Характеристики ресанта саи 250: Инверторный сварочный аппарат Ресанта САИ 250

Содержание

Сварочный аппарат инверторный САИ- 250 АД AC/DC Ресанта в Москве

Напряжение питающей сети, В 220В ±15%
Частота питающей сети, ГЦ 50
Режим TIG АС/DC
Режим сварки MMA да
Потребл мощность TIG, кВт 10
Потребляемая мощность ММА, кВт
10
Потребляемый ток, А 43,6 (ММА)/33,2 (TIG-DC)/35,2 (TIG-AC)
Сварочный ток TIG, A 10-250
Сварочный ток MMA, A 10-250
Рабочее напряжение TIG, B 10,4-20,0
Рабочее напряжение ММА, В 20,8-30
ПН (40°C)
70%
Сварочный ток TIG (ПН 100%), А 180
Сварочный ток MMA (ПН 100%), А 180
Напряжение холостого хода TIG, B
70
Диаметр электрода TIG, мм 1,0-3,2
Диаметр электрода MMA, мм 1,5-5,0
Время продувки газом до сварки, с
0 — 2 (регулируемый)
Время продувки газом после сварки, с 0 — 6 (регулируемый)
Способ возбуждения дуги Высокочастотный
Коэффициент мощности
0,72
КПД 85%
Класс изоляции Н
Класс защиты IP 21
Функция 2Т/4Т да
Регулировка времени спада тока, с 0 — 6
Цифровой дисплей да
Hot Start да
Защита от перегрева да
Защита от пониженного/повышенного напряжения да
Регулировка баланса полярности да
Заварка кратера, с 0 — 6
Диапазон температуры эксплуатации, °С -20…+50
Гарантия 2 года
Вес, кг 16.38 кг
Габариты упаковки 0.5 × 0.42 × 0.36 м

Инверторный сварочный аппарат Ресанта САИ 250

Содержание   

Сварочный инвертор «Ресанта» САИ-250 ПН выполняет две очень важные функции, которые так нужны при сварочном деле. Не каждый аппарат подобного типа может выполнять это.

Инверторный сварочный аппарат «Ресанта» САИ-250

Сварочный агрегат работает хорошо, потому что осуществляется такая схема: переменное сетевое напряжение тока в 50 Гц преобразовывается в постоянное. Напряжение, которое получатся в итоге составляет 400 В. За счет процесса модуляции происходит регуляция сварочного тока. Модуляция является широкоимпульсной.

Общие сведения

Данный аппарат для сварки имеет металлический корпус. На передней лицевой части агрегата расположены силовые разъемы, которые предназначаются для подсоединения проводов для сварки.

Также на корпусе размещено отверстие, через которое проходит горячий воздух. Данный элемент является частью вентиляции аппарата и предназначен для того чтобы во время эксплуатации инвертор не перегревался и соответственно лучше работал.

Устройство сварочного аппарата (вид изнутри, без кожуха)

Если происходит замыкание электроэнергии или непредвиденные ситуации, связанные с перегревом агрегата, то есть еще одна защитная система.

Она автоматически может отключить аппарат от сети, тем самым предотвращая деформацию проводов и повреждение тех или иных устройств в инверторе.

О том, что произошла чрезвычайная ситуация оповестит пользователя специальная лампа на панели, которая будет мигать красным цветом.

Так, приобретая инвертор «Ресанта» САИ-250 ПН, можно не беспокоиться за наличие таких возможностей:

  • горячий старт;
  • анти-залипание.

Какие функции должен выполнять сварочный аппарат? Пожалуй, эти две являются самыми главными для выполнения основных сварочных работ.

Аппарат «Ресанта» САИ-250 компактный и функциональный прибор

«Горячий старт» предполагает очень быстрое зажигание сварочной дуги по принципу увеличения значения тока для сварки, причем данное поджигание является очень качественным. Человеку не нужно следить за процессом подачи тока, его количество увеличивается при помощи автоматизированных устройств.

В том случае, если нужно уменьшить подачу сварочного тока используется функция анти-залипания.

Она пригодится тогда, когда происходит торможение или залипание электрода для сварки во время поджигание сварочной дуги. Когда проблема устранена, то аппарат самостоятельно автоматически перенастраивается на нормальную работу согласно своим характеристикам.
к меню ↑

Обзор характеристик сварочного инверторного аппарата «Ресанта» САИ-250 (видео)


к меню ↑

Технические характеристики

Основные технические характеристики, какие нужно знать любому потребителю, можно сформировать в список.

Итак:

  • длительность давления с показателем 250 А – в среднем 70%;
  • ток потребителя, а точнее наибольший его показатель составляет 35 А;
  • температурный промежуток, в котором агрегат может функционировать без огрехов – от -10 до +40ºC;
  • регулировать ток на электроды во время сварочных работ можно в интервале от 10 до 250 А;
  • напряжение дуги в среднем составляет 30 В;
  • повышенный уровень защиты класса IP21;
  • есть возможность применять сварочные электроды с сечением до 6 мм;
  • способность функционировать с напряжением от 140 В.

Если есть проблемы с электричеством, аппарат вполне может функционировать от бензинного генератора. Он должен иметь мощность не менее 5кВт.

Выбирая электроды, стоит учитывать и помнить, что ток для сварки снижается только тогда, когда уменьшается показатель входящего напряжения.

Читайте также: «Что представляет собой сварочный выпрямитель ВД 306?».

к меню ↑

data-ad-client=»ca-pub-8514915293567855″
data-ad-slot=»5929285318″>

Преимущества и недостатки

Аппарат имеет ряд преимуществ для потребителя. Главным из них является то, что инвертор адаптирован для эксплуатации, где сети имеют малое напряжение 140–240 В. «Ресанта» САИ-250 ПН хорошо работает в таких условиях, выполняя при этом сварку в дуговом режиме вручную.

Аппарат с легкостью справляется с поставленной задачей

Аппарат лучше всего может функционировать при использовании со сварочными стержнями (электроды) диаметром до 6 мм. Очень важным плюсом является то, что инвертор САИ-250 ПН может выдерживать длительные рабочие нагрузки, при этом не перегреваясь.

Все благодаря хорошо сделанной вентиляционной системе, которая способна защитить всю систему агрегата от перенагревания и поломок.

Если нужна работа на холостом ходу, то САИ-250 ПН может отлично функционировать при напряжении 80 В. Агрегат может работать долго при больших нагрузках, а все потому что встроена схема качественных и ультрасовременных IGBT-транзисторов.

Аппарат отличается своей компактностью и мобильностью – эти качества можно отнести к преимуществам.

САИ-250 ПН обладает удобной для транспортировки ручкой – это очень хороший вариант для тех работников, которые часто выезжают на разные объекты.

Пользователям будет легко настроить агрегат на ту программу, в которой им лучше работается. Хорошо и то, что все настройки сохраняются даже после выключения аппарата или в тех случаях, когда электросеть дает сбои.
к меню ↑

Подготовка оборудования к эксплуатации

Чтобы агрегат служил долго и верно, должна быть соблюдена схема подготовки оборудования к использованию, лучше это делать каждый раз перед эксплуатацией. Первое, что нужно предпринять – подключить заземленный провод и кабель с электрическим держателем к силовым клеммам САИ-250 ПН. Всегда нужно четко следить за тем, какую полярность имеют электроды, которые вы используете.

Далее нужно установить регулятор на показатель минимального сварочного тока. После этого можно смело включать САИ-250 ПН в сеть и начинать работать. Тот показатель тока на электроды, который нужен именно вам, следует подбирать по таблице, которая идет в инструкции к аппарату.

Обязательно должна быть соблюдена схема подготовки оборудования к использованию

Когда все работы выполнены, следует поставить ток на минимальный показатель, инвертор отключается кнопкой, а потом и от сети. Все дополнительные элементы и электроды также нужно отсоединить от САИ-250 ПН.

Читайте также: «Аргонная сварка своими руками».

к меню ↑

Правила использования агрегата

Перед запуском, агрегат нужно подержать в помещении с плюсовой температурой около двух часов, это правило относится, если аппарат эксплуатировался зимой. Если этого не сделать, то образуется конденсат, который навредит работе САИ-250 ПН и аппарат выйдет из строя, потребуется ремонт.

Нельзя использовать аппарат, если сварочные кабели или другие провода имеют повреждения, в противном случае агрегат также может выйти из строя и потребуется дорогостоящий ремонт.

Во время использования САИ-250 ПН рядом не должны эксплуатироваться болгарки, электропилы для обработки металлических изделий. Во время обработки металла, разлетается пыль, она может забить инвертор, его электроды  и это плохо скажется на дальнейшей его работе.

Перед запуском аппарата следует проверить целостность электрических кабелей

Хранить аппарат следует в месте, где нет щелочных выделений или высокой влажности, а также большого скопления пыли. Иначе это приведет к быстрой изнашиваемости аппарата и придется относить САИ-250 ПН в ремонт или чинить своими руками.
к меню ↑

Ремонт сварочного аппарата: инструкция

Не смотря на высокие показатели по эксплуатации «Ресанта» САИ-250 ПН, бывает, что настает время, когда необходим ремонт агрегата. Желательно, сразу после поломки отнести аппарат в сервисный центр. Не стоит пытаться своими руками проводить тестирование и последующий ремонт, какие бы неполадки не возникли, это может только усугубить проблему.

Однако незначительные погрешности в работе сварочного агрегата можно устранить своими руками.

Если мигает красная кнопка, которая свидетельствует о перегреве – это значит, что можно прочистить аппарат и нести в ремонт его совсем не обязательно.

В том, случае, если проблемы с функционированием аппарата посложнее, например, нарушена полностью схема работы, то необходимо отнести агрегат в ремонт для профессионального осмотра и устранения соответствующих неполадок.

data-full-width-responsive=»true»
data-ad-client=»ca-pub-8514915293567855″data-ad-slot=»8040443333″>

 Главная страница » Для производства

Ресанта САИ 250 ПРОФ – это инвертор с оптимальным потреблением энергии

Инвертор сварочный Ресанта САИ 250 ПРОФ является новинкой 2012 года модельного ряда сварочных инверторов и входит в линейку САИ-ПРОФ. Эту линейку отличает более эффективное использование входного напряжения (повышен КПД и расширен диапазон входного напряжения от 100 до 260В).

Следует также отметить возможность использования электрогенераторов с мощностью на 15 процентов ниже, чем для обычных инверторов сварочных (для данной модели достаточно генератора с мощностью на выходе в 6,5кВт). Это все обеспечивается корректором коэффициента мощности (функция PFC).

Использование сварочного инвертора Ресанта САИ 250 ПРОФ позволяет обеспечить оптимальное потребление сетевого тока по синусоиде, чем уменьшается проседание напряжения сети, а также меньше создается электромагнитных помех и достигается экономия электроэнергии на 30 процентов. Принцип работы основан на преобразовании напряжения сети 220В частотой 50Гц в постоянное напряжение, с последующим преобразованием постоянного переменное напряжение высокой частоты.

Особенности сварочного инвертора

  • Обеспечивает работу от сети 220В с обычным электродом до 5мм.
  • На переднюю панель выведены два регулятора, один регулирует плавно сварочный ток, второй регулирует «форсаж» сварочной дуги, повышая ее устойчивость.
  • Имеет цифровое табло, отображающее величину сварочного тока.
  • Обладает широким диапазоном входного напряжения, от 100 до 260В.
  • Аппарат оснащен функциями анти залипания и горячего старта.
  • При изготовлении применены IGBT-транзисторы.
  • Принудительное туннельное охлаждение.
  • Класс защиты IP21.

Технические характеристики Ресанта САИ 250 ПРОФ

  • Напряжение – 220В.
  • Мощность генератора – 6,5кВт.
  • Напряжение холостого хода — 65В.
  • Продолжительность нагрузки — 70%, 250A
  • Максимальный диаметр применяемых электродов – 5,0мм.
  • Минимальный диаметр применяемых электродов – 1,6мм.
  • Максимальный сварочный ток – 250А.
  • Минимальный сварочный ток – 10А.
  • Потребляемый ток — 38А
  • Напряжение дуги 28В.
  • Масса – 6,0кг.

Ресанта САИ 250 ПРОФ комплектуется кабелем (2м) с электродержателем и кабелем (1,5м) с зажимом массы.

