С помощью ленты: 2. С помощью «ленты времени», помещённой в учебнике

Из предыдущего объяснения мы можем получитьAbstractLoadBalancerRuleДостигнутоIRule среднийsetLoadBalancer с участием getLoadBalancer, По наследствуAbstractLoadBalancerRule Нам не нужно реализовывать эти два метода самостоятельно, но мы сосредоточимся наchooseМетод, то есть сосредоточиться только на том, как обслуживать нагрузку

** Обзор ** `IRule. java`

public interface IRule{
    
    public Server choose(Object key);
    
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
    
    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}

РезюмеAbstractLoadBalancerRule.java

public abstract class AbstractLoadBalancerRule implements IRule, IClientConfigAware {

    private ILoadBalancer lb;
        
    @Override
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb){
        this.lb = lb;
    }
    
    @Override
    public ILoadBalancer getLoadBalancer(){
        return lb;
    }      
}

2. Перепишите

Здесь реализовано простое правило,Воспользуйтесь первой доступной услугой

public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {}

    @Override
    public Server choose(Object o) {
        ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
        if (lb == null) {
            return null;
        }
        
        List<Server> reachableServers = lb. getReachableServers();
        if (CollectionUtils.isEmpty(reachableServers)) {
            return null;
        }
        return reachableServers.get(0);
    }
}

использовать

Использовать для услуги

1. Обработка основного стартового класса
   Добавить в класс запуска@RibbonClient(name = "server-name", configuration = CustomRule.class)

2. Измените файл конфигурации

<clientName>.ribbon.NFLoadBalancerRuleClassName: <className>

среди нихclientName Это конкретное имя службы,className ДостигатьIRuleПолное имя класса интерфейса
Например

users:
  ribbon:
    NFLoadBalancerRuleClassName: com.zyndev.demo.config.CustomRule

Для всех приложений

1. Использовать конфигурацию по умолчанию
   в классе запуска@RibbonClients(defaultConfiguration = DefaultRibbonConfig.class)

@Configuration
class DefaultRibbonConfig {

	@Bean
	public IRule ribbonRule() {
		return new CustomRule();
	}
}

После тестирования, даже если аннотация `RibbonClients` не добавлена ​​в класс запуска, она действительна для глобальной конфигурации. 

При повседневной разработке Spring Cloud часто возникают проблемы со средой. Например, когда разработчик A проводит самотестирование локально, онProjectAПроектdev/aФилиал зарегистрирован на консула, который используется подразделением разработки, а другая разработка B будет разрабатыватьProjectAПроектdev/bФилиал зарегистрирован у консула, который используется для разработки и унифицированного использования. Это означает, что один и тот же проект с разными конфигурациями и разной логикой будет зарегистрирован у одного и того же консула. Во время тестирования возникают необъяснимые ошибки. Чем больше людей разрабатывают проект одновременно, тем больше будет проблема. Очевидно, что в настоящее время для каждого разработчика нереально создать полную среду в своей собственной среде, и большинство разработчиков не могут использовать ноутбуки. Можно ли этого достичь с помощью специальной стратегии балансировки нагрузки?

Независимо от того, используете ли вы eureka или consul, он предоставляется во время настройкиМетаданныеФункция вeurekaдаmetadata, Вconsul Да tags, Следующее былоconsul Поэкспериментируйте с примером

Предположим, проект названms-user-server, Окружающая средаdev, dev2, dev3(Его можно заменить на имя тестируемой ветки), настроивconsulПри добавленииtags: profile=${spring. profiles.active} Чтобы гарантировать, что сервис предоставляет метаданные, которые нам нужны при регистрации

1. Файл конфигурации

spring:
  application:
    name: ms-user-server
  profiles:
    active: dev
  cloud:
    consul:
      discovery:
        enabled: true
        instanceId: ${spring.application.name}:${server.port}
        healthCheckInterval: 15s
        serviceName: ${spring.application.name}
        prefer-ip-address: true
        health-check-timeout: 10s
        tags: profile=${spring.profiles.active}

Начать отдельноdev, dev2 следующим образом

2. Стратегия написания

public class CustomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
	
    @Value("${spring.profiles.active}")
    private String profiles;

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {}

    @Override
    public Server choose(Object o) {
        ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();
        if (lb == null) {
            return null;
        }
        List<Server> reachableServers = lb. getReachableServers();
        if (CollectionUtils.isEmpty(reachableServers)) {
            return null;
        }
        
        List<Server> serverList = reachableServers.stream().filter(server -> {
        	
        	
            ConsulServer consulServer = (ConsulServer) server;
            Map<String, String> metadata = consulServer.getMetadata();
            return profiles.equals(metadata.get("profile"));
        }).collect(Collectors.toList());
        if (CollectionUtils.isEmpty(serverList)) {
            return null;
        }
        
        Collections.shuffle(serverList);
        return serverList.get(0);
    }
}

используяМетаданные+Настраиваемая стратегия загрузкиСпособ достижения логической изоляции среды без увеличения затрат на оборудование, более гибкая разработка и тестирование

Как «подружиться» со светодиодной лентой

Одним из самых популярных источников освещения сегодня становится светодиодная лента. Это и не удивительно — мягкое равномерное освещение, не раздражающее глаза и нервную систему, приносит нам только положительные эмоции, которых так часто не хватает в современном мире.

Светодиодная лента прослужит вам долгие годы и сэкономит массу средств, если при установке и последующем использовании будут учтены простые, но важные рекомендации. В этой статье мы поделимся с Вами своим многолетним опытом работы со светодиодной лентой, который, надеемся, поможет Вам избежать ошибок и разочарований.

Для начала, необходимо обратить особое внимание на следующие моменты:

• Светодиодная лента подключается только к стабилизированному источнику постоянного напряжения.
• Открытая светодиодная лента рассчитана на эксплуатацию только внутри помещений. Если же необходимо осуществить подсветку на улице, то используется герметичная светодиодная лента. Здесь важно обеспечить ряд условий: не размещать светодиодную ленту под прямыми солнечными лучами, не погружать в воду даже частично, тщательно герметизировать все соединения.
• Температурный диапазон окружающей среды для нормальной работы светодиодной ленты должен находиться в пределах от -25 до +40 °С.
• В воздухе не должны присутствовать водяные пары, примеси кислот, щелочей и другие агрессивные вещества.

Светодиодная лента чувствительна к механическим повреждениям, а потому, будьте аккуратны в обращении с ней, не давите на поверхность самих светодиодов. При монтаже светодиодной ленты не изгибайте ее в плоскости основания. Избегайте изломов ленты. На изгибах радиус должен составлять не менее 3-х см. Не скручивайте и не растягивайте основу ленты. Подобные действия могут привести к выходу из строя целых отрезков ленты, вызванного повреждением токоведущих дорожек и находящихся на них элементов.

Стандартная длина одой ленты, намотанной на катушку, — 5 м. Так же встречаются светодиодные ленты с большей или меньшей длиной (от 2.5 до 25м), в зависимости от мощности, конструкции и других параметров. Обратите внимание на то, что лента в катушке всегда имеет максимально допустимую длину. Категорически запрещается последовательное соединение двух и более лент. Подобные действия приведут к быстрому выходу ленты из строя, т.к. питание ко второй ленте будет идти по токоведущим дорожкам первой, что приведет к излишнему ее нагреванию и быстрому уменьшению яркости свечения светодиодов на перегретых участках. При подключении более одной катушки, необходимо кабелем подавать напряжение от блока питания на каждую ленту отдельно. На схеме показано, как осуществить параллельное подключение светодиодных лент.

Внимательно стоит подойти и к выбору проводов для подключения светодиодной ленты к блоку питания, диммеру или RGB контроллеру. При выборе провода необходимо учитывать материал, из которого выполнен проводник и площадь его сечения. С материалом все понятно – необходимо использовать кабель с медными жилами. А вот к сечению нужно подойти особенно внимательно. В связи с тем, что напряжение питания лент низкое, а токи, по сравнению с привычными токами в сети ~220В, высокие, нельзя использовать тот же подход к выбору провода.

Судите сами. Блок питания при нагрузке 100Вт от сети 220В, с учетом всевозможных потерь, которые мы не будем сейчас рассматривать, потребляет ток примерно 1А. В то же время, ток на его выходе с напряжением 12В составит величину в 8.3А, а такой ток уже не каждый провод выдержит. Кроме того с увеличением тока и длины кабеля возрастают неизбежные потери, и, при использовании тонкого провода, до ленты вместо 12 вольт может дойти только 10 или и того меньше. Для монохромной ленты это будет восприниматься как снижение яркости и появление неравномерности свечения. Еще опаснее подобное снижение напряжения питания для светодиодной ленты RGB. Цвет свечения RGB ленты, при понижении напряжения, приобретает красный оттенок, баланс белого нарушается, неравномерность свечения светодиодов проявляется в наибольшей степени.

Если Вас не устраивает сечение проводов, и Вы хотите уменьшить это значение, то рекомендуется каждую ленту подключить к отдельному блоку питания, размещая его максимально близко к самой ленте. Напряжение в 220 В, в таком случае, необходимо подводить к месту установки каждого блока питания. В качестве «золотой середины» можно использовать один блок питания на 2 светодиодные ленты, в точке соединения которых его и размещают.

 Потери напряжения возникают не только на питающем кабеле, но и на самой ленте. Чтобы добиться равномерного свечения светодиодной ленты по всей длине, необходимо подавать напряжение питания на оба ее конца. Особенно эффективен такой метод при использовании лент с мощностью более 10 Вт/м. Такая необходимость чаще возникает с многоцветными светодиодными лентами, т.к. наш глаз намного чувствительнее к изменению цвета, чем яркости свечения.

Светодиоды, устанавливаемые на ленту, проходят тщательный отбор, чтобы обеспечить максимально равномерное свечение ленты. На основании этого каждой ленте присваивается показатель BIN, который указывается на упаковке. При монтаже сразу нескольких катушек на один участок обязательно используйте светодиодные ленты с одинаковым BIN. Обязательно посмотрите BIN на упаковках, и, если он разный, даже не пытайтесь монтировать ленты по соседству. Различие лент может испортить все впечатление, от подсветки.

Поделимся еще одной хитростью, которую мало кто знает, но которая позволяет добиться идеальной равномерности подсветки. Работая с RGB-лентой, важно учитывать расположение кристаллов внутри светодиодов, устанавливая все ленты в одном направлении. Иначе, свет от разных лент, падающий на потолок или стену может иметь небольшое, но заметное, отличие оттенка.

Светодиоды не приемлют высоких температур. Если кристалл светодиода нагревается свыше 60°C, происходит его деградация и, соответственно, резко падает продолжительность работы светодиодной ленты. Поэтому мы не рекомендуем устанавливать светодиодные ленты на поверхности, температура которых может превысить 40°C, использовать их в помещениях с аналогичным температурным режимом и вблизи источников тепла.

Помимо защиты открытой светодиодной ленты от прямого попадания влаги, важно не допустить образования на ней конденсата, который может быть следствием повышенной влажности и частых перепадов температуры окружающей среды.

Не убирайте пыль со светодиодной ленты путем протирания. Для чистки ленты гораздо лучше использовать пылесос, чтобы ненароком не повредить сами светодиоды.

Для питания светодиодной ленты используют только стабилизированные источники напряжения. Запрещено для этой цели применять трансформаторы, предназначенные для галогенных ламп, т.к. они не имеют цепей стабилизации, выпрямления и фильтрации выходного напряжения. Все это приводит к тому, что на их выходе обычно присутствуют короткие высоковольтные импульсы, амплитуда которых может доходить до 40 В. Необходимо четко выдерживать напряжение питания светодиодной ленты, указанное на упаковке. Превышение напряжения приводит к возрастанию тока через ленту и светодиоды, излишнему нагреву светодиодной ленты и ускоряет выход из строя светодиодов.

Перед включением источника питания в сеть, проверьте, правильно ли Вы подключили светодиодную ленту. Определить полярность подключения можно по цвету проводов, припаянных к светодиодной ленте. В большинстве случаев «плюс» — провод красного цвета, а «минус» — черного. При подключении многоцветной светодиодной ленты RGB используются 4 провода. Стандартные цвета проводов — черный провод это общий «плюс», цвета минусовых проводов соответствуют каждому цвету свечения. Если же провода на ленте отсутствуют, полярность и соответствие цветам определяется с помощью маркировки, которую можно найти на ленте около контактов для подключения.

Светодиодную ленту можно свободно разрезать ножницами в специально обозначенных для этого местах. Длина каждого отрезка зависит от количества светодиодов на метр ленты и ее напряжения питания. Так, светодиодную ленту 12 В можно резать через каждые 3 светодиода, а шаг резки 24-вольтовой ленты обычно кратен 6. Соединение отрезков светодиодной ленты выполняется с помощью припаивания проводов к контактным площадкам с нанесенной маркировкой. Жало паяльника не должно иметь температуру выше 280°C, а продолжительность пайки должна быть менее 5 секунд.

