Были разбор по составу: 404 Не найдено

Содержание

разбор по составу слова были

7 ) Представьте себе, что вы читаете книгу «Как стать красивой (красивым)». Продолжите фразы, которыеесть в этой книге.1. Если каждое утро вы будете п … ринимать контрастныйдуш, ВыБа2. Ваша кожа станет нежной и красивой, если выor3. Если вы будете делать эти физические упражнениякаждый день в течение месяца, вы4. Ваши волосы станут густыми и мягкими, если вы5. Если вы будете долго находиться на солнце,6. Вы похудеете на несколько килограммов, если7. Ваш сон станет лучше, если8. Если у вас плохой аппетит, вам​

4 Выразите несогласие с мнением собеседника. Используйте антонимы.1. У Саши очень густые волосы. Вот повезло!рокий2. Мне кажется, что самые красивые ж … енщиныблондинки.3. Ты видела вчера Алексея? Он был такой бледный! Не заболел ли он?4. Какая она худая! А ест так много сладкого!5. После отпуска Миша очень изменился: пришёл на работу с бородой, усами,смуглыйнастоящий пират!да минете светлое пица6. Сергей день и ночь занимается спортом.

Ты обратила внимание на его фигу-ру? Просто Аполлон Бельведерский!7. Смотри, какая интересная женщина: тёмные кудрявые волосы, нос с горбин-кой, чёрные глаза!93​

1.Укажите, в каких предложениях есть причастный оборот, стоящий после определяемого слова.1) Гляжу в задумчивом покое на куст склоненный над рекою.2) … Трава примятая ногой ласково шуршит.3) Над головой видны осыпанные надувшимися смолистыми почками тонкие ветви берез.4) По реке несло желтоватую пену похожую на сбитый белок.2.Укажите номера предложений, в которых нет пунктуационных ошибок? 1) В 1961 году первый человек летчик Гагарин облетел на космической ракете вокруг Земли.2) Учитель и писатель Дмитрий Гулиа – просветитель Абхазии – создал абхазскую письменность и открыл первый передвижной театр на арбах.3) Брат Кирилла Илья уже второй год жил в Париже и подружился там с Пикассо.4) Старший из них, Миша, учился, с нами в одном классе.5) Он медлит с ответом, мечтатель-хохол.3.Объясните, в каких предложениях приложение выделяется при помощи тире.

1) Этим летом поехал я в Тарусу – тихий городок на Оке.2) Живет в нем слесарь Яков Степанович – изобретатель и поэт в душе.3) Яков Степанович – человек до всего любопытный, вникающий в суть любого дела.4) Есть столяр Николай Никитич – знаток птиц.4.Укажите номера предложений с обособленными приложениями. 1)Старик Зданевич бывший преподаватель гимназии занимался французским языком с несколькими недорослями.2) В квартире паровозного машиниста Гладышева было людно и шумно.3) В этом городе (Тарусе) жил незадолго до смерти замечательный поэт Н. Заболоцкий.4) Живет у нас корабельный врач быстрый и строгий старик большой знаток музыки обладатель большой исторической библиотеки.5) Николай Николаевич больше всего любит щеглов разноцветных и нарядных птиц похожих издали на порхающие цветы.5.Укажите предложение, в котором нужно поставить запятую перед союзам ИА) С деревьев , опутанных легким туманом и с папоротников сыпались крупные бризгиВ)Огромные тучи , озаренные огнями гавани и уже пропитанные бледным рассветом , грудились над портомС) Сжатые пальчики сосновых побегов разжимаются и превращаются в подсвечник с тремя свечкамиД) На ветку синица садится и ягоды жадно клюётЕ) Ветер нёс сухие листья берез и засыпал ими дальнее озеро.

Написать Этюд сочинения про Я- ягодка. 4 предложений

Виконай вправу «Кола на воді». До кожної букви«парк» добери слово. Склади речення, які утворять зв’язнийтекст.​

Найди предложение ,в котором есть местоимение с предлогом. 1) Вы идете по мягкому ковру палых листьев, игл сосны и ели. 2) Празднично и радостно вокру … г вас. 3) Нам нравиться бродить по лесу.

Составь с каждым словом по два словосочетания так, чтобы в одном словосочетании оно было употреблено в прямом значении, а в другом — в переносном. Лег … кий, чёрствый, золотой, добрый.

Морфологический разбор прилагательного О золотой рыбке.

6 Прочитайте стихотворение А. Аронова (послушайте песню).Как вы думаете, о чём оно (она)? Скажите или напишите своё мнениУпотребите конструкцию услови … я.Если у вас нету дома, Пожары ему не страшны, И жена не уйдёт к другому, Если у вас, если у вас, Если у вас нет жены, Нету жены.Припев: Оркестр гремит басами, Трубач выдувает медь. Думайте сами, решайте сами Иметь или не иметь.Если у вас нет собаки, Её не отравит сосед, И с другом не будет драки, Если у вас, если​

решить полностью срочно ​

Разбор слова по составу — БЫЛО , БЫЛИ . Заранее спасибо.

7 ) Представьте себе, что вы читаете книгу «Как стать красивой (красивым)». Продолжите фразы, которыеесть в этой книге.1. Если каждое утро вы будете п … ринимать контрастныйдуш, ВыБа2. Ваша кожа станет нежной и красивой, если выor3. Если вы будете делать эти физические упражнениякаждый день в течение месяца, вы4. Ваши волосы станут густыми и мягкими, если вы5. Если вы будете долго находиться на солнце,6. Вы похудеете на несколько килограммов, если7. Ваш сон станет лучше, если8. Если у вас плохой аппетит, вам​

4 Выразите несогласие с мнением собеседника. Используйте антонимы.1. У Саши очень густые волосы. Вот повезло!рокий2. Мне кажется, что самые красивые ж … енщиныблондинки.3. Ты видела вчера Алексея? Он был такой бледный! Не заболел ли он?4. Какая она худая! А ест так много сладкого!5. После отпуска Миша очень изменился: пришёл на работу с бородой, усами,смуглыйнастоящий пират!да минете светлое пица6. Сергей день и ночь занимается спортом. Ты обратила внимание на его фигу-ру? Просто Аполлон Бельведерский!7. Смотри, какая интересная женщина: тёмные кудрявые волосы, нос с горбин-кой, чёрные глаза!93​

1.Укажите, в каких предложениях есть причастный оборот, стоящий после определяемого слова.1) Гляжу в задумчивом покое на куст склоненный над рекою.2) … Трава примятая ногой ласково шуршит.3) Над головой видны осыпанные надувшимися смолистыми почками тонкие ветви берез.4) По реке несло желтоватую пену похожую на сбитый белок.2.Укажите номера предложений, в которых нет пунктуационных ошибок? 1) В 1961 году первый человек летчик Гагарин облетел на космической ракете вокруг Земли.2) Учитель и писатель Дмитрий Гулиа – просветитель Абхазии – создал абхазскую письменность и открыл первый передвижной театр на арбах.3) Брат Кирилла Илья уже второй год жил в Париже и подружился там с Пикассо. 4) Старший из них, Миша, учился, с нами в одном классе.5) Он медлит с ответом, мечтатель-хохол.3.Объясните, в каких предложениях приложение выделяется при помощи тире. 1) Этим летом поехал я в Тарусу – тихий городок на Оке.2) Живет в нем слесарь Яков Степанович – изобретатель и поэт в душе.3) Яков Степанович – человек до всего любопытный, вникающий в суть любого дела.4) Есть столяр Николай Никитич – знаток птиц.4.Укажите номера предложений с обособленными приложениями. 1)Старик Зданевич бывший преподаватель гимназии занимался французским языком с несколькими недорослями.2) В квартире паровозного машиниста Гладышева было людно и шумно.3) В этом городе (Тарусе) жил незадолго до смерти замечательный поэт Н. Заболоцкий.4) Живет у нас корабельный врач быстрый и строгий старик большой знаток музыки обладатель большой исторической библиотеки.5) Николай Николаевич больше всего любит щеглов разноцветных и нарядных птиц похожих издали на порхающие цветы.5.Укажите предложение, в котором нужно поставить запятую перед союзам ИА) С деревьев , опутанных легким туманом и с папоротников сыпались крупные бризгиВ)Огромные тучи , озаренные огнями гавани и уже пропитанные бледным рассветом , грудились над портомС) Сжатые пальчики сосновых побегов разжимаются и превращаются в подсвечник с тремя свечкамиД) На ветку синица садится и ягоды жадно клюётЕ) Ветер нёс сухие листья берез и засыпал ими дальнее озеро.

Написать Этюд сочинения про Я- ягодка. 4 предложений

Виконай вправу «Кола на воді». До кожної букви«парк» добери слово. Склади речення, які утворять зв’язнийтекст.​

Найди предложение ,в котором есть местоимение с предлогом. 1) Вы идете по мягкому ковру палых листьев, игл сосны и ели. 2) Празднично и радостно вокру … г вас. 3) Нам нравиться бродить по лесу.

Составь с каждым словом по два словосочетания так, чтобы в одном словосочетании оно было употреблено в прямом значении, а в другом — в переносном. Лег … кий, чёрствый, золотой, добрый.

Морфологический разбор прилагательного О золотой рыбке.

6 Прочитайте стихотворение А. Аронова (послушайте песню).Как вы думаете, о чём оно (она)? Скажите или напишите своё мнениУпотребите конструкцию услови … я.Если у вас нету дома, Пожары ему не страшны, И жена не уйдёт к другому, Если у вас, если у вас, Если у вас нет жены, Нету жены.Припев: Оркестр гремит басами, Трубач выдувает медь. Думайте сами, решайте сами Иметь или не иметь.Если у вас нет собаки, Её не отравит сосед, И с другом не будет драки, Если у вас, если​

решить полностью срочно ​

Индивидуальные задания — ПРИЛОЖЕНИЯ

1. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать фонетический разбор слова, «узкой».

Я чувствовал что мы с Грушницким столкнемся на узкой дороге и одному из нас (не, ни) (с, з)до6ровать.

2. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «забуш..вали»

Сильный ветер вн..запно загудел в выш..не деревья забушевали крупные капли дождя застучали зашлеп..ли по листьям св..ркнула молния и гроза разразилась.

3. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «пешком».

Попробовал идти пешком ноги мои подкосились.

4. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать фонетический разбор слова «скор(б, п)ь».

Я пр..знаюсь редко слыхивал подобный голос он был еле..ка ра(з, с)бит и зв..нел как надтреснутый он даже сначал.. о..давался чем(то) болезне(н, нн)ым но в нем была и (не)по..дельная глубокая страсть и молодость и сила и сладость и какая(то) увлекательно бе(з, с)конечная грус..ная скор(б, п)ь.

5. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «кругом».

Я внимательно логл..дел кругом все лица выр..жали напр..же(н, нн)ое ожидание.

6. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Голос его (не, ни) трепетал более он дро(ж, жж)ал но той едва заметной внутре(н, нн)ей дро(ж, жж)ью страсти которая стрелой вонзается в душу слушателя и бе(з, с)пр.. ста(н, нн)о крепчал твердел и ра.. ширялся.

7. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «несколько».

Молодые к..заки ехали смутно и удерж..вали слезы так как боялись отца который со своей стороны был то(же) несколько смущен хотя старался этого (не, ни) показывать.

8. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать фонетический разбор слова «представить».

Кто (не, ни) бывал в тайге тот (не, ни) может себе представить какая это ч(а, я)щ(а, я) какие это зар..сли.

9. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Володя возвращался домой в том приподнятом настр..ени(е, и) какое бывает у человека когда он знает что победил в себе слабость.

10. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «выдерж…вают».

Как(бы) крепки (н, ни) были плечи одного человека они (не, ни) выдерж..т того что выдерживают плечи ко(л, лл)ектива.

11. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

На заре третьего дня ветер утих и пали над степью густые туманы засеребрились влагой кусты прошлогоднего ковыля пот..нули в (не, ни) пр..глядной белесой дымке курганы буераки станицы шпили колокол..н устр..мле(н, нн)ые (в)высь вершины пирамидальных тополей.

12. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «сам..лета».

Нет такого к..рабля и нет такого сам..лета которые могли(бы) ун.. сти человека туда куда уносит его книга.

13. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать фонетический разбор слова «чувства».

И долго буду тем любезен я народу что чувства добрые я лирой пр..буждал что в мой жестокий век во(с, сс)лавил я свободу и милость к падшим пр..зывал.

14. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Уже мы различали почтовую станц..ю кровли окружающих ее саклей и перед нами мелькали пр..ветные огоньки когда пахнул сырой холодный ветер ущелье загудело и пошел мелкий дождь.

15. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слов «перед Савельичем».

Я (не, ни) мог (не, ни) пр..знат..ся в душе что поведение мое в симбирском трактире было глупо и чувствовал себя виноватым перед Савельичем.

16. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Смотрит ребенок и наблюдает острым и переимчивым взглядом как и что делают взрослые чему посв..щают утро.

17. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Со..нце пряталось за холодные вершины и беловатый туман нач.. нал ра(з, с)ходит..ся в д..линах когда на улице раздался звон дорожного колокольчика и крик извоз..иков.

18. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «двинулись».

На ра(с, сс)вете когда ра(с, сс)еялся туман мы снова двинулись в путь.

19. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Ох лето красное Любил(бы) я тебя когда (б) (не, ни) зной (не, ни) пыль да комары да мухи.

20. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «(в)верх».

С утра он брал лодку и греб дал..ко (в)верх по реке пока руки (не, ни) сводило от усталости.

21. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать, синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «трубный».

(От) того я пр..см..рел что я слышу топот дальний трубный звук и пенье стрел.

22. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «ближе».

Дерсу уп..тр..блял все усилия подв..сти плот ближе к берегу дабы дать возможность мне выс..дит..ся.

23. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Если внимательно прочесть все написа(н, нн)ое Пришвиным то остает..ся убеждение он (не, ни) успел ра(с, сс)казать нам и сотой доли того что превосходно видел и знал.

24. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Уже в юношеские годы Циолковский размышлял как можно пр.. од.леть силу земного протяжения и отправиться путешествовать в мировое пространство.’

25. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «озарившая».

Вот из(за) туч., пок..залась луна оз..рившая своим загадочным блеском все окрестности.

26. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Ноч..ная тишина прерываемая каким(то) резким птич..им криком влажный пронизывающий воздух всё это (не, ни) хорошо воздействовало на нас.

27. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать фонетический разбор слова «оч..тились».

Вдруг лодка натолкнувшись на что(то) опрокинулась и мы очутились (по) пояс в воде.

28. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать словообразовательный разбор и разбор по составу слова «самообладание»

Он подумал что если(бы) люди вокруг (не) были такими (не, ни) выносимыми ему (не, ни) пр..ходилось(бы) терять самообл..дание.

29. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «узнан».

Я возр..жал ей что если для нее и нет опас..ности то она велика для меня ибо рано или поздно я буду узнан.

30. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Князь Андрей редко смеялся но за(то) когда он смеялся то отдавался весь своему смеху.

31. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схемы предложений.

Далеко за двором кричали л..гушки и пел с..ловей. Он был рад что весело провел время и что все д..вольны.

32. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «заглушавш..е».

Из края в край перекат..валось заглущавш..е ход поезда стрекотание кузнечиков.

33. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Старик предупр..дил что если погода (не, ни) улу..шиТоСя то о рыбалке (не)чего и думать.

34. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения.

Но к великой моей досаде Швабрин обычно сн..сходительный решительно за..вил что песня моя (не, ни)хороша.

35. Вставить пропущенные буквы и знаки препинания, сделать синтаксический разбор, схему предложения. Сделать морфологический разбор слова «что(бы)».

Мы разр..дили посадки что(бы) растения могли свободно разв..ват..ся.

36. Редактирование. Исправьте стилистические ошибки в следующих предложениях.

1. Он спросил, что долго ли художник работал над картиной и о чем в них хотел рассказать. 2. Алеша спросил, что сплю ли я или хочу ли слушать его рассказ. 3. Струи фонтана, которые искрились на солнце, и бившие, казалось, в самое небо, освежали воздух. 4. Огромная туча, которая медленно двигалась и покрывающая небо, заставила нас отказаться от прогулки. 5. Луга, на которых еще не скосили сено и сохранившие чудесный аромат, расстилались кругом. 6. Дом, который заканчивали строить, выросший на улице за несколько месяцев, скоро будет заселяться.

37. Редактирование. Определите, в каком из данных предложений то является лишним, а где его недостает.

1. Николай сказал, что должен был сказать для примирения рассорившихся друзей. 2. Командир разъяснил, что бойцы должны были сделать. 3. Я знал, что брат придет завтра. 4. Я никак не мог решиться сказать матери то, что задумал уехать. 5. Она поняла то, что за человек он был. 6. Лектор говорил, что всем было известно. 7. Читая первые главы «Евгения Онегина», мы уже узнаем то, почему Онегин становится «эгоистом поневоле».

Вакцина от COVID-19 — в словах чиновников и документах разработчика — Общество — Новости Санкт-Петербурга

Фото: Анатолий Жданов/«Коммерсантъ»Поделиться

Эпидемиологическая эффективность зарегистрированной 11 августа вакцины для профилактики COVID-19 не изучена. Во время исследования на 38 добровольцах были зафиксированы 144 побочных эффекта. Медикам при введении раствора пациенту необходимо держать под рукой противошоковое оборудование — о чем российскому президенту не доложили перед презентацией «Гам-Ковид-Вак».

Насколько устойчив иммунитет

«Сегодня утром впервые в мире зарегистрирована вакцина против новой коронавирусной инфекции, — заявил Владимир Путин на совещании с членами правительства. — Она работает достаточно эффективно, формирует устойчивый иммунитет и прошла все необходимые проверки».

Министр здравоохранения Михаил Мурашко подтвердил: «По результатам вакцина показала высокую эффективность и безопасность. У всех добровольцев выработались высокие титры антител COVID‑19. При этом ни у кого из них не отмечено серьезных осложнений иммунизации».

В документах Центра Гамалеи, представленных для регистрации «Гам-Ковид-Вак», сообщается, что вакцина прошла процедуру регистрации препаратов, применяемых только в условиях возникновения ЧС. Применение «Гам-Ковид-Вак» возможно только в условиях медицинских организаций, имеющих право на вакцинопрофилактику населения.

Ограничения связаны со сверхбыстрыми и не вполне обширными исследованиями.

Иммунологические свойства и безопасность изучали только на взрослых здоровых добровольцах в количестве 38 человек.

Иммунизация препаратом вызвала формирование напряженного антиген-специфического клеточного противоинфекционного иммунитета у 100 % добровольцев, сообщается в отчете Центра Гамалеи. Однако исследования, которые уместились в 42 дня, не позволили делать разработчику глубокие выводы.

«Защитный титр в настоящее время неизвестен. Продолжительность защиты неизвестна. Клинические исследования по изучению эпидемиологической эффективности не проводились», — говорится в отчете.

Отчасти это может быть связано с тем, что на 42-е сутки от начала вакцинации в сыворотке крови всех добровольцев детектированы вируснейтрализующие антитела к вирусу со средним титром 49,3.

Титр — это предельное разведение сыворотки крови, при котором могут быть обнаружены антитела. Чем меньше значение мМЕ/мл (международная миллиединица на миллилитр), тем меньше антител в организме. Значение 49,3 не дотягивает даже до среднего уровня антител. Как правило, со временем оно становится еще меньше.

Минздрав сообщал, что иммунитет после вакцинации «Гам-Ковид-Вак» может сохраняться до двух лет. Подтвержденных данных этой гипотезы нет, заявил доктор медицинских наук, профессор патофизиологии Университета имени Сеченова Антон Ершов в опубликованном на сайте «стопкоронавирус.рф» интервью.

Безопасна ли вакцина

«Одна из моих дочерей сделала себе такую прививку, — сказал 11 августа Владимир Путин. — После первого укола температура была у нее 38, на следующий день 37 с небольшим, и все. После второго укола тоже температура немного поднялась, но потом сошла на нет. Чувствует себя хорошо, и титры высокие. Знаю, что у многих людей вообще нет никаких внешних проявлений, и температуры нет после прививки. Все вообще проходит так, как будто ничего и не делали».

Документы Центра Гамалеи, сформированные на основе открытого клинического исследования безопасности, переносимости и иммуногенности препарата, тезис об отсутствии внешних проявлений и побочных эффектов подтвердить не могут. Специалисты признали, что нежелательные явления (НЯ) по частоте встречаемости «могут быть расценены как встречающиеся часто и очень часто».

«Определить более точно встречаемость НЯ не представляется возможным из-за ограниченности выборки участников исследования», — объясняет разработчик.

У 38 подопытных были зафиксированы 144 нежелательных явления. Большинство прошло без последствий. Однако на 42-й день исследования не завершилось 31 нежелательное явление (были зарегистрированы лабораторные отклонения иммунологических показателей). Исход 27 НЯ разработчику до сих пор неизвестен, следует из документов.

У добровольцев после вакцинации были зафиксированы отечность, боль, гипертермия и зуд в месте введения препарата. Из общих проявлений — астения, недомогание, пирексия, повышение температуры, снижение аппетита, головная боль, диарея, боль в ротоглотке, заложенность носа, першение в горле, ринорея.

Показания к применению

В июле 2020 года директор Центра Гамалеи Александр Гинцбург заявил, что вакциной «Гам-Ковид-Вак» необходимо прививать лиц из группы риска, в том числе пенсионеров. О вакцинации сегодня говорил Владимир Путин:

«Надеюсь, что мы сможем в ближайшее время начать массовый выпуск — вот что важно, — массовый выпуск этого препарата, с тем чтобы все, кто хочет, — это, конечно, должно быть сделано исключительно добровольно, я уже говорил на этот счет неоднократно, — могли бы воспользоваться разработками и достижениями наших специалистов, наших ученых».

Всем, кто хочет, им воспользоваться не удастся, констатируют в Центре Гамалеи. Препарат имеет широкий круг противопоказаний.

Из медицинских документов следует, что вакцина имеет возрастное ограничение 18–60. Это опять же связано с узостью исследований. Детям и пенсионерам препарат не разрешен.

Противопоказан он беременным и кормящим, так как «эффективность и безопасность не изучались». Не исследовалось также взаимодействие вакцины с другими лекарствами и ее влияние на способность управлять транспортными средствами.

Препарат следует с осторожностью применять при хронических заболеваниях почек и печени, сахарном диабете, тяжелых заболеваниях системы кроветворения, эпилепсии, инсультах, заболеваниях сердечно-сосудистой системы, иммунодефиците, аутоиммунных заболеваниях, аллергических реакциях, атопии, экземе. Противопоказан он при гиперчувствительности к какому-либо компоненту вакцины, при тяжелых аллергических реакциях в анамнезе, острых заболеваниях и обострении хронических. При нетяжелых ОРВИ или острых инфекционных заболеваниях ЖКТ вакцинацию проводят после нормализации температуры (но последнее требование стандартно для любой вакцинации).

Центр Гамалеи, как писала «Фонтанка», полностью раскрыл состав вакцины «Гам-Ковид-Вак». Она состоит из двух растворов. В первом содержится рекомбинантный аденовирус человека Ad5, во втором — Ad26. Это возбудители острых респираторных заболеваний. По этой причине препарат может вызывать, как выражается разработчик, «гриппоподобный синдром». Аденовирусы используются как транспорт — вектор — для доставки гена белка S вируса SARS-CoV-2.

В качестве вспомогательных веществ используются сахароза, два вида соли, этанол 95 %, гексагидрат хлорида магния, полисорбат, вода и химическое соединение «Трис».

Насколько доказательны исследования Центра Гамалеи

«К пандемии COVID‑19 специалисты Центра Гамалеи подошли, имея в запасе готовую технологическую платформу с доказанной эффективностью и безопасностью», — сообщил сегодня Михаил Мурашко. Он имел в виду работу ученых над однотипными вакцинами против лихорадки Эбола и вируса MERS (ближневосточный респираторный синдром).

Увы, в медицинских документах на «Гам-Ковид-Вак» есть достаточное количество характеристик препарата как вакцины-кандидата, или экспериментальной, несмотря на то что технологическую платформу Центр Гамалеи разрабатывает больше 10 лет.

Места, где проводится вакцинация, должны быть оснащены средствами противошоковой терапии, предупреждает разработчик.

«Специфических антидотов к препарату не существует. Риск передозировки крайне низок, так как вакцинация будет проводиться квалифицированным медперсоналом. Но при случайной передозировке возможны токсические и аллергические реакции», — указано в инструкции по применению.

После введения вакцины пациент должен находиться под наблюдением медицинских работников в течение 30 минут.

Препарат Центра Гамалеи оказался крайне чувствительным к внешним воздействиям. Его следует хранить в замороженном виде, при температуре не выше минус 18 градусов, перед применением — выдержать при комнатной температуре, но не дольше 30 минут. Перед введением — перемешать, осторожно покачивая. Резко встряхивать ампулу не допускается. Повторное замораживание — тоже.

Опыты

«Интерес к ней [к вакцине] уже проявляет сегодня ряд стран. Параллельно начнется поэтапное применение в гражданском обороте, и прежде всего считаем необходимым предложить вакцинацию тем, чья работа связана с общением с инфицированными людьми, — это медицинские работники, и тем, от кого зависит здоровье детей, — это наши учителя», — сообщил Михаил Мурашко.

После регистрации препарат действительно может использоваться для вакцинации населения — эти правила приняты на время пандемии. Однако в гражданский оборот «Гам-Ковид-Вак» должна войти не ранее 1 января 2021 года, отмечено в государственном реестре лекарственных средств. Перед этим Центр Гамалеи должен закончить 3-ю фазу клинических испытаний с участием нескольких тысяч человек. Фактически вакцинация населения будет проходить в рамках клинических исследований.

Реакция мира

В международном сообществе к регистрации вакцины в России отнеслись скептически.

«Суть не в том, чтобы быть первым в получении вакцины. Главное — иметь препарат, который эффективен и безопасен», — заявил министр здравоохранения США Алекс Азар. Он напомнил, что Россия одобрила вакцину без 3-й фазы клинических испытаний при отсутствии научных данных о первых двух фазах.

Глава отделения лабораторной медицины Каролинского мединститута Стокгольма Матти Сэльберг в комментарии РИА «Новости» посетовал, что не смог найти никакую информацию даже о том, как российская вакцина работает на животных: «Соответственно, невозможно предположить, как она будет работать на людях. Следовательно, сложно говорить об эффективности препарата. Отсутствие научной информации о вакцине вызывает неуверенность».

Александр Ермаков, «Фонтанка.ру»

Фото: Анатолий Жданов/«Коммерсантъ»

«МЮ» и «Арсенал» были слишком осторожны. Матч подтвердил, что у команд кризис — Англия, Англия — Блоги

Разбор Вадима Лукомского. 

1. На состав «МЮ» значительно повлияли травмы. Две главные проблемы – фланги защиты и центр атаки, почти все исполнители, которые занимали эти позиции, вылетели. Оле-Гуннар Сульшер все-таки придумал, как обойтись без Маркоса Рохо на левом фланге – выпустил Акселя Туанзебе. Справа сыграл Эшли Янг. 

В нападении появился Маркус Рэшфорд, хотя его участие было под вопросом. Поль Погба тоже успел набрать кондиции к матчу. Еще одно пограничное решение – выбор между Хуаном Матой и Джесси Лингардом на позиции десятки. На старте сезона Мата был редким светлым пятном команды в позиционных атаках, но, видимо, Сульшер посчитал, что в этой игре надежность важнее атакующей игры (матч лишь подтвердил эту догадку). 

2. У «Арсенала» главная интрига сводилась к готовности основных крайних защитников – Эктора Бельерина и Кирана Тирни. Оба возвращаются после серьезнейших травм, но уже сыграли в Кубке лиги. Правда, к этому матчу оказались не готовы. На других позициях Унаи Эмери приготовил один значимый сюрприз – выход 18-летнего Букайо Сака, который был хорош в последних играх. 

Зато сюрпризом не стал осторожный центр поля. Эмери выставил трех полузащитников с оборонительным упором – Гранит Джака, Маттео Гендузи и Лукас Торрейра. Как и Сульшер, он в первую очередь заботился о нейтрализации соперника. 

3. У матча было три этапа.

Первый тайм: осторожные стартовые планы, обе команды ничего не могут создать в позиционных атаках, лишь к концу тайма появились моменты в быстрых. «МЮ» смелее прессинговал и больше владел мячом.

Начало второго тайма (до 60-й минуты): из-за счета больше стал атаковать «Арсенал». Команда играла смелее. Это проявлялось в подключениях фланговых защитников. Удалось забить и создать еще пару хороших моментов.

До конца второго тайма: матч вернулся в начальный режим. Составы обеих команд стали чуть более открытыми, поэтому так скучно как в первой половине не было, но рисковать по-настоящему команды не пытались. Как и в первой половине, «МЮ» атаковал побольше.

4. «Арсенал» прессинговал с помощью персональной игры в центре поля. Джака играл против Лингарда, Торрейра – против Погба, а Гендузи – против Мактоминея. В редких эпизодах они менялись оппонентами, но структура, в которой расположение полузащиты «Арсенала» полностью определяет позиции соперников, сохранялась.

Джака, Гендузи и Торрейра играют четко по соперникам (не держат схему, не подстраиваются под позиции партнеров):

Все трое достаточно дисциплинированно выполняли эту работу. «Арсенал» любой ценой стремился ограничить розыгрыши «Юнайтед» через центр. Особенно через Погба. Команда оставляла одного центрального защитника свободным, но все главные варианты были перекрыты. Рисковать Линделеф и Магуайр не стремились – атаки направлялись на фланги. 

5. Прессинг «МЮ» строился иначе. Он был более смелым. Сульшер не хотел оставлять свободным ни одного игрока в зоне мяча, поэтому для давления на центрального защитника выдвигался либо Дэн Джеймс, либо Джесси Лингард – вся команда смещалась соответственным образом. Все ближние к мячу варианты перекрывались. «Арсенал» редко переводил мяч на другой край под давлением. 

Джеймс прессингует Сократиса. Туанзебе передает Пепе центру защиты и выдвигается на Чемберса – все варианты в зоне мяча перекрыты:

Такой прессинг позволял «Юнайтед» быстрее и выше отбирать мяч. Именно по этой причине команда больше им владела. 

6. Даже в первом тайме были видны потенциальные уязвимости систем «МЮ» и «Арсенала».

В случае «МЮ» это быстрый перевод на дальний фланг. При таком сценарии крайний защитник соперника мог получить огромную свободу. Вот пример: Перейра сместился для игры против Гендузи. Все варианты около мяча, как обычно, перекрыты:

«Арсенал» все-таки выбрался из-под давления – Колашинац полностью свободен:

Но команда Эмери не выжимала максимум из-за этого аспекта, так как сама осторожничала. Крайние защитники были ограничены в подключениях. 

В случае «Арсенала» уязвимость была в пространстве, которое они бросали в опорной зоне, играя сугубо персонально. Смещения туда Рэшфорда или открывания Перейры могли вскрывать эту слабость. В этот момент «Арсенал» играет персонально в полузащите, а Перейра полностью свободен:

Проблема заключалась в том, чтобы доставить мяч Перейре (или другому свободному игроку). Для этого нужна либо выдающаяся игра тройки полузащитников под давлением, либо рискованные передачи из центра защиты, но «МЮ» не рисковал. 

Моменты двух клубов рождались из контратак. Один из них в конце тайма реализовал Скотт Мактомини. 

7. Картина изменилась во втором тайме. «Арсенал» проигрывал, поэтому стал смелее использовать фланги защиты. «МЮ» продолжал обороняться как в первом тайме, поэтому Колашинац и Чемберс периодически получали свободу. Но теперь это случалось в опасных зонах.

