Метод абстрагирования: Абстрагирование – Гуманитарный портал

Содержание

Что это — абстрагирование? Метод абстрагирования и его цели

Наверняка каждый из нас хоть раз в жизни сталкивался с таким понятием, как абстрагирование. Оно часто применимо в повседневной жизни, когда следует взглянуть на окружающие вещи немного иначе. Как именно – “иначе”? Что под этим подразумевается и что такое абстрагирование, попробуем разобраться далее.

Общее представление

Это понятие уходит корнями в латынь и переводится дословно как “отвлечение”. Чаще имеется в виду не смена рода занятия или деятельности, а смена мышления, возможность взглянуть на вещи с другой стороны, под иным углом, в том числе и тогда, когда анализируемый объект кажется непривычным. Таким способом наш разум соединяет все имеющиеся представления об этом объекте и рассматривает его так, как если бы он не обладал отдельными свойствами, связями, явлениями. В конечном счете происходит выделение закономерных, понятных и существенных признаков объекта. Что такое абстрагирование? Это отдаление или отделение одного от другого. Необязательным является последующее признание. Абстрагирование может использоваться временно, в определенный момент, возвращая представления о предмете на первоначальный уровень или, наоборот, открывая его новые свойства. В более узком смысле результатом абстракции, то есть любого отвлечения, является обобщение полученных (исследованных) теоретических признаков.

Иной взгляд на один объект

Каждый человек что-то постигает в своей жизни. Его сознание анализирует множество факторов, выискивая отдельные элементы, которые могут оказать влияющее значение, например, для принятия решения или выработки мнения о конкретном объекте. В подобном постижении немаловажную роль играет метод абстрагирования. Его цель – изучение предметов, как правило, обладающих намного большими свойствами, отношениями, связями, которые, в силу восприятия и мышления, человек не может осознать в полной мере. Как всеобщий метод познания, абстрагирование помогает выделить особенности. Постигая объект, человек вправе упростить его, обратить внимание на явственные стороны, при этом забывая, то есть игнорируя, остальные.

Вам знакомы такие понятия, как анализ, синтез, абстрагирование? Они широко применяются в таких сферах, как логика и философия, могут существовать отдельно друг от друга, но в большей степени находятся во взаимосвязи. Под синтезом понимается процесс объединения обособленных, разрозненных понятий; его целью является их сведение в единое целое или группу. Синтез – важный этап деятельности человеческого сознания, в котором образуется познавательная функция. Другими словами, имея несколько частей, синтез и служит для их сбора.

Напротив, анализ стремится разобрать имеющееся целое на составляющие части. Вместе оба понятия рождают представления о связах, происходящих между отдельными элементами объекта исследования.

Изучая действительность

Изо дня в день человеческое сознание занимается поиском новых составляющих, предметов и понятий, не исследованных ранее, в чем косвенно помогает абстрагирование. Метод познания в данном случае представляет собой совокупность способов, с помощью которых открываются новые знания, методы решения и исследования, а также систематизация, корректировка данных. Сюда следует отнести выводы, принципы рассуждения, прогноз. Так, наблюдая за объектом, человек выдвигает гипотезы и теории, служащие формой предположения. Позже их можно подкрепить научными доказательствами, экспериментами или путем сбора дополнительных фактов.

Познание, как метод абстрагирования, имеет отличительные особенности от методики сравнения. Она выражается в качественных, количественных формах абстрагирования, когда выделяются существенные (неоспоримые) признаки. Чтобы принять какое-то решение, человек часто основывается на методе сравнения, позволяющем оценить возможные (желаемые) показатели с показателями реальными. На чашу весов ставятся все за и против, которые и влияют впоследствии на конечный выбор.

Винтики нашего внутреннего механизма

Итак, что такое абстрагирование? Несомненно, это сложный механизм, к которому мы прибегаем, иногда и вовсе того не осознавая. Мысленно человек отделяет существующее от несуществующего, вычленяя отдельные элементы из множества. Это может быть цепочка событий, ряд процессов, группа предметов. Так, обращаясь к индивидуальным особенностям человека, психология способна абстрагировать общие свойства от конкретных, применимых к данному индивидууму. Это лишний раз доказывает неоспоримый аргумент, что каждый человек, как его разум и сознание, неповторимы.

Применение – во всем

Метод научного абстрагирования находит применение во многих областях: политике, математике, логике. Мы уже узнали, что под общим понятием абстрагирования скрывается отвлечение от внешних явлений с целью выделить несущественные детали или сущность самого предмета. Благодаря подобному “взгляду со стороны” рождаются научные понятия, образующие, в свою очередь, единые свойства и связи, которые объединяются в категории.

Так, научное абстрагирование можно проследить в экономике. В мире существуют миллионы разнообразных товаров продовольственного потребления и непродовольственных групп, ежедневно необходимых человеку. Все они различаются по множеству признаков и свойств. Но, уходя от их бесконечных сравнений, человек непроизвольно объединил их в единую категорию – товар как продукцию, предназначенную для продажи.

Научное абстрагирование заметно в строительстве. Всякое сооружение включает детальный расчет, учитывающий особенности будущего здания. Но точные геометрические соответствия, как и строгое взаимодействие всех его отдельных составляющих, не всегда носят стопроцентно выполнимый характер – это либо невозможно теоретически, либо неприемлемо практически из-за чрезмерной сложности. В силу этого с помощью метода научного абстрагирования происходит схематизация сооружения. Предполагаемые второстепенные факторы исключаются, что, в свою очередь, не оказывает влияния на точность и достоверность проведенных расчетов.

Мыслить абстрагированно – способность каждого человека

Подводя итог рассмотренной темы, теперь мы определенно знаем, что такое абстрагирование – мысленное, сознательное отвлечение от свойств предмета, благодаря чему появляется новое представление о нем или формируется логическое понятие.

Способность применять абстракцию в повседневной жизни заложена в человеке с рождения. Во многом большую роль здесь играют языковые навыки и развитие самого языка. Так, когда мысли “протекают” в абстрагированном порядке, сознание не фокусируется на отдельных признаках объекта, характеризуя его по общим показателям (например, “фрукт”). В противовес абстрактному, наука приводит доводы конкретного – в данном случае сознание расширяет границы понимания, выискивая дополнительные свойства (не просто “фрукт”, а именно “апельсин” или “сладко-кислое яблоко”).

§ 2. Метод абстрагирования в логическом анализе причинно-следственных отношений . Юридическая логика

Логические методы установления причинной связи: единственного сходства, единственного различия, соединенный метод сходства и различия, сопутствующих изменений, остатков — это способы выделения из совокупности действующих факторов тех, которые могут быть причиной результата. Кроме того, не все детерминирующие факторы имеют значение для квалификации преступлений. Таковыми являются только конкретные поступки лиц, способных выступать в качестве субъектов преступлений. Полученный вывод в определенной степени относительный. Ни одно явление, рассматриваемое в качестве следствия, не может быть производным только одного фактора, в его основе всегда лежит взаимодействие нескольких из них. В системе взаимосвязанных обстоятельств одно признается причиной последствия, в то время как другие низводятся до роли условий, а то и вовсе исключаются. Так, рассматривая дело об убийстве, совершенном с применением огнестрельного оружия, нельзя признавать причиной смерти действие оружия, полет пули, состояние организма потерпевшего и другие обстоятельства, в частности предоставление оружия, боеприпасов, завлечение жертвы и т. д. Причиной смерти признается действие преступника. Между тем названные факторы тоже связаны с последствием, без них причина не могла быть реализована. Таким образом, в логическом процессе выявления причины осуществляется абстрагирование, отвлечение одних факторов от других, не являющихся причиной.

В большинстве преступлений абстрагирование не представляет сложности. Исходя даже из общего, элементарного житейского опыта можно прийти к выводу, что причиной убийства не могут быть средства, место, другие условия совершения преступления, равно как и физические свойства виновного и его жертвы; причиной кражи не может считаться слабая охрана объекта, ценность имущества и т. д. Однако отдельные преступления представляют собой сложную взаимосвязь событий, из которых порой трудно выделить причину.

Например, водитель автомашины А. выехал на левую сторону дороги, в связи с чем шофер встречной машины Б. свернул вправо, съехал в кювет, его машина опрокинулась и находившиеся в ней пассажиры получили телесные повреждения. Причиной наступивших последствий признаются действия А. Несмотря на то, что последствия непосредственно связаны с действиями водителя Б., тем не менее следует от этих действий абстрагироваться, отвести им второстепенную роль в причинении результата.

Такое решение основывается на нормативных особенностях причинных связей, действующих в социальных отношениях, которые характеризуются не только передачей материи и энергии от субъекта к объекту, но и нарушением субъектом установленного социальными нормами порядка поведения. Это нарушение может оказывать отрицательное управляющее информационное воздействие на материальные процессы, что также приводит к общественно опасным последствиям.

Метод абстрагирования характерен для установления причинной связи. «Чтобы познавать частности мы вынуждены вырывать их из их естественной или исторической связи и исследовать каждую в отдельности, по ее… особым причинам и следствиям»[5]. Далее: «…Человеческое понятие причины и следствия всегда несколько упрощает объективную связь явлений природы, лишь приблизительно отражая ее, искусственно изолируя те или иные стороны одного единого мирового процесса»[6]. Абстрагирование состоит в вырывании, искусственной изоляции явления и изучении его отдельно от других, связанных с ним явлений, с точки зрения причиняющей способности.

Абстрагирование имеет большое практическое значение, на основе этого принципа собственно и решается вопрос об ответственности лица за содеянное. Если бы не было возможности выделить путем абстрагирования главный фактор в системе взаимодействующих сил, то не было бы и возможности установить лицо, виновное в правонарушении. Причиной результата признавались бы вся совокупность факторов либо каждый из них в отдельности. Не исключено, что выделение среди них действий того или иного индивида носило бы произвольный характер.

Существуют два общих правила (условия) абстрагирования:

1. Причина должна качественно отличаться от других факторов, сопутствующих ей в данной пространственно-временной области.

2. Влияние сопутствующих факторов должно быть значительно менее интенсивным, чем воздействие причины на следствие, причем настолько, чтобы этими сопутствующими факторами можно было пренебречь без большого ущерба для результатов исследования.

Эти условия вытекают из рассмотренных выше методов научной индукции и должны соблюдаться при использовании каждого из них. Качественное отличие причины от сопутствующих факторов позволяет идентифицировать причину и следствие, найти в следствии часть причины: ее энергию, структуру. Так, характер телесных повреждений ставит их в зависимость от полученного ножевого ранения в том смысле, что ни один другой фактор (например нанесенные одновременно побои) не способен вызвать такие последствия.

Сложность представляет выявление степени интенсивности воздействующих факторов. Интенсивность не всегда пропорциональна физической силе, как в примере с ножевым ударом. Если, например, взрослый преступник уговаривает подростка проникнуть в магазин и похитить какой-то предмет, его действия признаются причиной хищения, хотя физическое воздействие взрослого на похищенный предмет может отсутствовать, и в этом случае вопрос об интенсивности воздействия вообще не возникает. В социальных отношениях, как упоминалось, управляющее воздействие субъекта имеет гораздо большее значение, чем физическое.

Благодаря руководящему положению субъекта в системе взаимодействующих факторов его поведение признается причиной наступивших последствий; несмотря на то, что непосредственное физическое изменение произведено другими факторами, последние выступают лишь в качестве средства достижения субъектом преступного результата.

Доведение сопутствующих факторов до ранга средства по отношению к определенному действию субъекта является одной из основных задач абстрагирования. Таким средством в приведенном примере с автопроисшествием признаны действия водителя Б. Если эта задача не выполнима, сопутствующие факторы нельзя игнорировать, они должны признаваться в качестве причины или одной из причин. Для выяснения действительной субординации, существующей между взаимосвязанными факторами, в определенных случаях необходимо обращаться к правовой характеристике субъекта, объему и характеру возложенных на него, но не выполненных им обязанностей.

Что такое метод абстрагирования и в чем его польза?

Иногда так нужно понять суть и не обращать внимания на мелочи, но отбросить всё лишнее непросто. Поможет в этом метод абстрагирования.

Содержание

1 Что это такое?
2 Зачем нужно делать это?
3 Основные цели
4 Как научиться абстрагироваться?

Что это такое?

Что такое метод абстрагирования? Это мысленное выделение какого-либо предмета в отвлечении от его связей с другими предметами или отношения явления или вещей в отвлечении от их самих, а также выявление одного из свойств в отвлечении ото всех остальных.

Кроме того, такое понятие может означать взгляд на явление, предмет, ситуацию или личность как бы с отстранённой точки восприятия, то есть отвлечение от конкретики и мелочей и общую оценку. Таким образом, абстрагирование позволяет выделить важное и не обращать внимания на детали или же обобщить что-то и не учитывать конкретные отдельные составляющие.

Зачем нужно делать это?