К другим новостям 16.08.2018

Кузнечный цех «Сварог» занимается реализацией проектов в сфере художественной ковки. Мастера создают изделия…

Далее 10.04.2018

Кованое изделие может выполнено практически в любом стиле. Выбор направления стоит осуществлять на основе…

Далее 20.02.2018

В ролике показано, как можно отковать ложку для обуви, простую, без особых выкрутасов. С ручкой —…

Далее 23.01.2018

Небольшой ролик про то, как правильно сделать разделку и заварить лопнувший обух топора. Версия 1 Версия 2 Больше…

Далее

Потенциальное воздействие закачки стратосферного аэрозоля на управление рисками засухи в бассейнах крупных рек в Африке верхний бассейн реки Колорадо и связанные с ним циркуляции. J Hydrometeorol 18(3):799–818

Статья Google ученый

  • Абатан А. А., Гутовски В. Дж. Младший, Амманн К. М., Каатц Л., Браун Б. Г., Буя Л., Буллок Р., Фаулер Т., Гиллеланд Э., Халлей Готвей Дж. (2018) Статистика многолетних засух методом объектно- на основе диагностической оценки.Int J Climatol 38(8):3405–3420

    Статья Google ученый

  • Абиодун Б.Дж., Маханя Н., Петя Б., Абатан А.А., Огунтунде П.Г. (2019) Будущий прогноз засух над бассейнами крупных рек в Южной Африке при определенных уровнях глобального потепления. Теория прикладного климата 137: 1785–1799. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2693-0

    Статья Google ученый

  • ARBO (Африканская организация по речным бассейнам) (2007 г.).Справочник по Организации речных бассейнов Африки. Том. 1. Доступно по адресу: https://www.rioc.org/sites/default/files/IMG/pdf/AWRB_Source_Book.pdf. По состоянию на 01 июня 2021 г.

  • Бегерия С., Висенте-Серрано С.М., Рейг Ф., Латорре Б. (2014) Новый взгляд на стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI): подбор параметров, модели эвапотранспирации, инструменты, наборы данных и мониторинг засухи. Int J Climatol 34(10):3001–3023

    Статья Google ученый

  • Беллпрат О., Лотт Ф.К., Гулиция С., Паркер Х.Р., Пампуч Л.А., Пинто И. и др. (2015) Необычные с точки зрения климата прошлые сухие и влажные дождливые сезоны над Южной Африкой и Южной Америкой.Погода Clim Extrem 9: 36–46. https://doi.org/10.1016/J.WACE.2015.07.001

    Статья Google ученый

  • Калдейра, К. и Вуд, Л. (2008). Глобальная и арктическая климатическая инженерия: исследования численных моделей. Phil Trans R Soc A 3664039–4056. https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0132

  • Калоу Р.С., Макдональд А.М., Никол А.Л., Робинс Н.С. (2010) Безопасность подземных вод и засуха в Африке: связь между наличием, доступом и спросом.Подземные воды 48(2):246–256

    Статья Google ученый

  • Ченг В., МакМартин Д.Г., Дагон К., Кравиц Б., Тилмес С., Рихтер Дж.Х., Миллс М.Дж. и Симпсон И.Р. (2019). Влажность почвы и другие гидрологические изменения в большом стратосферном аэрозольном геоинженерном ансамбле. Журнал геофизических исследований: Атмосфера. Blackwell Publishing Ltd, 124(23): 12773–12793. https://doi.org/10.1029/2018JD030237

  • Клэй Э., Бортон Дж., Дхири С.Гонсалес АДС, Пандольфи С. (1995). Оценка реакции ОПР на засуху в Южной Африке в 1991–1992 гг. Отчет об оценке EV568. Лондон. Лондон, Управление зарубежного развития .

  • Кук Б.И., Манкин Дж.С., Марвел К., Уильямс А.П., Смердон Дж.Е., Анчукайтис К.Дж. (2020) Прогнозы засухи в двадцать первом веке в сценариях воздействия CMIP6. Будущее Земли 8:e2019EF001461

    Статья Google ученый

  • Da-Allada CY, Baloïtcha E, Alamou EA, Awo FM, Bonou F, Pomalegni Y и др. (2020) Изменения летних муссонных осадков в Западной Африке при геоинженерии стратосферного аэрозоля.Будущее Земли 8:e2020EF001595. https://doi.org/10.1029/2020EF001595

    Статья Google ученый

  • Деррик Дж. (1977) Великая засуха в Западной Африке, 1972–1974 гг. Afr Aff 76(305):537–586

    Статья Google ученый

  • Досио А., Джонс Р.Г., Джек К., Леннард К., Никулин Г. и Хьюитсон Б. (2019). Что мы можем знать о будущих осадках в Африке? Надежность, значимость и добавленная стоимость проекций на основе большого ансамбля региональных климатических моделей Clim Dyn.https://doi.org/10.1007/s00382-019-04900-3

  • Feddema JJ (1999) Будущие водные ресурсы Африки: взаимодействие между деградацией почвы и глобальным потеплением. Clim Change 42(3):561–596

    Статья Google ученый

  • Feng H, Zhang M (2015) Глобальные тенденции влажности почвы: более сухое на суше и более влажное на влажной поверхности. Научный представитель 5:18018. https://doi.org/10.1038/srep18018

    Статья Google ученый

  • Ферраро А.Дж., Хайвуд Э.Дж., Чарльтон-Перес А.Дж. (2014) Ослабление тропической циркуляции и уменьшение количества осадков в результате геоинженерии.Публикация Environ Res Lett 9:014001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/1/01400

    Статья Google ученый

  • Фанк К., Харрисон Л., Шукла С., Помпоси К., Галу Г., Кореча Д. и др. (2018). Изучение роли необычно высоких температур поверхности моря в Индо-Тихоокеанском регионе в недавних засухах в Африке Q J R Meteorol Soc. https://doi.org/10.1002/acr

  • Гуха-Сапир Д., Харгитт Д., Хойойс П. (2004) Тридцать лет стихийных бедствий, 1974–2003 гг.: цифры.Presses Universitaires de Louvain, Лувен

    Google ученый

  • Hargreaves GL, Samani ZA (1985) Эталон эвапотранспирации растений в зависимости от температуры. Appl Eng Agric 1:96–99

    Статья Google ученый

  • Hausfather Z, Peters G (2020) Выбросы — история о «обычном бизнесе» вводит в заблуждение. Природа 577:618–620

    Статья Google ученый

  • Хейс М., Свобода М., Уолл Н., Видхалм М. (2011) Линкольнская декларация об индексах засухи: рекомендуется универсальный метеорологический индекс засухи.Bull Am Meteorol Soc 92:485–488

  • Hegerl, G.C., Crowley, T.J., Baum, S.K., Kim, K.Y. и Хайд, В. Т. (2003). Обнаружение сигналов вулканических, солнечных и парниковых газов в палеореконструкциях температуры Северного полушария. Geophys Res Lett 30(5)

  • Hope KR Sr (2009) Изменение климата и бедность в Африке. Int J Sust Dev World 16(6):451–461

    Статья Google ученый

  • Ирвин П.Дж., Кейт Д.У. (2020) Сокращение вдвое потепления с помощью геоинженерии стратосферного аэрозоля снижает климатические опасности, имеющие значение для политики.Environ Res Lett 15(4):044011

    Статья Google ученый

  • Джеймс Р., Вашингтон Р. (2013) Изменения температуры и осадков в Африке, связанные со степенью глобального потепления. Clim Change 117(4):859–872

    Статья Google ученый

  • Джонс А., Хейвуд Дж., Буше О., Кравиц Б., Робок А. (2010) Геоинженерия с помощью стратосферной закачки SO2: результаты климатической модели HadGEM2 Метеорологического бюро и сравнение с моделью E Института космических исследований Годдарда.Atmos Chem Phys 10 (5999–6006): 2010. https://doi.org/10.5194/acp-10-5999-2010

    Статья Google ученый

  • Джоши М., Хокинс Э., Саттон Р., Лоу Дж., Фрейм Д. (2011) Прогнозы, когда изменение температуры превысит 2°C по сравнению с доиндустриальным уровнем. Нат Клим Чанг 1(8):407–412

    Статья Google ученый

  • Кравиц Б., МакМартин Д.Г., Ван Х., Раш П.Дж. (2016) Геоинженерия как проблема проектирования.Earth Syst Dyn 7 (2): 469–497. https://doi.org/10.5194/esd-7-469-2016

    Статья Google ученый

  • Кугбега С.К., Абоагье П.Ю. (2021 г.) Конфликты между фермерами и пастухами, незащищенность владения и инвестиционные решения фермеров в Агого, Гана. Сельскохозяйственная и продовольственная экономика 9(1):1–38

  • Lee W, MacMartin D, Visioni D, Kravitz B (2020) Расширение пространства проектирования геоинженерии стратосферных аэрозолей для включения целей, основанных на осадках, и изучения компромиссов.Earth Syst Dyn 11(4):1051–1072

    Артикул Google ученый

  • Lian X, Piao S, Chen A, Huntingford C, Fu B, Li LZ, Huang J, Sheffield J, Berg AM, Keenan TF, McVicar TR (2021) Многогранные характеристики изменений засушливости в условиях потепления. Nat Rev Earth Environ 2(4):232–250

    Статья Google ученый

  • Liu C, Allan RP (2013) Наблюденные и смоделированные реакции на осадки во влажных и засушливых регионах 18:50–21:00.Публикация Environ Res Lett 8:034002. https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/3/034002

    Статья Google ученый

  • МакМартин Д.Г., Ван В., Кравиц Б., Тилмес С., Рихтер Дж.Х., Миллс М.Дж. (2019) Временная шкала для определения реакции климата на геоинженерию стратосферных аэрозолей. J Geophys Res Atmos 124: 1233–1247. https://doi.org/10.1029/2018JD028906

    Статья Google ученый

  • Mahlalela PT, Blamey RC, Reason CJC (2019) Механизмы изменчивости осадков в начале зимы на юго-западе Капской провинции, Южная Африка.Клим Дин 53: 21–39. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4571-y

    Статья Google ученый

  • Масих И., Маскей С., Мусса Ф.Э.Ф., Трамбауэр П. (2014) Обзор засух на африканском континенте: геопространственная и долгосрочная перспектива. Hydrol Earth Syst Sci 18(9):3635–3649

    Статья Google ученый

  • Масике С., Урих П.Б. (2009 г.) Прогнозируемый ущерб от изменения климата для водоснабжения скота и последствия в округе Кгатленг, Ботсвана.World J Agric Sci 5(5):597–603

    Google ученый

  • Море Г., Пинто И., Ндебеле-Муриса М., Мутиге М., Леннард С., Никулин Г., Меке А. (2018) Климат южной части Африки при глобальном потеплении на 1,5 и 2 °C, смоделированные региональными климатическими моделями CORDEX. Environ Res Lett 13(6):065002

    Статья Google ученый

  • McKee TB, Doesken NJ, Kleist J (1993) Зависимость частоты и продолжительности засухи от шкалы времени.Препринты, Восьмая конференция по прикладной климатологии, Анахайм, Калифорния, США. Метеор. Soc., 179–184

  • Meque A, Abiodun BJ (2015) Моделирование связи между ENSO и летней засухой в Южной Африке с использованием региональных моделей климата. Клим Дин 44(7):1881–1900

    Статья Google ученый

  • Миллс М.Дж., Рихтер Дж.Х., Тилмес С., Кравиц Б., МакМартин Д.Г., Гланвилл А.А., Триббиа Дж.Дж., Ламарк Дж.Ф., Витт Ф., Шмидт А., Геттельман А. (2017) Радиационная и химическая реакция на интерактивные стратосферные сульфатные аэрозоли в полном объеме сопряженный CESM1 (WACCM).J Geophys Res Atmos 122(23):13–061

    Статья Google ученый

  • Наик М., Абиодун Б.Дж. (2020 г.) Прогнозируемые изменения характеристик засухи над Западно-Капской провинцией, Южная Африка. Приложение Meteorol 27(1):e1802

    Артикул Google ученый

  • Национальные академии наук, техники и медицины. 2021. Отражение солнечного света: рекомендации по исследованиям в области солнечной геоинженерии и управлению исследованиями.Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий. https://doi.org/10.17226/25762

  • Нгувава М., Абиодун Б.Дж., Отиено Ф. (2019) Прогнозирование характеристик засухи над бассейнами Восточной Африки при определенных уровнях глобального потепления. Atmos Res 228:41–54

    Артикул Google ученый

  • Odoulami RC, Wolski P, New M (2021) Основанный на SOM анализ причин засухи в Западном Кейпе в 2015–2017 гг. в Южной Африке. Int J Climatol 41:E1518–E1530

    Статья Google ученый

  • Огунтунде П.Г., Абиодун Б.Дж., Лишайд Г., Абатан А.А. (2020) Проекция засухи над бассейнами рек Нигер и Вольта в Западной Африке при определенных уровнях глобального потепления.Int J Climatol 40(13):5688–5699

    Статья Google ученый

  • Омар С.А., Абиодун Б.Дж. (2020) Характеристики пороговых значений во время засухи 2015–2017 гг. в Западно-Капской провинции, Южная Африка. Atmos Res 235:104772

