. передать Q , а затем усреднить, чтобы получить наблюдаемую SAXS.Для X-EISD мы обработали каждую точку интенсивности как независимое измерение, как это делается в других байесовских методах 8,13 , и оценили в соответствии с простой формулировкой X-EISD, как отдельные химические сдвиги с помощью уравнения. (5). Неопределенность обратного вычисления \ (\ sigma _ {q {\ mathrm {SAXS}}} = 0,006 \) оценивается путем вычисления общих RMSD точек интенсивности вдоль кривой для набора оптимизированных ансамблей. Мы используем экспериментальную оценку неопределенности \ (\ sigma _ {{\ mathrm {SAXS}}, ex} \) = 0.0008–0,002, с большими неопределенностями, определенными около Q = 0, и уменьшающимися в сторону больших значений Q .

    Но предположение о некоррелированных или независимых ошибках вызывает затруднения при оценке экспериментальных типов данных для X-EISD. Это связано с тем, что точки данных SAXS могут быть сильно коррелированы, учитывая близкие соседние измерения в Q , а совместная оптимизация может подавить влияние других типов данных, в которых выполняется только одно или несколько наблюдений, например.г., smFRET и гидродинамический радиус. Вместо этого мы оценили информационное содержание кривой SAXS на основе теоремы выборки Шеннона 68,69,70 ; для заданного максимального размера системы D max , позволяет нам оценить количество каналов Шеннона, N s

    $$ N _ {\ mathrm {s}} = D _ {{\ mathrm { max}}} \ left ({q _ {{\ mathrm {max}}} — q _ {{\ mathrm {min}}}} \ right) / \ pi $$

    (12)

    , что для данных SAXS домена drkN Sh4 дает N s ~ 3.2 (X)) \), где χ учитывает экспериментальные ошибки и ошибки обратного расчета.

    X-EISD, примененный к развернутому состоянию домена drkN Sh4

    Чтобы оценить различные локальные и глобальные типы данных с использованием байесовского подхода X-EISD, мы рассматриваем развернутое состояние домена drkN Sh4 4,27 , 31 . Домен drkN Sh4 находится в медленном обмене на шкале времени ЯМР между свернутым и развернутым состояниями в типичных буферных условиях, которые не являются денатурирующими или стабилизирующими, и в этой работе мы рассматриваем только развернутое состояние.Для химического сдвига, сцепления J- , NOE, PRE, RDC и R h данных, из-за различных сигналов для развернутого и свернутого состояний домена drkN Sh4, мы напрямую используем только развернутое состояние. Данные ЯМР. Для SAXS мы используем процедуру, примененную Forman-Kay и соавторами ранее 27 , для взятия измеренных экспериментальных данных для изменения состояния равновесия, экспериментальных данных для стабилизированного сложенного состояния и известной доли присутствующего сложенного состояния. в равновесии и вычитая эффект свернутого состояния, чтобы получить экспериментальные данные только для развернутого состояния домена.Для smFRET мы игнорируем пик на 〈 E 〉 = 1.0, представляющий свернутое состояние, и оцениваем и оптимизируем только с использованием пика при 0,55, предполагая, что эта популяция представляет развернутые конформации. Полный набор данных включает 267 химических сдвигов, 47 связей J , 93 гомоядерных ограничения расстояния NOE, 68 ограничений расстояния PRE, 28 RDC, кривую интенсивности SAXS с 37 точками данных Q, гидродинамический радиус, R h , и данные об эффективности smFRET 31 .

    Мы ранжируем и оптимизируем три различных начальных пула структур для развернутого состояния домена drkN Sh4. Первая представляет собой набор из ~ 100000 конформаций, состоящих из ансамбля случайных катушек, созданных путем постепенного разворачивания структуры свернутого состояния домена drkN Sh4 73 с помощью сценария CNS 74,75 , включая 100 свернутых структур и 999900 все более развернутых структур. (называется СЛУЧАЙНЫМ). Они не были оптимизированы относительно экспериментальных данных.Мы также рассматриваем оптимизированный ансамбль, созданный с помощью программы ENSEMBLE, который состоит из 1700 конформаций и доступен через pE-DB 53 (называемый ENSEMBLE). Этот набор был сгенерирован 17 независимыми оптимизациями по 100 структур каждая, начиная с больших пулов обычно случайных структур, рассчитанных с использованием программы TraDES 43 , включая подмножество, которое было смещено для выборки неродной спиральной структуры, очевидной в развернутом состоянии на основе данные химического сдвига.Оптимизация была сделана для согласованности со всеми теми же типами данных ЯМР и SAXS, как описано здесь, но не с данными об эффективности smFRET. Третий стартовый пул (называемый MIXED) описан ниже.

