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16.2: Conceptos básicos de datos multiplex


Los datos multiplex son datos que describen múltiples relaciones entre el mismo conjunto de actores. Las medidas de las relaciones pueden estar dirigidas o no; y las relaciones se pueden registrar como binarias, nominales multivalor o valoradas (ordinal o de intervalo).

La estructura más común para datos múltiplex es un conjunto de matrices actor por actor (o "rebanadas"), uno para cada relación. La figura 16.1 muestra el resultado de Datos> Pantalla para el conjunto de datos de las organizaciones de bienestar social de Knoke, que contiene información sobre dos relaciones (binarias, dirigidas): intercambio de información (KNOKI) e intercambio de dinero (KNOKM).

Figura 16.1: Datos> Visualización de la estructura de datos multirrelacional de Knoke

Las dos relaciones se almacenan como matrices separadas, pero dentro del mismo archivo. Muchas de las herramientas de análisis en UCINET procesarán cada matriz o "rebanada" de un archivo de datos de matriz múltiple como el ejemplo de Knoke. Datos> Desembalar se puede utilizar para eliminar matrices individuales de un archivo de matriz múltiple; Datos> Unir se puede utilizar para crear un conjunto de datos de matriz múltiple a partir de archivos de datos de matriz única separados.

El enfoque de matrices múltiples es el más general y nos permite registrar tantas relaciones diferentes como queramos utilizando matrices separadas. Algunas matrices pueden ser simétricas y otras no; algunos pueden ser binarios y otros valorados. Sin embargo, algunas de las herramientas que analizaremos en breve requerirán que los datos de las matrices múltiples sean del mismo tipo (simétrico / asimétrico, binario / valorado). Por lo tanto, a menudo será necesario realizar transformaciones en matrices individuales antes de que se puedan aplicar las estrategias de "reducción" y "combinación".

Una estructura de datos múltiplex estrechamente relacionada es la "Estructura social cognitiva" o CSS. Un CSS registra las percepciones de varios actores de las relaciones entre un conjunto de nodos. Por ejemplo, podríamos pedirle a Bob, Carol, Ted y Alice que nos digan quién de ellos es amigo de quién. El resultado serían cuatro matrices de la misma forma (4 actores por 4 actores), informando la misma relación (quién es amigo de quién), pero difiriendo según quién informa y percibe.

Los datos CSS tienen exactamente la misma forma que las secciones estándar de actor por actor. Y algunas de las herramientas utilizadas para indexar datos CSS son las mismas. Debido a la naturaleza única de los datos CSS, que se centra en la percepción compleja de una estructura única, en lugar de una percepción única de una estructura compleja, se pueden aplicar algunas herramientas adicionales (más, a continuación).

Una tercera estructura de datos, bastante diferente, es la matriz de varios valores. Supongamos que las relaciones entre los actores fueran nominales (es decir, cualitativas o "presente-ausente") pero que hubiera múltiples tipos de relaciones que cada par de actores podría tener, formando una poliotomía nominal. Es decir, cada pareja de actores tenía una (y sólo una) de varios tipos de relaciones. Por ejemplo, las relaciones entre un conjunto de actores podrían (en algunas poblaciones) codificarse como "co-miembro de la familia nuclear" o "compañeros de trabajo" o "miembro de la familia extendida" o "correligionario" o "ninguno". Para otro ejemplo, podríamos combinar múltiples relaciones para crear tipos cualitativos: 1 = solo parientes, 2 = solo compañeros de trabajo, 3 = parientes y compañeros de trabajo, y 4 = ni parientes ni compañeros de trabajo.

Los datos nominales, pero de valores múltiples, combinan información sobre relaciones múltiplex en una sola matriz. Los valores, sin embargo, no representan la fuerza, el costo o la probabilidad de un empate, sino que distinguen el tipo cualitativo de empate que existe entre cada par de actores. Registrar datos de esta manera es eficiente y algunos algoritmos en UCINET (por ejemplo, REGE categórico) pueden trabajar directamente con él. A menudo, sin embargo, los datos sobre las relaciones multiplex que se han almacenado en una única matriz de valores múltiples deberán transformarse antes de que podamos realizar muchas operaciones de red en ella.

