Главни Остало Стопа лажног откривања

Стопа лажног откривања

Преглед

Софтвер

Опис

Веб странице

Читања

Курсеви

када је коришћен пеницилин

Преглед

Ова страница укратко описује стопу лажног откривања (ФДР) и пружа напомену листу ресурса.

Опис

Када се анализирају резултати геноме студија, често се истовремено спроводе хиљаде тестова хипотеза. Употреба традиционалне Бонферронијеве методе за исправљање вишеструких поређења превише је конзервативна, јер ће чување од појаве лажних позитивних резултата довести до многих промашених налаза. Да би се могло идентификовати што више значајних поређења, а да се и даље одржава ниска стопа лажно позитивних, користи се Фалсе Дисцовери Рате (ФДР) и њен аналог к-вредност.

Дефинисање проблема
Када спроводимо тестове хипотеза, на пример да бисмо видели да ли се два средства значајно разликују, израчунавамо п-вредност, што је вероватноћа добијања статистике теста која је једнака или екстремнија од посматране, под претпоставком да је нулта хипотеза тачна. На пример, ако бисмо имали п-вредност 0,03, то би значило да би, ако је наша нулта хипотеза тачна, постојале 3% шансе да добијемо нашу посматрану статистику теста или још екстремније. С обзиром да је ово мала вероватноћа, одбацујемо нулту хипотезу и кажемо да су средства знатно различита. Обично волимо да ову вероватноћу држимо испод 5%. Када своју алфа поставимо на 0,05, кажемо да желимо да вероватноћа да ће се нулти налаз назвати значајним буде мања од 5%. Другим речима, желимо да вероватноћа грешке типа И или лажно позитивног стања буде мања од 5%.

Када спроводимо више упоређивања (сваки тест ћу назвати особином), повећана је вероватноћа лажно позитивних резултата. Што више функција имате, веће су шансе да се нулта карактеристика назове значајном. Стопа лажно позитивних резултата (ФПР) или по стопи грешака у поређењу (ПЦЕР) представља очекивани број лажно позитивних резултата од свих спроведених тестова хипотеза. Дакле, ако контролишемо ФПР на алфа вредности од 0,05, гарантујемо да је проценат лажно позитивних резултата (нула карактеристика које се називају значајним) од свих тестова хипотеза 5% или мање. Ова метода представља проблем када спроводимо велики број тестова хипотеза. На пример, ако смо радили геномску студију која је проучавала диференцијалну експресију гена између туморског ткива и здравог ткива, и тестирали смо 1000 гена и контролисали ФПР, у просеку ће се 50 заиста нултих гена назвати значајним. Овај метод је превише либералан, јер не желимо да имамо тако велики број лажно позитивних резултата.

Уместо тога, вишеструки поступци упоређивања контролишу породичну стопу грешака (ФВЕР), што је вероватноћа да ће се из свих проведених тестова хипотеза појавити један или више лажних позитивних резултата. Уобичајена корекција Бонферрони контролише ФВЕР. Ако сваку хипотезу тестирамо на нивоу значајности (алфа / # тестова хипотезе), гарантујемо да је вероватноћа да имамо један или више лажно позитивних резултата мања од алфа. Дакле, ако је алфа 0,05 и тестирамо својих 1000 гена, тестирали бисмо сваку п-вредност на нивоу значајности 0,00005 да бисмо гарантовали да је вероватноћа да имамо један или више лажно позитивних резултата 5% или мање. Међутим, заштита од било ког лажно позитивног може бити престрога за геномске студије и може довести до многих промашених налаза, посебно ако очекујемо да ће бити много истинских позитивних резултата.

Контрола стопе лажног откривања (ФДР) је начин да се идентификује што је могуће више значајних карактеристика, а да притом настане релативно низак удео лажно позитивних резултата.

