Tähtitiede

Onko olemassa tietokantaa kaikista tunnetuista tähtien nimistä / tunnisteista?

Onko olemassa tietokantaa kaikista tunnetuista tähtien nimistä / tunnisteista?

Etsin luetteloa kaikista tunnetuista tunnisteille käytetyistä tunnisteista. En ole varma terminologiasta. Vaikka haluan "oikeat nimet", haluan myös mitä tunnistetta käytetään jokaiselle havaitulle tähdelle, myös niille, joilla ei ole oikeaa nimeä. Oletan, että jälkimmäisiä on paljon enemmän.

Jos mahdollista, haluaisin myös saada koordinaatit ja kirkkauden (ja kaikki muut mielenkiintoiset tiedot) jokaiselle näistä tähdistä. Mutta vain luettelo tunnisteista olisi hieno.

Onko tällaisia ​​tietoja jossain? Ihannetapauksessa voin vain ladata yksinkertaisen tiedoston (kuten csv) ja voin kirjoittaa oman ohjelmistoni käsittelemään sitä ilman hölynpölyä muiden ohjelmistojen kanssa. Se voi kuitenkin olla liian suuri siihen.

En ole varma mitä odottaa ... miljoona ilmoitusta?


Lähin palvelu mitä kuvaat, on SIMBAD Astronomical Database Université de Strasbourgista / CNRS. Kun kirjoitan tämän viestin, se sisältää 10,8 miljoonaa objektia ja 35,5 miljoonaa tunnusta. Sillä ei ole yhtä CSV-tiedostoa, jonka voit ladata näiden tietojen avulla (parhaan tietoni mukaan ja olen pyytänyt), mutta ohjelmalliseen käyttöön on käytettävissä API- ja TAP-palvelu.


Onko olemassa tietokantaa kaikista tunnetuista tähtien nimistä / tunnisteista? - Tähtitiede

BioGUID.org on palvelu tietojen objektien tunnisteiden indeksoimiseksi ja silloittamiseksi biologisen monimuotoisuuden tietotekniikan alueella. Kuten epäilet, voit käyttää BioGUID.org -sivustoa osoitteessa http://bioguid.org.

Luotettavien, maailmanlaajuisesti yksilöllisten tunnisteiden merkitys biologista monimuotoisuutta koskevan tiedon mobilisoinnissa on vakiintunut useiden vuosikymmenien ajan pitämien työpajojen, julkaisujen ja julkaisujen avulla. Biologista monimuotoisuutta käsittelevä informatiikkayhteisö on kuitenkin edistynyt hyvin vähän todellisuudessa laajalti hyväksyttyjen standardien laatimisessa ja tietojen toimittajien koordinoinnissa kohti yhteistä ja järkevää käytäntöä. BioGUID.org on foorumi kaikenlaisten tunnisteiden indeksointiin ja silloittamiseen, jotta helpotettaisiin suhteiden luomista digitaalisen monimuotoisuuden kohteiden välillä.

BioGUID.org-sivuston hallinnoimat ydinkohteet ovat ”Tunnisteen verkkotunnukset” (tunnisteiden sarjat) ja kyseisten toimialueiden tunnisteet. Kuhunkin tunnistetunnukseen voi olla liitetty yksi tai useampi "poikkeamispalvelu" (esim. Http://dx.doi.org/ on DOI-tunnistetunnuksen poikkeamispalvelu). Tunnisteet on silloitettu toisiinsa ankkuroimalla samaan “Tunnistettuun objektiin”. Esimerkiksi kalasukua Odontanthias edustavat tunnisteet ZooBankissa, ITIS: ssä ja kalakatalogissa (mm.), Ja kaikki nämä tunnisteet on ankkuroitu samaan objektiin BioGUID: ssä. BioGUID.org on suunniteltu tarjoamaan biologista monimuotoisuutta koskevia tietoja ydinverkkopalvelupaketin, dokumentaation ja verkkotyökalujen avulla (joissa on enemmän ominaisuuksia).

BioGUID.org: n ensisijainen komponentti on tietokantajärjestelmä, joka tallentaa tietoja tunnisteista, tunnistetunnuksista (tunnistejoukot), "poikkeamispalvelut" (verkkopalvelut, jotka suorittavat jonkinlaisen toiminnan tunnisteissa) ja joukon tukitaulukoita, jotka yhdessä ota käyttöön BioGUID.orgin tarjoamat indeksointi- ja silloitusfunktiot. Sen ymmärtämiseksi, miten se toimii, on tärkeää ymmärtää peruskomponentit.

BioGUID.org pitää tunnisteita laajassa merkityksessä. Se sisältää varmasti kaiken, mitä nykyaikaiset tietotekniikan ammattilaiset pitävät "hyvinä" tunnisteina (kuten digitaaliset objektitunnisteet [DOI], yleisesti yksilölliset tunnisteet [UUID], HTTP-URI: t ja muut vahvat tunnisteet). Mutta se sisältää myös muun tyyppisiä tunnisteita, kuten ISSN- ja ISBN-numerot, malliluettelonumerot, tietyntyyppiset koodit (esim. Maakoodit tai kielikoodit), ja melkein minkä tahansa tekstimerkkijonon, jota henkilö saattaa ajatella Tunnistimeksi.

Tunnistetunnukset edustavat tunnistesarjoja, jotka on osoitettu luonnon monimuotoisuuteen liittyville kohteille. Teoriassa kukin tunnistetunnus määrittää yhden tunnisteen yhdelle objektille. Todellisessa maailmassa samalle objektille on saattanut antaa sama tunniste useampi kuin yksi tunniste, mutta tämä tapahtuu yleensä virheellisesti (esim. Kun sama näyte luetteloidaan kahdesti kahdella eri luettelonumerolla tai kun kopio tietueesta taksonien tai kirjallisuusviitteiden tietokannasta). Samassa tunnistetunnuksessa ei myöskään yleensä saa olla kaksoiskappaleita, mutta todellisessa maailmassa tapahtuu toisinaan virheitä (esim. Kun sama luettelonumero annetaan vahingossa kahdelle erilliselle näytteelle). Tunniste-verkkotunnukset ovat erittäin laajoja. Esimerkiksi digitaaliset objektitunnisteet eli DOI: t edustavat yhtä tunnistetunnusta, koska tunnisteet ovat yksilöllisiä kaikissa DOI: ssä, ja tarkoituksena on antaa yksi yksilöllinen tunniste kullekin objektille. Tai Identifier Domains voi olla hyvin kapea. Esimerkiksi biodiversiteettiperintökirjaston määrittelemiä kielikoodeja edustaa tunnistetunnus. Joissakin tapauksissa voi olla mielivaltaista, kuinka hienosti jäsennetään tunnistejoukkoja erillisiksi tunnisteiden toimialueiksi. Esimerkiksi piispanmuseo antaa luettelonumeroita kokoelmansa yksilöille. Ottaen huomioon vain luettelonumerot itse, jokaiselle tärkeimmälle näytekokoelmalle olisi erillinen tunniste. Siellä on kalanäyte, jonka luettelonumero on “1234”, ja lintunäyte, jolla on sama numero, sekä kasvinäyte, ja hyönteinen, ja niin edelleen. Jokainen "1234" olisi tunniste eri tunniste-toimialueella. Jos kuitenkin kokoelmakoodia pidetään osana tunnistetta luettelonumeron kanssa, kaikilla Bishop Museumin näytekokoelmilla voi olla vain yksi tunniste. Tässä yhteydessä kalanäytteellä olisi tunniste "I-1234" ja linnulla "B-1234" ja kasvilla "BISH 1234". ja niin edelleen. Voisi jopa ottaa askeleen taaksepäin ja perustaa yhden tunnistetunnuksen, joka edustaa KAIKKIA Darwin-ytimen kolmikoita (instiutionCode + collectionCode + catalogNumber). Tämä olisi kuitenkin hieman epäkäytännöllistä hallita. Vaikka on olemassa jonkin verran tilaa määritellä, milloin erillinen tunniste-alue määritetään tietylle tunnistesarjalle, se on suurimmaksi osaksi suhteellisen yksinkertainen ja ilmeinen prosessi.

Yksi hämmentävistä ja kiistanalaisista kysymyksistä, jotka liittyvät biologisen monimuotoisuuden dataobjektien nykyaikaisiin tunnisteisiin, pyörii "esineiden tunnistaminen ja amprdquo" -roolin sekoittamisen kanssa siihen, miten tietoja voidaan hakea jostakin. Erityisesti linkitetyn datan (linkitetyn avoimen datan tai LOD) yhteisö noudattaa tiukkoja käytäntöjä, joiden mukaan kaikki tunnisteet on esitettävä HTTP-URI-tunnuksina (eli kaikki LOD-tunnisteet alkavat merkeillä "http: //", joita seuraa verkkotunnus) ja normaali malli HTTP-URIille). Yksi tämän tekemisen suurimmista arvoista on, että tällaiset tunnisteet ovat itsestään selvää, toisin sanoen ne paitsi sallivat kohteiden yksilöllisen tunnistamisen (jokainen HTTP-URI on ainutlaatuinen), mutta tunniste itsessään sisältää tietoja tietystä Internet-protokollasta ( HTTP) ja tietty Internet-osoite (DNS-järjestelmän kautta), johon tietoja objektista pääsee. Tällä lähestymistavalla on kustannuksia ja etuja (mikä vie paljon enemmän tekstiä kuin tällä verkkosivulla on varaa käsitellä riittävästi). BioGUID.org on kuitenkin suunniteltu mukautumaan LOD-yhteisön standardeihin (HTTP-URI: t voidaan varmasti indeksoida tunnisteiksi), samalla kun se tunnistaa tarpeen indeksoida useita tunnisteita, joita ei ole esitetty HTTP-URI-tunnuksina.

Tapa, jolla BioGUID.org saavuttaa tämän "molempien maailmojen parhaat puolet" -lähestymistavan, on "Dereference Services" -konseptin hallinta. Helpoin tapa selittää poikkeamispalvelu tunnisteiden yhteydessä on DOI: iden esimerkki. Useimmille ihmisille DOI (eli DOI tunnuksena) alkaa kirjaimilla "10.". Toinen tapa on lisätä DOI etuosaan kirjaimilla "doi:" - toisinaan isoilla, joskus pienillä. Joskus paksusuolen ja 10: n välissä on välilyönti. Joskus ei. Kummassakin tapauksessa "alasti" DOI (joka alkaa numerolla 10) on täysin hyväksyttävä tunniste, mutta ei sinänsä täytä LOD-yhteisön tarpeita. Toiminnan suorittamiseksi alastomalla DOI: llä on tiedettävä, mitä sen kanssa tehdään. Laajan sopimuksen mukaan DOI: stä voi tehdä toimintakyvyn, kun siihen lisätään merkit "http://dx.doi.org/". Näin rikastetaan DOI: tä muuntamalla se HTTP URI: ksi. Suurin osa ihmisistä (mukaan lukien meidät BioGUID.org-sivustossa) eivät pidä tekstiä "http://dx.doi.org/" osana itse tunnistetta, vaan se edustaa pikemminkin metadatan poikkeavia päätelmiä - tai mitä tarkoitamme "poikkeamispalveluna". Käytännössä teksti "http://dx.doi.org/" on etuliite, joka sallii DOI-tunnisteen jälkiliitteen viittaamisen. Jälleen se vie enemmän tilaa kuin tämä sivu sallii tämän kuvaamisen yksityiskohtaisesti, mutta BioGUID.org -ohjelmassa lähestymistapa on seurata Dereference-palveluita itsenäisinä esineinä, joilla on omat ominaisuutensa, jotka voidaan yhdistää tunnisteiden kanssa (ja joissakin tapauksissa myös muihin jälkiliite teksti tunnisteen jälkeen), jotta muuten "paljaat" tunnisteet ovat sekä toimintakelpoisia että yhteensopivia LOD-vaatimusten kanssa. Tärkeää on, että yksi Dereference-palvelu voi pystyä suorittamaan toimenpiteitä useiden eri tunnisteiden toimialueiden tunnisteille, ja samaan tunnistetunnukseen kuuluvia tunnisteita voidaan palvella useilla Dereference-palveluilla. BioGUID.org tukee tätä monille-monelle -suhdetta Dereference-palveluiden ja tunnisteiden verkkotunnusten (ja tunnisteiden, joihin ne suorittavat toimintaa) välillä.

Toinen BioGUID: n näkökohta, joka on paljon vähemmän näkyvissä, mutta yhtä tärkeä (ellei enemmän), on tunnistettujen "objektien" käsite. Nämä esineet ovat yleensä käsitteellisiä (esim. Taksonin nimi, kirjallisuusviite, keräystapahtuma tai organismin esiintyminen), ja vaikka ne koskisivatkin "fyysistä" asiaa (kuten näytettä), on parempi ajatella tunnisteen käsitteellisen objektin edustamisesta (huomautus: keskustellaan myös pitkään tunnisteiden käytöstä digitaalisissa kohteissa, kuten mediatiedostoissa ja yksittäisissä tietokantatietueissa, mutta se on vielä yksi aihe, joka riittävästi käsiteltäessä vie tilaa tällä verkkosivulla). Jos BioGUID.org ei tekisi muuta kuin hakemistotunnisteita (ja niihin liittyviä tunnisteiden verkkotunnuksia ja poikkeamispalveluja), se tekisi erittäin arvokasta palvelua. BioGUID.org: n todellinen arvo on kuitenkin sen kyvyssä ristiinlinkittää samalle objektille määritetyt tunnisteet. Esimerkiksi sinikala (Pomatomus saltatrix) on rekisteröity ZooBankiin (Linnéus perusti sen alkuperäisesti vuonna 1766). Tämä laji on myös WoRMS-tietokannassa, ja sillä on myös tietue Catalog of Fishes -tietokannassa ja FishBasessa. Nämä kaikki tunnisteet ovat tosiasiallisesti ristisidottu toisiinsa ZooBank-sivustolla. WoRMS-tietue sisältää kuitenkin myös linkin Barcode of Life -tietokantaan ja Encyclopedia of Life -tietokantaan sekä GenBankiin (ts. NCBI-taksonomiaan). Jokainen näistä verkkosivustoista sisältää lisälinkkejä muihin ulkoisiin tietokantoihin. Jotkut näistä silloitteista tuotettiin puoliautomaattisesti ja toiset tehtiin huolella käsin. Yksi BioGUID.org-palvelun päätarkoituksista on toimia globaalina ristilinkkipalveluna, jotta BioGUID.org tarjoaa joukon palveluja ja työkaluja sen sijaan, että jokainen verkkosivusto yrittäisi yksilöidä näitä ristilinkkejä toisiinsa liittyvien tietueiden kesken. konsolidoida kaikki nämä tietueet ankkuroimalla tunnisteet yhteiseen käsitteelliseen ”objektiin”. Tällä tavalla luomalla vain yksi linkki (esim. ZooBank-tietueen ja vastaavan WoRMS-tietueen välille), kummankin tunnisteekvivalentit voidaan periä paitsi toisilleen, myös jokaiselle ristisidotulle tietojärjestelmälle. Vaikutus on silloittavien tunnisteiden ja niihin liittyvien metatietojen mahdollinen eksponentiaalinen laajentuminen.

