Ракушка разбор слова по составу: РАКУШКА — разбор слова по составу (морфемный разбор)

Содержание

Слова «ракушка» морфологический и фонетический разбор

Объяснение правил деление (разбивки) слова «ракушка» на слоги для переноса.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «ракушка» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «ракушка».

Слово ракушка по слогам

Содержимое:

1 Слоги в слове «ракушка» деление на слоги
2 Как перенести слово «ракушка»
3 Морфологический разбор слова «ракушка»
4 Разбор слова «ракушка» по составу
5 Сходные по морфемному строению слова «ракушка»
6 Синонимы слова «ракушка»
7 Ударение в слове «ракушка»
8 Фонетическая транскрипция слова «ракушка»
9 Фонетический разбор слова «ракушка» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
10 Предложения со словом «ракушка»
11 Сочетаемость слова «ракушка»
12 Значение слова «ракушка»

13 Склонение слова «ракушка» по подежам
14 Как правильно пишется слово «ракушка»
15 Ассоциации к слову «ракушка»

Слоги в слове «ракушка» деление на слоги

Количество слогов: 3
По слогам: ра-ку-шка

По правилам школьной программы слово «ракушка» можно поделить на слоги разными способами. Допускается вариативность, то есть все варианты правильные. Например, такой:
ра-куш-ка

По программе института слоги выделяются на основе восходящей звучности:
ра-ку-шка

Ниже перечислены виды слогов и объяснено деление с учётом программы института и школ с углублённым изучением русского языка.

ра — начальный, прикрытый, открытый, 2 буквы

ку — средний, прикрытый, открытый, 2 буквы

шка — конечный, прикрытый, открытый, 3 буквы
ш примыкает к этому слогу, а не к предыдущему, так как не является сонорной (непарной звонкой согласной)

Как перенести слово «ракушка»

ра—кушка
раку—шка
ракуш—ка

Морфологический разбор слова «ракушка»

Часть речи:

Имя существительное

Грамматика:

часть речи: имя существительное;
одушевлённость: неодушевлённое;
род: женский;
число: единственное;
падеж: именительный;
отвечает на вопрос: (есть) Что?

Начальная форма:

ракушка

Разбор слова «ракушка» по составу

ракуш	корень
к	суффикс
а	окончание

ракушка

Сходные по морфемному строению слова «ракушка»

Сходные по морфемному строению слова

скорлупка

чешуйка

рыбка

оливка

мормышка

Синонимы слова «ракушка»

1. игра

2. гараж

3. моллюск

4. раковина

5. раковинка

6. запорожец

Ударение в слове «ракушка»

раку́шка — ударение падает на 2-й слог

Фонетическая транскрипция слова «ракушка»

[рак`ушка]

Фонетический разбор слова «ракушка» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Буква	Звук	Характеристики звука	Цвет
р	[р]	согласный, звонкий непарный (сонорный), твёрдый	р
а	[а]	гласный, безударный	а
к	[к]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	к
у	[`у]	гласный, ударный	у
ш	[ш]	согласный, глухой парный, твёрдый, шипящий, шумный	ш
к	[к]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	к
а	[а]	гласный, безударный	а

Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 7 букв и 7 звуков.

Буквы: 3 гласных буквы, 4 согласных букв.
Звуки: 3 гласных звука, 4 согласных звука.

Предложения со словом «ракушка»

Первоначально их изготавливали из маленьких речных или морских ракушек причудливой формы, а также выпиливали из дерева.

Источник: Оксана Бриза, Руки и ногти мирового стандарта.

На море даже взрослые становятся снова детьми и увлечённо строят замки из песка, собирают ракушки и интересные камешки.

Источник: С. Ю. Ращупкина, Поделки из морских камешков и ракушек, 2012.

Прекрасным дополнением для композиции станут морская звезда, ракушки и перламутровая бусинка.

Источник: Н. В. Дубровская, Поделки из природных материалов, 2009.

Сочетаемость слова «ракушка»

1. морские ракушки

2. мелкие ракушки

3. жёлтая ракушка

4. ракушки каури

5. в форме ракушки

6. осколки ракушек

7. обломки ракушек

8. собирать ракушки

9. обрасти ракушками

10. искать ракушки

11. (полная таблица сочетаемости)

Значение слова «ракушка»

РАКУ́ШКА , -и, род. мн. -шек, дат. -шкам, ж. Небольшая раковина (в 1 знач.). (Малый академический словарь, МАС)

Склонение слова «ракушка» по подежам

Падеж	Вопрос	Единственное числоЕд.ч.	Множественное числоМн.ч.
ИменительныйИм.	что?	ракушка	ракушки
РодительныйРод.	чего?	ракушки	ракушек
ДательныйДат.	чему?	ракушке	ракушкам
ВинительныйВин.	что?	ракушку	ракушки
ТворительныйТв.	чем?	ракушкой, ракушкою	ракушками
ПредложныйПред.	о чём?	ракушке	ракушках

Как правильно пишется слово «ракушка»

Правописание слова «ракушка»
Орфография слова «ракушка»

Правильно слово пишется: ра́ку́шка

Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «ракушка» в прямом и обратном порядке:

7
р
1
6
а
2
5
к
3
4
у
4
3
ш
5
2
к
6
1
а
7

Ассоциации к слову «ракушка»

Водоросль
Днище
Бусы
Улитка
Устрица
Галька
Камешек
Камушек
Ожерелье
Нарост
Свая
Отмель
Бобр
Прибой
Креветка
Мелководье
Киль
Пляж
Песок
Отлив
Выдра
Краб
Сувенир
Гирлянда
Ил
Раковина
Створка
Варан
Живность
Скорлупа
Медуза
Жемчужина
Шкатулка
Карась
Клумба
Рыбка
Жемчуг
Клешня
Безделушка
Орнамент
Украшение
Дно
Осколок
Завиток
Обломок
Слизь
Горсть
Браслет
Норка
Гравий
Аквариум
Панцирь
Рыба
Амулет
Россыпь
Известняк
Нитка
Русалка
Бобров
Коллекция

Перламутровый
Съедобный
Коралловый
Морской
Рыбий
Витой
Песчаный
Разноцветный
Океанский
Раковый
Пальмовый
Кокосовый
Китовый
Жемчужный
Рыболовный
Подводной

Обрасти
Облепить
Усеять
Усыпать
Инкрустировать
Посыпать
Хрустеть
Собирать
Очищать
Расшить
Прирасти
Зарасти
Дунуть
Набегать
Корить
Отполировать
Затонуть
Украшать
Украсить
Окаменеть
Позвякивать
Выложить
Пестреть
Раскрасить

Значение слов в словарях

wordmap

Сложность и многогранность русского языка порой удивляют даже его носителей. Особенность заключается в отсутствии структурности. Ведь очень много вольностей допускается не только при построении предложений. Использование некоторых словоформ тоже имеет несколько вариаций.

Сложности и особенности работы со словом

В русском языке огромное количество допущений, которые нельзя встретить в других культурах. Ведь в речи часто используются не только литературные слова, которых свыше 150 тысяч. Но еще и диалектизмы. Так как в России много народов и культур, их более 250 тысяч. Неудивительно, что даже носителям языка иногда необходимо отыскать точные значения слов. Сделать это можно с помощью толковых словарей или специального сервиса WordMap.

Чем удобна такая площадка? Это понятный и простой словарь значений слов, использовать который предлагается в режиме онлайн. Сервис позволяет:

узнать точное значение слова или идиомы;
определить его корректное написание;
понять, как правильно в нем ставить ударение.

Площадка предлагает ознакомиться с историей возникновения слова. Тут рассказывается, из какого языка или культуры оно пришло, когда и кем использовалось в речи.

Осуществляя поиск значения слов в словаре, важно понимать его суть. Ведь звуковая составляющая каждой лексической единицы в языке неразрывно связана с определенными предметами или явлениями. Вот почему при использовании сервиса не стоит ставить знак равенства между значением искомого слова и его понятием. Они связаны между собой, но не являются единым целым. К примеру, понятие слова «центр» можно определить как середину чего-либо. Однако конкретные значения могут указывать на внутреннюю часть комнаты, города, геометрической фигуры и т. д. Иногда речь идет о медицинской организации, математике или машиностроении. В многозначности и заключается сложность русского языка.

Поиск значений через WordMap

Для того, чтобы узнать, что значит слово, была проведена кропотливая работа. Ведь разные пособия и сборники могут давать разные значения одних и тех же лексических конструкций. Чтобы получить максимально полное представление о слове, стоит обратиться к сервису WordMap. В системе есть значения из наиболее популярных и авторитетных источников, включая словари:

Ожегова;
Даля;
медицинского;
городов;
жаргонов;
БСЭ и т. д.

Благодаря этому можно узнать не только все книжные, но и переносные значения лексической конструкции.

Только что искали:

акцизною только что

паша 2 секунды назад

отшути 2 секунды назад

логовина 2 секунды назад

по данным пленных 2 секунды назад

передача пленных 3 секунды назад

коринец 4 секунды назад

бизкло 4 секунды назад

уместностях 4 секунды назад

подливкам 5 секунд назад

гагина 6 секунд назад

гуммозною 6 секунд назад

зверобои 7 секунд назад

хрящевка 7 секунд назад

лепп 9 секунд назад

Ваша оценка

Закрыть

Спасибо за вашу оценку!

Закрыть

Последние игры в словабалдучепуху

Имя	Слово	Угадано	Время	Откуда
Игрок 1	вот	0 слов	32 минуты назад	95. 25.166.16
Игрок 2	гиппократ	25 слов	7 часов назад	95.153.160.224
Игрок 3	мироощущение	3 слова	7 часов назад	85.249.25.13
Игрок 4	слон	0 слов	7 часов назад	85.249.25.13
Игрок 5	амарант	8 слов	8 часов назад	95.153.160.224
Игрок 6	многотиражка	125 слов	8 часов назад	95.29.163.235
Игрок 7	осуждение	0 слов	11 часов назад	217.107.125.197
Играть в Слова!

Имя	Слово	Счет	Откуда
Игрок 1	скора	58:49	3 часа назад	94. 245.164.126
Игрок 2	патин	53:49	3 часа назад	94.245.164.126
Игрок 3	вдова	53:49	4 часа назад	94.245.164.126
Игрок 4	кимит	59:58	4 часа назад	94.245.164.126
Игрок 5	грива	30:33	7 часов назад	95.153.160.224
Игрок 6	тучка	38:52	7 часов назад	95.153.160.224
Игрок 7	цадик	46:49	8 часов назад	176.98.51.142
Играть в Балду!

Имя	Игра	Вопросы	Откуда
Иван	На одного	5 вопросов	13 часов назад	95. 105.124.34
Хуй	На одного	20 вопросов	13 часов назад	79.136.219.211
Ловчик♣️	На одного	10 вопросов	20 часов назад	213.87.150.23
Тимофей	На двоих	20 вопросов	1 день назад	136.169.224.69
Х	На одного	5 вопросов	1 день назад	46.45.23.42
Аря	На одного	20 вопросов	1 день назад	46.45.23.42
Кокос	На двоих	15 вопросов	1 день назад	85.140.9.81
Играть в Чепуху!

Биоинформатический анализ данных Omics с помощью Shell & R – Myscape

Обзор

В этом учебном пособии участники узнают об анализе биологических данных с помощью инструментов R и Unix/Linux. Мы начнем с введения в биоинформатику и анализ данных омики и закончим пошаговым описанием простого рабочего процесса биоинформатики для сопоставления транскриптомных последовательностей с геномными данными.

Вопросы

Что такое биоинформатика?
С какими данными мы будем работать?
Какие базы данных я могу использовать для сбора данных omics?
Какие распространенные форматы файлов для транскриптомных и геномных данных?
Как можно использовать вместе разные типы данных omics?

Цели

Узнайте о ключевых аспектах области биоинформатики.
Ознакомьтесь со структурой транскриптомных и геномных данных.
Изучите навыки программирования BASH для сбора данных omics.
Уметь использовать программные средства биоинформатики для подготовки данных омики для анализа.

Связанные

Это учебное пособие является частью серии по биоинформатике и биостатистическому анализу с данными omics. Следующее руководство в этой серии посвящено нисходящему биоинформатическому анализу данных Omics с помощью edgeR.

Что такое биоинформатика?

Биоинформатика — это междисциплинарная область, объединяющая методы и знания из компьютерных наук и биологии. Это вычислительная область, которая включает анализ сложных омических данных. Обычно это данные о последовательности ДНК, РНК или белка.

Данные биоинформатики генерируются с помощью различных омических технологий, используемых для анализа различных типов биологических молекул. Биологические данные, полученные с помощью омических технологий, включают:

геномные
транскриптомные
протеомные
метаболические

Биоинформатики используют компьютерное программирование для исследования закономерностей в омических данных. Кроме того, различные типы данных omics можно комбинировать для поиска сложных и тонких взаимосвязей.

Ниже приведены некоторые известные онлайн-базы данных omics.