    Артикул Google ученый

  • Onyutha C (2021) Тенденции и изменчивость температуры и испарения над Африканским континентом: взаимосвязь с осадками.Атмосфера 34(3):267–287

    Google ученый

  • Отто Ф.Э.Л., Вольски П., Ленер Ф., Тебальди К., ван Олденборг Г.Дж., Хогестигер С., Сингх Р., Холден П., Фучкар Н.С., Одоулами Р.С., Нью М. (2018) Антропогенное влияние на факторы засухи в Западном Кейптауне 2015–2017 гг. Environ Res Lett 13(12):124010. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aae9f9

    Статья Google ученый

  • Падрон Р.С., Гудмундссон Л., Дешарм Б., Дюшарн А., Лоуренс Д.М., Мао Дж. и др. (2020) Наблюдаемые изменения в наличии воды в сухой сезон, связанные с антропогенным изменением климата.Nat Geosci 13: 477–481. https://doi.org/10.1038/s41561-020-0594-1

    Статья Google ученый 1–59 еще одной засухи в Кейптауне «нулевого дня» в 21 веке. Proc Natl Acad Sci 117:29495 LP – 29503. https://doi.org/10.1073/пнас.2009144117

    Артикул Google ученый

  • Пинто И., Джек К., Леннард К., Тилмес С. и Одулами Р.К. (2020). Реакция климата Африки на управление солнечной радиацией с помощью стратосферного аэрозоля. Geophys Res Lett 47(2) https://doi.org/10.1029/2019GL086047

  • Proctor J, Hsiang S, Burney J, Burke M, Schlenker W (2018) Оценка глобальных последствий геоинженерии для сельского хозяйства с использованием вулканических извержений.Природа 560 (7719): 480–483. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0417-3

    Статья Google ученый

  • Рике К., Морган М., Аллен М. (2010) Реакция регионального климата на управление солнечным излучением. Nature Geosci 3: 537–541. https://doi.org/10.1038/ngeo915

    Статья Google ученый

  • Robock A 2015 Геоинженерия стратосферных аэрозолей AIP Conf Proc 1652:183–97

    Google ученый

  • Сердечны О., Адамс С., Баарш Ф., Куму Д., Робинсон А., Хэйр В., Шеффер М., Перретт М., Рейнхардт Дж. (2017) Воздействие изменения климата в странах Африки к югу от Сахары: от физических изменений до их социальных последствий.Reg Environ Change 17(6):1585–1600

    Статья Google ученый

  • Шифероу Б., Тесфайе К., Касси М., Абате Т., Прасанна Б.М., Менкир А. (2014) Управление уязвимостью к засухе и повышение устойчивости средств к существованию в странах Африки к югу от Сахары: технологические, институциональные и политические варианты. Weather Clim Extremes 3:67–79

    Статья Google ученый

  • Симпсон И.Р., Тилмес С., Рихтер Дж.Х., Кравиц Б., МакМартин Д.Г., Миллс М.Дж., Фасулло Дж.Т., Пендерграсс А.Г. (2019) Реакция регионального гидроклимата на стратосферную сульфатную геоинженерию и роль стратосферного нагрева.J Geophys Res Atmos 124 (23): 12587–12616. https://doi.org/10.1029/2019JD031093

    Статья Google ученый

  • Sousa PM, Blamey RC, Reason CJC, Ramos AM, Trigo RM (2018) Засуха в Кейптауне «Нулевой день» и миграция коридоров влаги к полюсу. Environ Res Lett 13:124025. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaebc7

    Статья Google ученый

  • Spinoni J, Barbosa P, Bucchignani E, Cassano J, Cavazos T, Christensen JH et al (2020) Будущие глобальные метеорологические горячие точки засухи: исследование, основанное на данных CORDEX.Дж Клим 33: 3635–3661. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0084.1

    Статья Google ученый

  • Спинони Дж., Барбоза П., Де Ягер А., Маккормик Н., Науманн Г., Фогт Дж.В. и др. (2019) Новая глобальная база данных метеорологических явлений засухи с 1951 по 2016 год. J Hydrol Reg Stud 22:100593. https://doi.org/10.1016/J.EJRH.2019.100593

    Статья Google ученый

  • Стенчиков Г.Л., Киршнер И., Робок А., Граф Х-Ф, Антуна Дж.С., Грейнджер Р.Г., Ламберт А., Томасон Л. (1998) Радиационное воздействие извержения вулкана Пинатубо в 1991 году.J Geophys Res 103(D12):13837–13857

    Артикул Google ученый

  • Свобода М.Д., Фукс Б.А. (2016) Справочник индикаторов и индексов засухи. Всемирная метеорологическая организация, Женева, стр. 1–44

  • Тилмес С., Рихтер Дж. Х., Кравиц Б., МакМартин Д. Г., Миллс М. Дж., Симпсон И. Р., Гланвилл А. С., Фасулло Дж. Т., Филлипс А. С., Ламарк Дж. Ф., Триббиа Дж., Эдвардс Дж., Микельсон С., Гош С. (2018) CESM1 (WACCM) Проект большого ансамбля геоинженерии стратосферных аэрозолей.Bull Am Meteor Soc 99 (11): 2361–2371. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-17-0267.1

    Статья Google ученый

  • Тренберт К.Е., Дай А., Ван Дер Шриер Г., Джонс П.Д., Баричивич Дж., Бриффа К.Р., Шеффилд Дж. (2014) Глобальное потепление и изменения в засухе. Nature Climate Change 4(1):17–22

  • Ухе П., Шукье П., Сара К., Кастури С., Джойс К., Эмма М. и др. (2017) Определение причин засухи в Кении в 2016 году. Int J Климатол 38: e554–e568.https://doi.org/10.1002/joc.5389

    Статья Google ученый

  • Verissimo COJ (2020) Этика сверхдержав и гражданских войн в Африке. Справочник Пэлгрейва по африканской социальной этике. Пэлгрейв Макмиллан, Чам, стр. 203–216

    Google ученый

  • Висенте-Серрано С.М., Бегерия С., Лопес-Морено Д.И. (2010a) Мультискалярный индекс засухи, чувствительный к глобальному потеплению: стандартизованный индекс суммарного испарения осадков.Дж. Клим 23 (7): 1696–1718. https://doi.org/10.1175/2009JCLI2909.1

    Статья Google ученый

  • Висенте-Серрано С.М., Бегерия С., Лопес-Морено Дж.И., Ангуло М., Эль Кенави А. (2010) Новый глобальный набор данных с координатной сеткой 0,5° (1901–2006 гг.) мультискалярного индекса засухи: сравнение с текущими наборами данных индекса засухи на основе индекса силы засухи Палмера. J Hydrometeorol 11 (4): 1033–1043. https://doi.org/10.1175/2010JHM1224.1

    Статья Google ученый

  • Визиони Д., МакМартин Д.Г., Кравиц Б. (2021) Является ли отказ от солнца хорошим показателем для геоинженерии стратосферных сульфатов? J Geophys Res Atmos 126(5):e2020JD033952

    Статья Google ученый

  • Wolski P (2018) Насколько сильна засуха в Кейптауне в «нулевой день»? Значение 15:24–27.https://doi.org/10.1111/j.1740-9713.2018.01127.x

    Статья Google ученый

  • Всемирная метеорологическая организация (2012 г.) Руководство пользователя стандартизированного индекса осадков В: Свобода М., Хейс М., Вуд Д. (ВМО-№ 1090), Женева

  • Интерпретируемые человеком характеристики изображения, полученные из плотно нанесенных на карту слайдов онкологической патологии, предсказывают различные молекулярные фенотипы

    Характеристики набора данных и полностью автоматизированный дизайн конвейера

    Чтобы проверить наш подход на разнообразном массиве гистопатологических изображений, мы получили 2917 окрашенных гематоксилином и эозином (H&E), фиксированных формалином и залитых парафином (FFPE). ) WSI из Атласа генома рака (TCGA), соответствующие 2634 отдельным пациентам.На этих изображениях, каждое из которых было отсканировано с увеличением ×20 или ×40, представлены пациенты с кожно-кожной меланомой (SKCM), аденокарциномой желудка (STAD), раком молочной железы (BRCA), аденокарциномой легкого (LUAD) и плоскоклеточным раком легкого (LUSC). из 95 различных клинических центров. Эти пять типов рака были выбраны с учетом их значимости для иммуноонкологической терапии и доступности их изображений в TCGA. Мы суммируем характеристики пациентов с TCGA в дополнительной таблице 1. Чтобы дополнить когорту анализа TCGA, мы получили 4158 дополнительных WSI для пяти типов рака, чтобы повысить надежность модели.

    Чтобы максимизировать получение этой информации, мы исключили изображения ( n  = 91, 3,1%), если они не прошли основные проверки контроля качества, установленные экспертами-патологами. Критерии контроля качества ограничивались неправильной маркировкой типа рака, чрезмерной размытостью или недостаточным окрашиванием. Как для TCGA, так и для дополнительных WSI мы собрали аннотации на уровне клеток и тканей из сети патологов, что составляет> 1,4 миллиона точечных аннотаций клеточного типа и> 200 000 аннотаций областей тканевого типа (дополнительная таблица 2).

    Мы использовали полученные слайды и аннотации для разработки полностью автоматизированного конвейера для извлечения HIF из этих слайдов (обобщено на рис. 1a). Во-первых, мы обучили модели глубокого обучения обнаружению клеток (модели клеточного типа) и сегментации области ткани (модели тканевого типа). Обучение и проверка моделей проводились на наборе для разработки из 1561 WSI TCGA, дополненного 4158 дополнительными WSI ( n  = 5719) (рис. 1b). Затем мы полностью сгенерировали прогнозы моделей клеток и тканей для 2826 TCGA WSI, которые затем были использованы для вычисления разнообразного массива HIF для каждого WSI.Наконец, мы обучили классические модели линейного машинного обучения прогнозировать фенотипы молекулярной экспрессии, связанные с лечением, с использованием этих HIF.

    Рис. 1: Обзор набора данных и конвейера.

    a Методология извлечения интерпретируемых человеком признаков изображения (HIF) из оцифрованных изображений с высоким разрешением, окрашенных гематоксилином и эозином (H&E). b Сводная статистика по количеству изображений всего предметного стекла (WSI), отдельных пациентов и аннотаций, взятых из Атласа генома рака (TCGA) и дополнительных наборов данных. c Необработанные участки аденокарциномы желудка (STAD), окрашенные гематоксилин-эозином, вместе с соответствующими тепловыми картами, визуализирующими предсказания типов клеток и тканей. Области слайдов классифицируются по типам тканей: раковая ткань (красная), строма, связанная с раком (оранжевая), некроз (черная) или нормальная (прозрачная). Пиксели в раковой ткани или областях стромы, связанных с раком, классифицируются по типам клеток: лимфоциты (зеленые), плазматические клетки (салатовые), фибробласты (оранжевые), макрофаги (цвета морской волны), раковые клетки (красные) или фоновые (прозрачные).

    Разработка и оценка моделей клеток и тканей

    На первом этапе нашей разработки мы обучили две сверточные нейронные сети (CNN) для каждого типа рака: (1) модели типа ткани, обученные сегментировать раковую ткань, рак- ассоциированная строма (CAS) и области некротической ткани и (2) модели клеточного типа, обученные обнаруживать лимфоциты, плазматические клетки, фибробласты, макрофаги и раковые клетки. Эти модели улучшались итеративно с помощью ряда шагов контроля качества, включая значительный вклад сертифицированных патологов («Методы»).Затем эти CNN использовались для исчерпывающего создания меток клеточного типа и сегментации типа ткани для каждого WSI. Мы визуализировали эти прогнозы в виде цветных тепловых карт, спроецированных на исходные WSI (рис. 1c и дополнительный рисунок 1). На протяжении всей разработки модели мы отслеживали показатели точности на всесторонне аннотированном наборе данных проверки (дополнительный рисунок 2).

