Форма 1152019 как правильно заполнить: 404 | Банк России

Содержание

спорные вопросы процедуры обжалования участниками действий заказчиков по 223-ФЗ и 44-ФЗ

\n
Своевременное обращение в УФАС
\n

Примеры

\n
    \n
  • 223-ФЗ. Решение Чувашского УФАС по делу № 021/07/3-7814/2019 от 15.11.2019.
  • \n
\n

В антимонопольную службу обратился участник закупки с жалобой на действия заказчика при проведении запроса котировок на оказание клининговых услуг в электронной форме. По мнению инициатора обращения, организатор торгов неправомерно отклонил его заявку. При рассмотрении дела комиссия УФАС установила, что согласно ч. 4 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции обжалование действий (бездействия) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии в антимонопольном органе в порядке, установленном настоящей статьей, допускается не позднее 10 дней со дня подведения итогов торгов либо в случае, если предусмотрено размещение результатов торгов на сайте в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», со дня такого размещения, за исключением случаев, предусмотренных настоящим ФЗ. В соответствии с информацией, размещенной в ЕИС, итоговый протокол по названной закупке размещен 11.10.2019. Жалоба участника закупки поступила в антимонопольный орган 06.11.2019, т. е. с нарушением сроков для обжалования, предусмотренных Законом о защите конкуренции. В своем решении комиссия УФАС пришла к выводу оставить обращение инициатора жалобы без рассмотрения.

\n
    \n
  • 44-ФЗ. Решение № 1635/09 Челябинского УФАС от 13.02.2019.
  • \n
\n

В комиссию УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона на оказание услуг по разработке проектной документации объекта капитального строительства непроизводственного назначения. При рассмотрении данного обращения антимонопольный орган указал, что согласно 44-ФЗ жалоба на положения документации и (или) извещения о проведении электронных процедур, закрытых электронных процедур может быть подана участником закупки до окончания срока подачи заявок на участие в таких процедурах. При этом в случае, если обжалуемые действия (бездействие) совершены после начала рассмотрения заявок на участие в электронной процедуре, обжалование данных действий (бездействия) может осуществляться только участником закупки, подавшим заявку на участие в электронной процедуре. Дата и время окончания подачи заявок на участие в электронном аукционе 08.08.2018, а жалоба участника поступила в УФАС 11.02.2019. В своем решении комиссия УФАС пришло к выводу, что обращение заявителя направлено в контролирующий орган по истечении установленного срока обжалования действий заказчика с нарушением требований ч. 4 ст. 105 Закона о контрактной системе, является основанием для возврата указанной жалобы.

\n\n

Вывод: для того чтобы антимонопольный орган принял к производству жалобу участника, ее следует подавать в установленные законом сроки.

\n\n
Соблюдение правил подведомственности при обращении в контролирующие органы
\n

Примеры

\n
    \n
  • 223-ФЗ. Решение УФАС по Камчатскому краю по делу № 041/01/18.1-78/2019 от 14.09.2019.
  • \n
\n

В комиссию УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении аукциона в электронной форме, участниками которого могут быть только субъекты малого и среднего предпринимательства, на проведение технического диагностирования, экспертизы промышленной безопасности, определение возможности продления срока безопасной эксплуатации оборудования, работающего под избыточным давлением. В своем обращении заявитель указал, что в назначенное время проведения электронного аукциона статус процедуры был «в ожидании аукциона», и у него отсутствовала техническая возможность подавать ценовые предложения на ЭТП. При рассмотрении дела комиссия УФАС установила, что при поступлении обращения о нарушении законодательства РФ о размещении заказов, а также в случае подачи участником размещения заказа жалобы на действия (бездействие) оператора электронной площадки территориальный орган передает такое обращение и/или жалобу по подведомственности в центральный аппарат ФАС России для рассмотрения по существу в порядке, установленном п. 3.8 Административного регламента (утв. Приказом ФАС от 14 ноября 2007 № 379). В своем решении антимонопольная служба признала жалобу участника закупки необоснованной и направила ее для рассмотрения по существу в ФАС России.

\n
    \n
  • 44-ФЗ. Решение Ярославского УФАС по делу № 076/06/44-115/2019 от 25.04.2019.
  • \n
\n

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия оператора электронной площадки в части блокирования денежных средств по электронным аукционам. При рассмотрении данного обращения антимонопольный орган установил, что согласно п. 3.9 Административного регламента ФАС по исполнению государственной функции по рассмотрению жалоб, утвержденного Приказом ФАС России от 19 ноября 2014 г. № 727/14, ФАС России рассматривает жалобы на действия (бездействие) оператора электронной площадки, в том числе связанные с аккредитацией участника. Согласно п. 3.12 вышеназванного регламента в случае подачи участником размещения заказа в территориальный орган жалобы, подлежащей рассмотрению в ФАС России или в другом территориальном органе, такое обращение передается для рассмотрения по существу соответственно в ФАС России или соответствующий территориальный орган, при этом копия жалобы направляется факсимильной связью или электронной почтой не позднее следующего рабочего дня после дня поступления жалобы. По итогам рассмотрения жалобы территориальный антимонопольный орган передал вышеуказанную жалобу по подведомственности.

\n\n

Вывод: действия (бездействие) оператора электронной площадки рассматривают не территориальные органы, а ФАС России.

\n\n
Нарушение требований оформления жалобы при подачи в ФАС
\n

Примеры

\n
    \n
  • 223-ФЗ. Решение УФАС по Удмурдской республике по делу АА08-12/2018-142 Ж от 09.01.2019.
  • \n
\n

В УФАС поступила жалоба поставщика на действия закупочной комиссии при проведении запроса предложений на поставку вертикально-фрезерного обрабатывающего центра с ЧПУ. \tВ своем обращении участник указывает на то, что заказчик неправомерно произвел расчет баллов по критерию «наличие опыта поставки аналогичного технологического оборудования». При рассмотрении дела антимонопольная служба установила, что согласно ч. 8 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции жалоба подписывается заявителем или его представителем. К обращению, поданному представителем заявителя, должны быть приложены доверенность или иной подтверждающий полномочия представителя заявителя документ. В соответствии с п. 2 ч. 9 ст. 18.1 названного ФЗ жалоба возвращается заявителю в случае, если она не подписана или подписана лицом, полномочия которого не подтверждены документами. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу, что обращение поставщика подписано генеральным директором, право которого на совершение подобных действий ничем не подтверждено, в связи с чем жалоба участника была оставлена без рассмотрения.

\n
    \n
  • 223-ФЗ. Решение Крымского УФАС по делу № 06/1170-18 от 11.04.2018.
  • \n
\n

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении запроса котировок на выполнение работ по фото- и видеофиксации строительных работ. При рассмотрении этого обращения комиссия антимонопольного органа установила, что ч. 1 ст. 6 ФЗ «Об электронной подписи» (далее — 63-ФЗ) определено, что информация в электронной форме, подписанная квалифицированной электронной подписью, признается электронным документом, равнозначным документу на бумажном носителе, подписанному собственноручной подписью. Жалоба участника процедуры подана в УФАС с использованием электронной почты. При этом обращение не содержит электронную цифровую подпись, что, в свою очередь, свидетельствует о несоблюдении заявителем требований ч. 1 ст. 6 63-ФЗ. Антимонопольная служба в своем решении пришла к выводу, что жалоба участника процедуры подана с нарушением требований, предусмотренных чч. 6, 8 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции (далее — 135-ФЗ), ч. 1 ст. 6 63-ФЗ, что согласно ч. 9 ст. 18.1 135-ФЗ является основанием для возврата обращения заявителю без рассмотрения.

\n
    \n
  • 44-ФЗ. Решение о возвращении жалобы Ярославского УФАС по делу № 076/06/69-525/2019 от 18.09.2019.
  • \n
\n

В антимонопольный орган поступила жалоба участника закупки на действия аукционной комиссии заказчика при проведении электронного аукциона на право заключения муниципального контракта на выполнение работ по ремонту автодороги. Комиссия УФАС установила, что согласно ст. 105 44-ФЗ жалоба подписывается подающим ее лицом или его представителем. К обращению, поданному представителем, должны быть приложены доверенность или иной подтверждающий его полномочия на подписание документа. В соответствии с ч. 1 ст. 6 ФЗ «Об электронной подписи» информация в электронной форме, подписанная квалифицированной электронной подписью, признается электронным документом, равнозначным документу на бумажном носителе, подписанному собственноручной подписью, и может применяться в любых правоотношениях в соответствии с законодательством РФ. Жалоба участника закупки подана в УФАС посредством заполнения формы обращения на официальном сайте ФАС России. Данная жалоба не содержит электронной подписи заявителя. Антимонопольным органом принято решение о возврате поданного обращения заявителю без рассмотрения на основании пп. 1, 2 ч. 11 ст. 105 44-ФЗ.

\n\n

Вывод: при направлении жалобы в антимонопольный орган необходимо соблюсти порядок ее оформления, в случае необходимости подписать ЭП и направить документы, подтверждающие полномочия лица на совершение таких действий.

\n\n
Повторное обращение в ФАС по одним и тем же основаниям
\n

Примеры

\n
    \n
  • 223-ФЗ. Решение Санкт-Петербургского УФАС по жалобе № Т02-153/18 от 11.08.2019.
  • \n
\n

В антимонопольный орган поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении открытого запроса предложений на определение лучших условий поставки спецодежды и спецобуви. Инициатор обращения оспаривает отклонение его заявки на участие в закупке согласно решению закупочной комиссии заказчика. При рассмотрении дела антимонопольный орган установил, что ст. 18.1 135-ФЗ установлено, что комиссия прекращает рассмотрение жалобы в случае наличия вступившего в законную силу судебного акта, в котором содержатся выводы о наличии или об отсутствии нарушения в обжалуемых действиях (бездействии) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии, или случай, если антимонопольным органом принято решение относительно обжалуемых действий (бездействия) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии. Согласно имеющейся копии резолютивной части решения ранее антимонопольной службой была рассмотрена и признана необоснованной жалоба инициатора рассматриваемого обращения на действия организатора торгов при проведении вышеуказанной процедуры. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу об отсутствии у комиссии полномочий по рассмотрению по существу жалобы участника процедуры.

\n
    \n
  • 44-ФЗ. Решение УФАС по Республике Алтай по делу № 208-К/19 от 07. 10.2019.
  • \n
\n

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона по выполнению строительных работ детского сада. Инициатор обращения считает, что установленные заказчиком в аукционной документации требования к информации, обязательной для закрепления в банковской гарантии, не соответствуют действующему законодательству. При рассмотрении дела антимонопольный орган установил, что неделей ранее данный участник уже обращался в УФАС с жалобой на действия организатора торгов при осуществлении вышеназванной закупки с идентичным доводом. Решение по первой жалобе, которую контролирующий орган признал необоснованной, находится в процессе изготовления. По итогам рассмотрения антимонопольный орган согласно п. 4 ч. 11 ст. 105 44-ФЗ отказал участнику в удовлетворении повторно заявленных требований.

\n\n

Вывод: наличие судебного акта, в котором содержатся выводы о наличии или об отсутствии нарушения в обжалуемых действиях (бездействии) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии лишает возможности участника еще раз направить жалобу в антимонопольный орган.

\n\n
Указание в жалобе всех необходимых сведений
\n

Примеры

\n
    \n
  • ФЗ № 223-ФЗ. Решение о возврате жалобы Челябинского УФАС от 21.11.2017.
  • \n
\n

В комиссию УФАС поступила жалоба поставщика на действия заказчика при проведении запроса предложений на выполнение работ по возведению, содержанию, демонтажу новогоднего ледового городка. При рассмотрении обращения комиссия УФАС установила, что к обращению участника процедуры не приложены документы, подтверждающие полномочия лица, подписавшего жалобу, а также не указаны: наименование, место нахождения, почтовый адрес, номер контактного телефона организатора торгов, уполномоченного органа, действия (бездействие) которых обжалуются; наименование, сведения о месте нахождения заявителя, почтовый адрес, номер факса. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу, что поданная жалоба не соответствует требованиям, установленным ст. 18.1 Закона о защите конкуренции.

\n
    \n
  • 44-ФЗ.
    Решение Оренбургского УФАС по делу № 056/06/67-188/2019 от 30.04.2019.
  • \n
\n

В антимонопольную службу поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона на благоустройство общественной территории парка. Комиссия УФАС установила, что согласно ч. 8 ст. 105 44-ФЗ жалоба на действия (бездействие) заказчика, уполномоченного органа, уполномоченного учреждения, специализированной организации, комиссии по осуществлению закупок, ее членов, должностного лица контрактной службы, контрактного управляющего, оператора электронной площадки, оператора специализированной электронной площадки (далее также — жалоба) должна содержать наименование, фирменное наименование (при наличии), место нахождения (для юридического лица), фамилию, имя, отчество (при наличии), место жительства (для физического лица), почтовый адрес, номер контактного телефона лица, действия (бездействие) которого обжалуются (при наличии такой информации). В обращении заявителя отсутствуют какие-либо сведения о лице, действия которого обжалуются.

В своем решении комиссия УФАС пришла к выводу, что жалоба участника не соответствует установленным 44-ФЗ требованиям к содержанию жалобы.

\n\n

Вывод: при подготовке жалобы следует не упускать из виду предоставление всех необходимых сведений, в том числе: адрес, телефон, наименование организаций и т. д.

\n\n

Таким образом, соблюдая нормы действующего законодательства и правила направления жалоб в контролирующие органы, можно избежать многих ошибок, которые не позволят участникам закупок защитить свои права и интересы в органах ФАС.», «url» : «https://otc.ru/academy/sales/articles/praktika-fas-spornye-voprosy-procedury-obzhalovaniya-uchastnikami-dejstvij-zakazchikov», «publisher» : { «@type» : «Organization», «name» : «otc.ru» } }

Елена Бусарова

Независимый эксперт по закупкам
Специализация: закупки

дата: 14.01.2020

Принимая участие в закупочных процедурах, многие поставщики (подрядчики, исполнители) сталкиваются с органами ФАС при отстаивании собственных прав и законных интересов. Для того чтобы надлежащим образом направить жалобу в контролирующий орган, участники должны следовать нормам действующего законодательства, регулирующим такой порядок обращения. Однако не всегда удается все сделать правильно и своевременно, особенно на первоначальных этапах работы в закупочной деятельности. Рассмотрим несколько примеров ошибок, которые допускают поставщики при обращении в ФАС.


Содержание:
  1. Контрагент не подавал заявку на участие в закупке
  2. Своевременное обращение в УФАС
  3. Соблюдение правил подведомственности при обращении в контролирующие органы
  4. Нарушение требований оформления жалобы при подачи в ФАС
  5. Повторное обращение в ФАС по одним и тем же основаниями
  6. Указание в жалобе всех необходимых сведений

Контрагент не подавал заявку на участие в закупке

Примеры

  • 223-ФЗ. Решение УФАС по Ямало-Ненецкому автономному округу № 07-01/18.1(223)/27-2018 от 10. 04.2018.

В УФАС поступила жалоба подрядчика при проведении запроса предложений по выполнению работ по сбору, транспортированию, обезвреживанию и утилизации отходов бурения, образующихся при строительстве скважин. По мнению инициатора обращения, решение комиссии заказчика о допуске и признании победителем участника тендера не соответствует требованиям законодательства и закупочной документации. При рассмотрении дела антимонопольная служба установила, что согласно ст. 18.1 Закона о защите конкуренции жалоба может быть подана либо лицом, подавшим заявку на участие в торгах, либо лицом, не подавшим заявку на участие в торгах в случае, если обжалуется порядок размещения информации о проведении торгов либо порядок подачи заявок на участие в торгах. В соответствие с ч. 11 ст. 3 223-ФЗ, в случае, если обжалуемые действия (бездействие) совершены заказчиком, комиссией по осуществлению закупок, оператором электронной площадки после окончания установленного в документации о конкурентной закупке срока подачи заявок на участие в закупке, обжалование таких действий (бездействия) может осуществляться только участником закупки, подавшим заявку на участие в закупке.

Однако заявитель не является участником торгов. На основании этого комиссия УФАС в своем решении пришла к выводу, что правом обратится с жалобой на нарушения по содержательной части закупочной процедуры имеет только лицо, подавшее заявку на участие в ней.

  • 44-ФЗ. Решение УФАС по Республике Татарстан по делу № 016/06/14-986/2019 от 05.07.2019

В антимонопольный орган поступила жалоба поставщика на действия заказчика при проведении электронного аукциона на поставку светодиодного экрана. По мнению заявителя, организатор процедуры необоснованно не применил Постановление Правительства РФ от 26 сентября 2016 г. № 968 . При рассмотрении дела, комиссия УФАС установила, что жалоба на положения документации и (или) извещения о проведении электронных процедур, закрытых электронных процедур может быть подана участником закупки до окончания срока подачи заявок на участие в таких процедурах. При этом в случае, если обжалуемые действия (бездействие) совершены после начала рассмотрения заявок на участие в электронной процедуре, закрытой электронной процедуре, обжалование данных действий (бездействия) может осуществляться только участником закупки, подавшим заявку на участие в электронной процедуре, закрытой электронной процедуре. Согласно протоколу рассмотрения заявок заявитель не является участником проводимой закупки. В своем решении комиссия УФАС на основании ч. 4 ст. 105 44-ФЗ пришла к выводу оставить жалобу без рассмотрения.

Вывод: не являясь участником закупки, контрагент не сможет обжаловать неправомерные действия заказчика.

Своевременное обращение в УФАС

Примеры

  • 223-ФЗ. Решение Чувашского УФАС по делу № 021/07/3-7814/2019 от 15.11.2019.

В антимонопольную службу обратился участник закупки с жалобой на действия заказчика при проведении запроса котировок на оказание клининговых услуг в электронной форме. По мнению инициатора обращения, организатор торгов неправомерно отклонил его заявку. При рассмотрении дела комиссия УФАС установила, что согласно ч. 4 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции обжалование действий (бездействия) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии в антимонопольном органе в порядке, установленном настоящей статьей, допускается не позднее 10 дней со дня подведения итогов торгов либо в случае, если предусмотрено размещение результатов торгов на сайте в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», со дня такого размещения, за исключением случаев, предусмотренных настоящим ФЗ.

В соответствии с информацией, размещенной в ЕИС, итоговый протокол по названной закупке размещен 11.10.2019. Жалоба участника закупки поступила в антимонопольный орган 06.11.2019, т. е. с нарушением сроков для обжалования, предусмотренных Законом о защите конкуренции. В своем решении комиссия УФАС пришла к выводу оставить обращение инициатора жалобы без рассмотрения.

  • 44-ФЗ. Решение № 1635/09 Челябинского УФАС от 13.02.2019.

В комиссию УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона на оказание услуг по разработке проектной документации объекта капитального строительства непроизводственного назначения. При рассмотрении данного обращения антимонопольный орган указал, что согласно 44-ФЗ жалоба на положения документации и (или) извещения о проведении электронных процедур, закрытых электронных процедур может быть подана участником закупки до окончания срока подачи заявок на участие в таких процедурах. При этом в случае, если обжалуемые действия (бездействие) совершены после начала рассмотрения заявок на участие в электронной процедуре, обжалование данных действий (бездействия) может осуществляться только участником закупки, подавшим заявку на участие в электронной процедуре.

Дата и время окончания подачи заявок на участие в электронном аукционе 08.08.2018, а жалоба участника поступила в УФАС 11.02.2019. В своем решении комиссия УФАС пришло к выводу, что обращение заявителя направлено в контролирующий орган по истечении установленного срока обжалования действий заказчика с нарушением требований ч. 4 ст. 105 Закона о контрактной системе, является основанием для возврата указанной жалобы.

Вывод: для того чтобы антимонопольный орган принял к производству жалобу участника, ее следует подавать в установленные законом сроки.

Соблюдение правил подведомственности при обращении в контролирующие органы

Примеры

  • 223-ФЗ. Решение УФАС по Камчатскому краю по делу № 041/01/18.1-78/2019 от 14.09.2019.

В комиссию УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении аукциона в электронной форме, участниками которого могут быть только субъекты малого и среднего предпринимательства, на проведение технического диагностирования, экспертизы промышленной безопасности, определение возможности продления срока безопасной эксплуатации оборудования, работающего под избыточным давлением. В своем обращении заявитель указал, что в назначенное время проведения электронного аукциона статус процедуры был «в ожидании аукциона», и у него отсутствовала техническая возможность подавать ценовые предложения на ЭТП. При рассмотрении дела комиссия УФАС установила, что при поступлении обращения о нарушении законодательства РФ о размещении заказов, а также в случае подачи участником размещения заказа жалобы на действия (бездействие) оператора электронной площадки территориальный орган передает такое обращение и/или жалобу по подведомственности в центральный аппарат ФАС России для рассмотрения по существу в порядке, установленном п. 3.8 Административного регламента (утв. Приказом ФАС от 14 ноября 2007 № 379). В своем решении антимонопольная служба признала жалобу участника закупки необоснованной и направила ее для рассмотрения по существу в ФАС России.

  • 44-ФЗ. Решение Ярославского УФАС по делу № 076/06/44-115/2019 от 25.04.2019.

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия оператора электронной площадки в части блокирования денежных средств по электронным аукционам. При рассмотрении данного обращения антимонопольный орган установил, что согласно п. 3.9 Административного регламента ФАС по исполнению государственной функции по рассмотрению жалоб, утвержденного Приказом ФАС России от 19 ноября 2014 г. № 727/14, ФАС России рассматривает жалобы на действия (бездействие) оператора электронной площадки, в том числе связанные с аккредитацией участника. Согласно п. 3.12 вышеназванного регламента в случае подачи участником размещения заказа в территориальный орган жалобы, подлежащей рассмотрению в ФАС России или в другом территориальном органе, такое обращение передается для рассмотрения по существу соответственно в ФАС России или соответствующий территориальный орган, при этом копия жалобы направляется факсимильной связью или электронной почтой не позднее следующего рабочего дня после дня поступления жалобы. По итогам рассмотрения жалобы территориальный антимонопольный орган передал вышеуказанную жалобу по подведомственности.

Вывод: действия (бездействие) оператора электронной площадки рассматривают не территориальные органы, а ФАС России.

Нарушение требований оформления жалобы при подачи в ФАС

Примеры

  • 223-ФЗ. Решение УФАС по Удмурдской республике по делу АА08-12/2018-142 Ж от 09.01.2019.

В УФАС поступила жалоба поставщика на действия закупочной комиссии при проведении запроса предложений на поставку вертикально-фрезерного обрабатывающего центра с ЧПУ. В своем обращении участник указывает на то, что заказчик неправомерно произвел расчет баллов по критерию «наличие опыта поставки аналогичного технологического оборудования». При рассмотрении дела антимонопольная служба установила, что согласно ч. 8 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции жалоба подписывается заявителем или его представителем. К обращению, поданному представителем заявителя, должны быть приложены доверенность или иной подтверждающий полномочия представителя заявителя документ. В соответствии с п. 2 ч. 9 ст. 18.1 названного ФЗ жалоба возвращается заявителю в случае, если она не подписана или подписана лицом, полномочия которого не подтверждены документами. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу, что обращение поставщика подписано генеральным директором, право которого на совершение подобных действий ничем не подтверждено, в связи с чем жалоба участника была оставлена без рассмотрения.

  • 223-ФЗ. Решение Крымского УФАС по делу № 06/1170-18 от 11.04.2018.

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении запроса котировок на выполнение работ по фото- и видеофиксации строительных работ. При рассмотрении этого обращения комиссия антимонопольного органа установила, что ч. 1 ст. 6 ФЗ «Об электронной подписи» (далее — 63-ФЗ) определено, что информация в электронной форме, подписанная квалифицированной электронной подписью, признается электронным документом, равнозначным документу на бумажном носителе, подписанному собственноручной подписью. Жалоба участника процедуры подана в УФАС с использованием электронной почты. При этом обращение не содержит электронную цифровую подпись, что, в свою очередь, свидетельствует о несоблюдении заявителем требований ч.  1 ст. 6 63-ФЗ. Антимонопольная служба в своем решении пришла к выводу, что жалоба участника процедуры подана с нарушением требований, предусмотренных чч. 6, 8 ст. 18.1 Закона о защите конкуренции (далее — 135-ФЗ), ч. 1 ст. 6 63-ФЗ, что согласно ч. 9 ст. 18.1 135-ФЗ является основанием для возврата обращения заявителю без рассмотрения.

  • 44-ФЗ. Решение о возвращении жалобы Ярославского УФАС по делу № 076/06/69-525/2019 от 18.09.2019.

В антимонопольный орган поступила жалоба участника закупки на действия аукционной комиссии заказчика при проведении электронного аукциона на право заключения муниципального контракта на выполнение работ по ремонту автодороги. Комиссия УФАС установила, что согласно ст. 105 44-ФЗ жалоба подписывается подающим ее лицом или его представителем. К обращению, поданному представителем, должны быть приложены доверенность или иной подтверждающий его полномочия на подписание документа. В соответствии с ч. 1 ст. 6 ФЗ «Об электронной подписи» информация в электронной форме, подписанная квалифицированной электронной подписью, признается электронным документом, равнозначным документу на бумажном носителе, подписанному собственноручной подписью, и может применяться в любых правоотношениях в соответствии с законодательством РФ. Жалоба участника закупки подана в УФАС посредством заполнения формы обращения на официальном сайте ФАС России. Данная жалоба не содержит электронной подписи заявителя. Антимонопольным органом принято решение о возврате поданного обращения заявителю без рассмотрения на основании пп. 1, 2 ч. 11 ст. 105 44-ФЗ.

Вывод: при направлении жалобы в антимонопольный орган необходимо соблюсти порядок ее оформления, в случае необходимости подписать ЭП и направить документы, подтверждающие полномочия лица на совершение таких действий.

Повторное обращение в ФАС по одним и тем же основаниям

Примеры

  • 223-ФЗ. Решение Санкт-Петербургского УФАС по жалобе № Т02-153/18 от 11.08.2019.

В антимонопольный орган поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении открытого запроса предложений на определение лучших условий поставки спецодежды и спецобуви. Инициатор обращения оспаривает отклонение его заявки на участие в закупке согласно решению закупочной комиссии заказчика. При рассмотрении дела антимонопольный орган установил, что ст. 18.1 135-ФЗ установлено, что комиссия прекращает рассмотрение жалобы в случае наличия вступившего в законную силу судебного акта, в котором содержатся выводы о наличии или об отсутствии нарушения в обжалуемых действиях (бездействии) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии, или случай, если антимонопольным органом принято решение относительно обжалуемых действий (бездействия) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии. Согласно имеющейся копии резолютивной части решения ранее антимонопольной службой была рассмотрена и признана необоснованной жалоба инициатора рассматриваемого обращения на действия организатора торгов при проведении вышеуказанной процедуры. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу об отсутствии у комиссии полномочий по рассмотрению по существу жалобы участника процедуры.

  • 44-ФЗ. Решение УФАС по Республике Алтай по делу № 208-К/19 от 07. 10.2019.

В УФАС поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона по выполнению строительных работ детского сада. Инициатор обращения считает, что установленные заказчиком в аукционной документации требования к информации, обязательной для закрепления в банковской гарантии, не соответствуют действующему законодательству. При рассмотрении дела антимонопольный орган установил, что неделей ранее данный участник уже обращался в УФАС с жалобой на действия организатора торгов при осуществлении вышеназванной закупки с идентичным доводом. Решение по первой жалобе, которую контролирующий орган признал необоснованной, находится в процессе изготовления. По итогам рассмотрения антимонопольный орган согласно п. 4 ч. 11 ст. 105 44-ФЗ отказал участнику в удовлетворении повторно заявленных требований.

Вывод: наличие судебного акта, в котором содержатся выводы о наличии или об отсутствии нарушения в обжалуемых действиях (бездействии) организатора торгов, оператора электронной площадки, конкурсной или аукционной комиссии лишает возможности участника еще раз направить жалобу в антимонопольный орган.

Указание в жалобе всех необходимых сведений

Примеры

  • ФЗ № 223-ФЗ. Решение о возврате жалобы Челябинского УФАС от 21.11.2017.

В комиссию УФАС поступила жалоба поставщика на действия заказчика при проведении запроса предложений на выполнение работ по возведению, содержанию, демонтажу новогоднего ледового городка. При рассмотрении обращения комиссия УФАС установила, что к обращению участника процедуры не приложены документы, подтверждающие полномочия лица, подписавшего жалобу, а также не указаны: наименование, место нахождения, почтовый адрес, номер контактного телефона организатора торгов, уполномоченного органа, действия (бездействие) которых обжалуются; наименование, сведения о месте нахождения заявителя, почтовый адрес, номер факса. В своем решении антимонопольный орган пришел к выводу, что поданная жалоба не соответствует требованиям, установленным ст. 18.1 Закона о защите конкуренции.

  • 44-ФЗ. Решение Оренбургского УФАС по делу № 056/06/67-188/2019 от 30. 04.2019.

В антимонопольную службу поступила жалоба участника закупки на действия заказчика при проведении электронного аукциона на благоустройство общественной территории парка. Комиссия УФАС установила, что согласно ч. 8 ст. 105 44-ФЗ жалоба на действия (бездействие) заказчика, уполномоченного органа, уполномоченного учреждения, специализированной организации, комиссии по осуществлению закупок, ее членов, должностного лица контрактной службы, контрактного управляющего, оператора электронной площадки, оператора специализированной электронной площадки (далее также — жалоба) должна содержать наименование, фирменное наименование (при наличии), место нахождения (для юридического лица), фамилию, имя, отчество (при наличии), место жительства (для физического лица), почтовый адрес, номер контактного телефона лица, действия (бездействие) которого обжалуются (при наличии такой информации). В обращении заявителя отсутствуют какие-либо сведения о лице, действия которого обжалуются. В своем решении комиссия УФАС пришла к выводу, что жалоба участника не соответствует установленным 44-ФЗ требованиям к содержанию жалобы.

Вывод: при подготовке жалобы следует не упускать из виду предоставление всех необходимых сведений, в том числе: адрес, телефон, наименование организаций и т. д.

Таким образом, соблюдая нормы действующего законодательства и правила направления жалоб в контролирующие органы, можно избежать многих ошибок, которые не позволят участникам закупок защитить свои права и интересы в органах ФАС.

Институт

Первый день научной сессии Общего собрания Сибирского отделения Российской академии был посвящен одному из самых больших вызовов, стоящих сегодня перед человечеством, — борьбе с коронавирусной инфекцией. Медики и биологи, химики и специалисты по математическому моделированию рассказали о вкладе научных и образовательных организаций Сибири в преодоление пандемии.

Сложно переоценить вклад биологических институтов и компаний Новосибирского научного центра в решение первоочередных проблем в период пандемии. Перед новосибирскими биотехнологами встали задачи разработки противовирусных препаратов прямого действия и создания вакцин. «“Биосан — Биолабмикс” полностью обеспечили предприятия РФ ключевыми компонентами для ПЦР-тест-систем, — рассказал председатель Объединенного ученого совета СО РАН по биологическим наукам академик Валентин Викторович Власов. — Лидерами в производстве массовых тест-систем стали компании АО “Вектор-Бест” и ООО “Медико-биологический Союз”, которые произвели более 50 миллионов материалов для тестов за время пандемии. Это 22 % от всех выпущенных в России. Кроме того, сотрудниками Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН была создана тест-система, позволяющая проводить анализ за 35 минут. Многое было сделано в крайне перспективных направлениях синтетической биологии, началась разработка РНК-вакцины, а также противовирусных препаратов прямого действия. Так, например, заведующий лабораторией иммуногенетики Института молекулярной и клеточной биологии СО РАН доктор биологических наук Александр Владимирович Таранин с коллегами разработали высокотехнологичный и эффективный метод получения моноклональных антител»

Несмотря на активную работу по борьбе с вирусом и его последствиями, по мнению академика, РФ отстает от ведущих стран в наиболее важных областях молекулярной биологии и биотехнологии. «В наших университетах необходимо создать адекватные условия для подготовки специалистов этих крайне перспективных исследовательских сфер. Кроме того, нужно совершенствовать эффективные средства диагностики и терапии инфекционных заболеваний, а также формировать приборную базу — это приоритетное направление на долгие годы. Вместе с тем нам следует разработать принципы развертывания сети лабораторий и медицинских учреждений на случай эпидемических угроз», — отметил Валентин Власов.

На иммунологическую составляющую решений проблемы COVID-19 обратил внимание директор НИИ фундаментальной и клинической иммунологии академик Владимир Александрович Козлов. «Любая инфекция завязана на взаимодействие возбудителя с иммунной системой, от которой и будет зависеть исход. Поэтому уже на первых стадиях клинических проявлений заболевания следует оценивать наличие тех или иных показателей активности иммунитета, позволяющих предсказывать развитие тяжелых осложнений. И конечно же, остро должен стоять вопрос об оценке индивидуальной чувствительности к вакцине у разных людей с учетом дозы вводимого антигена и кратности введения. Не менее важна и неспецифическая профилактика, то есть всевозможные воздействия на иммунную систему для повышения ее функциональной активности: лекарственные препараты, БАДы, умеренные физические нагрузки, диета, закаливание», — сказал академик Козлов.

Ученый напомнил, что вирус COVID-19 обладает механизмом убегания от действия клеток иммунной системы, который позволяет ему размножаться в организме на фоне ослабленного иммунитета. В связи с этой особенностью основой терапии заболевания коронавирусом, по мнению Владимира Козлова, должна стать молекулярно-клеточная иммунотерапия.

Поиском и изучением механизмов действия новых соединений с активностью против COVID-19 продолжают заниматься в Новосибирском институте органической химии им. Н. Н. Ворожцова СО РАН и Институте медицины и психологии В. Зельмана Новосибирского государственного университета.

«С 2013 года в исследованиях лаборатории молекулярной патологии используется система псевдотипирования. Когда клетка заражается одновременно двумя типами вируса, то возможно появление гибридных вариантов, где сердцевина и оболочечные белки — от разных вирусов. Мы создали технологию, которая позволяет переоблачать поверхностный белок вируса. Такие гибридные частицы могут быть использованы для изучения взаимодействия поверхностных белков любых вирусов с рецепторами. Мы уже применяли эту систему для поиска птичьего гриппа и таких филовирусов, как Эбола и Марбург», — объяснил член-корреспондент РАН Андрей Георгиевич Покровский.

На основе разработанного метода с появлением COVID-19 сотрудники НИОХ СО РАН получили псевдовирус, который содержит поверхностный S-белок SARS-CoV-2. Это дало возможность найти соединения, блокирующие вход вируса в клетки мишени. Исследователи установили, что проникновение коронавируса в клетку может предотвратить производное бетулиновой кислоты. В настоящее время бетулин и урсоловая кислота исследуются на их противовирусную активность в отношении SARS-CoV-2.  

Заведующий лабораторией физиологии, молекулярной и клинической фармакологии Научно-исследовательского института фармакологии и регенеративной медицины им. Е. Д. Гольдберга Томского научного исследовательского медицинского центра РАН член-корреспондент РАН Владимир Васильевич Удут рассказал о новых разработанных сибирскими учеными технологиях, помогающих купировать и скорректировать поражения легких, вызванных COVID-19.

«В конечном итоге все ткани организма погибают от гипоксии: вентиляционной, когда кислород не поступает в кровь, либо циркуляторной, когда кровь не может его разнести, — объяснил ученый. — При тяжелых, острых состояниях возникает явление вентиляционной, или дыхательной, недостаточности, что в немалой степени связано с развитием депрессии, тревожностью, расстройством сна, слабостью, одышкой и прочими неприятными постковидными симптомами».

Томские ученые разработали эффективную технологию, помогающую реабилитироваться людям, перенесшим COVID-19. Она заключается в следующем: постковидным пациентам делаются ксенон-кислородные ингаляции, которые дают чрезвычайно скорую позитивную реакцию. Выявленный феномен быстрого (курс лечения составил пять дней) восстановления воздушности тканей легких поставил перед учеными ряд вопросов: если расход ксенона в ингаляционной смеси увеличивается, то где он расходуется, какой субстрат легочной ткани выступает его акцептором и каков механизм пневматизации легких при Хе — О2 ингаляциях? В результате эксперимента на модели вирусного пневмонита специалисты выяснили, что мишенью ксенона является легочный сурфактант (смесь поверхностно-активных веществ, находящаяся на границе воздух — жидкость и препятствующая спадению (слипанию) стенок альвеол при дыхании. — Прим. ред.).

Также сибирские ученые разрабатывают препараты прямого действия на коронавирус — ингибиторы основной протеазы SARS-CoV-2. Заведующий лабораторией генетических технологий Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН доктор химических наук Никита Александрович Кузнецов прокомментировал: «Существует много кандидатных веществ, способных влиять на каждый из этих пяти процессов. Наиболее проработанными в настоящее время являются два направления: ингибиторы вирусных протеаз и ингибиторы РНК-полимеразы вируса».

ИХБФМ СО РАН совместно с другими исследовательскими организациями также участвует в проекте по разработке ингибиторов основной протеазы вируса. Ученые уже создали тест-систему скрининга низкомолекулярных соединений на основе метода быстрой кинетики, включающую характеристику механизма взаимодействия протеазы дикого типа и ее мутантной формы с субстратами и ингибиторами. Еще один этап — докинг (расчеты и моделирование) низкомолекулярных соединений в активном центре протеазы — в настоящее время проходит экспериментальную проверку (in vitro скрининг). Также сейчас проводится химический синтез новых соединений на основании структуры активного центра протеазы. Затем специалистам предстоит анализ цитотоксичности и противовирусной активности соединений на клеточной и животной моделях.

Заведующий лабораторией физиологически активных веществ отдела медицинской химии Новосибирского институт органической химии им. Н. Н. Ворожцова СО РАН член-корреспондент РАН Нариман Фаридович Салахутдинов рассказал о перспективах и проблемах, связанных с разработкой низкомолекулярных ингибиторов вируса SARS-CоV-2. По мнению Н. Салахутдинова, два препарата: «Молнупиравир», зарегистрированный в ноябре этого года в Великобритании, а также «Паксловид», наиболее перспективны и находятся на финише.

«У меня нет сомнений, что через полгода-год эти препараты появятся на рынке, вопрос в том, случится ли это в России, и если да, будут ли они доступны для широкого круга потребителей и для бюджета страны? Поэтому очень остро стоит вопрос о разработке отечественного низкомолекулярного противовирусного препарата», — подчеркнул Нариман Салахутдинов.


С февраля-марта 2020 года НИОХ СО РАН совместно с Государственным научным центром вирусологии и биотехнологии «Вектор» ведет работы по этой тематике. Ученые создали псевдовирусную систему, имеющую на поверхности белок S, обнаружили соединения-лидеры, разработали непатогенную тест-систему в отношении основной протеазы SARS-CoV-2, позволяющую работать в обычных, неспециальных условиях. «Самое главное, что мы сделали — с использованием инфекционного вируса SARS-CoV-2 провели скрининг более 700 оригинальных соединений разных классов, среди которых обнаружили 15—17 перспективных агентов с микромолярной активностью, — подчеркнул Нариман Салахутдинов. — Сейчас ведется их изучение на разных штаммах и животных моделях».


О применении биопрепарата «Бетукладин» в профилактике и реабилитации больных, перенесших COVID-19, говорил главный научный сотрудник Института биологических проблем криолитозоны СО РАН, Республика Саха (Якутия), доктор биологических наук Борис Моисеевич Кершенгольц.


Препарат представляет собой механохимически активированный супрамолекулярный комплекс биоактивных веществ, выделяемых из коры березы и слоевищ лишайников рода Cladonia. 


Когда были выяснены основные механизмы патогенеза COVID-19, специалисты ИБПК СО РАН предположили, что «Бетукладин» может оказывать хороший комплексный эффект при профилактике и реабилитации перенесших ковид пациентов, по всем основным аспектам патогенеза этого заболевания и без негативных побочных эффектов. В 2020—2021-м ученые провели клинические исследования действенности препарата в профилактике COVID-19 и купировании постковидного синдрома. По данным исследователей, применение препарата помогло сократить длительность периода реабилитации и тяжесть ее протекания.


Директор Евразийского института зоонозных инфекций ФИЦ фундаметальной и трансляционной медицины доктор биологических наук Александр Михайлович Шестопалов напомнил, что огромную роль в распространении инфекций играют дикие животные и их миграции. «Из более 1 400 патогенов, опасных для людей, примерно 64 % — это зоонозы», — прокомментировал ученый. 

Основной проблемой, которая требует срочного решения, Александр Шестопалов назвал очень слабую изученность миграционных путей животных, в частности птиц. «Мы с 2002 года проводим регулярный мониторинг птичьего гриппа в Сибири и на Дальнем Востоке, и в среднем около 10 % диких птиц носит в себе тот или иной вариант, то есть это природный резервуар мутаций опасного вируса. Однако последние серьезные работы по миграции проводились в конце 1970-х годов в Институте систематики и экологии животных Сибирского отделения», — подчеркнул ученый. Кроме того, за прошедшее время воздушные пути перелетов сильно изменились, но до сих пор не изучается, почему это произошло. «Важно и необходимо возобновить исследования миграционных потоков, следует начать разработку точной и недорогой отечественной аппаратуры для этого, а также обратить особое внимание на подготовку специалистов-орнитологов», — предложил Александр Шестопалов. 

Профессор НГУ, доктор медицинских наук Сергей Данилович Никонов рассказал о возможностях фотодинамической терапии. «Только влияя на особенности патогенеза и сам вирус, мы сможем противостоять этому злу. Есть мишени, на которые можно воздействовать с помощью энергии света и фотосенсибилизирующих веществ», — рассказал ученый. Он отметил, что этот проект активно развивается и уже получены довольно обнадеживающие результаты. Одна из пилотных установок для этого создана в сотрудничестве с Институтом лазерной физики СО РАН. 


В завершение первого дня Общего собрания СО РАН ученые обсудили математические модели распространения COVID-19, которые были созданы в научных институтах с использованием разных подходов. Директор Института вычислительной математики и математической геофизики СО РАН доктор физико-математических наук Михаил Александрович Марченко рассказал о новом методе, рожденном в школе методов Монте-Карло. «Нам удалось построить вычислительно экономичную численную модель, и она не противоречит, но дополняет ту, которая построена на основе дифференциальных уравнений нашими коллегами, — отметил Михаил Марченко. — Кроме того, немаловажно, что нами получен способ, как существенно ускорить расчеты, объединяя все шесть пуассоновских потоков модели в один. Также хочу подчеркнуть, что наша модель является имитацией реального процесса, когда можно учитывать рычаги и меры воздействия». 


Главный научный сотрудник ИВМиМГ СО РАН член-корреспондент РАН Сергей Игоревич Кабанихин сообщил, что модель, созданная их группой исследователей, находится на уровне мировых стандартов за счет использования теории игр среднего поля. «Население разбивается на группы, задаются взаимосвязи и переходы между ними. Однако есть проблема: если бы мы знали начальные данные и точные коэффициенты, то совершенно точно понимали бы, что происходит. Однако таких коэффициентов нет, ведь COVID-19 — болезнь достаточно неизученная», — рассказал Сергей Кабанихин.


Тем не менее ученые нашли выход: по информации, которая поступает каждый день, можно попытаться решить обратную задачу и восстановить недостающие сведения, а потом уже рассчитывать по ним возможный сценарий. «Мы соединили два подхода в комплексную модель, одна дополняет другую, данные взаимно пересчитываются. Также мы активно используем набор инструментов искусственного интеллекта», — прокомментировал Сергей Кабанихин. 


Развивая модель, исследователи стали включать дополнительные параметры, например плотность распределения людей в группах, где переменная изменяется с 0 до 1 и означает соблюдение карантинных мер. Кроме того, можно определить влияние тех или иных мер, посмотреть, как могут быть реализованы разные сценарии.  


Второй день научной сессии Общего собрания СО РАН посвящен вопросам экологии и карбоновой повестке.

«Наука в Сибири»

Фото из открытых источников
 

ИСТОЧНИКИ

Сибирские ученые — против COVID-19
— Наука в Сибири (www.sbras.info), 03.12.2021

 

Positron Emission Tomography Imaging for In Vivo Measuring of Myelin Content in the Lysolecithin Rat Model of Multiple Sclerosis

Самым большим преимуществом использования модели лизолецитина для изучения рассеянного склероза является быстрая шкала времени демиелинизации (около 1 недели) и ремиелинизации (около 4 недель)происходит 14. Эта модель также может быть индуцированау мышей 15, однако, индукция у крыс является более выгодным для in vivo ПЭТ изображений из-за большего размера мозга крысы по сравнению с мышами.

Первый шаг индукционной модели заключается в том, чтобы быть крайне осторожным. Эта модель была проверена на миелин ПЭТ-изображения де ПаулаФариа и др. 10 в 2014 году, и было показано, что скорость инъекции лизолецитина внутри мозга имеет решающее значение для хорошо индуцированной модели. Инъекции должны быть выполнены очень медленно, 1 йл каждые 10 минут, как способ избежать повреждения тканей. Раствор лизолецитина также должен быть подготовлен в тот же день, что и стереотаксическая инъекция, предпочтительно непосредственно перед началом хирургической процедуры. Если модель будет впервые использована в исследовательской группе, мы рекомендуем проверить модель перед выполнением любой количественной оценки миелина с помощью ПЭТ-изображения. Проверка должна включать в себя посмертный анализ тканей путем миелинового окрашивания, например: Luxol быстрой синей гистологии, как показано на рисунке 2, и миелин основной белок (MPB) иммуногистохимии, в различных точках времени, предназначенных для использования в анализе in vivo. В разделе результатов мы показали количественную оценку поглощения радиотрактора, где индукция поражения не была успешной, и, следовательно, различия не были обнаружены 11C-PIB ПЭТ-изображения.

Поражение, которое должно быть количественно по этому методу, должно быть больше, чем разрешение ПЭТ-сканера (около 1 мм в доклиническом оборудовании и около 5 мм в клиническом оборудовании).

После того, как модель хорошо индуцирована, процедура визуализации должна быть хорошо спланирована, из-за радиотракера, помеченного углеродом-11, который имеет короткий период полусейла 20 минут. Сотрудники доклинной лаборатории визуализации должны подготовить весь необходимый материал, заполнить анестезию, проверить, все ли работает должным образом, и распечатать формы, которые должны быть завершены в ходе эксперимента. ПЭТ-сканер также должен быть проверен до начала эксперимента, когда все меры контроля качества, необходимые в оборудовании (в зависимости от каждой страны) должны быть выполнены для проверки сканера хорошо функционирует. После получения трассировщика для инъекций, измерение активности также должно быть измерено в калибровке дозы, чтобы гарантировать правильную дозу введения, и информация (активность в шприце, до и после инъекции) написана на форме, а также соответствующее время, когда было выполнено измерение. Установить, какие часы будут использоваться, так как в нужное время находится время на рабочей станции ПЭТ-сканера, время, которое будет учитываться при коррекции распада изображений, поэтому любые часы, используемые в ходе эксперимента, должны быть синхронизированы со временем работы сканера.

Во время получения изображений животных, температура и дыхание животных должны контролироваться и анестезия регулируется, по мере необходимости. Температура зависит от местоположения и должна быть скорректирована для благополучия животных. После того, как изображение будет закончено, важно держать животное на теплой площадке, чтобы восстановиться перед тем, как вернуться в клетку.

Обработка изображений имеет решающее значение для получения надежных результатов экспериментов с использованием ПЭТ-изображений. Идеально то, что анализатор не знает о группах животных и / или лечения, и что он / она уже имеет опыт работы в ПЭТ-изображения с ПЭТ трассировщик используется таким образом, чтобы гарантировать идеальную регистрацию между ПЭТ-изображения и МРТ шаблон. Мы использовали программное обеспечение PMOD в этом протоколе, но если это программное обеспечение не доступно, альтернативное программное обеспечение количественной оценки изображений может быть использовано, хотя внимание должно быть уделено достижению хорошего определения области мозга и количественной оценки. Для определения места поражения, дополнительные меры должны быть приняты для обеспечения того, чтобы вводили сайт находится внутри обращается поражения VOI (знание анатомии мозга крысы необходимо).

Важно сказать, что миелин ПЭТ-изображения могут быть выполнены и в других моделях MS животных, показывая непредсказуемые поражения, как уже показано нашей группой в экспериментальной аутоиммунной энцефаломиелит (EAE) мармосетмодели 5. Как уже говорилось, важным параметром для рассмотрения в количественной оценке поражения является разрешение ПЭТ-сканера, которое является ограничением для выявления слишком малых поражений. ПЭТ-изображения является плохим разрешением техники визуализации по сравнению с другими методами, такими как МРТ, однако это весьма специфический способ и, из-за этого, количественная оценка ПЭТ изображения использует анатомический шаблон, такие как МРТ, для оказания помощи в составлении области интереса, как показано в вышеупомянутом протоколе.

Хотя ручной рисунок VOIs зависит от оператора, это лучший вариант для модели животных LPC, так как поражение может быть переменным между животными. Чтобы уменьшить предвзятость в процессе количественной оценки, важно выполнить зеркальное VOI, как это объясняется в протоколе, который будет в том же регионе и того же размера, что и впрыскиваемая сторона. Важно также иметь в виду стереотаксисные координаты при рисовании VOI в шаблоне МРТ, чтобы гарантировать, что правильная область мозга считается. Использование миелина окрашивания в качестве руководства для выявления demyelinated области также может помочь в рисунке, как объяснил в де Паула Фариа12.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Налоговая декларация по налогу … из налоговая декларация, доходы

Налоговая декларация по налогу, уплачиваемому в связи с применением упрощенной системы налогообложения. База налогообложения — доходы минус расходы (образец заполнения)

 

—————————————————————————————————
¦—              —                                                                            ¦
¦—¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦—      ————————-                                             ¦
¦   ¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦     ИНН ¦7¦7¦0¦2¦2¦0¦7¦1¦2¦8¦ ¦ ¦                                             ¦
¦   ¦¦0300¦¦8010¦¦         —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—                                             ¦
¦                          ——————-      ——-                                      ¦
¦                      КПП ¦7¦7¦0¦2¦0¦1¦0¦0¦1¦ Стр. ¦0¦0¦1¦                                      ¦
¦                          —+-+-+-+-+-+-+-+—      —+-+—                                      ¦
¦                                                                           Форма по КНД 1152019 ¦
¦                                                                                                ¦
¦                        Налоговая декларация по налогу, уплачиваемому                           ¦
¦                  в связи с применением упрощенной системы налогообложения                      ¦
¦                                                                                                ¦
¦                    ——-                                 ——                    ———  ¦
¦Номер корректировки ¦ ¦ ¦ ¦          Налоговый период (код) ¦3¦4¦       Отчетный год ¦2¦0¦1¦2¦  ¦
¦                    —+-+—                                 —+—                    —+-+-+—  ¦
¦                                           ———                                   ——-  ¦
¦    Представляется в налоговый орган (код) ¦7¦7¦0¦2¦ по месту нахождения (учета) (код) ¦1¦2¦0¦  ¦
¦                                           —+-+-+—                                   —+-+—  ¦
¦ ———————————————————————————              ¦
¦ ¦И¦В¦А¦Н¦О¦В¦ ¦П¦Е¦Т¦Р¦ ¦И¦В¦А¦Н¦О¦В¦И¦Ч¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦              ¦
¦ —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—              ¦
¦ ———————————————————————————              ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦              ¦
¦ —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—              ¦
¦ ———————————————————————————              ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦              ¦
¦ —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—              ¦
¦ ———————————————————————————              ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦              ¦
¦ —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—              ¦
¦                                  (налогоплательщик)                                            ¦
¦                                                                     —— —— ——          ¦
¦         Код вида экономической деятельности по классификатору ОКВЭД ¦ ¦ ¦. ¦ ¦ ¦.¦ ¦ ¦          ¦
¦                                                                     —+— —+— —+—          ¦
¦                                        ——————————————               ¦
¦             Номер контактного телефона ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦               ¦
¦                                        —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—               ¦
¦   ——-                                                                       ——-        ¦
¦На ¦3¦ ¦ ¦ страницах     с приложением подтверждающих документов или их копий на ¦ ¦ ¦ ¦ листах ¦
¦   —+-+—                                                                       —+-+—        ¦
+————————————————————————————————+
¦  Достоверность и полноту сведений, указанных  ¦    Заполняется работником налогового органа    ¦
¦     в настоящей декларации, подтверждаю:      ¦       Сведения о представлении декларации      ¦
¦    —                                        ¦                                                ¦
¦    ¦1¦ 1 — налогоплательщик,                  ¦                                        ——   ¦
¦    — 2 — представитель налогоплательщика    ¦   Данная декларация представлена (код) ¦ ¦ ¦   ¦
¦   ——————————————   ¦                                        —+—   ¦
¦   ¦И¦В¦А¦Н¦О¦В¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦    ——-                                     ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦ на ¦ ¦ ¦ ¦ страницах                           ¦
¦   ——————————————   ¦    —+-+—                                     ¦
¦   ¦П¦Е¦Т¦Р¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦            с приложением ——-               ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦подтверждающих документов ¦ ¦ ¦ ¦ листах        ¦
¦   ——————————————   ¦          или их копий на —+-+—               ¦
¦   ¦И¦В¦А¦Н¦О¦В¦И¦Ч¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                        —— —— ———   ¦
¦       (фамилия, имя, отчество полностью)      ¦Дата представления      ¦ ¦ ¦. ¦ ¦ ¦.¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦
¦   ——————————————   ¦декларации              —+— —+— —+-+-+—   ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                   —————————  ¦
¦   ——————————————   ¦  Зарегистрирована ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦  ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦        за N       —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—  ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦_________________________     __________________¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦      Фамилия, И.О.                 Подпись     ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   (наименование организации — представителя   ¦                                                ¦
¦              налогоплательщика)               ¦                                                ¦
¦           Иванов         —— —— ———¦                                                ¦
¦Подпись ———— Дата ¦2¦4¦. ¦0¦3¦.¦2¦0¦1¦3¦¦                                                ¦
¦                          —+— —+— —+-+-+—¦                                                ¦
¦             МП                                ¦                                                ¦
¦                                               ¦                                                ¦
¦            Наименование документа,            ¦                                                ¦
¦   подтверждающего полномочия представителя    ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦   ——————————————   ¦                                                ¦
¦   ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦                                                ¦
¦   —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦                                                ¦
¦—                                            ¦                                             —¦
¦—                                            ¦                                             —¦
————————————————+————————————————-

—————————————————————————————————
¦—              —                                                                            ¦
¦—¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦—      ————————-                                             ¦
¦   ¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦     ИНН ¦7¦7¦0¦2¦2¦0¦7¦1¦2¦8¦ ¦ ¦                                             ¦
¦   ¦¦0300¦¦8027¦¦         —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—                                             ¦
¦                          ——————-      ——-                                      ¦
¦                      КПП ¦7¦7¦0¦2¦0¦1¦0¦0¦1¦ Стр. ¦0¦0¦2¦                                      ¦
¦                          —+-+-+-+-+-+-+-+—      —+-+—                                      ¦
¦                                                                                                ¦
¦         Раздел 1. Сумма налога, уплачиваемого в связи с применением упрощенной системы         ¦
¦налогообложения, и минимального налога, подлежащая уплате в бюджет, по данным налогоплательщика ¦
¦                                                                                                ¦
¦                                                                                    (в рублях)  ¦
¦                                                                                                ¦
¦              Показатели                Код строки           Значения показателей               ¦
¦                                                                                                ¦
¦Объект налогообложения                              —                                         ¦
¦1 — доходы                                  001     ¦2¦                                         ¦
¦2 — доходы, уменьшенные на величину                 —                                         ¦
¦расходов                                                                                        ¦
¦                                                    ————————                     ¦
¦Код по ОКАТО                                010     ¦6¦4¦2¦6¦3¦5¦9¦1¦6¦0¦0¦                     ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—                     ¦
¦                                                    ——————————————   ¦
¦Код бюджетной классификации                 020     ¦1¦8¦2¦1¦0¦5¦0¦1¦0¦2¦1¦0¦1¦1¦0¦0¦0¦1¦1¦0¦   ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма авансового платежа по налогу,                                                             ¦
¦исчисленная к уплате за:                                                                        ¦
¦                                                    ——————                           ¦
¦    первый квартал                          030     ¦4¦6¦5¦0¦0¦ ¦ ¦ ¦                           ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦                                                    ——————                           ¦
¦    полугодие                               040     ¦9¦3¦0¦0¦0¦ ¦ ¦ ¦                           ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦                                                    ——————                           ¦
¦    девять месяцев                          050     ¦1¦5¦7¦5¦0¦0¦ ¦ ¦                           ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦Сумма налога, подлежащая уплате за                  ——————                           ¦
¦налоговый период                            060     ¦3¦2¦6¦2¦5¦0¦ ¦ ¦                           ¦
¦для стр. 001 = «1»: стр. 260 — стр. 280             —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦- стр. 050, если стр. 260 — стр. 280 —                                                          ¦
¦стр. 050 >= 0                                                                                   ¦
¦для стр. 001 = «2»: стр. 260 — стр.                                                             ¦
¦050, если стр. 260 >= стр. 050 и стр.                                                           ¦
¦260 >= стр. 270                                                                                 ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма налога к уменьшению за налоговый              ——————                           ¦
¦период                                      070     ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦                           ¦
¦для стр. 001 = «1»: стр. 050 — (стр. 260            —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦- стр. 280), если стр. 260 — стр. 280 —                                                         ¦
¦стр. 050 < 0                                                                                    ¦
¦для стр. 001 = «2»: стр. 050 — стр. 260,                                                        ¦
¦если стр. 050 > стр. 260 и стр. 270 <=                                                          ¦
¦стр. 260 или стр. 050, если стр. 260 <                                                          ¦
¦стр. 270                                                                                        ¦
¦                                                    ——————————————   ¦
¦Код бюджетной классификации                 080     ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦   ¦
¦                                                    —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—   ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма минимального налога, подлежащая               ——————                           ¦
¦уплате за налоговый период                  090     ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦                           ¦
¦для стр. 001 — «2»: стр. 270, если стр.             —+-+-+-+-+-+-+—                           ¦
¦270 > стр. 260                                                                                  ¦
¦                                                                                                ¦
¦         Достоверность и полноту сведений, указанных на данной странице, подтверждаю:           ¦
¦                        Иванов                                                                  ¦
¦—              ——————— (подпись)        ________________ (дата)               —¦
¦—                                                                                          —¦
—————————————————————————————————

—————————————————————————————————
¦—              —                                                                            ¦
¦—¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦—      ————————-                                             ¦
¦   ¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦¦     ИНН ¦7¦7¦0¦2¦2¦0¦7¦1¦2¦8¦ ¦ ¦                                             ¦
¦   ¦¦0300¦¦8034¦¦         —+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+—                                             ¦
¦                          ——————-      ——-                                      ¦
¦                      КПП ¦7¦7¦0¦8¦0¦1¦0¦0¦1¦ Стр. ¦0¦0¦3¦                                      ¦
¦                          —+-+-+-+-+-+-+-+—      —+-+—                                      ¦
¦                                                                                                ¦
¦            Раздел 2. Расчет налога, уплачиваемого в связи с применением упрощенной             ¦
¦                       системы налогообложения, и минимального налога                           ¦
¦                                                                                                ¦
¦                                                                                    (в рублях)  ¦
¦                                                                                                ¦
¦                      Показатели                           Код строки    Значения показателей   ¦
¦                                                                                                ¦
¦                                                                         —— —              ¦
¦Ставка налога (%)                                              201       ¦1¦5¦. ¦ ¦              ¦
¦                                                                         —+— —              ¦
¦                                                                                                ¦
¦                                                                         ——————      ¦
¦Сумма полученных доходов за налоговый период                   210       ¦5¦4¦0¦0¦0¦0¦0¦ ¦      ¦
¦                                                                         —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма произведенных расходов за налоговый период                         ——————      ¦
¦для стр. 001 = «2»                                             220       ¦1¦1¦7¦5¦0¦0¦0¦ ¦      ¦
¦                                                                         —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма убытка, полученного в предыдущем (предыдущих)                      ——————      ¦
¦налоговом (налоговых) периоде (периодах), уменьшающая          230       ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦      ¦
¦налоговую базу за налоговый период                                       —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦для стр. 001 = «2»                                                                              ¦
¦                                                                                                ¦
¦Налоговая база для исчисления налога за налоговый период                 ——————      ¦
¦для стр. 001 = «1»: равно стр. 210                             240       ¦3¦2¦2¦5¦0¦0¦0¦ ¦      ¦
¦для стр. 001 = «2»: стр. 210 — стр. 220 — стр. 230,                      —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦если стр. 210 — стр. 220 — стр. 230 > 0                                                         ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма убытка, полученного за налоговый период                            ——————      ¦
¦для стр. 001 = «2»: стр. 220 — стр. 210, если стр. 210         250       ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦      ¦
¦< стр. 220                                                               —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма исчисленного налога за налоговый период                            ——————      ¦
¦(стр. 240 x стр. 201 / 100)                                    260       ¦4¦8¦3¦7¦5¦0¦ ¦ ¦      ¦
¦                                                                         —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма исчисленного минимального налога за налоговый                      ——————      ¦
¦период (ставка налога 1%)                                      270       ¦5¦4¦0¦0¦0¦ ¦ ¦ ¦      ¦
¦для стр. 001 = «2»: стр. 210 x 1 / 100                                   —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦                                                                                                ¦
¦Сумма уплаченных за налоговый период страховых                           ——————      ¦
¦взносов на обязательное пенсионное страхование,                280       ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦      ¦
¦обязательное социальное страхование на случай                            —+-+-+-+-+-+-+—      ¦
¦временной нетрудоспособности и в связи с материнством,                                          ¦
¦обязательное медицинское страхование, обязательное                                              ¦
¦социальное страхование от несчастных случаев на производстве                                    ¦
¦и профессиональных заболеваний, а также выплаченных                                             ¦
¦работникам в течение налогового периода из средств                                              ¦
¦налогоплательщика пособий по временной нетрудоспособности,                                      ¦
¦уменьшающая (но не более чем на 50%) сумму исчисленного налога                                  ¦
¦для стр. 001 = «1»                                                                              ¦
¦                                                                                                ¦
¦         Достоверность и полноту сведений, указанных на данной странице, подтверждаю:           ¦
¦                        Иванов                                                                  ¦
¦—              ——————— (подпись)        ________________ (дата)               —¦
¦—                                                                                          —¦
—————————————————————————————————

Источник — "Настольная книга индивидуального предпринимателя. Полное практическое руководство", "ГроссМедиа", "РОСБУХ"

 

Форма MS8453-F (81-115) Скачать заполняемый PDF-файл или заполнить онлайн-декларацию о фидуциарном подоходном налоге штата Миссисипи для электронной подачи — 2019 Миссисипи

Распечатать форму

Сбросить форму

Форма 81-115-19-8-1-000 ( Rev. 06/19)

Миссисипи

Номер подачи

MS8453-F

Фидуциарная налоговая декларация

Для электронной подачи

Начало налогового года

2019

Окончание налогового года

мм

мм гггг

мм

дд

гггг

Название поместья или траста

ВЫ ДОЛЖНЫ ВВЕДИТЕ FEIN / SSN

Имя и титул доверительного управляющего

Субъект FEIN

Почтовый адрес (номер и улица)

Почтовый адрес (номер и улица)

SSN наследника / должника

Город

Государство

Почтовый индекс

Код округа

ЧАСТЬ I: ИНФОРМАЦИЯ О ВОЗВРАТЕ НАЛОГОВ

ДОЛЛАР)

1

Налогооблагаемый доход штата Миссисипи (форма 81-110, строка 1)

1

.00

2

Итого налоги штата Миссисипи (форма 81-110, строка 5)

2

.00

3

Налоговые платежи штата Миссисипи (форма 81-110, строка 9)

3

.00

4

Возврат (форма 81-110, строка 12)

4

. 00

5

Сумма вашей задолженности (форма 81-110, строка 15)

5

.00

ЧАСТЬ II: ПРЯМОЙ ДЕПОЗИТ / ПРЯМОЙ ДЕБЕТ

3

Тип счета:

1

Маршрутный номер

2

Номер счета

Проверка

Экономия

Мой запрос на прямой возврат / прямой платеж включает мою сумму мое разрешение Департаменту доходов штата Миссисипи предоставить моему финансовому учреждению мой маршрутный номер

, номер счета, тип счета и номер социального страхования, чтобы гарантировать, что мой возврат / платеж будет обработан должным образом.

ЧАСТЬ III: ЗАЯВЛЕНИЕ О ДЕКЛАРАЦИИ

В соответствии с наказанием за лжесвидетельство, я заявляю, что я сравнил информацию, содержащуюся в моей налоговой декларации, с информацией, которую я предоставил отправителю моей электронной декларации

, и что суммы, указанные в Части I выше согласен с суммами, указанными в соответствующих строках моей налоговой декларации о доходах в Миссисипи. Насколько я знаю и полагаю

, мое возвращение верное, правильное и полное. Эта декларация должна храниться отправителем электронного возврата и предоставляться в Департамент штата Миссисипи по адресу

Revenue по запросу.

Дата

Подпись доверительного управляющего или должностного лица, представляющего доверительный управляющий

ЧАСТЬ IV: ЗАЯВЛЕНИЕ ОБ ЭЛЕКТРОННОМ ВОЗВРАТЕ ИЛИ ПОДГОТОВИТЕЛЯ

В соответствии с наказанием за лжесвидетельство, я заявляю, что проверил вышеуказанный отчет и эта форма (MS8453-F) является полной и правильной, насколько мне известно

. Я получил подпись доверительного управляющего и сохраню этот отчет для Налогового управления штата Миссисипи как часть моих постоянных записей.По письменному запросу

я отправлю этот отчет в налоговое управление штата Миссисипи. Я предоставил налогоплательщику копии всех форм и информации для подачи в электронном виде по номеру

в Налоговое управление штата Миссисипи и выполнил все другие требования, описанные в Руководстве для подателей электронных документов штата Миссисипи, и любые дополнительные требования

, установленные Департаментом штата Миссисипи. доходов. Если я являюсь оплачиваемым составителем, под страхом наказания за лжесвидетельство, я заявляю, что я изучил этот отчет и приложенные к нему графики и заявления

и, насколько мне известно и верю, они являются правдивыми, правильными и полными.Декларация составителя основана на всей информации, которую составитель

знает.

ERO

Подпись ERO

Дата

Проверить также

Проверить, есть ли Самостоятельная

ERO SSN или PTIN

Платный подготовитель

Работает

Используйте

Фирма

или только свое

EIN если работаю самостоятельно —

), адрес и почтовый индекс

Телефон

В соответствии с наказанием за лжесвидетельство, я заявляю, что ознакомился с декларацией налогоплательщика и прилагаемыми таблицами и заявлениями, насколько мне известно, и

веры, они верны, правильны и полны.Это заявление основано на всей имеющейся у меня информации.

Подпись составителя

Дата

Проверить также

Проверить, если Самостоятельно

SSN составителя или PTIN

Платный

Платный составитель

Работающий

Составитель

Использовать только

если вы работаете самостоятельно —

), адрес и почтовый индекс

Телефон

НЕ отправляйте этот документ по почте в Департамент доходов штата Миссисипи

Интеграция машинного обучения и многомасштабного моделирования — перспективы, проблемы и возможности в биологическом, биомедицинские и поведенческие науки

  • 1.

    Мадни, А. М., Мадни, К. и Люцерно, С. Д. Использование технологии цифрового двойника при проектировании систем на основе моделей. Системы 7 , 1–13 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 2.

    Брюнсилс, К., Сантони де Сио, Ф. и ван ден Ховен, Дж. Цифровые близнецы в здравоохранении: этические последствия зарождающейся инженерной парадигмы. Фронт. Genet. 9 , 31 (2018).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 3.

    Liu, Y. et al. Новаторская облачная платформа для оказания медицинских услуг пожилым людям с использованием Digital Twin. IEEE Access 7 , 49088–49101 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Тополь Э. Дж. Глубокая медицина: как искусственный интеллект может снова сделать здравоохранение человеком (Hachette Book Group, Нью-Йорк, 2019).

  • 5.

    Уайт Р., Пенг Г. и Демир С. Мультимасштабное моделирование биомедицинских, биологических и поведенческих систем. IEEE Eng. Med Biol. Mag. 28 , 12–13 (2009).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 6.

    Родс, С. Дж., Найт, Г. М., Киршнер, Д. Э., Уайт, Р. Г. и Эванс, Т. Г. Определение дозы для новых вакцин: роль иммуностимуляции / иммунодинамического моделирования. J. Theor. Биол. 465 , 51–55 (2019).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 7.

    Куперлович-Кульф, М. Методы машинного обучения для анализа метаболических данных и моделирования метаболических путей. Метаболиты 8 , 4 (2018).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 8.

    Шакед И., Оберхардт М. А., Атиас Н., Шаран Р. и Руппин Э. Прогнозирование побочных эффектов лекарственных средств в метаболической сети. Cell Syst. 2 , 209–213 (2018).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 9.

    Weickenmeier, J., Jucker, M., Goriely, A. & Kuhl, E. Физическая модель объясняет прионоподобные особенности нейродегенерации при болезни Альцгеймера, болезни Паркинсона и боковом амиотрофическом склерозе. J. Mech. Phys. Твердые тела 124 , 264–281 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 10.

    Назари, Ф., Пирсон, А. Т., Нор, Дж. Э. и Джексон, Т. Л. Математическая модель опосредованного ИЛ-6 роста опухоли, управляемого стволовыми клетками, и целевого лечения. PLOS Comput. Биол. 14 , e1005920 (2018).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 11.

    Kissas, G., Yang, Y., Hwuang, E., Witschey, WR, Detre, JA, Perdikaris, P. Машинное обучение в моделировании сердечно-сосудистых потоков: прогнозирование распространения пульсовой волны на основе неинвазивных клинических измерений с использованием глубокое обучение с учетом физики. Препринт arXiv arXiv: 1905.04817 (2019).

  • 12.

    Байларджон, Б., Ребело, Н., Фокс, Д. Д., Тейлор, Р. Л. и Кул, Э. Проект «Живое сердце»: надежный и комплексный симулятор функции сердца человека. евро. J. Mech. A / Solids 48 , 38–47 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 13.

    Де, С., Вонгмук, Х. и Кул, Э. (ред.). Многомасштабное моделирование в биомеханике и механобиологии (Springer, 2014).

  • 14.

    Ambrosi, D. et al. Перспективы биологического роста и ремоделирования. J. Mech. Phys. Твердые тела 59 , 863–883 (2011).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 15.

    Хамфри, Дж. Д., Дюфрен, Э. Р. и Шварц, М. А. Механотрансдукция и гомеостаз внеклеточного матрикса. Нат. Rev. Mol. Cell Biol. 15 , 802–812 (2014).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 16.

    Гориели А. Математика и механика биологического роста (Springer, 2017).

  • 17.

    Lorenzo, G. et al. Индивидуальное моделирование и симуляция роста рака простаты в масштабе ткани. Proc. Natl Acad. Sci. 113 , E7663 – E7671 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 18.

    Chabiniok, R. et al. Мультифизическое и многомасштабное моделирование, слияние данных и моделей и интеграция физиологии органов в клинике: механика желудочков сердца. Интерфейс Focus 6 , 20150083 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 19.

    Southern, J. et al. Многомасштабное вычислительное моделирование в биологии и физиологии. Прог. Биофизика Мол. Биол. 96 , 60–89 (2008).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 20.

    Хант, К. А. и др.Спектр механоориентированных моделей и методов объяснения биологических явлений. Процессы 6 , 56 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 21.

    Raissi, M. & Karniadakis, G.E. Скрытые физические модели: машинное обучение нелинейных уравнений в частных производных. J. Comput. Phys. 357 , 125–141 (2018a).

    Артикул Google Scholar

  • 22.

    Raissi, M., Perdikaris, P. & Karniadakis, G.E. Нейронные сети с физическими данными: структура глубокого обучения для решения прямых и обратных задач, включающих нелинейные уравнения в частных производных. J. Comput. Phys. 378 , 686–707 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 23.

    Raissi, M., Yazdani, A., & Karniadakis, G. E. Скрытая механика жидкости: основа глубокого обучения на основе Навье – Стокса для усвоения данных визуализации потока. Препринт на http://arxiv.org/abs/1808.04327 (2018).

  • 24.

    Брантон, С. Л., Проктор, Дж. Л. и Кутц, Дж. Н. Обнаружение определяющих уравнений на основе данных путем разреженной идентификации нелинейных динамических систем. Proc. Natl Acad. Sci. 113 , 3932–3937 (2016).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 25.

    Raissi, M., Perdikaris, P., & Karniadakis, G.E. Глубокое обучение на основе физики (часть II): открытие нелинейных уравнений в частных производных на основе данных. Препринт на http://arxiv.org/abs/1711.10566 (2017).

  • 26.

    Ван, З., Хуан, X. и Гарикипати, К. Идентификация вариационной системы уравнений в частных производных, управляющих физикой формирования паттернов: вывод при различной точности и шумах. Comput. Методы Прил. Мех. Англ. (2019). в прессе.

  • 27.

    Сахли Костабал, Ф., Пердикарис, П., Кул, Э. и Уртадо, Д. Э. Классификация с множественной точностью с использованием гауссовских процессов: ускорение предсказания крупномасштабных вычислительных моделей. Comput. Методы Прил. Мех. Англ. 357 , 112602 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 28.

    Lytton, W. W. et al. Мультимасштабное моделирование в клинике: заболевания головного мозга и нервной системы. Brain Inform. 4 , 219–230 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 29.

    Perdikaris, P. & Karniadakis, G.E. Инверсия модели с помощью байесовской оптимизации с множественной точностью: новая парадигма для оценки параметров в гемодинамике и за ее пределами. J. R. Soc. Интерфейс 13 , 20151107 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 30.

    Тартаковский, А. М., Марреро, К. О., Пердикарис, П., Тартаковский, Г. Д., & Барахас-Солано, Д. Параметры обучения и определяющие связи с физическими данными глубоких нейронных сетей. Препринт на http://arxiv.org/abs/1808.03398 (2018).

  • 31.

    Тартаковский, Г., Тартаковский, А. М., и Пердикарис, П. Физические специалисты сообщают глубоким нейронным сетям о параметрах обучения с негауссовой нестационарной статистикой. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2018AGUFM.h31J1791T (2018).

  • 32.

    Ян, Л., Чжан, Д., Карниадакис, Г. Генеративные состязательные сети, основанные на физике, для стохастических дифференциальных уравнений. Препринт на https://arxiv.org/abs/1811.02033 (2018).

  • 33.

    Янг, Ю. и Пердикарис, П. Количественная оценка состязательной неопределенности в нейронных сетях, основанных на физике. J. Comput. Phys. Принято (2019).

  • 34.

    Тейхерт Г. Х., Натараджан А. Р., Ван дер Вен А. и Гарикипати К.Физика материалов для машинного обучения: интегрируемые глубокие нейронные сети обеспечивают масштабирование путем изучения функций свободной энергии. Computer Methods Appl. Мех. Англ. 353 , 201–216 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 35.

    Кеннеди М. и О’Хаган А. Байесовская калибровка компьютерных моделей (с обсуждением). J. R. Stat. Soc., Сер. Б. 63 , 425–464 (2001).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Чемпион, К. П., Брантон, С. Л. и Куц, Дж. Н. Открытие нелинейных многомасштабных систем: стратегии выборки и вложения. SIAM J. Appl. Дин. Syst. 18 (2019).

  • 37.

    Манган, Н. М., Брантон, С. Л., Проктор, Дж. Л. и Кутц, Дж. Н. Вывод биологических сетей путем разреженного определения нелинейной динамики. IEEE Trans. Мол. Биол. Multi-Scale Commun. 2 , 52–63 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 38.

    Манган Н. М., Асхам Т., Брантон С. Л., Куц Н. Н. и Проктор Дж. Л. Выбор модели для гибридных динамических систем с помощью разреженной регрессии. Proc. R. Soc. А: Математика, Физика. Англ. Sci. 475 , 20180534 (2019).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 39.

    Куэйд, М., Абель, М., Куц, Дж. Н. и Брантон, С. Л. Разреженная идентификация нелинейной динамики для быстрого восстановления модели. Хаос 28 , 063116 (2018).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 40.

    Руди, С. Х., Брантон, С. Л., Проктор, Дж. Л. и Кутц, Дж. Н. Открытие уравнений в частных производных на основе данных. Sci. Adv. 3 , e1602614 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 41.

    Сноуден, Т. Дж., Ван дер Грааф, П. Х. и Тиндалл, М.J. Методы редукции моделей для крупномасштабных биологических систем: обзор современных методов и тенденций. Бык. Математика. Биол. 79 , 1449–1486 (2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 42.

    Уолпол, Дж., Папин, Дж. А. и Пирс, С. М. Многомасштабные вычислительные модели сложных биологических систем. Annu. Преподобный Биомед. Англ. 15 , 137–154 (2013).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 43.

    Weinan, E., Han, J. & Jentzen, A. Основанные на глубоком обучении численные методы для многомерных параболических уравнений в частных производных и обратных стохастических дифференциальных уравнений. Commun. Математика. Стат. 5 , 349–380 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 44.

    Raissi, M., Perdikaris, P. & Karniadakis, G.E. Вывод решений дифференциальных уравнений с использованием зашумленных данных с множественной точностью. J. Comput. Phys. 335 , 736–746 (2017a).

    Артикул Google Scholar

  • 45.

    Raissi, M., Perdikaris, P. & Karniadakis, G.E. Машинное обучение линейных дифференциальных уравнений с использованием гауссовских процессов. J. Comput. Phys. 348 , 683–693 (2017b).

    Артикул Google Scholar

  • 46.

    Raissi, M. & Karniadakis, G. E. Скрытые модели физики: машинное обучение нелинейных уравнений в частных производных. J. Comput. Phys. 357 , 125–141 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 47.

    Ле, Б. А., Ивоннет, Дж. И Хе, К. С. Вычислительная гомогенизация нелинейных упругих материалов с использованием нейронных сетей. Внутр. J. Numer. Методы англ. 104 , 1061–1084 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 48.

    Лян, Г. и Чандрашекхара, К. Основанная на нейронной сети конститутивная модель для эластомерных пен. Eng. Struct. 30 , 2002–2011 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 49.

    Weinan, E. & Yu, B. Глубокий метод Ритца: основанный на глубоком обучении численный алгоритм для решения вариационных задач. Commun. Математика. Стат. 6 , 1–12 (2018).

    Google Scholar

  • 50.

    Хан, Дж., Джентцен, А. и Вайнан, Э. Решение многомерных дифференциальных уравнений в частных производных с использованием глубокого обучения. Proc. Natl Acad. Sci. 115 , 8505–8510 (2018).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 51.

    Раиси, М., Perdikaris, P., & Karniadakis, G.E. Глубокое обучение на основе физики (часть I): решения нелинейных уравнений с частными производными на основе данных. Препринт на https://arxiv.org/abs/1711.10561 (2017).

  • 52.

    Тейхерт, Г. и Гарикипати, К. Физика материалов машинного обучения: суррогатная оптимизация и алгоритмы множественной точности предсказывают морфологию преципитатов в качестве альтернативы динамике фазового поля. Comput. Методы Прил. Мех. Англ. 344 , 666–693 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 53.

    Тополь Э. Дж. Глубокое обучение обнаруживает надвигающееся повреждение органа. Nature 572 , 36–37 (2019).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 54.

    Уртадо Д. Э., Кастро С. и Мадрид П. Количественная оценка неопределенности двух моделей электромеханики сердца. Внутр. Дж.Нумер. Методы Биомед. Англ. 33 , e2894 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 55.

    Мадиредди С., Систа Б. и Вемаганти К. Байесовский подход к выбору гиперупругих конститутивных моделей мягких тканей. Comput. Методы Прил. Мех. Англ. 291 , 102–122 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 56.

    Михай Л.А., Вулли Т. Э. и Гориели А. Стохастические изотропные гиперупругие материалы: основополагающая калибровка и выбор модели. Proc. R. Soc. A: Математика. Phys. Англ. Sci. 474 , 0858 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 57.

    Ли, Т., Турин, С. Ю., Госаин, А. К., Билионис, И., Буганза Теполе, А. Распространение неопределенности поведения материала в нелинейной конечно-элементной модели реконструктивной хирургии. Biomech. Моделирование механобиол. 17 , 1857–18731 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 58.

    Ли Т., Госайн А. К., Билионис И. и Буганза Теполе А. Прогнозирование влияния старения и размера дефекта на профили напряжения кожи в результате операций по продвижению, вращению и транспозиции лоскута. J. Mech. Phys. Твердые тела 125 , 572–590 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 59.

    Sahli Costabal, F. et al. Многоуровневая характеристика сердечной недостаточности. Acta Biomater. 86 , 66–76 (2019).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 60.

    ван ден Бедем, Х. и Фрейзер, Дж. Интегративная, динамическая структурная биология при атомном разрешении. Пора. Нат. Методы 12 , 307–318 (2015).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 61.

    Альтхофф, Т., Хикс, Дж. Л., Кинг, А. К., Делп, С. Л., Лесковец, Дж. Крупномасштабные данные о физической активности свидетельствуют о неравенстве активности во всем мире. Природа 547 , 336–339 ​​(2017).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 62.

    Hicks, J. L. et al. Рекомендации по анализу крупномасштабных данных о состоянии здоровья с носимых устройств и приложений для смартфонов. npj Digital. Медицина 2 , 45 (2019).

    Google Scholar

  • 63.

    Дурайсами К., Иаккарино Г. и Сяо Х. Моделирование турбулентности в эпоху данных. Annu. Rev. Fluid Mech. 51 , 1–23 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 64.

    Тополь Э. Дж. Высокоэффективная медицина: конвергенция человеческого и искусственного интеллекта. Нат. Med. 25 , 44–56 (2019).

    Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 65.

    Tank, A., Covert, I., Foti, N., Shojaie, A., & Fox, E. Нейронная причинность Грейнджера для нелинейных временных рядов. Препринт на http://arxiv.org/abs/1802.05842 (2018).

  • 66.

    Фристон, К. Дж., Харрисон, Л. и Пенни, В. Динамическое причинное моделирование. NeuroImage 19 (4), 1273–1302 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 67.

    Dura-Bernal, S. et al. NetPyNE, инструмент для многомасштабного моделирования цепей мозга на основе данных. eLife, 8. https://doi.org/10.7554/eLife.44494 (2019).

  • 68.

    Vu, M. A. T. et al. Общее видение машинного обучения в неврологии. J. Neurosci .: Off. J. Soc. Neurosci. 38 , 1601–1607 (2018).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 69.

    Perdikaris, P., Raissi, M., Damianou, A., Лоуренс, Н. Д. и Карниадакис, Г. Э. Нелинейные алгоритмы слияния информации для надежного моделирования с множественной точностью. Proc. R. Soc. А: Математика, Физика. Англ. Sci. 473 , 0751 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 70.

    Сахли Костабал, Ф., Мацуно, К., Яо, Дж., Пердикарис, П. и Кул, Э. Машинное обучение в разработке лекарств: характеристика влияния 30 лекарств на интервал QT с использованием гауссовского процесса. регрессия, анализ чувствительности и количественная оценка неопределенности. Computer Methods Appl. Мех. Англ. 348 , 313–333 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 71.

    Zhao, L., Li, Z., Caswell, B., Ouyang, J. & Karniadakis, G.E. Активное изучение определяющих соотношений из мезоскопической динамики для макроскопического моделирования неньютоновских потоков. J. Comput. Phys. 363 , 116–127 (2018).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 72.

    Костелло, З. и Мартин, Х. Г. Подход машинного обучения для прогнозирования динамики метаболических путей на основе данных мультиомики временных рядов. NPJ Syst. Биол. Прил. 4 , 19 (2018).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 73.

    Deist, T. M. et al. Машинное обучение с помощью моделирования. Биоинформатика . https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz199 (2019).

    Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 74.

    Сахли Костабал, Ф., Сео, К., Эшли, Э., и Кул, Э. Классификация лекарств по их аритмогенному риску с использованием машинного обучения. bioRxiv https://doi.org/10.1101/545863 (2019).

  • 75.

    Athreya, A. P. et al. Прогнозирование результатов лечения антидепрессантами на основе фармакогеномики: подход машинного обучения с многократной репликацией. Clin. Pharmacol. Терапия. https://doi.org/10.1002/cpt.1482 (2019).

  • 76.

    Лин, К.-Л., Чой, С., Хагиги, Б., Чой, Дж. И Хоффман, Э. А. Многомасштабное моделирование легких на основе кластеров с помощью машинного обучения. Справочник по моделированию материалов. 1–20, https://doi.org/10.1007/978-3-319-50257-1_98-1 (2018).

  • 77.

    Неймотин, С. А., Дура-Бернал, С., Морено, Х. и Литтон, В. В. Компьютерное моделирование фармакологического лечения дистонии. Открытие наркотиков сегодня. Модели болезней 19 , 51–57 (2016).

  • 78.

    Yang, Z. et al. Подходы глубокого обучения для извлечения взаимосвязей структуры и свойств в высококонтрастных композитах из наборов данных моделирования. Comput. Матер. Sci. 151, 278–287 (2018a).

  • 79.

    Xu, M. et al. Глубокая сверточная нейронная сеть для классификации эритроцитов при серповидно-клеточной анемии. PLoS Comp. Bio. 13 (10), e1005746 (2017) ..

  • 80.

    Xu, M., Papageorgiou, DP, Abidi, SZ, Dao, M., Zhao, H. & Karniadakis, GE Глубокая сверточная нейронная сеть для классификации эритроцитов при серповидно-клеточной анемии. PLoS Comput. Биол. 13 , e1005746.

  • 81.

    Марблстоун, А. Х., Уэйн, Г. и Кординг, К. П. На пути к интеграции глубокого обучения и нейробиологии. Фронт. Comput. Neurosci. https://doi.org/10.3389/fncom.2016.00094 (2016) ..

  • 82.

    Алипанахи, Б., Делонг, А., Вейрауч, М.Т. и Фрей, Б.Дж. Прогнозирование специфичности последовательностей ДНК- и РНК-связывающие белки путем глубокого обучения. Нат. Biotechnol. 33, 831 (2015).

  • 83.

    Тремблей, Дж., Пракаш, А., Акуна, Д., Брофи, М., Джампани, В., Анил, К.,… Берчфилд, С. Обучение глубоких сетей с синтетическими данными: преодоление разрыва в реальности путем рандомизации домена . (2018). Получено с http://arxiv.org/abs/1804.06516.

  • 84.

    Раджан, К. и Сриджит, К. Обработка и классификация изображений сетчатки глаза с использованием сверточных нейронных сетей. В: Международная конференция по ISMAC в области компьютерного зрения и биоинженерии, 1271–1280 (Springer, 2018).

  • 85.

    Чен, Т. , Као, М. Ю., Тепель, М., Раш, Дж. И Черч, Г. М. Подход динамического программирования к секвенированию пептидов de novo с помощью тандемной масс-спектрометрии. J. Comput. Биол. 8, 325–337 (2001).

  • 86.

    Dura-Bernal, S. et al. Эволюционный алгоритм оптимизации параметров биологического обучения в биомиметическом нейропротезе. IBM J. Res. Dev. 61 , 1–14 (2017).

  • 87.

    Санчес-Ленгелинг, Б.И Аспуру-Гузик, А. Обратный молекулярный дизайн с использованием машинного обучения: Генеративные модели для материальной инженерии. Наука 361 , 360–365 (2018).

  • 88.

    Хагге, Т., Стинис, П., Юнг, Э. и Тартаковский, А.М. Решение дифференциальных уравнений с неизвестными определяющими соотношениями как рекуррентные нейронные сети (2017). Получено с http://arxiv.org/abs/1710.02242.

  • 89.

    Ботвиник, М., Риттер, С., Ван, Дж. Х., Курт-Нельсон, З., Бланделл, К., & Хассабис, Д. Обучение с подкреплением, быстро и медленно. Тенденции. Cogn. Sci. 23 , 408–422 (2019).

  • 90.

    Нефтчи, Э. О. и Авербек, Б. Б. Обучение с подкреплением в искусственных и биологических системах. Нат. Мах. Intell. 1 , 133–143 (2019).

  • 91.

    Peirlinck, M. et al. Использование машинного обучения для характеристики сердечной недостаточности по всем шкалам. Biomech. Моделирование механобиол. https: // doi.org / 10.1007 / s10237-019-01190-w (2019).

  • ACP — Взаимосвязи — Образование новых частиц в атмосфере в Китае

    Глобальный анализ связанных с климатом свойств аэрозолей, полученный из сети приземных обсерваторий Глобальной службы атмосферы (ГСА).

    Паоло Ладж, Алессандро Биджи, Клеманс Роуз, Элизабет Эндрюс, Катрин Лунд Майре, Мартин Колло Коэн, Йонг Лин, Альфред Виденсохлер, Майкл Шульц, Джон А. Огрен, Маркус Фибиг, Йонас Глисс, Огюстен Мортье, Марко Пандольфи, Туукка Петая, Санг-Ву Ким, Венче Аас, Жан-Филипп Путо, Ольга Майоль-Брасеро, Мелита Кейвуд, Лоренцо Лабрадор, Паси Аалто, Эрик Альберг, Луледас Аладос , Андрес Аластуэй, Маркос Андраде, Бегонья Артиньяно, Стина Аусмеэль, Тодор Арсов, Эйя Асми, Джон Бэкман, Урс Балтенспергер, Сюзанна Бастиан, Олаф Бат, Йохан Поль Бёкес, Бенджамин Т. Брем, Николас Буковецки, Себастьян Кононтис Дэй, Ван Дайантолис, Анна Дегорска, Константинос Элефтериадис, Продромос Фетфацис, Оливье Фавез, Харальд Флентье, Мария I.Джини, Аста Грегорич, Мартин Гизель-Бир, А. Ганнет Халлар, Дженни Хэнд, Андрас Хоффер, Кристоф Хуэглин, Ракеш К. Худа, Антти Хювэринен, Иво Калапов, Никос Каливитис, Анн Каспер-Гибл, Джон Ын Ким, Гиоргос Куваракис, Ирена Кранч, Радован Крейчи, Маркку Кулмала, Каспер Лабушагне, Хэ-Юнг Ли, Хейкки Лихавайнен, Ненг-Хуэй Лин, Гюнтер Лёшау, Криста Луома, Анджела Маринони, Себастьяно Мартинс Дос Сантос, Франк Майнхардтцгер-Майк Меркель, Майк Меркель Николаос Михалопулос, Нхат Ан Нгуен, Якуб Ондрачек, Ноэми Перес, Мария Рита Перроне, Жан-Едес Пети, Давид Пикард, Жан-Марк Пишон, Вероник Понт, Наталья Пратс, Энтони Пренни, Фабьен Рейзен, Сальваторе Шармано, Карине Селлега Романо, Карин Селлеги , Герхард Шауэр, Патрик Шеридан, Джеймс Патрик Шерман, Майк Шютце, Андреас Шверин, Ральф Зомер, Мар Соррибас, Мартин Штайнбахер, Джуниинг Сан, Глория Титос, Барбара Точко, Томас Туч, Пьер Туле, Питер Тунвед, Вилле Ваккари, Фернандо Веларде, Патрисио Веласкес, Паоло Виль Лани, Стериос Вратолис, Шенг-Сян Ван, Кей Вайнхольд, Рольф Веллер, Маргарита Ела, Хесус Юс-Диез, Владимир Здимал, Пол Цигер и Надежда Зикова

    Атмос. Измер. Tech., 13, 4353–4392, https://doi.org/10.5194/amt-13-4353-2020, https://doi.org/10.5194/amt-13-4353-2020, 2020

    Краткое содержание

    новых книг, украденных книг и стихов, 15 января 2019 г. | Заказать Pulse

    Baker & Taylor продает часть своего развлекательного подразделения Инграму, Ханна Салливан получает приз Т.С. Элиота, а NYT пишет о разграбленных книгах в библиотеках по всей Европе.

    Хотите, чтобы на ваш почтовый ящик ежедневно приходили последние книжные новости? Подпишитесь на нашу ежедневную рассылку новостей Book Pulse .

    Новости дня

    Ханна Салливан получает приз Т.С. Элиота за Три стихотворения (Faber & Faber). У Guardian есть подробности.

    Baker & Taylor продает часть своего развлекательного подразделения Ingram. Полка осведомленности есть история.

    NYT сообщает о поисках книг, украденных нацистами во время Второй мировой войны, которые, вероятно, находятся в библиотеках по всей Европе.

    PEN America вручает Бобу Вудворду премию за литературные заслуги. У NYT есть подробности.

    Обзоры

    The NYT обзоры Последние китобои: три года в далеком Тихом океане с отважным племенем и исчезающим образом жизни Дуга Бока Кларка (Little, Brown: Hachette): «захватывающий, подробный и в целом замечательный.«Кроме того, заключенный: мои 544 дня в иранской тюрьме — одиночное заключение, фиктивный суд, дипломатия с высокими ставками и чрезвычайные усилия, которые потребовались, чтобы вытащить меня» Джейсона Резаяна (Энтони Бурден / Ecco: Harper): больше, чем просто мемуары, которые читаются как триллер. Это также интимная семейная история, мучительное любовное письмо древней и сломанной родине и энергичная защита журналистики и правды в то время, когда оба подвергаются нападкам почти повсюду «. Наследование: воспоминания о генеалогии, отцовстве и любви Дани Шапиро (Кнопф): «красиво написано и глубоко трогательно.«

    NPR рассматривает Мухаммад: сорок представлений Майкла Мухаммеда Найта («Мягкий череп»): «книга, призванная соблазнить, обучить и вызвать у аудитории любопытство к Исламу и Мухаммеду, и она успешна на всех трех направлениях». Кроме того, Наследование: воспоминания о генеалогии, отцовстве и любви Дани Шапиро (Кнопф): «читается как детектив, хотя и эмоциональный».

    The Washington Post отзывов You Know You Want This: «Человек-кошка» и другие истории Кристен Рупениан (Галерея / Скаут: С.& S.): «Никому, в особенности автору, не стоит делать вид, будто другие рассказы в этом сборнике хоть сколько-нибудь примечательны или отшлифованы, как« Человек-кошка ». Это студенческая работа, и они открыто возвещают о своем влиянии «.

    Кратко

    Стервятник предлагает «4 поэтических сборника, которые меняют мир».

    В StarTribune есть список книг для поклонников «Аббатства Даунтон» , ожидающих выхода фильма.

    Entertainment Weekly собирает YA обзоры на «Бешеные сердца триллеры и загадки, чтобы держать нас в напряжении».

    В рубрике службы поддержки NYT рассматриваются книги по теме «Беспокойство, психическое заболевание и горе».

    Entertainment Weekly представляет Элейн Шеннон и ее новую книгу Охота на ЛеРу: внутренняя история убийства преступного гения и его империи DEA (Уильям Морроу: Харпер). EW пишет, что это первая книга в новом издании режиссера Майкла Манна, который также планирует снять фильм. EW также берет интервью у Манна о режиссерской версии его фильма Heat . В связанных новостях Deadline Hollywood сообщает, что Манн объединит усилия с Доном Уинслоу, чтобы написать роман о мафии, и что у него также есть планы на книжный приквел к Heat . Сделка по издательству была заключена вчера на Лондонской книжной ярмарке. Сообщения о порядке публикации первых книг Манна до сих пор не ясны.

    Грядущие книжные новости: Entertainment Weekly дает короткое интервью с Даниэлем Хосе Олдером и раскрывает обложку его следующей книги, Книга потерянных святых (Выходные данные: Macmillan: ноябрь 2012 г.)5, 2019). Кроме того, Лесли Джеймисон анонсирует свою новую книгу Make It Scream, Make It Burn: Essays (Little, Brown: Hachette, 24 сентября 2019 г.) в отрывке в EW . The Hollywood Reporter сообщает, что Джоанна Гейнс пишет детскую книгу We Are The Gardeners (Thomas Nelson, 3 марта 2019 г.).

    O: Журнал Oprah Magazine берет интервью у Сары Джессики Паркер о Golden Child Клэр Адам, новейшей книге в издательстве Parker.

    EarlyWord пишет о «GalleyChat как инструменте заказа».

    Electric Lit предоставляет фотогалерею книжных кошек.

    Писательница Франсин дю Плессикс Грей умерла. У NYT есть некролог.

    Авторы в эфире

    NPR’s Fresh Air включает Джошуа Д. Мезрича, Когда смерть становится жизнью: заметки хирурга-трансплантолога (Харпер; обзор LJ , отмеченный звездочкой).

    Deadline В Голливуде есть множество новостей прямо из книги. История любви гипнотизера Лианы Мориарти направляется на ABC. Julian Fellowes Belgravia тоже адаптируется. Комикс Six направляется на ТВ под названием Thirteen . Совет отцов: мои дочери, моя болезнь и мужчины, которые могут быть мной Брюса Фейлера направляется на NBC. Фильм Мела Гибсона и Шона Пенна Профессор и сумасшедший выйдет в прокат в США после судебной тяжбы. Netflix Ratched , основанный на персонаже из Пролетая над гнездом кукушки , добавляет актеров. То же самое и с книгами Стивена Спилберга West Side Story и Treadstone , основанными на книгах Борна.

    The Hollywood Reporter пишет, что Мэттью Рис сыграет Перри Мэйсона в новой адаптации HBO. Town & Country тоже имеет свою историю.

    io9 сообщает, что еще роман по «Звездному пути» готовятся.

    CrimeReads подборки «12 триллеров и криминальных фильмов» за 2019 год.

    Тресси Макмиллан Коттом, Thick: And Other Essays (The New Press), будет на The Daily Show сегодня вечером.Кирстен Гиллибранд, Смелый и храбрый: десять героев, завоевавших право женщин на голосование (Книги Knopf для юных читателей), продолжит работу со Стивеном Колбертом. Лин-Мануэль Миранда, Gmorning, Gnight !: Little Pep Talks for Me & You (Random House) будет продолжаться с Джимми Фэллоном.

    Хотите, чтобы на ваш почтовый ящик ежедневно приходили последние книжные новости? Подпишитесь на нашу ежедневную рассылку новостей Book Pulse .

    IIS 10.0 Подробная ошибка — 404.11

    Ошибка HTTP 404.11 — не найдено

    Модуль фильтрации запросов настроен на отклонение запроса, содержащего двойную escape-последовательность.

    Наиболее вероятные причины:
    • Запрос содержал двойную escape-последовательность, а фильтрация запросов настроена на веб-сервере, чтобы отклонять двойные escape-последовательности.
    Что можно попробовать:
    • Проверьте конфигурацию / систему.webServer / security / requestFiltering @ allowDoubleEscaping в файле applicationhost.config или web.confg.
    Подробная информация об ошибке:
    Модуль RequestFilteringModule
    Уведомление BeginRequest
    Обработчик Gateway-dll
    Код ошибки 0x120000
    Запрошенный URL http: // sb. flleg.gov:80/nxt/gateway.dll/laws/2019laws/lf2019/general%20laws%20-%20regular%20session/chapters%202019-101%20-%202019-125/2019-115.htm?fn= document-frame.htm $ f = templates $ 3,0
    Физический путь D: \ NXT \ Online Server \ ext \ gateway.dll \ rules \ 2019laws \ lf2019 \ general% 20laws% 20-% 20regular% 20session \ chapters % 202019-101% 20-% 202019-125 \ 2019-115.htm? Fn = document-frame.htm $ f = templates $ 3.0
    Метод входа в систему Еще не определено
    Пользователь входа в систему Нет пока не определено
    Дополнительная информация:
    Это функция безопасности.Не изменяйте эту функцию, если не полностью понимаете масштаб изменения. Перед изменением этого значения необходимо выполнить трассировку сети, чтобы убедиться, что запрос не является вредоносным. Если сервер разрешает двойные escape-последовательности, измените параметр configuration/system. webServer/security/[email protected] Это могло быть вызвано неправильным URL-адресом, отправленным на сервер злоумышленником.

    Просмотр дополнительной информации »

    Обзор природных гидрогелей для регенеративной медицины

  • 1.

    Грумезеску А.М., редактор. Нанобиоматериалы в инженерии мягких тканей: применение нанобиоматериалов. Амстердам: Уильям Эндрю; 2016.

  • 2.

    Francis L, Greco KV, Boccaccini AR, Roether JJ, English NR, Huang H, et al. Разработка нового гибридного биоактивного гидрогеля для будущего клинического применения. J Biomater Appl. 2018; 33: 447–65.

    CAS Google Scholar

  • 3.

    Фазель Р. (ред.). Биомедицинская инженерия — границы и проблемы [Интернет].InTech; 2011 г. Доступно по адресу: http://www.intechopen.com/books/biomedical-engineering-frontiers-and-challenges.

  • 4.

    Джаббари Э., Лейтен Дж., Сюй К., Хадемхоссейни А. Перезагрузка матрицы: эволюция регенеративных гидрогелей. Mater Today. 2016; 19: 190–6.

    CAS Google Scholar

  • 5.

    Х. Гулрез С.К., Аль-Ассаф С., О.Г. Гидрогели: методы получения, характеристика и применение. В: Карпи А, (ред.).Прогресс в молекулярной и экологической биоинженерии — от анализа и моделирования до технологических приложений [Интернет]. InTech; 2011. Доступно по адресу: http://www.intechopen.com/books/progress-in-molecular-and-environmental-bioengineering-from-analysis-and-modeling-to-technology-applications/hydrogels-methods-of-preparation. -характеристика-и-приложения.

  • 6.

    Ван Влиерберг С., Дубрюэль П., Шахт Э. Гидрогели на основе биополимеров в качестве каркасов для приложений тканевой инженерии: обзор.Биомакромолекулы. 2011; 12: 1387–408.

    Google Scholar

  • 7.

    Оттенбрите Р.М., Парк К., Окано Т., редакторы. Справочник по биомедицинскому применению гидрогелей. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer Нью-Йорк; 2010. http://link.springer.com/10.1007/978-1-4419-5919-5.

    Google Scholar

  • 8.

    Герлах Г., Арндт К.Ф., редакторы. Гидрогелевые датчики и исполнительные устройства: техника и технологии. Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg; 2010 г.http://link.springer.com/10.1007/978-3-540-75645-3.

    Google Scholar

  • 9.

    Sathaye S, Mbi A, Sonmez C, Chen Y, Blair DL, Schneider JP и др. Реология физических гидрогелей на основе пептидов и белков: неужели повседневные измерения касаются только поверхности? ПРОВОДА Nanomed Nanobiotechnol. 2015; 7: 34–68.

    CAS Google Scholar

  • 10.

    Khetan S, Guvendiren M, Legant WR, Cohen DM, Chen CS, Burdick JA.Опосредованная деградацией клеточная тракция управляет судьбой стволовых клеток в ковалентно сшитых трехмерных гидрогелях. Nat Mater. 2013; 12: 458–65.

    CAS Google Scholar

  • 11.

    Худалла Г.А., Энг Т.С., Мерфи В.Л. Подход к модуляции деградации и поведения мезенхимальных стволовых клеток в сетях полиэтиленгликоля. Биомакромолекулы. 2008; 9: 842–9.

    CAS Google Scholar

  • 12.

    Vieira S, da Silva Morais A, Silva-Correia J, Oliveira JM, Reis RL. Гидрогели на натуральной основе: от обработки до применения. В кн .: Энциклопедия полимерной науки и техники. Хобокен, штат Нью-Джерси, США: John Wiley & Sons, Inc.; 2017. с. 1–27. http://doi.wiley.com/10.1002/0471440264.pst652.

  • 13.

    Лю Х, Чжэн Ц., Ло Х, Ван Х, Цзян Х. Последние достижения биоматериалов на основе коллагена: многоиерархическая структура, модификация и биомедицинские приложения. Mater Sci Eng: C.2019; 99: 1509–22.

    CAS Google Scholar

  • 14.

    Achilli M, Lagueux J, Mantovani D. О влиянии УФ-C и pH на механическое поведение, молекулярную конформацию и жизнеспособность клеток каркаса на основе коллагена для инженерии сосудистой ткани. Macromol Biosci. 2010; 10: 307–16.

    CAS Google Scholar

  • 15.

    Куэте Ф., Раджан Н., Мантовани Д. Макромолекулярные биоматериалы для инженерии сосудистой ткани на основе каркасов.Macromol Biosci. 2007; 7: 701–18.

    CAS Google Scholar

  • 16.

    Марелли Б., Ахилли М., Алессандрино А., Фредди Дж., Танзи М.К., Фаре С. и др. Армированная коллагеном электропряденая трубчатая конструкция из фиброина шелка в виде сосудистого трансплантата малого калибра. Macromol Biosci. 2012; 12: 1566–74.

    CAS Google Scholar

  • 17.

    Pankajakshan D, Agrawal DK. Каркасы в тканевой инженерии кровеносных сосудов.Может J Physiol Pharmacol. 2010. 88: 855–73.

    CAS Google Scholar

  • 18.

    Лиан Дж., Мансель Б.В., Ингам Б., Прабакар С., Уильямс, Массачусетс, Массачусетс. Контроль гибкости цепочки коллагеновых сетей для производства гидрогелей с особыми свойствами. Мягкая матер. 2017; 15: 145–52.

    Google Scholar

  • 19.

    Stegemann JP, Nerem RM. Измененный ответ гладкомышечных клеток сосудов на экзогенную биохимическую стимуляцию в двух- и трехмерной культуре.Exp Cell Res. 2003. 283: 146–55.

    CAS Google Scholar

  • 20.

    Врана Н.Е., Эльшейх А., Биллес Н., Дамур О., Хасирчи В. Влияние кератоцитов роговицы человека и пигментных эпителиальных клеток сетчатки на механические свойства пленок коллагена с микрорельефами. Биоматериалы. 2007; 28: 4303–10.

    CAS Google Scholar

  • 21.

    Антман-Пассиг М., Шефи О. Удаленная магнитная ориентация трехмерных гидрогелей коллагена для направленной регенерации нейронов.Nano Lett. 2016; 16: 2567–73.

    CAS Google Scholar

  • 22.

    Лин К., Чжан Д., Маседо М. Х., Цуй В., Сарменто Б., Шен Г. Современные биоматериалы на основе коллагена для регенеративной биомедицины. Adv Funct Mater. 2019; 29: 1804943.

    Google Scholar

  • 23.

    Наир П., Тоттаппиллил Н. Каркасы в регенерации сосудов: текущее состояние. Vasc Health Risk Manag. 2015: 79–91.

  • 24.

    Бобрышев Ю.В. Кальцификация эластических волокон атеросклеротической бляшки человека. Атеросклероз. 2005; 180: 293–303.

    CAS Google Scholar

  • 25.

    Хавандгар З., Роман Х., Ли Дж., Ли С., Вали Х., Бринкманн Дж. И др. Гаплонедостаточность эластина препятствует прогрессированию кальцификации артерий у мышей с дефицитом MGP. J Bone Min Res. 2014; 29: 327–37.

    CAS Google Scholar

  • 26.

    Пай А, Лист Э.М., Эль-Аббади М, Джачелли СМ. Деградация эластина и изменение фенотипа гладкомышечных клеток сосудов предшествуют потере клеток и медиальной кальцификации артерий в модели хронического заболевания почек у уремических мышей. Am J Pathol. 2011; 178: 764–73.

    CAS Google Scholar

  • 27.

    Daamen WF, Hafmans T, Veerkamp JH, van Kuppevelt TH. Сравнение пяти процедур очистки нерастворимого эластина. Биоматериалы. 2001; 22: 1997–2005.

    CAS Google Scholar

  • 28.

    Тестера А.М., Джиротти А., де Торре И.Г., Кинтанилья Л., Сантос М., Алонсо М. и др. Биосовместимые эластиноподобные клик-гели: дизайн, синтез и характеристика. J Mater Sci Mater Med. 2015; 26: 105.

    Google Scholar

  • 29.

    Mithieux SM, Rasko JEJ, Weiss AS. Синтетические гидрогели эластина, полученные из массивных эластичных ансамблей самоорганизующихся белковых мономеров человека.Биоматериалы. 2004; 25: 4921–7.

    CAS Google Scholar

  • 30.

    Боланд Э.Д., Мэтьюз Дж.А., Павловски К.Дж., Симпсон Д.Г., Винек Г.Е. , Боулин Г.Л. Электропрядение коллагена и эластина: предварительная тканевая инженерия сосудов. Передние биоски. 2004; 9: 1422–32.

    CAS Google Scholar

  • 31.

    Lamme EN, van Leeuwen RTJ, Jonker A, van Marle J, Middelkoop E. Живые заменители кожи: выживаемость и функция фибробластов, засеянных кожным заменителем в экспериментальных ранах.J Investigative Dermatol. 1998; 111: 989–95.

    CAS Google Scholar

  • 32.

    Annabi N, Mithieux SM, Boughton EA, Ruys AJ, Weiss AS, Dehghani F. Синтез высокопористых сшитых гидрогелей эластина и их взаимодействие с фибробластами in vitro. Биоматериалы. 2009. 30: 4550–7.

    CAS Google Scholar

  • 33.

    Thomas V, Zhang X, Catledge SA, Vohra YK. Функционально дифференцированные каркасы из электропряденого волокна с настраиваемыми механическими свойствами для регенерации сосудистой ткани. Biomed Mater. 2007; 2: 224–32.

    CAS Google Scholar

  • 34.

    Катто В., Фаре С, Фредди Дж., Танзи М.С. Сосудистая тканевая инженерия: последние достижения в регенерации кровеносных сосудов малого диаметра. ISRN Vasc Med. 2014; 2014: 1–27.

    Google Scholar

  • 35.

    Сейфу Д.Г., Пурнама А., Мекуанинт К., Мантовани Д. Инженерия сосудистой ткани малого диаметра. Обзоры природы. Кардиология.2013; 10: 410–21.

    CAS Google Scholar

  • 36.

    Grassl ED, Oegema TR, Tranquillo RT. Фибрин как биополимер, альтернативный коллагену типа I, для изготовления эквивалента носителя. J Biomed Mater Res. 2002; 60: 607–12.

    CAS Google Scholar

  • 37.

    Ким С.Дж., Чан Дж.Д., Ли С.К. Лечение дефекта длинной трубчатой ​​кости кролика с использованием аутологичных культивированных остеобластов, смешанных с фибрином. Цитотехнология. 2007; 54: 115–20.

    CAS Google Scholar

  • 38.

    Chrobak MO, Hansen KJ, Gershlak JR, Vratsanos M, Kanellias M, Gaudette GR, et al. Конструкция композитного слоя на основе фибрина микронити для использования в сердечной пластыре. ACS Biomater Sci Eng. 2017; 3: 1394–403.

    CAS Google Scholar

  • 39.

    Арун Кумар Р., Сивашанмугам А, Дипти С., Бумгарднер Д.Д., Наир С.В., Джаякумар Р.Стабилизированные нано-фибрином кристаллы CaSO 4, включающие инъекционный хитиновый композитный гидрогель для усиления ангиогенеза и остеогенеза. Carbohydr Polym. 2016; 140: 144–53.

    CAS Google Scholar

  • 40.

    Бриганти Э., Спиллер Д., Миртелли С., Кулл С., Кунупас С., Лози П. и др. Композитный каркас на основе фибрина для контролируемой доставки биоактивных проангиогенетических факторов роста. J Контролируемое высвобождение. 2010; 142: 14–21.

    CAS Google Scholar

  • 41.

    Козлов П.В., Бурдыгина Г.И. Строение и свойства твердого желатина и принципы их модификации. Полимер. 1983; 24: 651–66.

    CAS Google Scholar

  • 42.

    Садеги М., Хейдари Б. Сшитый привитой сополимер метакриловой кислоты и желатина как новый гидрогель со свойствами чувствительности к pH. Материалы. 2011; 4: 543–52.

    CAS Google Scholar

  • 43.

    Сайкевич П., Колбук Д. Электроспиннинг желатина для тканевой инженерии — молекулярная конформация как одна из недооцененных проблем. J Biomater Sci Polym Ed. 2014; 25: 2009–22.

    CAS Google Scholar

  • 44.

    Kuo W-T, Huang H-Y, Chou M-J, Wu M-C, Huang Y-Y. Модификация поверхности наночастиц желатина полиэтиленимином в качестве генного вектора. J Nanomater. 2011; 2011: 1–5.

    Google Scholar

  • 45.

    Бахшеши-Рад Х.Р., Хадиси З., Хамза Э., Исмаил А.Ф., Азиз М., Кашефян М. Доставка лекарств и цитосовместимость нагруженного ципрофлоксацином сплава Mg, покрытого желатиновыми нановолокнами. Mater Lett. 2017; 207: 179–82.

    CAS Google Scholar

  • 46.

    Нагараджан С., Белаид Х., Почат-Бохатье С., Тейсье С., Яцунский И., Кой Е. и др. Дизайн электропряденых нановолокон из нитрида бора / желатина для инженерии костной ткани. Интерфейсы приложения ACS Mater.2017; 9: 33695–706.

    CAS Google Scholar

  • 47.

    Nagarajan S, Soussan L, Bechelany M, Teyssier C, Cavaillès V, Pochat-Bohatier C, et al. Новые биосовместимые маты из электропряденого волокна из желатина, обладающие свойствами доставки антибиотиков. J Mater Chem B. 2016; 4: 1134–41.

    CAS Google Scholar

  • 48.

    Nagarajan S, Pochat-Bohatier C, Teyssier C, Balme S, Miele P, Kalkura N, et al.Дизайн электропряденых нанокомпозитных волокон оксида графена / желатина для применения в тканевой инженерии. RSC Adv. 2016; 6: 109150–6.

    CAS Google Scholar

  • 49.

    Thomas LV, Nair PD. Влияние механической стимуляции на развитие сосудистой конструкции, эквивалентной медиальной тканью, с использованием каркаса из сополимера желатин-g-винилацетата. J Biomater Sci Polym Ed. 2012.

  • 50.

    Panzavolta S, Gioffrè M, Focarete ML, Gualandi C, Foroni L, Bigi A.Электроспрядные желатиновые нановолокна: оптимизация сшивки генипином для сохранения морфологии волокна после воздействия воды. Acta Biomater. 2011; 7: 1702–9.

    CAS Google Scholar

  • 51.

    Vepari C, Kaplan DL. Шелк как биоматериал. Prog Polym Sci. 2007; 32: 991–1007.

    CAS Google Scholar

  • 52.

    Ким Х.Дж., Ким М.К., Ли К.Х., Нхо С.К., Хан М.С., Ум IC. Влияние методов дегуммирования на структурные характеристики и свойства регенерированного шелка.Int J Biol Macromol. 2017; 104: 294–302.

    CAS Google Scholar

  • 53.

    Han F, Liu S, Liu X, Pei Y, Bai S, Zhao H, et al. Плетеные шелковые каркасы из шелковых нановолокон, армированных шелковой тканью, для регенерирования несущих нагрузку мягких тканей. Acta Biomater. 2014; 10: 921–30.

    CAS Google Scholar

  • 54.

    Ким Ш., Ён Ю.К., Ли Дж.М., Чао Дж.Р., Ли Й.Дж., Со Ю.Б. и др. Биочернила из фиброина шелка, пригодная для точной печати, для 3D-печати с цифровой обработкой света.Nat Commun. 2018; 9: 1620.

    Google Scholar

  • 55.

    Ван Ц., Хан Г, Ян С., Чжан К. 3D-печать фиброина шелка для биомедицинских приложений. Материалы. 2019; 12: 504–504.

    Google Scholar

  • 56.

    Хуанг З-М, Чжан Ю.З., Рамакришна С., Лим Коннектикут. Электропрядение и механическая характеристика желатиновых нановолокон. Полимер. 2004. 45: 5361–8.

    CAS Google Scholar

  • 57.

    Bencherif SA, Srinivasan A, Horkay F, Hollinger JO, Matyjaszewski K, Washburn NR. Влияние степени метакрилирования на свойства гидрогелей гиалуроновой кислоты. Биоматериалы. 2008; 29: 1739–49.

    CAS Google Scholar

  • 58.

    Ремуцци А., Мантеро С., Коломбо М., Мориджи М., Бинда Е., Камоцци Д. и др. Гладкомышечные клетки сосудов на гиалуроновой кислоте: культура и механическая характеристика сконструированной сосудистой конструкции.Tissue Eng. 2004; 10: 699–710.

    CAS Google Scholar

  • 59.

    Zavan B, Vindigni V, Lepidi S, Iacopetti I, Avruscio G, Abatangelo G, et al. Неоартерии, выращенные in vivo с использованием тканеинженерного каркаса на основе гиалуронана. FASEB J. 2008; 22: 2853–61.

    CAS Google Scholar

  • 60.

    Прествич Г.Д. Клинические биоматериалы на основе гиалуроновой кислоты, полученные для доставки клеток и молекул в регенеративной медицине.J Control Release. 2011; 155: 193–9.

    CAS Google Scholar

  • 61.

    Burdick JA, Prestwich GD. Гидрогели гиалуроновой кислоты для биомедицинского применения. Adv Mater. 2011; 23: h51–56.

    CAS Google Scholar

  • 62.

    Драгет К.И., Смидсрод О., Скьяк-Брек Г. Альгинаты из водорослей. В: Steinbüchel A (ed.) Biopolymers Online. Вайнхайм, Германия: Wiley-VCH Verlag GmbH & Co.KGaA; 2005. http://doi.wiley.com/10.1002/3527600035.bpol6008.

  • 63.

    Драгет К.И., Тейлор С. Химические, физические и биологические свойства альгинатов и их биомедицинские последствия. Пищевой Hydrocoll. 2011; 25: 251–6.

    CAS Google Scholar

  • 64.

    Brandl F, Sommer F, Goepferich A. Рациональный дизайн гидрогелей для тканевой инженерии: влияние физических факторов на поведение клеток. Биоматериалы. 2007; 28: 134–46.

    CAS Google Scholar

  • 65.

    Хуанг Ю., Оньери С., Сиве М., Мошфегян А., Мадихаллы С.В. In vitro характеристика хитозан-желатиновых каркасов для тканевой инженерии. Биоматериалы. 2005. 26: 7616–27.

    CAS Google Scholar

  • 66.

    Hamedi H, Moradi S, Hudson SM, Tonelli AE. Гидрогели на основе хитозана и их применение для доставки лекарств в перевязочные материалы для ран: обзор.Carbohydr Polym. 2018; 199: 445–60.

    CAS Google Scholar

  • 67.

    Zhang L, Ao Q, Wang A, Lu G, Kong L, Gong Y, et al. Сэндвич-трубчатый каркас из хитозана для тканевой инженерии кровеносных сосудов. J Biomed Mater Res A. 2006; 77: 277–84.

    Google Scholar

  • 68.

    Чупа Дж. М., Фостер А. М., Самнер С. Р., Мадихаллы С. В., Мэтью Х. У. Ответы сосудистых клеток на полисахаридные материалы: оценки in vitro и in vivo.Биоматериалы. 2000; 21: 2315–22.

    CAS Google Scholar

  • 69.

    Мадихаллы С.В., Мэтью Х.В. Пористые хитозановые каркасы для тканевой инженерии. Биоматериалы. 1999; 20: 1133–42.

    CAS Google Scholar

  • 70.

    Bernkop-Schnürch A, Dünnhaupt S. Системы доставки лекарств на основе хитозана. Eur J Pharm Biopharm. 2012; 81: 463–9.

    Google Scholar

  • 71.

    Kawecki M, abuś W., Klama-Baryla A, Kitala D., Kraut M, Glik J, et al. Обзор методов децеллюризации, вызванный острой необходимостью контроля качества каркасов внеклеточного матрикса и их роли в регенеративной медицине. J Biomed Mater Res Часть B Appl Biomater. 2018; 106: 909–23.

    CAS Google Scholar

  • 72.

    Crapo PM, Gilbert TW, Badylak SF. Обзор процессов децеллюляризации тканей и всего органа.Биоматериалы. 2011; 32: 3233–43.

    CAS Google Scholar

  • 73.

    Wagenseil JE, Mecham RP. Сосудистый внеклеточный матрикс и артериальная механика. Physiological Rev.2009; 89: 957–89.

    CAS Google Scholar

  • 74.

    Гурусвами Дамодаран Р., Верметт П. Децеллюляризация тканей и органов в регенеративной медицине. Biotechnol Prog. 2018. http://doi.wiley.com/10.1002 / btpr.2699.

  • 75.

    Wight TN, Kinsella MG, Qwarnström EE. Роль протеогликанов в адгезии, миграции и пролиферации клеток. Curr Opin Cell Biol. 1992; 4: 793–801.

    CAS Google Scholar

  • 76.

    Пан X, Линь Л., Тан Б. Раскрытие роли ионов кальция в механических свойствах отдельных коллагеновых фибрилл. Научный доклад 2017; 7. http://www.nature.com/articles/srep46042.

  • 77.

    Saldin LT, Cramer MC, Velankar SS, White LJ, Badylak SF. Гидрогели внеклеточного матрикса децеллюляризованных тканей: структура и функции. Acta Biomaterialia. 2017; 49: 1–15.

    CAS Google Scholar

  • 78.

    Ganji F, Abdekhodaie MJ, Ramazani SAA. Время гелеобразования и скорость разложения инъекционного гидрогеля на основе хитозана. J Sol – Gel Sci Technol. 2007; 42: 47–53.

    CAS Google Scholar

  • 79.

    Cho J, Heuzey M-C, Bégin A, Carreau PJ. Физическое гелеобразование хитозана в присутствии β-глицерофосфата: влияние температуры. Биомакромолекулы. 2005; 6: 3267–75.

    CAS Google Scholar

  • 80.

    Ямаока Х., Асато Х., Огасавара Т., Нисидзава С., Такахаши Т., Накацука Т. и др. Инженерия хрящевой ткани с использованием ушных хондроцитов человека, встроенных в различные гидрогелевые материалы. J Biomed Mater Res Часть A. 2006; 78A: 1–11.

    CAS Google Scholar

  • 81.

    Kuijpers AJ, Engbers GHM, Krijgsveld J, Zaat SAJ, Dankert J, Feijen J. Сшивка и характеристика желатиновых матриц для биомедицинских приложений. J Biomater Sci Polym Ed. 2000; 11: 225–43.

    CAS Google Scholar

  • 82.

    Zawko S, Suri S, Truong Q, Schmidt C. Анизотропное набухание с двойным поперечным сшиванием гидрогелей гиалуроновой кислоты с фотонаблюдением.Acta Biomaterialia. 2009; 5: 14–22.

    CAS Google Scholar

  • 83.

    Abbah SA, Lu WW, Chan D, Cheung KMC, Liu WG, Zhao F, et al. Остеогенное поведение инкапсулированных альгинатом стромальных клеток костного мозга: исследование in vitro. J Mater Sci Mater Med 2008; 19: 2113–9.

    CAS Google Scholar

  • Томиться на распутье? Обзорный обзор перекрестного неравенства в области психического здоровья | International Journal for Equity in Health

    Предварительный обзор проводился в соответствии с методологией, описанной Аркси и О’Мэлли в 2005 году [25] и дополнительно усовершенствованной Levac в 2010 году [26].Они предлагают и развивают пять основных методологических шагов: 1) определение вопроса исследования, 2) определение соответствующих исследований, 3) выбор исследований, 4) отображение данных и 5) сопоставление, обобщение и представление результатов, а также шестой. необязательный шаг: 6) Консультация. Кроме того, мы приняли определение Колкухауна и его коллег из 2014 года, в котором указывается, что обзорный обзор «рассматривает вопрос исследовательского исследования, направленный на отображение ключевых концепций, типов доказательств и пробелов в исследованиях, связанных с определенной областью или областью, путем систематического поиска. , отбирая и синтезируя существующие знания ».

    Определение вопроса исследования

    Путем итеративного процесса проб и ошибок, обсуждений и консультаций объем обзора был сформулирован с точки зрения цели, вопросов исследования и критериев отбора. Например, несколько аспектов неравенства были рассмотрены с использованием системы PROGRESS-Plus [27]. Наконец, были включены следующие параметры: социально-экономическое положение (образование, доход, профессиональный класс и т. Д.), Пол, раса или этническая принадлежность, сексуальная ориентация и религия.Поначалу также учитывались возраст и инвалидность, но в конечном итоге они не учитывались. Инвалидность была исключена в основном из-за трудностей, обнаруженных в отношении процесса скрининга, в котором исследования с психической инвалидностью в качестве результата должны были отличаться от исследований с психической инвалидностью в качестве воздействия. Мы столкнулись с другими трудностями, связанными с возрастом, поскольку он обычно включается в аналитические модели в качестве ковариаты, и поэтому его трудно как идентифицировать с помощью абстрактных, так и интерпретировать. Объем также был ограничен средой с высоким уровнем дохода, чтобы избежать излишней разнородности, связанной, например, с нормами, касающимися ЛГБТ, систем социального обеспечения и разделения труда между женщинами и мужчинами.

    В дополнение к общей цели картирования, описания и анализа межсекторального неравенства в области психического здоровья были сформулированы четыре исследовательских вопроса, чтобы обеспечить дорожную карту для последующих этапов:

    1. 1.

      Какие межсекторальные социальные позиции изучаются?

    2. 2.

      Как было реализовано межсекторальное неравенство?

    3. 3.

      Какие перекрестные неравенства в области психического здоровья проявляются в:

    4. 4.

      Какие объясняющие факторы были проанализированы в отношении межсекторального неравенства?

    В то время как цель определяла разработку стратегии поиска и отбор исследований, вопросы исследования применялись для изучения окончательно включенных исследований.

    Выявление релевантных исследований

    Стратегия поиска была разработана совместно со специалистом по информации. Из-за широты поиска и, следовательно, большого количества выявленных исследований, поиск был ограничен двумя электронными базами данных: PsychInfo (Американская психологическая ассоциация, база данных APA) и PubMed Национальной медицинской библиотеки (включая Medline).Никаких языковых ограничений к поиску не применялось. Статьи на иностранных языках имеют заголовок и аннотацию на английском языке, и они могут пройти процесс просмотра без перевода. Стратегия поиска включала два дополнительных, но все еще перекрывающихся поиска с тремя блоками поиска в каждом. Первый поиск был сосредоточен на неравенстве, связанном с социально-экономическим положением, а второй — на неравенстве, связанном с хорошо известными аспектами дискриминации: полом, расой / этнической принадлежностью, религией и сексуальной ориентацией.Оба поиска включали блок, определяющий результат, то есть аспекты психического расстройства. Полные строки электронного поиска, включающие как термины Mesh, так и бесплатные термины, представлены в виде Дополнительного файла 1. Первоначальный период, применявшийся к поиску, был с 1 января 1997 года по 26 января 2017 года. Второй поиск статей, опубликованных в период с 27 января 2017 года по 25 января 2017 года. Январь 2019 был добавлен с использованием тех же поисковых запросов. Полный процесс поиска показан на блок-схеме (рис. 1).

    Фиг.1

    Процесс поиска, проиллюстрированный на блок-схеме PRISMA

    Отбор и отбор исследований

    Были включены первичные исследования, проведенные в странах с высоким уровнем дохода и с большинством участников старше 18 лет. Таким образом, были исключены передовицы, письма и обзоры. Для определения права на участие в исследовании также необходимо было проанализировать и сообщить о неравенстве, определяемом пересечением социально-экономического положения (образование, доход, профессиональный класс и т. Д.), Пола, расы / этнической принадлежности, сексуальной ориентации или религии.Наконец, результатом психического здоровья может быть либо самооценка симптомов, оцениваемых с помощью проверенных шкал, либо расстройства психического здоровья, оцениваемые с помощью диагностических интервью.

    Результат поиска был импортирован в программу управления ссылками EndNote. Конкретный макет и процедура проверки, описанная Bramer et al. в 2017 г. использовалась для проверки эффективности [28]. Два исследователя (AM и NFT) независимо друг от друга оценивали литературу на соответствие критериям отбора в два этапа: первый — проверка заголовка и аннотации, а второй — проверка полного текста.Первая встреча была проведена после просмотра названия и отрывков из нескольких сотен исследований. Целью встречи было прояснить любые вопросы, касающиеся интерпретации критериев приемлемости, чтобы обеспечить надежность между экспертами. Аналогичная встреча состоялась в процессе отбора исследований, отобранных для полнотекстового чтения. Любые разногласия между рецензентами в процессе полнотекстовой проверки разрешались с помощью третьей стороны (PEG). Результат второго поиска был проверен NFT, а исследования были включены для проверки полного текста как NFT, так и AM.

    Отображение данных

    В качестве инструмента для систематического извлечения данных авторами была разработана диаграмма (AM, PEG и NFT). Диаграмма данных изначально включала столбцы с основными характеристиками исследований, такими как год публикации и автор. В дальнейшем он был доработан для включения информации о составе исследования по столбцам для контекста исследования, размера и возраста популяции, а также показателя результатов. Наконец, в диаграмму были включены столбцы для данных, конкретно соответствующих вопросам исследования, т.е.е. изучены пересечения, как операционализировалась интерсекциональность, направление любого статистически значимого межсекционного неравенства и как оно оценивалось с точки зрения абсолютных и относительных показателей (средняя разница или отношение шансов (OR)), а также потенциальные объясняющие факторы и их объяснительная ценность. Данные были предоставлены NFT и перепроверены другими авторами (AM и PEG).

    Для извлечения данных о перекрестных методах и результатах мы приняли термины, используемые Джексоном и др.как терминологическую основу [29]. В соответствии с этим, перекрестное неравенство в отношении здоровья между двумя людьми, находящимися в двойном неблагоприятном положении и в двойном привилегированном положении, называется совместным перекрестным неравенством , а неравенство между средними группами и положением с двойным преимуществом — референтным неравенством . Разница в состоянии здоровья между совместным межсекционным несоответствием и суммой двух референтных несоответствий приравнивается к избыточному межсекционному несоответствию , что соответствует эффекту взаимодействия между двумя пересекающимися позициями.Если избыточное межсекторное неравенство оказывалось положительным, оно считалось имеющим синергетический эффект, а если оно было отрицательным, оно считалось антагонистическим эффектом. Оригинальный подход Jackson et al. используйте эти термины исключительно для обозначения абсолютного неравенства (например, разницы средних), но для целей этого обзора мы также применяем эти термины к относительному неравенству (например, OR).

    Оценка риска систематической ошибки

    Мы решили оценить и указать риск систематической ошибки в отдельных исследованиях в отдельной таблице.Поскольку опубликованные и проверенные инструменты оценки риска смещения не предназначены для оценки исследований неравенства, тем более межсекторального неравенства, было разработано руководство по оценке. Социальное неравенство в отношении здоровья — это явление, которое можно сформулировать как утверждение о распределении населения, и не существует очевидного способа справиться с сопутствующими и опосредованными факторами, связанными с воздействием и исходом. Поэтому мы меньше сосредоточились на вопросах, касающихся причинно-следственной связи. Критически оценивались следующие пять областей качества и риска систематической ошибки:

    1. 1)

      Дизайн исследования

    Исследование предпочтительно в первую очередь предназначено для анализа межсекторального неравенства (например.г. заявлено как цель или цель и не включено как апостериорный анализ).

    1. 2)

      Сбор данных

    Исследуемая популяция выбирается случайным образом и предпочтительно может быть представлена ​​из общей популяции. Сбор данных об основных характеристиках, таких как доход и социальный класс, предпочтительно основывается на регистрах, а личные характеристики, такие как сексуальная ориентация, основываются на проверенных вопросах или анкетах.

    1. 3)

      Показатели результата

    Для измерения результата следует использовать валидированные шкалы или диагностические инструменты.

    1. 4)

      Статистические методы

    Предпочтительно применять статистические методы, дающие результаты, соответствующие перекрестным неравенствам, описанным в [29].

    1. 5)

      Отчетность о перекрестном неравенстве

    Предпочтительно сообщать все результаты, а не только значимые оценки.

    Два автора (NFT и AM) оценивали включенные исследования независимо друг от друга, а третья сторона (PEG) разрешала разногласия, за исключением того, что авторы не оценивали ни одну из своих статей.За каждый выполненный элемент начислялся один балл, таким образом, максимальная оценка качества исследования составила пять баллов. Оценка была проведена для обеспечения общего обзора качества результатов, полученных в ходе этого обзора, а не в рамках процесса отбора.

    Сопоставление, обобщение и отчет результатов

    Данные на диаграммах были в основном собраны и объединены в соответствии с выявленными пересечениями, например пересечением расы / этнической принадлежности и пола. Литература была описана в соответствии с ее основными характеристиками, количеством исследований, охватывающих конкретное пересечение, и способом практического применения межсекторального неравенства в отношении здоровья в соответствии с терминологией Jackson et al.[29]. Для каждого пересечения мы суммировали направление статистически значимого перекрестного неравенства и способы его оценки. Отчетность по этим сводкам, а также данные о объясняющих факторах были структурированы в соответствии с оценкой результатов и типом межсекторального неравенства. Таким образом, данные были постепенно преобразованы в описательную часть литературы о межсекторальном неравенстве в области психического здоровья.

    Консультация

    Обзор был проведен в рамках государственного задания Агентством общественного здравоохранения Швеции, которое является национальным органом, ответственным за мониторинг неравенства в отношении здоровья среди населения Швеции.Таким образом, прогресс и результаты постоянно обсуждались и обсуждались на протяжении всей работы с представителями агентства.

    Опубликовано в категории: Разное

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2019 © Все права защищены.