Стратометрический отбор: Как рассчитать выборку

Выборка — Психологос

Выборка — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

Объём выборки

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X сооветствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:

1. пары близнецов,
2. два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
3. мужья и жёны
4. и т. п.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

1. мужчины и женщины,
2. психологи и математики.
3. Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.

Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:

• t-критерий Стьюдента
• T-критерий Вилкоксона
• U-критерий Манна-Уитни
• Критерий знаков
• и др.

Репрезентативность

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.

Пример нерепрезентативной выборки

В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, людям, выбранным по телефонным книгам всей страны, и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону

40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и верхнего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Виды плана построения групп из выборок

Выделяют несколько основных видов плана построения групп:

• Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
• Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
• Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
• Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.

Стратегии построения групп

Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности

• Рандомизация (случайный отбор)
• Попарный отбор
• Стратометрический отбор
• Приближённое моделирование
• Привлечение реальных групп

Рандомизация

Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).

Попарный отбор

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать…

Стратометрический отбор

Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.

Приближённое моделирование

Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.

Выборка | это… Что такое Выборка?

Выборка или выборочная совокупность — множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.

Характеристики выборки:

• Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
• Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

• Объект исследования очень обширный. Например, потребители продукции глобальной компании – огромное количество территориально разбросанных рынков.
• Существует необходимость в сборе первичной информации.

Содержание 1 Объём выборки 2 Зависимые и независимые выборки 3 Репрезентативность 3.1 Пример нерепрезентативной выборки 4 Виды плана построения групп из выборок 5 Типы выборки 5.1 Вероятностные выборки 5.2 Невероятностные выборки 6 Стратегии построения групп 6.1 Рандомизация 6.2 Попарный отбор 6.3 Стратометрический отбор 6.4 Приближённое моделирование 7 Примечания 8 Литература 9 См. также 10 Ссылки

Объём выборки

Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Из статистических соображений рекомендуется, чтобы число случаев составляло не менее 30—35.

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются

зависимыми. Примеры зависимых выборок:

• пары близнецов,
• два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия,
• мужья и жёны
• и т. п.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

• мужчины и женщины,
• психологи и математики.

Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объём, а объём независимых может отличаться.

Сравнение выборок производится с помощью различных статистических критериев:

• t-критерий Стьюдента
• Критерий Уилкоксона
• U-критерий Манна-Уитни
• Критерий знаков
• и др.

Репрезентативность

Выборка может рассматриваться в качестве репрезентативной или нерепрезентативной.

Пример нерепрезентативной выборки

В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году

[1]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:

• 57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону
• 40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта

На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков.

Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).

Виды плана построения групп из выборок

Выделяют несколько основных видов плана построения групп^[2]:

1. Исследование с экспериментальной и контрольной группами, которые ставятся в разные условия.
   • Исследование с экспериментальной и контрольной группами с привлечением стратегии попарного отбора
2. Исследование с использованием только одной группы — экспериментальной.
3. Исследование с использованием смешанного (факторного) плана — все группы ставятся в разные условия.

Типы выборки

Выборки делятся на два типа:

• вероятностные
• невероятностные

Вероятностные выборки

1. Простая вероятностная выборка:
   • Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.

Процедура построения простой случайной выборки включает в себя следующие шаги:

1. необходимо получить полный список членов генеральной совокупности и пронумеровать этот список. Такой список, напомним, называется основой выборки;

2. определить предполагаемый объем выборки, то есть ожидаемое число опрошенных;

3. извлечь из таблицы случайных чисел столько чисел, сколько нам требуется выборочных единиц. Если в выборке должно оказаться 100 человек, из таблицы берут 100 случайных чисел. Эти случайные числа могут генерироваться компьютерной программой.

4. выбрать из списка-основы те наблюдения, номера которых соответствуют выписанным случайным числам

• Простая случайная выборка имеет очевидные преимущества. Этот метод крайне прост для понимания. Результаты исследования можно распространять на изучаемую совокупность. Большинство подходов к получению статистических выводов предусматривают сбор информации с помощью простой случайной выборки. Однако метод простой случайной выборки имеет как минимум четыре существенных ограничения:

1. зачастую сложно создать основу выборочногo наблюдения, которая позволила бы провести простую случайную выборку.

2. результатом применения простой случайной выборки может стать большая совокупность, либо совокупность, распределенная по большой географической территории, что значительно увеличивает время и стоимость сбора данных.

3. результаты применения простой случайной выборки часто характеризуются низкой точностью и большей стандартной ошибкой, чем результаты применения других вероятностных методов.

4. в результате применения SRS может сформироваться нерепрезентативная выборка. Хотя выборки, полученные простым случайным отбором, в среднем адекватно представляют генеральную совокупность, некоторые из них крайне некорректно представляют изучаемую совокупность. Вероятность этого особенно велика при небольшом объеме выборки.

• Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.

1. Систематическая вероятностная выборка. Является упрощенным вариантом простой вероятностной выборки. На основе списка генеральной совокупности через определённый интервал (К) отбираются респонденты. Величина К определяется случайно. Наиболее достоверный результат достигается при однородной генеральной совокупности, иначе возможны совпадение величины шага и каких-то внутренних циклических закономерностей выборки (смешение выборки). Минусы: такие же как и в простой вероятностной выборке.
2. Серийная (гнездовая) выборка. Единицы отбора представляют собой статистические серии (семья, школа, бригада и т. п.). Отобранные элементы подвергаются сплошному обследованию. Отбор статистических единиц может быть организован по типу случайной или систематической выборки. Минус: Возможность большей однородности, чем в генеральной совокупности.
3. Районированная выборка. В случае неоднородной генеральной совокупности, прежде, чем использовать вероятностную выборку с любой техникой отбора, рекомендуется разделить генеральную совокупность на однородные части, такая выборка называется районированной. Группами районирования могут выступать как естественные образования (например, районы города), так и любой признак, заложенный в основу исследования. Признак, на основе которого осуществляется разделение, называется признаком расслоения и районирования.
4. «Удобная» выборка. Процедура «удобной» выборки состоит в установлении контактов с «удобными» единицами выборки — с группой студентов, спортивной командой, с друзьями и соседями. Если необходимо получить информацию о реакции людей на новую концепцию, такая выборка вполне обоснована. «Удобную» выборку часто используют для предварительного тестирования анкет.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1. Квотная выборка – выборка строится как модель, которая воспроизводит структуру генеральной совокупности в виде квот (пропорций) изучаемых признаков. Число элементов выборки с различным сочетанием изучаемых признаков определяется с таким расчётом, чтобы оно соответствовало их доле (пропорции) в генеральной совокупности. Так, например, если генеральная совокупность у нас представлена 5000 человек, из них 2000 женщин и 3000 мужчин, тогда в квотной выборке у нас будут 20 женщин и 30 мужчин, либо 200 женщин и 300 мужчин. Квотированные выборки чаще всего основываются на демографических критериях: пол, возраст, регион, доход, образование и прочих. Минусы: обычно такие выборки нерепрезентативны, т.к. нельзя учесть сразу несколько социальных параметров. Плюсы: легкодоступный материал.
2. Метод снежного кома. Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)
3. Стихийная выборка – выборка так называемого «первого встречного». Часто используется в теле- и радиоопросах. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов. Минусы: невозможно установить какую генеральную совокупность представляют опрошенные, и как следствие – невозможность определить репрезентативность.
4. Маршрутный опрос – часто используется, если единицей изучения является семья. На карте населённого пункта, в котором будет производиться опрос, нумеруются все улицы. С помощью таблицы (генератора) случайных чисел отбираются большие числа. Каждое большое число рассматривается как состоящее из 3-х компонентов: номер улицы (2-3 первых числа), номер дома, номер квартиры. Например, число 14832: 14 – это номер улицы на карте, 8 – номер дома, 32 – номер квартиры.
5. Районированная выборка с отбором типичных объектов. Если после районирования из каждой группы отбирается типичный объект, т.е. объект, который по большинству изучаемых в исследовании характеристик приближается к средним показателям, такая выборка называется районированной с отбором типичных объектов.

6.Модальная выборка. 7.экспертная выборка. 8.Гетерогенная выборка.

Стратегии построения групп

Отбор групп для их участия в психологическом эксперименте осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внутренней и внешней валидности^[3].

• Рандомизация (случайный отбор)
• Попарный отбор
• Стратометрический отбор
• Приближённое моделирование
• Привлечение реальных групп

Рандомизация

Рандомизация, или случайный отбор, используется для создания простых случайных выборок. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вуза, можно сложить бумажки с именами всех студентов вуза в шляпу, а затем достать из неё 100 бумажек — это будет случайным отбором (Гудвин Дж., с. 147).