Visualización de relaciones multiplex

Para redes relativamente pequeñas, dibujar gráficos es la mejor forma de "ver" la estructura. El único problema nuevo es cómo representar múltiples relaciones entre actores. Un enfoque consiste en utilizar varias líneas (con diferentes colores o estilos) y superponer una relación sobre otra. Alternativamente, uno puede "agrupar" las relaciones en tipos cualitativos y representarlas con un solo gráfico usando líneas de diferentes colores o estilos (por ejemplo, empate de parentesco = rojo; lazo de trabajo = azul; lazo de parentesco y trabajo = verde).

Netdraw tiene algunas herramientas útiles para visualizar múltiples relaciones entre el mismo conjunto de actores. Si los datos se han almacenado como múltiples matrices dentro del mismo archivo, cuando se abre ese archivo (Netdraw> Archivo> Abrir> Conjunto de datos UCINET> Red) a Corbatas El cuadro de diálogo le permitirá seleccionar qué matriz ver (así como establecer valores de corte para visualizar datos valiosos). Esto es útil para alternar entre relaciones, con los nodos que permanecen en las mismas ubicaciones. Supongamos, por ejemplo, que hayamos almacenado diez matrices en un archivo, reflejando instantáneas de las relaciones en una red a medida que evolucionó durante un período de tiempo. Utilizando la Corbatas diálogo, podemos "pasar las páginas" para ver la evolución de la red.

Una herramienta aún más útil se encuentra en Netdraw> Propiedades> Líneas> Selección de relación múltiple. En la Figura 16.2 se muestra un dibujo de la red Knoke con este cuadro de diálogo visible.

Figura 16.2: Gráfico NetDraw de las redes de información y cambio de dinero de Knoke

El cuadro de diálogo Relaciones le permite seleccionar qué relaciones le gustaría ver y si desea ver la unión ("o") o la intersección ("y") de los lazos. En nuestro ejemplo, hemos pedido ver el patrón de vínculos entre organizaciones que envían información y dinero a otras.

Combinando múltiples relaciones

Para la mayoría de los análisis, la información sobre las múltiples relaciones entre los actores deberá combinarse en una única medida de resumen. Un enfoque común es combinar las relaciones múltiples en un índice que refleje la calidad (o tipo) de la relación múltiplex.

Transformar> Multiplex se puede utilizar para resumir múltiples relaciones entre actores en un índice cualitativo de valores múltiples. Supongamos que hubiéramos medido dos relaciones entre Bob, Carol, Ted y Alice. La primera es una nominación por amistad dirigida y la segunda es una relación conyugal no dirigida. Estas dos matrices binarias de cuatro por cuatro se han empaquetado en un solo archivo de datos llamado BCTAjoin. El diálogo para Transformar> Multiplex se muestra en la Figura 16.3.

Figura 16.3: Transformar> cuadro de diálogo Multiplex

Aquí hay dos opciones. Convertir datos a distancias geodésicas nos permite convertir primero cada relación en una métrica valorada del binario. Hemos optado por no hacer esto. Otra opción es si Incluir transposición (s) en la multiplexación. Para datos asimétricos, seleccionando hará que las filas y las columnas de la matriz de entrada se traten como relaciones separadas al formar las combinaciones cualitativas. Nuevamente, hemos optado por no hacer esto (aunque es una idea razonable en muchos casos reales).

La figura 16.4 muestra el archivo de entrada, que se compone de dos matrices "apiladas" o "cortadas" que representan la amistad y los lazos conyugales.

Figura 16.4: Transformar> Entrada multiplex

La figura 16.5 muestra la "tipología" resultante de tipos de relaciones entre los actores, que se ha generado como un índice nominal multivalor.

Figura 16.5: Transformar> Salida multiplex

Donde no hay empate en ninguna de las matrices, se ha asignado el tipo "0". Cuando existe un vínculo de amistad y conyugal, se le ha asignado el número "2"; donde hay un lazo de amistad, pero no un lazo conyugal, se le ha asignado el número "3". Podría haber habido un tipo adicional (vínculo conyugal, pero sin amistad) al que se le hubiera asignado un número diferente.

La combinación de múltiples relaciones de esta manera produce una tipología cualitativa de los tipos de relaciones que existen entre los actores. Un índice de este tipo podría ser de considerable interés para describir la prevalencia de los tipos en una población y para seleccionar subgráficos para un análisis más detallado.