BioGUID.org on ensisijaisesti tietokantajärjestelmä, jossa on joukko datapalveluja, ja verkkopalvelutaso, joka tukee perushakua ja tietueiden luontitoimintoja. Vaikka sillä on yksinkertainen verkkosivusto (jota luet juuri nyt), se on ensisijaisesti tarkoitettu toimimaan dokumentointivarastona ja osoittamaan sellaisia ​​toimintoja, jotka verkkopalvelut on suunniteltu täyttämään. Aiomme viettää paljon enemmän aikaa lähitulevaisuudessa sisällön laajentamiseksi sekä ominaisuuksien ja toiminnallisuuden parantamiseksi. Jatkamme todennäköisesti myös pienempien parannusten tekemistä verkkosivustoon, mutta se on matalampi prioriteetti. Tarkempia tietoja BioGUID.org-verkkopalveluista ja muita tietoja (kuten tietomalli) on API-sivulla.

Tietojen käyttö ja lisensointi

Creative Commons Zero Kaikki sisältö, joka on käytettävissä BioGUID.org-sivustossa, mukaan lukien tiedot tunnisteiden verkkotunnuksista, poikkeamispalveluista, tunnisteista ja silloitetuista objekteista, on saatavana Creative Commons Zero (CC0, Public Domain Dedication) -osiossa.

GBIF: n Ebbe Nielsen -haaste

Tämän verkkosivuston taustalla oleva yleinen käsite on kellunut päähäni lähes vuosikymmenen ajan, ja rekisteröin verkkotunnuksen yli vuosi sitten. Todellinen sysäys tietokannan ja siihen liittyvien palvelujen lopulliseen rakentamiseen inspiroi GBIF: n Ebbe Nielsen Challenge -ilmoituksen. Lähetyksen määräaikaa edeltävinä viikkoina tietokanta rakennettiin alusta alkaen, ja siihen sisältyi runsas joukko tietokerrospalveluja ja muutama perusverkkopalvelu (ja vielä enemmän perusverkkosivua). Olemme kuitenkin sitoutuneet vakaasti BioGUID.org-palvelun ja sen palveluiden laajentamiseen osoittamaan voimaa ja potentiaalia kehittää biologisen monimuotoisuuden tietoja koskeva yleinen tunniste-indeksi ja silloitusjärjestelmä.


Sisällys

Pienplaneetojen luettelo sisältää yli 500 osittaista luetteloa, joista jokainen sisältää 1000 pienplaneetaa ryhmiteltyinä 10 taulukkoon. Tiedot ovat peräisin Minor Planet Centeristä (MPC) ja niitä on laajennettu JPL SBDB: n (keskihalkaisija), Johnstonin arkiston (alaluokka) ja muiden tietojen kanssa. (katso yksityiskohtaiset kenttien kuvaukset alla). Saat yleiskuvan kaikista olemassa olevista osaluetteloista katso § Pääindeksi.

Pienelle planeetalle annetut tiedot sisältävät pysyvän ja väliaikaisen nimityksen (§ Nimitys), lainaus, joka linkittää pienempien planeetan nimien (vain jos nimetyt) merkityksiin, löytöpäivämäärään, sijaintiin ja hyvitettyihin löytäjiin (§ Löytö ja § Löytäjät), luokka, jonka luokitus on tarkempi kuin taustavärin edustama pääryhmä (§ Kategoria), keskihalkaisija, joka on saatu JPL: n SBDB: stä tai muuten laskettuina kursivoituna (§ Halkaisija)ja viite (viite) vastaaville sivuille MPC: ssä ja JPL SBDB: ssä.

MPC voi hyvittää löydön yhdestä tai useammasta tähtitieteilijästä, tutkimuksesta tai vastaavasta ohjelmasta tai jopa observatorion paikasta. Taulukon ensimmäisessä sarakkeessa olemassa oleva erillinen artikkeli linkitetään lihavoituna, kun taas (itse) uudelleenohjauksia ei koskaan linkitetä. Löytäjät, löytösivusto ja luokka linkitetään vain, jos ne eroavat edellisestä luettelomerkinnästä.

Esimerkki muokkauksesta

Nimitys Löytö Ominaisuudet Viite
Pysyvä Väliaikainen Viittaus Päivämäärä Sivusto Löytäjä (t) Kategoria Diam.
189001 4889 P-L 24. syyskuuta 1960 Palomar PLS 3,4 km MPC · JPL
189002 6760 P-L 24. syyskuuta 1960 Palomar PLS NYS 960 m MPC · JPL
189003 3009 T-3 16. lokakuuta 1977 Palomar PLS 5,1 km MPC · JPL
189004 Capys 3184 T-3 Capys 16. lokakuuta 1977 Palomar PLS L5 12 km MPC · JPL
189005 5176 T-3 16. lokakuuta 1977 Palomar PLS 3,5 km MPC · JPL

Yllä olevassa esimerkissä on viisi luettelomerkintää yhdestä osaluettelosta. Kaikki viisi asteroidia löydettiin Palomarin observatoriosta Palomar – Leiden-tutkimuksen (PLS) avulla. MPC hyvittää tutkimuksen pääasialliset tutkijat eli tähtitieteilijät Cornelis van Houten, Ingrid van Houten-Groeneveld ja Tom Gehrels. (Tämä on ainoa tapaus, jossa pienten planeettojen luettelo eroaa Löytöolosuhteet virallisessa MPC-luettelossa. [8]) 189004 Capys, joka löydettiin 16. lokakuuta 1977, on ainoa nimetty pieni planeetta. Sen taustaväri osoittaa, että se on Jupiterin troijalainen (Jupiterin L: n Troijan leiriltä)5), jonka arvioidaan olevan halkaisijaltaan noin 12 kilometriä. Kaikki muut esineet ovat pienempiä asteroideja asteroidivyön sisäpuolelta (valkoinen), keskeltä (vaaleanharmaa) ja ulommalta alueelta (tummanharmaa). Kaikkien esineiden väliaikainen nimitys on harvinainen tutkimuksen nimitys.

Nimitys Muokkaa

Löytämisen jälkeen pienet planeetat saavat yleensä väliaikaisen nimityksen, esim. 1989 AC, sitten johtava järjestysnumero sulkeissa, esim. (4179) 1989 AC, muuttaen sen pysyväksi nimitykseksi (numeroitu pieni planeetta). Vaihtoehtoisesti voidaan antaa nimi, joka korvaa nimityksen väliaikaisen osan, esim. 4179 Toutatis. (Wikipediassa myös pienet planeetat jättävät sulunsa.)

Nykyaikana pieni planeetta saa peräkkäisen numeron vasta sen jälkeen, kun sitä on havaittu useita kertoja vähintään neljässä vastakohdassa. [9] Pienet planeetat, joiden kiertoratoja ei (vielä) tiedetä tarkalleen, tunnetaan niiden väliaikaisella nimityksellä. Tätä sääntöä ei välttämättä noudatettu aikaisempina aikoina, ja jotkut elimet saivat numeron, mutta myöhemmin heistä kadotettiin pieniä planeettoja. Lähes 89 vuotta menetetyn 719 Albertin palautuminen vuonna 2000 eliminoi viimeisen numeroidun kadonneen asteroidin. [10] Vasta sen jälkeen, kun numero on annettu, planeetta voi saada nimen. Yleensä löytäjällä on jopa 10 vuotta aikaa valita nimi, monet pienet planeetat ovat nyt nimettömiä. Varsinkin 1900-luvun loppupuolella suuret automatisoidut asteroidien etsintäohjelmat, kuten LINEAR, ovat lisänneet havaintovauhtia niin paljon, että suurin osa pienemmistä planeetoista ei todennäköisesti koskaan saa nimiä.

Näistä syistä numerosarja vastaa vain suunnilleen löytämisen aikajanaa. Äärimmäisissä tapauksissa, kuten kadonneet pienet planeetat, voi olla huomattava epäsuhta: esimerkiksi suuri numero 69230 Hermes löydettiin alun perin vuonna 1937, mutta se oli kadonnut vuoteen 2003. Vasta sen jälkeen, kun se oli löydetty uudelleen, sen kiertorata voitiin määrittää ja annettu numero.


Tulossarjan tarkistaminen

Tällä hetkellä voit tarkastella hakutulossarjaa kahdessa muodossa.

  • Oletusarvo on taulukkonäyttö. Voit lajitella taulukon uudelleen geenin tai genomisen sijainnin mukaan yläosassa olevassa "Lajitteluperuste" -valikossa.
  • Voit muuttaa taulukkomuodosta "Yhteenveto", jos haluat tarkastella tuloksia kappalemaisena yhteenvetona.

Kun haet ClinVaria, etsit variantteja, ei yksittäisiä lähetyksiä. Esimerkiksi "luomispäivämäärä" on päivämäärä, jolloin yhdistelmävaihtoehtotietue luotiin ensimmäisen kerran, ei päivämäärä, jolloin yksittäinen lähetys tai SCV luotiin. Vastaavasti haku "genedx [Submitter] JA" clinsig patogeeninen "[Properties]" johtaa variantteihin, joille GeneDx on toimittaja, ja on olemassa tulkinta "patogeenisistä", mutta ei välttämättä muunnoksista, jotka GeneDx luokitteli "patogeenisiksi".

Tulosten tarkentaminen suodattimien avulla

Voit tarkentaa hakutuloksiasi käyttämällä tulosten vasemmalla puolella olevia suodattimia.

Määritä mukautetut geenisuodattimet. Tästä on hyötyä, jos rajoitat tulokset usein tiettyihin geeneihin:

  1. Napsauta "Muokkaa tätä luetteloa"
  2. Aloita geenisymbolin kirjoittaminen esim. BRAF
  3. Napsauta "Näytä", tämä lisää suodattimen BRAF-geenille
  4. Napsauta suodattimissa "BRAF", jos haluat rajoittaa hakutuloksesi BRAF: ään vaikuttaviin muunnoksiin

Esimerkiksi, jos rajoitat tulokset patogeeniseen, tulokset sisältävät kaikki muunnelmat, joissa on esitetty patogeenisen tulkinta SCV: ssä. Yleinen kliininen merkitys vaihtelulle voi olla patogeeninen, todennäköisesti patogeeninen / patogeeninen tai ristiriitainen tulkinta patogeenisuudesta.

Tämän suodattimen avulla voit rajoittaa tuloksia varianteiksi, jotka on raportoitu yksittäisinä versioina tai yhdistelminä:

  • Yksinkertainen - yksi variantti
  • Haplotyyppi - kaksi tai useampi variantti samassa kromosomissa tulkittu yhdessä
  • Yhdistetty heterotsygootti - kaksi muunnosta yhdistelmäheterotsygootiksi tulkittuina yhdessä
  • Vaihe tuntematon - kaksi vaihtoehtoa tulkitaan yhdessä, mutta vaihe on tuntematon
  • Erotetut kromosomit - kaksi tai useampia muunnelmia eri geeneissä eri kromosomeissa tulkitaan yhdessä

Jos valitset useita suodattimia, tulokset sisältävät tietueet, jotka vastaavat valittujen suodattimien yhdistelmää.

  • jos valitset
    • Patogeeninen kliinisessä merkityksessä
    • Kliininen testaus kohdassa Menetelmä
    • Kopioi numeron vahvistus kohtaan Variation type

    kyselyn tulokset sisältävät muunnelmia, jotka ovat kopionumeron vahvistusta ja raportoitiin patogeenisiksi ja ovat kliinisistä testeistä.

    • jos valitset
      • Todennäköisesti patogeeninen kliinisen merkityksen alla
      • ja patogeeninen kliinisessä merkityksessä

      kyselytulokset sisältävät muunnelmia, jotka on raportoitu joko todennäköisesti patogeenisiksi tai Patogeeninen.

      • suodatinkategoriassa useita valintoja käsitellään loogisena OR: na
      • luokkien välillä, ne käsitellään loogisena AND: na

      Ensimmäinen yllä oleva kysely käsitellään muodossa ("clinsig patogeeninen" [Ominaisuudet] JA "Tutkimus kliininen testaus" [Ominaisuudet] JA "Kopioiden lukumäärän vahvistus" [muunnelman tyyppi])

      Toinen yllä oleva kysely käsitellään muodossa ("todennäköisesti patogeeninen" [Ominaisuudet] TAI "Klogeenin patogeeninen" [Ominaisuudet])

      Voit myös käyttää tarkennettua hakutoimintoa tällaisten monimutkaisten kyselyjen luomiseen.


      Onko olemassa tietokantaa kaikista tunnetuista tähtien nimistä / tunnisteista? - Tähtitiede

      Binary star Database (BDB) on maailman tärkein tietokanta kaikenlaisten havaintotyyppien binaarisista ja monista järjestelmistä. Erityisesti sen tulisi sisältää tietoja muista kuin optisista kaistoista löydetyistä binaareista, binaareissa olevista röntgenbinaareista (XRB) ja radiopulsseista. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli koota täydelliset luettelot tällaisista esineistä. XRB-laitteiden yhtenäisen tunnistusjärjestelmän puuttumisen vuoksi jouduimme valitsemaan ne viidestä pääasiallisesta röntgenlähteiden luettelosta. Ristitunnistamisen ja sijainnin ristisovituksen jälkeen rakennettiin ensimmäisen kerran yleinen luettelo 373 XRB: stä. Se sisältää koordinaatit, fotometrisen ja spektroskooppisen binäärisyyden osoittamisen ja laajan ristitunnistuksen. Luetteloa valmisteltaessa ratkaistiin useita XRB-luokitteluristiriitoja, korjataan joitain luetteloituja tunnisteita ja koordinaatteja ja löydettiin päällekkäiset merkinnät alkuperäisistä luetteloista. Olemme myös laatineet yleisen luettelon 239 radiopulsarista binaarijärjestelmissä. Luettelo toimitetaan fotometrisen, spektroskooppisen tai röntgensäteen binäärisyyden ilmoituksella ja ristitunnistustiedoilla.