Попарный отбор

Попарный отбор — стратегия построения групп выборки, при котором группы испытуемых составляются из субъектов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Данная стратегия эффективна для экспериментов с использованием экспериментальных и контрольных групп с лучшим вариантом — привлечением близнецовых пар (моно- и дизиготных), так как позволяет создать. ..

Стратометрический отбор

Стратометрический отбор — рандомизация с выделением страт (или кластеров). При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов и др.), и отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками.

Приближённое моделирование

Приближённое моделирование — составление ограниченных выборок и обобщение выводов об этой выборке на более широкую популяцию. Например, при участии в исследовании студентов 2-го курса университета, данные этого исследования распространяются на «людей в возрасте от 17 до 21 года». Допустимость подобных обобщений крайне ограничена.

Приближенное моделирование – формирование модели, которая для четко оговоренного класса систем (процессов) описывает его поведение (или нужные явления) с приемлемой точностью.

Примечания

1. ↑ Исследование в психологии: методы и планирование / Дж. Гудвин. — СПб.: Питер, 2004. С. 146.
2. ↑ Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. — 2-е изд., доп. — СПб.: Питер, 2002. С. 92
3. ↑ См. там же. С. 93—95.

Литература

Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. — СПб.: Речь, 2004.

• Ильясов Ф. Н. Репрезентативность результатов опроса в маркетинговом исследовании // Социологические исследования. 2011. № 3. С. 112-116.

См. также

• Список когнитивных искажений
• В некоторых типах исследований выборку делят на группы:
  • экспериментальная
  • контрольная
• Когорта

Ссылки

• Выборка по Р 50-605-80-93
• Выборка в аудите
• Понятие выборки. Основные характеристики выборки. Типы выборки

Оригинальные спортивные игры FANTASY!

61 год настольным играм, цифровым играм
и всемирно известные симуляторы.

Pro/College Football и Basketball уже в продаже!

Футбол 2022 Новинка

Американский футбол 2022 Новинка

Хоккей 2022

Баскетбол 2022

Магазин по спорту

О Strat-O-Matic

Хотите узнать больше?

Взгляните на то, как играть в

и обо всем, что предлагает Strat!

Продукция Strat-O-Matic

• Настольная игра №1
• Самая продаваемая игра для Windows
• Веб-игра/приложение
• Мобильные приложения

#1 Настольная игра «Бейсбол»

Купить здесь

Отмеченная наградами бейсбольная игра для Windows

Купить здесь

Бейсбол и футбол 365 игр

Играть здесь

Загрузите Strat-O-Matic на мобильное устройство

Купить здесь

Станьте частью Strat-O-Nation Введите свой адрес электронной почты справа и будьте в курсе распродаж, новых продуктов и всего, что происходит в мире Strat-O-Matic.

Имя пользователя

Электронная почта

Пароль

— Пароль должен быть не менее 8 символов в длину
— Он должен содержать как минимум одну заглавную букву, одну цифру и один специальный символ.

Подтвердите пароль

Пожалуйста, введите тот же пароль еще раз.

КАПЧА

Анаэробная карбоксидотрофия у дышащих серой галоархей из гиперсоленых озер

Ragsdale SW. Жизнь с угарным газом. Crit Rev Biochem Mol Biol. 2004; 39: 165–95.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Светличный В., Пешель С., Акер Г., Мейер О. Две ассоциированные с мембраной NiFeS-дегидрогеназы монооксида углерода из анаэробной эубактерии, утилизирующей монооксид углерода Carboxydothermus hydroformans . J Бактериол. 2001; 183:5134–44.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Техтманн С.М., Лебединский А.В., Колман А.С., Соколова Т.Г., Войке Т., Гудвин Л. и др. Доказательства горизонтального переноса генов анаэробных дегидрогеназ монооксида углерода. Фронт микробиол. 2012;3:132.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

«>

Иноуэ М., Накамото И., Омаэ К., Огуро Т., Огата Х., Йошида Т. и др. Структурное и филогенетическое разнообразие анаэробных дегидрогеназ моноксида углерода. Фронт микробиол. 2020;9:3353.

Артикул Google ученый

Jeoung J-H, Martins BM, Dobbek H Дегидрогеназы монооксида углерода. В: Hu Y (ред.), Металлопротеины: методы и протоколы. Методы молекулярной биологии. 2019; 1876: 37–54.

Кинг ГМ, Вебер КФ. Распространение, разнообразие и экология аэробных СО-окисляющих бактерий. Nat Rev Microbiol. 2007; 5:107–18.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Robb FT, Techtmann SM Жизнь на грани: микробная адаптация к росту на угарном газе. F1000Исследование. 2018:7. https://doi.org/10.12688/f1000research.16059.1.

Кинг ГМ. Угарный газ как источник метаболической энергии для чрезвычайно галофильных микробов: последствия для микробной активности в марсианском реголите. Proc Nat Ac Sci США. 2015; 112:4465–70.

Артикул КАС Google ученый

Соколова Т.Г., Хенстра А.М., Сипма Ю., Паршина С.Н., Стамс А.Ю.М., Лебединский А.В. Разнообразие и экофизиологические особенности термофильных карбоксидотрофных анаэробов. FEMS Microbiol Ecol. 2009; 68: 131–41.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Diender M, Stams AJM, Sousa DZ. Пути и биоэнергетика анаэробного брожения оксида углерода. Фронт микробиол. 2015;6:1275.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Hoeft SE, Switzer Blum J, Stolz JF, Tabita FR, Witte B, King GM и др. Alkalilimnicola erlichii sp. nov., новая окисляющая арсенит галоалкалофильная гаммапротеобактерия, способная к хемоавтотрофному или гетеротрофному росту с использованием нитрата или кислорода в качестве акцептора электронов. Int J Syst Evol Microbiol. 2007; 57: 504–12.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Ковалева О.Л., Турова Т.П., Куенен Ю.Г., Мюйзер Г. Аэробная карбоксидотрофия в экстремально галощелочных условиях у штаммов Alkalispirillum / Alkalilimnicola , выделенных из содовых озер. микробиол (SGM). 2010; 156:819–27.

Артикул КАС Google ученый

Майерс М.Р., Кинг Г.М. Окисление монооксида углерода (со) с перхлоратом: свидетельство вероятной реакции, опосредованной микробами, в марсианских рассолах. Фронт микробиол. 2017;8:2571.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Дженсен А., Финстер К. Выделение и характеристика Sulfurospirillum carboxydovorans sp. nov., новая микроаэрофильная эпсилонпротеобактерия, окисляющая монооксид углерода. Антони ван Левенгук. 2005; 87: 339–53.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Паршина С.Н., Сипма Дж., Хенстра А.М., Стамс А.Дж.М. Окись углерода как донор электронов для биологического восстановления сульфата. Int J Microbiol. 2010;2010:319527.

Fukuyama Y, Omae K, Yoneda Y, Yoshida T, Sako Y. Взгляд на сохранение энергии посредством альтернативного метаболизма монооксида углерода в Carboxydothermus pertinax , обнаруженный сравнительным анализом генома. Appl Environ Microbiol. 2018; 84: e00458–18.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Алвес Д.И., Виссер М., Арантес А.Л., Нийссе Б., Плагге К.М., Алвес М.М. и др. Влияние сульфата на конверсию моноксида углерода термофильной культурой, ферментирующей синтез-газ, в которой доминирует Desulfofundulus вида. Фронт микробиол. 2020;11:588468.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Хенстра А.М., Дейкема С., Стамс А.Дж. Archaeoglobus fulgidus сочетает окисление CO с восстановлением сульфатов и ацетогенезом с кратковременным накоплением формиата. Окружающая среда микробиол. 2007; 9: 1836–41. 18

Артикул КАС пабмед Google ученый

Кожевникова Д.А., Таранов Е.А., Лебединский А.В., Бонч-Осмоловская Е.А., Соколова Т.Г. Гидрогеногенный и сульфидогенный рост архей Thermococcus на оксиде углерода и формиате. Microbiol (Москва, английский перевод). 2016;85:400–10.

Артикул КАС Google ученый

Огер П., Соколова Т.Г., Кожевникова Д.А., Черных Н.А., Бартлетт Д.Х., Бонч-Осмоловская Е.А., и соавт. Полная последовательность генома гипертермофильного археона Термококк зр. штамм АМ4, способный к органотрофному росту и росту за счет гидрогеногенного или сульфидогенного окисления монооксида углерода. J Бактериол. 2011;193:7019–20.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Benvenuti M, Meneghello M, Guendon C, Jacq-Bailly A, Jeoung J-H, Dobbek H, et al. Две СО-дегидрогеназы Thermococcus sp. АМ4. Биохим Биофиз Акта. 2020;1861:148188.