Если Вы выбрали светодиодную ленту мощностью более 10 Вт/м, то обратите внимание на то, что для нее необходим дополнительный теплоотвод. Наиболее простое и эстетическое решение – специальный декоративный алюминиевый профиль для светодиодных лент, при помощи которого можно создавать светильники индивидуального дизайна. При установке светодиодной ленты на металлические и любые другие токопроводящие поверхности, важно изолировать ленту от поверхности, чтобы избежать короткого замыкания.

Перед приклеиванием светодиодной ленты, обязательно проверьте ее, следуя нашей инструкции, так как, если после монтажа выяснится, что лента не подходит по тем или иным параметрам, обменять ее будет невозможно, поскольку она уже утратит товарный вид.

Чтобы проверить светодиодную ленту, необходимо:

• Достать катушку с лентой из пакета, размотать ее и убедиться, что на ней нет механических повреждений. Не включайте смотанную в катушку ленту более чем на 10 секунд, т. к. это может вызвать ее перегрев.
• Проверить соответствие напряжения питания светодиодной ленты и ее мощности выходным параметрам приобретенного блока питания.
• Соблюдая полярность, присоединить светодиодную ленту к выходу блока питания.
• Включить питание и проверить равномерность свечения светодиодной ленты. Обязательно сравните оттенки свечения лент разных катушек, включив их одновременно и направив свет на лист белой бумаги.
• Отключить источник питания от сети.

Перед окончательным монтажом светодиодной ленты нужно тщательно изучить и подготовить место для ее установки. Убедитесь, что условия эксплуатации ленты будут соответствовать требованиям, описанным выше, а также требованиям пожарной безопасности.

Поверхность, на которую вы собираетесь крепить светодиодную ленту, должна быть тщательно очищена и обезжирена. Ведь от того, насколько гладкой и чистой будет поверхность, зависит прочность соединения светодиодной ленты с основанием. При повышенных температурах клеевой слой изменяет свои свойства, что может привести к отклеиванию ленты. Если есть опасение, что такая проблема может возникнуть, рекомендуется наносить дополнительный слой клея.

В случаях, когда поверхность не подходит для крепления светодиодной ленты при помощи самоклеющейся основы, есть явные неровности и прочие недостатки, рекомендуется использовать специальные механические крепежные элементы или алюминиевый профиль для светодиодных лент.

После закрепления ленты, ее можно подключать (помните про полярность!). Если созданная подсветка работает правильно, не перегревается и выглядит так, как Вам и хотелось — поздравляем, Вы успешно установили светодиодную ленту!

Средства для крепления грузов с помощью ленты

Стяжные устройства для крепления грузов с помощью полиэстровой ленты (стяжные ремни):

Основные преимущества (стяжных ремней): 

— Сохранность груза, при использовании текстильных ремней грузы с мягкими кромками или тщательно подготовленными поверхностями меньше повреждаются при транспортировке.

— Небольшой собственный вес и эластичность. Текстильные ремни значительно легче цепных стяжных устройств, а также занимают гораздо меньше места и имеют высокую эластичность. 

— Безопасность. С текстильными ремнями безопаснее работать т. к. на текстильных стропах не бывает торчащих металлических волосков, приводящих к травмам.

— Высокая износостойкость. Текстильные ремни более износостойкие. Они менее подвержены деформационным изменениям, достаточно быстро приобретают первоначальный вид. Текстильные стропы менее подвержены воздействию абразивных материалов, не подвержены воздействию многих химических веществ (кислот, щелочей, окислителей, морской воды).

К недостаткам стяжных ремней можно отнести:

— Относительная хрупкость ремней при перемещении грузов с острыми кромками

— Увеличение ширины ремня при увеличении вес закрепляемого груза.

— Увеличение количества ремне для крепления тяжелых грузов.

Контроль технического состояния стяжных ремней при эксплуатации.

1.Ответственные за содержание грузоподъемных машин в исправном состоянии, и лица, ответственные за безопасное производство работ грузоподъемными машинами, должны проводить осмотр стропов, за исключением редко используемых, каждые 10 дней, а редко используемых грузозахватных приспособлений — перед выдачей их в работу.

2.Стяжные ремни, не прошедшие внешнего осмотра и технического освидетельствования к работе не допускаются.

3.При осмотре ремней необходимо обратить внимание на состояние лент, швов, крюков, скоб, замыкающих устройств, обойм, карабинов и мест их креплений.

4.Стяжные ремни не должны допускаться к работе, если:

— отсутствует бирка или не читаются сведения о стяжном ремне;

— имеются узлы на несущих лентах стяжных ремней;

— имеются поперечные порезы или разрывы ленты независимо от их размеров;

— продольные порезы или разрывы ленты, суммарная длина которых превышает 10 % длины ленты ветви стропа, а также единичны е порезы или разрывы длиной более 50 мм;

— местные расслоения лент стропа (кроме мест заделки краев лент) на суммарной длине более 0,5 м на одном крайнем шве или на двух и более внутренних швах, сопровождаемые разрывом трех и более строчек шва;

— поверхностные обрывы нитей ленты общей длиной более 10 % ширины ленты, вызванные механическим воздействием (трением) острых кромок груза;

— выпучивание нитей из ленты стропа на расстояние более 10 % ширины ленты;

— сквозные отверстия диаметром более 10 % ширины ленты от воздействия острых предметов; прожженные сквозные отверстия диаметром более 10 % ширины ленты от воздействия брызг расплавленного металла или наличие трех и более отверстий при расстоянии между ними менее 10 % ширины ленты независимо от диаметра отверстий;

— загрязнение ленты текстильного стропа (нефтепродуктами, смолами, красками, цементом, грунтом и т. д.) более 50 % длины стяжного ремня;

— совокупность всех вышеперечисленных дефектов на площади более 10 % ширины и длины стяжного ремня;

— износ ленты ремня более 10 %.

5.Запрещается эксплуатация стропов со следующим и дефектами и повреждениями металлических элементов (колец, петель, скоб, подвесок, обойм, карабинов, звеньев и т.п.):

— трещинами любых размеров и расположения;

— износом поверхности элементов или наличием местных вмятин, приводящих к уменьшению площади поперечного сечения на 10 % и более;

— наличием остаточных деформаций, приводящих к изменению первоначального размера элемента более чем на 3 % ;

— повреждением резьбовых соединений и других креплений.

6.Запрещается ремонт стяжных ремней силами владельца.

Стяжные ремни для крепления грузов полиэстровой ленты можно разделить на несколько на несколько типов:

— Стяжной ремень тип СР – крюк – лента — храповой замок трещотка – лента — крюк

— Стяжной ремень тип СРК (кольцевой) — храповой замок трещотка – лента

Документацией на стяжной ремень является – паспорт (который должен сохраняться у Покупателя весь срок использования ремня – до списания) при поставке однотипных изделий допускается не выписывать паспорт на каждое изделие, а в одном паспорте указать номера с … по и количество строп в партии.  

Важно помнить, что стяжной ремень ЗАПРЕЩЕНО использовать для подъема и перемещения грузов, а только для крепления таковых. Это связано с тем что запас прочности стяжных ремней ниже чем у текстильных строп.

Основные характеристики стяжных ремней:

— Материал ленты – лента полиэстер 100%

— Коэффициент запаса прочности – 2:1

— Температурный диапазон- от -40 до +100 град

В таблице (см ниже) представлены основные технические характеристики стяжных ремней в зависимости от ширины ленты.

«Лента.

«Лента.ру» (входит в медиахолдинг Rambler&Co) обновила десктопную версию, сделав её более удобной для читателей. Основные изменения затронули главную страницу.

Более 54% просмотров и 27% уникальных пользователей на десктопе «Лента.ру» собирает через прямые заходы на главную страницу, что является самым высоким показателем в Рунете*. В новом дизайне она стала визуально больше, избавившись от бокового меню, которое теперь выпадает по клику в левом углу шапки сайта. Свободное место занял актуальный новостной контент: в блоке «Последние новости» увеличено количество материалов до 13, а «Главные новости» теперь иллюстрированы и дополнены цветовым выделением ключевых инфоповодов.

Владимир Тодоров, главный редактор «Ленты.ру» и директор по развитию медиа Rambler&Co, видит ключевой задачей редизайна сохранение и улучшение тех пользовательских сценариев, к которым десятки миллионов читателей привыкли за долгие годы ежедневного использования

Мы выбрали путь «мягкого обновления»: расширили новостные блоки, так как аудитория в первую очередь обращает внимание именно на них, перестроили блок с лонгридами, которые являются нашим ключевым отличием от других изданий

На сайте появились два новых блока — «Популярное» и «Популярные видео». В первом расположены самые читаемые лонгриды за две недели – они обогащены форматами, которые делают длинные тексты доступнее и понятнее за счёт выделения ключевых тезисов, цифр и детального разбора сложной информации.

Раздел «Популярные видео» появился в ответ на увеличение потребления видео и интереса к нему со стороны новой аудитории и предлагает самые актуальные на данный момент ролики. По словам Владимира Тодорова, в оба блока добавлена алгоритмическая выдача.

«Лента.ру» уделяет большое внимание развитию видео в периметре сайта. У нас уже есть более 150 фирменных роликов-эксплейнеров, в простой и понятной форме объясняющих ключевые информационные поводы. Мы видим рост востребованности этого формата, поэтому с помощью нового алгоритма демонстрируем аудитории наиболее релевантные и интересные видео собственного производства

* – (по данным LiveInternet, 2021)

10 забавных способов поиграть с лентой | Играть

Удивительно, как дети могут взять довольно обыденный предмет домашнего обихода и превратить его в часы творческого веселья. Я вспомнил об этом недавно, когда мой старший сын взял в руки рулон малярного скотча, который я купила в долларовом магазине. Он не устраивал беспорядок, он был на задании. Мой сын неустанно трудился над тем, чтобы приклеить несколько картонных трубок к стене, чтобы создать идеальную дорожку из помпонов.

Вам также понравится: 8 творческих способов победить лихорадку в салоне, не тратя при этом целое состояние

Оттуда он перешел к добавлению ленты к различным игрушкам, чтобы создать что-то новое.Он превратил пилон в сумку для ланча, а затем взял пару рулонов туалетной бумаги и превратил их в бинокль. Кто знал, что один-единственный рулон ленты может так сильно побороть скуку?

Если вы пытаетесь покончить с праздной болтовней после школы или ищете новые способы развлечь своих самых маленьких, достаньте кассету и попробуйте эти веселые и простые занятия.

1. Отклейте слои 90 016

Что вам понадобится:

• плоская поверхность
• рулон ленты (или рулоны различных цветов)

Для малышей с занятыми пальцами это простое занятие с лентой — как раз то, что нужно. Наклейте полоски скотча на плоскую поверхность, например, на поднос для детского стульчика или журнальный столик, и пусть ваш малыш отклеит их часть за частью. Это занятие поможет вашему ребенку не только издавать треск, который ему понравится, но и укрепить его мелкую моторику и навыки концентрации.

2. Палочки для разрыва

Что вам понадобится:

• горсть палочек для творчества
• рулон ленты

Как только ваш ребенок овладеет искусством снятия скотча, усложните задачу, прикрепив какой-либо предмет, например палочку для рукоделия или маленькую игрушку, к плоской поверхности и попросите его отклеивать скотч, пока предмет не освободится.

3. Пройти линию

Что вам понадобится:

• большой участок голого пола
• рулон ленты

Навыки равновесия и координации получат тренировку с этим занятием, которое идеально подходит для поддержания активности детей в помещении. Просто наклейте на полу дорожку, и пусть ваш ребенок пойдет по ней, как будто они переходят самый высокий канат.

4. Игра на баланс своими руками

Что вам понадобится:

Сделайте еще один шаг вперед в этих навыках баланса и координации! Начните с того, что сделайте узор снежинки с помощью скотча и напишите число в конце каждой полоски.Пусть ваш ребенок встанет в центр снежинки, положив руки на бедра. Затем попросите ребенка встать на одну ногу, а другой ногой постукивать по каждому номеру, когда вы называете их случайным образом. Смените ногу и попробуйте еще раз!

5. Создайте свой собственный автомобильный трек

Что вам понадобится:

• большой участок голого пола
• игрушечные машинки
• разные кубики и другие игрушки (по желанию)

Пусть ваш малыш спроектирует собственную дорогу с рулоном скотча и несколькими дополнительными игрушками, которые будут служить мостами и туннелями. Будет ли ваш ребенок строить гоночную трассу или целый городской квартал? Это все о воображении.

6. Попробуйте открытое строительное задание

Что вам понадобится:

• рулон ленты
• материалы из вашей мусорной корзины

Кто не любит хороший вызов STEM? Передайте рулон скотча и корзину со строительными материалами (например, пустые контейнеры из-под йогурта, картонные тубы, коробки от салфеток и т.) и посмотрите, что могут создать ваши малыши.

7. Нарисуйте шедевр Tape-Resist

Что вам понадобится:

• чистая бумага или недорогой холст
• малярный скотч
• краска
• щетки

Вашему маленькому художнику обязательно понравится этот красочный проект рисования. Начните с того, что ваш ребенок создаст рисунок на бумаге или холсте с помощью малярной ленты. Они могут указать свое имя по буквам или использовать более абстрактный подход. Когда дизайн приклеен, дайте им немного краски и кистей, чтобы покрыть всю поверхность (включая ленту) яркими цветами. Когда они закончат рисовать, отклейте ленту и дайте им полюбоваться своим последним шедевром!

8. Полоса препятствий с помпонами

Что вам понадобится:

• рулон ленты
• помпон
• соломинка

Чтобы создать эту вызывающую смех полосу препятствий, нужно совсем немного! Просто наклейте извилистую дорожку на большую поверхность и посмотрите, сможет ли ваш ребенок провести помпон через лабиринт, используя только соломинку и собственное дыхание.Чтобы было еще веселее, добавьте второе поле и превратите его в гонку.

9. Простая игра «Сделай сам»

Что вам понадобится:

Используйте свои рулоны декоративной ленты для васи с пользой в этой милой игре «Сделай сам». Просто приклейте кусок скотча к одной стороне пары палочек для рукоделия и повторяйте, пока не создадите весь набор. Положите палочки лентой вниз на плоскую поверхность и по очереди переворачивайте их вместе с ребенком, пока не найдете совпадающие пары.

10. Сделайте единственное в своем роде украшение

Что вам понадобится:

• палочки для творчества
• лента васи или клейкая лента
• кипяток
• термостойкий контейнер
• небольшой стакан или кружка

Чувствуете себя творчески? Помогите ребенку сделать собственный стильный браслет, используя палочки для рукоделия, васи или клейкую ленту. Для начала вам нужно замочить деревянные палочки в кипящей воде на один-два часа или до тех пор, пока палочки не станут достаточно гибкими, чтобы аккуратно изгибаться, не трескаясь.

Поместите изогнутую палочку в стакан и дайте ей полностью высохнуть (это может занять несколько часов — лучше всего оставить ее на ночь). Аккуратно снимите деревянный браслет со стекла и дайте ребенку обмотать его лентой по своему выбору. Из них получаются отличные браслеты дружбы или сладкие подарки ручной работы для особых случаев.

Оценка обучения переносу белков с помощью TAPE

Adv Neural Inf Process Syst. Авторская рукопись; доступно в PMC 2020 31 декабря.

Опубликовано в окончательной редакции как:

Adv Neural Inf Process Syst. 2019 декабрь; 32: 9689–9701.

PMCID: PMC7774645

NIHMSID: NIHMS1646867

Николас Бхаттачарья

Калифорнийский университет в Беркли

Abstract

Машинное обучение, применяемое к белковым последовательностям, становится все более популярной областью исследований. Полууправляемое обучение для белков стало важной парадигмой из-за высокой стоимости приобретения контролируемых белковых меток, но текущая литература фрагментирована, когда речь идет о наборах данных и стандартизированных методах оценки.Чтобы способствовать прогрессу в этой области, мы представляем Задачи по оценке встраивания белка (TAPE), набор из пяти биологически значимых полууправляемых учебных задач, распределенных по различным областям биологии белка. Мы разделяем задачи на конкретные обучающие, проверочные и тестовые сплиты, чтобы гарантировать, что каждая задача проверяет биологически релевантное обобщение, которое переносится в сценарии реальной жизни. Мы оцениваем ряд подходов к обучению представлению белков с полуконтролем, которые охватывают недавние работы, а также методы обучения каноническим последовательностям.Мы обнаружили, что предварительное обучение с самоконтролем полезно почти для всех моделей при выполнении всех задач, а в некоторых случаях более чем удваивает производительность. Несмотря на это увеличение, в некоторых случаях признаки, изученные с помощью предварительного обучения с самоконтролем, по-прежнему отстают от признаков, извлеченных с помощью современных ненейронных методов. Этот разрыв в производительности предполагает огромные возможности для инновационного проектирования архитектуры и усовершенствованных парадигм моделирования, которые лучше улавливают сигнал в биологических последовательностях. TAPE поможет сообществу машинного обучения сосредоточить усилия на научных проблемах. С этой целью все данные и код, используемые для проведения этих экспериментов, доступны по адресу https://github.com/songlab-cal/tape.

1. Введение

Новые технологии секвенирования за последние десятилетия привели к резкому увеличению размера баз данных белков. Эти базы данных демонстрируют экспоненциальный рост, при этом общее количество последовательностей удваивается каждые два года [1]. Получение осмысленных меток и аннотаций для этих последовательностей требует значительных вложений экспериментальных ресурсов, а также научных знаний, что приводит к экспоненциально растущему разрыву между размером наборов данных белковых последовательностей и размером аннотированных подмножеств.Миллиарды лет эволюции отбирали части пространства белковых последовательностей, которые имеют отношение к жизни, поэтому ожидается, что большие немаркированные наборы данных белковых последовательностей будут содержать важную биологическую информацию [2–4]. Достижения в области обработки естественного языка (НЛП) показали, что самоконтролируемое обучение является мощным инструментом для извлечения информации из немеченых последовательностей [5-7], что поднимает мучительный вопрос: можем ли мы адаптировать методы, основанные на НЛП, для извлечения полезной биологической информации из массивные наборы данных последовательностей?

Чтобы помочь ответить на этот вопрос, мы представляем Задачи по оценке белковых встраиваний (TAPE), которые, насколько нам известно, являются первой попыткой систематической оценки полуконтролируемого обучения последовательностям белков. TAPE включает в себя набор из пяти биологически значимых контролируемых заданий, которые оценивают эффективность усвоенных белковых встраиваний в различных аспектах понимания белков.

Мы выбираем наши задачи, чтобы осветить три основные области биологии белков, в которых самоконтроль может способствовать научным достижениям: предсказание структуры, обнаружение удаленных гомологов и белковая инженерия. Мы построили разбиение данных, чтобы имитировать биологически релевантное обобщение, такое как способность модели обобщать полностью невидимые части пространства последовательностей или точно разрешать небольшие части пространства последовательностей.Усовершенствования в этих задачах имеют широкий спектр применения, включая разработку новых антител [8], улучшение диагностики рака [9] и поиск новых антимикробных генов, скрытых в так называемом «темном протеоме»: десятки миллионов последовательностей без меток там, где существующие методы для определения сходства белков не удается [10].

Мы оцениваем производительность трех репрезентативных моделей (рекуррентной, сверточной и на основе внимания), которые хорошо зарекомендовали себя для моделирования последовательностей в других областях, чтобы определить их потенциал для изучения белков.Мы также сравниваем две недавно предложенные полууправляемые модели (Беплер и др. [11], Элли и др. [12]). Благодаря нашей системе бенчмаркинга эти модели впервые можно напрямую сравнивать друг с другом.

Мы показываем, что предварительное обучение с самоконтролем повышает производительность почти всех моделей во всех последующих задачах. Интересно, что производительность для каждой архитектуры значительно различается в зависимости от задач, что подчеркивает необходимость многозадачного теста, такого как наш. Мы также показываем, что признаки, не основанные на глубоком выравнивании [13–16], превосходят признаки, изученные посредством самоконтроля по вторичной структуре и предсказанию контактов, в то время как изученные признаки значительно лучше проявляют себя при удаленном обнаружении гомологии.

Наши результаты показывают, что самоконтроль для белков является многообещающим, но необходимо внести значительные улучшения, прежде чем модели с самоконтролем смогут достичь прорывной производительности. Весь код и данные для TAPE находятся в открытом доступе ¹ , и мы призываем членов сообщества машинного обучения принять участие в решении этих захватывающих задач.

2. Фон

2.1. Белковая терминология

Белки представляют собой линейные цепи аминокислот, соединенных ковалентными связями.Мы кодируем аминокислоты стандартным 25-символьным алфавитом: 20 символов для стандартных аминокислот, 2 для нестандартных аминокислот селеноцистеина и пирролизина, 2 для неоднозначных аминокислот и 1 для неизвестных аминокислот [1]. , 17]. В этой статье мы представляем белок x длиной L в виде последовательности дискретных аминокислотных символов ( x ₁ , x ₂ , …, x 91939 L 90 в этом фиксированном алфавите.

Помимо кодирования в виде последовательности ( x ₁ , …, x _L ), белок имеет трехмерную молекулярную структуру. Различные уровни структуры белка включают первичный (аминокислотная последовательность), вторичный (локальные признаки) и третичный (глобальные признаки). Понимание того, как первичная последовательность сворачивается в третичную структуру, является фундаментальной целью биохимии [2]. Белки часто состоят из нескольких больших 90–193 белковых доменов 90–194, последовательностей, которые эволюционно консервативны и, как таковые, имеют четко определенную структуру и функцию.

Эволюционные отношения между белками возникают потому, что организмы должны поддерживать определенные функции, такие как репликация ДНК, по мере их эволюции. Эволюция выбрала белки, которые хорошо подходят для этих функций. Хотя структура ограничена эволюционным давлением, вариации на уровне последовательности могут быть высокими, при этом очень разные последовательности имеют сходную структуру [18]. Два белка, имеющих общего эволюционного предка, называются гомологами . Гомологичные белки могут иметь очень разные последовательности, если они расходились в далеком прошлом.

Количественная оценка этих эволюционных взаимосвязей очень важна для предотвращения нежелательной утечки информации между разбиениями данных. В основном мы полагаемся на идентичность последовательности , которая измеряет процент точных аминокислотных совпадений между выровненными субпоследовательностями белков [19]. Например, фильтрация с порогом идентичности последовательности 25 % означает, что никакие два белка в наборе для обучения и тестирования не имеют точного совпадения аминокислот более чем на 25 %. Существуют и другие подходы, помимо фильтрации идентичности последовательности, в зависимости от обобщения, которое пытается проверить задача [20].

2.2. Моделирование эволюционных отношений с помощью выравнивания последовательностей

Ключевым методом моделирования отношений последовательностей в вычислительной биологии является выравнивание [13, 16, 21, 22]. Учитывая базу данных белков и запрашиваемый белок во время тестирования, метод, основанный на выравнивании, использует либо тщательно разработанные системы оценки [21], либо скрытые марковские модели (HMM) [16] для сопоставления запрашиваемого белка со всеми белками в базе данных. Хорошее выравнивание дает информацию о локальных нарушениях последовательности белка, которые могут сохранить, например, функцию или структуру.Распределение выровненных остатков в каждой позиции также является информативным представлением каждого остатка, которое можно использовать в последующих моделях.

2.3. Semi-supervised Learning

Области компьютерного зрения и обработки естественного языка годами занимались вопросом, как учиться на неразмеченных данных [23]. Изображения и текст, найденные в Интернете, обычно не имеют сопровождающих аннотаций, но все же содержат значительную структуру. Полуконтролируемое обучение пытается совместно использовать информацию из немаркированных и размеченных данных с целью максимизировать производительность контролируемой задачи. Одним из успешных подходов к обучению на неразмеченных примерах является обучение с самоконтролем , которое в НЛП принимает форму предсказания следующего токена [5], предсказания замаскированного токена [6] и классификации следующего предложения [6]. Аналогично, есть веские основания полагать, что немеченые белковые последовательности содержат важную информацию об их структуре и функции [2, 4]. Поскольку белки могут быть смоделированы как последовательности дискретных токенов, мы тестируем предсказание как следующего токена, так и замаскированного токена для самоконтролируемого обучения.

3. Связанная работа

Наиболее известным эталоном моделирования белков является Критическая оценка предсказания структуры (CASP) [24], основное внимание в котором уделяется моделированию структуры. Каждый раз, когда проводится CASP, тестовый набор состоит из новых экспериментально проверенных структур, которые удерживаются под эмбарго до окончания конкурса. Это предотвращает утечку информации и переоснащение тестового набора. Недавно выпущенный ProteinNet [25] предоставляет простые в использовании кураторские разделы обучения/валидации/тестирования для исследователей машинного обучения, где тестовые наборы взяты из конкурса CASP, а фильтрация идентичности последовательностей уже выполнена.Мы берем задачу прогнозирования контактов от ProteinNet. Однако мы считаем, что прогнозирование структуры само по себе не является достаточным эталоном для белковых моделей, поэтому мы также используем задачи, не включенные в соревнование CASP, чтобы придать нашему эталону более широкую направленность.