    Чтобы напрямую сравнить качество наших прогнозов модели клеточного типа с аннотацией патологоанатома, мы создали 250 кадров размером 75 × 75 мкм наложений клеточного типа, равномерно отобранных по 5 типам рака и 5 типам клеток, каждый из отдельного WSI.Затем эти кадры были аннотированы для каждого из пяти типов клеток несколькими внешними сертифицированными патологами, что позволило нам сравнить количество типов клеток, предсказанное нашей моделью клеток CNN, с количеством аннотаций патологоанатома. Мы заметили, что корреляции Пирсона между предсказаниями модели клеточного типа и консенсусом патологов были сопоставимы с корреляцией между патологами (различия в корреляции варьировались от -0,019 до 0,024, со средней абсолютной разницей 0,069) для пяти типов клеток (дополнительная рис.3). Корреляция между моделями и патологами и между патологами была сильной (> 0,8) для раковых клеток и лимфоцитов и умеренной (приблизительно 0,4–0,7) для плазматических клеток, макрофагов и фибробластов. Чтобы оценить обобщаемость модели, мы повторно развернули нашу модель клеток BRCA для прогнозирования типов клеток на H&E, FFPE WSI из внешнего набора данных BRCA, загруженного Peikari et al. в Архив изображений рака (TCIA) 35 . Затем мы повторили ту же структуру анализа кадров, используя 250 кадров, равномерно отобранных по пяти типам клеток, что выявило устойчивое соответствие между нашей моделью клеточного типа и консенсусом патологов в этих внешних WSI (дополнительный рис.4). Коэффициенты корреляции колебались от 0,607 для макрофагов до 0,926 для лимфоцитов и отличались от межпатологической корреляции средней абсолютной разницей 0,076. В качестве эталона корреляция между патологоанатомами представляет собой оптимальную производительность, которую можно ожидать от моделей, обученных и оцененных с использованием аннотаций патологоанатомов в качестве исходной истины. Внешние данные не были общедоступны для остальных типов рака. В то время как модель клеточного типа BRCA была обобщена без дополнительной настройки, другие модели могут потребовать повторного обучения при применении к новым наборам данных.

    Прогнозы по типу клеток и тканей дают широкий спектр HIF

    При количественной оценке наши прогнозы по типам клеток и тканей собирают обширную многомерную информацию о пространственном распределении клеток и тканей на каждом слайде. В частности, мы использовали прогнозы модели для извлечения 607 HIF (рис. 2), которые можно понять с точки зрения 6 категорий (рис. 3). Первая категория включает подсчет типов клеток и их плотность в различных областях ткани (например, плотность плазматических клеток в раковой ткани; рис.3и, ii). Следующая категория включает характеристики кластеров на уровне клеток, которые фиксируют межклеточные пространственные отношения, такие как дисперсия, размер и протяженность кластеров (например, средний размер кластеров фибробластов в CAS; рис. 3iii, iv). Третья категория охватывает пропорции и особенности близости на уровне клеток, такие как пропорциональное количество лимфоцитов по сравнению с фибробластами в пределах 80 микрон (мкм) от границы между раком и стромой (CSI; рис. 3v, vi). Четвертая категория включает площадь ткани (например, мм 2 мм некротизированной ткани) и подсчет множественности (например,г., количество значимых участков раковой ткани) (рис. 3vii, viii). Пятая категория включает особенности тканевой архитектуры, такие как средняя плотность (твердость) участков раковой ткани или фрактальная размерность (геометрическая сложность) CAS (рис. 3ix, x). Последняя категория отражает морфологию на уровне ткани с использованием таких показателей, как периметр 2 по площади (шероховатость формы), лакунарность (зазоры) и эксцентриситет (рис. 3xi, xii). Это широкое перечисление биологически значимых HIF исследует широкий спектр механизмов, лежащих в основе гистопатологии различных типов рака.

    Рис. 2: Рабочий процесс извлечения признаков изображения, понятных человеку.

    Блок-схема извлечения интерпретируемых человеком признаков изображения (HIF) из предсказаний модели для пяти примеров HIF. Для каждого HIF отображается гистологический снимок с наложенной тепловой картой соответствующего типа клетки или ткани и соответствующей величиной. Гистологические снимки имеют размеры (сверху вниз, ширина на высоту) 24000×13693, 3126×1785, 54303×30981, 3422×1953 и 3110×1800 мкм.Цветовое кодирование клеток и тканей такое же, как на рис. 1c.

    Рис. 3: Обзор HIF.

    Графический обзор 607 интерпретируемых человеком признаков изображения (HIF), сгруппированных в шесть категорий: количество и плотность на уровне клеток ( n  = 56 HIF), кластер на уровне клеток ( n  = 180), уровень клеток пропорция и близость ( n  = 208), площадь и множественность на уровне ткани ( n  = 13), архитектура на уровне ткани ( n  = 25) и морфология на уровне ткани ( n  = 125).Для каждого HIF показаны гистограмма количественного определения HIF во всех образцах пациентов по пяти типам рака, а также гистологические снимки, соответствующие высоким и низким значениям, с соответствующей тепловой картой. Оба снимка взяты из образцов пациентов с одним и тем же типом рака. Тепловые карты клеток и тканей придерживаются той же цветовой схемы, что и на рис. 1c. На (iii) кластеры фибробластов аннотированы, противопоставляя один большой кластер множеству более мелких кластеров. В (iv) кластеры и экстенты макрофагов аннотированы.Степень кластера определяется как максимальное расстояние между экземпляром кластера (определяемым с помощью кластеризации Birch) и ячейкой внутри этого кластера. Значимые области (viii) определяются как связанные компоненты (идентифицированные на уровне пикселей) данного типа ткани с размером не менее 10% размера самого большого связанного компонента на предметном стекле. Плотность (ix), равная единице, соответствует полностью заполненному объекту, а значения меньше единицы соответствуют объектам, содержащим отверстия или с неправильными границами. Фрактальная размерность (x) может эффективно оценивать геометрическую сложность и неправильность форм и узоров, таким образом фиксируя архитектуру ткани.Фрактальная размерность, равная единице, соответствует идеально гладкой границе ткани, тогда как более высокая фрактальная размерность соответствует увеличению шероховатости и неровности, что указывает на более обширный физический контакт между соседними типами тканей. Фрактальная размерность интерфейса рак-строма (CSI) ранее была связана с дисфункцией презентации антигена 29 . Периметр 2 /площадь (xi) представляет собой безразмерную меру шероховатости формы (например, квадрат = 16, круг = 4 π ).Во всех HIF опухолевые области включают раковую ткань (CT), раковую строму (CAS) и комбинированный CT + CAS. Цветовое кодирование клеток и тканей такое же, как на рис. 1c.

    HIF собирают достаточно информации для стратификации типов рака

    Чтобы визуализировать глобальную структуру матрицы признаков HIF, мы использовали унифицированную многообразную аппроксимацию и проекцию (UMAP) 36,37 , чтобы сократить 607-мерное пространство HIF до двух измерений ( Рис. 4а). Двумерная (2-D) многообразная проекция HIF позволила разделить BRCA, SKCM и STAD на отдельные кластеры, а подтипы NSCLC LUAD и LUSC объединить в один перекрывающийся кластер (показатель V-мера  = 0.47 с использованием тыс. — означает с тыс.  = 4).

    Рис. 4. Различия HIF в зависимости от типа рака.

    a Визуализация пяти типов рака с помощью унифицированной многомерной аппроксимации и проекции (UMAP), преобразованная из 607-мерного пространства, определяемого интерпретируемыми человеком значениями характеристик изображения (HIF), в два измерения. Каждая точка представляет образец пациента, окрашенный в соответствии с типом рака. b Кластерная тепловая карта медианных Z -показателей (рассчитанный панрак) по типам рака для 20 HIF, каждый из которых представляет один кластер HIF (определенный панрак).Иерархическая кластеризация выполнялась с использованием средней связи и евклидова расстояния. Кластеры аннотированы репрезентативным HIF, выбранным на основе интерпретируемости и высокой дисперсии между типами рака.

    Различия типов рака можно проследить по специфическим и интерпретируемым особенностям на уровне клеток и тканей в пределах TME (рис. 4b). Образцы SKCM продемонстрировали более высокую плотность раковых клеток в CAS (медиана панрака Z — оценка   =   0,55, P   < 10 -30 ) и большую площадь раковой ткани на слайде ( Z — оценка   =  0.72, P  < 10 −30 ) по сравнению с другими типами рака. Эти результаты отражают протоколы биопсии для SKCM, при которых иссеченная область включает преимущественно раковую ткань и минимальное количество нормальной ткани. Подтипы НМРЛ LUAD и LUSC характеризовались более высокой плотностью макрофагов в CAS ( Z -оценка = 0,54 и 0,91 соответственно; P  < 10 −30 ), что отражает большую популяцию макрофагов, инфильтрирующих альвеолярные и интерстициальные компартменты. 38 .Подтипы НМРЛ также характеризовались более высокой плотностью плазматических клеток ( Z -score = 0,61 и 0,49; P  < 10 −30 ) в CAS, что согласуется с предыдущими данными, согласно которым пролиферирующие В-клетки наблюдались примерно в 35% случаев. рак легких 39,40 . STAD продемонстрировал самую высокую плотность лимфоцитов в CAS ( Z -score = 0,11, P  = 2,16 × 10 −19 ), подтверждая предыдущую работу, в которой STAD был идентифицирован как имеющий наибольшую долю TIL-позитивных пятен на WSI среди 13 типов рака TCGA, в том числе 5 рассмотренных здесь 30 .Примечательно, что HIF способны стратифицировать типы рака по известным гистологическим различиям без явной настройки для обнаружения типа рака, как того требуют подходы «черного ящика». При стратифицированном анализе образцы метастатических и первичных опухолей SKCM также демонстрировали заметные различия, в том числе большую среднюю плотность и площадь раковой ткани среди метастатических опухолей (дополнительная рис. 5). Учитывая пространственную неоднородность, мы наблюдали обогащение лимфоцитов и плазматических клеток в SKCM, а также обогащение раковых клеток в LUSC и LUAD при CSI по сравнению с раковой тканью плюс CAS (CT + CAS) (дополнительный рис.6).

    HIF согласуются с количественными оценками клеток и иммунных сигнатур, основанными на секвенировании РНК-Seq)

    41 . Количественные оценки клеток на основе изображений коррелировали с количественными оценками на основе секвенирования для всех образцов пациентов и типов рака (панрак) в трех типах клеток (дополнительная рис.7): Фракция лейкоцитов (коэффициент корреляции Спирмена ( ρ ) = 0,55, P <2.2 × 10 -16 ), лимфоцитов ( ρ = 0,42, p <2,2 × 10 -16 ) и фракция плазматических клеток ( ρ  = 0,40, P  < 2,2 × 10 -16 ). Примечательно, что ожидается несовершенная корреляция, поскольку образцы тканей, используемые для RNA-Seq и гистологической визуализации, извлекаются из разных частей опухоли пациента и, таким образом, различаются по TME из-за пространственной неоднородности.

    Существует значительная корреляционная структура между отдельными HIF из-за модульного процесса, с помощью которого генерируются наборы признаков, а также присущие корреляции в лежащих в основе биологических явлениях. Например, пропорции, плотность и пространственные характеристики данного типа клеток или тканей зависят от одних и тех же основных предсказаний модели. Чтобы определить механически релевантные и взаимосвязанные группы HIF, была проведена иерархическая агломеративная кластеризация («Методы»; Дополнительные данные 1).Эта кластеризация также увеличивает силу поправок множественной проверки гипотез за счет учета корреляции признаков 42 . Панраковые кластеры HIF сильно коррелируют с иммунными признаками лейкоцитарной инфильтрации, экспрессией иммуноглобулина G (IgG), экспрессией трансформирующего фактора роста (TGF)-β и заживлением ран (рис. 5а), а также ангиогенезом и гипоксией (дополнительная рис. 8), все количественно оценены путем подсчета объемных чтений RNA-Seq для известных иммунных сигнатур и сигнатур экспрессии генов 43,44,45 .Мы провели такой же корреляционный анализ для каждого типа рака в отдельности и наблюдали высокую согласованность между наиболее коррелированными кластерами HIF на иммунную сигнатуру (дополнительная таблица 3).

    Рис. 5: Валидация HIF против иммунных сигнатур.

    a Кластерная тепловая карта медианных абсолютных коэффициентов корреляции Спирмена ( ρ ), рассчитанных по всем образцам пациентов между восемью кластерами интерпретируемых человеком признаков изображения (HIF) (определенные панраком) и четырьмя каноническими иммунными сигнатурами. Значения P были рассчитаны с использованием двустороннего теста на то, значительно ли коэффициент корреляции отличается от 0. Иерархическая кластеризация была выполнена с использованием среднего сцепления и евклидова расстояния. Медианы абсолютных коэффициентов корреляции Спирмена с комбинированным (методом эмпирического Брауна) и скорректированным (методом Бенджамини–Хохберга) P значением ниже уровня машинной точности (10 −30 ) отмечены звездочкой. Анализы отрицательного контроля включены в дополнительную таблицу 3.Области опухоли включают раковую ткань (CT), раковую строму (CAS) и комбинированную CT + CAS. b Графики корреляции и оценки плотности ядра между репрезентативными HIF и иммунными сигнатурами. Точки окрашены в соответствии с типом рака (та же схема, что и на рис. 4а). X -оси логарифмически преобразованы (по основанию десять). Линии тренда строятся на логарифмически преобразованных данных. Плотность клеток указана в количестве/мм 2 , а площадь ткани указана в мм 2 . c Гистограмма экспрессии иммунной сигнатуры ( Z -показатель) у всех пациентов, наряду с гистологическим снимком с наложенной тепловой картой клеточного типа, соответствующей высокой экспрессии данной иммунной сигнатуры.Тепловые карты сотового типа придерживаются той же цветовой схемы, что и на рис. 1c. Гистологические снимки имеют размеры (слева направо, ширина на высоту) 12 479 × 7109, 4230 × 2408, 4230 × 2408 и 5286 × 3016 мкм.