Артикул КАС Google ученый

Ву Г.Дж., Шут ФЛП, Хайя Д.К., Адамс М.В.В. Характеристика мембраносвязанной сульфанредуктазы: недостающее звено в эволюции современных дыхательных комплексов. Дж. Биол. Хим. 2018; 293:16687–96.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Аллен Т.Д., Колдуэлл М.Э., Лоусон П.А., Хюнке Р. Л., Таннер Р.С. Alkalibaculum bacchi gen.nov., sp.nov., CO-окисляющий, продуцирующий этанол ацетоген, выделенный из почвы, подвергшейся воздействию домашнего скота. Int J Syst Evol Microbiol. 2010;60:2483–2489.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Лю К., Атие Х.К., Таннер Р.С., Уилкинс М.Р., Ханке Р.Л. Ферментативное производство этанола из синтез-газа с использованием умеренно алкалофильных штаммов Alkalibaculum bacchi . Биоресурсная технология. 2012; 104:336–41.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Хомякова М.А., Меркель А.Ю., Петрова Д.А., Бонч-Осмоловская Е.А., Слободкин А.И. Alkalibaculum sporogenes sp. nov., выделенный из наземного грязевого вулкана и исправленное описание рода Alkalibaculum . Int J Syst Evol Microbiol. 2020;70:4914–4919.

Артикул КАС пабмед Google ученый

«>

Сорокин Д.Ю., Диендер М., Меркель А.Ю., Коэнен М., Бейл Н.Дж., Пабст М. и др. Натранаэрофаба карбоксидовора род. ноябрь, сп. nov., чрезвычайно галоалкалофильный утилизирующий СО ацетоген из гиперсоленого содового озера, представляющий новую глубокую филогенетическую линию в классе « Natranaerobiia ». Окружающая среда микробиол. 2021; 23: 3460–76.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Макарова К.С., Аббас Б., Феррер М., Голышин П.Н., Галинский Е.А., и соавт. Открытие чрезвычайно галофильных, метилредуцирующих эуриархей дает представление об эволюционном происхождении метаногенеза. Нат микробиол. 2017;2:17081.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Сорокин Д.Ю., Кубланов И.В., Гаврилов С.Н., Рохо Д., Роман П., Голышин П.Н., и др. Элементарная сера и ацетат могут поддерживать жизнь нового строго анаэробного галоархея. ISME J. 2016; 10: 240–252.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Кубланов И.В., Якимов М.М., Рижпстра В.И., Синнинге Дамсте Дж.С. Halanaeroarchaeum sulphurireducens род. ноябрь, сп. nov., первый облигатно анаэробный галоархеон, дышащий серой, выделенный из гиперсоленого озера. Int J Syst Evol Microbiol. 2016;66:2377–81.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Якимов М.М., Кубланов И.В., Орен А. Halanaeroarchaeum . В: Уитмен В.Б. (ред.). Руководство Берги по систематике бактерий и архей. Джон Вили и сыновья, ООО, 2017 г.; https://doi.org/10.1002/9781118960608.gbm01496.

Сорокин Д.Ю., Мессина Э., Смедиле Ф., Роман П., Синнинге Дамсте Дж.С., Чиордиа С. и др. Открытие анаэробных литогетеротрофных галоархей, повсеместно распространенных в гиперсоленых местообитаниях. ISME J. 2017; 11:1245–60.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Сорокин Д.Ю., Якимов М.М. Род Halodesulfuriarchaeum . В: Уитмен В.Б. (ред.). Руководство Берги по систематике бактерий и архей. John Wiley & Sons, Ltd., 2018 г. https://doi.org/10.1002/9.781118960608.gbm01528. 32

Сорокин Д.Ю., Мессина Э., Ла Коно В., Феррер М., Сиордия С., дель Кармен Мена и др. Серное дыхание группы факультативно-анаэробных натроноархей, повсеместно распространенных в гиперсоленых содовых озерах. Фронт микробиол. 2018;9:2359.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Сорокин Д.Ю., Якимов М.М., Мессина Э., Меркель А.Ю., Бэйл Н.Дж., Синнингхе Дамсте Дж.С. Натронолимнобиус сульфуридукенс сп. nov. и Halalkaliarchaeum desulfuricum gen. ноябрь, сп. nov., первые алкалофильные галоархеи, дышащие серой, из гиперсоленых щелочных озер. Int J Syst Evol Microbiol. 2019;69:2662–73.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Меркель А.Ю., Мессина Э., Якимов М.М., Итох Т., Месбах Н.М. и др. Реклассификация рода Natronolimnobius : предложение двух новых родов, Natronolimnohabitans род. ноябрь для размещения Natronolimnobius innermongolicus и Natrarchaeobaculum gen. ноябрь для размещения Natronolimnobius aegyptiacus и Natronolimnobius sulphurireducens . Int J Syst Evol Microbiol. 2020;70:3399–405.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю., Меркель А.Ю., Якимов М.М., Орен А. Halalkaliarchaeum. В: Уитмен В.Б. (ред.). Руководство Берги по систематике архей и бактерий. John Wiley & Sons, Ltd. , 2020 г. https://doi.org/10.1002/9781118960608.gbm01943.

Сорокин Д.Ю., Мессина Э., Смедиле Ф., Ла Коно В., Холсворт Дж.Е., Якимов М.М. Углеводозависимое серное дыхание у гало(щелочных)фильных эуриархей из гиперсоленых озер. Окружающая среда микробиол. 2021; 23: 3779–808. 37

Артикул Google ученый

Сорокин Д.Ю., Якимов М.М., Мессина Э., Меркель А.Ю., Коэнен М., Бейл Н.Дж., и др. Halapricum desulfuricans sp. nov., утилизирующие углеводы сероредуцирующие галоархеи из гиперсоленых озер. Сист Appl Microbiol. 2021;44:126249.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Пфенниг Н., Липперт К.Д. Über das Vitamin B12-Bedürfnis phototropher Schwefelbakterien. Арка микробиол. 1966; 55: 245–56.

Артикул КАС Google ученый

«>

Заглушка СМ. Дизайн бескислородной среды, подготовка и соображения. Методы Энзимол. 2005; 397:3–16.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Trüper HG, Schlegel HG. Метаболизм серы у Thiorhodaceae . 1. Количественные измерения растущих клеток Chromatium okenii . Антони ван Левенгук. 1964; 30: 225–38.

Артикул Google ученый

Rinke C, Chuvochina M, Mussig AJ, Chaumeil P-A, Davín AA, Waite DW, et al. Стандартизированная таксономия архей для базы данных таксономии генома. Нат микробиол. 2021; 6: 946–59.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Minh BQ, Schmidt HA, Chernomor O, Schrempf D, Woodhams MD, von Haeseler A, et al. IQ-TREE 2: Новые модели и эффективные методы филогенетического вывода в геномную эру. Мол Биол Эвол. 2020;37:1530–1534.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Guindon S, Dufayard JF, Lefort V, Anisimova M, Hordijk W, Gascuel O. Новые алгоритмы и методы для оценки филогении с максимальным правдоподобием: оценка производительности PhyML 3.0. Сист биол. 2010;59: 307–21.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Анисимова М., Гаскюэль О. Тест приближенного отношения правдоподобия для ветвей: быстрая, точная и мощная альтернатива. Сист биол. 2006; 55: 539–52.

Артикул пабмед Google ученый

Накамура Т., Ямада К.Д., Томии К., Катох К. Распараллеливание MAFFT для крупномасштабного множественного выравнивания последовательностей. Биоинформатика 2018;34:2490–2492.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

«>

Kalyaanamoorthy S, Minh BQ, Wong TKF, von Haesele A, Jermiin LS. ModelFinder: быстрый выбор модели для точных филогенетических оценок. Нат Методы. 2019;14:587–589.