Примеры использования метода абстрагирования встречаются в нашей жизни повсеместно и помогают нам определять цели и достигать их. Например, абстрагироваться можно на работе, когда нужно решить какую-то важную задачу. Выделив всё самое основное, отбросив мелочи и не обращая внимания на раздражители и отвлекающие факторы, можно легко справиться со своими обязанностями.

Также абстрагирование пригодится в учёбе, когда нужно изучить какую-то конкретную тему и не отвлекаться на изученные ранее или понять суть предмета, не учитывая его характеристики.

Метод поможет и при решении повседневных бытовых проблем. Так, если вам нужно вымыть полы и пропылесосить, не стоит отвлекаться на другие дела (стирка, наведение порядка в шкафах), к ним вы вернётесь позже. Сосредоточившись на одной задаче, можно выполнить её эффективно и быстро.

Основные цели

Основными целями абстрагирования являются следующие:

Создание образца. Если рассматривается какое-то определённое свойство предмета или его характеристика, то его можно использовать как образец, то есть сделать неким эквивалентом, шаблоном. Конечно, в реальной жизни такого не бывает, но при размышлениях этот пример поможет. Взятая за основу характеристика будет некой отправной точкой, тем, от чего вы будете исходить при рассмотрении других свойств.
Отождествление. Оно заключается в том, что конкретные отличительные черты каких-либо предметов не берутся во внимание, а учитываются лишь свойства и характеристики, которые являются общими и связывают рассматриваемые ситуации, явления, вещи и так далее.
Конкретика и чёткость. Внимание в данном случае фокусируется на каком-то одном определенном понятии, а все остальные характеристики просто не учитываются. Это позволяет чётко определить границы понятия и отделить его от других, схожих с ним или имеющих какие-то общие черты.
Систематизация и обобщение. В таком случае внимание концентрируется на характеристиках и свойствах, которые являются характерными для каких-либо понятий и позволяют их разграничивать и систематизировать. В итоге получаются группы, и каждая из них является независимой и отличается от других, имеющих свои ключевые моменты. Но при этом такая группа включает в себя понятия, обобщенные по каким-то признакам и схожие с характеристиками других выделенных групп.

Как научиться абстрагироваться?

Познание абстрагирования – довольно сложный и весьма продолжительный процесс, требующий усилий. И всё же научиться абстрагироваться можно. Вот что для этого следует делать:

Если вам нужно абстрагироваться в какой-то сложной ситуации, в которой вы задействованы, то попробуйте взглянуть на неё со стороны и представить, что всё это происходит не с вами.
Научитесь не обращать внимания на внешние раздражители.
Научитесь выделять самое важное. Сначала можно делать пометки или записи, затем вы сможете классифицировать изучаемые или рассматриваемые процессы или явления мысленно.
Можно проговаривать про себя то, на чём нужно сконцентрироваться на данный момент.
Можно попробовать связать изучаемый предмет с другим, который хорошо знаком вам и досконально изучен.
На начальных этапах освоения метода абстрагирования можно использовать схемы или таблицы, они помогут систематизировать данные и выделить всё самое значимое.
Ставьте чёткие цели. И иногда не стоит думать о методах их достижения, важно рассматривать конечный желаемый результат и отталкиваться от него.
Конкретизируйте задачи, отделяйте их от других. Так, если вам нужно выучить какую-то тему, то забудьте о других и используйте только нужную информацию.
Помогут научиться абстрагироваться соблюдение режима и дисциплина.
Не пытайтесь делать одновременно несколько дел, выполняйте обязанности последовательно и решайте проблемы по мере их поступления.

Пусть этот метод поможет вам видеть суть вопроса и решать самые сложные задачи.

Что такое абстрагирование? Метод абстрагирования и его цели

Абстрагирование это в обществознании

Общее представление

Иной взгляд на один объект

Изучая действительность

Винтики нашего внутреннего механизма

Применение – во всем

Мыслить абстрагированно – способность каждого человека

Общее представление

Синтез важный этап деятельности человеческого сознания, в котором образуется познавательная функция.

Fb. ru

15.03.2017 22:05:47

2017-03-15 22:05:47

Источники:

Https://fb. ru/article/195356/chto-takoe-abstragirovanie-metod-abstragirovaniya-i-ego-tseli

Абстрагирование | это. Что такое Абстрагирование? » /> » /> .keyword { color: red; }

Абстрагирование это в обществознании

Абстра́кция, или Абстра́кт, (от лат. Abstractio — «отвлечение», введённого Боэцием как перевод греческого термина, употреблявшегося Аристотелем) — мысленное отвлечение, обособление от тех или иных сторон, свойств или связей предметов или явлений для выделения существенных признаков.

Слово «Абстракция» используется в двух смыслах:

Абстракция

Абстрагирование

Абстракция

Абстрактное понятие

Абстракт

Абстрактное понятие — мысленная конструкция, представляющая собой некий концепт, или идею, способную олицетворять некие предметы или явления реального мира, но при этом отвлеченная от конкретных их воплощений. Абстрактные конструкции могут и не иметь прямых аналогов в физическом мире, что характерно, например, для математики (вообще, вероятно, являющейся наиболее абстрактной наукой).

Абстрагирование — это форма познания, представляющая собой мысленное выделение существенных свойств и связей предмета и отвлечение от других его свойств и связей, признаваемых «частными», несущественными. Это теоретическое обобщение позволяет отразить основные закономерности исследуемых объектов или явлений, изучать их, а так же прогнозировать новые, неизвестные закономерности. В качестве абстрактных объектов выступают целостные образования, составляющие непосредственное содержание человеческого мышления — понятия, суждения, умозаключения, законы, математические структуры и др.

Потребность в абстракции определяется ситуацией, когда становятся явными отличия между характером интеллектуальной проблемы и бытием объекта в его конкретности. В такой ситуации человек пользуется, например, возможностью восприятия и описания горы как геометрической формы, а движущегося человека — в качестве некой совокупности механических рычагов.

Некоторые типы абстракции, по видам несущественного:

Обобщающая абстракция

Идеализация

Изолирующая абстракция

Абстракция актуальной бесконечности

Конструктивизация

Формальная абстракция

Содержательная абстракция

Понятие «абстрактное» противопоставляется конкретному (конкретное мышление — абстрактное мышление).

Абстрактное мышление подразумевает оперирование абстракциями («человек вообще», «число три», «дерево», и т. д.), что можно считать более развитым уровнем мыслительной деятельности по сравнению с конкретным мышлением, всегда имеющим дело с конкретными объектами и процессами («брат Вася», «три банана», «дуб во дворе», и т. д.). Способность к абстрактному мышлению является одной из отличительных черт человека, которая, судя по всему, сформировалась одновременно с языковыми навыками и во многом благодаря языку (так, нельзя было бы даже мысленно оперировать числом «три вообще», не имея для него определенного языкового знака — «три», поскольку в окружающем нас мире такого абстрактного, ни к чему не привязанного понятия попросту не существует: это всегда «три человека», «три дерева», «три банана» и т. п.).

В европейской философии и логике абстрагирование трактуется, как правило, как способ поэтапного продуцирования понятий, которые образуют все более общие изображения реальности (Иерархию абстракций). Наиболее развитой системой абстракций обладает математика. Степень отвлечённости обсуждаемого понятия называется Уровень абстракции. Например, в зависимости от целей и задач, можно рассуждать об одном и том же объекте на разных уровнях абстракции: от конкретного Петра Ивановича, например, можно абстрагироваться до сантехника вообще, можно — до технаря, до мужчины, до млекопитающего, до живого существа, до единицы, и т. п.

Определение через абстракцию — способ описания (выделения, «абстрагирования») не воспринимаемых чувственно («абстрактных») свойств предметов путём задания на предметной области некоторого отношения типа равенства (тождества, эквивалентности). Такое отношение, обладающее свойствами рефлексивности, симметричности и транзитивности, индуцирует разбиение предметной области на непересекающиеся классы (классы абстракции, или классы эквивалентности), причём элементы, принадлежащие одному и тому же классу, неотличимы по определяемому таким образом свойству.

, что можно считать более развитым уровнем мыслительной деятельности по сравнению с конкретным мышлением, всегда имеющим дело с конкретными объектами и процессами брат Вася, три банана, дуб во дворе, и т.

Dic. academic. ru

29.02.2020 5:31:40

2020-02-29 05:31:40

Источники:

Https://dic. academic. ru/dic. nsf/ruwiki/759603

Абстрагирование в психологии — Блог Викиум » /> » /> .keyword { color: red; }

Абстрагирование это в обществознании

С помощью абстракции человек может посмотреть на какой-то предмет или личность с отстраненной точки зрения. Благодаря такому мышлению можно посмотреть на ситуацию в целом и уйти от конкретики. Абстрагирование сыграло огромную роль в научном развитии.

Метод абстрагирования и его цели

Этот метод применяется во многих науках, благодаря ему можно более глубоко познать сущность явления, предмета человека. Он позволяет проводить пересмотр ситуаций в целом, отбрасывая части конкретных ситуаций. Благодаря умению абстрагироваться можно достичь следующих целей:

Создать образ, который предстанет в виде чистого идеала за счет того, что человек способен выделить определенное свойство и обозначить его ключевым. Приводить отождествление. Человек способен отыскать общие элементы в событиях, опустив различающие детали. Научиться фокусироваться лишь на определенных признаках, с помощью которых происходит деление на группы.

Абстрагирование в жизни можно использовать в самых разных ситуациях и сферах. Также тема абстрагирования популярна в философии, психологии, обществознании.

Зачем нужно абстрагироваться?

Принципы абстрагирования помогают людям даже в повседневной жизни. Например, когда человеку необходимо абстрагироваться на работе, чтобы выполнить важную задачу. Человек отбрасывает все лишнее и начинает мыслительный процесс, направленный на решение проблемы.

Не менее важным абстрагирование является в учебе при изучении новой темы. В данном случае важно сконцентрироваться на новой информации и не прибегать к использованию той, которую вы учили ранее. Применение ранее выученной информации может привести к путанице мыслей, и вы не сможете сконцентрироваться.

Даже в бытовых вопросах абстрагирование имеет большое значение. Ведь если вы собрались заняться исключительно стиркой и разбором вещей, то не следует отвлекаться на другие дела. В противном случае это приведет к бесконечному беспорядку и вы не сможете сделать нормально ни одно дело.

Термин «абстрагирование» обозначает концентрацию внимания на определенном предмете или явлении. Если вы научитесь абстрагироваться, вам будет гораздо проще выполнять простые дела, а также вы сможете более продуктивно работать. Поэтому следует развивать умение концентрироваться. Это легко и удобно делать с помощью тренажеров Викиум.

Человек способен отыскать общие элементы в событиях, опустив различающие детали.

Blog. wikium. ru

27.05.2018 2:00:20

2018-05-27 02:00:20

Источники:

Https://blog. wikium. ru/abstragirovanie-v-psihologii. html

Что такое абстрагирование – метод, приём или мышление :: SYL.ru

В ситуации, когда от человека ждут объяснения непонятной ему по содержанию картины (причины этого могут быть самыми разными), можно услышать реплику: «Нечто абстрактное (если читать между строк – искусство ради искусства без смысловой нагрузки)». Однако задумывался ли когда-нибудь Человек-читающий, что подразумевается под словом «абстракция» и так ли редко приходится прибегать к абстрагированию в обыденной жизни?

Как проявляется абстрагирование в жизни человека

Термин «абстрагирование» имеет латинские корни. Образован при помощи приставки ab – «от» и слова traho – переводится как «тянуть», «влечь». Вот и получается, что разговор идёт об отвлечении. В энциклопедиях и словарях можно встретить разъяснение слова как метод исследования, научного познания, процесс отвлечения какого-либо предмета от его несущественных признаков. Для прояснения ситуации достаточно обратиться к истокам.

С появлением человека на свет запускается процесс формирования личности. Одним из главных факторов развития ребёнка является постепенное (от простых к сложным формам) становление мыслительных операций (мышления). Мышление – это процесс познания окружающего мира, представленный в трёх основных формах: понятие, суждение и умозаключение. Существует прямая взаимосвязь развития мышления и освоения языка.

Так, в младенческом возрасте ребёнок только осваивает человеческую речь, поэтому при восприятии и исследовании окружающего мира он опирается на самый примитивный вид мышления – конкретно-действенный или практический. Суть его в том, что ребёнок познаёт предметный мир путём сбора о нём как можно большего количества информации (цвет, форма, твёрдость, мягкость, можно разбить или можно бросать на пол без последствий, вкус, съедобность и т.д.). Этот процесс заложен природой на генетическом уровне, поэтому маленькие дети часто ведут себя «рискованно»: тянут всё в рот (за исключением момента появления зубов), бросают, мнут, трясут практически всё, что попадает в руки. Однако познание практического применения вещей заканчивается примерно к 2-3,5 годам (при нормальном развитии), а следующий этап развития мышления длится примерно до 5-6,5 лет.