База данных геномных структурных вариаций (dbVar) – архивирует вставки, делеции, дупликации, инверсии, вставки мобильных элементов, транслокации и сложные хромосомные перестройки
База данных генотипов и фенотипов (dbGaP) – разработана для архивирования и распространения данных и результаты исследований, в которых изучалось взаимодействие генотипа и фенотипа у человека
База данных полиморфизмов отдельных нуклеотидов (dbSNP) – архивирует множество мелкомасштабных вариаций, включающих вставки/делеции, микросателлиты и неполиморфные варианты
GenBank — база данных генетических последовательностей NIH, которая представляет собой аннотированное собрание всех общедоступных последовательностей ДНК. ДНК, транскрипты и белки
Gene Expression Omnibus (GEO) — общедоступный репозиторий данных функциональной геномики, поддерживающий отправку данных в соответствии с MIAME Записи платформы в репозитории Gene Expression Omnibus (GEO)
Средство просмотра геномных данных (GDV) — браузер генома, поддерживающий исследование и анализ более 380 эукариотических сборок генома RefSeq. крупнейший публичный каталог данных о вариациях и генотипах человека

Рабочие процессы биоинформатики

Типичный рабочий процесс анализа данных биоинформатики или биостатистики будет состоять из нескольких этапов, которые могут включать:

экспериментальный план
сбор данных
контроль качества
подготовка данных
статистический анализ
визуализация данных
интерпретация результатов

9000 4 На следующем рисунке показан типичный рабочий процесс для подготовки, анализа и визуализации результатов транскриптомного анализа. Данные секвенирования РНК.

На этом уроке вы приобретете опыт выполнения анализа данных омики, проработав часть биоинформатического конвейера для анализа данных экспрессии генов. Шаги рабочего процесса биоинформатики, которые мы рассмотрим в этом уроке:

сбор данных — инструментарий SRA
контроль качества — fastqc
преобразование формата геномных данных — gffread
выравнивание транскриптомных данных — hisat2
количественная оценка выравнивания транскриптов — featureCounts

Большим преимуществом разработки общего рабочего процесса биоинформатики является возможность создания конвейера, в котором необходимые выходные данные предыдущих шагов передаются в качестве входных данных для последующих шагов.

Набор данных

В качестве первого шага мы начнем со сбора некоторых данных для анализа. В этом уроке мы будем использовать данные исследования воздействия ультрафиолетового излучения (УФИ) на личинок красного мучного жука под названием «Цифровое профилирование экспрессии генов у личинок Tribolium castaneum в разные периоды после воздействия УФ-В». .

УФ-излучение характерно для многих сред и сильно различается по своей интенсивности и составу, например, в зависимости от соотношения УФ-А и УФ-В излучения. Различные формы УФИ оказывают разное и часто вредное воздействие на организмы и биологические системы.

Например, на следующей диаграмме показано воздействие различных форм УФИ на кожу.

Существуют три основных метода защиты организмов от вредных уровней УФИ:

Избегание
Фотозащита
Восстановление

Так как красный мучной жук ( Tribolium castaneum ) проводит большую часть своего жизненного цикла в зараженных зернах , личинки обычно не испытывают высоких уровней УФО. Кроме того, личинки красного мучного жука имеют светлую пигментацию и, по-видимому, не используют фотозащитные пигменты (например, меланин).

Итак, как личинки красного мучного жука реагируют на УФ-облучение?

План исследования и рабочий процесс биоинформатики

В своем исследовании авторы исследовали стратегию защиты от УФ-В-излучения у личинок красного мучного жука. Следующая графическая аннотация иллюстрирует, как были созданы транскриптомные (выраженные) данные, а также рабочий процесс авторов в области биоинформатики.

Следующие шаги были выполнены авторами в их биоинформатическом анализе, который описан в разделе «2.4. Биоинформатический анализ» раздел статьи:

Сопоставление считывания с эталонным геномом – TopHat
Количественная оценка уровня экспрессии генов и анализ дифференциальной экспрессии – RSEM и DESeq2
Генная онтология и Киотская энциклопедия генов и анализ путей обогащения геномов дифференциально экспрессируемых генов – GOseq & KOBAS

Итак, мы будем проводить анализ, аналогичный первым двум частям описанного выше рабочего процесса биоинформатики, на бумаге с красным мучным жуком. Вспомните рабочий процесс биоинформатики, который мы будем выполнять в этом руководстве:

сбор данных — инструментарий SRA
контроль качества — fastqc
преобразование формата геномных данных — gffread 010

Обратите внимание, что мы будем использовать несколько разных типы данных omics в нашем рабочем процессе. Помните, что данные, генерируемые технологиями omics, включают генетические, транскриптомные, протеомные и метаболические данные.

Что такое генная транскрипция?

Транскрипция – это первый этап экспрессии генов, который включает копирование последовательности ДНК гена для создания молекулы РНК. Для гена, кодирующего белок, копия РНК (транскрипт) несет информацию, необходимую для построения полипептида (белка или белковой субъединицы).

Транскрипцию генов можно измерить с помощью методов секвенирования следующего поколения, которые способны создавать миллионы последовательностей (прочтений) за короткое время. Этот процесс изображен в следующем схематическом представлении протокола секвенирования РНК.

Транскрипция может предоставить профили экспрессии РНК для всего генома и полезна для определения ключевых факторов, влияющих на транскрипцию в различных условиях окружающей среды.

Геномные данные

Геномные данные, необходимые для Tribolium castaneum (красный мучной жук), можно получить на InsectBase. Красный мучной жук — членистоногое из отряда жесткокрылых и семейства Tenebrionidae.

Перейдите на страницу организма Tribolium castaneum на веб-сайте InsectBase и в разделе «Загрузка» на странице:

нажмите на красное слово Геном , чтобы начать загрузку файла эталонного генома (например, Tribolium_castaneum.genome.fa)
нажмите на синее слово GFF3 , чтобы начать загрузку файла общих характеристик (например, Tribolium_castaneum.gff3 )

Обратите внимание, что мы используем геномные данные из InsectBase вместо BeetleBase, поскольку BeetleBase больше не доступна.

Эталонный геном

Скачанный нами эталонный геном имеет формат файла FASTA и расширение .fa. Этот формат обычно используется при хранении данных последовательности ДНК.

Обратите внимание, что ожидается, что последовательности будут представлены в стандартных кодах аминокислот и нуклеиновых кислот IUB/IUPAC, за некоторыми исключениями.

Общие характеристики

Файл общих характеристик (GFF) имеет файловую структуру GFF3 и расширение .gff3. Этот формат представляет собой текстовый файл с разделителями табуляции, который используется для описания информации об особенностях последовательности нуклеиновой кислоты или белка.

Особенности GFF могут включать в себя что угодно, начиная от кодирующих последовательностей (CDS), микроРНК, связывающих доменов, открытых рамок считывания (ORF) и т. д.

Преобразование данных характеристик

Файл общих характеристик, который мы загрузили с InsectBase для Tribolium castaneum , имеет формат gff3, но он должен быть в формате gtf для использования с нисходящим потоком HISAT2. Обратите внимание, что между двумя основными типами файлов функций есть некоторые важные различия в форматировании.

Давайте установим и воспользуемся инструментом командной строки gffread для преобразования файла общих характеристик с именем Tribolium_castaneum.gff3 из формата gff3 в формат gtf. Посетите справочную страницу gffread, чтобы узнать больше о различных параметрах (флагах).

gffread -E -F -T Tribolium_castaneum.gff3 -o Tribolium.gtf

Обратите внимание, что для указания имени выходного файла используется флаг o . В приведенном выше примере Tribolium.gtf — это имя выходного файла gtf.

Транскриптомные данные

Есть несколько фрагментов транскриптомных данных, которые нам нужно собрать, прежде чем мы сможем приступить к биоинформатическому анализу.

Набор инструментов SRA позволяет извлекать данные из архива считывания последовательностей (SRA) для конкретного исследовательского проекта, используя соответствующий номер доступа.

После установки SRA Toolkit мы можем приступить к сбору транскриптомных данных, необходимых для нашего биоинформатического анализа. Помните, что мы используем транскриптомные данные, описанные в статье «Цифровое профилирование экспрессии генов у личинок Tribolium castaneum в разные периоды после воздействия УФ-В».

Во-первых, давайте найдем в документе «accession» (Mac: command+f , Windows: ctrl+f ) и скопируем Accession No (например, PRJNA504739).

Мы воспользуемся селектором запуска SRA, чтобы найти список инвентарных номеров чтения секвенирования для набора транскриптомных данных, связанных с инвентарным номером исследования (например, PRJNA504739), как показано ниже.

Получите инвентарные номера SRA для всех образцов, связанных с исследованием, выбрав для загрузки полный список инвентарных номеров в разделе «Выбрать» на странице результатов.

Теперь мы можем загрузить все данные транскриптомной последовательности для исследования, используя инвентарные номера образцов и инструментарий SRA 9. 0192 prefetch и fastq-dump команды в оболочке (например, BASH или Zsh). Обязательно используйте флаг gzip для сжатия файлов по мере их загрузки.

предварительная выборка SRR8288561 SRR8288562 SRR8288563 SRR8288564 SRR8288557 SRR8288560 SRR8288558 SRR8288559 SRR8288565 SRR8288566 SRR8288567 SRR8288568
fastq-dump --gzip SRR8288561
fastq-dump --gzip SRR8288562
fastq-dump --gzip SRR8288563
fastq-dump --gzip SRR8288564
fastq-dump --gzip SRR8288557
fastq-dump --gzip SRR8288560
fastq-dump --gzip SRR8288558
fastq-dump --gzip SRR8288559fastq-dump --gzip SRR8288565
fastq-dump --gzip SRR8288566
fastq-dump --gzip SRR8288567
fastq-dump --gzip SRR8288568

Можно объединять строки шелл-кода с помощью точки с запятой ; следующим образом.

предварительная выборка SRR8288561 SRR8288562 SRR8288563 SRR8288564 SRR8288557 SRR8288560 SRR8288558 SRR8288559 SRR8288565 SRR8288566 SRR8288567 SRR8288568
fastq-dump --gzip SRR8288561; fastq-dump --gzip SRR8288562; fastq-dump --gzip SRR8288563; fastq-dump --gzip SRR8288564; fastq-dump --gzip SRR8288557; fastq-dump --gzip SRR8288560
fastq-dump --gzip SRR8288558; fastq-dump --gzip SRR8288559; fastq-dump --gzip SRR8288565; fastq-dump --gzip SRR8288566; fastq-dump --gzip SRR8288567; fastq-dump --gzip SRR8288568

Обратите внимание, что если команда оболочки долго выполняется в терминале, вы можете использовать сочетание клавиш ctrl+c , чтобы убить ее и принудительно остановить выполнение.

Последовательности транскрипции

На этом семинаре мы будем использовать данные последовательности транскрипции в формате FASTQ. Каждая последовательность в файле обычно содержит следующие четыре строки информации.

Строка, начинающаяся с @, за которой следует идентификатор последовательности и необязательное описание (комментарий)
Необработанные буквы последовательности
Строка, начинающаяся с + и иногда сопровождаемая тем же комментарием, что и первая строка
Строка, кодирующая качество значения для последовательности в строке 2 и с тем же количеством символов, что и буквы в последовательности

Контроль качества

Важной частью любого рабочего процесса биоинформатического анализа является оценка и контроль качества (КК) ваших данных. В этом уроке мы используем чтения секвенирования РНК, которые могут нуждаться в очистке, если они необработаны и содержат дополнительные фрагменты ненужных данных (например, последовательности адаптеров).

Чтобы проверить, нужно ли обрезать и очистить загруженные нами транскриптомные данные, мы установим программное обеспечение для биоинформатики FastQC.

Давайте воспользуемся следующей командой fastqc в оболочке для просмотра качества одного из наборов данных чтения последовательности. Мы используем опцию Extract (флаг) для распаковки и извлечения заархивированных выходных файлов.

fastqc SRR8288560.fastq.gz --extract

Теперь мы можем проверить результаты, полученные нами в результате анализа этого образца, чтобы найти некоторые общие проблемы с качеством данных секвенирования РНК (RNA-Seq).

В приведенном выше отчете имеется одна ошибочная метрика «содержимого базовой последовательности», которая обозначена красным крестиком. Это не проблема для наших данных, поскольку большинство протоколов подготовки библиотеки RNA-Seq приводят к явному неравномерному распределению первых 10-15 оснований.

Также имеется предупреждение для показателя «уровни дублирования последовательности», отмеченного оранжевым восклицательным знаком в отчете ниже.

Опять же, это ожидается для данных секвенирования РНК и не является проблемой, поскольку для очень распространенных транскриптов будут наблюдаться повторные чтения.

Выравнивание последовательности

Далее нам необходимо подготовить файлы данных транскриптомной последовательности для статистического анализа путем сопоставления (сопоставления) прочтений с эталонным геномом. Это важная часть нашего рабочего процесса биоинформатического анализа, которая включает сопоставление разрушенных (фрагментированных) прочтений с эталонным геномом.

Давайте воспользуемся инструментом командной строки HISAT2, чтобы сопоставить считывания транскриптомной последовательности с эталонным геномом Tribolium castaneum . Обязательно сначала установите инструмент и ознакомьтесь со страницей руководства для HISAT2, чтобы узнать больше о различных параметрах (флажках).

Обратите внимание, что мы используем HISAT2, а не TopHat2, поскольку TopHat2 больше не поддерживается и заменен на HISAT2.

Во-первых, нам нужно использовать команду hisat2-build для построения индекса HISAT2 из набора нуклеотидных последовательностей для Tribolium castaneum , содержащегося в файле fasta эталонного генома (например, Tribolium_castaneum.genome.fa).

hisat2-build Tribolium_castaneum.genome.fa TriboliumBuild

Теперь мы можем использовать hisat2 , чтобы сопоставить считывания секвенирования РНК (транскрипты) для каждого образца с эталонным геномом следующим образом.

hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288561.fastq.gz -S SRR8288561_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288562.fastq.gz -S SRR8288562_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288563.fastq.gz -S SRR8288563_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288564.fastq.gz -S SRR8288564_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288557.fastq.gz -S SRR8288557_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288560. fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288558.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288567.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288568.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288559.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288565.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam
hisat2 -q -x TriboliumBuild -U SRR8288566.fastq.gz -S SRR8288560_accepted_hits.sam

Обратите внимание, что для указания имени выходного файла для каждого образца используется флаг S , который заканчивается расширением .sam.

Карты выравнивания последовательностей

Файлы выравнивания последовательностей, которые мы создали для каждого образца, хранятся в формате выравнивания/карты последовательностей (SAM) и имеют расширение .sam. Файлы SAM имеют текстовый формат с разделителями TAB с необязательным разделом заголовка и разделом выравнивания.

Как видно выше, раздел выравнивания имеет несколько полей, которые используются для описания каждой выровненной последовательности.

Количественная оценка транскриптов

Теперь, когда у нас есть считывания последовательности транскриптов, выровненные с эталонным геномом, мы можем количественно определить (подсчитать) количество фрагментов считывания секвенирования, которые сопоставляются (выравниваются) с каждым общим признаком из файла признаков.

Давайте воспользуемся функцией featureCounts библиотеки Rsubread, чтобы подсчитать количество расшифровок, соответствующих каждой функции в Tribolum castaneum эталонный геном. ? Оператор можно добавить перед именем функции (например, ?featurecounts ) в R, чтобы получить дополнительную информацию о функции.

Обратите внимание, что мы используем featureCounts вместо RSEM, так как featureCounts эффективен и имеет малое время выполнения.

Чтобы сделать следующие шаги более простыми, установите рабочий каталог в R следующим образом.

setwd("/ВАШ/КАТАЛОГ/ПУТЬ")

Затем обязательно установите пакет BiocManager, если он еще не установлен. Затем вы можете использовать BiocManager для установки пакета Rsubread.

if (!require("BiocManager", тихо = TRUE))
  install.packages("БиокМенеджер")
BiocManager::install("Rsubread")

Не забудьте загрузить библиотеку Rsubread, прежде чем пытаться использовать функцию featureCounts .

библиотека (Rsubread)

Теперь, чтобы количественно определить прочитанные фрагменты, которые сопоставляются с особенностями генома красного мучного жука, мы будем использовать функцию fetureCounts в R с каждым из образцов файлов sam и файлом общих характеристик.

# контрольные образцы через 4 часа
cntrl1_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288561_accepted_hits. sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
cntrl2_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288562_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
cntrl3_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288563_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
# контрольные образцы 24 часа
cntrl1_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288558_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
cntrl2_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288567_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
cntrl3_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288568_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
# образцы лечения через 4 часа
treat1_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288564_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
treat2_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288557_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
treat3_fc_4h <- featureCounts(files="SRR8288560_accepted_hits. sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
# образцы обработки 24 часа
treat1_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288559_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
treat2_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288565_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)
treat3_fc_24h <- featureCounts(files="SRR8288566_accepted_hits.sam", annot.ext="Tribolium.gtf", isGTFAnnotationFile=TRUE)

Обратите внимание, что при каждом использовании команды featureCounts файл sam указывается с использованием аргумента files . Файл общих характеристик (например, Tribolium.gtf) указывается с annot.ext аргумент. Кроме того, нам нужно установить isGTFAnnotationFile равным TRUE , поскольку мы используем файл общих функций в формате gtf.

Прежде чем мы сможем перейти к какому-либо статистическому анализу, нам необходимо подготовить данные путем объединения (объединения) всех результатов для каждого количественного файла sam в один фрейм данных. Обратите внимание, что кадры данных в R используются для хранения двумерных (2D) данных.

tribolium_counts <- data.frame(
  SRR8288561 = unname(cntrl1_fc_4h$counts),
  SRR8288562 = unname(cntrl2_fc_4h$counts),
  SRR8288563 = unname(cntrl3_fc_4h$counts),
  SRR8288558 = unname(cntrl1_fc_24h$counts),
  SRR8288567 = unname(cntrl2_fc_24h$counts),
  SRR8288568 = unname(cntrl3_fc_24h$counts),
  SRR8288564 = unname(treat1_fc_4h$counts),
  SRR8288557 = unname(treat2_fc_4h$counts),
  SRR8288560 = unname(treat3_fc_4h$counts),
  СРР8288559= unname(treat1_fc_24h$counts),
  SRR8288565 = unname(treat2_fc_24h$counts),
  SRR8288566 = unname(treat3_fc_24h$counts)
)

Далее давайте посмотрим, как выглядят первые несколько строк (вверху) объединенного фрейма данных счетчиков.

голова (tribolium_counts)

Мы видим, что на данный момент имена генов не присвоены каждой строке фрейма данных. Поэтому мы установим имена строк объединенного фрейма данных counts, используя имена строк из фрейма данных для одной из выборок следующим образом.

имена строк(tribolium_counts) <- имена строк(cntrl1_fc_4h$counts)

Чтобы убедиться, что объединенный фрейм данных счетчиков был правильно обновлен, давайте посмотрим, как выглядит верхняя часть фрейма данных.

голова (tribolium_counts)

В качестве последнего шага давайте сохраним (сохраним) количество объединенных генов в CSV-файл с именем triboliumCounts.csv , используя функцию write.csv .

write.csv(tribolium_counts, "TriboliumCounts.csv")

Данные подсчета объединенных генов теперь сохраняются в формате, который мы можем использовать для последующего биостатистического анализа, такого как анализ дифференциальной экспрессии (DE).

Ключевые моменты и советы

Различные типы данных omics часто комбинируются в рабочих процессах биоинформатики
Изучите доступные базы данных omics, прежде чем разрабатывать рабочий процесс анализа
Определите порядок входных и выходных файлов для каждого этапа вашего рабочего процесса
Изучите дополнительные материалы исследовательских работ
Обязательно заранее установите все необходимое программное обеспечение
Тщательно назовите и сохраните файлы необработанных и расчетных данных

Код и данные

Сценарий оболочки с кодом для каждого этапа сбора и подготовки данных omics находится на моем GitHub -> здесь <-

Предоставляется R-скрипт с кодом для количественного определения транскриптомных данных -> здесь <-

Файл с разделенными запятыми переменными (CSV) с именем TriboliumCounts. csv с окончательными результатами объединенного подсчета генов можно найти -> здесь <-

Что дальше?

Этот учебник является частью серии по биоинформатике и биостатистическому анализу с использованием данных omics. Следующее руководство в этой серии посвящено нисходящему биоинформатическому анализу данных Omics с помощью edgeR.

Нравится:

Нравится Загрузка...

Глобальная нефтегазовая промышленность: Shell UK Company - 3027 Words

Введение

Shell является одной из крупнейших компаний в мировой нефтегазовой отрасли. Компания занимается производством и продажей нефти, моторных масел и смазочных материалов. В компании работает более 87 000 сотрудников, и она работает более чем в 130 странах (Shell 2014).

«Шелл» имеет более чем 70-летний опыт производства и продажи высококачественных моторных масел и смазочных материалов. В 2012 году выручка компании составила 467 миллиардов долларов, а чистая прибыль — 27 миллиардов долларов (Shell 2014). В данной статье будет проанализирована конкурентная среда Shell в Великобритании.

Анализ начнется с обзора продуктов компании и соответствующего рынка, на котором они продаются. За этим последует анализ характеристик спроса и предложения на рынке.

Также будет проанализирована структура рынка и возможности расширения. На основе анализа будут даны рекомендации, которые позволят компании повысить свою конкурентоспособность.

Информация о продукте

«Шелл» производит три основных бренда моторных масел и смазочных материалов, а именно: «Шелл Хеликс», «Шелл Римула» и «Шелл Адванс». Масла и смазки Shell Helix используются в легковых и средних грузовых автомобилях (Shell 2014). Эти продукты были разработаны почти шесть десятилетий назад в сотрудничестве с командой Формулы-1 Scuderia Ferrari.

Shell Helix был разработан для очистки автомобильных двигателей, уменьшения трения и уменьшения износа. Масло обладает превосходными моющими свойствами, что позволяет очищать двигатели автомобилей во время их эксплуатации. В результате он способен удалять больше грязи и шлама, чем большинство его конкурентов.

Масла и смазочные материалы Shell Advance используются в мотоциклах. Масло используется для очистки двигателей велосипедов, а смазочные материалы используются для смазки коробки передач и велосипедной цепи. Масла и смазки Shell Rimula используются в дизельных двигателях большой мощности (Shell 2014).

Их превосходные моющие и смазывающие свойства помогают повысить производительность и долговечность дизельных грузовиков. Отсутствие ограничительных правил в отрасли масел и смазочных материалов позволяет Shell сотрудничать с ведущими пользователями для производства продуктов с расширенными возможностями.

Клиенты предпочитают продукцию «Шелл», поскольку она помогает сократить выбросы углерода, тем самым сохраняя окружающую среду.

Релевантный рынок

Товарный рынок

Релевантный товарный рынок относится к категории товаров и услуг, которые потребители могут использовать в качестве заменителей. Продукты выбираются покупателями на основе их использования, цены и качества (Taylor & Weetapana 2011, стр. 45).

Рынок Великобритании состоит из моторных масел и смазочных материалов, которые производятся с использованием ископаемого топлива (сырой нефти) и тех, которые производятся с использованием овощей. Масла и смазки на растительной основе обеспечивают превосходную функциональность с точки зрения смазки и очистки автомобильных двигателей (Lee 2007, стр. 132-136).

Однако их возможности имеют тенденцию к снижению в средах, характеризующихся высокой температурой, давлением и металлическими катализаторами. Эта слабость ограничивает применение масел и смазок на растительной основе в современных автомобильных двигателях.

Масла и смазочные материалы на нефтяной основе также обладают отличными очищающими и смазывающими свойствами. Кроме того, они могут выдерживать высокое давление и высокую температуру в двигателях современных автомобилей. Однако их вклад в выбросы парниковых газов делает их нежелательными (Maleque, masjuki 2003, стр. 137-143).

В целом между различными марками моторных масел и смазочных материалов на нефтяной основе существует высокая конкуренция. Основные бренды, с которыми конкурирует продукция Shell, включают смазочные материалы ExxonMobil, масла и смазки GB; масла ацтеков; Масла и смазки Total; и масла и смазки Fuchs.

Эти марки сильно различаются по своему химическому составу и возможностям защиты двигателя. Это приводит к высокой конкуренции, поскольку клиенты ищут лучший продукт.

Географический рынок

Релевантный географический рынок состоит из фирм, которые сталкиваются с однородными конкурентными условиями. Великобритания является актуальным рынком для продукции Shell, поскольку правительство ввело в действие строгие правила и положения для усиления конкуренции между фирмами.

Кроме того, правительство сосредоточило внимание на ликвидации производства и распространения поддельных масел и смазочных материалов в теневой экономике. Это предполагает внедрение высоких стандартов качества, которым должны соответствовать как местные, так и импортные масла и смазочные материалы (Shell 2014).

Хотя рынок Великобритании четко разграничен, его можно расширить, включив в него весь Европейский Союз, поскольку законы Великобритании о конкуренции основаны на законах ЕС.

Характеристики спроса и предложения и влияние недавних событий

Повторяющиеся изменения спроса

Спрос на моторные масла и смазочные материалы значительно сократился с 2009 по 2011 год из-за мирового финансового кризиса. Кризис привел к сокращению количества автомобилей, которые производились и продавались в Великобритании (Bandinelli & Gamberi 2013, стр. 87-102).

Кроме того, финансовый кризис негативно сказался на покупательной способности граждан. Это привело к сокращению расходов на моторные масла и смазочные материалы, поскольку граждане предпочли использовать системы общественного транспорта, а не свои автомобили.

Транспортные средства и моторные масла/смазочные материалы являются взаимодополняющими товарами. Таким образом, сокращение продаж автомобилей приводит к смещению кривых спроса на масла и смазочные материалы вниз (Cowen 2011: 67).

Правительство успешно оживило экономику за счет реализации эффективных программ экономического стимулирования. Это привело к увеличению продаж легковых и грузовых автомобилей в Великобритании. Увеличение продаж автомобилей повысило спрос на моторные масла и смазочные материалы за последние три года.

Ожидается, что спрос будет продолжать расти в среднем на 2,4% в год до 2017 года (Bandinelli & Gamberi 2013, стр. 87-102). Поскольку у моторных масел и смазочных материалов на нефтяной основе нет эффективных заменителей, ожидается, что кривая спроса на них сдвинется вверх в ближайшие три года.

Ценовая эластичность

Ценовая эластичность измеряет «отзывчивость спроса на продукт или услугу на процентное изменение его цены» (Schotter 2008, стр. 78). Ценовая эластичность масел и смазочных материалов Shell высока из-за острой конкуренции в отрасли.

Производители и дистрибьюторы масел и смазочных материалов вынуждены снижать цены, чтобы привлечь и удержать новых клиентов.

Ценовая конкуренция усугубляется слабым экономическим ростом, который вынуждает частных лиц и предприятия сокращать бюджеты на техническое обслуживание транспортных средств. Как правило, потребители предпочитают покупать дешевые масла и смазочные материалы.

Ценовая эластичность высока среди людей с низким доходом и умеренна среди клиентов среднего класса. Состоятельных и большую часть покупателей среднего класса интересует не цена, а качество масел и смазок.

Они также обеспокоены воздействием на окружающую среду различных марок масел и смазочных материалов (Maleque & Masjuki 2003, стр. 137-143). В результате богатые и средний класс склонны покупать масла и смазочные материалы Shell, даже если их цены высоки.

Эластичность по доходу

Эластичность по доходу измеряет «отзывчивость спроса на данный продукт на процентное изменение дохода потребителей» (Ranchhod & Marandi 2005, стр. 91). Горюче-смазочные материалы являются обычными товарами, поскольку ожидается, что спрос на них возрастет при увеличении доходов.

Физические лица и предприятия, как правило, тратят больше на масла и смазочные материалы в периоды высокого экономического роста и наоборот. Таким образом, ожидается, что спрос на масла и смазочные материалы Shell будет увеличиваться по мере улучшения экономического роста в будущем.

Клиенты, вероятно, будут покупать продукцию «Шелл», когда их располагаемый доход высок, чтобы поддерживать свои автомобили в исправном техническом состоянии. Полученное в результате сокращение механических проблем позволяет клиентам экономить деньги.

Сбережения позволяют клиентам поддерживать высокую покупательную способность, когда экономический рост замедляется (Cant & Strydom 2009, п. 98).

Производственные мощности

В нефтяной и смазочной промышленности Великобритании существует избыток производственных мощностей. Это связано со снятием тарифных и нетарифных барьеров для входа на рынок Великобритании. Как член ЕС, Великобритания должна разрешить производителям масел и смазочных материалов из большинства европейских стран продавать свою продукцию на своей территории.

Точно так же двусторонние торговые соглашения между ЕС и крупными экономическими блоками, такими как Совет сотрудничества стран Персидского залива, привели к увеличению импорта масел и смазочных материалов (Pongsiri 2008, стр. 431-442). Импорт из таких стран, как Китай, может легко проникнуть на рынок благодаря низким ценам.

Избыток производственных мощностей в отрасли угрожает конкурентоспособности масел и смазочных материалов Shell. В частности, возможность увеличения доходов за счет увеличения производства масел и смазочных материалов ограничена из-за избыточного предложения.

Кроме того, компания может быть вынуждена снизить цены на свою продукцию, чтобы привлечь новых клиентов. Вероятно, это произойдет, если крупные производители, такие как Total и GB Lubricants, смогут производить продукцию высокого качества по низкой цене. Снижение цен приведет к снижению рентабельности компании.

Конкурентная среда, структура рынка и эффективность

Монополия и совершенная конкуренция

Рынок масел и смазочных материалов в Великобритании основан на совершенной конкуренции. На рынке представлены сотни мелких, средних и крупных производителей и дистрибьюторов масел и смазочных материалов. Кроме того, на рынке Великобритании миллионы клиентов регулярно покупают масла и смазочные материалы.

Производители располагают адекватной информацией о ценах, которые потребители готовы платить за их продукцию. Точно так же потребители имеют адекватную информацию о ценах, которые продавцы взимают за свою продукцию.

Покупатели и продавцы могут получить доступ к информации о рыночных условиях по низкой цене через цифровые платформы, такие как социальные сети и интернет-магазины. В результате фирмы в отрасли являются ценополучателями (Cowen 2011, стр. 112).

Монополия вряд ли будет существовать в отрасли в будущем из-за законов, принятых правительством для усиления конкуренции. Конкуренция приносит пользу потребителям, заставляя производителей поддерживать высокое качество продукции и устанавливать справедливые цены (Schotter 2008, p. 121).

Однако совершенная конкуренция ограничивает степень, в которой Shell может повышать цены на свою продукцию для увеличения прибыли.

Конкурентные силы

Согласно модели пяти сил Портера, на конкурентоспособность продукции Shell влияют следующие факторы. Начнем с того, что покупатели (потребители масел и смазочных материалов) обладают высокой переговорной силой.

Это означает, что Shell и ее конкуренты должны сосредоточиться на инновационных продуктах и конкурентоспособных ценах, чтобы защитить свою долю рынка (Cant & Strydom 2009)., п. 134).

Поставщики (производители) обладают умеренной переговорной силой, поскольку большинство компаний добывают сырую нефть самостоятельно. Это дает им доступ к надежным поставкам сырой нефти, которую они используют для производства смазочных материалов по низкой цене.

Угроза заменителей низкая. Эта точка зрения основана на том факте, что характеристики масел и смазочных материалов на нефтяной основе лучше, чем у заменителей, таких как смазочные материалы на растительной основе (Lee 2007, стр. 132-136). Это означает, что «Шелл» вряд ли потеряет свою долю рынка из-за продуктов-заменителей.

Угроза новых игроков также низкая. Высокая стоимость вступления в отрасль и эффект масштаба, которым пользуются действующие лица, являются надежными барьерами для входа в отрасль. Низкая угроза со стороны новых участников дает Shell возможность разрабатывать инновационные продукты для обслуживания новых рынков.

Конкурентная конкуренция очень высока из-за большого количества фирм и низких темпов роста отрасли. Кроме того, отрасль характеризуется высокой дифференциацией продукции и постоянными затратами, такими как затраты на рабочую силу и складские расходы.

Высокая конкуренция означает, что Shell, скорее всего, потеряет своих клиентов, если не сможет удовлетворить потребности рынка.

Возможность расширения: слияния и поглощения

В последнее десятилетие слияния и поглощения стали нормой в отрасли масел и смазочных материалов. Крупные международные компании используют слияния и поглощения в качестве стратегии выхода на рынок Великобритании (Pongsiri 2008, стр. 431-442).

Кроме того, небольшие компании сосредоточили внимание на консолидации для достижения синергии в производстве и распределении своих масел и смазочных материалов.

В 1990-х годах Shell сосредоточилась на приобретении малых и средних компаний, производящих различные нефтепродукты. Эта стратегия изменилась после недавнего мирового финансового кризиса, который негативно сказался на финансовых показателях компании. С 2009 года Shell сосредоточилась на продаже большей части своих предприятий по переработке.

Это включало продажу нефтеперерабатывающих заводов, станций технического обслуживания и заводов-изготовителей. Например, в 2013 году компания продала свой нефтеперерабатывающий завод, импортные терминалы и более 870 заправочных станций в Австралии (Shell 2014). Он также продал большую часть своих активов по переработке на основных рынках Африки и Азии.

Компания намерена привлечь достаточный капитал за счет продажи своих активов по переработке, чтобы сконцентрироваться на деятельности по добыче.

Стратегия продажи Shell представляет угрозу для ее бизнеса по производству масел и смазочных материалов в Великобритании. Например, продажа станций технического обслуживания заставит компанию полагаться на независимых дистрибьюторов в плане продажи своей продукции.

Большинство автовладельцев покупают моторные масла и смазочные материалы на СТО, а не в розничных магазинах. Это означает, что продажи компании значительно снизятся, если она продаст все свои сервисные станции в Великобритании.

Компания может расширяться за счет приобретения малых и средних нефтяных компаний, чтобы увеличить свои доходы в Великобритании. Например, он может приобрести такие компании, как Miller Oils, которые имеют дистрибьюторские сети по всему миру. Это позволит Shell привлечь больше клиентов в Великобритании и других частях мира при низких затратах.

Провалы рынка

Качество масел и смазочных материалов

В последнее десятилетие компании сосредоточились на рационализации своего производства для снижения эксплуатационных расходов. Компании, которые не могут добиться экономической эффективности в Великобритании, перенесли свои производственные предприятия в Китай и Индию, где стоимость рабочей силы низка (Pongsiri 2008, стр. 431-442).

Однако аутсорсинг производства негативно сказался на качестве масел и смазок в отрасли. Например, к концу 2013 года Miller Oil отозвала большую часть своих моторных масел и смазочных материалов, поскольку они не соответствовали требуемым стандартам качества.

Инновации, патенты и монополии

Инновации являются одним из факторов, определяющих успех в отрасли масел и смазочных материалов. Лидеры отрасли, такие как Shell и ExxonMobil, должны сотрудничать со своими основными клиентами и ведущими исследовательскими институтами для разработки высококачественных синтетических и нефтяных смазочных материалов.

Производители защищают свои инновации с помощью патентов и товарных знаков. Это помогает производителям поддерживать свою конкурентоспособность, не позволяя конкурентам получить доступ к их технологиям (Ranchhod & Marandi 2005, стр. 93).

В отличие от фармацевтической промышленности патенты не создали монополии в отрасли масел и смазочных материалов.

Одним из факторов, ограничивающих возможности производителей создавать монополии с помощью патентов, является то, что практически все крупные производители в отрасли имеют доступ к передовым технологиям производства (Baninelli & Gamberi 2013, стр. 87-102).

Таким образом, нет ни одного производителя, чья продукция значительно превосходила бы другие в отрасли. Кроме того, лояльность к бренду ограничивает возможности производителей создавать монополии посредством патентов.

Такие компании, как Shell и Total, пользуются высокой лояльностью к бренду, что позволяет им не терять своих клиентов в пользу конкурентов.

Черный рынок

Черный рынок масел и смазочных материалов очень мал из-за растущей обеспокоенности по поводу аварий и повреждений автомобильных двигателей. Кампании по безопасности дорожного движения привлекли внимание к риску использования несертифицированных масел и смазочных материалов, которые преобладают на черном рынке.

Некачественные масла и смазочные материалы могут повредить двигатели автомобилей. Это приводит к увеличению расходов на содержание автомобиля (Lee 2007, стр. 132-136). Кроме того, нефтепродукты, такие как тормозная жидкость, могут стать причиной несчастных случаев со смертельным исходом, если они не соответствуют ожидаемым стандартам качества.

В связи с этим у предприятий и автовладельцев появляется стимул приобретать оригинальные и высококачественные масла и смазочные материалы на массовом рынке.

Реклама — это основной маркетинговый инструмент, который используют компании, работающие в сфере масел и смазочных материалов, для повышения своей конкурентоспособности. Реклама в основном используется для повышения узнаваемости бренда (Ranchhod & Marandi 2005, стр. 231).

Таким образом, большинство компаний сосредотачиваются на том, чтобы подчеркивать уникальные особенности своей продукции с помощью рекламы, чтобы увеличить продажи. Таким образом, реклама является положительным внешним эффектом в следующих отношениях.

Во-первых, реклама позволила общественности определить и использовать масла и смазочные материалы, повышающие эффективность двигателя. В результате сокращение выбросов парниковых газов улучшает качество окружающей среды.

Это внешний эффект для предприятий, которые в значительной степени зависят от грузовых автомобилей для перевозки, за счет снижения затрат на выбросы углерода (Lee 2007, стр. 132-136).

Сокращение выбросов парниковых газов повышает устойчивость отрасли, позволяя производителям автомобилей и производителям масел и смазочных материалов на нефтяной основе избежать сопротивления со стороны защитников окружающей среды.

Во-вторых, реклама привлекла внимание к важности регулярного обслуживания автомобилей с использованием высококачественных моторных масел и смазочных материалов. Лица, которые могут заменить моторное масло и тормозную жидкость в своих автомобилях, получают выгоду от снижения затрат на техническое обслуживание.

Ссылки

Bandinelli, R & Gamberi, V 2012, «Сервитизация в нефтегазовом секторе: результаты тематического исследования», Журнал управления производственными технологиями , том. 23. нет. 1, стр. 87-102.

Cant, M & Strydom, W 2009, Управление маркетингом , McGraw-Hill, Нью-Йорк.

Коуэн, Т. 2011, Современные принципы экономики , Пэлгрейв, Лондон.

Lee, C 2007, «Экономия энергии за счет использования передовых биоразлагаемых смазочных материалов», Industrial Lubrication and Tribology , vol. 59. нет. 3, стр. 132-136.

Maleque, M & Masjuki, H 2003, «Биоразлагаемые присадки к смазочным маслам на растительной основе», Промышленная смазка и трибология , том. 55. нет. 3, стр. 137-143.

Pongsiri, N 2008, «партнерства в договорах о разделе продукции нефти и газа», International Journal of Public Sector Management, vol.