Кораци за контролу стопе лажних откривања:

  • Контрола за ФДР на нивоу α * (тј. Контролира се очекивани ниво лажних открића подељен укупним бројем открића)

Е [В⁄Р]

  • Израчунајте п-вредности за сваки тест хипотезе и редослед (најмањи до највећи, П (мин) …… .П (максимум))

  • Да ли је задовољено следеће за и-ту уређену вредност п-вредности:

П (и) ≤ α × и / м

Ако је тачно, онда значајно

* Ограничење: ако стопа грешака (α) веома велика може довести до повећаног броја лажно позитивних резултата међу значајним резултатима

Стопа лажног откривања (ФДР)

ФДР је стопа која показује да су значајке које се називају значајним заиста ништавне.
ФДР = очекивано (# лажна предвиђања / # укупно предвиђања)

ФДР је стопа која показује да су значајке које се називају значајним заиста ништавне. ФДР од 5% значи да је, међу свим значајкама које се називају значајним, 5% њих заиста ништавно. Као што смо поставили алфу као праг за п-вредност за контролу ФПР-а, такође можемо поставити праг за к-вредност, која је ФДР аналог п-вредности. Праг п вредности (алфа) од 0,05 даје ФПР од 5% међу свим заиста ништавним карактеристикама. Праг к вредности 0,05 даје ФДР од 5% међу свим карактеристикама које се називају значајним. Вредност к је очекивани удео лажно позитивних резултата међу свим карактеристикама као или екстремнији од посматраног.

У нашој студији о 1000 гена, рецимо да је ген И имао п-вредност 0,00005 и к-вредност 0,03. Вероватноћа да би тестна статистика не-диференцирано израженог гена била једнака или екстремнија колико је тестна статистика за ген И 0,00005. Међутим, статистика теста гена И може бити врло екстремна и можда је ова статистика теста мало вероватно за различито изражен ген. Сасвим је могуће да заиста постоје различито изражени гени са статистиком теста мање екстремном од гена И. Коришћење к-вредности 0,03 омогућава нам да кажемо да је 3% гена једнако или екстремније (тј. Гени који имају нижи п- вредности) као ген И су лажно позитивни. Коришћење к-вредности омогућава нам да одлучимо колико смо лажно позитивних резултата спремни прихватити међу свим карактеристикама које називамо значајним. Ово је посебно корисно када желимо да направимо велики број открића за даљу потврду касније (тј. Пилот-студија или истраживачке анализе, на пример ако смо радили микро-експресију гена како бисмо одабрали различито експресоване гене за потврду помоћу ПЦР-а у реалном времену). Ово је такође корисно у геномским студијама где очекујемо да ће значајан део карактеристика бити заиста алтернативан и не желимо да ограничимо свој капацитет откривања.

ФДР има нека корисна својства. Ако су све нулта хипотезе тачне (не постоје истински алтернативни резултати) ФДР = ФВЕР. Када постоји одређени број истински алтернативних хипотеза, контрола за ФВЕР аутоматски контролише и ФДР.

Моћ методе ФДР (подсетимо да је снага вероватноћа одбацивања нулте хипотезе када је алтернатива тачна) уједначено је већа од Бонферронијевих метода. Предност снаге ФДР-а у односу на Бонферронијеве методе повећава се са све већим бројем тестова хипотеза.

Процена ФДР-а
(Фром Стореи и Тибсхирани, 2003)

Дефиниције: т: прагВ: # лажно позитивних резултатаС: # карактеристика које се називају значајнимм0: # заиста нултих карактеристикам: укупно # тестова хипотеза (карактеристика)
ФДР на одређеном прагу, т, је ФДР (т). ФДР (т) ≈ Е [В (т)] / Е [С (т)] -> ФДР на одређеном прагу може се проценити као очекивани број лажно позитивних резултата на том прагу подељен са очекиваним бројем карактеристика названих значајним на том прагу.
Како процењујемо Е [С (т)]?
Е [С (т)] је једноставно С (т), број уочених п-вредности ≤ т (тј. Број обележја које називамо значајним на изабраном прагу). Вероватноћа да је нулта п-вредност ≤ т је т (када је алфа = 0,05, постоји 5% вероватноће да заиста нулта карактеристика има п-вредност која је случајно испод прага и због тога се назива значајном).
Како процењујемо Е [В (т)]?
Е [В (т)] = м0 * т -> очекивани број лажно позитивних резултата за дати праг једнак је броју заиста нултих карактеристика пута пута вероватноће да ће нулта карактеристика бити названа значајном.
Како процењујемо м0?
Права вредност м0 је непозната. Можемо проценити удео обележја која су заиста нула, м0 / м = π0.
Претпостављамо да ће п-вредности нултих карактеристика бити равномерно распоређене (имају равну расподелу) између [0,1]. Висина равне расподеле даје конзервативну процену укупног удела нултих вредности п, π0. На пример, доња слика преузета од Стореи анд Тибсхирани (2003) је хистограм густине од 3000 п-вредности за 3000 гена из студије експресије гена. Испрекидана линија представља висину равног дела хистограма. Очекујемо да ће заиста нулте карактеристике формирати ову равну дистрибуцију од [0,1], а заиста алтернативне карактеристике да буду ближе 0.

π0 се квантификује као, где је ламбда параметар за подешавање (на пример, на горњој слици можемо одабрати ламбда = 0,5, јер је после вредности п од 0,5 расподела прилично равна. Удео заиста нултих карактеристика једнак је броју п -вредности веће од ламбда подељене са м (1-ламбда). Како се ламбда приближава 0 (када је већи део расподеле раван), називник ће бити приближно м, као и бројилац јер ће већина п-вредности бити већа него ламбда, а π0 ће бити приближно 1 (све карактеристике су нулл).
Избор ламбде обично се аутоматизује помоћу статистичких програма.

Сада када смо проценили π0, можемо проценити ФДР (т) као
Бројилац за ову једначину је само очекивани број лажно позитивних резултата, с обзиром да је π0 * м процењени број заиста нултих хипотеза, а т вероватноћа да ће се заиста нулта карактеристика назвати значајном (бити испод прага т). Називник је, као што смо горе рекли, једноставно број карактеристика које се називају значајним.
Вредност к за функцију је тада најмањи ФДР који се може постићи када се та карактеристика позове значајном.

(Напомена: горње дефиниције претпостављају да је м веома велико, па је С> 0. Када је С = 0 ФДР је недефинисан, па је у статистичкој литератури количина Е [В /? С? | С> 0]? * Пр (С> 0) се користи као ФДР. Алтернативно се користи позитивни ФДР (пФДР), а то је Е [В / С? | С> 0]. Видети Бењамини и Хоцхберг (1995) и Стореи анд Тибсхирани (2003) за више информација.)

Читања

Уџбеници и поглавља

НЕДАВНИ НАПРЕДАК У БИОСТАТИСТИЦИ (том 4):
Стопе лажних открића, анализа преживљавања и сродне теме
Уредили Манисх Бхаттацхарјее (Нев Јерсеи Институте оф Тецхнологи, САД), Сунил К Дхар (Нев Јерсеи Институте оф Тецхнологи, САД) и Сундарраман Субраманиан (Нев Јерсеи Институте оф Тецхнологи, УСА).
хттп://ввв.ворлдсцибоокс.цом/лифесци/8010.хтмл
Прво поглавље ове књиге пружа преглед поступака контроле ФДР-а које су предложили истакнути статистичари на терену и предлаже нову прилагодљиву методу која контролише ФДР када су вредности п независне или позитивно зависне.

Интуитивна биостатистика: немаматички водич за статистичко размишљање
аутор Харвеи Мотулски
хттп://ввв.амазон.цом/Интуитиве-Биостатистицс-Нонматхематицал-Статистиц-Тхинкинг/дп/продуцт-десцриптион/0199730067
Ово је књига статистике написана за научнике којима недостаје сложена статистичка позадина. Део Е, Изазови у статистици, лаички објашњава проблем вишеструког поређења и различите начине решавања, укључујући основне описе стопе породичних грешака и ФДР.

Закључивање великих размера: емпиријске Баиес-ове методе за процену, испитивање и предвиђање
написао Ефрон, Б. (2010). Институт за математичку статистику, монографије, Цамбридге Университи Пресс.
хттп://ввв.амазон.цом/гп/продуцт/0521192498/реф=ас_ли_сс_тл?ие=УТФ8&таг=цхрпроббоо-20&линкЦоде=ас2&цамп=1789&цреативе=390957&цреативеАСИН=0521192498
Ова књига даје преглед концепта ФДР-а и истражује његову вредност не само као поступак процене, већ и као предмет испитивања значаја. Аутор такође пружа емпиријску процену тачности процена ФДР-а.

Методолошки чланци

Бењамини, И. и И. Хоцхберг (1995). Контрола стопе лажних открића: Практичан и моћан приступ вишеструком тестирању. Часопис Краљевског статистичког друштва. Серија Б (Методолошка) 57 (1): 289-300.
Овај рад из 1995. године био је први формални опис ФДР-а. Аутори математички објашњавају како се ФДР односи на породичну стопу грешака (ФВЕР), пружају једноставан пример како се користи ФДР и спроводе симулацијску студију која демонстрира снагу ФДР поступка у поређењу са поступцима типа Бонферрони.

Стореи, Ј. Д. и Р. Тибсхирани (2003). Статистички значај за геномске студије.Зборник Националне академије наука 100 (16): 9440-9445.
Овај рад објашњава шта је ФДР и зашто је важан за геномске студије и објашњава како се ФДР може проценити. Даје примере ситуација у којима би ФДР био користан и пружа пример примене како су аутори користили ФДР за анализу података о експресији гена у микроразликама.

Спрат ЈД. (2010) Стопе лажних открића. У Међународној енциклопедији статистичких наука, Ловрић М (уредник).
Веома добар чланак о прегледу ФДР контроле, позитивном ФДР (пФДР) и зависности. Препоручује се да бисте добили поједностављени преглед ФДР-а и сродних метода за вишеструка поређења.

нба ливе цоин цоин

Реинер А, Иекутиели Д, Бењамини И: Идентификовање диференцијално изражених гена коришћењем поступака контроле стопе лажног откривања. Биоинформатика 2003, 19 (3): 368-375.
Овај чланак користи симулиране податке микромреже за поређење три процедуре ФДР контроле засноване на поновном узорковању са Бењамини-Хоцхберг процедуром. Поновно узорковање статистичких података теста врши се тако да се не претпоставља дистрибуција тестне статистике диференцијалне експресије сваког гена.

Верхоевен КЈФ, Симонсен КЛ, МцИнтире ЛМ: Примена контроле брзине лажног откривања: повећање ваше снаге. Оикос 2005, 108 (3): 643-647.
Овај рад објашњава поступак Бењамини-Хоцхберг-а, пружа пример симулације и разматра недавна дешавања у пољу ФДР која могу пружити више снаге од оригиналне ФДР методе.

Стан Поундс и Цхенг Цхенг (2004) Побољшање процене стопе лажних открића Биоинформатицс Вол. 20 бр. 11. 2004., странице 1737–1745.
Овај рад представља методу која се назива размакни хистограм ЛОЕСС (СПЛОСХ). Ова метода је предложена за процену условног ФДР (цФДР), очекиваног удела лажно позитивних резултата условљених постојањем к ’значајних’ налаза.

Даниел Иекутиели, Иоав Бењамини (1998) Стопа лажног откривања заснована на поновном узорковању, контролишући вишеструке поступке испитивања за корелирану статистику испитивања, Јоурнал оф Статистицал Планнинг анд Инференце 82 (1999) 171-196.
Овај рад представља нову процедуру ФДР контроле за бављење статистикама испитивања које су међусобно повезане. Метода укључује израчунавање п-вредности на основу поновног узорковања. Особине ове методе процењују се помоћу симулационе студије.

Иоав Бењамини и Даниел Иекутиели (2001) Контрола стопе лажних открића у вишеструким испитивањима у зависности Тхе Анналс оф Статистицс 2001, Вол. 29, бр. 4, 1165–1188.
ФДР метода која је првобитно предложена била је за употребу у вишеструком тестирању хипотеза независних статистичких тестова. Овај рад показује да оригинална ФДР метода такође контролише ФДР када статистика теста има позитивну регресиону зависност од сваке статистике теста која одговара истинској нултој хипотези. Пример статистика зависних тестова било би испитивање више крајњих тачака између лечене и контролне групе у клиничком испитивању.

Јохн Д. Стореи (2003) Стопа позитивног лажног открића: Баиесова интерпретација и к-вредност Тхе Анналс оф Статистицс 2003, Вол. 31, бр. 6, 2013–2035.
Овај рад дефинише позитивну стопу лажних открића (пФДР), што је очекивани број лажно позитивних резултата од свих тестова који се називају значајним с обзиром на то да постоји бар један позитиван налаз. Рад такође даје Баиесову интерпретацију пФДР-а.

Иуди Павитан, Стефан Мицхиелс, Серге Косциелни, Ариеф Гуснанто и Алекандер Плонер (2005) Стопа лажног откривања, осетљивост и величина узорка за студије микрониза Биоинформатицс Вол. 21 бр. 13 2005, странице 3017–3024.
Овај рад описује методу за израчунавање величине узорка за упоредну студију од два узорка засновану на контроли и осетљивости ФДР.

Грант ГР, Лиу Ј, Стоецкерт ЦЈ Јр. (2005) Практични приступ стопи лажног откривања за идентификовање образаца диференцијалне експресије у подацима микромреже. Биоинформатика. 2005, 21 (11): 2684-90.
Аутори описују методе процене пермутације и дискутују о избору статистичара и методама трансформације података. Такође се истражује оптимизација напајања која се односи на употребу података са микро миковима.

Јианкинг Фан, Фредерицк Л. Мооре, Ксу Хан, Веијие Гу, Процењивање удела лажних открића под произвољном коваријантном зависношћу. Ј Ам Стат изв. 2012; 107 (499): 1019–1035.
У овом раду је предложена и описана метода за контролу ФДР-а заснована на апроксимацији главног фактора коваријантне матрице тестне статистике.

Чланци о пријави

Хан С, Лее К-М, Парк СК, Лее ЈЕ, Ахн ХС, Схин ХИ, Канг ХЈ, Коо ХХ, Сео ЈЈ, Цхои ЈЕ ет ал: Студија повезаности широм генома дечје акутне лимфобластне леукемије у Кореји. Истраживање леукемије 2010, 34 (10): 1271-1274.
Ово је студија о удруживању генома (ГВАС), која је тестирала милион једнонуклеотидних полиморфизама (СНП) за повезаност са лимфобластном леукемијом у детињству (АЛЛ). Они су контролисали ФДР на 0,2 и открили да је 6 СНП-а у 4 различита гена снажно повезано са СВИМ ризиком.

Педерсен, К. С., Бамлет, В. Р., Оберг, А. Л., де Андраде, М., Матсумото, М. Е., Танг, Х., Тхибодеау, С. Н., Петерсен, Г. М. и Ванг, Л. (2011). Потпис метилације ДНК леукоцита разликује пацијенте са раком панкреаса од здравих контрола. ПЛОС ОНЕ 6, е18223.
Ова студија је контролисала ФДР<0.05 when looking for differentially methylated genes between pancreatic adenoma patients and healthy controls to find epigenetic biomarkers of disease.

Даниел В. Лин, Лиесел М. ФитзГералд, Ронг Фу, Ерика М. Квон, Сикун Лилли Зхенг, Сузанне и др. Генетске варијанте у генима ЛЕПР, ЦРИ1, РНАСЕЛ, ИЛ4 и АРВЦФ су прогностички маркери специфичних за рак простате Морталити (2011), Цанцер Епидемиол Биомаркерс Прев.2011; 20: 1928-1936. У овој студији испитиване су варијације у одабраним генима кандидатима у вези са појавом карцинома простате како би се испитала његова прогностичка вредност међу особама високог ризика. ФДР је коришћен за рангирање једнонуклеотидних полиморфизама (СНП) и идентификовање врхунских снпс-а од интереса.

разлика између ендема и епидемије

Радом-Аизик С, Залдивар Ф, Леу С-И, Адамс ГР, Оливер С, Цоопер ДМ: Ефекти вежбања на експресију микроРНА у мононуклеарним ћелијама периферне крви младих мушкараца. Цлиницал анд Транслатионал Сциенце 2012, 5 (1): 32-38.
У овој студији испитивана је промена у експресији микроРНК пре и после вежбања помоћу микромреже. Користили су поступак Бењамини-Хоцхберга за контролу ФДР-а у 0,05 и открили су да је 34 од 236 микроРНК различито изражено. Истражитељи су затим изабрали микроРНК од ове 34 да би их потврдили ПЦР-ом у реалном времену.

Веб странице

Р статистички пакет
хттп://геномине.орг/квалуе/ресултс.хтмл
Означени Р код који се користи за анализу података у раду Стореи и Тибсхирани (2003), укључујући везу до датотеке података. Овај код се може прилагодити за рад са било којим низом података.

хттп://ввв.биоцондуцтор.орг/пацкагес/релеасе/биоц/хтмл/квалуе.хтмл
квалуе пакет за Р.

хттп://јоурнал.р-пројецт.орг/арцхиве/2009-1/РЈоурнал_2009-1.пдф

Јоурнал Р Пројецт је рецензирана публикација Р фондације за статистичко рачунање са отвореним приступом. Овај свезак пружа чланак под насловом „Процена величине узорка док се контролишу нетачне стопе откривања за експерименте са микрорезкама“ аутора Меган Орр и Пенг Лиу. Наведене су одређене функције и детаљни примери.

хттп://стриммерлаб.орг/нотес/фдр.хтмл
Ова веб локација пружа листу Р софтвера за анализу ФДР-а, са везама до њихових почетних страница за опис карактеристика пакета.

САС
хттп://суппорт.сас.цом/доцументатион/цдл/ен/статуг/63347/ХТМЛ/дефаулт/виевер.хтм#статуг_мулттест_сецт001.хтм
Опис ПРОЦ МУЛТТЕСТ-а у САС-у, који пружа опције за контролу ФДР-а помоћу различитих метода.

СТАЊЕ
хттп://ввв.стата-јоурнал.цом/артицле.хтмл?артицле=ст0209
Пружа СТАТА наредбе за израчунавање к вредности за поступке вишеструког тестирања (израчунавање ФДР прилагођених к вредности).

ФДР_генерални веб ресурси
хттп://ввв.матх.тау.ац.ил/~ибења/фдр/индек.хтм
Веб локација којом управљају статистичари са Универзитета у Тел Авиву и који су први формално увели ФДР.

хттп://ввв.матх.тау.ац.ил/~ибења/
Ова веб локација ФДР-а има много доступних референци. Предавање о ФДР је доступно за преглед.

хттп://ввв.цбил.упенн.еду/ПаГЕ/фдр.хтмл
Лепо, концизно објашњење ФДР-а. Обезбеђен је користан сажет преглед са примером.

хттп://ввв.роветт.ац.ук/~гвх/Фалсе-поситиве-анд-тхе-квалуе.пдф
Кратак преглед лажно позитивних резултата и к-вредности.

Курсеви

Водич о контроли лажних открића Цхристопхер Р. Геновесе Департмана за статистику Универзитета Царнегие Меллон.
Овај ПоверПоинт је врло темељна лекција за некога ко је заинтересован за учење математичких основа ФДР-а и варијација ФДР-а.

Вишеструко тестирање Јосхуа Акеи-а, Одељење за науке о геному, Универзитет у Вашингтону.
Овај поверпоинт пружа врло интуитивно разумевање вишеструких поређења и ФДР-а. Ово предавање је добро за оне који траже једноставно разумевање ФДР-а без пуно математике.

Процена локалне стопе лажног откривања у откривању диференцијалног израза између две класе.
Презентација Геоффреи МацЛацхлан, професор Универзитета у Куеенсланду, Аустралија.
ввв.иоутубе.цом/ватцх?в=Ј4вн9_ЛГПцИ
Ово видео предавање је било корисно за учење о локалном ФДР-у, што је вероватноћа да је одређена хипотеза тачна, с обзиром на њену специфичну статистику теста или п-вредност.

Поступци контроле лажних открића за дискретне тестове
Презентација Рутх Хеллер, професорке, Одељења за статистику и оперативна истраживања. Универзитет у Тел Авиву
хттп://ввв.иоутубе.цом/ватцх?в=ИГјЕлкд4еС8
Ово видео предавање је било корисно у учењу о примени ФДР контроле на дискретним подацима. Разговара се о неколико поступака за повећање и смањење за контролу ФДР-а када се ради са дискретним подацима. Прегледају се алтернативе које коначно помажу у повећању снаге.

Занимљиви Чланци

Избор Уредника

Адвокат за људска права из Нигерије доделио стипендију Бакер МцКензие за период 2020–2021
Адвокат за људска права из Нигерије доделио стипендију Бакер МцКензие за период 2020–2021
Хиллари Мадука ’21 ЛЛ.М., успешни заговорник популације у неповољном положају, глобална адвокатска фирма наградила је 50.000 УСД.
7 надахњујућих дипломских говора у Колумбији, вредних поновног прегледа
7 надахњујућих дипломских говора у Колумбији, вредних поновног прегледа
Од кувара до председника, слушајте мудрост неких од највећих колумбијских говора о матури.
Талац 444 дана: Прича о преживљавању
Талац 444 дана: Прича о преживљавању
Франкие Алдуино
„Оче наш, ђаво“ достиже завршну фазу бијенала ди Венеција, колеџ иницијатива колеџа
„Оче наш, ђаво“ достиже завршну фазу бијенала ди Венеција, колеџ иницијатива колеџа
Оче наш, ђаво (Мон Пере, Ле Диабле), у режији алумнистке Еллие Фоумби '17, изабран је као један од четири пројекта који ће проћи у завршну фазу иницијативе Цоллеге Цинема Бијенала ди Венеције.
Студија о Јеврејима из Ашкеназија отвара геномски прозор
Студија о Јеврејима из Ашкеназија отвара геномски прозор
Јеврејско становништво Ашкеназија имало је важну улогу у проучавању људске генетике због своје историје демографске изолације. Будући да Јевреји Ашкенази имају мало генетичких варијација, научници релативно лако могу уочити аномалне гене који повећавају ризик од болести - увиде који могу довести до боље дијагностике и медицинског лечења за све.
ГООГЛЕ ИЗДАВА АЖУРИРАНЕ БЕЗБЕДНОСТИ ЗА ХРОМ 10. МАЈА 2021
ГООГЛЕ ИЗДАВА АЖУРИРАНЕ БЕЗБЕДНОСТИ ЗА ХРОМ 10. МАЈА 2021
Теацхерс Цоллеге, Универзитет Цолумбиа, прва је и највећа постдипломска школа образовања у Сједињеним Државама, а такође је трајно сврстана међу најбоље државе.
„Деда Мраз“ ми је променио живот
„Деда Мраз“ ми је променио живот