После перевода от Себальоса Дэн Джеймс один против двух соперников: разрывается между Чемберсом и Гендузи, не мешает никому, Чемберс получает свободу:

8. Кроме высокой позиции крайних защитников, «Арсенал» начал осознанное давление на фланг Туанзебе. Туда регулярно смещались Сака (приходил с противоположного фланга) и Обамеянг (приходил из центра атаки). Аксель при обороне слишком часто нацелен на мяч, поэтому оба оказывались свободными:

Недостаток Туанзебе не был бы так заметен, если бы Магуайр комфортно чувствовал себя во фланговых зонах и смещался вместе с ним, но один из недостатков Харри – нехватка скорости и мобильности. Он не рисковал выдвигаться во фланг. 

Это приводило к острым моментам, но гол родился из другого типа ошибки Туанзебе – ужасного паса на своей половине поля. В целом Туанзебе не провалил матч – наоборот, вполне здорово сдержал прямого оппонента Николя Пепе, но с повышенным давлением в начале второго тайма совсем не справился. 

9. В конце матча «МЮ» был смелее. Во-первых, передачи от центральных защитников стали рискованнее. 

«Арсенал» играет персонально. Перейра и опускающийся Рэшфорд (вне кадра) создают Линделефу варианты. Он точно отдаст рискованный пас через центр:

Во-вторых, Сульшер сделал состав смелее с помощью замен. После двойной с выходом Гринвуда и Фреда Погба переместился на позицию десятки, Рэшфорд играл на фланге.

Это позволило «МЮ» закончить игру в атаке и больше владеть мячом, но моменты по-прежнему приходили в основном из быстрых атак или благодаря ошибкам соперников. 

10. Букайо Сака отлично использовал шанс. Он полностью переиграл Эшли Янга. Очень своевременно покидал фланг и создавал угрозу в других зонах (на противоположном краю или в штрафной). Совсем классная картина выходит, если добавить к этому работоспособность. Сака сделал 5 отборов – лучший результат в составе двух команд. 

11. Героем в составе «Юнайтед» стал Скотт Мактомини. Дело не только в забитом мяче (хотя положил шикарно). Он по традиции отработал за себя и за Погба при обороне (4 отбора и 2 перехвата плюс постоянные подстроения под позицию Поля). И регулярно, а не разово, подключался в атаку в нужный момент – 3 удара. 

На старте сезона Скотт поражает стабильностью. Единственный полузащитник «МЮ», который выходил в старте во всех матчах АПЛ. Игра с «Арсеналом» показала, что он может быть не только стабильным, но и ярким.

12. Менее однозначный матч провел Гендузи. Он снова собрал кучу комплиментов, потому что выглядел ярко (это не всегда синоним хорошо). Точнее всего его игру описал Сеск Фабрегас: «Трудно не любить Гендузи. Он может проводить хороший матч или не очень хороший, но никогда не прячется в трудные моменты, несмотря на молодость. У него большое будущее в «Арсенале».

Это самая точная характеристика. Гендузи – немного хаотичный игрок (часто бросается в направлении мяча при обороне вместо чтения эпизодов, любит возиться с мячом и передерживать его). Ему будет тяжело в системной команде, но в кризисной команде Эмери он категорически полезен – лучшие качества легко перевешивают небольшие недостатки. Постоянно требует мяч и не боится рисковать. В этом сезоне у него многое получается. 

13. Обратная ситуация – Джака. Ему нужна система – варианты продвижения через пас во владении и слаженный прессинг при обороне. Сейчас швейцарца совсем смешивают с грязью – это не совсем правильно. Он не полной дно (как принято считать), а игрок узкой роли, без которой выглядит ужасно. Гранит – контролирующий опорник (в правильной системе будет хорош). Система Эмери ему не помогает. Без мяча его заставили бегать за Лингардом. Граниту не хватало мобильности – он хуже всех из тройки полузащитников справился с задачей. 

В дополнение ему досталось за уклонение от мяча в эпизоде с голом Мактоминея (тут была и скорость, и мобильность). Хотя этот эпизод вряд ли заслужил такой суровой критики. Рой Кин после матча указал на то, что мяч летел слишком быстро и это не та ситуация, где можно умышленно подставиться удар (или уклониться). Ирландец точно знает толк в самоотверженности и блокировке ударов плюс никогда не стесняется разносить футболистов в студии – его слова в данном эпизоде особенно ценны.

14. Еще одна жертва системы Эмери – Николя Пепе. Он ярко начал в «Арсенале», но эту встречу провалил. 

За неполный матч у него 17 потерь (включая неточные передачи) – больше всех в составе двух команд. Отчасти это индивидуальный провал, но за исключением отрезка, когда «Арсеналу» нужно было отыгрываться, он был полностью лишен поддержки (не было подключений партнера по флангу или вариантов для возвращения мяча в центр).

15. Матч подчеркнул, что оба клуба переживают кризис. Первого удара в сторону ворот мы ждали 29 минут – худший результат сезона АПЛ. И это неслучайно. 

Команды испытывают проблемы в позиционных атаках с начала сезона. Ситуация усугубилась тем, что оба тренера выпустили сдерживающий вариант состава. Результат: моменты возникали только в контратаках, после ошибок или со стандартов. Матчи «Юнайтед» – «Арсенал» приучили нас к более высоким стандартам. Это было слабо даже относительно игр последних сезонов (не говоря уже об эпохе, когда эти команды разыгрывали титул).

16. Оба тренера после матча признали, что ничья справедлива. Если ориентироваться на тактику и решения по составу, оба еще до игры были втайне на нее согласны. Встреча показала, что Эмери умеет нейтрализовывать сильнее стороны соперников в топ-матчах, а у «МЮ» неплохо продвигается работа над прессингом. Но для двух команд основной проблемой остается структура позиционной атаки – тут сплошная грусть, которую лишь усугубили прагматичные решения тренеров под конкретный матч.

Блог «Англия, Англия» в соцсетях: Twitter / VK / Telegram
Дата проведения
30 сентября, 22.00, «Олд Траффорд»
Голы:
1:0 – 45 Мактомини, 1:1 – 58 Обамеянг.
Манчестер Юнайтед – Де Хеа, Янг, Линделеф, Магуайр, Туанзебе, Мактомини, Погба, Перейра (Гринвуд, 74), Лингард (Фред, 74), Джеймс, Рэшфорд.
Арсенал – Лено, Чемберс, Папастатопулос, Давид Луиз, Колашинац, Торрейра (Себальос, 55), Джака, Гендузи, Пепе (Нелсон, 74), Обамеянг, Сака (Уиллок, 80).
Предупреждения:
Чемберс (10), Рэшфорд (27), Перейра (32), Янг (41), Лингард (68), Джака (77).

Фото: REUTERS/Andrew Yates; Gettyimages.ru/Michael Regan

Морфологический разбор глагола «были» онлайн. План разбора.

Для слова «были» найден 1 вариант морфологического разбора

  1. Часть речи. Общее значение
    Часть речи слова «были» — глагол
  2. Морфологические признаки.
    1. быть (инфинитив)
    2. Постоянные признаки:
      • 1-е спряжение
      • непереходный
      • несовершенный вид
      Непостоянные признаки:
      • изъявительное наклонение
      • множественное число
      • прошедшее время.
  3. Её глаза были широко открыты — глубокие, зелёные, чистые.

    Выполняет роль сказуемого.

Поделитесь страницей с друзьями — это лучшая благодарность

Морфологический разбор другого слова

План разбора глагола

  1. Часть речи. Общее значение
  2. Морфологические признаки.
    1. Начальная форма (инфинитив)
    2. Постоянные признаки:
      • Вид (совершенный (что сделать?) или несовершенный (что делать?)
      • переходный (употребляется с сущeствительным в винительном падеже без предлога)/ непереходный (не употребляется с существительным в винительном падеже без предлога).
      • Спряжение
      Непостоянные признаки:
      • Наклонение в зависимости от вопроса:
        • Изъявительное — что делал? что делает? что сделает?
        • Повелительное — что делай?
        • условное — что делал бы? что сделал бы?
      • Число
      • Время (если есть)
      • Лицо (если есть)
      • Род (если есть)
  3. Синтаксическая роль (подчеркнуть как член предложения, является главным или второстепенным членом предложения)

Поделитесь страницей с друзьями — это лучшая благодарность

Оцени материал

9 голосов, оценка 4.667 из 5

План разбора составлен на основе общих правил, в зависимости от класса и предпочтений учителя ответ может отличаться. Если ваш план разбора отличается от представленного, просто сопоставьте его с данными нашего ответа.

Если морфологический разбор глагола «были» имеет несколько вариантов, то выберите наиболее подходящий вариант разбора исходя из контекста предложения.

 Разборы производились исходя из заложенного программного алгоритма, результаты в редких случаях могут быть недостоверны, если вы нашли несоответствие пожалуйста сообщите нам. Представленный результат используется вами на свой страх и риск.

Добрый день! Слышны были птичьи трели. Разобрать по составу. Заранее спасибо!

Лет-лет,кос-кос,гор-гор-гор.(корни)
воробушик учился летать.
маленькая девочка первый раз смогла коснуться снега.
третье не могу

В заповедниках живут редкие звери.
Звери живут — грамматическая основа предложения.
Звери-подлежащее,выраж.сущ(______)
Живут-сказуемое,выраж.глаголом(======)
Звери(какие?) редкие-определение,выраж.прилагат.( ~~~~~~~)
Живут(где?) в заповедниках-обстоятельство,выраж сущ(_._._._._)

Схема:
_._._._._  =======  ~~~~~~~ _______ .

Слитно
Если не знаешь ка пишеться впиши в интернете
 если неравильно он исправит.

Теперь уже всё было видно: тропу, кусты, камни, берег залива[ 0 : 0, 0, 0, 0.] .
Юные деревья (обобщающее слово)всех пород: ель и сосна, осина и береза (однородные члены) — растут дружно и тесно. [0 :  0 и 0, 0 и 0 — …..]
И газеты , и телевидение, и радио  — все средства массовой информации переполнены рекламой.[И 0, и 0, и 0 — 0]. Повсюду раздавался стук топоров и молотков,  визг пил и рубанков, лязг и грохот.[  —- и —, — и —, —- и —-   ]. В мартовскую ночь зима еще возвращает всё , например: морозную тишину, колкий воздух, холодный блеск луны, звонкость наста. [0 : 0, 0, 0, 0 ]

Дорога — дорожка, дороженька, дорожечка.

Композиционный анализ в археологии — Oxford Handbooks

Аренс, Л. Х. (1954). «Логнормальное распределение элементов (фундаментальный закон геохимии и его дочерний элемент)». Geochimica Cosmochimica Acta 5: 49–74. Найдите этот ресурс:

Aitchison, J. (1986). Статистический анализ композиционных данных . Чепмен и Холл: Лондон и Нью-Йорк. Найдите этот ресурс:

Aitchison, J. (1992). «О критериях меры композиционного различия.” Mathematical Geology 24: 365–379. Найдите этот ресурс:

Arteaga, F., and Ferrer, A. (2002). «Работа с недостающими данными в MSPC: несколько методов, разные интерпретации, несколько примеров». Journal of Chemometrics 16: 408–418. Найдите этот ресурс:

Бакстер, М. Дж. (1994). Исследовательский многомерный анализ в археологии . Эдинбург: Издательство Эдинбургского университета. Найдите этот ресурс:

Байер, Т., и Моммзен, Х. (1994). «Модифицированные фильтры Махаланобиса для группировки керамических изделий по химическому составу.” Археометрия 36 (2): 287–306. Найдите этот ресурс:

Бибер А. М. младший, Брукс Д. В., Харботтл Г. и Сэйр Э. В. (1976). «Применение многомерных методов к аналитическим данным по эгейской керамике». Археометрия 18 (1): 59–74. Найдите этот ресурс:

Бишоп Р. Л. и Нефф Х. (1989). «Композиционный анализ данных в археологии». В Археологическая химия IV , под редакцией Р. О. Аллена, стр. 57–86. Вашингтон, округ Колумбия: Американское химическое общество.Найдите этот ресурс:

Buxeda i Garrigos, J., and Kilikoglou, V. (2003). «Общая вариация как мера изменчивости наборов химических данных». In Patterns and Process: Festschrift in Honor of Dr. Edward V. Sayre , под редакцией L. Van Zelst, стр. 185–198. Вашингтон, округ Колумбия: Смитсоновский институт. Найдите этот ресурс:

Кейли, Э. Р. (1951). «Ранняя история и литература по археологической химии». Journal of Chemical Education 28 (2): 64–66. Найдите этот ресурс:

Caley, E.Р. (1964а). Анализ древних металлов . Международная серия монографий по аналитической химии, т. 19. Oxford: Pergamon Press. Найдите этот ресурс:

Caley, E. R. (1964b). Орихалк и родственные ему древние сплавы: происхождение, состав и производство с особым упором на чеканку Римской империи . Нью-Йорк: Американское нумизматическое общество. Найдите этот ресурс:

Damour, A. (1864). «Sur la композиция des haches en pierre Trouvees dans les памятники кельтики и chez les tribus sauvages».” Comptes Rendus 61: 313–311, 357–368. Найдите этот ресурс:

Дэвис, Дж. К. (1986). Статистика и анализ данных в геологии . Нью-Йорк: John Wiley and Sons. Найдите этот ресурс:

Davy, H. (1815). «О цветах, которые использовали древние в живописи». Философские труды Лондонского королевского общества 105: 97–124. Найдите этот ресурс:

Фоли Д. Х. (1972). «Соображения образца и характеристики, размера». Транзакции IEEE в теории информации IT-18 (5): 618–626.Найдите этот ресурс:

Glascock, M. D. (1992). «Характеристика археологической керамики в MURR с помощью нейтронно-активационного анализа и многомерной статистики». В «Химическая характеристика керамических паст в археологии », под редакцией Х. Неффа, стр. 11–26. Мэдисон, Висконсин: Prehistory Press. Найдите этот ресурс:

Göbel, C.C.T.F. (1842). ber den Einfluss der Chemie auf die Ermittelung der Völker der Vorzeit: Oder Resultate det chemischen Untersuchung metallishcher Alterthümer .Эрланген, Германия: Enke. Найдите этот ресурс:

Harbottle, G. (1982). «Химическая характеристика в археологии». In Contexts for Prehistoric Exchange , под редакцией Дж. Э. Эриксона и Т. К. Эрла, стр. 13–51. Нью-Йорк: Academic Press. Найдите этот ресурс:

Junghans, S., Sangmeister, E., and Schröder, M. (1960). Metallanalyses kupferzeitlicher und frühbrozenseitlicher Bodenfunde aus Europa . Берлин: Gebr. Манн Верлаг, найдите этот ресурс:

Layard, A.Х. (1853). Открытия в руинах Ниневии и Вавилона . Лондон: Джон Мюррей. Найдите этот ресурс:

Neff, H. (1994). «Анализ основных компонентов керамических данных в режиме RQ. ” Археометрия 36 (1): 115–130. Найдите этот ресурс:

Neff, H. (2000). «Нейтронно-активационный анализ для определения происхождения в археологии». В «Современные аналитические методы в искусстве и археологии », под редакцией Э. Силиберто и Г. Спото, стр. 81–134. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья.Найдите этот ресурс:

Otto, H., and W. Witter, (1952). Handbuch der ältesten vorgeschichtlichen Metallugrie в Mittleeuropa . Лейпциг, Германия: Barth Verlag. Найдите этот ресурс:

Perlman, I., and Asaro, F. (1969). «Анализ керамики нейтронной активацией». Археометрия 11: 21–52. Найдите этот ресурс:

Pernicka, E. (2014). «Определение происхождения археологических металлических предметов». В Археометаллургия в глобальной перспективе , под редакцией Б.У. Робертс и К. П. Торнтон, стр. 239–268. Нью-Йорк: Springer. Найдите этот ресурс:

Pollard, A. M., and Heron, C. (1996). Археологическая химия . Кембридж, Англия: Королевское химическое общество. Найдите этот ресурс:

Rathgen, F. (1898). Die Konservierung von Altertumsfunde . Берлин: W. Spemann. Найдите этот ресурс:

Richards, T. W. (1895). «Композиция афинской керамики». Журнал Американского химического общества 17: 152–154.Найдите этот ресурс:

Sayre, E. V., and Dodson, R. W. (1957). «Изучение нейтронной активации средиземноморских черепков». Американский журнал археологии 61: 35–41. Найдите этот ресурс:

Sayre, E.V. (1975). «Процедуры Брукхейвена для статистического анализа многомерных археометрических данных». Отчет Брукхейвенской национальной лаборатории, BNL-21693. Аптон, Нью-Йорк: Национальная лаборатория Брухейвена. Найдите этот ресурс:

Schliemann, H. (1878). Микены . (Переиздано в 2010 г .; Кембридж, Англия: Cambridge University Press).Найдите этот ресурс:

Vistelius, A. B. (1960). «Асимметричные частотные распределения и основной закон геохимических процессов». Journal Geology 68: 1–22. Найдите этот ресурс:

Weigand, P., Harbottle, G., and Sayre, E.V (1977). «Бирюзовые источники и анализ источников: Мезоамерика и юго-запад США». В «Системы обмена в предыстории », под редакцией Т. К. Эрла и Дж. Э. Эриксона, стр. 15–32. Нью-Йорк: Academic Press. Найдите этот ресурс:

Zhang, C.С., Манхейм, Ф. Т., Хинде, Дж., И Гроссман, Дж. Н. (2005). «Статистическая характеристика большой геохимической базы данных и влияние размера выборки». Прикладная геохимия 20: 1857–1874. Найдите этот ресурс:

Состав и анализ содержания фторида в неорганических солях покровов антарктического криля (Euphausia superba)

Подготовка образцов покровов антарктического криля

Антарктический криль

superba ), выловленные в водах Антарктики (примерно 63 ° 06′ – 63 ° 06′S, 58 ° 51′ – 58 ° 40′W) в марте 2017 г., замороженные и сжатые в блоки, предоставлены CNFC Overseas Fisheries Co. ., Ltd. (Пекин, Китай). Блоки транспортировались в лабораторию при −18 ° C. По прибытии они хранили при -80 ° C. Все химические вещества, использованные в этом исследовании, были аналитической чистоты.

