Name: analyzing multifactorial rna-seq experiments with dicoexpress
Uploaded: 2022-07-29T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress at JoVE.com

עבודה זו נתמכה בעיקר על ידי הנפש ANR (ANR-16-CE20-0009). המחברים מודים ל- F. Desprez על בניית המכולה של DiCoExpress. עבודת KB נתמכת על ידי תוכנית ההשקעה לעתיד ANR-10-BTBR-01-01 Amaizing. מעבדות GQE ו-IPS2 נהנות מתמיכת Saclay Plant Sciences-SPS (ANR-17-EUR-0007).

1. דיקו אקספרס
<ol><li>פתח הפעלת סטודיו R והגדר את הספריה ל- Template_scripts.</li>
	<li>פתח את הסקריפט DiCoExpress_Tutorial.R בסטודיו R.</li>
	<li>טען פונקציות DiCoExpress בהפעלת R עם הפקודות הבאות: > מקור(".. /מקורות/Load_Functions.R") > Load_Functions() > Data_Directory = ".. /נתונים" > Results_Directory = ".. /תוצאות/"</li>
	<li>טען קבצי נתונים בהפעלת R באמצעות הפקו...

<ol>
	<li>Wang, Z., Gerstein, M., Snyder, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA-Seq:+a+revolutionary+tool+for+transcriptomics.">RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics.</a> Nature reviews. Genetics. 10 (1), 57-63 (2009).</li><li>Yang, I. S., Kim, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Whole+Transcriptome+Sequencing+Data:+Workflow+and+Software.">Analysis of Whole Transcriptome Sequencing Data: Workflow and Software.</a> Genomics &amp; Informatics. 13 (4), 119-125 (2015).</li><li>R Core Team. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=R:+A+language+and+environment+for+statistical+computing.">R: A language and environment for statistical computing.</a> R Foundation for Statistical Computing. , (2020).</li><li>Huber, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Orchestrating+high-throughput+genomic+analysis+with+Bioconductor.">Orchestrating high-throughput genomic analysis with Bioconductor.</a> Nature Methods. 12 (2), 115-121 (2015).</li><li>Smith, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+battle+for+user-friendly+bioinformatics.">The battle for user-friendly bioinformatics.</a> Frontiers in Genetics. 4, 187 (2013).</li><li>Pavelin, K., Cham, J. A., de Matos, P., Brooksbank, C., Cameron, G., Steinbeck, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioinformatics+Meets+User-Centred+Design:+A+Perspective.">Bioinformatics Meets User-Centred Design: A Perspective.</a> PLoS Computational Biology. 8 (7), 1002554 (2012).</li><li>. Shiny: web application framework Available from: <a target="_blank" href="https://rdrr.io/cran/shiny/">https://rdrr.io/cran/shiny/</a> (2021)</li><li>Lambert, I., Roux, C. P. -. L., Colella, S., Martin-Magniette, M. -. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=DiCoExpress:+a+tool+to+process+multifactorial+RNAseq+experiments+from+quality+controls+to+co-expression+analysis+through+differential+analysis+based+on+contrasts+inside+GLM+models.">DiCoExpress: a tool to process multifactorial RNAseq experiments from quality controls to co-expression analysis through differential analysis based on contrasts inside GLM models.</a> Plant methods. 16 (1), 68 (2020).</li><li>Dillies, M. -. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comprehensive+evaluation+of+normalization+methods+for+Illumina+high-throughput+RNA+sequencing+data+analysis.">A comprehensive evaluation of normalization methods for Illumina high-throughput RNA sequencing data analysis.</a> Briefings in bioinformatics. 14 (6), 671-683 (2012).</li><li>Rigaill, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthetic+data+sets+for+the+identification+of+key+ingredients+for+RNA-seq+differential+analysis.">Synthetic data sets for the identification of key ingredients for RNA-seq differential analysis.</a> Briefings in Bioinformatics. 19 (1), (2016).</li><li>Rau, A., Maugis-Rabusseau, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transformation+and+model+choice+for+RNA-seq+co-expression+analysis.">Transformation and model choice for RNA-seq co-expression analysis.</a> Briefings in Bioinformatics. 19 (3), (2017).</li><li>Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=edgeR:+a+Bioconductor+package+for+differential+expression+analysis+of+digital+gene+expression+data.">edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data.</a> Bioinformatics. 26 (1), 139-140 (2009).</li><li>Wilkinson, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+FAIR+Guiding+Principles+for+scientific+data+management+and+stewardship.">The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.</a> Scientific Data. 3 (1), 160018 (2016).</li><li>Stark, R., Grzelak, M., Hadfield, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RNA+sequencing:+the+teenage+years.">RNA sequencing: the teenage years.</a> Nature Reviews Genetics. 20 (11), 631-656 (2019).</li></ol>

