Обогащенная пгс: Обогащенная песчано-гравийная смесь ОПГС в Москве с доставкой

В чем разница между ПГС и ОПГС. Сферы использования

Песчано-гравийная смесь представляет собой сыпучий природный материал. Исходя из названия, её важными составляющими являются песок и гравий. В зависимости от мест нахождения в природе различают озерно-речную, горно-овражную и морскую разновидность. Наиболее высокими показателями обладает смесь, полученная из донных отложений и очищенная еще в природных условиях. Речной и озерный вариант смеси является более распространённой, нежели морской.

Основные свойства:

1. Устойчивость к перепадам температур;

2. прочность;

3. невысокая цена;

4. экологическая чистота;

5. безотходность;

6. долговечность.

ОПГС и ПГС — основные отличия

На вопрос что такое ОПГС и ПГС можно ответить, что оба эти материала являются смесью из гравия и песка. Получаемая при добыче смесь как правило содержит порядка 20% гравия. Однако разброс величины содержания гравия, а также размер его зерна достаточно высок и зависит от конкретного месторождения. В некоторых случаях в смеси может быть от 10 до 90 % песка, что делает практически невозможным точное соблюдение норм при проведении строительных работ. Основное различие между ПГС и ОПГС относится именно к процентному содержанию гравия в смеси, поскольку последняя смесь проходит дополнительную промышленную обработку.

Помимо этого, для природной смеси характерен достаточно крупный по размеру гравий. Поэтому чем отличается ПГС от ОПГС можно увидеть на фото.

ОПГС — что это

Что такое ОПГС? По сути – это обогащенная ПГС. Обогащение природной песчано-гравийной смеси может следующими методами:

1. Путем внесения в природную базу требуемого количества гравийных зерен;
2. путем изъятия из смеси их излишков.

В зависимости от содержания гравия в ОГПС, действующий ГОСТ выделяет 5 групп этого материала, в которых содержится: 15…25%, 25…35%, 35…50%, 50…65% и 65…75% гравия. При этом строго регламентируется его прочность и устойчивость к низким температурам, а также наличие посторонних включений в конечном продукте. Такое разделение позволяет точно рассчитать количество материалов для работ и оптимально подобрать требуемую фракционность.

Увидеть основные группы ОПГС и что это такое можно на фото.

Для чего используется ОПГС

Природная песчано-гравийная смесь применяется практически во всех отраслях жилого, промышленного и дорожного строительства. Она незаменима в качестве дренажа и обратной засыпки, для прокладки дорог малой загруженности и спортивных площадок.

В отличии от ПГС, её обогащенный вариант – ОПГС, представляет собой более ценный материал. Точные пропорции содержания компонентов и регламентированный размер их фракций, делают ОПГС ценной при создании марочного бетона, возведении фундаментов жилых, коммерческих и промышленных объектов, в строительстве автомобильных магистралей.

Качественная ПГС и её обогащенный вариант, как было указано выше, получают со дна рек, озер и морей. Залегающая в таких местах смесь отличается оптимальной формой частиц и отсутствием глинистых и органических загрязнений. Компанией ОАО «Промстройкомплект» реализуется ПГС и ОПГС в количестве от 1 тонны, без посредников и по выгодной для покупателей цене. Телефон для заказа +7(8422) 69-10-82.

Обогащенная песчано-гравийная смесь

Эксперты выделяют два типа песчано-гравийной смеси (ПГС): природная и обогащенная. Первая представляет собой полезное ископаемое, которое добывается в горах, реках, озерах и морях. Вторая образуется в результате насыщения природной смеси определенным количеством гравия. На основе анализа содержания этого вещества эксперты определяют тип ПГС.

Существуют два способа, которые применяются в добыче песчано-гравийной смеси. Выбор метода зависит от особенностей местности. Если речь идет о дне водоема, то извлечение ресурса происходит с помощью земснаряда, который намывает материал. В случае с высохшими реками актуальным является использование экскаватора. После добывания продукт отправляется на доработку, где образуются щебеночно-гравийно-песчаные смеси путем увеличения концентрации гравия.

Так выглядит смесь песчано-гравийная

Для определения класса смеси существуют государственные стандарты. В ходе анализа специалисты устанавливают размеры зерен и их содержание в процентном соотношении. Также во внимание принимаются показатели количества пыли и глины. Полученные цифры сравниваются с таблицами, что дает возможность установить тип.

ГОСТы обогащенной песчано-гравийной смеси

Сначала рассмотрим песчано-гравийную смесь по ГОСТ 25607-2009. Этот вариант стройматериала обладает устойчивостью к низким температурам, а также отличается высокой прочностью и игловатой формой. По данным критериям материал должен соответствовать ГОСТу 8736. Это значит, что в состав продукта не входят засоряющие вещества.

Сфера применения этого вида материала довольно широка. Эта песчано-гравийная смесь для дорог подходит идеально. Если быть точнее, то ресурс можно использовать в обустройстве автомобильных дорог и взлетно-посадочных полос – использование смеси укрепляет дорожное полотно. Также есть смысл использовать стройматериал при укреплении обочин дорог. При этом обогащенная ПГС не может применяться в производстве мелкозернистого и тяжелого бетона.

Далее рассмотрим характеристики песчано-гравийной смеси ГОСТ 23735-79. Этот стандарт распространяется как на природный, так и на обогащенный тип смесей. Специалисты часто прибегают к его услугам при строительстве дорог. В частности, смесь используется в наложении основания под покрытия, а также в обустройстве дренирующих слоев, которые обеспечивают надежность поверхности. Стройматериал по данному ГОСТу имеет противопоказания – такие смеси щебеночно-гравийно-песчаные не могут быть использованы для дальнейшей переработки.

Характеристики песчано-гравийной смеси

Качество материала определяется по следующим критериям:

• размеры зерен гравия;
• фракции гравия;
• другие показатели, упоминаемые в ГОСТах: определение прочности, морозостойкости, содержания глинистых частиц и др.

Добыча песка для гравийно-песчаной смеси

Смеси песчано-гравийные для строительных работ обогащенного типа принципиально отличаются от природных процентным соотношением крупных зерен, размер которых превышает 5 мм. Если в естественном виде их процентное содержание может колебаться на уровне от 10 до 95 %, то обогащенный материал в этом плане более разнообразный. По указанному критерию смесь делится на 5 групп, где минимальное содержание зерен составляет 15 %, а максимальное – 75 %.

Перед использованием материала специалисты анализируют состав песчано-гравийной смеси. Использование допускается только в том случае, если продукт соответствует всем критериям.

Стоимость продукции зависит от консистенции гравия и его фракций. В связи с высокими затратами на производство, есть определенные нормы переработки сырья. Именно поэтому рекомендуется покупать материалы оптом. Мы предлагаем обогащенную песчаную смесь для дорог высокого качества и готовы подтвердить это сопровождающей документацией.

Наша компания поставляет продукцию с карьеров, расположенных в пределах Московской области. Природа наделила регион хорошими ресурсами, по крайней мере, только таким материалам мы уделяем внимание. Если попадается сырье с мелкой фракцией песка и засорениями, то с помощью современного оборудования обогащенная смесь песчано-гравийная природная доводится до требований ГОСТа.

Преимплантационный генетический скрининг (ПГС)

Что такое ПГС?

Преимплантационный генетический скрининг (PGS), также известный как предимплантационное генетическое тестирование на анеуплоидию (PGT-A), определяет хромосомный статус эмбриона путем скрининга всех 23 пар хромосом, предоставляя ценную информацию исследователям, изучающим ЭКО.

Неудача ЭКО иногда может быть связана с анеуплоидией эмбриона — эмбрионами с аномальным числом хромосом. ^1,2 Анеуплоидия может возникнуть у любого эмбриона; однако шансы увеличиваются с возрастом матери. ^3,4

Скрининг эмбрионов на анеуплоидию с помощью ПГС

После извлечения оплодотворенных ооцитов из эмбриона in vitro путем биопсии извлекают одну или несколько клеток. Клетка или клетки анализируются на их статус анеуплоидии путем скрининга всех 24 хромосом.

Предимплантационный генетический скрининг может проводиться с использованием секвенирования следующего поколения, последних технологических инноваций или метода на основе массивов.

Геномика и PGS

Доктор Натан Трефф обсуждает технологию преимплантационного генетического скрининга.

Слушайте подкаст

Рекомендуемые продукты PGS

Расширьте возможности своих исследований с помощью этих продуктов для преимплантационного генетического скрининга на основе NGS. Получите полное представление о хромосомном статусе.

Набор VeriSeq PGS

Набор VeriSeq PGS использует преимущества технологии секвенирования нового поколения для всестороннего и точного скрининга всех 24 хромосом. NGS предлагает возможность улучшить рабочий процесс анализа, увеличить пропускную способность и повысить производительность по сравнению с PGS на основе массива. ¹

Система MiSeq

Выполните быстрый скрининг анеуплоидии с помощью системы MiSeq. Мультиплексирование до 24 образцов за прогон. Программное обеспечение на приборе выполняет вторичный анализ данных секвенирования, демультиплексирование и сопоставление прочтений с эталонным геномом. Файлы BAM из системы MiSeq импортируются непосредственно в программное обеспечение BlueFuse Multi Analysis с использованием подготовленного листа образцов.

Программное обеспечение BlueFuse Multi Analysis

Программное обеспечение BlueFuse предоставляет молекулярно-цитогенетическую и генетическую информацию, полученную при биопсии in vitro эмбрионов, проанализированных в одной структуре. Он предлагает понятный, интуитивно понятный пользовательский интерфейс, общий рабочий процесс и масштабируется в соответствии с потребностями вашей лаборатории. Это широко распространенное программное обеспечение используется в большинстве лабораторий, выполняющих ПГС.

Связанный контент

Кариомаппинг

Этот метод используется для оценки вероятности наличия у эмбриона генной мутации, которая может быть связана с наследственным генетическим заболеванием.

Цитогеномика

Вместе NGS и микрочипы позволяют проводить цитогеномный анализ хромосомных аберраций для исследования конституции и рака.

Ссылки

1. Веб-сайт Centres for Disease Control and Prevention.Org. По состоянию на 11 марта 2016 г.
2. Скотт Р.Т., Ферри К., Су Дж., Тао X, Скотт К., Трефф Н.Р. Комплексный хромосомный скрининг дает хорошие прогнозы репродуктивного потенциала человеческих эмбрионов: проспективное слепое исследование без отбора. Фертил Стерил. 2012;97(4):870-875.
3. Ата Б., Каплан Б., Данцер Х. и др. Анализ массива CGH показывает, что анеуплоидия не связана с количеством генерируемых эмбрионов. Репрод Биомед Онлайн. 2012; 24:614–620.
4. Harton GL, Munne S, Surrey M, et al. Уменьшение влияния возраста матери на имплантацию после преимплантационной генетической диагностики с использованием сравнительной геномной гибридизации. Фертил Стерил. 2013;100(6):1695–1703.

PGS: инструмент для изучения ассоциации данных экспрессии многомерных микроРНК с повторными измерениями

. 2014 Окт;30(19):2802-7.

doi: 10.1093/биоинформатика/btu396.

Epub 2014 19 июня.

Инан Чжэн
¹
, Чжэ Фэй
¹
, Вэй Чжан
¹
, Джастин Би Старрен
¹
, Лэй Лю
¹
, Андреа А. Баккарелли
¹
, И Ли
¹
, Лифан Хоу
²

Принадлежности

• ¹ Институт общественного здравоохранения и медицины, Северо-Западный университет, Медицинская школа имени Файнберга, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган, 48109, Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, Иллинойс 60612, Отделение здравоохранения и биомедицинской информатики, Кафедры профилактической медицины и Медико-социальных наук, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, Кафедра профилактической медицины, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент гигиены окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс, 02115, и Комплексный онкологический центр имени Роберта Х. Лури, Медицинская школа им. Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс, 60611, США.
• ² Институт общественного здравоохранения и медицины, Северо-Западный университет, Медицинская школа имени Файнберга, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган, 48109, Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, IL 60612, Отделение здравоохранения и биомедицинской информатики, Кафедры профилактической медицины и Медико-социальных наук, Медицинская школа им. Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, IL 60611, Кафедра профилактической медицины, Медицинская школа им. Здоровье окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс, 02115 и Комплексный онкологический центр имени Роберта Х. Лурье, Северо-Западный университет, Медицинская школа им. Чикаго, Иллинойс, 60611, кафедра биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган, 48109. , Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, IL 60612, Отдел здравоохранения и биомедицинской информатики, Департаменты профилактической медицины и медико-социальных наук, Медицинская школа Фейнберга Северо-Западного университета, Чикаго, IL 60611, Департамент профилактической медицины, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент гигиены окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс 02115 и Комплексный онкологический центр Роберта Х. Лурье, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, США .

• PMID:

  24947752

• PMCID:

  PMC4173025

• DOI:

  10. 1093/биоинформатика/btu396

Бесплатная статья ЧВК

Yinan Zheng et al.

Биоинформатика.

2014 9 октября0005

Бесплатная статья ЧВК

. 2014 Окт;30(19):2802-7.

doi: 10.1093/биоинформатика/btu396.

Epub 2014 19 июня.

Авторы

Инан Чжэн
¹
, Чжэ Фэй
¹
, Вэй Чжан
¹
, Джастин Би Старрен
¹
, Лэй Лю
¹
, Андреа Баккарелли
¹
, И Ли
¹
, Лифан Хоу
²

Принадлежности

• ¹ Институт общественного здравоохранения и медицины, Северо-Западный университет Медицинская школа им. Файнберга, Чикаго, Иллинойс 60611, кафедра биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган 48109, Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, IL 60612, Отдел здравоохранения и биомедицинской информатики, Департаменты профилактической медицины и медико-социальных наук, Медицинская школа Фейнберга Северо-Западного университета, Чикаго, IL 60611, Департамент профилактической медицины, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент гигиены окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс 02115 и Комплексный онкологический центр Роберта Х. Лурье, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, США .
• ² Институт общественного здравоохранения и медицины, Северо-Западный университет, Медицинская школа имени Файнберга, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган, 48109, Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, IL 60612, Отделение здравоохранения и биомедицинской информатики, Кафедры профилактической медицины и Медико-социальных наук, Медицинская школа им. Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, IL 60611, Кафедра профилактической медицины, Медицинская школа им. Здоровье окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс, 02115 и Комплексный онкологический центр имени Роберта Х. Лурье, Северо-Западный университет, Медицинская школа им. Чикаго, Иллинойс, 60611, кафедра биостатистики, Мичиганский университет, Анн-Арбор, Мичиган, 48109., Институт генетики человека, Иллинойский университет в Чикаго, Чикаго, IL 60612, Отдел здравоохранения и биомедицинской информатики, Департаменты профилактической медицины и медико-социальных наук, Медицинская школа Фейнберга Северо-Западного университета, Чикаго, IL 60611, Департамент профилактической медицины, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, Департамент гигиены окружающей среды, Гарвардская школа общественного здравоохранения, Бостон, Массачусетс 02115 и Комплексный онкологический центр Роберта Х. Лурье, Медицинская школа Файнберга Северо-Западного университета, Чикаго, Иллинойс 60611, США .

• PMID:

  24947752

• PMCID:

  PMC4173025

• DOI:

  10.1093/биоинформатика/btu396

Абстрактный

Мотивация:

МикроРНК (миРНК) представляют собой короткие одноцепочечные некодирующие молекулы, которые обычно функционируют как негативные регуляторы, подавляя или подавляя экспрессию генов. Благодаря динамической природе микроРНК и снижению затрат на микрочипы и секвенирование, все большее число исследователей в настоящее время измеряют данные экспрессии микроРНК высокой размерности, используя повторяющиеся или множественные измерения, в которых каждый человек имеет более одного образца, собранного и измеренного с течением времени. Тем не менее, широко используемое одномерное тестирование ассоциации или тестирование на месте (SBS) может недостаточно использовать продольную характеристику данных, что приводит к недостаточно сильным результатам и менее биологически значимым результатам.

Результаты:

Мы предлагаем штрафную регрессионную модель, включающую метод поиска по сетке (PGS), для анализа ассоциаций данных многомерной экспрессии микроРНК с повторными измерениями. Разработка этой аналитической основы была мотивирована реальным набором данных микроРНК. Сравнение между PGS и тестированием SBS показало, что PGS обеспечивает меньшие ошибки предсказания фенотипа и большее обогащение биологических путей, связанных с фенотипом, чем тестирование SBS. Наше обширное моделирование показало, что PGS дает более точные оценки и более высокую чувствительность, чем тестирование SBS с сопоставимой специфичностью.

Наличие и реализация:

Исходный код R для алгоритма PGS, пример реализации и исследование моделирования доступны для загрузки по адресу https://github. com/feizhe/PGS.

© The Author 2014. Опубликовано Oxford University Press. Все права защищены. Для разрешений, пожалуйста, по электронной почте: [email protected].

Цифры

Рис. 1.

Тепловая карта 20-кратного…

Рис. 1.

Тепловая карта 20-кратных ошибок предсказания от PGS на основе LMM. Каждый блок оттенков серого…

Рисунок 1.

Тепловая карта 20-кратных ошибок предсказания от PGS на основе LMM. Каждый блок в градациях серого представляет ошибку предсказания PGEE для соответствующей пары параметров (P _м , λ) в сетке. Наилучшие результаты отбора были достигнуты при включении 110 лучших микроРНК (P _m = 110), определенных с помощью модели предварительного скрининга LMM с параметром штрафа PGEE λ = 0,14

Рис. 2.

Оценка семи лабораторно подтвержденных…

Рис. 2.

Оценка семи лабораторно проверенных сигнальных путей KEGG, связанных с функцией легких. ПГС…

Рис. 2.

Показатель обогащения семи проверенных в лаборатории сигнальных путей KEGG, связанных с функцией легких. Результаты выбора PGS были взяты из PGS

на основе LMM.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Выявление микроРНК, связанных с раком, на основе данных об экспрессии генов.

  Чжао С.М., Лю К.К., Чжу Г., Хе Ф., Дюваль Б., Ричер Д.М., Хуан Д.С., Цзян К.Дж., Хао Д.К., Чен Л.
  Чжао XM и др.
  Биоинформатика. 2015 15 апреля; 31 (8): 1226-34. дои: 10.1093/биоинформатика/btu811. Epub 2014 12 декабря.
  Биоинформатика. 2015.

  PMID: 25505085

• Распределенный классификатор для предсказания цели микроРНК с проверкой данных экспрессии TCGA.

  Гошал А., Чжан Дж., Рот М.А., Ся К.М., Грама А.Ю., Чатерджи С.
  Гошал А. и др.
  IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2018 июль-август;15(4):1037-1051. doi: 10.1109/TCBB.2018.2828305. Epub 2018 19 апр.
  IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2018.

  PMID: 29993641
  Бесплатная статья ЧВК.

• Инструмент биоинформатики для связывания результатов профилирования экспрессии генов с общедоступными базами данных прогнозов целевых микроРНК.

  Creighton CJ, Nagaraja AK, Hanash SM, Matzuk MM, Gunaratne PH.
  Creighton CJ и соавт.