    Молекулярная количественная оценка лейкоцитарной инфильтрации согласовывалась с плотностью клеток лейкоцитарного происхождения в CT + CAS, количественно определенной нашим алгоритмом глубокого обучения, включая лимфоциты (медиана абсолютной корреляции Спирмена ρ для ассоциированного кластера HIF = 0,48, P −30 ; рис.5BI), плазменные клетки (кластер ρ = 0,46, р <10 p <10 -30

    0) и макрофаги (кластер ρ = 0,40, p <10 -30 ). Точно так же мы наблюдали ассоциации между экспрессией IgG и плотностью клеток лейкоцитарной линии в CT + CAS, при этом наиболее сильно коррелировали плазматические клетки (кластер ρ  = 0,58, P  < 10 -30 ), как и ожидалось. учитывая их роль в производстве Ig (рис. 5bii). Экспрессия TGF-β была связана с плотностью фибробластов в CT + CAS (кластер ρ  = 0.28, P  < 10 −30 ; Рис. 5biii), основанный на предыдущих исследованиях, которые показали, что TGF-β1 может способствовать пролиферации фибробластов 46,47,48 . Интересно, что недавние исследования рака груди и яичников выявили роль нескольких подмножеств фибробластов, ассоциированных с раком, в создании иммуносупрессивной среды, устойчивой к терапии против белка запрограммированной гибели клеток 1 (анти-PD-1), включая одно подмножество, связанное с Сигнальный путь TGF-β 49 .Экспрессия TGF-β также коррелировала с площадью CAS относительно CT + CAS (кластер ρ  = 0,31, P  < 10 -30 ), что проливает дополнительный свет на роль стромальных белков в модуляции TGF-β уровни 50 . Признак заживления ран был положительно связан с плотностью фибробластов в CAS по сравнению с раковой тканью (кластер ρ  = 0,29, P  < 10 −30 ; рис. 5biv), что подтверждает выводы о том, что как опухоли, так и заживающие раны аналогичным образом модулируют рекрутирование и пролиферацию фибробластов для облегчения отложения внеклеточного матрикса 51 .Снимки H&E, соответствующие высокой экспрессии каждого из четырех иммунных сигнатур, показаны на рис. 5c с наложенными соответствующими тепловыми картами клеточного типа.

    Подпись ангиогенеза была положительно связана с плотностью фибробластов (кластер ρ = 0,32, p <10 -30 ) и макрофаги (кластер ρ = 0,31, p <10 -30 ) в CAS, подтверждая критическую роль, которую фибробласты и макрофаги играют в модулировании компонентов внеклеточного матрикса, чтобы способствовать неоваскуляризации 52,53 .Интересно, что сигнатура ангиогенеза также была связана с площадью CAS по сравнению с CT + CAS (кластер ρ  = 0,29, P  < 10 -30 ), что отражает важность популяций стромальных клеток (дополнительная рис. 8). Признак гипоксии был наиболее сильно связан с областью некротической ткани (кластер ρ  = 0,45, P  < 10 −30 ), как и ожидалось на основании их причинно-следственной связи (дополнительная рис. 8). Гипоксия также была связана с плотностью плазматических клеток в КАС (кластер ρ  = 0.36, P  < 10 −30 ), что подтверждает предыдущие данные об увеличении образования плазматических клеток в условиях гипоксии 54 .

    Хотя многие связи, отмеченные выше, были ранее идентифицированы с помощью экспериментальных методов, подход, основанный на HIF, позволяет проверять и систематически определять силу таких связей.

    HIF позволяют прогнозировать клинически значимые фенотипы

    Чтобы оценить способность HIF прогнозировать экспрессию клинически значимых иммуномодулирующих генов, мы провели контролируемое прогнозирование бинарных классов для пяти клинически значимых фенотипов: (1) экспрессия PD-1, (2) экспрессия PD-L1, (3) экспрессия цитотоксического Т-лимфоцит-ассоциированного белка 4 (CTLA-4), (4) оценка дефицита гомологичной рекомбинации (HRD) и (5) Т-клеточный иммунорецептор с доменами Ig и ITIM ( TIGIT) выражение (рис.6 и дополнительный рис. 9). Используя 607 HIF, рассчитанных для WSI, были сделаны прогнозы для типов рака индивидуально, а также для панрака. Прогнозы SKCM проводились только для экспрессии TIGIT из-за недостаточного размера выборки для остальных результатов («Методы»). Чтобы продемонстрировать обобщаемость модели для различных демографических данных пациентов и процессов сбора образцов, были рассчитаны показатели площади под рабочей характеристикой приемника (AUROC) и площади под кривой точного воспроизведения (AUPRC) на наборах удерживаемых данных, состоящих исключительно из образцов пациентов, полученных из тканей. исходные сайты, которых нет в обучающих наборах (дополнительная таблица 4).

    Рис. 6: Прогноз молекулярных фенотипов на основе HIF.

    a Кривые характеристики оператора приемника (ROC) для (i) PD-1, (ii) PD-L1, (iii) CTLA-4, (iv) HRD и (v) предсказания удержания TIGIT при раке типы и пан-рак. Прогнозы кожно-кожной меланомы (SKCM) проводились только для TIGIT из-за небольшого размера выборки. Прогнозы панрака используют бинарные метки, пороги которых устанавливаются независимо от типа рака. Для прогнозов TIGIT панрак включает все пять типов рака.Что касается остальных прогнозов, панрак включает все типы рака, за исключением SKCM. Случайные классификаторы соответствуют площади под ROC-кривой (AUROC) = 0,50. b Визуализация прогнозируемых интерпретируемых человеком признаков изображения (HIF) для каждого молекулярного фенотипа. Блочные диаграммы показывают пять наиболее прогностических кластеров HIF для каждого фенотипа в моделях панрака. Для прогнозов TIGIT модели панрака включали только три ненулевых кластера HIF. Кластеры ранжируются по максимальной абсолютной бета-версии ансамбля среди HIF в данном кластере.Бета ансамбля рассчитываются для каждого HIF как среднее значение по трем моделям, включенным в окончательный ансамбль, оцененный на отложенном множестве. Центр и границы каждого прямоугольника представляют собой медиану и межквартильный диапазон (IQR; 25-й, 75-й процентили) для бета HIF в каждом кластере, соответственно. Верхние и нижние усы на ящичной диаграмме представляют меньшее из максимального значения бета или 75-го процентиля + 1,5 × IQR и большее из минимального значения бета или 25-го процентиля − 1,5 × IQR соответственно.Каждый кластер помечен репрезентативным HIF, соответствующим максимальному абсолютному бета-значению ансамбля. Количество ансамблевых бета-версий (HIF), использованных для получения каждой коробчатой ​​диаграммы, составляет: 32, 49, 32, 9 и 11 (сверху вниз) для кластеров PD-1; 8, 30, 49, 20 и 70 для кластеров PD-L1; 38, 4, 14, 77 и 20 для кластеров CTLA-4; 7, 15, 11, 8 и 19 для кластеров HRD; и 26, 22 и 2 для кластеров TIGIT (см. дополнительные данные 1 для количества HIF на кластер). В тех случаях, когда этот HIF трудно интерпретировать, представляется более интерпретируемый HIF в пределах пятикратной разницы от максимальной бета ансамбля (обозначен черной звездочкой).Поскольку для ранжирования использовались абсолютные значения, HIF с отрицательными ансамблевыми бетами отмечены красной звездочкой. Блок-схемы прогностических кластеров HIF для моделей, специфичных для типа рака, включены на дополнительный рисунок 11. Радарные диаграммы показывают нормализованную величину бета-ансамбля в моделях панрака, стратифицированных по девяти осям HIF, соответствующих пяти типам клеток, трем типам тканей, и интерфейс рак-строма (CSI). Нормализованные величины рассчитывали как сумму абсолютных бета-ансамблей для HIF, связанных с каждой осью, деленную на общее количество HIF, связанных с указанной осью (т.g., все HIF с участием фибробластов). Множественные прогностические HIF визуализируются с помощью наложенных тепловых карт клеточного или тканевого типа на рис. 3. Области опухоли включают раковую ткань (CT), раковую строму (CAS) и комбинированный CT + CAS.

    Модели на основе HIF не были прогностическими для каждого фенотипа в каждом типе рака (удержание AUROC < 0,6; все результаты, включая отрицательные, см. в дополнительной таблице 5). В успешных моделях прогнозирования (удерживаемый диапазон AUROC   =   0,601–0,864; рис. 6a) кривые точного отзыва показали, что модели устойчивы к дисбалансу классов, достигая производительности AUPRC, превышающей положительную распространенность класса на 0.104–0,306 (дополнительный рис. 10).

    В среднем по задачам предсказания молекулярного фенотипа производительность удержания AUROC наших линейных моделей на основе HIF была сравнима с эффективностью, достигнутой сквозными моделями глубокого обучения, обученными с использованием той же архитектуры и гиперпараметров из Kather et al. (Дополнительная таблица 6) 11 . Различия в AUROC варьировались от -0,16 до 0,25 со средней абсолютной разницей 0,065. Учитывая небольшие размеры выборки, модели на основе HIF потенциально лучше статистически обоснованы.Действительно, модели на основе HIF превзошли сквозные модели в нескольких задачах прогнозирования, включая, в первую очередь, прогнозирование экспрессии TIGIT с помощью SKCM, которое имело наименьший размер выборки. Производительность AUROC нашей линейной модели на основе HIF для экспрессии PD-L1 в LUAD, обученном примерно на 300 WSI, также была сопоставима с эффективностью, достигнутой ранее опубликованными моделями глубокого обучения «черный ящик», обученными на сотнях тысяч пар H&E и PD-L1. пример патчей в NSCLC 55 .

    Хотя наш процесс генерации HIF явно кодирует взаимодействия между биологическими объектами (например,g., количество лимфоцитов в пределах 80  мкм от фибробластов), мы также сравнили и достигли сравнимой производительности AUROC и AUPRC между нашими линейными моделями на основе HIF и моделями случайного леса на основе HIF, которые напрямую учитывают эффекты взаимодействия между HIF ( Дополнительная таблица 7).

    Прогностические HIF обеспечивают интерпретируемую связь с клинически значимыми фенотипами

    Интерпретируемые признаки позволяют проводить опрос и дальнейшую проверку параметров модели, а также генерировать биологические гипотезы.С этой целью для каждой задачи прогнозирования мы определили пять наиболее важных кластеров HIF, определяемых величиной коэффициентов модели (рис. 6b и дополнительный рисунок 11), и вычислили значения P на уровне кластера для оценки значимости (дополнительная таблица 8; «Методы»).

    Как и ожидалось, предсказание PD-1 и PD-L1 включало аналогичные кластеры HIF (корреляция Пирсона между экспрессией PD-1 и PD-L1   =   0,53; дополнительная рис. 12). Например, степень воспаления опухоли, измеренная по количеству раковых клеток в пределах 80  мкм от лимфоцитов, а также плотность лимфоцитов в CT + CAS, были значительно выбраны во время подбора модели как для PD-1, так и для PD- Экспрессия L1 в моделях панрака и BRCA (рис.6bi, ii и дополнительный рисунок 11i, ii). Кроме того, как в LUAD, так и в LUSC количество лимфоцитов в CT + CAS одинаково предсказывало экспрессию PD-1 и PD-L1. Важность этих HIF, которые фиксируют инфильтрацию лимфоцитов между раковыми клетками и окружающими их, подтверждает предшествующую литературу, которая продемонстрировала, что TIL сильно коррелируют с более высокими уровнями экспрессии PD-1 и PD-L1 в ранних BRCA 56 и NSCLC 57,58 .