La operacion Transformar> Multigraph hace lo contrario de lo que Transformar> Multiplex lo hace. Es decir, si comenzamos con una matriz única de valores múltiples (como en la Figura 16.5), esta operación dividirá los datos y creará un archivo de datos de matriz múltiple con una matriz para cada "tipo" de relación. En el caso de nuestro ejemplo, Transformar> Multigraph generaría dos nuevas matrices (una que describe la relación "2" y otra que describe la relación "3").

Al tratar con múltiples relaciones entre actores, también podríamos querer crear un cuantitativo índice que combina las relaciones. Por ejemplo, podríamos suponer que si los actores están vinculados por 4 relaciones diferentes, comparten un vínculo "más fuerte" que si comparten solo 3 relaciones. Pero hay muchas formas posibles de crear índices que capturen diferentes aspectos o dimensiones de las múltiples relaciones entre actores. Dos kits de herramientas en UCINET admiten la combinación de múltiples matrices con una amplia variedad de funciones integradas para capturar diferentes aspectos de los datos multirrelacionales.

Transformar> Operaciones con matrices> Operaciones con matrices> Entre conjuntos de datos> Resúmenes estadísticos proporciona algunas herramientas básicas para crear una matriz de valor único a partir de matrices múltiples. La Figura 16.6 muestra el diálogo de esta herramienta.

Figura 16.6: Diálogo para operaciones matriciales entre conjuntos de datos: resúmenes estadísticos

En el ejemplo, seleccionamos las dos matrices de relación simple separadas para Bob, Carol, Ted y Alice, y pedimos crear un nuevo conjunto de datos (matriz única) llamado bda-mínimo. Seleccionando el Mínimo función, hemos elegido una regla que dice: observe las relaciones entre las matrices y resuma cada relación por pares como la más débil. Para datos binarios, esto es lo mismo que la operación lógica "y".

También están disponibles en este cuadro de diálogo Suma (que suma los valores, por elementos, a través de matrices); Promedio (que calcula la media, elemento a través de matrices); Máximo (que selecciona el valor más grande, por elementos); y Multiplicación por elementos (que multiplica los elementos en matrices). Este es un conjunto de herramientas bastante útil y captura la mayoría de las formas en que se pueden crear índices cuantitativos (vínculo más débil, vínculo más fuerte, vínculo promedio, interacción de vínculos).

Podríamos querer combinar la información sobre múltiples relaciones en un índice cuantitativo usando operaciones lógicas en lugar de numéricas. La Figura 16.7 muestra el diálogo para Transformar> Operaciones con matrices> Operaciones con matrices> Entre conjuntos de datos> Combinaciones booleanas.

Figura 16.7: Diálogo para operaciones matriciales entre conjuntos de datos: combinaciones booleanas

En este diálogo, dijimos: si hay un lazo de amistad y no hay un lazo conyugal, entonces codifique la relación de salida como "1". De lo contrario, codifique la relación de salida como "0". Esto no es algo muy sensato, pero ilustra el punto de que esta herramienta se puede utilizar para realizar operaciones lógicas básicas para crear índices valorados (o binarios) que combinan la información sobre múltiples relaciones.

Combinando múltiples vistas

Supongamos que le pedí a todos los miembros de la facultad de mi departamento que llenaran un cuestionario que informara sobre sus percepciones de a quién le gusta quién entre la facultad. Estaríamos recopilando datos de la "estructura social cognitiva"; es decir, informes de actores integrados en una red sobre toda la red. Existe una literatura de investigación muy interesante que explora la relación entre las posiciones de los actores en las redes y sus percepciones de la red. Por ejemplo, ¿los actores tienen un sesgo hacia percibir sus propias posiciones como más "centrales" que las percepciones de otros actores sobre su centralidad?

Un conjunto de datos de estructura social cognitiva (CSS) contiene múltiples matrices de actor por actor. Cada matriz informa sobre el conjunto completo de una sola relación entre todos los actores, según la percibe un encuestado en particular. Si bien podríamos usar muchas de las herramientas discutidas en la sección anterior para combinar o reducir datos como estos en índices, existen algunas herramientas especiales que se aplican a los datos cognitivos. La Figura 16.8 muestra el diálogo de Datos> CSS, que proporciona acceso a algunas herramientas especializadas para la investigación de redes cognitivas.

