معلومة

21.1: دراسة حالة: تهديدات لصحتنا - علم الأحياء

21.1: دراسة حالة: تهديدات لصحتنا - علم الأحياء



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

دراسة حالة: ما يكمن في الغابة

أمضت Ximena البالغة من العمر تسعة عشر عامًا أسبوعًا مريحًا من الإجازة الصيفية في زيارة أجدادها في نيوجيرسي. لقد استمتعت بشكل خاص بأخذ كلبها في نزهات طويلة في الغابة بالقرب من منزلهم ، وأحيانًا تكتشف الغزلان على المسارات المتضخمة. بعد حوالي أسبوع من عودتها إلى منزلها في كاليفورنيا ، أصيبت Ximena بما اعتقدت أنه الأنفلونزا. كانت تعاني من حمى وقشعريرة وإرهاق وصداع وآلام في الجسم. لكنها لاحظت أثناء الاستحمام ذات صباح وجود طفح جلدي غير عادي في ربلة الساق. بدت وكأنها عين مركزية على هدف ، بدائرة مركزية محاطة بحلقة ، على غرار الطفح الجلدي في الشكل ( PageIndex {1} ).

تسبب الطفح الجلدي في قلق Ximena من احتمال إصابتها بشيء آخر غير الأنفلونزا. ذهبت إلى طبيبها الذي فحصها وسألها عما إذا كانت قد سافرت مؤخرًا. قالت خيمينا مندهشة ، نعم ، وأخبرته عن رحلتها إلى نيو جيرسي. أخبرها أن الطفح الجلدي المصحوب بأعراض تشبه أعراض الأنفلونزا غالبًا ما تكون مؤشرات على مرض لايم. يمكن أن يحدث مرض لايم في كاليفورنيا ، ولكنه أكثر انتشارًا في شمال شرق الولايات المتحدة ، بما في ذلك نيويورك ونيوجيرسي (الشكل ( PageIndex {2} )).

يحدث مرض لايم بسبب البكتيريا التي تنتقل إلى الناس من خلال لدغات القراد. في شمال شرق الولايات المتحدة ، ينتشر عن طريق القراد ذو الأرجل السوداء أو قراد الغزلان. توجد هذه القراد بشكل شائع في المناطق المشجرة ، مثل المسارات التي سار عليها Ximena أثناء رحلتها. لذا فإن تلك النزهات الهادئة في الغابة ربما جعلت Ximena تلتقط هدية تذكارية غير مرغوب فيها - وهو مرض كان يجعلها تشعر بالفزع.

على الرغم من أن الأعراض الشبيهة بالأنفلونزا يمكن أن تشير إلى أي عدد من الأمراض ، فإن الطفح الجلدي هو سمة مميزة لمرض لايم. لذلك ، بناءً على أعراض Ximena وحقيقة أنها كانت في منطقة يحتمل أن تأوي مرض لايم ، بدأ طبيبها على الفور في تناول دواء لعلاج مرض لايم. لتأكيد التشخيص ، يأخذ أيضًا عينة دم لاختبار المرض. أخبر Ximena أنها قد لا تكون نتيجة اختبارها إيجابية حتى الآن ، حتى لو كانت مصابة بمرض لايم ، لأن الأمر قد يستغرق بضعة أسابيع بعد الإصابة حتى تظهر الأدلة في الدم. في غضون ذلك ، يجب أن يبدأ الدواء الذي وصفه في مساعدتها على الشعور بالتحسن قريبًا إذا كانت تعاني من مرض لايم.

في هذا الفصل ، ستتعرف على بعض الأنواع الرئيسية للأمراض التي تصيب الإنسان. وتشمل هذه الأمراض المعدية ، مثل فيروس نقص المناعة البشرية ، وكذلك الأمراض غير المعدية ، مثل معظم أنواع السرطان. سوف تتعرف على أسباب هذه الأمراض وآثارها على الجسم وأنواع العلاج. ستتعرف أيضًا على طرق انتقال الأمراض المعدية والخطوات التي يمكنك اتخاذها لمنع العدوى. في نهاية الفصل ، ستتعرف على المزيد حول كيفية انتقال مرض لايم ، وتأثيراته على الجسم ، وكيفية علاجه ، وطريق Ximena إلى الشفاء ، وكيف يمكنك حماية نفسك من هذا المرض المعدي الشائع نسبيًا.

نظرة عامة على الفصل: المرض

في هذا الفصل ، ستتعرف على الأمراض التي تصيب الإنسان. على وجه التحديد ، ستتعرف على:

  • كيف يمكن أن تؤدي المشاكل في تنظيم التوازن إلى المرض.
  • الفروق بين الأمراض المعدية وغير المعدية والأمراض الحادة والمزمنة.
  • الأوبئة والأوبئة والأمراض المتوطنة والأمراض المستجدة.
  • علم الأوبئة وكيفية استخدامه لتحسين الصحة العامة.
  • الأنواع المختلفة من مسببات الأمراض المسببة للأمراض المعدية ، وكيفية انتقالها ، وكيفية الوقاية منها وعلاجها.
  • الأمراض التي تنتقل عن طريق الاتصال الجنسي ، مثل الهربس التناسلي ، وفيروس الورم الحليمي البشري (HPV) ، وفيروس نقص المناعة البشرية (HIV) ، وتأثيراتها على الجسم ؛ كيف يمكن الوقاية منها وعلاجها ؛ وتأثيرها على الصحة العامة.
  • الأمراض غير المعدية مثل السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية والتليف الكيسي والسرطان وآلياتها وعوامل الخطر والتشخيص والعلاج.
  • طرق الوقاية من الأمراض غير المعدية من خلال خيارات نمط الحياة الصحية.

أثناء قراءة الفصل ، فكر في الأسئلة التالية:

  1. ما نوع الدواء الذي تعتقد أن طبيب Ximena أعطاها إياها لعلاج مرض لايم؟
  2. ما هو نوع انتقال العوامل الممرضة المتورط في مرض لايم؟ ما هو المرض الآخر الذي ينتقل بطريقة مماثلة؟
  3. لماذا ، على وجه التحديد ، قد لا يكون اختبار دم Ximena إيجابيًا لمرض لايم لبضعة أسابيع ، حتى لو كانت مصابة بالمرض؟
  4. كيف تعتقد أن مصطلح "المستوطنة" يرتبط بمرض لايم؟

مقالات مجانية عن دراسة حالة سواتش

تمتلك شركة Titan العديد من المنتجات ، والتي تشمل ساعات Titan ، و Tanishq ، والمجوهرات ، والنظارات ، والحقائب ، والخوذات ، والحزام ، والمحفظة ، والعطور وما إلى ذلك. قضية دراسة نحن نركز على قسم تيتان للساعات. سينصب تركيزنا على قطاع الساعات الفاخرة الذي يتنافس بشكل مباشر مع العلامات التجارية الأجنبية.

سواتش 2

تحليل SWOT سواتش هي واحدة من أكثر صانعي الساعات تنافسية وأكبر في جميع أنحاء العالم. تشتهر بالتكنولوجيا العالية لصنع الساعات. توظف أكثر من 20000 عامل ، وتبيع منتجاتها إلى أكثر من 50 دولة. ومع ذلك ، فإن سعر المادة الخام لصنع الساعات.

أداء سواتش

ولا سيما من سواتش بحد ذاتها. الرؤساء سواتش حافظت على مكانتها الريادية في قطاعها الخاص خلال عام 2008 وشهدت نموًا في المبيعات في جميع أسواقها حول العالم. كانت هذه النتيجة بسبب سلسلة ناجحة من إطلاق المنتجات ، مثل الجديد سواتش كرونو بلاستيك و.

تعطيل الابتكار

شاغلني. إن تجميع جميع أنواع الابتكارات التخريبية في فئة واحدة يخلط ببساطة بين التفاح والبرتقال ، مما له آثار خطيرة على كيفية عملنا. دراسة الابتكارات التخريبية في المستقبل (هندرسون وكلارك ، 1990). لتقدير هذه النقطة ، يلخص هذا المقال ما الأدبيات الأكاديمية.

دراسة حالة هارلي

بيتزا | قضية يذاكر الحل | قضية يذاكر www.caseforest.com/ التحليلقضية-دراسة-Pronto-Pizza.aspx إعادة النظر في برونتو بيتزا هذه المرة ، تمكن السيد سكابيلي من القضاء على التحيزات في البيانات من خلال اختيار كل عاشر طلب توصيل بيتزا والسماح لـ. بيتزا برونتو قضية يذاكر حر.

MBA6001 دراسة حالة Nike Unit VI

MBA6001 قضية يذاكر وحدة نايك السادسة قضية يذاكر انقر فوق الرابط أدناه للشراء: http://hwaid.com/shop/mba6001-قضية-دراسة-نايك-وحدة- السادس-قضية-دراسة/ إقرأ ال قضية دراسة، Nike ، على الصفحات 301-302 في كتابك المدرسي ، وقم بتأليف مقال مقنع 500-700 كلمة يتضمن ما يلي: • وصف الطرق التي تستخدمها Nike.

HRM 517 WEEK 8 دراسة حالة 3 دراسة حالة 3

HRM 517 أسبوع 8 قضية دراسة 3 قضية دراسة 3 لشراء هذه الزيارة من هنا: http://www.coursehomework.com/product/hrm-517-week-8-قضية-دراسة-3-قضية-دراسة-3 / اتصل بنا على: [email protected] HRM 517 WEEK 8 قضية دراسة 3 قضية دراسة 3 HRM 517 أسبوع 8 قضية يذاكر 3 - قضية يذاكر 3: إدارة المخاطر.

202 درهم إماراتي في الأسبوع الخامس دراسة حالة نقاط التفتيش

202 درهم في الأسبوع الخامس قضية يذاكر انقر فوق الرابط التالي للشراء http://www.uopcoursetutorials.com/AED-202/AED-202-Week-5-Checkpoint-قضية-يذاكر نقطة تحقق: قضية يذاكر إقرأ ال قضية دراسة في الصفحة. 277 من النص. تحديد مكونات تطوير اللغة من حيث تقدم ماريو.

GSCM 206 أسبوع 6 دراسة حالة 1

اتبع هذا الرابط للحصول على هذا البرنامج التعليمي: http://wiseamerican.us/product/gscm-206-week-6-قضية-دراسة-1 / اتصل بنا على: [email protected] GSCM 206 WEEK 6 قضية دراسة 1 كيف يختلف مزيج مخزون Frito-Lay عن تلك الموجودة في آلة أو متجر خزانة؟ لماذا يتدفق المخزون بهذه السرعة من خلال.

HRM 587 WEEK 6 دراسة حالة TYCO

HRM 587 أسبوع 6 قضية دراسة TYCO لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: http://www.activitymode.com/product/hrm-587-week-6-قضية-دراسة-tyco / اتصل بنا على: [email protected] HRM 587 WEEK 6 قضية دراسة TYCO HRM 587 أسبوع 6 قضية يذاكر مراجعة Tyco قضية يذاكر على شركة Tyco التي تظهر.

567 ACCT 5 أسابيع دراسة حالة العمل المنزلي

567 حسب الأسبوع الخامس من العمل المنزلي قضية دراسة لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: https://coursehomework.com/product/acct-567-week-5-homework-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] ACCT 567 WEEK 5 HOMEWORK قضية دراسة 567 حسب الأسبوع الخامس الواجب المنزلي قضية دراسة قضية 8-1 أ. متى تم إنشاء CalPERS.

202 درهم إماراتي في الأسبوع الخامس دراسة حالة نقطة تفتيش

202 درهم في الأسبوع الخامس قضية يذاكر انقر أدناه URL لشراء الواجب المنزلي http://www.homeworkbasket.com/AED-202/AED-202-Week-5-Checkpoint-قضية-يذاكر نقطة تحقق: قضية يذاكر إقرأ ال قضية دراسة في الصفحة. 277 من النص. تحديد مكونات تطوير اللغة من حيث تقدم ماريو.

دراسة حالة BSHS 345 الأسبوع 2

BSHS 345 أسبوع 2 قضية يذاكر انقر أدناه URL لشراء الواجب المنزلي http://www.homeworkbasket.com/BSHS-345/BSHS-345-Week-2-قضية-يذاكر لمزيد من الواجبات المنزلية ، انتقل إلى http://www.homeworkbasket.com BSHS 345 Week 2 قضية يذاكر انقر أدناه URL لشراء الواجب المنزلي http://www.homeworkbasket.com/BSHS-345/BSHS-345-Week-2-Case-Study.

CIS 511 تخصيص 1 دراسة حالة متكاملة

المدمجة قضية دراسة لعرض المزيد ، انقر فوق الارتباط التالي: http://unquite.com/question-details/CIS-511-ASSIGNMENT-1-INTEGRATED-قضية-دراسة/ 2276 أو مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 1 INTEGRATED قضية دراسة المدمجة قضية يذاكر: Bandon Group، Inc. اقرأ ملف قضية دراسة على باندون.

CIS 511 التنازل 3 دراسة حالة متكاملة

تكامل التكليف 3 قضية دراسة لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://wiseamerican.us/product/cis-511-assignment-3-integrated-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 3 INTEGRATED قضية دراسة الواجب 3: متكامل قضية يذاكر: Bandon Group، Inc..

دراسة حالة CIS502 1

CIS502 قضية يذاكر 1 قم بالشراء من هنا http://chosecourses.com/CIS٪20502/cis502-قضية-دراسة-1 الوصف CIS 502 قضية يذاكر 1: التهديدات المستمرة المتقدمة ضد رموز RSA الأسبوع 3 أ عمل متدرج CIS 502 أسبوع 3 قضية يذاكر 1 قضية يذاكر 1: التهديدات المستمرة المتقدمة ضد.

دراسة حالة مشروع DEVRY PROJ 410 الأسبوع 3

DEVRY PROJ 410 أسبوع 3 قضية يذاكر تحقق من هذا الدليل الإرشادي A + التعليمي على http://www.assignmentcloud.com/proj-410/proj-410-week-3-قضية-دراسة لمزيد من الفصول ، قم بزيارة http://www.assignmentcloud.com PROJ 410 Week 3 قضية يذاكر DEVRY PROJ 410 أسبوع 3 قضية يذاكر تحقق من هذا البرنامج التعليمي A +.

GSCM 206 أسبوع 1 دراسة حالة

اتبع هذا الرابط للحصول على هذا البرنامج التعليمي: http://wiseamerican.us/product/gscm-206-week-1-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] قضية يذاكر: أين تضع أبحاث سوق هارد روك كافيه 1. من قائمة التحقق القياسية لأبحاث السوق في Munday ، حدد أي فئات أربع أخرى ، مثل.

أحدث حالة دراسة HSM 544 WEEK 5 WEEK

HSM 544 أسبوع 5 دراسة قضية في وقت لاحق لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://wiseamerican.us/product/hsm-544-week-5-دراسة-قضية-آخر / اتصل بنا على: [email protected] HSM 544 WEEK 5 دراسة قضية أحدث فئة في السياسة الصحية والاقتصاد: قضية يذاكر الأسبوع الخامس أحتاج إلى المساعدة.

CIS 511 التنازل 3 دراسة حالة متكاملة

تكامل التكليف 3 قضية دراسة لعرض المزيد ، انقر على الرابط التالي: http://unquite.com/question-details/CIS-511٪C2٪A0ASSIGNMENT-3٪C2٪A0INTEGRATED-قضية-دراسة/ 2277 أو مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 3 INTEGRATED قضية دراسة الواجب 3: متكامل قضية يذاكر: Bandon Group، Inc.

HRM 587 WEEK 6 دراسة حالة TYCO

HRM 587 أسبوع 6 قضية دراسة TYCO لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: https://coursehomework.com/product/hrm-587-week-6-قضية-دراسة-tyco / اتصل بنا على: [email protected] HRM 587 WEEK 6 قضية دراسة TYCO HRM 587 أسبوع 6 قضية يذاكر مراجعة Tyco قضية يذاكر على شركة Tyco التي تظهر.

CIS 511 تخصيص 1 دراسة حالة متكاملة

511 التنازل 1 متكامل قضية دراسة لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: http://www.apexseekers.com/product/cis-511-assignment-1-integrated-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 1 INTEGRATED قضية دراسة الواجب 1: متكامل قضية يذاكر: Bandon Group، Inc. اقرأ.

دراسة حالة BSOP 209 الأسبوع 7 2

BSOP 209 أسبوع 7 قضية يذاكر 2 لشراء هذا الفصل انسخ والصق الرابط أدناه في متصفحك http://homeworkregency.com/downloads/bsop-209-week-7-قضية-دراسة-2 / أو قم بزيارة موقعنا الإلكتروني قم بزيارة: http://www.homeworkregency.com راسلنا بالبريد الإلكتروني: [email protected] BSOP 209 Week 7 قضية يذاكر 2 18.00 دولار - إضافة.

BSOP 588 WEEK 5 دراسة حالة

BSOP 588 أسبوع 5 قضية دراسة لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://mindsblow.com/product/bsop-588-week-5-قضية-دراسة-2 / اتصل بنا على: [email protected] BSOP 588 WEEK 5 قضية دراسة 1. اشرح كيف يدعم صوت الموظف العمليات الداخلية المحسنة (صوت العمل).

BUS 250 WEEK 3 دراسة حالة تخصيص

تخصيص حافلة 250 أسبوعًا 3 قضية دراسة لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://wiseamerican.us/product/bus-250-week-3-assignment-قضية-دراسة-2 / اتصل بنا على: [email protected] BUS 250 WEEK 3 ASSIGNMENT قضية دراسة قضية يذاكر: اللوائح الحكومية لمنتجات التبغ 1. هل.