Артикул Google ученый

Capella-Gutiérrez S, Silla-Martínez JM, Gabaldón T. trimAl: инструмент для автоматической обрезки выравнивания в крупномасштабном филогенетическом анализе. Биоинформатика 2009;25:1972–1973.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Камышный А., Гойфман А., Рыжков Д., Лев О. Образование карбонилсульфида реакцией монооксида углерода и неорганических полисульфидов. Технологии экологических наук. 2003; 37: 1865–72.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Zeer-Wanklyn CJ, Zamble DB. Микробный никель: клеточное поглощение и доставка в ферментные центры. Curr Opin Chem Biol. 2017; 37:80–88.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Альфано М., Перар Дж., Карпентье П., Бассет С., Замбелли Б., Тимм Дж. и др. Дополнительный белок дегидрогеназы моноксида углерода CooJ представляет собой многодоменный димер, богатый гистидином, содержащий неожиданный сайт связывания Ni (II). Дж. Биол. Хим. 2019; 294:7601–14.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Rowinska-Zyrek M, Zakrzewska-Czerwinska J, Zawilak-Pawlik A, Kozlowski H. Ni ²⁺ химический состав патогенов – возможная цель для ликвидации. Далтон Транс. 2014;43:8976–89.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Сорокин Д.Ю. Микробная утилизация бетаина глицина в гиперсоленых содовых озерах. Микробиол (Москва). 2021; 90: 567–75.

Google ученый

Elling FJ, Becker KW, KönnekeM, Schröder JM, Kellermann MY, Thomm M, et al. Респираторные хиноны архей: филогенетическое распространение и применение в качестве биомаркеров в морской среде. Окружающая среда микробиол. 2016; 18: 692–707.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Buckel W, Thauer RK. Бифуркация электронов на основе флавина, ферредоксин, флаводоксин и анаэробное дыхание с протонами (Ech) или NAD ⁺ (Rnf) как акцепторы электронов: исторический обзор. Фронт микробиол. 2018;9:401.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Buckel W, Thauer RK. Электронная бифуркация на основе флавина, новый механизм связи биологической энергии. Chem Rev. 2018; 118:3862–86.

Артикул КАС пабмед Google ученый

«>

Тянь Л., Ло Дж., Шао С., Чжэн Т., Олсон Д.Г., Линда Л.Р. Ферредоксин: НАД-оксидоредуктаза Thermoanaerobacterium saccharolyticum и его роль в образовании этанола. Appl Environ Microbiol. 2016;82:7134–41.

Артикул КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Friedrich T, Scheide D. Дыхательный комплекс I бактерий, архей и эукариот и его модуль, общий с мембраносвязанными мультисубъединичными гидрогеназами. ФЭБС лат. 2000; 479:1–5.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Grimaldi S., Schoepp-Cothenet B., Ceccaldi P., Guigliarelli B., Magalon A. Семейство прокариотических ферментов Mo/W-bisPGD: каталитическая рабочая лошадка в биоэнергетике. Биохим Биофиз Акта. 2016; 1827:1048–85.

Артикул Google ученый

Duarte AG, Barbosa ACC, Ferreira D, Manteigas G, Domingos RM, Pereira IAC. Окислительно-восстановительные петли в анаэробном дыхании — роль широко распространенного семейства белков NrfD и связанного с ним димерного окислительно-восстановительного модуля. Биохим Биофиз Акта. 2021;1862:148416.

Артикул КАС Google ученый

Ледбеттер Р.Н., Гарсия Костас А.М., Любнер К.Е., Малдер Д.В., Токмина-Лукашевская М., Арц Д.Х. и др. Белковый комплекс FixABCX с разветвлением электронов из Azotobacter vinelandii : создание низкопотенциальных восстанавливающих эквивалентов для катализа нитрогеназы. Биохимия. 2017;56:4177–4190. 60

Артикул КАС пабмед Google ученый

Шут Г.Дж., Мохамед-Расик Н., Токмина-Лукашевска М., Малдер Д.В., Нгуен Д.М.Н., Липскомб Г.Л. Каталитический механизм электрон-разветвляющих электрон-переносящих флавопротеинов (ETF) включает промежуточный комплекс с NAD ⁺ . Дж. Биол. Хим. 2019; 294:3271–83.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Торрегроса-Креспо Х., Пире С., Ричардсон Д.Дж., Мартинес-Эспиноса Р.М. Изучение молекулярного механизма денитрификации в Haloferax mediterranei с помощью протеомики. Фронт микробиол. 2020;11:605859.

Артикул пабмед ПабМед Центральный Google ученый

Саймон Дж., Клотц М.Г. Разнообразие и эволюция биоэнергетических систем, участвующих в микробных превращениях соединений азота. Биохим Биофиз Акта. 2013; 1827: 114–35.

Артикул КАС пабмед Google ученый

Леу А.О., Кай С., Макилрой С.Дж., Саутам Г., Сирота В.Дж., Юань З. и др. Анаэробное окисление метана в сочетании с восстановлением марганца представителями Methanoperedenaceae .