Рисунки волка по клеточкам: Волк рисунок по клеточкам в тетради


20.05.1980 Facebook Twitter LinkedIn Google+ Разное


Содержание

Как рисовать волчьи лапы. Как нарисовать волка поэтапно карандашом для начинающих из мультика «Ну, погоди!» и воющего на луну

Волки – это сильные, выносливые и очень смелые хищные животные, которые обитают в лесах многих стран. К тому же, волков нередко можно увидеть в зоопарках, а порой даже на арене цирка. О том, как нарисовать волка знают далеко не все начинающие художники. Но, если вам удалось научиться рисовать собаку, то и с этой задачей вы наверняка справитесь. Ведь по своему внешнему виду волки схожи с собаками, особенно с лайками.
Перед тем как рисовать волка карандашом, надо подготовить те предметы, которые неизбежно понадобятся в процессе работы:
1). Бумагу;
2). Стирательную резинку;
3). Ручку, имеющую гелевые чернила черного оттенка;
4). Карандаш;
5). Набор цветных карандашей.


Чтобы лучше понять, как нарисовать волка карандашом, рекомендуется разделить этот процесс на несколько шагов:
1. Изобразите круг, обозначающий голову волка. К нему пририсуйте шею волка, которая должна быть достаточно толстой, так как ее покрывает густая шерсть;
2. Пририсуйте к шее грудь, а затем туловище;
3. Легкими линиями обозначьте все лапы животного;
4. Прорисуйте очертания головы волка;
5. Изобразите рот и нос. Затем нарисуйте небольшой глаз. На макушке головы начертите стоячие уши, которые по форме напоминают треугольники. Прорисуйте передние лапы животного;
6. Изобразите задние лапы волка, а также его пышный хвост. Наметьте очертания снежных сугробов;
7. Черным карандашом закрасьте глаз, нос и зону вокруг рта. Серым и серебристым карандашом раскрасьте волка;
8. Карандашом телесного оттенка закрасьте зону внутри уха. Снежные сугробы заштрихуйте синим и сиреневым карандашами.
Рисунок волка готов. Зная, как нарисовать волка карандашом поэтапно, вы сможете создать иллюстрацию, например, к какой-нибудь русской народной сказке. К тому же, уяснив, как нарисовать волка поэтапно, можно для раскрашивания карандашного наброска выбрать не только разноцветные карандаши, но и практически любые краски или же фломастеры соответствующих тонов.

Конечно, возможно вы не сразу поймете, как нарисовать волка, а потом раскрасить готовое изображение. Но, немного потренировавшись, вы наверняка добьетесь успеха! Чтобы облегчить себе задачу, можно понаблюдать за этими животными в зоопарке или же посмотреть документальный фильм о них. К тому же, можно сначала научиться рисовать собаку, а уже потом переходить к работе над изображением волка.

Рисовать любят практически все дети и многие взрослые. Уже приблизительно с годовалого возраста кроха не выпускает из рук карандаш и изображает свои первые рисунки везде, где это только возможно. Со временем эти схематичные картинки начнут приобретать форму, и малыш научится рисовать первые картинки – самого себя, своих родителей, сказочных и мультяшных персонажей, а также различных

Одним из самых популярных и любимых детьми разного возраста зверей является волк. Это животное нередко становится персонажем популярных сказок и разнообразных поэтому многие ребята могут захотеть самостоятельно изобразить своего любимого героя. В данной статье мы расскажем вам, как просто и быстро нарисовать волка ребенку.

Как поэтапно нарисовать волка для детей карандашом?

При помощи следующих простых схем вы с легкостью разберетесь, как нарисовать доброго волка для своего малыша:

Вышеприведенные пошаговые инструкции являются необычайно простыми, и с ними без особого труда разберется самостоятельно ребенок 5-7 лет. Еще один элементарный вариант, как можно с легкостью нарисовать волка – это изобразить его по клеточкам. В этом вам поможет следующая картинка в стиле японского кроссворда:

Как нарисовать волка из «Ну, погоди!»?

Одними из самых любимых персонажей у ребят разных возрастов нередко становятся герои популярного советского мультфильма «Ну, погоди!». Эту забавную сказку любят и дети, и взрослые, и с удовольствием по несколько раз пересматривают одни и те же серии. Следующая пошаговая инструкция подскажет вам, как нарисовать популярного мультяшного волка:

Как нарисовать волка, воющего на Луну?

Безусловно, ребенок может захотеть изобразить не только персонажа сказки или мультфильма, но и настоящее животное. Следующий мастер-класс поможет вам нарисовать более реалистичного волка, который воет на Луну темной ночью:

Статьи по теме:

Поделки из полимерной глины набирают все большую популярность. Этот пластичный и мягкий материал подходит даже для маленьких ручек, ведь пластилин для них еще слишком твердый, а из теста не вылепить красивых поделок. К тому же, после застывания с глиной можно играть ребенку, ведь ее уже не сломать.

В преддверии волшебного праздника все детки готовят презенты своим родным, и обязательно — Деду Морозу. Прекрасным подарком станет рисунок с зимним пейзажем, или с новогодним настроением. Помогите ребенку в этом сложном деле, ведь они еще только учатся и познают искусство рисования.

Волк – опасный хищник, который почему-то обрел большую популярность в интернете. По способу рисования он больше всего похож на собаку, однако есть специфические черты и особенности. Волк имеет характерную внешность, независимо от конкретного вида. Также у него зачастую очень густой и пышный мех, необходимый для того, чтобы выживать в суровых условиях.

Как и в других уроках, мы рассмотрим вопрос о том, как нарисовать волка, используя поэтапные рисунки и подробные объяснения. Это позволит любому желающему освоить данный материал. Благодаря подсказкам и точным разъяснениям ребенок без помощи взрослых сможет понять, что к чему и самостоятельно изобразить волка. Даже если у вас нет никакого опыта в рисовании, попробуйте пройти каждый этап, чтобы получить действительно неплохой результат.

Перед тем, как начать, подготовьте место работы. Вам необходим стол, на котором не будет ничего лишнего. Лучше взять несколько карандашей разной степени жесткости. Также вам понадобится ластик и, если вы хотите получить в итоге цветное изображение, различные инструменты для раскрашивания. Идеально подойдут обычные цветные карандаши. Однако вы можете использовать краски, пастель и многое другое.

Как нарисовать волка поэтапно

В предыдущих уроках мы рассказывали, почему важно начинать любой рисунок с опорных фигур. Давайте кратко объясним еще раз:

  • помогают правильно построить изображение;
  • повышают качество работы;
  • позволяют уменьшить количество исправлений;
  • грамотно выстраивают перспективу;
  • помогают соблюдать пропорции.

Если вы можете рисовать без опорных точек, рекомендуется все-таки использовать их на этапе обучения. Вы сразу же заметите разницу. Более того, рисуя «из головы» бывает очень сложно изобразить все правильно с первого раза. Подобные вспомогательные элементы заметно облегчат работу художнику.

Основные контуры

Мы будем изображать волка, который бежит нам навстречу и немного поворачивает влево. У этого животного довольно широкая морда, поэтому первый опорный овал необходимо изобразить с горизонтальным расширением. Имейте в виду, что не стоит делать его слишком широким. Достаточно лишь немного приплюснуть сверху и снизу.

Затем поставьте точку по центру в нижней части. Это будет правая середина второго опорного круга. Он должен быть примерно в 3-4 раза меньше, чем предыдущий вариант. С его помощью будет обозначаться граница пасти животного и создаваться правильная перспектива. Также на данном этапе можно начинать изображать тело животного.

Так как мы рассматриваем вопрос о том, как нарисовать волка карандашом в перспективе, то следует начертить небольшую кривую линию, уходящую вправо. Она должна изгибаться в середине и быть примерно на одной прямой по концам. Сам изгиб довольно пологий и напоминает небольшую выпуклость. Таким образом обозначается изгиб тела животного.

Морда и туловище

Теперь можно добавить немного деталей к морде и начать рисовать туловище волка. Вначале нарисуйте контуры ушей. Они имеют форму треугольников, направленных в разные стороны и немного напоминают кошачьи, однако более вытянутые и острые. Для этого можно из центра опорного большого круг провести прямую вправо, а затем дугообразную линию для правого верхнего края. Левое ухо рисуется с перекрытием.

Следите за тем, чтобы они находились на одной высоте.

Из середины большого опорного круга начните рисовать пасть животного. Для этого проведите слегка изогнутую линию до нижней границы малого опорного круга, а затем завершить форму, следуя по дуге. Также вы можете добавить нос в виде треугольника со скругленными углами. Он должен занимать примерно одну четвертую всего малого опорного круга. Глаза можно добавить с помощью небольших черточек, расположенных чуть выше пасти. В одном из следующих этапах мы детализируем их.

Помню, когда я учился рисовать, именно волк давался мне тяжелее всего. Он всегда получился похожим то на собаку, то вообще на какое-то неизвестное животное. Стоит отметить, что тогда интернета особо не было и приходилось больше рисовать из головы или по книжкам. Зато сейчас я уверенно могу сказать, что благодаря урокам можно научиться изображать все, что душе угодно. Подпишись на наши уроки , и ты сможешь стать настоящим мастером изобразительного искусства.

Теперь можно обозначить туловище. Лучше всего это сделать, нарисовав две опорные окружности: одна для переднего пояса и одна для заднего. Поскольку мы говорим про то, как нарисовать волка карандашом поэтапно, то будут рассматриваться даже такие вещи. Правая граница первой окружности должна приходится точно на середину опорной линии для туловища. Вторую окружность начните рисовать на высоте пересечения круга для морды и кривой линии. Она должна быть немного больше и располагаться ниже первой.

Мех и новые опорные точки

Поскольку у волка очень много меха, то он будет свисать в некоторых местах. Если вы умеете рисовать складки, то особых трудностей с прорисовкой этого этапа у вас не возникнет. Вначале необходимо нарисовать мех вокруг морды животного. Начните это делать с левой стороны, где его меньше и закончите правой. Учитывайте, что сверху мех дорисовывать не нужно, так как он падает под воздействием гравитации.

Также вы можете немного детализировать глаза. Ранее мы нарисовали только верхние границы рисунка, теперь добавьте нижние. У вас должен получится этакий эллипс с углами или параллелепипед с закругленными углами. Нечто похожее вы могли увидеть в статье, посвященной .

Поскольку сегодня мы рассматриваем, как нарисовать волка для начинающих, то давайте нарисуем еще несколько опорных окружностей. В этот раз для лап животного. На них будут приходится суставы волка. От нижней правой границы пасти опуститесь до нижней границы большого круга туловища и нарисуйте небольшую окружность. Вторую следует изобразить чуть правее. Последняя также находится справа, но не выходит за текущие границы рисунка.

Лапы

Вначале следует изобразить прямые контуры для лап. Для этого проведите одну прямую от верхнего опорного круга до левого круга, а также кривую до центрального круга. Для правого контурная линия должна спадать с большой правой окружности. Далее необходимо провести вертикальные линии от опорных кругов вниз, чтобы точнее обозначать положение лап в пространстве. Здесь же добавьте парочку штрихов к ушам, сделав их более выразительными.

Далее необходимо добавить внешний контур у лап. Они имеют весьма специфичное строение. Ширина лап не должна превышать областей опорных кругов. Проведите линии, параллельно кривым, нарисованным в предыдущем шаге. Для одной из лап можете сразу же нарисовать когти – это облегчит задачу в дальнейшем. Поскольку мы говорим о том, как нарисовать волка карандашом для начинающих, я рекомендую повторить все контуры с рисунка. В противном случае результат может оказаться неправдоподобным.

Детализация

Последний этап в рисовании волка – это детализация. Необходимо добавить еще больше линий, обозначающих мех животного. Прежде всего, необходимо добавить линию от пасти до центра морды. Также можно дорисовать немного меха в ушах. Опорные окружности лучше тоже преобразовать и добавить им неровные контуры. Подойдет несколько параллельных кривых для каждого участка. Помимо этого, нарисуйте позади лап волку хвост.

Давайте добавим еще больше вспомогательных линий, чтобы волк получился еще более реалистичным. Прежде всего, следует добавить линии меха на голове. Пускай, они по форме напоминают зигзагообразную галочку. Также на морде можно сделать некое подобие бровей, используя неровные контуры. Лучше детализируйте линию рта и нос. В конце сотрите все опорные линии. Если хотите, можете раскрасить полученный результат.

Как нарисовать воющего волка

В этот раз мы нарисуем волка, который будет выть на луну. В принципе, это вариант даже легче предыдущего и с ними могут справиться даже дети. Так что если вы хотите научить вашего ребенка рисовать это животное, лучше предложить ему данный вариант. Более того, с помощью этих последовательных шагов вы сможете понять, как нарисовать волка сбоку, что также немаловажно научиться делать.

Опорные контуры

Начните рисование с определения границ рисунка. В левом верхнем углу укажите точку, где будет закачиваться морда животного, в правом нижнем – заднюю лапу. Также она будет определять местоположение земли. Это необходимо, чтобы в дальнейшем соблюдать все пропорции и правильно понять, как нарисовать волка поэтапно для начинающих.

Итак, немного отступите от самой верхней точки вниз и нарисуйте небольшой круг. Это будет основой для морды нашего волка. Затем немного уйдите вниз и вправо. Изобразите горизонтальный эллипс, по форме напоминающий фасолину. Он должен сужаться с правой стороны и расширяться с левой. Это будет туловище волка.

Далее обозначьте ухо. Оно должно иметь форму полу эллипса и направлено вправо. Затем соедините с помощью изогнутых линий туловище и голову. Получится практически полноценный волк. Далее необходимо обозначить пасть животного. Для этого проводятся две линии из опорного круга и соединяются с помощью кривой. Нарисуйте воющую пасть.

Кстати, поскольку волки чаще всего обитают в лесу, то умение рисовать деревья по-настоящему важно. На нашем сайте есть , который посвящен именно этой технике. Пройдите его и научитесь изображать отличные фоны.

После этого обозначьте опорную линию хвоста животного. Она должна выходить из верхней границы туловища по дуге вправо, а затем опускаться вертикально вниз. Также следует изобразить контуры лап животного. Ранее уже отмечалось, что у волков довольно специфическая форма лап, поэтому необходимо придерживаться рисунка. В конце добавьте несколько кругов, соприкасающихся с поверхностью земли.

Детализация

У вас появился готовый болванчик, который необходимо преобразовать в готового волка. Лучше всего ориентироваться на макет, чтобы у вас получились ровные пропорции. Затем вы сможете попробовать самостоятельно изобразить данное животное, используя подобные наброски, а пока что лучше повторять все то, что есть на рисунке.

Детально прорисуйте морду и верхнюю часть туловища. Добавьте немного меха на шее животного. Также детализируйте уши, добавив им внешние границы и неровности. Обозначьте линии глаз, нарисуйте нос-треугольник и добавьте пару клыков. Это сделает рисунок гораздо более реалистичным и привлекательным.

  1. Лапы должны слегка выпирать наружу.
  2. Из туловища они выходят под определенным углом назад.
  3. Имеют характерную косточку.
  4. Ширина лапы постоянно сужается.
  5. Мех прорастает внизу.

В целом, лучше также пользоваться указанным рисункам и пытаться срисовать все с достаточной достоверностью. Это позволит позднее создать что-то «свое».

В конце обозначьте задние лапы и хвост, следуя все тем же принципам. Этого должно быть достаточно, чтобы понять, как нарисовать волка карандашом поэтапно для начинающих, однако вы можете дополнить работу деталями, чтобы добавить изображению жизни. Для этого необходимо, прежде всего, нарисовать складки меха.

Больше всего их будет присутствовать на шее, так как наше животное поднимает голову к верху, чтобы выть. Также следует изобразить несколько зигзагообразных линий в тех местах, где лапы соединяются с туловищем. Добавьте немного связок на ногах с помощью обычных прямых линий. Следите за тем, чтобы линии не выглядели фальшиво.

В конце можете разукрасить рисунок, как это сделал я.

В принципе, этих знаний достаточно, чтобы понять, как нарисовать волка для детей. Однако если у вас остались вопросы – смело задавайте их в комментариях. Я обязательно отвечу на них и помогу вам во всем разобраться. Здесь же вы сможете оставлять свои замечания, которые будут учтены или переработаны. Не забывайте подписываться на обновления , чтобы не упустить что-то действительно важное. Пока!

Забавный весельчак из «Ну, погоди!», Злой хищник из «Трех поросят» или недотепа из народной сказки про лисичку-сестричку — в каком бы образе ни встал перед нами волк, благодаря ярким чертам характера он сразу же становится объектом пристального внимания, а часто — и всеобщим любимцем. Научимся рисовать этого красавца?

Предпочитаешь видеоинструкции? Тогда специально для Тебя вот этот видеоролик. Обучающее видео расскажет, как нарисовать волка, воющего на луну.

Как нарисовать портрет волка карандашом шаг за шагом

1. Перед началом работы продумай расположение портрета на бумаге. Нарисуй окружность головы чуть выше середины бумаги, оставляя внизу место для шеи. Круг раздели двумя вспомогательными линиями: средней линией головы и линией глаз. Эти линии помогут Тебе ориентироваться в дальнейшем рисовании.

Средняя линия рисунка это вспомогательная линия, которую используют все художники. Она помогает легче ориентироваться на бумаге, а также делать изображение симметричным и ровным. Поэтому она и называется средней или центральной.

Важно! На первых этапах не дави на карандаш сильно, ведь все обозначения являются вспомогательными, и их нужно будет стереть конце.

2. Переходим к детализации силуэта головы. Нарисуй характерную для волка форму головы, немного суженную вверху. По бокам обозначь размещение ушей (не детализируя). А посередине нарисуй удлиненную полость и носовую часть грушевидной формы, как показано на рисунке. На этом этапе также прорисуй подробнее нос и рот волка.

3. Нарисуй глаза волка. Расположи их над линией глаз на одинаковом расстоянии от центральной линии. Форма глаза волка похожа на семечко.

Также на этом этапе детализируем уши и обозначим рост шерсти на силуэте головы, как показано на рисунке.

4. Голова волка готова. Смело вытирай все вспомогательные линии.

На этом этапе дорисуй шею, покрытую густой шерстью. Легонько обозначь на шее и голове рост волос. Эти отметки позволят нам лучше ориентироваться, когда мы начнем штриховать волка.

Дорисуй шерсть на ушах и переходи к следующему этапу.

5. Теперь переходим к тонировке изображения простым карандашом. Для начала я заштриховываю темные места и самые главные части портрета волка, а именно: нос, рот и глаза. Затем начинаю штриховать голову от ушей, на каждом этапе плавно переходя вниз.

Важно знать! Штрих нужно ставить по форме роста волос, так шерсть выйдет реалистичной. Не забывай о том, что шерсть не может быть однотонной. Есть места светлые и темные. Чередуй их, как показано на фото, и Твой волк станет похожим на настоящего.

6. С каждым этапом двигайся ниже и ниже, заштриховывая сначала одну часть головы, а потом — другую. Не забывай о росте волос и градации теней, полутеней и света. Добавь работе контраста: темные места заштриховывай сильнее, светлые — легонько.

7. Поздравляю! Рисунок волка готов.

Учимся рисовать волка, гуляющего на лесной поляне

1. Сначала нужно продумать размещение фигуры волка на бумаге. Для этого впишем его во вспомогательный прямоугольник. Прямоугольник позволит нам лучше ориентироваться на бумаге и не сместить композицию в ненужную сторону.

Интересно. Чтобы определить, какого размера должен быть прямоугольник, обозначь нижнее и верхнее окончание волка, а также боковые окончания. Соединив отметки линиями, получишь рамочку, за которую нельзя выйти, и которая будет ориентиром Тебе в течение всего процесса рисования. Попробуй!

Важно! На первых этапах не дави сильно на карандаш, ведь все обозначения являются вспомогательными, и их нужно будет стереть вконце.

2.Теперь переходим к собственно рисунку. В прямоугольнике с помощью геометрических фигур условно изобрази тело волка. Я выбрала овалы. Сначала обозначаем овал головы, затем намечаем овалы на месте будущих ушей и носа. Так же делаем с телом и конечностями. Наконец овалом обозначь размещение хвоста.

Получилось что-то вроде надувной игрушки, не так ли?

3. А сейчас можем начать детальное рисование тела и головы волка. Вырисовываем сначала силуэт головы и шеи: характерные для волка уши и вытянутую голову, похожу на голову собаки. На шее обозначим рост шерсти, но пока без деталей.

Теперь переходим к рисованию тела и конечностей, передавая характерную форму и добавляя линиям пластичности. Наконец дорисовываем хвост.

4. Если силуэт волка готов, можно детализировать изображение. Но сначала сотри все вспомогательные линии ластиком, чтобы они не мешали Тебе рисовать дальше.

На этом этапе будем изображать черты лица волка — нарисуем глаз, носик и рот. После этого нарисуем шерсть, которая будет обозначать окончание головы. На этом этапе детализируем уши, дорисовывая пряди шерсти возле них.

5. На шее дорисуй спадающие вниз пряди шерсти.

6. А теперь дорисуй шерсть на всем теле и хвосте, как показано на рисунке, и лишь немного — на конечностях.

7. Волк почти готов! Осталось только подробнее прорисовать лапки, и можно переходить к фону. На заднем плане изобрази горы и елки, чтобы показать, что волк гуляет по лесной поляне.

8. Поздравляю! Композиция готова. Осталось раскрасить ее цветными карандашами или красками.

Как нарисовать силуэт волка шаг за шагом

Техника силуэта интересна тем, что очень простая и быстрая в исполнении, однако создает невероятные визуальные эффекты. Сейчас мы попробуем нарисовать волка в графической технике силуэт.

1. Для начала продумай размещение силуэта на бумаге — пусть он начинается немножко выше середины листа. Затем овалами обозначь уши, голову и шею будущего силуэта волка.

Важно. На первых этапах не дави на карандаш сильно, ведь все обозначения являются вспомогательными, и в конце их нужно будет стереть.

2. На основе полученной конструкции подробнее прорисуй контуры тела волка. Изобрази характерные уши, форму головы и шеи, как показано на рисунке. Не забудь дорисовать немного шерсти на контурах.

3. Силуэт уже готов! Теперь можно покрыть его черной тушью или гуашью и оставить до полного высыхания. Но я решила сделать рисунок немного интереснее, поэтому разделила полученный силуэт на плоскости различных форм, оставляя между ними расстояние в несколько миллиметров.

4. Полученные плоскости я закрашиваю черной тушью. Расстояния между плоскостями оставляю белыми.

Надеюсь, Тебе понравилось рисовать волка разными способами. Но если Ты предпочитаешь видеоинструкции, следующий ролик — специально для Тебя. Обучающее видео расскажет, как нарисовать волка, воющего на луну :

Не бойся фантазировать и использовать новые техники. Успехов в творчестве!

В этом уроке будет подробно описано, как нарисовать воющего волка карандашом поэтапно. Пошаговые картинки волка с подробными рекомендациями сделают процесс рисования простым и понятным. Для еще большего облегчения задачи я разобью рисование на два больших этапа:

  • Рисование головы – здесь вы узнаете, как нарисовать морду, уши и шею волка.
  • Рисование тела – в этом этапе мы разберемся с рисованием всего тела волка.

Этап 1

Начинать рисовать мы будем с головы волка. Нам потребуется нарисовать его морду и ушки. Давайте приступим.

Шаг 1

Прежде всего, нам нужно основа для рисования. Если вспомнить, как выглядит голова волка в профиль, то можно понять, что она состоит как бы из двух частей – овальная часть головы и вытянутая часть морды. Именно поэтому для основы нам потребуется нарисовать следующую фигуру.

Шаг 2

Как вы видите, нижняя линия немного короче верхней. Мы соединяем эти линии так, чтобы жестких переходов не было, и углы были мягкими. Почти на самом конце овала мы начинаем рисовать уши волка – одно из них, которое ближе к нам, видимо полностью, а второе по большей части скрыто.

Шаг 3

Теперь нарисуем лицо волка. Кончик морды ограничиваем линией, это будет нос, середину вытянутой части разделяем – так как волк воет, его рот должен быть немного приоткрыт. Также не забываем нарисовать глаза волка.

Шаг 4

Самое время нарисовать широкую шею. Мы не рисуем ее гладкой, так как наш волк покрыт серой шерстью. Шею нужно нарисовать в виде направленной вниз шерстки.

Шаг 5

Нужно придать ушам волка «пушистости», то есть добавляем отдельные элементы, как показано ниже. Все лишние линии нужно стирать в процессе рисования.

Этап 2

Итак, мы разобрались с рисованием головы и морды волка, теперь можно приступать к не менее сложной части, то есть телу.

Шаг 1

Как всегда, в рисовании сложных объектов мы начинаем с простых форм. Нам нужно нарисовать что-то вроде этого – тело сидящего волка сужается к шее, а к низу мы видим значительное расстояние между лапами.

Шаг 2

Теперь начинаем конкретизировать форму, я буду работать с грудью и передними лапами. Ориентируясь на первоначальные контуры, рисуем шерсть на груди и линии лап. На концах лап я добавляю когти.

Шаг 3

Переходим к следующей части. Начинаем со спины, рисуем там небольшой изгиб. Добавляем линии лап и шерсть на животе волка. Обязательно следует нарисовать хвост.

Как нарисовать волка? | proektdem.com

Рисовать любят практически все дети и многие взрослые. Уже приблизительно с годовалого возраста кроха не выпускает из рук карандаш и изображает свои первые рисунки везде, где это только возможно. Со временем эти схематичные картинки начнут приобретать форму, и малыш научится рисовать первые картинки – самого себя, своих родителей, сказочных и мультяшных персонажей, а также различных животных.

Одним из самых популярных и любимых детьми разного возраста зверей является волк. Это животное нередко становится персонажем популярных сказок и разнообразных мультфильмов, поэтому многие ребята могут захотеть самостоятельно изобразить своего любимого героя. В данной статье мы расскажем вам, как просто и быстро нарисовать волка ребенку.

Как поэтапно нарисовать волка для детей карандашом?

При помощи следующих простых схем вы с легкостью разберетесь, как нарисовать доброго волка для своего малыша:

Вышеприведенные пошаговые инструкции являются необычайно простыми, и с ними без особого труда разберется самостоятельно ребенок 5-7 лет. Еще один элементарный вариант, как можно с легкостью нарисовать волка – это изобразить его по клеточкам. В этом вам поможет следующая картинка в стиле японского кроссворда:


Как нарисовать волка из «Ну, погоди!»?

Одними из самых любимых персонажей у ребят разных возрастов нередко становятся герои популярного советского мультфильма «Ну, погоди!». Эту забавную сказку любят и дети, и взрослые, и с удовольствием по несколько раз пересматривают одни и те же серии. Следующая пошаговая инструкция подскажет вам, как нарисовать популярного мультяшного волка:

  1. Нарисуйте окружность и две направляющие кривые. Далее изобразите глаза, как показано на рисунке.

  2. Следующим шагом нарисуйте большой рот и нос.

  3. Нос закрасьте черным цветом и не забудьте оставить на нем небольшой белый участок. Далее нарисуйте крупные зубы, язык волка и маленькие дырочки, из которых должны расти усы.

  4. Изобразите ухо волка, челку и верхнюю часть косы.

  5. Поскольку вы рисуете волка, изображающего Снегурочку, добавьте соответствующую новогоднюю шапочку. Прорисуйте черные брови и ресницы, а также шею. Вспомогательные линии далее будут не нужны, их можно аккуратно стереть ластиком.

  6. Дорисуйте длинную косу, одеяние Снегурочки и лапу волка с микрофоном.

  7. Удалите те участки картинки, которые отмечены красным цветом. Аккуратно сотрите их ластиком, не затрагивая оставшуюся часть изображения.

  8. Ваш рисунок должен получиться вот таким:

  9. При желании вы можете раскрасить его цветными карандашами или фломастерами.

Как нарисовать волка, воющего на Луну?

Безусловно, ребенок может захотеть изобразить не только персонажа сказки или мультфильма, но и настоящее животное. Следующий мастер-класс поможет вам нарисовать более реалистичного волка, который воет на Луну темной ночью:

  1. Поэтапно изобразите лобную часть, пасть, нос, торчащий зуб, ухо и глаз.

  2. Схематично нарисуйте туловище волка, а также уровень снега на земле.

  3. Сымитируйте шерсть при помощи штриховых отрезков, а также нарисуйте переднюю лапу и часть задней.

  4. Удалите ненужные вспомогательные линии и нарисуйте снег.

  5. Область волка затените светлым тоном.

  6. Заштрихуйте туловище нашего животного отдельными отрезками разной длины, расположенными близко друг к другу. Там, где нужно сделать рисунок темнее, плотность нанесения штрихов должна быть увеличена.

  7. Добавьте небольшую растительность, торчащую из-под снега, и слегка заштрихуйте всю картинку так, чтобы получилась имитация ночного времени суток.

Волк поэтапно карандашом. Как нарисовать волка ребенку карандашом поэтапно. Нарисуем общий контур волка

В этом уроке будет подробно описано, как нарисовать воющего волка карандашом поэтапно. Пошаговые картинки волка с подробными рекомендациями сделают процесс рисования простым и понятным. Для еще большего облегчения задачи я разобью рисование на два больших этапа:

  • Рисование головы – здесь вы узнаете, как нарисовать морду, уши и шею волка.
  • Рисование тела – в этом этапе мы разберемся с рисованием всего тела волка.

Этап 1

Начинать рисовать мы будем с головы волка. Нам потребуется нарисовать его морду и ушки. Давайте приступим.

Шаг 1

Прежде всего, нам нужно основа для рисования. Если вспомнить, как выглядит голова волка в профиль, то можно понять, что она состоит как бы из двух частей – овальная часть головы и вытянутая часть морды. Именно поэтому для основы нам потребуется нарисовать следующую фигуру.

Шаг 2

Как вы видите, нижняя линия немного короче верхней. Мы соединяем эти линии так, чтобы жестких переходов не было, и углы были мягкими. Почти на самом конце овала мы начинаем рисовать уши волка – одно из них, которое ближе к нам, видимо полностью, а второе по большей части скрыто.

Шаг 3

Теперь нарисуем лицо волка. Кончик морды ограничиваем линией, это будет нос, середину вытянутой части разделяем – так как волк воет, его рот должен быть немного приоткрыт. Также не забываем нарисовать глаза волка.

Шаг 4

Самое время нарисовать широкую шею. Мы не рисуем ее гладкой, так как наш волк покрыт серой шерстью. Шею нужно нарисовать в виде направленной вниз шерстки.

Шаг 5

Нужно придать ушам волка «пушистости», то есть добавляем отдельные элементы, как показано ниже. Все лишние линии нужно стирать в процессе рисования.

Этап 2

Итак, мы разобрались с рисованием головы и морды волка, теперь можно приступать к не менее сложной части, то есть телу.

Шаг 1

Как всегда, в рисовании сложных объектов мы начинаем с простых форм. Нам нужно нарисовать что-то вроде этого – тело сидящего волка сужается к шее, а к низу мы видим значительное расстояние между лапами.

Шаг 2

Теперь начинаем конкретизировать форму, я буду работать с грудью и передними лапами. Ориентируясь на первоначальные контуры, рисуем шерсть на груди и линии лап. На концах лап я добавляю когти.

Шаг 3

Переходим к следующей части. Начинаем со спины, рисуем там небольшой изгиб. Добавляем линии лап и шерсть на животе волка. Обязательно следует нарисовать хвост.

Рисовать любят практически все дети и многие взрослые. Уже приблизительно с годовалого возраста кроха не выпускает из рук карандаш и изображает свои первые рисунки везде, где это только возможно. Со временем эти схематичные картинки начнут приобретать форму, и малыш научится рисовать первые картинки – самого себя, своих родителей, сказочных и мультяшных персонажей, а также различных

Одним из самых популярных и любимых детьми разного возраста зверей является волк. Это животное нередко становится персонажем популярных сказок и разнообразных поэтому многие ребята могут захотеть самостоятельно изобразить своего любимого героя. В данной статье мы расскажем вам, как просто и быстро нарисовать волка ребенку.

Как поэтапно нарисовать волка для детей карандашом?

При помощи следующих простых схем вы с легкостью разберетесь, как нарисовать доброго волка для своего малыша:

Вышеприведенные пошаговые инструкции являются необычайно простыми, и с ними без особого труда разберется самостоятельно ребенок 5-7 лет. Еще один элементарный вариант, как можно с легкостью нарисовать волка – это изобразить его по клеточкам. В этом вам поможет следующая картинка в стиле японского кроссворда:

Как нарисовать волка из «Ну, погоди!»?

Одними из самых любимых персонажей у ребят разных возрастов нередко становятся герои популярного советского мультфильма «Ну, погоди!». Эту забавную сказку любят и дети, и взрослые, и с удовольствием по несколько раз пересматривают одни и те же серии. Следующая пошаговая инструкция подскажет вам, как нарисовать популярного мультяшного волка:

Как нарисовать волка, воющего на Луну?

Безусловно, ребенок может захотеть изобразить не только персонажа сказки или мультфильма, но и настоящее животное. Следующий мастер-класс поможет вам нарисовать более реалистичного волка, который воет на Луну темной ночью:

Статьи по теме:

Поделки из полимерной глины набирают все большую популярность. Этот пластичный и мягкий материал подходит даже для маленьких ручек, ведь пластилин для них еще слишком твердый, а из теста не вылепить красивых поделок. К тому же, после застывания с глиной можно играть ребенку, ведь ее уже не сломать.

В преддверии волшебного праздника все детки готовят презенты своим родным, и обязательно — Деду Морозу. Прекрасным подарком станет рисунок с зимним пейзажем, или с новогодним настроением. Помогите ребенку в этом сложном деле, ведь они еще только учатся и познают искусство рисования.


Волк имеет схожее тело с собакой, потому что у них одни и те же «предки», но у волка есть ряд отличий. Прежде вскего, у волка более выражены хищные признаки дикого животного. Клыки волка длиннее, чем у собаки, хвост более пушистый, а на толстых «мощных» лапах большие когти. И даже прирученный волк всегда таит в себе опасность для человека, поэтому в «чистой» породе их не приручают, а в кино всегда роль волка «играют» собаки. Наверное, не все знают, но волк, выросший даже в неволе, никогда не будет гавкать, он умеет только злобно рычать и выть.
У волка на рисунках чаще всего изображается оскал, чтобы передать его агрессивный характер. Если сможете, нарисуйте на вашем рисунке также и хищный, холодный взгляд волка. У волка есть еще одна особенность — его тело немного мощнее, чем у собаки, но заметить это может только опытный человек. Эти все особенности нужно точно отразить в рисунке, чтобы волк не был похож на собаку. На этом уроке мы научимся рисовать волка поэтапно карандашом.

1. Нарисуем общий контур волка

Чтобы вам легче было рисовать волка, можете разделить ваш будущий рисунок на квадраты. Такая разметка поможет вам правильно нарисовать первичные контуры. Нарисуем вначале контуры туловища и окружность для головы. Затем добавьте несколько штрихов для лап и перейдем к следующему шагу.

2. Добавляем детали в рисунке

На этом этапе мы нарисуем волку приблизительный контур его туловища и хвоста. Но вначале нарисуйте лапы. Передние лапы нарисовать будет совсем несложно, а вот задние рисовать немного сложнее. Они у волка всегда согнуты и чем-то напоминают кошачьи.

3. Как нарисовать голову

Поскольку общий контур волка мы уже нарисовали, то можно удалить предварительную разметку и начинать рисовать голову, но вначале наметим лишь приблизительный контур головы волка без детальной прорисовки. Сначала нарисуйте контуры ушей, а затем нарисуйте контур «морды». Постарайтесь эту деталь выполнить как можно точнее, чтобы волк не был у вас похож на лису или собаку.

4. Рисунок головы волка в деталях

В любом рисунке, в том числе и животного, зрители, прежде всего, обращают внимание на голову или лицо, если это рисунок человека. Поэтому нужно нарисовать волка так, чтобы как можно точнее передать его хищное выражение, чтобы вместо волка не получилась дворняжка. Вначале удалите ненужные контуры с рисунка головы и нарисуйте нос. Теперь можно нарисовать глаза, добавить другие мелкие детали. В целом, рисовать волка поэтапно не так уж и сложно и практически на этом шаге общий рисунок волка будет полностью закончен. Вам останется лишь выбрать, рисовать его дальше простым карандашом или раскрасить красками или цветными карандашами.

5. Рисуем шерсть

Если вы решили нарисовать волка только карандашом, то тогда используйте мою схему нанесения теней. Сложнее всего нарисовать волку шерсть. Для этого по контурам нанесите многочисленные мелкие штрихи карандашом, как на моем рисунке. Старайтесь не закрашивать шкуру одним цветом. Тени придают объем и к тому же в жизни шерсть у волка имеет разные оттенки, особенно во время линьки.

6. Рисунок волка на планшете

Раскрасить рисунок волка цветными карандашами и тем более красками непросто. Мало того, что очень трудно подобрать нужный цвет, так еще окраска волка имеет и разные оттенки. На спине проходит темная полоса. Полосы с темным оттенком будут встречаться на шее и на брюхе волка. Переносица и лоб волка также должна быть темнее. Чтобы подчеркнуть, что это волк, а не собака, изобразите в рисунке сюжет. Например, нарисуйте волка, окруженного охотничьими собаками, или нарисуйте волка на лесной поляне. Тогда мелкие неточности не будут так бросаться в глаза и будет понятно, что это рисунок волка .


Почти ничем особо не отличается рисунок волка от рисунка собаки, особенно если собаки той же масти что и волк, поэтому, все волки, снятые в кино — это собаки. И только «холодный» взгляд желтых глаз волка может выдать его.


Лиса, очень похожа на своих сородичей — волка и собаку. Она имеет схожее строение тела с ними и лишь немного меньше размером. Но у лисы есть и свои отличия. У нее имеется очень пышный хвост, нужный ей не только для красоты, но и дела, например, для заметания собственных следов на снегу или согревания в сильный мороз.


Тигры обитают в Приморской тайге, и увидеть их можно только в цирке. Тигр очень умное и острожное животное и избегает встречи с человеком. В природе у него врагов нет (кроме человека) и даже волк для него, словно мышка для кота.


Рисунок волка или медведя требует определенной подготовки, практики рисования животных. Дело в том, что обязательно нужно в рисунке отразить характер медведя свирепого и опасного зверя, пожалуй, даже опаснее волка. Особенно опасной считается встреча с медведицей в окружении медвежат, в таком случае даже дерево не спасет от ее гнева.


Хорошая сценка для рисунка волка может стать лошадь, убегающая от волка. Волк в одиночку не отважится напасть на лошадь, уж слишком сильно бьет она копытом, а вот статьей они могут загнать ослабшую лошадь.

Уже нарисовал +8 Хочу нарисовать +8 Спасибо +176

Шаг 1.

Во-первых, этот шаг очень важен. Не пропустите этот шаг ни в коем случае, так как это уменьшит ваши шансы в разработке точных моментов будущего рисунка в виде головы рычащего волка. Попробуйте сделать эти базовые шаги как можно точнее.

Шаг 2.

Затем просто нарисуем бровь и часть морды в виде носика и верхней части пасти, переносица сложена в напряжении в виде складок. Нос похож на маленькое сердце.

Шаг 3.

Затем можем легко справиться с дальнейшей детализацией для морды. Наметьте едва видные тонкой линией складки. С разнообразными по толщине и глубине линиями можно достичь более интересного эффекта. Рисунок получится более эффектным и мощным.

Шаг 4.

Теперь я хочу подчеркнуть, что на переносице немного складок, лишь три или четыре на морде. Для более удачной детализации я увеличил рисунок морды волка, чтобы вы рассмотрели точную передачу злости на его лице.

Шаг 5.

Теперь будем рисовать верзнюю челюсть вместе с деснами и клыками. Рисуем отдельные зубы вроде холмов с пиками от основных клыков. Десны аналогично.

Шаг 6.

Но все же дам совет подробнее. Будьте точны в количестве десен и зубов волка. Десна видны лишь в полнейшей ярости у животного!

Шаг 7.

Теперь рисуем нижнюю челюсть на нашем рисунке разъяренного и рычащего волка. Знаю, что это покажется слишком сложным, но у вас это получится на одном дыхании. Слегка наметьте контуры рта сперва и затем добавьте зубы или язык. Потом займитесь прорисовкой.

Шаг 8.

Теперь займемся рисованием формы подбородка и шерсти для формы головы и уха. В отличие от собак у волка более крупная и пухлая голова. Это суровое условие выживания в дикой природе в горах, холодных лесах Канады или Сибири.

Как легко нарисовать волка карандашом поэтапно — для детей и взрослых. Учимся рисовать поэтапно карандашом красивого волка вместе с ребенком. Узнайте как быстро и легко научиться рисовать красивого волка.

Многие дети, да и взрослые, тоже хотят научиться красиво рисовать, сегодня вы сможете сами нарисовать поэтапно красивого настоящего волка.

Возьмите лист бумаги и карандаш, посмотрите внимательно на картинку и расположите лист бумаги так, чтобы волк у вас вошел полностью.

Почти по центру листа нарисуйте овал, снизу овал должен быть немного вогнутый — это будет туловище волка.С правой стороны немного выше туловища нарисуйте круг — это будет голова волка.

Разделите круг пополам сверху вниз линией. Теперь сделайте круг слева на право изогнутой линией чуть выше половины круга.

От круга к овалу проведите две изогнутые линии, они будут соединять голову волка и его туловище. Внизу нарисуйте две ноги с лапками.

Теперь нарисуйте волку ушки, они должны быть треугольными, стоячими и симметричными. Края ушек слева и справа должны быть немного выгнутыми в стороны. Вокруг мордочки волка нанесите штрих. Все, что надо нарисовать на данный момент, нарисовано красным цветом.

Следующим этапом рисования будет мордочка волка. Нарисуйте волку глаза, они должны быть овальные, немного заостренные по краям глаз, зрачки закрасьте полностью.

Внизу нарисуйте нос в виде небольшого овала, под носом нарисуйте рот волка. Выделите ушки волка дополнительными линиями. Все, что надо нарисовать, выделено красным цветом на рисунке.

Теперь посмотрите на следующий рисунок, на нем изображены дополнительные детали для улучшения мордочки волка.

Выделите внутреннюю часть ушек дополнительными линиями, нанесите дополнительные линии на мордочку волка, чтобы мордочка волка стала выразительной.

Теперь нарисуйте спинку волка и его грудь, они на рисунке выделены красным цветом. Нарисуйте изгибы шеи между туловищем и головой.

Нарисуйте четвертую, заднюю лапу, она выделена на рисунке красным цветом.

Теперь надо нарисовать хвост волку, хвост нарисуйте пушистый с загнутым кончиком на конце.

Обведите контур волка глаза, нос, рот, лапы, землю поярче, лишние линии сотрите.

Посмотрите, какой красивый волк у вас получился. Теперь вы можете раскрасить волка красивыми карандашами или заштрихуйте его.

Теперь давайте посмотрим, как можно нарисовать другого волка

Возьмите лист бумаги и карандаш. Посмотрите внимательно на картинку волка, как он нарисован и в какой части картинки у него находится: голова, туловище, ноги.

Нарисуйте в верхней левой части вашего листа круг – это будет голова волка, чуть ниже нарисуйте еще один маленький кружок, он находится внизу на большом круге – это будет мордочка волка.

Теперь от головы волка проведите изогнутую линию – это будет спина волка. Все, что вам надо нарисовать, выделено красным цветом.

Нарисуйте две небольшие дуги, где будут располагаться глазки волка.

Теперь нарисуйте нос в виде небольшого овала и рот, саму мордочку немного вытяните она примет форму овала. Все, что вам надо нарисовать, выделено красным цветом.

От затылка до мордочки волка, вокруг изогнутой линии спины, нарисуйте два круга – это будет туловище волка, оно выделено на рисунке красным цветом.

Теперь нарисуйте глаза волка, в виде небольших овалов с заостренными краями в уголках глаз. Контур головы немного измените. Внизу под туловищем волка нарисуйте три маленьких кружочка, один из кружочков соедините линией. Все изменения на рисунке выделены красным цветом.

Дорисуйте лапы волка, на передней лапе нарисуйте пальчики. На рисунке все изменения выделены красным цветом.

Теперь надо поправить мордочку волка, контур туловища и нарисовать хвост волку. Все изменения на рисунке выделены красным цветом.

Раскрасьте мордочку волка, нанесите дополнительные штрихи на мордочку волка и на его грудь.

Обведите контур волка и сотрите лишние линии. Посмотрите, какой красивый волк у вас получился.

Теперь вы можете раскрасить волка красивыми карандашами или заштрихуйте его.

Курсы для развития интеллекта

Еще у нас есть интересные курсы, которые отлично прокачают Ваш мозг и улучшат интеллект, память, мышление, концентрацию внимания:

Развитие памяти и внимания у ребенка 5-10 лет

В курс входит 30 уроков с полезными советами и упражнениями для развития детей. В каждом уроке полезный совет, несколько интересных упражнений, задание к уроку и дополнительный бонус в конце: развивающая мини-игра от нашего партнера. Длительность курса: 30 дней. Курс полезно проходить не только детям, но и их родителям.

Секреты фитнеса мозга, тренируем память, внимание, мышление, счет

Если вы хотите разогнать свой мозг, улучшить его работу, подкачать память, внимание, концентрацию, развить больше креативности, выполнять увлекательные упражнения, тренироваться в игровой форме и решать интересные задачки, тогда записывайтесь! 30 дней мощного фитнеса мозга Вам гарантированы:)

Супер-память за 30 дней

Как только запишитесь на этот курс — для Вас начнется мощный 30-дневный тренинг развития супер-памяти и прокачки мозга.

В течение 30 дней после подписки Вы будете получать интересные упражнения и развивающие игры на свою почту, которые сможете применять в своей жизни.

Мы будем учиться запоминать все, что может потребоваться в работе или личной жизни: учиться запоминать тексты, последовательности слов, цифр, изображения, события, которые произошли в течение дня, недели, месяца и даже карты дорог.

Деньги и мышление миллионера

Почему бывают проблемы с деньгами? В этом курсе мы подробно ответим на этот вопрос, заглянем вглубь проблемы, рассмотрим наши взаимоотношения с деньгами с психологической, экономической и эмоциональных точек зрения. Из курса Вы узнаете, что нужно делать, чтобы решить все свои финансовые проблемы, начать накапливать деньги и в дальнейшем инвестировать их.

Скорочтение за 30 дней

Вы бы хотели очень быстро прочитывать интересные Вам книги, статьи, рассылки и так далее.? Если Ваш ответ «да», то наш курс поможет Вам развить скорочтение и синхронизировать оба полушария головного мозга.

При синхронизированной, совместной работе обеих полушарий, мозг начинает работать в разы быстрее, что открывает намного больше возможностей. Внимание , концентрация , скорость восприятия усиливаются многократно! Используя техники скорочтения из нашего курса вы сможете убить сразу двух зайцев:

  1. Научиться очень быстро читать
  2. Улучшить внимание и концентрацию, так как при быстром чтении они крайне важны
  3. Прочитывать в день по книге и быстрее заканчивать работу

Ускоряем устный счет, НЕ ментальная арифметика

Секретные и популярные приемы и лайфхаки, подойдет даже ребенку. Из курса вы не просто узнаете десятки приемов для упрощенного и быстрого умножения, сложения, умножения, деления, высчитывания процентов, но и отработаете их в специальных заданиях и развивающих играх! Устный счет тоже требует много внимания и концентрации, которые активно тренируются при решении интересных задач.

Заключение

Учитесь рисовать сами, учите рисовать ваших детей, для рисования волка поэтапно, у вас ушло немного времени, зато теперь вы умеете рисовать красивого волка. Желаем вам удачи в будущих ваших работах.

Волк | National Geographic

серый Wolf

Научное название:

Тип:
млекопитающих

Диета:

Диета:
Carnivore

Группа Название:
Pack

Средняя продолжительность жизни в дикой природе:
от 6 до 8 лет

Размер:
Голова и тело: от 36 до 63 дюймов; хвост: от 13 до 20 дюймов

Вес:
от 40 до 175 фунтов

Статус в Красном списке МСОП
Вызывают наименьшее беспокойство

Вызывают наименьшее беспокойство Вымершие

Текущая тенденция численности:
Стабильная

Что такое серые волки?

О волках ходят легенды из-за их пронзительного воя, который они используют для общения. Одинокий волк воет, чтобы привлечь внимание своей стаи, в то время как коллективный вой может посылать территориальные сообщения от одной стаи к другой. Некоторые вопли носят конфронтационный характер. Подобно лаю домашних собак, волки могут просто начать выть, потому что поблизости уже завыл волк.

Популяция и охрана

Волки — самые крупные представители семейства псовых. Адаптивные серые волки, безусловно, наиболее распространены и когда-то водились по всему Северному полушарию. Но волки и люди имеют долгую враждебную историю.Хотя они почти никогда не нападают на людей, волки считаются одними из самых страшных природных злодеев в мире животных. Они нападают на домашних животных, и бесчисленное количество волков было застрелено, поймано в ловушку и отравлено из-за этой склонности.

В нижних 48 штатах серые волки почти полностью истреблены, хотя некоторые популяции выжили, а другие с тех пор были повторно интродуцированы. Немногие серые волки выживают в Европе, хотя многие живут на Аляске, в Канаде и Азии.

Поведение волчьей стаи

Волки живут и охотятся стаями от шести до десяти животных.Известно, что они бродят на большие расстояния, возможно, 12 миль за один день. Эти социальные животные сотрудничают с их предпочтительной добычей — крупными животными, такими как олени, лоси и лоси. Когда они успешны, волки не едят в меру. Одно животное может потреблять 20 фунтов мяса за один присест. Волки также едят мелких млекопитающих, птиц, рыбу, ящериц, змей и фрукты.

Волчьи стаи формируются в соответствии со строгой иерархией, во главе которой стоит доминирующий самец, а его партнерша ненамного отстает. Обычно этот самец и самка являются единственными животными в стае, которые размножаются.Все взрослые стаи помогают ухаживать за молодыми щенками, принося им еду и наблюдая за ними, пока другие охотятся.

Знаете ли вы?

— Считается, что волки были впервые приручены в Восточной Азии около 15 000 лет назад.

— В Канаде волки, прочесывающие пляжи, плавают между островами, поедая крабов, моллюсков и другие лакомые кусочки.

— Серые волки — самые распространенные на планете крупные наземные млекопитающие после человека и домашнего скота.

— Волчья стая состоит из двух или более волков, имеющих определенную территорию.

— Волки могут обходиться без еды больше недели.

Послушайте, как фотограф Ронан Донован описывает трудности документирования одного из самых неуловимых и знаковых видов Йеллоустона.

PAGA: абстракция графа согласовывает кластеризацию с выводом траектории посредством сохраняющей топологию карты отдельных ячеек | Биология генома

PAGA отображает дискретные разрозненные и непрерывные связанные межклеточные вариации

Как общепризнанные многообразные методы обучения, так и методы анализа данных отдельных клеток представляют данные в виде графа соседства отдельных клеток G =( V,E ), где каждый узел в V соответствует ячейке, а каждое ребро в E представляет отношение соседства (рис. 1) [3, 15–17]. Однако сложность G и ложные края, связанные с шумом, затрудняют как отслеживание предполагаемого биологического процесса от клеток-предшественников до различных судеб, так и решение, действительно ли группы клеток связаны или разъединены. Более того, отслеживание изолированных путей одиночных клеток для получения утверждений о биологическом процессе имеет слишком мало статистической мощности для достижения приемлемого уровня достоверности. Получение мощности за счет усреднения распределений путей из одной ячейки затруднено из-за сложности подбора реалистичных моделей распределения этих путей.

Рис. 1

Абстракция графа на основе разделов создает сохраняющую топологию карту отдельных ячеек. Данные об экспрессии генов большой размерности представляются в виде графика kNN путем выбора подходящего низкоразмерного представления и соответствующей метрики расстояния для вычисления отношений соседства — в большей части статьи мы используем представления на основе PCA и евклидово расстояние. Граф kNN разбивается с желаемым разрешением, где разделы представляют собой группы связанных ячеек. Для этого мы обычно используем алгоритм Лувена, однако разбиения можно получить и любым другим способом.Граф PAGA получается путем связывания узла с каждым разделом и соединения каждого узла взвешенными ребрами, которые представляют собой статистическую меру связности между разделами, которую мы вводим в настоящей статье. Отбрасывая ложные ребра с малым весом, графики PAGA показывают топологию данных с пониженным шумом при выбранном разрешении и показывают ее связанные и несвязанные области. Объединив высоконадежные пути на графе PAGA с мерой расстояния на основе случайного блуждания на графе с одной ячейкой, мы упорядочиваем ячейки в каждом разделе в соответствии с их расстоянием от корневой ячейки.Затем путь PAGA усредняет все пути с одной ячейкой, которые проходят через соответствующие группы ячеек. Это позволяет отслеживать изменения экспрессии генов по сложным траекториям с разрешением одной клетки

. Мы решаем эти проблемы, разрабатывая статистическую модель связности групп клеток, которую мы обычно определяем с помощью разбиения графа [17–19] или, альтернативно, с помощью кластеризация или экспериментальная аннотация. Это позволяет нам сгенерировать более простой граф PAGA G (рис.1), чьи узлы соответствуют группам ячеек, а веса ребер определяют количество связей между группами. Подобно модульности [20], статистическая модель считает группы связанными, если количество их промежуточных ребер превышает долю количества промежуточных ребер, ожидаемых при случайном назначении. Сила соединения может интерпретироваться как уверенность в наличии фактического соединения и позволяет отбрасывать ложные соединения, связанные с шумом (дополнительный файл 1: примечание 1). В то время как G представляет структуру связности данных с разрешением в одну ячейку, граф PAGA G представляет структуру связности данных с выбранным более грубым разрешением разбиения и позволяет идентифицировать связанные и несвязанные области данные. Следование путям по узлам в G означает следование ансамблю одноклеточных путей, проходящих через соответствующие группы ячеек в G . Путем усреднения по такому ансамблю одноклеточных путей становится возможным проследить предполагаемый биологический процесс от прародителя к судьбам способом, устойчивым к ложным краям, обеспечивающим статистическую достоверность и согласующимся с основными предположениями о биологической траектории. ячеек (Дополнительный файл 1: примечание 2). Обратите внимание, что, изменяя разрешение разбиения, PAGA создает графики с несколькими разрешениями, что позволяет проводить иерархическое исследование данных (рис.1, Дополнительный файл 1: примечание 1.3).

Чтобы проследить динамику генов с разрешением одной клетки, мы расширили существующие меры расстояния, основанные на случайном блуждании (дополнительный файл 1: примечание 2, ссылка [7]), до реалистичного случая, который учитывает несвязанные графы. Следуя высоконадежным путям в абстрактном графе G и упорядочивая клетки в каждой группе пути в соответствии с их расстоянием d от клетки-предшественника, мы прослеживаем генные изменения с разрешением одной клетки (рис. 1). Следовательно, PAGA охватывает как аспекты кластеризации, так и псевдовременного упорядочения, предоставляя систему координат ( G , d ), которая позволяет нам исследовать вариации данных при сохранении их топологии (дополнительный файл 1: примечание 1.6). Таким образом, PAGA можно рассматривать как легко интерпретируемый и надежный способ выполнения топологического анализа данных [9, 21] (дополнительный файл 1: примечание 3).

PAGA-инициализированное многообразное обучение создает сохраняющие топологию вложения одной ячейки

Почти не требующие вычислительных затрат вложения PAGA с грубым разрешением могут использоваться для инициализации установленных многообразных алгоритмов обучения и рисования графов, таких как UMAP [22] и ForceAtlas2 (FA ) [23].Эта стратегия используется для создания вложений с одной ячейкой в ​​этой статье. В отличие от результатов предыдущих алгоритмов, вложения одной ячейки, инициализированные PAGA, соответствуют глобальной топологии, что значительно улучшает их интерпретируемость. Чтобы количественно оценить это утверждение, мы рассмотрели классификацию алгоритмов встраивания и разработали функцию стоимости KL geo (вставка 1 и дополнительный файл 1: примечание 4), которая отражает точность глобальной топологии за счет включения геодезического расстояния вдоль представлений многообразий данных. как в многомерном пространстве, так и в пространстве вложения соответственно.Независимо от этого, обучение многообразию, инициализированное PAGA, сходится примерно в шесть раз быстрее по сравнению с установленными функциями стоимости при обучении многообразия (дополнительный файл 1: рисунок S10)

PAGA постоянно предсказывает траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных, связанных с гемопоэзом

Гематопоэз представляет собой одну из наиболее широко охарактеризованных систем, включающую дифференцировку стволовых клеток в сторону множественных клеточных судеб, и, следовательно, обеспечивает идеальный сценарий для применения PAGA к сложным многообразиям. Мы применили PAGA к смоделированным данным (дополнительный файл 1: примечание 5) для этой системы и трех экспериментальных наборов данных: 2730 клеток, измеренных с использованием MARS-seq [24], 1654 клетки, измеренных с использованием Smart-seq2 [25], и 44 802 клетки из 10 × Протокол геномики [26]. Эти данные охватывают дифференциацию от стволовых клеток к клеточным судьбам, включая эритроциты, мегакариоциты, нейтрофилы, моноциты, базофилы и лимфоциты.

Графики PAGA (рис. 2) отражают известные особенности кроветворения, такие как близость мегакариоцитов и эритроидных предшественников и сильные связи между предшественниками моноцитов и нейтрофилов.Обсуждается происхождение базофилов. Исследования показали, что базофилы происходят как от базофильно-нейтрофильно-моноцитарного предшественника, так и, совсем недавно, от общего эритроидно-мегакариоцитарно-базофильного предшественника [27, 28]. Графики PAGA трех экспериментальных наборов данных подчеркивают эту неоднозначность. В то время как набор данных Paul et al. относится к первой категории, Nestorowa et al. падает в последнем, и Далин и др., Который имеет самое большое количество клеток и самую плотную выборку, позволяет нам увидеть обе траектории.Помимо этой двусмысленности, которую можно объяснить недостаточной выборкой в ​​работе Paul et al. и Nestorowa et al., Даже с очень разными экспериментальными протоколами и совершенно разными номерами клеток графики PAGA показывают согласованную топологию между тремя наборами данных. Помимо согласованной топологии между клеточными подгруппами, мы обнаруживаем последовательные непрерывные изменения экспрессии генов во всех наборах данных — мы наблюдаем изменения маркерных генов эритроидной зрелости ( Gata2 , Gata1 , Klf1 , Epor и Hba-a2 ). вдоль эритроидной траектории через графики PAGA и наблюдают последовательную активацию этих генов в соответствии с известным поведением.Активация маркеров нейтрофилов ( Elane , Cepbe и Gfi1 ) и маркеров моноцитов ( Irf8 , Csf1r и Ctsg и Ctsg ) видна соответственно к концу нейтрофилов и моноцитов. Хотя PAGA способен фиксировать динамические процессы транскрипции, лежащие в основе многолинейной гемопоэтической дифференцировки, предыдущие алгоритмы часто не дают надежных значимых результатов (дополнительный файл 1: рисунки S8, S9, S10).

Рис. 2

PAGA последовательно предсказывает траектории развития и изменения экспрессии генов в наборах данных для гемопоэза. Три столбца соответствуют встраиваниям одиночных клеток, инициализированным PAGA, графикам PAGA и изменениям генов на путях PAGA. Четыре ряда панелей соответствуют смоделированным данным (дополнительный файл 1: примечание 5) и данным Paul et al. [24], Несторова и соавт. [25] и Далин и соавт. [26] соответственно. Стрелки в последнем ряду отмечают две траектории к базофилам.Во всех наборах данных наблюдается как согласованная топология графиков PAGA, так и согласованные изменения экспрессии генов вдоль путей PAGA для 5 эритроидных, 3 нейтрофильных и 3 маркерных генов моноцитов. Аббревиатуры типов клеток следующие: Stem для стволовых клеток, Ery для эритроцитов, Mk для мегакариоцитов, Neu для нейтрофилов, Mo для моноцитов, Baso для базофилов, B для B-клеток, Lymph для лимфоцитов

PAGA отображает одноклеточные данные целые животные с несколькими разрешениями

Недавно Plass et al. [13] реконструировали первое дерево клеточных клонов целого взрослого животного, плоского червя Schmidtea mediterranea , используя PAGA на данных scRNA-seq из 21 612 клеток. Хотя Пласс и соавт. сосредоточившись на древовидном подграфе, который максимизирует общую связность — минимальное остовное дерево G , взвешенное обратной связностью PAGA, — здесь мы показываем, как PAGA можно использовать для создания карт данных с разными разрешениями (рис. 3a). ). Каждая карта сохраняет топологию данных, в отличие от современного многообразного обучения, где связанные типы тканей выглядят либо несвязанными, либо перекрывающимися (рис.3б). Возможности PAGA с несколькими разрешениями напрямую связаны с типичной практикой исследовательского анализа данных, в частности для данных с одной ячейкой: данные обычно повторно кластеризуются в определенных областях, где требуется более высокий уровень детализации.

Рис. 3

PAGA применяется к целому взрослому животному. a Графики PAGA для данных по плоскому червю Schmidtea mediterranea [13] при разрешении тканей, типов клеток и отдельных клеток. Мы получили топологически значимое вложение, инициализировав одноячеечное вложение вложением графа PAGA клеточного типа.Обратите внимание, что граф PAGA такой же, как в ссылке [13], только здесь мы не выделяем подграф дерева и не используем соответствующий макет дерева для визуализации. b Установленное многообразие обучения для одних и тех же данных нарушают топологическую структуру. c , d Прогнозы скорости РНК, оцененные с помощью PAGA для двух примерных линий: эпидермиса и мышц. Мы показываем стрелки скорости РНК, построенные на встраивании одной клетки, стандартный график PAGA, представляющий топологическую информацию (только эпидермис), и график PAGA, представляющий информацию о скорости РНК

PAGA абстрагирует информацию от скорости РНК

в PAGA графики часто соответствуют реальным биологическим траекториям, это не всегда так. Это следствие применения PAGA к графам kNN, которые содержат исключительно информацию о топологии данных. Недавно было предложено также рассмотреть ориентированные графы, которые хранят информацию о клеточном переходе на основе скорости РНК [29]. Чтобы включить эту дополнительную информацию, которая может добавить дополнительные доказательства реальных биологических переходов, мы расширяем неориентированную меру связности PAGA на такие ориентированные графы (дополнительный файл 1: примечание 1.2) и используем ее для ориентации ребер в графах PAGA (рис.3с). Из-за относительно редкой выборки многомерного пространства признаков данных scRNA-seq как подбор, так и интерпретация вектора скорости РНК без включения информации о топологии — связности окрестностей — практически невозможно. PAGA обеспечивает естественный способ абстрагирования как топологической информации, так и информации о скорости РНК.

Затем мы применили PAGA к 53 181 клетке, собранной в разные моменты времени развития (эмбриональные дни) от эмбриона рыбки данио [30]. График PAGA для разделов, соответствующих дням зародыша, точно восстанавливает топологию цепи временной прогрессии, тогда как график PAGA для типов клеток дает легко интерпретируемые обзоры клональных отношений (рис. 4a). Инициализация макета ForceAtlas2 с координатами PAGA из мелких типов ячеек автоматически приводила к соответствующему интерпретируемому встраиванию одной ячейки (рис. 4a). Вагнер и др. [30] оба применили независимо разработанный вычислительный подход, похожий на PAGA (дополнительный файл 1: примечание 3), для создания крупнозернистого графика и экспериментально подтвердили предполагаемые отношения происхождения.Сравнивая график PAGA для мелких типов клеток с крупнозернистым графиком Wagner et al. воспроизвели их результат с высокой точностью (рис. 4b).

Рис. 4

PAGA применительно к данным об эмбрионах рыбок данио Wagner et al. [30]. a Графики PAGA, полученные после запуска PAGA на разделах, соответствующих дням зародыша, грубым типам клеток, более мелкозернистым типам клеток и встраиванию одиночных клеток, инициализированному PAGA. Назначения типов ячеек взяты из оригинальной публикации. b Измерения производительности предсказания PAGA по сравнению с эталонным графиком Wagner et al.показать высокую точность. Также показаны ложноположительные края и ложноотрицательные края для порога, обозначенного вертикальной линией на левой панели

PAGA повышает вычислительную эффективность и интерпретируемость при общем исследовательском анализе данных и многообразном обучении

Сравнение времени выполнения PAGA с состоянием UMAP [22] для 1,3 млн нейронных клеток 10 × Genomics [31] мы находим ускорение около 130, что позволяет проводить интерактивный анализ очень крупномасштабных данных (90 с против 191 мин на 3 ядрах небольшой сервер, tSNE занимает около 10 часов).Для сложных и больших данных график PAGA обычно обеспечивает более легко интерпретируемую визуализацию этапа кластеризации в исследовательском анализе данных, где становятся очевидными ограничения двумерных представлений (дополнительный файл 1: рисунок S12). Визуализации графа PAGA могут быть окрашены экспрессией генов и ковариантами из аннотации (дополнительный файл 1: рисунок S13), как и любой обычный метод встраивания.

PAGA надежен и качественно превосходит предыдущие алгоритмы реконструкции родословных

Чтобы оценить, насколько надежно алгоритмы построения графа и дерева восстанавливают заданную топологию, мы разработали меру сравнения топологий двух графов путем сравнения наборов возможных путей на них ( Дополнительный файл 1: примечание 1.4, рисунок S4). Выбирая самые разные параметры, что приводит к сильно различающимся кластеризациям, мы обнаруживаем, что предполагаемая абстракция топологии данных в графе PAGA намного надежнее, чем лежащий в основе алгоритм кластеризации графа (дополнительный файл 1: рисунок S5). Хотя кластеризация графа сама по себе, как и любой метод кластеризации, является некорректной задачей в том смысле, что существует множество сильно вырожденных квазиоптимальных кластеризаций и требуются некоторые знания о масштабе кластеров, на PAGA это не влияет.

Было предложено несколько алгоритмов [5, 10–12] для реконструкции деревьев родословных (Дополнительный файл 1: Примечание 3, [4]). Главное предостережение этих алгоритмов заключается в том, что они, в отличие от PAGA, пытаются объяснить любое изменение данных с помощью древовидной топологии. В частности, любое несвязанное распределение кластеров интерпретируется как происходящее из дерева. Это дает качественно неправильные результаты уже для простых смоделированных данных (дополнительный рисунок 6) и хорошо работает только для данных, которые явно соответствуют древовидному многообразию (дополнительный рисунок 7).Чтобы установить справедливое сравнение реальных данных с недавним популярным алгоритмом Monocle 2, мы повторно исследовали основной пример Qiu et al. [5] для сложного дерева дифференцирования. Этот пример основан на данных Paul et al. [24] (рис. 2), но с удаленным кластером 19. В то время как PAGA идентифицирует кластер как отключенный с результатом, на который не влияет его присутствие, прогноз Monocle 2 качественно меняется, если кластер принимается во внимание (дополнительный рисунок 8). Этот пример иллюстрирует общее положение о том, что реальные данные почти всегда состоят из плотных и разреженных — связанных и несвязанных — областей, некоторые из которых имеют древовидную структуру, а некоторые — более сложную топологию.

Японское затенение клеток (часть 3 из 3): передовые методы | Язуки Вульф

Стенограммы

1. Интро: эй, как ты, волк. И сегодня мы продолжим затенение японской клетки. Это может быть последнее видео из этой серии. Я не уверен, но посмотрим, как это пойдет. Во всяком случае, здесь у нас есть наша иллюстрация с тенями, выделенными базовыми цветами и излучениями. Почти все, что вам может понадобиться в обычных иллюстрациях. Так связанные иллюстрации.Так что большинство проектов Вы, вероятно, могли бы сказать, что это будет завершено. И есть много продуктов, которые, по стилистическим причинам, на самом деле могут потребовать, чтобы вы оставили эту очень, очень темную черную линию здесь и посмотрите, смогу ли я немного увеличить масштаб. Итак, вы видите, что у нас есть эти очень темные черные линии для многих продуктов, которые будут в порядке, и они могут быть тем, что они хотят, чтобы вы имели. Но если вам это сойдет с рук и вы думаете, что это может добавить Тео общего ощущения иллюстрации, вы можете смягчить эти линии и не делать их такими мягко-темными, как здесь.Итак, есть пара других, например, последние шаги файла, которые вы, возможно, захотите сделать, чтобы Тео немного почистил это. 2. Смягчение вашей линии 1: есть несколько способов сделать это. Прежде всего, я перехожу к нашему линейному слою и сохраняю свои линии разделенными на части. Так что в моем случае я мог бы просто придерживаться I may только в более легкой линии. Но я знаю, и вы предполагаете, что у вас, вероятно, есть 11 слоев для вашей лески. Так что просто считайте это все одним слоем для тренировки линий, сделайте его синим, чтобы сделать его более различимым. Итак, над работой с линиями я собираюсь сделать еще один слой, и я собираюсь сделать эту маску для работы с линиями. .А затем давайте просто возьмем более темные цвета на нашей иллюстрации, например, может быть, вот этот темно-синий, и заполним это отверстие тем темно-синим, который затем, в свою очередь, заполнит все ваши линии, и вы можете взять этот слой. и немного уменьшите емкость, чтобы она была еще довольно темно-черноватой, но не совсем как врачи раньше. Итак, вы видите, прямо сейчас это уже немного смягчило иллюстрацию. Итак, раньше у нас была эта прямолинейная черная работа с черными линиями, а теперь мы просто немного смягчили ее.Используйте разницу. Итак, это Ах до, и это после, и это до и после, но этого еще недостаточно, так что давайте сделаем еще кое-что. Мы возьмем еще один слой поверх этого, и я просто выберу его более светлыми цветами. И я собираюсь как бы заполнить места, где, по моему мнению, на иллюстрацию может проникать свет, например, на персонажа Разера. Таким образом, эти блики отражали свет над ее волосами. И через ее плечо светятся огни, может быть, из-под руки где-то здесь, здесь, а я — это ты. Еще раз, я использую акварельную кисть в краске clip studio, потому что ее очень легко смешать и получить красивое, гладкое излучение. В противном случае салон красоты фото. Вероятно, вы можете использовать инструмент для создания или другие средства, чтобы получить подобный эффект. Давайте посмотрим. Вот и все, и теперь я собираюсь изменить этот слой на экран, чтобы он смешивался с автомобилем под ним и выглядел вполне нормально. Я мог бы потратить больше времени на это в общих чертах. Но сегодня я думаю, что этого достаточно. Итак, теперь, чтобы избавиться от лишней области, мы просто удерживаем контроль и нажимаем, хм, на базовый цвет, и это будет как минимум в шести дио-скриптах Studio Pro.Я считаю, что это также работает фотомагазин, который должен предоставить вам выбор всего, что находится в этом слое. Итак, теперь мы можем удалить все, кроме того, что есть Ах, здесь есть кнопка для клиповой студии pro для удаления всего, что находится за пределами вашего полного магазина выбора. Вы можете делать длинные раунды, чтобы контролировать смену передач. I вы можете помочь с помощью управления shift I выбрать противоположную сторону внешнего слоя, а затем можете управлять X, чтобы удалить все, что находится за пределами этого элемента управления. D выберет это.Эм, В любом случае, мы идем. Грудь слишком сильно перекрывается, так что кое-что нужно удалить, а это может быть слишком непрозрачно, так что я остановлюсь на прошлом. У вас есть немного. Ну вот. Верно. Итак, это, гм, до и затем после. Итак, вы видите, я просто придаю ему немного, э-э, мягкости, э-э, более мягкого прикосновения, особенно в Японии. Им вроде как нравилось более мягкое ощущение, две вещи, которые я имею в виду, немного изменились, например, Грэм занимается фэнтези, и то, как искусство, которое вы видите в той игре, где у вас есть немного более сильные контрасты.Но в тюрьме они не хотят, например, резких, слишком много острых краев или резких резких цветов. Таким образом, наличие большей мягкости может помочь вашей иллюстрации, в зависимости от предмета и других вещей, конечно. 3. Смягчение вашей линии 2: Еще одна вещь, которую вы, возможно, захотите сделать, это, может быть, взять год, взять свой фактический, гм, ваш настоящий линейный слой. Я на самом деле должен растать шахту. Так что у меня был мой как победитель в Давай нарисуй что-нибудь, нужно отдохнуть. Вставай.Так что, если вы используете клип для своих рисунков, вы можете щелкнуть по нему, а затем щелкнуть Раст, и это сделает его обычным. Итак, теперь я продублирую это, возьму нижнюю часть и использую фильтр. Размытие Бога. Три. Я думаю, наверное, о скорости. Да, я такой. Ладно, это просто немного смягчит ситуацию. Я не мог взять свой нижний слой и, возможно, немного уменьшить его емкость. Хм, мне там даже дно не нужно. Да, я думаю, что я буду делать.Я думаю, это было бы хорошо. Я собираюсь сделать маску, маскирующую их для нижнего слоя, и, я думаю, на самом деле смогу управлять ими. Не знаю, контрольный результат. Если вы держите все тамала, создающие ах, маскируя их, это сделает их нашим партнером черным, так что все замаскировано. Итак, теперь мой нижний слой с Лирдом полностью исчез, но я собираюсь затем нарисовать их, попросив их показать это. Так что я собираюсь раскрыть его вокруг глаз. Итак, в основном, что это будет делать, я использую слово в основном слишком часто.Хорошо, в любом случае, это то, что нужно сделать, это сделать область вокруг ее глаз более четкой, потому что я, если вы знаете его раньше. Но когда все было размыто, твоим глазам было трудно понять, на чем ты хотел на самом деле сфокусироваться, посмотреть, смогу ли я. Ах, вот, ты. Прямо сейчас вы видите, если все размыто, ваши глаза могут немного бороться, пытаясь понять, на чем вы хотите сфокусироваться. Но если я смогу вернуть сильный, сильный контраст в ее глазах, тогда это будут твои глаза.Ваши глаза фокусируются на ее глазах, и это дает вам своего рода место для отдыха на иллюстрации и, вы знаете, может быть, другие части, кроме ее глаз, которые вы могли бы захотеть упомянуть и в этом контракте, но, во всяком случае, это почти все. просто для того, чтобы смягчить вашу линейную работу. 4. Добавление атмосферы. Я не знаю, действительно ли это, гм, подходит для этой конкретной иллюстрации, но просто хочу показать вам еще одну вещь, которая может возникнуть в вашей, э-э-э, фазе огги, что бы вы сделали? назвать это? Англичанин, Эээ, вроде твоей постобработки я не люблю.Совершенно верно. Но ваш финал, как освежить. Я предполагаю, что это хороший способ сказать, что это своего рода этап обновления, вы можете захотеть сделать что-то вроде раскрашивания слоев. У нас есть один, который будет Ах ах было слово. О, классный цвет. Вроде синий, наверное. И я тоже немного спрошу, слишком темно. Хорошо, так темно, пока я был там. Итак, у вас есть что-то вроде синего, исходящего снизу, а затем у нас будет более теплый цвет, например, оранжевый, исходящий сверху, и вернемся к синему крабу. Одолжите это, если у вас есть отличный инструмент, пока вы не захотите, чтобы у вас был отличный инструмент.Вместо этого я еще раз, когда я использую, гм, клипы для вашего профи, мне просто нравится использовать акварельную кисть, но да, что-то в этом роде. Верно. И мы собираемся превратить это во что-то вроде слоя мягкого света. Может, накладка похожа, а? Делать что-нибудь. Хорошо. Итак, хм, и клипы для вашего профи. Судя по всему, даже если вы измените слой, это ни на что не повлияет, если оно находится внутри папки. Итак, мы просто взглянули за пределы папки и удалили папку. Хорошо, так что теперь это вне папки. Гм, и мы перешли от обычного эфира к экрану.Выглядит как Е. Я думаю, мягкий свет. Наверняка хорошая накладка. Да. Да, мягкий свет. Так что я превратил это в мягкий свет. Итак, это мой синий цвет на слое с мягким светом. И я должен был взять наш, ммм, оранжевый рядом. Ладно, Может, превратил это в мягкий свет. Ну вот. И еще раз, мы могли бы взять оба из них и просто удерживать контроль, пересекая базовый цвет, чтобы выбрать слой базового цвета, а не выбрать область вашего фактического персонажа, а затем удалить область вне этого и посмотреть, что мы идем.У нас просто в разных красках тут происходит. Я думаю, что я почти как без синего да, Сам персонаж уже довольно синий. так что я собираюсь убрать синий прочь. В противном случае, на мой вкус, он слишком мягкий. Так вот. Это придает немного больше похожести, атмосферности, и опять же зависит от вашей иллюстрации и отправки некоторых кейсов. Оригинал может быть лучше просто иметь это, например, более темный тон. Но если вы хотите более мягкое атмосферное прикосновение, чем что-то вроде этого, это может сработать лучше, хм, это просто небольшие вещи, которые вы можете сделать, чтобы сделать его немного мягче по тону.5. Скрытие вашей линии 1: и сегодня мы продолжим нашу японскую ячейку, затеняющую Siri. И это как бы небольшое отступление от области затенения ячеек. Я имею в виду, что мы начинаем с общей иллюстрации с заштрихованными ячейками, но я просто хочу попробовать одну последнюю вещь, которую мы могли бы сделать с этим, и мы собираемся как бы подтолкнуть ее к стороне возможностей. Для тех, кто не смывает мое оригинальное видео. Sanity — это нелинейный тип иллюстрации Mawr, который XYZ полностью похож на полностью отрендеренный. И мы не собираемся полностью визуализировать, потому что у нас все еще есть области, затененные ячейками. Но, гм, да, на самом деле, если у вас есть время, может быть, я тоже попробую преобразовать их. Итак, во-первых, что мы собираемся сделать, так это попытаться избавиться от этих линий. Теперь, если мы просто возьмем линейное логово и выключим глаз на глазном яблоке, это не совсем то, что мы хотели. Это не совсем то, что мы хотим. Мы не хотим работать с чем-то вроде этого. В зависимости от вашей иллюстрации у вас могут быть очень четкие края, которые хорошо работают, и вы можете просто отключить свои линии.Но с этой конкретной иллюстрацией все пошло не так. Итак, давайте выясним, как мы можем очистить это. Так что это немного грязно. И если вы можете придумать лучший способ и сделать это, пожалуйста, дайте мне знать, потому что я все еще как будто сам во время этого экспериментирую, чему на самом деле не учат в школе. Вот то, что я делаю время от времени, когда хочу преобразовать рисунок в более полный, как бы вы это назвали? Визуализированная визуализированная иллюстрация И что это такое? Я беру, что моя линия была здесь, и у меня есть мои строки в одной папке. У вас может быть просто 11 и один слой. В любом случае все в порядке. Отметьте это синим цветом для моего слоя здесь. Как вы можете видеть на видео, я собираюсь сделать еще один слой сверху. Вы действительно знаете. Хорошо, это небольшой способ Трикси сделать это. Итак, чтобы сохранить некоторую согласованность с моими цветами, я собираюсь сначала отключить все свои, как вы это называете, все слои. Кроме моих базовых цветов. Таким образом, любая из теней выделяет любую из тех, для которых я просто отключу их прямо сейчас и для лучшего рабочего процесса.Возможно, было бы лучше, если бы мы сделали это заранее. Но мы немного отступаем, чтобы вернуться к исходному состоянию только базовых цветов. Ну вот. А теперь я фактически скопирую управление. Каждый раз, когда я выбираю новый слой, я буду выбирать каждый из этих базовых цветов. Хорошо. Получил все из них. А, наверное. Итак, скопируйте их и вставьте поверх моего или моего leimert. И мы еще не совсем закончили, так что я собираюсь поставить make. Я не уверен, что это работает для магазина.А, попробуй, дай мне знать. Но я сделаю папку и положу ее поверх своей работы, и я на самом деле собираюсь превратить эту папку в, ммм, маскировку, маскировку их Это правильное слово. Это было Это называется. Я прошу. Есть обтравочный слой. да. О, это значит, что это будет вставляться в световую работу, и я взял все те слои, которые я только что вставил, и поместил их в папку. Так что теперь все мне, все это тяжело, вам трудно просто увидеть, что именно здесь происходит, потому что это выглядит так, как будто у меня все цвета сверху.Но если я уменьшу затенение здесь, вы увидите, что затенение все еще получается. Линии полностью скрыты, поэтому линии полностью покрыты базовыми цветами. Так что все мои линии должны быть моими базовыми цветами. И, э, в некоторых случаях это может быть полностью закончено для вас. Но в моем случае вы могли видеть, что есть области, которые туда не вошли. Так что я просто пройдусь здесь по слоям и подчищу это. Итак, мы начинаем с нашего нашего тона кожи. Я держу все, чтобы выбрать свой оттенок кожи и нарисовать его. И это красиво, гм, должно быть последовательным, но я ожидаю, что базовый цвет и рисование базовым цветом, так что это должно дать мне хорошую базовую палитру, чтобы начать с сделанного и двигаться вверх, я думаю, что мой следующий слой был ее одеждой. , ее рука, фиолетовая одежда. Вы должны заполнить края этого. Так что будьте осторожны здесь, но я знаю, что у меня есть цвет кожи. Я не хочу, я не хочу переходить здесь к оттенку кожи. Так что я оставлю этот оттенок кожи там, где он есть.Просто есть зона одежды. Только здесь происходят какие-то странные вещи, которые мне, возможно, придется убрать позже. Не знаю точно, что это такое, но мы разберемся. Вероятно, на более позднем этапе. Да, но она во всём тут. Это будет довольно подробно, но что-то вроде этого, вероятно, сработает. Приятно иметь их в слоях, а не в одном. Я имею в виду, вы могли бы сделать все это в одном, я тоже думаю. Но так как у меня есть слои, я знаю, что, например, я собираюсь сделать синий позже, чтобы мне не пришлось слишком беспокоиться о рисовании за пределами линии. Если я перехожу к синему, вы должны быть осторожны, закрашивая тона кожи в тон ее кожи во время нижнего слоя, в любом случае, и похоже, что здесь что-то происходит? У нас есть два Не могу исправить. Не знаю, хочу ли. Хм, я не думаю, что хочу, чтобы там было кровотечение, поэтому я хочу, чтобы это был довольно постоянный круг. Вы не можете удалить некоторые из них. Ну вот. Хорошо. Белый. Я также чувствую, что вы теряете след, гм, где вы хотите заполнить цветами. Вы можете создать руководство для своей линии для себя, взяв эту обрезанную папку слоя и немного уменьшив непрозрачность, чтобы вы могли видеть, что находится под ней, что должно работать.Вернись к этому там. Поторгуйтесь с этим, так как может быть немного сложнее увидеть, что вы заправляете. Но я имею в виду, если вы присмотритесь, то вы должны пойти и сказать, что это просто дает вам немного ориентира в том, где была первоначальная линейная работа. Таким образом, вы можете следовать этому, если вам нужно. У меня до 90%. Значит, ты не так сильно бросаешь прошлый канун? Ровно настолько, чтобы вы могли видеть, как линия начинает проходить. Этого должно быть достаточно. И еще раз, я мог бы потратить больше времени на это, если бы это был профессиональный проект, но я немного ускорю его, чтобы я мог немного быстрее выпустить это видео для вас. красный.И теперь, поскольку я довольно близок к верхней части своих слоев, я должен быть немного более осторожным с перекрывающимися цветами, потому что я не хочу перекрывать цвета, которые я не собираюсь делать, а не те, которые находятся под этим слоем. , потому что это не будет исправлено в будущем. И еще одна вещь, я думаю, раз уж я уже все подготовила, я могла бы использовать красный цвет, чтобы заполнить линии вокруг ее губ, потому что иначе они станут теми. Эти строки исчезли. Полностью исчезнуть. Да, я не знаю, следует ли читать по носу.Это может просто пообещать мне, что мы будем держать это наготове прямо сейчас. И я думаю, что это цвет вокруг твоего дома, ее глаза. Я собираюсь поместить это в синий слой с ее волосами, я хочу, чтобы я не чувствовал себя в этом году 6. Скрытие вашей линии 2. Похоже, мы все заполнили довольно хорошо. Так что очевидно, что это не будет концом, потому что теперь мы собираемся вернуться и заполнить, поднять все те тени и блики, которые у нас были ранее. Ладно, круто И прочее.В некоторых местах цвета такие же, как и у основного цвета. Особенно нравится отраженный свет. Итак, скажем, с этой рукой здесь, вы знаете, у нас есть светлый вид, отражающийся снизу, что имеет смысл, что они будут вашим базовым цветом там, а также некоторые волосы. Но есть части, где это не совсем подходит. Так что я собираюсь сделать сейчас. Мы пройдемся по каждому слою, и я создам еще один слой поверх него и сделаю отсечение слоя в папке отсечения.Имеет ли это смысл? Я надеюсь, что это так. Но в любом случае, где-то у нас есть каждый слой, который мы только что завершили, поверх другого обтравочного слоя поверх этого, с затенением, которое я хочу, и в этом нет настоящей точной науки. Я просто просмотрела и увидела, что, по моему мнению, работает, как мы, на ее тоне кожи. И я собираюсь сделать тени для тона кожи, это еще один слой поверх этого. Э-э, я вижу вас, я думаю, как это на самом деле работает довольно хорошо. Как здесь, прямо здесь.Скажем, у нас есть этот цвет подсветки, поэтому имеет смысл выделить и его. Перенесите этот цвет выделения на реальную линию. И если вы не возражаете, иметь немного линейного аспекта может быть чем-то, что было бы хорошо. Но если вы хотите полностью избавиться от линейной работы, тогда. О, верно. Это Ах, потому что это Там вы идете. Да. Вот я и забыл, что у меня был транспарант. Так вот, теперь я убрал прозрачность. Итак, теперь вы видите, световая работа полностью исчезла.Мм, так что, может быть, здесь тоже есть немного акварели, чтобы придать политическую окраску. Излучения не были слишком разительными из цепной разницы. Ну вот. Хм, это похоже на то, что он, вероятно, хотел бы, чтобы ее одежда заполнила этот экземпляр, вперед. Векторной одежды нет. Я хочу, чтобы это был цвет одежды, и вы, вероятно, обнаружите много таких вещей, когда будете ходить, например: «О, это должен был быть тот цвет, который должен быть в этом цвете или что-то в этом роде». И тогда вы просто не можете исправить это, как вы идете.Итак, для одежды слой, который темнее, внизу может быть затенение, здесь очень нравятся детализированные вещи. И это может занять у вас некоторое время, чтобы пройти. Так что я немного ускорюсь, а затем расскажу о том, что я сделал, как я прогрессировал. Так что я использую здесь темные тени, чтобы как бы заполнить некоторые контуры ее лет. Иногда вы можете на самом деле захотеть сделать более темный цвет, чем тот, который у вас уже есть, и снова использовать некоторые инструменты смешивания, чтобы сделать его немного более ярким в точках.Конечно, заполнение этих теневых областей, чтобы выйти из руки здесь, вероятно, не будет таким ярким. У вас есть немного, но ободок светлый, хотя, но я не хочу быть полностью, как пусть есть Да, мне это нравится. Как это делает тень от руки там, палец Скорее, тогда вам на самом деле даже не нужно иметь все эти слои здесь, например, посмотрите, как у меня есть Ах, у меня есть, э-э, тень, тень там , а то и базовый слой здесь отдельные. Вы могли бы сделать это. Наверное, один в один там каждый.Если бы ты тоже хотел. Хм, причина, по которой я разделил так много слоев, заключается в том, что, когда вы работали самостоятельно, вы много жалуетесь, смотрите и смотрите, нравится вам это или нет, а затем идете дальше. Но когда вы работаете в команде, вы часто можете подумать: «О, мне это нравится». Мне нравится, как работают эти цвета. Но тогда, может быть, у вас это было. Они говорят, что я хочу на этот раз проверить эту зеленую часть, сделать ее синей или что-то в этом роде, или, например, сделать блики менее интенсивными или сделать тени более темными.И наличие отдельных слоев позволяет вам как бы вернуться назад и внести те очень тонкие настройки, которые могут потребоваться от вас. Гм, но да, если вы просто рисуете для себя, возможно, вам все это не нужно. Но когда вы в команде, всегда хорошо иметь возможность быстро вносить коррективы, и не обязательно сразу, если вы собираетесь зайти в магазин. Много раз вы можете выяснить, как сделать большие изменения даже выиграть. Хм, даже когда вы говорите, например, об изменении цвета полностью или об изменении какого-то аспекта иллюстрации, и если у вас нет отдельных отдельных слоев.Возможно, вы сможете сделать это с помощью некоторых фотошоп-путешествий, трюков и многого другого. Но, в общем, это сэкономит ваше время, если вы разделите его на слои. У меня действительно иногда были птицы, они действительно подходили ко мне на мой стол, и это было кайфом. Как вы думаете, как я думаю, было бы лучше, если бы тени были менее интенсивными и располагались отдельными слоями. Я мог бы быть как О, как Так выстрел или слишком интенсивно. Хорошо, я нажал туда. Я просто ниже, видимо, нравится Как насчет этого? Выглядит нормально, и похоже, что они смогли принять решение прямо здесь и сейчас, и это позволяет вам двигаться дальше и выполнять свою работу.Но, ну, да, это всего лишь часть этого дела. Это так, что это происходит справедливо. Ладно, очевидно, ты хочешь, чтобы область вокруг ее глаз была самой темной. И я думаю, что я на самом деле, вероятно, добавлю немного черного, чтобы приблизиться к оригиналу. В оригинале была тьма настоящего Лейнарта. Хм, и мне не нравится, как это выглядит, как мои зеленые слои поверх того, что они взяли зеленый там, поместили его ниже моего Вот так. Вот так, наверное, лучше. Ну вот. Итак, я поместил вирусы под синим, чтобы я мог почувствовать это, вот так.И это как-то слишком ярко выражено. Немного заштриховали радиацией, должно сработать. Отлично. И нет, на самом деле нет. Посмотри на это. Сделал зеленый. Должен быть сверху. Да, я думаю, что зеленый должен быть сверху, потому что я хочу сделать область вокруг ее глаз зеленой. Так что просто сотри это здесь, это может мешать, а потом я возьму темно-зеленый цвет и заполню все стороны этим темно-зеленым? Да, это немного лучше. Немного неловко иметь синий там.Хорошо, это в значительной степени то, что я собирался сделать еще один слой на самом верху с, гм, я действительно темным, серым цветом. И я, наверное, поэтому я просто собираюсь сделать это как можно темнее. Но есть то, чем я хочу быть Темнейшее наполняется этим темно-серым цветом Почти черным, но не совсем черным. А то я беременна. После этого уменьшите мощность, поэтому сейчас я держу его очень темным. Так же, как место, где оно есть. Но пожалуй понижу. Они прошли вас, что позже. Хорошо, так что теперь это ниже, чем пирожок где-то там? Да, примерно так.Прохладный. Так что я думаю, что об этом, На самом деле, я думаю, что это были блики в ее волосах. Может быть. Итак, давайте возьмем это. Выделите область вокруг него. Да, это выглядит нормально. Я имею в виду, честно говоря, я, вероятно, регулярно тратил на это намного больше времени, потому что вы можете заметить это теперь, когда штриховой рисунок исчез. Гм, контраст в ее лице больше не кажется сильным. Так что я, вероятно, вернусь и сделаю еще немного теней на вашем лице, чтобы исправить это. Но для целей этого видео, я думаю, это работает.Итак, поехали. Вот и исчезла иллюстрация с Лейнартом. Итак, Лейнарт. Нет Лейнарт Лейнарт, нет Лейнарт. 7. Заключительные комментарии: и, гм, да, и если вы хотите продолжить использовать возможности, я определенно вернусь и, э-э, подниму некоторые тени. Интересно, смогу ли я сделать что-то очень быстро. Еще я просто немного увеличил затенение, чтобы понять, что? Это может закончиться тем, что проблема все еще существует, потому что мы переходим от очень плоского двухмерного изображения к тому, когда вы избавляетесь от линий, это немедленно делает его более трехмерным, или кажется, что оно должно быть более трехмерный.Вот почему я чувствую, что затенение теперь не совсем на должном уровне, когда линии исчезли. Так что я определенно хочу пойти дальше и сделать больше с этим. Но вы поняли общий смысл. Так было со всеми Лейнартами. И тогда он должен убрать лайнер. Гм, так, гм, может быть, в одном из будущих видео я мог бы полностью рассказать об Остине, откуда мы идем, от начала до конца без, с целью полностью визуализировать, как нелинейный рисунок. Но я думаю, для этого, наверное, придется начать с нового рисунка.Так что я думаю, что это будет конец того, как далеко мы зайдем на этой конкретной иллюстрации. Так что это все для работы. Japan Cell Shading Siri Если у вас есть другие вопросы, дайте мне знать, когда это может привести к обсуждению будущих видео на основе ваших вопросов в будущем. Э, но пока это все, пока в следующий раз ты не узнаешь, что она могла.

Исследование ДНК выявило единственный и неповторимый вид волков в Северной Америке

Новое исследование показало, что у койотов и североамериканских волков был общий предок на удивление недавно.Ранее ученые подсчитали, что их предок жил миллион лет назад, но новое исследование показало, что это всего 50 000 лет назад.

«Я не мог поставить на это деньги, потому что это было так недавно», — сказал доктор фон Холдт.

Этот предок дал начало двум видам — предшественнику сегодняшних серых волков и нынешних койотов — где-то в Евразии. Доктор фон Холдт сказал, что эти два вида затем мигрировали в Северную Америку.

Там койоты превратились в мелких хищников, специализирующихся на охоте на более мелкую добычу.Волки пошли другим путем, полагаясь на свои большие размеры и большую скорость, чтобы охотиться на лосей и других крупных млекопитающих.

Когда на Востоке были истреблены волки, за последние два столетия из прерий Среднего Запада расселились койоты, чтобы занять их место. Выжившие волки скрещивались с койотами, производя гибридное потомство.

Доктор фон Холдт и ее коллеги обнаружили, что геномы восточных волков, живших в провинциальном парке Алгонкин в Онтарио, были наполовину серыми волками и наполовину койотами.Красные волки еще более смешаны: их геномы на 75 процентов состоят из койота и только на 25 процентов из волка.

Некоторые эксперты по волкам были поражены находкой и сказали, что она потребует дополнительной поддержки.

Линда Ю. Ратледж, эксперт по восточным волкам, задалась вопросом, достаточно ли нового исследования, чтобы отвергнуть их как отдельный вид. По ее словам, два алгонкинских волка, которые были частью нового исследования, жили в период, когда гибридизация между койотами и волками была необычайно распространена.

«Потенциально они вообще не репрезентативны», — сказала она.

Несмотря на свои опасения, в прошлом году доктор Ратледж присоединилась к лаборатории доктора фон Холдта в качестве научного сотрудника для участия в новом исследовании волков под названием «Проект собачьих предков». Исследователи объединяют свои образцы ДНК для изучения до 100 волков, койотов и собак из каждого штата континентальной части США, а также из канадских провинций.

Искусство использования t-SNE для транскриптомики отдельных клеток

Сохранение глобальной геометрии с помощью t-SNE

Чтобы проиллюстрировать, что t-SNE по умолчанию имеет тенденцию искажать глобальную геометрию, мы сначала рассмотрим игрушечный пример (рис.1). Этот синтетический набор данных состоит из точек, выбранных из пятнадцати 50-мерных сферических распределений Гаусса, сгруппированных в три отдельных и непересекающихся класса. Данные генерируются таким образом, что типы внутри двух классов (\(n=100\) и \(n=1000\) на тип соответственно) не перекрываются, а типы внутри третьего класса (\(n=2000\) ) для каждого типа) частично перекрываются. В результате этот набор данных имеет иерархическую структуру, типичную для данных scRNA-seq.

Рис. 1

Синтетический набор данных. Точки были выбраны из смеси пятнадцати 50-мерных распределений Гаусса. Общий размер выборки n  = 15 500. a Многомерное масштабирование 15 классов означает. Размер баллов пропорционален количеству баллов в классе. b Первые два главных компонента данных. Цвета точек обозначают принадлежность к классу. KNN: \(10\)-сохранение ближайших соседей, KNC: \(4\)-сохранение ближайших классов, CPD: корреляция Спирмена между попарными расстояниями. c t-SNE по умолчанию с недоумением 30, случайной инициализацией и скоростью обучения 200. d Т-СНЭ с недоумением \(n/100=155\). e T-SNE с инициализацией PCA. f T-SNE с многоуровневыми сходствами (комбинация недоумения 30 и \(n/100=155\)), инициализацией PCA и скоростью обучения \(n/12 \приблизительно 1300\).

Двумя классическими методами визуализации многомерных данных являются многомерное масштабирование (MDS) и анализ главных компонентов (PCA). MDS трудно вычислить с большим количеством точек (здесь n  = 15 500), но его легко применить к средним классам (\(n=15\)), четко показывая три различных класса (рис. 1а). PCA может быть применен ко всему набору данных и демонстрирует ту же крупномасштабную структуру данных (рис. 1b), но в первых двух PC невозможно увидеть структуру внутри класса. Напротив, t-SNE четко показывает все 15 типов, правильно отображая десять из них как полностью изолированные и пять как частично перекрывающиеся (рис. 1c). Однако изолированные типы в конечном итоге размещаются произвольно, и их положение в основном зависит от случайного начального числа, используемого для инициализации.

Чтобы количественно оценить качество или достоверность данного вложения, мы использовали три различных показателя: как \(k\)-ближайшие соседи во вложении 22 .Мы использовали \(k=10\) и вычислили среднее значение по всем \(n\) точкам. KNN количественно определяет сохранение локальной или микроскопической структуры.

  • KNC

    Доля \(k\)-ближайших средних классов в исходных данных, которые сохраняются как \(k\)-ближайшие средние классы при вложении. Это вычисляется только для среднего класса и усредняется по всем классам. Для синтетического набора данных мы использовали \(k=4\), а для анализируемых ниже реальных наборов данных мы использовали \(k=10\). KNC количественно определяет сохранение мезоскопической структуры.

  • CPD

    Корреляция Спирмена между попарными расстояниями в многомерном пространстве и во вложении 11 . Рассчитано по всем 499 500 парам среди 1000 случайно выбранных точек. CPD количественно определяет сохранение глобальной или макроскопической структуры.

  • Применение этих метрик к вложениям PCA и t-SNE (рис. 1b, c) показывает, что t-SNE намного лучше, чем PCA, в сохранении локальной структуры (KNN 0,13 против 0,00), но намного хуже в сохранении глобальная структура (KNC 0.23 против 1,00 и CPD 0,51 против 0,85). Наш рецепт более точной визуализации t-SNE основан на трех идеях, которые ранее были предложены в различных контекстах: многомасштабное сходство 13,14 , инициализация PCA и повышенная скорость обучения 15 .

    На рис. 1c используется недоумение 30, которое является значением по умолчанию в большинстве реализаций t-SNE. Гораздо большие значения могут привести к качественно другим результатам. Поскольку большое недоумение дает более дальнодействующие силы притяжения во время оптимизации t-SNE, визуализация теряет некоторые мелкие детали, но объединяет более крупные структуры.В качестве простого эмпирического правила мы принимаем 1% размера выборки как большое недоумение для любого заданного набора данных; это соответствует недоумению 155 для наших смоделированных данных и приводит к тому, что пять небольших кластеров, принадлежащих к одному классу, стягиваются вместе (рис. 1d). Наши метрики подтвердили, что по сравнению со стандартным значением сложности локальная структура (KNN) ухудшается, но глобальная структура (KNC и CPD) улучшается. Многоуровневый подход с одновременным использованием нескольких значений недоумения был предложен для сохранения как локальной, так и глобальной структуры 13,14 . Мы применяем этот подход в нашем финальном конвейере и всякий раз, когда \(n/100\gg 30\), комбинируем недоумение 30 с большим недоумением \(n/100\) (см. ниже; отдельная оценка здесь не показана).

    Другой подход к сохранению глобальной структуры заключается в использовании информативной инициализации, т.е. первые два ПК (после соответствующего масштабирования, см. Методы). Это вводит глобальную структуру во вложение t-SNE, которое затем сохраняется в ходе оптимизации t-SNE, в то время как алгоритм оптимизирует тонкую структуру (рис.1д). Действительно, KNN не зависел от инициализации, но и KNC, и CPD заметно улучшились при использовании инициализации PCA. Инициализация PCA также удобна, потому что она делает результат t-SNE воспроизводимым и не зависящим от случайного начального числа.

    Третьим компонентом нашего протокола t-SNE является увеличение скорости обучения. Скорость обучения по умолчанию в большинстве реализаций t-SNE составляет \(\eta=200\), чего недостаточно для больших наборов данных и может привести к плохой сходимости и/или сходимости к субоптимальному локальному минимуму 15 . Недавняя библиотека Python для анализа scRNA-seq, scanpy, увеличила скорость обучения по умолчанию до 1000 23 , тогда как ref. 15 предложил использовать \(\eta =n/12\). Мы принимаем последнее предложение и используем \(\eta =n/12\) всякий раз, когда оно превышает 200. Это не оказывает большого влияния на наш синтетический набор данных (поскольку размер его выборки недостаточно велик, чтобы это имело значение), но будет важно позже.

    Соединяя вместе все три модификации, получаем визуализацию, показанную на рис.1ф. Количественная оценка подтвердила, что с точки зрения мезоскопической/макроскопической структуры предложенный нами конвейер значительно превзошел стандартный t-SNE и был лучше, чем большое недоумение или инициализация PCA сами по себе. В то же время с точки зрения микроскопической структуры удалось достичь компромисса между малыми и большими затруднениями.

    Достоверный t-SNE наборов транскриптомных данных

    Чтобы продемонстрировать эти идеи на реальном наборе данных, мы решили сосредоточиться на наборе данных от Tasic et al. 3 . Он включает 23 822 клетки коры головного мозга взрослых мышей, разделенных авторами на 133 кластера с строгой иерархической организацией. Здесь и далее мы использовали стандартный конвейер предварительной обработки, состоящий из нормализации глубины секвенирования, выбора признаков, логарифмического преобразования и уменьшения размерности до 50 ПК (см. Методы).

    В Tasic et al. данных, на графиках MDS (рис. 2а) и PCA (рис. 2b) видны три четко разделенные группы кластеров, соответствующие возбуждающим нейронам (холодные цвета), тормозным нейронам (теплые цвета) и ненервным клеткам, таким как как астроциты или микроглия (серые/коричневые цвета).Выполнение PCA для этих трех подмножеств данных по отдельности (дополнительный рис. 1) раскрывает дополнительную структуру внутри каждого из них: например. тормозные нейроны хорошо разделены на две группы: экспрессирующие Pvalb/SSt (красный/желтый) и экспрессирующие Vip/Lamp5 (фиолетовый/лососевый), как также видно на рис.  2а. Это демонстрирует иерархическую организацию данных.

    Рис. 2

    Tasic et al. набор данных. Объем выборки \(n=23,\!822\). Назначения кластеров и цвета кластеров взяты из оригинальной публикации 3 .Теплые цвета соответствуют тормозным нейронам, холодные цвета соответствуют возбуждающим нейронам, коричневые/серые цвета соответствуют ненервным клеткам. и MDS по классу означает (\(n=133\)). Размер баллов пропорционален количеству баллов в классе. b Первые два главных компонента данных. KNN: сохранение 10 ближайших соседей, KNC: сохранение 10 ближайших классов, CPD: корреляция Спирмена между парными расстояниями. c t-SNE по умолчанию с недоумением 30, случайной инициализацией и скоростью обучения 200. d Т-СНЭ с недоумением \(n/100=238\). Метки обозначают большие группы кластеров. e T-SNE с инициализацией PCA. f T-SNE с многоуровневыми сходствами (сложная комбинация 30 и \(n/100=238\), инициализация PCA и скорость обучения \(n/12 \приблизительно 2000\).

    Эта глобальная структура отсутствуют в стандартной визуализации t-SNE (рис. 2c): возбуждающие нейроны, тормозные нейроны и не-нейронные клетки разделены на несколько островков, которые перемешаны друг с другом.Например, группа фиолетовых кластеров (интернейроны Vip ) отделена от группы кластеров лосося (близкая группа интернейронов Lamp5 ) некоторыми возбуждающими кластерами, что искажает иерархию типов клеток. Этот результат не является ложным: в оригинальной статье 3 фигура t-SNE качественно очень похожа на нашу визуализацию. Значения недоумения в обычном диапазоне (например, 20, 50, 80) дают аналогичные результаты, подтверждая, что t-SNE не очень чувствителен к точному значению недоумения.

    В отличие от этого, установка уровня недоумения в 1% от размера выборки, в данном случае до 238, сближает большие группы связанных типов, улучшая глобальную структуру (увеличение KNC и CPD) за счет потери части тонкой структуры (KNN уменьшается, рис. 2г). Инициализация PCA с недоумением по умолчанию также улучшает глобальную структуру (увеличение KNC и CPD по сравнению с t-SNE по умолчанию, рис. 2e). Наконец, предложенный нами конвейер с многоуровневыми сходствами (сложная комбинация 30 и \(n/100=238\)), инициализацией PCA и скоростью обучения \(n/12 \приблизительно 2000\) дает вложение с высокими значениями все три показателя (рис.2е). По сравнению с параметрами по умолчанию эти настройки замедлили FIt-SNE с \(\sim\)30 с до \(\sim\)2 м, что мы по-прежнему считаем приемлемым временем выполнения.

    Полезно систематически изучать, как выбор параметров влияет на качество встраивания (рис. 3). Мы обнаружили, что скорость обучения влияет только на KNN: чем выше скорость обучения, тем лучше сохраняется локальная структура, пока она не насыщается на уровне около \(n/10\) (рис. 3а), что согласуется с результатами исх. 15 . На два других показателя, KNC и CPD, скорость обучения не влияет (рис. 3c, e). Перплексия определяет компромисс между KNN и KNC: чем выше перплексность в сочетании с 30, тем хуже микроскопическая структура (рис. 3b), но тем лучше мезоскопическая структура (рис. 3d). Наш выбор \(n/100\) обеспечивает разумный компромисс. Наконец, инициализация PCA значительно улучшает макроскопическую структуру, измеренную с помощью CPD (рис. 3e, f), в то время как два других параметра мало на нее влияют.

    Рис. 3

    Влияние значений параметров на качество встраивания. На всех панелях показаны оценки качества различных вложений t-SNE исследования Tasic et al. набор данных. a Сохранение 10 ближайших соседей (KNN) как функция скорости обучения. Черная линия показывает инициализацию PCA, серые линии показывают случайную инициализацию с тремя разными случайными начальными значениями. Большая черная точка обозначает наши предпочтительные значения параметров. Недоумение сочетание 30 и \(n/100\). b 10-сохранение ближайших соседей как функция недоумения, используемого в сочетании с недоумением 30.Скорость обучения \(n/12\). c d То же для сохранения 10 ближайших классов (KNC). e f То же для корреляции Спирмена между парными расстояниями (CPD).

    Чтобы продемонстрировать, что наш подход одинаково хорошо применим к транскриптомным данным на основе UMI, мы рассмотрели еще три набора данных. Во-первых, мы проанализировали n  = 44 808 данных сетчатки мыши из ref. 24 . Наш результат t-SNE сохранил большую часть глобальной геометрии (рис.4а): например. множественные скопления амакриновых клеток (зеленые), скопления биполярных клеток (синие) и скопления ненейронных клеток (пурпурные) располагались близко друг к другу. Анализ t-SNE, выполненный авторами в оригинальной публикации, основывался на субдискретизации и имел худшее представление иерархии кластеров.

    Рис. 4

    Наборы данных на основе UMI. Назначения кластеров и цвета кластеров взяты из оригинальных публикаций. a Макоско и др. 24 , n = 44 808 клеток сетчатки мыши.Биполярные клетки составляют восемь кластеров, амакриновые клетки — 21 кластер. Ненейральные кластеры обозначаются аббревиатурой (MG Mueller glia, A астроциты, F фибробласты, P перициты, E эндотелий, M микроглия). б Шекхар и др. 25 , n  = 27 499 клеток сетчатки мыши, в основном биполярные клетки. Биполярная ячейка BC, биполярная ячейка RBC. Предполагаемые дублеты/примеси показаны серым цветом. Желтый: палочки и колбочки фоторецепторы; голубой: амакриновые клетки. Некоторые кластеры кажутся состоящими из двух частей; это связано с эффектом экспериментальной партии, который мы не убрали. c Harris et al. 26 , n  = 3663 интернейрона гиппокампа. Круги обозначают центроиды кластера. Центроид одного кластера ( Sst Cryab ) не показан, так как его ячейки были разбросаны по всему вложению (как и в исходной публикации). Метки кластеров не показаны для наглядности.

    Во-вторых, мы проанализировали набор данных n  = 27 499 из ссылки. 25 , который секвенировал клетки сетчатки мыши, нацеленные на биполярные нейроны. Здесь снова наш результат t-SNE (рис. 4b) согласуется с глобальной структурой данных: например, биполярные клетки ВЫКЛ (типы 1–4, теплые цвета) и ВКЛ биполярные клетки (типы 5–9, холодные цвета). ) расположены близко друг к другу, и четыре подтипа типа 5 также близко друг к другу. Это было не так для t-SNE, показанного в оригинальной публикации. Этот набор данных показывает одно ограничение нашего метода: данные содержат несколько очень четких, но очень редких кластеров, и они появляются в середине вложения, а не расположены далеко на периферии (см. Обсуждение).

    Наконец, мы проанализировали \(n=3663\) набор данных интернейронов гиппокампа из ref. 26 . В исходной публикации был представлен новый метод кластеризации и выбора признаков, основанный на отрицательном биномиальном распределении, и использовалась модифицированная отрицательная биномиальная процедура t-SNE. Наша визуализация t-SNE (рис. 4c) ничего из этого не использовала, но, тем не менее, привела к встраиванию, очень похожему на то, что показано в исходной статье. Обратите внимание, что для наборов данных такого размера наш метод использует недоумение и скорость обучения, близкие к значениям по умолчанию.

    Позиционирование новых точек в существующем атласе t-SNE

    Распространенной задачей в транскриптомике одиночных клеток является сопоставление данной клетки с существующим эталонным набором данных. Например, введение протокола под названием Patch-seq, исх. 27 выполнили электрофизиологические записи патч-кламп с последующим секвенированием РНК тормозных клеток в слое 1 зрительной коры мыши. Учитывая существование гораздо большего Tasic et al. набора данных, описанного выше, естественно спросить, где на рис.2f, взятом в качестве эталонного атласа, следует расположить эти ячейки Patch-seq.

    Часто утверждается, что t-SNE не допускает картографирования вне выборки, т. е. никакие новые точки не могут быть добавлены в атлас t-SNE после его построения. Это означает, что t-SNE является непараметрическим методом, который не строит никаких отображений \({\mathrm{f}}({\boldsymbol{x}})\) из пространства высокой размерности в пространство низкой размерности ( параметрический t-SNE возможен, но выходит за рамки этой статьи, см. Обсуждение). Тем не менее, есть простой способ разместить новый \({\boldsymbol{x}}\) в существующем атласе t-SNE.Для каждого Cadwell et al. ячейке (\(n=46\)), мы нашли ее \(k=10\) ближайших соседей среди клеток Tasic et al. эталонные клетки с использованием корреляции Пирсона по логарифмически преобразованным подсчетам наиболее изменчивых Tasic et al. гены как расстояние 28 . Затем мы разместили ячейку в срединном месте t-SNE этих \(k\) эталонных клеток (рис. 5а). Результат очень хорошо согласуется с заданием Cadwell et al. клетки к Tasic et al. кластеры, выполненные в исх. 3 .

    Рис.5

    Картирование вне выборки. и Интернейроны из арт. 27 расположен на эталонном атласе t-SNE 3 с рис. 2f. Здесь показан только континент Vip/Lamp5 с рис. 2f, так как ни одна клетка не нанесена на карту где-либо еще. Метки кластера даются только для кластеров, которым сопоставлена ​​хотя бы одна ячейка. нейроглиаформные клетки NGC; Одиночный букет клеток SBC. Две ячейки из 46 не показаны, потому что у них было неоднозначное назначение класса. b Метод перекрестной проверки: 100 случайных клеток Vip/Lamp5 из Tasic et al.набор данных был удален из встраивания t-SNE, а затем снова помещен в него с использованием нашего метода. Черные точки показывают новые позиции, черные линии соединяют их с исходными местоположениями t-SNE тех же клеток. c Неопределенность позиционирования для нескольких примерных ячеек из панели a . Многоугольники — это выпуклые оболочки, покрывающие 95% бутстраповских повторений.

    Важным предостережением является то, что этот метод предполагает, что для каждой новой ячейки в наборе эталонных данных есть ячейки того же типа.Ячейки, которые не имеют хорошего совпадения в эталонных данных, могут в конечном итоге оказаться в заблуждении. Однако это предположение оправдано всякий раз, когда клетки сопоставляются с исчерпывающим справочным атласом, охватывающим ту же ткань, как в примере, показанном здесь.

    В более сложном подходе 24,29,30 каждая новая ячейка первоначально позиционируется, как указано выше, но затем ее положение оптимизируется с использованием функции потерь t-SNE: ячейка притягивается к своим ближайшим соседям в эталонном наборе. , с эффективным числом ближайших соседей, определяемым недоумением.Мы обнаружили, что более простая процедура без этого дополнительного шага оптимизации хорошо работала для наших данных; дополнительная оптимизация обычно имеет лишь незначительный эффект 30 .

    Мы можем продемонстрировать непротиворечивость нашего метода с помощью процедуры, аналогичной перекрестной проверке с исключением одного. Мы неоднократно удаляли одну случайную группу Tasic et al. ячейку из кластеров Vip/Lamp5 и поместил ее обратно в тот же эталонный атлас t-SNE (исключая ту же ячейку из \(k=10\) ближайших соседей).В 100 повторениях среднее расстояние между исходным местоположением ячейки и тестовым положением было \(3,2\pm 2,4\) (среднее\(\pm\)SD; см. рис. 5b для масштабной линейки), и большинство тестовых клеток остались внутри их кластеров.

    Неопределенность позиционирования можно оценить с помощью бутстрэппинга между генами (вдохновлено ссылкой 3 ). Для каждой из клеток Patch-seq мы неоднократно отбирали бутстреп-образец из набора высоковариабельных генов и повторяли процедуру позиционирования (100 раз).Это дало набор загрузочных местоположений отображения; чем больше изменчивость в этом наборе, тем больше неопределенность. Чтобы визуализировать неопределенность, мы показываем выпуклую оболочку, покрывающую 95% повторений начальной загрузки (рис. 5c), которую можно интерпретировать как двумерный доверительный интервал. Большой полигон означает высокую неопределенность; маленький полигон означает высокую точность. Для некоторых ячеек полигоны настолько малы, что едва видны на рис. 5в. Для некоторых других ячеек полигоны больше и иногда выходят за границу двух соседних кластеров.Это говорит о том, что кластерные назначения для этих ячеек не являются определенными.

    Совмещение двух визуализаций t-SNE

    Tasic et al. 3 является продолжением Tasic et al. 31 , где \(n=1679\) клеток зрительной коры мыши секвенировали с помощью более раннего протокола секвенирования. Если исключить из нового набора данных все кластеры, в которых клетки в основном находятся за пределами зрительной коры, то в оставшемся наборе данных будет \(n=19,\!366\) ячеек. Насколько похожа кластерная структура этого более нового и крупного набора данных по сравнению со старым и меньшим? Один из способов подойти к этому вопросу — с помощью выровненных визуализаций t-SNE.

    Чтобы получить выровненные визуализации t-SNE, мы сначала выполнили t-SNE более старого набора данных 31 , используя инициализацию PCA и недоумение 50 (рис. 6a). Затем мы расположили ячейки более нового набора данных 3 по этой ссылке, используя процедуру, описанную выше, и использовали полученный макет в качестве инициализации для t-SNE (со скоростью обучения \(n/12\) и комбинацией недоумения 30 и \( п/100\), как и везде). Полученное встраивание t-SNE выравнивается с предыдущим (рис.6б).

    Рис. 6

    Выровненные вставки. a T-SNE визуализация набора данных из ссылки. 31 . Назначения кластеров и цвета кластеров взяты из оригинальной публикации. Кружками показаны центроиды кластера. Цифрами отмечены некоторые заслуживающие внимания случаи, см. текст. b T-SNE визуализация набора данных из исх. 3 после исключения всех кластеров, которые в основном состояли из клеток передней латеральной моторной коры (23 кластера, в названии которых было слово «ALM»).Этот анализ t-SNE был инициализирован путем размещения всех клеток на эталонном атласе из панели a , гарантируя, что две панели выровнены друг с другом.

    Несколько наблюдений выделены на рис. 6. (1) и (2) являются примерами хорошо изолированных скоплений в данных 2016 г., которые остались хорошо изолированными в данных 2018 г. ( Sst Chodl и Pvalb Vipr2 ; здесь и ниже мы используем номенклатуру 2018 года). (3) — пример небольшой группы клеток, которая не была отнесена к отдельному кластеру еще в 2016 г., стала отдельной на основании данных 2018 г., но в ретроспективе выглядит хорошо обособленной уже на графике t-SNE 2016 г. ( два кластера L5 LP VISp Trhr ).Наконец, (4) показывает пример объединения нескольких кластеров данных за 2016 год в один кластер на основе данных за 2018 год ( L4 IT VISp Rspo1 ). Эти наблюдения находятся в хорошем соответствии с выводами работы. 3 , но мы обнаружили, что t-SNE добавляет ценную перспективу и позволяет проводить интуитивное сравнение.

    Выполнение t-SNE на больших наборах данных

    Большие наборы данных с \(n\gg 100 000\) создают несколько дополнительных проблем по сравнению с теми, которые уже обсуждались выше.Во-первых, ванильное t-SNE 9 медленно для \(n\gg 1000\) и вычислительно невыполнимо для \(n\gg 10,\!000\) (см. Методы). Широко используемое приближение под названием Barnes-Hut t-SNE 32 , в свою очередь, становится очень медленным для \(n\gg 100,\!000\). Для больших наборов данных требуется более быстрая схема аппроксимации. Эта задача была эффективно решена исх. 16 , который разработал новое приближение t-SNE, названное FIt-SNE, основанное на схеме интерполяции, ускоренной быстрым преобразованием Фурье.Используя FIt-SNE, мы смогли обработать набор данных с 1 миллионом точек и 50 размерностями (perplexity 30) за 29 мин на компьютере с четырьмя двухпоточными ядрами 3,4 ГГц и за 11 мин на сервере с двадцатью 2,2 ГГц. двухзаходные сердечники.

    Во-вторых, для \(n\gg 100,\!000\) t-SNE с параметрами оптимизации по умолчанию имеет тенденцию давать плохо сходящиеся решения и вложения с непрерывными кластерами, фрагментированными на несколько частей. Различные группы 16,23 заметили, что эти проблемы можно решить, увеличив количество итераций, длину или силу раннего преувеличения (см. Методы) или скорость обучения.Ссылка 15 продемонстрировал в тщательном исследовании, что резкое увеличение скорости обучения со значения по умолчанию \(\eta =200\) до \(\eta =n/12\) (где 12 — коэффициент раннего преувеличения 33 ) предотвращает фрагментация кластера на ранней стадии преувеличения и дает хорошо сходящееся решение в пределах 1000 итераций по умолчанию.

    В-третьих, для \(n\gg 100,\!000\) вложения t-SNE имеют тенденцию становиться очень тесными, с небольшим пробелом даже между хорошо разделенными кластерами 18 .Точная математическая причина этого до конца не понятна, но интуитивно понятно, что недоумение по умолчанию становится слишком маленьким по сравнению с размером выборки, силы отталкивания начинают доминировать, а кластеры взрываются и сливаются, как соседние мыльные пузыри. Хотя до сих пор нет принципиального решения для этого в структуре t-SNE, очень практичный трюк, предложенный исх. 34 заключается в увеличении силы всех сил притяжения с небольшим постоянным коэффициентом преувеличения между 1 и \(\sim\)10 (см. Методы).Это противодействует расширению кластеров.

    В-четвертых, наш подход к сохранению глобальной геометрии основан на использовании большой сложности \(n/100\) и становится невыполнимым с вычислительной точки зрения при \(n\gg 100,\!000\), поскольку время выполнения FIt-SNE растет линейно с ростом сложности. Для таких размеров выборки единственной практической возможностью является использование значений сложности в стандартном диапазоне 10–100. Чтобы решить эту проблему, мы делаем предположение, что глобальная геометрия должна обнаруживаться даже после сильного понижения дискретизации набора данных.Это предполагает следующий конвейер: (i) уменьшить выборку большого набора данных до некоторого управляемого размера; (ii) запустить t-SNE на подвыборке, используя наш подход для сохранения глобальной геометрии; (iii) разместить все оставшиеся точки на результирующем графике t-SNE, используя ближайших соседей; (iv) использовать результат в качестве инициализации для запуска t-SNE на всем наборе данных.

    Мы демонстрируем эти идеи, используя два крупнейших в настоящее время набора данных scRNA-seq. Первый представляет собой набор данных 10x Genomics с \(n=1,\!306,\!127\) клетками эмбрионального мозга мыши.Сначала мы создали вложение t-SNE случайно выбранного подмножества ячеек \(n=25,\!000\) (рис.  7a). Как и выше, мы использовали инициализацию PCA, комбинацию недоумения 30 и \(n/100=250\) и скорость обучения \(n/12\). Затем мы разместили все оставшиеся ячейки в этом вложении t-SNE, используя их ближайших соседей (здесь мы использовали евклидово расстояние в пространстве PCA и \(k=10\), как указано выше; это заняло \(\sim\)10  мин) . Наконец, мы использовали результат в качестве инициализации для запуска t-SNE во всех точках, используя недоумение 30, коэффициент преувеличения 4 и скорость обучения \(n/12\) (рис.7б).

    Рис. 7

    10x Набор данных Genomics. Объем выборки \(n=1,\!306,\!127\). Назначения кластеров и цвета кластеров взяты из ссылки. 23 . a T-SNE случайной подвыборки из \(25,\!000\) ячеек (инициализация PCA, комбинация недоумения 30 и 250, скорость обучения \(25,\!000/12\)). Метки кластеров для нескольких небольших кластеров (30, 35, 36 и 38) здесь и в b не показаны, поскольку эти кластеры были сильно разбросаны по вложениям. b T-SNE полного набора данных.Все ячейки были размещены на закладке в панели и , и это использовалось в качестве инициализации. Недоумение 30, преувеличение 4, скорость обучения \(n/12\). c То же, что и в b , но без преувеличения. d То же, что и в b , но с инициализацией PCA, т.е. без использования шага даундискретизации. e t-SNE по умолчанию со скоростью обучения, установленной на \(\eta =1000\): случайная инициализация, без преувеличения.

    Чтобы подтвердить эту процедуру, мы идентифицировали значимые биологические структуры во встраивании с использованием маркерных генов развития 35,36,37 .Левая часть основного континента состоит из клеток радиальной глии, экспрессирующих Aldoc и Slc1a3 (рис. 8а). Соседние области состоят из нейральных предшественников (нейробластов), экспрессирующих Eomes , ранее известный как Tbr2 (рис. 8b). Правая часть основного континента состоит из зрелых возбуждающих нейронов, экспрессирующих паннейрональные маркеры, такие как Stmn2 и Tubb3 (рис.  8c), но не экспрессирующих тормозные маркеры нейронов Gad1 или Gad2 (рис.8г), тогда как верхнюю часть закладки занимают несколько кластеров тормозных нейронов (рис. 8г). Это подтверждает, что наше встраивание t-SNE демонстрирует значимую топологию и способно фиксировать траектории развития: от радиальной глии к возбуждающим/тормозным нейронным предшественникам и к возбуждающим/тормозным зрелым нейронам.

    Рис. 8

    Маркерные гены развития. Наложение на встраивания t-SNE с рис. 7. a Экспрессия гена Aldoc (маркер радиальной глии) на встраивание t-SNE с рис.7б. Любая ячейка с обнаруженным Aldoc (счетчик UMI выше нуля) окрашивалась в красный цвет. Другой маркер радиальной глии, Slc1a3 , имел сходную, но немного более широкую экспрессию. b Экспрессия Eomes , маркера нейральных предшественников (нейробластов). c Экспрессия Stmn2 , маркера зрелых нейронов. Паннейронный маркер Tubb3 имел сходную, но несколько более широкую экспрессию. d Экспрессия Gad1 и Gad2 (любого из них), маркеров тормозных нейронов. e h Те же гены накладываются на встраивание t-SNE по умолчанию на рис. 7e.

    Мы иллюстрируем важность компонентов нашего конвейера серией контрольных экспериментов. Без преувеличения были получены чрезмерно расширенные кластеры и менее различимая глобальная структура (рис. 7c). Без субдискретизации глобальная геометрия сохранилась хуже (рис. 7г): например. большинство кластеров интернейронов находится в нижней части рисунка, а кластеры 17 и 19 (развивающиеся интернейроны) расположены в верхней части.Наконец, t-SNE по умолчанию со случайной инициализацией и без преувеличения (но скорость обучения, установленная на \(\eta =1000\)) дала плохое вложение, которое фрагментировало некоторые кластеры и искажало глобальную геометрию (рис. 7e). Действительно, наложение одних и тех же маркерных генов показало, что траектории развития не сохранились и родственные группы клеток, т. е. интернейроны были рассредоточены по встраиванию (рис. 8e–h). Опять же, это не чучело: это вложение качественно похоже на приведенные в литературе 23,38 .

    Кроме того, мы проанализировали набор данных, включающий \(n=2,\!058,652\) клеток эмбриона мыши на нескольких стадиях развития 8 . В исходной публикации показано вложение t-SNE, которое мы воспроизвели на рис. 9a. Несмотря на то, что он демонстрировал большую структуру, он явно страдал от всех проблем, упомянутых выше: некоторые кластеры были фрагментированы на части (например, кластеры 13 и 15), было мало разделения между отдельными типами клеток, а глобальная структура была сильно искажена.Авторы аннотировали все кластеры и разделили их на десять биологически значимых траекторий развития; эти траектории перемешались в их вложении. Напротив, наше встраивание t-SNE (рис. 9b) аккуратно разделило все десять траекторий развития и упорядочило кластеры внутри основных траекторий в значимом порядке развития: например. наблюдалась непрерывная прогрессия от радиальной глии (кластер 7) к нейральным предшественникам (9), к постмитотическим преждевременным нейронам (10), к зрелым возбуждающим (5) и тормозным (15) нейронам.

    Рис. 9

    Cao et al. набор данных. Объем выборки \(n=2,\!058,\!652\). Назначения кластеров и цвета кластеров взяты из оригинальной публикации 8 . встраивание T-SNE из оригинальной публикации. Авторы запустили t-SNE в режиме scanpy с настройками по умолчанию, то есть со случайной инициализацией, недоумением 30 и скоростью обучения 1000. Аннотации кластеров см. в исходной публикации. b Встраивание T-SNE, созданное с помощью нашего конвейера для больших наборов данных: случайная выборка из \(25,\!000\) ячеек была встроена с использованием инициализации PCA, скорость обучения \(25,\!000/12\), и недоумение сочетание 30 и 250; все остальные ячейки были размещены на полученном встраивании, и это использовалось для инициализации t-SNE со скоростью обучения \(2,\!058,\!652/12\), недоумением 30 и преувеличением 4. Метки соответствуют десяти траекториям развития, указанным в оригинальной публикации. Метки заглавными буквами обозначают траектории, состоящие из нескольких кластеров. 32 011 предполагаемых дублетных клеток не показаны ни на одной из панелей.

    Сравнение с UMAP

    Многообещающий метод уменьшения размерности под названием UMAP 10 недавно привлек значительное внимание сообщества транскриптомиков 11 . Технически UMAP очень похож на более ранний метод под названием largeVis 39 , но ref. 10 предоставил математическую основу и удобную реализацию Python. LargeVis и UMAP используют те же силы притяжения, что и t-SNE, но изменяют характер сил отталкивания и используют другой подход к оптимизации, основанный на выборке. Утверждается, что UMAP быстрее, чем t-SNE, и превосходит его с точки зрения сохранения глобальной структуры данных 10,11 .

    Хотя UMAP действительно намного быстрее, чем Barnes-Hut t-SNE, FIt-SNE 16 по крайней мере так же быстр, как UMAP. Мы обнаружили, что FIt-SNE 1.1 с настройками по умолчанию в \(\sim\)4 раза быстрее, чем UMAP 0.3 с настройками по умолчанию, при анализе геномики 10x (14 м против 56 м) и Cao et al. (31 м против 126 м) наборов данных на сервере с двадцатью двухпоточными ядрами 2,2 ГГц (для этого эксперимента входная размерность была 50, а выходная размерность — 2; UMAP может быть более конкурентоспособным при других настройках). Тем не менее, точное время выполнения будет зависеть от деталей реализации, и оба метода могут быть дополнительно ускорены в будущих выпусках или с использованием распараллеливания графического процессора 40 .

    Чтобы сравнить UMAP с нашим подходом t-SNE с точки зрения сохранения глобальной структуры, мы сначала запустили UMAP на синтетическом и Tasic et al. 3 наборов данных (дополнительный рисунок 2). Мы использовали параметры UMAP по умолчанию, а также изменили два ключевых параметра (количество соседей и плотность встраивания), чтобы получить вложение, более похожее на t-SNE. В обоих случаях и для обоих наборов данных все три показателя (KNN, KNC и CPD) были значительно ниже, чем при нашем подходе t-SNE.Примечательно, что мы заметили, что в некоторых случаях глобальная структура вложений UMAP сильно зависит от случайного начального числа. Затем мы применили UMAP с параметрами по умолчанию к 10x Genomics и Cao et al. наборы данных. Здесь вложения UMAP были качественно похожи на наши вложения t-SNE, но, возможно, искажали некоторые аспекты глобальной топологии (дополнительный рисунок 3).

    Углубленное сравнение t-SNE и UMAP выходит за рамки нашей статьи, но этот анализ предполагает, что предыдущие заявления о том, что UMAP значительно превосходит t-SNE 11 , могли быть частично связаны с применением t-SNE в неоптимальный способ.Наш анализ также показывает, что UMAP не обязательно решает проблемы t-SNE «из коробки» и может потребовать такого же тщательного выбора параметров и/или инициализации, как это делает t-SNE. Многие рекомендации по запуску t-SNE, которые мы сделали в этой рукописи, вероятно, могут быть адаптированы для UMAP.

    как распознать волка среди овец — Университет Бирмингема

    TY — JOUR

    T1 — Ультраструктура путей перемещения клеток и коронавирус: как распознать волка среди овец

    AU — Neil, Desley

    AU — Моран, Линда

    AU — Хорсфилд, Кэтрин

    AU — Кертис, Элизабет

    AU — Суонн, Оливия

    AU — Барклай, Венди

    AU — Хэнли, Брайан

    8 Rousshead Майкл

    AU — Холлинсхед , Candice

    PY — 2020/9/12

    Y1 — 2020/9/12

    N2 — Пандемия тяжелого острого респираторного синдрома коронавируса 2 (SARS-CoV-2) привела к острой необходимости понять патофизиологию Инфекция SARS-CoV2, чтобы помочь в определении стратегий лечения.Тканевой тропизм вируса является активной областью исследований, одним из подходов к которой является идентификация вируса в тканях с помощью электронной микроскопии посмертных и хирургических образцов. Большинство диагностических гистопатологов имеют ограниченное понимание ультраструктурных особенностей нормальных путей транспорта клеток, которые могут напоминать внутри- и внеклеточный коронавирус; кроме того, пути репликации вируса используют эти пути транспортировки. Здесь мы рассматриваем эти пути и их ультраструктурный вид, уделяя особое внимание структурам, которые можно спутать с коронавирусом.В частности, мы обращаем внимание на то, что при использовании рутинной фиксации и обработки типичная «корона», характеризующая коронавирус, не сразу идентифицируется на внутриклеточных вирионах, которые расположены в связанных с мембраной вакуолях. Кроме того, вирусный нуклеокапсид виден в виде черных точек внутри вириона и является более отличительным при дифференциации вирионов от других клеточных структур. Идентификация органеллы репликации вируса, набора мембранных структур (извитых мембран), видимых при относительно низкой мощности сканирования, может помочь привлечь внимание к инфицированным клеткам, которые могут быть редкими.© 2020 Авторы. Журнал патологии, издаваемый John Wiley & Sons, Ltd. от имени Патологического общества Великобритании и Ирландии.

    AB — Пандемия коронавируса тяжелого острого респираторного синдрома 2 (SARS-CoV-2) привела к острой необходимости понять патофизиологию инфекции SARS-CoV2, чтобы помочь в определении стратегий лечения. Тканевой тропизм вируса является активной областью исследований, одним из подходов к которой является идентификация вируса в тканях с помощью электронной микроскопии посмертных и хирургических образцов.Большинство диагностических гистопатологов имеют ограниченное понимание ультраструктурных особенностей нормальных путей транспорта клеток, которые могут напоминать внутри- и внеклеточный коронавирус; кроме того, пути репликации вируса используют эти пути транспортировки. Здесь мы рассматриваем эти пути и их ультраструктурный вид, уделяя особое внимание структурам, которые можно спутать с коронавирусом. В частности, мы обращаем внимание на то, что при использовании рутинной фиксации и обработки типичная «корона», характеризующая коронавирус, не сразу идентифицируется на внутриклеточных вирионах, которые расположены в связанных с мембраной вакуолях.Кроме того, вирусный нуклеокапсид виден в виде черных точек внутри вириона и является более отличительным при дифференциации вирионов от других клеточных структур. Идентификация органеллы репликации вируса, набора мембранных структур (извитых мембран), видимых при относительно низкой мощности сканирования, может помочь привлечь внимание к инфицированным клеткам, которые могут быть редкими. © 2020 Авторы. Журнал патологии, издаваемый John Wiley & Sons, Ltd. от имени Патологического общества Великобритании и Ирландии.

    кВт — SARS-COV-2

    кВт — COVID-2

    KW — COVID-19

    кВт — Ультраструктура

    кВт — электронная микроскопия

    кВт — Электронная микроскопия

    кВт — Путь для оборота ячеек

    кВт — эндолизиосных путей

    кВт — нуклеокапсид

    кВт — Корона

    U2 — 10.1002 / Путь.5547

    DO — 10.1002 / Путь.5547

    м3 — Статья

    Jo — Журнал патологии

    JF — Журнал патологии

    SN — 0022-3417

    ER —

    Сводки текущих новостей: Сводки: COOL, волк, клеточное мясо

    Комитет меняет намерение резолюции SD COOL

    Палата представителей Южной Дакоты приняла резолюцию, призывающую Конгресс США ввести в действие закон о маркировке страны происхождения и предлагающую президенту Трампу, Конгрессу США, министру сельского хозяйства США и торговому представителю США «уведомить Всемирную торговую организацию о том, что она не должна нарушать суверенитет Соединенных Штатов, пытаясь подорвать закон Соединенных Штатов о маркировке страны происхождения.

    Резолюция была принята Палатой представителей штата 47 голосами против 22.



    В Сенатском комитете по сельскому хозяйству и природным ресурсам автор законопроекта, представитель Стив Ливермонт (R-27) предложил поправку, чтобы очистить язык законопроекта. Комитет принял поправку. Председатель комитета сенатор Гэри Каммак (R-29) предложил поправку о «свинине».

    Поправка отменила формулировку резолюции и заменила ее формулировкой, выражающей поддержку добровольной маркировки страны происхождения пищевых продуктов.



    Ливермонт назвал поправку «недружественной» и сказал, что его резолюция необходима в свете эпохи неудачных национальных торговых сделок, которые не стремились помочь животноводу США.

    Каммак сказал, что поправка была необходима, потому что обязательное COOL наложило бы расходы и требования проверки на фермеров и владельцев ранчо, и что решение ВТО вдохновило другие страны угрожать тарифами на товары США и экспортировать меньше товаров США.

    «Это (добровольная маркировка) также поддерживает право покупателей знать, откуда берутся их продукты», — сказал он.

    Член комитета

    Трой Хайнерт (D-26) выступил против поправки, заявив, что поправка смягчает резолюцию. «Если мы отправим первоначальную версию этого в Конгресс, это означает, что мы имеем в виду дело, мы хотим, чтобы они действовали в соответствии с этим», — сказал он во время заседания комитета.

    Янгберг, который был председателем комитета, прокомментировал во время встречи: «Нам не нужно ничего посылать федеральному правительству со словами: «Мы хотим, чтобы вы больше контролировали нас».

    члена комитета сенаторов Хейнерт и Сьюзен Висмер (D-1) проголосовали против поправки, а остальные члены комитета – Рокки Блэр (R-21), Роб Юинг (R-31), Джордан Янгберг (R-8) , Гэри Каммак (R-29), Джошуа Кламб (R-20) Эрни Оттен (R-6) проголосовали за поправку.Деб Сохолт (R-15) была снята с голосования.

    Законопроект после внесения поправок принят единогласно.

    Федералы предлагают исключить серого волка из списка

    Несколько источников новостей сообщили сегодня (6 марта 2019 г.), что администрация Трампа планирует предложить правило, согласно которому серый волк должен быть исключен из списка исчезающих видов.

    «Служба охраны рыбных ресурсов и дикой природы США вскоре предложит правило об исключении серого волка из списка 48 штатов и возвращении управления этим видом штатам и племенам», — говорится в заявлении представителя The Hill.

    FWS США намерена опубликовать предложенное правило в Федеральном реестре в ближайшие дни, открыв период общественного обсуждения предложения, сообщили несколько СМИ.

    Исполняющий обязанности министра внутренних дел Дэвид Бернхардт сделал заявление на конференции по дикой природе и природным ресурсам Северной Америки в Денвере, сообщает The Hill.

    Сегодня Американское фермерское бюро опубликовало заявление.

    «В Соединенных Штатах насчитывается более 5000 серых волков, а за пределами Канады их более чем в 10 раз больше.Популяция серых волков в США намного превышает целевые показатели восстановления, предусмотренные Законом об исчезающих видах. Численность популяций во многих штатах достигла критически высокого уровня — настолько большого, что волки не просто охотятся на домашний скот, но и загоняют лосей и оленей на фермы и ранчо США, что приводит к еще большим разрушениям.

    «Решение администрации исключить серого волка из списка является кульминацией многолетней битвы, в которой принятие научно обоснованных решений противопоставлялось сутяжническому экологическому активизму.Администрации Буша и Обамы поддержали исключение серого волка из списка. Популяции намного превысили пороговые значения восстановления, установленные планами восстановления, но слишком многие защитники окружающей среды не признают этого успеха.

    «Третья администрация в настоящее время движется к исключению серого волка из списка. Пришло время решить этот вопрос раз и навсегда и обосновать это решение наукой и законом».

    Национальная ассоциация скотоводов также опубликовала заявление.

    Восстановление серого волка в Соединенных Штатах — это история успеха природоохранной деятельности.Когда федеральное правительство сотрудничает с должностными лицами штата по охране дикой природы и местными управляющими земельными ресурсами, это расширяет наши возможности по защите дикой природы и экосистем, которыми мы все дорожим. Именно так и должен работать Закон об исчезающих видах.

    «К сожалению, владельцы ранчо слишком хорошо знают, что действующий Закон об исчезающих видах редко работает так, как первоначально планировал Конгресс. Радикальные активисты-экологи используют бесконечный цикл судебных исков и процедурных уловок, чтобы помешать эффективной охране природы.Вот почему потребовалось так много времени, чтобы исключить серого волка из списка, хотя наука уже давно показала, что этот вид достиг стабильного уровня популяции. Именно поэтому общая эффективность Закона об исчезающих видах колеблется на ужасающем уровне всего в два процента.

    «Национальная ассоциация скотоводов и Совет по общественным землям хотели бы поблагодарить исполняющего обязанности секретаря Бернхардта и его команду за принятие этого научно обоснованного решения. Мы с нетерпением ждем продолжения нашей работы с Министерством внутренних дел и государственными агентствами по охране дикой природы по мере продвижения этого процесса.

    USDA и FDA объявляют о соглашении по регулированию клеточного белка

    Отраслевые группы высоко оценивают соглашение USDA и FDA по клеточным белкам

    Многие из групп, участвовавших в дебатах о том, как Служба безопасности и инспекции пищевых продуктов Министерства сельского хозяйства и Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов должны разделить обязанности по регулированию клеточного белка, высоко оценили соглашение, объявленное сегодня, но в нем были нюансы. Подробности их заявлений.

    В совместном заявлении двух агентств говорится: «В соответствии с официальным соглашением агентства согласовывают совместную нормативно-правовую базу, в которой FDA контролирует сбор клеток, банки клеток, а также рост и дифференцировку клеток. Переход от контроля FDA к FSIS произойдет на этапе сбора клеток. FSIS будет контролировать производство и маркировку пищевых продуктов для человека, полученных из клеток домашнего скота и птицы».

    «Потребители доверяют знаку проверки Министерства сельского хозяйства США, чтобы гарантировать безопасность, полезность и точную маркировку продуктов», — сказала заместитель заместителя секретаря Министерства сельского хозяйства США по безопасности пищевых продуктов Минди Браширс.

    «Мы надеемся на продолжение сотрудничества с FDA и заинтересованными сторонами для безопасного регулирования этих новых продуктов и обеспечения паритета в маркировке».

    «Мы понимаем, что наши заинтересованные стороны хотят ясности в отношении того, как мы будем продвигаться вперед с режимом регулирования для обеспечения безопасности и надлежащей маркировки этих продуктов питания человека, полученных из клеточных культур, продолжая при этом поощрять инновации», — сказал заместитель комиссара FDA по пищевой политике и реагированию. Фрэнк Яннас.

    «Сотрудничество между Министерством сельского хозяйства США и Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) позволит нам использовать уникальный опыт каждого агентства для решения многих важных технических и нормативных вопросов, которые могут возникнуть при разработке пищевых продуктов на основе культивируемых клеток животных для потребления человеком.

    Ума Валети, соучредитель и генеральный директор Memphis Meats, одного из пионеров в области клеточного белка, заявила в пресс-релизе: «Memphis Meats уже давно выступает за совместный контроль за клеточным мясом и птицей со стороны обоих USDA и FDA, и мы благодарим министра [сельского хозяйства] [Сонни] Пердью, комиссара [FDA] [Скотта] Готтлиба и сотрудников их соответствующих агентств за совместную работу над разработкой руководства, включающего роли обоих агентств».

    «По прогнозам, к 2050 году спрос на мясо удвоится, и все заинтересованные стороны, с которыми мы общаемся, независимо от метода производства, разделяют цель накормить нашу растущую планету безопасным и устойчивым способом.Поскольку интерес потребителей к клеточному мясу продолжает расти, мы будем работать как с FDA, так и с USDA, чтобы вывести на рынок безопасные продукты с правдивой маркировкой».

    Североамериканский институт мяса, представляющий переработчиков мяса и птицы, также приветствовал соглашение.

    «Объявленная сегодня структура обеспечит, чтобы продукты из мяса и птицы на клеточной основе были полезными, безопасными для употребления и имели надлежащую маркировку», — сказала президент и главный исполнительный директор Института мяса Джули Анна Поттс.

    «Мы поддерживаем справедливый и конкурентный рынок, который позволяет потребителям решать, какие продукты питания имеют смысл для них и их семей, и это соглашение поможет достичь этих целей, создав равные условия, необходимые для обеспечения доверия потребителей.

    Президент Национальной ассоциации скотоводов Дженнифер Хьюстон сказала: «Официальное соглашение, о котором было объявлено сегодня, укрепляет ведущую надзорную роль Министерства сельского хозяйства США в производстве и маркировке искусственных мясных продуктов, выращенных в лаборатории».

    «Это то, о чем просит NCBA, и это то, чего заслуживают потребители», — сказал Хьюстон.

    «По условиям соглашения Министерство сельского хозяйства США будет нести ответственность за инспектирование всех объектов, которые собирают, обрабатывают, упаковывают или маркируют продукты с клеточными культурами, полученные от домашнего скота или птицы.Все этикетки продуктов также подлежат предварительному одобрению и проверке USDA.

    «Мы рассчитываем на совместную работу с Министерством сельского хозяйства США и Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (USDA) над следующими шагами, включая разработку более подробной концепции, касающейся этапа сбора клеток. Обеспечение безопасности и точной маркировки всех выращенных в лаборатории поддельных мясных продуктов остается главным приоритетом NCBA».

    Президент Ассоциации скотоводов США Кенни Гранер, который также представляет производителей крупного рогатого скота, отметил, что петиция USCA о нормотворчестве была названа должностными лицами агентства катализатором дискуссий о технологии культивирования клеток, и сказал, что USCA «упреждающе поощряется Министерством сельского хозяйства США и FDA». формализация совместной нормативно-правовой базы до коммерциализации этих продуктов.

    «Кроме того, мы довольны формулировками в официальном соглашении, которое позволит Министерству сельского хозяйства США проводить предварительную маркировку FSIS», — сказал Гранер.

    Но он добавил: «Однако мы хотели бы повторить нашу позицию, согласно которой термин «мясо» и, более конкретно, «говядина» относится к продуктам, полученным исключительно из мяса крупного рогатого скота, добытого традиционным способом. Согласно официальному соглашению, представляется, что FSIS Министерства сельского хозяйства США будет выдавать штамп проверки мяса Министерства сельского хозяйства США, который будет использоваться на этих продуктах.

    «USCA категорически возражает против использования любого из трех штампов проверки мяса USDA с фиолетовыми чернилами для продуктов с клеточными культурами. Для продуктов культивирования клеток, которые проверяются Министерством сельского хозяйства США и государственными инспекционными органами, должна быть создана новая марка с использованием чернил другого формата и цвета на марке. Ни на клеточных белковых продуктах, ни на розничной упаковке, ни на оптовой таре не должно быть ни федеральных, ни государственных инспекционных клейм.

    Национальный союз фермеров занял позицию, аналогичную позиции USCA в отношении штампов проверки мяса Министерства сельского хозяйства США на своем съезде на этой неделе, но сегодня не выступил с заявлением.

    Джессика Алми, директор по политике Института хорошей еды, выступающего за продукты на растительной и клеточной основе, назвала соглашение «значительным шагом вперед в обеспечении прозрачного и предсказуемого пути регулирования рынка клеточного мяса, которое поможет гарантировать, что США не отстанут от Израиля, Китая, Японии, Нидерландов, Сингапура и других стран, которые быстро продвигаются, чтобы обеспечить четкий путь на рынок для этого метода производства мяса».

    Институт подчеркнул, что, хотя Соединенные Штаты «в настоящее время являются центральным центром инноваций в области сотовой связи с несколькими компаниями, которые привлекли от 1 до 20 миллионов долларов США», другие правительства и инвесторы в зарубежных странах также проявили интерес.

    Институт отметил, что министр сельского хозяйства Сонни Пердью сказал: «Мы не хотим, чтобы эта новая технология создавала впечатление, будто они должны выйти за пределы Соединенных Штатов, чтобы получить справедливый протокол регулирования».

    «Мы благодарим агентства за их лидерство, гарантирующее, что США сохранят свой статус мирового лидера в этом многообещающем новом секторе продуктов питания», — говорится в сообщении института.

    Алми пришел к выводу, что «Сегодняшнее соглашение является убедительным сигналом того, что USDA и FDA будут работать вместе, чтобы обеспечить безопасность и точную маркировку продуктов из мяса и птицы на клеточной основе.В частности, соглашение предусматривает, что Министерство сельского хозяйства США будет предварительно утверждать этикетки, а также проверять их путем проверки в соответствии с существующими правилами. С таким лидерством на федеральном уровне штатам нет необходимости принимать законы, которые будут подвергать цензуре эти этикетки еще до того, как клеточное мясо появится на рынке».

    Несколько штатов уже приняли законы, запрещающие использование слова «мясо» в отношении продуктов, произведенных не от животных, но возникают юридические вопросы о том, не нарушают ли эти законы федеральные законы о маркировке.

    Американская федерация фермерских бюро недовольна этим объявлением.

    Президент Фермерского бюро

    Зиппи Дюваль сказал: «Федерация американских фермерских бюро считает, что Министерство сельского хозяйства США должно иметь основную юрисдикцию в отношении белка, выращенного в лаборатории или культивируемого клетками».

    «Мы также понимаем, что Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) играет роль в определении безопасности продуктов клеточных культур. Мы с нетерпением ждем возможности рассмотреть совместную структуру, описывающую процесс регулирования, и будем работать с USDA и FDA, чтобы обеспечить защиту потребителей и достижение наших целей в отношении маркировки и безопасности пищевых продуктов.

    Comments