מכיוון ש-RNA-Seq הפך לשיטה נפוצה במחקרים ביולוגיים, יש צורך מתמיד לפתח כלים אנליטיים רב-תכליתיים וידידותיים למשתמש. שלב קריטי ברוב תהליכי העבודה האנליטיים הוא לעתים קרובות לזהות בביטחון את הגנים המתבטאים באופן דיפרנציאלי בין תנאים ביולוגיים ו/או טיפולים15. הייצור של תוצאות אמינ?...

טכנולוגיית ריצוף RNA (RNA-Seq) מהדור הבא היא כיום תקן הזהב של ניתוח תעתיק1. מאז ימיה הראשונים של הטכנולוגיה, המאמצים המשולבים של ביואינפורמטיקאים וביוסטטיסטיקאים הביאו לפיתוח שיטות רבות המתמודדות עם כל השלבים החיוניים של ניתוחי תעתיק, ממיפוי ועד כימות תעתיק2. רוב הכלים העומדים לרשות הביולוג כיום מפותחים בסביבת תוכנת R למחשוב סטטיסטי וגרפים3, וחבילות רבות לניתוח נתונים ביולוגיים זמינות במאגר המוליכים הביולוגיים4. חבילות אלה מציעות שליטה מלאה והתאמה אישית של הניתוח, אך הן מגיעות במחיר של שימוש נרחב בממשק שורת פקודה. מכיוון שביולוגים רבים מרגישים יותר בנוח עם גישת "הצבע ולחץ"5, הדמוקרטיזציה של ניתוחי RNA-Seq דורשת פיתוח של ממשקים או פרוטוקולים ידידותיים יותר למשתמש6. לדוגמה, ניתן לבנות ממשקי אינטרנט של חבילות R באמצעות Shiny7, וניתוח נתוני שורת הפקודה נעשה אינטואיטיבי יותר עם ממשק R-studio8 . פיתוח ערכות לימוד ייעודיות, שלב אחר שלב, יכול גם לעזור למשתמש החדש. בפרט, מדריך וידאו משלים טקסט קלאסי, מה שמוביל להבנה מעמיקה יותר של כל שלבי ההליך.
לאחרונה פיתחנו את DiCoExpress9, כלי לניתוח ניסויי RNA-Seq רב-תכליתיים ב-R באמצעות שיטות הנחשבות לטובות ביותר בהתבסס על מחקרי השוואה ניטרליים10,11,12. החל מטבלת ספירה, DiCoExpress מציעה שלב בקרת איכות נתונים ואחריו ניתוח ביטוי גנים דיפרנציאלי (חבילת edgeR13) באמצעות מודל ליניארי כללי (GLM) ויצירת אשכולות ביטוי משותף באמצעות מודלים של תערובת גאוס (חבילת coseq12). DiCoExpress מטפלת בתכנון מלא ולא מאוזן של עד 2 גורמים ביולוגיים (כלומר, גנוטיפ וטיפול) וגורם טכני אחד (כלומר, שכפול). המקוריות של DiCoExpress טמונה בארכיטקטורת הספריות שלה המאחסנת ומארגנת נתונים, סקריפטים ותוצאות ובאוטומציה של כתיבת הניגודים ומאפשרת למשתמש לחקור שאלות רבות בתוך אותו מודל סטטיסטי. כמו כן נעשה מאמץ לספק פלטים גרפיים הממחישים את התוצאות הסטטיסטיות.
סביבת העבודה DiCoExpress זמינה ב-https://forgemia.inra.fr/GNet/dicoexpress. הוא מכיל ארבע ספריות, שני קובצי PDF ושני קובצי טקסט. הנתונים/ הספריה מכילה את מערכי נתוני הקלט; עבור פרוטוקול זה, נשתמש במערך הנתונים "הדרכה". ה-Sources/directory מכיל שבע פונקציות R הדרושות לביצוע הניתוח, והמשתמש אינו יכול לשנות אותן. הניתוח מופעל באמצעות סקריפטים המאוחסנים בספרייה Template_scripts/ . זה המשמש בפרוטוקול זה נקרא DiCoExpress_Tutorial_JoVE.R וניתן להתאים אותו בקלות לכל פרויקט תמלול. כל התוצאות נכתבות בספריית התוצאות/ ומאוחסנות בספריית משנה הקרויה על פי הפרויקט. קובץ README.md מכיל מידע שימושי על ההתקנה, וכל פרט ספציפי הנוגע לשיטה ולשימוש בה ניתן למצוא בקובץ DiCoExpress_Reference_Manual.pdf.