Полуконтролируемое обучение задачам с белками изучалось десятилетиями, и было проведено много работ по предварительному обучению на основе ядра [26, 27]. Эти методы продемонстрировали, что полууправляемое обучение повышает эффективность прогнозирования белковых сетей и обнаружения гомологов, но не может масштабироваться за пределы сотен тысяч немеченых примеров.В недавней работе по обучению представлению белков было предложено множество методов, в которых применяются методы на основе НЛП для переноса обучения на биологические последовательности [11, 12, 28, 29]. В смежной области работы Riesselman et al. [30] обучили Variational Auto Encoders на выровненных семействах белков, чтобы предсказать функциональное влияние мутаций. Элли и др. [12] также пытаются сочетать самоконтроль с выравниванием в своей работе, используя запросы на основе выравнивания для создания предтренировочных наборов для конкретных задач.

Из-за относительной молодости изучения представлений белков как области, описанные выше методы имеют мало общих критериев, если таковые имеются.Например, оба подражания et al. [29] и Bepler et al. [11] сообщают о результатах трансферного обучения по прогнозированию вторичной структуры и прогнозированию контактов, но они значительно различаются по стратегиям создания набора тестов и разделения данных. Другая самостоятельная работа, такая как Alley et al. [12] и Ян и соавт. [31] сообщают о результатах белковой инженерии, но для разных задач и наборов данных. Благодаря такой разнообразной оценке задач сложно оценить относительные достоинства различных подходов по самоконтруженным моделированию, препятствуя эффективному прогрессу.

4. Наборы данных

Здесь мы описываем наши наборы данных неконтролируемой предварительной подготовки и контролируемых эталонных тестов. Чтобы создать эталонные тесты, которые проверяют обобщение на больших эволюционных расстояниях и полезны в реальных сценариях, мы курируем специальные тренировки, проверки и тестовые разделения для каждого набора данных. Создание данных для этих задач требует значительных усилий со стороны экспериментаторов, администраторов баз данных и других специалистов. Следуя аналогичным усилиям по бенчмаркингу в НЛП [32], мы описываем набор рекомендаций по цитированию в нашем репозитории ² , чтобы обеспечить должное признание этих усилий.

4.1. Набор данных немеченых последовательностей

Мы используем Pfam [33], базу данных из тридцати одного миллиона белковых доменов, широко используемую в биоинформатике, в качестве корпуса для предварительной подготовки для TAPE. Последовательности в Pfam сгруппированы в эволюционно связанные группы, называемые семействами . Мы используем эту структуру, создав тестовый набор полностью поддерживаемых семейств (подробности о выбранных семействах см. в разделе A.5), что составляет около 1% данных. Для остальных данных мы строим обучающие и тестовые наборы, используя случайное разделение 95/5%.Недоумение на однородном случайном разделенном тестовом наборе измеряет обобщение в распределении, в то время как недоумение на тестовом наборе удерживаемых семейств измеряет обобщение вне распределения на белки, которые менее эволюционно связаны с обучающим набором.

4.2. Контролируемые наборы данных

Мы предлагаем пять биологически значимых задач прогнозирования ниже по течению, которые служат ориентирами. Мы разделяем их на предсказание структуры, эволюционное понимание и задачи белковой инженерии. Наборы данных различаются по размеру от 8 тысяч до 50 тысяч обучающих примеров (см. Таблицу S1 для размеров всех обучающих, проверочных и тестовых наборов).Дополнительная информация об обработке данных, разделении и экспериментальных задачах содержится в Приложении A. 1. Для каждой задачи мы предоставляем:

(Определение) Формальное определение задачи прогнозирования, а также источник данных.

(Влияние) Влияние повышения производительности на эту проблему.

(Обобщение) Тип желаемого понимания и обобщения.

(Метрики) Метрика, используемая для отчета о результатах последующих контролируемых задач, и дополнительные метрики, представленные в разделе A.8

Задача 1: Предсказание вторичной структуры (SS) (Задача предсказания структуры)

(Определение) Предсказание вторичной структуры — это задача последовательностей, в которой каждая входная аминокислота x _i к метке y _i ∈ {Спираль( H ), Strand( E ), Other( C )}. См. иллюстрацию. Данные взяты из Klausen et al. [34].

Структура и аннотация Задачи по белку KgdM Porin (pdbid: 4FQE). (а) Рассматривая этот порин сбоку, мы показываем вторичную структуру с входными аминокислотами для сегмента (синий) и соответствующими метками вторичной структуры (желтый и белый). (b) Рассматривая этот порин спереди, мы показываем карту контактов, где запись i , j в матрице указывает, находятся ли аминокислоты в положениях i , j в последовательности в пределах 8 ангстрем от каждой разное. Зеленым цветом обозначен контакт между двумя непоследовательными аминокислотами. ( c ) Класс удаленной гомологии на уровне сгиба для этого белка.

(Impact) SS является важным признаком для понимания функции белка, особенно если интересующий белок не связан эволюционно с белками с известной структурой [34]. Инструменты прогнозирования SS очень часто используются для создания более богатых входных признаков для моделей более высокого уровня [35].

(Обобщение) Предсказание SS проверяет степень, в которой модели изучают локальную структуру. Разделения данных фильтруются при 25% идентичности последовательности для проверки широкого обобщения.

(Метрики) Мы сообщаем о точности по каждой аминокислоте в наборе данных CB513 [36]. Далее мы сообщаем о точности трехфакторной и восьмифакторной классификации для тестовых наборов CB513, CASP12 и TS115.

Задача 2: контактный прогноз (структура прогнозирования задачи)

(определение) контактный прогноз предсказания пары аминокислота, где каждая пара x _I , 9 J ввода аминокислоты из последовательности x сопоставляются с меткой y _ij ∈ {0, 1}, где метка обозначает, находятся ли аминокислоты «в контакте» (<8Å друг от друга) или нет.См. иллюстрацию. Данные взяты из набора данных ProteinNet [25].

(Воздействие) Точные карты контактов предоставляют мощную глобальную информацию; например, они облегчают надежное моделирование полной трехмерной структуры белка [37]. Особый интерес представляют контакты среднего и дальнего действия, которые могут быть разделены всего двенадцатью положениями последовательности или сотнями.

(Обобщение) Обилие средне- и дальнодействующих контактов делает предсказание контактов идеальной задачей для измерения понимания модели глобального белкового контекста.Мы выбираем разбиения данных, которые были отфильтрованы при идентичности последовательности 30%, чтобы проверить широкое обобщение.

(Метрики) Мы сообщаем о точности L /5 наиболее вероятных контактов для средних и дальних контактов в тестовом наборе ProteinNet CASP12, что является стандартной метрикой, представленной в CASP [24]. Мы также сообщаем о площади под кривой PR и точности на уровне L , L /2 и L /5 для контактов ближнего, среднего и дальнего действия в дополнении.

Задача 3: удаленное обнаружение гомологии (задача эволюционного понимания)

(определение) Это задача классификации последовательностей, в которой каждому входному белку x соответствует метка y ∈ {1, …, 1195}, представляющие различные возможные белковые складки. См. иллюстрацию. Данные взяты из Hou et al. [38].

(Импакт) Обнаружение отдаленных гомологов представляет большой интерес в микробиологии и медицине; например, для обнаружения новых генов устойчивости к антибиотикам [39] и открытия новых ферментов CAS [40].

(Обобщение) Обнаружение удаленной гомологии измеряет способность модели обнаруживать структурное сходство между отдаленно связанными входными данными. Мы убираем целые эволюционные группы из обучающей выборки, заставляя модели обобщать большие эволюционные промежутки.

(Метрики) Мы сообщаем об общей точности классификации на наборе удерживаемых уровней кратности из Hou et al. [38]. Кроме того, в приложении мы сообщаем о первой и первой пятерке точности для наборов задержек на уровне сгиба, на уровне суперсемейства и на уровне семьи.

Задача 4: Прогнозирование ландшафта флуоресценции (задача белковой инженерии)

(определение) Это задача регрессии, в которой каждый входной белок x сопоставляется с меткой y∈ℝ, соответствующей логарифмической интенсивности флуоресценции х . См. иллюстрацию. Данные взяты из Sarkisyan et al. [41].

Задачи белковой инженерии. В обеих задачах родительский белок p мутирует для изучения местного ландшафта. Таким образом, точки представляют белки, а направленная стрелка x → y означает, что y имеет ровно на одну мутацию больше, чем x от родительского p .( а ) Задача флуоресценции состоит из обучения на небольшом соседстве родительского зеленого флуоресцентного белка (GFP) и последующего тестирования на более удаленных белках. (b) Задача на стабильность состоит из обучения на широкой выборке белков с последующим тестированием окрестности одной мутации наиболее многообещающих выбранных белков.

(Воздействие) Для белка длиной L количество возможных последовательностей, удаленных на m мутаций, составляет O ( L ^{m 9022ly ), для исчерпывающего эксперимента с большим пространством , даже если м скромно. Более того, из-за эпистаза (взаимодействия второго и более высокого порядка между мутациями в разных положениях) подходы жадной оптимизации вряд ли будут успешными. Точные вычислительные прогнозы могут позволить значительно более эффективно исследовать ландшафт, что приведет к лучшим оптимумам. Методы машинного обучения уже добились определенного успеха в связанных задачах белковой инженерии [42].}

(Обобщение) Задача прогнозирования флуоресценции проверяет способность модели различать очень похожие входные данные, а также ее способность обобщать невидимые комбинации мутаций.Набор поездов представляет собой окрестности расстояния Хэмминга-3 родительского зеленого флуоресцентного белка (GFP), в то время как тестовый набор имеет варианты с четырьмя или более мутациями. Расстояние Хэмминга измеряется на уровне аминокислот.

Выбор расстояния Хэмминга между аминокислотами не всегда отражает эволюцию, так как не все белки на одном и том же расстоянии Хэмминга соответствуют одинаковому «эволюционному» расстоянию в смысле количества нуклеотидных замен. Поскольку мы пытаемся выделить настройку белковой инженерии, мы считаем, что это важная особенность задачи флуоресценции.Наша цель — проверить способность моделей точно предсказывать фенотип в зависимости от входной молекулы (например, молекулы, представленной разработчиком белков)

(метрики) набор. Далее мы сообщаем MSE и Spearman’s ρ для полного набора тестов, только светлые белки и только темные белки в добавке.

Задача 5: Прогноз ландшафта стабильности (задача белковой инженерии)

(определение) Это задача регрессии, в которой каждый входной белок x сопоставляется с меткой y∈ℝ, измеряющей самые экстремальные условия, в которых белок x сохраняет свою кратность выше порога концентрации (показатель внутренней стабильности).См. иллюстрацию. Данные взяты из Rocklin et al. [43].

(Impact) Разработка стабильных белков важна, например, для обеспечения доставки лекарств до их деградации. В более общем плане, учитывая широкую выборку измерений белка, поиск лучших уточнений лучших кандидатов полезен для максимизации выхода из дорогостоящих экспериментов по инженерии белка.

(Обобщение) В этом задании проверяется способность модели делать обобщения из широкой выборки релевантных последовательностей и локализовать эту информацию в окрестности нескольких последовательностей, инвертируя тест для флуоресценции, описанный выше.Набор поездов состоит из белков из четырех раундов экспериментального плана, в то время как тестовый набор содержит соседей на расстоянии Хемминга-1 лучших белков-кандидатов.

(Метрики) Мы сообщаем ρ Спирмена на тестовом наборе. В дополнении мы также оцениваем классификацию мутации как стабилизирующую или нестабилизирующую. Мы сообщаем о ρ Спирмена и точности этой задачи в разбивке по топологии белка в дополнении.

5. Модели и экспериментальная установка

Потери:

Мы исследуем две потери с самоконтролем, которые показали успех в НЛП. Первый — следующий — токен прогноз [44], какие модели p ( x I | x ₁ x x _{I -1} ). Поскольку многие белковые задачи выполняются последовательно и требуют двунаправленного контекста, мы применяем вариант предсказания следующего маркера, который дополнительно обучает обратную модель, p ( x _i | +1 , …, x _L ), обеспечивая полный контекст в каждой позиции (при условии марковской последовательности).Второй — предсказание замаскированных токенов [6], которое моделирует p ( x _{замаскированных} | x _{немаскированных} ) путем замены значений токенов в нескольких позициях альтернативными токенами.

Потеря, специфичная для белка:

В дополнение к алгоритмам с самоконтролем мы исследуем другую процедуру обучения, специфичную для белка, предложенную Bepler et al. [11]. Они предполагают, что дальнейшее предварительное обучение моделей под наблюдением может дать значительные преимущества.В частности, они предлагают предварительное обучение с учителем для прогнозирования контактов и удаленного обнаружения гомологии и показывают, что это увеличивает производительность при прогнозировании вторичной структуры. Аналогичная работа в области компьютерного зрения показала, что предварительное обучение с учителем может хорошо переноситься на другие задачи, что делает это перспективным направлением исследований [45].

Архитектуры и обучение:

Мы реализуем три архитектуры: LSTM [46], Transformer [47] и расширенную остаточную сеть (ResNet) [48]. Мы используем 12-слойный преобразователь со скрытым размером 512 единиц и 8 головок внимания, что приводит к модели с параметрами 38M.Гиперпараметры для других моделей были выбраны примерно так, чтобы число параметров в Transformer было примерно таким же. Наш LSTM состоит из двух трехуровневых LSTM с 1024 скрытыми единицами, соответствующими прямой и обратной языковым моделям, выходные данные которых объединяются на последнем уровне, подобно ELMo [5]. Для ResNet мы используем 35 остаточных блоков, каждый из которых содержит два сверточных слоя с 256 фильтрами, размером ядра 9 и скоростью расширения 2. Мы выбрали эти гиперпараметры на основе распространенных вариантов из литературы.Наши задачи под наблюдением такого же размера, как и большинство задач в тесте GLUE [49], который сыграл важную роль в демонстрации успеха самоконтроля в НЛП. Поскольку модели, которые применялись к GLUE, имеют от десятков до сотен миллионов параметров, мы решили сделать наши модели примерно одинакового размера. См. А.7 для экспериментов по удалению размера модели. См. A.2 для получения подробной информации о том, как эти предварительно обученные модели используются в последующих задачах.

Кроме того, мы тестируем две ранее предложенные архитектуры, которые значительно отличаются от трех вышеперечисленных.Первый, предложенный Bepler et al. [11], представляет собой двухуровневую двунаправленную языковую модель, аналогичную обсуждавшейся выше LSTM, за которой следуют три 512 двунаправленных LSTM со скрытыми единицами. Второй, предложенный Alley et al. [12], представляет собой однонаправленный mLSTM [50] с 1900 скрытыми единицами. Подробности о реализации и обучении этих архитектур можно найти в оригинальных документах.

Transformer и ResNet обучены предсказанию маскированных токенов, а LSTM обучены предсказанию следующего токена.И Элли, и соавт. и Беплер и др. обучаются предсказанию следующего токена. Все модели с самостоятельным обучением обучаются на четырех графических процессорах NVIDIA V100 в течение одной недели.

Базовые показатели:

Мы оцениваем изученные функции по двум базовым характеристикам. Первый представляет собой однократное кодирование входной аминокислотной последовательности, которая обеспечивает простую базовую линию. Большинство современных современных алгоритмов классификации белков и регрессии используют преимущества выравнивания или входных данных на основе HMM (см. Раздел 2.2). Выравнивания могут быть преобразованы в различные характеристики, такие как вероятности мутаций [38] или вероятности перехода состояния HMM [34] для каждой позиции аминокислоты. Они объединяются с однократным кодированием аминокислоты, чтобы сформировать другую базовую характеристику. Для наших базовых показателей мы используем входные данные на основе выравнивания, которые варьируются в зависимости от задачи в зависимости от входных данных, используемых текущим современным методом. См. Приложение A.3 для получения подробной информации о функциях, основанных на выравнивании, используемых для каждой задачи. Мы не используем исходные данные на основе выравнивания для задач белковой инженерии.Белки в наборах инженерных данных отличаются только одной аминокислотой, в то время как методы, основанные на выравнивании, ищут белки с высокой идентичностью последовательностей, поэтому методы, основанные на выравнивании, возвращают один и тот же набор признаков для всех белков, которые мы хотим различить.

Экспериментальная установка:

Целью нашей экспериментальной установки является систематическое сравнение всех характеристик. Для каждой задачи мы выбираем конкретную контролируемую архитектуру, опираясь на самые современные, где это возможно, и следим за тем, чтобы тонкая настройка для всех языковых моделей была одинаковой. Подробную информацию об управляемых архитектурах и обучении см. в Приложении A.3.

6. Результаты

содержат точность, недоумение и экспоненциальную перекрестную энтропию (ECE) в задаче языкового моделирования для пяти архитектур, которые мы обучали с самоконтролем, а также случайный базовый уровень модели. Мы сообщаем показатели как для случайного разделения, так и для полностью удерживаемых семей. О контролируемых метриках LSTM сообщается после предварительной подготовки языкового моделирования, но до контролируемой предварительной подготовки. Точность семейства Хелдаута постоянно ниже, чем точность случайного разделения, демонстрируя снижение способности к обобщению вне распределения.Обратите внимание, что хотя некоторые модели имеют меньшую сложность, чем другие, как для наборов со случайным разделением, так и для удерживаемых, эта более низкая сложность не обязательно соответствует лучшей производительности в последующих задачах. Это повторяет открытие Rives et al. [29].

Таблица 1:

Таблица 1:

Моделирование языкового моделирования: Точность моделирования языка (ACC), недоумение (Perp) и экспоненты кросс-энтропия (ECE)

				Случающие семьи			проповедители
	ACC	PERP	ECE	ACC	ACC	Perp	ECE	ECE 9063	ACC	Perp	ECE
Transformer	0. 45	8,89	6,01	0,35	11,77	8,87	0,28	13,54	10,76
LSTM	0,40	8.89	6. 94	0.24	0.24	13.03	13.03	12.73	0,13	0.13	15.36	16.94	16.94
Resnet	0.41	10.16	60654	60654	6. 86	0.31	13.19	9.77		0,28	13.72	10654	10.62
Bepler et al. [11]	0.28	0.28	11.62	10.17	0. 19	14.44	14.32	14.32	0,12	15.62	17.05	17.05
Allley et al. [12]	0,32	11,29	9,08	0.16	15,53	15,49	0,11	16,69	17,68
Случайные	0,04	25	25	0,04	25	25	0,04	25	25

содержит результаты для всех проверенных архитектур и процедур обучения для всех последующих задач в TAPE. Мы сообщаем точность, точность или ρ Спирмена, в зависимости от задачи, поэтому чем выше, тем лучше, и каждая метрика имеет максимальное значение 1.0. См. раздел 4, где указана метрика, указанная в каждой задаче. Подробные результаты и показатели для каждой задачи приведены в Приложении A.8.

Таблица 2:

Таблица 2:

Результаты на Downstream Контролированные задачи

Метод		Структура		Evolutionary	Evention
				SS	Контакты	Гомология	Флуоресмент	Стабильность
Без предварительной подготовки	Трансформатор	0. 70	0,32	0,09	0,22
		LSTM 0,71	0,19	0,12	0,21	0,28
		RESNET 0,70		0,20 0,10	-0. 28	0.61
	Transformer	0.73	0.36	0.21	0.21	0.68	0.68	0.73
LSTM	0.75		0,39 0,26		0,67 0,69
	RESNET 0,75	0,29	0,17	0,21
Bepler и др. [11]	0,73	0,40	0,17	0,33	0,64
Аллей и др. [12]	0,73	0,34	0,23	0,67	0.73
Один горячий	0,69	0,29	0,09	0,14	0,19
Alignment	0,80	0,64	0,09	Н / A	Н/Д

Из этого видно, что предварительное обучение с самоконтролем повышает общую производительность почти всех моделей и всех задач. Дальнейший анализ выявляет аспекты этих задач, требующие значительного улучшения.В задаче флуоресценции распределение является бимодальным с модой ярких белков и модой темных белков (см. ). Поскольку одной из целей использования моделей машинного обучения в белковой инженерии является скрининг потенциальных вариантов, для этих методов важно успешно различать полезные и вредные мутации. показывает, что модель успешно выполняет некоторую кластеризацию флуоресцентных белков, но многие белки все еще неправильно классифицируются.

Распределение обучающих, тестовых и предварительно обученных предсказаний Transformer в темных и ярких режимах, а также t-SNE предварительно обученных вложений белков Transformer, окрашенных логарифмической флуоресценцией.

Для задачи стабильности, чтобы определить, какие мутации модель считает полезными, мы используем родительский белок в качестве границы решения и помечаем мутацию как полезную, если ее прогнозируемая стабильность выше, чем прогнозируемая стабильность родительского белка. Мы обнаружили, что наша лучшая предварительно обученная модель достигает точности 70% в этом прогнозе, в то время как наша лучшая модель без предварительной подготовки достигает точности 68% (полные результаты см. в таблице S9). Улучшение способности отличать полезные мутации от вредных сделало бы эти модели гораздо более полезными в реальных экспериментах по инженерии белков.

В задаче прогнозирования контактов особый интерес представляют контакты на большом расстоянии, которые могут находиться на расстоянии сотен позиций друг от друга. показаны предсказания нескольких моделей для белка, в котором самый длинный контакт происходит между 8-й и 136-й аминокислотами. Предварительное обучение помогает модели собирать больше информации на больших расстояниях и улучшает общее разрешение прогнозируемой карты. Тем не менее, разработанные вручную функции выравнивания дают гораздо более четкую карту, точно разрешающую более дальние контакты.Эта повышенная специфичность очень актуальна для конвейеров прогнозирования структуры [37, 51] и подчеркивает явную проблему для предварительного обучения.

Предсказанные контакты для цепи 1A комигрирующего белка Bacterioferritin (pdbid: 3GKN). Синий цвет указывает на истинно положительные контакты, а красный — на ложноположительные контакты. Более темные цвета представляют большую уверенность модели.

7. Обсуждение

Сравнение с современным уровнем техники.

Как показано на , входные данные на основе выравнивания могут обеспечить мощный сигнал, который превосходит текущие модели с самоконтролем при выполнении нескольких задач.Текущие современные методы прогнозирования вторичной структуры, прогнозирования контактов и дистанционной классификации гомологии принимают входные данные, основанные на выравнивании. Эти методы сочетают входные данные на основе выравнивания с другими методами (например, многозадачное обучение, регуляризация ядра) для достижения дополнительного повышения производительности. Для сравнения, NetSurfP-2.0 [34] достигает 85% точности на наборе данных вторичной структуры CB513 [36], по сравнению с 75% точностью нашей лучшей модели, RaptorX [52] достигает 0. 69 при L/5 при прогнозировании контактов CASP12 по сравнению с 0,49 в нашей лучшей модели, а DeepSF [38] достигает 41% точности при удаленном обнаружении гомологии по сравнению с 26% в нашей лучшей модели.

Необходимость нескольких тестовых задач.

Наши результаты подтверждают нашу гипотезу о том, что для надлежащего тестирования производительности данного метода требуется несколько задач. Наш Transformer, который хуже всего справляется с прогнозированием вторичной структуры из трех моделей, лучше всего справляется с задачами флуоресценции и стабильности.0,21 по сравнению с 0,67 у LSTM. Это показывает, что производительность одной задачи не отражает в полной мере знания и предубеждения обученной модели, что создает необходимость в многозадачных тестах, таких как TAPE.

8. Future Work

Изучение репрезентации белков — захватывающая область с невероятными возможностями для расширения, инноваций и воздействия. Экспоненциально растущий разрыв между данными о меченых и немеченых белках означает, что обучение с самоконтролем будет продолжать играть большую роль в машинном обучении для белков. Наши результаты показывают, что ни одна модель с самоконтролем не дает наилучших результатов во всех задачах, связанных с белком. Мы считаем, что это явная проблема для дальнейших исследований в области обучения с самостоятельным учителем, поскольку остается исследовать огромное пространство модельной архитектуры, процедур обучения и выбора неконтролируемых задач. Возможно, моделирования языка как задачи недостаточно, и необходимы задачи, специфичные для белка, чтобы поднять производительность выше уровня техники. Дальнейшее изучение взаимосвязи между представлениями на основе выравнивания и изученными представлениями будет необходимо, чтобы извлечь выгоду из преимуществ каждого из них.Мы надеемся, что наборы данных и тесты в TAPE обеспечат систему систематической оценки моделей, которая позволит большему количеству исследователей машинного обучения внести свой вклад в эту область.

Благодарности

Мы благодарим Philippe Laban, David Chan, Jeffrey Spence, Jacob West-Roberts, Alex Crits-Cristoph, Surojit Biswas, Ethan Alley, Mohammed AlQuraishi, Grigory Khimulya и Kevin Yang за ценный вклад в этот документ. Мы благодарим программу AWS Educate за предоставление ресурсов для обучения наших моделей.Кроме того, мы признательны за финансирование Berkeley Deep Drive, Chan-Zuckerberg Biohub, DARPA XAI, NIH, Packard Fellowship for Science and Engineering и Open Philanthropy Project.

Информация для участников

Рошан Рао, Калифорнийский университет в Беркли.

Николас Бхаттачарья, Калифорнийский университет в Беркли.

Нил Томас, Калифорнийский университет в Беркли.

Ян Дуань, covariant.ai.

Си Чен, covariant.ai.

Джон Кэнни, Калифорнийский университет в Беркли.

Питер Аббил, Калифорнийский университет в Беркли.

Юн С. Сонг, Калифорнийский университет в Беркли.