      Jäsenyyshaut: miksi, mitä ja miten kanonisen kumppanuusominaisuutemme

      Yksi ADS: n uusista ominaisuuksista uuden käyttöliittymän käyttöönoton jälkeen on etsintä ja organisointi institutionaalisen jäsenyyden mukaan. ADS: n 15 miljoonalla julkaisulla on yli 35 miljoonaa kirjoittajayhdistystä. ADS on jo kauan halunnut saada nämä tiedot hakukelpoisessa muodossa, ja otimme käyttöön uuden kuratoidun yhteysominaisuuden vuoden 2019 alkupuolella. Projekti sisälsi olemassa olevien julkaisijoiden tarjoamien yhteysmerkkijonojen sovittamisen yksilöllisiin, kuratoituihin liitäntätunnuksiin ja instituutioihin, jotka on tallennettu sisäiseen kumppanitietokanta ja putkilinjan rakentaminen vastaamaan julkaisijoiden toimittamia liittymämerkkijonoja saapuvissa uusissa julkaisuissa vastaavaan tietokantaan tässä tietokannassa. Sisäisen kumppanitietokannan rakentaminen vei paljon manuaalista työtä - itse asiassa paljon enemmän kuin kumppanuusmerkkijonoja ratkaiseva putki - ja vaikka tämä tietokanta ei tule koskaan olemaan 100-prosenttisesti valmis, toivomme koneoppimistekniikoiden avulla vähentävän määrää inhimillisestä työstä, joka vaaditaan liittämistietojen yhdistämiseksi tunnisteisiin.

      Käyttäjiä muistutetaan, että vaikka jäsenyystiedot ovat suurelta osin täydellisiä vertaisarvioidulle kirjallisuudelle, kaikki tietueet eivät sisällä kuuluvuutta, joten etsiminen yksinomaan kuulumisen perusteella on luonnostaan ​​epätäydellistä. Suosittelemme, että yhdistämishaut yhdistetään kirjailijahaut parhaiden tulosten saavuttamiseksi.

      Liittojen käyttäminen osana hakustrategiaa: Kirjoittajahaut ja Yhteistyö-osa

      Asiakirjojen liitetiedot ovat saatavilla ADS: n "Affiliations" -puolen kautta. Esimerkiksi, jos etsit ensimmäistä kirjoittajaa, saat luettelon papereista, joilla on ensimmäinen kirjoittaja, ja tulossivun vasemmalla puolella näet tapoja tarkentaa näitä tuloksia - kuka heidän tekijänsä on , onko artikkeli astronomian, fysiikan tai yleisen tietokannan sisällä, onko se vertaisarvioitu julkaisu vai ei, ja niin edelleen. Yksi näistä puolista on "Kumppanuudet", ja napsauttamalla sitä saat luettelon institutionaalisista sidoksista lajiteltuna kyseisten jäsenyyksien mukaan.

      Käyttämällä yhtä tämän blogin kirjoittajista etsimällä first_author: "Templeton, Matthew", saat esiin luettelon hänen kirjoituksistaan ​​sekä muutaman muun Matthew Templetonin, jotka ovat aktiivisia tutkijoita ADS: n kannalta merkityksellisillä aloilla. Tähtitieteellisen kokoelman ja raja-arvon valitseminen tuottaa (enimmäkseen) vain hänen ensimmäisten kirjoittajien julkaisuja, ja vertaisarvioitu laski sen edelleen hallittavaan määrään. Jos avaat sitten Kumppanuudet-puolen, sinulle näytetään luettelo kaikista hänen kirjoittajiinsa kuuluvista (kaikkien kirjoittajien) jäsenistä. Matthew Templetonin historialliset yhteydet - AAVSO, New Mexico State University, Yalen yliopisto, Los Alamosin kansallinen laboratorio - ovat yleisimpiä luettelossa. Löydät kuitenkin myös muiden kirjoittajien, esimerkiksi Iowan osavaltion ja Astrofysiikan keskuksen, liitännät.

      Liittojen käyttäminen osana hakustrategiaa: Suorat jäsenhaut

      ADS: n jäsenyydet on indeksoitu useilla eri aloilla, tarkoituksena sallia useita käyttötapauksia. Olemme tällä hetkellä määrittäneet tunnisteet vanhempien ja lasten suhteisiin, kuten yliopiston akateeminen osasto. Lapsella voi olla useita vanhempia, mutta me rajoitamme lasta saamasta omia lapsia. Tämä on edellyttänyt muutamia muutoksia, jotta se pysyisi hyödyllisenä. Esimerkiksi, jotta Kalifornian yliopiston koulut voisivat tunnistaa osastot, olemme antaneet heille vanhemman aseman, vaikka "Kalifornian yliopiston järjestelmän" pitäisi todella olla vanhempien taso. Samoin NASA: n Goddard-avaruuslentokeskus on emotasolla, samoin kuin Ranskan CNRS-instituutiot mahdollistavat edelleen jakamisen. ROR-yhteisön työn kanssa on kehitteillä jatkokehitys, joka mahdollistaa monimutkaisemmat suhteet laitosten välillä.

      Olemme äskettäin muuttaneet tapaa indeksoida jäseniä ottamalla käyttöön uusi hakukenttä: "affil". Affil yhdistää kaikki käytettävissä olevat liitetiedot - raakajonot, ensisijaiset merkkijonot, tunnukset ja lyhenteet yhdeksi haettavaksi kentäksi. Sen on tarkoitus olla kattavampi haku sekä raaka merkkijonoista että rikastetuista laitosmäärityksistä, joita olemme käyttäneet tietoihimme. Joten esimerkiksi etsimällä sidosryhmää: ”UCB” palauttaa paperit, joissa ”UCB” vastaa jotakin osaa raakasta kuulumisesta, mutta myös palauttamaan kuulumiset Kalifornian yliopistoon Berkeleyssä. Koska jotkut kirjoittajat käyttävät "UCB: tä" lyhentämään muita yliopistoja (esimerkiksi "Brasilian katolinen yliopisto, Brasilia" tai "Coloradon yliopisto, Boulder"), myös kumppanihaku löytää nämä, mutta ne voidaan poistaa kuuluminen puoli.

      Tämän uuden kentän lisäksi olemme säilyttäneet alkuperäiset hakutermit liittymille, jotka otimme käyttöön viime vuonna:

      aff: raaka yhteysmerkkijono, haettavissa sanalta sanalle

      aff_id: merkkijono, joka sisältää yhden tai useamman jäsenyystunnuksen, joka on lueteltu organisaatioidemme kartoittamisessa tunnisteisiin. Tämä kenttä hyväksyy pian myös 9-numeroiset ROR-tunnukset.

      inst: lyhennetty laitoksen nimi (esim. “U Adelaide”), joka on mainittu organisaatioiden kartoittamisessa tunnisteisiin.

      Joten voit etsiä aff: Harvardia ja saada takaisin kaikki jäsenet, jotka sisältävät Harvardin kuuluvuusmerkkijonossa - mukaan lukien "Harvard Street". Varmistaaksesi, että saat vain yliopiston, voit etsiä aff: "Harvard University", mutta se palauttaisi vain liittymismerkkijonot, joissa on tarkka lause, lukuun ottamatta "Harvard Univ.", "Harvard U" jne. Parempi olisi käyttää Harvardin yliopiston tunniste hakemalla aff_id: A00211. Tämä palauttaa kaikki sidokset, jotka sisältävät Harvardin yliopiston vanhemmalla tasolla. Parasta olisi etsiä laitoksen mukaan, esimerkiksi: "Harvard U", joka palauttaa jäsenet, jotka sisältävät Harvardin yliopiston vanhempien tasolla, sekä kaikki Harvardin yliopiston lapsia koskevat yhteydet.