מדריך וידאו זה מנחה את המשתמש דרך התכונות השונות של DiCoExpress במטרה להתגבר על חוסר הרצון שחשים ביולוגים באמצעות כלים מבוססי שורת פקודה. אנו מציגים כאן ניתוח של מערך נתונים מלאכותי של RNA-Seq המתאר ביטוי גנים בשלושה שכפולים ביולוגיים של ארבעה גנוטיפים, עם או בלי טיפול. כעת נעבור על השלבים השונים של זרימת העבודה של DiCoExpress המתוארים באיור 1. הסקריפט המתואר בסעיף פרוטוקול וקבצי קלט זמינים באתר: https://forgemia.inra.fr/GNet/dicoexpress
הכנת קבצי נתונים ארבעת קבצי ה- csv המאוחסנים ב- Data/ directory צריכים להיקרא בהתאם לשם הפרויקט. בדוגמה שלנו, כל השמות, אם כן, מתחילים ב-"Tutorial", ואנו נגדיר Project_Name = "Tutorial" בשלב 4 של הפרוטוקול. יש לציין את המפריד המשמש בקובצי csv במשתנה Sep בשלב 4. במערך הנתונים "הדרכה" שלנו, המפריד הוא טבלה. עבור משתמשים מתקדמים, ניתן לצמצם את ערכת הנתונים המלאה לערכת משנה על-ידי מתן רשימת הוראות Project_Name חדשה באמצעות המשתנה Filter. אפשרות זו מונעת עותקים מיותרים של קבצי הקלט ומאמתת את עקרונות FAIR14.
מבין ארבעת קבצי ה- csv, רק קבצי COUNTS ו- TARGET הם חובה. הם מכילים את הספירות הגולמיות עבור כל גן (כאן Tutorial_COUNTS.csv) ואת תיאור התכנון הניסויי (כאן Tutorial_TARGET.csv). קובץ TARGET.csv מתאר כל דגימה (דגימה אחת בכל שורה) עם מודאליות עבור כל גורם ביולוגי או טכני (בעמודות). אנו ממליצים בחום שהשמות שנבחרו עבור האופנים יתחילו באות ולא במספר. לא ניתן לשנות את שם העמודה האחרונה ("שכפל". לבסוף, השמות לדוגמה (עמודה ראשונה) חייבים להתאים לשמות בכותרות של הקובץ COUNTS.csv (Genotype1_control_rep1 בדוגמה שלנו). קובץ ההעשרה.csv שבו כל שורה מכילה Gene_ID אחת ומונח ביאור אחד נדרש רק אם המשתמש מתכנן להפעיל את ניתוח ההעשרה. אם לגן אחד יש כמה ביאורים, הם יצטרכו להיכתב בשורות שונות. קובץ הביאור.csv הוא אופציונלי ומשמש להוספת תיאור קצר של כל גן בקבצי הפלט. הדרך הטובה ביותר לקבל קובץ ביאור היא לאחזר את המידע ממאגרי מידע ייעודיים (לדוגמה, Thalemine: https://bar.utoronto.ca/thalemine/begin.do עבור Arabidopsis).
התקנת דיקו אקספרס DiCoExpress דורש חבילות R ספציפיות. השתמש במקור שורת הפקודה(".. /Sources/Install_Packages.R") במסוף R כדי לבדוק את מצב התקנת החבילה הנדרשת. עבור משתמשים בלינוקס, פתרון נוסף הוא להתקין את המיכל המוקדש ל- DiCoExpress וזמין ב- https://forgemia.inra.fr/GNet/dicoexpress/container_registry. מעצם הגדרתו, מיכל זה מכיל DiCoExpress עם כל החלקים הדרושים, כגון ספריות ויחסי תלות אחרים.