Ссылки

[2] Anfinsen CB, Haber E, Sela M, White FH Jr., и Кинетика образования нативной рибонуклеазы при окислении восстановленной полипептидной цепи. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 47(9):1309–14, 1961. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][3] Yanofsky C, Horn V, and Thorpe D. Отношения структуры белка, выявленные мутационным анализом. Science (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк), 146(3651):1593–4, 1964.[PubMed] [Google Scholar][4] Альтшух Д., Вернет Т., Берти П., Морас Д. и Нагаи К. Скоординированные аминокислотные замены в гомологичных семействах белков. Protein engineering, 2(3):193–9, 1988. [PubMed] [Google Scholar][5] Питерс Мэтью, Нойманн Марк, Ийер Мохит, Гарднер Мэтт, Кларк Кристофер, Ли Кентон и Зеттлемойер Люк. Глубокие контекстуализированные представления слов в материалах конференции 2018 года Североамериканского отделения Ассоциации вычислительной лингвистики: технологии человеческого языка, том 1 (длинные статьи), страницы 2227–2237, Новый Орлеан, Луизиана, 2018.Ассоциация компьютерной лингвистики. [Google Scholar][6] Девлин Джейкоб, Чанг Мин-Вей, Ли Кентон и Тутанова Кристина. BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. arXiv, 2018. [Google Scholar][7] Рэдфорд Алек, Ву Джеффри, Чайлд Ревон, Луан Дэвид, Амодей Дарио и Суцкевер Илья. Языковые модели — это неконтролируемые многозадачные учащиеся. Блог OpenAI, 1:8, 2019. [Google Scholar][8] Тимоти А. Уайтхед, Аарон Шевалье, Сонг Ифань, Дрейфус Сирилль, Сарел Дж. Флейшман, Сесилия Де Маттос, Крис А. Майерс, Хетунандан Камисетти, Блэр Патрик, Ян А. Уилсон и др. .Оптимизация аффинности, специфичности и функции разработанных ингибиторов гриппа с использованием глубокого секвенирования. Nature biotechnology, 30(6):543, 2012. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][9] Васкес Эстер, Нойс Феррер-Миральес Рамон Мангес, Хосе Л. Корчеро-младший Шварц, Вильяверде Антонио и др. . Модульная белковая инженерия в новых методах лечения рака. Текущий фармацевтический дизайн, 15(8):893–916, 2009. [PubMed] [Google Scholar][10] Пердигао Нельсон, Генрих Джулиан, Столте Кристиан, Сабир Кеннет С., Бакли Майкл Дж., Табор Брюс, Сигнал Бет, Глосс Брайан С., Хамманг Кристофер Дж., Рост Буркхард, Шафферханс Андреа и О’Донохью Шон И. Неожиданные особенности темного протеома. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(52):15898–15903, 2015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][11] Беплер Тристан и Бергер Бонни. Изучение встраивания белковых последовательностей с использованием информации о структуре. На Международной конференции по образовательным представлениям, 2019 г. [Google Scholar][12] Элли Итан С., Химуля Григорий, Бисвас Суроджит, Аль Кураиши Мохаммед и Черч Джордж М.. Унифицированная рациональная белковая инженерия с глубоким изучением представлений только на основе последовательностей. bioRxiv, стр. 589333, 2019. [Google Scholar][13] Альтшул Стивен Ф., Мэдден Томас Л., Шеффер Алехандро А., Чжан Цзинхуэй, Чжан Чжэн, Миллер Уэбб и Липман Дэвид Дж. Взрыв с разрывом и пси-взрыв: новое поколение программ поиска белковых баз данных. Исследование нуклеиновых кислот, 25(17):3389–3402, 1997. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][14] Реммерт Майкл, Бигерт Андреас, Хаузер Андреас и Йоханнес Сёдинг.HHblits: молниеносный итеративный поиск последовательности белков путем выравнивания HMM-HMM. Nature Methods, 9(2):173–175, 2012. [PubMed] [Google Scholar][15] Soding J, Biegert A, and Lupas AN. Интерактивный сервер HHpred для определения гомологии белков и прогнозирования их структуры. Nucleic Acids Research, 33 (веб-сервер): W244–W248, 2005. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][16] Эдди Шон Р. Профиль скрытых марковских моделей. Bioinformatics (Оксфорд, Англия), 14(9):755–763, 1998. [PubMed] [Google Scholar][17] IUPAC-IUB.Рекомендации по номенклатуре и символике аминокислот и пептидов. Чистое приложение Chem, 56:595–623, 1984. [Google Scholar][18] Creighton Thomas E. Белки: структуры и молекулярные свойства. Macmillan, 1993. [Google Scholar][19] Рост Буркхард. Сумеречная зона выравнивания белковых последовательностей. Protein Engineering, Design and Selection, 12(2):85–94, 1999. [PubMed] [Google Scholar][20] Brenner Steven E, Chothia Cyrus, and Hubbard Tim JP. Оценка методов сравнения последовательностей с надежными структурно идентифицированными отдаленными эволюционными отношениями.Proceedings of the National Academy of Sciences, 95(11):6073–6078, 1998. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][21] Альтшул Стивен Ф., Гиш Уоррен, Миллер Уэбб, Майерс Юджин В., и Липман Дэвид Дж. Базовый инструмент локального поиска выравнивания. Journal of Molecular Biology, 215(3):403–410, 1990. [PubMed] [Google Scholar][22] Дурбин Ричард, Эдди Шон Р., Крог Андерс и Митчисон Грэм. Анализ биологических последовательностей: вероятностные модели белков и нуклеиновых кислот. Издательство Кембриджского университета, 1998.[Google Scholar][23] Шапель Оливье, Шолкопф Бернхард и Зин Александер. Полуконтролируемое обучение. IEEE Transactions on Neural Networks, 20(3):542–542, 2009. [Google Scholar][24] Молт Джон, Фиделис Кшиштоф, Криштафович Андрей, Шведе Торстен и Трамонтано Анна. Критическая оценка методов предсказания структуры белка (CASP) — Раунд XII. Белки: структура, функция и биоинформатика, 86:7–15, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][26] Уэстон Джейсон, Чжоу Дэнгён, Элиссефф Андре, Ноубл Уильям С. и Лесли Кристина С.Полуконтролируемая классификация белков с использованием кластерных ядер. В Достижениях в системах обработки нейронной информации, стр. 595–602, 2004 г. [Google Scholar][27] Шин Хёнджунг и Цуда Кодзи. Прогнозирование функции белка по сетям. In Semi- Supervised Learning, 2006. [Google Scholar][28] Хайнцингер Майкл, Эльнаггар Ахмед, Ван Ю, Даллаго Кристиан 4, Начаев Дмитрий, Маттес Флориан и & Рост Буркхард. Моделирование языка жизни — белковые последовательности глубокого обучения. bioRxiv, 2019. [Google Scholar][29] Ривз Александр, Гоял Сиддхарт, Мейер Джошуа, Го Деми, Отт Майл, Зитник С.Лоуренс, Ма Джерри и Фергус Роб. Биологическая структура и функция возникают в результате масштабирования неконтролируемого обучения до 250 миллионов белковых последовательностей. bioRxiv, 2019. [Google Scholar][30] Риссельман Адам Дж., Ингрэм Джон Б. и Маркс Дебора С.. Глубокие генеративные модели генетической изменчивости отражают последствия мутаций. Nature Methods, 15(10):816–822, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][31] Кевин К. Ян Закари Ву, Бедбрук Клэр Н. и Арнольд Фрэнсис Х. Изучение встраивания белков для машинного обучения .Bioinformatics, 34(15):2642–2648, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][32] Ван Алекс, Пруксачаткун Яда, Нангиа Никита, Сингх Аманприт, Майкл Джулиан, Хилл Феликс, Леви Омер и Боуман Сэмюэл Р. Суперклей: более надежный эталон для систем понимания языка общего назначения. Препринт arXiv arXiv: 1905.00537, 2019. [Google Scholar][33] Эль-Гебали Сара, Мистри Джайна, Бейтман Алекс, Эдди Шон Р., Лучани Орельен, Поттер Саймон С., Куреши Мэтлуб, Ричардсон Лорна Дж., Салазар Густаво А., Смарт Альфредо , Sonnhammer Erik LL, Hirsh Layla, Paladin Lisanna, Piovesan Damiano, Tosatto Silvio CE и Finn Robert D.База данных семейств белков Pfam в 2019 г. Nucleic Acids Research, 47(D1):D427–D432, 2019. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][34] Клаузен Майкл Шанц, Джесперсен Мартин Клостер, Нильсен Хенрик, Дженсен Камилла Кьяргаард, Юрц Ванесса Изабель, Соендерби Каспер Каае, Соммер Мортен Отто Александр, Винтер Оле, Нильсен Мортен, Петерсен Бент и др. Netsurfp-2.0: улучшенное предсказание структурных особенностей белка за счет интегрированного глубокого обучения. Белки: структура, функция и биоинформатика, 2019.[PubMed] [Google Scholar][35] Дроздецкий Алексей, Коул Кристиан, Проктер Джеймс и Бартон Джеффри Дж. JPred4: сервер предсказания вторичной структуры белка. Nucleic Acids Research, 43(W1):W389–W394, 2015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][36] Кафф Джеймс А. и Бартон Джеффри Дж. Оценка и улучшение методов множественной последовательности для предсказания вторичной структуры белка . Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 34(4):508–519, 1999. [PubMed] [Google Scholar][37] Kim David E., Фрэнк ДиМайо Рэй Ю-Руэй Ван, Сун Ифань и Бейкер Дэвид. Один контакт на каждые двенадцать остатков обеспечивает надежное и точное моделирование структуры белка на уровне топологии. Белки: структура, функция и биоинформатика, 82:208–218, 2014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][38] Хоу Цзе, Адхикари Бадри и Ченг Цзяньлинь. Deepsf: глубокая сверточная нейронная сеть для сопоставления белковых последовательностей со складками. Bioinformatics, 34(8):1295–1303, 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][39] Таварес Летисия Стефан, да Силва Каролина душ Сантуш Фернандес, Кариус Соуза Винисиус, да Силва Ваниа Лусия, Галуппо Диниз Клаудио и Де Оливейра Сантос Марсело.Стратегии и молекулярные инструменты для борьбы с устойчивостью к противомикробным препаратам: резистом, транскриптом и антимикробные пептиды. Frontiers in microbiology, 4:412, 2013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][40] Liu Jun-Jie, Orlova Natalia, Benjamin L Oakes Enbo Ma, Hannah B Spinner Katherine LM Baney, Chuck Jonathan, Tan Дэн, Нотт Гэвин Дж., Харрингтон Лукас Б. и др. Ферменты Casx составляют отдельное семейство РНК-управляемых редакторов генома. Nature, 566(7743):218, 2019. [Бесплатная статья ЧВК] [PubMed] [Google Scholar][41] Саркисян Карен С, Болотин Дмитрий А, Меер Маргарита В, Усманова Динара Р, Мишин Александр С, Шаронов Георгий В, Иванков Дмитрий Н, Божанова Нина Г, Баранов Михаил С, Сойлемез Онуралп и др. Местный фитнес-ландшафт зеленого флуоресцентного протеина. Nature, 533(7603):397, 2016. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][42] Ян Кевин К., Ву Захари и Арнольд Фрэнсис Х. Машинное обучение в белковой инженерии. Препринт arXiv arXiv: 1811.10775, 2018. [Google Scholar][43] Роклин Габриэль Дж., Чидяусику Тамука М., Горешник Инна, Форд Алекс, Хулистон Скотт, Лемак Александр, Картер Лорен, Равичандран Рашми, Маллиган Викрам К., Шевалье Аарон и др. . Глобальный анализ сворачивания белков с использованием массивно-параллельного дизайна, синтеза и тестирования.Science, 357(6347):168–175, 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][44] Миколов Томаш, Карафиат Мартин, Бургет Лукаш, Чернок Ян и Худанпур Санджив. Языковая модель на основе рекуррентной нейронной сети. На одиннадцатой ежегодной конференции международной ассоциации речевой коммуникации, 2010 г. [Google Scholar][45] Донахью Джефф, Цзя Янцин, Виньялс Ориол, Хоффман Джуди, Чжан Нин, Ценг Эрик и Даррелл Тревор. DeCAF: функция глубокой сверточной активации для универсального визуального распознавания. Journal of Machine Learning Research, 2013. [Google Scholar][46] Хохрайтер Зепп и Шмидхубер Юрген. Длинная кратковременная память. Нейронные вычисления, 9(8):1735–1780, 1997. [PubMed] [Google Scholar][47] Васвани Ашиш, Шазир Ноам, Пармар Ники, Ушкорейт Якоб, Джонс Ллион, Айдан Н Гомес, Лукаш Кайзер и Полосухин Илья. Внимание — это все, что вам нужно. Гайон И., Люксбург У.В., Бенгио С., Уоллах Х., Фергус Р., Вишванатан С. и Гарнетт Р., редакторы журнала «Улучшения в системах обработки нейронной информации». 30, страницы 5998–6008.Curran Associates, Inc, 2017. [Google Scholar][48] Ю Фишер, Колтун Владлен и Фанхаузер Томас. Расширенные остаточные сети. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2017 г. [Google Scholar][49] Ван Алекс, Сингх Аманприт, Майкл Джулиан, Хилл Феликс, Леви Омер и Боуман Сэмюэл Р. Клей: многозадачный тест и аналитическая платформа для понимания естественного языка. Препринт arXiv arXiv:1804.07461, 2018. [Google Scholar][50] Краузе Бен, Лу Лян, Мюррей Иэн и Реналс Стив. Мультипликативный lstm для моделирования последовательности. Препринт arXiv arXiv:1609.07959, 2016. [Google Scholar][51] Шаршмидт Йорг, Монастырский Богдан, Криштафович Андрей и Александр М.Дж.Дж. Бонвен. Оценка прогнозов контактов в casp12: коэволюция и глубокое обучение, достигшее совершеннолетия. Белки: структура, функция и биоинформатика, 86:51–66, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][52] Ма Цзянжу, Ван Шэн, Ван Чжиюн и Сюй Цзиньбо. Прогнозирование контакта с белками путем интеграции совместного анализа эволюционного сцепления и контролируемого обучения.Bioinformatics, 31(21):3506–3513, 2015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][53] Молт Джон, Фиделис Кшиштоф, Крыштафович Андрей, Шведе Торстен и Трамонтано Анна. Критическая оценка методов предсказания структуры белка (casp) — раунд xii. Белки: структура, функция и биоинформатика, 86:7–15, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][54] Ян Юэдун, Гао Цзяньчжао, Ван Цзихуа, Хеффернан Рис, Хэнсон Джек, Паливал Кулдип, и Чжоу Яоци. Шестьдесят пять лет долгого пути в предсказании вторичной структуры белка: последний отрезок? Брифинги по биоинформатике, 19(3):482–494, 2016.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][55] Стивенс Рэймонд К. Стоимость и ценность трехмерной структуры белка. Drug Discovery World, 4(3):35–48, 2003. [Google Scholar][56] Фокс Наоми К., Бреннер Стивен Э. и Чандония Джон-Марк. Область применения: Структурная классификация белков — расширенная, объединяющая скоп и астральные данные, а также классификация новых структур. Исследование нуклеиновых кислот, 42(D1):D304–D309, 2013. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][57] Berman Helen M, Westbrook John, Feng Zukang, Gilliland Gary, Talapady N Bhat, Weissig Helge, Шиндялов Илья Н, и Борн Филип Е.Банк данных по белкам. Исследование нуклеиновых кислот, 28(1):235–242, 2000. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][58] Кастель Синди Дж. и Бэнфилд Джиллиан Ф. Основные новые микробные группы расширяют разнообразие и изменяют наше понимание Дерево жизни. Cell, 172(6):1181–1197, 2018. [PubMed] [Google Scholar][59] Симайер Стефан, Грубер Маркус и Йоханнес Сёдинг. CCMpred — быстрое и точное предсказание контактов белковых остатков с остатками коррелированных мутаций. Биоинформатика, 30(21):3128–3130, 2014.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar][60] Чен Тяньци, Сюй Бин, Чжан Чиюань и Гестрин Карлос. Обучение глубоких сетей с сублинейной стоимостью памяти. arXiv, 2016. [Google Scholar][61] Робби П. Йостен, Тим А.Х. Те Бик, Кригер Эльмар, Мартен Л. Хеккельман, Роб В.В. Хофт, Шнайдер Рейнхард, Сандер Крис и Вринд Герт. Серия баз данных, связанных с pdb, для повседневных нужд. Исследование нуклеиновых кислот, 39(suppl_1):D411–D419, 2010. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Tape | Софтьюб

