Официальный сайт органов местного самоуправления
Границы прилегающих территорий
(Закон Мурманской области «О градостроительной деятельности на территории Мурманской области» от 06.11.2018 № 2304-01-ЗМО)
1. Границы прилегающей территории определяются правилами благоустройства территории муниципальных образований Мурманской области в соответствии с порядком, установленным настоящей статьей.
2. Границы прилегающей территории отображаются на картах-схемах.
Форма карт-схем, а также требования к их оформлению устанавливаются исполнительным органом государственной власти Мурманской области, уполномоченным в сфере архитектуры и градостроительства.
3. Подготовка карт-схем осуществляется органами местного самоуправления муниципальных образований Мурманской области в порядке, установленном муниципальными правовыми актами, с учетом конкретных особенностей местности и застройки, а также с учетом предложений заинтересованных физических и юридических лиц.
4. Проекты карт-схем подлежат размещению на официальном сайте органа местного самоуправления муниципального образования Мурманской области в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» (при наличии официального сайта муниципального образования) и опубликованию в порядке, установленном для официального опубликования муниципальных правовых актов, иной официальной информации, не менее чем за один месяц до их утверждения в целях согласования карт-схем с собственниками или пользователями зданий, строений, сооружений, земельных участков, находящихся в границах прилегающих территорий, а также с иными заинтересованными физическими и юридическими лицами в порядке, установленном муниципальными правовыми актами.
Уведомления о согласовании карт-схем
Отдел архитектуры и градостроительства администрации г. Полярные Зори с подведомственной территорией принимает замечания и предложения, поступившие при согласовании карт-схем прилегающих территорий.
Свои замечания и предложения, заключения Вы можете направить в адрес отдела следующими способами:
1. Подать лично или отправить почтой по адресу: 184230, г. Полярные Зори, ул. Сивко д. 1
2. По адресу электронной почты: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
| № | Уведомление заинтересованных лиц о согласовании карт-схем прилегающих территорий | Дата публикации | Дата завершения обсуждения |
| 1. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0040003:31 | 28.06.2019 | 28.07.2019 |
| 2. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0040002:26 | 28.06.2019 | 28.07.2019 |
| 3. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0060002:22 | 03.07.2019 | 03.08.2019 |
| 4. | 03.07.2019 | 03.08.2019 | |
| 5. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050002:23 | 24.07.2019 | 24.08.2019 |
| 6. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050002:24 | 24.07.2019 | 24.08.2019 |
| 7. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0030001:237 | 05.12.2019 | |
| 8. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050002:22 | 05.11.2019 | 05.12.2019 |
| 9. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050002:36 | 05.11.2019 | 05.12.2019 |
| 10. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0030001:1559, 51:28:0030002:8 | 05.11.2019 | 05.12.2019 |
| 11. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050001:256 | 26.12.2019 | 26.01.2020 |
| 12. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0040003, Дата публикации — , Дата окончания | 27.12.2019 | 27.01.2020 |
| 13. | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0060002:38 | 27.12.2019 | 27.01.2020 |
| Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0050001:267 | 27.12.2019 | 27.01.2020 | |
| 15/ | Карта-схема прилегающей территории к земельному участку – 51:28:0040001:784 | 27.12.2019 | 27.01.20 |
Проекты карт-схем прилегающих территорий
Утвержденные карты-схемы прилегающих территорий
Постановление от 09.04.2020 № 252 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 09.04.2020 № 253 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 09.04.2020 № 254 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 09.04.2020 № 255 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 09.04.2020 № 256 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 23.12.2019 № 1489 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 23.12.2019 № 1490 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 23.12.2019 № 1491 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 23.12.2019 № 1492 «Об утверждении карты-схемы прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 2 августа 2019 года № 1004 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 16 августа 2019 года № 1021 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 12 сентября 2019 года № 1098 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 12 сентября 2019 года № 1099 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 12 сентября 2019 года № 1100 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Постановление от 12 сентября 2019 года № 1108 «Об утверждении карты-схемы границ прилегающей территории земельного участка»
Счетная палата ЯНАО | Карта контрольно-счетных органов муниципальных образований
Председатель Анфимова Ольга Александровна
Тел./факс: 8 (34936) 3-53-38
Тел.: 8 (34936) 3-53-39
Юридический и почтовый адрес: мкрн. 5, д. 38, г. Губкинский, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629830
E—mail: [email protected] , [email protected]
Web-сайт: http://www.gubadm.ru/gorduma/ksp/
Председатель Сергеева Снежана Стефановна
Тел./факс: 8 (34940) 2-42-74
Юридический адрес: ул. Ленина, д. 11, п. Тазовский, Тазовский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629350
Почтовый адрес: ул. Колхозная, д. 28, п. Тазовский, Тазовский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629350
E-mail: [email protected]
Web-сайт: www.spalata.ru
Председатель Понамарёв Андрей Владимирович
Тел./Факс: 8 (34994) 2-23-23
Юридический адрес: ул. Советская, д. 35, с. Мужи, Шурышкарский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629640
E-mail: [email protected]
Web—сайт: http://www.admmuji.ru/ksp/
Председатель Шлемен Елена Михайловна
Тел.: 8 (34932) 2-21-36
Тел./факс: 8 (34932) 2-20-52
Юридический и почтовый адрес: ул. Советская, д.18, с. Красноселькуп, Красноселькупский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629380
E-mail: [email protected]
web-сайт: www.selkup-adm.ru
Председатель Фролова Галина Семёновна
Тел.: 8 (34997) 6-07-62, 6-07-63, 6-06-58
Тел./факс: 8 (34997) 6-07-43
Юридический и почтовый адрес: ул. Республики, д. 25, г. Тарко-Сале, Пуровский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629850
E-mail: [email protected]
Web—сайт: http://www.purksp.ru
Председатель Нечаенко Вадим Петрович
Тел.: 8 (34992) 2-10-72, 2-10-57
Тел./факс: 8 (34992) 2-10-56
Юридический и почтовый адрес: ул. Гагарина, д.29, г. Лабытнанги, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629400
E-mail: [email protected]
Web-сайт: http://www.ksplbt.ru/
Председатель Бондаренко Галина Галиуллаевна
Тел.: 8 (34938) 2-10-81, 2-19-80
Юридический и почтовый адрес: ул. Ленина, д.80, г. Муравленко, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629602
E—mail: [email protected]
Web-сайт: http://www.muravlenko.com/
Председатель Воронец Лилия Брониславовна
Тел./Факс: 8 (3494) 25-08-51
Юридический и почтовый адрес: мкрн. Советский, д. 3, г. Новый Уренгой, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629300
E—mail: [email protected]
Web-сайт: www.newurengoy.ru
Председатель Высторопская Лилия Васильевна
Тел./Факс: 8 (34996) 3-08-59
Юридический адрес: ул. Мира, д. 12, с. Яр-Сале, Ямальский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629700
Почтовый адрес: ул. Мира, д. 6а, с. Яр-Сале, Ямальский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629700
E—mail: [email protected]
Web-сайт: ямальскийрайон.рф
Председатель Наиля Фаритовна Гуркаленко
Тел.: 8 (34922) 2-56-07
Тел./факс: 8 (34922) 2-56-00
Юридический и почтовый адрес: ул. Свердлова, д. 48, г. Салехард, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629007
E-mail: [email protected], [email protected]
Web-сайт: http://www.сксп.рф/
Председатель Воронежская Светлана Владимировна
Тел./факс: 8 (34993) 2-27-25
Юридический и почтовый адрес: ул. Советская, д.16, с. Аксарка, Приуральский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629620
E-mail: [email protected], [email protected]
Web-сайт: www.priuralye.com
Председатель Киро Татьяна Викторовна
Тел.: 8 (3496) 35-49-03
Тел./факс: 8 (3496) 35-40-07
Юридический и почтовый адрес: пр. Мира, д. 59, г. Ноябрьск, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629802
E-mail: [email protected]
Web-сайт : http://gorod-noyabrsk89.ru/palate
Председатель Пашкова Татьяна Анатольевна
Тел.: 8 (3499) 52-53-23
Тел./факс: 8 (3499) 52-23-08
Аппарат: 8 (3499) 52-33-24
Юридический адрес: ул. Зверева, д.8, г. Надым, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629730
Почтовый адрес: улица Заводская, д.11, г. Надым, Ямало-Ненецкий автономный округ 629730
E-mail: [email protected]
Web-сайт: http://nadymregion.ru/
Председатель Захарчук Виталий Владимирович
Тел.: 8 (34997) 2-25-40
Тел./факс: 8 (34997) 6-10-33
Юридический адрес: ул. Геологов, д. 8, г. Тарко-Сале, Пуровский район, Ямало-Ненецкий автономный округ, 629850
E-mail: [email protected]
МЕДИЦИНСКАЯ КАРТА ДОНОРА ОРГАНОВ (ТКАНЕЙ) N_____ | ||||||||||
1. Дата заполнения медицинской карты донора органов (тканей): число ___ месяц ___ год __ | ||||||||||
2. Вид донора: живой — 1, труп — 2. | ||||||||||
3. Генетическая связь с реципиентом: отец, мать — 1, сын, дочь — 2, родной(ая) брат, сестра — 3, прочее — 4, отсутствует — 5. | ||||||||||
4. Фамилия, имя, отчество (при наличии): | ||||||||||
5. Пол: муж. — 1, жен. — 2. 6. Дата рождения: число ___ месяц ___ год ___ | ||||||||||
7. Дата и время поступления: число ___ месяц ___ год ___ час ___ мин ___ | ||||||||||
8. Дата и время выписки (для живого донора): число ___ месяц ___ год ___ час ____ мин ____ | ||||||||||
9. Дата и время смерти донора органов (тканей) (для трупа): число ___ месяц ___ год ___ час ___ мин ___ | ||||||||||
10. Медицинская карта стационарного больного N _______ | ||||||||||
11. Диагноз заключительный клинический (посмертный): | ||||||||||
11.1. основное заболевание: | ||||||||||
код по МКБ-10** | ||||||||||
11.2. осложнения основного заболевания: | ||||||||||
11.3. конкурирующее заболевание | ||||||||||
11.4. фоновое заболевание | ||||||||||
11.5. сопутствующие заболевания | ||||||||||
11.6. внешняя причина при травмах (отравлениях) | ||||||||||
код по МКБ-10 | ||||||||||
12. Группа крови: О(I) — 1, А(II) — 2, В(III) — 3, АВ (IV) — 4. 13. Резус-фактор: Rh+ — 1, Rh- — 2. | ||||||||||
14. Исследование крови на наличие ВИЧ-инфекции: положительное — 1, отрицательное — 2, дата | ||||||||||
исследования | ||||||||||
15. Исследование крови на гепатит В: положительное — 1, отрицательное — 2, дата исследования ____ | ||||||||||
16. Исследование крови на гепатит С: положительное — 1, отрицательное — 2, дата исследования _____ | ||||||||||
17. Проведение реакции Вассермана (RW): положительная — 1, отрицательная — 2, дата исследования | ||||||||||
________________ | ||||||||||
18. Медицинское заключение врачебной комиссии о возможности изъятия органа (ткани) у живого донора органов (тканей) от: число ___ месяц ___ год ___ | ||||||||||
учетная форма N 039/у | ||||||||||
19. Информированное добровольное согласие живого донора органов (тканей) на изъятие органа (ткани) от: число ___ месяц ___ год ___ | ||||||||||
20. Дата и время изъятия органов (тканей): | ||||||||||
20.1. начало: число ___ месяц ___ год ___ час ____ мин ____ | ||||||||||
20.2. окончание: число ___ месяц ___ год ___ час ____ мин ____ | ||||||||||
21. Время начала холодовой ишемии: число ___ месяц ___ год ___ час ____ мин ____ | ||||||||||
22. Изъято органов (тканей) | ||||||||||
N п/п | Органы (ткани) | |||||||||
| Муниципальное образование | Сайт муниципального образования |
| Аларский район | http://alar.irkobl.ru/ |
| Ангарское МО | http://angarsk-adm.ru/ |
| Балаганский район | http://www.adminbalagansk.ru/ |
| Баяндаевский район | http://bayanday.irkobl.ru/ |
| Боханский район | http://bohan.irkobl.ru/ |
| Братский район | http://bratsk-raion.ru/ |
| город Бодайбо и район | http://www.bodaybo38.ru |
| город Братск | http://www.bratsk-city.ru/ |
| Город Зима | http://www.zimadm.ru/ |
| Город Иркутск | http://admirk.ru/ |
| Город Саянск | http://www.admsayansk.ru/ |
| Город Свирск | http://www.svirsk.ru/ |
| Город Тулун | http://www.tulunadm.ru/ |
| город Усолье-Сибирское | http://www.usolie-sibirskoe.ru/ |
| Город Усть-Илимск | http://www.ust-ilimsk.ru/ |
| Город Черемхово | http://admcher.ru/ |
| Жигаловский район | http://zhigalovo.irkobl.ru/ |
| Заларинский район | http://www.zalari.ru/ |
| Зиминский район | http://www.rzima.ru/ |
| Иркутский район | http://www.irkraion.ru/ |
| Казачинско-Ленский район | http://adminklr.ru/ |
| Катангский район | http://катанга.рф |
| Качугский район | http://kachug.irkobl.ru/ |
| Киренский район | http://kirenskrn.irkobl.ru/ |
| Куйтунский район | http://kuitun.irkobl.ru/ |
| Мамско-Чуйский район | http://mchr.irkobl.ru/ |
| Нижнеилимский район | http://nilim.irkobl.ru/ |
| Нижнеудинский район | http://nuradm.ru/ |
| Нукутский район | http://nukut.irkobl.ru/ |
| Ольхонский район | http://ольхонский-район.рф |
| Осинский район | http://osaadm.ru/ |
| Слюдянский район | http://www.sludyanka.ru/ |
| Тайшетский район | http://taishet.irkmo.ru/ |
| Тулунский район | http://tulunr.irkobl.ru/ |
| Усольский район | http://usolie-raion.ru/ |
| Усть-Илимский район | http://uiraion.irkobl.ru/ |
| Усть-Кутский район | http://www.admin-ukmo.ru/ |
| Усть-Удинский район | http://adminust-uda.ru/ |
| Черемховский район | http://cher.irkobl.ru/ |
| Чунский район | http://chuna.irkobl.ru/ |
| Шелеховский район | http://www.sheladm.ru/ |
| Эхирит-Булагатский район | http://ehirit.ru/ |
Органы власти всех уровней разработают «дорожные» карты по повышению доступности объектов и услуг для инвалидов
В 2014 году в Российской Федерации году был принят закон, направленный на создание для инвалидов равных возможностей в реализации общегражданских прав. В развитие закона принято Постановление Правительства РФ, в соответствии с которым федеральные органы исполнительной власти*, органы исполнительной власти субъектов РФ, органы местного самоуправления должны будут разработать «дорожные» карты по повышению доступности объектов и услуг для инвалидов.
«Органы власти всех уровней должны разработать «дорожные» карты по повышению доступности для инвалидов объектов и услуг и с начала следующего года приступить к их реализации», – сказал Министр труда и социальной защиты РФ Максим Топилин.
«На практике это будет означать приспособление инфраструктуры для людей с различными формами инвалидности – по слуху, по зрению, нарушениями опорно-двигательного аппарата, повышение доступности для инвалидов предоставляемых населению услуг, а также оказание им нужной помощи со стороны работников организаций», – пояснил глава Минтруда России.
«Обязательное условие – «дорожные карты» должны разрабатываться с учетом мнения общественных организаций инвалидов», – подчеркнул Министр.
Справочно:
* Перечень федеральных органов исполнительной власти, утверждающих планы мероприятий («дорожные карты») по повышению значений показателей доступности для инвалидов объектов и услуг в установленных сферах деятельности:
1. Минтруд России
2. Минюст России
3. Минздрав России
4. Минкультуры России
5. Минтранс России
6. Минкомсвязь России
7. Минобрнауки России
8. Минспорт России
9. Минстрой России
10. Минэкономразвития России
11. Минпромторг России
12. МЧС России
13. МВД России
С 2011 года в России реализуется государственная программа «Доступная среда», положившая начало преобразованию среды для инвалидов. Согласно данным социологических исследований, инвалиды положительно оценивают происходящие изменения. Опросы, проводимые в рамках госпрограммы, показывают, что растет доля инвалидов, положительно оценивающих уровень доступности приоритетных объектов и услуг в общей численности инвалидов: если в 2012 году она составляла 33,7%, то в 2014 году – уже 44,6%.
Запущена новая Публичная кадастровая карта
«Наша задача – создавать доступные технологичные сервисы, которые помогут гражданам всей страны при любых сделках с недвижимостью. Новая Публичная кадастровая карта ориентирована на функциональные потребности пользователей – интуитивно-понятный интерфейс, гибкость карт и максимальное количество информации о территории и объектах, – рассказывает директор Федеральной кадастровой палаты Вячеслав Спиренков. – Благодаря сервису можно в режиме онлайн узнать кадастровый номер объекта, получить сведения о кадастровой стоимости, форме собственности, назначении и многое другое».
Режим обучения сервиса представляет собой пошаговый инструктаж, который демонстрирует возможности и инструменты сервиса. Кроме этого, в меню появились новые элементы, расширяющие возможности работы с картой. Например, теперь можно получить общедоступные сведения о территориях объектов культурного наследия (памятников истории и культуры), территориях опережающего социально-экономического развития, зонах территориального развития, игорных зонах, лесничествах и лесопарках, охотничьих угодьях, водных объектах, особо охраняемых природных территориях. Стал доступен поиск и просмотр информации о результатах государственного мониторинга земель. В информационную карточку объекта недвижимости добавлены сведения о датах определения, внесения, утверждения и применения кадастровой стоимости. Публичная кадастровая карта дополнена слоем «Единая электронная картографическая основа», подготовленным по данным цифровых топографических карт и цифровых навигационных планов городов открытого пользования Федерального фонда пространственных данных (ФФПД). Картографическая основы теперь содержит цифровые ортофотопланы ФФПД.
При отсутствии результатов поиска в обновленной версии сервиса пользователь получает ссылку с предложением продолжить поиск объекта недвижимости в соответствующем кадастровом округе, кадастровом районе, кадастровом квартале.
Широкий выбор различных инструментов, настраиваемые слои и ссылки на взаимосвязанные ресурсы позволяют в интерактивном режиме не только получать общедоступные сведения об объектах из ЕГРН, но и работать с пространственными данными, измерять расстояния между объектами, определять координаты точки на местности. Пользователь может распечатать нужный фрагмент с комментариями, а также поделиться ссылкой на него в социальных сетях.
Пользователи сервиса «Публичная кадастровая карта» могут узнавать кадастровую стоимость, кадастровые номера объектов недвижимости, получать сведения о форме собственности, виде разрешенного использования, назначении, площади объектов недвижимости. На публичной кадастровой карте можно увидеть государственные границы, границы между субъектами РФ, муниципальных образований и населенных пунктов, а также границы зон с особыми условиями использования территории, территориальных и других зон, земельных участков, а также различные виды объектов недвижимости (земельные участки, здания, сооружения, объекты незавершенного строительства, единые недвижимые комплексы), контуры зданий, сооружений и объектов незавершенного строительства.
Сегодня сервис содержит сведения более чем о 60 млн земельных участков, а также около 44 млн зданий, сооружений, объектов незавершенного строительства. В 2019 году публичной кадастровой картой воспользовалось около 8 млн человек, сгенерировавших почти 60 млн сеансов работы с сервисом. С начала 2020 года сервис посетили уже 2 млн человек, создавшие около 11 млн сеансов. Ежедневно сервисом пользуется около 150 тыс. человек.
Сведения ЕГРН, представленные на сервисе «Публичная кадастровая карта», ежедневно обновляются. Сведения являются общедоступными и могут использоваться в качестве справочной информации об объектах недвижимости. Для работы с сервисом регистрация не требуется.
Семантика адреса сервиса ориентирована на усиление визуального отличия официального адреса сервиса от адресов сайтов-двойников.
Филиал ФГБУ «ФКП Росреестра» по Белгородской области
официальный сайт органов местного самоуправления Карта сайта
Кировск: официальный сайт органов местного самоуправления Карта сайта
- Главная
- Новости
- Глава города
- Совет депутатов
- Администрация
- Полномочия
- Глава администрации города Кировска
- Структура администрации
- Регламент администрации города Кировска
- Инструкция по делопроизводству
- Контакты
- Комиссии
- Общественный совет при администрации города Кировска
- Муниципальные учреждения
- Муниципальное казенное учреждение «Управление Кировским городским хозяйством»
- Извещение о проведении комиссионного отбора подрядной на право заключения договора на выполнение работ по лоту: «Капитальный ремонт многоквартирного дома, расположенного по адресу: Мурманская область, г. Кировск, проспект Ленина, д. 17 (проектные работы)»
- Извещение о проведении комиссионного отбора подрядной на право заключения договора на выполнение работ по лоту: «Капитальный ремонт многоквартирного дома, расположенного по адресу: Мурманская область, г. Кировск, проспект Ленина, д. 17 (проектные работы)»
- Извещение о проведении комиссионного отбора подрядной на право заключения договора на выполнение работ по лоту: «Капитальный ремонт многоквартирного дома, расположенного по адресу: Мурманская область, г. Кировск, проспект Ленина, д. 17 (проектные работы)»
- Информация о бесхозяйных (брошенных) транспортных средствах по состоянию на 10.03.2021
- Извещение о проведении комиссионного отбора подрядной организации на выполнение работ по лоту: «Разработка проектно-сметной документации для проведения капитального ремонта многоквартирного дома», расположенного по адресу: Мурманская область, г. Кировск,
- Материалы по проектам схемы теплоснабжения города Кировска на 2015 год
- Извещение о проведении комиссионного отбора на выполнение работ по капитальному ремонту многоквартирного дома № 28 по улице Хибиногорская в городе Кировск
- Извещение о проведении комиссионного отбора на выполнение работ по капитальному ремонту многоквартирного дома № 7 по проспекту Ленина в городе Кировск
- Извещение о проведении комиссионного отбора на выполнение работ по капитальному ремонту многоквартирного дома № 21а по проспекту Ленина в городе Кировск
- Информация об отремонтированных участках улично-дорожной сети в 2015 году
- Извещение о проведении комиссионного отбора подрядной на право заключения договора на выполнение работ по лоту: «Капитальный ремонт многоквартирного дома, расположенного по адресу: Мурманская область, г. Кировск, проспект Ленина, д. 17 (проектные работы)»
- Муниципальное казённое учреждение «Управление по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям города Кировска»
- Муниципальное казенное учреждение «Многофункциональный центр по предоставлению государственных и муниципальных услуг города Кировска»
- Муниципальное казенное учреждение «Центр учета и отчетности муниципальных учреждений города Кировска»
- Муниципальное казенное учреждение «Управление социального развития города Кировска»
- Муниципальное казенное учреждение «Центр развития туризма и бизнеса города Кировска»
- Муниципальное казенное учреждение «Информационно-аналитический центр»
- Муниципальное автономное учреждение образования «Кировский комбинат школьного питания»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 2 г. Кировска»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 5 г. Кировска»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 7 г. Кировска»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Основная общеобразовательная школа № 8 города Кировска»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 10 г. Кировска»
- Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Хибинская гимназия»
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение № 1 г. Кировска
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение № 4 г. Кировска
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение № 5 г. Кировска
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад № 10 г. Кировска»
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад № 12 г. Кировска»
- Муниципальное автономное дошкольное образовательное учреждение № 16 г. Кировска
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение № 30 г. Кировска
- Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад № 36»
- Муниципальная автономная организация дополнительного образования «Центр детского творчества «Хибины» города Кировска»
- Муниципальное бюджетное учреждение культуры «Кировский историко-краеведческий музей с мемориалом С.М. Кирова и выставочным залом»
- Муниципальное бюджетное учреждение культуры «Централизованная библиотечная система»
- Муниципальное бюджетное учреждение дополнительного образования «Детская школа искусств имени Александра Семеновича Розанова»
- Муниципальное бюджетное учреждение дополнительного образования «Детская школа искусств н.п. Коашва»
- Муниципальное автономное учреждение культуры «Кировский городской дворец культуры»
- Муниципальное казенное учреждение «Центр материально-технического обеспечения и обслуживания муниципальных учреждений города Кировска»
- Муниципальное автономное учреждение «Спортивно-оздоровительный комплекс «Горняк»
- Муниципальное автономное учреждение «Спортивная школа города Кировска» (МАУ «СШ г.Кировска»)
- Муниципальное казенное учреждение «Управление Кировским городским хозяйством»
- Муниципальные предприятия
- Муниципальные услуги
- Нормативные акты
- Учрежденные СМИ
- Реализация Федерального закона от 08.05.2010 N 83-ФЗ
- Муниципальные финансы
- Целевые программы
- Кадровое обеспечение
- Электронные услуги
- Реализация указов Президента РФ от 07.05.2012
- Социальная поддержка населения
- Доступная среда
- Открытые данные
- Реализация Стратегии государственной национальной политики Российской Федерации на период до 2025 года
- Противодействие коррупции
- КСО
- Правовые акты
- Торги
- Обращения граждан
- Туристам
- Все для бизнеса
- О городе
Человеческое тело в клеточном разрешении: программа NIH Human Biomolecular Atlas Program
Департамент генетики, Стэнфордская медицинская школа, Стэнфорд, Калифорния, США
Майкл П. Снайдер, Майкл П. Снайдер, Уильям Джеймс Гринлиф, Сара Ахади, Стефани А. Невинс, Хайан Ли, Эд Эсплин, Аарон Хорнинг и Амир Бахмани
Медицинский факультет Вашингтонского университета, Сиэтл, Вашингтон, США
Шин Лин и Шин Лин
Кафедра патологии Университета Институт диабета Флориды, Гейнсвилл, Флорида, США
Аманда Посгай, Марк Аткинсон, Марк Аткинсон, Тодд Бруско, Майкл Клэр-Зальцлер, Аманда Посгай, Клайв Вассерфаль, Марда Йоргенсен и Майган Бруско
Обсерватория клеток Клармана Массачусетского технологического института и Гарвард, Кембридж, Массачусетс, США
Авив Регев, Дженнифер Руд, Орит Розенблатт-Розен, Лесли Гаффни, Анна Хупаловска, Авив Регев, Дженнифер Руд, Лесли Гаффни, Гекчен Эраслан, Томмазо Бьянкалани и Ишит Д.Вайшнав
Медицинский институт Говарда Хьюза, Институт интегративных исследований рака Коха, Департамент биологии, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, США
Авив Регев и Авив Регев
Нью-Йоркский центр генома, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США
Рахул Сатия, Рахул Сатия, Эндрю Батлер и Тим Стюарт
Нью-Йоркский университет, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США
Рахул Сатия, Рахул Сатия и Эндрю Батлер
Департамент биомедицинской информатики Медицинская школа, Бостон, Массачусетс, 02115, США
Нильс Геленборг, Питер Харченко, Нильс Геленборг, Питер Харченко, Маргарет Велла, Чак МакКаллум и Гриффин М.Weber
Brotman Baty Institute for Precision Medicine, Allen Discovery Center for Cell Lineage Center, Медицинский институт Говарда Хьюза, Департамент геномных наук, Вашингтонский университет, Сиэтл, Вашингтон, США
Jay Shendure, Jay Shendure, Cole Trapnell & Дана Джексон
Химический факультет Университета Пердью, Западный Лафайет, Индиана, США
Джулия Ласкин, Джулия Ласкин и Донгхье Йе
Кафедра биохимии Медицинской школы Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния, США
9000 Pehr Harbury, Pehr Harbury, Jay Mulye и Peter ChouPittsburgh Supercomputing Center, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания, США
Николас А.Нистром, Николас А. Нистром, Филип Д. Блад, Александр Дж. Ропелевски и Робин М. Шибек
Кафедра биомедицинской информатики, Университет Питтсбурга, Питтсбург, Пенсильвания, США
Джонатан С. Сильверштейн, Джонатан С. Сильверштейн И Уильям Э. Шири
Кафедра вычислительной биологии, Школа компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания, США
Зив Бар-Джозеф, Зив Бар-Джозеф, Роберт Ф. Мерфи, Джиан Ма, Карл Кингсфорд, Эллисон Рикарте, Сушма А.Акоджу и Мэтью Руффало
Кафедра биоинженерии, Калифорнийский университет Сан-Диего, Ла-Хойя, Калифорния, США
Кун Чжан, Кун Чжан и Синь Сунь
Кафедра разработки интеллектуальных систем, Школа информатики, вычислительная техника, и инженерное дело, Университет Индианы, Блумингтон, Индиана, США
Кэти Бёрнер, Кэти Бёрнер, Леонард Э. Кросс, Рэнди Хейланд, Брюс Херр II, Пол Маклин, Эллен М. Куардокус, Лизел Рекорд и Джеймс П.Sluka
Отделение хирургии Медицинской школы Вашингтонского университета, Сент-Луис, Миссури, США
Yiing Lin & Yiing Lin
Отдел стратегической координации, Отдел координации программ, планирования и стратегических инициатив, Национальные институты of Health, Bethesda, MD, США
Ричард Конрой, Дена Прокаччини, Ананда Л. Рой, Ричард Конрой, Дена Прокаччини, Ананда Рой, Элизабет Уайлдер и Джеймс Андерсон
Национальный исследовательский институт генома человека, Национальные институты здравоохранения, Bethesda, MD, USA
Ajay Pillai & Ajay Pillai
Национальный институт сердца, легких и крови, Национальные институты здравоохранения, Bethesda, MD, США
Маришка Браун, Зорина С.Галис, Маришка Браун, Зорина Галис и Потур Сринивас
Департамент биологии и биологической инженерии, Калифорнийский технологический институт, Пасадена, Калифорния, США
Long Cai & Long Cai
Департамент микробиологии Стэнфордской медицинской школы , Стэнфорд, Калифорния, США
Гарри Нолан, Кристиан Мартин Шуэрх, Сара Блэк и Вишал Гаутам Венкатарааман
Отделение радиологии, Стэнфордская школа медицины, Стэнфорд, Калифорния, США
Сильвия Плеврит Отделение
Санджай Джейн
Департамент педиатрии, Медицинский факультет Университета Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина, США
Джеймс Хагуд
Департамент педиатрии , Университет Рочестера, Рочестер, штат Нью-Йорк, США
Глория Прихубер
Институт молекулярной медицины Науки о жизни, Цюрихский университет, Цюрих, Швейцария
Бернд Боденмиллер и Серджио Маффиолетти
Кафедра неврологии, Университет Флориды, Гейнсвилл, Флорида, США
Гарри Ник
Департамент биомедицинской инженерии, Университет Флориды , Гейнсвилл, Флорида, США
Кевин Отто
Исследовательский центр масс-спектрометрии, Департамент биохимии, Университет Вандербильта, Нэшвилл, Теннесси, США
Ричард М.Каприоли, Джеффри М. Спраггинс, Даниэль Гутьеррес, Натан Хит Паттерсон и Элизабет К. Нойманн
Департамент медицины, Медицинский центр Университета Вандербильта, Нашвилл, Теннесси, США
Раймонд Харрис и Марк деКестекер
Департамент патологии , Микробиология и иммунология, Медицинский центр Университета Вандербильта, Нашвилл, Теннесси, США
Агнес Б. Фого
Делфтский центр систем и контроля, Делфтский технологический университет, Делфт, Нидерланды
Раф ван де Плас
Кафедра клеточной биологии и биологии развития, Университет Вандербильта, Нашвилл, Теннесси, США
Кен Лау
Кафедра биостатистики и вычислительной биологии, Институт рака Дана-Фарбер, Бостон, Массачусетс, США
Гуо-Ченг Юань, Цянь Чжу и Рубен Дрис
Институт биологической инженерии Висса, Гарвардский университет, Бостон, Массачусетс, США
Пэн Инь, Синем К.Saka, Jocelyn Y. Kishi, Yu Wang и Isabel Goldaracena
Департамент системной биологии, Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс, США
Peng Yin, Sinem K. Saka, Jocelyn Y. Kishi, Yu Wang & Isabel Goldaracena
Кафедра электротехники и вычислительной техники, Инженерный колледж Опус, Университет Маркетт, Милуоки, Висконсин, США
Донгхье Йе
Отдел биологических наук, Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория, Ричленд, Вашингтон, США
Кристин Э. .Бёрнум-Джонсон, Пол Д. Пьеховски, Чарльз Ансон и Ин Чжу
Кафедра внутренней медицины, Отделение легочной и реанимации, Медицинская школа Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния, США
Тушар Десай и Моника Нагендран
Программа клеточной генетики, Институт Велком Сэнгер, Хинкстон, Великобритания
Сара А. Тейхманн, Владимир Ю. Киселев, Мария Кейс и Джон Мариони
Кафедра биомолекулярной инженерии, Школа инженерии Джека Баскина, Калифорнийский университет Санта-Крус, Санта-Крус, Калифорния, США
Бенедикт Патен
Opto-Knowledge Systems, Торранс, Калифорния , США
Сэмюэл Х.Фридман
Биологический факультет Университета Южной Дакоты, Вермиллион, Южная Дакота, США
Паула Маби
Ренессансный вычислительный институт, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина, США
W. Christopher Lenhardt & Kimberly Робаски
Кафедра генетики Университета Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина, США
Кимберли Робаски
Школа информационных и библиотечных наук, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл, Северная Каролина, США
Кимберли Робаски
Knowinnovation, Buffalo, NY, USA
Stavros Michailidis
Европейская лаборатория молекулярной биологии, Европейский институт биоинформатики (EMBL-EBI), Wellcome Genome Campus, Hinxton, UK
John Marioni Cancer Research Великобритания Кембриджский институт, Кембриджский университет, Кембридж, Великобритания
Эяль Фишер и Шила Газанфар 90 004
Национальный институт диабета, болезней органов пищеварения и почек, Национальные институты здравоохранения, Бетесда, Мэриленд, США
Аарон Полик и Сальваторе Сечи
M.PS, SL, ALP, MAA, JR, OR-R., AH, RS, NG, JS, JL, PH, NAN, JCS, ZB-J., KZ, KB, YL, RC, DP, ALR, AP, МБ и ЗСГ написал рукопись; А. и Л. генерировал рисунки и рецензировал и / или редактировал рукопись; J.R., O.R.-R., A.H., R.S., N.G., J.S., J.L., P.H., N.A.N., J.C.S., Z.B.-J., K.Z., K.B., Y.L., R.C., D.P., A.L.R., A.P., M.B. и Z.S.G. участвовал в обсуждении и предоставил критический обзор и / или исправление рукописи. Все другие соавторы, не входящие в состав группы авторов, рассмотрели рукопись и одобрили ее отправку для публикации.Контакты главных исследователей соответствующих TMC, TTD или HIVE указаны первыми в каждом разделе.
Органы тела: карты и диаграммы
Органы вашего тела варьируются от мозга, сердца, печени, кожи, легких, почек, кишечника, желудка, мочевого пузыря и т. Д. Всего в вашем теле насчитывается 80 органов. все они выполняют разные функции и используют.
Вы когда-нибудь задумывались, какие основные органы тела и где они расположены? В теле много органов, всего их более семидесяти, поэтому, если мы хотим затронуть что-либо в этой статье, мы хотим ограничить их только основными органами.К основным органам тела относятся:
- головной мозг
- легкие
- печень
- мочевой пузырь
- почки
- желудок
- сердце
- кишечник
- мышцы
- кожа
В отношении органов тела
Одна важная вещь, о которой следует помнить при продвижении вперед, — это то, что не существует идеального определения органа. Органы — это, по сути, группы из миллионов и миллионов клеток, которые работают вместе для выполнения определенной функции.Таким образом, то, что считается органом, может меняться в зависимости от того, с кем вы разговариваете. Описанные ниже органы признаются большинством людей как их собственные отдельные органы.
Фото: Патрик Дж. Линч; иллюстратор; К. Карл Яффе; MD; кардиологЦентр продвинутых учебных материалов Йельского университета
Медицинские иллюстрации Патрика Линча, созданные для мультимедийных обучающих проектов Медицинской школой Йельского университета, Центром передовых учебных материалов, 1987-2000 гг.
Патрик Дж.Линч, https://coastfieldguides.com/ Creative Commons Attribution 2.5 Лицензия 2006
Мозг
Мозг расположен внутри черепа и служит центром управления всем телом. Мозг отвечает за все наши эмоции и действия, а также за мысли, ощущения, речь, эмоции и память. Мозг является центром всей нервной системы, и он получает обратную связь от других органов через различные нервы, которые проходят по всему телу. Остальные органы тела можно рассматривать как вспомогательные системы для мозга.
Фото: Анатомия и физиология, веб-сайт Connexions. https://openstax.org/books/anatomy-and-physiology/pages/1-introduction, 19 июня 2013 г., OpenStax College, CC-BY-SA 3.0Легкие
Легкие человека — это пара органов, которые находятся по обеим сторонам груди. Губчатая ткань легких наполняется вдыхаемым воздухом благодаря системе ветвей, называемых бронхами. Затем бронхи делятся на более мелкие ветви, известные как бронхиолы. В конце этих бронхиол находятся мешочки, содержащие воздух, называемые альвеолами.Воздух, удерживаемый альвеолами, всасывается в кровоток и попадает в другие клетки тела. Углекислый газ выводится из дезоксигенированной крови и выдыхается альвеолами.
Печень
Фото: Пирсон Скотт Форесман — Архивы Пирсона Скотта Форесмана, подаренные Фонду Викимедиа Этот файл был извлечен из другого файла: PSF L-540002.png, Public Domain, https://commons.wikimedia.org /w/index.php?curid=3583952, Public DomainПечень — довольно большой орган, расположенный в правой части желудка.Есть две половины печени, левая и правая доли. Прямо под печенью находятся желчный пузырь и поджелудочная железа. Печень работает вместе с поджелудочной железой и желчным пузырем, поглощая, переваривая и обрабатывая потребляемую пищу. Основная функция печени — фильтровать кровь, которая поступает через пищеварительный тракт, и фильтровать ее, прежде чем она попадет в другие части тела. Печень также занимается детоксикацией вредных химикатов, производством белка для свертывания крови и выделением желчи.
The Bladder
Фото: Пользователь: Lennert B — собственное создание с использованием Adobe Photoshop 7.0 и изображение: gray621.png в качестве источника, CC BY 2.5, https://commons.wikimedia.org/w/index.php ? curid = 778398, CC-BY 2.5Мочевой пузырь состоит из мышечной ткани и расположен прямо над лобковой костью и немного позади нее. Мочевой пузырь способен растягиваться, чтобы вместить жидкость, но когда он пуст, он размером примерно с грушу. Функция мочевого пузыря — удерживать мочу, а это означает, что люди могут лучше контролировать частоту мочеиспускания.Мочевой пузырь обычно может вместить от 400 до 600 мл мочи, в зависимости от размера. Мышцы мочевого пузыря сжимаются, вытесняя мочу из мочевого пузыря по трубке, называемой уретрой, и из тела.
Почки
Почки образуют пару, как и легкие. Почки имеют форму бобов и находятся прямо под грудной клеткой с обеих сторон тела. Почки отвечают за очистку организма и удаление из него продуктов жизнедеятельности, а также за регулирование артериального давления.Они помогают поддерживать правильный уровень важных химических веществ, таких как натрий и калий, а также создают гормон, который стимулирует производство красных кровяных телец.
Фото: By Indolences создал его в английской Википедии. Это SVG-изображение было создано Medium69. Это изображение SVG создано на уровне Medium69. Пожалуйста, укажите это: Уильям Крошот — фотография полиции США, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1521879, Public DomainThe Stomach
Как и мочевой пузырь, желудок является еще одним мышечным органом.Живот находится на левой стороне тела в верхней части живота. Работа желудка — принимать пищу, поступающую из пищевода, и переваривать ее. Мышечный клапан контролирует поступление пищи из пищевода в желудок. Желудок выделяет пищеварительные ферменты и кислоты, растворяющие пищу, и мышцы желудка периодически сокращаются. Это сокращение происходит для сбивания пищи и помогает пищеварительным ферментам расщеплять пищу. Небольшая структура, называемая пилорическим сфинктером, отвечает за управление перемещением пищи из желудка в тонкий кишечник.
Кишечник
Кишечник находится между желудком и анусом, и его задача — транспортировать переваренную пищу между этими двумя областями. Кишечник обычно делится на два отдела: толстый кишечник и тонкий кишечник. Тонкая кишка поглощает большую часть пищи, которую люди принимают, а то, что не может быть поглощено (например, вода), попадает в толстую кишку. Работа толстой кишки состоит в том, чтобы абсорбировать воду, прошедшую через тонкий кишечник, и транспортировать твердые отходы в задний проход для утилизации.
Фото: ZooFari — собственная работа Вспомогательные ссылки ↑ [1] (кэш) ↑ [2] (кеш), CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=9841860Сердце
Человеческое сердце находится слева от грудины и размером с кулак. Сердце отвечает за перекачку крови по всему телу, используя сложную систему вен и артерий. Сердце состоит из четырех различных камер: правого предсердия, левого предсердия, правого желудочка и левого желудочка.Работа правого предсердия состоит в том, чтобы принимать кровь, которая поступает из вен, и направлять ее в правый желудочек, который затем забирает эту кровь и отправляет ее в легкие, где она наполняется кислородом. Затем левое предсердие получает свежую кислородсодержащую кровь и перемещает ее в левый желудочек, где кровь перекачивается в другие части тела.
Кожа
Фото: правительство США, общественное достояниеКожа — самый большой орган тела, состоящий из примерно 20 квадратных футов кожи у обычного человека.Основная функция кожи — регулировать температуру тела, позволять нам прикасаться к вещам и защищать тело от потенциально опасных микробов и элементов. Кожа состоит из трех основных слоев: эпидермиса, дермы и гиподермы.
Эпидермис — это внешний слой кожи, который действует как водостойкий барьер. В дерме находятся волосяные фолликулы, потовые железы и соединительная ткань. Подкожная клетчатка или гиподерма состоит из соединительной ткани и жира.
Была ли эта статья полезной?
😊 ☹️ Приятно слышать! Хотите больше научных тенденций? Подпишитесь на нашу рассылку новостей науки! Нам очень жаль это слышать! Мы любим отзывы 🙂 и хотим, чтобы вы внесли свой вклад в то, как сделать Science Trends еще лучше.Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, 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.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
CytoCensus: картирование идентичности и деления клеток в тканях и органах с использованием машинного обучения
Abstract
Основной проблемой клеточной биологии и биологии развития является автоматическая идентификация и количественное определение клеток в сложных многослойных тканях.Мы разработали CytoCensus: легко развертываемую реализацию контролируемого машинного обучения, которая расширяет удобное двухмерное обучение пользователей «наведи и щелкни» до трехмерного обнаружения ячеек в сложных наборах данных с плохо определенными границами ячеек. В тестах на этих наборах данных CytoCensus превосходит другое бесплатное программное обеспечение для анализа изображений по точности и скорости обнаружения клеток. Мы использовали CytoCensus для подсчета стволовых клеток и их потомства, а также для количественной оценки отдельных клеточных делений из покадровой видеозаписи эксплантированного мозга личинок Drosophila , сравнивая фенотипы дикого типа и мутантные.Мы дополнительно проиллюстрируем общую полезность и будущий потенциал CytoCensus, проанализировав трехмерную организацию нескольких классов клеток в органоидах сетчатки у рыбок данио и распределение клеток в эмбрионах мыши. CytoCensus открывает возможность прямого и надежного автоматизированного анализа фенотипов развития в сложных тканях.
Резюме Град и др. . разработать CytoCensus, программное обеспечение для анализа изображений с контролируемым машинным обучением, которое позволяет «указывать и щелкать» для количественной идентификации определенных классов и делений клеток из больших многомерных наборов данных о сложных тканях.Они демонстрируют его полезность при анализе сложных фенотипов развития у живых эксплантированных личинок головного мозга Drosophila , эмбрионов млекопитающих и органоидов рыбок данио. Кроме того, в сравнительных тестах они показывают значительное улучшение производительности по сравнению с существующим простым в использовании программным обеспечением для анализа изображений.
Основные моменты
CytoCensus: машинное обучение количественное определение типов клеток в сложных трехмерных тканях
Анализ скорости деления отдельных клеток из фильмов о живых Дрозофила Мозг в 3D
Разнообразные приложения в анализе развития тканей и органоидов позвоночных
Превосходит другие программы для анализа изображений по тестируемым сложным наборам данных с низким SNR
Сноски
Рукопись была значительно переработана, чтобы сосредоточить внимание как на CytoCensus (ранее — QBrain), так и на новых улучшенных образцах (Drosophila, Mouse, Zebrafish) с уменьшенным акцентом на характеристику Syncrip.
3D-картирование тела может идентифицировать, лечить органы и клетки, поврежденные в результате медицинских состояний
Команда из Университета Пердью создала тканевую основу для лечения органов и клеток, поврежденных раком и другими заболеваниями.
WEST LAFAYETTE, Ind. — Медицинские достижения могут потребовать физических затрат. Часто после диагностики и лечения рака и других заболеваний органы и клетки пациентов могут оставаться исцеленными, но поврежденными в результате заболевания.
Фактически, один из самых быстрорастущих рынков медицины — лечение и / или замена уже обработанных органов и клеток, которые остаются поврежденными раком, сердечно-сосудистыми заболеваниями и другими медицинскими проблемами. Ожидается, что к 2022 году мировой рынок тканевой инженерии достигнет 11,5 миллиардов долларов. На этом рынке задействованы исследователи и ученые-медики, работающие над восстановлением тканей, поврежденных некоторыми из самых изнурительных видов рака и болезней в мире.
Перед рынком остается одна большая проблема: как отслеживать и постоянно тестировать работу сконструированных тканей и клеток для замены поврежденных.Исследователи из Университета Пердью разработали технологию трехмерного картирования, позволяющую отслеживать и отслеживать поведение сконструированных клеток и тканей и повышать вероятность успеха пациентов, которые уже столкнулись с изнурительным заболеванием. Технология опубликована в выпуске ACS Nano от 19 июня.
Команда Университета Пердью разработала технологию трехмерного картирования тела, которая помогает лечить органы и клетки, поврежденные раком и другими медицинскими проблемами. (Запасное фото) Скачать изображение«Я надеюсь помочь миллионам нуждающихся людей», — сказал Чи Хван Ли, доцент кафедры биомедицинской инженерии и машиностроения инженерного колледжа Пердью, возглавляющий исследовательскую группу.«Тканевая инженерия уже дает новую надежду на лечение трудноизлечимых заболеваний, а наши технологии открывают еще больше возможностей».
Команда Purdue создала тканевый каркас с матрицами датчиков в штабелируемой конструкции, которые могут контролировать электрофизиологическую активность клеток и тканей. Технология использует информацию для создания 3D-карт для отслеживания активности.
«Это устройство предлагает расширенный набор потенциальных возможностей для мониторинга функции клеток и тканей после хирургической трансплантации больных или поврежденных тел», — сказал Ли.«Наша технология предлагает разнообразные возможности для измерения и работает во влажных внутренних средах тела, которые обычно неблагоприятны для электронных инструментов».
Ли сказал, что устройство Purdue представляет собой сверхплавучую основу, которая позволяет всей структуре оставаться на плаву в среде для культивирования клеток, обеспечивая полную изоляцию всего электронного инструмента от влажных условий внутри тела.
Ли и его команда работали с Шерри Харбин, профессором школы биомедицинской инженерии Уэлдона в Пердью, над испытанием устройства в терапии стволовыми клетками с потенциальным применением в регенеративном лечении заболеваний.
Их работы совпадают с празднованием гигантских прыжков Purdue, отмечая глобальные достижения в области здравоохранения в рамках 150-летия Purdue. Здоровье, включая мониторинг и лечение заболеваний, — одна из четырех тем фестиваля идей, который проводится в рамках ежегодного празднования, призванного продемонстрировать Purdue как интеллектуальный центр, решающий реальные проблемы.
Ли и другие исследователи работали с Purdue Research Foundation Office of Technology Commercialization , чтобы запатентовать новое устройство.
О бюро коммерциализации технологий Purdue
Purdue Research Foundation Управление коммерциализации технологий управляет одной из самых всеобъемлющих программ передачи технологий среди ведущих исследовательских университетов США. Услуги, предоставляемые этим офисом, поддерживают инициативы экономического развития Университета Пердью и приносят пользу академической деятельности университета. Офисом управляет фонд Purdue Research Foundation, получивший в 2016 году премию университетов за инновации и экономическое процветание от Ассоциации государственных университетов и университетов, получивших земельные гранты.Для получения дополнительной информации о возможностях финансирования и инвестирования в стартапы, основанные на инновациях Purdue, свяжитесь с Purdue Foundry по адресу [email protected]. Для получения дополнительной информации о лицензировании инноваций Purdue обращайтесь в Управление коммерциализации технологий по адресу [email protected]. Purdue Research Foundation — это частный некоммерческий фонд, созданный для продвижения миссии Purdue University.
Сценарист: Крис Адам, 765-588-3341 , cladam @ prf.org
Источник: Чи Хван Ли, [email protected]
Примечание для журналиста: Видео доступно по адресу https://youtu.be/Ob5luirLw18
Аннотация
Сенсорный каркас, интегрированный с микропористым губчатым ультрабуемом для долгосрочного трехмерного картирования клеточного поведения и функций
Хёнджун Ким, Мин Ку Ким, Ханмин Чан, Бонджун Ким, Дон Рип Ким и Чи Хван Ли
Мониторинг клеточного поведения и функций в реальном времени с помощью сенсорных каркасов может оказать глубокое влияние на фундаментальные исследования лежащих в основе биофизики и моделирования заболеваний.Хотя количественное измерение прогностических данных для тестов in vivo и физиологически релевантная информация в этих контекстах важны, долгосрочный надежный мониторинг клеточных функций в трехмерной (3D) среде ограничен требуемым набором в условиях влажной клеточной культуры, которые являются неблагоприятно для настроек электронных приборов. Здесь мы представляем сверхплавучий трехмерный инструментальный каркас, который может оставаться на плаву на поверхности культуральной среды и тем самым обеспечивает благоприятные условия для всех электронных компонентов в воздухе, в то время как клетки находятся и растут под ними.Эта настройка позволяет записывать с высокой точностью электрический импеданс между ячейкой и подложкой и электрофизиологические сигналы в течение длительного периода времени (недели). Комплексные исследования in vitro показывают полезность этой платформы в качестве эффективного инструмента для скрининга лекарств и разработки тканей.
Органы и опера: географическое распространение
Для создания цифровых карт, эффективных в том виде, в котором мы хотим, чтобы они были, в первую очередь полезно критиковать «нормальные» карты — статические, печатные карты — и анализировать, как они соответствуют или не соответствуют нашим представлениям о какие карты должны уметь делать.
Карта выше, взятая из Atlas Historique de la Musique , показывает географическое распространение использования органов в западноевропейских церквях с акцентом на 1–15 веках. Он отображает расширение использования органов с помощью цветных и фигурных маркеров, которые представляют города, в которых появился орган, и век, в котором инструмент прибыл в эти города.
Одно из ограничений карты, подобной этой, состоит в том, что разнообразие закодированных маркеров означает, что с первого взгляда трудно выделить тенденции, хотя некоторые из них становятся более ясными при более тщательном изучении (например, французские города стали использовать орган на столетия раньше большинства итальянских городов).Тем не менее, как и многие статические карты, особенно без видимого пояснительного текста, карта, кажется, порождает больше вопросов, чем ответов. Почему в современной Турции были места, где орган использовался задолго до городов Италии? Примечательно, что карта также не показывает какой-либо причинно-следственной связи или взаимосвязи между городами — остается задать вопрос, почему и как использование органа распространилось из одного места в другое.
По крайней мере, теоретически цифровые карты могут представлять информацию таким образом, чтобы прояснить эти вопросы и сделать тенденции более очевидными.Некоторые платформы могут отображать хронологическое развитие, что упрощает выявление общих тенденций изменения во времени без необходимости декодировать десятки маркеров. Я мог бы также представить себе цифровую карту, включающую информацию о взаимосвязи между различными пространствами: стрелки могут показывать, например, как орган распространялся из одного города в другой.
Для нашего первого картографического проекта DUR класс создал несколько разных карт Google по разным исследовательским темам. Эли и я сосредоточились на картографировании происхождения и распространения оперы в Европе в соответствии с графиком европейских оперных премьер в словаре New Grove Online.Использование этого источника позволило нам сосредоточиться на картографической стороне проекта, поскольку точки данных, по сути, были собраны для нас. Вдобавок, «тип» карты аналогичен типу печатной карты в Atlas Historique : обе показывают распространение определенного типа музыкального развития по Европе в течение нескольких столетий.
К сожалению, созданная нами карта Google Map еще не соответствует нашим высоким хронологическим задачам. Несмотря на то, что цветные маркеры были аспектом, который мы критиковали на приведенной выше печатной карте, мы в конечном итоге использовали аналогичную технику, чтобы показать изменения с течением времени, поскольку сами по себе Google Maps не включает функцию временной шкалы.Однако даже простая возможность уменьшения масштаба и изменения уровня видимых деталей представляет собой улучшение по сравнению с печатной картой, на которой десятки маркеров могут быть визуально подавляющими и трудными для сортировки. Сами всплывающие окна также имеют более удобную функцию на цифровой карте; здесь они включают информацию о композиторе, пьесе и театре. Было бы относительно легко расширить всплывающую функцию, включив в нее более описательный текст или изображения для каждой оперы.
CytoCensus, картирование идентичности и деления клеток в тканях и органах с использованием машинного обучения
Существенные изменения:
1) Авторы должны обсудить новизну своего подхода по отношению к аналогичным методам (Swiderska-Chadaj et al., 2018; Лян и др., 2019; Höfener et al., 2018).
Мы добавили ссылки и обсуждения по запросу. Мы изменили текст, чтобы отсылать к этим методам во Введении, поясняя, что они разделяют идею карты близости, но также подчеркнув, что наш метод нацелен на трехмерные микроскопические изображения.
Во введении:
«наш рабочий процесс обучения выводит карту« близости », аналогичную описанной в (Fiaschi et al., 2012, Swiderska-Chadaj et al., 2018, Liang et al., 2019, Höfener, 2018). Все эти подходы сосредоточены на двухмерных картах близости, в то время как CytoCensus использует трехмерные карты близости »(что более точно, как объясняется ниже).
Более подробно об этом мы поговорим в разделе «Материалы и методы»:
.«Используя аннотацию центров ячеек и предполагаемый размер ячеек, мы создаем начальную« карту близости »центров ячеек, аналогичную по концепции подходам оценки ядра плотности (Waithe, et al., 2016, Fiaschi et al., 2012 , Лемпицкий, Зиссерман, 2010).[…] Такие промежуточные карты по-разному описываются как карты близости (наш предпочтительный термин), карты плотности вероятности и P-карты, они хорошо рассмотрены в (Höfener, 2018) ».
2) Авторы предпочитают использовать подход случайного леса вместо использования глубокого обучения, который кажется наиболее эффективным методом для аналогичных задач и оправдывает этот выбор требованиями к оборудованию для глубокого обучения. Однако было бы важно понять, насколько большим будет падение точности по сравнению с глубоким обучением.
Чтобы ответить на этот комментарий, мы теперь предоставляем дополнительные сравнения с тестом сегментации вызовов отслеживания ячеек (более подробно описанным ниже), который позволяет напрямую сравнивать ряд методов, включая глубокое обучение.
Мы добавили дополнительное обсуждение, чтобы сделать наш выбор алгоритмов случайного леса более явным в тексте. По сути, случайный лес позволяет пользователю очень эффективно обучать инструмент, используя небольшой объем данных. Авторы Ilastik делают очень похожую мысль в своей недавней статье в Nature Methods (Berg et al., 2019).
В мотивации и дизайне:
«Для машинного обучения мы выбираем вариант случайных лесов с предварительно рассчитанными характеристиками изображения, что обеспечивает гораздо более быстрое обучение по сравнению с нейронными сетями на обычных компьютерах и с небольшой долей пользовательских аннотаций. Аналогичный подход используется в программном обеспечении для анализа изображений Ilastik (Berg et al., 2019) ».
А в Обсуждении:
«Там, где доступны обширные данные по обучению, соответствующее оборудование и опыт, пользователи должны рассмотреть возможность использования NN, например, описанных в Falk et al., 2019 из-за их превосходной способности использовать большие объемы обучающих данных. Однако использование нами двухмерного интерфейса «наведи и щелкни» (рисунок 2 — рисунок в приложении 1), чтобы упростить ручное аннотирование, с выводом трехмерной карты близости и выбором быстрого алгоритма машинного обучения, делает его быстрым и легким для пользователь может обучить и переобучить программу с минимальными усилиями ».
3) Авторы должны предоставить убедительный сравнительный анализ: a) При сравнении с методами сегментации изображений авторы должны предоставить современную схему постобработки, чтобы сделать справедливое сравнение.
Мы считаем, что лучший способ ответить на этот комментарий — это провести дополнительное сравнение с тестом сегментации Cell Tracking Challenge. Этот подход позволяет нам сравнивать результаты CytoCensus с различными современными методами, включая инструменты, использующие передовые схемы постобработки (более подробная информация в Ответе 3c).
b) Авторы должны сравнить с модулем подсчета клеток, доступным в Ilastik: https://www.ilastik.org/documentation/counting/counting.html
Модуль подсчета клеток Ilastik использует метод, аналогичный базовому методу CytoCensus, но предоставляет только двухмерные оценки подсчета. Для большинства биологических тканей, включая трехмерные ткани, которые мы тестировали, двухмерный подход неточен, поскольку он приводит к повторному обнаружению одних и тех же клеток в нескольких срезах. Мы рассмотрели этот комментарий рецензента, добавив явное объяснение этой проблемы в разделе «Результаты» рукописи:
«Ilastik Density Counting (который использует подход, связанный с CytoCensus) обещал подсчитывать NB в 2D, но не предназначен для работы в 3D или обнаружения клеточных центров (Berg et al., 2019) ».
А в Материалах и методах:
«В частности, модуль подсчета клеток Ilastik (Berg et al., 2019) выполняет двумерный подсчет плотности, метод, связанный с CytoCensus, но предоставляет только двухмерные оценки подсчета».
c) Авторы должны использовать данные испытаний для сравнения своих результатов: Проблема Data Science Bowl по ядерной сегментации (https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2018). Это проблема ядерной сегментации, но авторы могли сравнить свой метод с методами ведущего участника только в отношении точности обнаружения.
Набор данных и алгоритмы, предложенные рецензентом, подходят для сравнения 2D-методов, но, учитывая, что 3D-обнаружение является ключевой новинкой нашего подхода, мы считаем это сравнение неуместным. Мы изменили рукопись, чтобы подчеркнуть, что CytoCensus использует простые 2D-аннотации для извлечения трехмерных центров клеток (см. Ответы 1, 2, 3b).
Тем не менее, мы обращаемся к этому комментарию, предоставляя дополнительное сравнение с наборами данных 3D, доступными в тесте сегментации Cell Tracking Challenge (CTC) (Рисунок 3 — дополнение к рисунку 2B, см. Также Результаты), что позволяет нам напрямую сравнивать точность обнаружения с конкурентным состоянием. ультрасовременные подходы.Мы добавили результаты теста к рисунку 3 — добавлению к рисунку 2B. Этот сравнительный анализ показывает, что CytoCensus хорошо справляется со сложными задачами 3D с низким SNR по сравнению с тремя ведущими методами, перечисленными CTC, которые включают нейронные сети. На основе этих результатов мы добавили в раздел результатов следующее:
“ Для более общего сравнения с другими методами обнаружения и сегментации мы применили CytoCensus к трехмерным данным из теста Cell Tracking Challenge Segmentation Benchmark (Ulman et al., 2017, Маска и др., 2014). […] В целом CytoCensus успешно работает с протестированными наборами данных, используя небольшой объем обучения для достижения хороших результатов без необходимости использования специальных алгоритмов для набора данных для шумоподавления или разделения объектов ».
Мы также добавили новое описание в раздел «Материалы и методы»:
«Чтобы применить CytoCensus к наборам данных теста Cell Tracking Challenge Segmentation Benchmark, мы сделали субдискретизацию всех изображений в 2-4 раза перед обработкой, чтобы увеличить скорость обработки, хотя лучшие результаты могут быть достигнуты без понижающей дискретизации.[…] Код для вызова отслеживания ячеек, включая параметры, доступен на github.com/hailstonem/CTC_CytoCensus ».
4) Авторы предпочли не объяснять свой метод в основном тексте, что меня беспокоит, учитывая, что это основная тема. Авторы должны достаточно подробно описать свой метод в основном тексте.
Это хороший момент, который мы решили, переместив подробное объяснение метода в основной раздел «Материалы и методы».Кроме того, мы даем краткое объяснение в результатах.
5) В рукописи путаница между инструментами и методами. Программный инструмент может быть конкретной реализацией одного метода, но в большинстве случаев один инструмент (например, Ilastik) содержит ряд методов. Авторы должны ссылаться как на инструмент, так и на метод, особенно когда они обсуждают сравнительный анализ. В частности, они сравнивают обнаружение с методами сегментации, которые не являются строгими.
Это хороший момент, который мы рассмотрели, указав в тексте рукописи и в подписях к рисункам соответствующие ссылки на методы (метод классификации пикселей Ilastik и метод CytoCensus) и программные инструменты (Ilastik, CytoCensus).
[Примечание редакции: до принятия были предложены дальнейшие исправления, как описано ниже.]
Рецензент № 2:
[…]
1) Как упоминалось в моем предыдущем обзоре, я все еще не согласен с тем, как результаты представлены на рисунке 3: авторы сравнивают свои результаты с Ilastik. Конкретно, они используют Ilastik для сегментации ячеек (посредством классификации пикселей). На втором этапе они вычисляют центры ячеек из этого результата сегментации как центры связанных компонентов.Пример этого показан на рисунке 3B ‘(2 кавычки, вверху справа) и соответствующая статистика на рисунке 3B’ (4 кавычки, внизу слева). Проблема с этим тестом заключается в том, что это не разумный подход для обнаружения центров ячеек. По этой причине я считаю, что это сравнение вводит в заблуждение и не должно публиковаться таким образом. Обычно перед вычислением центров всегда можно попытаться применить хотя бы некоторую простую постобработку для разделения объектов. Авторы провели этот дополнительный анализ (цитируется в тексте) в исправленной версии рукописи и получили 0.88 ± 0,09 против 0,98 ± 0,05 с CytoCensus. Это правильный результат, который нужно сообщить. Разница менее разительна, но она также более реалистична и в конечном итоге убедит читателей больше, чем та версия, которая в настоящее время содержится в рукописи. Поэтому я требую, чтобы рисунок 3B ‘(4 кавычки, внизу слева) и Рисунок 3B’ (2 кавычки, вверху справа) были заменены соответствующими цифрами из этого более реалистичного сценария. Сравнение с классификацией пикселей Ilastik без постобработки следует исключить.
Мы внесли изменения, которые запрашивал рецензент 2, но хотели бы отметить следующее:
Мы согласны с рецензентом, что (с точки зрения анализа изображений) наше сравнение с Ilastik с постобработкой более справедливо и более представительно для типичных конвейеров анализа, выполняемых теми, кто имеет опыт анализа изображений, чем сравнение прямых результатов Ilastik и CytoCensus более наивным пользователем программного обеспечения. Поэтому мы внесли изменения, запрошенные рецензентом.Однако мы хотели бы отметить, что наше первоначальное сравнение (с Ilastik без постобработки, оценка F1: 0,21 ± 0,13) более представительно того, как наивный пользователь без предварительного опыта анализа изображений может подойти к проблеме.
2) Что касается результатов, представленных на рисунке 3 — приложение к рисунку 2, авторы также должны указать рейтинг своего метода (в рейтинге x из N участников).
Мы внесли изменения, предложенные рецензентом 2.Пожалуйста, обратитесь к пересмотренному рисунку 3, рисунку 3 — добавлению к рисунку 2 и тексту рукописи, где указаны точные изменения.
https://doi.org/10.7554/eLife.51085.sa2 .