Figura 16.8: Cuadro de diálogo para datos> CSS

El elemento clave aquí es la elección del método para agrupar gráficos. Al crear un resumen único de las relaciones, podríamos seleccionar las percepciones de un solo actor; o, podríamos querer enfocarnos en las percepciones del par de actores involucrados en cada relación en particular; o podríamos querer combinar la información de todos los actores de la red.

Rodaja selecciona la percepción de un actor en particular para representar la red (el diálogo luego pregunta, "¿qué informante?"). Si tuviéramos un informante experto en particular, podríamos elegir su visión de la red como resumen. O podríamos extraer varios actores diferentes en diferentes archivos. También podríamos extraer actores basados ​​en algún atributo (por ejemplo, género) y extraer sus gráficos, luego agruparlos por algún otro método.

Fila LAS utiliza los datos de la fila de cada actor para que sea la entrada de la fila en la matriz de salida. Es decir, las percepciones del actor A sobre los valores de sus filas se utilizan para la fila A en la matriz de salida; Las percepciones del actor B de sus valores de fila se utilizan para la fila B en la matriz de salida. Esto usa a cada actor como el "informante" sobre sus propios vínculos.

Columna LAS utiliza la columna de cada actor para que sea la entrada de la columna en la matriz de salida. Es decir, cada actor está siendo utilizado como "informante" con respecto a sus propios vínculos.

Intersección LAS construye la matriz de salida examinando las entradas del par particular de actores involucrados. Por ejemplo, en la matriz de salida tendríamos un elemento que describiera la relación entre Bob y Ted. Tenemos datos sobre cómo Bob, Ted, Carol y Alice perciben cada uno la relación de Bob y Ted. El método LAS se centra solo en los dos nodos implicados (Bob y Ted) e ignora los demás. El método de intersección da un "1" al empate si tanto Bob como Ted dicen que hay un empate, y un "0" en caso contrario.

Unión LAS asigna un "1" a la relación de pares si cualquiera de los actores (es decir, Bob o Ted) dice que hay un empate.

LAS mediana selecciona la mediana de los dos valores para la relación B, T que son reportados por B y por T. Esto es útil si la relación que se está examinando es valorada, en lugar de binaria.

Consenso utiliza las percepciones de todos los actores para crear el índice de resumen. Se suman las percepciones de Bob, Carol, Ted y Alice, y si la suma es mayor que un valor de corte especificado por el usuario, se asigna "1", en caso contrario "0".

Promedio calcula el promedio numérico de las percepciones de todos los actores de cada empate por pares.

Suma calcula la suma de las percepciones de todos los actores para cada empate por parejas.

La gama de opciones aquí sugiere un área de investigación fértil sobre cómo los actores integrados en las relaciones perciben esas relaciones. La variedad de métodos de indexación también sugiere una serie de preguntas interesantes y métodos para tratar la confiabilidad de los datos de la red cuando se recopilan de los encuestados integrados.


NGN - Jerarquía digital plesiócrona

Multiplexación de señales de 2 Mbit / s en señales multiplexadas de orden superior.

El tendido de cables entre los sitios de conmutación es muy caro.

Incrementar la capacidad de tráfico de un cable aumentando la tasa de bits.

4 señales de orden inferior multiplexadas en una única señal de orden superior en cada nivel.

La tecnología PDH permite la multiplexación sucesiva de una señal de 2 M - 8 M, de 8 M - 34 M, de 34 M - 140 M y finalmente 140 M - 565 M sistemas.

También existían muxes de “salto” o “salto” que permitirían la multiplexación de 16 señales de 2 M en una señal de 34 M sin el nivel intermedio de 8 M.


Limitaciones

Si las entradas de datos al bloque de conmutadores multipuerto son buses, los nombres de los elementos de ambos buses deben ser iguales. El uso de los mismos nombres de elementos asegura que el bus de salida tenga los mismos nombres de elementos sin importar qué bus de entrada seleccione el bloque. Para asegurarse de que su modelo cumpla con este requisito, utilice un objeto de bus para definir los buses y establecer el No coincide el nombre del elemento diagnóstico de error. Consulte Descripción general de los diagnósticos de conectividad para obtener más información.

Para matrices de autobuses, Número de puertos de datos debe establecerse en un valor de 2 o mayor.


2. LAS LIMITACIONES DE IHC

Como se mencionó anteriormente, la incapacidad de etiquetar más de un marcador por sección de tejido es la limitación más importante de IHC. Por ejemplo, las células T CD8 + que se infiltran en el tumor pueden identificarse mediante la expresión de CD8, CD3, forkhead box P3 (FOXP3) y CD20 [23]. La expresión de ciertas moléculas, como PD & # x02010L1 [24, 25, 26, 27] y PD & # x020101 en la superficie de estas células [28, 29] predice la capacidad de respuesta al tratamiento con bloqueo de PD & # x02010L1 / PD & # x020101. Estos marcadores pueden ser predictivos individualmente o en combinación, y algunos también tienen valor pronóstico en varios cánceres [30 & # x02010 8, 33, 34, 35, 36]. Además, la investigación de la distribución espacial relativa de las células inmunitarias y los marcadores, así como los patrones de expresión de los marcadores y las interacciones entre las células inmunitarias, las células cancerosas y las células estromales puede conducir a una mejor comprensión de la progresión del cáncer [37, 38, 39]. Por lo tanto, aunque la IHC sigue siendo un método de diagnóstico y pronóstico muy práctico y rentable, este método de marcador único no puede contar toda la historia del microambiente inmunológico complejo.

Otro inconveniente de la evaluación de biomarcadores basada en IHC es la alta variabilidad entre observadores [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48]. Por ejemplo, Ki & # x0201067 es un marcador ampliamente respaldado para una variedad de cánceres [29, 49, 1, 46]. En la reciente edición de 2017 & # x000a0St. Gallen International Expert Consensus Conference, se planteó una cuestión de precaución con respecto a la reproducibilidad de la IHC para Ki & # x0201067 y las implicaciones de esta variabilidad para las decisiones clínicas [50]. Múltiples grupos han demostrado previamente que la variabilidad entre observadores se puede negar puntuando Ki & # x0201067 de una manera reproducible y cuantitativa utilizando análisis digital, por ejemplo, utilizando el software Definiens Tissue Studio (Definiens, Munich, Alemania) y el sistema de análisis de imágenes Aperio ePathology. (Leica Biosystems, Wetzlar, Alemania) [51, 52, 53, 54]. Este análisis digital de mIHC / IF también se puede realizar utilizando la plataforma PerkinElmer Vectra (PerkinElmer, Inc., Waltham, MA, EE. UU.) Seguida del software inForm (PerkinElmer, Inc., Waltham, MA, EE. UU.) [55, 56, 57] , que también elude esta limitación. Sin embargo, esto no resuelve el problema principal de la IHC convencional, que es la restricción de etiquetar un solo marcador por sección de tejido. Aunque Ki & # x0201067 es útil solo, una configuración multiplex brinda la oportunidad de examinar paneles de varios marcadores simultáneamente (por ejemplo, Ki & # x0201067 con PD & # x02010L1 y citoqueratina para la puntuación de proporción tumoral, PD & # x020101, CD3 y CD8). Además, estas técnicas permiten la estandarización de la tinción, la aplicación de métodos de puntuación y cortes para todos los marcadores.


Presentando JSX

Se llama JSX y es una extensión de sintaxis de JavaScript. Recomendamos usarlo con React para describir cómo debería verse la interfaz de usuario. JSX puede recordarle un lenguaje de plantilla, pero viene con todo el poder de JavaScript.

JSX produce "elementos" de React. Exploraremos cómo renderizarlos en el DOM en la siguiente sección. A continuación, puede encontrar los conceptos básicos de JSX necesarios para comenzar.

React acepta el hecho de que la lógica de renderizado está intrínsecamente acoplada con otra lógica de IU: cómo se manejan los eventos, cómo cambia el estado con el tiempo y cómo se preparan los datos para su visualización.

En lugar de separarse artificialmente tecnologias al poner el marcado y la lógica en archivos separados, React separa preocupaciones con unidades débilmente acopladas llamadas "componentes" que contienen ambos. Volveremos a los componentes en una sección posterior, pero si aún no se siente cómodo colocando marcado en JS, esta charla podría convencerlo de lo contrario.

React no requiere el uso de JSX, pero la mayoría de las personas lo encuentran útil como ayuda visual cuando se trabaja con la interfaz de usuario dentro del código JavaScript. También permite que React muestre mensajes de error y advertencia más útiles.

Con eso fuera del camino, ¡comencemos!

Incrustar expresiones en JSX

En el siguiente ejemplo, declaramos una variable llamada nombre y luego la usamos dentro de JSX envolviéndola entre llaves:

Puede poner cualquier expresión JavaScript válida entre llaves en JSX. Por ejemplo, 2 + 2, user.firstName o formatName (usuario) son todas expresiones JavaScript válidas.

En el siguiente ejemplo, incrustamos el resultado de llamar a una función de JavaScript, formatName (usuario), en un elemento & lth1 & gt.

Dividimos JSX en varias líneas para facilitar la lectura. Si bien no es obligatorio, al hacer esto, también recomendamos colocarlo entre paréntesis para evitar los errores de la inserción automática del punto y coma.

Después de la compilación, las expresiones JSX se convierten en llamadas a funciones JavaScript regulares y se evalúan en objetos JavaScript.

Esto significa que puede usar JSX dentro de declaraciones if y bucles for, asignarlo a variables, aceptarlo como argumentos y devolverlo desde funciones:

Especificar atributos con JSX

Puede usar comillas para especificar cadenas literales como atributos:

También puede usar llaves para incrustar una expresión de JavaScript en un atributo:

No coloque comillas entre llaves cuando inserte una expresión de JavaScript en un atributo. Debe usar comillas (para valores de cadena) o llaves (para expresiones), pero no ambas en el mismo atributo.

Advertencia:

Dado que JSX está más cerca de JavaScript que de HTML, React DOM usa la convención de nomenclatura de propiedades camelCase en lugar de los nombres de atributos HTML.

Por ejemplo, class se convierte en className en JSX y tabindex se convierte en tabIndex.

Especificar elementos secundarios con JSX

Si una etiqueta está vacía, puede cerrarla inmediatamente con / & gt, como XML:

Las etiquetas JSX pueden contener elementos secundarios:

JSX previene los ataques de inyección

Es seguro incrustar la entrada del usuario en JSX:

De forma predeterminada, React DOM escapa cualquier valor incrustado en JSX antes de renderizarlos. Por lo tanto, garantiza que nunca pueda inyectar nada que no esté escrito explícitamente en su aplicación. Todo se convierte en una cadena antes de ser renderizado. Esto ayuda a prevenir ataques XSS (cross-site-scripting).

Babel compila JSX hasta las llamadas React.createElement ().

Estos dos ejemplos son idénticos:

React.createElement () realiza algunas comprobaciones para ayudarlo a escribir código sin errores, pero esencialmente crea un objeto como este:

Estos objetos se denominan "elementos de reacción". Puede pensar en ellos como descripciones de lo que desea ver en la pantalla. React lee estos objetos y los usa para construir el DOM y mantenerlo actualizado.

Exploraremos la representación de elementos React en el DOM en la siguiente sección.

Propina:

Recomendamos utilizar la definición de lenguaje "Babel" para el editor de su elección para que tanto el código ES6 como el código JSX se resalten correctamente.


Solución de problemas del error TNS-12154

Esta sección ofrece algunas soluciones al error TNS-12154. El error TNS-12154 se encuentra cuando SQL * Net no puede encontrar el alias especificado para una conexión en el archivo TNSNAMES.ORA u otro adaptador de nombres.

Antes de intentar resolver el problema, puede ser útil imprimir o ver tanto el archivo TNSNAMES.ORA como el archivo SQLNET.ORA. Es útil mirar estos archivos al mismo tiempo, ya que se harán referencias a ambos.

Solución de problemas de TNS-12154 en UNIX

Solución de problemas de TNS-12154 en Windows NT

Solución de problemas de TNS-12154 en Windows 95/98

Solución de problemas de TNS-12154 en Windows 3.1

Ruta de búsqueda del sistema operativo para archivos de configuración

Descripción del problema para TNS-12154

El error TNS-12154 aparece cuando SQL * Net no puede encontrar el alias especificado para una conexión en el archivo TNSNAMES.ORA u otro adaptador de nombres.

Antes de intentar resolver este problema, es útil imprimir o ver tanto el archivo TNSNAMES.ORA como el archivo SQLNET.ORA. Mirar estos archivos al mismo tiempo es útil porque se harán referencias a ambos.

TNSNAMES.ORA y SQLNET.ORA se encuentran en el directorio de administración de red predeterminado & lt & lt & lton en la máquina cliente. & Gt & gt & gt

Solución de problemas de TNS-12154 en UNIX

Asegúrese de que el archivo TNSNAMES.ORA y el archivo SQLNET.ORA se parezcan a los siguientes ejemplos.

Ejemplo 16-1 Muestra de TNSNAMES.ORA

Ejemplo 16-2 Ejemplo de SQLNET.ORA


Pruebas de diagnóstico de los CDC para COVID-19

Los CDC han desarrollado dos pruebas de laboratorio que identifican el SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19. La más reciente de estas pruebas también analiza los virus de la influenza A y B. La prueba de los tres virus al mismo tiempo proporcionará a los funcionarios de salud pública la información que necesitan para ayudar a reducir la propagación de estos virus en la comunidad y, al mismo tiempo, conservar los recursos que escasean.

Ensayo múltiple de los CDC para la influenza SARS-CoV-2

La prueba de laboratorio más reciente de los CDC & rsquos, detecta dos tipos de virus de influenza (A y B) y SARS-CoV-2 al mismo tiempo. Esta prueba se llama Ensayo Múltiple de los CDC Influenza SARS-CoV-2 (Flu SC2).

Una sola prueba que diagnostique la infección actual con uno o más de estos virus permitirá a los laboratorios de salud pública continuar con la vigilancia de la influenza mientras también realizan pruebas para el SARS-CoV-2. La información sobre ambos virus ayudará a los funcionarios de salud pública a controlar la propagación de la influenza y COVID-19 en la comunidad y puede ayudar a los proveedores de atención médica a administrar el tratamiento de la influenza y COVID-19. La prueba también permitirá a los laboratorios conservar importantes materiales de prueba que escasean y procesar hasta tres veces más pruebas que con la prueba existente para el SARS CoV-2.

El kit de prueba Flu SC2 se evaluó en los laboratorios de los CDC y otros tres laboratorios de salud pública para garantizar que la prueba funcione según lo previsto. El ensayo Flu SC2 Multiplex Assay se diseñó utilizando datos sobre los genomas del SARS-CoV-2 que no estaban disponibles cuando se diseñó la prueba anterior, lo que probablemente mejorará el rendimiento de la prueba.

La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) emitió un ícono externo de Autorización de uso de emergencia (EUA) para el uso del ensayo múltiple Flu SC2 el 2 de julio de 2020. El ícono externo del proceso EUA permite a la FDA considerar y autorizar el uso de productos médicos o de diagnóstico que salvan vidas durante una emergencia de salud pública. El Secretario de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. Declaró que el SARS-CoV-2 es una emergencia de salud pública de EE. UU. El 31 de enero de 2020.

Panel de diagnóstico de RT-PCR de los CDC 2019-nCoV

Cajas incluidas en el kit de prueba de laboratorio de los CDC y rsquos para el SARS-CoV-2

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Cajas incluidas en el kit de prueba de laboratorio de los CDC y rsquos para el SARS-CoV-2

A principios de 2020, los CDC desarrollaron su primer kit de prueba de laboratorio para su uso en la prueba de muestras de pacientes para el SARS-CoV-2. El kit de prueba se llama Panel de diagnóstico de transcriptasa inversa (RT) y ndashPCR en tiempo real del nuevo coronavirus (2019-nCoV) de los CDC 2019.

El 3 de febrero de 2020, los CDC presentaron un paquete EUA para acelerar el uso permitido por la FDA del panel de diagnóstico de los CDC en los Estados Unidos. La FDA emitió la EUA al día siguiente y los CDC enviaron los kits de prueba a los laboratorios de salud pública estatales y locales.

Antes de que los laboratorios utilicen una nueva prueba en muestras de pacientes, deben verificar el rendimiento de la prueba (asegurarse de que funcione como se esperaba) utilizando materiales de control & ldquopositive & rdquo y & ldquonegative & rdquo. El control positivo siempre debe dar positivo y el control negativo siempre debe dar negativo. Durante la validación de la prueba CDC SARS-CoV-2, algunos laboratorios descubrieron un problema con una de las pruebas y los tres reactivos y químicos necesarios para realizar una prueba. El reactivo produjo un resultado positivo con el control negativo, por lo que los laboratorios no pudieron verificar el rendimiento de la prueba.

Para resolver el problema, los laboratorios de los CDC determinaron que este reactivo podría omitirse sin afectar la precisión de la prueba debido a la redundancia incorporada en el diseño de la prueba. El diseño redundante ahorró tiempo al permitir que los kits se usaran sin el reactivo. La FDA autorizó esta modificación y se fabricaron y distribuyeron a los estados nuevos kits de prueba con los dos reactivos necesarios. Estos kits todavía están en uso.

La alta demanda de los reactivos necesarios para esta prueba ha provocado una escasez mundial. Algunos laboratorios de salud pública no han podido obtener reactivos de prueba para respaldar sus volúmenes de prueba, lo que ha provocado retrasos en las pruebas. Por lo tanto, los laboratorios de los CDC validaron alternativas para procesar el ícono externo de la prueba:

  • Cuatro reactivos de extracción adicionales que se pueden utilizar en los métodos de extracción existentes
  • Un instrumento de extracción adicional y reactivos asociados.
  • Un nuevo proceso que se puede utilizar en lugar del método de extracción cuando los materiales para el método actual son limitados

La FDA aprobó estos cambios el 12 de junio de 2020, en un ícono externo de enmienda al test & rsquos EUA para permitir que los laboratorios estatales de salud pública y otros usen estas alternativas. Además, la FDA aprobó un ícono externo de enmienda el 13 de julio de 2020 para agregar Promega Maxwell & reg RSC 48 como un instrumento de extracción autorizado para su uso con el panel de diagnóstico CDC 2019-nCoV rRT-PCR.


Debes ser miembro de la Operadores de respaldo o Administradores grupo, como mínimo, para completar estos pasos.

Para montar una unidad en una carpeta vacía mediante la interfaz de Windows

  1. En el Administrador de discos, haga clic con el botón derecho en la partición o volumen que tiene la carpeta en la que desea montar la unidad.
  2. Hacer clic Cambiar la letra de la unidad y las rutas y luego haga clic en Agregar.
  3. Hacer clic Monte en la siguiente carpeta NTFS vacía.
  4. Escriba la ruta a una carpeta vacía en un volumen NTFS o haga clic en Navegar para localizarlo.

Para montar una unidad en una carpeta vacía usando una línea de comando

Abra un símbolo del sistema y escriba diskpart.

En el DISKPART mensaje, escriba list volume, tomando nota del número de volumen al que desea asignar la ruta.

En el DISKPART , escriba select volume & ltvolumenumber & gt, especificando el número de volumen al que desea asignar la ruta.

En el DISKPART mensaje, escriba asignar [mount = & ltpath & gt].

Para eliminar un punto de montaje

Para eliminar el punto de montaje para que la unidad ya no sea accesible a través de una carpeta:


Información de soporte

Figura S1. Perfiles de expresión génica de la firma genética extendida en macrófagos M1 (tratados de forma simulada) o macrófagos M2 tratados con conjuntos de ARNip que se dirigen a E2f1, Myc, Pparg, Stat6 y su combinación, en comparación con macrófagos M2 (tratados de forma simulada).

Los genes significativamente upregulated con un cambio log2 veces ≥ 1,5, genes no significativamente upregulated, genes significativamente downregulated con un log2 veces cambio ≤ -1,5, y gens no significativamente downregulated se muestran en rojo, naranja, azul y azul claro, respectivamente.


Notas al pie

Conflicto de intereses: P. Mitchell informa los honorarios personales de Sanofi (Hangzhou) y Janssen-Cilag, fuera del trabajo presentado.

Colaboradores: C. Toma, A. Shaw, P. Mitchell, P. Schofield y J. Fullerton diseñaron el estudio. Todos los autores adquirieron los datos, que analizaron C. Toma, A. Shaw, P. Mitchell, P. Schofield y J. Fullerton. C. Toma y J. Fullerton escribieron el artículo, que todos los autores revisaron. Todos los autores aprobaron la versión final que se publicará y pueden certificar que ninguna otra persona que no figure como autores o en los agradecimientos ha realizado contribuciones sustanciales al artículo.


Ver el vídeo: QUÉ ES LA MULTIPLEXACIÓN? (Septiembre 2021).