analyzing multifactorial rna-seq experiments with dicoexpress

שימוש נכון במודלים סטטיסטיים בניתוח נתוני NGS דורש רמה מתקדמת של מומחיות. לאחרונה יש קונצנזוס הולך וגובר על שימוש במודלים ליניאריים כלליים לניתוח דיפרנציאלי של נתוני RNA-Seq ועל היתרון של מודלים של תערובת לביצוע ניתוח ביטוי משותף. כדי להציע הגדרה מנוהלת לשימוש בגישות מידול אלה, פיתחנו את DiCoExpress המספק צינור R מתוקנן לביצוע ניתוח RNA-Seq. ללא ידע מסוים בסטטיסטיקה או בתכנות R, מתחילים יכולים לבצע ניתוח RNA-Seq מלא מבקרות איכות לביטוי משותף באמצעות ניתוח דיפרנציאלי המבוסס על ניגודים בתוך מודל ליניארי כללי. ניתוח העשרה מוצע הן ברשימות הגנים המתבטאים באופן דיפרנציאלי, והן באשכולות הגנים המתבטאים במשותף. מדריך וידאו זה נתפס כפרוטוקול שלב אחר שלב כדי לעזור למשתמשים לנצל את מלוא היתרונות של DiCoExpress ואת הפוטנציאל שלו בהעצמת הפרשנות הביולוגית של ניסוי RNA-Seq.

כל יציאות DiCoExpress נשמרות במדריך / ספרייה, עצמה ממוקמת בתוך התוצאות / ספריה. אנו מספקים כאן הדרכה להערכת האיכות הכוללת של הניתוח.
בקרת איכות פלט בקרת האיכות, הממוקם בספרייה Quality_Control/ , חיוני כדי לוודא שתוצאות ניתוח RNA-Seq אמינות. קובץ Data_Quality_Control.pdf מכיל מספר עלילות המתקב?...

Watch this Scientific Journal Video about Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress at JoVE.com

Analyzing Multifactorial RNA-Seq Experiments with DiCoExpress

DiCoExpress הוא כלי מבוסס סקריפט המיושם ב- R לביצוע ניתוח RNA-Seq מבקרת איכות לביטוי משותף. DiCoExpress מטפלת בעיצוב מלא ולא מאוזן עד 2 גורמים ביולוגיים. מדריך וידאו זה מנחה את המשתמש דרך התכונות השונות של DiCoExpress.

ניתוח ניסויי RNA-Seq מולטי-פקטוריאליים עם DiCoExpress

The proper use of statistical modeling in NGS data analysis requires an advanced level of expertise. There has recently been a growing consensus on using ...

DiCoExpress מספקת ניתוח אאוריסטי מלא החל מבקרת איכות ועד לביטוי משותף. הוא מבצע ניתוח דיפרנציאלי המבוסס על ניגודים בתוך המודל הליניארי הכללי. יתר על כן, הוא יכול גם לבצע ניתוח העשרה ברשימת הגנים המתבטאים באופן דיפרנציאלי ובאשכולות הגנים המתבטאים יחד.היתרון העיקרי של DiCoExpress הוא שזה יכול לשמש אנשים בדיוק כמוני, ללא כל ידע מסוים בסטטיסטיקה או תכנות אוויר. זה באמת עוזר למשתמש שאינו מומחה לכתוב את הניגודיות הדרושה לניתוח ביטוי גנים דיפרנציאלי. הוא גם מספק פלטים גרפיים הממחישים את התוצאות המוכנות לפרסום.DiCoExpress אינו כלי ייעודי לתוכנית. ניתן להשתמש בו עבור כל אורגניזם כל עוד תכנון הניסוי שלם עם עד שני גורמים ביולוגיים. יתר על כן, עיצוב של ממברנה עם מספר לא שווה של שכפולים בין מצב אפשרי גם כן.מתחיל צריך להיות בעל ידע ראשוני ב- R.You צריך לדעת כיצד להשתמש בפונקציה ולזהות ארגומנטים נדרשים ואופציונליים. אז השלב הקריטי הוא לספק כראוי את הקבצים המכילים את העיצוב הניסויי. כדי להתחיל, פתח את הפעלת סטודיו R.הגדר את הספריה לסקריפטים של תבניות ופתח את סקריפט ערכת הלימוד DiCoExpress dot R. טען את פונקציות DiCoExpress בהפעלת R. לאחר מכן טען קבצי נתונים בהפעלת R ופצל את קבצי נתוני האובייקטים למספר אובייקטים למניפולציה של הקבצים בקלות.לאחר מכן, בחר אסטרטגיה בין תנאי NB או שכפול NB וסף לסינון גנים בעלי אקספרס נמוך. ציינו צבעי קבוצה ובחרו שיטת נורמליזציה. לאחר מכן בצע את בקרת האיכות.אם הנתונים משויכים לפי מצב גורם השכפול משכפל כ- true, אחרת ציין כ- false. הקצה את האינטראקציה כאמיתית כדי לשקול אינטראקציה בין שני הגורמים הביולוגיים. אחרת, הקצה false, ולאחר מכן ציין את המודל הסטטיסטי והגדר את הסף של שיעור הגילוי הכוזב.בצע את הניתוח הדיפרנציאלי ואחריו קבע סף לניתוח ההעשרה וביצוע ניתוח ההעשרה של רשימות גנים המתבטאות באופן דיפרנציאלי. בחר את רשימות DEG להשוואה. ספק שם להשוואת הרשימה והשתמש באותו שם עבור הספרייה שבה יישמרו קבצי הפלט.הגדר את פעולת הפרמטר לאיחוד או להצטלבות כדי לציין את הפעולה שתבוצע ברשימות DEG, והשווה בין הרשימות. בצע ניתוח ביטוי משותף ואחריו ביצוע ניתוח העשרה של אשכולות הביטוי המשותף. ולבסוף, ליצור שני קבצי יומן המכילים את כל המידע הדרוש כדי לשחזר את הניתוח.סך כל הספירות המנורמלות לכל מדגם צריך להיות דומה כאשר משווים הן בין תנאים פנימיים והן בין תנאים. ספירת ביטוי הגנים המנורמלת הפגינה חציון ושונות דומים, הן בתנאים תוך-ארגוניים והן בתנאים בין-לאומיים. לזיהוי מבני הנתונים הבסיסיים הפוטנציאליים, נוצרו חלקות PCA.נצפתה הבחנה ברורה בין הטיפולים לבין ההתקבצות, מה שמעיד על מערך נתונים איכותי. ההיסטוגרמות הגולמיות של הערך תוכננו כדי להעריך את איכות המידול. התפלגות הערכים הגולמיים הייתה אחידה, עם שיא בקצה השמאלי של ההתפלגות, כצפוי.היעדר שיא בצד ימין מצביע על כך שהמודלים הסטטיסטיים נראים נכונים. פרופיל הביטוי של גן CIG62301.1, בכל גנוטיפ ומצב, היה מתווה. בנוסף למספר הגנים המתבטאים באופן דיפרנציאלי למעלה ולמטה, תוכננו גם עבור כל ניגוד שנבדק.ניתוח הביטוי המשותף בוצע באיחוד של חמש רשימות DEC. מזוהה לעומת זאת, מחפש וריאציה של תגובת הטיפול בין גנוטיפ אחד או שניים לעומת אחרים. הגנים המתבטאים במשותף עבור כל אשכול מזוהה הודפסו בקבצי טקסט בודדים ופרופיל הביטוי של הגנים הותחל.עם DiCoExpress ביולוגים יקבלו ניתוח ביטוי גנים כי הם מבוססים סטטיסטית. השלב הבא הוא לעשות היגיון ביולוגי, מתוך התוצאות האלה.