CJA 453 دراسة حالة مفرق عطل

CJA 453 عطل مفرق قضية يذاكر راجع مفرق العطل قضية دراسة بوصة. 3 من إدارة العدل اكتب ورقة من 1050 إلى 1400 كلمة تجيب على جميع قضية دراسة الأسئلة التالية. قم بتنسيق الورق الخاص بك بما يتوافق مع معايير APA. تحقق من هذا الدليل الإرشادي A + في.

CIS 511 التنازل 3 دراسة حالة متكاملة

511 التنازل 3 متكامل قضية دراسة لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: http://www.apexseekers.com/product/cis-511-assignment-3-integrated-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 3 INTEGRATED قضية دراسة الواجب 3: متكامل قضية يذاكر: Bandon Group، Inc. اقرأ.

CIS 511 التنازل 1 دراسة حالة متكاملة

المدمجة قضية دراسة لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://wiseamerican.us/product/cis-511-assignment-1-integrated-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 1 INTEGRATED قضية دراسة المدمجة قضية يذاكر: Bandon Group، Inc. اقرأ ملف قضية دراسة.

CIS 511 تخصيص 1 دراسة حالة متكاملة

المدمجة قضية دراسة لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://mindsblow.com/product/cis-511-assignment-1-integrated-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] CIS 511 ASSIGNMENT 1 INTEGRATED قضية دراسة المدمجة قضية يذاكر: Bandon Group، Inc. اقرأ ملف قضية دراسة على باندون.

CIS 512 WEEK 6 دراسة حالة 2

CIS 512 أسبوع 6 قضية دراسة 2 لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://mindsblow.com/product/cis-512-week-6-قضية-دراسة-2 / اتصل بنا على: [email protected] CIS 512 WEEK 6 قضية دراسة 2 قضية يذاكر 2 - كيف ستنجو أرشيفات علم الفلك من البيانات التي يجمعها ويولدها علماء الفلك.

BUS 250 WEEK 3 دراسة حالة تخصيص

تخصيص حافلة 250 أسبوعًا 3 قضية دراسة لعرض هذا ، قم بزيارة الرابط التالي http://www.unquite.com/question-details/BUS-250-WEEK-3-ASSIGNMENT-قضية-دراسة/ 2647 أو راسلنا عبر البريد الإلكتروني [email protected] BUS 250 WEEK 3 ASSIGNMENT قضية دراسة قضية يذاكر: اللوائح الحكومية لمنتجات التبغ 1. هل تصف.

CIS 517 أسبوع 9 دراسة حالة 3

CIS 517 WEEK 9 قضية دراسة 3 لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://wiseamerican.us/product/cis-517-week-9-قضية-دراسة-3 / اتصل بنا على: [email protected] CIS 517 WEEK 9 قضية دراسة 3 قضية يذاكر 3 - مشروع بحث الحوسبة الخضراء - الجزء الخامس اقرأ بحث الحوسبة الخضراء.

UOP PSY 410 الأسبوع الخامس دراسة حالة مهمة فردية

الأسبوع الخامس التكليف الفردي قضية يذاكر • حدد أحد ملفات قضية دراسات يقع في قضية دراسات في السلوك الشاذ. احصل على موافقة المعلم على اختيارك قضية دراسة قبل بدء هذه المهمة. • قم بإعداد تحليل من 1050 إلى 1400 كلمة لما اخترته قضية الذي تتناول فيه ما يلي.

567 ACCT دراسة حالة 2 أسبوعًا

567 حسب الأسبوع 2 قضية دراسة لشراء هذه الزيارة الرابط التالي: http://www.activitymode.com/product/acct-567-week-2-قضية-دراسة-i / اتصل بنا على: [email protected] ACCT 567 WEEK 2 قضية دراسة أنا ACCT 567 أسبوع 2 قضية يذاكر أنا ACCT567 قضية يذاكر أنا (الأسبوع 2) الصندوق العام لميدلفيل.

BSOP 588 WEEK 5 دراسة حالة

BSOP 588 أسبوع 5 قضية دراسة لشراء هذه الزيارة ، الرابط التالي: http://www.activitymode.com/product/bsop-588-week-5-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] BSOP 588 WEEK 5 قضية دراسة 1. اشرح كيف يدعم صوت الموظف العمليات الداخلية المحسنة (صوت العمل).

أحدث حالة دراسة HSM 544 WEEK 5 WEEK

HSM 544 أسبوع 5 دراسة قضية في وقت لاحق لشراء هذا البرنامج التعليمي ، قم بزيارة الرابط التالي: http://mindsblow.com/product/hsm-544-week-5-دراسة-قضية-آخر / اتصل بنا على: [email protected] HSM 544 WEEK 5 دراسة قضية أحدث فئة في السياسة الصحية والاقتصاد: قضية يذاكر الأسبوع الخامس أحتاج إلى المساعدة.

GSCM 206 أسبوع 4 دراسة حالة

اتبع هذا الرابط للحصول على هذا البرنامج التعليمي: http://wiseamerican.us/product/gscm-206-week-4-قضية-دراسة/ اتصل بنا على: [email protected] GSCM 206 WEEK 4 قضية دراسة قضية يذاكر: أين تضع أبحاث سوق هارد روك كافيه 1. من قائمة Munday’s Standard Market Research ، حدد أي بحث آخر.

CIS 512 WK 6 دراسة حالة 2

CIS 512 WK 6 قضية دراسة 2 لشراء هذه الزيارة من هنا: http://www.coursehomework.com/product/cis-512-wk-6-قضية-دراسة-2 / اتصل بنا على: [email protected] CIS 512 WK 6 قضية دراسة 2 CIS 512 WK 6 قضية يذاكر 2 - كيف ستنجو أرشيفات علم الفلك من البيانات التي يجمعها ويولدها علماء الفلك.

UOP QRB 501 الأسبوع 5 دراسات حالة فريق التعلم

UOP QRB 501 الأسبوع الخامس فريق التعلم قضية دراسات أكمل ما يلي قضية دراسات من الفصل. 21 من رياضيات الأعمال: • قضية يذاكر 21-1 ، ص. 768 • قضية يذاكر 21-2 ، ص. 769 قم بإنشاء ورقة عمل Microst Excel الخاصة بك وقم بتنسيقها للإجابة على أسئلتك. ملحوظة. عرض كل الأعمال والحسابات. (الاستخدام.


21.1: دراسة حالة: تهديدات لصحتنا - علم الأحياء

أ قسم الفسيولوجيا الجزيئية والفيزياء البيولوجية ، جامعة فيرجينيا ، شارلوتسفيل ، فيرجينيا ، الولايات المتحدة الأمريكية ، ب كلية الدراسات الفردية بين الكليات في الرياضيات والعلوم الطبيعية ، جامعة وارسو ، وارسو ، بولندا ، ج كلية الكيمياء ، مركز البحوث البيولوجية والكيميائية ، جامعة وارسو ، وارسو ، بولندا ، د قسم علم البلورات ، كلية الكيمياء ، جامعة A.Mickiewicz ، بوزنان ، بولندا ، ه مركز أبحاث البلورات الحيوية ، معهد الكيمياء العضوية الحيوية ، الأكاديمية البولندية للعلوم ، بوزنان ، بولندا ، F معهد علوم الحوسبة ، جامعة بوزنان للتكنولوجيا ، بوزنان ، بولندا ، ز مركز البيولوجيا الهيكلية ، المعهد الوطني للسرطان ، فريدريك ، ماريلاند ، الولايات المتحدة الأمريكية ، ح k.-k Hofkristallamt ، سان دييغو ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية ، و أنا معهد علم الأوبئة الجينية ، الجامعة الطبية إنسبروك ، إنسبروك ، النمسا
* البريد الإلكتروني بالمراسلات: [email protected]، [email protected]

الجنون يفعل الشيء نفسه مرارًا وتكرارًا ويتوقع نتائج مختلفة (ينسب إلى ألبرت أينشتاين).

كجزء من الحشد العالمي لمكافحة الوباء الحالي ، تم نشر ما يقرب من 100 & # 8197000 ورقة متعلقة بـ COVID-19 وتم إيداع ما يقرب من ألف نموذج من الجزيئات الكبيرة المشفرة بواسطة SARS-CoV-2 في بنك بيانات البروتين في غضون أقل من سنة. أدى تدفق البيانات الهيكلية الجديدة إلى ظهور موارد متعددة مخصصة لتقييم صحة وجودة البيانات والنماذج الهيكلية. هنا ، تم وصف نهج لتقييم الكميات الهائلة من هذه البيانات باستخدام المورد https://covid19.bioreproducibility.org ، والذي يقدم نموذجًا يمكن استخدامه في المبادرات واسعة النطاق التي يتم تنفيذها استجابةً لأزمات الطب الحيوي في المستقبل. يمكن أن يؤدي الاستخدام الواسع للمنهجية الموصوفة إلى الحد بشكل كبير من ضوضاء المعلومات وتحسين إمكانية تكرار نتائج البحوث الطبية الحيوية.

1 المقدمة

استجابةً لوباء SARS-CoV-2 ، حدثت تعبئة غير مسبوقة للمجتمع العلمي ، ركزت على فهم الخصائص المختلفة لفيروس SARS-CoV-2 وتطوير الأدوية لعلاج COVID-19 والوقاية منه. تمشيا مع النموذج الحالي القائم على الهيكل لاكتشاف الأدوية ، كانت البيولوجيا الهيكلية من بين التخصصات الرائدة التي تدعم هذه الجهود. في الواقع ، منذ أن تم إطلاق الهيكل الأول لبروتين SARS-CoV-2 في بداية فبراير 2020 ، كان هناك فيضان من النماذج ثلاثية الأبعاد للأهداف الجزيئية ذات الصلة بـ SARS-CoV-2 ، والتي تم تحديدها في الغالب بواسطة الأشعة السينية علم البلورات والفحص المجهري الإلكتروني (cryo-EM). يعد بنك بيانات البروتين في جميع أنحاء العالم (wwPDB) ، وهو مستودع عالمي لنماذج الجزيئات الكبيرة التجريبية ، والذي يعمل كاتحاد من RCSB (الولايات المتحدة الأمريكية) و PDBe (أوروبا) و PDBj (اليابان) ، ضروريًا لجعل هذه الجهود متاحة للجمهور (بيرمان) وآخرون. ، 2000 بورلي وآخرون. ، 2019). أدت الحاجة الملحة لفهم الآليات المرضية لهذا الفيروس وإيجاد العلاجات إلى وتيرة بحث سريعة للغاية وعدد كبير من الترسبات الهيكلية في فترة زمنية قصيرة. أدت هذه السرعة حتماً إلى أخطاء وأخطاء مختلفة الشدة ، أحيانًا في المنطقة الحساسة من تفاعلات البروتين و # 8211ligand ، مما قد يؤدي إلى تضليل جهود البحوث الطبية الحيوية اللاحقة. يستدعي مثل هذا السيناريو خطوة إضافية "لمراقبة الجودة" تضمن صلاحية النماذج (Clegg ، 2021 Wlodawer وآخرون. ، 2018). هذه الخطوة هي الآن جزء مقبول من بروتوكول تصميم الأدوية القائم على الهيكل. وفقًا لذلك ، تم البدء في العديد من المشاريع لتقييم هياكل SARS-CoV-2 (Wlodawer وآخرون. ، 2020 كرول وآخرون. ، 2020) ، بالإضافة إلى موارد إعادة صقل الهيكل المنشأة مسبقًا مثل PDB-REDO (Touw وآخرون. ، 2016). أدت هذه الجهود إلى إنشاء خوادم الويب ، على سبيل المثال https://covid-19.bioreproducibility.org ، والتي تهدف إلى تنظيم سير العمل وجعل النتائج أكثر سهولة في الهضم للمجتمعات البيولوجية والطبية (Brzezinski وآخرون. , 2021 ).

في الآونة الأخيرة ، تم وصف & # 876450 مختلف الموارد المتعلقة بـ COVID-19 في منشور قد يكون بمثابة "مصدر تعريف" (Waman وآخرون. ، 2020). ومع ذلك ، فإن الحفاظ على هذه الموارد وتحديثها يعد مهمة شاقة ، كما يتضح من عدد الموارد عالية الوضوح (وليس بالضرورة المتعلقة بـ COVID-19) التي تم إغلاقها (Berman وآخرون. ، 2009) أو أصبحت البائدة في السنوات الأخيرة (Kolesov وآخرون. ، 2007). لم يتلاشى التدفق الأسبوعي للهياكل الجديدة المرتبطة بـ SARS-CoV-2 ولكنه ظل مرتفعًا (في المتوسط ​​حوالي 15 في الأسبوع) ، مما أدى إلى إرباك حتى فرق الخبراء ذوي الخبرة العالية في التحقق من صحة الهيكل. مع الراحة التي يوفرها وجود هياكل عالية الجودة لمعظم البروتينات الفيروسية ، أصبح من الواضح لنا أن الدور طويل المدى للموارد المذكورة أعلاه لا يتمثل في تحليل كل بنية بدقة بمجرد ظهورها في PDB ، ولكن لإثبات مسار محتمل للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات الهيكلية أثناء التحديات الطبية الحيوية الحالية والمستقبلية.

في هذه المرحلة ، تم إجراء ملاحظتين. أولاً ، كان من دواعي السرور ملاحظة أن جزءًا صغيرًا فقط من الهياكل الرسومية البلورية تحتاج إلى تصحيحات معتدلة ، حيث تتطلب أقل من 1 ٪ إعادة تفسير كبيرة. قررنا إعطاء هياكل EM cryo فحصًا سطحيًا للغاية ، لأن التصحيح التفصيلي للمشكلات الهيكلية لنماذج EM cryo سيكون خارج نطاق هذه الورقة. ثانيًا ، كما ورد سابقًا (Raczynska وآخرون. ، 2018) ، محاولات تصحيح تلقائي تمامًا للنموذج ، على سبيل المثال عبر PDB-REDO (Touw وآخرون. ، 2016) محدودة النطاق ولا يمكنها معالجة بعض المشكلات ، مثل تحديد الترابط وإعادة البناء الرئيسية خارج نطاق التقارب لإعادة الصقل البسيطة. لا تزال هناك حاجة إلى خبير بشري لتصحيح الأخطاء المتبقية ، ربما بمساعدة بعض الذكاء الاصطناعي (Kowiel وآخرون. ، 2019). مثال آخر على مورد تحسين الهيكل هو نظام إعادة صقل Cryo-EM ( سيريس ) التي أنشأتها مجموعة Phenix (Liebschner وآخرون. , 2021 ).

مع تراكم الهياكل للتحقق وربما إعادة النموذج وإعادة الصقل وإعادة الإيداع ، قررنا إنشاء أداة تلقائية لإنشاء تقرير لكل هيكل (Brzezinski وآخرون. ، 2021) الذي يتجاوز تقرير التحقق المقدم من PDB. كان هدفنا هو التقييم السريع للحالات التي يجب فحصها يدويًا وربما تصحيحها. نود أن نؤكد أن أي هيكل محسن يجب إعادة إيداعها إلى PDB من قبل المؤلفين الأصليين ، وأحيانًا مع أولئك الذين ساهموا بشكل كبير في تحسين الهيكل ، لضمان احتواء PDB على النموذج الأكثر دقة وأن المؤلفين الأصليين يتلقون الائتمان الكامل لعملهم. يجب أن يسهل نظام الإصدار الذي تم تنفيذه مؤخرًا بواسطة PDB هذه المهمة. في حالات الخلاف مع المودعين الأصليين ، قد يكون من الضروري عمل ترسيب ثانوي بناءً على عوامل هيكل المؤلفين الأصليين. 1 يمكن أن يكون النهج الموصوف هنا بمثابة نموذج لمختلف المبادرات واسعة النطاق التي تقيم نماذج البنية الجزيئية كأهداف لتصميم الأدوية.

2. تقييم الهيكل

2.1. حصاد وتصنيف النماذج الإنشائية

منذ بداية جائحة COVID-19 ، تم نشر ما يقرب من 100 & # 8197000 ورقة متعلقة بـ COVID-19 في المجلات المفهرسة بواسطة PubMed ، والتي شكلت & # 87646 ٪ من جميع الأوراق الطبية الحيوية خلال ذلك الوقت. في وقت واحد (اعتبارًا من 1 فبراير 2021) ، تم إيداع ما يقرب من 1000 نموذج جزيئي كبير متعلق بـ SARS-CoV-2 في PDB. تشتمل الترسبات على نماذج عديدة من نفس البروتينات الفيروسية ، وأحيانًا كاملة ، وأحيانًا مجالاتها الفردية ، وأحيانًا مجمعات من مجموعات مختلفة من البروتينات الفيروسية (أو طفراتها أو مجالاتها) والأجسام المضادة ، والأحماض النووية أو البروتينات البشرية. هناك ما يكفي من هذه المجموعات لتطغى تمامًا على الباحثين في الطب الحيوي الذين يرغبون في استخدام هذه النماذج في أبحاثهم. كل أسبوع ، يتم إيداع أكثر من 200 نموذج جزيئي جديد (ليس فقط متعلق بـ COVID-19) في PDB ، والتحليل التفصيلي لتدفق الهيكل هذا هو مهمة عبثية. لتحديد الهياكل ذات الأهمية فقط ، قررنا إجراء فحص تشابه التسلسل لكل ترسب PDB جديد مع بروتينات SARS-CoV-2 (تم تقديم تفسير فنان ممتاز لفيروس SARS-CoV-2 وبروتيناته في Parks & # 38 سميث ، 2020). تم استخدام هذه التقنية سابقًا من قبل مراكز مبادرة بنية البروتين (Chruszcz وآخرون. ، 2010 Grabowski وآخرون. ، 2016) للتحقق كل أسبوع مما إذا كان رسامو الرسم البيانيون أو الكيانات البحثية الأخرى قد تعاملوا مع أي من المتماثلات المستهدفة MCSG و NYSGRC و CSGID. يقلل هذا الإجراء من عدد المرشحين المحتملين للتدقيق بنسبة 90٪ وفي نفس الوقت يسمح لنا بالتصنيف المناسب لكل ترسب جديد متعلق بـ SARS-CoV-2. يتم تصنيف الهياكل بعد ذلك على أنها أصلية ، أو متحولة ، أو مجمعات ذات روابط صغيرة أو مجمعات مع جزيئات كبيرة أخرى ، والتي يمكن أن تكون أجسامًا مضادة أو جزيئات كبيرة بيولوجية ، مثل مستقبلات سطح الخلية أو الأحماض النووية. يمكن استخلاص هذه المعلومات من حيث المبدأ من مصدر PDB المخصص لـ COVID-19 (Lubin وآخرون. ، 2020 https://www.rcsb.org/news؟year=2020&article=5e74d55d2d410731e9944f52) ، والتي كانت بالفعل طريقتنا الأولية ، أو من سجلات العنوان والعنوان PDB ، لكننا قررنا التحقق من ذلك عن طريق البحث عن التشابه المتسلسل ، خاصةً عندما وجدنا تناقضات بين حصاد البيانات لدينا وتصنيف PDB. عندما يكون ترسب معين عبارة عن مركب جزيء مركب يجند & # 8211 ، فإننا نتحقق بشكل روتيني من ارتباط نموذج الترابط بخريطة كثافة الإلكترون الخاصة به.

2.2. معايير تقييم الهيكل

المعايير التي نستخدمها لتقييم كل هيكل ناتج عن الخبرة المكتسبة عبر العديد من هذه المشاريع وهي واضحة نسبيًا. تم وصفها مسبقًا في الورقة التي تقدم https://covid-19.bioreproducibility.org server (Brzezinski وآخرون. ، 2021) ، وكذلك في العديد من الأوراق المنشورة حول هذا الموضوع (Wlodawer وآخرون. ، 2013 شبالين وآخرون. ، 2015 طفيفة وآخرون. ، 2016 تشنغ وآخرون. ، 2014). للراحة ، قمنا بتصنيف القضايا الملحوظة في الهياكل على نطاق واسع إلى ثلاث فئات: الحد الأدنى ، والمعتدل ، والمهم. هذه هي المصطلحات التي استخدمناها لفرز الهياكل المرتبطة بـ COVID-19 وفقًا للحاجة الملحوظة لإعادة صقل الهيكل المترسب. ينبغي النظر إلى هذه المعايير كأمثلة ، ولا ينبغي اعتبارها على أنها تمثل قائمة صارمة أو شاملة (الشكل 1). تعتمد أهمية كل قضية على الهيكل والقرار ، وقد لا يتفق باحثون مختلفون مع ترتيب كل نقطة في الشكل 1. ومع ذلك ، فإن كل هذه القضايا مهمة ويجب دائمًا معالجتها قبل إيداع الهيكل. على سبيل المثال ، قد يكون التنسيب غير القياسي في خلية الوحدة خطأً ضئيلًا إذا كان يؤثر على بنية فريدة ، ولكنه يكون أكثر خطورة إذا كانت هناك هياكل بالفعل في تلك المجموعة الفضائية ، حيث سيؤدي ذلك إلى تعقيد مقارنتها بشكل غير ضروري.


شكل 1
تصنيف المشاكل التي لوحظت في الهياكل الجزيئية المختلفة. هذه المشاكل ، التي ليست قائمة شاملة ، قد يكون من الصعب أو حتى المستحيل تصحيحها. تعتمد بعض المعايير على الحالة والدقة ، مثل NCS و TLS (يشار إليها بلون مختلف). على سبيل المثال ، قد يكون استخدام NCS أمرًا بالغ الأهمية للهياكل منخفضة الدقة بسبب انخفاض عدد المعلمات. يجب تجنب وضع الخلايا غير القياسي لأنه يجعل من الصعب مقارنة بنيتين متشابهتين أو أكثر (يشار إليها أيضًا باللون). قد يعتمد التصنيف على من ينظر إلى الهيكل ، بمعنى آخر. عالم بلورات أو عالم أحياء.

من المهم أن ندرك أن المعايير ليست مكتوبة بالحجر ، وقد يكون لعلماء البلورات الذين يعملون على إعادة التنقيح آراء مختلفة حول مستوى خطورة نفس المشكلة. قد تؤدي التجارب الجديدة في إعادة تحديد الهيكل إلى تحسين العملية وقد تؤثر على النقطة المرجعية. يخلق العدد الكبير من الهياكل المتشابهة جدًا التي تم توضيحها في فترة قصيرة جدًا فرصة لمقارنة مقاييس الجودة المختلفة وتأثير ظروف التبلور ، وأيضًا لتحليل كيفية تأثير الأشكال المتعددة للمجموعات الفضائية المختلفة على تفسير الهيكل.

يتم تنزيل كل نموذج من ملف PDB وتحليله بواسطة HKL -3000 (ثانوي وآخرون. ، 2006) ، وتم عرض النتائج في شكل محدث (الشكل 2) لتقرير موحد للبيانات وجودة النموذج (Brzezinski وآخرون. ، 2021). يتم تمييز القيم غير العادية أو المفقودة أو المشكوك فيها بعلامات تعجب حمراء. عند إعادة تنقيح الهيكل ، يحتوي التقرير الجديد على نتائج إعادة الصقل بالإضافة إلى ذلك ، وقد يتضمن نتائج إعادة المعالجة إذا كانت بيانات الحيود الأصلية متاحة في مستودع بيانات. تتحقق بعض المستودعات من التناسق بين بيانات الانعراج والنماذج الهيكلية المقدمة إلى PDB. على سبيل المثال ، في مورد IRRMC على https://proteindiffraction.org ، تتم إعادة معالجة جميع بيانات الحيود تلقائيًا للتحقق من أن البيانات الصحيحة مرتبطة بكل بنية (Grabowski وآخرون. ، 2016 ، 2019). من المهم ملاحظة أن ما يقرب من 5٪ من البيانات الأصلية المودعة في IRRMC كانت في البداية غير متسقة مع ترسيب PDB المقابل ، مما يدل على أن إدارة البيانات في معامل crystallo & # 173graphic لا تزال بحاجة إلى التحسين (Zimmerman وآخرون. ، 2014 كوبر وآخرون. ، 2021). يمكن أن تكون البيانات الوصفية الموجودة فقط في PDB نفسها غير موثوقة لأنها تم توفيرها من قبل الباحث الذي قام بالإيداع. قد تؤدي قلة الخبرة أو التسرع إلى إرسال المعلومات إلى الحقل الخطأ أو إدخال قيم غير مناسبة أو تخطي عناصر البيانات. يقوم المودعون لأول مرة بعمل ما يصل إلى 20٪ من جميع إيداعات PDB (بافتراض أن المؤلف الأول للهيكل هو المسؤول عن الإيداع) وبالتالي ، فإن الأخطاء ليست شائعة.


الشكل 2
جزء من تقرير أولي يوضح أهم المعلمات المتعلقة بجودة الهيكل ، كما يتضح من الترسيب 5s32 المستورد من PDB. يتم تمييز القيم غير العادية أو المفقودة أو المشكوك فيها بعلامات تعجب حمراء. يتم تقديم التقرير الكامل في الشكل التكميلي S1.

لمعالجة مسألة سلامة البيانات الوصفية وإمكانية تكرار نتائج البحوث الطبية الحيوية اللاحقة ، نقدم عددًا من الاقتراحات الواردة في الشكل 3. في رأينا ، يجب تنفيذ هذه الاقتراحات على عدة مستويات (الباحثون ، مرافق البيانات والبحوث ، وكالات التمويل والهيئات الإدارية) بطريقة منسقة. بالإضافة إلى ذلك ، نعتقد أنه من الأهمية بمكان للمجلات أن تطلب ترسيب جميع الهياكل ذات الصلة قبل تقديم الورقة وتزويد المراجعين بالهيكل وخرائط كثافة الإلكترون المقابلة. كحد أدنى مطلق ، يجب تزويد المراجعين بجميع المعلومات التي يتم تقديمها إلى PDB.


الشكل 3
لن تحدث الاستجابة السريعة إلا عندما يعمل الباحثون والمرافق ووكالات التمويل والهيئات الإدارية معًا. توصيتنا هي مجرد صوت في المناقشة ، وعلى هذا النحو ، فهي ذاتية للغاية.

2.3 أهمية توافر بيانات الحيود الأصلية

تعتمد القابلية للتكرار والتحقق المستقل من النماذج الهيكلية بشدة على توافر البيانات التجريبية الأولية. بالنسبة لعلم البلورات بالأشعة السينية ، فإن البيانات الأولية هي مجموعة من صور الحيود. بالنسبة لـ cryo-EM ، فإن البيانات الأولية هي مجموعة من صور المجهر الإلكتروني. تتضمن عملية تحديد البنية ثلاثية الأبعاد عمليات تحويل متعددة لهذه المجموعات من الصور ، مما يؤدي عمومًا إلى تقليل حجم ملفات البيانات وإلى فقدان محتمل لبعض المعلومات. في خط أنابيب نموذجي لتحديد بنية الأشعة السينية ، يتم استخراج اتساعات عامل البنية من شدة الانعكاس الفردية التي يتم تحجيمها ودمجها بواسطة برنامج معالجة البيانات (Otwinowski & # 38 Minor ، 1997 Minor وآخرون. ، 2006 ليسلي ، 2006 كابش ، 2010 شتاء وآخرون. ، 2018). يتم حفظ الشكل المصغر الناتج من البيانات في "ملفات عامل البنية" التي تحتوي على اتساعات عامل البنية ، والتي يتم إيداعها في PDB جنبًا إلى جنب مع ملفات الإحداثيات الذرية.

تاريخيًا ، غالبًا ما تُفقد بيانات الحيود الأصلية أو تُهمل نظرًا لتجاوز حجمها مساحة التخزين المحدودة. كان يُعتقد أن نموذج الهيكل هو النتيجة النهائية لتجربة علم البلورات ، واعتبر الوصول إلى الإحداثيات (ولاحقًا إلى عوامل الهيكل أيضًا) كافياً. ومع ذلك ، فإن عدم الوصول إلى بيانات الحيود الكاملة يجعل من المستحيل التحقق من صحة خطوة معالجة البيانات. في تجربتنا ، كانت هناك حالات متعددة أدت فيها إعادة معالجة البيانات الأصلية إلى تحسين دقة و / أو جودة الهيكل المودع بالفعل بشكل كبير (Shabalin وآخرون. ، 2015). تم التأكيد على أهمية أرشفة بيانات الحيود الأولية بواسطة مجلات IUCr في افتتاحية مشتركة (Helliwell وآخرون. ، 2019). لأرشفة بيانات الحيود الخاصة بهم ، أصبح لدى علماء البلورات الآن مستودعات متخصصة تحت تصرفهم ، باستخدام SBGRID (Meyer وآخرون. ، 2016) و IRRMC (Grabowski وآخرون. ، 2019) هو الأهم. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام العديد من مستودعات البيانات ذات الأغراض العامة مثل Zenodo (https://zenodo.org/) و Figshare (Singh ، 2011) ، ومع ذلك ، عادةً ما تكون مستودعات الأغراض العامة غير منظمة وتقبل البيانات "كما هي". بالنسبة لصور cryo-EM ، فإن EMPIAR (Iudin وآخرون. ، 2016) المورد متاح. ومع ذلك ، لا تتوفر للجمهور حتى الآن سوى نسبة صغيرة من البيانات الأولية للهياكل المرتبطة بـ COVID-19. اعتبارًا من 1 & # 160 فبراير 2021 ، احتوت IRRMC على 41 مجموعة بيانات أشعة سينية لبروتينات SARS-CoV-2 وثلاث مجموعات بيانات لفيروس كورونا H-CoV-229E ذي الصلة. عدة أخرى كانت متاحة في SBGRID. احتوى EMPIAR على 14 مجموعة & # 160 من صور cryo-EM المرتبطة بـ SARS-CoV-2. احتوى Zenodo على 79 مجموعة بيانات لـ 3CLpro protease الرئيسي ، 78 منها تمثل مجموعة ترسيب PanDDA واحدة.

بالنظر إلى الاستخدام المتزايد لخوادم ما قبل الطباعة ، مثل medRxiv و bioRxiv ، أوصت منظمة ASAPbio العلماء بعدم الانتظار حتى يتم نشر الورقة في مجلة تمت مراجعتها من قبل الأقران لإصدار ترسيبات PDB الخاصة بهم ، ولكن فعل ذلك في الوقت الذي يصبح فيه متاح للجمهور كمطبوعة تمهيدية (https://asapbio.org/asappdb). يتم تشجيع العلماء أيضًا على إيداع البيانات التجريبية الأولية ، مثل بيانات الحيود ، في أحد الموارد المخصصة.

في معظم الحالات ، تكون عوامل الهيكل المودعة في PDB كافية للتحقق الأولي من الهيكل. ومع ذلك ، عندما يكون الوصول إلى صور الحيود الأصلية ضروريًا ولم تكن متاحة للجمهور ، فإن الطريقة الوحيدة للحصول على البيانات هي سؤال المؤلفين. إذا كان المنشور مرتبطًا بالإيداع ، فمن الممكن استخدام عنوان البريد الإلكتروني للمؤلف المقابل و / أو مطالبة المجلة بطلب البيانات الأولية من المؤلفين. ومع ذلك ، يصبح الاتصال بالمودعين معقدًا عندما لا يحتوي الإيداع على اقتباس أولي ، وبالتالي لا تتوفر معلومات الاتصال بالمودعين. تجعل هذه العقبة التحقق من صحة إدخال PDB ، أو أي مهمة تتطلب التواصل مع المؤلفين الأصليين ، تحديًا غير ملائم ، ولم يتم الرد على عدد كبير من طلباتنا للحصول على بيانات الانعراج. إن الإحجام عن تقديم البيانات الأولية ليس فريدًا في علم الأحياء البنيوي. تم الإبلاغ مؤخرًا عن أن شرط الوصول إلى البيانات الأولية أدى إلى انخفاض كبير في المخطوطات المقبولة (Miyakawa ، 2020). منذ عام 2007 ، كان ترسيب عوامل الهيكل إلزاميًا ، ومع ذلك ، يتم أحيانًا تجاهل طلبات البيانات الطبية الحيوية أو صور الحيود. يبدو أن شرط مماثل ، بمعنى آخر. إن الترسيب في قاعدة بيانات عامة ، إذا تم إجراؤه بواسطة جميع مجلات علم الأحياء الهيكلية ، من شأنه أن يقلل بشكل كبير من ضوضاء المعلومات ويحسن بشكل كبير قابلية الإنتاج الحيوي. اعتبارًا من 1 فبراير 2021 ، كان 360 من أصل 930 ترسبات SARS-CoV-2 تحتوي على اقتباس أولي مدرج في PDB. البقية (بما في ذلك 286 من غير PanDDA 2 الهياكل) "ليتم نشرها". 3 جزء كبير من الاستشهادات الأولية المنشورة حتى الآن كانت في مجلات عالية التأثير.

2.4 التعليقات التوضيحية غير متسقة

أثناء خطوة تصنيف البروتين ، واجهنا عددًا من المشكلات المتعلقة بالتسميات والتعليقات التوضيحية غير المتسقة. يمكن توضيح هذه المشكلات من خلال مثال هياكل بروتياز السيستين (PLpro) الشبيهة بغراء (الشكل 4). PLpro هو إنزيم أساسي ضروري لتحليل البروتين لمركب النسخ المتماثل وهو هدف واعد للأدوية التي تمنع تكاثر الفيروس (B & # 225ez-Santos وآخرون. ، 2015). في جميع فيروسات كورونا المعروفة ، يوجد مجال PLpro ، وهو عضو في عائلة PFAM08715 ، داخل منطقة NSP3 (Lei وآخرون. ، 2018) ، وإن كان ذلك في مواقع مختلفة. في SARS-CoV-2 ، يمتد مجال PLpro للمخلفات 1564 & # 82111882 للبروتين المتعدد Orf1ab (746 & # 82111064 من NSP3) ، في مخلفات MERS-CoV 1484 & # 82111800 من Orf1ab (631 & # 8211947 من NSP3) وفي مخلفات SARS-CoV 1541 & # 82111859 من Orf1ab. بسبب الصعوبات في بلورة PLpro من النوع البري ، غالبًا ما تستخدم طفرة Cys & # 8594Ser التي تعطل الثالوث الحفاز لتسهيل نمو البلورات. تم تطبيق هذه التقنية لأول مرة على فيروس SARS-CoV ، مما أسفر عن بنية متحولة C112S PLpro (دخول PDB 4m0w Chou وآخرون. ، 2014). في فيروس SARS-CoV-2 ، يتم إجراء الطفرة المقابلة في الموضع 111 من PLpro ، ويحتوي PDB الآن على هياكل متعددة من طفرة C111S. بشكل محير ، تصف بعض الهياكل هذه الطفرة بشكل غير صحيح على أنها تحدث في الموضع 112 من PLpro (على سبيل المثال ، إدخالات PDB 7d6h و 7d7t J. Liu و Y. Wang & # 38 L. Pan ، عمل غير منشور). يُظهر "عارض ميزة البروتين" الموجود على صفحة ويب PDB الطفرة في مواضع متغيرة لأن التسلسل مرقم من بداية الهيكل النموذجي (الجدول & # 1601) بدلاً من استخدام تسلسل مرجعي ثابت. قد يبدو هذا التناقض في الإشارة إلى موقع الطفرة مشكلة ثانوية ، لكنه يخلق احتمالية حدوث ارتباك في تفسير الهياكل من قبل غير مصممي البلورات و / أو بواسطة الأدوات الآلية ، خاصةً عندما يتم تحرير الهيكل بدون ورقة مرتبطة. لحسن الحظ ، يمكن للمستخدمين الحريصين على عارض PDB حل الارتباك من خلال النظر إلى الموضع المطلق للطفرة داخل ORF1ab ، مما يزيل الغموض عن موضع الطفرة في ملف PDB.

الجدول 1
التباين في التعليق التوضيحي لموضع الطفرة في هياكل متحولة C111S PLpro


الشكل 4
موقع جين PLpro في جينوم SARS-CoV-2. تشير المستطيلات الحمراء والخضراء إلى البروتينات غير البنيوية (NSPs). نطاقات N - & # 173 الشبيهة باليوبيكويتين والإبهام وأصابع الزنك والنخيل هي نطاقات فرعية ملونة باللون الأزرق المخضر والبرتقالي والتوت والأزرق ، على التوالي ، في نموذج الرسوم المتحركة لمدخل PDB 6wx4. يتم تمييز بقايا Cys111 الحفزية باللون الأحمر.

تعد الاختلافات في ترقيم المخلفات بين هياكل PLpro المختلفة مصدرًا للإحباط لا يقتصر على هذا المشروع ويمكن أن يعقد تحليل البنية واستخراج البيانات بشكل كبير. يجب أن تتوافق أرقام المخلفات مع بعض المعايير ، كما أن استخدام مزيج من طرق الترقيم داخل عائلة البروتين يعقد بلا داع المقارنات الهيكلية. تمت معالجة هذه المشكلة مؤخرًا بواسطة PDBrenum خادم الويب ، الذي يوفر الهياكل التي تمت إعادة ترقيمها وفقًا لتسلسلات UniProt الخاصة بهم (Faezov وآخرون. ، 2021). ومع ذلك ، بدون قبول عام لهذه الاتفاقية من قبل PDB ، يمكن أن تساهم الملفات الناتجة عن هذا الخادم في النهاية في حدوث ارتباك كبير يهدف إلى التخفيف منه.

2.5 التناقضات داخل ترسيبات PDB

أثناء محاولاتنا لإنشاء تقارير تلقائية وإعادة معالجة بيانات الحيود ، واجهنا مشكلة كبيرة في ترسيبات PDB ذات طبيعة عامة وتتطلب مراجعة ، أو على الأقل فحص ، لنظام الإيداع / إعداد التقارير المستخدم من قبل wwPDB. وفقًا لإعلان wwPDB ، يجب أن تكون أي بيانات مودعة باستخدام أداة OneDep العالمية متسقة ومتطابقة بغض النظر عن موقع PDB الذي تم استخدامه للترسيب. ومع ذلك ، ليست كل المعلومات المقدمة على المواقع الإلكترونية للمنظمات الثلاث التي تجمع وتنشر المعلومات كجزء من wwPDB ( بمعنى آخر. RCSB PDB و PDBj و PDBe) متطابق. على سبيل المثال ، & # 9001 أنا / σ ( أنا ) & # 9002 القيم المبلغ عنها للترسب 6zh9 تبدو مختلفة على موقع PDBe ، كما هو موضح في الشكل التكميلي S2. لا تستند معلومات PDBe إلى إدخال mmcif ولكن يبدو أنها تستند إلى نتائج ملف phenix.xtriage تحليل عوامل الهيكل المودعة.

3. دراسات الحالة

اعتبارًا من 1 فبراير 2021 ، حدد مورد covid19.bioreproducibility.org مشكلات جودة ثانوية أو متوسطة في حوالي 100 هيكل وقضايا مهمة في تسعة هياكل. واحد من هؤلاء ، إدخال PDB 7d1m ، تمت إعادة إيداعه (Brzezinski وآخرون. ، 2021). تم أيضًا تحديد بعض الهياكل التي وجدنا فيها مشكلات الجودة (إدخالات PDB 6w41 و 6w9c) من خلال موارد تقييم الهيكل الأخرى (Croll وآخرون. ، 2020 ، 2021). لتوضيح نهجنا ، نقدم دراستي حالة لتحليل مجموعة الهياكل لاثنين من المجالات الفرعية لـ NSP3: PLpro والمجال الكلي.

3.1. دراسة الحالة 1: تحليل مقارن لهياكل PLpro لـ SARS-CoV-2

اعتبارًا من 1 فبراير 2021 ، أصدرت PDB 25 بنية مترسبة من PLpro من SARS-CoV-2. تمثل هذه الترسبات إما بنية البروتياز بمعزل عن بعضها البعض ، في شكل معقد مع روابط جزيئية صغيرة (مثبطات مرشحة) أو معقدًا مع بروتينات أخرى ، على سبيل المثال البروتين الشبيه باليوبيكويتين.

تم تحديد كل هذه الهياكل البلورية باستخدام حيود الأشعة السينية على خطوط إشعاع مختلفة ، بواسطة عشر مجموعات بحثية ، مع استخدام الاستبدال الجزيئي (MR) لحل الهيكل. حدد CSGID أول هذه الهياكل ، إدخال PDB 6w9c (تم إيداعه في 22 مارس وتم إصداره في 1 أبريل 2020). استخدم MR بناءً على هيكل PLpro من فيروس SARS-CoV الذي تمت دراسته مسبقًا (إدخال PDB 5y3q). تم إصدار الهيكل الثاني (إدخال PDB 6wrh) بعد شهر تقريبًا من أجل متحولة C111S ، وتم استخدام هذين الهيكلين معًا كنماذج MR الأولية لـ 17 من هياكل PLpro اللاحقة البالغ عددها 23 (بعض الهياكل اللاحقة لمجمعات PLpro المستخدمة نماذج متعددة). تم تحديد 13 بنية PLpro بواسطة CSGID ولها نفس المؤلف الأول ، الذي حدد أيضًا العديد من مثبطات الجزيئات الصغيرة (Osipiuk وآخرون. ، 2021). تحتوي هياكل PLpro في PDB على سبعة مثبطات فريدة مرتبطة بالإنزيم (الشكل التكميلي S3).

يُظهر تحليل الهياكل المودعة لـ PLpro من SARS-CoV-2 توزيعًا واسعًا لجودة النماذج. إحدى طرق تقييم الجودة هي من خلال تحليل ADP (أو ب -Factor) التوزيع (Rupp، 2009 Masmaliyeva & # 38 Murshudov، 2019) داخل الهياكل وفيما بينها (الشكل رقم 1605). بشكل عام ، تعني قيم ADP الأعلى دقة أقل للمواضع الذرية. ومع ذلك ، عند مقارنة ADP بين الهياكل ، من المهم أن تضع في اعتبارك أن ADPs الأعلى إلى حد ما لا يعني بالضرورة بنية أقل دقة ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن توزيعات ADP تعتمد على تنفيذ تقييد ADP للصقل. على وجه الخصوص ، من المهم أنه عند استخدام صقل الترجمة & # 8211libration & # 8211screw (TLS) في ريفماك أن قيم موتر الإزاحة الذري متباينة الخواص الكاملة ترسب ، لأنه في الذرة يسجل فقط المتبقي ب تم إدراج العامل (https://www.wwpdb.org/deposition/refmac-user-notice). تعد سجلات تباين الخواص (أو استعادتها من سجلات TLS) ضرورية لإعادة بناء كامل ب عامل. يُظهر تحليل ADPs في الشكل 5 نمطًا مشابهًا جدًا بين نماذج SARS-CoV-2 PLpro ، حيث تحتوي الحلقات بين عناصر البنية الثانوية الرئيسية على ADPs أعلى من لب البروتين. بعض المناطق الأخرى عالية الحركة شائعة في الهياكل المتعددة ، ولا سيما "حلقة الحجب 2" (Gly266 & # 8211Gly271) داخل المجال الفرعي لراحة اليد (هندرسون وآخرون. ، 2020). تحدث مناطق مرنة أخرى داخل المجال الفرعي لأصابع الزنك (الشكل 4).


الشكل 5
مقارنة المخلفات ب العوامل (& # 197 2) في جميع هياكل الأشعة السينية المعروفة لـ PLpro من SARS-CoV-2 ، المحددة بواسطة رمز PDB على اليسار. يشير اللون الأخضر إلى قيم أقل من المتوسط ​​لجميع ذرات جميع هياكل PLpro ويشير اللون الأصفر إلى القيم الموجودة أعلاه. بقايا مع أ ب تم تمييز العامل الأكبر من 80 & # 8197 & # 197 2 باللون الأحمر ، ويشير الإطار الأحمر إلى القيم التي تزيد عن الانحراف المعياري عن المتوسط. تشير علامة النجمة في رمز PDB إلى أنه تم استخدام TLS أثناء التنقية. يتم تعيين الهيكل الثانوي لكل بقايا برمز مكون من حرف واحد في الجزء العلوي من الشكل: C و E و H ، يمثل الملف والحبلة واللولب ، على التوالي. تم تمييز "حلقة الحظر 2" باللون الأرجواني. جدول البيانات الكامل متاح كبيانات تكميلية.

يمكن أيضًا بسهولة إلقاء نظرة على مناطق المرونة العالية من خريطة المسافة بين الهياكل (الشكل 6) كمناطق ذات انحرافات أعلى عن البنية المتوسطة (إدخال PDB 7yvi). تم اختيار هيكل ميدويد كنموذج مع أصغر جذر متوسط ​​التربيع. من جميع طرز PLpro الكاملة (بدون بقايا مفقودة). من السهل تحديد المخلفات الإشكالية من خريطة الاتصال (الشكل التكميلي S5). هذا مثال على التحليل الذي يمكن إجراؤه لمجموعة من الهياكل المتشابهة. تم حساب كلتا الخريطتين باستخدام بيوشيل (ماكنار وآخرون. , 2020 ).


الشكل 6
خريطة توضح المسافات بين ذرات C & # 945 المكافئة (مرقمة في الأسفل) في نموذج PLpro معين (محدد بواسطة كود PDB ومعرف السلسلة على اليمين) والبنية المرجعية إدخال PDB 7yvi المحدد كنموذج ميدويد (انظر نص للشرح). يشير اللون الأبيض إلى بقايا مفقودة في نموذج معين. يُظهر مخطط الأسنان على اليسار نتائج التجميع باستخدام طريقة وارد (وارد ، 1963).

من بين جميع هياكل PLpro التي قمنا بتحليلها ، كان هناك واحد فقط لديه مشكلات جودة كبيرة (انظر أدناه) ، بينما كان لأربعة مشكلات متوسطة. بالمقارنة ، 11 بنية من البروتياز الرئيسي لديها تصحيحات معتدلة ، بينما سبعة بها أخطاء كبيرة (الشكل & # 1607). تم تصنيف أول هيكل PLpro تم إيداعه لـ SARS-CoV-2 ، وهو إدخال PDB 6w9c ، على أنه يعاني من مشكلات جودة متوسطة. تم تحديده بدقة 2.7 & # 8197 & # 197 ، مع وجود معظم المخلفات التي تحتوي على ADPs عالية جدًا. تم العثور على العديد من المخلفات في كثافة إلكترون ضعيفة للغاية. من المهم أن نلاحظ أن هذه المشكلات المتعلقة بجودة الهيكل ليست نتيجة لسوء الصقل بل هي نتيجة لبيانات منخفضة الجودة (اكتمال بنسبة 57.3٪) بسبب التلف الإشعاعي. إعادة صقل إدخال PDB 6w9c مع قيود التناظر غير البلوري (NCS) المضافة للنسخ المستقلة الثلاث للجزيء في الوحدة غير المتماثلة حددت عددًا من القيم الشاذة للروتامر ، لكنها لم تستطع تحسين النموذج بشكل كبير بسبب ضعف كثافة الإلكترون.


الشكل 7
مقارنة دقة بنية البروتين ومؤشر جودة الهيكل العام ، ص ( س 1) الذي يجمع ص مجانا ، RSRZ (مساحة حقيقية طبيعية ص -factor) القيم المتطرفة ، والقيم المتطرفة Ramachandran ، والقيم المتطرفة rotamer و clashscore في مقياس النسبة المئوية (Brzezinski وآخرون. ، 2020). تضمنت المقارنة نماذج PLpro (مربعات) و 3 CLpro (دوائر). قيم أعلى لـ ص ( س 1) تمثل نماذج أفضل. تشير الألوان إلى خطورة المشكلات التي اكتشفها خادم https://codvid19.bioreproducibility.org. يتمثل أحد الدروس المهمة لجميع دراسات الالتحام و / أو الحسابات الحسابية في أن جودة البنية لا تعتمد على الدقة فقط (انظر الشكل التكميلي S4).

نظرًا لأن هذا الهيكل كان أول نموذج مُودع للبروتياز الشبيه بغراء السارس- CoV-2 ، فقد كان هناك اندفاع مفهوم لإيداع هذا الهيكل لإتاحته للمجتمع العلمي. فيما يتعلق بالدروس المستفادة من هذا الوباء ، نعتقد أن الترسيب السريع ولكن غير الكامل هو استراتيجية رابحة. على الرغم من أن الهيكل الأول كان ضعيفًا ، إلا أنه لا يزال يقدم فكرة جيدة عن طية البروتين وتفاصيل الموقع النشط ، مما يؤكد تشابهه مع متماثل SARS-CoV ، وساهم في تحديد هياكل PLpro اللاحقة. في وقت لاحق ، تم إطلاق هياكل من نفس البروتين بجودة أفضل بكثير من قبل نفس المؤلفين وغيرهم ، ويجب استخدامها في الوقت الحالي من قبل أي شخص يعمل في هذا الموضوع.

تم تحديد ثلاثة هياكل PLpro أخرى لديها مشكلات جودة معتدلة: فقدان عدد قليل من بقايا الأحماض الأمينية ، أو السلاسل الجانبية أو جزيئات الماء ، أو مع الدوارات غير الصحيحة ، وجزيئات الماء التي تم تمييزها على أنها UNK إلخ . كانت إعادة الصقل قادرة على إصلاح معظم هذه المشكلات. تم تصنيف بنية واحدة (إدخال PDB 7d47) ، والتي نشأت من بلورة مزدوجة ، على أنها تواجه مشكلات جودة كبيرة: الإحداثيات لم تكن في الموقع القياسي في خلية الوحدة وكان العديد من المخلفات مفقودة في السلسلة ب . على الرغم من أن كثافة الإلكترون في منطقة البقايا المفقودة لم تكن قوية جدًا ، كان من الممكن تتبع بقايا الأحماض الأمينية وإضافتها أثناء إعادة التنقية. بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام قيود NCS أثناء إعادة الصقل وأضيفت العديد من جزيئات الماء إلى النموذج.

في حين أن التغييرات التي تم إدخالها أثناء إعادة الصقل قد تبدو طفيفة نسبيًا وغير منطقية ، يجب على المرء أن يأخذ في الاعتبار احتمال أن تؤثر جودة الهيكل الأدنى على الدراسات اللاحقة. يعد استهداف PLpro بمثبطات الجزيئات الصغيرة استراتيجية واعدة لمكافحة COVID تم استكشافها بالفعل من خلال العديد من دراسات الإرساء (Rahman) وآخرون. ، 2021 Hall-Swan وآخرون. ، 2021 سيدوفا وآخرون. ، 2020). ومع ذلك ، يبدو أن دراسات الالتحام هذه لم تستخدم نتائج التنظيم / إعادة الصقل التي يوفرها أي من موارد تقييم الجودة لهياكل SARS-CoV-2. اعتمدت بعض دراسات الإرساء على الهياكل التي تم تحديد مشكلات الجودة المعتدلة من خلال مواردنا ، مثل إدخال PDB 6w9c. يوضح هذا وجود قيود كبيرة على مشاريع التقييم ، أي أن التحسينات الهيكلية التي لم يتم إبلاغ PDB بها يمكن أن يكون لها تأثير محدود ، إن وجد ، على البحث اللاحق. ليس هناك شك في أن العديد من النماذج في بنك بيانات PDB-REDO أفضل من ترسيبات PDB الأصلية ، ومع ذلك ، يتم استخدام الهياكل المحسنة بشكل أقل كثيرًا من تلك الموجودة في PDB. يظهر تحليل المراجع الأدبية أن عدد الاقتباسات من PDB-REDO هو أكثر من درجتين من حيث الحجم أقل من PDB.لهذا السبب ، عندما تكون التغييرات المهمة ضرورية ، فإن مؤلفي هذه الورقة يتبعون دائمًا المسار إلى الترسبات المشتركة ، كما هو موضح في القسم 1. في معظم الحالات ، نشجع بشدة مؤلفي الشهادات الأصلية على الاستفادة من تصحيحاتنا وتحديث النماذج في PDB باستخدام آلية الإصدار التي تم تنفيذها مؤخرًا ، والذي يسمح للمودعين بتحديث إدخالاتهم مع الاحتفاظ برمز الانضمام إلى PDB نفسه. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن جميع المنشورات تقريبًا متاحة الآن عبر الإنترنت ، فسيكون من المفيد أيضًا إضافة تحديث ترسب PDB أو رابط إلى رمز PDB الجديد (إذا تمت إعادة إيداع الهيكل بسبب عوامل الهيكل المحدثة) باعتباره ملاحظة للمنشور الأصلي. نحن نشجع على اتخاذ النماذج المحدثة المتاحة على موقعنا كنقطة بداية أو ببساطة استخدام قائمة التصحيحات في "ملخص إعادة الصقل" لكل هيكل. نظرًا لأن هذه النماذج لا يتم استكمالها دائمًا بشكل كامل ، يجب فحص جميع التصحيحات من قبل المؤلفين ، ويجب تشغيل تقارير التحقق من صحة PDB الجديدة وقد يلزم معالجة أي مشكلات متبقية. يوفر المورد بريدًا إلكترونيًا للاتصال بأسئلة تتعلق بتصحيحات معينة.

هناك مشكلة مهمة نشأت عن وجود هياكل أقدم دون المستوى الأمثل في PDB. في بعض الأحيان ، أبلغت المجموعة نفسها عن بنية جديدة وأفضل ، ولكن لأسباب مختلفة ، لا يزال الهيكل الأقدم موجودًا في PDB. عند استخدام الهياكل دون المستوى الأمثل في دراسات الإرساء ، يكون الالتحام أيضًا دون المستوى الأمثل أو قد يكون خاطئًا بشكل واضح. ومع ذلك ، تؤدي هذه الملاحظة إلى سؤال: هل ينبغي سحب الهيكل السابق من PDB ، من أجل تقليل "تلوث" قاعدة البيانات ، أم ينبغي أن يظل هناك كسجل تاريخي لإنجاز تاريخي وإنجاز المؤلفين في الوقت المناسب؟ إذا تم اختيار الأخير ، يجب أن يكون هناك علامة (كلمة رئيسية) تحذير حول استخدام مثل هذه الترسبات التاريخية للدراسات اللاحقة ، وإعادة التوجيه إلى الترسيب السابق. ربما يمكن لواجهة PDB أن تتبنى نهج أمازون وتعرض الرسالة "يتوفر إصدار أحدث من هذا الهيكل".

3.2 دراسة الحالة 2: هياكل الاستبانة الذرية للنطاق الكبير SARS-CoV-2 NSP3

تم إيداع عدد كبير من النماذج الهيكلية لـ SARS-CoV-2 NSP3 macrodomain بدقة ذرية (1.2 & # 8197 & # 197 أو أعلى) خلال العام الماضي. تم إيداع هذه النماذج من قبل مجموعتين مختلفتين (126 بواسطة J. S. Fraser وزملاء العمل ، و 100 بواسطة F. von Delft وزملاء العمل). يتم شرح الغالبية العظمى من هذه الهياكل على أنها ترسيبات جماعية ، على الرغم من عدم تحديدها جميعًا بوضوح كأعضاء في مجموعات PanDDA. ومع ذلك ، تم إيداع بعض الهياكل بشكل فردي وليس في مجموعات (تشمل الأمثلة مدخلات PDB 7kqw و 7kqo و 7kr0 و 7kqp). مع الأخذ في الاعتبار أن هياكل الدقة الذرية هذه تستخدم بشكل شائع لمتابعة الدراسات المتعمقة ويمكن استخدامها لإنشاء معلمات تقييد دقيقة لتنقية هياكل البروتين بدقة أقل (Jaskolski وآخرون. ، 2007 Jaskolski ، 2017) ، فمن الأهمية بمكان أن يتم صقلها بعناية خاصة وأن يتم شرحها بشكل صحيح أثناء الترسيب. ومع ذلك ، لا يبدو أن هذا هو الحال هنا.

يرجع جزء كبير من المشكلة إلى عدم وجود وصف واضح لما يتم إيداعه بالضبط لكل بنية في ترسيب مجموعة PanDDA. في حين أن هناك تحليل مفصل لـ باندا الخوارزمية خارج نطاق هذه الورقة ، نشير إلى أن بعض الإحصائيات لمثل هذه الترسبات أسوأ بكثير مما هو متوقع للهياكل المكررة بدقة عالية. على وجه الخصوص ، فإن ص العوامل في معظم الحالات عالية ، مع ص مجانا في الغالب فوق 20٪. قيم غير معقولة لـ ص دمج (على سبيل المثال ، 53٪ لإدخال PDB 5s32) ليست بالضرورة نتيجة خطأ مطبعي أثناء الإيداع ، مثل ص ص. هو أيضا مرتفع جدا. ومع ذلك ، فإن أكثر ما يثير قلقنا هو التناقضات بين الإحداثيات الذرية وخرائط كثافة الإلكترون المحسوبة باستخدام معاملات الخريطة بتنسيق mtz الذي تم تنزيله من خادم RCSB الخاص بـ PDB. يتم عرض مثالين من هذا القبيل في الشكل 8 لمجموعات البيانات 5rtl و 5rsi. في حين أن نقص كثافة الإلكترون المقنعة للرابط النموذجي قد يكون سمة من سمات نهج PanDDA ، فإن وجود كثافة إلكترون قوية لسلاسل جانبية البروتين المجاورة التي لا تتوافق مع إحداثيات النموذج أمر مقلق للغاية.


الشكل 8
مثالان على هياكل PanDDA. اليسار ، الإيداع 5rtl الأيمن ، الإيداع 5rsi. تظهر النماذج في تمثيل العصا مع ذرات C باللون الأرجواني ، وذرات O باللون الأحمر وذرات N باللون الأزرق. يتم تنزيل الخرائط والنماذج من خادم EDS ، مثل تلك التي قد يستخدمها المستخدم العادي. تم تحديد خرائط كثافة الإلكترون عند 1.0 & # 8197r.m.s.d. ل 2 مف امدافع ج (أزرق) و & # 1773.0 & # 8197r.ms.d. ل مف امدافع ج (أخضر أحمر). توضح الخرائط بوضوح أنه في كلا الهيكلين تكون بقايا Phe156 خارج الكثافة. في حين أن هناك بعض الكثافة للرباط في 5rtl (يسار) ، فإن الكثافة لا تدعم ligand على الإطلاق في 5rsi (يمين). يمكن فحص الخرائط والنماذج بشكل تفاعلي على https://molstack.bioreproducibility.org/project/view/UpsJDYBUP96ULQ63VEUW/.

هناك مشكلة محتملة أخرى يمكننا تحديدها في الهياكل المودعة بشكل فردي وهي الاستخدام الليبرالي للغاية للتوافقات المتعددة في النماذج ، مع مواضع ذرية بديلة في بعض الأحيان أقل من 0.1 & # 8197 & # 197. يتم توفير مثال من خلال إدخال PDB عالي الدقة 7kr0 ، والذي تم تصميمه بإجمالي 1995 مواقع ذرية غير H في جزء البروتين. تم زيادة نموذج أكثر تحفظًا يحتوي على 1405 موقعًا فقط ص مجانا فقط في الحد الأدنى ، مع عدم وجود تداعيات كبيرة في خريطة كثافة الإلكترون.

4. من البيانات إلى المعرفة

هناك منظورين يتعلقان بقيمة المساهمات العلمية في مكافحة جائحة COVID-19. من ناحية ، أنتج العلماء مجموعة كبيرة من المنشورات ونماذج البنية الجزيئية المتعلقة بـ COVID-19. من ناحية أخرى ، لم تسفر كل هذه الجهود حتى الآن عن علاج نهائي للمرض. من المحتمل أن تحتوي بعض الأوراق المنشورة على مخطط للعلاج ، ولكن من الصعب جدًا تقييم محتوى وأهمية كل ورقة بين & # 8764100 & # 8197000 المنشورة.

ظهرت في السنوات الأخيرة أدوات جديدة لـ "مساعد العلوم" التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدة البشر في مهمة تحديد وتقييم المؤلفات العلمية ، مع أمثلة مثل Scite.ai و Iris.ai. يؤدي البحث في Scite.ai عن الكلمة الأساسية "PLpro" إلى تحديد 194 منشورًا ، ويعرض السياق ويسمح بتتبع الاقتباس. بالنظر إلى عنوان URL للمنشور ، تنشئ منصة Iris.ai "خريطة استكشاف" تعرض المفاهيم التي تظهر في الورقة. ومع ذلك ، فإن أدوات "مساعد العلوم" لم تنضج بعد بما يكفي للمساعدة بشكل كبير في العثور على المعلومات الأكثر صلة التي قد تكون مخفية وراء آلاف الصفحات في عشرات المجلات. علاوة على ذلك ، لا يوجد اتصال بين هذه المنصات ومختلف الموارد الهامة ، بما في ذلك بيانات البيولوجيا الهيكلية في PDB.

نعتقد أن أحد الحلول الواعدة للحمل الزائد للمعلومات والافتقار إلى استرجاع فعال للمعلومات هو إنشاء نظام معلومات متقدم (AIS) (Zheng وآخرون. ، 2017) قادرة على جني النتائج الأساسية من جميع الموارد والمنشورات ذات الصلة. يجب أن يكون PDB أساس علم الأحياء البنيوي AIS. سيتطلب هذا تحسينًا كبيرًا في الترسيبات الهيكلية ، لا يقتصر على إحداثيات النموذج ولكن أيضًا التأكيد على البيانات الوصفية الدقيقة لكل ترسيب. قد تكون الخطوة الأولى هي تعريف أفضل لمعيار الترسيب ، على سبيل المثال وضع إرشادات حول كيفية وصف مناطق الخرائط التي تكون ضعيفة للغاية بحيث لا يمكن للمرء أن يصوغ بشكل موثوق سلاسل جانبية أو حتى السلسلة الرئيسية. في الوقت الحالي ، تستخدم كل مجموعة بحثية معاييرها الخاصة (مثل عدم وجود إشغال أو حذف ذرات) ، وأحيانًا تستخدم نفس المجموعة معايير مختلفة اعتمادًا على الباحث المسؤول عن مشروع معين.

تعد مصداقية البيانات العلمية ذات أهمية قصوى في العديد من المجالات. يجب أن تحفز الأزمة الطبية الحيوية الحالية العلماء والهيئات الإدارية العلمية على إيلاء المزيد من الاهتمام للبيانات. أدت التجربة مع البيانات من أكثر من 1000 تجربة سريرية مسجلة لـ COVID-19 إلى ظهور البيان القوي التالي (Ewers وآخرون. , 2021 ):

في هذه الظروف الصعبة والمتغيرة بسرعة ، تعتبر الممارسة العلمية الجيدة ، والتكاثر ، والشفافية من المبادئ الأساسية التي يجب أن توجه التجارب السريرية لإعلام عملية صنع القرار الطبي بشكل مناسب والحفاظ على ثقة الجمهور.

لتنفيذ هذه المبادئ التوجيهية ، يجب أن تشمل خطوط الأنابيب التجريبية أنظمة إدارة معلومات مختبرية متعددة الاستخدامات (LIMS) لجمع البيانات الوصفية الكاملة التي يمكن الاعتماد عليها بشكل كافٍ لإنتاج السمات الرئيسية لقسم الأساليب في المنشور المرتبط أو ، في حالة البيولوجيا الهيكلية ، رأس ترسب PDB. النسخ بمساعدة الآلة للبيانات الوصفية بعيد عن أن يكون قابلاً للتطبيق في هذه المرحلة ، ولكن عندما تصبح متاحة ، سيتعين عليها الاعتماد على بيانات وصفية كاملة ودقيقة. في ظل هذا النظام ، إذا كان قسم الطرق بحاجة إلى التحرير ، فهذا يعني أن البيانات الوصفية المقدمة للترسيب ليست جيدة بما يكفي أو أن الروتين الذي ينتج قسم الطرق ليس مثاليًا. في الوقت الحالي ، يعد الحصول على وصف دقيق لتحضير العينة لتجارب الأشعة السينية والبرودة EM من ترسب PDB أمرًا صعبًا بشكل خاص. على سبيل المثال ، غالبًا ما تختلف شروط التبلور المضمنة في ملف PDB عن وصف الأساليب التجريبية في المنشور المرتبط أو تفتقر إلى المعلومات الأساسية. إن تكرار التبلور ، إما في معمل مختلف أو حتى داخل نفس المختبر ، يكون أحيانًا أمرًا صعبًا. يتطلب إنشاء AIS تغييرًا في الموقف: لا يمكن التعامل مع ترسيب PDB على أنه مصدر إزعاج إلزامي مطلوب للنشر ، بل كمساهمة لا تقل أهمية في استنساخ وموثوقية السجل العلمي الدائم. قد يتطلب تحقيق مثل هذا التغيير في المواقف تغييرات أوسع في الطريقة التي تعمل بها المؤسسات العلمية ووكالات التمويل. على وجه الخصوص ، يجب أن تأخذ القرارات المتعلقة بالتوظيف والترقية والتمويل في الاعتبار مساهمات العلماء في موارد البيانات. بعبارة أخرى ، يحتاج نموذج "النشر أو الفناء" إلى التحديث من أجل "نشر بيانات وأبحاث جيدة ، أو الفناء". وإلا ، فقد تخلق البيئة الوبائية حالة "النشر ولا تزال هالكة".

يتطلب إنشاء AIS تعاونًا واسع النطاق من الأشخاص ذوي الخبرات والخلفيات المتنوعة: الكيمياء والفيزياء وعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي وعلم الأحياء والطب والسياسة العامة. يجب أن يكون إنشاء ورفاهية AIS مسؤولية مشتركة للعلماء ووكالات التمويل وصانعي السياسات.

5. الاستنتاجات

كما حدث عدة مرات في تاريخ البشرية ، اتضح مرة أخرى أن الفيروس ، وهو عامل معدٍ صغير جدًا بحيث لا يمكن ملاحظته بأي مجهر ضوئي ، يمكن أن يهز حضارتنا المتقدمة من خلال تدمير اقتصادنا وتعطيل حياتنا اليومية. تسبب SARS-CoV-2 حتى الآن في وفاة أكثر من مليوني شخص في جميع أنحاء العالم وجعل بعض أنظمة الرعاية الصحية على وشك الانهيار ، إما بسبب فيضان مرضى COVID-19 أو ، من المفارقات ، بسبب الدمار المالي الناجم عن قلة المرضى لزيارة المستشفى والإجراءات الطبية الاختيارية بسبب قيود COVID-19. بعد عام واحد ، هناك العديد من اللقاحات قيد الإنتاج في جميع أنحاء العالم ، لكن لوجستيات توزيع التطعيم وإدارته كانت أقل بكثير من توقعات الناس ووعود الحكومات ، على الرغم من أن بعض الولايات القضائية تمكنت من زيادة كفاءة التطعيم بشكل كبير في وقت قصير (تكميلي) الشكل S6). في الوقت نفسه ، وباستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب ، تمكنت بعض البلدان من تقليل خطر الفيروس بشكل كبير قبل الموافقة على أي لقاحات. في رأينا ، يمكن أن يُعزى نجاح بعض هذه البلدان ، مثل نيوزيلندا وأيسلندا وفنلندا وتايوان ، إلى القادة البارعين في العلوم والتكنولوجيا الذين طبقوا بسرعة التفكير غير التقليدي لمحاربة الوباء. أدت الاستجابة العلمية لوباء COVID-19 إلى ظهور كميات هائلة من الأوراق والبيانات السريرية والبحثية والنماذج الهيكلية ، والتي لا يمكن لأي إنسان تحليلها. في عام 2020 ، بدأ العلماء في إنشاء عدد كبير من موارد الويب لمساعدة الباحثين على التنقل عبر البيانات المتعلقة بـ COVID-19. ومع ذلك ، فقد ظهرت العديد من الموارد بحيث تم بالفعل إنشاء مورد تعريف لهذه الموارد (Waman وآخرون. , 2020 ).

يعد تحويل تلال الأوراق وعدد كبير من الهياكل إلى معلومات مفيدة تحديًا هائلاً حتى في القرن الحادي والعشرين. على سبيل المثال ، يمكن الآن تسلسل الجينومات البكتيرية بسرعة وبتكلفة زهيدة نسبيًا ، ولكن اكتساب نظرة ثاقبة لتأثير البروتينات الفردية في الكائن الحي المتسلسل على صحة الإنسان يعد أكثر صعوبة ويستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا (McPherson ، 2009). يعد التحويل الفعال للمعلومات والبيانات إلى معرفة أمرًا صعبًا للغاية وسيتطلب نهجًا جديدًا للموارد وقواعد البيانات ، على سبيل المثال من خلال إنشاء أنظمة معلومات متقدمة (AISs Zheng وآخرون. ، 2017 زيمرمان وآخرون. ، 2014 كوبر وآخرون. ، 2021). سيكون لدى AIS دائمًا قاعدة بيانات في جوهرها ، ولكن سيكون لها أيضًا نظام متطور من الاتصالات للحصول على البيانات من مصادر مختلفة (الموارد وقواعد البيانات) لتوفير صورة كاملة قدر الإمكان. سيتطلب إنشاء نظام AIS بلا شك تعاون العديد من العلماء الذين هم خبراء في مجالات تخصصهم ، ولكن يبدو أنها الطريقة الوحيدة لإعداد العلوم الطبية الحيوية للوباء القادم.

ضمن علم الأحياء الهيكلي ، يجب التغلب على العديد من العقبات قبل إنشاء مورد AIS ، لكن خبراتنا يمكن أن توفر إرشادات لأولئك الذين سيضطلعون بمثل هذا المسعى. يجب أن يكون للهياكل التي تنتجها المختبرات المختلفة إجراء تقييم قياسي للتأكد من أنها دقيقة ومطابقة للمعايير المقبولة. يمكن معالجة ذلك جزئيًا من خلال تنفيذ الإصدار من قبل PDB ، والذي سيسمح بمراجعة الهياكل عندما تعتبر التحسينات ضرورية ويمكن أن يسهل مقارنة أكثر وضوحًا للهياكل ذات الصلة. من الضروري إصلاح التناقضات في البيانات الأساسية عند اكتشافها. ربما يكون هذا أكثر أهمية من إجراء مراجعة لمنشور ، لأن الإحداثيات غالبًا ما تستخدم لأغراض مختلفة (نماذج MR ، ودراسات الإرساء ، واستخراج البيانات إلخ. ) بواسطة الأشخاص الذين نادرًا ما يدرسون المنشورات الأصلية ويقل احتمال بحثهم بشكل روتيني عن التصحيحات المحتملة للمنشورات.

في عام 2002 & # 82112003 ، أصاب آلاف الأشخاص بفيروس سارس - CoV الذي يهدد الحياة بمعدل وفيات # 876410٪. في عام 2012 ، تم تحديد فيروس كورونا المسبب لمتلازمة الشرق الأوسط التنفسية (MERS-CoV) بمعدل وفيات 43٪. تم نشر أكثر من 13 & # 8197000 ورقة علمية حول فيروسات كورونا والأمراض ذات الصلة بالسارس ومتلازمة الشرق الأوسط التنفسية في الفترة 2002 & # 82112019. تشير بعض هذه النتائج بقوة إلى احتمال عودة ظهور المزيد من الفاشيات المميتة للفيروسات الشبيهة بالسارس ، مع ذلك ، نداء لإجراء دراسات عاجلة لهذه الفيروسات (تشو وآخرون. ، 2014) دون أن يلاحظها أحد تقريبًا. تم إنهاء الدراسات المتقدمة للقاحات ضد فيروس SARS-CoV بسبب نقص التمويل (Chen وآخرون. ، 2014). في تاريخ البشرية ، كان جائحة COVID-19 خفيفًا نسبيًا مقارنة بالطاعون الدبلي (الموت الأسود) الذي قتل مئات المرات من الناس. قد لا نكون محظوظين في المرة القادمة.

6. الاختصارات

ADP ، معامل الإزاحة الذرية CSGID ، مركز علم الجينوم الإنشائي للأمراض المعدية cryo-EM ، المجهر الإلكتروني بالتبريد IRRMC ، مورد متكامل للتكاثر في علم البلورات الجزيئي الكبير MCSG ، مركز الغرب الأوسط لعلم الجينوم الإنشائي MERS ، متلازمة الشرق الأوسط التنفسية MR ، الاستبدال الجزيئي NCS non -التناظر البلوري ، NYSGRC ، اتحاد أبحاث الجينوم الإنشائي في نيويورك ، PanDDA ، تحليل كثافة مجموعة البيانات الشاملة PDB ، بنك بيانات البروتين rmsd ، انحراف الجذر التربيعي RCSB ، تعاون بحثي للمعلوماتية الحيوية الهيكلية ، متلازمة الجهاز التنفسي الحادة الوخيمة TLS ، الترجمة & # 8211 libration & # 8211 المسمار.

دعم المعلومات

الحواشي

1 لن يتم إصدار النموذج الجديد الذي يعتمد على البيانات الأصلية الحالية (عوامل الهيكل) إلا من قبل PDB عند تقديمه مع المودعين الأصليين ، أو عندما يتم دعم النموذج الجديد بواسطة منشور تمت مراجعته من قبل الأقران. نفضل دائمًا إجراء إيداع محدث مع المودعين الأصليين.

2 ترتبط مجموعات الترسيب PanDDA (تحليل كثافة مجموعة البيانات) بالتحليلات البلورية لمجموعة البيانات المتعددة لتحديد الأحداث الهيكلية والترابطية (Pearce). وآخرون. , 2017 ).

3 إن تسمية "المراد نشرها" مضللة إلى حد ما ، لأن العديد من الهياكل القديمة لا تزال مدرجة على هذا النحو.

شكر وتقدير

يود المؤلفون أن يشكروا Dominik Gront و Chloe Estrada على التعليقات القيمة والمساعدة في إعداد المخطوطة. يلاحظ أحد المؤلفين (WM) أنه شارك أيضًا في تطوير البرمجيات وإدارة البيانات وأدوات التنقيب في البيانات ، وقد تم تسويق بعض هذه الأدوات بواسطة HKL Research وتم ذكرها في الورقة. WM هي الشريك المؤسس لـ HKL Research وعضو مجلس الإدارة. ليس للكتاب أي انتماءات أخرى ذات صلة أو مشاركة مالية مع أي منظمة أو كيان له مصلحة مالية أو تضارب مالي مع الموضوع أو المواد التي تمت مناقشتها في المخطوطة بصرف النظر عن تلك التي تم الكشف عنها.

معلومات التمويل

وأيد هذا العمل من قبل المعهد الوطني للعلوم الطبية العامة منحة R01-GM132595. يقر DB بدعم الوكالة الوطنية البولندية للتبادل الأكاديمي (رقم المنحة PPN / BEK / 2018/1/00058 / U / 00001) والمركز الوطني البولندي للعلوم (المنحة رقم 2020/01/0 / NZ1 / 00134). تم دعم هذا العمل جزئيًا من قبل برنامج البحث الداخلي للمعاهد الوطنية للصحة ، المعهد الوطني للسرطان ، مركز أبحاث السرطان. تقر BR بتمويل جزئي من خلال منحة FWF (مؤسسة العلوم النمساوية) P & # 16032821. تم دعم JMM من قبل المركز الوطني البولندي للعلوم (المنحة رقم 2018/29 / B / ST6 / 01989).

مراجع

B & # 225ez-Santos، Y.M، St John، S.E & # 38 Mesecar، A. D. (2015). Res المضادة للفيروسات. 115 ، 21 & # 821138. Web of Science PubMed Google & # 160Scholar
Berman ، H.M ، Westbrook ، J. ، Feng ، Z. ، Gilliland ، G. ، Bhat ، T. N. ، Weissig ، H. ، Shindyalov ، I.N & # 38 Bourne ، P. E. (2000). الدقة الأحماض النووية. 28 ، 235 & # 8211242. شبكة العلوم CrossRef PubMed CAS Google & # 160Scholar
Berman، HM، Westbrook، JD، Gabanyi، MJ، Tao، W.، Shah، R.، Kouranov، A.، Schwede، T.، Arnold، K.، Kiefer، F.، Bordoli، L.، Kopp، J . ، Podvinec ، M. ، Adams ، PD ، Carter ، LG ، Minor ، W. ، Nair ، R. & # 38 Baer ، JL (2009). الدقة الأحماض النووية. 37 ، D365 & # 8211D368. شبكة العلوم CrossRef PubMed CAS Google & # 160Scholar
Brzezinski، D.، Dauter، Z.، Minor، W. & # 38 Jaskolski، M. (2020). FEBS J. 287 ، 2685 & # 82112698. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Brzezinski، D.، Kowiel، M.، Cooper، DR، Cymborowski، M.، Grabowski، M.، Wlodawer، A.، Dauter، Z.، Shabalin، IG، Gilski، M.، Rupp، B.، Jaskolski، M. & # 38 Minor ، W. (2021). علوم البروتين. 30 ، 115 & # 8211124. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Burley ، SK ، Berman ، HM ، Bhikadiya ، C. ، Bi ، C. ، Chen ، L. ، Di Costanzo ، L. ، Christie ، C. ، Dalenberg ، K. ، Duarte ، JM ، Dutta ، S. ، Feng ، Z.، Ghosh، S.، Goodsell، DS، Green، RK، Guranovi & # 263، V.، Guzenko، D.، Hudson، BP، Kalro، T.، Liang، Y.، Lowe، R.، Namkoong، H .، Peisach، E.، Periskova، I.، Prli & # 263، A.، Randle، C.، Rose، A.، Rose، P.، Sala، R.، Sekharan، M.، Shao، C.، Tan ، L.، Tao، Y.-P.، Valasatava، Y.، Voigt، M.، Westbrook، J.، Woo، J.، Yang، H.، Young، J.، Zhuravleva، M. & # 38 Zardecki ، ج.(2019). الدقة الأحماض النووية. 47 ، D464 & # 8211D474. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Chen، W.-H.، Du، L.، Chag، SM، Ma، C.، Tricoche، N.، Tao، X.، Seid، CA، Hudspeth، EM، Lustigman، S.، Tseng، C.- ت. K. ، Bottazzi ، M.E ، Hotez ، P. J. ، Zhan ، B. & # 38 Jiang ، S. (2014). همم. لقاح. مناعي. 10 ، 648 & # 8211658. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Chou، C.-Y.، Lai، H.-Y.، Chen، H.-Y.، Cheng، S.-C، Cheng، K.-W. & # 38 تشو ، Y.-W. (2014). اكتا كريست. د 70 ، 572 & # 8211581. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Chruszcz ، M. ، Domagalski ، M. ، Osinski ، T. ، Wlodawer ، A. & # 38 Minor ، W. (2010). بالعملة. رأي. هيكل. بيول. 20 ، 587 & # 8211597. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
كليج ، دبليو (2021). IUCrJ , 8 ، 4 & # 821111. Web of Science CrossRef CAS PubMed IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Cooper، DR، Grabowski، M.، Zimmerman، MD، Porebski، PJ، Shabalin، IG، Woinska، M.، Domagalski، MJ، Zheng، H.، Sroka، P.، Cymborowski، M.، Czub، MP، Niedzialkowska ، E.، Venkata & # 173ramany، BS، Osinski، T.، Fratczak، Z.، Bajor، J.، Gonera، J.، MacLean، E.، Wojciechowska، K.، Konina، K.، Wajerowicz، W.، Chruszcz، M. & # 38 Minor، W. (2021). طرق مول. بيول. 2199 ، 209 & # 8211236. CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Croll، T.، Diederichs، K.، Fischer، F.، Fyfe، C.، Gao، Y.، Horrell، S.، Joseph، AP، Kandler، L.، Kippes، O.، Kirsten، F.، M & # 252ller، K.، Nolte، K.، Payne، A.، Reeves، MG، Richardson، J.، Santoni، G.، St & # 228b، S.، Tronrud، D.، Williams، C. & # 38 Thorn ، أ. (2020). bioRxiv ، 2020.10.07.307546. جوجل & # 160Scholar
Croll ، T.I ، Williams ، C.J ، Chen ، V.B ، Richardson ، D.C & # 38 Richardson ، J. S. (2021). بيوفيز. ج. 120 ، 1085 & # 82111096. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Ewers، M.، Ioannidis، J.PA & # 38 Plesnila، N. (2021). J. كلين. إبيديميول. 130 ، 143 & # 8211146. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Faezov ، B. & # 38 Dunbrack ، R.L Jr (2021). bioRxiv ، 2021.02.14.431128. جوجل & # 160Scholar
Grabowski، M.، Cymborowski، M.، Porebski، P. J.، Osinski، T.، Shabalin، I.G، Cooper، D.R & # 38 Minor، W. (2019). هيكل. دين. 6 ، 064301. Web of Science CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Grabowski، M.، Langner، KM، Cymborowski، M.، Porebski، PJ، Sroka، P.، Zheng، H.، Cooper، DR، Zimmerman، MD، Elsliger، M.-A.، Burley، SK & # 38 مينور ، دبليو (2016). اكتا كريست. د 72 ، 1181 & # 82111193. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Grabowski ، M. ، Niedzialkowska ، E. ، Zimmerman ، M.D & # 38 Minor ، W. (2016). J. الهيكل. Funct. علم الجينوم , 17 ، 1 & # 821116. CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Hall-Swan، S.، Antunes، D.A، Devaurs، D.، Rigo، M.، Kavraki، L.E & # 38 Zanatta، G. (2021). bioRxiv ، 2021.01.21.427315. جوجل & # 160Scholar
Helliwell، J.R، Minor، W.، Weiss، M. S.، Garman، E.F، Read، R.J، Newman، J.، van Raaij، M.J، Hajdu، J. & # 38 Baker، E.N. (2019). IUCrJ , 6 ، 341 & # 8211343. Web of Science CrossRef CAS PubMed IUCr المجلات Google & # 160Scholar
هندرسون ، جي إيه ، فيرما ، إن ، هاريس ، آر سي ، ليو ، آر آند # 38 شين ، جي (2020). J. كيم. فيز. 153 ، 115101. Web of Science CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
إيودين ، إيه ، كورير ، بي ك ، سالافيرت توريس ، جيه ، كليويجت ، جي جي آند # 38 باتواردهان ، أ. (2016). نات. أساليب , 13 ، 387 & # 8211388. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
جاسكولسكي ، م. (2017). طرق مول. بيول. 1607 ، 549 & # 8211563. CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Jaskolski ، M. ، Gilski ، M. ، Dauter ، Z. & # 38 Wlodawer ، A. (2007). اكتا كريست. د 63 ، 611 & # 8211620. Web of Science CrossRef CAS IUCr المجلات Google & # 160Scholar
كبش ، و. (2010). اكتا كريست. د 66 ، 125 & # 8211132. Web of Science CrossRef CAS IUCr المجلات Google & # 160Scholar
كوليسوف ، جي ، فيرناو ، بي ، كاردار ، إم & # 38 ميرني ، إل إيه (2007). الدقة الأحماض النووية. 35 ، W425 & # 8211W428. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Kowiel، M.، Brzezinski، D.، Porebski، P. J.، Shabalin، I.G، Jaskolski، M. & # 38 Minor، W. (2019). المعلوماتية الحيوية , 35 ، 452 & # 8211461. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Lei، J.، Kusov، Y. & # 38 Hilgenfeld، R. (2018). Res المضادة للفيروسات. 149 ، 58 & # 821174. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
ليزلي ، إيه جي دبليو (2006). اكتا كريست. د 62 ، 48 & # 821157. Web of Science CrossRef CAS IUCr المجلات Google & # 160Scholar
ليبشنر ، دي ، أفونين ، بي في ، موريارتي ، إن دبليو ، بون ، بي كيه ، تشين ، في.بي آند # 38 آدامز ، بي دي (2021). اكتا كريست. د 77 ، 48 & # 821161. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Lubin، JH، Zardecki، C.، Dolan، EM، Lu، C.، Shen، Z.، Dutta، S.، Westbrook، JD، Hudson، BP، Goodsell، DS، Williams، JK، Voigt، M.، Sarma ، V. ، Xie ، L. ، Venkatachalam ، T. ، Arnold ، S. ، Alvarado ، LHA ، Catalfano ، K. ، Khan ، A. ، McCarthy ، E. ، Staggers ، S. ، Tinsley ، B. ، Trudeau ، A.، Singh، J.، Whitmore، L.، Zheng، H.، Benedek، M.، Currier، J.، Dresel، M.، Duvvuru، A.، Dyszel، B.، Fingar، E.، Hennen، إم ، كيرش ، إم ، خان ، إيه إيه ، لابري-كليري ، سي ، لابورت ، إس ، لينكيت ، إي ، مارتن ، كيه ، أوريلانا ، إم ، دي لا كامبا ، مو-أ. ، باريديس ، أنا .، Wheeler، B.، Rupert، A.، Sam، A.، See، K.، Zapata، SS، Craig، PA، Hall، BL، Jiang، J.، Koeppe، JR، Mills، SA، Pikaart، MJ ، روبرتس ، آر ، برومبيرج ، واي ، هوير ، جي إس ، دافي ، إس ، تيشفيلد ، جي ، رويز ، إف إكس ، أرنولد ، إي ، بوم ، جي ، ساندبرج ، جي ، برانيجان ، جي ، خير ، SD & # 38 Burley، SK (2020). bioRxiv ، 2020.12.01.406637. جوجل & # 160Scholar
Macnar، J.M، Szulc، N.A، Kry & # 347، J.D، Badaczewska-Dawid، A.E & # 38 Gront، D. (2020). الجزيئات الحيوية , 10 ، 461. Web of Science CrossRef Google & # 160Scholar
Masmaliyeva، R.C & # 38 Murshudov، G.N. (2019). اكتا كريست. د 75 ، 505 & # 8211518. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
ماكفرسون ، جي دي (2009). نات. أساليب , 6 ، S2 & # 8211S5. شبكة العلوم CrossRef PubMed CAS Google & # 160Scholar
ماير ، بنسلفانيا ، سوسياس ، إس ، كي ، جيه ، رانزي ، إي ، تيون ، إي سي ، بوشياتسو ، إيه ، لي ، إم ، بوتكا ، سي ، ويثرو ، جي ، نو ، دي ، راجاشانكار ، K. ، Anderson ، KS ، Baxter ، RH ، Blacklow ، SC ، Boggon ، TJ ، Bonvin ، AMJJ ، Borek ، D. ، Brett ، TJ ، Caflisch ، A. ، Chang ، C.-I. ، Chazin ، WJ ، Corbett ، KD، Cosgrove، MS، Crosson، S.، Dhe-Paganon، S.، Di Cera، E.، Drennan، CL، Eck، MJ، Eichman، BF، Fan، QR، Ferr & # 233-D'Amar & # 233 ، AR، كريستوفر فروم، J.، Garcia، KC، Gaudet، R.، Gong، P.، Harrison، SC، Heldwein، EE، Jia، Z.، Keenan، RJ، Kruse، AC، Kvansakul، M.، McLellan ، JS، Modis، Y.، Nam، Y.، Otwinowski، Z.، Pai، EF، Pereira، PJB، Petosa، C.، Raman، CS، Rapoport، TA، Roll-Mecak، A.، Rosen، MK، Rudenko، G.، Schlessinger، J.، Schwartz، TU، Shamoo، Y.، Sondermann، H.، Tao، YJ، Tolia، NH، Tsodikov، OV، Westover، KD، Wu، H.، Foster، I.، فريزر ، شبيبة ، مايا ، FRNC ، جونين ، T. ، كيرشهاوزن ، T. ، Diederichs ، K. ، Crosas ، M. & # 38 Sliz ، P. (2016). نات. كومون. 7 ، 10882. Web of Science CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
مينور ، دبليو ، سيمبورووسكي ، إم ، أوتوينوفسكي ، زد & # 38 كروزكس ، إم (2006). اكتا كريست. د 62 ، 859 & # 8211866. Web of Science CrossRef CAS IUCr المجلات Google & # 160Scholar
مينور ، دبليو ، داوتر ، زد ، هيليويل ، جي آر ، جاسكولسكي ، إم & # 38 ولودوير ، أ. (2016). بنية , 24 ، 216 & # 8211220. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
مياكاوا ، ت. (2020). مول. مخ , 13 ، 24. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Osipiuk، J.، Azizi، S.-A.، Dvorkin، S.، Endres، M.، Jedrzejczak، R.، Jones، KA، Kang، S.، Kathayat، RS، Kim، Y.، Lisnyak، VG، ماكي ، إس إل ، نيكولايسكو ، في ، تايلور ، كاليفورنيا ، تيسار ، سي ، زانغ ، واي.- إيه ، زو ، زد ، راندال ، جي ، ميشالسكا ، كيه ، سنايدر ، إس إيه ، ديكنسون ، بي سي & # 38 Joachimiak، A. (2021). نات. كومون. 12 ، 743. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Otwinowski ، Z. & # 38 Minor ، W. (1997). طرق الانزيم. 276 ، 307 & # 8211326. CrossRef CAS PubMed Web of Science Google & # 160Scholar
باركس ، J.M & # 38 Smith ، J.C (2020). إنجل. جيه ميد. 382 ، 2261 & # 82112264. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Pearce، N.M، Krojer، T. & # 38 von Delft، F. (2017). اكتا كريست. د 73 ، 256 # 8211266. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Raczynska، J. E.، Shabalin، I.G، Minor، W.، Wlodawer، A. & # 38 Jaskolski، M. (2018). مقاومة المخدرات. تحديث. 40 ، 1 & # 821112. شبكة العلوم CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
رحمن ، ف. ، تبريز ، س. ، علي ، ر. ، القحطاني ، أ.س. ، أحمد ، م.ز. & # 38 روب ، أ. (2021). J. Tradit. تكملة. ميد. 11 ، 173 & # 8211179. CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
روب ، ب. (2009). علم البلورات الجزيئي الحيوي: المبادئ والممارسة والتطبيق في علم الأحياء الإنشائي . نيويورك: جارلاند ساينس. جوجل & # 160Scholar
Sedova، M.، Jaroszewski، L.، Alisoltani، A. & # 38 Godzik، A. (2020). المعلوماتية الحيوية , 36 ، 4360 & # 82114362. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Shabalin، I.، Dauter، Z.، Jaskolski، M.، Minor، W. & # 38 Wlodawer، A. (2015). اكتا كريست. د 71 ، 1965 & # 82111979. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
سينغ ، ج. (2011). فارماكول. فارماكوثر. 2 ، 138 & # 8211139. CrossRef PubMed Google & # 160Scholar
Touw ، W.G. ، Joosten ، R.P & # 38 Vriend ، G. (2016). جيه مول. بيول. 428 ، 1375 & # 82111393. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Waman، V. P.، Sen، N.، Varadi، M.، Daina، A.، Wodak، S.J، Zoete، V.، Velankar، S. & # 38 Orengo، C. (2020). نبذة. بيوينفورم. ، bbaa362. جوجل & # 160Scholar
وارد ، ج.هـ. (1963). جيه. ستات. مساعد. 58 ، 236 & # 8211244. CrossRef Google & # 160Scholar
وينتر ، جي ، ووترمان ، دي جي ، باركهورست ، جي إم ، بروستر ، أس ، جيلديا ، آر جي ، غيرستل ، إم ، فوينتيس مونتيرو ، إل ، فولمار ، إم ، ميشيل كلارك ، تي ، يونج ، آي دي ، سوتر ، NK & # 38 Evans ، G. (2018). اكتا كريست. د 74 ، 85 & # 821197. Web of Science CrossRef IUCr المجلات Google & # 160Scholar
Wlodawer، A.، Dauter، Z.، Porebski، P. J.، Minor، W.، Stanfield، R.، Jaskolski، M.، Pozharski، E.، Weichenberger، C. X. & # 38 Rupp، B. (2018). FEBS J. 285 ، 444 & # 8211466. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Wlodawer، A.، Dauter، Z.، Shabalin، I.G، Gilski، M.، Brzezinski، D.، Kowiel، M.، Minor، W.، Rupp، B. & # 38 Jaskolski، M. (2020). FEBS J. 287 ، 3703 & # 82113718. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Wlodawer، A.، Minor، W.، Dauter، Z. & # 38 Jaskolski، M. (2013). FEBS J. 280 ، 5705 & # 82115736. شبكة العلوم CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Zheng، H.، Hou، J.، Zimmerman، M.D، Wlodawer، A. & # 38 Minor، W. (2014). إكسب. رأي. المخدرات. اكتشاف. 9 ، 125 & # 8211137. شبكة العلوم CrossRef CAS Google & # 160Scholar
Zheng ، H. ، Porebski ، P. J. ، Grabowski ، M. ، Cooper ، D.R & # 38 Minor ، W. (2017). طرق مول. بيول. 1607 ، 643 & # 8211665. CrossRef CAS PubMed Google & # 160Scholar
Zimmerman ، M.D ، Grabowski ، M. ، Domagalski ، M.J ، Maclean ، E.M ، Chruszcz ، M. & # 38 Minor ، W. (2014). طرق مول. بيول. 1140 ، 1 & # 821125. CrossRef PubMed Google & # 160Scholar

هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution (CC-BY) ، والذي يسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ بأي وسيلة ، بشرط ذكر المؤلفين الأصليين والمصدر.


عرض الادب

التحدي الأولي الذي يواجهه أي باحث عند التحقيق في القضايا الأخلاقية لـ AI + BD هو أنه نظرًا لشعبية الموضوع ، هناك مؤلفات واسعة وسريعة النمو يجب أخذها في الاعتبار. يتم تغطية القضايا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي + BD من خلال عدد من الأماكن الأكاديمية ، بما في ذلك بعض المجالات المحددة مثل مؤتمر AAAI / ACM حول الذكاء الاصطناعي والأخلاق والمجتمع (https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/ 3306618) ومبادرة سياسية والعديد من التقارير البحثية الممولة من القطاعين العام والخاص (Whittlestone، Nyrup، Alexandrova، Dihal، & amp Cave، 2019). تم نشر المحاولات الأولية لتقديم لمحات عامة عن المنطقة (Jobin، 2019 Mittelstadt، Allo، Taddeo، Wachter، & amp Floridi، 2016) ، ولكن لا يوجد رأي مستقر حول ما يعتبر مسألة أخلاقية ولماذا. نهدف في هذه الورقة إلى تقديم نظرة عامة واسعة على القضايا التي تم العثور عليها من خلال دراسات الحالة. تطرح هذه الورقة ما يُنظر إليه عمومًا على أنه قضايا أخلاقية في الأدبيات أو الاهتمامات التي لها تأثيرات وتداعيات أخلاقية. نحن صراحة لا نطبق إطارًا فلسفيًا معينًا للأخلاق ولكننا نقبل كقضايا أخلاقية تلك القضايا التي نواجهها في الأدبيات. تستند هذه المراجعة إلى فهم الوضع الحالي للأدبيات من قبل مؤلفي الورقة. إنها ليست مراجعة منظمة ولا تدعي تغطية شاملة ولكنها تشارك بعض الأفكار المثيرة للاهتمام.

لتكون قادرًا على إجراء تحليل القضايا الأخلاقية في دراسات الحالة الخاصة بنا ، سعينا إلى تصنيف القضايا الأخلاقية الموجودة في الأدبيات. هناك طرق عديدة محتملة للقيام بذلك ولا يدعي اقتراحنا أنه موثوق. اقتراحنا هو ترتيب القضايا الأخلاقية من حيث أفقها الزمني ، أي مقدار الوقت الذي من المحتمل أن تستغرقه لتكون قادرًا على معالجتها. الوقت متغير مستمر ، لكننا نقترح أنه من الممكن فرز القضايا إلى ثلاث مجموعات: المدى القصير والمتوسط ​​والمدى الطويل (انظر الشكل 1).

الأفق الزمني لمعالجة القضايا الأخلاقية

كما اقترح باوم (2017) ، من الأفضل الاعتراف بأنه ستكون هناك قضايا أخلاقية وأنشطة التخفيف ذات الصلة التي لا يمكن أن تتناسب حصريًا مع المدى القصير أو المتوسط ​​أو الطويل.

بخلاف رؤيته كتصنيف موثوق ، نرى هذا على أنه إرشادي يعكس جوانب المناقشة الحالية. أحد الأسباب التي تجعل هذا التصنيف مفيدًا هو أن الأفق الزمني للقضايا الأخلاقية هو متغير مفيد محتمل ، حيث غالبًا ما تُتهم الشركات بتفضيل المكاسب قصيرة الأجل على الفوائد طويلة الأجل. وبالمثل ، يجب أن تكون القضايا قصيرة المدى قادرة على معالجتها على المستوى المحلي حتى تنجح الإصلاحات قصيرة المدى.

القضايا قصيرة المدى

هذه هي القضايا التي يوجد افتراض معقول بأنها يمكن معالجتها على المدى القصير. لا نرغب في تحديد ما يعتبر قصير المدى بالضبط ، لأن أي تعريف يتم طرحه سيكون مثيرًا للجدل عند تحليل الحدود والفترات الانتقالية. لذلك ، قد يكون التعريف الأفضل للمدى القصير هو أنه يمكن توقع معالجة مثل هذه القضايا بنجاح في الأنظمة التقنية التي تعمل حاليًا أو قيد التطوير. ترتبط العديد من القضايا التي نناقشها تحت عنوان القضايا قصيرة المدى ارتباطًا مباشرًا ببعض التقنيات الرئيسية التي تقود النقاش الحالي حول الذكاء الاصطناعي ، ولا سيما التعلم الآلي وبعض تقنياته وأساليبه التمكينية مثل الشبكات العصبية والتعلم المعزز.

تتضمن العديد من المزايا التي وعد بها BD + AI استخدام البيانات الشخصية ، والبيانات التي يمكن استخدامها لتحديد هوية الأفراد. يتضمن ذلك بيانات العميل الخاصة ببيانات ANPR (التعرف الآلي على لوحة الأرقام) وبيانات مصرفية بل تتضمن بيانات حول أراضي المزارعين والماشية والمحاصيل. القضايا المحيطة الإجمالية و التحكم في البيانات تمت مناقشتها على نطاق واسع والاعتراف بها باعتبارها اهتمامات أخلاقية رئيسية يجب معالجتها (Boyd & amp Crawford، 2012 Tene & amp Polonetsky، 2012، 2013 Mittelstadt، Allo، Taddeo، Wachter، & amp Floridi، 2016 Jain، Gyanchandani، & amp Khare، 2016 Mai، 2016 ماكنش ، 2018). يمكن إرجاع القلق المحيط بالخصوصية إلى مزيج من المستوى العام للوعي بقضايا الخصوصية واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) التي تم تقديمها مؤخرًا. تتماشى بشكل وثيق مع قضايا الخصوصية تلك المتعلقة بـ الشفافية من العمليات التي تتعامل مع البيانات ، والتي يمكن تصنيفها غالبًا على أنها الغموض الداخلي والخارجي والمتعمد (Burrell، 2016 Lepri، Staiano، Sangokoya، Letouzé، & amp Oliver، 2017 Mittelstadt، Allo، Taddeo، Wachter، & amp Floridi، 2016).

ال إرشادات للذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة تم إصدار الحاشية السفلية 4 في عام 2018 من قبل فريق الخبراء رفيعي المستوى المعني بالذكاء الاصطناعي (AI HLEG Footnote 5) ، وتلبية الحاجة إلى المتانة الفنية والسلامة ، بما في ذلك الدقة وإمكانية التكرار والموثوقية. مصداقية يرتبط كذلك بمتطلبات التنوع والإنصاف والتأثير الاجتماعي لأنه يعالج التحرر من التحيز من وجهة نظر فنية. يشير مفهوم الموثوقية ، عندما يتعلق الأمر بـ BD + AI ، إلى القدرة على التحقق من استقرار أو اتساق مجموعة من النتائج (Bush، 2012 Ferraggine، Doorn، & amp Rivera، 2009 Meeker and Hong، 2014).

إذا كانت التكنولوجيا غير موثوقة وعرضة للخطأ وغير مناسبة للغرض ، فقد تنجم مشكلات أخلاقية معاكسة عن القرارات التي تتخذها التكنولوجيا. دقة التوصيات التي قدمتها BD + AI هي نتيجة مباشرة لدرجة موثوقية التكنولوجيا (Barolli ، Takizawa ، Xhafa ، & amp Enokido ، 2019). التحيز والتمييز في الخوارزميات بوعي أو بغير وعي من قبل أولئك الذين يستخدمون BD + AI أو بسبب الخوارزميات التي تعكس التحيزات الموجودة مسبقًا (Baroccas and Selbst ، 2016). تم توثيق أمثلة التحيز التي تعكس غالبًا "عدم التوازن في الفئات الاجتماعية والاقتصادية أو الفئات" الطبقية "الأخرى - على سبيل المثال ، لا يتم أخذ عينات لمجموعة أو مجموعات معينة بقدر ما يتم أخذ عينات أخرى أو على الإطلاق" (Panch et al. ، 2019). لديها القدرة على التأثير على مستويات عدم المساواة والتمييز ، وإذا لم يتم تصحيح التحيزات ، يمكن لهذه الأنظمة إعادة إنتاج أنماط التمييز الحالية وترث تحيزات صانعي القرار السابقين (Barocas & amp Selbst ، 2016 ، ص 674). تم توثيق مثال على التحيزات الموروثة في الولايات المتحدة ، حيث حُكم على المواطنين الأمريكيين من أصل أفريقي ، في كثير من الأحيان ، بأحكام سجن أطول من القوقازيين عن نفس الجريمة.

القضايا المتوسطة الأجل

لا ترتبط المشكلات متوسطة الأجل بشكل واضح بتقنية معينة ولكنها تنشأ عادةً من دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك التعلم الآلي في الأنظمة والسياقات الاجتماعية والتقنية الأكبر. وبالتالي فهي مرتبطة بطريقة تأثر الحياة في المجتمعات الحديثة بالتكنولوجيات الجديدة. يمكن أن تستند هذه إلى القضايا المحددة المذكورة أعلاه ولكن لها تأثير رئيسي على المستوى المجتمعي. قد يسمح استخدام BD + AI بإخضاع سلوك الأفراد للتدقيق و مراقبة، مما يؤدي إلى التعديات على الخصوصية والحرية والاستقلالية وتقرير المصير (وولف ، 2015). هناك أيضًا احتمال أن يؤدي الاستخدام المتزايد للطرق الخوارزمية في صنع القرار المجتمعي إلى إنشاء نوع من الحكم التكنوقراطي (Canry & amp Powell، 2014 Janssen & amp Kuk، 2016) ، والتي يمكن أن تنتهك عمليات صنع القرار لدى الأشخاص (Kuriakose & amp Iyer ، 2018). على سبيل المثال ، بسبب المستويات العالية لاسترداد البيانات العامة ، قد يؤدي BD + AI إلى إلحاق الضرر بالأشخاص حرية التعبير وتكوين الجمعيات والتنقل من خلال الخوف من المراقبة والآثار المخيفة (لاتونيرو ، 2018).

تتحمل الشركات مسؤولية التأكد من ذلك تجاه المستخدم النهائي الامتثال والمساءلة والشفافية BD + AI (Mittelstadt، Allo، Taddeo، Wachter، & amp Floridi، 2016). ومع ذلك ، عندما يصعب تتبع مصدر المشكلة ، بسبب قضايا التعتيم ، يصبح من الصعب تحديد المسؤول عن القرارات التي يتخذها BD + AI. تجدر الإشارة إلى أن مسحًا واسع النطاق في أستراليا في عام 2020 أشار إلى أن 57.9٪ من المستخدمين النهائيين ليسوا واثقين على الإطلاق من أن معظم الشركات تتخذ الخطوات المناسبة لحماية بيانات المستخدم. تُعد أهمية فهم المسؤولية وتوظيفها قضية مستهدفة في العديد من الدراسات (Chatfield et al.، 2017 Fothergill et al.، 2019 Jirotka et al.، 2017 Pellé & amp Reber، 2015). تم التأكيد على الثقة والتحكم في BD + AI كقضية من خلال تقرير ICO الأخير الذي يوضح أن معظم مواطني المملكة المتحدة لا يثقون في المنظمات ببياناتهم (ICO ، 2017).

عدالة مصدر قلق رئيسي في BD + AI (جونسون ، 2014 ، 2018). كنقطة انطلاق ، تتمثل العدالة في منح كل شخص حقه أو معاملته للناس بإنصاف (دي جورج ، ص 101). يتمثل أحد الشواغل الرئيسية في أن الفوائد سيحصدها الأفراد والمؤسسات الأقوياء ، بينما يقع العبء في الغالب على أفراد المجتمع الأكثر فقراً (تايلور ، 2017). يمكن أن تعكس BD + AI أيضًا القصد البشري ، وتنشر أنماط القوة والسلطة (بورتميس وبرج أمبير ، 2015 ، ص 1). غالبًا ما تكون المعرفة التي تقدمها BD + AI في أيدي عدد قليل من الشركات القوية (Wheeler ، 2016). تتزايد اختلالات القوة لأن الشركات والحكومات يمكنها نشر BD + AI للمراقبة وانتهاكات الخصوصية والتلاعب ، من خلال جهود التسويق الشخصية واستراتيجيات الرقابة الاجتماعية (Lepri ، Staiano ، Sangokoya ، Letouzé ، & amp Oliver ، 2017 ، ص 11). يلعبون دورًا في صعود تحويل البيانات ، خاصةً عندما يكون لدى مجموعات محددة (مثل المؤسسات الأكاديمية والمؤسسات الحكومية) وصولاً غير مقيد إلى مجموعات البيانات الكبيرة (van Dijck، 2014، p.203).

التمييز، في استخدام BD + AI ، يمكن أن يحدث عندما يتم تصنيف الأفراد بناءً على خياراتهم وسلوكهم عبر الإنترنت ، ولكن أيضًا جنسهم وعرقهم وانتمائهم إلى مجموعات معينة (Calders، Kamiran، & amp Pechenizkiy، 2009 Cohen et al.، 2014 and Danna & amp غاندي ، 2002). قد يؤدي اتخاذ القرار الخوارزمي القائم على البيانات إلى التمييز الذي يتم تبنيه بعد ذلك من قبل صانعي القرار ومن هم في السلطة (Lepri، Staiano، Sangokoya، Letouzé، & amp Oliver، 2017، p.4). التحيز والتمييز يمكن أن يسهم في عدم المساواة. قد تواجه بعض الفئات المحرومة بالفعل تفاوتات أسوأ ، لا سيما إذا كان أولئك الذين ينتمون إلى الفئات المهمشة تاريخياً أقل الوصول والتمثيل (Barocas & amp Selbst، 2016، p.685 Schradie، 2017). يمكن إعادة إنتاج التحيزات المعززة لعدم المساواة في BD + AI ، مثل استخدام الشرطة التنبؤية لاستهداف الأحياء التي تضم أقليات عرقية إلى حد كبير أو المجموعات المهمشة تاريخيًا (أونيل ، 2016).

توفر BD + AI إمكانات كبيرة لزيادة الأرباح وتقليل الأعباء المادية على الموظفين وتوظيف ممارسات الاستدامة المبتكرة (Badri، Boudreau-Trudel، & amp Souissi، 2018). إنها توفر إمكانية إحداث تحسينات في الابتكار والعلوم والمعرفة مما يسمح للمنظمات بالتقدم والتوسع والاستفادة الاقتصادية من تطويرها وتطبيقها (كروفورد وآخرون ، 2014). يتم الإعلان عن BD + AI باعتبارها ضخمة للنمو الاقتصادي وتطوير مجموعة واسعة من الصناعات في جميع أنحاء العالم (Einav & amp Levin ، 2014). قد تكون الفوائد الاقتصادية المتراكمة من BD + AI هي المحرك الأقوى لاستخدامها ، ولكن BD + AI يحمل أيضًا القدرة على التسبب ضرر اقتصادي للمواطنين والشركات أو خلق قضايا أخلاقية معاكسة أخرى (نيومان ، 2013).

ومع ذلك ، يرى البعض في الأدبيات أن التطوير المشترك للعمالة والأتمتة هو نظرة ساذجة إلى حد ما (Zuboff ، 2015). قد تستفيد شركات BD + AI من اقتصاد أتمتة `` ما بعد العمالة '' ، والذي قد يكون له تأثير سلبي على سوق العمل (Bossman ، 2016) ، لتحل محل ما يصل إلى 47٪ من جميع الوظائف في الولايات المتحدة خلال العشرين عامًا القادمة (Frey & amp Osborne ، 2017). المهن الأكثر عرضة للخطر تؤثر على التوظيف يرتبط بثلاث من دراسات الحالة لدينا: الزراعة والدعم الإداري وقطاع التأمين (Frey & amp Osborne ، 2017).

القضايا طويلة المدى

القضايا طويلة الأجل هي تلك المتعلقة بالجوانب الأساسية لطبيعة الواقع أو المجتمع أو الإنسانية. على سبيل المثال ، سوف يطور الذكاء الاصطناعي قدرات تفوق بكثير قدرات البشر (كورزويل ، 2006). في هذه المرحلة ، تسمى أحيانًا "التفردالآلات تحقق الذكاء البشري ، ومن المتوقع أن تكون قادرة على تحسين نفسها وبالتالي تجاوز الذكاء البشري وتصبح فائق الذكاء (بوستروم ، 2016). إذا حدث هذا ، فقد يكون له عواقب بائسة على البشرية كما هو موضح غالبًا في الخيال العلمي. أيضًا ، من المنطقي أن الأذكياء الفائقين ، أو حتى الآلات الذكية العادية قد تكتسب مكانة أخلاقية.

يجب أن يكون واضحًا أن هذه التوقعات ليست مشتركة عالميًا. يشيرون إلى ما يسمى غالبًا "الذكاء العام الاصطناعي" (AGI) ، وهي مجموعة من التقنيات التي تحاكي قدرات التفكير البشري على نطاق أوسع. الحاشية 6

علاوة على ذلك ، إذا كنا قد اكتسبنا قدرات جديدة ، على سبيل المثال باستخدام الغرسات التقنية لتعزيز الطبيعة البشرية. قد يسمى الكائن الناتج أ ما وراء البشر، الخطوة التالية في تطور الإنسان أو تطوره. مرة أخرى ، من المهم التأكيد على أن هذه فكرة متنازع عليها (ليفينجستون ، 2015) لكنها تحظى باهتمام متزايد في الخطاب العام وحسابات العلوم الشعبية (هراري ، 2017).

لقد اخترنا هذا التمييز لثلاث مجموعات من القضايا لفهم كيفية وضع استراتيجيات التخفيف داخل المنظمات في سياقها. نحن نعترف بأن هذه قراءة واحدة للأدب وأن العديد من القراءة الأخرى ممكنة. في هذا الحساب للأدب حاولنا أن نفهم الخطاب الحالي للسماح لنا بفهم نتائجنا التجريبية التي يتم تقديمها في الأقسام التالية.


دراسة الحالة الرابعة - هذه مهمة أسبوعية

دراسة الحالة الرابعة في ورقة عمل دراسة الحالة الرابعة ، الدكتورة دانييلا يونغ هي أخصائية نفسية صحية تقوم بإجراء دراسة تمولها الحكومة الفيدرالية حول الأزواج حيث كان الشريك الذكر في السجن بسبب عنف الشريك الحميم (IPV). كان الدكتور يونغ يدرس 25 زوجًا على مدار عام ، وأحد الأزواج هو Aiden ، البالغ من العمر 35 عامًا والذي تم إطلاق سراحه من السجن بعد تجسيده لـ IPV ضد زوجته ، Maya. أيدن ومايا رأوا الدكتور يونغ لمدة ثماني جلسات وبدأوا يشعرون بالدعم الاجتماعي للدكتور عندما يشاركون مشاعرهم. خلال هذه الجلسات ، يعاني أيدن من مشكلة في الشرب ، وفي الأوقات التي يشرب فيها ، يميل إلى الإغماء. خلال فترات انقطاع التيار الكهربائي هذه ، كان معروفاً أنه يتصل بزوجته ويوجه تهديدات. ولم ترد أنباء عن متابعة أيدن للتهديدات التي وجهت لزوجته. يتلقى الدكتور يونغ رسالة إلى أيدن تفيد بأنه الآن يعرف ما هو ولا يمكنها مساعدته. يواصل القول إن الزجاجة هي منقذه ، وسوف ينتهي ببعض هذه الليلة. لاحظ الدكتور يونغ أنه خلال الرسالة أن خطاب أيدن غير واضح. حاول الدكتور يونغ الاتصال بكل من أيدن وزوجته مايا دون إجابة. بعد ساعتين ، لم يسمع الدكتور يونغ أيًا من أيدن أو مايا ويفكر في استدعاء السلطة لإجراء فحص على أيدن وزوجته. لماذا هذه معضلة أخلاقية؟ ما هي المبادئ الأخلاقية لـ APA التي تساعد في تأطير طبيعة المعضلة؟ المعضلة الأخلاقية للدكتورة يونغ هنا هي أنها ليست أيدن ومعالج مايا وتراهما فقط لإجراء بحث حول علاقتهما بسبب عنف الشريك الحميم. إنها ملزمة بعدم الإضرار بعملائها ، وهذا يتطلب منها الاتصال بجهات إنفاذ القانون. إذا كان هناك اعتقاد بأن Aiden سوف يؤذي نفسه أو

هذا ، ومع ذلك ، اعتمادًا على الولاية التي تقيم فيها يعتمد على الشخص المطلوب منها الإبلاغ عنه. في بعض الولايات ، يُطلب من عالم النفس فقط إبلاغ تطبيق القانون ولا أحد غيره عن الموقف. تنص بعض الدول على أنه من المقبول إبلاغ الشخص الذي يتعرض للتهديد. في هذه الحالة ، القانون المعياري 3.04 أ ، تجنب الأذى ، "يتخذ علماء النفس خطوات معقولة لتجنب إيذاء المشاركين في البحث ، وتقليل الضرر حيثما يكون متوقعًا ولا مفر منه" (APA ، 2017 ، صفحة 6 ، فقرة 4). في حين أن الدكتورة يونغ هي فقط أخصائية نفسية بحثية يجب ألا تؤثر على قرارها الأخلاقي بالإبلاغ عن التهديد. لا تزال طبيبة نفسية والتي لا تزال تقدم لها تقريرًا إلزاميًا. كيف تكون المعايير الأخلاقية لـ APA 2.01a b و c 2.04 3.04 3.06 4.01 4.02 و 10.10a ذات صلة بهذه الحالة؟ ما هي المعايير الأخرى التي قد تنطبق؟ المعايير الأخلاقية 2.01a و b و c و 2.04 ذات صلة بهذه الحالة نظرًا لكون الدكتورة يونغ أخصائية نفسية صحية وتقوم بإجراء بحث حول عنف الشريك الحميم وهو ما درسته ودربت على فعله. وفقًا لـ APA ، (2017) ينص على أن 3. "(أ) يتخذ علماء النفس خطوات معقولة لتجنب إيذاء عملائهم / مرضاهم ، والطلاب ، والمشرفين ، والمشاركين في البحث ، وعملاء المؤسسات ، وغيرهم ممن يعملون معهم ، ولتقليل الضرر حيثما يحدث أمر متوقع ولا مفر منه "(الصفحة 6 ، الفقرة 4). كما أن الكود الأخلاقي 4.01 و 4.02 لهما صلة بهذه الحالة حيث أن الدكتور يونغ مطالب بموجب القانون بالحفاظ على السرية ما لم يكن ذلك مطلوبًا بموجب واجب حماية التمثال. كما يُطلب منها الإبلاغ عن حدود سريتها عندما يتعلق الأمر بمتطلبات القانون. كما ذكر فيشر (2017) "بموجب المعيار 4.02 أ ، يجب أن يناقش علماء النفس مع الأشخاص والمنظمات الذين يعملون معهم التزامات الإبلاغ والقيود الأخرى على سرية المعلومات التي يمكن توقعها بشكل معقول" (ص 179). 10.10a ذات صلة أيضًا بهذه الحالة لأن الدكتور Yeung يمكنه إنهاء الخدمة بسبب الضرر المحتمل الذي تسببه لـ Aiden. المعايير الأخلاقية الأخرى ذات الصلة بهذه الحالة هي 10.

و 10.02. 10.01 هي موافقة مستنيرة أخرى على العلاج وأهمية التأكد من أن العميل على علم بجميع المعلومات الصحيحة. 10.02 ذو صلة نظرًا لأن الدكتور يونغ يعمل مع أيدن وزوجته مايا. عند العمل مع الأزواج وفقًا لـ 10.02 من المهم أن يوضح الطبيب النفسي من هو العميل والعلاقة مع الآخرين في العلاج. في هذه الحالة 10..02a سيكون مناسبًا أيضًا نظرًا لحقيقة أنه إذا حدث شيء ما لمايا ، فإن الدكتور Yeung يحتاج إلى الشهادة ضد Aiden.

ما هي البدائل الأخلاقية للدكتور يونغ لحل هذه المعضلة؟ ما هو البديل الأفضل الذي يعكس المبدأ الطموح لقانون الأخلاقيات والمعيار القابل للتنفيذ ، بالإضافة إلى المعايير القانونية والتزامات الدكتور يونغ تجاه أصحاب المصلحة؟

بديل الدكتور يونغ لحل هذه المعضلة هو تطبيق الكود القياسي 3.09 و 4.05. يمكنها طلب المشورة من شخص أكثر دراية بهذا النوع من المواقف. عند استخدام مدونة الأخلاقيات 4.05 ، تم تكليفها بتقديم المعلومات كما هو منصوص عليه في القانون والتي ستكون التزامها تجاه أصحاب المصلحة.

ما هي الخطوات التي يجب أن تتخذها الدكتورة يونغ لتنفيذ قرارها أخلاقياً ومراقبة آثاره؟ من أهم الأشياء التي يمكن للدكتور يونغ القيام بها هو اتباع الكود الأخلاقي 3.04 وهو عدم التسبب في أي ضرر. إنها بحاجة إلى التأكد من أن حدود سرية البحث الخاصة بها هي ما يأمر به القانون. إذا اعتقدت أن أحد مشاركتها سيؤذي نفسه أو الآخرين ، فهي مكلفة بالإبلاغ عن ذلك. في حالة Aiden ، يمكنها إحالته إلى الاستشارة الفردية مع شخص مؤهل أكثر للتعامل مع تعاطي المخدرات والسلوكيات العنيفة.


ملاحظات ختامية

في الأقسام السابقة ، حددت اللجنة ما تعنيه صحة السكان من حيث فهم ليس فقط مخاطر التعرضات المختلفة للأفراد ولكن أيضًا أهمية دمج المفاهيم المتعلقة بتوزيع المخاطر بين السكان. حدد هذا الفصل طريقة لفهم كيف تؤثر الظروف الاجتماعية والبيئية والبيولوجية على صحة السكان. تظهر التدخلات القائمة على السكان ، مثل سياسات مكافحة التبغ ، أنه من الممكن تنفيذ استراتيجيات فعالة من حيث التكلفة تفيد المجتمع ككل وتحسن صحة العديد من شرائح السكان. سيتعين على تحسينات صحة السكان تركيز الانتباه على كل من التحسين العام في صحة الأمة وتقليل التفاوتات في الصحة ، على النحو الموصى به من قبل الأشخاص الأصحاء 2010. لتحقيق هذا الهدف ، سيتعين على الأمة تطوير استراتيجيات مبتكرة للتدخلات لمجموعة واسعة من المحددات الصحية. العديد من محددات الصحة هي جزء من السياق الاقتصادي والاجتماعي الواسع ، وبالتالي فهي خارجة عن السيطرة المباشرة للمسؤولين في مؤسسات الرعاية الصحية في القطاعين العام والخاص. سيتطلب العمل بشأن هذه الاستراتيجيات على المستوى الوطني مواءمة السياسة العامة في قطاعات الزراعة والتجارة والتعليم والخزانة الحكومية ، من بين أمور أخرى ، لتعزيز الصحة. وهذا يشمل توفير الموارد لدعم البحث القائم على السكان الضروري لتعزيز فهمنا للمسببات الاجتماعية للمرض والإعاقة. يعود تاريخ الجهود المبذولة للحد من استخدام التبغ إلى 50 عامًا منذ ظهور أول تقرير للجراح العام. يوجد الآن مستوى عالٍ من التوافق والإرادة السياسية للعمل. يجب أن تكون أنظمة الصحة العامة الفعالة وسيلة لتسريع مثل هذه الجهود لإنقاذ آلاف الأرواح التي ستُفقد لولا ذلك. يتمثل الدور الخاص للبنية التحتية الحكومية للصحة العامة في الدفاع عن الآخرين وتثقيفهم حول الأدلة لدعم مثل هذه الإجراءات السياسية والتأكد من أن نظام الصحة العامة & # x02014 المجموعة المتنوعة من الأفراد والمنظمات التي يجب أن تعمل معًا من أجل الصحة على مستوى المجتمع & # x02014 ملتزم ومجهز لتنفيذ مجموعة منسقة من الاستراتيجيات لتحقيق أعلى مستويات الصحة للأمة. تستكشف الفصول التالية من هذا التقرير الدور المحتمل لكل مكون من مكونات نظام الصحة العامة في تحقيق هذا الهدف.

التأكيد هو أحد وظائف الصحة العامة الأساسية الثلاث التي طرحها تقرير المنظمة الدولية للهجرة لعام 1988 مستقبل الصحة العامة. سيكون الدور الخاص للبنية التحتية الحكومية للصحة العامة في هذه المهمة هو دور الوكيل والميسر والداعم بدلاً من الفاعل في كل موقف ، لأن ضمان أمة صحية لا يمكن تحقيقه من خلال خطة عمل واحدة أو من خلال جهود فرد واحد. وكالة حكومية أو قطاع من الاقتصاد. بدلاً من ذلك ، سيتطلب مجموعة منسقة من الاستراتيجيات التي يجب تنفيذها من قبل جميع الأمريكيين & # x02014 كأفراد وعائلات وأفراد المجتمع والشركات والعاملين والمواطنين. مع تولي كل قطاع من قطاعات المجتمع جزءًا من المسؤولية عن تحسين صحة الأمة ، يصبح من الممكن بشكل متزايد تحقيق الإمكانات الحقيقية للأمة لسكان يتمتعون بصحة ممتازة وأقل تفاوتات ممكنة.

تناقش الفصول التالية العديد من الشركاء ضمن نظام الصحة العامة المعاد تعريفه والذي يشتمل على العمود الفقري للبنية التحتية الحكومية للصحة العامة ، ولكنه يتضمن الموارد ووجهات النظر والإجراءات الخاصة بأصحاب المصلحة الآخرين الذين هم شركاء في نظام الصحة العامة. يمكن لكل من هؤلاء الشركاء زيادة أهمية مساهماته في صحة السكان من خلال مراعاة المحددات المتعددة للصحة ، لا سيما تلك التي تساهم في عدم تكافؤ الفرص في التمتع بصحة جيدة.


شاهد الفيديو: مقطع توضيحي مهم (أغسطس 2022).