Для всех продуктов Softube требуется компьютер с соответствующим хост-программным обеспечением DAW (ни одно из них не включено).

Версии плагинов Softube от 2. 5.18 и выше имеют следующие минимальные требования:

Все исходные версии

• Mac OS X 10.13 до 11.6.1 — Mac OS 12 Monterey ожидается поддержка
• 64-разрядная версия Windows 10 — ожидается поддержка Windows 11
• Mac: Intel Core i3 / i5 / i7 / Xeon — ожидается поддержка M1
• Windows: Intel Core i3 / i5 / i7 / Xeon / AMD Quad-Core или новее
• Разрешение экрана более 1280×800
• Рекомендуется 8 ГБ ОЗУ или более, а также не менее 8 ГБ свободного места на жестком диске для установки (отдельные подключаемые модули занимают меньше места, а образцы библиотек могут потребовать дополнительного места на диске).
• Аккаунт Softube
• Аккаунт iLok
• Доступ в Интернет для загрузки программ установки и управления лицензиями
• iLok поколения 2 и выше, если вы собираетесь использовать ключ iLok для авторизации подключаемых модулей (обратите внимание, что наличие физического USB-ключа iLok не является обязательным)

 

Теоретически должно работать любое 64-битное хост-приложение, совместимое с VST, VST3, AU или AAX (Pro Tools 11. 0.2 или выше). Однако из-за различий хостов плагинов между DAW и наших собственных строгих стандартов тестирования мы официально тестируем наши плагины и инструменты только в самых последних версиях Pro Tools , Logic Pro , Cubase , . Ableton Live , Studio One , Reaper и Cakewalk .Плагины Softube не тестируются на системах, не указанных в списке, но, скорее всего, они работают, пока выполняются системные требования. Мы не можем гарантировать решение проблем в неподдерживаемых системах.

 

Примечание. Мы проверили базовую функциональность наших подключаемых модулей и Softube Central в macOS Monterey , работающем под управлением Apple Rosetta 2 , и первоначальные тесты выглядят многообещающе. Нативная поддержка Silicon M1 ожидается.

Примечание: Мы провели первоначальные тесты Softube Central и наших подключаемых модулей в Windows 11 с положительными предварительными результатами.Дальнейшее тестирование и объявления будут следовать.

 

Что касается различных форматов VST, мы настоятельно рекомендуем использовать VST3, поскольку некоторые из наших подключаемых модулей имеют функции, отсутствующие в старом формате VST. Поддерживаемые частоты дискретизации: 44,1, 48, 88,2, 96, 176,4 и 192 кГц как в моно, так и в стерео. Рекомендуется самая последняя отладочная версия вашего приложения DAW. AAX DSP в настоящее время не находится в активной разработке. TDM/VENUE больше не поддерживается (старые загрузки доступны на странице «Устаревшие установщики»)

Найдите необходимый установщик Softube как для Softube Central, так и для отдельных подключаемых модулей.

Версия AAX DSP

• Для AAX DSP необходимо выполнить вышеуказанные требования для собственных версий. Вам также потребуется карта обработки Avid HDX. Информацию о подключаемых модулях, доступных для AAX DSP, см. в разделе Какие подключаемые модули Softube поддерживают AAX DSP?

Развлекательная программа для развития мелкой и крупной моторики!

Посмотрите эти веселые занятия с лентой! Идеально подходит для развития мелкой и крупной моторики!

Дети ЛЮБЯТ ленту! Есть что-то волшебное в липких вещах — вы можете снять их с рулона, пока мама не смотрит, вы можете использовать их для упаковки подарков, и вы можете использовать их, чтобы починить или повесить что угодно!

Но тейп также можно использовать для развития моторики и координации у детей.Терапевтам и учителям нравится этот простой инструмент, потому что рулон ленты небольшой, легкий, дешевый и удобный для хранения. Кроме того, он поставляется во всевозможных красивых цветах и ​​​​узорах, чтобы заинтересовать и увлечь малышей!

Веселые занятия с лентой

Возьмите рулон малярной ленты , ленты васи или другой красочной ленты и приступайте к работе!

1 || Легкая игра с мелкой моторикой

Маленькие дети любят отрывать скотч от любой поверхности. Наклейте несколько отрезков скотча на ковер или на столешницу и дайте им потрогать! Они могут снимать его, приклеивать обратно, делать узоры или создавать картинки. Отлично подходит для построения силы рук !

2 || Баланс практика

Сделайте длинную полосу скотча на полу, чтобы создать простой бревно! Сделайте длинную дорожку, по которой дети будут ходить по всему дому, — измените ее, добавив зигзаги или другие узоры, чтобы усложнить баланс и улучшить координацию.

3 || Весело прыгать!

Попробуйте эту веселую игру с прыжками на ленте от Hands on: as we растет!

4 || Игры в помещении

Используйте ленту, чтобы создать игру в классики в помещении, кольцо вокруг букетов или крестики-нолики в дождливый день.

5 || Игра с тонкой моторикой

Оберните длинную ленту вокруг любимой фигурки или игрушки и посмотрите, смогут ли дети «спасти» ее, размотав и отклеив ленту — больше удовольствия от мелкой моторики!

6 || Игра «Накорми рыбку»

Это забавный способ использования ленты для развития всех видов мелкой и крупной моторики.

7 || Разрезание лабиринтов

Используйте ленту для создания лабиринтов  , чтобы дети могли вырезать их ножницами, или попробуйте это веселое занятие по вырезанию транспортных средств .

8 || Идентификация части тела

Попросите детей, следуя инструкциям, приклеить небольшой кусочек скотча к разным частям тела — это весело в группе или один на один.

9 || Практика предварительной перевязки

Для детей, которые еще не совсем готовы начать работать над навыками одевания, попробуйте приклеить ленту в труднодоступных местах на теле (например, на ступнях, спине, плечах, локтях), чтобы они могли потренироваться дотягиваться до разных частей тела. тела.

Адресованные области навыков: мелкая моторика, хватка , сила, визуальная моторная интеграция, крупная моторика, координация , моторный контроль, баланс

Следующие две вкладки изменяют содержимое ниже.

Клэр Хеффрон — соавтор The Inspired Treehouse и детский эрготерапевт в дошкольных/начальных школах. Она начала свою карьеру со степени бакалавра журнальной журналистики, но быстро изменила курс, чтобы продолжить обучение в аспирантуре по трудотерапии. Практикует терапию в течение 10 лет в государственных и специализированных дошкольных/начальных школах. Она мама трех забавных, шумных мальчиков, и полагается на йогу, хорошую еду и время на свежем воздухе, чтобы вернуть ее к центру.

Последние сообщения Клэр Хеффрон (посмотреть все)

Скотч-арт — TinkerLab —

Мы любим ленты. Ты?

Малыши и дошкольники обожают ленту, поэтому сегодня я расскажу, как вы можете устроить свою собственную простую художественную провокацию: тейп-арт для малышей.

Лента с цветной лентой, прозрачной лентой, бумажной лентой: маленькие дети с удовольствием будут использовать ленту в этом конструкторском задании, основанном на процессе, которое развивает мелкую моторику, композиционный выбор, творческое мышление и многое другое.

Вы видели эту красочную бумажную ленту в Target? Это из линии Kid Made Modern, и вы можете найти ее в разделе товаров для творчества. Я не партнер — просто счастливый клиент.

Это , а не лента васи, , если вам интересно. Лента васи традиционно изготавливается из рисовой бумаги и имеет прозрачное качество. Эта лента довольно тяжелая; Я думаю, по этой фотографии вы можете сказать, что у него есть какое-то тело, что облегчает манипулирование маленькими ручками.

Лента поставляется в длинном картонном рулоне, поэтому я смастерил самодельный дозатор ленты из ПВХ-трубы и соединителей, которые поставлялись с нашим набором Fort Magic , и он прекрасно помогает поддерживать порядок на столе.

После нескольких месяцев наблюдения за тем, как мои дети используют эту причудливую ленту, я пришел к выводу, что — дитя любви к наклейкам и оберточной бумаге. Удобно приклеивать одну вещь к другой, но мои дети в основном используют ее как украшение.

В этот конкретный день я очистил наш художественный стол, разрезал коричневые бумажные пакеты на полоски шириной 6 дюймов, и подарил своим детям бумажную ленту и коричневые бумажные пакеты.Им это понравилось.

Моя 4-летняя дочь любит сама резать скотч и тщательно выстраивает скоординированные горизонтальные линии на бумаге.

О, это и заклеивание пальцев изолентой.

Моя 2-летняя девочка едва научилась резать (мы много тренируемся, и я рекомендую резать пластилин , если вы тоже этим занимаетесь), поэтому я заранее нарезала для нее множество деталей, чтобы лента по желанию.Она провела все время, накладывая один кусок ленты поверх другого.

Помните, это процесс, человек, а не продукт!

Я также вытащила наши наклейки в виде точек и гаражных распродаж, , которые 2-летняя R добавила к своей стопке лент.

Это завершенная работа моего 2-летнего ребенка, которая сильно отличается от интерпретации материалов моим 4-летним ребенком…

Итак, какой у вас дизайнерский материал на сегодня?

После этого красочного скотча мы перешли к прозрачному скотчу, новому набору наклеек, майлару и трафаретам с буквами.

Больше вдохновения от Tinker-Past…

Проблемы с лентой на бетоне и как их избежать

Пример того, как синяя малярная лента тянет вверх и повреждает акриловый герметик и кислотный краситель. Фотографии предоставлены Крисом Салливаном

Недавно ко мне обратился крупный производитель лент и клеев для строительной отрасли. Они хотели узнать о типах клеев и лент, используемых декоративными бетоноукладчиками, а также об общих проблемах с лентой на бетоне.Их область интересов была сосредоточена на проблемах, с которыми сталкивались аппликаторы при использовании их продуктов для типичных декоративных работ.

Мне не пришлось долго думать, чтобы составить список предложений и общих проблем с лентой на бетоне. Как и многие вспомогательные продукты, используемые декоративными установщиками, ленты и клеи, используемые в отрасли, обычно поступают с других рынков и представляют собой не что иное, как лучший вариант, доступный в то время. Иногда эти перекрестные продукты делают свою работу.Однако в других случаях они терпят неудачу и вызывают проблемы.

Многие знают, что производители декоративного бетона десятилетиями боролись с проблемой лент. Они варьируются от разрыва ленты при наложении наложений до растекания пятен под лентой и эффективности адгезии при намокании ленты.

Но, безусловно, одной из самых больших проблем с лентой на бетоне в декоративной промышленности является проблема химического сваривания между лентой и герметиком, что приводит к выходу герметика из строя при натягивании ленты.Интересно, что это не широко обсуждается и еще меньше понимается. Я был одним из первых, кто определил этот вопрос как проблему в нашей отрасли более 10 лет назад. И я до сих пор включаю эту тему почти во все свои сегодняшние презентации по устранению неполадок.

Лента при новой установке

Нет ничего хуже, чем завершить проект по красивому морилке или штампованному бетону, где все довольны и вам платят вовремя, только чтобы получить этот ужасный телефонный звонок — у нас проблема!

Подрядчики по покраске или домовладелец приклеили защитную бумагу к декоративному полу через две недели после того, как вы завершили работу.Когда на следующий день они натянули ленту, она унесла с собой весь герметик и морилку. Это оставило длинную уродливую узкую полосу везде, где они приклеили скотч. Это большая проблема. Что еще хуже, владелец обычно ложно обвиняет декоративного установщика в плохой установке оригинальной работы.

Приведенный выше сценарий на самом деле имеет место чаще, чем большинство в нашей отрасли думает. Проблема возникает со всеми типами лент, даже с синей и зеленой малоклейкими марками, и со всеми типами герметичных полов. Я обнаружил, что это чаще происходит с акриловыми герметиками и когда герметику меньше месяца.

Винить смолу ленты

Основная причина этой проблемы заключается в гибкости и типе смолы, используемой в большинстве строительных лент. Если вы внимательно посмотрите на клей на обратной стороне ленты, то увидите, что он очень гибкий. Клей приобретает гибкость благодаря пластификаторам, а именно добавкам, которые делают пластмассы и каучуки более мягкими и гибкими.Например, в высокопроизводительных автомобильных шинах много пластификатора. Это делает их более мягкими, обеспечивая лучшее сцепление с дорогой.

Эти пластификаторы позволяют клею растекаться или «мигрировать» для лучшего сцепления с поверхностью. Поскольку большинство декоративных герметиков имеют некоторую пористость, клей мигрирует в эти поры, образуя очень прочную связь. Когда вы удаляете ленту, если эта связь между лентой и герметиком превышает прочность связи герметика с бетоном, герметик — а часто и пятно — тоже отрывается.

(Термин «миграция пластификатора», который использовался для описания этого явления, не совсем точен. Пластификатор не мигрирует из клея. Скорее, он позволяет клею мигрировать в герметик. Я думаю, что это лучший термин. будет миграция клея.)

Есть еще одна проблема. Акриловая смола, используемая в клее для большинства лент, аналогична акриловой смоле, используемой в большинстве декоративных герметиков и продуктов для отверждения и герметизации. Когда вы наносите акриловый герметик, вам нужно определенное окно для высыхания герметика, чтобы сформировать эту износостойкую поверхность.

Герметик может быть сухим на ощупь через один-два дня после нанесения, но это не означает, что он химически полностью высох. Процесс может занять несколько недель в зависимости от температуры, влажности и толщины слоя герметика. Еще один залитый кислотой заклеенный пол, поврежденный малярным скотчем.

Крепкая связь

Когда вы используете ленту с акриловым клеем на полу с акриловым герметиком, все еще химически высыхающим, две акриловые смолы могут образовать очень прочную и постоянную химическую связь. Я видел случаи, когда эта связь была настолько прочной, что при удалении ленты она не просто стягивала герметик и пятно. Он также снял верхний слой бетона толщиной 1/16 дюйма.

Вот почему проблема отрыва герметика лентой от бетона часто возникает при использовании новых герметичных полов. Но не позволяйте этому обмануть вас — химическая сварка между акриловыми смолами может произойти в любое время, если существуют подходящие условия. Это также может иметь место между лентой и другими распространенными декоративными герметизирующими смолами, такими как полиуретаны, эпоксидные смолы, полиаспарагиновые кислоты и полимочевины.

Если вам нужно отремонтировать пол, с которого лента удалила герметик и краску, лучший подход, который я нашел, заключается в использовании методов искусственной отделки с оттенками и пятнами, чтобы подправить цвет в областях, проклеенных лентой, с последующей повторной герметизацией. Более инвазивный подход включает химическую зачистку всего пола, перекрашивание, а затем повторное запечатывание.

Проблема миграции клея не касается герметизированных поверхностей. Я видел значительный ущерб, когда установщики наносили ленту на незапечатанный бетон перед окрашиванием.Происходит тот же процесс, но вместо того, чтобы клей мигрировал в герметик, он мигрирует в бетон. Когда установщик натягивает ленту, часть клея остается в порах бетона. Недостатком является то, что вы не можете видеть его, пока бетон не окрасится, и тогда он проявляется в виде пятнистой линии на полу.

Тест перед окрашиванием

Это еще одна веская причина провести тест воды на бетоне перед окрашиванием — линия клея будет видна и даст вам возможность справиться с ней до окрашивания пола.Если вам нужно удалить клей с бетонного пола, лучше всего использовать растворитель для разжижения клея, а затем легкую скраб и протирание тряпкой.

Как и все в природе, время и температура играют роль. С повышением температуры увеличивается и скорость реакции. Скорость «миграции клея» и «химического сваривания» увеличивается с повышением температуры и чем дольше две поверхности находятся в контакте.

Я выступаю за воздержание от скотча на любом полу, на который будет нанесена декоративная отделка, и особенно на любой пол, который был заклеен.Конечно, это может измениться, когда и если производители разработают ленточные продукты для производства декоративного бетона с учетом этих проблем.

---

Вопросы читателя

Вопрос

Мы строим дом с полированным бетонным полом, смешанным с морилкой цвета древесного угля. Наш строитель залил и загерметизировал около 10 месяцев назад. Теперь они готовы к покраске обшивки. Наш строитель не беспокоится о том, что маляры используют синюю изоленту для приклеивания бумаги к полу, потому что она так долго сохнет.Тем не менее, я все еще очень обеспокоен после того, как так много прочитал о проблемах с лентой и бетоном. Как вы думаете, это будет проблемой? Как покрасить отделку, не наклеивая скотч на пол?

Ответ от Concrete Decor

Ваши опасения оправданы.

Полированный бетон часто включает защитное покрытие, называемое «защитным». Нанесите защитный кожух в конце процесса полировки, а затем отшлифуйте, чтобы отвердить и укрепить покрытие. Я не слышал о проблемах, возникающих из-за того, что клейкая лента отрывает это покрытие от пола, НО это не значит, что этого не может произойти.

Вместо синей ленты я рекомендую использовать малярную «зеленую ленту» (также известную как Frog Tape). Это более легкая малярная лента, используемая на чувствительных поверхностях. Он будет одинаково хорошо защищать поверхность. Кроме того, отговаривайте вашего маляра оставлять эту маску на полу в течение длительного периода времени.

Есть еще вопросы по вашему проекту?

10 советов для ваших клиентов с наращенными лентами волосами

Вот наша любимая инсайдерская информация, которую вы можете сообщить своим клиентам, прежде чем они покинут свои встречи. Это сохранит красоту и наилучшее состояние накладных волос до следующей встречи с вами. Давайте перейдем к 10 советам!

 

1. Избегайте продуктов для волос, содержащих силикон

Это особенно важно для шампуня и кондиционера. Вот краткое объяснение того, почему силиконы не очень хороши для ваших волос: силиконы покрывают ваши волосы тонким водонепроницаемым покрытием, которое делает ваши волосы скользкими и помогает им распутываться. Однако силиконовые продукты трудно полностью смыть, они могут затруднить приклеивание волос к наращенным волосам и могут сделать волосы тяжелыми и жирными.

 

2. Не используйте средства на масляной основе возле корней

Масла для волос и несмываемые кондиционеры рядом с корнями начнут разрушать ленту, удерживающую нарощенные волосы. Вот почему так важно держать масляные продукты на уровне ушей и ниже. Сделав это, вы также сможете продержаться немного дольше между стирками. Во время удаления можно использовать растворитель на масляной основе, потому что он отлично подходит для разрыва ленты.

 

3.Не мойте голову в течение 48 часов после установки

Лента, используемая для фиксации наращивания, требует времени для полного отверждения, чтобы лента продержалась как можно дольше.

 

4. Не мойте голову слишком часто

AKA — Сухой шампунь — ваш новый лучший друг. Чрезмерное мытье лишает волосы натуральных масел, которые производит кожа головы. Это также может ослабить ленту, потому что вы массируете и скребете близко к стыкам ленты.

 

5.Не расчесывайте волосы

Это может ослабить фиксацию ленты на ваших волосах и высвободить нарощенные волосы до того, как они начнут выпадать.

 

6. Спите, собрав волосы в хвост или косу

Работает как защитный стиль. Сон с распущенными волосами предотвратит их спутывание и предотвратит появление секущихся кончиков. Это потому, что ваши волосы и наращенные волосы не запутываются и не ломаются из-за трения головы о наволочку.Это также предотвращает ненужную нагрузку на ваши натуральные волосы из-за движения накладных волос, когда вы спите.

 

7. Никогда не спите с мокрыми удлинителями

Сон с мокрыми или влажными волосами может повредить как ваши волосы, так и удлинительную бонду. Ваши волосы и клейкая лента могут быть особенно хрупкими, когда они мокрые, поэтому обязательно дайте волосам полностью высохнуть, прежде чем ложиться спать.

 

8. НЕ используйте утюг непосредственно на язычках ленты

Это ослабит скрепление лент, расплавит ленту, повредит волосы и сократит время ношения накладных волос.Серьезно, не делай этого.

 

9. Подождите, пока ваши волосы высохнут на 80-90%, прежде чем использовать любое тепло

. №

Дайте волосам немного высохнуть естественным путем, а затем высушите их феном. Это предотвращает тепловое повреждение и гарантирует, что ваша лента для наращивания успеет «сцепиться» с вашими волосами, прежде чем вы начнете их укладывать.

 

10. Нанесите шампунь на корни, затем нанесите кондиционер от середины длины вниз

Этот простой переключатель в программе мытья головы может изменить мир к лучшему. Если мыть шампунем только корни, ваши волосы будут меньше утяжеляться и не будут так быстро жирнеть. Тем не менее, ваши волосы все еще нуждаются во влаге. Чтобы избавиться от статического электричества и сохранить волосы мягкими, нанесите кондиционер на волосы от ушей/линии подбородка до кончиков волос.

 

Теперь, когда у нас есть советы для ваших клиентов, у нас есть несколько советов для вас как стилиста!

 

Запись на следующую встречу

Будьте всегда в курсе встреч ваших клиентов.Запланируйте их следующую встречу, прежде чем они покинут свою встречу. Если клиент оставляет нарощенные волосы слишком долго, они могут серьезно повредить свои натуральные волосы. Если один из ваших клиентов немного не хочет планировать свою следующую встречу, объясните, что вы пытаетесь предотвратить повреждение волос и хотите, чтобы их наращенные волосы выглядели как можно лучше.

Не отставайте от технического обслуживания

Наш второй совет для вас: следите за обслуживанием расширений, когда ваши клиенты приходят для переустановки. Обязательно мойте расширения между установками и удаляйте ленту с выступов расширения.

Несмотря на то, что расширения на магнитной ленте иногда кажутся трудоемкими, мы надеемся, что это 10-шаговое руководство сделает их простыми и доступными для ваших клиентов. Дайте нам знать ваши другие любимые советы по уходу за накладными лентами, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь с нами! Мы здесь, чтобы помочь ответить на любые вопросы и помочь с рекомендацией продукта. Не забудьте сегодня стать оптовым покупателем, чтобы получить доступ к лучшим ценам на удлинительную ленту Beautify!

 

.