    Площадь, морфология или множественность некротической ткани оказались прогностическими факторами экспрессии PD-1 в моделях LUAD, LUSC и STAD и экспрессии PD-L1 в моделях панрака, BRCA и LUAD, расширяя предыдущие данные о том, что опухоль некроз положительно коррелировал с экспрессией PD-1 и PD-L1 в LUAD 59 .Плотность, близость или свойства кластеризации плазматических клеток предсказывали экспрессию PD-1 во всех моделях, за исключением LUAD, что предполагает роль плазматических клеток в модулировании экспрессии PD-1. Недавние исследования СККМ, почечно-клеточной карциномы и саркомы мягких тканей продемонстрировали, что обогащение В-клетками третичных лимфоидных структур является положительным предиктором ответа на терапию блокадой иммунных контрольных точек 60,61,62 . Плотность фибробластов в CAS или в пределах 80 мкм от CSI была предиктором экспрессии PD-L1 при LUAD и STAD, соответственно, подтверждая более ранние открытия, что связанные с раком фибробласты способствуют экспрессии PD-L1 63 .

    Меньше известно о связи между TME и экспрессией CTLA-4. Исследуя прогностические HIF, мы можем начать перечислять особенности TME, которые коррелируют с экспрессией CTLA-4. Близость лимфоцитов к раковым клеткам (панрак и BRCA), морфология некротических областей (LUAD и LUSC) и плотность раковых клеток в CT + CAS по сравнению исключительно с CAS (BRCA и STAD) были предикторами экспрессии CTLA-4. для нескольких моделей (рис. 6biii и дополнительный рис.11iii).

    Площадь некротической ткани (панрак и BRCA), а также различные морфологические свойства некротических областей, включая периметр и лакунарность (BRCA и STAD), были предикторами HRD (рис. 6biv и дополнительная рис. 11iv). При HRD неэффективная репарация повреждений ДНК может привести к накоплению серьезных повреждений ДНК и последующей гибели клеток посредством апоптоза, а также некроза 64,65 . Плотность и количество фибробластов вблизи или внутри CAS также были предикторами HRD в моделях панрака и BRCA, подтверждая предыдущие выводы о том, что стойкое повреждение ДНК и последующее накопление нерепарированных разрывов цепей ДНК могут вызывать перепрограммирование нормальных фибробластов в фибробласты, связанные с раком. 66 .

    Как и три других белка иммунных контрольных точек (PD-1, PD-L1 и CTLA-4), экспрессия TIGIT также была связана с маркерами опухолевого воспаления, включая количество раковых клеток в пределах 80 мкм от лимфоцитов (панраковый и BRCA), общее количество лимфоцитов в CT + CAS (пан-рак и BRCA) и пропорциональное количество лимфоцитов к раковым клеткам в пределах 80  мкм от CSI (LUAD) (рис. 6bv и дополнительный рисунок 11v). Эти результаты подтверждают предыдущие выводы о том, что экспрессия TIGIT наряду с экспрессией PD-1 и PD-L1 (корреляция Пирсона между TIGIT и PD-1 = 0.84; TIGIT и PD-L1 = 0,56; Дополнительный рисунок 12) коррелирует с TIL 67 . Кластеры HIF, фиксирующие морфологию и архитектуру некротической ткани (например, фрактальная размерность, лакунарность, протяженность, периметр 2 /площадь), были связаны с экспрессией TIGIT в моделях LUAD, LUSC, SKCM и STAD, хотя эти взаимосвязи еще предстоит изучить. .

    Патч Teamfight Tactics 12.5 примечания

    С более длинным патчем, чем обычно, у нас есть более крупное обновление в середине недели, чем обычно.Наши намерения здесь состоят в том, чтобы сохранить мету как можно более здоровой до выхода обновления 12.6 30 марта, а также снизить скорость боя.

    Еще до того, как вышел патч 12.5, темп боя мешал ясности каждой битвы. Этот темп был ускорен из-за большого урона от чемпионов, и, просмотрев данные, мы смогли подтвердить, что урон только это — чертовски высоко. Таким образом, мы выпускаем больше числовых изменений, чем обычное обновление в середине недели, которое, как мы думаем, замедлит боевые действия, увеличив ясность и тем самым расширив возможности принятия обоснованных решений.TL;DR Бой, который вы можете понять, — это бой, которым вы можете лучше управлять!

    Мы ослабляем ряд основных юнитов, делая их более сильными, чтобы создать более ровное (и более медленное) игровое поле на следующие три недели. Ниже я приведу краткий контекст для каждой композиции:

    Несмотря на нерф Twitch в патче 12.5, реролл-крыса вцепилась зубами в сыр, не сработав ловушку, в которой часто попадают реролл-композиции — падает в конце игры. Ударяя по масштабированию своей AD по мере повышения уровня, он по-прежнему будет силен с уровнями (которые обеспечивают массу базовых характеристик), но позже вам может понадобиться урон из других источников.

    Почти каждый вариант Debonair работает превосходно, и пришло время Debonairs стать филантропом со своей силой, уделяя часть своего времени в центре внимания другим компам.

    Говоря об основных моментах, несколько светских юнитов стали основными активаторами различных композиций, от Irelia Carry Comps до Innovator и более редких, но мощных Enchanter Sniper Compes.

    Размышление Ари о сфере — не единственное, что делает Синдикат силой, с которой нужно считаться.Реролл для одного керри за 2 стоимости часто приводит к множеству 3-звездочных силовых домов по цене одного, что приводит к сосредоточению внимания на небольших, но широко распространенных нерфах базового урона во всей теневой организации.

    С уменьшением урона мы отправляем упреждающие нерфы Моргане и Вексу, чтобы держать их под контролем.

    Наконец, мы добавим немного мощности нашим наименее эффективным легендарным юнитам, чтобы они больше походили на босса, который продолжает убивать вас в начале игры, а не на роботов с чертами досягаемости.

    YouTube как источник информации о COVID-19: пандемия дезинформации?

    Ключевые вопросы

    Что уже известно?
    • YouTube был важным источником вводящей в заблуждение информации во время кризисов в области общественного здравоохранения, включая вспышки вирусов h2N1, Эбола и Зика.

    • Эти исследования показали, что примерно 23–26% видео на YouTube вводили в заблуждение, а видео из авторитетных источников было представлено крайне мало.

    Каковы новые результаты?
    • Более четверти самых просматриваемых видео на YouTube содержали вводящую в заблуждение информацию, набрав более 62 миллионов просмотров по всему миру.

    • Видео из авторитетных источников по-прежнему недостаточно представлены в условиях нынешней пандемии COVID-19.

    • Были определены стратегии, которые могут быть использованы государственными органами и учреждениями общественного здравоохранения для увеличения количества просмотров их качественного контента о COVID-19.

    Что означают новые данные?
    • Дезинформация о COVID-19 достигает большего числа людей, чем во время прошлых кризисов в области общественного здравоохранения, поскольку YouTube продолжает расти как источник медицинской информации.

    • По мере того, как текущая пандемия COVID-19 ухудшается, учреждениям здравоохранения необходимо более эффективно использовать YouTube для предоставления качественного контента и сведения к минимуму распространения дезинформации.

    Введение

    Коронавирусное заболевание 2019 г. (COVID-19), впервые обнаруженное в конце декабря 2019 г.,1 2 является первой пандемией коронавируса (CoV) в 21 веке.Это самая серьезная вспышка CoV в истории с 266 073 случаями и 11 183 смертельными исходами по состоянию на 21 марта 2020 г.3, что превышает численность эпидемии тяжелого острого респираторного синдрома в 2003 г. (8096 случаев, 774 случая смерти) и вспышки ближневосточного респираторного синдрома в 2012 г. случаев, 858 смертей)4 5

    Более 70 % взрослых ищут в Интернете информацию о здоровье и здравоохранении.6 YouTube является одним из наиболее популярных источников онлайн-информации: более 2 миллиардов пользователей ежедневно просматривают его миллиарды раз.7 Сила YouTube по сравнению с другими платформами социальных сетей заключается в разумном использовании аудио- и видеокоммуникаций, что делает его легко доступным для людей из всех демографических групп. Хотя YouTube является мощным образовательным инструментом, который медицинские работники могут использовать для распространения информации и влияния на общественное поведение, при ненадлежащем использовании он может одновременно стать источником вводящей в заблуждение информации, которая может существенно помешать этим усилиям.

    Предыдущие исследования показали, что YouTube был источником полезной и вводящей в заблуждение информации во время кризисов в области общественного здравоохранения, включая пандемию h2N1, вспышку лихорадки Эбола и вспышку Зика.8–10 Эти исследования показали, что примерно 23–26,3 % видеороликов на YouTube, информирующих зрителей об этих заболеваниях, вводили в заблуждение и что эти видеоролики в основном были созданы независимыми пользователями. 10 Хотя эти исследования дают предварительную информацию об использовании YouTube во время кризисов в области общественного здравоохранения, возможности обобщения и применимости их результатов к текущей пандемии COVID-19 ограничены. Во-первых, в некоторых исследованиях8 11 не использовались проверенные инструменты для оценки надежности и качества видео.Кроме того, учитывая быстрое развитие и более широкое использование социальных сетей, привычки зрителей и использование YouTube должностными лицами органов здравоохранения могут существенно отличаться во время текущей пандемии COVID-19 по сравнению со временем публикации этих исследований. В настоящее время в литературе отсутствуют доказательства использования YouTube как источника информации в контексте пандемии COVID-19. Понимание качества информации во время пандемии COVID-19 особенно важно, учитывая, что нынешние масштабы COVID-19 значительно превзошли как пандемию h2N1, так и прошлые вспышки CoV.3–5 12

    Основная цель этого исследования — оценить точность, удобство использования и качество наиболее популярных видеороликов YouTube о COVID-19. Основываясь на этих результатах, вторая цель состоит в том, чтобы предложить незамедлительные рекомендации, которые позволят профессиональным организациям лучше использовать YouTube и расширить предоставление точной и своевременной информации по мере развития пандемии COVID-19.

    Методы

    Протокол поиска

    Следующий метод поиска был разработан априори и проверен в предыдущих исследованиях контента YouTube.8–11 13 14 Поиск на YouTube был выполнен 21 марта 2020 г. с использованием ключевых слов «коронавирус» и «COVID-19». Поиск был выполнен с использованием веб-браузера с очищенным кешем, который состоит из самой последней версии Google Chrome в режиме инкогнито со всеми установленными доступными обновлениями. Результаты поиска были отсортированы по «просмотрам», чтобы получить наиболее просматриваемые видео YouTube в порядке убывания на момент поиска. Гиперссылки наиболее просматриваемых 75 видео для каждого ключевого слова были собраны в электронной таблице для сбора данных.

    Выбор исследования и извлечение данных

    Два обозревателя (HO-YL и AB) независимо просмотрели и проанализировали все 150 видео. Критерии исключения включали повторяющиеся видео, видео не на английском языке, видео без звуковой и/или визуальной информации, видео продолжительностью более 1 часа, прямые трансляции и видео, не связанные с COVID-19. Эти критерии исключения были основаны на предыдущих исследованиях9, 10, 13 с добавлением видео в прямом эфире, поскольку мы чувствовали, что они не являются репрезентативными для большинства видео на YouTube, представленных в нашей выборке.Были включены видео только на английском языке, так как английский язык является универсальным языком, принятым во многих странах мира.15 Любые расхождения между рецензентами разрешались путем обсуждения с третьим рецензентом (DH) и старшим автором (JC) для достижения консенсуса. Были включены описательные характеристики всех видео, включая название видео, гиперссылку на видео, количество просмотров, количество лайков и дизлайков, дату загрузки видео, продолжительность видео и категорию публикации видео. Категории публикации видео были адаптированы из предыдущей работы с контентом YouTube (дополнительная онлайн-таблица S1).11

    Надежность и качество видеоконтента оценивались с использованием модифицированной оценки DISCERN (mDISCERN) (дополнительная онлайн-таблица S2) и модифицированных эталонных критериев Journal of the American Medical Association (mJAMA) (дополнительная онлайн-таблица S3).16 17 Не было никаких проверенных инструментов оценки, доступных для оценки онлайн-информации о COVID-19. Таким образом, чтобы оценить полезность видеоконтента для среднего зрителя, мы создали новую пятибалльную конкретную оценку COVID-19 (CSS).Один балл присуждался, если видео содержало исключительно фактическую информацию о передаче, типичных симптомах, стратегиях профилактики, возможных методах лечения и эпидемиологии COVID-19 на дату публикации видео, всего 5 баллов (дополнительная онлайн-таблица S4). Эта оценка была разработана на основе ранее опубликованных работ по чрезвычайным ситуациям в области общественного здравоохранения8–11, обзора литературы по COVID-19 и отзывов экспертов.

    Участие пациентов и общественности

    Пациенты и общественность никоим образом не участвовали в этом исследовании.