Для приготовления покровов замороженный антарктический криль размораживали при 4 ° C, а покровы и мышцы разделяли на льду. Приставшую мышечную ткань осторожно удаляли с боковых частей свежих покровов, которые затем сушили в печи в течение ночи при 80 ° C.

Зола покровов криля была приготовлена ​​в соответствии с методами AOAC 26 .Зола была получена сжиганием образца покровов криля в муфельной печи (SX-G02163, Tianjin Central Furnace Co., Ltd, Китай) при 550 ° C в течение 4 часов в атмосфере воздуха при скорости нагрева 10 ° C / мин. пока не будет получен постоянный вес. Затем определяли зольность.

Термогравиметрический анализ

Термогравиметрический анализ (ТГА) проводили с использованием термогравиметрического анализатора STA 449 (Netzsch Wittelsbacherstr, Германия). В качестве газа-носителя использовался азот высокой чистоты (99,99%) со скоростью потока 20 мл / мин.Примерно 2 мг материала образца загружали в керамический тигель и нагревали от 40 до 650 ° C со скоростью нагрева 10 ° C / мин, а затем выдерживали на изотермической стадии в течение 10 минут.

Дифракция рентгеновских лучей

Зола покровов криля была измерена с помощью рентгеновской дифрактометрии (XRD, X’Pert-MPD System, PHILIPS, Амстердам, Нидерланды). Непрерывное сканирование выполнялось с шагом 0,01 ° и временем шага 0,2 с. Все данные были получены с использованием программного пакета MDI Jade (Jade 5.0, Materials Data, Inc., Япония) 27 .

Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье

Инфракрасные спектры с преобразованием Фурье (FTIR) золы из покровов криля были измерены в диапазоне частот 4000–400 см –1 с использованием 32 сканирований с разрешением 4 см –1 с спектрометр модели TENSOR27 (Bruker Corporation, Карлсруэ, Германия) 28 . Образцы золы были приготовлены в виде таблеток KBr толщиной 0,25 мм (образец 1 мг в 100 мг KBr) и стабилизированы в условиях контролируемой влажности перед определением спектров.Кривые, которые математически лучше всего соответствовали исходному спектру, были получены путем вызова функции Гаусса с использованием программного обеспечения Origin Pro 8.5 (Originlab Corporation, Нортгемптон, США) 29 . Интенсивность выделенной полосы поглощения определялась базовым методом на основе программного пакета прибора OMNIC.

Электронно-дисперсионный спектроскопический анализ

Сканирующая электронная микроскопия с холодной полевой эмиссией (S-4800, Hitachi, Токио, Япония), оснащенная электронно-дисперсионной спектроскопией (EDS), использовалась для анализа состава элементов в золе.Образцы закрепляли на проводящем углеродном отпечатке, оставленном липкой лентой, приготовленной путем размещения образцов на круглом держателе и покрытия в течение 5 минут для обеспечения проводимости. Образцы анализировали с помощью EDS при ускоряющем напряжении 15 кВ.

Общее содержание фторидов в покровах криля и содержание фторидов в золе покровов криля

Общая концентрация фторидов в покровах криля была проанализирована по методу Marian et al. . 30 . Для анализа содержания фтора в золе 10 мл 1.К золе добавляли 0 моль / л HCl (0,1 г, вес с точностью до 0,0001 г). Его оставили на 1 час для экстракции фторида. Экстрагированный раствор переносили в мерную колбу на 50 мл, затем добавляли 25 мл TISAB (равный объем 3,00 моль / л раствора ацетата натрия и 0,75 моль / л раствора цитрата натрия, смешанных для немедленного использования) и разбавляли до объема дистиллированной водой. .

Содержание фторида измеряли с помощью фторид-ионоселективного электрода. Электрод калибровали с использованием стандартной программы добавления.{-6} \ times 1004} {19.0} \ times 100 $$

(1)

Где FA% — процентное содержание FA в золе покровов антарктического криля, F (a) — содержание фторида в золе покровов антарктического криля, 10 −6 — микрограмм и коэффициент преобразования в граммах, 1004 — молекулярная масса FA, а 19.0 — атомный вес F.

$$ {\ rm {S}} \% = \ frac {{\ rm {F}} ({\ rm {a}}) \ times {\ rm {ash} } \%} {{\ rm {F}} ({\ rm {t}})} \ times 100 $$

(2)

Где S% — процентное содержание фтора в форме FA, составляющее общий фтор в покровах антарктического криля, F (a) — содержание фторида в золе покровов антарктического криля, F (t) — содержание фторида в антарктическом криле. % покровов и золы — зольность покровов антарктического криля.

Сравнение стандартного и композиционного анализа данных в исследованиях, посвященных групповым различиям в сидячем поведении и физической активности | Международный журнал поведенческого питания и физической активности

Хотя необходимость использования CoDA при анализе двигательного поведения в течение дня подчеркивалась в ряде статей [5, 14, 15, 16, 18, 19, 24, 35, 36] CoDA до сих пор редко используется в исследованиях в области профессионального и общественного здравоохранения. Настоящая статья направлена ​​на продвижение использования CoDA, объясняя этот подход в контексте сравнений между группами и исследуя, выделяется ли по-разному время, проведенное в сидячем положении и физическая активность среди мужчин и женщин, а также в разных возрастных группах при использовании композиционного подхода. анализ данных (CoDA) по сравнению со стандартным подходом.Наше исследование показало, что выводимая статистика и величина эффекта для различий между полами и возрастными группами действительно зависят от аналитического подхода. Таким образом, использование CoDA может изменить идею исследования, изучающего групповые различия во времени, затрачиваемом на двигательное поведение. Наше исследование показывает, что возраст и пол являются важными детерминантами того, как используется время на работе и в свободное время. Исследование, представленное в этой статье, хорошо вписывается в рамки жизнеспособных интегративных исследований в области эпидемиологии использования времени (VIRTUE) [19].Структура VIRTUE признает композиционный характер данных об использовании времени и предлагает методологические исследования по устранению различий в величине эффекта, полученного с помощью стандартного анализа и анализа CoDA, а также исследования, изучающие вероятные детерминанты состава физической активности и сидячего поведения.

При многомерном сравнении между возрастными группами величина эффекта (частичное в квадрате — η 2 ), измеряющая общую разницу в двигательном поведении на работе, была на 60% больше с использованием CoDA, чем при использовании стандартного анализа (Таблица 2) .Точно так же при сравнении полов многомерный анализ привел к получению эффекта CoDA на 16% больше, чем при стандартном подходе. При p <0,05 в качестве предела статистической значимости разница между возрастными группами в отношении времени, проведенного в различных формах поведения, была статистически значимой согласно CoDA, в то время как при использовании стандартного подхода этого не было. Таким образом, в исследовании, сравнивающем пол или возрастные группы в отношении времени, проведенного в различных формах двигательного поведения, выводы о статистической значимости могут различаться в зависимости от подхода к анализу.Примечательно, что согласие (или нет) между двумя подходами в отношении того, является ли групповое различие статистически значимым, может зависеть от критерия значимости. Если бы мы выбрали уровень значимости 0,01 или 0,10, различия между CoDA и стандартным анализом с точки зрения статистической значимости исчезли бы. В других исследованиях эти конкретные пределы того, когда результаты будут (не) совпадать, могут явно отличаться.

Чтобы дополнить информацию, предоставленную многомерным анализом различий между группами, мы сравнили группы по каждому поведению движения, используя t -тесты и 95% процентильные доверительные интервалы начальной загрузки (рис.1). Наибольшее расхождение между CoDA и стандартным анализом проявилось при сравнении возрастных групп (рис. 1, таблица 2). Одномерный анализ подтвердил некоторые разногласия между двумя подходами к выявлению значительных различий между возрастными группами во времени, затраченном на три вида двигательного поведения на работе.

Что касается досуга, ни стандартный анализ, ни CoDA не указали на какие-либо существенные различия между возрастными группами или полами (Таблица 2). Таким образом, оба подхода дали одинаковые результаты на досуге, а на работе — нет (таблица 2).Одна из причин такого различия между работой и отдыхом может заключаться в том, что различия в поведении работников на работе значительно больше, чем на отдыхе (Приложение 3). Таким образом, работники с большей вероятностью будут демонстрировать поведение (я) на работе, занимающей около 0% или 100% их времени, чем проявлять столь же экстремальное поведение на досуге, и это может привести к более выраженной разнице между результатами в соответствии с CoDA и стандартным анализом. .

Насколько нам известно, только в одном предыдущем исследовании сравнивались результаты, полученные с использованием CoDA и стандартных методов [16].Однако в этом исследовании CoDA и стандартные подходы использовались в регрессионном анализе для изучения влияния времени, потраченного на различные виды поведения в течение дня, на ожирение и кардиореспираторные маркеры. Исследование показало разницу примерно в 10 минут между средними арифметическими и композиционными средними значениями физической активности умеренной и высокой физической активности (MVPA) в группе, что аналогично нашим результатам 12-минутной разницы между CoDA и стандартными средними для PA (Таблица 1, разница от 18,7 до 19,5% времени в режиме PA, что соответствует 12 мин).Замена поведения, связанного с низким расходом энергии, всего на 10 минут MVPA в день может оказать значительное влияние на такие последствия для здоровья, как ожирение [16, 24]. Таким образом, CoDA и стандартный анализ могут привести к различным выводам не только с числовой или статистической точки зрения, но даже с точки зрения практического применения результатов исследования. В цитируемом исследовании подход CoDA привел к ослаблению ассоциаций, особенно для MVPA с кардиореспираторными показателями, по сравнению со стандартным подходом.В свете этих результатов и выводов настоящего исследования, будущие исследования, сравнивающие результаты использования стандартных подходов и подходов CoDA в различных дизайнах исследований и в исследуемых популяциях с различными структурами, кажутся оправданными.

В целом, на основе CoDA, мы не обнаружили разницы между возрастными группами в сидячем времени и физической активности во время досуга, в то время как на работе молодые работники вели малоподвижный образ жизни, чем пожилые работники. Мы также обнаружили, что мужчины, как правило, были менее активны, чем женщины, как во время работы, так и в свободное время, что противоречит предыдущим выводам [6, 8, 37, 38].Эти различия можно объяснить показателем, отражающим физическую активность, используемым в нашем исследовании. Предыдущие исследования в основном измеряли «активность» как проявление высокой физической активности. Однако в нашем исследовании «физическая активность» включала время, потраченное на стояние, ходьбу, бег, подъем по лестнице и езду на велосипеде. Таким образом, различия между полами в физической активности в нашем исследовании могли иметь место, например, при ходьбе, а не при интенсивных физических нагрузках, таких как бег или езда на велосипеде. На работе различия в физической активности между полами могут быть связаны с типом работы.В нашей исследуемой популяции большинство уборщиков составляли женщины, а большинство транспортников — мужчины. Уборка связана с длительным стоянием и движением, в то время как транспортники (преимущественно водители грузовиков) сидят в течение длительного времени. Различия между возрастными группами в продолжительности малоподвижного образа жизни по сравнению с другими видами поведения на работе также могут быть связаны с типом работы; в старшей группе больше уборщиков, чем в младшей.

В стандартном анализе данных о композиционном поведении любое конкретное поведение идеально коррелирует с суммой всех остальных.Таким образом, из модели MANOVA была удалена одна переменная. В большинстве исследований, посвященных сидячему поведению и физической активности, не упоминается, не говоря уже о рассмотрении этой проблемы коллинеарности. Причина может заключаться в том, что поведение выражается в часах в день, а не в процентах [24, 39], что, на первый взгляд, не приводит к проблемам с избыточностью. Аналогичная проблема композиционной природы нечетко видимых данных возникает, если отдельные виды поведения в течение дня анализируются независимо в отдельных одномерных анализах.В таких сценариях высокая корреляция между переменными все еще может присутствовать, но модель может быть адаптирована, потому что композиционный характер данных в некоторой степени скрыт [40, 41]. Таким образом, хотя может показаться, что стандартный анализ композиционных данных дает полезные результаты, он все же в основном вводит в заблуждение, поскольку не учитывает ограниченную структуру данных.

Неотъемлемым недостатком подхода CoDA является то, что существенные нули, такие как отсутствие времени на PA в течение дня, трудно обрабатывать, поскольку лог-преобразования, выполняемые как часть CoDA, не допускают нулей.В данной статье мы избежали существенных нулей, объединив короткие периоды (в некоторых случаях равные нулю) бега, езды на велосипеде, подъема по лестнице и ходьбы в категорию «физической активности». Были предложены другие способы работы с существенными нулями, но они выходят за рамки данной статьи [42].

На протяжении более трех десятилетий CoDA предлагалась как правильный подход для анализа данных, выражающих части целого [10], а CoDA в значительной степени внедрялась в ряде областей исследований [43,44,45,46 , 47].Однако CoDA все еще редко применяется в исследованиях, посвященных физической активности и сидячему поведению [16,17,18], или другим биомеханическим воздействиям, часто выражаемым в виде композиций, таких как рабочие позы [35]. Подчеркивая, что в этом случае результаты будут математически правильными и правильно интерпретируемыми только в случае анализа с использованием CoDA, мы призываем исследователей в области профессионального и общественного здравоохранения перенимать методы и опыт из других дисциплин и применять CoDA в будущих исследованиях малоподвижного поведения и физической активности. .Сюда входят исследования среди населения, не относящиеся к категории рабочих профессий, рассматриваемых в настоящем исследовании, и исследования, посвященные пониманию влияния других вероятных детерминант поведения, помимо пола и возраста, например ИМТ и опорно-двигательного аппарата.

Сильные стороны, ограничения и методологические соображения

Основным преимуществом настоящего исследования является доступ к устройствам для измерения сидячего поведения и физической активности в течение более 29 000 часов работы и отдыха.Кроме того, данные обрабатывались с помощью проверенного программного обеспечения Acti4, которое может определять различные типы физической активности и положения тела с превосходной чувствительностью и специфичностью [22].

