Карта расчет расстояния: Sorry, this page can’t be found.

Содержание

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}}/500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}  

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.
LANGUAGE}} {{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}  

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Расчет расстояния между геокоординатами

У «Важных историй» вышел текст о том, как в 2021 году минимум 100 тысяч российских детей с трудом добираются до школ. Для части этого небольшого исследования мы считали радиусы доступности, то есть сколько километров от каждого населенного пункта России до ближайшей школы.

В этом уроке расскажем, как посчитать расстояния между объектами по прямой и затем выбирать ближайшие.

Важно, что расстояния в этом уроке считаются без учета дорог и естественных преград в виде гор, рек, болот и пр., поэтому дают общее представление о дальности объектов. Чтобы точно рассчитать дистанцию и время в пути по дорогам, можно воспользоваться API матрицы расстояний Яндекс.Карт (платно, либо можно попробовать попросить бесплатно в исследовательских и научных целях по индивидуальному запросу) или OSRM — Open Source Routing Machine (бесплатно).

Jupyter ноутбук с уроком доступен на странице Мастерской на GitHub.

Видео: Глеб Лиманский

1.

Скачивание данных

Нам нужно два набора данных — с населенными пунктами и со школами.

1. Данные по населенным пунктам скачиваем на сайте ИНИД (Инфраструктура научно-исследовательских данных).

2. Данные по школам — с помощью парсинга с сайта https://schoolotzyv.ru/schools/9-russia/ (скачанные данные доступны в формате json по ссылке). По некоторым регионам на сайте есть не все школы. Можно дополнить данными с сайтов https://arhangelsk.fulledu.ru/, https://russiaedu.ru/, набора открытых данных с лицензиями Рособрнадзора (требуется парсинг xml) и других источников.

2. Загрузка библиотек

Загружаем 4 библиотеки: pandas для работы с датафреймами — данными в табличном виде, numpy и scikit-learn для математических операций, json для работы с файлами в формате json.

3. Загрузка и подготовка данных

Датасет со школами в формате json. Загружаем его в Pandas. В нем более 50 тысяч строк.

В файле есть геокоординаты (широта, долгота), ссылка на школу и ее название. Наименований регионов нет, а нам желательно для примера выбрать только один регион, иначе, если оставить всю Россию, это будет очень долго считаться. Регион можно узнать из ссылки. Например, в строке с индексом 1 школа из Камчатского края: в ссылке есть фрагмент «131-kamchatskij».

Выберем, например, Нижегородскую область. В ссылках она помечена как «146-nizhegorodskaya». С помощью метода contains («содержит»), выберем только те ссылки, в которых есть эта запись. Так у нас останутся только школы Нижегородской области. Подробнее о том, как фильтровать датафреймы — в первом уроке по Pandas.

Поскольку мы выбрали только некоторые строки, индексы датафрейма сбились и теперь идут не сначала:

Чтобы индексы сбросились и снова начинались с нуля, обновим их методом reset_index(). Drop = True означает, что старые индексы нам не нужны.

Далее загружаем файл с населенными пунктами. В нем есть регион, район, название, численность населения, сколько в них детей, координаты, код ОКТМО (Общероссийского классификатора территорий муниципальных образований).

Выберем тоже только Нижегородскую область, а чтобы все еще быстрее считалось, возьмем только один район, например, Воскресенский.

Снова обновляем индексы, чтобы шли с нуля.

4. Создание словарей

Прежде чем считать расстояния, нам понадобится создать два словаря — с населенными пунктами и со школами. Это нужно, чтобы в дальнейшем мы могли сопоставить разные датафреймы по какому-то уникальному параметру, доставать и добавлять нужные нам данные. Нам это пригодится на последних этапах.

Для населенных пунктов таким уникальным параметром, по которому можно будет объединять разные датафреймы, станет код ОКТМО (Общероссийского классификатора территорий муниципальных образований).

Перед этим нам нужно убедиться, что:

1) Во всех нужных нам столбцах указан правильный тип данных.

2) Удалены дубликаты в тех столбцах, которые будут уникальным ключом для словаря (для населенных пунктов это поле oktmo, для школ — url), поскольку ключи словаря не должны дублироваться.

Смотрим методом dtype, какой тип данных в столбце oktmo. Это float, число с плавающей точкой.

Удобнее будет в качестве уникального кода работать со строками, а не числами, поэтому поменяем тип данных сначала на integer, затем на string.

Смотрим, есть ли в столбце oktmo дубликаты.

Удаляем дубликаты и обновляем индексы.

Cобираем датафрейм с населенными пунктами в словарь, где ключом будет код ОКТМО, а значением — строка с информацией о соответствующем населенном пункте. Сначала мы создаем пустой словарь. Затем переменной i проходимся по всем индексам от 0 до последнего в нашем датафрейме. В переменную el записываем строку, которую получаем методом loc.

Переходим к датафрейму со школами. Сначала меняем тип данных в столбцах с широтой и долгой, потому что сейчас там строки, а нам для расчетов нужны числа (float).

Удаляем дубликаты и обновляем индексы.

И теперь для школ собираем такой же словарь, как и для населенных пунктов. Ключом будет url.

5. Расчет матрицы расстояний

Переходим к расчету расстояний между каждым населенным пунктом и каждой школой (матрица расстояний). За основу взят туториал Dana Lindquist.

Сначала переводим координаты из градусов в радианы, потому что математические формулы обычно требуют значения координат в радианах, а не в градусах. Делаем это с помощью библиотеки numpy.

Далее считаем расстояния с помощью формулы из библиотеки scikit-learn. Эта формула вычисляет гаверсинусное расстояние, то есть представляет форму Земли как идеальную сферу (а не геоид, как на самом деле) и за счет этого обеспечивает быстрые вычисления. Если требуется измерение в километрах, то в конце формулы нужно умоножать 6371, если в милях — на 3959. Мы получим расстояния от каждого населенного пункта до каждой школы в километрах.

Строим матрицу расстояний — таблицу, в которой индексами будут url школ, колонками — ОКТМО населенных пунктов, а в ячейках будет расстояние.

Но нам нужно расстояние от населенных пунктов до школ, а не наоборот, поэтому транспонируем таблицу — поменяем индексы и колонки местами.

6. Выбор ближайшего объекта

Выбираем ближайшую школу к каждому населенному пункту. Для этого сравниваем каждое значение в строке с предыдущим, чтобы проверить, больше оно или меньше. Меньшее записываем в переменную. Так проходим циклом по каждой строке, выбирая самое меньшее значение. И создаем словарь, в котором ключ — код ОКТМО населенного пункта, значения — url ближайшей школы и расстояние до нее.

Далее добавляем колонки с минимальным расстоянием и url школы в датафрейм places_voskresensk (с населенными пунктами). Для этого берем из созданного выше словаря schools_and_min_value_by_oktmo ссылку (url) и расстояние до школы (distns). Добавляем их в словари school_url_column и min_distance_column в том порядке, в каком соответствующие им коды ОКТМО расположены в датафрейме places_voskresensk. И добавляем соответствующие новые колонки к датафрейму.

Точно так же из словаря со школами достаем название школ и добавляем их к датафрейму.

В конце появились 3 новые колонки — url ближайшей школы, сколько до нее километров по прямой, название школы.

Сохраним полученный результат в csv.

7. Анализ данных

Дальше мы можем анализировать данные. Например, выбрать 15 наиболее удаленных от школ населенных пунктов методом nlarest. Подробнее об nlargest и nsmallest — в 3 уроке по Pandas.

Получили топ самых удаленных населенных пунктов. Или можем посчитать, сколько детей в Воскресенском районе Нижегородской области живут дальше 5 км от школы.

Или среднее расстояние от населенного пункта до школы.

Готово!

Google apps script карта api для расчета расстояния между двумя точками



Я знаю, что есть api для расчета расстояния между двумя точками для приложений google, но то, что я ищу, — это google apps script api для расчета расстояния движения, а не прямого расстояния между двумя точками. Существует ли такой api?

google-maps-api-3 google-apps-script
Поделиться Источник user     13 ноября 2010 в 20:53

2 ответа


  • Как получить расстояние между двумя точками в Windows телефоне 8. 1

    В Windows Phone 8, кажется, есть метод GeoCoordinate.GetDistanceTo() для расчета расстояний между двумя точками. (Даже если справочная страница для этого метода не найдена.) Но где же эквивалент во всем пространстве имен геолокации Windows Phone 8.1 ? Я вообще не могу найти метод расчета…

  • Xcode для расстояния между двумя точками в google maps

    Возможный Дубликат : Рассчитайте расстояние между двумя точками с помощью google map в iphone Я просто хочу завершить xcode для расчета расстояния между двумя точками . В котором пользователь может ввести оба адреса местоположения, и из этих адресов я хочу вычислить расстояние между ними b, потому…



2

Google directions API показывает общее расстояние между источником и пунктом назначения. попробуйте это

http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=nj&destination=ny&sensor=false

API Документация здесь

Поделиться Antonio     14 ноября 2010 в 16:47


Поделиться Sammy     13 октября 2011 в 13:32


Похожие вопросы:


Использование Google Maps API для расчета расстояния между двумя адресами

Контекст: я не могу раскрывать слишком много о проекте, так как я нахожусь под NDA.

Я использую этот учебник для расчета расстояния между двумя адресами с помощью Google Maps. Я хочу вывести…


Вычисление расстояния между двумя адресами без Google Maps API?

Есть ли какой-то другой способ, кроме использования Google Maps API для вычисления расстояния между двумя адресами (не lat/long точками)? Расстояние as the crow flies прекрасно — мне не нужна…


Используйте mapkit для расчета расстояния между двумя адресами?

Можно ли использовать mapkit в iphone sdk для расчета расстояния между двумя адресами ?


Как получить расстояние между двумя точками в Windows телефоне 8.1

В Windows Phone 8, кажется, есть метод GeoCoordinate.GetDistanceTo() для расчета расстояний между двумя точками. (Даже если справочная страница для этого метода не найдена.) Но где же эквивалент во…


Xcode для расстояния между двумя точками в google maps

Возможный Дубликат : Рассчитайте расстояние между двумя точками с помощью google map в iphone Я просто хочу завершить xcode для расчета расстояния между двумя точками . В котором пользователь может…


Расчет Расстояния По Карте Google

Кто-нибудь знает, учитывает ли Google Maps высоты и фактический путь на земле для расчета расстояния между двумя точками или он учитывает только географические местоположения для измерения…


Метод расчета расстояния между двумя точками

Возможный Дубликат : Вычислите расстояние между двумя точками в google maps V3 Какой из них лучше всего вычислить расстояние между двумя точками с помощью Google Map V3 API? Использование матрицы…


Какая формула используется для расстояния между 2 точками в Google Maps?

Какая формула используется Google Maps для вычисления кратчайшего расстояния между 2 точками (имеющими свои координаты Lat, Lng)? AFAIK в API есть метод для этого, называемый computeDistanceBetween…


Вычисление расстояния между двумя точками с использованием широты долготы и высоты (elevation)

Я пытаюсь вычислить расстояние между двумя точками, используя широту долготы и высоту (высоту). Я использовал формулу Эвклида, чтобы получить свою дистанцию:…


Uber h4 для определения расстояния между двумя географическими точками

Я читал документ h4 и не уверен, что нахождение абсолютного расстояния между двумя географическими точками является одним из вариантов использования. Для этого есть формулы, как на этой странице,…

Точный расчет больших расстояний на карте — Введение в генетический анализ

В главе 5 мы узнали, что основные генетические Метод измерения расстояния карты основан на рекомбинантной частоте (RF). Единица генетической карты (м.е.) была определена как рекомбинантная частота 1 процент. Это полезный фундаментальный блок который выдержал испытание временем и до сих пор используется в генетике. Однако чем больше рекомбинантная частота, тем менее точна она как мера расстояния до карты. Фактически, единицы карты рассчитанные из больших рекомбинантных частот меньше, чем единицы карты, рассчитанные из меньшие рекомбинантные частоты.

Мы встречались с этим эффектом в примерах в главе 5. Обычно при измерении рекомбинации между тремя сцепленными локусами сумма двух внутренних рекомбинантных частот больше, чем рекомбинантная частота между внешними локусами. С использованием таких данных, что наиболее точная оценка, которая может быть сделана на карте расстояния между двумя внешними локусами
A
и C на следующей диаграмме?

Ответ состоит в том, что x + y — лучшая оценка, и многое другое. точнее, чем меньшее общее значение A C .Это дает нам следующий полезный принцип отображения:

СООБЩЕНИЕ

Наилучшие оценки расстояния до карты получаются из суммы расстояний, рассчитанных для более короткие подинтервалы.

Однако что, если у нас нет промежуточных маркерных локусов, доступных для измерения рекомбинации в более короткие интервалы? Такая ситуация часто встречается, когда начинаешь составлять карту нового экспериментальный организм или в тех случаях, когда геном огромен, как у человека.

Для Например, на предыдущей диаграмме, что, если бы не было известного локуса B ? Бы мы должны обойтись значением расстояния на карте, полученным непосредственно из A C рекомбинантная частота? Кроме того, как насчет короче сами интервалы? Если бы были другие локусы между A и B и между B и C , тогда мы могли бы получить даже лучшие оценки расстояния от A
до C .К счастью, есть это способ взять любую рекомбинантную частоту и выполнить вычисление, чтобы сделать ее более точное измерение расстояния по карте, без изучения все более коротких интервалов.

Прежде чем приступить к расчету, давайте подумаем, почему большие значения RF меньше точные измерения расстояния карты. Мы уже столкнулись с виновником: множественные кроссоверы. В главе 5 мы узнали, что двойные кроссоверы часто приводят к родительскому расположению аллелей, и поэтому образующиеся мейотические продукты не учитывается при измерении рекомбинантной частоты. То же верно и для других типов множественных кроссоверы: тройки, четверки и т. д. Так что легко увидеть, что несколько кроссоверов автоматически приводит к занижению расстояния до карты, и, поскольку ожидается кратное чтобы быть относительно более распространенным в более длинных регионах, мы можем понять, почему проблема усугубляется для более крупных рекомбинантные частоты.

Как мы можем учесть эти множественные пересечения при расчете расстояний на карте? Нам нужна математическая функция, которая точно связывает рекомбинацию с расстоянием на карте.Другими словами, нам нужно отображение функция.

СООБЩЕНИЕ

Функция отображения — это формула для использования рекомбинантных частот для расчета расстояний на карте исправлено для нескольких кроссоверов.

Распределение Пуассона

Чтобы получить функцию отображения, нам нужен математический инструмент, широко используемый в генетическом анализе. потому что это полезно для описания многих различных типов генетических процессов. Этот математический Инструмент — распределение Пуассона. Распределение просто описание частот различных типов классов, возникающих из отбор проб.Распределение Пуассона описывает частоту классов, содержащих 0, 1, 2, 3, 4,. . . , i элемента, если известно среднее количество элементов в выборке. В Распределение Пуассона особенно полезно, когда среднее значение мало по сравнению с общим возможное количество позиций. Например, возможное количество головастиков, которых можно получить за один Погружение сети в пруд довольно велико, но большинство провалов дает только один или два или ни одного. Номер мертвых птиц на обочине шоссе потенциально очень велико, но в пробной миле количество обычно невелико.Такие выборки хорошо описываются распределением Пуассона.

Рассмотрим числовой пример. Предположим, мы случайным образом раздаем 100 однодолларовых купюр до 100 студентов в аудитории, возможно, рассредоточив их по классу из какой-то точки под потолком. Среднее (или среднее) количество счетов на одного студента составляет 1,0, но здравый смысл говорит нам, что очень маловероятно, что каждый из 100 студентов получит один счет. Мы будем ожидайте, что несколько удачливых студентов возьмут по три или четыре купюры каждый, и придет немало студентов с двумя купюрами каждый.Однако мы ожидаем, что большинство студентов получит либо один счет, либо не получит ни одного. Распределение Пуассона обеспечивает количественный прогноз результатов.

В этом примере рассматривается получение счета студентом. Мы хотим разделите учащихся на классы в соответствии с количеством купюр, снятых каждым из них, а затем найдите частота каждого класса. Пусть м представляет среднее количество элементов (здесь м = 1,0 чек на студента). Пусть i представляет собой число для конкретный класс (скажем, i = 3 для тех студентов, которые получают по три счета).Позволять f ( i ) представляют частоту i класс — то есть доля 100 студентов, каждый из которых получает банкнот. Общее выражение для распределения Пуассона утверждает, что

, где e — основание натурального логарифма ( e — примерно 2,7) и! — факториальный символ. В качестве примера, 3! = 3 × 2 × 1 = 6 и 4! = 4 × 3 × 2 × 1 = 24. По определению 0! = 1. При вычислении f (0) вспомните что любое число в степени 0 определяется как 1.дает значения e м для м значений от 0,000 до 1.000. Значения для м больше 1 можно получить расчетом.

Таблица 6-1

Значения e −m для m Значения от 0 до 1 *.

В нашем примере м = 1,0. Используя, мы вычисляем частоту захвата классов учениками 0, 1, 2, 3 и 4 счета следующим образом:

— гистограмма этого распределения.Мы прогнозируют, что около 37 студентов не получат никаких счетов, около 37 получат один счет, около 18 захватит два законопроекта, около 6 — три купюра и около 2 — четыре купюры. Это все 100 студентов; фактически, вы можете убедиться, что распределение Пуассона дает f (5) = 0,003, что делает вероятным, что ни один студент в этой выборке 100 захватит пять купюр.

Рисунок 6-1

Распределение Пуассона для среднего 1,0, проиллюстрированное случайным распределением доллара счета студентам.

Аналогичные распределения могут быть разработаны для других значений м . Некоторые показаны в в виде кривых вместо столбчатых гистограмм.

Рисунок 6-2

Распределение Пуассона для пяти различных средних значений: м — среднее количество элементов в выборке, а i — фактическое количество элементов в выборке. (По Р. Р. Сокалу и Ф. Дж. Рольфу, Introduction to Biostatistics. W. H. Freeman and Company, 1973)

Вывод функции отображения

Распределение Пуассона также может описывать распределение кроссоверов вдоль хромосомы. в мейозе.В любом хромосомном регионе реальное количество кроссоверов, вероятно, невелико. отношение к общему количеству возможных кроссоверов в этом регионе. Если кроссоверы распределены случайным образом (то есть нет интерференции), то, если бы мы знали среднее количество кроссоверов в области пермейоза, мы могли бы рассчитать распределение мейозов с нулевым, один, два, три, четыре и более нескольких кроссоверов. В этом расчете нет необходимости настоящий контекст, потому что, как мы увидим, единственный класс, который действительно имеет решающее значение, — это нулевой класс.Мы хотим соотнести расстояния на карте с наблюдаемыми значениями RF. Мейозы, при которых встречаются один, два, три, четыре или любое конечное число кроссоверов на мейоз ведут себя одинаково в что они производят 50 процентов RF среди продуктов этих мейозов, тогда как мейозы без кроссоверов производят RF 0 процентов. Чтобы понять, как это может быть, рассмотрим серию мейозы, в которых несестринские хроматиды не пересекаются, пересекаются один раз и дважды пересекаются, как показано в . Получаем рекомбинантные продукты только из мейозов с хотя бы одним кроссовером в регионе и всегда ровно половиной продукты таких мейозов являются рекомбинантными.Таким образом, мы видим, что действительный определитель значения RF размер нулевого класса кроссовера по отношению к остальным.

Рисунок 6-3

Демонстрация того, что средний RF составляет 50 процентов для мейозов, в которых количество кроссоверов не ноль. Рекомбинантные хроматиды коричневые. Двухниточные двойные кроссоверы производят все родительские типы, поэтому все хроматиды оранжевые. Обратите внимание, что все кроссоверы (подробнее …)

Как отмечено в, мы рассматриваем только кроссоверы между несестринскими хроматидами; сестринско-хроматидный обмен при мейозе встречается редко.Если оно может быть показано, что в большинстве мейотических анализов он не оказывает чистого эффекта.

Наконец, мы можем вывести функцию отображения. Рекомбинанты составляют половину продуктов тех мейозы, имеющие хотя бы один кроссовер в регионе. Доля мейозов не менее один кроссовер равен 1 минус дробь с нулевым кроссовером. Частота нулевого класса будет быть:

, что равно

Таким образом, функция отображения может быть указана как

Эта формула связывает рекомбинантную частоту с м , средним числом кроссоверы.Поскольку вся концепция генетического картирования основана на возникновении кроссоверы, а также пропорциональность между частотой кроссовера и физическим размером хромосомной области, вы можете видеть, что м , вероятно, самый фундаментальный переменная во всем процессе. Фактически, м можно считать конечная единица генетического картирования.

Если нам известно значение RF, мы можем вычислить м , решив уравнение. После получив множество значений м , мы можем построить функцию в виде графика, как в.Просмотр функции в виде графика должен помогите нам увидеть, как это работает. Во-первых, обратите внимание, что функция линейна для определенного диапазона. соответствующие очень малым значениям м . (Помните, что м — это наша лучшая мера генетической дистанции.) Следовательно, RF — хорошая мера расстояния там, где пунктирная строка совпадает с функцией в. В этом региона, единица карты, определяемая как 1 процент RF, имеет реальное значение. Поэтому давайте использовать этот регион кривой для определения скорректированных единиц карты с учетом некоторых небольших значений м :

Рисунок 6-4

Синяя линия обозначает функцию отображения в графической форме.Где синяя кривая и пунктирные линии совпадают, функция линейна, и RF хорошо оценивает правильные расстояния на карте.

Мы видим, что RF = m / 2, и это соотношение определяет пунктирную линию в. Это позволяет нам переводить м значений в исправлены единицы карты. Выражая м в процентах, мы видим, что м 100 процентов (= 1) эквивалентно 50 исправленным единицам карты. Потому что м значение 1 эквивалентно 50 скорректированным единицам карты, мы можем выразить горизонтальная ось в наших новых единицах карты.Теперь мы можем видеть из графика, что два локуса, разделенных 150 исправленными единицами карты, показывают RF только 50 процентов. Мы можем использовать график функции, чтобы преобразовать любую RF в расстояние до карты, просто провести горизонтальную линию от значения RF к кривой и опустить перпендикуляр к ось единицы карты — процесс, эквивалентный использованию уравнения RF = 1/2 (1 — e −m ) для решения для м .

Рассмотрим численный пример использования функции отображения. Предположим, что мы получили РФ от 27.5 процентов. Сколько здесь исправленных единиц карты? От функция,

Следовательно

От e м таблицы (или используя калькулятор), мы находим, что м = 0,8, что эквивалент 40 исправленных единиц карты. Если бы мы были счастливы принять 27,5% РФ как представляющих 27,5 единиц карты, мы бы значительно недооценили расстояние между места.

СООБЩЕНИЕ

Для наиболее точной оценки расстояний на карте введите значения RF с помощью функции сопоставления.В качестве альтернативы добавьте расстояния, каждое из которых достаточно короткое, чтобы попасть в область, в которой выполняется отображение. функция линейна.

Следствием второго утверждения этого сообщения является то, что для организмов, для которых хромосомы уже хорошо картированы, например, Drosophila, генетик редко необходимо вычислить с помощью функции карты, чтобы разместить вновь открытые гены на карте. Это потому что карта уже разделена на небольшие, отмеченные регионы по известным локусам. Однако когда процесс картирования только что начался в новой организации или когда доступные генетические маркеры редко распределены, необходимы поправки, обеспечиваемые функцией.

Обратите внимание, что независимо от того, насколько далеко друг от друга находятся два локуса на хромосоме, мы никогда не наблюдаем RF значение больше 50 процентов. Следовательно, значение RF в 50 процентов оставило бы нас в сомнения в том, связаны ли два локуса или находятся на разных хромосомах. Другими словами, как м становится больше, e m становится меньше, и RF приближается к 1/2 (1-0) = 1/2 × 1 = 0,5, или 50 процентов. Это важный момент: значения RF 100 процентов не наблюдаются, как бы далеко друг от друга ни находились локусы. находятся.

Глава 2 — Двухточечное картирование с генетическими маркерами

Дэвид Фэй
Департамент молекулярной биологии, Университет Вайоминга, Ларами, Вайоминг 82071-3944 США

Основы. Двухточечное картирование, при котором мутация в интересующем гене сопоставляется с маркерной мутацией, в первую очередь используется для присвоения мутаций отдельным хромосомам. Он также может дать хотя бы приблизительное представление о расстоянии между мутациями. и используемые маркеры. На первый взгляд, концепция двухточечного картирования для определения хромосомного сцепления относительно проста. Однако это может быть источником некоторой путаницы, когда дело доходит до обработки фактических данных на основе фенотипических частот. для точного определения генетических дистанций. Также стоит отметить, что большинство исследователей не особо утруждают себя исчерпывающими двухточечного отображения больше нет.После того, как мы назначили нашу мутацию группе сцепления, она, как правило, переходит в расы с трехточечной и методы картирования SNP, так как они почти всегда будут необходимы для клонирования наших генов. Однако стоит отметить, что что высокопроизводительные методы двухточечного сопоставления с использованием SNP (также см. ниже) успешно использовались некоторыми группами и может обеспечить очень точное положение на карте для мутаций. Эти методы могут даже (в некоторых случаях) учитывать молекулярные клонирование мутаций при отсутствии дальнейшего трехточечного картирования или картирования SNP (Wicks et al., 2001; Swan et al., 2002). Тем не менее, подавляющее большинство исследователей по-прежнему используют стандартную многоуровневую последовательность клонирования, для которой двухточечное отображение это просто первый шаг.

При проведении двухточечного картирования можно использовать генетические или SNP-маркеры. В целях этого раздела мы рассмотрим использование генетических маркеров, так как принципы те же и могут несколько отличаться. легче понять. Часто мы проводим традиционное двухточечное картирование с использованием штаммов, содержащих два соседних хромосомных маркеры, поскольку штаммы, полученные в результате этих скрещиваний, потенциально могут быть использованы позже для трехточечного генетического картирования.

Два основных результата двухточечного картирования показаны на (Рисунок 1). В результате № 1 хромосомное положение затронутого гена (мутации) оказывается на той же / гомологичной хромосоме. в качестве тестируемых маркеров. В этом случае мутация фактически фланкируется маркерами, чтобы произвести достаточно хорошо сбалансированный напряжение. Генотипы потомства указаны вместе с соотношениями (или долями) их встречаемости.Три генотипа генерируются ( m / a b , m / m , a b / a b ) с тремя соответствующими фенотипами (дикий тип, M, AB). В этой ситуации мы практически никогда не видим появления тройной мутантный фенотип MAB , поскольку для этого потребуется чрезвычайно редкое событие двойной рекомбинации. Кроме того, если бы мы собирали животных фенотипа M и исследовать их потомство, мы никогда не увидим животных M A B . Точно так же животные A B также не смогут разделить потомство M A B . Наконец, животные дикого типа всегда будут бросать и M , и A B вместе с животными дикого типа. Наблюдение за образцами сегрегации этого типа говорит нам, что m и ab находятся на одной хромосоме, а также что m находится рядом с маркерами a и b. .В том случае, когда фенотип M является летальным, этот штамм может быть полезным для поддержания m в качестве сбалансированной гетерозиготы. А именно, выделяя сегреганты дикого типа в каждом поколении, мы можем распространять мутацию с помощью относительная простота. Кроме того, этот штамм можно использовать для трехточечного картирования.

Напротив, ситуация, изображенная на схеме № 2, показывает m и a b на разных хромосомах. Таким образом, в первом поколении мы уже ожидаем увидеть 1/16 потомства с тройным мутантом. фенотип M A B . Кроме того, если мы специально выберем A B животных из этого поколения, 2/3 выбросят потомство M A B . При необходимости выделите все возможные генотипы и соответствующие фенотипы, чтобы убедиться, что эти числа верны. Наблюдение за этими типами сегрегации указывает на то, что мутация и маркеры находятся на разных хромосомах.Другая возможность заключается в том, что мутация находится на одном из концов хромосомы (см. Ниже). При необходимости эти два возможности обычно можно решить, подсчитав больше животных. В общем, следует избегать базирования обозначения связи на небольшом количестве точек данных (менее 20).

Описанные выше генетические паттерны предназначены для идеальной ситуации, когда нет двусмысленности в определении хромосомных место нахождения. Но что происходит, когда мутация находится по одну сторону от маркеров, возможно, на некотором расстоянии? Как показано на рисунке 2, если мутация находится в одной стороне, может произойти кроссовер, который приведет к созданию двух рекомбинантных хромосом. показано. Одна рекомбинантная хромосома теперь будет содержать все три мутации цис, тогда как другая будет полностью дикого типа. Также показаны генотипы, возникающие, когда такая рекомбинантная хромосома спаривается с одной из родительских хромосом.Теперь у нас есть ситуация, когда животное фенотипа M или AB может бросить MAB животных. Кроме того, животное дикого типа теперь может не бросать животных M и AB. Размышляя над этим, имейте в виду, что эти «редкие» рекомбинантные хромосомы обычно — случайно — оказываются в паре с одной из нерекомбинантных родительских хромосом в оплодотворенной зиготе. Конечно, чем дальше мутация от маркеров, чем выше доля рекомбинантных хромосом в пуле, и тем больше вероятность того, что какие-либо две рекомбинантные хромосомы могут оказаться вместе в зиготе.

В этих ситуациях мы должны быть осторожны, чтобы не сделать поспешный вывод, что наличие таких генотипов автоматически означает, что m и a b находятся на разных хромосомах. Вопрос больше в частоте. Например, если m и a b разделены на 10,0 единиц карты, это означает, что 10% гамет, произведенных гетерозиготой, будут содержать хромосому, которая испытал событие рекомбинации в этой области.Черви, конечно, диплоидны, и поэтому у потомства есть шанс получить такая рекомбинантная хромосома либо из сперматозоидов, либо из ооцита. Учитывая это расстояние, частота, с которой потомство будет наследование двух нерекомбинантных (также называемых родительскими) хромосомами составляет 0,9 × 0,9 = 0,81 или 81%. Вероятность того, что потомство получит две рекомбинантные хромосомы, будет довольно мала, в данном случае 0,1 × 0,1 = 1%. Однако частота потомства, получающего одну рекомбинантную и одну нерекомбинантную хромосому, составляет 100 — 81 — 1. = 18%.Значительная доля!

2. Расчет расстояний на карте

Как же тогда определить, действительно ли мутация находится на той же хромосоме, что и маркеры, и если да, то каково расстояние? Этот частично зависит от того, как мы составляем карту. Рассмотрим один конкретный пример картирования стерильной ( ste ) мутации относительно мутации unc .В примере, приведенном на рисунке 3, мутации ste и unc находятся на расстоянии 10,0 единиц карты. Опять же, это означает, что 90% хромосом гамет будут родительского типа и 10% будут рекомбинантными. Как только что указывалось, вероятность того, что потомство получит две нерекомбинантные хромосомы, составит 81% (рисунок 3A), две рекомбинантные хромосомы будут составлять 1% (рисунок 3B), а одна рекомбинантная плюс одна нерекомбинантная хромосома будет составлять 18% ( Рисунок 3C).

Из рекомбинантных хромосом половина (5% от общего числа хромосом) будет ste unc и половина (5%) будет дикого типа (+ +). Каждая рекомбинантная хромосома имеет равные шансы на спаривание с любым из две родительские хромосомы. Следовательно, для животных, содержащих одну рекомбинантную и одну нерекомбинантную хромосомы, одна четвертая будет ste unc / unc , одна четвертая ste unc / ste , одна четвертая + / unc и одна четвертая + / ste .Таким образом, эти генотипы будут присутствовать с частотой 0,25 × 0,18 = 0,045 или 4,5% каждый (рис. 3C).

Теперь рассмотрим отображение следующим образом. Из планшетов, где родитель ste / unc , мы клонировали потомство Unc . Мы хотим определить частоту, с которой такие животные Unc выбрасывают Ste Unc по сравнению с Unc только потомством. Поэтому мы ожидаем наличия Ste Unc животных в следующем поколении.Мы знаем, что будут две возможности генотипа для животных с фенотипом Unc , unc / unc , где обе хромосомы являются родительскими, и ste unc / unc , где у нас есть по одному из каждого. Процент животных с генотипом unc / unc составляет 0,81 × 0,25 = 0,2025 (20,25%), так как 81% будет иметь только родительские хромосомы, и из них одна четверть получит две хромосомы unc . Процент с генотипом ste unc / unc будет равен 0. 18 × 0,25 = 0,045 (4,5%), поскольку 18% потомства будут иметь одну рекомбинантную и одну родительскую хромосомы, и существует 25% вероятность получая хромосому ste unc и unc (0,5 × 0,5 = 0,25). Таким образом, общий процент животных с фенотипом Unc будет 4,5 + 20,25 = 24,75%. Наконец, процент Unc животных с генотипом ste unc / unc будет 4,5 / 24.75 = 18,2%.

Приведенное выше определение говорит нам, что если наша мутация и маркер (маркеры) находятся на расстоянии 10,0 единиц карты, мы должны ожидать увидеть примерно 18% клонированных Uncs выбрасывают потомство Ste Unc . Подобные расчеты можно провести для различных генетических дистанций. Для облегчения этих определений формула (1-p) (1-p) / 4 (где p — расстояние до карты, выраженное дробью; например, 10 единиц карты = 0,1) можно использовать для вычисления предсказанная фракция unc / unc животных, тогда как фракция ste unc / unc животных может быть рассчитана по формуле 2p (1-p) / 4. Общая сумма этих двух продуктов даст долю всех Unc животных, и относительный процент рекомбинантных генотипов ( ste unc / unc ) может быть получен путем деления доли ste unc / unc животных от общей суммы. Например, если маркер и мутация разнесены на 1,0 единицу карты, мы увидим животных Ste Unc , появляющихся из ~ 2% клонированных животных Unc . На расстоянии 5,0 единиц карты это будет ~ 9.5%; при 25.0 единицах карты ~ 40%. Общее правило состоит в том, что при отображении по этой стратегии частота животных, содержащих рекомбинантную хромосому, будет примерно вдвое больше, чем расстояние на карте между маркерами и мутация. По мере увеличения расстояния между мутацией и маркером эта частота уменьшается.

Интересно, что к тому времени, когда мы дойдем до 50,0 единиц карты, 67% или 2/3 животных Unc выбрасывают потомство Ste Unc . Последнее число должно показаться знакомым; это тот же процент, который вы получили бы, если бы мутации ste и unc находились на разных хромосомах. Фактически, при 50.0 единицах карты или больше две мутации будут казаться несвязанными . Обычно это не проблема, потому что мы, как правило, выполняем двухточечное картирование с маркерами в центре хромосомы, что гарантирует расстояния не более 25,0 единиц карты.

Часто существует несколько способов выполнения двухточечного сопоставления с использованием одного и того же набора маркеров.Например, в ранее описанного скрещивания, мы могли бы выбрать животных дикого типа, а не Unc , и искать в их потомстве отсутствие животных Unc или Ste , что означает + + или рекомбинантную хромосому дикого типа. Если маркер и мутация равны 10,0 единиц карты Кроме того, мы прогнозируем 0,81 × 0,5 = 40,5% животных с генотипом unc / ste . У нас также будет 0,18 × 0,5 = 9% животных с генотипом unc / + или ste / + (4.По 5%). Таким образом, мы прогнозируем, что 9,0 / 49,5 = 18,2% выбранных нами животных дикого типа не смогут разделиться. Unc или Ste потомство. Эти числа идентичны числам, рассчитанным ранее для выбора потомства Unc и поиска Ste Unc в следующем поколении.

Однако рассмотрим этот последний случай. Представьте, что вы пытаетесь сопоставить эмбриональную летальную мутацию ( emb ) относительно известной unc .Самый простой способ сделать это — выбрать животных дикого типа у родителя emb / unc , а затем поискать отсутствие животных Unc в потомстве (эмбриональные летальные состояния обычно трудно подсчитать непосредственно по их тарелке. фенотип). Если unc и emb находятся на одной и той же хромосоме и близки, очень немногие животные фенотипически дикого типа не смогут выбросить потомство Unc (а также Emb ).Однако, чтобы рассчитать расстояние на карте, мы должны понимать, что с помощью наших методов unc / + животные не будут среди тех, которые считаются «рекомбинантами» (те животные дикого типа, которые не могут выбросить Unc). Таким образом, если Расстояние между unc и emb составляет 10,0 единиц карты, мы прогнозируем 0,81 × 0,5 = 40,5% животных генотипа emb / unc . У нас также будет 0,18 × 0,25 = 4,5% животных с генотипом emb / + и 4.5% с генотипом unc / +. Следовательно, при выборе среди животных фенотипически дикого типа частота emb / + животных будет 4,5 / (40,5 + 4,5 + 4,5) = 9,1% (а не 18,2%) от общего числа. Осведомленность об этих факторах и, как всегда, тщательное рисование креста предотвратят ошибки толкования. Для обсуждения дополнительных стратегий двухточечного картографирования, а также потенциально полезных формул для корреляции расстояний на карте. с фенотипами см. Hodgkin (1999).

Вопрос стратегии: отобразить все хромосомы сразу или сделать это последовательно? Это может зависеть от нескольких факторов, таких как временные ограничения и конкурентное давление. При прочих равных, последовательное отображение является наиболее эффективным распределением. времени, потому что после того, как кто-то положительно определил положение хромосомы, нет необходимости проверять все остальные хромосомы. В Однако на практике мы часто хотим сопоставить наши мутанты как можно быстрее и тестируем сразу несколько хромосом.Кроме того, наличие четких отрицательных данных может укрепить выводы, когда мутация находится на некотором расстоянии от маркеров. Вместе этих линий, стоит отметить, что ряд штаммов, содержащих маркеры для нескольких хромосом, был создан для прямая цель повышения эффективности картографии. Например, штамм MT464 содержит маркеры unc-5 , dpy-11 и lon-2 , что позволяет одновременно картировать хромосомы IV, V и X соответственно.

Также стоит отметить, что наблюдательный экспериментатор часто может получить хорошее представление о том, что в конечном итоге подтвердят трехточечные данные во время эксперимента. двухточечный процесс отображения! На самом деле, это еще одна веская причина для выполнения двухточечного сопоставления с использованием соседних маркеров. Повторюсь, мы уже знаем что если мутация ( m ) находится на той же хромосоме, что и маркеры a и b , то подавляющее большинство животных M происходят от гетерозиготного родителя ( m / ab ) не сможет выбросить потомство AB . Однако из-за рекомбинации вы можете наблюдать небольшой процент из M животных, бросающих либо M A, M B , либо M A B животных. Например, если вам довелось наблюдать три пластины (из 25) с животными MAB и одну пластину с животными MA , это может означать, что m лежит справа от b и находится на некоторое расстояние от маркеров. Напротив, если бы вы наблюдали только несколько табличек с MA животными, m , скорее всего, лежали бы справа от b , но близко к маркерам (или, возможно, между ними и только слева от b ).Если M A B животных никогда не наблюдаются, но есть небольшой процент из M A и M B животных, то m должны находиться между маркерами. Если это рассуждение еще не ясно, прочтите главу о трехточечном сопоставлении и затем переходите назад и вытяните это, чтобы подтвердить прогнозы. Этот бонусный подарок в виде двухточечного картографирования может сэкономить время в реальном времени.

Свон, К.А., Кертис, Д.Э., МакКусик, К.Б., Воинов, А.В., Мапа, Ф.А., и Кансилла, М.Р. (2002). Картирование генов с высокой пропускной способностью in Caenorhabditis elegans . Genome Res. 7 , 1100–1105. Абстрактный Статья

Уикс, С.Р., Йе, Р.Т., Гиш, В.Р., Уотерстон, Р.Х., и Пластерк, Р.Х. (2001). Быстрое картирование генов в Caenorhabditis elegans с использованием карты полиморфизма высокой плотности.Nat. Genet. 2 , 160–164. Статья

Ходжкин, Дж. (1999). Обычная генетика. В: C. elegans: Практический подход . Я. Надежда, изд. (Oxford University Press), стр. 245–270.

Расчет расстояния

на карте | Power BI Geospatial Analysis

В этом руководстве я расскажу о вычислении расстояния на карте в Power BI на основе прямого складского запаса (FSL) и точки доставки.Это лишь один из способов эффективного использования вычисления расстояний для геопространственного анализа.

В этом примере я покажу и проанализирую клиентов в радиусе от существующего форвардного складского места на складе или в центре.

Набор данных для расчета расстояния на карте

Давайте теперь обсудим набор данных, который я использовал для этого примера расчета расстояния. Вот данные, которые содержат таблицу данных клиентов .

Он также содержит таблицу «Форвардные склады ».

Таблица Депо добавлена ​​к таблице данных клиентов . Это необходимо для одновременного отображения.

Как видите, между двумя таблицами нет связи.

Кроме того, меры DAX, которые я использовал, представлены в трех отдельных таблицах.

При лепке держу мерки под рукой. Как только мой отчет будет завершен, таблицы мер будут скрыты.

Я использовал три набора мер для вычисления и отображения расстояния для этой демонстрации.

Меры Dax для расчета расстояния на карте

Я преобразовал расчет расстояния (формула Хаверсинуса ) в меру DAX (мера Расстояние ). Я обсуждал формулу Хаверсина в статье о вычислении расстояния и пеленга в Power BI (я дам ссылку, как только она будет опубликована).

Эта формула немного отличается от функции Power Query , потому что я использовал ее как обходной путь.

Я использовал меру Distance для вычисления расстояния на основе выбора из слайсера Select Distance .

Я использовал меру Total Distance in selection , чтобы вычислить общее расстояние от выбранной области. Затем я показал его на столе.

Кроме того, я использовал расстояние в выбранной мере в качестве вспомогательной меры для измерения общего расстояния в выбранной мере .

Меры DAX для Map Visual

Следующий набор мер содержит меры для цвета, размера и заголовка.

Первым показателем для этого набора является цвет точки FSL (цвет точки прямого складирования).

Эта мера создает зеленую точку на этой небольшой карте.

Используется для увеличения выбранного места на слайсерах.

Далее идет мера Map Point Color .

Мера Map Point Color отображает зеленый или синий цвет на большой карте.

Кроме того, я использовал меру Size , чтобы отобразить пузырьки клиента и выбрал склад разных размеров на карте.

Последний — это показатель Map .Я использовал это для создания динамического заголовка.

Этот динамический заголовок изменяется в зависимости от выбора в слайсере Select Distance .

Показатели DAX для расчета спроса и выручки

Третья таблица показателей содержит некоторые стандартные расчеты для Доход и Спрос . В нем также есть меры, которые показывают результаты этих вычислений, связанных с выбранным расстоянием.

Я создал таблицу Select Radius с расстояниями от 0 до 250 км .Я использовал для этого параметр что-если .

Эта таблица затем используется для создания этого специального слайсера с ползунком.

После того, как все измерения готовы, я могу приступить к построению отчета.

Выходные данные

В результате вот карта с точками из выбранного расстояния.

В этом отчете я могу выбрать депо.

Я также могу изменить расстояние на слайсере Select Distance . Затем я смогу увидеть результаты в таблице, такие как Доход в выборке , Спрос в выборке и Общее расстояние в выборке .

Меньшая карта увеличивает выбранное место. Это будет перемещаться в зависимости от выбранного депо.

Эти карточки также показывают результаты, основанные на выборе из слайсера Select Distance .

Заключение

В этом уроке я не сосредотачивался на создании наиболее привлекательной информационной панели. Это просто демонстрация одного из многих способов вычисления расстояния на карте в Power BI.

Надеюсь, вы смогли понять, как динамически создавать визуальные отчеты в геопространственном анализе, где вам нужно анализировать и отображать данные на основе выбранного расстояния.Имейте в виду, что для этого важно правильно выполнить измерения и создать набор данных.

Перейдите по ссылкам ниже для получения дополнительных примеров и сопутствующего содержания.

Ура!

Paul

***** Ссылки по теме *****
Метод визуализации данных Power BI: создание динамического заголовка или заголовка
Геопространственный анализ — новый курс корпоративной ДНК
Визуализация данных Power BI — динамические карты в подсказках

***** Модули связанных курсов *****
Геопространственный анализ в Power BI
DAX Formula Deep Dives
Советы по визуализации данных

***** Связанные сообщения на форуме поддержки *****
Улучшение запроса с условным объединением для расчета расстояния
Как рассчитать пройденное расстояние, используя только Широта / долгота в Power BI?
Рассчитайте расстояние на основе сводной информации о закупке топлива с помощью показаний одометра
Для получения дополнительной информации по вопросам поддержки расчета расстояния см. Здесь….

Генетическая связь

Добавив третий ген, мы получили несколько различных типов кроссинговера. продукты, которые можно получить. На следующем рисунке показаны разные рекомбинантные продукты, которые возможны.

Теперь, если бы мы провели тестовое скрещивание с F 1 , мы бы ожидали соотношение 1: 1: 1: 1: 1: 1: 1: 1. Как и в случае двухточечного анализа, описанного выше, отклонение от этого ожидаемого соотношения указывает на то, что происходит сцепление.Лучший способ ознакомиться с анализом трехбалльного теста перекрестные данные — это пример. Воспользуемся произвольным примером генов A , B и C. Сначала мы делаем скрещивание между лица AABBCC и aabbcc . Далее F 1 скрещивается с физическим лицом aabbcc . Мы будет использовать следующие данные для определения порядка генов и расстояний сцепления. Как и в случае двухточечных данных, мы будем рассматривать гамету F 1 . состав.

Генотип Наблюдаемый Тип гамет
ABC

390

Родительский
abc

374

Родительский
AbC

27

Одиночный кроссовер между генами C и B
ABC

30

Одиночный кроссовер между генами C и B
ABc

5

Двойной кроссовер
abC

8

Двойной кроссовер
Abc

81 год

Одиночный кроссовер между генами A и C
до н. э.

85

Одиночный кроссовер между генами A и C
Всего

1000

Лучший способ решить эти проблемы — разработать системный подход.Сначала определите, какие из генотипов являются родительскими генотипами. Наиболее часто встречающимися генотипами являются родительские генотипы. Из таблицы видно, что генотипы ABC и abc были родительскими генотипами.

Далее нам нужно определить порядок генов. Как только мы определили родительские генотипы, мы используем эту информацию вместе с информацией получился от двухместного кроссовера. Гаметы с двойным кроссовером всегда на самой низкой частоте. Из таблицы ABc и генотипов abC встречаются с наименьшей частотой. Следующее важное Дело в том, что событие двойного кроссовера перемещает средний аллель от одной сестры хроматида к другому. Это эффективно помещает не родительских аллель среднего гена на хромосому с родительскими аллелями два фланкирующих гена. Из таблицы видно, что модель C ген должен быть посередине, потому что рецессивный аллель c теперь включен та же хромосома, что и аллели A и B , а доминантный C Аллель находится на той же хромосоме, что и рецессивный a и b аллеля.

Теперь, когда мы знаем, что порядок генов — ACB , мы можем приступить к определению расстояния связи между A и C и C и Б . Расстояние сцепления рассчитывается путем деления общего количество рекомбинантных гамет в общее количество гамет. Этот тот же подход, который мы использовали с двухточечным анализом, который мы выполнили ранее. Отличие состоит в том, что теперь мы также должны учитывать события двойного кроссовера. Для этих расчетов мы включили те двойные кроссоверы при вычислении обоих интервальных расстояний.

Таким образом, расстояние между генами A и C составляет 17,9 сМ. [100 * ((81 + 85 + 5 + 8) / 1000)] и расстояние между C и B составляет 7,0 см [100 * ((27 + 30 + 5 + 8) / 1000)].

Теперь попробуем задачу из Drosophila , применив принципы мы использовали в приведенном выше примере. В следующей таблице приведены результаты будем анализировать.

Генотип Наблюдаемый Тип гамет
в CV + CT +

580

Родительский
в + CV CT

592

Родительский
в CV CT +

45

Одиночный кроссовер между генами ct и cv
v + cv + ct

40

Одиночный кроссовер между генами ct и cv
В CV CT

89

Одиночный кроссовер между генами v и ct
v + cv + ct +

94

Одиночный кроссовер между генами v и ct
v cv + ct

3

Двойной кроссовер
в + CV CT +

5

Двойной кроссовер
Всего

1448

Шаг 1: Определите родительские генотипы.

Наиболее распространенными генотипами являются партенальные типы. Эти генотипы являются v cv + ct + и v + cv ct . Что отличается от нашего первого трехточечного креста, так это то, что один родитель не содержал всех доминантных аллелей, а другой — всех рецессивных аллели.

Шаг 2: Определите порядок генов

Чтобы определить порядок генов, нам нужны родительские генотипы, а также генотипы двойного кроссовера. генотипы — это генотипы двойного кроссовера.Эти генотипы v cv + ct и v + cv ct + . По этой информации мы можем определить порядок, задав вопрос: В генотипах с двойным кроссовером, родительский аллель которых не ассоциирован с двумя родительскими аллелями, с которыми он был связан в исходном родительском Пересекать. От первого двухместного кроссовера v cv + ct , аллель ct связан с v и cv + аллелей, два аллеля не были связаны с оригинальный крест. Следовательно, ct находится посередине, а ген заказ v ct ​​ cv.

Шаг 3: Определение расстояний между рычагами.

Шаг 4. Нарисуйте карту.

Трехточечный крест также позволяет измерить интерференцию . ( I ) среди событий кроссовера в данной области хромосомы. В частности, количество двойного кроссовера указывает на то, что происходит вмешательство. Идея состоит в том, что при конкретной рекомбинации частота в двух соседних хромосомных интервалах, частота двойных кроссоверов в этой области должно быть равно произведению одиночных кроссоверов.В в примере v ct ​​ cv , описанном выше, рекомбинация частота составляла 0,132 между генами v и ct , и рекомбинация частота между ct и cv составила 0,064. Следовательно, мы ожидаем 0,84% [100 * (0,132 x 0,64)] двойных рекомбинантов. С участием размер выборки 1448, это составит 12 двойных рекомбинантов. Мы на самом деле обнаружено только 8.

Чтобы измерить помехи, мы сначала вычисляем коэффициент совпадение ( с.o.c. ), что является отношением наблюдаемого к ожидаемому двойные рекомбинанты. Затем интерференция рассчитывается как 1 — c.o.c. Формула выглядит следующим образом:

Для данных v ct ​​ cv значение помех составляет 33%. [100 * (8/12)].

Чаще всего значения интерференции находятся в диапазоне от 0 до 1. Значения меньше, чем один указывает на то, что в этой области хромосомы происходит интерференция.

Copyright © 1998. Филипп МакКлин

Руководство для начинающих по измерению расстояния на карте

Измерение расстояния — это ключевой инструмент при чтении карт, который особенно полезен для туристов и велосипедистов, которые хотят измерить, как далеко они проехали или как далеко они хотят пройти.Узнайте, как легко измерить расстояние, с помощью нашего простого и быстрого руководства.

Шаг 1. Найдите свои весы

Прежде всего, вы должны знать свой масштаб. Если вы понимаете масштаб карты, это здорово, но если вам это сложно, вы все равно можете точно измерить расстояния.

Внизу каждой карты есть шкала, которая показывает расстояние на карте. Когда вы измеряете расстояние на карте, просто сравните его с масштабом, и он мгновенно покажет вам расстояние в реальном мире.

Пример масштаба из карты OS Explorer 1:25 000

Шаг 2: Измерение расстояния

Вы можете измерить расстояния по прямой на карте с помощью линейки — она ​​часто бывает сбоку от компаса. Однако, если вы воспользуетесь описанной выше техникой, вы можете использовать почти все — карандаш, пальцы или веточку — чтобы определить расстояние и сравнить его с масштабом карты. Математика не требуется!

У этого есть один большой недостаток — вы можете измерять только прямые линии, что не так часто встречается за пределами городов.Хотя вы можете провести множество небольших измерений и сложить их, есть более простой способ, используя всего лишь небольшую старую строку. Попробуйте использовать шнурок от компаса или запасной шнурок, если у вас нет удобной веревки в кармане.

Разложите веревку вдоль трассы. Возможно, вам придется использовать дополнительные пальцы, чтобы закрепить его на месте. После того, как вы пройдете маршрут, внимательно отметьте веревку (или просто держите ее в нужном месте) и сравните ее с масштабом вашей карты.

Поместите веревку на карту и затем измерьте ее по шкале

Шаг 3: Расчет расстояния по шкале

Иногда нельзя просто сравнить масштаб карты с распечатанной.Возможно, вы используете карту без напечатанного масштаба или сложили карту в футляр для карт и не можете легко добраться до нее. Если у вас есть удобная линейка, вы все равно можете рассчитать расстояние.

Измерьте расстояние, используя линейку или веревку, как указано выше. Если вы использовали отрезок веревки, измерьте веревку, чтобы получить расстояние в сантиметрах.

Теперь вам нужно умножить это расстояние на масштаб карты и преобразовать его в метры или километры.

Примеры:

1: 8.5 см на карте OS Explorer в масштабе 1:25 000

Умножить расстояние на масштаб
8,5 см x 25 000 =
212 500 см
Преобразовать в метры
212,500 / 100 =
2,125 кв.м
Преобразовать в км:
2,125 / 1,000 =
2.125 км

2: 12,8 см на карте Landranger с ОС 1:50 000

Умножить расстояние на масштаб
12.8 см x 50 000 =
640 000 см
Преобразовать в метры
640,000 / 100 =
6400 м
Преобразовать в км:
6,400 / 1,000 =
6.4 км

Поскольку вы умножаете, а затем делите, чтобы преобразовать в км, вы можете упростить свои математические вычисления одним меньшим вычислением:

1: 25 000 — четверть сантиметра для расчета км
1: 50 000 — половина сантиметра для give km

Поскольку сделать это без калькулятора иногда может быть сложно, неплохо иметь возможность сделать приблизительное значение.

Для карты 1:25 000 масштаб также показывает «от 4 см до 1 км». Так что мои 8,5 см — это 2 км плюс 1/8 км или 0,125, но даже если бы я округлил это до 2 км и «чуть-чуть», этого, вероятно, было бы достаточно для большинства целей.

Для карты 1: 50 000 масштаб составляет от 2 см до 1 км. Мои 12,8 см — это 6 км плюс чуть меньше половины.

ВАЖНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Если вы путешествуете в условиях плохой видимости или по открытой местности с небольшим количеством ориентиров, вы можете быть более точными и точно рассчитать расстояния.

Совет!

Помните, что линии сетки на карте масштаба 1:25 000 находятся на расстоянии 1 км друг от друга. Быстрый способ оценить расстояние — это подсчитать каждый квадрат, который вы пересекаете по прямой. Если идти по диагонали, то расстояние по квадрату сетки составляет около 1½ км.

Бонус: другие способы измерения расстояния до карты

Вы также можете рассчитать расстояния на карте с помощью измерителя или измерителя карты.

Ромер — это линейка, масштабируемая в соответствии с определенным масштабом карты.Вместо того, чтобы читать в сантиметрах и преобразовывать, вы можете напрямую считывать расстояние. Просто убедитесь, что вы используете romer с тем же масштабом, что и карта, которую вы используете — линейка компасов OS имеет правильный масштаб для наших самых популярных карт 1:25 000 OS Explorer и 1:50 000 OS Landranger.

Измеритель карты — это механический или электронный инструмент с маленьким колесиком, которым вы управляете картой. Затем вы можете считать преобразованное расстояние. Опять же, проверьте руководство, чтобы убедиться, что вы используете правильные преобразования масштаба.

Дополнительная литература: Расширенное руководство по измерению расстояний

Ознакомьтесь с нашим руководством Pathfinder под названием Навыки навигации для пешеходов, включая чтение карты, компас и GPS.

Подробнее о чтении карт Навыки навигации для пешеходов Купить Карты ОС

Как включить карту и рассчитать расстояние между двумя местоположениями

Вы можете включить службы карты и определения местоположения в Salesforce, чтобы пользователям было удобно добавлять адрес в учетную запись, контакт или интерес. Он использует Google Maps для отображения карт в стандартных адресных полях и помогает пользователям вводить новые адреса с автозаполнением.

При этом эта функция доступна только в версиях Professional, Enterprise, Performance и Unlimited. Поскольку он недоступен в версии для разработчиков, вам необходимо сначала протестировать его в песочнице, прежде чем включать в производственную среду.

Расчет расстояния между двумя точками

Кроме того, если вы хотите рассчитать расстояние между двумя точками в Salesforce, вы можете сделать это декларативно с помощью функции DISTANCE ().Расстояние рассчитывается и отображается в виде числа.

Вы можете рассчитать расстояние между:

  • два стандартных адресных поля
  • стандартное поле адреса и настраиваемое поле геолокации
  • два настраиваемых поля геолокации
  • настраиваемое поле геолокации и фиксированные координаты

Вы можете указать единицы измерения, мили или километры, в функции при создании поля формулы. Однако единица измерения не возвращается со значением. Следовательно, рекомендуется явно указать его в поле имени формулы, чтобы ваши пользователи знали.

Хотя это отличная функция, есть нюанс. Расстояние между двумя точками рассчитывается как прямая линия, независимо от географии и топографии. Таким образом, вы можете увидеть некоторую разницу в возвращаемом значении, а фактическое расстояние может варьироваться при вычислении направлений между этими точками на картах Google.

Вот краткое руководство о том, как включить службы карты и определения местоположения и рассчитать расстояние между двумя точками в Salesforce. Путеводитель охватывает:

  • Включить правила интеграции данных
  • Включить карты и настройки местоположения
  • Создание поля формулы с помощью формулы DISTANCE ()
  • Создание поля записи и проверки формулы

Артикулы:

Расчет расстояния по картам

Расчет расстояния до земли по историческим и топографическим картам со шкалой

Английский и метрический

Меры длины для использования:

1 дюйм (дюйм) = 2. 54 сантиметра
1 сантиметр (см) = 0,39 дюйма
1 фут (фут) = 12 дюймов = 30,5 сантиметра = 0,3 метра
1 ярд (ярд) = 36 дюймов = 3 фута = 91,44 сантиметра = 0,9 метра
1 метр (м) = 100 сантиметров = 39,37 дюйма = 3,28 фута = 1,09 ярда
1 миля (мили) = 63 360 дюймов = 5280 футов = 1760 ярдов = 1,609 км
1 морская миля = 1852 метра = 1,852 километра
1 километр (км) = 1000 м = 100000 см = 1094 ярда = 0.6 миля

ПРИМЕЧАНИЕ: Когда вы выполняете какие-либо вычисления с дробями, убедитесь, что все единицы в уравнении отменены правильно. При необходимости для этой цели инвертируйте репрезентативную фракцию (RF). Для получения правильных результатов используйте в формуле соответствующие единицы.

1) Предположим, у меня есть карта с полосой шкалы, показывающей 1 милю с шагом 1/4 мили. Расстояние между двумя усадьбами на карте составляет 3,5 дюйма. Мне нужно умножить это измерение на масштаб карты, чтобы найти реальное расстояние до земли, выраженное в милях. Чтобы определить масштаб карты по шкале столбцов, я измеряю шаг в 1/2 мили как 1,25 дюйма на шкале столбцов и, используя дробь 1,25 дюйма / 0,5 мили, вычисляю лексический масштаб карты:

или «1 дюйм означает 0,4 мили»

Чтобы найти расстояние между домами на Земле, я инвертирую дробь «1 дюйм / 0,4 мили», чтобы единицы были корректно отменены, и умножаю ее на расстояние на карте 3,5 дюйма:

Моя формула для расчета расстояния до земли (выраженного в миль ) из карты со шкалой шкалы выглядит так:

где:
A (миль) — значение приращения на линейной шкале,
B (дюймы) — длина наклона на линейной шкале,
C (дюймы) — расстояние на карте между два объекта,
D (миля) — фактическое расстояние между двумя объектами на Земле.

2) Чтобы найти расстояние до земли, выраженное в футов , используйте следующую формулу:

3) Чтобы найти расстояние до земли, выраженное в метров , используйте следующую формулу:

4) Чтобы найти расстояние до земли, выраженное в км , используйте следующую формулу:

Вернуться к расчетам

MD’ing Research

Полезные советы

Home

.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *