43 research outputs found
Successful conductingof the real estatecadastre on the basis of experience of the netherlands
Competitive immunochemical determination of antigens using conjugates containing Co(II) and Ni(II) | Konkurentnoe immunokhimicheskoe opredelenie antigenov s pomoshch'iu kon"iugatov, soderzhashchikh iony Co(II) i Ni(II).
A new variant of competitive heterogeneous immunoassay for certain proteinaceous antigens has been developed. The assay is based on the use of the target protein conjugated with Co(II) or Ni(II) ions and immobilized Abs. The effect of catalytic hydrogen release allows quantitation of the metal ion labels by voltammetry at the final step of the assay. The conjugates have been characterized by spectrophotometry, voltammetry, atomic adsorption spectrometry, and nuclear magnetic relaxation. Based on the use of the conjugate RNase-diethylenetriaminepentaacetic acid-Co(II) (10:4:4), a competitive immunoassay for RNase has been developed, detecting the target protein in the range 2 x 10(-2)-2 x 10(-4) mg/ml
Noncompetitive immunochemical determination of ribonuclease using transition metal ions and the effect of catalytic hydrogen release | Nekonkurentnoe immunokhimicheskoe opredelenie ribonukleazy s ispol'zovaniem ionov perekhodnykh metallov i éffekta kataliticheskogo vydeleniia vodoroda.
A noncompetitive variant of immunochemical ribonuclease (RNase) determination has been developed, involving the use of Co(II) as a label. A variety of approaches to labeling the immunological reagent with the metal have been assessed. In the variant proposed, catalytic hydrogen release was used as a means of detecting the label, the amount of which was proportional to RNase concentration. Conditions making it possible to record catalytic hydrogen release fluxes were determined. In the presence of RNase, the electrocatalytic effect was maximum at a concentration of Co(II) in the ammoniac buffer, equal to 2 x 10(-4) M (pH 10.0). The dependence was linear in the range 4-2000 ng/ml RNase concentrations (threshold concentration, 2 ng/ml)
Factors influencing the cellular location of proteolytic enzymes of Bacillus intermedius
Thiol-dependent serine proteinase and glutamylendopeptidase of Bacillus intermedius 3-19 being prevailing enzymes in the total pool of extracellular proteinases (95%) of this microorganism in catalytic active form were detected on the membrane of the cells. Production of these enzymes was maximum on the medium containing inorganic phosphate and gelatin and decreased 2-4-fold on the medium with glucose and lactate. The level of the activity of extracellular enzymes correlated with that of corresponding membrane-bound proteins. The addition of CoCl2 (2 mM) into the medium caused essential increase in extracellular glutamylendopeptidase activity and promoted the release of membrane-bound enzyme into cultural fluid. Proteolytic activity was detected in cytoplasm also. Proteinases localized in cytoplasm were shown to differ in properties from those secreted
From Barbie to the oligarchs wife: Reading fantasy femininity and globalisation in post-Soviet Russian womens magazines
This article shows how an analysis of fantasy femininity sheds light on how norms of gender, class and national identity reflect global and local cross-cultural currents in post-Soviet Russia. Drawing on a discourse analysis of women’s magazines and in-depth interviews with readers, it shows how, in the globalized post-Soviet cultural landscape, fantasy femininity represents both change and continuity. Feminine archetypes in women’s magazines, from fairytale princesses to Barbie dolls, reflect a wider post-Soviet cultural hybridisation, and show how Western women’s magazines have adapted to the Russian context. Furthermore, the article highlights readers’ ambiguous attitudes towards post-Soviet cultural trends linked to perceived Westernisation or globalisation, such as individualism, conspicuous consumption, and glamour
Диагностика неатрофического антрального хеликобактер-ассоциированного гастрита у больных язвенной болезнью двенадцатиперстной кишки в сочетании с бронхиальной астмой с помощью тест-системы «Гастропанель»
This paper presents the results obtained by the investigation of morphological condition of a gastric mucosa and serum concentration of pepsinogen-I, pepsinogen-II, and gastrin-17, as well as H. pylori IgG antibodies using «Gastropanel» test system when examining patients suffering from a duodenal ulcer combined with bronchial asthma. It was reveled that the level of serum concentration is in close relation to gastritis activity and Helicjbacter pylori bacterization in the gastric mucosa, thus expanding the «Gastropanel» test system application for diagnosing not only atrophic gastritis, but also for helicobacter gastritis without evidence of atrophy.В статье представлены результаты изучения морфологического состояния слизистой оболочки желудка и сывороточных концентраций пепсиногена-I, пепсиногена-II, гастрина-17 и антител к Helicobacter pylori с использованием тест-системы «Гастропанель» у больных язвенной болезнью в сочетании с бронхиальной астмой. Выявлена взаимосвязь уровня сывороточных показателей с активностью гастрита и степенью обсемененности Helicobacter pylori слизистой оболочки желудка, что позволяет расширить область применения данной тест-системы для диагностики у больных не только атрофического гастрита, но и хеликобактерного гастрита без признаков атрофии
Анализ 19,9 млн публикаций базы данных PubMed/MEDLINE методами искусственного интеллекта: подходы к обобщению накопленных данных и феномен “fake news”
Introduction. The English-language databases PubMed/MEDLINE and Embase are valuable information resources for finding original publications in basic and clinical medicine. Currently, there are no artificial intelligence systems to evaluate the quality of these publications.Aim. Development and testing of a system for sentiment analysis (i.e. analysis of emotional modality) of biomedical publications.Materials and methods. The technique of analysis of the “Big data” of biomedical publications was formulated on the basis of the topological theory of sentiment analysis. Algorithms have been developed that allow for the classification of texts from 16 sentiment classes with 90% accuracy (manipulative speech, research without positive results, propaganda, falsification of results, negative personal attitude, aggressive text, negative emotional background, etc.). Based on the algorithms, a scale for assessing the sentiment quality of research (β-score) is proposed.Results. Abstracts of 19.9 million publications registered in PubMed/MEDLINE over the past 50 years (1970–2019) were analyzed. It was shown that publications with low sentiment quality (the value of the β-score of the text is less than zero, which corresponds to the prevalence of manipulative and negative sentiments in the text) comprise only 18.5% (3.68 out of 19.9 million). The greatest values of the β-score were characterized by publications on sports medicine, systems biology, nutrition, on the use of applied mathematics and data mining in medicine. The rubrication of the entire array of publications by 27,840 headings (MESH-system of PubMed/MEDLINE) indicated an increase in the β-score by years (i.e., the positive dynamics of sentiment quality of the texts of publications) for 27,090 of the studied headings. The most intense positive dynamics was found for research in genetics, physiology, pharmacology, and gerontology. 249 headings with sharply negative dynamics of sentiment quality and with a pronounced increase in the manipulative sentiments characteristic of the tabloid press were highlighted. Separate assessments of international experts are presented that confirm the patterns identified.Conclusion. The proposed artificial intelligence system allows a researcher to make an effective assessment of the sentiment quality of biomedical research papers, filtering out potentially inappropriate publications disguised as “evidence-based”. Введение. Англоязычные базы данных PubMed/MEDLINE и Embase являются ценными информационными ресурсами для нахождения оригинальных публикаций по фундаментальной и клинической медицине. В настоящее время не существует систем искусственного интеллекта, позволяющих оценивать качество этих публикаций.Цель. Разработка и апробация системы для проведения сентимент-анализа (то есть анализа эмоциональной модальности) публикаций по биомедицине.Материалы и методы. Сформулирована методика анализа «больших данных» биомедицинских публикаций, основанная на топологической теории сентимент-анализа медицинских текстов. Разработаны алгоритмы, позволяющие с 90%-й точностью классифицировать тексты по 16 классам сентиментов (манипулятивные обороты речи, исследования без положительных результатов, пропаганда, подделка результатов, негативное личное отношение, агрессивность текста, негативный эмоциональный фон и др.). На основе алгоритмов предложена балльная шкала оценки сентимент-качества исследований (β-балл).Результаты. Проведен анализ текстов абстрактов 19,9 млн публикаций, зарегистрированных в PubMed/MEDLINE за последние 50 лет (1970–2019). Показано, что публикации с низким сентимент-качеством (значение β-балла текста меньше нуля, что соответствует преобладанию манипулятивных и негативных сентиментов в тексте) составляют всего 18,5% (3,68 из 19,9 млн). Наибольшими значениями β-балла характеризовались публикации по спортивной медицине, системной биологии, нутрициологии, по использованию методов прикладной математики и интеллектуального анализа данных в медицине. Рубрикация всего массива публикаций по 27840 рубрикам (MESH-система PubMed/MEDLINE) указала на повышение β-балла по годам (то есть на положительную динамику сентимент-качества текстов публикаций) для 27090 исследованных рубрик. Наиболее интенсивная положительная динамика найдена для исследований по генетике, физиологии, фармакологии и геронтологии. Выделены 249 рубрик с резко отрицательной динамикой сентимент-качества и с выраженным нарастанием манипулятивных сентиментов, характерных для «желтой» англоязычной прессы. Приведены отдельные оценки международных экспертов, которые подтверждают выявленные закономерности. Заключение. Разработанная система искусственного интеллекта позволяет проводить эффективную оценку сентимент-качества биомедицинских исследований, отфильтровывая потенциально неадекватные публикации, публикуемые под маской «доказательных».
Компьютерный анализ эмоциональной модальности 20 млн публикаций в базе данных PUBMED указывает на пути повышения эффективности фармакотерапии посредством идентификации псевдонаучных публикаций, направленных на негативную эмоциональную «накачку» врачей
The search for original publications on fundamental and clinical medicine that would produce results of the highest scientific quality represents an urgent need for every medical researcher. Such publications are essential, in particular, for the development of reliable treatment standards. The Englishlanguage resources PUBMED and EMBASE are essential to help in solving this problem. However, there is an obvious problem in assessing the quality of the studies found. The paper formulates a method for analyzing the texts of biomedical publications, which is based on an algorithmic assessment of the emotional modality of medical texts (so-called sentiment analysis). The use of the topological theory of data analysis made it possible to develop a set of high-precision algorithms for identifying 16 types of sentiments (manipulative turns of speech, research without positive results, propaganda, falsification of results, negative personal attitude, aggressiveness of the text, negative emotional background, etc.). On the basis of the developed algorithms, a point scale for assessing the sentiment quality of research was obtained, which we called the "β-score": the higher the β-score, the less the evaluated text contains manipulative language constructions. As a result, the ANTIFAKE system (http://antifake-news.ru) was developed to analyze the sentiment-quality of Englishlanguage scientific texts. An analysis of ~ 20 million abstracts from PUBMED showed that publications with low sentiment quality (β-score <0, that is, that the prevalence of manipulative constructions over meaningful ones) is only 19 %. In the overwhelming majority of thematic headings (27,090 out of 27,840 headings of the MESH system PUBMED), a positive dynamics of sentiment quality of the texts of publications is shown by years). At the same time, as a result of the study, 249 headings were identified with sharply negative dynamics of sentiment quality and with a pronounced increase in manipulative sentiments characteristic of the "yellow" English-language press. These headings include tens of thousands of publications in peer-reviewed journals, which are aimed at (1) legalizing ethically unacceptable practices (euthanasia, perversions, so-called "population control", etc.), (2) discrediting psychiatry as a science, (3) media the war against micronutrients and (4) discrediting evidence-based medicine under the guise of developing the so-called "international standards of evidence-based medicine". In general, the developed system of artificial intelligence allows researchers to filter out pseudoscientific publications, the text of which is overloaded with emotional manipulation and which are published under the guise of "evidence-based standards".Поиск оригинальных публикаций по фундаментальной и клинической медицине наивысшего научного качества – насущная необходимость для каждого врача-исследователя. Такие публикации принципиально необходимы, в частности, для разработки надёжных стандартов лечения. Существенной подмогой в решении этой задачи являются англоязычные ресурсы PUBMED и EMBASE. Однако существует очевидная проблема оценки качества находимых исследований. В работе сформулирована методика анализа текстов биомедицинских публикаций, в основе которой лежит алгоритмическая оценка эмоциональной модальности медицинских текстов (т. н. сентимент-анализа). Применение топологической теории анализа данных позволило разработать комплекс высокоточных алгоритмов для выявления 16 типов сентиментов (манипулятивные обороты речи, исследования без положительных результатов, пропаганда, подделка результатов, негативное личное отношение, агрессивность текста, негативный эмоциональный фон и др.). На основе разработанных алгоритмов получена балльная шкала оценки сентимент-качества исследований, которую мы назвали «β-баллом»: чем выше β-балл, тем в меньшей степени оцениваемый текст содержит манипулятивные языковые конструкции. В результате разработана и апробирована система ANTIFAKE (http://antifake-news.ru), предназначенная для анализа сентимент-качества англоязычных научных текстов. Анализ ~20 млн абстрактов из PUBMED показал, что публикации с низким сентимент-качеством (β-балл которые направлены на (1) легализацию этически порочных практик (эвтаназия, т. н. «контроль популяций» и т. п.), (2) дискредитацию психиатрии как науки, (3) медийную войну против микронутриентов и (4) дискредитацию доказательной медицины под видом разработки т. н. «международных стандартов доказательной медицины». В целом, разработанная система искусственного интеллекта позволяет отфильтровывать псевдонаучные публикации, текст которых перегружен эмоциональной манипуляцией и которые публикуются под маской «доказательных стандартов»
Competitive immunochemical determination of antigens using conjugates containing Co(II) and Ni(II) | Konkurentnoe immunokhimicheskoe opredelenie antigenov s pomoshch'iu kon"iugatov, soderzhashchikh iony Co(II) i Ni(II).
A new variant of competitive heterogeneous immunoassay for certain proteinaceous antigens has been developed. The assay is based on the use of the target protein conjugated with Co(II) or Ni(II) ions and immobilized Abs. The effect of catalytic hydrogen release allows quantitation of the metal ion labels by voltammetry at the final step of the assay. The conjugates have been characterized by spectrophotometry, voltammetry, atomic adsorption spectrometry, and nuclear magnetic relaxation. Based on the use of the conjugate RNase-diethylenetriaminepentaacetic acid-Co(II) (10:4:4), a competitive immunoassay for RNase has been developed, detecting the target protein in the range 2 x 10(-2)-2 x 10(-4) mg/ml
Competitive immunochemical determination of antigens using conjugates containing Co(II) and Ni(II) | Konkurentnoe immunokhimicheskoe opredelenie antigenov s pomoshch'iu kon"iugatov, soderzhashchikh iony Co(II) i Ni(II).
A new variant of competitive heterogeneous immunoassay for certain proteinaceous antigens has been developed. The assay is based on the use of the target protein conjugated with Co(II) or Ni(II) ions and immobilized Abs. The effect of catalytic hydrogen release allows quantitation of the metal ion labels by voltammetry at the final step of the assay. The conjugates have been characterized by spectrophotometry, voltammetry, atomic adsorption spectrometry, and nuclear magnetic relaxation. Based on the use of the conjugate RNase-diethylenetriaminepentaacetic acid-Co(II) (10:4:4), a competitive immunoassay for RNase has been developed, detecting the target protein in the range 2 x 10(-2)-2 x 10(-4) mg/ml