    Рисунок 1 показывает, что базовая структурная картина сильно различается между СЛУЧАЙНЫМ и АНСАМБЛЬНЫМ начальным пулом структур, например процентное соотношение типа вторичной структуры для каждого остатка, усредненное по пулу, и глобальные характеристики, воплощенные в распределении радиуса вращение.В частности, пул ENSEMBLE включает конформеры домена drkN Sh4, которые были сгенерированы TraDES с предвзятостью для ненативной спиральной склонности, и эти структуры были предпочтительно выбраны оптимизацией для согласованности с экспериментальными сдвигами, а также другими данными. Таким образом, пул ENSEMBLE характеризуется высокой склонностью к спирали для остатков 16–20 и некоторым спиральным содержанием остатков 30–45 и 50–55, в отличие от безликого ансамбля RANDOM, в котором преобладают изгибы и повороты, но нет популяции спиральных или β-листов состав.СЛУЧАЙНЫЕ исходные пулы демонстрируют бимодальное распределение R г с 〈 R г 〉 21,2 ± 0,8 Å, что представляет вклады свернутых, компактных и расширенных состояний, выбранных протоколом развертывания, тогда как АНСАМБЛЬ показывает очень плотное одномодальное распределение 〈 R г 〉 18,5 ± 0,3 Å.

    Рис. 1: Свойства неоптимизированных ансамблей для развернутого домена drkN Sh4.

    Склонности вторичной структуры на остаток ( a ) и радиус инерции ( b ) развернутого состояния домена sh4 drkN для неоптимизированных исходных пулов RANDOM и ENSEMBLE.Планки погрешностей показаны как ± одно стандартное отклонение для 1000 ансамблей случайной выборки по 100 конформеров в каждом из двух исходных структурных пулов без применения оптимизации баллов X-EISD.

    В таблице 1 приведены оценки X-EISD и RMSD-ошибки для каждого типа экспериментальных данных для неоптимизированных исходных пулов структур RANDOM и ENSEMBLE (см. Методы), а в дополнительной таблице 1 показаны оценки и RMSD для полного пула конформеров 1700. Исходный пул ENSEMBLE, который уже был уточнен по полному набору экспериментальных данных (за исключением smFRET), по-видимому, является лучшим ансамблем по сравнению с исходным ансамблем RANDOM по показателям X-EISD и RMSD для всех типов данных.Однако ошибки экспериментальных и обратных расчетов ( σ exp и σ q соответственно) больше, чем RMSD, предоставленные пулом ENSEMBLE, что указывает на то, что он переоборудован для всех категорий, кроме данных smFRET для который никогда не оптимизировался. Напротив, меньшие σ exp и σ q по сравнению с RMSD для СЛУЧАЙНОГО неоптимизированного ансамбля показывают, что мы можем уточнить ансамбль с большей вероятностью, чем исходный СЛУЧАЙНЫЙ структурный пул, и, возможно, для PRE и smFRET также для пула ENSEMBLE.

    Таблица 1 Оценка неоптимизированных и оптимизированных ансамблей с экспериментальными данными.

    В таблице 1 и на рис. 2 мы также приводим результаты процедуры максимизации MCMC с использованием оценки X-EISD, определяемой как сумма \ (\ log p \ left ({X, \ xi | D, I} \ right) \) для всех типов данных

    $$ acc \ left ({i \ to j} \ right) = {\ mathrm {X}} {\ hbox {-}} {\ mathrm {EISD}} _j \,> \, {\ mathrm {X}} {\ hbox {-}} {\ mathrm {EISD}} _ i $$

    (13)

    Фиг.2: Свойства оптимизированных ансамблей для развернутого домена drkN Sh4.