К трём годам расширяется словарный запас малыша, интонационный репертуар, он старательно подражает поведению значимых взрослых. Это хорошая почва для формирования конкретно-образного (наглядно — образного) или художественного вида мышления. Накоплен достаточный багаж знаний об окружающем мире в виде образов: лиса – рыжая, живёт в лесу, хитрая; курочка – птица, живёт дома, источник яиц и т.д. Ребёнок уверенно оперирует известными ему образами, поэтому речь становится более плавной, оформленной предложениями, а не короткими фразами, но самостоятельное выделение причинно-следственных связей сюжета сказки будет доступно только на следующем этапе развития мышления (достаточное количество свидетельств этому утверждению можно найти в книге Корнея Чуковского «От трёх до пяти»).

Пятилетний дошкольник, опираясь на конкретно-образное мышление, с успехом осваивает словесно-логическую или абстрактную форму. Ребёнок самостоятельно может определять и различать виды, роды, категории. Его речь совершенствуется, включая разного рода пояснения («потому что»…), логические заключения и выводы. Строение используемых в речи предложений значительно усложняется, появляются «отвлечения», фантазирования.

Можно сделать вывод, что к абстрагированию человек приходит раньше, чем узнаёт значение этого термина.

Существует ли абстрактное мышление

Многие ресурсы интернета расписывают абстрактное мышление как некое сверхценное образование (при этом подменяя понятия и вводя читателя в заблуждение). На самом деле так иногда для сокращения называют словесно-логическое мышление, особенности которого были описаны выше. Стоит отметить, что отсутствие словесно-логических операций у детей шестилетнего возраста трактуется при диагностическом обследовании как задержка развития, а при некоторых обстоятельствах — и интеллектуальная недостаточность. Полное отсутствие данного вида мышления или его нарушенное формирование наблюдается у всех людей с олигофренией.

Абстрагирование как метод и художественный приём

Что такое абстрагирование в истории? В исторической ретроспективе оно обнаруживает себя впервые у Древних греков. Естественно, что проявляется это в употреблении абстрактных категорий при описании предметов, например: твёрдый — в предметно-конкретном словаре «подобный камню», круглый – «подобный луне». Способствовало формированию и развитию метода абстрагирования и ораторское искусство (почитаемое в греческих полисах) – умение формулировать логические заключения и убеждать слушателей в их правильности.

Что такое абстрагирование в научном познании? Это отвлечение от несущественных для решаемых в данный момент задач свойств и связей объекта. Как результат изучения выступает абстракция или абстрактный предмет.

Что такое абстрагирование в среде ваятелей? В изобразительном искусстве абстрагирование вылилось в абстракционизм, который стал своеобразным продолжением импрессионизма. Если импрессионисты (от французского «впечатление») передавали свои эмоции, переживания, в основном, сохраняя узнаваемую форму предметов, то абстракционисты стремились выработать универсальный визуальный язык форм и цветов, выходящий за пределы физических и культурных границ зрителя. Картины художников – это своеобразная передача идей и эмоций через взаимосвязанный ритм цвета, формы, фактуры. У истоков этого искусства стояли Василий Кандинский, Казимир Малевич, Пит Мондриан.

Классификация типов абстрагирования

Что такое абстрагирование с точки зрения научного познания? Постепенно отвлекаясь от ряда свойств объекта, можно получить абстрактную цепочку: медоед – животное – живое существо – материальный объект – материя, в которой высшей формой абстрагирования являются категории философии. По решаемым задачам, процесс абстрагирования можно разделить на следующие типы:

идеализирующее абстрагирование – предусматривает вычленение «идеальной модели объекта», в обыденной жизни проявляется в таких понятиях, как «идеальный учитель», «идеальный ученик, работник». Часто востребовано как пример для подражания;
абстрагирование обобщение — происходит отвлечение от индивидуальных характеристик объекта с опорой на принадлежность к тем или иным классам, например: кастрюля, сковорода, ковш, сотейник становятся «кухонной посудой»;
изолирующее абстрагирование – это выделение одного из признаков объекта, и придание ему самостоятельности в виде определённой категории, например: «устойчивость», «растворимость», «магнетизм», «красота» и т. д.

В приведённых примерах абстрагирования можно заметить основной принцип – исключение индивидуальных характеристик предметов и объектов с целью выведения каких-либо закономерностей, поэтому данный метод называется элиминативным (дословный перевод с латинского – изгонять, исключать, удалять).

Теории абстрагирования

Существуют две теории абстрагирования:

элиминативная;
продуктивная.

Продуктивное абстрагирование основывается на постулатах:

— Абстракция является новым объектом, а «универсальные абстракции» — существуют независимо от нашего сознания в так называемом «мире идей».

— Формальная логика не властна над продуктивными абстракциями, которые тяготеют больше к «логике целого» (такое утверждение основывается на понятии идеи в продуктивной абстракции, как множества более мелких идей, по отношению к которым основная является скорее «целым», нежели «общим»). Эрнст Кассирер называет такую идею «функцией». Однако стоит отметить, что логика продуктивных абстракций изучена недостаточно, поэтому сравнение абстрагирования элиминативного и продуктивного временно не представляется возможным.

Сферы применения абстрагирования

Нетрудно заметить, что в основном понятийный аппарат описываемого явления составляет научный язык. Следовательно, абстракция является ведущим научным методом (как в гуманитарных, так и в естественных областях).

Происходит это в связи с возможностью построения абстрактных схем и сценариев протекания реальных процессов, раскрывающих неявные закономерности.

Абстрагирование в психологии 🍋

Автор Лемондэй в 02.07.2019. Опубликовано Психология

Абстрагирование представляет собой мыслительный прием, который позволяет отбросить несущественные свойства объекта и рассмотреть его качества, которые наиболее значимы в контексте решаемой задачи. В психологии это понятие связано с изменением взгляда на привычные вещи, отвлечение от объекта (человека, деятельности, цели, ситуации) с целью его более беспристрастной оценки.

Содержание

Цели абстрагирования

Сознание человека устроено таким образом, что он чаще воспринимает объект в целом, не разделяя его на отдельные составляющие. Абстрагирование же – это возможность отделить одну характеристику от другой и увидеть объект по-новому. Поскольку с латинского языка слово «абстрагирование» переводится как отвлечение, часто этим термином называют уход от неприятной ситуации. Это не совсем верно, ведь абстрагирование позволяет:

взглянуть на ситуацию под новым углом, чтобы адекватно ее оценить и принять решение;
отвлечься от собственных чувств в отношении ситуации или объекта, что приведет к формированию нового взгляда на вещи.

Отождествление

Эта цель абстрагирования предполагает удержание фокуса внимания на признаках, которые объединяют один объект с другим. Например, испытывая страх перед исходом определенного события, человек может вспомнить схожие ситуации, исход которых был удачен.

И понять, что его страх иррационален и практически не обоснован.

Систематизация и разделение

Эта цель, напротив, направлена на удержание фокуса внимания на тех признаках, которые отличают объекты. Например, если однажды исход события был неудачным, это не значит, что схожая ситуация будет складываться так же.

Обобщение

Обобщение позволяет установить общие признаки объектов и систематизировать их. Например, имея цель на месяц, можно разделить ее на небольшие цели на каждый день. И в дальнейшем обозначить цели на год/пять/десять лет. Таким образом план по их достижению будет более четким.

Четкость и конкретика

Эта цель позволяет определить границы понятия или объекта (ситуации). Она дает возможность повысить эффективность коммуникации, ведь часто люди склонны додумывать за собеседника. А ведь в процессе общения он мог иметь ввиду совершенно не то, что могло показаться.

Создание образца

Образец – это отправная точка.

Ее может не существовать в реальном мире, однако она служит идеальной моделью, ориентиром, к которому можно двигаться. Создание образца очень эффективно для постановки целей. Умение абстрагироваться – это важное качество личности, которое дисциплинирует и позволяет оградить себя от излишних переживаний, а также способствует успеху в различных сферах жизни.

Типы абстракций

Абстракции – это преобразованные представления об объекте или явлении объективного мира.

Изолирующая абстракция. Соответствует вычленению и фиксации определенных черт объекта или явления.
Обращающая абстракция. Соответствует общей характеристике объекта или явления (учитывая все черты в совокупности).
Идеализация. Соответствует замещению реальной цели на некий идеализированный образ. Используется для наиболее эффективного применения всех доступных инструментов достижения обозначенного результата.

Методы абстрагирования

Методы абстрагирования направлены на создание оптимальной среды для постановки и достижения цели, а также изменение эмоционального состояния человека. Воспринимая обстоятельств адекватно и абстрагируясь от несущественного, можно избежать многих неприятных ситуаций в коммуникативной сфере.

Создание шаблона. Любое свойство, характеристика объекта или явления можно использовать в качестве образца, который станет начальной точкой. С помощью него можно увидеть другие свойства объекта, рассмотреть его под другим углом.
Самоконтроль. Умение контролировать свои действия и эмоции – важнейшее качество личности, которое позволяет сконцентрироваться на своих переживаниях и отвлечься от внешнего раздражителя. Или, напротив, в случае сильных эмоциональных встрясок «переключиться» на восприятие внешнего мира.
Адекватная оценка ситуации/явления/объекта. Этот метод позволяет трезво оценить тот или иной объект/ситуацию/человека, не поддаваясь своим эмоциям. Сюда же можно включить и адекватную самооценку, поскольку, оценивая себя честно, можно увидеть вовремя недостатки и исправить их, при этом удерживая внимание на достоинствах.
Воображение. Техники визуализации помогают справиться с негативными переживаниями и сместить акцент внимания с негативных сторон ситуации/явления/объекта на его позитивные стороны. Иногда человеку нужно время, чтобы воспринимать происходящее адекватно. А визуализация позволяет вовремя остановиться, чтобы не совершить глупость. Этот метод помогает тогда, когда контроль эмоций и поведения кажется невозможным.
Развитие навыка концентрации. Концентрация на положительных сторонах – это навык, который очень полезен в жизни. Концентрация на негативных сторонах же, напротив, может приводить к депрессии. Чтобы развить в себе этот навык, необходимо периодически переосмысливать происходящее и отслеживать свои реакции.

Умение абстрагироваться тесно связано с позитивным мышлением, которое предполагает поиск плюсов в даже сложных ситуациях. Любая сложность – это задача, которая предполагает получение новых навыков и нового опыта. Поэтому внутреннее спокойствие, развитие концентрации, а также взгляд под другим углом – это лучшие способы справиться с проблемой.

Абстрагирование – это способ, который позволяет достигнуть поставленной цели и поддерживать позитивный настрой.

Умение абстрагироваться способствует развитию таких важных качеств как уверенность, концентрация, благодарность, спокойствие. Абстрагирование положительно влияет на психическое здоровье человека, ведь этот прием направлен на бережное отношение к своему внутреннему миру.

Интерпретация метода абстракции в сфере недвижимости

Определение «метода абстракции»

Рауль Руисанчес, агент по недвижимости Weichert, Агенты по продаже недвижимости — Wayne NJ

Метод абстрагирования представляет собой процедуру оценки, используемую для определения стоимости земли по отношению к общей рыночной стоимости имущества. Подход к абстракции чаще всего используется, когда в районе нет свободных участков земли для продажи, чтобы выяснить, какова стоимость земли, когда недвижимость, построенная на ней, не учитывается. Этот метод оценки является наиболее часто используемым подходом к оценке стоимости земли для целей налогообложения. Он также чаще всего используется в городских районах с небольшим количеством свободных участков для продажи или вообще без них, также известный как метод оценки амортизированной стоимости замещения. Его также можно назвать экстракционным методом оценки земли.

Почему используется метод абстракции?

В Соединенных Штатах Америки в 29 из 50 штатов требуется разная стоимость зданий и земель для целей налогообложения, и здесь в игру вступает абстрактный подход. Это один из способов справедливой оценки остаточной земли, относящейся к собственности. Этот метод не используется в районах, где имеется много свободных земельных участков, которые можно использовать для сравнения, а только там, где список свободных земель для продажи ограничен или отсутствует.

При расчете стоимости остаточной земли, относящейся к собственности, вы должны учитывать саму собственность и любые улучшения, влияющие на ее стоимость. Этот метод делает это, принимая во внимание модернизацию, стоимость замены имущества или любые другие улучшения, которые влияют на землю, такие как бассейны, озеленение и т. д., или имущество.

Другие методы, которые можно использовать для оценки значения

Нужна помощь агента по недвижимости?

Мне интересно: Купить Продавать Аренда

Где?

Имя

Телефон

Электронная почта

Я согласен получать БЕСПЛАТНУЮ консультацию по недвижимости.

Вы риелтор и хотите стать участником?

Я работаю в: Жилой Аренда Коммерческий

Где?

Имя

Телефон

Электронная почта

Я согласен получать БЕСПЛАТНУЮ консультацию по недвижимости.

Реклама на

единиц земли к общей стоимости участка — это метод распределения, и более похожий способ — метод вклада в стоимость, который учитывает улучшения характеристик земли.

Причина использования метода абстракции, помимо основных целей налогообложения, заключается в определении наилучшего использования конкретного участка в отношении законов о зонировании, возврата инвестиций, производительности и фактических физических возможностей участка.

Как работает метод абстракции?

Для определения наиболее точной стоимости земли в городе, где нет свободных земель для продажи, для сравнения используется метод абстракции. Метод начинается с рыночной стоимости всей собственности и продаж недвижимости по соседству. Метод абстракции вычитает стоимость, необходимую для замены улучшений, с учетом обесценивания рынка. Амортизация является фактором, влияющим на обоснованность этого подхода. По этой причине метод абстракции не может дать точную стоимость земли на участке, где расположено историческое здание, поскольку невозможно точно рассчитать амортизацию. Метод абстракции используется в основном для новых структур.

Метод абстрагирования также должен учитывать местоположение земли. Как правило, местоположение влияет на рыночную стоимость недвижимости и, как следствие, на стоимость земли.

Как применяется метод абстракции?

При определении стоимости земли на конкретном объекте метод абстракции требует следующих шагов:

Сбор информации о ценах продажи сопоставимых объектов;
Оценка улучшений и инвестиций в недвижимость;
Амортизация вычитается из оценки улучшений и инвестиций;
Амортизированная стоимость улучшений и капиталовложений вычитается из продажной цены;
Получаем примерную стоимость земли.

Пример:

Участок площадью 6 500 кв. футов с домом для одной семьи площадью 500 кв. футов. Недвижимость продается за 83 000 долларов, а стоимость резиденции оценивается в 61 000 долларов с амортизацией в 20 000 долларов.

Цена продажи имущества ………………………………………………………………………………………………………………………………. ……….…………….…… $83,000

Остаточная стоимость здания (улучшения и инвестиции):

Здание ………..$61,000

Амортизация …..$20,000

Остаточная стоимость здания………………….………………………………………………………. ..…..$41,000

Полученная остаточная стоимость земли (амортизированная стоимость вычтена из продажной цены) …$42,000

Разделить стоимость на оставшийся размер участка 6,000 кв. футов ……………………………… ………………………………$7/кв. футов

Умножить на общий размер участка 6500 кв. футов………………………………………………………………………………………………………………………………… …………. 45 000 долларов США

С помощью метода абстракции стоимость земли оценивается в 45 500 долларов США.

Что такое абстракция в ООП? Java Abstract Class & Method

ByJames Hartman

Hours

Обновлено 25 августа 2022 г.

Что такое абстракция в ООП?

Абстракция — это концепция объектно-ориентированного программирования, которая «показывает» только существенные атрибуты и «скрывает» ненужную информацию. Основная цель абстракции — скрыть от пользователей ненужные детали. Абстракция — это выбор данных из большего пула, чтобы показать пользователю только важные сведения об объекте. Это помогает уменьшить сложность и усилия программирования. Это одна из самых важных концепций ООП.

Нажмите здесь, если видео недоступно

Давайте изучим абстракцию в ООП на примере:

Предположим, вы хотите создать банковское приложение и вас просят собрать всю информацию о вашем клиенте. Есть вероятность, что вы найдете следующую информацию о клиенте

Абстракция в Java

Но не вся вышеуказанная информация требуется для создания банковского приложения.

Таким образом, вам нужно выбрать только полезную информацию для вашего банковского приложения из этого пула. Такие данные, как имя, адрес, налоговая информация и т. д., имеют смысл для банковского приложения, которое является примером абстракции в ООП.

Поскольку мы извлекли/удалили/выбрали информацию о клиенте из большего пула, этот процесс называется абстракцией в ООП.

Однако одна и та же извлеченная информация может быть использована для широкого круга приложений. Например, вы можете использовать одни и те же данные для приложения больницы, приложения портала вакансий, правительственной базы данных и т. д. с небольшими изменениями или без них. Следовательно, он становится вашими основными данными. Это преимущество абстракции в ООП.

Разница между абстракцией и инкапсуляцией

Абстракция	Инкапсуляция
Абстракция в объектно-ориентированном программировании решает проблемы на уровне проектирования.	Инкапсуляция решает это на уровне реализации.
Абстракция в программировании заключается в сокрытии нежелательных деталей при отображении самой важной информации.	Инкапсуляция означает связывание кода и данных в единое целое.
Абстракция данных в Java позволяет сосредоточиться на том, что должен содержать информационный объект	Инкапсуляция означает сокрытие внутренних деталей или механики того, как объект что-то делает, по соображениям безопасности.

Разница между абстрактным классом и интерфейсом

Абстрактный класс	Интерфейс
Абстрактный класс может иметь как абстрактные, так и неабстрактные методы.	Интерфейс может иметь только абстрактные методы.
Не поддерживает множественное наследование.	Поддерживает множественное наследование.
Может обеспечить реализацию интерфейса.	Не может обеспечить реализацию абстрактного класса.
Абстрактный класс может иметь защищенные и абстрактные общедоступные методы.	Интерфейс может иметь только общедоступные абстрактные методы.
Абстрактный класс может иметь переменную final, static или static final с любым спецификатором доступа.	Интерфейс может иметь только общедоступную статическую конечную переменную.

Что такое абстрактный класс?

Абстрактный класс — это тип класса в ООП, который объявляет один или несколько абстрактных методов. Эти классы могут иметь абстрактные методы, а также конкретные методы. Обычный класс не может иметь абстрактных методов. Абстрактный класс — это класс, который содержит хотя бы один абстрактный метод.

Что такое абстрактные методы?

Абстрактный метод — это метод, который имеет только определение метода, но не содержит реализации. Метод без тела известен как абстрактный метод. Он должен быть объявлен в абстрактном классе. Абстрактный метод никогда не будет окончательным, потому что абстрактный класс должен реализовать все абстрактные методы.

Преимущества абстракции

Основное преимущество использования абстракции в программировании заключается в том, что она позволяет группировать несколько связанных классов как одноуровневых.
Абстракция в объектно-ориентированном программировании помогает упростить процесс проектирования и реализации программного обеспечения.

Когда использовать абстрактные методы и абстрактный класс?

Абстрактные методы в основном объявляются там, где два или более подкласса также делают одно и то же разными способами в разных реализациях. Он также расширяет тот же абстрактный класс и предлагает различные реализации абстрактных методов.

Абстрактные классы помогают описать общие типы поведения и иерархию классов объектно-ориентированного программирования. Он также описывает подклассы, чтобы предложить детали реализации абстрактного класса.

Резюме:

Абстракция в программировании — это процесс выбора важных наборов данных для объекта в вашем программном обеспечении и исключения второстепенных.
После того, как вы смоделировали свой объект с помощью абстракции данных в Java, один и тот же набор данных можно использовать в разных приложениях.

Документация JDK 19 — Главная

Главная
Ява
Ява SE
19

Обзор

Прочтите меня
Примечания к выпуску
Что нового
Руководство по миграции
Загрузить JDK
Руководство по установке
Формат строки версии

Инструменты

Спецификации инструментов JDK
Руководство пользователя JShell
Руководство по JavaDoc
Руководство пользователя средства упаковки

Язык и библиотеки

Обновления языка
Основные библиотеки
HTTP-клиент JDK
Учебники по Java
Модульный JDK
Руководство программиста API бортового регистратора
Руководство по интернационализации

Технические характеристики

Документация API
Язык и ВМ
Имена стандартных алгоритмов безопасности Java
банка
Собственный интерфейс Java (JNI)
Инструментальный интерфейс JVM (JVM TI)
Сериализация
Проводной протокол отладки Java (JDWP)
Спецификация комментария к документации для стандартного доклета
Прочие характеристики

Безопасность

Руководство по безопасному кодированию
Руководство по безопасности

Виртуальная машина HotSpot

Руководство по виртуальной машине Java
Настройка сборки мусора

Управление и устранение неполадок

Руководство по устранению неполадок
Руководство по мониторингу и управлению
Руководство по JMX

Client Technologies

Руководство по специальным возможностям Java

Абстракционный метод решения задач

Каждый слышал фразу «за деревьями потерять лес из виду». Идея этой метафоры заключается в том, что, когда вы находитесь слишком близко к чему-либо, вы можете увязнуть в деталях и с трудом сосредоточиться на том, как эти детали вписываются в общую картину.

В течение последних 10 лет психологи Яаков Тропе, Нира Либерман и их коллеги представили множество доказательств того, что они называют «теорией конструктивного уровня: ». Чем ближе вы к объекту или событию, тем конкретнее вы подумай об этом. При этом чем дальше вы находитесь от этого объекта или события, тем более абстрактно вы о нем думаете. Эта идея имеет важное значение для вашего творчества.

Каждый объект или событие в мире можно представить по-разному. Возьмите четвероногого зверя, которого вы видите идущим по улице на поводке, его можно представить как:

Пудель-пудель, живущий по соседству (очень специфический)
французский пудель (чуть менее конкретный)
собака (немного более абстрактно)
животное (более абстрактное)
вещь (очень абстрактная)

Эта способность думать о вещах на разных уровнях специфичности также применима к событиям и целям. Если вы поднимаете трубку телефона, чтобы позвонить клиенту, чтобы попытаться совершить продажу, вы можете думать об этом очень абстрактно (вступая в отношения), менее абстрактно (работа над коммерческим звонком) или даже вполне конкретно (поднося телефон к своему телефону). слух и разговор).

Вторая половина теории концептуального уровня заключается в том, что ваша склонность думать о чем-либо либо абстрактно, либо конкретно зависит от вашего расстояния от этого. Расстояние может относиться к физическому расстоянию, социальному расстоянию или даже расстоянию во времени. Например, классическая обложка журнала New Yorker , изображающая мировоззрение жителя Нью-Йорка, отражает эту концепцию. На этой обложке очень подробно показан остров Манхэттен, далее идет полоса с надписью Нью-Джерси, а остальная часть страны занимает примерно столько же места, сколько занимает Нью-Джерси. То есть, чем больше физически расстояние до объекта, тем меньше деталей вы используете, чтобы думать о нем.

Получение расстояния

То же самое происходит и с другими видами расстояния. Когда вы думаете о событии, происходящем с вами, вы, как правило, сосредотачиваетесь на всех деталях. Действия, которые вы должны предпринять, взаимодействие с другими людьми, время, необходимое для того, чтобы что-то произошло. Когда вы думаете о том же событии, происходящем с кем-то другим, вы более широко сосредотачиваетесь на результатах, не задумываясь о том, как это произошло.

Это одна из причин, почему мы так твердо верим, что способности людей являются результатом их таланта. Великий музыкант прекрасно играет на сцене. Вы сосредотачиваетесь на их явной способности играть на своем инструменте, но не думаете обо всех годах практики, которые музыкант потратил на развитие мастерства, демонстрируемого на сцене. Вы игнорируете всю эту работу из-за социальной дистанции между вами и музыкантом на сцене.

Вы сосредотачиваетесь на их явной способности играть на своем инструменте, но не думаете о всех годах практики, которые музыкант потратил на развитие навыков, демонстрируемых на сцене.

Расстояние во времени работает так же. Когда событие далеко во времени, вы сосредотачиваетесь на общих характеристиках, например, насколько весело будет событие, или на причинах, по которым вы хотите посетить это мероприятие. Однако по мере приближения события вы начинаете думать обо всех способах, которыми это событие повлияет на вашу повседневную жизнь. Вот почему вы часто соглашаетесь сделать что-то заранее, а потом жалеете, что согласились на это в данный момент.

Если вы находитесь в ситуации, когда вам нужно проявить творческий подход, вы можете использовать эту связь между расстоянием и абстрактностью в своих интересах:

Проигрыватели компакт-дисков, iPod и абстракции

Часто трудно придумать творческие решения проблем, потому что вы погрязли в деталях проблемы, которую решаете. Эти детали часто заставляют вас думать о решениях конкретных возникающих проблем, а не переосмысливать проблему в целом. В 19Например, в 90-х годах многие компании создали портативные проигрыватели компакт-дисков, которые люди могли носить с собой, как эволюцию портативных кассетных магнитофонов, которые им предшествовали. Сложность с CD-плеерами заключается в том, что они будут пропускать всякий раз, когда проигрыватель толкается.

Раньше люди относились к проигрывателям компакт-дисков как к кассетным проигрывателям или проигрывателям пластинок, потому что они были предшественниками портативных проигрывателей компакт-дисков. Следовательно, большинство ранних решений проблемы пропуска компакт-дисков заключались в добавлении к портативному проигрывателю большей амортизации. Это предотвратило бы потерю лазером своего места на диске. Однако, думая о проигрывателях компакт-дисков более абстрактно, люди начали относиться к ним как к компьютерным носителям, а не как к кассетам или пластинкам. Это сместило решение проблемы перехода от создания амортизаторов к чтению вперед в компьютерном файле и буферизации музыки. То есть более абстрактное мышление о проблеме изменило характер решений этой проблемы.

Решение проблем

Чтобы помочь себе думать о проблеме, которую вы решаете, более абстрактно, полезно немного дистанцироваться от этой проблемы. Есть несколько способов создать это расстояние. Представьте, что вы решаете проблему для кого-то другого, а не для себя. Подумайте о том, как решение проблемы будет выглядеть через 5 лет, а не прямо сейчас. Подумайте о том, как люди, находящиеся за 1000 миль, могут осмысливать проблему. Каждый из этих методов помогает создать некоторую дистанцию, и это может помочь вам сосредоточиться на более абстрактных частях ситуации.

Однако после того, как вы переосмыслите проблему, важно снова сосредоточиться на деталях. Итак, как только у вас появится озарение, которое изменит ваше отношение к проблеме, снова сосредоточьтесь на ней. Таким образом, вы можете быть уверены, что разрабатываемое вами решение также будет учитывать мелочи, которые могут определить разницу между успехом и неудачей.

–

А вы?

Вы когда-нибудь решали сложную задачу, отдалившись на некоторое расстояние? Что случилось?

Метод уровней абстракции | Философия информации

Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicThe Philosophy of InformationPhilosophyPhilosophy of Mathematics and LogicPhilosophy of MindPhilosophy of ScienceBooksJournals Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Расширенный поиск

Иконка Цитировать Цитировать
Разрешения
Делиться
- Твиттер
- Подробнее

CITE

Floridi, Luciano,

‘Метод уровней абстракции’

Философия информации

(

Oxford,

2011;

онлайн EDN,

Oxford

99999;

онлайн EDN,

Oxford

9999999;

онлайн,

99 , 1 мая 2011 г.

), https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199232383.003.0003,

по состоянию на 1 октября 2022 г.

Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

Закрыть

Расширенный поиск

Реферат

В главе представлен основной метод ПИ, называемый методом уровней абстракции . После краткого введения в разделе 3.2 определяются основные понятия, лежащие в основе метода. Раздел 3.3 иллюстрирует плодотворность метода, используя в качестве примера классическое обсуждение Кантом «антиномий чистого разума». В разделе 3.4 поясняется, как метод может быть применен к различным философским вопросам, включая тест Тьюринга, вопрос, который будет обсуждаться снова в главе тринадцатой. Раздел 3.5 поддерживает метод, отличая его от (i) уровней организации; (ii) уровни объяснения и (iii) концептуальные схемы. В этом контексте кратко рассматриваются проблемы релятивизма и антиреализма. В заключении подчеркиваются ценность и ограничения метода.

Ключевые слова: абстракция, антиреализм, антимонии Канта, уровни абстракции, градиент абстракции, левелизм, релятивизм, позиция

Предмет

Философия наукиФилософияФилософия разумаФилософия математики и логики

В настоящее время у вас нет доступа к этой главе.

Доступ к контенту в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту одним из следующих способов:

Доступ на основе IP

Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с IP-аутентификацией.

Войдите через свое учреждение

Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения. Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.

Нажмите Войти через свое учреждение.
Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
Находясь на сайте учреждения, используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.

Войти с помощью читательского билета

Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.

Члены общества

Доступ члена общества к журналу достигается одним из следующих способов:

Войти через сайт сообщества

Многие общества предлагают единый вход между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Если вы видите «Войти через сайт сообщества» на панели входа в журнале:

Щелкните Войти через сайт сообщества.
При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.

Вход через личный кабинет

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам. Смотри ниже.

Личный кабинет

Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.

Просмотр учетных записей, вошедших в систему

Щелкните значок учетной записи в правом верхнем углу, чтобы:

Просмотр вашей личной учетной записи и доступ к функциям управления учетной записью.
Просмотр институциональных учетных записей, предоставляющих доступ.

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.

Ведение счетов организаций

Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью. Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.

Покупка

Наши книги можно приобрести по подписке или приобрести в библиотеках и учреждениях.

Информация о покупке

PAGA: абстракция графа согласовывает кластеризацию с выводом траектории посредством сохраняющей топологию карты отдельных ячеек | Биология генома

Метод
Открытый доступ
Опубликовано: 19 марта 2019 г.

Ф. Александр Вольф Orcid: orcid.org/0000-0002-8760-7838 ¹,
Fiona K. Hamey ²,
Mireya Plass ³,
Jordi Solana ³,
Jordi Solana 9069 3 ,
Jordi Solana 9069 3 ,
Jordi Solana ³,
. 2,4 ,
Berthold Göttgens ²,
Nikolaus rajewsky ³,
Lukas Simon ¹ и
…
.0619 1,5

Биология генома том 20 , Номер статьи: 59 (2019) Процитировать эту статью

51 тыс. обращений
349 цитирований
149 Альтметрический
Сведения о показателях

Abstract

Одноклеточная РНК-секвенция количественно определяет биологическую гетерогенность как в дискретных типах клеток, так и в непрерывных клеточных переходах. Абстракция графа на основе разделов (PAGA) предоставляет интерпретируемую графоподобную карту возникающего множества данных, основанную на оценке связности разделов множества (https://github.com/theislab/paga). Карты PAGA сохраняют глобальную топологию данных, позволяют анализировать данные с различным разрешением и обеспечивают гораздо более высокую вычислительную эффективность типичного рабочего процесса исследовательского анализа данных. Мы демонстрируем метод, выводя структурированные карты клеток с последовательной топологией в четырех наборах данных о кроветворении, взрослой планарии и эмбрионе рыбки данио, а также оцениваем вычислительную производительность на одном миллионе нейронов.

История вопроса

Одноклеточная РНК-секвенция предлагает беспрецедентные возможности для комплексного молекулярного профилирования тысяч отдельных клеток с ожидаемым значительным влиянием на широкий спектр биомедицинских исследований. Полученные наборы данных часто обсуждаются с использованием термина транскрипционный ландшафт. Тем не менее, алгоритмический анализ клеточной гетерогенности и паттернов в таких ландшафтах по-прежнему сталкивается с фундаментальными проблемами, например, в том, как объяснить межклеточную изменчивость. Современные вычислительные подходы обычно пытаются достичь этого одним из двух способов [1]. Кластеризация предполагает, что данные состоят из биологически различных групп, таких как отдельные типы клеток или состояния, и помечает их дискретной переменной — кластерным индексом. Напротив, вывод псевдовременных упорядочений или траекторий ячеек [2–4] предполагает, что данные лежат на связном многообразии, и помечает ячейки непрерывной переменной — расстоянием вдоль многообразия. В то время как первый подход является основой для большинства анализов данных одиночных клеток, последний позволяет лучше интерпретировать непрерывные фенотипы и процессы, такие как развитие, реакция на дозу и прогрессирование заболевания. Здесь мы объединяем обе точки зрения.

Центральный пример анализа гетерогенности в экспериментах с одной клеткой касается данных, полученных в результате сложных процессов дифференцировки клеток. Однако при анализе таких данных с помощью псевдовременного упорядочения [2, 5–9] возникает проблема, заключающаяся в том, что биологические процессы, как правило, охвачены не полностью. Как следствие, экспериментальные данные не согласуются со связным многообразием, а моделирование данных в виде непрерывной древовидной структуры, лежащее в основе существующих алгоритмов, имеет мало смысла. Эта проблема существует даже в основанных на кластеризации алгоритмах вывода древовидных процессов [10–12], которые делают в целом неверное предположение, что кластеры соответствуют связной древовидной топологии. Более того, они полагаются на межкластерные расстояния на основе пространственных признаков, такие как евклидово расстояние кластерных средних. Однако такие меры расстояния количественно определяют биологическое сходство клеток только в локальном масштабе и чреваты проблемами при использовании для более крупных объектов, таких как кластеры. Попытки решить возникающую в результате высокую ненадежность подгонки дерева к расстояниям между кластерами [10] путем выборки [11, 12] имели лишь ограниченный успех.

Абстракция графа на основе разделов (PAGA) решает эти фундаментальные проблемы путем создания графоподобных карт ячеек, которые сохраняют как непрерывную, так и несвязанную структуру данных при различных разрешениях. Формулировка PAGA, основанная на данных, позволяет надежно реконструировать изменения экспрессии генов ветвления в разных наборах данных и впервые позволила реконструировать родственные отношения всего взрослого животного [13]. Кроме того, мы показываем, что алгоритмы многообразного обучения, инициализированные PAGA, сходятся быстрее, создают вложения, которые более точно соответствуют глобальной топологии многомерных данных, и вводят основанную на энтропии меру для количественной оценки такой достоверности. Наконец, мы показываем, как PAGA абстрагирует графы перехода, например, от скорости РНК, и сравниваем с предыдущими алгоритмами вывода траектории. При этом PAGA предоставляет метод абстрагирования графа [14], который подходит для получения интерпретируемых абстракций зашумленных kNN-подобных графов, которые обычно используются для представления многообразий, возникающих в данных scRNA-seq.

Результаты

PAGA отображает дискретные разъединенные и непрерывные связанные вариации между ячейками

Как установленные многообразные методы обучения, так и методы анализа данных по одной ячейке представляют данные в виде графа соседства отдельных ячеек G =( V,E ), где каждый узел в V соответствует ячейке, а каждое ребро в E представляет отношение соседства (рис. 1) [3, 15–17]. Однако сложность G и ложные края, связанные с шумом, затрудняют как отслеживание предполагаемого биологического процесса от клеток-предшественников до различных судеб, так и решение, действительно ли группы клеток связаны или разъединены. Более того, отслеживание изолированных путей одиночных клеток для получения утверждений о биологическом процессе имеет слишком мало статистической мощности для достижения приемлемого уровня достоверности. Получение мощности за счет усреднения распределений путей из одной ячейки затруднено из-за сложности подбора реалистичных моделей распределения этих путей.

Рис. 1

Абстракция графа на основе разделов создает карту отдельных ячеек с сохранением топологии. Данные об экспрессии генов высокой размерности представляются в виде графика kNN путем выбора подходящего низкоразмерного представления и соответствующей метрики расстояния для вычисления отношений соседства — в большей части статьи мы используем представления на основе PCA и евклидово расстояние. Граф kNN разбивается с желаемым разрешением, где разделы представляют собой группы связанных ячеек. Для этого мы обычно используем алгоритм Лувена, однако разбиения можно получить и любым другим способом. Граф PAGA получается путем связывания узла с каждым разделом и соединения каждого узла взвешенными ребрами, которые представляют собой статистическую меру связности между разделами, которую мы вводим в настоящей статье. Отбрасывая ложные ребра с малым весом, графики PAGA показывают топологию данных с пониженным шумом при выбранном разрешении и показывают ее связанные и несвязанные области. Сочетая высоконадежные пути на графе PAGA с мерой расстояния на основе случайного блуждания на графе с одной ячейкой, мы упорядочиваем ячейки в каждом разделе в соответствии с их расстоянием от корневой ячейки. Затем путь PAGA усредняет все пути с одной ячейкой, которые проходят через соответствующие группы ячеек. Это позволяет отслеживать изменения экспрессии генов по сложным траекториям с разрешением по одной клетке

Полноразмерное изображение

Мы решаем эти проблемы, разрабатывая статистическую модель связности групп ячеек, которую мы обычно определяем с помощью разбиения графа [17–19] или альтернативно с помощью кластеризации или экспериментальной аннотации. Это позволяет нам сгенерировать более простой граф PAGA G ^∗ (рис. 1), узлы которого соответствуют группам ячеек, а веса ребер количественно определяют связность между группами. Подобно модульности [20], статистическая модель считает группы связанными, если количество их промежуточных ребер превышает долю количества промежуточных ребер, ожидаемых при случайном назначении. Сила соединения может интерпретироваться как уверенность в наличии фактического соединения и позволяет отбрасывать ложные соединения, связанные с шумом (дополнительный файл 1: примечание 1). Пока G представляет структуру связности данных при разрешении одной ячейки, граф PAGA G ^∗ представляет структуру связности данных при выбранном более грубом разрешении разбиения и позволяет идентифицировать связные и несвязанные области данные. Следование путям по узлам в G ^∗ означает следование ансамблю одноклеточных путей, проходящих через соответствующие группы ячеек в G . Путем усреднения по такому ансамблю одноклеточных путей становится возможным проследить предполагаемый биологический процесс от прародителя к судьбам способом, устойчивым к ложным краям, обеспечивающим статистическую достоверность и согласующимся с основными предположениями о биологической траектории. ячеек (Дополнительный файл 1: примечание 2). Обратите внимание, что, изменяя разрешение разбиения, PAGA создает графики с несколькими разрешениями, что позволяет проводить иерархическое исследование данных (рис. 1, дополнительный файл 1: примечание 1.3).

Чтобы проследить динамику генов с разрешением одной клетки, мы расширили существующие меры расстояния, основанные на случайном блуждании (дополнительный файл 1: примечание 2, ссылка [7]), до реалистичного случая, который учитывает несвязанные графы. Следуя высоконадежным путям на абстрактном графе G ^∗ и упорядочивая клетки в каждой группе на пути в соответствии с их расстоянием d от клетки-предшественника, мы прослеживаем изменения генов с разрешением одной клетки (рис. 1). ). Следовательно, PAGA охватывает как аспекты кластеризации, так и псевдовременного упорядочения, предоставляя систему координат ( G ^∗ , d ), что позволяет нам исследовать вариации данных при сохранении их топологии (дополнительный файл 1: примечание 1.6). Таким образом, PAGA можно рассматривать как легко интерпретируемый и надежный способ выполнения топологического анализа данных [9, 21] (дополнительный файл 1: примечание 3).

Инициализированное PAGA обучение многообразию создает вложения с одной ячейкой, сохраняющие топологию

Почти не требующие вычислительных затрат вложения PAGA с грубым разрешением могут использоваться для инициализации установленных алгоритмов обучения многообразия и рисования графов, таких как UMAP [22] и ForceAtlas2 (FA ) [23]. Эта стратегия используется для создания вложений с одной ячейкой в этой статье. В отличие от результатов предыдущих алгоритмов, вложения одной ячейки, инициализированные PAGA, соответствуют глобальной топологии, что значительно улучшает их интерпретируемость. Чтобы количественно оценить это утверждение, мы рассмотрели классификацию алгоритмов встраивания и разработали функцию стоимости KL 9.0750 geo (вставка 1 и дополнительный файл 1: примечание 4), который отражает точность глобальной топологии за счет включения геодезического расстояния вдоль представлений многообразий данных как в многомерном пространстве, так и в пространстве вложений соответственно. Независимо от этого, многообразное обучение, инициированное PAGA, сходится примерно в шесть раз быстрее по отношению к установленным функциям затрат при многообразном обучении (дополнительный файл 1: рисунок S10)

PAGA последовательно предсказывает траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных, связанных с гемопоэзом

Гематопоэз представляет собой одну из наиболее широко охарактеризованных систем, включающую дифференцировку стволовых клеток в сторону множественных клеточных судеб, и, следовательно, обеспечивает идеальный сценарий для применения PAGA к сложным многообразиям. Мы применили PAGA к смоделированным данным (Дополнительный файл 1: Примечание 5) для этой системы и трех экспериментальных наборов данных: 2730 клеток, измеренных с использованием MARS-seq [24], 1654 клетки, измеренных с помощью Smart-seq2 [25], и 44 802 клетки из 10 × Протокол геномики [26]. Эти данные охватывают дифференциацию от стволовых клеток к клеточным судьбам, включая эритроциты, мегакариоциты, нейтрофилы, моноциты, базофилы и лимфоциты.

Графики PAGA (рис. 2) отражают известные особенности кроветворения, такие как близость мегакариоцитов и эритроидных предшественников и прочные связи между предшественниками моноцитов и нейтрофилов. Обсуждается происхождение базофилов. Исследования показали, что базофилы происходят как от базофильно-нейтрофильно-моноцитарного предшественника, так и, совсем недавно, от общего эритроидно-мегакариоцитарно-базофильного предшественника [27, 28]. Графики PAGA трех экспериментальных наборов данных подчеркивают эту неоднозначность. В то время как набор данных Paul et al. относится к первой категории, Nestorowa et al. падает в последнем, и Далин и др., Который имеет самое большое количество клеток и самую плотную выборку, позволяет нам увидеть обе траектории. Помимо этой двусмысленности, которую можно объяснить недостаточной выборкой в работе Paul et al. и Nestorowa et al., Даже с очень разными экспериментальными протоколами и очень разными номерами клеток графики PAGA показывают согласованную топологию между тремя наборами данных. Помимо последовательной топологии между подгруппами клеток, мы обнаруживаем последовательные непрерывные изменения экспрессии генов во всех наборах данных — мы наблюдаем изменения маркерных генов эритроидной зрелости (9).0378 Gata2 , Gata1 , Klf1 , Epor и Hba-a2 ) вдоль эритроидной траектории через графики PAGA и наблюдают последовательную активацию этих генов в соответствии с известным поведением. Активация маркеров нейтрофилов ( Elane , Cepbe и Gfi1 ) и маркеров моноцитов ( Irf8 , Csf1r и Ctsg ) наблюдается ближе к концу нейтрофилов и Ctsg соответственно. Хотя PAGA способен фиксировать динамические процессы транскрипции, лежащие в основе многолинейной гемопоэтической дифференцировки, предыдущие алгоритмы часто не дают надежных значимых результатов (дополнительный файл 1: рисунки S8, S9)., С10).

Рис. 2

PAGA последовательно предсказывает траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных для гемопоэза. Три столбца соответствуют встраиваниям одиночных клеток, инициализированным PAGA, графикам PAGA и изменениям генов на путях PAGA. Четыре ряда панелей соответствуют смоделированным данным (дополнительный файл 1: примечание 5) и данным Paul et al. [24], Несторова и соавт. [25] и Далин и соавт. [26] соответственно. Стрелки в последнем ряду отмечают две траектории к базофилам. Во всех наборах данных наблюдается как согласованная топология графиков PAGA, так и согласованные изменения экспрессии генов вдоль путей PAGA для 5 эритроидных, 3 нейтрофильных и 3 маркерных генов моноцитов. Аббревиатуры типов клеток следующие: Stem для стволовых клеток, Ery для эритроцитов, Mk для мегакариоцитов, Neu для нейтрофилов, Mo для моноцитов, Baso для базофилов, B для B-клеток, Lymph для лимфоцитов

Полноразмерное изображение

PAGA отображает данные отдельных клеток целых животных с различным разрешением

Недавно Plass et al. [13] реконструировали первое дерево клеточных клонов целого взрослого животного, плоского червя Schmidtea mediterranea , используя PAGA на данных scRNA-seq из 21 612 клеток. Хотя Пласс и соавт. сосредоточившись на древовидном подграфе, который максимизирует общую связность — минимальное остовное дерево G ^∗, взвешенное по обратной связности PAGA, — здесь мы показываем, как PAGA можно использовать для создания карт данных с разными разрешениями (рис. 3a). ). Каждая карта сохраняет топологию данных, в отличие от современного многообразного обучения, где связанные типы тканей выглядят либо несвязанными, либо перекрывающимися (рис. 3b). Возможности PAGA с несколькими разрешениями напрямую связаны с типичной практикой исследовательского анализа данных, в частности для данных с одной ячейкой: данные обычно повторно кластеризуются в определенных областях, где требуется более высокий уровень детализации.

Рис. 3

PAGA применяется к целому взрослому животному. a Графики PAGA для данных по плоскому червю Schmidtea mediterranea [13] при разрешении тканей, типов клеток и одиночных клеток. Мы получили топологически значимое вложение, инициализировав одноячеечное вложение вложением графа PAGA клеточного типа. Обратите внимание, что граф PAGA такой же, как в ссылке [13], только здесь мы не выделяем подграф дерева и не используем соответствующий макет дерева для визуализации. b Установленное множественное обучение для одних и тех же данных нарушает топологическую структуру. c , d Прогнозы скорости РНК, оцененные с помощью PAGA для двух примерных линий: эпидермиса и мышц. Мы показываем стрелки скорости РНК, нанесенные на встраивание одной клетки, стандартный график PAGA, представляющий топологическую информацию (только эпидермис), и график PAGA, представляющий информацию о скорости РНК

Полноразмерное изображение

PAGA извлекает информацию из скорости РНК0012

Хотя связи в графах PAGA часто соответствуют реальным биологическим траекториям, это не всегда так. Это следствие применения PAGA к графам kNN, которые содержат исключительно информацию о топологии данных. Недавно было предложено также рассмотреть ориентированные графы, которые хранят информацию о клеточном переходе на основе скорости РНК [29]. Чтобы включить эту дополнительную информацию, которая может добавить дополнительные доказательства реальных биологических переходов, мы расширяем неориентированную меру связности PAGA на такие ориентированные графы (дополнительный файл 1: примечание 1.2) и используем ее для ориентации ребер в графах PAGA (рис. 3c). Из-за относительно редкой выборки многомерного пространства признаков данных scRNA-seq как подбор, так и интерпретация вектора скорости РНК без включения информации о топологии — связности окрестностей — практически невозможно. PAGA обеспечивает естественный способ абстрагирования как топологической информации, так и информации о скорости РНК.

Затем мы применили PAGA к 53 181 клетке, собранной в разные моменты времени развития (эмбриональные дни) от эмбриона рыбки данио [30]. График PAGA для разделов, соответствующих дням зародыша, точно восстанавливает топологию цепи временной прогрессии, тогда как график PAGA для типов клеток дает легко интерпретируемые обзоры клональных отношений (рис. 4a). Инициализация макета ForceAtlas2 с координатами PAGA из мелких типов ячеек автоматически приводила к соответствующему интерпретируемому встраиванию одной ячейки (рис. 4a). Вагнер и др. [30] оба применили независимо разработанный вычислительный подход, похожий на PAGA (дополнительный файл 1: примечание 3), для создания крупнозернистого графика и экспериментально подтвердили предполагаемые отношения происхождения. Сравнивая график PAGA для мелких типов клеток с крупнозернистым графиком Wagner et al. воспроизвели их результат с высокой точностью (рис. 4b).

Рис. 4

PAGA применительно к данным об эмбрионах рыбок данио Wagner et al. [30]. a Графики PAGA, полученные после запуска PAGA на разделах, соответствующих дням зародыша, грубым типам клеток, более мелкозернистым типам клеток и встраиванию одиночных клеток, инициализированному PAGA. Назначения типов ячеек взяты из оригинальной публикации. b Измерения производительности предсказания PAGA по сравнению с эталонным графиком Wagner et al. показать высокую точность. Также показаны ложноположительные края и ложноотрицательные края для порога, обозначенного вертикальной линией на левой панели

Полноразмерное изображение

PAGA повышает вычислительную эффективность и интерпретируемость при общем исследовательском анализе данных и многообразном обучении

Сравнение времени выполнения PAGA с современным UMAP [22] для 1,3 миллиона нейронных клеток 10 × Genomics [31] мы находим ускорение около 130, что позволяет проводить интерактивный анализ очень больших данных (90 с против 191 мин на 3 ядрах небольшого сервера, tSNE занимает около 10 ч). Для сложных и больших данных график PAGA обычно обеспечивает более легко интерпретируемую визуализацию этапа кластеризации в исследовательском анализе данных, где становятся очевидными ограничения двумерных представлений (дополнительный файл 1: рисунок S12). Визуализации графа PAGA могут быть окрашены экспрессией генов и ковариантами из аннотации (дополнительный файл 1: рисунок S13), как и любой обычный метод встраивания.

PAGA надежен и качественно превосходит предыдущие алгоритмы реконструкции родословных

Чтобы оценить, насколько надежно алгоритмы построения графа и дерева восстанавливают заданную топологию, мы разработали меру для сравнения топологий двух графов путем сравнения наборов возможных путей на них ( Дополнительный файл 1: примечание 1.4, рисунок S4). Выбирая широко варьирующиеся параметры, что приводит к сильно различающимся кластеризациям, мы обнаруживаем, что предполагаемая абстракция топологии данных в графе PAGA намного надежнее, чем базовый алгоритм кластеризации графа (дополнительный файл 1: рисунок S5). Хотя кластеризация графа сама по себе, как и любой метод кластеризации, является некорректной задачей в том смысле, что существует множество сильно вырожденных квазиоптимальных кластеризаций и требуются некоторые знания о масштабе кластеров, на PAGA это не влияет.

Было предложено несколько алгоритмов [5, 10–12] для реконструкции деревьев родословных (Дополнительный файл 1: Примечание 3, [4]). Главное предостережение этих алгоритмов заключается в том, что они, в отличие от PAGA, пытаются объяснить любое изменение данных с помощью древовидной топологии. В частности, любое несвязанное распределение кластеров интерпретируется как происходящее из дерева. Это дает качественно неправильные результаты уже для простых смоделированных данных (дополнительный рисунок 6) и хорошо работает только для данных, которые явно соответствуют древовидному многообразию (дополнительный рисунок 7). Чтобы установить справедливое сравнение реальных данных с недавним популярным алгоритмом Monocle 2, мы повторно исследовали основной пример Qiu et al. [5] для сложного дерева дифференцирования. Этот пример основан на данных Paul et al. [24] (рис. 2), но с кластером 19удаленный. В то время как PAGA идентифицирует кластер как отключенный с результатом, на который не влияет его присутствие, прогноз Monocle 2 качественно меняется, если кластер принимается во внимание (дополнительный рисунок 8). Этот пример иллюстрирует общее положение о том, что реальные данные почти всегда состоят из плотных и разреженных — связанных и несвязанных — областей, некоторые из которых имеют древовидную структуру, а некоторые — более сложную топологию.

Выводы

Ввиду увеличения количества больших наборов данных и анализов для еще больших объединенных наборов данных, PAGA принципиально удовлетворяет потребность в масштабируемых и интерпретируемых картах многомерных данных. В контексте Атласа клеток человека [32] и сопоставимых баз данных методы их иерархического исследования с несколькими разрешениями будут иметь решающее значение для обеспечения интерпретируемой доступности для пользователей. PAGA позволяет представлять информацию о кластерах или типах ячеек в беспристрастной, управляемой данными системе координат, представляя их на графиках PAGA. В контексте недавних достижений в изучении простых биологических процессов, которые включают одно разветвление [6, 7], PAGA обеспечивает столь же надежную основу для произвольно сложных топологий. Ввиду фундаментальных проблем исследований разрешения отдельных ячеек из-за технического шума, стохастичности транскрипции и вычислительной нагрузки, PAGA обеспечивает общую основу для расширения исследований отношений между отдельными ячейками до отношений между группами ячеек с уменьшенным шумом и поддающимися обработке с помощью вычислений. . Это может облегчить получение более четких картин лежащей в основе биологии.

В заключение отметим, что PAGA работает не только для scRNA-seq на основе метрик расстояния, возникающих в результате последовательности выбранных шагов предварительной обработки, но также может применяться к любой изученной метрике расстояния. Чтобы проиллюстрировать этот момент, мы использовали PAGA для данных визуализации отдельных клеток, когда они применялись на основе метрики расстояния, основанной на глубоком обучении. Эйленберг и др. [33] показали, что модель глубокого обучения может генерировать пространство признаков, в котором расстояния отражают непрерывное развитие клеточного цикла. Используя это, PAGA правильно определяет биологическую траекторию через интерфазы клеточного цикла, игнорируя кластер поврежденных и мертвых клеток (дополнительный файл 1: рисунок S14).

Методы

Предварительная обработка данных scRNA-seq

Мы проводим предварительную обработку данных scRNA-seq, как это обычно делается, следуя шагам, в основном вдохновленным Seurat [34] при реализации Scanpy [35]. Эти шаги состоят в базовой фильтрации данных, нормализации общего числа, логарифмировании log1p, извлечении сильно изменчивых генов, потенциальной регрессии смешанных факторов и масштабировании до z -баллов. На этом скорректированном и гомогенизированном представлении данных подсчета мы выполняем PCA и представляем данные в сокращенном пространстве основных компонентов. В качестве альтернативы этой «классической» процедуре, которая построена на представлении данных PCA, можно рассмотреть использование модели нейронной сети в скрытом пространстве, такой как scVI для данных scRNA-seq [36], или в качестве обсуждаемого классификатора в дополнительном файле 1: примечание 5.6. Подробные параметры, используемые для обработки, можно найти в дополнительном файле 1: примечание 5 и на странице https://github.com/theislab/paga. В репозитории GitHub каждый рисунок статьи воспроизводится в отдельной записной книжке.

Построение графа

Используя сжатое и очищенное от шума представление данных на предыдущем шаге, мы строим симметричный kNN-подобный граф, обычно используя приблизительный поиск ближайшего соседа в UMAP [22]. Хотя потенциально можно выбрать разные метрики расстояния, мы всегда выбираем евклидово расстояние. В зависимости от выбора пользователя граф взвешивается либо с использованием адаптивных ядер Гаусса [7], либо с помощью экспоненциального ядра в рамках UMAP [22]. Для всех результатов, показанных в рукописи, мы использовали экспоненциальное ядро.

Разбиение и абстракция графа

Мы рассматриваем все интересующие разбиения kNN-подобного графа. Чтобы определить их, как правило, мы используем алгоритм Лувена в реализации [37] с подходящим разрешением, но PAGA работает с любым базовым алгоритмом кластеризации или экспериментально сгенерированными группами наблюдений. В настоящей работе мы использовали исключительно алгоритм Лувена.

В обычном ненаправленном случае для каждого разделения мы создаем график PAGA, используя «показатель связности PAGA», определенный в дополнительном файле 1: уравнение. (11). Эта мера представляет собой тестовую статистику, определяющую степень связности двух разделов, и имеет тесную связь с модульностью [20]. Для каждой пары кластеров связность PAGA представляет собой отношение количества промежуточных ребер между кластерами, нормализованное к количеству промежуточных ребер, ожидаемых при случайном назначении ребер.

В направленном случае, когда мы обычно абстрагируем «график скорости», полученный из скорости РНК [29], мы рассматриваем соотношение стрелок. Дополнительный файл 1: уравнение. (14), которые являются входящими и исходящими для каждой пары разделов для количественной оценки тенденции перехода между разделами.

Оценка псевдовремени

Для оценки псевдовремени мы используем расширенную версию диффузионного псевдовремени (DPT) Reference [7], которая учитывает несвязанные графы. Расширение состоит в простой модификации исходного алгоритма, который учитывает несвязные собственные подпространства матрицы смежности графа, что приводит к множественным подпространствам собственного значения 1 матрицы переходов графа. На практике мы присваиваем бесконечное расстояние ячейкам, которые находятся в несвязанных кластерах, и вычисляем расстояния между ячейками в связанных областях графа, как это делается в DPT. См. Дополнительный файл 1: примечание 2, как для получения подробной информации, так и для обзора расстояний на основе случайного блуждания. Например, мы показываем тесную связь DPT со средним расстоянием до работы.

Согласованные вложения для разных разрешений

PAGA обеспечивает согласованные (т. е. минимально смещенные в пространстве вложений) и сохраняющие топологию вложения путем инициализации вложения мелкозернистого графа с использованием координат крупнозернистого графа. Для этой инициализации позиции узлов мелкозернистого графа, которые принадлежат группе, соответствующей узлу крупнозернистого графа, случайным образом распределяются в неперекрывающейся прямоугольной области вокруг положения этого узла. Эта процедура повторяется для всех узлов крупнозернистого графа. Неперекрывающиеся области тривиально обеспечиваются выбором прямоугольников с длиной полуребра, равной половине расстояния до ближайшего соседа в крупнозернистом вложении.

И наоборот, для заданного мелкозернистого графа мы размещаем узлы в крупнозернистом графе, помещая их в медианные координаты положений соответствующих узлов в мелкозернистом графе.

Ссылки

Вагнер А., Регев А., Йосеф Н. Выявление векторов клеточной идентичности с помощью одноклеточной геномики. Нац биотехнолог. 2016; 34 (11): 1145–1160. https://doi.org/10.1038/nbt.3711.
КАС Статья Google ученый
Трапнелл С., Каккиарелли Д., Гримсби Дж., Похарел П., Ли С., Морс М., Леннон Н.Дж., Ливак К.Дж., Миккельсен Т.С., Ринн Дж.Л. Динамика и регуляторы решений клеточных судеб раскрываются псевдовременным упорядочением одиночных клеток. Нац биотехнолог. 2014; 32(4):381–386. https://doi.org/10.1038/nbt.2859.
КАС Статья Google ученый
Bendall SC, Davis KL, Amir E-aD, Tadmor MD, Simonds EF, Chen TJ, Shenfeld DK, Nolan GP, Pe’er D. Обнаружение траектории одиночных клеток раскрывает прогрессию и регуляторную координацию в развитии человеческих B-клеток . Клетка. 2014; 157(3):714–25. https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.04.005.
КАС Статья Google ученый
Saelens W, Cannoodt R, Todorov H, Saeys Y. Сравнение методов вывода траектории одной ячейки: к более точным и надежным инструментам. bioRxiv. 2018;: 276907. https://doi.org/10.1101/276907.
Qiu X, Hill A, Packer J, Lin D, Ma YA, Trapnell C. Количественная оценка мРНК отдельных клеток и дифференциальный анализ с переписью. Нат Методы. 2017; 14: 309–15. https://doi.org/10.1038/nmeth.4150.
КАС Статья Google ученый
Setty M, Tadmor MD, Reich-Zeliger S, Angel O, Salame TM, Kathail P, Choi K, Bendall S, Friedman N, Pe’er D. Wishbone идентифицирует бифуркационные траектории развития по данным одноклеточных. Нац биотехнолог. 2016; 34: 637–45. https://doi.org/10.1038/nbt.3569.
КАС Статья Google ученый
Хагверди Л. , Бюттнер М., Вольф Ф.А., Бюттнер Ф., Тайс Ф.Дж. Диффузионное псевдовремя надежно реконструирует ветвящиеся клеточные линии. Нат Методы. 2016; 13:845–8. https://doi.org/10.1038/nmeth.3971.
КАС Статья Google ученый
Street K, Risso D, Fletcher RB, Das D, Ngai J, Yosef N, Purdom E, Dudoit S. Slingshot: Происхождение клеток и вывод псевдовремени для одноклеточной транскриптомики. Геномика BMC. 2018; 19:477. https://doi.org/10.1186/s12864-018-4772-0.
Артикул Google ученый
Ризви А.Х., Камара П.Г., Кандрор Э.К., Робертс Т.Дж., Ширен И., Маниатис Т., Рабадан Р. Топологический анализ РНК-секвенций отдельных клеток дает представление о клеточной дифференцировке и развитии. Нац биотехнолог. 2017; 35 (6): 551–60. https://doi.org/10.1038/nbt.3854.
КАС Статья Google ученый
Цю П. , Саймондс Э.Ф., Бендалл С.К., Гиббс К.Д., Бруггнер Р.В., Линдерман М.Д., Сакс К., Нолан Г.П., Плевритис С.К. Извлечение клеточной иерархии из данных многомерной цитометрии с помощью лопаты. Нат Биотехнология. 2011 г.; 29(10):886–91. https://doi.org/10.1038/nbt.1991.
КАС Статья Google ученый
Гиколд Г., Марко Э., Гарсия С.П., Триппа Л., Юань Г.К. Надежная реконструкция родословной на основе многомерных одноклеточных данных. Нуклеиновые Кислоты Res. 2016; 44(14):122. https://doi.org/10.1093/нар/gkw452.
Артикул Google ученый
Грюн Д., Мураро М.Дж., Буассет Дж.С., Вибрандс К., Любимова А., Дхармадхикари Г., ван ден Борн М., ван Эс Дж., Янсен Э., Клеверс Х. и др. Предсказание de novo идентичности стволовых клеток с использованием данных транскриптома одной клетки. Клеточная стволовая клетка. 2016; 19(2):266–77. https://doi. org/10.1016/j.stem.2016.05.010.
Артикул Google ученый
Plass M, Solana J, Wolf FA, Ayoub S, Misios A, Glažar P, Obermayer B, Theis FJ, Kocks C, Rajewsky N. Атлас клеточных типов и генеалогическое дерево всего сложного животного с помощью одноклеточной транскриптомики. Наука. 2018; 360 (6391): 1723. https://doi.org/10.1126/science.aaq1723.
Артикул Google ученый
Ху Ю, Ши Л. Визуализация больших графиков. Wiley Interdiscip Rev Comput Stat. 2015 г.; 7(2):115–36. https://doi.org/10.1002/wics.1343.
Артикул Google ученый
Ван дер Маатен Л., Хинтон Г. Визуализация данных с помощью t-sne. Дж. Мах Узнать Рез. 2008 г.; 9 (ноябрь): 2579–605.
Google ученый
Ислам С. , Кьялквист У., Молинер А., Заджак П., Фан Дж. Б., Лоннерберг П., Линнарссон С. Характеристика одноклеточного транскрипционного ландшафта с помощью мультиплексной РНК-сек. Геном Res. 2011 г.; 21(7):1160–7. https://doi.org/10.1101/gr.110882.110.
КАС Статья Google ученый
Левин Дж. Х., Саймондс Э. Ф., Бендалл С. К., Дэвис К. Л., Амир Э.-д., Тадмор М. Д., Литвин О., Финберг Х. Г., Джагер А., Зундер Э. Р., Финк Р., Гедман А. Л., Радтке И., Даунинг М. Р., Пе’ er D, Нолан GP. Фенотипическое рассечение ОМЛ на основе данных выявляет клетки, подобные предшественникам, которые коррелируют с прогнозом. Клетка. 2015 г.; 162(1):184–97. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.05.047.
КАС Статья Google ученый
Блондель В.Д., Гийом Дж.Л., Ламбиот Р., Лефевр Э. Быстрое развертывание сообществ в больших сетях. J Стат Мех. 2008 г. ; 2008:10008. https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008. 0803.0476в2.
Артикул Google ученый
Xu C, Su Z. Идентификация типов клеток по одноклеточным транскриптомам с использованием нового метода кластеризации. Биоинформатика. 2015 г.; 31 (12): 1974–80. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv088.
КАС Статья Google ученый
Ньюман MEJ. Модульность и структура сообщества в сетях. Proc Natl Acad Sci. 2007 г.; 103 (23): 8577–582. https://doi.org/10.1073/pnas.0601602103.
Артикул Google ученый
Сингх Г., Мемоли Ф., Карлссон Г.Э. Топологические методы анализа наборов данных высокой размерности и распознавания трехмерных объектов. В: Симпозиум Eurographics по точечной графике: 2007. с. 91–100. http://cs233.stanford.edu/ReferencedPapers/mapperPBG. pdf.
Макиннес Л., Хили Дж. Умап: Единая аппроксимация многообразия и проекция для уменьшения размерности. 2018;: 1802–03426. архив: 1802.03426.
Jacomy M, Venturini T, Heymann S, Bastian M. ForceAtlas2, алгоритм компоновки непрерывного графа для удобной визуализации сети, разработанный для программного обеспечения Gephi. ПЛОС ОДИН. 2014; 9(6):98679. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098679.
Артикул Google ученый
Пол Ф., Аркин Ю., Гилади А., Джайтин Д.А., Кенигсберг Э., Керен-Шаул Х., Винтер Д., Лара-Астиасо Д., Гури М., Вайнер А., Дэвид Э., Коэн Н., Лауридсен ФКБ, Хаас С., Шлитцер А., Милднер А., Жинхоу Ф., Юнг С., Трампп А., Порс Б.Т., Танай А., Амит И. Транскрипционная гетерогенность и наследственная приверженность миелоидных предшественников. Клетка. 2015 г.; 163: 1663–77. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.013.
КАС Статья Google ученый
Несторова С. , Хейми Ф.К., Сала Б.П., Диаманти Э., Шеперд М., Лауренти Э., Уилсон Н.К., Кент Д.Г., Готтгенс Б. Карта разрешения одной клетки гемопоэтических стволовых клеток мыши и дифференцировки клеток-предшественников. Кровь. 2016; 128(8):20–31. https://doi.org/10.1182/blood-2016-05-716480.
Артикул Google ученый
Далин Дж.С., Хейми Ф.К., Пижуан-Сала Б., Шеперд М., Лау В.В.У.И., Несторова С., Вайнреб С., Волок С., Ханна Р., Диаманти Э., Кент Д.Г., Гёттгенс Б., Уилсон Н.К. Одноклеточный гематопоэтический ландшафт разрешает восемь клональных траекторий и дефектов у мышей с мутацией набора. Кровь. 2018; 131:1–11. https://doi.org/10.1182/blood-2017-12-821413.
Артикул Google ученый
Görgens A, Ludwig AK, Möllmann M, Krawczyk A, Dürig J, Hanenberg H, Horn PA, Giebel B. Мультипотентные гематопоэтические предшественники делятся асимметрично с образованием предшественников лимфомиелоидной и эритромиелоидной линий. Представитель стволовых клеток, 2014 г.; 3:1058–72. https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2014.09.016.
Артикул Google ученый
Tusi BK, Wolock SL, Weinreb C, Hwang Y, Hidalgo D, Zilionis R, Waisman A, Huh JR, Klein AM, Socolovsky M. Моментальные снимки населения предсказывают ранние гемопоэтические и эритроидные иерархии. Природа. 2018; 555 (7694): 54–60. https://doi.org/10.1038/nature25741.
КАС Статья Google ученый
Ла Манно Г., Солдатов Р., Цайзель А., Браун Э., Хохгернер Х., Петухов В., Лидшрайбер К., Кастрити М.Е., Лённерберг П., Фурлан А. и др. Скорость РНК одиночных клеток. Природа. 2018; 560 (7719):494. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0414-6.
КАС Статья Google ученый
Вагнер Д.Е., Вайнреб С., Коллинз З.М., Бриггс Дж. А., Мегасон С.Г., Кляйн А.М. Одноклеточное картирование ландшафтов экспрессии генов и родословных у эмбрионов рыбок данио. Наука. 2018:4362. https://doi.org/10.1126/science.aar4362.
10X Геномика. 1,3 миллиона клеток мозга мышей E18. https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/datasets/1.3.0/1M_neurons. По состоянию на 5 апреля 2017 г.
Регев А., Тейхманн С.А., Ландер Э.С., Амит И., Бенуа С., Бирни Э., Боденмиллер Б., Кэмпбелл П.Дж., Карнинчи П., Клатворти М., Клеверс Х., Депланке Б., Данхэм И., Эбервин Дж., Эйлс Р., Энард В., Фармер А., Фуггер Л., Гёттгенс Б., Хакоэн Н., Ханиффа М., Хемберг М., Ким С.К., Кленерман П., Кригштейн А., Лейн Э., Линнарссон С., Лундберг Э., Лундеберг Дж., Маджумдер П., Мариони Дж. К., Мерад М., Мхланга М., Навийн М., Нетеа М., Нолан Г., Пеэр Д., Филлипакис А., Понтинг К.П., Квейк С.Р., Рейк В., Розенблатт-Розен О., Санес Д.Р., Сатия Р., Шумахер Т.Н., Шалек А.К., Шапиро Э. , Шарма P, Shin JW, Stegle O, Stratton MR, Stubbbington MJT, Theis FJ, Uhlen M, van Oudenaarden A., Wagner A, Watt FM, Weissman JS, Wold BJ, Xavier RJ, NY. Научный форум: Атлас клеток человека. электронная жизнь. 2017; 6:27041. https://doi.org/10.7554/elife.27041.
Артикул Google ученый
Эйленберг П., Келер Н., Блази Т., Филби А., Карпентер А.Е., Рис П., Тайс Ф.Дж., Вольф Ф.А. Реконструкция клеточного цикла и прогрессирования заболевания с помощью глубокого обучения. Нац коммун. 2017; 8:463. https://doi.org/10.1038/s41467-017-00623-3.
Артикул Google ученый
Сатия Р., Фаррелл Дж. А., Геннерт Д., Шир А. Ф., Регев А. Пространственная реконструкция данных экспрессии генов одноклеточных. Нац биотехнолог. 2015 г.; 33:495–502. https://doi.org/10.1038/nbt.3192.
КАС Статья Google ученый
Вольф Ф. А., Ангерер П., Тайс Ф.Дж. SCANPY: крупномасштабный анализ данных экспрессии генов в одиночных клетках. Геном биол. 2018; 19(1):15. https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0.
Артикул Google ученый
Лопес Р., Регьер Дж., Коул М.Б., Джордан М.И., Йосеф Н. Нат Методы. 2018; 15(12):1053. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0229-2.
Трааг В. Лувен. Репозиторий GitHub. 2017. https://doi.org/10.5281/zenodo.35117.
Вольф Ф.А., Хами Ф., Пласс М., Солана Дж., Далин Дж.С., Гёттгенс Б., Раевски Н., Саймон Л., Тайс Ф.Дж. PAGA: абстракция графа согласовывает кластеризацию с выводом траектории посредством сохраняющей топологию карты отдельных ячеек. Репозиторий GitHub. 2019. https://github.com/theislab/paga.

Ссылки на скачивание

Благодарности

Ф.А.В. спасибо Н. Йосефу и Д. Вагнеру за стимулирующие обсуждения, С. Тритчлеру за ценные отзывы при тестировании реализации и М. Люкену и В. Траагу за комментарии по разделению графа с сохранением связности. Мы благодарим рецензента 1 за то, что он указал нам на обзор [14].

Финансирование

Ф.А.В. выражает благодарность Программе постдоков Гельмгольца, Инициативе и Сетевому фонду Ассоциации Гельмгольца. J.S.D. поддерживается грантом Шведского исследовательского совета. Работа в лаборатории B.G. поддерживается грантами Wellcome, Bloodwise, Cancer Research UK, NIH-NIDDK, а также грантами на основную поддержку от Wellcome Кембриджскому институту медицинских исследований и Кембриджскому институту стволовых клеток Wellcome-MRC. Ф.К.Х. является получателем аспирантуры Медицинского исследовательского совета. Работа М.П., Дж.С. и Н.Р. финансировался Немецким центром сердечно-сосудистых исследований (DZHK BER 1.2 VD) и DFG (грант RA 838/5-1). Ф.Дж.Т. поддерживается Немецким исследовательским фондом (DFG) в рамках Центра совместных исследований 1243, Подпроект A17.

Доступность данных и материалов

PAGA, а также все этапы обработки, используемые в рамках анализа, доступны в Scanpy [35]: https://github.com/theislab/scanpy. Анализы и результаты настоящей статьи доступны на https://github.com/theislab/paga [38] вместе со всеми использованными данными и были получены с помощью Scanpy 1.2. PAGA распространяется под лицензией BSD-3.

Набор данных Planaria доступен в NCBI GEO под регистрационным номером GSE103633 [13], набор данных эмбрионов рыбок данио доступен под номером GSE11229.4 [30].

Информация об авторе

Авторы и организации

Helmholtz Center Munich – Немецкий исследовательский центр гигиены окружающей среды, Институт вычислительной биологии, Нойхерберг, Мюнхен, Германия
Ф. Александр Вольф, Лукас Саймон и Фабиан Дж. Тайс
Департамент гематологии и Совет медицинских исследований Кембриджского института стволовых клеток, Кембриджский университет, Кембридж, Великобритания
Фиона К. Хейми, Йоаким С. Далин и Бертольд Гёттгенс
Берлинский институт медицинской системной биологии, Центр молекулярной медицины им. Макса Дельбрюка, Берлин, Германия
Мирейа Пласс, Хорди Солана и Николаус Раевски
Медицинский факультет, Каролинский институт и больница Каролинского университета, Стокгольм, Швеция
Йоаким С. Далин
Факультет математики Мюнхенского технического университета, Мюнхен, Германия
Фабиан Дж. Тайс

Авторы

Ф. Александр Вольф
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Fiona K. Hamey
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Mireya Plass
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия
Jordi Solana
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Joakim S. Dahlin
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Berthold Göttgens
Просмотр публикаций автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Николаус Раевский
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Lukas Simon
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar
Fabian J. Theis
Посмотреть публикации автора
Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Вклады

Компания FAW разработала и внедрила метод, проанализировала данные и написала дополнительные примечания. FKH проанализировал данные Dahlin et al. [26]. FKH, JSD и BG интерпретировали релевантность метода для вывода родственных отношений в гематопоэзе, а MP, JS и NR для вывода таковых у Planaria. FKH, MP, JS и NR способствовали развитию метода посредством критических оценок. LS и FJT внесли свой вклад в концепцию проекта. FJT руководил проектом и написал части Дополнительного примечания 1.3. FAW и FJT написали статью при участии всех соавторов. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Автор, ответственный за переписку

Переписка с Фабиан Дж. Тайс.

Декларация этики

Одобрение этики и согласие на участие

Неприменимо.

Согласие на публикацию

Неприменимо.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональной принадлежности.

Дополнительный файл

Дополнительный файл 1

Дополнительные рисунки и примечания. (PDF 6324 КБ)

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья распространяется на условиях международной лицензии Creative Commons Attribution 4.

Метод абстрагирования: Абстрагирование – Гуманитарный портал

Что это — абстрагирование? Метод абстрагирования и его цели

Общее представление

Иной взгляд на один объект

Изучая действительность

Винтики нашего внутреннего механизма

Применение – во всем

Мыслить абстрагированно – способность каждого человека

§ 2. Метод абстрагирования в логическом анализе причинно-следственных отношений . Юридическая логика

Что такое метод абстрагирования и в чем его польза?

Что это такое?

Зачем нужно делать это?

Основные цели

Как научиться абстрагироваться?

Что такое абстрагирование? Метод абстрагирования и его цели

Общее представление

Иной взгляд на один объект

Изучая действительность

Винтики нашего внутреннего механизма

Применение – во всем

Мыслить абстрагированно – способность каждого человека

Общее представление

Источники:

Источники:

Зачем нужно абстрагироваться?

Источники:

Что такое абстрагирование – метод, приём или мышление :: SYL.ru

Как проявляется абстрагирование в жизни человека

Существует ли абстрактное мышление

Абстрагирование как метод и художественный приём

Классификация типов абстрагирования

Теории абстрагирования

Сферы применения абстрагирования

Абстрагирование в психологии 🍋

Цели абстрагирования

Отождествление

Систематизация и разделение

Обобщение

Четкость и конкретика

Создание образца

Типы абстракций

Методы абстрагирования

Интерпретация метода абстракции в сфере недвижимости

Определение «метода абстракции»

Почему используется метод абстракции?

Нужна помощь агента по недвижимости?

Вы риелтор и хотите стать участником?

Как работает метод абстракции?

Как применяется метод абстракции?

Популярные термины о недвижимости

Популярные вопросы о недвижимости

Что такое абстракция в ООП? Java Abstract Class & Method

Что такое абстракция в ООП?

Давайте изучим абстракцию в ООП на примере:

Разница между абстракцией и инкапсуляцией

Разница между абстрактным классом и интерфейсом

Что такое абстрактный класс?

Что такое абстрактные методы?

Преимущества абстракции

Когда использовать абстрактные методы и абстрактный класс?

Документация JDK 19 — Главная

Обзор

Инструменты

Язык и библиотеки

Технические характеристики

Безопасность

Виртуальная машина HotSpot

Управление и устранение неполадок

Client Technologies

Абстракционный метод решения задач

Получение расстояния

Проигрыватели компакт-дисков, iPod и абстракции

Решение проблем

Метод уровней абстракции | Философия информации

CITE

Реферат

Войти

Получить помощь с доступом

Доступ для учреждений

Доступ на основе IP