      Kuinka pääsimme tänne: hoito ja putkiprosessi

      Inhimillinen elementti: hoito

      Alkuperäisen yhteystietokannan tuottaminen aloitettiin kahdella ihmisen luomalla projektilla: luomalla joukko institutionaalisia tunnisteita ja sovittamalla yhteyshenkilöiden metatiedot näihin tunnisteisiin mahdollisimman tarkasti. Molemmat näistä teki melkein kokonaan ADS: n johtava kuraattori Carolyn Grant.

      Maailmassa on satoja tuhansia organisaatioita, ja periaatteessa mille tahansa laitokselle tai yritykselle voidaan antaa tunniste. Suurin osa näistä ei ole ADS: n kannalta merkityksellistä, joten ensimmäinen tehtävä oli luoda luettelo laitoksista, jotka vastaavat metadataamme kuuluvia jäseniä. Nykyinen luettelo on noin 6600 osastolla, organisaatiossa ja emoyrityksessä kaikilla maailman maantieteellisillä alueilla. Monet näistä laitoksista on merkitty myös toisella tunnuksella, nimittäin emoyrityksen tunnuksella. Esimerkiksi Irvinen Kalifornian yliopiston fysiikan laitoksen emoyritys on ”Kalifornian yliopisto Irvine”. Toistaiseksi liittymillämme on vain kaksi tasoa, joten tässä esimerkissä emme määrittele UC Irvine -yhtiön emoyritykseksi Kalifornian yliopiston järjestelmää, mutta tunnisteiden luettelo sisältää järjestelmätunnisteet epäselvyystapauksissa (esim. Julkaisija ”Jos sinulla ei ole kaupunkia tai muuta yksiselitteistä tunnistetietoa” (Kalifornian yliopiston jäsen).

      Toinen ja ylivoimaisesti eniten aikaa vievä osa tätä prosessia oli miljoonien yksilöityjen merkkijonojen alkuperäinen luokittelu ADS-bibliografisesta tietokannasta. Tähän sisältyi sekä kirjailijajäsenten merkkijonojen poimiminen tietokannasta että kyseisen merkkijonon edustaman laitoksen tunnistaminen.

      Esimerkkinä tyypillinen merkkijono voi olla ”Physics Dept., UC Irvine”, joka vastaisi ”Fysiikan laitoksen, Kalifornian yliopiston Irvinen yliopistoa” ja määrittäisi sitten tämän merkkijonon vastaavan aakkosnumeerisen tunnuksen. Prosessi kuulostaa suoraviivaiselta, mutta kaikkien osastoon, fysiikkaan, Kalifornian yliopistoon ja Irvineen liittyvien merkkijonojen purkaminen voi olla pitkä ja tylsä, varsinkin jos haet tuhansia mahdollisia merkkijonoja. There are ways to speed that process (e.g. by searching for “Irvine” and “Physics” in all strings, and then looking through just that set of results), but at the beginning it was an entirely human-curated process. Complicating things is the fact that many authors are affiliated with more than one institution, for example “Astronomy Dept., U. Texas – Austin, and UNAM-Morelia”. Publishers – especially smaller publications and conference proceedings – rarely use standardized text for affiliations, and even more rarely list multiple affiliations in separate entities in their metadata. So the curation process also involves splitting those multiple affiliations and then characterizing each affiliation separately. That process was repeated over and over for the 6600 affiliations that each occasionally had thousands or tens of thousands of different non-unique publisher-provided strings.

      Cleaning the data turned out to be more of an art than a science. There exist curation tools for cleaning up messy data – the one we used almost exclusively was Open Refine (called Google Refine at the time). This allowed bulk substitutions, expansions, translations and more. But cleaning is not enough. For example, changing all instances of “UC Irvine” to “University of California Irvine” may seem like a good idea, except that new instances of “UC Irvine” are likely to continue coming in.

      Automated Pipelines: assigning identifiers to specific author-affiliation-bibcode entities

      With the initial set of affiliation strings identified we, along with ADS backend programmer Stephen McDonald, designed an automated pipeline to add canonical affiliation identifiers to our database of 15 million references. It’s a simple process. First we normalize all of the strings with all uppercase letters, remove spaces and a subset of punctuation marks not needed for disambiguation, which results in a reduced number of matching strings often, strings will be identical without punctuation, such as strings with “… U.S.A.” and “… USA”. We then assign the strings to a dictionary, where the strings themselves are the keys, and the identifiers are the values. If a normalized incoming string matches a key in the dictionary, we assign it the appropriate aff_id, and the record with augmented affiliation data is sent back to our database of metadata for use in the next reindexing process.

      We’ve entirely automated the process, so once the dictionary of affiliation strings and matched identifiers is created, it’s a hands-off component of our metadata processing pipeline. We update dictionaries about once a month, and occasionally more often if we have a large batch of incoming unmatched affiliation strings. This process is similar to the first curation step, with the only difference being that we prioritize strings according to how many times they appear. For example, if we receive a number of papers from collaborations with hundreds or thousands of authors ja their affiliations don’t exactly match our dictionary, we need to add them. Early on in this process, we came across strings that had many thousands (and sometimes tens of thousands) of occurrences, but the latest batch of unclassified strings appear fewer than 550 times in our entire database. This maximum frequency drops each time we create a new dictionary.

      However, we’re getting close to the limit of what we can do with human classification without lots of effort. Our most recent pass through our metadata has just over 4.8 million unique unclassified strings yielding a total of 16.6 million unclassified affiliations. There are about 6000 unclassified affiliations that appear 100 times or more in the metadata and assigning them aff_ids would provide a lot of new information. However, over 65 percent of unclassified affiliations occur fewer than 10 times, and 13 percent of unmatched affiliation strings only appear once in all of our affiliation metadata.

      Left: Nearly 90 percent of matched publisher-provided affiliation strings in our database appear at least 10 times. Right: The number of unmatched affiliation strings is dominated by those appearing fewer than 10 times.

      This is too much to work through by hand, but it represents valid affiliation data for millions of author-affiliation pairs. For the unmatched affiliations that occur fewer than 100 times, we’re using machine learning techniques to try and assign IDs. For now, we’re using scikit-learn tools to try and match unknown strings to IDs. Specifically, we’re using scikit-learn’s feature_extraction tools for analyzing the known affiliation strings, and the SGDClassifier to generate models. We then pass the unknown strings through the model and extract both a best match and a confidence estimate. The process can be very memory intensive because of the large number of classes – nearly 6600, one for each aff_id. A typical data set of 25,000 unmatched strings takes about an hour on a modest workstation (Apple iMac with an Intel i5 processor and 24 GB of memory).

      We’ve found the process is reliable to the limits of the input dictionary, and also found that it’s much more of a data curation problem than a machine learning problem. Curation of a machine learning model isn’t trivial. It’s very sensitive to both errors in assigned IDs (which are rare but do occasionally occur) and to ambiguous affiliation strings or strings that can’t be split cleanly. Examples of the latter include affiliation strings that include (say) both a national laboratory affiliation and a university one (e.g. the Italian INFN centers, NIKHEF member institutions, and US DOE Laboratories), or cases where we have an incomplete mapping of all parent-child relations (e.g. where we have an ID for a university’s Department of Physics, but not a Department of Statistics or Materials Science).