    Анализ данных

    После извлечения данных два независимых рецензента (HO-YL и AB) разделили все видео на категории, основанные на фактах, и видеоролики, не соответствующие фактам, а также на категорию публикации видео в двух экземплярах, с третьим рецензентом (DH) и старшим автором (JC ) консультации для достижения консенсуса. Видео считалось несоответствующим действительности, если оно содержало одно или несколько утверждений, не соответствующих действительности, согласно оценке, основанной на руководящих принципах основных учреждений общественного здравоохранения (например, ВОЗ и Центров по контролю и профилактике заболеваний) на дату публикации видео.Впоследствии были рассчитаны оценки CSS, mDISCERN и mJAMA для каждого отдельного видео. Согласованность между наблюдателями оценивалась с помощью коэффициента Каппа Коэна. Два хвостовых t-критерия использовались для сравнения фактических видео с видео, не основанными на фактах, в то время как однофакторный дисперсионный анализ и апостериорный тест Даннетта использовались для проверки различий между видеоисточниками по сравнению с видео из государственных и профессиональных источников (контрольная группа). группа) с уровнем значимости р=0,05. Правительственные и профессиональные видео были объединены в групповом анализе, так как эти видеоисточники считались наиболее подходящими для публикации.Все статистические анализы проводились с использованием программного обеспечения SPSS (SPSS V.19.0).

    Результаты

    Характеристики видео

    Из 150 просмотренных видео 69 видео (46%) были отобраны для включения. Остальные 81 видео (54%) были исключены из-за дубликатов (42), не на английском языке (31), продолжительностью более 1 часа (4), прямых трансляций (1), отсутствия звука (2) или не связанных с COVID-19 ( 1), как показано на рисунке 1. Общее количество просмотров 69 включенных видео составило 257 804 146 просмотров.

    Рисунок 1

    Блок-схема просмотра видео на YouTube о COVID-19.

    Источник видео

    69 видео были разделены на восемь категорий, как показано на рисунке 2. Каппа Коэна для классификации видео по соответствующим категориям составил 0,90 ± 0,04. Общее количество просмотров наших видеороликов составило 257 804 146 просмотров, из которых 29 % — в сетевых новостях, 22 % — в новостях из сферы развлечений, 12 % – в новостях Интернета, 7 % – среди профессионалов, 5 % – в газетах, 2 % – в образовательных и 2% из государственных источников.

    Рисунок 2

    Видео источник для публикации включенных видео.

    Видео, основанные на фактах, и видео, не соответствующие действительности

    Из 69 включенных видео 19 (27,5%) содержали неправдивую информацию, а 50 (72,5%) содержали только фактическую информацию. Каппа Коэна для классификации фактических и вводящих в заблуждение видео составила 0,86 ± 0,07. Видео, не соответствующие действительности, составили 24,1% от общего числа просмотров, в общей сложности 62 042 609 просмотров. Фактические видеоролики составили 75,9% от общего числа просмотров.

    При сравнении обеих групп не было выявлено существенных различий в количестве просмотров одного видео (p=0.497), лайков на видео (p=0,785), дизлайков на видео (p=0,104), продолжительности (p=0,462) и количества дней с момента публикации (p=0,230), как показано в таблице 1.

    Таблица 1

    Сравнение фактических и не соответствующие действительности видео о COVID-19.

    Из 19 видео, не соответствующих действительности, шесть были из развлекательных новостей (32%), пять из сетевых новостей (26%), пять из интернет-новостей (26%) и три из потребительских видео (13%). В каждой категории видео была большая доля неправдивых видео в интернет-новостях (63%), развлекательных новостях (60%), потребительских видео (33%) и сетевых новостях (20%), по сравнению с 0% в профессиональных новостях. и правительственные видео.Кроме того, видео из интернет-новостей (MD 0,63; 95% ДИ от 0,07 до 1,19; p=0,023) и развлекательных новостей (MD 0,60; 95% ДИ от 0,07 до 1,13; p=0,021) значительно чаще содержали недостоверную информацию. по сравнению с профессиональными и государственными видео.

    Объективные показатели результатов видеоконтента

    Как показано в таблице 2, профессиональные и правительственные видеоролики продемонстрировали более высокий уровень CSS, чем потребительские видео (MD 2,21; 95% ДИ от 0,10 до 4,32; p = 0,037), баллы mDISCERN по сравнению с потребительскими видео (MD 2 .46; 95% ДИ от 0,50 до 4,42; p = 0,008), интернет-новостей (MD 2,20; 95% ДИ от 0,19 до 4,21; p = 0,027) и развлекательных новостей (MD 2,57; 95% ДИ от 0,66 до 4,49; p = 0,004), а также оценки mJAMA по сравнению с развлекательными новостями (MD 1,21). ; 95% ДИ от 0,07 до 2,36; p=0,033) и потребительские видео (MD 1,27; 95% ДИ от 0,10 до 2,44; p=0,028).

    Таблица 2

    Демографические характеристики и сравнение оценок CSS, mDISCERN и mJAMA каждого источника видео с правительственными и профессиональными видео

    Описательный анализ заявлений, не соответствующих действительности

    четыре категории: заявления, относящиеся к критериям CSS, рекомендации для широкой публики, расистские и дискриминационные замечания и теории заговора, как показано во вставке 1.

    Box 1

    Примеры цитат из видео, не соответствующих действительности.

    Утверждения, относящиеся к критериям CSS :

    • «Коронавирус поражает только людей с ослабленным иммунитетом, онкологических больных и пожилых людей».

    • «У фармацевтических компаний есть лекарство, но они не продают его, поэтому все умирают».

    • «Более сильный штамм вируса находится в Иране и Италии».

    Заявления, относящиеся к рекомендациям для широкой публики:

    • «Единственный способ есть — быть жестоким».

    • «Некоторые эксперты советуют запасаться детскими принадлежностями и водой в бутылках на месяцы на случай каких-либо перебоев».

    Расистские и дискриминационные высказывания

    Теории заговора

    • ‘Миром управляет культ. Этот культ хочет контролировать всех. Эти люди составляют 1% и используют подпольную силу, чтобы контролировать людей. Этот культ использует основные средства массовой информации, чтобы рассказывать заранее подготовленные версии истории, чтобы вызвать у публики страх и контроль.Коронавирус является примером одной из таких тактик контроля. Это делается для контроля над экономикой, чтобы уничтожить малый бизнес».

    Обсуждение

    В этом исследовании оценивалась точность, удобство использования и качество наиболее популярных видеороликов YouTube о COVID-19, чтобы лучше понять информацию, просматриваемую публикой на доминирующей медиа-платформе. Наше исследование показывает, что более 25 % самых просматриваемых англоязычных видео на YouTube содержат недостоверную или вводящую в заблуждение информацию, набрав более 62 миллионов просмотров и почти 25 % от общего числа просмотров.В категориях развлечений и интернет-новостей была высокая доля видео, не соответствующих действительности, и умеренное количество в категориях потребительских и сетевых новостей. По сравнению с этими источниками профессиональные и правительственные видеоролики продемонстрировали более высокую точность, удобство использования и качество по всем показателям, но в значительной степени были недостаточно представлены в нашей выборке. Наши выводы, которые согласуются с выводами, опубликованными в аналогичных исследованиях,8 10 11 предполагают отсутствие доступа профессиональных и государственных источников к лицам, использующим YouTube в качестве источника медицинской информации, и упущенную возможность для распространения высококачественного контента.

    Кроме того, описательный анализ видео, не соответствующих действительности, включал утверждения, состоящие из теорий заговора, несоответствующей действительности информации, неуместных рекомендаций, несовместимых с текущими официальными инструкциями правительства и органов здравоохранения, и дискриминационных заявлений. Это особенно тревожно, если учесть огромную аудиторию этих видео. Очевидно, что, хотя сила социальных сетей заключается в огромном объеме и разнообразии генерируемой и распространяемой информации, они имеют значительный потенциал для нанесения вреда.Распространение и распространение дезинформации может усугубить расизм и страх и привести к неконструктивному и опасному поведению18, 19, такому как накопление туалетной бумаги и воровство масок, наблюдаемые до сих пор во время пандемии COVID-19. Следовательно, эта дезинформация препятствует доставке точной информации, связанной с пандемией, тем самым препятствуя усилиям должностных лиц общественного здравоохранения и медицинских работников по борьбе с пандемией.18, 19

    Просвещение и вовлечение общественности имеют первостепенное значение в борьбе с этой пандемией, обеспечивая понимание общественностью и, следовательно, соблюдение мер общественного здравоохранения.В настоящее время социальные сети стали мощным инструментом контроля за распространением информации и формирования общественного мнения и поведения. YouTube — это мощный неиспользованный образовательный инструмент, который следует лучше использовать специалистам в области здравоохранения, чтобы контролировать информацию и влиять на поведение населения. Учитывая, что профессионалы и государственные организации предоставляют контент самого высокого качества, этим группам следует найти стратегии для увеличения числа просмотров и влияния своих видео на YouTube.Многие существующие маркетинговые стратегии статичны, представлены в виде опубликованных руководств, статистических отчетов и инфографики и могут быть не такими привлекательными или доступными для широкой публики. Использование мультимедиа и нескольких платформ социальных сетей, включая YouTube, позволит добиться большего эффекта. Кроме того, прошлые исследования показали, что использование различных эмоциональных тонов (например, юмора и гнева) для передачи информации о здоровье может увеличить доверие общественности к таким сообщениям,20 что, следовательно, может увеличить приверженность.В то время как члены правительств и специалисты уже появляются в сетевых новостных программах, партнерские отношения между агентствами общественного здравоохранения и создателями потребительских и развлекательных новостных видеороликов могут стать эффективной стратегией для расширения их охвата и воздействия. Например, самое просматриваемое видео на YouTube на момент проведения этого исследования, набравшее более 20 миллионов просмотров, было снято популярной знаменитостью YouTube и телевидения.

    У этого исследования есть несколько сильных сторон. Мы использовали комбинацию объективных проверенных инструментов в качестве мер надежности, в частности критерии mJAMA и mDISCERN, по сравнению с описательными исследованиями, опубликованными ранее.8 11 Кроме того, в нашу выборку вошли 69 самых популярных видео YouTube на момент поиска, которые набрали более 250 миллионов просмотров и позволили проанализировать видеоконтент, к которому обращались многие пользователи YouTube. Насколько нам известно, это первое исследование, в котором сообщается о точности и качестве наиболее популярных видео на YouTube и источниках их публикации во время пандемии COVID-19. Таким образом, это исследование дает важную информацию о том, как профессиональные организации и учреждения здравоохранения могут сотрудничать с создателями контента на YouTube, чтобы предоставлять высококачественную информацию более широкой аудитории.Направление будущих усилий общественного здравоохранения на смягчение распространения дезинформации может позволить повысить приверженность населения мерам общественного здравоохранения.

    Это исследование также имеет ограничения, которые следует учитывать. Во-первых, это перекрестное исследование в один момент времени. Однако, поскольку YouTube является динамической платформой, любая поисковая стратегия будет иметь это ограничение. Кроме того, это ограничение вряд ли повлияет на наш вывод, учитывая, что они подтверждаются другими исследованиями в другие моменты времени.8 10 11 Стратегия поиска, разработанная априори, захватила 75 лучших видео по каждому из двух ключевых слов; однако многие из этих видео были исключены по причинам, указанным на рисунке 1, в результате чего окончательный размер выборки составил 69 видео.В будущих исследованиях перед сбором данных следует рассмотреть значительное количество потенциальных видео, которые могут быть исключены; однако это трудно предсказать заранее. Несмотря на это, размер нашей выборки больше, чем в некоторых других аналогичных исследованиях, опубликованных на YouTube, таких как анализ видео на YouTube об аневризмах брюшной аорты Radonjic et al (n = 51 видео). Кроме того, общее количество просмотров наших 69 включенных видеороликов составило 257 804 146 просмотров, что значительно превышает общее количество просмотров, указанное в других исследованиях болезней, которые ВОЗ объявила пандемиями (h2N1: 5.1 миллион просмотров для 142 видео8) или считаются чрезвычайными ситуациями в области общественного здравоохранения, имеющими международное значение (Эбола в 2014 г.: 9,1 миллион просмотров для 118 видео9). Важно отметить, что цель настоящего исследования состояла в том, чтобы оценить качество контента, который просматривает большинство зрителей YouTube. Мы достигли этой цели благодаря размеру выборки, методологии и общему количеству просмотров 257 804 146 просмотров. Включение только англоязычных видео представляет языковую предвзятость и может ограничить возможность обобщения наших результатов для разных языков и стран.Поскольку в литературе отсутствует проверенный инструмент для оценки контента, связанного с COVID-19, мы разработали непроверенную, но объективную систему оценки, специфичную для COVID-19, для оценки видео, включенных в наше исследование. Кроме того, наш поиск был ограничен платформой YouTube, и, следовательно, видеоролики YouTube, присутствующие на других интернет-сайтах, не были захвачены.