Research

JoVE Journal

Engineering

Characterization of Surface Modifications by White Light Interferometry: Applications in Ion Sputtering, Laser Ablation, and Tribology Experiments

אפיון של פני שטח על ידי שינויי Interferometry אור הלבן: יישומים ביון יורקת, אבלציה ליזר, וניסויי Tribology

In materials science and engineering it is often necessary to obtain quantitative measurements of surface topography with micrometer lateral resolution. ...

Flame Experiments at the Advanced Light Source: New Insights into Soot Formation Processes

ניסויי להבה במקור האור מתקדם: תובנה חדשות על תהליכי היווצרות פיח

The following experimental protocols and the accompanying video are concerned with the flame experiments that are performed at the Chemical Dynamics ...

Analyzing the Movement of the Nauplius 'Artemia salina' by Optical Tracking of Plasmonic Nanoparticles

Analyzing the Movement of the Nauplius 'Artemia salina' by Optical Tracking of Plasmonic Nanoparticles

ניתוח התנועה של Nauplius &#39;<em&gt; סלינה הארטמיה</em&gt; &quot;על ידי מנגנון עקיבה האופטי של Plasmonic חלקיקים

We demonstrate how optical tweezers may provide a sensitive tool to analyze the fluidic vibrations generated by the movement of small aquatic organisms. A ...

Experiments on Ultrasonic Lubrication Using a Piezoelectrically-assisted Tribometer and Optical Profilometer

ניסויים בUltrasonic שימון שימוש Tribometer סייע-Piezoelectrically וProfilometer האופטי

Friction and wear are detrimental to engineered systems. Ultrasonic lubrication is achieved when the interface between two sliding surfaces is vibrated at ...

Visualizing Hyporheic Flow Through Bedforms Using Dye Experiments and Simulation

חזותי Hyporheic לזרום דרך Bedforms שימוש ניסויי דיי וסימולציה

Advective exchange between the pore space of sediments and the overlying water column, called hyporheic exchange in fluvial environments, drives solute ...

Wind Tunnel Experiments to Study Chaparral Crown Fires

מנהרת רוח ניסויים ללמוד שפרל הכתר שריפות

The present protocol presents a laboratory technique designed to study chaparral crown fire ignition and spread. Experiments were conducted in a low ...

Conducting Elevated Temperature Normal and Combined Pressure-Shear Plate Impact Experiments Via a Breech-end Sabot Heater System

ניצוח גבוהות בטמפרטורה רגילה, בשילוב לחץ-הטיה צלחת ההשפעה ניסויים באמצעות מערכת החימום Sabot עכוז-end

A novel approach for conducting normal and/or combined pressure-shear plate impact experiments at test temperatures up to 1000 &#176;C is presented. The ...

Enhanced Electron Injection and Exciton Confinement for Pure Blue Quantum-Dot Light-Emitting Diodes by Introducing Partially Oxidized Aluminum Cathode

הזרקה משופרת אלקטרון וכליאתם אקסיטון עבור טהור קוונטית-נקודה כחולה דיודות פולטות אור על ידי החדרת חלקית תחמוצת אלומיניום קטודה

Stable and efficient red (R), green (G), and blue (B) light sources based on solution-processed quantum dots (QDs) play important roles in next-generation ...