    Результаты для оптимизированных пулов RANDOM и ENSEMBLE с использованием всех экспериментальных данных. a Склонность вторичной структуры к остатку после оптимизации. Планки погрешностей показаны как ± одно стандартное отклонение для склонностей вторичных структур среди 1000 независимо нарисованных и оптимизированных ансамблей по 100 структур в каждом. b Радиус распределения инерции после оптимизации. c Кривые интенсивности МУРР для неоптимизированных и оптимизированных ансамблей по сравнению с экспериментальными данными с соответствующими ошибками, показанными с помощью планок погрешностей.

    Было обнаружено, что на оптимизированный пул RANDOM положительно влияют все типы данных, и он работает лучше, чем исходный неоптимизированный пул RANDOM или даже исходные данные ENSEMBLE, что измеряется глобальными характеристиками цепочек, то есть NOE и эффективностью smFRET, которая показывает большую уплотнение в распределении R г с 〈 R г 〉 17,9 ± 0,3 Å (рис. 2). Однако он имеет более низкую оценку в отношении локальной структуры по сравнению с оптимизированным ENSEMBLE, что измеряется, в частности, по шкале J -сцепления и в меньшей степени по химическим сдвигам.Оптимизированный АНСАМБЛЬ лучше исходного АНСАМБЛЯ в отношении всех показателей X-EISD глобального и локального типа данных и имеет вторичное назначение, которое способствует большему количеству спиральной структуры для остатков 16–20, 30–45 и 50–55 и 〈 R г 〉 18,0 ± 0,1 Å.

    Рисунок 2 также показывает, что согласование оптимизированного СЛУЧАЙНОГО ансамбля с кривой интенсивности МУРР не так хорошо, как усредненное по оптимизированным конформерам АНСАМБЛЯ, которое почти идеально соответствует интенсивности МУРР, что находится в пределах экспериментальной ошибки.Аналогичные выводы делаются при использовании стандартной процедуры MCMC, которая допускает подъемы, acc ( i j ) = min [1, exp ( β (X-EISD j — X-EISD ) i ))], используя гиперпараметр β = 0,1, что дает ~ 50% приемлемых показателей (дополнительные рисунки 3 и 4). Хотя окончательный оптимизированный ансамбль кажется более подходящим для данных, чем оптимизированный ансамбль RANDOM, а структурный ансамбль состоит из относительно компактных конформаций с хорошо развитой вторичной структурой в частях последовательности, мы далее рассмотрим, насколько этот результат чувствителен к доступные конформеры в пуле выбора.

    Таким образом, мы создали СМЕШАННЫЙ начальный пул, состоящий из 50% каждого из оптимизированных структурных пулов СЛУЧАЙНЫХ и АНСАМБЛЬНЫХ. Таблица 1 показывает, что оценки X-EISD этого неоптимизированного пула в значительной степени уступают двум оптимизированным родительским ансамблям. Однако после того же протокола оптимизации MCMC с функцией оценки X-EISD с использованием уравнения. (13), пул MIXED сдвигает свой состав до конформеров 24% RANDOM и 76% ENSEMBLE с лучшими показателями химического сдвига, которые противодействуют небольшому ухудшению показателей связывания J , которые допустимы в пределах неопределенности, по сравнению с оптимизированным родительским элементом ENSEMBLE.В результате оптимизации возникает структурная картина ансамбля с в основном теми же локальными особенностями вторичной структуры, что и у исходного ENSEMBLE, но с заметным снижением процента α-спирали для остатков 16–20, 30–45 и 50–55. , а также различие глобальных характеристик с менее компактным и более широким радиусом распределения инерции, отражающим случайный пул, с 〈 R g 〉 = 19,3 ± 0,5 Å и профилем интенсивности МУРР в отличном соответствии с экспериментом (рис.3). Эта разница в оптимизированных структурно-конформационных пулах между MIXED и ENSEMBLE возникает из-за баланса между относительными изменениями, допускаемыми для химических сдвигов, J -связей, smFRET и NOE, учитывая их сочетание экспериментальных неопределенностей и неопределенностей обратных вычислений. Следовательно, оптимизированный ансамбль MIXED так же вероятен, как и оптимизированный результат ENSEMBLE, но с различными подгруппами структурных конформеров. Это является прекрасным примером, в котором данные и неопределенности обработки данных, обработанные с использованием байесовского формализма, могут дать альтернативные структурные гипотезы, которые могут стимулировать дальнейшие эксперименты, в отличие от методов, которые без разбора соответствуют всем экспериментальным данным.