Основным ограничением исследования является включение только рабочих. Поскольку степень, в которой результаты различаются между CoDA и стандартными подходами, вероятно, зависит от распределения данных в исследуемой популяции, мы подчеркиваем, что аналогичные исследования должны проводиться среди других популяций, например, среди белых воротничков, чтобы подтвердить наши выводы.Кроме того, статистическое моделирование с известными различиями между группами также может дать ценную информацию о возможном смещении в размерах эффекта при использовании стандартного подхода по сравнению с CoDA. Мы также рекомендуем исследования включать данные о сне / времени отхода ко сну, поскольку это может повлиять на возможные результаты, например, о различиях между полами и возрастными группами.

Лабораторные процедуры анализа состава микроводорослей | Биоэнергетика

NREL разрабатывает лабораторные аналитические процедуры (LAP) для микроводорослей.Эти процедуры помочь ученым и аналитикам больше узнать о химическом составе водорослей в качестве сырья для преобразования в биотопливо.

Пример лиофилизированных и герметичных упаковок биомассы водорослей. Фото NREL .

Доступные образцы эталонных материалов биомассы

Образец эталонного материала биомассы доступен по запросу для сотрудничества группы, стремящиеся согласовать данные между различными процедурами или отладить реализацию методов анализа состава микроводорослей.

Два вида водорослей — Nannochloropsis и Scenedesmus — были собраны в Аризонском центре технологий и инноваций в области водорослей в Аризоне. Государственный университет, в результате которого была получена биомасса сублимационной сушки, сертифицированная нашей командой химиков-аналитиков и в вакуумной упаковке для распространения.

Запросите образец (пока есть запасы).

Свяжитесь с нами

Возможности

Группа исследователей водорослевого биотоплива

NREL может работать с вами над анализом химического состава водорослей как сырья для биомассы.

Процедуры

NREL разработал эти аналитические процедуры, чтобы помочь исследовательскому сообществу анализировать водоросли.

Суммативный массовый анализ биомассы водорослей — интеграция аналитических процедур

Эта процедура направляет интеграцию LAP для измерения составляющих биомассы водорослей. однозначным образом и в конечном итоге достичь закрытия баланса массы для биомассы водорослей образцы.Многие из этих методов основаны на многолетних исследованиях в области анализа биомассы водорослей.

Комбинируя соответствующие LAP, цель состоит в том, чтобы разбить образец биомассы на составляющие. эта сумма максимально приближена к 100% по весу. Некоторые из этих составляющих отдельные компоненты, такие как углеводы и липиды в виде общих жирных кислот, и некоторые могут быть группами соединений, такими как экстрагируемые липиды.

Загрузить процедуру суммарного массового анализа биомассы водорослей.

Определение общего количества углеводов в биомассе водорослей

В этой процедуре используется двухступенчатый гидролиз серной кислоты для гидролиза полимерных форм. углеводов в биомассе водорослей на мономерные субъединицы. Затем количественно определяют мономеры. с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) или подходящего спектрофотометрического метод.

Ожидается, что оптимизированная процедура гидролиза приведет к полному гидролизу всех полимерные структурные и запасные углеводы в мономерные сахара. Ряд последовательных и оптимизированные условия гидролиза неорганической кислоты с соответствующей жидкостью гидролиза сбор и анализ следует проводить на биомассу водорослей.

Скачать процедуру определения общего количества углеводов в биомассе водорослей.

Определение общих липидов как метиловых эфиров жирных кислот

Эта процедура основана на переэтерификации всей биомассы липидов в жировые отложения. сложные метиловые эфиры кислот (FAME) для точного отражения потенциала биотопливо из микроводорослей. Липиды присутствуют во многих формах и играют разные роли в клетка водорослей, от фосфолипидов клеточной мембраны до энергии, запасенной в виде триацилглицеринов.Способность идентифицировать и точно определять содержание жирных кислот в этих липидах, а также свободные жирные кислоты, важны для оценки топливного потенциала и определения комплексный анализ состава водорослей.

Загрузите процедуру определения общих липидов в виде метиловых эфиров жирных кислот.

Определение общего содержания твердых веществ и золы в биомассе водорослей

Эта процедура описывает методы, используемые для определения количества влаги или общего твердые вещества, присутствующие в образце лиофилизированной биомассы водорослей, а также содержание золы.Традиционная процедура сушки в конвекционной печи распространяется на общее содержание твердых частиц, и метод сухого окисления при 575 ° C распространяется на зольность.

Образцы биомассы водорослей могут содержать высокий и варьирующийся процент влаги, которая может быстро меняться под воздействием влажности окружающей среды. Эти образцы также могут содержат разный процент золы в зависимости от вида и наличия наростов СМИ.

Загрузите процедуру определения общего содержания твердых веществ и золы в биомассе водорослей.

Определение общих стеринов в микроводорослях кислотным гидролизом и экстракцией

Эта процедура охватывает определение общего количества стеринов в лиофилизированных микроводорослях. биомасса. Результаты представлены в виде процентного содержания стерола на основе высушенной в духовке. вес образца.Процедура основана на LAP метиловых эфиров жирных кислот NREL для количественного определения общего количества липидов, что упрощает выполнение двух анализов одновременно при желании и значительно экономит время по сравнению с другими стериновыми методами.

Поскольку этот метод основан на катализируемой кислотой переэтерификации и гидролизе, свободные стерины производятся из их сложного состава и анализируются с помощью газовой хроматографии. При этой процедуре не образуется фитол как другой продукт на основе терпеноидов, который обычно образуется при использовании реакции превращения, катализируемой основанием.

Загрузить процедуру определения общего количества стеринов в микроводорослях путем кислотного гидролиза и экстракции.

Определение общего, органического и неорганического углерода в биологических культурах и жидкости Образцы фракционного процесса

Эта процедура описывает метод анализа общего содержания растворенного и взвешенного углерода, в органической и неорганической форме в биологических культурах при наличии или отсутствии ячейки и образцы процесса преобразования жидкой фракции.Этот метод подсчитывает общую органический углерод за вычетом неорганического углерода, полученного в результате подкисления пробы, из общего растворенного углерода путем сжигания при 680 ° C с обнаружением производных газообразных CO 2 недисперсионным инфракрасным датчиком. Включение подробностей об этапе процесса термообработка биологически активных образцов перед анализом может потенциально остановить биологические деятельности, сохраняя запасы углерода и позволяя точную количественную оценку содержание углерода во время отбора пробы.

Скачать процедуру определения общего, органического и неорганического углерода в биологических культурах и жидкости Образцы фракционного процесса.

Контакт

Lieve.Laurens@nrel.gov | 303-384-6196

Влияние состава тела на исход у пациентов с ранним раком груди

Наше исследование выявило два параметра состава тела, саркопению и индекс IMAT, которые в значительной степени связаны с DFS и OS у пациентов с раком груди.Пациенты с саркопенией и высоким индексом IMAT (> 3,5 см 2 / м 2 ) имели плохой прогноз.

Среди особенностей состава тела саркопения стала обычным параметром при многих раковых заболеваниях [25]. Насколько нам известно, только одно исследование определило распространенность саркопении при адъювантном раке груди [19]; Villaseñor et al. обнаружили, что у 15,9% пациентов с саркопенией ( n = 471) был диагностирован рак груди I – IIIA стадии. Мы обнаружили более высокую распространенность саркопении (47.8%), вероятно, из-за метода визуализации, используемого для оценки саркопении; Villaseñor et al. использовали двойные рентгеновские абсорбциометрии, тогда как мы использовали компьютерную томографию. Оба метода прошли валидацию, но компьютерная томография позволяет более точно оценить саркопению [28]. Более того, измерение состава тела с помощью компьютерной томографии проще и воспроизводимо, как сообщалось ранее [17, 29].

Кроме того, мы обнаружили, что саркопения была независимым фактором плохого DFS и OS, как и в других исследованиях, посвященных раку груди [19] и другим видам рака [17].Villaseñor et al. сообщили, что саркопения (<5,45 кг / м 2 ) была связана с повышенным риском общей смертности у выживших после адъювантного рака молочной железы (ОР 2,86; 95% ДИ 1,67–4,89), но смертность от рака молочной железы не была статистически увеличена ( HR 1,95; 95% ДИ 0,87–4,35).

При неоадъювантном раке молочной железы саркопения была связана с ОС, но не с DFS [18], и Iwase et al. сообщили, что отдаленная DFS (DDFS) существенно не различалась между двумя группами [21].Основная трудность в изучении саркопении — это набор определений с множеством пороговых значений. Европейская рабочая группа по саркопении рекомендует включать как мышечную массу, так и мышечную функцию в определение саркопении [30]. Наше исследование было ретроспективным, поэтому было невозможно оценить функцию мышц (силу или работоспособность) для определения саркопении, которая определялась только с помощью компьютерной томографии, как это обычно принято [17].

В нашем исследовании пороговое значение саркопении было близко к таковому у Fabbro et al.(41,0 см 2 / м 2 в текущей работе по сравнению с 38,5 см 2 / м 2 ) [17]. Не существует золотого стандарта для определения оптимального отсечения саркопении при раке молочной железы, поэтому мы полагались на проспективные данные и метаанализы по различным видам рака. Преимущественно найденное отсечение было зафиксировано на 41,0 см 2 / м 2 [15,16,17, 25].

Эффект комбинации саркопении и ожирения (саркопеническое ожирение) был изучен на различных раковых заболеваниях, что позволяет предположить, что саркопения является независимым прогностическим фактором снижения выживаемости у больных раком с ожирением, как мы показали, несмотря на нашу небольшую популяцию [3,4, 5,6].Prado et al. сообщили, что у пациентов ( n = 250) с раком желудочно-кишечного тракта или раком легких, пациенты с ожирением и саркопенией имели повышенный риск смерти (ОР 4,2; 95% ДИ 2,4–7,2) по сравнению с пациентами с ожирением без саркопении [15]. При раке поджелудочной железы Tan et al. сообщили, что саркопения была независимым предиктором смертности среди пациентов с избыточной массой тела / ожирением ( n = 111) (HR02,07; 95% ДИ, 1,23–3,50) [13].

По крайней мере, различные исследования показывают, что поддержание физических упражнений имеет положительный эффект и снижает саркопению, особенно у пожилых пациентов [31, 32].Таким образом, борьба с саркопенией требует не только эффективного скрининга, но и физической активности.

Мы обнаружили, что IMAT является независимым фактором прогноза выживаемости у пациентов с раком груди. Мы оценивали IMAT отдельно от других параметров, как и van Dijk et al. [33]. Недавнее исследование показало, что высокое содержание межмышечной жировой ткани является предиктором неблагоприятного прогноза гепатоцеллюлярной карциномы [34], но, насколько нам известно, текущая работа является первой, в которой сообщается о взаимосвязи между IMAT и исходами при раке груди.

Другие изученные нами параметры (ИМТ и соотношение НДС / SAT) не были связаны с результатами. Средние значения НДС и SAT были приняты во внимание, потому что они ранее считались прогностическими при метастатическом колоректальном раке [26]. Насколько нам известно, только в одном исследовании оценивалась взаимосвязь между НДС, SAT и исходами при распространенном раке груди [21]. В этом исследовании, проведенном с участием 172 пациентов с раком груди, получавших неоадъювантную терапию, DDFS был значительно хуже для группы с высоким НДС (НДС ≥ 100 см 2 ), но высокий SAT (SAT ≥ 100 см 2 ) не был связаны с DDFS и ОС.Эти пороговые значения были основаны на рекомендациях по скринингу метаболических заболеваний, разработанных Японским обществом изучения ожирения [35]. В случае других видов рака влияние НДС и SAT остается неясным, и разница в пороговых значениях может объяснить разницу между всеми исследованиями [36]. Более того, существуют различия между двумя группами, учитывая статус менопаузы. Показано, что менопауза вызывает изменения в составе тела с увеличением состава висцерального жира, как Iwase et al. показал [1].Авторы сообщили, что площадь подкожного и висцерального жира значительно увеличилась, а площадь скелетных мышц значительно уменьшилась после менопаузы (все p <0,05).

Ограничениями нашего исследования являются его ретроспективный характер и относительно небольшое количество пациентов. Согласно рекомендациям, компьютерная томография не используется систематически для оценки распространенности рака груди. Чтобы изучить конкретно состав тела, вместо того, чтобы включать всех пациентов с ранним раком груди, мы выбрали пациентов, у которых была начальная оценка КТ и которые, вероятно, были более тяжелыми.Наконец, наш многомерный анализ включал только критерии состава тела.

Состав всего тела крыс, определенный с помощью двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии, коррелирует с химическим анализом | Журнал питания

Абстрактные

Использование двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) расширяется в исследованиях на животных, но данные, сравнивающие состав всего тела с помощью DXA и химического анализа (CHEM) у крыс, ограничены. Худых и тучных самок крыс Zucker использовали для сравнения значений DXA (QDR1000W, Hologic, Waltham, MA) с данными CHEM для процентного содержания жира (% FAT DXA ,% FAT CHEM ), безжировой массы тела (% PROT DXA ). ,% PROT CHEM ) и минерального содержания костной ткани (% BMC DXA ,% ASH CHEM ).Четыре группы крыс ( n = 9) были протестированы на различия в составе тела из-за потребления 100 г добавки гуаровой камеди / кг, чтобы увидеть, является ли DXA столь же чувствительным, как CHEM, в обнаружении различий в составе тела, вызванных диетой. Исследование было проанализировано с использованием дисперсионного анализа с разбивкой на графике, где основной график представлял собой факторный анализ 2 × 2 с фенотипом (ожирение или худощавость) и лечением (гуаровая камедь или контроль) в качестве эффектов, а второстепенный график представлял собой метод определения состава тела (DXA). и CHEM), что рассматривалось как повторная мера.Абсолютные значения процента жира значительно различались ( P <0,0001) между двумя методами, поскольку% FAT DXA был постоянно выше, чем% FAT CHEM . Не было статистически значимой разницы из-за метода для% PROT ( P = 0,13). Значения% BMC DXA были значительно ( P <0,0049) ниже, чем значения% ASH CHEM . Различия в составе тела из-за диетического лечения были обнаружены аналогичным образом с помощью DXA и CHEM.Значительные корреляции были обнаружены между методами ( P <0,0001) для% FAT ( r = 0,99),% PROT ( r = 0,96) и% BMC или ASH ( r = 0,81). Графики Бланда-Альтмана показали хорошее соответствие между методами, и были разработаны уравнения регрессии для оценки значений CHEM по показаниям DXA. DXA может предоставить альтернативный метод оценки изменений в составе всего тела.

Двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DXA) 3 — это метод, который все чаще используется для оценки состава тела людей и животных.В моделях на крысах валидация DXA определялась путем сравнения значений DXA с химическим анализом (CHEM), при этом основная цель многих исследований заключалась в оценке минерального содержания костной ткани (BMC; Jebb et al. 1996). Существенные корреляции были продемонстрированы на крысах между процентом золы по результатам химического анализа (% ASH CHEM ) и процентом BMC (% BMC DXA ) с помощью DXA (Casez et al. 1994, Lu et al. 1994).

Способность DXA различать жирные и обезжиренные мягкие ткани (безжировую массу тела) и точно оценивать эти компоненты на основе химического анализа до сих пор неясна.Существует мало данных (Jebb et al. 1996) для сравнения оценок жировой и мышечной ткани у крыс, использующих DXA, со значениями химической экстракции. Традиционно в исследование добавляли дополнительных крыс, чтобы получить исходную оценку состава тела с помощью CHEM. Недостатком является то, что предполагается, что крысы, убитые для CHEM в начале, являются репрезентативными для группы вмешательства, использованной в исследовании. Поскольку DXA не требует умерщвления крысы, возможна продольная оценка состава тела.

На сегодняшний день существует только один опубликованный отчет, в котором сравнивается жировая масса и масса мягких тканей без жира с использованием как DXA, так и CHEM (Jebb et al. 1996). Основные результаты этого исследования заключались в том, что DXA завышает жировую массу на 33% и что значения ASH, полученные с помощью CHEM, существенно не отличаются от показаний BMC DXA . Авторы пришли к выводу, что используемое программное обеспечение не позволяет точно измерить общий состав тела по сравнению с «золотым стандартом» методов CHEM.

Целью этого исследования было сравнить DXA и CHEM для телесного жира, безжировой массы тела и BMC и разработать уравнения регрессии, связывающие две методологии.Хотя абсолютные значения могут быть разными, высокая корреляция между двумя методами позволит оценить состав всего тела с помощью DXA и послужит основой для проспективных исследований состава тела. Вторичной целью этого исследования является оценка чувствительности DXA по сравнению с CHEM при обнаружении различий в составе тела из-за диетического лечения.

МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ

В исследовании использовали тридцать шесть самок крыс Zucker (18 худощавых и 18 страдающих ожирением), полученных из колонии крыс при Университете Джорджии.Все экспериментальные процедуры с использованием крыс были одобрены Институтом по уходу и использованию животных Университета Джорджии (IACUC № A950107). Крыс содержали в изоляторе для животных при 22 ° C в индивидуальных подвесных клетках с проволочным дном (длина 24,13 см × ширина 20,32 см × высота 17,78 см), за исключением случаев, когда крыс удаляли для сканирования с помощью системы DXA. 8-недельное исследование диеты было разработано для оценки влияния диетической добавки с гуаровой камедью 100 г / кг диеты на изменения в составе тела. Крысы были разделены на четыре группы ( n = 9 на группу) — тучная гуаровая камедь (OG), контрольная группа с ожирением (OC), постная гуаровая камедь (LG) и постная контрольная (LC) — и кормились в течение 8 недель.В исследовании сравнивали добавление 100 г / кг гуаровой камеди к модифицированной очищенной диете AIN93 (OG, LG) (Grossman et al. 1994) и контрольной диете AIN93 (OC, LC). Компоненты для диеты AIN93 (Ривз и др., 1993) были приобретены у USB Biologics (Amersham), Кливленд, Огайо, за исключением смесей витаминов и минералов, которые были приобретены у ICN Biomedicals (Аврора, Огайо), и гуаровой камеди, которая был куплен в Дайетсе (Вифлеем, Пенсильвания). Ежедневно контролировали потребление пищи и массу тела. Макроскопический визуальный осмотр 5-недельных крыс первоначально использовался для определения пар худых и страдающих ожирением, и исходные показания DXA подтвердили определение худых / ожиренных.Крыс, использованных в исследовании, анализировали с помощью DXA и химического анализа в конце 8-недельного исследования кормления.

Состав тела: двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия.

Крыс транспортировали через транспортную стойку для подвесных клеток из их обычного места содержания в лабораторию DXA. Всех крыс анестезировали внутрибрюшинной инъекцией комбинации 0,01 г ксилазина / л (Rompun; Mobay, Shawnee, KS) и 0,95 г гидрохлорида кетамина / л (Ketaset; Aveco, Fort Dodge, IA) в дозировке 0.1 мл / 100 г живой массы тела для тощих крыс и 0,12–0,15 мл / 100 г живой массы тела для крыс с ожирением. Калибровка DXA (QDR 1000W, Hologic, Waltham, MA) включала ступенчатую планку с акриловыми пластиковыми (оргстекло) и алюминиевыми секциями, имитирующими мягкие ткани и кости, соответственно, и платформу для крыс, используемую во всех сканированиях. Платформа для крыс имеет ту же высоту, что и самая нижняя ступенька калибровочной планки, что помещает тело крысы в ​​диапазон калибровки машины. Рекомендуемый вес тела для сканирования составляет от 200 до 750 г (Hologic QDR 1000W Rat Whole Body V5.71P Руководство по программному обеспечению). Затем крыс помещали в положение лежа на платформе и сканировали с помощью DXA с использованием программного обеспечения Hologic для определения состава всего тела крыс сверхвысокого разрешения (колюминатор диаметром 3,28 см, среднее значение / сканирование 186 строк, межстрочный интервал 7,874 см, разрешение 0,02996 точек). Каждое сканирование занимало 13–15 минут, что позволяло наблюдать за жизненными показателями крыс визуально, пока они не проснулись. Сканированные изображения были проанализированы с помощью программного обеспечения для анализа со сверхвысоким разрешением, и значения процента DXA жира (% FAT DXA ), процента безжировой массы тела DXA (% LBM DXA ) и процента DXA BMC (% BMC DXA ) и массы тела. (BW) были записаны в электронную таблицу.После измерений DXA всех крыс умерщвляли передозировкой CO 2 , дегазировали и замораживали при -20 ° C.

Два разных теста были выполнены для определения точности QDR 1000W (Brunton et al. 1997) для оценки состава тела крыс. Четыре повторных измерения были выполнены на одной крысе за 1 день, и крыса перемещалась после каждого сканирования (, таблица 1, ). Коэффициенты вариации (CV) для массы тела и% FAT DXA составляли 0,04 и 11 соответственно. Второй тест надежности был проведен на пяти разных крысах (4 худых и 1 страдающая ожирением), каждую сканировали в течение трех последовательных дней (, таблица 2, ).Среднее значение CV для повторных измерений составляло 5,5–18,2, 0,9–6,9 и 1,2–11,5, соответственно, для% FAT DXA ,% PROT DXA и% BMC DXA . Эти тесты предоставили данные, необходимые для определения количества наблюдений, необходимых для оценки надежности DXA при измерении состава тела крыс.

Таблица 1

Повторное сканирование всего тела одной тощей крысы Zucker с использованием двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) 1-1 , 1-2

9049 2 2.16 9048
№ измерения.. Масса тела .% жира .% ЗАЩИТА .% BMC .
г
1 323,8 8,7
3 322,1 7,2 27,21 2,17
4 324,8 9,1 26,58 2,5
9049 2 2,16
№ измерения . Масса тела .% жира .% ЗАЩИТА .% BMC .
г
1 323,8 8,7
3 322,1 7,2 27,21 2,17
4 324.8 9,1 26,58 2,28
CV 0,04 11,0 1,1 2,5
Таблица 1

Повторное сканирование всего тела на одной худой крысе с двойным рентгеновским сканированием Zuck (DXA) 1-1 , 1-2

9049 2 2,16
Номер измерения. . Масса тела .% жира .% ЗАЩИТА .% BMC .
г
1 323,8 8,7
3 322,1 7,2 27,21 2,17
4 324.8 9,1 26,58 2,28
CV 0,04 11,0 1,1 2,5
No измерения . Масса тела .% жира .% ЗАЩИТА .% BMC .
г
1 323.8 8,7 26,73 2,19
2 324,5 7,6 27,09 2,16
3 32492 324,8 9,1 26,58 2,28
CV 0,04 11,0 1,1 2,5
Таблица 2

Сканирование всего тела, повторенное в течение 3 дней на крысах Zucker с использованием двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) 2-1 , 2-2

Номер крысы.. Масса тела 2-3 . CV .% жира . CV .% ЗАЩИТА . CV .% BMC . CV .
1 317,7 ± 1,6 0,48 12,1 ± 1,7 13,5 25,7 ± 0,5 2.1 2,47 ± 0,2 8,5
2 316,7 ± 7,3 2,28 9,2 ± 1,5 17,1 26,6 ± 0,5 1,9 2,28 ± 0,5 1,9 2,28 ± 0,2 9048 3 329,7 ± 3,2 0,98 9,6 ± 1,7 18,2 26,4 ± 0,7 2,6 2,13 ± 0,02 1,2
4 412.0 ± 2,0 0,49 52,5 ± 2,9 5,5 13,5 ± 1,0 6,9 2,36 ± 0,3 11,5
5 315,3 ± 3,6 1 6,5 25,8 ± 0,2 0,9 2,48 ± 0,07 3,1
Номер крысы. . Масса тела 2-3 . CV .% жира . CV .% ЗАЩИТА . CV .% BMC . CV .
1 317,7 ± 1,6 0,48 12,1 ± 1,7 13,5 25,7 ± 0,5 2,1 2,47 ± 0,2 8,5 2,47 ± 0,2 8,5 2 27 ± 7,3 2,28 9,2 ± 1,5 17,1 26,6 ± 0,5 1,9 2,28 ± 0,2 7,4
3 329,7 ± 3,2 0,98 18,2 26,4 ± 0,7 2,6 2,13 ± 0,02 1,2
4 412,0 ± 2,0 0,49 52,5 ± 2,9 5,5 13,5 ±0 6,9 2,36 ± 0,3 11,5
5 315,3 ± 3,6 1,11 11,5 ± 0,7 6,5 25,8 ± 0,2
Таблица 2

Сканирование всего тела, повторенное в течение 3 дней на крысах Zucker с использованием двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) 2-1 , 2-2

2,28 ± 0,2 329,7 ± 3,2 6,5
Номер крысы. . Масса тела 2-3 . CV .% жира . CV .% ЗАЩИТА . CV .% BMC . CV .
1 317,7 ± 1,6 0,48 12,1 ± 1,7 13,5 25,7 ± 0,5 2,1 2.47 ± 0,2 8,5
2 316,7 ± 7,3 2,28 9,2 ± 1,5 17,1 26,6 ± 0,5 1,9 2,28 ± 0,2 7,4 7,4 0,98 9,6 ± 1,7 18,2 26,4 ± 0,7 2,6 2,13 ± 0,02 1,2
4 412,0 ± 2,0.49 52,5 ± 2,9 5,5 13,5 ± 1,0 6,9 2,36 ± 0,3 11,5
5 315,3 ± 3,6 1,11 11,5 ± 1,0 0,2 0,9 2,48 ± 0,07 3,1
18,27 0,9836 ± 0,3
Номер крысы. . Масса тела 2-3 . CV .% жира . CV .% ЗАЩИТА . CV .% BMC . CV .
1 317,7 ± 1,6 0,48 12,1 ± 1,7 13,5 25,7 ± 0,5 2,1 2,47 ± 0,2 8,5 8,5 8,5 2.28 9,2 ± 1,5 17,1 26,6 ± 0,5 1,9 2,28 ± 0,2 7,4
3 329,7 ± 3,2 9,649 ± 1,7 0,7 2,6 2,13 ± 0,02 1,2
4 412,0 ± 2,0 0,49 52,5 ± 2,9 5,5 13,5 ± 1,0 6,9 11,5
5 315,3 ± 3,6 1,11 11,5 ± 0,7 6,5 25,8 ± 0,2 0,9 2,48 ± 0,07 .

Анализ химического состава тела был проведен на замороженных удаленных тушах. Используемый метод представлял собой модифицированный метод Hartzook-Hershberger (Hartzook and Hershberger 1963), разработанный Харрисом и др.(1986). В этом методе автоклавированные туши смешивают индивидуально, и образцы 6 мл гомогената крысы собирают (в трех экземплярах) для определения процента сухого вещества и процента золы, а образцы объемом 7 мл собирают (в трех экземплярах) для экстракции хлороформ-метанол. толстый. Значения процента жира CHEM (% FAT CHEM ), процента белка CHEM (% PROT CHEM ) и процента золы CHEM (% ASH CHEM ) были рассчитаны по разнице веса образца из трех образцов с использованием SAS (система статистического анализа, Кэри, Северная Каролина).

Статистический анализ.

Для целей статистического анализа% FAT DXA сравнивали непосредственно с анализом% FAT CHEM ; однако граммы безжировой массы тела (LBM, показание для обезжиренных мягких тканей, полученное с помощью DXA) были преобразованы в% LBM путем деления LBM на общую массу тела (определенную с помощью DXA), а затем, поскольку безжировая ткань составляет ∼70 % воды (Понд и др., 1995),% LBM был преобразован в приблизительный% PROT DXA путем умножения значений% LBM на 0.3. BMC был преобразован в% BMC DXA путем деления граммов BMC на массу тушки, как определено с помощью DXA.

На основе факторного плана 2 × 2 независимыми переменными были фенотип и режим питания (гуаровая камедь или контроль), а зависимыми переменными были% FAT,% PROT и% ASH от DXA и CHEM. Двусторонний дисперсионный анализ с использованием общей линейной модели (Super ANOVA 1.11 для Macintosh и SAS, отн. 6.11) использовался для оценки статистических различий, обусловленных фенотипом и диетой, с использованием значений CHEM и DXA для перекрестного сравнения точности.Данные также были проанализированы с использованием многомерного дисперсионного анализа (SAS, MANOVA). Кроме того, исследование было проанализировано с использованием дисперсионного анализа ANOVA, где основной график представлял собой факторный анализ 2 × 2 с фенотипом (ожирение или худощавость) и лечением (гуаровая камедь или контроль) в качестве эффектов, а второстепенный график представлял собой метод определения тела состав (DXA и CHEM), который рассматривался как повторная мера. Корреляции Пирсона и уравнения регрессии (Годфри, 1985) использовались для оценки взаимосвязи между двумя методами и определения уравнений для преобразования из DXA в CHEM с использованием статистики GB 5.0.6 (Silver Spring, MD), разработанное для компьютеров Macintosh. Графики с использованием метода Bland-Altman (Bland and Altman 1986) оценки степени сходства были созданы с использованием программного обеспечения Microsoft Excel 5.0 (Microsoft, Redmond, WA) для Macintosh.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Средние значения DXA и CHEM и стандартные отклонения для каждой группы лечения для% FAT,% PROT и% BMC или ASH суммированы в таблице . DXA и CHEM аналогичным образом выявляли более высокий уровень% FAT и более низкий% PROT у тучных крыс по сравнению с тощими крысами ( P <0.0001). Абсолютные значения% FAT значительно различались ( P <0,0001) между двумя методами, поскольку% FAT DXA был постоянно выше, примерно на 30%, чем% FAT CHEM . Не было статистически значимой разницы из-за метода для% PROT ( P = 0,13). Значения% BMC DXA были значительно ( P <0,0049) ниже, чем значения% ASH CHEM .

Таблица 3

Состав тела самок худых (L) и страдающих ожирением (O) крыс Zucker после употребления 100 г / кг диеты с добавками гуаровой камеди (G) или контрольной диеты (C) в течение 8 недель, как определено двойной рентгеновской абсорбциометрией DXA) или химический анализ (CHEM) 3-1 , 3-2 , 3-3

Диета0146
. Метод .
Лечение . DXA . ХИМ .
% FAT
OG 63,00 ± 3,9 a 49,13 ± 2,1 a 3,5 a
LG 14.77 ± 2,8 c 9,26 ± 2,2 c
LC 23,84 ± 5,5 b 18,30 ± 5,3 b
0,0116 0,0012
Фенотип × диета 0,0011 0,0002
% PROT
OG46 ± 1,2 c 13,10 ± 1,5 b
OC 10,90 ± 1,4 c 13,08 ± 1,1 b
LG 24,72 22,44 ± 0,8 a
LC 22,07 ± 1,6 b 21,20 ± 1,9 a
Фенотип 0,0001 0,0001 0,1863
Фенотип × диета 0,0001 0,1994
% ASH или BMC
OG 2 9015 9015 9015
OC 1,98 ± 0,2 d 1,58 ± 0,4 c
LG 2,75 ± 0,1 a 4,43 ± 1,4 9048 LC 9048 2 9048 2 9048 LC .56 ± 0,2 b 3,58 ± 0,8 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0006
2 1,6 22481 21,20 ± 1,9 a 9015 Таблица 0,5 Фенотип диета самок худых (L) и страдающих ожирением (O) крыс Zucker после употребления 100 г / кг диеты с добавкой гуаровой камеди (G) или контрольной диеты (C) в течение 8 недель, как определено с помощью двойной рентгеновской абсорбциометрии (DXA) или химического анализа (CHEM) 3-1 , 3-2 , 3-3

. Метод .
Лечение . DXA . ХИМ .
% FAT
OG 63,00 ± 3,9 a 49,13 ± 2,1 a
3,5 a
LG 14,77 ± 2,8 c 9,26 ± 2,2 c
LC 23.84 ± 5,5 b 18,30 ± 5,3 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0116 0,0012
% PROT
OG 10,46 ± 1,2 c 13,10 ± 1,5 b
OC 10.90 ± 1,4 c 13,08 ± 1,1 b
LG 24,75 ± 0,8 a 22,44 ± 0,8 a
LC
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0146 0,1863
Фенотип Фенотип0001 0,1994
% ASH или BMC
OG 2,12 ± 0,1 c 1,56 ± 0,4 c 1,56 ± 0,4 c
1,58 ± 0,4 c
LG 2,75 ± 0,1 a 4,43 ± 1,4 a
LC 2,56 ± 0,2 58 ± 0,8 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0006 0,0012
0,0012
Диета0146
. Метод .
Лечение . DXA . ХИМ .
% FAT
OG 63,00 ± 3,9 a 49,13 ± 2,1 a 3,5 a
LG 14.77 ± 2,8 c 9,26 ± 2,2 c
LC 23,84 ± 5,5 b 18,30 ± 5,3 b
0,0116 0,0012
Фенотип × диета 0,0011 0,0002
% PROT
OG46 ± 1,2 c 13,10 ± 1,5 b
OC 10,90 ± 1,4 c 13,08 ± 1,1 b
LG 24,72 22,44 ± 0,8 a
LC 22,07 ± 1,6 b 21,20 ± 1,9 a
Фенотип 0,0001 0,0001 0,1863
Фенотип × диета 0,0001 0,1994
% ASH или BMC
OG 2 9015 9015 9015
OC 1,98 ± 0,2 d 1,58 ± 0,4 c
LG 2,75 ± 0,1 a 4,43 ± 1,4 9048 LC 9048 2 9048 2 9048 LC .56 ± 0,2 b 3,58 ± 0,8 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0006
2 1,6 22481 21,20 ± 1,9 a 9015 диета 0,1
. Метод .
Лечение . DXA . ХИМ .
% FAT
OG 63,00 ± 3,9 a 49,13 ± 2,1 a
3,5 a
LG 14,77 ± 2,8 c 9,26 ± 2,2 c
LC 23.84 ± 5,5 b 18,30 ± 5,3 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0116 0,0012
% PROT
OG 10,46 ± 1,2 c 13,10 ± 1,5 b
OC 10.90 ± 1,4 c 13,08 ± 1,1 b
LG 24,75 ± 0,8 a 22,44 ± 0,8 a
LC
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0146 0,1863
Фенотип Фенотип0001 0,1994
% ASH или BMC
OG 2,12 ± 0,1 c 1,56 ± 0,4 c 1,56 ± 0,4 c
1,58 ± 0,4 c
LG 2,75 ± 0,1 a 4,43 ± 1,4 a
LC 2,56 ± 0,2 58 ± 0,8 b
Фенотип 0,0001 0,0001
Диета 0,0006 0,0012
9048 9048 0,1645
% FAT% PROT% ASH или BMC
Метод 0,0001 0,1279 0.0049
Метод × фенотип 0,0001 0,0001 0,0001
Метод × диета 0,6996 0,3521 0,384
% FAT% PROT% ASH или BMC
Метод 0.0001 0,1279 0,0049
Метод × фенотип 0,0001 0,0001 0,0001
Метод × диета 0,6996 0,3521 0,6996 0,3521 9048 диета 0,6701 0,0761 0,1645

DXA и CHEM были схожи в обнаружении различий в% FAT,% PROT и% BMC из-за диетического лечения (Таблица 3).У крыс, получавших корм LG, процент жира был значительно ниже, чем у крыс LC. При использовании DXA разница между LG и LC для% FAT составляла -9,07 ± 1,2% ( P <0,0001), а для CHEM составляла -9,04 ± 0,9% ( P <0,0001). Различия в% FAT в OG и OC составляли 1,33 ± 1,8% для DXA и 0,69 ± 0,6% для CHEM, при этом ни один из методов не показал значительной разницы, связанной с потреблением гуаровой камеди.

Различия в

% PROT между OC и OG составляли -0,44 ± 0,9% для DXA и 0,02 ± 0,7% для CHEM, и ни один метод не выявил значительной разницы из-за диеты.У худых крыс DXA показала значительную разницу из-за диеты с разницей 2,68 ± 0,6% ( P <0,0001). Однако разница 1,24 ± 0,9%, обнаруженная с помощью CHEM, не была значимой ( P = 0,07).

Различия в% BMC для крыс OG и OC по DXA составляли 0,14 ± 0,3% ( P <0,03) и -0,02 ± 1,8% для CHEM ( P = 0,97). Разница между LG и LC составила 0,19 ± 0,1% при оценке DXA ( P <0,004) и 0,85 ± 0.8% при оценке с помощью CHEM ( P <0,05).

Значимые ( P <0,0001) корреляции между двумя методами для поддержки% FAT,% PROT и% ASH с использованием DXA для оценки значений CHEM у крыс описаны в таблице Table 4 . Уравнения для оценки процента жира, белка и золы цельной туши с использованием измерений DXA на живых крысах приведены в таблице 4.

Таблица 4 Уравнения регрессии

и значения корреляции для% FAT,% PROT и% BMC или ASH, измеренные с помощью химической экстракции (CHEM) и двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии (DXA) для худых и тучных крыс Zucker с использованием Hologic QDR 1000 W 4- 1

P <0,0001
Измерение . Уравнение регрессии 4-2 , 4-3 . Корреляция . Вероятность .
% FAT 4-4 y = −1,902 (± 0,1) + 0,813 (± 0,02) ⋅ x r = 0,99 0,000 P
% PROT y = 6,043 (± 0,6) + 0,669 (± 0,03) ⋅ x r = 0.96 P <0,0001
% BMC или ASH y = −5,739 (± 1,1) + 3,621 (± 0,39) ⋅ x r = 0,81
Измерение . Уравнение регрессии 4-2 , 4-3 . Корреляция . Вероятность .
% FAT 4-4 y = −1,902 (± 0,1) + 0,813 (± 0,02) ⋅ x r = 0,99 0,000 P
% PROT y = 6,043 (± 0,6) + 0,669 (± 0,03) ⋅ x r = 0,96 P <0,0001
% BMC или% BMC y = −5,739 (± 1,1) + 3,621 (± 0.39) ⋅ x r = 0,81 P <0,0001
Таблица 4

Уравнения регрессии и значения корреляции для% FAT,% PROT и% BMC или ASH, измеренные методом химической экстракции (CHEM) и двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DXA) для худых и тучных крыс Zucker с использованием Hologic QDR 1000 W 4-1

Измерение . Уравнение регрессии 4-2 , 4-3 . Корреляция . Вероятность .
% FAT 4-4 y = −1,902 (± 0,1) + 0,813 (± 0,02) ⋅ x r = 0,99 0,000 P
% PROT y = 6,043 (± 0,6) + 0,669 (± 0,03) ⋅ x r = 0,96 P <0,0001
% BMC или% BMC y = −5.739 (± 1,1) + 3,621 (± 0,39) ⋅ x r = 0,81 P <0,0001
Измерение . Уравнение регрессии 4-2 , 4-3 . Корреляция . Вероятность .
% жира 4-4 y = -1,902 (± 0,1) + 0,813 (± 0.02) ⋅ x r = 0,99 P <0,0001
% PROT y = 6,043 (± 0,6) + 0,669 (± 0,03) ⋅ r = 0,96 P <0,0001
% BMC или ASH y = −5,739 (± 1,1) + 3,621 (± 0,39) ⋅ x r = 0,8 P <0,0001

Различия между DXA и CHEM, построенные против среднего для% FAT,% PROT и% BMC или ASH методом Bland и Altman (1986), показаны на рисунке 1.Эти графики Бланда-Альтмана показывают хорошее соответствие между DXA и CHEM, и коэффициенты корреляции подтверждают этот вывод.

Рисунок 1

Разница между двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией (DXA) и химическим анализом (CHEM) в зависимости от среднего значения% FAT,% PROTEIN и% BMC или ASH методом Бланда и Альтмана (1986). Заштрихованные линии представляют собой среднее значение ± 2 SD. % FAT ( A ): y = 2,29 + 0,20 x, r 2 = 0.78, P <0,05; % БЕЛКА ( B ): y = -6,65 + 0,36 x, r 2 = 0,62, P <0,05; и% BMC или ASH ( C ): y = 3,03 — 1/3 x, r 2 = 0,93, P <0,05.

Рисунок 1

Разница между двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией (DXA) и химическим анализом (CHEM) в зависимости от среднего значения% FAT,% PROTEIN и% BMC или ASH методом Bland and Altman (1986).Заштрихованные линии представляют собой среднее значение ± 2 SD. % FAT ( A ): y = 2,29 + 0,20 x, r 2 = 0,78, P <0,05; % БЕЛКА ( B ): y = -6,65 + 0,36 x, r 2 = 0,62, P <0,05; и% BMC или ASH ( C ): y = 3,03 — 1/3 x, r 2 = 0,93, P <0,05.

ОБСУЖДЕНИЕ

Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, можно ли использовать DXA для оценки состава тела у крыс.Это исследование подтвердило завышенную оценку жира DXA и, таким образом, ставит под сомнение пригодность DXA для оценки абсолютных значений состава тела у крыс. Однако DXA был подобен CHEM в обнаружении больших различий в содержании жира и белка между худыми и тучными крысами. Также высокая корреляция ( r = 0,99, 0,96 и 0,81 соответственно для% FAT,% PROT и% BMC), обнаруженная между DXA и CHEM для жира, безжировой массы тела и костей, указывает на то, что состав тела можно оценить с помощью DXA в крысы массой 200–600 г.Вторая цель этого исследования заключалась в оценке различий в составе тела с помощью DXA и CHEM в результате лечения гуаровой камедью. DXA и CHEM одинаково выявляли различия в составе тела, поддерживая использование DXA для оценки различий из-за диетических вмешательств.

Наше настоящее исследование подтверждает, что DXA переоценивает% FAT CHEM примерно на 30%. Причины этого пока не ясны. На сегодняшний день опубликована только одна статья, в которой сравниваются измерения всего тела крысы (жир, мышечная масса и содержание минералов в костях) с помощью DXA с данными CHEM (Jebb et al.1996). Завышенная оценка% FAT с помощью DXA, наблюдаемая в текущем исследовании, согласуется с этим отчетом. Jebb et al. (1996) предположили, что калибровка DXA в тканях со стеариновой кислотой и водой является «неподходящей заменой» ослаблению мягких тканей in vivo и может быть причиной вариабельности жировой массы. Теория упрочнения луча (то есть фотоны с более низкой энергией предпочтительно удаляются из луча излучения по сравнению с фотонами с более высокой энергией, что приводит к постепенному сдвигу в спектральном распределении в сторону более высоких эффективных энергий с увеличением толщины тела) была дана для изменяющейся нелинейной плотности минералов кости (BMD) при измерениях позвоночника, бедра и предплечья человека (Blake et al.1992). Однако эта теория была основана на гораздо большей разнице толщины, обнаруженной у людей. Разница в толщине тела крысы <50 мм, по-видимому, не способствует завышению оценки жира (Jebb et al. 1996). В настоящем исследовании крысы были в том же диапазоне веса, что и Jebb et al. (1996), а разница в толщине тела была <50 мм. Следовательно, толщина тела, вероятно, не была основным фактором, способствовавшим переоценке DXA.

DXA-анализ мягких тканей с использованием педиатрического программного обеспечения сравнивался со значениями, полученными после химической экстракции у свиней (Brunton et al.1993). Они обнаружили, что DXA завышает жировую массу на 35,6% у крупных свиней и на 234% у более мелких свиней. DXA занижал мышечную массу на 1,3% у крупных свиней и на 5,9% у мелких свиней. Они обнаружили значительную корреляцию между DXA и CHEM для% FAT ( r = 0,83, P <0,01) и% LBM ( r = 0,96, P <0,01). В другом исследовании на свиньях сравнивали анализ DXA и CHEM, чтобы определить надежность оценки состава тела младенца (Picuad et al.1996). Они обнаружили, что DXA переоценивает жировую массу (хотя они не дают конкретных диапазонов) с сильной корреляцией ( r = 0,97, значение P не указано) с CHEM. Значения% PROT или% LBM не сообщаются. Свендсен и др. (1993) не обнаружили значительных различий между DXA и CHEM по массе жира у семи свиней (35–95 кг). Это исследование отличается от первых двух рассмотренных тем, что в нем использовался сканер всего тела Lunar DPX с программным обеспечением для взрослых.

% BMC DXA имеет значимое значение ( P <0.0049) занижены% ASH CHEM , со средним значением 2,787 ± 1,523 для CHEM и 2,354 ± 0,354 для DXA. Наши результаты показали более низкую, но все же значимую корреляцию между% BMC и% ASH. В большинстве исследований, сравнивающих DXA и CHEM у крыс с использованием программного обеспечения Hologic QDR1000W или Lunar DPX Small Animal Total Body, сообщалось о значениях% BMC и% ASH. Lu et. al. (1994) сообщили, что% BMC DXA (Lunar DPX) и% ASH CHEM значимо коррелированы ( r = 0,98, P <0.0001). DXA определил% BMC заниженный% ASH CHEM , но разница между двумя значениями уменьшалась с увеличением веса. Другое исследование (Casez et al. 1994) с использованием Hologic QDR1000W показало высокую корреляцию между общим содержанием минералов в костях с использованием DXA и CHEM ( r = 0,99, P <0,0001). Различия в абсолютных величинах уменьшались с увеличением массы тела. В предыдущих исследованиях (Casez et al. 1994, Lu et al. 1994) использовалась изолированная кость, очищенная от всех мягких тканей и проанализированная химическим путем, тогда как в настоящем исследовании костный состав оценивался на основе анализа всей туши.Более низкие корреляции могут быть частично связаны с использованием всей туши вместо изолированной кости для химического анализа.

Из-за сильной корреляции между двумя методами для каждого компонента состава тела были разработаны уравнения регрессии для оценки значений CHEM из значений DXA (таблица 4). Когда значения DXA использовались в уравнениях регрессии для прогнозирования значений CHEM, результаты были особенно многообещающими для жира ( r = 0,99; P <0,0001) и белка ( r = 0.96; P <0,0001). Эти данные показывают, что в пределах диапазона веса крыс, использованных в этом исследовании, могут быть полезны оценки регрессии состава тела CHEM.

Влияние добавки гуаровой камеди 100 г / кг на использование энергии худыми и тучными крысами Zucker подробно описано в магистерской диссертации Лонга (1996) и было завершено в связи с текущим исследованием. По данным CHEM, кормление гуаровой камедью значительно снижает жировые отложения у тощих крыс. DXA обнаружил эти изменения жировых отложений по сравнению с CHEM.Крысы LG набрали меньше жира, чем крысы LC, и как DXA, так и CHEM обнаружили эту разницу (разница в процентах между обработками -9,04 с помощью CHEM и -9,07 с помощью DXA). Диетическое лечение гуаровой камедью не привело к различиям в% FAT у крыс с ожирением, и это отсутствие различий было обнаружено аналогичным образом с помощью CHEM и DXA (разница в процентах между обработкой CHEM и 1,33 DXA). Практическое использование DXA для исследователя может быть больше для оценки изменений, вызванных вмешательством, чем для оценки абсолютных значений; однако необходимы проспективные исследования.

В заключение, хотя DXA имеет тенденцию завышать абсолютные значения% FAT, графики Бланда-Альтмана (рис. 1) ясно показывают хорошее согласие между DXA и CHEM, и коэффициенты корреляции подтверждают этот вывод. Уравнения регрессии, используемые для оценки значений CHEM из данных DXA, показывают, что DXA можно использовать в качестве инструмента для прогнозирования значений CHEM с использованием этих уравнений. Кроме того, способность DXA обнаруживать различия из-за диетического лечения, аналогичного CHEM, указывает на то, что DXA может быть подходящим методом для оценки состава тела у крыс, используемых в интервенционных исследованиях.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы благодарят Андру Нельсон и Бен Муллиникс за советы и помощь в статистическом анализе, а также Роналинн Фэрклот, Томас Басс и Тоню Далтон за помощь в обобщении данных, рецензировании рукописи и подготовке к публикации.

ЦИТИРОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

1

Bell

G. E.

Stern

J. S.

Оценка состава тела молодых тучных и худых крыс Zucker

.

Рост

41

1977

63

80

2

Блейк

Г. М.

Маккини

Д. Б.

Чая

С. К.

Райан J.

Fogelman

I.

Двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия: влияние упрочнения пучка на измерения плотности кости

.

Med. Phys.

19

1992

459

465

3

Блэнд

J.М.

Альтман

Д. Г.

Статистические методы оценки соответствия между двумя методами клинических измерений

.

Lancet

1

1986

307

310

4

Brunton

J.A.

Bayley

H. S.

Atkinson

S.A.

Validation

и

двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия для измерения костной массы и состава тела у младенцев

.

г. J. Clin. Nutr.

58

1993

839

845

5

Brunton

J.A.

Weiler

H.A.

Atkinson

S.A.

Улучшение двойной точности Энергетическая рентгеновская абсорбциометрия для определения состава всего тела; валидация на поросятах и ​​методологическое рассмотрение на младенцах

.

Pediatr. Res.

41

1997

1

7

6

Casez

J.P.

Muehlbauer

R. C.

Lippuner

K.

Kelly

T.

Fleish

H.

Jaeger

P.

Dual-Energy измерение общего содержания минералов в костях крысы: исследование точности и точности

.

Костяной шахтер.

26

1994

61

68

7

Годфри

K.

Простая линейная регрессия в медицинских исследованиях

.

N англ. J. Med.

313

1985

1629

1636

8

Гроссман

Б. М.

Акох

К. К.

Хоббс

Дж. К.

Р.

Влияние заменителя жира, полиэфира сахарозы, на потребление пищи, состав тела и сывороточные факторы у худых и страдающих ожирением крыс Zucker

.

Obesity Res.

2

1994

271

278

9

Харрис

р.Б.С.

Kasser

T. R.

Martin

R.J.

Динамика восстановления состава тела после перекорма, ограничения пищи или голодания половозрелых самок крыс

.

J. Nutr.

116

1986

2536

2546

10

Hartsook

E. W.

Hershberger

T. V.

Упрощенный метод отбора образцов туш мелких животных для анализа

.

Proc. Soc. Exp. Биол. Med.

113

1963

973

977

11

Jebb

S.A.

Garland

S. W

Jennings

G.

Energy5

Energy5 Elia

Dual рентгеновская абсорбциометрия для измерения общего состава тела крыс

.

руб. J. Nutr.

75

1996

803

809

12

Длинный

,

К.B.

(

1996

)

Влияние пищевых волокон, гуаровой камеди на массу тела, состав тела и энергетический метаболизм у худых и страдающих ожирением крыс Цукера. Магистерская диссертация,

University of Georgia

,

Athens, GA

.13

Lu

P. W.

Briody

J. N.

Howman-Giles

R.

Trube

A

Cowell

C. T.

DXA для измерения плотности костной ткани у маленьких крыс весом 150–250 граммов

.

Кость

15

1994

199

202

14

Picuad

J.C.

Rigo

J.

Nyamugabo

K.

Milet2

J.

Оценка двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии для оценки состава тела у поросят и доношенных новорожденных

.

г. J. Clin. Nutr.

63

1996

157

163

15

Пруд

,

W.G.

,

Церковь

,

D. C.

и

Пруд

,

K. R.

(

1995

)

Вода

. В:

Basic Animal Nutrition and Feeding

(

Cheney

,

S.

ed.), Vol. 4, стр.

69

.

John Wiley and Sons

,

Нью-Йорк

,16

Ривз

P.

Nielsen

F.

Fahey

G.

Очищенные диеты AIN-93 для лабораторных грызунов: окончательный отчет Специальный комитет по написанию Американского института питания по пересмотру рациона для грызунов AIN-76A

.

г. J. Clin. Nutr.

22

1993

1939

1950

17

SAS Institute Inc

(

1995

)

Руководство пользователя SAS: статистика, версия 6.11,

6-е изд.

SAS Institute

,

Cary, NC

.18

Svendsen

O.

Haarbo

J.

Hassager

C.

Christiansen

C.

определения состава тела двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия in vivo

.

г. J. Clin. Nutr.

57

1993

605

608

Сокращения

  • CHEM

  • DXA

    Двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия

  • LC

    тощие крысы Цукера, получавшие контрольную диету в течение 8 недель

  • LG

    крыс Цукера на 100 кг мяса добавка гуаровой камеди в течение 8 недель

  • OC

    тучных крыс Zucker, получавших контрольный рацион в течение 8 недель

  • OG

    тучных крыс Zucker, получавших 100 г / кг добавки гуаровой камеди%

  • ASH зола всего тела, полученная в результате химического анализа%

  • Зола CHEM

    процентная зола всего тела, полученная химическим анализом%

  • BMC

    процентное содержание минералов в костях%

  • BMC DXA

    процентов

    содержание минералов в костях, определяемое DXA%

  • BMC или ASH

    % содержание минералов в костях, определяемое DXA как по сравнению с процентным содержанием золы, полученным при химическом анализе%

  • Жир

    % жира цельной туши%

  • Жир DXA

    % жира цельной тушки по DXA%

  • Цельный жир CHEM жир по CHEM%

  • PROT

    % протеина цельной тушки%

  • PROT CHEM

    % протеина цельной тушки по химическому анализу%

  • PROT DXA 9000% протеина тушки %

© 1998 Американское общество служб питания

2.11. Эмпирические и молекулярные формулы

цели обучения

  1. Различать эмпирическую формулу и молекулярную формулу
  2. Определите эмпирическую формулу и молекулярную формулу, используя процентный состав
  3. Определите эмпирическую формулу и молекулярную формулу, используя данные о массе

Введение

Эмпирические измерения основаны на измеряемой (эмпирической) величине, такой как масса. Зная массу каждого элемента в соединении, мы можем определить его формулу.Есть два типа формул: эмпирические и молекулярные.

Эмпирическая формула: Наименьшее целочисленное отношение элементов в соединении

Молекулярная формула: Фактическое целочисленное соотношение элементов в соединении.

Эмпирическая формула — это наименьшее целочисленное отношение элементов в соединении. В (раздел 2.10) мы обнаружили, что бензол и ацетилен имеют одинаковый массовый процентный состав, и поэтому логично, что они имеют одинаковое соотношение элементов друг к другу, то есть имеют одинаковую эмпирическую формулу.

Соединение Ацетилен бензол NaCl
Структура
Эмпирическая формула СН СН NaCl
Молекулярная формула С 2 В 2 С 6 В 6 не молекула (используйте NaCl)

Рисунок \ (\ PageIndex {1} \): Эмпирические и молекулярные формулы нескольких простых соединений.

Эмпирическая формула

Эмпирическая формула — это наименьшее целочисленное отношение элементов в соединении. В (раздел 2.10) мы обнаружили, что бензол и ацетилен имеют одинаковый массовый процентный состав, и поэтому логично, что они имеют одинаковое соотношение элементов друг к другу, то есть имеют одинаковую эмпирическую формулу.

Для солей, не содержащих гомоядерные двухатомные ионы (например, Hg 2 +2 или O 2 -2 ), эмпирическая формула — это формула, которую мы пишем для описания соли.Хлорид ртути (I) имеет эмпирическую формулу HgCl, но реальная формула соединения — Hg 2 Cl 2 (см. Таблицу 2.7.3)

Несколько молекул могут иметь одну и ту же эмпирическую формулу. Например, бензол (C 6 H 6 ) и ацетилен (C 2 H 2 ) входят в эмпирическую формулу CH (см. Рисунок \ (\ PageIndex {1} \).

Расчет эмпирических формул

Шагов:

  1. Получить массу каждого элемента (в граммах)
    • если дана общая масса, вам нужна масса всех элементов, кроме одного (сумма масс равна общей массе).
    • если задано% состава, принять 100 г и преобразовать в массу.
      • если задан процентный состав, вам нужны данные для всех элементов, кроме одного (сумма процентов равна 100%).
  2. Рассчитайте количество молей каждого присутствующего элемента (исходя из масс и атомных весов).
    • Теперь у вас есть формула, представляющая мольное соотношение элементов в соединении, и вам нужно получить эти числа.
  3. Разделите количество молей каждого элемента на элемент с наименьшим значением (приведя его к единице и сделав все остальные значения больше единицы).
  4. Умножьте результаты шага 3 на наименьшее целое число, которое преобразует их все в целые числа.

Примечание

Уловка состоит в том, чтобы преобразовать десятичные дроби в дроби, а затем умножить их на наименьший общий знаменатель (смотрите видео \ (\ PageIndex {1} \))

0,5 = \ (\ frac {1} {2} \) 0,33 = \ (\ frac {1} {3} \) 0,67 = \ (\ frac {2} {3} \) 0,25 = \ (\ frac {1} {4} \) 0.75 = \ (\ frac {3} {4} \)
0,2 = \ (\ frac {1} {5} \) 0,4 = \ (\ frac {2} {5} \) 0,6 = \ (\ frac {3} {5} \) 0,8 = \ (\ frac {4} {5} \) 0,167 = \ (\ frac {1} {6} \)

В следующем видео показано, как рассчитать эмпирическую формулу для стремления.

Рассчитайте эмпирическую формулу аспирина:

Аспирин состоит из H, O и C, и было проанализировано, что оно содержит 60.0% углерода и 35,5% кислорода.

Видео \ (\ PageIndex {1} \): Эмпирическая формула аспирина

Пример \ (\ PageIndex {1} \)

Было обнаружено, что определенное соединение содержит 67,6% C, 22,5% O и 9,9% H. Какова эмпирическая формула ?.

Решение

\ [22,5 гO \ влево (\ frac {1molO} {16,00 г} \ вправо) = 1,4 \ Rightarrow \ frac {1,4} {1,4} = 1 \]

\ [67.6gC \ left (\ frac {1molC} {12.011g} \ right) = 5.63 \ Rightarrow \ frac {5.63} {1.4} = 4 \]

\ [9.9gH \ left (\ frac {1molH} {1.007g} \ right) = 9.9 \ Rightarrow \ frac {9.9} {1.4} = 7 \]

С 4 В 7 О

Это приложение разработано ChemCollective Университета Карнеги-Меллона. Эта ссылка направит вас к видео и руководству, связанным с этим апплетом. Каждый раз, когда вы загружаете страницу, будет загружаться новая проблема, и есть серия многоуровневых подсказок, которые помогут вам справиться с проблемами.

Упражнение \ (\ PageIndex {1} \): эмпирическая формула

Рассчитайте эмпирическую формулу для следующих

  1. А 3.3700 г образца соли, содержащей медь, азот и кислород, анализировали и содержали 1,1418 г меди и 1,7248 г кислорода.
  2. Соединение азота и кислорода, содержащее 30,43% азота по весу.
  3. Образец массой 2,402 г, состоящий из C, H, N и O, содержит 1,121 г N, 0,161 г H, 0,480 г C и неопределенное количество кислорода.
Ответьте на

CuN 2 O 6

Ответ б

НЕТ 2

Ответ c

N 2 H 4 CO

Упражнение \ (\ PageIndex {2} \): эмпирическая формула

Учитывая эмпирическую формулу соединения в части (а) вышеуказанного:

  1. Какой может быть формула соединения.
  2. Как будет называться соединение, используя формулу в ответе из части (а) этого вопроса.
Ответьте на

Cu (НЕТ 3 ) 2

Ответ б

Нитрат меди (II) нитрата меди

Упражнение \ (\ PageIndex {3} \): эмпирическая формула

В разделе 2.10.2 мы видели, что бензол и ацетилен имеют одинаковый массовый процентный состав (92.3% C и 7,7% H), поэтому рассчитайте их эмпирические формулы

  1. Какова эмпирическая формула ацетилена (C 2 H 2 )?
  2. Какова эмпирическая формула бензола (C 6 H 6 )? (Зная (а) эмпирическую формулу ацетилена и (б) что бензол и ацетилен имеют одинаковый массовый процентный состав, можете ли вы ответить на этот вопрос без каких-либо математических расчетов?)
Ответьте на

Канал

Ответ б

CH

Молекулярная формула

Чтобы вычислить молекулярную формулу, нам нужна дополнительная информация помимо информации о массовом или массовом процентном составе, нам нужно знать молярную массу вещества.Существует множество экспериментальных способов, которые можно определить, и мы будем изучать некоторые из них по ходу семестра. Масс-спектрометр, который мы использовали для определения изотопного состава в разделе 2.3 этой главы, можно использовать для определения молярной массы многих неизвестных. Но есть и другие методы, и на этом этапе семестра молярная масса будет считаться заданной.

Эмпирическая формула представляет собой наименьшее целочисленное отношение элементов в молекуле, в то время как молекулярная формула представляет собой фактическую формулу молекулы.Таким образом, молекулярная формула должна быть целым числом, кратным эмпирической формуле, то есть она в n раз больше, где n = 1, или 2, или 3, или …. но это целое число. Это дает следующее соотношение

\ [\ text {[Молекулярная формула = n ([Эмпирическая формула)]} \]

то если у нас одна родинка

\ [\ text {[Молекулярный вес = n ([Эмпирический вес)]} \]

или

\ [n = \ frac {\ text {[Молекулярный вес]}} {\ text {[Эмпирический вес]}} \]

Итак, вы вычисляете эмпирическую формулу, как указано выше, затем определяете вес одного моля, делите его на молярную массу, и она сообщает вам, во сколько раз она больше, а затем умножает эмприческую формулу на это число.

Давайте сравним бензол с ацетиленом. На видео 2.10.2 (раздел 2.10.2) мы увидели, что бензол и ацетилен имеют одинаковый массовый процентный состав, а в упражнении 2.11.3 мы говорим, что у них была одна и та же эмпирическая формула

.
имя: Бензол Ацетилен
Вес формулы 78,12 г / моль 26,04 г / моль
Эмпирическая формула СН СН
Вес по эмпирической формуле 13.017 13,017
n = \ (\ frac {\ text {[Молекулярный вес]}} {\ text {[Эмпирический вес]}} \) \ (\ frac {78.12} {13.017} = 6 \) \ (\ frac {26.04} {13.017} = 2 \)
Формула = n раз эмпирическая формула 6 (CH) = C 6 H 6 2 (CH) = C 2 H 2
Таблица \ (\ PageIndex {1} \): настройка данных для расчета молекулярной формулы для эмпирической формулы и молярной массы для бензола и ацетилена

Расчет молекулярных формул

Пример \ (\ PageIndex {2} \)

Было обнаружено, что определенное соединение содержит 67.6% C, 22,5% O и 9,9% H. Если молекулярная масса соединения оказалась приблизительно 142 г / моль, какова правильная молекулярная формула соединения?

Решение

C 4 H 7 O имеет эмпирический вес

(4) (12,01) + (7) (1,007) + (16,00) = 71,09 г / моль

\ [\ left (\ frac {142 г / моль} {71,09 г / моль} \ right) = 2 \]

умножьте коэффициенты на 2

C 8 H 14 O 2

Упражнение \ (\ PageIndex {4} \): молекулярная формула

Рассчитайте молекулярную формулу для следующих

  1. Соединение имеет эмпирическую формулу C 2 HF имеет молярную массу 132.06 г / моль.
  2. 200,0 г образец кислоты с молярной массой 616,73 г / моль содержит 171,36 г углерода, 18,18 г азота, а остальное — водород.
  3. Стрихин имеет молярную массу 334 г / моль и процентный состав 75,42% C, 6,63% H и 8,38% N, а остальное — кислород.
Ответьте на

C 6 H 3 F 3

Ответ б

C 44 N 4 H 32

Ответ c

C 21 N 2 H 22 O 2

Авторы и авторство

Роберт Э.Белфорд (Арканзасский университет Литл-Рока; факультет химии). За широту, глубину и достоверность этой работы отвечает Роберт Э. Белфорд, rebelford@ualr.edu. Вам следует связаться с ним, если у вас возникнут какие-либо вопросы. Этот материал содержит как оригинальные материалы, так и контент, основанный на предыдущих вкладах сообщества LibreTexts и других ресурсов, включая, помимо прочего:

  • Ноябрь Палмер и Эмили Чоат (UALR)
  • Рония Каттум (учебные цели)
.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены.