Transgenerational Adaptation to Heavy Metal Salts in Arabidopsis

Exposure to abiotic and biotic stress results in changes in plant physiology and triggers genomic instability. Recent reports suggest that the progeny of stressed plants also exhibit changes in genome stability, stress tolerance, and methylation. Here we analyzed whether exposure to Ni2+, Cd2+, and Cu2+ salts leads to transgenerational changes in homologous recombination frequency and stress tolerance. We found that the immediate progeny of stressed plants exhibited an increased rate of recombination. However, when the progeny of stressed plants was propagated without stress, recombination reverted to normal levels. Exposure of plants to heavy metals for five consecutive generations (S1–S5) resulted in recombination frequency being maintained at a high level. Skipping stress following two to three generations of propagation with 50 mM Ni2+ or Cd2+ did not decrease the recombination frequency, suggesting plant acclimation to upregulated recombination. Analysis of the progeny of plants exposed to Cu2+ and Ni2+ indicated higher stress tolerance to the heavy metal parental plants were exposed to. Tolerance was higher in plants propagated with stress for three to five generations, which resulted in longer roots than plants propagated on heavy metals for only one to two generations. Tolerance was also more prominent upon exposure to a higher concentration of salts. The progeny of stressed plants were also more tolerant to NaCl and methyl methane sulfonate

Lithophane furcifera (Hufnagel, 1766) in Northeastern Kazakhstan (Lepidoptera, Noctuidae)

A West Palaearctic noctuid species Lithophane furcifera (Hufnagel, 1766) is reported from North-East Kazakhstan. This record is a first find of the species in Kazakhstan as well as the easternmost confirmed locality. The distribution of the species in eastern limits of its range is directly related to the distribution of its hostplants, species of the genus Alnus. The adults, male and female genitalia are illustrated

Алгоритм спрощення розв’язку в задачах дискретної оптимізаціі

Typically, the search for solutions in discrete optimization problems is associated with fundamental computational difficulties. The known methods of accurate or approximated solution of such problems are studied talking into consideration their belonging to so-called problems from P and NP class (algorithms for polynomial and exponential implementation of solution). Modern combinatorial methods for practical solution of discrete optimization problems are focused on the development of algorithms which allow obtaining an approximated solution with guaranteed evaluation of deviations from the optimum. Simplification algorithms are an effective technique of the search for solutions to an optimization problem. If we make a projection of a multi-dimensional process onto a two-dimensional plane, this technique will make it possible to clearly display a set of all solutions to the problem in graphical form. The method for simplification of the combinatorial solution to the discrete optimization problem was proposed in the framework of this research. It is based on performance of decomposition of a system that reflects the system of constraints of the original five-dimensional original problem on a two-dimensional plane. This method enables obtaining a simple system of graphic solutions to a complex problem of linear discrete optimization. From the practical point of view, the proposed method enables us to simplify computational complexity of optimization problems of such a class. The applied aspect of the proposed approach is the use of obtained scientific results in order to provide a possibility to improve the typical technological processes, described by systems of linear equations with existence of systems of linear constraints. This is a prerequisite for subsequent development and improvement of similar systems. In this study, the technique for decomposition of a discrete optimization system through projection of an original problem on two-dimensional coordinate planes was proposed. In this case, the original problem is transformed to a combinatorial family of subsystems, which makes it possible to obtain a system of graphic solutions to a complex problem of linear discrete optimization.Обычно поиск решений в задачах дискретной оптимизации связан с принципиальными вычислительными трудностями. Известные методы точного или приближенного решения таких задач изучаются с учетом принадлежности их к так называемым задачам из класса P и NP (алгоритмы полиномиальной и экспоненциальной реализации развязку). Современные комбинаторные методы для практического решения задач дискретной оптимизации ориентированы на разработку алгоритмов, которые позволяют получать приближенное решение с гарантированной оценкой отклонения от оптимума. Алгоритмы упрощения является эффективным приемом поиска решений оптимизационной задачи. Если выполнить проекцию многомерного процесса на двумерную плоскость, то такой прием позволит наглядно отобразить в графической форме множество решений задачи. В рамках данного исследования предложен способ упрощения комбинаторного решении задачи дискретной оптимизации. Он основан на том, что выполняется декомпозиция системы, которая отражает систему ограничений пятимерной исходной задачи на двумерной координатной плоскости. Такой способ позволяет получить простую систему графических решения сложной задачи линейной дискретной оптимизации. С практической точки зрения предложенный метод позволяет упростить вычислительную сложность оптимизационных задач такого класса. Прикладным аспектом предложенного подхода является использование полученного научного результата для обеспечения возможности совершенствования типовых технологических процессов, описываемых системами линейных уравнений с наличием систем линейных ограничений. Это составляет предпосылки для дальнейшего развития и совершенствования подобных систем. В данном исследовании предложена методика декомпозиции дискретной оптимизационной системы путем проекции исходной задачи на двумерные координатные плоскости. При этом исходная задача трансформируется в комбинаторное семейство подсистем, что позволяет получить систему графических решений сложной задачи линейной дискретной оптимизацииЗазвичай пошук розв’язку в задачах дискретної оптимізації пов'язаний з принциповими обчислюваними труднощами. Відомі методи точного або наближеного розв’язку таких задач вивчаються з урахуванням належності їх до, так званих, задач з класу P та NP (алгоритми поліноміальної та експоненціальної реалізації розв’язку). Сучасні комбінаторні методи для практичного розв’язку задач дискретної оптимізації потребують розробки алгоритмів, які дозволяють отримувати наближений розв'язок з гарантованою оцінкою відхилення від оптимуму. Алгоритми спрощення є ефективним прийомом пошуку розв’язку оптимізаційної задачі. Якщо виконати проектування багатовимірного процесу на двовимірну площину, то такий прийом дозволить наочно відобразити у графічній формі множини розв’язків задачі. В рамках даного дослідження запропоновано спосіб спрощення комбінаторного розв’язку задачі дискретної оптимізації. Він заснований на тому, що виконується декомпозиція системи, яка відображає систему обмежень п’ятивимірної вихідної задачі на двовимірну координатну площину. Такий спосіб дозволяє отримати просту систему графічних розв’язувань складної задачі лінійної дискретної оптимізації. З практичної точки зору запропонований метод дозволяє спростити обчислювальну складність оптимізаційних задач такого класу. Прикладним аспектом запропонованого підходу є використання отриманого наукового результату для забезпечення можливості вдосконалення типових технологічних процесів, що описуються системами лінійних рівнянь з наявністю системами лінійних обмежень. Це складає передумови для подальшого розвитку та удосконалення подібних систем. В даному дослідженні запропоновано методику декомпозиції дискретної оптимізаційної системи шляхом проекції вихідної задачі на двовимірні координатні площини. За такого прийому вихідна задача трансформується в комбінаторне сімейство підсистем, що дозволяє отримати систему графічних розв’язувань складної задачі лінійної дискретної оптимізаці

ITHOPHANE FURCIFERA (HUFNAGEL, 1766) IN NORTHEASTERN KAZAKHSTAN (LEPIDOPTERA, NOCTUIDAE)

A West Palaearctic noctuid species Lithophane furcifera (Hufnagel, 1766) is reported from North-East Kazakhstan. This record is a first find of the species in Kazakhstan as well as the easternmost confirmed locality. The distribution of the species in eastern limits of its range is directly related to the distribution of its hostplants, species of the genus Alnus. The adults, male and female genitalia are illustrated

Розробка формального алгоритму складання двоїстої задачі лінійної оптимізації

The rigorous formal algorithm for formulating a dual problem for different forms (general, basic, standard, and canonical) of a primal linear programming problem is proposed. First, definitions of a pair of dual problems for standard form of primal linear programming are given. This approach is based on the fact that such a pair was noted first, since it had substantial interpretation.The economic interpretation of the standard problem is profit maximization in the production and sale of some types of products. Such an approach substantially indicates the existence of the primal problem (I) and the strictly corresponding dual (conjugate) (II). The problem of cost minimization is accompanying to the primal problem.The basic concept of the duality theory in linear programming problems is the fact that a pair of problems are mutually conjugate — obtaining dual of dual leads to a primal problem.The rigorous approach to obtaining an algorithm for formulating a dual problem is based on the statement that the dual problem of dual is a primal (original) problem. This approach is used in the paper. For different pairs of dual problems, this statement is rigorously proved.The existing schemes of primal to dual conversion are substantial. Given this, the algorithm of the general approach to formulating pairs of conjugate problems is proposed and rigorously proved.Formalization of the developed scheme makes it easy to get pairs of known dual problems. This allowed for the first time to propose and validate the algorithm for constructing a dual problem for an arbitrary form of the primal problem.Предложен строгий формальный алгоритм построения двойственной задачи для различных случаев записи (общая, основная, стандартная и каноническая) прямой задачи линейного программирования. В начале приведены определения пары двойственных задач для стандартной формы записи прямой линейного программирования. Такой подход обосновывается с тех позиций, что по времени такая пара была отмечена первой, поскольку имела содержательную интерпретацию.Экономической интерпретацией стандартной задачи является максимизация прибыли при производстве и реализации некоторых видов продукции. Такой подход содержательно указывает на существование прямой задачи (I) и строго соответствующей ей двойственной (сопряженной) (II). Сопутствующая к прямой задаче является задача о минимизации расходов.Базовым понятием теории двойственности в задачах линейного программирования является тот факт, что пара задач является взаимно сопряженными – получение двойственной от двойственной приводит к прямой задаче.Строгий подход к получению алгоритма составления двойственной задачи основывается на утверждении – двойственная задача от двойственной является прямой (исходной) задачей. Такой подход использован в статье. Для разных пар двойственных задач строго доказывается выполнение такого утверждения.Существующие схемы перехода от прямой задачи к двойственной носят содержательный характер. Учитывая этот факт, предложен и строго доказан алгоритм общего подхода к составлению пар сопряженных задач.Формализация разработанной схемы позволяет легко получать пары известных двойственных задач. Это позволило впервые предложить и доказать истинность алгоритма построения двойственной задачи для произвольной формы представления прямой задачиЗапропоновано строгий формальний алгоритм побудови двоїстої задачі для різних випадків запису (загальна, основна, стандартна та канонічна) прямої задачі лінійного програмування.На початку наведено означення пари двоїстих задач для стандартної форми запису прямої задачі лінійного програмування. Такий підхід обґрунтовується з тих позицій, що за часом така пара була означена першою, оскільки мала змістовну інтерпретацію.Економічною інтерпретацією стандартної задачі є максимізація прибутку при виробництві та реалізації деяких видів продукції. Такий підхід змістовно вказує на існування прямої задачі (I) та строго відповідної до неї двоїстої (спряженої) (II). Супутня до прямої задачі є задача про мінімізацію витрат.Базовим поняттям теорії двоїстості в задачах лінійного програмування є той факт, що пара задач є взаємно спряженими – отримання двоїстої від двоїстої призводить до прямої задачі.Строгий підхід до отримання алгоритму складання двоїстої задачі ґрунтується на твердженні – двоїста задача від двоїстої є прямою (вихідною) задачею. Для різних пар двоїстих задач строго доводиться виконання такого твердження.Існуючі схеми переходу від прямої задачі до двоїстої носять змістовний характер. З огляду на цей факт, запропоновано та строго доведено алгоритм загального підходу до складання пар спряжених задач.Формалізація розробленої схеми дозволяє легко отримувати пари відомих двоїстих задач. Це дозволило вперше запропонувати та довести істинність алгоритму побудови двоїстої задачі для довільної форми представлення прямої задач

Розробка формального алгоритму складання двоїстої задачі лінійної оптимізації

The rigorous formal algorithm for formulating a dual problem for different forms (general, basic, standard, and canonical) of a primal linear programming problem is proposed. First, definitions of a pair of dual problems for standard form of primal linear programming are given. This approach is based on the fact that such a pair was noted first, since it had substantial interpretation.The economic interpretation of the standard problem is profit maximization in the production and sale of some types of products. Such an approach substantially indicates the existence of the primal problem (I) and the strictly corresponding dual (conjugate) (II). The problem of cost minimization is accompanying to the primal problem.The basic concept of the duality theory in linear programming problems is the fact that a pair of problems are mutually conjugate — obtaining dual of dual leads to a primal problem.The rigorous approach to obtaining an algorithm for formulating a dual problem is based on the statement that the dual problem of dual is a primal (original) problem. This approach is used in the paper. For different pairs of dual problems, this statement is rigorously proved.The existing schemes of primal to dual conversion are substantial. Given this, the algorithm of the general approach to formulating pairs of conjugate problems is proposed and rigorously proved.Formalization of the developed scheme makes it easy to get pairs of known dual problems. This allowed for the first time to propose and validate the algorithm for constructing a dual problem for an arbitrary form of the primal problem.Предложен строгий формальный алгоритм построения двойственной задачи для различных случаев записи (общая, основная, стандартная и каноническая) прямой задачи линейного программирования. В начале приведены определения пары двойственных задач для стандартной формы записи прямой линейного программирования. Такой подход обосновывается с тех позиций, что по времени такая пара была отмечена первой, поскольку имела содержательную интерпретацию.Экономической интерпретацией стандартной задачи является максимизация прибыли при производстве и реализации некоторых видов продукции. Такой подход содержательно указывает на существование прямой задачи (I) и строго соответствующей ей двойственной (сопряженной) (II). Сопутствующая к прямой задаче является задача о минимизации расходов.Базовым понятием теории двойственности в задачах линейного программирования является тот факт, что пара задач является взаимно сопряженными – получение двойственной от двойственной приводит к прямой задаче.Строгий подход к получению алгоритма составления двойственной задачи основывается на утверждении – двойственная задача от двойственной является прямой (исходной) задачей. Такой подход использован в статье. Для разных пар двойственных задач строго доказывается выполнение такого утверждения.Существующие схемы перехода от прямой задачи к двойственной носят содержательный характер. Учитывая этот факт, предложен и строго доказан алгоритм общего подхода к составлению пар сопряженных задач.Формализация разработанной схемы позволяет легко получать пары известных двойственных задач. Это позволило впервые предложить и доказать истинность алгоритма построения двойственной задачи для произвольной формы представления прямой задачиЗапропоновано строгий формальний алгоритм побудови двоїстої задачі для різних випадків запису (загальна, основна, стандартна та канонічна) прямої задачі лінійного програмування.На початку наведено означення пари двоїстих задач для стандартної форми запису прямої задачі лінійного програмування. Такий підхід обґрунтовується з тих позицій, що за часом така пара була означена першою, оскільки мала змістовну інтерпретацію.Економічною інтерпретацією стандартної задачі є максимізація прибутку при виробництві та реалізації деяких видів продукції. Такий підхід змістовно вказує на існування прямої задачі (I) та строго відповідної до неї двоїстої (спряженої) (II). Супутня до прямої задачі є задача про мінімізацію витрат.Базовим поняттям теорії двоїстості в задачах лінійного програмування є той факт, що пара задач є взаємно спряженими – отримання двоїстої від двоїстої призводить до прямої задачі.Строгий підхід до отримання алгоритму складання двоїстої задачі ґрунтується на твердженні – двоїста задача від двоїстої є прямою (вихідною) задачею. Для різних пар двоїстих задач строго доводиться виконання такого твердження.Існуючі схеми переходу від прямої задачі до двоїстої носять змістовний характер. З огляду на цей факт, запропоновано та строго доведено алгоритм загального підходу до складання пар спряжених задач.Формалізація розробленої схеми дозволяє легко отримувати пари відомих двоїстих задач. Це дозволило вперше запропонувати та довести істинність алгоритму побудови двоїстої задачі для довільної форми представлення прямої задач

Penilaian Kinerja Keuangan Koperasi di Kabupaten Pelalawan

This paper describe development and financial performance of cooperative in District Pelalawan among 2007 - 2008. Studies on primary and secondary cooperative in 12 sub-districts. Method in this stady use performance measuring of productivity, efficiency, growth, liquidity, and solvability of cooperative. Productivity of cooperative in Pelalawan was highly but efficiency still low. Profit and income were highly, even liquidity of cooperative very high, and solvability was good

Juxtaposing BTE and ATE – on the role of the European insurance industry in funding civil litigation

One of the ways in which legal services are financed, and indeed shaped, is through private insurance arrangement. Two contrasting types of legal expenses insurance contracts (LEI) seem to dominate in Europe: before the event (BTE) and after the event (ATE) legal expenses insurance. Notwithstanding institutional differences between different legal systems, BTE and ATE insurance arrangements may be instrumental if government policy is geared towards strengthening a market-oriented system of financing access to justice for individuals and business. At the same time, emphasizing the role of a private industry as a keeper of the gates to justice raises issues of accountability and transparency, not readily reconcilable with demands of competition. Moreover, multiple actors (clients, lawyers, courts, insurers) are involved, causing behavioural dynamics which are not easily predicted or influenced. Against this background, this paper looks into BTE and ATE arrangements by analysing the particularities of BTE and ATE arrangements currently available in some European jurisdictions and by painting a picture of their respective markets and legal contexts. This allows for some reflection on the performance of BTE and ATE providers as both financiers and keepers. Two issues emerge from the analysis that are worthy of some further reflection. Firstly, there is the problematic long-term sustainability of some ATE products. Secondly, the challenges faced by policymakers that would like to nudge consumers into voluntarily taking out BTE LEI

Search for stop and higgsino production using diphoton Higgs boson decays

Results are presented of a search for a "natural" supersymmetry scenario with gauge mediated symmetry breaking. It is assumed that only the supersymmetric partners of the top-quark (stop) and the Higgs boson (higgsino) are accessible. Events are examined in which there are two photons forming a Higgs boson candidate, and at least two b-quark jets. In 19.7 inverse femtobarns of proton-proton collision data at sqrt(s) = 8 TeV, recorded in the CMS experiment, no evidence of a signal is found and lower limits at the 95% confidence level are set, excluding the stop mass below 360 to 410 GeV, depending on the higgsino mass

Differential cross section measurements for the production of a W boson in association with jets in proton–proton collisions at √s = 7 TeV

Measurements are reported of differential cross sections for the production of a W boson, which decays into a muon and a neutrino, in association with jets, as a function of several variables, including the transverse momenta (pT) and pseudorapidities of the four leading jets, the scalar sum of jet transverse momenta (HT), and the difference in azimuthal angle between the directions of each jet and the muon. The data sample of pp collisions at a centre-of-mass energy of 7 TeV was collected with the CMS detector at the LHC and corresponds to an integrated luminosity of 5.0 fb[superscript −1]. The measured cross sections are compared to predictions from Monte Carlo generators, MadGraph + pythia and sherpa, and to next-to-leading-order calculations from BlackHat + sherpa. The differential cross sections are found to be in agreement with the predictions, apart from the pT distributions of the leading jets at high pT values, the distributions of the HT at high-HT and low jet multiplicity, and the distribution of the difference in azimuthal angle between the leading jet and the muon at low values.United States. Dept. of EnergyNational Science Foundation (U.S.)Alfred P. Sloan Foundatio