      For now, we’re using machine learning to assist with curation, but we’re not yet confident enough to pass it an affiliation string and guarantee it returns the correct ID it’s not (yet) a part of our hands-off pipeline. It’s an ongoing process of improvement, and always will be as new metadata keeps coming in.

      What’s next?

      Searching ADS by affiliation is already very useful for helping with disambiguation, and for helping build institutional publication lists. We hope to make it even more powerful by integrating our system with ROR and integrating publisher-specific identifiers in our workflow. We are actively working with other projects to extend ROR identifiers (which are assigned one per institution) to the department level. In addition, we hope to improve the user experience by coupling affiliation with authors, adding hover-over expansion of abbreviations, and implementing auto-complete with the institution search. As always, we welcome feedback and corrections.


      READING PLUS ANSWERS BY LEVEL

      This is a section I put together for anyone who is just getting started with Reading Plus and wants to know how many levels there are in total. Ranging all the way from A to M, there are a total of 18 levels in reading plus.

      • Level A
      • Level B
      • Level C
      • Level D
      • Level E
      • Level H
      • Level G
      • Level J
      • Level I
      • Level F
      • Level K
      • Level L
      • Level M

      and don’t forget the ‘hi’ levels, which are like ‘more exciting’ versions of levels a-e

      If you are reading this and still on A, I hate to say it but you have alot of stories ahead of you!

      LEVEL H

      These stories are at a readability level of grade 8. There are 32 stories total and sometimes they cross over from other levels besides h.

      The following being the most popular:

      • Germs in Sports and Schools
      • Poetry of Pride
      • Farming in Water
      • Chamber music
      • Torpedoed!
      • Building a better tomb
      • Susan Hatchell: landscape architect
      • The American Promise
      • Noisy Human Neighbors
      • Mighty Microbes

      Featured Answers: Mighty Microbes (AKA Earth’s Smallest Helpers)

      What is the main idea? – Though some microbes make people sick, others can be helpful.
      Based on this excerpt, which of the following does the author describe as a drawback of using biomass generators? – Needs alot of organic material, which is expensive.
      What do the chefs at Big Mama and Papas’s Pizzarias consider to be the most important part of making a “great pizza”? – The Dough
      Put these parts of the energy flow… in the correct order, starting with the first. – 1. plants release 2. microbes consume 3. microbes release… negative charged electrons 4. Scientists collect energy.. convert to electricity.
      Based on this excerpt, what is the first step the scientists followed when attempting to construct a working fuel cell? – collected different soil types/samples from marsh.
      What does this excerpt tell you about photosynthesis? – Requires energy to make energy.
      Oil eating Microbes act like the bacteria living in the human digestive system because they both – Convert something complex into something simple.
      What are the microbes/bacteria for the recipe to work? – Yeast.
      Why does the author mention that the new fuel cell is often compared to a biomass energy generator? – More practical way of producing energy.
      How might the creation of the Plant-Microbial Fuel Cell help to preserve wetlands? – Wetlands seen as viable energy producers.

      LEVEL G

      These are for people who are at a 7 th grade reading level.

      • Perform Like a Pro
      • Finding my style
      • A child combats prejudice
      • A Family Escapes
      • Quick Thinking At The Throttle
      • A Daring Escape
      • A Flight for Survival
      • Stand Up and Be Counted
      • The star spangled banner
      • A steep price to pay

      Level G Featured Answers of the week: Star Spangled Banner (submitted by reso23)

      Question one: This text was mainly aboutAnswer:D Question two: Which two of the following demonstrates that sewing a flag was a difficult task? Answer: C and D Question three: According to this selection, flags were once called Answer: A Question four: Rebeca young encouraged your granddaughter to practice sewing so she could Answer: A Question five: The story in this selection occurred during the Answer: C Question six: The main purpose of the grant Fort McHenry flag was to use it as a Answer: B Question seven: Where is this flag now on display? Answer: A Question eight: For which reason did the British agree to free Dr. Beanes? Answer: C Question nine: What did Francis Scott key see that inspired him to write the words that would become “The Star-Spangled Banner”? Answer: B Question ten: Choose the sentence in this excerpt that explains how the Fort McHenry flag is being preserved today. Answer: Last sentence

      LEVEL J

      Level J Answers are for the see reader questions at a 10 th grade level. This is where the stories start to get longer,more complex, and more annoying.

      • The physics of sports
      • Living Thoreau-ly
      • Computers Under Attack
      • The search for alien life
      • A winning state of mind
      • One-Way Ticket
      • An Eyewitness to the Johnstown flood

      LEVEL I

      This 9th grade level has the 5 th most used answers. I actually enjoyed the story about pirate Captain Red Beard, worth skimming in my opinion! Or just use answers and skip the lesson.

      • The Slanderer
      • Understanding Human Signals
      • The Ransom of Captain Red Beard
      • Chamber music
      • There’s More to Life Than Work
      • Tile Games

      LEVEL F

      This is the level most of us start of with when using Reading Plus for the first time. F is a lot easier then level L or M, and also more boring. A good chance to use some submitted answers to get on with your life.

      • Truth in Tasting
      • A Dogs Boundless Love
      • Beware the Cyclops!
      • Sunrise
      • The Bee Man
      • Down the Rabbit Hole
      • En Garde!
      • An Unexplained Wonder

      This Week’s Featured level F answers from my database (submitted by werpant)

      En Garde! Level F Anwers

      1.This section is mainly about fencing and A- How it has changed
      2.Based on this excerpt, you can tell that foil and epee events are similar in that A- points are scored only with the point of the blade.
      3.Which sentence provides evidence to author’s claim that fencing teaches kids life skills? A- keeth Smart dealt with a serious illness
      4.When the author compares sword fighting. A-The goal of fencers today is.
      5.This expert shows that the author thinks A- it is better to be a doer than a watcher
      6.According to this selection, why is it harder to get into A- more people play football and basketball so the competition is greater.
      7.Read the expert from the beginning of the selection. A- help the reader to make connections
      8.Why are sensors included on the protective suits worn by fencers? A-to record hits judges may not see
      9.Bobby smith is a person who A-cares about his fencers as both athletes and individuals.
      10.according to this selection, fencing is sport suitable for A- anyone.

      LEVEL K Answers

      A tough prisoner of war was one story from level k worth reading. For the rest I would use some of the following answers. Heres a snippet of some of the stories we have for this 11 th grade level:

      • Not Always Right
      • The Mysteries of Light
      • Computers Under Attack
      • School is Always Open
      • Microbots and Mini-Motes
      • The Math in Music
      • A Tough Prisoner of War
      • Tornado Coming!

      Featured level K answers from the collection (submitted by SlytherinEmpress)

      A tough prisoner of war (aka A Hero’s Unbroken Spirt) Level K Anwers

      Question: What is the main idea of this selection? Answer: An airman’s unbreakable spirit…
      Question: Place these events in Louie’s life in the order in which they occurred, from first to last. Answer: 1-Louie and his family move… 2-Louie competes in the 1936 Summer… 3-Louie flies in a US Army… 4-Louie is taken captive…
      Question: How does this image relate to the selection? Answer: The author writes that Louie “was…”
      Question: What was the major cause of the crash of the Green Hornet? Answer: Human Error
      Question: According to the selection, what was the Bird’s purpose in forcing Louie to perform demeaning acts? Answer: To destroy his feeling…
      Question: Which of the following attributes helped Louie endure his imprisonment? Answer: His willpower and self-assurance
      Question: Who was responsible for a critical turning point in Louie’s life? Answer: Pete, his older brother
      Question: Which of the following sentences supports the author’s description of Louie’s return home after the war was “miraculous”? Answer: His family and friends…
      Question: Louie earned the nickname “Torrance Tornado” because he had… Answer: Set a race record…
      Question: In this excerpt, what does Laura Hillenbrand mean when she calls Louie a “virtuoso of joy”? Answer: Louie was an expert at…
      Question: When stuck in the life raft, it was most important for the downed airmen to do which two of the following things? Answer: 1.-keep their minds and spirits sharp 2.-preserve their health Question: Choose the sentence in this excerpt that best explains why Louie started boxing: Answer: Since Louie was often taunted by his classmates because he could not speak English, his father taught him how to box so he could defend himself against the bullies. Questions: What does this quote by Laura Hillenbrand say about life? Answer: A negative attribute can develop into a positive one over time.

      LEVEL L

      Unless you have a professor in university who gives you reading plus, level L is the last for k-12, made for 12 th graders. Don Quixote is a cool story about a 16 th century knight who went on a bunch of cool adventures in Spain.

      • Unmanned Aerial Vehicles By Luke Cooper
      • A Sunken Steamer
      • Celestial mission
      • An unalterable imprisonment
      • Graffiti Studio
      • A Gothic Adventure
      • A revolutionary new sport
      • Don Quixote

      LEVEL M

      Level M is the final level for reading plus! This is the final stretch and has some LONG and TOUGH questions. Preview of the most common: ·


      How does Star-naming register work?

      The Star-naming database contains fields with unique ID numbers of stars that only their customers can amend. Live data about the star names are available within the catalog at any time moreover, the registration has no expiration date.

      Star-naming register supports various companies however, the best company is always the one regularly monitored.

      Fast Registration

      We assign only visible stars within 5 minutes.

      Guarantee

      We ensure quality service with no duplicates in the register.

      Accurate service

      Name a real star with us and locate it easily in the night sky.


      Tiberius is the eyes and ears of the entire COVID-19 vaccination tracking operation, drawing directly from the COVID-19 Data Lake and in-transit data on shipments from FedEx and others.

      Software tailored for Operation Warp Speed by government data contractor Palantir, Tiberius combines logistics information with census data to coordinate distribution of the vaccine. The tool is adapted from Palantir&rsquos Foundry platform, used to manage supply chains across industries like aviation and auto manufacturing as well as the United Nations&rsquo World Food Program.

      Palantir has taken heat for its work with U.S. Immigration and Customs Enforcement, where its software is being used to track undocumented immigrants. But it&rsquos also rapidly expanded its business with other parts of the government. In addition to ICE, Palantir has worked with the Department of Defense, the National Institutes of Health, the Department of Homeland Security and the FBI. Last week, the company was awarded a $44 million contract with the U.S. Food and Drug Administration for data management and analysis.

      Tiberius is what Operation Warp Speed and the CDC will use to calculate their weekly allotments to states, territories and jurisdictions, taking into account inventory, storage capacity and target populations. The idea is to keep vaccine doses from piling up or getting wasted between the manufacturer and the vaccination site.

      More than 600 representatives across 64 jurisdictions -- which include states, territories and federal agencies -- will have login credentials to Tiberius to check on their weekly allotments of vaccine. Health officials can also check the status of their vaccine orders through Tiberius.

      Some of Tiberius&rsquos additional features include incident management, planning, tracking, data visualization and modeling, said Blumenstock. These features help with decisions such as how and when to distribute doses to counties or hospitals based on the numbers of front-line health care workers or residents of long-term care facilities. A separate Tiberius feature currently being developed is a marketplace where states and jurisdictions can exchange vaccine doses.


      7 Of The Best Apps For Gazing At The Night Sky With Help From Your Smartphone

      Do you enjoy gazing up at the nighttime sky? Back in the day, it was all about using a telescope and of course digging deep into astronomy books.

      Both of those old-fashioned options are still fun, but there are other more modern technologies that can accentuate your astronomy adventures.

      Pair online resources with that astrology book, and pair your smartphone with that telescope.

      Discover the best apps to use when looking at the nighttime sky.

      There are quite a few apps that fall into that category, including the official NASA app.

      NASA is known for tweeting out information about special events relating to stargazing, asteroids, the moon, etc. Plus, with this app, you also get a chance to check out NASA TV.

      Check out satellite trackers, and discover all kinds of information related to astronomy and what you find find while looking up at the sky.

      Would you like to get a good glimpse of the International Space Station?

      There is an app called ISS Detector. It should also be mentioned that the NASA app also provides a tracking system for the ISS.

      You don’t want to miss those sightings!

      What’s great about the ISS, too, is that you can see it without a telescope.

      That means you could be staring up at the night sky at just the right time and get your glimpse of the International Space Station.

      All you need is the right app to tell you when it’s visible. The ISS Detector app let’s you know five minutes before it’s time to gaze up at the sky.

      You’ve certainly heard of the Hubble space telescope, too. You can also track it and the Tiangong Space Station with the ISS Detector app.

      Both apps mentioned so far are wonderful, and this next one is going to really get your attention. It’s the Google Sky Map app. You can point your phone at the sky in any direction, and the app will tell you what celestial object you are observing.

      This app also has a time travel feature, which tells you where a celestial object is going to be located at a different time.

      Plus, if you want to find a particular constellation or another celestial object in the sky, this app can point you in the right direction.

      The Satellite Augmented Reality app has a similar feature, helping you to locate those satellites in the sky.

      Choose whichever one you would like to observe, and its GPS tracking will help you find it in the night sky. Since the app features a database of all the satellites, you will learn quite a lot about what’s all out there.

      There is an app that helps you find planets in the sky, too. It uses a similar GPS tracking feature, helping you point your smartphone in the direction of the planets. It’s called the Star & Planet Finder app.

      It should be noted that this app has a paid version, unlocking the ability to locate more of the planets. With the free version, you are only able to use the app to find a few of the planets.

      One great feature of this app is that you don’t need a fast CPU on your phone to use it as it doesn’t hog recourses.

      The SkEye Astronomy app is one that works in conjunction with your telescope.

      Truth be told, any of these apps can be used in conjunction with a good telescope, but the SkEye Astronomy app is a suggestion if you would like to strap your phone to your telescope. This app can be your guide to viewing 180 different celestial objects.

      Another popular star gazing app is Star Walk 2, which features multiple camera modes.

      Just like the Google Sky Map app, Star Walk 2 also has a time travel feature.

      There is a paid, ad free version of this app, or you can use it for free.

      The what’s new feed for this app is also quite popular, as you can stay up on the latest information in regards to astronomy news headlines.

      These 7 apps for enjoying the nighttime sky are quite interesting, and each brings something unique to the table.

      Whether you have a telescope or not, you can have fun with your smartphone as you stare at the stars. Find planets, comets, satellites and other celestial objects.


      Katso video: CS50 2016 - Week 0 - Scratch (Lokakuu 2021).