    Рис. 3: Свойства оптимизированного пула MIXED для развернутого домена drkN Sh4.

    a Склонности вторичной структуры на остаток, b радиус распределения гирации и c Кривые интенсивности SAXS развернутого состояния домена drkN Sh4 для оптимизированного смешанного ансамбля. Планки погрешностей показаны как ± одно стандартное отклонение для склонностей вторичных структур среди 1000 независимо нарисованных и оптимизированных ансамблей по 100 структур в каждом.

    Метод X-EISD может также дать представление о том, какой тип экспериментальных данных является наиболее ценным для оптимизации ансамбля.Чтобы показать это, мы запускаем оптимизацию X-EISD, используя уравнение. (13) только для одного типа данных при работе с неоптимизированными стартовыми пулами RANDOM, ENSEMBLE и MIXED. Рисунки 4 и 5 показывают, что одномодовая оптимизация с одним типом данных (диагональные записи) может влиять на RMSD неоптимизированных типов данных (недиагональные записи) и предлагает интересную взаимную поддержку или разногласия между экспериментальными типами данных. Начиная с неоптимизированного СЛУЧАЙНОГО пула, прямая оптимизация химических сдвигов косвенно оптимизирует связи J , RDC и smFRET, в то время как прямая оптимизация других локальных данных, таких как J -связи, помогает поддерживать конкретные контакты, которые определяют NOE, PRE. , и smFRET (рис.4а). Однако это не взаимозависимость, то есть прямая оптимизация дальнодействующих специфических ограничений контакта недостаточна для косвенного улучшения химических сдвигов и соединений J . Следовательно, данные о химическом сдвиге и связи J очень важны для уточнения структурного ансамбля, обеспечивая локальные ограничения на то, как формируются протяженные контакты NOE, PRE и smFRET.

    Рис. 4: Одиночная и двойная оптимизация для всех типов экспериментальных данных.

    Среднеквадратичное отклонение (RMSD) для всех типов данных в результате максимизации оценки X-EISD только с a одиночным типом данных или b совместной оптимизацией с PRE (оранжевый) при работе с неоптимизированным ансамблем RANDOM. Среднее значение определено более 1000 ансамблей из 100 структур; числа в скобках — стандартные отклонения в оценке среди 1000 независимо оптимизированных ансамблей каждого типа данных. Погрешности экспериментальных и обратных расчетов приведены в таблице 1.

    Рис. 5: Одиночная и двойная оптимизация с использованием неоптимизированного ансамбля MIXED.

    RMSD для всех типов данных в результате максимизации оценки X-EISD только с a одиночным типом данных или b совместной оптимизацией с PRE (оранжевый). Среднее значение определено более 1000 ансамблей из 100 структур; числа в скобках — стандартные отклонения в оценке среди 1000 независимо оптимизированных ансамблей каждого типа данных. Погрешности экспериментальных и обратных расчетов приведены в таблице 1.

    Существует также асимметричная операция при анализе конкретных дальнодействующих контактов, таких как NOE, PRE и smFRET, и их сравнения с глобальной информацией о форме, такой как SAXS и R h . В частности, данные smFRET и PRE наиболее значительно улучшают NOE, SAXS и R h , вероятно потому, что экспериментальные ограничения PRE и smFRET для развернутого состояния домена drkN Sh4 намного жестче, чем NOE, и более специфичны, чем SAXS и . Р ч .Сходный вывод был сделан в недавней работе Gomes и др., Что smFRET и PRE обеспечивают сильное влияние на вычисления ансамбля IDP, выполняемые на N-концевой области неупорядоченного белка Sic1 18 . Хотя одномодовая оптимизация с глобальными данными SAXS и R h предлагает взаимную выгоду друг для друга, они не дают косвенной выгоды для других локализованных или конкретных типов контактных данных. Таким образом, ни один тип данных оптимизации не может привести RMSD к известным экспериментальным погрешностям или погрешностям обратных вычислений для любого другого типа данных, и совместная оптимизация необходима для уточнения ансамбля RANDOM.

    Важность смешивания локальной информации с конкретными контактными данными большого диапазона может быть проиллюстрирована с помощью двойной совместной оптимизации, которая должна стабилизировать и / или улучшить RMSD для всех остальных типов данных, которые не способствовали оптимизации. Учитывая единичные результаты оптимизации, совместная оптимизация соединений J и PRE посредством процедуры максимизации должна улучшить RMSD и способствовать оптимизации для всех других типов данных в пределах ожидаемых неопределенностей, результат, который поддерживается на рис.4b для СЛУЧАЙНОГО пула.

    Эта совместная оптимизация близка к статистически оптимальной, но в конечном итоге лежащие в основе СЛУЧАЙНЫЕ конформеры недостаточны для уточнения связей J с точностью до их неопределенности. В этом случае добавление других типов контактных данных локального и дальнего действия бесполезно для дальнейшего уточнения, поскольку лежащий в основе СЛУЧАЙНЫЙ структурный ансамбль не является репрезентативным.

    Далее мы рассмотрим простую и двойную оптимизацию для ансамбля MIXED.В этом случае неоптимизированный пул MIXED является лучшей отправной точкой, чем пул RANDOM, и рис. 5a показывает, что одной оптимизации с PRE почти достаточно для создания оптимизированного ансамбля, который согласуется со всеми экспериментальными неопределенностями и неопределенностями обратного расчета для всех типов данных , давая оптимизированный 〈 R г 〉 = 19,1 ± 0,8 Å. В этом случае начальный ансамбль MIXED уже достаточно согласуется с локальными типами данных, хотя большинство типов данных имеют RMSD с большими стандартными отклонениями.На рисунке 5b показано, что совместная оптимизация PRE с smFRET очень оптимальна для уточнения ансамбля MIXED для развернутого состояния домена drkN Sh4 с точностью до неопределенностей всех типов данных, опять же в соответствии с тем, что было определено Гомесом и его сотрудниками для изначально неупорядоченного Sic1. 18 .

    Фактически, независимая оценка 〈 R g 〉 и вторичной структуры в рамках схемы двойной оптимизации с PRE поддерживает более сжатый ансамбль с большим количеством вторичной структуры и приближается к результату АНСАМБЛЯ (рис.6) с оптимизированным 〈 R g 〉 = 18,2 ± 0,4 Å. Аналогичные выводы сделаны при оптимизации пула структур ENSEMBLE (дополнительный рис. 5).

    Рис. 6: СМЕШАННЫЙ пул, оптимизированный для PRE и smFRET, для развернутого домена drkN Sh4.

    a Склонности вторичной структуры на остаток и b радиус инерции для двойного PRE и smFRET оптимизированного MIXED ансамбля. Планки погрешностей показаны как ± одно стандартное отклонение для склонностей вторичных структур среди 1000 независимо нарисованных и оптимизированных ансамблей по 100 структур в каждом.

    В целом, метод X-EISD позволяет нам утверждать, что структурный пул RANDOM недостаточен и находится вне неопределенностей локальных экспериментальных данных, таких как химические сдвиги и J -связь для развернутого состояния домена drkN Sh4. Однако, хотя экспериментальные данные действительно подтверждают локальные структурные элементы, представленные в пулах MIXED и ENSEMBLE, данные не подтверждают точный процент содержания спиралей, а вместо этого колеблются от 20 до 40% для доминирующего спирального мотива на остатках 16-20.Что еще более важно, пул MIXED поддерживает вторую популяцию неструктурированных конформеров, которая, как минимум, потребует дополнительного сбора более продвинутых экспериментов ЯМР или smFRET для исследования структурных различий между пулами ENSEMBLE и MIXED.

    About the Author

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Related Posts