    Будущие исследования должны изучить контент YouTube о COVID-19 по мере развития пандемии и контент YouTube на других языках, кроме английского. Кроме того, исследования по определению распространения видео YouTube на другие платформы социальных сетей, такие как Instagram, Twitter, Facebook и т. д., позволят получить дополнительные сведения об их влиянии.Эта информация позволит должностным лицам системы общественного здравоохранения лучше понять источники информации, которые население использует для получения информации о текущей пандемии COVID-19, и направить усилия по информированию населения о будущих чрезвычайных ситуациях в области общественного здравоохранения.

    Заключение

    Среди наиболее просматриваемых англоязычных видео о COVID-19 на YouTube 27,5% содержали недостоверную информацию, полученную из развлекательных новостей, интернет-новостей и потребительских источников, достигнув 62 миллионов просмотров по всему миру.Видео от профессиональных и государственных организаций были наиболее информативными и имели самое высокое качество контента, но были значительно недопредставлены с точки зрения зрительской аудитории. Поскольку YouTube уже является доминирующей медиа-платформой, мы рекомендуем учреждениям общественного здравоохранения сотрудничать с более широким кругом производителей YouTube (например, развлекательных новостей, интернет-новостей и влиятельных потребителей) для распространения высококачественного видеоконтента. Это будет эффективной и немедленно реализуемой стратегией общественного здравоохранения для эффективного охвата более широкой аудитории из всех демографических групп, что позволит просвещать общественность и сводить к минимуму распространение дезинформации.Особенно с учетом ухудшения течения текущей пандемии COVID-19 это, вероятно, сыграет важную роль в повышении приверженности населения мерам общественного здравоохранения и в коллективной борьбе с пандемией COVID-19.

    Количество слов в Google Docs – счетчик слов

    Google Docs – это текстовый онлайн-процессор, разработанный, как вы уже догадались, Google, с функциями, аналогичными автономным текстовым процессорам, таким как Microsoft Word. Одной из наиболее часто используемых функций Google Docs является определение количества слов и символов на странице.

    Если вы научитесь использовать счетчик слов в Документах Google, ваш процесс письма ускорится.

    Есть много причин, по которым вам может понадобиться узнать количество слов/символов для письменной работы, в том числе:

    • Если вы студент и пишете пятистраничную работу, но еще не отформатировали свой документ, подсчет слов может сказать вам, насколько вы близки к завершению.

    • Если вы профессионал, создающий слайд-презентацию, и хотите уложиться в определенный лимит слов — не слишком много, чтобы перегрузить аудиторию, но достаточно, чтобы передать важную информацию.

    • Если вы пишете эссе для заявления о приеме на работу, которое требует минимального и максимального количества слов. Рекомендательные и сопроводительные письма также соответствуют стандарту количества слов.

    • Если вы обязуетесь писать определенное количество слов в день. Известные авторы часто поступали так же; Эрнест Хемингуэй = 500 человек в день, Барбара Кингсолвер = 1000 человек в день, Стивен Кинг = 2000 человек в день, Энн Райс = 3000 человек в день.

    Хотя приложение не так многофункционально, как настольное приложение, вы также можете создать документ Google на своем смартфоне или планшете и редактировать документы на ходу.Создавайте сообщения в блогах, текстовые сообщения или сообщения в Twitter, Facebook и Snapchat, чтобы опубликовать их позже, уделяя особое внимание количеству символов. На самом деле, социальные сети — это все о подсчете символов, что делает функцию подсчета слов (которая включает подсчет символов) важным инструментом при составлении таких вещей, как заголовки статей, профессиональные титулы в LinkedIn, биографии профилей в Instagram, посты в Twitter, SMS-сообщения и многое другое.

    Использование счетчика слов

    Какой бы ни была причина, по которой вам нужно подсчитывать количество слов в вашем Документе Google, вот подробное описание того, как это сделать.В зависимости от того, используете ли вы Mac или ПК, настольный компьютер, планшет или смартфон, есть несколько разных способов открыть счетчик слов.

    На настольном компьютере/ноутбуке вы можете открыть счетчик слов Документов Google с помощью мыши или сочетания клавиш. Во-первых, ваш документ должен быть в режиме редактирования. При необходимости вы можете перейти в режим редактирования, перейдя в правую часть панели инструментов. Там вы найдете раскрывающийся список, в котором указано, «редактируете ли вы», «предлагаете» или «просматриваете».Выберите «редактирование», если он еще не выбран. Имейте в виду, что вы можете выбрать режим редактирования только для своих собственных документов и тех, на редактирование которых у вас есть разрешение.

    Чтобы открыть счетчик слов с помощью мыши:

    1. Нажмите на вкладку в верхней части страницы под названием Инструменты .

    2. Найдите Количество слов в раскрывающемся меню и нажмите на него.

    Чтобы открыть счетчик слов с помощью сочетания клавиш :

    • Для пользователей ПК нажмите Ctrl+Shift+C

    • Для пользователей Mac нажмите Command+Shift+C

    Чтобы открыть счетчик слов на смартфоне или планшете Android или iOS:

    1. Коснитесь значка приложений на главном экране (только для Android).

    2. Коснитесь значка Документов .

    3. Нажмите на название документа , чтобы открыть документ.

    4. Коснитесь значка меню в верхнем правом углу экрана.

    5. Нажмите Количество слов .

    При использовании любого из этих параметров должно открыться всплывающее окно, отображающее количество слов, символов и символов без пробелов. На десктопах и ноутбуках также есть четвертое поле, отображающее количество страниц для текущего документа (к сожалению, на смартфонах и планшетах эта функция отсутствует).

    Подсчет слов в выделенном тексте

    Вы также можете использовать функцию счетчика слов, чтобы узнать количество слов в выбранной части текста. Опять же, в зависимости от вашей ОС или устройства могут быть разные способы определения количества слов.

    Чтобы выделить текст на настольном компьютере или ноутбуке:

    1. Выделите текст , для которого вы хотите подсчитать количество слов, щелкнув левой кнопкой мыши и перетащив курсор. Текст должен появиться внутри заштрихованного блока, если вы выбрали его правильно.Отпустите мышь.

    2. Щелкните вкладку Инструменты в верхней части страницы и выберите Количество слов в раскрывающемся меню.

    Поле подсчета слов сообщит вам:

    • На какой странице находится выделенный текст.
      Например: 1 из 3 означает, что это первая страница трехстраничного документа.

    • Сколько слов в выделенном тексте из общего количества слов в документе.
      например: 90 из 300 означает, что выделенный текст содержит 90 слов из всего документа, содержащего 300 слов.

    • Сколько символов в выделенном тексте из общего количества символов.
      например: 540 из 5283 означает, что выделенный текст содержит 540 символов из общего числа 5283 символов.

    • Сколько символов содержится в выделенном тексте из общего числа символов без учета пробелов.
      например: 466 из 5283 означает, что выделенный текст содержит 560 символов из общего числа 5283 символов без учета пробелов.

    Чтобы закрыть окно счетчика слов в Документах Google, нажмите «x» в правом верхнем углу или щелкните вкладку «Закрыть» в левом нижнем углу.

    Социальные сети, сообщения в блогах, SMS и электронная почта

    Как упоминалось во введении, все эти платформы в большей степени полагаются на подсчет символов, который можно найти в списке функции подсчета слов в Документах Google. Многим людям нравится составлять свои сообщения в Документах Google, а затем копировать и вставлять их в социальные сети или свой блог или отправлять по электронной почте или тексту, когда они закончат редактирование. Вот некоторые полезные длины символов, которые следует учитывать:

    • Facebook
      Безусловно, это самая щедрая из социальных сетей, общая длина которых составляет 63 206 символов.Но идеальная длина обновления статуса на самом деле составляет всего около 40 символов.

    • Твиттер
      Позволяет использовать твиты длиной 140 символов, в то время как комментарии с ретвитом имеют ограничение в 116 символов.

    • LinkedIn
      Ваш профессиональный заголовок имеет ограничение в 120 символов, а название вашей должности — 100 символов.

    • Instagram
      Биография вашего профиля может содержать 150 символов.

    • Сообщение в блоге
      Идеальная длина заголовка — 70 символов, а идеальная длина мета-описания — 155 символов или меньше.Лучшее место для фактического поста находится где-то около отметки в 2500 слов.

    • SMS
      Текстовые сообщения имеют ограничение в 160 символов, хотя некоторые услуги позволяют использовать дополнительные символы до 1000 символов.

    • Электронная почта
      40% электронных писем сначала открываются на мобильных устройствах, и ожидается, что это число будет расти, поэтому рекомендуемая длина строки темы электронного письма составляет 50 символов или меньше.

    Надеюсь, эти советы были вам полезны.Помните, что вы всегда можете проверить количество слов онлайн с помощью нашего простого в использовании инструмента. И если вам понравилась статья, обязательно ознакомьтесь с нашей родственной публикацией о том, как использовать счетчик слов в Microsoft Word.

    Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


    Настройка браузера на прием файлов cookie

    Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее распространенные причины:

    • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
    • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
    • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
    • Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
    • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

    Почему этому сайту требуются файлы cookie?

    Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


    Что сохраняется в файле cookie?

    Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

    Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

    Insight 2020 Fall Edition включает SAI

    ПРАВАЯ ИНСТРУМЕНТ

    ДЛЯ

    РАБОТА

    SZABO AVIATION INTERNATIONAL — ПОСТАВЩИК ИНСТРУМЕНТА, КОТОРЫЙ ПРОИЗВОДИТ ИСКЛЮЧИТЕЛЬНЫЙ ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРОФЕССИОНАЛОВ ПО ОБСЛУЖИВАНИЮ ВЕРТОЛЕТОВ И ЕЖЕДНЕВНО РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ.БЕН ФОРРЕСТ

    Наличие подходящего инструмента для выполнения конкретной задачи по техническому обслуживанию вертолета имеет огромное значение. Это не просто предмет роскоши, который приятно иметь. Правильный инструмент экономит время, снижает затраты на техническое обслуживание и повышает общую эффективность любой операции по техническому обслуживанию. Это позволяет инженеру выполнять конкретную задачу с большей эффективностью, сокращая время обслуживания и, в конечном итоге, быстрее возвращая самолет в эксплуатацию.

    «Мы видели это снова и снова», — сказал Билл Сабо, основатель и владелец производителя нестандартных инструментов Szabo Aviation International (SAI).

    С 2003 года Сабо и его команда специализируются на инструментах и ​​решениях для наземного вспомогательного оборудования (GSE), производя высококачественные, инновационные, изготавливаемые на заказ инструменты и GSE для технического обслуживания и капитального ремонта вертолетов. Их продукция изготавливается на заказ для нескольких моделей вертолетов Bell, Airbus, Leonardo и MD, а также для вариантов авиационных двигателей Rolls-Royce, Safran (ранее Turbomeca) и Pratt & Whitney. «Мы — компания, ориентированная на клиента, которая тесно сотрудничает со специалистами по техническому обслуживанию, чтобы предложить решение, отвечающее их потребностям», — сказал Сабо.

    «Качество, сервис, мастерство и опыт — неотъемлемая часть нашего успеха». Основными заказчиками SAI являются объекты технического обслуживания и операторы вертолетов в коммерческом, военном, авиационном, медицинском, правоохранительном и пожарном секторах. SAI поддерживает клиентов по всему миру, которые полагаются на ее услуги, включая профессиональное изготовление, ручную и ЧПУ-обработку, сборку для печати, ремонт инструмента и возможности отделки металла.

    Продукция

    SAI включает в себя инструменты статической балансировки, инструменты для технического обслуживания и капитального ремонта, рабочие приспособления, комплекты для технического обслуживания, инструменты для крепления, стропы, приспособления, опоры, стенды для двигателей, транспортировочные контейнеры для двигателей и наземное вспомогательное оборудование.«Мы предоставляем инструменты статической балансировки с первых лет нашего бизнеса», — сказал Сабо. «Многие из наших наборов предназначены только для вариантов Bell, и они обеспечивают пользователю экономичную, точную и эффективную статическую балансировку — за считанные минуты. Наши комплекты сокращают время на отслеживание и балансировку, снижают затраты на топливо и сокращают количество запусков, количество циклов, износ компонентов и трудозатраты. Конечным результатом является то, к чему мы все стремимся: сокращение времени простоя и повышение доступности самолетов». В дополнение к своим наборам инструментов для статической балансировки Bell компания SAI также предлагает комплекты для статической балансировки хвостового винта для самолетов AW109, AW119 и BK117/BO105.Популярность планеров Airbus AS350/h225 за последние несколько лет также побудила SAI значительно расширить свои предложения инструментов и инвентарь, чтобы не отставать от спроса. «Все наши продукты соответствуют критическим размерам, посадке и функциям, изготовлены из высококачественных сплавов и сертифицированных материалов, которые прецизионно обработаны в соответствии со спецификациями», — сказал Сабо.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.